(57)【要約】【課題】グループ化された類似画像において人物の入れ代わりを速やかに判別する。【解決手段】複数の画像データから所定の画像データを選択するにあたり、先ず互いに類似する複数の画像データからなる群を取得する。次いで、同一の前記群に属する各画像データが示す画像を縮小したサムネイル画像において、そのサムネイル画像に含まれる顔の数と、顔器官の位置及び色を取得する。そして、同一の前記群に属する２つのサムネイル画像において、前記顔の数が異なる場合にはその画像を共に選択する。また、前記顔の数が同じである場合には前記顔器官の位置及び色を比較することで人物の入れ代わりを判別し、その人物が入れ代わっている場合にはその画像を共に選択する。【選択図】図７
2009237629.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像データから所定の画像データを選択する画像処理方法であって、
互いに類似する複数の画像データからなる群を取得し、
同一の前記群に属する各画像データが示す画像を縮小したサムネイル画像において、該サムネイル画像に含まれる顔の数と、顔器官の位置及び色を取得し、
同一の前記群に属する２つのサムネイル画像において、前記顔の数が異なる場合には該画像を共に選択し、前記顔の数が同じである場合には前記顔器官の位置及び色を比較することで人物の入れ代わりを判別し、該人物が入れ代わっている場合には該画像を共に選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記顔器官の色が異なる場合には同一人物ではないとして人物が入れ代わっていると判断する一方で、前記顔器官の色が同じである場合には前記顔器官の相対位置を比較し、該相対位置が異なる場合には同一人物ではないとして人物が入れ代わっていると判断することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記人物が入れ代わっている場合であっても、前記顔の数が複数且つ同じであって顔の並びが異なるだけの場合には、前記画像の何れか一方のみを選択することを特徴とする請求項1または請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記顔の数が異なる場合であっても、該顔の数が少ない方の画像における人物が該顔の数が多い方の画像においていずれも入れ代わっていない場合には、該顔の数が多い方の画像を選択することを特徴とする請求項1乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項５】
複数の画像データから所定の画像データを選択する画像処理装置であって、
互いに類似する複数の画像データからなる群を取得する群取得手段と、
同一の前記群に属する各画像データが示す画像を縮小したサムネイル画像において、該サムネイル画像に含まれる顔の数と、顔器官の位置及び色を取得する顔データ取得手段と、
同一の前記群に属する２つのサムネイル画像において、前記顔の数が異なる場合には該画像を共に選択し、前記顔の数が同じである場合には前記顔器官の位置及び色を比較することで人物の入れ代わりを判別し、該人物が入れ代わっている場合には該画像を共に選択する選択手段と
を、備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
複数の画像データから所定の画像データを選択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処理プログラムであって、
互いに類似する複数の画像データからなる群を取得する群取得機能と、
同一の前記群に属する各画像データが示す画像を縮小したサムネイル画像において、該サムネイル画像に含まれる顔の数と、顔器官の位置及び色を取得する顔データ取得機能と、
同一の前記群に属する２つのサムネイル画像において、前記顔の数が異なる場合には該画像を共に選択し、前記顔の数が同じである場合には前記顔器官の位置及び色を比較することで人物の入れ代わりを判別し、該人物が入れ代わっている場合には該画像を共に選択する選択機能と
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処理プログラム。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムに関し、特に、人物画像を含む画像データの類似性を判別する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルスチルカメラが一般に普及し、デジタルスチルカメラの高性能化や画像データを記憶するストレージ等の大容量化と相俟って、ユーザーが大きなデータサイズの多数の画像データを所有している場合も少なくないと考えられる。そのため、保存した大量の画像データからユーザが画像を選択するのに時間がかかるといったような、多数の画像データを管理する上での問題が生じる可能性がある。
一方で、ユーザは失敗しない為に何枚か連続して写真を撮ったり、またデジタルスチルカメラに備えられるようになった連写機能を利用して写真を撮ったりすることから、異なる画像データであっても非常に類似した画像を示すものがストレージに多数記憶されることがある。このように類似した画像を示す画像データが多数存在する場合には、ほとんどの場合は複数の中からいずれか一つ選択された画像データが印刷されれば十分である。そこで、類似した画像をグループ化し、そのグループの中から印刷時に一枚を選択することが考えられる。特許文献1には、画像の管理、印刷、鑑賞などの利便性を向上させる為、画像同士のの類似性を判断する画像処理技術が提案されている。
【特許文献１】特開２００７−１４４６４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、グループ化された類似画像の中で、例えば背景が同じで人物が入れ代わっている画像や背景が同じで人が増えている画像などは、いずれも選択された方がいいと思われる。しかしながら、画像から人物の入れ代わりなどを判定することは容易ではない。例えば、大きなデータサイズの画像において人物を特定し、入れ代わりを判定することは、データの処理量が莫大になり処理に多大の時間を要す可能性があった。
【０００４】
本発明は上記課題に鑑みて為されたもので、その目的とするところは、グループ化された類似画像において人物の入れ代わりを速やかに判別することができる画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明にかかる画像処理方法は、複数の画像データから所定の画像データを選択するにあたり、先ず互いに類似する複数の画像データからなる群を取得する。次いで、同一の前記群に属する各画像データが示す画像を縮小したサムネイル画像において、そのサムネイル画像に含まれる顔の数と、顔器官の位置及び色を取得する。そして、同一の前記群に属する２つのサムネイル画像において、前記顔の数が異なる場合にはその画像を共に選択する。また、前記顔の数が同じである場合には前記顔器官の位置及び色を比較することで人物の入れ代わりを判別し、その人物が入れ代わっている場合にはその画像を共に選択する。
このようにすることにより、グループ化された類似画像において人物の入れ代わりを速やかに判別することができる。つまり、元画像よりも極めてデータ量が小さなサムネイル画像上では完全な人物の特定は困難だとしても、グループ化された類似画像内なら、そのサムネイル画像に含まれる顔の数と顔器官の位置及び色などの顔データから入れ代わりの判別が可能となる。また、サムネイル画像の元画像（本画像）を使用しないので大幅な高速化が図られる。
従って、本来ならグループ化された類似画像内から１枚しか選択されない場合でも、人物の入れ代わりがあるような場合には複数選択される。また、アルバムの作成等、画像の管理、印刷、鑑賞などの利便性を向上させることができる。
【０００６】
また、好適には、人物の入れ代わりを判別する方法として、前記顔器官の色が異なる場合には同一人物ではないとして人物が入れ代わっていると判断しても良い。一方で、前記顔器官の色が同じである場合には前記顔器官の相対位置を比較し、その相対位置が異なる場合には同一人物ではないとして人物が入れ代わっていると判断しても良い。このようにすることにより、グループ化された類似画像において人物の入れ代わりが適切に判別される。
【０００７】
また、好適には、人物の入れ代わりを判別する方法として、前記人物が入れ代わっている場合であっても、前記顔の数が複数且つ同じであって顔の並びが異なるだけの場合には、前記画像の何れか一方のみを選択しても良い。このようにすることにより、類似画像において人物の並びが変わっているだけで同一人物が写っている場合には、両方を選択することなく、例えば写りの良い画像を選択することができる。
【０００８】
また、好適には、人物の入れ代わりを判別する方法として、前記顔の数が異なる場合であっても、その顔の数が少ない方の画像における人物がその顔の数が多い方の画像においていずれも入れ代わっていない場合には、その顔の数が多い方の画像を選択しても良い。このようにすることにより、類似画像において人物の少ない方の画像に写っている人物が人物の多い方の画像にいずれも写っている場合には、両方を選択することなく人物の多い方の画像を選択することができる。
【０００９】
さらに、本発明の技術的思想は、具体的な画像処理方法にて具現化されるのみならず、当該方法を画像処理装置において具現化することもできる。すなわち、上述した画像処理方法が行う各工程に対応する手段を有する画像処理装置としても本発明を特定することができる。むろん、上述した画像処理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、本発明の画像処理装置は、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、画像処理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処理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、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
（１）画像処理装置の概略構成
（２）画像選択処理の流れ
（３）変形例
【００１１】
（１）画像処理装置の概略構成
図１は、本発明の一実施形態にかかる画像処理装置としての画像選択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輪郭テンプレート１４ｂと目テンプレート１４ｃと口テンプレート１４ｄが記憶されている。さらに、ＨＤＤ１４には、後述する画像データＩＤのグループ化によって生成される画像データベース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と画像選択アプリケーション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。画像選択アプリケーションＰ２は、グループ取得部Ｐ２ａと顔器官検出部Ｐ２ｂと仮選択部Ｐ２ｃと画像選択部Ｐ２ｄと印刷出力部Ｐ２ｅとから構成されている。
【００１４】
グループ取得部Ｐ２ａは、互いに類似する複数の画像データからなる群を取得する群取得手段を機能的に備えている。具体的には、グループ取得部Ｐ２ａは、所定のＵＩ画面をディスプレイ４０に表示させ、画像選択の対象範囲を指定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、画像選択の対象とする複数の画像データＩＤからなる画像データ群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選択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。そして、グループ取得部Ｐ２ａは、選択された複数の画像データＩＤを取得し、各画像データＩＤの類否判定を行うことにより、類似している画像データＩＤ同士で構成されるグループ（本発明の群に相当）を取得する。ここでは、グループ取得部Ｐ２ａは、画像データＩＤの撮影時刻と画像データＩＤが示す画像の色情報に基づいて画像データＩＤの類否判定を行う。なお、本実施形態の画像データＩＤは、Ｅｘｉｆフォーマットであり、予め画像データＩＤが示す画像を縮小したサムネイル画像が埋め込まれている。また、画像データＩＤの撮影時刻等の付属情報も画像データＩＤのタグ情報として添付されている。なお、画像データＩＤやサムネイル画像は、例えばＪＰＥＧ方式によって圧縮されていてもよく、使用する際に適宜図示しないデコーダがビットマップデータに展開するものとする。
【００１５】
図３は、グループ取得部Ｐ２ａによる類否判定の様子を模式的に示している。同図上段において、各画像データＩＤの組における撮影時刻の差（横軸）に基づいて画像データＩＤの類似判定が行われている様子を示している。連写機能で撮影した場合や、同じ構図で複数枚撮り直し場合、画像データＩＤが示す画像が類似するとともに、その撮影時刻も近いものとなる。従って、本実施形態では、撮影時刻の差が閾値（２分）以内か否かで類似性を判断し、閾値以内の差で撮影された一連の画像データＩＤについてはグループの候補としている。例えば、多数のサンプルの画像データＩＤの類似性を人間が実際に判断し、そのうち類似するもの同士の撮影時刻の差を統計することにより、閾値を設定することができる。ただし、撮影時刻が近くても類似しない可能性もあるため、次に色情報に基づく画像データＩＤの類否判定を行う。
【００１６】
図３下段においては、画像データＩＤが示す画像の色情報に基づいて画像データＩＤの類否判定を行う際に使用されるヒストグラムを示している。当該ヒストグラムにおいては、撮影時刻に基づいて同一グループに属する候補であると判定された２枚の画像データＩＤのサムネイル画像の色情報（例えばＹＣｂＣｒ表色系のＹ階調）ごとの度数をそれぞれ示している。互いに画像データＩＤが示す画像が類似していれば、このヒストグラムの形状も類似していると推定することができる。そこで、２枚の画像データＩＤのサムネイル画像の度数の差の累積値（ハッチングの面積相当値）を算出し、この累積値が所定の閾値を超えていない場合には当該２枚の画像データＩＤが類似していると判定する。一方、前記累積値が所定の閾値を超えている場合には当該２枚の画像データＩＤが類似していないと判定する。すなわち、撮影時刻に基づいて形成されたグループが、色情報に基づく類否判定によって細分化される。以上のように類似する画像データＩＤのグループ化が完了すると、グループ化の結果が画像データベース１４ｅに記憶される。
【００１７】
図４は、画像データベース１４ｅを示している。同図において、各画像データＩＤについて属するグループが記憶されている。仮選択部Ｐ２ｃは、ＵＩ画面をディスプレイ４０に表示させ、どのグループについて好ましい画像データＩＤの選択処理を実行させるかの指定を受け付ける。例えば、仮選択部Ｐ２ｃは、複数のグループのうち１つが選択できるようなＵＩ画面を生成し、ディスプレイ４０に表示させる。このとき、各グループの任意の画像データＩＤのサムネイルを表示させることにより、どのような画像データＩＤが各グループに含まれるかを確認できるようにしても良い。そして、仮選択部Ｐ２ｃは、選択されたグループに属する複数の画像データＩＤのなかから２つの画像データＩＤを仮選択する。ここでは、ランダムに仮選択してもよいし、撮影時刻の順で仮選択してもよい。
【００１８】
顔器官検出部Ｐ２ｂは、同一のグループに属するサムネイル画像において、そのサムネイル画像に含まれる顔の数と、顔器官の位置及び色を取得する顔データ取得手段を機能的に備えている。具体的には、顔器官検出部Ｐ２ｂは、仮選択部Ｐ２ｃにより仮選択された２つの画像データＩＤに添付されているサムネイル画像から顔器官を検出する。本実施形態では、顔輪郭テンプレート１４ｂと目テンプレート１４ｃと口テンプレート１４ｄを使用して、顔輪郭と両目と口を検出する。ここでは、多数の顔輪郭テンプレート１４ｂと目テンプレート１４ｃと口テンプレート１４ｄ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画像データＩＤから顔を検出する。
【００１９】
例えば、顔器官検出部Ｐ２ｂは、多数の顔輪郭テンプレート１４ｂと目テンプレート１４ｃと口テンプレート１４ｄを画像データＩＤに対応するサムネイル画像に形成された矩形状の比較領域の画像と比較し、顔輪郭テンプレート１４ｂとの類似性が高くなる比較領域に各顔器官があると判定する。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。また、顔輪郭テンプレート１４ｂと目テンプレート１４ｃと口テンプレート１４ｄとの類似性が高くなる比較領域の大きさから各顔器官の大きさも検出することができる。顔輪郭テンプレート１４ｂと目テンプレート１４ｃと口テンプレート１４ｄは矩形状の画像データであり、各顔器官を含む矩形の位置と大きさとがそれぞれ検出される。
【００２０】
図５は、顔器官検出の結果の一例を示している。同図において、画像データＩＤに対応するサムネイル画像に存在する複数の顔に対応して顔輪郭を含む矩形領域Ａ１が特定される。この矩形領域Ａ１の大きさによって顔の大きさと位置が判断される。さらに、左右の目を含む矩形領域Ａ２と、口を含む矩形領域Ａ３がそれぞれ検出される。顔が検出されたか否かは、顔輪郭を含む矩形領域Ａ１が少なくとも１つ検出されたかどうかによって判断される。或いはまた、顔輪郭の矩形領域Ａ１だけでなく、１つの矩形領域Ａ１の付近において目の矩形領域Ａ２が２つと口の矩形領域Ａ３の１つが顔器官として適切な配置で検出されたことをもって１つの顔が検出されたと判断されてもよい。
このように、顔器官検出部Ｐ２ｂは、サムネイル画像から、検出した顔の数と、顔・目・口の各位置（各４角の座標）と、顔・目・口の各サイズを取得する。加えて、顔器官検出部Ｐ２ｂは、サムネイル画像における各矩形領域内のデータから、顔（肌）・目・口の各色も取得する。
【００２１】
画像選択部Ｐ２ｄは、同一のグループに属する２つのサムネイル画像において、顔器官検出部Ｐ２ｂにより取得された顔の数が異なる場合にはその画像を共に選択する一方で、その顔の数が同じである場合には顔器官検出部Ｐ２ｂにより取得された顔器官の位置及び色を比較することで人物の入れ代わりを判別し、その人物が入れ代わっている場合にはその画像を共に選択する選択手段を機能的に備えている。
【００２２】
図６は、画像選択部Ｐ２ｄによる人物の入れ代わり判定の様子を模式的に示している。取得された顔（肌）・目・口の各色を比較する場合、先ず画像の全体的なコントラストが同じになるように設定される。同図（ａ）では、人物Ｂの画像が全体的に明るくされ、人物Ａと人物Ｂ’とで顔（肌）・目・口の各色が比較される。この図６（ａ）では、少なくとも顔（肌）及び目の何れかの色が違うと判定され（似ていないと判定され）、同一人物でないとされて人物が入れ代わっていると判定されたことを示している。
一方で、取得された顔（肌）・目・口の各色を同じと判定した場合に顔（肌）・目・口の相対位置を比較する場合、先ず顔の矩形の大きさが同じになるように設定される。同図（ｂ）では、人物Ｂの顔の矩形が拡大され、人物Ａと人物Ｂ’とで顔（肌）・目・口の相対位置が比較される。この図６（ｂ）では、顔（肌）・目・口の相対位置が同じと判定され（似ていると判定され）、同一人物であるとされて人物が入れ代わっていないと判定されたことを示している。もちろん、顔（肌）・目・口の相対位置が違うと判定されれば、同一人物でないとされて人物が入れ代わっていると判定されるのは言うまでもない。
このように、画像選択部Ｐ２ｄは、顔器官検出部Ｐ２ｂにより取得された顔器官の色が異なる場合には同一人物ではないとして人物が入れ代わっていると判断する一方で、その顔器官の色が同じである場合には顔器官検出部Ｐ２ｂにより取得された顔器官の相対位置を比較し、その相対位置が異なる場合には同一人物ではないとして人物が入れ代わっていると判断する。
【００２３】
印刷出力部Ｐ２ｅは、画像データＩＤ例えば類似画像のグループ内において選択された画像データＩＤをプリンタドライバＰ３に出力し、プリンタ２０にて印刷させる。
【００２４】
（２）画像選択処理の流れ
図７は、コンピュータ１０が実行する画像選択処理時の制御作動を示すフローチャートである。図７において、先ず、ステップＳ１０（以下、ステップの記載は省略する）にてＵＩ画面がディスプレイ４０に表示され、画像データベース１４ｅに記憶された類似する画像データＩＤのグループのうちでどのグループについて好ましい画像データＩＤの選択処理を実行させるかの指定が受け付けられる。次いで、Ｓ１１において、選択されたグループに属する複数の画像データＩＤのなかから２つの画像データＩＤが仮選択される。次いで、Ｓ１２において、仮選択された２つの画像データＩＤに添付されているサムネイル画像から顔器官が検出される。次いで、Ｓ１３において、双方とも顔があるか否か、すなわち仮選択した２つの画像データＩＤに対応するサムネイル画像の双方から顔が検出されたか否かが判定される。一方の画像データＩＤのみから顔が検出されてＳ１３の判断が否定される場合はＳ１４において、顔が検出された方の画像データＩＤが選択される。尚、画像データＩＤの双方ともから顔が検出されずＳ１３の判断が否定される場合はこのＳ１４において何れの画像データＩＤも選択されない。
【００２５】
一方で、双方の画像データＩＤから顔が検出されてＳ１３の判断が肯定される場合は、Ｓ１５において双方の顔領域のデータ量が比較され、Ｓ１６において人物の入れ代わり（すなわち写っている人物が同じであるか否か）が判別される。例えば、双方の顔の数が比較され、異なる場合には写っている人物が違っているとされる一方で、同じ場合には双方の顔（肌）・目・口の各色が比較される。双方の顔（肌）・目・口の何れかの色が異なる場合には写っている人物が違っているとされる一方で、同じ場合には双方の顔（肌）・目・口の相対位置が比較される。双方の顔（肌）・目・口の相対位置が異なる場合には写っている人物が違っているとされる一方で、同じ場合には写っている人物が同じであるとされる。
【００２６】
写っている人物が同じでありＳ１６の判断が肯定される場合はＳ１７において、顔のサイズが大きい方の画像データＩＤが選択される。一方、写っている人物が違っておりＳ１６の判断が否定される場合はＳ１８において、双方の画像データＩＤが選択される。
次いで、Ｓ１９において、選択されたグループに属するすべての画像データＩＤがＳ１１、Ｓ２０にて一旦は仮選択されたか否かが判定される。すべての画像データＩＤがステップＳ１１、Ｓ２０にて仮選択されておらずＳ１９の判断が否定される場合はＳ２０において、まだ仮選択されていないグループの画像データＩＤの１つが仮選択され、Ｓ１２以降の処理が繰り返し実行される。繰り返し実行されるステップＳ１２以降の処理においては、前回の処理によって仮選択が維持された画像データＩＤと、Ｓ２０にて新たに仮選択した画像データＩＤとの比較が行われ、良好な方の仮選択が維持される。尚、双方の画像データＩＤが選択されている場合には何れかの画像データＩＤと比較されればよい。そして、選択されたグループに属するすべての画像データＩＤがＳ１１、Ｓ２０にて仮選択されてＳ１９の判断が肯定される場合はＳ２１において、現在において仮選択が維持されている画像データＩＤが最終的に選択される。
【００２７】
このようにすることにより、グループ化された類似画像において人物の入れ代わりを速やかに判別することができる。つまり、画像データＩＤよりも極めてデータ量が小さなサムネイル画像上では完全な人物の特定は困難だとしても、グループ化された類似画像内なら、そのサムネイル画像に含まれる顔の数と顔器官の位置及び色などの顔器官データから入れ代わりの判別が可能となる。また、画像データＩＤを使用しないので大幅な高速化が図られる。よって、所望の画像データＩＤを最終的に選択することができ、例えば選択された画像データＩＤを印刷出力部Ｐ２ｅによってプリンタドライバＰ３に出力し、プリンタ２０にて印刷させることができる。
【００２８】
（３）変形例
前述の実施例では、写っている人物が違っており人物が入れ代わっている場合には双方の画像データＩＤが選択されたが、人物が入れ代わっている場合であっても、顔の数が複数且つ同じであって顔の並びが異なるだけの場合には、双方の画像データＩＤの何れか一方のみが選択されるようにしても良い。
例えば、「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」と人物が並んでいる画像と、「Ａ」「Ｄ」「Ｃ」と人物が並んでいる画像とでは、「Ａ」と「Ｃ」とは同一人物であると判定されるものの、「Ｂ」と「Ｄ」とは違う人物であると判定されることから、前述の実施例の通り、双方の画像データＩＤが選択される。一方で、「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」と人物が並んでいる画像と、「Ｂ」「Ａ」「Ｃ」と人物が並んでいる画像とでは、「Ａ」と「Ｂ」とが入れ代わっているものの、「Ａ」と「Ｂ」との並びが代わっているだけであり写っている人物自体は入れ代わっていないので、写っている人物が同じであると見なされて何れか一方の画像データＩＤが選択される。この際の選択方法としては、例えば構図や被写体の写りが良い画像データＩＤが選択されるのが望ましい。このようにすることにより、類似画像において人物の並びが変わっているだけで同一人物が写っている場合には、双方を選択することなく、例えば写りが良い画像データＩＤを選択することができる。
【００２９】
また、前述の実施例では、顔の数が異なる場合には双方の画像データＩＤが選択されたが、顔の数が異なる場合であっても、その顔の数が少ない方の画像データＩＤにおける人物がその顔の数が多い方の画像データＩＤにおいていずれも入れ代わっていない場合には、その顔の数が多い方の画像データＩＤが選択されるようにしても良い。
例えば、「Ａ」「Ｂ」の写っている画像に対して、「Ｃ」「Ｄ」「Ｆ」が写っている場合には、前述の実施例の通り、双方の画像データＩＤが選択される。また、「Ａ」「Ｂ」の写っている画像に対して、「Ｃ」「Ｂ」「Ｆ」が写っている場合には、「Ｂ」は双方に写っているものの、「Ａ」は後者には写っていないので、前述の実施例の通り、双方の画像データＩＤが選択される。一方で、「Ａ」「Ｂ」が写っている画像と「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」が写っている画像とでは、後者において単純に「Ｃ」が増えただけであるので、同じであると見なされて後者の（単純に人物が増えただけの）画像データＩＤが選択される。このようにすることにより、類似画像において人物の少ない方の画像データＩＤに写っている人物が人物の多い方の画像にいずれも写っている場合には、両方を選択することなく人物の多い方の画像データＩＤを選択することができる。
【００３０】
以上、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明したが、上述したのはあくまでも一実施形態であり、本発明は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を加えた態様で実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。
【図３】類否判定の様子を示す模式図である。
【図４】画像データベースを示す図である。
【図５】顔器官検出の結果の一例を示す図である。
【図６】人物の入れ代わり判定の様子を示す模式図である。
【図７】画像選択処理時の制御作動を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３２】
１０：コンピュータ（画像処理装置）、１４ａ：プログラムデータ、ＩＤ：画像データ、Ｐ２ａ：グループ取得部（群取得手段、群取得機能）、Ｐ２ｂ：顔器官検出部（顔データ取得手段、顔データ取得機能）、Ｐ２ｄ：画像選択部（選択手段、選択機能） 
【図１】
2009237629.tif 000003
【図２】
2009237629.tif 000004
【図３】
2009237629.tif 000005
【図４】
2009237629.tif 000006
【図５】
2009237629.tif 000007
【図６】
2009237629.tif 000008
【図７】
2009237629.tif 000009