(57)【要約】【課題】ユーザの嗜好に適切な撮影条件で撮影を行うことができる撮影装置、撮影方法、およびプログラムを提供することである。【解決手段】本発明に係る撮影装置は、ユーザ画像データの撮影パターンごとに、ユーザ撮影パラメータと、全ユーザ画像データに対するユーザ撮影パラメータに該当するユーザ画像データの比率と、を記憶し、外部ユーザ画像データの撮影パターンごとに、外部ユーザ撮影パラメータと、外部ユーザごとの全外部ユーザ画像データに対する外部ユーザ撮影パラメータに該当する外部ユーザ画像データの第２の比率と、を第２の比率が類似する外部ユーザでグループ化して記憶し、画像データの撮影パターンを特定し、第１の比率と、第２の比率と、の類似度を算出し、第２の比率、及び算出された類似度を用いて、画像データの撮影パラメータを決定することを特徴とする。【選択図】図３
2017108276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの所有するユーザ画像データの撮影パターンごとに、前記ユーザ画像データを撮影する際に使用したユーザ撮影パラメータと、全ユーザ画像データに対する前記ユーザ撮影パラメータに該当する前記ユーザ画像データの第１の比率と、を記憶するユーザデータベース手段と、
外部より取得した外部ユーザ画像データの撮影パターンごとに、前記外部ユーザ画像データを撮影する際に使用した外部ユーザ撮影パラメータと、外部ユーザごとの全外部ユーザ画像データに対する前記外部ユーザ撮影パラメータに該当する前記外部ユーザ画像データの第２の比率と、を前記第２の比率が類似する外部ユーザでグループ化して記憶する外部ユーザデータベース手段と、
撮影レンズを介して撮像された画像データの撮影パターンを特定する撮影パターン特定手段と、
前記第１の比率と、外部ユーザグループごとの前記第２の比率と、が類似する度合を示す類似度を算出する類似度算出手段と、
前記第２の比率、及び前記算出された類似度を用いて、前記特定された画像データの撮影パターンを撮影する際の撮影パラメータを決定する撮影パラメータ決定手段と、
を備えることを特徴とする撮影装置。
【請求項２】
前記撮影パターン特定手段は、該撮影装置の前記撮影レンズを介して、シャッターボタンが半押しされている間に撮像された前記画像データの撮影パターンを特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の撮影装置。
【請求項３】
前記類似度算出手段は、前記第１の比率と、外部ユーザグループごとの前記第２の比率と、から特徴ベクトルを算出し、ベクトル間で前記類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項１から２のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項４】
前記撮影パラメータ決定手段は、前記算出された類似度に基づいて、前記第１の比率に類似する外部ユーザグループを選定し、前記選定された外部ユーザグループの前記特定された撮影パターンに属する前記外部ユーザ撮影パラメータのうち、前記第２の比率が最も高い外部ユーザ撮影パラメータを、前記特定された画像データの撮影パターンを撮影する際の撮影パラメータとして決定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項５】
前記撮影パラメータ決定手段は、前記算出された類似度に基づいて、前記第１の比率に類似する外部ユーザグループを選定し、前記選定された外部ユーザグループの前記特定された撮影パターンに属する前記外部ユーザ撮影パラメータのうち、全外部ユーザ画像データに対する前記外部ユーザ撮影パラメータに該当する前記外部ユーザ画像の比率と前記第２の比率との平均値と、の差分が最もプラスに大きい外部ユーザ撮影パラメータを、前記特定された画像データの撮影パターンを撮影する際の撮影パラメータとして決定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項６】
前記撮影パラメータ決定手段は、前記特定された撮影パターンに属する前記外部ユーザ撮影パラメータごとに、前記算出された類似度と前記第２の比率と、を乗算し、前記乗算した値を全外部ユーザグループ間で積算した値が最も大きい外部ユーザ撮影パラメータを、前記特定された画像データの撮影パターンを撮影する際の撮影パラメータとして決定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の撮影装置。
【請求項７】
ユーザの所有するユーザ画像データの撮影パターンごとに、前記ユーザ画像データを撮影する際に使用したユーザ撮影パラメータと、全ユーザ画像データに対する前記ユーザ撮影パラメータに該当する前記ユーザ画像データの第１の比率と、を記憶するステップと、
外部より取得した外部ユーザ画像データの撮影パターンごとに、前記外部ユーザ画像データを撮影する際に使用した外部ユーザ撮影パラメータと、外部ユーザごとの全外部ユーザ画像データに対する前記外部ユーザ撮影パラメータに該当する前記外部ユーザ画像データの第２の比率と、を前記第２の比率が類似する外部ユーザでグループ化して記憶するステップと、
撮影レンズを介して撮像された画像データの撮影パターンを特定するステップと、
前記第１の比率と、前記第２の比率と、が類似する度合を示す類似度を算出するステップと、
前記第２の比率、及び前記算出された類似度を用いて、前記特定された画像データの撮影パターンを撮影する際の撮影パラメータを決定するステップと、
を有する、
ことを特徴とする撮影方法。
【請求項８】
ユーザの所有するユーザ画像データの撮影パターンごとに、前記ユーザ画像データを撮影する際に使用したユーザ撮影パラメータと、全ユーザ画像データに対する前記ユーザ撮影パラメータに該当する前記ユーザ画像データの第１の比率と、を記憶する工程と、
外部より取得した外部ユーザ画像データの撮影パターンごとに、前記外部ユーザ画像データを撮影する際に使用した外部ユーザ撮影パラメータと、外部ユーザごとの全外部ユーザ画像データに対する前記外部ユーザ撮影パラメータに該当する前記外部ユーザ画像データの第２の比率と、を前記第２の比率が類似する外部ユーザでグループ化して記憶する工程と、
撮影レンズを介して撮像された画像データの撮影パターンを特定する工程と、
前記第１の比率と、前記第２の比率と、が類似する度合を示す類似度を算出する工程と、
前記第２の比率、及び前記算出された類似度を用いて、前記特定された画像データの撮影パターンを撮影する際の撮影パラメータを決定する工程と、
をコンピュータに実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影装置、撮影方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルビデオカメラやデジタルカメラなどの撮影装置で好みの画像を得るためには、絞りやシャッタースピード、ホワイトバランスなど多くのパラメータを設定する必要がある。また、パラメータには、撮影装置内部に様々なシーンにおける標準的な撮影パラメータの設定値を記録させておき、その中から最適なものをユーザに選択させる撮影モードや、撮影された画像に施す画像処理（画像フィルタ）を選択させるデジタルフィルターなどが搭載されている。
【０００３】
ユーザの嗜好（好み）に合致した撮影条件に到達するまでには、多様なパラメータや撮影モード、デジタルフィルターなど（以下、撮影パラメータと呼ぶ）を手動で設定しなければならず、手間や時間がかかりすぎてしまうこととなる。特に、画像の嗜好というのは千差万別であり、ユーザの嗜好を網羅しようとすればするほど選択肢が増えてしまうこととなる。
【０００４】
そこで、ユーザの嗜好を反映させた撮影パラメータを自動で設定し、撮影する技術が考えられ、既に知られている。
【０００５】
特許文献１では、当該撮影装置自身が保持する画像（外部I/Fを介して取得した画像やユーザが過去に撮影して取得した画像）から抽出した特徴情報に基づいて撮影パラメータを設定する技術が公開されている。しかし、当該撮影装置が保持していないシーンや被写体に対しては、ユーザの嗜好に沿った画像を撮影することができないという問題があった。
【０００６】
係る問題を解決するため、特許文献２では、ユーザの画像データに係る嗜好を示す情報と、ユーザが現在撮影しようとしているシーン情報と、を用いて画像データベースに記録されている多数の画像データの中から、ユーザの嗜好に基づく評価結果に適合する画像データである要件と、ユーザが撮影しようとしているシーンに沿った画像であるという要件と、の両要件を満たす画像データを検出し、検出された画像データの撮影パラメータを取得する技術が公開されている。
【０００７】
しかしながら、撮影パラメータを取得するに際して、ネットワークを介してサーバ装置と通信することを前提として処理しており、サーバ装置との通信が不可能な条件では、ユーザの嗜好に合致するパラメータで撮影することができないという課題が新たに生じている。仮にサーバ装置の機能を撮影装置自身に具備する事ができたとしても、大量の画像データを記録可能なデータベースを具備するには撮影装置やメモリカードのデータ記録領域を圧迫してしまうという問題や、大量の画像データから適合する画像データを検索するには処理時間がかかってしまい、撮影したいタイミングを逃してしまうという課題もある。
【０００８】
つまり、ユーザが過去に撮影したことがないシーンを撮影する場合であっても、サーバ装置とのネットワーク通信を必要とせずに、ユーザの嗜好を反映させて撮影する機能が望まれている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ユーザが過去に撮影を行ったことがない撮影シーンなどを撮影する際でも、ユーザの嗜好に適切な撮影条件で撮影を行うことができる撮影装置、撮影方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
係る目的を達成するために、本発明は、以下の特徴を有することとする。
【００１１】
本発明に係る撮影装置は、ユーザの所有するユーザ画像データの撮影パターンごとに、ユーザ画像データを撮影する際に使用したユーザ撮影パラメータと、全ユーザ画像データに対するユーザ撮影パラメータに該当するユーザ画像データの第１の比率と、を記憶するユーザデータベース手段と、外部より取得した外部ユーザ画像データの撮影パターンごとに、外部ユーザ画像データを撮影する際に使用した外部ユーザ撮影パラメータと、外部ユーザごとの全外部ユーザ画像データに対する外部ユーザ撮影パラメータに該当する外部ユーザ画像データの第２の比率と、を第２の比率が類似する外部ユーザでグループ化して記憶する外部ユーザデータベース手段と、撮影レンズを介して撮像された画像データの撮影パターンを特定する撮影パターン特定手段と、第１の比率と、外部ユーザグループごとの第２の比率と、が類似する度合を示す類似度を算出する類似度算出手段と、第２の比率、及び算出された類似度を用いて、特定された画像データの撮影パターンを撮影する際の撮影パラメータを決定する撮影パラメータ決定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ユーザが過去に撮影を行ったことがない撮影シーンなどを撮影する際でも、ユーザの嗜好に適切な撮影条件で撮影を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態にかかる撮影装置の概略図である。
【図２】本実施形態にかかる撮影装置のハードウェア構成図である。
【図３】本実施形態にかかる撮影装置の機能ブロック図である。
【図４】本実施形態にかかるユーザの撮影パターンごとの撮影パラメータと嗜好情報と、を記憶するユーザデータベースの１例である。
【図５】本実施形態にかかるユーザの撮影パターンごとの撮影パラメータと嗜好情報と、をユーザごとにＩＤ管理して記憶するユーザデータベースの１例である。
【図６】本実施形態にかかる外部より取得した外部ユーザごとの外部ユーザの撮影パターンを撮影パラメータと嗜好情報でクラスタ化した外部ユーザデータベースの１例である。
【図７】本実施形態にかかる撮影パラメータに対するユーザ嗜好情報と外部ユーザ嗜好情報の類似度算出の１例である。
【図８】本実施形態にかかる外部ユーザデータベースより撮影パラメータを決定する方法の１例である。
【図９】本実施形態の実施例にかかるフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。図１は本実施形態の撮影装置の概略図の１例である。
【００１５】
本実施形態の撮影装置は、撮影した画像やファイルデータをメモリカードに格納することが可能であるが、画像やファイルデータはメモリカードに保存するのではなく、撮影装置本体に直接保存することも可能であることは言うまでもない。また、メモリカードを介して、撮影装置１で直接撮影していない画像などを保存することも可能である。
【００１６】
次に本実施形態で用いる撮影装置のハードウェア構成について図２を用いて説明する。撮影装置の構成は、図２に示したものと必ずしも同じ構成である必要はなく、本実施形態を実現できるハードウェアを備えていればそれで十分である。
【００１７】
撮影装置１は、所定のプログラムを実行することにより、撮影装置１の全体の制御を実現するためのＣＰＵ１０１と、撮影装置１の電源が投入されたときにＣＰＵ１０１が読出すプログラムを記憶する読出専用メモリ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ））１０２と、ＣＰＵ１０１が作業用メモリとして使用するランダム・アクセス・メモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ））１０３と、撮影装置１の電源が切断されたときに種々のデータの記録を保持することが可能なＨＤＤ１０４と、カメラ部１０５と、入力部１０６と、表示部１０７と、通信Ｉ／Ｆ１０８と、メモリデバイスＩ／Ｆ１０９と、メモリカード１１０と、パターン解析部１１１と、パラメータ抽出部１１２と、を備えている。尚、カメラ部１０５〜パラメータ抽出部１１２はＣＰＵ１０１からの指令に基づいて連動して動作する。
【００１８】
撮影装置１のカメラ部１０５は、図示していないレンズ、シャッターを介して被写体を撮影し、撮影した画像のデジタルデータを所定の記録媒体に出力する。また、撮影した画像データの画質補正などを所定のプログラムに基づいて行う。
【００１９】
撮影装置１の入力部１０６は、ユーザが装置に操作を行えるようにすることが可能な入力キーなどの入力インタフェースにより構成される。入力インタフェースには、タッチセンサを用いて入力操作が可能となるようなものもあり、入力部１０６の構成自体に特に制限は設けない。
【００２０】
撮影装置１の表示部１０７は、液晶、および有機ＥＬなどのパネルを用いたディスプレイにより構成されている。入力部１０６を介してユーザにより操作された出力結果を表示出力することが可能である。
【００２１】
撮影装置１の通信Ｉ／Ｆ１０８は、外部の機器やコンピュータ等の電子機器との間で各種情報を、ネットワークを介して入出力するためのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０８は、例えばＵＳＢポートやＬＡＮポート、無線ＬＡＮポートなどがあり、また、赤外線通信Ｉ／Ｆなどもあり、外部の機器とデータの送受信が行えればどのようなものでも構わない。
【００２２】
撮影装置１のメモリデバイスＩ／Ｆ１０９は、メモリカード１１０にデータを保存する際にメモリカード１１０の抜き差し、およびデータの送受を可能とさせるメモリカード１１０に特化した通信Ｉ／Ｆである。メモリカード１１０は例えば、ＳＤカードなどのようにＮＡＮＤ型フラッシュを搭載したものがあるがこれに限定されない。
【００２３】
撮影装置１のパターン解析部１１１は、画像データを解析し、撮影パターンの判定を行う。ここで撮影パターンとは、画像に写っている被写体やシーンを表す情報であり、１例を上げると「人物」「夕焼け」、「料理」などでパターン分けをすることができる。撮影パターンを判定する方法は、例えばＳＶＭ（support vector machine）等の機械学習機能を備えておき、予めパターンを学習させておき、判定対象の画像データのスコアと閾値からパターンを判定することができる。尚、抽出した撮影パターンは所定のプログラムに基づいてＨＤＤ１０４などに送られたりする。
【００２４】
撮影装置１のパラメータ抽出部１１２は、画像データの撮影パラメータの抽出を行う。撮影パラメータとは、画像を撮影する際に設定する諸々の設定パラメータのことである。撮影パラメータには、例えば露出やシャッター速度、ホワイトバランス、撮影モード、デジタルフィルターなどが挙げられる。尚、抽出した撮影パラメータは所定のプログラムに基づいてＨＤＤ１０４などに送られたりする。
【００２５】
次に本実施形態の機能構成について説明する。図３は本実施形態の撮影装置の機能ブロックを示すものである。本実施形態の撮影装置１は、ユーザデータベース手段１０と、外部ユーザデータベース手段１１と、撮影パターン特定手段１２と、類似度算出手段１３と、撮影パラメータ決定手段１４と、を備えている。
【００２６】
撮影装置１のユーザデータベース手段１０は、ユーザの所有するユーザ画像データの撮影パターンごとに、ユーザ画像データを撮影する際に使用したユーザ撮影パラメータと、全ユーザ画像データに対するユーザ撮影パラメータに該当するユーザ画像データの第１の比率と、を記憶する。ここでユーザの所有する画像データとは、ユーザが撮影装置１で実際に撮影した画像データでもよいし、または、メモリデバイスＩ／Ｆ１０９から取得した画像データを用いてもよい。
【００２７】
ユーザデータベース手段１０により記憶されるユーザデータベースについて、図４を用いて説明を行う。図４はあるユーザの撮影パターン（シーン）ごとの撮影パラメータと、対象撮影パラメータの画像数と、を記憶する表である。ここでの撮影パターンはパターン解析部１１１により解析された結果を用いている。撮影パラメータはパラメータ抽出部１１２より抽出された結果を用いている。ここでの撮影パラメータは撮影モードのみを表記しているが、露出やシャッター速度、ホワイトバランスなどのデータを併せて記憶することも可能である。
【００２８】
図４の画像数比率は、ユーザが所有する全体の画像データに対する撮影パターンごとの対象撮影パラメータに該当する画像の比率を表しており、この比率をユーザ画像データの嗜好情報と捉えることができる（以下、ユーザ嗜好情報として表記）。つまり、画像数比率が高ければ、ユーザがその撮影パターンを撮影する際にその撮影パラメータを多く採用していたという結果だからである。
【００２９】
また、撮影装置１を所有するユーザが一人だけの場合ではなく、複数人で共有する場合なども考えられる。その際には、図５のように、特定のユーザごとにＩＤを定めておき、ユーザごとのユーザデータベースとして管理することもできる。例えば、撮影装置１を起動する際にＩＤやパスワードによりユーザの特定を行い、対象となるユーザに該当するユーザデータベースが採用されるようにすることができる。
【００３０】
ユーザデータベース手段１０は、ＣＰＵ１０１の所定のプログラムに基づいて、パターン解析部１１１、およびパラメータ抽出部１１２より情報を取得し、ユーザデータベースとしてＨＤＤ１０４に記憶することで実現が可能である。
【００３１】
撮影装置１の外部ユーザデータベース手段１１は、外部より取得した外部ユーザ画像データの撮影パターンに、外部ユーザ画像データを撮影する際に使用した外部ユーザ撮影パラメータと、外部ユーザごとの全外部ユーザ画像データに対する前外部ユーザ撮影パラメータに該当する前記外部ユーザ画像データの第２の比率と、を前記第２の比率が類似する外部ユーザでグループ化して記憶する。
【００３２】
外部ユーザデータベースは、メモリデバイスＩ／Ｆ１０９、もしくはネットワークを介して通信Ｉ／Ｆ１０８を介して取得した撮影情報データなどであるが、パターン解析部１１１、およびパラメータ抽出部１１２に撮影情報データが送られ、撮影パターン、および撮影パラメータの情報を抽出する。ここで、撮影情報データとは、外部ユーザが撮影を行うことで画像データと共に生成される撮影条件、撮影パラメータなどが保存されているメタファイルデータなどが該当する。
【００３３】
抽出された撮影パターン、および撮影パラメータの情報はＨＤＤ１０４に送られ、所定の条件に基づいて、複数の外部ユーザグループに区分けされる。ここでの所定の条件とは、例えば、ある撮影パターンに対する所定の外部ユーザの全外部ユーザの撮影情報データに対する対象撮影パラメータの外部ユーザの撮影情報データの比率が類似しているユーザをグループ化してユーザグループＡとしたりする。そのグループ化されたユーザグループごとの撮影パターンを、撮影パラメータと撮影パラメータに対する嗜好情報とでクラスタ化する。
【００３４】
図６は外部ユーザグループごとに撮影パターンを、撮影パラメータと、外部ユーザグループごとに全外部ユーザの撮影情報データに対する対象撮影パラメータの外部ユーザの撮影情報データの比率でクラスタ化した外部ユーザデータベースの１例である。ここでも図４と同様に撮影パラメータは撮影モードのみで表記しているが、露出やシャッター速度、ホワイトバランスなどのデータを併せてクラスタ化することも可能である。
【００３５】
クラスタ化データベースの生成においては、例えば、K-meansなどの非階層的手法や、ウォード法、重心法、メディアン法などの階層的手法などが挙げられるが、データの集まりをデータ間の類似度（あるいは非類似度）に従って、いくつかのグループに分けることができればこれらの手法に限定されない。
【００３６】
図６の画像数比率は、外部ユーザグループごとの全体の外部ユーザの撮影情報データに対する撮影パターンごとの対象撮影パラメータに該当する外部ユーザの撮影情報データの比率を表しており、この比率を外部ユーザの撮影情報データの嗜好情報と捉えることができる（以下、外部ユーザ嗜好情報として表記）。つまり、画像数比率が高ければ、ユーザがその撮影パターンを撮影する際にその撮影パラメータを多く採用していたという結果だからである。
【００３７】
外部ユーザデータベース手段１１は、ＣＰＵ１０１の所定のプログラムに基づいて、メモリデバイスＩ／Ｆ１０９、および通信Ｉ／Ｆ１０８で取得した外部ユーザの撮影情報データを基に、パターン解析部１１１、およびパラメータ抽出部１１２より情報を抽出し、クラスタ化データベースとしてＨＤＤ１０４に記憶することで実現が可能である。尚、外部ユーザ画像データのクラスタ化データベースの更新は、撮影装置１の所有者であるユーザが更新を行いたいタイミングで外部ユーザの撮影情報データを取得し、更新することが可能である。
【００３８】
撮影装置１の撮影パターン特定手段１２は、撮影レンズを介して得られる画像データの撮影パターンを特定する。ここでの画像データとは、例えば、ある被写体を撮影しようとした際に、撮影装置１に備えてあるシャッター（２段式）を半押ししてピントを合わせている際に生成した画像データなどが挙げられる。つまり、ユーザがこれから撮影しようとしている仮撮影データとした位置付けができるものである（以下、仮撮影データとして表記）。
【００３９】
撮影パターン特定手段１２は、ＣＰＵ１０１が所定のプログラムに基づいて、仮画像データをパターン解析部１１１に送り、パターン解析部１１１で撮影パターンを特定することで実現が可能である。
【００４０】
撮影装置１の類似度算出手段１３は、ユーザ嗜好情報と、外部ユーザ嗜好情報と、が類似する度合を示す類似度を算出する。比率比較による類似度算出方法の１例としては、例えば、ユーザ嗜好情報と、外部ユーザ嗜好情報と、からそれぞれ特徴ベクトルを算出し、ベクトル間で類似度を算出する方法がある。ベクトル間の類似度算出方法は、ピアソン相関やコサイン距離などによるものがある。
【００４１】
類似度算出の手順としては、まず、ユーザデータベースより、ユーザ嗜好情報を取得する。ユーザ嗜好情報として取得する際には、ユーザデータベースの全ての情報を取得することでも構わないが、撮影パターン特定手段１２により特定された撮影パターンのみの撮影パラメータ、およびユーザ嗜好情報を取得することも可能である。
【００４２】
続いて、外部ユーザデータベースより、外部ユーザ嗜好情報を取得する。外部ユーザ嗜好情報として取得する際には、クラスタ化データベースの全ての情報を取得することでも構わないが、例えば撮影パターン特定手段１２により特定された撮影パターンの情報を受け取り、その撮影パターンのみの各ユーザグループの撮影パラメータ、および外部ユーザ嗜好情報を取得することも可能である。
【００４３】
図７に類似度を算出するコサイン距離算出の１例を示す。図７は取得したユーザ嗜好情報、および２つの外部ユーザグループからなる外部ユーザ嗜好情報を並べて表記したものである。ここで撮影パラメータは簡素化のため、「ナチュラル」と「ポップ」の２つだけの表記とする。特徴ベクトルは嗜好情報を基に算出した単位ベクトルであり、このベクトル間の計算結果が最も大きい値を示した外部ユーザグループが最も類似していると判断することができる。
【００４４】
この特徴ベクトルを用いて、撮影装置１のユーザである本人に類似する外部ユーザグループを判断してみる。まず、本人と外部ユーザグループＡとのコサイン距離を求めてみると、0.87と求まる。また、本人と外部ユーザグループＢとのコサイン距離を求めてみると、0.76となり、本人に対して外部ユーザグループＢよりも外部ユーザグループＡの方が強い相関関係を示しているため、類似度が高いと判断できる。
【００４５】
上記計算は全ての撮影パターンを反映して類似する外部ユーザグループを求めたが、撮影パターン特定手段１２により特定された撮影パターンに特化して類似度を求めることも可能である。各データベースの全ての撮影パターンによる計算は時間がかかることが想定されるため、特定された撮影パターンによる類似度算出であれば計算時間の短縮が期待できる。
【００４６】
撮影装置１の類似度算出手段１３は、ＣＰＵ１０１が所定のプログラムに基づいて、ＨＤＤ１０４に記憶されているユーザデータベースよりユーザ嗜好情報、および外部ユーザデータベースより外部ユーザ嗜好情報を取得し、ユーザ嗜好情報と、外部ユーザ嗜好情報との類似度算出に基づいて、外部ユーザグループを選定することで実現が可能である。
【００４７】
撮影装置１の撮影パラメータ決定手段１４は、外部ユーザ嗜好情報、及び類似度算出手段１３より算出された類似度より、特定された仮画像データの撮影パターンを撮影する際の撮影パラメータとして決定する。
【００４８】
撮影パラメータ決定方法の１例としては、類似度算出手段１３により算出された類似度に基づいて、ユーザ嗜好情報に類似する外部ユーザグループを選定し、選定された外部ユーザグループより撮影パラメータを決定する方法がある。
【００４９】
図７より、ユーザ嗜好情報に類似する外部ユーザグループは外部ユーザグループＡであったとすると、仮画像データの撮影パラメータは外部ユーザグループＡから決定されることになる。また、撮影パターン特定手段１２により、撮影を行うとしているものが「人物」であると特定されている場合、撮影パラメータは、外部ユーザグループＡの「人物」における撮影パラメータから選出されることになる。
【００５０】
図８は、図６の外部ユーザデータベースより、仮画像データの撮影パラメータを決定するための図である。類似度が最も高いユーザグループＡの「人物」から撮影パラメータを決定する際に、一つの手法としては、外部ユーザ嗜好率が最も高い撮影パタメータをそのまま使用する方法がある。外部ユーザ嗜好率が最も高い撮影パラメータを選定する場合は、「レトロ」が選ばれることになる。
【００５１】
また、別の手法としては、全体平均（全ユーザグループの嗜好情報の平均値）との差が最もプラスに大きい撮影パラメータを選出するようにしてもよい。この手法は、全体の撮影傾向に比べて、ユーザグループが特徴的に嗜好する撮影傾向であると言えるため、より強い嗜好情報として扱うことができる。
【００５２】
図８の「人物」に該当する撮影パラメータの嗜好率が全体平均との差で最も大きいプラス値を示すものは「フィッシュアイ」であり、このように撮影パラメータを決定することも可能である。
【００５３】
また、更に別の手法としては、類似度算出手段１３により算出された各外部ユーザグループとの類似度と、各外部ユーザグループの撮影パラメータにかかる外部ユーザ嗜好情報を乗算した類似度重合済み嗜好率を算出することで決定することもできる。類似度重合済み嗜好情率Ｐ*ikは以下の式で定義される。
【００５４】
【数１】
2017108276.tif 000003
【００５５】
ここでＰ*ikは、所定の外部ユーザグループkの撮影パラメータiの類似度重合済み嗜好率を、Ｐikは、所定の外部ユーザグループkの撮影パラメータiの嗜好率を、Ｒkは所定の外部ユーザグループkとの類似度を表す。
【００５６】
次に、類似度重合済み嗜好率Ｐ*ikを、撮影パラメータ毎に外部ユーザグループの総和をとった類似度重合済み総和嗜好率Ｐ*iを算出する。類似度重合済み総和嗜好率
Ｐ*iは次式で定義される。
【００５７】
【数２】
2017108276.tif 000004
【００５８】
類似度重合済み総和嗜好率Ｐ*iは、外部ユーザ嗜好情報に類似度を畳み込んだ情報である。つまり、嗜好率が似ている外部ユーザグループの外部ユーザ嗜好情報ほど重視され、類似度が低い、つまり嗜好が似ていない外部ユーザグループの外部ユーザ嗜好情報は軽視されることを表している。
【００５９】
このように算出した類似度重合済み総和嗜好率Ｐ*iの最も高い撮影パラメータを検出し、仮画像データの撮影パラメータとして決定する。尚、これらの手法はあくまで１例であり、撮影パラメータを決定する方法はこれらの手法に限定されない。
【００６０】
撮影パラメータ決定手段１４は、ＣＰＵ１０１が所定のプログラムに基づいて処理を行うことで実現が可能である。
【００６１】
次に本実施形態の手順をフローチャートに従って説明する。図９は本実施形態における撮影パラメータ決定までの手順を示したフローチャートである。
【００６２】
ステップ１として、仮画像データの撮影パターンを特定する。ここで仮画像はユーザが撮影装置１のシャッターを半押しした際に生成された画像データを指している。
【００６３】
ステップ２として、特定された撮影パターンを基に、ユーザ嗜好情報を更新する。ここでは、ユーザデータベースに特定された撮影パターンの情報を反映する。
【００６４】
ステップ３として、ユーザ嗜好情報を、ユーザデータベースより取得する。
【００６５】
ステップ４として、外部ユーザ嗜好情報を、外部ユーザデータベースより取得する。
【００６６】
ステップ５として、ユーザ嗜好情報と、外部ユーザ嗜好情報と、から嗜好情報の類似度を算出する。類似度の算出方法は、ベクトル演算により求めてもよいし、その他の方法でもよい。
【００６７】
ステップ６として、仮画像データの撮影パターンの撮影パラメータを、外部ユーザ嗜好情報、および類似度を用いて決定する。ここでの撮影パラメータの決定は、ユーザ嗜好率の類似度が高い外部ユーザグループを選定し、選定された外部ユーザグループにおける該撮影パラメータの外部ユーザ嗜好率が最も高いものをそのまま抽出してもよいし、全体平均（全ユーザグループの嗜好情報の平均値）との差が最もプラスに大きい撮影パラメータを選出するようにしてもよい。
【００６８】
また、各外部ユーザグループとの類似度と、各外部ユーザグループの撮影パラメータにかかる外部ユーザ嗜好情報を乗算した類似度重合済み嗜好率より算出する類似度重合済み総和嗜好率から決定してもよいし、その他の方法でもよい。
【００６９】
ステップ８として、決定された撮影パラメータに基づいて撮影を実行する。
【００７０】
以上、本実施を好適な形態で行う実施例を説明した。ここでは特定の具体例を示して説明を行ったが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱しない範囲で、本具体例の様々な修正、および形態変更などが可能である。
【００７１】
本発明により、ユーザが過去に撮影を行ったことがない撮影シーンなどを撮影する際でも、ユーザの嗜好に適切な撮影条件で撮影を行うことが可能となることを確信する。
【００７２】
本願発明を実現できるような構成であれば、用いる装置の具備する内容、および装置の数量などは本実施例に限定されない。
【符号の説明】
【００７３】
１０    ユーザデータベース手段
１１    外部ユーザデータベース手段
１２    撮影パターン特定手段
１３    類似度算出手段
１４    撮影パターン決定手段
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７４】
【特許文献１】特開２０１１−１０３５４８号公報
【特許文献２】特開２０１４−１２７９９７号公報
【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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