JP2010268141A - 撮像装置、画像分類方法及びそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来と比して一段と画像の検索性を向上させる。
【解決手段】記録した画像を撮影時の被写界深度に基づいて分類するようにした。こうすることで、各画像を、例えば、風景画像のように手前から奥までの広範囲にピントを合わせた画像か、ポートレートのように人物や静物にだけピントを合わせた画像かに分類することができる。かくして、従来のような撮影日時で画像を分類する場合と比して、所望の画像を見付け出し易くすることができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、撮像装置、画像分類方法及びそのプログラムに関し、例えば、デジタルスチルカメラに適用して好適なものである。

デジタルスチルカメラ（これをＤＳＣとも呼ぶ）などの撮像装置は、メモリカードなどの記録媒体に画像を記録するようになっている。近年、この記録媒体の大容量化により、ＤＳＣは、例えば１枚のメモリカードに数百〜数千の画像を記録できるようになった。

ところが、このように大量の画像を記録できるようになると、個々の画像の検索が困難になってしまう。そこで、従来のＤＳＣは、画像とは別に、画像を統括的に管理する為のデータベースを保持するようになっている。

このデータベースには、例えば、記録媒体に記録されている各画像の記録日時（つまり撮影日時）を示す日時情報が登録されている。このようなデータベースを利用することで、ＤＳＣは、例えば、ユーザに指定された日時に撮影した画像を検索して表示することなどができるようになっている。

さらに、各画像の日時情報に基づいて、例えば、撮影日時が近い画像を同一グループにするようにして、画像を自動的に分類するＤＳＣも提案されている（例えば特許文献１参照）。

特開２００９−４９８６３公報

ところで、上述したように、撮影日時に基づいて画像を分類できるようになっていても、そもそも何時画像を撮影したのか覚えていない、もしくは確認しなかったユーザにとっては、所望の画像を容易に見付けることは難しい。

一方で、撮影日時を気にする気にしないに関わらず、ユーザは、どのような画像を撮影するのか、また撮影したのかについては確認するはずである。ゆえに、ユーザにとっては、何時撮影したのかよりも、どのような画像を撮影したのかという観点から分類した方が、所望の画像を見付け出し易いと考えられる。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、従来と比して一段と画像の検索性を向上させた撮像装置、画像分類方法及びそのプログラムを提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明の撮像装置においては、被写界深度を変更可能な撮像部と、撮影時の被写界深度を取得する取得部と、撮像部で撮像した画像を所定の記録媒体に記録する制御部と、記録媒体に記録した画像を、取得部により取得された当該画像の撮影時の被写界深度に基づいて分類する分類部とを設けるようにした。

こうすることで、本発明の撮像装置は、各画像を、例えば、風景画像のように手前から奥までの広範囲にピントを合わせた画像か、ポートレートのように人物や静物にだけピントを合わせた画像かに分類することができる。これにより、撮影日時で画像を分類する場合と比して、所望の画像を見付け出し易くすることができる。

本発明によれば、撮影日時で画像を分類する場合と比して、所望の画像を見付け出し易くすることができ、かくして、画像の検索性を向上させた撮像装置、画像分類方法及びそのプログラムを実現できる。

実施の形態の概要となる撮像装置の構成を示す略線図である。 ＤＳＣ（デジタルスチルカメラ）のハードウェア構成を示すブロック図である。 属性情報の構成を示す略線図である。 属性情報登録処理手順を示すフローチャートである。 撮影シーン判別処理手順を示すフローチャートである。 撮影状況判別処理手順を示すフローチャートである。 撮影状況再判別処理手順を示すフローチャートである。 他の実施の形態における撮影パターンに基づく撮影シーンの判別の説明に供する表である。 他の実施の形態における撮影パターンに基づく撮影状況の判別の説明に供する表である。 他の実施の形態における撮影状況判別処理手順を示すフローチャートである。

以下、発明を実施するための最良の形態（以下実施の形態とする）について説明する。尚、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．他の実施の形態

＜１．実施の形態＞
［１−１．実施の形態の概要］
まず、本実施の形態の概要を説明する。因みに、この概要を説明した後、本実施の形態の具体例の説明に移る。

図１において１は、撮像装置を示す。この撮像装置１は、被写界深度を変更可能な撮像部２を有している。またこの撮像装置１は、撮影時の被写界深度を取得する取得部３を有している。さらにこの撮像装置１は、撮像部２で撮像した画像を所定の記録媒体４に記録する制御部５を有している。さらにこの撮像装置１は、記録媒体４に記録した画像を、取得部３により取得された画像の撮影時の被写界深度に基づいて分類する分類部６とを有している。

このような構成により、撮像装置１は、各画像を、例えば、風景画像のように手前から奥までの広範囲にピントを合わせた画像か、ポートレートのように人物や静物にだけピントを合わせた画像かに分類することができる。

かくして、撮像装置１は、撮影日時で画像を分類する場合と比して、所望の画像を見付け出し易くすることができる。

このような構成でなる撮像装置の具体例について、以下、詳しく説明する。

［１−２．ＤＳＣ（デジタルスチルカメラ）のハードウェア構成］
次に、実施の形態の具体例となるＤＳＣ（デジタルスチルカメラ）のハードウェア構成について説明する。

図２に示すように、ＤＳＣ１００は、ＣＰＵ１０１が、プログラムＲＯＭ１０２に書き込まれたプログラムをＲＡＭ１０３にロードして実行することで各種処理を実行すると共に、タッチパネル１０４や操作部１０５からの入力信号に応じて各部を制御する。因みに、ＣＰＵは、Central Processing Unitの略である。また、ＲＯＭは、Read Only Memoryの略、ＲＡＭは、Random Access Memoryの略である。

タッチパネル１０４は、液晶パネル１０６と共にタッチスクリーン１０７を構成するデバイスであり、タッチパネル１０４上の任意の位置が指でタッチされると、タッチされた位置を液晶パネル１０６に表示させる画面の座標として検出する。そしてタッチパネル１０４は、タッチされた位置の座標に応じた入力信号をＣＰＵ１０１に送る。

操作部１０５は、ズームレバー（ＴＥＬＥ／ＷＩＤＥ）、シャッタボタン、電源ボタン、モード切替ボタンなどからなるデバイスであり、これらの押下操作に応じた入力信号をＣＰＵ１０１に送る。

ＣＰＵ１０１は、操作部１０５を介して、動作モードを撮影モードに切り替えるよう指示されると、動作モードを撮影モードに切り替える。

撮影モードに移行すると、ＣＰＵ１０１は、モータドライバ１０８を制御して、アクチュエータ１０９を駆動させることで、レンズ部１１０を、ＤＳＣ１００の筐体から露出させる。またＣＰＵ１０１は、アクチュエータ１０９を駆動させることで、レンズ部１１０の絞りを調整したり、フォーカスレンズを移動させたりする。

またこのとき、ＣＰＵ１０１は、タイミングジェネレータ１１１を制御して、タイミング信号をＣＣＤ（Charge Coupled Device）などでなる撮像素子１１２に供給する。撮像素子１１２は、このタイミング信号に基づいて動作することにより、レンズ部１１０を介して取り込まれた被写体からの光を電気信号に変換（すなわち光電変換）して、これをアナログ信号処理部１１３に供給する。

アナログ信号処理部１１３は、ＣＰＵ１０１の制御のもと、この電気信号に対してアナログ信号処理（増幅等）を施すことでアナログ画像信号を得、これをアナログデジタル変換部（これをＡ／Ｄ変換部とも呼ぶ）１１４に供給する。

Ａ／Ｄ変換部１１４は、ＣＰＵ１０１の制御のもと、送られてきたアナログ画像信号をアナログデジタル変換（Ａ／Ｄ変換）することでデジタル画像信号を得、これをデジタル信号処理部１１５に供給する。

デジタル信号処理部１１５は、ＣＰＵ１０１の制御のもと、送られてきたデジタル画像信号に対してデジタル信号処理（ノイズ除去等）を施した後、液晶パネル１０６に供給する。この結果、液晶パネル１０６には、被写体の画像がスルー画像として表示される。このようにしてＤＳＣ１００は、撮影者に被写体を確認させる。

またこのとき、デジタル信号処理部１１５は、ＣＰＵ１０１の制御のもと、送られてきたデジタル画像信号を解析して、この画像から人物の顔を認識する処理（これを顔認識処理とも呼ぶ）を行う。そしてデジタル信号処理部１１５は、画像から人物の顔を認識できたか否か、顔と認識されたのは画像のどの部分か、顔と認識された部分にピントがあっているか否かなどを、顔認識処理の結果として、ＣＰＵ１０１に返す。

さらにこのとき、デジタル信号処理部１１５は、ＣＰＵ１０１の制御のもと、アイコンや、顔と認識された部分を示す枠（顔枠とも呼ぶ）などのグラフィックス信号を生成して、これをデジタル画像信号に重畳する。この結果、液晶パネル１０６には、スルー画像と共に、アイコンや顔枠などが表示される。

ここで、操作部１０５のシャッタボタンが押下されたとする。するとＣＰＵ１０１は、シャッタボタンの押下に応じて操作部１０５から送られてくる入力信号により、シャッタボタンが押下されたと認識して、画像を記録する。

すなわちデジタル信号処理部１１５は、ＣＰＵ１０１の制御のもと、Ａ／Ｄ変換部１１４から送られてきたデジタル画像信号を、例えば、ＪＰＥＧなどの圧縮伸長フォーマットで圧縮することで、圧縮画像データを生成する。因みに、ＪＰＥＧとは、Joint Photographic Experts Groupの略である。

ＣＰＵ１０１は、デジタル信号処理部１１５で生成された圧縮画像データに、ファイルヘッダなどを付与することで画像ファイルを生成する。

そしてＣＰＵ１０１は、この画像ファイルを記録部１１６に記録する。このようにしてＣＰＵ１０１は、画像を記録する。

因みに、記録部１１６は、例えば数ギガバイト〜数十ギガバイト程度の不揮発性メモリであり、ＤＳＣ１００に予め内蔵された記録媒体であってもよいし、メモリカードのようにＤＳＣ１００に着脱可能な記録媒体であってもよい。

またＤＳＣ１００は、記録部１１６とは別に、フラッシュメモリ１１７を有している。ＣＰＵ１０１は、このフラッシュメモリ１１７に、ユーザにより設定された各種情報など、電源オフ後も保持する必要がある情報を記憶させるようになっている。

またＣＰＵ１０１は、記録した画像を管理する為のデータベースを記録部１１６に記憶させて保持するようにもなっている。このデータベースには、図３に示すように、画像ごとに、その属性情報が登録されるようになっている。

具体的に、この属性情報には、画像のファイル名が含まれる。つまり、このファイル名により、画像と属性情報とが１対１で対応付けられている。またこの属性情報には、画像を撮影したときの日時（撮影日時）が含まれる。

さらにこの属性情報には、撮影時の被写界深度が含まれる。さらにこの属性情報には、画像から人物の顔が認識されたか否かと、認識された顔の数と、認識された顔にピントが合っているか否かとを示す顔認識情報が含まれる。

さらにこの属性情報には、撮影時にＧＰＳ（Global Positioning System）情報が受信できたか否かを示すＧＰＳ可否情報が含まれる。

さらに属性情報には、どのようなシーンを撮影したのかを示す撮影シーン（例えば、ポートレート、風景、記念撮影など）と、どのような状況を撮影したのかを示す撮影状況（例えば、日常、会合、旅行など）とが含まれる。

このような属性情報を、ＣＰＵ１０１は、画像の記録時（撮影時）に、データベースに登録する。

すなわちＣＰＵ１０１は、撮影時に、タイマなどの計時部（図示せず）から現在の日時（撮影日時）を得る。さらにＣＰＵ１０１は、絞りの調整量などから、既存の算出方法を用いて被写界深度を算出する。さらにＣＰＵ１０１は、顔認識処理の結果から顔認識情報を得る。さらにＣＰＵ１０１は、ＧＰＳモジュール１１８から現在位置を示す現在位置情報が得られたか否かにより、ＧＰＳ可否情報を得る。さらにＣＰＵ１０１は、このようにして得た撮影日時、被写界深度、顔認識情報及びＧＰＳ可否情報に基づいて、撮影シーン及び撮影状況を判別する（判別方法については後述する）。

そしてＣＰＵ１０１は、撮影日時、被写界深度、顔認識情報、ＧＰＳ可否情報、撮影シーン及び撮影状況を、画像の属性情報としてデータベースに登録する。

尚、被写界深度については、厳密な数値ではなく、浅いか深いかが登録されるようになっている。すなわちＣＰＵ１０１は、被写界深度があらかじめ決められた基準値未満であれば浅いと判別する一方で、基準値以上であれば深いと判別するようになっている。

一方、操作部１０５を介して、動作モードを再生モードに切り替えるよう指示されると、ＣＰＵ１０１は、動作モードを再生モードに切り替える。

ＤＳＣ１００は、再生モードとして、画像を撮影日時ごとに分類して表示する日時別表示モードと、撮影シーンごとに分類して表示するシーン別表示モードと、撮影状況ごとに分類して表示する状況別表示モードとを有している。

ＣＰＵ１０１は、操作部１０５を介して日時別表示モードが選択されると、データベースに登録されている画像の撮影日時を全て取得する。さらにＣＰＵ１０１は、デジタル信号処理部１１５を制御して、取得した撮影日時をもとに、例えば撮影日の一覧を液晶パネル１０６に表示させる。

ここで、タッチパネル１０４を介して所望の撮影日が選択されると、ＣＰＵ１０１は、データベースを参照することで、選択された撮影日に撮影された画像を特定して、その画像ファイルを記録部１１６からＲＡＭ１０３に読み出す。

ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に読み出した画像ファイルから、圧縮画像データを抽出して、これをデジタル信号処理部１１５に供給する。

デジタル信号処理部１１５は、ＣＰＵ１０１の制御のもと、送られてきた圧縮画像データを伸長することにより圧縮前のデジタル画像信号を得、これを液晶パネル１０６に供給する。この結果、液晶パネル１０６には、選択された撮影日に撮影された画像が表示される。尚、選択された撮影日に撮影された画像が複数の場合、ＣＰＵ１０１が、デジタル信号処理部１１５を制御して、液晶パネル１０６に複数の画像を一覧表示させるようにしてもよい。

また操作部１０５を介してシーン別表示モードが選択されると、ＣＰＵ１０１は、データベースに登録されている画像の撮影シーンを全て取得する。さらにＣＰＵ１０１は、デジタル信号処理部１１５を制御して、取得した撮影シーンをもとに、撮影シーンの一覧を液晶パネル１０６に表示させる。

ここで、タッチパネル１０４を介して所望の撮影シーンが選択されると、ＣＰＵ１０１は、データベースを参照することで、選択された撮影シーンに分類された画像を特定して、その画像ファイルを記録部１１６からＲＡＭ１０３に読み出す。

ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に読み出した画像ファイルから、圧縮画像データを抽出して、これをデジタル信号処理部１１５に供給する。

デジタル信号処理部１１５は、ＣＰＵ１０１の制御のもと、送られてきた圧縮画像データを伸長することにより圧縮前のデジタル画像信号を得、これを液晶パネル１０６に供給する。この結果、液晶パネル１０６には、選択された撮影シーンに分類された画像が表示される。尚、選択された撮影シーンに分類された画像が複数の場合、ＣＰＵ１０１が、デジタル信号処理部１１５を制御して、液晶パネル１０６に複数の画像を一覧表示させるようにしてもよい。

さらに操作部１０５を介して状況別表示モードが選択されると、ＣＰＵ１０１は、データベースに登録されている画像の撮影状況を全て取得する。さらにＣＰＵ１０１は、デジタル信号処理部１１５を制御して、取得した撮影状況をもとに、撮影状況の一覧を液晶パネル１０６に表示させる。

ここで、タッチパネル１０４を介して所望の撮影状況が選択されると、ＣＰＵ１０１は、データベースを参照することで、選択された撮影状況に分類された画像を特定して、その画像ファイルを記録部１１６からＲＡＭ１０３に読み出す。

ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に読み出した画像ファイルから、圧縮画像データを抽出して、これをデジタル信号処理部１１５に供給する。

デジタル信号処理部１１５は、ＣＰＵ１０１の制御のもと、送られてきた圧縮画像データを伸長することにより圧縮前のデジタル画像信号を得、これを液晶パネル１０６に供給する。この結果、液晶パネル１０６には、選択された撮影状況に分類された画像が表示される。尚、選択された撮影状況に分類された画像が複数の場合、ＣＰＵ１０１が、デジタル信号処理部１１５を制御して、液晶パネル１０６に複数の画像を一覧表示させるようにしてもよい。

このようにしてＤＳＣ１００は、画像を撮影日時ごと、撮影シーンごと、撮影状況ごとに分類して表示するようになっている。

尚、このＤＳＣ１００のレンズ部１１０及び撮像素子１１２が、上述した撮像装置１の撮像部２に相当するハードウェアである。またＤＳＣ１００の記録部１１６が、上述した撮像装置１の記録媒体４に相当するハードウェアである。さらにＤＳＣ１００のＣＰＵ１０１が、上述した撮像装置１の取得部３、制御部５、及び分類部６に相当するハードウェアである。

［１−３．属性情報登録処理手順］
次に、上述した画像の属性情報を登録する処理手順（これを属性情報登録処理手順とも呼ぶ）について、画像の撮影シーンと撮影状況の判別方法と共に、図４〜図６に示すフローチャートを用いて説明する。

因みに、この属性情報登録処理手順ＲＴ１は、ＤＳＣ１００のＣＰＵ１０１が、プログラムＲＯＭ１０２に書き込まれているプログラムに従って実行する処理手順である。

ＣＰＵ１０１は、撮影モードで、操作部１０５のシャッタボタンが押下されると、画像を記録すると共に、この属性情報登録処理手順ＲＴ１を開始して、ステップＳＰ１に移る。

ステップＳＰ１においてＣＰＵ１０１は、画像の属性情報となり、撮影シーン及び撮影状況の判別に必要な、現在の日時（撮影日時）と、被写界深度と、顔認識情報と、ＧＰＳ可否情報を取得して、次のステップＳＰ２に移る。

ステップＳＰ２においてＣＰＵ１０１は、撮影シーンを判別する処理手順（撮影シーン判別処理手順）ＳＲＴ１（図５）を開始してステップＳＰ１０に移る。

ステップＳＰ１０においてＣＰＵ１０１は、取得した被写界深度に基づいて、被写界深度が浅いか否かを判別する。ここで肯定結果を得ると、このことは被写界深度が浅いこと、すなわち、記録した画像が、人物や静物など、主要な被写体にのみピントを合わせ、他の部分にはピントを合わせずぼやけるようにして撮影されたものであることを意味する。換言すれば、この画像は、或る一部分を注視して撮影されたものであることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１１に移る。

ステップＳＰ１１においてＣＰＵ１０１は、取得した顔認識情報に基づいて、記録した画像から人物の顔が認識されているか否かを判別する。ここで肯定結果を得ると、このことは人物の顔が認識されていること、つまり記録した画像に、人物の顔が含まれていることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１２に移る。

ステップＳＰ１２においてＣＰＵ１０１は、取得した顔認識情報に基づいて、認識されている人物の顔にピントが合っているか否かを判別する。ここで肯定結果を得ると、このことは人物の顔にピントが合っていること、すなわち、記録した画像が、人物を注視して撮影されたものであることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１３に移る。

ステップＳＰ１３においてＣＰＵ１０１は、ピントが合っている人物の数が一人であるか否かを判別する。ここで肯定結果を得ると、このことはピントが合っている人物の顔が一人であること、すなわち、記録した画像が、一人の人物に注視して撮影されたものであることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１４に移る。

ここまでの判別結果から、記録した画像は、一人の人物を注視して撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１４において、記録した画像の撮影シーンを「ポートレート（人物写真）」と判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影シーンの「ポートレート」に分類したことを意味する。

また上述のステップＳＰ１０で否定結果を得ると、このことは被写界深度が深いこと、すなわち、記録した画像が、手前から奥までの広範囲にピントを合わせて撮影されたものであることを意味する。換言すれば、この画像は、全体がぼやけず視認できるように撮影されたものであることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１５に移る。

ステップＳＰ１５においてＣＰＵ１０１は、取得した顔認識情報に基づいて、記録した画像から人物の顔が認識されているか否かを判別する。ここで肯定結果を得ると、このことは人物の顔が認識されていること、つまり記録した画像に、人物の顔が含まれていることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１６に移る。

ここまでの判別結果から、記録した画像は、人物の顔が含まれ、全体がぼやけず視認できるように撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１６において、記録した画像の撮影シーンを「記念撮影」と判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影シーンとしての「記念撮影」に分類したことを意味する。

また上述のステップＳＰ１３で否定結果を得た場合、ここまでの判別結果から、記録した画像が、複数の人物を注視して撮影されたものであることがわかる。この場合も、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１６に移り、記録した画像の撮影シーンを「記念撮影」と判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影シーンとしての「記念撮影」に分類したことを意味する。

また上述のステップＳＰ１５で否定結果を得ると、このことは記録した画像から人物の顔が認識されていないこと、つまり記録した画像に、人物の顔が含まれていないことを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１７に移る。

ステップＳＰ１７においてＣＰＵ１０１は、取得したＧＰＳ可否情報に基づいて、ＧＰＳ情報が取得できなかったか否かを判別する。ここで肯定結果を得ると、このことは現在位置（撮影場所）がＧＰＳ情報を受信できない場所であること、すなわち、屋内で撮影された可能性が高いことを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１８に移る。

ここまでの判別結果から、記録した画像は、人物の顔が含まれず、全体がぼやけず視認できるように屋内で撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１８において、記録した画像の撮影シーンを「静物」と判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影シーンとしての「静物」に分類したことを意味する。

また上述のステップＳＰ１１で否定結果を得た場合、ここまでの判別結果から、記録した画像が、人物の顔以外の被写体を注視して撮影されたものであることがわかる。この場合も、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１８に移り、記録した画像の撮影シーンを「静物」と判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影シーンとしての「静物」に分類したことを意味する。

さらに上述のステップＳＰ１２で否定結果を得た場合、ここまでの判別結果から、記録した画像が、人物の顔以外の被写体を注視して撮影されたものであることがわかる。この場合も、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１８に移り、記録した画像の撮影シーンを「静物」と判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影シーンとしての「静物」に分類したことを意味する。

また上述のステップＳＰ１７で否定結果を得ると、このことは現在位置（撮影場所）がＧＰＳ情報を受信できる場所であること、すなわち、屋外で撮影された可能性が高いことを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１９に移る。

ここまでの判別結果から、記録した画像は、人物の顔が含まれず、全体がぼやけず視認できるように屋外で撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１９において、記録した画像の撮影シーンを「風景」と判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影シーンとしての「風景」に分類したことを意味する。

このようにして、記録した画像の撮影シーンを判別し終えると、ＣＰＵ１０１は、この撮影シーン判別処理手順ＳＲＴ１を終了して、次のステップＳＰ３（図４）に移る。

ステップＳＰ３においてＣＰＵ１０１は、撮影状況を判別する処理手順（撮影状況判別処理手順）ＳＲＴ２（図６）を開始してステップＳＰ２０に移る。

ステップＳＰ２０においてＣＰＵ１０１は、取得した被写界深度に基づいて、被写界深度が浅いか否かを判別する。ここで否定結果を得ると、このことは被写界深度が深いこと、すなわち、記録した画像が、手前から奥までの広範囲にピントを合わせて撮影されたものであることを意味する。換言すれば、この画像は、全体がぼやけず視認できるように撮影されたものであることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２１に移る。

ステップＳＰ２１において、取得した顔認識情報に基づいて、記録した画像から人物の顔が認識されているか否かを判別する。ここで肯定結果を得ると、このことは人物の顔が認識されていること、つまり記録した画像に、人物の顔が含まれていることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２２に移る。

ここまでの判別結果から、記録した画像は、人物の顔を含み、全体がぼやけず視認できるように撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２２において、記録した画像の撮影状況を「記念撮影」と判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影状況としての「記念撮影」に分類したことを意味する。

また上述のステップＳＰ２０で肯定結果を得ると、このことは被写界深度が浅いこと、すなわち、記録した画像が、人物や静物など、主要な被写体にのみピントを合わせ、他の部分にはピントを合わせずぼやけるようにして撮影されたものであることを意味する。換言すれば、この画像は、或る一部分を注視して撮影されたものであることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２３に移る。

ステップＳＰ２３においてＣＰＵ１０１は、取得した顔認識情報に基づいて、記録した画像から人物の顔が認識されているか否かを判別する。ここで否定結果を得ると、このことは人物の顔が認識されていないこと、つまり記録した画像に、人物の顔が含まれていないことを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２４に移る。

ステップＳＰ２４においてＣＰＵ１０１は、取得したＧＰＳ可否情報に基づいて、ＧＰＳ情報が受信できなかったか否かを判別する。ここで肯定結果を得ると、このことは現在位置（撮影場所）がＧＰＳ情報を受信できない場所であること、すなわち、屋内で撮影された可能性が高いことを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２５に移る。

この場合、ここまでの判別結果から、記録した画像が、人物の顔を含まず全体がぼやけず視認できるように屋内で撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２５において、記録した画像の撮影状況を、「屋内、静物、記録」のいずれかであると判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影状況として「屋内、静物、記録」に分類したことを意味する。

また上述のステップＳＰ２１で否定結果を得た後に、ステップＳＰ２４で肯定結果を得た場合、ここまでの判別結果から、記録した画像が、人物の顔を含まず人物の顔以外の被写体を注視して屋内で撮影されたものであることがわかる。この場合も、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２５に移り、記録した画像の撮影状況を、「屋内、静物、記録」のいずれかであると判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影状況として「屋内、静物、記録」に分類したことを意味する。

また上述のステップＳＰ２４で否定結果を得ると、このことは現在位置（撮影場所）がＧＰＳ情報を受信できる場所であること、すなわち、屋外で撮影された可能性が高いことを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２６に移る。

この場合、ここまでの判別結果から、記録した画像が、人物の顔を含まず全体がぼやけず視認できるように屋外で撮影されたもの、又は人物の顔以外の被写体を注視して屋外で撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２６において、記録した画像の撮影状況を、「旅行、記録、風景」のいずれかであると判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影状況として「旅行、記録、風景」に分類したことを意味する。

また上述のステップＳＰ２３で肯定結果を得ると、このことは、記録した画像から人物の顔が認識されていること、つまり記録した画像に人物の顔が含まれていることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２７に移る。

この場合、ここまでの判別結果から、記録した画像は、人物の顔が含まれ、全体がぼやけず視認できるように撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ２７において、記録した画像の撮影状況を「日常、会合、旅行」のいずれかであると判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、この画像を、撮影状況として「日常、会合、旅行」に分類したことを意味する。

このようにして、記録した画像の撮影状況を判別し終えると、ＣＰＵ１０１は、この撮影状況判別処理手順ＳＲＴ２を終了して、次のステップＳＰ４（図３）に移る。

ステップＳＰ４においてＣＰＵ１０１は、ここまでに得た、撮影日時、被写界深度、顔認識情報、ＧＰＳ可否情報、撮影シーン及び撮影状況を、記録した画像の属性情報としてデータベースに登録して、この属性情報登録処理手順ＲＴ１を終了する。

このような属性情報登録処理手順ＲＴ１により、ＤＳＣ１００は、記録した画像の属性情報を登録するようになっている。

ところで、上述した撮影状況判別処理手順ＳＲＴ２では、場合によっては、画像の撮影状況を、「日常、会合、旅行」のいずれかというように大まかにしか判別できない。

そこで、ＣＰＵ１０１は、記録部１１６に複数の画像が記録されている状態で、これら複数の画像を撮影日時をもとにグルーピングして、グループごとに画像の撮影状況を細かく判別し直すようになっている。

ここで、撮影状況を判別し直す処理手順（これを撮影状況再判別処理手順）について、図７に示すフローチャートを用いて説明する。

因みに、この撮影状況再判別処理手順ＲＴ２も、ＤＳＣ１００のＣＰＵ１０１が、プログラムＲＯＭ１０２に書き込まれているプログラムに従って実行する処理手順である。

ＣＰＵ１０１は、例えば、電源オン時に、記録部１１６に複数の画像が記録されていることを認識すると、この撮影状況再判別処理手順ＲＴ２を開始して、ステップＳＰ３０に移る。

ステップＳＰ３０においてＣＰＵ１０１は、データベースに属性情報として登録されている各画像の撮影日時をもとに、記録部１１６に記録されている各画像を撮影日時単位でグルーピングする。

具体的にＣＰＵ１０１は、例えば、各画像を、撮影日時に基づいて、時間軸上に並べ、時間軸上に隣接する２つの画像の撮影日時の差が所定値以上である場合に、２つの画像の間を、グループの境界とするようにして、各画像をグルーピングする。

実際、記録部１１６に記録されている各画像は、旅行などのイベント単位で、時間的にまとまっていることが多い。ゆえに、上述したようにして各画像をグルーピングすることで、各画像をイベント単位でまとめることができる。

このようにしてグルーピングした後、ＣＰＵ１０１は、次のステップＳＰ３１に移る。ステップＳＰ３１においてＣＰＵ１０１は、グループごとに（すなわちイベントごとに）、画像の撮影状況を再判別する。

具体的にＣＰＵ１０１は、例えば、グループごとに、グループ内の画像の撮影状況から、グループ内で最も多く登録されている撮影状況を抽出する。そしてＣＰＵ１０１は、この撮影状況が、グループ内で最も信頼度の高い撮影状況であるとして、この撮影状況を、グループ内の画像の新たな撮影状況とする。

例えば、或るグループ内に３つの画像が有り、これら３つの画像の撮影状況が、それぞれ「日常、会合、旅行」、「旅行、記録、風景」、「記念撮影」であったとする。この場合、ＣＰＵ１０１は、「旅行」を、これら３つの画像の撮影状況のうち、最も信頼度の高い撮影状況であるとして、これら３つの画像の撮影状況を「旅行」と再判別する。このことは、ＣＰＵ１０１が、これら３つの画像を、撮影状況の「旅行」に分類したことを意味する。

このようにして、グループごとに、画像の撮影状況を再判別し終えると、すなわち再分類し終えると、ＣＰＵ１０１は、次のステップＳＰ３２に移る。

ステップＳＰ３２においてＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ３１の再判別に基づいて、データベースに属性情報として登録されている各画像の撮影状況を更新して、この撮影状況再判別処理手順ＲＴ２を終了する。

このような撮影状況再判別処理手順ＲＴ２により、ＤＳＣ１００は、撮影状況を再判別するようになっている。

［１−４．動作及び効果］
以上の構成において、ＤＳＣ１００のＣＰＵ１０１は、撮影時に、現在日時、被写界深度、顔認識情報及びＧＰＳ可否情報を取得する。

さらにＣＰＵ１０１は、取得したこれらの情報をもとに、記録した画像の撮影シーン及び撮影状況を判別する。

そしてＣＰＵ１０１は、判別した撮影シーン及び撮影状況を、取得した被写界深度などと共に、記録した画像の属性情報としてデータベースに登録する。

このように、記録した画像ごとに、撮影シーン及び撮影状況を判別して、これらを記録した画像の属性情報とすることで、ＤＳＣ１００に記録された各画像が、撮影シーン及び撮影状況により分類されたことになる。

このように、ＣＰＵ１０１は、記録した画像を、被写界深度などの情報に基づいて、撮影シーン毎に及び撮影状況により分類する。

そしてＣＰＵ１０１は、例えば、ユーザにより所望の撮影シーンが指定されると、指定された撮影シーンを属性情報として持つ画像（つまり指定された撮影シーンに分類された画像）を検索して、液晶パネル１０６に表示させる。

このように、ＤＳＣ１００は、記録した画像を、何時撮影したのかではなく、撮影シーンや撮影状況のように、どのような画像を撮影したのかという観点から分類するようにした。

これにより、ＤＳＣ１００は、撮影日時で分類する場合と比して、所望の画像をユーザが見付け出し易くすることができる。

またＤＳＣ１００のＣＰＵ１０１は、記録した画像を、撮影日時をもとにイベントごとにグルーピングする。そしてＣＰＵ１０１は、グループごとに、グループ内の画像の撮影状況のうち、最も信頼度が高い撮影状況を特定して、これをグループ内の画像で共通の撮影状況となるように、グループ内の画像の撮影状況を再判別する。

この再判別は、同一イベントの画像は同一撮影状況で撮影されたものであるという考え方に基づくものである。こうすることでＣＰＵ１０１は、記録した画像を、より正確な撮影状況で分類することができる。

以上の構成によれば、ＤＳＣ１００は、撮影日時で画像を分類する場合と比して、所望の画像を見付け出し易くすることができ、かくして、画像の検索性を向上させることができる。

＜２．他の実施の形態＞
［２−１．他の実施の形態１］
尚、上述した実施の形態では、ＤＳＣ１００のＣＰＵ１０１が、上述した撮影シーン判別処理手順ＳＲＴ１及び撮影状況判別処理手順ＳＲＴ２により、記録した画像の撮影シーン及び撮影状況を判別するようにした。

これに限らず、例えば、図８に示すように、予め様々な撮影パターンと、その撮影パターンで撮影された画像を分類する撮影シーンとを対応付けたデータを利用して、記録した画像の撮影シーン及び撮影状況を判別するようにしてもよい。このデータをパターン別シーンデータとも呼び、このデータは、予め例えばフラッシュメモリ１１７に記憶されているとする。

この撮影パターンは、被写界深度が浅いか深いか、人物の顔が認識されているか否か、顔にピントが合っているか否か、顔の数が複数であるか否か、ＧＰＳ情報を受信できたか否かの組み合わせにより分けられている。

したがって、ＣＰＵ１０１は、この組み合わせから、撮影時の撮影パターンを特定し、さらに特定した撮影パターンから、記録した画像の撮影シーンを判別する。

例えば、被写界深度が浅く、顔が認識され、顔にピントが合っており、顔の数が単数で、ＧＰＳ情報を受信できているとすると、ＣＰＵ１０１は、この組み合わせから、撮影時の撮影パターンがパターン３であると特定できる。

そしてＣＰＵ１０１は、このパターン３に、撮影シーンとしてポートレートが対応付けられていることから、記録した画像の撮影シーンを「ポートレート」と判別する。つまり、ＣＰＵ１０１は、記録した画像を、撮影シーンの「ポートレート」に分類する。

また、例えば図９に示すように、予め様々な撮影パターンと、その撮影パターンで撮影された画像を分類する撮影状況とを対応付けたデータを利用して、記録した画像の撮影シーン及び撮影状況を判別するようにしてもよい。このデータをパターン別状況データとも呼び、このデータは、予め例えばフラッシュメモリ１１７に記憶されているとする。

この撮影パターンは、被写界深度が浅いか深いか、人物の顔が認識されているか否か、ＧＰＳ情報を受信できたか否かの組み合わせにより分けられている。

したがって、ＣＰＵ１０１は、この組み合わせから、撮影時の撮影パターンを特定し、さらに特定した撮影パターンから、記録した画像の撮影状況を判別する。

例えば、被写界深度が深く、顔が認識され、ＧＰＳ情報を受信できているとすると、ＣＰＵ１０１は、この組み合わせから、撮影時の撮影パターンがパターン５であると特定できる。

そしてＣＰＵ１０１は、このパターン５に、撮影状況として「記念撮影」が対応付けられていることから、記録した画像の撮影状況を「記念撮影」と判別する。つまり、ＣＰＵ１０１は、記録した画像を、撮影状況の「記念撮影」に分類する。

またＣＰＵ１０１が、フラッシュメモリ１１７に記憶されているパターン別シーンデータ及びパターン別状況データを、メモリカード等を介して外部から取得したパターン別シーンデータ及びパターン別状況データにより更新する等してもよい。

［２−２．他の実施の形態２］
さらに上述した実施の形態では、撮影時に、撮影日時、被写界深度、顔認識情報、ＧＰＳ可否情報を取得して、これらをもとに、記録した画像の撮影シーン及び撮影状況を判別するようにした。

これに限らず、ＣＰＵ１０１が、撮影時に、上述した情報にくわえて、ＧＰＳモジュール１１８から現在位置情報を取得し、これらをもとに、記録した画像の撮影シーン及び撮影状況を判別するようにしてもよい。尚、ここでは、撮影時に取得した現在位置情報を、撮影場所情報とも呼ぶ。

この場合、ＣＰＵ１０１は、例えば、撮影時に取得した現在位置情報（すなわち撮影場所情報）と、既にデータベースに登録されている他の画像の撮影場所情報の各々との距離を算出する。

ここで、今回取得した撮影場所情報との距離が所定範囲（例えば数キロメートル）内である撮像場所情報が所定数（例えば１０個）以上、データベースに登録されていたとする。

このことは、今回の撮影場所が、ユーザが普段よく撮影を行う場所であることを意味する。

このことを利用して、撮影状況を判別するようにした場合の撮影状況判別処理手順ＳＲＴ３を、図１０に示すフローチャートを用いて説明する。尚、この撮影状況判別処理手順ＳＲＴ３のステップＳＰ２０〜ＳＰ２６の処理は、上述した撮影状況判別処理手順ＳＲＴ２と同様である為、ここでは説明を省略する。

ＣＰＵ１０１は、この撮影状況判別処理手順ＳＲＴ３のステップＳＰ２３で肯定結果を得ると、ステップＳＰ１００に移る。

ステップＳＰ１００においてＣＰＵ１０１は、取得したＧＰＳ可否情報に基づいて、ＧＰＳ情報が受信できなかったか否かを判別する。ここで肯定結果を得ると、このことは現在位置（撮影場所）がＧＰＳ情報を受信できない場所であること、すなわち、屋内で撮影された可能性が高いことを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１０１に移る。

この場合、ここまでの判別結果から、記録した画像が、人物の顔を含み、全体がぼやけず視認できるように屋内で撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１０１において、記録した画像の撮影状況を、「屋内、会合」のいずれかであると判別する。つまり、ＣＰＵ１０１は、この画像を、撮影状況として「屋内、会合」に分類する。

また上述のステップＳＰ１００で否定結果を得ると、このことは現在位置（撮影場所）がＧＰＳ情報を受信できる場所であること、すなわち、屋外で撮影された可能性が高いことを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１０２に移る。

ステップＳＰ１０２においてＣＰＵ１０１は、取得した現在位置情報（撮影場所情報）と、既に登録されている他の画像の撮影場所情報とに基づいて、今回の撮影場所が、ユーザが普段よく撮影を行う場所であるか否かを判別する。

ここで肯定結果を得ると、このことは今回の撮影場所が、ユーザが普段よく撮影を行う場所であることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１０３に移る。

この場合、ここまでの判別結果から、記録した画像が、人物の顔を含み、全体がぼやけず視認できるように屋外のユーザが普段よく撮影を行う場所で撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１０３において、記録した画像の撮影状況を、「日常」であると判別する。つまり、ＣＰＵ１０１は、この画像を、撮影状況として「日常」に分類する。

また上述のステップＳＰ１０２で否定結果を得ると、このことは、今回の撮影場所が、ユーザが普段撮影を行わない場所であることを意味する。このときＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１０４に移る。

この場合、ここまでの判別結果から、記録した画像が、人物の顔を含み、全体がぼやけず視認できるように屋外のユーザが普段撮影を行わない場所で撮影されたものであることがわかる。よって、ＣＰＵ１０１は、ステップＳＰ１０４において、記録した画像の撮影状況を、「旅行」であると判別する。つまり、ＣＰＵ１０１は、この画像を、撮影状況として「旅行」に分類する。

このように、撮影場所情報を利用することで、より正確に撮影状況を判別することができる。

また、予めユーザの自宅の位置情報を登録しておき、この位置情報と、今回取得した撮影場所情報との距離をもとに、今回の撮影場所が、ユーザが普段よく撮影を行う場所であるか否か（自宅付近であるか否か）を判別するようにしてもよい。

さらに、ＤＳＣ１００のフラッシュメモリ１１７に、予め位置情報と地名とが対応付けて登録された地図データベースを記憶させておき、ＣＰＵ１０１が、この地図データベースから撮影場所の地名を取得するようにしてもよい。

そして、例えば、上述したステップＳＰ１０４において、記録した画像を、撮影状況として「地名＋旅行」に分類するようにしてもよい。このようにすれば、記録した画像をより細かく分類することができ、一段と、所望の画像をユーザが見付け出し易くすることができる。

さらに、ＣＰＵ１０１が、撮影日時、被写界深度、顔認識情報、ＧＰＳ可否情報、撮影場所情報に限らず、撮影時に取得できる様々な情報をもとに、撮影シーンや撮影状況を判別するようにしてもよい。

例えば、撮影時のカメラ設定から、明るさやシャッタスピードが取得できれば、これらと撮影日時とをもとに、記録した画像が、夜景を撮影したものであるかが判別できる。

また、例えば、ＤＳＣ１００に加速度センサが設けられ、ＤＳＣ１００に加えられている加速度が取得できれば、記録した画像が、パンさせながら撮影されたものであるか、すなわち流し撮りしたものであるかが判別できる。

このように撮影時に取得できる様々な情報を利用することで、より多様な撮影シーンや撮影状況を判別することができる。

［２−３．他の実施の形態３］
さらに上述した実施の形態では、撮影日時、被写界深度、顔認識情報、ＧＰＳ可否情報をもとに、記録した画像を、撮影シーン毎にや撮影状況により分類するようにした。

これに限らず、被写界深度のみをもとに、記録した画像を被写界深度が深いか浅いかで分類するようにしてもよい。このように被写界深度のみで分類したとしても、記録した画像を、例えば、風景画像のように手前から奥までの広範囲にピントを合わせた画像か、ポートレートのように人物や静物にだけピントを合わせた画像かに分類することができる。これにより、撮影日時で画像を分類する場合と比して、所望の画像を見付け出し易くすることができる。

またこれに限らず、被写界深度と、撮影日時、顔認識情報、ＧＰＳ可否情報のうちの任意の情報とをもとに、記録した画像を分類するようにしてもよい。

［２−４．他の実施の形態４］
さらに上述した実施の形態では、撮影日時単位のグループごとに、グループ内で最も多く登録されている撮影状況を、グループ内で最も信頼度の高い撮影状況であるとして、撮影状況を最判別するようにした。

これに限らず、例えば、グループ内で登録されている撮影状況のうち、「旅行」のように１つに限定されている撮影状況があれば、これを最も信頼度の高い撮影状況であるとしてもよい。

例えば、或るグループ内に２つの画像が有り、これら２つの画像の撮影状況が、それぞれ「旅行、記録、風景」、「日常」であったとする。この場合、ＣＰＵ１０１は、「日常」を、これら２つの画像の撮影状況のうち、最も信頼度の高い撮影状況であるとする。

また１つに限定されている撮影状況が複数有る場合には、それらのうちのいずれか、もしくは最も多く登録されているものを、最も信頼度の高い撮影状況であると判別するようにしてもよい。

［２−５．他の実施の形態５］
さらに上述した実施の形態では、撮影シーンと撮影状況との両方を判別するようにした。これに限らず、撮影シーン及び撮影状況のうちのどちらか一方を判別するようにしてもよい。

［２−６．他の実施の形態６］
さらに上述した実施の形態では、ＣＰＵ１０１が、撮影時に、画像の撮影シーン及び撮影状況を判別するようにした。

これに限らず、撮影時に、撮影日時、被写界深度、顔認識情報、ＧＰＳ可否情報を属性情報としてデータベースに登録しておき、この属性情報をもとに、任意の時点で撮影シーン及び撮影状況を判別するようにしてもよい。

［２−７．他の実施の形態７］
さらに上述した実施の形態では、撮像装置としてのＤＳＣ１００に、撮像部としてのレンズ部１１０及び撮像素子１１２を設けるようにした。またこのＤＳＣ１００に、画像を記録する記録媒体としての記録部１１６を設けるようにした。さらにこのＤＳＣ１に被写界深度を取得する取得部、撮像した画像を所定の記録媒体に記録する制御部、及び被写界深度に基づいて画像を分類する分類部としてのＣＰＵ１０１を設けるようにした。

本発明はこれに限らず、同様の機能を有するのであれば、上述したＤＳＣ１００の各機能部を、他の種々のハードウェアもしくはソフトウェアにより構成するようにしてもよい。

さらに上述した実施の形態では、ＤＳＣ１００に本発明を適用するようにした。これに限らず、カメラ機能を有する機器であれば、デジタルビデオカメラ、携帯型電話機、ゲーム機など、この他種々の機器に適用するようにしてもよく、また適用することができる。

［２−８．他の実施の形態８］
さらに上述した実施の形態では、各種処理を実行するためのプログラムを、ＤＳＣ１００のプログラムＲＯＭ１０２に書き込んでおくようにした。

これに限らず、このプログラムを例えばメモリカードなどの記録媒体に記録しておき、ＤＳＣ１００の制御部１０が、このプログラムを記録媒体から読み出して実行するようにしてもよい。また記録媒体から読み出したプログラムを、フラッシュメモリ１１７にインストールするようにしてもよい。

［２−９．他の実施の形態９］
さらに本発明は、上述した実施の形態と他の実施の形態とに限定されるものではない。すなわち本発明は、上述した実施の形態と他の実施の形態の一部または全部を任意に組み合わせた形態、もしくは一部を抽出した形態にもその適用範囲が及ぶものである。

本発明は、カメラ機能を有する機器で広く利用することができる。

１００……ＤＳＣ（デジタルスチルカメラ）、１０１……ＣＰＵ、１０２……プログラムＲＯＭ、１０３……ＲＡＭ、１０４……タッチパネル、１０５……操作部、１０６……液晶パネル、１１０……レンズ部、１１２……ＣＣＤ、１１６……記録部、１１７……フラッシュメモリ、１１８……ＧＰＳモジュール。

Claims (8)

1. 被写界深度を変更可能な撮像部と、
   撮影時の被写界深度を取得する取得部と、
   上記撮像部で撮像した画像を所定の記録媒体に記録する制御部と、
   上記記録媒体に記録した画像を、上記取得部により取得された当該画像の撮影時の被写界深度に基づいて分類する分類部と
   を具える撮像装置。
2. 上記取得部は、
   さらに、撮像した画像から人物の顔が認識できたかを示す顔認識情報と、撮影時に所定の測位部から現在位置を取得できたかを示す位置取得可否情報とのうち少なくとも一方を取得し、
   上記分類部は、
   上記記録媒体に記録した画像を、上記取得部により取得された当該画像の撮影時の被写界深度と、上記顔認識情報及び上記位置取得可否情報のうち少なくとも一方とに基づいて分類する
   請求項１に記載の撮像装置。
3. 上記制御部は、
   上記撮像部で撮像した画像と、上記取得部により取得された当該画像の撮影時の被写界深度とを関連付けて上記記録媒体に記録し、
   上記分類部は、
   上記記録媒体に記録した画像を、当該画像に関連付けられている被写界深度に基づいて分類する
   請求項１に記載の撮像装置。
4. 上記分類部は、
   上記取得部により取得された当該画像の撮影時の被写界深度と、上記顔認識情報及び上記位置取得可否情報のうち少なくとも一方とに基づいて、上記記録媒体に記録した画像の撮影状況を判別することで、当該画像を撮影状況によって分類する
   請求項２に記載の撮像装置。
5. 上記分類部は、
   上記取得部により取得された当該画像の撮影時の被写界深度と、上記顔認識情報及び上記位置取得可否情報のうち少なくとも一方とに基づいて、上記記録媒体に記録した画像を撮影シーン毎に分類する
   請求項２に記載の撮像装置。
6. 上記取得部は、
   さらに撮影日時を取得し、
   上記制御部は、
   上記撮像部で撮像した画像と、上記取得部により取得された撮影日時と、上記分類部により判別された当該画像の撮影状況とを関連付けて上記記録媒体に記録し、
   上記分類部は、
   上記記録媒体に記録された画像を、画像に関連付けられた撮影日時に基づいてグループ化し、グループごとに、グループ内の画像に関連付けられた撮影状況に基づいて、グループ内の画像で共通の撮影状況を判別する
   請求項４に記載の撮像装置。
7. 撮影時の被写界深度を取得部が取得し、
   被写界深度を変更可能な撮像部で撮像した画像を制御部が所定の記録媒体に記録し、
   上記記録媒体に記録した画像を、上記取得部により取得された当該画像の撮影時の被写界深度に基づいて分類部が分類する
   画像分類方法。
8. 撮像装置に、
   撮影時の被写界深度を取得部が取得する取得ステップと、
   被写界深度を変更可能な撮像部で撮像した画像を制御部が所定の記録媒体に記録する記録ステップと、
   上記記録媒体に記録した画像を、上記取得ステップで取得した当該画像の撮影時の被写界深度に基づいて分類部が分類する分類ステップと
   を実行させるための画像分類プログラム。

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