(57)【要約】【課題】デジタル画像入力手段を有する携帯型端末において、デジタル画像に適切なファイル名を付して記憶させる。【解決手段】入力されたデジタル画像中から文字を認識し、文字認識結果を含む文字列をデジタル画像に付するファイル名の候補とし、ユーザの確認に基づいてファイル名を決定する。【選択図】  図１
2005057360.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を光電変換してデジタル信号として取り込む撮像装置と，上記デジタル信号を符号化し名称を付与して格納する記憶装置とを有し，
入力した画像中から文字を認識する手段と，文字を認識した結果得られる文字列を含む画像の名称の候補を作成し、該候補が妥当と判断された場合に該候補を上記画像の名称として決定する手段とを有することを特徴とする画像撮影装置。
【請求項２】
単語の集合を記憶する手段を有し，上記画像中から当該単語を認識して上記画像の名称の候補の作成に用いることを特徴とする請求項１の画像撮影装置。
【請求項３】
日付もしくは時刻を取得する手段を有し，上記文字認識の結果得られる文字列と日付もしくは時刻を表す文字列を合成して画像の名称の候補の一部とすることを特徴とする請求項１の画像撮影装置。
【請求項４】
上記文字認識した結果得られる文字列と通し番号を合成して画像の名称の候補の一部とすることを特徴とする請求項３の画像撮影装置。
【請求項５】
２つ以上の文字列が上記画像中から認識された場合には，認識した文字列の位置に基づき画像の名称の候補に用いる文字列を決定することを特徴とする請求項１の画像撮影装置。
【請求項６】
２つ以上の文字列が上記画像中から認識された場合には，認識した文字列の大きさに基づき画像の名称の候補に用いる文字列を決定することを特徴とする請求項１の画像撮影装置。
【請求項７】
ファイルに格納されている画像中から文字を認識する処理と，文字を認識した結果得られる文字列を含むように新たな画像ファイルの名称の候補を作成し、該候補が妥当と判断された場合に該候補を上記画像の名称として決定する処理と，新たに決定したファイル名称で画像を格納する処理の手順を記述することを特徴とするプログラム。
【請求項８】
単語の集合を記憶する手段にアクセスし，上記画像中から当該単語を認識して上記画像の名称を決定に用いる手順を記述することを特徴とする請求項７のプログラム。
【請求項９】
日付もしくは時刻を取得する手段にアクセスし，上記文字認識の結果得られる文字列と日付もしくは時刻を表す文字列を合成して上記画像の名称の候補の一部とする処理の手順を記述することを特徴とする請求項７のプログラム。
【請求項１０】
上記文字認識した結果得られる文字列と通し番号を合成して上記画像の名称の一部とする処理の手順を記述することを特徴とする請求項９のプログラム。
【請求項１１】
２つ以上の文字列が上記画像中から認識された場合には，認識した文字列の位置に基づき上記画像の名称の候補に用いる文字列を決定する処理の手順を記述することを特徴とする請求項７のプログラム。
【請求項１２】
２つ以上の文字列が上記画像中から認識された場合には，認識した文字列の大きさに基づき上記画像の名称の候補に用いる文字列を決定する処理の手順を記述することを特徴とする請求項７のプログラム。
【請求項１３】
画像を光電変換してデジタル信号として取り込む撮像装置と，上記デジタル信号を符号化し名称を付与して格納する記憶装置とを有し，
上記入力したデジタル信号中から顔領域を検出する手段と，上記検出した顔領域の特徴量を算出する手段と，上記顔領域の特徴量から尤度を算出する尤度関数と顔の名称の対の集合を記憶する手段と，上記検出した顔領域の尤度が最も高い顔の名称を含むように上記画像の名称を決定する手段とを有することを特徴とする画像撮影装置。
【請求項１４】
画像中から顔領域を検出する処理と，上記検出した顔領域の特徴量を算出する処理と，上記顔領域の特徴量から尤度を算出する尤度関数と顔の名称の対の集合を記憶する手段にアクセスする処理と，上記検出した顔領域の尤度が最も高い顔の名称を含むように新たな画像ファイルの名称を決定する処理と，新たに決定したファイル名称で上記画像を格納する処理を記述すること特徴とするプログラム。
【請求項１５】
画像を光電変換してデジタル信号として取り込む撮像装置と，上記デジタル信号を符号化し名称を付与して格納する記憶装置とを有し，
上記入力したデジタル信号中から撮影状況の特徴量を算出する手段と，撮影状況の特徴量から尤度を算出する尤度関数と撮影状況の名称の対の集合を記憶する手段と，最も尤度が高い撮影状況の名称を含むように上記画像の名称を決定する手段とを有することを特徴とする画像撮影装置。
【請求項１６】
画像中から撮影状況の特徴量を算出する手段と，撮影状況の特徴量から尤度を算出する尤度関数と撮影状況の名称の対の集合を記憶する手段と，最も尤度が高い撮影状況の名称を含むように新たな画像ファイルの名称を決定する処理と，新たに決定した名称で上記画像を格納する処理の手順を記述すること特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，カメラを有する携帯型の端末における入力手段に関する技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より，カメラで撮った画像をデジタル化し，ファイルとして蓄積することができるデジタルスチルカメラ，カメラ付き携帯電話，カメラ付きＰＤＡなどの装置が実用化されている。以下，これらの装置をデジタルカメラと総称する。多くのデジタルカメラは，蓄積した画像を表示する機能や，不要な画像を削除したりする機能も兼ね備えている。通常，ファイルの名称は日付，通し番号などに基づいて付けられる。また，多くの場合，デジタルカメラに蓄積した画像は，パーソナルコンピュータに転送し，整理，加工，印刷を行う。
また，特開平０７−０７２５４６号公報（特許文献１）のように，カメラから撮った画像から文字を認識し，認識した結果を画像とあわせて記録する例もある。
【０００３】
【特許文献１】特開平０７−０７２５４６号公報
【非特許文献１】Ｒ．Ｍ．Ｋ．  Ｓｉｎｈａ，  Ｂ．  Ｐｒａｓａｄａ，  Ｇ．Ｆ．  Ｈｏｕｌｅ，  Ｍ．  Ｓａｂｏｕｒｉｎ，  “Ｈｙｂｒｉｄ  Ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ  Ｔｅｘｔ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｓｔｒｉｎｇ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ，”  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  Ｖｏｌ．  １５，  Ｎｏ．  ９，  Ｄｅｃｅｍｂｅｒ  １９９３
【非特許文献２】Ａ．Ｋ．  Ｊａｉｎ，  Ｂ．  Ｙｕ，  “Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｘｔ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｉｍａｇｅｓ  ａｎｄ  Ｖｉｄｅｏ  Ｆｒａｍｅｓ，”  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  Ｖｏｌ．  ３１，  Ｎｏ．  １２，  ｐｐ．  ２０５５−２０７６，  １９９８
【非特許文献３】Ｃ．−Ｌ．  Ｌｉｕ，  Ｍ．  Ｋｏｇａ  ａｎｄ  Ｈ．  Ｆｕｊｉｓａｗａ，  ”Ｌｅｘｉｃｏｎ−ｄｒｉｖｅｎ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｓｔｒｉｎｇｓ  ｆｏｒ  Ｊａｐａｎｅｓｅ  Ａｄｄｒｅｓｓ  Ｒｅａｄｉｎｇ，”  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  Ｖｏｌ．  ２４，  Ｎｏ．  １１，  Ｎｏｖ．  ２００２，  ｐｐ．  ４２５−１４３７
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
本発明が解決しようとする課題は，デジタルカメラで撮ったファイルの検索・利用を容易にすることである。多くの画像を装置中に格納した際には，表示したり削除したりするファイルをファイル名称のみを手がかりとして探すことは困難である。なぜなら，日付や通し番号のみからは画像にどんなものが写っているかを知ることが出来ないからである。このため，多くの場合，日付や通し番号で大まかに見当をつけた後，記憶に頼って順に画像を表示させ，所望の画像を探さざるを得ない。この過程を支援するために，縮小画像を多数画像に表示させることもある。しかし，この方法では表示される画像が小さく，画像の細部，例えば写っている文字や人の顔などを確認することが出来ない。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するための第一の手段は，デジタルカメラに文字を認識する手段を搭載し，画像中から文字を認識した結果に基づきファイル名を決定，もしくは画像ファイルの一部にキーワードを埋め込むことである。多くの場合，画像中には文字があり，文字が撮影場所や撮影時の重要な手がかりとなっている。例えば，観光地での記念写真は名所旧跡を示す看板を撮影することが多い。このため，画像中の文字は画像を探す上での重要な手がかりである。また，最近はデジタルカメラをメモ帳代わりに用いることも多く，この場合には画像中の文字は画像を探す上での重要な手がかりである。
【０００６】
上記の手段の導入に伴い，いくつかの技術的な問題が派生する．そこで，以下のような手段でそれらを解決する。
第一に，画像中に多くの文字列が存在する場合があり，どれがファイル名，あるいはキーワードとして適切かが自明でない場合がある。そこで，文字の大きさ，文字の位置などに基づきファイル名もしくはキーワードを決定する手段を設ける。
【０００７】
第二に，文字の大きさや位置などでは適切なファイル名称もしくはキーワードを決定できない場合がある。そこで，予め指定したキーワードの集合を記憶する手段と，キーワードを画像中から認識する手段を設け，画像中から認識されたキーワードをファイル名もしくは画像ファイルに埋め込むキーワードに含むようにする。画像中からキーワードを認識する手段としては，文字認識結果とキーワードの集合を照合する方法，キーワードの集合を文字認識における言語辞書として用いる方法などがある。
【０００８】
第三に，文字認識結果だけではファイル名称を特定できない場合がある。例えば，同じ文字認識結果が得られる画像が２つ以上ある場合などである。そこで，文字認識結果と日付もしくは通し番号を組合わせた文字列を生成する手段を設け，これにより生成したファイル名とするようにする。
【０００９】
上記の課題を解決するための第二の手段は，予め指定した人物の顔や物体を認識する手段と，認識対像の顔の人名や物体名を記憶する手段とをデジタルカメラに設け，画像中から対像とする物体が認識された場合には，その顔や物体を表す文字列をファイル名，もしくは画像に埋め込むキーワードとすることである。
【００１０】
上記の課題を解決するための第三の手段は，画像の特徴を表す属性を画像から抽出する手段と，画像の特徴に応じて画像を予め定められているカテゴリに分類する手段をデジタルカメラに設け，分類結果に応じてファイル名を決定，もしくはキーワードを画像ファイルに埋め込むようにすることである。ここで，カテゴリは例えば，「晴天」「雨天」「夜」「室内」など撮影状況に関するものとしておく。こうした分類に基づいて付与されたファイル名もしくはキーワードは，画像に写っている内容を表しており，ファイルを探す上での大きな手がかりとなる。
【００１１】
第三の解決手段の導入に伴い，画像の撮影条件により，画像の特徴が変化し分類が困難になるという問題が生じる。例えば，通常カメラのピント，絞り，シャッター速度，ホワイトバランス，センサーの感度などは撮影時に調整するが，これに伴い，画像の明るさ，尖鋭さ，色ヒストグラムなどの特徴が変化する。そこで，分類の際にはこれらの撮影時に調整に用いたパラメータも特徴量として用いるようにする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１に本発明の第一の実施例における画像の入力から画像ファイルの保存に至る処理の流れをデータフロー図で示す。本実施例では，カメラで画像を入力（１０４）後，従来どおり通し番号（１０６）や日付・時刻（１０７）に基づきファイル名を決定し（１０８），画像をファイルに出力する（１０９）。また，従来の方式に加え，画像中からキーワードを認識（１０５）した結果を併用し，ファイル名を決定することもできる。また，認識されたキーワードのうち，ファイル名の決定に用いたもの以外は，画像ファイル中のタグ部に埋め込んでもより。埋め込まれたキーワードは，検索時にインデックスとして利用可能である。キーワード辞書１０３中の単語は，予めデジタルカメラの記憶装置に記憶しておくか，キーワード設定処理１０２により登録する。ここでは，入力画像の形式はＲＧＢカラー画像とするが，他のカラー画像形式，もしくはグレー画像を用いてもよい。
【００１３】
キーワードとしては，例えば，名所旧跡の名称を登録しておく。この場合は，観光地などで名所旧跡の看板が写るように撮った画像に対しては，その名所旧跡名がファイル名として付与されることとなる。また，一般的に用いられる単語全てを辞書に登録しておいてもよい。この場合は，内容に関わらず画像中の文字列が認識され，ファイル名に反映されることとなる。
本実施例では，キーワード認識処理としては，例えば，非特許文献１のような方式を用いる。図２にキーワード認識処理のデータフローの一例を示す。まず２０１において入力画像から文字行を切出す。文字行切出しには，例えば非特許文献２のような方式を用いる。次に２０２において文字行中から個々の文字を切出す。複数の文字行が切出された場合には，それらの複数の文字行を以降の処理の対像とする。次に，ステップ２０３において切出した個々の文字が何の文字であるかを識別する。この際，文字識別辞書２０６を参照する。最後にステップ２０４において，文字識別した結果を文字列として解釈する。この際，キーワード辞書１０３を参照する。最後にキーワード選択２０６において，認識されたキーワードの画像中での大きさ，位置，文字列認識結果の尤もらしさなどに基づき，最終的にキーワードとして相応しいものを選択し，出力する。キーワード選択２０６の入力は認識されたキーワードの集合であり，出力はファイル名に相応しい順に並べられたキーワード認識結果の集合である。本実施例では，文字切出し，文字識別，後処理を逐次的に実行しているが，非特許文献３にあるように，これらを統合した処理を実行してもよい。また，言語情報を用いずに文字認識を実行した後，通常のテキストマッチングのアルゴリズムを用いてキーワード辞書中の単語と文字認識結果を照合してもよい
図３に，本発明の実施例におけるハードウエアの構成を示す。画像は，レンズ，絞りなどからなる光学装置３０２によって撮像された後，例えばＣＣＤ素子などの光電変換素子３０３で電気信号に変換される。さらに得られた電気信号はアナログ・デジタル変換器３０４にてデジタル信号に変換し，さらに例えばＤＳＰなどの信号処理素子３０５により，色空間変換，フィルタ処理などの処理を施す。この結果は，ＲＡＭ３０９へと転送する。演算装置３０７は，ＲＯＭ３０８に格納されている処理手順と文字識別辞書などのデータを参照し，ＲＡＭ３０９に格納されている画像を入力としてキーワード認識処理１０５を実行する。さらに演算装置３０７は，ＲＯＭ３０８に格納されている処理手順に従い，通番計数処理１０６を実行するとともに，時計３１２を参照してファイル名決定処理１０８を実行する。画像ファイルは入出力装置３１０を介して，メモリーカード３１１に格納する。また，入力装置３１３は，キーワードを入力する際に用いる。また，表示装置３０６は，撮影時の画像の確認，ファイル名決定処理１０８の結果の表示に用いる。また，通信装置３１４は，キーワード辞書や画像ファイルの転送などのため，パーソナルコンピュータとの接続に用いる。
【００１４】
図４に，本発明の実施例における装置の外観を示す。筐体４０１の前面には，光学装置３０２のレンズ部４０２を配置する。上部には，入力装置３１３の一部であって画像入力１０４を指示するためのシャッター４０３と，電源スイッチ４０４を配置する。側面には，パーソナルコンピュータとの接続に用いる通信装置３１４の端子４０７と，メモリーカード３１１の挿入口４０８を配置する。背面には，入力装置３１３の一部である，キャンセルボタン４０５，カーソルキー４０６を配置する。さらに背面には，表示装置３０６の表示面４０９を配置する。カーソルキー４０６は，上下左右の端を押すと方向を指示する信号を入力装置３１３に送り，中央を押すと確認などの別の信号を入力装置３１３へ送る。なお、以上は本発明を実施するための装置の一例であって、本発明は上記の配置に限定されるものではない。例えば、従来のカメラ型の装置ではなく、ＰＤＡや携帯電話などの携帯端末で、撮像装置等の、画像データ入力手段をもつものであってもよい。これらの携帯端末においては、通信装置として、無線ＬＡＮやセルラ通信の無線通信装置を備えるため、ネットワークと通信を行って画像のダウンロード・転送を行ってもよい。
【００１５】
図５に本発明の第一の実施例における操作の手順を示す。まず，操作者はデジタルカメラをパーソナルコンピュータへ接続し，ダウンロード指示を行う（５０１）。これに応じ，パーソナルコンピュータ上に格納されていたキーワード辞書がデジタルカメラに転送される（５０２）。次に，操作者はパーソナルコンピュータとデジタルカメラの接続を外し，カーソルキー４０５により，キーワード設定１０２を起動する（５０３）。キーワード設定１０２においては，まず，キーワード辞書１０３に格納されているキーワードを一覧表示する（５０４）。操作者はこれらから必要なものを取捨選択し，必要に応じ，カーソルキーで新たなキーワードを登録する（５０５）。次に，操作者はカーソルキー４０６を用い撮影モードを指定する（５０６）。ここで撮影モードとは，画像ファイル名を従来の方法で設定するか，キーワード認識で設定するかの違いを指定する。図中５０７以降は，キーワード認識で画像ファイル名を設定するモードが選択されたことを前提とした操作の手順を示している。モード指定後，レンズ４０２を撮影対像に向け，シャッター４０３を押下することにより，画像入力処理１０４，キーワード認識１０５，ファイル名決定１０８が起動される（５０７）。ファイル名決定１０８においては，認識した結果得られたキーワードを表示し（５０８），必要に応じ操作者がファイル名に用いるキーワードを指定する。その結果を利用し，ファイル名決定処理１０８は，通番や日付などの情報を参照し，ファイル名を決定する。決定したファイル名は操作者に表示する（５１０）．続いて，ファイル出力処理１０９にて，画像を符号化し，キーワード認識結果を埋め込み，ファイル名決定処理１０８で決定したファイル名に出力する。画像の符号化には，ＪＰＥＧ等の標準的な方式を用いる。また，キーワード認識結果は，ＪＰＥＧなど標準的な画像ファイル形式のタグ部に格納する。再び，デジタルカメラをパーソナルコンピュータに接続後，操作者が画像ファイル転送指示５１１を行うことで，デジタルカメラからパーソナルコンピュータへファイルを転送する処理を起動する（５１２）。通信機能を用いてネットワークに接続し、キーワードのダウンロードや画像ファイルの転送のためにネットワークを介して接続可能なサーバにアクセスしてもよい。
【００１６】
図６に，キーワード入力起動５０３およびモード指定５０６の操作を行う際の表示面４０９の状態を示す。まず，電源スイッチ４０４により電源が投入されている状態で，カーソルキー４０６のどこかを押下すると，メニュー６０１が表示される。メニュー中での選択項目は，操作者がカーソルキーの上下部分を押すことで変更し，確定の際にはカーソルキー４０６の中央を押す。いずれも選択しない場合には，キャンセルボタン４０５を押す。キーワード入力を起動する際には，操作者が「キーワード設定６０４」を選択し，カーソルキー４０６の中央を押す。５０６のモード指定を行う際には，操作者が「撮影（自動ファイル名）」６０３を選択し，カーソルキー４０６の中央を押す。通常の撮影を行う際には「撮影」６０２を選択する。
【００１７】
図７に，キーワード表示５０４およびキーワード指定５０５を行う際の表示面４０９の状態を示す。まず，操作者がメニュー６０１でキーワード設定６０４を指定すると，図７（ａ）の７０１のようなメニューが表示される。７０１は，予めパーソナルコンピュータから転送した複数のキーワード辞書から，キーワード認識に用いるものを選択するためのものである。この例では，「名所・旧跡」と「地名」が有効になっている。ここで，操作者がカーソルキー４０６の上下を押すことにより，選択項目を変更し，カーソルキー４０６の左を押すことでキーワード辞書が有功か無効かを切り替える。操作者がカーソルキー４０６の中央を押すことで，変更内容を確定して元の状態に戻る。さらに，操作者がある項目を選んだ状態でカーソルキー６０４の右を押すと，キーワード辞書に登録されているキーワードを一覧する。
図７（ａ）で操作者が７０２の項目を選択してカーソルキー６０４の右を押した際には図７（ｂ）に示すようなメニュー７０３が現れる。この状態で操作者がカーソルキー４０６の上下を押すことにより，選択項目を変更でき，さらに，カーソルキー４０６の左を押すことで選択したキーワードが有功か無効かを切り替える。さらに，カーソルキー４０６の右を押すことで，新たなキーワードを操作者がカーソルキー４０６を用いて入力するモードに入る。このモードでは，画面中に仮想的なキーボードを表示するなどして，文字を入力するようにする。また，図７（ｂ）の状態で操作者がカーソルキー４０６の中央を押すことで，変更内容を確定して元の状態に戻る。例えば，図７（ｂ）の状態では「××渓谷」７０４が選択されている。ここで，カーソルキー４０６の左を操作者が押すと，キーワード「××渓谷」は無効となる。
【００１８】
図８に，入力画像の一例を示す。この例では，看板にかかれた「△△山頂」８０１と，服に印刷された「□□ウエア」８０２の二つの文字列が写っている。「△△山頂」８０１はこの写真が撮影された状況の手がかりとなり，画像ファイル名として適切である。一方，「□□ウエア」８０２は必ずしも撮影された状況の手がかりとはならず，画像ファイル名としては不適切である。
【００１９】
図９に，キーワード選択処理２０５の処理手順を示す。本処理の入力は認識されたキーワードの集合であり，出力はファイル名に相応しい順に並べられたキーワード認識結果の集合である。まず，ループ９０１において，各キーワード認識結果について，特徴量算出９０２と確信度算出９０３を実行する。特徴量算出９０２は，各キーワード認識結果のファイル名としての相応しさを調べるために必要なｎ個の特徴量
Ｆ  ＝  （ｆ１，  ｆ２，  ｆ３，  ．．．，  ｆｎ）
を求める処理である。ここではｎ＝５とし，以下のような特徴量を用いる。
ｆ１：  認識されたキーワードの中心の画像上でのＸ座標（画素）
ｆ２：  認識されたキーワードの中心の画像上でのＹ座標（画素）
ｆ３：  認識されたキーワードの中心の画像上での幅（画素）
ｆ４：  認識されたキーワードの中心の画像上での高さ（画素）
ｆ５：  後処理で得られる文字列としての尤度
確信度算出９０３は，得られた特徴量に基づきキーワードのファイル名としての相応しさを示す値すなわち確信度を算出する処理である。次に，ステップ９０４にて，確信度の値が予め定められている閾値θ以下のキーワード認識結果を削除する。これは，相応しくないキーワードを用いて誤ったファイル名をつけてしまうことを防ぐためである。次に，ステップ９０５にて，残ったキーワード認識結果を確信度順に並べ替える。
【００２０】
図１０に，認識結果表示５０８を実行した際の表示面４０９の状態を示す。ここでは，１００１，１００２のようなキーワードを認識した結果を，認識された文字列のすぐ下に表示する。さらに，最も確信度の高いキーワードを，１００１のようにハイライトして表示する。ここで，カーソルキー４０６の下を押すとより確信度の低いキーワードを，上を押すと確信度の高いキーワードを順にハイライトする。最終的に，カーソルキー４０６の中央を押した時点でハイライトされているキーワードをファイル名の決定に用いる。
【００２１】
図１１に，ファイル名決定１０８に処理手順を示す。本処理の入力は，キーワード認識１０５の結果であるファイル名に相応しい順に並べられたキーワード認識結果の集合，日付・時刻管理１０７から得られる日付の情報，および保存済み画像ファイルの名称の集合である。まず，ステップ１１０１において，図１０に示すようにキーワード認識結果を表示する。次に，ステップ１１０２において図１０で説明したような方式で，操作者によるキーワード選択により，ファイル名の決定に用いるキーワードを選択する。次に，ステップ１１０３にて，格納済みの画像ファイルの名称を調べ，ステップ１１０２で確定したキーワードと同一のキーワードを用いたファイル名で，かつ，日付が新たに撮影した画像の日付と同一のものを探索する。該当する画像ファイルが見つかった場合には，さらに該当する画像ファイル名称の中で，最も通番の大きいものを選択する。次に，ステップ１１０４にて，ステップ１１０３で得られた通番を１加えたものを新たな通番とする。もし，ステップ１１０３で該当する画像ファイルが見出されなかった場合には，通番の値を１とし、または通番をつけないこととする。最後に，ステップ１１０５にて，日付とキーワードと通番よりファイル名を合成する。
【００２２】
図１２にファイル名決定表示５１０実行した際の表示面４０９の状態を示す。この状態では，画面中に現れたウインドウ１２０１上に決定したファイル名と画像ファイルに埋め込むキーワードを表示する。この例では，この画像は２００２年１２月１７日に△△山頂で撮った２枚目の画像であるとしており，ファイル名は，日付とキーワードと通番を組合わせた「２００２１２１７△△山頂０２」と決定されている。日付、時刻などの情報は装置内に内蔵される時計から入手される。
【００２３】
図１３に，本発明の第二の実施例における画像入力から画像ファイル出力に至る処理の流れをデータフロー図にて説明する。まず，画像入力設定１３１１に従い，画像を入力する（１３０２）。ここで画像入力設定とは，カメラのピント，絞り，シャッター速度，ホワイトバランス，センサーの感度，コントラストなど，画像入力の際に必要なパラメータの設定のことである。次に，入力画像中から顔を検出し，予め顔辞書１３０３に登録してある顔を認識する。また，撮影状況辞書１３０４に登録してある情報と画像入力設定１３１１の出力を参照し，入力画像がいかなる状況で撮影されたかを認識する（１３０６）。次に，顔認識１３０５，撮影状況認識１３０６，日付・時刻管理１３０７の結果，すでに格納されている画像ファイル１３１０を参照し，１０８と同じの手順で画像ファイル名を決定する（１３０８）。さらに，決定したファイル名に基づき，画像ファイルを出力する（１３０９）。
【００２４】
図１４に，顔認識１３０５の処理手順を示す。まず，ステップ１４０１にて入力画像中より顔領域を検出する。次にループ１４０２にて，ステップ１４０１で得られた全ての顔領域について，ステップ１４０３，ループ１４０４を繰り返す。ステップ１４０３は顔領域の特徴量を算出する処理である。特徴量は複数算出し，本ステップの出力は特徴ベクトルとなる。ループ１４０４では，顔辞書１３０３に登録してある全ての顔について，ステップ１４０３で得られた特徴ベクトルの尤度を計算する（１４０５）。顔辞書１３０３には，登録した顔の数だけ，尤度関数と顔に対応する名称（例えば氏名）の対を記憶している。この尤度関数を用い，ステップ１４０５で尤度を計算する。ループ１４０２を終了後，ステップ１４０６にて最も尤度の値が高い顔を検出し，さらにステップ１４０７にてその顔に対応する名称を出力する。この出力がファイル名決定に利用される。
【００２５】
図１５に，撮影状況認識１３０５の処理手順を示す。まず，ステップ１５０１にて入力画像から撮影状況の特徴量を算出する。特徴量は複数算出し，本ステップの出力は特徴ベクトルとなる。例えば，特徴量としては，各色成分ごとのヒストグラム値，自己相関係数，モーメントなどを用いる。次に，ループ１５０２にて，撮影状況辞書１３０４に登録してある全ての撮影状況について，ステップ１５０１で得られた特徴ベクトルの尤度を計算する（１５０３）。撮影状況辞書１３０４には，登録した撮影状況の数だけ，尤度関数と撮影状況に対応する名称（例えば「晴天」「雨天」「夜」「室内」など）の対を記憶している。この尤度関数を用い，ステップ１５０３では尤度を計算する。次に，ステップ１５０４にて，最も尤度が高いものを選択する。さらにステップ１５０５にて，最も尤度が高い撮影状況の名称を出力する。
【００２６】
【発明の効果】
従来は困難であった画像の内容が容易に類推可能な画像ファイル名を自動的に付与することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第一の実施例における画像入力から画像ファイル出力に至る処理の流れを示すデータフロー図。
【図２】本発明の第一の実施例におけるキーワード認識処理の流れを示すデータフロー図。
【図３】本発明の実施例におけるハードウエアの構成図。
【図４】本発明の実施例における装置の外観図。
【図５】本発明の第一の実施例における操作の手順を示す図。
【図６】キーワード設定，撮影のモードを指定する際の表示面の状態を示す図。
【図７】キーワード辞書表示，キーワード指定の際の表示面の状態を示す図。
【図８】入力画像の模式図。
【図９】キーワード選択処理の処理手順を示す図。
【図１０】キーワード認識結果表示時の表示面。
【図１１】本発明の第一の実施例におけるファイル名決定の処理手順を示す図。
【図１２】本発明の第一の実施例におけるファイル名表示時の表示面。
【図１３】本発明の第二の実施例における画像入力から画像ファイル出力に至る処理の流れを示すデータフロー図。
【図１４】本発明の第二の実施例における顔認識の処理手順を示す図。
【図１５】本発明の第二の実施例における撮影状況認識の処理手順を示す図。
【符号の説明】
１０１・・・第一の実施例における画像入力から画像ファイル出力に至る処理，１０２・・・キーワード設定，１０３・・・キーワード辞書，１０４・・・画像入力，１０５・・・キーワード認識，１０６  ・・・通番計数，１０７・・・日付・時刻管理，１０８・・・ファイル名決定，１０９・・・ファイル出力，１１０・・・画像ファイル，２０１・・・文字行切出し，２０２・・・文字切出し，２０３・・・文字識別，２０４・・・後処理，２０５・・・キーワード選択，２０６・・・文字識別辞書，３０１・・・デジタルカメラ，３０２・・・光学装置，３０３・・・光電変換素子，３０４・・・アナログデジタル変換器，３０５・・・信号処理素子，３０６・・・表示装置，３０７・・・演算装置，３０８・・・ＲＯＭ，３０９・・・ＲＡＭ，３１０・・・入出力装置，３１１・・・メモリーカード，３１２・・・時計，３１３・・・入力装置，３１４・・・通信装置，４０１・・・筐体，４０２・・・レンズ，４０３・・・シャッター，４０４・・・電源スイッチ，４０５・・・キャンセルボタン，４０６・・・カーソルキー，４０７・・・通信装置端子，４０８・・・メモリーカード挿入口，４０９・・・表示面，５０１・・・ダウンロード支持，５０２・・・キーワード転送，５０３・・・キーワード入力起動，５０４・・・キーワード表示，５０５・・・キーワード指定，５０６・・・モード指定，５０７・・・撮影，５０８・・・認識結果表示，５０９・・・ファイル名用キーワード指定，５１０・・・ファイル名表示，５１１・・・ファイル転送指示，５１２・・・画像ファイル転送，６０１・・・モード指定メニュー，６０２・・・撮影，６０３・・・撮影（自動ファイル名），６０４・・・キーワード指定，７０１・・・キーワード辞書メニュー，７０２・・・選択されたキーワード辞書，７０３・・・キーワード一覧ウインドウ，７０４・・・選択されたキーワード，８０１・・・認識されたキーワード「△△山頂」，８０２・・・認識されたキーワード「□□ウエア」，９０１・・・各キーワード認識結果に関するループ，９０２・・・特長量算出するステップ，９０３・・・確信度算出するステップ，９０４・・確信度の閾値処理を行うステップ，９０５・・・キーワード並べ替えを行うステップ，１００１，１００２・・・キーワード認識結果，１１０１・・・キーワード認識結果を表示するステップ，１１０２・・・キーワードを選択するステップ，１１０３・・・既存の最大の通番を探索するステップ，１１０４・・・通番に１を加算するステップ，１１０５・・・ファイル名を合成するステップ，１２０１・・・ファイル名を表示するウインドウ，１３０１・・・本発明の第二の実施例における画像入力から画像ファイル出力に至る処理，１３０２・・・画像入力，１３０３・・・顔辞書，１３０４・・・撮影状況辞書，１３０５・・・顔認識，１３０６・・・撮影状況認識，１３０７・・・日付・時刻管理，１３０８・・・ファイル名決定，１３０９・・・ファイル出力，１３１０・・・画像ファイル，１４０１・・・入力画像より顔領域を検出するステップ，１４０２・・・全ての顔領域に関するループ，１４０３・・・特長量を算出するステップ，１４０４・・・全ての顔辞書に登録���てある顔に関するループ，１４０５・・・尤度算出を行うステップ，１４０６・・・尤度値が最大のものを選択するステップ，１４０７・・・尤度値が最大の顔の名称を出力するステップ，１５０１・・・特徴量算出を行うステップ，１５０２・・・全ての撮影状況に関するステップ，１５０３・・・尤度算出を行うステップ，１５０４・・・最も尤度値が高い撮影状況を検出するステップ，１５０５・・・最も尤度値が高い撮影状況の名称を出力するステップ。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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