(57)【要約】【課題】好適なサムネイル画像を動画像から自動的に選択する。【解決手段】動画像の中から、場面変化があったと推定される画像を複数抽出する抽出部と、抽出された複数の画像を、画像の特徴量に基づいて並べ替えるソート部と、並べ替えられた複数の画像に対して顔検出を順に行い、顔領域が検出されなかった画像を選択する選択部と、を備える。【選択図】図２
2013225731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像の中から、場面変化があったと推定される画像を複数抽出する抽出部と、
抽出された複数の画像を、該画像の特徴量に基づいて並べ替えるソート部と、
並べ替えられた複数の画像に対して顔検出を順に行い、顔領域が検出されなかった画像を選択する選択部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、
画像内の各画素値をＨＳＶ表色系に変換し、彩度を表すＳ値を用いて場面変化を判定する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出部は、
画像内の背景領域を抽出し、前記背景領域の画素を用いて場面変化を判定する請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ソート部は、
抽出された画像からエッジ画像を生成し、該エッジ画像から求めたエッジ量の多い順に画像を並べ替える請求項１乃至３いずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ソート部は、
抽出された画像の色の多い順に画像を並べ替える請求項１乃至３いずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
コンピュータに、
動画像の中から、場面変化があったと推定される画像を複数抽出する抽出ステップと、
抽出された複数の画像を、該画像の特徴量に基づいて並べ替えるソートステップと、
並べ替えられた複数の画像に対して顔検出を順に行い、顔領域が検出されなかった画像を選択する選択ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サムネイル画像を抽出する画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、オンデマンドサービスなどにおいて、配信する番組映像を把握しやすくするためのサムネイル画像を表示するサービスがある。サムネイル画像を決定する場合、人手で画像を選択することが多く、大量の映像を処理しなければならないため、作業コストが非常に大きくなってしまう。
【０００３】
サムネイル画像を人手によらず抽出する技術として、例えば、番組開始から一定数秒後の画像を抽出する技術がある（特許文献１）。また、ユーザが最初に選択したサムネイル画像を基準にして、サムネイル画像の選択を行う技術がある（特許文献２）。さらに、番組に対するインターネット上の書き込み情報を、画像選択の尺度とする技術がある（特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２７４３６１号公報
【特許文献２】特開２００５−２９４９０４号公報
【特許文献３】特開２００７−１６６１６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、一定数秒後の画像を抽出する従来技術では、抽出された画像が必ずしもサムネイル画像に好適であるとは限らない。また、ユーザが最初にサムネイル画像を選択したり、書き込み情報を用いたりする従来技術では、人手が介在しなければサムネイル画像を選択することができない。
【０００６】
そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、好適なサムネイル画像を動画像から自動的に選択することができる画像処理装置及びプログラム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】
【０００７】
本発明の一態様における画像処理装置は、動画像の中から、場面変化があったと推定される画像を複数抽出する抽出部と、抽出された複数の画像を、該画像の特徴量に基づいて並べ替えるソート部と、並べ替えられた複数の画像に対して顔検出を順に行い、顔領域が検出されなかった画像を選択する選択部と、を備える。
【０００８】
また、前記抽出部は、画像内の各画素値をＨＳＶ表色系に変換し、彩度を表すＳ値を用いて場面変化を判定してもよい。
【０００９】
また、前記抽出部は、画像内の背景領域を抽出し、前記背景領域の画素を用いて場面変化を判定してもよい。
【００１０】
また、前記ソート部は、抽出された画像からエッジ画像を生成し、該エッジ画像から求めたエッジ量の多い順に画像を並べ替えてもよい。
【００１１】
また、前記ソート部は、抽出された画像の色の多い順に画像を並べ替えてもよい。
【００１２】
また、本発明の他の態様におけるプログラムは、コンピュータに、動画像の中から、場面変化があったと推定される画像を複数抽出する抽出ステップと、抽出された複数の画像を、該画像の特徴量に基づいて並べ替えるソートステップと、並べ替えられた複数の画像に対して顔検出を順に行い、顔領域が検出されなかった画像を選択する選択ステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、好適なサムネイル画像を動画像から自動的に選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例における画像処理装置の概略構成の一例を示すブロック図。
【図２】実施例における画像処理装置の機能の一例を示すブロック図。
【図３】抽出部の機能の一例を示すブロック図。
【図４】背景領域の一例を示す図。
【図５】ソート部の機能の一例を示すブロック図。
【図６】エッジ画像の一例を示す図。
【図７】候補画像のソートを説明するための図。
【図８】選択部の機能の一例を示すブロック図。
【図９】実施例における画像処理装置のサムネイル画像抽出処理の一例を示すフローチャート。
【図１０】実施例における候補画像抽出処理の一例を示すフローチャート。
【図１１】実施例における候補画像の並べ替え処理の一例を示すフローチャート。
【図１２】実施例におけるサムネイル画像選択処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照しながら実施例について詳細に説明する。まず、サムネイル画像は、以下の基準で選ばれた画像を表示することが好ましい。
・場面が大きく変化した画像（その番組のメインとなる場面を表す可能性が高い）
・番組内容をひと目で把握しやすい画像
・画像に映る人物の権利を考慮し、人物の顔がアップで映らない画像
以下に示す実施例では、上記基準を満たす画像を動画像から自動的に抽出し、抽出した画像をサムネイル画像とする。
【００１６】
［実施例］
＜構成＞
図１は、実施例における画像処理装置１０の概略構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、画像処理装置１０は、制御部１０２、主記憶部１０４、補助記憶部１０６、ドライブ装置１０８、ネットワークＩ／Ｆ部１１０、入力部１１２、及び表示部１１４を有する。これら各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続されている。
【００１７】
制御部１０２は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行うＣＰＵである。また、制御部１０２は、主記憶部１０４又は補助記憶部１０６に記憶されたサムネイル画像抽出処理のプログラムを実行する演算装置である。制御部１０２は、入力部１１２や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、表示部１１４や記憶装置などに出力する。
【００１８】
主記憶部１０４は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭ（Random  Access  Memory）などである。主記憶部１０４は、制御部１０２が実行する基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating  System）やアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【００１９】
補助記憶部１０６は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【００２０】
ドライブ装置１０８は、記録媒体１１６、例えばフレキシブルディスクからプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。
【００２１】
また、記録媒体１１６に、所定のプログラムを格納し、この記録媒体１１６に格納されたプログラムはドライブ装置１０８を介して画像処理装置１０にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、画像処理装置１０により実行可能となる。
【００２２】
ネットワークＩ／Ｆ部１１０は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）などのネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器と画像処理装置１０とのインターフェースである。
【００２３】
入力部１１２は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、表示部１１４の表示画面上でキーの選択等を行うためのマウスやスライドパッド等を有する。また、入力部１１２は、ユーザが制御部１０２に操作指示を与えたり、データを入力したりするためのユーザインターフェースである。
【００２４】
表示部１１４は、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）等により構成され、制御部１０２から入力される表示データに応じた表示が行われる。
【００２５】
＜機能＞
次に、画像処理装置１０の機能について説明する。図２は、実施例における画像処理装置１０の機能の一例を示すブロック図である。図２に示す画像処理装置１０は、抽出部２０２、ソート部２０４、及び選択部２０６を少なくとも有する。
【００２６】
なお、抽出部２０２、ソート部２０４、及び選択部２０６は、例えば制御部１０２やワークメモリとしての主記憶部１０４などにより実現されうる。制御部１０２は、プログラムを実行することで、抽出部２０２、ソート部２０４、及び選択部２０６の機能を実行することができる。
【００２７】
抽出部２０２は、動画像の中から、場面変化があったと推定される画像を複数抽出する。例えば、抽出部２０２は、動画像の中からシーンチェンジが行われた画像を抽出する。動画像は、例えば番組映像であり、以下では、番組映像を例にして説明する。
【００２８】
これにより、抽出部２０２は、場面が大きく変化した画像、つまり、番組のメインとなる場面を表す可能性が高い画像を抽出することができる。以降では、抽出部２０２により抽出された画像を候補画像とも呼ぶ。抽出部２０２は、抽出した候補画像をソート部２０４に出力する。
【００２９】
ソート部２０４は、抽出部２０２により抽出された複数の候補画像を、この候補画像の特徴量に基づいて並べ替える。画像の特徴量として、例えば、色の多さやエッジ量を用いればよい。ソート部２０４は、並べ替えられた候補画像を選択部２０６に出力する。
【００３０】
これにより、ソート部２０４は、候補画像の中から、番組内容をひと目で把握しやすい画像を上位にくるよう並べ替えることができる。つまり、ソート後の候補画像は、番組内容をひと目で把握しやすい順に並んでいる。
【００３１】
選択部２０６は、ソート部２０４により並べ替えられた複数の候補画像に対して顔検出を順に行い、顔が検出されなかった画像を選択する。選択部２０６は、番組内容をひと目で把握しやすい順に、候補画像に対して顔検出を行っていき、顔が検出されなかった時点で、その候補画像をサムネイル画像として選択可能である。
【００３２】
これにより、選択部２０６は、人物の顔が認識可能に映っていない画像を、最終的にサムネイル画像として選択することができる。
【００３３】
以上の構成を有することで、実施例の画像処理装置１０は、人手の入力などを介在させずに、動画像から自動的に好適なサムネイル画像を抽出することができる。なお、画像処理装置１０は、図示していないが、候補画像やソート後の画像、サムネイル画像を記憶する記憶部を有する。
【００３４】
＜各処理＞
次に、サムネイル画像抽出処理の各処理について具体的に説明する。
【００３５】
《抽出処理》
図３は、抽出部２０２の機能の一例を示すブロック図である。図３に示すように、抽出部２０２は、背景領域抽出部３０２、変換部３０４、及び場面変化判定部３０６を有する。抽出部２０２は、公知の技術であるシーンチェンジを抽出する技術を用いてもよいが、以下に説明する処理で場面変化を抽出する。
【００３６】
まず、抽出部２０２は、入力された番組映像に対し、所定のフレーム間隔で、フレーム画像を抽出する。以降では、抽出した画像をサンプリング画像とも呼ぶ。なお、抽出部２０２は、必ずしもサンプリングする必要はない。
【００３７】
背景領域抽出部３０２は、各サンプリング画像から背景領域を抽出する。背景領域は、図４に示すように、所定の領域を予め設定しておけばよい。図４は、背景領域の一例を示す図である。図４に示す背景領域は、Ｗが画像の幅を表し、Ｈが画像の高さを表す。
【００３８】
図４に示す例では、背景領域は、Ｗ方向の画像両端からｒ１Ｗの長さ、Ｈ方向上端からｒ２Ｈの長さの領域を表す。このｒ１Ｗやｒ２Ｈの長さが、背景領域抽出部３０２に設定されていればよい。
【００３９】
また、背景領域抽出部３０２は、公知の背景領域を抽出する技術を用いてもよい。例えば、背景領域抽出部３０２は、複数のサンプリング画像の差分を計算し、移動物体を削除するなどして背景領域を抽出してもよい。背景領域抽出部３０２は、抽出した背景領域を変換部３０４に出力する。
【００４０】
背景領域を用いる理由は、中央に映る人物などの変化に影響されずに、場面変化を検出するためである。
【００４１】
変換部３０４は、サンプリング画像の背景領域に含まれる各画素のＲＧＢ値を、ＨＳＶ表色系に変換する。Ｈは色相、Ｓは彩度、Ｖは明度を表す。変換部３０４は、背景領域に含まれる全画素のＳ値を合計し、又は平均を計算し、この値を背景彩度特徴量とする。変換部３０４は、求めた背景彩度特徴量をサンプリング画像毎に場面変化判定部３０６に出力する。
【００４２】
彩度を用いる理由は、例えばスタジオ映像からロケ映像に切り替わるとき、画像の鮮やかさや彩りが大きく変化するからである。よって、彩度を用いると、サムネイルに適した場面変化の画像を適切に抽出することができる。また、変換部３０４は、必ずしも彩度を用いなければならないことはなく、例えば、Ｖ値（明度）や、色差変換後のＹ値（輝度）などを用いてもよい。
【００４３】
場面変化判定部３０６は、各サンプリング画像に対して、時間的に一つ前のサンプリング画像との背景彩度特徴量との差分を計算する。場面変化判定部３０６は、差分値が大きい上位Ｎ枚のサンプリング画像を、場面変化があった画像と推定し、これらの画像を候補画像とする。ここで、候補画像は、例えば、差分を計算した二つのサンプリング画像のうち、時間的に後の画像とする。
【００４４】
場面変化判定部３０６は、上位Ｎ枚を選択する以外にも、所定の閾値以上となる差分を有するサンプリング画像を候補画像としてもよい。所定の閾値は、実験などにより適切な値を求め、その値を設定しておけばよい。場面変化判定部３０６は、求めた候補画像をソート部２０４に出力する。
【００４５】
《ソート処理》
図５は、ソート部２０４の機能の一例を示すブロック図である。図５に示す例では、ソート部２０４は、特徴量算出部４０２、及び画像ソート部４０４を有する。
【００４６】
特徴量算出部４０２は、例えば、候補画像全体のエッジ量を算出する。特徴量算出部４０２は、候補画像から公知の技術を用いてエッジ画像を生成する。エッジ画像とは、輝度の変化が閾値より大きな点（エッジ点）を抽出した画像である。
【００４７】
図６は、エッジ画像の一例を示す図である。図６に示す例では、満月の画像からエッジ抽出を行っている。
【００４８】
特徴量算出部４０２は、生成されたエッジ画像の全画素の輝度値を合計し、この合計値をエッジ量とする。特徴量算出部４０２は、候補画像毎にエッジ量を求め、求めたエッジ量と候補画像とを画像ソート部４０４に出力する。
【００４９】
エッジ量を用いる理由は、スタジオや景色のルーズショットのような「場面を俯瞰で見た画像」が番組内容をひと目で把握するためのサムネイル画像として好ましく、そのような画像はエッジ量が大きくなる傾向があるからである。
【００５０】
また、特徴量算出部４０２は、エッジ量のほかにも、候補画像内の色の数を求めてもよい。色の数が多いほど、サムネイル画像として好ましい場合があるからである。
【００５１】
画像ソート部４０４は、特徴量算出部４０２から取得した特徴量に基づいて候補画像を、番組内容をひと目で把握しやすい順に並べ替える。画像ソート部４０４は、並べ替えた画像を画像１、画像２、・・・、画像Ｎとし、選択部２０６に出力する。
【００５２】
図７は、候補画像のソートを説明するための図である。図７に示す例では、画像ソート部４０４は、５枚の候補画像に対して、エッジ量の多い順に並べ替える。図７に示すように、画像ソート部４０４は、エッジ量の多い順に、候補画像を画像１、画像２、・・・、画像５とする。画像１は、街並みを撮影した画像であり、サムネイル画像に好適である。
【００５３】
《選択処理》
図８は、選択部２０６の機能の一例を示すブロック図である。図８に示す例では、選択部２０６は、顔検出部５０２、顔判定部５０４、及びサムネイル画像選択部５０６を有する。
【００５４】
顔検出部５０２は、並べ替えられた候補画像に対し、画像１から順に顔検出処理を行う。顔検出部５０２は、顔検出技術として、例えば、インテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ「ＯｐｅｎＣＶ」に含まれる顔領域検出プログラムを用いればよい。なお、選択部２０６は、その他の公知の顔検出プログラムを用いてもよい。
【００５５】
顔判定部５０４は、顔検出部５０２による顔検出の結果、顔領域が存在するか否かを判定する。顔判定部５０４は、顔領域が存在しないならば、その画像をサムネイル画像選択部５０６に出力する。顔判定部５０４は、顔領域が存在すれば、顔検出部５０２にその旨を通知する。これにより、次の画像で顔検出が行われる。また、顔判定部５０４は、全ての候補画像で顔が検出された場合は、その旨をサムネイル画像選択部５０６に通知する。
【００５６】
サムネイル画像選択部５０６は、顔判定部５０４より、顔領域が存在しないと判定された候補画像を、サムネイル画像として選択する。また、サムネイル画像選択部５０６は、顔判定部５０４より全候補画像で顔領域が検出されたことを通知された場合、画像１をサムネイル画像として選択してもよい。選択されたサムネイル画像は、番組映像と関連付けて記憶部に記憶される。
【００５７】
以上の処理を行うことで、実施例における画像処理装置１０は、各動画像から、場面変化が大きく、番組内容をひと目で把握しやすく、かつ権利上問題がある可能性がある人物の顔が認識可能に映っていない画像を、サムネイル画像として自動抽出することができる。
【００５８】
＜動作＞
次に、実施例における画像処理装置１０の動作について説明する。図９は、実施例における画像処理装置１０のサムネイル画像抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【００５９】
図９に示すステップＳ１０１で、抽出部２０２は、動画像の中から、場面変化があったと推定される画像を複数抽出する。この抽出処理は、図１０を用いて後述する。
【００６０】
ステップＳ１０２で、ソート部２０４は、抽出部２０２により抽出された複数の画像を、この画像の特徴量に基づいて並べ替える。この並べ替え処理は、図１１を用いて後述する。
【００６１】
ステップＳ１０３で、選択部２０６は、ソート部２０４により並べ替えられた画像順に、顔検出処理を行って、顔領域が検出されなかった画像を選択する。この選択処理は、図１２を用いて後述する。
【００６２】
これにより、画像処理装置１０は、選択された画像をサムネイル画像として抽出することができる。
【００６３】
図１０は、実施例における候補画像抽出処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示すステップＳ２０１で、抽出部２０２は、入力された動画像に対し、所定のフレーム間隔でサンプリングを行う。
【００６４】
ステップＳ２０２で、背景領域抽出部３０２は、複数のサンプリング画像の中から、サンプリング画像を１つ選択する。例えば、背景領域抽出部３０２は、時間的に早い方から順に選択する。
【００６５】
ステップＳ２０３で、背景領域抽出部３０２は、例えば予め設定されている領域を背景領域として抽出する。
【００６６】
ステップＳ２０４で、変換部３０４は、背景領域の各画素のＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換する。変換部３０４は、背景領域に含まれる全画素のＳ値を合計し、この合計値を背景領域の特徴量（以下、背景特徴量とも呼ぶ。）とする。また、変換部３０４は、輝度などを用いて背景特徴量を算出してもよい。
【００６７】
ステップＳ２０５で、場面変化判定部３０６は、対象の背景特徴量と、時間的に一つ前のサンプリング画像の背景特徴量との差分値を算出する。なお、場面変化判定部３０６は、最初のサンプリング画像については、差分値を求めることができないので、差分値を求めずに次の処理を行う。
【００６８】
ステップＳ２０６で、抽出部２０２は、全てのサンプリング画像に対して処理を行ったかを判定する。全サンプリング画像で処理を行っていれば（ステップＳ２０６−ＹＥＳ）ステップＳ２０７に進み、全サンプリング画像で処理を行っていなければ（ステップＳ２０６−ＮＯ）ステップＳ２０２に戻り、次のサンプリング画像が選択される。
【００６９】
ステップＳ２０７で、場面変化判定部３０６は、差分値が大きい上位Ｎ枚のサンプリング画像を候補画像として抽出する。
【００７０】
これにより、抽出部２０２は、動画像の中で、場面変化が大きい上位Ｎ枚を候補画像として抽出することができる。
【００７１】
図１１は、実施例における候補画像の並べ替え処理の一例を示すフローチャートである。図１１に示すステップＳ３０１で、特徴量算出部４０２は、候補画像を識別するための変数ｉに１を代入する。
【００７２】
ステップＳ３０２で、特徴量算出部４０２は、候補画像ｉの特徴量を算出する。ここでは、エッジ量や色の数を特徴量とすればよい。
【００７３】
ステップＳ３０３で、特徴量算出部４０２は、ｉ≧Ｎであるか否かを判定する。Ｎは、候補画像の数を表す。ｉ≧Ｎであれば（ステップＳ３０３−ＹＥＳ）ステップＳ３０５に進み、ｉ≧Ｎでなければ（ステップＳ３０３−ＮＯ）ステップＳ３０４に進む。
【００７４】
ステップＳ３０４で、特徴量算出部４０２は、変数ｉに１を加算し、次の候補画像に対して、特徴量を算出するようにする。
【００７５】
ステップＳ３０５で、画像ソート部４０４は、Ｎ枚の候補画像に対して、特徴量が多い順に並べ替える。画像ソート部４０４は、特徴量が多い候補画像から、画像１、画像２、・・・、画像Ｎとする。
【００７６】
これにより、画像ソート部４０４は、番組内容をひと目で把握しやすい順に候補画像を並べ替えることができる。
【００７７】
図１２は、実施例におけるサムネイル画像選択処理の一例を示すフローチャートである。図１２に示すステップＳ４０１で、顔検出部５０２は、候補画像を識別するための変数ｉに１を代入する。
【００７８】
ステップＳ４０２で、顔検出部５０２は、候補画像ｉ（ソート後の画像ｉ）に対して顔検出処理を行う。
【００７９】
ステップＳ４０３で、顔判定部５０４は、顔領域があるか否かを判定する。顔領域があれば（ステップＳ４０３−ＹＥＳ）ステップＳ４０５に進み、顔領域がなければ（ステップＳ４０３−ＮＯ）ステップＳ４０４に進む。
【００８０】
ステップＳ４０４で、サムネイル画像選択部５０６は、候補画像ｉをサムネイル画像として選択する。
【００８１】
ステップＳ４０５で、顔検出部５０２は、ｉ≧Ｎであるか否かを判定する。ｉ≧Ｎであれば（ステップＳ４０５−ＹＥＳ）ステップＳ４０７に進み、ｉ≧Ｎでなければ（ステップＳ４０５−ＮＯ）ステップＳ４０６に進む。
【００８２】
ステップＳ４０６で、顔検出部５０２は、変数ｉに１を加算し、ステップＳ４０２に戻って候補画像ｉに対して顔検出を行う。
【００８３】
ステップＳ４０７で、サムネイル画像選択部５０６は、画像１をサムネイル画像として選択する。
【００８４】
これにより、画像処理装置１０は、選択されたサムネイル画像を、サムネイル画像の抽出結果として出力することができる。
【００８５】
以上、実施例によれば、好適なサムネイル画像を動画像から自動的に選択することができる。また、実施例によれば、オンデマンドサービスなどにおいて配信する番組映像の代サムネイル画像として、場面変化が大きく、番組内容をひと目で把握しやすく、かつ権利上問題となる可能性がある人物の顔が認識可能ではない画像を自動的に抽出することができる。また、人手でサムネイル画像を選ぶコストが削減され、番組配信サービスの運用が効率化される。
【００８６】
なお、上記の画像処理装置１０で実行されるプログラムは、実施例で説明した各部を含むモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、制御部１０２が補助記憶部１０６からプログラムを読み出して実行することにより上記各部のうち１又は複数の各部が主記憶部１０４上にロードされ、１又は複数の各部が主記憶部１０４上に生成されるようになっている。
【００８７】
このように、上述した実施例で説明したサムネイル画像抽出処理は、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。このプログラムをサーバ等からインストールしてコンピュータに実行させることで、前述したサムネイル画像抽出処理を実現することができる。
【００８８】
また、このプログラムを記録媒体１１６に記録し、このプログラムが記録された記録媒体１１６をコンピュータや携帯端末に読み取らせて、前述した処理を実現させることも可能である。
【００８９】
なお、記録媒体１１６は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。
【００９０】
以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、上記実施例以外にも種々の変形及び変更が可能である。
【符号の説明】
【００９１】
１０  画像処理装置
１０２  制御部
１０４  主記憶部
１０６  補助記憶部
２０２  抽出部
２０４  ソート部
２０６  選択部
３０２  背景領域抽出部
３０４  変換部
３０６  場面変化判定部
４０２  特徴量算出部
４０４  画像ソート部
５０２  顔検出部
５０４  顔判定部
５０６  サムネイル画像選択部
【図１】
2013225731.tif 000003
【図２】
2013225731.tif 000004
【図３】
2013225731.tif 000005
【図４】
2013225731.tif 000006
【図５】
2013225731.tif 000007
【図７】
2013225731.tif 000008
【図８】
2013225731.tif 000009
【図９】
2013225731.tif 000010
【図１０】
2013225731.tif 000011
【図１１】
2013225731.tif 000012
【図１２】
2013225731.tif 000013
【図６】
2013225731.tif 000014