JP2014115997A - 人間関係分析システム及びその分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、ユーザの写真を基に各時間帯内に二人の人間関係を分析し、人間関係の趨勢図を作成できる人間関係分析システム及びその分析方法を提供することである。
【解決手段】本発明に係る人間関係分析システムは写真取得モジュールと、顔認識モジュールと、人間関係分析モジュールと、人間関係表現モジュールと、を備え、写真取得モジュールは、記憶装置から各時間帯内の写真を取得し、顔認識モジュールは写真から第一ユーザ及び第二ユーザが共に写っている写真を認識し、人間関係分析モジュールは認識された各写真の中で第一ユーザと第二ユーザとの距離を計算し、第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得し、人間関係表現モジュールは、人間関係比較値を基に第一ユーザと第二ユーザとの人間関係趨勢図を作成し、人間関係趨勢図には各時間帯において第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を変化曲線で表す。
【選択図】図３

Description

本発明は、人間関係分析システム及びその分析方法に関するものである。

ソーシャルサイトが盛んになるにつれて、現在多くのユーザが自身／他人が撮った写真をソーシャルサイトにアップロードしている。今話題となっているフェイスブック等のソーシャルサイトは、顔認識機能が提供されており、ユーザは、写真をアップロードできるだけでなく、更に友人の情報（例えば名前）をタグとして写真に加えることもできる。従って、ユーザはこのタグによって写真内にどの友人が写っているのかを公開することができる。しかし、以上の方法では、写真内に写っているユーザと友人との仲までは知ることは出来ない。また、ユーザがある友人との関係の趨勢（例えば、いつ頃から仲が特に良好になった等）を思い出せない場合、以前の写真から一枚一枚探し出さなければならないため時間がかかる。

本発明の目的は、前記問題を解決し、ユーザの写真を基に、各時間帯内に二人の人間関係を分析し、人間関係の趨勢図を作成できる人間関係分析システム及びその分析方法を提供することである。

上記目的を達成するために、本発明に係る人間関係分析システムは写真取得モジュールと、顔認識モジュールと、人間関係分析モジュールと、人間関係表現モジュールと、を備え、写真取得モジュールは電子装置の記憶装置から各時間帯内の写真を取得し、顔認識モジュールは写真から第一ユーザ及び第二ユーザが共に写っている写真を認識し、人間関係分析モジュールは各時間帯内から認識された各写真の中で第一ユーザと第二ユーザとの距離を計算し、第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得し、人間関係表現モジュールは、各時間帯内の人間関係比較値を基に第一ユーザと第二ユーザとの人間関係趨勢図を作成し、人間関係趨勢図には各時間帯において第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を変化曲線で表す。

本発明に係る人間関係分析システムはユーザの写真を基に各時間帯内で第一ユーザと第二ユーザとの人間関係を分析し、且つ第一ユーザと第二ユーザとの人間関係趨勢図を作成できるため、ユーザは、容易に友人との関係の趨勢が分かることができる。

本発明の実施形態に係る人間関係分析システムの実行環境を示す図である。 図１に示す人間関係分析システムのブロック図である。 図１に示す人間関係分析システムの人間関係分析方法のフローチャートである。 図１に示す人間関係分析システムが作成した第一ユーザと第二ユーザとの人間関係の趨勢図である。 図４に示す人間関係趨勢図の中で時間帯方式が移動した結果を示す図である。 図１に示す人間関係分析システムが２組の人間関係を分析する図である。 図１に示す人間関係分析システムが分析した異なる時間帯において第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を表す図である。 図１に示す人間関係分析システムが分析した異なる時間帯において第一ユーザ及び第二ユーザが共に写っている写真の数量を表す図である。

図１に示したように、本発明の実施形態に係る人間関係分析システムは、電子装置２の中で実行される。電子装置２は、データーバスを介して接続されたディスプレイ２０と、入力装置２２と、記憶装置２３と、プロセッサ２５と、を備える。電子装置２は、コンピュータ、携帯電話、ＰＤＡ（携帯情報端末）等を含む。

記憶装置２３には、人間関係分析システム２４のプログラムコード及びユーザの写真等の資料が記憶されている。ディスプレイ２０は、ユーザの写真及び人間関係の趨勢等のデータを表示する。また、ディスプレイ２０は、コンピュータの液晶ディスプレイ、携帯電話のタッチパネル等を含む。入力装置２２は、データを入力するために使用され、キーボード、マウス等を含む。

人間関係分析システム２４は、ユーザの写真に基づき、各時間帯内での人間関係を分析し、ユーザ間の人間関係趨勢図を作成し、ディスプレイ２０に表示させる。

本実施形態において、人間関係分析システム２４は、１つ又は複数のモジュールに分割され、前記１つ又は複数のモジュールは記憶装置２３に記憶されて、１つ又は複数のプロセッサ（本実施形態では１つのプロセッサ２５である）に実行されるように設置される。図２に示したように、本実施形態に係る人間関係分析システム２４は、データ受信モジュール２４０と、写真取得モジュール２４１と、顔認識モジュール２４２と、人間関係分析モジュール２４３と、人間関係表示モジュール２４４と、に分割される。

図３は、人間関係分析方法のフローチャートである。

ステップＳ１０において、データ受信モジュール２４０は、第一ユーザから入力された第二ユーザのキーワード及び人間関係を分析するために必要な時間帯（即ち、何時頃に関係が良好であるのか）の値を受信する。該第二ユーザのキーワードは、第二ユーザの名前であっても良い。本実施形態において、第一ユーザは、人間関係分析システムを使用する使用者本人である。図４に示したように、第一ユーザ（ｍｅ）はソーシャルサイトの検索欄に第二ユーザのソーシャルサイト（例えばＦａｃｅｂｏｏｋ）で使用している名前（Ｃｅｌｉｎｅ）を入力できる。前記時間帯は、一週間、一ヶ月、１シーズン等に設定することができる。

ステップＳ１１において、写真取得モジュール２４１は、記憶装置２３のアルバム内から、各時間帯内の全ての写真を取得する。本実施形態において、各アルバムの全ての写真には、撮影時間等の情報が含まれている。具体的には、ある一枚の写真がＥｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）を有する場合、Ｅｘｉｆに記録されている時間を該写真の撮影時間とする。ある一枚の写真がＥｘｉｆを有しない場合、該写真のソーシャルサイト（例えば記憶装置３）にアップロードされた時間を該写真の撮影時間とする。

具体的には、例えば、第一ユーザが時間帯を一ヶ月に設定すると、写真取得モジュール２４１は、各写真の撮影時間に基づいて、記憶装置２３のアルバムから毎月撮影された写真を取得する。例えば、写真取得モジュール２４１は、２０１２年１月の写真を１０枚、２月の写真１５枚を取得する。他の実施形態において、時間帯の値を、黙認値（例えば１ヶ月）に設定すれば、ユーザは自ら設定しなくて良い。

ステップＳ１２において、顔認識モジュール２４２は各時間帯内の全ての写真から、第一ユーザ及び第二ユーザが共に写っている写真を認識する。例えば、顔認識モジュール２４２は、２０１２年１月の１０枚の写真の内、６枚に第一ユーザ及び第二ユーザが共に写っていることを認識し、２月の１５枚の写真の内、８枚に第一ユーザ及び第二ユーザが共に写っていることを認識する。

具体的には、顔認識モジュール２４２は、各時間帯内の一枚一枚の写真に写っている顔を認識し、その顔を第一ユーザ及び第二ユーザの顔写真と対比して、各写真に第一ユーザ及び第二ユーザが写っているかどうかを判断する。対比される顔写真は、第一ユーザ及び第二ユーザのソーシャルサイトにおけるポートレートであっても良い。

前記各時間帯内の一枚一枚の写真内に、第一ユーザの顔写真と一致する第一顔及び第二ユーザの顔写真と一致する第二顔が存在する場合、顔認識モジュール２４２は、この写真には第一ユーザ及び第二ユーザが共に写っていると判断する。

ステップＳ１３において、人間関係分析モジュール２４３は、各時間帯内に認識された各写真に写っている第一ユーザと第二ユーザとの距離を計算することによって、各時間帯内において第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得する。例えば、人間関係分析モジュール２４３は、２０１２年１月における第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値は８０であり、２０１２年２月における第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値は９０であることを計算する。１つの時間帯内の人間関係比較値が高ければ高いほど、その時間帯における第一ユーザと第二ユーザとの関係は密接であることを意味する。

人間関係分析モジュール２４３は、先ず、各時間帯内の写真を一枚ずつ取得し、各写真に写っている顔の数に基づいて、各写真に写っている人数Ｕを計算する。

次いで、人間関係分析モジュール２４３は、各写真に写っている第一ユーザと第二ユーザとの距離Ｄを計算する。この距離Ｄは、該写真に写っている人と人との相対位置を意味する。例えば、写真において、二人が肩を並べて写っていると、その二人の距離は１とされ、二人の間にｎ人がいる場合、二人の距離はｎ＋１であるとされる。

次いで、人間関係分析モジュール２４３は、予め設定された関係計算法に従って、各写真に写っている人数Ｕ及び距離Ｄを利用して、各写真に写っている第一ユーザと第二ユーザとの関係強度Ｅを計算する。その関係計算法は、Ｅ＝１／ｆ（Ｕ，Ｄ）である。例えば、Ｅ＝１／（Ｕ＊Ｄ）である。

各時間帯の全ての写真の処理が終わると、人間関係分析モジュール２４３は、各時間帯における各写真で計算した関係強度Ｅを総合して、各時間帯内の第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得する。その計算方法は以下の公式（１）で表される。

公式（１）において、Ｅ_Ｔｔ（ａ，ｂ）は、Ｔ_ｔという時間帯内で第一ユーザａと第二ユーザｂとの人間関係比較値である。Ｐ_Ｔｔは、時間帯Ｔ_ｔ内で第一ユーザａ及び第二ユーザｂが共に写っている写真数である。Ｕ_ｎは、時間帯Ｔ_ｔ内で第ｎ枚の写真に写っている人の人数である。Ｄ_ｎ（ａ，ｂ）は、時間帯Ｔ_ｔ内で、第ｎ枚の写真の中で第一ユーザａと第二ユーザｂとの距離である。

ステップＳ１４において、図４に示したように、人間関係分析モジュール２４４は、各時間帯における人間関係比較値に基づいて、第一ユーザと第二ユーザとの人間関係趨勢図３０を作成し、この人間関係趨勢図３０をディスプレイ２０に表示させる。人間関係趨勢図３０には、各時間帯内で第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を変化曲線Ｌ１で表わされている。人間関係趨勢図３０において、横軸は時間を表し、横軸中のある点を一つの時間帯Ｔ_ｔとし、例えば、Ｔ_ｔ１を２００４年１月とすると、Ｔ_ｔ１という時間帯は２００４年１月１日〜２００４年１月３０日）である。縦軸は、各時間帯内における第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値Ｅ_Ｔｔを表す。図４の曲線Ｌ１を見れば、第一ユーザと第二ユーザとの関係の発展趨勢が分かる。つまり、何時二人の仲が最も密接であるか、何時二人の関係は密接ではないのかが分かる。

他の実施形態において、人間関係趨勢図３０は、更に移動可能な時間帯方式３２を備える。時間帯方式３２は、複数の時間帯及び各時間帯内に認識された第一ユーザ及び第二ユーザが写っている写真を含む。図４に示したように、時間帯方式３２は、時間帯Ｔ_ｔ１から時間体Ｔ_ｔ１―ｎまでである。図５に示したように、移動した時間帯方式３２は、時間体Ｔ_ｔ２から時間体Ｔ_ｔ２―ｎまでである。時間帯方式３２は移動すると、人間関係表現モジュール２４４が、予め設定した順（例えば写真を撮影した時間順）に従って、時間帯方式３２での各時間帯で認識された写真を人間関係趨勢図３０の下方に表示する。他の実施形態において、時間帯方式３２の幅は拡大又は縮小できる。時間帯方式３２の幅が最も小さい場合、時間帯方式３２は一つの直線となる。即ち１つのみの時間帯を含む。

他の実施形態において、データ受信モジュール２４０は、第一ユーザに入力された第二ユーザ及び第三ユーザのキーワード（複数のキーワードも可）を受信できる。第一ユーザは、人間関係分析システムを使用する使用者本人である。図６に示したように、第一ユーザ（ｍｅ）は検索欄に、第二ユーザの名前（Ｃｅｌｉｎｅ）及び第三ユーザの名前（Ｍａｎｄｙ）を入力する。入力すると、人間関係趨勢図３０には、２つの関係曲線ができ、第一関係曲線Ｌ１は第一ユーザと第二ユーザとの人間関係趨勢を表示し、第二関係曲線Ｌ２は第一ユーザと第三ユーザとの人間関係趨勢を表示する。

他の実施形態において、データ受信モジュール２４０は、第二ユーザ及び第三ユーザのキーワードを受信すると、人間関係趨勢図３０において、第二ユーザと第三ユーザとの関係曲線のみを表示することもできる。

他の実施形態において、ステップＳ１３において、人間関係分析モジュール２４３は、各時間帯内で認識された第一ユーザ及び第二ユーザが写っている写真の数量に基づいて、各時間帯内で第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得する。１つの時間帯で認識された写真の数量が多ければ多いほど、その時間帯で第一ユーザと第二ユーザとの関係は密接であることを意味する。

しかし、写真の数量で人間関係比較値を判断することは、関係強度（ユーザ距離）で人間関係比較値を判断するより不精確である。例えば、図７に示したように、時間帯Ｔ_ｔ−１の人間関係比較値Ｅ_Ｔｔ−１は、時間帯Ｔ_ｔ−２の人間関係比較値Ｅ_Ｔｔ−２より小さいが、図８を参照すると、時間帯Ｔ_ｔ−１での写真数Ｐ_Ｔｔ−１は時間帯Ｔ_ｔ−２の写真数Ｐ_Ｔｔ−２より多い。図８における各矩形部は写真の数量を表し、矩形部の高さが高ければ高いほど、写真の数量が多いことを意味する。

２ 電子装置
２０ ディスプレイ
２２ 入力装置
２３ 記憶装置
２４ 人間関係分析システム
２５ プロセッサ
２４０ データ受信モジュール
２４１ 写真取得モジュール
２４２ 顔認識モジュール
２４３ 人間関係分析モジュール
２４４ 人間関係表現モジュール
３０ 人間関係趨勢図
３２ 時間帯方式

Claims (16)

1. 写真取得モジュールと、
   顔認識モジュールと、
   人間関係分析モジュールと、
   人間関係表現モジュールと、
   を備え、電子装置内に応用される人間関係分析システムであって、
   前記写真取得モジュールは、前記電子装置の記憶装置から予め設定された各時間帯内の全ての写真を取得し、前記顔認識モジュールは前記各時間帯内の前記写真から第一ユーザ及び第二ユーザが共に写っている写真を認識し、前記人間関係分析モジュールは前記各時間帯内から認識された各写真の中で第一ユーザと第二ユーザとの距離を計算し、各時間帯内で第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得し、前記人間関係表現モジュールは、前記各時間帯内の人間関係比較値に基づいて、第一ユーザと第二ユーザとの人間関係趨勢図を作成し、前記人間関係趨勢図には各時間帯において第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を変化曲線で表すことを特徴とする人間関係分析システム。
2. 前記顔認識モジュールは前記各時間帯の各写真の顔を認識し、前記顔を第一ユーザ及び第二ユーザの顔写真と対比して、前記写真に第一ユーザの顔写真と一致する第一顔及び第二ユーザの顔写真と一致する第二顔が存在する場合、前記写真には第一ユーザ及び第二ユーザが写っていると判断することを特徴とする請求項１に記載の人間関係分析システム。
3. 前記人間関係分析モジュールは、各時間帯内の写真を一枚ずつ取得し、各写真に写っている顔の数に基づいて各写真に写っている人数Ｕを計算し、各写真に写っている前記第一ユーザと前記第二ユーザとの距離Ｄを計算し、また、予め設定された関係計算法Ｅ＝１／ｆ（Ｕ，Ｄ）によって各写真に写っている人数Ｕ及び前記第一ユーザと前記第二ユーザとの距離Ｄを利用して、各写真に写っている前記第一ユーザと前記第二ユーザとの関係強度Ｅを計算し、各時間帯の各写真で計算された関係強度Ｅを総合して、各時間帯内の第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得することを特徴とする請求項１または２に記載の人間関係分析システム。
4. 前記第一ユーザと前記第二ユーザとの間にｎ人がいる場合、二人の距離Ｄはｎ＋１であることを特徴とする請求項３に記載の人間関係分析システム。
5. 前記関係計算法は、Ｅ＝１／（Ｕ＊Ｄ）であることを特徴とする請求項５又は６に記載の人間関係分析システム。
6. 前記人間関係趨勢図は更に移動可能な時間帯方式を備え、前記時間帯方式が移動すると、前記人間関係表現モジュールは予め設定された順に、前記時間帯方式の各時間帯に認識された写真が前記人間関係趨勢図の下方に表示されることを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の人間関係分析システム。
7. 前記時間帯方式は拡大又は縮小することが可能であることを特徴とする請求項６に記載の人間関係分析システム。
8. 前記人間関係分析モジュールは、各時間帯内に認識された前記第一ユーザ及び前記第二ユーザが写っている写真の数量を基に、各時間帯内で前記第一ユーザと前記第二ユーザとの人間関係比較値を取得することを特徴とする請求項１から７の何れか一項に記載の人間関係分析システム。
9. 写真取得ステップと、
   顔認識ステップと、
   人間関係分析ステップ一と、
   人間関係表現ステップと、を備え、電子装置内に応用される人間関係分析方法であって、
   前記写真取得ステップは、前記電子装置の記憶装置から予め設定された各時間帯内の全ての写真を取得し、前記顔認識ステップは前記各時間帯内の写真から第一ユーザ及び第二ユーザが共に写っている写真を認識し、前記人間関係分析ステップ一は前記各時間帯内から認識された各写真の中で第一ユーザと第二ユーザとの距離を計算し、各時間帯内で第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得し、前記人間関係表現ステップは、前記各時間帯内の人間関係比較値を基に第一ユーザと第二ユーザとの人間関係趨勢図を作成し、前記人間関係趨勢図には各時間帯において第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を変化曲線で表すことを特徴とする人間関係分析方法。
10. 前記顔認識ステップは、前記各時間帯の各写真の顔を認識し、前記顔を第一ユーザ及び第二ユーザの顔写真と対比して、写真に第一ユーザの顔写真と一致する第一顔及び第二ユーザの顔写真と一致する第二顔が存在する場合、前記写真には第一ユーザ及び第二ユーザが写っていると判断することを特徴とする請求項９に記載の人間関係分析方法。
11. 前記人間関係分析ステップは、各時間帯内の写真を一枚ずつ取得し、各写真に写っている顔部の数を基に各写真に写っている人数Ｕを計算し、各写真に写っている第一ユーザと第二ユーザとの距離Ｄを計算し、また、予め設定された関係計算法Ｅ＝１／ｆ（Ｕ，Ｄ）で、各写真に写っている人数Ｕ及び第一ユーザと第二ユーザとの距離Ｄを利用して、各写真に写っている第一ユーザと第二ユーザとの関係強度Ｅを計算し、各時間帯の各写真で計算された関係強度Ｅを総合して、各時間帯内の第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得することを特徴とする請求項９または１０に記載の人間関係分析方法。
12. 第一ユーザと第二ユーザとの間にはｎ人いる場合、二人の距離Ｄはｎ＋１であることを特徴とする請求項１１に記載の人間関係分析方法。
13. 前記関係計算法は、Ｅ＝１／（Ｕ＊Ｄ）であることを特徴とする請求項１１に記載の人間関係分析方法。
14. 前記人間関係趨勢図は更に移動可能な時間帯方式を備え、時間帯方式が移動されると、人間関係表現モジュールは予め設定された順で、該時間帯方式の各時間帯に認識された写真を人間関係趨勢図の下方に表示することを特徴とする請求項９から１３の何れか一項に記載の人間関係分析方法。
15. 前記時間帯方式は拡大又は縮小することが可能であることを特徴とする請求項１４に記載の人間関係分析方法。
16. 更に人間関係分析ステップ二を備え、前記人間関係分析ステップ二は各時間帯内に認識された第一ユーザ及び第二ユーザが写っている写真の数量を基に、各時間帯内で第一ユーザと第二ユーザとの人間関係比較値を取得することを特徴とする請求項９から１５の何れか一項に記載の人間関係分析方法。