JP2007213183A - デジタル画像データの分類装置、デジタル画像データの分類方法およびデジタル画像データの分類プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】大量のデジタル画像データを、それぞれのデジタル画像データに含まれる属性に関する情報である撮影場所および撮影日時と、それぞれのデジタル画像データが示す画像に含まれる管理者とに応じて、グループに分類する。
【解決手段】画像データ分類装置１は、複数のデジタル画像データを、撮影された日時により分類する日付分類手段５４と、前記日付分類手段５４により分類された複数のデジタル画像データを、撮影された場所により更に分類する場所分類手段５６と、前記場所分類手段５６により分類された複数のデジタル画像データが示す画像の少なくとも１つに含まれる定義された人物の顔画像により、前記複数のデジタル画像データを更に分類する管理者顔画像認識手段５８と、前記管理者顔画像認識手段５８により分類された各デジタル画像データを、前記定義された人物のスケジュールに応じて更に分類するスケジュール照合手段６０とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、電子写真のデータのようなデジタル画像データの分類装置、デジタル画像データの分類方法およびデジタル画像データの分類プログラムに関する。

電子写真のようなデジタル画像データに位置情報をリンクさせる方法としては、デジタル画像データに緯度情報および経度情報を埋め込んだり、あるいは、それぞれのデジタル画像データに付加され、デジタル画像データの属性を示すメタデータに位置情報を書き込むことが知られている。このような方法により、位置情報がリンクされたデジタル画像データを活用する例として、下記特許文献１に開示されているように、位置情報がリンクされたデジタル画像データと、地図上の所定のシンボルとを関連付け、このシンボルが指示された場合に、関連付けられたデジタル画像データが示す電子写真を表示していた。

特開２００２−１４９０５６号公報

しかしながら、前記関連付けを行う際のように、大量のデジタル画像データの中から、所望する撮影場所や撮影日時のデジタル画像データを分類する場合、それぞれのデジタル画像データに対応するメタデータを開示して解読し、解読した結果により分類するため多くの手間と時間を要した。

上記した課題を解決するために、本発明のデジタル画像データの分類装置は、撮影された日時と場所に関する情報を少なくとも含むメタデータを、それぞれが有する複数のデジタル画像データが入力されるデータ入力手段と、前記入力された複数のデジタル画像データを、撮影された日時により分類する日時分類手段と、前記分類された複数のデジタル画像データを、撮影された場所により更に分類する場所分類手段と、前記分類された複数のデジタル画像データが示す画像の少なくとも１つに含まれる定義された人物の顔画像により、前記複数のデジタル画像データを更に分類する人物顔分類手段と、前記分類された各デジタル画像データを、前記定義された人物のスケジュールに応じて更に分類するスケジュール分類手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、入力された複数のデジタル画像データを、メタデータに含まれる撮影された日時により分類すると共に、メタデータに含まれる撮影された場所により分類し、更に、デジタル画像データが示す画像の中に含まれる定義された人物の顔により分類することで、所望する撮影条件に応じたデジタル画像データを、容易かつ迅速に分類できる。

上記した課題を解決するために、本発明のデジタル画像データの分類方法は、デジタル画像データの分類をコンピュータを用いて実行させる分類方法であって、撮影された日時と場所に関する情報を少なくとも含むメタデータを、それぞれが有する複数のデジタル画像データが入力されるデータ入力工程と、前記複数のデジタル画像データを、撮影された日時により分類する工程（Ａ）と、前記複数のデジタル画像データを、撮影された場所により分類する工程（Ｂ）と、前記複数のデジタル画像データが示す画像に含まれる定義された人物の顔画像により、前記複数のデジタル画像データを分類する工程（Ｃ）と、前記工程（Ｃ）により分類された各デジタル画像データを、前記定義された人物のスケジュールに応じて分類する工程（Ｄ）と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、入力された複数のデジタル画像データを、メタデータに含まれる撮影された日時により分類すると共に、メタデータに含まれる撮影された場所により分類し、更に、デジタル画像データが示す画像の中に含まれる定義された人物の顔により分類することで、所望する撮影条件に応じたデジタル画像データを、容易かつ迅速に分類できる。

本発明では、前記工程（Ｄ）は、前記工程（Ｃ）において前記定義された人物が複数いる場合に実行されることが好ましい。

この発明によれば、複数の人物のスケジュールに応じてデジタル画像データを分類できるため、データ分類の信頼性を向上できる。

本発明では、前記工程（Ｄ）は、前記定義された複数の人物のスケジュールにより、前記デジタル画像データを分類できない場合、それぞれの人物毎に、同一の前記デジタル画像データを振り分けても良い。また、本発明では、前記工程（Ｄ）は、更に、前記工程（Ｃ）において前記定義された人物が存在しない場合に実行されても良い。更に、本発明では、前記工程（Ｄ）は、前記定義された人物が存在しない場合、前記デジタル画像データを、前記人物に依存しないグループに振り分けても良い。

上記した課題を解決するために、本発明のデジタル画像データの分類プログラムは、撮影された日時と場所に関する情報を少なくとも含むメタデータを、それぞれが有する複数のデジタル画像データが入力されるデータ入力手順と、前記複数のデジタル画像データを、撮影された日時により分類する手順と、前記複数のデジタル画像データを、撮影された場所により分類する手順と、前記複数のデジタル画像データが示す画像に含まれる定義された人物の顔画像により、前記複数のデジタル画像データを分類する手順と、前記人物の顔画像により分類された各デジタル画像データを、前記定義された人物のスケジュールに応じて分類する手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

この発明によれば、複数のデジタル画像データを、メタデータに含まれる撮影された日時により分類すると共に、メタデータに含まれる撮影された場所により分類し、更に、デジタル画像データが示す画像の中に含まれる定義された人物の顔により分類することで、所望する撮影条件に応じたデジタル画像データを、容易かつ迅速に分類できる。

以下、本発明の実施形態について、複数のデジタル画像データを、それぞれの属性に応じてグループに分類するデータ分類装置１を用いて説明する。
（実施形態）

図１は、電子撮影装置で撮影された電子写真のデータのようなデジタル画像データを分類する画像データ分類装置１のハードウェア構成を示す図である。この画像データ分類装置１は、入力された複数のデジタル画像データを、それぞれのデジタル画像データに付加された撮影日時や撮影場所等のメタデータや、デジタル画像データが示す画像に写る定義された人物の画像に基き、分類する機能を有する。この画像データ分類装置１のハードウェア構成は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１６と、記憶装置１８と、入出力Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１４と、グラフィックスサブシステム２０とを具備する。これらのハードウェアは、バス３０により各信号が授受可能に接続されている。また、これらのハードウェアは、基本ソフトウェアであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）や、オペレーティングシステム（ＯＳ）により管理され、これらの管理下で、ＲＯＭ１６や記憶装置１８に記憶されたドライバを含む種々のソフトウェアにより、所定の機能が実行される。

ＣＰＵ１０は、基本ソフトウェアや入出力Ｉ／Ｆ１４に接続された各装置のデバイスドライバや、アプリケーションソフトウェアなどの各種プログラム、および各種のデータをＲＯＭ１６や記憶装置１８から読み込み、これらをＲＡＭ１２内に設けられるメインメモリ領域に展開して実行する。また、記憶装置１８は、情報を読書き可能に記憶する装置であり、例えば、ハードディスクドライブやフラッシュメモリを採用できる。

入出力Ｉ／Ｆ１４には、メモリカードドライブ２４、クレードル（Ｃｒａｄｌｅ）２２および操作入力装置２６が所定の規格に従い接続されている。メモリカードドライブ２４は、ＳＤメモリカード（登録商標）のようにフラッシュメモリを内部に備えたメモリカード３８を装着することで、メモリカード３８に記憶された各種データを読み込んだり、各種データをメモリカード３８に書き込むことができる。例えば、デジタルカメラ３６等で撮影されたデジタル画像データが保存されたメモリカード３８を、メモリカードドライブ２４に装着することで、デジタル画像データを読み込める。また、デジタル画像データをメモリカード３８に書き込むことにより、メモリカード３８を装着可能な装置との間で、デジタル画像データを授受できる。また、クレードル２２は、スタンド型の接続機器であり、本実施形態では、デジタルカメラ３６をクレードル２２の所定の位置に設置することで、デジタルカメラ３６と電気的に接続され、デジタルカメラ３６で撮影されてデジタルカメラ３６内部に保存されたデジタル画像データを読み込める。また、操作入力装置２６は、画像データ分類装置１の操作を指示するための装置であり、具体的には、マウスやリモコン等を採用できる。

グラフィックスサブシステム２０は、グラフィックスチップ、グラフィックスメモリ等で構成され、画像表示装置２８に対して画像信号を出力する。この画像表示装置２８は、液晶パネル等のディスプレイ装置であり、グラフィックスサブシステム２０から出力された画像信号が示す画像を表示する。尚、画像表示装置２８は、液晶パネルのようなディスプレイ装置に限定されず、フロントプロジェクタやリアプロジェクションテレビ等にも適用できる。

図２は、画像データ分類装置１の機能構成を示す図である。この画像データ分類装置１は、デジタル画像データ入力手段５０、画像データ／メタデータ取得手段５２、日付分類手段５４、場所分類手段５６、管理者顔画像認識手段５８、スケジュール照合手段６０、デジタル画像データ出力手段６２、管理者記憶手段６４、管理者顔画像取得手段６６および管理者スケジュール取得手段６８を備える。

デジタル画像データ入力手段５０は、デジタルカメラ３６等で撮影された電子写真のデジタル画像データが複数入力される。具体的には、デジタル画像データは、前記したメモリカード３８やクレードル２２を介して入力される。ここで入力されたデジタル画像データは、画像データ／メタデータ取得手段５２に送られる。

画像データ／メタデータ取得手段５２は、入力されたデジタル画像データの中から、画像イメージを示す画像データと、データの属性を示すメタデータとが抽出されて取得される。このメタデータは、例えば、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）規格に従い圧縮された画像データに付加されるＥｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）データであり、このようなＥｘｉｆデータには、デジタルカメラ３６の固有データや、撮影日時や、撮影場所等の撮影条件等の情報が含まれている。ここで取得された画像データとメタデータは、日付分類手段５４に送られる。

日付分類手段５４は、デジタル画像データが撮影された撮影日時により、画像データを分類する。具体的には、メタデータに含まれる撮影日時の情報を参照して、画像データを所定のグループに分類する。ここで分類された画像データとメタデータは、場所分類手段５６に送られる。

場所分類手段５６は、デジタル画像データが撮影された撮影場所により、画像データを分類する。具体的には、メタデータに含まれる撮影場所の情報を参照して、日付によりグループ化されたそれぞれの画像データを、更にグループに分類する。ここで分類された画像データとメタデータは、管理者顔画像認識手段５８に送られる。

管理者記憶手段６４は、デジタル画像データの管理者になる可能性を有する人物（管理者候補）の情報が記憶される。ここで、管理者とは、デジタルカメラ３６の撮影者や、撮影した画像データを扱う人物であり、管理者になる可能性を有する人物の情報は、予め入力されて定義されている。例えば、画像データ分類装置１が家庭内で使用される場合、管理者になる可能性を有する人物は家族であり、管理者記憶手段６４には、家族を構成するそれぞれの人物に関する情報が記憶される。

管理者顔画像取得手段６６は、管理者記憶手段６４に記憶されている情報の中から、管理者候補の顔画像を取得する。ここで、取得された管理者候補の顔画像は、管理者顔画像認識手段５８から必要に応じて参照される。

管理者スケジュール取得手段６８は、管理者記憶手段６４に記憶されている情報の中から、管理者候補のスケジュールに関する情報を取得する。ここで、取得された管理者候補のスケジュールに関する情報は、スケジュール照合手段６０から必要に応じて参照される。

管理者顔画像認識手段５８は、場所分類手段５６から送られるグループ化された画像データとメタデータを受け、それぞれのグループの画像データの中から、顔画像を検出すると共に、管理者顔画像取得手段６６で取得した管理者候補の顔画像を参照して、検出した顔画像の中から管理者候補の顔画像を認識する。ここで、顔画像を認識する方法としては、例えば、特開２００３−１４１５４２号公報に記載された処理方法を採用できる。ここで、管理者顔画像認識手段５８は、画像データの中から１人の管理者候補の顔画像が認識できた場合、この管理者候補を管理者と特定し、グループ化された画像データとメタデータと共に、顔画像の情報を、デジタル画像データ出力手段６２に送る。また、管理者顔画像認識手段５８は、画像データの中から複数の管理者候補の顔画像を認識できた場合、これらの管理者候補を管理者と特定して、グループ化された画像データとメタデータと共に、認識結果をスケジュール照合手段６０に送る。更に、管理者顔画像認識手段５８は、１人の管理者の顔画像も認識できなかった場合、グループ化された画像データとメタデータと共に、認識結果をスケジュール照合手段６０に送る。

スケジュール照合手段６０は、管理者顔画像認識手段５８から送られるグループ化された画像データ、メタデータおよび認識結果を受け、それぞれのグループに分類された撮影場所および撮影日時について記載されているスケジュール情報と、管理者スケジュール取得手段６８で取得された管理者候補のスケジュール情報とを照合することで、スケジュールが一致する管理者候補を抽出して、管理者を特定する。ここで特定された結果を示す情報は、グループ化された画像データとメタデータと共にデジタル画像データ出力手段６２に送られる。

デジタル画像データ出力手段６２は、管理者顔画像認識手段５８またはスケジュール照合手段６０から送られる情報を整理して出力する。この整理方法は、入力される情報により異なり、詳細は後述する。また、出力方法は、所定のフォーマットで記憶装置１８に記憶されても良く、また、メモリカード３８に書き込まれても良い。更に、分類された情報が、画像表示装置２８に表示されても良い。加えて、グループを構成するデジタル画像データが撮影された日時、場所およびデータの管理者の情報を、グループ毎にメタデータとして保持しても良い。

以上、デジタル画像データの画像データ分類装置１の各機能部を説明したが、これらの機能は、前記したハードウェア資源と、ソフトウェアとが有機的に協働することで実現される。

図３は、デジタル画像データの画像データ分類装置１における画像データの分類の処理の流れを示すフローチャートであり、このフローチャートに従い説明する。また、この処理について、説明および理解を容易にすべく、図４のデータ分類の処理を説明する図も参照する。

最初に、処理が開始されると、データ入力工程が実行され、デジタル画像データ入力手段５０にデジタル画像データが入力される（ステップＳ１００）。ここで入力されるデジタル画像データは、図４の入力されたデジタル画像データ８０に示すように、撮影された日時や撮影された場所がそれぞれ異なるような種々のデジタル画像データが入力される。

次に、画像データ／メタデータ取得手段５２により、入力されたデジタル画像データの中から、画像イメージを示す画像データと、データの属性を示すメタデータとが抽出されて取得される（ステップＳ１０２）。

次に、日付分類手段５４により、撮影された日時により分類する工程が実行され、メタデータに含まれる撮影日時の情報に従い、画像データを分類してグループ化する（ステップＳ１０４）。この結果、図４の日時分類結果８２に示すように、撮影日時によって画像データは、「１月８日に撮影されたグループ」、「１月９日に撮影されたグループ」、「１月１７日に撮影されたグループ」、「１月１８日に撮影されたグループ」および「１月２０日に撮影されたグループ」に分類される。

続いて、場所分類手段５６により、撮影された場所により分類する工程が実行され、メタデータに含まれる撮影場所の情報に従い、日付分類手段５４により分類された各グループのそれぞれを更に分類してグループ化する（ステップＳ１０６）。この結果、図４の場所分類結果８４に示すように、例えば、「１月９日に撮影されたグループ」は、撮影場所が、「ＢＢ」と「ＣＣ」に分類され、グループ化される。また、他のグループは、それぞれ同一な場所で撮影されているため、場所分類結果８４と、日時分類結果８２とは同一になる。

次に、管理者顔画像認識手段５８により、１つのグループに含まれる画像データの中から顔画像を検出し、管理者顔画像取得手段６６で取得した管理者候補の顔画像を参照して、検出した顔画像の中から管理者の顔画像が抽出される（ステップＳ１０８）。

続いて、顔画像から抽出できた管理者は、１人か、否かが判定される（ステップＳ１１０）。この結果、抽出できた管理者が１人である場合（ステップＳ１１０でＹｅｓ）、人物の顔画像により画像データを分類する工程が実行され、抽出できた管理者のグループに画像データを分類し（ステップＳ１２２）、その後、全てのグループの顔画像が抽出されたか、否かが判定される（ステップＳ１２８）。ここで、全てのグループの顔画像が抽出されていない場合（ステップＳ１２８でＮｏ）、未抽出のグループの画像データに含まれる管理者の顔画像を抽出する工程（ステップＳ１０８）に戻る。他方で、全てのグループの顔画像が抽出された場合（ステップＳ１２８でＹｅｓ）、一連の処理が終了する。このようにして、例えば、図４の「１月８日に撮影されたグループ」および「１月９日に撮影されたグループ」で抽出して特定された管理者８６は、共に「Ａ」であるため、これらのデータは、分類結果９０として、「Ａ」を管理者とする第１群にまとめられる。

他方で、顔画像から抽出できた管理者は、１人か、否かが判定される工程（ステップＳ１１０）において、抽出できた顔画像の管理者が１人でない場合（ステップＳ１１０でＮｏ）、予め定義された人物のスケジュールに応じて分類する工程が実行される。即ち、管理者スケジュール取得手段６８により、管理者のスケジュールに関する情報が取得され（ステップＳ１１２）、スケジュール照合手段６０により、各グループに含まれるメタデータとスケジュール情報とを照合する（ステップＳ１１４）。この結果、メタデータと一致するスケジュール情報が見つかった場合（ステップＳ１１６でＹｅｓ）、スケジュールが一致した管理者のみを管理者と特定してグループに分類する（ステップＳ１２４）。例えば、図４の「１月１８日に撮影されたグループ」において、特定された管理者８６が「Ｂ」と「Ｃ」であり、スケジュール表８８中の「Ｂ」の予定スケジュールと一致することから、管理者は「Ｂ」と特定され、「１月１８日に撮影されたグループ」のデータは、分類結果９０として、「Ｂ」を管理者とする第２群にまとめられる。

他方で、各グループに含まれるメタデータとスケジュール情報とを照合する工程（ステップＳ１１４）において、メタデータと一致するスケジュール情報が見つからない場合（ステップＳ１１６でＮｏ）、顔画像を抽出できた管理者は２人以上か、否かが判定される（ステップＳ１１８）。ここで、顔画像を抽出できた管理者が２人以上である場合（ステップＳ１１８でＹｅｓ）、それぞれの管理者毎に、同一の画像データを振り分け（ステップＳ１２０）、その後、全てのグループの顔画像が抽出されたか、否かが判定される工程（ステップＳ１２８）に進む。このようにして、例えば、図４の「１月２０日に撮影されたグループ」で抽出できた特定された管理者８６は、「Ｄ」と「Ｅ」であると共に、「１月２０日」には、「Ｄ」と「Ｅ」共に一致するスケジュールがないため、このグループは、データと共にコピーされて２つの同一グループが作成され、分類結果９０として、それぞれ「Ｄ」を管理者とする第３群と、「Ｅ」を管理者とする第４群とにまとめられる。

他方で、顔画像を抽出できた管理者は２人以上か、否かが判定される工程（ステップＳ１１８）において、顔画像を抽出できた管理者が２人以上でない場合（ステップＳ１１８でＮｏ）、即ち、顔画像を抽出できた管理者がいない場合は、「その他のグループ」に分類され（ステップＳ１２６）、その後、全てのグループの顔画像が抽出されたか、否かが判定される工程（ステップＳ１２８）に進む。

以上の処理により、入力されたデジタル画像データは、撮影日時、撮影場所に応じて分類されると共に、デジタル画像データから特定された管理者ごとに分類されてまとめられる。

以上述べた実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
（１）画像データ分類装置１に入力された種々のデジタル画像データは、撮影された日時および撮影された場所により分類され、更に定義された管理者毎に分類されて出力されるため、デジタル画像データをイベント毎に整理できる。

以上、本発明を図示した実施形態に基づいて説明したが、本発明は、本実施形態に限定されるものではなく、以下に述べるような変形例も想定できる。
（１）撮影日時による分類、撮影場所による分類および管理者の特定の順序は、限定されるものではなく、それぞれの順序が入れ替わっても良い。

本発明の実施形態に係るデジタル画像データの画像データ分類装置のハードウェア構成を示す図。 本発明の実施形態に係るデジタル画像データの画像データ分類装置の機能構成を示す図。 本発明の実施形態に係るデジタル画像データの画像データ分類装置における画像データの分類の処理の流れを示すフローチャート。 データ分類の処理を説明する図。

符号の説明

１…画像データ分類装置、１０…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１４…入出力Ｉ／Ｆ、１６…ＲＯＭ、１８…記憶装置、２０…グラフィックスサブシステム、２２…クレードル、２４…メモリカードドライブ、２６…操作入力装置、２８…画像表示装置、３０…バス、３６…デジタルカメラ、３８…メモリカード、５０…デジタル画像データ入力手段、５２…画像データ／メタデータ取得手段、５４…日付分類手段、５６…場所分類手段、５８…管理者顔画像認識手段、６０…スケジュール照合手段、６２…デジタル画像データ出力手段、６４…管理者記憶手段、６６…管理者顔画像取得手段、６８…管理者スケジュール取得手段、８０…入力されたデジタル画像データ、８２…日時分類結果、８４…場所分類結果、８６…特定された管理者、８８…スケジュール表、９０…分類結果。

Claims (7)

1. 撮影された日時と場所に関する情報を少なくとも含むメタデータを、それぞれが有する複数のデジタル画像データが入力されるデータ入力手段と、
   前記入力された複数のデジタル画像データを、撮影された日時により分類する日時分類手段と、
   前記分類された複数のデジタル画像データを、撮影された場所により更に分類する場所分類手段と、
   前記分類された複数のデジタル画像データが示す画像の少なくとも１つに含まれる定義された人物の顔画像により、前記複数のデジタル画像データを更に分類する人物顔分類手段と、
   前記分類された各デジタル画像データを、前記定義された人物のスケジュールに応じて更に分類するスケジュール分類手段と、
   を備えることを特徴とするデジタル画像データの分類装置。
2. デジタル画像データの分類をコンピュータを用いて実行させる分類方法であって、
   撮影された日時と場所に関する情報を少なくとも含むメタデータを、それぞれが有する複数のデジタル画像データが入力されるデータ入力工程と、
   前記複数のデジタル画像データを、撮影された日時により分類する工程（Ａ）と、
   前記複数のデジタル画像データを、撮影された場所により分類する工程（Ｂ）と、
   前記複数のデジタル画像データが示す画像に含まれる定義された人物の顔画像により、前記複数のデジタル画像データを分類する工程（Ｃ）と、
   前記工程（Ｃ）により分類された各デジタル画像データを、前記定義された人物のスケジュールに応じて分類する工程（Ｄ）と、
   を備えることを特徴とするデジタル画像データの分類方法。
3. 請求項２に記載のデジタル画像データの分類方法において、
   前記工程（Ｄ）は、前記工程（Ｃ）において前記定義された人物が複数いる場合に実行されることを特徴とするデジタル画像データの分類方法。
4. 請求項３に記載のデジタル画像データの分類方法において、
   前記工程（Ｄ）は、前記定義された複数の人物のスケジュールにより、前記デジタル画像データを分類できない場合、
   それぞれの人物毎に、同一の前記デジタル画像データを振り分けることを特徴とするデジタル画像データの分類方法。
5. 請求項２乃至４のいずれか１項に記載のデジタル画像データの分類方法において、
   前記工程（Ｄ）は、更に、前記工程（Ｃ）において前記定義された人物が存在しない場合に実行されることを特徴とするデジタル画像データの分類方法。
6. 請求項５に記載のデジタル画像データの分類方法において、
   前記工程（Ｄ）は、前記定義された人物が存在しない場合、
   前記デジタル画像データを、前記人物に依存しないグループに振り分けることを特徴とするデジタル画像データの分類方法。
7. 撮影された日時と場所に関する情報を少なくとも含むメタデータを、それぞれが有する複数のデジタル画像データが入力されるデータ入力手順と、
   前記複数のデジタル画像データを、撮影された日時により分類する手順と、
   前記複数のデジタル画像データを、撮影された場所により分類する手順と、
   前記複数のデジタル画像データが示す画像に含まれる定義された人物の顔画像により、前記複数のデジタル画像データを分類する手順と、
   前記人物の顔画像により分類された各デジタル画像データを、前記定義された人物のスケジュールに応じて分類する手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするデジタル画像データの分類プログラム。
   
   

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