(57)【要約】【課題】複数の画像が存在する場合に、画像に対して過不足なくタグを付与する技術を提供することを目的とする。【解決手段】本発明の一実施形態に係るタグ付け装置１００は、複数の画像に含まれるそれぞれの画像において被写体を検出する被写体検出部３０１と、複数の画像に含まれるそれぞれの画像において、被写体に対応するタグを判定するタグ判定部３０２と、タグに対応する被写体の領域の画質に基づいて定義される適合度を算出する適合度算出部３０３と、適合度に基づいて、複数の画像のうち少なくとも１つの画像にタグを関連付けるタグ付与部３０４と、を具備する。【選択図】図３
2017142753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像に含まれるそれぞれの画像において被写体を検出する被写体検出手段と、
前記複数の画像に含まれるそれぞれの画像において、前記被写体に対応するタグを判定するタグ判定手段と、
前記タグに対応する前記被写体の領域の画質に基づいて定義される適合度を算出する算出手段と、
前記適合度に基づいて、前記複数の画像のうち少なくとも１つの画像に前記タグを関連付けるタグ付与手段と、を具備する情報処理装置。
【請求項２】
前記被写体検出手段は、連続撮影された画像群である前記複数の画像において前記被写体を検出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記被写体検出手段は、ブラケット撮影された画像群である前記複数の画像において前記被写体を検出し、
前記算出手段は、前記ブラケット撮影の撮影条件に基づいて前記適合度の決定基準を変えることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記被写体検出手段は、フォーカスブラケット撮影された画像群である前記複数の画像において前記被写体を検出し、
前記算出手段は、前記被写体を含む領域のぼけの程度に基づいて前記適合度を決定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記被写体検出手段は、露出ブラケット撮影された画像群である前記複数の画像において前記被写体を検出し、
前記算出手段は、前記被写体を含む領域の輝度値分布に基づいて前記適合度を決定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記被写体検出手段は、ＩＳＯ感度ブラケット撮影された画像群である前記複数の画像において前記被写体を検出し、
前記算出手段は、前記被写体を含む領域のノイズ量に基づいて前記適合度を決定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記タグ付与手段は、前記複数の画像のうち、前記適合度が最大の画像に前記タグを関連付けることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記タグ付与手段は、前記複数の画像のうち、前記適合度が所定の閾値を超えている被写体の領域を有する画像に、前記タグを関連付けることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記タグ付与手段は、前記タグを、前記適合度を示す情報とともに、前記少なくとも１つの画像に関連付けることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記適合度を示す情報は、前記適合度そのもの、および前記適合度を所定の段階に分けた段階情報の少なくとも一方であることを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記タグ付与手段は、さらに前記被写体を含む領域を示す座標情報を前記少なくとも１つの画像に関連付けることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
撮像手段をさらに具備し、
前記タグ付与手段は、前記撮像手段による撮像の後に前記少なくとも１つの画像に前記タグを関連付けることを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
複数の画像に含まれるそれぞれの画像において被写体を検出する工程と、
前記複数の画像に含まれるそれぞれの画像において、前記被写体に対応するタグを判定する工程と、
前記タグに対応する被写体の領域の画質に基づいて定義される適合度を算出する工程と、
前記適合度に基づいて、前記複数の画像のうち少なくとも１つの画像に前記タグを関連付ける工程と、を含むタグ付け方法。
【請求項１４】
コンピュータを請求項１〜１２のいずれか一項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影された画像に対してタグ付けをおこなう情報処理装置、プログラム、記憶媒体および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、大量の画像から所望の画像を選別したり、画像を分類したりするために、画像の内容を示すメタデータをタグとして画像に付与する技術がある。画像にメタデータをタグとして付与する技術としては、例えば特許文献１に記載の技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−６１９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
タグ付けにおいては、画像に対してタグが過不足なく、すなわち適切な数のタグが適切な画像に付与されることが望ましい。タグの数や精度が不十分な場合、画像の選別や整理を正確に実行することはできない。また、タグが過剰に画像に付与されていると、それらのタグが画像の内容を正しく示すものであったとしても、対象となる画像が膨大となり、選別や整理の妨げになることがある。
【０００５】
特許文献１に記載の技術は、被写体に付された無線チップから情報を受信し、受信された情報に基づいて被写体に関連するメタデータを生成して画像に付与する。しかしながら、特許文献１に記載の技術は、被写体に予め無線チップが付されていない場合に適用することができない。また、特許文献１に記載の技術は、被写体から受信した情報に基づいてタグ付けを行うため、タグの精度を向上させることができるものの、タグの数を抑制することを考慮していない。
【０００６】
本発明はこのような状況に鑑みてなされてものであり、複数の画像が存在する場合に、画像に対して過不足なくタグを付与する技術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】
本発明の第１の態様に係る情報処理装置は、複数の画像に含まれるそれぞれの画像において被写体を検出する被写体検出手段と、前記複数の画像に含まれるそれぞれの画像において、前記被写体に対応するタグを判定するタグ判定手段と、前記タグに対応する被写体の領域の画質に基づいて定義される適合度を算出する算出手段と、前記適合度に基づいて、前記複数の画像のうち少なくとも１つの画像に前記タグを関連付けるタグ付与手段と、を具備する。
本発明の第２の態様に係るタグ付け方法は、複数の画像に含まれるそれぞれの画像において被写体を検出する工程と、前記複数の画像に含まれるそれぞれの画像において、前記被写体に対応するタグを判定する工程と、前記タグに対応する被写体の領域の画質に基づいて定義される適合度を算出する工程と、前記適合度に基づいて、前記複数の画像のうち少なくとも１つの画像に前記タグを関連付ける工程と、を含む。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、複数の撮影画像が存在する場合に、画像に対して過不足なくタグを付与する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係るタグ付け装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係るタグ付け装置で扱う対象画像を示す図である。
【図３】実施形態に係るタグ付け装置の機能を示すブロック図である。
【図４】実施形態に係るタグ付け装置によるタグ判定結果を示す図である。
【図５】実施形態に係るタグ付け方法のフローチャートを示す図である。
【図６】実施形態に係るタグ付与処理のフローチャートを示す図である。
【図７】実施形態に係るタグ付与処理のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して、この発明の例示的な実施の形態を詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１１】
（実施形態）
以下、本発明に係る一実施形態を図面にしたがって詳細に説明する。図１は、本実施形態のタグ付け装置１００を実現する情報処理装置の構成を示すブロック図である。タグ付け装置１００は、単一のコンピュータ装置で実現されてもよいし、必要に応じた複数のコンピュータ装置に各機能を分散して実現されてもよい。タグ付け装置１００が複数のコンピュータ装置で構成される場合は、該複数のコンピュータ装置は互いに通信可能なようにＬｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）などで接続されている。
【００１２】
タグ付け装置１００は、制御部１０１、ＲＯＭ１０２（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ１０３（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶装置１０４、操作入力インターフェイス１０５、表示インターフェイス１０６、ネットワークインターフェイス１０７、および画像入力インターフェイス１０８を備える。タグ付け装置１００に含まれる各部は、システムバス１１３によって通信可能に接続されている。制御部１０１は、タグ付け装置１００の全体を制御する制御部であり、例えばＣｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）である。ＲＯＭ１０２は、変更を必要としないプログラムやパラメータを格納するＲＯＭである。ＲＡＭ１０３は、外部装置などから供給されるプログラムやデータを一時記憶するＲＡＭである。外部記憶装置１０４は、タグ付け装置１００に固定して設置されたハードディスクやフラッシュメモリなどの記憶媒体、又はタグ付け装置１００から着脱可能な光ディスク（例えば、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）等）、磁気カード、光カード、ＩＣカードなどの可搬記憶媒体を含む任意の外部記憶装置である。操作入力インターフェイス１０５は、操作者の操作を受け、データを入力するポインティングデバイスやキーボードなどの入力デバイス１０９とのインターフェイスである。表示インターフェイス１０６は、タグ付け装置１００の保持するデータや供給されたデータを表示するためのディスプレイ１１０とのインターフェイスである。ネットワークインターフェイス１０７はインターネットなどのネットワーク回線１１１に接続するためのネットワークインターフェイスである。画像入力インターフェイス１０８は、撮像装置などの画像入力デバイス１１２と通信するためのインターフェイスである。タグ付け装置１００は、図１に示す構成に限定されず、さらに任意の部材や装置を備えてよい。
【００１３】
図２（ａ）〜２（ｃ）は、本実施形態のタグ付け装置１００が扱う例示的な対象画像を示す図である。この対象画像はフォーカスブラケット撮影、すなわち手前から奥に焦点距離を変化させながら連続撮影することにより取得された３枚の画像である。いずれの画像においても、人物２０１、人物２０２、および建築物２０３が被写体として撮影されている。図２（ａ）の画像では人物２０１が、図２（ｂ）の画像では人物２０２が、図２（ｃ）では建築物２０３がそれぞれフォーカスポイント（すなわち、合焦している点）になっている。図３（ａ）〜３（ｃ）においては、合焦している部分は明確な線で示されており、合焦していない部分はぼやけた線で示されている。
【００１４】
図３は、本実施形態のタグ付け装置１００の機能を示すブロック図である。図３において、矢印は主なデータの流れを示しており、図３に示したもの以外のデータの流れがあってよい。図３において、各ブロックはハードウェア（装置）単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。また、各ブロックはさらに分割されてよい。タグ付け装置１００は、図３に示す機能に限定されず、さらに任意の機能を備えてよい。
【００１５】
タグ付け装置１００は、被写体検出手段としての被写体検出部３０１、タグ判定手段としてのタグ判定部３０２、算出手段としての適合度算出部３０３、およびタグ付与手段としてのタグ付与部３０４を備える。タグ付け装置１００の制御部１０１（ＣＰＵ）は、ＲＯＭ１０２又は外部記憶装置１０４に記録されたプログラムをＲＡＭ１０３上に読み出して実行することによって、図３の各ブロックの機能を実行する。
【００１６】
被写体検出部３０１は、すべての対象画像についてタグ付け可能な被写体を検出する。その結果、図２（ａ）および図２（ｂ）の画像では、人物２０１の顔領域２０４および人物２０２の顔領域２０５が検出される。また図２（ｃ）の画像では、人物２０２の顔領域２０５が検出される。図２（ｃ）の画像において人物２０１の顔領域がタグ付け可能な被写体として検出されていない理由は、当該顔領域のぼけの程度が大きいためである。また、図２（ａ）〜２（ｃ）のすべての画像において建築物２０３がタグ付け可能な被写体として検出されていない理由は、被写体検出部３０１が撮影条件によらず建築物２０３がタグ付け可能な被写体と判定しないためである。被写体検出部３０１は、人の顔領域に限らず、建造物、動物、景勝地など、画像中の所定の物体を被写体と判定するように構成されてよい。撮影された画像から被写体を判定するために、周知の技術を用いてよい。
【００１７】
次に、被写体検出部３０１により検出された被写体に対してタグの判定をおこなうタグ判定部３０２について説明する。タグ判定部３０２は、被写体検出部３０１によって対象画像で検出された被写体を含む領域（被写体領域）に対して、当該被写体に対応するタグを判定する。適合度算出部３０３は、当該被写体に係る適合度を判定する。本実施形態において、適合度とは、タグを付与するか否かを決定する基準とする、対象画像の画質に基づいて定義される情報である。本実施形態におけるタグ付け装置１００では、適合度は被写体領域のぼけの程度に基づいて算出され、ぼけの程度が低いほど適合度は高く、ぼけの程度が高いほど適合度は低くなるように定義される。図４は、タグ判定部３０２によって得られるタグ判定結果を示す図である。タグ判定結果は、画像中の被写体の位置を示す領域座標を含む座標情報と、タグの適合度とを含む。図４（ａ）は人物２０１を示すＰｅｒｓｏｎＡというタグの適合度を示し、図４（ｂ）は人物２０２を示すＰｅｒｓｏｎＢというタグの適合度を示す。図４（ａ）、４（ｂ）において、領域座標４０１には検出された被写体の領域座標が示されており、適合度４０２には該被写体について算出されたタグ（ここではＰｅｒｓｏｎＡ又はＰｅｒｓｏｎＢ）の適合度が示されている。被写体領域は、対象画像中において、例えば左上点のｘ座標（ｌｅｆｔｔｏｐ＿ｘ）およびｙ座標（ｌｅｆｔｔｏｐ＿ｙ）、右下点のｘ座標（ｒｉｇｈｔｂｏｔｔｏｍ＿ｘ）およびｙ座標（ｒｉｇｈｔｂｏｔｔｏｍ＿ｙ）により定義される矩形領域である。被写体領域および領域座標の定義はこれに限られず、タグ付けの対象である領域を特定可能な任意の方法で定義されてよい。
【００１８】
さらに、タグ判定部３０２によりタグが判定された被写体に対して同一被写体判定をおこなうようにしてもよい。同一被写体判定とは、タグ判定部３０２により複数の対象画像それぞれで検出された同一タグと対応する被写体領域が、同一の被写体を含むものであるかを判定することをいう。同一タグが判定されていても、複数の被写体領域が異なる被写体を含む場合があるため、同一被写体判定を行うことによってこのような被写体領域に対するタグ付けの精度を向上させることができる。
【００１９】
同一性判定において、同じタグが得られた被写体が複数の対象画像に存在する場合に、該被写体のそれぞれの領域座標４０１に基づいて、該被写体の領域同士の重なり度を算出する。例えば、重なり度は、２つの被写体の領域座標４０１の間で座標が同一の画素の数として算出される。そして、それぞれの画像に存在する同一タグの被写体領域同士の重なり度が所定の閾値以上である場合に、該領域が複数の画像間で同一の被写体であると判定する。この同一性判定により、図２（ａ）〜２（ｃ）に示す顔領域２０４や顔領域２０５のような複数の対象画像に存在する被写体を、同一被写体と判定できる。また、同一性判定では、それぞれの画像に存在する同一タグの被写体領域同士の重なり度が所定の閾値未満である場合に、該領域が異なる被写体であると判定する。これにより、同一タグが割り振られた異なる被写体を正しく区別できる。
【００２０】
本実施形態において、同一性判定では、タグの同一性および領域の重なり度に基づいて同一被写体判定をおこなうが、タグの同一性のみに基づいて同一被写体判定をおこなってもよい。
【００２１】
タグ付与部３０４は、同一性判定により判定された同一被写体ごとに、適合度に基づいて少なくとも１つの対象画像にタグを関連付けるタグ付与処理をおこなう。タグ付与処理の具体的な内容は、図６および７を用いて後述する。
【００２２】
次に、本実施形態に係るタグ付け装置１００において、タグを付与する処理の流れを説明する。図５、図６および図７は、タグ付け装置１００を用いて実行されるタグ付け方法のフローチャートを示す図である。以下の処理は、タグ付け装置１００の制御部１０１がＲＯＭ１０２又は外部記憶装置１０４に記憶された制御プログラム、ＯＳ、アプリケーションプログラムなどを実行し、タグ付け装置１００に含まれる各部を制御することにより実現される。
【００２３】
図５は、本実施形態に係るタグ付け方法の全体のフローチャートを示す図である。まず、被写体検出部３０１は、すべての対象画像についてタグ付け可能な被写体を検出する（ステップＳ５０１）。次に、タグ判定部３０２は、ステップＳ５０１で検出された各被写体領域について、適合するタグとその適合度を判定する（ステップＳ５０２）。
【００２４】
ステップＳ５０２におけるタグの判定結果を用いて、上述の同一被写体判定をおこなう（ステップＳ５０３）。これにより、複数の対象画像中の同一被写体を判定することができる。
【００２５】
ステップＳ５０４からＳ５０６までは繰り返し処理であり、ステップＳ５０４において繰り返しを開始し、ステップＳ５０３で判定した同一被写体ごとにステップＳ５０５のタグ付与処理をおこない、ステップＳ５０６において次の繰り返しに進む。全ての同一被写体についてタグ付与処理が完了した場合に、ステップＳ５０４からＳ５０６までの繰り返しを終了する。ステップＳ５０５のタグ付与処理の具体的な処理は、図６または図７に示す内容のいずれであってもよい。以下では、図６および図７に示すそれぞれのタグ付与処理について説明する。
【００２６】
まず図６を用いてタグ付与処理の一例を説明する。図６は、本実施形態に係るタグ付け方法に含まれるタグ付与処理のフローチャートを示す図である。タグ付与処理は、ある１つの被写体について行われる。まず、タグ付与部３０４は、適合度の最大値を０で初期化する（ステップＳ６０１）。ステップＳ６０２からＳ６０６までは、適合度が最大の画像を決定するための繰り返し処理であり、ステップＳ６０２において繰り返しを開始し、対象画像ごとに以降の処理がおこなわれる。タグ付与部３０４は、被写体検出部３０１による被写体判定結果を用いて、対象画像において当該被写体（すなわち、今回のタグ付与処理の対象である１つの被写体）が検出されたかどうかを判定する（ステップＳ６０３）。当該被写体が検出された場合にはステップＳ６０４に進み、そうでない場合には次の対象画像を用いてステップＳ６０２から繰り返す。
【００２７】
タグ付与部３０４は、対象画像における当該被写体の適合度を適合度算出部３０３による適合度算出結果から取得し、前回までの繰り返し処理の対象画像における適合度の最大値と比較する（ステップＳ６０４）。なお、最初に行われる繰り返し処理の場合には、適合度の最大値は初期値の０である。この比較の結果、適合度の最大値よりも対象画像の適合度の方が高い場合には、タグ付与部３０４は当該対象画像の適合度をあらたな最大値として記憶する（ステップＳ６０５）。適合度の最大値よりも対象画像の適合度の方が低い場合には、最大値を変更しない。そして、ステップＳ６０６において次の繰り返しに進む。全ての対象画像についてステップＳ６０２からＳ６０６までの繰り返し処理が終了した場合に、ステップＳ６０２からＳ６０６までの繰り返しを終了し、ステップＳ６０７に進む。
【００２８】
タグ付与部３０４は、ステップＳ６０２からステップＳ６０６までの繰り返し処理で得られた結果に基づき、適合度が最大であった対象画像をタグ付与画像として決定する（ステップＳ６０７）。最後に、タグ付与部３０４は、ステップＳ６０７で決定したタグ付与画像に被写体の座標情報およびタグを書き込む（ステップＳ６０８）。
【００２９】
以上のタグ付与処理を被写体ごとにおこなうことで、タグ付け可能な被写体の各々について、複数画像でもっとも適合度が高い画像にのみタグが関連付けられる。その結果、例えば図２（ａ）の顔領域２０４にＰｅｒｓｏｎＡというタグが付与され、図２（ｂ）の顔領域２０５にＰｅｒｓｏｎＢというタグが付与される。
【００３０】
次に、図７を用いてタグ付与処理の別の例を説明する。図７は、本実施形態に係るタグ付け方法に含まれるタグ付与処理のフローチャートを示す図である。タグ付与処理は、ある１つの被写体について行われる。ステップＳ７０１からＳ７０５までは、適合度が閾値以上の被写体領域にタグ付与をおこなう繰り返し処理であり、ステップＳ７０１において繰り返しを開始し、対象画像ごとに以降の処理がおこなわれる。タグ付与部３０４は、被写体検出部３０１による被写体判定結果を用いて、対象画像において当該被写体（すなわち、今回のタグ付与処理の対象である１つの被写体）が検出されたかどうかを判定する（ステップＳ７０２）。当該被写体が検出された場合にはステップＳ７０３に進み、そうでない場合には次の対象画像を用いてステップＳ７０１から繰り返す。
【００３１】
タグ付与部３０４は、対象画像における当該被写体の適合度をタグ判定部３０２による適合度算出結果から取得し、所定の閾値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ７０３）。この判定の結果、当該被写体の適合度が閾値を超えている場合には、タグ付与部３０４は当該対象画像に座標情報、タグおよび適合度の段階情報を書き込む（ステップＳ７０４）。当該被写体の適合度が閾値を超えていない場合には、タグ付与部３０４は当該対象画像への書き込みを行わない。適合度の段階情報とは、適合度をその値に基づいて所定の段階に分類したものであり、例えば適合度が小さい方から付される１〜５までの５段階情報である。この適合度の段階は、画像の選別や整理の際に使用できるものである。例えば、適合度の段階が３以上の画像を整理の対象とするといった活用が可能である。ステップＳ７０４において、適合度の段階情報ではなく適合度そのものを対象画像に書き込んでもよい。すなわち、タグ付与部３０４は、適合度そのものと適合度の段階情報との少なくとも一方を用いてもよい。
【００３２】
そして、ステップＳ７０５において次の繰り返しに進む。全ての対象画像についてステップＳ７０１からＳ７０５までの繰り返し処理が終了した場合に、ステップＳ７０１からＳ７０５までの繰り返しを終了する。
【００３３】
以上のような本実施形態に係るタグ付け装置１００によれば、複数の撮影画像に対して過不足なくタグ付けすることができる。より具体的には、タグ付け装置１００は、ぼけの程度が低い（すなわち、適合度が高い）被写体領域を含む画像にのみタグ付けをおこなうため、画像の選別や整理に役立たないようなぼけた画像などにタグ付けされることを低減することができる。
【００３４】
なお、本実施形態ではフォーカスブラケット撮影された画像群を対象画像としたが、被写体の適合度を決定する指針（すなわち、何に基づいて適合度を決定するかの決定基準）が定まっていれば、どのような画像群に対しても本実施形態に係る発明を適用できる。対象画像は、焦点距離に限らず、撮像に係るその他の設定を変えながら連続撮影を行うブラケット撮影により取得されたものでよい。例えば露出ブラケット撮影（ＡＥＢ撮影）、すなわち露出を変化させながら連続撮影した画像群を対象としてよい。この場合には、タグ判定部３０２は、被写体領域の輝度値分布に基づいて適合度を算出する構成であってよい。また、ＩＳＯ感度ブラケット撮影、すなわちＩＳＯ感度を変化させながら連続撮影した画像群を対象としてよい。この場合には、タグ判定部３０２は、被写体領域のノイズ量に基づいて適合度を算出する構成であってよい。他にも、ブラケット撮影により取得されたものではない画像群を対象画像として、タグ判定部３０２は、所定の被写体人物が占める面積の割合が高いほど高くなるように適合度を算出する構成であってよい。
【００３５】
また、タグ判定部３０２は、対象画像とする画像群の撮影条件に基づいて、適合度を決定する指針（決定基準）を変える構成であってもよい。ここで撮影条件とは、その画像群がどのような条件で連続撮影されたかをいう。例えば、フォーカスブラケット撮影の画像群と、露出ブラケット撮影の画像群とは、異なる撮影条件により取得されたものといえる。タグ判定部３０２は、対象画像のうちフォーカスブラケット撮影された画像群と露出ブラケット撮影された画像群とで、被写体の適合度を決定する指針を変えるような構成であってよい。この場合には、タグ判定部３０２は、対象画像のうちフォーカスブラケット撮影された画像群に対しては被写体領域のぼけの程度に基づいて適合度を算出してよい。また、タグ判定部３０２は、対象画像のうち露出ブラケット撮影された画像群に対しては被写体領域の輝度値に基づいて適合度を算出してよい。
【００３６】
また、本発明を提供する実施形態は、上述のタグ付け装置１００の各部に加えて、撮像手段としての撮像部を備える撮像装置であってもよい。撮像部は、撮像を実行するために必要なレンズ、撮像素子等の任意の要素を含む。その場合には、撮像装置は、撮像部による撮像後に対象画像が決定した時点でタグ付けをおこなってよく、あるいは制御部の負荷が一定以下になった時点でタグ付けをおこなってよい。
【００３７】
以上、本発明をその例示的な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。また、上述の実施形態の一部を適宜組み合わせてもよい。
【００３８】
（その他の実施形態）
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。
【００３９】
従って、本発明の機能に係る処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給、インストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の機能に係る処理を実現するためのコンピュータプログラム自体および該コンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も本発明に含まれる。その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、光／光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリでもよい。また、プログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバに本発明を形成するコンピュータプログラムを記憶し、接続のあったクライアントコンピュータがコンピュータプログラムをダウンロードしてプログラムするような方法を用いてもよい。
【符号の説明】
【００４０】
１００  タグ付け装置全体
１０１  制御部
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  外部記憶装置
１０５  操作入力ＩＦ
１０６  表示ＩＦ
１０７  ネットワークＩＦ
１０８  画像入力ＩＦ
１０９  入力デバイス
１１０  ディスプレイ
１１１  ネットワーク回線
１１２  画像入力デバイス
１１３  システムバス
３０１  被写体検出部
３０２  タグ判定部
３０３  適合度算出部
３０４  タグ付与部
【図１】
2017142753.tif 000003
【図２】
2017142753.tif 000004
【図３】
2017142753.tif 000005
【図４】
2017142753.tif 000006
【図５】
2017142753.tif 000007
【図６】
2017142753.tif 000008
【図７】
2017142753.tif 000009