(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示部とプロセッサとを備える情報処理装置に読込まれるプログラムであって、
第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得手段と、
前記第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得手段と、
前記第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データであって、前記第２画像データに関する複数の属性を示す第２属性情報が含まれている前記第２画像データを複数特定する特定手段と、
特定された複数の第２画像データの各々について、前記第１画像データに対して適合する度合いを、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断手段であって、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報と関連する第２属性情報を多く含む第２画像データほど、前記第１画像データに対する適合する度合いが高いと判断する、前記第１判断手段と、
前記複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、前記表示部に表示する表示制御手段と、
前記表示制御手段によって表示されている前記第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、前記第１画像データ取得手段で取得した前記第１画像データが表す第１画像を合成する合成手段と、
前記第１画像データ取得手段で取得した前記第１画像データに対して、顔認識処理を実行することで、前記第１画像データが表す第１画像に含まれている人物画像の特性である人物特性を判断する第２判断手段であって、前記第１画像に複数の人物画像が含まれている場合には、複数の人物画像の各々について前記人物特性を判断し、判断した複数の人物特性の関連性を判定することで、複数の人物画像が形成するグループの特性であるグループ特性を判断する、前記第２判断手段と、
して前記プログラムは前記プロセッサを機能させ、
前記第１属性情報取得手段は、前記第２判断手段が判断したグループ特性を示す情報であるグループ特性情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記グループ特性情報と関連するグループ特性を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とするプログラム。
【請求項２】
表示部とプロセッサとを備える情報処理装置に読込まれるプログラムであって、
第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得手段と、
前記第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得手段であって、前記第１画像データ取得手段が前記第１画像データを取得した取得経路を示す取得経路情報を、前記第１属性情報として取得する前記第１属性情報取得手段と、
前記第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データであって、前記第２画像データに関する複数の属性を示す第２属性情報が含まれている前記第２画像データを複数特定する特定手段と、
特定された複数の第２画像データの各々について、前記第１画像データに対して適合する度合いを、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断手段であって、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報と関連する第２属性情報を多く含む第２画像データほど、前記第１画像データに対する適合する度合いが高いと判断する前記第１判断手段であって、前記取得経路情報と関連する取得経路を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断する前記第１判断手段と、
前記複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、前記表示部に表示する表示制御手段と、
前記表示制御手段によって表示されている前記第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、前記第１画像データ取得手段で取得した前記第１画像データが表す第１画像を合成する合成手段と、
して前記プロセッサを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
前記表示制御手段が前記第２画像を表示した後に、前記第１画像データが示す前記第１画像における所定領域の指定を受け付ける受付手段として、前記プログラムは前記プロセッサをさらに機能させ、
前記第１属性情報取得手段は、前記受付手段で指定された前記所定領域に含まれる所定画像に基づいて、複数の属性を示す第１属性情報を取得し、
前記第１判断手段は、前記第１画像データに基づいて取得した第１属性情報および前記所定画像に基づいて取得した第１属性情報に基づいて、前記適合する度合いを判断することを特徴とする請求項１または２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記第１属性情報取得手段は、第１画像データの生成日時を示す日時情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記日時情報と関連する日時を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項５】
前記第１画像は写真画像であり、
前記第１属性情報取得手段は、前記第１画像データが表す前記写真画像を撮影した位置を示す位置情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記位置情報と関連する位置を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
前記表示制御手段が前記第２画像を表示した後に、前記第１画像データが示す前記第１画像における所定領域の指定を受け付ける受付手段として、前記プログラムは前記プロセッサをさらに機能させ、
前記第１属性情報取得手段は、前記所定領域のサイズを示すサイズ情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記サイズ情報と近似するサイズの画像合成領域を有する第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断し、
ここで前記画像合成領域は、第２画像データに含まれる領域であって第１画像を合成するための領域である、ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項７】
前記表示制御手段は、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど、前記表示部に表示する表示順番を早くすることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項８】
前記表示制御手段は、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど、前記表示部に表示される第２画像の表示面積を大きくすることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項９】
前記表示制御手段は、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど、前記表示部に表示される第２画像を強調表示することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項１０】
表示部とプロセッサとを備える情報処理装置であって、
第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得手段と、
前記第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得手段と、
前記第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データであって、前記第２画像データに関する複数の属性を示す第２属性情報が含まれている前記第２画像データを複数特定する特定手段と、
特定された複数の第２画像データの各々について、前記第１画像データに対して適合する度合いを、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断手段であって、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報と関連する第２属性情報を多く含む第２画像データほど、前記第１画像データに対する適合する度合いが高いと判断する、前記第１判断手段と、
前記複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、前記表示部に表示する表示制御手段と、
前記表示制御手段によって表示されている前記第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、前記第１画像データ取得手段で取得した前記第１画像データが表す第１画像を合成する合成手段と、
前記第１画像データ取得手段で取得した前記第１画像データに対して、顔認識処理を実行することで、前記第１画像データが表す第１画像に含まれている人物画像の特性である人物特性を判断する第２判断手段であって、前記第１画像に複数の人物画像が含まれている場合には、複数の人物画像の各々について前記人物特性を判断し、判断した複数の人物特性の関連性を判定することで、複数の人物画像が形成するグループの特性であるグループ特性を判断する、前記第２判断手段と、
を備え、
前記第１属性情報取得手段は、前記第２判断手段が判断したグループ特性を示す情報であるグループ特性情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記グループ特性情報と関連するグループ特性を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
表示部とプロセッサとを備える情報処理装置であって、
第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得手段と、
前記第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得手段であって、前記第１画像データ取得手段が前記第１画像データを取得した取得経路を示す取得経路情報を、前記第１属性情報として取得する前記第１属性情報取得手段と、
前記第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データであって、前記第２画像データに関する複数の属性を示す第２属性情報が含まれている前記第２画像データを複数特定する特定手段と、
特定された複数の第２画像データの各々について、前記第１画像データに対して適合する度合いを、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断手段であって、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報と関連する第２属性情報を多く含む第２画像データほど、前記第１画像データに対する適合する度合いが高いと判断する前記第１判断手段であって、前記取得経路情報と関連する取得経路を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断する前記第１判断手段と、
前記複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、前記表示部に表示する表示制御手段と、
前記表示制御手段によって表示されている前記第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、前記第１画像データ取得手段で取得した前記第１画像データが表す第１画像を合成する合成手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
表示部とプロセッサとを備える情報処理装置の制御方法であって、
第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得ステップと、
前記第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得ステップと、
前記第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データであって、前記第２画像データに関する複数の属性を示す第２属性情報が含まれている前記第２画像データを複数特定する特定ステップと、
特定された複数の第２画像データの各々について、前記第１画像データに対して適合する度合いを、前記第１属性情報取得ステップで取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断ステップであって、前記第１属性情報取得ステップで取得した第１属性情報と関連する第２属性情報を多く含む第２画像データほど、前記第１画像データに対する適合する度合いが高いと判断する、前記第１判断ステップと、
前記複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、前記第１判断ステップによって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、前記表示部に表示する表示制御ステップと、
前記表示制御ステップによって表示されている前記第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、前記第１画像データ取得ステップで取得した前記第１画像データが表す第１画像を合成する合成ステップと、
前記第１画像データ取得ステップで取得した前記第１画像データに対して、顔認識処理を実行することで、前記第１画像データが表す第１画像に含まれている人物画像の特性である人物特性を判断する第２判断ステップであって、前記第１画像に複数の人物画像が含まれている場合には、複数の人物画像の各々について前記人物特性を判断し、判断した複数の人物特性の関連性を判定することで、複数の人物画像が形成するグループの特性であるグループ特性を判断する、前記第２判断ステップと、
を備え、
前記第１属性情報取得ステップは、前記第２判断ステップが判断したグループ特性を示す情報であるグループ特性情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断ステップは、前記グループ特性情報と関連するグループ特性を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１３】
表示部とプロセッサとを備える情報処理装置の制御方法であって、
第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得ステップと、
前記第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得ステップであって、前記第１画像データ取得ステップが前記第１画像データを取得した取得経路を示す取得経路情報を、前記第１属性情報として取得する前記第１属性情報取得ステップと、
前記第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データであって、前記第２画像データに関する複数の属性を示す第２属性情報が含まれている前記第２画像データを複数特定する特定ステップと、
特定された複数の第２画像データの各々について、前記第１画像データに対して適合する度合いを、前記第１属性情報取得ステップで取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断ステップであって、前記第１属性情報取得ステップで取得した第１属性情報と関連する第２属性情報を多く含む第２画像データほど、前記第１画像データに対する適合する度合いが高いと判断する前記第１判断ステップであって、前記取得経路情報と関連する取得経路を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断する前記第１判断ステップと、
前記複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、前記第１判断ステップによって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、前記表示部に表示する表示制御ステップと、
前記表示制御ステップによって表示されている前記第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、前記第１画像データ取得ステップで取得した前記第１画像データが表す第１画像を合成する合成ステップと、
を備えることを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に開示される技術は、複数の画像を表示部に表示させるプログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
写真やメッセージ等の各種の第１画像を、テンプレート画像やフレーム画像等の第２画像の所定位置に合成する技術が知られている。また、関連する技術として、特許文献１が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１１１８０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
第２画像の種類が複数存在する場合には、第１画像に対して適切な第２画像を選択することが、ユーザの負担になる場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本明細書に記載されているプログラムは、表示部とプロセッサとを備える情報処理装置に読込まれるプログラムであって、第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得手段と、第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得手段と、第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データを複数特定する特定手段と、特定された複数の第２画像データの各々について、第１画像データに対して適合する度合いを、第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断手段と、複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、表示部に表示する表示制御手段と、表示制御手段によって表示されている第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、第１画像データ取得手段で取得した第１画像データが表す第１画像を合成する合成手段と、してプロセッサを機能させることを特徴とする。
【０００６】
本明細書に記載されているプログラムによれば、第１画像に対する適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、表示部に表示することができる。これにより、第１画像に対して適切な第２画像を選択することが容易となるため、ユーザの利便性を高めることができる。
【０００７】
本明細書に記載されているプログラムによれば、第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報と、第２画像データに関する複数の属性を示す第２属性情報とを用いることによって、第１画像に対する第２画像の適合する度合いを、適切に判断することができる。
【０００８】
本明細書に記載されているプログラムによれば、第１画像における所定領域をユーザが指定することで、指定領域に関連する第２画像を優先的に表示部に表示させることができる。ユーザの利便性を高めることができる。
【０００９】
本明細書に記載されているプログラムによれば、第１画像データの生成日時を示す日時情報に基づいて、第１画像に対する第２画像の適合する度合いを、適切に判断することができる。
【００１０】
本明細書に記載されているプログラムによれば、第１画像データに関連する位置を示す位置情報に基づいて、第１画像に対する第２画像の適合する度合いを、適切に判断することができる。
【００１１】
本明細書に記載されているプログラムによれば、第１画像に含まれている人物画像の特性である人物特性や、複数の人物画像が形成するグループの特性であるグループ特性に基づいて、第１画像に対する第２画像の適合する度合いを、適切に判断することができる。
【００１２】
本明細書に記載されているプログラムによれば、第１画像データを取得した取得経路を示す取得経路情報に基づいて、第１画像に対する第２画像の適合する度合いを、適切に判断することができる。
【００１３】
本明細書に記載されているプログラムによれば、第１画像に対する適合する度合いが高い第２画像ほど、表示順番を早くすることや、表示面積を大きくすることや、強調表示することができる。これにより、第１画像に対して適切な第２画像を選択することが容易となるため、ユーザの利便性を高めることができる。
【００１４】
上記の機能を備えた情報処理装置、及び、当該コンピュータプログラムを格納するコンピュータ読取可能記録媒体も、新規で有用である。
以下に、開示例を列挙する。
［開示例１］
表示部とプロセッサとを備える情報処理装置に読込まれるプログラムであって、
第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得手段と、
前記第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得手段と、
前記第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データを複数特定する特定手段と、
特定された複数の第２画像データの各々について、前記第１画像データに対して適合する度合いを、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断手段と、
前記複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、前記表示部に表示する表示制御手段と、
前記表示制御手段によって表示されている前記第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、前記第１画像データ取得手段で取得した前記第１画像データが表す第１画像を合成する合成手段と、
して前記プロセッサを機能させることを特徴とするプログラム。
［開示例２］
前記第２画像データには、前記第２画像データに関する複数の属性を示す第２属性情報が含まれており、
前記第１判断手段は、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報と関連する第２属性情報を多く含む第２画像データほど、前記第１画像データに対する適合する度合いが高いと判断することを特徴とする開示例１に記載のプログラム。
［開示例３］
前記表示制御手段が前記第２画像を表示した後に、前記第１画像データが示す前記第１画像における所定領域の指定を受け付ける受付手段として、前記プログラムは前記プロセッサをさらに機能させ、
前記第１属性情報取得手段は、前記受付手段で指定された前記所定領域に含まれる所定画像に基づいて、複数の属性を示す第１属性情報を取得し、
前記第１判断手段は、前記第１画像データに基づいて取得した第１属性情報および前記所定画像に基づいて取得した第１属性情報に基づいて、前記適合する度合いを判断することを特徴とする開示例２に記載のプログラム。
［開示例４］
前記第１属性情報取得手段は、第１画像データの生成日時を示す日時情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記日時情報と関連する日時を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とする開示例２または３に記載のプログラム。
［開示例５］
前記第１画像は写真画像であり、
前記第１属性情報取得手段は、前記第１画像データが表す前記写真画像を撮影した位置を示す位置情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記位置情報と関連する位置を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とする開示例２〜４の何れか１項に記載のプログラム。
［開示例６］
前記第１画像データ取得手段で取得した前記第１画像データに対して、顔認識処理を実行することで、前記第１画像データが表す第１画像に含まれている人物画像の特性である人物特性を判断する第２判断手段として、前記プログラムは前記プロセッサをさらに機能させ、
前記第１属性情報取得手段は、前記第２判断手段が判断した人物特性を示す情報である人物特性情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記人物特性情報と関連する人物特性を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とする開示例２〜５の何れか１項に記載のプログラム。
［開示例７］
前記第２判断手段は、前記第１画像に複数の人物画像が含まれている場合には、複数の人物画像の各々について前記人物特性を判断し、判断した複数の人物特性の関連性を判定することで、複数の人物画像が形成するグループの特性であるグループ特性を判断し、
前記第１属性情報取得手段は、前記第２判断手段が判断したグループ特性を示す情報であるグループ特性情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記グループ特性情報と関連するグループ特性を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とする開示例６に記載のプログラム。
［開示例８］
前記人物特性情報が示す人物特性には、性別、年齢、表情の種類、の少なくとも何れか１つが含まれることを特徴とする開示例６または７に記載のプログラム。
［開示例９］
前記第１属性情報取得手段は、前記第１画像データ取得手段が前記第１画像データを取得した取得経路を示す取得経路情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記取得経路情報と関連する取得経路を第２属性情報として含んでいる第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断することを特徴とする開示例２〜８の何れか１項に記載のプログラム。
［開示例１０］
前記表示制御手段が前記第２画像を表示した後に、前記第１画像データが示す前記第１画像における所定領域の指定を受け付ける受付手段として、前記プログラムは前記プロセッサをさらに機能させ、
前記第１属性情報取得手段は、前記所定領域のサイズを示すサイズ情報を、前記第１属性情報として取得し、
前記第１判断手段は、前記サイズ情報と近似するサイズの画像合成領域を有する第２画像データを、前記第１画像データに適合すると判断し、
ここで前記画像合成領域は、第２画像データに含まれる領域であって第１画像を合成するための領域である、ことを特徴とする開示例２〜９の何れか１項に記載のプログラム。
［開示例１１］
前記表示制御手段は、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど、前記表示部に表示する表示順番を早くすることを特徴とする開示例１〜１０の何れか１項に記載のプログラム。
［開示例１２］
前記表示制御手段は、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど、前記表示部に表示される第２画像の表示面積を大きくすることを特徴とする開示例１〜１０の何れか１項に記載のプログラム。
［開示例１３］
前記表示制御手段は、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど、前記表示部に表示される第２画像を強調表示することを特徴とする開示例１〜１０の何れか１項に記載のプログラム。
［開示例１４］
表示部を備える情報処理装置であって、
第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得手段と、
前記第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得手段と、
前記第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データを複数特定する特定手段と、
特定された複数の第２画像データの各々について、前記第１画像データに対して適合する度合いを、前記第１属性情報取得手段で取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断手段と、
前記複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、前記第１判断手段によって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、前記表示部に表示する表示制御手段と、
前記表示制御手段によって表示されている前記第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、前記第１画像データ取得手段で取得した前記第１画像データが表す第１画像を合成する合成手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
［開示例１５］
表示部とプロセッサとを備える情報処理装置の制御方法であって、
第１画像を示す第１画像データを取得する第１画像データ取得ステップと、
前記第１画像データに関する複数の属性を示す第１属性情報を取得する第１属性情報取得ステップと、
前記第１画像データが表す第１画像を合成することが可能な画像である第２画像を表示するための第２画像データを複数特定する特定ステップと、
特定された複数の第２画像データの各々について、前記第１画像データに対して適合する度合いを、前記第１属性情報取得ステップで取得した第１属性情報に基づいて判断する第１判断ステップと、
前記複数の第２画像データが表す複数の第２画像を、前記第１判断ステップによって判断された適合する度合いが高い第２画像ほど優先して、前記表示部に表示する表示制御ステップと、
前記表示制御ステップによって表示されている前記第２画像の何れかが選択第２画像として選択されることに応じて、当該選択第２画像に、前記第１画像データ取得ステップで取得した前記第１画像データが表す第１画像を合成する合成ステップと、
を備えることを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】印刷システム１の概略図である。
【図２】情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】対象画像の一例を示す。
【図７】テンプレート画像の一例を示す。
【図８】テンプレート画像の一例を示す。
【図９】適合する度合いの判断方法の一例を示す。
【図１０】合成画像の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１に、本実施形態として例示される印刷システム１の概略図を示す。印刷システム１は、情報処理装置１０、アクセスポイント５１、ＭＦＰ（Multifunction Peripheralの略）５２、サーバ６０、インターネット７０、を備えている。情報処理装置１０とＭＦＰ５２とは、アクセスポイント５１を介して通信可能とされている。情報処理装置１０とサーバ６０とは、アクセスポイント５１およびインターネット７０を介して通信可能とされている。
【００１７】
情報処理装置１０は、ＭＦＰ５２へ印刷データを出力することで、印刷画像を印刷用紙に印刷する印刷処理をＭＦＰ５２に実行させることが可能な装置である。情報処理装置１０の一例としては、ＰＣ（Personal Computerの略）や、タブレット端末や、スマートフォンが挙げられる。情報処理装置１０は、マウス５、ＣＰＵ（Central Processing Unitの略）１１、記憶部１２、無線送受信部１５、無線アンテナ部１６、ボタン入力部１７、パネル１８、座標検出部１９、を主に備えている。ボタン入力部１７は、情報処理装置１０のユーザによる操作を受け付ける。ボタン入力部１７の一例としては、キーボードが挙げられる。パネル１８は、情報処理装置１０の各種機能情報を表示する。座標検出部１９は、パネル１８の表示領域内へ指示体（例：ユーザの指先）が接触または近接した位置を示す座標である、指示座標を検出する部位である。座標検出部１９は、パネル１８と一体に構成されることで、タッチパネル２０として機能する。座標検出部１９は、同時に複数の指示座標を検出することが可能とされている。無線送受信部１５は、無線アンテナ部１６を介して、無線ＬＡＮのインフラストラクチャーモードに準拠する無線通信を行う。
【００１８】
ＣＰＵ１１は、記憶部１２内のプログラム２１に従って処理を実行する。以降、画像編集アプリケーション３０やオペレーティングシステム２１ｅなど、プログラムを実行するＣＰＵ１１のことを、単にプログラム名でも記載する場合がある。例えば「オペレーティングシステム２１ｅが」という記載は、「オペレーティングシステム２１ｅを実行するＣＰＵ１１が」を意味する場合がある。
【００１９】
記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memoryの略）、ＲＯＭ（Read Only Memoryの略）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（ハードディスクの略）、ＣＰＵ１１が備えるバッファなどが組み合わされて構成されている。記憶部１２は、後述する対象画像データやテンプレート画像データを記憶することが可能である。また記憶部１２は、プログラム２１を記憶している。プログラム２１は、オペレーティングシステム２１ｅ、画像編集アプリケーション３０、を含んでいる。オペレーティングシステム２１ｅは、画像編集アプリケーション３０などに共通して利用される基本的な機能を、提供するプログラムである。
【００２０】
画像編集アプリケーション３０は、テンプレート画像データが表すテンプレート画像に含まれている画像合成領域に、対象画像データが表す対象画像を合成するためのアプリケーションである。また画像編集アプリケーション３０は、ＭＦＰ５２へ印刷データを送信し、ＭＦＰ５２に印刷を実行させる処理を実行するアプリケーションである。
【００２１】
ＭＦＰ５２は、印刷機能やスキャン機能等を備える装置である。ＭＦＰ５２は、記憶部５３を備えている。記憶部５３は、後述する対象画像データやテンプレート画像データを記憶することが可能である。サーバ６０は、記憶部６１を備えている。サーバ６０は、各種のデータをインターネット７０を介して記憶することが可能な、ストレージサーバであってもよい。記憶部６１は、後述する対象画像データやテンプレート画像データを記憶することが可能である。
【００２２】
＜対象画像＞
対象画像は、テンプレート画像に合成される画像である。対象画像は、各種の画像であってよく、例えば、写真、絵、文字列などの画像であってよい。対象画像は、対象画像データによって表示される。対象画像データは、日時情報および位置情報を含んでいる。日時情報は、対象画像を生成した日時を示す情報である。例えば、対象画像が写真画像である場合には、日時情報は、写真の撮影日時を示す情報である。位置情報は、対象画像を生成した位置を示す情報である。例えば、対象画像が写真画像である場合には、位置情報は、写真を撮影した緯度および経度を示す情報であってもよい。対象画像データは、情報処理装置１０の記憶部１２、ＭＦＰ５２の記憶部５３、サーバ６０の記憶部６１などに記憶しておくことができる。
【００２３】
図６に、例として、対象画像データＤ１が表示する対象画像Ｐ１を示す。また対象画像データＤ１は、日時情報ＤＩ１および位置情報ＰＩ１を含んでいる。日時情報ＤＩ１の一例としては、「２０１４年１月３日  １５時３０分」が挙げられる。位置情報ＰＩ１一例としては、「緯度：××．××××，経度：△△△．△△△△」が挙げられる。
【００２４】
＜テンプレート画像＞
テンプレート画像は、対象画像を合成するための画像合成領域を備えた画像である。テンプレート画像は、各種の画像であってよく、例えば、写真、絵、文字列、およびそれらの組み合わせなどであってよい。テンプレート画像は、テンプレート画像データによって表示される。テンプレート画像データは、複数の第２属性情報を含んでいる。第２属性情報は、テンプレート画像に関する複数の属性を示す情報である。第２属性情報は、テンプレート画像の作成者によって付与されてもよい。テンプレート画像データは、情報処理装置１０の記憶部１２、ＭＦＰ５２の記憶部５３、サーバ６０の記憶部６１などに記憶することができる。
【００２５】
図７に、例として、テンプレート画像データＤ２が表示するテンプレート画像Ｐ２を示す。テンプレート画像Ｐ２は、対象画像を合成するための画像合成領域ＳＲ１を備えている。またテンプレート画像データＤ２は、図９に示す第２属性情報Ａ２を含んでいる。また図８に、例として、テンプレート画像データＤ３が表示するテンプレート画像Ｐ３を示す。テンプレート画像Ｐ３は、対象画像を合成するための画像合成領域ＳＲ２を備えている。またテンプレート画像データＤ３は、図９に示す第２属性情報Ａ３を含んでいる。
【００２６】
＜情報処理装置の動作＞
本実施形態に係る情報処理装置１０の動作を、図２〜図５のフローチャートを用いて説明する。ユーザが、ボタン入力部１７を介して画像編集アプリケーション３０を起動させる操作を入力すると、ＣＰＵ１１は、画像編集アプリケーション３０を読み込んで画像編集処理を開始する。画像編集アプリケーション３０の起動操作は、例えば、画像編集アプリケーション３０の起動指示を受け付けるための起動受付画像（例：アイコン画像）がタップされることによって行われてもよい。これにより、図２のフローが開始される。
【００２７】
Ｓ１１０においてＣＰＵ１１は、複数の対象画像の各々を示すサムネイル画像を、パネル１８に一覧表示する。例えば、記憶部１２、記憶部５３、記憶部６１のうちから、対象画像の取得先となる記憶部を選択する操作を受け付けてもよい。このとき、２つ以上の記憶部が選択されてもよい。そして、選択された記憶部に記憶されている複数の対象画像の各々を示すサムネイル画像を、パネル１８に一覧表示してもよい。
【００２８】
Ｓ１１５においてＣＰＵ１１は、何れかの対象画像を選択する操作を受け付けたか否かを判断する。Ｓ１１５では、複数の対象画像を選択する操作を受け付けてもよい。否定判断される場合（Ｓ１１５：ＮＯ）にはＳ１１５へ戻り、肯定判断される場合（Ｓ１１５：ＹＥＳ）にはＳ１１７へ進む。
【００２９】
Ｓ１１７においてＣＰＵ１１は、選択対象画像データを、選択された記憶部から取得する。選択対象画像データは、Ｓ１１５で選択された対象画像である選択対象画像を表示するためのデータである。
【００３０】
Ｓ１２０においてＣＰＵ１１は、第１の第１属性情報取得処理を実行する。第１の第１属性情報取得処理は、Ｓ１１７で取得した選択対象画像データに関する複数の属性を示す、第１属性情報を取得する処理である。複数の属性の一例としては、人物特性、グループ特性、日時情報、位置情報などが挙げられる。
【００３１】
図４を用いて、第１の第１属性情報取得処理の内容を説明する。Ｓ２１５〜Ｓ２２５において、選択対象画像に含まれている人物画像の特性である、人物特性を判定する処理を実行する。人物特性の一例としては、性別、年齢、表情、などが挙げられる。Ｓ２１０においてＣＰＵ１１は、選択対象画像に対して顔検出処理を実行する。顔検出処理は、周知の顔認識技術を用いて実行すればよいため、説明を省略する。これにより、選択対象画像に含まれている１または複数の人物画像のうち、何れか１人の人物画像を特定することができる。
【００３２】
Ｓ２１５においてＣＰＵ１１は、特定された人物画像の性別を判定する。Ｓ２２０においてＣＰＵ１１は、特定された人物画像の、おおよその年齢を判定する。Ｓ２２５においてＣＰＵ１１は、特定された人物画像の表情を判定する。Ｓ２１５〜Ｓ２２５の判定は、Ｓ２１０で検出された顔画像を画像解析することによって行われてもよい。例えば、髪型を解析することで性別を判定したり、口角を解析することで表情を解析してもよい。
【００３３】
Ｓ２３０においてＣＰＵ１１は、選択対象画像に含まれている人物画像の全員について、人物特性を判定する処理が完了したか否かを判断する。否定判断される場合（Ｓ２３０：ＮＯ）にはＳ２１０へ戻り、肯定判断される場合（Ｓ２３０：ＹＥＳ）にはＳ２４０へ進む。
【００３４】
Ｓ２４０においてＣＰＵ１１は、所定人物以外の他の人物を、第１の第１属性情報取得処理の対象から除外する処理を実行する。当該処理を実行するために、例えば、情報処理装置１０のユーザや家族などの所定人物の人物特性を予め登録しておいてもよい。そして、Ｓ２１０〜Ｓ２２５で判定された人物特性のうち、所定人物の人物特性と一致しない人物特性を有する人物を、除外してもよい。これにより、撮影することを意図していないにもかかわらず背景に写り込んでしまった人物画像に対して、第１の第１属性情報取得処理を実行しないように制御することができる。
【００３５】
Ｓ２４３においてＣＰＵ１１は、人物特性情報が示す性別、年齢、表情などの人物特性を、第１属性情報として取得する。
【００３６】
Ｓ２４５においてＣＰＵ１１は、グループ特性を、第１属性情報として取得する。グループ特性は、複数の人物が形成するグループの特性である。グループ特性は、Ｓ２１０〜Ｓ２３０によって複数の人物についての人物特性が取得できた場合において、複数の人物特性間の関連性を判定することで取得することができる。グループ特性の一例としては、カップル、家族連れ、友人同士、などが挙げられる。
【００３７】
Ｓ２５０においてＣＰＵ１１は、選択対象画像データが含んでいる日時情報に関連する情報を、第１属性情報として取得する。Ｓ２５５においてＣＰＵ１１は、選択対象画像データが含んでいる位置情報に関連する情報を、第１属性情報として取得する。
【００３８】
Ｓ２６０においてＣＰＵ１１は、選択対象画像データを取得した取得経路を示す取得経路情報を、第１属性情報として取得する。例えば、選択対象画像データをサーバ６０から取得した場合には、サーバ６０のＵＲＬを取得経路情報としてもよい。また例えば、選択対象画像データをメールの添付画像として取得した場合には、送信元アドレスを取得経路情報としてもよい。
【００３９】
Ｓ２６５においてＣＰＵ１１は、選択対象画像データの画像特性を示す画像特性情報を、第１属性情報として取得する。画像特性情報の一例としては、選択対象画像データが表す選択対象画像の向き（ランドスケープまたはポートレイト）を示す画像方向情報、サイズ（大、中、小）を示すサイズ情報、などが挙げられる。これにより、第１の第１属性情報取得処理が完了する。そして、図２のＳ１２５へ戻る。
【００４０】
Ｓ１２５においてＣＰＵ１１は、全ての選択対象画像データに対して、Ｓ１２０の第１の第１属性情報取得処理を実行したか否かを判断する。例えば、Ｓ１１７で複数の選択対象画像データを取得した場合には、当該複数の選択対象画像データの全てについて、第１の第１属性情報取得処理を実行したか否かを判断する。否定判断される場合（Ｓ１２５：ＮＯ）には、Ｓ１３０へ進む。Ｓ１３０においてＣＰＵ１１は、次の選択対象画像データを処理対象として選択する。そしてＳ１２０へ戻る。
【００４１】
一方、Ｓ１２５において肯定判断される場合（Ｓ１２５：ＹＥＳ）には、Ｓ１３５へ進む。Ｓ１３５においてＣＰＵ１１は、記憶部１２、記憶部５３、記憶部６１のうちから、テンプレート画像データの取得先となる記憶部を選択する。取得先の記憶部は、予め定められていてもよいし、ユーザの選択によって決定されてもよい。また、２つ以上の記憶部が選択されてもよい。そして、選択された記憶部に記憶されている複数のテンプレート画像データの各々について、選択対象画像データに対して適合する度合いを判断する。
【００４２】
選択対象画像データに対する適合する度合いの判断方法の、具体例を説明する。前述したように、テンプレート画像データは、複数の第２属性情報を含んでいる。そして、第１の第１属性情報取得処理（Ｓ１２０）で取得した第１属性情報と関連する第２属性情報を多く含むテンプレート画像データほど、選択対象画像データに対する適合する度合いが高いと判断する。なお、具体的な判断例は、図９を用いて後述する。
【００４３】
Ｓ１４０においてＣＰＵ１１は、複数のテンプレート画像データの各々を示すサムネイル画像を、パネル１８に一覧表示する。このとき、選択対象画像データに対して適合する度合いが高いテンプレート画像データのサムネイル画像ほど優先して、パネル１８に表示する。具体的には、適合する度合いが高いテンプレート画像データのサムネイル画像ほど、スクロール表示における表示順番を早くしてもよい。
【００４４】
Ｓ１４５においてＣＰＵ１１は、選択対象画像において、注目領域が指定されたか否かを判断する。注目領域を指定する操作は、タッチパネル２０やマウス５によって受け付けられるとしてもよい。例えば、図６の対象画像Ｐ１では、注目領域として領域Ｒ３が指定されている。領域Ｒ３で指定される注目領域画像には、「雷門」という文字列が含まれている。
【００４５】
Ｓ１４５において肯定判断される場合（Ｓ１４５：ＹＥＳ）には、Ｓ１４７へ進む。Ｓ１４７においてＣＰＵ１１は、第２の第１属性情報取得処理を実行する。第２の第１属性情報取得処理は、Ｓ１４５で指定された注目領域に含まれる注目領域画像に基づいて、複数の属性を示す第１属性情報を更新する処理である。
【００４６】
図５を用いて、第２の第１属性情報取得処理の内容を説明する。Ｓ３１０においてＣＰＵ１１は、注目領域内に顔が検出されたか否かを判断する。肯定判断される場合（Ｓ３１０：ＹＥＳ）には、Ｓ３１５へ進む。Ｓ３１５においてＣＰＵ１１は、人物特性やグループ特性を第１属性情報として取得する。Ｓ３１５の処理内容は、前述したＳ２１０〜Ｓ２４５の処理内容と同様であるため、説明を省略する。Ｓ３２０においてＣＰＵ１１は、Ｓ２１０〜Ｓ２４５で取得した第１属性情報を、Ｓ３１５で取得した第１属性情報に更新する。そして図３のＳ１６０へ戻る。
【００４７】
一方、Ｓ３１０において否定判断される場合（Ｓ３１０：ＮＯ）には、Ｓ３３０へ進む。Ｓ３３０においてＣＰＵ１１は、注目領域内に文字列が検出されたか否かを判断する。当該判断は、周知のＯＣＲ技術によって行われてもよい。否定判断される場合（Ｓ３３０：ＮＯ）にはＳ１６０へ戻り、肯定判断される場合（Ｓ３３０：ＹＥＳ）には、Ｓ３３５へ進む。
【００４８】
Ｓ３３５においてＣＰＵ１１は、検出された文字列を、新たな第１属性情報として取得する。例えば、図６の対象画像Ｐ１では、「雷門」という文字列が第１属性情報として新たに取得される。当該文字列は、対象画像Ｐ１の撮影地に関連する特徴的な文字列である。そして、Ｓ１６０へ戻る。
【００４９】
一方、図３のＳ１４５において否定判断された場合（Ｓ１４５：ＮＯ）には、Ｓ１５０へ進む。
【００５０】
Ｓ１５０においてＣＰＵ１１は、選択対象画像のトリミング処理が行われたか否かを判断する。トリミング処理は、選択対象画像の一部であるトリミング領域を、新たな選択対象画像として切り出す処理である。トリミング領域を指定する操作は、タッチパネル２０やマウス５によって受け付けられるとしてもよい。例えば、図６の対象画像Ｐ１において、顔画像が含まれている領域Ｒ１やＲ２をトリミング領域として指定してもよい。
【００５１】
Ｓ１５０において否定判断される場合（Ｓ１５０：ＮＯ）にはＳ１７０へ進み、肯定判断される場合（Ｓ１５０：ＹＥＳ）には、Ｓ１５５へ進む。Ｓ１５５においてＣＰＵ１１は、トリミング領域のサイズを示すサイズ情報を、第１属性情報として新たに取得する。そして、Ｓ２６５で取得した選択対象画像のサイズ情報を、新たに取得したトリミング領域のサイズ情報に更新する。そして、Ｓ１６０へ進む。
【００５２】
Ｓ１６０においてＣＰＵ１１は、複数のテンプレート画像データの各々が、選択対象画像データに対して適合する度合いを、再度判断する。
【００５３】
Ｓ１６５においてＣＰＵ１１は、複数のテンプレート画像データの各々を示すサムネイル画像を、パネル１８に一覧表示する。このとき、選択対象画像データに対して適合する度合いが高いとＳ１６０で判断されたテンプレート画像データのサムネイル画像ほど、優先的にパネル１８に表示する。なお、Ｓ１６０の処理内容は、Ｓ１４０で説明した処理内容と同様であるため、説明を省略する。
【００５４】
Ｓ１７０においてＣＰＵ１１は、何れかのサムネイル画像を選択する操作を受け付けたか否かを判断する。否定判断される場合（Ｓ１７０：ＮＯ）にはＳ１４５へ戻り、肯定判断される場合（Ｓ１７０：ＹＥＳ）にはＳ１７５へ進む。
【００５５】
Ｓ１７５においてＣＰＵ１１は、Ｓ１７０で選択されたサムネイル画像に対応するテンプレート画像と、Ｓ１１７で取得した選択対象画像とを合成する。そしてフローを終了する。
【００５６】
＜具体動作例＞
例として、サーバ６０の記憶部６１に、対象画像Ｐ１（図６）を表す対象画像データＤ１が記憶されている場合を説明する。また、Ｓ１１５において、対象画像Ｐ１（図６）が選択対象画像として選択される場合を説明する。また、記憶部１２にテンプレート画像Ｐ２（図７）およびＰ３（図８）が記憶されている場合に、Ｓ１３５において記憶部１２がテンプレート画像データの取得先として選択される場合を説明する。
【００５７】
ユーザが対象画像Ｐ１（図６）を選択すると（Ｓ１１５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、対象画像Ｐ１を表す対象画像データＤ１を取得（Ｓ１１７）する。そしてＣＰＵ１１は、第１の第１属性情報取得処理を実行する（Ｓ１２０）。Ｓ２１０において、対象画像Ｐ１に含まれている２人の人物画像Ｍ１およびＭ２について、顔検出処理が実行される（領域Ｒ１およびＲ２）。そして、人物画像Ｍ１およびＭ２が、男性および女性であること（Ｓ２１５）、２０代であること（Ｓ２２０）、笑顔であること（Ｓ２２５）、が判定される。これにより、「男性および女性」、「２０代」、「笑顔」という第１属性情報を取得することができる（Ｓ２４３）。また、第１属性情報として、「カップル」というグループ特性情報を取得することができる（Ｓ２４５）。
【００５８】
対象画像Ｐ１（図６）を表す対象画像データＤ１が含んでいる、「２０１４年１月３日  １５時３０分」という日時情報ＤＩ１から、「正月」「昼間」という第１属性情報を取得することができる（Ｓ２５０）。対象画像Ｐ１（図６）を表す対象画像データＤ１が含んでいる、「緯度：××．××××、経度：△△△．△△△△」という位置情報ＰＩ１から、「日本」「東京」「観光地」という第１属性情報を取得することができる（Ｓ２５５）。インターネット７０を介して対象画像データＤ１を取得したため、サーバ６０のＵＲＬである「http://○○○.co.jp」という第１属性情報を取得することができる（Ｓ２６０）。また、対象画像Ｐ１の画像特性情報から、「ランドスケープ」、「画像サイズ中」という第１属性情報を取得することができる（Ｓ２６５）。これにより、図９に示すように、１２個の第１属性情報Ａ１１が取得できる。
【００５９】
ユーザが、テンプレート画像データの取得先として、情報処理装置１０の記憶部１２を選択する（Ｓ１３５）。ＣＰＵ１１は、記憶部１２に記憶されているテンプレート画像データＤ２およびＤ３について、対象画像データＤ１に適合する度合いを判断する。図９を用いて、具体的な判断方法を説明する。
【００６０】
テンプレート画像データＤ２の対象画像データＤ１に対する適合する度合いを判断するために、第１属性情報Ａ１１と第２属性情報Ａ２とが比較される。互いに関連する人物特性が含まれている（矢印Ｙ１）。また、互いに一致するグループ特性情報（矢印Ｙ２）、日時情報（矢印Ｙ３）、位置情報（矢印Ｙ４）、画像方向情報（矢印Ｙ５）、サイズ情報（矢印Ｙ６）、が含まれている。よって、第２属性情報Ａ２は、対象画像データＤ１と関連する情報を６つ含んでいることが分かる。
【００６１】
また、テンプレート画像データＤ３の対象画像データＤ１に対する適合する度合いを判断するために、第１属性情報Ａ１１と第２属性情報Ａ３とが比較される。互いに関連する人物特性が含まれている（矢印Ｙ１１）。また、互いに一致する画像方向情報（矢印Ｙ１２）が含まれている。よって、第２属性情報Ａ３は、対象画像データＤ１と関連する情報を２つ含んでいることが分かる。
【００６２】
以上より、テンプレート画像データＤ２の方がテンプレート画像データＤ３よりも、対象画像データＤ１と関連する第２属性情報を多く含んでいることが分かる。よって、テンプレート画像データＤ２の方がテンプレート画像データＤ３よりも、対象画像データＤ１に対する適合する度合いが高いと判断される（Ｓ１３５）。
【００６３】
テンプレート画像データＤ２のサムネイルの表示順番が、テンプレート画像データＤ３のサムネイルの表示順番よりも早くなるように、パネル１８に表示される（Ｓ１４０）。ユーザがテンプレート画像データＤ２を選択すると（Ｓ１７０：ＹＥＳ）、テンプレート画像データＤ２と対象画像データＤ１とが合成される（Ｓ１７５）。これにより、図１０に示すように、合成画像Ｐ４が完成する。
【００６４】
＜効果＞
本明細書に記載されている画像編集アプリケーション３０によれば、複数のテンプレート画像データの各々について、選択対象画像データに対して適合する度合いを判断することができる（Ｓ１３５）。そして、選択対象画像に対する適合する度合いが高いテンプレート画像のサムネイル画像ほど優先して、パネル１８に表示することができる（Ｓ１４０）。これにより、選択対象画像に対して適切なテンプレート画像を選択することが容易となるため、ユーザの利便性を高めることができる。
【００６５】
本明細書に記載されている画像編集アプリケーション３０によれば、選択対象画像データと関連する第２属性情報を多く含むテンプレート画像データほど、選択対象画像データに対する適合する度合いが高いと判断することができる（Ｓ１３５）。これにより、適合する度合いを数値で判断することができるため、適切な判断が可能となる。
【００６６】
本明細書に記載されている画像編集アプリケーション３０によれば、選択対象画像に対する適合する度合いが高いテンプレート画像のサムネイル画像を優先してパネル１８に表示（Ｓ１４０）した後に、注目領域の指定（Ｓ１４５）を受け付けることができる。指定された注目領域に基づいて、第１属性情報を更新（Ｓ３２０）したり、新たな第１属性情報を追加（Ｓ３３５）することができる。更新された第１属性情報や、新たな情報が追加された第１属性情報に基づいて、テンプレート画像データが選択対象画像データに対して適合する度合いを、再度判断することができる（Ｓ１６０）。そして、選択対象画像データに対して適合する度合いが高いとＳ１６０で判断されたテンプレート画像データのサムネイル画像ほど、優先的にパネル１８に表示することができる（Ｓ１６５）。これにより、選択対象画像に対する適合する度合いが高いものとして抽出されたテンプレート画像のうちから、より適合する度合いが高いテンプレート画像を、さらに絞り込んだ上でパネル１８に表示することができる。ユーザの利便性を高めることができる。
【００６７】
本明細書に記載されている画像編集アプリケーション３０によれば、選択対象画像に対する適合する度合いが高いテンプレート画像のサムネイル画像を優先してパネル１８に表示（Ｓ１４０）した後に、トリミング処理（Ｓ１５０）を受け付けることができる。選択対象画像のサイズ情報を、新たに取得したトリミング領域のサイズ情報に更新することができる（Ｓ１５５）。更新されたサイズ情報を含む第１属性情報に基づいて、テンプレート画像データが選択対象画像データに対して適合する度合いを、再度判断することができる（Ｓ１６０）。これにより、トリミング後の選択対象画像に適合する度合いが高いテンプレート画像を、さらに絞り込んだ上でパネル１８に表示することができる。ユーザの利便性を高めることができる。
【００６８】
本明細書に記載されている画像編集アプリケーション３０によれば、Ｓ２１０〜Ｓ２２５で複数の人物についての人物特性が取得できた場合には、複数の人物特性間の関連性を判定することができる（Ｓ２４５）。これにより、複数の人物が形成するグループの特性であるグループ特性を、第１属性情報として取得することができる。第１属性情報の内容を充実させることができるため、第１画像に対するテンプレート画像の適合する度合いを、適切に判断することが可能となる。
【００６９】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。例えば、以下の変形例が含まれる。
【００７０】
＜変形例＞
Ｓ１３５およびＳ１６０において、複数のテンプレート画像データの各々について、選択対象画像データに対して適合する度合いを判断する方法は、様々であってよい。例えば図９において、テンプレート画像データＤ２の対象画像データＤ１に対する適合する度合いを判断するために、第１属性情報Ａ１１と第２属性情報Ａ２とを比較する際に、第１属性情報Ａ１１と第２属性情報Ａ２との類似割合をパーセンテージで算出してもよい。類似割合の算出方法は、様々であってよい。例えば、類似するキーワードの存在割合を算出してもよい。また、公知のアルゴリズムを用いてもよい。
【００７１】
対象画像は写真に限らない。絵、文字列などの画像であってよい。対象画像が絵や文字列の画像である場合には、日時情報は、絵や文字列の作成日時を示す情報であってもよい。対象画像が絵や文字列の画像である場合には、位置情報は、絵や文字列に関連する場所の緯度および経度を示す情報であってもよい。例えば、対象画像が風景画である場合には、位置情報は、描かれている場所を示す情報であってもよい。
【００７２】
Ｓ１４０やＳ１６５において、テンプレート画像データのサムネイル画像を優先表示する形態は、様々であってよい。例えば、優先的に表示されるサムネイル画像ほど、パネル１８への表示面積を大きくしてもよい。また例えば、優先的に表示されるサムネイル画像ほど、強調表示（例：色を濃く表示する、枠線を太く表示する、など）してもよい。
【００７３】
Ｓ１４０やＳ１６５において、パネル１８に表示される画像は、サムネイル画像に限られない。複数のテンプレート画像データの各々を示す文字列（例：テンプレート画像の名前、テンプレート画像の内容を示すキーワード、など）を表示してもよい。
【００７４】
テンプレート画像は、画像合成領域を１つ備えている形態に限られず、２つ以上の画像合成領域を備えていてもよい。例えば、テンプレート画像がＮ個（Ｎは２以上の自然数）の画像合成領域を備えている場合には、Ｓ１１５において、Ｎ個の対象画像の選択を受け付ければよい。
【００７５】
テンプレート画像データや対象画像データは、記憶部１２、記憶部５３、記憶部６１などに記憶しておく形態に限られない。ＭＦＰ５２でのスキャン処理によって、テンプレート画像データや対象画像データが生成されてもよい。
【００７６】
テンプレート画像を絞り込む処理は、省略することが可能である。この場合、Ｓ１４５〜Ｓ１６５を省略することができる。人物特性やグループ特性を第１属性情報として取得する処理は、省略することが可能である。この場合、Ｓ２１０〜Ｓ２４５を省略することができる。以上より、一般的に言うと、画像編集アプリケーション３０は、「第１画像データ取得手段」と、「第１属性情報取得手段」と、「第１判断手段」と、「表示制御手段」と、「合成手段」とを少なくとも備えていれば良い。具体例としては、画像編集アプリケーション３０は、Ｓ１１７またはＳ１３０と、Ｓ１２０またはＳ１４７またはＳ１５５と、Ｓ１３５またはＳ１６０と、Ｓ１４０またはＳ１６５と、Ｓ１７５と、を少なくとも実行すればよい。
【００７７】
本実施形態では、情報処理装置１０のＣＰＵ１１がソフトウェアに従って処理を実行する場合を説明したが、この形態に限られない。ソフトウェアに従って実現される機能のうちの少なくとも一部は、論理回路等のハードウェアによって実現されてもよい。
【００７８】
パネル１８は、表示部の一例である。ＣＰＵ１１は、プロセッサの一例である。情報処理装置１０は、情報処理装置の一例である。画像編集アプリケーション３０は、プログラムの一例である。対象画像は、第１画像の一例である。対象画像データは、第１画像データの一例である。Ｓ１１７、Ｓ１３０を実行するＣＰＵは、第１画像データ取得手段の一例である。Ｓ１２０、Ｓ１４７、Ｓ１５５を実行するＣＰＵは、第１属性情報取得手段の一例である。テンプレート画像データは、第２画像データの一例である。Ｓ１３５、Ｓ１６０を実行するＣＰＵは、第１判断手段の一例である。Ｓ１４０、Ｓ１６５を実行するＣＰＵは、表示制御手段の一例である。Ｓ１７５を実行するＣＰＵは、合成手段の一例である。注目領域およびトリミング領域は、所定領域の一例である。Ｓ１４５、Ｓ１５０を実行するＣＰＵは、受付手段の一例である。Ｓ２１０−Ｓ２２５を実行するＣＰＵは、第２判断手段の一例である。
【符号の説明】
【００７９】
１０  情報処理装置、１１：ＣＰＵ、１８：パネル、３０：画像編集アプリケーション、６０：サーバ、Ｐ１：対象画像、Ｐ２およびＰ３：テンプレート画像、Ａ１１：第１属性情報、Ａ２およびＡ３：第２属性情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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