(57)【要約】【課題】画像データをその生成時間に応じて適正にグループ分けすることである。【解決手段】画像処理装置としての受付端末１は、付加情報として生成時間を示す日時情報を有する画像データが記録された記録手段としてのメディアＭに記録されている画像データのうち、グルーピング対象の画像データの日時情報に基づいて、当該グルーピング対象の画像データの生成時間の差分値を算出する差分値算出手段、前記グルーピング対象の画像データの日時情報に応じてグループ区切り用の生成時間間隔の閾値を設定する閾値設定手段、前記グルーピング対象の画像データの日時情報に対応する前記算出された差分値が、当該日時情報に対応する前記設定されたグループ区切り用の閾値より大きい位置をグループ区切り位置として、当該グルーピング対象の画像データをグループ分けして設定するグループ設定手段、としての制御部１１を備える。【選択図】図２
2007193592.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
付加情報として生成時間を示す日時情報を有する画像データが記録された記録手段に記録されている画像データのうち、グルーピング対象の画像データの日時情報に基づいて、当該グルーピング対象の画像データの生成時間の差分値を算出する差分値算出手段と、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に応じてグループ区切り用の生成時間間隔の閾値を設定する閾値設定手段と、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に対応する前記算出された差分値が、当該日時情報に対応する前記設定されたグループ区切り用の閾値より大きい位置をグループ区切り位置として、当該グルーピング対象の画像データをグループ分けして設定するグループ設定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記グループ区切り用の閾値は、前記日時情報が古いほど大きいことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記グループ分けされた画像データをグループごとに出力する出力手段を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記出力手段は、前記グループ分けされた画像データをグループごとに表示することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記グループ分けされたグループに属する画像データから、当該グループの代表画像データを決定する決定手段を備え、
前記出力手段は、前記代表画像データを表示することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記代表画像データの選択入力を受け付ける第１の入力手段と、
前記第１の入力手段により選択入力された代表画像データのグループに属する画像データのサムネイル画像データを生成する生成手段と、を備え、
前記出力手段は、前記生成されたサムネイル画像データを表示することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記グループ分けされた画像データのうちプリント注文する画像データの選択入力を受け付ける第２の入力手段と、
前記第２の入力手段により選択入力された画像データをプリント用画像データとして画像形成手段に送信する送信手段と、
を備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
付加情報として生成時間を示す日時情報を有する画像データが記録された記録手段に記録されている画像データのうち、グルーピング対象の画像データの日時情報に基づいて、当該グルーピング対象の画像データの生成時間の差分値を算出する差分値算出工程と、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に応じてグループ区切り用の生成時間間隔の閾値を設定する閾値設定工程と、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に対応する前記算出された差分値が、当該日時情報に対応する前記設定されたグループ区切り用の閾値より大きい位置をグループ区切り位置として、当該グルーピング対象の画像データをグループ分けして設定するグループ設定工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
前記グループ区切り用の閾値は、前記日時情報が古いほど大きいことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記グループ分けされた画像データをグループごとに出力する出力工程を含むことを特徴とする請求項８又は９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記出力工程は、前記グループ分けされた画像データをグループごとに表示する工程であることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記グループ分けされたグループに属する画像データから、当該グループの代表画像データを決定する決定工程を含み、
前記出力工程において、前記代表画像データを表示することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記代表画像データの選択入力を受け付ける第１の入力工程と、
前記第１の入力工程で選択入力された代表画像データのグループに属する画像データのサムネイル画像データを生成する生成工程と、を含み、
前記出力工程において、前記生成されたサムネイル画像データを表示することを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記グループ分けされた画像データのうちプリント注文する画像データの選択入力を受け付ける第２の入力工程と、
前記第２の入力工程で選択入力された画像データをプリント用画像データとして画像形成手段に送信する送信工程と、を含むことを特徴とする請求項８から１３のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
付加情報として生成時間を示す日時情報を有する画像データが記録された記録手段に記録されている画像データのうち、グルーピング対象の画像データの日時情報に基づいて、当該グルーピング対象の画像データの生成時間の差分値を算出する差分値算出手段、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に応じてグループ区切り用の生成時間間隔の閾値を設定する閾値設定手段、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に対応する前記算出された差分値が、当該日時情報に対応する前記設定されたグループ区切り用の閾値より大きい位置をグループ区切り位置として、当該グルーピング対象の画像データをグループ分けして設定するグループ設定手段、
として機能させるための画像処理プログラム。
【請求項１６】
前記グループ区切り用の閾値は、前記日時情報が古いほど大きいことを特徴とする請求項１５に記載の画像処理プログラム。
【請求項１７】
前記コンピュータを、
前記グループ分けされた画像データをグループごとに出力する出力手段として機能させることを特徴とする請求項１５又は１６に記載の画像処理プログラム。
【請求項１８】
前記出力手段は、前記グループ分けされた画像データをグループごとに表示することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理プログラム。
【請求項１９】
前記コンピュータを、
前記グループ分けされたグループに属する画像データから、当該グループの代表画像データを決定する決定手段として機能させ、
前記出力手段は、前記代表画像データを表示することを特徴とする請求項１８に記載の画像処理プログラム。
【請求項２０】
前記コンピュータを、
前記代表画像データの選択入力を受け付ける第１の入力手段、
前記第１の入力手段により選択入力された代表画像データのグループに属する画像データのサムネイル画像データを生成する生成手段、として機能させ、
前記出力手段は、前記生成されたサムネイル画像データを表示することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２１】
前記コンピュータを、
前記グループ分けされた画像データのうちプリント注文する画像データの選択入力を受け付ける第２の入力手段、
前記第２の入力手段により選択入力された画像データをプリント用画像データとして画像形成手段に送信する送信手段、として機能させることを特徴とする請求項１５から２０のいずれか一項に記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、アナログカメラに代わってデジタルカメラの普及が進んでいる。また、撮影画像データを記録・保存しておくメモリ（メディア）についても、大容量化・低価格化が進んでおり、１つのメモリに膨大な数の画像データが記録可能となっている。この記録画像データの増加によって、画像管理の必要性が生じ、例えば、旅行等、一連の撮影画像毎にグループ分けする技術が所望され、検討されるようになった。
【０００３】
画像データのグループ分けの手法として、画像データ同士の撮影時刻の差分が閾値より小さければ同一グループに設定する構成が考えられている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００１−２２８５２８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、上記従来のグループ分け方式では、ユーザの所望する適正なグループ分けとならないおそれがあった。具体的には、古い画像データも新しい画像データにも同じ閾値が使われるため、プリント注文される頻度の低い古い撮影画像データも新しい撮影画像データと同様にグループ分けされ、古い撮影画像データのグループ数がユーザの所望の数よりも多くなっていた。
【０００５】
このため、各グループの画像データからプリントする画像データを選択するプリント注文操作時に、ユーザの作業時間及び作業負担が大きくなるという問題があった。
【０００６】
本発明の課題は、画像データをその生成時間に応じて適正にグループ分けすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明の画像処理装置は、
付加情報として生成時間を示す日時情報を有する画像データが記録された記録手段に記録されている画像データのうち、グルーピング対象の画像データの日時情報に基づいて、当該グルーピング対象の画像データの生成時間の差分値を算出する差分値算出手段と、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に応じてグループ区切り用の生成時間間隔の閾値を設定する閾値設定手段と、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に対応する前記算出された差分値が、当該日時情報に対応する前記設定されたグループ区切り用の閾値より大きい位置をグループ区切り位置として、当該グルーピング対象の画像データをグループ分けして設定するグループ設定手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、
前記グループ区切り用の閾値は、前記日時情報が古いほど大きいことを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理装置において、
前記グループ分けされた画像データをグループごとに出力する出力手段を備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の画像処理装置において、
前記出力手段は、前記グループ分けされた画像データをグループごとに表示することを特徴とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の画像処理装置において、
前記グループ分けされたグループに属する画像データから、当該グループの代表画像データを決定する決定手段を備え、
前記出力手段は、前記代表画像データを表示することを特徴とする。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の画像処理装置において、
前記代表画像データの選択入力を受け付ける第１の入力手段と、
前記第１の入力手段により選択入力された代表画像データのグループに属する画像データのサムネイル画像データを生成する生成手段と、を備え、
前記出力手段は、前記生成されたサムネイル画像データを表示することを特徴とする。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記グループ分けされた画像データのうちプリント注文する画像データの選択入力を受け付ける第２の入力手段と、
前記第２の入力手段により選択入力された画像データをプリント用画像データとして画像形成手段に送信する送信手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１４】
請求項８に記載の発明の画像処理方法は、
付加情報として生成時間を示す日時情報を有する画像データが記録された記録手段に記録されている画像データのうち、グルーピング対象の画像データの日時情報に基づいて、当該グルーピング対象の画像データの生成時間の差分値を算出する差分値算出工程と、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に応じてグループ区切り用の生成時間間隔の閾値を設定する閾値設定工程と、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に対応する前記算出された差分値が、当該日時情報に対応する前記設定されたグループ区切り用の閾値より大きい位置をグループ区切り位置として、当該グルーピング対象の画像データをグループ分けして設定するグループ設定工程と、
を含むことを特徴とする。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の画像処理方法において、
前記グループ区切り用の閾値は、前記日時情報が古いほど大きいことを特徴とする。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、請求項８又は９に記載の画像処理方法において、
前記グループ分けされた画像データをグループごとに出力する出力工程を含むことを特徴とする。
【００１７】
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の画像処理方法において、
前記出力工程は、前記グループ分けされた画像データをグループごとに表示する工程であることを特徴とする。
【００１８】
請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の画像処理方法において、
前記グループ分けされたグループに属する画像データから、当該グループの代表画像データを決定する決定工程を含み、
前記出力工程において、前記代表画像データを表示することを特徴とする。
【００１９】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の画像処理方法において、
前記代表画像データの選択入力を受け付ける第１の入力工程と、
前記第１の入力工程で選択入力された代表画像データのグループに属する画像データのサムネイル画像データを生成する生成工程と、を含み、
前記出力工程において、前記生成されたサムネイル画像データを表示することを特徴とする。
【００２０】
請求項１４に記載の発明は、請求項８から１３のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
前記グループ分けされた画像データのうちプリント注文する画像データの選択入力を受け付ける第２の入力工程と、
前記第２の入力工程で選択入力された画像データをプリント用画像データとして画像形成手段に送信する送信工程と、を含むことを特徴とする。
【００２１】
請求項１５に記載の発明の画像処理プログラムは、
コンピュータを、
付加情報として生成時間を示す日時情報を有する画像データが記録された記録手段に記録されている画像データのうち、グルーピング対象の画像データの日時情報に基づいて、当該グルーピング対象の画像データの生成時間の差分値を算出する差分値算出手段、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に応じてグループ区切り用の生成時間間隔の閾値を設定する閾値設定手段、
前記グルーピング対象の画像データの日時情報に対応する前記算出された差分値が、当該日時情報に対応する前記設定されたグループ区切り用の閾値より大きい位置をグループ区切り位置として、当該グルーピング対象の画像データをグループ分けして設定するグループ設定手段、
として機能させることを特徴とする。
【００２２】
請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記グループ区切り用の閾値は、前記日時情報が古いほど大きいことを特徴とする。
【００２３】
請求項１７に記載の発明は、請求項１５又は１６に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記グループ分けされた画像データをグループごとに出力する出力手段として機能させることを特徴とする。
【００２４】
請求項１８に記載の発明は、請求項１７に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記出力手段は、前記グループ分けされた画像データをグループごとに表示することを特徴とする。
【００２５】
請求項１９に記載の発明は、請求項１８に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記グループ分けされたグループに属する画像データから、当該グループの代表画像データを決定する決定手段として機能させ、
前記出力手段は、前記代表画像データを表示することを特徴とする。
【００２６】
請求項２０に記載の発明は、請求項１９に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記代表画像データの選択入力を受け付ける第１の入力手段、
前記第１の入力手段により選択入力された代表画像データのグループに属する画像データのサムネイル画像データを生成する生成手段、として機能させ、
前記出力手段は、前記生成されたサムネイル画像データを表示することを特徴とする。
【００２７】
請求項２１に記載の発明は、請求項１５から２０のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記グループ分けされた画像データのうちプリント注文する画像データの選択入力を受け付ける第２の入力手段、
前記第２の入力手段により選択入力された画像データをプリント用画像データとして画像形成手段に送信する送信手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、画像データをその生成時間に応じて適正にグループ分けすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【００３０】
まず、図１〜図３を参照して、本実施形態における構成について説明する。
図１に、本実施形態の画像処理システム１００の構成を示す。
【００３１】
画像処理システム１００は、図１に示すように、顧客（ユーザ）からのプリント注文を受け付けるための本発明の画像処理装置としての受付端末１、各顧客のプリント注文に係る情報を管理するためのオーダー管理装置２、画像データをプリントする画像プリンタ部４、メディアに画像情報を書き込む画像メディア書込部５を備えて構成される。オーダー管理装置２には、受付端末１、画像プリンタ部４、画像メディア書込部５が接続される。なお、オーダー管理装置２に接続される受付端末１、画像プリンタ部４、画像メディア書込部５の台数は、図１の例に限定されない。オーダー管理装置２及び画像プリンタ部４は、画像形成手段として機能する。
【００３２】
図２に、受付端末１の主要部構成を示す。受付端末１は、プリント注文を受け付けるための店舗に設置され、図２に示すように、差分値算出手段、閾値設定手段、グループ設定手段、決定手段、生成手段としての制御部１１、表示手段としての表示部１２、第１の入力手段、第２の入力手段としての操作入力部１３、メディア読取部１４、記憶部１５、注文確認票発行部１６、送信手段としての通信部１７を備えて構成され、各部はバス１８を介して相互に接続される。
【００３３】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。制御部１１において、記憶部１５に格納された各種処理プログラムが読み出されてＲＡＭに展開され、当該展開されたプログラムとＣＰＵとの協働で、受付端末１を構成する各部の動作が制御される。
【００３４】
表示部１２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示ディスプレイにより構成され、制御部１１から入力される表示制御信号に従って、所要の表示処理を行う。
【００３５】
操作入力部１３は、テンキー、カーソルキー、各種ファンクションキー等を有し、キーの押下による操作信号を制御部１１に出力する。また、操作入力部１３は、表示部１２の表示ディスプレイを覆うように設けられたタッチパネルを有し、電磁誘導式、磁気歪式、感圧式等の座標読み取り原理でタッチ指示された座標を検出し、検出した座標を位置信号として制御部１１に出力する。
【００３６】
メディア読取部１４は、メモリスティック（登録商標）、スマートメディア（登録商標）、コンパクトフラッシュ（登録商標）、マルチメディアカード（登録商標）、ＳＤメモリカード（登録商標）、ＰＣカード等のメディア（記録手段）Ｍが装着可能な構成となっており、装着されたメディアＭに記録されたデータを読み取る。なお、本実施の形態では、ユーザが持参したこれらのメディアを、本発明の記録手段としているが、受付端末１に内蔵された或いは外付けされたハードディスク、受付端末１に接続された画像サーバ等を記録手段としてもよい。
【００３７】
記憶部１５は、制御部１１により実行される各種処理プログラム及びこれらの処理プログラムの実行時に使用されるデータ等を格納している。記憶部１５は、第１のプリント受付処理を実行するための第１のプリント受付プログラムを記憶する。
【００３８】
注文確認票発行部１６は、制御部１１からの制御信号に従って、ユーザにプリント注文の内容を確認させるための注文確認票やレシートを印刷出力する。
【００３９】
通信部１７は、モデム、ターミナルアダプタ、ＬＡＮアダプタ等によって構成され、電話回線、ＩＳＤＮ回線、或いは専用線等の通信ネットワークを介して、外部機器（オーダー管理装置２）との通信を行うための通信制御を行う。
【００４０】
図３に、オーダー管理装置２の主要部構成を示す。オーダー管理装置２は、図３に示すように、制御部２１、表示部２２、操作入力部２３、記憶部２４、Ｉ／Ｆ（インターフェイス）部２５、通信部２６、ＤＢ参照部２７により構成され、各部はバス２８を介して相互に接続される。
【００４１】
制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部２１において、記憶部２４に格納された各種処理プログラムが読み出されてＲＡＭに展開され、当該展開されたプログラムとＣＰＵとの協働で、オーダー管理装置２を構成する各部の動作が制御される。具体的には、制御部２１が、記憶部２４に記憶された第１のプリント管理プログラムに基づいて後述する第１のプリント管理処理を実行する。
【００４２】
表示部２２は、ＬＣＤ等の表示ディスプレイにより構成され、制御部２１から入力される表示制御信号に従って、所要の表示処理を行う。
【００４３】
操作入力部２３は、テンキー、カーソルキー、各種ファンクションキー等を有し、キーの押下による操作信号を制御部１１に出力する。なお、操作入力部２３に、表示部２２の表示ディスプレイを覆うようにタッチパネルを設けようにしてもよい。
【００４４】
記憶部２４は、制御部２１により実行される各種処理プログラム及びこれらの処理プログラムの実行時に使用されるデータ等を格納している。記憶部２４は、第１のプリント管理処理を実行するための第１のプリント管理プログラムを記憶する。
【００４５】
Ｉ／Ｆ部２５は、外部機器とデータ通信可能な通信モジュールであり、制御部２１からの制御信号に従って、画像プリンタ部４、画像メディア書込部５にデータ出力を行う。
【００４６】
通信部２６は、モデム、ターミナルアダプタ、ＬＡＮアダプタ等によって構成され、電話回線、ＩＳＤＮ回線、或いは専用線等の通信ネットワークを介して、外部機器（受付端末１）との通信を行うための通信制御を行う。
【００４７】
ＤＢ参照部２７は、制御部２１からの指示により、ＤＢ（DataBase）部３に格納された情報の読み出しや、情報の書き込みを行う。
【００４８】
図１に戻る。ＤＢ部３は、顧客に対して実施した過去のプリント注文サービスの履歴を示すサービス履歴情報を格納している。
【００４９】
画像プリンタ部４は、オーダー管理装置２からの指示により、所定のプリント方式（電子写真方式、インクジェット方式、熱昇華方式等）でプリント出力を行う。
【００５０】
画像メディア書込部５は、ＣＤ−Ｒ等のメディアが装着可能な構成となっており、オーダー管理装置２からの指示により、装着されたメディアに画像情報を書き込む。
【００５１】
次に、図４〜図２４を参照して本実施の形態における動作について説明する。図４に、受付端末１において実行される第１のプリント受付処理と、オーダー管理装置２において実行される第１のプリント管理処理と、の流れを示す。図５に、第１のグルーピング画像表示処理の流れを示す。
【００５２】
まず、図４のフローチャートを参照して、プリント注文の受付時に受付端末１において制御部１１により実行される第１のプリント受付処理を説明する。
【００５３】
第１のプリント受付処理は、受付端末１のメディア読取部１４に、画像データが記録されたメディアＭが挿入されたことをトリガとして制御部１１により実行される。先ず、メディア読取部１４内のメディアＭのグルーピング対象画像データが読み込まれ、そのグルーピング対象画像データに付加された日時情報に基づいて画像データのグルーピングを行い、そのグルーピング後の画像データを表示部１２に表示する第１のグルーピング画像表示処理が行われる（ステップＳ１１）。
【００５４】
図５を参照して、制御部１１の制御のもとで実行される第１のグルーピング画像表示処理（ステップＳ１１）について詳細に説明する。
【００５５】
まず、メディアＭに記録された画像データから、グルーピング対象画像データが読み込まれ、グルーピング対象画像データの画像数Ｎ（Ｎ：０以上の整数）が取得される（ステップＳ１１１）。そして、画像数Ｎが予め設定された所定数よりも多いか否かが判別される（ステップＳ１１２）。
【００５６】
画像数Ｎが所定数以下である場合（ステップＳ１１２；ＮＯ）、ステップＳ１２２に移行される。
【００５７】
画像数Ｎが所定数よりも多い場合（ステップＳ１１２；ＹＥＳ）、そのグルーピング対象画像データの日時情報が取得される（ステップＳ１１３）。日時情報は、画像データの生成や更新の日時を示す情報であり、デジタルカメラ等の撮影機器による撮影によって生成された画像データであれば、所定の画像が撮影によって生成された日時を示す情報、いわゆる撮影日時情報が好ましい。また、ＣＧ（Computer Graphics）画像等、エディタを使用して生成された画像データであれば、その画像データの生成日時又は更新日時を日時情報として使用すればよい。
【００５８】
日時情報の取得に関しては、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Coding Experts Group）、ＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）、Ｅｘｉｆ（Exchangeable Image File Format）等に代表される各種の汎用画像フォーマットに規定されている既存のタグ情報を利用することができるが、これに限定されず、例えばメーカーノート等の自由に使用可能な領域に設定されている情報を利用してもよい。
【００５９】
グルーピング対象画像データの日時情報が取得されると、その取得された日時情報に基づいて、グルーピング対象画像データの各画像データが日時情報順（生成順）にソートされる（ステップＳ１１４）。ソートされた画像データは、このソート順に番号（１〜Ｎ）が付与される。
【００６０】
そして、変数Ｉに初期値として１が設定される（ステップＳ１１５）。ステップＳ１１５の実行後、Ｉ番目及び（Ｉ＋１）番目の画像データの日時情報の差分が算出される（ステップＳ１１６）とともに、Ｉ番目及び（Ｉ＋１）番目の画像データの日時情報に対応する閾値が設定される（ステップＳ１１７）。
【００６１】
日時情報に対応する閾値は、グルーピング対象画像データの最新の日時情報、若しくはユーザが注文処理を行う当日を基準として、基準日と各画像データの日時情報の差分値が大きくなるほど（つまり、古い画像データほど）大きな値となるように設定されることが好ましい。例えば、差分値が３ヶ月未満であれば閾値を２日とし、３ヶ月以上１年未満であれば１ヶ月、それ以上であれば１２ヶ月とする、といった具合である。また、閾値は、例えば、予め設定されて記憶部１５に記憶され、ステップＳ１１７において、日時情報をキーとして読み出されることにより取得されて設定される。
【００６２】
そして、ステップＳ１１６で算出されたＩ番目及び（Ｉ＋１）番目の画像データの日時情報の差分が、ステップＳ１１７で取得された閾値より大きいか否かが判別される（ステップＳ１１８）。日時情報の差分が閾値より大きい場合（ステップＳ１１８；ＹＥＳ）、Ｉ番目及び（Ｉ＋１）番目の画像データの間にグループ区切り位置が設定される（ステップＳ１１９）。例えば、グループ区切り位置は、グルーピング対象画像データとともに、グルーピング結果として、記憶部１５に記憶される。
【００６３】
そして、変数Ｉが（Ｎ−１）よりも小さいか否かが判別される（ステップＳ１２０）。変数Ｉが（Ｎ−１）よりも小さい場合（ステップＳ１２０；ＹＥＳ）、変数Ｉが＋１インクリメントされ（ステップＳ１２１）、ステップＳ１１６、Ｓ１１７に移行される。また、日時情報の差分が閾値以下の場合（ステップＳ１１８；ＮＯ）、ステップＳ１２０に移行される。
【００６４】
グルーピング対象画像データについてグループ分けされなかった場合（全くグループ区切り位置が設定されない場合）には、グルーピング対象画像データの全てを一つのグループとして設定すればよい。また、グループ分けされなかった場合に、例えば、グルーピング処理の処理条件を、例えば日時情報に対応する閾値をさらに低く設定するなど、よりグループ分けしやすい条件に変更し、再度グルーピング処理を適用してもよい。
【００６５】
また、日時情報だけでなく、例えば特開２００５−１７４０６０号公報に記載のように、ＧＰＳ（Global Positioning System）情報等を利用し撮影場所に応じてグルーピングする手法を加味してもよい。
【００６６】
さらに、ステップＳ１１１の前に、グルーピング処理の要否を判断するステップを追加し、グルーピング処理が不要である場合は、グルーピングをしないようにすることが好ましい。このようにすると、受付端末１の処理負荷を軽減させることができるとともに、ユーザ（顧客）の待ち時間を少なくすることができる。
【００６７】
また、グルーピング処理後、１つの画像グループに属する画像データの数を計数し、所定数以上であった場合、又は表示画面上のボタン等からユーザの指示があった場合には、グルーピングされた画像データ群に対して、更に細かくグループ分けするように条件を変更したグルーピング処理を適用してもよい。また、グルーピング処理後、１つの画像グループに属する画像データの撮影日の範囲が所定期間より長い場合には、グルーピングされた画像データ群に対して、更に細かくグループ分けするように条件を変更したグルーピング処理を適用してもよい。更に細かくグループ分けするように条件を変更したグルーピング処理として、例えば、グルーピング処理の処理条件を、例えば日時情報に対応する閾値をさらに低く設定するなど、よりグループ分けしやすい条件に変更し、再度グルーピング処理を適用してもよい。
【００６８】
変数Ｉが（Ｎ−１）以上の場合（ステップＳ１２０；ＮＯ）、グルーピング結果として、グルーピング対象画像データがグループ（画像グループ）ごとに表示部１２に表示され（ステップＳ１２２）、第１のグルーピング画像表示処理が終了する。グルーピング結果の表示方式は、種々の手法をとることができる。
【００６９】
グルーピング結果の表示方式として、一方向に画像グループの標識や代表画像データまたは先頭画像データの画像を配し、もう一方に画像グループに属する画像データの画像を配するように２次元的に表示してもよい。図６に、グルーピング結果表示画面の一例を示す。例えば、図６に示すように、グルーピング結果表示画面の左側の縦方向にグループＧ１〜Ｇ３の代表画像データの画像を並べ、横方向に各グループＧ１〜Ｇ３に属する画像データの画像を配する構成としてもよい。また、図６のグルーピング結果表示画面では、グループＧ１〜Ｇ３の表示部分に、それぞれ、タッチパネルとしての矢印キー部ｇ１〜ｇ３を有する。矢印キー部ｇ１〜ｇ３をユーザがタッチすることにより、未表示の画像を表示させることができる。図６の例では、未表示の画像があるグループＧ１，Ｇ２の矢印キー部ｇ１，ｇ２がタッチ入力を受け付け、未表示の画像がないグループＧ３の矢印キー部ｇ３がタッチ入力を受け付けない。矢印キー部ｇ１，ｇ２は、タッチ入力受付中である旨を示すように、矢印キー部ｇ３と異なる色、模様で表示されている。図６のグルーピング結果表示画面では、後述するステップＳ１２に対応して、プリントする画像データが選択できる構成となっている。
【００７０】
グルーピング結果の表示方式の別の例としては、カレンダーを表示部１２に表示し、このカレンダー上にグループごと又は日付ごとにグループの標識及び／又は代表画像データを表示するなどとしてもよい。図７に、グルーピング結果としてのカレンダー表示画面の一例を示す。例えば、図７に示すようにグルーピング後のグループＧ４を表示してもよい。
【００７１】
表示するカレンダーのフォーマットは、グルーピング処理で得られた画像グループに含まれる画像データの日時情報に応じて設定することが好ましく、日時情報の最新と最古の範囲（以下、「グループ日時範囲」と記載する。）に応じて設定することが好ましい。例えば、撮影によって生成された画像データであれば、撮影日時の最新と最古の範囲に応じて設定すればよい。
【００７２】
カレンダーフォーマットの設定にあたっては、表示するカレンダーの表示単位（１ヶ月間カレンダー、２ヶ月間カレンダー等）と表示する日時範囲（いつからいつまで）の双方を設定することが好ましい。
【００７３】
表示するカレンダーの表示単位の設定については、グルーピングした全ての画像グループのグループ日時範囲を包含する期間のカレンダーフォーマットを設定することが好ましく、最短１ヶ月間で、２ヶ月間、３ヶ月間、…と１ヶ月間単位で増やしていくことが好ましい。例えば、グループ日時範囲が３日間であれば１ヶ月フォーマットとし、複数の画像グループのグループ日時範囲の総計が１ヵ月半であれば２ヶ月フォーマットとする。但し、画像処理システム１００の利用者（店舗）の要望や、顧客の利用実績等に応じて、表示するカレンダーの表示単位や日時範囲を変更してもよいのは言うまでもない。例えば、グループ日時範囲が３日間であっても、１ヶ月でなく２週間や１週間のフォーマットとしてもよいし、１画像グループの画像データが１日のうちに撮影されている場合などは、時計やタイムテーブルのような時間表示フォーマットを設定することもできる。
【００７４】
カレンダーに表示する日時範囲の設定については、上記設定したカレンダーフォーマットで表示部１２に表示する際に、ユーザがグループ日時範囲を把握しやすいように、一般的なカレンダーにおける既成の範囲（例えば、設定したカレンダーの表示単位が１ヶ月であれば、某月１日〜３１日）には依らず、上記設定したカレンダーの表示単位（例えば、１ヶ月フォーマット）であり、且つグループ日時範囲を包含する日時範囲を設定することが好ましい。更には、ユーザがグループ日時範囲を表示部１２上で視認しやすいように、グループ日時範囲がカレンダー期間の中央付近に位置するように設定することが好ましい。
【００７５】
例えば、グループ日時範囲が７月３１日〜８月６日である場合、カレンダーの表示単位を１ヶ月に設定して、７月及び８月の一般的なカレンダーの既成の日時範囲（７月１日〜７月３１日、８月１日〜８月３１日）をカレンダーの日時範囲として設定し、同時に若しくは切り替えて表示するようにしたり、又はカレンダーの表示単位を２ヶ月に設定して、７月及び８月の一般的なカレンダーを足し合わせた７月１日〜８月３１日をカレンダーに表示する日時範囲として設定するのではなく、７月３１日〜８月６日が７日間であるために、カレンダーの表示単位を１ヶ月として設定し、７月３１日〜８月６日が１ヶ月間の中央付近の位置になるように、例えば、図７に示すグループＧ４のように、７月１５日〜８月１４日の１ヶ月を表示する設定をすればよい。
【００７６】
更に、グループ日時範囲が複数月にまたがっている場合（例えば、７月３１〜８月６日）、図７に示すグループＧ４のように、月毎に区切らずに、複数月を連続して表示するように、カレンダー上の日付の配置を設定するのが好ましい。この場合、各月を区別するために、カレンダー上で境界線を表示したり、月毎に背景色を変えるのが好ましい。また、カレンダー上で、受付端末１が設置された店舗に顧客が来訪した日付にマーキングするようにしてもよい。
【００７７】
なお、本実施の形態では、説明をわかりやすくするために、カレンダーの表示やカレンダーの表示単位として、１ヶ月、２ヶ月、…という表現を用い、カレンダーに表示する日時範囲の設定においても、１ヶ月を略３０日として説明しているが、実際に処理をするにあたっては、一般のカレンダーのように、１ヶ月を４乃至６週間（各月の日数や日付と曜日の都合で変動させてもよいし、５週間として固定してもよい）として扱い、カレンダーに表示する日時範囲の設定についても、（上記説明のような略３０日間ではなく）グループ日時範囲が中央付近になるような４乃至６週間の期間を設定すればよいことは言うまでもない。
【００７８】
画像グループの代表画像データの選定方法は、画像グループ内で一番日時情報が新しい又は古い画像データを代表画像データとしたり、画像グループ内の全画像データの特徴量の平均値に最も近い特徴量を有する画像データを代表画像データとしたりするなど（特開２００４−８１０４３６号公報）、当業界で公知の手法を用いることができる。ここで、特徴量とは、例えば、画像データの色相、彩度、明度の何れか１つ又はこれら２つ以上のの任意の組み合わせである。
【００７９】
しかし、ユーザに見やすい画像データ、画像グループの内容を想像しやすい画像データを選択するために、各画像グループ内の画像データの配光性を算出し、ユーザにとって最も観察しやすい配光で撮影された画像データを代表画像データとして選択するのが好ましい。具体的には、順光で撮影された画像データ（順光度が最も高い画像データ）が好ましく、抽出できない場合には、ストロボ撮影画像データを選択することが好ましい。配光性の算出方法としては、Ｅｘｉｆ等のタグ情報を用いて撮影条件を抽出して配光性を算出（検出）してもよいし、画像解析処理を行って算出するなど、当業界で公知の手法を用いることができる。配光性の算出方法の具体例については、後に図１０〜図２０を参照して詳細に説明する。
【００８０】
更に、代表画像データは、画像グループに属する画像データの内容が把握しやすい画像データであることが好ましいことから、ユーザの記憶に残りやすい人物が主要被写体となって撮影されている画像データを選択することが好ましい。人物が主要被写体となる画像データを選択するにあたっては、Ｅｘｉｆ等のタグ情報を用いて選択してもよいし、画像データから人物の顔領域を抽出する顔抽出処理を用いて選択してもよい。より代表画像データに適した画像データを選択するためには、Ｅｘｉｆ等のタグ情報や、顔抽出処理で抽出した顔領域の情報を用いて、顔領域の大きさ、位置、明度に基づいて代表画像データを選択することが好ましい。顔抽出処理が適用される画像データは、抽出精度と、ユーザの観察のしやすさから、配光性が優れている画像データ、即ち順光で撮影された画像データ（順光度が所定値以上の画像データ）であることが好ましい。代表画像データの選択にあたっては、上述のように、配光性に基づいて選択することが好ましく、また、人物が主要被写体となる画像データを選択することが好ましいが、配光性と、主要被写体が人物であるかの双方に基づいて選択することが好ましい。
【００８１】
顔抽出処理の手法としては、例えば、特開平６−６７３２０号公報に記載の色相と彩度の２次元ヒストグラムを用いる手法や、特開平８−１２２９４４号公報、特開平８−１８４９２５号公報、特開平９−１３８４７１号公報に記載のパターンマッチング処理を用いる手法や、特開平９−１３８４７１号公報に記載のパターン検索方法等を用いることができる。また、特開平５−２８２４５７号公報、特開平６−２１４９７０号公報等に記載のニューラルネットワークを用いて人物の顔候補領域を判定する方法等、種々の方法を用いることができる。ニューラルネットワークを用いた顔抽出処理の具体例については、後に図１０、図２１〜図２４を参照して詳細に説明する。
【００８２】
また、カレンダー表示においては、カレンダー上に、グループ日時範囲が視認できる指標を表示することが好ましい。具体的には、背景色、色付き枠、マーク等をカレンダー上に表示することにより視認し易くなる。また、複数の画像グループが得られた場合、画像グループ毎に背景色や色付き枠を変えるなど、画像グループ毎に異なる指標を割り当てることが好ましい。
【００８３】
更に、画像グループ内に含まれる画像データの内容を示唆する標識をカレンダー上に表示することが好ましい。このような標識として、例えば、画像グループの代表画像データや画像数（画像枚数）、撮影場所等を利用することができる。この標識は、１つの画像グループにつき、複数設定することが好ましい。例えば、代表画像データを複数個選択し、スライドショー形式で順に表示させることができる。又は、例えば、代表画像データと画像数など、異なる種類の標識を組み合わせて設定することも好ましい。更に、この標識は、画像グループ内の日付毎に設定されるのが好ましい。例えば、日付毎にその日が撮影日の画像数を表示したり、グループ日時範囲の日付毎に代表画像を選定し、図７に示すように、カレンダー上に各日付の代表画像データのサムネイル画像データを生成して表示するようにしてもよい。日付毎に代表画像データをカレンダーに表示する場合、カレンダー上の日付を指定することにより、対応する代表画像データを拡大表示するようにしてもよい。
【００８４】
また、１つの画像グループにおいて複数種類の標識を用いてもよい。例えば、グループ日時範囲が２日以上である場合、日付毎に標識を選択したり、複数の標識（例えば、複数の代表画像データ）をスライドショー表示にするなどして活用することができる。
【００８５】
図４に戻る。表示部１２にグルーピング結果が表示されると、表示部１２に表示されたグルーピング結果に基づいてユーザによる操作入力部１３を介する注文操作が行われる（ステップＳ１２）。ステップＳ１２では、例えば、カレンダー上に表示された画像グループに含まれる画像データ全てを注文するためのボタンを画面（タッチパネル）上に配置し、そのボタンをタッチ入力やマウス等のポインティングデバイスの位置入力により指定することによって一括注文する方法や、カレンダー上のある一日を上記タッチ入力や上記位置入力により指定することによって、その日付を含む画像グループ内の画像データを一括して選択し、画像グループ毎に注文する方法や、代表画像データの画像や標識を選択して上記タッチ入力や上記位置入力により指定する方法などを用いることが可能である。また、カレンダー上を指定することによって画像グループを選択し、その画像グループの画像データのサムネイル画像データを生成して表示させ、画像グループ内の全ての画像データを確認した後に一括注文したり、必要に応じて、注文対象の画像データを取捨選択することも可能である。
【００８６】
注文操作が終了すると、プリントの実行を確認するための確認メッセージが表示部１２に表示される（ステップＳ１３）。そして、ユーザによる操作入力部１３の操作により、プリントの実行が確認されたか否かが判別される（ステップＳ１４）。プリントの実行が確認されると（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、注文確認票発行部１６から注文確認票が発行されるとともに（ステップＳ１５）、仮オーダー情報（注文情報）が通信部１７を介してオーダー管理装置２に送信され（ステップＳ１６）、第１のプリント受付処理が終了する。プリントの実行が確認されないと（ステップＳ１４；ＮＯ）、ステップＳ１２に移行される。
【００８７】
次いで、オーダー管理装置２において制御部２１により実行される第１のプリント管理処理を説明する。第１のプリント受付処理のステップＳ１６に対応して、受信端末１から送信された仮オーダー情報を通信部２６を介して受信したオーダー管理装置２では、その受信情報に基づいて、画像プリンタ部４に対してプリント出力指示信号が出力され（ステップＴ１）、第１のプリント管理処理が終了する。画像プリンタ４では、オーダー管理装置２から出力されたプリント出力指示信号に基づいてプリント出力が行われる。プリント出力により、プリント注文の受付処理が終了する。
【００８８】
〈変形例〉
次に、付加情報として固体識別基礎情報を有する画像データのプリント注文を行う場合について説明する。固体識別基礎情報とは、メディアの固有番号、ボリュームラベル、ファイル名等のデータである。ＤＢ部３に格納されたサービス履歴情報には、固体識別情報（ＩＤ番号）別に、プリント済みの画像のファイル名、サービスの利用状況（利用頻度等）等のデータが格納されている。
【００８９】
本実施形態の変形例に係る動作について説明する。図８に、受付端末１において実行される第２のプリント受付処理と、オーダー管理装置２において実行される第２のプリント管理処理の流れを示す。
【００９０】
図８を参照して、プリント注文の受付時に受付端末１において制御部１１により実行される第２のプリント受付処理を説明する。第２のプリント受付処理は、記憶部１５に記憶された第２のプリント受け付けプログラムに基づいて制御部１１により実行されるものとする。
【００９１】
受付端末１のメディア読取部１４に、画像データが記録されたメディアＭが挿入されると、当該メディアの記録内容を検索することにより、固体識別基礎情報が取得され（ステップＳ２１）、取得された個体識別基礎情報が通信部１７を介してオーダー管理装置２に送信される。
【００９２】
受付端末１では、オーダー管理装置２から通信部１７を介して受信された受信情報から、合致情報があるか否かが判別される（ステップＳ２２）。ステップＳ２２において、合致情報があると判別された場合（ステップＳ２２；ＹＥＳ）、オーダー管理装置２から受信されたサービス履歴情報に基づいて、メディアＭに記録された画像データの中から未プリント画像データが選択される（ステップＳ２３）。合致情報がないと判別された場合（ステップＳ２２；ＮＯ）、メディアＭに記録された全画像データが選択される（ステップＳ２４）。
【００９３】
ステップＳ２３又はＳ２４で画像データが選択されると、画像データに付加された日時情報に基づいて表示部１２にグルーピングした画像データの画像を表示する第２のグルーピング画像表示処理が行われる（ステップＳ２５）。
【００９４】
図９を参照して、ステップＳ２５の第２のグルーピング画像表示処理について説明する。まず、ステップＳ２３又はＳ２４で選択された画像データの画像数Ｎ（Ｎ：０以上の整数）が取得される（ステップＳ２５１）。そして、画像数Ｎが予め設定された所定数よりも多いか否かが判別される（ステップＳ２５２）。画像数Ｎが所定数以下である場合（ステップＳ２５２；ＮＯ）、ステップＳ２６２に移行される。
【００９５】
画像数Ｎが所定数よりも多い場合（ステップＳ２５２；ＹＥＳ）、その選択された画像データの日時情報が取得される（ステップＳ２５３）。選択された対象画像データの日時情報が取得されると、その取得された日時情報に基づいて、各画像データが日時情報順（生成順）にソートされる（ステップＳ２５４）。そして、変数Ｉに初期値として１が設定される（ステップＳ２５５）。ステップＳ２５５の実行後、Ｉ番目及び（Ｉ＋１）番目の画像データの日時情報の差分が算出される（ステップＳ２５６）とともに、Ｉ番目及び（Ｉ＋１）番目の画像データの日時情報に対応する閾値が設定される（ステップＳ２５７）。
【００９６】
そして、ステップＳ２５６で算出されたＩ番目及び（Ｉ＋１）番目の画像データの日時情報の差分が、ステップＳ２５７で取得された閾値より大きいか否かが判別される（ステップＳ２５８）。日時情報の差分が閾値より大きい場合（ステップＳ２５８；ＹＥＳ）、Ｉ番目及び（Ｉ＋１）番目の画像データの間にグループ区切り位置が設定される（ステップＳ２５９）。そして、変数Ｉが（Ｎ−１）よりも小さいか否かが判別される（ステップＳ２６０）。変数Ｉが（Ｎ−１）よりも小さい場合（ステップＳ２６０；ＹＥＳ）、変数Ｉが＋１インクリメントされ（ステップＳ２６１）、ステップＳ２５６、Ｓ２５７に移行される。また、日時情報の差分が閾値より大きい場合（ステップＳ２５８；ＹＥＳ）、ステップＳ２６０に移行される。
【００９７】
変数Ｉが（Ｎ−１）以上の場合（ステップＳ１２０；ＮＯ）、グルーピング結果として、選択された画像データがグループ（画像グループ）ごとに表示部１２に表示され（ステップＳ２６２）、第２のグルーピング画像表示処理が終了する。第２のグルーピング画像表示処理について、図５の第１のグルーピング画像表示処理でグルーピング処理対象としている画像データが、ステップＳ２３又はＳ２４で選択された画像データであること以外は、図９の各ステップの処理は、図５のステップＳ１１１〜Ｓ１２２とほぼ同等であるので、ここでの詳細な説明は省略する。
【００９８】
図８に戻る。表示部１２にカレンダーが表示されると、表示部１２に表示されたカレンダーに基づいてユーザによる注文操作が行われる（ステップＳ２６）。注文操作が終了すると、プリントの実行を確認するための確認メッセージが表示部１２に表示される（ステップＳ２７）。ユーザによる操作入力部１３の操作により、プリントの実行が確認されたか否かが判別される（ステップＳ２８）。プリントの実行が確認されると（ステップＳ２８；ＹＥＳ）、注文確認票発行部１６から注文確認票が発行されるとともに（ステップＳ２９）、仮オーダー情報（注文情報）が通信部１７を介してオーダー管理装置２に送信され（ステップＳ２９）、第２のプリント受付処理が終了する。プリントの実行が確認されないと（ステップＳ２８；ＮＯ）、ステップＳ２６に移行される。
【００９９】
次いで、オーダー管理装置２において実行される第２のプリント管理処理を説明する。第２のプリント管理処理は、記憶部２４に記憶された第２のプリント管理プログラムに基づいて制御部２１により実行されるものとする。また、第２のプリント管理処理は、第２のプリント受付処理のステップＳ３０に対応して、オーダー管理装置２において通信部２６を介して固体識別基礎情報を受信したことをトリガとして実行される。
【０１００】
オーダー管理装置２では、受信した固体識別基礎情報が合致する固体識別情報をＤＢ部３で検索することにより、この固体識別基礎情報に対応するサービス履歴情報が読み込まれ（ステップＴ１１）、合致情報の有無（対応するサービス履歴情報があるか否か）を示す情報が通信部２６を介して受付端末１に送信される（ステップＴ１２）。サービス履歴情報がある場合には、ステップＴ１２では、合致情報の有無情報に加えてサービス履歴情報も送信される。
【０１０１】
そして、第２のプリント受付処理のステップＳ３０に対応して、仮オーダー情報を通信部２６を介して受信したオーダー管理装置２では、その受信情報に基づいて、画像プリンタ部４に対してプリント出力指示信号が出力され（ステップＴ１３）、画像プリンタ４ではプリント出力が行われる。
【０１０２】
次いで、ステップＴ１１における合致情報の有無に基づいて、今回のプリント注文の顧客が新規であるか否かが判別される（ステップＴ１４）。ステップＴ１１において、ＤＢ部３に、受付端末１から受信された固体識別基礎情報に合致する固体識別情報がなかった場合には、ステップＴ１４において新規顧客と判別され（ステップＴ１４；ＹＥＳ）、今回のプリント注文に対して新たに固体識別情報が発行され、その固体識別情報がＤＢ部３に登録される（ステップＴ１５）。
【０１０３】
ステップＴ１５の実行後、若しくはステップＴ１４において、今回のプリント注文の顧客が新規ではないと判別された場合（ステップＴ１４；ＮＯ）、又はステップＴ１４で新たに固体識別情報が登録された場合、今回のプリント注文に基づいてＤＢ部３のサービス履歴情報が更新され（ステップＴ１６）、第２のプリント注文の受付処理が終了する。
【０１０４】
〈代表画像データ選定時の処理〉
次に、図１０のフローチャートを参照して、グループの代表画像データ選定時（図５のステップＳ１２２、図９のステップＳ２６２）に、制御部１１の制御のもとで実行される処理について説明する。
【０１０５】
まず、撮影画像データ毎に、撮影画像データが所定の画像領域に分割され、各分割領域が撮影画像データ全体に占める割合を示す占有率を算出する占有率算出処理が行われる（ステップＳ４０）。ステップＳ４０の占有率算出処理については、後に図１１及び図１７を参照して詳細に説明する。
【０１０６】
次いで、ステップＳ４０において算出された占有率と、撮影条件に応じて予め設定された係数に基づいて、配光性（光源状態）を特定するための指標（指標１〜５）が算出され、その算出された指標に基づいて撮影時の配光性（順光、逆光、ストロボの何れか）が算出される（ステップＳ４１）。ここで、配光性を特定するための指標とは、撮影時の配光性を定量的に表す数値である。ステップＳ４１における指標算出処理及び配光性の算出処理については、後に詳細に説明する。
【０１０７】
次いで、ステップＳ４１で算出された配光性に応じて、撮影画像データから人物の顔を抽出する顔抽出処理の処理条件が決定され（ステップＳ４２）、その決定された処理条件に従って顔抽出処理が行われる（ステップＳ４３）。ステップＳ４２における処理条件の決定については、後に詳細に説明する。また、ステップＳ４３の顔抽出処理については、後に図２３及び図２４を参照して詳細に説明する。
【０１０８】
〈占有率算出処理〉
次に、図１１のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ４０に示した占有率算出処理について詳細に説明する。
【０１０９】
まず、撮影画像データのＲＧＢ値がＨＳＶ表色系に変換される（ステップＳ５０）。図１２は、ＲＧＢからＨＳＶ表色系に変換することにより色相値、彩度値、明度値を得る変換プログラム（ＨＳＶ変換プログラム）の一例を、プログラムコード（ｃ言語）により示したものである。図１２に示すＨＳＶ変換プログラムでは、入力画像データであるデジタル画像データの値を、InR、InG、InBと定義し、算出された色相値をOutHとし、スケールを0〜360と定義し、彩度値をOutS、明度値をOutVとし、単位を0〜255と定義している。
【０１１０】
次いで、撮影画像データが、所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に分割され、分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ５１）。以下、撮影画像データの領域分割について詳細に説明する。
【０１１１】
明度（V）は、明度値が0〜25(v1)、26-50(v2)、51〜84(v3)、85〜169(v4)、170〜199(v5)、200〜224(v6)、225〜255(v7)の７つの領域に分割される。色相(H)は、色相値が0〜39、330〜359の肌色色相領域（H1及びH2）、色相値が40〜160の緑色色相領域（H3）、色相値が161〜250の青色色相領域（H4）、赤色色相領域（H5）の４つの領域に分割される。なお、赤色色相領域（H5）は、配光性算出への寄与が少ないとの知見から、以下の計算では用いていない。肌色色相領域は、更に、肌色領域（H1）と、それ以外の領域（H2）に分割される。以下、肌色色相領域（H＝0〜39、330〜359）のうち、下記の式（１）を満たす色相'(H)を肌色領域（H1）とし、式（１）を満たさない領域を（H2）とする。
10 ＜ 彩度(S) ＜175、
色相'(H) = 色相(H) + 60  (0 ≦ 色相(H) < 300のとき)、
色相'(H) = 色相(H) - 300  (300 ≦ 色相(H) < 360のとき)、
輝度Y = InR × 0.30 + InG × 0.59 + InB × 0.11
として、
色相'(H)／輝度(Y) ＜ 3.0 ×(彩度(S)／255)＋0.7  …（１）
従って、撮影画像データの分割領域の数は４×７＝２８個となる。なお、式（１）において明度(V)を用いることも可能である。
【０１１２】
２次元ヒストグラムが作成されると、分割領域毎に算出された累積画素数の全画素数（撮影画像全体）に占める割合を示す第１の占有率が算出され（ステップＳ５２）、本占有率算出処理が終了する。明度領域vi、色相領域Hjの組み合わせからなる分割領域において算出された第１の占有率をRijとすると、各分割領域における第１の占有率は表１のように表される。
【表１】
2007193592.tif 000003
【０１１３】
次に、指標１及び指標２の算出方法について説明する。
表２に、判別分析により得られた、ストロボ撮影としての確度、即ち、ストロボ撮影時の顔領域の明度状態を定量的に示す指標１を算出するために必要な第１の係数を分割領域別に示す。表２に示された各分割領域の係数は、表１に示した各分割領域の第１の占有率Rijに乗算する重み係数である。
【表２】
2007193592.tif 000004
【０１１４】
図１３に、明度（v）−色相（H）平面を示す。表２によると、図１３において高明度の肌色色相領域に分布する領域(r1)から算出される第１の占有率には、正(+)の係数が用いられ、それ以外の色相である青色色相領域(r2)から算出される第１の占有率には、負(-)の係数が用いられる。図１５は、肌色領域（H1）における第１の係数と、その他の領域（緑色色相領域（H3））における第１の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。表２及び図１５によると、高明度（V＝170〜224）の領域では、肌色領域（H1）における第１の係数の符号は正(+)であり、その他の領域（例えば、緑色色相領域（H3））における第１の係数の符号は負(-)であり、両者の符号が異なっていることがわかる。
【０１１５】
明度領域vi、色相領域Hjにおける第１の係数をCijとすると、指標１を算出するためのHk領域の和は、式（２）のように定義される。
【数１】
2007193592.tif 000005
従って、H1〜H4領域の和は、下記の式(2-1)〜式(2-4)のように表される。
H1領域の和＝R11×(-44.0)＋R21×(-16.0)＋（中略）...＋R71×(-11.3)  …(2-1)
H2領域の和＝R12×0.0＋R22×8.6＋（中略）... ＋R72×(-11.1)   …(2-2)
H3領域の和＝R13×0.0＋R23×(-6.3)＋（中略）...＋R73×(-10.0)   …(2-3)
H4領域の和＝R14×0.0＋R24×(-1.8)＋（中略）...＋R74×(-14.6)   …(2-4)
【０１１６】
指標１は、式（2-1）〜（2-4）で示されたH1〜H4領域の和を用いて、式（３）のように定義される。
指標１＝H1領域の和＋H2領域の和＋H3領域の和＋H4領域の和＋4.424  …（３）
【０１１７】
表３に、判別分析により得られた、逆光撮影としての確度、即ち、逆光撮影時の顔領域の明度状態を定量的に示す指標２を算出するために必要な第２の係数を分割領域別に示す。表３に示された各分割領域の係数は、表１に示した各分割領域の第１の占有率Rijに乗算する重み係数である。
【表３】
2007193592.tif 000006
【０１１８】
図１４に、明度（v）−色相（H）平面を示す。表３によると、図１４において肌色色相領域の中間明度に分布する領域(r4)から算出される占有率には負(-)の係数が用いられ、肌色色相領域の低明度（シャドー）領域(r3)から算出される占有率には正(+)の係数が用いられる。図１６は、肌色領域（H1）における第２の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。表３及び図１６によると、肌色色相領域の、明度値が85〜169(v4)の中間明度領域の第２の係数の符号は負(-)であり、明度値が26〜84(v2,v3)の低明度（シャドー）領域の第２の係数の符号は正(+)であり、両領域での係数の符号が異なっていることがわかる。
【０１１９】
明度領域vi、色相領域Hjにおける第２の係数をDijとすると、指標２を算出するためのHk領域の和は、式（４）のように定義される。
【数２】
2007193592.tif 000007
従って、H1〜H4領域の和は、下記の式(4-1)〜式(4-4)のように表される。
H1領域の和＝R11×(-27.0)＋R21×4.5＋（中略）...＋R71×(-24.0)   …(4-1)
H2領域の和＝R12×0.0＋R22×4.7＋（中略）... ＋R72×(-8.5)   …(4-2)
H3領域の和＝R13×0.0＋R23×0.0＋（中略）...＋R73×0.0  …(4-3)
H4領域の和＝R14×0.0＋R24×(-5.1)＋（中略）...＋R74×7.2  …(4-4)
【０１２０】
指標２は、式（4-1）〜（4-4）で示されたH1〜H4領域の和を用いて、式（５）のように定義される。
指標２＝H1領域の和＋H2領域の和＋H3領域の和＋H4領域の和＋1.554  …（５）
指標１及び指標２は、撮影画像データの明度と色相の分布量に基づいて算出されるため、撮影画像データがカラー画像である場合の配光性の算出に有効である。
【０１２１】
次に、図１７のフローチャートを参照して、指標３を算出するための占有率算出処理（図１０のステップＳ４０）について詳細に説明する。
【０１２２】
まず、撮影画像データのＲＧＢ値がＨＳＶ表色系に変換される（ステップＳ６０）。次いで、撮影画像データが、撮影画像画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる領域に分割され、分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ６１）。以下、撮影画像データの領域分割について詳細に説明する。
【０１２３】
図１８（ａ）〜（ｄ）に、撮影画像データの画面の外縁からの距離に応じて分割された４つの領域ｎ１〜ｎ４を示す。図１８（ａ）に示す領域ｎ１が外枠であり、図１８（ｂ）に示す領域ｎ２が、外枠の内側の領域であり、図１８（ｃ）に示す領域ｎ３が、領域ｎ２の更に内側の領域であり、図１８（ｄ）に示す領域ｎ４が、撮影画像画面の中心部の領域である。また、明度は、上述のようにv1〜v7の７つの領域に分割するものとする。従って、撮影画像データを、撮影画像画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる領域に分割した場合の分割領域の数は４×７＝２８個となる。
【０１２４】
２次元ヒストグラムが作成されると、分割領域毎に算出された累積画素数の全画素数（撮影画像全体）に占める割合を示す第２の占有率が算出され（ステップＳ６２）、本占有率算出処理が終了する。明度領域vi、画面領域njの組み合わせからなる分割領域において算出された第２の占有率をQijとすると、各分割領域における第２の占有率は表４のように表される。
【表４】
2007193592.tif 000008
【０１２５】
次に、指標３の算出方法について説明する。
表５に、指標３を算出するために必要な第３の係数を分割領域別に示す。表５に示された各分割領域の係数は、表４に示した各分割領域の第２の占有率Qijに乗算する重み係数であり、判別分析により得られる。
【表５】
2007193592.tif 000009
図１９は、画面領域ｎ１〜ｎ４における第３の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。
【０１２６】
明度領域vi、画面領域njにおける第３の係数をEijとすると、指標３を算出するためのnk領域（画面領域nk）の和は、式（６）のように定義される。
【数３】
2007193592.tif 000010
従って、n1〜n4領域の和は、下記の式(6-1)〜式(6-4)のように表される。
n1領域の和＝Q11×40.1＋Q21×37.0＋（中略）...＋Q71×22.0  …(6-1)
n2領域の和＝Q12×(-14.8)＋Q22×(-10.5)＋（中略）...＋Q72×0.0  …(6-2)
n3領域の和＝Q13×24.6＋Q23×12.1＋（中略）...＋Q73×10.1  …(6-3)
n4領域の和＝Q14×1.5＋Q24×(-32.9)＋（中略）...＋Q74×(-52.2)   …(6-4)
【０１２７】
指標３は、式（6-1）〜（6-4）で示されたN1〜H4領域の和を用いて、式（７）のように定義される。
指標３＝n1領域の和＋n2領域の和＋n3領域の和＋n4領域の和−12.6201  …（７）
指標３は、撮影画像データの明度の分布位置による構図的な特徴（撮影画像データの画面の外縁からの距離）に基づいて算出されるため、カラー画像だけでなくモノクロ画像の配光性を算出するのにも有効である。
【０１２８】
指標４は、指標１及び指標３を用いて式（８）のように定義され、指標５は、指標１〜３を用いて式（９）のように定義される。
指標４＝0.565×指標１＋0.565×指標３＋0.457  …（８）
指標５＝(-0.121)×指標１＋0.91×指標２＋0.113×指標３−0.072  …（９）
ここで、式（８）及び式（９）において各指標に乗算される重み係数は、撮影条件に応じて予め設定されている。
【０１２９】
〈配光性の算出方法〉
次に、配光性の算出方法（図１０のステップＳ４１）について説明する。
図２０は、順光、逆光、ストロボの各条件で６０枚ずつ撮影し、合計１８０枚のデジタル画像データについて、指標４、５を算出し、各条件での指標４、５の値をプロットしたものである。図２０によれば、指標４の値が０．５より大きい場合、ストロボシーンが多く、指標４の値が０．５以下で、指標５の値が−０．５より大きい場合、逆光シーンが多いことがわかる。表６に、指標４、５の値による配光性の算出内容を示す。
【表６】
2007193592.tif 000011
このように指標４、５の値により、配光性を定量的に算出することができる。
【０１３０】
〈顔抽出処理の処理条件の決定〉
次に、図１０のステップＳ４２で示した、顔抽出処理の処理条件の決定方法について詳細に説明する。
【０１３１】
撮影時の配光性に応じて実行される顔抽出処理の処理条件の決定は、顔抽出処理の抽出精度を向上させるために行われるものである。顔抽出処理の処理方法としては、撮影画像データから顔候補領域を抽出し、抽出された顔候補領域が人物の顔であるか否かを判定する方法、顔候補領域内に人物の顔が含まれているか否かを判定する方法等がある。このような方法を用いる場合、顔抽出処理の抽出精度には、顔候補領域の抽出精度と、顔候補領域が人物の顔であるか否か（若しくは顔候補領域内に顔が含まれているか否か）を判定する判定精度の双方が寄与するため、顔抽出処理の処理条件を決定する際には、顔候補領域の抽出条件、顔候補領域から人物の顔を判定する処理の処理条件の何れか一方又は双方を、配光性の算出結果に応じて決定することが好ましい。
【０１３２】
以下では、撮影画像データから顔候補領域を抽出する処理と、抽出された顔候補領域が人物の顔であるか否かを判定する処理を併せて「顔抽出処理」と呼び、顔抽出処理のうち、顔候補領域が人物の顔であるか否かを判定する処理の部分を「顔判定処理」と呼ぶことにする。
【０１３３】
まず、顔候補領域の抽出条件の決定方法について説明する。
顔候補領域の抽出方法として、撮影画像データから肌色に相当する初期点を探索し、単純領域拡張法を用いて肌色領域を顔候補領域として抽出する手法を用いることができる。単純領域拡張法とは、画素間のデータ差が閾値以下の互いに隣接する画素を同一画像領域に属するものとして当該領域を拡張していくことにより特定の画像領域の抽出を行う画像処理方法である。即ち、単純領域拡張法は、指定された特定条件に合致する初期画素から出発し、当該初期画素に対して隣接する画素（４連結、８連結の何れでも可）のデータ差が閾値以下である場合に当該隣接画素と初期画素とを同一画像領域に属するものとし、更に、当該同一画素に属するとした画素に対し隣接する画素についても同様の判定を行う。このようにして、初期画素から出発して、同一の画像領域を除々に拡張させることによって特定の画像領域の抽出が行われる。本実施の形態では、更に、画像中のエッジ成分を抽出し、画像エッジに達した場合に単純領域拡張を終了することで、顔候補領域を確定する処理を用いることが好ましい。
【０１３４】
顔候補領域として肌色領域を抽出する場合、被写体が同一人物であっても、撮影時の配光性に応じて、肌色領域の色味は著しく異なる。例えば、順光で撮影された画像の肌色を基準とすると、ストロボ撮影では、肌色の色味が（特に、近接であればあるほど）白くとび気味になり、逆光下での撮影であれば、肌色の色味が暗くなる。このような状況を踏まえ、初期画素の探索条件を、配光性の算出結果に応じて切り替える及び／又は（段階的若しくは連続的に）調整することが好ましい。
【０１３５】
例えば、初期画素を探索するための所定の基本探索条件に対し、配光性が「順光」であればその基本探索条件を用い、配光性が「ストロボ」であれば、基本探索条件から輝度を高く（明るく）補正した探索条件を用い、配光性が「逆光」であれば、基本探索条件から輝度を低く（暗く）補正した探索条件を用いればよい。このように、単純領域拡張法を用いて顔候補領域を抽出する際、撮影時の配光性に応じて、初期画素の探索条件を切り替えればよい。また、配光性によって単純領域拡張を終了させるエッジ強度は異なるため、単純領域拡張を終了させるためのエッジ抽出条件も配光性に応じて調整することが好ましい。
【０１３６】
配光性の算出結果が、ストロボ度、逆光度等のように、配光性を段階的又は連続的に示す指標（指標４、５）として得られる場合、得られた指標の値に応じて、輝度を高くする度合い（ストロボの場合）、輝度を低くする度合い（逆光の場合）を調整することにより、初期画素の探索条件を決定すればよい。従って、このような初期画素の探索条件を用いた単純領域拡張法を、顔候補領域の抽出条件として決定することができる。
【０１３７】
なお、上述では、配光性に応じて肌色領域に輝度差が生じることを利用して、初期画素の探索条件を補正する例を示したが、輝度に限らず、彩度を利用するなどして、探索条件の補正要件を増やすようにしてもよい。例えば、ストロボ、フラッシュ撮影であれば、順光の場合より低彩度になる。また、初期画素の探索条件だけでなく、領域拡張条件を補正するようにしてもよい。更に、顔候補領域を抽出するための様々な処理条件について、配光性毎に得られる肌色領域の特性の違いを反映して、初期画素の探索条件、領域拡張条件を補正するのが好ましい。
【０１３８】
次に、顔候補領域から顔を判定するための顔判定処理条件の決定方法について説明する。以下では、顔候補領域から特徴量を抽出し、その抽出された特徴量に基づいてニューラルネットワークを用いて顔判定処理を行う場合の顔判定処理条件の決定方法について説明する。
【０１３９】
まず、顔判定処理条件の決定方法の具体的な説明に先立って、顔判定処理で用いられるニューラルネットワークについて簡単に説明する。このニューラルネットワークは、図２１に示すように、入力層、中間層及び出力層を有する階層型のニューラルネットワーク（以下、単にニューラルネットワークという。）である。ニューラルネットワークは、デジタルニューラルネットワークチップを利用することが望ましいが、汎用のＤＳＰ（Digital Signal Processor）と専用のエミュレートプログラムを用いても実現することができるし、通常のＣＰＵとエミュレートプログラムを用いても構わない。
【０１４０】
ニューラルネットワークの各層は、ニューロンと呼ばれる構成単位からなっている。入力層を除けば、任意のニューロンは、図２２に示すように、シナプスと呼ばれる入力を多数受け取り、各々の入力値ｘiに対して結合強度と呼ばれる所定の重みｗiを掛けてその総和を求め、それを所定の出力関数ｆで評価した結果を出力ｙとして与える機能素子として機能する。出力関数ｆは、式（１０）のように表される。
【数４】
2007193592.tif 000012
ここで、ｆ（ｘ）は一般に式（１１）に示すような非線形のシグモイド関数が用いられるが、必ずしもこれに限定されるわけではない。
【数５】
2007193592.tif 000013
【０１４１】
ここで、各ニューロンの入力の重みｗiはニューラルネットワークの入力・出力の関係、言い替えればニューラルネットワークの動作を決定する重要な情報であり、ニューラルネットワークに対して学習作業を行うことによって決定する。なお、図２１では中間層は１層のみ記してあるが、これは１以上の任意の階層の構成とすることができる。階層型ネットワークでは、中間層は１層あれば、合成可能な任意の関数を実現できることが知られているが、中間層を多くした方が学習効率や、ニューロンの個数の点から有利であることが知られている。
【０１４２】
ニューラルネットワークの特徴として、系としての汎化能力が上げられる。これは、学習によって必ずしも教師データ（入力パターンとその入力パターンに対する望ましい出力パターンの対であり、通常複数個用意される。特定の入力パターンに対して望ましい出力パターンを決定する作業は一般に熟練者の主観的な判断に頼って決定する）として与えていない、未学習の入力パターンに対しても、おおむね正しい出力を与える能力である。
【０１４３】
ニューラルネットワークに対する教師データを用いた学習方法は種々の手法が知られており、例えば広く用いられている誤差逆伝播学習方法（Back Propagation学習法）を用いて十分な回数学習作業を施すことにより、教師データに対して近似した出力を得ることができるようになる。
【０１４４】
次に、顔判定処理条件の決定方法について具体的に説明する。配光性が異なるのに同一の顔判定処理条件を用いると、顔の判定精度に差異が生じる。これは、配光性毎に、顔の判定処理に寄与する特徴量が異なっていたり、特徴量を最適に抽出する抽出条件が異なっていることによる。従って、配光性に応じて顔判定処理条件を決定するのが好ましい。
【０１４５】
具体的には、配光性に応じて、ニューラルネットワークの設計、顔判定処理に用いるニューラルネットワークの学習結果を決定することが好ましい。ここで、ニューラルネットワークの設計とは、例えば、ニューラルネットワークの入力パラメータの種類や数、中間層の数等を設計することを示す。入力パラメータには、顔候補領域から抽出される特徴量が含まれる。また、ニューラルネットワークの学習結果とは、ニューラルネットワークを構成する各ニューロンに割り振られる重み（結合強度）、シグモイド関数の傾き値等を表す。
【０１４６】
ニューラルネットワークの入力パラメータとして使用する特徴量の性質及び配光性に関わらず、同一の抽出条件で顔候補領域から特徴量を抽出すると、抽出精度に差異が生じる。また、特徴量の性質によっては、人物の顔と顔以外の部分の分別性に、配光性に応じて差異が生じる。このようなことから、配光性に応じて、顔候補領域から抽出する特徴量、特徴量の抽出条件を変えるのが好ましい。
【０１４７】
例えば、特徴量として、目や口等の顔を構成する部位を用い、特徴量の抽出条件として、肌と目や口の色味の違い（肌色と略黒色、肌色と赤み）や部位の輪郭のエッジを利用した抽出条件を用いた場合、順光と逆光では、逆光の方が、特徴量の抽出精度が低くなる傾向がある。即ち、逆光では、人物の顔全体が、順光に比べて暗く撮影されるために、肌と部位の色値の差が小さいとともに、順光に比べて輪郭のエッジの抽出が困難になる。
【０１４８】
このように、配光性に応じて、特徴量の抽出条件を切り替えたり、ニューラルネットワークの入力パラメータの種類や数を変更したりすればよい。また、算出された指標の値（ストロボ度、逆光度等）に応じて、特徴量の抽出条件を段階的又は連続的に調整するようにしてもよい。また、入力パラメータの数に応じて、ニューラルネットワークの中間層の数、ニューロン数も変更することが好ましい。
【０１４９】
また、顔判定処理条件を決定する際、順光、ストロボ、逆光の各々の画像群で予め学習されたニューラルネットワークを、配光性に応じて切り替えることが好ましい。また、配光性の算出結果が、ストロボ度、逆光度等のように、配光性が段階的又は連続的に示す指標として得られるシステムであれば、ニューラルネットワークを、強度のストロボ用、弱度のストロボ用、強度の逆光用、弱度の逆光用等のように、配光性の程度に合わせて段階的に用意しておくと、顔判定処理の判定精度を向上させることができる。また、自己学習型ニューラルネットワークのバージョンアップ法を使用し適宜更新してシステム運営することが好ましい。
【０１５０】
〈顔抽出処理〉
次に、図２３のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ４３に示した顔抽出処理について詳細に説明する。
【０１５１】
まず、図１０のステップＳ４２で決定された顔候補領域の抽出条件に従って、順光度が所定値以上の撮影画像データから顔候補領域が抽出され（ステップＳ７０）、撮影画像データの中に顔候補領域があるか否かが判定される（ステップＳ７１）。
【０１５２】
ステップＳ７１において、撮影画像データの中に顔候補領域がないと判定された場合（ステップＳ７１；ＮＯ）、本顔抽出処理が終了する。ステップＳ７１において、撮影画像データの中に顔候補領域があると判定された場合（ステップＳ７１；ＹＥＳ）、ステップＳ７０で抽出された顔候補領域が人物の顔であるか否かを判定する顔判定処理が行われ（ステップＳ７２）、本顔抽出処理が終了する。ステップＳ７２の顔判定処理については、後に図２４を参照して詳細に説明する。
【０１５３】
なお、上述では、顔候補領域の抽出処理の一例として単純領域拡張法を用いる場合を示したが、顔候補領域の抽出方法はこれに限定されない。例えば、撮影画像データからエッジを抽出し、ハフ変換やテンプレートマッチング等の手法を利用して楕円等の特定の形状パターンを抽出する方法を用いることができる。
【０１５４】
更に、特開平４−３４６３３２号公報に開示されているように、元画像（撮影画像データ）を多数画素に分割し、各画素のＲＧＢ値から、色相値と彩度値のヒストグラムを作成し、その形状からヒストグラムを分割し、その分割された各部位に相当する各画素で構成される領域に画像を分割し、その分割された各領域から人物の顔に相当する領域を推定する方法を用いることができる。
【０１５５】
また、特開平６−３０９４３３号公報、特開平６−６７３２０号公報、特開平５−１５８１６４号公報、特開平５−１６５１２０号公報に開示されているように、色相値、彩度値、輝度値等のヒストグラムに基づいて肌色領域を決定し、この肌色領域を顔候補領域とする方法を用いることができる。更に、特開平８−２２１５６７号公報、特開２０００−２０６９４号公報、特開２０００−３２２７２号公報、特開２０００−２０１３５８号公報、特開２０００−２０７５６９号公報に開示されているようなラインプロセス法を用いて顔候補領域を抽出することができる。
【０１５６】
また、カラーデジタル画像からエッジと低周波画像を生成し、所定のパラメータ（例えば、彩度値、色相値、明度値の各値）が所定の初期条件（各所定範囲の値）と合致する初期画素を抽出し、低周波画像に対して、抽出された初期画素から単純領域拡張を行い、画像エッジに到達した場合に単純領域拡張を強制的に終了させて、顔候補領域を抽出するようにしてもよい。
【０１５７】
次に、図２４のフローチャートを参照して、図２３のステップＳ７２に示した顔判定処理について説明する。
【０１５８】
まず、図１０のステップＳ４２で決定された特徴量及びその抽出条件に従って、顔候補領域から特徴量が抽出される（ステップＳ８０）。次いで、ステップＳ８０で抽出された特徴量を入力信号（入力パラメータ）、顔らしさを表すパラメータを出力信号とした、配光性に応じて決定されたニューラルネットワーク（例えば、配光性が逆光の場合、逆光用に学習されたニューラルネットワーク）を用いて、顔候補領域が人物の顔であるか否かが判定され（ステップＳ８１）、本顔判定処理が終了する。
【０１５９】
以上、本実施の形態によれば、受付端末１において、メディアＭに記録された複数の画像データのうち、グルーピング対象画像データの日時情報に基づいてグルーピング対象画像データの生成時間の差分値を算出するとともに、当該日時情報に応じてグルーピング対象画像データの生成時間間隔の閾値を設定し、グルーピング対象画像データの差分値が、設定した閾値よりも大きい場合にグループ区切り位置として設定し、そのグルーピング結果を表示部１２に表示する。このため、画像データをその生成（撮影）時間（日時情報）に応じて適正にグループ分けをすることができ、そのグルーピング対象画像データをグループごとに表示できる。
【０１６０】
また、ユーザは、表示部１２に表示されたグループ分け後のグルーピング対象画像データを参照して、プリント注文用の画像データを容易に選択入力できる。また、生成時間間隔の閾値を、日時情報が古くなるほど大きくすることにより、画像データが注文選択される可能性が低いグループのグループ数を低減でき、ユーザの画像データ選択の作業時間及び作業負担を低減できる。
【０１６１】
また、表示部１２におけるグルーピング結果の表示において、グループごとに代表画像データを表示する構成とすると、ユーザがグループごとに代表画像データを容易に把握できる。さらに、グルーピング対象画像データのサムネイル画像データを生成し、所定の代表画像データを選択入力すると、その代表画像データのグループに属する全ての画像データのサムネイル画像データを表示する構成とすると、ユーザがサムネイル画像データを参照して、プリント注文用の画像データをさらに容易に選択入力できる。
【０１６２】
なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る好適な画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムの一例であり、これに限定されるものではない。
【０１６３】
例えば、上記実施の形態では、受付端末１側で、プリント注文に係る処理全般を行う場合を示したが、受付端末１の処理能力が低い場合、処理対象の画像を外部機器に送信して、外部機器側で処理負荷の高い処理（例えば、代表画像選定における配光性算出処理、顔抽出処理）を行うことで、処理負荷を分散させることも可能である。一方、受付端末１の処理能力によっては、受付端末１側に、オーダー管理装置２の機能を加えるようにしてもよい。
【０１６４】
また、上記実施の形態では、グルーピング結果を表示部１２に表示して出力する構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、グルーピング結果として、グルーピング対象画像データをグループごとにＣＤ−Ｒ（Compact Disc Recordable）等の記録メディアに記録して出力する構成等としてもよい。具体的には、例えばグルーピング対象画像データ及びそのグループ区切り位置の情報を記録メディアに記録する。さらに、グルーピング対象画像データをグループごとに記録メディアに記録するとともに、各グループの標識、指標、代表画像データ等の情報も合わせて記録する構成としてもよい。
【０１６５】
また、以上の実施の形態における画像処理システム１００を構成する各部の細部構成及び細部動作に関して本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１６６】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理システム１００の構成を示す図である。
【図２】本実施の形態に係る受付端末１の主要部構成を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態に係るオーダー管理装置２の主要部構成を示すブロック図である。
【図４】受付端末１において実行される第１のプリント受付処理と、オーダー管理装置２において実行される第１のプリント管理処理と、を示すフローチャートである。
【図５】第１のグルーピング画像表示処理を示すフローチャートである。
【図６】グルーピング結果表示画面の一例を示す図である。
【図７】グルーピング結果としてのカレンダー表示画面の一例を示す図である。
【図８】変形例における受付端末１において実行される第２のプリント受付処理と、オーダー管理装置２において実行される第２のプリント管理処理と、を示すフローチャートである。
【図９】第２のグルーピング画像表示処理を示すフローチャートである。
【図１０】画像グループの代表画像選定時に受付端末１において実行される処理を示すフローチャートである。
【図１１】明度・色相の領域毎に第１の占有率を算出する占有率算出処理を示すフローチャートである。
【図１２】ＲＧＢからＨＳＶ表色系に変換するプログラムの一例を示す図である。
【図１３】明度（Ｖ）−色相（Ｈ）平面と、Ｖ−Ｈ平面上の領域ｒ１及び領域ｒ２を示す図である。
【図１４】明度（Ｖ）−色相（Ｈ）平面と、Ｖ−Ｈ平面上の領域ｒ３及び領域ｒ４を示す図である。
【図１５】指標１を算出するための、第１の占有率に乗算する第１の係数を表す曲線を示す図である。
【図１６】指標２を算出するための、第１の占有率に乗算する第２の係数を表す曲線を示す図である。
【図１７】撮影画像データの構図に基づいて第２の占有率を算出する占有率算出処理を示すフローチャートである。
【図１８】撮影画像データの画面の外縁からの距離に応じて決定される領域ｎ１〜ｎ４を示す図である。
【図１９】指標３を算出するための、第２の占有率に乗算する第３の係数を表す曲線を領域別（ｎ１〜ｎ４）に示す図である。
【図２０】配光性（順光、ストロボ、逆光）別に算出された指標４及び指標５のプロット図である。
【図２１】階層型ニューラルネットワークの構造を模式的に示す図である。
【図２２】ニューラルネットワークを構成するニューロンの構造を示す図である。
【図２３】顔抽出処理を示すフローチャートである。
【図２４】顔判定処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１６７】
１００  画像処理システム
１  受付端末
１１  制御部
１２  表示部
１３  操作入力部
１４  メディア読取部
１５  記憶部
１６  注文確認票発行部
１７  通信部
２  オーダー管理装置
２１  制御部
２２  表示部
２３  操作入力部
２４  記憶部
２５  Ｉ／Ｆ部
２６  通信部
２７  ＤＢ参照部
３  ＤＢ部
４  画像プリンタ部
５  画像メディア書込部
【図１】
2007193592.tif 000014
【図２】
2007193592.tif 000015
【図３】
2007193592.tif 000016
【図４】
2007193592.tif 000017
【図５】
2007193592.tif 000018
【図６】
2007193592.tif 000019
【図７】
2007193592.tif 000020
【図８】
2007193592.tif 000021
【図９】
2007193592.tif 000022
【図１０】
2007193592.tif 000023
【図１１】
2007193592.tif 000024
【図１２】
2007193592.tif 000025
【図１３】
2007193592.tif 000026
【図１４】
2007193592.tif 000027
【図１５】
2007193592.tif 000028
【図１６】
2007193592.tif 000029
【図１７】
2007193592.tif 000030
【図１８】
2007193592.tif 000031
【図１９】
2007193592.tif 000032
【図２０】
2007193592.tif 000033
【図２１】
2007193592.tif 000034
【図２２】
2007193592.tif 000035
【図２３】
2007193592.tif 000036
【図２４】
2007193592.tif 000037