(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを評価する画像出力方法であって、
前記画像データが示す画像に含まれる顔を検出し、
複数の顔が検出された場合、各顔に含まれる目を検出し、前記顔において両目が検出された場合は両目の鮮鋭度の平均値を算出し、前記顔において片目が検出された場合は、片目の鮮鋭度を算出し、前記算出された鮮鋭度に基づいて各顔についての顔評価値を算出し、
前記各顔の顔評価値のうち前記顔評価値が所定値以上の前記顔評価値に基づいて、前記画像データの評価結果を示す画像評価値を出力することを特徴とする画像出力方法。
【請求項２】
前記各顔の顔評価値のうち最大の前記顔評価値に基づいて、前記画像データの評価結果を示す画像評価値を出力することを特徴とする請求項１に記載の画像出力方法。
【請求項３】
前記各顔の顔評価値のうち最大の前記顔評価値と同一のグループに属する複数の前記顔評価値に基づいて、前記画像データの評価結果を示す画像評価値を出力することを特徴とする請求項１に記載の画像出力方法。
【請求項４】
前記画像データが示す画像を表示するとともに、当該表示において前記画像評価値を算出するにあたり限定された前記顔評価値に対応する各顔を示す領域を他の領域よりも強調表示することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像出力方法。
【請求項５】
複数の前記画像データが示す画像を一覧表示するとともに、当該表示において過去に印刷対象とされた前記画像データが示す画像を指し示すことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の画像出力方法。
【請求項６】
画像データを評価する画像出力装置であって、
前記画像データが示す画像に含まれる顔を検出する顔検出手段と、
複数の顔が検出された場合、各顔に含まれる目を検出し、前記顔において両目が検出された場合は両目の鮮鋭度の平均値を算出し、前記顔において片目が検出された場合は、片目の鮮鋭度を算出し、前記算出された鮮鋭度に基づいて各顔の顔評価値を算出する顔評価手段と、
前記各顔の顔評価値のうち前記顔評価値が所定値以上の前記顔評価値に基づいて、前記画像データの評価結果を示す画像評価値を出力する画像評価手段とを具備することを特徴とする画像出力装置。
【請求項７】
画像データを評価する機能をコンピュータに実行させるためのコンピュータ読み取り可能な画像出力プログラムであって、
前記画像データが示す画像に含まれる顔を検出する顔検出機能と、
複数の顔が検出された場合、各顔に含まれる目を検出し、前記顔において両目が検出された場合は両目の鮮鋭度の平均値を算出し、前記顔において片目が検出された場合は、片目の鮮鋭度を算出し、前記算出された鮮鋭度に基づいて各顔の顔評価値を算出する顔評価機能と、
前記各顔の顔評価値のうち前記顔評価値が所定値以上の前記顔評価値に基づいて、前記画像データの評価結果を示す画像評価値を出力する画像評価機能とをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な画像出力プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像出力方法、画像出力装置および画像出力プログラムに関し、特に人物画像を含む画像データを出力する画像出力方法、画像出力装置および画像出力プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルスチルカメラの急速な普及にともなって、ユーザーが多数の画像データを所有することとなっている。そのため、多数の画像データをいかに管理するかが大きな課題となっている。このような課題に対して、画像データから人物の顔を検出し、各人物の顔についての画質を評価し、その結果を提示するものが提案されている（特許文献１、参照。）。かかる文献では、各画像データに含まれる人物の顔ごとに評価値を算出し、その平均値によって画像データの良否を提示するようにしている。このようにすることにより、ユーザーが実際に各画像データを確認することなく、撮影された人物の顔の画質が良好な画像データを選択し、例えば印刷の対象とすることができる。
【特許文献１】特開２００６−２５２３２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、画像データに含まれる人物全員に対してユーザーが良好な画質を期待しているとは限らない。すなわち、画像データに含まれる一部の人物の顔の画質が劣悪であったとしても、画像データ全体としては良好なものであるとユーザーが考える場合もある。例えば、絞りを開放して特定の人物を撮影した場合、背景に存在する人物がぼけて撮影されることとなるため、各顔の評価の平均に基づく評価値は低くなる。このような場合、ユーザーの意図どおり、背景に存在する人物をぼかすことができたにもかかわらず、当該画像データが低く評価されることとなってしまう。
【０００４】
本発明は、前記課題にかんがみてなされたもので、重要視する人物の画質に即した画像データの評価が可能な画像出力方法、画像出力装置および画像出力プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記課題を解決するために、前記画像データが示す画像に含まれる顔を検出し、前記顔検出手段が複数の顔を検出した場合、各顔の画質に基づいて各顔についての顔評価値を出力する。そして、前記各顔の顔評価値のうち前記顔評価値が所定値以上の前記顔評価値に基づいて、前記画像データの評価結果を示す画像評価値を出力する。このようにすることにより、偶然、ピンぼけした状態で背景に写された人物の顔等に基づいて、前記画像データの全体の評価が悪くなることが防止できる。例えば、前記各顔の顔評価値のうち最大の前記顔評価値に限定して前記画像データの評価を行うようにしてもよい。多くの場合は、単一の人物についてフォーカス調整や露出調整を行って撮影を行っていると推定でき、最も良いものに限定して前記画像データの全体の評価を行うようにしても、十分に撮影の出来映えを評価することができる。
【０００６】
また、前記各顔の顔評価値のうち最大の前記顔評価値のみに基づいて前記画像評価値を出力するものに限られず、前記各顔の顔評価値のうち最大の前記顔評価値と同一のグループに属する複数の前記顔評価値に基づいて前記画像評価値を出力するようにしてもよい。すなわち、数人のグループの集合写真を撮影した場合には、当該グループ全体を重視してフォーカス調整や露出調整が行われると推定できるため、当該グループ全体の前記顔評価値に基づいて前記画像評価値を出力するのが望ましい。
【０００７】
前記画像データの評価結果を示す際の好適な構成として、前記画像データが示す画像を表示しておき、前記画像評価値を出力するにあたり限定された前記顔評価値に対応する各顔を示す領域を、当該表示において他の領域よりも強調表示するようにしてもよい。このようにすれば、どの顔に基づいて前記画像データが評価されたかを簡単に確認することができる。例えば、意図した人物の顔の画質に基づいて良好な前記画像評価値が提示されたか否かを容易に認識することができる。
【０００８】
さらに、各顔についての顔評価値を出力するにあたり、特に顔の目に関する画質に基づいて前記顔評価値を出力するのが望ましい。目の画質によれば、顔の全体の画質を正確に評価することができる。ところで、過去に印刷対象とされた前記画像データは、ある程度、ユーザーが満足する画質を達成していると考えることができる。そのため、複数の前記画像データが示す画像を一覧表示する際に、過去に印刷対象とされた前記画像データを指し示すようにしてもよい。
【０００９】
さらに、本発明の技術的思想は、具体的な画像出力方法にて具現化されるのみならず、当該方法を画像出力装置において具現化することもできる。すなわち、上述した画像出力方法が行う各工程に対応する手段を有する画像出力装置としても本発明を特定することができる。むろん、上述した画像出力装置がプログラムを読み込んで上述した各手段を実現する場合には、当該各手段に対応する機能を実行させるプログラムや当該プログラムを記録した各種記録媒体においても本発明の技術的思想が具現化できることは言うまでもない。なお、本発明の画像出力装置は、単一の装置のみならず、複数の装置によって分散して存在可能であることはいうまでもない。例えば、画像出力装置が有する各手段が、パーソナルコンピュータ上で実行されるプリンタドライバと、プリンタの双方において分散することも可能である。また、プリンタ等の印刷装置に本発明の画像出力装置の各手段を包含させることも可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、下記の順序に従って本発明の実施形態を説明する。
１．画像評価装置の構成：
２．画像評価処理の流れ：
３．変形例：
３−１．変形例１：
３−２．変形例２：
【００１１】
１．画像評価装置の構成
図１は、本発明の一実施形態にかかる画像出力装置としての画像評価装置を具体的に実現するコンピュータの構成を示している。同図において、コンピュータ１０はＣＰＵ１１とＲＡＭ１２とＲＯＭ１３とハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１４と汎用インターフェイス（ＧＩＦ）１５とビデオインターフェイス（ＶＩＦ）１６と入力インターフェイス（ＩＩＦ）１７とバス１８とから構成されている。バス１８は、コンピュータ１０を構成する各要素１１〜１７の間でのデータ通信を実現するものであり、図示しないチップセット等によって通信が制御されている。ＨＤＤ１４には、オペレーティングシステム（ＯＳ）を含む各種プログラムを実行するためのプログラムデータ１４ａが記憶されており、当該プログラムデータ１４ａをＲＡＭ１２に展開しながらＣＰＵ１１が当該プログラムデータ１４ａに準じた演算を実行する。
【００１２】
また、ＨＤＤ１４には、デジタルスチルカメラやスキャナによって画像入力された画像データＩＤと、後述するパターンマッチングにおいて使用する多数の顔テンプレート１４ｂと目テンプレート１４ｃが記憶されている。さらに、ＨＤＤ１４には、後述する画像評価処理によって生成される顔検出データベース１４ｅが記憶されている。ＧＩＦ１５は、例えばＵＳＢ規格に準じたインターフェイスを提供するものであり、外部のプリンタ２０やデジタルスチルカメラ３０をコンピュータ１０に接続させている。なお、デジタルスチルカメラ３０の図示しないフラッシュメモリにも複数の画像データＩＤが記憶されている。ＶＩＦ１６はコンピュータ１０を外部のディスプレイ４０に接続し、ディスプレイ４０に画像を表示するためのインターフェイスを提供する。ＩＩＦ１７はコンピュータ１０を外部のキーボード５０ａとマウス５０ｂに接続し、キーボード５０ａとマウス５０ｂからの入力信号をコンピュータ１０が取得するためのインターフェイスを提供する。
【００１３】
図２は、コンピュータ１０において実行されるプログラムのソフトウェア構成を示している。同図において、オペレーティングシステム（ＯＳ）Ｐ１と画像評価アプリケーションＰ２とプリンタドライバＰ３が実行されている。ＯＳ Ｐ１は各プログラム間のインターフェイスを提供し、プリンタドライバＰ３はプリンタ２０を制御するための処理を実行する。画像評価アプリケーションＰ２は、評価画像選択部Ｐ２ａと顔検出部Ｐ２ｂと顔器官検出部Ｐ２ｃと顔評価値算出部Ｐ２ｄと評価対象限定部Ｐ２ｅと画像評価値算出部Ｐ２ｆと評価結果出力部Ｐ２ｇと印刷出力部Ｐ２ｈとから構成されている。画像評価アプリケーションＰ２を構成する各モジュールＰ２ａ〜Ｐ２ｈが実行する処理の詳細については後述する画像評価処理の流れとともに説明する。
【００１４】
２．画像評価処理の流れ
図３は、画像評価処理の流れを示している。ステップＳ１００においては、評価画像選択部Ｐ２ａが所定のＵＩ画面をディスプレイ４０に表示させ、画像評価の対象範囲を選択するための操作をキーボード５０ａとマウス５０ｂを介して受け付ける。例えば、ＨＤＤ１４やデジタルスチルカメラ３０のディレクトリ構造を表示させ、画像評価の対象とする複数の画像データＩＤを選択させるようにしてもよいし、撮影日時や更新日時等の画像データＩＤの付属情報に基づいて画像評価の対象とする画像データＩＤを検索するようにしてもよい。
【００１５】
ステップＳ１１０においては、ステップＳ１００にて選択された複数の画像データＩＤを評価画像選択部Ｐ２ａが取得し、顔検出部Ｐ２ｂに出力する。ステップＳ１２０において、顔検出部Ｐ２ｂは、評価画像選択部Ｐ２ａから出力される複数の画像データＩＤに対して順次顔検出を行っていき、当該顔検出の結果を顔検出データベース１４ｅに記憶させる。なお、ステップＳ１２０における顔検出は、例えば公知のパターンマッチング法によって行うことができる。多数の顔テンプレート１４ｂを画像データＩＤに形成された比較領域の画像と比較し、顔テンプレート１４ｂとの類似性が高くなる比較領域に顔があると判定する。この比較領域の位置や大きさをシフトさせることにより、画像データＩＤの各部に含まれる顔を順次検出することができる。
【００１６】
図４は、顔検出の結果と、顔検出データベース１４ｅに記憶されるデータを示している。同図において、複数の画像データＩＤのそれぞれについて検出された顔の位置（顔領域ＦＡの重心座標）と大きさ（顔領域ＦＡの幅）が記憶されている。複数の顔が検出された画像データＩＤについては、各顔について顔の位置と大きさが記憶されている。以上のようにして、顔検出データベース１４ｅが生成できると、ステップＳ１３０にて顔器官検出部Ｐ２ｃが検出された各顔について目の検出を実行させる。ここでも、左右の目についての目テンプレート１４ｃを使用して公知のパターンマッチング法を行うことによって目を検出することができる。なお、顔検出データベース１４ｅに記憶された顔検出の結果によって、目が存在する領域を絞り込むことができる。
【００１７】
図５は、目の検出結果の一例を示している。同図において、複数の人物の顔が検出されており、各顔において左右の目が検出されている。本実施形態において顔テンプレート１４ｂと目テンプレート１４ｃは矩形状であり、矩形状に検出された顔領域ＦＡの内側に、左右の目とその周囲を含む目領域ＥＡが検出されている。画像データＩＤに複数の顔が含まれている場合、複数の顔領域ＦＡ，ＦＡ・・が検出され、各顔領域ＦＡ，ＦＡ・・の内側にそれぞれ左右の目領域ＥＡ，ＥＡ・・が検出されることとなる。なお、顔の角度や撮影品質によっては各顔領域ＦＡ，ＦＡ・・において一方の目の目領域ＥＡ，ＥＡ・・のみが検出される場合もあるし、いずれの目の目領域ＥＡ，ＥＡ・・も検出されない場合もある。
【００１８】
以上のようにして目領域ＥＡ，ＥＡ・・が検出されると、ステップＳ１４０において顔評価値算出部Ｐ２ｄが各目領域ＥＡ，ＥＡ・・の内側の領域について鮮明度Ｓを算出する。鮮明度Ｓは画像が鮮明であるか否かが判断できる指標であればよく、本実施形態では隣接画素間の輝度差の累積を鮮明度Ｓとして使用するものとする。鮮明度Ｓは、注目画素の輝度と当該注目画素に隣接する画素の輝度との差分を目領域ＥＡ，ＥＡ・・の全体について累積することにより算出される。鮮明度Ｓが大きければ目に関する画質が良好であると判断することができ、鮮明度Ｓが小さければ目に関する画質が良好ないと判断することができる。
【００１９】
ステップＳ１５０においては、同一の顔領域ＦＡ内に左右の各目領域ＥＡ，ＥＡが存在する場合には、それぞれについて鮮明度Ｓを算出し、その平均値を当該顔領域ＦＡについて鮮明度Ｓとする。一方、同一の顔領域ＦＡ内に一方の目領域ＥＡのみが存在する場合には、当該一方の各目領域ＥＡについての鮮明度Ｓをそのまま当該顔領域ＦＡについての鮮明度Ｓとする。さらに、同一の顔領域ＦＡ内にいずれの目領域ＥＡも存在しない（検出できなかった）場合には、当該顔領域ＦＡについての鮮明度Ｓを０とする。なお、鮮明度Ｓが本発明の顔評価値に相当する。各顔領域ＦＡについての鮮明度Ｓが算出できると、顔検出データベース１４ｅに鮮明度Ｓを追記する。
【００２０】
図６は、鮮明度Ｓが追記された顔検出データベース１４ｅを示している。同図において、各画像データＩＤにおいて検出された顔領域ＦＡのそれぞれについて鮮明度Ｓが記憶されている。ステップＳ１６０においては、評価対象限定部Ｐ２ｅが各画像データＩＤに含まれる各顔領域ＦＡのうちもっとも鮮明度Ｓが大きいものを検出する。そして、ステップＳ１７０においては、画像評価値算出部Ｐ２ｆが、もっとも大きい鮮明度Ｓを各画像データＩＤの画像評価値Ｅとする。すなわち、各画像データＩＤに含まれる顔のうち画質が良好なものについての鮮明度Ｓを、各画像データＩＤの画像評価値Ｅとする。つまり、ステップＳ１６０〜Ｓ１７０では、画像評価値Ｅを算出するにあたり、考慮する鮮明度Ｓを画質が良好なものに限定させている。このようにすることにより、画像データＩＤの撮影時に最も重視された人物の顔についての鮮明度Ｓに基づいて画像データＩＤ全体の評価をすることができる。一方、画像データＩＤの撮影時に最も重視されなかった人物の顔については、画質が劣る（鮮明度Ｓが小さい）と推定することができるため、鮮明度Ｓが小さいものについては画像評価値Ｅに考慮しないこととしている。
【００２１】
図７は、各画像データＩＤについて画像評価値Ｅを追記した顔検出データベース１４ｅを示している。同図に示すように各画像データＩＤについて画像評価値Ｅが記憶されている。なお、顔が検出できなかった画像データＩＤや、顔が検出できても目が１つも検出できなかった画像データＩＤについては、画像評価値Ｅとして０が記憶されている。ステップＳ１８０においては、評価結果出力部Ｐ２ｇが顔検出データベース１４ｅを参照して、画像評価結果をユーザーに通知するためのＵＩ画面をディスプレイ４０に出力する。
【００２２】
図８は、前記ＵＩ画面の一例を示している。同図において、ステップＳ１００にて選択された複数の画像データＩＤのサムネイルが一覧表示されているとともに、各サムネイルの下部に画像評価値Ｅが表示されている。このようにすることにより、ユーザーが各画像データＩＤの構図の概要と、各画像データの画質を容易に把握することができる。さらに、各サムネイルにおいては、画像評価値Ｅとして採用されたもっとも鮮明度Ｓが大きい目領域ＥＡを含む顔領域ＦＡの外形を示す矩形枠Ｆが表示されている。すなわち、画像評価値Ｅの算出に使用された人物の顔が、画像評価値Ｅの算出に使用されなかった顔よりも強調表示されている。そのため、表示された画像評価値Ｅがどの人物の顔に基づくものであるかを容易に把握することができる。従って、最高の画質で撮影された人物が意図した人物であるか否かを容易に判別することができる。なお、一般的には小さく撮影された顔の方が解像性に劣るため、小さく撮影された顔の鮮明度Ｓが小さく評価されることとなる（０００１．ｊｐｇ）。ただし、大きく撮影された顔でも、露出やフォーカスが合っていない場合には小さく撮影された顔よりも鮮明度Ｓが小さくなる場合もある（０００３．ｊｐｇ）。
【００２３】
図９は、前記ＵＩ画面の別の一例を示している。同図において、各サムネイルが画像評価値Ｅの大きい順に並べ替えられているとともに、各サムネイルにおいて矩形枠Ｆが表示されている。また、各サムネイルに対して印刷を推奨する印刷サイズが示されている。画像評価値Ｅが大きければ、拡大しても重視する人物をはっきりと印刷することができるため、画像評価値Ｅを各印刷サイズに対応した閾値によって閾値判定する。そして、画像評価値Ｅが各印刷サイズに対応した閾値を上回った場合には、対応する印刷サイズでの印刷を推奨する旨を表示している。一般的に、印刷サイズが大きくなるほど大きい鮮明度Ｓが要求されるため、印刷サイズが大きくなるほど印刷を推奨される画像データＩＤが画像評価値Ｅの大きい側に絞られることとなる。また、前記ＵＩ画面においては、印刷実行ボタンが設けられており、サムネイルを選択した上で印刷実行ボタンがクリックされた場合には、選択したサムネイルに対応する画像データＩＤを印刷出力部Ｐ２ｈがプリンタドライバＰ３に出力し、プリンタ２０にて印刷を実行させる。
【００２４】
３−１．変形例１
以上においては、鮮明度Ｓが最高のものを画像評価値Ｅとして使用することにより、撮影時に最も重視された人物の顔の画質に基づく評価を行うようにしたが、必ずしも撮影時に重視される人物が単一とは限らない。すなわち、集合写真などの場合には、複数の人物によって構成されるグループ全体が重視されることとなる。このような場合には、評価の対象を最高の鮮明度Ｓに限定せずに、グループ全体についての鮮明度Ｓに基づいて画像評価値Ｅを算出するのが望ましい。
【００２５】
図１０は、本変形例において画像評価値Ｅを算出する様子を模式的に示している。同図において、単一の画像データＩＤにおいて検出された複数の人物の顔についての鮮明度Ｓをそれぞれ縦軸方向にプロットしている。本変形例においては、複数の人物の顔のついての鮮明度Ｓに基づいて、撮影時に最も重視された注目グループを推定し、当該注目グループに属する顔の鮮明度Ｓの平均値を画像評価値Ｅとして使用する。ここでは、まず鮮明度Ｓが最高の顔を含んだ注目グループを特定する。本実施形態では、最高の鮮明度Ｓに近い鮮明度Ｓを有する顔が注目グループに属すると判断しており、最高の鮮明度Ｓよりも所定の閾値Ｔ１よりも小さくない鮮明度Ｓの顔を注目グループに属するとしている。なお、閾値Ｔ１は、最高の鮮明度Ｓの何％かで決められてもよいし、絶対的な値によって決められていてもよい。さらに、閾値Ｔ１は、画像評価値Ｅの分散や標準偏差等の統計指標に基づいて決められてもよい。
【００２６】
以上のようにして、注目グループが特定できると、当該注目グループに属する顔の鮮明度Ｓの平均値を算出し、当該平均値を画像データＩＤ全体の画像評価値Ｅとする。すなわち、評価対象限定部Ｐ２ｅが画像評価値Ｅを算出の際に考慮する鮮明度Ｓを注目グループに属する顔に限定させる。このようにすることにより、最高の鮮明度Ｓとなる顔を含め注目グループ全体の鮮明度Ｓに基づいて画像評価値Ｅを算出することができるため、撮影時に重視したグループ全体の画質を各画像データＩＤ間で比較することができる。
【００２７】
図１１は、本変形例のステップＳ１８０において表示されるＵＩ画面の一例を示している。同図に示すように、各サムネイルが表示されているとともに、注目グループに属する顔に対応する複数の顔領域ＦＡ，ＦＡ・・の外形を示す矩形枠Ｆ，Ｆ・・が表示されている。このような矩形枠Ｆ，Ｆ・・を表示することにより、意図したグループについて良好な画質が得られているか否かを容易に判断することができる。
【００２８】
３−２．変形例２
図１２は、本変形例にかかる印刷処理の流れを示している。ステップＳ２００においては、プリンタドライバＰ３がプリンタ２０にて画像データＩＤの印刷を実行させる。ステップＳ２１０においては、所定のＵＩ画面をディスプレイ４０に表示させ、ユーザーが印刷結果に満足したか否かを受け付ける。ここで、満足しない旨が受け付けられた場合には、そのまま処理を終了させる。一方、満足する旨が受け付けられたときには、ステップＳ２２０にて、印刷履歴データベース１４ｆを更新する。ここでは、ステップＳ２００にて印刷を実行させた画像データＩＤの識別情報（ファイル名等）と印刷サイズを印刷履歴データベース１４ｆに追記する。
【００２９】
図１３は、本変形例のステップＳ１８０において表示されるＵＩ画面の一例を示している。本変形例においては、評価結果出力部Ｐ２ｇが顔検出データベース１４ｅとともに印刷履歴データベース１４ｆも参照して前記ＵＩ画面を表示させる。当該ＵＩ画面では、画像評価値Ｅの大きい順に各サムネイルが一覧化されている。そして、印刷履歴データベース１４ｆにて印刷結果に満足した旨が記憶された画像データＩＤについては、対応するサムネイルの外枠を強調表示（色による強調、枠の太さによる強調）するとともに、印刷結果に満足した際の印刷サイズを表示させている。このようにすることにより、実際にどのような印刷サイズで印刷したときに満足したかをユーザーが知ることができる。また、強調された画像データＩＤよりも画像評価値Ｅの大きい画像データＩＤについては、同じ印刷サイズで印刷すれば満足する印刷結果が得られると予測でき、印刷を実行させるか否かの判断を容易化させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】画像評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】画像評価装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。
【図３】画像評価処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】画像データおよび顔検出データベースを示す図である。
【図５】目の検出結果の一例を示す図である。
【図６】顔検出データベースを示す図である。
【図７】顔検出データベースを示す図である。
【図８】ＵＩ画面の一例を示す図である。
【図９】ＵＩ画面の別の一例を示す図である。
【図１０】変形例にかかる画像評価値を算出する様子を示す図である。
【図１１】変形例にかかるＵＩ画面を示す図である。
【図１２】変形例にかかる印刷処理のフローチャートである。
【図１３】変形例にかかるＵＩ画面を示す図である。
【符号の説明】
【００３１】
１０…コンピュータ、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＲＯＭ、１４…ＨＤＤ、１４ａ…プログラムデータ、１４ｂ…顔テンプレート、１４ｃ…目テンプレート、１４ｅ…顔検出データベース、１４ｆ…印刷履歴データベース、１５…ＧＩＦ、１６…ＶＩＦ、１７…ＩＩＦ、１８…バス、２０…プリンタ、４０…ディスプレイ、５０ａ…キーボード、５０ｂ…マウス、Ｐ１…ＯＳ、Ｐ２…画像評価アプリケーション、Ｐ２ａ…評価画像選択部、Ｐ２ｂ…顔検出部、Ｐ２ｃ…顔器官検出部、Ｐ２ｄ…顔評価値算出部、Ｐ２ｅ…評価対象限定部、Ｐ２ｆ…画像評価値算出部、Ｐ２ｇ…評価結果出力部、Ｐ２ｈ…印刷出力部、Ｐ３…プリンタドライバ、ＩＤ…画像データ。
【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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【図１２】
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【図１３】
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