JP2009135616A - Communication terminal, information processing method, and program - Google Patents

Communication terminal, information processing method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP2009135616A
JP2009135616A JP2007308098A JP2007308098A JP2009135616A JP 2009135616 A JP2009135616 A JP 2009135616A JP 2007308098 A JP2007308098 A JP 2007308098A JP 2007308098 A JP2007308098 A JP 2007308098A JP 2009135616 A JP2009135616 A JP 2009135616A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
communication
person
image
recognition result
communication terminal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2007308098A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP5236264B2 (en
Inventor
Masayoshi Son
正義 孫
Junhwan Kim
ジュン ファン キム
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SoftBank Corp
Olaworks Inc
Original Assignee
SoftBank Mobile Corp
Olaworks Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SoftBank Mobile Corp, Olaworks Inc filed Critical SoftBank Mobile Corp
Priority to JP2007308098A priority Critical patent/JP5236264B2/en
Publication of JP2009135616A publication Critical patent/JP2009135616A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5236264B2 publication Critical patent/JP5236264B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Telephone Function (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a communication terminal capable of improving accuracy of facial recognition in identifying a person by recognizing the face of the person included in an image; an information processing method; and a program. <P>SOLUTION: This communication terminal 20 includes: communication means 200, 220 and 270 communicating with the outside; a communication history storage means 210 storing communication history information by relating information of a person of a communication counterpart thereto; and an image data storage means 210 storing data of an image. The communication terminal is also provided with: a facial recognition means 260 identifying a person by recognizing the face of the person included in an image based on data of the image; and a recognition result correction means 265 correcting the recognition result based on communication history information stored in the communication history storage means. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、外部と通信可能な携帯電話機等の移動体通信端末や通信機能付きのパーソナルコンピュータ、PDAなどの通信端末、情報処理方法及びプログラムに関するものである。   The present invention relates to a mobile communication terminal such as a mobile phone that can communicate with the outside, a personal computer with a communication function, a communication terminal such as a PDA, an information processing method, and a program.

従来、カメラで撮影した画像のデータに基づいて、その画像に含まれる人物の顔を認識して人物を特定する顔認識処理を行うことができる携帯電話機が知られている(例えば、特許文献1〜3)。この顔認識の結果は、携帯電話機を操作している利用者が予め登録された正規の利用者か否かの認証に用いることができる。
特開2006−093934号公報 特開2006−319550号公報 特開2007−047877号公報
2. Description of the Related Art Conventionally, a mobile phone capable of performing face recognition processing for identifying a person by recognizing a person's face included in the image based on image data captured by a camera is known (for example, Patent Document 1). ~ 3). The result of this face recognition can be used for authentication as to whether or not the user operating the mobile phone is an authorized user registered in advance.
JP 2006-093934 A JP 2006-319550 A JP 2007-047877 A

しかしながら、上記従来の携帯電話機のように画像に含まれる人物の顔を認識して人物を特定する場合は、その認識対象の画像中の顔の大きさ、向き、背景等の様々な要素によって顔認識の精度が低下してしまうという問題点がある。   However, when a person is identified by recognizing the face of the person included in the image as in the conventional mobile phone, the face depends on various factors such as the size, orientation, and background of the face in the image to be recognized. There is a problem that the accuracy of recognition is lowered.

本発明は以上の問題点に鑑みなされたものであり、その目的は、画像に含まれる人物の顔を認識して人物を特定するときの顔認識の精度を高めることができる通信端末、情報処理方法及びプログラムを提供することである。   The present invention has been made in view of the above problems, and a purpose of the present invention is to provide a communication terminal capable of improving the accuracy of face recognition when identifying a person by recognizing the face of the person included in the image, and information processing It is to provide a method and program.

本発明に係る通信端末は、外部と通信する通信手段と、通信相手先の人物の情報と対応付けて通信履歴情報を記憶する通信履歴記憶手段と、画像のデータを記憶する画像データ記憶手段と、前記画像のデータに基づいて該画像に含まれる人物の顔を認識して該人物を特定する顔認識手段と、前記通信履歴記憶手段に記憶されている通信履歴情報に基づいて、前記認識結果を修正する認識結果修正手段と、を備える。
ここで、上記外部との通信は、通信相手先と音声による通話や音声及び画像による通話を行うテレビ通話を行う電話の通信と、通信相手先とメールとやり取りを行うメールの通信とを含む。
この通信端末では、通信手段で通信する通信相手先と、顔認識の対象となる画像に含まれる人物とは、重複する可能性が高い。すなわち、顔認識手段によって認識処理される画像に含まれる人物は、通信履歴記憶手段に通信履歴情報の通信相手先の人物である可能性が高い。従って、通信履歴記憶手段に記憶されている通信履歴情報に基づいて、顔認識手段の認識結果を修正することにより、その認識結果で特定された人物が顔認識の対象の画像に含まれる真の人物である確率を高めることができる。よって、画像に含まれる人物の顔を認識して人物を特定するときの顔認識の精度を高めることができる。
A communication terminal according to the present invention includes a communication unit that communicates with the outside, a communication history storage unit that stores communication history information in association with information about a person of a communication partner, and an image data storage unit that stores image data. Recognizing the person's face included in the image based on the image data and identifying the person, and the recognition result based on the communication history information stored in the communication history storage unit. Recognition result correcting means for correcting.
Here, the communication with the outside includes communication of a telephone for performing a telephone call by voice or a call by voice and an image with a communication partner and mail communication for exchanging mail with the communication partner.
In this communication terminal, there is a high possibility that the communication partner communicating with the communication means and the person included in the face recognition target image overlap. That is, the person included in the image that is recognized and processed by the face recognition means is highly likely to be the person of the communication partner of the communication history information in the communication history storage means. Accordingly, by correcting the recognition result of the face recognition unit based on the communication history information stored in the communication history storage unit, the person specified by the recognition result is included in the true image included in the face recognition target image. The probability of being a person can be increased. Therefore, the accuracy of face recognition when identifying a person by recognizing the face of the person included in the image can be improved.

なお、前記通信端末において、複数の人物それぞれについて顔の認識に用いる複数の顔認識基準データを記憶する顔認識基準データ記憶手段を更に備え、前記顔認識手段は、前記画像に含まれる人物の顔を特徴付ける顔特徴データを抽出し、その抽出された顔特徴データと、前記顔認識基準データ記憶手段に記憶されている前記複数の顔認識基準データとを比較することにより、前記画像に含まれる人物を特定するものであってもよい。
この通信端末では、画像に含まれる人物の顔を特徴付ける顔特徴データと、顔認識基準データ記憶手段に予め記憶されている複数の顔認識基準データとを比較することにより、画像に含まれる人物の顔を効率よく且つ精度よく認識して当該人物を特定できる。
The communication terminal further includes face recognition reference data storage means for storing a plurality of face recognition reference data used for face recognition for each of a plurality of persons, wherein the face recognition means includes the face of the person included in the image. The person included in the image is extracted by comparing the extracted face feature data with the plurality of face recognition reference data stored in the face recognition reference data storage means. May be specified.
In this communication terminal, the facial feature data that characterizes the face of the person included in the image is compared with a plurality of face recognition reference data stored in advance in the face recognition reference data storage means, thereby determining the person's face included in the image. The person can be identified by efficiently and accurately recognizing the face.

また、前記通信端末において、前記画像データ記憶手段は、前記認識結果修正手段で修正された認識結果と前記画像のデータとを対応付けて記憶するものであってもよい。
この通信端末では、認識結果修正手段で修正された認識結果である人物の情報と、対応する画像のデータとを対応付けて記憶しておくことにより、その画像のデータを人物の情報で分類して保存したり検索したりすることができる。
In the communication terminal, the image data storage unit may store the recognition result corrected by the recognition result correction unit and the image data in association with each other.
In this communication terminal, the person information, which is the recognition result corrected by the recognition result correcting means, and the corresponding image data are stored in association with each other, whereby the image data is classified by the person information. Can be saved and searched.

また、前記通信端末において、前記認識結果修正手段は、前記通信履歴情報に基づいて前記通信相手先の人物との親密度を判定し、該親密度に基づいて前記認識結果を修正するものであってもよい。
この通信端末では、通信履歴情報に含まれる各通信相手先との通信の内容に応じて、当該通信端末の利用者と通信相手先の人物との親密度が変わるという傾向があるので、通信履歴情報に基づいて通信相手先の人物との親密度を判定することができる。そして、この判定して得られた親密度が高いほど、顔認識手段によって認識処理される画像に当該通信相手先の人物が含まれる確率が高くなる。従って、上記判定で得られた親密度に基づいて前記認識結果を修正することにより、顔認識の精度を更に高めることができる。
Further, in the communication terminal, the recognition result correcting means determines a closeness with the person of the communication partner based on the communication history information, and corrects the recognition result based on the closeness. May be.
In this communication terminal, since the intimacy between the user of the communication terminal and the person of the communication partner tends to change according to the content of communication with each communication partner included in the communication history information, the communication history Based on the information, it is possible to determine the familiarity with the person of the communication partner. And the higher the familiarity obtained by this determination, the higher the probability that the person of the communication partner is included in the image that is recognized by the face recognition means. Therefore, the accuracy of face recognition can be further improved by correcting the recognition result based on the familiarity obtained in the determination.

また、前記通信端末において、前記認識結果修正手段で用いる前記通信履歴情報は、前記通信相手先の人物ごとに記憶されている通信頻度、該通信相手先との通信が行われた日時から現在の日時までの経過時間、及び該通信相手先との通信の種類の少なくとも一つの情報であってもよい。
この通信端末では、顔認識手段によって認識処理される画像に通信相手先の人物が含まれる確率は、その通信相手先に対する前記通信頻度、前記経過時間及び前記通信の種類の少なくとも一つによって変わる場合が多い。従って、前記通信頻度、前記経過時間及び前記通信の種類の少なくとも一つの情報に基づいて、前記認識結果を修正することにより、顔認識の精度を更に高めることができる。
ここで、前記認識結果修正手段は、前記通信相手先の人物との通信頻度が多いほど、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正するものであってもよい。通信相手先の人物との通信頻度が多いほど、その人物と通信端末の利用者との親密度が高くなる場合が多いため、画像に当該人物が含まれている確率が高いと判断して認識結果を修正することにより、顔認識の精度を更に高めることができる。
また、前記認識結果修正手段は、前記通信相手先の人物との通信に対する前記経過時間が短いほど、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正するものであってもよい。通信相手先の人物との通信に対する前記経過時間が短いほど、その人物と通信端末の利用者との親密度が高くなる場合が多いため、画像に当該人物が含まれている確率が高いと判断して認識結果を修正することにより、顔認識の精度を更に高めることができる。
また、前記認識結果修正手段は、前記通信相手先の人物との通信の種類について、該人物への電話の発信、該人物からの電話の着信、該人物へのメールの送信、該人物からのメールの受信、の順に、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正するものであってもよい。通信相手先の人物への電話の発信、人物からの電話の着信、人物へのメールの送信、人物からのメールの受信、の順に、その人物と通信端末の利用者との親密度が高くなる場合が多い。そのため、画像に当該人物が含まれている確率が高いと判断して認識結果を修正することにより、顔認識の精度を更に高めることができる。
Further, in the communication terminal, the communication history information used by the recognition result correcting means is based on the communication frequency stored for each person of the communication partner and the date and time when communication with the communication partner is performed. It may be at least one piece of information on the elapsed time until the date and time and the type of communication with the communication partner.
In this communication terminal, the probability that a person of the communication partner is included in the image recognized and processed by the face recognition unit varies depending on at least one of the communication frequency, the elapsed time, and the type of communication with the communication partner. There are many. Therefore, the accuracy of face recognition can be further improved by correcting the recognition result based on at least one information of the communication frequency, the elapsed time, and the communication type.
Here, the recognition result correcting means determines that the probability that the person is included in the image is higher as the communication frequency with the person of the communication partner is higher, and corrects the recognition result. May be. As the frequency of communication with the person at the other end of the communication increases, the intimacy between the person and the user of the communication terminal often increases, so it is determined that the probability that the person is included in the image is high By correcting the result, the accuracy of face recognition can be further increased.
Further, the recognition result correcting means determines that the probability that the person is included in the image is higher as the elapsed time for communication with the person of the communication partner is shorter, and corrects the recognition result. It may be. The shorter the elapsed time for communication with the person at the other end of communication, the greater the intimacy between the person and the user of the communication terminal, so the probability that the person is included in the image is high. Then, the accuracy of face recognition can be further improved by correcting the recognition result.
In addition, the recognition result correcting means is configured to send a call to the person, receive a call from the person, send a mail to the person, The recognition result may be corrected by determining that there is a high probability that the person is included in the image in the order of reception of mail. The intimacy between the person and the user of the communication terminal increases in the order of making a call to the person at the other end of the communication, receiving a call from the person, sending mail to the person, and receiving mail from the person. There are many cases. For this reason, it is possible to further improve the accuracy of face recognition by determining that the probability that the person is included in the image is high and correcting the recognition result.

また、前記通信端末において、前記認識結果は、前記画像に含まれている人物について複数の候補者を提示するものであり、前記認識結果修正手段は、前記通信履歴情報に基づいて、前記認識結果に含める前記候補者を修正するものであってもよい。
この通信端末では、画像に含まれている人物について複数の候補者を認識結果として提示することにより、認識結果の全体としての精度を高めつつ、当該画像に含まれている人物を最終的に特定するときに当該通信端末の利用者が判断して選択できるようにすることができる。
ここで、前記認識結果の複数の候補者を表示する表示手段と、前記表示手段に表示された前記複数の候補者からいずれか一人を、前記画像に含まれる前記特定の人物として選択するための選択手段と、を更に備え、前記画像データ記憶手段は、前記選択手段で選択された人物の情報と前記画像のデータとを対応付けて記憶するものであってもよい。この場合は、複数の候補者のいずれか一人を特定の人物として選択する利用者による選択作業が容易になるとともに、画像データ記憶手段に画像のデータとを対応付けて記憶される人物が当該画像に含まれる人物である確率を高めることができる。
Further, in the communication terminal, the recognition result presents a plurality of candidates for a person included in the image, and the recognition result correcting means is configured to determine the recognition result based on the communication history information. The candidate to be included may be corrected.
In this communication terminal, by presenting a plurality of candidates as recognition results for the person included in the image, the person who is included in the image is finally identified while improving the accuracy of the recognition result as a whole. It is possible for the user of the communication terminal to judge and select when doing so.
Here, a display unit that displays a plurality of candidates of the recognition result, and one of the plurality of candidates displayed on the display unit is selected as the specific person included in the image Selecting means, and the image data storage means may store the information of the person selected by the selection means and the image data in association with each other. In this case, the selection work by the user who selects any one of the plurality of candidates as a specific person is facilitated, and the person stored in association with the image data in the image data storage means is the image. The probability of being a person included in can be increased.

また、前記通信端末において、画像を撮影する撮像手段を更に備え、前記顔認識対象の画像が、前記撮像手段で撮影した画像であってもよい。
この通信端末では、撮像手段で画像を撮影する人物は、当該通信端末で通信する通信相手先になる場合が多く、当該通信端末の利用者と親密である場合が多い。そのため、当該通信端末による通信相手先の人物と、撮像手段で撮影され顔認識の対象となる画像に含まれる人物とは、重複する可能性が更に高くなる。従って、画像に含まれる人物の顔を認識して人物を特定するときの顔認識の精度を更に高めることができる。
The communication terminal may further include an imaging unit that captures an image, and the face recognition target image may be an image captured by the imaging unit.
In this communication terminal, the person who captures an image with the imaging means is often a communication partner communicating with the communication terminal, and is often intimate with the user of the communication terminal. Therefore, there is a higher possibility that the person of the communication partner by the communication terminal and the person included in the image that is captured by the imaging unit and is the target of face recognition will overlap. Therefore, it is possible to further improve the accuracy of face recognition when identifying a person by recognizing the face of the person included in the image.

本発明に係る情報処理方法は、通信相手先の人物の情報と対応付けて通信履歴情報を記憶する通信端末における情報処理方法であって、画像のデータに基づいて該画像に含まれる人物の顔を認識して該人物を特定するステップと、前記通信履歴情報に基づいて前記認識結果を修正するステップと、を有する。
前記情報処理方法において、前記画像に含まれる人物の顔を特徴付ける顔特徴データを抽出し、その抽出された顔特徴データと、複数の人物それぞれについて顔の認識に用いる複数の顔認識基準データとを比較することにより、前記画像に含まれる人物を特定してもよい。
また、前記情報処理方法において、前修正された認識結果と前記画像のデータとを対応付けて記憶するステップを更に有してもよい。
また、前記情報処理方法において、前記通信履歴情報に基づいて前記通信相手先の人物との親密度を判定し、該親密度に基づいて前記認識結果を修正してもよい。
また、前記情報処理方法において、前記通信履歴情報は、前記通信相手先の人物ごとに記憶されている通信頻度、該通信相手先との通信が行われた日時から現在の日時までの経過時間、及び該通信相手先との通信の種類の少なくとも一つの情報であってもよい。
また、前記情報処理方法において、前記通信相手先の人物との通信頻度が多いほど、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正してもよい。
また、前記情報処理方法において、前記通信相手先の人物との通信に対する前記経過時間が短いほど、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正してもよい。
また、前記情報処理方法において、前記通信相手先の人物との通信の種類について、該人物への電話の発信、該人物からの電話の着信、該人物へのメールの送信、該人物からのメールの受信の順に、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正してもよい。
また、前記情報処理方法において、前記認識結果は、前記画像に含まれている人物について複数の候補者を提示するものであり、前記通信履歴情報に基づいて、前記認識結果に含める前記候補者を修正してもよい。
また、前記情報処理方法において、前記認識結果の複数の候補者を表示するステップと、前記複数の候補者から選択された人物の情報と前記画像のデータとを対応付けて記憶するステップと、を更に有してもよい。
また、前記情報処理方法において、前記顔認識対象の画像は、撮像手段で撮影した画像であってもよい。
An information processing method according to the present invention is an information processing method in a communication terminal that stores communication history information in association with information of a person of a communication partner, and includes a person's face included in the image based on image data And identifying the person, and correcting the recognition result based on the communication history information.
In the information processing method, face feature data characterizing a person's face included in the image is extracted, and the extracted face feature data and a plurality of face recognition reference data used for face recognition for each of a plurality of persons. A person included in the image may be specified by comparison.
The information processing method may further include a step of storing the previously corrected recognition result and the image data in association with each other.
Further, in the information processing method, closeness with the person of the communication partner may be determined based on the communication history information, and the recognition result may be corrected based on the closeness.
In the information processing method, the communication history information includes a communication frequency stored for each person of the communication partner, an elapsed time from a date and time when communication with the communication partner is performed, to a current date and time, And at least one piece of information of the type of communication with the communication partner.
In the information processing method, the recognition result may be corrected by determining that the probability that the person is included in the image is higher as the communication frequency with the person of the communication partner is higher.
In the information processing method, the recognition result may be corrected by determining that the probability that the person is included in the image is higher as the elapsed time for communication with the person of the communication partner is shorter. Good.
Further, in the information processing method, regarding the type of communication with the person of the communication partner, outgoing calls to the person, incoming calls from the person, transmission of mail to the person, mail from the person The recognition result may be corrected by determining that the probability that the person is included in the image is high in the order of reception.
Further, in the information processing method, the recognition result presents a plurality of candidates for a person included in the image, and the candidates included in the recognition result are determined based on the communication history information. It may be corrected.
Further, in the information processing method, a step of displaying a plurality of candidates of the recognition result, and a step of storing information on a person selected from the plurality of candidates and the image data in association with each other. Furthermore, you may have.
In the information processing method, the face recognition target image may be an image captured by an imaging unit.

本発明に係るプログラムは、通信相手先の人物の情報と対応付けて通信履歴情報を記憶する通信端末における情報処理を、当該通信端末のコンピュータを用いて実行させるためのプログラムであって、画像のデータに基づいて該画像に含まれる人物の顔を認識して該人物を特定するステップと、前記通信履歴情報に基づいて前記認識結果を修正するステップと、前記コンピュータを用いて実行させる。
前記プログラムにおいて、前記画像に含まれる人物の顔を特徴付ける顔特徴データを抽出し、その抽出された顔特徴データと、複数の人物それぞれについて顔の認識に用いる複数の顔認識基準データとを比較することにより、前記画像に含まれる人物を特定する情報処理を、前記コンピュータを用いて実行させるものであってもよい。
また、前記プログラムにおいて、前修正された認識結果と前記画像のデータとを対応付けて記憶する情報処理を、前記コンピュータを用いて実行させるものであってもよい。
また、前記プログラムにおいて、前記通信履歴情報に基づいて前記通信相手先の人物との親密度を判定し、該親密度に基づいて前記認識結果を修正する情報処理を、前記コンピュータを用いて実行させるものであってもよい。
また、前記プログラムにおいて、前記通信履歴情報は、前記通信相手先の人物ごとに記憶されている通信頻度、該通信相手先との通信が行われた日時から現在の日時までの経過時間、及び該通信相手先との通信の種類の少なくとも一つの情報であってもよい。
また、前記プログラムにおいて、前記通信相手先の人物との通信頻度が多いほど、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正する情報処理を、前記コンピュータを用いて実行させるものであってもよい。
また、前記プログラムにおいて、前記通信相手先の人物との通信に対する前記経過時間が短いほど、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正する情報処理を、前記コンピュータを用いて実行させるものであってもよい。
また、前記プログラムにおいて、前記通信相手先の人物との通信の種類について、該人物への電話の発信、該人物からの電話の着信、該人物へのメールの送信、該人物からのメールの受信の順に、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正する情報処理を、前記コンピュータを用いて実行させるものであってもよい。
また、前記プログラムにおいて、前記認識結果は、前記画像に含まれている人物について複数の候補者を提示するものであり、前記通信履歴情報に基づいて、前記認識結果に含める前記候補者を修正する情報処理を、前記コンピュータを用いて実行させるものであってもよい。
また、前記プログラムにおいて、前記認識結果の複数の候補者を表示するステップと、前記複数の候補者から選択された人物の情報と前記画像のデータとを対応付けて記憶する情報処理を、前記コンピュータを用いて実行させるものであってもよい。
また、前記プログラムにおいて、前記顔認識対象の画像は、撮像手段で撮影した画像であってもよい。
A program according to the present invention is a program for executing information processing in a communication terminal that stores communication history information in association with information on a person of a communication partner using a computer of the communication terminal. Recognizing the face of a person included in the image based on the data to identify the person, correcting the recognition result based on the communication history information, and using the computer.
In the program, face feature data characterizing a person's face included in the image is extracted, and the extracted face feature data is compared with a plurality of face recognition reference data used for face recognition for each of a plurality of persons. Thus, information processing for specifying a person included in the image may be executed using the computer.
Further, in the program, information processing for storing a previously corrected recognition result and the image data in association with each other may be executed using the computer.
Further, in the program, a closeness with the person of the communication partner is determined based on the communication history information, and information processing for correcting the recognition result based on the closeness is executed using the computer. It may be a thing.
In the program, the communication history information includes a communication frequency stored for each person of the communication partner, an elapsed time from the date and time when communication with the communication partner is performed, and the current date and time, and The information may be at least one type of communication with the communication partner.
Further, in the program, the information processing for correcting the recognition result by determining that the probability that the person is included in the image is higher as the communication frequency with the person of the communication partner is higher. May be used.
Further, in the program, information processing for correcting the recognition result by determining that the probability that the person is included in the image is higher as the elapsed time for communication with the person of the communication partner is shorter, It may be executed using the computer.
Further, in the program, regarding the type of communication with the person of the communication partner, making a call to the person, receiving a call from the person, sending mail to the person, receiving mail from the person In this order, information processing for determining the probability that the person is included in the image is high and correcting the recognition result may be executed using the computer.
Further, in the program, the recognition result presents a plurality of candidates for the person included in the image, and corrects the candidate included in the recognition result based on the communication history information. Information processing may be executed using the computer.
Further, in the program, the step of displaying a plurality of candidates of the recognition result, and the information processing for storing the information of the person selected from the plurality of candidates and the image data in association with each other, It may be executed by using.
In the program, the face recognition target image may be an image captured by an imaging unit.

本発明によれば、通信履歴情報に基づいて、顔認識手段の認識結果を修正することにより、その認識結果で特定された人物が顔認識の対象の画像に含まれる真の人物である確率を高めることができるので、画像に含まれる人物の顔を認識して人物を特定するときの顔認識の精度を高めることができるという効果がある。   According to the present invention, by correcting the recognition result of the face recognition unit based on the communication history information, the probability that the person specified by the recognition result is a true person included in the face recognition target image is calculated. Therefore, it is possible to improve the accuracy of face recognition when the face of a person included in an image is recognized and the person is specified.

以下、本発明を通信端末としての携帯電話機を用いたデータ共有システムに適用した実施形態について説明する。
図1は本発明の実施形態に係る携帯電話機を用いたデータ共有システムの一例を示す概略構成図である。このデータ共有システムは、携帯電話通信網10を含む通信ネットワークを介して構築された複数の利用者が所属する仮想的なコミュニティにおいて、各利用者の画像データを共有するものであり上記仮想的なコミュニティに所属する利用者の携帯電話機20、21と、各携帯電話機20、21と通信可能に携帯電話通信網10上に設けられたサーバ30とを用いて構成されている。各携帯電話機20、21は、携帯電話通信網10の基地局101の間に確立された無線通信回線を介して、携帯電話機等の電話機との間で、電話やメール等の通信を行うことができる。また、各携帯電話機20、21は、更にインターネット等の外部の通信ネットワークを介して、他のパーソナルコンピュータやPDA等の通信端末との間でメール等の通信を行うことができる。サーバ30は、携帯電話通信網10とゲートウェイを介して接続されるインターネット11などの他の通信ネットワーク上に設けてもよい。
Hereinafter, an embodiment in which the present invention is applied to a data sharing system using a mobile phone as a communication terminal will be described.
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an example of a data sharing system using a mobile phone according to an embodiment of the present invention. This data sharing system shares image data of each user in a virtual community to which a plurality of users constructed via a communication network including the mobile phone communication network 10 belongs. It is configured using mobile phones 20 and 21 of users belonging to the community and a server 30 provided on the mobile phone communication network 10 so as to be able to communicate with the mobile phones 20 and 21. Each of the mobile phones 20 and 21 can communicate with a telephone such as a mobile phone via a wireless communication line established between the base stations 101 of the mobile phone communication network 10. it can. Each of the mobile phones 20 and 21 can perform communication such as mail with another personal computer or a communication terminal such as a PDA via an external communication network such as the Internet. The server 30 may be provided on another communication network such as the Internet 11 connected to the mobile phone communication network 10 via a gateway.

上記仮想的なコミュニティは、実空間でのコミュニティの場合と同様に、例えば同じ趣味を有する関係や家族・親類の関係などのある特定の関係を互いに有する複数の利用者(メンバー)で構成されるグループに対応する。この仮想的なコミュニティは、例えば、コミュニティを管理運営しようとする管理者が、コミュニティの名称、自分のメールアドレス、電話番号、氏名等の必要な登録情報をサーバ30に送信して所定の認証を受けることにより、通信ネットワーク上に構築することができる。管理者には、通信ネットワーク上でコミュニティを管理するための管理者用のID及びパスワードが設定される。コミュニティの所属する利用者(メンバー)は、例えば、自分のメールアドレス、電話番号、氏名等の必要な登録情報をサーバ30に送信して所定の認証を受けることにより登録される。この利用者登録は、新規コミュニティ構築時に行ってもいいし、その後の任意のタイミングで行ってもよい。   The virtual community is composed of a plurality of users (members) having a specific relationship such as a relationship having the same hobby or a family / relative relationship, as in the case of the community in the real space. Corresponds to the group. In this virtual community, for example, an administrator who manages and operates the community transmits necessary registration information such as the name of the community, his / her e-mail address, telephone number, and name to the server 30 for predetermined authentication. By receiving, it can be constructed on a communication network. The administrator is set with an administrator ID and password for managing the community on the communication network. A user (member) to whom the community belongs is registered by transmitting necessary registration information such as his / her mail address, telephone number, and name to the server 30 and receiving predetermined authentication. This user registration may be performed when a new community is constructed, or may be performed at an arbitrary timing thereafter.

図2は、上記仮想的なコミュニティ上で画像データを共有するデータ共有システムを構成する携帯電話機20の機能的な構成要素を示すブロック図である。なお、携帯電話機21も同様に構成することができる。携帯電話機20は、サーバ30に送信してアップロードする送信対象の画像データを解析する画像解析機能(顔認識機能)を備えている。携帯電話機20は、他の携帯電話機等との間で電話の通信を行うための電話通信部(通信手段)200と、データ記憶部(データ記憶手段)210と、データ送信部(データ送信手段、通信手段)220と、予約設定部(予約設定手段)230と、画像関連情報入力部(画像関連情報入力手段)240と、画像関連情報付加部(画像関連情報付加手段)250と、画像解析部(顔認証手段)260と、認識結果修正部(認識結果修正手段)265と、データ受信部(データ受信手段、通信手段)270と、撮像部(撮像手段)280、表示部(表示手段)285と、選択情報入力部(選択手段)290とを備える。これらの各部の機能は、携帯電話機20に予め組み込まれたプログラムやユーザがダウンロードしたプログラムがCPU等からなるコンピュータに読み込まれることにより、そのプログラムと携帯電話機20の各種ハードウェア資源とが協働することによって実現される。このプログラムは、ROM等の半導体メモリや、光ディスク(CD−ROM、CD−R等)、磁気ディスク(FD、HD等)、磁気テープなどの記録媒体を記録した状態で受け渡しすることができ、コンピュータネットワークを介した通信によって受け渡しすることもできる。また、携帯電話機20は、ハードウェア資源として、CPU,RAM,ROM,ベースバンド処理部,無線通信モジュール,液晶パネル等によるディスプレイ,キー操作部,マイク、スピーカ、カメラ、メモリカード等を備える。   FIG. 2 is a block diagram showing functional components of the mobile phone 20 constituting the data sharing system for sharing image data on the virtual community. The mobile phone 21 can be configured in the same manner. The cellular phone 20 has an image analysis function (face recognition function) for analyzing image data to be transmitted that is transmitted to the server 30 and uploaded. The cellular phone 20 includes a telephone communication unit (communication unit) 200, a data storage unit (data storage unit) 210, and a data transmission unit (data transmission unit, data communication unit) for performing telephone communication with other cellular phones. Communication means) 220, reservation setting section (reservation setting means) 230, image related information input section (image related information input means) 240, image related information addition section (image related information addition means) 250, and image analysis section. (Face authentication unit) 260, recognition result correction unit (recognition result correction unit) 265, data reception unit (data reception unit, communication unit) 270, imaging unit (imaging unit) 280, display unit (display unit) 285 And a selection information input unit (selection means) 290. The functions of these units are such that a program built in the mobile phone 20 or a program downloaded by the user is read into a computer including a CPU, and the program and various hardware resources of the mobile phone 20 cooperate. Is realized. This program can be transferred in a state where a recording medium such as a semiconductor memory such as a ROM, an optical disk (CD-ROM, CD-R, etc.), a magnetic disk (FD, HD, etc.), a magnetic tape, etc. is recorded. It can also be transferred by communication via a network. The mobile phone 20 includes a CPU, a RAM, a ROM, a baseband processing unit, a wireless communication module, a display using a liquid crystal panel, a key operation unit, a microphone, a speaker, a camera, a memory card, and the like as hardware resources.

上記無線通信モジュールは、例えばシンセサイザ、周波数変換器,高周波増幅器などにより構成され、携帯電話通信網10の基地局101との間で無線通信するための高周波信号処理を実行する。ベースバンド処理部は、外部の携帯電話機やサーバとの間で電話やデータ送受信の通信を行うためのデジタル処理を実行する。このベースバンド処理部と上記無線通信モジュールとの間はD/A変換器やA/D変換器を介して接続されている。また、マイクから出力されるアナログの音声信号は、図示しない音信号処理部でデジタル信号に変換され、ベースバンド処理部等に送られる。スピーカは、音信号処理部でデジタル信号から変換されたアナログ信号が入力され、通話中の音声を出力したり、メールの着信音、電話の呼び出し音、音楽などを出力したりする。なお、スピーカは、通話中の音声を聞くための受話器用スピーカ(レシーバ)と、着信音や音楽などを出力する外部出力用スピーカとを別々に設けて構成してもいいし、これらの受話器用スピーカ及び外部出力用スピーカを兼用するように一つのスピーカで構成してもよい。また、上記キー操作部は、例えば、データ入力キー(テンキー、*キー、#キー)、通話開始キー、終話キー、スクロールキー、多機能キー等の複数のキーで構成されている。このキー操作部115は、利用者が通話開始、終話、メニュー選択、画面切り換え等を指示したり情報を入力したりするときに用いられる。   The wireless communication module includes, for example, a synthesizer, a frequency converter, a high frequency amplifier, and the like, and executes high frequency signal processing for wireless communication with the base station 101 of the mobile phone communication network 10. The baseband processing unit executes digital processing for performing telephone and data transmission / reception communication with an external mobile phone or server. The baseband processing unit and the wireless communication module are connected via a D / A converter or an A / D converter. An analog audio signal output from the microphone is converted into a digital signal by a sound signal processing unit (not shown) and sent to a baseband processing unit or the like. The speaker receives an analog signal converted from a digital signal by the sound signal processing unit, and outputs a voice during a call, or outputs a ringtone for a mail, a ringing tone for a telephone, music, or the like. The speaker may be configured by separately providing a receiver speaker (receiver) for listening to voice during a call and an external output speaker for outputting ringtones, music, etc. You may comprise with one speaker so that a speaker and an external output speaker may be combined. The key operation unit includes a plurality of keys such as a data input key (ten key, * key, # key), a call start key, an end key, a scroll key, and a multi-function key. The key operation unit 115 is used when the user instructs to start or end a call, select a menu, switch a screen, etc., or input information.

上記電話通信部200は、無線通信モジュール、ベースバンド処理部等を用いて構成され、他の携帯電話機等から電話を着呼したり他の携帯電話機等に対して電話を発呼したりしたときに、携帯電話通信網10を介して他の携帯電話機との間で確立された通話回線上で電話(通話)の通信処理を実行する。   The telephone communication unit 200 is configured using a wireless communication module, a baseband processing unit, and the like, and when a call is received from another mobile phone or the like, a call is made to another mobile phone or the like. In addition, a telephone (call) communication process is executed on a call line established with another mobile phone via the mobile phone communication network 10.

上記データ記憶部210は、RAM、ROM、メモリカード等を用いて構成され、撮像部280等で取得したりサーバからダウンロードしたりすることによって利用者が取得した画像データを記憶する。また、データ記憶部210は、電話やメールの通信相手先の人物の情報と対応付けて通信履歴情報を記憶する通信履歴記憶手段や、複数の人物それぞれについて顔の認識に用いる複数の顔認識基準データを記憶する顔認識基準データ記憶手段としても機能する。上記通信履歴は、例えば、電話の着呼・発呼やメール送受信の通信の相手先(人物)の名前又はその識別情報のデータと、その通信の日時データとが対応付けられて記憶される。また、上記通信履歴情報は、データ記憶領域の空きがなくならないように、直近の所定件数(例えば100件)の通信履歴を残して記憶するようにしてもよい。   The data storage unit 210 is configured using a RAM, a ROM, a memory card, or the like, and stores image data acquired by the user by being acquired by the imaging unit 280 or the like or downloaded from a server. In addition, the data storage unit 210 includes a communication history storage unit that stores communication history information in association with information on a person of a communication partner of a telephone or e-mail, and a plurality of face recognition standards used for face recognition for each of a plurality of persons. It also functions as a face recognition reference data storage means for storing data. The communication history is stored, for example, by associating the name of the communication partner (person) or the identification information of the communication for incoming / outgoing calls or mail transmission / reception with the date / time data of the communication. Further, the communication history information may be stored while leaving the latest predetermined number (for example, 100) of communication histories so that the data storage area does not become empty.

図3は、上記画像データ記憶手段としてデータ記憶部210に記憶する画像データ及びその付加情報の一例を示す説明図である。図示の例では、画像データ(本体)と、その画像データに関する基本情報、画像関連情報(取得関連情報、送信制御関連情報、タグ情報、画像解析結果)とを関連付けて記憶している。基本情報としては、ファイル名、ファイルタイプ(JPEG、PNG等)及びファイルサイズを記憶している。上記取得関連情報としては、例えば、該当する画像データを取得したときの携帯電話機の位置情報や取得(撮影)した日時情報を記憶している。上記送信制御関連情報としては、該当する画像データのサーバ30へのアップロード(送信)を指定するためのアップロードフラグ(送信指定情報)と、送信後に削除するか否かを指定するための削除フラグ(削除有無指定情報)とを記憶している。また、上記タグ情報としては、画像関連情報入力部240で入力されたタグ情報を記憶している。また、上記画像解析結果としては、で得られた画像解析部260における顔認識処理で得られた認識結果(例えば、各人物に一意にふられたID番号等の人物識別情報)や、その認識結果を通信履歴情報に基づいて修正した修正後の認識結果(人物識別情報)を記憶している。   FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of image data and its additional information stored in the data storage unit 210 as the image data storage means. In the illustrated example, image data (main body), basic information related to the image data, and image related information (acquisition related information, transmission control related information, tag information, and image analysis result) are stored in association with each other. As basic information, a file name, a file type (JPEG, PNG, etc.) and a file size are stored. As the acquisition related information, for example, position information of the mobile phone when the corresponding image data is acquired and date / time information of acquisition (photographing) are stored. As the transmission control related information, an upload flag (transmission designation information) for designating upload (transmission) of the corresponding image data to the server 30 and a deletion flag (designation for whether to delete after transmission) ( Deletion presence / absence designation information) is stored. As the tag information, tag information input by the image related information input unit 240 is stored. Further, as the image analysis result, the recognition result obtained by the face recognition process in the image analysis unit 260 obtained in (for example, person identification information such as an ID number uniquely assigned to each person) or the recognition thereof A corrected recognition result (person identification information) obtained by correcting the result based on the communication history information is stored.

上記データ送信部220は、無線通信モジュール等を用いて構成され、携帯電話通信網10を介して、通信ネットワーク上のメールサーバにメールデータを送信したり、通信ネットワーク上のWEBサーバ等のコンテンツサーバに取得リクエストを送信したりする。また、データ送信部220は、予め設定した送信予約時刻に、アップロードフラグが「1」になっている送信対象の画像データをサーバ30に送信する。   The data transmission unit 220 is configured using a wireless communication module or the like, and transmits mail data to a mail server on the communication network via the mobile phone communication network 10 or a content server such as a WEB server on the communication network. Or send an acquisition request to. In addition, the data transmission unit 220 transmits the image data to be transmitted whose upload flag is “1” to the server 30 at a preset transmission reservation time.

上記送信予約時刻は、携帯電話通信網(通信ネットワーク)10における通信が閑散となるトラフィック閑散時間帯に設定するのが好ましい。例えば、トラフィック閑散時間帯として、携帯電話機による通話やデータ通信が少ない深夜帯を設定すれば、携帯電話通信網(通信ネットワーク)10の日中のトラフィック低減が可能になる。また、トラフィック閑散時間帯として、携帯電話機の利用がない深夜帯を設定すれば、データサイズが大きい画像データをアップロードする場合でも、そのデータのアップロード処理によって携帯電話機での他のサービスやアプリケーションを利用できなくなるという事態が発生することがない。更に、上記深夜帯などのトラフィック閑散時間帯に対して割安の通信料金(時間課金、データ量課金)が設定されている場合は、上記画像データのアップロードに対する通信料の低減を図ることもできる。   The transmission reservation time is preferably set in a traffic quiet time period in which communication in the cellular phone communication network (communication network) 10 is quiet. For example, if a midnight band with few calls and data communication by a mobile phone is set as a traffic off time, traffic during the daytime of the mobile phone communication network (communication network) 10 can be reduced. Also, if you set the midnight hours when you don't use your mobile phone as a busy hour, you can use other services and applications on your mobile phone by uploading that data even when you upload image data with a large data size. The situation that it becomes impossible to occur does not occur. Furthermore, when a cheap communication charge (hour charge, data amount charge) is set for the traffic off-hours such as the midnight, the communication charge for uploading the image data can be reduced.

上記予約設定部230は、キー操作部などで構成され、利用者が操作することにより、画像データをサーバ30に送信する送信予約時刻が設定される。この予約設定部230は、無線通信モジュール等を用い、サーバ30から受信した時刻指定情報に基づいて、前記送信予約時刻を自動設定するように構成してもよい。   The reservation setting unit 230 includes a key operation unit and the like, and a transmission reservation time for transmitting image data to the server 30 is set by a user operation. The reservation setting unit 230 may be configured to automatically set the transmission reservation time based on time designation information received from the server 30 using a wireless communication module or the like.

上記画像関連情報入力部240は、キー操作部などで構成され、利用者が操作することにより、必要に応じて、データ記憶部210に記憶されている画像データに関連したタグ情報、例えば画像データの内容を識別するためのタグ情報(画像関連情報)が入力される。
上記画像関連情報付加部250は、CPUなどで構成され、画像関連情報入力部240でタグ情報が入力された場合に、そのタグ情報を送信対象の画像データに付加する。
The image-related information input unit 240 includes a key operation unit and the like. Tag information related to the image data stored in the data storage unit 210, for example, image data, is operated as required by the user. Tag information (image related information) for identifying the contents of the image is input.
The image related information adding unit 250 includes a CPU or the like, and adds tag information to image data to be transmitted when tag information is input by the image related information input unit 240.

なお、上記タグ情報を入力する場合は、過去に使用された複数のタグ情報とその使用頻度とを対応付けたランキングデータをサーバ30から受信し、そのサーバ30から取得したランキングデータを表示するようにしてもよい。利用者は、表示されたランキングデータから選択して所望のタグ情報を入力することができる。ランキングデータ受信部(ランキングデータ受信手段)は、上記無線通信モジュール等を用いて構成され、ランキングデータ表示部(ランキングデータ表示手段)は、液晶パネル等のディプレイを用いて構成される。   When inputting the tag information, the ranking data obtained by associating a plurality of tag information used in the past with the usage frequency is received from the server 30 and the ranking data acquired from the server 30 is displayed. It may be. The user can select from the displayed ranking data and input desired tag information. The ranking data receiving unit (ranking data receiving unit) is configured using the wireless communication module or the like, and the ranking data display unit (ranking data display unit) is configured using a display such as a liquid crystal panel.

上記画像解析部260は、CPUや認識エンジンなどで構成され、データ記憶部210に記憶されている画像データを読み出して解析し、その画像の種類を特定して解析結果として出力する。特に、この画像解析部260は、画像データに基づいて画像に含まれる人物の顔を認識して人物を特定する顔認識手段として機能する。例えば、画像が人物の顔画像を含む場合、その顔画像を解析してその人物を特定し、その人物の識別情報(人物識別情報)を認識結果(解析結果)として出力する。この顔認識のための画像解析の方法は、公知の様々な画像認識技術を採用することができる。例えば、認識する可能性がある複数の人物の基準となる顔認識基準データを対応する人物の情報と対応付けて保存した画像認識用の基準画像データベースを予め作成して登録しておき、その予め登録された基準画像データベースを用いて上記顔認識の画像解析を行って人物等の特定を行ってもよい。上記基準画像データベースには、例えば携帯電話機の利用者の知り合いである予め登録された複数の人物(例えば100名〜200名程度の人物)について顔認識基準データが人物の名前や識別情報等の人物情報と対応付けられている。また、この基準画像データベースは、人物の名前や識別情報をキーとして電話帳(アドレス帳)のデータテーブルとリンクさせておいてもよい。また、上記基準画像データベースには、携帯電話機の利用者が、撮像部280による撮影などによって取得した人物の画像データに基づいて、顔認識基準データ及び人物情報を適宜登録できるようにしてもよい。   The image analysis unit 260 includes a CPU, a recognition engine, and the like, reads and analyzes the image data stored in the data storage unit 210, specifies the type of the image, and outputs it as an analysis result. In particular, the image analysis unit 260 functions as a face recognition unit that identifies a person by recognizing the face of the person included in the image based on the image data. For example, when the image includes a face image of a person, the face image is analyzed to identify the person, and identification information (person identification information) of the person is output as a recognition result (analysis result). Various known image recognition techniques can be employed as the image analysis method for face recognition. For example, a reference image database for image recognition in which face recognition reference data serving as a reference for a plurality of persons who may be recognized is stored in association with corresponding person information is created and registered in advance. A person or the like may be specified by performing image analysis of the face recognition using a registered reference image database. In the reference image database, for example, face recognition reference data for a plurality of pre-registered persons (for example, about 100 to 200 persons) who are acquaintances of mobile phone users are persons whose names and identification information are used. Associated with information. The reference image database may be linked to a data table of a telephone book (address book) using a person's name or identification information as a key. Further, in the reference image database, the user of the mobile phone may be able to appropriately register the face recognition reference data and the person information based on the person image data acquired by photographing with the imaging unit 280 or the like.

なお、上記画像解析部260は、上記認識結果として、画像に含まれている人物について予め設定した所定人数の複数の候補者を特定し、それら複数の候補者それぞれについて、顔認識の正確さを表す指標値(スコア)を候補者の画像や名前等と一緒に提示する認識結果を出力するようにしてもよい。また、1つの画像データについて、被写体として複数の人物等を認識した場合は、その複数の人物等の識別情報を認識結果(解析結果)として出力する。この画像解析部260で認識結果として得られた人物識別情報は、例えば図3に示すように、手入力したタグ情報とは別に、送信対象の画像データに付加してもいいし、タグ情報の一部として付加してもよい。   The image analysis unit 260 identifies a predetermined number of candidates set in advance for the persons included in the image as the recognition result, and determines the accuracy of face recognition for each of the candidates. You may make it output the recognition result which shows the index value (score) to represent with a candidate's image, a name, etc. When a plurality of persons are recognized as subjects for one image data, identification information of the plurality of persons is output as a recognition result (analysis result). The person identification information obtained as a recognition result by the image analysis unit 260 may be added to the image data to be transmitted separately from the manually input tag information, as shown in FIG. It may be added as a part.

上記認識結果修正部265は、CPUなどで構成され、データ記憶部210に記憶されている電話の発呼・着呼やメール送受信の通信履歴情報に基づいて、上記画像解析部260で得られた認識結果を修正する。ここで、上記認識結果の修正には、通信回数が多い順番に通信相手先を並べた場合の上位から予め設定して所定人数(例えば上位20名)の通信履歴情報のみを用いるようにしてもよい。なお、認識結果修正部265における処理の具体例については後述する。   The recognition result correction unit 265 is configured by a CPU or the like, and is obtained by the image analysis unit 260 based on communication history information of telephone call / call and mail transmission / reception stored in the data storage unit 210. Correct the recognition result. Here, for the correction of the recognition result, only the communication history information of a predetermined number of people (for example, the top 20 people) is set in advance from the top when the communication partners are arranged in the order of the largest number of communications. Good. A specific example of processing in the recognition result correction unit 265 will be described later.

上記データ受信部270は、上記無線通信モジュール等を用いて構成され、携帯電話通信網10を介して、通信ネットワーク上のメールサーバからメールデータを受信したり、通信ネットワーク上のWEBサーバ等のコンテンツサーバから所望のコンテンツのデータを送信したりする。また、データ受信部270は、携帯電話機20の利用者が所属する仮想コミュニティについてサーバ30に画像データが追加されたときにサーバ30から送信される追加の画像データを、サーバ30から受信する。なお、上記追加の画像データは、予め設定された受信予約時刻になったときに受信するように制御してもよい。   The data receiving unit 270 is configured using the wireless communication module or the like, and receives mail data from a mail server on the communication network via the mobile phone communication network 10 or content such as a WEB server on the communication network. Data of desired content is transmitted from the server. Further, the data receiving unit 270 receives additional image data transmitted from the server 30 when image data is added to the server 30 for the virtual community to which the user of the mobile phone 20 belongs. Note that the additional image data may be controlled to be received when a preset reception reservation time comes.

また、上記受信予約時刻は、前述の送信予約時刻の場合と同様に、携帯電話通信網(通信ネットワーク)10における通信が閑散となるトラフィック閑散時間帯に設定するのが好ましい。例えば、トラフィック閑散時間帯として、携帯電話機による通話やデータ通信が少ない深夜帯を設定すれば、携帯電話通信網(通信ネットワーク)10の日中のトラフィック低減が可能になる。また、トラフィック閑散時間帯として、携帯電話機の利用がない深夜帯を設定すれば、データサイズが大きい画像データをダウンロードする場合でも、そのデータのダウンロード処理によって携帯電話機での他のサービスやアプリケーションを利用できなくなるという事態が発生することがない。しかも、深夜帯にデータのダウンロードが完了しているので、ダウンロードした画像データに基づいて画像を速やかに表示することができ、利用者の操作性が向上する。更に、上記深夜帯などのトラフィック閑散時間帯に対して割安の通信料金(時間課金、データ量課金)が設定されている場合は、上記画像データのダウンロードに対する通信料の低減を図ることもできる。   Further, the reception reservation time is preferably set in a traffic quiet time period in which communication in the cellular phone communication network (communication network) 10 is quiet, as in the case of the transmission reservation time described above. For example, if a midnight band with few calls and data communication by a mobile phone is set as a traffic off time, traffic during the daytime of the mobile phone communication network (communication network) 10 can be reduced. In addition, if you set the midnight hours when your mobile phone is not used as a busy hour, you can use other services and applications on your mobile phone by downloading the data even if you download large image data. The situation that it becomes impossible to occur does not occur. In addition, since the data download is completed in the middle of the night, the image can be quickly displayed based on the downloaded image data, and the operability for the user is improved. Furthermore, when a cheap communication charge (time charge, data amount charge) is set for the traffic off-hours such as the midnight, the communication charge for downloading the image data can be reduced.

上記撮像部280は、CCDやCMOS等の撮像デバイス(カメラ)で構成され、利用者が所定の撮影操作することにより、周囲の人物や風景などを撮影し、上記データ記憶部210に保存することができる。   The imaging unit 280 is configured by an imaging device (camera) such as a CCD or a CMOS, and a user performs a predetermined photographing operation to photograph a surrounding person or landscape and save it in the data storage unit 210. Can do.

上記表示部285は、LCD(液晶ディスプレイ)や有機EL(Organic Electroluminescence)、LED(Light-Emitting Diode)アレイ等で構成され、撮像部280等で取得した画像を表示したり、送受信対象のメールなどの各種情報を表示したりすることができる。また、表示部285は、上記画像解析部260で得られた認識結果や、上記認識結果修正部265で修正された認識結果を表示することができる。   The display unit 285 includes an LCD (Liquid Crystal Display), an organic EL (Organic Electroluminescence), an LED (Light-Emitting Diode) array, and the like. The display unit 285 displays an image acquired by the imaging unit 280 or the like, or a mail to be transmitted / received. Various kinds of information can be displayed. Further, the display unit 285 can display the recognition result obtained by the image analysis unit 260 and the recognition result corrected by the recognition result correction unit 265.

上記選択情報入力部290は、キー操作部などで構成され、上記認識結果修正部265で修正された認識結果が複数の候補者を提示するものである場合に、表示部285に表示された複数の候補者からいずれか一人を画像に含まれる特定の人物として利用者が選択するときに用いられる。この選択情報入力部290で選択された人物の情報(人物識別情報)が、該当する画像のデータとを対応付けてデータ記憶部210に記憶される(図3参照)。   The selection information input unit 290 includes a key operation unit and the like. When the recognition result corrected by the recognition result correction unit 265 presents a plurality of candidates, a plurality of selection information input units 290 are displayed on the display unit 285. This is used when the user selects one of the candidates as a specific person included in the image. The information (person identification information) of the person selected by the selection information input unit 290 is stored in the data storage unit 210 in association with the corresponding image data (see FIG. 3).

次に、上記認識結果修正部265における認識処理の修正処理の具体例について説明する。この例では、修正処理後の人物の顔認識の正確さを数値化して表す指標値として、次の(1)式で示す「総合スコアS」を定義している。
総合スコアS=Wf×Sf+Wc×Sc ・・・(1)
Next, a specific example of the recognition process correction process in the recognition result correction unit 265 will be described. In this example, an “overall score S” expressed by the following equation (1) is defined as an index value that represents the accuracy of human face recognition after correction processing in numerical form.
Overall score S = Wf × Sf + Wc × Sc (1)

ここで、上記(1)式における各変数の意味は以下のとおりである。なお、(1)式中の各加重値Wf及びWcの設定値は、利用者が表示部285に表示された設定画面でキー操作部を操作することにより、変更できるようにしてもよい。
Sf:顔認識技術による判定結果の点数(顔認識スコア)、
Wf:顔認識技術による判定結果に対する加重値、
Sc:通話・メールの通信履歴を定量化した点数(通信履歴スコア)、
Wc:通話・メールの通信履歴に対する加重値。
Here, the meaning of each variable in the above equation (1) is as follows. Note that the set values of the weight values Wf and Wc in the equation (1) may be changed by the user operating the key operation unit on the setting screen displayed on the display unit 285.
Sf: score (face recognition score) of determination result by face recognition technology,
Wf: weight value for the determination result by the face recognition technology,
Sc: A score (communication history score) obtained by quantifying the communication history of calls / mails,
Wc: Weighting value for call / mail communication history.

上記通信履歴スコアScは、携帯電話機20の利用者と通信相手先の人物との親密度を数値化した表した指標値であり、例えば次の計算方法で計算することができる。まず、特定人物との通信(電話の発信、電話の着信、メールの送信、メールの受信)の履歴を、{(k1,t1),(k2,t2),・・・,(kn,tn)}と想定する。ここで、各変数の意味は次のとおりである。
ki:通信の種類(電話の発信、電話の着信、メールの送信、メールの受信)、
ti:経過時間=現在の日時−通信を行った日時。
The communication history score Sc is an index value representing the intimacy between the user of the mobile phone 20 and the person of the communication partner, and can be calculated by, for example, the following calculation method. First, the history of communication with a specific person (call origination, call arrival, mail transmission, mail reception) is represented by {(k1, t1), (k2, t2), ..., (kn, tn). }. Here, the meaning of each variable is as follows.
ki: Type of communication (outgoing call, incoming call, sending mail, receiving mail),
ti: Elapsed time = current date / time-date / time of communication.

上記通信の履歴の変数を用いると、上記通信履歴スコアScは、例えば次の(2)式のように計算することができる。
Sc=SUM{i=1〜n}・{Wk(ki)×Wt(ti)} ・・・(2)
If the communication history variable is used, the communication history score Sc can be calculated, for example, by the following equation (2).
Sc = SUM {i = 1 to n} · {Wk (ki) × Wt (ti)} (2)

ここで、上記(2)式中の変数Wk(ki)及びWt(ti)はそれぞれ、通信の種類及び経過時間に関する加重値であり、例えば次のように設定する。
Wk(k)=1.0 (k=電話の発信)、
0.8 (k=電話の着信)、
0.6 (k=メールの送信)、
0.4 (k=メールの受信)。
Wt(t)=1.0 (t<1日)、
0.5 (1日≦t<3日)、
0.25 (3日≦t<7日)、
0.1 (7日≦t<30日)。
Here, the variables Wk (ki) and Wt (ti) in the above equation (2) are respectively weighted values related to the type of communication and the elapsed time, and are set as follows, for example.
Wk (k) = 1.0 (k = outgoing call),
0.8 (k = incoming call),
0.6 (k = send email),
0.4 (k = reception of mail).
Wt (t) = 1.0 (t <1 day),
0.5 (1 day ≤ t <3 days),
0.25 (3 days ≦ t <7 days),
0.1 (7 days ≦ t <30 days).

上記加重値Wk(ki)及びWt(ti)は、携帯電話機の利用者と通信相手先との間の親密度に対応し、その親密度を数値化したものである。上記設定例の場合、通信の種類についての加重値が大きい優先順位は、電話の発信>電話の着信>メールの送信>メールの受信であり、また、通信の経過時間が短いものほど加重値が大きくなっている。これらの加重値Wk(ki)及びWt(ti)の設定値は、利用者が表示部285に表示された設定画面でキー操作部を操作することにより、変更できるようにしてもよい。   The weighted values Wk (ki) and Wt (ti) correspond to the intimacy between the user of the mobile phone and the communication partner, and the intimacy is numerically expressed. In the case of the above setting example, the order of priority in which the weighting value for the type of communication is large is: outgoing call> incoming call> email transmission> mail reception. It is getting bigger. The set values of these weighted values Wk (ki) and Wt (ti) may be changed by the user operating the key operation unit on the setting screen displayed on the display unit 285.

表1は、画像に含まれる2人の人物A,Bに対する顔認識技術による判定結果の点数Sf及び人物A,Bとの間の通信履歴の具体例であり、表2は人物A,Bに対する顔認識の総合スコアSの計算の具体例である。なお、表2において、総合スコアSを計算する(1)式における加重値Wf及び通話・メールの通信履歴に対する加重値Wcは次のように設定した。
Wf=1.0、
Wc=5.0
Table 1 is a specific example of the score Sf of the determination result by the face recognition technology for the two persons A and B included in the image and the communication history between the persons A and B. Table 2 is for the persons A and B. It is a specific example of calculation of the total score S of face recognition. In Table 2, the weighting value Wf in the equation (1) for calculating the total score S and the weighting value Wc for the call / mail communication history are set as follows.
Wf = 1.0,
Wc = 5.0

Figure 2009135616
顔認識スコアSf
通信履歴
人物A
80点
無し
人物B
75点
8時間前:電話の発信1件
2日前: 電話の発信1件、
電話の着信1件
5日前: メールの送信1件
Figure 2009135616
Face recognition score Sf
Communication history person A
Person B without 80 points
75 points 8 hours ago: 1 phone call 2 days ago: 1 phone call
1 incoming call 5 days ago: 1 outgoing email

Figure 2009135616
顔認識スコア
Sf
通信履歴スコア
Sc
総合スコア

人物A
80点
0点
1.0×80+
5.0×0=
80点
人物B
75点
Wk(電話の発信)×Wt(8時間)+
Wk(電話の発信)×Wt(2日)+
Wk(電話の着信)×Wt(2日)+
Wk(メールの送信)×Wt(5日)=
1.0×1.0+
1.0×0.5+
0.8×0.5+
0.6×0.25=
2.05点
1.0×75+
5.0×2.05=
85.25点
Figure 2009135616
Face recognition score Sf
Communication history score Sc
Overall score S
Person A
80 points 0 points 1.0 x 80+
5.0 × 0 =
80 person B
75 points Wk (call outgoing) x Wt (8 hours) +
Wk (outgoing phone call) x Wt (2 days) +
Wk (incoming call) x Wt (2 days) +
Wk (send mail) x Wt (5 days) =
1.0 × 1.0 +
1.0 × 0.5 +
0.8 x 0.5+
0.6 × 0.25 =
2.05 points 1.0 x 75+
5.0 × 2.05 =
85.25 points

図4は、人物を含む画像を撮影してから画像データを保存するまでの処理の一例を示すフローチャートである。まず、携帯電話機20の利用者は、キー操作部を操作し、撮像部280で撮影し、撮影した画像のデータをデータ記憶部210に一旦保存する(S1,S2)。次に、画像解析部260により、上記撮影した画像について顔認識の画像解析処理を実行し、その画像に含まれている人物に該当する確率が高いと判断した所定人数の候補者の情報(例えば、名前や人物識別情報)を、認識結果としてデータ記憶部210に保存する(S3,S4)。例えば、図5の枠内に示すように顔認識スコアSfが高い上位9名の候補者の情報を、認識結果としてデータ記憶部210に保存する。なお、図5の枠外の3名の人物は、上記9名の候補者から外れた人物であり、上記9名の候補者の次に顔認識スコアSfが高い人物である。図中の人物A,Bは、上記表示1及び2に示した人物A,Bに対応している。9名の候補者の中では人物Aの顔認識スコアSfが一番悪い。ここで、実際に人物の顔を含む画像について顔認識処理を行ったところ、図5に示すように顔認識スコアSfが高い上位9名の候補者のいずれかが当該画像に含まれている人物である確率は、92%であった。これに対し、顔認識スコアSfが一番高い1名に絞った場合は、30%であった。   FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of processing from capturing an image including a person to storing image data. First, the user of the mobile phone 20 operates the key operation unit, takes a picture with the imaging unit 280, and temporarily saves the data of the taken image in the data storage unit 210 (S1, S2). Next, the image analysis unit 260 executes face recognition image analysis processing on the captured image, and information on a predetermined number of candidates determined to have a high probability of being a person included in the image (for example, , Name and person identification information) are stored in the data storage unit 210 as a recognition result (S3, S4). For example, as shown in the frame of FIG. 5, information on the top nine candidates with high face recognition scores Sf is stored in the data storage unit 210 as recognition results. Note that the three persons outside the frame in FIG. 5 are persons who are out of the nine candidates, and are the persons with the highest face recognition score Sf next to the nine candidates. The persons A and B in the figure correspond to the persons A and B shown in the above displays 1 and 2. Among the nine candidates, the face recognition score Sf of the person A is the worst. Here, when face recognition processing is actually performed on an image including a person's face, as shown in FIG. 5, one of the top nine candidates having a high face recognition score Sf is included in the image. The probability of being 92%. On the other hand, when focusing on one person with the highest face recognition score Sf, it was 30%.

次に、上記認識結果を、携帯電話機20の通信履歴情報に基づいて修正する(S5)。例えば、表示1及び2に示した人物A,Bの場合、通信履歴情報に基づいて修正した結果、人物Bの総合スコアSの値(85.25点)が人物Aの総合スコアの値(80点)よりも多くなっているので、図6に示すように上記9名の候補者から人物Aを外し、その代わりに、9名の候補者に人物Bを入れるように、認識結果が修正される。この認識結果の修正により、図6に示す9名の候補者のいずれかが当該画像に含まれている人物である確率は、94%まで高まった。そして、この人物Bを入れた9名が、最終的な候補者のリストとして表示部285に表示される(S6)。   Next, the recognition result is corrected based on the communication history information of the mobile phone 20 (S5). For example, in the case of the persons A and B shown in the displays 1 and 2, as a result of correction based on the communication history information, the value of the total score S of the person B (85.25 points) is the value of the total score of the person A (80 As shown in FIG. 6, the recognition result is corrected so that the person A is removed from the nine candidates and the person B is put in the nine candidates instead. The By correcting this recognition result, the probability that any of the nine candidates shown in FIG. 6 is a person included in the image has increased to 94%. Then, the nine persons including the person B are displayed on the display unit 285 as a final candidate list (S6).

次に、上記表示部285の表示を見た利用者が、9名の候補者から画像に実際に含まれている人物を選択するようにキー操作部を操作すると、その選択された人物の人物識別情報が、データ記憶部210内の該当する画像データに対応付けられて自動保存される(S7,S8)。   Next, when the user who has viewed the display on the display unit 285 operates the key operation unit so as to select a person actually included in the image from nine candidates, the person of the selected person The identification information is automatically stored in association with the corresponding image data in the data storage unit 210 (S7, S8).

以上、本実施形態によれば、撮像部280による撮影などで取得された画像について顔認識処理(画像解析処理)を実行するとともに、データ記憶部210に記憶されている通信履歴情報に基づいて、上記顔認識処理の認識結果を修正することにより、その認識結果で特定された人物が顔認識の対象の画像に含まれる真の人物である確率を高めることができるので、画像に含まれる人物の顔を認識して人物を特定するときの顔認識の精度を高めることができる。   As described above, according to the present embodiment, the face recognition process (image analysis process) is performed on the image acquired by the imaging by the imaging unit 280, and the communication history information stored in the data storage unit 210 is used. By correcting the recognition result of the face recognition processing, it is possible to increase the probability that the person specified by the recognition result is a true person included in the face recognition target image. The accuracy of face recognition when identifying a person by recognizing a face can be improved.

また、本実施形態によれば、画像データから人物の顔を特徴付ける顔特徴データを抽出し、その顔特徴データと、データ記憶部210の基準画像データベースに予め記憶されている複数の顔認識基準データとを比較することにより、画像に含まれる人物の顔を効率よく且つ精度よく認識して当該人物を特定できる。   Further, according to the present embodiment, face feature data characterizing a human face is extracted from the image data, and the face feature data and a plurality of face recognition reference data stored in advance in the reference image database of the data storage unit 210 are extracted. , The person's face included in the image can be efficiently and accurately recognized to identify the person.

また、本実施形態によれば、認識結果修正部265で修正された認識結果である人物識別情報と、対応する画像のデータとを対応付けて記憶しておくことにより、その画像のデータを人物の情報で分類して保存したり検索したりすることができる。   Further, according to the present embodiment, the person identification information, which is the recognition result corrected by the recognition result correcting unit 265, and the corresponding image data are stored in association with each other, whereby the image data is stored as a person. You can sort and save or search by information.

また、本実施形態によれば、通信相手先の人物との親密度を、通信相手先との通信頻度、通信相手先との通信が行われた日時から現在の日時までの経過時間、及び通信相手先との通信の種類を用いて判定し、その判定で得られた親密度に対応する通信履歴スコアScに基づいて、前記認識結果の顔認識スコアSfを修正することにより、顔認識の精度を更に高めることができる。   Further, according to this embodiment, the familiarity with the person of the communication partner, the communication frequency with the communication partner, the elapsed time from the date and time when the communication with the communication partner was performed to the current date and time, and the communication By using the type of communication with the other party and correcting the face recognition score Sf of the recognition result based on the communication history score Sc corresponding to the familiarity obtained by the determination, the accuracy of face recognition Can be further increased.

また、本実施形態によれば、画像に含まれている人物について複数の候補者を認識結果として提示することにより、認識結果の全体としての精度を高めつつ、当該画像に含まれている人物を最終的に特定するときに携帯電話機の利用者が判断して選択できるようになる。特に、携帯電話機の利用者は、表示部285で確認しながらキー操作部を操作することができるので、複数の候補者のいずれか一人を特定の人物として選択する利用者による選択作業が容易になるともに、データ記憶部210に画像データとを対応付けて記憶される人物識別情報の精度も高めることができる。   In addition, according to the present embodiment, by presenting a plurality of candidates as recognition results for the person included in the image, the accuracy of the recognition result as a whole can be improved, and the person included in the image can be selected. The user of the mobile phone can judge and select when finally specifying. In particular, since the user of the mobile phone can operate the key operation unit while confirming with the display unit 285, the user can easily select one of a plurality of candidates as a specific person. In addition, the accuracy of the person identification information stored in association with the image data in the data storage unit 210 can be improved.

以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された技術的事項の範囲内において、開示した実施形態に種々の変更を加えることができる。   Although the preferred embodiments of the present invention have been described above, various modifications can be made to the disclosed embodiments within the scope of the technical matters described in the claims.

例えば、上記実施形態において、上記画像データは静止画のデータでもいいし、動画のデータでもよい。動画の画像データをサーバにアップロードして共有可能に保存する場合は、例えば動画の特定の画像フレームについて画像解析(顔認識)を行う。画像解析を行う画像フレームは、利用者が指定してもいいし、画像解析部が複数の画像フレームをスキャンして画像解析に好適な画像フレームを自動的に選択するようにしてもよい。   For example, in the above embodiment, the image data may be still image data or moving image data. When uploading image data of a moving image to a server and storing it in a shareable manner, for example, image analysis (face recognition) is performed on a specific image frame of the moving image. The image frame for image analysis may be specified by the user, or the image analysis unit may scan a plurality of image frames and automatically select an image frame suitable for image analysis.

また、上記実施形態では、通信端末が携帯電話機の場合について説明したが、本発明は、PHS、自動車電話機、通信機能を有する携帯情報端末(PDA)、通信機能を有するデジタルカメラ等、他の通信端末の場合についても適用でき、同様な効果が得られるものである。   Moreover, although the case where the communication terminal is a mobile phone has been described in the above embodiment, the present invention is not limited to other communication such as a PHS, a car phone, a personal digital assistant (PDA) having a communication function, a digital camera having a communication function, etc. It can be applied to the case of a terminal, and the same effect can be obtained.

本発明の実施形態に係る携帯電話機を用いたデータ共有システムの一例を示す概略構成図。1 is a schematic configuration diagram showing an example of a data sharing system using a mobile phone according to an embodiment of the present invention. データ共有システムを構成する携帯電話機の機能的な構成要素を示すブロック図。The block diagram which shows the functional component of the mobile telephone which comprises a data sharing system. 携帯電話機のデータ記憶部に記憶する画像データ及びその付加情報の一例を示す説明図。Explanatory drawing which shows an example of the image data memorize | stored in the data storage part of a mobile telephone, and its additional information. 人物を含む画像を撮影してから画像データを保存するまでの処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of a process after image | photographing the image containing a person until it preserve | saves image data. 顔認識の認識結果の説明図。Explanatory drawing of the recognition result of face recognition. 通信履歴情報に基づいて修正した認識結果の説明図。Explanatory drawing of the recognition result corrected based on communication history information.

符号の説明Explanation of symbols

10 携帯電話通信網
20,21 携帯電話機
30 サーバ
10 mobile phone communication network 20, 21 mobile phone 30 server

Claims (13)

外部と通信する通信手段と、通信相手先の人物の情報と対応付けて通信履歴情報を記憶する通信履歴記憶手段と、画像のデータを記憶する画像データ記憶手段と、を備えた通信端末であって、
前記画像のデータに基づいて該画像に含まれる人物の顔を認識して該人物を特定する顔認識手段と、
前記通信履歴記憶手段に記憶されている通信履歴情報に基づいて、前記認識結果を修正する認識結果修正手段と、
を備えたことを特徴とする通信端末。
A communication terminal comprising a communication means for communicating with the outside, a communication history storage means for storing communication history information in association with information on a person of a communication partner, and an image data storage means for storing image data. And
Face recognition means for recognizing a person's face included in the image based on the image data and identifying the person;
Recognition result correction means for correcting the recognition result based on communication history information stored in the communication history storage means;
A communication terminal comprising:
請求項1の通信端末において、
複数の人物それぞれについて顔の認識に用いる複数の顔認識基準データを記憶する顔認識基準データ記憶手段を更に備え、
前記顔認識手段は、前記画像に含まれる人物の顔を特徴付ける顔特徴データを抽出し、その抽出された顔特徴データと、前記顔認識基準データ記憶手段に記憶されている前記複数の顔認識基準データとを比較することにより、前記画像に含まれる人物を特定することを特徴とする通信端末。
The communication terminal according to claim 1, wherein
Face recognition reference data storage means for storing a plurality of face recognition reference data used for face recognition for each of a plurality of persons;
The face recognition means extracts face feature data characterizing a human face included in the image, and the extracted face feature data and the plurality of face recognition standards stored in the face recognition reference data storage means A communication terminal characterized by identifying a person included in the image by comparing with data.
請求項1又は2の通信端末において、
前記画像データ記憶手段は、前記認識結果修正手段で修正された認識結果と前記画像のデータとを対応付けて記憶することを特徴とする通信端末。
In the communication terminal according to claim 1 or 2,
The image data storage means stores the recognition result corrected by the recognition result correction means and the image data in association with each other.
請求項1乃至3のいずれかの通信端末において、
前記認識結果修正手段は、前記通信履歴情報に基づいて前記通信相手先の人物との親密度を判定し、該親密度に基づいて前記認識結果を修正することを特徴とする通信端末。
In the communication terminal according to any one of claims 1 to 3,
The communication terminal characterized in that the recognition result correcting means determines a closeness with the person of the communication partner based on the communication history information and corrects the recognition result based on the closeness.
請求項1乃至4のいずれかの通信端末において、
前記認識結果修正手段で用いる前記通信履歴情報は、前記通信相手先の人物ごとに記憶されている通信頻度、該通信相手先との通信が行われた日時から現在の日時までの経過時間、及び該通信相手先との通信の種類の少なくとも一つの情報であることを特徴とする通信端末。
In the communication terminal in any one of Claims 1 thru | or 4,
The communication history information used by the recognition result correcting means includes a communication frequency stored for each person of the communication partner, an elapsed time from the date and time when communication with the communication partner is performed, and the current date and time, and A communication terminal comprising at least one piece of information of a type of communication with the communication partner.
請求項5の通信端末において、
前記認識結果修正手段は、前記通信相手先の人物との通信頻度が多いほど、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正することを特徴とする通信端末。
The communication terminal according to claim 5, wherein
The communication result correcting means determines that the probability that the person is included in the image is higher as the communication frequency with the person of the communication partner is higher, and corrects the recognition result. Terminal.
請求項5の通信端末において、
前記認識結果修正手段は、前記通信相手先の人物との通信に対する前記経過時間が短いほど、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正することを特徴とする通信端末。
The communication terminal according to claim 5, wherein
The recognition result correcting means determines that the probability that the person is included in the image is higher as the elapsed time for communication with the person of the communication partner is shorter, and corrects the recognition result. Communication terminal.
請求項5の通信端末において、
前記認識結果修正手段は、前記通信相手先の人物との通信の種類について、該人物への電話の発信、該人物からの電話の着信、該人物へのメールの送信、該人物からのメールの受信の順に、前記画像に該人物が含まれている確率が高いと判断して前記認識結果を修正することを特徴とする通信端末。
The communication terminal according to claim 5, wherein
The recognition result correcting means is configured to send a call to the person, receive a call from the person, send a mail to the person, send a mail to the person, A communication terminal that corrects the recognition result by determining that the probability that the person is included in the image is high in the order of reception.
請求項1乃至8のいずれかの通信端末において、
前記認識結果は、前記画像に含まれている人物について複数の候補者を提示するものであり、
前記認識結果修正手段は、前記通信履歴情報に基づいて、前記認識結果に含める前記候補者を修正することを特徴とする通信端末。
In the communication terminal according to any one of claims 1 to 8,
The recognition result presents a plurality of candidates for a person included in the image,
The said recognition result correction means corrects the said candidate included in the said recognition result based on the said communication history information, The communication terminal characterized by the above-mentioned.
請求項9の通信端末において、
前記表示手段に表示された前記認識結果の複数の候補者を表示する表示手段と、
前記複数の候補者からいずれか一人を、前記画像に含まれる特定の人物として選択するための選択手段と、更にを備え、
前記画像データ記憶手段は、前記選択手段で選択された人物の情報と前記画像のデータとを対応付けて記憶することを特徴とする通信端末。
The communication terminal according to claim 9, wherein
Display means for displaying a plurality of candidates for the recognition result displayed on the display means;
Selecting means for selecting any one of the plurality of candidates as a specific person included in the image; and
The communication terminal characterized in that the image data storage means stores information on the person selected by the selection means and the image data in association with each other.
請求項1乃至10のいずれかの通信端末において、
画像を撮影する撮像手段を更に備え、
前記顔認識対象の画像が、前記撮像手段で撮影した画像であることを特徴とする通信端末。
In the communication terminal in any one of Claims 1 thru | or 10,
It further comprises imaging means for taking an image,
The communication terminal, wherein the face recognition target image is an image taken by the imaging means.
通信相手先の人物の情報と対応付けて通信履歴情報を記憶する通信端末における情報処理方法であって、
画像のデータに基づいて該画像に含まれる人物の顔を認識して該人物を特定するステップと、
前記通信履歴情報に基づいて前記認識結果を修正するステップと、を有することを特徴とする情報処理方法。
An information processing method in a communication terminal that stores communication history information in association with information on a person of a communication partner,
Recognizing a person's face included in the image based on image data and identifying the person;
Correcting the recognition result based on the communication history information.
通信相手先の人物の情報と対応付けて通信履歴情報を記憶する通信端末における情報処理を、当該通信端末のコンピュータを用いて実行させるためのプログラムであって、
画像のデータに基づいて該画像に含まれる人物の顔を認識して該人物を特定するステップと、
前記通信履歴情報に基づいて前記認識結果を修正するステップとを、
前記コンピュータを用いて実行させることを特徴とするプログラム。
A program for executing information processing in a communication terminal that stores communication history information in association with information on a person of a communication partner using a computer of the communication terminal,
Recognizing a person's face included in the image based on image data and identifying the person;
Correcting the recognition result based on the communication history information,
A program that is executed using the computer.
JP2007308098A 2007-11-28 2007-11-28 Communication terminal, information processing method, and program Active JP5236264B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007308098A JP5236264B2 (en) 2007-11-28 2007-11-28 Communication terminal, information processing method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007308098A JP5236264B2 (en) 2007-11-28 2007-11-28 Communication terminal, information processing method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009135616A true JP2009135616A (en) 2009-06-18
JP5236264B2 JP5236264B2 (en) 2013-07-17

Family

ID=40867096

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007308098A Active JP5236264B2 (en) 2007-11-28 2007-11-28 Communication terminal, information processing method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5236264B2 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110028811A (en) * 2009-09-14 2011-03-22 엘지전자 주식회사 Mobile terminal and information providing method thereof
KR20140035544A (en) * 2012-09-13 2014-03-24 엘지전자 주식회사 Mobile terminal and cloud system
US8953835B2 (en) 2010-01-28 2015-02-10 Pantech Co., Ltd. Mobile terminal and method for forming human network using the same

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004127285A (en) * 2002-09-13 2004-04-22 Sony Corp Image recognition apparatus, image recognition processing method and image recognition program
JP2005086516A (en) * 2003-09-09 2005-03-31 Canon Inc Imaging device, printer, image processor and program
JP2006165821A (en) * 2004-12-03 2006-06-22 Nikon Corp Portable telephone
JP2007028077A (en) * 2005-07-14 2007-02-01 Noritsu Koki Co Ltd Portable terminal
JP2007041964A (en) * 2005-08-04 2007-02-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd Image processor

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004127285A (en) * 2002-09-13 2004-04-22 Sony Corp Image recognition apparatus, image recognition processing method and image recognition program
JP2005086516A (en) * 2003-09-09 2005-03-31 Canon Inc Imaging device, printer, image processor and program
JP2006165821A (en) * 2004-12-03 2006-06-22 Nikon Corp Portable telephone
JP2007028077A (en) * 2005-07-14 2007-02-01 Noritsu Koki Co Ltd Portable terminal
JP2007041964A (en) * 2005-08-04 2007-02-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd Image processor

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110028811A (en) * 2009-09-14 2011-03-22 엘지전자 주식회사 Mobile terminal and information providing method thereof
KR101615969B1 (en) * 2009-09-14 2016-04-28 엘지전자 주식회사 Mobile terminal and information providing method thereof
US8953835B2 (en) 2010-01-28 2015-02-10 Pantech Co., Ltd. Mobile terminal and method for forming human network using the same
KR20140035544A (en) * 2012-09-13 2014-03-24 엘지전자 주식회사 Mobile terminal and cloud system
KR101984088B1 (en) * 2012-09-13 2019-05-30 엘지전자 주식회사 Mobile terminal and cloud system

Also Published As

Publication number Publication date
JP5236264B2 (en) 2013-07-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9015260B2 (en) Communication terminal device, and recording medium for image storage, selection and email attachment
US20080320033A1 (en) Method, Apparatus and Computer Program Product for Providing Association of Objects Using Metadata
MX2008016095A (en) Image based dialing.
KR100630200B1 (en) Method for operating calculator mode in the portable terminal
JP2004260657A (en) Portable communication terminal device
JP5152045B2 (en) Telephone device, image display method, and image display processing program
US7245943B2 (en) Apparatus and method for inputting characters in a mobile communication terminal
US8760486B2 (en) Method for providing phone book using business card recognition in mobile communication terminal and mobile communication terminal using the method
JP5236264B2 (en) Communication terminal, information processing method, and program
KR100484245B1 (en) Apparatus for automatic seaching and managementing a image phone book of mobile phone and method there of
JP5501815B2 (en) Information communication equipment
JP2004178294A (en) Mobile terminal displaying related e-mail, method of displaying e-mail, and program
KR100517337B1 (en) The Method and apparatus for the management of the name card by using of mobile hand held camera phone
JP2008010935A (en) Mobile radio terminal device
JP2007312262A (en) Information processing apparatus, information processing method, information processing program, and mobile terminal
KR100630165B1 (en) Method for searching phone number in wireless terminal
KR20060038787A (en) Method for deleting/re-transmission of media data in mobile phone&#39;s
KR20080034248A (en) Method for searching photo by facial recognition in mobile terminal
JP2005191979A (en) Electronic equipment and communication terminal
KR20070065752A (en) Method and system for dialing by using stored image for use in mobile communication terminal
US8761837B2 (en) Communication device, communication history display method, and computer-readable recording medium recorded with communication history display program
JP2004297122A (en) Portable communication method, portable communication system, and portable communication terminal used therefor
JP2007259275A (en) Method and device for registering nickname at communication terminal
JP2014139839A (en) Portable terminal and information providing method as well as programs therefor
KR100810199B1 (en) Apparatus and method for displaying caller-id in mobile terminal

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20101117

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20120419

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120427

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20120726

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20120731

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20121026

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130322

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130327

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Ref document number: 5236264

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160405

Year of fee payment: 3

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250