(57)【要約】【課題】画像群に含まれる画像毎に、特定の期間に対する画像の評価値を算出することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供する。【解決手段】画像処理装置では、第１期間を２以上の第２期間に分割し、第２期間毎に、期間タグ情報と第２期間との関連性の強さが関連性記憶部に記憶されている。画像タグ情報読取部が、画像に付与された画像タグ情報を読み取る。関連性取得部が、関連性記憶部に基づいて、画像タグ情報読取部が読み取った画像タグ情報と同一の期間タグ情報を第１期間タグ情報として検出し、第１期間タグ情報と第２期間との関連性の強さを取得する。関連性取得部が取得した関連性の強さに基づいて、画像評価値算出部が、第２期間に対する画像の評価値を算出する。【選択図】図２
2017059156.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１期間を２以上の第２期間に分割し、前記第２期間毎に、前記第２期間に対応する１以上の期間タグ情報、および、前記期間タグ情報と前記期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを記憶する関連性記憶部と、
画像群に含まれる画像毎に、前記画像に存在する１以上のオブジェクトに対応して前記画像に付与された１以上の画像タグ情報を読み取る画像タグ情報読取部と、
前記画像群に含まれる画像毎に、前記関連性記憶部に記憶された期間タグ情報の中から、前記画像タグ情報読取部が読み取った１以上の画像タグ情報と同一の１以上の期間タグ情報を第１期間タグ情報として検出し、前記関連性記憶部に記憶された関連性の強さの中から、前記第１期間タグ情報と前記第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得する関連性取得部と、
前記画像群に含まれる画像毎に、前記第１期間タグ情報と前記第１期間タグ情報に対応する前記第２期間との関連性の強さに基づいて、前記第２期間に対する前記画像の評価値を算出する画像評価値算出部とを備える画像処理装置。
【請求項２】
さらに、前記画像の解析結果に基づいて、前記画像群に含まれる画像毎に、前記画像に存在する１以上の人物の写りの評価値を算出する人物評価値算出部と、
前記画像群に含まれる画像毎に、各々の前記第２期間に対する前記画像の評価値、および、前記画像に存在する人物の写りの評価値に基づいて、各々の前記第２期間に対する前記画像の総合評価値を算出する総合評価値算出部と、
前記画像群から、前記第２期間毎に、前記第２期間に対する総合評価値が閾値以上の画像を抽出する画像抽出部とを備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記総合評価値算出部は、各々の前記第２期間に対する前記画像の評価値と前記画像に存在する人物の写りの評価値とを重み付けして加算することにより、各々の前記第２期間に対する前記画像の総合評価値を算出する請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像抽出部が前記画像群から前記第２期間毎に１枚以上ずつ抽出した画像を用いてカレンダーを作成するカレンダー作成部を備える請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記関連性取得部が、前記関連性記憶部に記憶された同一の第２期間に対応する期間タグ情報の中から、前記画像タグ情報読取部が読み取った２以上の画像タグ情報と同一の２以上の期間タグ情報を第２期間タグ情報として検出した場合に、前記画像評価値算出部は、前記画像タグ情報読取部が読み取った２以上の画像タグ情報に対応する２以上のオブジェクトの領域の各々と前記画像の全領域との面積比に応じて、前記第２期間タグ情報と前記第２期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを重み付けして加算することにより、前記同一の第２期間に対する前記画像の評価値を算出する請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記関連性取得部が、前記関連性記憶部に記憶された同一の第２期間に対応する期間タグ情報の中から、前記画像タグ情報読取部が読み取った２以上の画像タグ情報と同一の２以上の期間タグ情報を第３期間タグ情報として検出し、前記第３期間タグ情報があらかじめ設定された期間タグ情報の組合せである場合に、前記画像評価値算出部は、前記第３期間タグ情報と前記第３期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの総和の重みが大きくなるように重み付けすることにより、前記同一の第２期間に対する前記画像の評価値を算出する請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記関連性取得部が、前記関連性記憶部に記憶された同一の第２期間に対応する期間タグ情報の中から、前記画像タグ情報読取部が読み取った同一の２以上の画像タグ情報と同一の２以上の期間タグ情報を第４期間タグ情報として検出した場合に、前記画像評価値算出部は、前記第４期間タグ情報のうちの１番目の期間タグ情報と前記第４期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みよりも、前記第４期間タグ情報のうちの２番目以降の期間タグ情報と前記第４期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みが小さくなるように重み付けして加算することにより、前記同一の第２期間に対する前記画像の評価値を算出する請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像評価値算出部は、前記第１期間タグ情報のうち、前記画像タグ情報読取部が読み取り、あらかじめ設定された色のオブジェクトに対応する画像タグ情報と同一の第１期間タグ情報を第５期間タグ情報として、前記第５期間タグ情報と前記第５期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みが大きくなるように重み付けすることにより、前記第５期間タグ情報に対応する第２期間に対する前記画像の評価値を算出する請求項１〜７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
さらに、前記画像から、前記画像タグ情報読取部が読み取った画像タグ情報に対応するオブジェクトを含むオブジェクト領域の画像をトリミングして抽出するトリミング処理部を備え、
前記画像タグ情報読取部は、前記抽出されたオブジェクト領域の画像に存在するオブジェクトに対応して前記画像に付与された画像タグ情報を読み取り、
前記関連性取得部は、前記関連性記憶部に記憶された期間タグ情報の中から、前記画像タグ情報読取部が読み取り、前記抽出されたオブジェクト領域の画像に付与された画像タグ情報と同一の期間タグ情報を第６期間タグ情報として検出し、前記関連性記憶部に記憶された関連性の強さの中から、前記第６期間タグ情報と前記第６期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得する請求項１〜８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記トリミング処理部は、前記抽出されたオブジェクト領域の画像の解像度が、あらかじめ設定された解像度以上となるように、前記画像から前記オブジェクト領域の画像をトリミングして抽出する請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記画像評価値算出部は、前記抽出されたオブジェクト領域の画像の解像度が低下するに従って、前記第６期間タグ情報と前記第６期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みが小さくなるように重み付けすることにより、前記第６期間タグ情報に対応する第２期間に対する前記オブジェクト領域の画像の評価値を算出する請求項９または１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記画像評価値算出部は、前記抽出されたオブジェクト領域の画像の解像度が低下するに従って、前記第６期間タグ情報と前記第６期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さが小さくなるように減算することにより、前記第６期間タグ情報に対応する第２期間に対する前記オブジェクト領域の画像の評価値を算出する請求項９または１０に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記関連性記憶部が、前記第２期間毎に、かつ、地域毎に、前記期間タグ情報および前記関連性の強さを記憶している場合に、前記関連性取得部は、前記関連性記憶部に記憶され、ユーザが所在する地域に対応する期間タグ情報および関連性の強さの中から、前記第１期間タグ情報と前記第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得する請求項１〜１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記関連性記憶部は、２以上の前記第２期間に同一の期間タグ情報を記憶する場合に、前記同一の期間タグ情報と前記同一の期間タグ情報を記憶する２以上の第２期間の各々との適合度に応じて、前記同一の期間タグ情報と前記同一の期間タグ情報を記憶する２以上の第２期間の各々との関連性の強さを変えて記憶する請求項１〜１３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
さらに、前記画像群に含まれる画像の解析を行う画像解析部と、
前記画像の解析結果に基づいて、前記画像に存在する１以上のオブジェクトに対応する１以上の画像タグ情報を前記画像に付与するタグ情報付与部とを備える請求項１〜１４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
関連性記憶部が、第１期間を２以上の第２期間に分割し、前記第２期間毎に、前記第２期間に対応する１以上の期間タグ情報、および、前記期間タグ情報と前記期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを記憶するステップと、
画像タグ情報読取部が、画像群に含まれる画像毎に、前記画像に存在する１以上のオブジェクトに対応して前記画像に付与された１以上の画像タグ情報を読み取るステップと、
関連性取得部が、前記画像群に含まれる画像毎に、前記関連性記憶部に記憶された期間タグ情報の中から、前記画像タグ情報を読み取るステップが読み取った１以上の画像タグ情報と同一の１以上の期間タグ情報を第１期間タグ情報として検出し、前記関連性記憶部に記憶された関連性の強さの中から、前記第１期間タグ情報と前記第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得するステップと、
画像評価値算出部が、前記画像群に含まれる画像毎に、前記第１期間タグ情報と前記第１期間タグ情報に対応する前記第２期間との関連性の強さに基づいて、前記第２期間に対する前記画像の評価値を算出するステップとを含む画像処理方法。
【請求項１７】
さらに、人物評価値算出部が、前記画像の解析結果に基づいて、前記画像群に含まれる画像毎に、前記画像に存在する１以上の人物の写りの評価値を算出するステップと、
総合評価値算出部が、前記画像群に含まれる画像毎に、各々の前記第２期間に対する前記画像の評価値、および、前記画像に存在する人物の写りの評価値に基づいて、各々の前記第２期間に対する前記画像の総合評価値を算出するステップと、
画像抽出部が、前記画像群から、前記第２期間毎に、前記第２期間に対する総合評価値が閾値以上の画像を抽出するステップとを含む請求項１６に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記画像を抽出するステップは、前記画像群から、前記第２期間毎に１枚以上ずつ画像を抽出し、
さらに、カレンダー作成部が、前記抽出された画像を用いてカレンダーを作成するステップを含む請求項１７に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
請求項１６〜１８のいずれか一項に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２０】
請求項１６〜１８のいずれか一項に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが所有する画像群に含まれる画像毎に、例えば、８月や夏などの特定の期間に対する画像の評価値を算出する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在では、ユーザが所有する大量の画像を含む画像群の中から、人物の写りがよい一定枚数の画像を自動で選択し、選択した一定枚数の画像を使用して、カレンダーやフォトブック、スクリーンセイバー等の合成画像を自動で生成する自動レイアウト機能が実現されている。これにより、ユーザは、ユーザが所有する画像群の中から手動で画像を選択する手間をかけることなく、簡単に合成画像を作成することができる。
【０００３】
しかし、例えば、月毎に対応する画像を用いて１年の１２ヶ月からなるカレンダーを作成する場合、自動レイアウト機能により自動で選択された、人物の写りがよい画像を月毎の画像として配置したとしても、月毎の画像がその月に合った季節感のある画像になるとは限らない。例えば、人物の写りがよい画像であっても、日本に住むユーザが所有する「正月休みにハワイで海水浴した」時の人物の画像が選択される場合、日本では１月は冬であるため、画像としての季節感がない。
【０００４】
そのため、従来は、月毎に合った季節感のある画像を用いてカレンダーを作成するためには、ユーザが画像群の中から手動で所望の画像を選択しなければならず、非常に手間がかかるという問題があった。
【０００５】
ここで、本発明に関連性のある先行技術文献として、特許文献１〜３がある。
【０００６】
例えば、特許文献１には、シソーラスを用いてキーワードに対する関連語の関連度合いを表すスコアを取得することが記載されている。
【０００７】
また、特許文献２には、多数の画像の中から、検索キーワードと一致する特徴キーワードを含む画像を抽出し、関連度テーブルを参照して、抽出した画像の特徴キーワードの関連度を足し合わせて、抽出した画像と検索キーワードとの関連度加算値を求め、関連度加算値が大きいものほど高順位となるように、画像の順位付けすることが記載されている。
【０００８】
特許文献３には、キー画像の特徴量を抽出し、抽出したキー画像の特徴量をデータベース内の画像の特徴量と照合して近似順位を求め、キーワードをデータベース内の単語と照合して一致した単語とその点数からキーワードに関係する画像の順位付けを行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００８−１６５３０３号公報
【特許文献２】特開２０１１−１７０６２５号公報
【特許文献３】特開平１１−２２４２５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、特許文献１〜３には、特定の期間に対する画像の評価値を算出することは記載されていない。従って、これらの文献を参照しても、例えば、ユーザが所有する画像群の中から月毎に合った季節感のある画像を自動で選択してカレンダーを作成することはできない。
【００１１】
一般に、月毎には定番となるイベントがあり、そのイベントに登場するオブジェクトがあることが知られている。しかし、そのようなイベントやオブジェクトは、月毎に多数存在する。そしてユーザが所有する画像の中に、そのような多数のイベントやオブジェクトのうち、どのイベントやオブジェクトが写っているのかは、ユーザによって異なる。この点は、例えば結婚式におけるアルバムを作る際などと事情が異なる。結婚式においては、式場への新婦入場、指輪交換、結婚の誓い、披露宴での乾杯、参列者による余興、ドレスの着替え、親への感謝の手紙、そしてクロージングなどというように、欠かすことができないイベントがある。結婚式のアルバム作成においては、それらのイベントが写っている画像を画像群から時刻順に探索することである程度適切な画像を抽出することができる。これに対して、月毎のカレンダーを作る際には、あるイベントやあるオブジェクトが存在することを単に探索するというだけでは、月毎に対応した季節感のあるカレンダーを容易に作ることはできないという課題に本願の発明者は到達した。
【００１２】
本発明の第１の目的は、従来技術の問題点を解消し、ユーザが所有する画像群に含まれる画像毎に、特定の期間に対する画像の評価値を算出することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
本発明の第２の目的は、上記第１の目的に加えて、画像群から、特定の期間に合った季節感のある画像を抽出し、抽出された画像を用いて合成画像を作成することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明は、第１期間を２以上の第２期間に分割し、第２期間毎に、第２期間に対応する１以上の期間タグ情報、および、期間タグ情報と期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを記憶する関連性記憶部と、
画像群に含まれる画像毎に、画像に存在する１以上のオブジェクトに対応して画像に付与された１以上の画像タグ情報を読み取る画像タグ情報読取部と、
画像群に含まれる画像毎に、関連性記憶部に記憶された期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部が読み取った１以上の画像タグ情報と同一の１以上の期間タグ情報を第１期間タグ情報として検出し、関連性記憶部に記憶された関連性の強さの中から、第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得する関連性取得部と、
画像群に含まれる画像毎に、第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さに基づいて、第２期間に対する画像の評価値を算出する画像評価値算出部とを備える画像処理装置を提供するものである。
【００１４】
さらに、画像の解析結果に基づいて、画像群に含まれる画像毎に、画像に存在する１以上の人物の写りの評価値を算出する人物評価値算出部と、
画像群に含まれる画像毎に、各々の第２期間に対する画像の評価値、および、画像に存在する人物の写りの評価値に基づいて、各々の第２期間に対する画像の総合評価値を算出する総合評価値算出部と、
画像群から、第２期間毎に、第２期間に対する総合評価値が閾値以上の画像を抽出する画像抽出部とを備えることが好ましい。
【００１５】
また、総合評価値算出部は、各々の第２期間に対する画像の評価値と画像に存在する人物の写りの評価値とを重み付けして加算することにより、各々の第２期間に対する画像の総合評価値を算出することが好ましい。
【００１６】
また、画像抽出部が画像群から第２期間毎に１枚以上ずつ抽出した画像を用いてカレンダーを作成するカレンダー作成部を備えることが好ましい。
【００１７】
また、関連性取得部が、関連性記憶部に記憶された同一の第２期間に対応する期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部が読み取った２以上の画像タグ情報と同一の２以上の期間タグ情報を第２期間タグ情報として検出した場合に、画像評価値算出部は、画像タグ情報読取部が読み取った２以上の画像タグ情報に対応する２以上のオブジェクトの領域の各々と画像の全領域との面積比に応じて、第２期間タグ情報と第２期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを重み付けして加算することにより、同一の第２期間に対する画像の評価値を算出することが好ましい。
【００１８】
また、関連性取得部が、関連性記憶部に記憶された同一の第２期間に対応する期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部が読み取った２以上の画像タグ情報と同一の２以上の期間タグ情報を第３期間タグ情報として検出し、第３期間タグ情報があらかじめ設定された期間タグ情報の組合せである場合に、画像評価値算出部は、第３期間タグ情報と第３期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの総和の重みが大きくなるように重み付けすることにより、同一の第２期間に対する画像の評価値を算出することが好ましい。
【００１９】
また、関連性取得部が、関連性記憶部に記憶された同一の第２期間に対応する期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部が読み取った同一の２以上の画像タグ情報と同一の２以上の期間タグ情報を第４期間タグ情報として検出した場合に、画像評価値算出部は、第４期間タグ情報のうちの１番目の期間タグ情報と第４期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みよりも、第４期間タグ情報のうちの２番目以降の期間タグ情報と第４期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みが小さくなるように重み付けして加算することにより、同一の第２期間に対する画像の評価値を算出することが好ましい。
【００２０】
また、画像評価値算出部は、第１期間タグ情報のうち、画像タグ情報読取部が読み取り、あらかじめ設定された色のオブジェクトに対応する画像タグ情報と同一の第１期間タグ情報を第５期間タグ情報として、第５期間タグ情報と第５期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みが大きくなるように重み付けすることにより、第５期間タグ情報に対応する第２期間に対する画像の評価値を算出することが好ましい。
【００２１】
さらに、画像から、画像タグ情報読取部が読み取った画像タグ情報に対応するオブジェクトを含むオブジェクト領域の画像をトリミングして抽出するトリミング処理部を備え、
画像タグ情報読取部は、抽出されたオブジェクト領域の画像に存在するオブジェクトに対応して画像に付与された画像タグ情報を読み取り、
関連性取得部は、関連性記憶部に記憶された期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部が読み取り、抽出されたオブジェクト領域の画像に付与された画像タグ情報と同一の期間タグ情報を第６期間タグ情報として検出し、関連性記憶部に記憶された関連性の強さの中から、第６期間タグ情報と第６期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得することが好ましい。
【００２２】
また、トリミング処理部は、抽出されたオブジェクト領域の画像の解像度が、あらかじめ設定された解像度以上となるように、画像からオブジェクト領域の画像をトリミングして抽出することが好ましい。
【００２３】
また、画像評価値算出部は、抽出されたオブジェクト領域の画像の解像度が低下するに従って、第６期間タグ情報と第６期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みが小さくなるように重み付けすることにより、第６期間タグ情報に対応する第２期間に対するオブジェクト領域の画像の評価値を算出することが好ましい。
【００２４】
また、画像評価値算出部は、抽出されたオブジェクト領域の画像の解像度が低下するに従って、第６期間タグ情報と第６期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さが小さくなるように減算することにより、第６期間タグ情報に対応する第２期間に対するオブジェクト領域の画像の評価値を算出することが好ましい。
【００２５】
また、関連性記憶部が、第２期間毎に、かつ、地域毎に、期間タグ情報および関連性の強さを記憶している場合に、関連性取得部は、関連性記憶部に記憶され、ユーザが所在する地域に対応する期間タグ情報および関連性の強さの中から、第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得することが好ましい。
【００２６】
また、関連性記憶部は、２以上の第２期間に同一の期間タグ情報を記憶する場合に、同一の期間タグ情報と同一の期間タグ情報を記憶する２以上の第２期間の各々との適合度に応じて、同一の期間タグ情報と同一の期間タグ情報を記憶する２以上の第２期間の各々との関連性の強さを変えて記憶することが好ましい。
【００２７】
さらに、画像群に含まれる画像の解析を行う画像解析部と、
画像の解析結果に基づいて、画像に存在する１以上のオブジェクトに対応する１以上の画像タグ情報を画像に付与するタグ情報付与部とを備えることが好ましい。
【００２８】
また、本発明は、関連性記憶部が、第１期間を２以上の第２期間に分割し、第２期間毎に、第２期間に対応する１以上の期間タグ情報、および、期間タグ情報と期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを記憶するステップと、
画像タグ情報読取部が、画像群に含まれる画像毎に、画像に存在する１以上のオブジェクトに対応して画像に付与された１以上の画像タグ情報を読み取るステップと、
関連性取得部が、画像群に含まれる画像毎に、関連性記憶部に記憶された期間タグ情報の中から、画像タグ情報を読み取るステップが読み取った１以上の画像タグ情報と同一の１以上の期間タグ情報を第１期間タグ情報として検出し、関連性記憶部に記憶された関連性の強さの中から、第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得するステップと、
画像評価値算出部が、画像群に含まれる画像毎に、第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さに基づいて、第２期間に対する画像の評価値を算出するステップとを含む画像処理方法を提供する。
【００２９】
さらに、人物評価値算出部が、画像の解析結果に基づいて、画像群に含まれる画像毎に、画像に存在する１以上の人物の写りの評価値を算出するステップと、
総合評価値算出部が、画像群に含まれる画像毎に、各々の第２期間に対する画像の評価値、および、画像に存在する人物の写りの評価値に基づいて、各々の第２期間に対する画像の総合評価値を算出するステップと、
画像抽出部が、画像群から、第２期間毎に、第２期間に対する総合評価値が閾値以上の画像を抽出するステップとを含むことが好ましい。
【００３０】
また、画像を抽出するステップは、画像群から、第２期間毎に１枚以上ずつ画像を抽出し、
さらに、カレンダー作成部が、抽出された画像を用いてカレンダーを作成するステップを含むことが好ましい。
【００３１】
また、本発明は、上記に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。
【００３２】
また、本発明は、上記に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、画像群に含まれる画像毎に、画像に付与された画像タグ情報に基づいて、期間タグ情報と期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得し、取得した関連性の強さに基づいて、各々の第２期間に対する画像の評価値を算出することができる。また、画像の評価値に基づいて、画像群から、第２期間毎に合った季節感のある画像を抽出することができるため、抽出した画像を用いて、第２期間毎に合った季節感のあるカレンダー等の合成画像を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明に係る画像処理システムの構成を表す一実施形態のブロック図である。
【図２】図１に示すサーバの構成を表す一実施形態のブロック図である。
【図３】画像処理システムの動作を表す一実施形態のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下に、添付の図面に示す好適実施形態に基づいて、本発明の画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を詳細に説明する。
【００３６】
図１は、本発明に係る画像処理システムの構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示す画像処理システム１０は、ユーザが所有する画像群に含まれる画像毎に、１年の各月に対する画像の評価値を算出し、算出した評価値に基づいて画像群から抽出された画像を用いて１年の１２ヶ月からなるカレンダーを作成するものである。画像処理システム１０は、サーバ１２と、インターネット等のネットワーク１６を介してサーバ１２に接続された１以上のクライアント１４とを備えている。
【００３７】
図２は、図１に示すサーバの構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示すサーバ１２は、本発明の画像処理装置の一例であり、指示取得部１８と、画像群取得部２０と、画像解析部２２と、タグ情報付与部２４と、画像タグ情報読取部２６と、トリミング処理部２８と、関連性記憶部３０と、関連性取得部３２と、画像評価値算出部３４と、人物評価値算出部３６と、総合評価値算出部３８と、画像抽出部４０と、カレンダー作成部４２とを備えている。
【００３８】
サーバ１２において、指示取得部１８は、ユーザが入力した指示を取得するものである。
【００３９】
指示取得部１８は、ユーザがクライアント１４において入力した各種の指示を、クライアント１４からネットワーク１６を介して取得する。ユーザの指示には、後述する第１期間、第２期間、期間タグ情報、期間タグ情報と第２期間との関連性の強さを指定する指示、処理対象となる画像群を指定する指示、画像群の中から抽出された画像の利用方法、例えば、抽出された画像をカレンダーに利用することを指定する指示等が含まれる。
【００４０】
続いて、画像群取得部２０は、指示取得部１８が取得したユーザの指示に基づいて、ユーザが所有する画像群を取得するものである。
【００４１】
画像群取得部２０は、ユーザの指示に応じて、ユーザのクライアント１４からネットワーク１６を介してサーバ１２へアップロードされてくる画像群を取得してもよいし、あるいは、既にサーバ１２へアップロードされている、つまり、既にサーバ１２に保持されている第１画像群の中から、ユーザの指示に応じて指定された少なくとも一部の画像を含む第２画像群を取得してもよい。
【００４２】
続いて、画像解析部２２は、画像群取得部２０が取得した画像群に含まれる画像の解析を行うものである。
【００４３】
画像解析部２２が行う画像解析には、画像に存在する被写体、つまり、人物および人物以外のオブジェクトの検出の他、画像における人物およびオブジェクトの領域の位置および面積の検出、オブジェクトの色の検出等が含まれる。
【００４４】
続いて、タグ情報付与部２４は、画像解析部２２による画像の解析結果に基づいて、画像に存在する１以上のオブジェクトに対応する１以上の画像タグ情報を画像に付与するものである。
【００４５】
タグ情報付与部２４は、画像の解析結果に基づいて、例えば、オブジェクトとして「海」および「スイカ」が画像に存在することが検出された場合、「海」および「スイカ」の画像タグ情報を画像に付与する。画像タグ情報の名称は、オブジェクトの名称と同じでもよいし、オブジェクトの名称と異なっていてもよい。また、ユーザの指示に応じて指定された任意の名称の画像タグ情報を画像に付与してもよい。
【００４６】
続いて、画像タグ情報読取部２６は、画像群に含まれる画像毎に、画像に存在する１以上のオブジェクトに対応して画像に付与された１以上の画像タグ情報を読み取るものである。
【００４７】
続いて、トリミング処理部２８は、画像から、画像タグ情報読取部２６が読み取った画像タグ情報に対応するオブジェクトを含むオブジェクト領域の画像をトリミングして抽出するものである。
【００４８】
トリミング処理部２８は、特定の期間との関連性の強い画像タグ情報に対応する１以上のオブジェクトが画像の一箇所に片寄って存在する場合等に、画像からオブジェクトが存在する領域のみをトリミングして抽出する。トリミング処理部２８は、画像からオブジェクト領域の画像を自動でトリミングして抽出してもよいし、ユーザの指示に応じて、画像からオブジェクト領域の画像をトリミングして抽出してもよい。
【００４９】
なお、トリミング処理部２８が画像からオブジェクト領域の画像をトリミングして抽出することは必須ではない。
【００５０】
続いて、関連性記憶部３０は、第１期間を２以上の第２期間に分割し、第２期間毎に、第２期間に対応する１以上の期間タグ情報、および、期間タグ情報とその期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを記憶するものである。
【００５１】
関連性記憶部３０は、例えば、１年（第１期間）を１月から１２月までの１２ヶ月に分割し、月毎に、月（第２期間）に対応する期間タグ情報、および、期間タグ情報と期間タグ情報に対応する月との関連性の強さを記憶する。表１に示す例では、８月に対応する期間タグ情報として「海」および「スイカ」の期間タグ情報が記憶され、「海」の期間タグ情報と８月との関連性の強さとして１、「スイカ」の期間タグ情報と８月との関連性の強さとして０．５が記憶されている。
【００５２】
【表１】
2017059156.tif 000003
【００５３】
表１では、一例として、８月に対応する期間タグ情報および期間タグ情報と８月との関連性の強さだけを示しているが、その他の１月〜７月および９月〜１２月についても同様に期間タグ情報および期間タグ情報と各月との関連性の強さが記憶されている。
【００５４】
第１期間、第２期間、および、期間タグ情報と第２期間との関連性の強さは、あらかじめ画像処理システム１０に設定されたものでもよいし、ユーザの指示に応じて設定してもよい。期間タグ情報と第２期間との関連性の強さは、例えば、期間タグ情報と第２期間との関連性が強いほど大きい値となるように設定する。２以上の第２期間の長さは、全て等しくてもよいし、異なっていてもよい。また、２以上の第２期間に同一の期間タグ情報を記憶していてもよい。
【００５５】
続いて、関連性取得部３２は、画像群に含まれる画像（オブジェクト領域の画像を含む）毎に、関連性記憶部３０に記憶された期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部２６が読み取った１以上の画像タグ情報と同一の１以上の期間タグ情報を第１期間タグ情報として検出し、関連性記憶部３０に記憶された関連性の強さの中から、第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得するものである。
【００５６】
続いて、画像評価値算出部３４は、画像群に含まれる画像毎に、関連性取得部３２が算出した第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さに基づいて、第２期間に対する画像の評価値を算出するものである。
【００５７】
続いて、人物評価値算出部３６は、画像の解析結果に基づいて、画像群に含まれる画像毎に、画像に存在する１以上の人物の写りの評価値を算出するものである。
【００５８】
画像に存在する人物の写りの評価値の算出基準には、画像における人物の大きさ、人物の位置、表情（笑顔か否か）、人物の明度、色度および彩度の程度、人物のボケおよびブレの程度等が含まれる。
【００５９】
続いて、総合評価値算出部３８は、画像群に含まれる画像毎に、各々の第２期間に対する画像の評価値、および、画像に存在する人物の写りの評価値に基づいて、各々の第２期間に対する画像の総合評価値を算出するものである。
【００６０】
続いて、画像抽出部４０は、画像群から、第２期間毎に、第２期間に対する総合評価値が閾値以上の画像を抽出するものである。
【００６１】
続いて、カレンダー作成部４２は、画像抽出部４０が画像群から第２期間毎に１枚以上ずつ抽出した画像を用いてカレンダーを作成するものである。
【００６２】
カレンダー作成部４２は、１月〜１２月までの１２ヶ月の各月に対応する画像を用いて１年のカレンダーを作成してもよいし、例えば、１月〜４月までの４ヶ月分のカレンダーや、春夏秋冬の４つの季節のカレンダー等を作成してもよい。また、月毎に、１枚の画像を用いてカレンダーを作成してもよいし、月毎に、２枚以上の画像を用いてカレンダーを作成してもよい。
【００６３】
一方、クライアント１４は、例えば、PC(パーソナルコンピュータ)、タブレットPC、スマートフォンのように、各々のユーザが所有する端末装置の一例である。クライアント１４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力部、液晶ディスプレイ、タッチパネル等の表示部、入力部がユーザから入力された指示を取得する処理および表示部が各種情報を表示する処理等を制御する制御部等を備えている。
【００６４】
なお、サーバ１２およびクライアント１４は、それぞれ、両者の間でネットワーク１６を介して各種データの送受信を行う送受信部を備えているが、本実施形態では、煩雑さを防ぐために送受信部等の記載を省略している。
【００６５】
次に、図３に示すフローチャートを参照しながら、ユーザが所有する画像群の中から、各月に合った季節感のある画像を自動で抽出してカレンダーを作成する場合の画像処理システム１０の動作を説明する。
【００６６】
本実施形態の場合、表１に示すように、１年を１２ヶ月に分割し、月毎に、月に対応する１以上の期間タグ情報、および、期間タグ情報とその期間タグ情報に対応する月との関連性の強さが関連性記憶部３０に既に記憶されているものとする。
【００６７】
まず、ユーザにより、クライアント１４において、処理対象となる画像群を指定する指示が入力される。この指示は、ユーザのクライアント１４からネットワーク１６を介してサーバ１２へ送信される。
【００６８】
サーバ１２では、指示取得部１８により、ユーザのクライアント１４からネットワーク１６を介して送信されてきたユーザの指示が取得される（ステップS1）。
【００６９】
続いて、指示取得部１８が取得したユーザの指示に基づいて、画像群取得部２０により、ユーザが所有する画像群が取得される（ステップS2）。
【００７０】
本実施形態のように、１年の１２ヶ月からなるカレンダーを作成する場合、少なくともカレンダーを作成する前の１年分以上の画像を含む画像群を取得することが望ましいが、これに限定されるわけではない。
【００７１】
続いて、画像解析部２２により、画像群取得部２０が取得した画像群に含まれる画像の解析が行われる（ステップS3）。
【００７２】
続いて、タグ情報付与部２４により、画像の解析結果に基づいて、画像に存在するオブジェクトに対応する画像タグ情報が画像に付与される（ステップS4）。
【００７３】
続いて、画像タグ情報読取部２６により、画像群に含まれる画像毎に、画像に存在するオブジェクトに対応して画像に付与された画像タグ情報が読み取られる（ステップS5）。
【００７４】
続いて、トリミング処理部２８により、特定の月との関連性の強い画像タグ情報に対応するオブジェクトが画像の一箇所に片寄って存在する場合等に、画像タグ情報読取部２６が読み取った画像タグ情報に対応するオブジェクトを含むオブジェクト領域の画像がトリミングして抽出される（ステップS6）。
【００７５】
続いて、関連性取得部３２により、画像群に含まれる画像（オブジェクト領域の画像を含む）毎に、関連性記憶部３０に記憶された期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部２６が読み取った画像タグ情報と同一の期間タグ情報が第１期間タグ情報として検出される。そして、関連性記憶部３０に記憶された関連性の強さの中から、第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する月との関連性の強さが取得される（ステップS7）。
【００７６】
例えば、画像に「海」および「スイカ」の画像タグ情報が付与されている場合、表１に示す関連性記憶部３０に記憶された８月に対応する期間タグ情報の中から、「海」および「スイカ」の期間タグ情報が第１期間タグ情報として検出される。そして、表１に示す関連性記憶部３０に記憶された８月に対応する関連性の強さの中から、「海」の期間タグ情報と８月との関連性の強さとして１、「スイカ」の期間タグ情報と８月との関連性の強さとして０．５が取得される。
【００７７】
続いて、画像評価値算出部３４により、画像群に含まれる画像毎に、関連性取得部３２が取得した第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する月との関連性の強さに基づいて、各月に対する画像の評価値が算出される（ステップS8）。
【００７８】
前述のように、画像に「海」および「スイカ」の画像タグ情報が付与されている場合、「海」の期間タグ情報と８月との関連性の強さとして１、「スイカ」の期間タグ情報と８月との関連性の強さとして０．５が取得される。この場合、画像評価値算出部３４は、例えば、「海」の期間タグ情報と８月との関連性の強さの１と、「スイカ」の期間タグ情報と８月との関連性の強さの０．５とを加算し、８月に対する画像の評価値として１．５を算出する。
【００７９】
続いて、人物評価値算出部３６により、画像の解析結果に基づいて、画像群に含まれる画像毎に、画像に存在する人物の写りの評価値が算出される（ステップS9）。
【００８０】
人物評価値算出部３６は、例えば、前述の各算出基準について評価値を算出し、全ての算出基準の評価値の総和を算出することにより、人物の写りの評価値を算出する。本実施形態の場合、人物の写りの評価値として０．７を算出したものとする。
【００８１】
続いて、総合評価値算出部３８により、画像群に含まれる画像毎に、各月に対する画像の評価値、および、画像に存在する人物の写りの評価値に基づいて、各月に対する画像の総合評価値が算出される（ステップS10）。
【００８２】
本実施形態の場合、前述のように、８月に対する画像の評価値は１．５、画像に存在する人物の写りの評価値は０．７である。この場合、総合評価値算出部３８は、例えば、８月に対する画像の評価値の１．５と、画像に存在する人物の写りの評価値の０．７とを加算することにより、８月に対する画像の総合評価値として２．２を算出する。
【００８３】
続いて、画像抽出部４０により、画像群から、月毎に、月に対する総合評価値が閾値以上の画像のうち、総合評価値が最も高い１枚の画像のみが抽出される（ステップS11）。
【００８４】
続いて、カレンダー作成部４２により、画像抽出部４０が画像群から月毎に１枚ずつ抽出した１２枚の画像を用いてカレンダーが作成される（ステップS12）。
【００８５】
画像処理システム１０では、画像群に含まれる画像毎に、画像タグ情報読取部２６が読み取った画像タグ情報に基づいて、期間タグ情報と各月との関連性の強さを取得し、取得した関連性の強さに基づいて、各月に対する画像の評価値を算出することができる。また、画像の評価値に基づいて、画像群から、月毎に合った季節感のある画像を抽出することができるため、抽出した画像を用いて、月毎に合った季節感のあるカレンダーを作成することができる。
【００８６】
また、上記のように、本実施形態のカレンダー作成においては、関連性記憶部３０が、月毎に、期間タグ情報を関連性の強さとともに記憶することにより、ある月との関連性の強いオブジェクトを有する画像を優先的に抽出するようにする。また仮に、ある月と最も関連性の強いオブジェクトを有する画像をユーザが所有していなかった場合であっても、その他の関連性の強いオブジェクトを有する画像を抽出することができる。従って、ユーザは、自身がどのようなオブジェクトが写っている画像を持っているか、および月毎にどのような定番のイベントやオブジェクトが存在しているかなどについて、特段調べることなく、自身の有する画像群から最も季節感のある画像を使用したカレンダーを容易に作成することができる。
【００８７】
なお、タグ情報付与部２４が画像タグ情報を画像に付与することは必須ではなく、あらかじめ画像タグ情報が付与された画像を含む画像群を使用してもよい。
【００８８】
また、１年を超える期間の画像群を取得した場合、例えば第２期間の１つとして、昨年の１２月とおととしの１２月とをまとめた期間とするなどのように、各第２期間を、分断された２以上の同種の期間をまとめたものとしてもよい。
【００８９】
また、関連性記憶部３０は、２以上の第２期間に同一の期間タグ情報を記憶する場合に、同一の期間タグ情報と同一の期間タグ情報を記憶する２以上の第２期間の各々との適合度に応じて、同一の期間タグ情報と同一の期間タグ情報を記憶する２以上の第２期間の各々との関連性の強さを変えて記憶してもよい。これにより、２以上の第２期間に同一の期間タグ情報を記憶する場合でも、期間タグ情報と各第２期間との関連性の強さを調整することができる。
【００９０】
例えば、７月および８月に同じ「スイカ」の期間タグ情報を関連性記憶部３０に記憶する場合を考える。この場合、「スイカ」の期間タグ情報と８月との適合度が、「スイカ」の期間タグ情報と７月との適合度よりも高いとすれば、「スイカ」の期間タグ情報と７月との関連性の強さを１、「スイカ」の期間タグ情報と８月との関連性の強さを、「スイカ」の期間タグ情報と７月との関連性の強さよりも強い１．５とする。
【００９１】
また、地域によって、第２期間に対応する期間タグ情報、および、期間タグ情報と第２期間との関連性の強さは異なる。例えば、日本における「お盆」の時期は、多くの地域では８月であるが、一部の地域では７月である。そのため、地域によって、「お盆」において飾られるナスやキュウリ等のオブジェクトに対応する期間タグ情報と７月および８月との関連性の強さは異なる。また、世界各国によっても、期間タグ情報および関連性の強さは異なる。
【００９２】
従って、関連性記憶部３０は、第２期間毎に、かつ、地域毎に、期間タグ情報および関連性の強さを記憶してもよい。この場合、関連性取得部３２は、関連性記憶部３０に記憶され、ユーザが所在する地域に対応する期間タグ情報および関連性の強さの中から、第１期間タグ情報と第１期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得する。これにより、地域毎に、期間タグ情報と各第２期間との関連性の強さを調整することができる。
【００９３】
なお、画像処理システム１０を利用するユーザは、ユーザの氏名、住所等を含むアカウント情報を登録する。従って、ユーザが所在する地域は、例えば、ユーザのアカウント情報から取得することができる。
【００９４】
例えば、表１の例において、海が大きく撮影されている画像、および、海が小さく撮影されている画像と、８月との関連度は同じではなく、海がより大きく撮影されている画像の方が８月との関連性は強いとする。
【００９５】
これに応じて、関連性取得部３２が、関連性記憶部３０に記憶された同一の第２期間に対応する期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部２６が読み取った２以上の画像タグ情報と同一の２以上の期間タグ情報を第２期間タグ情報として検出した場合に、画像評価値算出部３４は、画像タグ情報読取部２６が読み取った２以上の画像タグ情報に対応する２以上のオブジェクトの領域の各々と画像の全領域との面積比に応じて、第２期間タグ情報と第２期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを重み付けして加算することにより、つまり、画像におけるオブジェクトの領域の面積が大きくなるに従って、このオブジェクトに対応する第２期間タグ情報と第２期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の重みが大きくなるように重み付けして加算することにより、同一の第２期間に対する画像の評価値を算出してもよい。これにより、オブジェクト領域の大きさに応じて、期間タグ情報と各第２期間との関連性の強さを調整することができる。
【００９６】
例えば、表１の例において、画像に「海」および「スイカ」の画像タグ情報が付与されている場合、画像に「海」の画像タグ情報だけ、または、「スイカ」の画像タグ情報だけが付与されている場合よりも、画像と８月との関連性は強いと考えられる。
【００９７】
従って、関連性取得部３２が、関連性記憶部３０に記憶された同一の第２期間に対応する期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部２６が読み取った２以上の画像タグ情報と同一の２以上の期間タグ情報を第３期間タグ情報として検出し、第３期間タグ情報があらかじめ設定された期間タグ情報の組合せである場合に、画像評価値算出部３４は、第３期間タグ情報と第３期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの総和の重みが大きくなるように重み付けすることにより、同一の第２期間に対する画像の評価値を算出してもよい。これにより、期間タグ情報が特定の組合せの場合に、期間タグ情報と各第２期間との関連性の強さを調整することができる。
【００９８】
また、画像に同一の２以上のオブジェクトに対応する同一の２以上の画像タグ情報が付与されている場合、例えば、画像に２以上の「スイカ」が撮影され、画像に２以上の「スイカ」の画像タグ情報が付与されている場合、同一の期間タグ情報の数に応じて、同一の期間タグ情報に対応する第２期間に対する画像の評価値が高くなる。この場合、同一の期間タグ情報によって画像の評価値が高くなり過ぎないように、同一の２以上の期間タグ情報のうち、２番目以降の期間タグ情報の重みを小さくする方が望ましい。
【００９９】
従って、関連性取得部３２が、関連性記憶部３０に記憶された同一の第２期間に対応する期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部２６が読み取った同一の２以上の画像タグ情報と同一の２以上の期間タグ情報を第４期間タグ情報として検出した場合に、画像評価値算出部３４は、第４期間タグ情報のうちの１番目の期間タグ情報と第４期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みよりも、第４期間タグ情報のうちの２番目以降の期間タグ情報と第４期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みが小さくなるように重み付けして加算することにより、同一の第２期間に対する画像の評価値を算出してもよい。これにより、同一の２以上の画像タグ情報が画像に付与されている場合でも、期間タグ情報と各第２期間との関連性の強さを調整することができる。
【０１００】
また、季節によって色が変わるオブジェクトの場合、画像に同じ画像タグ情報が付与されていても、その画像タグ情報に対応するオブジェクトの色が何色なのかによって、そのオブジェクトが存在する画像がどの季節と関連性が強いのかという判断は異なる。例えば、山の色が白い場合は冬であり、冬との関連性が強いとか、山の色が緑の場合は春または夏であり、春または夏との関連性が強いという判断をすることができる。
【０１０１】
従って、画像評価値算出部３４は、第１期間タグ情報のうち、画像タグ情報読取部２６が読み取り、あらかじめ設定された色のオブジェクトに対応する画像タグ情報と同一の第１期間タグ情報を第５期間タグ情報として、第５期間タグ情報と第５期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みが大きくなるように重み付けすることにより、第５期間タグ情報に対応する第２期間に対する画像の評価値を算出してもよい。これにより、オブジェクトの色に応じて、期間タグ情報と各第２期間との関連性の強さを調整することができる。
【０１０２】
前述のように、トリミング処理部２８が画像からオブジェクト領域の画像をトリミングして抽出した場合、画像タグ情報読取部２６は、抽出されたオブジェクト領域の画像に存在するオブジェクトに対応して画像に付与された画像タグ情報を読み取り、関連性取得部３２は、関連性記憶部３０に記憶された期間タグ情報の中から、画像タグ情報読取部２６が読み取り、抽出されたオブジェクト領域の画像に付与された画像タグ情報と同一の期間タグ情報を第６期間タグ情報として検出し、関連性記憶部３０に記憶された関連性の強さの中から、第６期間タグ情報と第６期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さを取得する。
【０１０３】
特定の第２期間との関連性の強い画像タグ情報に対応するオブジェクトが画像の一箇所に片寄って存在する場合等に、そのオブジェクトが存在する領域のみをトリミングして抽出した方が、上記のように、面積比や期間タグ情報の組合せ等の関係で、特定の第２期間に対する画像の評価値が高くなる。このように、各々の第２期間に対する画像の評価値が高くなる場合、トリミング処理部２８は、画像からオブジェクト領域の画像を自動でトリミングして抽出することが望ましい。
【０１０４】
また、トリミング処理部２８が画像からオブジェクト領域の画像をトリミングして抽出した場合、抽出されたオブジェクト領域の画像は、元の画像よりも解像度が低くなるが、オブジェクト領域の画像の解像度が極端に低下するのを防止することが望ましい。従って、トリミング処理部２８は、抽出されたオブジェクト領域の画像の解像度が、あらかじめ設定された解像度以上となるように、画像からオブジェクト領域の画像をトリミングして抽出してもよい。
【０１０５】
また、画像評価値算出部３４は、抽出されたオブジェクト領域の画像の解像度が低下するに従って、第６期間タグ情報と第６期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さの重みが小さくなるように重み付けすることにより、第６期間タグ情報に対応する第２期間に対するオブジェクト領域の画像の評価値を算出してもよい。あるいは、画像評価値算出部３４は、抽出されたオブジェクト領域の画像の解像度が低下するに従って、第６期間タグ情報と第６期間タグ情報に対応する第２期間との関連性の強さが小さくなるように減算することにより、第６期間タグ情報に対応する第２領域に対するオブジェクト領域の画像の評価値を算出してもよい。これにより、画像の解像度に応じて、期間タグ情報と各第２期間との関連性の強さを調整することができる。
【０１０６】
また、総合評価値算出部３８は、各々の第２期間に対する画像の評価値と画像に存在する人物の写りの評価値とを重み付けして加算することにより、各々の第２期間に対する画像の総合評価値を算出してもよい。これにより、例えば、人物の写りを重視して画像を評価したり、各々の第２期間との関連性の強さを重視して画像を評価したり、両者のバランスをとって画像を評価したりすることができる。
【０１０７】
また、画像抽出部４０は、総合評価値が閾値以上の全ての画像を抽出してもよい。この場合、ユーザは、抽出された全ての画像の中から所望の画像を選択して、カレンダー等の合成画像の作成に使用することができる。また、画像の用途に応じて、総合評価値が閾値以上の画像のうち、総合評価値が最も高い画像から順に総合評価値が最も低い画像の方へ向かって一定枚数の画像を抽出してもよい。
【０１０８】
また、画像群の中から抽出された画像はカレンダーの作成に限らず、例えば、フォトブック（電子アルバム）やスクリーンセイバーで使用される画像として利用するなど、他の様々な合成画像を作成するための利用方法が考えられる。また、本実施形態の場合のように、カレンダーのみを作成する場合にはユーザの指示は不要であるが、画像の利用方法を指定する場合には、例えば、ユーザの指示に応じてカレンダーを作成するか、フォトブックを作成するか、スクリーンセイバーを作成するかを指定してもよい。
【０１０９】
上記実施形態では、本発明の画像処理装置に相当する全ての機能をサーバ１２側に配置しているが、これに限定されず、例えば、その一部の機能をクライアント１４側に配置してもよいし、全ての機能をクライアント１４側に配置してもよい。
【０１１０】
また、画像群に含まれる画像は、静止画像に限らず、動画像も含まれる。動画像の場合、画像象からフレーム画像を抽出することにより、静止画像と同様に処理することができ、フレーム画像および動画像の評価値を算出することができる。
【０１１１】
本発明の装置は、装置が備える各々の構成要素を専用のハードウェアで構成してもよいし、各々の構成要素をプログラムされたコンピュータで構成してもよい。
本発明の方法は、例えば、その各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムにより実施することができる。また、このプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することもできる。
【０１１２】
以上、本発明について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。
【符号の説明】
【０１１３】
１０  画像処理システム
１２  サーバ
１４  クライアント
１６  ネットワーク
１８  指示取得部
２０  画像群取得部
２２  画像解析部
２４  タグ情報付与部
２６  画像タグ情報読取部
２８  トリミング処理部
３０  関連性記憶部
３２  関連性取得部
３４  画像評価値算出部
３６  人物評価値算出部
３８  総合評価値算出部
４０  画像抽出部
４２  カレンダー作成部
【図１】
2017059156.tif 000004
【図２】
2017059156.tif 000005
【図３】
2017059156.tif 000006