JP2015103139A - 画像処理装置及び制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の画像それぞれの視認性を向上させる。
【解決手段】表示部に表示されている複数の画像が密集しているか否かを判定する判定部１４ｇと、判定部により複数の画像が密集していると判定された場合、複数の画像のうちの少なくとも一部の画像を動作させる動作制御部１４ｈとを備える。判定部は、単位面積当たりの画像の数、あるいは、画像の一部分の重なりに基づいて密集しているかどうかを判定する。動作制御部における動作は、回転または自転である。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置及び制御プログラムに関する。

アイコンなどのような使用者によって選択され得る複数の画像が密集して表示装置に表示されることがある。この場合、画像が混み合うことにより各画像の視認性が低下する。密集している画像の視認性を向上させる技術として、例えば下記特許文献１に記載されたものがある。下記特許文献１には、複数のアイコンが密集している場合に、複数のアイコンを統合する装置が開示されている。

特開２００７−５２１３９号公報

特許文献１に記載されている装置では、複数の画像を統合して画像の数を減少させることで画像の視認性を向上させている。しかし、画像の数によって使用者に情報を提示する場合は、画像の数が変わることで使用者に提示する情報が変化してしまう。

本発明の態様では、複数の画像それぞれの視認性を向上させることを目的とする。

本発明の第１態様によれば、表示部に表示されている複数の画像が密集しているか否かを判定する判定部と、判定部により複数の画像が密集していると判定された場合、複数の画像のうちの少なくとも一部の画像を動作させる動作制御部とを備える画像処理装置が提供される。

本発明の第２態様によれば、制御装置に、表示部に表示されている複数の画像が密集しているか否かを判定する判定処理と、判定処理により複数の画像が密集していると判定された場合、複数の画像のうちの少なくとも一部の画像を動作させる動作制御処理とを実行させる制御プログラムが提供される。

本発明の態様によれば、複数の画像それぞれの視認性を向上させることができる。

画像処理装置の構成を示すブロック図である。 第１実施形態における画像処理部の機能構成を示すブロック図である。 演算処理部による表示制御の一例を示すフローチャートである。 顔の検出・識別、顔の切り出し、及び規格化の表示例を示す図である。 図１に示すデータベース内のデータ構造を示す図である。 複数の画像の配置の仕方を示す図である。 複数の画像の時系列的な配置を示す概念図である。 フェイスマップの表示例を示す図である。 マウスクリックに応じて表示される画像の表示例を示す図である。 複数のアイコン画像が密集している場合のフェイスマップの表示例を示す図である。 演算処理部によるアイコン画像の動作制御の一例を示すフローチャートである。 複数種類のアイコン画像の動作態様を示す図である。 密集している複数のアイコン画像が動作している状態を示す図である。 演算処理部による動作態様の決定処理を示すフローチャートである。 動作態様決定テーブルを示す図である。 重複したアイコン画像の配置を示す概念図である。 アイコン画像の動作態様の第１変形例を示す図である。 アイコン画像の動作態様の第２変形例及び識別画像の表示態様の変形例を示す図である。 画像のサムネイル表示の表示例を示す図である。 画像表示システムの構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。ただし、本発明はこれに限定されるものではない。また、図面においては、実施形態を説明するため、一部分を大きくまたは強調して記載するなど適宜縮尺を変更して表現することがある。

＜第１実施形態＞
図１は、画像処理装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、画像処理装置１は、表示装置（表示部）２、デジタルカメラ３、キーボード４、及びマウス５と接続されている。画像処理装置１は、複数の画像に含まれる複数の人物の顔画像を表示装置２に表示させる制御を行う。また、画像処理装置１は、表示装置２に表示されている複数の顔画像が密集している場合に、密集している複数の顔画像又は複数の顔画像それぞれに付加される画像を動作させる制御も行う。顔画像に付加される画像は、例えば、同一人物の顔画像を識別するために顔画像に付加される識別画像（図８や図１３などに示す枠３５０Ａ〜３５０Ｄ参照）である。本実施形態では、顔画像と、この顔画像に付加される画像とからなる画像をアイコン画像という。

画像処理装置１は、例えば、パーソナルコンピュータで実現される。この画像処理装置１は、図１に示すように、演算処理部１０及び記憶部２０を有している。演算処理部１０は、複数の人物の顔画像の表示に関する制御を司る。記憶部２０は、デジタルカメラ３で撮影された画像データや、演算処理部１０による画像処理及び顔画像の表示に必要な各種情報（図５参照）、識別画像データなどを記憶する。

演算処理部１０は、図１に示すように、表示制御部１１、画像入力部１２、操作制御部１３、及び画像処理部１４を有している。表示制御部１１は、例えば液晶表示ディスプレイのような表示装置２の表示画面に、人物の顔画像、顔画像を囲む枠の画像（識別画像）、スクロールバー、カーソルなどの各種画像（図８参照）を表示する制御を行う。画像入力部１２は、デジタルカメラ３と接続されることにより、このデジタルカメラ３に記憶されている画像データを入力する。この画像入力部１２は、デジタルカメラ３から入力した画像データを記憶部２０における画像データ記憶領域に記憶する。

操作制御部１３は、キーボード４及びマウス５と接続される。この操作制御部１３は、使用者によるキーボード４やマウス５の操作に応じて情報を入力し、その情報を表示制御部１１や画像処理部１４に出力する。

画像処理部１４は、画像に含まれる人物の顔画像を検出し、検出した顔画像を識別する処理を行う。また、画像処理部１４は、画像から人物の顔画像を切り出す処理を行う。また、画像処理部１４は、切り出した人物の顔画像の大きさを規格化（又は正規化）する処理を行う。また、画像処理部１４は、規格化（正規化）された複数の顔画像を所定の位置関係に基づいて配置する処理を行う。また、画像処理部１４は、所定の絞り込み条件に従って、表示装置２の表示画面に表示可能な多数の人物の顔画像から、実際に表示装置２の表示画面に表示する人物の顔画像を絞り込む処理を行う。

また、画像処理部１４は、表示装置２の表示画面上における使用者の視点を検出する処理を行う。また、画像処理部１４は、表示装置２の表示画面上に表示されている複数のアイコン画像（すなわち顔画像及び識別画像）が密集しているか否かを判定する処理を行う。また、画像処理部１４は、複数のアイコン画像が密集していると判定した場合に、複数のアイコン画像の位置を変えずに、複数のアイコン画像のうちの少なくとも一部のアイコン画像を動作させる処理を行う。

なお、演算処理部１０における表示制御部１１、画像入力部１２、操作制御部１３、及び画像処理部１４のそれぞれの構成は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御装置が記憶部２０に記憶されている制御プログラムに従って処理を実行することにより実現される。

記憶部２０は、データベース２０Ａを有している。データベース２０Ａには、画像処理部１４による画像処理や、表示制御部１１による顔画像の表示に必要な各種情報（図５参照）が記憶されている。なお、記憶部２０には、データベース２０Ａに記憶される情報のほかに、上記したように、演算処理部１０における表示制御部１１、画像入力部１２、操作制御部１３、及び画像処理部１４の処理を実行させるための制御プログラムなども記憶されている。

図２は、第１実施形態における画像処理部１４の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、画像処理部１４は、認証部（顔検出部、識別部）１４ａ、切出部１４ｂ、規格化部１４ｃ、配置処理部１４ｄ、絞り込み部１４ｅ、視点検出部１４ｆ、判定部１４ｇ、及び動作制御部１４ｈを備えている。

認証部１４ａは、公知の技術である顔検出機能を用いて、画像に含まれる人物の顔認証を行う処理部である。すなわち、認証部１４ａは、画像に含まれる人物の顔画像を検出する。また、認証部１４ａは、検出した顔画像を識別して同一人物の顔画像を特定する。なお、認証部１４ａを、画像に含まれる人物の顔画像を検出する顔検出部と、顔画像を識別する識別部とに分けてもよい。また、切出部１４ｂは、画像から、認証部１４ａが検出した顔画像の切り出しを行う処理部である。

また、規格化部１４ｃは、切出部１４ｂが切り出した人物の顔画像の大きさを規格化（正規化）する処理部である。具体的には、規格化部１４ｃは、使用者により選択された人物の顔画像の大きさが同じとなるように、複数の画像を拡大し又は縮小する。このように、規格化部１４ｃは、使用者により選択された顔画像の大きさを統一するために画像自体を拡大し又は縮小する。このため、画像内における使用者により選択された人物の顔画像以外の顔画像も、同じ縮尺率で拡大され又は縮小される。

また、配置処理部１４ｄは、規格化部１４ｃが規格化した複数の人物の顔画像を所定の位置関係に基づいて配置する処理部である。具体的には、配置処理部１４ｄは、規格化部１４ｃが規格化した複数の人物の顔画像のうち、使用者により選択された人物の顔画像の位置を合わせるように複数の画像を配置する（図６参照）。また、絞り込み部１４ｅは、所定の絞り込み条件に従って、表示装置２の表示画面に表示可能な多数の人物の顔画像から、実際に表示装置２の表示画面に表示される人物の顔画像の絞り込みを行う処理部である。

また、視点検出部１４ｆは、表示装置２の表示画面上における使用者の視点を検出する処理部である。具体的には、視点検出部１４ｆは、マウス５の操作に応じて表示装置２の表示画面上を移動可能なカーソルの位置を使用者の視点として検出（推定）する。また、判定部１４ｇは、視点検出部１４ｆで検出された視点を含む領域内に存在する複数のアイコン画像が密集しているか否かを判定する処理部である。また、動作制御部１４ｈは、判定部１４ｇにより複数のアイコン画像が密集していると判定された場合に、複数のアイコン画像の位置を変えずに、使用者の視点を含む領域内に存在する複数のアイコン画像のうちの少なくとも一部のアイコン画像を所定の動作態様で動作させる処理部である。

次に、演算処理部１０による表示制御について説明する。図３は、演算処理部１０による表示制御の一例を示すフローチャートである。また、図４は、顔の検出・識別、顔の切り出し、及び規格化の表示例を示す図である。また、図５は、データベース２０Ａ内のデータ構造を示す図である。また、図６は、複数の画像の配置の仕方を示す図である。また、図７は、複数の画像の時系列的な配置を示す概念図である。

図３に示す処理において、まず、画像入力部１２は、デジタルカメラ３と接続することにより、デジタルカメラ３に記憶されている画像データを入力する（ステップＳ１）。画像入力部１２は、デジタルカメラ３から入力した画像データを記憶部２０に記憶する。次に、画像処理部１４は、画像入力部１２により記憶部２０に記憶された画像データを読み出す。そして、認証部１４ａは、読み出した画像データに基づく画像に含まれる人物の顔画像を、人物の顔の特徴点などに基づいて検出する。また、認証部１４ａは、検出した顔画像における特徴点などに基づいて顔画像を識別する（ステップＳ２）。これにより、認証部１４ａは、同一人物の顔を特定する。次に、切出部１４ｂは、画像から、認証部１４ａにより検出された顔画像を切り出す（ステップＳ３）。また、操作制御部１３は、使用者によるマウス５のクリック操作によって選択された人物の顔画像（以下、中心顔画像という。）を示す第１選択情報を入力すると（ステップＳ４）、その第１選択情報を画像処理部１４に出力する。そして、規格化部１４ｃは、切出部１４ｂにより切り出された顔画像を規格化する（ステップＳ５）。

ここで、図４に基づき顔の検出・識別、顔の切り出し、及び規格化の具体例について説明する。図４（ａ１）は、人物１０１Ａ及び人物１０１Ｂが写っている画像１０１を示す。認証部１４ａは、画像１０１における人物１０１Ａの顔画像と人物１０１Ｂの顔画像とを検出する。また、認証部１４ａは、検出した人物１０１Ａの顔画像と人物１０１Ｂの顔画像とに基づいて、人物１０１Ａと人物１０１Ｂとが異なる人物であると判定する。このとき、認証部１４ａは、人物１０１Ａを識別する人物識別データ（図５中の「人物Ａ」）をデータベース２０Ａに記憶するとともに、人物１０１Ｂを識別する人物識別データ（図５中の「人物Ｂ」）をデータベース２０Ａに記憶する。また、認証部１４ａは、画像１０１を識別する画像識別データ（図５中の「１０１」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。

次に、図４（ｂ１）に示すように、切出部１４ｂは、画像１０１から、人物１０１Ａの顔画像２０１Ａを切り出すとともに、人物１０１Ｂの顔画像２０１Ｂを切り出す。これにより、画像１０１のうち、人物１０１Ａ，１０１Ｂの顔画像２０１Ａ，２０１Ｂ以外の背景などの画像が取り除かれる。このように画像１０１から背景などの画像が取り除かれた画像を画像２０１とする。

切出部１４ｂは、画像２０１内における顔画像２０１Ａの位置を、顔画像２０１Ａの中心点の座標（Ｘ１，Ｙ１）で特定する。同様に、切出部１４ｂは、画像２０１内における顔画像２０１Ｂの位置を、顔画像２０１Ｂの中心点の座標（図示せず）で特定する。このとき、切出部１４ｂは、画像２０１内における顔画像２０１Ａの位置を示す位置データ（図５中の「（Ｘ１，Ｙ１）」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。同様に、切出部１４ｂは、画像２０１内における顔画像２０１Ｂの位置を示す位置データ（図５中の「（Ｘ１１，Ｙ１１）」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。なお、位置データは、例えば画素（ピクセル）単位の座標で表される。

また、切出部１４ｂは、顔画像２０１Ａの大きさ（サイズ）を、幅ｗ１と高さｈ１で特定する。同様に、切出部１４ｂは、顔画像２０１Ｂの大きさ（サイズ）を、幅と高さで特定する。このとき、切出部１４ｂは、顔画像２０１Ａの大きさを示すサイズデータ（図５中の「（ｗ１，ｈ１）」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。同様に、切出部１４ｂは、顔画像２０１Ｂの大きさを示すサイズデータ（図５中の「（ｗ１１，ｈ１１）」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。なお、サイズデータは、例えば画素（ピクセル）単位の幅（横のサイズ）及び高さ（縦のサイズ）で表される。

次に、図４（ｃ１）に示すように、規格化部１４ｃは、切出部１４ｂにより切り出された顔画像２０１Ａ，２０１Ｂの大きさを規格化する。なお、図４（ｃ１）に示す例では、規格化部１４ｃは、顔画像２０１Ａ，２０１Ｂの大きさを変更していない。すなわち、規格化部１４ｃは、顔画像２０１Ａ，２０１Ｂの大きさを拡大も縮小もしていない。規格化部１４ｃによる規格化後の顔画像をそれぞれ顔画像３０１Ａ，３０１Ｂとする。

なお、画像１０１は、デジタルカメラ３による撮影時にＥＸＩＦ(Exchangeable Image file Format)の情報が付加されている。ＥＸＩＦの情報としては、撮影日時、撮影機器のメーカ名、ＧＰＳ情報などを含む。画像処理部１４は、人物識別データ（人物Ａ、人物Ｂ）に対応付けて、ＥＸＩＦの情報に含まれる撮影日時の情報（図５中の「２０１３／０４／０１」）をデータベース２０Ａに記憶する。なお、画像処理部１４は、撮影日時の情報以外のＥＸＩＦの情報をデータベース２０Ａに記憶してもよい。

図４（ａ２）は、人物１０２Ａ及び１０２Ｂが写っている画像１０２を示す。認証部１４ａは、画像１０２における人物１０２Ａの顔画像と人物１０２Ｂの顔画像とを検出する。また、認証部１４ａは、検出した人物１０２Ａの顔画像と人物１０２Ｂの顔画像とに基づいて、人物１０２Ａと人物１０２Ｂとが異なる人物であると判定する。また、認証部１４ａは、顔の特徴点などから人物１０２Ａは画像１０１中の人物１０１Ａ（図４（ａ１））と同一人物であると判定する。さらに、認証部１４ａは、顔の特徴点などから人物１０２Ｂは画像１０１中の人物１０１Ｂ（図４（ａ１））と同一人物であると判定する。このとき、認証部１４ａは、人物１０２Ａを識別する人物識別データ（図５中の「人物Ａ」）をデータベース２０Ａに記憶するとともに、人物１０２Ｂを識別する人物識別データ（図５中の「人物Ｂ」）をデータベース２０Ａに記憶する。また、認証部１４ａは、画像１０２を識別する画像識別データ（図５中の「１０２」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。

次に、図４（ｂ２）に示すように、切出部１４ｂは、画像１０２から、人物１０２Ａの顔画像２０２Ａを切り出すとともに、人物１０２Ｂの顔画像２０２Ｂを切り出す。これにより、画像１０２のうち、人物１０２Ａ，１０２Ｂの顔画像２０２Ａ，２０２Ｂ以外の背景などの画像が取り除かれる。このように画像１０２から背景などの画像が取り除かれた画像を画像２０２とする。

切出部１４ｂは、画像２０２内における顔画像２０２Ａの位置を、顔画像２０２Ａの中心点の座標（Ｘ２，Ｙ２）で特定する。同様に、切出部１４ｂは、画像２０２内における顔画像２０２Ｂの位置を、顔画像２０２Ｂの中心点の座標（図示せず）で特定する。このとき、切出部１４ｂは、画像２０２内における顔画像２０２Ａの位置を示す位置データ（図５中の「（Ｘ２，Ｙ２）」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。同様に、切出部１４ｂは、画像２０２内における顔画像２０２Ｂの位置を示す位置データ（図５中の「（Ｘ１２，Ｙ１２）」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。

また、切出部１４ｂは、顔画像２０２Ａの大きさ（サイズ）を、幅ｗ２と高さｈ２で特定する。同様に、切出部１４ｂは、顔画像２０２Ｂの大きさ（サイズ）を、幅と高さで特定する。このとき、切出部１４ｂは、顔画像２０２Ａの大きさを示すサイズデータ（図５中の「（ｗ２，ｈ２）」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。同様に、切出部１４ｂは、顔画像２０２Ｂの大きさを示すサイズデータ（図５中の「（ｗ１２，ｈ１２）」）を、人物識別データに対応付けてデータベース２０Ａに記憶する。

次に、図４（ｃ２）に示すように、規格化部１４ｃは、切出部１４ｂにより切り出された顔画像２０２Ａ，２０２Ｂの大きさを規格化して、それぞれ顔画像３０２Ａ，３０２Ｂとする。ここで、使用者により選択された中心顔画像が人物Ａの顔画像である場合（ステップＳ４参照）、規格化部１４ｃは、人物Ａの顔画像２０２Ａの大きさが人物Ａの顔画像３０１Ａと同じとなるように、画像２０２を拡大し又は縮小する。図４（ｃ２）に示す例では、規格化部１４ｃは、顔画像２０２Ａの大きさ（幅ｗ２、高さｈ２）を顔画像３０１Ａの大きさ（幅ｗ１、高さｈ１）に一致させるように、画像２０２を縮小して画像３０２とする。規格化部１４ｃにより画像２０２が画像３０２に縮小されることにより、顔画像２０２Ｂも同じ縮尺率で縮小されて顔画像３０２Ｂとなる。

なお、画像１０２においても、デジタルカメラ３による撮影時にＥＸＩＦの情報が付加されている。画像処理部１４は、人物識別データ（人物Ａ、人物Ｂ）に対応付けて、ＥＸＩＦの情報に含まれる撮影日時の情報（図５中の「２０１３／０４／１２」）をデータベース２０Ａに記憶する。なお、画像処理部１４は、撮影日時の情報以外のＥＸＩＦの情報をデータベース２０Ａに記憶してもよい。

図４（ｃ１）及び（ｃ２）に示す例では、規格化部１４ｃは、使用者により選択された人物Ａの顔画像２０２Ａを、顔画像２０１Ａの大きさに合わせて規格化していた。しかし、このような場合に限定されず、規格化部１４ｃは、予め決まった顔画像の大きさに、顔画像２０１Ａ及び顔画像２０２Ａをそれぞれ合わせて規格化してもよい。

また、上記した例では、規格化部１４ｃは、顔画像の大きさ（サイズ）を規格化するとき、顔画像の縦（高さ）及び横（幅）のいずれも一致させていた。しかし、同じ人物の顔画像であっても写真によっては顔画像の縦横比が異なる。従って、顔画像の縦及び横のいずれも一致させると、顔画像の形が歪んでしまう。そこで、規格化部１４ｃは、顔画像の大きさを規格化するとき、顔画像の縦及び横のいずれか一方を一致させることにより、規格化前の顔画像の縦横比を維持するようにしてもよい。また、規格化部１４ｃは、顔画像の大きさを規格化するとき、顔画像の縦及び横のいずれか一方を一致させるのではなく、顔画像の縦横比を維持したまま顔画像の縦及び横が近くなるような中間のサイズを計算し、そのサイズで顔画像（顔画像を含む画像）を拡大又は縮小するようにしてもよい。また、切出部１４ｂは、顔画像を切り出すときに、予め決められた固定の縦横比で顔画像を切り出すようにしてもよい。

図３の説明に戻り、配置処理部１４ｄは、規格化部１４ｃが規格化した複数の人物の顔画像のうち、使用者により選択された中心顔画像（図４に示す例では人物Ａの顔画像）の位置を一致させるように複数の画像を並べて配置する（ステップＳ６）。

ここで、図６に基づき複数の画像の配置の仕方について説明する。なお、図６（ａ）〜（ｄ）において、丸で囲われた「Ａ」は人物Ａの顔画像の大きさ及び位置を示し、丸で囲われた「Ｂ」は人物Ｂの顔画像の大きさ及び位置を示し、丸で囲われた「Ｃ」は人物Ｃの顔画像の大きさ及び位置を示し、丸で囲われた「Ｄ」は人物Ｄの顔画像の大きさ及び位置を示している。また、図６（ｂ）に示す画像２１２は、切出部１４ｂにより人物Ａの顔画像２１２Ａと人物Ｃの顔画像２１２Ｃとが切り出された画像を示す。また、図６（ｂ）に示す画像３１２は、規格化部１４ｃにより、人物Ａの顔画像２１２Ａの大きさが人物Ａの顔画像３１１Ａの大きさ（図６（ａ））と同じとなるように画像２１２が縮小された画像を示す。また、図６（ｃ）に示す画像２１３は、切出部１４ｂにより人物Ａの顔画像２１３Ａと人物Ｂの顔画像２１３Ｂと人物Ｄの顔画像２１３Ｄとが切り出された画像を示す。また、図６（ｃ）に示す画像３１３は、規格化部１４ｃにより、人物Ａの顔画像２１３Ａの大きさが人物Ａの顔画像３１１Ａの大きさ（図６（ａ））と同じとなるように画像２１３が拡大された画像を示す。

図６（ａ）に示す画像３１１では、人物Ａの顔画像３１１Ａは略中央付近に位置し、人物Ｂの顔画像３１１Ｂは顔画像３１１Ａの斜め左上の近傍に位置している。図６（ｂ）に示す画像３１２では、人物Ｃの顔画像３１２Ｃは中央から少し左に位置し、人物Ａの顔画像３１２Ａは顔画像３１２Ｃの斜め右上に位置している。図６（ｃ）に示す画像３１３では、人物Ｂの顔画像３１３Ｂは略中央付近に位置し、人物Ａの顔画像３１３Ａは顔画像３１３Ｂの斜め左下に位置し、人物Ｄの顔画像３１３Ｄは顔画像３１３Ｂの斜め左上に位置している。

ステップＳ４において使用者により選択された中心顔画像が人物Ａの顔画像である場合、配置処理部１４ｄは、図６（ｄ）に示すように、中心顔画像である人物Ａの顔画像３１１Ａ，３１２Ａ，３１３Ａの位置を一致させるように３つの画像３１１，３１２，３１３を揃えて配置する。これにより、人物Ａの顔画像３１１Ａ（３１２Ａ，３１３Ａ）を中心に、人物Ｂの顔画像３１１Ｂ，３１３Ｂと、人物Ｃの顔画像３１２Ｃと、人物Ｄの顔画像３１３Ｄとが顔画像３１１Ａ（３１２Ａ，３１３Ａ）の周りに配置される。配置処理部１４ｄは、データベース２０Ａに記憶されている各種データ（人物識別データ、画像識別データ、位置データ、サイズデータ）に基づいて、各顔画像の位置関係を特定し、各顔画像を配置する。このとき、図７に示すように、複数の画像３１１，３１２，３１３は、概念的に撮影日時（図５参照）の時間軸に沿って多重化されている。図７に示す例では、画像３１３が最初に撮影された画像であり、画像３１２が次に撮影された画像であり、画像３１１が最後に撮影された画像（最新の画像）である。なお、図７においては、各画像３１１〜３１３は同じ大きさとなっているが、実際は画像３１２，３１３は図６と同様に画像３１１よりも拡大又は縮小されている。

図３の説明に戻り、表示制御部１１は、配置処理部１４ｄにより、図６のように配置された各顔画像を表示装置２の表示画面に表示する（ステップＳ７）。このように、画像から顔画像を抽出してマッピング（貼り付け）していることから、各顔画像の表示のことをフェイスマップという。なお、図６及び図７において、配置処理部１４ｄは複数の画像３１１，３１２，３１３を重ねている。しかし、このような構成は一例であって、配置処理部１４ｄは、複数の画像３１１，３１２，３１３を重ねずに、これら複数の画像３１１，３１２，３１３に含まれる各顔画像の位置（座標）及び大きさを決定し、表示制御部１１は、配置処理部１４ｄにより決定された各顔画像の位置及び大きさに基づいて、切出部１４ｂにより切り出された（抽出された）顔画像を揃えて表示するものでもよい。

ステップＳ７において、表示制御部１１は、複数の画像に含まれる中心顔画像のうち代表画像を選択して表示部２へ表示させる。第１実施形態では、表示制御部１１は、代表画像として最新の画像３１１に含まれる顔画像３１１Ａを選択して表示装置２へ表示している。ただし、代表画像は最新の画像３１１に含まれる顔画像３１１Ａに限らず、最も古い画像（例えば画像３１３）であってもよい。また、代表画像は使用者により選択された画像であってもよい。

図８は、フェイスマップの表示例を示す図である。図８において、表示装置２の表示画面４００は、顔画像表示領域４１０と、下左領域４２０と、下右領域４３０とが設けられている。顔画像表示領域４１０は、配置処理部１４ｄにより配置された各顔画像を表示するための領域である。図８に示す例では、使用者は中心顔画像として人物Ａの顔画像３１１Ａを選択している。従って、人物Ａの顔画像３１１Ａ（最新の画像３１１の顔画像３１１Ａ）は顔画像表示領域４１０の中心に表示されている。人物Ａ以外の人物の顔画像、すなわち、人物Ｂの顔画像３１１Ｂ，３１３Ｂ，３１４Ｂ，３１５Ｂ，３１７Ｂ，３１８Ｂ，３１９Ｂと、人物Ｃの顔画像３１２Ｃ，３１４Ｃ，３１５Ｃ，３１８Ｃと、人物Ｄの顔画像３１３Ｄ，３１８Ｄとが中心顔画像３１１Ａの周囲に配置されて表示されている。

また、下左領域４２０は、使用者が中心顔画像として選択可能な顔画像を表示するための領域である。中心顔画像として選択可能な顔画像は、認証部１４ａにより識別された人物の顔画像である。図８に示す例では、下左領域４２０の領域４２１には人物Ａの顔画像が表示されている。領域４２２には人物Ｂの顔画像が表示されている。領域４２３には人物Ｃの顔画像が表示されている。領域４２４には人物Ｄの顔画像が表示されている。使用者は、マウス５を移動させることによりカーソル６００を移動させる。そして、使用者は、領域４２１に表示されている人物Ａの顔画像をクリックすることにより、人物Ａの顔画像を中心顔画像として選択している。

なお、認証部１４ａは、画像によって（写真の写り方などによって）同一人物の顔画像であっても、異なる人物の顔画像であると認識してしまうことがある。この場合は、下左領域４２０には、異なる人物の顔画像（例えば、同一人物Ａであるにもかかわらず人物Ａ１の顔画像と人物Ａ２の顔画像）が表示される。ただし、使用者は、キーボード４やマウス５の操作によって、下左領域４２０に誤って表示されている顔画像の削除などの編集を行うことが可能である。

また、下右領域４３０は、使用者が顔画像表示領域４１０に表示する顔画像として選択可能な顔画像（中心顔画像以外の顔画像）を表示するための領域である。使用者により顔画像表示領域４１０に表示する顔画像として選択された顔画像を「選択顔画像」という。選択顔画像も、認証部１４ａにより識別された人物の顔画像である。図８に示す例では、下右領域４３０の領域４３１には人物Ａの顔画像が表示されている。ただし、人物Ａの顔画像は中心顔画像として選択されているので、使用者は人物Ａの顔画像を選択顔画像として選択することができない。このことを報知するために、領域４３１はグレーアウトとなっている。領域４３２には人物Ｂの顔画像が表示されている。領域４３３には人物Ｃの顔画像が表示されている。領域４３４には人物Ｄの顔画像が表示されている。領域４３５には「ｅｔｃ」と表示されている。この「ｅｔｃ」は、すべての顔画像（図８に示す例では人物Ｂ，Ｃ，Ｄの顔画像）を顔画像表示領域４１０に表示させることを意味している。使用者は、マウス５を移動させることによりカーソル６００を移動させる。そして、使用者は、領域４３５に表示されている「ｅｔｃ」をクリックすることにより、人物Ｂ，Ｃ，Ｄの顔画像を選択顔画像として選択している。

なお、認証部１４ａは、画像によって（写真の写り方などによって）同一人物の顔画像であっても、異なる人物の顔画像であると認識してしまうことがある。この場合においても、下右領域４３０には、異なる人物の顔画像が表示される。ただし、使用者は、キーボード４やマウス５の操作によって、下右領域４３０に誤って表示されている顔画像の削除などの編集を行うことが可能である。

図３の説明に戻り、表示制御部１１は、顔画像を囲う枠を表示する（ステップＳ８）。この枠は、同一人物の顔画像を識別するために表示される。すなわち、この枠は、同一人物の顔画像に対応している。上記したように、枠の画像が識別画像である。図８に示す例では、人物Ａの顔画像３１１Ａの周りには枠３５０Ａが表示されている。人物Ｂの顔画像３１１Ｂ，３１３Ｂ，３１４Ｂ，３１５Ｂ，３１７Ｂ，３１８Ｂ，３１９Ｂの周りには枠３５０Ｂが表示されている。人物Ｃの顔画像３１２Ｃ，３１４Ｃ，３１５Ｃ，３１８Ｃの周りには枠３５０Ｃが表示されている。人物Ｄの顔画像３１３Ｄ，３１８Ｄの周りには枠３５０Ｄが表示されている。例えば、枠３５０Ａは赤色の枠であり、枠３５０Ｂは青色の枠であり、枠３５０Ｃは黄色の枠であり、枠３５０Ｄは緑色の枠であるものとする。このような枠の表示により、使用者は、容易に顔画像がどの人物の顔画像であるかについて判別することができる。

なお、図８では、顔画像を識別するための枠３５０Ａ〜３５０Ｄの画像を簡易的な円形の線で表記している。しかし、後述するように、枠３５０Ａ〜３５０Ｄはリング形状であって、枠３５０Ａ〜３５０Ｄの表面には線などの模様が付加されている（図１２、図１３等参照）。

画像入力部１２は、下右領域４３０の所定領域４３１〜４３５に対するマウス５のクリック操作によって選択顔画像が選択されたことに応じて、その選択顔画像を示す第２選択情報を入力する（ステップＳ９）。この場合、絞り込み部１４ｅは、選択顔画像以外の顔画像を非表示に設定する（ステップＳ１０）。これにより、顔画像表示領域４１０には、中心顔画像及び選択顔画像だけが表示されることになる。従って、使用者は、中心顔画像と選択顔画像との位置関係について認識しやすくなる。上記のような選択顔画像の選択は顔画像の絞り込み条件に該当する。ステップＳ１０では、絞り込み部１４ｅは、選択顔画像以外の顔画像を非表示に設定するように構成していたが、選択顔画像以外の顔画像をぼかしたり、薄くしたりするように構成してもよい。

次に、絞り込み部１４ｅは、各種絞り込み処理を実行する（ステップＳ１１）。例えば、使用者によりキーボード４の操作などに応じて撮影期間が設定された場合は、絞り込み部１４ｅは、その撮影期間の画像に含まれる顔画像について顔画像表示領域４１０に表示させる。図７に示したように、各画像は時系列的に配置されている。また、データベース２０Ａには、各画像に対応付けて撮影日時の情報が記憶されている（図５参照）。従って、絞り込み部１４ｅは、絞り込み条件として撮影期間が設定されることにより、その撮影期間内に撮影された画像を容易に抽出することができる。

なお、絞り込み条件として、画像の撮影期間のほかに、画像の撮影地域や画像中の人物の数などであってもよい。ＥＸＩＦの情報にはＧＰＳ情報（経度情報及び緯度情報）が含まれている。絞り込み部１４ｅは、地域参照データに基づいてＧＰＳ情報（経度情報及び緯度情報）に対応付けて撮影地域（例えば、北海道、東京）を把握する。そして、使用者によりキーボード４などの操作に応じて撮影地域が設定された場合は、絞り込み部１４ｅは、その撮影地域で撮影された画像に含まれる顔画像について顔画像表示領域４１０に表示させる。また、絞り込み部１４ｅは、認証部１４ａが識別した画像中の人物の数が多数であった場合（例えば集合写真のように３０人以上である場合）、その画像に含まれる顔画像について顔画像表示領域４１０への表示を制限する。

表示制御部１１は、カーソル６００が顔画像の上に位置しているか否かを判定する（ステップＳ１２）。表示制御部１１は、カーソル６００が顔画像の上に位置していると判定した場合は、カーソル６００が指し示す顔画像が存在する画像中の中心顔画像を表示する（ステップＳ１３）。具体的には、表示制御部１１がカーソル６００が顔画像３１５Ｃの上に位置していると判定した場合は、中心顔画像３１１Ａに代えて、カーソル６００が指し示す顔画像３１５Ｃが存在する画像３１５中の中心顔画像３１５Ａを表示する。このような制御により、カーソル６００が指し示す顔画像と中心顔画像との対応関係が認識しやすくなる。

次に、表示制御部１１は、マウス５により顔画像がクリックされたか否かを判定する（ステップＳ１４）。表示制御部１１は、マウス５により顔画像がクリックされたと判定した場合は、クリックされた顔画像が存在する画像を表示装置２の表示画面４００に表示する（ステップＳ１５）。

図９は、マウスクリックに応じて表示される画像の表示例を示す図である。図９に示すように、表示制御部１１は、マウス５により顔画像３１１Ｂがクリックされたと判定した場合は、クリックされた顔画像３１１Ｂが存在する画像１１１を、各顔画像よりも前面に表示する。図９に示すように、顔画像３１１Ｂのクリックに応じて表示される画像１１１は、切出部１４ｂにより顔画像３１１Ｂが切り出された画像（例えば図４（ｂ１）に示したような画像）ではなく、顔画像３１１Ｂが切り出される前の画像（例えば図４（ａ１）に示したような画像）である。この画像１１１には、人物１１１Ａと人物１１１Ｂとが写っている。人物１１１Ａの顔の位置と顔画像３１１Ａの位置が一致している。また、人物１１１Ｂの顔の位置と顔画像３１１Ｂの位置も一致している。

このような制御により、クリックされた顔画像の元の画像が顔画像の位置に表示される。ここで、クリックされた顔画像の元の画像の大きさは、規格化部１４ｃにより規格化された画像の大きさによって変化する。例えば図４（ｂ２）及び（ｃ２）に示したように、人物Ａの顔画像２０２Ａの大きさを顔画像３０１Ａの大きさに一致させるように、規格化部１４ｃにより画像２０２が縮小されて規格化されている場合は、クリックされた顔画像の元の画像（すなわち、ステップＳ１５で表示される画像）は、配置処理部１４ｄにより縮小された画像３０２の大きさとなる。反対に、規格化部１４ｃにより画像が拡大されて規格化されている場合は、クリックされた顔画像の元の画像（すなわち、ステップＳ１５で表示される画像）は、配置処理部１４ｄにより拡大された画像の大きさとなる。また、ステップＳ１５で表示される画像の位置は、配置処理部１４ｄにより特定された位置となる（図６参照）。ステップＳ１５の処理によって、使用者が顔画像をクリックするだけで顔画像の元の画像を容易に確認することができる。なお、使用者が顔画像３１１Ａをクリックした場合も、画像１１１が表示される。本実施形態では、顔画像をマウス５でクリック（長押し）している間、顔画像の元の画像が表示される。

なお、図８及び図９に示すように、表示画面４００の顔画像表示領域４１０と、下左領域４２０及び下右領域４３０との間に、キーボード４又はマウス５の操作に応じて左右に移動可能な横スクロールバー５１０が配置されている。本実施形態では、横スクロールバー５１０の幅全体において画像が多重化されている。すなわち、横スクロールバー５１０の幅は、多重化された画像の全体の幅に対応する。使用者がキーボード４又はマウス５を操作して、横スクロールバー５１０を左又は右に移動させると、横スクロールバー５１０の中心を通る線５１１も左又は右に移動する。本実施形態では、表示制御部１１は、線５１１に最も近い顔画像を判定する。そして、表示制御部１１は、線５１１に最も近い顔画像が存在する画像中の中心顔画像を表示する。具体的には、表示制御部１１が線５１１に最も近い顔画像が顔画像３１５Ｃであると判定した場合は、中心顔画像３１１Ａに代えて、顔画像３１５Ｃが存在する画像３１５中の中心顔画像３１５Ａを表示する。

以上に説明した画像処理装置１は、複数の全体画像（ここでは一又は複数の人物の顔画像を含む画像（例えば図９にデジタルカメラ３で撮影された画像）を全体画像といっている。）から顔を検出する顔検出部（認証部１４ａ）と、顔検出部で検出された顔を識別する識別部（認証部１４ａ）と、識別部により識別された顔のうちの所定人物の顔の位置を全体画像ごとに合わせるように、所定人物の顔を配置し、配置された所定人物の顔の位置に応じて、所定人物を含む全体画像に含まれる顔を全体画像ごとに配置する配置処理部１４ｄと、配置処理部１４ｄにより配置された顔を複数の画像（ここでは全体画像に含まれる複数の顔画像を複数の画像といっている。）として表示部２に表示させる表示制御部１１とを備える。このような構成によれば、複数の全体画像に含まれる複数の人物の関係を顔画像の表示によって直感的に想起させることができる。

すなわち、中心顔画像と近い顔画像の人物とは親密度が高い（仲が良い）と感じさせることができる。また、一つの写真に写っている人物の数が少ない程、その写真に写っている人物とは親密度が高いと感じさせることができる。また、フェイスマップにおいて数多く表示される人物ほど、親密度が高いと感じさせることができる。また、フェイスマップに数多くの人物が表示される程、中心顔画像の人物の人気度が高いと感じさせることができる。このように画像処理装置１がパラメータに基づいて親密度などを計算して使用者に提示するのではなく、顔画像という生の素材画像を写真に写っているそのままの位置に配置して使用者に提示することにより、使用者に直感的に複数の人物の関係（中心画像の人物とその人物以外の人物との関係）を想起させることができる。

また、画像処理装置１は、認証部１４ａにより顔検出され識別された複数の顔を切り出す切出部１４ｂを備えるので、人物の関係をより一層想起させやすくなる。すなわち、人物の親密度や人気度などの想起に影響しない背景などの余計な画像を除外することができる。このため、使用者は人物の親密度や人気度などの想起に影響しない余計な情報が目に入らなくなり、人物の関係をより一層想起しやすくなる。

また、画像処理装置１は、識別部（認証部１４ａ）によって識別された顔の大きさを所定の大きさに規格化する規格化部１４ｃを備える。このような構成によれば、顔と顔との間の距離が比較可能なパラメータとして用いることができるようになる。従って、顔の間隔により親密度などを表現することが可能となる。

図８に示したフェイスマップは、顔画像の数や位置関係によって使用者に人物間の親密度などの情報を提示する。従って、顔画像の数や位置関係が変わると、使用者に提示する情報が変化してしまう。一方、複数の顔画像が密集している場合は、複数の顔画像それぞれの視認性が著しく低下する。そこで、本実施形態では、以下に説明するように、密集している複数の顔画像（アイコン画像）の数や位置関係を変えずに動作させることにより、複数の顔画像（アイコン画像）それぞれの視認性を向上させる。

図１０は、複数のアイコン画像が密集している場合のフェイスマップの表示例を示す図である。なお、図１０において、丸で囲われた「Ａ」は人物Ａの顔画像を含むアイコン画像の大きさ及び位置を示し、丸で囲われた「Ｂ」は人物Ｂの顔画像を含むアイコン画像の大きさ及び位置を示し、丸で囲われた「Ｃ」は人物Ｃの顔画像を含むアイコン画像の大きさ及び位置を示し、丸で囲われた「Ｄ」は人物Ｄの顔画像を含むアイコン画像の大きさ及び位置を示している。

図１０においては、使用者は中心顔画像として人物Ａの顔画像３２１Ａを選択している。従って、人物Ａの顔画像３２１Ａ（画像３２１の顔画像３２１Ａ）は顔画像表示領域４１０の中心に表示されている。人物Ａ以外の人物の顔画像、すなわち、人物Ｂの顔画像３２１Ｂ，３２２Ｂ，３２３Ｂ，３２４Ｂ，３２５Ｂ，３２６Ｂ，３２７Ｂ，３２８Ｂ，３２９Ｂと、人物Ｃの顔画像３２１Ｃ，３２２Ｃ，３２３Ｃ，３２４Ｃ，３２５Ｃ，３２６Ｃと、人物Ｄの顔画像３２５Ｄ，３２６Ｄ，３２８Ｄとが中心顔画像３２１Ａの周囲に配置されて表示されている。図１０に示すように、顔画像表示領域４１０には数多くのアイコン画像が表示され、これらのアイコン画像のうちの一部のアイコン画像は互いに重なり合っている。このように、顔画像表示領域４１０内の所定箇所の領域においては複数のアイコン画像が密集している。

図１０に示す判定領域４４０は、判定部１４ｇが複数のアイコン画像が密集しているか否かを判定する判定対象の領域である。すなわち、判定部１４ｇは、判定領域４４０内に存在するアイコン画像が密集しているか否かを判定する。この判定領域４４０は、カーソル６００の位置（具体的にはカーソル６００が指し示す先端の位置）を中心とした所定面積の領域とされている。

次に、複数のアイコン画像が密集している場合の演算処理部１０によるアイコン画像の動作制御について説明する。図１１は、演算処理部１０によるアイコン画像の動作制御の一例を示すフローチャートである。図１１に示す処理において、判定部１４ｇは、カーソル６００の位置に基づいて判定領域４４０を設定する（ステップＳ２１）。具体的には、操作制御部１３は、顔画像表示領域４１０内におけるカーソル６００の位置（カーソル６００が指し示す先端の位置）を特定する。そして、操作制御部１３は、特定したカーソル６００の位置を示す位置情報（例えば顔画像表示領域４１０内の座標情報）を画像処理部１４に出力する。視点検出部１４ｆは、操作制御部１３からの位置情報に基づいて現在のカーソル６００の位置を認識し、認識したカーソル６００の位置を使用者が注視している視点の位置として検出する。判定部１４ｇは、視点検出部１４ｆが検出した使用者の視点の位置を中心とした所定面積の領域を判定領域４４０として設定する。

図１０に示す例では、判定領域４４０は、カーソル６００の位置を中心とした方形状の領域とされている。ただし、判定領域４４０の形状は、方形状に限定されない。例えば、判定領域４４０は、長方形状や円形状、楕円形状などの領域であってもよい。また、判定領域４４０は、予め定められた広さ（面積）の領域とされている。なお、判定領域４４０の広さは、例えば使用者がカーソル６００を動かして顔画像（アイコン画像）を選択する際に、使用者によって注視されるような領域の広さとされる。

次に、判定部１４ｇは、判定領域４４０内に存在するアイコン画像の密集度を算出する（ステップＳ２２）。具体的には、判定部１４ｇは、アイコン画像の中心位置が判定領域４４０内に存在するか否かによって、アイコン画像が判定領域４４０内に存在する否かを判定する。図１０に示す例では、判定部１４ｇは、人物Ａの顔画像３２１Ａと、人物Ｂの顔画像３２１Ｂ，３２２Ｂ，３２７Ｂ，３２９Ｂと、人物Ｃの顔画像３２１Ｃ，３２２Ｃ，３２４Ｃと、人物Ｄの顔画像３２６Ｄとが判定領域４４０内に存在する顔画像（つまりアイコン画像）であると判定する。

例えば、顔画像３２２Ｂ，３２７Ｂ，３２１Ｃは、顔画像の一部分が判定領域４４０外にはみ出しているが、顔画像の中心位置が判定領域４４０内に存在する。従って、判定部１４ｇは、顔画像３２２Ｂ，３２７Ｂ，３２１Ｃについては、判定領域４４０内に存在する顔画像であると判定する。一方、顔画像３２６Ｂは、顔画像の一部分が判定領域４４０内に存在しているが、顔画像の中心位置が判定領域４４０内に存在しない。従って、判定部１４ｇは、顔画像３２６Ｂについては、判定領域４４０内に存在する顔画像ではないと判定する。

そして、判定部１４ｇは、判定領域４４０内に存在するアイコン画像の数に基づいて、判定領域４４０内のアイコン画像の密集度を算出する。本実施形態では、アイコン画像の密集度を単位面積あたりのアイコン画像の数と定義している。従って、判定部１４ｇは、判定領域４４０内に存在するアイコン画像の数を判定領域４４０の面積で割ることで、判定領域４４０内のアイコン画像の密集度を算出することができる。

次に、判定部１４ｇは、ステップＳ２２で算出した密集度がしきい値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２３）。本実施形態では、判定領域４４０内のアイコン画像の密集度がしきい値以上であるか否かによって、判定領域４４０内のアイコン画像が密集しているか否かを判断するように構成している。しきい値は、判定領域４４０の面積や、規格化部１４ｃにより規格化された顔画像の大きさ、顔画像に付される枠の径などを考慮して、予め設定されている。

判定部１４ｇが密集度がしきい値以上であると判定した場合は、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内に存在するアイコン画像の動作態様を決定する（ステップＳ２４）。本実施形態では、アイコン画像の動作態様として複数種類の動作態様が用意されている。

図１２は、複数種類のアイコン画像の動作態様を示す図である。なお、図１２（Ａ）〜（Ｄ）では、一例として人物Ｂのアイコン画像の動作態様を示しているが、人物Ａ，Ｃ，Ｄのアイコン画像の動作態様についても図１２（Ａ）〜（Ｄ）に示す動作態様と同様である。図１２（Ａ）〜（Ｄ）に示す各動作α，β，γ，δは、それぞれ、人物Ｂの顔画像は動かずに、顔画像の周りに表示される枠３５０Ｂが回転する動作であることが共通している。一方、図１２（Ａ）に示す動作αは、人物Ｂの顔画像の周りの枠３５０Ｂが時計回りにゆっくり回転する（つまり遅い速度で回転する）。図１２（Ｂ）に示す動作βは、人物Ｂの顔画像の周りの枠３５０Ｂが反時計回りにゆっくりと回転する。図１２（Ｃ）に示す動作γは、人物Ｂの顔画像の周りの枠３５０Ｂが時計回りに速く回転する（つまり速い速度で回転する）。図１２（Ｄ）に示す動作δは、人物Ｂの顔画像の周りの枠３５０Ｂが反時計回りに速く回転する。

図１２（Ａ）〜（Ｄ）に示すように、人物Ｂの顔画像の周りの枠３５０Ｂには放射方向の線が所定間隔で付されている。従って、各動作α，β，γ，δにおける枠３５０Ｂの回転に伴って枠３５０Ｂに付された線が円周方向に移動する。このため、使用者は枠３５０Ｂに付された線の円周方向の移動によって、枠３５０Ｂの回転を認識する。また、使用者は枠３５０Ｂの回転速度や回転方向も認識することができる。なお、人物Ａ，Ｃ，Ｄの顔画像の周りの枠３５０Ａ，３５０Ｃ，３５０Ｄにも人物Ｂの顔画像の周りの枠３５０Ｂと同様の線が付されている（図１３参照）。

ステップＳ２４において、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内に存在するアイコン画像の動作態様として、人物ごとに異なる動作態様（図１２に示す動作α，β，γ，δ）を決定する。例えば、動作制御部１４ｈは、図５に示すデータベース２０Ａを参照して、判定領域４４０内に存在するアイコン画像に対応する人物を特定する。そして、動作制御部１４ｈは、特定した人物ごとに異なる動作態様を割り当てる。ここで、人物ごとに異なる動作態様を割り当てる手法としては、様々な手法が考えられる。一例として、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内において同一人物のアイコン画像の数を特定し、アイコン画像の数の多い人物の順に動作α，β，γ，δを割り当てる。

その後、動作制御部１４ｈは、ステップＳ２４で決定した動作態様で、判定領域４４０内の各アイコン画像を動作させる（ステップＳ２５）。図１３は、密集している複数のアイコン画像が動作している状態を示す図である。図１３に示す例では、動作制御部１４ｈが、ステップＳ２４において、人物Ａのアイコン画像の動作態様として動作αを決定し、人物Ｂのアイコン画像の動作態様として動作βを決定し、人物Ｃのアイコン画像の動作態様として動作γを決定し、人物Ｄのアイコン画像の動作態様として動作δを決定している。従って、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内における人物Ａのアイコン画像（顔画像３２１Ａ）に対して、枠３５０Ａを時計回りにゆっくり回転させる動作αを実行している。また、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内における人物Ｂのアイコン画像（顔画像３２１Ｂ，３２２Ｂ，３２７Ｂ，３２９Ｂ）に対して、枠３５０Ｂを反時計回りにゆっくり回転させる動作βを実行している。また、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内における人物Ｃのアイコン画像（顔画像３２１Ｃ，３２２Ｃ，３２４Ｃ）に対して、枠３５０Ｃを時計回りに速く回転させる動作γを実行している。さらに、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内における人物Ｄのアイコン画像（顔画像３２６Ｄ）に対して、枠３５０Ｄを反時計回りに速く回転させる動作δを実行している。

なお、図１３においては、顔画像３２６Ｂ，３２７Ｂ，３２８Ｂ，３２３Ｃ，３２５Ｃ，３２５Ｄに対応するアイコン画像は判定領域４４０内に存在していないので、これらのアイコン画像の動作は実行されていない。すなわち、これらのアイコン画像における枠３５０Ｂ，３５０Ｃ，３５０Ｄは回転していない。

動作制御部１４ｈがアイコン画像を動作させる制御に応じて、表示制御部１１は、アイコン画像を動作させる表示制御を実行する。このように判定領域４４０内の各アイコン画像が動作することにより、各アイコン画像が静止している場合よりも視認性が向上する。すなわち、各アイコン画像が静止している場合、重なり合ったアイコン画像が１つの画像のように使用者には見えてしまい、各々のアイコン画像が識別（区別）しにくくなる。一方、各アイコン画像が動作すると、各アイコン画像が使用者に容易に識別される。また、判定領域４４０内の各アイコン画像は、その位置（重心、輪郭）を維持しつつ動作しているので、使用者がカーソル６００を動かしてアイコン画像を選択するときの操作性が阻害されない。

なお、上記した第１実施形態では、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内のアイコン画像を動作されていたが、顔画像表示領域４１０内のアイコン画像を動作させるようにしてもよい。また、上記した第１実施形態では、判定部１４ｇは、視点検出部１４ｆにより検出された視点を中心とした判定領域４４０内のアイコン画像が密集しているか否かを判定していたが、判定部１４ｇは、顔画像表示領域４１０の任意の領域内のアイコン画像が密集しているか否かを判定してもよい。この場合、動作制御部１４ｈは、判定部１４ｇによりアイコン画像が密集していると判定された領域内のアイコン画像を動作させる。

また、上記した第１実施形態では、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内のすべてのアイコン画像を動作させていた。しかし、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内のアイコン画像うちの一部のアイコン画像だけを所定の動作態様で動作させてもよい。このように、密集しているアイコン画像のうち、静止しているアイコン画像と動作しているアイコン画像とがある場合も、使用者は各アイコン画像を容易に識別することができる。

以上に説明したように、第１実施形態では、表示部２に表示されている複数の画像（例えばアイコン画像）が密集しているか否かを判定する判定部１４ｇと、判定部１４ｇにより複数の画像が密集していると判定された場合、複数の画像の位置を変えずに、複数の画像のうちの少なくとも一部の画像を動作させる動作制御部１４ｈとを備える。このような構成によれば、密集している複数の画像の数や位置関係を変えずに、複数の画像それぞれの視認性を向上させることができる。また、使用者が画像を選択する際の操作性を妨げることもない。

また、第１実施形態では、判定部１４ｇは、単位面積あたりの画像の数に基づいて複数の画像が密集しているか否かを判定するので、画像が重なっている場合のほかに、画像が重ならずに混みあっている場合にも、複数の画像を動作させて視認性を向上させることができる。

また、第１実施形態では、使用者の視点を検出する視点検出部１４ｆを備え、判定部１４ｇは、視点検出部１４ｆで検出された視点を含む領域４４０内の複数の画像が密集しているか否かを判定する。このような構成によれば、使用者が注視している領域内の画像だけについて密集しているか否かを判定することができる。また、第１実施形態では、動作制御部１４ｈは、領域４４０内の複数の画像のうちの少なくとも一部の画像を動作させる。このような構成によれば、表示部２の表示画面上のすべての画像が動作して、視覚的に煩雑になってしまうことを回避することができる。すなわち、使用者の注意は動いている画像に引き付けられるため、表示部２の表画面上のすべての画像が動作していると、使用者の注視点が定まらず使用者にとって画像が見にくくなってしまう。しかし、上記のような構成に場合は、動作制御部１４ｈが表示部２の表示画面における一部の領域４４０内の画像についてだけ動作させるので、視覚的な煩雑さが回避され、使用者にとって画像が見にくくなるようなことが防止される。

また、第１実施形態では、動作は回転であるので、画像の位置（重心、輪郭）が移動せずに画像の視認性を向上させることができる。また、第１実施形態では、動作制御部１４ｈは、画像ごとに異なる動作を実行させる。このような構成の場合は、各画像の視認性をより一層向上させることができる。

また、第１実施形態では、複数の画像は同一または略同一の大きさである。このような構成によれば、画像間の距離や位置関係によって使用者に情報（フェイスマップの場合は親密度などの情報）を表現することが可能となる。

＜第２実施形態＞
上記した第１実施形態では、動作制御部１４ｈが予め決められた規則に基づいて判定領域４４０内に存在するアイコン画像の動作態様を決定していた。これに対して、第２実施形態では、動作制御部１４ｈが乱数値に基づいて判定領域４４０内に存在するアイコン画像の動作態様を決定する。

図１４は、演算処理部１０による動作態様の決定処理を示すフローチャートである。また、図１５は、動作態様決定テーブルを示す図である。なお、図１４に示す動態様の決定処理は、図１１のステップＳ２３において実行される処理である。

図１４に示す処理において、動作制御部１４ｈは、図５に示すデータベース２０Ａを参照して、判定領域４４０中の人物を特定する（ステップＳ３１）。具体的には、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内に存在する各アイコン画像（各顔画像）に対応する人物識別データを取得する。動作制御部１４ｈは、取得した人物識別データに基づいて、判定領域４４０内に存在するアイコン画像に対応する人物を特定する。図１０及び図１３に示す例では、動作制御部１４ｈは人物Ａ〜Ｄを特定する。

次に、動作制御部１４ｈは、人物ごとの乱数値を抽出する（ステップＳ３２）。ここで、演算処理部１０は、ソフトウェア乱数を生成するためのカウンタを備えている。このカウンタは、例えば０〜９９の乱数をランダムに更新する。動作制御部１４ｈは、人物ごとに、カウンタから乱数値を抽出し、抽出した乱数値を記憶バッファに格納する。

次に、動作制御部１４ｈは、ステップＳ３２で抽出した乱数値に基づいて、人物ごとのアイコン画像の動作態様を決定する（ステップＳ３３）。具体的には、動作制御部１４ｈは、人物ごとのアイコン画像の動作態様を決定するための動作態様決定テーブルを選択する。そして、動作制御部１４ｈは、ステップＳ３２で抽出した乱数値と動作態様決定テーブルに設定されている乱数値とを比較して動作態様を決定する。

例えば、動作制御部１４ｈは、中心顔画像として選択されている人物Ａのアイコン画像の動作態様を決定するための動作態様決定テーブルとして図１５（Ａ）に示す第１動作態様決定テーブルを選択する。図１５（Ａ）に示す第１動作態様決定テーブルには、動作態様として動作α，β，γ，δが設定されている。そして、動作αに対して０〜２４の乱数値が割り振られ、動作βに対して２５〜４９の乱数値が割り振られ、動作γに対して５０〜７４の乱数値が割り振られ、動作δに対して７５〜９９の乱数値が割り振られている。動作制御部１４ｈは、ステップＳ３２で抽出した人物Ａの乱数値が０〜２４の範囲内の乱数値であり、人物Ａのアイコン画像の動作態様として動作αを決定したものとする。

次に、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内に存在するアイコン画像の数が最も多い人物Ｂのアイコン画像の動作態様を決定するための動作態様決定テーブルとして図１５（Ｂ）に示す第２動作態様決定テーブルを選択する。図１５（Ｂ）に示す第２動作態様決定テーブルには、動作態様として動作β，γ，δが設定されている。すなわち、第２動作態様決定テーブルには、人物Ａの動作態様として決定された動作αが設定されていない。第２動作態様決定テーブルにおいて、動作βに対して０〜３２の乱数値が割り振られ、動作γに対して３３〜６５の乱数値が割り振られ、動作δに対して６６〜９９の乱数値が割り振られている。動作制御部１４ｈは、ステップＳ３２で抽出した人物Ｂの乱数値が０〜３２の範囲内の乱数値であり、人物Ｂのアイコン画像の動作態様として動作βを決定したものとする。

次に、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内に存在するアイコン画像の数が２番目に多い人物Ｃのアイコン画像の動作態様を決定するための動作態様決定テーブルとして図１５（Ｃ）に示す第３動作態様決定テーブルを選択する。図１５（Ｃ）に示す第３動作態様決定テーブルには、動作態様として動作γ，δが設定されている。すなわち、第３動作態様決定テーブルには、人物Ａ，Ｂの動作態様として決定された動作α，βが設定されていない。第３動作態様決定テーブルにおいて、動作γに対して０〜４９の乱数値が割り振られ、動作δに対して５０〜９９の乱数値が割り振られている。動作制御部１４ｈは、ステップＳ３２で抽出した人物Ｃの乱数値に基づいて、人物Ｃのアイコン画像の動作態様を決定する。動作制御部１４ｈは、人物Ｃのアイコン画像の動作態様として動作γを決定した場合は、人物Ｄのアイコン画像の動作態様として動作δに決定する。

このように、動作制御部１４ｈは、乱数値に基づいて人物ごとに順に動作態様を決定し、すでに動作態様を決定した人物以外の人物の動作態様については、すでに決定した人物の動作態様を除いた動作態様から決定する。このような構成によれば、人物ごとに異なる動作態様を決定することができる。なお、動作制御部１４ｈは、ステップＳ３１で特定したすべての人物に対して、図１５（Ａ）に示す第１動作態様決定テーブルを用いて動作態様を決定してもよい。この場合、異なる人物に対して同じ動作態様が決定されることも起こり得る。しかし、このような場合であっても、密集しているアイコンが動作していることには変わりがないので、著しく視認性が低下してしまうことはない。

以上のように、第２実施形態では、動作制御部１４ｈは、乱数値に基づいて動作を決定する。このような構成によれば、動作制御部１４ｈは、複数種類の動作態様の中からアイコン画像に応じた動作態様を決定することができる。従って、動作制御部１４ｈは、バリエーションに富んだ動作態様でアイコン画像を動作させることができる。

＜第３実施形態＞
上記した第１実施形態では、判定部１４ｇは、判定領域４４０内のアイコン画像の密集度を算出し、算出した密集度に基づいてアイコン画像が密集しているか否かを判定していた。これに対して、第３実施形態では、判定部１４ｇは、アイコン画像が互いに重なっているか否かによってアイコン画像が密集しているか否かを判定する。

図１６は、重複したアイコン画像の配置を示す概念図である。図１６（Ａ）及び（Ｂ）において、上部に示した円形の範囲は、表示装置２の表示画面上におけるアイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄの輪郭を示している。また、図１６（Ａ）及び（Ｂ）において、下部に示した長方形の範囲は、重なり合ったアイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄの位置関係を示すために、円形のアイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄを横から見た場合の概念的な配置を示している。なお、図１６（Ａ）及び（Ｂ）において、アイコン画像３３１Ｂは人物Ｂのアイコン画像であり、アイコン画像３３１Ｃは人物Ｃのアイコン画像であり、アイコン画像３３１Ｄは人物Ｄのアイコン画像であるものとする。

図１６（Ａ）は、３つのアイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄが互いに重複している場合を示している。判定部１４ｇは、アイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄの中心位置の位置データやアイコン画像（顔画像）のサイズデータに基づいて、アイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄが重複しているか否かを判定する。図１６（Ａ）の場合、判定部１４ｇは、アイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄが互いに重複していると判定する。動作制御部１４ｈは、これらのアイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄごとに異なる動作態様を決定し、決定した動作態様での動作を実行させる（ステップＳ２４，Ｓ２５参照）。

図１６（Ｂ）は、３つのアイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄのうち、アイコン画像３３１Ｂとアイコン画像３３１Ｃとが重複し、またアイコン画像３３１Ｃとアイコン画像３３１Ｄとが重複している。しかし、アイコン画像３３１Ｂとアイコン画像３３１Ｄとは重複していない。判定部１４ｇは、アイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄの中心位置の位置データやアイコン画像（顔画像）のサイズデータに基づいて、アイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄが重複しているか否かを判定する。図１６（Ｂ）の場合、判定部１４ｇは、アイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃが重複し、アイコン画像３３１Ｃ，３３１Ｄが重複していると判定する。また、判定部１４ｇは、アイコン画像３３１Ｃが異なるアイコン画像３３１Ｂ及びアイコン画像３３１Ｄと重複しているので、３つのアイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄが互いに重複しているとみなす。そして、動作制御部１４ｈは、これらのアイコン画像３３１Ｂ，３３１Ｃ，３３１Ｄごとに異なる動作態様を決定し、決定した動作態様での動作を実行させる（ステップＳ２４，Ｓ２５参照）。

以上のように、第３実施形態では、判定部１４ｇは、アイコン画像の少なくとも一部分が重なっている場合にアイコン画像が密集していると判定する。このような構成によれば、互いに重なり合ったアイコン画像の視認性が向上する。また、動作制御部１４ｈは、重なり合ったアイコン画像ごとに異なる動作態様で動作させるので、重なり合ったアイコン画像の視認性が一層向上する。

なお、上記した第３実施形態において、判定部１４ｇは、判定領域４４０内のアイコン画像についてのみ重なっているか否かを判定してもよいし、また、顔画像表示領域４１０内のアイコン画像について重なっているか否かを判定してもよい。また、動作制御部１４ｈは、判定部１４ｇにより重なっていると判定されたアイコン画像についてのみ動作させるように構成してもよいし、また、判定部１４ｇにより判定領域４４０内のアイコン画像が重なっていると判定された場合は、判定領域４４０内のすべてのアイコン画像を動作させてもよい。

また、動作制御部１４ｈは、重なっているアイコン画像ごとに異なる動作を実行させてもよいし、重なっているアイコン画像に対応する人物ごとに異なる動作を実行させてもよい。また、動作制御部１４ｈは、重なっているアイコン画像について同一の動作を実行させてもよい。

＜第１変形例＞
上記した各実施形態では、アイコン画像の動作態様は、顔画像の周りの枠が表示画面の平面内で回転する動作であった。しかし、このような動作態様に限定されず、以下に示すような動作態様であってもよい。

図１７は、アイコン画像の動作態様の第１変形例を示す図である。なお、図１７（Ａ）及び（Ｂ）では、一例として人物Ｂのアイコン画像の動作態様を示しているが、人物Ａ，Ｃ，Ｄのアイコン画像の動作態様についても図１７（Ａ）及び（Ｂ）に示す動作態様と同様である。

図１７（Ａ）は、顔画像（例えば人物Ｂの顔画像）の周りの枠３５０Ｂが軸Ｏを中心に回転する動作態様を示している。図１７（Ａ）の（ａ）では、顔画像の周りの枠３５０Ｂが表示画面の平面内に位置している。そして、図１７（Ａ）の（ｂ）及び（ｃ）に示すように、顔画像の周りの枠３５０Ｂが軸Ｏを中心に所定の速度で回転する。上記した各実施形態におけるアイコン画像の動作態様は、枠が平面内で回転するという２次元の動作態様であったが、図１７（Ａ）に示すアイコン画像の動作態様は、天体が自転するように枠が軸Ｏを中心に回転する３次元の動作態様である。このような構成においても、アイコン画像の位置を変化させずに、アイコン画像の視認性を向上させることができる。なお、軸Ｏを中心とした枠の回転速度を変化させたり、枠の回転方向を変化させたり、軸Ｏの傾きを変化させることなどにより、３次元の動作態様として様々な動作態様を設けることができる。

図１７（Ｂ）は、顔画像（例えば人物Ｂの顔画像）の周りの枠３５０Ｂが振動する（又は揺れる）動作態様を示している。このような構成においても、アイコン画像の位置を変化させずに、アイコン画像の視認性を向上させることができる。なお、振動の周期や振幅などを変化させることにより、様々な動作態様を設けることができる。

＜第２変形例＞
図１８は、アイコン画像の動作態様の第２変形例及び識別画像の表示態様の変形例を示す図である。なお、図１８（Ａ）及び（Ｂ）では、一例として人物Ｂのアイコン画像の動作態様及び識別画像の表示態様を示しているが、人物Ａ，Ｃ，Ｄのアイコン画像の動作態様及び識別画像の表示態様についても図１８（Ａ）及び（Ｂ）に示す動作態様と同様である。

図１８（Ａ）は、顔画像（例えば人物Ｂの顔画像）自体を回転させる動作態様、又は識別画像（枠３５０Ｂ）とともに顔画像も回転させる動作態様を示している。図１８（Ａ）の（ａ）〜（ｃ）に示すように、顔画像自体又はアイコン画像（顔画像及び枠３５０Ｂ）が時計方向に回転している。このような構成においても、アイコン画像の位置を変化させずに、アイコン画像の視認性を向上させることができる。なお、顔画像を回転させることにより顔画像の視認性は低下するが、顔画像に付加された識別画像（具体的には枠の色）によって人物を識別することができるため、アイコン画像自体の視認性や識別性は低下しない。この場合も、顔画像の回転方向や回転速度を変化させることにより、様々な動作態様を設けることができる。

図１８（Ｂ）は、顔画像（例えば人物Ｂの顔画像）に付加される識別画像の表示態様の変形例を示している。図１８（Ｂ）の（ａ）に示す枠３５１Ｂは、図１２に示した枠３５０Ｂよりも放射方向の線が間隔短くなっている。すなわち、枠３５１Ｂには数多くの線が付されている。また、図１８（Ｂ）の（ａ）に示す枠３５２Ｂは、複数の曲線が所定間隔で付されている。また、図１８（Ｂ）の（ｃ）に示す枠３５３Ｂは、白と黒の縞模様となっている。このような表示態様の識別画像を異なる人物の顔画像ごとに付加することにより、人物を確実に識別させることができる。また、密集している顔画像ごとに異なる表示態様の識別画像を付加することにより、アイコン画像（識別画像）の視認性を向上させることができる。

なお、図１７及び図１８に示した動作態様以外の動作態様であってもよい。例えば、動作制御部１４ｈは、顔画像（アイコン画像）を軸を中心に回転させるような動作を行わせてもよい。この場合、平面の顔画像が軸を中心に回転してもよいし、球面に顔画像を貼り付けて球を回転させてもよい。また、動作制御部１４ｈは、アイコン画像の大きさを拡大又は縮小させるように動作させてもよい。この場合、拡大又は縮小する前のアイコン画像の位置がわかるように、拡大又は縮小する前のアイコン画像の軌跡（輪郭）を表示することが望ましい。また、アイコン画像の回転や振動などの動作は、連続的な回転や振動などに限らず、間欠的な回転や振動などであってもよい。

＜画像のサムネイル表示＞
上記した各実施形態（第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態）及び変形例では、フェイスマップにおけるアイコン画像の表示制御及び動作制御について説明した。しかし、上記した各実施形態及び変形例の構成は、フェイスマップ以外の画像の表示制御及び動作制御についても適用することができる。

図１９は、画像のサムネイル表示の表示例を示す図である。図１９に示すような表示が表示装置２の表示画面に表示される。図１９において、横軸は日にちを示し、縦軸は時間を示している。そして、画像処理部１４は、デジタルカメラ３で撮影した日時情報に基づいて、撮影した画像（写真）７００を配置する。このような構成によっても、画像７００が混み合ったり重なったりする。その場合は、判定部１４ｇが画像７００が密集しているか否かを判定し、判定部１４ｇが画像７００が密集していると判定した場合に、動作制御部１４ｈが密集している画像７００を所定の動作態様で動作させる。

なお、コンピュータやスマートフォンなどの端末の表示画面上のアイコン画像の表示制御及び動作制御や、地図上のアイコン画像の表示制御や動作制御などにおいても、上記した各実施形態及び変形例の構成を適用することが可能である。

＜画像表示システム＞
上記した各実施形態（第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態）及び変形例では、それぞれスタンドアローンの形態のシステムである。しかし、そのような形態のシステムには限定されない。例えばクライアントサーバシステムなどの通信ネットワークを通じて接続された画像表示システムＳＹＳについて説明する。以下の説明において、上記の第１〜第３実施形態と同一又は同等の構成部分については同一符号を付けて説明を省略または簡略化する。

図２０は、画像表示システムの構成を示すブロック図である。図２０に示すように、この画像表示システムＳＹＳは、クライアント端末１Ｂの演算処理部１０Ｂにおいて、表示制御部１１、画像入力部１２、操作制御部１３、及び通信部１５を有している。これら表示制御部１１、画像入力部１２、及び操作制御部１３は、図１に示した表示制御部１１、画像入力部１２、及び操作制御部１３に相当する。また、図２０に示す記憶部２０Ｂは、図１に示した記憶部２０と異なり、データベースを備えていない。

図２０に示すように、クライアント端末１Ｂの演算処理部１０Ｂは、通信ネットワーク８０を介してサーバ６とデータを送受信する通信部１５を有している。また、サーバ６の演算処理部６０は、通信ネットワーク８０を介してクライアント端末１Ｂとデータを送受信する通信部６１を有している。また、演算処理部６０の画像処理部６２は、クライアント端末１Ｂからの要求に応じて、クライアント端末１Ｂから送信される画像データを記憶部７０に蓄積する。そして、画像処理部６２は、図１に示した画像処理部１４と同様に、画像データに基づいて顔画像の表示制御及び動作制御を実行する。

なお、通信部１５の構成や、演算処理部６０における通信部６１及び画像処理部６２の構成は、ＣＰＵなどの制御装置が記憶部２０Ｂ，７０に記憶されている制御プログラムに従って処理を実行することにより実現される。

使用者は、クライアント端末１Ｂに接続されたキーボード３及びマウス４を操作して、デジタルカメラ３や記憶部２０Ｂに記憶されている画像データを読み出し、読み出した画像データをサーバ６に送信する。そして、使用者は、キーボード３及びマウス４を操作して、顔画像の表示をサーバ６に対して要求する。サーバ６における画像処理部６２は、画像データからの顔の検出・識別、顔の切り出し、顔の規格化などの処理を実行する。そして、画像処理部６２は、所定の位置関係で各顔画像の配置を行い、所定の位置関係で配置された各顔画像のデータをクライアント端末１Ｂに対して送信する。クライアント端末１Ｂでは、通信部１５がサーバ６からの各顔画像のデータを受信すると、表示制御部１１が表示装置２に各顔画像のデータを表示させる。また、画像処理部６２は、上記した第１実施形態と同様に、使用者の要求に応じて絞り込み処理なども実行する。

また、サーバ６における画像処理部６２は、アイコン画像が密集しているか否かの判定、アイコン画像の動作制御などの処理も実行する。そして、画像処理部６２は、所定の動作態様で動作するアイコン画像のデータをクライアント端末１Ｂに対して送信する。クライアント端末１Ｂでは、通信部１５がサーバ６からの各アイコン画像のデータを受信すると、表示制御部１１が表示装置２に各アイコン画像のデータを所定の動作態様で動作させる。

このような構成によれば、クライアント端末１Ｂが大容量のデータを記憶しておく必要がなくなり、データ管理を一元化できるなど、コストを低減させることができる。

なお、図２０に示す画像表示システムＳＹＳでは、クライアント端末１Ｂの表示制御部１１が表示制御を行っているが、これに限定されない。例えば、クライアント端末１Ｂは、ブラウザを備え、ブラウザを用いて図８等に示すようなＷＥＢページ上の表示内容を表示装置２に表示させるようにしてもよい。このような構成によれば、クライアント端末１Ｂは、顔画像（アイコン画像）の表示制御などを実現するためのアプリケーションを備える必要がないといった利点がある。

以上、本発明を実施形態を説明したが、本発明の技術的範囲は、上記の実施形態に記載の範囲には限定されない。本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記の実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能である。また、上記の実施形態で説明した要件の１つ以上は、省略されることがある。そのような変更または改良、省略した形態も本発明の技術的範囲に含まれる。また、上記した実施形態や変形例の構成を適宜組み合わせて適用することも可能である。

上記した第１実施形態において、規格化部１４ｃは、画像を拡大し又は縮小することにより、使用者により選択された中心顔画像の大きさを一致させるように構成していた。このような構成の場合、画像に含まれる中心顔画像以外の顔画像の大きさは、中心顔画像よりも大きくなったり小さくなったりしてしまう。そこで、規格化部１４ｃは、すべての顔画像を予め決められた大きさに統一するようにしてもよい。このような構成によれば、より一層、顔画像の間隔（距離）と人物の関係（親密度など）との間に客観性を持たせることができるようになる。

上記した第１実施形態では、配置処理部１４ｄは、中心顔画像を表示画面４００（顔画像表示領域４１０）の中心に配置していた。しかし、この構成に限らず、配置処理部１４ｄは、中心顔画像を表示画面４００の所定の位置（例えば予め決められた位置）に配置してもよい。また、配置処理部１４ｄは、顔画像を写真に写っているそのままの位置に配置していたが、顔画像が混み合ったり重なったりする場合には、空いているスペースに顔画像を配置するようにしてもよい。この場合も、中心画像との距離は変更しないことが好ましい。

上記した第１実施形態において、表示制御部１１は、マウス５により顔画像がクリックされたと判定した場合は、クリックされた顔画像が存在する画像を表示する（ステップＳ１５参照）。この場合、表示制御部１１は、クリックに基づいて画像を表示する際に、その画像を拡大し又は縮小して表示するようにしてもよい。

また、上記した第１実施形態では、絞り込み条件として、画像の撮影期間、画像の撮影地域、及び画像中の人物の数を例に挙げていた。しかし、これに限らず、絞り込み部１４ｅは、画像が撮影された年・月・日・時間・曜日のいずれか１つで絞り込みを行ってもよい。また、絞り込み部１４ｅは、使用者が予め人物の生年月日を設定していくことにより、撮影日時と生年月日から年齢で絞り込みを行うことも可能となる。また、絞り込み部１４ｅは、顔画像の大きさが所定の大きさ以下である場合は、顔画像の表示対象から除外するようにしてもよい。また、絞り込み部１４ｅは、ＥＸＩＦの情報に含まれるデジタルカメラの機種、レンズ情報などで絞り込みを行うようにしてもよい。

さらに、上記した各実施形態では、人物の顔画像を表示することにより人物の関係を想起させるようにしていたが、犬などの動物の画像（顔画像）を表示することにより動物同士の関係、動物と人物の関係を想起させるようにしてもよい。

また、上記した第１〜第３実施形態では、画像処理装置１は、パーソナルコンピュータを想定していたが、スマートフォンや携帯電話機、携帯型タブレット、デジタルカメラなどの携帯端末であってもよい。この場合、携帯端末は、デジタルカメラなどの撮影装置から画像データを取り込み、取り込んだ画像データに基づいて上記したような顔画像の表示を行う。また、デジタルカメラ３に代えて、スマートフォンや携帯電話機などで撮影した画像データを利用するようにしてもよい。

また、上記した各実施形態では、判定部１４ｇは、判定領域４４０を予め定められた広さの領域としていたが、広さが可変の領域とされていてもよい。例えば、カーソル６００の位置が中心位置に近い程、判定領域４４０の広さを広く（又は狭く）してもよい。また、判定領域４４０が予め定められた所定の広さとされている場合は、判定部１４ｇは、ステップＳ２２で密集度を算出せずに、ステップＳ２３で判定領域４４０内に存在する顔画像の数が所定数以上であると判定した場合に、判定領域４４０内の顔画像が密集している判断してもよい。

また、上記した第１実施形態等では、動作制御部１４ｈは、判定領域４４０内のアイコン画像の少なくとも一部を動作させる構成であったが、カーソル６００が位置するアイコン画像だけを動作させる構成でもよい。また、動作制御部１４ｈは、ステップＳ２２で算出した密集度に応じてアイコン画像の動作態様を変化させてもよい。例えば、密集度が高い場合は回転を速くし、密集度が低い場合は回転を遅くする。

また、上記した第３実施形態において、動作制御部１４ｈが重なっているアイコン画像の数に応じて動作態様を変化させてもよい。また、重なっているアイコン画像の重複部分が大きい場合は、重なっているアイコン画像の一方を、他のアイコン画像の存在しない位置に移動させてもよい。この場合は、アイコン画像を移動させたことを示す表示を行うことが望ましい。

また、上記した第１実施形態では、視点検出部１４ｆは、カーソル６００の位置に基づいて使用者の視点を検出していたが、カメラで使用者の目の瞳を撮影し、その瞳の動きによって使用者の視点（視線）を検出するような構成であってもよい。

なお、上記した各実施形態において、「画像」は、デジタルカメラ３で撮影された人物などを含む画像のほかに、パーソナルコンピュータなどで作成された漫画の画像、プログラムの機能などを表す表示画面上のアイコンの絵柄の画像なども含まれる。また、「画像」は、静止画だけでなく動画であってもよい。

１…画像処理装置、２…表示装置（表示部）、３…デジタルカメラ、４…キーボード、５…マウス、６…サーバ、１０，１０Ｂ，６０…演算処理部、１１…制御部、１３…操作制御部、１４，６２…画像処理部、１４ａ…認証部（顔検出部、識別部）、１４ｂ…切出部、１４ｃ…規格化部、１４ｄ…配置処理部、１４ｅ…絞り込み部、１４ｆ…視点検出部、１４ｇ…判定部、１４ｈ…動作制御部、３５０Ａ〜３５０Ｄ，３５１Ｂ，３５２Ｂ，３５３Ｂ…枠（識別画像）、ＳＹＳ…画像表示システム、

Claims (11)

1. 表示部に表示されている複数の画像が密集しているか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記複数の画像が密集していると判定された場合、前記複数の画像のうちの少なくとも一部の画像を動作させる動作制御部とを備える画像処理装置。
2. 前記判定部は、単位面積あたりの画像の数に基づいて密集しているか否かを判定する請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記判定部は、前記画像の少なくとも一部分が重なっている場合に密集していると判定する請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
4. 使用者の視点を検出する視点検出部を備え、
   前記判定部は、前記視点検出部で検出された視点を含む領域内の前記複数の画像が密集しているか否かを判定する請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記動作制御部は、前記領域内の前記複数の画像のうちの少なくとも一部の画像を動作させる請求項４記載の画像処理装置。
6. 動作は回転または自転である請求項１から５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記動作制御部は、乱数値に基づいて動作を決定する請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記動作制御部は、画像ごとに異なる動作を実行させる請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記複数の画像は略同一の大きさである請求項１から８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 複数の画像から顔を検出する顔検出部と、
    前記顔検出部で検出された顔を識別する識別部と、
    前記識別部により識別された顔のうちの所定人物の顔の位置を全体画像ごとに合わせるように、前記所定人物の顔を配置し、配置された前記所定人物の顔の位置に応じて、前記所定人物を含む全体画像に含まれる顔を全体画像ごとに配置する配置処理部と、
    前記配置処理部により配置された顔を前記複数の画像として前記表示部に表示させる表示制御部とを備える請求項１から９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
11. 制御装置に、
    表示部に表示されている複数の画像が密集しているか否かを判定する判定処理と、
    前記判定処理により前記複数の画像が密集していると判定された場合、前記複数の画像のうちの少なくとも一部の画像を動作させる動作制御処理とを実行させる制御プログラム。