JP2019160004A - 画像判別装置，画像判別方法ならびに画像判別装置のプログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】アルバム制作者等の意図を反映して比較的簡単に「人物画像」と「非人物画像」とを判別する画像判別装置，画像判別方法ならびに画像判別装置のプログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体を提供することを目的とする。【解決手段】スライド・バー52上においてスライドの位置を調整して，基準項目についての基準値をユーザが設定する。位置Ｐ11の位置に基準値が設定されると，判別対象画像Ｉ11は人物画像と判別されるが，判別対象画像Ｉ12およびＩ13は非人物画像と判別される。位置Ｐ12の位置に基準値が設定されると，判別対象画像Ｉ11およびＩ12が人物画像と判別され，判別対象画像Ｉ13が非人物画像と判別される。基準値の設定を変えることによりアルバム制作者等のユーザの意図を反映して人物画像と非人物画像とを判別できる。【選択図】図７

Description

この発明は，画像判別装置，画像判別方法ならびに画像判別装置のプログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体に関する。

結婚式などのイベントでは，プロの写真家が写真撮影し，撮影した画像を用いてアルバムを制作することがある。プロの写真家がアルバムを制作する場合，シーンの撮影意図，アルバム・ストーリなどを考慮したうえで，どの画像が最も適切かを判断しながらアルバムに採用する画像を選択している。しかしながら，結婚式などのような１つのイベントにおいて1000枚以上といった多数の画像が撮影される場合には，そのような多数の画像の中から最適な画像を見つけ出し，アルバムのレイアウトを行うのはアルバム制作者にとって負荷が大きい。このために，アルバムに使う良い写真を自動で選択し編集する方法（特許文献１），アルバムのテンプレートに挿入する画像の状態を指定し，指定された画像を挿入する方法（特許文献２），失敗画像か否かを検知して検知結果を表示する方法（特許文献３），特定領域を抽出して拡大表示し，ピントが合っているかどうかを判定する方法（特許文献４）などが考えられている。

また，画像に「人物」のシーン，「ビーチ」のシーンなどが付与されるもの（特許文献５），人物の顔を検出するもの（特許文献６），人物領域の候補となる領域を特定するもの（特許文献７），精度良く人物を検出するもの（特許文献８），人物が無いときには風景写真画像と判断し，人物が存するときには人数，面積などから人物・記念写真画像またはボートレート画像と判断するもの（特許文献８）などもある。

特許第5655112号 特許第4455302号 特開2000-187329号公報 特許第4346859号 特開2007-295212号公報 特開2006-318034号公報 特開2007-264887号公報 特開2008-288684号公報

アルバムを制作する場合には，「人物画像」のみでなく，思い出をより演出するような料理，建物，風景などの「非人物画像」も選択してアルバムにレイアウトすることが多い。とくに，プロの写真家が結婚式などのイベントにおいて撮影した画像を用いてアルバムを制作する場合には，新郎新婦などの「人物画像」に加えて結婚式の雰囲気を効果的に表す「非人物画像」の選択も重要となる。これらの「非人物画像」は必ずしも結婚式などのイベントの流れに沿って時系列で順に並んでいないことがあるので，撮影した多くの画像の中から選択するのが難しいことがある。この場合，多くの画像の中から「人物画像」と「非人物画像」とを判別してアルバムに利用する「非人物画像」を見つけ出すことも考えられる。しかしながら，どのような画像が「人物画像」で，どのような画像が「非人物画像」かは，アルバム制作者の意図，撮影された画像の性質等（撮影者の意図した画角等）により変わる。このため，アルバム制作者が多数の画像を１つ１つ確認しながら「人物画像」か，「非人物画像」か，を判断していることが多く，アルバム制作者の意図を反映して「人物画像」と「非人物画像」とを簡単に判別することはできないことか多い。

この発明は，アルバム制作者等の意図を反映して比較的簡単に「人物画像」と「非人物画像」とを判別することを目的とする。

この発明による画像判別装置は，少なくとも１つの基準項目において，人物画像または非人物画像のうち少なくとも一方を判別する処理に用いる基準値を設定する基準値設定手段，および基準値設定手段において設定された基準値にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像(非人物画像とは人物画像ではない画像である)であるかのいずれかを判別する判別手段を備えていることを特徴とする。

この発明は，画像判別装置に適した画像判別方法も提供している。すなわち，この方法は，基準値設定手段が，少なくとも１つの基準項目において，人物画像または非人物画像のうち少なくとも一方を判別する処理に用いる基準値を設定し，判別手段が，設定された基準値にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別する。

この発明は，コンピュータが読み取り可能な画像判別装置のコンピュータを制御するプログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体も提供している。

また，少なくとも１つの基準項目において，人物画像または非人物画像のうち少なくとも一方を判別する処理に用いる基準値を設定し，設定された基準値にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別するプロセッサを備えた画像判別装置を提供するようにしてもよい。

判別手段は，たとえば，複数のサンプル画像にもとづいて得られる，判別対象画像の人物画像らしさまたは非人物画像らしさを表す評価値と，基準値設定手段において設定された基準値と，にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別する。

基準項目は，たとえば，判別対象画像における人物の部分または非人物の部分の面積比であり，かつ，判別対象画像における人物の部分と非人物の部分とを検出する検出手段をさらに備えてもよい。この場合，判別手段は，たとえば，検出手段によって検出された判別対象画像における人物の部分または非人物の部分の面積比と，基準値設定手段において設定された基準値と，にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別する。

検出手段によって検出された判別対象画像における人物の部分と非人物の部分との表示態様を変えて判別対象画像を表示させる表示制御手段をさらに備えてもよい。

判別手段は，たとえば，判別対象画像における人物の顔の向きと，基準値設定手段において設定された基準値と，にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別するようにしてもよい。

基準項目は，たとえば，判別対象画像に含まれる人物と人物を除く物体との比率でもよいし，判別対象画像に含まれる人物と風景との比率でもよいし，判別対象画像に含まれる人物の顔が正面を向いている度合いでもよい。

基準項目が複数ある場合には，判別手段は，たとえば，複数の基準値設定手段において設定されたそれぞれの基準項目における基準値ごとに判別対象画像の判別を行い，それぞれの基準値ごとに判別結果を出力してもよい。

複数の基準項目における判別結果にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別してもよい。

判別手段における判別結果を報知する報知手段，および基準値設定手段における基準値の設定が変更されたことにより，判別手段における判別結果が変わったことに応じて報知手段における報知態様を変更させる報知制御手段をさらに備えてもよい。

判別手段おける判別結果にもとづいて，判別対象画像の採用の可否を決定する採用可否決定手段をさらに備えてもよい。

採用可否決定手段によって採用と決定された判別対象画像を，判別手段における判別結果にもとづいて，アルバムの貼り付け位置を決定する位置決定手段をさらに備えてもよい。

この発明によると，ユーザの意図に応じて基準値を変更することにより，同じ判別対象画像であってもユーザの意図にもとづいて人物画像と判別されたり，非人物画像と判別されたりすることとなるので，アルバム制作者等のユーザの意図を反映して判別対象画像が人物画像か非人物画像かを判別できる。

画像判別装置の電気的構成を示すブロック図である。 人工知能装置の電気的構成を示すブロック図の一例である。 データベースに格納されているサンプル画像の一例である。 画像判別装置の処理手順を示すフローチャートである。 画像表示ウインドウの一例である。 基準値設定ウインドウの一例である。 判別対象画像とスライド・バーとの関係を示している。 判別対象画像とスライド・バーとの関係を示している。 判別対象画像とスライド・バーとの関係を示している。 画像分類ウインドウの一例である。 アルバムの見開きページの一例である。 判別処理手順を示すフローチャートである。 判別処理手順を示すフローチャートである。 非人物の部分と人物の部分とを検出している。 画像の一例である。 画像の一例である。 判別処理手順を示すフローチャートである。 判別処理手順を示すフローチャートである。 基準値設定ウインドウの一例である。 判別結果表示ウインドウの一例である。 画像判別装置の処理手順を示すフローチャートである。 画像判別装置の処理手順を示すフローチャートである。 判別結果表示ウインドウの一例である。 画像判別装置の処理手順を示すフローチャートの一部である。

［第１実施例］
図１は，この発明の実施例を示すもので，画像判別装置１の電気的構成を示すブロック図である。

画像判別装置１の全体の動作は，ＣＰＵ(Central Processing Unit)２によって統括される。

画像判別装置１には，画像その他の情報を表示画面に表示する表示装置３およびインターネットその他のネットワークに接続して画像判別装置１以外の装置等と通信する通信装置４が含まれている。また，画像判別装置１には，ハード・ディスク５，ハード・ディスク５にアクセスするハード・ディスク・ドライブ６，データ等を記憶するメモリ７，コマンド等を入力するキーボード８およびマウス９も含まれている。さらに，画像判別装置１には，コンパクト・ディスク11にアクセスするコンパクト・ディスク・ドライブ10ならびにメモリ・カード13へのデータの書き込みおよびメモリ・カード13に記録されているデータの読み取りを行うメモリ・カード・リーダ・ライタ12も含まれている。

後述する画像判別装置１の動作プログラムは，インターネットを介して通信装置４において受信される。受信された動作プログラムが画像判別装置１にインストールされる。動作プログラムはインターネットなどのようなネットワークを介して画像判別装置１に受信されて画像判別装置１にインストールされずに，コンパクト・ディスク11などの可搬型記録媒体に記録され，その可搬型記録媒体から読み取られてもよい。その場合には，可搬型記録媒体から読み取られた動作プログラムが画像判別装置１にインストールされる。動作プログラムは，画像判別装置１のＣＰＵ２(コンピュータ)が読み取り可能であることは言うまでもない。

図２は，画像判別装置１と通信可能な人工知能装置20の電気的構成を示すブロック図である。図２においては，ハードウエアによって構成されているように記載されているが，一部がソフトウエアによって構成されていてもよいのはいうまでもない。

人工知能装置20にはデータベース21が含まれている。

図３は，データベース21に格納されている多数の画像ファイルによって表されるサンプル画像Ｉを示している。

サンプル画像Ｉには，基準項目ごとに，あらかじめ人物度の点数が付与されている。この実施例では，サンプル画像Ｉにおける人物と「モノ・アイテム」(非人物の部分の一例である)との比率にもとづく人物度の点数（たとえば，人物の割合が大きければ点数が高い），サンプル画像Ｉにおける人物(人物の部分)と「風景」(非人物の部分の一例である)との比率にもとづく人物度の点数（たとえば，人物の割合が高ければ点数が高い），サンプル画像Ｉにおける人物の顔の向きにもとづく人物度の点数（たとえば，人物の顔の向きが正面を向いているほど点数が高い）が，サンプル画像Ｉのそれぞれに付与されている。点数を表すデータは，たとえば，サンプル画像Ｉを表す画像ファイルのヘッダに格納されている。人物度は，サンプル画像Ｉが人物画像であることを示す指標，程度，人物画像らしさの評価値を表すもので，点数が高い（たとえば，３点満点とするが，他の点数でもよい）ほど人物画像らしいことを示している。人物度の点数が低ければ，サンプル画像Ｉの画像が非人物の画像らしいということとなる。人物度の点数ではなく，非人物度（サンプル画像Ｉが非人物画像であることを示す指標，程度，非人物画像らしさの評価値を表す）の点数を表すデータがサンプル画像Ｉを表す画像ファイルのヘッダに格納されていてもよいし，人物度の点数および非人物度の点数をそれぞれ表すデータがサンプル画像Ｉを表す画像ファイルのヘッダに格納されていてもよい。人物度または非人物度の点数は，画像を見ながらユーザが付けることとなろう。

図２を参照して，データベース21に格納されている多数の画像ファイルが読み取られ，特徴量抽出装置22において画像の特徴量を表すデータが抽出される。抽出された特徴量を表すデータを用いて学習用アルゴリズム23にしたがって学習モデル24が生成される。

画像判別装置１の通信装置４から画像データが送信され，人工知能装置20の通信装置25から入力する。入力した画像データは学習モデル24において，画像データによって表される画像の人物度の点数（人物画像らしさを表す評価値の一例である）(非人物度の点数でもよい。非人物度の点数は非人物画像らしさを表す評価値の一例である)が算出される。算出された点数を表すデータが通信装置25から画像判別装置１に送信される。

人工知能装置20から送信された点数を表すデータが画像判別装置１において受信されると，その点数にもとづいて，画像判別装置１から送信された画像データによって表される画像が人物の画像か非人物の画像かがＣＰＵ２によって判別される。

図２に示す人工知能装置20は，図１に示す画像判別装置１とは別の装置となっているが，図１に示す画像判別装置１に接続されていてもよい。

図４は，画像判別装置１の処理手順を示すフローチャートの一例である。

画像判別装置１にキーボード８などから画像判別開始指令などの指令が与えられることにより図４に示す処理が開始する。

メモリ・カード13には，人物画像か非人物画像かを判別する対象となる多数の画像を表す画像ファイルが格納されているものとする。もちろん，メモリ・カード13以外の記録媒体，コンパクト・ディスク11，ハード・ディスク５などに人物画像か非人物画像かを判別する対象となる多数の画像を表す画像ファイルが格納されていてもよい。

メモリ・カード・リーダ・ライタ12によって，メモリ・カード13に格納されている多数の画像ファイルが読み出され，表示装置３の表示画面に多数の画像が一覧で表示される（ステップ31）。

図５は，画像表示ウインドウ40の一例である。

画像表示ウインドウ40は，表示装置３の表示画面に表示される。表示ウインドウ40には，画像表示領域41が形成されている。この画像表示領域41に，メモリ・カード13に格納されている多数の画像ファイルによって表されている多数の判別対象画像Ｉ１からＩ28が表示されている。画像表示領域41の右側にはスクロール・バー42が形成されている。スクロール・バー42には，ノブ43が形成されている。ノブ43は上下に移動自在であり，ユーザがノブ43を上下に移動させることにより画像表示領域41に表示されていない画像が画像表示領域41に表示される。

つづいて，ユーザは，基準値を設定する（図４ステップ32）。

図６は，基準値設定ウインドウ50の一例である。

図６に示す基準値設定ウインドウ50も表示装置３の表示画面に表示される。

この実施例では，画像が人物画像か非人物画像かを判別する処理に用いられる基準値（しきい値）を，複数の基準項目の中のいずれかの基準項目においてユーザが設定できる。たとえば，図２を参照して説明したように人工知能装置20において算出され，人工知能装置20から画像判別装置１に送信された点数が基準値以上であれば，その点数の画像は非人物画像（または人物画像）であると画像判別装置１において判別される。ユーザが基準値を設定できるので，ユーザが設定した基準値に応じて画像が非人物画像か人物画像かを判別させることができる。ユーザの意図などを反映させて画像が非人物画像か人物画像かを判別できるようになる。

基準値設定ウインドウ50には，第１のチェック・ボックス51，第２のチェック・ボックス61および第３のチェック・ボックス71が形成されている。

第１のチェック・ボックス51の右側には，『人物と「モノ・アイテム」比率』の文字列および横方向の第１のスライド・バー52(基準値設定手段の一例である)が表示されている。第１のスライド・バー52には横方向に移動自在な第１のスライダ53が形成されている。第１の基準項目が『人物と「モノ・アイテム」比率』である。第１のスライド・バー52における第１のスライダ53の位置に応じて，第１の基準項目の基準値が設定される。第１のスライダ53の位置が左側に位置決めされるほど判別対象の画像の人物らしさの点数が高い場合（判別対象の画像に含まれるモノおよびアイテムに比べて人物の割合が多い場合）に人物画像と判断され，第１のスライダ53の位置が右側に位置決めされるほど判別対象の画像に含まれる人物の割合が少なくとも人物画像と判断される。人物と「モノ・アイテム」比率は，判別対象画像に含まれる人物の部分と人物が持っている物，アイテム(品物)などとの比率のことであり，風景など人物の背景部分は除かれる。人物の背景部分に物などが含まれている場合には無視されるが，判別対象画像に含まれる物を検出し，人物と物との比率を算出してもよい。

図７は，人物と「モノ・アイテム」比率にもとづいて判別対象の画像が人物画像か非人物画像かを判断する様子を示している。

判別対象画像Ｉ31は人物の大きさに比べて物(ブーケ)の割合が小さく，判別対象画像Ｉ31の人物度の点数は３点であったとする。また，判別対象画像Ｉ32は人物の大きさに比べて物(ブーケ)の割合が比較的大きく，判別対象画像Ｉ32の人物度の点数は２点であったとする。さらに，判別対象画像Ｉ33は人物の大きさに比べて物(ブーケ)の割合が大きく，判別対象画像Ｉ33の点数は１点であったとする。

このような場合において，たとえば，第１のスライダ53が第１のスライド・バー52の位置Ｐ11に位置決めされ，点数2.5以上の画像を人物画像，点数2.5未満の画像を非人物画像と判別するように設定されると，判別対象画像Ｉ31は人物画像と判別されるが判別対象画像Ｉ32および判別対象画像Ｉ33は非人物画像と判別される。ところが，第１のスライダ53が第１のスライド・バー52の位置Ｐ12に位置決めされ，点数1.5以上の画像を人物画像，点数1.5未満の画像を非人物画像と判別するように設定されると，判別対象画像Ｉ31および判別対象画像Ｉ32が人物画像と判別され，判別対象画像Ｉ33が非人物画像と判別される。このように，ユーザの意図に応じて(第１のスライダ53の位置に応じて)判別対象画像Ｉ32を人物画像と判断させたり，非人物画像と判断させたりできる。図７の判別対象画像Ｉ31からＩ33のようなサンプル画像を第１のスライド・バー52に対応させて表示しておき，第１のスライダ53の位置に応じてどのような画像が人物画像と判別されるか非人物画像と判別されるかがわかるようにすることが好ましい。また，複数のサンプル画像を表示させておき，そのサンプル画像をユーザが人物画像または非人物画像と指定し，指定した人物画像または非人物画像の人物画像らしさの点数または非人物画像らしさの点数にもとづいて基準値を決定するようにしてもよい。

図６に戻って，第２のチェック・ボックス61の右側には，『人物と「風景」比率』の文字列および横方向の第２のスライド・バー62(基準値設定手段の一例である)が表示されている。第２のスライド・バー62にも横方向に移動自在な第２のスライダ63が形成されている。第２の基準項目が『人物と「風景」比率』である。第２のスライド・バー62における第２のスライダ63の位置に応じて，第２の基準項目の基準値が設定される。第２のスライダ63の位置が左側に位置決めされるほど判別対象の画像の人物らしさの点数が高い場合（判別対象の画像に含まれる風景に比べて人物の割合が多い場合）に人物画像と判断され，第２のスライダ63の位置が右側に位置決めされるほど判別対象の画像に含まれる人物の割合が少なくとも人物画像と判断される。人物と「風景」比率は，判別対象画像に含まれる人物の部分と風景(背景)との比率のことである。風景(背景)は，人物を囲んだ場合にその囲まれた領域以外の部分ととらえればよい。判別対象画像に含まれる人物がブーケなどの物を持っていたとしても，その物は無視される。風景(背景)に存在する物は風景の一部とされるが，判別対象画像の中から物を検出し，検出された物を除く風景(背景)を用いて比率を算出してもよい。

上述の実施例では，風景(背景)と物とを区別しているが，風景(背景)と物とを区別せずに対象画像の中に含まれる人物の部分と非人物の部分(人物以外の部分)とを検出し，人物の部分と非人物の部分との比率を基準項目として基準値を設定してもよい。

図８は，人物と「風景」比率にもとづいて判別対象の画像が人物画像か非人物画像かを判断する様子を示している。

判別対象画像Ｉ41は人物の大きさに比べて風景(背景)の割合が小さく，判別対象画像Ｉ41の人物度の点数は３点であったとする。また，判別対象画像Ｉ42は人物の大きさに比べて風景の割合が比較的大きく，判別対象画像Ｉ42の人物度の点数は２点であったとする。さらに，判別対象画像Ｉ43は人物の大きさに比べて風景の割合が大きく，判別対象画像Ｉ43の点数は１点であったとする。

このような場合において，たとえば，第２のスライダ63が第２のスライド・バー62の位置Ｐ21に位置決めされ，点数2.5以上の画像を人物画像，点数2.5未満の画像を非人物画像と判別するように設定されると，判別対象画像Ｉ41は人物画像と判別されるが判別対象画像Ｉ42および判別対象画像Ｉ43は非人物画像と判別される。ところが，第２のスライダ63が第２のスライド・バー62の位置Ｐ21に位置決めされ，点数1.5以上の画像を人物画像，点数1.5未満の画像を非人物画像と判別するように設定されると，判別対象画像Ｉ41および判別対象画像Ｉ42が人物画像と判別され，判別対象画像Ｉ43が非人物画像と判別される。このように，ユーザの意図に応じて(第２のスライダ63の位置に応じて)判別対象画像Ｉ42を人物画像と判断させたり，非人物画像と判断させたりできる。図８の判別対象画像Ｉ41からＩ43のようなサンプル画像を第２のスライド・バー62に対応させて表示しておき，第２のスライダ63の位置に応じてどのような画像が人物画像と判別されるか非人物画像と判別されるかがわかるようにすることが好ましい。また，複数のサンプル画像を表示させておき，そのサンプル画像をユーザが人物画像または非人物画像と指定し，指定した人物画像または非人物画像の人物画像らしさの点数または非人物画像らしさの点数にもとづいて基準値を決定するようにしてもよい。

図６に戻って，第３のチェック・ボックス71の右側には，『人物顔向き度』の文字列および横方向の第３のスライド・バー72(基準値設定手段の一例である)が表示されている。第３のスライド・バー72にも横方向に移動自在な第３のスライダ73が形成されている。第３の基準項目が『人物顔向き度』である。第３のスライド・バー72における第３のスライダ73の位置に応じて，第３の基準項目の基準値が設定される。第３のスライダ73の位置が左側に位置決めされるほど判別対象の画像の人物らしさの点数が高い場合（判別対象の画像に含まれる風景に比べて人物の割合が多い場合）に人物画像と判断され，第３のスライダ73の位置が右側に位置決めされるほど判別対象の画像に含まれる人物の割合が少なくとも人物画像と判断される。

図９は，人物顔向き度にもとづいて判別対象の画像が人物画像か非人物画像かを判断する様子を示している。

判別対象画像Ｉ51は人物の顔が正面を向いている割合が大きく，判別対象画像Ｉ51の人物度の点数は３点であったとする。また，判別対象画像Ｉ52は人物の顔が正面を向いている割合が比較的小さく，判別対象画像Ｉ52の人物度の点数は２点であったとする。さらに，判別対象画像Ｉ53は人物の顔が正面を向いていず，判別対象画像Ｉ53の点数は１点であったとする。

このような場合において，たとえば，第３のスライダ73が第３のスライド・バー72の位置Ｐ21に位置決めされ，点数2.5以上の画像を人物画像，点数2.5未満の画像を非人物画像と判別するように設定されると，判別対象画像Ｉ51は人物画像と判別されるが判別対象画像Ｉ52および判別対象画像Ｉ53は非人物画像と判別される。ところが，第３のスライダ73が第３のスライド・バー72の位置Ｐ21に位置決めされ，点数1.5以上の画像を人物画像，点数1.5未満の画像を非人物画像と判別するように設定されると，判別対象画像Ｉ51および判別対象画像Ｉ52が人物画像と判別され，判別対象画像Ｉ53が非人物画像と判別される。このように，ユーザの意図に応じて(第３のスライダ73の位置に応じて)判別対象画像Ｉ52を人物画像と判断させたり，非人物画像と判断させたりできる。図８の判別対象画像Ｉ51からＩ53のようなサンプル画像を第３のスライド・バー72に対応させて表示しておき，第３のスライダ73の位置に応じてどのような画像が人物画像と判別されるか非人物画像と判別されるかがわかるようにすることが好ましい。また，複数のサンプル画像を表示させておき，そのサンプル画像をユーザが人物画像または非人物画像と指定し，指定した人物画像または非人物画像の人物画像らしさの点数または非人物画像らしさの点数にもとづいて基準値を決定するようにしてもよい。

図６を参照して，第１のチェック・ボックス51，第２のチェック・ボックス61および第３のチェック・ボックス71のうちのいずれかのチェック・ボックスがチェックされると(後述のように複数のチェック・ボックスをチェックできるようにしてもよい)，チェックされたチェック・ボックスに対応して形成されている第１のスライド・バー52，第２のスライド・バー62または第３のスライド・バー72の第１のスライダ53，第２のスライダ63または第３のスライダ73の位置が基準値として設定される。

基準値の設定後，キーボード８などにより判別開始指令が画像判別装置１に入力されると（図４ステップ33でＹＥＳ），１つ目の判別対象画像を表す画像データがメモリ・カード13から読み取られる（図４ステップ34）。読み取られた画像データによって表される画像が人物画像か非人物画像かを判別する処理が，設定された基準値にもとづいてＣＰＵ２(判別手段の一例である)によって行われる（図４ステップ35）。この判別処理については後述する。判別対象画像が人物画像または非人物画像のいずれかであるかを判別せずに，判別対象画像が人物画像かどうかを判別する処理を行い，人物画像と判別されない場合には非人物画像と判別してもよいし，判別対象画像が非人物画像かどうかを判別する処理を行い，非人物画像と判別されない場合には人物画像と判別してもよい。判別結果に応じて，判別対象画像が分類して表示される（図４ステップ36）。

図10は，画像分類ウインドウ80の一例である。画像分類ウインドウ80も画像判別装置１の表示装置３の表示画面に表示される。

画像分類ウインドウ80には，人物画像ウインドウ81と非人物画像ウインドウ82とが含まれている。人物画像ウインドウ81には判別対象画像のうち人物画像と判別された判別対象画像Ｉ１，Ｉ２およびＩ４−Ｉ６が表示されている。非人物画像ウインドウ82には判別対象画像のうち非人物画像と判別された判別対象画像Ｉ３およびＩ７が表示されている。ユーザは，人物画像ウインドウ81に表示されている画像が人物画像であると分かり，非人物画像ウインドウ82に表示されている画像が非人物画像であると分かる。

つづいて，次の判別対象画像があれば（図４ステップ37でＹＥＳ），ステップ34から36の処理が繰り返され，次の判別対象画像を表す画像データがメモリ・カード13から読み取られる（図４ステップ34）。

図11は，アルバムを構成する見開きページの一例である。

図11に示すアルバムを構成する見開きページ90も画像判別装置１の表示装置３の表示画面に表示されるが，画像判別装置１以外の表示装置の表示画面に表示してもよい。アルバムには見開きページ90以外のページもあるが，図11では見開きページ90のみが図示されている。

アルバムの見開きページ90には複数の画像挿入領域91−96が形成されている。ユーザは，これらの画像挿入領域91−96に人物画像と非人物画像とをアルバム・ストーリを考慮しながら配置していく。たとえば，画像挿入領域91にはケーキ・カット前の新郎，新婦の判別対象画像Ｉ６が挿入され，画像挿入領域92にはケーキの判別対象画像Ｉ７が挿入されている。そのあとに，たとえば，ケーキ・カットの場面の画像があれば，その画像が画像挿入領域93に挿入される。ユーザが画像を配置せずに人物画像と非人物画像とを自動で配置してもよい。

図12は，第１の判別処理手順（図４のステップ36の処理手順）を示すフローチャートである。

第１の判別処理手順は，上述したように人工知能装置20を用いるものである。

メモリ・カード13から読み取られた判別対象画像を表す画像データおよび第１のチェック・ボックス51，第２のチェック・ボックス61および第３のチェック・ボックス71の中から選択された基準項目を表すデータは，画像判別装置１から人工知能装置20に送信される（ステップ101）。人工知能装置20において，選択された基準項目にしたがってデータベース21に格納されている画像（サンプル画像の一例である）にそれぞれ基準項目ごとに付与されている点数を用いて，その基準項目での判別対象画像の人物画像らしさの点数が算出される。算出された点数（人物画像らしさの評価値）を表すデータが人工知能装置20から画像判別装置１に送信される。人工知能装置20から送信された点数を表すデータが画像判別装置１の通信装置４によって受信される（ステップ102）。

受信した点数を表すデータと設定されたユーザによって設定された基準項目の基準値とから判別対象画像が人物画像か非人物画像かが判別される（ステップ103）。たとえば，受信したデータによって表される点数が設定された基準値以上であれば人物画像と判別され，その点数が基準値未満であれば非人物画像とＣＰＵ２によって判別される。

図13は，第２の判別処理手順（図４ステップ35の処理手順）を示すフローチャートである。

図13に示す処理手順は，第１の基準項目または第２の基準項目が設定された場合に行われる。

判別対象画像の人物の部分と非人物の部分とが，画像判別装置１のＣＰＵ２（検出手段）によって検出される（ステップ111）。上述したように第１の基準項目が設定された場合には非人物の部分として「モノ・アイテム」の部分が検出され，第２の基準項目が設定された場合には非人物の部分として「風景」の部分（背景の部分）が検出される。

たとえば，図14に示すように判別対象画像が判別対象画像Ｉ５であり，第２の基準項目が設定された場合には，非人物の部分として「風景」の部分（背景の部分）121が検出され，人物の部分122が検出される。

図13にもどって，非人物の部分121と人物の部分122との面積比が算出される（ステップ112）。算出された面積比と設定された基準値とから判別対象画像が人物画像か非人物画像かが判別される（ステップ113）。たとえば，第２の基準項目の第２のスライド・バー62の左端の人物度大を，「人物の部分」対「非人物の部分」の面積比が１対２になるように対応させ，第２の基準項目の第２のスライド・バー62の右端の非人物度大を，「人物の部分」対「非人物の部分」の面積比が１対10（または非人物のみ）となるように対応させる。第２のスライダ63の位置において決定される「人物の部分」対「非人物の部分」の比率よりも，算出された面積比が左側の位置に対応すると判別対象画像は人物画像と判別され，算出された面積比が右側の位置に対応すると判別対象画像は非人物画像と判別される。たとえば，第２のスライダ63が第２のスライド・バー62の中央に位置決めされ，中央の位置が「人物の部分」対「非人物の部分」の面積比が１対６を示しているとすると，判別対象画像の面積比が１対６よりも人物の部分の方が多ければ人物画像と判断され，判別対象画像の面積比が１対６よりも非人物の部分の方が多ければ非人物画像と判断される。第２の基準項目でなく第１の基準項目が設定された場合も同様である。

図15および図16は，判別対象画像Ｉ５の表示態様を変えた一例である。

図15は，判別対象画像Ｉ５において風景（背景）の部分121を人物の部分122に比べて暗くした画像131の一例である。図14において説明したように検出された非人物の部分121がＣＰＵ２によって暗くされて表示される（人物の部分と非人物の部分との表示態様を変える一例である）。暗くなっている部分がハッチングで示されている。

図16は，判別対象画像Ｉ５において人物の部分122を風景（背景）の部分121に比べて暗くした画像132の一例である。図14において説明したように検出された人物の部分122がＣＰＵ２によって暗くされて表示される（人物の部分と非人物の部分との表示態様を変える一例である）。暗くなっている部分がハッチングで示されている。

このように，判別対象画像における人物の部分122と非人物の部分121との表示態様を変えてＣＰＵ２(表示制御手段)によって表示装置３の表示画面に表示してもよい。人物の部分122と非人物の部分121とを明るさを変えずに色分けして表示するようにしてもよい。

図17は，第３の判別処理手順（図４ステップ35の処理手順）を示すフローチャートである。

図17に示す処理は，図６に示す基準値設定ウインドウ50において第３のチェック・ボックス71がチェックされて第３の基準項目が選択された場合に行われる。まず，ＣＰＵ２によって，判別対象画像の中から顔が検出される（ステップ141）。すると，検出された顔の向きがＣＰＵ２によって検出される（ステップ142）。顔の向きは，顔に対する目の位置，両目の離れている距離，鼻の向き，口の大きさなどから検出できる。検出された顔の向きと第３のスライド・バー72の第３のスライダ73によって設定された基準値とから判別対象画像が人物画像か非人物画像かが判別される（ステップ143）。

たとえば，図６に示す第３のスライド・バー72の左端が顔の向きが真正面の顔を示し，第３のスライド・バー72の右端が顔の向きが後ろの場合を示しているとする。第３のスライダ73が中央の位置決めされ，顔の向きが横向きの位置を指定しているものとする。そのような場合には算出された顔の向きが横向きよりも正面を向いていると判別対象画像は人物画像と判別され，算出された顔の向きが横向きよりも後ろを向いていると判別対象画像は人物画像と判別される。

顔の向きについても上述のように，判別対象画像を表すデータを人工知能装置20に送信し，人工知能装置20において判別対象画像に含まれる顔の向きに基づく点数を算出し，算出された点数と第３のスライダ73の位置によって決定される基準値とにもとづいて判別対象画像が人物画像か非人物画像かを判別してもよい。

第１実施例によると，ユーザの意図に応じて人物画像と非人物画像とを判別できるようになる。

［第２実施例］
図18から図20は，複数の基準項目にもとづいて判別対象画像が人物画像か非人物画像かを判別する実施例を示している。

図18は，第４の判別処理手順(図４ステップ35の処理手順)を示すフローチャートである。

この処理においては，基準値設定ウインドウ50に含まれる第１のチェック・ボックス51，第２のチェック・ボックス61および第３のチェック・ボックス71のうち，複数のチェック・ボックスをチェックできる。この実施例では，第１のチェック・ボックス51，第２のチェック・ボックス61および第３のチェック・ボックス71のすべてがチェックされ，第１のスライダ53により人物と「モノ・アイテム」との比率，第２のスライダ63により人物と「風景」との比率，第３のスライダ73により人物の顔向き度のそれぞれの基準項目の基準値が設定されたものとする。

判別対象画像を表す画像データが読み取られ，判別対象画像に含まれる人物の部分と非人物の部分とがＣＰＵ２によって検出される（ステップ161）。第１のチェック・ボックス51がチェックされているから非人物の部分として「モノ・アイテム」の部分が検出され，第２のチェック・ボックス61もチェックされているから非人物の部分として「風景」の部分も検出される。判別対象画像の人物の部分と非人物の部分とが検出されると，人物の部分と非人物の部分との面積比がＣＰＵ２によって算出される（ステップ162）。この面積比の算出において，人物の部分と「モノ・アイテム」の部分との第１の面積比および人物の部分と「風景」の部分との第２の面積比がそれぞれ得られる。

つづいて，判別対象画像の中からＣＰＵ２によって顔が検出される（ステップ163）。

次に，算出された第１の面積比および第２の面積比のそれぞれの面積比と設定された基準値とからＣＰＵ２によって面積比についての個別判別値が算出される（ステップ165）。面積比と設定された基準値とから算出される個別判別値は，面積比と基準値との差を示すもので，人物の部分と「モノ・アイテム」の部分との第１の面積比とスライダ53によって設定された基準値とから算出される第１の個別判別値と，人物の部分と「風景」の部分との第２の面積比とスライダ63によって設定された基準値とから算出される第２の個別判別値と，がある。また，顔の向きと設定された基準値とからＣＰＵ２によって顔の向きについての個別判別値(第３の個別判別値ということにする)が算出される（ステップ166）。顔の向きと基準値から算出される第３の個別判別値は，検出された顔の向きと基準値との差を示すものである。これらの第１から第３の個別判別値は，次のようにして算出される。

図19は，基準値設定ウインドウ50を示している。

人物の部分と「モノ・アイテム」の部分との第１の面積比の値は第１のスライド・バー52においてＰ51の位置に相当し(たとえば，第１の面積比を表すデータを人工知能装置20に送信し，その第１の面積比での人物度の点数がデータベース21に格納されている多数のサンプル画像Ｉにもとづいて算出される。その算出された人物度の点数に対応した位置がＰ51の位置である)，第１のスライダ53はＰ50の位置にユーザによって設定されたものとする。位置Ｐ50と位置Ｐ51との距離はＬ１によって表される。第１のスライダ53の位置Ｐ50よりもＰ51の位置が左側にあれば，人物の部分と「モノ・アイテム」の部分との第１の面積比にもとづく判別では判別対象画像は人物画像と判別され，第１のスライダ53の位置Ｐ50よりもＰ51の位置が右側にあれば，人物の部分と「モノ・アイテム」の部分との第１の面積比にもとづく判別では判別対象画像は非人物画像と判別される。図19に示す例では，Ｐ51の位置は第１のスライダ53よりも左側にあるから，人物の部分と「モノ・アイテム」の部分との第１の面積比にもとづく判別では判別対象画像は人物画像と判別され(基準項目における基準値ごとの判別結果の一例である)，かつ距離Ｌ１は正の距離とされる。この距離＋Ｌ１の値が第１の個別判別値に相当する。

同様に，人物の部分と「風景」の部分との第２の面積比の値は第２のスライド・バー62においてＰ61の位置に相当し(たとえば，第２の面積比を表すデータを人工知能装置20に送信し，その第２の面積比での人物度の点数がデータベース21に格納されている多数のサンプル画像Ｉにもとづいて算出される。その算出された人物度の点数に対応した位置がＰ61の位置である)，第２のスライダ63はＰ60の位置にユーザによって設定されたものとする。位置Ｐ60と位置Ｐ61との距離はＬ２によって表される。第２のスライダ63の位置Ｐ60よりもＰ61の位置が左側にあれば，人物の部分と「風景」の部分との第２の面積比にもとづく判別では判別対象画像は人物画像と判別され，第２のスライダ63の位置Ｐ60よりもＰ61の位置が右側にあれば，人物の部分と「風景」の部分との第２の面積比にもとづく判別では判別対象画像は非人物画像と判別される。Ｐ61の位置は第２のスライダ63よりも右側にあるから人物の部分と「風景」の部分との第２の面積比にもとづく判別では非人物画像と判別され(基準項目における基準値ごとの判別結果の一例である)，かつ距離Ｌ２は負の距離とされる。この距離−Ｌ２の値が第２の個別判別値に相当する。

同様に，顔の向きの値は第３のスライド・バー72においてＰ71の位置に相当し，第３のスライダ73の位置Ｐ70に相当し，第３のスライダ73はＰ70の位置にユーザによって設定されたものとする。位置Ｐ70と位置Ｐ71との距離はＬ３によって表される。第３のスライダ73の位置Ｐ70よりもＰ71の位置が左側にあれば，顔の向きにもとづく判別では判別対象画像は人物画像と判別され，第３のスライダ73の位置Ｐ70よりもＰ71の位置が右側にあれば，顔の向きにもとづく判別では判別対象画像は非人物画像と判別される。Ｐ71の位置は第３のスライダ73よりも左側にあるから顔の向きにもとづく判別では人物画像と判別され(基準項目における基準値ごとの判別結果の一例である)，かつ距離Ｌ３は正の距離とされる。この距離＋Ｌ３の値が第３の個別判別値に相当する。

このようにして得られた第１の個別判別値，第２の個別判別値および第３の個別判別値から総合判別値が算出され，判別対象画像が人物画像か非人物画像かがＣＰＵ２によって判別される（ステップ167）。たとえば，第１の個別判別値，第２の個別判別値および第３の個別判別値の加算値を総合判別値（加算値が正であれば人物画像，加算値が負であれば非人物画像と判別される）としてもよいし，優先度を設定し優先度に応じて第１の個別判別値，第２個別判別値および第３の個別判別とに重みづけを行い，重みづけ後の加算値を総合判別値としてもよい。

図20は，判別結果表示ウインドウ150の一例である。

判別結果表示ウインドウ150も画像判別装置１の表示装置３の表示画面に表示される。判別結果表示ウインドウ150には，判別対象画像Ｉ５が表示されている。この判別対象画像Ｉ５の右側に，第１の個別判別値にもとづく判別結果の文章151，第２の個別判別値にもとづく判別結果の文章152，第３の個別判別値にもとづく判別結果の文章153および総合判別値にもとづく判別結果の文章154が表示(複数の基準項目における判別結果の出力の一例である)されている。ユーザは，判別対象画像Ｉ５が総合的に人物画像と判別されたのか非人物画像と判別されたのかがわかるだけでなく，第１の個別判別値，第２の個別判別値および第３の個別判別値のそれぞれにもとづく判別結果が分かる。

第２実施例によると，複数の基準項目にもとづいて判別対象画像が総合的に人物画像か，あるいは，非人物画像のいずれかが分かる。しかも複数の基準項目のそれぞれにもとづく判別結果もわかる。

［第３実施例］
図21から図23は，他の実施例を示すもので，複数の判別対象画像について人物画像か非人物画像かを示す判別結果が得られた後に基準値が変更された場合の実施例である。

図21および図22は，画像判別装置１の処理手順を示すフローチャートである。図21および図22において図４に示す処理と同一処理については同一符号を付している。

複数の判別対象画像が表示装置３の表示画面に表示され（ステップ31），図６に示す基準値設定ウインドウ50を用いてユーザによって基準値(一つでも複数でもよい)が設定される（ステップ32）。判別開始指令が入力されると（ステップ33でＹＥＳ），判別対象画像が読み取られ（ステップ34），判別処理が行われる（ステップ35）。図10に示すように，判別結果に応じて判別対象画像が分類して表示される（ステップ36）。判別対象画像が存在すると（ステップ37でＹＥＳ），基準値の設定が変更されたかどうかが確認される（図22ステップ171）。

基準値設定ウインドウ50に含まれる第１のチェック・ボックス51，第２のチェック・ボックス61および第３のチェック・ボックス71のうち，チェックされているボックスが変更されたり，チェックされているボックスに対応する第１のスライダ53，第２のスライダ63または第３のスライダ73のうち，いずれかのスライダの位置が変更されたりすると，基準値の設定が変更されたとＣＰＵ２によって判定される。

基準値の設定が変更されると（ステップ171でＹＥＳ），すでに判別された判別対象画像を表す画像データが再び読み取られ（ステップ172），変更された基準値にもとづいて再度判別処理が行われる（ステップ173）。基準値の変更により判別結果が変わると（ステップ174でＹＥＳ），判別結果が変わった判別対象画像に枠が付けられる（ステップ175）。

図23は，画像分類ウインドウ80の一例である。

画像分類ウインドウ80には，人物画像ウインドウ81と非人物画像ウインドウ82とが含まれている。人物画像ウインドウ81には，基準値の設定が変更される前に人物画像と判別された判別対象画像Ｉ１，Ｉ２，Ｉ４−Ｉ６が表示されている。非人物画像ウインドウ82には，基準値の設定が変更される前に非人物画像と判別された判別対象画像Ｉ３およびＩ７が表示されている。基準値の設定が変更され，再度判別処理が行われたことにより人物画像と判別されていた判別対象画像Ｉ４が非人物画像と判別されたものとする。すると，その判別対象画像Ｉ４にＣＰＵ２(報知制御手段の一例である)によって枠ＦＬが付けられる。ユーザは，枠ＦＬが付けられた(報知態様の変更の一例である)ことにより，基準値の変更により判別結果が変わったことが分かる。判別対象画像Ｉ４は，基準値の変更前は人物画像と判別されていたが，基準値の変更により非人物画像と判別されたことが分かる。図23においては基準値の変更前には判別対象画像Ｉ４は人物画像ウインドウ81(報知手段の一例である)に表示され，基準値が変更され，人物画像から非人物画像に判別結果が変わった場合においても人物画像ウインドウ81に表示されているが，基準値が変更されたことにより，判別対象画像Ｉ４を人物画像ウインドウ81における表示から非人物画像ウインドウ82における表示に切り替えてもよい(報知態様の変更の一例である)。その場合に判別結果が変わったことが分かりやすくなるように枠ＦＬを付けてもよいが，付けなくともよい。

図22に戻って，基準値の設定が変更されない（ステップ171でＮＯ），判別結果が変わらない（ステップ174でＮＯ），あるいは判別結果に応じて判別対象画像に枠が付けられると（ステップ175），判別処理が行われていない次の判別対象画像を表す画像データが読み取られ（図21ステップ34），判別処理が行われる（ステップ35）。

図24は，変形例を示すもので，画像判別装置１の処理手順を示すフローチャートの一部を示している。

図24に示す処理は，図４に示すステップ36の処理につづいて行われる。

すべての判別対象画像について判別処理が終了すると（ステップ37でＮＯ），人物画像と判別された判別対象画像と非人物画像と判別された判別対象画像とからアルバムへの採用の可否がＣＰＵ２(採用可否決定手段)によって決定される（ステップ181）。たとえば，非人物画像を用いずに人物画像のみを用いてアルバムを作成する場合には，人物画像と判別された画像の中からぼけの程度，明るさの程度，主要人物の位置などからアルバムに使用する人物画像が決定され，決定された人物画像の貼り付け位置がＣＰＵ２(位置決定手段)によって決定されてアルバムが作成される（ステップ182）。ユーザが貼り付け位置を決定してもよい。逆に，人物画像を用いずに非人物画像のみを用いてアルバムを作成する場合には，非人物画像と判別された画像の中からアルバムに使用する非人物画像が決定され（ステップ181），決定された非人物画像の貼り付け位置がＣＰＵ２(位置決定手段)によって決定されてアルバムが作成される（ステップ182）。このように，たとえば，人物画像と判別された画像のみのアルバム，非人物画像と判別された画像のみのアルバムを作成できる。

また，人物画像と判別された画像のみのアルバム，非人物画像と判別された画像のみのアルバムではなく，人物画像と判別された画像と非人物画像と判別された画像とからアルバムを作成してもよい。たとえば，人物画像と判別され画像と非人物画像と判別された画像との比率が所定の比率となるようにアルバムに採用する画像がＣＰＵ２(採用決定手段)によって決定され（ステップ181），決定された画像を用いて貼り付け位置がＣＰＵ２(位置決定手段)によって決定されてアルバムが作成されてもよい（ステップ182）。

第３実施例によると，基準値が変更されたことにより判別対象画像の判別結果が変更されたことが分かる。また，判別対象画像の判別結果に応じてアルバムを制作できるようになる。

上述の実施例において，判別する対象となる多数の画像を人物画像と非人物画像とに判別したが，人物画像と判別（第１段階の判別処理）した上で，人物画像を，「より人物らしい人物画像」と「非人物寄りの人物画像」とにさらに判別（第２段階の判別処理）してもよい。例えば，ある基準項目において，上述のスライダよりも人物度大の方向に寄った位置にサブスライダを設け，このサブスライダの示す人物度を基準値として，「より人物らしい人物画像」と「非人物寄りの人物画像」とを判別することとしてもよい。同様に，非人物画像を，「より非人物らしい非人物画像」と「人物寄りの非人物画像」とにさらに判別してもよい。

上述の実施例において画像判別装置１はパーソナル・コンピュータなどを利用して実現してもよいし，スマートフォンなどのような多機能携帯電話，タブレットのような板状のコンピュータを利用して実現してもよい。

上述の処理を実行する処理部には，ソフトウエアを実行して各種の処理部として機能するＣＰＵ２のほかに，FPGA（field-programmable gate array）などのように製造後に回路構成を変更可能なプログラマブル・ロジック・ディバイス，ASIC（application specific integrated circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。

１つの処理部は，これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし，同種または異種の２つ以上のプロセッサの組合せ（たとえば，複数のFPGA，ＣＰＵとFPGAの組合せ）で構成されてもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては，第１に，クライアント・コンピュータやサーバなどのコンピュータに代表されるように，１つ以上のＣＰＵとソフトウエアの組合せで１つのプロセッサを構成し，このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に，システム・オン・チップなどに代表されるように，複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（integrated circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように，各種の処理部は，ハードウエア的な構造として各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

さらに，これらの各種のプロセッサのハードウエア的な構造は，より具体的には，半導体素子などの回路素子を組合せた電気回路である。

１：画像判別装置，２：ＣＰＵ，３：表示装置，４：通信装置，５：ハード・ディスク，６：ハード・ディスク・ドライブ，７：メモリ，８：キーボード，９：マウス，10：コンパクト・ディスク・ドライブ，11：コンパクト・ディスク，12：メモリ・カード・リーダ・ライタ，13：メモリ・カード，20：人工知能装置，21：データベース，22：特徴量抽出装置，23：学習用アルゴリズム，24：学習モデル，25：通信装置，40：画像表示ウインドウ，41：画像表示領域，42：スライド・バー，43：ノブ，50：基準値設定ウインドウ，51：第１のチェック・ボックス，52：第１のスライド・バー，53：第１のスライダ，61：第２のチェック・ボックス，62：第２のスライド・バー，63：第２のスライダ，71：第２のチェック・ボックス，72：第３のスライド・バー，73：第３のスライダ，80：画像分類ウインドウ，81：人物画像ウインドウ，82：非人物画像ウインドウ，90：見開きページ，91−93：画像挿入領域，121：非人物の部分，122：人物の部分，131−132：画像，150：判別結果表示ウインドウ，151−154：文章，ＦＬ：枠，Ｉ：サンプル画像，Ｉ１−Ｉ28：判別対象画像，Ｉ31−I33：判別対象画像，Ｉ41−Ｉ43：判別対象画像，Ｉ51−Ｉ53：判別対象画像，Ｌ１−Ｌ３：距離

Claims (16)

1. 少なくとも１つの基準項目において，人物画像または非人物画像のうち少なくとも一方を判別する処理に用いる基準値を設定する基準値設定手段，および
   上記基準値設定手段において設定された基準値にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別する判別手段，
   を備えた画像判別装置。
2. 上記判別手段は，
   複数のサンプル画像にもとづいて得られる，判別対象画像の人物画像らしさまたは非人物画像らしさを表す評価値と，上記基準値設定手段において設定された基準値と，にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別する，
   請求項１に記載の画像判別装置。
3. 上記基準項目は，判別対象画像における人物の部分または非人物の部分の面積比であり，かつ，
   判別対象画像における人物の部分と非人物の部分とを検出する検出手段をさらに備え，
   上記判別手段は，
   上記検出手段によって検出された判別対象画像における人物の部分または非人物の部分の面積比と，上記基準値設定手段において設定された基準値と，にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別する，
   請求項１に記載の画像判別装置。
4. 上記検出手段によって検出された判別対象画像における人物の部分と非人物の部分との表示態様を変えて判別対象画像を表示させる表示制御手段，
   をさらに備えた請求項３に記載の画像判別装置。
5. 上記判別手段は，
   判別対象画像における人物の顔の向きと，上記基準値設定手段において設定された基準値と，にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別する，
   請求項１に記載の画像判別装置。
6. 上記基準項目は，
   判別対象画像に含まれる人物と人物を除く物体との比率である，
   請求項１に記載の画像判別装置。
7. 上記基準項目は，
   判別対象画像に含まれる人物と風景との比率である，
   請求項１に記載の画像判別装置。
8. 上記基準項目は，
   判別対象画像に含まれる人物の顔が正面を向いている度合いである，
   請求項１に記載の画像判別装置。
9. 上記基準項目が複数あり，
   上記判別手段は，
   複数の上記基準値設定手段において設定されたそれぞれの基準項目における基準値ごとに判別対象画像の判別を行い，それぞれの基準値ごとに判別結果を出力する，
   請求項１に記載の画像判別装置。
10. 上記複数の基準項目における上記判別結果にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別する，
    請求項９に記載の画像判別装置。
11. 上記判別手段における判別結果を報知する報知手段，および
    上記基準値設定手段における基準値の設定が変更されたことにより，上記判別手段における判別結果が変わったことに応じて上記報知手段における報知態様を変更させる報知制御手段，
    をさらに備えた請求項１に記載の画像判別装置。
12. 上記判別手段おける判別結果にもとづいて，判別対象画像の採用の可否を決定する採用可否決定手段，
    をさらに備えた請求項１に記載の画像判別装置。
13. 上記採用可否決定手段によって採用と決定された判別対象画像を，上記判別手段における判別結果にもとづいて，アルバムの貼り付け位置を決定する位置決定手段，
    をさらに備えた請求項12に記載の画像判別装置。
14. 基準値設定手段が，少なくとも１つの基準項目において，人物画像または非人物画像のうち少なくとも一方を判別する処理に用いる基準値を設定し，
    判別手段が，設定された基準値にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別する，
    画像判別方法。
15. 画像判別装置のコンピュータを制御するコンピュータが読み取り可能なプログラムであって，
    少なくとも１つの基準項目において，人物画像または非人物画像のうち少なくとも一方を判別する処理に用いる基準値を設定させ，
    設定された基準値にもとづいて，判別対象画像が人物画像であるか，あるいは，非人物画像であるかのいずれかを判別させるように，画像判別装置のコンピュータを制御するプログラム。
16. 請求項15に記載のプログラムを格納した記録媒体。

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