JP2007279799A - 画像交換装置および画像交換方法ならびに画像交換処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ネットワークを利用して複数のユーザー間で大量の画像を共有し得るように構築
されたシステムにおいて、画像を能率よく選択して交換でき、無条件で交換することを欲
しない画像については、それらの交換や閲覧について、自動的に制限を課して各個のユー
ザーの尊厳が護られ、プライバシーが保護され得る画像交換装置、方法、および、プログ
ラムを提供する。
【解決手段】取得した画像データに基づいて該画像データによる各画像毎に人物の顔が含
まれているか否かを識別し且つ人物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存
在する領域としての顔領域を検出し（１１４）、該検出された顔領域の顔に係る人物を認
識し（１１５）、前記顔領域の顔に係る写り映えを判定し（１１６）、該判定の結果に応
じて該当する画像データを所定の配信先に配信する（１１７）。
【選択図】図２

Description

本発明は、ネットワークを利用した画像交換装置および画像交換方法ならびに画像交換
処理プログラムに関し、複数のユーザー間でデジタル画像を共有しながら配信によって画
像を交換すること容易に実行できるようにするための画像交換装置および画像交換方法な
らびに画像交換処理プログラムに関する。

デジタル画像をネットワーク上の所定のサーバに格納しておき、複数のユーザー間で共
有し閲覧する楽しみ方が普及しつつある。これには、デジタル画像の格納先ＵＲＬを電子
メール等で通知することによって共有する手法や、画像サーバに接続されたラボ店に対し
て画像データのプリント注文を行ったりするネットワークプリントシステムが知られてい
る。

また、ピア・ツー・ピア型ネットワークを利用して限られたユーザー間で画像を共有で
きるシステムを構築し、アップロード手続きが不要で誰もが簡単に所望の仕上がり品質の
プリントを最寄りのラボ店で入手できる部を提供するといった提案もなされている。
この提案では、画像プリントシステムに使用されるユーザ端末装置として、ピア・ツー
・ピア接続された他のユーザ端末装置から画像データを画像取得部で取得し、該取得した
画像を画像表示部で閲覧可能に表示し、一方、画像保管部で画像データを保管し、他のユ
ーザ端末装置に格納されている画像及びこの画像保管部に格納されている画像のうち少な
くとも１つの画像を選択してプリントを依頼するための注文を注文入力操作部から行う趣
旨が開示されている（特許文献１参照）。

また、デジタルカメラで撮影した電子写真情報を、該電子写真情報のオリジナルのファ
イル形式の電子ファイルを表示するための特別の表示ソフトがインストールされていない
、例えば、携帯電話機やＰＤＡなどのような端末装置上で、共通に閲覧可能にする技術に
ついても、具体的な提案がある。
例えば、 デジタルカメラで撮影した電子写真情報を複数の端末装置としてのパーソナ
ルコンピュータでネットワークを介して受信し、この電子写真情報をＷｅｂブラウザで表
示可能なＪＰＥＧ形式に変換し、該変換された電子写真情報を所定のＵＲＬアドレスに保
管して、インターネット又はイントラネット上で、通常のＰＤＡ等によって閲覧可能にす
るというものである（特許文献２参照）。
特開２００４−２５９２４９号公報（段落００３５、図１） 特開２００３−１４１０２８号公報（段落００２２〜段落００２８、図１）

しかしながら、仮に、限られたユーザー間であっても、各個のユーザーが自己の保有す
る画像或いは自らが写っている画像が無条件で誰によっても無条件で恣意的に取得されプ
リントされ得る程に過度に開放的になると、ユーザー各個の尊厳が護られず、プライバシ
ーの保護といった視点でも好ましいことではない。
特許文献１および特許文献２では、利便性の追求といった一方の視点の他に、上述のよ
うなもう一方での重要な課題については別段の認識が示されず、当然ながらこの課題への
対処については具体的な提案がない。

本発明は、上述のような状況に鑑みてなされたものであり、ネットワークを利用して複
数のユーザー間で大量の画像を共有し得るように構築されたシステムにおいて、画像を能
率よく選択して交換でき、無条件で交換することを欲しない画像については、それらの交
換や閲覧について、自動的に制限を課して各個のユーザーの尊厳が護られ、プライバシー
が保護され得る画像交換装置、方法、および、プログラムを提供する。ことを目的として
いる。

上記課題を解決するべく、本願では次に列記するような技術を提案する。
（１）取得した画像データに基づいて該画像データによる各画像毎に人物の顔が含まれて
いるか否かを識別し且つ人物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存在する
領域としての顔領域を検出する顔検出部と、前記顔検出部によって検出された顔領域の顔
に係る人物を認識する顔認識部と、前記顔検出部によって検出された顔領域の顔に係る写
り映えを判定する写り映え判定部と、前記写り映え判定部による判定結果に応じて該当す
る画像データを所定の配信先に配信する配信制御部と、を含んで構成されていることを特
徴とする画像交換装置。

上記（１）の画像交換装置では、例えば外部から受信する等して取得した画像データに
基づいて、顔検出部によって、該画像データによる各画像毎に人物の顔が含まれているか
否かを識別し且つ人物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存在する領域と
しての顔領域を検出する。そして、該検出された顔領域の顔に係る人物を、顔認識部によ
って所定の手法で認識する。また、該検出された顔領域の顔に係る人物について、写り映
え判定部で、その写り映えを判定する。該判定結果に応じて、配信制御部により、（配信
に係る制約がない）該当する画像データを所定の配信先に配信する。

（２）前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における目の瞬きに関する状態を一つの指
標として写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする（１）の画像交換装
置。
上記（２）の画像交換装置では、（１）の画像交換装置において特に、写り映え判定部
は、当該顔領域の顔における目の瞬きに関する状態を一つの指標として写り映えを判定す
る。
このため、例えば、閉眼状態や半眼状態にある顔の画像を、写り映えのよくないものと
して判定することができる。

（３）前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における皮膚の色に関する状態を一つの指
標として写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする（１）の画像交換装
置。
上記（３）の画像交換装置では、（１）の画像交換装置において特に、写り映え判定部
は、当該顔領域の顔における目の下のくまに関する状態を一つの指標として写り映えを判
定する。
このため、例えば、所謂血色の悪い顔の画像を、写り映えのよくないものとして判定す
ることができる。

（４）前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における目の下のくまに関する状態を一つ
の指標として写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする（１）の画像交
換装置。
上記（４）の画像交換装置では、（１）の画像交換装置において特に、写り映え判定部
は、当該顔領域の顔における目の下のくまに関する状態を一つの指標として写り映えを判
定する。
このため、例えば、目の下のくまが目立つ顔の画像を、写り映えのよくないものとして
判定することができる。

（５）前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における表情に関する状態を一つの指標と
して写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする（１）の画像交換装置。
上記（５）の画像交換装置では、（１）の画像交換装置において特に、当該顔領域の顔
における表情に関する状態を一つの指標として写り映えを判定する。
このため、例えば、喜怒哀楽が過度に露呈されたような顔の画像を、写り映えのよくな
いものとして判定することができる。

（６）前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔におけるしみおよびくすみに関する状態を
一つの指標として写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする（１）の画
像交換装置。
上記（６）の画像交換装置では、（１）の画像交換装置において特に、写り映え判定部
は、当該顔領域の顔におけるしみおよびくすみに関する状態を一つの指標として写り映え
を判定する。
このため、例えば、しみおよびくすみが目立つような顔の画像を、写り映えのよくない
ものとして判定することができる。

（７）前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における赤目に関する状態を一つの指標と
して写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする（１）の画像交換装置。
上記（７）の画像交換装置では、（１）の画像交換装置において特に、写り映え判定部
は、当該顔領域の顔における赤目に関する状態を一つの指標として写り映えを判定する。
このため、例えば、フラッシュ撮影等による赤目の状態での顔の画像を、写り映えのよ
くないものとして判定することができる。

（８）前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における画像の精細度に関する状態を一つ
の指標として写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする（１）の画像交
換装置。
上記（８）の画像交換装置では、（１）の画像交換装置において特に、写り映え判定部
は、当該顔領域の顔における精細度に関する状態を一つの指標として写り映えを判定する
。
このため、例えば、フラッシュ撮影等による所謂ピンボケ状態での顔の画像を、写り映
えのよくないものとして判定することができる。

（９）取得した画像データに基づいて該画像データによる各画像毎に人物の顔が含まれて
いるか否かを識別し且つ人物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存在する
領域としての顔領域を検出し、該検出された顔領域の顔に係る人物を認識し、前記顔領域
の顔に係る写り映えを判定し、該判定の結果に応じて該当する画像データを所定の配信先
に配信することを特徴とする画像交換方法。

上記（９）の画像交換方法では、取得した画像データに基づいて該画像データによる各
画像毎に人物の顔が含まれているか否かを識別し且つ人物の顔が含まれている画像につい
ては当該人物の顔が存在する領域としての顔領域を検出し、該検出された顔領域の顔に係
る人物を認識し、前記顔領域の顔に係る写り映えを判定し、該判定の結果に応じて該当す
る画像データを所定の配信先に配信する。

（１０）取得した画像データに基づいて該画像データによる各画像毎に人物の顔が含まれ
ているか否かを識別し且つ人物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存在す
る領域としての顔領域を検出する顔検出処理ステップと、前記顔検出処理ステップで検出
された顔領域の顔に係る人物を認識する顔認識処理ステップと、前記顔検出処理ステップ
で検出された顔領域の顔に係る写り映えを判定する写り映え判定処理ステップと、前記写
り映え判定処理ステップでの判定結果に応じて該当する画像データを所定の配信先に配信
する配信制御処理ステップと、の各処理ステップを情報処理装置に実行させる命令を含ん
で構築されていることを特徴とする画像交換処理プログラム。

上記（１０）の画像交換処理プログラムによって情報処理装置が稼動した際には、取得
した画像データに基づいて該画像データによる各画像毎に人物の顔が含まれているか否か
を識別し且つ人物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存在する領域として
の顔領域を検出する顔検出処理ステップと、前記顔検出処理ステップで検出された顔領域
の顔に係る人物を認識する顔認識処理ステップと、前記顔検出処理ステップで検出された
顔領域の顔に係る写り映えを判定する写り映え判定処理ステップと、前記写り映え判定処
理ステップでの判定結果に応じて該当する画像データを所定の配信先に配信する配信制御
処理ステップと、の各処理ステップの処理が実行される。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。尚、以下に参照する図において
は、便宜上、説明の主題となる要部は適宜誇張し、要部以外については適宜簡略化し乃至
省略されている。

図１は、本発明の一つの実施の形態としての画像交換装置を含むネットワークを表す図
である。
図１のネットワーク１００において、本発明の一つの実施の形態としての画像交換装置
１１０には、この画像交換装置１１０のユーザーが画像データ或いはその他の種々のデー
ターを蓄積しておくための記憶装置１２１が接続されている。
画像交換装置１１０には、また、自己が蓄積し或いは処理した（乃至は処理する）画像
を表示し、更には、他の映像も表示することのできるパネルディスプレイ装置１２２が接
続されている。画像交換装置１１０は、更に、インターネット２００を通して、サーバー
２１１と記憶装置２１２を含んで構成されるウェブターミナル２１０と結ばれている。記
憶装置２１２には、後述するように、相互に画像を交換する複数のユーザー各個の個人デ
ータが蓄積される。

画像交換装置１１０は、更に、公知の無線通信による伝送路によって、各個のユーザー
が保有する携帯電話機３０１、ＰＤＡ（personal digital assistance）３０２、と結ば
れている。また、周知であるため接続ルートの詳細については省略するが、ＬＡＮ、ＷＡ
Ｎ、インターネット２００を通してパーソナルコンピュータ３０３と、更には、パーソナ
ルコンピュータ３０３を通して、デジタルカメラ３０４とも画像データの授受を行い得る
ように結ばれている。本発明の技術思想では、これら携帯電話機３０１、ＰＤＡ３０２、
パーソナルコンピュータ３０３、および、デジタルカメラ３０４は、画像交換装置１１０
から配信される画像を受けて蓄積し、或いは、閲覧する各個のユーザーにおける画像受信
端末３００として機能する。

画像交換装置１１０は、特定のウェブターミナル２１０の記憶装置２１２内に構築され
たデータベースに複数のユーザーからアップロードされて蓄積された多数の（或いは、厖
大な数の）画像について、所要に応じて逐次画像を取り込み、これらの画像から、予定さ
れた（或いは、登録された）所定のユーザーの顔画像が含まれる画像を抽出すると共に、
所定の規範に則って逐一「写り映え」を評価し、所定の評価基準を充足する画像について
、配信を希望する（例えば、自らが被写体となっている、或いはまた、身内や関心の或る
人物が被写体として写っている）画像を該当する各個のユーザーの画像受信端末３００に
配信する。

図２は、図１中の画像交換装置１１０の内部構成を概念的に表すブロック図である。画
像交換装置１１０は、画像入力部１１１、画像格納部１１２、画像読込部１１３、顔検出
部１１４、顔認識部１１５、写り映え判定部１１６、配信制御部１１７、および、表示制
御部１１８の各機能部がバス１３０を通してこれら各機能部を統括的に制御するシステム
コントローラ１４０と結ばれて構成されている。

画像交換装置１１０は、上述の各機能部がそれぞれ単独で、或いはまた、幾つかのもの
がまとめられて、それぞれ一つのＡＳＩＣ(Application Specific Circuit)として構成さ
れ、これらがシステムコントローラ１４０と共働することによって所要の機能を賄うよう
に構成され得る。
しかし、画像交換装置１１０の構成の態様はこれに限られず、上述の各機能部による機
能が、全て、一つのコンピュータにおいて本発明のアプリケーションプログラムによるア
ルゴリズムとして実現される態様を採り得る。

画像入力部１１１は、ユーザが指定した画像を取り込む機能を持つ。図１のように構築
されたシステムにおいては、特定のウェブターミナル２１０の記憶装置２１２内に構築さ
れたデータベース（本例では「ベストショットデータベース」と呼ぶもの）からユーザが
指定した画像を取り込む。
画像格納部１１２はユーザが指定した画像を一時的に格納しておく機能を持つ。図１の
ように構築されたシステムにおいては、記憶装置１２１に画像を一時的に格納しておくよ
うに機能し得る。

画像読込部１１３は、次ステップ以降の各処理を施すために、一時的に格納された画像
を一枚ずつ読み込むように機能する。
顔検出部１１４は、画像を解析して顔領域を検出するべく機能する。予め顔画像を多数
収集し、該収集した顔画像を元に特定の大きさの画像を顔画像と顔以外の画像に識別する
顔検出器を構成する。
顔を識別するには、例えば、輝度やエッジから生成される画像特徴量を用いる。また、
顔検出器は多層ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、ないしは、判別分析
等の統計的な手法を適用する公知の構成を採ることが出来る。

上述以外の手法として、「『背景と顔の方向に依存しない顔の検出と顔方向の推定』信
学技報、PRMU2001-217、pp。87-94(2002-01)、荒木祐一、島田伸敬、白井良明」なる文献
所載の手法が適用できる。この手法の詳細は当該文献自体を参照して知ることができるが
、その概要は、顔の部位を確率付きで求め、弛緩法を用いて顔の検出を行い、更に、部位
の検出結果を用いて顔方向の検出を行うといったものである。本発明の装置に適用する場
合では、顔の検出方法のみを用い、顔の方向検出は必要とされない。

顔認識部１１５は、顔検出部１１４によって検出された顔が誰であるかを認識する。予
め顔画像を収集し、この収集した顔画像を元に判別分析等の統計的な手法により個人を特
定することが出来る。また、ニューラルネットワークを用いた学習により、個人を特定す
る識別器を実現することが出来る。 上記以外の手法を開示する文献として、以下の特許
文献がある。即ち、特開平９−２５１５３４号公報「人物認証装置及び人物認証方法」で
は、輝度変化などに影響されずに、入力画像から目、鼻などの特徴点を安定に抽出して人
物認証を高精度に行う部が述べられている。

写り映え判定部１１６は、被写体となる人物の写りが良いものとそうではないものを判
定する機能を持つ。判定には、既存の種々の技術を適用することができる。以下に、写り
映え判定に関する要素（視点）とその判定方法を例示する。

（ａ）閉眼状態・半目状態…顔検出部１１４によって検出された目の瞬きの状態を検出し
てこの判定をする。例えば、入力された画像から顔を検出した後、開眼、若しくは閉眼画
像のテンプレートを用いたテンプレートマッチングによりこの判定機能を実現することが
出来る。それ以外の手法としては、特開２００３−３３８９５２号公報「デジタルカメラ
及びその画像処理方法」に開示された手法がある。この特許文献所載の手法では、目が開
いた写真を撮影者が簡単に選択して撮ることが出来るカメラを提供しており、まばたき検
出について述べられている。端的には、まばたきをして黒目部分を示す瞳部分が小さくな
ったことをまばたき検出回路で検出し、この検出がされないときの撮影画像を残せば、目
が開いた画像だけが蓄積できるというものである。

（ｂ）目の下のくま…例えば、顔検出部１１４によって検出された顔において上述の公知
の手法で瞳の位置を検出する。該位置との相対において近接する肌色との濃淡差に基づい
て判定する。
（ｃ）顔色や血色が悪い…顔認識部によって特定された人物の肌色を比較する。例えば、
予め個人データとして採取しておいた肌色との（ＨＳＬ表色系などの）色空間内での距離
により平時との違いを判定する。
（ｄ）肌色（色かぶり）…上述の顔色や血色の判定手法と同様の手法を適用できる。

（ｅ）表情…被写体である当人が不愉快な思いをしない程度の感情の起伏に留めるよう表
情判定する機能を持つ。予め表情が既知の顔画像（例えば、Ekmanらの「怒り」、「恐れ
」、「悲しみ」、「喜び」、「嫌悪」、「驚き」の基本６表情に当てはまる顔画像）を多
数収集し、この収集した顔画像を元に判別分析等の統計的な手法により表情を分類するこ
とが出来る。また、ニューラルネットワークを用いた学習により、表情を分類する識別器
を実現することが出来る。
それ以外の手法として、特開平８−２４９４５３号公報「顔の表情認識装置」では、顔
画像の特徴ベクトルを抽出し、喜怒哀楽などのカテゴリ別に量子化する。各カテゴリの表
情を高精度に認識することが述べられている。これらのカテゴリより離れている（つまり
は、感情の起伏が激しい）ことにより判定する。

（ｆ）皮膚のしみやくすみ、光源によって、しわ部分の陰影が強調されている…例えば、
顔検出部１１４によって検出された顔について、周波数解析手法を用い画像信号の高周波
成分を検出する。所定値以上か否かにより判定を行う。
それ以外の手法として、特開２００５−９２３４９号公報「顔画像合成装置、顔画像合
成方法および顔画像合成プログラム」では、顔画像の画質を維持しつつしみおよびしわを
操作することにより顔画像の年齢印象を変化させることができる顔画像合成装置、顔画像
合成方法および顔画像合成プログラムについて開示されている。顔画像から、しみおよび
しわを検出する部が述べられている。これにより、検出個所が所定値以上か否かにより判
定を行う。

（ｇ）赤目…特開２００５−３１６９７３号公報「赤目検出装置および方法並びにプログ
ラム」では、画像中の赤目を検出する際に、片目のみが赤目の場合と電飾などとを区別し
て、赤目のみを検出できるような高精度に行う手法について開示されている。
（ｈ）ピンぼけ画像や不鮮明画像…例えば、顔検出部１１４によって検出された顔につい
て、周波数解析手法を用い画像信号の高周波成分を検出する。高周波成分が殆んどない画
像をピンぼけ画像として判定する。

配信制御部１１７は、格納された全ての画像について，写り映え判定部１１６を通じて
そこでの判定基準に照らして適格と判定された画像（被写体毎の公開許可がとれた画像）
に限定してユーザーの画像受信端末３００に配信を行う。この場合、写り映え判定部１１
６での判定結果に応じた共有許可/利用制限などの情報を各画像のファイルに付加する。
該付加の形態としては、画像ファイルのヘッダー部分にこのような情報を保有させるなど
の方法を採ることができる。
表示制御手段１１８は、ユーザーに視認できるように画像のレイアウトを整えて出力装
置（図１のシステムの場合は、パネルディスプレイ装置１２２）に表示させる。

図３は、顔認識用顔画像登録に関する操作の流れを示すフローチャートである。
ユーザーが格納した（顔認識用顔）画像について、以下に述べる顔認識用顔画像登録処
理を実施する。先ず、格納画像内で未処理の画像がある場合は（ステップＳ３０１：ＹＥ
Ｓ）、次のステップＳ３０２の処理へ進む。未処理の画像が無い場合は（ステップＳ３０
１：ＮＯ）、登録処理を終了する。ステップＳ３０２では、ユーザーが格納した画像から
１画像ずつ取り込む。ステップＳ３０２で取り込んだ１画像毎に顔検出部１１４により、
画像内の顔を検出する（ステップＳ３０３）。この際、検出された顔は、位置（ｘ，ｙ座
標）や顔の輪郭を含めたサイズ等を記録しておく。

ステップＳ３０３での顔検出結果（位置やサイズ等）を受けて、目や鼻など顔部位を検
出する（ステップＳ３０４）。顔部位を検出することで、次段のステップＳ３０５での特
徴量抽出精度が向上する。即ち、ステップＳ３０５では顔認識部１１５により個人を特定
するための特徴量を抽出する。また、人物の肌の色を（ＨＳＬ表色系などの）色空間上で
表現し、値を記録しておく。次いで、 顔認識登録画像（ステップＳ３０５で抽出した特
徴量）と人物情報とを対応付け、人物を特定した際に付加する情報を関連付ける。

図４は、顔検出、および顔認識に関する操作の流れを示すフローチャートである。
ユーザーが格納した（整理したい）画像について、以下に述べる顔検出/顔認識処理を
施す。格納画像内で未処理の画像がある場合は（ステップＳ４０１：ＹＥＳ）、次のステ
ップＳ４０２の処理へ進む。未処理の画像が無い場合は（ステップＳ３０１：ＮＯ）、処
理を終了する。ステップＳ４０２では、ユーザーが登録した画像から１画像ずつ取り込む
。

次いで、取り込んだ１画像毎に顔検出部１１４により、画像内の顔を検出する（ステッ
プＳ４０３）。この際、検出された顔は、位置（ｘ，ｙ座標）や顔の輪郭を含めたサイズ
等を記録しておく。
ステップＳ４０３での検出処理を実行した結果、画像内に顔が存在する場合は（ステッ
プＳ４０４：ＹＥＳ）、次のステップＳ４０５の処理に進む。画像内に顔が存在しない場
合は（ステップＳ４０４：ＮＯ）、次の画像の読み込みを行う（ステップＳ４０１に戻る
）。
ステップＳ４０３での顔検出結果（位置やサイズ等）を受けて、目や鼻など顔部位を検出
する（ステップＳ４０５）。顔部位を検出することにより次段のステップＳ４０６での人
物同定処理の精度が向上する。

ステップＳ４０６では検出された顔が誰であるかを認識する。即ち、図３のフローチャ
ートにおけるようにして予め登録しておいたユーザーらの顔画像を元にして顔認識部１１
５により個人を特定する。また、ステップＳ４０５で検出した顔部位などの特徴点を用い
ることで、高精度な人物認証を可能にする。特定した人物が予め登録しておいたユーザー
の顔であるならば（ステップＳ４０６：ＹＥＳ）、次段のステップＳ４０７へ進む。

予め登録しておいたユーザーの顔ではない場合は（ステップＳ４０６：ＮＯ）、ステッ
プＳ４０８の処理に移行する。即ち、ステップＳ４０６の判定処理で顔認識部により、予
め登録しておいたユーザーらに特定出来なかった画像については、ステップＳ４０８でそ
の旨をユーザーに伝えるためメッセージを出力する。作業終了後、次の画像の読み込みを
行う（ステップＳ４０１に戻る）。ステップＳ４０７では、特定された人物を記録し、次
の画像の読み込みを行う（ステップＳ４０１に戻る）。

図５は、写り映え判定、および配信制御に関する操作の流れを示すフローチャートであ
る。
顔認識結果をうけて、以下に述べる写り映え判定/配信制御を実施する。格納画像内で
未処理の画像がある場合は（ステップＳ５０１：ＹＥＳ）、ステップＳ５０２の処理へ進
む。一方、未処理の画像が無い場合は（ステップＳ５０１：ＮＯ）、処理を終了する。

ステップＳ５０２では顔検出結果（位置やサイズ等）を読み込む。次いで、読み込んだ
顔検出結果（位置やサイズ等）から写り映え判定部１１６で用いる要素を抽出し記録して
おく（ステップＳ５０３）。次いで、ステップＳ５０３で記録した判定要素について、写
り映え判定部の判定方法に従って、写り映え判定を行う（ステップＳ５０４）。このステ
ップＳ５０４での判定結果をユーザーが格納した（整理したい）画像と対応付けて記録す
る（ステップＳ５０５）。更に、ステップＳ５０６で記録した内容に応じてユーザーの端
末への配信制御を行う。

図６は、顔認識用画像管理に関する一例を示すテーブルである。このテーブルは、例え
ば、図３にフローチャートとして示した顔認識用顔画像登録操作により得られた結果を保
持するものとして所定の様式で構成されている。図６のテーブルにおいて、「人物ＩＤ」
は個人を特定した際の識別子、「顔認識特徴量」は顔認識手段で使用する特徴量、「表情
」は画像の表情による配信制御を実施するために用いる指標、「肌色」は平常時における
人物の肌の色を（ＨＳＬ表色系などの）色空間上で表現したもの、「年齢」はしみやくす
みの判定時に所定値を年齢層毎に変更させるために用いる指標である。

図７は、画像管理に関する一例を示すテーブルである。このテーブルは、例えば、図５
にフローチャートとして示した写り映え判定および配信制御により得られた結果を保持す
るものとして所定の様式で構成されている。「画像ＩＤ」はユーザが格納した（整理した
い）画像につけた識別子、「人物ＩＤ」は顔認識結果をうけて特定された個人の識別子、
「瞳状態」「肌色」「目の下」「表情」「しみやくすみ」「赤目」「ピンぼけ不鮮明」は
夫々写り映え判定要素として抽出した値を記録する。写り映え判定方法によって、配信制
御の項目が決定（配信許可，若しくは不可）される。

図８は、画像閲覧時のビュー画面の一例を示す図である。即ち、図５にフローチャート
として示した写り映え判定を行った結果を画像交換装置１１０に接続されたモニターたる
パネルディスプレイ装置１２２に表示した時の画面表示の例である。移り映えが良くない
と判定された画像については、ユーザに視認しやすい表現として「Non BestShot」などの
文字が追記された上で、表示を行う。尚、ユーザの端末に整理した結果を保存するか否か
を確認したのち、画像セット（配信許可された画像群）を配信する。

尚、図４および図５を参照して説明した本発明の装置の書く機能を実現するための処理
（アルゴリズム）はそのためのプログラムによって具現されるものであり、このプログラ
ムは、次のような処理ステップを含むものとして集約される。即ち、取得した画像データ
に基づいて該画像データによる各画像毎に人物の顔が含まれているか否かを識別し且つ人
物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存在する領域としての顔領域を検出
する顔検出処理ステップと（図４:開始〜ステップＳ４０４）、前記顔検出処理ステップ
で検出された顔領域の顔に係る人物を認識する顔認識処理ステップと（図４:ステップＳ
４０５〜ステップＳ４０７）、前記顔検出処理ステップで検出された顔領域の顔に係る写
り映えを判定する写り映え判定処理ステップと（図５:開始〜ステップＳ５０５）、前記
写り映え判定処理ステップでの判定結果に応じて該当する画像データを所定の配信先に配
信する配信制御処理ステップと（図５:ステップＳ５０６）、の各処理ステップを情報処
理装置に実行させる命令を含んで構築されている。

本発明の一つの実施の形態としての画像交換装置を含むネットワークを表す図である。 図１中の画像交換装置の内部構成を概念的に表すブロック図である。 顔認識用顔画像登録に関する操作の流れを示すフローチャートである。 顔検出、および顔認識に関する操作の流れを示すフローチャートである。 写り映え判定、および配信制御に関する操作の流れを示すフローチャートである。 顔認識用画像管理に関する一例を示すテーブルである。 画像管理に関する一例を示すテーブルである。 画像閲覧時のビュー画面の一例を示す図である。

符号の説明

１００…ネットワーク １１０…画像交換装置 １１１…画像入力部 １１２…画像格納
部 １１３画像読込部 １１４…顔検出部 １１５…顔認識部 １１６…写り映え判定部
１１７…配信制御部 １１８…表示制御部 １４０…システムコントローラ １２２…
パネルディスプレイ装置 ２００…インターネット ２１０…ウェブターミナル ２１１
…サーバー ２１２…記憶装置 ３０１…携帯電話機 ３０２…ＰＤＡ ３０３…パーソ
ナルコンピュータ ３０４…デジタルカメラ

Claims (10)

1. 取得した画像データに基づいて該画像データによる各画像毎に人物の顔が含まれている
   か否かを識別し且つ人物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存在する領域
   としての顔領域を検出する顔検出部と、前記顔検出部によって検出された顔領域の顔に係
   る人物を認識する顔認識部と、前記顔検出部によって検出された顔領域の顔に係る写り映
   えを判定する写り映え判定部と、前記写り映え判定部による判定結果に応じて該当する画
   像データを所定の配信先に配信する配信制御部と、を含んで構成されていることを特徴と
   する画像交換装置。
2. 前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における目の瞬きに関する状態を一つの指標と
   して写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の画像交
   換装置。
3. 前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における皮膚の色に関する状態を一つの指標と
   して写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の画像交
   換装置。
4. 前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における目の下のくまに関する状態を一つの指
   標として写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の画
   像交換装置。
5. 前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における表情に関する状態を一つの指標として
   写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の画像交換装
   置。
6. 前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔におけるしみおよびくすみに関する状態を一つ
   の指標として写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載
   の画像交換装置。
7. 前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における赤目に関する状態を一つの指標として
   写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の画像交換装
   置。
8. 前記写り映え判定部は、当該顔領域の顔における画像の精細度に関する状態を一つの指
   標として写り映えを判定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の画
   像交換装置。
9. 取得した画像データに基づいて該画像データによる各画像毎に人物の顔が含まれている
   か否かを識別し且つ人物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存在する領域
   としての顔領域を検出し、該検出された顔領域の顔に係る人物を認識し、前記顔領域の顔
   に係る写り映えを判定し、該判定の結果に応じて該当する画像データを所定の配信先に配
   信することを特徴とする画像交換方法。
10. 取得した画像データに基づいて該画像データによる各画像毎に人物の顔が含まれている
    か否かを識別し且つ人物の顔が含まれている画像については当該人物の顔が存在する領域
    としての顔領域を検出する顔検出処理ステップと、前記顔検出処理ステップで検出された
    顔領域の顔に係る人物を認識する顔認識処理ステップと、前記顔検出処理ステップで検出
    された顔領域の顔に係る写り映えを判定する写り映え判定処理ステップと、前記写り映え
    判定処理ステップでの判定結果に応じて該当する画像データを所定の配信先に配信する配
    信制御処理ステップと、の各処理ステップを情報処理装置に実行させる命令を含んで構築
    されていることを特徴とする画像交換処理プログラム。

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