JP2017167793A - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】画像の内容だけを考慮して人物同士の親密度を算出すると、人物同士の現実の親密度にずれを生じる場合でも、人物同士の現実の親密度を算出することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供する。
【解決手段】本発明の画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体においては、人物特定部が、各々の画像に写っている人物を判別し、判別した人物の中から１以上の第１人物を特定し、親密度算出部が、各々の画像における第１人物の存在および各々の画像の撮影者情報に基づいて、第１人物と各々の撮影者との親密度を算出する。
【選択図】図６

Description

本発明は、複数のユーザの端末装置からネットワークを介して取得された複数の画像を用いて、フォトブック等の合成画像を作成する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関する。

フォトブックは、ユーザが所有する複数の画像（画像データ）を、インターネットを経由してサービス提供業者に送信し、送信した複数の画像を用いてユーザが希望するレイアウトの写真集を作成するサービスである。

フォトブックは、例えば、画像の連続性や関連性を考慮して、撮影時刻等に基づいて複数の画像を複数のグループに分類し、各々のグループに含まれる画像を各々対応するページに自動配置（自動レイアウト）することによって作成される。

近年では、一人のユーザが所有する複数の画像だけを用いてフォトブックを作成するだけでなく、複数のユーザが所有する複数の画像を用いて１つのフォトブックを作成するもの（特許文献１および２参照）、複数のユーザから寄せ書き用のメッセージを取得し、複数のユーザから取得した寄せ書きメッセージを用いて寄せ書きを作成するもの（特許文献３および４参照）、および、画像群のテーマを判別し、画像群のテーマに基づいて、合成画像を作成するもの（特許文献５）等が知られている。
また、実際に、複数のユーザが所有する複数の画像と、当該複数のユーザが寄せたメッセージなどを用いて１つのフォトブックを作成するサービスも行われている（非特許文献１〜３参照）。

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画像に写っている人物同士の親密度を算出する場合、例えば、画像の内容に基づいて、１枚ないし複数の画像に写っている人物同士の親密度を算出する方法、および、２枚の画像のうちの一方の画像に写っている複数の人物および他方の画像に写っている複数の人物の中に、２枚の画像において共通して写っている人物が存在する場合に、それ以外の人物同士にも若干の関係性があるとして親密度を算出する方法等が知られている。

しかしながら、現実に親密な人物同士であっても、撮影者として振る舞うことが多い人物（例えば、家族における父親、および、複数の友人の中において撮影役を買って出ることを非常に好む人物等）は、画像に写っていない場合が多いため、画像の内容に基づいて算出された人物同士の親密度と、現実の人物同士の親密度との間にずれを生じる結果となる。このような問題について、先行文献１〜５においては考慮されていない。

本発明の目的は、画像の内容だけを考慮して人物同士の親密度を算出すると、人物同士の現実の親密度にずれを生じる場合でも、人物同士の現実の親密度を算出することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明は、複数のユーザの端末装置から、ネットワークを介して、複数の画像を取得する画像取得部と、
複数のユーザの端末装置から、ネットワークを介して、複数の画像の各々を撮影した撮影者情報を取得する撮影者情報取得部と、
各々の画像の内容を解析する画像解析部と、
各々の画像の解析結果に基づいて、各々の画像に写っている人物を判別し、判別した人物の中から１以上の第１人物を特定する人物特定部と、
各々の画像における第１人物の存在および各々の画像の撮影者情報に基づいて、第１人物と各々の撮影者との親密度を算出する親密度算出部とを備える画像処理装置を提供する。

ここで、親密度算出部は、画像を占める割合が第１閾値を超えるまたは撮影距離が第２閾値未満である第１人物が写っている画像を撮影した枚数が少ない撮影者よりも、割合が第１閾値を超えるまたは撮影距離が第２閾値未満である第１人物が写っている画像を撮影した枚数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することが好ましい。

また、親密度算出部は、特定の表情を有している第１人物が写っている画像を撮影した枚数が少ない撮影者よりも、特定の表情を有している第１人物が写っている画像を撮影した枚数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することが好ましい。

また、親密度算出部は、少ない種類の表情の第１人物が写っている画像を撮影した撮影者よりも、多くの種類の表情の第１人物が写っている画像を撮影した撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することが好ましい。

また、親密度算出部は、第１人物が写っている画像を撮影した枚数が少ない撮影者よりも、第１人物が写っている画像を撮影した枚数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することが好ましい。

また、親密度算出部は、第１人物が写っている画像を撮影した日数が少ない撮影者よりも、第１人物が写っている画像を撮影した日数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することが好ましい。

また、親密度算出部は、第１人物が写っている画像を撮影した場所の数が少ない撮影者よりも、第１人物が写っている画像を撮影した場所の数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することが好ましい。

また、親密度算出部は、第１人物が写っている画像を撮影した時間帯の数が少ない撮影者よりも、第１人物が写っている画像を撮影した時間帯の数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することが好ましい。

さらに、各々の画像の解析結果と、複数の画像の撮影期間、撮影日数、撮影枚数および撮影場所のうちの少なくとも１つとに基づいて、複数の画像のテーマを判定するテーマ判定部と、
各々の画像の解析結果に基づいて、各々の画像に写っている人物の年齢および性別を判定する年齢性別判定部と、
テーマ、人物の年齢、人物の性別、および、各々の撮影者によって撮影された画像に写っている人物のうちの少なくとも１つに基づいて、第１人物と各々の撮影者との人間関係を判定する人間関係判定部とを備え、
親密度算出部は、さらに、第１人物と各々の撮影者との人間関係に基づいて、第１人物と各々のユーザとの親密度を算出することが好ましい。

さらに、複数の画像を、それぞれ、各々の人物が写っている画像を含む複数のグループに分割する画像分割部を備え、
年齢性別判定部は、各々の画像の解析結果に基づいて、複数のグループの各々に含まれる画像に写っている人物の年齢および性別を判定することが好ましい。

さらに、各々の人物が写っている画像の数を算出する画像数算出部を備え、
テーマ判定部は、さらに、各々の人物が写っている画像の数に基づいて、複数の画像のテーマのサブテーマを判定し、
人間関係判定部は、少なくともサブテーマに基づいて、第１人物と各々の撮影者との人間関係を判定することが好ましい。

さらに、第１人物と各々の撮影者との親密度に基づいて、複数の画像の中から、合成画像において使用する画像を合成対象画像として抽出する画像抽出部と、
合成対象画像を用いて合成画像を作成する合成画像作成部とを備えることが好ましい。

また、画像抽出部は、第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像よりも、第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像を優先して、複数の画像の中から合成対象画像を抽出することが好ましい。

また、画像抽出部は、第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像よりも、第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像を優先して、複数の画像の中から合成対象画像を抽出することが好ましい。

さらに、第１モード、第２モードおよび第３モードの中から複数のユーザのうちの第１ユーザによって設定された１つのモードの情報を、ネットワークを介して、第１ユーザの端末装置から取得するモード設定部を備え、
画像抽出部は、モードの情報に基づいて、第１モードに設定された場合に、第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像よりも、第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像を優先して、複数の画像の中から合成対象画像を抽出し、第２モードに設定された場合に、第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像よりも、第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像を優先して、複数の画像の中から合成対象画像を抽出し、第３モードに設定された場合に、第１人物と各々の撮影者との親密度に関わらず、複数の画像の中から合成対象画像を抽出することが好ましい。

さらに、各々の画像の撮影者情報に基づいて、複数の画像の中から、複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像を特定する画像特定部を備えることが好ましい。

さらに、各々の画像の付帯情報に含まれる各々の画像の撮影者の情報に基づいて、複数の画像の中から、複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像を特定する画像特定部を備えることが好ましい。

さらに、画像取得部によって各々のユーザの端末装置から各々の画像が取得された場合に、各々の画像が取得された各々の端末装置のユーザが、取得された各々の画像を撮影した各々の撮影者であると判断し、複数の画像の中から、複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像を特定する画像特定部を備えることが好ましい。

さらに、第１人物の中から重要人物を取得する重要人物取得部を備え、
画像取得部は、さらに、各々のユーザの顔画像を取得し、
人物特定部は、さらに、各々のユーザの顔画像に基づいて、複数の人物の中から、各々のユーザを特定し、
画像特定部は、さらに、特定された各々のユーザに基づいて、複数の画像の中から、各々のユーザに対応する各々の撮影者が写っている画像を特定し、
画像抽出部は、さらに、複数の画像の中から、重要人物との親密度が低い撮影者が写っている画像よりも、重要人物との親密度が高い撮影者が写っている画像を優先して合成対象画像を抽出することが好ましい。

また、本発明は、画像取得部が、複数のユーザの端末装置から、ネットワークを介して、複数の画像を取得するステップと、
撮影者情報取得部が、複数のユーザの端末装置から、ネットワークを介して、複数の画像の各々を撮影した撮影者情報を取得するステップと、
画像解析部が、各々の画像の内容を解析するステップと、
人物特定部が、各々の画像の解析結果に基づいて、各々の画像に写っている人物を判別し、判別した人物の中から１以上の第１人物を特定するステップと、
親密度算出部が、各々の画像における第１人物の存在および各々の画像の撮影者情報に基づいて、第１人物と各々の撮影者との親密度を算出するステップとを含む画像処理方法を提供する。

さらに、テーマ判定部が、各々の画像の解析結果と、複数の画像の撮影期間、撮影日数、撮影枚数および撮影場所のうちの少なくとも１つとに基づいて、複数の画像のテーマを判定するステップと、
年齢性別判定部が、各々の画像の解析結果に基づいて、各々の画像に写っている人物の年齢および性別を判定するステップと、
人間関係判定部が、テーマ、人物の年齢、人物の性別、および、各々の撮影者によって撮影された画像に写っている人物のうちの少なくとも１つに基づいて、第１人物と各々の撮影者との人間関係を判定するステップとを含み、
親密度を算出するステップは、さらに、第１人物と各々の撮影者との人間関係に基づいて、第１人物と各々のユーザとの親密度を算出することが好ましい。

さらに、画像抽出部が、第１人物と各々の撮影者との親密度に基づいて、複数の画像の中から、合成画像において使用する画像を合成対象画像として抽出するステップと、
合成画像作成部が、合成対象画像を用いて合成画像を作成するステップとを含むことが好ましい。

さらに、画像特定部が、各々の画像の撮影者情報に基づいて、複数の画像の中から、複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像を特定するステップを含むことが好ましい。

さらに、重要人物取得部が、第１人物の中から重要人物を取得するステップと、
画像取得部が、各々のユーザの顔画像を取得するステップと、
人物特定部が、各々のユーザの顔画像に基づいて、複数の人物の中から、各々のユーザを特定するステップと、
画像特定部が、特定された各々のユーザに基づいて、複数の画像の中から、各々のユーザに対応する各々の撮影者が写っている画像を特定するステップとを含み、
画像を抽出するステップは、さらに、複数の画像の中から、重要人物との親密度が低い撮影者が写っている画像よりも、第１人物との親密度が高い撮影者が写っている画像を優先して合成対象画像を抽出することが好ましい。

また、本発明は、上記に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。

また、本発明は、上記に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。

本発明によれば、第１人物と各々の撮影者との親密度を算出することにより、複数の画像に写っている人物同士の現実の親密度を算出することができる。

本発明に係る画像処理装置の構成を表す一実施形態のブロック図である。 図１に示すサーバの構成を表す一実施形態のブロック図である。 図２に示す情報設定部の構成を表す一実施形態のブロック図である。 図２に示す情報管理部の構成を表す一実施形態のブロック図である。 図２に示すデータ取得部の構成を表す一実施形態のブロック図である。 図２に示すデータ解析部の構成を表す一実施形態のブロック図である。 図２に示す合成画像作成部の構成を表す一実施形態のブロック図である。 図７に示す本編作成部の構成を表す一実施形態のブロック図である。 図７に示す寄せ書き作成部の構成を表す一実施形態のブロック図である。 図１に示すユーザの端末装置の構成を表す一実施形態のブロック図である。 図１に示す画像処理装置の動作を表す一実施形態のフローチャートである。 図１１に続く画像処理装置の動作を表す一実施形態のフローチャートである。 図１２に続く画像処理装置の動作を表す一実施形態のフローチャートである。 合成画像の予算を設定する画面を表す一例の概念図である。 フォトブックの表紙ページのデザインを設定する画面を表す一例の概念図である。 フォトブックの寄せ書きページのデザインを設定する画面を表す一例の概念図である。 画像および寄せ書きメッセージの募集締切日を設定する画面を表す一例の概念図である。 合成画像の作成期間を設定する画面を表す一例の概念図である。 画像商品の配送日を設定する画面を表す一例の概念図である。 画像商材および日程の情報を確認する画面を表す一例の概念図である。 アカウント情報を入力する画面を表す一例の概念図である。 幹事ユーザのログインと、画像商材および日程の情報の保存とが完了したことを表す画面を表す一例の概念図である。 参加ユーザの端末装置へ送付する招待状を作成するための画面を表す一例の概念図である。 招待状の内容を確認するための画面を表す一例の概念図である。 招待状を参加ユーザの端末装置へ送付するための画面を表す一例の概念図である。 受け取った招待状を表す画面を表す一例の概念図である。 合成画像において使用される画像、画像の評価情報、寄せ書きメッセージ等を参加ユーザがアップロードする画面にアクセスするための共通パスワードを入力するための画面を表す一例の概念図である。 新規な参加ユーザを登録するための画面を表す一例の概念図である。 参加ユーザとして登録する名前および秘密のコトバを登録するための画面を表す一例の概念図である。 参加ユーザがアップロードする画像を選択するための画面を表す一例の概念図である。 ２以上の参加ユーザの端末装置から送信された複数の画像の各々を評価するための画面を表す一例の概念図である。 寄せ書きページがフォトブックの巻末に入ることを通知する画面を表す一例の概念図である。 寄せ書きページにおいて使用する参加ユーザのプロフィール画像を設定するための画面を表す一例の概念図である。 寄せ書きメッセージを入力するための画面を表す一例の概念図である。 参加ユーザが入力した寄せ書きメッセージを確認するための画面を表す一例の概念図である。 寄せ書きメッセージのアップロードが完了したことを表す画面を表す一例の概念図である。 複数の画像に写っている人物の登場回数、年齢および性別を表す一例の概念図である。

以下に、添付の図面に示す好適実施形態に基づいて、本発明の画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を詳細に説明する。

図１は、本発明に係る画像処理装置の構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示す画像処理装置１０は、合成画像の作成に関わる複数のユーザの端末装置からネットワーク１６を介して取得された複数の画像を用いて、寄せ書きページを含むフォトブック等の合成画像を作成する。画像処理装置１０は、サーバ１２と、ネットワーク１６を介してサーバ１２に接続された複数のユーザの端末装置（クライアント）１４とを備えている。

サーバ１２は、端末装置１４からの指示に基づいて、合成画像を作成するための種々のデータ処理を行うものであり、例えば、デスクトップPC（Personal Computer：パーソナルコンピュータ）またはワークステーション等により構成される。

端末装置１４は、サーバ１２に対して各種の指示を与えて種々のデータ処理を行わせるものであり、例えば、スマートフォン、タブレットPCまたはノートPC等により構成される。

ネットワーク１６は、例えば、電話回線またはインターネット回線等であり、有線または無線によってサーバ１２と端末装置１４との間を相互に接続し、双方向の通信を可能とする。

図２は、図１に示すサーバの構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示すサーバ１２は、合成画像に関する各種の情報を設定する情報設定部１８と、合成画像の作成に関する各種の情報を管理する情報管理部２０と、合成画像において使用する各種のデータを取得するデータ取得部２２と、合成画像において使用する各種のデータを解析するデータ解析部２４と、合成画像を作成する合成画像作成部２６とを備えている。

以下の説明では、本編ページおよび寄せ書きページを含む合成画像の作成に関わる複数のユーザのうち、合成画像を作成する一人のユーザを幹事ユーザと表現し、幹事ユーザを含む２以上のユーザを参加ユーザと表現する。例えば、幹事が友人グループのうちの一人である場合などがこれに該当する。
ただし、別の実施態様において、写真店が幹事の代行を請け負う場合のように幹事自体は写真もメッセージも提供しないような場合は、参加ユーザの数には幹事ユーザの数は含まないものとする。

図３は、図２に示す情報設定部の構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示す情報設定部１８は、予算設定部２８と、商材取得部３０と、表紙デザイン設定部３２と、寄せ書きデザイン設定部３４と、日程設定部３６とを備えている。

予算設定部２８は、幹事ユーザによって設定された合成画像の予算の情報を、ネットワーク１６を介して、幹事ユーザの端末装置１４から取得する。

続いて、商材取得部３０は、予算設定部２８によって取得された予算の情報に対応するサイズおよびページ数の１以上の画像商材（画像商材の情報）の中から、幹事ユーザによって設定された１つの画像商材を、ネットワーク１６を介して、幹事ユーザの端末装置１４から取得する。

画像商材は、画像商品を作成するための素材であり、例えば、フォトブック等のフォトアルバム、シャッフルプリント、画像付きカレンダ等を含む。画像は主に写真である。
また、画像商材には、各々サイズおよびページ数のうちの少なくとも一方が異なる複数種類の画像商材が含まれる。画像商材のページ数は、本編ページおよび寄せ書きページを含むページ数である。画像商品には、紙媒体の画像商品および電子データの画像商品が含まれる。
本発明にいうページとは、画像配置および寄せ書き配置を行う単位をいう。本実施形態においては、見開きページのことを指す。しかし他の実施形態においては片面ページであってもよい。また、本実施形態内の画像処理装置の内部では見開きページを単位とし、かつユーザには片面ページを単位として画像商材のページ数を表示することとしてもよい。

フォトブックは、例えば、ユーザが選択した複数の画像を、ユーザの所望のレイアウトで複数のページに配置した合成画像である。フォトブックはまた、ユーザが保有する所望の期間（例えば一年分）の画像から、自動選択により選択された画像を、自動レイアウトで複数のページに配置した合成画像であってもよい（例えば富士フイルム株式会社製のイヤーアルバム）。また、シャッフルプリントは、複数の画像をシャッフルして１枚のプリントに配置した合成画像である。画像付きカレンダは、例えば、各月のカレンダに対応する画像を配置した合成画像である。

本実施形態の場合、合成画像は、寄せ書きページを巻末に含むフォトブックである。寄せ書きページは、参加ユーザの端末装置１４から取得された２以上の参加ユーザの寄せ書きメッセージが配置された合成画像である。寄せ書きメッセージは、寄せ書きページにおいて使用される参加ユーザのメッセージである。
また、寄せ書きメッセージに加えて、プロフィール画像を寄せ書きページに配置してもよい。プロフィール画像は、例えば、参加ユーザの顔画像であるが、その他の画像でもよい。

続いて、表紙デザイン設定部３２は、１以上の表紙ページのデザインの中から、幹事ユーザによって設定された１つの表紙ページのデザインの情報を、ネットワーク１６を介して、幹事ユーザの端末装置１４から取得する。

表紙ページのデザインの情報には、例えば、表紙ページの模様、表紙ページに描かれているイラスト等のデザインの情報の他、表紙ページに記載される合成画像のタイトルの情報、表紙ページの色の情報等が含まれる。

続いて、寄せ書きデザイン設定部３４は、１以上の寄せ書きページのデザインの中から、幹事ユーザによって設定された１つの寄せ書きページのデザインの情報を、ネットワーク１６を介して、幹事ユーザの端末装置１４から取得する。

寄せ書きページのデザインの情報には、例えば、参加ユーザのプロフィール画像および寄せ書きメッセージを寄せ書きページに配置する位置および大きさ等があらかじめ設定されたテンプレートの情報等を含む。

続いて、日程設定部３６は、幹事ユーザによって設定された画像および寄せ書きメッセージの募集締切日、合成画像の作成期間、および、画像商品の配送日を含む日程の情報を、ネットワーク１６を介して、幹事ユーザの端末装置１４から取得する。

画像および寄せ書きメッセージの募集締切日は、参加ユーザが画像および寄せ書きメッセージをアップロード（投稿）することができる期限、つまり、画像処理装置１０が参加ユーザの端末装置１４から画像および寄せ書きメッセージを取得することができる期限を表す。
また、合成画像の作成期間は、幹事ユーザが、複数のユーザの端末装置１４から取得された複数の画像を用いて合成画像を作成するための期間、言い換えると、画像商品を注文する期限を表し、画像商品の配送日は、画像商品を配送する日付を表す。

続いて、図４は、図２に示す情報管理部の構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示す情報管理部２０は、設定保存部３８と、アカウント情報保存部４０と、管理画面情報送付部４２と、アップロード催促部４４とを備えている。

設定保存部３８は、商材取得部３０によって取得された画像商材、および、日程設定部３６によって取得された日程の情報を保存する。

続いて、アカウント情報保存部４０は、幹事ユーザによって設定された幹事ユーザのアカウント情報を、ネットワーク１６を介して、幹事ユーザの端末装置１４から取得する。また、アカウント情報保存部４０は、参加ユーザによって設定された参加ユーザのアカウント情報を、ネットワーク１６を介して、参加ユーザの端末装置１４から取得して保存する。

例えば、幹事ユーザのアカウント情報は、幹事ユーザのメールアドレスおよび幹事パスワードである。一方、参加ユーザのアカウント情報は、参加ユーザの名前および個別パスワード（参加ユーザに対しては図２９にあるように「秘密のコトバ」と表示される）である。参加ユーザの名前は、幹事ユーザが参加ユーザを管理するために使用され、個別パスワードは、画像処理装置１０が参加ユーザを特定するために使用される。本実施形態の場合、秘密のコトバは、後から変更および再発行はできないものとする。

続いて、管理画面情報送付部４２は、幹事ユーザが、画像商材および日程等を管理する管理画面にアクセスするためのURL（Uniform Resource Locator）を含むメッセージを、ネットワーク１６を介して、幹事ユーザの端末装置１４に送付する。幹事ユーザは、管理画面から画像商材および日程の変更の他、幹事ユーザの変更、幹事ユーザの追加（例えば後述する副幹事の追加）等を行うことができる。

管理画面情報送付部４２は、例えば、電子メールにより、管理画面にアクセスするためのURLを含むメッセージを、アカウント情報保存部４０によって取得された幹事ユーザのメールアドレスに送付する。

続いて、アップロード催促部４４は、幹事ユーザによって作成された招待状を、ネットワーク１６を介して、参加ユーザの端末装置１４へ送付する。

招待状は、参加ユーザを合成画像の作成に招待し、合成画像において使用される画像、各々の画像に対する評価情報、プロフィール画像および寄せ書きメッセージ等をアップロードすることを参加ユーザに催促する催促情報である。

アップロード催促部４４は、招待状を、例えば、SNS（Social Networking Service：ソーシャルネットワーキングサービス）のメッセージ、または、電子メールによって参加ユーザの端末装置１４に送付する。

続いて、図５は、図２に示すデータ取得部の構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示すデータ取得部２２は、画像取得部４６と、撮影者情報取得部９６と、評価情報取得部４８と、メッセージ取得部５０とを備えている。

画像取得部４６は、一定の期間、本実施形態の場合、招待状が送付されてから、日程設定部３６によって設定された画像および寄せ書きメッセージの募集締切日までの期間、２以上の参加ユーザの端末装置１４からネットワーク１６を介して送信された複数の画像（画像群）を取得する。また、画像取得部４６は、各々の参加ユーザによって設定された参加ユーザのプロフィール画像を取得する。

画像取得部４６は、参加ユーザの端末装置１４からネットワーク１６を介して送信された複数の画像（画像群）を取得したのち、その複数の画像がどの参加ユーザから送信されたものであるかを画像と関連付けて保存する。また、画像取得部４６は、参加ユーザの端末装置１４からネットワーク１６を介して送信されたプロフィール画像についても、どの参加ユーザから送信されたものであるかをプロフィール画像と関連付けて保存する。

続いて、撮影者情報取得部９６は、２以上の参加ユーザの端末装置１４から、ネットワーク１６を介して、画像取得部４６によって取得された複数の画像の各々を撮影した撮影者の情報である撮影者情報を取得する。

続いて、評価情報取得部４８は、同じく一定の期間、２以上の参加ユーザによって付与された各々の画像に対する評価を表す評価情報を、ネットワーク１６を介して、２以上の参加ユーザの端末装置１４から取得する。

画像の評価情報は、各々の画像に対する各々の参加ユーザの評価、例えば、高評価または低評価を表す情報である。

続いて、メッセージ取得部５０は、同じく一定の期間、各々の参加ユーザによってアップロードされた寄せ書きメッセージを、ネットワーク１６を介して、各々の参加ユーザの端末装置１４から取得する。

メッセージ取得部５０は、参加ユーザの端末装置１４からネットワーク１６を介して送信された寄せ書きメッセージについて、どの参加ユーザから送信されたものであるかを寄せ書きメッセージと関連付けて保存する。

続いて、図６は、図２に示すデータ解析部の構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示すデータ解析部２４は、画像数算出部５２と、評価数算出部５４と、メッセージ数算出部５６と、画像解析部５８と、評価値算出部６０と、人物特定部７２と、重要人物取得部９８と、画像特定部７４と、親密度算出部７６と、テーマ判定部７８と、年齢性別判定部８０と、人間関係判定部８２とを備えている。

画像数算出部５２は、アップロード催促部４４によって招待状が送付されてから一定の期間が経過した後、つまり、画像および寄せ書きメッセージの募集締切日が過ぎた後、画像取得部４６によって取得された画像の数を算出する。

続いて、評価数算出部５４は、同じく画像および寄せ書きメッセージの募集締切日が過ぎた後、評価情報取得部４８によって取得された高評価および低評価を表す評価情報の数を算出する。

続いて、メッセージ数算出部５６は、同じく画像および寄せ書きメッセージの募集締切日が過ぎた後、メッセージ取得部５０によって取得された寄せ書きメッセージの数を算出する。

続いて、画像解析部５８は、画像取得部４６によって取得された各々の画像の内容を解析する。本実施形態の場合、画像解析部５８は、画像取得部４６によって画像が取得される毎に、画像解析を行う。

画像解析部５８は、例えば、画像の明るさや色合い、ボケおよびブレの程度、各々の画像の付帯情報等の解析の他、画像に人物の顔が含まれる場合には、顔の大きさ、顔の位置、顔の向き、顔の肌色、笑顔等の表情、目線、画像に含まれる人物の数、人物の位置関係等の解析を行う。

画像の付帯情報は、例えば、Exif（Exchangeable Image File Format）等のヘッダ情報であり、撮影日時、撮影位置（GPS:Global Positioning System情報）、撮影距離、撮影者等の情報を含む。

続いて、評価値算出部６０は、画像解析部５８による各々の画像の解析結果に基づいて、各々の画像の解析評価値を算出する。また、評価値算出部６０は、評価情報取得部４８によって取得された各々の画像に対する高評価および低評価を表す評価情報に基づいて、各々の画像の解析評価値に対して値を加減算ないしは重み付けして、各々の画像の総合評価値を算出する。

評価値算出部６０は、例えば、評価数算出部５４によって算出された高評価を表す評価情報の数に基づいて、画像の解析評価値に対して値を加算し、低評価を表す評価情報の数に基づいて、画像の解析評価値に対して値を減算することによって画像の総合評価値を算出することができる。

画像の解析評価値は、画像の解析結果に基づいて算出されるため、画像の良し悪しを決定するための基準となり、解析評価値が高いほど、画質の良い画像であると言える。
画像の総合評価値は、画像の解析結果に加えて、参加ユーザによって付与された高評価および低評価を表す評価情報に基づいて算出されるため、画像の良し悪しに加えて、参加ユーザの好みを判断するための基準となり、総合評価値が高いほど、画質の良い画像、または、参加ユーザの好みの画像であると言える。

続いて、人物特定部７２は、各々の画像の解析結果に基づいて、各々の画像に写っている人物（判別人物）を判別する。また、判別した人物の中から１以上の第１人物、例えば、判別した人物の中の中心人物を特定する。

人物特定部７２は、例えば、各々の画像の中から人物の顔領域を検出し、検出した各々の人物の顔領域を比較し、同一人物であるか否かを判定する同一人物判定処理を行うことによって、複数の画像に写っている各々の人物を判別することができる。判別した複数の人物のうち、複数の画像の中から顔領域の検出数が最も多い人物、つまり、複数の画像における登場回数が閾値を超える１以上の人物を中心人物として特定することができる。

例えば、複数の画像が、家族が写っている画像群である場合、中心人物は、両親および赤ちゃん等となる。また、複数の画像が結婚披露宴の画像群である場合、中心人物は、新郎新婦の二人、両親、親族等となる。また、複数の画像が一人息子の小学校への入学式の画像群である場合、中心人物は、息子および両親等であり、複数の画像が友人４人の旅行の画像群である場合、友人４人の全てが中心人物である、もしくは、中心人物はいないと考えることができる。

続いて、重要人物取得部９８は、人物特定部７２によって特定された第１人物の中から重要人物を取得する。

重要人物は、第１人物の中でも特に重要度が高い１以上の人物である。複数の画像が、家族が写っている画像群の場合、複数の画像において写っている人物のうち、例えば、両親および赤ちゃん等が中心人物であり、その中でも赤ちゃんが重要人物となる。また、複数の画像が結婚披露宴の画像群の場合、複数の画像において写っている人物のうち、例えば、新郎新婦の二人、両親および親族が中心人物であり、その中でも新郎新婦の二人が重要人物となる。

重要人物取得部９８は、重要人物の情報を、各々の画像の解析結果に基づいて、複数の画像から自動で取得してもよいし、合成画像の作成者、例えば、幹事ユーザが手動で指定してもよい。

続いて、画像特定部７４は、撮影者情報取得部９６によって取得された各々の画像の撮影者情報に基づいて、複数の画像の中から、複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像（特定画像）を特定する。

画像特定部７４は、例えば、各々の画像の付帯情報に含まれる各々の画像の撮影者の情報に基づいて、複数の画像の中から、各々の撮影者によって撮影された画像を特定することができる。あるいは、画像取得部４６によって各々のユーザの端末装置１４から各々の画像が取得された場合に、各々の画像が取得された各々の端末装置１４のユーザが、取得された各々の画像を撮影した各々の撮影者であると判断し、複数の画像の中から、各々の撮影者によって撮影された画像を特定することもできる。

続いて、親密度算出部７６は、人物特定部７２によって特定された各々の画像における第１人物の存在、および、撮影者情報取得部９６によって取得された各々の画像の撮影者情報に基づいて、第１人物と各々の撮影者との親密度を算出する。

親密度は、第１人物と各々の撮影者との親しさの程度を表す。従って、複数の撮影者のうち、親密度がより高い人物であるほど、第１人物とより親しい人物であると考えることができる。

続いて、テーマ判定部７８は、各々の画像の解析結果と、複数の画像の撮影期間、撮影日数、撮影枚数および撮影場所のうちの少なくとも１つとに基づいて、複数の画像のテーマを判定する。また、テーマ判定部７８は、複数の画像を、各々の人物が写っている画像を含む複数のグループに分割した場合に、各々のグループに含まれる各々の人物が写っている画像の数に基づいて、複数の画像のテーマのサブテーマを判定する。

例えば、複数の画像の撮影期間および撮影日数は、各々の画像の付帯情報の撮影日時の情報に基づいて算出することができる。また、複数の画像の撮影枚数は、画像取得部４６によって取得された複数の画像の枚数をカウントすることにより算出することができる。複数の画像の撮影場所は、各々の画像の付帯情報に含まれる撮影位置の情報に基づいて算出することができる。

複数の画像のテーマとは、参加ユーザが複数の画像を閲覧したときに感じる雰囲気や印象を表すキーワードであり、子供、旅行、結婚式、誕生日、運動会等を例示することができる。複数の画像のテーマのサブテーマとは、テーマをさらに詳細に表すキーワードである。例えば、テーマが旅行の場合、サブテーマは、家族旅行、友人同士の旅行等を例示することができる。全てのテーマがサブテーマを含むわけではなく、サブテーマを含んでいないテーマも存在する。

続いて、年齢性別判定部８０は、各々の画像の解析結果に基づいて、複数のグループの各々に含まれる画像に写っている人物の年齢および性別を判定する。

年齢性別判定部８０は、例えば、人物の顔領域から顔の特徴量、例えば、目尻のしわ、顎のたるみ、目の下のしわ、額のしわ、頭髪の色等を抽出し、抽出した顔の特徴量に基づいて、人物の年齢を判定することができる。また、あらかじめ登録された男女の複数の顔画像の中から、人物の顔領域の画像とマッチングする顔画像を検出し、検出した顔画像の性別から判定することができる。

続いて、人間関係判定部８２は、テーマ、人物の年齢、人物の性別、および、各々の撮影者によって撮影された画像に写っている人物のうちの少なくとも１つに基づいて、第１人物と各々の撮影者との人間関係を判定する。

なお、人物特定部７２が、複数の画像に写っている各々の人物を判別する方法、および、判別した複数の人物の中から中心人物を特定する方法は特に限定されない。また、テーマ判定部７８が、複数の画像のテーマを判定する方法、年齢性別判定部８０が、各々のグループに含まれる画像に写っている人物の年齢および性別を判定する方法、および、人間関係判定部８２が、第１人物と各々の撮影者との人間関係を判定する方法も特に限定されない。また、複数の画像を、各々の人物が写っている画像を含む複数のグループに分割することも必須ではない。

続いて、図７は、図２に示す合成画像作成部の構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示す合成画像作成部２６は、表紙作成部６２と、モード設定部８４と、本編作成部６４と、寄せ書き作成部６６とを備えている。

表紙作成部６２は、設定保存部３８に保存された商材の情報、および、表紙デザイン設定部３２によって取得された表紙ページのデザインの情報に対応するデザインの表紙ページを作成する。

続いて、モード設定部８４は、プライベートモード（本発明の第１モード）、パブリックモード（本発明の第２モード）およびニュートラルモード（本発明の第３モード）の中から複数のユーザのうちの第１ユーザ、例えば、幹事ユーザによって設定された１つのモードの情報を、ネットワーク１６を介して、第１ユーザの端末装置１４から取得する。

プライベートモードは、第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像よりも、第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像を優先して、複数の画像の中から合成画像の作成に使用する合成対象画像を抽出するモードである。
パブリックモードは、第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像よりも、第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像を優先して、複数の画像の中から合成対象画像を抽出するモードである。
ニュートラルモードは、第１人物と各々の撮影者との親密度に関わらず、複数の画像の中から合成対象画像を抽出するモードである。

続いて、本編作成部６４は、画像取得部４６によって取得された複数の画像を用いて、設定保存部３８に保存された商材の情報に対応するページ数の本編ページ（表紙ページおよび寄せ書きページ以外のページ）を作成する。本編作成部６４は、設定保存部３８に保存された商材の情報に対応する合成画像、本実施形態の場合、フォトブックの本編ページを作成する。

本編作成部６４は、図８に示すように、画像分割部８６、画像抽出部８８および画像配置部９０等を備えている。

画像分割部８６は、画像取得部４６によって取得された複数の画像を、本編ページのページ数に対応する数のグループに分割する。

画像抽出部８８は、画像のグループ毎に、画像の総合評価値に基づいて、グループに含まれる画像の中から、本編ページにおいて使用する複数の合成対象画像を抽出する。

画像配置部９０は、画像のグループ毎に、画像の総合評価値に基づいて、画像抽出部８８によって抽出された各々の合成対象画像のサイズおよび本編ページにおける配置位置を決定し、合成対象画像を、画像のグループに対応するページの本編ページに配置（自動レイアウト）する。

続いて、寄せ書き作成部６６は、メッセージ取得部５０によって取得された参加ユーザのプロフィール画像および寄せ書きメッセージを用いて、寄せ書きページを作成する。寄せ書き作成部６６は、設定保存部３８に保存された商材の情報、および、寄せ書きデザイン設定部３４によって取得された寄せ書きのデザインの情報に対応するデザインの寄せ書きページを作成する。

寄せ書き作成部６６は、図９に示すように、メッセージ分割部９２およびメッセージ配置部９４等を備えている。

メッセージ分割部９２は、メッセージ取得部５０によって取得された寄せ書きメッセージを、寄せ書きページのページ数に対応する数のグループに分割する。

メッセージ配置部９４は、寄せ書きメッセージのグループ毎に、グループに含まれる寄せ書きメッセージを、寄せ書きメッセージのグループに対応するページの寄せ書きページに配置する。

寄せ書きページのページ数は、参加ユーザの数および寄せ書きメッセージの数等に応じて設定される。また、本編ページのページ数は、合成画像のページ数および寄せ書きページのページ数等に応じて設定される。本実施形態の場合、参加ユーザの数を２〜３６人とし、１ページの寄せ書きページに２〜１２の寄せ書きメッセージを配置し、１６ページのフォトブックを作成するものとする。

上記情報設定部１８、情報管理部２０、データ取得部２２、データ解析部２４、合成画像作成部２６を構成する各部位は、例えば、CPU（Central Processing Unit：中央処理装置）等の制御デバイスが、メモリにロードされたプログラムを実行することにより実現される。また、各部位によって保存されるデータは、例えば、HDD（Hard Disk Drive：ハードディスクドライブ）、SSD（Solid State Drive：ソリッドステートドライブ）、SD（Secure Digital：セキュアデジタル）メモリ等の記憶デバイスに保存される。

次に、図１０は、図１に示すユーザの端末装置の構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示すユーザの端末装置１４は、画像表示部６８と、指示入力部７０とを備えている。

端末装置１４において、画像表示部６８は、各種の設定画面、選択画面、確認画面、入力画面、作成画面等を表示するものであり、例えば、液晶ディスプレイ等の表示デバイスによって構成される。

続いて、指示入力部７０は、ユーザによって入力された各種の設定指示、選択指示、確認指示、入力指示、作成指示等を取得するものであり、例えば、キーボードおよびマウス等の入力デバイスによって構成される。

本実施形態の場合、画像表示部６８および指示入力部７０は、タッチパネル等のように、表示デバイスおよび入力デバイスが一体化されたデバイスによって構成される。

端末装置１４は、合成画像の作成に関わる各々のユーザに１対１に対応して１台である必要はなく、画像処理装置１０における各々のユーザのアカウントに対応することができるものであれば、各々のユーザに対応して複数台であってもよい。

図示省略しているが、サーバ１２および端末装置１４は、例えば、サーバ１２と端末装置１４との間で各種データの送受信を行う通信デバイス等である送受信部、各部位の動作を制御するCPU等である制御部等を備えている。

次に、図１１〜図１３に示すフローチャートおよび図１４〜図３６に示す表示画面を参照しながら、画像処理装置１０の動作を説明する。

合成画像を作成する場合、まず、幹事ユーザは、幹事ユーザの端末装置１４において、指示入力部７０を介して、画像処理装置１０が提供する、合成画像を作成するためのウェブサイトにアクセスする。

合成画像を作成するためのウェブサイトにアクセスすると、図１４に示すように、予算設定部２８により、合成画像の予算を設定する画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、合成画像の予算を設定する画面において、指示入力部７０を介して、幹事ユーザが作成する合成画像の予算を設定する。図１４の例では、プルダウンメニューによって、合成画像の予算の一覧があらかじめ登録されている。幹事ユーザは、プルダウンメニューに登録されている合成画像の予算の一覧の中から１つの予算、例えば、３０００円〜４０００円を選択して設定する。

合成画像の予算が設定されると、予算設定部２８により、幹事ユーザによって設定された合成画像の予算の情報が、幹事ユーザの端末装置１４から取得される（ステップS1）。

続いて、商材取得部３０により、予算の情報に対応する１以上の画像商材が提示される。図１４の例では、画像商材として、サイズおよびページ数の異なる５件のフォトブックが提示される。

画像商材が提示されると、商材取得部３０により、提示した１以上の画像商材の中から１つの画像商材を設定する画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、画像商材を設定する画面において、指示入力部７０を介して、提示された１以上の画像商材の中から１つの画像商材を選択して設定する。図１４の例では、A4サイズの１６ページのフォトブックが設定されている。

画像商材としてフォトブックが設定された後、「次へ」のボタンが押されると、例えば、「次へ」のボタンがタップまたはクリックされると、商材取得部３０により、幹事ユーザによって設定された１つの画像商材が取得される（ステップS2）。

なお、「＜」のボタンが押されると、１つ前の画面に戻ることができる。これ以後の画面においても同様である。

続いて、図１５に示すように、表紙デザイン設定部３２により、フォトブックの表紙ページのデザインを設定する画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、表紙ページのデザインを設定する画面において、指示入力部７０を介して、１以上の表紙ページのデザイン、図１５の例では、３件の表紙ページのデザインの中から、１つの表紙ページのデザインを選択して設定する。また、幹事ユーザは、フォトブックの表紙ページのデザインの情報として、例えば、表紙ページに記載される最大２０文字までのフォトブックのタイトル、および、表紙ページの色を設定することができる。

表紙ページのデザインが設定された後、「次へ」のボタンが押されると、表紙デザイン設定部３２により、幹事ユーザによって設定された表紙ページのデザインの情報が、幹事ユーザの端末装置１４から取得される（ステップS3）。

続いて、図１６に示すように、寄せ書きデザイン設定部３４により、フォトブックの寄せ書きページのデザインを設定する画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、寄せ書きページのデザインを設定する画面において、指示入力部７０を介して、１以上の寄せ書きのデザイン、図１６の例では、９件の寄せ書きのデザインの中から、１つの寄せ書きのデザインを選択して設定する。

寄せ書きページのデザインが設定された後、「次へ」のボタンが押されると、寄せ書きデザイン設定部３４により、幹事ユーザによって設定された寄せ書きページのデザインの情報が、幹事ユーザの端末装置１４から取得される（ステップS4）。

続いて、図１７に示すように、日程設定部３６により、画像および寄せ書きメッセージの募集締切日を設定する画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、画像および寄せ書きメッセージの募集締切日を設定する画面において、指示入力部７０を介して、画像および寄せ書きメッセージの募集締切日を設定する。図１７の例では、プルダウンメニューによって、現在の日付から一定期間内の日付の一覧があらかじめ登録されている。幹事ユーザは、プルダウンメニューに登録されている日付の一覧の中から１つの日付、例えば、１２月２日を募集締切日として選択して設定する。

画像および寄せ書きメッセージの募集締切日が設定された後、「次へ」のボタンが押されると、日程設定部３６により、幹事ユーザによって設定された画像および寄せ書きメッセージの募集締切日の情報が、幹事ユーザの端末装置１４から取得される（ステップS5）。

続いて、図１８に示すように、日程設定部３６により、合成画像の作成期間を設定する画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、合成画像の作成期間を設定する画面において、指示入力部７０を介して、合成画像の作成期間を設定する。図１８の例では、プルダウンメニューによって、画像および寄せ書きメッセージの募集の期間の締切日から３０日以内の日付の一覧があらかじめ登録されている。幹事ユーザは、プルダウンメニューに登録されている日付の一覧の中から１つの日付、例えば、１２月４日を選択することによって１２月２日〜４日を作成期間として設定する。

合成画像の作成期間が設定された後、「次へ」のボタンが押されると、日程設定部３６により、幹事ユーザによって設定された合成画像の作成期間の情報が、幹事ユーザの端末装置１４から取得される（ステップS5）。

続いて、図１９に示すように、日程設定部３６により、画像商品の配送日を設定する画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

画像商品の配送日は、日程設定部３６により、合成画像の作成期間の締切日から一定の期間の後の日付、図１９の例では、合成画像の作成期間の最終日である１２月４日から１６日後の１２月２０日に自動で設定される。

幹事ユーザは、画像商品の配送日を設定する画面において、指示入力部７０を介して、画像商品の配送日を変更することができる。図１９の例では、例えば、追加料金を支払って、特急仕上げを指定することによって、画像商品の配送日を１２月２０日よりも前の日付に設定することができる。

画像商品の配送日が設定された後、「次へ」のボタンが押されると、日程設定部３６により、画像商品の配送日の情報が取得される（ステップS5）。

複数のユーザの端末装置１４から送信された複数の画像を用いて合成画像を作成する場合、期限管理が難しいが、画像処理装置１０では、期限管理を行うことができるため、幹事ユーザの負担を軽減することができる。

続いて、図２０に示すように、設定保存部３８により、画像商材および日程の情報を確認する画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、画像商材および日程の情報を確認する画面において、画像商材および日程の情報を確認し、その設定でよい場合には、「保存／ログイン」のボタンを押して次の画面へ進み、設定を変更したい場合には、「＜」のボタンを押して前の画面に戻る。

「保存／ログイン」のボタンが押されると、図２１に示すように、設定保存部３８により、幹事ユーザが画像処理装置１０へログインするためのアカウント情報を入力する画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、画像処理装置１０にログインするためのアカウント情報として、指示入力部７０を介して、幹事ユーザのメールアドレスおよび幹事パスワードを入力する。幹事ユーザが既に画像処理装置１０への会員登録を済ませている場合には、「ログイン」のボタンを押す。また、会員登録後に幹事パスワードを忘れた場合には、「パスワード忘れ」のボタンを押すことによって幹事パスワードを回復するための処理を行う。

「ログイン」のボタンが押されると、アカウント情報保存部４０により、既に保存されているアカウント情報と、幹事ユーザによって入力されたアカウント情報とが比較され、両者が一致した場合に、幹事ユーザは画像処理装置１０にログインすることができる。

一方、まだ会員登録を済ませていない場合には、「新規会員登録」のボタンを押すことによって新規に会員登録を行うための処理を行う。「新規会員登録」のボタンが押されると、アカウント情報保存部４０により、幹事ユーザによって入力されたメールアドレスおよび幹事パスワードが取得され、幹事ユーザのアカウント情報として保存される。幹事ユーザの端末装置１４は、会員登録の完了後、画像処理装置１０へログインすることができる。

続いて、設定保存部３８により、商材取得部３０によって取得された画像商材、および、日程設定部３６によって取得された日程の情報が保存される。

続いて、図２２に示すように、設定保存部３８により、幹事ユーザのログインと、画像商材および日程の情報の保存とが完了したことを表す画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

続いて、管理画面情報送付部４２により、管理画面にアクセスするためのURLを含むメッセージが送付される。また、このメッセージには、画像商材および日程の情報が保存されたことを表す通知が含まれている。

また、図２２の例では、幹事ユーザだけでなく、指示入力部７０を介して、幹事ユーザ以外の参加ユーザのメールアドレスを入力することによって、幹事ユーザ以外の参加ユーザ、例えば、幹事ユーザの代理を務める副幹事ユーザのメールアドレス等にも、管理画面にアクセスするためのURLを含むメッセージを送付することができる。

続いて、「次へ」のボタンが押されると、図２３に示すように、アップロード催促部４４により、参加ユーザの端末装置１４へ送付する招待状を作成するための画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、招待状を作成するための画面において、指示入力部７０を介して、招待状に含めるメッセージを一定文字以内、図２３の例では、１５０文字以内で入力する。また、図２３の例では、「みんなの写真とメッセージでフォトブックを贈ろうよ！」という初期メッセージが自動で入力されている。これにより、幹事ユーザがメッセージを入力する手間を省くことができる。幹事ユーザは、初期メッセージをそのまま使用してもよいし、他のメッセージを入力してもよい。

「次へ」のボタンが押されると、アップロード催促部４４により、招待状に含めるメッセージの情報が取得され、招待状が作成される（ステップS6）。

続いて、図２４に示すように、アップロード催促部４４により、招待状の内容を確認するための画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、招待状の内容を確認するための画面において、招待状の内容を確認し、その内容でよい場合には、「招待状送付画面へ」のボタンを押して次の画面へ進み、内容を変更したい場合には、「＜」のボタンを押して前の画面に戻る。

「招待状送付画面へ」のボタンが押されると、図２５に示すように、アップロード催促部４４により、招待状を参加ユーザの端末装置１４へ送付するための画面が、幹事ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

幹事ユーザは、招待状を送付するための画面において、指示入力部７０を介して、招待状を送付する手段として、図２５の例では、SNSのメッセージまたは電子メールを選択する。招待状は、「SNS」のボタンが押された場合、SNSのメッセージとして参加ユーザのSNSのアカウントに送付され、「メール」のボタンが押された場合、電子メールによって参加ユーザのメールアドレスに送付される。

幹事ユーザは、合成画像の作成に関わる全ての参加ユーザに対して招待状を送付してもよいし、一部の参加ユーザのみに対して招待状を送付してもよい。

SNSのメッセージまたは電子メールには、招待状の他、合成画像で使用される画像、画像の評価情報、寄せ書きメッセージ等を参加ユーザがアップロードする画面にアクセスするための招待用URL、および、共通パスワード、図２５の例では、「５８６５」が含まれている。

「次へ」のボタンが押されると、アップロード催促部４４により、招待状が参加ユーザの端末装置１４に送付される（ステップS7）。

参加ユーザは、招待状を参加ユーザの端末装置１４において受け取り、指示入力部７０を介して、招待用URLで示されるウェブサイトにアクセスする。

招待用URLで示されるウェブサイトにアクセスすると、図２６に示すように、アップロード催促部４４により、受け取った招待状を表す画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される（ステップS8）。

招待状には、幹事ユーザからのメッセージの他、参加ユーザへの要望として、合成画像において使用する画像および寄せ書きメッセージをアップロードすること、および、その募集締切日等の情報、本実施形態の場合、１２月２日（水）の２３：５９が表示される。

参加ユーザは、招待状を表す画面を閲覧して、幹事ユーザから参加ユーザへの要望が、フォトブックにする画像および寄せ書きメッセージのアップロードであり、その募集締切日が、１２月２日であることを理解する。

続いて、「利用規約に同意する」のチェックボックスがチェックされ、「次へ」のボタンが押されると、図２７に示すように、アカウント情報保存部４０により、合成画像において使用される画像、画像の評価情報、寄せ書きメッセージ等を参加ユーザがアップロードする画面にアクセスするための共通パスワードを入力するための画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

参加ユーザは、共通パスワードを入力するための画面において、指示入力部７０を介して、受け取った招待状に含まれている共通パスワード、図２７の例では、「５８６５」を入力する。

共通パスワードが入力され、「次へ」のバタンが押されると、図２８に示すように、アカウント情報保存部４０により、新規な参加ユーザを登録するための画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

新規な参加ユーザを登録するための画面には、既に参加ユーザとして登録済みのユーザ（現在の参加メンバー）の名前が表示される。登録済みの参加ユーザの名前を表示することは必須ではない。しかし、登録済みの参加ユーザの名前を表示することによって、ユーザが新規に参加ユーザとして登録する場合に、自分が知っている名前が登録済みの参加ユーザの名前の中にあれば、安心して登録を行うことができる。

参加ユーザは、まだ参加ユーザとして画像処理装置１０に登録していない場合、「新規登録」のボタンを押し、既に参加ユーザとして登録済みの場合には、「内容修正」のボタンを押す。

「新規登録」のボタンが押されると、図２９に示すように、アカウント情報保存部４０により、参加ユーザとして登録する名前および個別パスワード（図２９では「秘密のコトバ」と表示される）を登録するための画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

参加ユーザは、指示入力部７０を介して、名前として本名またはニックネームを入力し、秘密のコトバとして任意の文字列を入力する。

参加ユーザの名前および秘密のコトバは、参加ユーザのアカウント情報となる。参加ユーザは、図２８に示すように、新規な参加ユーザを登録するための画面において、「内容修正」のボタンを押し、既に登録済みの名前および秘密のコトバを入力することによって、既にアップロードした画像、画像の評価情報、寄せ書きメッセージ等を修正することができる。

参加ユーザの名前および秘密のコトバが入力され、「次へ」のボタンが押されると、アカウント情報保存部４０により、その参加ユーザの名前および秘密のコトバが取得され、参加ユーザのアカウント情報として保存される。

続いて、図３０に示すように、画像取得部４６により、参加ユーザがアップロードする画像を選択するための画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

参加ユーザは、アップロードする画像を選択するための画面において、「画像追加」のボタンを押すことによって、アップロードする画像を選択することができる。アップロードする画像を選択するための画面には、参加ユーザによって選択された画像の枚数が表示される。

アップロードする画像が選択された後、「次へ」のボタンが押されると、画像取得部４６により、参加ユーザからアップロードされた画像、つまり、参加ユーザの端末装置１４から投稿された画像が取得される（ステップS9）。このように、画像取得部４６は、２以上の参加ユーザの端末装置１４から送信された複数の画像を取得する。また、画像取得部４６によって画像が取得される毎に、画像解析部５８により画像の解析が行われ、評価値算出部６０により、画像の解析結果に基づいて画像の解析評価値が算出される（ステップS10）。

続いて、図３１に示すように、評価情報取得部４８により、２以上の参加ユーザの端末装置１４から送信された複数の画像の各々を評価するための画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

参加ユーザは、各々の画像を評価するための画面において、指示入力部７０を介して、各々の画像に対して高評価または低評価を表す評価情報を付与することができる。例えば、参加ユーザは、各々の画像を閲覧し、自分が好きな画像に対して、「いいね」のボタンを押すことによって高評価を表す評価情報を付与し、嫌いな画像に対して、「いまいち」のボタンを押すことによって低評価を表す評価情報を付与することができる。

各々の参加ユーザの端末装置１４から各々の画像に対して高評価および低評価を表す評価情報が付与されると、評価情報取得部４８により、各々の画像に対して付与された高評価および低評価を表す評価情報が、参加ユーザの端末装置１４から取得される（ステップS11）。

評価情報が付与された後、「次へ」のボタンが押されると、図３２に示すように、メッセージ取得部５０により、寄せ書きページがフォトブックの巻末に入ることを通知する画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

参加ユーザは、寄せ書きページがフォトブックの巻末に入ることを通知する画面を閲覧して確認する。

続いて、「次へ」のボタンが押されると、図３３に示すように、メッセージ取得部５０により、寄せ書きページにおいて使用する参加ユーザのプロフィール画像を設定するための画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

参加ユーザは、プロフィール画像を設定するための画面を押すことによって、参加ユーザが参加ユーザの端末装置１４において所有する画像の中からプロフィール画像として使用する画像を選択して設定することができる。また、参加ユーザは、「削除」のボタンを押すことによって、既に設定したプロフィール画像を削除し、再度、プロフィール画像を設定し直すことができる。

参加ユーザがプロフィール画像を設定した後、「次へ」のボタンが押されると、画像取得部４６により、参加ユーザによって設定されたプロフィール画像が、参加ユーザの端末装置１４から取得される（ステップS12）。

続いて、図３４に示すように、メッセージ取得部５０により、寄せ書きメッセージを入力するための画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

参加ユーザは、寄せ書きメッセージを入力するための画面において、指示入力部７０を介して、寄せ書きページに含めるメッセージを１５０文字以内で入力する。図３４の例では、「結婚おめでとう。 … 幸せになってください。」という初期メッセージが自動で入力されている。これにより、参加ユーザがメッセージを入力する手間を省くことができる。参加ユーザは、初期メッセージをそのまま使用してもよいし、他のメッセージを入力してもよい。

また、参加ユーザは、寄せ書きメッセージを入力するための画面において、「他の人の寄せ書きを見る」のボタンを押すことによって、他の参加ユーザが既にアップロードした寄せ書きメッセージを閲覧することができる。

参加ユーザが寄せ書きメッセージを入力した後、「入力完了」のボタンが押されると、図３５に示すように、メッセージ取得部５０により、参加ユーザが入力した寄せ書きメッセージを確認するための画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

参加ユーザは、寄せ書きメッセージを確認する画面において、寄せ書きメッセージを閲覧して確認し、そのメッセージでよい場合には、「投稿する」のボタンを押して次の画面へ進み、メッセージを変更したい場合には、「＜」のボタンを押して前の画面に戻る。

「投稿する」のボタンが押されると、メッセージ取得部５０により、参加ユーザから投稿された寄せ書きメッセージ、つまり、参加ユーザの端末装置１４からアップロードされた寄せ書きメッセージが取得される（ステップS13）。

このように、複数のユーザの画像を用いてフォトブック等の合成画像を作成する場合に、フォトブックの本編ページだけでなく、寄せ書きページを含めることによって、フォトブックの受取人に対する各々の参加ユーザの気持ちを寄せ書きメッセージとして伝えることができる。

続いて、図３６に示すように、寄せ書きメッセージの投稿が完了したことを表す画面が、参加ユーザの端末装置１４の画像表示部６８に表示される。

続いて、「完了」のボタンが押されると、画像、画像の評価情報および寄せ書きメッセージのアップロードは完了する。

続いて、日程設定部３６により、画像および寄せ書きメッセージの募集締切日を過ぎたことが検出されると、画像数算出部５２により、画像取得部４６によって取得された画像の数が算出される（ステップS14）。また、評価数算出部５４により、評価情報取得部４８によって取得された高評価および低評価を表す評価情報の数が算出され（ステップS15）、メッセージ数算出部５６により、メッセージ取得部５０によって取得された寄せ書きメッセージの数が算出される（ステップS16）。

続いて、評価値算出部６０により、各々の画像に対する高評価および低評価を表す評価情報、例えば、評価情報の数に基づいて、各々の画像の解析評価値に対して値が加減算されて、各々の画像の総合評価値が算出される（ステップS17）。

前述のように、画像が取得される毎に、画像を解析して、その解析評価値を算出することは必須ではない。しかし、画像が取得される毎に、画像を解析して、その解析評価値を算出しておくことにより、全ての画像を取得した後に画像をまとめて解析して解析評価値を算出する場合と比べて、画像の総合評価値を短時間で算出することができ、その結果、合成画像の作成にかかる時間を短縮することができる。

続いて、人物特定部７２により、各々の画像の解析結果に基づいて、複数の画像に写っている複数の人物の各々が判別される。また、判別された複数の人物の中から第１人物、例えば、中心人物が特定される（ステップS18）。

続いて、画像特定部７４により、各々の画像の撮影者情報に基づいて、複数の画像の中から、複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像が特定される（ステップS19）。

続いて、親密度算出部７６により、各々の撮影者によって撮影された画像の解析結果および各々の撮影者によって撮影された画像の付帯情報のうちの少なくとも１つに基づいて、第１人物と各々の撮影者との親密度が算出される（ステップS20）。

既に述べたように、画像の撮影者は、撮影者によって撮影された画像に写っていない場合が多い。そのため、画像の内容、つまり、各々の画像の解析結果だけを考慮して人物同士の親密度を算出すると、人物同士の現実の親密度にずれを生じる場合がある。これに対し、画像処理装置１０のように、第１人物と各々の撮影者との親密度を算出することにより、複数の画像に写っている人物同士の現実の親密度を算出することができる。

親密度算出部７６は、例えば、画像を占める割合が第１閾値を超えるまたは撮影距離が第２閾値未満である、つまり、アップまたは近距離から第１人物が写っている画像を撮影した枚数が少ない撮影者よりも、画像を占める割合が第１閾値を超えるまたは撮影距離が第２閾値未満である第１人物が写っている画像を撮影した枚数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することができる。

第１人物との親密度が高い撮影者は、アップまたは近距離から第１人物が写っている画像を撮影することができるが、第１人物との親密度が低い撮影者は、アップまたは近距離から第１人物が写っている画像を撮影することができない。つまり、アップまたは近距離から第１人物が写っている画像を、より多くの枚数撮影している撮影者であるほど、第１人物との親密度が、より高い撮影者であると言える。

距離は、次の（１）〜（４）に示す距離の測定法のうちのいずれとしてもよい。
（１）各々の人物が占める領域を特定し、デジタルスチルカメラ等の撮影装置と各々の人物が占める領域とを結ぶ最短距離
（２）各々の人物の顔が占める領域を特定し、撮影装置と各々の人物の顔が占める領域とを結ぶ最短距離
（３）各々の人物が占める領域の重心点を特定し、撮影装置と各々の人物が占める領域の重心点とを結ぶ最短距離
（４）各々の人物の顔が占める領域の重心点を特定し、撮影装置と各々の人物の顔が占める領域の重心点とを結ぶ最短距離
また、距離は、次の（１）〜（３）に示す距離のうちのいずれを用いてもよい。
（１）画像におけるピクセル数
（２）画像における画像の短辺または長辺との比率
（３）人物の顔の大きさから推定した、実際の距離

また、親密度算出部７６は、例えば、寝顔、笑顔、泣き顔、怒った顔等のように、平常時の表情とは異なる、特定の表情を有している第１人物が写っている画像を撮影した枚数が少ない撮影者よりも、特定の表情を有している第１人物が写っている画像を撮影した枚数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することができる。

第１人物との親密度が高い撮影者は、例えば、寝顔のように、特定の表情を有している第１人物が写っている画像をより多くの枚数撮影することができるが、第１人物との親密度が低い撮影者は、特定の表情を有している第１人物が写っている画像をより少ない枚数しか撮影することができない。つまり、寝顔の第１人物が写っている画像を、より多くの枚数撮影している撮影者であるほど、第１人物との親密度が、より高い撮影者であると言える。

また、親密度算出部７６は、少ない種類の表情の第１人物が写っている画像を撮影した撮影者よりも、多くの種類の表情の第１人物が写っている画像を撮影した撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することができる。

第１人物との親密度が高い撮影者は、笑顔、泣き顔、怒った顔等のように、より多くの種類の表情の第１人物が写っている画像を撮影することができるが、第１人物との親密度が低い撮影者は、より少ない種類の表情の第１人物が写っている画像しか撮影することができない。つまり、多くの種類の表情の第１人物が写っている画像を撮影している撮影者であるほど、第１人物との親密度が、より高い撮影者であると言える。

また、親密度算出部７６は、第１人物が写っている画像を撮影した枚数が少ない撮影者よりも、第１人物が写っている画像を撮影した枚数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することができる。

第１人物との親密度が高い撮影者は、第１人物が写っている画像をより多くの枚数撮影することができるが、第１人物との親密度が低い撮影者は、第１人物が写っている画像をより少ない枚数しか撮影することができない。つまり、第１人物が写っている画像を、より多くの枚数撮影している撮影者であるほど、第１人物との親密度が、より高い撮影者であると言える。

また、親密度算出部７６は、第１人物が写っている画像を撮影した日数が少ない撮影者よりも、第１人物が写っている画像を撮影した日数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することができる。

第１人物との親密度が高い撮影者は、第１人物が写っている画像をより多くの日数撮影することができるが、第１人物との親密度が低い撮影者は、第１人物が写っている画像をより少ない日数しか撮影することができない。つまり、第１人物が写っている画像を、より多くの撮影日において撮影している撮影者であるほど、第１人物と行動を共にしている時間が長いことから、第１人物との親密度が、より高い撮影者であると言える。

また、第１人物が写っている画像を撮影した枚数が同じ撮影者であったとしても、結婚式等の１日のイベントにおいて第１人物が写っている画像を多くの枚数撮影した撮影者と、旅行等の数日のイベントにおいて第１人物が写っている画像を多くの枚数撮影した撮影者とでは、後者の第１人物が写っている画像を、より多くの撮影日において撮影している撮影者の方が、第１人物と行動を共にしている時間が長いことから、第１人物との親密度は高いと言える。

また、親密度算出部７６は、第１人物が写っている画像を撮影した場所の数が少ない撮影者よりも、第１人物が写っている画像を撮影した場所の数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することができる。

第１人物との親密度が高い撮影者は、第１人物が写っている画像をより多くの場所において撮影することができるが、第１人物との親密度が低い撮影者は、第１人物が写っている画像をより少ない場所においてしか撮影することができない。つまり、第１人物が写っている画像を、より多くの撮影場所において撮影している撮影者であるほど、第１人物と行動を共にしている時間が長いことから、第１人物との親密度が、より高い撮影者であると言える。

なお、画像を撮影した場所の数をカウントする方法は特に限定されない。例えば、画像を撮影した場所を、緯度および経度により複数のブロックに分けてブロックの数をカウントしてもよいし、画像を撮影した場所を行政区画により分けて行政区画の数をカウントしてもよいし、あるいは、画像を撮影した場所を最寄りの鉄道の駅により分けて鉄道の駅の数をカウントしてもよい。

また、親密度算出部７６は、第１人物が写っている画像を撮影した時間帯の数が少ない撮影者よりも、第１人物が写っている画像を撮影した時間帯の数が多い撮影者を、第１人物との親密度が高い撮影者であると算出することができる。

第１人物との親密度が高い撮影者は、第１人物が写っている画像をより多くの時間帯、例えば、早朝および夜間等においても撮影することができるが、第１人物との親密度が低い撮影者は、第１人物が写っている画像をより少ない時間帯においてしか撮影することができない。つまり、第１人物が写っている画像を、より多くの時間帯において撮影している撮影者であるほど、第１人物と行動を共にしている時間が長いことから、第１人物との親密度が、より高い撮影者であると言える。

画像を撮影した時間帯の数のカウント方法は特に限定されない。例えば、１日を１時間毎の２４個の時間帯に分けて、画像を撮影した時間帯の数をカウントしてもよいし、１日を午前および午後の２つの時間帯に分けて、画像を撮影した時間帯の数をカウントしてもよいし、１日を朝、昼および夜の３つの時間帯に分けて、画像を撮影した時間帯の数をカウントしてもよい。

また、親密度算出部７６は、複数の画像のテーマに基づいて、第１人物と各々のユーザとの親密度を算出することができる。

この場合、例えば、テーマ判定部７８により、各々の画像の解析結果と、複数の画像の撮影期間、撮影日数、撮影枚数および撮影場所のうちの少なくとも１つとに基づいて、複数の画像のテーマを判定する。
続いて、画像分割部８６により、複数の画像を、それぞれ、複数の画像に写っている複数の人物の各々が写っている画像を含む複数のグループに分割する。つまり、各々のグループには、各々異なる人物が写っている画像が含まれる。
続いて、年齢性別判定部８０により、各々の画像の解析結果に基づいて、複数のグループの各々に含まれる画像に写っている人物の年齢および性別を判定する。
続いて、人間関係判定部８２により、テーマ、人物の年齢、人物の性別、および、各々の撮影者によって撮影された画像に写っている人物のうちの少なくとも１つに基づいて、第１人物と各々の撮影者との人間関係を判定する。
続いて、親密度算出部７６により、第１人物と各々の撮影者との人間関係に基づいて、第１人物と各々のユーザとの親密度を算出する。

また、人間関係判定部８２は、複数の画像のテーマのサブテーマに基づいて、第１人物と各々の撮影者との人間関係を判定してもよい。

この場合、例えば、画像数算出部５２により、各々のグループに含まれる各々の人物が写っている画像の数を算出する。
続いて、テーマ判定部７８により、各々のグループに含まれる各々の人物が写っている画像の数に基づいて、複数の画像のテーマのサブテーマを判定する。
続いて、人間関係判定部８２により、サブテーマ、人物の年齢、人物の性別、および、各々の撮影者によって撮影された画像に写っている人物のうち、少なくともサブテーマに基づいて、第１人物と各々の撮影者との人間関係を判定する。
続いて、親密度算出部７６により、第１人物と各々の撮影者との人間関係に基づいて、第１人物と各々のユーザとの親密度を算出する。

さらに、親密度算出部７６は、親密度評価に当たって、上記のアップまたは近距離から第１人物が写っている画像を撮影した枚数、特定の表情を有している第１人物が写っている画像を撮影した枚数、異なる種類の表情の第１人物が写っている画像を撮影した枚数、第１人物が写っている画像を撮影した枚数、第１人物が写っている画像を撮影した日数、第１人物が写っている画像を撮影した場所の数、第１人物が写っている画像を撮影した時間帯の数、複数の画像のテーマまたはサブテーマに基づく第１人物と各々のユーザとの親密度の算出等の観点を組合せて評価してもよい。

以下、複数の画像のテーマまたはサブテーマに基づいて、第１人物と各々のユーザとの親密度を算出する場合の具体例を挙げて説明する。

表１に示すように、テーマの判定条件が、撮影期間、撮影日数、画像内容および撮影場所の場合、例えば、撮影期間が１日〜２週間、撮影日数が連続した複数日、画像内容が風景、料理、看板（イラスト）等、撮影場所の範囲が中〜大であれば、テーマ判定部７８は、テーマが旅行であると判定することができる。
また、撮影期間が数時間、撮影日数が１日、画像内容が指輪、料理、ケーキ等、撮影場所の範囲が中〜小であれば、テーマ判定部７８は、テーマが結婚である判定することができる。
撮影期間が１年、撮影日数が多数、画像内容が多数の人物、撮影場所の範囲が中〜大であれば、テーマ判定部７８は、テーマが卒業アルバムまた卒園アルバムであると判定することができる。

例えば、テーマが旅行であると判定された場合に、図３７に示すように、グループに含まれる画像における登場回数が特に多い人物が写っている画像を含む第１グループと、第１グループの次に登場回数が多い人物が写っている画像を含む第２グループおよび第３グループとが存在すれば、テーマ判定部７８は、さらに、旅行のテーマのサブテーマが、子供および両親からなる家族旅行であると判定する。

また、図３７に示すように、第１グループに含まれる画像に写っている人物の年齢が０歳、性別が女性であり、この人物によって撮影された画像がなければ、人間関係判定部８２は、この人物が第１人物であり、第１人物は子供であると判定する。
また、第２グループに含まれる画像に写っている人物の年齢が３０台、性別が女性であり、この人物によって撮影された画像に写っている人物が、第１グループおよび第３グループに含まれる画像に写っている二人の人物であれば、第２グループに含まれる画像に写っている人物が撮影者であり、この撮影者は子供の母親であると判定する。
また、第３グループに含まれる画像に写っている人物の年齢が３０台、性別が男性であり、この人物によって撮影された画像に写っている人物が、第１グループおよび第２グループに含まれる画像に写っている二人の人物であれば、第３グループに含まれる画像に写っている人物が撮影者であり、この撮影者は子供の父親であると判定する。

親密度算出部７６は、子供と母親および父親（両親）との親密度は高いと判断し、第１人物である子供と撮影者である両親との親密度を高くする。
この場合、画像抽出部８８は、例えば、複数の画像の中から、第１人物である子供が写っている画像を最優先に抽出し、撮影者である母親および父親の各々が写っている画像を均等に抽出することができる。

また、テーマが旅行であると判定された場合、登場回数が一定数を超える人物が写っている画像を含む複数の第１グループと、登場回数が少ない人物が写っている画像を含む少数の第２グループとが存在すれば、テーマ判定部７８は、さらに、旅行のテーマのサブテーマが、数人の友人からなる友人同士の旅行であると判定する。

この場合、人間関係判定部８２は、複数の第１グループに含まれる画像に写っている複数の第１グループに含まれる画像に写っている全ての人物が第１人物である、または、複数の人物の中に第１人物は存在しないと判定する。

親密度算出部７６は、友人同士の親密度は等しいと判断し、各々の友人同士の親密度を等しくする。
この場合、画像抽出部８８は、例えば、複数の画像の中から、各々の友人が写っている画像を均等に抽出することができる。

また、テーマが結婚式であると判定された場合、テーマ判定部７８は、結婚式のサブテーマを判定しない。

人間関係判定部８２は、登場回数が最も多い二人の人物が写っている画像を含むグループに含まれる画像に写っている二人の人物が第１人物であり、第１人物は新郎新婦あると判定する。また、テーマ、人物の年齢、人物の性別、および、各々の撮影者によって撮影された画像に写っている人物に基づいて、新郎新婦と各々の撮影者との人間関係、例えば撮影者が、新郎新婦の友人なのか、親族なのか等を判定する。

親密度算出部７６は、第１人物である新郎新婦と各々の撮影者との人間関係に基づいて、新郎新婦と各々の撮影者との親密度を算出する。
この場合、画像抽出部８８は、例えば、新郎新婦と各々の撮影者との親密度に基づいて、複数の画像の中から、各々の撮影者によって撮影された画像を抽出することができる。

このように、複数の画像のテーマまたはサブテーマに基づいて、第１人物と各々の撮影者との親密度を算出することにより、第１人物と各々の撮影者との親密度をより正確に算出することができる。

続いて、幹事ユーザは、幹事ユーザの端末装置１４において、指示入力部７０を介して、合成画像作成部２６に対して合成画像の作成を指示する。

合成画像作成部２６に対して合成画像の作成が指示されると、表紙作成部６２により、表紙ページのデザインの情報に対応するデザインであり、幹事ユーザによって設定されたタイトルが記載され、幹事ユーザによって設定された色の表紙ページが作成される（ステップS21）。

続いて、幹事ユーザは、幹事ユーザの端末装置１４において、指示入力部７０を介して、プライベートモード、パブリックモードおよびニュートラルモードの中から１つのモードを設定する。

モードが設定されると、モード設定部８４により、幹事ユーザによって設定された１つのモードの情報が、幹事ユーザの端末装置１４から取得される（ステップS22）。

なお、モード設定部８４は、例えば、プライベートモード、パブリックモードおよびニュートラルモードのうちの１つのモードを、デフォルトのモードとして設定してもよい。
これにより、幹事ユーザは、デフォルトのモードを使用する場合に、モードを設定する手間を省くことができる。また、幹事ユーザは、デフォルトのモードから他の任意のモードに随時自由に変更することができる。

続いて、本編作成部６４により、画像取得部４６によって取得された複数の画像のうちの少なくとも１つの画像を用いて、フォトブックの本編ページが作成される（ステップS23）。

本編作成部６４では、画像分割部８６により、画像取得部４６によって取得された複数の画像が、本編ページのページ数に対応する複数のグループに分割される。

続いて、画像抽出部８８により、画像のグループ毎に、画像の総合評価値に基づいて、例えば、総合評価値が最も高い画像から順に、グループに含まれる画像の中から、本編ページにおいて使用する複数の合成対象画像が抽出される。

続いて、画像配置部９０により、画像のグループ毎に、画像の総合評価値に基づいて、各々の合成対象画像のサイズおよび本編ページにおける配置位置が決定され、合成対象画像が、各々対応する本編ページに配置される。例えば、本編ページに配置される複数の合成対象画像のうち、総合評価値が最も高い合成対象画像が、他の合成対象画像よりも大きいサイズで、そのページの中央位置に配置される。

画像抽出部８８は、第１人物と各々の撮影者との親密度に基づいて、複数の画像の中から、本実施形態の場合には、画像のグループ毎に、グループに含まれる画像の中から、合成画像において使用する画像を合成対象画像として抽出してもよいし、画像の総合評価値、および、第１人物と各々の撮影者との親密度の両方に基づいて、複数の画像の中から、合成対象画像を抽出してもよい。

第１人物と各々の撮影者との親密度に基づいて合成対象画像を抽出する場合、画像抽出部８８により、モード設定部８４によって取得された１つのモードの情報に基づいて、複数の画像の中から合成対象画像が抽出される。

プライベートモードに設定された場合、画像抽出部８８により、第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像よりも、第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像を優先して、複数の画像の中から合成対象画像が抽出される。
この場合、複数の画像の中から、第１人物との親密度がより高い撮影者によって撮影された画像をより多く抽出することができるため、プライベート感が高い合成画像を作成することができる。

パブリックモードに設定された場合、画像抽出部８８により、第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像よりも、第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像を優先して、複数の画像の中から合成対象画像が抽出される。
この場合、複数の画像の中から、第１人物との親密度がより低い撮影者によって撮影された画像をより多く抽出することができるため、パブリック感が高い合成画像を作成することができる。

ニュートラルモードに設定された場合、画像抽出部８８により、第１人物と各々の撮影者との親密度に関わらず、複数の画像の中から合成対象画像が抽出される。
この場合、複数の画像の中から、第１人物と撮影者との親密度に関わらず画像を抽出することができるため、プライベート感およびパブリック感に拘らないニュートラル感の高い合成画像を作成することができる。

第１人物と各々の撮影者との親密度に基づいて合成対象画像を抽出する場合、例えば、第１の撮影者によって撮影された複数の画像の中から合成対象画像を抽出すると、抽出された合成対象画像の中には、第１の撮影者自身が写っている画像が含まれないことになる。この場合、画像抽出部８８により、第１の撮影者以外の撮影者によって撮影された複数の画像の中から、第１の撮影者が写っている画像を抽出してもよい。

この場合、例えば、画像取得部４６により、各々のユーザの顔画像を取得し、人物特定部７２により、各々のユーザの顔画像に基づいて、複数の人物の中から、各々のユーザを特定する。
続いて、画像特定部７４により、人物特定部７２によって特定された各々のユーザに基づいて、複数の画像の中から、各々のユーザに対応する各々の撮影者が写っている画像を特定する。
続いて、画像抽出部８８により、複数の画像の中から、重要人物取得部９８によって取得された重要人物との親密度が低い撮影者が写っている画像よりも、重要人物との親密度が高い撮影者が写っている画像を優先して合成対象画像を抽出する。つまり、複数の画像の中から、重要人物との親密度がより高い撮影者が写っている画像を、より多くの枚数抽出する。

例えば、複数の画像が、家族が写っている画像群である場合、重要人物取得部９８により、両親および赤ちゃん等の中心人物の中から、赤ちゃんが重要人物として特定される。この場合、画像抽出部８８により、複数の画像の中から、赤ちゃんとの親密度が低い撮影者、例えば、友人が写っている画像よりも、赤ちゃんとの親密度が高い撮影者、例えば、父親が写っている画像を優先して合成対象画像を抽出する。

これにより、複数の画像における登場回数が少ないなどの理由により、複数の画像の中から優先して抽出することが困難な場合であっても、第１人物と各々の撮影者との親密度に基づいて、撮影者が被写体として写っている画像を優先して抽出することができる。

続いて、寄せ書き作成部６６により、参加ユーザのプロフィール画像および寄せ書きメッセージを用いて、寄せ書きページのデザインの情報に対応するデザインの寄せ書きページが作成される（ステップS24）。

寄せ書き作成部６６では、メッセージ分割部９２により、メッセージ取得部５０によって取得された寄せ書きメッセージが、寄せ書きページのページ数に対応する数のグループに分割される。

続いて、メッセージ配置部９４により、寄せ書きメッセージのグループ毎に、例えば、グループに含まれる寄せ書きメッセージと対応する参加ユーザのプロフィール画像とが組み合わされて、寄せ書きメッセージのグループに対応するページの寄せ書きページに配置されて寄せ書きページが作成される。各々の寄せ書きページにおいて、寄せ書きメッセージは、例えば、寄せ書きメッセージがアップロードされた順序で順次配置される。

上記のように、表紙作成部６２、本編作成部６４および寄せ書き作成部６６によって、２以上の参加ユーザの端末装置１４から取得された複数の画像、参加ユーザのプロフィール画像および寄せ書きメッセージを用いて、それぞれ、表紙ページのデザインの情報に対応する表紙ページ、本編ページ、および、寄せ書きページのデザインの情報に対応する寄せ書きページを含むフォトブックが自動で作成される。

画像処理装置１０では、本編ページだけでなく、寄せ書きページを含むフォトブック等の合成画像を作成することができる。また、画像の総合評価値に基づいて、本編ページにおいて使用する画像の他、各々の画像のサイズおよび本編ページにおける配置位置等を決定することによって、画像の良し悪しだけでなく、複数の参加ユーザの好みを反映した合成画像を作成することができる。

幹事ユーザは、幹事ユーザの端末装置１４において、自動で作成された表紙ページ、本編ページおよび寄せ書きページからなるフォトブックの各ページを閲覧する。幹事ユーザは、自動で作成されたフォトブックをそのまま採用してもよいし、各ページの内容、例えば、各ページにおいて使用する画像、画像のサイズ、画像および寄せ書きメッセージの配置位置等を編集してもよい。また、コメントの追加、スタンプ画像の追加、各ページの背景の種類および色の変更等を行うことができる。

幹事ユーザは、日程設定部３６によって設定された合成画像の作成期間内、本実施形態の場合、１２月４日までにフォトブックの作成を完了し、作成を完了したフォトブックの内容で画像商品を注文する（ステップS25）。幹事ユーザが注文する画像商品には、紙媒体のフォトブックおよび電子データのフォトブックの少なくとも一方が含まれる。

画像商品が注文されると、注文された画像商品のフォトブックが作成され、日程設定部３６によって設定された画像商品の配送日、本実施形態の場合、１２月２０日までに配送先へ送付される（ステップS26）。紙媒体のフォトブックの場合には、例えば、紙媒体のフォトブックが配送先へ送付され、電子データのフォトブックの場合には、例えば、電子データのフォトブック、あるいは電子データをダウンロードするためのURL等が配送先のメールアドレスへ送付される。

以上のように、画像処理装置１０では、複数の参加ユーザの端末装置１４から取得された複数の画像および寄せ書きメッセージを用いて、寄せ書きページを含むフォトブック等の合成画像を作成することができる。

なお、幹事ユーザだけが合成画像を作成することは必須ではなく、合成画像の作成に関わる複数のユーザが共同で合成画像を作成してもよいし、複数のユーザのうちの少なくとも一人のユーザが合成画像を作成してもよい。

画像処理装置１０を構成する各部位の具体的な構成は特に限定されず、同様の機能を果たすことができる各種構成のものを利用することができる。
また、上記実施形態では、サーバ１２が情報設定部１８、情報管理部２０、データ取得部２２、データ解析部２４および合成画像作成部２６を備えているが、これらのうちの少なくとも１つをユーザの端末装置１４が備えていてもよい。

本発明の装置は、装置が備える各々の構成要素を専用のハードウェアで構成してもよいし、各々の構成要素をプログラムされたコンピュータで構成してもよい。
本発明の方法は、例えば、その各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムにより実施することができる。また、このプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することもできる。

以上、本発明について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。

１０ 画像処理装置
１２ サーバ
１４ 端末装置（クライアント）
１６ ネットワーク
１８ 情報設定部
２０ 情報管理部
２２ データ取得部
２４ データ解析部
２６ 合成画像作成部
２８ 予算設定部
３０ 商材取得部
３２ 表紙デザイン設定部
３４ 寄せ書きデザイン設定部
３６ 日程設定部
３８ 設定保存部
４０ アカウント情報保存部
４２ 管理画面情報送付部
４４ アップロード催促部
４６ 画像取得部
４８ 評価情報取得部
５０ メッセージ取得部
５２ 画像数算出部
５４ 評価数算出部
５６ メッセージ数算出部
５８ 画像解析部
６０ 評価値算出部
６２ 表紙作成部
６４ 本編作成部
６６ 寄せ書き作成部
６８ 画像表示部
７０ 指示入力部
７２ 人物特定部
７４ 画像特定部
７６ 親密度算出部
７８ テーマ判定部
８０ 年齢性別判定部
８２ 人間関係判定部
８４ モード設定部
８６ 画像分割部
８８ 画像抽出部
９０ 画像配置部
９２ メッセージ分割部
９４ メッセージ配置部
９６ 撮影者情報取得部
９８ 重要人物取得部

Claims (26)

1. 複数のユーザの端末装置から、ネットワークを介して、複数の画像を取得する画像取得部と、
   前記複数のユーザの端末装置から、前記ネットワークを介して、前記複数の画像の各々を撮影した撮影者情報を取得する撮影者情報取得部と、
   前記各々の画像の内容を解析する画像解析部と、
   前記各々の画像の解析結果に基づいて、前記各々の画像に写っている人物を判別し、前記判別した人物の中から１以上の第１人物を特定する人物特定部と、
   前記各々の画像における前記第１人物の存在および前記各々の画像の撮影者情報に基づいて、前記第１人物と前記各々の撮影者との親密度を算出する親密度算出部とを備える画像処理装置。
2. 前記親密度算出部は、画像を占める割合が第１閾値を超えるまたは撮影距離が第２閾値未満である前記第１人物が写っている画像を撮影した枚数が少ない撮影者よりも、前記割合が前記第１閾値を超えるまたは前記撮影距離が前記第２閾値未満である前記第１人物が写っている画像を撮影した枚数が多い撮影者を、前記第１人物との親密度が高い撮影者であると算出する請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記親密度算出部は、特定の表情を有している前記第１人物が写っている画像を撮影した枚数が少ない撮影者よりも、前記特定の表情を有している前記第１人物が写っている画像を撮影した枚数が多い撮影者を、前記第１人物との親密度が高い撮影者であると算出する請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記親密度算出部は、少ない種類の表情の前記第１人物が写っている画像を撮影した撮影者よりも、多くの種類の表情の前記第１人物が写っている画像を撮影した撮影者を、前記第１人物との親密度が高い撮影者であると算出する請求項１ないし３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記親密度算出部は、前記第１人物が写っている画像を撮影した枚数が少ない撮影者よりも、前記第１人物が写っている画像を撮影した枚数が多い撮影者を、前記第１人物との親密度が高い撮影者であると算出する請求項１ないし４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記親密度算出部は、前記第１人物が写っている画像を撮影した日数が少ない撮影者よりも、前記第１人物が写っている画像を撮影した日数が多い撮影者を、前記第１人物との親密度が高い撮影者であると算出する請求項１ないし５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記親密度算出部は、前記第１人物が写っている画像を撮影した場所の数が少ない撮影者よりも、前記第１人物が写っている画像を撮影した場所の数が多い撮影者を、前記第１人物との親密度が高い撮影者であると算出する請求項１ないし６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記親密度算出部は、前記第１人物が写っている画像を撮影した時間帯の数が少ない撮影者よりも、前記第１人物が写っている画像を撮影した時間帯の数が多い撮影者を、前記第１人物との親密度が高い撮影者であると算出する請求項１ないし７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. さらに、前記各々の画像の解析結果と、前記複数の画像の撮影期間、撮影日数、撮影枚数および撮影場所のうちの少なくとも１つとに基づいて、前記複数の画像のテーマを判定するテーマ判定部と、
   前記各々の画像の解析結果に基づいて、前記前記各々の画像に写っている人物の年齢および性別を判定する年齢性別判定部と、
   前記テーマ、前記人物の年齢、前記人物の性別、および、前記各々の撮影者によって撮影された画像に写っている人物のうちの少なくとも１つに基づいて、前記第１人物と前記各々の撮影者との人間関係を判定する人間関係判定部とを備え、
   前記親密度算出部は、さらに、前記第１人物と前記各々の撮影者との人間関係に基づいて、前記第１人物と前記各々のユーザとの親密度を算出する請求項１ないし８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. さらに、前記複数の画像を、それぞれ、前記各々の人物が写っている画像を含む複数のグループに分割する画像分割部を備え、
    前記年齢性別判定部は、前記各々の画像の解析結果に基づいて、前記複数のグループの各々に含まれる画像に写っている人物の年齢および性別を判定する請求項９に記載の画像処理装置。
11. さらに、各々の前記人物が写っている画像の数を算出する画像数算出部を備え、
    前記テーマ判定部は、さらに、前記各々の人物が写っている画像の数に基づいて、前記複数の画像のテーマのサブテーマを判定し、
    前記人間関係判定部は、少なくとも前記サブテーマに基づいて、前記第１人物と前記各々の撮影者との人間関係を判定する請求項９または１０に記載の画像処理装置。
12. さらに、前記第１人物と前記各々の撮影者との親密度に基づいて、前記複数の画像の中から、合成画像において使用する画像を合成対象画像として抽出する画像抽出部と、
    前記合成対象画像を用いて前記合成画像を作成する合成画像作成部とを備える請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 前記画像抽出部は、前記第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像よりも、前記第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像を優先して、前記複数の画像の中から前記合成対象画像を抽出する請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記画像抽出部は、前記第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像よりも、前記第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像を優先して、前記複数の画像の中から前記合成対象画像を抽出する請求項１２に記載の画像処理装置。
15. さらに、第１モード、第２モードおよび第３モードの中から前記複数のユーザのうちの第１ユーザによって設定された１つのモードの情報を、前記ネットワークを介して、前記第１ユーザの端末装置から取得するモード設定部を備え、
    前記画像抽出部は、前記モードの情報に基づいて、前記第１モードに設定された場合に、前記第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像よりも、前記第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像を優先して、前記複数の画像の中から前記合成対象画像を抽出し、前記第２モードに設定された場合に、前記第１人物との親密度が高い撮影者によって撮影された画像よりも、前記第１人物との親密度が低い撮影者によって撮影された画像を優先して、前記複数の画像の中から前記合成対象画像を抽出し、前記第３モードに設定された場合に、前記第１人物と前記各々の撮影者との親密度に関わらず、前記複数の画像の中から前記合成対象画像を抽出する請求項１２に記載の画像処理装置。
16. さらに、前記各々の画像の前記撮影者情報に基づいて、前記複数の画像の中から、前記複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像を特定する画像特定部を備える請求項１２ないし１５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
17. さらに、前記各々の画像の付帯情報に含まれる前記各々の画像の撮影者の情報に基づいて、前記複数の画像の中から、前記複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像を特定する画像特定部を備える請求項１２ないし１５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
18. さらに、前記画像取得部によって前記各々のユーザの端末装置から前記各々の画像が取得された場合に、前記各々の画像が取得された各々の端末装置のユーザが、前記取得された各々の画像を撮影した各々の撮影者であると判断し、前記複数の画像の中から、前記複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像を特定する画像特定部を備える請求項１２ないし１５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
19. さらに、前記第１人物の中から重要人物を取得する重要人物取得部を備え、
    前記画像取得部は、さらに、前記各々のユーザの顔画像を取得し、
    前記人物特定部は、さらに、前記各々のユーザの顔画像に基づいて、前記複数の人物の中から、前記各々のユーザを特定し、
    前記画像特定部は、さらに、前記特定された各々のユーザに基づいて、前記複数の画像の中から、前記各々のユーザに対応する前記各々の撮影者が写っている画像を特定し、
    前記画像抽出部は、さらに、前記複数の画像の中から、前記重要人物との親密度が低い撮影者が写っている画像よりも、前記重要人物との親密度が高い撮影者が写っている画像を優先して前記合成対象画像を抽出する請求項１６ないし１８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
20. 画像取得部が、複数のユーザの端末装置から、ネットワークを介して、複数の画像を取得するステップと、
    撮影者情報取得部が、前記複数のユーザの端末装置から、前記ネットワークを介して、前記複数の画像の各々を撮影した撮影者情報を取得するステップと、
    画像解析部が、前記各々の画像の内容を解析するステップと、
    人物特定部が、前記各々の画像の解析結果に基づいて、前記各々の画像に写っている人物を判別し、前記判別した人物の中から１以上の第１人物を特定するステップと、
    親密度算出部が、前記各々の画像における前記第１人物の存在および前記各々の画像の撮影者情報に基づいて、前記第１人物と前記各々の撮影者との親密度を算出するステップとを含む画像処理方法。
21. さらに、テーマ判定部が、前記各々の画像の解析結果と、前記複数の画像の撮影期間、撮影日数、撮影枚数および撮影場所のうちの少なくとも１つとに基づいて、前記複数の画像のテーマを判定するステップと、
    年齢性別判定部が、前記各々の画像の解析結果に基づいて、前記各々の画像に写っている人物の年齢および性別を判定するステップと、
    人間関係判定部が、前記テーマ、前記人物の年齢、前記人物の性別、および、前記各々の撮影者によって撮影された画像に写っている人物のうちの少なくとも１つに基づいて、前記第１人物と前記各々の撮影者との人間関係を判定するステップとを含み、
    前記親密度を算出するステップは、さらに、前記第１人物と前記各々の撮影者との人間関係に基づいて、前記第１人物と前記各々のユーザとの親密度を算出する請求項２０に記載の画像処理方法。
22. さらに、画像抽出部が、前記第１人物と前記各々の撮影者との親密度に基づいて、前記複数の画像の中から、合成画像において使用する画像を合成対象画像として抽出するステップと、
    合成画像作成部が、前記合成対象画像を用いて前記合成画像を作成するステップとを含む請求項２０または２１に記載の画像処理方法。
23. さらに、画像特定部が、前記各々の画像の前記撮影者情報に基づいて、前記複数の画像の中から、前記複数のユーザの各々に対応する複数の撮影者の各々によって撮影された画像を特定するステップを含む請求項２２に記載の画像処理方法。
24. さらに、重要人物取得部が、前記第１人物の中から重要人物を取得するステップと、
    前記画像取得部が、前記各々のユーザの顔画像を取得するステップと、
    前記人物特定部が、前記各々のユーザの顔画像に基づいて、前記複数の人物の中から、前記各々のユーザを特定するステップと、
    前記画像特定部が、前記特定された各々のユーザに基づいて、前記複数の画像の中から、前記各々のユーザに対応する前記各々の撮影者が写っている画像を特定するステップとを含み、
    前記画像を抽出するステップは、さらに、前記複数の画像の中から、前記重要人物との親密度が低い撮影者が写っている画像よりも、前記第１人物との親密度が高い撮影者が写っている画像を優先して前記合成対象画像を抽出する請求項２３に記載の画像処理方法。
25. 請求項２０ないし２４のいずれか一項に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
26. 請求項２０ないし２４のいずれか一項に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。