JP2005309979A - 画像分類装置および、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 分類された各画像を適切に識別化することのできる画像分類装置等を提供する。
【解決手段】
ＣＰＵは、各画像に付加された撮影日時に基づいて、分類の基準となる時間間隔を決定し、決定した時間間隔に基づいて、各画像の分類を行う。そして、分類結果に応じて、同一分類の全画像をフォルダ内に格納する。ＣＰＵは、フォルダ内の各画像を読み出し、画像解析等により、キーワードの抽出を試みる。ＣＰＵは、抽出したキーワードをフォルダ名称の候補として順次記憶し、記憶した中からキーワード別に重複数をカウントする。そして、重複数の最も多いキーワードを特定し、特定したキーワードをフォルダの名称にセットする。
【選択図】 図１０

Description

この発明は、分類された各画像を適切に識別化することのできる画像分類装置および、プログラムに関する。

近年、静止画等を撮影するデジタルカメラが広く普及している。一般に、デジタルカメラは、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像素子を用いて撮影し、撮影した画像（画像データ）をメモリカード等の記録メディアに記録する。利用者は、記録メディアに記録された画像をデジタルカメラの表示部に表示して撮影結果を確認したり、デジタルカメラ（記録メディア）からパソコン（パーソナルコンピュータ）にデータ転送して、パソコンのディスプレイにて画像を鑑賞したりする。
最近では、大容量の記録メディアも市販されており、このような記録メディアを内蔵したデジタルカメラは、より多くの画像を記録することができるようになっている。その場合に利用者は、撮影枚数等をあまり気にかけることなく、ある程度自由に撮影を楽しむことができる。

このように撮影され、そして、記録された多数の画像は、そのままでは、取り扱いに不便であるため、種々の分類手法により分類される。分類化手法の代表例として、画像を日付別に分類することが挙げられる。例えば、撮影された画像の日時情報を利用して、各画像を日付別に分類する手法である。
このように、画像を日付別に分類することで、ある程度取り扱いが便利になる。それでも、その分類化された各画像が、何の画像であり、また、何処で撮影されたものなのか等を、利用者が判断できない場合が多い。
そのため、現実には、利用者が分かり易い名前を手作業にて付けて分類する必要があり、極めて煩雑であった。

近年では、撮影画像を識別化されたフォルダに分類する技術も開示されている（例えば、特許文献１参照）。
特開平１１−２６２０３０号公報 （第６−１１頁、第１図）

上述の特許文献１では、キーワード（被写体に関する情報）が記述された撮影用基準ボードが用意され，この撮影用基準ボードと共に所定の被写体が撮影される。そして、撮影された画像に含まれるキーワードを読み取り、読み取ったキーワードに基づいて、画像を、対応する識別化されたフォルダに分類して保存する。
しかしながら、特許文献１に開示されている技術は、撮影用基準ボードと共に被写体を撮影する必要があるため、工事現場での作業工程を撮影するといった特別な場合を除き、一般の撮影では適用が困難であった。

また、識別化のためのフォルダ名称が、キーワードに対応して予め定められたものであるため、利用者が自由に撮影した画像を分類したとしても、その分類された各画像を適切に識別化することができないという問題があった。

本発明は、上記実状に鑑みてなされたもので、分類された各画像を適切に識別化することのできる画像分類装置および、プログラムを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る画像分類装置は、
分類対象となる複数の画像を所定数の集団に分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された各画像に含まれ得るキーワードを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたキーワードを集計し、何れか１つのキーワードを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定されたキーワードを、分類された各画像の集団を識別化するための識別情報として設定する設定手段と、
を備えることを特徴とする。

この発明によれば、分類手段は、分類対象となる複数の画像を所定数の集団に分類する。抽出手段は、分類手段により分類された各画像に含まれ得るキーワードを抽出する。特定手段は、抽出手段により抽出されたキーワードを集計し、何れか１つのキーワードを特定する。設定手段は、特定手段により特定されたキーワードを、分類された各画像の集団を識別化するための識別情報として設定する。すなわち、分類後の各画像から、その分類を特定するようなキーワードの抽出を試み、抽出できたキーワードを識別情報として設定するため、分類の内容が容易に識別可能となる。この結果、分類された各画像を適切に識別化することができる。

上記画像分類装置は、分類対象となる複数の画像にそれぞれ付加された時刻情報から、各画像の撮影時間間隔を取得する取得手段と、
前記取得手段に取得された各撮影時間間隔に基づいて、分類の基準となる基準時間間隔を決定する決定手段と、を更に備え、
前記分類手段は、前記決定手段により決定された基準時間間隔に基づいて、各画像を所定数の集団に分類してもよい。

前記分類手段は、分類数に応じた所定数のフォルダを生成し、フォルダ単位に同一分類となる画像を格納することにより、各画像を分類し、
前記設定手段は、前記特定手段により特定されたキーワードを、前記分類手段が生成したフォルダのフォルダ名称として設定してもよい。

前記抽出手段は、各画像に含まれ得るキーワードを所定の画像解析により抽出し、
前記特定手段は、前記抽出手段により抽出されたキーワードの内で、最も多く抽出されたキーワードを特定してもよい。

上記目的を達成するため、本発明の第２の観点に係るプログラムは、
コンピュータに、
分類対象となる複数の画像を所定数の集団に分類する分類機能、
前記分類機能により分類された各画像に含まれ得るキーワードを抽出する抽出機能、
前記抽出機能により抽出されたキーワードを集計し、何れか１つのキーワードを特定する特定機能、
前記特定機能により特定されたキーワードを、分類された各画像の集団を識別化するための識別情報として設定する設定機能、
を実現させるためのものである。

本発明によれば、分類された各画像を適切に識別化することができる。

本発明の実施形態にかかる画像分類装置について、具体的に、デジタルカメラを一例として説明する。

図１は、この発明の実施形態に適用されるデジタルカメラ１の構成の一例を示すブロック図である。図示するように、デジタルカメラ１は、ＣＰＵ１０と、カメラ撮影部１１と、画像メモリ１２と、操作部１３と、メモリ１４と、計時部１５と、表示部１６と、記憶部１７と、記録メディア１８と、測位部１９とを含んで構成される。
なお、デジタルカメラ１は、撮影を行って画像を記録する撮影モードと、記録した画像を再生する再生モードとの大きく分けて２つの機能を有している。

ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０は、記憶部１７に記憶されたプログラム等に基づいて、デジタルカメラ１全体を制御する。
具体的にＣＰＵ１０は、後述する撮影モード処理を実行し、利用者の操作等に従って、被写体の撮影を行い、撮影により得られた画像（画像データ）を記録メディア１８に記録する。その際、ＣＰＵ１０は、計時部１５にて計時される撮影日時（日時情報）及び、測位部１９にて計測される撮影位置（位置情報）を、各画像に付加して記録する。
また、ＣＰＵ１０は、後述する再生モード処理を実行し、記録メディア１８に記録された画像を、表示部１６に適宜表示する。その際、画像の分類（後述する新規分類処理）が指示されると、ＣＰＵ１０は、各画像に付加された撮影日時に基づいて、分類の基準となる時間間隔を適宜決定し、決定した時間間隔に基づいて各画像を分類する。

カメラ撮影部１１は、所定の光学系や撮像素子等から構成される。カメラ撮影部１１は、ＣＰＵ１０に制御され、撮影モード時に、撮影対象の画像（被写体像）を順次取り込んで、画像メモリ１２等に格納する。
また、画像メモリ１２は、カメラ撮影部１１が撮影した画像を、評価用（モニタ用）として一時的に格納するためのメモリである。画像メモリ１２に格納された画像は、表示部１６にて順次表示される。

具体的にカメラ撮影部１１は、図２に示すように、レンズ１１１と、光学制御機構部１１２と、撮像処理部１１３とを含んで構成される。
レンズ１１１は、光学制御機構部１１２によりズームやフォーカス等が制御され、被写体からの光を集光し、撮像処理部１１３にて結像させる。
光学制御機構部１１２は、ズーム駆動制御、フォーカス駆動制御、露出駆動制御、シャッタ駆動制御、及び、ホワイトバランス駆動制御等を行う。
撮像処理部１１３は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像素子を含んで構成され、レンズ１１１により集光された光を電気信号に変換することにより、被写体の画像（画像データ）を取得する。そして、取得した画像を画像メモリ１２等に供給する。なお、利用者によりシャッタ操作がなされると（後述する操作部１３のシャッタボタンが押下されると）、撮像処理部１１３にて取得された画像は、所定の画像フォーマットに変換（圧縮）され、記録メディア１８に記録される。

図１に戻って、操作部１３は、デジタルカメラ１の所定位置に配置された種々の操作ボタン等からなり、利用者の操作に応答した指示信号をＣＰＵ１０等に供給する。例えば、操作部１３には、シャッタボタン、モード切替ボタン、メニューボタン、カーソル移動ボタン、選択ボタン、及び、戻るボタン（キャンセルボタン）等が含まれている。

メモリ１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）や不揮発性のメモリ等からなり、ＣＰＵ１０の動作等に必要な種々の情報が記憶される。
例えば、ＣＰＵ１０が後述する新規分類処理を実行する際に、記録された画像を適宜分類するために活用されるテーブル等の情報を記憶する。具体的に、メモリ１４は、図３に示すようなテーブルを記憶する。
このテーブルは、記録メディア１８に記録された各画像の撮影位置（位置情報）や撮影日時（日時情報）に基づいて生成される。つまり、テーブルには、撮影位置や撮影日時の他に、位置間隔、時間間隔、区切りマーク、除外フラグ、調整済時間間隔、分割範囲、及び、分類番号等が適宜セットされ、最終的にこれらの情報に基づいて、各画像が分類される。

図中の位置間隔は、次の画像の撮影位置との距離の差を示している。時間間隔は、次の画像の撮影日時との時間差を示している。区切りマークは、時間間隔が一定時間（例えば、１５分以上）空いたことを示しているが、区切りマークが連続した場合に、後続する画像の区切りマークは削除され、代わって除外フラグがセットされる。
また、調整済時間間隔は、除外フラグのセットされた画像の時間間隔が、前画像の時間間隔に加算されて調整された時間等を示している。分割範囲は、先頭を示す「Ｓ」と、終端を示す「Ｅ」が適宜セットされ、分割位置を示している。そして、分類番号は、各分割範囲に対応して付与された番号であり、同一の番号であれば同一分類であることを示している。
なお、テーブルにセットされる内容の詳細は、後述する新規分類処理を説明する際に、再度説明する。

図１に戻って、計時部１５は、現在日時を計時する所定のクロックデバイス等からなり、利用者によるシャッタボタンの押下に応答して、撮影日時を特定する。そして、特定した撮影日時（日時情報）を、撮影された画像に付加する。

表示部１６は、液晶表示デバイス等からなり、撮影モード時に、画像メモリ１２に格納される画像を順次表示し、また、再生モード時に、所定のメニューや記録メディア１８に記録された画像等を表示する。

記憶部１７は、ＲＯＭ（Read Only Memory）や不揮発性のメモリ等からなり、ＣＰＵ１０が実行するプロクラム等を記憶する。
例えば、記憶部１７は、後述する撮影モード処理や再生モード処理（サブルーチンの新規分類処理も含む）等を規定するプログラムを記憶する。

記録メディア１８は、例えば、所定規格のメモリカード等からなり、カメラ撮影部１１にて撮影された画像等を記憶する。
また、記録メディア１８には、後述する新規分類処理により、各画像の分類に伴って適宜フォルダ（ディレクトリ）がそれぞれ作成される。そして、各フォルダには適宜名称がセットされ、分類された画像が各フォルダ内に保存される。

測位部１９は、現在位置を計測するためのＧＰＳ（Global Positioning System）ユニット等からなり、利用者によるシャッタボタンの押下に応答して、撮影位置を特定する。そして、特定した撮影位置（位置情報）を、撮影された画像に付加する。

上述した構成のデジタルカメラ１の動作について、以下、図４〜図７等を参照して説明する。図４は、撮影モード処理を説明するためのフローチャートである。一方、図５は、再生モード処理を説明するためのフローチャートであり、また、図６，７は、新規分類処理（再生モード処理のサブルーチン）を説明するためのフローチャートである。

最初に、図４を参照して、撮影モード処理について説明する。この撮影モード処理は、例えば、操作部１３のモード切替ボタンが利用者により操作され、撮影モードが指定された際に開始される。

まず、ＣＰＵ１０は、カメラ撮影部１１を制御して撮影対象の画像を取得し、表示部１６に表示する（ステップＳ１１）。つまり、カメラ撮影部１１が、撮影した画像を順次画像メモリ１２に格納し、そして、表示部１６が、画像メモリ１２に格納された画像を順次表示する。

ＣＰＵ１０は、シャッタ操作の有無を判別する（ステップＳ１２）。つまり、操作部１３のシャッタボタンが利用者により押下されたか否かを判別する。
ＣＰＵ１０は、シャッタ操作がないと判別すると、上述のステップＳ１１に処理を戻し、画像の取得とその表示を行う。

一方、シャッタ操作があったと判別した場合に、ＣＰＵ１０は、画像メモリ１２内の画像を圧縮し、画像ファイルを生成する（ステップＳ１３）。すなわち、シャッタボタンの押下に応答して、カメラ撮影部１１が撮影した画像を、所定の画像フォーマットに変換（圧縮）する。

ＣＰＵ１０は、撮影日時及び、撮影位置を取得する（ステップＳ１４）。つまり、計時部１５が計時した現在日時（日時情報）及び、測位部１９が計測した現在位置（位置情報）を取得する。

ＣＰＵ１０は、撮影日時及び、撮影位置をファイル属性として付加し、画像ファイルを記録する（ステップＳ１５）。すなわち、撮影された画像に現在日時及び現在位置を付加し、記録メディア１８に記録する。
そして、ＣＰＵ１０は、ステップＳ１１に処理を戻し、上述のステップＳ１１〜Ｓ１５の処理を繰り返し実行する。なお、ＣＰＵ１０は、例えば、モードが再生モードに切り替えられると、この撮影モード処理を終了する。

このような撮影モード処理により、利用者によるシャッタ操作に応答して撮影された各画像がそれぞれ記録メディア１８に記録される。そして、各画像には、撮影時刻及び撮影位置が付加される。

次に、図５等を参照して、再生モード処理について説明する。この再生モード処理は、例えば、操作部１３のモード切替ボタンが利用者により操作され、再生モードが指定された際に開始される。

まず、ＣＰＵ２１は、画像の再生方式である順次再生又は、分類再生を利用者に選択させるために、所定のメニュー（メニューＡ）を表示部１６に表示する（ステップＳ２１）。
具体的には、図８（ａ）に示すようなメニューＡを表示部１６に表示し、利用者に何れかを選択させる。

ＣＰＵ１０は、表示したメニューＡから順次再生が選択されたか否かを判別する（ステップＳ２２）。例えば、操作部１３のカーソル移動ボタンや選択ボタンの操作に基づいて、図８（ａ）の「１．順次再生」が利用者により選択されたか否かを判別する。

ＣＰＵ１０は、順次再生が選択されたと判別すると、撮影日時順に画像を選択する（ステップＳ２３）。すなわち、ＣＰＵ１０は、記録メディア１８に記録された画像を、例えば、撮影日時の古いものから順番に選択する。
そして、ＣＰＵ１０は、選択した画像を表示部１６に表示する（ステップＳ２４）。

ＣＰＵ１０は、メニューＡの表示が、指示されたか否かを判別する（ステップＳ２５）。例えば、操作部１３のメニューボタンが利用者により操作されたか否かを判別する。
そして、メニューＡの表示が指示されていない場合に、ＣＰＵ１０は、ステップＳ２３に処理を戻し、上述のステップＳ２３〜Ｓ２５の処理を繰り返し実行する。つまり、メニューボタンが操作されるまで、記録メディア１８に記録された画像を順次読み出し、表示部１６に表示する。

一方、メニューＡの表示が指示された場合に、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳ２１に処理を戻し、メニューＡの再表示を行う。
また、上述のステップ２２にて、順次再生が選択されなかった（分類再生が選択された）場合に、ＣＰＵ１０は、分類内容再生又は、新規分類を利用者に選択させるために、所定のメニュー（メニューＢ）を表示部１６に表示する（ステップＳ２６）。
具体的には、図８（ｂ）に示すようなメニューＢを表示部１６に表示し、利用者に何れかを選択させる。

ＣＰＵ１０は、表示したメニューＢから分類内容再生が選択されたか否かを判別する（ステップＳ２７）。例えば、操作部１３のカーソル移動ボタンや選択ボタンの操作に基づいて、図８（ｂ）の「１．分類内容再生」が利用者により選択されたか否かを判別する。

ＣＰＵ１０は、分類内容再生が選択されたと判別すると、フォルダ及び、孤立画像をサムネイル表示する（ステップＳ２８）。
具体的には、図８（ｃ）に示すように、フォルダ及び画像の一覧を表示する。つまり、各フォルダを名称（フォルダ名称）と共に表示し、また、分類されなかった各画像（若しくは、未分類の各画像）をサムネイル表示する。

ＣＰＵ１０は、表示中の何れかのフォルダが選択されたか否かを判別する（ステップＳ２９）。例えば、操作部１３のカーソル移動ボタンや選択ボタンの操作に基づいて、図８（ｃ）の何れかのフォルダが利用者により選択されたか否かを判別する。

ＣＰＵ１０は、フォルダが選択されたと判別すると、そのフォルダ内の画像を順に選択する（ステップＳ３０）。つまり、ＣＰＵ１０は、選択されたフォルダ内に格納された画像を、例えば、撮影日時の古いものから順に選択する。
そして、ＣＰＵ１０は、選択した画像を表示部１６に表示する（ステップＳ３１）。

ＣＰＵ１０は、操作部１３の戻るボタンが操作されたか否かを判別する（ステップＳ３２）。そして、戻るボタンが操作された場合に、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳ２８に処理を戻し、再度、フォルダ及び孤立画像を表示する。

一方、操作部１３の戻るボタンが操作されていない場合に、ＣＰＵ１０は、操作部１３のメニューボタンが操作されたか否か（メニューＡの表示が指示されたか否か）を判別する（ステップＳ３３）。
そして、メニューボタンが操作されていないと判別すると、ＣＰＵ１０は、ステップＳ３０に処理を戻し、上述のステップＳ３０〜Ｓ３３の処理を繰り返し実行する。つまり、戻るボタンやメニューボタンが操作されるまで、フォルダ内に格納された画像を順次読み出し、表示部１６に表示する。
また、メニューボタンが操作されたと判別した場合に、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳ２１に処理を戻し、メニューＡの再表示を行う。

また、上述のステップＳ２９にて、フォルダが選択されなかった場合に、ＣＰＵ１０は、孤立画像（未分類画像）を順に選択する（ステップＳ３４）。つまり、ＣＰＵ１０は、図８（ｃ）のサムネイルにて表示される画像（フォルダ内に格納されていない画像）を、例えば、撮影日時の古いものから順に選択する。
そして、ＣＰＵ１０は、選択した画像を表示部１６に表示する（ステップＳ３５）。

ＣＰＵ１０は、操作部１３の戻るボタンが操作されたか否かを判別する（ステップＳ３６）。そして、戻るボタンが操作された場合に、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳ２８に処理を戻し、再度、フォルダ及び孤立画像を表示する。
一方、操作部１３の戻るボタンが操作されていない場合に、ＣＰＵ１０は、操作部１３のメニューボタンが操作されたか否かを判別する（ステップＳ３７）。そして、メニューボタンが操作されていない判別すると、ＣＰＵ１０は、ステップＳ３４に処理を戻し、上述のステップＳ３４〜Ｓ３７の処理を繰り返し実行する。つまり、戻るボタンやメニューボタンが操作されるまで、孤立画像を順次読み出し、表示部１６に表示する。
また、メニューボタンが操作されたと判別した場合に、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳ２１に処理を戻し、メニューＡの再表示を行う。

また、上述のステップＳ２７にて、分類内容再生が選択されなかった（新規分類が選択された）場合に、ＣＰＵ１０は、新規分類処理を実行する（ステップＳ３８）。すなわち、撮影された画像を分類するために新規分類処理（サブルーチン）に移行する。そして、この新規分類処理から復帰後に、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳ２８に処理を進める。
以下、図６，７等を参照して、この新規分類処理（サブルーチン）について説明する。

図６の新規分類処理が開始されると、ＣＰＵ１０は、先頭画像（未分類画像中の先頭）を選択する（ステップＳ４１）。つまり、フォルダに格納されていない未分類の画像の内、例えば、撮影日時の最も古い画像を選択する。

ＣＰＵ１０は、画像に付加された撮影日時及び撮影位置を読み出し、テーブルにセットする（ステップＳ４２）。つまり、上述した図３に示すようなテーブルに、選択した画像の撮影日時及び撮影位置をセットする。

ＣＰＵ１０は、未分類となっている次画像があるか否かを判別する（ステップＳ４３）。
次画像があると判別すると、ＣＰＵ１０は、次画像を選択し（ステップＳ４４）、上述のステップＳ４２に処理を戻す。すなわち、未分類の画像を順に読み出し、各画像の撮影日時及び撮影位置をそれぞれテーブルにセットする。

一方、次画像がないと判別した場合に、ＣＰＵ１０は、各画像の位置間隔を求め、テーブルにセットする（ステップＳ４５）。そして、例えば、位置間隔の上位３つを位置区切りとして、テーブルを分割する（ステップＳ４６）。

ＣＰＵ１０は、各画像の時間間隔を求め、テーブルにセットする（ステップＳ４７）。そして、時間間隔が、例えば、１５分以上の画像に区切りマークをセットする（ステップＳ４８）。つまり、図３に示すようなテーブルにおいて、１５分以上の時間間隔が空いた画像の全てに区切りマークをセットする。

ＣＰＵ１０は、区切りマークが連続してセットされているか否かを判別する（ステップＳ４９）。
区切りマークが連続していると判別すると、ＣＰＵ１０は、後続する画像の区切りマークを削除し、代わりに除外フラグをセットする（ステップＳ５０）。つまり、図３に示すようなテーブルにおいて、区切りマークが連続している場合に、後の区切りマークを削除すると共に、除外フラグをセットする。

ＣＰＵ１０は、除外フラグをセットした画像の時間間隔を、前画像の時間間隔に加算する（ステップＳ５１）。なお、加算により合算された時間間隔は、図３に示すテーブルの調整済時間間隔にセットされる。
そして、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳ４９に処理を戻す。すなわち、残りの区切りマークが連続しているものに対し、区切りマークの削除、除外フラグのセット、そして、時間間隔の加算を行う。
より具体的には、図９に示すように、区切りマークが削除された画像の時間間隔がその前の画像の時間間隔に加算される。すなわち、図中の画像番号３の時間間隔（２０分）が、画像番号２の時間間隔（１５分）に加算される。また、画像番号８，９の時間間隔（４０分，５０分）が、画像番号７の時間間隔（６０分）に加算される。

また、上述のステップＳ４９にて、区切りマークが連続してセットされていない（区切りマークの連続がなくなった）と判別した場合に、ＣＰＵ１０は、分割レベルＬ（変数）に、例えば、初期値の「３」を設定する（ステップＳ５２）。

ＣＰＵ１０は、時間間隔（調整済時間間隔）が上位「Ｌ」（分割レベルＬの値）となる分割位置を抽出して指定する（ステップＳ５３）。つまり、図３に示すようなテーブルにおいて、調整済時間間隔が長いものから順にＬだけ選び、分割位置として指定する。
より具体的には、図９に示すように、分割レベルＬが「３」の場合、上位３つの調整済時間間隔は、「１５０分」、「１２０分」、及び「８０分」となり、これらの時間間隔の前後を分割位置として指定する。

ＣＰＵ１０は、除外フラグのない先頭画像に分割範囲「Ｓ」をセットする（ステップＳ５４）。そして、最初の分割位置の画像に分割範囲「Ｅ」をセットする（ステップＳ５５）。つまり、図３に示すようなテーブルにおいて、先頭の画像の分割範囲に「Ｓ」をセットし、それ以後の最初の分割位置（画像番号７）の分割範囲に「Ｅ」をセットする。

ＣＰＵ１０は、除外フラグのない次画像があるか否かを判別する（ステップＳ５６）。
次画像があると判別すると、ＣＰＵ１０は、その画像に分割範囲「Ｓ」をセットする（ステップＳ５７）。
ＣＰＵ１０は、次の分割位置があるか否かを判別する（ステップＳ５８）。
次の分割位置があると判別すると、ＣＰＵ１０は、その画像に分割範囲「Ｅ」をセットする（ステップＳ５９）。
そして、ＣＰＵ１０は、上述のステップＳ５６に処理を戻す。すなわち、除外フラグのない次画像に分割範囲「Ｓ」をセットし、それ以降に分割位置があれば分割範囲「Ｅ」をセットする。

なお、上述のステップＳ５８にて、次の分割位置がないと判別した場合に、ＣＰＵ１０は、除外フラグのない最後の画像に分割範囲「Ｅ」をセットする（ステップＳ６０）。そして、図７のステップＳ６１に処理を進める。
また、上述のステップＳ５６にて、除外フラグのない次画像が存在しないと判別した場合に、ＣＰＵ１０は、図７のステップＳ６１に処理を進める。

図７に進んで、ＣＰＵ１０は、分割範囲「Ｓ」から「Ｅ」までの画像にそれぞれ分類番号を付与する（ステップＳ６１）。つまり、図３に示すようなテーブルにおいて、分類範囲に「Ｓ」がセットされている画像から分割範囲に「Ｅ」がセットされている画像までに、同一の分類番号をセットする。なお、分類範囲が異なる毎に、異なる分類番号が付与される。

ＣＰＵ１０は、同一分類番号の画像を新規フォルダ内にコピーする（ステップＳ６２）。すなわち、ＣＰＵ１０は、記録メディア１８に新規フォルダを作成すると、図３に示すようなテーブルから１つの分類番号を選択し、その分類番号が付与されている全画像を、作成した新規フォルダ内に格納する。

ＣＰＵ１０は、新規フォルダ内の画像を読み出す（ステップＳ６３）。
そして、ＣＰＵ１０は、画像解析等により、キーワードの抽出を試みる（ステップＳ６４）。例えば、ＣＰＵ１０は、図１０に示すような画像に所定の画像解析を施し、文字領域が存在するか否かを判別する。そして、文字領域が存在する場合に、その文字領域に含まれる文字（キーワード）を、所定の文字認識手法により抽出する。

ＣＰＵ１０は、キーワードが抽出できたか否かを判別する（ステップＳ６５）。そして、抽出できた場合に、ＣＰＵ１０は、抽出したキーワードをフォルダ名称の候補として記憶する（ステップＳ６６）。
ＣＰＵ１０は、他の画像があるか否かを判別する（ステップＳ６７）。そして、他の画像がある場合に、ＣＰＵ１０は、ステップＳ６３に処理を戻し、上述のステップＳ６３〜Ｓ６７の処理を繰り返し実行する。すなわち、フォルダ内の全画像から、キーワードの抽出等を行う。

一方、他の画像がないと判別した場合に、ＣＰＵ１０は、キーワードの候補が記憶されているか否かを判別する（ステップＳ６８）。すなわち、そのフォルダ名称の候補となるキーワードが画像から抽出されているか否かを判別する。

ＣＰＵ１０は、キーワードの候補が記憶されていないと判別すると、ユニークに採番されたシリアル番号を新規フォルダの名称にセットする（ステップＳ６９）。
一方、キーワードの候補が記憶されていると判別した場合に、ＣＰＵ１０は、複数の候補があるか否かを判別する（ステップＳ７０）。

ＣＰＵ１０は、複数の候補がない（１つの候補だけである）と判別すると、後述するステップＳ７４に処理を進める。
一方、複数の候補があると判別した場合に、ＣＰＵ１０は、キーワード別に重複数をカウントする（ステップＳ７１）。そして、ＣＰＵ１０は、重複数が最多のキーワードがあるか否かを判別する（ステップＳ７２）。
例えば、図１０に示すように、抽出されたキーワードがそれぞれカウントされた場合に、「○○温泉」のキーワードが最多のキーワードであると判別する。

ＣＰＵ１０は、最多のキーワードがあれば、後述するステップＳ７４に処理を進める。一方、最多のキーワードがない場合に、ＣＰＵ１０は、キーワードをリスト表示し、任意のキーワードの選択を受け付ける（ステップＳ７３）。つまり、キーワード候補の一覧を表示部１６に表示し、操作部１３を介した利用者の選択を受け付ける。

ＣＰＵ１０は、キーワードを新規フォルダの名称にセットする（ステップＳ７４）。すなわち、キーワード候補が１つであれば、そのキーワードを、また、重複数が最多のキーワード候補があれば、そのキーワードを、更に、リスト表示から選択されたキーワード候補があれば、そのキーワードを、新規フォルダの名称にセットする。

ＣＰＵ１０は、全ての分類が終了したか否かを判別する（ステップＳ７５）。つまり、図３に示すようなテーブルを用いた画像の分類が全て終了したか否かを判別する。
ＣＰＵ１０は、分類が終了していないと判別すると、ステップＳ６２に処理を戻し、上述のステップＳ６２〜Ｓ７５の処理を繰り返し実行する。すなわち、未分類の画像の分類を継続する。

一方、全ての分類が終了したと判別した場合に、ＣＰＵ１０は、フォルダ名称の付いたフォルダイメージを生成する（ステップＳ７６）。
ＣＰＵ１０は、分類番号のない孤立画像を読み出す（ステップＳ７７）。つまり、図３に示すようなテーブルにおいて、分類番号がセットされていない各画像を、記録メディア１８から読み出す。
そして、ＣＰＵ１０は、生成したフォルダイメージ及び読み出した画像をサムネイル表示する（ステップＳ７８）。

ＣＰＵ１０は、レベル変更の確認メッセージを表示する（ステップＳ７９）。すなわち、分割レベルＬの値を変更する必要の有無を確認するためのメッセージを表示部１６に表示する。
そして、ＣＰＵ１０は、利用者により、レベル変更が指示されたか否かを判別する（ステップＳ８０）。

ＣＰＵ１０は、レベル変更が指示された場合に、現在の分割レベルＬ（値）を表示する（ステップＳ８１）。そして、操作部１３を介した利用者の操作に従って、分割レベルＬの値を変更する（ステップＳ８２）。
ＣＰＵ１０は、利用者により、分割レベルＬの変更が確認されたか否かを判別する（ステップＳ８３）。

ＣＰＵ１０は、変更が確認されていない場合に、上述のステップＳ８１に処理を戻し、再度分割レベルＬの変更を受け付ける。
一方、変更が確認された場合に、ＣＰＵ１０は、図６のステップＳ５３に処理を戻し、変更された分割レベルＬに基づく、分割位置の指定等から再開する。

また、上述のステップＳ８０にて、レベル変更が指示されなかった場合に、ＣＰＵ１０は、新規分類処理を終え、図５の再生モード処理に戻る。

このような新規分類処理により、各画像に付加された撮影日時に基づいて、分類の基準となる時間間隔が決定され、決定された時間間隔に基づいて、各画像の分類が行われる。
また、分類された各画像からキーワードが抽出され、同一分類の画像を格納するフォルダの名称にセットされる。

つまり、分類後の各画像から、その分類を特定するようなキーワードの抽出を試み、抽出できたキーワードを識別情報として設定するため、分類の内容が容易に識別可能となる。この結果、分類された各画像を適切に識別化することができる。

上記の実施形態では、画像分類装置を説明するために、デジタルカメラ１を一例として説明したが、本発明の画像分類装置は、デジタルカメラ１に限られるものではなく、他の機器にも適用可能である。
例えば、汎用のパソコン（パーソナルコンピュータ）やプリントベンダ装置等にも適宜適用することができる。

具体的に、パソコンは、上述のデジタルカメラ１と有線や無線にて接続し、記録メディア１８に記録されている画像を読み出し、自己のハードディスク等に格納する際に、上述の新規分類処理と同等の処理を実行する。
つまり、記録メディア１８に記録されている各画像の撮影位置や撮影日時に基づいて、図３に示すようなテーブルを生成し、生成したテーブルを活用して各画像を分類する。そして、各画像の分類に伴ってパソコン内のハードディスクにフォルダを生成し、各フォルダには名称がセットされた後、分類された画像が保存される。
この場合も、各画像に付加された撮影日時に基づいて、分類の基準となる時間間隔が決定され、決定された時間間隔に基づいて、各画像の分類が行われる。また、分類された各画像からキーワードが抽出され、同一分類の画像を格納するフォルダの名称にセットされる。この結果、分類された各画像を適切に識別化することができる。
なお、パソコンに記録メディア１８を装着することのできるスロット等が備えられている場合には、このスロットに記録メディア１８を装着して、直接記録メディア１８に記録された画像等を読み出してもよい。

また、プリントベンダ装置も上述のパソコンと同様に、デジタルカメラ１と有線や無線にて接続し、若しくは、自己のスロットに記録メディア１８が装着された状態で、記録メディア１８に記録されている画像を読み出し、プリント対象の画像を利用者に選択させる際に、上述の新規分類処理と同等の処理を実行する。
この場合も、各画像に付加された撮影日時に基づいて、分類の基準となる時間間隔が決定され、決定された時間間隔に基づいて、各画像の分類が行われる。また、分類された各画像からキーワードが抽出され、同一分類の画像を格納するフォルダの名称にセットされる。この結果、分類された各画像を適切に識別化することができる。利用者は、フォルダ名称等により、容易にプリント対象の画像を選択することができる。

なお、この発明のシステムは、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、上述の動作を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体（ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）に格納して配布し、該プログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する、画像分類装置を構成してもよい。また、インターネット等のネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置に格納しておき、例えばコンピュータにダウンロード等するようにしてもよい。
また、上述の機能を、ＯＳが分担又はＯＳとアプリケーションの共同より実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等してもよい。

以上説明したように、本発明によれば、分類された各画像を適切に識別化することができる。

本発明の実施形態に係るデジタルカメラの構成の一例を示すブロック図である。 カメラ撮影部等の詳細な構成の一例を示すブロック図である。 画像の分類に活用されるテーブルの一例を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る撮影モード処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態に係る再生モード処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態に係る新規分類処理（サブルーチン）の前半部を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態に係る新規分類処理（サブルーチン）の後半部を説明するためのフローチャートである。 （ａ），（ｂ）が表示部に表示されるメニューの一例を示す模式図であり、（ｃ）が表示部に表示されるフォルダ及び画像一覧の一例を示す模式図である。 具体的な撮影間隔等を時系列にて示し、分類の基準となる時間間隔が決定される様子を説明するための模式図である。 具体的な画像の一例を示し、抽出されたキーワードが集計される様子を説明するための模式図である。

符号の説明

１・・・デジタルカメラ、１０・・・ＣＰＵ、１１・・・カメラ撮影部、１２・・・画像メモリ、１３・・・操作部、１４・・・メモリ、１５・・・計時部、１６・・・表示部、１７・・・記憶部、１８・・・記録メディア、１９・・・測位部

Claims (5)

1. 分類対象となる複数の画像を所定数の集団に分類する分類手段と、
   前記分類手段により分類された各画像に含まれ得るキーワードを抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出されたキーワードを集計し、何れか１つのキーワードを特定する特定手段と、
   前記特定手段により特定されたキーワードを、分類された各画像の集団を識別化するための識別情報として設定する設定手段と、
   を備えることを特徴とする画像分類装置。
2. 分類対象となる複数の画像にそれぞれ付加された時刻情報から、各画像の撮影時間間隔を取得する取得手段と、
   前記取得手段に取得された各撮影時間間隔に基づいて、分類の基準となる基準時間間隔を決定する決定手段と、を更に備え、
   前記分類手段は、前記決定手段により決定された基準時間間隔に基づいて、各画像を所定数の集団に分類する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像分類装置。
3. 前記分類手段は、分類数に応じた所定数のフォルダを生成し、フォルダ単位に同一分類となる画像を格納することにより、各画像を分類し、
   前記設定手段は、前記特定手段により特定されたキーワードを、前記分類手段が生成したフォルダのフォルダ名称として設定する、
   ことを請求項１又は２に記載の画像分類装置。
4. 前記抽出手段は、各画像に含まれ得るキーワードを所定の画像解析により抽出し、
   前記特定手段は、前記抽出手段により抽出されたキーワードの内で、最も多く抽出されたキーワードを特定する、
   ことを請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像分類装置。
5. コンピュータに、
   分類対象となる複数の画像を所定数の集団に分類する分類機能、
   前記分類機能により分類された各画像に含まれ得るキーワードを抽出する抽出機能、
   前記抽出機能により抽出されたキーワードを集計し、何れか１つのキーワードを特定する特定機能、
   前記特定機能により特定されたキーワードを、分類された各画像の集団を識別化するための識別情報として設定する設定機能、
   を実現させるためのプログラム。
   

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