(57)【要約】【課題】  本発明は、画像の類似度を用いた画像の共有相手選択を適切に行うことを目的とする。【解決手段】  本発明は、第一のユーザと第二のユーザとの間で画像を共有する画像処理装置であって、前記第一のユーザの第一の画像を取得する第一の取得手段と、前記第二のユーザが被写体となっている第二の画像を保持する保持手段と、前記第一のユーザと前記第二のユーザとの間の親密度に応じた閾値を取得する第二の取得手段と、前記第一の画像内の被写体と前記第二の画像の被写体との類似度を算出する算出手段と、前記閾値と前記類似度との比較に基づき、前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択するか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一のユーザと第二のユーザとの間で画像を共有する画像処理装置であって、
前記第一のユーザの第一の画像を取得する第一の取得手段と、
前記第二のユーザが被写体となっている第二の画像を保持する保持手段と、
前記第一のユーザと前記第二のユーザとの間の親密度に応じた閾値を取得する第二の取得手段と、
前記第一の画像内の被写体と前記第二の画像の被写体との類似度を算出する算出手段と、
前記閾値と前記類似度との比較に基づき、前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択するか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第一のユーザの友人関係の情報に基づき、前記親密度を取得する第三の取得手段を更に有し、
前記第二の取得手段は、前記第三の取得手段で取得された前記親密度に応じた閾値を取得する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】
前記第三の取得手段は、前記第一の画像内の被写体のオブジェクトに対応付けられたユーザの間の友人関係の情報に基づき、前記親密度を取得することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記親密度は、第一のユーザと画像を共有した回数の多いユーザほど高くなることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記判定手段で前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択すると判定された場合、前記第二のユーザに対して前記第一の画像へのアクセス権を設定する設定手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記設定手段は、前記判定手段で前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択すると判定され、かつ前記第一のユーザから前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択することを許可する旨の指示があった場合、前記第二のユーザに対して前記第一の画像へのアクセス権を設定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】
第一のユーザと第二のユーザとの間で画像を共有する画像処理方法であって、
第一の取得手段が、前記第一のユーザの第一の画像を取得する第一の取得工程と、
保持手段が、前記第二のユーザが被写体となっている第二の画像を保持する保持工程と、
第二の取得手段が、前記第一のユーザと前記第二のユーザとの間の親密度に応じた閾値を取得する第二の取得工程と、
算出手段が、前記第一の画像内の被写体と前記第二の画像の被写体との類似度を算出する算出工程と、
判定手段が、前記閾値と前記類似度との比較に基づき、前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択するか否かを判定する判定工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
コンピュータを、
第一のユーザと第二のユーザとの間で画像を共有する画像処理装置であって、
前記第一のユーザの第一の画像を取得する第一の取得手段と、
前記第二のユーザが被写体となっている第二の画像を保持する保持手段と、
前記第一のユーザと前記第二のユーザとの間の親密度に応じた閾値を取得する第二の取得手段と、
前記第一の画像内の被写体と前記第二の画像の被写体との類似度を算出する算出手段と、
前記閾値と前記類似度との比較に基づき、前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択するか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置として機能させるプログラム。
【請求項９】
第一のユーザが保持する画像送信装置と、画像共有装置と、第二のユーザが保持する画像受信装置と、から構成される画像処理システムであって、
前記画像送信装置は、
前記第一のユーザの第一の画像を保持する保持手段と、
前記第一の画像を前記画像共有装置に送信する送信手段と、を有し、
前記画像共有装置は、
前記画像送信装置から送信された前記第一の画像を取得する第一の取得手段と、
前記第二のユーザが被写体となっている第二の画像を保持する保持手段と、
前記第一のユーザと前記第二のユーザとの間の親密度に応じた閾値を取得する第二の取得手段と、
前記第一の画像内の被写体と前記第二の画像の被写体との類似度を算出する算出手段と、
前記閾値と前記類似度との比較に基づき、前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択するか否かを判定する判定手段と、を有し、
前記画像受信装置は、
前記判定手段によって前記第二のユーザを共有相手として選択すると判定された画像を受信する受信手段を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１０】
第一のユーザが保持する画像送信装置と、第二のユーザが保持する画像受信装置と、から構成される画像処理システムであって、
前記画像送信装置は、
前記第一のユーザの第一の画像を取得する第一の取得手段と、
前記第二のユーザが被写体となっている第二の画像を保持する保持手段と、
前記第一のユーザと前記第二のユーザとの間の親密度に応じた閾値を取得する第二の取得手段と、
前記第一の画像内の被写体と前記第二の画像の被写体との類似度を算出する算出手段と、
前記閾値と前記類似度との比較に基づき、前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択するか否かを判定する判定手段と、を有し、
前記画像受信装置は、
前記判定手段によって前記第二のユーザを共有相手として選択すると判定された画像を受信する受信手段を有することを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の共有を行う画像処理装置、画像処理方法、画像処理システムおよびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、個人が撮影した写真などの画像データを友人と共有するための画像共有サービスが広まっている。このような画像共有システムでは、例えば、ユーザが運動会などで撮影した画像を選択して共有相手を指定する。共有相手が指定されると、指定された相手ユーザは共有された画像をダウンロードして閲覧することが可能になる。
【０００３】
上記のように、ユーザがマニュアル操作で画像の共有相手を選択する技術に対して、画像共有サービスを提供するシステムが自動的に共有相手を検索し、選択する技術がある。
【０００４】
特許文献１には、対象の画像に類似している画像を類似度に基づき検索する技術が開示されている。このような技術を用いることによって、ユーザの自画像と対象画像の類似度が一定の閾値を超える場合は、当該ユーザが対象画像の被写体であると見なすことが出来るため、当該ユーザを共有相手として自動的に選択することが出来る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−１３４３４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、画像の類似度を用いた判定の閾値を適切に設定することは困難である場合がある。例えば、類似度の判定の閾値を低すぎる設定にしてしまうと、本来は共有相手として選択すべきでないユーザを共有相手として選択してしまう可能性がある。一方で、類似度の判定の閾値を高すぎる設定にしてしまうと、本来は共有相手として選択するべきであるユーザを共有相手として選択しない可能性がある。
【０００７】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、画像の類似度を用いた画像の共有相手選択を適切に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、第一のユーザと第二のユーザとの間で画像を共有する画像処理装置であって、前記第一のユーザの第一の画像を取得する第一の取得手段と、前記第二のユーザが被写体となっている第二の画像を保持する保持手段と、前記第一のユーザと前記第二のユーザとの間の親密度に応じた閾値を取得する第二の取得手段と、前記第一の画像内の被写体と前記第二の画像の被写体との類似度を算出する算出手段と、前記閾値と前記類似度との比較に基づき、前記第一の画像の共有相手として前記第二のユーザを選択するか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、画像の類似度を用いた共有相手選択を適切に行うことが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態のシステムの概要構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態にユーザ間の関係を表すツリーの一例を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係るアップロードされる画像の一例を示すブロック図である。
【図４】第１の実施形態にユーザ、類似度、閾値の関係の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る閾値算出部の構成を示すブロック図である。
【図６】第１の実施形態の画像共有に係る処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態の親密度の算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】第１の実施形態の変形例に係るアップロードされる画像の一例を示すブロック図である。
【図９】第１の実施形態の変形例の画像共有に係る処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図１０】第１の実施形態の変形例で算出されるユーザと親密度２の関係の一例を示す図である。
【図１１】第２の実施形態のシステムの概要構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１２】
（第１の実施形態）
（システム全体の説明）
図１に、本実施形態における画像共有システム（または画像処理装置を有する画像処理システム）の構成を説明する。図１は画像送信端末１０１、画像共有サーバ１０２及び画像受信端末１０３によって構成される。本システムの目的は、画像送信端末１０１から受信した画像データの被写体を画像共有サーバ１０２が識別し、当該被写体に対応するユーザの管理する画像受信端末１０３に共有することである。以降、画像をアップロードするユーザをユーザＸとし、画像共有システムに登録された画像の共有相手の候補となるユーザをユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤ及びユーザＥであるとしてシステムの処理を説明する。
【００１３】
画像共有サーバ１０２は、画像データから抽出した被写体データと、システムに登録されたユーザ同士の親密度に応じて適切に画像データの共有相手を判断し、画像共有することを特徴とする。本システムにおいて、親密度はシステムに登録されたユーザ同士の結び付きを元に判定される。ユーザ同士の結び付き情報の一例は、図２に示したようなユーザ同士の友人関係を表したツリー或いはグラフ表現によって表現される。図２で示したツリーは、ユーザＸの直接の友人がユーザＡ及びユーザＢであることを表現している。或いは、ユーザＡの直接の友人はユーザＢ及びユーザＣ、ユーザＢの直接の友人はユーザＣ及びユーザＤである。つまり、ユーザＣはユーザＸの友人の友人であるということになり、ユーザＥはユーザＸとは友人関係にないということになる。
【００１４】
このようなシステムが適用可能なシステムの一例としてＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）システムが挙げられる。ＳＮＳシステムでは、登録された各ユーザの友人関係が管理されるだけでなく、各ユーザが画像をアップロードする機能や、ユーザ自身のプロフィールとなる画像データを登録する機能を有する。また、説明を簡易にするため、図１は画像送信端末１０１及び画像受信端末１０３がそれぞれ１つである場合を例として構成を説明しているが、その他のこれらの端末が複数となる構成とすることも可能である。さらに、画像送信端末１０１及び画像受信端末１０３はパーソナルコンピュータに代表されるデバイス機器だけでなく、ディジタルカメラやスマートフォン等のモバイルデバイス機器によっても実現可能である。
【００１５】
（画像送信端末１０１）
画像送信端末１０１は、共有の対象となる画像データをユーザＸが画像共有サーバ１０２に送信する。画像送信端末１０１は、ユーザ認証情報管理部２０１、画像蓄積部２０２及び画像送信部２０３から構成される。
【００１６】
ユーザ認証情報管理部２０１は、画像データを画像共有サーバにアップロードするユーザのユーザＩＤ及びパスワードをユーザ認証情報として管理する。本実施形態において、画像送信端末から画像をアップロードするユーザはユーザＸであるため、ユーザ認証情報管理部２０１はユーザＸの画像共有システムにおけるユーザＩＤ及びパスワードを保持する。本ユーザ認証情報は、画像送信部２０３に提供される。
【００１７】
画像蓄積部２０２は、ユーザＸが保有する写真などの画像データを保持している。
【００１８】
画像送信部２０３は、ユーザ認証情報管理部２０１及び画像蓄積部２０２から受け取った画像データ及びユーザ認証情報をネットワークを介して画像共有サーバ１０２に送信する。また、画像送信部２０３は、画像共有サーバ１０２にアップロードされた画像の共有指示を必要に応じて行う。例えば、後述の画像共有サーバ１０２での処理において、画像の共有可否の最終的な判断をユーザがする必要な場合には、その選択の指示を画像共有サーバに送信する。
【００１９】
（画像共有サーバ１０２）
画像共有サーバ１０２は、画像送信端末１０１から受け取った画像データをデータ処理し、当該画像データの共有相手のユーザを判断して、判断されたユーザに対して画像データを共有させる。画像共有サーバ１０２は、画像送受信部３０１、ユーザ認証部３０２、画像蓄積部３０３、類似度判定部３０４、ユーザ代表画像蓄積部３０５及び閾値生成部３０６から構成される。
【００２０】
画像送受信部３０１は、画像送信端末１０１から画像をアップロードされる場合においては、画像送信端末１０１から送信した画像データ及びユーザＸのユーザ認証情報を受け取る。尚、本実施形態におけるアップロード画像は図３に示すように被写体が１人である画像を想定して説明を行うが、本実施形態による画像共有処理は、複数の被写体が写った画像に対しても適用可能である。ユーザＸのユーザ認証情報はユーザ認証部３０２に送られ、ＩＤとパスワードによる認証が正しいと判断された場合には、画像データを画像蓄積部３０３に渡す。一方で、画像を画像受信端末１０３に共有する場合においては、画像受信端末１０３から受け取ったユーザ認証情報に対応する画像データを画像受信端末１０３に送信する。この場合においては、例えば、画像受信端末１０３からユーザＡ〜ユーザＥのいずれかのユーザに対応するＩＤとパスワードを受け取り、ユーザ認証部３０２が正しいと判断した場合には、当該ユーザに対応する画像データを画像受信端末１０３に送信する。
【００２１】
ユーザ認証部３０２は、本発明における画像共有システムのユーザ情報を管理する。つまり、ユーザＸ及びユーザＡ〜ユーザＥのＩＤとパスワードを認証情報として管理される。ここで、本発明における認証方式は、このようなＩＤとパスワードとパスワードによる認証方式に限定されず、生体認証や各ユーザの保持するＩＣカードによる認証方式に対しても適用可能である。
【００２２】
画像蓄積部３０３は、ユーザがアップロードした画像データを蓄積するハードディスクやメモリ等の記憶媒体である。それぞれの画像データはアクセス可能なユーザが設定され、画像の送信を要求する画像送信端末１０１から送信されたユーザ認証情報に応じてアクセスが制御される。そして、画像蓄積部３０３が蓄積する画像データは類似度判定部３０４に提供され、判定結果として受け取った画像共有ユーザに対して画像データへのアクセス権を付与する。すなわち、当該ユーザを画像データの共有相手として選択するか否かを判定する判定手段として機能する。尚、当該ユーザを画像データの共有相手として選択すると判定され、更に、画像データを保持するユーザから共有を許可する旨の指示があった場合にのみ、アクセス権を付与しても良い。類似度判定部３０４は、画像送信端末１０１から受け取った画像データから抽出した被写体オブジェクトと、ユーザ代表画像蓄積部３０５に蓄積されたユーザ代表画像データの間の画像類似度を算出する。本発明において、画像間の類似度は０〜１００の間での数値で表現され、０に近ければ画像間の類似度が小さく、１００に近ければ画像の類似度が大きいことが示すものとして説明する。しかし、類似度の表現方法はこれに限らず、０〜１での類似度やレベル１、２、３などの表現方法による類似度判定度もよい。そして、類似度が閾値算出部５０１によって生成された閾値を超える場合には、閾値を超えたユーザに対して画像送信端末１０１からアップロードされた画像データを共有設定するように画像蓄積部３０３に指示する。被写体オブジェクトと各ユーザのユーザ代表画像の間の類似度の一例を図４（Ａ）に示す。図４（Ａ）において第１列は被写体オブジェクトとユーザ代表画像データの類似度算出を行った相手のユーザを示し、第２列は算出された類似度を表す。つまり、アップロードされた画像の被写体とユーザＡのユーザ代表画像データの間の類似度は９５である。同様に、それぞれのユーザとの類似度は、ユーザＢは７０、ユーザＣは６０、ユーザＤは７０、ユーザＥは８０である。
【００２３】
ユーザ代表画像蓄積部３０５は、当該画像共有サーバ１０２に登録された各ユーザのユーザ代表画像を蓄積する。ユーザ代表画像とは、ユーザが被写体となっているプロフィール画像や、システムに登録された画像データのうち同ユーザが被写体であることを指定された画像である。ユーザ代表画像は各ユーザに対して一つだけ登録されてもよいし、複数の画像が登録されてもよい。
【００２４】
閾値生成部３０６は、後述する構成に従って各ユーザに対する類似度に対する画像一致判定の閾値を算出する。ここで、各ユーザに対する閾値は、画像共有システムに登録された各ユーザ間の友人関係を元に算出される。閾値生成部３０６が生成する閾値データの一例を図４（Ｂ）に示す。図４（Ｂ）において、第１列は閾値の生成に際してユーザＸとの親密度を算出するために利用されたユーザであり、第２列はその結果算出された閾値である。つまり、被写体オブジェクトとユーザＡのユーザ代表画像データの間で算出された類似度が７０以上であればアップロードされた画像データはユーザＡが被写体として写っている可能性が高いと判断される。同様に、ユーザＢは６０、ユーザＣは８０、ユーザＤは９０、ユーザＥは９５以上の類似度であればそれぞれのユーザが被写体として写っている可能性が高いと判断される。
【００２５】
閾値生成部３０６の構成の一例を図５を用いて説明する。閾値生成部３０６は、閾値算出部５０１、親密度算出部５０２、ユーザ関係蓄積部５０３及び閾値テーブル蓄積部５０４から構成される。閾値生成部３０６は２つのユーザ識別子１及びユーザ２を受け取り、両ユーザ間のユーザ関係を元に親密度を元に算出された閾値データを出力する。或いは、本実施形態で説明するようにユーザＸの識別子を入力し、当該ユーザＸに関連する複数のユーザそれぞれに対する閾値データを出力してもよい。
【００２６】
閾値算出部５０１は、親密度算出部５０２に２つのユーザ識別子を渡し、両ユーザ間の親密度の算出結果を受け取る。さらに、閾値テーブル蓄積部から親密度と閾値の対応情報を受け取り、親密度算出部５０２から受け取った親密度からに対応する閾値を算出して類似度判定部３０４に渡す。
【００２７】
親密度算出部５０２は、ユーザ関係蓄積部５０３から図２で例を示したユーザ間のユーザ関係データを受け取り、後述する親密度算出方法に従って、閾値算出部５０１から受け取った２つのユーザ間の親密度を算出する。親密度算出部５０２が生成する親密度データの一例を図４（Ｃ）に示す。図４（Ｃ）において、第１列はユーザＸとの親密度を計算した相手のユーザであり、第２列はそれぞれのユーザに対して計算されたユーザＸとの親密度である。つまり、ユーザＸとユーザＡとの親密度は１．００であり、同様にユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤ及びユーザＥのそれぞれのユーザとユーザＸの親密度はそれぞれ１．２５、０．５０、０．２５、０．００である。
【００２８】
ユーザ関係蓄積部５０３は、図２で例を示したユーザ間の友人関係を元にしたユーザ関係データを蓄積し、親密度算出部に出力する。
【００２９】
閾値テーブル蓄積部５０４は、親密度算出部５０２が生成した親密度に対して設定される閾値データを記憶し、当該閾値データを閾値算出部５０１に渡す。閾値テーブルの一例を図４（Ｄ）に示す。図４（Ｄ）において、第１列は親密度の範囲を示し、第２列が第１列で示した範囲の親密度に対応する閾値を示す。ここで、図４（Ｄ）では、表記を簡単化するために小数点第４位以降のデータは省略している。例えば、第２行目は０．０≦Ｎ＜０．２５の範囲での親密度Ｎに対して９５の閾値が設定されることを示す。第３行目は０．２５≦Ｎ＜０．５０の範囲での親密度Ｎに対して９５の閾値が設定されることを示す。同様に０．５０＜Ｎ≦０．７５、０．７５＜Ｎ≦１．００及び１．００＜Ｎ≦１．２５の親密度に対してそれぞれ８０、７０及び６０の閾値が設定される。ここで、親密度の高さと閾値の高さに逆の相関関係があることに注意されたい。これにより、親密度が高いユーザに対しては画像間の類似判定の閾値が低く設定されることになり、より画像が共有されやすくなる。この親密度と閾値の間の関係を表したテーブルは、当該システムに登録されたユーザ間の関係と実際の画像の共有数などを統計的に解析して作成してもよいし、システム内で固定の値を設定してもよい。或いは、本発明の方法で判定された画像の共有判定結果をユーザが正誤判定していき、その統計値を元にデータを設定することも可能である。
【００３０】
（画像共有サーバ１０２の処理のフローチャート）
画像共有サーバ１０２において、ユーザが画像データをアップロードし、当該画像データを共有相手のユーザを決定する処理の流れの一例を図６のフローチャートを用いて説明する。
【００３１】
はじめに、ユーザＸが画像送信端末１０１を用いて画像データを画像共有サーバにアップロードする（Ｓ６０１）。以降、アップロードされた画像は図３で示したような１人の被写体が写った画像であるものとして説明する。また、画像がアップロードされたＳ６０１の段階では、被写体となっているユーザは特定されておらず、画像蓄積部３０３に蓄積された画像データへのアクセスはユーザＸにのみ許可されている。
【００３２】
次に、類似度判定部３０４が画像データから被写体オブジェクトを抽出する（Ｓ６０２）。以降の処理において、被写体オブジェクトは人体全体を対象としたオブジェクト抽出を行ってもよいし、顔部分を対象としたオブジェクト抽出を行ってもよい。画像データからのオブジェクト抽出技術は様々な技術が知られており、ここではその処理方法についての説明を省略する。
【００３３】
処理ステップＳ６０３では、親密度算出部５０２が、画像をアップロードしたユーザＸと他のユーザとの間の親密度（図４（Ｃ））を、後述する方法に従って算出する。続いて、閾値算出部５０１はＳ６０３で生成された親密度（図４（Ｃ））と、閾値テーブル蓄積部５０４が保持するテーブルデータ（図４（Ｄ））に応じて閾値（図４（Ｂ））を算出する。
【００３４】
処理ステップＳ６０５は、Ｓ６０３で閾値を算出したそれぞれのユーザに対応付けられたユーザ代表画像から抽出したユーザオブジェクトと、Ｓ６０２で抽出した被写体オブジェクトの間の画像類似度を算出する。画像類似度は全てのユーザとの間で計算してもよいし、Ｓ６０２で生成した閾値が一定以上のユーザに対してのみ計算してもよい。これにより、類似度算出処理の負荷を軽減することが可能である。
【００３５】
Ｓ６０６は前記類似度と前記閾値を比較することによる画像判定を行う。Ｓ６０５で算出した各ユーザの代表画像との類似度がＳ６０４で算出した各ユーザに対する閾値よりも高ければ（Ｓ６０６）、類似度判定部３０４は、当該ユーザを、ユーザＸがアップロードした画像と共有する候補として確定オブジェクトとする（Ｓ６０７）。一方で、各ユーザに対する閾値よりも低ければ（Ｓ６０６）、当該ユーザを、Ｓ６０１でユーザＸがアップロードした画像との共有候補ではないと判断し、未確定オブジェクトとする（Ｓ６０８）。共有設定するユーザの数は１番可能性が高いと判断された１人のユーザに対してでもよいし、閾値を超えた複数のユーザに対してでもよい。上記の図４（Ａ）及び図４（Ｂ）を元にした画像共有判定においては、ユーザＡ及びユーザＢが閾値を超える類似度を持つため、確定オブジェクトとされる。このため、この両方のユーザをユーザＸがアップロードした画像の共有対象としてもよいし、一番類似度の高いユーザＡのみを共有対象としてもよい。
【００３６】
最後に、画像蓄積部３０３は、Ｓ６０１でアップロードした画像について、処理ステップＳ６０７で設定した確定ユーザにアクセス権を付与して共有設定する（Ｓ６０９）。画像蓄積部３０３は、自動的に当該画像を確定ユーザに対して共有設定してもよいし、ユーザＸに対して共有の可否の判断を求めるように設定してもよい。或いは、Ｓ６０６での閾値と類似度の差分の大きさに応じて共有方法を設定することも可能である。例えば、閾値よりもかなり高い類似度が算出された場合には自動でアクセス権を付与し、小さい場合にはサムネイルだけ自動で共有し、ユーザＸの承認後にアクセス権を付与する。
【００３７】
以上、画像共有サーバ１０２における画像共有の処理フローについて説明した。
【００３８】
（親密度算出処理のフローチャート）
次に、親密度算出部５０２が各ユーザ間の親密度を算出する処理の流れの一例を図７のフローチャートを用いて説明する。
【００３９】
はじめに、親密度算出部５０２は、親密度を算出する起点となる着目ユーザ（ユーザＸ）からのユーザの友人関係を元に、図２に例示したようなツリーデータを生成する（Ｓ７０１）。このＳ７０１において、ツリーが巨大になる場合や、一定の深さを超える場合には、着目ユーザから遠いユーザをツリーに含めないことで、処理負荷の軽減することが可能である。そしてこのツリーに出てくるユーザとユーザＸの間の親密度を０で初期化し（Ｓ７０２）、ツリー探索における親密度の加算値ｄを２．０で初期化する（Ｓ７０３）。
【００４０】
続いて、親密度算出部５０２は、図２で例示したツリーデータに対して中間順での探索を開始する（Ｓ７０４）。中間順でのツリー探索は広く知られた処理方法であるため詳細は省略するが、中間順で図２で例示したツリーを探索した場合Ｂ、Ａ、Ｃ、Ｘ、Ｃ、Ｂ、Ｄの順番でノードが探索される。中間順での探索を開始した親密度算出部５０２は、中間順でのアルゴリズムに従った順番でツリーを移動し（Ｓ７０５）、ノードの移動が子ノードへの移動であれば（Ｓ７０６）加算値ｄを所定の手順で減らす（Ｓ７０７）。ｄは一定の割合（例えば５０％）ずつ減少させてもよいし、一定値だけ減算されてもよい。以降は５０％ずつ減少する場合で説明を行う。一方で、ノードの移動が子ノードの移動ではなく親ノードへの移動であれば（Ｓ７０６）、加算値ｄを増加させて元に戻す（Ｓ７０８）。例えば、Ｓ７０６での減少方法が一定値ずつの減算であれば、その値を加算する。一定の割合ごとの減少であれば、その逆数となる割合で増加させる。例えば、上記のように５０％の減少させる場合は２倍に、７５％に減少させる場合は４／３倍する。
【００４１】
続いて、Ｓ７０５での移動が間順の処理対象のノードであれば（Ｓ７０９）、当該ノードに該当するユーザに対して加算値ｄを加算する（Ｓ７１０）。間順でのツリー探索が終了しなければ（Ｓ７０９でＮＯ）、Ｓ７０５に戻って探索を継続する。
【００４２】
このような処理をすることにより、ユーザＸからツリー上で１ホップでの友人に対しては１．０ずつ、２ホップでの友人に対しては０．５ずつ親密度が加算される。結果として、各ユーザに対して図４（Ｃ）で表した親密度が計算される。
【００４３】
以上、親密度算出部５０２における親密度算出の処理フローについて説明した。上記のフローチャートの説明においては、全てのユーザに対して一律の方法で親密度の加算処理する場合を例として説明を行ったが、ユーザごと加算方法を調整することも可能である。例えば、ユーザＸとユーザＢが過去に多数の画像を共有した履歴があれば、Ｓ７１０での加算値を増加（例えば２０％）させる。すなわち共有の回数に応じて加算方法を調整する。これにより、ユーザＸがアップロードした画像をより望ましい相手に共有することが可能になる。
【００４４】
（画像受信端末１０３）
画像受信端末１０３は、画像共有サーバ１０２にアップロードされた画像データを受信してユーザに表示する。画像受信端末１０３は、画像受信部４０１、ユーザ認証情報管理部４０２及び画像表示部４０３から構成される。
【００４５】
画像受信部４０１は、ユーザ認証情報管理部４０２から受け取ったユーザＩＤ及びパスワードを画像共有サーバ１０２に送信し、当該ユーザＩＤで認証されたユーザに対して共有が許可された画像を画像送受信部３０１から受信する。
【００４６】
ユーザ認証情報管理部４０２は、画像共有サーバ１０２におけるユーザのユーザＩＤ及びパスワードをユーザ認証情報として管理する。本実施形態においては、例えばユーザＸが画像送信端末１０１から送信した画像を共有されるユーザＢのＩＤ及びパスワードを保持する。本ユーザ認証情報は、画像受信部４０１に提供される。
【００４７】
画像表示部４０３は、画像受信部４０１が受信した画像を不図示のディスプレイ装置を介してユーザに閲覧させる。
【００４８】
本実施形態のような構成とすることによって、画像送信端末１０１が画像共有サーバ１０２にアップロードした画像の被写体に応じて、適切なユーザが持つ画像受信端末１０３に送信することが可能である。
【００４９】
（変形例）
変形例では、画像共有サーバ１０２に画像をアップロードしたユーザＸと共有対象のユーザ間の親密度に加えて、同画像に一緒に被写体として写ったユーザ間の親密度を用いて閾値を生成する。本変形例では、類似度判定部３０４以外、画像送信端末１０１、画像共有サーバ１０２及び画像受信端末１０３の構成は第１の実施形態のブロック図の機能と同じものを持つものとする。さらに、類似度判定部３０４における類似度判定の処理ステップに、被写体ユーザ間の親密度を利用するステップを追加することが第１の実施形態で説明した処理方法と異なるものである。また、本変形例は、ユーザＸによってアップロードされる画像が、図８で例示するように複数の被写体オブジェクトによって構成されている点に場合に適用可能である。図８で示した画像データは被写体オブジェクト８０１、８０２及び８０３の３つの被写体オブジェクトで構成されている。
【００５０】
本変形例における、画像共有サーバ１０２での画像データの共有処理の流れの一例を図９を用いて説明する。なお、図９におけるＳ１００１〜Ｓ１００８の処理ステップは、第１の実施形態におけるＳ６０１〜Ｓ６０８の処理ステップとそれぞれ同様であるため、説明を省略する。
【００５１】
説明を簡単にするため、Ｓ１００１〜Ｓ１００８の処理ステップを実行することにより、被写体オブジェクト８０１が、ユーザＡを対応付けて確定ユーザとされているものとする。一方で、被写体オブジェクト８０２及び被写体オブジェクト８０３は、類似度が閾値を超えるユーザがおらず、未確定オブジェクトと判定されているものとする。本変形例は、画像をアップロードしたユーザＸと被写体オブジェクトとの間の親密度から対応するユーザが判定できない場合に、被写体オブジェクト間の親密度を利用することによって、ユーザの特定を試みるものである。
【００５２】
処理ステップＳ９０９は、同一画像内で対応するユーザを特定された被写体オブジェクトと未確定の被写体オブジェクトに対応するユーザの間の親密度２を算出する。つまり、ユーザＡからユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤ及びユーザＥまでの友人関係から親密度２Ａをそれぞれ算出する。例えば、図１０（Ａ）のように、ユーザＡから被写体オブジェクト８０２の候補となる各ユーザへの親密度を算出する。
【００５３】
続く処理ステップＳ９１０では、未確定の被写体オブジェクト８０２及び８０３の間に仮のユーザを割り当て、それぞれの組み合わせでのユーザ間の友人関係から親密度３を算出する。例えば、被写体オブジェクト８０２にユーザＢ〜ユーザＥ、被写体オブジェクト８０３にユーザＢ〜ユーザＥをそれぞれ割り当てた場合の（同一ユーザの組み合わせは除く）親密度をそれぞれ算出して親密度３とする。
【００５４】
処理ステップＳ９１１では、Ｓ９０４、Ｓ９０９及びＳ９１０で算出した親密度１、親密度２及び親密度３から閾値２を算出する。例えば、これらの３つの親密度をユーザごとに平均或いは加重平均して閾値２を算出する。加重平均の場合は、例えば親密度１を親密度２よりも大きく重みづけする。そして、図４（Ｃ）に示したユーザＸから各ユーザへの親密度１、図１０（Ａ）に示したユーザＡからの親密度２及び仮ユーザ同士間の親密度３を平均し、図４（Ｄ）のテーブルから各ユーザの閾値を算出する。この場合は、未確定オブジェクトに仮に割り当てられた様々なユーザの組み合わせの親密度３が閾値２の算出に利用されることになる。一方で、未確定オブジェクトに割り当てられるユーザの組み合わせを、親密度１、親密度２及び親密度３の平均或いは加重平均が最大になるように設定してもよい。この場合は、親密度３に含まれる複数の組み合わせのユーザのうち、未確定オブジェクトに尤もらしいユーザを割り当てた場合の組み合わせでのみ平均を算出して閾値２を算出する。
【００５５】
そして、Ｓ９０５で算出した類似度がＳ９１１で算出した閾値２よりも大きければ（Ｓ９１２）、Ｓ９０８で未確定オブジェクトと判定した被写体オブジェクトにユーザを対応付ける（Ｓ９１３）。一方で、Ｓ９１２で類似度が閾値２よりも小さければ、未確定ユーザはそのまま未確定ユーザのままとなる。
【００５６】
最後に、Ｓ９０１〜Ｓ９１３の処理ステップを経て確定ユーザと判定されたユーザに対して、第１の実施形態の処理と同様に画像を共有処理する（Ｓ９１４）。
【００５７】
このような変形例とすることにより、画像内の被写体オブジェクト間の関係を有効に利用することが可能になり、画像共有の判定の精度を向上させることが可能である。
【００５８】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、画像共有サーバ１０２において、アップロードされた画像の共有相手のユーザ判定を行った。しかしながら、画像共有サーバ１０２の画像共有相手を画像送信端末１０１において行う構成とすることも可能である。
【００５９】
本実施形態におけるシステムの全体構成の一例を図１１を用いて説明する。本実施形態における画像共有システムは、画像送信端末１０１、画像共有サーバ１０２及び画像受信端末１０３によって構成される。本実施形態では、ディジタルカメラ等の撮像機能などの画像取得部を有する画像送信端末１１０１において画像の共有相手のユーザ判定を行う。そして、画像共有サーバ１１０２は、画像送信端末１１０１で判定されたユーザに対して画像の共有設定を行い、画像受信端末１０３に画像を送信する。
【００６０】
本実施形態における画像送信端末１１０１は、第１の実施形態に画像共有サーバ１０２で処理した画像共有ユーザ判定を行うため、画像共有サーバ１０２の類似度判定部３０４、ユーザ代表画像蓄積部３０５及び閾値生成部３０６を有する。加えて、撮像手段などにより画像を取得や画像記憶媒体からの画像読み取りを行う画像取得手段１１０３を有する。ユーザ認証情報管理部２０１、画像蓄積部２０２及び画像送信部２０３は画像送信端末１０１と同様の構成で有する。このような構成とすることにより、画像送信端末１０１は、端末内に有する友人情報などを元に共有相手のユーザを設定して画像共有サーバ１１０２にデータ送信することが可能である。
【００６１】
一方で、画像共有サーバ１１０２は、画像共有サーバ１０２の画像送受信部３０１、ユーザ認証部３０２及び画像蓄積部３０３を有し、画像送信端末１１０１がアップロードした画像を指定されたユーザに共有するように画像蓄積部３０３に保存する。そして、当該画像データを画像受信端末１０３からの要求に応じて送信する。
【００６２】
このような構成とすることによって、画像送信端末１１０１が共有相手を判別することになり、ユーザの友人関係や友人のユーザ代表画像データなどの画像を外部に公開する必要がなくなる。このため、これらのデータの漏洩によるプライバシ侵害を軽減することが可能である。さらに、このような構成とすることにより、画像送信端末１１０１は、画像共有判定機能を有さない画像共有システムにおいても画像共有を実現することが可能になる。
【００６３】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００６４】
３０３  画像蓄積部
３０４  類似度判定部
３０５  ユーザ代表画像蓄積部
３０６  閾値生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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