JP2014042170A - 撮影システム、撮影支援方法、撮影装置及びその制御方法、管理装置及びその制御方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の撮影装置を用いて複数の撮影対象の写真を撮影する際に、撮影対象ごとの撮影枚数の偏りを減らす。
【解決手段】撮影装置は、被写体の画像を撮影して格納し、被写体の画像から顔領域を抽出し、顔領域内の画像の特徴量を得、顔領域内の画像の特徴量を含む顔識別情報を管理装置に送信する。管理装置は、顔識別情報を複数の撮影装置から収集して格納し、顔識別情報を、類似した特徴量を含む顔識別情報が同じグループに含まれるように分類し、グループのそれぞれについて、グループに所属する顔識別情報の数を計数し、顔識別情報を送信した撮影装置に対し、顔識別情報が所属するグループについて、グループに所属する顔識別情報の数の多寡を示す分類情報を提供する。撮影装置はさらに、送信した顔識別情報に対応する分類情報を管理装置から受信し、分類情報をユーザに提示する。
【選択図】図５

Description

本発明は、撮影システム、撮影支援方法、撮影装置及びその制御方法、管理装置及びその制御方法、並びにプログラムに関し、特に、撮影者による被写体の選択を支援する情報を、撮影者に提示する技術に関する。

撮影者による被写体の選択を支援するための技術として、撮影対象ごとの撮影枚数を撮影装置に表示する技術がある（特許文献１）。この技術では、撮影した画像から顔領域を抽出し、抽出した顔領域をあらかじめ登録された撮影対象と照合することで、その撮影対象についての撮影枚数を記録し管理する。そして、撮影前に、撮影対象ごとの撮影枚数の一覧が、ユーザに対して提示される。提示された情報により、撮影対象ごとの撮影枚数の偏りを減らすことが可能となる。

また、撮影された画像からいくつかの画像を選択してアルバムを作成する際に、アルバムに含まれる撮影対象ごとの画像枚数の偏りを防ぐ方法もある（特許文献２）。

特開２００７−２０１０４号公報 特開２０１０−５７０７３号公報

しかしながら、複数の撮影者が写真を撮影する場合に、撮影対象ごとの撮影枚数の偏りを減らすためには、従来の技術は必ずしも適していなかった。例えば特許文献１の技術を用いたとしても、各々の撮影者は他の撮影者の撮影状況を知ることができない。結果として、各々の撮影者が撮影した写真を集めると、撮影対象ごとの撮影枚数の偏りが生じてしまう。この課題は、例えばパーティのアルバムを作成する等、複数の撮影者が多数の参加者を撮影する場合、特に一人の撮影者が全ての参加者を撮影することが困難である場合に顕著となる。

また、特許文献２の方法を用いても、撮影対象ごとの画像枚数に大きな偏りがある場合、例えばある撮影対象の画像が極端に少ない場合、アルバムに含まれる撮影対象ごとの画像枚数の偏りを防ぐことは困難となりうる。さらに、撮影機会が既に終了していれば、あらためて撮影することは不可能である。したがって、撮影時に撮影対象ごとの撮影枚数の偏りを減らすことが望ましい。

本発明は、複数の撮影装置を用いて複数の撮影対象の写真を撮影する際に、撮影対象ごとの撮影枚数の偏りを減らすことを目的とする。

本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の撮影システムは以下の構成を備える。すなわち、
複数の撮影装置と、管理装置とを備える撮影システムであって、
前記撮影装置は、
被写体の画像を撮影して格納手段に格納する撮影手段と、
前記被写体の画像から顔領域を抽出する抽出手段と、
前記顔領域内の画像の特徴量を得る算出手段と、
前記顔領域内の画像の特徴量を含む顔識別情報を前記管理装置に送信する送信手段と、を備え、
前記管理装置は、
前記顔識別情報を前記複数の撮影装置から収集して記録手段に格納する収集手段と、
前記記録手段内の顔識別情報を、類似した特徴量を含む顔識別情報が同じグループに含まれるように分類する分類手段と、
前記グループのそれぞれについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数を計数する計数手段と、
顔識別情報を送信した撮影装置に対し、該顔識別情報が所属するグループについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数の多寡を示す分類情報を提供する提供手段と、を備え、
前記撮影装置はさらに、
前記送信した顔識別情報に対応する前記分類情報を前記管理装置から受信する受信手段と、
前記分類情報をユーザに提示する提示手段と、を備えることを特徴とする。

複数の撮影装置を用いて複数の撮影対象の写真を撮影する際に、撮影対象ごとの撮影枚数の偏りを減らすことができる。

実施形態１に係る撮影支援システムの全体構成を示すブロック図。 サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図。 撮影装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図。 撮影装置及びサーバの機能構成の一例を示すブロック図。 実施形態１における処理のフローチャート。 ＬＣＤ上に表示される分類枠を模式的に表した図。 実施形態２における処理のフローチャート。 実施形態３に係る撮影支援システムの全体構成を示すブロック図。 実施形態３における処理のフローチャート。 実施形態４における処理のフローチャート。 ＬＣＤ上でのライブビュー表示を模式的に表した図 実施形態５における処理のフローチャート。

以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

＜実施形態１＞
実施形態１においては、複数の撮影装置で撮影される写真全体での被写体毎の撮影枚数を平準化するために、サーバが撮影枚数を管理する。ここで、複数の撮影装置のそれぞれが撮影した写真をサーバに送信し、サーバが写真に写っている被写体を解析することにより、撮影枚数が少ない人物を特定してもよい。しかしながらこのような構成を用いる場合、ネットワークに多大な負荷がかかる。特にアルバムを作成する場合、アルバムで利用する写真は一般的に解像度が高いためにデータサイズが大きくなり、ネットワークにかかる負荷が増加する。

また、パーティ会場等にサーバを設置できない場合には、サーバをインターネット上に置くことが考えられる。このような場合、ネットワークの帯域はさらに制限される。さらには、撮影装置が比較的小さなメモリ及び比較的低性能のＣＰＵを搭載している場合、写真データのように大きなサイズのデータをネットワークに送ること自体に時間がかかってしまうために、リアルタイムにサービスを提供することが困難となりうる。

そこで本実施形態においては、撮影装置は撮影した画像から顔画像の特徴量を抽出してサーバに送信する。サーバは、送信された特徴量に基づいて、撮影枚数の管理を行う。本実施形態によれば、必要なネットワーク帯域を減らしながら、複数の撮影装置で撮影される写真全体での被写体毎の撮影枚数を平準化することが可能となる。

図１は、本発明の一実施形態に係る撮影支援システム（撮影システム）の全体構成を示すブロック図である。本実施形態に係る撮影支援システムは、図１に示すように、撮影装置Ａ〜Ｘ（１０１，１０４，１０５）、サーバ１０２、データベース１０３、アクセスポイント１０６、及びネットワーク１０７を含む。撮影装置１０１，１０４，１０５は無線通信機能を備え、アクセスポイント１０６と無線通信を行うことができる。アクセスポイント１０６はネットワーク１０７に接続されている。したがって、撮影装置１０１，１０４，１０５はネットワーク１０７に接続されている機器と無線通信を行うことができる。

ネットワーク１０７には、サーバ１０２とデータベース１０３とが接続されている。したがって、撮影装置１０１，１０４、１０５はサーバ１０２と通信を行うことができる。また、サーバ１０２とデータベース１０３とも、ネットワーク１０７を通して互いに通信が可能である。

撮影装置Ａ〜Ｘ（１０１，１０４，１０５）は、例えばカメラのような画像を撮影できる装置である。撮影装置Ａ〜Ｘ（１０１，１０４，１０５）は同様の撮影装置でありうる。以下では、撮影装置Ａ（１０１）について説明する。撮影装置１０１は、撮影装置をシステム内で個別に識別可能な撮影装置識別子を有している。本実施形態においてはシステム全体が同一ネットワークに所属しているので、撮影装置識別子として撮影装置のＩＰアドレスを用いることができる。また、撮影装置１０１は撮影促進情報を表示することができる。撮影促進情報とは、特定の人物について撮影枚数の多寡を示す情報である。本実施形態においては、撮影促進情報として、人物の顔画像と、人物毎に撮影枚数が多いか少ないかを示す情報とが表示される。

サーバ１０２（管理装置）は、撮影装置１０１と通信してデータを送受信する機能、及びデータベース１０３と通信してデータを読み書きする機能を有する。データベース１０３は、撮影装置１０１から送信されたデータ、又はサーバ１０２から送信されたデータを保存する機能を有する。

図２は、本実施形態におけるサーバ１０２のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。サーバ１０２は、制御部２０１、入力部２０２、出力部２０３、通信制御部２０４、及び記憶部２０５を備える。制御部２０１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び周辺機器等を含み、サーバ１０２全体の動作を制御する。より具体的には、ＲＯＭ又は記憶部２０５等に格納されたコンピュータプログラムをＲＡＭへと読み出し、読み出されたプログラムに従ってＣＰＵが動作することにより、ＣＰＵはサーバ１０２全体の動作を制御する。

入力部２０２は、キーボードやマウス等の入力装置を接続するインターフェースを含み、サーバ１０２への指示又は入力を受け取る。出力部２０３は、ディスプレイ等の出力装置を接続するインターフェースを含み、サーバ１０２の状態や処理結果等を示す出力を行う。通信制御部２０４は、ネットワーク１０７との通信を制御するインターフェースを含み、ネットワーク１０７を介して他の装置とデータを交換する。記憶部２０５は、大容量記憶装置（不図示）へのアクセスを制御するインターフェースを含み、大容量記憶装置へとデータを書き込み、又は大容量記憶装置からデータを読み込む。システムバス２０６は、上述の各部を互いに接続する。

図３は、本実施形態における撮影装置１０１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。撮影装置１０１は、制御部３０１、入力部３０２、出力部３０３、記憶部３０４、イメージセンサ３０５、通信制御部３０６、及びＬＣＤ３０７を備える。制御部３０１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び周辺機器等を含み、撮影装置１０１全体の動作を制御する。より具体的には、ＲＯＭ又は記憶部３０４等に格納されたコンピュータプログラムをＲＡＭへと読み出し、読み出されたプログラムに従ってＣＰＵが動作することにより、ＣＰＵは撮影装置１０１全体の動作を制御する。

入力部３０２は、タッチパネル、ボタン又はダイアル等の入力インターフェースを含み、撮影装置１０１への指示又は入力を受け取る。出力部３０３は、ＬＣＤ３０７等の出力装置とのインターフェースを含み、撮影装置１０１で撮影された画像、撮影装置の状態、又は処理結果等の出力を制御する。

記憶部３０４は、フラッシュメモリのような記憶媒体へのアクセスを制御するインターフェースと、フラッシュメモリのような記憶媒体とを有し、データを記憶媒体へと書き込み、及びデータを記憶媒体から読み出す機能を有する（格納手段）。イメージセンサ３０５は、撮像素子（不図示）を有し、レンズを通って撮像素子に入射した光は、撮像素子によって電気信号へと変換される。イメージセンサ３０５又は制御部３０１等の処理部がこの電気信号を処理することにより、被写体の画像が得られる。

通信制御部３０６は、ネットワーク１０７との通信を制御するインターフェースを含み、ネットワーク１０７を介してサーバ１０２等の他の装置とデータを交換する。ＬＣＤ３０７は、出力部３０３から出力された情報を表示し、利用者に提示する。システムバス３０８は、上述の各部を互いに接続する。

次に、図４を参照して、撮影装置１０１及びサーバ１０２の機能構成について説明する。データ受信部４１５，４２１とデータ送信部４１４，４２４との間では、アクセスポイント１０６を経由して無線通信が行われる。

以下で、撮影装置１０１の機能構成について説明する。撮影装置１０１は、撮影部４１１と、画像データ取得部４１２と、特徴量算出部４１３と、データ送信部４１４と、データ受信部４１５と、撮影促進部４１６とを有する。撮影部４１１は、被写体の画像データを取得する。撮影部４１１の機能は、イメージセンサ３０５によって実現される。

画像データ取得部４１２は、撮影部４１１から画像データを繰り返し取得し、特徴量算出部４１３へ渡す。特徴量算出部４１３は、画像データ取得部４１２から渡された画像に含まれる顔領域の特徴量を算出する。撮影促進部４１６は、サーバ１０２から渡された分類情報に従って、ユーザに対して撮影促進情報を提示する。画像データ取得部４１２、特徴量算出部４１３、及び撮影促進部４１６の機能は、制御部３０１によって実現される。

データ送信部４１４は、特徴量算出部４１３が算出した顔領域の特徴量をサーバ１０２へ送信する。データ受信部４１５は、サーバ１０２から分類情報を受信する。データ送信部４１４及びデータ受信部４１５の機能は、通信制御部３０６によって実現される。

以下で、サーバ１０２の構成について説明する。サーバ１０２は、データ受信部４２１と、分類処理部４２２と、集計処理部４２３と、データ送信部４２４とを有する。データ受信部４２１は、複数の撮影装置１０１，１０４，１０５から送られてきた、顔領域の特徴量を含む顔識別情報を収集し、データベース１０３に（記録手段内に）記録する。データ送信部４２４は、集計処理部４２３が生成した分類情報を撮影装置１０１へと送信する。データ受信部４２１及びデータ送信部４２４の機能は、通信制御部２０４によって実現される。

分類処理部４２２は、撮影装置１０１から送信された特徴量に従って、それぞれの顔領域を分類する。分類結果は、データベース１０３に格納される。集計処理部４２３は、分類処理部４２２による分類結果に従って分類情報を生成する。分類処理部４２２及び集計処理部４２３の機能は、制御部２０１によって実現される。

次に、図５のフローチャートを参照して、本実施形態に係る動作について説明する。以下では、撮影装置Ａ（１０１）、撮影装置Ｂ（１０４）、及びサーバ１０２の動作について説明するが、その他の撮影装置も同様に動作しうる。

ネットワーク１０７に接続された全ての撮影装置（１０１，１０４）は、電源投入後にまず、撮影装置情報をサーバ１０２に送信する（Ｓ５１０，Ｓ５３０）。撮影装置情報を送信されたサーバ１０２は、撮影装置情報を記憶する（Ｓ５２０）。

撮影装置情報は、ネットワーク上で撮影装置を一意に特定するための撮影装置識別子を含む。本実施形態においては、ネットワーク上のすべての機器はファイアウォール等を介さずに接続している。このため、撮影装置識別子として、例えばネットワークアドレスを用いることができる。一方で、撮影装置識別子として他の情報を用いることもできるが、撮影装置識別子は撮影装置を一意に特定するため、ネットワーク上でネットワークアドレスに変換することができる。以下では、撮影装置識別子はネットワークアドレスと等価なものとして扱う。

撮影者が撮影装置Ａ（１０１）の撮影部４１１を用いて写真を撮影する（Ｓ５１１）と、画像データ取得部４１２は撮影された画像を取得する。ここで、それぞれの画像には、撮影装置が格納している複数の画像の中からそれぞれの画像を一意に特定する、画像識別子が付される。画像識別子としては特に限定されず、数値であっても文字列であってもよい。例えば画像識別子としては、シリアル番号又は撮影日時等を用いることができる。

次に特徴量算出部４１３は、撮影された画像中の人物の顔画像領域を抽出する（Ｓ５１２）。顔画像領域（以下、顔領域と呼ぶ）の抽出は、従来から知られている任意の方法により行うことができる。画像中に複数の顔領域が存在する場合、特徴量算出部４１３はそれぞれの顔領域を抽出する。

さらに特徴量算出部４１３は、抽出したそれぞれの顔領域に対して、顔識別子を付与する。顔識別子は、１つの画像内のそれぞれの顔領域を一意に特定する。したがって顔識別子としては、単一の画像の中で顔領域毎に一意な整数を用いることができる。もっとも、顔識別子としては整数以外の数値又は文字列を用いることができ、例えばＵＵＩＤ等のユニークな文字列であってもよい。

このように特徴量算出部４１３は、撮影された画像のそれぞれについて、顔識別子と、顔識別子に対応する顔領域の位置を示す情報と、のセットを０セット以上生成し、記憶部３０４に記録する。

次に特徴量算出部４１３は、ステップＳ５１３において顔領域が抽出されたか否かを判定する（Ｓ５１３）。顔領域が抽出されなかった場合、処理はステップＳ５１１に戻り、写真が再び撮影されるのを待つ。顔領域が抽出された場合、特徴量算出部４１３は、それぞれの顔領域について特徴量を算出する（Ｓ５１４）。特徴量算出部４１３は、顔領域毎に、顔領域を構成する画素の情報を用いた演算処理を行うことにより、特徴量を算出する。特徴量の算出方法は特に限定されず、顔マッチング技術として従来用いられてきた方法を用いることができる。本実施形態においては、顔領域における、目、鼻、口、及び顎等の特徴点間のベクトルを、特徴量として用いる。

その後データ送信部４１４は、それぞれの顔領域毎に、撮影装置識別子、画像識別子、顔識別子、及び特徴量のセットをサーバ１０２へと送信する（Ｓ５１５）。以下で、撮影装置識別子、画像識別子、顔識別子、及び特徴量のセットを、顔識別情報と呼ぶ。

サーバ１０２のデータ受信部４２１は、撮影装置１０１から顔識別情報が送信されるのを待ち、送信された顔識別情報を受信する（Ｓ５２１）。データ受信部４２１は、受信した顔識別情報を分類処理部４２２に渡す。

分類処理部４２２は、既に受信済みの顔識別情報の集合に、新たに送信されてきた顔識別情報を加える。そして分類処理部４２２は、顔識別情報の集合を、特徴量に従って部分集合へと分類する（Ｓ５２２）。同一人物についての特徴量は類似すると考えられるため、類似した特徴量を有する顔識別情報が同じ部分集合に含まれるように分類を行うことにより、それぞれの人物ごとに顔識別情報を分類することができる。具体的な分類方法としては、従来から知られているクラスタリング技術を用いることができる。

また分類処理部４２２は、それぞれの部分集合に対して分類識別子を付与する。分類識別子は、複数の部分集合の中から、それぞれの部分集合を一意に特定する。本実施形態においては分類識別子としてそれぞれの分類に固有な整数を用いる。しかしながら、分類識別子は整数以外の数値又は文字列であってもよく、例えばＵＵＩＤ等のユニークな文字列を用いることもできる。

そして分類処理部４２２は、顔識別情報と分類識別子とを関連付けて、データベース１０３に保存する。

次に集計処理部４２３は、データベース１０３から顔識別情報と分類識別子とのセットを読み込み、分類識別子毎に顔識別情報の数をカウントする（Ｓ５２３）。すなわち集計処理部４２３は、グループのそれぞれについて、このグループに所属するデータベース１０３内の顔識別情報の数を計数する。そしてデータ送信部４２４は、分類識別子毎の顔識別情報の数を、各撮影装置（１０１，１０４）へと通知する（Ｓ５２４）。本明細書においては、分類識別子毎の顔識別情報の数を示す情報を分類情報と呼ぶ。ここでデータ送信部４２４は、少なくとも、撮影装置１０１から送信された顔識別情報が属するグループについての分類情報を、撮影装置１０１へと通知する。こうして撮影装置１０１は、撮影した画像に写っている人物についての、全ての撮影装置による撮影枚数を知ることができる。

本実施形態においてデータ送信部４２４は、全てのグループについての分類情報を各撮影装置（１０１，１０４）へと通知する。またデータ送信部４２４は、通信量を削減するために、以前に通知している分類情報とステップＳ５２３で得られた分類情報との差分情報を各撮影装置（１０１，１０４）へと通知してもよい。

各撮影装置（１０１，１０４）のデータ受信部４１５は、分類情報を受信し、受信した分類情報を撮影促進部４１６に送る（Ｓ５１６，Ｓ５３１）。データ受信部４１５は、少なくともサーバ１０２へと送信した顔識別情報が属するグループについての分類情報を受信する。本実施形態においてデータ受信部４１５は、全てのグループについての分類情報をサーバ１０２から受信する。撮影促進部４１６は、受信した分類情報に従って撮影促進情報をＬＣＤ３０７上に表示することによって、受信した分類情報をユーザに提示する（Ｓ５１７）。本実施形態においては、撮影促進情報として、図６に模式的に示される分類枠を表示する。

図６において、分類枠Ａ（６１１）〜分類枠Ｅ（６１５）は、各分類識別子と１対１で対応する。ここで、各分類枠の表示は、予め決められた方法に従って行われる。具体的には、各分類枠の表示は、ステップＳ５２３でカウントされた顔識別情報の数がより少ない分類識別子をユーザが判別できるように行われる。より具体的な例としては、顔識別情報の数に従って分類枠が並び替えられた状態で表示する方法が挙げられる。例えば、ステップＳ５２３でカウントされた顔識別情報の数がより少ない分類識別子について、対応する分類枠をより前に又はより後に表示する方法がある。また、各分類枠について、顔識別情報の数がより少ない分類識別子をユーザが判別するための情報をさらに追加して表示してもよい。例えば、各分類枠について、対応する分類識別子についての顔識別情報の数を表示する方法がある。また、対応する分類識別子についての顔識別情報の数に従って各分類枠に順位をつけ、各分類枠についてこの順位を示す数値又は記号を表示する方法もある。

さらに撮影促進部４１６は、各分類枠に、分類識別子に対応する人物の顔を表示する。後述するように、各撮影装置（１０１，１０４）が顔識別情報を送信すると、それぞれの顔識別情報についての分類識別子が、分類済情報としてサーバ１０２から通知される。そこで、撮影促進部４１６は、分類枠の分類識別子に関連付けられた顔識別情報が記憶部３０４に格納されているか検索することができる。顔識別情報が含む画像識別子に従って記憶部３０４に画像を取得し、顔識別情報が含む顔識別子に関連付けられた顔領域の位置に従って顔領域を切り出すことにより、分類識別子に対応する人物の顔画像が得られる。撮影促進部４１６は、撮影促進情報として、こうして得られた顔画像を分類枠に表示する。このように撮影促進部４１６は、送信した顔識別情報に対応する顔画像と、送信した顔識別情報に対応する分類情報とを、関連付けてユーザに提示することができる。

もっとも、分類識別子に対応する人物を撮影していない撮影装置は、この人物の画像を格納していないから、この人物の顔画像は表示しない。図６においては、分類枠Ａ６１１、分類枠Ｃ６１３、及び分類枠Ｄ６１４には顔画像が表示されており、分類枠Ｂ６１２及び分類枠Ｅ６１５には顔画像が表示されていない。

各撮影装置（１０１，１０４）は、分類枠の場所と、対応する分類識別子とを関連づけて記憶部３０４に記録する。

また、サーバ１０２のデータ送信部４２４は、顔識別情報を送信した撮影装置１０１に対して、顔識別情報に対してステップＳ５２２で割り当てられた分類識別子を分類済情報として送信する（Ｓ５２５）。この分類識別子は、上述のように、顔識別情報が所属するグループを特定する。データ送信部４２４は、顔識別情報に含まれる画像識別子及び顔識別子、並びに分類識別子のセットを分類済情報として送信してもよい。

撮影装置１０１のデータ受信部４１５は、サーバ１０２から送信された分類済情報を受信し、分類済情報を撮影促進部４１６に送る（Ｓ５１８）。撮影促進部４１６は、分類済情報を、記憶部３０４に格納する。分類済情報は、顔識別情報と関連付けて格納される。顔識別情報は画像識別子と顔識別子とを含むことから、分類済情報には、被写体の画像と、顔領域の位置情報とが関連付けられる。

また撮影促進部４１６は、ステップＳ５１７と同様に、分類済情報に含まれる分類識別子に従って、分類識別子に対応する人物の顔画像を、分類識別子に対応する分類枠内に表示してもよい（Ｓ５１９）。撮影促進部４１６は、分類済情報に含まれる分類識別子に対応する分類枠内に顔画像が表示されていない時に、顔画像の表示を行ってもよい。

以上の処理により、撮影者は、シャッターボタンを押す前に画面に表示される顔画像を参考に、撮影枚数が少ない人物を特定することが可能となる。また、複数の撮影者がそれぞれ撮影枚数の少ない人物を探しながら撮影を行うことにより、各撮影装置で撮影された写真を集めた際に、各人物の撮影枚数の偏りが少なくなる。

本実施形態においては、ある人物を撮影していない撮影装置には、その人物に対応する顔画像は表示されず、分類枠のみが表示される。しかしながら、１度でもその人物を撮影した撮影装置には、その人物に対応する顔画像が表示される。このような撮影装置及び撮影者は、この人物と距離的に近接している、又はこの人物と知人であるといったような、この人物を撮影しやすい環境にあることが考えられる。したがって、撮影者が、撮影しやすくかつ撮影枚数の少ない人物を優先して撮影することにより、各撮影装置で撮影された写真を集めた際に、各人物の撮影枚数の偏りを少なくすることができる。

本実施形態のステップＳ５２４において、サーバ１０２は、サーバ１０２に撮影装置情報を登録している全ての撮影装置に対して、分類情報を送信した。この場合、各撮影装置の撮影促進情報をより頻繁に更新することができる。しかしながらサーバ１０２は、ステップＳ５１５で顔識別情報を送信した撮影装置１０１に対して、分類情報を送信してもよい。

本実施形態においては、顔領域における、目、鼻、口、及び顎等の特徴点間のベクトルを、特徴量として用いる。しかしながら特徴量はこれには限られず、例えば顔領域内の顔画像そのものが特徴量として用いられてもよい。この場合サーバ１０２は、顔画像の類似度に基づいて、顔識別情報の分類を行う。このような構成によっても、撮影画像全体をサーバへと送信する場合と比べて送信されるデータ量を低減することができる。また、このような構成によれば、撮影装置が特徴点間のベクトル等を算出する場合と比較して、撮影装置の演算量を削減することが可能となる。

本実施形態においては、分類識別子毎、すなわちグループ毎に、データベース１０３内に記録された顔識別情報の数を示す情報を分類情報として用いた。しかしながら、分類情報は顔識別情報の数を示す必要はない。すなわち、各グループについて、データベース１０３内に記録された顔識別情報の多寡を示す情報を分類情報として撮影装置に送ることによっても、各人物の撮影枚数の偏りを少なくすることが達成されうる。この多寡を示す情報としては、例えば、所属する顔識別情報の数に従って各グループを並べた場合の、各グループの順位でありうる。また、この分類情報は、各グループについて、所属する顔識別情報の数が閾値以上から閾値より少ないかを特定する情報であってもよい。

また、本実施形態においては顔画像に着目して、複数の撮影装置で撮影される写真全体での人物毎の撮影枚数の平準化を行う。しかしながら、顔以外の特徴領域に着目し、この特徴領域についての特徴量を用いて、サーバ１０２は人物毎の撮影枚数を管理してもよい。さらに、被写体が人間には限定されるわけではない。

本実施形態のシステムにおいて、サーバ１０２とデータベース１０３とは異なる装置である。しかしながら、データベース１０３はサーバ１０２に接続された記録装置であってもよい。

本実施形態のシステムにおいては、複数の撮影装置１０１，１０４，１０５とサーバ１０２とは異なる装置である。しかしながら、撮影装置のうちの少なくとも１つがサーバとして動作してもよい。また、本実施形態のシステムが、ネットワークを介して互いに接続されたサーバとクライアントとで構成される必要はない。例えば、Ｐ２Ｐ技術を用いて各装置が互いに接続されていてもよいし、クラウドコンピューティング等の技術を用いてサーバの機能が分散して実現されてもよい。

＜実施形態２＞
実施形態２では、ステップＳ５２２の分類処理において、予め定められた閾値に従って分類を行う。本実施形態によれば、特徴量に従って顔識別情報を分類する前に、辞書情報として顔画像又は特徴量を登録しておかなくてもよい。

図７は、本実施形態に従って顔識別情報を分類する処理のフローチャートである。本実施形態においては、新たに顔識別情報が送信されてきた際に、送信された顔識別情報に対して分類識別子を付与することにより、顔識別情報の分類を行う。分類処理部４２２は、分類処理が開始されると、既にデータベース１０３に保存されている顔識別情報の中から、データ受信部４２１から渡された顔識別情報に含まれる特徴量と最も近い特徴量を有する顔識別情報を検索する（Ｓ７１１）。

説明のために、データ受信部４２１から渡された顔識別情報を顔識別情報１、検索で求められた顔識別情報を顔識別情報２とする。特徴量がベクトルで表される場合、差分ベクトルの大きさが小さいほど特徴量が近いものと判定することができる。顔識別情報２を決定する際に、顔識別情報１の特徴量と最も近い特徴量を有する顔識別情報が複数ある場合には、分類処理部４２２は、以下のようにして複数の顔識別情報の中から顔識別情報２を選択することができる。すなわち分類処理部４２２は、複数の顔識別情報を分類識別子ごとに分類し、この複数の顔識別情報について、対応する顔識別情報の数が多い分類識別子を選択する。そして分類処理部４２２は、選択された分類識別子に対応する１つを、複数の顔識別情報の中から選択し、顔識別情報２として決定する。さらに分類処理部４２２は、複数の顔識別情報について、対応する顔識別情報の数が同じ分類識別子が存在する場合には、データベース１０３に保存されている顔識別情報全体について、対応する顔識別情報の数が多い分類識別子を選択する。そして分類処理部４２２は、選択された分類識別子に対応する１つを、複数の顔識別情報の中から選択し、顔識別情報２として決定する。また分類処理部４２２は、データベース１０３に保存されている顔識別情報全体について、対応する顔識別情報の数が同じ分類識別子が存在する場合には、作成時期がより早い分類識別子を選択する。そして分類処理部４２２は、選択された分類識別子に対応する１つを、複数の顔識別情報の中から選択し、顔識別情報２として決定する。

次に分類処理部４２２は、顔識別情報１に含まれる特徴量と顔識別情報２に含まれる特徴量との近さが、あらかじめシステムに設定された閾値以内か否かを判定する（Ｓ７１２）。上述のように、顔識別情報１に含まれる特徴量と顔識別情報２に含まれる特徴量との近さとしては、差分ベクトルの大きさを用いることができる。

閾値以内にある場合には、分類処理部４２２は顔識別情報１と顔識別情報２とは同一人物に関連するものと判定し、顔識別情報２に関連付けられた分類識別子を、顔識別情報１にも関連付ける（Ｓ７１４）。こうして、顔識別情報１についての分類識別子を決定する。

閾値以内にない場合、すなわち特徴量の近さが閾値以内である顔識別情報２が発見されない場合、分類処理部４２２は顔識別情報１に関連する人物は、顔識別情報がデータベース１０３に保存されていない新しい人物であると判定する。この場合分類処理部４２２は、新しい分類識別子を作成し（Ｓ７１３）、顔識別情報１に対して新しく作成した分類識別子を関連付ける（Ｓ７１４）。こうして顔識別情報１は、今までデータベース１０３には存在しなかった新しいグループに分類される。

また、顔識別情報がデータベース１０３に全く保存されていない場合には、ステップＳ７１１及びステップＳ７１２が省略される。すなわち分類処理部４２２は、新しい分類識別子を作成し、顔識別情報１に対して新しく作成した分類識別子を関連付ける。

以上の処理により、撮影者はシステムにあらかじめ辞書となる顔画像や顔領域特徴量を登録することなく同一人物の分類を行うことが可能となり、複数の撮影装置で撮影される写真全体での被写体毎の撮影枚数の平準化を行うことができる。

＜実施形態３＞
実施形態３では、撮影装置が接続されたネットワークと、サーバ及びデータベースが接続されたネットワークとが、非対称なネットワーク透過性を有するネットワーク機器を介して接続される。非対称なネットワーク透過性を有するネットワーク機器としては、一般的なファイアウォールや、ＮＡＴ機能等を備えたパーソナルルータ等が挙げられる。

本実施形態の構成は、サーバ及びデータベースが、インターネットを介して、撮影装置が接続されているネットワークとは別のネットワークに設置されているような環境で利用できる。このような環境の例としては、一般家庭のホームパーティで撮影を行う場合等、撮影装置が家庭内ネットワークに接続され、家庭内ネットワークと外部ネットワークとの通信がパーソナルルータによって制限されている場合が挙げられる。また、商用パーティで撮影を行う場合等、撮影装置が接続するネットワークと、外部ネットワークとの間のネットワーク透過性が、ファイアウォールによって非対称となっている場合も挙げられる。

図８は、本実施形態に係るネットワーク構成を示す。図１と同様に、撮影装置Ａ〜Ｘ（１０１，１０４，１０５）及びアクセスポイント１０６が、ネットワーク１０７に接続されている。また、サーバ８０１とデータベース８０２は外部ネットワーク８０４に接続されている。ネットワーク１０７と外部ネットワーク８０４とは、ファイアウォール８０３を介して接続されている。外部ネットワーク８０４は、ネットワーク１０７とはファイアウォール８０３を介して分けられたネットワークである。外部ネットワーク８０４は、例えばインターネットであり、クラウド環境でありうる。

サーバ８０１とデータベース８０２とが提供する機能は、図１のサーバ１０２とデータベース１０３とが提供する機能と同様である。ファイアウォール８０３は、ネットワーク１０７と外部ネットワーク８０４の間の通信を制限する。本実施形態においてファイアウォール８０３は、ネットワーク１０７から外部ネットワーク８０４へセッションを張る通信を許可するが、外部ネットワーク８０４からネットワーク１０７へセッションを張る通信は許可しないものとする。

本実施形態では、装置間の通信にはＨＴＴＰを利用することとする。図８の環境の場合、ネットワーク１０７側の機器からＨＴＴＰの要求を出した場合に、外部ネットワーク８０４側の機器はＨＴＴＰの応答を返すことができる。しかし、外部ネットワーク８０４側の機器からＨＴＴＰの要求を出した場合には、ファイアウォール８０３で通信が阻害されるために、ネットワーク１０７側の機器にはＨＴＴＰ要求は届けられない。したがって、ＨＴＴＰの要求を出した外部ネットワーク８０４が側の機器は、ＨＴＴＰの要求に対するＨＴＴＰの応答を受け取ることはない。

図９は、本実施形態に係る、ファイアウォールが設置された環境における送受信処理のフローチャートである。図５のフローチャートにおけるステップＳ５１５〜Ｓ５１８と、ステップＳ５２１〜５２５の代わりに、図９に示す処理が行われる。ステップＳ５１５〜Ｓ５１８及びステップＳ５２１〜５２５以外の処理は、図５に示す処理と同様に行われる。

ステップＳ９１１の処理は、ステップＳ５１５の処理と同様である。ステップＳ９１１における通信は、ネットワーク１０７から外部ネットワーク８０４への通信であるため、ファイアウォール８０３に阻害されない。しかしながら、ステップＳ９２４の処理は、外部ネットワーク８０４からネットワーク１０７への通信であるため、ファイアウォール８０３に阻害され、通常であれば通信が不可能である。そこで本実施形態において、ステップＳ９２１でＨＴＴＰ要求として顔識別情報を受け取ったサーバ８０１は、そのＨＴＴＰ要求に対するＨＴＴＰ応答をすぐには返さずに、ＨＴＴＰセッションを保持する。

サーバ８０１は、そのＨＴＴＰセッションを保持したまま、ステップＳ９２２及びステップＳ９２３を行う。ステップＳ９２２及びステップＳ９２３は、ステップＳ５２２及びステップＳ５２３と同様である。ステップＳ９２４においてサーバ８０１は、図５に示すステップＳ５２４及びステップＳ５２５と同様の処理を同時に行う。すなわちサーバ８０１は、分類情報と分類済情報とを、撮影装置１０１に対して同時に送信する。また、ステップＳ９２４においては、Ｓ９２１において保持したＨＴＴＰセッションのＨＴＴＰ応答として、分類情報と分類済情報とを撮影装置１０１に送信する。

撮影装置１０１は、分類情報と分類済み情報とをサーバ８０１から受け取る（Ｓ９１２）。そして撮影装置１０１は、ステップＳ９１３及びステップＳ９１４を、ステップＳ５１７及びステップＳ５１８と同様に行う。

このようにサーバ８０１は、ＨＴＴＰ応答の処理として分類情報と分類済み情報とを撮影装置１０１に送信する。こうして、本実施形態のようにファイアウォールが設置された環境においても、サーバ８０１から分類情報と分類済情報とを撮影装置１０１に送信することが可能になる。

本実施形態においては、各撮影装置は撮影を行って顔識別情報をサーバに送らなければ、分類情報をサーバから取得できない。しかし、複数の撮影装置を用いて限られた空間内で撮影を行う場合、例えばパーティ会場でパーティの風景の撮影を行う場合には、あまり時間を空けることなく定期的に撮影が行われることが一般的である。したがって、撮影装置は、分類情報をあまり時間をあけずに定期的にサーバから取得することができる。撮影装置がリアルタイムに分類情報を取得したい場合には、撮影装置からサーバへと任意の時間間隔で分類情報の送信を要求してもよい。

＜実施形態４＞
実施形態４では、ユーザ指示に従って分類情報が修正される。特に、図６に示した撮影促進情報において、異なる分類枠に同一人物の顔が表示された場合に、ユーザ指示に従って分類情報を修正することにより、被写体毎の撮影枚数の平準化をより正確に行うことができる。

図１０は、本実施形態に係る処理のフローチャートである。以下では、図１０に示す処理は、図５のステップＳ５１９における撮影装置１０１上での画像表示の後に行われるものとして説明する。もっとも、図１０に示す処理が、他の撮影装置上での画像表示の後に、例えばステップＳ５３２における撮影装置１０４上での表示の後に行われてもよい。すなわち、ステップＳ１１０１〜ステップＳ１０１７の処理は、撮影装置１０４上で行われてもよい。

まず、撮影装置１０１の入力部３０２により、２以上の分類枠を指定するユーザ入力が受け取られる（Ｓ１０１１）。ＬＣＤ３０７がタッチパネル機能を有する場合には、撮影者が分類枠に直接触れることにより、分類枠を選択することもできる。次に、入力部３０２により、結合操作の実行を示すユーザ指示が受け取られる（Ｓ１０１２）。すると撮影装置１０１のデータ送信部４１４は、結合情報を含む結合指示をサーバ１０２に対して送信する（Ｓ１０１３）。この結合情報は、選択された分類枠のそれぞれについての分類識別子を含む。

サーバ１０２のデータ受信部４２１は、結合情報を含む結合指示を撮影装置１０１から受信する（Ｓ１０２１）。そしてデータ受信部４２１は、受信した結合情報を分類処理部４２２に渡す。

結合情報を受け取った分類処理部４２２は、データベース１０３中での顔識別情報と分類識別子の関連付けを変更する（Ｓ１０２２）。この処理により、指定された分類枠に対応する分類識別子がマージされることにより、ユーザ入力により指定された分類枠に対応するグループが統合される。具体的には分類処理部４２２は、結合情報に含まれる複数の分類識別子のうちの１つを選択する。また分類処理部４２２は、データベース１０３中から、結合情報に含まれる複数の分類識別子のうち選択されなかった分類識別子を有する、顔識別情報と分類識別子との組み合わせを検索する。そして分類処理部４２２は、検索された組み合わせについての分類識別子を、結合情報に含まれる複数の分類識別子のうち選択された分類識別子で置き換える。

ステップＳ１０２２の処理により、各分類識別子に関連付けられた顔識別情報の数が変化する。このため集計処理部Ｓ２２３は、ステップＳ５２３と同様に、データベース１０３から顔識別情報と分類識別子とのセットを読み込み、分類識別子毎に顔識別情報の数をカウントする（Ｓ１０２３）。その後、サーバ１０２のデータ送信部４２４は、ステップＳ５２４と同様に、各撮影装置に分類情報を送信する（Ｓ１０２４）。

ステップＳ１０１４〜Ｓ１０１５、及びステップＳ１０３１〜Ｓ１０３２は、ステップＳ５１６〜Ｓ５１７及びステップＳ５３１〜Ｓ５３２と同様に行われる。

以上の処理により、複数の分類を結合して一つの分類にすることが可能となる。こうして、同一人物の顔識別情報に対して異なる分類識別子が付されている状態を修正することが可能となり、複数の分類枠に同一人物が表示されている状態を修正することができる。こうして、複数の撮影装置で撮影される写真全体での被写体毎の撮影枚数の平準化の精度を高めることができる。

＜実施形態５＞
実施形態５では、ライブビュー表示を行いながら撮影を行う場合について説明する。ライブビュー表示においては、撮影装置１０１が有するＬＣＤ３０７に、撮影範囲内の被写体の画像がリアルタイムに表示される。本実施形態では、撮影促進情報として図６に示した分類枠を表示する代わりに、ライブビュー表示上に後述する撮影促進情報を表示する。

図１２のフローチャートを参照して、本実施形態に係る処理について説明する。ステップＳ５１０は、実施形態１と同様に行われる。次に撮影促進部４１６は、ＬＣＤ３０７上にライブビュー表示を行う（Ｓ１２１１）。そして特徴量算出部４１３は、実施形態１と同様に、ライブビューで表示されている画像内の人物について顔領域を抽出し、各顔領域に顔識別子を割り当てる（Ｓ５１２）。顔領域が抽出されなかった場合、処理はＳ１２１１に戻る（Ｓ５１３）。

図１１は、ＬＣＤ３０７に表示されたライブビュー表示を模式的に表す。ＬＣＤ３０７には、抽出された顔領域を示す、顔領域枠１１０１，１１０２，１１０３が表示される。人物Ａ１１１１については顔領域枠Ａ１１０１が表示され、人物Ｂ１１１２については顔領域枠Ｂ１１０２が表示され、人物Ｃ１１１３については顔領域枠Ｃ１１０３が表示されている。

実施形態１では、特徴量算出部４１３は、写真が撮影されたタイミングで顔領域の抽出を行った。しかし本実施形態においては、特徴量算出部４１３は、任意のタイミングで顔領域の抽出を開始することができる。例えば特徴量算出部４１３は、最初に人物が撮影範囲内に入ってきた際に、顔領域の抽出を開始してもよい。また特徴量算出部４１３は、一定の時間間隔で定期的に顔領域を抽出してもよい。さらに特徴量算出部４１３は、顔領域が撮影範囲から外れるか、又は顔領域として認識できなくなるまで、抽出した顔領域を追尾してもよい。追尾されている顔領域に対しては、同じ顔識別子を継続して割り当てることができる。このような顔領域の追尾は、従来から知られている方法を用いて行うことができる。以下では説明のために、最初に人物が撮影範囲内に入ってきた際に、顔領域の抽出を行うものとする。

次に特徴量算出部４１３は、実施形態１と同様に抽出された顔領域について特徴量を算出する（Ｓ５１４）。そして撮影装置１０１のデータ送信部４１４は、実施形態１と同様に、それぞれの顔領域毎に、撮影装置識別子、画像識別子、顔識別子、及び特徴量のセットを、顔識別情報としてサーバ１０２へと送信する（Ｓ５１５）。

その後サーバ１０２は実施形態１と同様の処理を行い、撮影装置１０１には分類情報と分類済情報とが返される（Ｓ５１６，Ｓ５１８）。撮影促進部４１６は、分類情報と分類済情報とを参照して、撮影促進情報をＬＣＤ３０７に表示する。具体的には撮影促進部４１６は、各撮影装置による撮影枚数の合計がより少ない人物を示す情報を、撮影促進情報として表示する。

撮影促進部４１６は、分類済情報により、ステップＳ５１２で抽出した顔領域のそれぞれについての分類識別子を得ることができる。また撮影促進部４１６は、分類情報を参照することにより、分類識別子毎の、すなわち人物毎の、各撮影装置による撮影枚数の合計を知ることができる。

撮影促進情報の表示の具体例としては、分類識別子毎に各撮影装置による撮影枚数を順位付けした際に、順位が閾値以下の分類識別子に関連付けられた顔領域について、顔領域枠を強調表示する方法が挙げられる。強調表示としては、他の顔領域枠とは異なる色の顔領域枠を表示する方法、又は顔領域枠内若しくは顔領域枠近傍にアイコンを表示する方法が挙げられる。さらには、各撮影装置による撮影枚数を顔領域枠の近傍に表示してもよい。このようにして、ＬＣＤ３０７上には、撮影した画像と、画像から抽出された顔領域の位置と、顔領域に対応する顔識別情報についての分類情報と、が同時に表示される。

以上のような処理により、ライブビュー表示において、リアルタイムに表示された撮影促進情報を参照しながら撮影を行うことができる。実施形態１では、特定の人物を一度も撮影していない撮影装置においては、この人物の撮影促進情報としては分類枠のみが表示され、顔画像が表示されなかった。一方で本実施形態では、特定の人物を一度も撮影していない撮影装置においても、この人物の撮影を促す撮影促進情報を、顔画像とともに表示することができる。したがって本実施形態においては、特定の人物を一度も撮影していない撮影装置を用いる撮影者に対して、この人物の撮影を促すことができる。

（他の実施形態）
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体（記憶媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェース機器、撮影装置、ｗｅｂアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）をネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムコードを読み出して実行する。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

Claims (15)

1. 複数の撮影装置と、管理装置とを備える撮影システムであって、
   前記撮影装置は、
   被写体の画像を撮影して格納手段に格納する撮影手段と、
   前記被写体の画像から顔領域を抽出する抽出手段と、
   前記顔領域内の画像の特徴量を得る算出手段と、
   前記顔領域内の画像の特徴量を含む顔識別情報を前記管理装置に送信する送信手段と、を備え、
   前記管理装置は、
   前記顔識別情報を前記複数の撮影装置から収集して記録手段に格納する収集手段と、
   前記記録手段内の顔識別情報を、類似した特徴量を含む顔識別情報が同じグループに含まれるように分類する分類手段と、
   前記グループのそれぞれについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数を計数する計数手段と、
   顔識別情報を送信した撮影装置に対し、該顔識別情報が所属するグループについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数の多寡を示す分類情報を提供する提供手段と、を備え、
   前記撮影装置はさらに、
   前記送信した顔識別情報に対応する前記分類情報を前記管理装置から受信する受信手段と、
   前記分類情報をユーザに提示する提示手段と、を備える
   ことを特徴とする、撮影システム。
2. 前記提示手段は、前記送信した顔識別情報に対応する前記顔領域内の画像と、前記送信した顔識別情報に対応する前記分類情報とを、関連付けてユーザに提示することを特徴とする、請求項１に記載の撮影システム。
3. 前記分類情報はさらに、各グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数の多寡を示す情報を含み、
   前記提供手段はさらに、前記顔識別情報を送信した撮影装置に対し、該顔識別情報が所属するグループを特定する分類済情報を提供し、
   前記格納手段は、前記被写体の画像と、該被写体の画像から抽出された顔領域の位置情報と、前記顔識別情報と、前記分類済情報とを関連付けて格納し、
   前記提示手段は、前記分類済情報を参照して各グループに所属する顔識別情報が前記格納手段に格納されているかを検索し、該検索された顔識別情報に関連付けられた被写体の画像から前記位置情報に従って前記顔領域内の画像を切り出して、各グループについての前記多寡を示す情報とともにユーザに提示する
   ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の撮影システム。
4. 前記提供手段はさらに、顔識別情報を１つの撮影装置から収集する毎に、前記複数の撮影装置のそれぞれに対して前記分類情報を提供することを特徴とする、請求項３に記載の撮影システム。
5. 前記撮影装置はさらに、２以上のグループを指定するユーザ指示を取得し、該ユーザ指示を前記管理装置へと送信する手段を備え、
   前記分類手段は、前記ユーザ指示により指定されたグループを統合することを特徴とする、請求項３又は４に記載の撮影システム。
6. 前記分類手段は、前記収集手段により収集された顔識別情報の特徴量との差が閾値以内である特徴量を有する顔識別情報を前記記録手段から検索し、該検索された顔識別情報と同じグループに前記収集された顔識別情報を分類することを特徴とする、請求項１乃至５の何れか１項に記載の撮影システム。
7. 前記分類手段は、前記収集手段により収集された顔識別情報の特徴量との差が閾値以内である特徴量を有する顔識別情報が発見されない場合、前記収集手段により収集された顔識別情報を新しいグループに分類することを特徴とする、請求項６に記載の撮影システム。
8. 前記提示手段は、前記撮影手段によって撮影された画像と、前記抽出手段によって該画像から抽出された顔領域の位置と、該顔領域に対応する顔識別情報についての前記分類情報と、を同時に表示することを特徴とする、請求項１乃至７の何れか１項に記載の撮影システム。
9. 複数の撮影装置と、管理装置とを備える撮影システムが行う撮影支援方法であって、
   撮影装置の撮影手段が、被写体の画像を撮影して格納手段に格納する撮影工程と、
   撮影装置の抽出手段が、前記被写体の画像から顔領域を抽出する抽出工程と、
   撮影装置の算出手段が、顔領域内の画像の特徴量を得る算出工程と、
   撮影装置の送信手段が、前記顔領域内の画像の特徴量を含む顔識別情報を前記管理装置に送信する送信工程と、
   管理装置の収集手段が、前記顔識別情報を前記複数の撮影装置から収集して記録手段に格納する収集工程と、
   管理装置の分類手段が、前記記録手段内の顔識別情報を、類似した特徴量を含む顔識別情報が同じグループに含まれるように分類する分類工程と、
   管理装置の計数手段が、前記グループのそれぞれについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数を計数する計数工程と、
   管理装置の提供手段が、顔識別情報を送信した撮影装置に対し、該顔識別情報が所属するグループについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数の多寡を示す分類情報を提供する提供工程と
   撮影装置の受信手段が、前記送信した顔識別情報に対応する前記分類情報を前記管理装置から受信する受信工程と、
   撮影装置の提示手段が、前記分類情報をユーザに提示する提示工程と、
   を有することを特徴とする、撮影支援方法。
10. 被写体の画像を撮影して格納手段に格納する撮影手段と、
    前記被写体の画像から顔領域を抽出する抽出手段と、
    前記顔領域内の画像の特徴量を得る算出手段と、
    前記顔領域内の画像の特徴量を含む顔識別情報を管理装置に送信する送信手段と、
    前記送信した顔識別情報に対応する、分類情報を前記管理装置から受信する受信手段と、
    前記分類情報をユーザに提示する提示手段と、を備える撮影装置であって、
    前記分類情報は、複数の撮影装置から前記管理装置に送信された顔識別情報の中に含まれる、前記送信した顔識別情報と類似した特徴量を有する顔識別情報の数の多寡を示す情報である
    ことを特徴とする、撮影装置。
11. 被写体の画像から抽出された顔領域内の画像の特徴量を含む顔識別情報を、複数の撮影装置から取得して記録手段に格納する取得手段と、
    前記記録手段内の顔識別情報を、類似した特徴量を含む顔識別情報が同じグループに含まれるように分類する分類手段と、
    前記グループのそれぞれについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数を計数する計数手段と、
    顔識別情報を送信した撮影装置に対し、該顔識別情報が所属するグループについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数の多寡を示す分類情報を提供する提供手段と、を備える
    ことを特徴とする、管理装置。
12. 撮影装置の制御方法であって、
    撮影手段が、被写体の画像を撮影して格納手段に格納する撮影工程と、
    抽出手段が、前記被写体の画像から顔領域を抽出する抽出工程と、
    算出手段が、前記顔領域内の画像の特徴量を得る算出工程と、
    送信手段が、前記顔領域内の画像の特徴量を含む顔識別情報を管理装置に送信する送信工程と、
    受信手段が、前記送信した顔識別情報に対応する、分類情報を前記管理装置から受信する受信工程と、
    提示手段が、前記分類情報をユーザに提示する提示工程と、を有し、
    前記分類情報は、複数の撮影装置から前記管理装置に送信された顔識別情報の中に含まれる、前記送信した顔識別情報と類似した特徴量を有する顔識別情報の数の多寡を示す情報である
    ことを特徴とする、撮影装置の制御方法。
13. 管理装置の制御方法であって、
    取得手段が、被写体の画像から抽出された顔領域内の画像の特徴量を含む顔識別情報を、複数の撮影装置から取得して記録手段に格納する取得工程と、
    分類手段が、前記記録手段内の顔識別情報を、類似した特徴量を含む顔識別情報が同じグループに含まれるように分類する分類工程と、
    計数手段が、前記グループのそれぞれについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数を計数する計数工程と、
    提供手段が、顔識別情報を送信した撮影装置に対し、該顔識別情報が所属するグループについて、該グループに所属する前記記録手段内の顔識別情報の数の多寡を示す分類情報を提供する提供工程と、
    を有することを特徴とする、管理装置の制御方法。
14. コンピュータを、請求項１０に記載の撮影装置の各手段として機能させるための、コンピュータプログラム。
15. コンピュータを、請求項１１に記載の管理装置の各手段として機能させるための、コンピュータプログラム。

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