JP4457660B2 - 画像分類装置、画像分類システム、画像分類に関するプログラム、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、デジタルスチルカメラ、カメラ付き携帯電話またはムービーカメラ等の撮影装置で撮影した静止画または動画の画像情報を分類する画像分類装置、画像分類システム、画像分類に関するプログラム、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

近年、デジタルスチルカメラ（以下、単にデジタルカメラと記す）やカメラ付き携帯電話等のデジタル映像を撮影する個人向けの撮影装置が急速に普及している。このような撮影装置においては、その記憶容量が増大しているので、ユーザは数多くの画像を撮影することができるが、その一方で、限られた時間内で全ての画像を見ることは難しく、効率よく画像を見ることのできる視聴方法を実現することが課題であった。

このような課題を解決するために、大量の画像を、画像に付加される情報（いわゆるメタ情報）を用いて自動的にグループに分類し、ユーザはそのグループ単位に画像を見ることができる方法が提案されている（例えば、特許文献１を参照。）。

この方法は、画像の撮影された時刻の情報を抽出して、横軸に画像が撮影された時間帯、縦軸にその時間帯に撮影された画像の枚数をとってヒストグラムを作成し、撮影枚数が０となる時刻を境界として、境界前後の画像情報を別のフォルダで管理することでグループに分類する方法であった。

また、別の方法として、画像が撮影された場所の情報にもとづいて画像をグループ分けする方法が提案されている（例えば、特許文献２を参照。）。

この方法は、撮影装置に携帯電話を接続して、携帯電話が交信している基地局のＩＤを取得し、撮影時に取得された基地局ＩＤ別に画像をグループに分けて管理する方法であった。
特開２００３−５８８６７号公報 特開平１０−２５４７４６号公報

しかしながら、前述したような従来の技術においては、ユーザが１つのイベントであると意識して撮影した画像のグループと、従来の方法によって分類された画像のグループとが必ずしも一致しないという課題があった。なお、本明細書において、イベントとは、ホームパーティ、祭り、記念行事または旅行等、ユーザが主観的に一括りの出来事として知覚、認識する活動のことをいう。

例えば、数日間の宿泊旅行を、ユーザとしては「北海道旅行」という１つのイベントとして分類したい場合でも、画像の撮影は実質的には数日間に離散して行われるので、例えば時間を用いて画像を分類した場合には、複数のグループに分類されるという課題があった。

さらに、撮影場所の情報を用いて画像を分類する場合には、例えば、同日に自宅と近所で催された複数のイベントに参加した場合に、ユーザとしては「ホームパーティ」と「町内会」という別々のイベントとして画像を分類したい場合でも、これらの画像が近接する場所で撮影された場合には同じグループに分類されてしまうという課題があった。

これらの課題は、日常の活動エリアの近傍では比較的短時間で比較的移動範囲の狭い行動をイベントとして意識し、遠方では比較的長時間で比較的移動範囲の広い行動を１つのイベントとして意識することが多いという、ユーザの認知的な傾向に起因していると思われる。

本発明はこれらの課題に鑑みてなされたものであり、ユーザがイベントであると認識している出来事に対応する画像情報を、より適切に１つのグループに対応付けられるように分類することのできる画像分類装置ならびに画像分類方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明の画像分類装置は、画像が撮影された場所の位置情報を含む画像情報が入力される画像情報入力部と、位置情報を用いて、基準となる場所から画像が撮影された場所までの基準距離を算出する基準距離算出部と、基準距離にもとづいた分類条件を用いて画像を分類する画像分類部とを備えたことを特徴としている。

このような構成によれば、ユーザが基準とする場所を基準とした基準距離を用いて画像を分類するので、ユーザがイベントであると認識している出来事に対応する画像を、適切に１つのグループに対応付けることが可能となる。

また、画像分類部が画像を分類する際に用いるべき、複数の分類条件を記憶する分類条件記憶部を備え、画像分類部は、分類条件記憶部に記憶された複数の分類条件のうち、基準距離に応じた分類条件を用いて画像を分類する構成であってもよい。

このような構成によれば、基準距離の違いにより異なる分類条件を用いて画像を分類するので、例えば、旅行や、近所での出来事等、ユーザがイベントであると認識している出来事に対応する画像を、より適切に１つのグループに対応付けることが可能となる。

また、位置情報から、画像の撮影場所とその画像の直前に撮影された画像の撮影場所との距離間隔を算出する距離間隔算出部を備え、画像分類部は、基準距離および距離間隔にもとづいて画像を分類する構成であってもよい。

このような構成によれば、画像が撮影された場所の距離間隔を用いて画像を分類するので、ユーザの移動距離にもとづいて適切な画像の分類を行うことが可能である。

さらに、分類条件は、距離間隔の距離間隔閾値を含む分類条件であり、画像分類部は、基準距離の違いによって、異なる距離間隔閾値を用いて画像を分類する構成であってもよい。

このような構成によれば、基準距離に応じて異なる距離間隔閾値を用いて画像を分類することができるので、例えば、旅行先では長距離の移動、近所では短距離の移動等、ユーザの移動距離に合わせて詳細な分類を行うことが可能となる。

また、画像情報は画像が撮影された時刻を示す時間情報を有し、時間情報から、画像の撮影された時刻とその画像の直前に撮影された画像の撮影された時刻との時間間隔を算出する時間間隔算出部を備え、画像分類部は、基準距離および時間間隔にもとづいて画像を分類する構成であってもよい。

このような構成によれば、画像が撮影された時刻の時間間隔を用いて画像を分類するので、ユーザの撮影頻度にもとづいて適切な画像の分類を行うことが可能である。

さらに、分類条件は、時間間隔の時間間隔閾値を含む分類条件であり、画像分類部は、基準距離の違いによって、異なる時間間隔閾値を用いて画像を分類する構成であってもよい。

このような構成によれば、基準距離に応じて異なる時間間隔閾値を用いて画像を分類することができるので、例えば、旅行先では頻繁な撮影、近所では時折撮影等、ユーザの基準距離に応じて詳細な分類を行うことが可能となる。

また、画像情報は画像が撮影された時刻を示す時間情報を有し、時間情報から、画像の撮影された時刻とその画像の直前に撮影された画像の撮影された時刻との時間間隔を算出する時間間隔算出部と、位置情報から、画像の撮影場所とその画像の直前に撮影された画像の撮影場所との距離間隔を算出する距離間隔算出部とを備え、画像分類部は、基準距離、距離間隔および時間間隔にもとづいて画像を分類する構成であってもよい。

このような構成によれば、画像が撮影された時間間隔と距離間隔とにもとづいて画像を分類するので、ユーザの撮影頻度および移動距離に適応した分類を行うことが可能となる。

さらに、分類条件は、時間間隔の時間間隔閾値および距離間隔の距離間隔閾値を含む分類条件であり、画像分類部は、基準距離の違いによって、異なる時間間隔閾値および距離間隔閾値を用いて画像を分類する構成であってもよい。

このような構成によれば、基準距離に応じて異なる時間間隔閾値および距離間隔閾値を用いて画像の分類を行うので、例えば、旅行先でかつ頻繁な撮影、または旅行先でかつ頻繁でない撮影等、さらに詳細な階層的な分類を行うことが可能となる。

また、複数の地図情報を記憶する地図情報記憶部と、画像分類部で分類されたグループ毎に、グループに含まれる画像の位置情報から代表位置を算出する代表位置算出部と、グループに含まれる画像の位置情報から分布を算出する分布算出部と、代表位置および位置情報に応じて複数の地図情報からグループに適切な地図情報を選択してコメントを作成するコメント作成部とを備えた構成であってもよい。

このような構成によれば、分類された画像のグループ毎に、その撮影された代表位置および分布を用いてランドマーク名や、地域名、都道府県名または地方名等の適切なグループ名を付与することが可能となる。

また、画像情報から、位置情報を抽出する位置情報抽出部を備えた構成であってもよい。

このような構成によれば、画像情報から位置情報を適切に抽出して、基準距離の算出に供することが可能となる。

さらに、画像分類部の画像分類結果にもとづいて、画像を出力する出力部を備えた構成であってもよい。

このような構成によれば、画像をグループに適切に分類して、その結果にもとづいてグループ毎に表示を行うことができるので、ユーザが多くの画像をまとめて迅速に視聴することが可能となる。

次に、本発明の画像分類システムは、画像を撮影する画像撮影装置と、本発明の画像分類装置と、画像分類装置から出力された画像を表示する表示装置とを備えたことを特徴としている。

このような構成によれば、画像撮影装置で撮影した数多くの画像を適切にグループに分類して、その結果を表示装置に表示することができ、ユーザは画像をグループ毎にまとめて迅速に視聴することの可能な構成を実現できる。

次に、本発明の画像分類方法は、少なくとも画像と、画像が撮影された場所の位置情報とを含む画像情報が入力される第１のステップと、位置情報を用いて、基準となる場所から画像が撮影された場所までの基準距離を算出する第２のステップと、基準距離にもとづいて画像を分類する第３のステップとを備えたことを特徴としている。

このような方法によれば、ユーザが基準とする場所を基準とした基準距離を用いて画像を分類するので、ユーザがイベントであると認識している出来事に対応する画像を、適切に１つのグループに対応付けることが可能な方法を提供できる。

次に、本発明のプログラムは、コンピュータに、少なくとも画像と、画像が撮影された場所の位置情報とを含む画像情報が入力される第１のステップと、位置情報を用いて、基準となる場所から画像が撮影された場所までの基準距離を算出する第２のステップと、基準距離にもとづいて画像を分類する第３のステップとを実行させることを特徴としている。

このようなプログラムまたはそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、ユーザが指定した基準地点と撮影場所との距離である基準距離を用いて画像を分類するので、ユーザがイベントであると認識している出来事に対応する画像を、適切に１つのグループに対応付けることが可能になる。

また、本発明の画像分類方法は、基準となる場所から画像が撮影された場所までの距離を基準距離とし、画像が撮影された場所が所定の基準距離範囲に含まれる１以上の画像の識別子を、基準距離範囲に対応するリストに登録することを特徴としている。

このような方法によれば、ユーザがグループに分類された画像情報にアクセスすることが容易になる。

さらに、基準となる場所から画像が撮影された場所までの距離を基準距離とし、画像が撮影された場所が所定の基準距離範囲に含まれる１以上の画像のデータファイルを、基準距離範囲に対応するフォルダに格納する方法であってもよい。

このような方法によれば、ユーザがグループ毎の画像情報を一括して取り出すことが容易になる。

また、基準となる場所から画像が撮影された場所までの距離を基準距離とし、画像が撮影された場所が所定の基準距離範囲に含まれる１以上の画像を、他の画像と区分可能に表示する方法であってもよい。

このような方法によれば、グループに属する画像情報をユーザに対して分かりやすく呈示することができる。

以上述べたように、本発明の画像分類装置ならびに画像分類方法およびプログラムを用いれば、ユーザが単一のイベントであると認識している出来事に対応する画像情報を、より適切に１つのグループに対応付けられるように分類することができる。

以下、本発明の実施の形態として、本発明の画像分類装置ならびに画像分類方法およびプログラムについて図面を用いて詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
まず、本発明の第１の実施の形態における画像分類装置ならびに画像分類方法およびプログラムについて説明する。

本発明の実施の形態においては、画像分類装置は撮影装置および表示装置と組み合わせて画像分類システムを構成する例を示す。

図１は本発明の実施の形態における画像分類システム３０のシステム構成図である。

図１に示したように、本発明の実施の形態における画像分類システム３０は、画像を撮影するデジタルカメラやムービーカメラ等の撮影装置５０、撮影装置５０で撮影された画像（静止画または動画）を後述する方法で分類する画像分類装置１、および、画像分類装置１で分類された画像を表示する表示装置６０を備える。

ユーザは撮影装置５０を画像分類装置１に有線または無線等の公知の通信手段により接続するか、または、メモリカード等の媒体を用いて、撮影した画像情報を画像分類装置１に送ることにより、画像分類装置１は、画像情報をイベント毎に適切に分類して、その結果、グループ化された画像を表示装置６０上で確認することができる。

なお、本発明の第１の実施の形態における画像情報とは、撮影された画像の画素データおよび少なくとも画像が撮影された場所を特定するためのＧＰＳ情報等で得られた位置情報を含む情報のことをいう。

図２は、この画像情報のデータ構成の一例を示す図である。

図２に示した例においては、画像情報のヘッダ部に画像が撮影された撮影時間（年／月／日／時／分／秒）の時間情報、および画像が撮影された撮影場所（緯度／経度／高度）の位置情報（以下、時間情報および位置情報をあわせて撮影情報と記す）が格納されている。ヘッダ部の後には、画素データ部として、画像を構成する画素毎の輝度等の情報が格納されている。このような撮影情報が記録可能な規格としては、例えばＥｘｉｆ（ＥＸｃｈａｎｇｅａｂｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ）があり、画像情報としては、例えばＥｘｉｆに準拠したＪＰＥＧファイルやＭＰＥＧファイル等を用いることができる。

なお、本発明は、画像情報における時間情報および位置情報の順序やヘッダ部および画素データ部の順序を限定するものでないことはいうまでもない。さらに、本発明の第１の実施の形態においては、画像情報には位置情報が格納されていればよく、時間情報が含まれない構成であってもよい。

次に、本発明の第１の実施の形態における画像分類装置１の構成について説明する。図３は本発明の第１の実施の形態における画像分類装置１の構成を示すブロック図である。

図３に示したように、本発明の第１の実施の形態における画像分類装置１は、撮影装置５０等から入力された画像情報から位置情報を抽出する位置情報抽出部２、位置情報抽出部２で抽出された位置情報から、後述する基準距離の値を算出する基準距離算出部３、画像情報を分類するための分類条件を記憶する分類条件記憶部４、基準距離算出部３で算出された基準距離の値にもとづいて、分類条件記憶部４に記憶された分類条件にもとづいて入力された画像情報を分類する画像情報分類部５、画像情報分類部５で分類された画像情報のグループＩＤ等の分類情報を記憶する分類情報記憶部６、および、分類情報記憶部６に記憶された分類情報にもとづいて、グループ化された画像を表示装置６０等に出力する出力部７を備える。

また、分類条件記憶部４および分類情報記憶部６はＨＤＤ等の磁気ディスク装置やメモリカード等の公知の記憶手段から適宜選択して用いることが可能である。また、分類条件記憶部４および分類情報記憶部６の別はそれぞれの機能が異なることを示したものであり、それぞれが別の記憶手段によって実現されていてもよいし、１つの記憶手段の中に分類条件記憶部４および分類情報記憶部６の機能が実現されていてもよいことはいうまでもない。

なお、本発明の実施の形態において、「画像を分類する」とは、画像に対して対応するグループを割り当てることをいう。具体的には、グループ毎にあらかじめ用意された管理領域に、当該グループに属する画像情報を特定する識別子情報または画像情報の記録位置を示すリンク情報を格納すること、または、グループ毎にあらかじめ用意されたフォルダに画像情報を移動または複写させること、さらに画像情報のヘッダ情報にグループを示す識別情報を格納すること等の行為をいうものとする。

次に、本発明の第１の実施の形態における画像分類装置１の動作概要について説明する。図４は本発明の第１の実施の形態における画像分類装置１の動作ステップを示すフローチャートである。

まず、撮影装置５０から画像情報が画像分類装置１の位置情報抽出部２に入力される（Ｓ１）。

位置情報抽出部２においては、前述の画像情報から、位置情報を抽出する（Ｓ２）。

基準距離算出部３においては、あらかじめ定められた基準となる場所から画像が撮影された撮影場所までの距離差の絶対値（以下、基準距離Ｄｓと記す）が算出される（Ｓ３）。

画像情報分類部５においては、あらかじめ分類条件記憶部４に記憶された分類条件に応じて、送られてきた画像情報に対してグループを対応させて、画像情報の分類を行う（Ｓ４）。

画像情報は分類結果とともに分類情報記憶部６に記憶されるとともに、出力部７によって表示装置６０にグループ毎に区別できる様態で表示される（Ｓ５）。

次に、具体的な画像情報を例として、詳細な処理過程を説明する。

図５は本発明の第１の実施の形態における画像分類装置１に入力される画像情報のうち撮影情報の部分の一例を示す図である。図５に示したように、本発明の第１の実施の形態における画像分類装置１においては、撮影装置５０から１６枚の画像情報が入力されるものとして説明する。各画像情報に画像ＩＤ（ここでは一例としてＰ１〜Ｐ１６であるとする）が付与されている。例えば、画像ＩＤがＰ１の画像情報は、２００３年１２月２４日の５時３０分１０秒に、東経１３５度３０分１０秒、北緯４５度１０分３秒、高度３０ｍの位置で撮影されていることが分かる。

位置情報抽出部２においては、前述の画像情報から、位置情報を抽出する（Ｓ２）。前述のＰ１の画像情報に対しては、東経１３５度３０分１０秒、北緯４５度１０分３秒、高度３０ｍという位置情報が抽出されて、基準距離算出部３に送られる。

基準距離算出部３においては、基準距離Ｄｓが算出される（Ｓ３）。

ここで、基準距離Ｄｓとは、あらかじめ定めた基準となる地点（以下、原点と記す）と画像を撮影した地点（以下、取得地点と記す）との距離である。

なお、基準距離Ｄｓは、原点と取得地点とを二地点とした場合に、緯度と経度で表現した地図上で二地点を結ぶ直線距離だけでなく、緯度と経度と高度で表現された二地点間の３次元距離でもよいし、二地点を移動する際のルート（陸路、空路または海路）の長さ（道のり）でもよいし、二地点の近傍にあるランドマーク（駅やビル等の目印となる目標物）が存在する地点間の距離としてもよい。

さらに、県、市、町等のある広がりを持ったエリアを考え、上記の二地点がそれぞれ存在する２つのエリアについて、エリア中心間の直線距離としてもよい。

また、「電車で３０分」等上記の二地点を乗り物で移動するのに要する時間を用いて距離を表してもよい。このようにした場合は、地図上の直線距離とは異なり、乗り換え時間を含めて、撮影者が感じた主観的な遠近を表現できるため、撮影者が認識するイベント単位とさらに一致しやすくなる。

この原点は、ユーザが任意に設定することができるが、本発明の第１の実施の形態においては、ユーザの自宅の場所を原点として説明する。

このユーザによる原点の設定は、図示しない入力部からユーザが原点を入力することによって行われてもよいし、ユーザが画像を撮影した際にその画像を「原点で撮影された画像である」旨の入力を行うことによって設定されてもよい。

基準距離算出部３において算出された基準距離Ｄｓの値は、画像情報分類部５へ送られる。

画像情報分類部５においては、あらかじめ分類条件記憶部４に記憶された分類条件に応じて、送られてきた画像に対してグループを対応させて、画像の分類を行う（Ｓ４）。

本発明の第１の実施の形態においては、分類条件記憶部４に、分類条件として、基準距離Ｄｓの大きさの違いに応じて画像を分類すべく基準距離閾値を準備しておく。例えば、（５ｋｍ、５００ｋｍ）という２つの基準距離閾値を準備しておくことにより、基準距離Ｄｓの違いに応じて、
０≦Ｄｓ≦５ｋｍ → Ｇ１（近所でのイベントを示すグループ）
５ｋｍ＜Ｄｓ≦５００ｋｍ → Ｇ２（国内旅行を示すグループ）
５００ｋｍ＜Ｄｓ≦５０００ｋｍ → Ｇ３（海外旅行を示すグループ）
の３つのグループに画像情報を分類することができる。

画像情報分類部５はこのような分類条件と各画像情報の基準距離Ｄｓとを比較して、画像情報を最適なグループに分類する。なお、この際、基準距離値Ｄｓが大きくなるにつれて、同じグループを割り当てる範囲を大きくするようにすれば、実際のユーザの感覚に適合したグループに分類することができる。

このように、画像情報がそれぞれどのグループに属するかを示す分類情報が画像情報分類部５から分類情報記憶部６に送られて、記憶される（Ｓ５）。この場合、必要に応じて確認等のために外部の表示装置６０等に画像をグループ化して出力する構成とすることも可能である。

このようにして、入力された画像情報を基準距離Ｄｓにもとづいて分類する構成により、よりユーザが知覚するイベントに沿った分類を行うことが可能となる。

また、図４に示したフローチャートに従ってプログラムを記述し、コンピュータに実行させることによって、上述したようなユーザが知覚するイベントに沿った画像の分類を行うことが可能となる。なお、あらかじめ記述されたプログラムを記録媒体に記録させておき、コンピュータに読み込ませて実行させることも可能である。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態における画像分類装置ならびに画像分類方法およびプログラムについて説明する。

図６は、本発明の第２の実施の形態における画像分類装置２１の構成を示すブロック図である。

図６に示したように、本発明の第２の実施の形態における画像分類装置２１は、第１の実施の形態における画像分類装置１と比較して、撮影装置５０から送られた画像情報を記憶する画像記憶部１２、画像情報の撮影情報のうち、時間情報を抽出する時間情報抽出部１３、および、時間情報抽出部１３で抽出された時間情報から、画像の撮影時間とその画像の直前に撮影された画像の撮影時間との差分、すなわち時間間隔を算出する時間間隔算出部１４を備えた点が異なる。

よって、画像情報分類部１５には、時間間隔および基準距離Ｄｓの値が入力される。

また、このような構成の違いにともなって、画像情報分類部１５の処理内容および分類条件記憶部１２に記憶された分類条件も第１の実施の形態で説明したものとは異なるが、これについては後述する。

その他、本発明の第２の実施の形態における画像分類装置２１において、第１の実施の形態で説明した画像分類装置１と同様の機能を有する構成ブロックについては同一の符号を付して、その説明を省略する。

画像記憶部１２はデジタルカメラやカメラ付携帯電話等の撮影装置５０で撮影した画像情報を単数または複数記憶している。本発明の第２の実施の形態においては、画像情報のヘッダ部には、画像が撮影された時間情報と撮影された場所を示す位置情報とを有する撮影情報が少なくとも含まれているものとする。

本発明の実施の形態においては、画像記憶部１２が保持しているデータは画像情報であるとして説明する。ただし、他の種類のデータ、例えば、動画データ、音楽データまたは音声データ等どのような形式のデータであってもよい。

位置情報抽出部２および基準距離算出部３によって、画像記憶部１２に記憶された画像情報から、前述の基準距離Ｄｓが算出されることは、第１の実施の形態に説明したとおりである。

時間情報抽出部１３は、画像記憶部１２から送られた画像情報のヘッダ部から画像が撮影された時刻、すなわち時間情報を取り出す。

時間間隔算出部１４は、直前に撮影した画像の撮影時刻と分類すべき画像の撮影時刻との時間差の絶対値（以下、時間間隔ＴＴと記す）を算出して、画像情報分類部１５に送る。

分類条件記憶部１１は、画像をグループ毎に分類するための分類条件式を単数または複数記憶している。分類条件式の詳細については後述するが、時間情報に関する条件と位置情報に関する条件の少なくとも一方を含む。

画像情報分類部１５は、基準距離算出部３で算出された基準距離Ｄｓと、時間間隔算出部１４で算出された時間間隔ＴＴとを用いて、分類条件記憶部１１に保持されている分類条件式から最適な分類条件式を取り出して、画像記憶部１２に記録されている画像情報のそれぞれが、分類条件式にもとづいてどのグループに分類されるべきかを判定する。分類されるべきグループが存在しない場合は、グループを新規に作成して、その画像情報を新規に作成したグループに分類する。

分類情報記憶部６は、各グループとそのグループに属する各画像情報の画像記憶部１２における記憶場所（ポインタ情報）とを関連付けて記録する。それ以外でも、例えばグループに対応したフォルダを用意し、画像記憶部１２からそのグループに属する画像情報を移動または複写して分類情報記憶部６に記憶する構成であってもよいことは既に述べたとおりである。

なお、画像記憶部１２、分類条件記憶部１１または分類情報記憶部６はそれぞれ不揮発性の記録媒体であるハードディスク、ＤＶＤメディアまたは半導体メモリカード等であることが好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現することが可能である。なお、それぞれの記憶部の機能が単一の記憶手段において実現されていてもよい。

次に、本発明の第２の実施の形態における画像分類装置２１の動作概要について説明する。図７は、本発明の第２の実施の形態における画像分類装置２１の動作ステップを示すフローチャートである。

本発明の第２の実施の形態における画像分類装置２１では撮影装置５０で撮影した画像情報があらかじめ画像記憶部１２にファイルとして保存されており、そのファイル数が変数ｐｎｕｍに格納されているものとする。これら画像情報をそれぞれＰ１〜Ｐｎｕｍとして区別する。

まず、画像分類装置２１の初期化が行われる（Ｓ１１）。初期化とは、基準距離Ｄｓの値を算出する際の基準となる原点を登録する作業である。これは通常、ユーザによる原点の入力や、基準となるべき地点（例えば自宅）等において撮影された画像を原点で撮影された画像であるとする旨の入力がされることによって行われる。

次に、グループ数をカウントする変数ｎに値＝１を格納し（Ｓ１２）、新しいグループＧｎ（すなわちグループＧ１）が分類情報記憶部６に作成される。

画像情報ループＡとして、以下説明するステップＳ１４をｐｎｕｍ回繰り返す（Ｓ１３）。このとき、ループカウンタとして変数ｉを使用するものとして以下説明する。

画像情報ループＡの処理としては、まず位置情報抽出部２が、画像情報Ｐｉのヘッダ部から位置情報を取り出す。基準距離算出部３は、位置情報から基準距離Ｄｓを算出する（Ｓ１４）。

画像情報分類部１５は、全ての画像情報Ｐ１〜Ｐｎｕｍについて上述の画像情報ループＡ処理を行った後、それぞれの画像情報について算出された基準距離Ｄｓのうちの最大値を変数Ｄｓｍに格納する（Ｓ１５）。

画像情報分類部１５は、分類条件記憶部１１から最大値Ｄｓｍに対応する分類条件式を選択し、分類に用いるべき分類式パラメータを決定する（Ｓ１６）。なお、本実施の形態では、ステップＳ１１１〜Ｓ１１６に示す分類条件を選択したとして説明する。

次に、画像情報ループＢとして、後述するステップＳ１８〜Ｓ１９をｐｎｕｍ回繰り返す（Ｓ１７）。なお、画像情報ループＢにおいても、ループカウンタとして変数ｉを使用するものとして説明する。

位置情報抽出部２は画像情報Ｐｉのヘッダ部から位置情報を抽出し、時間情報抽出部１３は画像情報Ｐｉのヘッダ部から時間情報を取り出す。基準距離算出部３は、基準距離Ｄｓを算出する。また、時間間隔算出部１４は、時間間隔ＴＴを算出する（Ｓ１８）。

ここで時間間隔ＴＴとは、画像情報Ｐｉの撮影時間と、直前に撮影した画像情報Ｐｉ−１の撮影時間との差の絶対値であるが、処理を最初（ｉ＝１）に行う画像については、その時間間隔ＴＴを０とする。

次に、画像情報分類部１５は、分類条件記憶部１１から読み込んだ分類条件式に従って画像情報Ｐｉをグループに分類する（Ｓ１９）。処理の詳細を図７（ｂ）を用いてさらに説明する。

ある画像情報Ｐｉについてその基準距離Ｄｓが距離閾値Ｄｔｈ以上ならば（例えば自宅から比較的遠距離ならば）時間閾値ΔＴにＴ１の値を、それ以外ならば（自宅から比較的近くならば）時間閾値ΔＴにＴ２の値を格納する（Ｓ１１１〜Ｓ１１３）。

次に、読み込んだ時間間隔ＴＴが時間閾値ΔＴ以上ならば（Ｓ１１４）、新しいグループＧｎ＋１を分類情報記憶部６に作成し、そのグループＧｎ＋１に画像情報Ｐｉを分類する（Ｓ１１５）。

ステップＳ１１４において、時間間隔ＴＴが時間閾値ΔＴ未満の場合には、既存のグループＧｎに画像情報Ｐｉを分類して（Ｓ１１６）処理を終了する。

ここで、本発明の第２の実施の形態における画像分類装置の動作について具体例をあげてさらに説明する。

画像記憶部１２に記憶される画像情報は、前述の図２に示したものと同様であり、画像情報はヘッダ部と画素データ部とを含む。

ヘッダ部には前述のように位置情報および時間情報を含む撮影情報が格納されている。また、画素データ部には画像を構成する各画素の画素値が格納されている。画像情報のヘッダ部を読むことで、画像が撮影された時間と場所を知ることができる。

時間情報は、シャッターが押下された時刻を「年／月／日／時／分／秒」で表現する例を示す。なお、時間情報はこの例に限定されず、例えばある基準時刻から撮影時刻までの経過時間であってもよい。

撮影場所の位置情報は、本実施の形態においてはシャッターが押下された撮影場所について「緯度（度・分・秒）／経度（度・分・秒）／高度」として示す例を示す。なお、位置情報はこの例に限定されず、例えば、撮影場所の住所や、ある基準となる地点と撮影場所との相対的な位置関係を示す情報等であってもよい。

図８（ａ）は、分類条件記憶部１１が記憶する分類条件式の一例を示す図である。

図８（ａ）に示した分類条件式は、「分類条件式ＩＤ」「選択条件」「分類式パラメータ」を有するレコードを単数または複数個保持している。

「分類条件式ＩＤ」は各レコードを識別するための情報であり、管理上の要請のために付与される。

「選択条件」は複数の分類条件式から画像情報Ｐｉに最適な式を選択するための条件であり、前述の基準距離Ｄｓの最大値Ｄｓｍの値の違いによって表される。

また、「分類式パラメータ」は分類条件式で使用するパラメータ情報であり、距離閾値Ｄｔｈおよび時間閾値ΔＴを含む。

ここでは、ユーザが１日に撮影した１６枚の画像情報を例にして具体的な動作を説明する。

これらの画像情報は画像記憶部１２に記憶されており、撮影された順番に画像情報Ｐ１〜Ｐ１６であるとする。原点はユーザの自宅であるとする。

このような画像情報について、横軸に画像が撮影された時刻をとり、縦軸に基準距離Ｄｓをとった図を図９に示す。

図９に示すように、画像情報Ｐ１〜Ｐ３は自宅近所の公園に散歩で出かけて撮影されたものであり、画像情報Ｐ４〜Ｐ７は自宅で観光の準備をしながら撮影されたものであり、画像情報Ｐ８〜Ｐ１０は旅行中にＡ市を観光しながら撮影されたものであり、この後Ａ市からＢ市へ移動し、画像情報Ｐ１１〜１３はＢ市を観光しながら撮影されたものであり、画像情報Ｐ１４〜１６は帰宅後に撮影されたものであるとする。

これらの１６枚の画像情報が入力されて、画像分類装置２１は、前述の図７（ａ）に示したような処理を行う。

すなわち、ステップＳ１２で１つめのグループＧ１を作成し、ステップＳ１３〜Ｓ１５で基準距離Ｄｓの最大値Ｄｓｍを求める。この例では、Ｄｓｍ＝２２ｋｍであるとする。

ステップＳ１６では、図８（ａ）に示したような分類条件表の全レコードから選択条件にＤｓｍが含まれるレコードを選択し、その分類式パラメータを読み込む。すなわち、図８（ａ）に示した例においては、画像情報Ｐ１〜Ｐ１６におけるＤｓｍが２２ｋｍであるので、分類条件式ＩＤがＢ１である分類条件式が選択され、分類式パラメータ、すなわち、距離閾値Ｄｔｈ＝２０ｋｍ、時間閾値Ｔ１＝６０分、Ｔ２＝９０分が読み込まれる。

これらの分類式パラメータを用いてステップＳ１９が実行される。

すなわち、それぞれの画像情報Ｐｉにおいて、基準距離Ｄｓの値が距離閾値Ｄｔｈ以上の場合には、時間閾値Ｔ２が用いられ、基準距離Ｄｓの値が距離閾値Ｄｔｈ未満の場合には、時間閾値Ｔ１が用いられて、グループに分類される。

上述の例においては、距離閾値Ｄｔｈ＝２０ｋｍ未満の近距離で撮影された場合（画像情報Ｐ１〜Ｐ７，Ｐ１４〜１６が該当）には、画像情報を時間閾値Ｔ１＝６０分の前後で異なるグループに分ける一方、距離閾値Ｄｔｈ＝２０ｋｍ以上の遠距離で撮影した場合（画像情報Ｐ８〜Ｐ１３が該当）には、時間閾値Ｔ２＝９０分の前後で異なるグループに分ける。

例えば、画像情報Ｐ１と画像情報Ｐ２、画像情報Ｐ２と画像情報Ｐ３の時間間隔ＴＴはそれぞれ６０分未満なので画像情報Ｐ１〜Ｐ３は同じグループＧ１に分類され、画像情報Ｐ３と画像情報Ｐ４との時間間隔ＴＴは６０分以上なので新しいグループＧ２を作成して画像情報Ｐ４はグループＧ２に分類される。

また、画像情報Ｐ４と画像情報Ｐ５、画像情報Ｐ５と画像情報Ｐ６、画像情報Ｐ６と画像情報Ｐ７の時間間隔ＴＴはそれぞれ６０分未満なので、画像情報Ｐ５〜Ｐ７は画像情報Ｐ４と同じグループＧ２に分類される。

また、画像情報Ｐ７と画像情報Ｐ８との時間間隔ＴＴは９０分以上なので新しいグループＧ３を作成し、画像情報Ｐ８はグループＧ３に分類される。

さらに、画像情報Ｐ８と画像情報Ｐ９、画像情報Ｐ９と画像情報Ｐ１０はそれぞれ時間間隔が９０分未満なので同じグループＧ３に分類され、画像情報Ｐ１０と画像情報Ｐ１１との時間間隔ＴＴは９０分以上なので新しいグループＧ４を作成し、画像情報Ｐ１１はグループＧ４に分類される。

さらに、画像情報Ｐ１１と画像情報Ｐ１２、画像情報Ｐ１２と画像情報Ｐ１３の時間間隔ＴＴはそれぞれ９０分未満なので画像情報Ｐ１２と画像情報Ｐ１３とは画像情報Ｐ１１と同じグループＧ４に分類される。

さらに、画像情報Ｐ１３と画像情報Ｐ１４との時間間隔ＴＴは６０分以上なので新しいグループＧ５を作成し、画像情報Ｐ１４はグループＧ５に分類される。

また、画像情報Ｐ１４と画像情報Ｐ１５、および画像情報Ｐ１５と画像情報Ｐ１６との時間間隔ＴＴはそれぞれ６０分未満なので同じグループＧ５に分類される。

このような処理を行った結果、図８（ｂ）に示したようなグループ管理表が分類情報記憶部６に記憶されて、画像情報Ｐ１〜Ｐ１６までの分類が終了する。

図８（ｂ）は、分類情報記憶部６が記憶するグループ管理表の一例を示す図である。図８（ｂ）に示したように、グループ管理表は、「グループＩＤ」「画像ＩＤ」を有するレコードを単数または複数個備えている。

「グループＩＤ」は各レコードを識別するための情報であり、管理上の要請のために付与される。

「画像ＩＤ」はそのグループに属する単数または複数の画像を特定するための識別子である。識別子としては、例えばリンク情報であってもよい。このリンク情報を参照することで、画像記憶部１２に記憶されている画像情報にアクセスすることができる。また、識別子としては、それぞれの画像が区別できるような、重複しない一連の番号であってもよい。

なお、画像情報が分類された際には、グループ毎に準備されたフォルダに、対応する画像情報が移動または複写される構成でもよいし、画像情報のヘッダ情報に分類されたグループを示す識別情報を格納する構成であってもよいことは前述したとおりである。

このような処理を行うことにより、図１０に示すように、画像情報Ｐ１〜Ｐ１６までの画像情報を、公園への散歩の際に撮影された画像情報Ｐ１〜Ｐ３をグループＧ１に、自宅での観光準備をしながら撮影された画像情報Ｐ４〜Ｐ７をグループＧ２に、Ａ市での観光において撮影された画像情報Ｐ８〜Ｐ１０をグループＧ３に、Ｂ市での観光において撮影された画像情報Ｐ１１〜Ｐ１３をグループＧ４に、さらに、帰宅後に撮影された画像情報Ｐ１４〜Ｐ１６をグループＧ５に分類することができた。すなわち、画像情報Ｐ１〜Ｐ１６を、ユーザの１日の行動における５つのイベント毎に適切に分類することができた。

なお、本実施の形態においては、分類条件式ＩＤ＝Ｂ１を例として説明した。すなわち、分類式パラメータとして、距離閾値Ｄｔｈによって基準地点からの基準距離を「近距離」と「遠距離」の２つに分割してそれぞれ異なる時間閾値ΔＴ（Ｔ１またはＴ２）を適用する例を示した。

しかしながら、本発明はこれに限定されることなく、例えば、図８（ａ）の分類条件式ＩＤがＢ２またはＢ３の分類条件式に示したように、複数の距離閾値Ｄｔｈ（例えば、Ｄｔｈ１およびＤｔｈ２）を設けて、「近距離」と「中距離」「遠距離」３つの範囲に分割し、それぞれ異なる時間閾値ΔＴ（例えばＴ１，Ｔ２，Ｔ３）を用いて、時間間隔ＴＴにもとづいた分類を行うことも可能である。同様に、基準距離Ｄｓを４つ以上の範囲に分割してそれぞれ異なる時間閾値ΔＴを適用することも可能であることはいうまでもない。

さらに、このように分類された画像情報Ｐ１〜Ｐ１６を、出力部７を介して表示装置６０に、図１１に示すようなグループ毎に表示させることができるので、ユーザは多数の画像をイベント毎にまとめて見ることができるので、ユーザの負担を増大することなく、短時間に画像を見ることが可能となる。

図１１は、本発明の実施の形態の画像分類装置および画像分類システムにおける表示装置６０に表示された画像の一例を示す図である。図１１に示したように、前述の例に沿っていえば、画像情報Ｐ１から画像情報Ｐ１０までの画像情報の概要を示すサムネール画像が、グループ毎にまとまった形態で表示されているので、本発明の実施の形態における画像分類装置および画像分類システムならびに画像分類方法を用いることにより、ユーザは負担を感じることなく所望のグループを選択することによって、短時間に所望の画像を見ることが可能となる。

また、本発明の第２の実施の形態において、図７に示したフローチャートに従ってプログラムを記述し、コンピュータに実行させることによって、上述したような、ユーザの行動におけるイベント毎に適切に画像の分類を行うことが可能となる。なお、あらかじめ記述されたプログラムを記録媒体に記録させておき、コンピュータに読み込ませて実行させることも可能である。

（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態である画像分類装置３１について説明する。

図１２は、本発明の第３の実施の形態における画像分類装置３１の構成を示すブロック図である。

図１２に示したように、本発明の第３の実施の形態における画像分類装置３１が本発明の第２の実施の形態に説明した画像分類装置２１と異なるところは、時間情報抽出部１３および時間間隔算出部１４を備えていないこと、および、位置情報抽出部２で抽出された位置情報から後述する距離間隔を算出する距離間隔算出部３２を備えていることである。

このような違いにより、画像情報分類部３４には、画像情報毎に、基準距離算出部３から出力される基準距離の値および距離間隔算出部３２から出力される距離間隔の値が入力されるので、画像情報分類部３４の機能および分類条件記憶部３３に記憶される分類条件が第２の実施の形態で説明した画像分類装置２１のそれとは異なる。

なお、本発明の第３の実施の形態における画像分類装置３１における構成要素について、第２の実施の形態における画像分類装置２１における構成要素と機能が共通するものについては、画像分類装置２１における符号と同一の符号を付してその説明を省略する。

距離間隔算出部３２は、位置情報抽出部２で抽出された位置情報を用いて、分類すべき画像情報の撮影場所と、直前に撮影された画像情報の撮影場所との距離差の絶対値（以下、距離間隔ＤＤと記す）を算出する。

以下、本発明の第３の実施の形態における画像分類装置３１の動作について図７（ａ）と図１３とにそれぞれ示したフローチャートを用いて説明する。なお、図１３は、前述の第２の実施の形態における図７（ｂ）に対応する図である。

また、本発明の第３の実施の形態においても、画像分類装置３１に入力される画像情報は、第２の実施の形態において説明した画像情報と同じであるとして説明を行う。

図７（ａ）におけるステップＳ１１〜Ｓ１５の各処理は第２の実施の形態で説明した各ステップと同じであり、ここでは説明を省略する。

ステップＳ１６において、画像情報分類部３４は、分類条件記憶部３３から画像情報Ｐｉに対応する分類条件式を選択し、距離閾値および間隔閾値を決定する。本実施の形態では、図１３のフローチャートにおけるステップＳ１２１〜Ｓ１２６に示す分類条件を選択したとして説明する。

図１３において、画像情報Ｐｉにおける基準距離Ｄｓが距離閾値Ｄｔｈ以上ならば（自宅から比較的遠距離ならば）、場所閾値ΔＤにＤ１の値を、それ以外ならば（自宅から比較的近距離ならば）Ｄ２の値を格納する（Ｓ１２１〜Ｓ１２３）。

画像情報における距離間隔ＤＤが場所閾値ΔＤ以上ならば（Ｓ１２４）、新しいグループＧｎ＋１を分類情報記憶部６に作成し（Ｓ１２５）、そのグループに画像情報Ｐｉを分類する。それ以外ならば、既存のグループＧｎに画像情報Ｐｉを登録する（Ｓ１２６）。

以下、本発明の第３の実施の形態における画像分類装置３１の処理について、さらに具体的に説明する。画像分類装置３１に入力される画像情報の構成および画像情報Ｐ１〜Ｐ１６は、第２の実施の形態の説明に用いたものをそのまま用いる。

図１４（ａ）は、分類条件記憶部３３が記憶する分類条件式の一例を示した図である。ここで、「分類式パラメータ」は分類条件式で使用するパラメータ情報であり、距離閾値Ｄｔｈと対応した距離間隔閾値ΔＤの値が格納されている。

画像記録部１２には、第２の実施の形態で説明したものと同じ条件で撮影した、図９に示したような１６枚の画像情報が保持されている。

このような画像情報Ｐ１〜Ｐ１６について、横軸に経度を、縦軸に緯度をとり、撮影した地点を丸印としてプロットしたものを図１５に示す。図１５は公園と自宅とＡ市とＢ市の地理的な位置関係を表している。

図１５に示したような示した１６枚の画像情報が入力された場合、画像情報分類部３４は、前述のステップＳ１２で１つめのグループＧ１を作成し、ステップＳ１３〜Ｓ１５で基準距離Ｄｓの最大値Ｄｓｍを求める。

ステップＳ１６では、分類条件表の全レコードから選択条件にＤｓｍが含まれるレコード（分類条件式）を選択し、その分類式パラメータを読み込む。すなわち、Ｄｓｍ＝２２ｋｍであるので、分類条件式ＩＤがＢ１の分類条件式が選択され、基準距離閾値Ｄｔｈ＝２０ｋｍ、距離間隔閾値Ｄ１＝１００ｍ、Ｄ２＝１ｋｍが画像情報分類部３４に読み込まれる。

これらの分類式パラメータを用いてステップＳ１７が実行される。つまり、基準距離閾値２０ｋｍ未満の近所で撮影した場合（画像情報Ｐ１〜Ｐ７，Ｐ１４〜１６が該当）には、距離間隔閾値Ｄ１＝１００ｍを境に異なるグループに分け、基準距離閾値２０ｋｍ以上の遠方で撮影した場合（画像情報Ｐ８〜Ｐ１３が該当）には、距離間隔閾値Ｄ２＝１ｋｍを境にして異なるグループに分類する。

すなわち、画像情報Ｐ１と画像情報Ｐ２、画像情報Ｐ２と画像情報Ｐ３の距離間隔ＤＤはそれぞれ１００ｍ未満なのでＰ１〜Ｐ３は同じグループＧ１に分類される。

画像情報Ｐ３と画像情報Ｐ４とは距離間隔ＤＤが１００ｍ以上なので新しいグループＧ２を作成し、画像情報Ｐ４をグループＧ２に分類する。

次に、画像情報Ｐ４と画像情報Ｐ５、画像情報Ｐ５と画像情報Ｐ６、および、画像情報Ｐ６と画像情報Ｐ７の距離間隔ＤＤはそれぞれ１００ｍ未満なので画像情報Ｐ５〜Ｐ７を画像情報Ｐ４と同じグループＧ２に分類させる。

また、画像情報Ｐ７と画像情報Ｐ８は距離間隔ＤＤが１ｋｍ以上なので新しいグループＧ３を作成し、画像情報Ｐ８をグループＧ３に格納する。

また、画像情報Ｐ８と画像情報Ｐ９、画像情報Ｐ９と画像情報Ｐ１０、および、画像情報Ｐ１０と画像情報Ｐ１１、画像情報Ｐ１１と画像情報Ｐ１２、画像情報Ｐ１２と画像情報Ｐ１３はＡ市とＢ市にまたがるものの、距離間隔ＤＤが１ｋｍ未満なので同じグループＧ３に分類する。

さらに、画像情報Ｐ１３と画像情報Ｐ１４とは距離間隔ＤＤが１００ｍ以上なので新しいグループＧ４を作成し、画像情報Ｐ１４をグループＧ４に分類する。

画像情報Ｐ１４と画像情報Ｐ１５、画像情報Ｐ１５と画像情報Ｐ１６は距離間隔ＤＤが１００ｍ未満なので画像情報Ｐ１４と同じグループＧ４に画像情報Ｐ１５〜Ｐ１６を分類する。

このような処理を行った結果、図１４（ｂ）に示したようなグループ管理表が分類情報記憶部６に記憶されることになる。

図１４（ｂ）は、分類情報記憶部６が記憶するグループ管理表の一例を示す図である。図１４（ｂ）に示したように、グループ管理表は、「グループＩＤ」「画像ＩＤ」を有するレコードを単数または複数個備えている。

「グループＩＤ」は各レコードを識別するための情報であり、管理上の要請のために付与される。

「画像ＩＤ」はそのグループに属する単数または複数の画像を特定するための識別子である。識別子としては、例えばリンク情報であってもよい。このリンク情報を参照することで、画像記憶部１２に記憶されている画像情報にアクセスすることができる。また、識別子としては、それぞれの画像が区別できるような、重複しない一連の番号であってもよい。

なお、画像情報が分類された際には、グループ毎に準備されたフォルダに、対応する画像情報が移動または複写される構成でもよいし、画像情報のヘッダ情報に分類されたグループを示す識別情報を格納する構成であってもよいことは前述したとおりである。

この結果、図１６に示すように、「公園」への散歩がグループＧ１に、「自宅」での観光準備がグループＧ２に、「Ａ市とＢ市」での観光がグループＧ３に、「帰宅後」がグループＧ４に分類された。このことは、ユーザの１日の行動を４つのイベントとして分類できたこととなる。

なお、本発明の第３の実施の形態においては、分類条件式Ｂ１の例、すなわち基準距離閾値Ｄｔｈにより原点（自宅）からの距離を「近距離」と「遠距離」の２つに分けてそれぞれ異なる距離間隔閾値ΔＤを用いて分類を行う例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、分類条件式Ｂ２またはＢ３のように、複数の基準距離閾値Ｄｔｈ（例えば、Ｄｔｈ１，Ｄｔｈ２）を設けて、「近距離」と「中距離」「遠距離」３つの範囲に分割し、それぞれ異なる距離間隔閾値ΔＤ（例えばＤ１，Ｄ２，Ｄ３）を用いて分類を行う分類条件式とすることも可能である。同様に、基準距離Ｄｓを４つ以上の範囲に分割してそれぞれ異なる距離間隔閾値ΔＤを適用することも可能であることはいうまでもない。

また、本発明の第３の実施の形態における図７（ａ）および図１３に示したフローチャートに従ってプログラムを記述し、コンピュータに実行させることによって、上述したような、ユーザの行動におけるイベント毎に適切に画像の分類を行うことが可能となる。なお、あらかじめ記述されたプログラムを記録媒体に記録させておき、コンピュータに読み込ませて実行させることも可能である。

（第４の実施の形態）
次に、本発明の第４の実施の形態である画像分類装置４１について説明する。

図１７は、本発明の第４の実施の形態における画像分類装置４１の構成を示すブロック図である。

図１７に示したように、本発明の第４の実施の形態における画像分類装置４１は、第２の実施の形態で説明した画像分類装置２１および第３の実施の形態で説明した画像分類装置３１を組み合わせたような構成である。

すなわち、第３の実施の形態に説明した画像分類装置３１を基準とするならば、画像分類装置３１に、第２の実施の形態で説明した画像分類装置２１の時間情報抽出部１３および時間間隔算出部１４とをさらに備えた構成である。

このような構成により、画像情報分類部４４には、１つの画像情報Ｐｉに対して、基準距離算出部３から送られた基準距離Ｄｓの値、距離間隔算出部３２から送られた距離間隔ＤＤの値、および、時間間隔算出部１４から送られた時間間隔ＴＴの値の３つの値が送られてくることになる。

また、分類条件記憶部４３は、図１８に示したような分類条件式を記憶しており、１つの分類条件について、分類式パラメータ、すなわち基準距離閾値Ｄｔｈの閾値、その前後における距離閾値ＤＤの値および時間閾値ＴＴの値が格納されている。

このような画像情報Ｐｉについての３つの情報および分類条件記憶部４３に記憶された分類条件式を用いて、画像情報分類部４４は、図７（ａ）および図１９に示したような処理ステップを実行する。

図７（ａ）に示したように、本発明の第４の実施の形態における画像情報分類部４４は、画像情報Ｐｉの基準距離Ｄｓの最大値Ｄｓｍを算出した後（Ｓ１５）に、図１８に示した分類条件式から選択条件に合った分類条件式が選択されて、分類式パラメータが分類条件記憶部４３から画像情報分類部４４に読み込まれる（Ｓ１６）。

次に、図１９に示したように、画像情報Ｐｉの基準距離ＤｓがＤｔｈよりも大きいか小さいかによって異なる時間閾値ΔＴおよび距離間隔閾値ΔＤが適用されて（Ｓ１３１〜Ｓ１３３）、距離間隔ＤＤがΔＤ以上か否か（Ｓ１３４）、および時間間隔ＴＴがΔＴ以上か否か（Ｓ１３５）によって、いずれか一方がＹｅｓの場合には、新しいグループＧｎ＋１を作成して（Ｓ１３６）画像情報Ｐｉをその新グループＧｎ＋１に分類して処理を終了する。

もし、距離間隔ＤＤがΔＤ以上でなく、かつ、時間間隔ＴＴがΔＴ以上でない場合には、既存のグループＧｎに画像情報Ｐｉを分類して（Ｓ１３７）処理を終了する。

このような構成および処理方法を行うことによって、本発明の第４の実施の形態における画像分類装置４１によれば、さらに詳細なイベント毎の分類を行うことが可能となる。

すなわち、図２０に示したように、１つの画像情報に対して、時間閾値を可変にした場合の分類情報と距離閾値を可変にした場合の分類情報の２つの属性のイベント情報を得ることができ、階層的な分類が可能となる。

また、本発明の第４の実施の形態における図７（ａ）および図１９に示したフローチャートに従ってプログラムを記述し、コンピュータに実行させることによって、上述したような、ユーザの行動におけるイベント毎に適切に画像の分類を行うことが可能となる。なお、あらかじめ記述されたプログラムを記録媒体に記録させておき、コンピュータに読み込ませて実行させることも可能である。

（第５の実施の形態）
さらに、本発明の第５の実施の形態である画像分類装置５１について説明する。

図２１は、本発明の第５の実施の形態における画像分類装置５１の構成を示すブロック図である。

図２１に示したように、本発明の第５の実施の形態における画像分類装置５１は、第２の実施の形態で説明した画像分類装置２１の構成要件に加えて、地図情報を記憶する地図情報記憶部５２、分類情報記憶部６に接続され、地図情報記憶部５２に記憶された地図情報から画像情報のグループに対して付与すべきコメントを作成するコメント作成部５３、コメント作成部５３によって作成されたコメントを記憶するイベント情報記憶部５４を備えた構成である。また、地図情報記憶部５２とコメント作成部５３の接続は直接されていてもよいし、ネットワーク等を介して行われていてもよいことはいうまでもない。

なお、地図情報とは、任意の位置情報に対応して格納された、住所や建物等の情報のことをいう。

まず、本発明の第５の実施の形態における画像分類装置５１におけるコメント作成部５３の動作概要について説明する。

図２２は、本発明の第５の実施の形態における画像分類装置５１におけるコメント作成部５３の処理ステップを示すフローチャートである。

図２２に示したように、まず、コメント作成部５３は、分類情報記憶部６に記憶されたコメントを作成すべきグループに分類された画像情報の位置情報を読み込み、その位置的な分布から代表位置と分布範囲とを算出する。具体的には、図２３に示すように、地図上にグループに属する画像の撮影場所を配置（図中丸印）したとすると、全ての撮影場所が含まれる最小の円（破線領域）を想定し、その幾何学的な中心位置を代表位置、直径を分布範囲とする（Ｓ１４１）。

次に、コメント作成部５３は、算出された代表位置に関連付けられた地図情報を地図情報記憶部５２から読み出す（Ｓ１４２）。

さらに、コメント作成部５３は、ステップＳ１４１で算出された分布範囲から、その大きさに応じて、地図情報からコメントとして採用すべき部分を選択する（Ｓ１４３）。

そして、コメント作成部５３は、ステップＳ１４３で選択されたコメント情報をイベント情報記憶部５４に記憶させて（Ｓ１４４）処理を終了する。

なお、このときに作成されたコメント情報が出力部７から表示装置６０等の外部装置にグループ化された画像とともに出力される構成であってもよい。例えば、図１１に示したような画像が表示装置６０に表示されたとした場合には、「○○公園」「自宅」「Ａ市」がコメント情報である。このようにコメント情報をグループ化された画像とともに出力することにより、ユーザはコメント情報を見て、直接グループに対応するイベントを想起することができるので、よりユーザにとって負担の少ない構成を実現できる。

さらに具体的に説明する。例えば、ステップＳ１４１において、あるグループを構成する画像情報の位置情報から算出された代表位置が、東経：１３９度４４分５５秒、北緯：３５度３９分１９秒であったとする。また、その分布範囲が８００ｍであったとする。

また、この場合、ステップＳ１４２で地図情報記憶部５２から読み込まれる地図情報は、「関東地方、東京都、芝公園、東京タワー」であるとする。

この場合、ステップＳ１４３では、これらの画像情報の分布範囲の大きさに応じて、「関東地方」、「東京都」、「芝公園」および「東京タワー」のいずれの情報をグループに付与すべきコメント情報として用いるかを決定する。

この決定には、例えば、
０＜分布範囲＜１００ｍ ならば、「東京タワー（ランドマーク）」
１００ｍ＜分布範囲＜１ｋｍ ならば、「芝公園（地域）」
１ｋｍ＜分布範囲＜５０ｋｍ ならば、「東京都（都道府県名）」
５０ｋｍ＜分布範囲＜５００ｋｍ ならば「関東地方（地方名）」
をそれぞれ割り当てるようなテーブルをコメント作成部５３に有する構成とすればよい。

前述の例においては、グループ内の画像情報の位置情報の分布範囲が８００ｍなので、地図情報「芝公園」がグループに付与すべきコメント情報として選択される。

なお、このときに、コメント作成部５３は画像情報のうち時間情報と組み合わせてコメント情報を作成する構成であってもよい。これにより、例えば画像が撮影されたときが夏であれば、「夏の芝公園」、大晦日の夜から正月の朝までを含むような場合には、「芝公園での年越し」等のコメントを付与することが可能となる。

さらに、コメント作成部５３は、祝日や暦上の情報を含むカレンダ情報を参酌して、説明文を詳細化してもよい。

また、コメント作成部５３で作成されたコメントをフォルダ名にしたりファイル名にしたり、アルバム名やアルバムの説明文に用いることも可能となる。

また、本発明の第５の実施の形態における図２２に示したフローチャートに従ってプログラムを記述し、コンピュータに実行させることによって、上述したような、グループに対応したコメントの作成を行うことが可能となる。なお、あらかじめ記述されたプログラムを記録媒体に記録させておき、コンピュータに読み込ませて実行させることも可能である。

なお、本発明の第５の実施の形態においては、グループの代表位置を決定する際に、全ての画像を含む円図形の幾何学的な中心位置を用いたが、全ての図形を含む多角形図形の重心位置や頂点位置等を用いてもよいし、グループで最初や最後やその中間に撮影された画像の撮影場所を代表位置としてもよい。

また、代表位置の決定は、画像情報の位置情報の分布にもとづいて行えばよく、前述のような分布範囲を用いて代表位置を決定する方法に限定されない。例えば、グループの任意の画像情報（例えば最も離れているまたは最も近接する画像情報）等、グループ内の２つ以上の画像情報の位置情報を用いて代表位置を決定する構成であってもよい。

なお、本発明の実施の形態においては、原点をユーザの自宅場所であるとして説明を行ったが、本発明における原点の位置は、ユーザの自宅場所に何ら限定されない。例えば、比較的長期間に亘る滞在型の旅行では、滞在するホテルを原点とすることもある。そうすることにより、旅行というイベントで撮影した画像群を複数の小イベントの組み合わせとして分類することが可能となる。

なお、本発明の実施の形態においては、画像情報を静止画であるとして説明を行ったが、本発明は画像情報を静止画に限定するものではない。例えば画像情報がムービーカメラ等で撮影された動画であるとした場合には、その動画の撮影を開始した時刻を画像情報の時間情報とし、その動画の撮影を開始した場所を画像情報の位置情報として用いればよい。

前述したように、本発明にかかる画像分類装置ならびに画像分類方法およびプログラムを用いれば、よりユーザが認識するイベントと適切に対応付けられたグループに画像を分類することが可能となるという効果を有するので、デジタルスチルカメラ、カメラ付き携帯電話またはムービーカメラ等の画像撮影装置で撮影した静止画または動画の画像情報を、分類する画像分類装置ならびに画像分類方法およびプログラム等として有用である。

本発明の実施の形態における画像分類システムのシステム構成図 本発明の実施の形態における画像情報のデータ構成の一例を示す図 本発明の第１の実施の形態における画像分類装置の構成を示すブロック図 本発明の第１の実施の形態における画像分類装置の動作ステップを示すフローチャート 本発明の第１の実施の形態における画像分類装置に入力される画像情報のうち撮影情報の部分の一例を示す図 本発明の第２の実施の形態における画像分類装置の構成を示すブロック図 本発明の第２の実施の形態における画像分類装置の動作ステップを示すフローチャート （ａ）は本発明の第２の実施の形態における分類条件記憶部が記憶する分類条件式の一例を示す図（ｂ）は本発明の第２の実施の形態における分類情報記憶部が記憶するグループ管理表の一例を示す図 本発明の実施の形態における画像情報について横軸に画像が撮影された時間をとり縦軸に基準距離をとって示した図 本発明の第２の実施の形態における画像情報のグループ分類の結果を示す図 本発明の実施の形態における表示装置に表示された画像の一例を示す図 本発明の第３の実施の形態における画像分類装置の構成を示すブロック図 本発明の第３の実施の形態における画像分類装置の動作ステップを示すフローチャート （ａ）は本発明の第３の実施の形態における分類条件記憶部が記憶する分類条件式の一例を示す図（ｂ）は本発明の第３の実施の形態における分類情報記憶部が記憶するグループ管理表の一例を示す図 本発明の実施の形態における画像情報について横軸に経度を、縦軸に緯度をとって示した図 本発明の第３の実施の形態における画像情報のグループ分類の結果を示す図 本発明の第４の実施の形態における画像分類装置の構成を示すブロック図 本発明の第４の実施の形態における分類条件記憶部が記憶する分類条件式の一例を示す図 本発明の第４の実施の形態における画像分類装置の動作ステップを示すフローチャート 本発明の第４の実施の形態における画像情報のグループ分類の結果を示す図 本発明の第５の実施の形態における画像分類装置の構成を示すブロック図 本発明の第５の実施の形態における画像分類装置におけるコメント作成部の処理ステップを示すフローチャート 本発明の第５の実施の形態における画像分類装置におけるコメント作成部の処理ステップを説明するための図

符号の説明

１，２１，３１，４１，５１ 画像分類装置
２ 位置情報抽出部
３ 基準距離算出部
４，１１，３３，４３ 分類条件記憶部
５，１５，３４，４４ 画像情報分類部
６ 分類情報記憶部
７ 出力部
１２ 画像記憶部
１３ 時間情報抽出部
１４ 時間間隔算出部
３０ 画像分類システム
３２ 距離間隔算出部
５０ 撮影装置
５２ 地図情報記憶部
５３ コメント作成部
５４ イベント情報記憶部
６０ 表示装置

Claims (19)

1. 画像が撮影された場所の位置情報と前記画像が撮影された時間の時間情報とを含む画像情報が入力される画像情報入力部と、
   前記位置情報を用いて、基準となる場所から前記画像が撮影された場所までの基準距離を算出する基準距離算出部と、
   前記基準距離に対応した分類条件を用いて前記画像を分類する画像分類部と、
   前記位置情報から、前記画像の撮影場所と前記画像の直前に撮影された画像の撮影場所との距離間隔を算出する距離間隔算出部とを備え、
   前記分類条件は基準距離閾値と前記基準距離閾値に対応する距離間隔閾値とを少なくとも含み、
   前記画像分類部は、
   分類した画像を格納する所定のグループを作成し、
   前記画像情報入力部から入力された個々の画像に対応する基準距離の中から基準距離の最大値を求め、
   画像分類に最適な分類条件を選択するための選択条件として前記基準距離の最大値とすることにより、前記基準距離の最大値から所定の分類条件を選択するとともに、
   前記画像情報入力部から入力された個々の画像について、所定の画像に対応する基準距離と前記基準距離閾値とを比較して、前記基準距離閾値に対応する距離間隔閾値を選択し、
   前記所定の画像を分類する際に、前記距離間隔算出部における前記所定の画像での距離間隔が選択された距離間隔閾値未満であるときは、前記所定の画像を前記所定の画像の直前に撮影された画像と同じグループに分類し、前記距離間隔算出部における前記所定の画像での距離間隔が選択された距離間隔閾値以上であるときは、前記所定の画像の直前に撮影された画像と異なるグループを作成するとともに前記所定の画像を前記異なるグループに分類することを特徴とする画像分類装置。
2. 画像が撮影された場所の位置情報と前記画像が撮影された時間の時間情報とを含む画像情報が入力される画像情報入力部と、
   前記位置情報を用いて、基準となる場所から前記画像が撮影された場所までの基準距離を算出する基準距離算出部と、
   前記基準距離に対応した分類条件を用いて前記画像を分類する画像分類部と、
   前記時間情報から、前記画像の撮影時間と前記画像の直前に撮影された画像の撮影時間との時間間隔を算出する時間間隔算出部とを備え、
   前記分類条件は基準距離閾値と前記基準距離閾値に対応する時間閾値とを少なくとも含み、
   前記画像分類部は、
   分類した画像を格納する所定のグループを作成し、
   前記画像情報入力部から入力された個々の画像に対応する基準距離の中から基準距離の最大値を求め、
   画像分類に最適な分類条件を選択するための選択条件として前記基準距離の最大値とすることにより、前記基準距離の最大値から所定の分類条件を選択するとともに、
   前記画像情報入力部から入力された個々の画像について、所定の画像に対応する基準距離と前記基準距離閾値とを比較して、前記基準距離閾値に対応する時間閾値を選択し、
   前記所定の画像を分類する際に、前記時間間隔算出部における前記所定の画像での時間間隔が選択された時間閾値未満であるときは、前記所定の画像を前記所定の画像の直前に撮影された画像と同じグループに分類し、前記時間間隔算出部における前記所定の画像での時間間隔が選択された時間閾値以上であるときは、前記所定の画像の直前に撮影された画像と異なるグループを作成するとともに前記所定の画像を前記異なるグループに分類することを特徴とする画像分類装置。
3. 前記画像は、静止画像および動画像の少なくとも一つを含む請求項１または２記載の画像分類装置。
4. 前記画像分類部が前記画像を分類する際に用いるべき、複数の分類条件を記憶する分類条件記憶部を備えたことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の画像分類装置。
5. 前記画像が動画像である場合には、前記時間情報は、前記動画像の撮影が開始された時刻を示す請求項２記載の画像分類装置。
6. 複数の地図情報を記憶する地図情報記憶部と、
   前記画像分類部で分類されたグループ毎に、前記グループに含まれる画像の前記位置情報から代表位置を算出する代表位置算出部と、
   前記グループに含まれる画像の前記位置情報から分布を算出する分布算出部と、
   前記代表位置に応じた所定の地図情報を前記地図情報記憶部から読み出すとともに、前記所定の地図情報における所定部分を前記分布の範囲に応じたコメントとして作成するコメント作成部とを備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像分類装置。
7. 前記地図情報は、住所情報、建物情報およびカレンダ情報からなる群から選ばれる少なくとも一つの情報を含み、前記コメント作成部は、前記群から選ばれる少なくとも一つの情報を用いて前記コメントを作成する請求項６記載の画像分類装置。
8. 前記画像情報は、前記画像が撮影された時刻を示す時間情報を有し、前記コメント作成部は、前記地図情報および前記時間情報を用いて前記コメントを作成する請求項６または７記載の画像分類装置。
9. 前記コメント作成部は、作成した前記コメントに基づいて、前記グループのファイル名およびフォルダ名の少なくとも一つを作成する請求項６〜請求項８の何れか一項に記載の画像分類装置。
10. 前記代表位置算出部は、前記グループに含まれる画像の前記位置情報から形成される幾何学的領域の中心位置、重心位置および頂点位置の少なくとも一つにより、前記代表位置を算出する請求項６〜請求項９の何れか一項に記載の画像分類装置。
11. 前記画像分類部の画像分類結果にもとづいて、前記画像を出力する出力部を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項１０の何れかに一項に記載の画像分類装置。
12. 画像を撮影し、前記画像が撮影された撮影場所の位置情報と前記画像が撮影された撮影時間の時間情報の少なくとも１つを含む画像情報を出力する画像撮影装置と、
    請求項１１に記載の画像分類装置と、
    前記画像分類装置から出力された前記画像を表示する表示装置とを備えたことを特徴とする画像分類システム。
13. コンピュータに、
    画像が撮影された場所の位置情報と前記画像が撮影された時間の時間情報とを含む画像情報が入力される第１のステップと、
    前記位置情報を用いて、基準となる場所から前記画像が撮影された場所までの基準距離を算出する第２のステップと、
    前記基準距離に対応した分類条件を用いて前記画像を分類する第３のステップと、
    前記位置情報から、前記画像の撮影場所と前記画像の直前に撮影された画像の撮影場所との距離間隔を算出する第４のステップとを実行させるためのプログラムであって、
    前記分類条件は基準距離閾値と前記基準距離閾値に対応する距離間隔閾値とを少なくとも含み、
    前記第３のステップは、
    分類した画像を格納する所定のグループを作成し、
    前記画像情報入力部から入力された個々の画像に対応する基準距離の中から基準距離の最大値を求め、
    画像分類に最適な分類条件を選択するための選択条件として前記基準距離の最大値とすることにより、前記基準距離の最大値から所定の分類条件を選択するとともに、
    前記画像情報入力部から入力された個々の画像について、所定の画像に対応する基準距離と前記基準距離閾値とを比較して、前記基準距離閾値に対応する距離間隔閾値を選択し、
    前記所定の画像を分類する際に、前記第４のステップにおける前記所定の画像での距離間隔が選択された距離間隔閾値未満であるときは、前記所定の画像を前記所定の画像の直前に撮影された画像と同じグループに分類し、前記第４のステップにおける前記所定の画像での距離間隔が選択された距離間隔閾値以上であるときは、前記所定の画像の直前に撮影された画像と異なるグループを作成するとともに前記所定の画像を前記異なるグループに分類することを特徴とするプログラム。
14. コンピュータに、
    画像が撮影された場所の位置情報と前記画像が撮影された時間の時間情報とを含む画像情報が入力される第１のステップと、
    前記位置情報を用いて、基準となる場所から前記画像が撮影された場所までの基準距離を算出する第２のステップと、
    前記基準距離に対応した分類条件を用いて前記画像を分類する第３のステップと、
    前記位置情報から、前記画像の撮影場所と前記画像の直前に撮影された画像の撮影場所との距離間隔を算出する第４のステップとを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    前記分類条件は基準距離閾値と前記基準距離閾値に対応する距離間隔閾値とを少なくとも含み、
    前記第３のステップは、
    分類した画像を格納する所定のグループを作成し、
    前記画像情報入力部から入力された個々の画像に対応する基準距離の中から基準距離の最大値を求め、
    画像分類に最適な分類条件を選択するための選択条件として前記基準距離の最大値とすることにより、前記基準距離の最大値から所定の分類条件を選択するとともに、
    前記画像情報入力部から入力された個々の画像について、所定の画像に対応する基準距離と前記基準距離閾値とを比較して、前記基準距離閾値に対応する距離間隔閾値を選択し、
    前記所定の画像を分類する際に、前記第４のステップにおける前記所定の画像での距離間隔が選択された距離間隔閾値未満であるときは、前記所定の画像を前記所定の画像の直前に撮影された画像と同じグループに分類し、前記第４のステップにおける前記所定の画像での距離間隔が選択された距離間隔閾値以上であるときは、前記所定の画像の直前に撮影された画像と異なるグループを作成するとともに前記所定の画像を前記異なるグループに分類するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
15. コンピュータに、
    画像が撮影された場所の位置情報と前記画像が撮影された時間の時間情報とを含む画像情報が入力される第１のステップと、
    前記位置情報を用いて、基準となる場所から前記画像が撮影された場所までの基準距離を算出する第２のステップと、
    前記基準距離に対応した分類条件を用いて前記画像を分類する第３のステップと、
    前記時間情報から、前記画像の撮影時間と前記画像の直前に撮影された画像の撮影時間との時間間隔を算出する第４のステップとを実行させるためのプログラムであって、
    前記分類条件は基準距離閾値と前記基準距離閾値に対応する時間閾値とを少なくとも含み、
    前記第３のステップは、
    分類した画像を格納する所定のグループを作成し、
    前記画像情報入力部から入力された個々の画像に対応する基準距離の中から基準距離の最大値を求め、
    画像分類に最適な分類条件を選択するための選択条件として前記基準距離の最大値とすることにより、前記基準距離の最大値から所定の分類条件を選択するとともに、
    前記画像情報入力部から入力された個々の画像について、所定の画像に対応する基準距離と前記基準距離閾値とを比較して、前記基準距離閾値に対応する時間閾値を選択し、
    前記所定の画像を分類する際に、前記第４のステップにおける前記所定の画像での時間間隔が選択された時間閾値未満であるときは、前記所定の画像を前記所定の画像の直前に撮影された画像と同じグループに分類し、前記第４のステップにおける前記所定の画像での時間間隔が選択された時間閾値以上であるときは、前記所定の画像の直前に撮影された画像と異なるグループを作成するとともに前記所定の画像を前記異なるグループに分類することを特徴とするプログラム。
16. コンピュータに、
    画像が撮影された場所の位置情報と前記画像が撮影された時間の時間情報とを含む画像情報が入力される第１のステップと、
    前記位置情報を用いて、基準となる場所から前記画像が撮影された場所までの基準距離を算出する第２のステップと、
    前記基準距離に対応した分類条件を用いて前記画像を分類する第３のステップと、
    前記時間情報から、前記画像の撮影時間と前記画像の直前に撮影された画像の撮影時間との時間間隔を算出する第４のステップとを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    前記分類条件は基準距離閾値と前記基準距離閾値に対応する時間閾値とを少なくとも含み、
    前記第３のステップは、
    分類した画像を格納する所定のグループを作成し、
    前記画像情報入力部から入力された個々の画像に対応する基準距離の中から基準距離の最大値を求め、
    画像分類に最適な分類条件を選択するための選択条件として前記基準距離の最大値とすることにより、前記基準距離の最大値から所定の分類条件を選択するとともに、
    前記画像情報入力部から入力された個々の画像について、所定の画像に対応する基準距離と前記基準距離閾値とを比較して、前記基準距離閾値に対応する時間閾値を選択し、
    前記所定の画像を分類する際に、前記第４のステップにおける前記所定の画像での時間間隔が選択された時間閾値未満であるときは、前記所定の画像を前記所定の画像の直前に撮影された画像と同じグループに分類し、前記第４のステップにおける前記所定の画像での時間間隔が選択された時間閾値以上であるときは、前記所定の画像の直前に撮影された画像と異なるグループを作成するとともに前記所定の画像を前記異なるグループに分類するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
17. 前記画像分類部は、前記画像が撮影された撮影場所が所定の基準距離範囲に含まれる１以上の画像の識別子を、前記基準距離範囲に対応するリストに登録することを特徴とする請求項１〜請求項１１の何れか一項に記載の画像分類装置。
18. 前記画像分類部は、前記画像が撮影された撮影場所が所定の基準距離範囲に含まれる１以上の画像のデータファイルを、前記基準距離範囲に対応するフォルダに格納することを特徴とする請求項１〜請求項１１の何れか一項に記載の画像分類装置。
19. 前記画像分類部は、前記画像が撮影された場所が所定の基準距離範囲に含まれる１以上の画像を、他の画像と区分可能に前記出力部に出力することを特徴とする請求項１１に記載の画像分類装置。

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