JP2013126206A - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】笑顔などの評価条件をユーザ毎に自動的に最適化する。
【解決手段】個人識別情報に関連付けされた画像評価情報を取得する。個人識別情報は、第１の画像情報に関連する個人を識別するための情報である。画像評価情報は、第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じてこの第１の画像情報を評価することにより生成されるものである。個人識別情報と画像評価情報に基づき第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する。個人毎に評価条件が適切に設定される。そのため、第２の画像情報を、個人差を考慮して適切に評価することが可能となる。
【選択図】図６

Description

本技術は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関し、特に、笑顔などの評価条件を設定する情報処理装置等に関する。

従来、例えば、特許文献１には、個人の表情を検出して画像記録の可否を決定するデジタルカメラにおいて、被写体個人によって撮影者の好みでない表情の画像が記録されることを防止するデジタルカメラが記載されている。このデジタルカメラにおいては、「個人Ａの場合は、「悲しみ」以外の「笑顔度１０％」、「喜び」、「怒り」、「驚き」、「ウインク」のいずれかが検出され、かつ視線がカメラを向いていることが検出された場合に画像記録が許可される」といった条件を入力しておくことで、その条件に当てはまった時のみ撮影が行われる。

特開２０１０−１７８２５９号公報

上述の特許文献１に記載されるデジタルカメラにおいては、ユーザが撮影条件を何らかの方法で入力することが必要となる。また、このデジタルカメラにおいては、体調やメイク、髪型、照明条件等により同じ個人でも推定値が変化していった場合に、ユーザが撮影条件を入力し直す必要がある。また、このデジタルカメラにおいては、表情認識の個人による精度の違いに適応できない。笑顔認識も、個人によって、笑顔度が大きく出やすかったり小さく出やすかったりという傾向がある場合がある。また、このデジタルカメラにおいては、撮影条件は機器内で閉じていて、他の機器と連携することは考慮されていない。

本技術の目的は、笑顔などの評価条件をユーザ毎に自動的に最適化することにある。

本技術の概念は、
第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報とを取得する取得部と、
前記個人識別情報と前記画像評価情報に基づき第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する設定部を備える
情報処理装置にある。

本技術において、取得部により、個人識別情報と画像評価情報とが取得される。ここで、個人識別情報は、第１の画像情報に関連する個人を識別するための情報である。画像評価情報は、第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じてこの第１の画像情報を評価することにより生成されるものである。そして、設定部により、個人識別情報と画像評価情報に基づき第２の画像情報を評価するための評価条件が設定される。

例えば、画像評価情報は、個人識別情報で特定される個人の顔の表情を評価する情報とされてもよい。また、例えば、画像評価情報は、個人識別情報で特定される個人に関連付けされる構図を評価する評価情報とされてもよい。また、例えば、画像評価情報は、個人識別情報で特定される個人の表示コンテンツへの興味度合いを評価する情報とされてもよい。このように本技術においては、個人に関連付けされた画像評価情報に基づいて評価条件が設定されるものである。そのため、評価条件をユーザ毎に自動的に最適化することが可能となる。

なお、本技術において、例えば、取得部で取得される画像評価情報には、評価時における環境情報が付加されており、設定部は、環境情報に基づいて選択された所定の環境で評価されて生成された画像評価情報に基づき、第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する、ようにされてもよい。この場合、第２の画像情報を評価する際の環境（明るさなど）に適合した評価条件を設定可能となる。

また、本技術において、例えば、画像評価情報は、個人識別情報で特定される個人が表示コンテンツを見ているときのこの個人の顔の表情を評価する情報であり、取得部で取得される画像評価情報には、評価時における表示コンテンツを識別するコンテンツ識別情報が付加されており、設定部は、画像評価情報およびコンテンツ識別情報に基づき、第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する、ようにされてもよい。

この場合、画像評価情報に基づいて評価条件を設定する際に、表示コンテンツの違いによる画像評価情報のバラツキを抑えることが可能となり、評価条件の精度を高めることが可能となる。また、この場合、特定の表示コンテンツを見ているときの画像評価情報のみを選択的に用いて評価条件を設定することも可能となる。

また、本技術において、例えば、取得部で取得された画像評価情報を、評価時における評価エンジンと第２の画像情報を評価する評価エンジンとに応じて変換する変換部をさらに備え、設定部は、変換部で変換された画像評価情報に基づいて、第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する、ようにされてもよい。この場合、２つの評価エンジンが異なるときにも、評価条件の設定を適切に行うことが可能となる。ここで、「評価エンジン」は、入力された画像を、所定の画像処理を利用して評価する機構、または機能、またはプログラムを意味する。

また、本技術において、例えば、取得部で取得された画像評価情報を、評価時における環境と第２の画像情報を評価する環境とに応じて変換する変換部をさらに備え、設定部は、変換部で変換された画像評価情報に基づいて、第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する、ようにされてもよい。この場合、２つの環境が異なるときにも、評価条件の設定を適切に行うことが可能となる。

また、本技術の他の概念は、
第２の画像情報を評価条件に基づいて評価する評価部と、
前記評価の結果に基づいて制御される処理部を備え、
上記評価条件は、
第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報に基づいて設定される
情報処理装置にある。

本技術において、評価部により、第２の画像情報が評価条件に基づいて評価される。そして、この評価の結果に基づいて処理部が制御される。ここで、評価条件は、第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、この第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じてこの第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報に基づいて設定される。

例えば、処理部は撮像部であり、第２の画像情報は前記撮像部により得られ、評価の結果に基づいて、撮像部のシャッタータイミングが制御されてもよい。ここで、例えば、画像評価情報は、個人識別情報で特定される個人の顔の表情を評価する情報であってもよい、また、例えば、画像評価情報は、個人識別情報で特定される個人に関連付けされる構図を評価する評価情報であってもよい。また、例えば、画像処理部は表示部であり、第２の画像情報は、表示部に表示し得る表示コンテンツの画像情報であり、評価の結果に基づいて、表示部への推奨コンテンツ表示が制御されてもよい。

このように本技術においては、ユーザ毎に自動的に最適化された評価条件により、第２の画像情報の評価が行われ、その結果に基づいて処理部が制御されるものである。そのため、ユーザ毎に適切な評価結果を得ることができ、処理部の制御が適切に行われる。

また、本技術のさらに他の概念は、
第１の音声情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の音声情報を評価することにより生成される音声評価情報とを取得する取得部と、
前記個人識別情報と前記音声評価情報に基づき第２の音声情報を評価するための評価条件を設定する設定部を備える
情報処理装置にある。

本技術において、取得部により、個人識別情報と音声評価情報とが取得される。ここで、個人識別情報は、第１の音声情報に関連する個人を識別するための情報である。音声評価情報は、第１の音声情報を評価することにより生成されるものである。そして、設定部により、個人識別情報と音声評価情報に基づき第２の音声情報を評価するための評価条件が設定される。このように本技術においては、個人に関連付けされた音声評価情報に基づいて評価条件が設定されるものであるため、評価条件をユーザ毎に自動的に最適化することが可能となる。

また、本技術の別の概念は、
第２の音声情報を評価条件に基づいて評価する評価部と、
前記評価の結果に基づいて制御される処理部を備え、
前記評価条件は、
第１の音声情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の音声情報を評価することにより生成される音声評価情報に基づいて設定される
情報処理装置にある。

本技術において、評価部により、第２の音声情報が評価条件に基づいて評価される。そして、この評価の結果に基づいて処理部が制御される。ここで、評価条件は、第１の音声情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、この第１の音声情報を評価することにより生成される音声評価情報に基づいて設定される。

このように本技術においては、ユーザ毎に自動的に最適化された評価条件により、第２の音声情報の評価が行われ、その結果に基づいて処理部が制御されるものである。そのため、ユーザ毎に適切な評価結果を得ることができ、処理部の制御が適切に行われる。

本技術によれば、笑顔などの評価条件をユーザ毎に自動的に最適化できる。

実施の形態としての情報処理システムの構成例を示すブロック図である。 判定実行装置で評価条件を設定する場合における、情報処理システムの各部のブロック構成の一例を示す図である。 サーバ装置で評価条件を設定する場合における、情報処理システムの各部のブロック構成の一例を示す図である。 ログ情報収集装置で評価条件を設定する場合における、情報処理システムの各部のブロック構成の一例を示す図である。 ログ情報収集装置がテレビ受信機（ＴＶ）で、判定実行装置がデジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）である情報処理システムの構成例を示すブロック図である。 情報処理システムの各部のブロック構成の一例を示す図である。 個人識別情報に関連付けされてデータベースに記憶される笑顔度のログ情報の一例を示す図である。 笑顔度に、日付、時間の情報だけでなく、室内か屋外か、明るいか暗いか、などの環境情報を付加することを説明するための図である。 笑顔度に、日付、時間の情報だけでなく、表示コンテンツの種類を示すコンテンツ識別情報を付加することを説明するための図である。 テレビ受信機の処理フローの一例を示すフローチャートである。 サーバ装置の処理フローの一例を示すフローチャートである。 デジタルスチルカメラの処理フローの一例を示すフローチャートである。 情報処理システムのブロック構成の他の一例を示す図である。 情報処理システムのブロック構成のさらに他の一例を示す図である。 情報処理システムのブロック構成の別の一例を示す図である。 情報処理システムのブロック構成のさらに別の一例を示す図である。 ログ情報収集装置がテレビ受信機（ＴＶ）で、判定実行装置がテレビ受信機（ＴＶ）である情報処理システムの構成例を示す図である。 情報処理システムの各部のブロック構成の一例を示す図である。 テレビ受信機の処理フローの一例を示すフローチャートである。 サーバ装置の処理フローの一例を示すフローチャートである。 テレビ受信機の処理フローの一例を示すフローチャートである。 ログ情報収集装置がパーソナルコンピュータ（ＰＣ）で、判定実行装置がデジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）である情報処理システムの構成例を示す図である。 情報処理システムの各部のブロック構成の一例を示す図である。 パーソナルコンピュータの処理フローの一例を示すフローチャートである。 サーバ装置の処理フローの一例を示すフローチャートである。 デジタルスチルカメラの処理フローの一例を示すフローチャートである。 ログ情報収集装置がパーソナルコンピュータ（ＰＣ）で、判定実行装置がテレビ受信機（ＴＶ）である情報処理システムの構成例を示す図である。 情報処理システムの各部のブロック構成の一例を示す図である。 パーソナルコンピュータの処理フローの一例を示すフローチャートである。 サーバ装置の処理フローの一例を示すフローチャートである。 テレビ受信機の処理フローの一例を示すフローチャートである。 ログ情報収集装置および判定実行装置が同一機器であって、デジタルスチルカメラである情報処理システムの構成例を示す図である。 情報処理システムの各部のブロック構成の一例を示す図である。 ログ情報収集装置が、２台のテレビ受信機（ＴＶ）で、判定実行装置がデジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）である情報処理システムの構成例を示す図である。 判定実行装置において評価情報（画像評価情報、音声評価情報）を、評価エンジンの情報、環境情報などに基づいて適切な値に変換して用いる場合における、情報処理システムの構成例を示す図である。 評価情報変換部の構成例を示す図である。 評価情報を画像評価エンジン情報に基づいて変換する変換処理例を説明するための図である。 評価情報を明るさ情報に基づいて変換する変換処理例を説明するための図である。 ログ情報収集装置側に評価情報変換部を設ける場合における情報処理システムの構成例を示す図である。

以下、発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」とする）について説明する。なお、説明を以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例

＜１．実施の形態＞
［情報処理システム］
図１は、実施の形態としての情報処理システム１０の構成例を示している。この情報処理システム１０は、ログ情報収集装置１１０、判定実行装置１２０およびサーバ装置１３０により構成されている。サーバ装置１３０は、クラウド上、すなわちネットワーク上に存在する。ログ情報収集装置１１０および判定実行装置１２０は、それぞれ、クラウド上のサーバ装置１３０と通信が可能とされている。

ログ情報収集装置１１０は、ログ情報を収集する。このログ情報は、個人識別情報に関連付けられる画像評価情報あるいは音声評価情報である。画像評価情報には、個人識別情報で特定される個人の顔の表情を評価する情報、個人識別情報で特定される個人に関連付けされる構図を評価する情報、個人識別情報で特定される個人の表示コンテンツへの興味度合いを評価する情報などが含まれる。

ログ情報収集装置１１０は、収集した評価情報をログ情報として、クラウド上のサーバ装置１３０に送る。サーバ装置１３０は、ログ情報収集装置１１０から個人識別情報と共に送られてくる評価情報を、個人識別情報に関連付けてデータベースに保存する。

判定実行装置１２０は、所定の個人識別情報に関連付けされている評価情報のログ情報をサーバ装置１３０から受け取り、そのログ情報を解析して、評価条件を設定する。そして、判定実行装置１２０は、設定された評価条件を用いて、画像情報あるいは音声情報の評価を行い、その結果に基づいて処理を制御する。

図２は、情報処理システム１１０の各部のブロック構成の一例を示している。ログ情報収集装置１１０は、評価情報入力部１１１と、評価部１１２と、送信部１１３を有している。評価情報入力部１１１は、評価対象となる画像情報あるいは音声情報を入力する。この評価情報入力部１１１は、評価対象が画像情報である場合には、撮像部、画像再生部、あるいは画像入力端子等により構成される。また、この評価情報入力部１１１は、評価対象が音声情報である場合には、マイクロホン、音声再生部、音声入力端子等により構成される。

評価部１１２は、評価情報入力部１１１から入力される評価対象の画像情報あるいは音声情報を評価して、画像評価情報あるいは音声評価情報を生成する。評価部１１２で評価情報を生成することは、ユーザの明示的な操作、あるいは自動的に所定の時間間隔をもって行われる。送信部１１３は、評価部１１２で生成された評価情報をログ情報として個人識別情報と共にサーバ装置１３０に送り、データベースに保存する。

判定実行装置１２０は、受信部１２１と、情報処理部１２２と、評価情報入力部１２３と、評価部１２４と、処理部１２５を有している。受信部１２１は、サーバ装置１３０から、所定の個人識別情報と、この個人識別情報に関連付けされている評価情報のログ情報を受け取る。情報処理部１２２は、受信部１２１で受け取った評価情報のログ情報に基づいて、評価条件を設定する。

情報処理部１２２は、取得部１２２ａおよび設定部１２２ｂにより構成されている。取得部１２２ａは、受信部１２１で受け取られた、個人識別情報に関連付けされた評価情報のログ情報を取得する。設定部１２２ｂは、取得部１２２ａで取得されたログ情報に基づき、個人識別情報で特定される個人に対応した評価条件を設定する。

評価情報入力部１２３は、評価対象となる画像情報あるいは音声情報を入力する。この評価情報入力部１２３は、評価対象が画像情報である場合には、撮像部、画像再生部、あるいは画像入力端子等により構成される。また、この評価情報入力部１２３は、評価対象が音声情報である場合には、マイクロホン、音声再生部、音声入力端子等により構成される。

評価部１２４は、評価情報入力部１２３から入力される評価対象の画像情報あるいは音声情報を、情報処理部１２２で設定された評価条件を用いて評価する。処理部１２５は、評価部１２４の評価結果に基づいて制御される。この処理部１２５は、撮像部、画像表示部、音声出力部などである。

上述では、判定実行装置１２０で評価条件を設定するように説明した。しかし、評価条件の設定は、サーバ装置１３０あるいはログ情報収集装置１１０で行うことも考えられる。

図３は、サーバ装置１３０で評価条件を設定する場合における、情報処理システム１１０の各部のブロック構成の一例を示している。この図３において、図２と対応する部分には同一符号を付し、適宜、その詳細説明は省略する。

ログ情報収集装置１１０に関しては、図２の情報処理システム１０におけるログ情報収集装置１１０と同様の構成となっている。サーバ装置１３０は、データベースの他に、情報処理部１２２を有している。情報処理部１２２は、評価情報のログ情報に基づいて、評価条件を設定する。

この情報処理部１２２は、図２における判定実行装置１２０の情報処理部１２２と同様に、取得部１２２ａおよび設定部１２２ｂにより構成されている。取得部１２２ａは、データベースから、所定の個人識別情報に関連付けされた評価情報のログ情報を取得する。設定部１２２ｂは、取得部１２２ａで取得されたログ情報に基づき、個人識別情報で特定される個人に対応した評価条件を設定する。

判定実行装置１２０は、受信部１２１と、評価情報入力部１２３と、評価部１２４と、処理部１２５を有している。受信部１２１は、サーバ装置１３０の情報処理部１２２で設定された、所定の個人識別情報で特定される個人に対応して設定された評価条件を受け取る。

評価情報入力部１２３は、評価対象となる画像情報あるいは音声情報を入力する。評価部１２４は、評価情報入力部１２３から入力される評価対象の画像情報あるいは音声情報を、受信部１２１で受け取った評価条件を用いて評価する。処理部１２５は、評価部１２４の評価結果に基づいて制御される。

図４は、ログ情報収集装置１１０で評価条件を設定する場合における、情報処理システム１１０の各部のブロック構成の一例を示している。この図４において、図２、図３と対応する部分には同一符号を付し、適宜、その詳細説明は省略する。

サーバ装置１３０に関しては、図２の情報処理システム１０におけるサーバ装置１３０と同様の構成となっている。また、判定実行装置１２０に関しては、図３の情報処理システム１０における判定事項装置１２０と同様の構成となっている。ログ情報収集装置１１０は、評価情報入力部１１１と、評価部１１２と、情報処理部１２２と、送信部１１３を有している。

評価情報入力部１１１は、評価対象となる画像情報あるいは音声情報を入力する。評価部１１２は、評価情報入力部１１１から入力される評価対象の画像情報あるいは音声情報を評価して、画像評価情報あるいは音声評価情報を生成する。情報処理部１２２は、評価情報のログ情報に基づいて、評価条件を設定する。この情報処理部１２２は、図２における判定実行装置１２０の情報処理部１２２、あるいは図３におけるサーバ装置１３０の情報処理部１２２と同様に、取得部１２２ａおよび設定部１２２ｂにより構成されている。

取得部１２２ａは、評価部１１２から、所定の個人識別情報に関連付けされた評価情報のログ情報を取得する。設定部１２２ｂは、取得部１２２ａで取得されたログ情報に基づき、個人識別情報で特定される個人に対応した評価条件を設定する。送信部１１３は、情報処理部１２２で設定された評価条件を個人識別情報と共にサーバ装置１３０に送り、データベースに保存する。

［情報処理システムの具体例１：顔の表情の評価］
次に、情報処理システム１０の具体例１について説明する。図５は、ログ情報収集装置がテレビ受信機（ＴＶ）１１０Ａで、判定実行装置がデジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）１２０Ａである情報処理システム１０Ａの構成例を示している。また、この情報処理システム１０Ａでは、評価情報が画像情報であり、画像評価情報が個人（人物）の顔の表情、ここでは笑顔を評価する情報である。

この情報処理システム１０Ａは、テレビ受信機１１０Ａ、デジタルスチルカメラ１２０Ａおよびサーバ装置１３０により構成されている。サーバ装置１３０は、クラウド上、すなわちネットワーク上に存在する。テレビ受信機１１０Ａおよびデジタルスチルカメラ１２０Ａは、それぞれ、クラウド上のサーバ装置１３０と通信が可能とされている。

テレビ受信機１１０Ａは、個人識別情報に関連付けられる笑顔度のログ情報を収集する。テレビ受信機１１０Ａは、（１）カメラ（撮像部）２０１で個人２０２を撮像して画像情報を得る。テレビ受信機１１０Ａは、この画像情報から顔像を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得ると共に、この顔像に対して笑顔認識処理を行って笑顔度を求める。（２）テレビ受信機１１０Ａは、個人識別情報と共に、笑顔度を、クラウド上のサーバ装置１３０に送る。サーバ装置１３０は、テレビ受信機１１０Ａから送られてくる笑顔度を、個人識別情報に関連付けてデータベースに保存する。

デジタルスチルカメラ１２０Ａは、（３）被写体としての個人４００を撮像して画像情報を得る。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、この画像情報から顔を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得る。（４）デジタルスチルカメラ１２０Ａは、この個人識別情報をサーバ装置１３０に送り、（５）サーバ装置１３０から、その個人識別情報に関連付けて記憶されている笑顔度のログ情報を受け取る。

デジタルスチルカメラ１２０Ａは、そのログ情報を解析して、評価条件（笑顔の閾値）を設定する。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、上述の顔像に対して笑顔認識処理を行って笑顔度を得る。そして、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、このように得られた笑顔度を評価条件に基づいて評価する。（６）デジタルスチルカメラ１２０Ａは、笑顔度が閾値より大きいとき、笑顔であると判断し、シャッタを切って、個人４００のスチル撮像を行う。

図６は、情報処理システム１０Ａの各部のブロック構成の一例を示している。テレビ受信機１１０Ａは、カメラ（撮像部）２０１と、顔処理部２０３と、データ送信部２０７を有している。カメラ２０１は、上述したように、個人２０２を撮像して、評価対象としての画像情報を得る。

顔処理部２０３は、顔検出部２０４、個人識別部２０５および笑顔認識部２０６を備えている。顔処理部２０３は、顔検出部２０４により、カメラ２０１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。この顔検出は、一般的なカメラで用いられている方法を用いて行うことができる。例えば、特開２００８−４２３１９号公報には、顔検出方法の一例が記載されている。

また、顔処理部２０３は、個人識別部２０５により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。この個人識別部２０５は、例えば、個人識別情報として、個人を見分けることができる特徴量を出力する。この個人識別は、セキュリティ分野やカメラの個人を見分ける機能で使われているような一般的な方法を用いて行うことができる。例えば、特開２０１０−６１４６５号公報には、個人識別方法の一例が記載されている。

また、顔処理部２０３は、笑顔認識部２０６により、顔像に対して笑顔認識処理を行って、笑顔度（笑顔スコア）を得る。この笑顔度は、例えば、０〜１００の範囲内の値とされる。この笑顔認識は、カメラの笑顔になると撮影する機能で使われている一般的な方法を用いて行うことができる。例えば、特開２００８−４２３１９号公報、特開２００８−３１１８１９号公報には、笑顔認識方法の一例が記載されている。

データ送信部２０７は、笑顔認識部２０６で得られた笑顔度をログ情報として、個人識別部２０５で得られた個人識別情報と共にサーバ装置１３０に送って、データベースに保存する。このように、テレビ受信機１１０Ａにおける、上述の個人２０２の撮像から個人識別情報と共に笑顔度をサーバ装置１３０に送信する一連の処理は、ユーザの明示的な操作、あるいは自動的に所定の時間間隔をもって行われる。

サーバ装置１３０は、データ受信部３０１と、データ保存部３０２と、データベース３０３と、個人識別情報マッチング部３０４と、データ送信部３０５を有している。データ受信部３０１は、テレビ受信機１１０Ａから送られてくる個人識別情報および笑顔度を受信すると共に、デジタルスチルカメラ１２０Ａから送られてくる個人識別情報を受信する。

データ保存部３０２は、データ受信部３０１がテレビ受信機１１０Ａからの個人識別情報および笑顔度を受信するとき、その笑顔度をログ情報として、個人識別情報に関連付けて、データベース３０３に保存する。個人識別情報マッチング部３０４は、データ受信部３０１がデジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報を受信するとき、その個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行う。

そして、個人識別情報マッチング部３０４は、マッチング処理により、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報が存在するか否かを検索する。データ送信部３０５は、データベース３０３にデジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報があるとき、個人識別情報と共に笑顔度のログ情報を、デジタルスチルカメラ１２０Ａに送信する。

図７は、データベース３０３に、個人識別情報に関連付けされて記憶される笑顔度のログ情報の一例を示している。個人識別をするための特徴量と笑顔度とがペアとされて記憶される。図示の例では、笑顔度（笑顔スコア）が時系列情報である場合を示している。

例えば、Ａさんに関しては、８／１は１７時にテレビ受信機１１０Ａを視聴しており、カメラ２０１に捉えられ、その時間帯の笑顔度の最大値は８０、同様に、８／２は７５、８／３は７０、８／４は９０だったことが保存されている。ここで、保存される笑顔度は、最大値ではなく、全ての値でもよいし、平均値でもよい。また、各日あたりに１個でなくてもよい。同様に、Ｂさん、Ｃさんに関しても、笑顔度のログ情報が保存されている。

デジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報が例えばＡさんの特徴量であった場合、個人識別マッチング部３０４によるマッチング処理により、データベース３０３から、Ａさんの笑顔度のログ情報が検索される。そして、データ送信部３０５から、Ａさんの特徴量（個人識別情報）と共に当該検索された笑顔度のログ情報がデジタルスチルカメラ１２０Ａに送信される。

デジタルスチルカメラ１２０Ａは、カメラ（撮像部）４０１と、顔処理部４０２と、データ送信部４０６と、データ受信部４０７と、ログ解析部４０８と、撮像タイミング制御部４０９を有している。カメラ４０１は、上述したように、個人４００を撮像して、評価対象としての画像情報を得る。

顔処理部４０２は、顔検出部４０３、個人識別部４０４および笑顔認識部４０５を備えている。顔処理部４０２は、顔検出部４０３により、カメラ４０１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。この顔検出部４０３は、上述したテレビ受信機１１０Ａにおける顔検出部２０４と同様の構成とされており、顔検出を一般的なカメラで用いられている方法を用いて行う。

また、顔処理部４０２は、個人識別部４０４により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。この個人識別部４０４は、上述したテレビ受信機１１０Ａにおける個人識別部２０５と同様の構成とされており、個人識別をセキュリティ分野やカメラの個人を見分ける機能で使われているような一般的な方法を用いて行う。

また、顔処理部４０２は、笑顔認識部４０５により、顔像に対して笑顔認識処理を行って、笑顔度（笑顔スコア）を得る。この笑顔認識部４０５は、上述したテレビ受信機１１０Ａにおける笑顔認識部２０６と同様の構成とされており、笑顔認識をカメラの笑顔になると撮影する機能で使われている一般的な方法を用いて行う。

データ送信部４０６は、個人識別部４０４で得られた個人識別情報を、サーバ装置１３０に送る。データ受信部４０７は、上述したようにサーバ装置１３０から送られてくる個人識別情報および笑顔度のログ情報を受信する。ログ解析部４０８は、笑顔度のログ情報を解析して、評価条件、ここでは笑顔の最適な閾値を設定する。

ここで、閾値として、例えば、個人ごとの保存されている笑顔度の平均値を利用することができる。例えば、平均値を使った場合、図７のＡさんの場合の閾値は、（８０＋７５＋７０＋９０）／４＝７８．７５、Ｂさんの場合の閾値は、（４０＋３０＋５０）／３＝４０、Ｃさんの場合の閾値は、（７０＋５０＋６０＋５０）／４＝５７．５となる。他にも、近い日付や同じ時間帯などの特定条件に合致した笑顔度の平均値や、最大値を用いることもできる。

また、図８に示すように、笑顔度に、日付、時間の情報だけでなく、室内か屋外か、明るいか暗いか、などの環境情報を付加しておくことが考えられる。その場合には、環境の似通った笑顔度のみを用いて、撮影環境に適合した閾値を設定することも可能となる。

さらに、図９に示すように、笑顔度に、日付、時間の情報だけでなく、その笑顔度が得られたときにテレビ受信機１１０Ａで表示されていた表示コンテンツの種類を示すコンテンツ識別情報を付加しておくことも考えられる。その場合には、閾値を設定するにあたって、笑顔度にコンテンツの種類に応じてその値を調整して用いることが可能となる。

例えば、コンテンツの種類がコメディやお笑いであった場合には、一般的に笑顔度が高くなっていると思われるので、重み付け係数は小さくされる。なお、コンテンツの種類がコメディやお笑いであった場合に得られた笑顔度を重点的に利用することも考えられる。

撮像タイミング制御部４０９は、笑顔認識部４０５で得られる笑顔度が、ログ解析部４０８で求められた笑顔の閾値を越えるとき、スチル画像の撮像が行われるようにカメラ４０１のシャッタ制御を行う。この場合、カメラ４０１では、個人４００をスチル撮像して、その画像情報を保存することが行われる。

なお、撮影対象となる個人（人物）は、最も顔が大きかったり、中心に近かったりする１人でもよく、ユーザに指定された個人でもよく、画面内にいる複数人でもよい。複数人の場合は、全員が閾値を越えていることを条件とすることができる。また、複数人の場合は、過半数が閾値を越えていることを条件とすることができる。

なお、ログ情報として保存される画像評価情報（笑顔度など）に付加される情報として、上述の日時、環境、表示コンテンツなどの情報の他に、シーン情報やＧＰＳ情報（位置情報）なども考えられる。また、画像評価情報に付加される環境情報として、詳細説明は省略するが、以下のような、Exif（Exchangeable image file format）のメタデータも考えられる。

・撮影日時 ＜＜撮像により評価画像を生成した際の日時＞＞
・撮影機器メーカ名 ＜＜評価機器メーカ名＞＞
・撮影機器モデル名 ＜＜評価機器モデル名＞＞
・画像全体の解像度 ＜＜評価画像の解像度＞＞
・水平・垂直方向の単位あたり解像度 ＜＜評価画像の解像度＞＞
・撮影方向 ＜＜撮像により評価画像を生成した際の撮影方向＞＞
・シャッタスピード ＜＜撮像により評価画像を生成した際のシャッタスピード＞＞
・絞り（F値） ＜＜撮像により評価画像を生成した際の絞り＞＞
・ISO感度 ＜＜撮像により評価画像を生成した際のISO感度＞＞
・測光モード ＜＜撮像により評価画像を生成した際の測光モード＞＞
・フラッシュの有無 ＜＜撮像により評価画像を生成した際のフラッシュの有無＞＞
・露光補正ステップ値 ＜＜撮像により評価画像を生成した際の露光補正ステップ値＞＞
・焦点距離 ＜＜撮像により評価画像を生成した際の焦点距離＞＞
・色空間 ＜＜カラースペース＞＞＜＜撮像により評価画像を生成した際の色空間＞＞
・GPS情報（GPS付きカメラの場合、緯度・経度・標高など。） ＜＜撮像により評価画像を生成した際のGPS情報＞＞

また、画像評価情報に付加される環境情報として、さらに、以下のような情報も考えられる。

画像評価エンジンＩＤ ＜＜“評価”されたときの環境情報＞＞
画像評価時に表示されていたコンテンツの情報（コンテンツＩＤ、コンテンツのジャンル、コンテンツに対するユーザのお気に入り度）＜＜撮像されたときの環境情報＞＞
・評価機器ＩＤ ＜＜“評価”されたときの環境情報＞＞
・被写体（評価対象）の明るさ
・撮影環境の明るさ（評価環境の明るさ）
・光源情報
・カラーバランス（ホワイトバランス）
・被写体（評価対象）のサイズ
・被写体（評価対象）の向き
・被写体（評価対象）の移動（速度） ＜＜被写体が動いている場合は評価の精度が下がり、評価値が小さく算出されることが考えられるため＞＞
・撮像装置のブレ度（手振れ度）＜＜上記被写体の移動と同様に、手振れが起きている場合は評価の精度が下がり、評価値が低く算出されることが考えられるため＞＞

なお、画像評価情報（笑顔度など）が得られた際の環境情報などを上述したように環境情報に付加することとは逆に、所定の環境を意図的に作っておいて、ログをとることも考えられる。例えば、笑顔度を計測するので笑って下さいという指示を出して、笑顔を作らせることもでき、そのときに照明条件などをもコントロールすることができる。これにより、必要とする環境における画像評価情報を効率よく得ることが可能となる。

図６に示す情報処理システム１０Ａの動作を説明する。最初に、ログ情報収集時の動作を説明する。テレビ受信機１１０Ａのカメラ２０１で、所定の表示コンテンツを視聴している個人２０２が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部２０３に供給される。

顔処理部２０３では、顔検出部２０４により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部２０５で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られると共に、笑顔認識部２０６で顔像に対して笑顔認識処理が行われて笑顔度（笑顔スコア）が得られる。そして、データ送信部２０７により、笑顔度は、ログ情報として、個人識別情報と共にサーバ装置１３０に送られる。

なお、テレビ受信機１１０Ａにおける、上述の個人２０２が撮像されて個人識別情報と共に笑顔度のログ情報がサーバ装置１３０に送信される一連の処理は、ユーザの明示的な操作、あるいは自動的に所定の時間間隔をもって行われる。この場合、笑顔度には、日付、時間の情報の他に、環境情報、あるいは表示コンテンツの種類を示す識別情報などが付加されてもよい。

テレビ受信機１１０Ａから送られる個人識別情報および笑顔度のログ情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信される。サーバ装置１３０では、このように受信された笑顔度のログ情報が、個人識別情報に関連付けされて、データベース３０３に保存される。このようにして、サーバ装置１３０のデータベース３０３には、所定数の個人に対応した笑顔度のログ情報が識別可能に保存される（図７〜図９参照）。

なお、サーバ装置１３０において、データベース３０３に保存される各個人の笑顔度のログ情報の個数は順次増加していく。この場合、所定数以上になった場合は、時間的に古いものは順次削除してもよく、あるいは、平均値として残すようにしてもよい。

次に、ログ情報利用時の動作を説明する。デジタルスチルカメラ１２０Ａのカメラ４０１で、被写体としての個人４００が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部４０２に供給される。顔処理部４０２では、顔検出部４０３により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部４０４で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。この個人識別情報は、データ送信部４０６により、サーバ装置１３０に送られる。

デジタルスチルカメラ１２０Ａから送られる個人識別情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信され、個人識別情報マッチング部３０４に送られる。このマッチング部３０４では、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報が存在するか否かが検索される。存在するとき、その笑顔度のログ情報がデータベース３０３から取り出され、データ送信部３０５により、個人識別情報と共にデジタルスチルカメラ１２０Ａに送信される。

サーバ装置１３０から個人識別情報と共に送られる笑顔度のログ情報は、デジタルスチルカメラ１２０Ａのデータ受信部４０７で受信され、ログ解析部４０８に供給される。このログ解析部４０８では、笑顔度のログ情報が解析されて、評価条件として、被写体としての個人４００に対応した笑顔の最適な閾値が設定される。

この笑顔の閾値は、撮像タイミング制御部４０９に供給される。また、顔処理部４０２では、笑顔認識部４０５により、顔像に対して笑顔認識処理が行われて笑顔度（笑顔スコア）が得られる。この笑顔度は、撮像タイミング制御部４０９に供給される。なお、ログ情報利用時には、カメラ４０１から連続して画像情報が出力される状態となっており、笑顔認識部４０５では笑顔度を得ることが繰り返し行われる。

撮像タイミング制御部４０９では、笑顔認識部４０５で得られる笑顔度が、ログ解析部４０８で設定される閾値を越えるとき、スチル画像の撮像が行われるようにカメラ４０１のシャッタ制御が行われる。この場合、カメラ４０１では、被写体としての個人４００のスチル撮像が行われ、その画像情報が保存される。

図１０は、テレビ受信機１１０Ａの処理フローの一例を示している。テレビ受信機１１０Ａは、ステップＳＴ１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ２の処理に移る。この場合、ユーザの明示的な操作により、あるいは個人２０２の認識によって自動的に、処理を開始する。テレビ受信機１１０Ａは、ステップＳＴ２において、カメラ２０１で、個人２０２を撮像してカメラ画像（画像情報）を取得する。

次に、テレビ受信機１１０Ａは、ステップＳＴ３において、顔処理部２０３の顔検出部２０４により、画像情報から顔を検出する。そして、テレビ受信機１１０Ａは、ステップＳＴ４において、顔処理部２０３の個人識別部２０５により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報（特徴量）を得る。さらに、テレビ受信機１１０Ａは、ステップＳＴ５において、顔処理部２０３の笑顔認識部２０６により、顔像に対して笑顔認識処理を行って、笑顔度（笑顔スコア）を得る。なお、ステップＳＴ４とステップＳＴ５の処理の順番は逆であってもよい。

次に、テレビ受信機１１０Ａは、ステップＳＴ６において、データ送信部２０７により、ステップＳＴ４で得られた個人識別情報とステップＳＴ５で得られた笑顔度を対として、サーバ装置１３０に送信する。テレビ受信機１１０Ａは、ステップＳＴ６の処理の後、ステップＳＴ７において、処理を終了する。

図１１は、サーバ装置１３０の処理フローの一例を示している。サーバ装置１３０は、この処理フローを所定の周期をもって繰り返し実行する。サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ１２の処理に移る。このステップＳＴ１２において、サーバ装置１３０は、データ受信部３０１でログ情報収集装置（テレビ受信機１１０Ａ）からデータを受信しているか否かを判断する。

データを受信しているとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１３において、データ保存部３０２により、受信された個人識別情報および笑顔度のログ情報を、データベース３０３に保存する。サーバ装置１３０は、このステップＳＴ１３の処理の後、ステップＳＴ１４において、処理を終了する。

上述のステップＳＴ１２で、データを受信していないとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１５の処理に移る。このステップＳＴ１５において、サーバ装置１３０は、データ受信部３０１で判定実行装置（デジタルスチルカメラ１２０Ａ）からデータを受信しているか否かを判断する。データを受信していないとき、サーバ装置１３０は、直ちに、ステップＳＴ１４において、処理を終了する。

一方、データを受信しているとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１６の処理に移る。このステップＳＴ１６において、サーバ装置１３０は、個人識別情報マッチング部３０４により、受信された個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行って、データベース３０３にその個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報が存在するか否かを検索する。

次に、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１７において、ステップＳＴ１６の検索結果に基づいて、データベース３０３に受信された個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報があるか否かを判断する。ログ情報があるとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１８において、データ送信部３０５により、データベース３０３からそのログ情報を取り出し、デジタルスチルカメラ１２０Ａに送信する。

サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１８の処理の後、ステップＳＴ１４において、処理を終了する。また、ステップＳＴ１７でログ情報がないとき、サーバ装置１３０は、直ちに、ステップＳＴ１４において、処理を終了する。

図１２は、デジタルスチルカメラ１２０Ａの処理フローの一例を示している。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、この処理フローを所定の周期をもって繰り返し実行する。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ２１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ２２の処理に移る。

デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ２２において、カメラ画像（画像情報）の取得タイミングにあるか否かを判断する。この取得タイミングは、例えば、ユーザのシャッタ操作後に自動的に所定周期をもって繰り返し与えられる。取得タイミングにあるとき、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ２３において、カメラ４０１で被写体としての個人４００を撮像して、カメラ画像（画像情報）を取得する。

次に、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ２４において、顔処理部４０２の顔検出部４０３により、画像情報から顔を検出する。そして、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ２５において、顔処理部４０２の個人識別部４０４により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報（特徴量）を得る。

次に、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ２６において、ステップＳＴ２５で得られた個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報をサーバ装置１３０から既に受信しているか否かを判断する。受信していないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ２７において、データ送信部４０６により、ステップＳＴ２５で得られた個人識別情報を、サーバ装置１３０に送信する。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、このステップＳＴ２７の処理の後、ステップＳＴ２８において、処理を終了する。

また、ステップＳＴ２２でカメラ画像の取得タイミングでないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ２９において、データ受信部４０７で、ステップＳＴ２７で送信した個人識別情報に関連付けされた笑顔度のログ情報を受信しているか否かを判断する。受信しているとき、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ３０において、ログ解析部４０８により、笑顔度のログ情報を解析して、笑顔の最適な閾値を設定する。

デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ３０の処理の後、ステップＳＴ３１の処理に移る。上述のステップＳＴ２６で既にログ情報を受信しているときも、このステップＳＴ３１の処理に移る。このステップＳＴ３１において、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、顔処理部４０２の笑顔認識部４０５により、顔像に対して笑顔認識処理を行って、笑顔度（笑顔スコア）を得る。

次に、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ３２において、ステップＳＴ３１で得られた笑顔度が、設定された笑顔の閾値を越えるか否かを判断する。越えているとき、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ３３において、撮像タイミング制御部４０９により、カメラ４０１のシャッタを制御し、個人４００のスチル画像の撮像を行う。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、このステップＳＴ３３の処理の後、ステップＳＴ２８において、処理を終了する。一方、ステップＳＴ３２で越えていないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、直ちに、ステップＳＴ２８において、処理を終了する。

また、ステップＳＴ２９でログ情報が受信されていないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ３４において、ステップＳＴ２７で個人識別情報をサーバ装置１３０に送信してから一定時間が経過したか否かを判断する。一定時間が経過していないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、直ちに、ステップＳＴ２８において、処理を終了する。

また、ステップＳＴ３４で一定時間が経過しているとき、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、ステップＳＴ３５において、笑顔の閾値をデフォルト値に設定し、その後に、ステップＳＴ３１の処理に移る。すなわち、この場合、個人識別情報に関連付けされている笑顔度のログ情報がデータベース３０３に保存されていなかったことを意味し、笑顔度のログ情報を解析することによる笑顔の閾値の設定は不可能となる。そのため、この場合には、笑顔の閾値はデフォルト値に設定され、以降の処理が行われる。

なお、図６の情報処理システム１０Ａにおいては、デジタルスチルカメラ１２０Ａで、笑顔度のログ情報を解析して個人識別情報で特定される個人（人物）における笑顔の閾値を設定するものである。しかし、この笑顔の閾値の設定を、サーバ装置１３０、あるいはログ情報収集装置であるテレビ受信機１１０Ａで行う構成も考えられる。

図１３は、情報処理システム１０Ａのブロック構成の他の一例を示している。この構成例では、サーバ装置１３０で笑顔の閾値設定が行われる。この図１３において、図６と対応する部分には同一符号を付し、適宜、その詳細説明は省略する。テレビ受信機１１０Ａは、図６の情報処理システム１０Ａにおけるテレビ受信機１１０Ａと同様に構成されている。

サーバ装置１３０は、データ受信部３０１と、データ保存部３０２と、データベース３０３と、個人識別情報マッチング部３０４と、ログ解析部４０８と、データ送信部３０５を有している。ログ解析部４０８は、データベース３０３からデジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報を取り出し、このログ情報を解析して、評価条件としての笑顔の閾値を設定する。データ送信部３０５は、ログ解析部４０８で設定された笑顔の閾値を、個人識別情報と共に、デジタルスチルカメラ１２０Ａに送信する。このサーバ装置１３０のその他は、図６の情報処理システム１０Ａにおけるサーバ装置１３０と同様に構成されている。

デジタルスチルカメラ１２０Ａは、カメラ（撮像部）４０１と、顔処理部４０２と、データ送信部４０６と、データ受信部４０７と、撮像タイミング制御部４０９を有している。データ受信部４０７は、上述したようにサーバ装置１３０から送られてくる個人識別情報および笑顔の閾値を受信する。撮像タイミング制御部４０９は、笑顔認識部４０５で得られる笑顔度が、データ受信部４０７で受信された笑顔の閾値を越えるとき、スチル画像の撮像が行われるようにカメラ４０１のシャッタ制御を行う。この場合、カメラ４０１では、個人４００をスチル撮像して、その画像情報を保存することが行われる。このデジタルスチルカメラ１２０Ａのその他は、図６の情報処理システム１０Ａにおけるデジタルスチルカメラ１２０Ａと同様に構成されている。

図１３に示す情報処理システム１０Ａの動作を説明する。ログ情報収集時の動作については、図６の情報処理システム１０Ａの動作と同様であるので、その説明を省略する。

ログ情報利用時の動作を説明する。デジタルスチルカメラ１２０Ａのカメラ４０１で、被写体としての個人４００が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部４０２に供給される。顔処理部４０２では、顔検出部４０３により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部４０４で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。この個人識別情報は、データ送信部４０６により、サーバ装置１３０に送られる。

デジタルスチルカメラ１２０Ａから送られる個人識別情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信され、個人識別情報マッチング部３０４に送られる。このマッチング部３０４では、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報があるか否かが検索される。

データベース３０３に対応した笑顔度のログ情報があるとき、ログ解析部４０８では、その笑顔度のログ情報が取り出されて解析され、評価条件としての笑顔の閾値が設定される。そして、データ送信部３０５により、個人識別情報と共に、設定あれた笑顔の閾値が、デジタルスチルカメラ１２０Ａに送信される。

サーバ装置１３０から送られる個人識別情報および笑顔の閾値は、デジタルスチルカメラ１２０Ａのデータ受信部４０７で受信され、撮像タイミング制御部４０９に供給される。また、顔処理部４０２では、笑顔認識部４０５により、顔像に対して笑顔認識処理が行われて笑顔度（笑顔スコア）が得られる。この笑顔度は、撮像タイミング制御部４０９に供給される。なお、笑顔認識部４０５では、笑顔度を得ることが、繰り返し行われる。

撮像タイミング制御部４０９では、笑顔認識部４０５で得られる笑顔度が、データ受信部４０７で受信された笑顔の閾値を越えるとき、スチル画像の撮像が行われるようにカメラ４０１のシャッタ制御が行われる。この場合、カメラ４０１では、被写体としての個人４００のスチル撮像が行われ、その画像情報が保存される。

図１４は、情報処理システム１０Ａのブロック構成のさらに他の一例を示している。この構成例では、テレビ受信機１１０Ａで笑顔の閾値設定が行われる。この図１４において、図６、図１３と対応する部分には同一符号を付し、適宜、その詳細説明は省略する。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、図１３の情報処理システム１０Ａにおけるデジタルスチルカメラ１２０Ａと同様に構成されている。

テレビ受信機１１０Ａは、カメラ（撮像部）２０１と、顔処理部２０３と、ログ解析部４０８と、データ送信部２０７を有している。ログ解析部４０８は、顔処理部２０３で得られる個人識別情報毎の笑顔度のログ情報を解析して、評価条件としての笑顔の閾値を設定する。データ送信部２０７は、ログ解析部４０８で設定された笑顔の閾値を、個人識別情報と共に、サーバ装置１３０に送信する。このテレビ受信機１１０Ａのその他は、図６の情報処理システム１０Ａにおけるテレビ受信機１１０Ａと同様に構成されている。

サーバ装置１３０は、データ受信部３０１と、データ保存部３０２と、データベース３０３と、個人識別情報マッチング部３０４と、データ送信部３０５を有している。データ受信部３０１は、テレビ受信機１１０Ａから送られてくる個人識別情報および笑顔の閾値を受信すると共に、デジタルスチルカメラ１２０Ａから送られてくる個人識別情報を受信する。

データ保存部３０２は、データ受信部３０１がテレビ受信機１１０Ａからの個人識別情報および笑顔の閾値を受信するとき、その笑顔の閾値を、個人識別情報に関連付けて、データベース３０３に保存する。個人識別マッチング部３０４は、データ受信部３０１がデジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報を受信するとき、その個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行う。

そして、個人識別情報マッチング部３０４は、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報に対応した笑顔の閾値が存在するか否かを検索する。データ送信部３０５は、データベース３０３にデジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報に対応した笑顔の閾値があるとき、個人識別情報と共に笑顔の閾値を、デジタルスチルカメラ１２０Ａに送信する。このサーバ装置１３０のその他は、図６の情報処理システム１０Ａにおけるサーバ装置１３０と同様に構成されている。

図１４に示す情報処理システム１０Ａの動作を説明する。最初に、ログ情報収集時の動作を説明する。テレビ受信機１１０Ａのカメラ２０１で、所定の表示コンテンツを視聴している個人２０２が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部２０３に供給される。

顔処理部２０３では、顔検出部２０４により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部２０５で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られると共に、笑顔認識部２０６で顔像に対して笑顔認識処理が行われて笑顔度（笑顔スコア）が得られる。ログ解析部４０８では、顔処理部２０３で得られる個人識別情報毎に、笑顔度のログ情報が解析されて、評価条件としての笑顔の閾値が設定される。そして、データ送信部２０７により、ログ解析部４０８で設定された笑顔の閾値が、個人識別情報と共に、サーバ装置１３０に送られる。

テレビ受信機１１０Ａから送られる個人識別情報および笑顔の閾値は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信される。そして、サーバ装置１３０では、このように受信された笑顔の閾値が、個人識別情報に関連付けされて、データベース３０３に保存される。このようにして、サーバ装置１３０のデータベース３０３には、所定数の個人に対応した笑顔の閾値が識別可能に保存される。

次に、ログ情報利用時の動作を説明する。デジタルスチルカメラ１２０Ａのカメラ４０１で、被写体としての個人４００が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部４０２に供給される。顔処理部４０２では、顔検出部４０３により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部４０４で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。この個人識別情報は、データ送信部４０６により、サーバ装置１３０に送られる。

デジタルスチルカメラ１２０Ａから送られる個人識別情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信され、個人識別情報マッチング部３０４に送られる。このマッチング部３０４では、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１２０Ａからの個人識別情報に対応した笑顔の閾値があるか否かが検索される。対応した笑顔の閾値があるとき、データ送信部３０５により、個人識別情報と共に笑顔の閾値が、デジタルスチルカメラ１２０Ａに送信される。

サーバ装置１３０から送られる個人識別情報および笑顔の閾値は、デジタルスチルカメラ１２０Ａのデータ受信部４０７で受信され、撮像タイミング制御部４０９に供給される。また、顔処理部４０２では、笑顔認識部４０５により、顔像に対して笑顔認識処理が行われて笑顔度（笑顔スコア）が得られる。この笑顔度は、撮像タイミング制御部４０９に供給される。なお、笑顔認識部４０５では、笑顔度を得ることが、繰り返し行われる。

撮像タイミング制御部４０９では、笑顔認識部４０５で得られる笑顔度が、データ受信部４０７で受信された笑顔の閾値を越えるとき、スチル画像の撮像が行われるようにカメラ４０１のシャッタ制御が行われる。この場合、カメラ４０１では、被写体としての個人４００のスチル撮像が行われ、その画像情報が保存される。

図１５は、情報処理システム１０Ａのブロック構成の別の一例を示している。この構成例では、サーバ装置１３０で、ログ情報収集時における顔処理が行われると共に、笑顔の閾値設定が行われる。この図１５において、図６、図１３、図１４と対応する部分には同一符号を付し、適宜、その詳細説明は省略する。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、図１３の情報処理システム１０Ａにおけるデジタルスチルカメラ１２０Ａと同様に構成されている。

テレビ受信機１１０Ａは、カメラ（撮像部）２０１と、データ送信部２０７を有している。データ送信部２０７は、カメラ２０１で個人２０２を撮像して得られる評価対象としての画像情報を、サーバ装置１３０に送る。このテレビ受信機１１０Ａのその他は、図６の情報処理システム１０Ａにおけるテレビ受信機１１０Ａと同様に構成されている。

サーバ装置１３０は、データ受信部３０１と、顔処理部２０３と、データ保存部３０２と、データベース３０３と、個人識別情報マッチング部３０４と、ログ解析部４０８と、データ送信部３０５を有している。データ受信部３０１は、テレビ受信機１１０Ａから送られてくる画像情報を受信すると共に、デジタルスチルカメラ１２０Ａから送られてくる個人識別情報を受信する。

顔処理部２０３は、顔検出部２０４、個人識別部２０５および笑顔認識部２０６を備えている。顔処理部２０３は、顔検出部２０４により、カメラ２０１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。また、顔処理部２０３は、個人識別部２０５により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。さらに、顔処理部２０３は、笑顔認識部２０６により、顔像に対して笑顔認識処理を行って、笑顔度（笑顔スコア）を得る。

データ保存部３０２は、顔処理部２０３で得られる笑顔度をログ情報として、同じく顔処理部２０３で得られる個人識別情報に関連付けて、データベース３０３に保存する。このサーバ装置１３０のその他は、図１３の情報処理システム１０Ａにおけるサーバ装置１３０と同様に構成されている。

図１５に示す情報処理システム１０Ａの動作を説明する。ログ情報利用時の動作については、図１３の情報処理システム１０Ａの動作と同様であるので、その説明を省略する。

ログ情報収集時の動作を説明する。テレビ受信機１１０Ａのカメラ２０１で、所定の表示コンテンツを視聴している個人２０２が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、データ送信部２０７により、サーバ装置１３０に送られる。このようにテレビ受信機１１０Ａから送られる画像情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信され、顔処理部２０３に供給される。

顔処理部２０３では、顔検出部２０４により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部２０５で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られると共に、笑顔認識部２０６で顔像に対して笑顔認識処理が行われて笑顔度（笑顔スコア）が得られる。データ保存部３０２では、顔処理部２０３で得られる笑顔度が、ログ情報として、同じく顔処理部２０３で得られる個人識別情報に関連付けて、データベース３０３に保存される。このようにして、サーバ装置１３０のデータベース３０３には、所定数の個人に対応した笑顔の閾値が識別可能に保存される。

図１６は、情報処理システム１０Ａのブロック構成のさらに別の一例を示している。この構成例では、サーバ装置１３０で、ログ情報収集時およびログ情報利用時における顔処理が行われると共に撮像タイミング制御信号の生成処理、さらに笑顔の閾値設定が行われる。この図１６において、図６、図１３、図１４、図１５と対応する部分には同一符号を付し、適宜、その詳細説明は省略する。テレビ受信機１１０Ａは、図１５の情報処理システム１０Ａにおけるテレビ受信機１１０Ａと同様に構成されている。

サーバ装置１３０は、データ受信部３０１と、顔処理部２０３と、データ保存部３０２と、データベース３０３と、顔処理部４０２と、個人識別情報マッチング部３０４と、ログ解析部４０８と、撮像タイミング制御部４０９と、データ送信部３０５を有している。データ受信部３０１は、テレビ受信機１１０Ａから送られてくる画像情報を受信すると共に、デジタルスチルカメラ１２０Ａから送られてくる画像情報を受信する。

顔処理部４０２は、顔検出部４０３、個人識別部４０４および笑顔認識部４０５を備えている。顔処理部４０３は、顔検出部４０３により、受信部で受信されたデジタルスチルカメラ４０２からの画像情報から顔を検出する。また、顔処理部４０２は、個人識別部４０４により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。さらに、顔処理部４０２は、笑顔認識部４０５により、顔像に対して笑顔認識処理を行って、笑顔度（笑顔スコア）を得る。

個人識別データマッチング部３０４は、データベース３０３に、顔処理部４０２で得られた個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報が存在するか否かを検索する。ログ解析部４０８は、データベース３０３から顔処理部４０２で得られた個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報を取り出し、このログ情報を解析して、評価条件としての笑顔の閾値を設定する。

撮像タイミング制御部４０９は、笑顔認識部４０５で得られる笑顔度が、ログ解析部４０８で設定された笑顔の閾値を越えるとき、スチル画像の撮像を行うための撮像タイミング制御信号を発生する。データ送信部３０５は、この撮像タイミング制御信号を、デジタルスチルカメラ１２０Ａに送信する。このサーバ装置１３０のその他は、図１５の情報処理システム１０Ａにおけるサーバ装置１３０と同様に構成されている。

デジタルスチルカメラ１２０Ａは、カメラ（撮像部）４０１と、データ受信部４０７と、データ受信部４０７を有している。データ送信部４０６は、カメラ４０１で個人４００を撮像して得られる評価対象としての画像情報を、サーバ装置１３０に送る。データ受信部４０７は、サーバ装置１３０から送られてくる撮像タイミング制御信号を受信し、カメラ４０１に供給する。この場合、カメラ４０１では、個人４００をスチル撮像して、その画像情報を保存することが行われる。このデジタルスチルカメラ１２０Ａのその他は、図６の情報処理システム１０Ａにおけるデジタルスチルカメラ１２０Ａと同様に構成されている。

図１６に示す情報処理システム１０Ａの動作を説明する。ログ情報収集時の動作については、図１５の情報処理システム１０Ａの動作と同様であるので、その説明を省略する。

ログ情報利用時の動作を説明する。デジタルスチルカメラ１２０Ａのカメラ４０１で、被写体としての個人４００が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、データ送信部４０６により、サーバ装置１３０に送られる。このようにデジタルスチルカメラ１２０Ａから送られる画像情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信され、顔処理部４０２に供給される。

顔処理部４０２では、顔検出部４０３により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部４０４で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。この個人識別情報は、個人識別情報マッチング部３０４に供給される。このマッチング部３０４では、データベース３０３に、顔処理部４０２からの個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報があるか否かが検索される。

データベース３０３に対応した笑顔度のログ情報があるとき、ログ解析部４０８では、その笑顔度のログ情報が取り出されて解析され、評価条件としての笑顔の閾値が設定される。この笑顔の閾値は、撮像タイミング制御部４０９に供給される。また、顔処理部４０２では、笑顔認識部４０５により、顔像に対して笑顔認識処理が行われて笑顔度（笑顔スコア）が得られる。この笑顔度は、撮像タイミング制御部４０９に供給される。なお、笑顔認識部４０５では、笑顔度を得ることが、繰り返し行われる。

撮像タイミング制御部４０９では、笑顔認識部４０５で得られる笑顔度が、ログ解析部４０８で得られた笑顔の閾値を越えるとき、スチル画像の撮像を行うための撮像タイミング制御信号が発生される。この撮像タイミング制御信号は、データ送信部３０５により、デジタルスチルカメラ４０２に送られる。

サーバ装置１３０から送られる撮像タイミング制御信号は、デジタルスチルカメラ１２０Ａのデータ受信部４０７で受信され、カメラ４０１に供給されて、このカメラ４０１のシャッタ制御が行われる。これにより、カメラ４０１では、被写体としての個人４００のスチル撮像が行われ、その画像情報が保存される。

図５に示す情報処理システム１０Ａにおいては、個人に関連付けされた笑顔度のログ情報に基づいて笑顔の閾値が設定されるため、笑顔の閾値はユーザ毎に自動的に最適化される。したがって、表情認識の個人差によらずに、笑顔検出シャッタによる撮像を良好に行うことができる。なお、笑顔ではなく、その他の顔の表情（怒りや悲しみ）、さらには見た目の年齢を検出してシャッタ制御を行う場合も同様である。

［情報処理システムの具体例２：表示コンテンツへの興味度合いを評価］
次に、情報処理システム１０の具体例２について説明する。図１７は、ログ情報収集装置がテレビ受信機（ＴＶ）１１０Ｂで、判定実行装置がテレビ受信機（ＴＶ）１２０Ｂである情報処理システム１０Ｂの構成例を示している。また、この情報処理システム１０Ｂでは、評価情報が画像情報であり、画像評価情報が個人（人物）の表示コンテンツへの興味度合いを評価する情報である。

この情報処理システム１０Ｂは、テレビ受信機１１０Ｂ、テレビ受信機１２０Ｂおよびサーバ装置１３０により構成されている。サーバ装置１３０は、クラウド上、すなわちネットワーク上に存在する。テレビ受信機１１０Ｂおよびテレビ受信機１２０Ｂは、それぞれ、クラウド上のサーバ装置１３０と通信が可能とされている。

テレビ受信機１１０Ｂは、個人識別情報に関連付けられる表示コンテンツへの興味度合いを示す情報のログ情報を収集する。テレビ受信機１１０Ｂは、（１）所定種類のコンテンツを表示している状態で、カメラ（撮像部）２１１で個人２１２を撮像して、画像情報を得る。

テレビ受信機１１０Ｂは、この画像情報から顔像を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得る。また、テレビ受信機１１０Ｂは、この画像情報から、表示コンテンツへの興味度合いを示す情報、ここでは注目時間（例えば、表示コンテンツの時間長を単位時間に当たりに規格化したときに個人２１２が見ていた時間）を求める。

（２）テレビ受信機１１０Ｂは、個人識別情報と共に、注目時間を、表示コンテンツの種類を示すコンテンツ識別情報を付加して、クラウド上のサーバ装置１３０に送る。サーバ装置１３０は、テレビ受信機１１０Ｂから送られてくる注目時間を、個人識別情報に関連付けてデータベースに保存する。

テレビ受信機１２０Ｂは、（３）個人４１２を撮像して、画像情報を得る。テレビ受信機１２０Ｂは、この画像情報から顔を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得る。（４）テレビ受信機１２０Ｂは、この個人識別情報を、サーバ装置１３０に送り、（５）サーバ装置１３０から、その個人識別情報に関連付けて記憶されている、注目時間のログ情報を受け取る。

テレビ受信機１２０Ｂは、そのログ情報を解析して、各コンテンツ種類に対する評価条件として、例えば興味度係数を設定する。所定のコンテンツ種類の興味度係数としては、例えば、全種類のコンテンツの注目時間の平均値と、この所定のコンテンツ種類の注目時間の平均値との差分などを用いることができる。（６）テレビ受信機１２０Ｂは、各コンテンツ種類に対する興味度係数を用いて、例えばＥＰＧ（Electronic Program Guide）情報を参照し、推奨番組（コンテンツ）選択し、画面上に表示して、個人４１２に提示する。

図１８は、情報処理システム１０Ｂの各部のブロック構成の一例を示している。テレビ受信機１１０Ｂは、カメラ（撮像部）２１１と、表示部２１３と、顔処理部２１４と、興味度合い認識部２１７と、データ送信部２１８を有している。カメラ２１１は、上述したように、表示部２１３に所定種類のコンテンツを表示している状態で、個人２１２を撮像して、評価対象としての画像情報を得る。

顔処理部２１４は、顔検出部２１５および個人識別部２１６を備えている。顔処理部２１４は、顔検出部２１５により、カメラ２１１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。この顔検出は、一般的なカメラで用いられている方法を用いて行うことができる。例えば、特開２００８−４２３１９号公報には、顔検出方法の一例が記載されている。

また、顔処理部２１４は、個人識別部２１６により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。この個人識別部２１６は、例えば、個人識別情報として、個人を見分けることができる特徴量を出力する。この個人識別は、セキュリティ分野やカメラの個人を見分ける機能で使われているような一般的な方法を用いて行うことができる。例えば、特開２０１０−６１４６５号公報には、個人識別方法の一例が記載されている。

興味度合い認識部２１７は、顔像に基づいて、個人２１１が表示部２１３の表示コンテンツを見ているか否かを判断し、興味度合いを示す情報としての注目時間を得る。興味度合い認識部２１７は、この注目時間に、表示コンテンツの種類を示すコンテンツ識別情報を付加しておく。データ送信部２１８は、興味度合い認識部２１７で得られた注目時間を、個人識別部２１６で得られた個人識別情報と共に、サーバ装置１３０に送って、データベースに保存する。このように、テレビ受信機１１０Ｂにおける、上述の個人２１２の撮像から個人識別情報と共に注目時間をサーバ装置１３０に送信する一連の処理は、ユーザの明示的な操作、あるいは自動的に所定の時間間隔をもって行われる。

サーバ装置１３０は、データ受信部３０１と、データ保存部３０２と、データベース３０３と、個人識別情報マッチング部３０４と、データ送信部３０５を有している。データ受信部３０１は、テレビ受信機１１０Ｂから送られてくる個人識別情報および注目時間（コンテンツ識別情報付加）を受信すると共に、テレビ受信機１２０Ｂから送られてくる個人識別情報を受信する。

データ保存部３０２は、データ受信部３０１がテレビ受信機１１０Ｂからの個人識別情報および注目時間を受信するとき、その注目時間をログ情報として、個人識別情報に関連付けて、データベース３０３に保存する。個人識別情報マッチング部３０４は、データ受信部３０１がテレビ受信機１２０Ｂからの個人識別情報を受信するとき、その個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行う。

そして、個人識別情報マッチング部３０４は、データベース３０３に、テレビ受信機１２０Ｂからの個人識別情報に対応した注目時間のログ情報が存在するか否かを検索する。データ送信部３０５は、データベース３０３にテレビ受信機１２０Ｂからの個人識別情報に対応した注目時間のログ情報があるとき、個人識別情報と共に注目時間（コンテンツ識別情報付加）のログ情報を、テレビ受信機１２０Ｂに送信する。

テレビ受信機１２０Ｂは、カメラ（撮像部）４１１と、表示部４１３と、顔処理部４１４と、データ送信部４１７と、データ受信部４１８と、ログ解析部４１９と、推奨コンテンツ決定部４２０を有している。カメラ４１１は、上述したように、個人４１２を撮像して、評価対象としての画像情報を得る。

顔処理部４１４は、顔検出部４１５および個人識別部４１６を備えている。顔処理部４１４は、顔検出部４１５により、カメラ４１１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。この顔検出部４１５は、上述したテレビ受信機１１０Ｂにおける顔検出部２１５と同様の構成とされており、顔検出を一般的なカメラで用いられている方法を用いて行う。

また、顔処理部４１４は、個人識別部４１６により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。この個人識別部４１６は、上述したテレビ受信機１１０Ｂにおける個人識別部２１６と同様の構成とされており、個人識別をセキュリティ分野やカメラの個人を見分ける機能で使われているような一般的な方法を用いて行う。

データ送信部４１７は、個人識別部４１６で得られた個人識別情報を、サーバ装置１３０に送る。データ受信部４１８は、上述したようにサーバ装置１３０から送られてくる個人識別情報および注目時間（コンテンツ識別情報付加）のログ情報を受信する。ログ解析部４１９は、注目時間のログ情報を解析して、コンテンツ種類毎に、評価条件としての興味度係数を設定する。

この場合、ログ解析部４１９は、所定のコンテンツ種類の興味度係数として、例えば、全種類のコンテンツの注目時間の平均値と、この所定のコンテンツ種類の注目時間の平均値との差分を求める。このように求められる各コンテンツ種類の興味度係数は、例えば、個人が普段から長くテレビを見る人と、チラチラとしかテレビを見ない人のいずれであっても、各コンテンツ種類のコンテンツへの興味度合いを正しく示すものとなる。

推奨コンテンツ決定部４２０は、各コンテンツ種類の興味度係数を用いて、例えばＥＰＧ情報を参照し、推奨番組（コンテンツ）選択し、画面上に表示するように、表示部４１３を制御する。ここで、推奨コンテンツ決定部４２０は、興味度係数の高いコンテンツ種類の番組を推奨番組として選択する。

図１８に示す情報処理システム１０Ｂの動作を説明する。最初に、ログ情報収集時の動作を説明する。テレビ受信機１１０Ｂのカメラ２１１で、表示部２１３に表示されている所定種類のコンテンツ（番組）を視聴している個人２１２が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部２１４に供給される。

顔処理部２１４では、顔検出部２１５により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部２１６で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。また、興味度合い認識部２１７では、顔像に基づいて、個人２１１が表示部２１３の表示コンテンツを見ているか否かが判断され、興味度合いを示す情報としての注目時間が得られる。そして、データ送信部２１８により、注目時間（コンテンツ識別情報付加）は、ログ情報として、個人識別情報と共にサーバ装置１３０に送られる。

なお、テレビ受信機１１０Ｂにおける、上述の個人２１２が撮像されて個人識別情報と共に注目時間（コンテンツ識別情報付加）のログ情報がサーバ装置１３０に送信される一連の処理は、ユーザの明示的な操作、あるいは自動的に所定の時間間隔をもって行われる。なお、注目時間には、日付、時間の情報の他に、環境情報などが付加されてもよい。

テレビ受信機１１０Ｂから送られる個人識別情報および注目時間（コンテンツ識別情報付加）のログ情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信される。そして、サーバ装置１３０では、このように受信された注目時間のログ情報が、個人識別情報に関連付けされて、データベース３０３に保存される。このようにして、サーバ装置１３０のデータベース１３０には、所定数の個人に対応した注目時間のログ情報が識別可能に保存される。

次に、ログ情報利用時の動作を説明する。テレビ受信機１２０Ｂのカメラ４１１で、視聴者としての個人４１２が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部４１４に供給される。顔処理部４１４では、顔検出部４１５により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部４１６で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。この個人識別情報は、データ送信部４１７により、サーバ装置１３０に送られる。

テレビ受信機１２０Ｂから送られる個人識別情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信され、個人識別情報マッチング部３０４に送られる。このマッチング部３０４では、データベース３０３に、テレビ受信機１２０Ｂからの個人識別情報に対応した注目時間のログ情報があるか否かが検索される。対応した注目時間のログ情報があるとき、データ送信部３０５により、個人識別情報と共に注目時間（コンテンツ識別情報付加）のログ情報が、テレビ受信機１２０Ｂに送信される。

サーバ装置１３０から送られる個人識別情報および注目時間（コンテンツ識別情報付加）のログ情報は、テレビ受信機１２０Ｂのデータ受信部４１８で受信される。この個人識別情報および注目時間のログ情報は、ログ解析部４１９に供給される。ログ解析部４１９では、注目時間のログ情報が解析されて、コンテンツ種類毎に、評価条件としての興味度係数が設定され、推奨コンテンツ決定部４２０に供給される。

推奨コンテンツ決定部４２０では、各コンテンツ種類の興味度係数が用いられて、例えばＥＰＧ情報が参照され、推奨番組（コンテンツ）が選択される。そして、この推奨コンテンツ決定部４２０により表示部４１３が制御され、この表示部４２０に、視聴者である個人４１２への推奨コンテンツが表示される。

図１９は、テレビ受信機１１０Ｂの処理フローの一例を示している。テレビ受信機１１０Ｂは、ステップＳＴ４１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ４２の処理に移る。この場合、例えば、ユーザの明示的な操作をもって処理を開始する。テレビ受信機１１０Ｂは、ステップＳＴ４２において、カメラ２１１で、表示部２１３に表示されている所定種類のコンテンツ（番組）を視聴している個人２１２の撮像を開始する。

次に、テレビ受信機１１０Ｂは、ステップＳＴ４３において、顔処理部２１４の顔検出部２１５により、画像情報から顔を検出する。そして、テレビ受信機１１０Ｂは、ステップＳＴ４４において、顔処理部２１４の個人識別部２１６により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報（特徴量）を得る。

次に、テレビ受信機１１０Ｂは、ステップＳＴ４５において、興味度合い認識部２１７により、コンテンツ興味度合いとしての注目時間を計算する。この場合、テレビ受信機１１０Ｂは、顔像に基づいて、個人２１１が表示部２１３の表示コンテンツを見ているか否かを判断し、注目時間を得る。

そして、テレビ受信機１１０Ｂは、ステップＳＴ４６において、データ送信部２１８により、ステップＳＴ４４で得られた個人識別情報とステップＳＴ４５で得られた注目時間（コンテンツ識別情報付加）を対として、サーバ装置１３０に送信する。テレビ受信機１１０Ｂは、ステップＳＴ４６の処理の後、ステップＳＴ４７において、処理を終了する。

図２０は、サーバ装置１３０の処理フローの一例を示している。サーバ装置１３０は、この処理フローを所定の周期をもって繰り返し実行する。サーバ装置１３０は、ステップＳＴ５１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ５２の処理に移る。このステップＳＴ５２において、サーバ装置１３０は、データ受信部３０１でログ情報収集装置（テレビ受信機１１０Ｂ）からデータを受信しているか否かを判断する。

データを受信しているとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ５３において、データ保存部３０２により、受信された個人識別情報および注目時間（コンテンツ識別情報付加）のログ情報を、データベース３０３に保存する。サーバ装置１３０は、このステップＳＴ５３の処理の後、ステップＳＴ５４において、処理を終了する。

上述のステップＳＴ５２で、データを受信していないとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ５５の処理に移る。このステップＳＴ５５において、サーバ装置１３０は、データ受信部３０１で判定実行装置（テレビ受信機１２０Ｂ）からデータを受信しているか否かを判断する。データを受信していないとき、サーバ装置１３０は、直ちに、ステップＳＴ５４において、処理を終了する。

一方、データを受信しているとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ５６の処理に移る。このステップＳＴ５６において、サーバ装置１３０は、個人識別情報マッチング部３０４により、受信された個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行って、データベース３０３にその個人識別情報に対応した注目時間のログ情報が存在するか否かを検索する。

次に、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ５７において、ステップＳＴ５６の検索結果に基づいて、データベース３０３に受信された個人識別情報に対応した注目時間のログ情報があるか否かを判断する。ログ情報があるとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ５８において、データ送信部３０５により、データベース３０３からそのログ情報を取り出し、テレビ受信機１２０Ｂに送信する。

サーバ装置１３０は、ステップＳＴ５８の処理の後、ステップＳＴ５４において、処理を終了する。また、ステップＳＴ５７でログ情報がないとき、サーバ装置１３０は、直ちに、ステップＳＴ５４において、処理を終了する。

図２１は、テレビ受信機１２０Ｂの処理フローの一例を示している。テレビ受信機１２０Ｂは、この処理フローを所定の周期をもって繰り返し実行する。テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ６１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ６２の処理に移る。

このステップＳＴ６２において、テレビ受信機１２０Ｂは、カメラ画像の取得タイミングか否かを判断する。取得タイミングは、ユーザの明示的な操作、あるいは自動的に、与えられる。例えば、ユーザ（個人４１２）がテレビ受信機１２０Ｂの視聴を開始したことを自動的に検出して、取得タイミングとする。取得タイミングにあるとき、テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ６３において、カメラ４１１で視聴者としての個人４１２を撮像して、カメラ画像（画像情報）を取得する。

次に、テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ６４において、顔処理部４１４の顔検出部４１５により、画像情報から顔を検出する。そして、テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ６５において、顔処理部４１４の個人識別部４１６により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報（特徴量）を得る。

次に、テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ６６において、ステップＳＴ６５で得られた個人識別情報に対応した注目時間のログ情報をサーバ装置１３０から既に受信しているか否かを判断する。受信していないとき、テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ６７において、データ送信部４１７により、ステップＳＴ６５で得られた個人識別情報を、サーバ装置１３０に送信する。テレビ受信機１２０Ｂは、このステップＳＴ６７の処理の後、ステップＳＴ６８において、処理を終了する。

また、ステップＳＴ６２でカメラ画像の取得タイミングでないとき、テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ６９において、データ受信部４１８で、ステップＳＴ６７で送信した個人識別情報に関連付けされた注目時間のログ情報を受信しているか否かを判断する。受信していないとき、テレビ受信機１２０Ｂは、直ちに、ステップＳＴ６８において、処理を終了する。

一方、受信しているとき、テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ７０において、ログ解析部４１９により、注目時間（コンテンツ識別情報付加）のログ情報を解析して、コンテンツ種類毎に、評価条件としての興味度係数を設定する。このステップＳＴ７０の処理の後、テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ７１の処理に移る。上述のステップＳＴ６６で既にログ情報を受信しているときも、このステップＳＴ７１の処理に移る。

テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ７１において、推奨コンテンツ決定部４２０により、各コンテンツ種類の興味度係数を用いて、例えばＥＰＧ情報を参照し、推奨番組（コンテンツ）を選択する。そして、テレビ受信機１２０Ｂは、ステップＳＴ７２において、ステップＳＴ７１で選択された推奨コンテンツを、表示部４１３に表示し、視聴者である個人４１２に提示する。テレビ受信機１２０Ｂは、このステップＳＴ７２の処理の後、ステップＳＴ６８において、処理を終了する。

なお、図１８の情報処理システム１０Ｂにおいては、テレビ受信機１２０Ｂで、注目時間のログ情報を解析して個人識別情報で特定される個人（人物）における、コンテンツ種類毎の興味度係数を設定するものである。しかし、詳細説明は省略するが、この興味度係数の設定を、上述の情報処理システム１０Ａにおける笑顔の閾値の設定の場合と同様に、サーバ装置１３０、あるいはログ情報収集装置であるテレビ受信機１１０Ｂで行う構成も考えられる（図１３〜図１６参照）。

図１７に示す情報処理システム１０Ｂにおいては、個人に関連付けされた注目時間（コンテンツ識別情報付加）のログ情報に基づいてコンテンツ種類毎の興味度係数が設定されるため、コンテンツ種類毎の興味度係数はユーザ毎に自動的に最適化される。したがって、ユーザ毎に、最適なコンテンツ（番組）を推奨可能となる。

［情報処理システムの具体例３：構図の評価］
次に、情報処理システム１０の具体例３について説明する。図２２は、ログ情報収集装置がパーソナルコンピュータ（ＰＣ）１１０Ｃで、判定実行装置がデジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）１２０Ｃである情報処理システム１０Ｃの構成例を示している。また、この情報処理システム１０Ｃでは、評価情報が画像情報であり、画像評価情報が個人に関連付けされる構図を評価する情報である。

この情報処理システム１０Ｃは、パーソナルコンピュータ１１０Ｃ、デジタルスチルカメラ１２０Ｃおよびサーバ装置１３０により構成されている。サーバ装置１３０は、クラウド上、すなわちネットワーク上に存在する。パーソナルコンピュータ１１０Ｃおよびデジタルスチルカメラ１２０Ｃは、それぞれ、クラウド上のサーバ装置１３０と通信が可能とされている。

パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、個人識別情報に関連付けられる構図評価値（構図であるため単純な一次元の数値とは限らない）のログ情報を収集する。パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、（１）カメラ（撮像部）２３１で個人２３２を撮像して画像情報を得る。パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、この画像情報から顔像を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得る。

また、パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、インターネットなどからダウンロードした画像情報、あるいはお気に入り設定した画像情報内の主要被写体の構図を評価して、構図評価値を得る。（２）パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、個人識別情報と共に、構図評価値を、クラウド上のサーバ装置１３０に送る。サーバ装置１３０は、パーソナルコンピュータ１１０Ｃから送られてくる構図評価値を、個人識別情報に関連付けてデータベースに保存する。

デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、（３）個人４３２を撮像して画像情報を得る。デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、この画像情報から顔を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得る。（４）デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、この個人識別情報をサーバ装置１３０に送り、（５）サーバ装置１３０から、その個人識別情報に関連付けて記憶されている構図評価値のログ情報を受け取る。

デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、そのログ情報を解析して、評価条件（構図の良、否の判定閾値）を設定する。デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、上述の画像情報内の主要被写体の構図を評価して、構図評価値を得る。そして、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、このように得られた構図評価値を判定閾値と比較して、構図の良、否を判定する。（６）デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、構図が良であると判定するとき、シャッタを切って、個人４１２のスチル撮像を行う。

図２３は、情報処理システム１０Ｃの各部のブロック構成の一例を示している。パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、カメラ（撮像部）２３１と、顔処理部２３３と、構図評価部２３６と、データ送信部２３７を有している。カメラ２３１は、上述したように、個人２３２を撮像して画像情報を得る。

顔処理部２３３は、顔検出部２３４および個人識別部２３５を備えている。顔処理部２３３は、顔検出部２３４により、カメラ２３１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。この顔検出は、一般的なカメラで用いられている方法を用いて行うことができる。例えば、特開２００８−４２３１９号公報には、顔検出方法の一例が記載されている。

また、顔処理部２３３は、個人識別部２３５により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。この個人識別部２３５は、例えば、個人識別情報として、個人を見分けることができる特徴量を出力する。この個人識別は、セキュリティ分野やカメラの個人を見分ける機能で使われているような一般的な方法を用いて行うことができる。例えば、特開２０１０−６１４６５号公報には、個人識別方法の一例が記載されている。

構図評価部２３６は、インターネットなどからダウンロードした画像情報、あるいはお気に入り設定した画像情報内の主要被写体の構図を評価して、構図評価値を得る。例えば、特開２００９−１００３００号公報には、構図判定方法の一例が記載されている。データ送信部２３７は、構図評価部２３６で得られた構図評価値をログ情報として、個人識別部２３５で得られた個人識別情報と共にサーバ装置１３０に送り、データベースに保存する。このように、パーソナルコンピュータ１１０Ｃにおける、上述の個人２３２の撮像から個人識別情報と共に構図評価値をサーバ装置１３０に送信する一連の処理は、例えば、ユーザの明示的な操作をもって行われる。

サーバ装置１３０は、データ受信部３０１と、データ保存部３０２と、データベース３０３と、個人識別情報マッチング部３０４と、データ送信部３０５を有している。データ受信部３０１は、パーソナルコンピュータ１１０Ｃから送られてくる個人識別情報および構図評価値を受信すると共に、デジタルスチルカメラ１２０Ｃから送られてくる個人識別情報を受信する。

データ保存部３０２は、データ受信部３０１がパーソナルコンピュータ１１０Ｃからの個人識別情報および構図評価値を受信するとき、その構図評価値をログ情報として、個人識別情報に関連付けて、データベース３０３に保存する。個人識別情報マッチング部３０４は、データ受信部３０１がデジタルスチルカメラ１２０Ｃからの個人識別情報を受信するとき、その個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行う。

そして、個人識別情報マッチング部３０４は、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１２０Ｃからの個人識別情報に対応した構図評価値のログ情報が存在するか否かを検索する。データ送信部３０５は、データベース３０３にデジタルスチルカメラ１２０Ｃからの個人識別情報に対応した構図評価値のログ情報があるとき、個人識別情報と共に構図評価値のログ情報を、デジタルスチルカメラ１２０Ｃに送信する。

デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、カメラ（撮像部）４３１と、顔処理部４３３と、構図評価部４３６と、データ送信部４３７と、データ受信部４３８と、ログ解析部４３９と、撮像タイミング制御部４４０を有している。カメラ４３１は、上述したように、個人４１２を撮像して画像情報を得る。

顔処理部４３３は、顔検出部４３４および個人識別部４３５を備えている。顔処理部４３３は、顔検出部４３４により、カメラ４３１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。この顔検出部４３４は、上述したパーソナルコンピュータ１１０Ｃにおける顔検出部２３４と同様の構成とされており、顔検出を一般的なカメラで用いられている方法を用いて行う。

また、顔処理部４３３は、個人識別部４３５により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。この個人識別部４３５は、上述したパーソナルコンピュータ１１０Ｃにおける個人識別部２３５と同様の構成とされており、個人識別をセキュリティ分野やカメラの個人を見分ける機能で使われているような一般的な方法を用いて行う。

データ送信部４３７は、個人識別部４３５で得られた個人識別情報を、サーバ装置１３０に送る。構図評価部４３６は、カメラ４３１で撮像して得られた画像情報内の主要被写体の構図を評価して、構図評価値を得る。この構図評価部４３６は、上述したパーソナルコンピュータ１１０Ｃにおける構図評価部２３６と同様の構成とされている。

データ受信部４３８は、上述したようにサーバ装置１３０から送られてくる個人識別情報および構図評価値のログ情報を受信する。ログ解析部４３９は、構図評価値のログ情報を解析して、評価条件（構図の良、否の判定閾値）を設定する。そして、撮像タイミング制御部４４０は、構図評価部４３６で得られた構図評価値を、ログ解析部４３９で設定された判定閾値と比較して、構図の良、否を判定する。

撮像タイミング制御部４４０は、構図良と判定するとき、スチル画像の撮像が行われるようにカメラ４３１のシャッタ制御を行う。この場合、カメラ４３１では、個人４３２をスチル撮像して、その画像情報を保存することが行われる。なお、撮像対象となる個人（人物）は、最も顔が大きかったり、中心に近かったりする１人でもよく、ユーザに指定された個人でもよく、画面内にいる複数人でもよい。

図２３に示す情報処理システム１０Ｃの動作を説明する。最初に、ログ情報収集時の動作を説明する。パーソナルコンピュータ１１０Ｃのカメラ２３１で、関連付けすべき個人２３２を撮像して画像情報を得る。

顔処理部２３３では、顔検出部２３４により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部２３５で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。また、インターネットなどからダウンロードした画像情報、あるいはお気に入り設定した画像情報が構図評価部２３６に供給される。この構図評価部２３６では、画像情報内の主要被写体の構図が評価されて、構図評価値が得られる。そして、データ送信部２３７により、構図評価部２３６で得られた構図評価値が、ログ情報として、個人識別部２３５で得られた個人識別情報と共に、サーバ装置１３０に送られる。

なお、パーソナルコンピュータ１１０Ｃにおける、上述の個人２３２が撮像されて個人識別情報と共に構図評価値のログ情報がサーバ装置１３０に送信される一連の処理は、例えば、ユーザの明示的な操作をもって行われる。この場合、構図評価値には、日付、時間の情報の他に、環境情報、さらには評価された画像情報に関する情報などが付加されてもよい。

パーソナルコンピュータ１１０Ｃから送られる個人識別情報および構図評価値のログ情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信される。そして、サーバ装置１３０では、このように受信された構図評価値のログ情報が、個人識別情報に関連付けされて、データベース３０３に保存される。このようにして、サーバ装置１３０のデータベース１３０には、所定数の個人に対応した構図評価値のログ情報が識別可能に保存される。

次に、ログ情報利用時の動作を説明する。デジタルスチルカメラ１２０Ｃのカメラ４３１で、被写体としての個人４３２が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部４３３に供給される。顔処理部４３３では、顔検出部４３４により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部４３５で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。この個人識別情報は、データ送信部４３７により、サーバ装置１３０に送られる。

デジタルスチルカメラ１２０Ｃから送られる個人識別情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信され、個人識別情報マッチング部３０４に送られる。このマッチング部３０４では、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１２０Ｃからの個人識別情報に対応した構図評価値のログ情報があるか否かが検索される。対応した構図評価値のログ情報があるとき、データ送信部３０５により、個人識別情報と共に構図評価値のログ情報が、デジタルスチルカメラ１２０Ｃに送信される。

サーバ装置１３０から送られる個人識別情報および構図評価値のログ情報は、デジタルスチルカメラ１２０Ｃのデータ受信部４３８で受信される。この個人識別情報および構図評価値のログ情報は、ログ解析部４３９に供給される。ログ解析部４３９では、構図評価値のログ情報が解析されて、評価条件として構図の良、否の判定閾値が設定される。この判定閾値は、撮像タイミング制御部４４０に供給される。

また、カメラ４３１で得られた画像情報は構図評価部４３６に供給される。構図評価部４３６では、画像情報内の主要被写体の構図が評価されて、構図評価値が得られる。なお、構図評価部４３６では、構図評価値を得ることが、繰り返し行われる。この構図評価値は、撮像タイミング制御部４４０に供給される。

撮像タイミング制御部４４０では、構図評価部４３６で得られた構図評価値が、ログ解析部４３９で設定された判定閾値と比較されて、構図の良、否が判定される。そして、構図良と判定されるとき、撮像タイミング制御部４４０により、スチル画像の撮像が行われるようにカメラ４３１のシャッタ制御が行われる。これにより、カメラ４３１では、個人４３２がスチル撮像されて、その画像情報が保存される。

図２４は、パーソナルコンピュータ１１０Ｃの処理フローの一例を示している。パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、ステップＳＴ８１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ８２の処理に移る。この場合、ユーザの明示的な操作をもって処理を開始する。パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、ステップＳＴ８２において、カメラ２３１で、個人２３２を撮像する。

次に、パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、ステップＳＴ８３において、顔処理部２３３の顔検出部２３４により、画像情報から顔を検出する。そして、パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、ステップＳＴ８４において、顔処理部２３３の個人識別部２３５により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報（特徴量）を得る。

次に、パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、ステップＳＴ８５において、構図評価部２３６により、インターネットなどからダウンロードした画像情報、あるいはお気に入り設定した画像情報内の主要被写体の構図を評価して、構図評価値を得る。そして、パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、ステップＳＴ８６において、データ送信部２３７により、ステップＳＴ８４で得られた個人識別情報とステップＳＴ８５で得られた構図評価値を対として、サーバ装置１３０に送信する。パーソナルコンピュータ１１０Ｃは、ステップＳＴ８６の処理の後、ステップＳＴ８７において、処理を終了する。

図２５は、サーバ装置１３０の処理フローの一例を示している。サーバ装置１３０は、この処理フローを所定の周期をもって繰り返し実行する。サーバ装置１３０は、ステップＳＴ９１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ９２の処理に移る。このステップＳＴ９２において、サーバ装置１３０は、データ受信部３０１でログ情報収集装置（パーソナルコンピュータ１１０Ｃ）からデータを受信しているか否かを判断する。

データを受信しているとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ９３において、データ保存部３０２により、受信された個人識別情報および構図評価値のログ情報を、データベース３０３に保存する。サーバ装置１３０は、このステップＳＴ９３の処理の後、ステップＳＴ９４において、処理を終了する。

上述のステップＳＴ９２で、データを受信していないとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ９５の処理に移る。このステップＳＴ９５において、サーバ装置１３０は、データ受信部３０１で判定実行装置（デジタルスチルカメラ１２０Ｃ）からデータを受信しているか否かを判断する。データを受信していないとき、サーバ装置１３０は、直ちに、ステップＳＴ９４において、処理を終了する。

一方、データを受信しているとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ９６の処理に移る。このステップＳＴ９６において、サーバ装置１３０は、個人識別情報マッチング部３０４により、受信された個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行って、データベース３０３にその個人識別情報に対応した構図評価値のログ情報が存在するか否かを検索する。

次に、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ９７において、ステップＳＴ９６の検索結果に基づいて、データベース３０３に受信された個人識別情報に対応した構図評価値のログ情報があるか否かを判断する。ログ情報があるとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ８８において、データ送信部３０５により、データベース３０３からそのログ情報を取り出し、デジタルスチルカメラ１２０Ｃに送信する。

サーバ装置１３０は、ステップＳＴ９８の処理の後、ステップＳＴ９４において、処理を終了する。また、ステップＳＴ９７でログ情報がないとき、サーバ装置１３０は、直ちに、ステップＳＴ９４において、処理を終了する。

図２６は、デジタルスチルカメラ１２０Ｃの処理フローの一例を示している。デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、この処理フローを所定の周期をもって繰り返し実行する。デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１２１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ１２２の処理に移る。

デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１２２において、カメラ画像（画像情報）の取得タイミングにあるか否かを判断する。取得タイミングは、例えば、ユーザの明示的な操作をもって与えられる。取得タイミングにあるとき、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１２３において、カメラ４３１で被写体としての個人４３２を撮像して、カメラ画像（画像情報）を取得する。

次に、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１２４において、顔処理部４３３の顔検出部４３４により、画像情報から顔を検出する。そして、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１２５において、顔処理部４３３の個人識別部４３５により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報（特徴量）を得る。

次に、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１２６において、ステップＳＴ１２５で得られた個人識別情報に対応した構図評価値のログ情報をサーバ装置１３０から既に受信しているか否かを判断する。受信していないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１２７において、データ送信部４３７により、ステップＳＴ１２５で得られた個人識別情報を、サーバ装置１３０に送信する。デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、このステップＳＴ１２７の処理の後、ステップＳＴ１２８において、処理を終了する。

また、ステップＳＴ１２２でカメラ画像の取得タイミングでないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１２９において、データ受信部４３８で、ステップＳＴ１２７で送信した個人識別情報に関連付けされた構図評価値のログ情報を受信しているか否かを判断する。受信しているとき、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１３０において、ログ解析部４３９により、構図評価値のログ情報を解析して、構図の良、否の判定閾値を設定する。

デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１３０の処理の後、ステップＳＴ１３１の処理に移る。上述のステップＳＴ１２６で既にログ情報を受信しているときも、このステップＳＴ１３１の処理に移る。このステップＳＴ１３１において、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、構図評価部４３６により、カメラ４３１で撮像して得られた画像情報内の主要被写体の構図を評価して、構図評価値を得る。

次に、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１３２において、ステップＳＴ１３１で得られた構図評価値が、設定された判定閾値を越えるか否かを判断する。越えているとき、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１３３において、撮像タイミング制御部４４０により、カメラ４３１のシャッタを制御し、個人４１２のスチル画像の撮像を行う。デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、このステップＳＴ１３３の処理の後、ステップＳＴ１２８において、処理を終了する。一方、ステップＳＴ１３２で越えていないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、直ちに、ステップＳＴ１２８において、処理を終了する。

また、ステップＳＴ１２９でログ情報が受信されていないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１３４において、ステップＳＴ１２７で個人識別情報をサーバ装置１３０に送信してから一定時間が経過したか否かを判断する。一定時間が経過していないとき、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、直ちに、ステップＳＴ１２８において、処理を終了する。

また、ステップＳＴ１３４で一定時間が経過しているとき、デジタルスチルカメラ１２０Ｃは、ステップＳＴ１３５において、構図良否の判定閾値をデフォルト値に設定し、その後に、ステップＳＴ１３１の処理に移る。すなわち、この場合、個人識別情報に関連付けされている構図評価値のログ情報がデータベース３０３に保存されていなかったことを意味し、構図評価値のログ情報を解析することによる構図良否の判定閾値の設定は不可能となる。そのため、この場合には、構図良否の判定閾値は、デフォルト値に設定され、以降の処理が行われる。

なお、図２２の情報処理システム１０Ｃにおいては、デジタルスチルカメラ１２０Ｃで、構図評価値のログ情報を解析して個人識別情報で特定される個人（人物）における構図良否の判定閾値を設定するものである。しかし、詳細説明は省略するが、この構図良否の判定閾値の設定を、上述の情報処理システム１０Ａにおける笑顔の閾値の設定の場合と同様に、サーバ装置１３０、あるいはログ情報収集装置であるパーソナルコンピュータ１１０Ｃで行う構成も考えられる（図１３〜図１６参照）。

図２２に示す情報処理システム１０Ｃにおいては、個人に関連付けされた構図評価値のログ情報に基づいて構図良否の判定閾値が設定されるため、構図良否の判定閾値はユーザ毎に自動的に最適化される。したがって、各個人は、構図検出によるスチル撮像を、所望の構図となったタイミングで良好に行うことができる。

［情報処理システムの具体例４：音声感情の評価］
次に、情報処理システム１０の具体例４について説明する。図２７は、ログ情報収集装置がパーソナルコンピュータ（ＰＣ）１１０Ｄで、判定実行装置がテレビ受信機（ＴＶ）１２０Ｄである情報処理システム１０Ｄの構成例を示している。また、この情報処理システム１０Ｄでは、評価情報が音声情報であり、音声評価情報が個人の音声感情を評価する情報である。ここで、音声感情には、「喜び」、「悲しみ」「怒り」、「驚き」、「幸せ」などがある。ここでは、説明を簡単にするために、音声感情は「喜び」であるとする。

この情報処理システム１０Ｄは、パーソナルコンピュータ１１０Ｄ、テレビ受信機１２０Ｄおよびサーバ装置１３０により構成されている。サーバ装置１３０は、クラウド上、すなわちネットワーク上に存在する。パーソナルコンピュータ１１０Ｄおよびテレビ受信機１２０Ｄは、それぞれ、クラウド上のサーバ装置１３０と通信が可能とされている。

パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、個人識別情報に関連付けられる喜び評価値のログ情報を収集する。パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、（１）カメラ（撮像部）２５１で個人２５２を撮像して画像情報を得る。パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、この画像情報から顔像を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得る。

また、パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、個人２５２の音声をマイクロホン２５３で捉えて得られる音声信号（音声情報）の音声感情（喜び）を評価（推定）して、喜び評価値を得る。（２）パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、個人識別情報と共に、喜び評価値を、クラウド上のサーバ装置１３０に送る。サーバ装置１３０は、テレビ受信機１１０Ａから送られてくる喜び評価値を、個人識別情報に関連付けてデータベースに保存する。

テレビ受信機１２０Ｄは、（３）個人４５２を撮像して画像情報を得る。テレビ受信機１２０Ｄは、この画像情報から顔を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得る。（４）テレビ受信機１２０Ｄは、この個人識別情報をサーバ装置１３０に送り、（５）サーバ装置１３０から、その個人識別情報に関連付けて記憶されている喜び評価値のログ情報を受け取る。

テレビ受信機１２０Ｄは、そのログ情報を解析して、喜びの度合いを区別する所定数の閾値を設定する。また、テレビ受信機１２０Ｄは、個人４５２の音声をマイクロホン４５３で捉えて得られる音声信号（音声情報）に基づいて音声感情（喜び）を評価（推定）して、喜び評価値を得る。そして、テレビ受信機１２０Ｄは、喜び評価値を閾値と比較して、どの段階の喜びであるかを判定する。（６）テレビ受信機１２０Ｄは、スピーカ４５４から、判定結果に対応した音声を出力する。

例えば、喜びの段階が高い場合には、「おめでとう、よかったね！」、あるいは、喜びの段階が低く悲しみに近い場合には、「元気を出せ！」など、である。また、言葉ではなく、喜びの段階に相応しい音楽を出力することも考えられる。また、音声出力ではなく、喜びの段階に相応しいコンテンツ（番組）を表示部に推奨コンテンツとして表示することなども考えられる。

図２８は、情報処理システム１０Ｄの各部のブロック構成の一例を示している。パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、カメラ（撮像部）２５１と、マイクロホン２５３と、顔処理部２５４と、音声感情評価部２５７と、データ送信部２５８を有している。カメラ２５１は、上述したように、個人２５２を撮像して、画像情報を得る。

顔処理部２５４は、顔検出部２５５および個人識別部２５６を備えている。顔処理部２５４は、顔検出部２５５により、カメラ２５１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。この顔検出は、一般的なカメラで用いられている方法を用いて行うことができる。例えば、特開２００８−４２３１９号公報には、顔検出方法の一例が記載されている。

また、顔処理部２５４は、個人識別部２５６により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。この個人識別部２５６は、例えば、個人識別情報として、個人を見分けることができる特徴量を出力する。この個人識別は、セキュリティ分野やカメラの個人を見分ける機能で使われているような一般的な方法を用いて行うことができる。例えば、特開２０１０−６１４６５号公報には、個人識別方法の一例が記載されている。

マイクロホン２５３は、個人２５２の音声を捉えて、音声信号（音声情報）を得る。音声感情評価部２５７は、音声信号（音声情報）の音声感情（喜び）を評価（推定）して、喜び評価値を得る。例えば、特開２００６−７１９３６号公報には、音声感情の推定方法の一例が記載されている。

データ送信部２５８は、音声感情評価部２５７で得られた喜び評価値をログ情報として、個人識別部２５６で得られた個人識別情報と共にサーバ装置１３０に送り、データベースに保存する。このように、パーソナルコンピュータ１１０Ｄにおける、上述の個人２５２の撮像から個人識別情報と共に喜び評価値をサーバ装置１３０に送信する一連の処理は、例えば、ユーザの明示的な操作をもって、あるいは個人２５２の音声入力時に自動的に行われる。

サーバ装置１３０は、データ受信部３０１と、データ保存部３０２と、データベース３０３と、個人識別情報マッチング部３０４と、データ送信部３０５を有している。データ受信部３０１は、パーソナルコンピュータ１１０Ｄから送られてくる個人識別情報および喜び評価値を受信すると共に、テレビ受信機１２０Ｄから送られてくる個人識別情報を受信する。

データ保存部３０２は、データ受信部３０１がパーソナルコンピュータ１１０Ｄからの個人識別情報および喜び評価値を受信するとき、その喜び評価値をログ情報として、個人識別情報に関連付けて、データベース３０３に保存する。個人識別情報マッチング部３０４は、データ受信部３０１がテレビ受信機１２０Ｄからの個人識別情報を受信するとき、その個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行う。

そして、個人識別情報マッチング部３０４は、データベース３０３に、テレビ受信機１２０Ｄからの個人識別情報に対応した喜び評価値のログ情報が存在するか否かを検索する。データ送信部３０５は、データベース３０３にテレビ受信機１２０Ｄからの個人識別情報に対応した喜び評価値のログ情報があるとき、個人識別情報と共に喜び評価値のログ情報を、テレビ受信機１２０Ｄに送信する。

テレビ受信機１２０Ｄは、カメラ（撮像部）４５１と、マイクロホン４５３と、スピーカ４５４と、顔処理部４５５と、データ送信部４５８を有している。また、テレビ受信機１２０Ｄは、データ受信部４５９と、ログ解析部４６０と、音声感情評価部４６１と、音声合成制御部４６２と、音声合成処理部４６３を有している。

カメラ４５１は、上述したように、個人４５２を撮像して画像情報を得る。顔処理部４５５は、顔検出部４５６および個人識別部４５７を備えている。顔処理部４５５は、顔検出部４５６により、カメラ４５１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。この顔検出部４５６は、上述したパーソナルコンピュータ１１０Ｄにおける顔検出部２５５と同様の構成とされており、顔検出を一般的なカメラで用いられている方法を用いて行う。

また、顔処理部４５５は、個人識別部４５７により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報を得る。この個人識別部４５７は、上述したパーソナルコンピュータ１１０Ｄにおける個人識別部２５６と同様の構成とされており、個人識別をセキュリティ分野やカメラの個人を見分ける機能で使われているような一般的な方法を用いて行う。データ送信部４５８は、個人識別部４５７で得られた個人識別情報を、サーバ装置１３０に送る。

データ受信部４５９は、上述したようにサーバ装置１３０から送られてくる個人識別情報および喜び評価値のログ情報を受信する。ログ解析部４６０は、喜び評価値のログ情報を解析して、喜びの度合いを区別する所定数の閾値を設定する。マイクロホン４５３は、個人４５２の音声を捉えて、音声信号（音声情報）を得る。音声感情評価部４６１は、音声信号（音声情報）の音声感情（喜び）を評価（推定）して、喜び評価値を得る。この音声感情評価部４６１は、上述したパーソナルコンピュータ１１０Ｄにおける音声感情評価部２５７と同様の構成とされている。

音声合成制御部４６２は、音声感情評価部４６１で得られる喜び評価値を、ログ解析部４６０で設定された閾値と比較して、どの段階の喜びであるかを判定する。そして、この音声合成制御部４６２は、判定結果に基づいて音声合成処理部４６３を制御する。音声合成処理部４６３は、どの段階の喜びであるかの判定結果に対応した音声を得るための音声信号を合成する。スピーカ４５４は、この合成音声信号による音声を出力する。

図２８に示す情報処理システム１０Ｄの動作を説明する。最初に、ログ情報収集時の動作を説明する。パーソナルコンピュータ１１０Ｄのカメラ２５１で、個人２５２を撮像して画像情報を得る。顔処理部２５４では、顔検出部２５５により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部２５６で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。

マイクロホン２５３で個人２５２の音声が捉えられて音声信号（音声情報）が得られる。この音声信号は音声感情評価部２５７に供給される。この音声感情評価部２５７では、音声信号（音声情報）の音声感情（喜び）が評価（推定）されて、喜び評価値が得られる。そして、データ送信部２５８により、音声感情評価部２５７で得られた喜び評価値が、ログ情報として、個人識別部２５６で得られた個人識別情報と共に、サーバ装置１３０に送られる。

なお、パーソナルコンピュータ１１０Ｄにおける、上述の個人２５２が撮像されて個人識別情報と共に喜び評価値のログ情報がサーバ装置１３０に送信される一連の処理は、例えば、ユーザの明示的な操作をもって行われる。この場合、喜び評価値には、日付、時間の情報の他に、環境情報などが付加されてもよい。

パーソナルコンピュータ１１０Ｄから送られる個人識別情報および喜び評価値のログ情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信される。そして、サーバ装置１３０では、このように受信された喜び評価値のログ情報が、個人識別情報に関連付けされて、データベース３０３に保存される。このようにして、サーバ装置１３０のデータベース１３０には、所定数の個人に対応した喜び評価値のログ情報が識別可能に保存される。

次に、ログ情報利用時の動作を説明する。テレビ受信機１２０Ｄのカメラ４５１で、個人４５２が撮像され画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部４５５に供給される。顔処理部４５５では、顔検出部４５６により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部４５７で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。この個人識別情報は、データ送信部４５８により、サーバ装置１３０に送られる。

テレビ受信機１２０Ｄから送られる個人識別情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信され、個人識別情報マッチング部３０４に送られる。このマッチング部３０４では、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１２０Ｃからの個人識別情報に対応した喜び評価値のログ情報があるか否かが検索される。対応した喜び評価値のログ情報があるとき、データ送信部３０５により、個人識別情報と共に喜び評価値のログ情報が、テレビ受信機１２０Ｄに送信される。

サーバ装置１３０から送られる個人識別情報および喜び評価値のログ情報は、テレビ受信機１２０Ｄのデータ受信部４５９で受信される。この個人識別情報および喜び評価値のログ情報は、ログ解析部４６０に供給される。ログ解析部４６０では、喜び評価値のログ情報が解析されて、喜びの度合いを区別する所定数の閾値が設定される。この閾位置は、音声合成制御部４６２に供給される。

また、マイクロホン４５３で個人４５２の音声が捉えられて音声信号（音声情報）が得られる。この音声信号は音声感情評価部４６１に供給される。この音声感情評価部２５７では、音声信号（音声情報）の音声感情（喜び）が評価（推定）されて、喜び評価値が得られる。この喜び評価値は、音声合成制御部４６２に供給される。

この音声合成制御部４６２では、音声感情評価部４６１で得られる喜び評価値が、ログ解析部４６０で設定された閾値と比較されて、どの段階の喜びであるかが判定され、その判定結果に基づいて音声合成処理部４６３が制御される。音声合成処理部４６３では、どの段階の喜びであるかの判定結果に対応した音声を得るための音声信号が合成される。そして、この合成音声信号はスピーカ４５４に供給され、この合成音声信号による音声が出力される。

図２９は、パーソナルコンピュータ１１０Ｄの処理フローの一例を示している。パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、ステップＳＴ１４１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ１４２の処理に移る。例えば、ユーザの明示的な操作をもって処理を開始する。パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、ステップＳＴ１４２において、カメラ２５１で、個人２５２を撮像する。

次に、パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、ステップＳＴ１４３において、顔処理部２５４の顔検出部２５６により、画像情報から顔を検出する。そして、パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、ステップＳＴ１４４において、顔処理部２５４の個人識別部２５６により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報（特徴量）を得る。

次に、パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、ステップＳＴ１４５において、音声感情評価部２５７により、マイクロホン２５３で得られる個人２５２の音声信号（音声情報）を評価（推定）して、喜び評価値を得る。そして、パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、ステップＳＴ１４６において、ステップＳＴ１４４で得られた個人識別情報とステップＳＴ１４５で得られた喜び評価値を対として、サーバ装置１３０に送信する。パーソナルコンピュータ１１０Ｄは、ステップＳＴ１４６の処理の後、ステップＳＴ１４７において、処理を終了する。

図３０は、サーバ装置１３０の処理フローの一例を示している。サーバ装置１３０は、この処理フローを所定の周期をもって繰り返し実行する。サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１５１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ１５２の処理に移る。このステップＳＴ１５２において、サーバ装置１３０は、データ受信部３０１でログ情報収集装置（パーソナルコンピュータ１１０Ｄ）からデータを受信しているか否かを判断する。

データを受信しているとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１５３において、データ保存部３０２により、受信された個人識別情報および喜び評価値のログ情報を、データベース３０３に保存する。サーバ装置１３０は、このステップＳＴ１５３の処理の後、ステップＳＴ１５４において、処理を終了する。

上述のステップＳＴ１５２で、データを受信していないとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１５５の処理に移る。このステップＳＴ１５５において、サーバ装置１３０は、データ受信部３０１で判定実行装置（テレビ受信機１２０Ｄ）からデータを受信しているか否かを判断する。データを受信していないとき、サーバ装置１３０は、直ちに、ステップＳＴ１５４において、処理を終了する。

一方、データを受信しているとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１５６の処理に移る。このステップＳＴ１５６において、サーバ装置１３０は、個人識別情報マッチング部３０４により、受信された個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行って、データベース３０３にその個人識別情報に対応した喜び評価値のログ情報が存在するか否かを検索する。

次に、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１５７において、ステップＳＴ１５６の検索結果に基づいて、データベース３０３に受信された個人識別情報に対応した喜び評価値のログ情報があるか否かを判断する。ログ情報があるとき、サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１５８において、データ送信部３０５により、データベース３０３からそのログ情報を取り出し、テレビ受信機１２０Ｄに送信する。

サーバ装置１３０は、ステップＳＴ１５８の処理の後、ステップＳＴ１５４において、処理を終了する。また、ステップＳＴ１５７でログ情報がないとき、サーバ装置１３０は、直ちに、ステップＳＴ１５４において、処理を終了する。

図３１は、テレビ受信機１２０Ｄの処理フローの一例を示している。テレビ受信機１２０Ｄは、この処理フローを所定の周期をもって繰り返し実行する。テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１６１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ１６２の処理に移る。

テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１６２において、カメラ画像（画像情報）の取得タイミングにあるか否かを判断する。取得タイミングは、例えば、ユーザの明示的な操作をもって与えられる。取得タイミングにあるとき、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１６３において、カメラ４５１で個人４５２を撮像して、カメラ画像（画像情報）を取得する。

次に、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１６４において、顔処理部４５５の顔検出部４５６により、画像情報から顔を検出する。そして、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１６５において、顔処理部４５５の個人識別部４５７により、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報（特徴量）を得る。

次に、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１６６において、ステップＳＴ１６５で得られた個人識別情報に対応した喜び評価値のログ情報をサーバ装置１３０から既に受信しているか否かを判断する。受信していないとき、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１６７において、データ送信部４５８により、ステップＳＴ１６５で得られた個人識別情報を、サーバ装置１３０に送信する。テレビ受信機１２０Ｄは、このステップＳＴ１６７の処理の後、ステップＳＴ１６８において、処理を終了する。

また、ステップＳＴ１６２でカメラ画像の取得タイミングでないとき、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１６９において、データ受信部４５９で、ステップＳＴ１６７で送信した個人識別情報に関連付けされた喜び評価値のログ情報を受信しているか否かを判断する。受信しているとき、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１７０において、ログ解析部４６０により、喜び評価値のログ情報を解析して、喜びの度合いを区別する所定数の閾値を設定する。

テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１７０の処理の後、ステップＳＴ１７１の処理に移る。上述のステップＳＴ１６６で既にログ情報を受信しているときも、このステップＳＴ１７１の処理に移る。このステップＳＴ１７１において、テレビ受信機１２０Ｄは、音声感情評価部４６１により、マイクロホン４５３で得られる個人４５２の音声信号（音声情報）を評価（推定）して、喜び評価値を得る。

次に、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１７２において、音声合成制御部４６１により、喜び評価値を閾値と比較して、どの段階の喜びであるかが判定する。そして、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１７３において、音声合成処理部４６２により、判定結果に対応した音声を得るための音声信号を合成し、スピーカ４５４から、その合成音声信号による音声を出力する。なお、音声合成処理を行わずに、予め用意されている音声信号による音声を出力するようにしてもよい。

テレビ受信機１２０Ｄは、このステップＳＴ１７３の処理の後、ステップＳＴ１６８において、処理を終了する。また、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１６９でログ情報が受信されていないとき、ステップＳＴ１７４において、ステップＳＴ１６７で個人識別情報をサーバ装置１３０に送信してから一定時間が経過したか否かを判断する。一定時間が経過していないとき、テレビ受信機１２０Ｄは、直ちに、ステップＳＴ１６８において、処理を終了する。

また、ステップＳＴ１７４で一定時間が経過しているとき、テレビ受信機１２０Ｄは、ステップＳＴ１７５において、喜びの度合いを区別する所定数の閾値をデフォルト値に設定し、その後に、ステップＳＴ１７１の処理に移る。すなわち、この場合、個人識別情報に関連付けされている喜び評価値のログ情報がデータベース３０３に保存されていなかったことを意味し、喜び評価値のログ情報を解析することによる閾値の設定は不可能となる。そのため、この場合には、閾値は、デフォルト値に設定され、以降の処理が行われる。

なお、図２７の情報処理システム１０Ｄにおいては、テレビ受信機１２０Ｄで、喜び評価値のログ情報を解析して個人識別情報で特定される個人（人物）に対応した、喜びの度合いを区別する所定数の閾値を設定するものである。しかし、詳細説明は省略するが、この閾値の設定を、上述の情報処理システム１０Ａにおける笑顔の閾値の設定の場合と同様に、サーバ装置１３０、あるいはログ情報収集装置であるパーソナルコンピュータ１１０Ｄで行う構成も考えられる（図１３〜図１６参照）。

図２７に示す情報処理システム１０Ｄにおいては、個人に関連付けされた喜び評価値のログ情報に基づいて喜びの度合いを区別する所定数の閾値が設定される。つまり、喜びの度合いを区別する所定数の閾値は、ユーザ毎に自動的に最適化される。したがって、音声信号（音声情報）の個人差によらずに、喜びの段階を適切に判断でき、適切な音声の出力が可能になる。

［情報処理システムの具体例５：ログ情報収集装置、判定実行装置が同一機器］
次に、情報処理システム１０の具体例５について説明する。図３２は、ログ情報収集装置および判定実行装置が同一機器であって、デジタルスチルカメラ１１０である情報処理システム１０Ｅの構成例を示している。また、この情報処理システム１０Ｅでは、上述の図５に示す情報処理システム１０Ａと同様に、評価情報が画像情報であり、画像評価情報が個人（人物）の笑顔を評価する情報である。

この情報処理システム１０Ｅは、デジタルスチルカメラ１１０Ｅおよびサーバ装置１３０により構成されている。サーバ装置１３０は、クラウド上、すなわちネットワーク上に存在する。デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、クラウド上のサーバ装置１３０と通信が可能とされている。

デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、ログ情報収集時には、個人識別情報に関連付けられる笑顔度のログ情報を収集する。デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、（１）カメラ（撮像部）２６１で個人２６２を撮像して画像情報を得る。デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、この画像情報から顔像を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得ると共に、この顔像に対して笑顔認識処理を行って笑顔度を求める。

（２）デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、個人識別情報と共に、笑顔度を、クラウド上のサーバ装置１３０に送る。サーバ装置１３０は、デジタルスチルカメラ１１０Ｅから送られてくる笑顔度を、個人識別情報に関連付けてデータベースに保存する。

また、デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、ログ情報利用時には、（３）被写体としての個人２６２を撮像して画像情報を得る。デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、この画像情報から顔を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得る。（４）デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、この個人識別情報をサーバ装置１３０に送り、（５）サーバ装置１３０から、その個人識別情報に関連付けて記憶されている笑顔度のログ情報を受け取る。

デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、そのログ情報を解析して、評価条件（笑顔の閾値）を設定する。デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、上述の顔像に対して笑顔認識処理を行って笑顔度を得る。そして、デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、このように得られた笑顔度を評価条件に基づいて評価する。（６）デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、笑顔度が閾値より大きいとき、笑顔であると判断し、シャッタを切って、被写体としての個人２６２のスチル撮像を行う。

図３３は、情報処理システム１０Ｅの各部のブロック構成の一例を示している。デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、カメラ（撮像部）２６１と、顔処理部２６３と、データ送信部２６７を有している。また、デジタルスチルカメラ１１０Ｅは、データ受信部２６８と、ログ解析部２６９と、撮像タイミング制御部２７０を有している。カメラ２６１は、上述したように、ログ情報収集時には、個人２６２を撮像して評価対象としての画像情報を得ると共に、ログ情報利用時には、被写体としての個人２６２を撮像して画像情報を得る。

顔処理部２６３は、上述の図６に示す情報処理システム１０Ａのデジタルスチルカメラ１２０Ａにおける顔処理部４０２と同様の構成とされており、顔検出部２６４、個人識別部２６５および笑顔認識部２６６を備えている。

顔検出部２６４は、カメラ２６１で撮像して得られた画像情報から顔を検出する。個人識別部２６５は、顔像に対して個人識別処理を行って、個人識別情報、例えば、個人を見分けることができる特徴量を出力する。笑顔認識部２６６は、顔像に対して笑顔認識処理を行って、例えば、０〜１００の範囲内の値の笑顔度（笑顔スコア）を得る。

データ送信部２６７は、ログ情報収集時には、笑顔認識部２６６で得られた笑顔度をログ情報として、個人識別部２６５で得られた個人識別情報と共にサーバ装置１３０に送る。デジタルスチルカメラ１１０Ｅにおける、上述の個人２６２の撮像から個人識別情報と共に笑顔度をサーバ装置１３０に送信する一連の処理は、ユーザの明示的な操作、あるいは個人２６２の存在を認識して自動的に行われる。一方、データ送信部２６７は、ログ情報利用時には、個人識別部２６５で得られた個人識別情報のみを、サーバ装置１３０に送る。

データ受信部２６８は、ログ情報利用時に、サーバ装置１３０から送られてくる個人識別情報および笑顔度のログ情報を受信する。ログ解析部２６９は、笑顔度のログ情報を解析して、評価条件、ここでは笑顔の最適な閾値を設定する。撮像タイミング制御部２７０は、ログ情報利用時に、笑顔認識部２６６で得られる笑顔度が、ログ解析部２６９で求められた笑顔の閾値を越えるとき、スチル画像の撮像が行われるようにカメラ２６１のシャッタ制御を行う。ログ解析部２６９、撮像タイミング制御部２７０は、詳細説明は省略するが、上述の図６に示す情報処理システム１０Ａのデジタルスチルカメラ１２０Ａにおけるログ解析部４０８、撮像タイミング制御部４０９と同様の構成とされている。

サーバ装置１３０は、データ受信部３０１と、データ保存部３０２と、データベース３０３と、個人識別情報マッチング部３０４と、データ送信部３０５を有している。データ受信部３０１は、ログ情報収集時のデジタルスチルカメラ１１０Ｅから送られてくる個人識別情報および笑顔度の対の情報を受信すると共に、ログ情報利用時のデジタルスチルカメラ１１０Ｅから送られてくる個人識別情報を受信する。

データ保存部３０２は、データ受信部３０１がデジタルスチルカメラ１１０Ｅから個人識別情報および笑顔度のログ情報を受信するとき、その笑顔度を個人識別情報に関連付けて、データベース３０３に保存する。個人識別情報マッチング部３０４は、データ受信部３０１がデジタルスチルカメラ１１０Ｅから個人識別情報のみを受信するとき、その個人識別情報とデータベース３０３に記憶されている個人識別情報とのマッチング処理を行う。

そして、個人識別情報マッチング部３０４は、マッチング処理により、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１１０Ｅからの個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報が存在するか否かを検索する。データ送信部３０５は、データベース３０３にデジタルスチルカメラ１１０Ｅからの個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報があるとき、個人識別情報と共に笑顔度のログ情報を、デジタルスチルカメラ１１０Ｅに送信する。

図３３に示す情報処理システム１０Ｅの動作を説明する。最初に、ログ情報収集時の動作を説明する。デジタルスチルカメラ１１０Ｅのカメラ２０１で、ログ情報収集の対象となる個人２６２が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部２６３に供給される。

顔処理部２６３では、顔検出部２６４により、画像情報から顔が検出される。そして、個人識別部２６５で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られると共に、笑顔認識部２６６で顔像に対して笑顔認識処理が行われて笑顔度（笑顔スコア）が得られる。そして、データ送信部２６７により、笑顔度は、ログ情報として、個人識別情報と共にサーバ装置１３０に送られる。

デジタルスチルカメラ１１０Ｅから送られる個人識別情報および笑顔度のログ情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信される。サーバ装置１３０では、このように受信された笑顔度のログ情報が、個人識別情報に関連付けされて、データベース３０３に保存される。このようにして、サーバ装置１３０のデータベース３０３には、所定数の個人に対応した笑顔度のログ情報が識別可能に保存される（図７〜図９参照）。

次に、ログ情報利用時の動作を説明する。デジタルスチルカメラ１１０Ｅのカメラ２６１で、被写体としての個人２６２が撮像され、評価対象としての画像情報が得られる。この画像情報は、顔処理部２６３に供給される。顔検出部２６４で画像情報から顔が検出され、個人識別部２６５で顔像に対して個人識別処理が行われて個人識別情報が得られる。この個人識別情報は、データ送信部２６７により、サーバ装置１３０に送られる。

デジタルスチルカメラ１１０Ｅから送られる個人識別情報は、サーバ装置１３０のデータ受信部３０１で受信され、個人識別情報マッチング部３０４に送られる。このマッチング部３０４では、データベース３０３に、デジタルスチルカメラ１１０Ｅからの個人識別情報に対応した笑顔度のログ情報が存在するか否かが検索される。その笑顔度のログ情報がデータベース３０３から取り出され、データ送信部３０５により、個人識別情報と共にデジタルスチルカメラ１１０Ｅに送信される。

サーバ装置１３０から個人識別情報と共に送られてくる笑顔度のログ情報は、デジタルスチルカメラ１１０Ｅのデータ受信部２６８で受信され、ログ解析部２６９に供給される。このログ解析部２６９では、笑顔度のログ情報が解析されて、評価条件として、被写体としての個人２６２に対応した笑顔の最適な閾値が設定される。この笑顔の閾値は、撮像タイミング制御部２７０に供給される。

また、顔処理部２６３では、笑顔認識部２６６により、顔像に対して笑顔認識処理が行われて笑顔度（笑顔スコア）が得られる。この笑顔度は、撮像タイミング制御部２７０に供給される。なお、ログ情報利用時には、カメラ２６１から連続して画像情報が出力される状態となっており、笑顔認識部２６６では笑顔度を得ることが繰り返し行われる。

撮像タイミング制御部２７０では、笑顔認識部２６６で得られる笑顔度が、ログ解析部２６９で設定される閾値を越えるとき、スチル画像の撮像が行われるようにカメラ２６１のシャッタ制御が行われる。この場合、カメラ２６１では、被写体としての個人２６２のスチル撮像が行われ、その画像情報が保存される。

なお、デジタルスチルカメラ１１０Ｅのログ情報収集時における処理フローは、上述の図６に示す情報処理システム１０Ａのテレビ受信機１１０Ａの処理フロー（図１０参照）と同様になる。また、デジタルスチルカメラ１１０Ｅのログ情報利用時における処理フローは、上述の図６に示す情報処理システム１０Ａのデジタルスチルカメラ１１０Ａの処理フロー（図１２参照）と同様になる。また、サーバ装置１３０の処理フローは、図６に示す情報処理システム１０Ａのサーバ装置１３０の処理フロー（図１１参照）と同様になる。

図３２に示す情報処理システム１０Ｅにおいては、個人に関連付けされた笑顔度のログ情報に基づいて笑顔の閾値が設定されるため、笑顔の閾値はユーザ毎に自動的に最適化される。したがって、表情認識の個人差によらずに、笑顔検出シャッタによる撮像を良好に行うことができる。なお、笑顔ではなく、その他の顔の表情（怒りや悲しみ）、さらには見た目の年齢を検出してシャッタ制御を行う場合も同様である。

［情報処理システムの具体例６：他ユーザ収集ログ情報の使用］
次に、情報処理システム１０の具体例６について説明する。図３４は、ログ情報収集装置が、テレビ受信機（ＴＶ）１１０Ａａ，１１０Ａｂで、判定実行装置がデジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）１２０Ａである情報処理システム１０Ａ′の構成例を示している。この図３４において、図６に対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明は省略する。

この構成例は、デジタルスチルカメラ１２０Ａのユーザが、自分がクラウド上のサーバ装置１３０に保存した笑顔度のログ情報だけでなく、他のユーザがクラウド上のサーバ装置１３０に保存した笑顔度のログ情報をも利用可能であることを示すものである。この情報処理システム１０Ａ′では、図６に示す情報処理装置１０Ａと同様に、評価情報が画像情報であり、画像評価情報が個人（人物）の顔の表情、ここでは笑顔を評価する情報である。

この情報処理システム１０Ａ′は、テレビ受信機１１０Ａａ，１１０Ａｂ、デジタルスチルカメラ１２０Ａおよびサーバ装置１３０により構成されている。サーバ装置１３０は、クラウド上、すなわちネットワーク上に存在する。テレビ受信機１１０Ａa，１１０Ａbおよびデジタルスチルカメラ１２０Ａは、それぞれ、クラウド上のサーバ装置１３０と通信が可能とされている。テレビ受信機１１０Ａａ，１１０Ａｂは、それぞれ、図６に示す情報処理装置１０Ａにおけるテレビ受信機１１０Ａと同様に構成されている。サーバ装置１３０、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、それぞれ、図６に示す情報処理装置１０Ａにおけるサーバ装置１３０、デジタルスチルカメラ１２０Ａと同様に構成されている。

テレビ受信機１１０Ａａは、デジタルスチルカメラ１２０ＡのユーザＵ１が所有するものであり、個人識別情報に関連付けられる笑顔度のログ情報を収集する。テレビ受信機１１０Ａは、（１）カメラ（撮像部）２０１ａで個人２０２ａを撮像して画像情報を得る。テレビ受信機１１０Ａaは、この画像情報から顔像を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得ると共に、この顔像に対して笑顔認識処理を行って笑顔度を求める。（２）テレビ受信機１１０Ａａは、個人識別情報と共に、笑顔度を、クラウド上のサーバ装置１３０に送る。サーバ装置１３０は、テレビ受信機１１０Ａａから送られてくる笑顔度を、個人識別情報に関連付けてデータベースに保存する。

また、テレビ受信機１１０Ａｂは、デジタルスチルカメラ１２０ＡのユーザＵ１とは異なるユーザＵ２が所有するものであり、個人識別情報に関連付けられる笑顔度のログ情報を収集する。テレビ受信機１１０Ａｂは、（１′）カメラ（撮像部）２０１ｂで個人２０２ｂを撮像して画像情報を得る。テレビ受信機１１０Ａaは、この画像情報から顔像を検出し、この顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得ると共に、この顔像に対して笑顔認識処理を行って笑顔度を求める。（２′）テレビ受信機１１０Ａｂは、個人識別情報と共に、笑顔度を、クラウド上のサーバ装置１３０に送る。サーバ装置１３０は、テレビ受信機１１０Ａｂから送られてくる笑顔度を、個人識別情報に関連付けてデータベースに保存する。

デジタルスチルカメラ１２０Ａは、（３）被写体としての個人４０１ａ，４０１ｂを同時に撮像して画像情報を得る。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、この画像情報から２個の顔を検出し、それぞれの顔像に対して個人識別処理を行って個人識別情報を得る。（４）デジタルスチルカメラ１２０Ａは、２個の個人識別情報をサーバ装置１３０に送り、（５）サーバ装置１３０から、２個の個人識別情報のそれぞれに関連付けて記憶されている笑顔度のログ情報を受け取る。

この場合、それぞれのログ情報は、デジタルスチルカメラ１２０ＡのユーザＵ１が収集したものに限られるものではなく、他のユーザが収集したものとなることもある。例えば、個人４０１ａに対応した笑顔度のログ情報としてテレビ受信機１１０Ａａで収集したものが利用され、個人４０１ｂに対応した笑顔度のログ情報はテレビ受信機１１０Ａｂで収集されたものが利用されることもある。

デジタルスチルカメラ１２０Ａは、それぞれのログ情報を解析して、各個人の評価条件（笑顔の閾値）をそれぞれ設定する。デジタルスチルカメラ１２０Ａは、各個人の顔像に対して笑顔認識処理を行って笑顔度を得る。そして、デジタルスチルカメラ１２０Ａは、このように得られた各個人の笑顔度を、各個人の評価条件（笑顔の閾値）に基づいて評価する。（６）デジタルスチルカメラ１２０Ａは、例えば、各個人の笑顔度がそれぞれ対応する閾値より大きいとき、笑顔であると判断し、シャッタを切って、個人４０１ａ，４０１ｂのスチル撮像を行う。

［画像評価情報の変換］
例えば、上述の図１に示す情報処理システム１０において、ログ情報収集装置１１０の評価部１１２における評価と、判定実行装置１２０の評価部１２４における評価とが、異なる場合も考えられる。例えば、双方の評価エンジンの異なる場合、あるいは、画像情報から顔の特定の表情を評価する際には撮像環境における明るさが異なる場合、などが考えられる。ここで、「評価エンジン」は、入力された画像を、所定の画像処理を利用して評価する機構、または機能、またはプログラムを意味する。

この場合、判定実行装置１２０では、サーバ装置１３０からログ情報として送られてくる評価情報（画像評価情報、音声評価情報）を、評価エンジンの情報、環境情報などに基づいて、適切な値に変換して用いることが考えられる。図３５は、その場合における、情報処理システム１０′の一例を示している。この図３５において、図２と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明は省略する。

この情報処理システム１０′は、ログ情報収集装置１１０、判定実行装置１２０′およびサーバ装置１３０により構成されている。判定実行装置１２０′の情報処理装置１２２′は、取得部１２２ａおよび設定部１２２ｂの他に、評価情報変換部１２２ｃを備えている。この評価情報変換部１２２ｃは、取得部１２２ａと設定部１２２ｂとの間に挿入されている。

評価情報変換部１２２ｃは、取得部で取得されたログ情報である評価情報を、評価エンジンの情報、環境情報などに基づいて、適切な値に変換する。設定部１２２ｂは、変換後の表示情報のログ情報に基づき、個人識別情報で特定される個人に対応した評価条件を設定する。

図３６は、評価情報変換部１２２ｃの構成例を示している。この評価条件変換部１２２ｃは、例えば、変換テーブルにより構成される。この評価条件変換部１２２ｃは、ログ情報収集時の情報およびログ情報利用時の情報を入力とし、ログ情報利用時の情報を出力する。

入力されるログ情報収集時の情報には、ログ情報である評価情報Ｉａと、ログ情報生成環境情報（評価エンジンＩＤ、Exifなどに準じる評価環境情報）が含まれる。また、入力されるログ情報利用時の情報には、ログ情報利用環境情報（評価エンジンＩＤ、Exifなどに準じる評価環境情報）が含まれる。また、出力されるログ情報利用時の情報には、変換後のログ情報である評価情報Ｉｂが含まれる。ここで、「評価エンジンＩＤ」は、「評価エンジン」を識別するための情報である。

評価情報変換部１２２ｃは、入力情報として、ログ情報である評価情報は必須であるが、その他の情報に関しては、適宜、選択的に用いることができる。例えば、評価エンジンＩＤのみを用いる場合とか、画像評価情報を扱う際には明るさの情報のみ、あるいはさらに評価エンジンＩＤを用いる場合とか、が考えられる。

評価情報変換部１２２ｃにおける変換処理の具体例を説明する。最初に、ログ情報収集時の画像評価エンジンＥａと、ログ情報利用時に用いる画像評価エンジンＥｂの対応がわかっている場合の変換処理例を説明する。

この場合には、評価情報変換部１２２ｃには、例えば、図３７（ａ）に示すように、画像評価情報Ｉａの他に、画像評価エンジンＥａの識別子ＩＤａと、画像評価エンジンＥｂの識別子ＩＤｂが入力される。そして、評価情報変換部１２２ｃでは、以下の（１）式にように、識別子ＩＤａと識別子ＩＤｂの組み合わせに対応した変換係数αが用いられ、画像評価情報Ｉａが、画像評価情報Ｉｂに変換される。
Ｉｂ＝Ｉａ ＊ α ・・・（１）

図３７（ｂ）は、識別子ＩＤａと識別子ＩＤｂにより決定される変換係数αの一例を示している。例えば、画像評価エンジンＥａ（ＩＤａ＝ＩＤa1）は、画像評価エンジンＥｂ（ＩＤｂ＝ＩＤb2）よりも笑顔度を３３％高く評価する傾向がわかっているものとする。この場合には、α＝０．７５に決定されるので、（１）式により、適切な値に変換される。

次に、評価した際の明るさに応じて評価値が変化する場合における変換処理例を説明する。この場合には、評価情報変換部１２２ｃには、例えば、図３８（ａ）に示すように、画像評価情報Ｉａの他に、ログ収集時の明るさ情報Ｌａと、ログ利用時の明るさ情報Ｌｂが入力される。そして、評価情報変換部１２２ｃでは、以下の（２）式にように、識別子ＩＤａと識別子ＩＤｂの組み合わせに対応した変換係数Ｗが用いられ、画像評価情報Ｉａが、画像評価情報Ｉｂに変換される。
Ｉｂ＝Ｉａ ＊ Ｗ ・・・（２）

明るさによって笑顔の評価値に違いが出る場合があるので、変換係数Ｗはこのことを考慮して決定される。たとえば、明るいほど笑顔の度合いを高く評価する傾向が既知であり、ログ収集時の明るさよりログ利用時の明るさが大きい場合には、笑顔度を大きくするように決定される。逆に、明るいほど笑顔の度合いを高く評価する傾向が既知であり、ログ収集時の明るさよりログ利用時の明るさが小さい場合には、笑顔度を小さくするように決定される。図３８（ｂ）は、明るさＬａと明るさＬｂにより決定される変換係数Ｗの一例を示している。例えば、Ｌａ＝０．１で、Ｌｂ＝１．０であるとき、Ｗ＝１．２に決定される。また、例えば、Ｌａ＝１．０で、Ｌｂ＝０．１であるとき、Ｗ＝０．２５に決定される。

なお、評価情報変換部１２２ｃが評価エンジンと明るさの両方に基づいて評価情報を変換する場合の変換式は、以下の（３）式に示すようになる。
Ｉｂ＝Ｉａ ＊ α ＊ Ｗ ・・・（３）

また、ログ情報は集合的に扱うことも可能である。そのため、集合に含まれるログ情報ごとの変換係数（個別）α、Ｗの値の平均をとって、変換係数（集合）α(ave)、Ｗ(ave)を算出して、変換に用いてもよい。その場合の変換式は、以下の（４）式に示すようになる。
Ｉｂ＝Ｉａ(ave) ＊ α(ave) ＊ Ｗ(ave) ・・・（４）

また、図３５に示す情報処理システム１０′は、判定実行装置側に評価情報変換部を設けた例である。しかし、ログ情報収集装置側に評価情報変換部を設けることも考えられる。図３９は、その場合における情報処理システム１０″の一例を示している。この図３９において、図２と対応する部分には同一符号を付して示している。

この情報処理システム１０″は、ログ情報収集装置１１０″、判定実行装置１２０およびサーバ装置１３０により構成されている。ログ情報収集装置１１０″において、評価部１１２と送信部１１３との間に、評価情報変換部１１４が挿入されている。評価情報変換部１１４は、取得部で取得されたログ情報である評価情報を、評価エンジンの情報、環境情報などに基づいて、適切な値に変換する。送信部１１３は、評価情報変換部１１４で変換された評価情報をサーバ装置１３０に送信して保存する。

＜２．変形例＞
なお、上述実施の形態においては、ログ情報収集装置１１０の具体例としてテレビ受信機、デジタルスチルカメラ、パーソナルコンピュータなどを示したが、ユーザが普段何気なく見ている機器が望ましい。例えば、テレビ受信機、デジタルスチルカメラ、パーソナルコンピュータの他に、テレビ電話器、監視カメラ、フォトフレームなどであってもよい。また、上述実施の形態においては、判定実行装置１２０の具体例としてデジタルスチルカメラ、テレビ受信機などを示したが、デジタルサイネージ装置、携帯端末などであってもよい。例えば、デジタルサイネージ装置では、複数の視聴者のそれぞれに対して本技術を用いた笑顔の閾値を設定して、笑顔の個人（人物）の人数把握などを精度よく行うことができる。

また、上述実施の形態においては、評価情報のログ情報をクラウド上のサーバ装置１３０に保存する例を示した。しかし、判定実行装置（ログ情報利用装置）が、ログ情報収集装置に無線あるいは有線をもって接続して、ログ情報を直接取得する構成も考えられる。また、ログ情報収集装置と判定実行装置が同一の機器である場合には、自身の機器内にログ情報を保存しておいてもよい。

また、上述実施の形態においては、画像情報や音声情報の評価情報のログ情報を取り扱う例を示したが、本技術は、その他の評価情報のログ情報を取り扱う場合にも適用できる。例えば、個人の心拍、体温などの健康に関する評価情報のログ情報を取り扱って、判定実行装置側で個人毎に適切な健康判定を行うことも考えられる。

また、本技術は、以下のような構成を取ることもできる。
（１）第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報とを取得する取得部と、
前記個人識別情報と前記画像評価情報に基づき第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する設定部を備える
情報処理装置。
（２）前記取得部で取得される画像評価情報には、評価時における環境情報が付加されており、
前記設定部は、前記環境情報に基づいて選択された所定の環境で評価されて生成された前記画像評価情報に基づき、前記第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人が表示コンテンツを見ているときの該個人の顔の表情を評価する情報であり、
前記取得部で取得される画像評価情報には、評価時における表示コンテンツを識別するコンテンツ識別情報が付加されており、
前記設定部は、前記画像評価情報および前記コンテンツ識別情報に基づき、前記第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する
前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記取得部で取得された画像評価情報を、前記評価時における評価エンジンと前記第２の画像情報を評価する評価エンジンとに応じて変換する変換部をさらに備え、
前記設定部は、前記変換部で変換された画像評価情報に基づいて、前記第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する
前記（１）から（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）前記取得部で取得された画像評価情報を、前記評価時における環境と前記第２の画像情報を評価する環境とに応じて変換する変換部をさらに備え、
前記設定部は、前記変換部で変換された画像評価情報に基づいて、前記第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する
前記（１）から（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人の顔の表情を評価する情報である
前記（１）から（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人に関連付けされる構図を評価する情報である
前記（１）から（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人の表示コンテンツへの興味度合いを評価する情報である
前記（１）から（５）に記載の情報処理装置。
（９）第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報とを取得する取得ステップと、
前記個人識別情報と前記画像評価情報に基づき第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する設定ステップを備える
情報処理方法。
（１０）コンピュータを、
第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報とを取得する取得手段と、
前記個人識別情報と前記画像評価情報に基づき第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する設定手段
として機能させるためのプログラム。
（１１）第２の画像情報を評価条件に基づいて評価する評価部と、
前記評価の結果に基づいて制御される処理部を備え、
上記評価条件は、
第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報に基づいて設定される
情報処理装置。
（１２）前記処理部は撮像部であり、
前記第２の画像情報は前記撮像部により得られ、
前記評価の結果に基づいて、前記撮像部のシャッタータイミングが制御される
前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人の顔の表情を評価する情報である
前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人に関連付けされる構図を評価する評価情報である
前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１５）前記画像処理部は表示部であり、
前記第２の画像情報は、前記表示部に表示し得る表示コンテンツの画像情報であり、
前記評価の結果に基づいて、前記表示部への推奨コンテンツ表示が制御される
前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１６）第２の画像情報を評価条件に基づいて評価する評価ステップと、
前記評価の結果に基づいて処理部を制御する制御ステップを備え、
上記評価条件は、
第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報に基づいて設定される
情報処理方法。
（１７）コンピュータを、
第２の画像情報を評価条件に基づいて評価する評価手段と、
前記評価の結果に基づいて制御される処理手段として機能させ、
上記評価条件は、
第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報に基づいて設定される
プログラム。
（１８）第１の音声情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の音声情報を評価することにより生成される音声評価情報とを取得する取得部と、
前記個人識別情報と前記音声評価情報に基づき第２の音声情報を評価するための評価条件を設定する設定部を備える
情報処理装置。
（１９）第２の音声情報を評価条件に基づいて評価する評価部と、
前記評価の結果に基づいて制御される処理部を備え、
前記評価条件は、
第１の音声情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の音声情報を評価することにより生成される音声評価情報に基づいて設定される
情報処理装置。

１０，１０′，１０″，１０Ａ，１０Ａ′，１０Ｂ−１０Ｆ・・・情報処理システム
１１０・・・ログ情報収集装置
１１０Ａ，１１０Ａａ，１１０Ａｂ，１１０Ｂ・・・テレビ受信機
１１０Ｃ，１１０Ｄ・・・パーソナルコンピュータ
１１０Ｅ・・・デジタルスチルカメラ
１１１・・・評価情報入力部
１１２・・・評価部
１１３・・・送信部
１１４・・・評価情報変換部
１２０・・・判定実行装置
１２０Ａ，１２０Ｃ・・・デジタルスチルカメラ
１２０Ｂ，１２０Ｄ・・・テレビ受信機
１２１・・・受信部
１２２・・・情報処理部
１２２ａ・・・取得部
１２２ｂ・・・評価情報変換部
１２２ｃ・・・設定部
１２３・・・評価情報入力部
１２４・・・評価部
１２５・・・処理部
１３０・・・サーバ装置

Claims (19)

1. 第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報とを取得する取得部と、
   前記個人識別情報と前記画像評価情報に基づき第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する設定部を備える
   情報処理装置。
2. 前記取得部で取得される画像評価情報には、評価時における環境情報が付加されており、
   前記設定部は、前記環境情報に基づいて選択された所定の環境で評価されて生成された前記画像評価情報に基づき、前記第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人が表示コンテンツを見ているときの該個人の顔の表情を評価する情報であり、
   前記取得部で取得される画像評価情報には、評価時における表示コンテンツを識別するコンテンツ識別情報が付加されており、
   前記設定部は、前記画像評価情報および前記コンテンツ識別情報に基づき、前記第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部で取得された画像評価情報を、前記評価時における評価エンジンと前記第２の画像情報を評価する評価エンジンとに応じて変換する変換部をさらに備え、
   前記設定部は、前記変換部で変換された画像評価情報に基づいて、前記第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部で取得された画像評価情報を、前記評価時における環境と前記第２の画像情報を評価する環境とに応じて変換する変換部をさらに備え、
   前記設定部は、前記変換部で変換された画像評価情報に基づいて、前記第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人の顔の表情を評価する情報である
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人に関連付けされる構図を評価する情報である
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人の表示コンテンツへの興味度合いを評価する情報である
   請求項１に記載の情報処理装置。
9. 第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報とを取得する取得ステップと、
   前記個人識別情報と前記画像評価情報に基づき第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する設定ステップを備える
   情報処理方法。
10. コンピュータを、
    第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報とを取得する取得手段と、
    前記個人識別情報と前記画像評価情報に基づき第２の画像情報を評価するための評価条件を設定する設定手段
    として機能させるためのプログラム。
11. 第２の画像情報を評価条件に基づいて評価する評価部と、
    前記評価の結果に基づいて制御される処理部を備え、
    上記評価条件は、
    第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報に基づいて設定される
    情報処理装置。
12. 前記処理部は撮像部であり、
    前記第２の画像情報は前記撮像部により得られ、
    前記評価の結果に基づいて、前記撮像部のシャッタータイミングが制御される
    請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人の顔の表情を評価する情報である
    請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記画像評価情報は、前記個人識別情報で特定される個人に関連付けされる構図を評価する評価情報である
    請求項１２に記載の情報処理装置。
15. 前記画像処理部は表示部であり、
    前記第２の画像情報は、前記表示部に表示し得る表示コンテンツの画像情報であり、
    前記評価の結果に基づいて、前記表示部への推奨コンテンツ表示が制御される
    請求項１１に記載の情報処理装置。
16. 第２の画像情報を評価条件に基づいて評価する評価ステップと、
    前記評価の結果に基づいて処理部を制御する制御ステップを備え、
    上記評価条件は、
    第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報に基づいて設定される
    情報処理方法。
17. コンピュータを、
    第２の画像情報を評価条件に基づいて評価する評価手段と、
    前記評価の結果に基づいて制御される処理手段として機能させ、
    上記評価条件は、
    第１の画像情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の画像情報に基づき検出された主要被写体の像に応じて前記第１の画像情報を評価することにより生成される画像評価情報に基づいて設定される
    プログラム。
18. 第１の音声情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の音声情報を評価することにより生成される音声評価情報とを取得する取得部と、
    前記個人識別情報と前記音声評価情報に基づき第２の音声情報を評価するための評価条件を設定する設定部を備える
    情報処理装置。
19. 第２の音声情報を評価条件に基づいて評価する評価部と、
    前記評価の結果に基づいて制御される処理部を備え、
    前記評価条件は、
    第１の音声情報に関連する個人を識別するための個人識別情報と、前記第１の音声情報を評価することにより生成される音声評価情報に基づいて設定される
    情報処理装置。

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