(57)【要約】【課題】  写真の被写体である人物間の親密度を定量化したパラメータを算出し、写真の効率的な検索や視聴ができる画像処理装置を提供する。【解決手段】  画像処理装置１００は、撮影された写真を入力する写真入力部１０と、入力された写真から親密度を算出する親密度算出部１１と、親密度算出部１１が出力した親密度を関連情報として、写真入力部１０から入力された写真とリンクしてデータ格納部１３に格納するとともに、関連情報をキーとして必要な写真を検索するデータベース管理部１２と、写真及びその関連情報を格納するデータ格納部１３と、ユーザから抽出条件の入力を受ける抽出条件入力部１４と、ユーザからの抽出条件を受付けて、その抽出条件に基づいた検索キーでデータベース管理部１２に検索結果の写真を出力するデータ抽出部１５と、抽出された画像データを表示する出力部１６とを備える。【選択図】  図１
2007041964.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを用いて画像処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データを格納する格納手段と、
前記画像データから被写体である人物を検出する人物検出手段と、
前記人物検出手段で検出された人物が２人以上の場合に、各人物間の距離を算出する距離測定手段と、
前記距離に基づいて、前記人物間の親密度に関するパラメータを算出するパラメータ算出手段と、
前記パラメータに基づき、前記格納手段に格納されている画像データを抽出するデータ抽出手段とを備える
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記人物検出手段は、被写体である前記人物の顔領域を検出する顔領域検出部を備え、
前記距離測定手段は、前記顔領域検出部で検出された顔領域間の距離を算出し、
前記パラメータ算出手段は、前記距離に比例して、前記距離が短い場合には、被写体である前記人物間の親密度が高いことを示すパラメータを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記距離測定手段は、前記顔領域検出部において検出された２つの顔領域の重心間の距離を、被写体である前記人物の顔領域の大きさで正規化することにより前記距離を算出する
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像処理装置は、さらに、
前記画像データの画素数を検出する画素数検出手段を備え、
前記パラメータ算出手段は、前記画像データの画素数に応じて親密度に関する前記パラメータを増減させる
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像処理装置は、さらに、
画像データの被写体である人物の数を検出する人数検出手段を備え、
前記パラメータ算出手段は、前記人数検出手段で検出された人数によって親密度に関するパラメータを増減させる
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理装置は、さらに、
画像データの被写体である人物の顔の向きを判定する顔向き判定手段を備え、
前記パラメータ算出手段は、前記顔向き判定手段で検出された人物の顔の向きに基づいて親密度に関する前記パラメータを増減させる
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理装置は、さらに、
画像データの被写体である人物の表情を判定する表情判定手段を備え、
前記パラメータ算出手段は、前記表情判定手段で検出された人物の表情に基づいて、親密度に関する前記パラメータを増減させる
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像処理装置は、さらに、
前記人物間の実際の距離を計測する距離センサを備え、
前記パラメータ算出手段は、前記距離センサにより検出される距離に基づいて、親密度に関する前記パラメータを算出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像処理装置は、さらに、
通信履歴を保持する通信履歴保持手段を備え、
前記パラメータ算出手段は、前記通信履歴保持手段の保持する通信履歴に基づいて、親密度に関する前記パラメータを増減させる
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像処理装置は、さらに、
前記画像データの保存履歴、参照履歴、及び修正履歴の少なくとも１つを保持する履歴保持手段を備え、
前記パラメータ算出手段は、前記履歴保持手段の保持する履歴に基づいて、親密度に関する前記パラメータを増減させる
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記格納手段には、さらに、少なくとも前記顔領域と前記親密度に関するパラメータとの関係が記述された親密度テーブルが格納され、
前記画像処理装置は、さらに、
前記画像データの前記格納手段からの抽出条件を入力する入力手段を備え、
前記データ抽出手段は、前記親密度テーブルを参照して、前記抽出条件を満たす画像データを前記格納手段から抽出する
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像データを用いて画像処理を行う画像処理装置に用いる画像処理方法であって、
前記画像データを格納する格納ステップと、
前記画像データから被写体である人物を検出する人物検出ステップと、
前記人物検出ステップにおいて検出された人物が２人以上の場合に、各人物間の距離を算出する距離測定ステップと、
前記距離に基づいて、前記人物間の親密度に関するパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、
前記パラメータに基づき、前記格納ステップにおいて格納されている画像データを抽出するデータ抽出ステップとを含む
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
前記人物検出ステップにおいては、被写体である前記人物の顔領域を検出する顔領域検出ステップを含み、
前記距離測定ステップにおいては、前記顔領域検出ステップで検出された顔領域間の距離を算出し、
前記パラメータ算出ステップにおいては、前記距離に比例して、前記距離が短い場合には、被写体である前記人物間の親密度が高いことを示すパラメータを算出する
ことを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記距離測定ステップにおいては、前記顔領域検出部において検出された２つの顔領域の重心間の距離を、被写体である前記人物の顔領域の大きさで正規化することにより前記距離を算出する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１５】
コンピュータに請求項１２〜１４の何れかに記載の画像処理方法を実現させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムを記録した
ことを特徴とする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、静止画又は動画等の画像データを処理する画像処理装置に関するものであり、特に、データベースに蓄積されている画像データ群から好みの写真の検索、分類等を行う機能を有する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルスチルカメラ（以下、単にデジカメと記す）やカメラ付き携帯電話等のデジタル映像を撮影する個人向けの撮影装置が急速に普及している。このような撮影装置においては、記憶容量が増大し、ユーザは多くの写真を撮影して記録していくことが可能となった。しかし、記録される写真の量が増加することで限られた時間で画像データの視聴や、大量の写真の中から目的の写真の検索が困難となり、より効率的な写真の検索、分類方法が求められている。
【０００３】
そして、デジカメで撮影した写真には、知人や家族等の人物を被写体とすることが多く、被写体人物を検索キーとした写真を選択して視聴する新しい視聴方法や、コンピュータを使った写真の視聴方法として、写真毎に付与されたキーワードを活用して写真を管理し視聴に役立てる、いわゆる電子アルバム・ツールがある。例えば、Ａｄｏｂｅ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社の製品であるＡｄｏｂｅ  Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ  Ａｌｂｕｍなどである。これらのツールにおいて、ユーザはあらかじめ全ての写真に対して画像情報として写っている人物名をキーワードとして付与し、視聴時に人物名を検索キーとして目的の人物が写っている写真を絞り込んで一覧表示であるサムネイル表示や順次表示であるスライドショー表示を行う。しかしながら、この従来の方法では、大量に撮影した写真の１枚１枚に対して、ユーザがあらかじめキーワードを入力、設定する必要があるため、手間と時間を要するという課題がある。
【０００４】
また、写真の視聴の際の検索対象となる人物としては仲の良い親友や家族などが想定されるが、仲の良い人物はそもそも撮影対象となる頻度も多く、被写体として頻繁に出現して、人物名で検索するのみでは快適な視聴に適した枚数まで絞り込めず、その結果、ユーザは多くの写真を視聴しなければならないという視聴効率の問題が生じる。
【０００５】
そして、写真の画像情報から被写体の人物関係を推定し、画像の検索に役立てる方法が考えられる。例えば、被写体人物間の人間関係を推定する従来技術として、撮影された人物の年齢層、性別などの個人の属性を人物の顔から推定し、被写体全員について推定された個人の属性から総合的に判断して、恋人、家族、友人等のグループ属性を推定する情報提供装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。この情報提供装置は、例えば、十代の男性と女性のカップルが写っている画像に対しては、「友人」または「恋人」とグループを推定してグループ化を行う。
【特許文献１】特開２００４−２２７１５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した特許文献においては、被写体全員の個人属性に基づいて、被写体全員を1つの集団として恋人、家族、友人等あらかじめ想定したグループ属性に単純に当てはめてグループ化を行っているに過ぎず、写真に写っている被写体である人物間の関係、例えば１枚の写真に写っている被写体である任意の２人の親密度を比較することはできない。
【０００７】
また、デジカメ、カメラ付携帯の普及で個人ユーザが管理する写真の量が増大し、大量の写真の中から目的の写真の検索方法として、時系列的なソートやアルバムソフトでの人名検索以外に、ユーザの手間を要しない、娯楽性のある新たな方法が求められている。
【０００８】
本発明は、これらの課題に鑑みてなされたものであり、画像データから被写体である人物間の親密度に関するパラメータを自動的に算出し、親密度に基づく写真の効率的な検索、視聴等を可能とする画像処理装置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】
【０００９】
前記従来の課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、画像データを用いて画像処理を行う画像処理装置であって、前記画像データを格納する格納手段と、前記画像データから被写体である人物を検出する人物検出手段と、前記人物検出手段で検出された人物が２人以上の場合に、各人物間の距離を算出する距離測定手段と、前記距離に基づいて、前記人物間の親密度に関するパラメータを算出するパラメータ算出手段と、前記パラメータに基づき、前記格納手段に格納されている画像データを抽出するデータ抽出手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
この構成により、本発明に係る画像処理装置は、距離測定手段において入力された写真に写っている人物間の距離を算出して、パラメータ算出手段において被写体である人物間の親密度に関するパラメータを算出し、当該パラメータを用いてデータ抽出手段で格納手段から画像データを抽出することにより、ユーザの手間を要することなく、親密度に基づいた写真の検索、視聴等ができる。
【００１１】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、通信履歴を保持する通信履歴保持手段を備え、前記パラメータ算出手段は、前記通信履歴保持手段の保持する通信履歴に基づいて、親密度に関する前記パラメータを増減させることを特徴とする。
【００１２】
さらに、本発明に係る画像処理装置は、さらに、前記画像データの保存履歴、参照履歴、及び修正履歴の少なくとも１つを保持する履歴保持手段を備え、前記パラメータ算出手段は、前記履歴保持手段の保持する履歴に基づいて、親密度に関する前記パラメータを増減させることを特徴とする。
【００１３】
これらの構成により、履歴保持手段に保持されている画像データの保存履歴、参照履歴、修正履歴等の履歴情報や、通信履歴保持手段に保持されている他のユーザとの通信履歴により、パラメータ算出手段は、親密度に関するパラメータを増減させ、データ抽出手段は、より精度の高い親密度に基づいて前記格納手段に格納されている画像データを抽出することが可能となる。
【００１４】
尚、前記目的を達成するために、本発明は、前記画像処理装置の特徴的な構成手段をステップとする画像処理方法としたり、それらのステップを全て含むプログラムとして実現することもできる。そして、そのプログラムは、画像処理装置が備えるＲＯＭ等に格納しておくだけでなく、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体や通信ネットワークを介して流通させることもできる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係る画像処理装置は、写真の被写体である人物間の親密度に関するパラメータを被写体である人物間の距離から自動的に算出して、大量の写真の効率的な検索、視聴等に役立てることができるという作用効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明に係る画像処理装置の実施の形態について、図面を参照して説明を行う。
【００１７】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態１に係る画像処理装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【００１８】
一般に、２人の人物の間の距離が近いほど、その２人は親密な間柄であると考えられるため、本実施の形態１に係る画像処理装置１００は、写真に写っている２人の人物間の距離から、人間関係の繋がりの強さを親疎の度合いで表した指標である親密度を定量化して算出して、写真の検索や視聴時に用いることを特徴とする。
【００１９】
図１に示すように、本発明に係る画像処理装置１００は、撮影された写真を入力する写真入力部１０と、入力された写真から親密度を算出する親密度算出部１１と、親密度算出部１１が出力した親密度を関連情報として、写真入力部１０から入力された写真とリンクしてデータ格納部１３に格納するとともに、関連情報をキーとして必要な写真を検索するデータベース管理部１２と、写真及びその関連情報を格納するデータ格納部１３と、ユーザから抽出条件の入力を受ける抽出条件入力部１４と、ユーザからの抽出条件を受付けて、その抽出条件に基づいた検索キーでデータベース管理部１２に検索結果の写真を出力するデータ抽出部１５と、抽出された画像データを表示する出力部１６とを備える。
【００２０】
また、親密度算出部１１は、入力された写真から、写真上での人物の顔が写っている領域（以下、顔領域とする）を検出し、出力する人物検出部２１と、人物検出部２１で検出した顔領域から２つの顔領域の間の距離を算出する距離測定部２３と、距離測定部２３で算出した顔領域間の距離から親密度に関するパラメータを算出するパラメータ算出部２２とを備える。
【００２１】
なお、データベース管理部１２における画像と関連情報とのリンク管理の具体的な方法としては、Ｅｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ  ｆｏｒｍａｔ）形式に代表されるように写真のデータファイルの一部に親密度テーブルを格納する管理方法としてもよいし、写真のファイル名と親密度テーブルのファイル名とで一部に共通な文字を使用するという命名則（例えば、写真ファイルｆｏｏ．ｐｉｃと親密度テーブルファイルｆｏｏ．ｄａｔ）で管理しても良いし、写真のファイルと親密度テーブルのファイルとをリンク付けるポインタ情報で管理する方法でもよい。
【００２２】
また、データ格納部１３には、Ｍ枚の写真Ｐｉｃが入っていて、識別子ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を添え字として任意の写真をＰｉｃ（ｊ）として特定できる。なお、写真を特定する手段として、写真ファイルの命名則や、写真の格納場所を表すポインタリストを用いることもできる。
【００２３】
次に、本実施の形態１に係る画像処理装置１００の親密度算出部１１の動作概要について説明する。図２は、親密度算出部１１の動作ステップを示すフローチャートである。
【００２４】
最初に、親密度算出部１１の人物検出部２１は、入力された写真から顔領域を検出し、顔領域の数をカウントする（ステップＳ２０１）。
【００２５】
そして、人物検出部２１は、検出された顔領域が２つ以上あるか判断し（ステップＳ２０２）、顔領域が２つ以上検出された場合においては（ステップＳ２０２でＹｅｓ）、パラメータ算出部２２の距離測定部２３において、検出された顔間の距離を測定し（ステップＳ２０３）、測定された距離から親密度を算出する（ステップＳ２０４）。一方、顔領域が２つ以上検出されない場合には（ステップＳ２０２でＮｏ）、そのまま処理を終了する。ここで、人物検出部２１における顔領域を検出するステップＳ２０１に関しては、入力された写真からエッジ画像を抽出し、あらかじめ用意された顔学習辞書を用いて顔画像が含まれている矩形画像を抽出する方法が「特許文献：特開２００３−４４８５３」で実現できる。
【００２６】
なお、顔領域を検出する方法にこの従来方式を挙げているが、顔領域を検出する方法であれば別の方式を用いても良く、これに限定するのではないことは言うまでもない。また、抽出された顔画像が含まれる矩形領域に内接する楕円を顔領域と仮定したり、矩形領域内の肌色領域を顔領域とすることで、実際の顔の形状により近い顔領域を得ることができる。また、顔間の距離算出であるステップＳ２０３は、さらに、後述の図３に示すアルゴリズムで実現される。
【００２７】
図３は、図２に示すステップＳ２０３の詳細な動作ステップを示すフローチャートである。
【００２８】
最初に、ステップＳ２０１で検出された顔領域の数がＮ個とすると、親密度算出部１１における親密度の算出は、検出されたＮ個の顔領域のうち任意の２個の顔領域の組み合わせを決定する（ステップＳ３０１）。
【００２９】
次に、親密度算出部１１におけるｇ個の組み合わせについてのループを開始し（ステップＳ３０２）、２個のそれぞれの顔領域の重心を算出し（ステップＳ３０３）、２個の顔領域の間の距離を算出し（ステップＳ３０４）、顔領域の間の距離を親密度テーブルＴ（ｊ）に格納する（ステップＳ３０５）処理をｇ回繰り返して、ｇ個の組み合わせについてのループを終了する（ステップＳ３０６）。尚、ｇは下記の（数１）で求められる検出された全ての顔領域の組合せの数であり、例えば被写体が２人の場合にはｇ＝１であり、被写体が３人の場合にはｇ＝３となる。
【００３０】
（数１）
ｇ＝NＣ2＝Ｎ！／（２！（Ｎ−２）！）
【００３１】
また、ステップＳ３０２において、親密度算出部１１は、写真Ｐｉｃ（ｊ）に写っている人物の顔領域の組合せごとに算出された親密度に関するパラメータを図４に示すような親密度テーブルＴ（ｊ）として作成する。
【００３２】
図４は、写真Ｐｉｃ（ｊ）の親密度テーブルＴ（ｊ）のデータ構成の一例を示す参考図である。
【００３３】
この親密度テーブルＴ（ｊ）は複数のレコードで構成され、各レコードは一つの写真内の顔の組合せを表す識別子（ｉ＝１，２，…，ｇ）を使って、それぞれの顔の組合せに対応する親密度Ｆ（ｉ）を格納する親密度フィールドと顔領域の組合せを格納する組合せフィールドとからなる。この親密度テーブルＴ（ｊ）の顔領域の組合せを組合せフィールドに格納し、距離を一時的に親密度フィールドに格納する。親密度フィールドに一時的に格納されている距離をステップＳ３０５で親密度に変換し、親密度テーブルＴ（ｊ）の親密度フィールドに格納する。ここで、写真Ｐｉｃ（ｊ）にリンクされた親密度テーブルを親密度テーブルＴ（ｊ）と表す。
【００３４】
次に、親密度算出部１１の距離測定部２３における顔領域の間の距離の算出方法をより具体的に説明する。
【００３５】
図５は、本発明の画像処理装置１００の写真入力部１０に入力される写真５０の一例を示す参考図である。図５に示す写真５０には人物５１と人物５２の２人が被写体として写っている。
【００３６】
図６は、図５に示した写真５０の人物５１と人物５２の顔領域を表す図であり、人物５１の顔領域は楕円６１、人物５２の顔領域は楕円６２で表されている。また、楕円６１の重心を重心６３、楕円６２の重心を重心６４とする。距離測定部２３は、これら２つの重心６３，６４を直線で結び、その直線のうち、楕円６１と楕円６２の領域外の線分の長さを顔領域間の距離ｄとして測定する。
【００３７】
この方法により求められた距離ｄから、親密度は下記に示す（数２）として算出される。尚、（数２）において、Ｓは親密度、αは係数、ｄは人物間の距離である。
【００３８】
（数２）
Ｓ＝αｄ
【００３９】
ここで、本発明に係る画像処理装置１００においては、出力される親密度は顔の間の距離によるものであり、顔の間（人物間）の距離は親密であるほど近くなると考えられるため、（数２）で得られる親密度Ｓの値が「小さい」ほど人物間の実際の親密さは「高い」ことになる。なお、αは０以上の数とする。
【００４０】
なお、人物間の距離は顔領域の間の距離として説明したが、体も含めた人物の外形の間の距離としてもよい。
また、顔領域間の距離ｄは被写体の人物の顔領域の大きさで正規化したものとしてもよい。
【００４１】
図７は、ズームの倍率以外は同じ条件で撮影した２つの写真を表した参考図である。
【００４２】
図７において、あるズーム倍率で撮影した写真７０と、より高倍率のズームで撮影した写真７１とにおいて、人物５１と人物５２の顔領域の間の距離ｄ１、ｄ２を比較すると、より高倍率のズームで撮影したｄ２の方がｄ１より大きくなる。
【００４３】
そして、このまま写真７０と写真７１との親密度を（数２）で算出すると、より高倍率のズームで撮影した写真７１の方が写真７０より（数２）で得られる値が大きくなり、親密さが低くなる。しかし、同じ被写体を同じ条件で撮影しているため、写真７０と写真７１では同じ親密度となるべきである。
【００４４】
そこで、顔領域の幅により顔領域間の距離ｄを正規化することを考える。こうすることにより、ズームの倍率による距離ｄの増大を補正でき、望ましい親密度を算出することが可能となる。２つの顔領域の幅をａ、ｂとし、ａ、ｂを利用して顔領域間の距離ｄを正規化する親密度Ｓの算出式を（数３）に示す。
【００４５】
（数３）
ｃ＝（ａ＋ｂ）／２
α＝１／ｃ
Ｓ＝αｄ
【００４６】
なお、人物間の距離を体も含めた人物の外形の間の距離とする場合、人物の外形の幅で人物間の距離を正規化するとしてもよい。
【００４７】
なお、（数３）において、顔領域間の距離ｄに写真の大きさ（例えば、長辺方向の画素数）を係数としてしかけたものを親密度Ｓとしてもよい。
【００４８】
図８は、写真８０と、人物に注目し写真８０の一部の領域をトリミングした写真８１を示す参考図である。
【００４９】
図８に示すように、すでに撮影された写真を人物に注目してトリミングした場合、トリミングした領域に写っている人物がその他の領域と比較してより重要であると考えられるため、トリミングした領域に写っている人物の親密度を高くすることが望ましい。この場合、写真をトリミングしているため、被写体の人物間の距離ｄ１は写真８０と写真８１で変化しないが、写真の横方向の画素数ｙ２はｙ１よりも小さくなる。本発明に係る画像処理装置８０においては、この画素数ｙ１とｙ２により、トリミングした写真のより望ましい親密度Ｓを算出することが可能となる。写真の横方向の画素数による係数ｙを利用した親密度Ｓの算出式を下記の（数４）に示す。
【００５０】
（数４）
α＝ｙ
Ｓ＝αｄ
【００５１】
この（数４）を用いることにより、写真のサイズ（画素数）を利用し親密度Ｓを算出することができる。
【００５２】
なお、（数４）において、ｙを写真の横方向の長さとして親密度Ｓを算出しているが、これに限定するものではない。また、図８では横方向をｙ１およびｙ２で表し、長辺方向としているが、これに限定するものではなく、短辺方向でも良く、また、辺ではなく、写真全体の画素数としてもよい。
【００５３】
また、顔領域の幅により画素数ｙを正規化してもよい。顔領域の幅により顔領域間の距離ｄおよび写真の横方向の画素数ｙを正規化した親密度の算出式を（数５）に示す。ここで、Ｓは親密度、ａは人物１の顔の幅、ｂは人物２の顔の幅、ｄは人物間の距離、ｙは写真の横方向の画素数による係数である。
【００５４】
（数５）
ｃ＝（ａ＋ｂ）／２
α＝ｙ／ｃ2
Ｓ＝αｄ
【００５５】
この（数５）を用いることにより、親密度算出部１１は、ズームの倍率による距離ｄの増大を補正して、かつトリミングした写真のより望ましい親密度を算出することができる。
【００５６】
次に、以上の構成、方法により算出された親密度を利用して、画像処理装置１００における画像データを抽出する方法について説明する。
【００５７】
図１のデータ格納部１３に格納されている各写真Ｐｉｃ（ｊ）に対する親密度テーブルＴ（ｊ）の顔領域のそれぞれについて人物名が付与されていると、抽出条件入力部１４に入力された人物名をデータ抽出部１５が受け、データ格納部１３に格納されている写真のうち、目的となる人物の顔領域が存在する写真Ｐｉｃ（ｊ）をデータベース管理部１２に抽出せしめることができる。
【００５８】
しかしながら、目的の人物が写っている写真が多数格納されていると、ユーザは抽出された写真をさらに絞り込む必要があり、効率よく視聴することは困難になる。そこで、本発明では、親密度算出部１１が算出した親密度を使うことで、親密度順に写真をソートすることができ、ユーザが親密度の高い順に写真を見ることができる。このため、ユーザは抽出された写真を仲良く写っている写真から優先的に効率よく視聴することができる。なお、ここでは、顔領域のそれぞれに人物名が付与されているとしたが、人物名が付与されていない場合でも、写真から顔領域をマウス等の入力手段で指定することで、任意の顔領域を選択できる。
【００５９】
図９は、本実施の形態１に係る画像処理装置１００のデータベース管理部１２、データ抽出部１５、及び出力部１６の動作ステップを表すフローチャートである。
【００６０】
最初に、データ抽出部１５は、抽出条件入力部１４に入力されたＰ人の名前を受け付けて、データベース管理部１２に対してＰ人の全員が写っている写真を検索するよう指示する（ステップＳ９０１）。
【００６１】
図１０は、Ｐ人の名前を受け付ける写真検索用入力画面１０３の一例を示す参考図である。
【００６２】
図１０において、写真検索用入力画面１０３には、人物名を入力するテキスト入力ボックス１０１と、検索実行を指示するボタン１０２とが表示されている。
【００６３】
また、図１１は、データベース管理部１２においてデータ格納部１３から抽出した写真をリストアップした抽出データリストＬ１、及び抽出データリストＬ１のデータを並べ替えたソート済みデータリストＬ２を示す参考図である。
【００６４】
図１１（ａ）に示す抽出データリストＬ１は、複数のレコードで構成されており、各レコードは抽出した写真の識別子である写真ＩＤを格納するフィールドと、後述する代表親密度を格納するフィールドからなる。
【００６５】
図１１（ｂ）に示すソート済みデータリストＬ２は、複数のレコードで構成されており、各レコードは抽出した写真を管理する写真ＩＤを格納するフィールドと、代表親密度を格納するフィールドと、レコード番号を格納するフィールドからなる。
【００６６】
データベース管理部１２は、データ格納部１３に格納されているＭ個全ての写真に対して次の処理（ステップＳ９０３〜ステップＳ９０５）のループを繰り返す（ステップＳ９０２）。即ち、データ格納部１３からｊ番目の写真Ｐｉｃ（ｊ）とその写真Ｐｉｃ（ｊ）にリンクされた親密度テーブルＴ（ｊ）を取り出す（ステップＳ９０３）。そして、データベース管理部１２は、その親密度テーブルＴ（ｊ）の全てのレコードの組合せフィールドを調べ、Ｐ人の全ての人名が含まれている（つまり写真Ｐｉｃ（ｊ）にＰ人全てが写っている）か調べる（ステップＳ９０４）。
【００６７】
そして、Ｐ人全てが写真に含まれている場合には（ステップＳ９０４でＹｅｓ）、抽出データリストＬ１に写真ＩＤとしてｊと、その写真Ｐｉｃ（ｊ）の代表親密度との組み合わせのレコードを追加する（ステップＳ９０５）。一方、Ｐ人全てが含まれていない場合には（ステップＳ９０４でＮｏ）、次の写真Ｐｉｃ（ｊ＋１）について処理ループに移行する。
【００６８】
ここで、写真Ｐｉｃ（ｊ）の代表親密度は、例えば、ＡとＢの２人の人物名がテキスト入力ボックス１６１に入力された場合、Ａ、Ｂの２人が写っている（人物名が付与されている）写真Ｐｉｃ（ｊ）にリンク付けされている親密度テーブルＴ（ｊ）からＡとＢの顔領域の組合せに対応する親密度Ｆ（ｉ）とする。また、ＡとＢとＣの３人の人物名がテキスト入力ボックス１６１に入力された場合、３人が写っている（人物名が付与されている）写真Ｐｉｃ（ｊ）にリンク付けされている親密度テーブルＴ（ｊ）からＡとＢの親密度、ＡとＣの親密度、ＢとＣの親密度のうち、値が最小であるものを代表親密度としたり、ＡとＢの親密度、ＡとＣの親密度、ＢとＣの親密度の平均値を代表親密度にする。全てのＭ回ループが終了すると（ステップＳ９０６）、データ抽出部１５は、抽出データリストＬ１の全てのレコードについて、代表親密度をキーとして昇順にソートし、ソートした結果はソート済みデータリストＬ２に格納する（ステップＳ９０７）。
【００６９】
なお、上述したデータ抽出部１５の説明では、写真に親密度があらかじめ付与されているとして説明したが、データ抽出時に親密度を算出するとしてもよい。
【００７０】
次に、データ抽出部１５は、ソート済みデータリストＬ２のレコードを上から順次読み出し、写真ＩＤに相当する写真を画面に順に表示する（ステップＳ９０８）。なお、ソート以外の表示方法として、ランク分けをし、写真を表示することもできる。ここで、ランクとは親密度の値によってＡ，Ｂ，Ｃなどと区分することができる。具体的には、代表親密度が０以上５０未満であれば親密度が高いことを示すランクＡ、５０以上１００未満であれば親密度が中程度であることを示すランクＢ、１００以上であれば親密度が低いことを示すランクＣとする。
【００７１】
図１２は、写真を親密度の順に配置した画面１２０の参考図である。
【００７２】
図１２において、画面１２０には、親密度の昇順に左から右に、上から下に９枚の写真を表示している。このとき、各写真の左上にはデータリストＬ２のレコード番号を、下部には親密度のランクを表示することで、わかり易い表示を実現できている。また、任意のランクの写真のみを表示することもできる。
【００７３】
ユーザは、画面１２０で気に入った写真をマウス等の入力手段で指定することで、その写真を選択したり拡大表示したりすることが可能である。また、本実施の形態１に係る画像処理装置１００においては、例えば、年賀状に使う家族の写真を選び出す場合に、家族が写っている複数の写真を親密である順に視聴することができ、家族が最も仲良く写っている写真を簡単に選び出すことができる。
【００７４】
なお、抽出した結果として画像を表示する以外にも、データ抽出の結果として、写真ＩＤや画像データのファイル名など、画像データへのポインタ情報や関連情報のリストをデータ抽出結果リストとして出力するとしてもよい。
【００７５】
以上のように、本実施の形態１に係る画像処理装置１００において、親密度算出部１１は、距離測定部２３において測定された被写体の顔領域の距離に基づいて、（数１）〜（数５）のいずれかを用いて被写体である人物間の親密度Ｓを算出することができ、また、データ抽出部１５は、親密度Ｓをデータ格納部１３に格納されている大量の写真の中から目的の写真の検索に用いることができ、大量の写真の効率的な検索、視聴等に役立てることができる。
【００７６】
また、抽出した写真を親密度が高い順にユーザに提示することで、目的の画像に到達するまでの視聴枚数を減らすことができ、効率の良い写真の検索や視聴方法を提案できる。
【００７７】
さらに、親密度に応じて写真をグループ化して、例えば、「仲がよい」グループ、「まあまあ仲がよい」グループ、「あまり仲が良くない」グループといったグループに分類し、ユーザに提示して、娯楽性のある写真の新たなソート方法を提供することができる。
【００７８】
（実施の形態２）
次に、本発明に係る画像処理装置の第二の実施の形態について図面を参照しながら説明する。尚、本実施の形態２に係る画像処理装置は、親密度を算出する際に、被写体の人物の人数、顔の向き、表情等を判断して親密度に関するパラメータを変更することを特徴とする。
【００７９】
図１３は、本実施の形態２に係る画像処理装置１３００の機能ブロック図を示す。本実施の形態２の画像処理装置１３００は、被写体間の距離に加えて、被写体の人物の人数、顔の向き、表情を利用する親密度算出部１３０１を備える。尚、上述した実施の形態１に係る画像処理装置と同様の構成については同様の符号を付して、その詳細な説明を省略する。
【００８０】
図１３に示す親密度算出部１３０１は、人物検出部２１と、パラメータ算出部１３０２で構成され、パラメータ算出部１３０２は、距離測定部２３に加えて、人数処理部１３０３、顔向き判定部１３０４、及び表情判定部１３０５を備えている。
【００８１】
そして、パラメータ算出部１３０２は人数処理部１３０３、顔向き判定部１３０４、又は表情判定部１３０５のうち少なくとも１つから出力される値を用いて、親密度を算出する。このような構成により、撮影時の状況をより反映した親密度を算出することができる。
【００８２】
次に、パラメータ算出部１３０２の人数処理部１３０３、顔向き判定部１３０４、表情判定部１３０５のそれぞれの処理について順に説明していく。
【００８３】
人数処理部１３０３は、人物検出部２１で検出された顔領域の数Ｎによって、入力された写真に何人が写っているかを判断し係数Ｋを出力する。例えば、集合写真では、多人数が限られたフレームのなかに写るために、それぞれの人物間の距離が近くなってしまう。これは、親密であるから距離が近くなっているのではないため、集合写真のような写真では、親密さを低くするために親密度の値が大きいことが望ましい。
【００８４】
そこで、人数処理部１３０３はＮ＝２の時に親密度が最小となり、Ｎが増すほど漸次増大するようなＫ＝Ｎ−１を係数として出力する。人数処理部１３０３が出力する係数Ｋを用いて親密度を算出することで、写真に写っている人数を考慮した親密度を算出することができる。これは、集合写真等多人数で写っている写真の親密度を算出するときに有効であり、Ｋ＝Ｎ−１を係数として親密度を算出することで、集合写真等大人数で写っている写真の、より望ましい親密度を算出できる。
【００８５】
顔向き判定部１３０４は、人物検出部２１で検出された顔領域のそれぞれの向きを検出し顔領域の向きから係数Ｅを算出する。
【００８６】
図１４は、図５に示す写真５０の撮影時のカメラと被写体人物５１、５２の頭１４１、１４２の位置関係を上から見た図を示す。
【００８７】
本図に示す方向１４４、方向１４７はそれぞれ頭１４１、１４２の中心を通りカメラの光軸と並行であり、方向１４３−１４５と方向１４６−１４８はそれぞれ頭１４１、１４２の中心を通り、図１４の平面上で方向１４４、方向１４７と直角に交わる。頭１４１、１４２の向きはカメラに対して左向きである方向１４５、１４８から右回りにθ１、θ２をとっている。
【００８８】
頭１４１と頭１４２の顔がそれぞれ方向１４４、方向１４７を向いているよりも、それぞれ向き合う方向になる、方向１４５、方向１４６に向いているほうが２人は親密であると判断する。
【００８９】
そこで、例えば、頭１４１の顔の向きが方向１４５の時に親密度にかける係数Ｅ１をＥ１＝０．８とし、方向１４４のときにＥ１＝１．０に、方向１４３のときにＥ１＝１．２とする。このＥ１は角度θ１の変化に応じて図１５に示すように線形に変化させることができる。
【００９０】
図１５は、図１４に示す頭１４１、１４２の顔の向き（角度θ１、θ２）による係数Ｅ１およびＥ２の変化を示す図である。
【００９１】
図１５（ａ）に示すように、人物１４１は、顔の向きが方向１４５の時に親密度にかける係数Ｅ１をＥ１＝０．８に、方向１４４のときにＥ１＝１．０に、方向１４３のときにＥ１＝１．２とし、角度の変化に応じて線形に変化させることができる。
【００９２】
また、図１５（ｂ）に示すように、人物１４２は、顔の向きが方向１４６の時に親密度にかける係数Ｅ２をＥ２＝０．８に、方向１４７のときにＥ２＝１．０に、方向１４８のときにＥ２＝１．２とし、角度の変化に応じて線形に変化させることができる。
【００９３】
このように、顔向き判定部１３０４は、それぞれの顔向きから得られた係数Ｅ１、Ｅ２から係数Ｅを算出する。係数Ｅは、例えば、Ｅ１とＥ２の積とする。親密度の算出にこの係数Ｅを利用することで、被写体の顔の向きを考慮した親密度を算出することができる。なお、顔の向きの検出については、先にあげた「特許文献：特開２００３−４４８５３」で詳しく述べられている。本実施の形態１においては、顔の向きの検出手法にこの従来方式を用いたとして説明するが、顔の向きを検出できる手法であれば別の方式を用いても良く、顔の向きの検出方式を限定するものではないことは言うまでもない。
【００９４】
表情判定部１３０５は、人物検出部２１で検出された顔領域から表情を判定し、表情の種類により係数Ｈを算出する。写真を撮影する時に、被写体の人物が楽しく写真を撮りたい場合は、表情にも楽しさが表れると考えられる。そこで、無表情の顔と比較して楽しさを表す表情として喜びの表情を利用する。例えば、顔領域の示す表情が喜びの表情であると、Ｈ＝０．８とする。なお、喜び以外の表情を用いてもよく、例えば、怒りの表情であれば、Ｈ＝１．２にすることができる。この係数Ｈを利用することで、被写体の表情を考慮したより望ましい親密度を算出することができる。
【００９５】
尚、表情の判定方法としては、顔を含んだ画像を入力として、あらかじめ用意しておいた無表情顔と、入力した満面表情顔との比較から顔の特徴点の動きを求め、「喜」、「怒」、「哀」、「恐怖」、「驚」のどの表情にあたるか判定する方法が提案されている。詳しくは「ズデネクほか  “動き情報を用いた表情特徴の自動抽出手法”  電子情報通信学会論文誌  Ｖｏｌ．Ｊ８１−Ｄ−II，Ｎｏ．６，ｐｐ．１１５０−１１５９，１９９８」
で述べられている。この表情判定方法を本実施の形態２に適用する場合、事前に無表情顔を登録する必要がある。本実施の形態２では、表情の判定手法にこの従来方式を用いたとして説明するが、表情を判定できる手法であれば別の方式を用いても良く、表情の判定方式を限定するものではないことは言うまでもない。
【００９６】
このような構成の親密度算出部１３０１を用いることで、人物間の距離に加えて、人数、顔の向き、表情を利用した、撮影時の状況をより反映した親密度を算出することができる。人物間の距離に加えて、人数、顔の向き、表情を利用した親密度Ｓの算出式を（数６）に示す。ここで、Ｋは被写体の人数による係数であり、Ｅは顔向きによる係数であり、Ｈは表情による係数である。
【００９７】
（数６）
ｃ＝（ａ＋ｂ）／２
α＝（ｙ／ｃ2）×ＫＥＨ
Ｓ＝αｄ
【００９８】
なお、顔領域の幅による正規化、人数による係数Ｋ、表向きによる係数Ｅ、表情による係数Ｈは任意に組み合わせて使用することができる。また、データを抽出する際に、データ格納部１３に格納されている写真や、通信の履歴等を用いてもよい。
【００９９】
次に、データ抽出時にデータ格納部１３に格納されている写真の関連情報を用いてデータ抽出を行う方法について述べる。
【０１００】
図１６は、データ格納部１３に格納されている写真の関連情報を用いて、抽出した写真の代表親密度を変更する際におけるデータベース管理部１２、データ抽出部１５、及び出力部１６の動作ステップを表すフローチャートである。データ格納部１３に格納されている写真の関連情報を用いる方法の一つとして、統計処理を用いる方法を述べる。
【０１０１】
尚、本図において、ステップＳ１６０１からステップＳ１６０４までの処理は、上述した図９のステップＳ９０１からステップＳ９０４と、ステップＳ１６０６からステップＳ１６０９までの処理は、ステップＳ９０５からステップＳ９０８までの処理と同様であるため、その説明を省略する。
【０１０２】
本図において、データベース管理部１２は、その親密度テーブルＴ（ｊ）の全てのレコードの組合せフィールドを調べ、Ｐ人の全ての人名が含まれている（つまり写真Ｐｉｃ（ｊ）にＰ人全てが写っている）か調べる処理（ステップＳ１６０４）の後に、抽出データリストＬ１にリストアップされた写真をデータ格納部１３に格納されている写真の全部または、一部を母集合として統計処理した結果を用いてＰｉｃ（ｊ）にリンクされている親密度テーブルＴ（ｊ）に格納されている親密度Ｆ（ｉ）を一時的に変更する処理（ステップＳ１６０５）を実行する。そして、ステップＳ１６０５で一時的に変更された親密度Ｆ（ｉ）を用いて親密度テーブルＴ（ｊ）から代表親密度を算出し、抽出データリストＬ１を作成する（ステップＳ１６０６）。
【０１０３】
この方法により、本実施の形態２に係る画像処理装置１３００においては、例えば、人物名で抽出され、抽出データリストＬ１にリストアップされた写真がデータ格納部１３に格納されている写真に対してどの程度の割合を占めるかにより親密度を変更することができる。具体的には、例えば、最近１ヶ月間に格納された写真のうち、目的の２人の写っている写真の枚数が最も多い場合、その２人の親密さを強くするために、その２人の親密度をステップＳ１６０５で０．８倍にする。
【０１０４】
以上の説明のように、本実施の形態２に係る画像処理装置１３００は、親密度算出部１３０１において、人数処理部１３０３、顔向き判定部１３０４、及び表情判定部１３０５を備えるため、親密度を被写体の人数、表情、顔向き等の撮影状況に合わせて自動的に変更して付与することが可能となり、より精度の高い親密度を算出して、より適切に写真検索、分類等を行うことが可能となる。
【０１０５】
また、撮影時に算出された親密度を、参照履歴、保存履歴、修正履歴、被写体となっている回数等を利用して視聴時に更新することで、よりユーザの好みに合わせた親密度を算出して、視聴時の人間関係をも考慮した検索や視聴をユーザに提供できる。
【０１０６】
（実施の形態３）
次に、本発明に係る画像処理装置の第三の実施の形態について図面を参照しながら説明を行う。尚、本実施の形態３に係る画像処理装置は、メールの送受信等の通信履歴を記録する通信履歴保持部を備え、通信履歴に応じて親密度を変更することを特徴とする。
【０１０７】
図１７は、本実施の形態３に係る通信履歴保持部１７０１を加えた画像処理装置１７００の機能ブロック図を示す。尚、図１７において上述した実施の形態１に係る画像処理装置と同様の機能構成については同様の符号を付して、その詳細な説明を省略する。
【０１０８】
通信履歴保持部１７０１は、他の端末とのメール送受信等の通信の履歴を保持している。本発明では通信に関する構成自体は重要ではないため特に記してはいないが、通信の履歴については、このような構成をとることで、図１６のステップＳ１６０５において、通信履歴を利用することで親密度を変更することができ、ユーザの人物関係をより的確に表した親密度として利用することができる。
【０１０９】
例えば、ある特定の人物とのメール交換や写真の交換等の通信が他の人物との通信より多い場合、通信履歴保持部１７０１において通信履歴を記録しておき、その人物とユーザが通信履歴の上では最も親密であると判断できる。このように、通信履歴から推定できる親密さで写真から得られる親密度を増減させることで、ユーザの人物関係をより的確に表した親密度を利用することができる。
【０１１０】
なお、本実施の形態３では、データの抽出として写真を例にあげて説明したが、写真に限定するものではなく、動画等でもよい。また、親密度の利用はデータの抽出だけでなく、親密である人物にはデータの自動配布を行ったり、あまり親密でない人物には配布するデータにコピー禁止や、再配布禁止の条件をつける条件付き配布に対しても利用することができる。
【０１１１】
以上のように、本実施の形態３に係る画像処理装置１７００によれば、通信履歴保持部１７０１において記録されている通信履歴を用いて、写真の被写体である人物間の親密度を変更できる。従って、通信履歴を利用することで、より精度の高い親密度に基づいて、抽出時の状況に即した画像データを抽出し、視聴時の人間関係をも考慮した写真の検索や視聴をユーザに提供できる。
【０１１２】
（変形例）
次に、本発明に係る画像処理装置の変形例を示す。本変形例においては、ＧＰＳ等の距離センサを用いて被写体間の撮影時の実際の距離を正確に把握して、親密度を算出することを特徴とするものである。
【０１１３】
図１８は、撮影時に３人の人物が前後に配列して撮影された場合の参考図であり、図１８（ａ）は、被写体である人物３人を上から見た図であり、図１８（ｂ）は、図１８（ａ）の配置で撮影された写真の参考図である。
【０１１４】
このため、本変形例では、図１９の画像処理装置１９００の機能ブロック図に示すように、例えば、ＧＰＳ、距離測定用レーザ等の距離センサ１９０１を設け、実空間での人物間の距離を計測し、この正確な距離に基づいてパラメータ算出部２２において人物間の親密度を算出する。本変形例の画像処理装置１９００では、写真上における顔領域間の距離のみを用いるのではなく、実空間での人物間の距離を測定し、新密度の算出に用いることができる。
【０１１５】
従って、本変形例の画像処理装置１９００では、実空間での人物間の距離を写真に付与して親密度を判断することが可能となり、より精度の高い親密度に基づいて画像データの検索や視聴が可能となる。
【０１１６】
尚、上述した実施の形態の説明においては、データ格納部から写真データを抽出するデータ抽出部や、写真データを画面に表示するための出力部を備える構成としたが、これらの処理部を備えない、例えば、写真データを用いずに単に人物間の距離から親密度を算出する親密度算出装置とすることも考え得る。
【産業上の利用可能性】
【０１１７】
本発明に係る画像処理装置は、例えば、静止画又は動画を撮影するデジタルスチルカメラ、カメラ付き携帯端末やムービーカメラ等の撮影装置、静止画又は動画を読み取るイメージスキャナ又はムービーキャプチャ等のデータ読み取り装置で読みとられた静止画または動画の画像情報を処理する装置、ＰＣ等に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図
【図２】親密度算出部の動作ステップを示すフローチャート
【図３】図２に示すステップＳ２０３の詳細な動作ステップを示すフローチャート
【図４】写真Ｐｉｃ（ｊ）の親密度テーブルＴ（ｊ）のデータ構成の一例を示す参考図
【図５】画像処理装置の写真入力部に入力される写真の一例を示す参考図
【図６】図５に示した写真の人物の顔領域を表す図
【図７】ズームの倍率以外は同じ条件で撮影した２つの写真を表した参考図
【図８】人物に注目し写真の一部の領域をトリミングした写真を示す参考図
【図９】実施の形態１に係る画像処理装置のデータベース管理部、データ抽出部、及び出力部の動作ステップを表すフローチャート
【図１０】Ｐ人の名前を受け付ける写真検索用入力画面の一例を示す参考図
【図１１】データベース管理部においてデータ格納部から抽出した写真をリストアップした抽出データリストＬ１、及び抽出データリストＬ１のデータを並べ替えたソート済みデータリストＬ２を示す参考図
【図１２】写真を親密度の順に配置した画面の参考図
【図１３】実施の形態２に係る画像処理装置の機能ブロック図
【図１４】図５に示す写真の撮影時のカメラと被写体人物の頭の位置関係を上から見た図
【図１５】図１４に示す頭の顔の向きによる係数Ｅ１およびＥ２の変化を示す図
【図１６】データ格納部に格納されている写真の関連情報を用いて、抽出した写真の代表親密度を変更する際におけるデータベース管理部、データ抽出部、及び出力部の動作ステップを表すフローチャート
【図１７】実施の形態３に係る通信履歴保持部を加えた画像処理装置の機能ブロック図
【図１８】撮影時に３人の人物が前後に配列して撮影された場合の参考図
【図１９】画像処理装置の機能ブロック図
【符号の説明】
【０１１９】
１０  写真入力部
１１，１３０１  親密度算出部
１２  データベース管理部
１３  データ格納部
１４  抽出条件入力部
１５  データ抽出部
１６  出力部
２１  人物検出部
２２，１３０２  パラメータ算出部
２３  距離測定部
５０  写真
５１，５２  被写体人物
１００，１３００，１７００，１９００  画像処理装置
１３０３  人数処理部
１３０４  顔向き判定部
１３０５  表情判定部
１７０１  通信履歴保持部
１９０１  距離センサ
【図１】
2007041964.tif 000003
【図２】
2007041964.tif 000004
【図３】
2007041964.tif 000005
【図４】
2007041964.tif 000006
【図５】
2007041964.tif 000007
【図６】
2007041964.tif 000008
【図７】
2007041964.tif 000009
【図８】
2007041964.tif 000010
【図９】
2007041964.tif 000011
【図１０】
2007041964.tif 000012
【図１１】
2007041964.tif 000013
【図１２】
2007041964.tif 000014
【図１３】
2007041964.tif 000015
【図１４】
2007041964.tif 000016
【図１５】
2007041964.tif 000017
【図１６】
2007041964.tif 000018
【図１７】
2007041964.tif 000019
【図１８】
2007041964.tif 000020
【図１９】
2007041964.tif 000021