(57)【要約】【課題】特定人物画像を確実に検出するとともに特定人物画像領域を中心にして再生することができる動画像再生システムを提供する。【解決手段】動画像をフレーム単位に分割して複数の静止画像を生成し、生成した各静止画像ごとに、静止画像に顔領域が含まれているか否かを判定し、判定した顔領域の顔と特定人物画像の顔との類似度を判定し、その判定結果に基づいて、静止画像に特定人物画像が含まれていると判定し、抽出用テンプレートに基づいて静止画像から人物画像領域を抽出する。そして、抽出した人物画像領域に基づいて特定人物画像を中心に動画像を再生する。【選択図】  図１
2005018451.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像に含まれる特定の人物画像を中心にして前記動画像を再生するシステムであって、
前記動画像を記憶するための動画像記憶手段と、人物画像の顔領域及び身体領域を想定してそれら画像領域を象った抽出用テンプレートを記憶するためのテンプレート記憶手段と、前記動画像記憶手段の動画像をその再生時間軸上に区分して複数の静止画像を構成する静止画像構成手段と、前記静止画像構成手段で構成した静止画像のなかから前記特定人物画像を含むものを検出する特定人物画像検出手段と、前記テンプレート記憶手段の抽出用テンプレートに基づいて前記特定人物画像検出手段で検出した静止画像から前記特定人物画像の顔領域及び身体領域を含む人物画像領域を抽出する人物画像領域抽出手段と、前記人物画像領域抽出手段で抽出した人物画像領域に基づいて前記特定人物画像を中心にして前記動画像を再生する動画像再生手段とを備え、
前記特定人物画像検出手段は、前記静止画像に人物画像の顔に相当する顔領域が含まれているか否かを判定する顔領域判定手段と、前記顔領域判定手段で判定した顔領域の顔と前記特定人物画像の顔との類似度を判定する類似度判定手段とを有し、前記類似度判定手段の判定結果に基づいて、前記静止画像に前記特定人物画像が含まれているか否かを判定するようになっていることを特徴とする動画像再生システム。
【請求項２】
請求項１において、
さらに、前記特定人物画像のうち身体に相当する身体領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出した特徴量に基づいて前記静止画像構成手段で構成した静止画像のなかから前記特定人物画像を含むものを検出する第２特定人物画像検出手段とを備え、
前記人物画像領域抽出手段は、前記テンプレート記憶手段の抽出用テンプレートに基づいて、前記特定人物画像検出手段及び前記第２特定人物画像検出手段で検出した静止画像から前記人物画像領域を抽出するようになっていることを特徴とする動画像再生システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記特徴量算出手段は、前記身体領域を複数の領域に区分し、前記各区分領域ごとにその領域の特徴量を算出するようになっており、
前記第２特定人物画像検出手段は、前記静止画像のうち前記身体領域と同一の大きさの領域を対象として当該対象領域を複数の領域に区分し、前記各区分領域ごとにその領域の特徴量を算出し、算出した特徴量と前記特徴量算出手段で算出した特徴量とが一致又は所定範囲内であるときは、前記静止画像に前記特定人物画像が含まれていると判定するようになっていることを特徴とする動画像再生システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかにおいて、
前記人物画像領域抽出手段は、前記静止画像に基づいて当該静止画像のうち前記特定人物画像の周辺のエッジ画像を生成し、生成したエッジ画像のエッジ形状に最も近似した抽出用テンプレートを前記テンプレート記憶手段から読み出し、読み出した抽出用テンプレートに基づいて前記静止画像から前記人物画像領域を抽出するようになっていることを特徴とする動画像再生システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
さらに、前記特定人物画像を入力する特定人物画像入力手段を備え、
前記類似度判定手段は、前記顔領域判定手段で判定した顔領域の顔と、前記特定人物画像入力手段で入力した人物画像の顔との類似度を判定するようになっていることを特徴とする動画像再生システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかにおいて、
さらに、前記特定人物画像の再生位置を算出する再生位置算出手段を備え、
前記動画像再生手段は、前記再生位置算出手段で算出した再生位置に応じて、前記人物画像領域を再生するようになっていることを特徴とする動画像再生システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、
前記人物画像領域抽出手段は、前記特定人物画像検出手段で検出した静止画像から、前記人物画像領域の中心と再生用フレームの中心を一致させるようにして前記再生用フレームの形状で再生範囲を切り取るようになっていることを特徴とする動画像再生システム。
【請求項８】
動画像に含まれる特定の人物画像を中心にして前記動画像を再生するプログラムであって、
前記動画像を記憶するための動画像記憶手段と、人物画像の顔領域及び身体領域を想定してそれら画像領域を象った抽出用テンプレートを記憶するためのテンプレート記憶手段とを利用可能なコンピュータに対して、
前記動画像記憶手段の動画像をその再生時間軸上に区分して複数の静止画像を構成する静止画像構成手段、前記静止画像構成手段で構成した静止画像のなかから前記特定人物画像を含むものを検出する特定人物画像検出手段、前記テンプレート記憶手段の抽出用テンプレートに基づいて前記特定人物画像検出手段で検出した静止画像から前記特定人物画像の顔領域及び身体領域を含む人物画像領域を抽出する人物画像領域抽出手段、並びに前記人物画像領域抽出手段で抽出した人物画像領域に基づいて前記特定人物画像を中心にして前記動画像を再生する動画像再生手段として実現される処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、
前記特定人物画像検出手段は、前記静止画像に人物画像の顔に相当する顔領域が含まれているか否かを判定する顔領域判定手段と、前記顔領域判定手段で判定した顔領域の顔と前記特定人物画像の顔との類似度を判定する類似度判定手段とを有し、前記類似度判定手段の判定結果に基づいて、前記静止画像に前記特定人物画像が含まれているか否かを判定するようになっていることを特徴とする動画像再生プログラム。
【請求項９】
動画像に含まれる特定の人物画像を中心にして前記動画像を再生する方法であって、
前記動画像をその再生時間軸上に区分して複数の静止画像を構成する静止画像構成ステップと、前記静止画像構成ステップで構成した静止画像のなかから前記特定人物画像を含むものを検出する特定人物画像検出ステップと、人物画像の顔領域及び身体領域を想定してそれら画像領域を象った抽出用テンプレートに基づいて前記特定人物画像検出ステップで検出した静止画像から前記特定人物画像の顔領域及び身体領域を含む人物画像領域を抽出する人物画像領域抽出ステップと、前記人物画像領域抽出ステップで抽出した人物画像領域に基づいて前記特定人物画像を中心にして前記動画像を再生する動画像再生ステップとを含み、
前記特定人物画像検出ステップは、前記静止画像に人物画像の顔に相当する顔領域が含まれているか否かを判定する顔領域判定ステップと、前記顔領域判定ステップで判定した顔領域の顔と前記特定人物画像の顔との類似度を判定する類似度判定ステップとを含み、前記類似度判定ステップの判定結果に基づいて、前記静止画像に前記特定人物画像が含まれているか否かを判定することを特徴とする動画像再生方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、動画像に含まれる特定人物画像を中心にして動画像を再生するシステムおよびプログラム、並びに方法に係り、特に、特定人物画像を確実に検出するとともに特定人物画像領域を中心にして再生することができる動画像再生システムおよび動画像再生プログラム、並びに動画像再生方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、動画像に含まれる特定の人物を追跡し、その人物画像を中心にして動画像を再生する技術が知られている。この技術は、例えば、映画等で特定の俳優だけをクローズアップして見たい場合や、運動会等の録画ビデオで自分の子供だけをクローズアップして見たい場合に利用される。この場合、動画像のなかから特定人物画像を検出する必要があるが、特定人物画像を検出する技術としては、例えば、特許文献１に開示されている人物検出方法、および特許文献２に開示されている動物体輪郭抽出方法を利用することができる。
【０００３】
特許文献１記載の発明は、検出する人物が写った画像をキー画像として指定し、キー画像の顔領域および服装領域の色相ヒストグラムを検索データとして確保し、読み込まれた検索対象画像について領域分割処理を行って領域ごとの色相ヒストグラムを確保し、検索対象画像を上下２方向からスキャン処理を行い、顔領域の色相ヒストグラムに類似した色相ヒストグラムを有する第１の領域および服装領域の色相ヒストグラムに類似した色相ヒストグラムを有する第２の領域を求め、第１の領域と第２の領域とが相互に近接した上下の位置関係にあるときに、これを検出対象の人物とする。
【０００４】
特許文献２記載の発明は、人物を含む動画像中から人物領域を抽出するものにおいて、人物を含む画像を連続的に入力し、この入力された時間的に連続的する複数の画像間の差分画像を生成し、この生成された差分画像から人物の肩および頭頂部の位置を検出し、それらの位置を基準にして人物領域の外側に初期輪郭を設定し、この設定された初期輪郭に基づき上記入力された画像から人物領域を抽出する。
【０００５】
【特許文献１】
特開２０００−３００３３号公報
【特許文献２】
特開２００１−４３３８１号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、動画像に含まれる特定人物画像を中心にして動画像を再生する場合は、動画像のなかから特定人物画像を含む人物画像領域を抽出し、抽出した人物画像領域を再生することにより特定の人物をクローズアップして再生することが考えられる。そのため、動画像から人物画像領域を抽出する必要がある。
【０００７】
特許文献１記載の発明にあっては、顔領域および服装領域の色相ヒストグラムについて特定人物画像との一致または類似を判定することにより特定人物画像を検出するようになっている。しかしながら、単に特定人物画像を検出するだけの技術であり、色相ヒストグラムの一致または類似を判定するだけでは、特定人物画像を確実に検出することができないという問題もあった。
【０００８】
また、特許文献２記載の発明にあっては、人物の肩および頭頂部の位置を検出し、それらの位置を基準にして人物領域の外側に設定した初期輪郭に基づいて人物画像を抽出するようになっている。しかしながら、単に人物画像を抽出するだけの技術であり、特定人物画像との一致または類似を判定して特定人物画像を検出することまではできないという問題があった。
【０００９】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、特定人物画像を確実に検出するとともに特定人物画像領域を中心にして再生することができる動画像再生システムおよび動画像再生プログラム、並びに動画像再生方法を提供することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
〔発明１〕
上記目的を達成するために、発明１の動画像再生システムは、
動画像に含まれる特定の人物画像を中心にして前記動画像を再生するシステムであって、
前記動画像を記憶するための動画像記憶手段と、人物画像の顔領域および身体領域を想定してそれら画像領域を象った抽出用テンプレートを記憶するためのテンプレート記憶手段と、前記動画像記憶手段の動画像をその再生時間軸上に区分して複数の静止画像を構成する静止画像構成手段と、前記静止画像構成手段で構成した静止画像のなかから前記特定人物画像を含むものを検出する特定人物画像検出手段と、前記テンプレート記憶手段の抽出用テンプレートに基づいて前記特定人物画像検出手段で検出した静止画像から前記特定人物画像の顔領域および身体領域を含む人物画像領域を抽出する人物画像領域抽出手段と、前記人物画像領域抽出手段で抽出した人物画像領域に基づいて前記特定人物画像を中心にして前記動画像を再生する動画像再生手段とを備え、
前記特定人物画像検出手段は、前記静止画像に人物画像の顔に相当する顔領域が含まれているか否かを判定する顔領域判定手段と、前記顔領域判定手段で判定した顔領域の顔と前記特定人物画像の顔との類似度を判定する類似度判定手段とを有し、前記類似度判定手段の判定結果に基づいて、前記静止画像に前記特定人物画像が含まれているか否かを判定するようになっていることを特徴とする。
【００１１】
このような構成であれば、静止画像構成手段により、動画像記憶手段の動画像がその再生時間軸上に区分されて複数の静止画像が構成される。次いで、顔領域判定手段により、構成された静止画像に人物画像の顔領域が含まれているか否かが判定され、類似度判定手段により、判定された顔領域の顔と特定人物画像の顔との類似度が判定される。次いで、特定人物画像検出手段により、類似度判定手段の判定結果に基づいて、構成された静止画像に特定人物画像が含まれているか否かが判定され、これにより特定人物画像を含む静止画像が検出される。そして、人物画像領域抽出手段により、テンプレート記憶手段の抽出用テンプレートに基づいて、検出された静止画像から人物画像領域が抽出され、動画像再生手段により、抽出された人物画像領域に基づいて特定人物画像を中心にした動画像が再生される。
【００１２】
これにより、静止画像に顔領域が含まれているか否かが判定され、判定された顔領域の顔と特定人物画像の顔との類似度が判定され、その判定結果に基づいて特定人物画像を含む静止画像が検出されるので、従来に比して、特定人物画像を比較的確実に検出することができるという効果が得られる。また、人物画像の顔領域および身体領域を想定してそれら画像領域を象った抽出用テンプレートに基づいて静止画像から人物画像領域が抽出されるので、従来に比して、静止画像から人物画像領域を比較的確実に抽出することができるという効果も得られる。
【００１３】
ここで、静止画像構成手段は、動画像記憶手段の動画像をその再生時間軸上に区分して複数の静止画像を構成するようになっていればどのような構成であってもよく、例えば、動画像が連続した映像データまたは映像信号からなる場合は、映像データまたは映像信号に基づいて表示される映像を所定時間ごとにキャプチャして複数の静止画像を生成するようになっていてもよいし、動画像がフレーム単位の静止画像を複数集合したものからなる場合は、動画像をフレーム単位に分割して複数の静止画像を生成・抽出するようになっていてもよい。静止画像の構成には、静止画像の生成、抽出および組立が含まれる。以下、発明８の動画像再生プログラムにおいて同じである。
【００１４】
また、動画像再生手段は、特定人物画像を中心にして動画像を再生するようになっていればどのような構成であってもよく、例えば、特定人物画像を拡大して再生するようになっていてもよいし、特定人物画像が常に画面中央にくるようにして再生するようになっていてもよいし、特定人物画像の付近に矢印等の案内情報を表示することにより再生するようになっていてもよい。以下、発明８の動画像再生プログラムにおいて同じである。
【００１５】
また、動画像記憶手段は、動画像をあらゆる手段でかつあらゆる時期に記憶するものであり、動画像をあらかじめ記憶してあるものであってもよいし、動画像をあらかじめ記憶することなく、本システムの動作時に外部からの入力等によって動画像を記憶するようになっていてもよい。このことは、テンプレート記憶手段に抽出用テンプレートを記憶する場合についても同じである。
【００１６】
また、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。
〔発明２〕
さらに、発明２の動画像再生システムは、発明１の動画像再生システムにおいて、
さらに、前記特定人物画像のうち身体に相当する身体領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出した特徴量に基づいて前記静止画像構成手段で構成した静止画像のなかから前記特定人物画像を含むものを検出する第２特定人物画像検出手段とを備え、
前記人物画像領域抽出手段は、前記テンプレート記憶手段の抽出用テンプレートに基づいて、前記特定人物画像検出手段および前記第２特定人物画像検出手段で検出した静止画像から前記人物画像領域を抽出するようになっていることを特徴とする。
【００１７】
このような構成であれば、特徴量算出手段により、特定人物画像のうち身体領域の特徴量が算出され、第２特定人物画像検出手段により、算出された特徴量に基づいて静止画像のなかから特定人物画像を含むものが検出される。そして、人物画像領域抽出手段により、テンプレート記憶手段の抽出用テンプレートに基づいて、検出された静止画像から人物画像領域が抽出される。
【００１８】
これにより、静止画像に特定人物画像が含まれているにもかかわらず特定人物画像検出手段で検出できなかった場合でも、特定人物画像の身体領域から算出された特徴量に基づいて、第２特定人物画像検出手段により特定人物画像が検出されるので、特定人物画像をさらに確実に検出することができるという効果も得られる。
【００１９】
また、特徴量算出手段は、特定人物画像のうち身体領域の特徴量を算出するようになっていればどのような構成であってもよく、例えば、ユーザが与えた特定人物画像に基づいて特徴量を算出するようになっていてもよいし、複数の静止画像のなかからユーザが選択したものに基づいて特徴量を算出するようになっていてもよいし、人物画像領域抽出手段で抽出した人物画像領域に基づいて特徴量を算出するようになっていてもよい。
〔発明３〕
さらに、発明３の動画像再生システムは、発明２の動画像再生システムにおいて、
前記特徴量算出手段は、前記身体領域を複数の領域に区分し、前記各区分領域ごとにその領域の特徴量を算出するようになっており、
前記第２特定人物画像検出手段は、前記静止画像のうち前記身体領域と同一の大きさの領域を対象として当該対象領域を複数の領域に区分し、前記各区分領域ごとにその領域の特徴量を算出し、算出した特徴量と前記特徴量算出手段で算出した特徴量とが一致または所定範囲内であるときは、前記静止画像に前記特定人物画像が含まれていると判定するようになっていることを特徴とする。
【００２０】
このような構成であれば、特徴量算出手段により、身体領域が複数の領域に区分され、各区分領域ごとに特徴量が算出される。次いで、第２特定人物画像検出手段により、静止画像のうち身体領域と同一の大きさの領域を対象としてその対象領域が複数の領域に区分され、各区分領域ごとに特徴量が算出される。そして、算出された特徴量と特徴量算出手段で算出された特徴量とが一致または所定範囲内であると、第２特定人物画像検出手段により、静止画像に特定人物画像が含まれていると判定される。
【００２１】
これにより、身体領域を複数の領域に区分したときの各区分領域ごとの特徴量に基づいて特定人物画像が検出されるので、特定人物画像をさらに確実に検出することができるという効果も得られる。
〔発明４〕
さらに、発明４の動画像再生システムは、発明１ないし３のいずれかの動画像再生システムにおいて、
前記人物画像領域抽出手段は、前記静止画像に基づいて当該静止画像のうち前記特定人物画像の周辺のエッジ画像を生成し、生成したエッジ画像のエッジ形状に最も近似した抽出用テンプレートを前記テンプレート記憶手段から読み出し、読み出した抽出用テンプレートに基づいて前記静止画像から前記人物画像領域を抽出するようになっていることを特徴とする。
【００２２】
このような構成であれば、人物画像領域抽出手段により、静止画像に基づいてその静止画像のうち特定人物画像の周辺のエッジ画像が生成され、生成されたエッジ画像のエッジ形状に最も近似した抽出用テンプレートがテンプレート記憶手段から読み出される。そして、読み出された抽出用テンプレートに基づいて静止画像から人物画像領域が抽出される。
〔発明５〕
さらに、発明５の動画像再生システムは、発明１ないし４のいずれかの動画像再生システムにおいて、
さらに、前記特定人物画像を入力する特定人物画像入力手段を備え、
前記類似度判定手段は、前記顔領域判定手段で判定した顔領域の顔と、前記特定人物画像入力手段で入力した人物画像の顔との類似度を判定するようになっていることを特徴とする。
【００２３】
このような構成であれば、特定人物画像入力手段により特定人物画像が入力されると、類似度判定手段により、顔領域判定手段で判定された顔領域の顔と、入力された人物画像の顔との類似度が判定される。
これにより、ユーザが特定人物画像を指定することができるので、ユーザの使い勝手を向上することができるという効果も得られる。
〔発明６〕
さらに、発明６の動画像再生システムは、発明１ないし５のいずれかの動画像再生システムにおいて、
さらに、前記特定人物画像の再生位置を算出する再生位置算出手段を備え、
前記動画像再生手段は、前記再生位置算出手段で算出した再生位置に応じて、前記人物画像領域を再生するようになっていることを特徴とする。
【００２４】
このような構成であれば、再生位置算出手段により、特定人物画像の再生位置が算出され、動画像再生手段により、算出された再生位置に応じて人物画像領域が再生される。
これにより、比較的適切な再生位置で人物画像領域を再生することができるとともに、特定の人物をクローズアップして再生することができるという効果も得られる。
〔発明７〕
さらに、発明７の動画像再生システムは、発明１ないし６のいずれかの動画像再生システムにおいて、
前記人物画像領域抽出手段は、前記特定人物画像検出手段で検出した静止画像から、前記人物画像領域の中心と再生用フレームの中心を一致させるようにして前記再生用フレームの形状で再生範囲を切り取るようになっていることを特徴とする。
【００２５】
このような構成であれば、人物画像領域抽出手段により、検出された静止画像から、人物画像領域の中心と再生用フレームの中心を一致させるようにして再生用フレームの形状で再生範囲が切り取られる。
これにより、切り取った再生範囲をそのまま連続して表示することにより動画を再生することができるという効果も得られる。
〔発明８〕
一方、上記目的を達成するために、発明８の動画像再生プログラムは、
動画像に含まれる特定の人物画像を中心にして前記動画像を再生するプログラムであって、
前記動画像を記憶するための動画像記憶手段と、人物画像の顔領域および身体領域を想定してそれら画像領域を象った抽出用テンプレートを記憶するためのテンプレート記憶手段とを利用可能なコンピュータに対して、
前記動画像記憶手段の動画像をその再生時間軸上に区分して複数の静止画像を構成する静止画像構成手段、前記静止画像構成手段で構成した静止画像のなかから前記特定人物画像を含むものを検出する特定人物画像検出手段、前記テンプレート記憶手段の抽出用テンプレートに基づいて前記特定人物画像検出手段で検出した静止画像から前記特定人物画像の顔領域および身体領域を含む人物画像領域を抽出する人物画像領域抽出手段、並びに前記人物画像領域抽出手段で抽出した人物画像領域に基づいて前記特定人物画像を中心にして前記動画像を再生する動画像再生手段として実現される処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、
前記特定人物画像検出手段は、前記静止画像に人物画像の顔に相当する顔領域が含まれているか否かを判定する顔領域判定手段と、前記顔領域判定手段で判定した顔領域の顔と前記特定人物画像の顔との類似度を判定する類似度判定手段とを有し、前記類似度判定手段の判定結果に基づいて、前記静止画像に前記特定人物画像が含まれているか否かを判定するようになっていることを特徴とする。
【００２６】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１の動画像再生システムと同等の作用および効果が得られる。
〔発明９〕
一方、上記目的を達成するために、発明９の動画像再生方法は、
動画像に含まれる特定の人物画像を中心にして前記動画像を再生する方法であって、
前記動画像をその再生時間軸上に区分して複数の静止画像を構成する静止画像構成ステップと、前記静止画像構成ステップで構成した静止画像のなかから前記特定人物画像を含むものを検出する特定人物画像検出ステップと、人物画像の顔領域および身体領域を想定してそれら画像領域を象った抽出用テンプレートに基づいて前記特定人物画像検出ステップで検出した静止画像から前記特定人物画像の顔領域および身体領域を含む人物画像領域を抽出する人物画像領域抽出ステップと、前記人物画像領域抽出ステップで抽出した人物画像領域に基づいて前記特定人物画像を中心にして前記動画像を再生する動画像再生ステップとを含み、
前記特定人物画像検出ステップは、前記静止画像に人物画像の顔に相当する顔領域が含まれているか否かを判定する顔領域判定ステップと、前記顔領域判定ステップで判定した顔領域の顔と前記特定人物画像の顔との類似度を判定する類似度判定ステップとを含み、前記類似度判定ステップの判定結果に基づいて、前記静止画像に前記特定人物画像が含まれているか否かを判定することを特徴とする。
【００２７】
これにより、発明１の動画像再生システムと同等の効果が得られる。
ここで、静止画像構成ステップは、動画像をその再生時間軸上に区分して複数の静止画像を構成すればどのような方法であってもよく、例えば、動画像が連続した映像データまたは映像信号からなる場合は、映像データまたは映像信号に基づいて表示される映像を所定時間ごとにキャプチャして複数の静止画像を生成してもよいし、動画像がフレーム単位の静止画像を複数集合したものからなる場合は、動画像をフレーム単位に分割して複数の静止画像を生成・抽出してもよい。静止画像の構成には、静止画像の生成、抽出および組立が含まれる。
【００２８】
また、動画像再生ステップは、特定人物画像を中心にして動画像を再生すればどのような方法であってもよく、例えば、特定人物画像を拡大して再生してもよいし、特定人物画像が常に画面中央にくるようにして再生してもよいし、特定人物画像の付近に矢印等の案内情報を表示することにより再生してもよい。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図８は、本発明に係る動画像再生システムおよび動画像再生プログラム、並びに動画像再生方法の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る動画像再生システムおよび動画像再生プログラム、並びに動画像再生方法を、図１に示すように、動画像に含まれる特定の人物画像を検出し、検出した特定人物画像を中心に動画像を再生する場合について適用したものである。
【００３０】
まず、本発明に係る動画像再生装置１００の構成を図１を参照しながら説明する。
図１は、本発明に係る動画像再生装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
動画像再生装置１００は、図１に示すように、動画像を登録した動画像登録データベース（以下、データベースのことを単にＤＢと略記する。）１０と、特定人物画像を抽出するための抽出用テンプレートを登録したテンプレート登録ＤＢ１２と、画像の特徴量を示す特徴情報を登録する特徴情報登録ＤＢ１４と、動画像登録ＤＢ１０の動画像をフレーム単位に分割して複数の静止画像を生成する静止画像生成部１６と、静止画像生成部１６で生成した静止画像のなかから特定人物画像を指定する特定人物画像指定部１８と、特定人物画像の特徴量を算出する特徴量算出部２０とで構成されている。さらに、静止画像生成部１６で生成した静止画像のなかから特定人物画像を含むものを検出する特定人物画像検出部２２，２４と、特定人物画像検出部２２，２４で検出した静止画像から特定人物画像の顔領域および身体領域を含む人物画像領域を抽出する人物画像領域抽出部２６と、特定人物画像の再生位置を算出する再生位置算出部２８と、人物画像領域抽出部２６で抽出した人物画像領域に基づいて特定人物画像を中心に動画像を再生する動画像再生部３０とで構成されている。
【００３１】
図２は、抽出用テンプレートのデータ構造を示す図である。
テンプレート登録ＤＢ１２には、複数種類の抽出用テンプレートが登録されている。抽出用テンプレートは、図２に示すように、人物画像１の顔領域および身体領域を想定してそれら画像領域を象ったものであり、人物画像領域を抽出するときは、抽出対象静止画像と抽出用テンプレートの領域３とを重ね合わせ、抽出対象静止画像からエッジ画像を生成し、エッジ形状と抽出用テンプレートが一致している部分を人物領域とみなす。図２の例では、直立した人物画像１を抽出するための抽出用テンプレートであるが、これに限らず、例えば、座っている人物画像を抽出するための抽出用テンプレート、または寝ている人物画像を抽出するための抽出用テンプレートも用意することができる。その場合、それぞれ象る領域の形状が異なったものとなる。
【００３２】
特定人物画像検出部２２は、静止画像生成部１６で生成した静止画像に人物画像の顔に相当する領域（以下、顔領域という。）が含まれているか否かを判定する顔領域判定部４０と、顔領域判定部４０で判定した顔領域の顔と特定人物画像の顔との類似度を判定する類似度判定部４２とを有し、類似度判定部４２の判定結果に基づいて、静止画像生成部１６で生成した静止画像に特定人物画像が含まれているか否かを判定する。
【００３３】
特徴量算出部２０は、特定人物画像指定部１８で指定された特定人物画像のうち身体に相当する領域（以下、身体領域という。）を複数の領域に分割し、各分割領域ごとにその領域の特徴量を算出し、算出した特徴量を示す特徴情報を特徴情報登録ＤＢ１４に登録する。
特定人物画像検出部２４は、静止画像生成部１６で生成した静止画像のうち身体領域と同一の大きさの領域を対象としてその対象領域を複数の領域に分割し、各分割領域ごとにその領域の特徴量を算出し、算出した特徴量と、特徴情報登録ＤＢ１４の特徴情報により特定される特徴量とが一致または所定範囲内であるときは、静止画像生成部１６で生成した静止画像に特定人物画像が含まれていると判定する。
【００３４】
人物画像領域抽出部２６は、特定人物画像検出部２２，２４で検出した静止画像に基づいてその静止画像のうち特定人物画像の周辺のエッジ画像を生成し、生成したエッジ画像のエッジ形状に最も近似した抽出用テンプレートをテンプレート登録ＤＢ１２から読み出し、読み出した抽出用テンプレートに基づいて静止画像から人物画像領域を抽出する。
【００３５】
動画像再生部３０は、再生位置算出部２８で算出した再生位置に応じて、人物画像領域抽出部２６で抽出した人物画像領域を抽出順に再生する。
具体的に、動画像再生装置１００は、図３に示すように、コンピュータ２００およびこれに実行させるプログラムとして実現することができる。コンピュータ２００の構成を図３を参照しながら説明する。
【００３６】
図３は、コンピュータ２００の構成を示すブロック図である。
コンピュータ２００は、図３に示すように、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ５０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ５０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ５２と、ＲＯＭ５２等から読み出したデータやＣＰＵ５０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ５４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ５８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス５９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【００３７】
Ｉ／Ｆ５８には、外部装置として、動画像登録ＤＢ１０と、テンプレート登録ＤＢ１２と、特徴情報登録ＤＢ１４と、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置６０と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置６２とが接続されている。
ＣＰＵ５０は、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）等からなり、ＲＯＭ５２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図４および図５のフローチャートに示す特徴情報生成処理および動画像再生処理をそれぞれ時分割で実行するようになっている。
【００３８】
初めに、特徴情報生成処理を図４を参照しながら詳細に説明する。
図４は、特徴情報生成処理を示すフローチャートである。
特徴情報生成処理は、特定人物画像を中心に動画像を再生するに先立って実行させる処理であって、ＣＰＵ５０において実行されると、図４に示すように、まず、ステップＳ１００に移行するようになっている。
【００３９】
ステップＳ１００では、再生対象となる動画像を動画像登録ＤＢ１０から読み出し、ステップＳ１０２に移行して、読み出した動画像をフレーム単位に分割して複数の静止画像を生成し、ステップＳ１０４に移行して、生成したそれら静止画像を表示装置６２に一覧表示し、一覧表示した静止画像のなかから特定人物画像の指定を入力装置６０から入力する。静止画像を一覧表示する場合は、１秒間あたりの静止画像数が多く表示数が膨大となることが考えられるので、所定秒間隔で静止画像を表示したり、人物画像が含まれている静止画像だけを表示したりして表示数を適正にすることが好ましい。
【００４０】
次いで、ステップＳ１０６に移行して、指定された特定人物画像のうち身体領域を複数の領域（例えば、上下左右の４つの矩形領域）に分割し、各分割領域ごとにその領域の特徴量を算出する。身体領域を複数の領域に分割するのは、一般に上下または左右で服装のデザインが異なるために、その単位で分割した各分割領域ごとに特徴量の一致または不一致を判定した方が精度が向上するためである。画像の特徴量としては、例えば、平均色相値やガボール特徴量を用いることができる。
【００４１】
次いで、ステップＳ１０８に移行して、算出した特徴量を示す特徴情報を特徴情報登録ＤＢ１４に登録し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
次に、動画像再生処理を図５を参照しながら詳細に説明する。
図５は、動画像再生処理を示すフローチャートである。
動画像再生処理は、特定人物画像を中心に動画像を再生する処理であって、ＣＰＵ５０において実行されると、図５に示すように、まず、ステップＳ２００に移行するようになっている。
【００４２】
ステップＳ２００では、再生対象となる動画像を動画像登録ＤＢ１０から読み出し、ステップＳ２０２に移行して、読み出した動画像をフレーム単位に分割して複数の静止画像を生成し、ステップＳ２０４に移行して、生成した静止画像を動画像登録ＤＢ１０に登録し、ステップＳ２０８に移行して、動画像登録ＤＢ１０のなかから先頭の静止画像を読み出し、ステップＳ２１０に移行する。
【００４３】
ステップＳ２１０では、読み出した静止画像を解析してその静止画像に顔領域が含まれているか否かを判定する。静止画像に顔領域が含まれているか否かの判定は、例えば、特開平８−２２１５４７号公報に開示されている技術を利用して行うことができる。
次いで、ステップＳ２１２に移行して、ステップＳ２１０の判定結果に基づいて顔領域を検出したか否かを判定し、顔領域を検出したと判定したとき（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２１４に移行して、検出した顔領域の顔と特定人物画像の顔との類似度を判定する。類似度の判定は、例えば、「Ｆａｃｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｂｕｎｃｈ  Ｇｒａｐｈ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ」（Ｌ．Ｗｉｓｋｏｔｔ，Ｊ．Ｍ．Ｆｅｌｌｏｗｓ，Ｎ．Ｋｒｕｇｅｒ，ａｎｄ  Ｃ．Ｖ．Ｄ．Ｍａｌｓｂｕｒｇ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌ．  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌ．，ｖｏｌ．１９，  ｐｐ．７７５−７７９，Ｊｕｌｙ  １９９７）に開示されている技術、または特開平８−２２１５４７号公報に開示されている技術を利用して行うことができる。
【００４４】
次いで、ステップＳ２１６に移行して、判定した類似度が所定範囲内であるか否かを判定し、類似度が所定範囲内であると判定したとき（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２１８に移行して、読み出した静止画像のうち特定人物画像の周辺の濃淡画像を生成し、生成した濃淡画像をＳｏｂｅｌフィルタ等によりエッジ抽出処理してエッジ画像を得て、ステップＳ２２０に移行して、生成したエッジ画像のエッジ形状に最も近似した抽出用テンプレートをテンプレート登録ＤＢ１２から読み出し、ステップＳ２２２に移行する。
【００４５】
ステップＳ２２２では、読み出した抽出用テンプレートに基づいて静止画像から人物画像領域を抽出する。人物画像領域を抽出するときは、静止画像のエッジ画像と抽出用テンプレートの領域とを重ね合わせ、最も一致している部分を人物領域とみなす。
次いで、ステップＳ２２４に移行して、人物画像領域の中心と再生用フレームの中心を一致させるようにして再生用フレームの形状で再生範囲を切り取り、切り取った範囲を動画像登録ＤＢ１０に登録する。このとき、必要に応じてリサイズしてもよい。リサイズを行うほか、再生用フレームの形状として人物画像領域の形状がユーザにより指定されているときは、その指定による形状となるように人物画像領域を画像処理する。
【００４６】
図６は、再生用フレームの形状を規定した図である。
図６（ａ）の例では、再生用フレームの形状として長軸が縦方向の楕円形状が指定されており、人物画像領域は、特定人物画像５が楕円領域に含まれかつ楕円領域の中心に位置するように画像処理が行われる。また、図６（ｂ）の例では、再生用フレームの形状として矩形形状が指定されており、人物画像領域は、特定人物画像５が矩形領域に含まれかつ矩形領域の中心に位置するように画像処理が行われる。
【００４７】
次いで、ステップＳ２２６に移行して、動画像登録ＤＢ１０のすべての静止画像についてステップＳ２１０〜Ｓ２２４，Ｓ２３４〜Ｓ２３８の処理が終了したか否かを判定し、すべての静止画像について処理が終了したと判定したとき（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２２８に移行する。
ステップＳ２２８では、特定人物画像の再生位置を算出し、ステップＳ２３０に移行して、算出した再生位置に応じて、動画像登録ＤＢ１０の人物画像領域を抽出順に再生し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
【００４８】
一方、ステップＳ２２６で、動画像登録ＤＢ１０のすべての静止画像についてステップＳ２１０〜Ｓ２２４，Ｓ２３４〜Ｓ２３８の処理が終了していないと判定したとき（Ｎｏ）は、ステップＳ２３２に移行して、動画像登録ＤＢ１０のなかから次の静止画像を読み込み、ステップＳ２１０に移行する。
一方、ステップＳ２１６で、判定した類似度が所定範囲内でないと判定したとき（Ｎｏ）は、ステップＳ２２６に移行する。
【００４９】
一方、ステップＳ２１２で、顔領域を検出しないと判定したとき（Ｎｏ）は、ステップＳ２３４に移行して、特徴情報登録ＤＢ１４から特徴情報を読み出し、ステップＳ２３６に移行して、読み出した静止画像のうち身体領域と同一の大きさの領域を対象としてその対象領域を複数の領域に分割し、各分割領域ごとにその領域の特徴量を算出し、ステップＳ２３８に移行する。
【００５０】
ステップＳ２３８では、ステップＳ２３６で算出した特徴量と、読み出した特徴情報により特定される特徴量とが所定範囲内であるか否かを各分割領域ごとに判定し、すべての分割領域についてそれら特徴量が所定範囲内であると判定したとき（Ｙｅｓ）は、ステップＳ２１８に移行するが、そうでないと判定したとき（Ｎｏ）は、ステップＳ２２６に移行する。
【００５１】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
まず、特定人物画像の特徴情報を生成する場合を説明する。特徴情報を生成するのは、静止画像に特定人物画像が含まれているにもかかわらずステップＳ２１０，Ｓ２１２の処理で検出できなかった場合に、特定人物画像を検出するためである。
【００５２】
動画像再生装置１００では、特定人物画像を中心に動画像を再生するに先立って、ステップＳ１００，Ｓ１０２を経て、再生対象となる動画像が動画像登録ＤＢ１０から読み出され、読み出された動画像がフレーム単位に分割されて複数の静止画像が生成される。そして、ステップＳ１０４を経て、生成されたそれら静止画像が表示装置６２に一覧表示され、一覧表示された静止画像のなかから特定人物画像を指定すべきことがユーザに対して要求される。
【００５３】
ここで、ユーザが一覧表示された静止画像のなかからいずれかを特定人物画像として指定すると、ステップＳ１０６，Ｓ１０８を経て、指定された特定人物画像のうち身体領域が複数の領域に分割され、各分割領域ごとにその領域の特徴量が算出され、算出された特徴量を示す特徴情報が特徴情報登録ＤＢ１４に登録される。
【００５４】
次に、特定人物画像を中心に動画像を再生する場合を説明する。
動画像再生装置１００では、特徴情報が生成されると、ステップＳ２００〜Ｓ２０４を経て、再生対象となる動画像が動画像登録ＤＢ１０から読み出され、読み出された動画像がフレーム単位に分割されて複数の静止画像が生成され、生成された静止画像が動画像登録ＤＢ１０に登録される。そして、ステップＳ２０８，Ｓ２１０を経て、動画像登録ＤＢ１０のなかから先頭の静止画像が読み出され、読み出された静止画像に顔領域が含まれているか否かが判定される。
【００５５】
その結果、顔領域が検出されると、ステップＳ２１４を経て、検出された顔領域の顔と特定人物画像の顔との類似度が判定される。ここで、それらが類似している場合には、類似度が所定範囲内となるので、ステップＳ２１８，Ｓ２２０を経て、読み出された静止画像のうち特定人物画像の周辺のエッジ画像が生成され、生成されたエッジ画像のエッジ形状に最も近似した抽出用テンプレートがテンプレート登録ＤＢ１２から読み出される。そして、ステップＳ２２２，Ｓ２２４を経て、読み出された抽出用テンプレートに基づいて静止画像から人物画像領域が抽出され、抽出された人物画像領域が動画像登録ＤＢ１０に登録される。
【００５６】
一方、顔領域が検出されない場合は、ステップＳ２３４、Ｓ２３６を経て、特徴情報登録ＤＢ１４から特徴情報が読み出され、読み出された静止画像のうち身体領域と同一の大きさの領域を対象としてその対象領域が複数の領域に分割され、各分割領域ごとにその領域の特徴量が算出される。そして、ステップＳ２３８を経て、算出された特徴量と、読み出された特徴情報により特定される特徴量とが所定範囲内であるか否かが各分割領域ごとに判定される。その結果、すべての分割領域についてそれら特徴量が所定範囲内であると判定されると、ステップＳ２１８〜Ｓ２２４を経て、同様に、抽出用テンプレートに基づいて静止画像から人物画像領域が抽出され、抽出された人物画像領域が動画像登録ＤＢ１０に登録される。
【００５７】
このような処理が動画像登録ＤＢ１０のすべての静止画像について行われると、ステップＳ２２８，Ｓ２３０を経て、特定人物画像の再生位置が算出され、算出された再生位置に応じて、動画像登録ＤＢ１０の人物画像領域が抽出順に再生される。
図７は、特定人物画像を中心に動画像を再生したときの様子を示したものである。
【００５８】
図８は、特定人物画像を中心に動画像を再生したときの再生画面を示す図である。
静止画像では、撮影者または被写体が動くために特定人物画像が必ずしも静止画像の中央に位置しない。そのため、再生用フレームの中心に特定人物画像の中心を一致させると、図７に示すように、各静止画像ごとに表示できない部分が生じ、不自然な再生となってしまう。本実施の形態では、特定人物画像の顔領域および身体領域を含む人物画像領域を静止画像から抽出し、抽出した人物画像領域を再生することにより、図８に示すように、再生用フレームの中央に常に特定人物画像が位置するので、比較的自然な再生を実現することができる。
【００５９】
このようにして、本実施の形態では、動画像をフレーム単位に分割して複数の静止画像を生成し、生成した各静止画像ごとに、静止画像に顔領域が含まれているか否かを判定し、判定した顔領域の顔と特定人物画像の顔との類似度を判定し、その判定結果に基づいて、静止画像に特定人物画像が含まれていると判定し、抽出用テンプレートに基づいて静止画像から人物画像領域を抽出し、抽出した人物画像領域に基づいて特定人物画像を中心に動画像を再生するようになっている。
【００６０】
これにより、静止画像に顔領域が含まれているか否かが判定され、判定された顔領域の顔と特定人物画像の顔との類似度が判定され、その判定結果に基づいて特定人物画像を含む静止画像が検出されるので、従来に比して、特定人物画像を比較的確実に検出することができる。
さらに、本実施の形態では、特定人物画像のうち身体領域の特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて静止画像のなかから特定人物画像を含むものを検出するようになっている。
【００６１】
これにより、静止画像に特定人物画像が含まれているにもかかわらず特定人物画像検出部２２で検出できなかった場合でも、特定人物画像の身体領域から算出された特徴量に基づいて、特定人物画像検出部２４により特定人物画像が検出されるので、特定人物画像をさらに確実に検出することができる。
さらに、本実施の形態では、特定人物画像のうち身体領域を複数の領域に分割し、各分割領域ごとにその領域の特徴量を算出し、算出した特徴量を示す特徴情報を登録する一方、静止画像のうち身体領域と同一の大きさの領域を対象としてその対象領域を複数の領域に分割し、各分割領域ごとにその領域の特徴量を算出し、算出した特徴量と、特徴情報により特定される特徴量とが所定範囲内であるときは、静止画像に特定人物画像が含まれていると判定するようになっている。
【００６２】
これにより、身体領域を複数の領域に分割したときの各分割領域ごとの特徴量に基づいて特定人物画像が検出されるので、特定人物画像をさらに確実に検出することができる。身体領域を検出の対象とするのは、同じ日やパーティの開催時間内などでは、服装を替える可能性が少ないからである。
さらに、本実施の形態では、静止画像のうち特定人物画像の周辺のエッジ画像を生成し、生成したエッジ画像のエッジ形状に最も近似した抽出用テンプレートを読み出し、読み出した抽出用テンプレートに基づいて静止画像から人物画像領域を抽出するようになっている。
【００６３】
さらに、本実施の形態では、特定人物画像の指定をユーザに入力させ、検出した顔領域の顔と、指定された特定人物画像の顔との類似度を判定するようになっている。
これにより、ユーザが特定人物画像を指定することができるので、ユーザの使い勝手を向上することができる。
【００６４】
さらに、本実施の形態では、特定人物画像の再生位置を算出し、算出した再生位置に応じて人物画像領域を再生するようになっている。
これにより、比較的適切な再生位置で人物画像領域を再生することができるとともに、特定の人物をクローズアップして再生することができる。
さらに、本実施の形態では、人物画像領域の中心と再生用フレームの中心を一致させるようにして再生用フレームの形状で再生範囲を切り取るようになっている。
【００６５】
これにより、切り取った再生範囲をそのまま連続して表示することにより動画を再生することができる。
上記実施の形態において、動画像登録ＤＢ１０は、発明１または８の動画像記憶手段に対応し、テンプレート登録ＤＢ１２は、発明１、２、４または８のテンプレート記憶手段に対応し、ステップＳ１０４および特定人物画像指定部１８は、発明５の特定人物画像入力手段に対応している。また、ステップＳ１０６および特徴量算出部２０は、発明２または３の特徴量算出手段に対応し、ステップＳ２０２および静止画像生成部１６は、発明１、２若しくは８の静止画像構成手段、または発明９の静止画像構成ステップに対応している。
【００６６】
また、上記実施の形態において、ステップＳ２１０〜Ｓ２１６および特定人物画像検出部２２は、発明１、２、７若しくは８の特定人物画像検出手段、または発明９の特定人物画像検出ステップに対応し、ステップＳ２１０，Ｓ２１２および顔領域判定部４０は、発明１、５若しくは８の顔領域判定手段、または発明９の顔領域判定ステップに対応している。また、ステップＳ２１４，Ｓ２１６および類似度判定部４２は、発明１、５若しくは８の類似度判定手段、または発明９の類似度判定ステップに対応し、ステップＳ２１８〜Ｓ２２２および人物画像領域抽出部２６は、発明１、２、４、７若しくは８の人物画像領域抽出手段、または発明９の人物画像領域抽出ステップに対応している。
【００６７】
また、上記実施の形態において、ステップＳ２２８および再生位置算出部２８は、発明６の再生位置算出手段に対応し、ステップＳ２３０および動画像再生部３０は、発明１、６若しくは８の動画像再生手段、または発明９の動画像再生ステップに対応し、ステップＳ２３４〜Ｓ２３８および特定人物画像検出部２４は、発明２または３の第２特定人物画像検出手段に対応している。
【００６８】
なお、上記実施の形態においては、動画像の再生開始位置および再生終了位置を指定することについて特に説明しなかったが、動画像の再生開始位置および再生終了位置をユーザに指定させ、動画像のうち再生開始位置と再生終了位置との区間のものを対象として、図４および図５のフローチャートに示す処理を実行するように構成することもできる。
【００６９】
また、上記実施の形態において、図４および図５のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ５２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ５４に読み込んで実行するようにしてもよい。
【００７０】
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【００７１】
また、上記実施の形態においては、本発明に係る動画像再生システムおよび動画像再生プログラム、並びに動画像再生方法を、図１に示すように、動画像に含まれる特定の人物画像を検出し、検出した特定人物画像を中心に動画像を再生する場合について適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る動画像再生装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】抽出用テンプレートのデータ構造を示す図である。
【図３】コンピュータ２００の構成を示すブロック図である。
【図４】特徴情報生成処理を示すフローチャートである。
【図５】動画像再生処理を示すフローチャートである。
【図６】再生用フレームの形状を規定した図である。
【図７】特定人物画像を中心に動画像を再生したときの様子を示したものである。
【図８】特定人物画像を中心に動画像を再生したときの再生画面を示す図である。
【符号の説明】
１００…動画像再生装置，１０…動画像登録ＤＢ，１２…テンプレート登録ＤＢ，１４…特徴情報登録ＤＢ，１６…静止画像生成部，１８…特定人物画像指定部，２０…特徴量算出部，２２，２４…特定人物画像検出部，２６…人物画像領域抽出部，２８…再生位置算出部，３０…動画像再生部，４０…顔領域判定部，４２…類似度判定部，５０…ＣＰＵ，５２…ＲＯＭ，５４…ＲＡＭ，５８…Ｉ／Ｆ，６０…入力装置，６２…表示装置
【図１】
2005018451.tif 000003
【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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