JP2009533955A - 不完全なデータからの評価指標 - Google Patents
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Abstract
記録画像は、それぞれの評価指標に応じて管理される。
Description
本発明の方法およびシステムにおいて、デジタル画像記録は、各画像記録の評価指標が算出されることにより管理され、それぞれの画像記録の評価指標の大きさに応じて利用される。各画像記録の評価指標は、それぞれの画像記録と関連した情報データの集合から決定される。各集合は、一つまたは複数のカテゴリ(取込み関連データ、画像固有データ、画像使用データ、ユーザー反応データ)に関してデータを持つ。複数のデータ集合は、カテゴリの異なる組合せにおいてデータの欠落を有する。
使用するイメージセンサ16は多様である。なお、望ましくは、イメージセンサは利用可能ないくつかの固体画像センサのうちの1つであることが望まれる。例えば、イメージセンサは、電荷結合デバイス(CCD)、CMOSセンサ(CMOS)または電荷注入デバイス(CID)でもよい。制御装置22の構成要素は、イメージセンサ16と共に動作する。図示されたカメラにおいて、それらのコンポーネントは、クロックドライバ24(また、本願明細書において、タイミング発生器と称される)、アナログのシグナルプロセッサ26、そして、アナログ・デジタル変換器/増幅器(A/D)28である。かかるコンポーネントは、イメージセンサを有する単一ユニットに組み込まれてもよい。例えば、CMOSイメージセンサは、他のコンポーネントを同じ半導体ダイ上へ統合するプロセスにより製造される。
(「トランスレーション問題(translation problem)」とは、例えば顔または人の身体等の主要な対象がシーンにおいて不完全に写っている場合と定義される。)
(本願明細書において、「ユーザー反応」は、画像の使用を除く。そして、カメラ制御のために使用する上述した入力も除く。)ユーザー反応の例としては、以下のものが挙げられる:見ている間の発声、見ている間の表情、生理的反応、凝視情報、神経生理学的反応、が挙げられる。ユーザー反応は、生物学的測定機器(例えばGSR(皮膚電気反応)または心拍数モニタ)を介して、自動的にモニタされてもよい。これらの機器は、Matraszekその他の特許文献にて説明したように、画像キャプチャおよびディスプレイ装置に結合した形で、低価格ですぐに利用可能となっている。
J. Pearl, Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems, San Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann, 1988
(1)最初の確信度(Priors):ベイズ・ネットのさまざまなノードについての第一の確信度。
(2) 条件付き確率行列(CPMs:Conditional Probability Matrices):ベイズ・ネットにおいて、接続された2つのノードの関係についての専門知識。
(3) 証拠(Evidences):ベイズ・ネットに入力される特徴検出器からの観察。
(4) 最終的な確信度(Posteriors):証拠がベイズ・ネットによって、伝播された後の最終的に計算された確信度。
訓練のために最も重要なコンポーネントはCPMsの集合である。なぜなら、CPMの集合は利用可能な特定アプリケーションについてのドメイン知識を表すからである。CPMsの導出は、ベイズ・ネットのような推論のエンジンを使用する当業者には身近なものであるが、典型的なCPMの導出は本願明細書の後半において示す。
(1) 専門知識を使用する方法
これは、アドホックな方法である。専門家は、アピール性の高い画像が与えられた場合に、高出力又は低出力を生じる各特徴検出器の条件付き確率を得るため助言を求められる。
(2) 偶然性テーブルを使用する方法
これは、サンプリング・相関方法である。各特徴検出器の多数の観察結果は、重要度又は注目度についての情報と共に記録される。これらの観察結果は、偶然性テーブルを作成するため一つに集められ、偶然性テーブルは、正規化されたときに使用される。この方法は、ニューラルネットワーク型の学習(訓練)に似ている
他の推論のエンジンがベイズ・ネットの代わりに使用されてもよい。
Pattern Recognition and Neural Networks by B. D. Ripley (Cambridge University Press, 1996)
Claims (29)
- デジタル画像管理方法であって:
画像記録のデータベースを維持するステップ;
データ集合を提供するステップであって、各々の前記データ集合が、前記画像記録のそれぞれの一つと関係しており、各々の前記データ集合が、データを複数のカテゴリに有しており:前記カテゴリが、取込み関連データ、画像固有データ、画像使用データ、およびユーザー反応データを有し、複数の前記データ集合が、前記カテゴリの異なる組合せのデータの欠落を有するところの提供するステップ;
それぞれの前記データ集合から各々の前記画像記録の評価指標を作り出すステップ;および
それぞれの前記評価指標に応答する前記画像記録を管理するステップ
を有する方法。 - 前記管理するステップが、前記評価指標に基づく前記画像記録を分類するステップ
を更に有する請求項1記載の方法。 - 前記管理するステップが、それぞれの前記評価指標の大きさに応答する前記画像記録を利用するステップ
を更に有する請求項1記載の方法。 - 前記画像使用データが、前記利用するステップに基づく
請求項3記載の方法。 - 前記利用するステップが、前記評価指標に従う前記画像記録に一つ以上の異なる利用資源の配置に優先順位をつけるステップ
を更に含む請求項3記載の方法。 - 前記管理するステップが、前記評価指標に従う前記画像記録に一つ以上の異なる利用資源の配置に優先順位をつけるステップ
を更に含む請求項1記載の方法。 - 前記提供するステップが、前記維持するステップの間、複数の入力のデータのそれぞれの前記カテゴリを得るステップ、を更に有し、かつ
前記作り出すステップが、前記入力の後、それぞれの前記評価指標を再計算するステップ、を更に有する
請求項1記載の方法。 - 一つ以上の前記データ集合が、各々の前記カテゴリの中で前記データを含む、請求項1記載の方法。
- 前記取込み関連データが、レンズ焦点距離、シャッタ速度、レンズ口径、露光時間、デジタル/光学ズーム状況、フラッシュ発光状態、検出被写体距離、イメージサイズ、位置情報、および取込みの時間、のうちの一つ以上を含む、請求項1記載の方法。
- 前記画像固有データが:画像品質データおよび画像内容データ、のうちの一つ以上を含み、
前記画像品質データが:画像鮮明度、画像ノイズ、コントラスト、暗い背景の存在/欠如、シーンバランス、皮膚濃淡色、彩度、クリッピング、エイリアシング、および圧縮状態、のうちの一つ以上を含み、かつ
前記画像内容データが:人々の数、人々の性、人々の年齢、赤目、瞬き、微笑み表現、頭のサイズ、トランスレーション問題、対象の中心的位置、シーン場所、風景タイプ、およびシーン特徴、のうちの一つ以上を含む
請求項1記載の方法。 - 前記画像使用データが:編集時間、見ている時間、見た回数、プリントの数、電子メールの数、受取人の数、アルバム使用、ウェブサイト使用、スクリーンセーバ使用、名称変更、注釈、アーカイブの状態、および使用の遂行、のうちの一つ以上を含む
請求項1記載の方法。 - 前記ユーザー反応データが:表示の間の発声、表示の間の表情、好きなタグ付け、生理的反応、凝視情報、および神経生理学的反応、のうちの一つ以上を含む
請求項1記載の方法。 - 前記取込み関連データが:レンズ焦点距離、シャッタ速度、レンズ口径、露光時間、デジタル/光学ズーム状況、フラッシュ発光状態、検出被写体距離、イメージサイズ、位置情報、および取込みの時間、のうちの一つ以上を含み、
前記画像固有データが:画像品質データおよび画像内容データ、のうちの一つ以上を含み、
前記画像品質データが:画像鮮明度、画像ノイズ、コントラスト、暗い背景の存在/欠如、シーンバランス、皮膚濃淡色、彩度、クリッピング、エイリアシング、および圧縮状態、のうちの一つ以上を含み、
前記画像内容データが:人々の数、人々の性、人々の年齢、赤目、瞬き、微笑み表現、頭のサイズ、トランスレーション問題、対象の中心的位置、シーン場所、風景タイプ、およびシーン特徴、のうちの一つ以上を含み、
前記画像使用データが:編集時間、見ている時間、見た回数、プリントの数、電子メールの数、受取人の数、アルバム使用、ウェブサイト使用、スクリーンセーバ使用、名称変更、注釈、アーカイブの状態、および使用の遂行、のうちの一つ以上を含み、かつ
前記ユーザー反応データが:表示の間の発声、表示の間の表情、好きなタグ付け、生理的反応、凝視情報、および神経生理学的反応、のうちの一つ以上を含む
請求項1記載の方法。 - 前記画像記録をメモリに格納するステップ、および
それぞれの前記評価指標の表示を各々の前記画像記録と関連させるステップ
を更に有する請求項1記載の方法。 - 各々の前記表示が、少なくとも下記(a)または(b)のうちのひとつであって、
(a) それぞれの前記データ集合、および
(b) それぞれの前記評価指標、
かつ、
各々の前記画像記録が、静止画像、ビデオシーケンス、およびマルチメディア記録、のうちのひとつである
請求項14記載の方法。 - 前記管理するステップが:
前記維持するステップの間、更なる前記画像記録を集めるステップ;および
前記提供するステップおよび作り出すステップを繰り返すステップ、
を更に有する請求項1記載の方法。 - 前記集めるステップが、2つの既存のデータベースを結合するステップ
を更に有する請求項16記載の方法。 - 前記作り出すステップが、ベイズ・ネットワークを使用して前記評価指標を算出するステップを更に有する請求項1記載の方法。
- 各々の前記画像記録が:静止画像、ビデオシーケンス、およびマルチメディア記録のうちのひとつである請求項1記載の方法。
- 画像を評価するためのコンピュータ・プログラムを格納した計算機可読の記憶媒体であって、
コンピュータに請求項1記載のステップを実行させるためのコンピュータ・プログラムを該媒体上に有する計算機可読の記憶媒体。 - デジタル画像管理システムであって:
画像記録のデータベース、
一群のデータ集合、各々の前記データ集合は、前記画像記録のそれぞれの一つと関係しており、各々の前記データ集合は、データを複数のカテゴリに含んでおり:該カテゴリは、取込み関連データ、画像固有データ、画像使用データ、およびユーザー反応データ、を有し、複数の前記データ集合は前記カテゴリの異なる組合せのデータの欠落を有するところのデータ集合、
それぞれの前記データ集合から各々の前記画像記録の評価指標を作り出す制御装置、および
それぞれの前記評価指標の大きさに応答する前記画像記録を利用する出力装置
を有するシステム。 - 前記取込み関連データが:レンズ焦点距離、シャッタ速度、レンズ口径、露光時間、デジタル/光学ズーム状況、フラッシュ発光状態、検出被写体距離、イメージサイズ、位置情報、および取込みの時間、のうち一つ以上を含み、
前記画像固有データが:画像品質データおよび画像内容データ、のうちの一つ以上を含み、
前記画像品質データが:画像鮮明度、画像ノイズ、コントラスト、暗い背景の存在/欠如、シーンバランス、皮膚濃淡色、彩度、クリッピング、エイリアシング、および圧縮状態、のうちの一つ以上を含み、
前記画像内容データが:人々の数、人々の性、人々の年齢、赤目、瞬き、微笑み表現、頭のサイズ、トランスレーション問題、対象の中心的位置、シーン場所、風景タイプ、およびシーン特徴、のうちの一つ以上を含み、
前記画像使用データが:編集時間、見ている時間、見た回数、プリントの数、電子メールの数、受取人の数、アルバム使用、ウェブサイト使用、スクリーンセーバ使用、名称変更、注釈、アーカイブの状態、および使用の遂行、のうちの一つ以上を含み、かつ
前記ユーザー反応データが:表示の間の発声、表示の間の表情、好きなタグ付け、生理的反応、凝視情報、および神経生理学的反応、のうちの一つ以上を含む
請求項21のシステム。 - 前記出力装置は、前記評価指標に基づき前記画像を分類している分類器
を更に有する請求項21のシステム。 - デジタル画像管理方法であって:
画像記録のデータベースを維持するステップ;
前記維持するステップの間、複数のデータ集合を提供するステップであって、各々の前記データ集合は、前記データベースのそれぞれの前記画像記録と物理的に関係しており、前記データ集合は、共通データ構造を有し、複数の前記データ集合は、前記データ構造のデータの欠落の異なる組合せを有するところの提供するステップ、
それぞれの前記データ集合から各々の前記画像記録の評価指標を作り出すステップ、および
前記評価指標に従う前記画像に一つ以上の異なる利用資源の配置に優先順位をつけるステップ
を有する方法。 - 前記提供するステップ、作り出すステップおよび優先順位をつけるステップを繰り返すステップ、
を更に有する請求項24記載の方法。 - 前記繰り返すステップは、一つ以上の前記データ集合を変えるステップ
を更に有する請求項25記載の方法。 - 前記利用資源が:複数の論理的および物理的装置を有し、
前記複数の論理的および物理的装置は、データ記憶、画像処理、非画像処理計算、ハードコピー出力、ソフトコピー表示、および非画像出力、のうち一つ以上を提供するステップ
を有する請求項24記載の方法。 - 前記優先順位をつけるステップに従って前記画像および利用資源を利用するステップ
を更に有する請求項24記載の方法。 - 前記利用するステップが、検索可能なラベルを前記画像に割り当てるステップ、前記画像を出力するステップ、前記画像を管理するステップ、前記画像を表示するステップ、前記画像を保持するステップ、前記画像の更なる利用を制御するステップ
のうち一つ以上を有する請求項28記載の方法。
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