JP2012014376A - 画像処理装置及び方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顔が類似する別々の被写体がそれぞれに含まれる各々の画像のデータを別々のグループに精度良く分類すること。
【解決手段】顔検出部６１は、対象画像内の顔領域を検出する。年齢認識部６２は、顔領域に基づいて、対象画像内の被写体の年齢を認識する。類似画像検索部６３は、複数の既存画像のデータの中から、検出された顔領域に類似する顔領域を有する既存画像のデータを、類似画像のデータとして検索する。年齢確認部６４は、被写体の年齢が、第１範囲内であるか否かを確認する。日付比較部６５は、被写体の年齢が第１範囲内であると確認された場合に、対象画像のデータの撮像日付と類似画像のデータの撮像日付との差分時間を求め、当該差分時間と第２範囲とを比較する。分類手段は、日付比較部６５により比較された結果、差分時間が第２範囲内である場合、対象画像のデータを、類似画像のデータが属するグループと同一グループに分類する。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置及び方法、並びにプログラムに関し、特に、親子や兄弟等の顔が類似する別々の被写体がそれぞれに含まれる各々の画像のデータを別々のグループに精度良く分類することが可能な技術に関する。

近年、メモリ容量の増大化が進み、デジタルカメラは、非常に多数の画像のデータを記録できるようになってきている。
しかしながら、ユーザにとっては、画像のデータの記録数が増加する程、所望の画像のデータを探索したり、探索した画像のデータを整理するための操作が困難になっていく。
そこで、このような操作の困難性を低減すべく、例えば特許文献１には、画像に含まれる顔の領域（以下、「顔領域」と呼ぶ）を顔検出技術により検出し、顔が検出された画像のデータを特定の分類と関連付けることによって、複数の画像のデータを被写体毎のグループに分類する技術が開示されている。

特開２００５−１７４３０８号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、同一又は類似の顔領域が検出された別々の画像のデータを、同一のグループに分類する。このため、所定人物のグループ内に、当該所定人物と類似する顔を持つ別人の画像のデータが分類されてしまう場合がある。
例えば、所定人物が被写体として含まれている第１の画像のデータと、当該所定人物と親子や兄弟の関係にある別人が被写体として含まれている第２の画像のデータとを分類する場合を考えてみる。
この場合、第１の画像及び第２の画像の双方のデータとも、同時期に撮影されたもの、例えば現時点で撮影されたものであれば、双方の被写体の年齢は異なるために、特許文献１に記載の技術でも、別々のグループに分類することは可能である。即ち、第１の画像から検出された第１の顔領域と、第２の画像から検出された第２の顔領域とを比較した場合、双方の年齢の差により生ずる特徴点、具体的には例えば顔の縦横比、顔の全体に対する目の高さ、目の大きさ、しわの本数、髪際の後退度等が異なる。従って、これらの特徴点の差異点に基づいて、第１の画像と第２の画像の各々のデータを別々のグループに分類することは可能である。
しかしながら、例えば、所定人物が親であり、第１の画像に含まれている被写体が４才の時の親であり、別人が子であり、第２の画像に含まれている被写体が、４才の時の子である場合、特許文献１に記載の技術では、別々のグループに分類することが困難になる。即ち、この場合には、双方の被写体の年齢は同一となるため、上述した年齢の差により生ずる特徴点の差異は現れない。また、同一年齢の時の親子の顔は酷似していることが多い。従って、このような場合、第１の画像と第２の画像の各々のデータを、親のグループとこのグループに分離しなければならないところ、特許文献１に記載の技術では、分離しきれずに親又は子の同一グループに分類してしまう場合が多々ある。
従って、親子や兄弟等、顔が類似する別々の被写体がそれぞれに含まれる各々の画像のデータを別々のグループに精度良く分類することが可能な手法の実現が求められている。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、顔が類似する別々の被写体がそれぞれに含まれる各々の画像のデータを別々のグループに精度良く分類することを目的とする。

本発明の一態様によると、
撮像日時が特定可能な撮像画像のデータを対象画像のデータとして用いて、当該対象画像内の被写体の顔を含む領域を顔領域として検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段により検出された前記顔領域に基づいて、前記対象画像内の前記被写体の年齢を認識する年齢認識手段と、
撮像日時がそれぞれ特定可能な複数の既存画像のデータであって、複数のグループのうちの何れかに属しているデータの中から、前記顔検出手段により検出された前記顔領域に類似する顔領域を有する既存画像のデータを、類似画像のデータとして検索する類似画像検索手段と、
前記年齢認識手段により認識された前記対象画像内の前記被写体の年齢が、所定の第１範囲内であるか否かを確認する年齢確認手段と、
前記年齢確認手段により前記対象画像内の前記被写体の年齢が前記第１範囲内であると確認された場合に、前記対象画像のデータの第１撮像日付と、前記類似画像検索手段により検索された前記類似画像のデータの第２撮像日付との差分時間を求め、前記差分時間と所定の第２範囲とを比較する日付比較手段と、
前記日付比較手段により比較された結果、前記差分時間が前記第２範囲内である場合、前記対象画像のデータを、前記類似画像のデータが属するグループと同一グループに分類する分類手段と、
を備える画像処理装置を提供する。

本発明の他の態様によると、上述した本発明の一態様に係る画像処理装置に対応する画像処理方法及びプログラムの各々を提供する。

本発明によれば、親子や兄弟等の顔が類似する別々の被写体がそれぞれに含まれる各々の画像のデータを別々のグループに精度良く分類することができる。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。 グループ化判断処理を実行するための図１の画像処理装置の機能的構成を示す機能ブロック図である。 図２の画像処理装置が実行するグループ化判断処理の流れを説明するフローチャートである。 図２の画像処理装置の画像処理部によりグループ化される画像の概要を示す図である。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。

図１は、本発明に係る画像処理装置の一実施形態としての撮像装置１のハードウェアの構成を示すブロック図である。撮像装置１は、例えばデジタルカメラにより構成することができる。

撮像装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、撮像部１６と、操作部１７と、表示部１８と、記憶部１９と、通信部２０と、ドライブ２１と、を備えている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラムに従って各種の処理を実行する。又は、ＣＰＵ１１は、記憶部１９からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３にはまた、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

例えば本実施形態では、後述する図２の顔検出部６１乃至グループ化部６６の各機能を実現するプログラムが、ＲＯＭ１２や記憶部１９に記憶されている。従って、ＣＰＵ１１が、これらのプログラムに従った処理を実行することで、後述する図２の顔検出部６１乃至グループ化部６６の各機能を実現することができる。

ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、撮像部１６、操作部１７、表示部１８、記憶部１９及び通信部２０が接続されている。

撮像部１６は、図示はしないが、光学レンズ部と、イメージセンサと、を備えている。

光学レンズ部は、被写体を撮影するために、光を集光するレンズ、例えばフォーカスレンズやズームレンズ等で構成される。
フォーカスレンズは、イメージセンサの受光面に被写体像を結像させるレンズである。ズームレンズは、焦点距離を一定の範囲で自在に変化させるレンズである。
光学レンズ部にはまた、必要に応じて、焦点、露出、ホワイトバランス等の設定パラメータを調整する周辺回路が設けられる。

イメージセンサは、光電変換素子や、ＡＦＥ（Ａｎａｌｏｇ Ｆｒｏｎｔ Ｅｎｄ）等から構成される。
光電変換素子は、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型の光電変換素子等から構成される。光電変換素子には、光学レンズ部から被写体像が入射される。そこで、光電変換素子は、一定時間毎に被写体像を光電変換（撮像）して画像信号を蓄積し、蓄積した画像信号をアナログ信号としてＡＦＥに順次供給する。
ＡＦＥは、このアナログの画像信号に対して、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換処理等の各種信号処理を実行する。各種信号処理によって、ディジタル信号が生成され、撮像部１６の出力信号として出力される。
なお、以下、撮像部１６の出力信号を、「画像のデータ」と呼ぶ。従って、撮像部１６からは画像のデータが出力されて、ＣＰＵ１１等に適宜供給される。

操作部１７は、各種釦等で構成され、ユーザの指示操作を受け付ける。
表示部１８は、液晶ディスプレイ等で構成され、各種画像を表示する。
記憶部１９は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、撮像部１６から出力された画像のデータを一時的に記憶する。また、記憶部１９は、各種画像処理に必要な各種データ、例えば、画像のデータ、各種フラグの値、閾値等も記憶する。
通信部２０は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置（図示せず）との間で行う通信を制御する。

入出力インターフェース１５にはまた、必要に応じてドライブ２１が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなるリムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２１によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１９にインストールされる。また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１９に記憶されている画像データ等の各種データも、記憶部１９と同様に記憶することができる。

このような構成を有する撮像装置１は、次のような一連の処理を実行することができる。
即ち、撮像装置１は、グループに分類する対象の画像（以下、「対象画像」と呼ぶ）のデータを用いて、当該対象画像から、被写体の顔を含む領域を顔領域として検出する。
撮像装置１は、顔領域に基づいて、被写体の年齢を認識する。
撮像装置１は、所定のグループに既に分類されている画像（以下、「既存画像」と呼ぶ）のデータの中から、検出された顔領域に類似する顔領域を有する既存画像のデータを抽出する。
撮像装置１は、対象画像の被写体の年齢が所定の範囲内であり、対象画像のデータの撮影日付が、抽出された既存画像のデータの撮影日付を基準とする所定範囲内である場合には、対象画像のデータを既存画像のデータと同一のグループに分類する。これ以外の場合、撮像装置１は、対象画像のデータを既存画像のデータとは別のグループに分類する。
このような一連の処理を、以下、「グループ化判断処理」と呼ぶ。

図２は、このようなグループ化判断処理を実行するための撮像装置１の機能的構成を示す機能ブロック図である。
図２に示すように、撮像装置１は、画像記憶部４１と、画像処理部４２と、を備えている。
画像記憶部４１は、対象画像記憶部５１と、既存画像記憶部５２と、を備えている。
画像処理部４２は、顔検出部６１と、年齢認識部６２と、類似画像検索部６３と、年齢確認部６４と、日付比較部６５と、グループ化部６６と、を備えている。

本実施形態では、画像記憶部４１、即ち、対象画像記憶部５１及び既存画像記憶部５２は、図１に示す構成のうち、ＲＡＭ１３若しくは記憶部１９、又はリムーバブルメディア３１内の一領域として構成されている。

対象画像記憶部５１は、撮像部１６等によって被写体が撮像された結果得られる画像のデータを、対象画像のデータとして記憶する。このとき、対象画像記憶部５１は、対象画像の撮像日付を示すメタ情報を、当該対象画像のデータと対応付けて記憶する。
より具体的には本実施形態では、対象画像のデータは、Ｅｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）形式の所定のファイルに含められる。なお、このような対象画像のデータを含むファイルを、以下、「対象画像ファイル」と呼ぶ。対象画像ファイルには、対象画像のデータの他、当該対象画像に関する各種メタ情報を含めることが可能である。そこで、本実施形態では、撮像時点の日付情報が、撮像日付を示すメタ情報として対象画像ファイルに含められる。そして、このような対象画像ファイルが、対象画像記憶部５１に記憶される。
なお、対象画像記憶部５１が対象画像として記憶するデータは、撮像部１６により撮像された撮像画像のデータに特に限定されず、撮像日時が判別可能なデータであれば足り、その他例えば、通信部２０を介して外部から取得した画像のデータであってもよい。

既存画像記憶部５２は、各個人の年齢毎のグループのうちの何れかに予め分類されている複数の画像のデータの各々を、既存画像のデータとしてグループ毎に記憶する。このとき、既存画像記憶部５２は、既存画像の撮像日付を示すメタ情報を、当該既存画像のデータと対応付けて記憶している。
より具体的には本実施形態では、既存画像のデータの形式は、対象画像のデータの形式と同一のＥｘｉｆ形式である。ただし、既存画像のデータや、その撮像日付を示すメタ情報等が含められる、Ｅｘｉｆ形式の所定のファイルを、「対象画像ファイル」と明確に区別すべく、以下、「既存画像ファイル」と呼ぶ。

このような画像記憶部４１に対して、画像処理部４２、即ち顔検出部６１乃至グループ化部６６の各々は、図１に示す構成のうち、ＣＰＵ１１というハードウェアと、ＲＯＭ１２等に記憶されたプログラム（ソフトウェア）との組み合わせとして構成されている。

顔検出部６１は、後述する分類指示操作等の所定のタイミングで、対象画像のデータを対象画像記憶部５１から読み出し、当該対象画像内の被写体の顔を含む領域を顔領域として検出する。
具体的には本実施形態では、顔検出部６１は、特開２００１−１６５７３号公報等に記載された特徴点抽出処理によって、最初に、当該対象画像から、眉、目、鼻、口の各端点、顔の輪郭点、頭頂点や顎の下端点等の顔の特徴点を抽出する。顔検出部６１は、このようにして検出した特徴点から周辺のエッジ情報を得ることで、当該対象画像のうち、眉、目、鼻、口の各領域を特徴領域として画定する。そして、顔検出部６１は、眉、目、鼻、口の各領域、及びそれらの境界を輪郭として決定し、それらの位置情報を取得することによって、顔領域を検出する。
なお、顔検出部６１に適用可能な顔領域を検出する手法は、特に本実施形態に限定されず、公知又は今後開発される任意の手法を採用することができる。

顔検出部６１は、顔領域の検出結果、及び対象画像のデータを年齢認識部６２に出力する。ここで、顔領域の検出結果としては、例えば、対象画像から顔領域を特定可能な情報、より具体的には例えば、顔領域の位置を特定可能な位置情報が顔検出部６１から出力される。
また、顔検出部６１は、対象画像のデータ及びその撮影日付の情報を類似画像検索部６３に出力する。
なお、対象画像に被写体が含まれていない等の理由により、顔領域が検出されなかった場合、その旨を示す情報と共に、対象画像のデータ及びその撮像日付の情報が、顔検出部６１から年齢認識部６２及び年齢確認部６４を介してグループ化部６６に供給される。

年齢認識部６２は、対象画像のうち、顔検出部６１により検出された顔領域のデータに基づいて、当該対象画像に含まれる被写体の年齢を認識する。
具体的には本実施形態では、年齢認識部６２は、特開平６−３３３０２３号公報等に記載された年齢推定処理によって、顔領域のデータから、顔の特徴を示すデータ（以下、「顔特徴データ」と呼ぶ）を検出する。顔特徴データとしては、顔の縦横比、顔の全体に対する目の高さ、目の大きさ、しわの本数、髪際の後退度等を示すデータが存在する。次に、年齢認識部６２は、これらの顔特徴データに基づいて、既存の顔の各部のパターンのデータを組み合わせることで、新たな顔領域のデータを生成する。そして、年齢認識部６２は、新たな顔領域のデータに基づいて、被写体の年齢を認識する。
なお、年齢認識部６２に適用可能な年齢を認識する手法は、特に本実施形態の手法に限定されず、公知又は今後開発される任意の手法を採用することができる。
年齢認識部６２は、対象画像のデータ及び認識した年齢の情報を年齢確認部６４に出力する。

類似画像検索部６３は、既存画像記憶部５２に記憶された複数の既存画像のデータの中から、顔検出部６１により検出された対象画像の顔領域に類似する顔領域を有する既存画像（以下、「類似画像」と呼ぶ）のデータを検索する。
ここで、顔領域が類似するか否かの判断手法として、本実施形態では、顔領域内の複数の特徴点毎の類似度を演算し、これらの複数の特徴点の類似度を用いて、顔領域が類似するか否かを総合的に判断する、という手法が採用されている。ただし、顔領域が類似するか否かの判断手法は、特に本実施形態の手法に限定されず、公知又は今後開発される任意の手法を採用することができる。
類似画像検索部６３は、類似画像のデータの検索結果を年齢確認部６４に通知する。
詳細については後述するが、当該検索結果が通知された年齢確認部６４により、類似画像の撮像日付、及び、類似画像のデータが属するグループを示す情報（以下、「類似画像情報」と呼ぶ）の取得要求が発行される場合がある。
この場合類似画像検索部６３は、類似画像情報を既存画像記憶部５２から取得して、撮像画像のデータ及びその撮像日付の情報と共に、年齢確認部６４に出力する。

年齢確認部６４は、類似画像検索部６３により類似画像のデータが検索された場合（その旨の検索結果が通知された場合）、年齢認識部６２により認識された対象画像の被写体の年齢が所定の範囲（以下、「チェック対象範囲」と呼ぶ）内であるか否かを確認する。
具体的には本実施形態では、チェック対象範囲は、０乃至５才の範囲であるとする。即ち、年齢確認部６４は、対象画像の被写体の年齢が０乃至５才の範囲内であるか否か、即ち５才以下であるか否かを確認する。
年齢確認部６４は、対象画像の被写体の年齢がチェック対象範囲（０乃至５才）内であると確認した場合、上述したように、類似画像情報の取得要求を、類似画像検索部６３に発行する。この取得要求を受けた類似画像検索部６３から類似画像情報、即ち、類似画像のデータの撮像日付、及び類似画像のデータが属するグループを示す情報が出力されると、年齢確認部６４は、当該類似画像情報を取得する。そして、年齢確認部６４は、対象画像のデータ及びその撮像日付の情報、並びに、類似画像情報（類似画像検索部類似画像のデータの撮影日付及びグループを示す情報）を日付比較部６５に出力する。
これに対して、年齢確認部６４は、対象画像の被写体の年齢がチェック対象範囲（０乃至５才）外であると確認した場合、対象画像のデータ及びその撮像日付の情報をグループ化部６６に出力する。
また、年齢確認部６４は、類似画像検索部６３により類似画像のデータが検索されなかった場合（その旨の検索結果が通知された場合）、年齢確認の処理を実行することなく、対象画像のデータ及びその撮像日付の情報をグループ化部６６に出力する。

日付比較部６５には、対象画像の被写体の年齢がチェック対象範囲（０乃至５才）内である場合に、対象画像のデータ及びその撮像日付の情報、並びに、類似画像情報（類似画像のデータの撮影日付及びグループを示す情報）が年齢確認部６４から供給される。
そこで、日付比較部６５は、対象画像のデータの撮像日付と、類似画像のデータの撮像日付とを比較する。
具体的には本実施形態では、日付比較部６５は、対象画像のデータの撮像日付と、類似画像のデータの撮像日付との間の差分時間を演算し、当該差分時間が指定時間以下であるか否かを判定する。指定時間とは、ユーザが操作部１７を操作して任意に指定することが可能な時間をいう。
日付比較部６５は、対象画像と類似画像の両データ間の撮像日付の差分時間が指定時間以下であると判定した場合、類似画像検索部対象画像のデータ、及び当該対象画像の類似画像のデータが属するグループの情報をグループ化部６６に出力する。
なお、日付比較部６５は、対象画像と類似画像の両データ間の撮像日付の差分時間が指定時間を超えていると判定した場合、対象画像のデータの撮像日付と、別の類似画像のデータの撮像日付とを比較する。このような日付比較部６５による比較の処理は、撮像日付の差分時間が指定時間以下となる類似画像が現れるか、又は、類似画像が存在しなくなるまで繰り返し実行される。

グループ化部６６は、対象画像のデータを所定のグループに分類し、対象画像のデータを、分類したグループに属するデータとして既存画像記憶部５２に記憶させる。
具体的には本実施形態では、対象画像と類似画像の両データ間の撮像日付の差分時間が指定時間以下である場合、対象画像のデータ、及び当該対象画像の類似画像のデータが属するグループの情報が、日付比較部６５からグループ化部６６に供給される。このような場合、グループ化部６６は、例えば、対象画像のデータに対して類似画像のデータと同一の分類のタグ情報を付与することにより、対象画像のデータを、類似画像のデータが属しているグループに分類する。そして、グループ化部６６は、対象画像のデータを当該グループのデータとして既存画像記憶部５２に記憶させる。
なお、それ以外の取り扱いに関しては、図３のフローチャートを参照して後述する。

次に、図３を参照して、図２の撮像装置１が実行するグループ化判断処理について説明する。
図３は、グループ化判断処理の流れを説明するフローチャートである。

グループ化判断処理は、例えば図２は図示しないが、ユーザが対象画像のデータの分類を指示する操作を操作部１７に対して行った場合、その操作を契機として開始される。即ち、次のような処理が実行される。

図３のステップＳ１１において、顔検出部６１は、対象画像のデータを対象画像記憶部５１から読み出し、当該対象画像から顔領域の検出を試みる。

ステップＳ１２において、グループ化部６６は、対象画像から顔領域を検出できたか否かを判定する。

対象画像に被写体が含まれていない等の理由により、顔検出部６１により顔領域が検出されなかった場合、ステップＳ１２においてＮＯであると判定されて、グループ化判断処理は終了する。この場合、当該対象画像のデータは、何れのグループにも分類されずに既存画像記憶部５２に記憶される。

これに対して、顔検出部６１により顔領域が検出された場合、ステップＳ１２においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、年齢認識部６２は、顔検出部６１により検出された顔領域のデータに基づいて、対象画像の被写体の年齢を認識する。

ステップＳ１４において、類似画像検索部６３は、既存画像記憶部５２に記憶された複数の既存画像のデータの中から、顔検出部６１により検出された顔領域に類似する顔領域を有する既存画像のデータを、対象画像の類似画像として検索する。

ステップＳ１５において、グループ化部６６は、類似画像を検索できたか否かを判定する。

類似画像検索部６３により類似画像が検索されなかった場合、ステップＳ１５においてＮＯであると判定されて、グループ化判断処理は終了する。この場合、当該対象画像のデータは、何れのグループにも分類されずに既存画像記憶部５２に記憶される。

これに対して、類似画像検索部６３により１以上の類似画像が検出された場合、ステップＳ１５においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、年齢確認部６４は、年齢認識部６２により認識された対象画像の被写体の年齢が所定のチェック対象範囲内であるか否かを判定する。
チェック対象範囲は、グループ化判断処理を行うにあたり、上述したように、ユーザが操作部１７を操作することで指定可能な年齢の範囲であり、例えば本実施形態では０乃至５才の範囲が設定されている。

対象画像の被写体の年齢が所定のチェック対象範囲外である場合、即ち５才を超えている場合、ステップＳ１６においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ２０に進む。
ステップＳ２０において、グループ化部６６は、例えば対象画像のデータに「その他グループ」のタグ情報を付与することによって、対象画像のデータを「その他グループ」に分類する。これにより、グループ化判断処理は終了する。この場合、当該対象画像のデータは、その撮像日付の情報と共に、その他グループとして既存画像記憶部５２に記憶される。

これに対して、対象画像の被写体の年齢が所定のチェック対象範囲内である場合、即ち５才以下の場合、ステップＳ１６においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ１７に進む。
ステップＳ１７において、日付比較部６５は、類似画像検索部により検索された類似画像のデータの撮像日付と、対象画像のデータの撮像日付とを比較する。具体的には、日付比較部６５は、対象画像のデータの撮像日付と、類似画像のデータの撮像日付との間の差分時間を演算する。

ステップＳ１８において、日付比較部６５は、対象画像と類似画像の両データ間の撮像日付の当該差分時間が指定時間以下であるか否かを判定する。
対象画像と類似画像の両データ間の撮像日付の当該差分時間が指定時間を超えている場合とは、対象画像の被写体と類似画像の被写体とは、指定時間を超えた長期間を開けて、例えば指定時間が２年ならば、２年を超えた間隔を開けて顔が類似していることを意味する。要するに、親子や兄弟等の別人同士のうち、一方が対象画像の被写体であり、他方が類似画像の被写体である可能性が高いことを意味する。このような場合、対象画像のデータの正確なグループ分けをすることは困難である。
そこで、対象画像と類似画像の両データ間の撮像日付の当該差分時間が指定時間を超えている場合には、ステップＳ１８においてＮＯであると判定されて、ステップＳ１４の処理に戻され、別の類似画像が新たに検索され、それ以降の処理が繰り返されるのである。

その後、別の類似画像について、ステップＳ１４乃至Ｓ１８の処理が実行された結果、対象画像と類似画像の両データ間の撮像日付の当該差分時間が指定時間以下になったとする。このことは、対象画像の被写体と類似画像の被写体とは、指定時間以下の短期間内で顔が類似していることを意味する。要するに、対象画像の被写体と類似画像の被写体とは同一人物であると判断できることを意味する。
そこで、対象画像と類似画像の両データ間の撮像日付の当該差分時間が指定時間以下の場合には、ステップＳ１８においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ１９に進む。
ステップＳ１９において、グループ化部６６は、対象画像のデータを、類似画像のデータと同一グループに分類し、対象画像のデータを当該グループに属するデータとして既存画像記憶部５２に記憶させる。
具体的には例えば、グループ化部６６は、例えば、対象画像のデータに対して類似画像のデータと同一の分類のタグ情報を付与することにより、対象画像のデータを、類似画像のデータと同一グループに分類する。そして、グループ化部６６は、対象画像のデータを当該グループのデータとして既存画像記憶部５２に記憶させる。

これにより、グループ化判断処理は終了となる。

さらに、図４を参照して、グループ化判断処理について具体的に説明する。
図４は、グループ化判断処理の具体的な処理結果を説明する図である。

図４の例では、撮像部１６により撮像された結果得られる対象画像７１ａ、７１ｂ、７１ｃ、７１ｄ・・・の各々のデータが、対象画像のデータとして対象画像記憶部４１に記憶されている。また、図４において、各対象画像７１ａ、７１ｂ、７１ｃ、７１ｄの右上には、それぞれの撮像日付が描画されているが、これらを特定可能な撮像日付の情報も対象画像記憶部５１に記憶されているものとする。
また、対象画像７１ａ、７１ｃの各々に含まれる被写体７２ａ、７２ｃの各々は子供である一方、対象画像７１ｂに含まれている被写体７２ｂは親であるものとする。なお、対象画像７１ｄに含まれる被写体７２ｄは、その親子とは関係のない別人であるものとする。

また、既存画像記憶部５２においては、「２００６年 子 ４才グループ」が予め設定されており、当該グループに属する画像のデータを記憶する記憶部８１ａ（以下、「子グループ記憶部８１ａ」と呼ぶ）が予め設けられているものとする。子グループ記憶部８１ａには、４才の子を被写体として含む１以上の既存画像（既存画像８２ａのみ図示）のデータが、その撮像日付の情報と共に記憶されているものとする。
既存画像記憶部５２においてはまた、「１９８６年 親 ４才グループ」が予め設定されており、当該グループに属する画像のデータを記憶する記憶部８１ｂ（以下、「親グループ記憶部８１ｂ」と呼ぶ）が予め設けられているものとする。親グループ記憶部８１ｂには、４才の親を被写体として含む１以上の既存画像（既存画像８２ａのみ図示）のデータが、その撮像日付の情報と共に記憶されているものとする。
既存画像記憶部５２においてはまた、「その他グループ」が予め設定されており、当該グループに属する画像のデータを記憶する記憶部８１ｃ（以下、「その他グループ記憶部８１ｃ」と呼ぶ）が予め設けられている。
即ち、図４の例では、対象画像７１ａ、７１ｂ、７１ｃ、７１ｄ・・・の各々のデータは、「２００６年 子 ４才グループ」、「１９８６年 親 ４才グループ」、「その他グループ」の３つのグループのうち何れかに分類されるものとする。

図４のステップＳ１１の処理で、対象画像７１ａのデータが、対象画像記憶部５１から読み出され、顔検出部６１により顔領域の検出の試みがなされたものとする。

この場合、図４に示すように、顔領域７３ａが検出されるので、ステップＳ１２の処理でＹＥＳであると判定されて、ステップＳ１３の処理で、年齢認識部６２により、当該顔領域７３ａに基づいて、対象画像の被写体（子）の年齢は４才であると認識される。

ステップＳ１４の処理で、類似画像検索部６３によって、既存画像記憶部５２に記憶された複数の既存画像のデータの中から、顔領域７３ａに類似する顔領域を有する既存画像のデータが、対象画像の類似画像として検索される。
この場合の検索対象や検索順番は、特に限定されないが、ここでは、説明の便宜上、子グループ記憶部８１ａ、親グループ記憶部８１ｂ、及びその他グループ記憶部８１ｃが検索対象となり、その順番で検索されていくものとする。
ここで、顔領域７３ａに類似する顔領域を有する既存画像のデータとしては、子グループ記憶部８１ａに記憶されている既存画像８２ａ等のデータと、親グループ記憶部８１ｂに記憶されている既存画像８２ｂ等のデータとが存在する。
ただし、子グループ記憶部８１ａの方が先に検索されるので、例えば既存画像８２ａのデータが、対象画像７１ａの類似画像のデータとして検索されることになる。

この場合、ステップＳ１５の処理でＹＥＳであると判定されて、ステップＳ１６の処理で、年齢確認部６４により、対象画像７１ａの被写体（子）の年齢（＝４才）が所定のチェック対象範囲内であるか否かが判定される。
ここでは、上述したように０乃至５才の範囲がチェック対象範囲として設定されているので、ステップＳ１６の処理でＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ１７に進む。
ステップＳ１７の処理で、日付比較部６５によって、対象画像７１ａのデータの撮像日付と、類似画像８２ａのデータの撮像日付との間の差分時間が演算される。
図４に示すように、対象画像７１ａのデータの撮像日付は、２００６年３月である。一方、類似画像８２ａのデータの撮像日付は、図４に明確に図示されていないが、当該類似画像８２ａのデータは「２００６年 子 ４才グループ」に属しているため、少なくとも２００６年中であり、その差分時間は、最大でも７ケ月になる。ここでは、差分時間７ケ月として説明を進める。

ステップＳ１８の処理で、日付比較部６５によって、対象画像７１ａと類似画像８２ａの両データ間の撮像日付の差分時間が指定時間以下であるか否かが判定される。
ここで、指定時間は、上述の如くユーザが任意に指定可能な時間であるが、ここでは親子を分類すればよいため、ある程度の長期間、例えば１０年が設定されているものとする。
この場合、差分時間である７ケ月は、明らかに指定時間である１０年よりも短期間である。このことは、対象画像７１ａの被写体と類似画像８２ａの被写体とは、指定時間以下の短期間（ここでは７ケ月）内で顔が類似していることを意味する。要するに、対象画像７１ａの被写体と類似画像８２ａの被写体とは同一人物、即ち「子」であると判断できることを意味する。
そこで、ここでは、ステップＳ１８の処理でＹＥＳであると判定されて、ステップＳ１９の処理で、グループ化部６６によって、対象画像７１ａのデータは、「２００６年 子 ４才グループ」に分類され、子グループ記憶部８１ａに記憶される。
これにより、グループ化判断処理は終了となる。

その後、グループ化判断処理が再度開始され、ステップＳ１１の処理で、対象画像７１ｃのデータが、対象画像記憶部５１から読み出され、顔検出部６１により顔領域の検出の試みがなされたものとする。
この場合には、対象画像７１ｃのデータは、対象画像７１ａのデータに対して施された処理と全く同様の処理が施される。即ち、最終的に、ステップＳ１９の処理で、グループ化部６６によって、対象画像７１ｃのデータは、「２００６年 子 ４才グループ」に分類され、子グループ記憶部８１ａに記憶される。
これにより、グループ化判断処理は終了となる。

さらに、その後、グループ化判断処理が再度開始され、ステップＳ１１の処理で、対象画像７１ｂのデータが、対象画像記憶部５１から読み出され、顔検出部６１により顔領域の検出の試みがなされたものとする。

この場合、図４に示すように、顔領域７３ｂが検出されるので、ステップＳ１２の処理でＹＥＳであると判定されて、ステップＳ１３の処理で、年齢認識部６２により、当該顔領域７３ｂに基づいて、対象画像の被写体（親）の年齢は４才であると認識される。

ステップＳ１４の処理で、類似画像検索部６３によって、既存画像記憶部５２に記憶された複数の既存画像のデータの中から、顔領域７３ｂに類似する顔領域を有する既存画像のデータが、対象画像の類似画像として検索される。
ここで、顔領域７３ｂに類似する顔領域を有する既存画像のデータとしては、子グループ記憶部８１ａに記憶されている既存画像８２ａ等のデータと、親グループ記憶部８１ｂに記憶されている既存画像８２ｂ等のデータとが存在する。
ただし、上述のように、子グループ記憶部８１ａの方が先に検索されるので、例えば既存画像８２ａのデータが、対象画像７１ｂの類似画像のデータとして検索されることになる。

この場合、ステップＳ１５の処理でＹＥＳであると判定されて、ステップＳ１６の処理で、年齢確認部６４により、対象画像７１ｂの被写体（親）の年齢（＝４才）が所定のチェック対象範囲内であるか否かが判定される。
ここでは、上述したように０乃至５才の範囲がチェック対象範囲として設定されているので、ステップＳ１６の処理でＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ１７に進む。
ステップＳ１７の処理で、日付比較部６５によって、対象画像７１ｂのデータの撮像日付と、類似画像８２ａのデータの撮像日付との間の差分時間が演算される。
図４に示すように、対象画像７１ｂのデータの撮像日付は、１９８６年１月である。一方、類似画像８２ａのデータの撮像日付は、図４に明確に図示されていないが、当該類似画像８２ａのデータは「２００６年 子 ４才グループ」に属しているため、少なくとも２００６年中であり、その差分時間は、最小でも１９年を超える。ここでは、差分時間１９年として説明を進める。

ステップＳ１８の処理で、日付比較部６５によって、対象画像７１ｂと類似画像８２ａの両データ間の撮像日付の差分時間が指定時間以下であるか否かが判定される。
この場合、差分時間である１９年は、明らかに指定時間である１０年よりも長期間である。このことは、対象画像７１ｂの被写体と類似画像８２ａの被写体とは、指定時間である１０年を超えた長期間（ここでは１９年）を空けて顔が類似していることを意味する。要するに、親が対象画像７１ｂの被写体であり、子が類似画像８２ａの被写体である可能性が高いことを意味する。このような場合、対象画像７１ｃのデータの正確なグループ分けをすることは困難である。
そこで、いまの場合には、ステップＳ１８においてＮＯであると判定されて、ステップＳ１４の処理に戻され、別の類似画像が新たに検索され、それ以降の処理が繰り返される。

例えば、ステップＳ１４の処理で、今度は、親グループ記憶部８１ｂに記憶されている既存画像８２ｂのデータが、対象画像７１ｂの類似画像のデータとして検索されたものとする。

この場合、ステップＳ１５の処理でＹＥＳであると判定されて、ステップＳ１６の処理で、年齢確認部６４により、対象画像７１ｂの被写体（親）の年齢（＝４才）が所定のチェック対象範囲内であるか否かが判定される。
ここでは、上述したように０乃至５才の範囲がチェック対象範囲として設定されているので、ステップＳ１６の処理でＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ１７に進む。
ステップＳ１７の処理で、日付比較部６５によって、対象画像７１ｂのデータの撮像日付と、類似画像８２ｂのデータの撮像日付との間の差分時間が演算される。
図４に示すように、対象画像７１ｃのデータの撮像日付は、１９８６年１月である。一方、類似画像８２ｃのデータの撮像日付は、図４に明確に図示されていないが、当該類似画像８２ｂのデータは「１９８６年 親 ４才グループ」に属しているため、少なくとも１９８６年中であり、その差分時間は、最大でも１１ケ月になる。ここでは、差分時間１１ケ月として説明を進める。

ステップＳ１８の処理で、日付比較部６５によって、対象画像７１ｂと類似画像８２ｂの両データ間の撮像日付の差分時間が指定時間以下であるか否かが判定される。
この場合、差分時間である１１ケ月は、明らかに指定時間である１０年よりも短期間である。このことは、対象画像７１ｂの被写体と類似画像８２ｂの被写体とは、指定時間以下の短期間（ここでは１１ケ月）内で顔が類似していることを意味する。要するに、対象画像７１ｂの被写体と類似画像８２ｂの被写体とは同一人物、即ち「親」であると判断できることを意味する。
そこで、ここでは、ステップＳ１８の処理でＹＥＳであると判定されて、ステップＳ１９の処理で、グループ化部６６によって、対象画像７１ｂのデータは、「１９８６年 親 ４才グループ」に分類され、親グループ記憶部８１ｂに記憶される。
これにより、グループ化判断処理は終了となる。

さらに、その後、グループ化判断処理が再度開始され、ステップＳ１１の処理で、対象画像７１ｄのデータが、対象画像記憶部５１から読み出され、顔検出部６１により顔領域の検出の試みがなされたものとする。

この場合、図４に示すように、顔領域７３ｄが検出されるので、ステップＳ１２の処理でＹＥＳであると判定されて、ステップＳ１３の処理で、年齢認識部６２により、当該顔領域７３ｄに基づいて、対象画像の被写体（親）の年齢は１４才であると認識される。

ステップＳ１４の処理で、類似画像検索部６３によって、既存画像記憶部５２に記憶された複数の既存画像のデータの中から、顔領域７３ｂに類似する顔領域を有する既存画像のデータが、対象画像の類似画像として検索される。
ここで、図４には図示はしないが、その他グループ記憶部８１ｃに類似画像のデータが記憶されており、当該データが検索されたものとする。

この場合、ステップＳ１５の処理でＹＥＳであると判定されて、ステップＳ１６の処理で、年齢確認部６４により、対象画像７１ｂの被写体（親）の年齢（＝１４才）が所定のチェック対象範囲内であるか否かが判定される。
ここでは、上述したように０乃至５才の範囲がチェック対象範囲として設定されているので、ステップＳ１６の処理でＮＯであると判定されて、処理はステップＳ２０に進む。
ステップＳ２０の処理で、グループ化部６６によって、対象画像７１ｄのデータは、「その他グループ」に分類されて、その他グループ記憶部８１ｃに記憶される。
これにより、グループ化判断処理は終了となる。

以上、図１乃至図４を参照して、本発明の実施形態について説明したように、撮像装置１は、顔検出部６１と、年齢認識部６２と、類似画像検索部６３と、年齢確認部６４と、日付比較部６５と、グループ化部６６と、を備えている（図２参照）。
顔検出部６１は、撮像日時が特定可能な撮像画像のデータを対象画像のデータとして用いて、当該対象画像内の被写体の顔を含む領域を顔領域として検出する。
年齢認識部６２は、顔領域に基づいて、対象画像内の被写体の年齢を認識する。
類似画像検索部６３は、撮像日時がそれぞれ特定可能な複数の既存画像のデータであって、複数のグループのうちの何れかに属しているデータの中から、顔検出部６１により検出された顔領域に類似する顔領域を有する既存画像のデータを、類似画像のデータとして検索する。
年齢確認部６４は、年齢認識部６２により認識された対象画像内の被写体の年齢が、所定の第１範囲（チェック対象範囲）内であるか否かを確認する。
日付比較部６５は、対象画像内の被写体の年齢が第１範囲内であると確認された場合に、対象画像のデータの撮像日付と類似画像のデータの撮像日付との差分時間を求め、当該差分時間と所定の第２範囲（指定時間）とを比較する。
分類手段は、日付比較部６５により比較された結果、差分時間が第２範囲内である場合、対象画像のデータを、類似画像のデータが属するグループと同一グループに分類する。
ここで、差分時間が第２範囲内である場合とは、対象画像の被写体と類似画像の被写体とは、第２範囲以下の短期間内で顔が類似していることを意味する。要するに、対象画像の被写体と類似画像の被写体とは同一人物であると判断できることを意味する。従って、このような場合には、対象画像のデータは、類似画像のデータが属するグループと同一グループに分類される。
これに対して、差分時間が第２範囲外である場合とは、対象画像の被写体と類似画像の被写体とは、第２範囲を超えた長期間を開けて、例えば第２範囲が１０年ならば、１０年を超えた間隔を開けて顔が類似していることを意味する。要するに、親子や兄弟等の別人同士のうち、一方が対象画像の被写体であり、他方が類似画像の被写体である可能性が高いことを意味する。このような場合、対象画像のデータの正確なグループ分けをすることは困難であるため、対象画像のデータは、類似画像のデータが属するグループと同一グループに分類されない。
このようにして、顔が類似する別々の被写体がそれぞれに含まれる各々の画像のデータを別々のグループに精度良く分類することが可能になる。

なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。

例えば、上述の実施形態では、対象画像のデータは、静止画像のデータとされたが、特にこれに限定されず、動画像のデータであってもよい。この場合、図示しないが、撮像装置１は、動画像を構成するフレーム画像等のうち、被写体を含む所定の１枚のデータ、或いは、当該動画像のサムネイル画像のデータを処理対象として、図４等のグループ化判断処理を実行すればよい。

また、上述の実施形態では、対象画像記憶部５１及び既存画像記憶部５２は、撮像装置１の記憶部１９に含まれる構成であるとしたが、特にこれに限定されない。例えば、通信部２０を介して、外部のサーバ等に設けられた対象画像記憶部５１及び既存画像記憶部５２から、対象画像のデータ及び既存画像のデータをインターネット回線を通じて入出力するようにしてもよい。

また、上述の実施形態では、日付比較部６５は、類似画像検索部６３により抽出された既存画像のデータの撮影日付と、顔検出部６１により顔領域が検出された対象画像のデータの撮影日付との差分時間が、指定時間以内であるか否かを判定した。
この場合の指定時間は、上述の実施形態では、２年や１０年が設定されたが、上述の如く、特にこれらに限定されず、ユーザが任意に設定可能な時間でよい。
ただし、日付比較部６５により判別される指定値は、年齢認識部６２による年齢の認識精度に依存する。よって、指定期間として短期間を設定する場合には、年齢認識部６２による年齢の認識精度を可能な限り高くするとよい。

また、上述の実施形態では、年齢確認部６４は、年齢認識部６２により認識された対象画像の被写体の年齢が所定のチェック対象範囲内であるか否かを判定した。
この場合のチェック対象範囲は、上述の実施形態では、０乃至５才の範囲が設定されていたが、上述の如く、特にこれらに限定されず、ユーザが任意に設定可能な範囲でよい。
例えば、２才違いの兄弟の各々の小学生の時の画像のデータを同一グループに分類したくない場合があるとする。このような場合、ユーザは、日付比較部６５により判断される指定時間を２年に設定し、年齢確認部６４により判断されるチェック対象範囲を６乃至１２才の範囲に設定するとよい。これにより、顔が類似する兄と弟の小学生の時の画像のデータを、兄のグループと弟のグループとに別々に分類することができる。このように、チェックする年齢を指定できるので、同一人物が成人して顔つきに変化がなくなった場合に違うグループになってしまうことを防止できる。

また、上述の実施形態では、チェック対象範囲は、単一の年齢範囲が固定で用いられていたが、特にこれに限定されず、複数の年齢範囲を適宜組み合わせたり、適宜入れ替えて用いてもよい。

また、上述の実施形態では、グループ化判断処理は、図４のフローチャートに従って実行されたが、特にこれに限定されない。
即ち、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
具体的には例えば、年齢確認部６４による年齢の確認を行うステップＳ１６の処理は、図２の順番で実行する必要は特に無い。
さらに、年齢確認部６４による年齢の確認を行うステップＳ１６の処理を省略することにより、全ての年齢の被写体が含まれ得る画像のデータを対象に、対象画像と類似画像の両データ間の撮像日付の当該差分時間が指定時間以下であるか否かを判定された後、グループ化部６６によるグループ化を行うことが可能になる。

また、上述の実施形態では、類似画像検索部６３は、既存画像記憶部５２に記憶された複数の既存画像のデータの中に別の類似画像のデータとして検索される類似画像が存在しなくなった場合には、グループ化判断処理を終了していた。
この場合、当該対象画像のデータは、何れのグループにも分類されずに既存画像記憶部５２に記憶されていたが、上述の如く、特にこれらに限定されず、対象画像のデータを新たなグループに分類して既存画像記憶部５２に記憶してもよい。

また、上述の実施形態では、対象画像に被写体が含まれていない等の理由により、顔検出部６１により顔領域が検出されなかった場合、グループ化判断処理を終了していた。
この場合、当該対象画像のデータは、何れのグループにも分類されずに既存画像記憶部５２に記憶されていたが、上述の如く、特にこれらに限定されず、対象画像のデータを新たなグループに分類して既存画像記憶部５２に記憶してもよい。

また例えば、上述の実施形態では、本発明が適用される画像処理装置は、デジタルカメラ等の画像処理装置として構成される例として説明した。しかしながら、本発明は、画像処理装置に特に限定されず、撮像機能の有無を問わず（対象画像のデータは別の装置から取得してもよい）、上述の画像処理を実行可能な電子機器一般に適用することができる。具体的には例えば、本発明は、パーソナルコンピュータ、ビデオカメラ、携帯型ナビゲーション装置、ポータブルゲーム機等に適用可能である。

上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図１のリムーバブルメディア３１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディアは、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、又は光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図１のＲＯＭ１２や、図１の記憶部１９に含まれるハードディスク等で構成される。

１・・・撮像装置、１１・・・ＣＰＵ、１２・・・ＲＯＭ、１３・・・ＲＡＭ、１６・・・撮像部、１７・・・操作部、１８・・・表示部、１９・・・記憶部、２０・・・通信部、２１・・・ドライブ、３１・・・リムーバブルメディア、４１・・・画像記憶部、４２・・・画像処理部、６１・・・顔検出部、６２・・・年齢認識部、６３・・・類似画像検索部、６４・・・年齢確認部、６５・・・日付比較部、６６・・・グループ化部

Claims (6)

1. 撮像日時が特定可能な撮像画像のデータを対象画像のデータとして用いて、当該対象画像内の被写体の顔を含む領域を顔領域として検出する顔検出手段と、
   前記顔検出手段により検出された前記顔領域に基づいて、前記対象画像内の前記被写体の年齢を認識する年齢認識手段と、
   撮像日時がそれぞれ特定可能な複数の既存画像のデータであって、複数のグループのうちの何れかに属しているデータの中から、前記顔検出手段により検出された前記顔領域に類似する顔領域を有する既存画像のデータを、類似画像のデータとして検索する類似画像検索手段と、
   前記年齢認識手段により認識された前記対象画像内の前記被写体の年齢が、所定の第１範囲内であるか否かを確認する年齢確認手段と、
   前記年齢確認手段により前記対象画像内の前記被写体の年齢が前記第１範囲内であると確認された場合に、前記対象画像のデータの第１撮像日付と、前記類似画像検索手段により検索された前記類似画像のデータの第２撮像日付との差分時間を求め、前記差分時間と所定の第２範囲とを比較する日付比較手段と、
   前記日付比較手段により比較された結果、前記差分時間が前記第２範囲内である場合、前記対象画像のデータを、前記類似画像のデータが属するグループと同一グループに分類する分類手段と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記日付比較手段により比較された結果、前記差分時間が前記第２範囲外である場合、
   前記類似画像検索手段は、別の類似画像のデータを検索し、
   前記日付比較手段は、前記別の類似画像のデータの撮像日付を前記第２撮像日付として前記差分時間を求め、前記差分時間と前記第２範囲を比較する、
   という処理を、
   前記差分時間が前記第２範囲内となるまで、又は、前記類似画像検索手段により別の類似画像のデータとして検索される既存画像のデータが存在しなくなるまで、繰り返し実行し、
   前記分類手段は、
   前記類似画像検索手段により別の類似画像のデータとして検索される既存画像のデータが存在しなくなった場合、前記対象画像のデータの分類を禁止するか、又は、新たなグループを生成し、前記対象画像のデータを新たなグループに分類する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記分類手段は、前記年齢確認手段により前記対象画像内の前記被写体の年齢が前記第１範囲外であると確認された場合に、前記第１範囲内の年齢の被写体を含む既存画像のデータが属するグループとは別のグループに、前記対象画像のデータを分類する、
   請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記分類手段は、前記顔検出手段により前記顔領域が検出されなかった場合、前記対象画像のデータの分類を禁止するか、又は、新たなグループを生成し、前記対象画像のデータを新たなグループに分類する、
   請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 画像処理装置が、対象画像のデータを対象として画像処理を実行する画像処理方法において、
   撮像日時が特定可能な撮像画像のデータを対象画像のデータとして用いて、当該対象画像内の被写体の顔を含む領域を顔領域として検出する顔検出ステップと、
   前記顔検出ステップにより検出された前記顔領域に基づいて、前記対象画像内の前記被写体の年齢を認識する年齢認識ステップと、
   撮像日時がそれぞれ特定可能な複数の既存画像のデータであって、複数のグループのうちの何れかに属しているデータの中から、前記顔検出ステップにより検出された前記顔領域に類似する顔領域を有する既存画像のデータを、類似画像のデータとして検索する類似画像検索ステップと、
   前記年齢認識ステップにより認識された前記対象画像内の前記被写体の年齢が、所定の第１範囲内であるか否かを確認する年齢確認ステップと、
   前記年齢確認ステップにより前記対象画像内の前記被写体の年齢が前記第１範囲内であると確認された場合に、前記対象画像のデータの第１撮像日付と、前記類似画像検索ステップにより検索された前記類似画像のデータの第２撮像日付との差分時間を求め、前記差分時間と所定の第２範囲とを比較する日付比較ステップと、
   前記日付比較ステップにより比較された結果、前記差分時間が前記第２範囲内である場合、前記対象画像のデータを、前記類似画像のデータが属するグループと同一グループに分類する分類ステップと、
   を含む画像処理方法。
6. 画像処理装置に対して、対象画像のデータを対象として画像処理の実行を制御するコンピュータに、
   撮像日時が特定可能な撮像画像のデータを対象画像のデータとして用いて、当該対象画像内の被写体の顔を含む領域を顔領域として検出する顔検出機能と、
   前記顔検出機能により検出された前記顔領域に基づいて、前記対象画像内の前記被写体の年齢を認識する年齢認識機能と、
   撮像日時がそれぞれ特定可能な複数の既存画像のデータであって、複数のグループのうちの何れかに属しているデータの中から、前記顔検出機能により検出された前記顔領域に類似する顔領域を有する既存画像のデータを、類似画像のデータとして検索する類似画像検索機能と、
   前記年齢認識機能により認識された前記対象画像内の前記被写体の年齢が、所定の第１範囲内であるか否かを確認する年齢確認機能と、
   前記年齢確認機能により前記対象画像内の前記被写体の年齢が前記第１範囲内であると確認された場合に、前記対象画像のデータの第１撮像日付と、前記類似画像検索機能により検索された前記類似画像のデータの第２撮像日付との差分時間を求め、前記差分時間と所定の第２範囲とを比較する日付比較機能と、
   前記日付比較機能により比較された結果、前記差分時間が前記第２範囲内である場合、前記対象画像のデータを、前記類似画像のデータが属するグループと同一グループに分類する分類機能と、
   を実現させるプログラム。

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