JP2014225206A - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像に写っている人物のうちの所望の人物と画像を共有すること。【解決手段】判定手段１０１は、第１の人物が写った画像を用いて、その第１の人物とその人物画像に関係する第２の人物との親密度を判定する。取得手段１０２は、第１の人物が写った画像の出力先を示す出力先情報を取得する。取得手段１０２は、判定手段１０１により判定された親密度が所定のレベル以上である第１の人物にその画像を共有させるための出力先情報を取得する。出力手段１０３は、取得手段１０２により取得された出力先情報により示される出力先に第１の人物が写った画像を出力する。【選択図】図２

Description

本発明は、画像を共有するための技術に関する。

画像を共有するための技術がある。特許文献１には、撮影された日時が対応付けられた画像群のうちユーザが参照したい日時の範囲に撮影された画像をインターネットから閲覧可能にしてそのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）をユーザに返却する技術が記載されている。

特開２０１２−９８８８８号公報

画像に写っている人物と画像を共有したいというときに、画像に写っている人物の中に画像を共有したくない人物も含まれている場合がある。そのような場合に、画像を共有したい人物とは画像を共有し、それ以外の人物とは画像を共有しないようにできると便利である。しかし、特許文献１の技術では、そのようなことはできない。
そこで、本発明は、画像に写っている人物のうちの所望の人物と画像を共有することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、第１の人物が写った画像を用いて、当該第１の人物と当該画像に関係する第２の人物との親密度を判定する判定手段と、前記画像の出力先であり、且つ、前記判定手段により判定された親密度が所定のレベル以上である前記第１の人物に前記画像を共有させるための出力先を示す出力先情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された出力先情報が示す出力先に前記画像を出力する出力手段とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。

また、前記判定手段は、前記画像に前記第１の人物とともに所定の人物が写っている場合に、当該所定の人物を前記第２の人物として、当該画像を用いて前記親密度を判定してもよい。
さらに、前記判定手段は、前記画像において前記第１の人物または前記第２の人物が所定の身振りを行っているか否かに基づいて前記親密度を判定してもよい。

また、撮影された画像の撮影者または当該画像を撮影した撮影装置の所有者である人物を特定する特定手段を備え、前記判定手段は、前記特定手段により同じ人物が前記第２の人物として特定された画像に、前記第１の人物が写っているか否かに基づいて、前記親密度を判定してもよい。
さらに、撮影された画像の撮影者または当該画像を撮影した撮影装置の所有者である人物を特定する特定手段を備え、前記判定手段は、前記特定手段により特定される人物が互いに異なる画像に、前記第１の人物及び前記第２の人物が写っているか否かに基づいて、前記親密度を判定してもよい。

また、撮影された画像の撮影者または当該画像を撮影した撮影装置の所有者である人物を特定する特定手段を備え、前記判定手段は、前記特定手段により前記第１の人物が特定される画像と当該特定手段により前記第２の人物が特定される画像とが類似しているか否かに基づいて、前記親密度を判定してもよい。
さらに、前記判定手段は、前記画像が複数である場合に、当該複数の画像同士が類似するか否かに基づいて前記判定を行ってもよい。

また、前記判定手段は、撮影された場所または撮影された日時が共通するか否かに基づいて前記判定を行ってもよい。
さらに、前記判定手段により判定された親密度が所定のレベル以上であった前記第１の人物に関する関連情報を、当該第１の人物が写っている画像に付与する付与手段を備えてもよい。

本発明は、情報処理装置が、第１の人物が写った画像を用いて、当該第１の人物と当該画像に関係する第２の人物との親密度を判定する判定ステップと、前記情報処理装置が、前記画像の出力先であり、且つ、前記判定ステップにおいて判定された親密度が所定のレベル以上である前記第１の人物に前記画像を共有させるための出力先を示す出力先情報を取得する取得ステップと、前記情報処理装置が、前記取得ステップにおいて取得された出力先情報が示す出力先に前記画像を出力する出力ステップとを備えることを特徴とする情報処理方法を提供する。

本発明によれば、画像に写っている人物のうちの所望の人物と画像を共有することができる。

第１実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。 情報処理装置の機能構成の一例を示す図。 第１親密度テーブルの一例を示す図。 出力先情報テーブルの一例を示す図。 画像共有処理における情報処理装置の動作の一例を示すフロー図。 第２実施形態における情報処理装置の機能構成の一例を示す図。 画像データに対応付けて記憶された人物識別情報の例を示す図。 画像データに対応付けて記憶された第３顔画像の例を示す図。 第１撮影数テーブルの一例を示す図。 第２撮影数テーブルの一例を示す図。 第２撮影数の計数方法を説明するための図。 画像共有処理における情報処理装置の動作の一例を示すフロー図。 類似画像数テーブルの一例を示す図。 類似画像数の計数方法を説明するための図。 変形例の情報処理装置の機能構成の一例を示す図。 第１関連情報テーブルの一例を示す図。 第２関連情報テーブルの一例を示す図。 第１身振りテーブルの一例を示す図。 第２身振りテーブルの一例を示す図。 第３撮影数テーブルの一例を示す図。 第２親密度テーブルの一例を示す図。

［１］第１実施形態
［１−１］ハードウェア構成
図１は、本発明の第１実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）により画像等の情報を処理するコンピュータであり、例えば、スマートフォンやパブレット端末、携帯電話、パーソナルコンピュータなどである。図１には、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、操作部１４と、表示部１５と、撮影部１６とを備える情報処理装置１０が示されている。

制御部１１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びリアルタイムクロックを備え、ＣＰＵが、ＲＡＭをワークエリアとして用いてＲＯＭや記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することによって各装置の動作を制御する手段である。リアルタイムクロックは現在の日時を算出してＣＰＵに通知する。記憶部１２は、フラッシュメモリ等を備え、制御部１１が制御に用いるデータやプログラムなどを記憶する手段である。通信部１３は、無線通信を行うための通信回路を備え、無線通信を行うことで他の装置とデータをやり取りする。通信部１３が行う無線通信は、例えば、移動体通信、無線ＬＡＮ通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信及び赤外線通信等である。本実施形態では、通信部１３は、これら４つの無線通信の全てを行う。

操作部１４は、表示面に重ねて設けられたタッチセンサやボタンなどの入力手段を備え、ユーザの操作を受け付けてその操作の内容を示す操作データを制御部１１に供給する。制御部１１は、供給された操作データに応じた処理を行う。表示部１５は、表示面を備え、制御部１１により制御されて、その表示面に画像を表示する表示手段（第１表示手段）である。撮影部１６は、例えばデジタルカメラとしての機能を有し、画像を撮影する撮影手段である。撮影部１６は、制御部１１により制御されて画像を撮影し、撮影した画像を示す画像データを制御部１１に供給する。

［１−２］機能構成
情報処理装置１０は、以上のハードウェア構成に基づき、画像を共有するための処理（以下「画像共有処理」という）を行う。記憶部１２には、画像共有処理を行うためのプログラムが記憶されており、制御部１１がそのプログラムを実行して各部を制御することで、以下に述べる機能が実現される。
図２は、情報処理装置１０の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１０は、判定手段１０１と、取得手段１０２と、出力手段１０３とを備える。

［１−２−１］判定手段１０１
判定手段１０１は、第１の人物が写った画像（以下「人物画像」という）を用いて、その第１の人物とその人物画像に関係する第２の人物との親密度を判定する手段の一例である。本実施形態では、判定手段１０１は、人物画像に第１の人物とともに所定の人物が写っている場合に、その所定の人物を第２の人物として、その人物画像を用いて親密度を判定する。ここでいう所定の人物は、本実施形態において人物画像に関係する人物（第２の人物）である。また、親密度とは、第1の人物と第２の人物との親密さの度合いのことであり、親密度が大きいほど、第１及び第２の人物の仲がよいことを表している。判定手段１０１は、制御部１１及び記憶部１２により実現される機能である。

記憶部１２には、例えば、所定の人物の顔を認識するための画像（以下「第１顔画像」という）が予め記憶されている。制御部１１は、例えば撮影部１６から画像データが供給されると、その画像データが示す画像に対して顔認識を行い、認識された顔の特徴量と第１顔画像の特徴量とを比較して、それらの顔が同一人物のものであるか否かを判断する。制御部１１は、認識した顔が第１顔画像と同一人物のものであると判断した場合に、その画像から所定の人物の顔以外にも顔が認識されていれば、その顔の人物を第１の人物とし、且つ、所定の人物を第２の人物として親密度を判定する。

詳細には、判定手段１０１は、人物画像において第１の人物または第２の人物が所定の身振りを行っているか否かに基づいて親密度を判定する。所定の身振りとしては、例えば、ピースサインや指さしポーズ、オーケーポーズ、腕組みポーズ、万歳など、画像を撮影されるときによく行われる身振りが定められている。これら以外にも、例えば仲間内で決められた何らかの身振りが所定の身振りとして定められていてもよい。記憶部１２には、所定の身振りを認識するための画像（以下「身振り画像」という）が記憶されている。制御部１１は、顔を認識した人物の手及び腕の形を認識し、認識した形と身振り画像とをマッチングして、一致する場合にその人物が所定の身振りを行っていると判断する。

制御部１１は、人物画像に写っている各人物について所定の身振りを行っているか否かを判断する。また、制御部１１は、手が写っていない人物や腕や体が写っておらずどの手がその人物の手かが分からないような人物については、判定できない（判定不能）と判断し、例えば所定の身振りを行っていないものと判断する。記憶部１２には、所定の身振りの状態と、親密度とを対応付けた第１親密度テーブルが記憶されている。

図３は、第１親密度テーブルの一例を示す図である。図３の例では、「第２の人物と同じ所定の身振りをしている」、「第２の人物とは異なる所定の身振りをしている」、「第１及び第２の人物のいずれかがしている」及び「第１及び第２の人物のいずれもしていない」という所定の身振りの状態に、「３」、「２」、「１」及び「０」という親密度がそれぞれ対応付けられている。この例では、親密度は、０から３までの整数で表され、数が大きいほど親密度が大きいことを表している。

制御部１１は、第１及び第２の人物について前述のとおり判断した所定の身振りの有無に基づいて、各第１の人物について図３に示す所定の身振りの状態のいずれであるかを判断し、判断した状態に対応付けられている値を、その第１の人物の親密度として判定する。制御部１１は、例えば、第１及び第２の人物の両方がピースサインをしていると判断した場合には、その第１の人物の親密度が「３」であると判定し、第１の人物だけがピースサインをしていると判断した場合には、その第１の人物の親密度が「１」であると判定する。

本実施形態では、第１の人物及び第２の人物のいずれかまたは両方が所定の身振りを行っていると、行っていない場合に比べて親密度が大きく判定される。つまり、判定手段１０１は、第１の人物または第２の人物が所定の身振りを行っているか否かに基づいて親密度を判定する。判定手段１０１は、こうして判定した親密度を、その親密度に対応する第１の人物の顔の特徴量と判定に用いた人物画像を示す画像データとともに取得手段１０２に供給する。以下では、判定手段１０１が親密度を判定する処理を、「親密度判定処理」という。本実施形態では、上記のとおり判定手段１０１が第１親密度テーブルを用いて親密度判定処理を行う。

［１−２−２］取得手段１０２
取得手段１０２は、人物画像の出力先を示す出力先情報を取得する手段の一例である。詳細には、取得手段１０２は、判定手段１０１により判定された親密度が所定のレベル以上である第１の人物に人物画像を共有させるための出力先を示す出力先情報を取得する。取得手段１０２は、制御部１１、記憶部１２及び通信部１３により実現される機能である記憶部１２には、上述した所定の人物ではない他の人物の顔を認識するための画像（以下「第２顔画像」という）と、それらの人物の出力先情報とを対応付けた出力先情報テーブルが記憶されている。

図４は、出力先情報テーブルの一例を示す図である。図４の例では、「Ａ００１．ｊｐｇ」、「Ａ００２．ｊｐｇ」及び「Ａ００３．ｊｐｇ」というファイル名で表される第２顔画像に、「ｘｘｘｘ＠ｃｏ．ｊｐ」、「＠ｙｙｙｙ」及び「ＺＺＺＺ」という出力先情報が対応付けられている。「ｘｘｘｘ＠ｃｏ．ｊｐ」はメールアドレスであり、「＠ｙｙｙｙ」及び「ＺＺＺＺ」はＳＮＳのアカウント名である。制御部１１は、判定手段１０１から親密度が供給されると、供給された親密度が所定のレベル（例えば「３」）以上であるか否かを判断する。また、制御部１１は、所定のレベル以上と判断した親密度とともに供給された第１の人物の顔の特徴量と、出力先情報テーブルに格納されている第２顔画像の特徴量とを比較して、第１の人物と同じ顔を表した第２顔画像が有るか否かを判断する。

制御部１１は、そのような第２顔画像が有ると判断した場合に、その第２顔画像に対応付けられている出力先情報を取得する。こうして取得された出力先情報が示す出力先に人物画像が出力されることで、親密度が所定のレベル以上であると判断された第１の人物と人物画像を共有することができる。つまり、この出力先情報は、親密度が所定のレベル以上である第１の人物に人物画像を共有させるための情報である。取得手段１０２は、以上のとおり出力先情報を取得して、取得した出力先情報を、判定手段１０１から供給された人物画像を示す画像データとともに出力手段１０３に供給する。

［１−２−３］出力手段１０３
出力手段１０３は、取得手段１０２により取得された出力先情報により示される出力先に人物画像を出力する手段の一例である。出力手段１０３は、例えば、制御部１１及び通信部１３により実現される機能である。制御部１１には、取得手段１０２から、人物画像を示す画像データ及び取得された出力先情報が供給されてくる。制御部１１は、供給された画像データを、通信部１３を制御してその出力先情報が示す出力先に送信させる。例えば、制御部１１は、出力先情報がメールアドレスであれば、画像データを添付した電子メールをそのメールアドレスに発信し、出力先情報がＳＮＳのアカウント名であれば、画像データを添付した文書をそのアカウントに投稿する。これにより、その画像データが示す人物画像が出力先情報の示す出力先に出力される。出力手段１０３は、このようにして上記の出力を行う。

［１−３］動作
情報処理装置１０は、以上の構成に基づき上述した画像共有処理を行う。以下では、画像共有処理において情報処理装置１０が行う動作について説明する。
図５は、画像共有処理における情報処理装置１０の動作の一例を示すフロー図である。画像共有処理は、例えばユーザの操作により撮影部１６が画像を撮影することを契機に開始される。

まず、情報処理装置１０は、撮影された画像を取得する（ステップＳ１１）。次に、情報処理装置１０は、取得した画像を解析して人物の顔を認識する（ステップＳ１２）。続いて、情報処理装置１０は、認識した顔及び上述した第１顔画像に基づいて、所定の人物（第２の人物）が画像に写っているか否かを判断する（ステップＳ１３）。情報処理装置１０は、所定の人物が画像に写っている（ＹＥＳ）と判断した場合には、さらに他の人物（第１の人物）が画像に写っているか否かを判断する（ステップＳ１４）。

情報処理装置１０は、他の人物が画像に写っている（ＹＥＳ）と判断した場合には、上述した第１親密度判定処理を行う（ステップＳ１５）。情報処理装置１０は、ステップＳ１３及びＳ１４で否（ＮＯ）と判断した場合には、画像共有処理を終了する。ステップＳ１２からＳ１５までは、判定手段１０１が行う動作である。次に、情報処理装置１０は、判定された親密度が所定のレベル以上である第１の人物の出力先情報を取得する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６は取得手段１０２が行う動作である。そして、情報処理装置１０は、取得した出力先情報が示す出力先に人物画像を出力する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７は出力手段１０３が行う動作である。

［１−４］第１実施形態による効果
人物画像に写っている人物には、被写体として撮影された人物の他に、通りすがりなどの理由で偶然撮影された人物も含まれている。このように偶然撮影された人物は、自身が被写体ではないため、被写体である人物に比べて、上述した所定の身振りを行っている可能性が低い。本実施形態では、第２の人物とともに画像に写っている第１の人物のうち、所定の身振りを行った人物の親密度がそのような身振りを行っていない人物の親密度よりも大きくなるように判定が行われ、判定された親密度が所定のレベル以上の第１の人物に画像を共有させるための出力先に、第１の人物が写った人物画像が出力される。その結果人物画像が共有される第１の人物は、共有がされなかった第１の人物に比べて、被写体として撮影された人物である可能性が高く、この人物画像を共有する相手として望まれる人物である可能性が高い。このような本実施形態によれば、画像に写っている人物のうちの所望の人物と画像を共有することができる。

また、本実施形態では、第２の人物が第１の人物とともに写っている人物画像が共有される。このような本実施形態によれば、第２の人物が自分とともに画像に写っている他の人物と画像を共有することができる。
また、本実施形態では、上記のとおり所定の身振りに基づいた親密度の判定が行われる。親密度を判定する方法として、例えば顔が正面を向いたり表情が笑っていたりするという条件を満たす人物の親密度を高くするという方法もある。しかし、たまたま周囲にいた人物の顔の向きや表情が条件を満たすことは、その人物が撮影されるわけでもないのにピースサインや指さしポーズを行うことに比べると起こりやすい事象といえる。このような本実施形態によれば、例えば認識した顔に基づいて親密度を判定する場合に比べて、より正確な親密度を判定することができる。

［２］第２実施形態
本発明の第２実施形態について、以下、第１実施形態と異なる点を中心に説明する。第１実施形態では、第１の人物とともに画像に写っている所定の人物を第２の人物としたが、第２実施形態では、画像の撮影者または画像を撮影した撮影装置の所有者を第２の人物として、画像共有処理が行われる。ここでいう撮影者及び所有者は、本実施形態において人物画像に関係する人物（第２の人物）である。また、第２実施形態では、人物画像（第１の人物が写った画像）を含む複数の画像を用いて親密度が判定される。

図６は、第２実施形態における情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。図６では、図２に示す各手段に加え、特定手段１０４を備える情報処理装置１０ａが示されている。
［２−１］特定手段１０４
特定手段１０４は、撮影された画像の撮影者またはその画像を撮影した撮影装置の所有者である人物を特定する手段の一例である。特定手段１０４は、例えば、制御部１１、記憶部１２、通信部１３及び操作部１４により実現される機能である。本実施形態では、記憶部１２に複数の画像データが記憶されており、制御部１１がこれらの画像データが示す各画像の撮影者または所有者である人物を特定する。以下では、その特定方法の２つの例を説明する。

［２−１―１］第１の特定方法
画像データには、画像のプロパティとして画像の作成者の情報が含まれている場合がある。第１の特定方法では、制御部１１は、画像データに画像の作成者が含まれていれば、その作成者をその画像の撮影者である人物として特定する。この作成者は、情報処理装置１０を利用するユーザが操作部１４を操作して入力したものであってもよい。制御部１１は、特定した人物を識別する情報（以下「人物識別情報」という）を画像データに対応付けて記憶部１２に記憶させる。制御部１１は、第１の特定方法では、作成者の情報を人物識別情報として記憶させる。

図７は、画像データに対応付けて記憶された人物識別情報の例を示す図である。図７の例では、「ａａａ．ｊｐｇ」、「ｂｂｂ．ｊｐｇ」及び「ｃｃｃ．ｊｐｇ」というファイルの画像データに、「○○」、「△△」及び「○○」という人物識別情報が対応付けられている。この場合、「ａａａ．ｊｐｇ」及び「ｃｃｃ．ｊｐｇ」は、同じ「○○」という人物識別情報によって識別される撮影者によって撮影された画像であることが表されている。こうして特定手段１０４が第１の特定方法で特定した撮影者である人物を識別する人物識別情報は、判定手段１０１から参照できるようにして記憶される。

なお、こうして記憶される人物識別情報は、その人物の名前（例えば「○○」）や呼び名（例えば「○○さん」）を表していない場合（例えば「marux2」など）があるが、それでも構わない。要するに、複数の画像における撮影者または上記の所有者が同じであるか否かが識別できるようになっていれば、人物識別情報が名前や呼び名を表していなくてもよい。また、特定手段１０４は、上記の人物識別情報をさらにその人物の名前や呼び名と対応付けた名前テーブルを記憶しておき、名前や呼び名を特定した結果として記憶してもよい。

［２−１―２］第２の特定方法
画像データには、情報処理装置１０の撮影部１６から供給されるものと、外部装置（情報処理装置１０以外の装置）から送信されてくるものがある。記憶部１２には、自装置の所有者に関連する情報（例えば何らかのユーザＩＤ）が記憶されている。制御部１１は、撮影部１６から供給される画像データについては、その情報（自装置の所有者に関連する情報）を前述した人物識別情報として対応付けて記憶させる。

また、外部装置が画像データを送信してきた場合、その外部装置は、自装置を識別する情報を画像データとともに送信してくる場合がある。その外部装置を識別する情報とは、例えば、ＭＡＣ（Media Access Control）アドレスやＩＭＳＩ（International Mobile Subscriber Identity）などである。その場合、制御部１１は、画像データとともに供給されるその情報（外部装置を識別する情報）を、前述した人物識別情報として画像データに対応付けて記憶させる。

［２−２］判定手段１０１
判定手段１０１は、特定手段１０４により特定された人物を第２の人物として、その特定に用いられた画像に写っている第１の人物とその第２の人物との親密度を判定する。判定手段１０１は、例えば、画像に写っている人物（すなわち本実施形態における第１の人物）の顔を認識するための画像（以下「第３顔画像」という）を記憶しておく。判定手段１０１は、特定手段１０４により第２の人物が特定された画像、言い換えると、第２の人物の特定の用いられた画像に対して顔認識を行い、認識された顔の特徴量と第３顔画像の特徴量とを比較して、それらの顔が同一人物のものであるか否かを判断する。判定手段１０１は、複数の顔が認識された場合には、各顔についてこの判断を行う。判定手段１０１は、或る画像について認識した顔と同一人物の顔であると判断した第３顔画像を、その画像データ及び上述した人物識別情報に対応付けて記憶する。

図８は、画像データに対応付けて記憶された第３顔画像の例を示す図である。図８の例では、「ａａａ．ｊｐｇ」、「ｂｂｂ．ｊｐｇ」、「ｃｃｃ．ｊｐｇ」、「ｄｄｄ．ｊｐｇ」、「ｅｅｅ．ｊｐｇ」及び「ｆｆｆ．ｊｐｇ」等というファイル名の画像データに、「○○」、「△△」、「○○」、「○○」、「□□」、「○○」及び「○○」等という人物識別情報がそれぞれ対応付けられている。また、これらの画像データ及び人物識別情報には、図に示す各ファイル名で表される第３顔画像がそれぞれ対応付けられている。例えば「ａａａ．ｊｐｇ」という画像データは、「○○」により識別される人物を撮影者または所有者とし、「Ｂ００４．ｊｐｇ、Ｂ０２９．ｊｐｇ」という２名の第３顔画像の人物が写っている画像を表している。判定手段１０１は、こうして記憶した情報を用いて親密度を判定する。以下では、その判定方法の２つの例を説明する。

［２−２−１］第１の判定方法
判定手段１０１は、特定手段１０４により同じ人物が第２の人物として特定された画像に、第１の人物が写っているか否かに基づいて親密度を判定する。判定手段１０１は、例えば、同じ人物が第２の人物として特定された画像のうち第１の人物が写っている画像の数に基づいて親密度を判定する。この数は、第２の人物が第１の人物を撮影した数または第２の人物が所有する撮影装置が第１の人物を撮影した数を表し、以下では「第１撮影数」という。判定手段１０１は、第１撮影数と親密度とを対応付けた第１撮影数テーブルを記憶している。

図９は、第１撮影数テーブルの一例を示す図である。この例では、「５以上」、「３以上５未満」及び「３未満」という第１撮影数に、「３」、「２」及び「１」という親密度がそれぞれ対応付けられている。制御部１１は、図８に示すように記憶した画像データ、人物識別情報及び第３顔画像に基づいて、各第１及び第２の人物の第１撮影数を計数する。制御部１１は、例えば、「○○」で識別される第２の人物と「Ｂ００４．ｊｐｇ」という第３顔画像の第１の人物とについては「５」という第１撮影数を計数し、「○○」で識別される第２の人物と「Ｂ０２９．ｊｐｇ」という第３顔画像の第１の人物とについては「３」という第１撮影数を計数する。また、制御部１１は、「○○」で識別される第２の人物と「Ｂ０１８．ｊｐｇ」、「Ｂ０３４．ｊｐｇ」、「Ｂ０１１．ｊｐｇ」という第３顔画像の第１の人物とについてはいずれも「１」という第１撮影数を計数する。

制御部１１は、計数した第１撮影数に第１撮影数テーブルにおいて対応付けられている親密度を、その第１撮影数が計数された第１及び第２の人物の親密度として判定する。図８の例であれば、「○○」で識別される第２の人物と「Ｂ００４．ｊｐｇ」という第３顔画像の第１の人物との親密度を、計数した「５（すなわち５以上）」という第１撮影数に対応付けられている「３」と判定し、「○○」で識別される第２の人物と「Ｂ０２９．ｊｐｇ」という第３顔画像の第１の人物との親密度を、計数した「３（すなわち３以上５未満）」という第１撮影数に対応付けられている「２」と判定する。また、制御部１１は、その他の第１及び第２の人物の親密度を、計数した「１（すなわち３未満）」という第１撮影数に対応付けられている「１」と判定する。制御部１１は、「△△」及び「□□」で識別される第２の人物と第１の人物との親密度についても、同様に判定する。判定手段１０１は、以上のとおり第１の判定方法での判定を行う。

なお、判定手段１０１は、第１の判定方法で判定を行う場合に、第１撮影数以外のものを用いてもよい。例えば、判定手段１０１は、同じ人物が第２の人物として特定された画像に第１の人物が写っている場合に、その画像に所定のポイントを加算し、加算されたポイントに基づいて親密度を判定してもよい。また、判定手段１０１は、その画像に写っている第１の人物が第１実施形態で述べた所定の身振りを行っている場合には加算するポイントを大きくしてもよい。また、判定手段１０１は、加算するポイントを、画像が撮影された日時や場所に応じて変化させてもよい。

例えば、判定手段１０１は、日中に撮影された画像よりも夜間に撮影された画像に大きなポイントを加算したり、国内で撮影された画像よりも外国で撮影された画像に大きなポイントを加算したりしてもよい。要するに、判定手段１０１は、同じ人物が第２の人物として特定された画像に、第１の人物が写っているか否かに基づいて親密度を判定するものであればよい。なお、画像が撮影された日時や場所を用いる場合、情報処理装置は、画像に加えその画像が撮影された日時や場所を示す画像データを生成する。また、情報処理装置は、画像が撮影された場所を用いる場合には、自装置の位置を測定する測位手段を備えていればよい。

［２−２−２］第２の判定方法
判定手段１０１は、特定手段１０４により特定される人物が互いに異なる画像に、第１の人物及び第２の人物が写っているか否かに基づいて親密度を判定する。判定手段１０１は、例えば、特定される人物が互いに異なり、且つ、第１の人物及び第２の人物が写っている画像の数に基づいて親密度を判定する。この数は、異なる人物（以下「第３の人物」という）により第１及び第２の人物が撮影された画像の数を表し、以下では「第２撮影数」という。判定手段１０１は、第２撮影数と親密度とを対応付けた第２撮影数テーブルを記憶している。

図１０は、第２撮影数テーブルの一例を示す図である。この例では、「５以上」、「３以上５未満」及び「３未満」という第２撮影数に、「３」、「２」及び「１」という親密度がそれぞれ対応付けられている。制御部１１は、図８の説明で述べたように記憶した画像データ、人物識別情報及び第３顔画像に基づいて、各第１及び第２の人物の第２撮影数を計数する。第２撮影数の計数方法について、図１１を参照して説明する。
図１１は、第２撮影数の計数方法を説明するための図である。図１１では、「ｂｂｂ．ｊｐｇ」、「ｈｈｈ．ｊｐｇ」及び「ｉｉｉ．ｊｐｇ」というファイル名の画像データに、「△△」、「□□」及び「▲▲」という人物識別情報がそれぞれ対応付けられている。これらの人物識別情報は、上述した第３の人物を識別する情報である。

また、これらの画像データ及び人物識別情報には、いずれも「Ｂ００２．ｊｐｇ」及び「Ｂ０４２．ｊｐｇ」という顔画像を含む第３顔画像がそれぞれ対応付けられている。これらの画像データは、対応付けられている人物識別情報がそれぞれ異なっている。つまり、これらの画像データは、互いに異なる第３の人物を撮影者または上記の所有者とする画像を表している。また、例えば「Ｂ００２．ｊｐｇ」及び「Ｂ０４２．ｊｐｇ」という第３顔画像により表される顔の人物をそれぞれ第１及び第２の人物とした場合に、図１１に示す各画像データは、いずれも、第１及び第２の人物が写った画像を表すことになる。この場合、制御部１１は、第２撮影数を、図１１に示す画像データの数である「３」と計数し、計数した「３（すなわち３以上５未満）」という第２撮影数に第２撮影数テーブルにおいて対応付けられている「２」という親密度を判定する。判定手段１０１は、以上のとおり第２の判定方法での判定を行う。

なお、判定手段１０１は、第２の判定方法で判定を行う場合に、第２撮影数以外のものを用いてもよい。例えば、判定手段１０１は、特定される第２の人物が互いに異なる画像に第１及び第２の人物が写っている場合に、それらの画像に所定のポイントを加算し、加算されたポイントに基づいて親密度を判定してもよい。また、判定手段１０１は、それらの画像に写っている第１及び第２の人物のいずれかまたは両方が第１実施形態で述べた所定の身振りを行っている場合には加算するポイントを大きくしてもよい。また、判定手段１０１は、加算するポイントを、画像が撮影された日時や場所に応じて変化させてもよい。要するに、判定手段１０１は、特定される第２の人物が互いに異なる画像に、第１の人物及び第２の人物が写っているか否かに基づいて親密度を判定するものであればよい。

［２−３］動作
図１２は、画像共有処理における情報処理装置１０ａの動作の一例を示すフロー図である。本実施形態では、画像共有処理は、例えばユーザの操作により画像共有処理の対象とする複数の画像が指定されることを契機に開始される。この操作を「指定操作」という。まず、情報処理装置１０ａは、ユーザによる指定操作を受け付ける（ステップＳ２１）。次に、情報処理装置１０ａは、指定された各画像の撮影者または上記の所有者を特定する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２は特定手段１０４が行う動作である。続いて、情報処理装置１０ａは、本実施形態における親密度判定処理（判定手段１０１が親密度を判定する処理）を行う（ステップＳ２３）。ステップＳ２３は判定手段１０１が行う動作である。そして、情報処理装置１０ａは、図５に示すステップＳ１６（出力先情報の取得）の動作を行い、取得した出力先情報が示す出力先に第１の人物が写った画像を出力する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４は出力手段１０３が行う動作である。

［２−４］第２実施形態による効果
上記第１の判定方法で親密度の判定が行われた場合、第２の人物が撮影者または上記の所有者として特定された画像を用いて親密度の判定が行われ、その画像が第１の人物と共有される。これにより、或る人物（第２の人物に当たる人物）が誰かを撮影した場合またはその人物の所有する撮影装置が誰かを撮影した場合に、撮影した画像を、撮影された人物（第１の人物に当たる人物）のうちの所望の人物と共有することができる。

また、上記第２の判定方法で親密度の判定が行われた場合、第３の人物（第１及び第２の人物以外の人物）が撮影者または上記の所有者として特定された複数の画像を用いて親密度の判定が行われる。これにより、或る人物は、自分以外の人物（第３の人物に当たる人物）を撮影者または上記の所有者とする画像を所持している場合に、それらの画像を、それらの画像に自分とともに写った他の人物（第１の人物に当たる人物）のうちの所望の人物と共有することができる。

［３］第３実施形態
本発明の第３実施形態について、以下、第１及び第２実施形態と異なる点を中心に説明する。第２実施形態では、特定手段１０４により特定された人物（すなわち画像の撮影者または画像を撮影した撮影装置の所有者）を第２の人物として画像共有処理が行われたが、第３実施形態では、特定手段１０４により特定された人物を第１及び第２の人物として画像共有処理が行われる。

［３−１］第３の判定方法
本実施形態では、判定手段１０１が、特定手段１０４により第１の人物が特定される画像と特定手段１０４により第２の人物が特定される画像とが類似しているか否かに基づいて、親密度を判定する。判定手段１０１は、例えば、第１の人物が特定される画像と類似する画像であり、且つ、第２の人物が特定される画像の数に基づいて親密度を判定する。この数は、第１及び第２の人物が撮影した互いに類似する画像の数を表し、以下では「類似画像数」という。判定手段１０１は、類似画像数と親密度とを対応付けた類似画像数テーブルを記憶している。

図１３は、類似画像数テーブルの一例を示す図である。この例では、「５以上」、「３以上５未満」及び「３未満」という類似画像数に、「３」、「２」及び「１」という親密度がそれぞれ対応付けられている。制御部１１は、図７の説明で述べたように記憶した画像データ及び人物識別情報に基づいて類似画像数を計数する。類似画像数の計数方法について、図１４を参照して説明する。
図１４は、類似画像数の計数方法を説明するための図である。図１４では、「ａａａ．ｊｐｇ」及び「ｇｇｇ．ｊｐｇ」を含む５つの画像データに「○○」という人物識別情報が対応付けられ、「ｂｂｂ．ｊｐｇ」及び「ｌｌｌ．ｊｐｇ」を含む４つの画像データに「△△」という人物識別情報が対応付けられている。

判定手段１０１は、例えば２つの画像を表す各画素の色、明度及び彩度を用いて算出される特徴量が所定の条件を満たす場合（例えば特徴量の差が閾値以下の場合）に、それらの画像が類似していると判断する。図１４の例では、「ａａａ．ｊｐｇ」及び「ｊｊｊ．ｊｐｇ」と、「ｄｄｄ．ｊｐｇ」及び「ｋｋｋ．ｊｐｇ」と、「ｇｇｇ．ｊｐｇ」及び「ｌｌｌ．ｊｐｇ」とがそれぞれ類似していると判定手段１０１が判断するものとする。この場合、判定手段１０１は、類似していると判断した画像の組み合わせの数である「３」を類似画像数として計数し、計数した類似画像数である「３（すなわち３以上５未満）」に類似画像数テーブルにおいて対応付けられている「２」を親密度として判定する。

なお、判定手段１０１は、第３の判定方法で判定を行う場合に、類似画像数以外のものを用いてもよい。例えば、判定手段１０１は、第１の人物が特定される画像と類似する画像であり、且つ、第２の人物が特定される画像に所定のポイントを加算し、加算されたポイントに基づいて親密度を判定してもよい。また、判定手段１０１は、それらの画像に相手（第１または第２の人物のいずれか）が写っていたり、その人物が第１実施形態で述べた所定の身振りを行っていたりした場合に加算するポイントを大きくしてもよい。また、判定手段１０１は、加算するポイントを、画像が撮影された日時や場所に応じて変化させてもよい。要するに、判定手段１０１は、第１の人物が特定される画像と第２の人物が特定される画像とが類似しているか否かに基づいて、親密度を判定するものであればよい。

［３−２］第３実施形態による効果
上記第３の判定方法で親密度の判定が行われた場合、第１及び第２の人物が撮影者または上記の所有者として特定された複数の画像のうち互いに類似する画像を用いて親密度の判定が行われ、そのうちの第２の人物が撮影者または所有者として特定された画像が第１の人物と共有される。これにより、例えば或る人物（第２の人物に当たる人物）が所持する複数の画像の中に、自身及び他の人物（第１の人物に当たる人物）を撮影者または上記の所有者とする画像が含まれている場合に、自身が撮影者または上記の所有者となる画像を、他の人物のうちの所望の人物と共有することができる。また、本実施形態では、複数の画像に人物画像（第１の人物が写った画像）が含まれていてももちろんよいが、含まれていなくても、親密度を判定することができる。

［４］変形例
上述した各実施形態は、それぞれ本発明の実施の一例に過ぎず、以下のように変形させてもよい。また、上述した各実施形態及び以下に示す各変形例は、必要に応じて組み合わせて実施してもよい。

［４−１］関連情報を付与
上述した各実施形態では、判定された親密度を用いて、所望の人物（第１の人物）に画像を共有させるための処理（画像共有処理）が行われたが、これに限らず、例えば、画像に写っている人物のうちの所望の人物に関する情報（タグとも呼ばれる情報であり、以下では「関連情報」という。）をその画像に付与する処理（以下「付与処理」という）が行われてもよい。以下では、本変形例を第１実施形態に適用した場合について、図１５を参照して説明する。
図１５は、本変形例の情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。図１５では、図２に示す各手段に加え、付与手段１０５を備えた情報処理装置１０ｂが示されている。判定手段１０１は、判定した親密度を、その親密度に対応する第１の人物の顔の特徴量と判定に用いた人物画像を示す画像データとともに付与手段１０５に供給する。

付与手段１０５は、判定手段１０１により判定された親密度が所定のレベル以上であった第１の人物に関する関連情報を、その第１の人物が写った画像に付与する手段の一例である。付与手段１０５は、例えば、制御部１１及び記憶部１２により実現される機能である。記憶部１２には、図８に示すような第３顔画像と、各第３顔画像により顔が表される人物に関する関連情報とを対応付けた関連情報テーブルが記憶されている。関連情報とは、例えば、その人物の名前や連絡先（電話番号やメールアドレス）、居住地などである。

図１６は、第１関連情報テーブルの一例を示す図である。この例では、「Ｂ００１．ｊｐｇ」、「Ｂ００２．ｊｐｇ」及び「Ｂ００３．ｊｐｇ」という第３顔画像に、「△△」、「○○」及び「□□」という名前と、「０９０−ｘｘｘｘ−ｘｘｘｘ」、「ｙｙｙｙ＠ｃｏ．ｊｐ」及び「＠ｚｚｚｚ」という連絡先と、「東京」、「神奈川」及び「茨城」という居住地とがそれぞれ対応付けられている。制御部１１は、判定手段１０１から供給された親密度が所定のレベル以上であった場合に、その親密度とともに供給された第１の人物の顔の特徴量と第３顔画像の特徴量とを比較し、第１の人物と同じ顔を表した第３顔画像が有るか否かを判断する。

制御部１１は、そのような第３顔画像が有ると判断した場合に、第１関連情報テーブルにおいてその第３顔画像に対応付けられている関連情報を、親密度とともに供給された画像データに付加する。これにより、この画像データが示す人物画像には、その人物画像に写っている第１の人物のうち、親密度が所定のレベル以上である第１の人物の関連情報が付与されることになる。本変形例によれば、画像に写っている人物のうちの所望の人物の関連情報をその画像に付与することができる。

なお、付与手段１０５は、第１の人物の親密度に応じて付与する関連情報を異ならせてもよい。この場合、付与手段１０５は、親密度と関連情報とを対応付けた第２関連情報テーブルを記憶している。
図１７は、第２関連情報テーブルの一例を示す図である。この例では、「３」、「２」及び「１」という親密度に、「名前、連絡先、居住地」、「名前、連絡先」及び「名前」という関連情報とがそれぞれ対応付けられている。付与手段１０５は、判定手段１０１から供給された親密度が所定のレベル以上であった場合に、第２関連情報テーブルにおいてその親密度に対応付けられている関連情報を付与する。

例えば、付与手段１０５は、第１の人物の親密度が「２」であれば、第２関連情報テーブルにおいて「２」に対応付けられている「名前、連絡先」をその親密度とともに供給された画像データが示す人物画像に付与し、親密度が「３」であれば、第２関連情報テーブルにおいて「３」に対応付けられている「名前、連絡先、居住地」をその親密度とともに供給された画像データが示す人物画像に付与する。これにより、親密度に応じた関連画像を画像に付与することができる。

［４−２］撮影場所または撮影日時に応じた身振り
判定手段１０１は、各実施形態において所定の身振りを用いて親密度を判定する場合に、画像が撮影された場所（以下「撮影場所」という）または日時（以下「撮影日時」という）に応じて異なる身振りを用いて判定を行ってもよい。この場合、判定手段１０１は、例えば撮影場所と所定の身振りとを対応付けた第１身振りテーブルを記憶している。
図１８は、第１身振りテーブルの一例を示す図である。この例では、「結婚式場」及び「サッカー場」という撮影場所に、「万歳」及び「腕組みポーズ」がそれぞれ対応付けられている。この撮影場所は、例えば、結婚式場やサッカー場を含む場所の境界を示す情報であり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）で測定された緯度及び経度がその撮影場所に含まれるか否かを判断するための情報である。

本変形例では、情報処理装置が自装置の位置を測定する測位手段を備えている。判定手段１０１は、例えば撮影部１６から画像データが供給されると、測位手段が測定した位置を取得する。この位置は、画像の撮影場所を表している。判定手段１０１は、取得した位置が第１身振りテーブルの撮影場所を表していれば、その位置が表す撮影場所に第１身振りテーブルにおいて対応付けられている所定の身振りを用いて親密度を判定する。撮影場所によっては、よく行われる身振りが決まっていることがある。本変形例では、そのような身振りと撮影場所とを対応付けた第１身振りテーブルを判定手段１０１が記憶しておくことで、各撮影場所でよく行われる身振りがその撮影場所で行われたか否かに基づいて親密度を判定することができる。

また、判定手段１０１は、撮影日時と所定の身振りとを対応付けた第２身振りテーブルを記憶していてもよい。
図１９は、第２身振りテーブルの一例を示す図である。この例では、「日中」及び「夜間」という撮影日時に、「ピースサイン」及び「指さしポーズ」がそれぞれ対応付けられている。判定手段１０１は、例えば撮影部１６から画像データが供給されると、現在の日時を撮影日時として取得し、取得した撮影日時（この例では日中か夜間）に第２身振りテーブルにおいて対応付けられている所定の身振りを用いて親密度を判定する。所定の身振りの中には、よく行われる日時が決まっているものがある。本変形例では、そのような身振りとその身振りがよく行われている撮影日時とを対応付けた第２身振りテーブルを判定手段１０１が記憶しておくことで、それらの身振りが対応する撮影日時に行われたか否かに基づいて親密度を判定することができる。

［４−３］撮影場所または撮影日時を用いて判定
判定手段１０１は、撮影場所及び撮影日時がそれぞれ付加されている画像データにより表される画像を用いて親密度を判定する場合に、撮影場所または撮影日時が共通するか否かに基づいて判定を行ってもよい。以下では、判定手段１０１が第３実施形態で述べた第３の判定方法で判定を行う場合について説明する。図１４の例において、「ａａａ．ｊｐｇ」、「ｃｃｃ．ｊｐｇ」、「ｄｄｄ．ｊｐｇ」、「ｂｂｂ．ｊｐｇ」、「ｊｊｊ．ｊｐｇ」及び「ｋｋｋ．ｊｐｇ」という画像データの撮影日時が共通し、「ｆｆｆ．ｊｐｇ」、「ｇｇｇ．ｊｐｇ」及び「ｌｌｌ．ｊｐｇ」という画像データの撮影日時が共通しているものとする。ここでいう「撮影日時が共通する」とは、例えば、各撮影日時が同じ日の同じ時間帯に含まれる日時であることを表している。なお、これに限らず、各撮影日時が同じ日や同じ週、月に含まれていれば撮影日時が共通しているとしてもよいし、日が異なっていても時間帯が同じであれば各撮影日時が共通しているとしてもよい。

上記のとおり撮影日時が共通している場合、判定手段１０１は、例えば、第１の人物が特定される画像に類似して且つ第２の人物が特定される画像のうち、撮影日時が共通する画像の数を上述した類似画像数として親密度を判定する。図１４の例であれば、互いに類似する画像データのうち、「ａａａ．ｊｐｇ」及び「ｊｊｊ．ｊｐｇ」と、「ｄｄｄ．ｊｐｇ」及び「ｋｋｋ．ｊｐｇ」との撮影日時が共通し、「ｇｇｇ．ｊｐｇ」及び「ｌｌｌ．ｊｐｇ」の撮影日時が共通しているため、判定手段１０１は、類似画像数として「２」及び「１」を計数する。この場合、判定手段１０１は、大きいほうの類似画像数（この例では「２」）を用いて判定を行う。また、判定手段１０１は、撮影場所についても同様に、撮影場所が共通する画像データの数を類似画像数として計数して、判定を行う。なお、判定手段１０１は、本変形例でも、類似画像数を用いる代わりに、画像毎に加算したポイントを用いたり、加算するポイントを撮影日時や撮影場所に応じて変化させたりしてもよい。要するに、判定手段１０１は、撮影場所または撮影日時が共通するか否かに基づいて判定を行うものであればよい。

撮影場所または撮影日時が共通する画像の撮影者として特定手段１０４によって特定された第１及び第２の人物は、共通の日時または共通の場所で画像を撮影した人物同士となり、異なる日時または異なる場所で画像を撮影した人物同士に比べて、親密度が大きい場合が多い。これは、それらの画像を撮影した撮影装置の所有者の場合も同様である。本変形例では、共通の日時または共通の場所で画像を撮影した人物同士の親密度が、異なる日時または異なる場所で画像を撮影した人物同士の親密度に比べて大きくなるように判定が行われる。従って、撮影場所または撮影日時が共通するか否かに基づかないで判定が行われる場合に比べて、判定される親密度の精度を高くすることができる。

［４−４］画像が類似するか否かに基づいた判定
判定手段１０１は、画像が複数である場合に、それら複数の画像同士が類似するか否かに基づいて判定を行ってもよい。例えば、判定手段１０１が第２実施形態で述べた第２の判定方法で判定を行う場合について説明する。この場合、判定手段１０１は、特定手段１０４により特定される人物が互いに異なり、且つ、互いに類似する画像に、第１の人物及び第２の人物が写っているか否かに基づいて親密度を判定する。例えば、判定手段１０１は、特定手段１０４により特定される人物が互いに異なり、且つ、互いに類似する画像のうち、第１の人物及び第２の人物が写っている画像の数（以下「第３撮影数」という）に基づいて親密度を判定する。

判定手段１０１は、例えば図１１の例において、「ｂｂｂ．ｊｐｇ」、「ｈｈｈ．ｊｐｇ」及び「ｉｉｉ．ｊｐｇ」により表される画像のうち、「ｈｈｈ．ｊｐｇ」及び「ｉｉｉ．ｊｐｇ」により表される画像同士が類似していると判断すると、これらの画像の数（つまり「２」）を第３撮影数として計数する。判定手段１０１は、第３撮影数を計数すると、第３撮影数と親密度とを対応付けた第３撮影数テーブルを用いて、親密度を判定する。

図２０は、第３撮影数テーブルの一例を示す図である。この例では、「５以上」、「３以上５未満」及び「３未満」という第３撮影数に、「３」、「２」及び「１」という親密度がそれぞれ対応付けられている。判定手段１０１は、上記のとおり計数した第３撮影数（この例では「２」、すなわち「３未満」）に第３撮影数テーブルにおいて対応付けられている親密度（この例では「１」）を、「ｂｂｂ．ｊｐｇ」等に表される画像に写っている第１及び第２の人物の親密度として判定する。

例えば結婚式などの共通のイベントに参加した人物により撮影された画像は、誰が撮影しても似たような背景になり、そのイベントに参加していない人物が撮影した画像とは類似しにくくても、同じイベントに参加した人物が撮影した画像には類似しやすくなる場合がある。本変形例では、互いに類似する画像の撮影者または上記の所有者として特定された第１及び第２の人物の親密度が大きくなり、互いに類似しない画像の撮影者または上記の所有者として特定された第１及び第２の人物の親密度が小さくなるように判定が行われる。これにより、上記のように共通のイベントへの参加の有無に応じて画像の類似しやすさが変わる場合に、判定される親密度の精度を高くすることができる。

［４−５］人物画像を用いた他の判定方法
判定手段１０１は、第１実施形態では、人物画像において第１の人物または第２の人物が所定の身振りを行っているか否かに基づいて親密度を判定したが、これに限らず、他の判定方法を用いてもよい。判定手段１０１は、例えば、人物画像（第１の人物が写った画像）に第２の人物が写っているか否かに基づいて親密度を判定する。具体的には、判定手段１０１は、人物画像のうち第２の人物が写っている画像の数（以下「第１画像数」という）に基づいて判定を行う。判定手段１０１は、第１画像数と親密度とを対応付けた第２親密度テーブルを記憶している。
図２１は、第２親密度テーブルの一例を示す図である。この例では、「５以上」、「３以上５未満」及び「３未満」という第１画像数に、「３」、「２」及び「１」という親密度がそれぞれ対応付けられている。

判定手段１０１は、人物画像のうち第２の人物が写っている画像の数（すなわち第１画像数）を計数し、計数した第１画像数に第２親密度テーブルにおいて対応付けられている親密度を、第１及び第２の人物の親密度として判定する。なお、判定手段１０１は、第１画像数を用いる代わりに、画像毎に加算したポイントを用いたり、加算するポイントを撮影日時や撮影場所に応じて変化させたりしてもよい。要するに、判定手段１０１は、人物画像（第１の人物が写った画像）に第２の人物が写っているか否かに基づいて親密度を判定するものであればよい。
親密度が大きい人物同士ほど、同じ画像に写っていることが多い。本変形例では、第１及び第２の人物が同じ画像に写っているか否かに基づいて親密度を判定することで、これに基づかないで親密度を判定する場合に比べて、判定される親密度の精度を高くすることができる。

［４−６］或る事項に応じた動作
図３及び図９等で説明した動作において用いられるテーブルは、それらの図に示したものに限らない。例えば、テーブルの行数は２以上であればいくつでもよい。また、昇順（または降順）に並べられているものを降順（または昇順）に並び替えてもよいし、そのような順番に関係なく並び替えをしてもよい。また、テーブルを用いずに、各セルの内容を数値で表し、数式を用いて算出される値を用いてもよい。図９の例であれば、例えば、計数された第１撮影数をそのまま用いて、第１撮影数に０．５を乗じた値を親密度とする、といった具合である。この場合、例えば第１撮影数が「６」であれば、６×０．５＝「３」という親密度が判定されることになる。要するに、これらの動作では、或る事項（図９の例であれば第１撮影数）に応じて他の事項（図９の例であれば親密度）が決まるようになっていればよい。

［４−７］発明のカテゴリ
本発明は、情報処理装置の他にも、情報処理装置が実施する処理を実現するための情報処理方法としても捉えられるものである。ここでいう処理とは、例えば、図５及び図１２に示す画像共有処理である。また、本発明は、情報処理装置のようなコンピュータを、図２等に示す各手段として機能させるためのプログラムとしても捉えられるものである。このプログラムは、それを記憶させた光ディスク等の記録媒体の形態で提供されたり、インターネット等のネットワークを介して、コンピュータにダウンロードさせ、それをインストールして利用可能にするなどの形態でも提供されたりするものであってもよい。

１０…情報処理装置、１１…制御部、１２…記憶部、１３…通信部、１４…操作部、１５…表示部、１６…撮影部、１０１…判定手段、１０２…取得手段、１０３…出力手段、１０４…特定手段、１０５…付与手段

Claims (10)

1. 第１の人物が写った画像を用いて、当該第１の人物と当該画像に関係する第２の人物との親密度を判定する判定手段と、
   前記画像の出力先であり、且つ、前記判定手段により判定された親密度が所定のレベル以上である前記第１の人物に前記画像を共有させるための出力先を示す出力先情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された出力先情報が示す出力先に前記画像を出力する出力手段と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記判定手段は、前記画像に前記第１の人物とともに所定の人物が写っている場合に、当該所定の人物を前記第２の人物として、当該画像を用いて前記親密度を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記判定手段は、前記画像において前記第１の人物または前記第２の人物が所定の身振りを行っているか否かに基づいて前記親密度を判定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 撮影された画像の撮影者または当該画像を撮影した撮影装置の所有者である人物を特定する特定手段を備え、
   前記判定手段は、前記特定手段により同じ人物が前記第２の人物として特定された画像に、前記第１の人物が写っているか否かに基づいて、前記親密度を判定する
   ことを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 撮影された画像の撮影者または当該画像を撮影した撮影装置の所有者である人物を特定する特定手段を備え、
   前記判定手段は、前記特定手段により特定される人物が互いに異なる画像に、前記第１の人物及び前記第２の人物が写っているか否かに基づいて、前記親密度を判定する
   ことを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 撮影された画像の撮影者または当該画像を撮影した撮影装置の所有者である人物を特定する特定手段を備え、
   前記判定手段は、前記特定手段により前記第１の人物が特定される画像と当該特定手段により前記第２の人物が特定される画像とが類似しているか否かに基づいて、前記親密度を判定する
   ことを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記判定手段は、前記画像が複数である場合に、当該複数の画像同士が類似するか否かに基づいて前記判定を行う
   ことを特徴とする請求項１から７までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記判定手段は、撮影された場所または撮影された日時が共通するか否かに基づいて前記判定を行う
   ことを特徴とする請求項１から８までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記判定手段により判定された親密度が所定のレベル以上であった前記第１の人物に関する関連情報を、当該第１の人物が写っている画像に付与する付与手段を備える
   ことを特徴とする請求項１から９までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 情報処理装置が、第１の人物が写った画像を用いて、当該第１の人物と当該画像に関係する第２の人物との親密度を判定する判定ステップと、
    前記情報処理装置が、前記画像の出力先であり、且つ、前記判定ステップにおいて判定された親密度が所定のレベル以上である前記第１の人物に前記画像を共有させるための出力先を示す出力先情報を取得する取得ステップと、
    前記情報処理装置が、前記取得ステップにおいて取得された出力先情報が示す出力先に前記画像を出力する出力ステップと
    を備えることを特徴とする情報処理方法。

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