(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
複数の対象物に対応する複数の基準特徴データであって、前記各基準特徴データは対応する対象物の所定の特徴を示す、前記複数の基準特徴データを記憶するための記憶部と、
画像毎に、前記画像内に表現された被写体の前記所定の特徴を示す特徴データを生成する特徴データ生成部と、
前記特徴データ毎に、前記特徴データと前記複数の基準特徴データとを用いて前記被写体が前記複数の対象物のうちのいずれであるかを特定するための被写体特定部と、
前記特定結果と、前記各対象物に設定される重み付け係数とを用いて、前記対象物毎に、前記対象物が前記被写体として表現された対象物画像の数と、前記対象物画像の数に関係する第１種の指標値とを算出する算出部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記特徴データ生成部は、前記画像内に表現された前記被写体が所定の被写体条件を満足する場合に、前記被写体の前記特徴データを生成する、画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の画像処理装置であって、
前記算出部は、さらに、前記特定結果に応じて、前記対象物毎に、前記対象物画像を示す識別情報をテーブルに登録する、画像処理装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記対象物は、人物であり、
前記算出部は、前記特定結果と、前記画像内に表現された前記被写体の顔のサイズに応じて前記各対象物に設定される重み付け係数とを用いて、前記対象物毎に、前記対象物が前記被写体として表現された対象物画像の数と、前記対象物画像の数に関係する第２種の指標値とを算出する、画像処理装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
前記対象物毎の前記対象物画像の数が所定の画像数条件を満足しない場合に、ユーザに通知する第１の通知部を備える、画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
前記記憶部に記憶される前記複数の基準特徴データを生成する基準特徴データ生成部を備える、画像処理装置。
【請求項７】
請求項６記載の画像処理装置であって、
前記基準特徴データ生成部は、
前記特徴データ生成部と前記被写体特定部とを含み、
前記基準特徴データ生成部は、前記被写体特定部が前記特徴データ生成部によって生成された前記特徴データと前記記憶部に格納された１以上の前記基準特徴データとを用いて前記被写体を特定することができない場合には、前記特徴データを前記基準特徴データとして前記記憶部に格納する、画像処理装置。
【請求項８】
請求項７記載の画像処理装置であって、さらに、
前記記憶部に格納された前記基準特徴データの数がユーザによって予め設定された前記複数の対象物の数よりも小さい場合に、前記ユーザに通知する第２の通知部を備える、画像処理装置。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記被写体特定部は、前記特徴データと前記複数の基準特徴データのそれぞれとを用いて、複数の類似度を算出し、前記複数の類似度のうちの最大の類似度に対応する前記基準特徴データを選択し、前記被写体が前記選択された基準特徴データに対応する対象物であると特定する、画像処理装置。
【請求項１０】
複数の対象物に対応する複数の基準特徴データであって、前記各基準特徴データは対応する対象物の所定の特徴を示す、前記複数の基準特徴データを用いる画像処理方法であって、
（ａ）画像毎に、前記画像内に表現された被写体の前記所定の特徴を示す特徴データを生成する工程と、
（ｂ）前記特徴データ毎に、前記特徴データと前記複数の基準特徴データとを用いて前記被写体が前記複数の対象物のうちのいずれであるかを特定する工程と、
（ｃ）前記特定結果と、前記各対象物に設定される重み付け係数とを用いて、前記対象物毎に、前記対象物が前記被写体として表現された対象物画像の数と、前記対象物画像の数に関係する第１種の指標値とを算出する工程と、
を備える画像処理方法。
【請求項１１】
コンピュータに、複数の対象物に対応する複数の基準特徴データであって、前記各基準特徴データは対応する対象物の所定の特徴を示す、前記複数の基準特徴データを用いる画像処理方法を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
画像毎に、前記画像内に表現された被写体の前記所定の特徴を示す特徴データを生成する機能と、
前記特徴データ毎に、前記特徴データと前記複数の基準特徴データとを用いて前記被写体が前記複数の対象物のうちのいずれであるかを特定する機能と、
前記特定結果と、前記各対象物に設定される重み付け係数とを用いて、前記対象物毎に、前記対象物が前記被写体として表現された対象物画像の数と、前記対象物画像の数に関係する第１種の指標値とを算出する機能と、
を前記コンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理の技術に関し、特に、対象物毎に、各対象物が被写体として表現された画像の数を算出するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の人物を撮影対象とする場合には、撮影中または撮影後に、複数の人物のすべてが撮影されているか否かを確認したい場合がある。例えば、学校行事において、複数の生徒を撮影する場合には、撮影中に、複数の生徒のすべてが撮影されているか否かを確認する必要がある。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３８２４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来では、複数の人物のすべてが撮影されているか否かを確認するためには、複数の撮影画像内に表現された人物を順次確認する必要があった。
【０００５】
この発明は、従来技術における上述の課題を解決するためになされたものであり、各対象物が画像内に被写体として表現されているか否かを容易に確認することのできる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の課題の少なくとも一部を解決するため、本発明の装置は、画像処理装置であって、
複数の対象物に対応する複数の基準特徴データであって、前記各基準特徴データは対応する対象物の所定の特徴を示す、前記複数の基準特徴データを記憶するための記憶部と、
画像毎に、前記画像内に表現された被写体の前記所定の特徴を示す特徴データを生成する特徴データ生成部と、
前記特徴データ毎に、前記特徴データと前記複数の基準特徴データとを用いて前記被写体が前記複数の対象物のうちのいずれであるかを特定するための被写体特定部と、
前記特定結果に応じて、前記対象物毎に、前記対象物が前記被写体として表現された対象物画像の数を算出する算出部と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
この装置では、対象物毎に、各対象物が被写体として表現された対象物画像の数が算出されるため、ユーザは、各対象物が被写体として表現されているか否かを容易に確認することができる。
【０００８】
上記の装置において、
前記特徴データ生成部は、前記画像内に表現された前記被写体が所定の被写体条件を満足する場合に、前記被写体の前記特徴データを生成することが好ましい。
【０００９】
このように、所定の被写体条件が満足される場合に特徴データが生成されれば、無駄な特徴データを生成せずに済むと共に、不適切な画像が対象物画像の数のカウント対象となるのを抑制することができる。
【００１０】
上記の装置において、
前記算出部は、さらに、前記特定結果に応じて、前記対象物毎に、前記対象物画像を示す識別情報をテーブルに登録することが好ましい。
【００１１】
こうすれば、特定の対象物が被写体として表現された対象物画像のみを容易に選択することができる。
【００１２】
上記の装置において、
前記算出部は、さらに、前記各対象物に設定される重み付け係数を用いて、前記対象物毎に、前記対象物画像の数に関係する第１種の指標値を算出するようにしてもよい。
【００１３】
例えば、第１の対象物が表現された対象物画像の数が、第２の対象物が表現された対象物画像の数よりも大きいことが望まれる場合には、第１の対象物に対する重み付け係数は、第２の対象物に対する重み付け係数よりも小さな値に設定されればよい。こうすれば、ユーザは、対象物毎の第１種の指標値を確認することにより、各対象物が表現された対象物画像の数が適切か否かを容易に判断することができる。
【００１４】
上記の装置において、
前記対象物は、人物であり、
前記算出部は、さらに、前記画像内に表現された前記被写体の顔のサイズに応じて設定される重み付け係数を用いて、前記対象物毎に、前記対象物画像の数に関係する第２種の指標値を算出するようにしてもよい。
【００１５】
例えば、被写体の顔が比較的大きく表現されている場合には、比較的大きな重み付け係数が設定され、被写体の顔が比較的小さく表現されている場合には、比較的小さな重み付け定数が設定されればよい。こうすれば、ユーザは、対象物毎の第２種の指標値を確認することにより、各対象物が表現された対象物画像において顔が適切に表現されているか否かを概ね判断することができる。
【００１６】
上記の装置において、さらに、
前記対象物毎の前記対象物画像の数が所定の画像数条件を満足しない場合に、ユーザに通知する第１の通知部を備えることが好ましい。
【００１７】
こうすれば、例えば、第１の対象物が表現された対象物画像の数が第２の対象物が表現された対象物画像の数よりも過度に大きくなってしまっている場合に、ユーザに通知することができる。
【００１８】
上記の装置において、さらに、
前記記憶部に記憶される前記複数の基準特徴データを生成する基準特徴データ生成部を備えるようにしてもよい。
【００１９】
上記の装置において、
前記基準特徴データ生成部は、
前記特徴データ生成部と前記被写体特定部とを含み、
前記基準特徴データ生成部は、前記被写体特定部が前記特徴データ生成部によって生成された前記特徴データと前記記憶部に格納された１以上の前記基準特徴データとを用いて前記被写体を特定することができない場合には、前記特徴データを前記基準特徴データとして前記記憶部に格納するようにしてもよい。
【００２０】
こうすれば、複数の基準特徴データを予め準備せずに済む。
【００２１】
上記の装置において、さらに、
前記記憶部に格納された前記基準特徴データの数がユーザによって予め設定された前記複数の対象物の数よりも小さい場合に、前記ユーザに通知する第２の通知部を備えることが好ましい。
【００２２】
こうすれば、複数の対象物のすべての基準特徴データを確実に生成することができる。
【００２３】
上記の装置において、
前記被写体特定部は、前記特徴データと前記複数の基準特徴データのそれぞれとを用いて、複数の類似度を算出し、前記複数の類似度のうちの最大の類似度に対応する前記基準特徴データを選択し、前記被写体が前記選択された基準特徴データに対応する対象物であると特定するようにしてもよい。
【００２４】
この発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、画像処理装置および方法、これらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の形態で実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき以下の順序で説明する。
Ａ．第１実施例：
Ａ−１．画像処理装置の構成：
Ａ−２．被写体データの生成対象：
Ａ−３．画像数の算出処理：
Ａ−４．第１実施例の変形例：
Ａ−４−１．第１の変形例：
Ａ−４−２．第２の変形例：
Ｂ．第２実施例：
Ｃ．第３実施例：
【００２６】
Ａ．第１実施例：
Ａ−１．画像処理装置の構成：
図１は、第１実施例におけるデジタルカメラ２００を示す説明図である。なお、デジタルカメラ（以下、単に「カメラ」とも呼ぶ）２００は、本発明における画像処理装置に相当する。
【００２７】
カメラ２００は、ＣＰＵ２１０と、ＲＯＭやＲＡＭなどの内部記憶装置２２０と、フラッシュメモリなどの外部記憶装置２４０と、撮影部２６０と、表示部２７０と、ボタンなどの操作部２８０と、インタフェース部（Ｉ／Ｆ部）２９０と、を備えている。Ｉ／Ｆ部２９０は、外部に設けられた種々の機器との間でデータ通信を行う。例えば、Ｉ／Ｆ部２９０は、撮影によって得られた画像データをパーソナルコンピュータＰＣに提供する。
【００２８】
外部記憶装置２４０は、画像データ格納領域２４２と、基準特徴データ格納領域２４４と、を含んでいる。画像データ格納領域２４２には、撮影部２６０による撮影によって生成された複数の撮影画像を表す複数の撮影画像データが格納される。基準特徴データ格納領域２４４には、複数の人物に対応する複数の基準特徴データが格納される。各基準特徴データは、対応する人物の特徴を示しており、対応する人物が表現された登録用画像データに対して特徴データ生成処理（後述する）を施すことによって生成される。また、外部記憶装置２４０には、処理テーブル２４６（後述する）が格納されている。
【００２９】
内部記憶装置２２０（図１）には、画像処理部２２２として機能するコンピュータプログラムが格納されている。なお、画像処理部２２２の機能は、ＣＰＵ２１０がコンピュータプログラムを実行することによって実現される。コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で提供される。
【００３０】
画像処理部２２２は、画像解析部２３０と、算出部２３６と、情報提供部２３８と、を備えている。
【００３１】
画像解析部２３０は、特徴データ生成部２３２と、被写体特定部２３４と、を備えており、撮影画像データを解析し、被写体を特定する機能を有している。
【００３２】
特徴データ生成部２３２は、撮影画像データを解析して、撮影画像内に表現された被写体が所定の条件（後述する）を満足する場合に、該被写体の特徴を示す特徴データを生成する。
【００３３】
本実施例では、特徴データは、被写体の顔における各部位（２つの眼・鼻・口など）の位置を示す位置データと、被写体の顔に対する各部位のサイズを示すサイズデータと、を含んでいる。特徴データは、例えば、以下のような手法で生成される。まず、撮影画像内に表現された被写体の顔の領域が抽出される。なお、顔領域の抽出は、肌色領域を検出することによって、行われる。次に、顔領域が所定のサイズの矩形枠に収まるように、顔領域が拡大または縮小される。これにより、顔領域のサイズが規格化される。そして、規格化された顔領域において、各部位（２つの眼・鼻・口など）の領域が特定される。なお、各部位領域の特定は、例えば、エッジ抽出処理および／または特定の色を有する領域の検出処理によって、行われる。最後に、規格化された顔領域における各部位の位置（座標）や、各部位のサイズ（画素数）が求められる。
【００３４】
なお、前述の基準特徴データは、特徴データと同様に、登録用画像データに対して上記の特徴データ生成処理を施すことによって生成される。
【００３５】
被写体特定部２３４は、特徴データ生成部２３２によって生成された特徴データと、基準特徴データ格納領域２４４に格納された複数の基準特徴データと、を用いて、撮影画像内に表現された被写体が登録済みの複数の人物のうちのいずれであるかを特定する。
【００３６】
算出部２３６は、被写体特定部２３４の特定結果に基づいて、人物毎に、各人物が被写体として表現された撮影画像（以下、「表現画像」とも呼ぶ）の数を算出する。表現画像の数の算出には、処理テーブル２４６が利用される。
【００３７】
図２は、処理テーブル２４６の内容を示す説明図である。図示するように、処理テーブル２４６には、「人物」欄と「基準特徴データ」欄と「表現画像の数」欄と「表現画像データ」欄とが含まれている。「人物」欄には、人物の名前（例えば「AAA」）が登録され、該名前はユーザによって設定される。「基準特徴データ」欄には、対応する人物の特徴を示す基準特徴データのデータ名（例えば「Fa」）が登録される。「表現画像の数」欄には、対応する人物が被写体として表現された撮影画像（表現画像）の数（例えば「１３」）が登録される。「表現画像データ」欄には、表現画像の数のカウント対象となった撮影画像データ（表現画像データ）のデータ名（例えば「００１」，「００４」…））が登録される。なお、データ名に代えて、他の識別情報（例えば、対応するデータの生成時刻）が登録されてもよい。
【００３８】
算出部２３６は、処理テーブル２４６を参照し、被写体特定部２３４によって特定された「人物」に対応する「表現画像の数」の値を１だけ増大させる。これにより、各人物が被写体として表現された表現画像の数が算出される。また、算出部２３６は、被写体特定部２３４によって特定された「人物」に対応する「表現画像データ」に、撮影画像データのデータ名を登録する。
【００３９】
情報提供部２３８は、算出部２３６によって算出された結果を、表示部２７０に表示する。また、情報提供部２３８は、算出結果に基づいて、ユーザに対する通知（警告）を行う。
【００４０】
なお、本実施例における情報提供部２３８が、本発明における第１の通知部に相当する。
【００４１】
Ａ−２．被写体データの生成対象：
前述したように、特徴データ生成部２３２は、撮影画像データを解析して、撮影画像内に表現された被写体が所定の条件（被写体条件）を満足する場合に、該被写体の特徴を示す特徴データを生成する。本実施例では、所定の条件として、以下の条件が利用されている。
【００４２】
ａ）第１の条件：撮影画像内に表現された被写体の顔領域のサイズ（画素数）が所定サイズ（所定画素数）以上であること。
仮に、被写体の顔領域が過度に小さい場合には、有意な特徴データを生成することが困難である。このため、第１の条件が利用される。
【００４３】
ｂ）第２の条件：撮影画像のサイズ（画素数）に対する被写体の顔領域のサイズ（画素数）の割合が所定値（例えば３％）以上であること。
上記の割合が所定値未満である場合には、該被写体は、撮影画像内に偶然表現されていると考えられる。このため、第２の条件が利用される。
【００４４】
ｃ）第３の条件：撮影画像内に表現された被写体の顔領域の下方付近（すなわち、被写体の首付近）に窓枠等の線が表現されていないこと。
被写体の顔領域の下方付近に窓枠等の線が表現されている場合には、被写体の首が切断されているように見えてしまう。このため、第３の条件が利用される。なお、窓枠等の線の検出は、エッジ抽出処理によって実行可能である。
【００４５】
なお、上記の条件と共に、他の条件が利用されてもよい。例えば、撮影画像が適正な露出で撮影されていることや、撮影画像が合焦状態で撮影されていることなどの条件が利用されてもよい。
【００４６】
また、撮影画像が適切な構図を採用していることが条件として利用されてもよい。例えば、被写体の顔が撮影画像の中央に表現された構図（いわゆる日の丸構図）は、一般に悪い構図と言われている。このため、撮影画像が日の丸構図でないことが条件として利用されてもよい。
【００４７】
上記のように、特徴データ生成部２３２が撮影画像内に表現された被写体が所定の条件を満足する場合に該被写体の特徴データを生成すれば、無駄な特徴データの生成せずに済む。また、不適切な撮影画像が表現画像の数のカウント対象となることを抑制することができ、この結果、各人物が適切に表現された表現画像の数を算出することができる。
【００４８】
Ａ−３．画像数の算出処理：
図３は、人物毎に表現画像の数を算出するための処理手順を示すフローチャートである。
【００４９】
以下では、複数人のグループで旅行に行く場合を想定する。このような場合には、各人物を漏れなく撮影する必要がある。本実施例のカメラ２００を利用すれば、各人物が撮影されているか否かを容易に確認することができる。
【００５０】
ステップＳ１０２では、人物の登録、換言すれば、基準特徴データの登録が行われる。具体的には、ユーザは、操作部２８０を操作することによって、登録モードに切り替える。そして、ユーザは、グループを構成する複数の人物を順次撮影する。このとき、撮影部２６０によって複数の登録用画像データが生成され、画像データ格納領域２４２に格納される。そして、特徴データ生成部２３２は、各登録用画像データを用いて各人物の特徴を示す基準特徴データを生成し、画像解析部２３０は、各基準特徴データを基準特徴データ格納領域２４４に格納する。また、ユーザは、表示部２７０を確認しながら、各登録用画像内に表現された人物の名前を入力する。このとき、画像処理部２２２は、ユーザによって入力された人物の名前と、生成された基準特徴データのデータ名と、を対応付けて、処理テーブル２４６の「人物」欄と「基準特徴データ」欄とに登録する。なお、ステップＳ１０２では、処理テーブル２４６の「表現画像の数」欄および「表現画像データ」欄には、まだ有意な情報は登録されていない。
【００５１】
なお、本実施例では、グループを構成する人物毎に登録用画像データが準備されているが、１つの登録用画像に２以上の人物が表現されていてもよい。この場合には、１つの登録用画像データから２以上の基準特徴データが生成されればよい。
【００５２】
上記の説明から分かるように、本実施例の特徴データ生成部２３２は、本発明における特徴データ生成部に相当すると共に、基準特徴データに相当する。
【００５３】
ステップＳ１０４では、ユーザは、操作部２８０を操作することによって、撮影＆算出モードに切り替える。そして、ユーザは、グループを構成する１以上の人物を任意に撮影する。このとき、撮影部２６０によって撮影画像データが生成され、画像データ格納領域２４２に格納される。
【００５４】
ステップＳ１０６では、画像解析部２３０は、ステップＳ１０４で生成された撮影画像データを解析して、撮影画像内に表現された被写体を特定する。
【００５５】
具体的には、まず、特徴データ生成部２３２は、撮影画像データを解析して、撮影画像内に表現された被写体が前述の所定の条件を満足するか否かを判断する。そして、特徴データ生成部２３２は、該被写体が所定の条件を満足する場合には、該被写体の特徴を示す特徴データを生成する。なお、撮影画像内に所定の条件を満足する２以上の被写体が表現されている場合には、被写体毎に特徴データが生成される。
【００５６】
次に、被写体特定部２３４は、生成された特徴データと、基準特徴データ格納領域２４４に格納された複数の基準特徴データと、を用いて、撮影画像内に表現された被写体がステップＳ１０２で登録された複数の人物のうちのいずれであるかを特定する。
【００５７】
具体的には、被写体特定部２３４は、特徴データと、複数の基準特徴データのそれぞれと、を用いて、複数の類似度を求める。本実施例では、類似度は、角距離ｃｏｓθを用いて算出される。類似度（角距離）cosθは、以下の式（１）を用いて算出される。
【００５８】
【数１】
0004466585.tif 000002
【００５９】
ここで、ベクトルＩ，ベクトルＯは、それぞれ、類似度の算出対象である特徴データを示すベクトルと、基準特徴データを示すベクトルと、である。
【００６０】
そして、被写体特定部２３４は、複数の類似度のうちの最大の類似度に対応する１つの基準特徴データを選択する。これにより、特徴データに対応する被写体が、選択された基準特徴データに対応する人物であると特定される。
【００６１】
ステップＳ１０８では、算出部２３６は、ステップＳ１０６の特定結果に基づいて、人物毎に、各人物が被写体として表現された表現画像の数を算出する。具体的には、算出部２３６は、ステップＳ１０６で特定された人物に対応する処理テーブル２４６内の「表現画像の数」の値を１だけ増大させる。これにより、該特定された人物の表現画像の数が、１だけ増大する。
【００６２】
また、ステップＳ１０８では、算出部２３６は、ステップＳ１０６の特定結果に基づいて、人物毎に、各人物が被写体として表現された表現画像データのデータ名を登録する。具体的には、算出部２３６は、ステップＳ１０６で特定された人物に対応する処理テーブル２４６内の「表現画像データ」欄に、ステップＳ１０４で得られた撮影画像データ（表現画像データ）のデータ名を登録する。
【００６３】
なお、ステップＳ１０８では、処理テーブル２４６内の「表現画像の数」欄に登録された値と、「表現画像データ」欄に登録されたデータ名の数と、は一致している。
【００６４】
ステップＳ１１０では、画像処理部２２２は、ユーザによって算出結果の表示が指示されたか否かを判断する。算出結果の表示が指示されていない場合には、ステップＳ１０４に戻り、ステップＳ１０４〜Ｓ１０８の処理が繰り返し実行される。これにより、撮影画像データが生成される毎に、各人物の表現画像の数が順次算出される。一方、算出結果の表示が指示された場合には、ステップＳ１１２に進む。
【００６５】
ステップＳ１１２では、情報提供部２３８は、処理テーブル２４６（図２）を利用して、算出結果を示す算出結果画面を表示部２７０に表示する。
【００６６】
図４は、表示部２７０に表示される算出結果画面を示す説明図である。図示するように、算出結果画面には、人物毎に、名前（例えば「AAA」）と、表現画像の数（例えば「１３」）と、が示されている。本実施例では、表現画像の数は、数値で示されていると共に、棒グラフで示されている。
【００６７】
この算出結果画面を確認することにより、ユーザは、各人物が漏れなく撮影されているか否かを容易に確認することができる。また、ユーザは、各人物の表現画像の数に偏りが無いか否かを容易に確認することができる。そして、ユーザは、算出結果に基づいて、今後の撮影を見直すことができる。例えば、図４では、人物「BBB」の表現画像の数と人物「DDD」の表現画像の数とが、比較的小さい。このため、ユーザは、各人物の表現画像の数が等しくなるように撮影を続行することができる。
【００６８】
前述したように、情報提供部２３８は、算出結果に基づいて、ユーザに対して通知（警告）することができる。具体的には、情報提供部２３８は、人物毎の表現画像の数が所定の条件（画像数条件）を満足しない場合に、ユーザに通知する。所定の条件としては、例えば、表現画像の数の最大値を表現画像の数の最小値で割った値が所定数（例えば１．５）以下であることや、表現画像の数の最大値と表現画像の数の最小値との差分が所定数（例えば５）以下であることなどを利用可能である。こうすれば、例えば、第１の対象物が表現された表現画像の数が第２の対象物が表現された表現画像の数よりも過度に大きくなってしまっている場合に、ユーザに通知することができる。なお、この通知（警告）は、情報提供部２３８が、表示部２７０に警告メッセージを表示させることによって行われてもよいし、図示しないスピーカに警告音を発生させることによって行われてもよい。このように通知（警告）を行えば、ユーザは、算出結果画面を確認して今後の撮影を見直すことができる。
【００６９】
以上説明したように、本実施例では、撮影画像内に表現された被写体の特定結果に応じて、人物毎に各人物が被写体として表現された表現画像の数が算出されるため、ユーザは、各人物が被写体として表現されているか否かを容易に確認することができる。
【００７０】
また、本実施例では、処理テーブル２４６内の「表現画像データ」欄には、表現画像の数のカウント対象となった撮影画像データ（表現画像データ）のデータ名が登録されている。このため、ユーザは、特定の人物を選択することによって、該特定の人物が被写体として表現された表現画像のみを選択的に表示部２７０に表示させることができる。
【００７１】
Ａ−４．第１実施例の変形例：
Ａ−４−１．第１の変形例：
第１実施例では、撮影画像内において特定の人物が主体的に表現されているか否かは、考慮されていない。このため、特定の人物の表現画像の数は、他の人物の表現画像の数とほぼ等しいが、該特定の人物が主体的に表現された撮影画像の数が、他の人物が主体的に表現された撮影画像の数よりも過度に小さい場合が生じ得る。
【００７２】
そこで、第１の変形例では、各人物の表現画像の数と共に、各人物が主体的に表現されている撮影画像（以下、「ポートレート画像」とも呼ぶ）の数が算出されるように工夫している。
【００７３】
図５は、第１の変形例における処理テーブル２４６ａの内容を示す説明図である。図２と比較して分かるように、図５では、「ポートレート画像の数」欄と「ポートレート画像データ」欄とが追加されている。「ポートレート画像の数」欄には、対応する人物が被写体として主体的に表現された撮影画像（ポートレート画像）の数（例えば「６」）が登録される。「ポートレート画像データ」欄には、ポートレート画像の数のカウント対象となった撮影画像データ（ポートレート画像データ）のデータ名（例えば「００１」，「００９」…））が登録される。
【００７４】
第１の変形例では、第１実施例と同様に、図３に従って処理が実行される。
【００７５】
図３のステップＳ１０２，Ｓ１０４の処理は、第１実施例と同じである。
【００７６】
図３のステップＳ１０６では、画像解析部２３０は、さらに、被写体の顔が撮影画像内で主体的に表現されているか否かを解析する。具体的には、画像解析部２３０は、被写体の顔領域のサイズ（画素数）が、撮影画像データのサイズ（画素数）の所定の割合（例えば１２％）以上である場合には、該撮影画像を該被写体に対応する人物のポートレート画像であると判断する。
【００７７】
図３のステップＳ１０８では、算出部２３６は、さらに、ステップＳ１０６の特定結果と判断結果とに基づいて、人物毎に、各人物が被写体として主体的に表現されたポートレート画像の数を算出する。具体的には、ステップＳ１０６において撮影画像がポートレート画像であると判断された場合には、算出部２３６は、ステップＳ１０６で特定された人物に対応する処理テーブル２４６ａ内の「ポートレート画像の数」の値を１だけ増大させる。
【００７８】
なお、ポートレート画像は、表現画像の数のカウント対象となる。このため、各人物のポートレート画像の数は、対応する人物の表現画像の数よりも小さい。
【００７９】
また、算出部２３６は、さらに、ステップＳ１０６の特定結果と判断結果とに基づいて、人物毎に、各人物が被写体として主体的に表現されたポートレート画像データのデータ名を登録する。具体的には、ステップＳ１０６で撮影画像がポートレート画像であると判断された場合には、算出部２３６は、ステップＳ１０６で特定された人物に対応する処理テーブル２４６ａ内の「ポートレート画像データ」欄に、ステップＳ１０４で得られた撮影画像データ（ポートレート画像データ）のデータ名を登録する。
【００８０】
図３のステップＳ１１２の処理は、第１実施例と同じである。ただし、表示部２７０に表示される算出結果画面が変更される。
【００８１】
図６は、第１の変形例において表示部２７０に表示される算出結果画面を示す説明図である。図４と比較して分かるように、図６の算出結果画面では、さらに、人物毎にポートレート画像の数が示されている。第１の変形例では、ポートレート画像の数は、括弧内に数値で示されていると共に、折れ線グラフで示されている。
【００８２】
このように、表現画像の数と、ポートレート画像の数と、が同時に表示されれば、ユーザは、各人物が漏れなく撮影されているか否かを容易に確認することができると共に、各人物が漏れなく主体的に撮影されているか否かを容易に確認することができる。また、ユーザは、ユーザは、各人物の表現画像の数に偏りが無いか否かを容易に確認することができると共に、各人物のポートレート画像の数に偏りが無いか否かを容易に確認することができる。そして、ユーザは、算出結果に基づいて、今後の撮影を見直すことができる。例えば、図６では、人物「CCC」の表現画像の数に対するポートレート画像の数の割合が、比較的小さい。このため、ユーザは、各人物の表現画像の数に対するポートレート画像の割合が等しくなるように撮影を続行することができる。
【００８３】
また、第１の変形例では、処理テーブル２４６ａ内の「ポートレート画像データ」欄には、ポートレート画像の数のカウント対象となった撮影画像データ（ポートレート画像データ）のデータ名が登録されている。このため、ユーザは、特定の人物を選択することによって、該特定の人物が被写体として主体的に表現されたポートレート画像のみを選択的に表示部２７０に表示させることができる。
【００８４】
Ａ−４−２．第２の変形例：
第１実施例では、算出部２３６は、各人物が被写体として表現された表現画像の実際の数を算出して、該実際の数を算出結果として表示しているが、第２の変形例では、算出部２３６は、重み付け係数を設定することにより、実際の数とは異なる指標値を算出して、該指標値を算出結果として表示する。なお、指標値は、実際の数ではないため、棒グラフ（図４）などのグラフのみで表示されることが好ましい。
【００８５】
例えば、第１の人物（例えば子供）の表現画像の数が、第２の人物（例えば親）の表現画像の数よりも大きいことが望まれる場合がある。このような場合において、人物毎に表現画像の実際の数が表示されると、表現画像の実際の数のバラツキが大きく、ユーザは、各人物の表現画像の実際の数が適切であるか否かを判断し難い。
【００８６】
このような場合には、対象物毎に、重み付け係数が設定されればよい。例えば、第１の人物（子供）に対して第１の重み付け係数（例えば０．３）が設定され、第２の人物（親）に対して第２の重み付け係数（例えば１．０）が設定されればよい。そして、算出部２３６は、第１の人物の表現画像の数に第１の重み付け係数を乗じて第１の指標値を算出し、第２の人物の表現画像の数に第２の重み付け係数を乗じて第２の指標値を算出する。こうすれば、第１の人物の表現画像の数が第２の表現画像の数よりも大きいことが望まれる場合において、ユーザは、人物毎の指標値を確認することにより、各人物の表現画像の実際の数が適切であるか否かを容易に判断することができる。また、ユーザは、算出結果画面に表示された各人物の表現画像の指標値が等しくなるように撮影を行うことができる。
【００８７】
また、重み付け係数は、表現画像内に表現された被写体の顔のサイズに応じて、より具体的には、表現画像のサイズ（画素数）に対する顔領域のサイズ（画素数）の割合（顔領域の割合）に応じて設定されてもよい。例えば、顔領域の割合が第１の閾値を超える場合には、第１の重み付け係数（例えば１．５）が設定され、顔領域の割合が第２の閾値未満である場合には、第２の重み付け係数（例えば０．５）が設定され、顔領域の割合が第１の閾値以下であり第２の閾値以上である場合には、第３の重み付け係数（例えば１．０）が設定されればよい。このとき、算出部２３６は、顔領域の割合が第１の閾値を超える表現画像の数に第１の重み付け係数を乗じて第１の指標値を算出し、顔領域の割合が第２の閾値未満である表現画像の数に第２の重み付け係数を乗じて第２の指標値を算出し、顔領域の割合が第１の閾値以下であり第２の閾値以上である表現画像の数に、第３の重み付け係数を乗じて第３の指標値を算出する。こうすれば、ユーザは、人物毎の指標値を確認することにより、各人物の表現画像において顔が適切に表現されているか否かを概ね判断することができる。また、ユーザは、特定の人物の指標値が小さい場合には、該特定の人物の顔領域の割合が大きく表現されるように撮影を行うことができる。
【００８８】
なお、通常、子供の顔は、大人の顔よりも大きく表現される。このため、子供の表現画像と大人の表現画像とで、顔領域の割合に応じて設定される重み付け係数の値が変更されてもよい。周知のように、子供の顔では眼が比較的下方に位置し、大人の顔では眼が比較的上方に位置する。この特徴を利用すれば、重み付け係数の値を、被写体および被写体の顔領域の割合に応じて、動的に変更することができる。
【００８９】
なお、第２の変形例は、第１の変形例と組み合わせて利用可能である。
【００９０】
Ｂ．第２実施例：
第１実施例では、ステップＳ１０２（図３）において、登録用画像データを用いてグループを構成する複数の人物の登録が行われているが、本実施例では、登録用画像データを用いずにグループを構成する複数の人物の登録が行われるように工夫している。
【００９１】
図７は、第２実施例における人物毎に表現画像の数を算出するための処理手順を示すフローチャートである。
【００９２】
ステップＳ２０２では、人物の数の登録が行われる。具体的には、ユーザは、操作部２８０を操作することによって、グループを構成する人物の数を設定する。このとき、画像処理部２２２は、ユーザによって設定された人物の数に応じて、図２と同様の処理テーブル２４６’（図示せず）を作成する。ただし、ステップＳ２０２では、ユーザによって人物の名前は設定されない。このため、本実施例では、処理テーブル２４６’の「人物」欄には、各人物を区別するための識別番号が登録される。また、ステップＳ２０２では、基準特徴データは未だ作成されていない。このため、ステップＳ２０２では、処理テーブル２４６の「基準特徴データ」欄と「表現画像の数」欄と「表現画像データ」欄とには、まだ有意な情報は登録されていない。
【００９３】
ステップＳ２０４では、第１実施例のステップＳ１０４（図３）と同様に、撮影画像データが生成される。
【００９４】
ステップＳ２０６では、第１実施例のステップＳ１０６（図３）と同様に、画像解析部２３０は、撮影画像データを解析して、撮影画像内に表現された被写体を特定する。
【００９５】
具体的には、特徴データ生成部２３２は、撮影画像データを解析して、撮影画像内に表現された被写体が前述の所定の条件を満足する場合に、該被写体の特徴データを生成する。
【００９６】
次に、被写体特定部２３４は、特徴データと、基準特徴データ格納領域２４４に格納された１以上の基準特徴データと、を用いて、１以上の類似度を求める。ただし、本実施例では、ステップＳ２０２において基準特徴データは準備されていない。このため、本実施例では、基準特徴データを生成しつつ、被写体の特定が行われる。
【００９７】
具体的には、撮影画像データから最初に生成された特徴データを用いて類似度を求める際には、基準特徴データ格納領域２４４には、基準特徴データは格納されていない。このため、被写体特定部２３４は、類似度を求めることができない。この場合には、画像解析部２３０は、特徴データ生成部２３２によって生成された特徴データを、基準特徴データとして基準特徴データ格納領域２４４に格納する。
【００９８】
撮影画像データから２番目以降に生成された特徴データを用いて類似度を求める際には、基準特徴データ格納領域２４４には、１以上の基準特徴データが格納されている。このため、被写体特定部２３４は、特徴データと、１以上の基準特徴データのそれぞれと、を用いて、１以上の類似度を求めることができる。ただし、１以上の類似度のうちの最大の類似度が所定の閾値未満である場合、換言すれば、特徴データに類似する基準特徴データが存在しない場合には、被写体特定部２３４は、被写体を特定することができない。このため、画像解析部２３０は、特徴データ生成部２３２によって生成された特徴データを、基準特徴データとして基準特徴データ格納領域２４４に格納する。一方、１以上の類似度のうちの最大の類似度が所定の閾値以上である場合には、被写体特定部２３４は、該最大の類似度に対応する１つの基準特徴データを選択する。これにより、特徴データに対応する被写体が、選択された基準特徴データに対応する人物であると特定される。
【００９９】
なお、本実施例では、特徴データが基準特徴データとして登録される際には、画像解析部２３０は、表示部２７０に該特徴データに対応する被写体を表示させ、ユーザに登録の可否を問い合わせる。そして、ユーザは、表示部２７０に表示された被写体が登録すべき人物である場合には登録を許可する。こうすれば、登録すべきでない無関係の人物の特徴データが、基準特徴データとして登録されずに済む。
【０１００】
ステップＳ２０８，Ｓ２１０では、第１実施例のステップＳ１０８，Ｓ１１０（図３）と同様の処理が実行される。
【０１０１】
ステップＳ２１２では、第１実施例のステップＳ１１２（図３）と同様の処理が実行される。ただし、本実施例では、人物の名前は登録されていないため、ステップＳ２１２で表示部２７０に表示される算出結果画面（図４参照）には、人物毎に、識別番号と表現画像の数とが表示される。
【０１０２】
なお、本実施例においても、第１実施例と同様に、情報提供部２３８は、算出結果に基づいて、ユーザに対して通知（警告）することができる。特に、本実施例では、人物の数のみが登録されるため、情報提供部２３８は、基準特徴データ格納領域２４４に格納された基準特徴データの数がユーザによって登録された人物の数よりも小さい場合に、ユーザに対して通知（警告）する。こうすれば、グループを構成するすべての人物の基準特徴データを確実に生成することができる。
【０１０３】
上記の説明から分かるように、本実施例における特徴データ生成部２３２と被写体特定部２３４とを含む画像解析部２３０が本発明における基準特徴データ生成部に相当する。また、本実施例における情報提供部２３８が、本発明における第１の通知部および第２の通知部に相当する。
【０１０４】
以上説明したように、本実施例でも、第１実施例と同様に、撮影画像内に表現された被写体の特定結果に応じて、人物毎に各人物が被写体として表現された表現画像の数が算出されるため、ユーザは、各人物が被写体として表現されているか否かを容易に確認することができる。
【０１０５】
特に、本実施例を採用する場合には、第１実施例を採用する場合と比較して、ユーザは、人物の数を登録すれば済み、複数の基準特徴データを予め準備するために登録用画像の撮影を行わずに済む。なお、本実施例は、例えば、撮影すべき人物以外の他の人物が撮影場所に登場しないような場合に採用されることが好ましい。このような撮影場所としては、例えば、披露宴会場や学校の教室などの閉じた空間が挙げられる。
【０１０６】
第１実施例では、撮影すべき複数の人物の名前が予め登録されるため、特定の人物の表現画像の数がゼロである場合にも、ユーザは、該特定の人物を直ちに知ることができる。一方、本実施例では、撮影すべき複数の人物の名前は登録されないため、特定の人物の表現画像の数がゼロである場合には、ユーザは、該特定の人物を直ちに知ることはできない。しかしながら、ユーザは、他の人物の表現画像を確認することにより、該特定の人物を推定することができる。
【０１０７】
なお、本実施例においても、第１実施例の第１の変形例および第２の変形例を適用可能である。
【０１０８】
Ｃ．第３実施例：
図８は、第３実施例におけるパーソナルコンピュータ３００を示す説明図である。なお、パーソナルコンピュータ（以下、単に「コンピュータ」とも呼ぶ）３００は、本発明における画像処理装置に相当する。
【０１０９】
コンピュータ３００は、図１のカメラ２００と同様に、ＣＰＵ３１０と、ＲＯＭやＲＡＭなどの内部記憶装置３２０と、ハードディスクなどの外部記憶装置３４０と、表示部３７０と、マウスやキーボードなどの操作部３８０と、インタフェース部（Ｉ／Ｆ部）３９０と、を備えている。Ｉ／Ｆ部３９０は、外部に設けられた種々の機器との間でデータ通信を行う。例えば、Ｉ／Ｆ部３９０は、デジタルカメラＣＭから画像データを受け取る。
【０１１０】
外部記憶装置３４０は、図１の外部記憶装置２４０と同様に、画像データ格納領域３４２と、基準特徴データ格納領域３４４と、を含んでいる。また、外部記憶装置３４０には、処理テーブル３４６が格納される。
【０１１１】
内部記憶装置３２０には、図１の内部記憶装置２２０と同様に、画像処理部３２２として機能するコンピュータプログラムが格納されている。画像処理部３２２は、図１の画像処理部２２２と同様に、画像解析部３３０と算出部３３６と情報提供部３３８とを備えており、画像解析部３３０は、図１の画像解析部２３０と同様に、特徴データ生成部３３２と被写体特定部３３４とを備えている。
【０１１２】
図９は、第３実施例における人物毎に表現画像の数を算出するための処理手順を示すフローチャートである。
【０１１３】
ステップＳ３０２では、人物の登録、換言すれば、基準特徴データの登録が行われる。具体的には、ユーザは、操作部３８０を操作することによって、画像処理部３２２の実行画面を表示部３７０に表示させる。そして、ユーザは、カメラＣＭから読み出されて画像データ格納領域３４２に格納された撮影画像データ群の中から、各人物が表現された撮影画像データを登録用画像データとして指定する。このとき、特徴データ生成部３３２は、各登録用画像データを用いて各人物の特徴を示す基準特徴データを生成し、画像解析部３３０は、各基準特徴データを基準特徴データ格納領域３４４に格納する。
【０１１４】
ステップＳ３０４では、画像処理部３２２は、ユーザからの指示に従って、複数の撮影画像を選択する。具体的には、ユーザは、画像データ格納領域３４２に格納された撮影画像データ群の中から、複数の撮影画像データを指定する。このとき、画像処理部３２２は、処理対象として、該複数の撮影画像データを選択する。
【０１１５】
ステップＳ３０６では、第１実施例のステップＳ１０６（図３）と同様に、画像解析部３３０は、ステップＳ３０４で選択された各撮影画像データを解析して、各撮影画像内に表現された被写体を特定する。
【０１１６】
ステップＳ３０８では、第１実施例のステップＳ１０８（図３）と同様に、算出部３３６は、ステップＳ３０６の特定結果に基づいて、人物毎に、各人物が被写体として表現された表現画像の数を算出する。また、算出部３３６は、ステップＳ３０６の特定結果に基づいて、人物毎に、各人物が被写体として表現された表現画像データのデータ名を処理テーブル３４６に登録する。
【０１１７】
ステップＳ３１０では、第１実施例のステップＳ１１２（図３）と同様に、情報提供部３３８は、処理テーブル３４６を利用して、算出結果を示す算出結果画面を表示部３７０に表示する。
【０１１８】
図１０は、第３実施例において表示部３７０に表示される算出結果画面を示す説明図である。図示するように、画像処理部３２２の実行画面には、撮影画像フィールドＦ１と、算出結果フィールドＦ２と、が設けられている。
【０１１９】
撮影画像フィールドＦ１には、ステップＳ３０４で選択された複数の撮影画像が表示されている。また、本実施例では、各撮影画像には、１以上の円形のマークが重畳されて表示されている。円形のマークは、人物毎に異なる色および／または模様を有している。こうすれば、ユーザは、マークを参照することにより、複数の撮影画像の中から、特定の人物が表現された撮影画像を容易に見つけることができる。
【０１２０】
算出結果フィールドＦ２には、算出結果が表示されている。本実施例では、図４と同様に、人物毎に、名前（例えば「AAA」）と、表現画像の数（例えば「１３」）と、が示されており、表現画像の数は、数値と棒グラフとで示されている。また、算出結果フィールドＦ２には、撮影画像フィールドＦ１に表示される円形のマークが、人物毎に表示されている。
【０１２１】
２つのフィールドＦ１，Ｆ２の内容は、図２と同じ内容が登録された処理テーブル３４６を利用して準備されている。具体的には、算出結果フィールドＦ２に表示された名前と表現画像の数とは、処理テーブル３４６の「名前」欄と「表現画像の数」欄とを利用して作成される。また、２つのフィールドＦ１，Ｆ２に表示される各マークは、処理テーブル３４６の「名前」欄に登録された名前の数を利用して準備される。そして、撮影画像フィールドＦ１における各撮影画像に対するマークの付与は、処理テーブル３４６の「表示画像データ」欄に登録された表示画像データのデータ名に基づいて行われる。
【０１２２】
以上説明したように、本実施例でも、第１実施例と同様に、撮影画像内に表現された被写体の特定結果に応じて、人物毎に各人物が被写体として表現された表現画像の数が算出されるため、ユーザは、各人物が被写体として表現されているか否かを容易に確認することができる。
【０１２３】
なお、本実施例においても、第１実施例の第１の変形例および第２の変形例を適用可能である。また、第２実施例のように、人物の数が登録されるようにしてもよい。
【０１２４】
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【０１２５】
（１）第１および第２実施例では、基準特徴データは、カメラにおいて生成されてカメラ内の基準特徴データ格納領域に格納されているが、これに代えて、パーソナルコンピュータにおいて予め生成されてカメラ内の基準特徴データ格納領域に格納されるようにしてもよい。
【０１２６】
（２）上記実施例では、処理テーブルには、表現画像の数と表現画像データのデータ名とが登録されているが、表現画像の数は省略可能である。この場合には、算出部は、人物毎に表現画像データのデータ名の総数を求めることによって、人物毎の表現画像の数を算出すればよい。一般には、特定結果に応じて、人物毎に表現画像の数が算出されればよい。
【０１２７】
また、上記実施例では、処理テーブルには、表現画像データのデータ名が登録されているが、該データ名は省略可能である。ただし、表現画像データのデータ名が登録されていれば、前述したように、ユーザは、特定の人物を選択することによって、該特定の人物が被写体として表現された表現画像のみを選択的に表示させることができる。
【０１２８】
（３）第１実施例の第１の変形例では、ポートレート画像の数が算出されているが、これに代えて、または、これと共に、各人物が非主体的に表現された撮影画像（集合写真）の数が算出されるようにしてもよい。この場合には、撮影画像内に被写体が所定数（例えば１０）以上表現されており、かつ、各被写体の顔領域のサイズ（画素数）がほぼ等しい場合に、該撮影画像が集合写真と判断されればよい。なお、ポートレート画像の数が算出される場合には、表現画像の数は、算出されなくてもよい。
【０１２９】
一般には、算出部は、対象物毎に、対象物が被写体として表現された対象物画像の数を算出すればよい。そして、対象物画像の数には、対象物が被写体として表現された第１種の対象物画像の数と、対象物が被写体として特定の態様で表現された第２種の対象物画像の数と、のうちの少なくとも一方が含まれていればよい。
【０１３０】
（４）上記実施例では、類似度は、特徴データと基準特徴データとを示す２つのベクトルＩ，Ｏの角距離（式（１））を用いて算出されているが、他の手法で算出されてもよい。例えば、２つのデータ間の、より具体的には、２つのベクトルＩ，Ｏの終点間のユークリッド距離を用いて算出されてもよい。
【０１３１】
（５）上記実施例では、特徴データおよび基準特徴データは、位置データやサイズデータを含んでいるが、これに代えて、または、これと共に、他のデータを含んでいてもよい。他のデータとしては、例えば、色ヒストグラムの値が含まれていてもよい。色ヒストグラムは、周知のように、画像内の各画素を、その色に応じて、複数のクラスに区分することによって得られるヒストグラムである。また、他のデータとしては、形状を示す数値データを含んでいてもよい。なお、形状を示す数値データとしては、例えば、形状の周囲の複数の点における微分値を利用することができる。
【０１３２】
また、上記実施例では、特徴データおよび基準特徴データは、数値のみで表されるデータを含んでいるが、特徴データとしては、他のデータを利用することも可能である。例えば、顔領域に対してエッジ抽出処理が施された二値画像データを利用することも可能である。この場合には、特徴データ（二値画像データ）と複数の基準特徴データ（二値画像データ）のそれぞれとを用いてパターンマッチング処理を実行することにより、複数の類似度（一致度）が求められ、最大の類似度に対応する基準特徴データ（二値画像データ）が選択される。そして、撮影画像内に表現された被写体が、選択された基準特徴データ（二値画像データ）に対応する人物であると特定される。
【０１３３】
一般には、特徴データおよび基準特徴データは、所定の特徴を示すデータであればよい。
【０１３４】
（６）第３実施例では、本発明の装置がパーソナルコンピュータ３００によって実現されているが、サーバコンピュータによって実現されるようにしてもよい。この場合には、サーバは、通信機能を有するカメラや、携帯電話と接続されたカメラと通信する。サーバは、カメラから撮影画像データを受け取り、人物毎に、各人物が表現された表現画像の数を算出する。そして、サーバは、算出結果を、カメラに供給する。こうすれば、第１実施例のようにカメラにおいて被写体の特定を実行せずに済むため、カメラの処理を低減させることができる。
【０１３５】
（７）上記実施例では、対象物が複数の人物である場合について説明したが、これに代えて、対象物は、複数種類の花や、複数種類の動物、複数種類の昆虫などであってもよい。
【０１３６】
（８）上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３７】
【図１】第１実施例におけるデジタルカメラ２００を示す説明図である。
【図２】処理テーブル２４６の内容を示す説明図である。
【図３】人物毎に表現画像の数を算出するための処理手順を示すフローチャートである。
【図４】表示部２７０に表示される算出結果画面を示す説明図である。
【図５】第１の変形例における処理テーブル２４６ａの内容を示す説明図である。
【図６】第１の変形例において表示部２７０に表示される算出結果画面を示す説明図である。
【図７】第２実施例における人物毎に表現画像の数を算出するための処理手順を示すフローチャートである。
【図８】第３実施例におけるパーソナルコンピュータ３００を示す説明図である。
【図９】第３実施例における人物毎に表現画像の数を算出するための処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】第３実施例において表示部３７０に表示される算出結果画面を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１３８】
２００…デジタルカメラ
２１０…ＣＰＵ
２２０…内部記憶装置
２２２…画像処理部
２３０…画像解析部
２３２…特徴データ生成部
２３４…被写体特定部
２３６…算出部
２３８…情報提供部
２４０…外部記憶装置
２４２…画像データ格納領域
２４４…基準特徴データ格納領域
２４６，２４６ａ…処理テーブル
２６０…撮影部
２７０…表示部
２８０…操作部
２９０…インタフェース部
３００…パーソナルコンピュータ
３１０…ＣＰＵ
３２０…内部記憶装置
３２２…画像処理部
３３０…画像解析部
３３２…特徴データ生成部
３３４…被写体特定部
３３６…算出部
３３８…情報提供部
３４０…外部記憶装置
３４２…画像データ格納領域
３４４…基準特徴データ格納領域
３４６…処理テーブル
３７０…表示部
３８０…操作部
３９０…インタフェース部
ＣＭ…デジタルカメラ
ＰＣ…パーソナルコンピュータ
【図１】
0004466585.tif 000003
【図２】
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【図３】
0004466585.tif 000005
【図４】
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【図５】
0004466585.tif 000007
【図６】
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【図７】
0004466585.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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