(57)【要約】【課題】画像を加工した加工画像を適切に生成すること。【解決手段】本願に係る生成装置は、取得部と、生成部とを有する。取得部は、画像に関連する複数の情報の各々に基づいて、画像から抽出される特徴量に関する複数の特徴領域情報を取得する。生成部は、取得部により取得された複数の特徴領域情報に基づいて、画像を加工することにより、画像から加工画像を生成する。例えば、取得部は、画像に基づいて抽出された特徴領域情報と、画像に関連する文字情報に基づいて抽出された特徴領域情報とを含む複数の特徴領域情報を取得する。【選択図】図３
2017135505.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に関連する複数の情報の各々に基づいて、前記画像から抽出される特徴量に関する複数の特徴領域情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記複数の特徴領域情報に基づいて、前記画像を加工することにより、前記画像から加工画像を生成する生成部と、
を備えることを特徴とする生成装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記画像に基づいて抽出された第１特徴領域情報と、前記画像に関連する文字情報に基づいて抽出された第２特徴領域情報とを含む前記複数の特徴領域情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の生成装置。
【請求項３】
前記生成部は、
前記複数の特徴領域情報を重ね合わせた重合情報に基づいて前記加工画像を生成する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の生成装置。
【請求項４】
前記生成部は、
前記重合情報において所定の閾値以上である特徴量を含む領域に基づいて前記加工画像を生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の生成装置。
【請求項５】
前記生成部は、
前記重合情報における特徴量が最大の位置を含む所定の領域を囲む切取枠であって、前記重合情報における特徴量が所定の閾値となる位置を通る切取枠に基づいて、前記加工画像を生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の生成装置。
【請求項６】
前記生成部は、
多角形の前記切取枠であって、前記重合情報における特徴量が所定の閾値となる位置を一の辺が通る前記切取枠に基づいて、前記加工画像を生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の生成装置。
【請求項７】
前記生成部は、
所定のアスペクト比により形成される矩形状の前記切取枠に基づいて、前記加工画像を生成する
ことを特徴とする請求項６に記載の生成装置。
【請求項８】
前記生成部は、
前記重合情報における特徴量が最大の位置を含む所定の領域を囲むように設定した切取枠の大きさを小さくなるように変動させ、前記切取枠が重なる前記重合情報における特徴量が所定の閾値に達した場合における前記切取枠に基づいて、前記加工画像を生成する
ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の生成装置。
【請求項９】
コンピュータが実行する生成方法であって、
画像に関連する複数の情報の各々に基づいて、前記画像から抽出される特徴量に関する複数の特徴領域情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記複数の特徴領域情報に基づいて、前記画像を加工することにより、前記画像から加工画像を生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする生成方法。
【請求項１０】
画像に関連する複数の情報の各々に基づいて、前記画像から抽出される特徴量に関する複数の特徴領域情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記複数の特徴領域情報に基づいて、前記画像を加工することにより、前記画像から加工画像を生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生成装置、生成方法、及び生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの端末装置にニュース記事等の文字情報を提供する場合、その文字情報の内容に基づく画像が文字情報とともに提供されている。このような場合、画像は、表示領域の大きさ等に応じて加工される。例えば、人の顔が含まれる画像における両目間の距離に基づいて画像を加工する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１０８２０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では画像を加工した加工画像が適切に生成されるとは限らない。例えば、画像が複数人の顔や複数の物体を含む場合、画像を加工した加工画像が適切に生成されるとは限らない。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、画像を加工した加工画像を適切に生成する生成装置、生成方法、及び生成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】
【０００６】
本願に係る生成装置は、画像に関連する複数の情報の各々に基づいて、前記画像から抽出される特徴量に関する複数の特徴領域情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記複数の特徴領域情報に基づいて、前記画像を加工することにより、前記画像から加工画像を生成する生成部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、画像を加工した加工画像を適切に生成することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る配信システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る生成装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る携帯端末における表示の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施形態に係る生成処理の具体例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る枠を用いた加工画像の生成の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態に係る閾値に基づく加工画像の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態に係る生成処理の他の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、生成装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る生成装置、生成方法、及び生成プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る生成装置、生成方法、及び生成プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．生成処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図１に示す生成処理は、生成装置１００（図３参照）により実行される。図１では、生成装置１００は、画像に関連する複数の情報の各々に基づいて、画像から抽出される特徴量に関する複数の特徴領域情報に基づいて、画像から加工画像（コンテンツ）を生成する例を示す。具体的には、生成装置１００は、画像の画素に関する情報に基づいて画像から抽出された特徴領域情報と、画像に関連する文字情報に基づいて画像から抽出された特徴領域情報と基づいて、画像から加工画像を生成する。
【００１１】
例えば、生成装置１００は、ニュース記事の画像とそのニュース記事の文字情報とを用いて、ニュース記事の画像から加工画像を生成する。図１に示す例では、記事コンテンツＡＴ１１（図４参照）に含まれる画像ＩＭ１１と文字情報ＩＣ１１とを用いて、画像ＩＭ１１から加工画像ＩＰ１１が生成される例を示す。図１に示す例において、加工画像ＩＰ１１は、画像ＩＭ１１の所定の範囲をクロッピングすることにより生成される。例えば、加工画像ＩＰ１１は、画像ＩＭ１１中の特徴的な部分を含む範囲をクロッピングすることにより生成される。なお、ここでいうクロッピングとは画像から所定の領域を切り取る処理をいう。
【００１２】
図１中の画像ＩＭ１１は、サッカーの試合における１シーンを示す画像である。具体的には、図１中の画像ＩＭ１１は、あるチーム（ＢＢチーム）のサッカー選手（選手名「○○」）が相手チーム（ＣＣチーム）のサッカー選手をドリブルで抜き去るシーンを示す画像である。図１中の画像ＩＭ１１には、ＢＢチームのサッカー選手（選手名「○○」）と、ＣＣチームのサッカー選手と、サッカーボールが含まれる。
【００１３】
また、図１中の文字情報ＩＣ１１は、画像ＩＭ１１に関する文章を含む。具体的には、文字情報ＩＣ１１には、Ｘ月Ｙ日に行われたサッカーＡリーグの第Ｚ節におけるＢＢチーム対ＣＣチームの試合に関する内容が含まれる。また、文字情報ＩＣ１１には、ＢＢチームのサッカー選手○○が相手選手（ＣＣチームの選手）をドリブルで抜いたことに関する内容が含まれる。また、文字情報ＩＣ１１には、ＢＢチームのサッカー選手○○が決勝点をあげたことに関する内容が含まれる。
【００１４】
まず、生成装置１００は、画像ＩＭ１１における特徴量に関する特徴領域情報ＦＲ１１を抽出する（ステップＳ１１）。具体的には、生成装置１００は、画像ＩＭ１１に基づいて画像ＩＭ１１における特徴量に関する特徴領域情報ＦＲ１１を抽出する。なお、ここでいう、特徴領域情報とは、特徴情報が含まれる領域に関する情報である。例えば、生成装置１００は、サリエンシーディテクション（Saliency  Detection）等の画像処理における種々の従来手法を適宜用いて、画像ＩＭ１１における特徴領域情報ＦＲ１１を抽出する。例えば、生成装置１００は、Ｒ−ＣＮＮ(Regions  with  Convolutional  Neural  Network)等の画像認識技術を用いた画像処理を適宜用いてもよい。また、生成装置１００は、画像処理の種々の従来手法等を適宜用いて、画像におけるオブジェクト（物体）の認識による情報の抽出を行ってもよい。
【００１５】
図１では、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１に示すように、画像ＩＭ１１に基づいて、画像ＩＭ１１における特徴領域を抽出する。例えば、特徴領域情報ＦＲ１１は、画像ＩＭ１１における各画素の特徴量を示す。なお、ここでいう特徴量は、例えば、特徴量を示す数値である。具体的には、特徴領域情報ＦＲ１１を構成する各点（画素）の位置は、画像ＩＭ１１に重畳させた場合に画像ＩＭ１１において重なる位置に対応し、特徴領域情報ＦＲ１１は、画像ＩＭ１１において対応する画素の特徴量を示す。なお、図１中の特徴領域情報ＦＲ１１では、特徴を示す領域を色が濃い態様で示す。すなわち、特徴領域情報ＦＲ１１では、特徴量が大きいほど色が濃い態様で表示される。具体的には、図１中の特徴領域情報ＦＲ１１では、画像ＩＭ１１において人の顔が位置する領域が色の濃い態様で示される。すなわち、図１では、生成装置１００は、サッカー選手○○の顔や相手チームであるＣＣチームの選手の顔が位置する領域が色の濃い態様で示される。
【００１６】
なお、生成装置１００は、種々の従来技術を適宜用いて、サッカー選手○○の顔が位置する領域を判定してもよい。例えば、生成装置１００は、２つの顔が位置する領域のうち、特徴量がより大きい領域をサッカー選手○○の顔が位置する領域と判定してもよい。また、例えば、生成装置１００は、２つの顔が位置する領域のうち、特徴量がより小さい人の顔が位置する領域を相手チームの選手の顔が位置する領域と判定してもよい。また、例えば、生成装置１００は、２つの顔が位置する領域のうち、画像の中心により近い人の顔が位置する領域をサッカー選手○○の顔が位置する領域と判定してもよい。また、例えば、生成装置１００は、２つの顔が位置する領域のうち、画像の中心により遠い人の顔が位置する領域を相手チームの選手の顔が位置する領域と判定してもよい。
【００１７】
次に、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１とは別の画像ＩＭ１１における特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する（ステップＳ１２）。具体的には、生成装置１００は、文字情報ＩＣ１１に基づいて画像ＩＭ１１における特徴量に関する特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する。
【００１８】
例えば、生成装置１００は、文字情報ＩＣ１１からトピックを抽出する。なお、生成装置１００は、トピック分析（解析）等の種々の従来手法を適宜用いて、文字情報ＩＣ１１からトピックを抽出してもよい。例えば、生成装置１００は、文字情報ＩＣ１１を形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、文字情報ＩＣ１１から重要なキーワードをトピックとして抽出してもよい。図１の例では、生成装置１００は、文字情報ＩＣ１１から、「サッカー」や「○○（選手名）」や「ドリブル」や「ボール」等のトピックを抽出する。
【００１９】
そして、生成装置１００は、文字情報ＩＣ１１から抽出したトピックに基づいて、画像ＩＭ１１から特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する。例えば、生成装置１００は、上述した画像処理等の種々の従来手法を適宜用いて、画像ＩＭ１１における特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する。例えば、生成装置１００は、画像ＩＭ１１において文字情報ＩＣ１１から抽出したトピックに関する物体を含む領域の特徴量が大きくなるように特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する。
【００２０】
図１では、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１２に示すように、文字情報ＩＣ１１に基づいて、画像ＩＭ１１における特徴領域を抽出する。例えば、特徴領域情報ＦＲ１２は、画像ＩＭ１１における各画素の特徴量を示す。具体的には、特徴領域情報ＦＲ１２を構成する各点（画素）の位置は、画像ＩＭ１１に重畳させた場合に画像ＩＭ１１において重なる位置に対応し、特徴領域情報ＦＲ１２は、画像ＩＭ１１において対応する画素の特徴量を示す。なお、図１中の特徴領域情報ＦＲ１２では、特徴を示す領域を色が濃い態様で示す。すなわち、特徴領域情報ＦＲ１２では、特徴量が大きいほど色が濃い態様で表示される。具体的には、図１中の特徴領域情報ＦＲ１２では、画像ＩＭ１１において人の顔が位置する領域やサッカーボールが位置する領域が色の濃い態様で示される。すなわち、図１では、生成装置１００は、サッカー選手○○の顔が位置する領域やボールが位置する領域が色の濃い態様で示される。なお、図１では、相手チームであるＣＣチームの選手の顔は、文字情報ＩＣ１１において、サッカー選手○○やボールに比べて重要な情報（トピック）ではないと判定され、サッカー選手○○やボールよりも色の薄い態様で示される。
【００２１】
そして、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重ね合せる（ステップＳ１３）。図１では、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重ね合せて、重合情報ＦＲ１００を生成する。例えば、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１の特徴量と特徴領域情報ＦＲ１２の特徴量とを合算することにより、重合情報ＦＲ１００を生成してもよい。例えば、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重畳させた場合に対応する各位置（画素）の特徴量の合計値を重合情報ＦＲ１００において対応する位置（画素）の特徴量としてもよい。図１では、生成装置１００は、サッカー選手○○の顔が位置する領域の特徴量やボールが位置する領域の特徴量が大きい重合情報ＦＲ１００を生成する。例えば、生成装置１００は、サッカー選手○○の顔が位置する領域の特徴量が最も大きく、ボールが位置する領域の特徴量が次に大きい重合情報ＦＲ１００を生成する。
【００２２】
なお、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２との平均に限らず、種々の情報を用いて、重合情報ＦＲ１００を生成してもよい。例えば、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２との特徴量の平均に基づいて、重合情報ＦＲ１００を生成してもよい。例えば、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重畳させた場合に対応する各位置（画素）の特徴量の平均値を重合情報ＦＲ１００において対応する位置（画素）の特徴量としてもよい。例えば、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２との各々に付された所定の重みに基づいて、重合情報ＦＲ１００を生成してもよい。例えば、生成装置１００は、画像ＩＭ１１を優先する場合、特徴領域情報ＦＲ１１の重みを特徴領域情報ＦＲ１２の重みよりも重くしてもよい。また、例えば、生成装置１００は、文字情報ＩＣ１１を優先する場合、特徴領域情報ＦＲ１２の重みを特徴領域情報ＦＲ１１の重みよりも重くしてもよい。
【００２３】
そして、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００に基づいて加工画像ＩＰ１１を生成する（ステップＳ１４）。図１では、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００中の特徴量が大きい領域を含む切取枠ＡＲ１０内の領域（「領域ＡＲ１０」とする場合がある）を、画像ＩＭ１１をクロッピングする領域とする。具体的には、生成装置１００は、サッカー選手○○の顔が位置する領域やボールが位置する領域を含む領域ＡＲ１０を、画像ＩＭ１１をクロッピングする領域とする。なお、領域ＡＲ１０は、重合情報ＦＲ１００における特徴量や閾値に基づいて切取枠を変動させることにより決定されるが、詳細は後述する。
【００２４】
図１に示す領域ＡＲ１１は、重合情報ＦＲ１００における領域ＡＲ１０に対応しており、画像ＩＭ１１中のサッカー選手○○の顔が位置する領域やボールが位置する領域を含む。図１では、生成装置１００は、画像ＩＭ１１における領域ＡＲ１１をクロッピングすることにより、画像ＩＭ１１から加工画像ＩＰ１１を生成する。このように、生成装置１００は、画像ＩＭ１１を加工することにより、画像ＩＭ１１から加工画像ＩＰ１１を生成する。
【００２５】
上述したように、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００を用いて画像ＩＭ１１を加工することにより、画像ＩＭ１１から加工画像ＩＰ１１を生成する。すなわち、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを用いて、画像ＩＭ１１から加工画像ＩＰ１１を生成する。これにより、生成装置１００は、画像を加工した加工画像を適切に生成することができる。
【００２６】
例えば、画像ＩＭ１１に基づいて抽出された特徴領域情報ＦＲ１１のみを用いて画像ＩＭ１１から加工画像を生成した場合、ボールが位置する領域に比べて、サッカー選手○○の顔や相手選手の顔が位置する領域の特徴量が大きくなる場合がある。このような場合、ボールが位置する領域は、相手選手の顔が位置する領域に比べて重要でないと判定される。そのため、サッカーボールは含まれず、サッカー選手○○の顔や相手選手の顔が含まれる加工画像が生成されてしまう場合がある。このような加工画像では、加工画像を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれないため、ユーザの満足度を高めることは難しい。また、このような加工画像では、閲覧するユーザにサッカー選手○○がドリブルしていることを認識させることが難しい。
【００２７】
また、例えば、文字情報ＩＣ１１に基づいて抽出された特徴領域情報ＦＲ１２のみを用いて画像ＩＭ１１から加工画像を生成した場合、サッカー選手○○の顔が位置する領域やボールが位置する領域との両方が同程度の特徴量となる場合がある。この場合、画像ＩＭ１１から生成する加工画像において、サッカー選手○○の顔の周囲に十分な余白部分が形成されない場合がある。例えば、画像ＩＭ１１から生成する加工画像において、サッカー選手○○の顔が加工画像の上端ぎりぎりの位置になったり、サッカー選手○○の顔が髪の部分が途中で切れたりする場合がある。このような加工画像では、加工画像を閲覧するユーザに違和感を与える場合がある。また、このような加工画像では、閲覧するユーザにサッカー選手○○がドリブルしていることを認識させることが難しい場合がある。
【００２８】
一方で、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重ね合せた重合情報ＦＲ１００を用いて画像ＩＭ１１を加工することにより、サッカー選手○○の顔の全体とサッカーボールの全体との両方が含まれる加工画像ＩＰ１１を生成することができる。すなわち、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００を用いて加工画像ＩＰ１１を生成することにより、閲覧するユーザにサッカー選手○○がドリブルしていることを的確に認識させることができる加工画像ＩＰ１１を生成することが可能となる。また、例えば、生成装置１００は、余白部分を形成させるために、各画素に対応する特徴量の大きさに応じて、特徴量を補正してもよい。例えば、生成装置１００は、ある画素の特徴量と隣接する画素の特徴量との差が所定の閾値以上である場合、その隣接する画素の特徴量に応じて特徴量の補正を行ってもよい。例えば、生成装置１００は、ある画素の特徴量が隣接する画素の特徴量より小さく、その画素の特徴量と隣接する画素の特徴量との差が所定の閾値以上である場合、ある画素の特徴量をその隣接する画素の特徴量に応じて増加させてもよい。これにより、例えば、特徴量が大きい人の顔を含む領域に隣接する部分（画素）の特徴量が急激に低下して略ゼロになる場合であっても、上述した補正により人の顔を含む領域に隣接する部分もクロッピングされる領域に含まれることになる。このような補正が例えば人の顔を含む領域から外側へ向かって順次行われることにより、人の顔を含む領域を中心とする山型に特徴量が滑らかな曲線を描くように形成される。これにより、特徴量が大きい領域の周囲に十分な余白を形成させることができる。すなわち、上述した補正が行われることにより、特徴量の大きい領域の周囲程、余白が大きく形成されやすくなる。なお、生成装置１００は、特徴領域情報に上述した補正を行ってもよいし、重合情報に上述した補正を行ってもよい。また、生成装置１００は、上述した補正をスプライン曲線（例えばＢ−スプライン曲線）の手法等を適宜用いることにより行ってよい。また、生成装置１００は、どのような形状の加工画像を生成してもよい。例えば、生成装置１００は、円形の加工画像を生成してもよい。
【００２９】
また、上述した例においては、生成装置１００は、文字情報ＩＣ１１や画像ＩＭ１１に基づいて、特徴領域情報ＦＲ１１、ＦＲ１２を抽出する場合を示したが、他の情報に基づいて特徴領域情報を抽出してもよい。例えば、生成装置１００は、画像ＩＭ１１に対するユーザ操作に関する情報に基づいて、特徴領域情報を抽出してもよい。例えば、生成装置１００は、表示された画像ＩＭ１１におけるマウスカーソルの位置に関する情報に基づいて、特徴領域情報を抽出してもよい。例えば、生成装置１００は、画像ＩＭ１１が端末装置１０（図２参照）に表示された場合において、画像ＩＭ１１中の位置のうち、マウスカーソルが位置する時間が長い位置の特徴量が大きくなるように特徴領域情報を抽出してもよい。例えば、生成装置１００は、画像ＩＭ１１が表示された端末装置１０から取得した情報を適宜用いて、画像ＩＭ１１におけるマウスカーソルの位置に関する情報を生成してもよい。また、生成装置１００は、外部装置から画像ＩＭ１１におけるマウスカーソルの位置に関する情報を取得してもよい。
【００３０】
また、例えば、生成装置１００は、表示された画像ＩＭ１１に対してユーザが注視した、すなわちユーザが注目した位置に関する情報に基づいて特徴領域情報を抽出してもよい。例えば、生成装置１００は、画像ＩＭ１１が表示された端末装置１０から取得した情報と視線検知やアイトラッキング分析等の種々の従来手法とを適宜用いて、画像ＩＭ１１におけるユーザが注目した位置に関する情報を生成してもよい。また、生成装置１００は、外部装置から画像ＩＭ１１におけるユーザが注目した位置に関する情報を取得してもよい。
【００３１】
また、例えば、生成装置１００は、画像ＩＭ１１から複数の加工画像を生成し、生成した複数の加工画像の各々が表示された場合における、ユーザの反応に応じて各加工画像の評価を行ってもよい。例えば、生成装置１００は、ユーザごとに表示される加工画像を切り替え、表示された加工画像に対するクリック等のユーザ操作に関する情報を取得してもよい。この場合、生成装置１００は、取得したクリック等のユーザ操作に関する情報に基づいて学習を行うことにより、ユーザにクリックされやすい加工画像を生成するためのモデルを生成してもよい。
【００３２】
また、生成装置１００は、外部装置から取得した特徴領域情報に基づいて、画像から加工画像を生成してもよい。例えば、生成装置１００は、図１に示すような文字情報ＩＣ１１に限らず、記事コンテンツＡＴ１１の提供元から指定された記事コンテンツＡＴ１１のトピックに関する情報に基づいて、特徴領域情報を抽出してもよい。そして、生成装置１００は、記事コンテンツＡＴ１１の提供元から指定されたトピックに基づいて抽出した特徴領域情報を用いて、画像から加工画像を生成してもよい。例えば、記事コンテンツＡＴ１１の提供元が相手選手を指定した場合、相手選手の顔にフォーカスされ、相手選手の全身が含まれる加工画像を生成してもよい。また、例えば、生成装置１００は、所定のユーザの入力に基づいて、特徴領域情報を生成してもよい。ここでいう所定のユーザは、画像や記事コンテンツ等の編集者や画像や記事コンテンツ等の提供元や端末装置１０を利用するユーザ等、種々のユーザであってもよい。この場合、生成装置１００は、例えば注目したい場所（領域）の指定や注目したくない場所（領域）の指定を、所定のユーザから受け付けることにより、特徴領域情報を生成してもよい。例えば、所定のユーザは、マウスクリック等のマウス操作や、タッチパネル機能を有する端末装置１０の画面をタッチする操作等により、注目したい場所（領域）の指定や注目したくない場所（領域）の指定を行ってもよい。この場合、例えば、所定のユーザが人の顔を注目したくない場所（領域）に指定した場合、人の顔が含まれない加工画像を生成してもよい。このように、生成装置１００は、与えられた情報に基づいて、どのような領域をクロッピングして加工画像を生成してもよい。これにより、生成装置１００は、例えば編集者から与えられた情報に基づいて、編集者の意図を加味した加工画像を半自動的に生成することが可能となる。
【００３３】
〔２．配信システムの構成〕
図２に示すように、配信システム１は、端末装置１０と、提供元端末５０と、生成装置１００とが含まれる。端末装置１０と、提供元端末５０と、生成装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図２は、実施形態に係る配信システムの構成例を示す図である。なお、図２に示した配信システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の提供元端末５０や、複数台の生成装置１００が含まれてもよい。
【００３４】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、ユーザによる種々の操作を受け付ける。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。なお、上述した端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。
【００３５】
提供元端末５０は、文字情報や画像等のコンテンツの提供元によって利用される情報処理装置である。例えば、文字情報や画像等のコンテンツの提供元は、提供元端末５０により、図４に示すような文字情報や画像を生成装置１００へ提供する。
【００３６】
生成装置１００は、複数の特徴領域情報に基づいて、画像を加工することにより、画像から加工画像を生成する情報処理装置である。また、本実施形態において生成装置１００は、生成した組合せコンテンツを端末装置１０へ配信するコンテンツ配信サービスを提供する。
【００３７】
〔３．生成装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る生成装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る生成装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、生成装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、生成装置１００は、生成装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００３８】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【００３９】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、コンテンツ情報記憶部１２１を有する。
【００４０】
（コンテンツ情報記憶部１２１）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２１は、コンテンツに関する各種情報を記憶する。図４に、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２１の一例を示す。図４に示すコンテンツ情報記憶部１２１は、「コンテンツＩＤ」、「文字情報」、「画像情報」、「画像ＩＤ」、「提供元ＩＤ」といった項目を有する。
【００４１】
「コンテンツＩＤ」は、記事コンテンツを識別するための識別情報を示す。「文字情報」は、対応する記事コンテンツに含まれる文字情報を示す。また、「画像情報」は、対応する記事コンテンツに含まれる画像を示す。図４では、説明のため画像ＩＤにより識別される画像を図示するが、「画像情報」としては、画像の格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。「画像ＩＤ」は、画像を識別するための識別情報を示す。例えば、画像ＩＤ「ＩＭ１１」により識別される画像は、図１の例に示した画像ＩＭ１１に対応する。また、「提供元ＩＤ」は、記事コンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。
【００４２】
例えば、図４に示す例において、コンテンツＩＤ「ＡＴ１１」により識別される記事コンテンツＡＴ１１は、文字情報「Ｘ月Ｙ日に行われたサッカーＡリーグの第Ｚ節、…」と画像ＩＤ「ＩＭ１１」により識別される画像ＩＭ１１を含む記事コンテンツＡＴ１１であることを示す。また、コンテンツＩＤ「ＡＴ１１」により識別される記事コンテンツＡＴ１１は、提供元ＩＤ「ＣＰ１１」により識別される提供元から取得した記事コンテンツＡＴ１１であることを示す。
【００４３】
また、例えば、図４に示す例において、コンテンツＩＤ「ＡＴ１２」により識別される記事コンテンツは、文字情報「日本代表サッカー選手××は、…」と画像ＩＤ「ＩＭ１２」により識別される画像を含む記事コンテンツであることを示す。また、コンテンツＩＤ「ＡＴ１２」により識別される記事コンテンツは、提供元ＩＤ「ＣＰ１２」により識別される提供元から取得した記事コンテンツであることを示す。
【００４４】
なお、コンテンツ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部１２１は、コンテンツのカテゴリに関する情報を記憶してもよい。また、例えば、コンテンツ情報記憶部１２１は、記事コンテンツを取得した日時や記事コンテンツが作成された日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、コンテンツ情報記憶部１２１は、記事コンテンツから抽出されたトピックに関する情報を記憶してもよい。また、例えば、コンテンツ情報記憶部１２１は、記事コンテンツの文字情報における重要語に関する情報を記憶してもよい。また、コンテンツ情報記憶部１２１中の画像は、画像の提供元や画像に関する権利（著作権等）を有する第三者から、画像への加工、すなわち二次加工に関する許諾が得られていることが判断（確認)され、管理（記憶）されているものとする。
【００４５】
（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、生成装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（生成プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００４６】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、抽出部１３２と、重合部１３３と、生成部１３４と、配信部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００４７】
（取得部１３１）
取得部１３１は、画像を取得する。また、取得部１３１は、画像に関連する文字情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツ情報記憶部１２１から文字情報と画像（画像情報）とを含む記事コンテンツを取得する。また、取得部１３１は、複数の画像を取得してもよい。
【００４８】
取得部１３１は、画像に関連する複数の情報の各々に基づいて、画像から抽出される特徴量に関する複数の特徴領域情報を取得する。例えば、取得部１３１は、画像に基づいて抽出された特徴領域情報（第１特徴領域情報）と、画像に関連する文字情報に基づいて抽出された特徴領域情報（第２特徴領域情報）とを含む複数の特徴領域情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部装置から特徴領域情報を取得してもよい。この場合、生成装置１００は、抽出部１３２を有しなくてもよい。
【００４９】
例えば、取得部１３１は、後述する抽出部１３２により画像から抽出された特徴領域情報を抽出部１３２から取得する。例えば、取得部１３１は、抽出部１３２により画像ＩＭ１１に基づいて画像ＩＭ１１から抽出された特徴領域情報ＦＲ１１を抽出部１３２から取得する。また、例えば、取得部１３１は、抽出部１３２により文字情報ＩＣ１１に基づいて画像ＩＭ１１から抽出された特徴領域情報ＦＲ１２を抽出部１３２から取得する。
【００５０】
また、取得部１３１は、端末装置１０からコンテンツの配信要求を取得する。また、取得部１３１は、外部の情報処理装置からコンテンツ情報記憶部１２１に記憶される記事コンテンツを取得する。この場合、例えば、取得部１３１は、提供元端末５０から記事コンテンツを取得する。また、取得部１３１は、記事コンテンツにおけるトピックに関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、記事コンテンツにおけるトピックに関する指定を記事コンテンツの提供元から取得してもよい。この場合、例えば、取得部１３１は、提供元端末５０から記事コンテンツにおけるトピックに関する指定を取得する。
【００５１】
（抽出部１３２）
また、抽出部１３２は、画像に関連する複数の情報の各々に基づいて、画像から特徴量に関する特徴領域情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、画像に基づいて画像から特徴領域情報を抽出してもよい。図１では、抽出部１３２は、画像ＩＭ１１に基づいて画像ＩＭ１１から特徴領域情報ＦＲ１１を抽出する。例えば、抽出部１３２は、サリエンシーディテクション等の画像処理における種々の従来手法を適宜用いて、画像ＩＭ１１における特徴領域情報ＦＲ１１を抽出する。例えば、抽出部１３２は、Ｒ−ＣＮＮ等の画像認識技術を用いた画像処理を適宜用いてもよい。また、抽出部１３２は、画像処理の種々の従来手法等を適宜用いて、画像におけるオブジェクト（物体）の認識による情報の抽出を行ってもよい。
【００５２】
また、抽出部１３２は、文字情報に基づいて画像から特徴領域情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、画像に関連する文字情報に基づいて画像から特徴領域情報を抽出する。図１では、抽出部１３２は、画像ＩＭ１１に関連する文字情報ＩＣ１１に基づいて画像ＩＭ１１から特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する。例えば、抽出部１３２は、文字情報ＩＣ１１から抽出したトピックに基づいて、画像ＩＭ１１から特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する。例えば、抽出部１３２は、画像処理等の種々の従来手法を適宜用いて、画像ＩＭ１１における特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する。例えば、抽出部１３２は、画像ＩＭ１１において文字情報ＩＣ１１から抽出したトピックに関する物体を含む領域の特徴量が大きくなるように特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する。また、例えば、抽出部１３２は、画像から文字情報を生成する技術を応用して特徴領域情報を抽出してもよい。例えば、画像のキャプション生成のためのＡｔｔｅｎｔｉｏｎ機構付きＮＮ（Neural  Network）を応用して特徴領域情報を取得してもよい。例えば、生成装置１００は、入力画像の局所領域の畳み込みとプーリングとを繰り返す、いわゆる畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional  Neural  Network）やリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent  Neural  Network）の技術を適宜用いて、特徴領域情報を抽出してもよい。例えば、生成装置１００は、ＲＮＮとして、ＬＳＴＭ（Long  Short-Term  Memory）の技術を用いてもよい。この場合、抽出部１３２は、画像のみから、画像に含まれる特徴（対象）であって、文字情報（キャプション）を生成する際に文字情報に含まれる特徴（対象）を示す特徴領域情報を抽出する。例えば、抽出部１３２は、文字情報（キャプション）を生成する際に文字情報に含まれる特徴（対象）を含む領域の特徴量が大きい特徴領域情報を抽出する。
【００５３】
また、抽出部１３２は、記事コンテンツからトピックを抽出してもよい。例えば、抽出部１３２は、記事コンテンツＡＴ１１からトピックを抽出する。また、抽出部１３２は、文字情報に基づいてトピックを抽出してもよい。例えば、抽出部１３２は、文字情報ＩＣ１１に基づいてトピックを抽出する。なお、抽出部１３２は、トピック分析（解析）等の種々の従来手法を適宜用いて、記事コンテンツＡＴ１１からトピックを抽出してもよい。例えば、抽出部１３２は、文字情報ＩＣ１１を形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、文字情報ＩＣ１１から重要なキーワードをトピックとして抽出してもよい。
【００５４】
（重合部１３３）
重合部１３３は、複数の特徴領域情報を重ね合わせる。図１では、重合部１３３は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重ね合せる。例えば、重合部１３３は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重ね合せて、重合情報ＦＲ１００を生成する。例えば、重合部１３３は、特徴領域情報ＦＲ１１の特徴量と特徴領域情報ＦＲ１２の特徴量とを合算することにより、重合情報ＦＲ１００を生成してもよい。例えば、重合部１３３は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重畳させた場合に対応する各位置（画素）の特徴量の合計値を重合情報ＦＲ１００において対応する位置（画素）の特徴量としてもよい。図１では、重合部１３３は、サッカー選手○○の顔が位置する領域の特徴量やボールが位置する領域の特徴量が大きい重合情報ＦＲ１００を生成する。
【００５５】
なお、重合部１３３は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２との平均に限らず、種々の情報を用いて、重合情報ＦＲ１００を生成してもよい。例えば、重合部１３３は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２との特徴量の平均に基づいて、重合情報ＦＲ１００を生成してもよい。例えば、重合部１３３は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重畳させた場合に対応する各位置（画素）の特徴量の平均値を重合情報ＦＲ１００において対応する位置（画素）の特徴量としてもよい。例えば、重合部１３３は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２との各々に付された所定の重みに基づいて、重合情報ＦＲ１００を生成してもよい。例えば、重合部１３３は、画像ＩＭ１１を優先する場合、特徴領域情報ＦＲ１１の重みを特徴領域情報ＦＲ１２の重みよりも重くしてもよい。また、例えば、重合部１３３は、文字情報ＩＣ１１を優先する場合、特徴領域情報ＦＲ１２の重みを特徴領域情報ＦＲ１１の重みよりも重くしてもよい。
【００５６】
（生成部１３４）
生成部１３４は、複数の特徴領域情報に基づいて、画像を加工することにより、画像から加工画像を生成する。また、生成部１３４は、画像において所定の閾値以上である特徴量を含む領域に基づいて加工画像を生成する。例えば、生成部１３４は、複数の特徴領域情報を重ね合わせた重合情報に基づいて加工画像を生成する。図１では、生成部１３４は、重合情報ＦＲ１００に基づいて加工画像ＩＰ１１を生成する。例えば、生成部１３４は、重合情報ＦＲ１００中の特徴量が大きい領域を含む領域ＡＲ１０を、画像ＩＭ１１をクロッピングする領域とする。具体的には、生成部１３４は、サッカー選手○○の顔が位置する領域やボールが位置する領域を含む領域ＡＲ１０を、画像ＩＭ１１をクロッピングする領域とする。また、生成部１３４は、画像ＩＭ１１における領域ＡＲ１１をクロッピングすることにより、画像ＩＭ１１から加工画像ＩＰ１１を生成する。すなわち、生成部１３４は、画像ＩＭ１１を加工することにより、画像ＩＭ１１から加工画像ＩＰ１１を生成する。
【００５７】
また、例えば、生成部１３４は、画像における特徴量が最大の位置を含む所定の領域を囲む切取枠であって、画像における特徴量が所定の閾値となる位置を通る切取枠に基づいて、加工画像を生成する。例えば、生成部１３４は、多角形の切取枠であって、画像における特徴量が所定の閾値となる位置を一の辺が通る切取枠に基づいて、加工画像を生成する。生成部１３４は、所定のアスペクト比により形成される矩形状の切取枠に基づいて、加工画像を生成する。なお、切取枠による加工画像の生成の詳細については後述する。
【００５８】
また、生成部１３４は、文字情報ＩＣ１１から要約を生成する。例えば、生成部１３４は、文字情報ＩＣ１１から抽出したトピックに基づいて、要約を生成してもよい。例えば、生成部１３４は、文字情報ＩＣ１１からトピックに対応する文字列を抽出し、抽出した文字列を用いて要約を生成してもよい。また、例えば、生成部１３４は、文字情報ＩＣ１１に含まれるトピックを伝達可能な他の文字列により表現する要約を生成してもよい。例えば、生成部１３４は、トピックが「フットボール」である場合、「サッカー」や「蹴球」の文字列を含む要約を生成してもよい。このように、生成部１３４は、トピックに対応する短い文字列を用いて要約を生成してもよい。
【００５９】
（配信部１３５）
配信部１３５は、コンテンツを端末装置１０へ配信する。例えば、配信部１３５は、生成部１３４により生成された加工画像や要約を含むコンテンツを端末装置１０へ配信する。また、配信部１３５は、コンテンツ情報記憶部１２１に記憶された記事コンテンツを端末装置１０へ配信してもよい。
【００６０】
〔４．端末装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図５は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図５に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、制御部１５とを有する。
【００６１】
（通信部１１）
通信部１１は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１１は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、生成装置１００との間で情報の送受信を行う。
【００６２】
（記憶部１２）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２は、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。
【００６３】
（入力部１３）
入力部１３は、ユーザからの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１３は、タッチパネル機能により表示面（例えば表示部１５３）を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１３は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
【００６４】
（出力部１４）
出力部１４は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。
【００６５】
（制御部１５）
制御部１５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置１０内部の記憶部１２などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、インストールされているアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１５は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【００６６】
図５に示すように、制御部１５は、送信部１５１と、受信部１５２と、表示部１５３とを有し、以下に説明する生成処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する生成処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１５が有する各処理部の接続関係は、図５に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００６７】
送信部１５１は、各種情報を外部の情報処理装置へ送信する。送信部１５１は、入力部１３により受け付けたユーザ操作に従って、生成装置１００へコンテンツの配信要求を送信する。例えば、送信部１５１は、アプリからの配信要求を生成装置１００へ送信する。
【００６８】
受信部１５２は、各種情報を外部の情報処理装置から受信する。受信部１５２は、生成装置１００から配信されたコンテンツを受信する。具体的には、受信部１５２は、記事コンテンツから生成された組合せコンテンツ等を含むコンテンツを受信する。例えば、受信部１５２は、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４（図６参照）を受信する。
【００６９】
表示部１５３は、受信部１５２により受信されたコンテンツを表示する。例えば、表示部１５３は、受信部１５２により受信されたコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４含むウェブページＷ１０（図６参照）を表示する。
【００７０】
なお、上述した制御部１５による表示処理等の処理は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などにより実現されてもよい。また、上述した表示処理が所定のアプリケーションにより行われる場合や表示処理が専用アプリにより行われる場合、制御部１５は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。
【００７１】
〔５．加工画像を含むコンテンツの表示例〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る端末装置１０における加工画像を含むコンテンツの表示について説明する。図６は、実施形態に係る携帯端末における表示の一例を示す図である。図６では、端末装置１０が生成装置１００からコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４等のコンテンツを受信した場合を例に説明する。
【００７２】
図６に示す例において、端末装置１０には、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４を含むウェブページＷ１０が表示される。なお、コンテンツＣＴ１４の下部には、図示しないコンテンツが並べて配置されており、ユーザがスクロール操作等を行うことにより、表示するコンテンツを変更することができる。
【００７３】
例えば、コンテンツＣＴ１１は、図４中のコンテンツＩＤ「ＡＴ１１」により識別される記事コンテンツ（記事コンテンツＡＴ１１）から生成された要約と加工画像ＩＰ１１とを含むコンテンツである。このように、端末装置１０は、生成装置１００が生成した要約と加工画像ＩＰ１１とを含むコンテンツＣＴ１１と他のコンテンツＣＴ１２〜ＣＴ１４とを表示する。なお、コンテンツＣＴ１２〜ＣＴ１４も記事コンテンツから生成された要約と加工画像とを含むコンテンツであってもよい。
【００７４】
この場合、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４は、生成される際に他のコンテンツＣＴ１１〜１４の表示態様と調和するように組合せが決定されてもよい。例えば、生成装置１００は、コンテンツＣＴ１２〜ＣＴ１４の表示態様に応じて、コンテンツＣＴ１１に含まれる加工画像や要約を生成してもよい。例えば、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４は、各コンテンツにおける要約を表示する領域の割合や画像を表示する領域の割合が所定の規則になるように、生成されてもよい。例えば、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４は、各コンテンツにおける要約を表示する領域の割合や画像を表示する領域の割合が等しくなるように、生成されてもよい。例えば、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４は、各コンテンツにおける要約を表示する領域の割合が上位から徐々に大きくなるように、生成されてもよい。例えば、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４は、各コンテンツにおける要約を表示する領域の割合が上位から徐々に小さくなるように、生成されてもよい。
【００７５】
〔６．生成処理フロー〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る配信システム１におけるコンテンツの生成処理について説明する。図７は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００７６】
まず、図７に示す例において、生成装置１００は、画像及び文字情報を含む記事コンテンツを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、生成装置１００は、画像及び文字情報を含む記事コンテンツをコンテンツ情報記憶部１２１から取得する。
【００７７】
そして、生成装置１００は、画像に基づいて、画像から第１特徴領域情報を抽出する（ステップＳ１０２）。図１では、抽出部１３２は、画像ＩＭ１１に基づいて画像ＩＭ１１から第１特徴領域情報である特徴領域情報ＦＲ１１を抽出する。
【００７８】
また、生成装置１００は、文字情報に基づいて、画像から第２特徴領域情報を抽出する（ステップＳ１０３）。図１では、抽出部１３２は、画像ＩＭ１１に関連する文字情報ＩＣ１１に基づいて画像ＩＭ１１から第２特徴領域情報である特徴領域情報ＦＲ１２を抽出する。
【００７９】
その後、生成装置１００は、第１特徴領域情報と第２特徴領域情報とを重ね合せた重合情報を生成する（ステップＳ１０４）。図１では、重合部１３３は、特徴領域情報ＦＲ１１と特徴領域情報ＦＲ１２とを重ね合せて、重合情報ＦＲ１００を生成する。また、生成装置１００は、重合情報に基づいて画像から加工画像を生成する（ステップＳ１０５）。図１では、生成部１３４は、重合情報ＦＲ１００に基づいて画像ＩＭ１１から加工画像ＩＰ１１を生成する。
【００８０】
〔７．生成処理の具体例〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る生成装置１００による生成処理について説明する。図８は、実施形態に係る生成処理の具体例を示す図である。図８中の画像ＩＭ１１や重合情報ＦＲ１００や加工画像ＩＰ１１は、図１中の画像ＩＭ１１や重合情報ＦＲ１００や加工画像ＩＰ１１に対応する。
【００８１】
なお、以下では、図８中の重合情報ＦＲ１００における横方向をＸ軸方向とし、縦方向をＹ軸方向として説明する。また、図８中の重合情報ＦＲ１００におけるＸ軸方向及びＹ軸方向の単位は、ピクセルであってもよく、センチメートルなどの所定の長さを表す単位であってもよい。以下では、図８中の重合情報ＦＲ１００におけるＸ軸方向及びＹ軸方向の単位がピクセルである場合を例として説明する。
【００８２】
また、図８中の重合情報ＦＲ１００において、左下端を原点（０，０）として以下説明する。また、図８中の重合情報ＦＲ１００において、Ｘ軸方向には所定の間隔の目盛ｘ１〜ｘ８を示し、Ｙ軸方向には所定の間隔の目盛ｙ１〜ｙ６を示す。なお、図８に示す重合情報ＦＲ１００では、ｘ４〜ｘ５とｙ５〜ｙ６とが交差する領域、すなわち選手○○の顔の位置が最も大きい特徴量を示す位置となる。また、図８の例では、切取枠ＡＲ１０を決定するために用いる閾値を閾値ＴＨ１１とした場合を示す。
【００８３】
図８に示す例においては、切取枠が矩形状である場合を示す。例えば、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００における特徴量が最大の位置を含む所定の領域を囲む切取枠を設定する。すなわち、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００における選手○○の顔の位置を含む所定の領域を囲む切取枠を設定する。例えば、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００と同じ大きさの切取枠を重合情報ＦＲ１００に重畳した位置に設定する。
【００８４】
そして、例えば、生成装置１００は、所定の条件を満たすまで切取枠ＡＲ１０を徐々に小さくする。図８の例では、各辺を徐々に内側へ移動させることにより、切取枠ＡＲ１０を徐々に小さくする。図８の例では、任意の仮想線のうち、仮想線ＩＬ１１と、仮想線ＩＬ１２との２つの仮想線のみを図示し、他の仮想線の図示を省略する。なお、図８に示す仮想線ＩＬ１１、ＩＬ１２は、切取枠ＡＲ１０の各辺が重合情報ＦＲ１００の各位置（画素）の特徴量と閾値ＴＨ１１とに応じて、位置が決定されることを示すための仮想線である。具体的には、仮想線ＩＬ１１は、切取枠ＡＲ１０の左側の辺が最初に閾値に達するｙ軸方向の位置（０〜ｙ１の間の一点）を通る仮想線である。また、仮想線ＩＬ１２は、切取枠ＡＲ１０の上側の辺が最初に閾値に達するｘ軸方向の位置（ｘ４〜ｘ５の間の一点）を通る仮想線である。すなわち、図８示す仮想線ＩＬ１１や仮想線ＩＬ１２は、３次元で表現される重合情報ＦＲ１００の特徴量を２次元で図示するための仮想線であって、仮想線をいずれの箇所に取るかによって、切取枠ＡＲ１０が変化することを示すものではない。
【００８５】
ここで、グラフＧＲ１１は、仮想線ＩＬ１１に対応するＸ軸方向における特徴量の推移を示す。具体的には、グラフＧＲ１１中の縦軸のＶＬは、各位置に対応する特徴量を示す。例えば、グラフＧＲ１１中の縦軸のＶＬにおいて、サッカーボールが位置するｘ１〜ｘ２の位置の特徴量が高くなっている。また、グラフＧＲ１１中のｘ軸方向における原点からの特徴量の推移においては、Ｘ１１の位置で閾値ＴＨ１１に達する。そのため、切取枠ＡＲ１０を徐々に小さくした場合、切取枠ＡＲ１０の左側の辺は、Ｘ１１の位置に決定される。
【００８６】
また、グラフＧＲ１２は、仮想線ＩＬ１２に対応するｙ軸方向における特徴量の推移を示す。具体的には、グラフＧＲ１２中の縦軸のＶＬは、各位置に対応する特徴量を示す。例えば、グラフＧＲ１２中の縦軸のＶＬにおいて、選手○○の顔が位置するｙ５〜ｙ６の位置の特徴量が高くなっている。また、グラフＧＲ１１中のｙ軸方向におけるｙ６より上側からの特徴量の推移においては、Ｙ１１の位置で閾値ＴＨ１１に達する。そのため、切取枠ＡＲ１０を徐々に小さくした場合、切取枠ＡＲ１０の上側の辺は、Ｙ１１の位置に決定される。
【００８７】
なお、切取枠ＡＲ１０の右側の辺や下側の辺についても同様に、閾値ＴＨ１１に達するまで、辺を徐々に内側へ移動させることにより、位置を決定してもよい。そして、生成装置１００は、画像ＩＭ１１において切取枠ＡＲ１０に対応する領域ＡＲ１１をクロッピングすることにより、加工画像ＩＰ１１を生成する。このように、図８の例では、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００の各辺に対応する端辺を有する多角形の切取枠ＡＲ１０を用いて加工画像ＩＰ１１を生成する。また、図８の例では、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００の辺から対向する辺に向かって切取枠の辺を移動させた際に、所定の閾値（閾値ＴＨ１１）となる特徴量と重なる位置の辺により囲まれる領域に基づいて加工画像ＩＰ１１を生成する。
【００８８】
なお、上述した例では、生成装置１００は、各辺が閾値ＴＨ１１に達するまで各辺を内側へ移動させる例を示したが、例えば１つの辺が閾値ＴＨ１１に達した場合における切取枠を加工画像の生成に用いてもよい。例えば、生成装置１００は、切取枠ＡＲ１０の各辺を徐々に内側に移動させた場合、切取枠ＡＲ１０の左側の辺がＸ１１の位置に達した場合における切取枠を加工画像の生成に用いてもよい。
【００８９】
また、生成装置１００は、所定のアスペクト比（図８中では１：１）を保つように、切取枠ＡＲ１０を変動させてもよい。この場合、生成装置１００は、所定のアスペクト比を保つように、各辺を徐々に内側へ移動させてもよい。また、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００における端部の特徴量が大きい場合、端部の特徴量を反転させたり、所定の係数をかけたりしてもよい。また、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００における端部の特徴量が大きい場合、切取枠を小さくする方向における特徴量の変化量が正の値になるまで、閾値による判定を行わなくてもよい。この場合、生成装置１００は、切取枠を小さくする方向における特徴量の変化量が正の値になった後、閾値による判定を行う。これにより、生成装置１００は、端部の特徴量が大きい場合であっても適切に切取枠を決定することができる。
【００９０】
なお、図８に示す例においては、切取枠ＡＲ１０が矩形状である場合を示したが、切取枠は矩形に限らず、どのような形状であってもよい。例えば、切取枠は、四角形以外の多角形や円形であってもよい。また、図８に示す例においては、切取枠ＡＲ１０が各辺の長さのみを変動可能な剛体とした場合を示したが、切取枠は弾性体であってもよい。切取枠が弾性体である場合、切取枠は、重合情報ＦＲ１００における特徴量の分布に応じて形状を変動させてもよい。この場合、生成装置１００は、形状が変動した切取枠の形状に沿って、画像をクロッピングしてもよいし、形状が変動した切取枠内の領域を含むように画像をクロッピングしてもよい。
【００９１】
また、生成装置１００は、切取枠の決定に電場の概念を用いてもよい。例えば、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００における特徴量を正の電荷量とみなし、切取枠を枠の大きさに応じた正の電荷量を有するとみなして、切取枠の大きさや形状を決定してもよい。この場合、例えば、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００における特徴量に応じて、重合情報ＦＲ１００内には所定値の正の電荷量が分布しているとみなす。また、例えば、生成装置１００は、切取枠の大きさに応じた、切取枠内には所定値の正の電荷量が分布しているとみなす。例えば、生成装置１００は、切取枠内には切取枠の面積に所定の係数を乗算した値の正の電荷量が分布しているとみなす。
【００９２】
この場合、例えば、生成装置１００は、切取枠内の正の電荷量と、重合情報ＦＲ１００中の切取枠に囲まれた領域における正の電荷量とが釣り合うまで、切取枠の大きさを徐々に小さくする。例えば、生成装置１００は、切取枠内の正の電荷量と、重合情報ＦＲ１００中の切取枠に囲まれた領域における正の電荷量とが釣り合った際の切取枠により、画像をクロッピングしてもよい。なお、上述した切取枠の決定は一例であり、どのように切取枠が決定されてもよい。例えば、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００における特徴量と、切取枠の形状及び大きさとに基づいて、画像の内容や加工画像の用途に応じて、適宜切取枠を決定してもよい。例えば、生成装置１００は、ロボットモーションプランニングにおけるポテンシャル場(potential  field)の概念を応用して、切取枠を決定してもよい。この場合、生成装置１００は、例えば、重合情報ＦＲ１００中の特徴量が最大の位置をゴール（attractive  potential）とし、重合情報ＦＲ１００中の各位置（画素）の特徴量を障害物（repulsive  potential）として切取枠を決定してもよい。例えば、生成装置１００は、特徴量が最大の位置を含む重合情報ＦＲ１００の領域に重畳させた所定の切取枠を設定し、切取枠の中心がゴールへ向かうように切取枠を移動させる。そして、例えば、生成装置１００は、切取枠のある部分が所定の閾値以上の特徴量を有する位置に重なった場合、移動を停止させてもよい。その後、生成装置１００は、移動を停止した切取枠のサイズを変動させてもよい。例えば、生成装置１００は、切取枠の各辺が所定の閾値以上の特徴量を有する位置に重なるまで、各辺を切取枠の中心側へ移動させてもよい。
【００９３】
〔８．枠を用いた加工画像の生成について〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る生成装置１００における枠を用いた加工画像の生成について説明する。図９は、実施形態に係る枠を用いた加工画像の生成の一例を示すフローチャートである。
【００９４】
まず、図８に示す例において、生成装置１００は、重合情報のうち特徴量が最大値となる位置を含む領域を囲む切取り枠を設定する（ステップＳ２０１）。
【００９５】
そして、生成装置１００は、切取り枠を狭める方向における特徴量の変化量に応じて切取り枠のうち、位置が決定された辺以外の各辺を内側へ移動する（ステップＳ２０２）。
【００９６】
また、生成装置１００は、辺が通る位置の特徴量が所定の閾値に達したかを判定する（ステップＳ２０３）。生成装置１００は、移動させた全ての辺が通る位置の特徴量が所定の閾値に達していない場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、ステップＳ２０２に戻って処理を繰り返す。
【００９７】
一方、生成装置１００は、移動させた辺のうち少なくとも一つの辺が通る位置の特徴量が所定の閾値に達した場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、切取り枠が所定の条件を満たすかを判定する（ステップＳ２０４）。生成装置１００は、切取り枠が所定の条件を満たさない場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、ステップＳ２０２に戻って処理を繰り返す。
【００９８】
一方、生成装置１００は切取り枠が所定の条件を満たす場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、切取枠に基づいて画像から加工画像を生成する（ステップＳ２０５）。
【００９９】
〔９．閾値に基づく領域の変動について〕
上述したように、閾値に基づいて領域を決定した場合、閾値の高低に応じてクロッピングされる領域が変動する。この点について図１０を用いて説明する。図１０は、実施形態に係る閾値に基づく加工画像の一例を示す図である。なお、図１０中のステップＳ１４は、図１中のステップＳ１４に対応する。また、図１０中の画像ＩＭ１１や重合情報ＦＲ１００や加工画像ＩＰ１１は、図１中の画像ＩＭ１１や重合情報ＦＲ１００や加工画像ＩＰ１１に対応する。
【０１００】
まず、ステップＳ１４においては、生成装置１００は、重合情報ＦＲ１００に基づいて加工画像ＩＰ１１を生成する。例えば、生成装置１００は、所定のアスペクト比（図１０中では１：１）を保つように、加工画像ＩＰ１１を生成する。図１０では、生成装置１００は、閾値を中（例えば閾値ＴＨ１１）として、加工画像ＩＰ１１を生成する。これにより、生成装置１００は、サッカー選手○○の顔が位置する領域やボールが位置する領域を含む領域ＡＲ１０（図１参照）を、画像ＩＭ１１をクロッピングする領域とする。図１０では、生成装置１００は、画像ＩＭ１１における領域ＡＲ１１（図１参照）をクロッピングすることにより、画像ＩＭ１１からサッカー選手○○の顔やサッカーボールを含む加工画像ＩＰ１１を生成する。
【０１０１】
また、生成装置１００は、閾値を高（例えば閾値ＴＨ１１より大きい値）として、重合情報ＦＲ１００に基づいて加工画像ＩＰ１２を生成する（ステップＳ１５）。この場合、生成装置１００は、サッカー選手○○の顔が位置する領域のみを含む領域を、画像ＩＭ１１をクロッピングする領域とする。また、図１０では、生成装置１００は、所定のアスペクト比（図１０中では１：１）を保つように、加工画像ＩＰ１２を生成する。図１０では、生成装置１００は、画像ＩＭ１１におけるサッカー選手○○の顔が位置する領域のみをクロッピングすることにより、画像ＩＭ１１からサッカー選手○○の顔のみを含む加工画像ＩＰ１２を生成する。このように、生成装置１００は、閾値を変更することにより、画像においてクロッピングされる領域を変動させることができる。すなわち、生成装置１００は、閾値を変更することにより、ユーザに認識させたい情報を含む加工画像を生成することができる。したがって、生成装置１００は、適切な加工画像を生成することができる。この場合、例えば、生成装置１００は、編集者等のユーザから閾値の入力を受け付けてもよい。例えば、生成装置１００は、ユーザが利用する端末装置１０が受け付けた閾値の入力を取得してもよい。例えば、端末装置１０は、ユーザから閾値を数値として入力を受け付けてもよい。また、例えば、端末装置１０は、閾値を変化させるスライドバー等を表示し、スライドバー等に対するユーザ操作に応じて閾値の変更を受け付けてもよい。また、端末装置１０は、ユーザから受け付けた閾値に応じた加工画像を、閾値とともに表示してもよい。これにより、加工画像を生成するユーザが閾値を変更しながらインタラクティブに加工画像を作成できる。すなわち、加工画像を生成するユーザが閾値を変更に応じた加工画像の変動を確認しながら加工画像を作成できるため、生成装置１００は、加工画像を生成するユーザのユーザビリティを向上させることができる。
【０１０２】
〔１０．特徴領域情報に応じた加工画像の比較〕
ここで、複数の特徴領域情報を重ね合せた重合情報を用いて加工画像を生成した場合と、１つの特徴領域情報を用いて加工画像を生成した場合における加工画像の差異について、図１１を用いて説明する。図１１は、実施形態に係る生成処理の他の一例を示す図である。具体的には、図１１では、重合情報を用いて加工画像を生成した場合と、画像に基づく特徴領域情報のみを用いて加工画像を生成した場合とを比較する場合を示す。
【０１０３】
まず、重合情報を用いて加工画像を生成する場合について説明する。図１１に示す例では、ニュース記事に含まれる画像ＩＭ２１と文字情報ＩＣ２１とを用いて、画像ＩＭ２１から加工画像ＩＰ２１が生成される例を示す。図１１に示す例において、加工画像ＩＰ２１は、画像ＩＭ２１の所定の範囲をクロッピングすることにより生成される。例えば、加工画像ＩＰ２１は、画像ＩＭ２１中の特徴的な部分を含む範囲をクロッピングすることにより生成される。
【０１０４】
図１１中の画像ＩＭ２１は、ある女優の結婚記者会見における１シーンを示す画像である。具体的には、図１１中の画像ＩＭ２１は、女優（名前「△△」）が指輪を見せるシーンを示す画像である。図１１中の画像ＩＭ２１には、女優△△と、女優△△が左手の薬指に着けた指輪が含まれる。
【０１０５】
また、図１１中の文字情報ＩＣ２１は、画像ＩＭ２１に関する文章を含む。具体的には、文字情報ＩＣ２１には、Ｘ月Ｙ日に行われた女優△△の結婚会見に関する内容が含まれる。また、文字情報ＩＣ２１には、女優△△が身に着けたブランド□□の指輪に関する内容が含まれる。
【０１０６】
まず、生成装置１００は、画像ＩＭ２１における特徴量に関する特徴領域情報ＦＲ２１を抽出する（ステップＳ２１）。具体的には、生成装置１００は、画像ＩＭ２１に基づいて画像ＩＭ２１における特徴量に関する特徴領域情報ＦＲ２１を抽出する。
【０１０７】
図１１では、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ２１に示すように、画像ＩＭ２１に基づいて、画像ＩＭ２１における特徴領域を抽出する。例えば、図１１中の特徴領域情報ＦＲ２１では、画像ＩＭ２１において人の顔が位置する領域が色の濃い態様で示される。すなわち、図１１では、生成装置１００は、女優△△の顔が位置する領域が色の濃い態様で示される。
【０１０８】
次に、生成装置１００は、画像ＩＭ２１における特徴領域情報ＦＲ２２を抽出する（ステップＳ２２）。具体的には、生成装置１００は、文字情報ＩＣ２１に基づいて画像ＩＭ２１における特徴量に関する特徴領域情報ＦＲ２２を抽出する。
【０１０９】
ここで、例えば、生成装置１００は、文字情報ＩＣ２１からトピックを抽出する。例えば、図１１の例では、生成装置１００は、文字情報ＩＣ２１から、「△△（女優の名前）」や「結婚」や「□□（ブランドの名前）」や「指輪」等のトピックを抽出する。
【０１１０】
そして、例えば、生成装置１００は、文字情報ＩＣ２１から抽出したトピックに基づいて、画像ＩＭ２１から特徴領域情報ＦＲ２２を抽出する。例えば、生成装置１００は、画像ＩＭ２１において文字情報ＩＣ２１から抽出したトピックに関する物体を含む領域の特徴量が大きくなるように特徴領域情報ＦＲ２２を抽出する。
【０１１１】
図１１では、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ２２に示すように、文字情報ＩＣ２１に基づいて、画像ＩＭ２１における特徴領域を抽出する。例えば、図１１中の特徴領域情報ＦＲ２２では、画像ＩＭ２１において人の顔が位置する領域や指輪が位置する領域が色の濃い態様で示される。すなわち、図１１では、生成装置１００は、女優△△の顔が位置する領域や指輪が位置する領域が色の濃い態様で示される。
【０１１２】
そして、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ２１と特徴領域情報ＦＲ２２とを重ね合せる（ステップＳ２３）。図１１では、生成装置１００は、特徴領域情報ＦＲ２１と特徴領域情報ＦＲ２２とを重ね合せて、重合情報ＦＲ２００を生成する。
【０１１３】
そして、生成装置１００は、重合情報ＦＲ２００に基づいて加工画像ＩＰ２１を生成する（ステップＳ２４）。図１１では、生成装置１００は、重合情報ＦＲ２００中の特徴量が大きい領域を含む領域を、画像ＩＭ２１をクロッピングする領域とする。具体的には、生成装置１００は、女優△△の顔が位置する領域や指輪が位置する領域を含む領域を、画像ＩＭ２１をクロッピングする領域とする。そして、生成装置１００は、画像ＩＭ２１における女優△△の顔が位置する領域や指輪が位置する領域を含む領域をクロッピングすることにより、画像ＩＭ２１から加工画像ＩＰ２１を生成する。これにより、生成装置１００は、重合情報ＦＲ２００に基づいて加工画像ＩＰ２１を生成することにより、女優△△の顔や指輪を含む加工画像ＩＰ２１を生成することができる。
【０１１４】
次に、１つの特徴領域情報を用いて加工画像を生成した場合について説明する。図１１中のステップＳ２５は、画像ＩＭ２１に基づいて抽出した特徴領域情報ＦＲ２１のみを用いて加工画像を生成した場合を示す。ステップＳ２５により、特徴領域情報ＦＲ２１のみに基づいて加工画像ＩＰ２２が生成される。すなわち、特徴領域情報ＦＲ２１のみを用いた場合、特徴領域情報ＦＲ２１中の特徴量が大きい領域を含む領域が、画像ＩＭ２１をクロッピングする領域とされる。具体的には、特徴領域情報ＦＲ２１のみを用いた場合、女優△△の顔が位置する領域のみが、画像ＩＭ２１をクロッピングする領域とされる。そのため、特徴領域情報ＦＲ２１のみを用いた場合、画像ＩＭ２１における女優△△の顔が位置する領域のみ含む領域をクロッピングすることにより、画像ＩＭ２１から加工画像ＩＰ２２が生成される。したがって、特徴領域情報ＦＲ２１のみを用いた場合、画像ＩＭ２１における指輪が位置する領域は、加工画像ＩＰ２２には含まれない。
【０１１５】
このような加工画像ＩＰ２２では、加工画像ＩＰ２２を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれないため、ユーザの満足度を高めることは難しい。また、このような加工画像ＩＰ２２では、閲覧する女優△△が結婚会見をしていることを認識させることが難しい。
【０１１６】
一方、上述したように、生成装置１００は、重合情報ＦＲ２００に基づいて加工画像ＩＰ２１を生成することにより、女優△△の顔や指輪を含む加工画像ＩＰ２１を生成することができる。すなわち、生成装置１００は、重合情報ＦＲ２００を用いて加工画像ＩＰ２１を生成することにより、閲覧するユーザに女優△△が結婚会見をしていることを的確に認識させることができる加工画像ＩＰ１１を生成することが可能となる。
【０１１７】
〔１１．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る生成装置１００は、取得部１３１と、生成部１３４とを有する。取得部１３１は、画像に関連する複数の情報の各々に基づいて、画像から抽出される特徴量に関する複数の特徴領域情報を取得する。生成部１３４は、取得部１３１により取得された複数の特徴領域情報に基づいて、画像を加工することにより、画像から加工画像を生成する。
【０１１８】
これにより、実施形態に係る生成装置１００は、複数の特徴領域情報に基づいて加工画像を生成することにより、加工画像を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれる加工画像が生成できるため、ユーザの満足度を高めることができる。したがって、生成装置１００は、画像を加工した加工画像を適切に生成することができる。
【０１１９】
また、実施形態に係る生成装置１００において、取得部１３１は、画像に基づいて抽出された第１特徴領域情報と、画像に関連する文字情報に基づいて抽出された第２特徴領域情報とを含む複数の特徴領域情報を取得する。
【０１２０】
これにより、実施形態に係る生成装置１００は、画像に基づいて抽出された第１特徴領域情報と文字情報に基づいて抽出された第２特徴領域情報とを含む複数の特徴領域情報に基づいて加工画像を生成することにより、加工画像を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれる加工画像が生成できるため、ユーザの満足度を高めることができる。したがって、生成装置１００は、画像を加工した加工画像を適切に生成することができる。
【０１２１】
また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３４は、複数の特徴領域情報を重ね合わせた重合情報に基づいて加工画像を生成する。
【０１２２】
これにより、実施形態に係る生成装置１００は、複数の特徴領域情報を重ね合せた重合情報を用いて画像を加工することにより、加工画像を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれる加工画像が生成できるため、ユーザの満足度を高めることができる。したがって、生成装置１００は、画像を加工した加工画像を適切に生成することができる。
【０１２３】
また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３４は、重合情報において所定の閾値以上である特徴量を含む領域に基づいて加工画像を生成する。
【０１２４】
これにより、実施形態に係る生成装置１００は、閾値と特徴量との比較に基づいて加工画像を生成することにより、加工画像を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれる加工画像が生成できるため、ユーザの満足度を高めることができる。したがって、生成装置１００は、画像を加工した加工画像を適切に生成することができる。
【０１２５】
また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３４は、重合情報における特徴量が最大の位置を含む所定の領域を囲む切取枠であって、重合情報における特徴量が所定の閾値となる位置のうち、最大の位置からの長さが最大の位置を通る切取枠に基づいて、加工画像を生成する。
【０１２６】
これにより、実施形態に係る生成装置１００は、閾値と特徴量との比較に応じて変動する切取枠を用いて加工画像を生成することにより、加工画像を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれる加工画像が生成できるため、ユーザの満足度を高めることができる。したがって、生成装置１００は、画像を加工した加工画像を適切に生成することができる。
【０１２７】
また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３４は、多角形の切取枠であって、重合情報における特徴量が所定の閾値となる位置のうち、最大の位置からの長さが最大の位置を一の辺が通る切取枠に基づいて、加工画像を生成する。
【０１２８】
これにより、実施形態に係る生成装置１００は、閾値と特徴量との比較に応じて大きさが変動する多角形の切取枠を用いて加工画像を生成することにより、加工画像を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれる加工画像が生成できるため、ユーザの満足度を高めることができる。したがって、生成装置１００は、画像を加工した加工画像を適切に生成することができる。
【０１２９】
また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３４は、所定のアスペクト比により形成される矩形状の切取枠に基づいて、加工画像を生成する。
【０１３０】
これにより、実施形態に係る生成装置１００は、閾値と特徴量との比較に応じてアスペクト比が変動する矩形状の切取枠を用いて加工画像を生成することにより、加工画像を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれる加工画像が生成できるため、ユーザの満足度を高めることができる。したがって、生成装置１００は、画像を加工した加工画像を適切に生成することができる。
【０１３１】
また、実施形態に係る生成装置１００において、生成部１３４は、重合情報における特徴量が最大の位置を含む所定の領域を囲むように設定した切取枠の大きさを小さくなるように変動させ、切取枠が重なる重合情報における特徴量が所定の閾値に達した場合における切取枠に基づいて、加工画像を生成する。
【０１３２】
これにより、実施形態に係る生成装置１００は、重合情報における特徴量が最大の位置を含む所定の領域を囲むように設定した切取枠の大きさを小さくなるように変動させ、加工画像を生成することにより、加工画像を閲覧するユーザに認識させたい情報が含まれる加工画像が生成できるため、ユーザの満足度を高めることができる。したがって、生成装置１００は、画像を加工した加工画像を適切に生成することができる。
【０１３３】
〔１２．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る生成装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、生成装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１３４】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１３５】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０１３６】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１３７】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１３８】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る生成装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１３９】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１４０】
〔１３．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１４１】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１４２】
また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１４３】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１４４】
１  配信システム
１００  生成装置
１２１  コンテンツ情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  抽出部
１３３  重合部
１３４  生成部
１３５  配信部
１０  端末装置
１５１  送信部
１５２  受信部
１５３  表示部
Ｎ  ネットワーク
【図１】
2017135505.tif 000003
【図２】
2017135505.tif 000004
【図３】
2017135505.tif 000005
【図４】
2017135505.tif 000006
【図５】
2017135505.tif 000007
【図６】
2017135505.tif 000008
【図７】
2017135505.tif 000009
【図８】
2017135505.tif 000010
【図９】
2017135505.tif 000011
【図１０】
2017135505.tif 000012
【図１１】
2017135505.tif 000013
【図１２】
2017135505.tif 000014