(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部装置と通信を行う通信部と、
ユーザが使用する機器の使用状況を示す値またはその値に対する条件と当該値または条件のそれぞれに与えられる点数である評価点数とを対応付けてなるユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、
前記外部装置から前記通信部を介して受信した、ユーザの特定の使用態様に対する評価値である機器使用評価値の算出元となる１以上の機器使用情報に応じて、前記機器の使用状況を示す値または条件を前記ユーザ情報から抽出し、前記抽出された前記機器の使用状況を示す値または条件のそれぞれに対応する前記評価点数に基づいて前記使用評価値を算出する処理部と
を備える、評価装置。
【請求項２】
前記評価装置は、
前記外部装置から前記通信部を介して、画像情報と、前記画像情報を撮影によって取得した撮影者を識別するための撮影者識別子とを受信し、
前記処理部は、
前記画像情報を識別する画像識別子を生成し、前記画像識別子と、前記画像情報または前記撮影者識別子とを対応付ける、
請求項１記載の評価装置。
【請求項３】
前記処理部は、
前記撮影者識別子を、算出した前記使用評価値と対応付ける
請求項２に記載の評価装置。
【請求項４】
前記機器は撮像を行うための機器であり、
前記ユーザ情報取得部は、
ユーザの写真撮影に対する熟練度または当該熟練度に対する条件と当該熟練度または条件のそれぞれに与えられる重み付けである重み付け係数とを対応付けてなる重み付け係数情報をさらに取得し、
前記処理部は、
記憶部に記憶した前記熟練度と合致する前記熟練度または条件を前記重み付け係数情報から検索し、合致した前記熟練度または条件に対応する前記重み付け係数を前記重み付け係数情報から取得し、当該取得した重み付け係数を前記撮影者識別子に対応付ける
請求項３に記載の評価装置。
【請求項５】
前記評価装置は、
前記外部装置から前記通信部を介して、前記画像情報を識別する画像識別子、前記画像情報に対する評価者を識別する評価者識別子および当該評価者によって前記画像情報に与えられた評価点が対応付けられてなる評価情報受信し、
前記処理部は、
所定の前記画像識別子に対応する評価点を合計して合計点を算出し、当該算出した合計点を第１合計点として前記画像識別子に対応付ける、
請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載の評価装置。
【請求項６】
前記処理部は、
前記外部装置から前記通信部を介して、画像情報を識別する画像識別子、当該画像情報に対する評価者を識別する評価者識別子および当該評価者によって前記画像情報に与えられた評価点が対応付けられてなる評価情報受信し、所定の前記画像識別子に対応付けられた評価者識別子のそれぞれをユーザ識別子として前記ユーザ情報から前記重み付け係数を１以上取得し、当該取得した１以上の重み付け係数のそれぞれと同一の当該画像識別子に対応付けられた評価点とに応じて合計点を算出し、当該算出した合計点を第２合計点として前記画像識別子に対応付ける、
請求項４記載の評価装置。
【請求項７】
前記処理部は、
前記同一の画像識別子に対応付けられた前記撮影者識別子に基づいて前記ユーザ情報から前記重み付け係数を取得し、当該取得した重み付け係数と前記合計点との乗算値を算出し、当該算出した乗算値を第３合計点として前記画像識別子に対応付ける
請求項６に記載の評価装置。
【請求項８】
前記外部装置から前記通信部を介して、前記画像情報を識別する画像識別子、前記画像情報に対する評価者を識別する評価者識別子および当該評価者によって前記画像情報に与えられた評価点が対応付けられてなる評価情報を１以上受信すると、同一の当該画像識別子に対応する評価点を合計して合計点を算出し、当該算出した合計点を第１合計点として前記画像識別子に対応付け、
前記同一の当該画像識別子に対応付けられた評価者識別子のそれぞれをユーザ識別子として前記ユーザ情報から前記重み付け係数を１以上取得し、当該取得した１以上の重み付け係数のそれぞれと前記同一の画像識別子に対応付けられた評価点との乗算値を合計して合計点を算出し、当該算出した合計点を第２合計点として前記画像識別子に対応付け、
前記同一の画像識別子に対応付けられた前記撮影者識別子をユーザ識別子として前記ユーザ情報から前記重み付け係数を取得し、当該取得した重み付け係数と前記合計点との乗算値を算出し、当該算出した乗算値を第３合計点として前記画像識別子に対応付ける画像評価部と、
前記外部装置から前記通信部を介して、前記第１合計点、前記第２合計点および前記第３合計点のいずれの点数の降順に画像をリストアップするかを示す情報を受信すると、当該受信した情報が示す点数の降順に、画像情報を、前記通信部を介して、前記外部装置に送信する検索部と
をさらに備える、請求項４に記載の評価装置。
【請求項９】
前記使用状況を示す値は、
撮影した写真の枚数である撮影枚数、カメラを使用した時間である使用時間、カメラを操作した回数である操作回数、カメラを使用して撮影した時間帯を示す値、カメラを使用した季節を示す値、カメラを使用した地域を示す値、カメラの機材およびカメラのスペックを示す値のうち、いずれか１つまたは２つ以上の組み合わせを含む、請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の評価装置。
【請求項１０】
前記使用情報は、
撮影した写真の枚数である撮影枚数、カメラを使用した時間である使用時間、カメラを操作した回数である操作回数、カメラを使用して撮影した日時である撮影日時、カメラが使用された位置を示すＧＰＳデータ、カメラの機材およびカメラのスペックを示す値のうち、いずれか１つまたは２つ以上の組み合わせを含む、
請求項９に記載の評価装置。
【請求項１１】
前記処理部は、
前記使用情報が、前記撮影日時を含む場合、当該撮影日時から前記時間帯を示す
値を特定し、前記ＧＰＳデータを含む場合、当該ＧＰＳデータから前記地域を示す値を特
定し、当該地域および前記撮影日時から前記季節を示す値を特定し、
当該特定した値のそれぞれと合致する前記使用状況を示す値または条件を前記１以上のユーザ情報から抽出する
請求項１０に記載の評価装置。
【請求項１２】
ユーザが使用する機器の使用状況を示す値またはその値に対する条件と、当該値または条件のそれぞれに与えられる点数である評価点数とを対応付けてなるユーザ情報を取得するとともに、
前記機器がユーザに使用されることにより得られる使用情報を取得する取得部と、
前記使用情報に応じた前記機器の使用状況を示す値または条件を前記ユーザ情報から選択し、前記選択された前記使用状況を示す値または条件のそれぞれに対応する前記評価点数に基づいて前記機器に対するユーザの使用を評価するための評価値を算出する制御部と
を備える、評価装置。
【請求項１３】
ユーザ情報取得部と処理部とを備える評価装置による評価方法であって、
前記ユーザ情報取得部が、ユーザが使用する機器の使用状況を示す値またはその値に対する条件と当該値または条件のそれぞれに与えられる点数である評価点数とを対応付けてなるユーザ情報を取得するステップと、
前記処理部が、外部装置から受信した、ユーザの特定の使用態様に対する評価値である機器使用評価値の算出元となる１以上の機器使用情報に応じて、前記機器の使用状況を示す値または条件を前記ユーザ情報から抽出し、前記抽出された前記機器の使用状況を示す値または条件のそれぞれに対応する前記評価点数に基づいて前記使用評価値を算出するステップと
を含む、評価方法。
【請求項１４】
コンピュータを、
外部装置と通信を行う通信部と、
ユーザが使用する機器の使用状況を示す値またはその値に対する条件と当該値または条件のそれぞれに与えられる点数である評価点数とを対応付けてなるユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、
前記外部装置から前記通信部を介して受信した、ユーザの特定の使用態様に対する評価値である機器使用評価値の算出元となる１以上の機器使用情報に応じて、前記機器の使用状況を示す値または条件を前記ユーザ情報から抽出し、前記抽出された前記機器の使用状況を示す値または条件のそれぞれに対応する前記評価点数に基づいて前記使用評価値を算出する処理部と
を備える、評価装置として機能させるための、評価プログラム。
【請求項１５】
評価装置と外部装置とを備えた評価システムであって、
前記外部装置は、
ユーザの特定の使用態様に対する評価値である機器使用評価値の算出元となる１以上の機器使用情報を前記評価装置に送信する画像アップロード部
を有し、
前記評価装置は、
前記外部装置と通信を行う通信部と、
ユーザが使用する機器の使用状況を示す値またはその値に対する条件と当該値または条件のそれぞれに与えられる点数である評価点数とを対応付けてなるユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、
前記外部装置から前記通信部を介して受信した、ユーザの特定の使用態様に対する評価値である機器使用評価値の算出元となる１以上の機器使用情報に応じて、前記機器の使用状況を示す値または条件を前記ユーザ情報から抽出し、前記抽出された前記機器の使用状況を示す値または条件のそれぞれに対応する前記評価点数に基づいて前記使用評価値を算出する処理部と
を有する、評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価装置、評価方法、評価プログラムおよび評価システムに関し、特に、ユーザによる写真撮影に対する熟練度を算出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、撮影画像毎に関連付けられているお気に入り度合いを示す「レーティング」の他に、「タイトル」、「コメント」「視聴回数」、「視聴時間」などの項目によって、該画像を評価すると共に、画像毎の評価結果に基づいて設定抽出数分の画像を評価の高い順に抽出している。
【０００３】
一方で、現在インターネットのＷｅｂサイトで、ユーザが自由に写真をアップし、ユーザ同士で写真を交換し合うとともに評価できるシステムが存在する（ｓｏ−ｎｅｔフォト・サイト）。このＷｅｂシステムでは、総合評価の高い写真をランキングとして優先して見せることで、総合的に質の高い作品を簡単に見つけることが可能である。また、その写真の撮影者の情報も記憶しておけるので、次回その作者の作品をチェックすることで、質の高い新しい作品を無駄なく検索することができる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２７９１１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示されたシステムでは、個人使用に特化しているため、複数人数による総合的に写真の評価を行う手段が提示されていない。
【０００６】
また、上記Ｗｅｂシステムでは写真コンテンツの評価に関しては、ユーザの写真撮影の熟練度について考慮されていない。つまり、偶然良い写真が一枚目に付いたのかもしれず、同作者の他の作品を見ても質の高い作品が多いとは限らないという問題があった。また、写真を良く撮影している人とそうでない人の評価が同等のものとして扱われているが、これは、例えば評価を行うユーザの母集合（年齢、性別、国籍その他）の内訳が変わってしまうと、写真評価のランキングも大きく変わる可能性がある。つまり、評価にばらつきがあって、確実に一定レベル以上の作品を検索する場合には向かないという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、ユーザによる写真撮影に対する熟練度を算出することが可能な、新規かつ改良された技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明のある観点によれば、カメラ使用状況を示す値またはその値に対する条件とその値または条件のそれぞれに与えられる点数である評価点数とを対応付けてなるユーザ情報を１以上記憶するとともに、ユーザの写真撮影に対する熟練度の算出元となるカメラ使用情報を１以上記憶する記憶部と、１以上のカメラ使用情報のそれぞれと合致するカメラ使用状況を示す値または条件を１以上のユーザ情報から検索し、合致したカメラ使用状況を示す値または条件のそれぞれに対応する１以上の評価点数を１以上のユーザ情報から取得し、取得した１以上の評価点数を合計して熟練度を算出する制御部と、を備える評価装置が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ユーザによる写真撮影に対する熟練度を算出することが可能な技術を提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１１】
写真撮影の熟練度の高い人は、一般的にそうでない人よりも質の高い写真を撮影することができ、また写真鑑賞眼も平均的に優れていると考えられる。このパラメータを考慮した評価システムを提供する。
【００１２】
さて、ユーザ同士での写真コンテンツの交換、相互評価システムは、現在は主にＰＣを介したＷｅｂ上のシステムで構築されているが、携帯電話でも構築可能で、また将来的には、デジタルカメラが直接インターネットに接続したり、あるいはＴＶを介して接続したりすることで、より利便性が高まり身近になると予想される。また、より大量な写真コンテンツがあふれることが予想され、質の高い写真を無駄なく検索することがさらに重要になると思われる。
【００１３】
この中で、本実施形態では、ユーザの写真撮影の熟練度を考慮した写真コンテンツの評価を行うことで、より精度の高い写真コンテンツ検索ができる。
【００１４】
図１は、本実施形態に係るネットワークシステム（評価システム）の構成例を示している。
【００１５】
パーソナルコンピュータ１は、公衆回線網４に接続されており、ＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）のプロトコルにしたがって、公衆回線網４およびアクセスサーバ６を介して、インターネット５（ネットワーク）に接続されている写真共有サーバ７にアクセスできるようになされている。また、同様に、１または複数のパーソナルコンピュータ８−１乃至８−Ｎも、インターネット５に接続されており、写真共有サーバ７にアクセスできるようになっている。
【００１６】
パーソナルコンピュータ１からインターネット５を介した写真共有サーバ７へのアクセスおよび機能実行は、例えば、Ｗｅｂブラウザを通して行われる。パーソナルコンピュータ８−１〜８−Ｎからインターネット５を介した写真共有サーバ７へのアクセスおよび機能実行についても同様である。
【００１７】
パーソナルコンピュータ１、８−１〜８−ＮおよびＷｅｂブラウザの構成は公知の技術であるため詳細な説明は割愛する。
【００１８】
図２は、図１に示した構成を別の観点から図示したものである。登録装置の一例としてのクライアント１０１は、図１に示したパーソナルコンピュータ１、８−１〜８−Ｎである。また、評価装置の一例としてのサーバ１０２は、図１に示した写真共有サーバ７に相当する。
【００１９】
本実施形態において、クライアント１０１のシステムで必要となる機能としては、画像表示部１０３、画像評価入力部１０４、画像アップロード部１０５が有する機能である。これらの機能は最も簡単にはＷｅｂブラウザを通して実装される。これらの機能は、例えば、クライアント１０１の図示しないメモリに記憶されたプログラムを、クライアント１０１の図示しない制御部が実行することによって実現される。クライアント１０１の図示しない制御部は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）とＲＡＭ等によって構成される。この図示しないメモリは、ＣＰＵがプログラムを実行する際の演算処理においても使用される。また、クライアント１０１は、図示しない通信インタフェースを備え、サーバ１０２との通信に使用される。
【００２０】
一方で、サーバ１０２は、制御部１０６と通信部１１６と記憶部１１７とを含み、記憶部１１７は、写真を扱うためのデータベース（ＤＢ）を含んでいる。写真を扱うためのデータベースには、画像情報ＤＢ１１１、評価情報ＤＢ１１２、ユーザ情報ＤＢ１１３、地域情報ＤＢ１１４等がある。ここで、制御部１０６は、例えば、ＣＰＵとＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の図示しないメモリとによって構成される。その場合、制御部１０６が有する機能は、ＣＰＵが図示しないメモリに記憶されたプログラムを実行することによって実現される。この図示しないメモリは、ＣＰＵがプログラムを実行する際の演算処理においても使用される。通信部１１６は、クライアント１０１と通信を行う際に使用される通信インタフェースである。画像情報ＤＢ１１１、評価情報ＤＢ１１２、ユーザ情報ＤＢ１１３、地域情報ＤＢ１１４等のデータベースを含む記憶部１１７は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等によって構成される。
【００２１】
画像情報ＤＢ１１１は、クライアント１０１の画像アップロード部１０５によってアップロードされた画像ファイルデータを蓄積する。画像ファイルデータには撮影時の情報が、例えば、Ｅｘｉｆ（ＥＸｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｉｌｅ）形式で格納されている。
【００２２】
評価情報ＤＢ１１２は、クライアント１０１でユーザが画像評価入力部１０４によって各画像に対して入力した評価結果を格納するものである。
【００２３】
ユーザ情報ＤＢ１１３は、ユーザの生年月日などの個人情報や、撮影した写真から得られる、カメラ、レンズ、撮影枚数、カメラ使用時間などの情報が格納される。前記のユーザの個人情報は、サーバ１０２で提供する写真共有システムへアクセスするためにあらかじめ登録されているものである。より詳細には、ユーザ情報ＤＢ１１３は、カメラ使用状況を示す値またはその値に対する条件とその値または条件のそれぞれに与えられる点数である評価点数とを対応付けてなるユーザ情報を１以上記憶している。
【００２４】
ここで、カメラ使用状況を示す値に対する条件とは、例えば、カメラ使用状況を示す値の範囲を特定する情報等である。カメラ使用状況を示す値の範囲を特定する情報は、例えば、その範囲の下限値および上限値のうち、少なくともいずれか一方である。
【００２５】
また、地域情報ＤＢ１１４は、写真に付随するＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）のメタデータから、所定の地域名を検索するためのＤＢである。ＧＰＳ情報から地域名を取得する技術は公知の技術であるため、本実施形態では詳細の説明を割愛する。また、これを本システム内に包括しなくてもよく、インターネット上の他の地図情報サービスにアクセスすることで実施してもよい。
【００２６】
これらのＤＢのほかに、記憶部１１７は、ユーザの写真撮影に対する熟練度またはこの熟練度に対する条件と熟練度または条件のそれぞれに与えられる重み付けである重み付け係数とを対応付けてなる重み付け係数情報をさらに記憶することとしてもよい。
【００２７】
また、上記で説明したデータベースの実施方法は公知の技術であるため詳細な説明は割愛する。ここでは、ひとつの例として、一般的なリレーショナルデータベースで構築することとする。
【００２８】
サーバ１０２の制御部１０６では、各データベース（ＤＢ）にアクセスして、クライアント１０１からの要求に対して処理を行う。
【００２９】
画像登録部１０７は、クライアント１０１からアップロードされた画像データを画像情報ＤＢ１１１に登録し、さらに写真に付随するユーザ情報をユーザ情報ＤＢ１１３に登録する。画像登録部１０７についてより詳細に説明する。
【００３０】
画像登録部１０７は、クライアント１０１から通信部１１６を介して、画像情報と画像情報を撮影によって取得した撮影者を識別する撮影者識別子とユーザの写真撮影に対する熟練度の算出元となる１以上のカメラ使用情報とを受信する。画像登録部１０７は、これらの情報を受信すると、画像情報を識別する画像識別子を生成して、生成した画像識別子、受信した画像情報および撮影者識別子を対応付けて記憶部１１７に記憶する。例えば、画像識別子および画像情報を対応付けて画像情報ＤＢ１１１に記憶し、画像識別子および撮影者識別子を対応付けて評価情報ＤＢ１１２に記憶する。画像登録部１０７は、受信した１以上のカメラ使用情報のそれぞれと合致するカメラ使用状況を示す値または条件を１以上のユーザ情報から検索する。そして、合致したカメラ使用状況を示す値または条件のそれぞれに対応する１以上の評価点数を１以上のユーザ情報から取得して、取得した１以上の評価点数を合計して熟練度を算出する。
【００３１】
ここで、カメラ使用状況を示す値は、例えば、撮影した写真の枚数である撮影枚数、カメラを使用した時間である使用時間、カメラを操作した回数である操作回数、カメラを使用して撮影した時間帯を示す値、カメラを使用した季節を示す値、カメラを使用した地域を示す値、カメラの機材およびカメラのスペックを示す値のうち、いずれか１つまたは２つ以上の組み合わせを含むものとすることができる。
【００３２】
また、カメラ使用情報は、例えば、撮影した写真の枚数である撮影枚数、カメラを使用した時間である使用時間、カメラを操作した回数である操作回数、カメラを使用して撮影した日時である撮影日時、カメラが使用された位置を示すＧＰＳデータ、カメラの機材およびカメラのスペックを示す値のうち、いずれか１つまたは２つ以上の組み合わせを含むものとすることができる。これらのカメラ使用情報は、例えば、撮影時に写真のＥｘｉｆ情報に保存し、サーバ１０２にアップする際にサーバ１０２がこれらの情報を総合的に分析することでユーザの写真撮影に対する熟練度を算出できる。
【００３３】
画像登録部１０７は、撮影者識別子をユーザ識別子として、算出した熟練度と対応付けてユーザ情報（ユーザ情報ＤＢ１１３）に登録する。
【００３４】
また、画像登録部１０７は、記憶部１１７に記憶した熟練度と合致する熟練度または条件を重み付け係数情報から検索し、合致した熟練度または条件に対応する重み付け係数を重み付け係数情報から取得してもよい。この場合、画像登録部１０７は、取得した重み付け係数をユーザ識別子に対応付けてユーザ情報（ユーザ情報ＤＢ１１３）に登録する。
【００３５】
また、画像登録部１０７は、例えば、カメラ使用情報が、撮影日時を含む場合、撮影日時から時間帯を示す値を特定し、ＧＰＳデータを含む場合、ＧＰＳデータから地域を示す値を特定し、地域および撮影日時から季節を示す値を特定する。そして、特定した値のそれぞれと合致するカメラ使用状況を示す値または条件を１以上のユーザ情報から検索する。
【００３６】
画像評価部１０８は、クライアント１０１から入力された画像評価データを評価情報ＤＢ１１２に登録する。画像評価部１０８についてより詳細に説明する。
【００３７】
画像評価部１０８は、クライアント１０１から通信部１１６を介して、画像情報を識別する画像識別子、画像情報に対する評価者を識別する評価者識別子および評価者によって画像情報に与えられた評価点が対応付けられてなる評価情報を１以上受信する。画像評価部１０８は、これらの情報を受信すると、同一の画像識別子に対応する評価点を合計して合計点を算出して、算出した合計点を第１合計点として画像識別子に対応付けて記憶部１１７（評価情報ＤＢ１１２）に記憶する。
【００３８】
また、画像評価部１０８は、これらの情報を受信すると、同一の画像識別子に対応付けられた評価者識別子のそれぞれをユーザ識別子としてユーザ情報から重み付け係数を１以上取得する。画像評価部１０８は、取得した１以上の重み付け係数のそれぞれと同一の画像識別子に対応付けられた評価点との乗算値を合計して合計点を算出する。画像評価部１０８は、算出した合計点を第２合計点として画像識別子に対応付けて記憶部１１７（評価情報ＤＢ１１２）に記憶する。これによって、画像に対する評価の１つとして、評価者の熟練度を考慮した合計点を算出することができる。また、複数人が写真の評価（レーティング）を行うシステムにおいて、写真の付属情報から各ユーザの撮影頻度やカメラ使用頻度を分析し、写真撮影の熟練度が高いと思われるユーザが行った評価に対して重み付けを行って、写真の評価（レーティング）を決定することができる。
【００３９】
さらに、画像評価部１０８は、同一の画像識別子に対応付けられた撮影者識別子をユーザ識別子としてユーザ情報から重み付け係数を取得し、取得した重み付け係数と合計点（第１合計点および第２合計点のうち、少なくともいずれか１つ）との乗算値を算出する。画像評価部１０８は、算出した乗算値を第３合計点として画像識別子に対応付けて記憶部１１７（評価情報ＤＢ１１２）に記憶する。これによって、画像に対する評価の１つとして、撮影者の熟練度を考慮した合計点を算出することができる。また、写真撮影の熟練度が高いと思われるユーザが撮影した写真に対しての評価の重み付けを行って、写真の評価（レーティング）を決定することができる。
【００４０】
検索部１０９は、クライアント１０１の画像表示部１０３において、ユーザが指定した検索キーに応じて各ＤＢにアクセスして検索を行う。本実施形態で特徴となる部分としては、ユーザの熟練度を考慮した画像のベストランキングの絞り込み検索を行う処理がある。この際、撮影熟練度計算部１１０を使用して、ユーザの熟練度の計算を行う。検索部１０９についてより詳細に説明する。
【００４１】
検索部１０９は、クライアント１０１から通信部１１６を介して、第１合計点、第２合計点および第３合計点のいずれの点数の降順に画像をリストアップするかを示す情報を受信する。検索部１０９は、この情報を受信すると、受信した情報が示す点数の降順に、画像情報を、通信部１１６を介して、クライアント１０１に送信する。これによって、ユーザの評価が高い画像、あるいは低い画像を、それぞれ順に絞り込み検索し、クライアント１０１の画面に表示することができる。
【００４２】
撮影熟練度計算部１１０は、評価情報ＤＢ１１２、ユーザ情報ＤＢ１１３、地域情報ＤＢ１１４の情報にアクセスして、各ユーザの熟練度を計算して、ユーザ情報ＤＢ１１３に保存する。
【００４３】
図３は、クライアント１０１の画像アップロード部１０５が表示するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面の一例を示している。ユーザはＷｅｂブラウザを使って写真共有サーバ７にアクセスしている状態である。この状態で、画面２０１を使って、ユーザはファイル１〜ファイル６まで画像ファイルを指定でき、登録ボタン２０２を使って登録を行うことが可能である。指定できる画像ファイルは６つに限定されるものではなく、１以上であればいくつであってもよい。
【００４４】
図４は、クライアント１０１の画像評価入力部１０４が表示するＧＵＩ画面の一例を示している。ユーザはＷｅｂブラウザを使って写真共有サーバ７にアクセスしている状態である。この状態で、画面２１１を使って別のユーザＡさんのアルバム「スペイン旅行」を閲覧している。ここでは、現在見ている写真２１２に対して評価を行える。例えば、星印２１４にマウスでクリックし黒色にすることで１〜５点の評価点を与えることができる。ここでは、評価点は５段階とするが、評価点は何段階であってもよい。評価が決まったら登録ボタン２１５をクリックして完了となる。次の画、前の画に移りたいときは矢印ボタン２１３をクリックすることで行う。
【００４５】
図５の（ａ）は、クライアント１０１での画像表示部１０３による表示の一例を示している。ここでは登録されたすべての写真のランキング表示をサムネイル形式で行っている。各々のサムネイルをクリックすることで写真の拡大表示での鑑賞ができる。また、閉じるボタンで本画面の表示を終了させる。
【００４６】
本実施形態として、ユーザが新たに写真を登録したときのフローを説明する。
【００４７】
ここでは、図３に示したＧＵＩ画面を使って、ユーザがクライアント１０１からサーバ１０２に画像データを送信した後、サーバ１０２の画像登録部１０７が行う処理内容について説明する。
【００４８】
図６に示すフローチャートを使って処理手順を説明する。ここでは、画像一枚に対する処理内容を示している。複数枚の画像が登録要求された場合は、この処理を登録枚数分だけ行う。
【００４９】
まず、Ｓ１０１では送信されてきた画像データを画像情報ＤＢ１１１に登録する（Ｓ１０１）。次に、画像データのＥｘｉｆ情報からメタ情報を抽出する（Ｓ１０２）。この情報と、もともとユーザ情報ＤＢ１１３に蓄積されていたデータとを足し合わせて、ユーザの撮影熟練度を計算する（Ｓ１０３）。そして、計算した結果をユーザ情報ＤＢ１１３に対して更新する（Ｓ１０４）。
【００５０】
次に、本実施形態の特徴であるＳ１０２〜Ｓ１０４の処理内容について詳細に説明する。
【００５１】
まず、Ｓ１０２では、画像データのＥｘｉｆ情報からメタ情報を抽出するが、本実施形態で必要になるのは、図７に示す情報である。図７に示す情報のうちいくつかは、現行のデジタルカメラではＥｘｉｆ情報に埋め込まれていないものもある。本実施形態においてはデジタルカメラ側の画像保存処理時に前記メタ情報を埋め込む必要がある。
【００５２】
また、Ｎｏ４の撮影枚数は、レンズごとの撮影累計枚数を示している。カメラ側でこの情報を保存する仕組みがない場合は、実際に撮影された枚数ではなく、サーバ１０２に登録した画像数で代用する。（Ｎｏ３のレンズ情報と対応する画像がわかるので、レンズごとに撮影された画像が何枚あるかは算出できる。）
【００５３】
次に、Ｓ１０３では、新たに登録した画像情報を元に、ユーザの撮影熟練度の計算を行う。
【００５４】
ここではまず、ユーザ情報ＤＢ１１３に登録されている情報について説明する。
【００５５】
ユーザ情報ＤＢ１１３には、いくつかの情報が格納されている。最も基本的な情報として、図８のテーブルに示す情報が格納されている。この情報には、ユーザごとの撮影枚数、カメラ使用時間のデータが含まれている。また、ユーザが複数のカメラ、レンズを使って撮影している可能性があるので、使用したカメラ、レンズの組み合わせごとに、撮影枚数、カメラ使用時間（分）のデータを格納している。
【００５６】
カメラ使用時間（分）としてはさまざまな実装方法が考えられるが、ここでは一例として図９に示すような計算方法を行う。つまり、シャッター半押し、全押しの時間を含む撮影操作と、フォーカス操作、ズーム操作、カメラ設定操作、再生操作、画像編集操作が行われた際に、カメラ側で時間をカウントしてこれら合計時間をカメラ使用時間として扱う。
【００５７】
別の実装例としては、カメラ側はこれらの個別の操作時間情報をＥｘｉｆ情報として保存し、サーバ１０２側で必要な情報のみを抽出して計算する方法もある。
【００５８】
また、ユーザ情報ＤＢ１１３には、ユーザの熟練度を示す情報が含まれているが、これについては図１０を使って説明する。
【００５９】
図１０に示すテーブルの項目で、ユーザの熟練度（Ｍ１０８）は、撮影枚数の評価ポイント（Ｍ１０１）、カメラの使用時間の評価ポイント（Ｍ１０２）、撮影した時間帯の評価ポイント（Ｍ１０３）、撮影した季節の評価ポイント（Ｍ１０４）、撮影した地域の評価ポイント（Ｍ１０５）、使用機材の評価ポイント（Ｍ１０６）、スペックの評価ポイント（Ｍ１０７）の合計である総合ポイントで計算される。
【００６０】
次に、前記Ｍ１０１〜Ｍ１０７の項目の詳細な説明と計算方法について説明する。
【００６１】
撮影枚数Ｍ１０１の項目の数字は、ユーザが撮影した総合枚数を元に評価した点数である。一例として図１１に示すような表で、撮影枚数の閾値を設け、それぞれの撮影枚数に達したときに所定のポイントを与えるやり方で行う。なお、ユーザが複数のカメラやレンズを使った場合は延べ撮影枚数で計算する。
【００６２】
カメラの使用時間の評価ポイントＭ１０２の項目で示す数字は、カメラを使った総合時間に対しての評価点である。これは、図１２に示すような表で、累計使用時間ごとの点数を与える。なお、ユーザが複数のカメラを使った場合は延べ使用時間で計算する。
【００６３】
次に、時間帯の評価ポイントＭ１０３について説明を行う。この項目に示す数字は、ユーザが撮影した時間帯を、「朝」「昼」「夕」「夜」と大きく４つに分類して、この４つの時間帯でのそれぞれの撮影頻度を計るものである。このパラメータを採用する理由としては、写真撮影では同じ場所であっても時間帯によってまったく景観が違うため、きれいに撮影するために必要とされる撮影技術も異なってくる。例えば、同じ街角を夜にきれいに撮影したい場合はＩＳＯ値を変更して感度を上げる。あるいはカメラによっては撮影モードを夜景モードにするなどのカメラ操作が必要となる。そのため、４つの時間帯に対して満遍なく撮影経験が豊富なユーザほど、撮影熟練度が高いと判断できる。
【００６４】
図１３、図１４を使って実施方法に関してさらに詳細に説明する。図１３では「朝」「昼」「夕」「夜」の時間帯を明確に定義している。もちろん実施にあたっては、この時間帯の定義は国、地域によって調整が必要である。
【００６５】
図１４では、時間帯の評価ポイントＭ１０３の算出方法を示している。それぞれの時間帯において、所定枚数以上の撮影枚数があるときに、その時間帯に対して１点をカウントする。ここでは１００枚以上とした。ユーザごとの合計の最大点数は４点である。なお、変形例として、１００枚ごとに１ポイント加算するなどの方法も考えられる。
【００６６】
次に、撮影した季節の評価ポイントＭ１０４について説明を行う。この項目に示す数字は、ユーザが撮影した月日を使って、４つの季節「春」「夏」「秋」「冬」に分類し、それぞれの季節での撮影頻度を計るものである。このパラメータを採用する理由としては、前述の時間帯による分類の理由とほぼ同じである。つまり、春は桜、夏は海、秋は紅葉、冬は雪山など、季節によって撮影対象が変化するはずで、様々な季節を満遍なく撮影するユーザほど撮影熟練度が高いと考えられるからである。
【００６７】
図１５では、４つの季節に対する分類表を示している。季節の移り目は地域ごとによって異なるので、表に示すように地域ごとに季節の定義を変えている。
【００６８】
ある写真の季節情報を計算するには、まずその写真に含まれるＧＰＳ情報から地域情報を抽出し、次に撮影月日情報を抽出して図１５の表を使って行う。
【００６９】
図１６では、撮影した季節の評価ポイントＭ１０４の算出方法を示している。それぞれの季節において、所定枚数以上の撮影枚数があるときに、その季節に対して１点をカウントする。ここでは１００枚以上とした。ユーザごとの合計の最大点数は４点である。なお、変形例として、１００枚ごとに１ポイント加算するなどの方法も考えられる。
【００７０】
次に、撮影した地域の評価ポイントＭ１０５について説明を行う。この項目に示す数字は、ユーザが撮影した地域情報を写真に含まれるＧＰＳデータを使って割り出し、さまざまな場所で撮影したことが多いほど評価が高いとするものである。
【００７１】
具体的には、地域情報ＤＢ１１４には、ＧＰＳの緯度、経度のデータから地域名を検索できるデータベースが含まれている。本実施形態では、図１７に示すように、地域テーブル１には国名が入っており、地域テーブル２には各国の県名、州名、都市名が入っている構成とする。なお、本実施形態で使用するのは、地域テーブル２である。
【００７２】
図１８を用いて、撮影した地域の評価ポイントＭ１０５の算出方法について説明する。図１８ではユーザごとの撮影した地域情報を集計する。地域の粒度は地域テーブル２で示す県名、都市名である。それぞれの地域で撮影した累計枚数を集計し、１００枚以上撮影された場合に１ポイントとしてカウントしている。撮影した地域が多いほどポイントが多く加算される。
【００７３】
次に、使用機材の評価ポイントＭ１０６について説明を行う。この項目に示す数字は、ユーザが複数のカメラ、レンズを使用した情報を集計して、それを熟練度として計算するものである。このパラメータを採用する理由は、単一のカメラ・レンズを使用したことのないユーザよりも、複数のカメラ・レンズを使用したことのあるユーザの方が、撮影熟練度が高いと考えられるからである。
【００７４】
つまり、レンズを例にとると、ズームレンズ、短焦点レンズ、広角レンズから望遠レンズなど、いろいろなレンズによって描写が異なるので、それぞれの描写に対して熟知しているユーザは撮影熟練度が高い。また、カメラボディを例に取ると、現状市場には、コンパクトデジタルカメラ、一眼レフ、中判デジタルカメラ、など多種多様なカメラが出ているが、それぞれ機能、操作性はもちろん、撮影される画角、画質にも大きく差がある。より多くのカメラで撮影経験が豊富であることは、より撮影熟練度が高いことを示していると考えられる。
【００７５】
図１９では、使用機材の評価ポイントＭ１０６の算出方法を示している。機材の項目では、Ｃ−１、Ｌ−１はそれぞれカメラボディ、レンズの型番を示している。本実施形態では、カメラボディでは使用時間に注目し、レンズでは撮影枚数に注目する。
【００７６】
それぞれ、カメラボディの使用時間が所定以上、レンズによる撮影枚数が所定以上の場合に、ポイントを１としてカウントする。ユーザが持つ機材の数が多く、さらにそれぞれの機材の使用時間、撮影枚数が所定以上であれば、ポイントが次々と加算される。
【００７７】
次に、スペックの評価ポイントＭ１０７について説明を行う。スペックの評価ポイントＭ１０７の項目の数字は、ユーザが撮影に使用したカメラのスペックを元に評価した点数である。一例として図２０に示すような表で、カメラのスペックを設け、それぞれのスペックに対して所定のポイントを与えるやり方で行う。ここでは、カメラのスペックの一例として、「一眼レフ（ＳＬＲ：Ｓｉｎｇｌｅ  Ｌｅｎｓ  Ｒｅｆｌｅｘ）」「一眼レフ以外」を使用している。一眼レフは通常のコンパクトカメラよりも画質にこだわりのあるユーザが使用すると想定できる。つまり、一眼レフを使用した撮影には比較的高い熟練度が求められると想定できる。そのため、例えば、一眼レフに与えられる点数を２点、一眼レフ以外に与えられる点数を１点として、一眼レフに与えられる点数を高く設定する。
【００７８】
図２１では、スペックの評価ポイントＭ１０７の算出方法を示している。例えば、一眼レフによる撮影枚数が所定以上の場合にポイントを２としてカウントし、一眼レフ以外による撮影枚数が所定以上の場合にポイントを１としてカウントする。
【００７９】
スペックとしては、一眼レフか否かを示す情報の他に、例えば、レンズ種類情報、センサのサイズ、センサ種類、外部ストロボ接続を使用するか否かを示す情報、連写機能を使用するか否かを示す情報、ＲＡＷ保存を行うか否かを示す情報等がある。
【００８０】
レンズ種類情報は、レンズの種類を示すスペックである。短焦点、広角レンズ、マクロレンズ、ズームレンズ等のレンズは撮影技術に直接関わる部分であるため、これらのレンズを多種類使う人は熟練度が高いことが想定できる。つまり、例えば、短焦点、広角レンズ、マクロレンズ、ズームレンズのうち２種類以上のレンズを使用した場合は点数を高く設定する。
【００８１】
イメージセンサのサイズは、イメージセンサのサイズを示すスペックである。イメージセンサのサイズは画質に大きく影響するので、大きなサイズのイメージセンサを使用するユーザは画質にこだわりがあると考えられる。現状では、１／２．５、１／１．８、ＡＰＳ−Ｃ、ＡＰＳ−Ｈ、３５ｍｍ  Ｆｕｌｌ  ｓｉｚｅなどがある。これらのうち、例えば、イメージセンサのサイズが大きいものに与えられる点数を高く設定する。
【００８２】
イメージセンサ種類は、イメージセンサの種類を示すスペックである。現在、ＣＣＤ，ハニカムＣＣＤ，ＣＭＯＳ，ＬｉｖｅＭＯＳ，ＦＯＶＥＯＮなど、イメージセンサの方式が多種類存在するが、これらイメージセンサを多種類使うユーザは、おのおのの撮影画質に関しての知識も豊富であることが想定できる。
【００８３】
外部ストロボ接続を使用するか否かを示す情報は、外部ストロボ接続をするか否かを示すスペックである。一般的なユーザにとっては手間がかかるため、外部ストロボをあまり使用しないことが想定でき、プロやハイ・アマチュア等の光源にこだわりのある人が使用することが想定できる。そのため、例えば、外部ストロボを使用する場合に与えられる点数を高く設定する。
【００８４】
連写機能を使用するか否かを示す情報は、連写機能を使用するか否かを示すスペックである。一般的なユーザは、カメラの連写機能を使用して撮影するケースがあまりないことが想定できる。３枚／秒、５枚／秒、１０枚／秒とより高速な連写機能を、より頻繁に使用するユーザはそうでないユーザよりも熟練度が高いことが想定できる。そのため、例えば、連写機能を使用する場合に与えられる点数を高く設定する。
【００８５】
ＲＡＷ保存を行うか否かを示す情報は、ＲＡＷ保存を行うか否かを示すスペックである。ＲＡＷ保存を行うということは、手間をかけてＰＣでＲＡＷ現像を自分で行うということになるので、画質にこだわりのある人がＲＡＷ保存を行うと想定できる。そのため、例えば、ＲＡＷ保存を行う場合に与えられる点数を高く設定する。
【００８６】
以上をもって、図１０に示すＭ１０１〜Ｍ１０７の項目の説明を終える。これらの項目の点数を使って、ユーザの撮影熟練度Ｍ１０８が算出できる。本実施形態では、単純にすべての項目の点数を加算することとした。
【００８７】
なお、変形例としては、それぞれの項目に対して重要度を判断して、重み付けを行うことも考えられる。例えば、撮影枚数Ｍ１０１、使用時間Ｍ１０２が最も普遍的で重要だと考えて重視し、その他の項目の点数を補助的な扱いにする考え方もできる。
【００８８】
本実施形態においては、熟練度の点数の計算方法に制限を設けることはしない。
【００８９】
次に、ユーザの撮影熟練度Ｍ１０８と、画像評価時の重み付けの関連について説明する。前記したユーザ情報ＤＢ１１３には、さらに図２２のテーブルに示す情報が含まれていることとしてもよい。ここでは、各ユーザの撮影熟練度の点数に対応した重み付け係数データが格納されている。
【００９０】
この重み付け係数は、撮影熟練度の数字に一対一に対応したものではなく、写真共有サーバ７に登録されているユーザ全体の熟練度の分布から求められる偏差値で算出される。
【００９１】
図２３に、その計算のための閾値の一例を示す。例えば、図２２に示したユーザＡは撮影熟練度が１５であるが、この熟練度の順位が全体の上位５％以内に入っているなら、重み付け係数として２が与えられる。また、図２２に示したユーザＢは熟練度が１０であるが、これが上位３０％の中に含まれているのなら、重み付け係数１．５が与えられるということである。登録ユーザ数と登録画像数が増えることによって、これらの数字は変動する。
【００９２】
また、ここではこの重み付け係数が、ユーザ全体の熟練度の分布から求められる偏差値で算出されることとするが、ユーザ全体の熟練度の分布によらず、絶対評価によって算出されることとしてもよい。
【００９３】
次に、ユーザが画像の評価を入力したときのフローを説明する。
【００９４】
ここでは、図４のＧＵＩ画面を使って、ユーザがクライアント１０１からサーバ１０２に画像に対する評価データを送信した後、サーバ１０２の画像評価部１０８が行う処理内容について説明する。
【００９５】
図２４のフローチャートをもって手順を説明する。これは画像一枚に対しての処理手順を示している。
【００９６】
まず、送信された評価データ（ここでは１〜５の数字）を、評価情報ＤＢ１１２に登録する（Ｓ２０１）。次に、ユーザ情報ＤＢ１１３から、評価データを送ったユーザの熟練度から計算された重み付け係数を抽出して、これで画像評価の点数を計算する（Ｓ２０２）。このとき、前記図２２に示すテーブルを使用する。次に、計算した評価点を、画像全体の評価点に加算して、評価情報ＤＢ１１２に登録する（Ｓ２０３）。
【００９７】
前記のＳ２０１で使用する評価情報ＤＢでは、図２５に示すテーブルを使用する。それぞれの項目は、画像のＩＤ（Ｍ２０１）、またそれを撮影したユーザのＩＤ（Ｍ２０２）、その画像を評価したユーザのＩＤ（Ｍ２０３）とその評価点（Ｍ２０４）、画像を評価したユーザの重み付け係数（Ｍ２０５）、それぞれのユーザで重み付けをしないで加算した画像に対する評価の合計点（Ｍ２０６）、それぞれのユーザの重み付けを掛けて加算した画像に対する評価の合計点（Ｍ２０７）、さらにＭ２０７に対して撮影者の重み付け係数をかけた数字（Ｍ２０８）である。
【００９８】
Ｓ２０１のプロセスでは、例えばユーザＣから評価データが送られたとして、図２５の項目Ｍ２０４に対して送られたデータ（数字）を入れる。また、ユーザＣの重み付け係数を項目Ｍ２０５に入れて、全体の合計点Ｍ２０７を計算する。また、それによって変化する項目Ｍ２０８も計算する。
【００９９】
以上で、ユーザが画像の評価を入力したときのフローについて説明を終える。
【０１００】
なお、前記したように、画像を登録した際に、各ユーザの撮影熟練度が変化する。これによって各ユーザの重み付け係数も変化する可能性がある。この場合には、図２３に示すテーブルの更新を行う必要がある。
【０１０１】
次に、ユーザが画像のランキング表示を行ったときのフローを説明する。
【０１０２】
ここでは、図５のＧＵＩ画面を使って、ユーザがクライアント１０１からサーバ１０２に対して評価の高い画像の上位ランクのデータの送信を要求し、サーバ１０２の検索部１０９が行う処理内容について説明する。
【０１０３】
まず、図２６のフローチャートで示すように、処理の最初にクライアントから評価パラメータ設定情報を取得する（Ｓ３０１）。
【０１０４】
これは、図５（ｂ）に示すＧＵＩ画面で、あらかじめユーザが設定するものである。
本実施形態では以下の３つのパターンを設定できる。
（Ａ）重み付けを行わない
（Ｂ）撮影熟達者による評価を重視する
（Ｃ）撮影熟達者が撮影した画像を上位に
このパラメータによって、それぞれ（Ａ）の場合はＳ３０２、（Ｂ）の場合はＳ３０３、（Ｃ）の場合はＳ３０４に分岐する。
【０１０５】
Ｓ３０２では、評価情報ＤＢ１１２の図２３に示すテーブルにある項目Ｍ２０６の数字を使って、上位ランクの画像データをリストアップする。
【０１０６】
Ｓ３０３では、前記図２３に示すテーブルにある項目Ｍ２０７の数字を使って、上位ランクの画像データをリストアップする。
【０１０７】
また、Ｓ３０４では、前記図２３に示すテーブルにある項目Ｍ２０８の数字を使って、上位ランクの画像データをリストアップする。
【０１０８】
次に、Ｓ３０５では、リストアップされた画像データの情報をクライアントに送る。クライアント側は、それを受け取って図５（Ａ）に示すＧＵＩ画面で表示を行う。
【０１０９】
以上で、ユーザが画像のランキング表示を行ったときのフローについて説明を終える。
【０１１０】
複数人数が写真を共有し、相互評価を行うことを可能とするアルバム共有システムの写真評価方法について、写真撮影の熟練度の高い人は、一般的にそうでない人よりも質の高い写真を撮影することができ、また写真鑑賞眼もすぐれていると考えられる。そこで、写真撮影の熟練度の高い人が行った評価に対して重み付けを行うことで、各写真の総合評価の精度を高めることができ、ある一定レベル以上の質の写真を探したいときに、ばらつきの少ない結果を得ることができる。
【０１１１】
また、上記写真撮影の熟練度の高い人が撮影した写真の評価に対して重み付けを行うことで、撮影技術の優れた写真を優先して探すことができ、より高い確率で質の高い写真を探すことができる。
【０１１２】
写真撮影の熟練度の分析方法は、撮影時間、撮影枚数、撮影場所、撮影時間、写真編集回数、使用したカメラの種類、使用したレンズの種類、など現状のデジタルカメラで取得できる情報のみを使うので、比較的簡単に低コストで、かつ正確で精度の高い結果を得ることができる。つまり、ユーザが自分で情報を入力する必要はなく、また画像解析など複雑な処理を行わなくてよい。
もちろんユーザは、
（１）写真撮影の熟練度の高い人が高い評価をした写真、
（２）写真撮影の熟練度の高い人が撮影した写真
の２つのパラメータで写真を検索することができるので、質の高い写真を探す際に無駄な手間がなく利便性が非常に高い。
【０１１３】
上記では、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１４】
例えば、本実施形態においては、ユーザの写真撮影に対する熟練度を算出する技術について説明したが、算出できるのはこれに限らない。例えば、本実施形態に示した技術と同様の技術によって、写真撮影ではなくビデオ撮影に対する熟練度を算出することもできる。この場合には、画像情報ではなく映像情報に付随したユーザのビデオカメラ使用情報（撮影時間等）等を用いてユーザのビデオ撮影に対する熟練度を算出することができる。
【０１１５】
また、クライアント１０１がサーバ１０２にアップロードした画像情報の枚数や、クライアント１０１がサーバ１０２に画像情報をアップロードした回数等を用いて、ユーザの写真撮影に対する熟練度を算出することも可能である。この場合には、例えば、アップロードした画像情報の枚数が多いユーザには高い点数を与え、画像情報をアップロードした回数が高いユーザには高い点数を与えることができる。
【０１１６】
また、ユーザの写真撮影に対する熟練度を算出する機能を実装した評価装置を提供することも可能である。その場合には、評価装置は、記憶部および制御部を備えることとすればよい。ここで、記憶部は、カメラ使用状況を示す値またはその値に対する条件とその値または条件のそれぞれに与えられる点数である評価点数とを対応付けてなるユーザ情報を１以上記憶する。さらに、ユーザの写真撮影に対する熟練度の算出元となるカメラ使用情報を１以上記憶する。制御部は、１以上のカメラ使用情報のそれぞれと合致するカメラ使用状況を示す値または条件を１以上のユーザ情報から検索する。そして、制御部は、合致したカメラ使用状況を示す値または条件のそれぞれに対応する１以上の評価点数を１以上のユーザ情報から取得して、取得した１以上の評価点数を合計して熟練度を算出する。
【０１１７】
ユーザの写真撮影に対する熟練度を算出する機能は、コンピュータに実装することも可能であり、カメラに実装することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】本実施形態に係る評価システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施形態に係る評価システムの構成例を別の観点から示す図である。
【図３】クライアントの画像アップロード部が表示するＧＵＩ画面の一例を示す図である。
【図４】クライアントの画像評価入力部が表示するＧＵＩ画面の一例を示す図である。
【図５】（ａ）は、クライアントでの画像表示部１０３による表示の一例を示す図であり、（ｂ）は、クライアントで画像検索のパターンを選択する際に使用する画面の表示例を示す図である。
【図６】サーバの画像登録部が行う処理の流れを示すフローチャートの一例を示す図である。
【図７】画像データのＥｘｉｆ情報から取得されるメタ情報の一例を示す図である。
【図８】ユーザ情報ＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。
【図９】カメラ使用時間の一例を示す図である。
【図１０】ユーザ情報ＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。
【図１１】撮影枚数に与えられる点数の一例を示す図である。
【図１２】カメラ使用時間に与えられる点数の一例を示す図である。
【図１３】時間帯の分類の一例を示す図である。
【図１４】撮影時間帯に与えられる点数の一例を示す図である。
【図１５】地域ごとの季節の一例を示す図である。
【図１６】季節に与えられる点数の一例を示す図である。
【図１７】地域テーブルの一例を示す図である。
【図１８】地域に与えられる点数の一例を示す図である。
【図１９】機材に与えられる点数の一例を示す図である。
【図２０】スペックに与えられる点数の一例を示す図である。
【図２１】スペックおよび撮影枚数に与えられる点数の一例を示す図である。
【図２２】ユーザの熟練度に与えられる重み付け係数の一例を示す図である。
【図２３】ユーザの熟練度による重み付け係数の分布の一例を示す図である。
【図２４】サーバの画像評価部が行う処理の流れを示すフローチャートの一例を示す図である。
【図２５】ユーザが撮影した画像に対する合計点の一例を示す図である。
【図２６】サーバの検索部が行う処理の流れを示すフローチャートの一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１０１  クライアント（登録装置）
１０２  サーバ（評価装置）
１０３  画像表示部
１０４  画像評価入力部
１０５  画像アップロード部
１０６  制御部
１０７  画像登録部
１０８  画像評価部
１０９  検索部
１１０  撮影熟練度計算部
１１１  画像情報ＤＢ
１１２  評価情報ＤＢ
１１３  ユーザ情報ＤＢ
１１４  地域情報ＤＢ
１１５  インターネット（ネットワーク）
１１６  通信部
１１７  記憶部
【図１】
0005262308.tif 000002
【図２】
0005262308.tif 000003
【図３】
0005262308.tif 000004
【図４】
0005262308.tif 000005
【図５】
0005262308.tif 000006
【図６】
0005262308.tif 000007
【図７】
0005262308.tif 000008
【図８】
0005262308.tif 000009
【図９】
0005262308.tif 000010
【図１０】
0005262308.tif 000011
【図１１】
0005262308.tif 000012
【図１２】
0005262308.tif 000013
【図１３】
0005262308.tif 000014
【図１４】
0005262308.tif 000015
【図１５】
0005262308.tif 000016
【図１６】
0005262308.tif 000017
【図１７】
0005262308.tif 000018
【図１８】
0005262308.tif 000019
【図１９】
0005262308.tif 000020
【図２０】
0005262308.tif 000021
【図２１】
0005262308.tif 000022
【図２２】
0005262308.tif 000023
【図２３】
0005262308.tif 000024
【図２４】
0005262308.tif 000025
【図２５】
0005262308.tif 000026
【図２６】
0005262308.tif 000027