JP2008117271A - デジタル画像の被写体認識装置、プログラム、および記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】被写体の認識精度を向上することができるデジタル画像の被写体認識装置、プログラム、および記録媒体を提供する。
【解決手段】顔認識処理部５は、顔抽出処理部３により抽出された顔画像と、登録情報格納部４にあらかじめ登録されている人物の顔情報とを照合し、類似度を算出する。しきい値算出部７は、装置に入力されたデジタル画像の撮影時の情報と、すでに人物が認識されたデジタル画像の撮影時の情報とに基づいて認識しきい値を算出する。顔認識処理部５は、類似度と認識しきい値を比較した結果に基づいて、装置に入力されたデジタル画像内の被写体を認識する。
【選択図】図１

Description

本発明は、デジタル画像内の被写体を認識するデジタル画像の被写体認識装置に関する。また、本発明は、被写体認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムに関すると共に、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体にも関する。

一般的に、デジタルスチルカメラで撮影された画像は、デジタルスチルカメラに着脱可能な記録媒体（メモリカード等）に記録される。この記録媒体は書換え可能で繰り返し使用できる。また、半導体技術の進歩により記録容量が大きくなったため、撮影画像枚数はフィルムカメラよりも飛躍的に増加している。撮影されたデジタル画像は、パーソナルコンピュータを介し、より大容量のハードディスク／ＣＤ／ＤＶＤ等のデータ記録装置に記録・蓄積されるが、大量のデジタル画像の中から、所望の被写体を検索しデジタル画像の整理を行うのは困難であり、ユーザに過大な負担をかけるようになってきた。

上記のような問題を解決するために、例えば撮影された人物毎にデジタル画像を整理するにあたり、顔認識ソフトウェアを用いて顔認識を行い、人物特定を自動的に実施することが考えられている。なお、特許文献１および２には、顔画像から抽出した特徴情報を用いて類似度を算出することにより人物を特定する手法が記載されている。
特開２００５−１６５４４７号公報 特開２００５−１８２１８４号公報

しかし、人物の顔認識によるデジタル画像の被写体認識アルゴリズムでは、本人以外の人物を誤認識するという問題や、顔の向き、照明状態など（逆光など）の撮影された状態によっては本人であっても認識されないという問題がある。

本発明は、上述した課題に鑑みてなされたものであって、被写体の認識精度を向上することができるデジタル画像の被写体認識装置、プログラム、および記録媒体を提供することを目的とする。

本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、認識すべき被写体に関する被写体情報を記憶する被写体情報記憶手段と、デジタル画像と該デジタル画像の撮影時の情報とを対応させて記憶するデジタル画像記憶手段と、前記被写体情報と前記デジタル画像を照合して類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度と認識しきい値を比較した結果に基づいて前記デジタル画像内の被写体を認識する被写体認識手段と、前記被写体認識手段によって被写体の認識が行われた前記デジタル画像の撮影時の情報を記憶する撮影情報記憶手段と、前記被写体認識手段が、第１のデジタル画像に関する被写体の認識を行った後に第２のデジタル画像に関する被写体の認識を行う際に用いる前記認識しきい値を、前記撮影情報記憶手段に記憶されている前記第１のデジタル画像の撮影時の情報と、前記デジタル画像記憶手段に記憶されている前記第２のデジタル画像の撮影時の情報とに基づいて算出する認識しきい値算出手段とを具備したことを特徴とするデジタル画像の被写体認識装置である。

また、本発明のデジタル画像の被写体認識装置は、前記被写体認識手段によって前記デジタル画像内で認識された被写体と前記デジタル画像との対応関係を記憶する対応関係記憶手段をさらに具備し、前記認識しきい値算出手段は、前記対応関係に基づいて、前記類似度算出手段が前記第２のデジタル画像との照合に用いる前記被写体情報に対応した被写体と対応付けられている前記デジタル画像の撮影時の情報を前記撮影情報記憶手段から検索し、検索した撮影時の情報を前記第１のデジタル画像の撮影時の情報として前記撮影情報記憶手段から読み出すことを特徴とする。

また、本発明のデジタル画像の被写体認識装置は、前記被写体認識手段によって被写体の認識が行われた前記デジタル画像についての前記類似度を記憶する類似度記憶手段をさらに具備し、前記認識しきい値算出手段は、前記類似度記憶手段が記憶している前記類似度に基づいて前記デジタル画像の撮影時の情報を前記撮影情報記憶手段から検索し、検索した撮影時の情報を前記第１のデジタル画像の撮影時の情報として前記撮影情報記憶手段から読み出すことを特徴とする。

また、本発明のデジタル画像の被写体認識装置において、前記被写体情報記憶手段は、前記被写体情報として人物の情報を記憶することを特徴とする。

また、本発明のデジタル画像の被写体認識装置において、前記デジタル画像記憶手段および前記撮影情報記憶手段は、前記デジタル画像の撮影時の情報として、撮影時刻の情報を記憶することを特徴とする。

また、本発明のデジタル画像の被写体認識装置において、前記デジタル画像記憶手段および前記撮影情報記憶手段は、前記デジタル画像の撮影時の情報として、撮影位置の情報を記憶することを特徴とする。

また、本発明のデジタル画像の被写体認識装置において、前記デジタル画像記憶手段および前記撮影情報記憶手段は、前記デジタル画像の撮影時の情報として、撮影時刻および撮影位置の少なくとも一方の情報を記憶することを特徴とする。

また、本発明のデジタル画像の被写体認識装置は、前記被写体認識手段によって前記デジタル画像内で認識された被写体に対応させて前記デジタル画像を記憶する整理済デジタル画像記憶手段をさらに具備することを特徴とする。

また、本発明は、認識すべき被写体に関する被写体情報を記憶する被写体情報記憶手段と、デジタル画像と該デジタル画像の撮影時の情報とを対応させて記憶するデジタル画像記憶手段と、前記被写体情報と前記デジタル画像を照合して類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度と認識しきい値を比較した結果に基づいて前記デジタル画像内の被写体を認識する被写体認識手段と、前記被写体認識手段によって被写体の認識が行われた前記デジタル画像の撮影時の情報を記憶する撮影情報記憶手段と、前記被写体認識手段が、第１のデジタル画像に関する被写体の認識を行った後に第２のデジタル画像に関する被写体の認識を行う際に用いる前記認識しきい値を、前記撮影情報記憶手段に記憶されている前記第１のデジタル画像の撮影時の情報と、前記デジタル画像記憶手段に記憶されている前記第２のデジタル画像の撮影時の情報とに基づいて算出する認識しきい値算出手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。

また、本発明は、上記のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明によれば、第１のデジタル画像の撮影時の情報と第２のデジタル画像の撮影時の情報とに基づいて認識しきい値を算出することによって、撮影時の情報を考慮した被写体の認識を行うことになるので、被写体の認識精度を向上することができるという効果が得られる。

以下、図面を参照し、本発明の実施形態を説明する。デジタルスチルカメラを用いて人物を撮影する状況としては、「入学式」、「旅行」、「運動会」などのイベント時に撮影されることが多く、一般的にはこれらイベントでは同じ場所で短い時間内に何枚ものデジタル画像が撮影されるということができる。そこで、以下の各実施形態では、デジタル画像が撮影された時間（時刻）と撮影された位置との少なくとも一方を使用することで、被写体の認識精度の向上を図っている。

（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態を説明する。図１は、本実施形態によるデジタル画像の被写体認識装置の構成を示している。本装置はデジタル画像内の被写体（本実施形態では人物）を認識して被写体毎にデジタル画像を整理する。図１において、デジタル画像入力部１は、デジタル画像が記録されている記録媒体９（メモリカード等）から、整理対象であるデジタル画像を本装置内に入力する。

デジタル画像を入力する方法としては、記録媒体９を本装置内に挿入して電気的に接続する方法でもよいし、メモリカードを内蔵したデジタルスチルカメラと本装置とをＵＳＢインタフェースで接続し通信を行う方法でもよい。また、記録媒体９はＣＤ／ＤＶＤのような大容量記録媒体であっても構わない。この場合には、デジタル画像入力部１はＣＤ／ＤＶＤの読み取り装置となる。

本装置に入力されたデジタル画像は、デジタル画像格納部２に一旦格納される。顔抽出処理部３は、本装置に入力されデジタル画像格納部２に格納されたデジタル画像に撮影されている人物の顔画像を抽出する。登録情報格納部４には、認識すべき人物に関する情報として登録された顔情報が格納されている。登録された顔情報とは、実際には顔画像を処理して得た目、鼻、口、輪郭等、顔部品の特徴量を示すデータであり、正面、斜め、上下から撮影された複数の顔情報であっても構わない。この顔情報には人物の識別情報が対応付けられており、人物の識別情報をキーとして登録情報格納部４から顔情報を検索することが可能である。

顔認識処理部５は、顔抽出処理部３により抽出された顔画像と、登録情報格納部４にあらかじめ登録されている人物の顔情報とを照合する。照合する方法は、ソフトウェア、ハードウェアを問わず、既存の顔認識技術を使用し、照合した結果は２つの顔画像の類似度として求められる。類似度は、例えば０．０から１．０までの数値で示される。

認識結果格納部６には、すでに人物が認識されたデジタル画像と、そのデジタル画像の撮影時の情報と、そのデジタル画像に関する顔認識処理部５による人物の認識結果とが格納されている。人物の認識結果には、デジタル画像内で認識された人物とそのデジタル画像との対応関係を示す情報が含まれている。したがって、例えば人物の識別情報をキーとして、その人物と対応付けられているデジタル画像等を認識結果格納部６から検索することが可能である。

しきい値算出部７は、顔認識処理部５が類似度の算出に用いる顔情報に対応した人物が撮影されているデジタル画像を認識結果格納部６から検索し、検索結果に応じて認識しきい値の値を算出する。認識しきい値は類似度と比較される値であり、例えば０．８といった数値で示される。

顔認識処理部５は、しきい値算出部７が算出した認識しきい値と、顔画像および顔情報の照合により算出した類似度とを比較し、その比較結果に基づいて、本装置に入力されたデジタル画像内の人物を認識する。本実施形態では、認識しきい値よりも類似度が大きかった場合に、顔認識処理部５は、デジタル画像内の人物が、登録情報格納部４に登録されている顔情報に対応した人物であることを認識する。一般的に、認識しきい値が高ければ、本人以外の人物を誤認識してしまうことが少なくなるが、逆に被写体の撮影状態によっては本人も排除してしまう可能性がある。

顔認識処理部５は、認識したデジタル画像および認識結果と共に、デジタルスチルカメラがデジタル画像を撮影した時の撮影時間（撮影時刻）、デジタルスチルカメラに内蔵されているＧＰＳなどで取得された撮影時の撮影位置などの情報を認識結果格納部６に格納する。その際に、顔認識処理部５は、デジタル画像内で認識された人物に対応させてデジタル画像を認識結果格納部６に格納する。例えば、「太郎」、「花子」といった人物名のフォルダを作成し、デジタル画像をフォルダ毎に格納することで整理することも可能である。また、人物毎に複数のデジタル画像をアルバムに編集して、図示していないプリンタからプリントアウトすることも可能である。

制御部８は、本装置内の各部の動作を統括的に制御したり、各部の間のデジタル画像等のデータの受け渡しを制御したりする。

次に、図２を参照して、本実施形態によるデジタル画像の被写体認識装置の動作を説明する。まず、記録媒体９に保管されているデジタル画像を整理するために、付加情報である撮影時の情報と共にデジタル画像が、デジタル画像入力部１を介して本装置に入力され、デジタル画像格納部２に格納される（ステップＳ１）。

続いて、顔抽出処理部３は、本装置に入力されデジタル画像格納部２に格納されたデジタル画像内に撮影されている人物の顔部分を抽出する（ステップＳ２）。顔認識処理部５は、登録情報格納部４にあらかじめ格納されている顔情報を登録情報格納部４から読み出し（ステップＳ３）、その顔情報と、ステップＳ２で抽出された顔画像とを照合して類似度を算出する（ステップＳ４）。

この類似度の算出に用いる顔情報は任意でよいが、例えば以下のようにすることも可能である。すなわち、顔認識処理部５は複数の顔情報を順番に登録情報格納部４から読み出して、ステップＳ２で抽出された顔画像と各顔情報とを順番に照合し、顔情報毎に類似度を算出する。人物の認識結果の精度をより向上するためには、このようにして算出された類似度のうち最大の類似度または所定値以上の類似度（およびその類似度の算出に用いた顔情報に関する情報）をこれ以降の処理で用いるようにすればよい。

続いて、しきい値算出部７は、認識結果格納部６に格納されている認識結果の情報（過去にデジタル画像内で認識された人物とそのデジタル画像との対応関係を示す情報）に基づいて、顔認識処理部５が顔画像との照合（類似度の算出）に用いた顔情報に対応した人物と対応付けられているデジタル画像を認識結果格納部６から検索する。さらにしきい値算出部７は、検索したデジタル画像の付加情報として添付されている撮影時間および撮影位置の情報を認識結果格納部６から読み出す（ステップＳ５）。

続いて、しきい値算出部７は、認識の対象となる、デジタル画像格納部２に格納されているデジタル画像の撮影時間および撮影位置を読み出して、これらと、ステップＳ５で取得した撮影時間および撮影位置とが近いか否か判断する（ステップＳ６）。例えば、本装置に入力されたデジタル画像の撮影時間と、すでに人物が認識されたデジタル画像の撮影時間との差が２０分以内である場合に、両者の撮影時間が近いと判断することができる。また、本装置に入力されたデジタル画像の撮影位置と、すでに人物が認識されたデジタル画像の撮影位置との距離差が１００ｍ以内である場合に、両者の撮影位置が近いと判断することができる。

２つのデジタル画像間で撮影時間、撮影位置が両方とも近ければ、同じ人物がデジタル画像内に写っている可能性が高いと判断できる。したがって、認識しきい値を下げても誤認識することは少ないため、しきい値算出部７は、類似度と比較する認識しきい値を０．５とする（ステップＳ９）。

また、２つのデジタル画像間で撮影時間も撮影位置も共に近くなかった場合（本装置で最初に人物の認識を行うため、認識結果格納部６に過去の認識結果がまだ格納されていない等の理由によりステップＳ５でデジタル画像を検索できなかった場合を含む）には、本装置に入力されたデジタル画像のみから人物を認識しなければならず、誤認識をしないように、通常の顔認識方法で用いられる値、例えば０．８が認識しきい値として用いられる（ステップＳ７）。

また、２つのデジタル画像間で撮影時間と撮影位置のどちらか一方だけが近かった場合にも、両方とも近い場合よりは同じ人物がデジタル画像内に写っている可能性は低いものの、ある程度同じ人物が写っている可能性があるものと判断できる。したがって、しきい値算出部７は、本装置に入力されたデジタル画像のみから人物を認識する場合に用いる認識しきい値である０．８よりも値を低くした０．７を認識しきい値とする（ステップＳ８）。ステップＳ７〜Ｓ９に続いて、顔認識処理部５は、しきい値算出部７によって算出された認識しきい値と、ステップＳ４で算出した類似度とを比較する（ステップＳ１０）。

類似度が認識しきい値よりも大きかった場合には、顔認識処理部５は、本装置に入力されたデジタル画像に写っている人物が、すでに人物認識を行ったデジタル画像に写っている人物と同一であると判断し、認識結果、撮影時間、撮影位置などの情報と共にデジタル画像を認識結果格納部６に格納する（ステップＳ１１）。また、類似度が認識しきい値よりも大きくなかった場合には、一連の処理が終了する。この場合に、例えばステップＳ３からの処理をやり直すようにしてもよい。なお、制御部８の制御により、図示せぬディスプレイやプリンタに認識結果を出力し、ユーザが認識結果を確認できるようにすることも可能である。

上記の認識しきい値の算出方法は一例であり、各種の変形が考えられる。例えば、２つのデジタル画像間で、撮影時間が５分以内で非常に近いが、撮影位置が１０ｋｍも離れている場合には、本装置に入力されたデジタル画像に写っている人物が、すでに人物認識を行ったデジタル画像に写っている人物と同一である可能性が低くなるため、認識しきい値を０．７よりも大きな０．９５にしてもよい。このように、様々な撮影時間、撮影位置の条件を加味して、認識しきい値を算出することも可能である。

また、図２に示した手順に従うと、認識しきい値として３種類の値のいずれかが設定されることになるが、設定可能な認識しきい値の種類を以下のようにして増やしてもよい。図３は、図２のステップＳ６での比較結果に基づいて認識しきい値を選択する際にしきい値算出部７が参照する表の例である。図３において、０．４〜０．８の範囲で示された値が認識しきい値である。

距離条件３０１は、本装置に入力されたデジタル画像の撮影位置と、すでに人物認識を行ったデジタル画像の撮影位置との距離が満たす条件を示している。時間条件３０２は、本装置に入力されたデジタル画像の撮影時間と、すでに人物認識を行ったデジタル画像の撮影時間との時間差が満たす条件を示している。しきい値算出部７は、距離条件３０１と時間条件３０２に応じて、各条件を満たす認識しきい値を表から選択する。この方法によれば、認識しきい値を算出するにあたり、撮影時間と撮影位置の詳細な数値を用いるため、認識しきい値をより精度よく算出することができ、人物認識時の誤認識の可能性を低減することができる。

上述したように、本実施形態によれば、すでに人物認識を行った第１のデジタル画像の撮影時の情報と、新たに人物認識を行う第２のデジタル画像の撮影時の情報とに基づいて、第２のデジタル画像に関する人物認識を行う際に用いる認識しきい値が算出される。これによって、撮影時の情報を考慮した被写体（人物）の認識を行うことになるので、被写体（人物）の認識精度を向上することができる。

また、本実施形態によれば、以下の効果も得られる。図２のステップＳ５では、任意の撮影時の情報を認識結果格納部６から読み出してもよいのだが、その場合、例えばステップＳ３〜Ｓ４で人物Ａの顔情報とデジタル画像との照合を行っているのに、ステップＳ５で人物Ａではなく人物Ｂが写っているデジタル画像の撮影時の情報を読み出してしまうことによって、ステップＳ６〜Ｓ９の処理が人物Ａの認識精度の向上に必ずしも寄与しない状況が発生する可能性がある。そこで、ステップＳ５で説明したように、顔画像との照合に用いる顔情報に対応した人物と対応付けられているデジタル画像の撮影時の情報を検索し、その撮影時の情報を認識結果格納部６から読み出して使用することによって、認識すべき人物の認識精度をより向上することができる。

また、図２のステップＳ１１において、認識結果格納部６に類似度も合わせて格納してもよい。この場合に、ステップＳ５においてしきい値算出部７は、認識結果格納部６に格納されている類似度のうち例えば０．８以上の類似度を検索し、検索した類似度と合わせて格納されたデジタル画像の撮影時の情報を認識結果格納部６から読み出す。これによって、類似度の低いデジタル画像が使用されて誤認識が伝播しないようにすることができる。

また、撮影時の情報として、撮影時間と撮影位置の少なくとも一方を用いることにすれば、撮影時間と撮影位置のどちらかが取得不可能な状態にあっても、もう一方のみから認識しきい値を算出することができ、被写体の認識精度を向上することができる。さらに、デジタル画像内で認識された人物に対応させて人物認識後のデジタル画像を保存することによって、デジタル画像の検索および編集が容易になる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。図４は、本実施形態によるデジタル画像の被写体認識装置の構成を示している。背景一致認識部１０は、デジタル画像入力部１から入力されデジタル画像格納部２に格納されたデジタル画像と、認識結果格納部６に格納されているデジタル画像とのパターン認識を行い、同じ背景、例えば同じ建物や同じ看板などがあるか否かを認識する。背景に同じ対象物が認識されれば、２つのデジタル画像が近い位置で撮影されたことが認識できる。背景一致認識部１０による背景の認識の結果はしきい値算出部７へ出力される。しきい値算出部７は、この認識結果に基づいてしきい値を算出する。

前述した第１の実施形態では、デジタルスチルカメラに内蔵されたＧＰＳなどの位置を取得する手段からあらかじめ撮影時の位置情報が得られており、その位置情報を使用した。これに対して、本実施形態は、ＧＰＳが内蔵されていないデジタルスチルカメラを用いた場合、あるいはＧＰＳが内蔵されていても、ＧＰＳ機能を使用して位置情報が取得できない屋内などでデジタルスチルカメラを用いた場合に有効である。

本実施形態によれば、撮影時の位置情報がない場合でも、デジタル画像内の背景から位置の関連を認識することで撮影位置の一致度を認識し、その撮影位置の一致度を考慮して認識しきい値を算出するため、人物認識時の誤認識の可能性を低減することができる。

以上、図面を参照して本発明の実施形態について詳述してきたが、具体的な構成は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、上記の各実施形態では、デジタル画像の被写体が人物であり、顔を認識して人物毎にデジタル画像を整理するものとしたが、被写体が犬、猫などの動物や車、電車などの乗り物である場合にも本発明を適用することができ、動物愛好家、乗り物マニアなどが撮影したデジタル画像を整理することにも利用することができる。

また、上述したデジタル画像の被写体認識装置の動作および機能を実現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に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行させることにより、上記の各実施形態のデジタル画像の被写体認識装置の機能を実現してもよい。

ここで、「コンピュータ」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上述したプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータから、伝送媒体を介して、あるいは伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように、情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上述したプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能を、コンピュータに既に記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

本発明の第１の実施形態によるデジタル画像の被写体認識装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態によるデジタル画像の被写体認識装置の動作の手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態において、認識しきい値の算出に用いる表の内容を示す参考図である。 本発明の第２の実施形態によるデジタル画像の被写体認識装置の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１・・・デジタル画像入力部、２・・・デジタル画像格納部（デジタル画像記憶手段）、３・・・顔抽出処理部、４・・・登録情報格納部（被写体情報記憶手段）、５・・・顔認識処理部（類似度算出手段、被写体認識手段）、６・・・認識結果格納部（撮影情報記憶手段、対応関係記憶手段、類似度記憶手段、整理済デジタル画像記憶手段）、７・・・しきい値算出部（認識しきい値算出手段）、８・・・制御部、９・・・記録媒体、１０・・・背景一致認識部

Claims (10)

1. 認識すべき被写体に関する被写体情報を記憶する被写体情報記憶手段と、
   デジタル画像と該デジタル画像の撮影時の情報とを対応させて記憶するデジタル画像記憶手段と、
   前記被写体情報と前記デジタル画像を照合して類似度を算出する類似度算出手段と、
   前記類似度と認識しきい値を比較した結果に基づいて前記デジタル画像内の被写体を認識する被写体認識手段と、
   前記被写体認識手段によって被写体の認識が行われた前記デジタル画像の撮影時の情報を記憶する撮影情報記憶手段と、
   前記被写体認識手段が、第１のデジタル画像に関する被写体の認識を行った後に第２のデジタル画像に関する被写体の認識を行う際に用いる前記認識しきい値を、前記撮影情報記憶手段に記憶されている前記第１のデジタル画像の撮影時の情報と、前記デジタル画像記憶手段に記憶されている前記第２のデジタル画像の撮影時の情報とに基づいて算出する認識しきい値算出手段と、
   を具備したことを特徴とするデジタル画像の被写体認識装置。
2. 前記被写体認識手段によって前記デジタル画像内で認識された被写体と前記デジタル画像との対応関係を記憶する対応関係記憶手段をさらに具備し、
   前記認識しきい値算出手段は、前記対応関係に基づいて、前記類似度算出手段が前記第２のデジタル画像との照合に用いる前記被写体情報に対応した被写体と対応付けられている前記デジタル画像の撮影時の情報を前記撮影情報記憶手段から検索し、検索した撮影時の情報を前記第１のデジタル画像の撮影時の情報として前記撮影情報記憶手段から読み出す
   ことを特徴とする請求項１に記載のデジタル画像の被写体認識装置。
3. 前記被写体認識手段によって被写体の認識が行われた前記デジタル画像についての前記類似度を記憶する類似度記憶手段をさらに具備し、
   前記認識しきい値算出手段は、前記類似度記憶手段が記憶している前記類似度に基づいて前記デジタル画像の撮影時の情報を前記撮影情報記憶手段から検索し、検索した撮影時の情報を前記第１のデジタル画像の撮影時の情報として前記撮影情報記憶手段から読み出す
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のデジタル画像の被写体認識装置。
4. 前記被写体情報記憶手段は、前記被写体情報として人物の情報を記憶することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載のデジタル画像の被写体認識装置。
5. 前記デジタル画像記憶手段および前記撮影情報記憶手段は、前記デジタル画像の撮影時の情報として、撮影時刻の情報を記憶することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載のデジタル画像の被写体認識装置。
6. 前記デジタル画像記憶手段および前記撮影情報記憶手段は、前記デジタル画像の撮影時の情報として、撮影位置の情報を記憶することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載のデジタル画像の被写体認識装置。
7. 前記デジタル画像記憶手段および前記撮影情報記憶手段は、前記デジタル画像の撮影時の情報として、撮影時刻および撮影位置の少なくとも一方の情報を記憶することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載のデジタル画像の被写体認識装置。
8. 前記被写体認識手段によって前記デジタル画像内で認識された被写体に対応させて前記デジタル画像を記憶する整理済デジタル画像記憶手段をさらに具備することを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれかに記載のデジタル画像の被写体認識装置。
9. 認識すべき被写体に関する被写体情報を記憶する被写体情報記憶手段と、
   デジタル画像と該デジタル画像の撮影時の情報とを対応させて記憶するデジタル画像記憶手段と、
   前記被写体情報と前記デジタル画像を照合して類似度を算出する類似度算出手段と、
   前記類似度と認識しきい値を比較した結果に基づいて前記デジタル画像内の被写体を認識する被写体認識手段と、
   前記被写体認識手段によって被写体の認識が行われた前記デジタル画像の撮影時の情報を記憶する撮影情報記憶手段と、
   前記被写体認識手段が、第１のデジタル画像に関する被写体の認識を行った後に第２のデジタル画像に関する被写体の認識を行う際に用いる前記認識しきい値を、前記撮影情報記憶手段に記憶されている前記第１のデジタル画像の撮影時の情報と、前記デジタル画像記憶手段に記憶されている前記第２のデジタル画像の撮影時の情報とに基づいて算出する認識しきい値算出手段
   としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
10. 請求項９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Images