JP2008257344A - 情報処理方法、情報処理装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明の情報処理方法は、画像データに付加されている付加データから、画像データのシーン情報を取得する取得ステップと、前記画像データに基づいて、前記画像データの示す画像のシーンを識別する識別ステップと、前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較する比較ステップと、を有する情報処理方法であって、前記比較ステップにおいて前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとが不一致のとき、ユーザに確認を促すための確認画面を表示する場合と、表示しない場合とがあることを特徴とする。
【選択図】図22
Description
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
前記画像データに基づいて、前記画像データの示す画像のシーンを識別する識別ステップと、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較する比較ステップと、
を有する情報処理方法であって、
前記比較ステップにおいて前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとが不一致のとき、ユーザに確認を促すための確認画面を表示する場合と、表示しない場合とがある
ことを特徴とする情報処理方法が明らかになる。
このような情報処理方法によれば、ユーザの煩わしさを軽減させることができる。
前記コントローラは、
画像データに付加されている付加データから、画像データのシーン情報を取得し、
前記画像データに基づいて、前記画像データの示す画像のシーンを識別する識別し、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較する、
情報処理装置であって、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較した結果が不一致のとき、ユーザに確認を促すための確認画面を表示する場合と、表示しない場合とがある
ことを特徴とする情報処理装置が明らかになる。
このような情報処理装置によれば、ユーザの煩わしさを軽減させることができる。
画像データに付加されている付加データから、画像データのシーン情報を取得させ、
前記画像データに基づいて、前記画像データの示す画像のシーンを識別する識別させ、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較させる、
プログラムであって、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較した結果が不一致のとき、前記情報処理装置に、ユーザに確認を促すための確認画面を表示させる場合と、表示させない場合とがある
ことを特徴とするプログラムが明らかになる。
このようなプログラムによれば、ユーザの煩わしさを軽減させることができる。
図1は、画像処理システムの説明図である。この画像処理システムは、デジタルスチルカメラ2と、プリンタ4とを備える。
画像ファイルは、画像データと、付加データとから構成されている。画像データは、複数の画素データから構成されている。画素データは、画素の色情報(階調値)を示すデータである。画素がマトリクス状に配置されることによって、画像が構成される。このため、画像データは、画像を示すデータである。付加データには、画像データの特性を示すデータや、撮影データや、サムネイル画像データ等が含まれる。
図3は、画像ファイルの構造の説明図である。図中の左側には画像ファイルの全体構成が示されており、右側にはAPP1領域の構成が示されている。
「人物」の写真を印刷するときには、肌色をきれいにしたいという要求がある。また、「風景」の写真を印刷するときには、空の青色を強調し、木や草の緑色を強調したいという要求がある。そこで、本実施形態のプリンタ4は、画像ファイルを分析して自動的に適した補正処理を行う自動補正機能を備えている。
画像補正部34は、CPU22と、メモリ23に記憶された画像補正プログラムとによって実現される。画像補正部34は、記憶部31の結果記憶部31B(後述)に記憶されている識別結果(顔識別部32やシーン識別部33の識別結果)に基づいて、画像記憶部31Aの画像データを補正する。例えば、シーン識別部33の識別結果が「風景」である場合には、青色を強調し、緑色を強調するような補正が行われる。但し、画像ファイルの付加データの示すシーンと、識別結果の示すシーンとが不一致の場合、画像補正部34は、後述する所定の確認処理をした後、確認結果に応じて画像データを補正する。
図8は、シーン識別部33によるシーン識別処理のフロー図である。図9は、シーン識別部33の機能の説明図である。図中のシーン識別部33の各要素は、ソフトウェアとハードウェアによって実現される。シーン識別部33は、図9に示す特徴量取得部40と、全体識別器50と、部分識別器60と、統合識別器70とを備えている。
ブロックごとに色平均と分散が算出されるので、特徴量取得部40は、画像記憶部31Aには画像データの全てを展開せずに、ブロック分の画像データをブロック順に展開する。このため、画像記憶部31Aは、必ずしも画像ファイルの全てを展開できるだけの容量を備えていなくても良い。
図10は、全体識別処理のフロー図である。ここでは図9も参照しながら全体識別処理について説明する。
一方、肯定閾値を大きくするほど、Recallは小さくなる。この結果、例えば、風景画像を風景識別器51Lで識別した場合であっても、風景のシーンに属すると正しく識別しにくくなる。ところで、識別対象画像が風景のシーンに属すると識別できれば(S204でYES)、残りの別のシーン(夕景など)の識別を行わないようにして全体識別処理の速度を速めている。このため、肯定閾値を大きくするほど、全体識別処理の速度は低下することになる。また、全体識別処理によってシーンが識別できれば部分識別処理を行わないようにしてシーン識別処理の速度を速めているため(S104)、肯定閾値を大きくするほど、シーン識別処理の速度は低下することになる。
つまり、肯定閾値が小さすぎると誤識別の確率が高くなり、大きすぎると処理速度が低下することになる。本実施形態では、正答率(Precision)を97.5%に設定するため、風景の肯定閾値は1.72に設定されている。
一方、第1否定閾値を小さくするほど、True Negative Recallも小さくなる。この結果、風景画像以外の画像を風景画像ではないと識別しにくくなる。その一方、識別対象画像が特定シーンでないことを識別できれば、部分識別処理の際に、その特定シーンのサブ部分識別器61による処理を省略してシーン識別処理速度を速めている(後述、図17のS302)。このため、第1否定閾値を小さくするほど、シーン識別処理速度は低下する。
つまり、第1否定閾値が大きすぎると誤識別の確率が高くなり、小さすぎると処理速度が低下することになる。本実施形態では、False Negative Recallを2.5%に設定するため、第1否定閾値は−1.01に設定されている。
図17は、部分識別処理のフロー図である。部分識別処理は、全体識別処理によってシーンの識別ができなかった場合(図8のS104でNO)に行われる。以下に説明するように、部分識別処理は、分割された分割画像のシーンをそれぞれ識別することによって、画像全体のシーンを識別する処理である。ここでは図9も参照しながら部分識別処理について説明する。
図18は、夕景部分識別器61Sが選択する部分画像の順番の説明図である。部分画像から画像全体のシーンを識別するような場合、識別に用いられる部分画像は、被写体が存在する部分であることが望ましい。そこで、本実施形態では、数千枚のサンプルの夕景画像を用意し、各夕景画像を8×8の64ブロックに分割し、夕景部分画像(夕景の太陽と空の部分画像)を含むブロックを抽出し、抽出されたブロックの位置に基づいて各ブロックにおける夕景部分画像の存在確率を算出した。そして、本実施形態では、存在確率の高いブロックから順番に、部分画像が選択される。なお、図に示す選択順序の情報は、プログラムの一部としてメモリ23に格納されている。
図19は、上位10番目までの10個の部分画像だけで夕景画像の識別をしたときのRecall及びPrecisionのグラフである。図に示すような肯定閾値を設定すれば、正答率(Precision)を80%程度に設定でき、再現率(Recall)を90%程度に設定でき、精度の高い識別が可能である。
また、本実施形態では、夕景部分画像の存在確率の高い上位10番目の部分画像を用いて夕景画像の識別を行っている。このため、本実施形態では、存在確率を無視して抽出された10個の部分画像を用いて夕景画像の識別を行うよりも、Recall及びPrecisionをともに高く設定することが可能になる。
また、本実施形態では、夕景部分画像の存在確率の高い順に部分画像を選択している。この結果、早い段階でS305の判断がYESになりやすくなる。このため、本実施形態では、存在確率の高低を無視した順で部分画像を選択したときよりも、部分識別処理の速度を速めることができる。
統合識別処理について説明する前に、全体識別処理のサブ識別器51や部分識別処理のサブ部分識別器61において用いられているサポートベクタマシン(SVM)について説明する。
学習用サンプルを用いた学習によって、2次元空間を2つに分ける境界が定義される。境界は、<w・x>+b=0で定義される(なお、x=(x1,x2)であり、wは重みベクトルであり、<w・x>はwとxの内積である)。但し、境界は、マージンが最大になるように、学習用サンプルを用いた学習によって定義される。つまり、図の場合、境界は、太点線ではなく、太実線のようになる。
判別は、判別式f(x)=<w・x>+bを用いて行われる。ある入力x(この入力xは学習用サンプルとは別である)について、f(x)>0であればクラスAに属すると判別され、f(x)<0であればクラスBに属すると判別される。
前述の全体識別処理や部分識別処理では、サブ識別器51やサブ部分識別器61における肯定閾値を比較的高めに設定し、Precision(正解率)を高めに設定している。なぜならば、例えば全体識別部の風景識別器51Lの正解率が低く設定されると、風景識別器51Lが紅葉画像を風景画像であると誤識別してしまい、紅葉識別器51Rによる識別を行う前に全体識別処理を終えてしまう事態が発生してしまうからである。本実施形態では、Precision(正解率)が高めに設定されることにより、特定のシーンに属する画像が特定のシーンのサブ識別器51(又はサブ部分識別器61)に識別されるようになる(例えば紅葉画像が紅葉識別器51R(又は紅葉部分識別器61R)によって識別されるようになる)。
<概要>
前述したように、ユーザは、モード設定ダイヤル2Aによって、撮影モードを設定することができる。そして、デジタルスチルカメラ2は、設定された撮影モードや撮影時の測光結果等に基づいて、撮影条件(露光時間、ISO感度等)を決定し、決定した撮影条件にて被写体を撮影する。撮影後、デジタルスチルカメラ2は、撮影時の撮影条件を示す撮影データを、画像データとともに、画像ファイルとしてメモリカード6に保存する。
一方、識別処理(顔識別処理及びシーン識別処理)の結果に基づいて画像データを補正しても、ユーザの望む画質の印刷が得られないこともある。例えば、識別処理において誤識別が生じる場合、ユーザの望む画質の印刷が得られないこともある。また、ユーザが特殊な効果を狙って設定した撮影モードを否定して、プリンタによる識別結果に基づいて画像データを補正した場合にも、ユーザの意図通りの印刷を行えなくなる。
そこで、本実施形態では、ユーザの確認を促すための確認画面を表示することにしている。具体的には、後述するように、識別処理結果と、画像ファイルの付加データのシーン情報(撮影シーンタイプデータや撮影モードデータ)の示すシーンとが不一致の場合、パネル部15の表示部16に確認画面が表示される。
第1実施例では、識別処理結果の確信度に応じて、確認画面を表示又は非表示にする。
図22は、第1実施例におけるダイレクトプリントの処理の流れを示すフロー図である。各処理は、メモリ23に記憶されたプログラムに基づいてプリンタ側コントローラ20によって実現される。
S503において撮影シーンタイプデータを用いる場合、撮影シーンタイプデータが「人物」「風景」及び「夜景」のいずれでもないとき、例えば撮影シーンタイプデータが「0」のとき(図5参照)、S503において識別処理結果との比較ができないので、S502の判断はNOとなる。また、識別処理結果が「人物」「風景」及び「夜景」のいずれでもないとき、S503において撮影シーンタイプデータとの比較ができないので、S502の判断はNOとなる。例えば識別処理結果が「夕景」のとき、S502の判断はNOとなる。
S503において撮影モードデータを用いる場合、撮影モードデータが「人物」「風景」「夕景」及び「夜景」のいずれでもないとき、例えば撮影モードデータが「3(接写)」のとき(図5参照)、識別処理結果との比較ができないので、S502の判断はNOとなる。また、識別処理結果が「人物」「風景」「夕景」及び「夜景」のいずれでもないとき、撮影モードデータとの比較ができないので、S502の判断はNOとなる。
ユーザが特殊な効果を狙って撮影モードを設定して複数回撮影を行い、多数の画像ファイルをダイレクトプリントする場合、識別処理結果のシーンと付加データのシーンとが不一致になることが頻繁に発生する。第1実施例のままでは、このような場合に頻繁に確認画面が表示されてしまい、ユーザにとって不便である。
一方、ユーザが特殊な効果を狙って撮影モードを設定して複数回撮影を行った場合、複数の画像ファイルの付加データは、いずれも同じシーンを示していると考えられる。また、撮影された画像も、同じようなシーンであることが多い。このため、このような状況下で2つのシーンが不一致になる場合には、付加データのシーンや識別処理結果のシーンをユーザが予め把握していると考えられる。そして、2つのシーンが不一致であることがユーザの想定の範囲内であれば、2つのシーンが不一致であっても、確認画面を表示しないことが望ましい。
既に説明した通り、ダイレクトプリントは、メモリカード6をプリンタ4のスロット21に挿入することによって行われるだけでなく、デジタルスチルカメラ2とプリンタ4とを例えばUSBケーブルで接続することによっても可能である。但し、このダイレクトプリントの場合、デジタルスチルカメラ2とプリンタ4とのデータ送受信のプロトコルが定められているため、ダイレクトプリント中にデジタルスチルカメラ2に確認画面を表示させることはできない。
確認画面においてユーザがシーンを選択すれば、ユーザの望んでいるシーンが確定できる。そこで、本実施形態では、ユーザが確認画面において選択をしたとき、ユーザの選択したシーンを画像ファイルの付加データに記憶している。ここでは、識別処理結果のシーンに基づく補正を行った画像をユーザが確認画面上で選択した場合について説明する。
また、ExifSubIFDに新たなディレクトリエントリも追加される。追加されたディレクトリエントリは、2つ目のMakernoteIFDを示すタグと、2つ目のMakernoteIFDの格納場所を示すポインタとから構成されている。
一実施形態としてのプリンタ等を説明したが、上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。特に、以下に述べる実施形態であっても、本発明に含まれるものである。
前述の実施形態ではプリンタ4がシーン識別処理や確認画面表示等をしていたが、デジタルスチルカメラ2がシーン識別処理や確認画面表示等をしても良い。また、上記のシーン識別処理や確認画面表示を行う情報処理装置は、プリンタ4やデジタルスチルカメラ2に限られるものではない。例えば、大量の画像ファイルを保存するフォトストレージのような情報処理装置が、上記のシーン識別処理や確認画面表示を行っても良い。もちろん、パーソナルコンピュータやインターネット上に設置されたサーバーが、上記のシーン識別処理や確認画面表示を行っても良い。
前述の画像ファイルはExif形式であったが、画像ファイルフォーマットはこれに限られるものではない。また、前述の画像ファイルは静止画であるが、動画であっても良い。要するに、画像ファイルが画像データと付加データとを備えていれば、前述のようなシーン識別処理等を行うことが可能である。
前述のサブ識別器51やサブ部分識別器61には、サポートベクタマシン(SVM)による識別手法が用いられている。しかし、識別対象画像が特定シーンに属するか否かの識別手法は、サポートベクタマシンを用いるものに限られるものではない。例えば、ニューラルネットワーク等のパターン認識を採用しても良い。
前述の実施形態では、全体識別処理・部分識別処理・統合識別処理のいずれでもシーンを識別できなかった場合に限り、確信度が所定値以上のシーンをシーン候補として抽出している。但し、シーン候補の抽出方法は、これに限られるものではない。
図27は、別の処理フローの説明図である。この処理は、前述のシーン識別処理の代わりに行われる。
まず、前述の実施形態と同様に、プリンタ側コントローラ20が、画像ファイルの情報に基づいて、全体特徴量を算出する(S601)。次に、風景識別器51Lが、前述の識別処理と同様に、判別式の値又はその値に対応するPrecisionを確信度として算出する(S602)。なお、前述の実施形態の風景識別器51Lは、識別対象画像が風景のシーンに属するか否かをも識別していたが、ここでの風景識別器51Lは、判別式に基づいて確信度を算出するだけである。同様に、他のサブ識別器51も、確信度を算出する(S603〜S606)。そして、プリンタ側コントローラ20は、確信度が所定値以上のシーンをシーン候補として抽出し(S607)、シーン候補(及び確信度)を記憶する(S608)。
このようにしても、画像データの示す画像のシーンを識別することが可能である。そして、このように識別したシーンと、付加データのシーンとを比較して、不一致のときに確認画面を表示・非表示することも可能である。
(1)前述の実施形態では、プリンタ側コントローラ20は、画像データに付加されている付加データから、シーン情報である撮影シーンタイプデータや撮影モードデータを取得する。また、プリンタ側コントローラ20は、シーン識別処理(図8参照)による識別結果を取得する。
撮影シーンタイプデータや撮影モードデータの示すシーンと、シーン識別処理の識別結果のシーンとが不一致になる場合がある。このような場合、シーン識別処理機能を備えないが画像データの自動補正処理を行うプリンタによってダイレクトプリントが行われると、誤った撮影データに基づいて画像データが補正されてしまうことになる。
そこで、前述の実施形態では、2つのシーンが不一致の場合、ユーザの確認を促すための確認画面を表示することにしている(図23A及び図23B参照)。但し、2つのシーンが不一致のたびに常に確認画面を表示することにすると、ユーザにとって煩わしい場合がある。
そこで、前述の実施形態では、不一致の場合であっても、確認画面を表示しないことがあるようにした。
これにより、ユーザの想定範囲内の不一致のときに、確認画面を非表示にすることができる。
4 プリンタ、6 メモリカード、
10 印刷機構、11 ヘッド、12 ヘッド制御部、13 モータ、14 センサ、15 パネル部、16 表示部、17 入力部、
20 プリンタ側コントローラ、21 スロット、22 CPU、23 メモリ、
24 制御ユニット、25 駆動信号生成部、
31 記憶部、31A 画像記憶部、31B 結果記憶部、
32 顔識別部、33 シーン識別部、34 画像補正部、35 プリンタ制御部、
40 特徴量取得部、50 全体識別器、51 サブ識別器、51L 風景識別器、
51S 夕景識別器、51N 夜景識別器、51F 花識別器、51R 紅葉識別器、
60 部分識別器、61 サブ部分識別器、61S 夕景部分識別器、
61F 花部分識別器、61R 紅葉部分識別器、
70 統合識別器、
161・162 確認画面、162C 境界、163 設定画面
Claims (9)
- 画像データに付加されている付加データから、画像データのシーン情報を取得する取得ステップと、
前記画像データに基づいて、前記画像データの示す画像のシーンを識別する識別ステップと、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較する比較ステップと、
を有する情報処理方法であって、
前記比較ステップにおいて前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとが不一致のとき、ユーザに確認を促すための確認画面を表示する場合と、表示しない場合とがある
ことを特徴とする情報処理方法。 - 請求項1に記載の情報処理方法であって、
前記識別ステップにおいて、
前記画像が特定のシーンに属する確率に応じた確信度を算出し、
前記確信度に応じて前記画像が前記特定のシーンに属するか否かを識別し、
前記不一致のとき、前記確信度に応じて、前記確認画面を表示するか否かが決定される
ことを特徴とする情報処理方法。 - 請求項1に記載の情報処理方法であって、
ユーザにシーンを設定させて、ユーザの設定したシーンである設定シーンを記憶し、
前記不一致のとき、前記シーン情報の示すシーン及び識別したシーンの少なくとも一方のシーンと、前記設定シーンとに基づいて、前記確認画面を表示するか否かが決定される
ことを特徴とする情報処理方法。 - 請求項1に記載の情報処理方法であって、
第1のインターフェイスを介して前記画像データを取得した場合、前記不一致のときに前記確認画面を表示し、
前記第1のインターフェイスとは別の第2のインターフェイスを介して前記画像データを取得した場合、前記不一致のときに前記確認画面を表示しない
ことを特徴とする情報処理方法。 - 請求項1〜4のいずれかに記載の情報処理方法であって、
前記確認画面には、前記シーン情報の示すシーンに基づいて補正された画像と、識別したシーンに基づいて補正された画像とが表示されることを特徴とする情報処理方法。 - 請求項5に記載の情報処理方法であって、
前記確認画面に、前記画像データの示す画像を表示するとともに、
前記画像データの示す画像の所定の位置に境界を設定し、
前記境界から見て一方の側を、前記シーン情報の示すシーンに基づいて補正された画像とし、
前記境界から見て他方の側を、識別したシーンに基づいて補正された画像とする
ことを特徴とする情報処理方法。 - 請求項6に記載の情報処理方法であって、
識別したシーンが、前記画像に人物の顔があることを示すシーンである場合、
前記境界は、前記顔の部分を通るように、設定される
ことを特徴とする情報処理方法。 - コントローラを備える情報処理装置であって、
前記コントローラは、
画像データに付加されている付加データから、画像データのシーン情報を取得し、
前記画像データに基づいて、前記画像データの示す画像のシーンを識別する識別し、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較する、
情報処理装置であって、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較した結果が不一致のとき、ユーザに確認を促すための確認画面を表示する場合と、表示しない場合とがある
ことを特徴とする情報処理装置。 - 情報処理装置に、
画像データに付加されている付加データから、画像データのシーン情報を取得させ、
前記画像データに基づいて、前記画像データの示す画像のシーンを識別する識別させ、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較させる、
プログラムであって、
前記シーン情報の示すシーンと識別したシーンとを比較した結果が不一致のとき、前記情報処理装置に、ユーザに確認を促すための確認画面を表示させる場合と、表示させない場合とがある
ことを特徴とするプログラム。
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