JP2017049798A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】キーワードのみを用いて画像候補を選択する場合と比較して、テンプレートに入力された文字列の内容により適した画像が選択されるようにする。【解決手段】テンプレート３６は、画像が表示される画像表示領域４４と、文字列が表示される文字列表示領域（例えば、タイトル表示領域３８、キャプション表示領域４０、詳細内容表示領域４２）と、を含む。各文字列表示領域に文字列が入力されると、入力された各文字列と、画像表示領域４４と各文字列表示領域との間の各領域関連度と、に基づいて、画像表示領域４４に表示される画像候補が選択される。【選択図】図５

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

予め用意されたテンプレートを編集することにより、チラシ、広告、ダイレクトメール（ＤＭ）、ポスター、はがき、カタログ、等の編集物を作成する技術が知られている。その編集においては、例えば、テンプレートに対して文字列が入力されたり、文字列が変更されたり、画像が追加されたりする。

特許文献１に記載のシステムにおいては、各画像に画像属性情報が対応付けられており、各テンプレートにテンプレート属性情報が対応付けられている。選択されたテンプレートに対応するテンプレート属性情報と画像属性情報が一致した場合、対応する画像が抽出される。

特許文献２に記載の装置においては、入力文書から文書印象語が抽出され、その抽出された文書印象語に一致する画像印象語に対応付けられた画像が検索される。

特開２００６−２７７０６５号公報 特開２０１２−８８７４号公報

ところで、複数の画像の中から目的の画像を選択し、その画像をテンプレートに追加する場合がある。一般的に、複数の画像の中から、テンプレートに適合する画像、例えば、テンプレートに入力された文字列に適合する画像を選択することは容易ではない。例えば、キーワードを用いて画像を検索する場合、テンプレートに入力された文字列に適合する画像が検索されるとは限らない。

本発明の目的は、キーワードのみを用いて画像候補を選択する場合と比較して、テンプレートに入力された文字列の内容により適した画像が選択されるようにすることにある。

請求項１に係る発明は、画像群を記憶する記憶手段と、画像が表示される画像表示領域と文字列が表示される文字列表示領域群とを有するテンプレートにおいて前記文字列表示領域群に含まれる各文字列表示領域に入力された各文字列を受け付ける受付手段と、前記受け付けられた前記各文字列と、前記画像表示領域と前記各文字列表示領域との間の各領域関連度と、に基づいて、前記画像表示領域に表示される画像候補を前記画像群の中から選択して出力する選択手段と、を有する情報処理装置である。

請求項２に係る発明は、前記画像群に含まれる各画像には、当該画像の特徴を示す第１キーワードが対応付けられており、前記選択手段は、前記文字列表示領域毎に、入力された文字列から第２キーワードを抽出し、前記各画像の前記第１キーワードと前記各文字列表示領域の前記第２キーワードとの間の各キーワード関連度と、前記画像表示領域と前記各文字列表示領域との間の前記各領域関連度と、の積の総和を、前記画像表示領域に対する前記各画像の適合度として演算し、前記適合度の高い画像ほど優先的に出力する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項３に係る発明は、前記第１キーワードには、画像との関連度に応じた第１重み係数が対応付けられており、前記第２キーワードには、入力された文字列との関連度に応じた第２重み係数が対応付けられており、前記選択手段は、前記各画像及び前記各文字列表示領域について、前記第１重み係数に前記第２重み係数を乗算し、これにより前記各キーワード関連度を得る、ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置である。

請求項４に係る発明は、前記選択手段は、テンプレートに対して過去に画像が使用されたときに採用された画像サイズの利用度であって前記画像表示領域のサイズに対応する画像サイズの利用度を、前記適合度に乗算し、これにより、前記適合度を修正する、ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置である。

請求項５に係る発明は、前記領域関連度は、前記画像表示領域と前記文字列表示領域との間の距離に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置である。

請求項６に係る発明は、前記文字列表示領域に入力された文字列の配置位置に基づいて、前記距離の基準点が決定される、ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置である。

請求項７に係る発明は、画像群を記憶するコンピュータを、画像が表示される画像表示領域と文字列が表示される文字列表示領域群とを有するテンプレートにおいて前記文字列表示領域群に含まれる各文字列表示領域に入力された各文字列を受け付ける受付手段、前記受け付けられた前記各文字列と、前記画像表示領域と前記各文字列表示領域との間の各領域関連度と、に基づいて、前記画像表示領域に表示される画像候補を前記画像群の中から選択して出力する選択手段、として機能させるプログラムである。

請求項１−３，５，７に係る発明によると、キーワードのみを用いて画像候補を選択する場合と比較して、テンプレートに入力された文字列の内容により適した画像が選択される。

請求項４に係る発明によると、キーワードのみを用いて画像候補を選択する場合と比較して、画像表示領域のサイズに適した画像が選択される。

請求項６に係る発明によると、実際に入力された文字列の配置位置が反映された領域関連度が得られる。

本発明の実施形態に係るテンプレート管理システムを示すブロック図である。 本実施形態に係るテンプレート管理装置を示すブロック図である。 端末装置を示すブロック図である。 画像管理テーブルの一例を示す図である。 テンプレートの一例を示す模式図である。

図１には、本発明の実施形態に係る情報処理システムとしてのテンプレート管理システムの一例が示されている。テンプレート管理システムは、テンプレート管理装置１０と端末装置１２とを含む。テンプレート管理装置１０と端末装置１２は、ネットワーク等の通信経路Ｎに接続されている。図１に示す例では、１つの端末装置１２が通信経路Ｎに接続されているが、複数の端末装置１２が通信経路Ｎに接続されていてもよい。

テンプレート管理装置１０は、編集物を作成するためのテンプレートを管理し、要求に応じて、テンプレートを編集する機能を備えている。編集物は、例えば、チラシ、広告、ダイレクトメール（ＤＭ）、ポスター、はがき、カタログ、その他の文書、その他の画像、等である。テンプレートは、その編集物を作成するための雛型のデータである。また、テンプレート管理装置１０は、他の装置との間でデータを送受信する機能を備えている。

端末装置１２は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレットＰＣ、スマートフォン、携帯電話等の装置であり、他の装置との間でデータを送受信する機能を備えている。端末装置１２は、例えば、テンプレートを利用して編集物を作成するときに使用される装置である。

本実施形態に係るテンプレート管理システムにおいては、テンプレートの編集時に、例えば、テンプレートのデータがテンプレート管理装置１０から端末装置１２に送信され、そのテンプレートが端末装置１２に表示される。端末装置１２を利用してユーザによって編集指示が与えられると、テンプレート管理装置１０において、その編集指示に従ってテンプレートが編集される。テンプレートに基づいて作成された編集物のデータは、例えば、テンプレート管理装置１０から端末装置１２に送信される。

なお、端末装置１２がテンプレート管理装置１０に組み込まれて、テンプレート管理装置１０と端末装置１２が物理的に一体化された装置であってもよい。

以下、テンプレート管理装置１０の構成について詳しく説明する。図２には、テンプレート管理装置１０の構成が示されている。

通信部１４は通信インターフェースであり、通信経路Ｎを介して、他の装置にデータを送信する機能、及び、他の装置からデータを受信する機能を備えている。例えば、通信部１４によって、テンプレートのデータが端末装置１２に送信され、端末装置１２から送信された編集指示等を示す情報が受信される。

テンプレート格納部１６はハードディスク等の記憶装置であり、テンプレートのデータを記憶する。例えば、デザインの異なる複数種類のテンプレートが予め作成され、それら複数のテンプレートのデータがテンプレート格納部１６に予め記憶されている。各テンプレートには、当該テンプレートを識別するためのテンプレート識別情報（例えば、テンプレートＩＤ、テンプレート名称）が対応付けられている。テンプレートは、例えば、背景領域と、画像が表示される画像表示領域と、文字列が表示される文字列表示領域とを含む。画像表示領域には、画像や図形等が表示される。文字列表示領域として、例えば、タイトル（表題）に関する文字列が入力されるタイトル表示領域、キャプション（説明文等）に関する文字列が入力されるキャプション表示領域、詳細説明に関する文字列が入力される詳細内容表示領域、等が、テンプレートに含まれている。

テンプレートには、サンプル情報が設定されていてもよい。サンプル情報は、例えば、サンプルとして予め作成された文字列（サンプル文字列）や画像（サンプル画像）等である。サンプル情報として、サンプル文字列とサンプル画像の両方が用いられてもよいし、いずれか一方が用いられてもよい。テンプレートにおいて、例えば、サンプル文字列が文字列表示領域に予め入力されていてもよいし、サンプル画像が画像表示領域に予め設定されていてもよい。サンプル情報は、ユーザによる編集が許可された情報であり、サンプル情報が編集されることにより、テンプレートに依拠した編集物が作成される。もちろん、テンプレートには、サンプル情報が設定されていなくてもよい。また、テンプレートには、ユーザによる編集が禁止された領域が含まれていてもよい。

テンプレート管理部１８は、テンプレートの追加、削除、編集及び表示処理等を行う機能を備えている。テンプレート管理部１８は、例えば、新たに登録されたテンプレートのデータをテンプレート格納部１６に記憶させる。また、テンプレート管理部１８は、テンプレートを端末装置１２に表示させる機能を備えている。テンプレート管理部１８は、例えば、テンプレートのサムネイル画像（縮小画像）を端末装置１２に表示させる機能、検索されたテンプレート又はそのサムネイル画像を端末装置１２に表示させる機能、及び、指定されたテンプレートを端末装置１２に表示させる機能、等を備えている。

テンプレートの編集時には、ユーザが端末装置１２を利用することにより、画像表示領域や文字列表示領域の内容が編集される。なお、編集には、情報の変更や追加等が含まれる。文字列表示領域については、例えば、文字列の入力、文字列の変更、フォントの設定、文字列のサイズの設定、文字の色の設定、文字の配置位置の変更、等が実行される。画像表示領域については、例えば、画像の追加、画像の変更、画像サイズの変更、画像の配置位置の変更、等が実行される。また、画像表示領域や文字列表示領域の位置が変更されてもよい。このような編集操作により、テンプレートに依拠した編集物が作成される。

画像格納部２０はハードディスク等の記憶装置であり、複数の画像データを記憶する。例えば、複数種類の画像データが予め作成され、それら複数の画像データが画像格納部２０に予め記憶されている。各画像データには、その画像の特徴を表す１又は複数の画像キーワードが予め対応付けられている。各画像キーワードには、画像との関連度に応じた画像重み係数が対応付けられている。画像との関連度が相対的に高い画像キーワードには、相対的に大きな画像重み係数が対応付けられており、画像との関連度が相対的に低い画像キーワードには、相対的に小さな画像重み係数が対応付けられている。なお、画像キーワードが第１キーワードの一例に相当し、画像重み係数が第１重み係数の一例に相当する。画像キーワード及び画像重み係数については、図４を参照して後で詳しく説明する。

制御部２２は、テンプレート管理装置１０の各部の動作を制御する機能を備えている。また、制御部２２は、キーワード抽出部２４と画像選択部２６とを含む。

キーワード抽出部２４は、テンプレートに含まれる個々の文字列表示領域毎に、入力された文字列から当該文字列に関連する１又は複数の文字列キーワードを抽出する機能を備えている。例えば、テンプレート編集時において、ユーザによって文字列が文字列表示領域に入力されると、キーワード抽出部２４は、その入力された文字列から１又は複数の文字列キーワードを抽出する。キーワード抽出部２４は、例えば、入力された文字列を名詞群等の単語群に分割し、個々の単語に対応するキーワードを抽出する。例えば、単語群とキーワード群との対応関係を示す辞書情報が予め作成されて、図示しない記憶部に記憶されている。キーワード抽出部２４は、その辞書情報を参照することにより、入力された文字列に含まれる各単語（例えば名詞）に対応する１又は複数のキーワードを抽出する。もちろん、別の処理によってキーワードが抽出されてもよい。例えば、公知技術に係るキーワード抽出処理を適用することにより、入力された文字列からキーワードが抽出されてもよい。なお、文字列キーワードが第２キーワードの一例に相当する。

また、キーワード抽出部２４は、文字列から抽出された各文字列キーワードに、当該文字列との関連度に応じた文字列重み係数を対応付ける。文字列との関連度が相対的に高い文字列キーワードには、相対的に大きな文字列重み係数が対応付けられ、文字列との関連度が相対的に低い文字列キーワードには、相対的に小さな文字列重み係数が対応付けられる。例えば、各単語に対するキーワードの文字列重み係数を示す重み係数情報が予め作成されて、図示しない記憶部に記憶されている。キーワード抽出部２４は、その重み係数情報を参照することにより、入力された文字列に対する各キーワードの文字列重み係数を特定する。別の例として、キーワード抽出部２４は、入力された文字列中における各文字列キーワードの出現頻度に基づいて、各文字列キーワードの文字列重み係数を演算してもよい。例えば、出現頻度の高い文字列キーワードほど、相対的に高い文字列重み係数が対応付けられ、出現頻度の低い文字列キーワードほど、相対的に低い文字列重み係数が対応付けられる。文字列キーワードの出現頻度は、例えば、当該文字列キーワードの出現回数や、全文字列キーワードの出現回数の総和に対する当該文字列キーワードの出現回数の割合、等である。なお、文字列重み係数が第２重み係数の一例に相当する。

画像選択部２６は、各文字列表示領域に入力された各文字列から抽出された各文字列キーワードと、画像表示領域と各文字列表示領域との間の各領域関連度と、に基づいて、画像格納部２０に記憶されている画像群の中から、当該画像表示領域に表示される１又は複数の画像候補を選択する機能を備えている。

領域関連度は、例えば、画像表示領域と文字列表示領域との間の距離に基づいて決定される。画像表示領域に対してより近い位置に配置された文字列領域ほど、当該画像表示領域との関連度が相対的に高いと想定される。それ故、画像表示領域に対してより近い位置に配置された文字列領域ほど、大きな領域関連度が対応付けられる。例えば、画像表示領域や文字列表示領域の配置位置がユーザによって変更された場合には、画像選択部２６は、変更後の距離に基づいて領域関連度を演算する。これにより、領域関連度が動的に演算される。領域関連度は、例えば、画像表示領域と文字列表示領域との距離の逆数であってよいし、距離に応じて段階的に設定された値であってもよい。別の例として、領域関連度は、テンプレートに予め設定されていてもよい。

画像選択部２６は、具体的には、各画像の画像キーワードと各文字列表示領域の文字列キーワードとの間の各キーワード関連度を演算する。画像選択部２６は、例えば、各画像及び各文字列表示領域について、画像重み係数と文字列重み係数との積を演算する。この積が、画像（画像キーワード）と文字列表示領域（文字列キーワード）との間のキーワード関連度に相当する。この演算により、個々の画像毎及び個々の文字列表示領域毎に、画像と文字列表示領域との間のキーワード関連度が演算される。画像選択部２６は、ある画像と各文字列表示領域との間の各キーワード関連度と、ある画像表示領域と各文字列表示領域との間の各領域関連度と、の積の総和を、当該画像表示領域に対する当該画像の適合度として演算する。画像選択部２６は、画像毎に当該画像表示領域に対する適合度を演算し、各画像の適合度に基づいて、画像格納部２０に記憶されている画像群の中から、当該画像表示領域に表示される１又は複数の画像候補を選択して出力する。画像選択部２６は、例えば、適合度の高い画像ほど優先的に選択して出力する。選択された画像候補のデータは、通信部１４によって、テンプレート管理装置１０から端末装置１２に送信され、端末装置１２に画像候補が表示される。画像選択部２６による処理については、図５を参照して後で詳しく説明する。

以下、端末装置１２について詳しく説明する。図３には、端末装置１２の構成が示されている。

通信部２８は通信インターフェースであり、通信経路Ｎを介して、他の装置にデータを送信する機能、及び、他の装置からデータを受信する機能を備えている。例えば、通信部２８によって、テンプレート管理装置１０から送信されたテンプレートのデータが受信され、編集指示を示す情報がテンプレート管理装置１０に送信される。記憶部３０はハードディスク等の記憶装置であり、プログラムやデータ等を記憶する。ＵＩ部３２はユーザインターフェースであり、表示部と操作部を含む。表示部は、例えば液晶ディスプレイ等の表示装置であり、操作部は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等の入力装置である。制御部３４は端末装置１２の各部の動作を制御する機能を備えている。

以下、画像格納部２０に格納されている画像と画像キーワードについて詳しく説明する。図４の（Ａ）及び（Ｂ）には、画像管理テーブルの一例が示されている。画像管理テーブルは、画像格納部２０に記憶されている画像データを管理するためのテーブルであり、画像管理テーブルのデータは画像格納部２０に記憶されている。画像管理テーブルにおいては、例えば、画像ＩＤと、画像の説明と、画像キーワードと、画像重み係数と、が対応付けられている。画像ＩＤは、画像を識別するための画像識別情報である。画像の説明は、対応する画像の内容を示す情報である。画像キーワードは、画像の特徴を表すキーワードである。画像重み係数は、画像に対する画像キーワードの関連度である。一例として、画像重み係数として、０．１〜１．０の間の値が設定される。１．０が画像重み係数の最大値であり、０．１が画像重み係数の最小値である。画像との関連度が高い画像キーワードほど、大きな画像重み係数が対応付けられている。画像キーワードと画像重み係数は、予め作成された情報である。新たな画像が画像格納部２０に記憶される度に、その画像に関する情報が画像管理テーブルに追加される。以下、画像キーワードと画像重み係数について、具体例を挙げて説明する。

図４の（Ａ）に示す例においては、各画像に１つの画像キーワードが対応付けられている。画像ＩＤが「１」の画像は、「富士山」が表された画像である。この画像「富士山」には、画像キーワード「富士山」が対応付けられている。この画像キーワードには、画像「富士山」との関連度に応じた画像重み係数が対応付けられている。例えば、画像キーワード「富士山」は、画像「富士山」の特徴を端的に表しているため、画像キーワード「富士山」と画像「富士山」との関連度は相対的に高い。それ故、画像キーワード「富士山」には、最大の画像重み係数「１．０」が対応付けられている。他の画像にも同様に、画像キーワードと画像重み係数が対応付けられている。

図４の（Ｂ）に示す例においては、各画像に複数の画像キーワードが対応付けられている。画像ＩＤが「１」の画像は、「富士山」が表された画像である。この画像「富士山」には、「富士山」、「山」、「湖」等の画像キーワードが対応付けられている。例えば、画像キーワード「富士山」には、最大の画像重み係数「１．０」が対応付けられており、画像キーワード「山」には、画像重み係数「０．７」が対応付けられており、画像キーワード「湖」には、画像重み係数「０．５」が対応付けられている。他の画像にも同様に、画像キーワードと画像重み係数が対応付けられている。

以下、テンプレートについて詳しく説明する。図５には、テンプレートの一例が示されている。テンプレート３６には、タイトル表示領域３８と、キャプション表示領域４０と、詳細内容表示領域４２と、画像表示領域４４，４６と、が含まれている。テンプレートの編集時においては、例えば、テンプレート管理装置１０に登録されているテンプレートの一覧が、端末装置１２のＵＩ部３２に表示される。その一覧の中からテンプレート３６がユーザによって選択されると、テンプレート３６が端末装置１２のＵＩ部３２に表示される。端末装置１２においては、タイトル表示領域３８、キャプション表示領域４０、及び、詳細内容表示領域４２に対して、ユーザによって文字列が入力される。

以下、図５を参照して、画像候補の選択処理について詳しく説明する。一例として、画像表示領域４４に表示される画像候補を選択する場合について説明する。

各文字列表示領域に文字列が入力されると、キーワード抽出部２４は、タイトル表示領域３８に入力された文字列（タイトル文字列）から、文字列キーワードとしてのタイトルキーワードを抽出し、キャプション表示領域４０に入力された文字列（キャプション文字列）から、文字列キーワードとしてのキャプションキーワードを抽出し、詳細内容表示領域４２に入力された文字列（詳細内容文字列）から、文字列キーワードとしての詳細内容キーワードを抽出する。キーワード抽出部２４は、重み係数に関する辞書情報を参照することにより、タイトルキーワードに、タイトル文字列との関連度に応じた文字列重み係数を対応付け、キャプションキーワードに、キャプション文字列との関連度に応じた文字列重み係数を対応付け、詳細内容キーワードに、詳細内容文字列との関連度に応じた文字列重み係数を対応付ける。

画像選択部２６は、画像格納部２０に記憶されている画像群を対象として、以下の処理を行う。まず、画像選択部２６は、画像群の中から処理対象となる画像を選択し、その対象画像に対応付けられている画像キーワードの画像重み係数と、その画像キーワードと同一のタイトルキーワードの文字列重み係数と、の積を演算する。この積が、対象画像の画像キーワードとタイトルキーワードとの間のキーワード関連度、つまり、対象画像とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度に相当する。同様に、画像選択部２６は、対象画像に対応付けられている画像キーワードの画像重み係数と、その画像キーワードと同一のキャプションキーワードの文字列重み係数と、の積を演算する。この積が、対象画像の画像キーワードとキャプションキーワードとの間のキーワード関連度、つまり、対象画像とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度に相当する。同様に、画像選択部２６は、対象画像に対応付けられている画像キーワードの画像重み係数と、その画像キーワードと同一の詳細内容キーワードの文字列重み係数と、の積を演算する。この積が、対象画像の画像キーワードと詳細内容キーワードとの間のキーワード関連度、つまり、対象画像と詳細内容表示領域４２との間のキーワード関連度に相当する。

次に、画像選択部２６は、対象画像と文字列表示領域との間のキーワード関連度と、画像表示領域４４と文字列表示領域との間の領域関連度、との積を演算する。この領域関連度は、例えば、画像表示領域４４と文字列表示領域との間の距離に基づいて決定される。例えば、画像表示領域４４に対してより近い位置に配置された文字列表示領域ほど、大きな領域関連度が対応付けられる。画像選択部２６は、例えば、画像表示領域４４の中心位置と文字列表示領域の中心位置との間の距離を演算し、この距離に基づいて領域関連度を決定してもよい。別の例として、画像選択部２６は、文字列表示領域に入力された文字列の配置位置に基づいて、その文字列表示領域の基準点を決定し、その基準点と画像表示領域４４の基準点（例えば中心位置）との間の距離に基づいて、領域関連度を決定してもよい。一例として、文字列表示領域に入力された文字列の配置状態が、左寄せであり、かつ、上揃えである場合、その文字列表示領域の左上角が基準点として用いられる。また、文字列の配置状態が、中央寄せであり、かつ、下揃えである場合、文字列表示領域の下辺中央の位置が基準点として用いられる。また、文字列の配置状態が、中央寄せであり、かつ、中央揃えである場合、文字列表示領域の中心位置が基準点として用いられる。実際に入力された文字列の配置位置に基づいて基準点を決定することにより、実際に入力された文字列の配置位置が反映された領域関連度が得られる。もちろん、各領域関連度は予め設定された値であってもよい。

画像選択部２６は、具体的には、対象画像とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度と、画像表示領域４４とタイトル表示領域３８との間の領域関連度と、の積を演算する。この領域関連度は、例えば、画像表示領域４４とタイトル表示領域３８との間の距離に基づいて決定される。図５に示す例では、タイトル表示領域３８に入力されたタイトル文字列の配置状態は、中央寄せかつ中央揃えである。この場合、画像選択部２６は、タイトル表示領域３８の中心位置と画像表示領域４４の中心位置との間の距離（符号４８で示す線分の長さ）に基づいて、領域関連度を決定する。上記のキーワード関連度と領域関連度との積が、タイトル表示領域３８との関係における、画像表示領域４４に対する対象画像の適合度（タイトル適合度）に相当する。

同様に、画像選択部２６は、対象画像とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度と、画像表示領域４４とキャプション表示領域４０との間の領域関連度と、の積を演算する。この領域関連度は、例えば、画像表示領域４４とキャプション表示領域４０との間の距離に基づいて決定される。図５に示す例では、キャプション表示領域４０に入力されたキャプション文字列の配置状態は、左寄せかつ上揃えである。この場合、画像選択部２６は、キャプション表示領域４０の左上角の位置と画像表示領域４４の中心位置との間の距離（符号５０で示す線分の長さ）に基づいて、領域関連度を決定する。上記のキーワード関連度と領域関連度との積が、キャプション表示領域４０との関係における、画像表示領域４４に対する対象画像の適合度（キャプション適合度）に相当する。

同様に、画像選択部２６は、対象画像と詳細内容表示領域４２との間のキーワード関連度と、画像表示領域４４と詳細内容表示領域４２との間の領域関連度と、の積を演算する。この領域関連度は、例えば、画像表示領域４４と詳細内容表示領域４２との間の距離に基づいて決定される。図５に示す例では、詳細内容表示領域４２に入力された詳細内容文字列の配置状態は、左寄せかつ上揃えである。この場合、画像選択部２６は、詳細内容表示領域４２の左上角の位置と画像表示領域４４の中心位置との間の距離（符号５２で示す線分の長さ）に基づいて、領域関連度を決定する。上記のキーワード関連度と領域関連度との積が、詳細内容表示領域４２との関係における、画像表示領域４４に対する対象画像の適合度（詳細内容適合度）に相当する。

次に、画像選択部２６は、タイトル適合度、キャプション適合度及び詳細内容適合度の総和を演算する。この総和が、画像表示領域４４に対する対象画像の適合度に相当する。

画像選択部２６は、画像格納部２０に記憶されている各画像に上記の演算処理を適用する。これにより、画像表示領域４４に対する各画像の適合度が演算される。画像選択部２６は、例えば、画像格納部２０に記憶されている画像群の中から、適合度が閾値以上となる画像を画像候補として選択する。その閾値は、予め設定された値であってもよいし、ユーザ等によって任意の値に変更されてもよい。画像選択部２６は、適合度の高い画像ほど優先的に選択してもよい。また、画像選択部２６は、適合度の高い順に予め設定された数の画像を画像候補として選択してもよい。このようにして、画像表示領域４４に対する画像候補が選択される。選択された１又は複数の画像候補のデータは、通信部１４によって、テンプレート管理装置１０から端末装置１２に送信され、端末装置１２のＵＩ部３２に、１又は複数の画像候補が表示される。端末装置１２において、１又は複数の画像候補の中からユーザによって画像が選択されると、その選択された画像が画像表示領域４４用の画像として採用される。

画像表示領域４４に対する画像候補と同様に、画像表示領域４６に対する画像候補が選択される。この場合、例えば、画像表示領域４６とタイトル表示領域３８との間の距離（符号５４で示す線分の長さ）に基づいて、画像表示領域４６とタイトル表示領域３８との間の領域関連度が決定される。同様に、画像表示領域４６とキャプション表示領域４０との間の距離（符号５６で示す線分の長さ）に基づいて、画像表示領域４６とキャプション表示領域４０との間の領域関連度が決定される。同様に、画像表示領域４６と詳細内容表示領域４２との間の距離（符号５８で示す線分の長さ）に基づいて、画像表示領域４６と詳細内容表示領域４２との間の領域関連度が決定される。上記の画像表示領域４４と同様に、各キーワード関連度と各領域関連度とに基づいて、画像表示領域４６に対する対象画像の適合度（タイトル適合度、キャプション適合度、詳細内容適合度）が演算され、それらの適合度の総和が演算される。この総和が、画像表示領域４６に対する対象画像の適合度に相当する。画像格納部２０に記憶されている各画像の適合度が演算され、各画像の適合度に基づいて、画像表示領域４６に対する１又は複数の画像候補が選択される。端末装置１２のＵＩ部３２には、画像表示領域４６に対する１又は複数の画像候補が表示される。その中からユーザによって画像が選択されると、その選択された画像が画像表示領域４６用の画像として採用される。

以下、図４及び図５を参照して、画像候補の選択処理について具体例を挙げて説明する。一例として、画像表示領域４４に表示される画像候補を選択する場合について説明する。

（具体例１）
以下、図４の（Ａ）及び図５を参照して、具体例１について説明する。

例えば、ユーザによって、タイトル表示領域３８にタイトル文字列「富士山」が入力され、キャプション表示領域４０にキャプション文字列「富士山へ行こう」が入力されたものとする。説明の便宜上、詳細内容表示領域４２に対して文字列が入力されていないものとする。この場合、タイトル文字列とキャプション文字列が使用されて画像候補が選択される。

また、具体例１では、画像格納部２０に、富士山が表された画像「富士山」のデータと、海が表された画像「海」のデータが記憶されているものとする。図４の（Ａ）に示す例では、画像「富士山」には画像キーワード「富士山」が対応付けられており、画像「海」には画像キーワード「海」が対応付けられている。

まず、キーワード抽出部２４は、タイトル文字列「富士山」から文字列キーワードとしてのタイトルキーワードを抽出する。例えば、タイトルキーワード「富士山」が抽出されたものとする。次に、キーワード抽出部２４は、タイトルキーワード「富士山」に、タイトル文字列「富士山」との関連度に応じた文字列重み係数を対応付ける。タイトル文字列「富士山」との関連度が相対的に高いタイトルキーワードには、相対的に大きな文字列重み係数が対応付けられる。一例として、文字列重み係数として、０．１〜１．０の間の値が用いられる。１．０が文字列重み係数の最大値であり、０．１が文字列重み係数の最小値である。タイトルキーワード「富士山」は、タイトル文字列「富士山」の特徴を端的に表しているため、タイトルキーワード「富士山」とタイトル文字列「富士山」との関連度は相対的に高い。それ故、タイトルキーワード「富士山」には、最大の文字列重み係数「１．０」が対応付けられる。

同様に、キーワード抽出部２４は、キャプション文字列「富士山へ行こう」から文字列キーワードとしてのキャプションキーワードを抽出する。例えば、キャプションキーワード「富士山」が抽出されたものとする。次に、タイトルキーワードと同様に、キャプションキーワード「富士山」に文字列重み係数が対応付けられる。キャプションキーワード「富士山」にも、最大の文字列重み係数「１．０」が対応付けられる。

次に、画像選択部２６は、対象画像の画像キーワードとタイトルキーワードとの間のキーワード関連度、つまり、対象画像とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度を演算する。具体的には、画像選択部２６は、画像「富士山」の画像キーワード「富士山」の画像重み係数「１．０」と、その画像キーワード「富士山」と同一のタイトルキーワード「富士山」の文字列重み係数「１．０」と、の積「１．０」（＝１．０×１．０）を演算する。この積「１．０」が、画像「富士山」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度に相当する。

同様に、画像選択部２６は、対象画像の画像キーワードとキャプションキーワードとの間のキーワード関連度、つまり、対象画像とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度を演算する。具体的には、画像選択部２６は、画像「富士山」の画像キーワード「富士山」の画像重み係数「１．０」と、その画像キーワード「富士山」と同一のキャプションキーワードの文字列重み係数「１．０」と、の積「１．０」（＝１．０×１．０）を演算する。この積「１．０」が、画像「富士山」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度に相当する。

次に、画像選択部２６は、画像「富士山」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度「１．０」と、画像表示領域４４とタイトル表示領域３８との間の領域関連度と、の積を演算する。この積が、タイトル表示領域３８との関係における、画像表示領域４４に対する画像「富士山」の適合度（タイトル適合度）に相当する。

一例として、画像表示領域４４に対してより近い位置に配置された文字列表示領域ほど、大きな領域関連度が対応付けられる。領域関連度として、例えば、０．１〜１．０の間の値が用いられる。１．０が領域関連度の最大値であり、０．１が領域関連度の最小値である。例えば、領域間の距離が最短となる文字列表示領域には、最大の領域関連度「１．０」が対応付けられ、その距離が最長となる文字列表示領域には、最小の領域関連度「０．１」が対応付けられ、距離が最短と最長の間に含まれる文字列表示領域には、その距離に応じた領域関連度が対応付けられる。例えば、距離が最短の場合、領域関連度として「１．０」が用いられ、距離が２番目に短い場合、領域関連度として「０．７」が用いられ、距離が３番目に短い場合、領域関連度として「０．５」が用いられ、距離が４番目に短い場合、領域関連度として「０．３」が用いられ、距離が最長の場合、領域関連度として「０．１」が用いられる。別の例として、領域関連度は、距離の逆数であってもよい。

例えば、画像表示領域４４とタイトル表示領域３８との間の距離（符号４８で示す線分の長さ）は、他の文字列表示領域と比較して、最も短いものとする。この場合、画像表示領域４４とタイトル表示領域３８との間の領域関連度として、「１．０」が用いられる。タイトル適合度は、キーワード関連度「１．０」と領域関連度「１．０」との積「１．０」（＝１．０×１．０）である。

同様に、画像選択部２６は、画像「富士山」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度「１．０」と、画像表示領域４４とキャプション表示領域４０との間の領域関連度と、の積を演算する。この積が、キャプション表示領域４０との関係における、画像表示領域４４に対する画像「富士山」の適合度（キャプション適合度）に相当する。

例えば、画像表示領域４４とキャプション表示領域４０との間の距離（符号５０で示す線分の長さ）は、２番目に短いものとする。この場合、画像表示領域４４とキャプション表示領域４０との間の領域関連度として、「０．７」が用いられる。タイトル適合度は、キーワード関連度「１．０」と領域関連度「０．７」との積「０．７」（＝１．０×０．７）である。

次に、画像選択部２６は、タイトル適合度「１．０」とキャプション適合度「０．７」の総和「１．７」を演算する。この総和が、画像表示領域４４に対する画像「富士山」の適合度に相当する。なお、詳細内容表示領域４２に文字列が入力された場合には、詳細内容適合度も演算され、タイトル適合度、キャプション適合度及び詳細内容適合度の総和が演算される。

画像選択部２６は、対象画像としての画像「海」についても、画像「富士山」に対する処理と同様の処理を適用する。以下、この処理について説明する。

画像選択部２６は、画像「海」の画像キーワード「海」の画像重み係数「１．０」と、その画像キーワード「海」と同一のタイトルキーワードの文字列重み係数と、の積を演算する。画像キーワード「海」と同一のタイトルキーワードが存在しないため、その積は「０．０」となる。この積「０．０」が、画像「海」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度に相当する。

同様に、画像選択部２６は、画像「海」の画像キーワード「海」の画像重み係数「１．０」と、その画像キーワード「海」と同一のキャプションキーワードの文字列重み係数と、の積を演算する。画像キーワード「海」と同一のキャプションキーワードが存在しないため、その積は「０．０」となる。この積「０．０」が、画像「海」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度に相当する。

次に、画像選択部２６は、画像「海」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度「０．０」と、画像表示領域４４とタイトル表示領域３８との間の領域関連度「１．０」と、の積「０．０」を演算する。この積「０．０」が、タイトル表示領域３８との関係における、画像表示領域４４に対する画像「海」の適合度（タイトル適合度）に相当する。

同様に、画像選択部２６は、画像「海」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度「０．０」と、画像表示領域４４とキャプション表示領域４０との間の領域関連度「０．７」と、の積「０．０」を演算する。この積「０．０」が、キャプション表示領域４０との関係における、画像表示領域４４に対する画像「海」の適合度（タイトル適合度）に相当する。

次に、画像選択部２６は、タイトル適合度「０．０」とキャプション適合度「０．０」との総和「０．０」を演算する。この総和が、画像表示領域４４に対する画像「海」の適合度に相当する。

以上のように適合度が求められると、画像選択部２６は、各画像の適合度に基づいて、画像表示領域４４に対する画像候補を選択する。

例えば、適合度が閾値以上となる画像が画像候補として選択される。その閾値が「０．５」であるとする。画像「富士山」の適合度は「０．７」であるため、画像「富士山」が画像候補として選択される。一方、画像「海」の適合度は「０．０」であるため、画像「海」は画像候補として選択されない。この場合、画像「富士山」のデータが、テンプレート管理装置１０から端末装置１２に送信され、端末装置１２のＵＩ部３２に画像「富士山」が表示される。

別の例として、適合度の大きい画像ほど優先的に表示されてもよい。例えば、端末装置１２のＵＩ部３２には、画像表示領域４４に対する画像候補として、画像「富士山」が画像「海」よりも優先的に表示される。端末装置１２のＵＩ部３２に画像の一覧が表示され、その一覧の中で、画像「富士山」が最優先の画像候補として表示され、画像「海」が次の優先順位の画像候補として表示されてもよい。具体的には、その一覧の中で、画像「富士山」が最上位に表示され、画像「海」が次の順位に表示されてもよい。

画像表示領域４６に対する画像候補も、画像表示領域４４と同様に、選択されて表示される。

（具体例２）
以下、図４の（Ｂ）及び図５を参照して、具体例２について説明する。

具体例１と同様に、ユーザによって、タイトル表示領域３８にタイトル文字列「富士山」が入力され、キャプション表示領域４０にキャプション文字列「富士山へ行こう」が入力されたものとする。説明の便宜上、詳細内容表示領域４２に対して文字列が入力されていないものとする。

また、具体例２では、画像格納部２０に、富士山が表された画像「富士山」のデータと、海が表された画像「海」のデータが記憶されているものとする。図４の（Ｂ）に示す例では、画像「富士山」には画像キーワード「富士山」、「山」、「湖」が対応付けられており、画像「海」には画像キーワード「海」、「夏」、「海水浴」が対応付けられている。

まず、キーワード抽出部２４は、タイトル文字列「富士山」からタイトルキーワードを抽出する。例えば、タイトルキーワード「富士山」、「山」、「湖」が抽出されたものとする。次に、キーワード抽出部２４は、タイトルキーワード「富士山」、「山」、「湖」に、タイトル文字列「富士山」との関連度に応じた文字列重み係数を対応付ける。一例として、各タイトルキーワードには、以下に示す文字列重み係数が対応付けられる。
タイトルキーワード「富士山」：文字列関連度は１．０
タイトルキーワード「山」：文字列関連度は０．７
タイトルキーワード「湖」：文字列関連度は０．５

同様に、キーワード抽出部２４は、キャプション文字列「富士山へ行こう」からキャプションキーワードを抽出する。例えば、キャプションキーワード「富士山」、「山」、「湖」が抽出されたものとする。次に、キーワード抽出部２４は、キャプションキーワード「富士山」、「山」、「湖」に、キャプション文字列「富士山へ行こう」との関連度に応じた文字列重み係数を対応付ける。一例として、各キャプションキーワードには、以下に示す文字列重み係数が対応付けられる。
キャプションキーワード「富士山」：文字列関連度は１．０
キャプションキーワード「山」：文字列関連度は０．７
キャプションキーワード「湖」：文字列関連度は０．５

次に、画像選択部２６は、画像「富士山」の画像キーワードとタイトルキーワードとの間のキーワード関連度、つまり、画像「富士山」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度を演算する。具体的には、画像選択部２６は、同一キーワード同士で重み係数を乗算し、その積の総和を演算する。その総和が、画像「富士山」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度に相当する。

具体的には、画像「富士山」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度は、以下のようにして求められる。
タイトルキーワード「富士山」の文字列関連度１．０×画像キーワード「富士山」の画像関連度１．０＝１．０
タイトルキーワード「山」の文字列関連度０．７×画像キーワード「山」の画像関連度０．７＝０．４９
タイトルキーワード「湖」の文字列関連度０．５×画像キーワード「湖」の画像関連度０．５＝０．２５
総和は、１．０＋０．４９＋０．２５＝１．７４である。
従って、タイトル表示領域３８と画像「富士山」との間のキーワード関連度は、「１．７４」となる。

同様に、画像選択部２６は、画像「富士山」の画像キーワードとキャプションキーワードとの間のキーワード関連度、つまり、画像「富士山」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度を演算する。具体的には、画像選択部２６は、同一キーワード同士で重み係数を乗算し、その積の総和を演算する。その総和が、画像「富士山」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度に相当する。

具体的には、画像「富士山」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度は、以下のようにして求められる。
キャプションキーワード「富士山」の文字列関連度１．０×画像キーワード「富士山」の画像関連度１．０＝１．０
キャプションキーワード「山」の文字列関連度０．７×画像キーワード「山」の画像関連度０．７＝０．４９
キャプションキーワード「湖」の文字列関連度０．５×画像キーワード「湖」の画像関連度０．５＝０．２５
総和は、１．０＋０．４９＋０．２５＝１．７４である。
従って、キャプション表示領域４０と画像「富士山」との間のキーワード関連度は、「１．７４」となる。

次に、画像選択部２６は、画像「富士山」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度「１．７４」と、画像表示領域４４とタイトル表示領域３８との間の領域関連度「１．０」と、の積「１．７４」を演算する。この積「１．７４」が、タイトル表示領域３８との関係における、画像表示領域４４に対する画像「富士山」の適合度（タイトル適合度）に相当する。

同様に、画像選択部２６は、画像「富士山」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度「１．７４」と、画像表示領域４４とキャプション表示領域４０との間の領域関連度「０．７」と、の積「１．２１８」を演算する。この積「１．２１８」が、キャプション表示領域４０との関係における、画像表示領域４４に対する画像「富士山」の適合度（キャプション適合度）に相当する。

次に、画像選択部２６は、タイトル適合度「１．７４」とキャプション適合度「１．２１８」の総和「２．９５８」を演算する。この総和が、画像表示領域４４に対する画像「富士山」の適合度に相当する。なお、詳細内容表示領域４２に文字列が入力された場合には、詳細内容適合度も演算され、タイトル適合度、キャプション適合度及び詳細内容適合度の総和が演算される。

画像選択部２６は、対象画像としての画像「海」についても、画像「富士山」に対する処理と同様の処理を適用する。以下、この処理について説明する。

画像選択部２６は、画像「海」の画像キーワードとタイトルキーワードとの間のキーワード関連度、つまり、画像「海」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度を演算する。具体的には、画像選択部２６は、同一キーワード同士で重み係数を乗算し、その積の総和を演算する。その総和が、画像「海」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度に相当する。画像キーワード「海」と同一のタイトルキーワードが存在しないため、その積の総和つまりキーワード関連度は「０．０」となる。

同様に、画像選択部２６は、画像「海」の画像キーワードとキャプションキーワードとの間のキーワード関連度、つまり、画像「海」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度を演算する。具体的には、画像選択部２６は、同一キーワード同士で重み係数を乗算し、その積の総和を演算する。その総和が、画像「海」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度に相当する。画像キーワード「海」と同一のタイトルキーワードが存在しないため、その積の総和つまりキーワード関連度は「０．０」となる。

次に、画像選択部２６は、画像「海」とタイトル表示領域３８との間のキーワード関連度「０．０」と、画像表示領域４４とタイトル表示領域３８との間の領域関連度「１．０」と、の積「０．０」を演算する。この積「０．０」が、タイトル表示領域３８との関係における、画像表示領域４４に対する画像「海」の適合度（タイトル適合度）に相当する。

同様に、画像選択部２６は、画像「海」とキャプション表示領域４０との間のキーワード関連度「０．０」と、画像表示領域４４とキャプション表示領域４０との間の領域関連度「０．７」と、の積「０．０」を演算する。この積「０．０」が、キャプション表示領域４０との関係における、画像表示領域４４に対する画像「海」の適合度（タイトル適合度）に相当する。

次に、画像選択部２６は、タイトル適合度「０．０」とキャプション適合度「０．０」との総和「０．０」を演算する。この総和が、画像表示領域４４に対する画像「海」の適合度に相当する。

具体例２においても、画像「富士山」の適合度が画像「海」の適合度よりも大きいため、具体例１と同様に、画像「富士山」が優先的に表示される。

画像表示領域４４と同様に、画像表示領域４６に対する画像候補も選択されて表示される。

以上のように、本実施形態では、各文字列表示領域に入力された各文字列と、画像表示領域と各文字列表示領域との各領域関連度と、に基づいて、当該画像表示領域に対する画像候補が選択される。文字列と領域関連度を用いることにより、キーワードのみを用いて画像候補を選択する場合と比較して、各文字列表示領域に入力された各文字列の内容に適した画像候補が選択される。例えば、キーワードのみを用いる場合と比較して、画像表示領域との関連度が相対的に高い文字列表示領域に入力された文字列の内容に適した画像候補が選択される。

また、複数の文字列表示領域に入力された各文字列を用いることにより、１つの文字列表示領域に入力された文字列を用いる場合と比較して、より多くの種類の画像候補が選択され得る。例えば、タイトル表示領域３８にタイトル文字列「山」が入力され、キャプション表示領域４０にキャプション文字列「富士山」が入力されたものとする。画像表示領域４４に直近の文字列表示領域（例えばタイトル表示領域３８）に入力された文字列のみを用いる場合、タイトル表示領域３８にはタイトル文字列「山」のみが入力されているため、単なる山が表された画像や山梨県に関する画像が画像候補として選択され、富士山が表された画像が画像候補として選択されるとは限らない。一方、本実施形態では、画像表示領域４４に対する画像候補として、文字列キーワード「山」に関連する画像や、文字列キーワード「富士山」に関連する画像が選択され得る。例えば、「山」に関連する画像として、単なる山が表された画像や山梨県に関する画像等が選択され、「富士山」に関連する画像として、富士山が表された画像等が選択され得る。このように、複数の文字列表示領域に入力された各文字列を用いることにより、より多くの種類の画像候補が選択される。また、領域関連度が用いられるため、その中でも、画像表示領域との関連度が相対的に高い文字列表示領域に入力された文字列の内容に適した画像候補が選択される。

また、文字列表示領域に入力された文字列が修正されると、その修正後の文字列から文字列キーワードが抽出され、その文字列キーワードを用いて画像候補の選択処理が実行されてもよい。これにより、文字列の修正に応じて、候補画像が自動的に選択されて表示される。

また、文字列表示領域に入力された文字列のフォントのサイズによって、文字列重み係数が変更されてもよい。例えば、フォントサイズの大きい文字列から抽出された文字列キーワードほど、大きな文字列重み係数が対応付けられる。フォントサイズの大きい文字列ほど、テンプレートのテーマや内容等を端的に表している場合がある。それ故、フォントサイズの大きい文字列から抽出された文字列キーワードほど、大きな文字列重み係数を対応付けることにより、テンプレートのテーマや内容等に適合する画像候補が選択され得る。

また、画像選択部２６は、対象画像の画像サイズに応じて、当該対象画像の適合度を変更してもよい。画像サイズは、例えば、テンプレートの全領域の面積に対する当該画像の面積の比率である。画像が選択されてテンプレートに使用された場合、テンプレート管理部１８は、その使用時に採用された画像サイズを示すサイズ情報を当該画像に対応付ける。テンプレート管理部１８は、サイズ情報を利用して、個々の画像毎に、過去における画像サイズの利用頻度を演算し、その利用頻度を示す利用頻度情報を各画像に対応付ける。画像サイズの利用頻度は、当該画像における画像サイズの利用回数や、当該画像における全画像サイズの利用回数の総和に対する当該画像サイズの利用回数の割合、等である。画像選択部２６は、利用頻度に基づいて利用度を演算する。利用頻度が多いほど利用度は高くなる。利用度は、例えば０．１〜１．０の間の値である。

例えば、ある画像について、サイズ大の利用回数が１００回であり、サイズ中の利用回数が５０回であり、サイズ小の利用回数が０回である場合、サイズ大の利用度は１．０であり、サイズ中の利用度は０．５であり、サイズ小の利用度は０．１である。サイズ大の利用頻度が最も高いため、この画像の最適サイズはサイズ大であると推測される。つまり、この画像は、相対的に大きな画像表示領域（例えば背景）に適した画像であると推測される。一方、サイズ小の利用頻度が最も高い画像の最適サイズは、サイズ小であると推測される。つまり、この画像は、相対的に小さな画像表示領域（例えば背景以外の領域）に適した画像であると推測される。

画像選択部２６は、画像表示領域のサイズに対応する画像サイズの利用度を、その画像の適合度に乗算する。これにより、修正された適合度が得られる。画像選択部２６は、その修正された適合度に基づいて画像候補を選択する。

例えば、画像表示領域のサイズが大の場合であって、対象画像のサイズ大の利用度が１．０の場合、その対象画像の適合度に１．０が乗算され、これにより、修正された適合度が得られる。画像表示領域のサイズが中の場合であって、対象画像のサイズ中の利用度が０．５の場合、その対象画像の適合度に０．５が乗算され、これにより、修正された適合度が得られる。画像表示領域のサイズが小の場合であって、対象画像のサイズ小の利用度が０．１の場合、その対象画像の適合度に０．１が乗算され、これにより、修正された適合度が得られる。この修正された適合度に基づいて画像候補が選択される。

以上のように、画像表示領域のサイズに対応する画像サイズの利用度を用いることにより、キーワードのみを用いて画像候補を選択する場合と比べて、その画像表示領域のサイズに適した画像候補が選択される。例えば、画像表示領域のサイズが大の場合には、背景向きの画像候補が選択され、画像表示領域のサイズが小の場合には、背景以外の領域向きの画像候補が選択される。

上記のテンプレート管理装置１０は、一例としてハードウェア資源とソフトウェアとの協働により実現される。具体的には、テンプレート管理装置１０は、図示しないＣＰＵ等のプロセッサを備えている。当該プロセッサが、図示しない記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、テンプレート管理装置１０の各部の機能が実現される。上記プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を経由して、又は、ネットワーク等の通信経路を経由して、記憶装置に記憶される。または、テンプレート管理装置１０の各部は、例えばプロセッサや電子回路等のハードウェア資源により実現されてもよい。その実現においてメモリ等のデバイスが利用されてもよい。別の例として、テンプレート管理装置１０の各部は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって実現されてもよい。

１０ テンプレート管理装置、１２ 端末装置、１６ テンプレート格納部、２０ 画像格納部、２４ キーワード抽出部、２６ 画像選択部。

Claims (7)

1. 画像群を記憶する記憶手段と、
   画像が表示される画像表示領域と文字列が表示される文字列表示領域群とを有するテンプレートにおいて前記文字列表示領域群に含まれる各文字列表示領域に入力された各文字列を受け付ける受付手段と、
   前記受け付けられた前記各文字列と、前記画像表示領域と前記各文字列表示領域との間の各領域関連度と、に基づいて、前記画像表示領域に表示される画像候補を前記画像群の中から選択して出力する選択手段と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記画像群に含まれる各画像には、当該画像の特徴を示す第１キーワードが対応付けられており、
   前記選択手段は、前記文字列表示領域毎に、入力された文字列から第２キーワードを抽出し、前記各画像の前記第１キーワードと前記各文字列表示領域の前記第２キーワードとの間の各キーワード関連度と、前記画像表示領域と前記各文字列表示領域との間の前記各領域関連度と、の積の総和を、前記画像表示領域に対する前記各画像の適合度として演算し、前記適合度の高い画像ほど優先的に出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１キーワードには、画像との関連度に応じた第１重み係数が対応付けられており、
   前記第２キーワードには、入力された文字列との関連度に応じた第２重み係数が対応付けられており、
   前記選択手段は、前記各画像及び前記各文字列表示領域について、前記第１重み係数に前記第２重み係数を乗算し、これにより前記各キーワード関連度を得る、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記選択手段は、テンプレートに対して過去に画像が使用されたときに採用された画像サイズの利用度であって前記画像表示領域のサイズに対応する画像サイズの利用度を、前記適合度に乗算し、これにより、前記適合度を修正する、
   ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記領域関連度は、前記画像表示領域と前記文字列表示領域との間の距離に基づいて決定される、
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記文字列表示領域に入力された文字列の配置位置に基づいて、前記距離の基準点が決定される、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 画像群を記憶するコンピュータを、
   画像が表示される画像表示領域と文字列が表示される文字列表示領域群とを有するテンプレートにおいて前記文字列表示領域群に含まれる各文字列表示領域に入力された各文字列を受け付ける受付手段、
   前記受け付けられた前記各文字列と、前記画像表示領域と前記各文字列表示領域との間の各領域関連度と、に基づいて、前記画像表示領域に表示される画像候補を前記画像群の中から選択して出力する選択手段、
   として機能させるプログラム。

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