JP2008131330A - 画像表示装置および画像表示方法 - Google Patents

Abstract

【課題】記憶された画像データをグループに分類し、入力された条件に基づき、そのグループを代表する画像データを抽出して表示する画像表示装置を提供する。
【解決手段】画像表示装置１は、画像データが入力されるデジタル画像データ入力手段４０と、入力された画像データを記憶する画像データ記憶手段４５と、記憶された画像データを、メタデータや画像に含まれる人物の属性情報に応じて、グループに分類する画像分類手段５０と、グループに含まれる画像データの中から、そのグループを代表する画像データを抽出する条件が入力される抽出条件入力手段７８と、グループが選択されるグループ選択手段７９と、グループ毎にそれぞれの画像を画像処理するか、または、画像の属性情報を取得して抽出条件と照合することで、条件に適合する画像データを抽出する画像抽出手段８０と、抽出された画像データが示す画像を表示する表示手段１１５とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、デジタルの画像データが示す画像を表示する画像表示装置および画像表示方法に関する。

従来、デジタルカメラ等で撮影された画像データは、記憶媒体やパーソナルコンピュータの記憶装置に順次蓄積され、ユーザは、蓄積された画像データの中から、所望する画像をパソコンや電子フォトスタンド等の画面にスライドショーとして表示することで、画像データをフォトアルバムのように観賞した。このようなスライドショーをユーザが簡単に実現する方法として、例えば、下記特許文献１のように、表示する画像、表示時間および表示順序等をユーザが予め設定し、この設定に応じてスライドショーを実行させる方法が提案されている。

特開２００３−３０９８１５号公報

ところで、最近の記録媒体や記憶装置は記憶容量が膨大であり、撮影された画像は整理されること無く蓄積されることが多い。従って、ユーザは、膨大な画像データの中から、スライドショーに適する画像データを抽出するべく、撮影されたシーン毎に画像データを分類し、それぞれのシーン毎に代表すべき画像を一枚一枚表示させて取捨選択する必要があった。しかしながら、蓄積された画像データは膨大であるため、このような作業に対して多くの時間と手間を要した。

上記した課題を解決するために、本発明の画像表示装置は、撮影された日時や場所に関する撮影情報を少なくとも含むメタデータであって、当該メタデータを有する画像データが入力される入力手段と、前記入力された画像データを記憶する記憶手段と、前記記憶された画像データを、当該画像データが有するメタデータおよび当該画像データが示す画像に含まれる人物の属性情報の少なくとも１つに応じて、グループに分類する分類手段と、前記グループに含まれる前記画像データの中から、当該グループを代表する１つ以上の画像データを抽出するための条件が入力される条件入力手段と、前記グループの中から、少なくとも１つのグループが選択される選択手段と、前記選択されたグループ毎に、それぞれの前記画像データが示す画像を画像処理するか、または、前記メタデータを含む画像の属性情報を前記画像データ毎に取得して、前記入力された条件と照合することにより、当該条件に適合する画像データを前記グループから抽出する抽出手段と、前記抽出された画像データが示す画像を表示する表示手段とを備えることを特徴とする。

この発明によれば、画像表示装置に入力されて記憶された画像データは、画像データが有するメタデータや画像に含まれる人物の属性情報に応じてグループに分類されると共に、分類されたグループの中から対象とするグループを選択し、代表する画像の抽出条件を入力することで、画像処理や画像の属性情報との照合により、入力された抽出条件に適合する画像データが抽出されて表示される。尚、メタデータとは、撮影日時や、撮影場所等の撮影条件に関して、撮影と同時に記録される情報を示し、人物の属性情報とは、画像中の管理者を識別するために予め入力された人物顔やスケジュールに関する情報を示す。また、画像の属性情報とは、前記したメタデータを包含し、１枚もしくは複数の画像データから取得可能な画像に関する情報を示す。従って、ユーザは、記憶された画像データをグループに分類して、そのグループの画像をそれぞれ見比べることにより、グループの代表として表示する画像を抽出するための多くの手間と時間を省ける。

本発明の画像表示装置では、前記抽出手段は、前記グループに含まれる前記画像データ毎に、当該画像データが示す対象画像を画像処理する画像処理手段と、前記対象画像の前記画像の属性情報を取得する画像属性情報取得手段と、前記画像処理された結果および前記画像の属性情報の少なくとも１つを、前記入力された条件と照合することで、前記対象画像が前記条件に適合するか、否かを判定する判定手段とを備えることが好ましい。
この発明によれば、画像処理および画像の属性情報の少なくとも１つに基づき、入力された条件に対象画像が適合するか、否かを判定するため、条件に適合した画像の抽出精度を向上できる。

本発明の画像表示装置では、前記画像処理手段は、前記対象画像に含まれる人物顔を認識する顔認識手段、前記対象画像に含まれる文字を認識する文字認識手段、前記対象画像が撮影された前後に撮影された画像との類似度を解析する類似度解析手段、および前記対象画像の被写体の合焦度合いを検出する合焦度検出手段の少なくとも１つを備えることが好ましい。
この発明によれば、画像処理手段は、顔認識手段、文字認識手段、類似度解析手段および合焦度検出手段の少なくとも１つを備えるため、画像処理による抽出精度がより向上する。

本発明の画像表示装置では、前記画像属性情報取得手段は、前記対象画像の画像解像度に関する情報を取得する解像度情報取得手段、前記対象画像と略同時に撮影された画像データのデータ数に関する情報を取得する撮影枚数情報取得手段、前記対象画像と前後して撮影された時間間隔に関する情報を取得する撮影間隔情報取得手段、および前記対象画像が撮影された場所に関する情報を取得する撮影場所情報取得手段の少なくとも１つを備えることが好ましい。
この発明によれば、画像属性情報取得手段は、解像度情報取得手段、撮影枚数情報取得手段、撮影間隔情報取得手段および撮影場所情報取得手段の少なくとも１つを備えるため、画像属性による抽出精度がより向上する。

本発明の画像表示装置では、前記抽出手段は、前記画像属性情報取得手段で取得された情報のうち、数値を含む少なくとも２つの情報を演算するための演算手段を備えることが好ましい。
この発明によれば、演算手段により数値を含む少なくとも２つの情報を演算できるため、情報を組合わせることで、画像属性による抽出精度がより向上する。

本発明の画像表示装置では、前記条件入力手段は、抽出すべき画像データが示す抽出画像が、複数の人物が集まった集合写真であるか、または１人の人物の写真であるかを指示するための第１の指示手段、前記抽出画像が文字情報を含むか、否かを指示するための第２の指示手段、前記抽出画像の解像度レベルを指示するための第３の指示手段、略同時に撮影され、被写体が略同一である前記画像データの中から１つを抽出するか、否かを指示するための第４の指示手段、前記抽出すべき画像データが単位時間当たりに撮影された撮影枚数を指示するための第５の指示手段、前記抽出画像の被写体の合焦度合いを指示するための第６の指示手段、連続して撮影された前記画像データの中から、最初に撮影された画像データを除外して抽出するか、否かを指示するための第７の指示手段、前記抽出すべき画像データが撮影された時間間隔を指示するための第８の指示手段、前記抽出すべき画像データが撮影された場所を指示するための第９の指示手段、および前記画像データが抽出される最大の枚数を指示するための第１０の指示手段の少なくとも１つを備えても良い。

本発明の画像表示装置では、前記分類手段は、前記記憶された画像データのメタデータを取得するメタデータ取得手段と、前記取得したメタデータに応じて、前記画像データを分類するメタデータ分類手段とを備えても良い。

本発明の画像表示装置では、前記メタデータ分類手段は、前記メタデータが含む日付けに関する情報に応じて、前記画像データを分類する日付け分類手段と、前記メタデータが含む場所に関する情報に応じて、前記画像データを分類する場所分類手段とを有しても良い。

本発明の画像表示装置では、前記分類手段は、前記記憶された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属性情報を取得する人物属性情報取得手段と、前記取得された属性情報に応じて、前記画像データを分類する属性分類手段とを備えても良い。

本発明の画像表示装置では、前記人物属性情報取得手段は、前記取得された属性情報から、前記人物の顔画像を取得する顔画像取得手段と、前記人物のスケジュールを取得するスケジュール取得手段とを有しても良い。

本発明の画像表示装置では、前記属性分類手段は、前記顔画像取得手段によって取得された顔画像を画像認識する画像認識手段と、前記スケジュール取得手段によって取得されたスケジュールを照合する照合手段とを有しても良い。

本発明の画像表示装置では、前記表示手段は、前記画像データが示す画像の表示に加えて、前記画像データのメタデータおよび前記画像データが示す画像に含まれる人物の属性情報の少なくとも１つを表示しても良い。

上記した課題を解決するために、本発明の画像表示方法は、撮影された日時や場所に関する撮影情報を少なくとも含むメタデータであって、当該メタデータを有する画像データを、当該画像データが有するメタデータおよび当該画像データが示す画像に含まれる人物の属性情報の少なくとも１つに応じて、グループに分類する工程と、前記グループに含まれる前記画像データの中から、当該グループを代表する１つ以上の画像データを抽出するための条件が入力される工程と、前記グループの中から、少なくとも１つのグループが選択される工程と、前記選択されたグループ毎に、それぞれの前記画像データが示す画像を画像処理するか、または、前記メタデータを含む画像の属性情報を前記画像データ毎に取得して、前記入力された条件と照合することにより、当該条件に適合する画像データを前記グループから抽出する工程と、前記抽出された画像データが示す画像を表示する工程とを備えることを特徴とする。

この発明によれば、画像データが有するメタデータや画像に含まれる人物の属性情報に応じて、画像データはグループに分類されると共に、分類されたグループの中から対象とするグループを選択し、代表する画像の抽出条件を入力することで、画像処理や画像の属性情報との照合により、入力された抽出条件に適合する画像データが抽出されて表示される。従って、ユーザは、記憶された画像データをグループに分類して、そのグループの画像をそれぞれ見比べることにより、グループの代表として表示する画像を抽出するための多くの手間と時間を省ける。

以下、本発明の実施形態について、デジタルカメラ等で撮影されたデジタルの画像データが示す画像を表示する画像表示装置１を用いて説明する。

（実施形態）
図１は、画像表示装置１のハードウェア構成を示す図である。この画像表示装置１は、フォトフレームのような様体であり、表示パネル２４に電子写真等の観賞用画像が表示される。この画像表示装置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）１４と、記憶装置１６と、入出力Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１８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２２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、ＲＯＭ１４や記憶装置１６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ても良い。

ＣＰＵ１０は、基本ソフトウェアや入出力Ｉ／Ｆ１８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ＲＯＭ１４や記憶装置１６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１６は、情報を読み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／Ｆ１８には、クレードル（Ｃｒａｄｌｅ）２６、メモリカードドライブ２８および操作入力装置３０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２８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３４を装着することで、メモリカード３４に記憶された各種データを読み込むことができる。例えば、デジタルカメラ３２等で撮影された画像データが保存されたメモリカード３４を、メモリカードドライブ２８に装着することで、画像データを読み込める。
また、クレードル２６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３２をクレードル２６の所定の位置に設置することで、デジタルカメラ３２と電気的に接続され、デジタルカメラ３２で撮影されて内部に保存された画像データを読み込める。メモリカードドライブ２８やクレードル２６から読み込まれた画像データは、記憶装置１６に記憶される。また、操作入力装置３０は、画像表示装置１の操作を指示するための装置であり、具体的には、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、表示パネル２４に対して画像信号を出力する。この表示パネル２４は、液晶パネル等を採用し、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。

図２は、画像表示装置１の機能構成を示す図である。この画像表示装置１は、デジタル画像データ入力手段４０と、画像データ記憶手段４５と、画像分類手段５０と、管理者記憶手段７５と、抽出条件入力手段７８と、グループ選択手段７９と、画像抽出手段８０と、表示手段１１５とを備える。尚、これらの機能は、前記したハードウェアとソフトウェアとが協働することで実現しても良い。
デジタル画像データ入力手段４０は、撮影された日時や場所に関する撮影情報を少なくとも含むメタデータであって、当該メタデータを有する画像データが入力される。本実施形態では、撮影された日時や場所に関する撮影情報を少なくとも含むメタデータを有する画像データが、前記したメモリカード３４やクレードル２６を介して入力される。ここで入力された画像データは、画像データ記憶手段４５に送られ、記憶される。
画像分類手段５０は、画像データ記憶手段４５に記憶された複数の画像データを、それぞれの画像データが示す画像に含まれる人物の属性情報およびメタデータの少なくとも１つに応じて、複数のグループに分類する。この画像分類手段５０は、メタデータ取得手段５２と、メタデータ分類手段５４と、個人属性情報取得手段６０と、個人属性分類手段６６とを具備する。

最初に、メタデータによる分類について説明する。メタデータ取得手段５２は、入力された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３２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。ここで取得されたメタデータは、メタデータ分類手段５４に送られる。メタデータ分類手段５４は、日付け分類手段５６と、場所分類手段５８とを有する。

日付け分類手段５６は、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。
場所分類手段５８は、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、日付け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。

次に、定義された人物の属性情報による分類について説明する。本実施形態では、定義された人物の属性情報は、個人属性情報取得手段６０で取得され、それぞれの画像データは、取得された人物の属性情報に基づき個人属性分類手段６６により分類される。ここで、定義された人物の情報は、管理者記憶手段７５に予め記憶されている。この管理者記憶手段７５は、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３２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、画像表示装置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７５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。個人属性情報取得手段６０は、管理者記憶手段７５に記憶された情報を参照して、個人の属性に関する情報を取得する。この個人属性情報取得手段６０は、管理者顔画像取得手段６２と、スケジュール取得手段６４とを有する。

管理者顔画像取得手段６２は、管理者記憶手段７５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６８から必要に応じて参照される。また、スケジュール取得手段６４は、管理者記憶手段７５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７０から必要に応じて参照される。

管理者顔画像認識手段６８は、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６２で取得され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２００４−１９９６７３号公報で開示された処理方法を採用できる。管理者顔画像認識手段６８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てグループ化する。また、管理者顔画像認識手段６８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する。

スケジュール照合手段７０は、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情報と、スケジュール取得手段６４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。
上記した処理により、撮影日時、撮影場所、管理者および管理者のスケジュールが特定され、これらの情報に基づき、撮影されたイベントも特定できる。従って、画像データ記憶手段４５に記憶された画像データは、特定されたイベントごとにグループに分類できる。

抽出条件入力手段７８は、それぞれのグループに含まれる画像データの中から、そのグループを代表する画像データを抽出するための条件が入力される。本実施形態では、以下に示す抽出条件の中からユーザが所望する条件を選択する。
（１）集合写真／ポートレート・・・抽出すべき画像データが示す抽出画像が、複数の人物が集まった集合写真であるか、または１人の人物の写真であるかを選択する。
（２）文字情報・・・抽出画像が文字情報を含むか、否かを選択する。
（３）解像度レベル・・・抽出画像の解像度レベルを選択する。
（４）連写１枚選択・・・略同時に撮影され、被写体が略同一である画像データの中から１つを抽出するか、否かを選択する。
（５）単位時間当たりの撮影枚数・・・抽出すべき画像データが単位時間当たりに撮影された撮影枚数を選択する。
（６）フォーカスレベル・・・抽出画像の被写体の合焦度合いのレベルを選択する。
（７）試し撮り排除・・・連続して撮影された画像データの中から、最初に撮影された画像データを除外して抽出するか、否かを選択する。
（８）撮影時間間隔・・・抽出すべき画像データが撮影された時間間隔を選択する。
（９）撮影場所指定・・・抽出すべき画像データが撮影された場所を選択する。
（１０）抽出最大枚数・・・画像データが抽出される最大の枚数を選択する。
尚、本実施形態では、上記したそれぞれの条件は、重み付けの設定が可能であり、重み付けされた数値が高い条件から順に照合されるように構成されている。

グループ選択手段７９は、画像分類手段５０で画像データがそれぞれ分類されたグループの中から、画像を抽出する対象のグループを選択する。本実施形態では、図示は略すが、ユーザが操作入力装置３０に対して所定の操作を行うことにより、画像分類手段５０で分類されたグループの情報は、表示パネル２４に表示される。ユーザは、表示されたグループの中から、所望するグループを少なくとも１つ選択する。また、グループは、乱数表等によりランダムに選択されても良い。
画像抽出手段８０は、画像分類手段５０で分類されたグループ毎に、それぞれの画像データが示す画像を画像処理するか、または、メタデータを含む画像の属性情報を画像データ毎に取得して、抽出条件入力手段７８で入力された条件と照合することにより、この条件に適合する画像データを抽出する。本実施形態では、画像抽出手段８０で抽出対象とするグループは、グループ選択手段７９で選択される。この画像抽出手段８０は、画像処理手段８２と、画像属性情報取得手段９２と、演算手段１１０と、適合判定手段１１２とを具備する。尚、ここで抽出された画像は、イベント毎に表示する所定のサイクルが終了するまでは、再度抽出されないように構成されている。

画像処理手段８２は、グループに含まれる画像データ毎に、この画像データが示す対象画像を画像処理する。この画像処理手段８２は、顔認識手段８４と、文字認識手段８６と、類似度解析手段８８と、合焦度検出手段９０とを有する。顔認識手段８４は、対象画像に含まれる人物顔を認識する。画像の中から顔の画像を認識する方法としては、前記した特開２００４−１９９６７３号公報で開示された処理方法を採用できる。また、文字認識手段８６は、対象画像に含まれる文字を認識する。画像の中から文字を認識する方法としては、例えば、特開２００４−７４１５７号公報で開示された処理方法を採用できる。

また、類似度解析手段８８は、対象画像が撮影された前後に撮影された画像との類似度を解析する。画像の類似度を解析する方法としては、例えば、特開平１０−２６０９８３号公報で開示された処理方法を採用できる。ここで複数の画像の類似性が高いと判定された場合、その中の１つの画像が抽出された後、所定のサイクルが終了するまでは、抽出された画像と類似する画像は抽出されないように構成されている。更に、合焦度検出手段９０は、対象画像の被写体における合焦度合いを検出する。画像の被写体の合焦度を検出する方法としては、例えば、特開平６−３１９０７１号公報や、特開２００１−２５６４９８号公報で開示された処理方法を採用できる。

画像属性情報取得手段９２は、対象画像の属性情報を取得する。この画像属性情報取得手段９２は、解像度情報取得手段９４と、撮影枚数情報取得手段９６と、撮影間隔情報取得手段９８と、撮影場所情報取得手段１００とを有する。解像度情報取得手段９４は、対象画像の画像解像度に関する情報を取得する。また、撮影枚数情報取得手段９６は、対象画像と略同時に撮影された画像データのデータ数に関する情報を取得する。また、撮影間隔情報取得手段９８は、対象画像と前後して撮影された時間の間隔に関する情報を取得する。更に、撮影場所情報取得手段１００は、対象画像が撮影された場所に関する情報を取得する。これらの情報は、Ｅｘｉｆデータや、デジタルカメラ３２が具備するＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）機器の位置データから取得しても良い。

演算手段１１０は、画像属性情報取得手段９２で取得された情報の中から、少なくとも２つの数値を含む情報を演算する。本実施形態では、撮影枚数情報取得手段９６で取得されたデータ数に関する情報と、撮影間隔情報取得手段９８で取得された時間に関する情報とを演算することで、単位時間当たりの撮影枚数に関する情報を算出する。
適合判定手段１１２は、対象画像が画像処理された結果および対象画像の属性データの少なくとも１つを、入力された条件と照合することで、この対象画像が条件に適合するか、否かを判定する。ここで、適合すると判定された画像データが示す画像は、表示手段１１５に順次送られ表示される。尚、本実施形態では、この画像は表示パネル２４に表示されるが、表示パネル２４には限定されない。また、ユーザが所定の操作を行うことで、画像の表示に代えて、この画像に関するイベントの情報を、表示手段１１５に表示させることができる。

図３は、画像表示装置１により画像を抽出して表示する処理の流れを説明するフローチャートである。この画像表示装置１が起動されると、最初にＳ２００に進み、画像表示装置１は、記憶された画像データをグループに分類する処理を実行する。この処理の詳細は後述する。
次に、Ｓ２５０において、抽出条件が入力される。本実施形態では、ユーザが操作入力装置３０から所定の操作を行うことにより、表示パネル２４に抽出条件を入力するための入力画面が表示される。図４は、このような入力画面の一例を示し、この図に示す抽出条件入力ウインドウ３００が表示パネル２４に表示される。この抽出条件入力ウインドウ３００は、集合写真／ポートレート選択領域３１０、解像度レベル選択領域３２０、フォーカスレベル選択領域３３０、文字情報選択領域３４０、連写選択領域３５０、試し撮り排除選択領域３６０、単位時間当たりの撮影枚数選択領域３７０、撮影時間間隔選択領域３８０、撮影場所選択領域３９０および抽出最大枚数選択領域４００を有する。ここで、例えば、集合写真／ポートレート選択領域３１０の場合、ユーザは、「集合写真」、「個人写真」および「指定なし」の何れかを選択ボタン３１２で選択する。また、この集合写真／ポートレート選択領域３１０で選択された項目の重み付けを、スライダー３１４で設定できると共に、設定された数値は、重み表示ボックス３１６に表示される。その他の領域（３２０〜４００）についても同様に選択され、ユーザによりＯＫボタン３０５が押下されることで、この抽出条件入力ウインドウ３００で設定された抽出条件が確定され、キャンセルボタン３０８が押下されることで、この抽出条件入力ウインドウ３００で設定された抽出条件は破棄される。

図３に戻り、次に、ステップＳ２５２において、抽出対象とする画像データのグループが選択される。本実施形態では、ユーザによる操作により選択される。尚、グループの選択は、抽出条件の入力後には限定されず、抽出条件を入力する前に選択されても良い。
次に、ステップＳ２５４において、画像表示装置１は、選択されたグループに属する画像データの中から、抽出条件に適合する画像を抽出する。ここで、抽出条件は、抽出条件入力ウインドウ３００（図４）のスライダー３１４で入力された数値が高い順に順次照合される。更に、ステップＳ２５６において、画像表示装置１は、抽出された画像を表示パネル２４に表示する。ここで、表示される画像の枚数は、抽出条件入力ウインドウ３００の抽出最大枚数選択領域４００で選択された枚数を上限とし、それぞれの画像は、所定の時間間隔で順次切替わる。

続いて、ステップＳ２５８において、画像表示装置１は、対象とする画像グループを変更するか、否か判定する。本実施形態では、ユーザが操作入力装置３０に対して所定の操作を行うことで、対象とする画像グループを変更できる。ここで、対象とする画像グループを変更する場合（ステップＳ２５８でＹｅｓ）、ステップＳ２５２に戻り、対象とする画像グループがユーザに選択される。他方で、対象とする画像グループが変更されない場合（ステップＳ２５８でＮｏ）、ステップＳ２６０に進む。

ステップＳ２６０では、画像表示装置１は、抽出条件を変更するか、否か判定する。本実施形態では、ユーザが操作入力装置３０に対して所定の操作を行うことで、抽出条件を変更できる。ここで、抽出条件を変更する場合（ステップＳ２６０でＹｅｓ）、ステップＳ２５０に戻り、抽出条件がユーザにより変更される。他方で、抽出条件を変更しない場合（ステップＳ２６０でＮｏ）、ステップＳ２６２に進む。
ステップＳ２６２では、画像表示装置１は、表示を終了するか、否か判定する。本実施形態では、ユーザが操作入力装置３０に対して所定の操作を行うことで、画像の表示を終了できる。ここで、画像の表示を終了しない場合（ステップＳ２６２でＮｏ）、ステップＳ２５６に戻り、画像表示装置１は、抽出された画像の表示を継続する。他方で、画像の表示を終了する場合（ステップＳ２６２でＹｅｓ）、画像表示装置１は、一連の処理は終了する。

以上の処理により、保存された画像データがグループ化され、入力された抽出条件に従い抽出された画像が順次表示される。

図５は、画像表示装置１において、記憶された画像データをグループに分類する処理の流れを説明するフローチャートである。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６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、ステップＳ２０２において、画像表示装置１は、記憶装置１６等に記憶されている画像データを読み込む。ここで読み込まれた画像データ２８０（図６）は、撮影された日時や撮影された場所がそれぞれ異なる。

次に、ステップＳ２０４において、画像表示装置１は、読み込まれた画像データ２８０
の属性を示すメタデータを抽出して取得する。

次に、ステップＳ２０６において、画像表示装置１は、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。この結果、図６の日時分類結果２８２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、ステップＳ２０８において、画像表示装置１は、メタデータに含まれる撮影場所の情報に従い、撮影日時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。この結果、図６の場所分類結果２８４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２８４と、日時分類結果２８２とは同一になる。

次に、ステップＳ２１０において、画像表示装置１は、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６２で取得され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を抽出する。

続いて、ステップＳ２１２において、画像表示装置１は、顔画像から抽出できた管理者が、１人か、否かを判定する。この結果、管理者が１人である場合（ステップＳ２１２でＹｅｓ）、ステップＳ２２６において、画像表示装置１は、特定できた管理者のグループに画像データを分類し、その後、ステップＳ２２４に進む。このステップＳ２２４において、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Ｓ２２４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Ｓ２１０）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Ｓ２２４でＹｅｓ）、一連の処理が終了する。このようにして、例えば、図６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２８６は、共に「Ａ」であるため、これらのデータは、分類結果２９０として、「Ａ」を管理者とする第１写真画像グループにまとめられる。尚、本実施形態では、「Ａ」に関してスケジュール情報が存在しない場合を想定するが、スケジュール情報が存在する場合は、後述する方法で、スケジュール情報を参照して、第１グループを更に細分しても良い。

他方で、抽出できた顔画像の管理者が１人でない場合（ステップＳ２１２でＮｏ）、ステップＳ２１４において、画像表示装置１は、管理者のスケジュールに関する情報を取得する。更に、ステップＳ２１６において、画像表示装置１は、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。次に、ステップＳ２１８において、画像表示装置１は、メタデータと一致するスケジュール情報が見つかったか、否か判定し、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Ｓ２１８でＹｅｓ）、ステップＳ２２８において、画像表示装置１は、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。例えば、図６の「１月１８日に撮影されたグループ」において、特定できた管理者が「Ｂ」と「Ｃ」であり、スケジュール表２８８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、「Ｂ」を管理者とする第２写真画像グループにまとめられる。

他方で、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Ｓ２１８でＮｏ）、ステップＳ２２０において、画像表示装置１は、顔画像を抽出できた管理者は２人以上か、否かを判定する。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Ｓ２２０でＹｅｓ）、ステップＳ２２２において、画像表示装置１は、それぞれの管理者毎に、同一の画像データを振り分けた後、ステップＳ２２４に進む。このようにして、例えば、図６の「１月２０日に撮影されたグループ」で特定された管理者は、「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、分類結果として、それぞれ「Ｄ」を管理者とする第３写真画像グループと、「Ｅ」を管理者とする第４写真画像グループとにまとめられる。

他方で、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Ｓ２２０でＮｏ）、即ち、顔画像を抽出できた管理者がいない場合は、ステップＳ２３０において、画像表示装置１は、「その他のグループ」と分類し、その後、ステップＳ２２４に進む。

以上の処理により、読み込まれた画像データ２８０は、撮影日時、撮影場所に応じて分類されると共に、顔画像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）ユーザが抽出条件の入力し、自動的に分類されたグループを指定することで、指定されたグループに含まれる画像の中から、そのグループでのイベントを代表するシーンの画像が抽出されて表示されるため、ユーザが所望する画像をアルバムとして効率良く観賞できる。

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）画像抽出手段８０で抽出された画像データは、他の装置に所定の方法で送信されて出力されても良く、また、他の装置において当該画像データが加工処理され、情報として用いられても良い。

実施形態に係る画像表示装置のハードウェア構成を示す図。 実施形態に係る画像表示装置の機能構成を示す図。 実施形態に係る画像表示装置により画像を抽出して表示する処理の流れを説明するフローチャート。 実施形態に係る画像表示装置の入力画面を示す図。 実施形態に係る画像表示装置において、記憶された画像データをグループに分類する処理の流れを説明するフローチャート。 実施形態に係る画像表示装置において、データ分類の処理を説明する図。

符号の説明

１…画像表示装置、１０…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１４…ＲＯＭ、１６…記憶装置、１８…入出力Ｉ／Ｆ、２０…グラフィックスサブシステム、２２…バス、２４…表示パネル、２６…クレードル、２８…メモリカードドライブ、３０…操作入力手段、３２…デジタルカメラ、３４…メモリカード、４０…デジタル画像データ入力手段、４５…画像データ記憶手段、５０…画像分類手段、５２…メタデータ取得手段、５４…メタデータ分類手段、５６…日付け分類手段、５８…場所分類手段、６０…個人属性情報取得手段、６２…管理者顔画像取得手段、６４…スケジュール取得手段、６６…個人属性分類手段、６８…管理者顔画像認識手段、７０…スケジュール照合手段、７５…管理者記憶手段、７８…抽出条件入力手段、７９…グループ選択手段、８０…画像抽出手段、８２…画像処理手段、８４…顔認識手段、８６…文字認識手段、８８…類似度解析手段、９０…合焦度検出手段、９２…画像属性情報取得手段、９４…解像度情報取得手段、９６…撮影枚数情報取得手段、９８…撮影間隔情報取得手段、１００…撮影場所情報取得手段、１１０…演算手段、１１２…適合判定手段、１１５…表示手段、２８０…画像データ、２８２…日時分類結果、２８４…場所分類結果、２８８…スケジュール表、２９０…分類結果、３００…抽出条件入力ウインドウ、３０５…ＯＫボタン、３０８…キャンセルボタン、３１０…集合写真／ポートレート選択領域、３１２…選択ボタン、３１４…スライダー、３１６…重み表示ボックス、３２０…解像度レベル選択領域、３３０…フォーカスレベル選択領域、３４０…文字情報選択領域、３５０…連写選択領域、３６０…試し撮り排除選択領域、３７０…単位時間当たりの撮影枚数選択領域、３８０…撮影時間間隔選択領域、３９０…撮影場所選択領域、４００…抽出最大枚数選択領域。

Claims (13)

1. 撮影された日時や場所に関する撮影情報を少なくとも含むメタデータであって、当該メタデータを有する画像データが入力される入力手段と、
   前記入力された画像データを記憶する記憶手段と、
   前記記憶された画像データを、当該画像データが有するメタデータおよび当該画像データが示す画像に含まれる人物の属性情報の少なくとも１つに応じて、グループに分類する分類手段と、
   前記グループに含まれる前記画像データの中から、当該グループを代表する１つ以上の画像データを抽出するための条件が入力される条件入力手段と、
   前記グループの中から、少なくとも１つのグループが選択される選択手段と、
   前記選択されたグループ毎に、それぞれの前記画像データが示す画像を画像処理するか、または、前記メタデータを含む画像の属性情報を前記画像データ毎に取得して、前記入力された条件と照合することにより、当該条件に適合する画像データを前記グループから抽出する抽出手段と、
   前記抽出された画像データが示す画像を表示する表示手段とを備えることを特徴とする画像表示装置。
2. 請求項１に記載の画像表示装置において、
   前記抽出手段は、
   前記グループに含まれる前記画像データ毎に、当該画像データが示す対象画像を画像処理する画像処理手段と、
   前記対象画像の前記画像の属性情報を取得する画像属性情報取得手段と、
   前記画像処理された結果および前記画像の属性情報の少なくとも１つを、前記入力された条件と照合することで、前記対象画像が前記条件に適合するか、否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする画像表示装置。
3. 請求項２に記載の画像表示装置において、
   前記画像処理手段は、
   前記対象画像に含まれる人物顔を認識する顔認識手段、
   前記対象画像に含まれる文字を認識する文字認識手段、
   前記対象画像が撮影された前後に撮影された画像との類似度を解析する類似度解析手段、および前記対象画像の被写体の合焦度合いを検出する合焦度検出手段の少なくとも１つを備えることを特徴とする画像表示装置。
4. 請求項２乃至３のいずれかに記載の画像表示装置において、
   前記画像属性情報取得手段は、
   前記対象画像の画像解像度に関する情報を取得する解像度情報取得手段、
   前記対象画像と略同時に撮影された画像データのデータ数に関する情報を取得する撮影枚数情報取得手段、
   前記対象画像と前後して撮影された時間間隔に関する情報を取得する撮影間隔情報取得手段、
   および前記対象画像が撮影された場所に関する情報を取得する撮影場所情報取得手段の少なくとも１つを備えることを特徴とする画像表示装置。
5. 請求項２乃至４のいずれか１項に記載の画像表示装置において、
   前記抽出手段は、
   前記画像属性情報取得手段で取得された情報のうち、数値を含む少なくとも２つの情報を演算するための演算手段を備えることを特徴とする画像表示装置。
6. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像表示装置において、
   前記条件入力手段は、
   抽出すべき画像データが示す抽出画像が、複数の人物が集まった集合写真であるか、または１人の人物の写真であるかを指示するための第１の指示手段、
   前記抽出画像が文字情報を含むか、否かを指示するための第２の指示手段、
   前記抽出画像の解像度レベルを指示するための第３の指示手段、
   略同時に撮影され、被写体が略同一である前記画像データの中から１つを抽出するか、否かを指示するための第４の指示手段、
   前記抽出すべき画像データが単位時間当たりに撮影された撮影枚数を指示するための第５の指示手段、
   前記抽出画像の被写体の合焦度合いを指示するための第６の指示手段、
   連続して撮影された前記画像データの中から、最初に撮影された画像データを除外して抽出するか、否かを指示するための第７の指示手段、
   前記抽出すべき画像データが撮影された時間間隔を指示するための第８の指示手段、
   前記抽出すべき画像データが撮影された場所を指示するための第９の指示手段、
   および前記画像データが抽出される最大の枚数を指示するための第１０の指示手段の少なくとも１つを備えることを特徴とする画像表示装置。
7. 請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像表示装置において、
   前記分類手段は、
   前記記憶された画像データのメタデータを取得するメタデータ取得手段と、
   前記取得したメタデータに応じて、前記画像データを分類するメタデータ分類手段とを備えることを特徴とする画像表示装置。
8. 請求項７に記載の画像表示装置において、
   前記メタデータ分類手段は、
   前記メタデータが含む日付けに関する情報に応じて、前記画像データを分類する日付け分類手段と、
   前記メタデータが含む場所に関する情報に応じて、前記画像データを分類する場所分類手段とを備えることを特徴とする画像表示装置。
9. 請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像表示装置において、
   前記分類手段は、
   前記記憶された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属性情報を取得する人物属性情報取得手段と、
   前記取得された属性情報に応じて、前記画像データを分類する属性分類手段とを備えることを特徴とする画像表示装置。
10. 請求項９に記載の画像表示装置において、
    前記人物属性情報取得手段は、
    前記取得された属性情報から、前記人物の顔画像を取得する顔画像取得手段と、
    前記人物のスケジュールを取得するスケジュール取得手段とを有することを特徴とする画像表示装置。
11. 請求項１０に記載の画像表示装置において、
    前記属性分類手段は、
    前記顔画像取得手段によって取得された顔画像を画像認識する画像認識手段と、
    前記スケジュール取得手段によって取得されたスケジュールを照合する照合手段とを有することを特徴とする画像表示装置。
12. 請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像表示装置において、
    前記表示手段は、前記画像データが示す画像の表示に加えて、前記画像データのメタデータおよび前記画像データが示す画像に含まれる人物の属性情報の少なくとも１つを表示することを特徴とする画像表示装置。
13. 撮影された日時や場所に関する撮影情報を少なくとも含むメタデータであって、当該メタデータを有する画像データを、当該画像データが有するメタデータおよび当該画像データが示す画像に含まれる人物の属性情報の少なくとも１つに応じて、グループに分類する工程と、
    前記グループに含まれる前記画像データの中から、当該グループを代表する１つ以上の画像データを抽出するための条件が入力される工程と、
    前記グループの中から、少なくとも１つのグループが選択される工程と、
    前記選択されたグループ毎に、それぞれの前記画像データが示す画像を画像処理するか、または、前記メタデータを含む画像の属性情報を前記画像データ毎に取得して、前記入力された条件と照合することにより、当該条件に適合する画像データを前記グループから抽出する工程と、
    前記抽出された画像データが示す画像を表示する工程とを備えることを特徴とする画像表示方法。