(57)【要約】【課題】  ＵＩに乏しい機器においても画像データに容易にキーワードを付与することを課題とする。【解決手段】  サンプル画像データ１３ｂに関する条件パラメータｘ0を統計して得られた分布傾向と、対象画像データ１３ｂから取得した条件パラメータｘとを比較する。そして、対象画像データ１３ｂから取得した条件パラメータｘが分布傾向に適合する条件項目数が多いキーワードを抽出し、それらのいずれかを対象画像データ１３に登録するようにする。このようにすることにより、条件パラメータｘが似た傾向となるキーワードを登録する候補として推定し、リストアップすることができる。【選択図】  図６
2007102290.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
条件パラメータが予め対応づけられた複数の画像データに対して、キーワードを対応づける画像データ管理装置において、
上記画像データから上記条件パラメータを取得する条件取得手段と、
同取得した当該画像データの当該条件パラメータと、上記キーワードごとに予め統計したサンプル画像データの上記条件パラメータの分布傾向との適合性に基づいて、当該画像データが対応する上記キーワードを推定する推定手段と、
推定した当該キーワードを当該画像データに対応づける対応手段とを具備することを特徴とする画像データ管理装置。
【請求項２】
上記画像データには複数の条件項目ごとに上記条件パラメータが対応づけられるとともに、
上記推定手段は、
各キーワードについて、上記条件項目ごとの上記サンプル画像データの上記分布傾向と当該画像データの当該条件パラメータとの適合値を結合した評価値を算出するとともに、
この評価値に基づいて当該画像データに対応する上記キーワードを推定することを特徴とする請求項１に記載の画像データ管理装置。
【請求項３】
上記推定手段は、
上記適合値を結合するにあたり、上記条件項目ごとに重み付けを行うことを特徴とする請求項２に記載の画像データ管理装置。
【請求項４】
上記推定手段は、
当該条件パラメータと上記分布傾向における上記条件パラメータの中心値との差分が所定の閾値が下回ったときに上記適合値を１とし、同差分が所定の閾値を上回ったときには上記適合値を０とするとともに、
同適合値を加算して得られた上記評価値が大きい上記キーワードが当該画像データに対応すると推定することを特徴とする請求項２または請求項３のいずれかに記載の画像データ管理装置。
【請求項５】
上記閾値は上記分布傾向のばらつきに基づいて設定されることを特徴とする請求項４に記載の画像データ管理装置。
【請求項６】
上記推定手段は、
当該条件パラメータと上記分布傾向における上記条件パラメータの中心値との差分が小さいほど値が大きくなる上記適合値を加算した上記評価値を算出するとともに、
同適合値を加算して得られた上記評価値が大きい上記キーワードが当該画像データに対応すると推定することを特徴とする請求項２に記載の画像データ管理装置。
【請求項７】
上記対応手段は、
上記推定手段が当該画像データに対応すると推定した複数の上記キーワードをリストアップするとともに、そのなかから選択指示を受け付けた上記キーワードを当該画像データに対応づけることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の画像データ管理装置。
【請求項８】
少なくとも上記条件項目には上記画像データが作成された作成時情報が含まれることを特徴とする請求項２から請求項７のいずれかに記載の画像データ管理装置。
【請求項９】
少なくとも上記条件項目には上記画像データが作成された地点情報が含まれることを特徴とする請求項２から請求項８のいずれかに記載の画像データ管理装置。
【請求項１０】
条件パラメータが予め対応づけられた複数の画像データに対して、キーワードを対応づける画像データ管理方法において、
上記画像データから上記条件パラメータを取得する条件取得工程と、
同取得した当該画像データの当該条件パラメータと、上記キーワードごとに予め統計したサンプル画像データの上記条件パラメータの分布傾向との適合性に基づいて、当該画像データが対応する上記キーワードを推定する推定工程と、
推定した当該キーワードを当該画像データに対応づける対応工程とを具備することを特徴とする画像データ管理方法。
【請求項１１】
条件パラメータが予め対応づけられた複数の画像データに対して、キーワードを対応づける機能をコンピュータに実行させる画像データ管理プログラムにおいて、
上記画像データから上記条件パラメータを取得する条件取得機能と、
同取得した当該画像データの当該条件パラメータと、上記キーワードごとに予め統計したサンプル画像データの上記条件パラメータの分布傾向との適合性に基づいて、当該画像データが対応する上記キーワードを推定する推定機能と、
推定した当該キーワードを当該画像データに対応づける対応機能とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像データ管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データ管理装置、画像データ管理方法および画像データ管理プログラムに関し、特に条件パラメータが予め対応づけられた複数の画像データに対して、キーワードを対応づけて同画像データを管理する画像データ管理装置、画像データ管理方法および画像データ管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の画像データ管理装置として、画像データに対して所望のキーワードを対応づけ、同キーワードをキーとして検索等を行うものが知られている（例えば、特許文献１、参照。）。同文献においては、ＵＩ画面上においてキーワード候補の特徴を示す画像を表示させ、ユーザーに画像を選択させることにより、キーワードが決定される。
かかる構成によれば、視覚的に適切なキーワードを選択することができ、ユーザーの使い勝手を向上させることができた。
【特許文献１】特開平５−１０１１１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した構成においては、ユーザーが各画像データに対してキーワードを選択しなければならないため、煩雑であった。さらに、十分なＵＩ画面が提供できない機器においては、キーワード候補の特徴を示す画像を一覧表示させることができないという課題があった。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、ＵＩに乏しい機器においても画像データに容易にキーワードを付与できる画像データ管理装置、画像データ管理方法および画像データ管理プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段および発明の効果】
【０００４】
上記課題を解決するため請求項１にかかる発明では、画像データには条件パラメータが予め対応づけられる。例えば、ＥＸＩＦ規格に準拠したデジタルカメラにて撮影した画像データでは、正味の画像データに対して複数の条件パラメータを格納したヘッダが添付される。ＥＸＩＦ規格においては、日付情報や撮影条件等の複数の条件パラメータがタグ方式によって記述される。上記条件パラメータが対応づけられた上記画像データに対して、さらにキーワードを対応づけることができる。従って、上記キーワードをキーにして上記画像データを整理等することができる。上記キーワードは、上記画像データ本体と対応づけられていればよく、ＥＸＩＦ規格における上記条件パラメータと同様に上記画像データのヘッダとして添付されてもよい。
【０００５】
条件取得手段は、上記画像データから上記条件パラメータを取得する。例えば、上記画像データのヘッダに上記条件パラメータが格納されている場合には、同ヘッダの解析を行う。推定手段は、上記キーワードごとに予め統計したサンプル画像データの上記条件パラメータの分布傾向を保持しており、同分布傾向と上記条件取得手段が取得した当該画像データの当該条件パラメータとの適合性を取得する。そして、その適合性に応じて、当該画像データが対応する上記キーワードを推定する。さらに、対応手段は、上記推定手段が推定した当該キーワードを当該画像データに対応づける。これにより、ユーザーが上記キーワードを入力しなくても、上記画像データに対して上記キーワードを対応づけることができる。
【０００６】
上記推定手段は、上記条件取得手段が取得した当該画像データの当該条件パラメータと、上記キーワードごとに予め統計したサンプル画像データの上記条件パラメータの分布傾向との適合性に基づいて、どのキーワードが当該画像データに対応しているかを判定する。例えば、当該画像データの当該条件パラメータの値が、あるキーワードが対応しているサンプル画像データの上記条件パラメータの平均値に近似していれば適合性が高く、当該画像データはそのキーワードに対応すると判定することができる。すなわち、上記画像データを上記条件パラメータが近似するキーワードに帰属させることができる。
【０００７】
また、上記条件パラメータは単一に限られるものではなく、請求項２にかかる発明では、上記画像データに対して複数の条件項目ごとに上記条件パラメータが対応づけられる。すなわち、単一の画像データに対して作成日、作成時、作成地点、画素数等の複数の条件項目が設けられ、それぞれの条件項目の内容を示す上記条件パラメータが記憶される。上記推定手段は、上記条件項目ごとの上記サンプル画像データの上記分布傾向と当該画像データの当該条件パラメータとの適合値を求め、同適合値を結合した評価値を算出する。この評価値は各キーワードについて算出され、同評価値に応じて当該画像データに対応する上記キーワードが推定される。複数の上記条件項目ごとの上記適合値を結合させた上記評価値に基づいて当該画像データに対応する上記キーワードを推定することにより、複数の上記条件項目にわたって総合的な推定を行うことができる。なお、複数の上記適合値を結合するにあたっては種々の結合手法を用いることができ、最も一般的なものとしては線形結合が挙げられる。
【０００８】
さらに、上記推定手段が上記適合値を結合する好適な手法として、請求項３にかかる発明では、上記条件項目ごとに上記適合値の重み付けが行われる。これにより、重視すべき上記条件項目や軽視してもよい上記条件項目を設定することができ、推定の精度を向上させることができる。
【０００９】
また、最も簡単に上記評価値を算出する手法の一つとして、請求項４にかかる発明では、当該条件パラメータと上記分布傾向における上記条件パラメータの中心値との差分が所定の閾値が下回ったときに上記適合値を１とし、同差分が所定の閾値を上回ったときには上記適合値を０とする。すなわち、当該条件パラメータと上記分布傾向における上記条件パラメータの中心値との差分が所定の閾値が下回ったときには適合するとして、当該条件項目については上記適合値を１とする。反対に、上記差分が所定の閾値を上回ったときには適合しないとして、当該条件項目については上記適合値を０とする。この適合値を加算することにより、上記条件項目のうち適合するものの個数を上記評価値として算出することができる。そして、適合する上記条件項目が多い上記キーワードが当該画像データに対応すると推定する。すなわち、当該条件パラメータの上記分布傾向の適合度合いを２値判断するとともに、適合する上記条件項目が最も多くなる上記キーワードが当該画像データに対応すると推定する。なお、上記中心値は、平均値や中位値（メジアン）や最頻値等を適用することができる。むろん、単純に上記適合値を加算するものに限られず、各適合値に重み付けを行いつつ加算を行ってもよい。
【００１０】
さらに、上記閾値の好適な一例として、請求項５にかかる発明では、上記閾値が上記分布傾向のばらつきに基づいて設定される。例えば、標準偏差の定数倍を上記閾値の指標とすることにより、正規分布において任意の棄却率となるように２値判定を行うことができる。
【００１１】
なお、上記適合値は２値であるものに限られず多階調値であってもよく、その具体例として、請求項６にかかる発明では、当該条件パラメータと上記分布傾向における上記条件パラメータの中心値との差分が小さいほど大きくなる値を上記適合値として算出する。すなわち、上記差分に応じて多階調または連続的に変動する値として上記適合値が上記条件項目ごとに算出され、この適合値を加算することにより上記評価値が算出される。従って、上記差分が小さい上記条件項目が多くなる上記キーワードを当該画像データに対応すると推定することができる。むろん、単純に上記適合値を加算するものに限られず、各適合値に重み付けを行いつつ加算を行ってもよい。
【００１２】
一方、ユーザーに上記キーワードを確定させるようにしてもよく、請求項７にかかる発明では、上記推定手段が当該画像データに対応する上記キーワードを複数リストアップする。そして、そのなかからユーザーが最も適すると判断して選択指示を行った上記キーワードを最終的に当該画像データに対応づける。すなわち、上記推定手段がある程度上記キーワードを絞り込み、最終的にはユーザーが上記キーワードを確定させる。これにより、ユーザーの意に反するような上記キーワードが対応づけられることが防止できる。
【００１３】
さらに、上記条件項目の好適な一例として請求項８にかかる発明では、上記画像データが作成された作成時情報が少なくとも上記条件項目に含まれ、同作成時情報に関する上記分布傾向と当該条件パラメータが適合する上記キーワードが当該画像データに対応すると推定される。例えば、年周期や月周期ごとに催されるイベントについての上記キーワードを精度よく推定することができる。
【００１４】
また、上記条件項目の好適な別の一例として請求項９にかかる発明では、上記画像データが作成された地点情報が少なくとも上記条件項目に含まれ、同地点情報に関する上記分布傾向と当該条件パラメータが適合する上記キーワードが当該画像データに対応すると推定される。例えば、一定の場所で催されるイベントについての上記キーワードを精度よく推定することができる。
【００１５】
むろん、以上の発明は、装置のみならず、請求項９のような画像データ管理方法によって実現することも可能であるし、請求項１０のように上記方法に従った処理を実行する画像データ管理プログラムによって実現することも可能である。また、本発明にかかる装置、方法、プログラムは単独で実施される場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で他の装置、方法、プログラムとともに実施されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものであり、適宜、変更可能である。例えば、本発明の画像データ管理装置がデジタルスチルカメラやプリンタ等の画像入出力機器に組み込まれていてもよいし、情報家電等のその他の機器に組み込まれていてもよい。
【００１６】
さらに、本発明のプログラムを記録した記録媒体として提供することも可能である。このプログラムの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。また、一次複製品、二次複製品などの複製段階については全く問う余地無く同等である。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態のものとしてあってもよい。また、必ずしも全部の機能を単独のプログラムで実現するのではなく、複数のプログラムにて実現させるようなものであってもよい。この場合、各機能を複数のコンピュータに実現させるものであればよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施形態について説明する。
（１）コンピュータの構成：
（２）分布ＤＢ作成処理の流れ：
（３）キーワード登録処理の流れ：
（４）変形例：
【００１８】
（１）コンピュータの構成：
図１は、本発明の特定画像検出装置としてのコンピュータの概略構成を示している。同図において、コンピュータ１０には、内部バス１０ａによって接続されたＣＰＵ１１とＲＡＭ１２とＨＤＤ１３とＵＳＢインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１４と入力機器インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５とビデオインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６とが備えられており、ＨＤＤ１３には各種プログラムデータ１３ａと複数の画像データ１３ｂ，１３ｂ，１３ｂ・・・と分布データベース（ＤＢ）１３ｃが記憶されている。ＣＰＵ１１は、このプログラムデータ１３ａを読み出して、同プログラムデータ１３ａに基づいた処理をＲＡＭ１２をワークエリアとして利用しながら実行する。ＵＳＢインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１４にはプリンタ２０とデジタルスチルカメラ３０が接続されており、入力機器インターフェイス１５にはマウス４０およびキーボード５０が接続されている。さらに、ビデオインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６にはディスプレイ６０が接続されている。スチルカメラ３０が撮影した画像データをＨＤＤ１３に転送することにより画像データ１３ｂ，１３ｂ，１３ｂ・・・が蓄積される。
【００１９】
図２は、コンピュータ１０にて実行されるプログラムのソフトウェア構成を示している。同図において、図示しないオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）が実行されており、同Ｏ／Ｓ上のアプリケーションプログラムとして画像データ管理プログラムＰが実行されている。画像データ管理プログラムＰは、ＨＤＤ１３に記憶された多数の画像データ１３ｂ，１３ｂ，１３ｂ・・・を整理・管理するための各種機能を提供する。画像データ管理プログラムＰは、条件取得部Ｐ１と推定部Ｐ２と対応部Ｐ４と更新部Ｐ５とＵＩ部Ｐ６とから構成されており、さらに推定部Ｐ２は適合値算出部Ｐ２ａと結合部Ｐ２ｂと比較部Ｐ２ｃとから構成されている。
【００２０】
ＵＩ部Ｐ６は、他のモジュールＰ１〜Ｐ５の要請に応じて、必要なＵＩ画面をディスプレイ６０に出力するとともに、マウス４０とキーボード５０の操作状態を監視している。ＵＩ部Ｐ６は、後述するキーワードが未登録の画像データ１３ｂのいずれかをユーザーに選択させるためのＵＩ画面を表示し、同画像データ１３ｂの選択を受け付ける。条件取得部Ｐ１は、選択された画像データ１３ｂのヘッダを解析し、同ヘッダに格納された複数の条件パラメータを取得する。
【００２１】
図３は、画像データ１３ｂの概略構成を模式的に示している。同図において、画像データ１３ｂは、複数の画素ごとに色信号値が格納された画素データが記憶されたボディＢと、当該画像データ１３ｂに関する付記的な情報が格納されたヘッダＨとから構成されている。例えば、ボディＢにはＲＧＢ色信号値やＹＣｂＣｒ色信号値によって色が表現された画素データが記憶される。また、ＪＰＥＧ圧縮等のような圧縮技術によって画素データが圧縮されて格納されていてもよい。ヘッダＨには、複数の条件項目ごとに条件パラメータが格納されている。
【００２２】
例えば、条件項目の作成日（撮影日）には条件パラメータとして２００５年１０月１０日を示すデータが対応づけて記憶され、条件項目の作成地点（撮影地点）には条件パラメータとして経度および緯度を示すデータが対応づけて記憶されている。各条件パラメータにはＥＸＩＦ等の規格に準じたタグが添付されており、このタグを条件取得部Ｐ１が解析することにより、当該条件パラメータがどの条件項目に関するものであるかを特定することができる。条件パラメータは、デジタルスチルカメラ３０にて撮影を行った際に画像データが作成される段階で添付される。デジタルスチルカメラ３０は、内部に備えられたタイマから撮影時刻を取得し、同取得した撮影時刻をヘッダＨに記述する。また、デジタルスチルカメラ３０には、ＧＰＳ[Global Positioning System]機能が備えられ、撮影時に撮影地点の経度および緯度を取得し、これらをヘッダＨに記述する。携帯電話にはＧＰＳ機能が備えられる場合があり、このような携帯電話に内蔵されたデジタルスチルカメラ３０では、撮影地点の経度および緯度を取得することができる。
【００２３】
ヘッダＨには、条件パラメータの他に、キーワードを記憶することが可能となっている。条件パラメータは画像データ１３ｂの作成時（撮影時）に記述されるが、キーワードはユーザーが後で登録することが可能な文字情報である。ユーザーが任意にキーワードを登録することができるため、キーワードごとにユーザーが画像データ１３ｂを整理することができ便利である。ユーザーが所望の画像データ１３ｂを選択した状態で、所望のキーワードをキーボード５０によって入力することにより、同入力したキーワードがヘッダＨに書き込まれる。キーワードは、ユーザーの任意の登録項目であるため、画像データ１３ｂによってはキーワードが登録されていない場合もある。推定部Ｐ１の適合値算出部Ｐ２ａは、条件取得部Ｐ１が取得した条件パラメータを受け取り、キーワードごとに各条件項目の適合値を算出する。適合値算出部Ｐ２ａが適合値を算出するにあたっては、ＨＤＤ１３に予め用意された分布ＤＢ１３ｃが参照される。
【００２４】
図４は、分布ＤＢ１３ｃの内容を示している。同図において、分布ＤＢ１３ｃにはキーワードごとに条件項目ごとの平均値μと標準偏差σが記憶されている。この平均値μと標準偏差σが本発明の分布傾向に相当する。分布ＤＢ１３ｃは、予めＨＤＤ１３に記憶されており、かつ、キーワードが登録されている画像データ１３ｂについての条件パラメータを更新部Ｐ５が統計することにより予め作成されている。なお、予めＨＤＤ１３に記憶されており、かつ、キーワードが登録されている画像データ１３ｂをサンプル画像データ１３ｂというものとする。
【００２５】
更新部Ｐ５はサンプル画像データ１３ｂをキーワードごとに分類し、分類されたキーワードごとに、条件項目ごとの条件パラメータｘ0の平均値μと標準偏差σを算出し、分布ＤＢ１３ｃに記述する。すなわち、平均値μと標準偏差σは、各キーワードの条件項目ごとに算出されることとなる。混同を避けるために、条件取得部Ｐ１が取得したキーワードが未登録の画像データ１３ｂについての条件パラメータを条件パラメータｘと表記し、更新部Ｐ５が統計を行うキーワードが既登録のサンプル画像データについての条件パラメータを条件パラメータｘ0と表記するものとする。図３のヘッダＨにおいては、作成年月日が単一の条件項目としてまとめて記憶されていたが、分布ＤＢ１３ｃにおいては年間の日付と、月間の日付と、週間の曜日とが個別の条件項目として統計されている。年間の日付と月間の日付はヘッダＨの作成年月日から得ることができる。一方、週間の曜日はヘッダＨの作成年月日から直接得ることができないが、更新部Ｐ５がカレンダー情報を備えることにより、間接的に曜日を得ることができる。むろん、カレンダー情報から大安、友引等の六曜を取得し、同六曜を条件項目の一つとして管理してもよい。
【００２６】
適合値算出部Ｐ２ａは、条件パラメータｘについての閾値Ｔ１，Ｔ２を算出する。閾値Ｔ１，Ｔ２は、それぞれ下記式（１），（２）によって算出される。
Ｔ１＝μ−２σ    ・・・（１）
Ｔ２＝μ＋２σ    ・・・（２）
そして、条件取得部Ｐ１が取得した条件パラメータｘが閾値Ｔ１よりも大きく、かつ、閾値Ｔ２よりも小さいかどうか（Ｔ１＜ｘ＜Ｔ２）を判定する。そして、条件パラメータｘが閾値Ｔ１よりも大きく、かつ、閾値Ｔ２よりも小さい場合には、適合するとして適合値Ｓが１であると特定する。一方、条件パラメータｘが閾値Ｔ１以下、あるいは、閾値Ｔ２以上の場合には、適合しないとして適合値Ｓが０であると特定する。上述したとおり各キーワードの各条件項目に対して条件パラメータｘ0の平均値μと標準偏差σが算出されているため、各キーワードの各条件項目に対して閾値Ｔ１，Ｔ２および適合値Ｓがそれぞれ算出されることとなる。
【００２７】
例えば、キーワード“運動会”について年間日と月間日と週間日と時刻と緯度と経度・・・の各条件項目に対して０または１の適合値が特定されるし、キーワード“花見”についても年間日と月間日と週間日と時刻と緯度と経度・・・の各条件項目に対して０または１の適合値が特定されることとなる。結合部Ｐ２ｂは、各キーワードの適合値Ｓを全て加算することにより評価値Ｅを算出する。従って、評価値Ｅは既存のキーワードの数だけ算出されることとなる。比較部Ｐ２ｃは、各キーワードの評価値Ｅを比較し、大きいものの上位３つのキーワードを候補キーワードとして抽出する。すなわち、ここで抽出された候補キーワードが、条件取得部Ｐ１が条件パラメータｘを取得した画像データ１３ｂに対応するキーワードであると推定されたこととなる。
【００２８】
対応部Ｐ４は、候補キーワードを取得し、同候補キーワードをリストアップするＵＩ画面を生成する。生成されたＵＩ画面は、ＵＩ部Ｐ６によってディスプレイ６０に表示され、候補キーワードのいずれかを確定するための選択操作をマウス４０またはキーボード５０を介してユーザーから受け付ける。対応部Ｐ４は、ユーザーによって選択された候補キーワードを、画像データ１３ｂのヘッダＨに記述する。これにより、キーワードが未登録であった画像データ１３ｂに対して新たにキーワードを登録することができる。キーワードが登録されれば当該画像データ１３ｂはサンプル画像データ１３ｂとして扱うことが可能となり、当該サンプル画像データ１３ｂのキーワードおよび条件パラメータも使用して更新部Ｐ５が分布ＤＢ１３ｃを更新することができる。
【００２９】
（２）分布ＤＢ作成処理の流れ：
図５は、更新部Ｐ５が行う分布ＤＢ作成処理の流れを示している。ステップＳ１００では、ＨＤＤ１３に記憶されている画像データ１３ｂのうちキーワードがすでに登録されているものをサンプル画像データ１３ｂとして抽出する。ステップＳ１１０においては、サンプル画像データに登録されているキーワードをリストアップするとともに、そのうち１つを選択する。例えば、まず初めにキーワード“運動会”について選択される。ステップＳ１２０では、キーワード“運動会”が登録されているサンプル画像データ１３ｂを抽出する。
【００３０】
ステップＳ１３０においては、ステップＳ１２０にて抽出したサンプル画像データ１３ｂのヘッダＨから各条件項目の条件パラメータｘ0を取得し、各条件項目について平均値μと標準偏差σを算出する。具体的には、年間日についての平均値μと標準偏差σを算出し、次に月間日についての平均値μと標準偏差σを算出し、さらに週間日についての平均値μと標準偏差σを算出する処理を全ての条件項目について同様に行っていく。これにより、キーワード“運動会”について、各条件項目の平均値μと標準偏差σを算出することができる。算出された平均値μと標準偏差σは、ステップＳ１４０にてＨＤＤ１３の分布ＤＢ１３ｃに記述される。
【００３１】
最初に選択したキーワード“運動会”についての全条件項目の平均値μと標準偏差σを記憶し終えると、ステップＳ１５０において、全てのキーワードについて平均値μと標準偏差σの算出が完了したかどうかが判定される。最初にキーワード“運動会”を選択した場合には、キーワード“花見”，“○○会”等についての平均値μと標準偏差σの算出が未完了であるため、ステップＳ１１０に戻り、次のキーワードが選択される。以上のような処理を繰り返し行うことにより、予め登録されている全キーワードについて各条件項目の平均値μと標準偏差σを算出していくことができる。
【００３２】
そして、全キーワードについて各条件項目の平均値μと標準偏差σを算出が完了すると、分布ＤＢ１３ｃの作成が完了する。以上説明した分布ＤＢ作成処理は、ある程度の数のサンプル画像データ１３ｂがＨＤＤ１３に記憶されている段階で行えばよく、例えばキーワードが登録されている画像データ１３ｂが新たに記憶されたり、ＨＤＤ１３に既存の画像データ１３ｂに対して後述するキーワード登録処理にて新たにキーワードが登録されたりした段階で行うようにしてもよい。このようにすることにより、分布ＤＢ１３ｃを常に最新の状態に更新しておくことができる。
【００３３】
（３）キーワード登録処理の流れ：
図６は、キーワード登録処理の流れを示している。キーワード登録処理が実行される前には、予め分布ＤＢ作成処理によって分布ＤＢ１３ｃが作成されている必要がある。ステップＳ２００においては、ＨＤＤ１３に記憶された画像データ１３ｂのうちキーワードが未登録である画像データ１３ｂのいずれかを選択する操作をＵＩ部Ｐ６が受け付ける。すなわち、ユーザーはキーワードが未登録である画像データ１３ｂのいずれかを対象として、キーワードを登録するための選択操作を行う。ステップＳ２１０においては、条件取得部Ｐ１がステップＳ２００にて選択された画像データ１３ｂ（以下、対象画像データ１３ｂと表記するものとする。）のヘッダＨを解析することにより条件パラメータｘを取得する。上述したとおり条件パラメータｘは条件項目ごとに記憶されているため、条件項目の数だけ条件パラメータｘが取得されることとなる。
【００３４】
ステップＳ２２０においては、適合値算出部Ｐ２ａが分布ＤＢ１３ｃに記述されているキーワードのいずれかを選択する。例えば、最初にキーワード“運動会”が選択されるものとして以下説明する。ステップＳ２３０においては、分布ＤＢ１３ｃからキーワード“運動会”についての各条件項目の平均値μと標準偏差σを取得し、それぞれについて上記式（１），（２）によって閾値Ｔ１，Ｔ２を算出する。そして、各条件項目の条件パラメータｘと、各条件項目の閾値Ｔ１，Ｔ２とを比較することにより、各条件項目について１または０の適合値Ｓを算出する。具体的には、条件パラメータｘが閾値Ｔ１よりも大きく、かつ、閾値Ｔ２よりも小さいかどうかを判定し、条件パラメータｘが閾値Ｔ１よりも大きく、かつ、閾値Ｔ２よりも小さい場合には、適合するとして適合値Ｓが１であるとする。一方、条件パラメータｘが閾値Ｔ１以下、あるいは、閾値Ｔ２以上の場合には、適合しないとして適合値Ｓが０であるとする。
【００３５】
図７は、閾値Ｔ１，Ｔ２と適合値Ｓとの関係をグラフによって説明している。同図において、横軸が条件パラメータｘ，ｘ0を示し、縦軸が確率密度ｆ（ｘ）を示し、キーワード“運動会”についての条件項目“月間日”の閾値Ｔ１，Ｔ２と適合値Ｓを示しているものとする。なお、確率密度ｆ（ｘ）は下記式（３）によって表すことができる。
2007102290.tif 000003
上記式（３）によって、キーワード“運動会”についての条件項目“月間日”の条件パラメータｘ0の分布傾向が正規分布であると仮定した場合の確率密度ｆ（ｘ）を算出することができる。
【００３６】
同図においては、閾値Ｔ１，Ｔ２で囲まれる領域を斜線で塗りつぶしており、同斜線の領域の面積を意味する確率密度ｆ（ｘ）の閾値Ｔ１〜Ｔ２の積分値が約９５％となっている。これは、キーワード“運動会”に属するサンプル画像データ１３ｂのうち約９５％は、条件項目“月間日”の条件パラメータｘ0が閾値Ｔ１〜Ｔ２の値となることを意味する。逆にいうと、条件項目“月間日”の条件パラメータｘが閾値Ｔ１〜Ｔ２の値となっていれば、同条件パラメータｘが取得された対象画像データ１３ｂはキーワード“運動会”に属している可能性が高いと判断することができる。従って、条件項目“月間日”の条件パラメータｘが閾値Ｔ１〜Ｔ２の値となっていれば、条件項目“月間日”の条件パラメータｘはキーワード“運動会”について適合性があるとして、適合値Ｓが１とされる。
【００３７】
一方、条件項目“月間日”の条件パラメータｘが閾値Ｔ１〜Ｔ２の値となっていなければ、同条件パラメータｘが取得された対象画像データ１３ｂはキーワード“運動会”に属している可能性が極めて低いと判断することができる。従って、条件項目“月間日”の条件パラメータｘが閾値Ｔ１〜Ｔ２の値となっていなければ、条件項目“月間日”の条件パラメータｘはキーワード“運動会”について適合性がないとして、適合値Ｓが０とされる。例えば、対象画像データ１３ｂの作成（撮影）時が１０月９日（日曜日）であったとすると、条件項目“年間日”と“月間日”と“週間日”に関する条件パラメータｘ（ｘ＝１０月９日，９日，日曜日）がそれぞれ適合することとなる。
【００３８】
以上のようにして各条件項目についてキーワード“運動会”の適合値Ｓが特定されると、ステップＳ２４０では、各条件項目についての適合値Ｓを結合することにより評価値Ｅを算出する。具体的には、結合部Ｐ２ｂが各条件項目についての適合値Ｓを単純に加算する。これにより、適合性があると判断された条件項目の数をカウントすることができる。すなわち、評価値Ｅが大きいほど、対象画像データ１３ｂから取得された各条件項目の条件パラメータｘに適合する条件項目が多いと判断することができる。
【００３９】
ステップＳ２５０においては、全てのキーワードについて評価値Ｅを算出したかどうかが判定され、全てについて算出していない場合にはステップＳ２２０に戻り、次のキーワードを選択する。例えば、キーワード“運動会”を選択した後には、キーワード“花見”が選択される。選択した次のキーワードに対して、ステップＳ２３０，Ｓ２４０が実行され、各条件項目についての適合値Ｓと、同適合値Ｓを加算した評価値Ｅを算出する。以上の処理を繰り返すことにより、全てのキーワードについて評価値Ｅを算出することができる。
【００４０】
図８は、全てのキーワードについて評価値Ｅを算出した結果を表に示している。同図において、各キーワードの各条件項目について０または１の適合値Ｓが特定されており、各キーワードについて適合値Ｓを合計することにより評価値Ｅが算出されている。ステップＳ２５０にて全てのキーワードについて評価値Ｅを算出したことが確認されると、ステップＳ２６０にて比較部Ｐ２ｃが各キーワードの評価値Ｅを比較し、同評価値Ｅが大きいキーワードを上位から３個抽出する。すなわち、評価値Ｅが大きい３個のキーワードが対象画像データ１３ｂに対応するキーワードであると推定する。図８に示す例では、キーワード“運動会”と“花見”と“××の練習”が抽出されることとなる。ステップＳ２７０では、ステップＳ２６０にて比較部Ｐ２ｃが抽出した３個のキーワードを対応部Ｐ４が取得し、同対応部Ｐ４がこれらのキーワードをリストアップさせたＵＩ画面を生成し、ＵＩ部Ｐ６に出力する。
【００４１】
図９は、ステップＳ２７０にて表示されるＵＩ画面の一例を示している。同図において、ステップＳ２６０にて比較部Ｐ２ｃが抽出したキーワード“運動会”と“花見”と“××の練習”が候補キーワードとしてリストアップされており、これらのうちいずれかをマウス４０またはキーボード５０によって選択指示することが可能なチェックボックスが設けられている。対応部Ｐ４は、ＵＩ部Ｐ６を介して候補キーワードの選択指示を受け付け。ステップＳ２８０にて選択されたキーワードを対象画像データ１３ｂに対応づける。具体的には、当該画像データ１３ｂのヘッダＨに選択されたキーワードを追記する。以上のようにして、キーワードの対応付けが完了すると、キーワード登録処理が完了する。
【００４２】
キーワード登録処理が完了すると、登録されたキーワードに基づいて検索等を行うことができる。例えば、キーワード“運動会”を指定して検索を行った場合には、画像管理プログラムPは各画像データ１３ｂ，１３ｂ，１３ｂ・・・のヘッダHを解析し、同画像データ１３ｂ，１３ｂ，１３ｂ・・・のキーワードを取得する。そして、キーワードが“運動会”となっている画像データ１３ｂ，１３ｂ，１３ｂ・・・のみを抽出することにより、キーワードをキーとした画像データの検索を実現することができる。また、キーワード登録処理が完了した段階で上述した分布ＤＢ作成処理を実行することにより、登録したキーワードを反映させた分布ＤＢ１３ｃに更新することができる。
【００４３】
本実施形態においては、サンプル画像データ１３ｂに関する条件パラメータｘ0を統計して得られた分布傾向と、対象画像データ１３ｂから取得した条件パラメータｘとを比較している。そして、対象画像データ１３ｂから取得した条件パラメータｘが分布傾向に適合する条件項目数が多いキーワードを抽出し、それらのいずれかを対象画像データ１３に登録するようにしている。このようにすることにより、条件パラメータｘが似た傾向となるキーワードを登録する候補として推定し、リストアップすることができる。例えば、条件項目として“年間日”が似た傾向となれば、年周期で行われるイベントのキーワードについて適合すると判断することができる。
【００４４】
同様に、条件項目として“月間日”が似た傾向となれば月周期で行われるイベントのキーワードについて適合すると判断することができ、“週間日”が似た傾向となれば週間イベントのキーワードについて適合すると判断することができる。このように、各キーワードにおいては作成（撮影）時に一定の傾向がある場合が多いため、作成時情報を条件項目とすることにより、適切なキーワードを推定することができる。
【００４５】
一方、作成（撮影）地点に関する情報も対応するキーワードを推定する上で有効な情報となる。例えば、旅行をした際に撮影した画像データ１３ｂにおいては、作成経度や作成緯度において特定の傾向を有することとなる。従って、作成地点情報を条件項目として設定することにより、正確に適切なキーワードを推定することができる。このような条件項目のそれぞれについて適合値Ｓを算出し、同適合値Ｓを加算した評価値Ｅによって最終的に対象画像データ１３ｂに対応するキーワードを推定しているため、全条件項目から総合的に見て似たような条件パラメータｘ0の分布傾向となるキーワードを抽出することができる。
【００４６】
（４）変形例：
上述した実施形態においては、各条件項目において０か１の適合値Ｓを特定し、同適合値Ｓを単純に加算することにより、各条件項目に関して総合的な評価値Ｅを算出している。しかしながら、条件項目によって重要度が異なる場合がある。例えば、定期的なイベントが複数の場所において行われることが多い場合には、経度および緯度の作成地点情報よりも、作成時情報の重要度が高くなる。このような場合においては、各条件項目の適合値Ｓを加算する際に、その重要度に応じた重み付けを行うことが好ましい。上記の例では、条件項目の経度および緯度は軽視することができるため、経度および緯度に関する適合値Ｓに０．５の係数を乗算した上で、加算を行うようにしてもよい。それにより、作成時に関する条件個目の重みが相対的に増し、作成時を重視した評価値Ｅを得ることができる。また、上述した実施形態においては適合値Ｓを０か１のいずれかに判定していたが、中間的な値を有する適合値Ｓを算出してもよい。例えば、下記式（４）によって適合値Ｓを算出するようにしてもよい。
2007102290.tif 000004
【００４７】
図１０は、上記式（４）による条件パラメータｘと適合値Ｓとの関係をグラフにより示している。同図において、適合値Ｓは正規分布における確率密度と同様の傾向となっており、条件パラメータｘと平均値μとの差分が小さいほど大きい値となり、反対に条件パラメータｘと平均値μとの差分が大きいほど小さい値となっている。このような適合値Ｓを算出することにより、サンプル画像データ１３ｂの条件パラメータｘ0のばらつきを考慮しつつ、条件パラメータｘが平均値μに近い度合いを適合値Ｓに反映させることができる。このような適合値Ｓを結合した場合でも、各条件項目について総合的な評価値を得ることができるし、結合する際に各条件項目の重要度に応じた重み付けを行うこともできる。
【００４８】
各条件項目間の関連性が生じる場合がある。例えば、画像データ１３ｂの作成地点が日本でなく外国である場合には、日本と同様に年周行事が行われる可能性は低くなる。従って、国ごとにキーワードが分類された分布ＤＢ１３ｃを作成するとともに、対象画像データ１３ｂの撮影国を最初に判定し、その判定結果に応じて条件パラメータｘの評価を行うキーワードを絞り込むようにしてもよい。このようにすることにより、外国で撮影された対象画像データ１３ｂに対して日本の年周行事に基づくキーワードが推定されることが防止できるとともに、当該外国の年周行事に相応したキーワードを推定することができる。
【００４９】
また、上述した実施形態においては、コンピュータ１０にて多数の画像データ１３ｂと分布ＤＢ１３ｃが記憶されているものを例示したが、必ずしも画像データ１３ｂと分布ＤＢ１３ｃが同一の装置に記憶されている必要はない。分布ＤＢ１３ｃは、各キーワードについての平均値μと標準偏差σを記憶したデータであるため、データ量は極めて少なくて済む。従って、記憶容量に乏しいプリンタやデジタルカメラ等に分布ＤＢ１３ｃを記憶させることも可能であり、プリンタやデジタルカメラ等において分布ＤＢ１３ｃに基づくキーワード推定を行わせることも可能である。この場合、多数の画像データ１３ｂ自体は、コンピュータやフォトサーバやフォトストレージ等に別途記憶されることとなる。閾値Ｔ１，Ｔ２や適合値Ｓや評価値Ｅはいずれも簡単な演算によって得ることができ、小規模な演算装置でもキーワードの推定を実現することができる。従って、プリンタやデジタルカメラ等においても容易に本発明を適用することができる。
【００５０】
また、各画像データ１３ｂについてキーワードを直接入力したり、視覚的にキーワードを選択させたりするＵＩを表示する必要がないため、画面・入力デバイス等のＵＩに乏しいプリンタやデジタルカメラ等においてもキーワードの登録を容易に行うことができる。ただし、分布ＤＢ１３ｃの更新を行う必要があるため、多数の画像データ１３ｂが記憶されたコンピュータやフォトサーバやフォトストレージ等にプリンタやデジタルカメラ等がアクセスできるようにしておくことが望ましい。また、上述した実施形態では、推定されたキーワードを最終的にユーザーが選択するものを例示したが、ＵＩに乏しいプリンタやデジタルカメラ等においては、評価値Ｓが最も大きいキーワードをそのまま対象画像データ１３ｂに対応づけるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】コンピュータのハードウェア構成図である。
【図２】プログラムのソフトウェア構成図である。
【図３】画像データの概略構成図である。
【図４】分布ＤＢを示す表である。
【図５】分布ＤＢ作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】キーワード登録処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】閾値Ｔ１，Ｔ２を説明するグラフである。
【図８】適合値Ｓと評価値Ｅの算出結果を示す表である。
【図９】ＵＩ画面の一例を示す図である。
【図１０】適合値Ｓと条件パラメータｘとの関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【００５２】
１０…コンピュータ，１０ａ…バス，１１…ＣＰＵ，１２…ＲＡＭ，１３…ＨＤＤ，１３ａ…プログラムデータ，１３ｂ…画像データ，１３ｃ…分布ＤＢ１４…ＵＳＢＩ／Ｆ，１５…入力機器Ｉ／Ｆ，１６…ビデオＩ／Ｆ，２０…プリンタ，４０…マウス，５０…キーボード，６０…ディスプレイ，Ｐ…画像データ管理プログラム，Ｐ１…条件取得部，Ｐ２…推定部，Ｐ２ａ…適合値算出部，Ｐ２ｂ…結合部，Ｐ２ｃ…比較部，Ｐ４…対応部，Ｐ５…更新部，Ｐ６…ＵＩ部
【図１】
2007102290.tif 000005
【図２】
2007102290.tif 000006
【図３】
2007102290.tif 000007
【図４】
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【図５】
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【図６】
2007102290.tif 000010
【図７】
2007102290.tif 000011
【図８】
2007102290.tif 000012
【図９】
2007102290.tif 000013
【図１０】
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