JP4287392B2 - プリント推奨画像選択装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、複数の画像の中から、プリントを推奨する画像を選択する装置および方法並びにプリント推奨画像選択方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。

近年、デジタルカメラの普及と画像を保存しておくための記録媒体の容量が飛躍的に大きくなったことにより、ユーザは多くの画像を１つの媒体内に保持することが可能になってきている。その一方で、プリント等の処理をすべき画像を膨大な画像の中から選ぶという手間が生じており、効率的に画像を選択するために、最終的にユーザがプリントする画像として判断する前にある程度の条件で画像を絞り込む機能や、ユーザの嗜好に合わせてプリントに適した画像を選択する機能が求められている。

特許文献１には、画像の明るさ・加速度センサ・ＡＦ評価のいずれかを基準にプリントに不適切な写真を自動的に省く手法が開示されている。

また、特許文献２には、複数の画像を一括してプリントする注文を受けた際に、各画像についてピントがあっているか否かと画像の明るさが適切か否かを解析して、プリントに適した画像とプリントに適さない画像とを分別する手法が開示されている。
特開２００２−１０１７９号公報 特開２００１−２５６４９８号公報

上記特許文献１，２に記載された手法は、いずれも画質や撮影条件のみに着目した画像選択技術であるが、一般的なユーザがプリントする画像を選択する際の行動と照らし合わせると、画質や撮影条件に注目しただけでは、ユーザが実際にプリントする画像を選択する場合と同様にプリントすべき画像を選択することは困難である。このため、必ずしもユーザの意向に沿った画像の自動選択が実現されているわけではない。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、ユーザがプリントする画像を選択する場合と同様に、プリントする画像を選択できるようにすることを目的とする。

ユーザが複数の画像からプリントする画像を選択する場合、無意識のうちに画像を複数のカテゴリに分類し、その後、各カテゴリに分類された画像の画質、被写体、撮影状況等を判断して、プリントに適する画像を選択しているものである。本発明はこの点に着目してなされたものである。

すなわち、本発明によるプリント推奨画像選択装置は、複数の画像からプリントを推奨するプリント推奨画像を選択するプリント推奨画像選択装置であって、
前記複数の画像を複数のカテゴリに分類する分類手段と、
前記画像を解析する解析手段と、
前記分類手段による分類結果および前記解析手段による解析結果から、プリント好適度を算出する好適度算出手段と、
該プリント好適度に基づいて、前記複数の画像から前記プリント推奨画像を選択する選択手段とを備えたことを特徴とするものである。

ここで、分類手段が実施する分類としては、画像をイベントに応じて階層化して複数のカテゴリに分類する手法、類似する画像を同じカテゴリに属するように分類する手法、および画像に対してシーン解析を行って同様のシーンを同じカテゴリに属するように分類する手法等を用いることができる。

また、解析手段が実施する解析の項目としては、画像の画質（明るさが所定の条件を満たすか、ボケていないか、肌色が好適なものか等）、画像に顔が含まれるか、顔認識（誰が画像に写っているか）、表情（笑っているか）および目を閉じているか等があり、解析手段は画像自体や画像に付帯する情報から必要な項目について解析する。

また、「プリント好適度」とは、分類手段による分類結果および解析手段による解析結果から導かれる数値である。

なお、本発明によるプリント推奨画像選択装置においては、ユーザの嗜好を示すパラメータを算出するパラメータ算出手段をさらに備えるものとし、
前記選択手段を、前記パラメータにも基づいて、前記プリント推奨画像を選択する手段としてもよい。

「パラメータ」とは、ユーザの嗜好に基づく解析手段における各解析項目の重要度から導かれる数値である。具体的には、解析手段による各解析項目の解析結果を重み付けするための数値である。

また、本発明によるプリント推奨画像選択装置においては、前記複数の画像の入力を検知する検知手段と、
該検知手段が前記複数の画像の入力を検知すると、前記分類、前記解析、前記プリント好適度の算出、および前記選択を行うよう、前記分類手段、前記解析手段、前記好適度算出手段、および前記選択手段を制御する制御手段とをさらに備えるものとしてもよい。

本発明によるデジタルカメラは、本発明によるプリント推奨画像選択装置を備えたことを特徴とするものである。

本発明によるプリンタは、本発明によるプリント推奨画像選択装置を備えたことを特徴とするものである。

本発明によるプリント注文装置は、本発明によるプリント推奨画像選択装置を備えたことを特徴とするものである。

本発明によるプリント推奨画像選択方法は、複数の画像からプリントを推奨するプリント推奨画像を選択するプリント推奨画像選択方法であって、
前記複数の画像を複数のカテゴリに分類し、
前記画像を解析し、
前記分類結果および前記解析結果からプリント好適度を算出し、
該プリント好適度に基づいて、前記複数の画像から前記プリント推奨画像を選択することを特徴とするものである。

なお、本発明によるプリント推奨画像選択方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本発明によれば、複数の画像を複数のカテゴリに分類し、分類結果と画像の解析結果とに基づいて、プリント好適度を算出し、これに基づいてプリント推奨画像を選択するようにしたため、ユーザが実際にプリント画像を選択する場合と同様に画像を選択することが可能となる。

また、ユーザの嗜好を示すパラメータにも基づいてプリント推奨画像を選択することにより、さらに、ユーザの嗜好を反映した画像選択が実現される。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態によるプリント推奨画像選択装置の構成を示す概略ブロック図である。なお、本発明によるプリント推奨画像選択装置は、パーソナルコンピュータやデジタルカメラ等に内蔵されていてもよいし、あるいは、別体でアクセス可能な状態にあってもよい。

図１に示すように、プリント推奨画像選択装置１０は、入力された複数の画像を複数のカテゴリに分類する分類部１１、画像を解析する画像解析部１２、画像の分類結果および画像の解析結果から、プリント好適度を算出する好適度算出部１３、および好適度に基づいて、複数の画像からプリント推奨画像を選択する選択部１４を備える。

なお、プリント推奨画像選択装置１０は、パーソナルコンピュータのハードディスクやデジタルカメラのメモリカード等に格納されている画像を読み取り可能な機能を備え、かつハードディスクやメモリカード等にアクセス可能な状態で、ユーザに利用されるものとする。また、プリント推奨画像選択装置１０は、好適度を参照して、プリント推奨する画像を選択し、パーソナルコンピュータやデジタルカメラ等へ出力するものである。

分類部１１は、画像に付与された撮影日時を表す撮影日時情報に基づいて、画像を時間軸上に配置し、撮影時間が隣接する２つの画像についての撮影時間差の大小に応じて画像を複数のカテゴリに分類する手法（特開２０００−１１２９９７号公報参照）、ユーザのスケジュールを表すスケジュール情報を参照して、画像をユーザのスケジュールに応じたカテゴリに分類する手法（特開２００３−１０８９７３号公報参照）、または複数の画像から特徴量を算出し、画像の特徴量間の関連性に基づいて画像を複数のカテゴリに分類する手法（特開２００１−２５６２４４号公報参照）等を用いて画像を複数のカテゴリに分類する。

ここで、複数の画像を複数のカテゴリに分類した場合、各カテゴリに分類された画像の数が多いほど、そのカテゴリは重要であると認識している人が多い。また、階層化して分類されたカテゴリにおいて、各カテゴリの上位の階層のカテゴリに含まれる画像数が多いほど、そのカテゴリは重要であると認識している人が多い。また、階層化して分類されたカテゴリにおいて、同一の階層に含まれ、かつ１つ上位の階層が共通するカテゴリの数が多いほどそのカテゴリは重要であると認識している人が多い。また、階層化して分類された各カテゴリにおいて、階層が深い（すなわち下位の階層数が多い）ほど、そのカテゴリは重要であると認識している人が多い。さらに、階層化して分類されたあるカテゴリにおいて、最上位の階層から各カテゴリまでの階層数が多いほどそのカテゴリは重要であると認識している人が多い。

このため、分類部１１は、分類した各カテゴリについて、各カテゴリに含まれる画像数、各カテゴリの上位の階層のカテゴリに含まれる画像数、各カテゴリに関連するカテゴリの数、各カテゴリの下位の階層数、および最上位の階層から各カテゴリまでの階層数の少なくとも１つの情報に基づいて、各カテゴリの重要度を設定する。以下、カテゴリに対する重要度の設定について説明する。

図２に示すように、例えばユーザがフランス旅行において１００枚の画像を取得し、そのうちパリのカテゴリに分類された画像が６０枚、バスの中のカテゴリに分類された画像が１０枚、ニースのカテゴリに分類された画像が３０枚であったとする。また、パリのカテゴリの下層において、凱旋門のカテゴリに分類された画像が２０枚、エッフェル塔のカテゴリに分類された画像が１０枚、ノートルダム寺院のカテゴリに分類された画像が３０枚であったとする。さらに、ノートルダム寺院の下層において、寺院の前のカテゴリに分類された画像が１５枚、離れた場所のカテゴリに分類された画像が５枚、寺院の中のカテゴリに分類された画像が１０枚であったとする。

分類部１１は、下記の式（１）を用いて、各カテゴリに含まれる画像数、各カテゴリに関連するカテゴリの数および各カテゴリ以下の階層数を重み付け加算して各カテゴリの重要度を算出する。

重要度＝ａ１×（各カテゴリに含まれる画像数）
＋ｂ１×（各カテゴリに関連するカテゴリの数）
＋ｃ１×（各カテゴリの下位の階層数） （１）
但し，ａ１，ｂ１，ｃ１：重み係数（本実施形態においては、ａ１＝ｂ１＝ｃ１＝１）
ここで、関連するカテゴリとは、階層化されて分類されたカテゴリにおいて、同一の階層に含まれ、かつ１つ上位の階層が共通するカテゴリを意味する。したがって、本実施形態においては、パリ、バスで移動およびニースのカテゴリが関連するカテゴリとなる。また、凱旋門、エッフェル塔およびノートルダム寺院も関連するカテゴリに、寺院の前、離れた場所および寺院の中も関連するカテゴリとなる。

例えば、フランス旅行のカテゴリについては、各カテゴリに含まれる画像数は１００、各カテゴリに関連するカテゴリの数は１、カテゴリ以下の階層数は４となるため、重要度は１０５となる。このようにして算出した重要度を図３に示す。

なお、分類部１１は、入力された複数の画像について、類似する画像を同じカテゴリに属するように分類してもよく、画像に対してシーン解析を行って同じのシーンを同じカテゴリに属するように分類してもよい。類似する画像の分類は、例えば特開２００４−２０６６９７号公報に記載されているように、ある画像を基準としてその画像と他の画像との類似度が所定の範囲内にある画像を類似する画像として、類似する画像同士を同じカテゴリに分類することにより行えばよい。この場合、類似度は例えば画像間の相関値を用いることができる。

また、シーン解析は、例えば特開２００２−２３２７２８号公報に記載されている手法を用いることができる。具体的には、画像の色相、彩度および明度に基づいて、各成分ごとに３つのヒストグラムを作成し、これら３つのヒストグラムをもとに、画像がノーマル画像、露光不足画像、逆光画像、露光過剰画像、夜景画像、夕焼け画像の別等を判定する。そして、判定されたシーンごとに画像をカテゴリに分類する。

画像解析部１２は、入力された画像について、あらかじめ定められた解析項目について解析を行い、各解析項目の評価値を算出する。具体的な項目としては、画像の明るさが所定の条件を満たすか、画像がボケていないか、画像に顔が含まれるか、画像に含まれる肌色が好適なものか、顔認識（誰が画像に写っているか）、表情（笑っているか）、および目を閉じているかのうちの少なくとも１つを用いるものとする。そして解析結果に基づいて、各解析項目の評価値Ｅｉを設定する（ｉは項目の番号）。なお、本実施形態においてはこれらすべての項目について評価値を設定するものとする。

画像の明るさについては、例えばすべての画像について全画素の平均値を算出し、その平均値があらかじめ定められたしきい値Ｔｈ１を越えるか否かを判定し、平均値がしきい値Ｔｈ１を越える画像を明るさが所定の条件を満たす画像と判定する。そして、所定の条件を満たす画像については評価値Ｅ１を１に、満たさない画像については評価値Ｅ１を０に設定する。

画像のボケについては、例えば特開２００４−２９５２３６号公報に記載されたように、画像を高周波数成分、中周波数成分および低周波成分に分解し、高周波成分のゲインに応じてボケの程度を判定する手法を用いることができる。本実施形態では、高周波成分のゲインがしきい値Ｔｈ２を超えるか否かを判定し、ゲインがしきい値Ｔｈ２を超える画像をボケのない画像と判定する。そして、ボケのない画像については評価値Ｅ２を１に、それ以外の画像については評価値Ｅ２を０に設定する。

画像に顔が含まれるか否かについては、例えば特開２００４−３４８７３３号公報に引用されている、「H. Schneiderman et al., “A statistical method for 3d object detection applied to faces and cars, ” in IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 2000, pp. 746-51 」に記載された、画像をウェーブレット変換することにより得られたＤＷＴ係数を用いた顔検出の手法を用いることができる。そして、顔が含まれる画像については評価値Ｅ３を１に、顔が含まれない画像については評価値Ｅ３を０に設定する。

画像に含まれる肌色が好適なものか否かについては、上記特開２００４−３４８７３３号公報に記載された手法により画像から顔を検出し、さらに特開２００４−１８０１１４号公報に記載された手法により、検出した顔の色が、色空間において設定したあらかじめ定められた好適な肌色の基準値を超えるか否かを判定し、基準値を超える画像を画像に含まれる肌色が好適な画像と判定する。そして、肌色が好適な画像については評価値Ｅ４を１に、それ以外の画像については評価値Ｅ４を０に設定する。

顔認識については、ユーザが画像に写っていてほしい所望とする人物をあらかじめプリント推奨画像選択装置１０に登録しておき、所望とする人物が画像に含まれるか否かを判定する。そして、所望とする人物が画像に含まれる場合には評価値Ｅ５を１に、含まれない場合には評価値Ｅ５を０に設定する。

表情については、例えば特開２００１−４３３４５号公報に記載された手法を用いて、画像に含まれる顔が笑っているか、笑っていないかを判定する。具体的には、各種表情を呈している顔の画像について、表皮の動きのパターンに基づいて表情を識別するための特徴ベクトルをあらかじめ記憶しておき、対象となる画像から特徴ベクトルを算出し、これとあらかじめ記憶した特徴ベクトルとの距離を算出し、最も近い距離となる特徴ベクトルに対応する表情を、対象となる画像に含まれる顔の表情と判定する。そして笑っていると判定された場合には評価値Ｅ６を２に、笑っていないと判定された場合には評価値Ｅ６を１に設定する。

目を閉じているかについては、例えば特開２００４−１９９３８６号公報に記載された手法を用いて、画像に含まれる顔が目を閉じているか否かを判定する。具体的には顔の目の部分について、目を開いた状態および目を閉じた状態のそれぞれに対応するフィルタによりフィルタリング処理を施し、その結果に応じて目が閉じているか否かを判定する。そして、目を閉じていない場合には評価値Ｅ７を１に、目を閉じている場合には評価値Ｅ７を０に設定する。

好適度算出部１３は、画像解析部１２が設定した評価値Ｅｉおよび分類部１１が設定した重要度から、下記の式（２）に基づいて、画像のプリント好適度Ｐ０を算出する。なお、重要度は画像が分類されたカテゴリの重要度であり、評価値Ｅｉと同様に扱うことが可能であるため、本実施形態においては、重要度を評価値Ｅ８として用いるものとする。

Ｐ０＝ΣＥｉ （２）
したがって、プリント好適度Ｐ０は、画像の明るさが所定の条件を満たし、ボケていなく、画像が顔を含み、肌色が好適であり、顔の表情が笑っており、目を閉じていなく、さらに重要度が高いカテゴリに分類されているほど大きい値となる。

選択部１４は、好適度算出部１３が算出したプリント好適度Ｐ０が大きい上位所定数の画像をプリント推奨画像として選択する。そして、選択したプリント推奨画像をパーソナルコンピュータ等のハードディスクあるいはメモリカードから読み出して出力する。

以上の構成により、ユーザがプリントする画像を選択する場合と同様に、画像の自動選択が実現される。

次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。図４は本発明の第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置の構成を示す概略ブロック図である。図４に示すように、第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置２０は、第1の実施形態によるプリント推奨画像選択措置１０の分類部１１、画像解析部１２、好適度算出部１３および選択部１４と同様の分類部２１、画像解析部２２、好適度算出部２３および選択部２４、並びにパラメータ算出部２５を備える。

パラメータ算出部２５は、ユーザが実際にプリントした画像や閲覧等した画像が持つ特性等から、プリントする画像についてのユーザの嗜好を数値化したパラメータを算出する。パラメータは、評価値Ｅｉの重みＷｉとして求められるものであり、具体的には、ユーザがプリント、閲覧、電子メールの送信等、実際に使用した画像について使用履歴を保存しておき、使用した画像について画像解析部２２と同様の解析項目について解析を行い、各解析項目を比較して、統計的な偏りから各解析項目の重みを設定するというものでもよい。また、パラメータは、ユーザが画像を使用して使用履歴が更新されるごとに算出されて更新されるようにしてもよい。これにより、プリント推奨画像選択装置が利用されるたびに、ユーザの嗜好を示すパラメータの値は信頼性が高くユーザの嗜好をより反映したものに更新される。また、新しい画像ほど、プリントされる可能性が高いため、新しい画像が入力されるごとに、古い画像に設定された重みを順次低くしていくように更新してもよい。

第２の実施形態における好適度算出部２３は、評価値ＥｉおよびパラメータＷｉから、下記の式（３）に基づいて、画像のプリント好適度Ｐ１を算出する。

Ｐ１＝ΣＷｉ・Ｅｉ （３）
以上の構成により、ユーザがプリントする画像を選択する場合と同様に、かつユーザの嗜好を反映させた画像の自動選択が実現される。

次いで、本発明の第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、パーソナルコンピュータが上記第１または第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置を有するものである。

ここで、「パーソナルコンピュータがプリント推奨画像選択装置を有する」とは、プリント推奨画像選択装置がパーソナルコンピュータに内蔵されている状態、あるいは、外部装置としてパーソナルコンピュータとアクセス可能な状態にあることを示す。

図５は第３の実施形態の構成を示すブロック図である。パーソナルコンピュータ１００は、ＣＰＵ１０１、メインメモリ１０２、メインメモリ１０２を制御するメモリ制御部１０３、ハードディスク１０４、ハードディスク１０４を制御するハードディスク制御部１０５、メモリカードＭが装着された場合にメモリカードＭを制御するメモリカード制御部１０６、表示手段および操作手段等を備えるユーザインターフェース１０７、並びにユーザインターフェース１０７を制御するユーザインターフェース制御部１０８を備える。そしてパーソナルコンピュータ１００に、プリント推奨画像選択装置１０または２０が内蔵、あるいは、外部装置としてアクセス可能な状態にあるものとする。

以下、第３の実施形態に用いられるプリント推奨画像選択装置の動作を説明する。図６は第３の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、ここではパーソナルコンピュータ１００が第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置２０を有する場合の処理について説明する。

パーソナルコンピュータ１００にメモリカードＭが装着されると、メモリカードＭ内に新規画像が保存されているか否かをメモリカード制御部１０６およびＣＰＵ１０１が判定し（Ｓｔ．１０１）、新規画像が保存されていれば、ハードディスク１０４に新規画像を格納する（Ｓｔ．１０２）。ハードディスク１０４には、新規画像を含めて複数の画像が格納されているものとする。

次に、プリント推奨画像選択装置２０は、ハードディスク１０４から複数の画像を読み込む（Ｓｔ．１０３）。そして、ユーザがプリント推奨画像の要求の操作を行ったか否かを判定する（Ｓｔ．１０４）。プリント推奨画像要求の操作が行われていた場合は、分類部２１が画像を複数のカテゴリに分類し（Ｓｔ．１０５）、画像解析部２２、好適度算出部２３、パラメータ算出部２５および選択部２４が、ハードディスク１０４から読み込んだ複数の画像からプリント推奨画像を選択する（Ｓｔ．１０６）。選択したプリント推奨画像は、パーソナルコンピュータ１００の表示部等で表示されるように、プリント推奨画像選択装置２０からパーソナルコンピュータ１００へ出力される（Ｓｔ．１０７）。

最後に、終了操作が行われたか否かを判定し（Ｓｔ．１０８）、終了操作が行われていればプリント推奨画像選択装置２０は処理を終了する。

次いで、本発明の第４の実施形態について説明する。第４の実施形態は第３の実施形態と同様に、パーソナルコンピュータ１００が上記第１または第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置１０，２０を有するものであるが、メモリカードＭが装着され、かつメモリカードＭに新規画像が保存されているか否かを監視し、メモリカードＭが装着され、かつメモリカードＭに新規画像が保存されている場合に、ＣＰＵ１０１がプリント推奨画像選択装置２０を起動して処理を開始するようにしたものである。なお、第４の実施形態では、ＣＰＵ１０１がプリント推奨画像選択装置２０の一部となり、本発明の検知手段および制御手段を構成する。

以下、第４の実施形態に用いられるプリント推奨画像選択装置の動作を説明する。図７は第４の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、ここではパーソナルコンピュータ１００がプリント推奨画像選択装置２０を有する場合の処理について説明する。

パーソナルコンピュータ１００にメモリカードＭが装着され、かつメモリカードＭ内に新規画像が保存されているか否かをメモリカード制御部１０６およびＣＰＵ１０１が監視しており（Ｓｔ．２０１）、メモリカードＭが装着され、かつメモリカードＭに新規画像が保存されていれば、プリント推奨画像選択装置２０を起動してハードディスク１０４に新規画像を格納する（Ｓｔ．２０２）。

次に、プリント推奨画像選択装置２０は、ハードディスク１０４から複数の画像を読み込む（Ｓｔ．２０３）。そして、ユーザがプリント推奨画像の要求の操作を行ったか否かを判定する（Ｓｔ．２０４）。プリント推奨画像要求の操作が行われていた場合は、分類部２１が画像を複数のカテゴリに分類し（Ｓｔ．２０５）、画像解析部２２、好適度算出部２３、パラメータ算出部２５および選択部２４が、ハードディスクから読み込んだ複数の画像からプリント推奨画像を選択する（Ｓｔ．２０６）。選択したプリント推奨画像は、パーソナルコンピュータ１００の表示部等で表示されるように、プリント推奨画像選択装置２０からパーソナルコンピュータ１００へ出力される（Ｓｔ．２０７）。

最後に、終了操作が行われたか否かを判定し（Ｓｔ．２０８）、終了操作が行われていればプリント推奨画像選択装置２０は処理を終了する。

次いで、本発明の第５の実施形態について説明する。第５の実施形態では、デジタルカメラが第１または第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置を有する場合について説明する。

ここで、「デジタルカメラがプリント推奨画像選択装置を有する」とは、プリント推奨画像選択装置がデジタルカメラに内蔵されている状態、あるいは、外部装置としてデジタルカメラとアクセス可能な状態にあることを示す。

図８は第５の実施形態の構成を示すブロック図である。デジタルカメラ２００は、撮像部２０１と、Ａ／Ｄコンバータ２０２、ＣＰＵ２０３、操作部２０４、画像処理部２０５、デジタルカメラに着脱可能なメモリカードＭ、メモリカードＭを制御するメモリ制御部２０７、表示部２０８、表示部２０８を制御する表示制御部２０９、アンテナ部２１０、アンテナ部２１０を制御する通信制御部２１０を備える。そしてデジタルカメラ２００に、第１または第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置１０，２０が内蔵、または、外部装置としてアクセス可能な状態にあるものとする。

以下、第５の実施形態のプリント推奨画像選択装置の動作を説明する。図９は第５の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、ここではデジタルカメラ２００がプリント推奨画像選択装置２０を有する場合の処理について説明する。

デジタルカメラ２００のメモリカードＭ内に新規画像が保存されているか否かをメモリ制御部２０７およびＣＰＵ２０３が判定し（Ｓｔ．３０１）、新規画像が保存されていればプリント推奨画像選択装置２０が、記憶媒体２０６から新規画像を読み込む（Ｓｔ．３０２）。なお、メモリカードＭには新規画像の他、複数の画像が格納されているものとする。

次に、ユーザがプリント推奨画像要求の操作を行ったか否かを判定する（Ｓｔ．３０３）。プリント推奨画像要求の操作が行われていた場合は、分類部２１が画像を複数のカテゴリに分類し（Ｓｔ．３０４）、画像解析部２２、好適度算出部２３、パラメータ算出部２５および選択部２４が、メモリカードＭから読み込んだ複数の画像からプリント推奨画像を選択する（Ｓｔ．３０５）。選択したプリント推奨画像は、デジタルカメラ２００の表示部２０８で表示されるように、プリント推奨画像選択装置２０からデジタルカメラ２００へ出力される（Ｓｔ．３０６）。

最後に、終了操作が行われたか否かを判定し（Ｓｔ．３０７）、終了操作が行われていればプリント推奨画像選択装置２０は処理を終了する。

次いで、本発明の第６の実施形態について説明する。第６の実施形態では、プリンタが第１または第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置を有する場合について説明する。

ここで、「プリンタがプリント推奨画像選択装置を有する」とは、プリント推奨画像選択装置がプリンタに内蔵されている状態、あるいは、外部装置としてプリンタとアクセス可能な状態にあることを示す。

図１０は第６の実施形態の構成を示すブロック図である。プリンタ３００は、ＣＰＵ３０１、メインメモリ３０２、メインメモリ３０２を制御するメモリ制御部３０３、ハードディスク３０４、ハードディスク３０４を制御するハードディスク制御部３０５、メモリカードＭが装着された場合にメモリカードＭを制御するメモリカード制御部３０６、表示手段および操作手段等を備えるユーザインターフェース３０７、ユーザインターフェース３０７を制御するユーザインターフェース制御部３０８、プリント装置３０９、並びにプリント装置３０９を制御するプリント制御部３１０を備える。そしてプリンタ３００に、プリント推奨画像選択装置１０，２０が内蔵、あるいは、外部装置としてアクセス可能な状態にあるものとする。

以下、第６の実施形態のプリント推奨画像選択装置の動作を説明する。図１１は第６の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、ここではプリンタ３００がプリント推奨画像選択装置２０を有する場合の処理について説明する。

プリンタ３００にメモリカードＭが装着されると、メモリカードＭ内に新規画像が保存されているか否かをメモリカード制御部３０６およびＣＰＵ３０１が判定し（Ｓｔ．４０１）、新規画像が保存されていれば、ハードディスク３０４に新規画像を格納する（Ｓｔ．４０２）。ハードディスク３０４には、新規画像を含めて複数の画像の画像データが格納されているものとする。

次に、プリント推奨画像選択装置２０は、ハードディスク３０４から複数の画像を読み込む（Ｓｔ．４０３）。そして、ユーザがプリント推奨画像の要求の操作を行ったか否かを判定する（Ｓｔ．４０４）。プリント推奨画像要求の操作が行われていた場合は、分類部２１が画像を複数のカテゴリに分類し（Ｓｔ．４０５）、画像解析部２２、好適度算出部２３、パラメータ算出部２５および選択部２４が、ハードディスク３０４から読み込んだ複数の画像からプリント推奨画像を選択する（Ｓｔ．４０６）。選択したプリント推奨画像は、プリンタ３００の表示部等で表示されるように、プリント推奨画像選択装置２０からプリンタ３００へ出力される（Ｓｔ．４０７）。

次いで、ユーザがプリント実行の指示操作を行ったか否かを判定し（Ｓｔ．４０８）、プリント実行指示の操作が行われた場合、プリント推奨画像はプリント装置３０９によってプリント出力される（Ｓｔ．４０９）。

最後に、終了操作が行われたか否かを判定し（Ｓｔ．４１０）、終了操作が行われていればプリント推奨画像選択装置２０は処理を終了する。

次いで、本発明の第７の実施形態について説明する。第７の実施形態では、プリント注文装置が第１または第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置を有する場合について説明する。

ここで、「プリント注文装置がプリント推奨画像選択装置を有する」とは、プリント推奨画像選択装置がプリント注文装置に内蔵されている状態、あるいは、外部装置としてプリント注文装置とアクセス可能な状態にあることを示す。

なお、「プリント注文装置」とは、写真店およびミニラボで使用する写真プリント用機器、並びに店頭に設置するセルフプリント用機器等を示すものであり、ユーザが撮像した画像をメモリカード等の記録媒体に格納して店頭等に持参し、記録媒体を当該機器に装着し、当該機器においてプリント画像を選択するものである。

図１２は第７の実施形態の構成を示すブロック図である。プリント注文装置４００は、ＣＰＵ４０１、メインメモリ４０２、メインメモリ４０２を制御するメモリ制御部４０３、ハードディスク４０４、ハードディスク４０４を制御するハードディスク制御部４０５、メモリカードＭが装着された場合にメモリカードＭを制御するメモリカード制御部４０６、表示手段および操作手段等を備えるユーザインターフェース４０７、ユーザインターフェース４０７を制御するユーザインターフェース制御部４０８、画像表示部４０９、並びに画像表示部４０９を制御する表示制御部４１０を備える。そしてプリント注文装置４００に、プリント推奨画像選択装置１０，２０が内蔵、あるいは、外部装置としてアクセス可能な状態にあるものとする。

以下、第７の実施形態のプリント推奨画像選択装置の動作を説明する。図１３は第７の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、ここではプリント注文装置４００がプリント推奨画像選択装置２０を有する場合の処理について説明する。

ユーザは、ユーザインターフェース４０７の操作手段によってプリント注文装置４００にログインし、必要に応じてユーザ情報を入力する。入力された情報をもとに、プリント推奨画像選択装置内、あるいはプリント注文装置４００のハードディスク４０４内等に格納されている使用履歴の中から、ログインしたユーザの使用履歴を特定し、プリント推奨画像選択装置２０が読み取り可能な状態にする（ユーザ特定：Ｓｔ．５０１）。

プリント注文装置４００にメモリカードＭが装着されると、メモリカードＭ内に保存されている画像をハードディスク４０４に格納する（Ｓｔ．５０２）。次に、プリント推奨画像選択装置２０は、ハードディスク４０４から画像を読み込む（Ｓｔ．５０３）。

次に、ユーザがプリント推奨画像要求の操作を行ったか否かを判定する（Ｓｔ．５０４）。プリント推奨画像要求の操作が行われていた場合は、分類部２１が画像を複数のカテゴリに分類し（Ｓｔ．５０５）、画像解析部２２、好適度算出部２３、パラメータ算出部２５および選択部２４が、ハードディスク４０４から読み込んだ複数の画像からプリント推奨画像を選択する（Ｓｔ．５０６）。選択したプリント推奨画像は、プリント注文装置４００の表示部４０９で表示されるように、プリント推奨画像選択装置２０からプリント注文装置４００へ出力される（Ｓｔ．５０７）。

次いで、ユーザがプリント実行の指示操作を行ったか否かを判定し（Ｓｔ．５０８）、プリント実行指示の操作が行われた場合、プリント推奨画像はプリント注文装置４００から、プリント装置等へ出力されプリント出力される（Ｓｔ．５０９）。

最後に、終了操作が行われたか否かを判定し（Ｓｔ．５１１）、終了操作が行われていればプリント推奨画像選択装置２０は処理を終了する。

以上、本発明の第１および第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置を、パーソナルコンピュータ、デジタルカメラ、プリンタ、およびプリント注文装置等に適用することにより、ユーザは、ユーザ自身の嗜好を反映し、かつユーザが実際に画像を選択する場合と同様に、プリントすべき画像を選択することが可能となる。

なお、第１および第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置の諸機能は、プログラムの形態でパーソナルコンピュータ、デジタルカメラ、プリンタ、およびプリント注文装置等に備えられてもよい。また、本願のプリント推奨画像選択装置の適用例としては、メモリカード等の記憶媒体を着脱可能な携帯電話機が当該装置を有するようにしてもよいし、表示画面を備える携帯型ストレージが当該装置を有するようにしてもよい。

本発明の第１の実施形態によるプリント推奨画像選択装置の構成を示すブロック図。 分類部による分類後のフォルダ構造を示す図 分類部による分類後のフォルダ構造を重要度とともに示す図 本発明の第２の実施形態によるプリント推奨画像選択装置の構成を示すブロック図。 本発明のプリント推奨画像選択装置の適用例である第３の実施形態の構成を示すブロック図。 第３の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 第４の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 本発明のプリント推奨画像選択装置の適用例である第５の実施形態の構成を示すブロック図。 第５の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 本発明のプリント推奨画像選択装置の適用例である第６の実施形態の構成を示すブロック図。 第６の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 本発明のプリント推奨画像選択装置の適用例である第７の実施形態の構成を示すブロック図。 第７の実施形態において行われる処理を示すフローチャート

符号の説明

１０，２０ プリント推奨画像選択装置
１１，２１ 分類部
１２，２２ 画像解析部
１３，２３ 好適度算出部
１４，２４ 選択部
２５ パラメータ算出部
１００ パーソナルコンピュータ
２００ デジタルカメラ
３００ プリンタ
４００ プリント注文装置

Claims (9)

1. 複数の画像からプリントを推奨するプリント推奨画像を選択するプリント推奨画像選択装置であって、
   前記複数の画像を複数のカテゴリに分類し、該複数のカテゴリのそれぞれの重要度を算出する分類手段と、
   あらかじめ定められた少なくとも１つの解析項目について、前記画像を解析する解析手段と、
   前記複数のカテゴリのそれぞれの重要度および前記解析手段による解析結果から、プリント好適度を算出する好適度算出手段と、
   該プリント好適度に基づいて、前記複数の画像から前記プリント推奨画像を選択する選択手段とを備えたことを特徴とするプリント推奨画像選択装置。
2. ユーザの嗜好を示すパラメータを算出するパラメータ算出手段をさらに備え、
   前記選択手段は、前記パラメータにも基づいて、前記プリント推奨画像を選択する手段であることを特徴とする請求項１記載のプリント推奨画像選択装置。
3. 前記複数の画像の入力を検知する検知手段と、
   該検知手段が前記複数の画像の入力を検知すると、前記分類、前記重要度の算出、前記解析、前記プリント好適度の算出、および前記選択を行うよう、前記分類手段、前記解析手段、前記好適度算出手段、および前記選択手段を制御する制御手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項１または２記載のプリント推奨画像選択装置。
4. 前記解析手段は、前記少なくとも１つの解析項目についての評価値を前記解析結果として算出する手段であり、
   前記好適度算出手段は、前記重要度および前記評価値の積算値を前記プリント好適度として算出する手段であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載のプリント推奨画像選択装置。
5. 請求項１から４のいずれか１項記載のプリント推奨画像選択装置を備えたことを特徴とするデジタルカメラ。
6. 請求項１から４のいずれか１項記載のプリント推奨画像選択装置を備えたことを特徴とするプリンタ。
7. 請求項１から４のいずれか１項記載のプリント推奨画像選択装置を備えたことを特徴とするプリント注文装置。
8. 複数の画像からプリントを推奨するプリント推奨画像を選択するプリント推奨画像選択方法であって、
   前記複数の画像を複数のカテゴリに分類し、
   該複数のカテゴリのそれぞれの重要度を算出し、
   あらかじめ定められた少なくとも１つの解析項目について、前記画像を解析し、
   前記複数のカテゴリのそれぞれの重要度および前記解析結果からプリント好適度を算出し、
   該プリント好適度に基づいて、前記複数の画像から前記プリント推奨画像を選択することを特徴とするプリント推奨画像選択方法。
9. 複数の画像からプリントを推奨するプリント推奨画像を選択するプリント推奨画像選択方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記複数の画像を複数のカテゴリに分類する手順と、
   該複数のカテゴリのそれぞれの重要度を算出する手順と、
   あらかじめ定められた少なくとも１つの解析項目について、前記画像を解析する手順と、
   前記複数のカテゴリのそれぞれの重要度および前記解析結果からプリント好適度を算出する手順と、
   該プリント好適度に基づいて、前記複数の画像から前記プリント推奨画像を選択する手順とを有することを特徴とするプログラム。

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