JP5477017B2 - 電子機器、コンテンツ送信方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、デジタル写真画像等のコンテンツまたはそのＵＲＬ等のメタデータを他の装置に送信して、当該コンテンツを当該他の装置のユーザに共有させることが可能な電子機器、当該電子機器におけるコンテンツ送信方法及びプログラムに関する。

従来から、あるユーザのコンテンツを他のユーザと共有させるための技術が存在する。

例えば下記特許文献１には、特定のユーザの顔画像や声紋パターン等の本人識別情報がユーザＩＤとともに予めサーバに登録され、さらに、登録されたユーザに対して、その友人、家族など、複数のメンバがグループＩＤにより関連付けられてサーバに登録され、所定位置に配置されたカメラ等のセンサ装置から出力された画像データ等の情報がユーザＩＤとともにサーバにより収集され、当該情報のうち本人識別情報に対応する情報が検出された場合、サーバにより、当該情報が、当該本人識別情報に対応するユーザＩＤに関連付けられたグループＩＤに属するユーザに配信されるシステムが開示されている。

特開２００８−１９８１３５号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、あるユーザのコンテンツを他のユーザと共有させるためには、ユーザの装置のみならず、サーバを用いた大掛かりなシステムが必要となる。しかも、当該システムでは、予め他のユーザをグループとしてサーバに登録するための煩雑な作業が必要となる。さらに、当該システムでは、情報の配信先は予めサーバに登録されたグループにより管理されるため、当該グループに属していないユーザにも情報を共有させたい事情が発生した場合に即座に対応することができない。

以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、コンテンツを共有させるべき他のユーザを、ユーザに煩雑な作業を行わせることなく適切に判断して提示することが可能な電子機器、コンテンツ送信方法及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る電子機器は、記憶部と、通信部と、操作入力部と、制御部と、出力部とを有する。上記記憶部は、人物を識別する識別情報を含む複数のコンテンツと、当該識別情報及び当該識別情報に対応する人物名を少なくとも含む、複数の人物に関する人物情報を記憶する。上記通信部は、上記複数のコンテンツのうち少なくとも１つを、上記人物情報に対応する少なくとも１人の人物に関連する装置へ送信する。または当該通信部は、当該コンテンツをネットワーク上の記憶装置へ送信し、かつ、当該記憶装置上の当該コンテンツの所在場所情報を上記人物に関連する装置へ送信する。上記操作入力部は、上記複数のコンテンツから少なくとも１つのコンテンツを選択するユーザ操作の入力を受け付ける。上記制御部は、上記選択されたコンテンツと所定の関係を有する他のコンテンツに含まれる上記識別情報を認識し、上記所定の関係の強度に応じて、当該認識された識別情報により識別され上記人物情報に含まれる各人物のポイントを算出する。上記出力部は、所定の閾値以上の上記ポイントを有する人物の上記人物情報を、当該人物に関連する上記装置へ上記選択されたコンテンツまたは当該選択されたコンテンツの前記所在場所情報を送信するための送信先候補として表示させるために出力する。

これにより電子機器は、各人物について算出されたポイントを基に、ユーザにより選択されたコンテンツの送信（共有）先候補を自動的に抽出してユーザに提示することができる。したがってユーザは各コンテンツを誰と共有すべきかについて思い悩むことなく当該コンテンツを他人へ容易に共有させることができる。ここで電子機器とは、例えばＰＣ、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、携帯電話機、携帯型ＡＶ（Audio/Visual）機器、記録再生装置、テレビジョン装置、デジタルボイスレコーダ等、コンテンツを記憶可能なあらゆる電子機器である。またコンテンツとは、静止画像データ（デジタル写真画像データ）、動画像データ、音声データ等である。上記ネットワークはＬＡＮやインターネット等、いかなるネットワークでもよい。記憶装置は例えばサーバであり、さらには当該サーバ上のオンラインアルバム等である。所在場所情報とは、例えばＵＲＬやファイルパス等である。

上記制御部は、上記送信先候補としての上記人物情報とともに、上記選択されたコンテンツの送信の可否を、上記操作入力部を介して選択させるチェックボックスを表示させてもよい。この場合制御部は、上記第１の値よりも大きい第２の値以上の上記ポイントを有する人物の上記人物情報とともに表示される上記チェックボックスを、上記送信が許可された状態で表示させてもよい。

これにより電子機器は、送信先候補のうち、第２の値以上のポイントを有する人物についてはチェックボックスをＯＮにして表示することができるため、ユーザは何の操作を行わなくとも、送信先候補の中で特にポイントが高い人物については、コンテンツが自動的に送信されるように設定することができる。

上記記憶部は、上記人物情報に含まれる人物間の関係の強度を示す人間関係情報を記憶してもよい。この場合上記制御部は、上記選択されたコンテンツに含まれる上記識別情報を認識し、上記人間関係情報を基に、当該識別情報により識別される人物と、上記人物情報に含まれる人物との関係の強度に応じて上記ポイントを算出してもよい。

これにより電子機器は、コンテンツに含まれる各人間の人間関係の強度に応じて、上記コンテンツの送信先候補を自動的に抽出してユーザに提示することができる。

上記人物関係情報は、各人物が他の人物に向かって有する興味を示す方向情報を有してもよい。この場合上記制御部は、上記関係の強度及び上記方向情報に応じて上記ポイントを算出してもよい。

これにより電子機器は、コンテンツに含まれる識別情報により識別される人物と、その他の人物との間での互いの興味に関する方向情報を基に、例えば当該コンテンツに含まれる人物がコンテンツを共有させたい他の人物や、特定の人物が含まれるコンテンツを欲している人物を、送信先候補として抽出してユーザに提示することができる。

上記コンテンツは、撮影時間情報を有するデジタル写真画像であってもよく、上記識別情報は上記人物の顔画像であってもよい。この場合上記制御部は、選択されたデジタル写真画像が有する第１の撮影時間情報から所定時間内の第２の撮影時間情報を有する他のデジタル写真画像に含まれる上記顔画像を認識し、上記第１の撮影時間情報と上記第２の撮影時間情報との差に応じて上記ポイントを算出してもよい。

これにより電子機器は、選択された写真画像に写っていない人物でも、その写真画像と撮影時間が近い他の写真画像に写っている人物を送信先候補に加えることができる。ここで撮影時間が近い他の写真画像に写っている人物を送信先候補に加えるのは、そのような人物は選択された写真画像に写っている人物と一緒にいた可能性が高く、当該人物と同じく写真画像の共有を望んでいる可能性が高いからである。

またこれに代えて上記制御部は、選択されたデジタル写真画像の第１の撮影位置情報から所定距離内の第２の撮影位置情報を有する他のデジタル写真画像に含まれる上記顔画像を認識し、上記第１の撮影位置情報と上記第２の撮影位置情報との差に応じて上記ポイントを算出してもよい。

これにより電子機器は、選択された写真画像に写っていない人物でも、その写真画像と撮影位置が近い他の写真画像に写っている人物を送信先候補に加えることができる。ここで撮影位置が近い他の写真画像に写っている人物を送信先候補に加えるのは、そのような人物は選択された写真画像に写っている人物と一緒にいた可能性が高く、当該人物と同じく写真画像の共有を望んでいる可能性が高いからである。

上記記憶部は、上記送信先候補の表示に基づいて上記人物に関連する装置へ送信されたコンテンツに関する送信履歴情報を記憶してもよい。この場合上記制御部は、上記送信履歴情報を基に、上記送信されたコンテンツに含まれる第１の識別情報と、上記選択されたコンテンツに含まれる第２の識別情報とを比較し、当該第１の識別情報と上記第２の識別情報との間の適合度を算出し、当該適合度に応じて、上記コンテンツの送信先の装置に関連する人物の上記ポイントを算出してもよい。

これにより電子機器は、過去に送信したコンテンツに含まれる識別情報と選択されたコンテンツに含まれる識別情報との適合度が高い場合には、当該コンテンツの過去の送信先を、上記選択されたコンテンツの送信先候補として表示することができる。すなわち電子機器は、例えば特定の人物に送信した写真の被写体の多くが、今回送信しようとしている写真と共通している場合には、今回もその写真をその特定の人物へ送信すべきであることを自動的に判断してユーザに提示することができる。

上記人物関係情報は、各人物が他の人物に向かって有する興味を示す方向情報を有してもよい。この場合上記制御部は、上記関係の強度及び上記方向情報に応じて上記ポイントを算出してもよい。

これにより電子機器は、コンテンツに含まれる識別情報により識別される人物と、その他の人物との間での互いの興味に関する方向情報を基に、例えば当該コンテンツに含まれる人物がコンテンツを共有させたい他の人物や、特定の人物が含まれるコンテンツを欲している人物を、送信先候補として抽出してユーザに提示することができる。

上記制御部は、上記コンテンツが上記記憶部に記憶される度に、当該コンテンツに含まれる識別情報を認識し、当該識別情報により識別される人物に関する上記人物情報を生成して上記記憶部に記憶してもよい。

これにより電子機器は、ユーザが当該電子機器にコンテンツを取り込むたびに、それに含まれる人物について新たな人物情報を生成でき、その結果送信先候補の数を増やすことができる。

上記制御部は、上記コンテンツが上記記憶部に記憶される度に、当該コンテンツに含まれる識別情報を認識し、当該識別情報を仮人物情報として上記記憶部に記憶してもよい。また制御部は、上記仮人物情報について上記操作入力部により人物名の入力があった場合に当該仮人物情報を上記人物情報として更新してもよい。さらに制御部は、上記仮人物情報の記憶後の所定期間内に上記人物名の入力が無く、かつ、上記記憶部に記憶されたコンテンツに当該仮人物情報としての上記識別情報が含まれていない場合に、当該仮人物情報を削除してもよい。

これにより電子機器は、コンテンツに含まれる識別情報はとりあえず全て仮人物情報として記憶しながら、所定期間内に人物情報として更新されない仮人物情報を削除することで、ユーザが意識せずにコンテンツにたまたま含まれてしまった人物に関する人物情報が無駄に記憶されるのを防ぐことができる。

上記制御部は、上記送信先候補として表示された人物情報に対応する上記識別情報が上記選択されたコンテンツに含まれている場合に、上記人物情報とともに第１のマークを表示させてもよい。また当該制御部は、上記識別情報が上記選択されたコンテンツに含まれていない場合に、上記人物情報とともに、上記第１のマークとは異なる第２のマーク及び当該人物情報が上記送信先候補として表示されている理由を示す情報を表示させてもよい。

これにより電子機器は、上記第１及び第２のマークにより、送信先候補が表示されている理由をユーザに容易に把握させ、送信先とするか否かの判断材料とさせることができる。

上記制御部は、上記人物が上記第１の値より大きい第３の値以上のポイントを有する場合、上記選択されたコンテンツを当該人物に関連する装置へ送信してもよい。また上記制御部は、上記人物が上記第３の値未満のポイントを有する場合、上記選択されたコンテンツをネットワーク上の記憶装置へ送信し、かつ、当該記憶装置上の当該コンテンツの所在場所情報を当該人物に関連する装置へ送信してもよい。

これにより電子機器は、各人物のポイントに応じて、すなわち選択されたコンテンツに対する関係の強度に応じて、コンテンツ自体を送信するか、コンテンツ自体は送信せずにその所在場所情報（ＵＲＬ）を送信するかを決定することができる。

本発明の他の形態に係るコンテンツ送信方法は、人物を識別する識別情報を含む複数のコンテンツと、当該識別情報及び当該識別情報に対応する人物名を少なくとも含む、複数の人物に関する人物情報を記憶することを含む。上記複数のコンテンツから少なくとも１つのコンテンツを選択するユーザ操作の入力が受け付けられる。上記選択されたコンテンツと所定の関係を有する他のコンテンツに含まれる上記識別情報が認識され、上記所定の関係の強度に応じて、当該認識された識別情報により識別され上記人物情報に含まれる各人物のポイントが算出される。所定の閾値以上の上記ポイントを有する人物の上記人物情報が、当該人物に関連する上記装置へ上記選択されたコンテンツまたは当該コンテンツの所在場所情報を送信するための送信先候補として表示される。上記表示された送信先候補としての人物情報に対応する人物に関連する装置へ、上記選択されたコンテンツが送信される。または、ネットワーク上の記憶装置へ上記選択されたコンテンツが送信され、かつ、当該記憶装置上の当該コンテンツの上記所在場所情報が、上記対応する人物に関連する装置へ送信される。

本発明のまた別の形態に係るプログラムは、電子機器に、記憶ステップと、操作入力ステップと、算出ステップと、表示ステップと、送信ステップとを実行させるものである。上記記憶ステップでは、人物を識別する識別情報を含む複数のコンテンツと、当該識別情報及び当該識別情報に対応する人物名を少なくとも含む、複数の人物に関する人物情報が記憶される。上記操作入力ステップでは、上記複数のコンテンツから少なくとも１つのコンテンツを選択するユーザ操作の入力が受け付けられる。上記算出ステップでは、上記選択されたコンテンツと所定の関係を有する他のコンテンツに含まれる上記識別情報が認識され、上記所定の関係の強度に応じて、当該認識された識別情報により識別され上記人物情報に含まれる各人物のポイントが算出される。上記表示ステップでは、所定の閾値以上の上記ポイントを有する人物の上記人物情報が、当該人物に関連する上記装置へ上記選択されたコンテンツまたは当該コンテンツの所在場所情報を送信するための送信先候補として表示される。上記送信ステップでは、上記表示された送信先候補としての人物情報に対応する人物に関連する装置へ、上記選択されたコンテンツが送信される。または、ネットワーク上の記憶装置へ上記選択されたコンテンツが送信され、かつ、当該記憶装置上の当該コンテンツの上記所在場所情報が、上記対応する人物に関連する装置へ送信される。

以上説明したように、本発明によれば、コンテンツを共有させるべき他のユーザを、ユーザに煩雑な作業を行わせることなく適切に判断して提示し、当該他のユーザにコンテンツを送信することができる。

本発明の一実施形態に係るＰＣのハードウェア構成を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣにシェアソフトがインストールされる際のＰＣの処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における登録人物リストの登録画面の例を示した図である。 本発明の一実施形態における人間関係メタＤＢについて説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの記憶部に新たな写真が追加された場合におけるＰＣの処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の一実施形態において新規顔画像情報に対応する情報の登録の要否をＰＣがユーザに確認するための画面の例を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣによるシェア実行処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の一実施形態におけるシェア候補リスト画面の表示例を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（１）によるシェア処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（１）によるシェア処理において、各写真の撮影状況を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（１）によるシェア処理において、写真リストからユーザがシェアを希望する写真を選択した様子を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（１）によるシェア処理において、時間的に近い写真を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（１）によるシェア処理において、距離的に近い写真を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（１）によるシェア処理において、選択された写真のうち１つの写真についてシェア候補を抽出する処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（１）によるシェア処理において、選択された写真のうち他の写真についてシェア候補を抽出する処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（１）によるシェア処理において、選択された全ての写真についてのシェア候補の抽出結果の合算処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（１）によるシェア処理において表示されるシェア候補リスト画面の例を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理のうち、人物の分類を利用したシェア処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理において、写真リストからユーザがシェアを希望する写真を選択した様子を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理において、ユーザがシェアを希望する写真に写っている人物の分類図を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理のうち分類図を利用する処理におけるシェア候補の抽出結果及びシェア候補リスト画面の例を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理のうち、関係強度図を利用して、写真に写っている人物の写真を欲しいと推測される人物に写真をシェアする処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理のうち関係強度図を利用する処理において、ユーザがシェアを希望する写真に写っている人物のうち一人の関係強度図を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理のうち関係強度図を利用する処理において、ユーザがシェアを希望する写真に写っている各人物の関係強度図を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理のうち関係強度図を利用した処理におけるシェア候補の抽出結果及びシェア候補リスト画面の例を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理のうち、関係強度図を利用して、写真に写っている人物がその写真をあげたいであろうと推測される人物に写真をシェアする処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理のうち関係強度図を利用する処理において、ユーザがシェアを希望する写真に写っている各人物の関係強度図を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（２）によるシェア処理のうち関係強度図を利用した処理におけるシェア候補の抽出結果及びシェア候補リスト画面の例を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（３）によるシェア処理の流れを示したフローチャートである。 図２９のフローチャートのうちマッチ度の算出処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（３）によるシェア処理におけるシェア履歴を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（３）によるシェア処理におけるシェア候補ポイントの算出条件を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（３）によるシェア処理におけるシェア候補の抽出結果を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、方法（３）によるシェア処理におけるシェア候補リスト画面の例を示した図である。 本発明の一実施形態に係るＰＣの、登録人物リストからのデータの削除処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の他の実施形態において、無視フラグをＯＮに設定するためのユーザインタフェースの例を示した図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。

［ＰＣのハードウェア構成］
図１は、本発明の一実施形態に係るＰＣのハードウェア構成を示した図である。同図に示すように、ＰＣ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ１０２（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、入出力インターフェース１０５、及び、これらを互いに接続するバス１０４を備える。

ＣＰＵ１０１は、必要に応じてＲＡＭ１０３等に適宜アクセスし、各種演算処理を行いながらＰＣ１００の各ブロック全体を統括的に制御する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ、プログラムや各種パラメータなどのファームウェアが固定的に記憶されている不揮発性のメモリである。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１の作業用領域等として用いられ、ＯＳ、実行中の各種プログラム、処理中の各種データを一時的に保持する。

入出力インターフェース１０５には、表示部１０６、入力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９、ドライブ部１１０等が接続される。

表示部１０６は、例えば液晶、ＥＬ（Electro-Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等を用いた表示デバイスである。当該表示部１０６は、ＰＣ１００に内蔵されていてもよいし、ＰＣ１００に外部接続されていてもよい。

入力部１０７は、例えばポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、その他の操作装置である。入力部１０７がタッチパネルを含む場合、そのタッチパネルは表示部１０６と一体となり得る。

記憶部１０８は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリ、その他の固体メモリ等の不揮発性メモリである。当該記憶部１０８には、後述するデジタル写真画像や登録人物リスト、人間関係メタＤＢ（Database）等のデータや、当該デジタル写真画像を他のユーザとシェアするためのソフトウェア（以下、シェアソフトと称する）等の各種プログラム等が記憶される。

ドライブ部１１０は、例えば光学記録媒体、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気記録テープ、フラッシュメモリ等、リムーバブルの記録媒体１１１を駆動することが可能なデバイスである。これに対し上記記憶部１０８は、主にリムーバブルでない記録媒体を駆動する、ＰＣ１００に予め搭載されたデバイスとして使用される場合が多い。

通信部１０９は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等に接続可能な、他の装置と通信するためのＮＩＣ（Network Interface Card）等である。通信部１０９は、有線及び無線のどちらを利用して通信するものであってもよい。後述するが、ＰＣ１００は、当該通信部１０９を用いて他の装置へデジタル写真画像を送信することで当該デジタル写真画像を他の人物と共有させることができる。

［ＰＣの動作］
次に、以上のように構成されたＰＣ１００の動作（デジタル写真画像のシェア処理）について説明する。以降の説明においては、ＰＣ１００のＣＰＵ１０１を主な動作主体として説明するが、この動作はＣＰＵ１０１の制御下において動作するその他のハードウェアやソフトウェアとも協働して行われる。特に下記シェアソフトのインストール後は、当該動作は、ＣＰＵ１０１とシェアソフトとの協働により実行される。

（シェアソフトのインストール）
まず、上記シェアソフトがＰＣ１００にインストールされる際のＰＣ１００の動作について説明する。図２は、この場合のＰＣ１００の処理の流れを示したフローチャートである。

同図に示すように、まずＣＰＵ１０１は、例えば所定のインストール画面におけるユーザによる操作を基に、シェアソフトをインストールする（ステップ２１）。続いてＣＰＵ１０１は、その時点で記憶部１０８内または記録媒体１１１内に記憶されているデジタル写真画像（以下、単に写真と称する場合もある）を検索する（ステップ２２）。

続いてＣＰＵ１０１は、検索された写真について顔認識処理を実行し、顔画像情報を抽出する（ステップ２３）。

ここで、当該顔認識処理としては、従来から存在する技術を採用することができる。すなわち、従来の顔認識システムでは、撮像画像から顔の特徴情報に基づいて顔パターンを抽出する顔抽出処理と、抽出された顔パターンと登録顔画像との比較を行い、特定人物の顔であることを識別する顔識別処理を実行する。顔抽出処理や顔識別処理には、例えば、方位選択性を持ち周波数成分の異なる複数のフィルタを用いることにより、顔画像の特徴量を抽出する「ガボア・フィルタリング（Gabor Filtering）」を適用することができる。上記顔識別処理では、抽出された顔パターンと登録顔画像との比較が行われる。登録顔画像に関しては、あらかじめ特徴量抽出位置毎のガボア・ジェットが算出されている。そして、同じ特徴量抽出位置における入力顔のガボア・ジェットと登録顔のガボア・ジェットの類似度が演算され、複数の特徴量抽出位置における類似度の集合である類似度ベクトルが求められる。続いて、サポート・ベクタ・マシーン（ＳＶＭ）によるクラス判定が行なわれ、入力顔画像と登録顔画像の認識が行なわれる。サポート・ベクタ・マシーンは、類似度ベクトルの境界面の値を、例えば、＋１又は−１と判定する境界面（値が０である位置の面）からの距離が算出され、intra-personal class又はextra-personal classのいずれに属するかが判断される。Intra-personal classに属すると判断される類似度ベクトルが存在しない場合には、未登録の人物の顔が入力されたと判断される。また、１つのサポート・ベクタ・マシーンが多くの顔画像を学習（すなわち登録）することで、新たに入力された顔画像が登録されている（学習済みの）顔画像と一致するのか（intra-personal classに属するのか）、又は、一致しないのか（extra-personal classに属するのか）が判定される。サポート・ベクタ・マシーンは、パターン認識の分野で最も学習汎化能力が高いと当業界では評価されている。

続いてＣＰＵ１０１は、当該顔画像情報を人間関係メタＤＢに反映する（ステップ２４）。当該人間関係メタＤＢについては後述する。

続いてＣＰＵ１０１は、上記抽出された顔画像情報が新規であるか否かを判断する（ステップ２５）。新規であると判断した場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、当該顔画像情報を登録人物リストに追加する（ステップ２６）。新規でない、すなわち既に登録されていると判断した場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１０１は、当該登録人物リストにおける当該顔画像情報の頻出度を加算する（ステップ２７）。

ここで、上記登録人物リストについて説明する。図３は、当該登録人物リストの登録画面の例を示した図である。

同図に示すように、当該登録画面は、各登録ユーザ（顔画像）について、顔画像情報欄３１、名前欄３２、メールアドレス欄３３、頻出度欄３４、無視フラグ欄３５及び最終更新日時欄３６の各表示欄を有する。これらの各項目が全て入力されているユーザは登録完了群３７として表示され、未入力の項目があるユーザは登録未完了群３８として表示される。

顔画像情報欄３１は、上記写真から抽出された顔画像を示すための欄である。顔画像情報としては複数の画像が登録されうる。ＣＰＵ１０１は、上記顔認識処理により同一人物であると判断した顔画像を同一の顔画像情報欄３１に表示する。ユーザは、同一の顔画像情報欄３１に表示された複数の顔画像が別人の顔画像であると判断すれば、それらの顔画像情報を分離し、別のユーザとして登録しなおすこともできる。また、ユーザは、当該登録画面上で、同一人物についての複数の顔画像のうち、代表画像（サムネイル）として用いるデータを選択することもできる。

名前欄３２及びメールアドレス欄３３は、ユーザが当該登録画面上で入力した名前及びメールアドレスを表示する欄である。当該メールアドレスは、後述するように、写真を他のユーザにシェアする際の送信先となる。当該名前及びメールアドレスがユーザにより入力されると、登録未完了群３８に表示されていたデータが登録完了群３７へと移行される。

頻出度欄３４は、ユーザに、ユーザ登録（の完了）を勧める度合を示し、当該頻出度が高いほど、その人物の顔が上記記憶部１０８等に記憶された写真に多く写っていることを示している。

無視フラグ欄３５は、その人物（顔画像）について、ユーザが明示的に無視する（写真のシェアを実行しない）ことを選択しているか否かを示す欄である。この無視フラグがＯＮ（１）に設定されている場合には、写真に写っていてもＣＰＵ１０１はユーザ登録をユーザに促さず、後述するシェア候補にも加えない。

最終更新日時欄３６は、その人物に関する各欄の情報項目が最後に更新された日時を示す欄である。当該最終更新日時欄３６は、たまたま通りすがりで写真に写ってしまった人の処理に対応するために設けられている。すなわち、後述するが、一定期間写真に登場せず、かつ、ユーザにより名前やメールアドレスに関する情報が入力されていない人物は、登録人物リストから自動的に削除される。

図２に戻り、ＣＰＵ１０１は、上記登録画面上で、顔情報及び連絡先情報（メールアドレス）を登録するか否かをユーザに確認する画面を表示させ、ユーザの指示を待つ（ステップ２８）。当該確認画面上で、登録指示があった場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、上記登録画面を表示させ、当該登録画面上でユーザから入力された情報を登録人物リストに登録し（ステップ２９）、当該登録の完了を、シェアソフトのインストール完了とともに表示して終了する。

次に、上記人間関係メタＤＢについて説明する。図４は、当該人間関係メタＤＢについて説明するための図である。

同図（Ａ）に示すように、人間関係メタＤＢは、上記登録人物リストに登録された人物相互間の関係の強度を示すデータを記憶したものであり、名前４１、顔画像情報４２、属性・分類４３、関係強度４４の各情報項目を有する。属性・分類４３は、例えば生年月日、勤務先、学歴、趣味、特技、サークル等、各人物が属している集団やカテゴリーを示す。

当該人間関係メタＤＢにおいては、同じ写真に写っていれば、お互いの関係の強度が加算される。例えば、同図（Ａ）において、ＴｏｍとＪｉｍが同じ写真に写っている場合、ＴｏｍからＪｉｍに対する関係の強度及びＪｉｍからＴｏｍに対する関係の強度がそれぞれ１加算される。さらに、これらの関係の強度は、後述する写真シェア処理の実行に応じて更新される。

同図（Ｂ）は当該人間関係メタＤＢを基に、各人物間の関係の強度を図式化したものである。同図に示すように、例えばＴｏｍはＪａｃｋに対して比較的強い関係（関心）を有し、ＭａｒｙはＴｏｍに対して比較的強い関係（関心）を有していることが分かる。

（写真の追加）
次に、ＰＣ１００の記憶部１０８に新たな写真が追加された場合のＰＣ１００の動作について説明する。図５は、この場合におけるＰＣ１００の処理の流れを示したフローチャートである。

同図に示すように、まずＣＰＵ１０１は、記憶部１０８に写真が追加されると（ステップ５１）、当該写真から顔画像情報を抽出し（ステップ５２）、抽出された顔画像情報を上記人間関係メタＤＢへ反映する（ステップ５３）。

続いてＣＰＵ１０１は、上記抽出された顔画像情報が新規のものであるか否かを判断する（ステップ５４）。新規であると判断した場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、上記登録人物リストに当該顔画像情報を追加する（ステップ５５）。

上記抽出された顔画像情報が新規のものでないと判断した場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１０１は、上記登録人物リスト上で、当該顔画像情報に対応する人物について上記無視フラグが立っていないか否かを判断する（ステップ５６）。上記無視フラグが立っていると判断した場合（Ｎｏ）、登録は不要であるため、ＣＰＵ１０１は処理を終了する。上記無視フラグが立っていないと判断した場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、上記登録人物リストの頻出度を上記図２の場合と同様に加算する。

続いてＣＰＵ１０１は、上記抽出された顔画像情報に対応する人物について、上記登録人物リスト上で名前及びメールアドレスが登録済みであるか否かを判断する（ステップ５８）。登録済みである場合（Ｙｅｓ）、それ以上登録が必要な項目はないため、ＣＰＵ１０１は処理を終了する。

名前及びメールアドレスが未登録である場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１０１は、上記頻出度が所定の点以上であるか否かを判断する（ステップ５９）。当該頻出度が所定の値以下であると判断した場合（Ｎｏ）、当該人物に関する情報は不要であるため、ＣＰＵ１０１は処理を終了する。

上記頻出度が所定の点以上である場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、上記抽出された顔画像情報及びそれに対応する人物の連絡先を登録人物リストに登録するか否かをユーザに確認するための画面（登録確認画面）を表示する（ステップ６０）。

図６は、当該登録確認画面の例を示した図である。同図に示すように、登録確認画面は、例えば表示部１０６の隅にポップアップ表示される。当該登録確認画面は、登録を指示するための「はい」ボタン１１、後で登録することを指示するための「後で」ボタン１２及び当該顔画像情報が抽出されても今後登録処理を行わないことを指示するための「今後無視する」ボタン１３が表示される。

図５に戻り、ユーザにより入力部１０７を介して「はい」ボタン１１が押下された場合、ＣＰＵ１０１は、上記登録画面を表示してユーザが入力した名前及びメールアドレスを登録人物リストに登録する（ステップ６１）。

「後で」ボタン１２が押下された場合または上記登録確認画面が表示されてから一定時間が経過した場合、ＣＰＵ１０１は、処理を終了する。また、「今後無視する」ボタン１３が押下された場合、ＣＰＵ１０１は、上記登録人物リスト上で上記無視フラグをＯＮに設定し、処理を終了する。

（シェア実行処理）
次に、上記登録人物リストを基に、記憶部１０８の写真を他のユーザとシェアする処理について説明する。図７は、ＰＣ１００による当該シェア処理の流れを示したフローチャートである。

本実施形態においては、ＰＣ１００は、以下の３つの方法により、上記登録人物リスト中の人物にポイントを付与し、当該ポイントの高さに応じて、写真のシェア候補を自動的に判別して提示する。

・方法（１）：ユーザがシェアを望む写真に撮影時間または撮影場所が近い写真に写っている人物に、その近さに応じてポイントを配分する。

当該方法（１）のユースケースとしては、例えばユーザが５人の友人と旅行に行き多くの写真を撮影し、その中からお気に入りの写真を一緒に行った友人とシェアしたいが、その写真にはそれら友人のうち２人しか写っていない場合に、自動的に５人全員をシェア候補として提示することが考えられる。

・方法（２）：人間関係メタＤＢから、ユーザがシェアを望む写真に写っている人物と関係が強い人に、当該関係の強さに応じてポイントを配分する。

当該方法（２）のユースケースとしては、例えばユーザが学生時代の同窓会に出席して多くの写真を撮影し、その中からお気に入りの写真を仲のよい同窓生とシェアしたいが、その写真にはシェアしたくない人物が写っていたり、シェアしたくても同窓会を欠席して全く写っていない人物がいたりする場合に、写真に写っているか否かに関わらず、自動的に仲のよい同窓生全員をシェア候補として提示し、シェアしたくない人物をシェア候補から外すことが考えられる。

・方法（３）：これまでのシェア履歴から、ユーザがシェアを望む写真に写っている人物が写っている他の写真を頻繁にシェアしている人物を割り出し、その頻度に応じてポイントを配分する。

当該方法（３）のユースケースとしては、例えばユーザが子供の運動会で子供の写真を多く撮影し、その中からお気に入りの写真を両親とシェアしたいが、その写真に両親は写っていない場合に、自動的に両親をシェア候補として提示することが考えられる。

いずれの方法においても、ポイントが高い順に人物がリスト化され、シェア候補として表示される。また、当該シェア候補上で、ポイントが一定値より高い人物には、送信先に設定するためのチェックボックスが自動的にＯＮに設定され表示される。

図７に戻り、まずＣＰＵ１０１は、例えば記憶部１０８に記憶された写真のリスト画面上で、ユーザがシェアしたい写真を選択する操作を受け付ける（ステップ７１）。

続いてＣＰＵ１０１は、上記方法（１）〜（３）によりシェア候補ポイントをそれぞれ算出する（ステップ７２〜７４）。そしてＣＰＵ１０１は、各方法により算出されたポイントについて重みづけをし、重みづけ後のシェア候補ポイントを合算する（ステップ７５）。これら方法（１）〜（３）によるシェア候補ポイントの算出処理の詳細は後述する。

ここで、上記重みづけの手法について説明する。当該重みづけは、例えば、上記シェアソフトのインストール後にユーザが当該シェアソフトを使っていくにつれて、ＣＰＵ１０１が以下のようなルールで動的に重みづけ値を変更することで実行される。

すなわち、上記記憶部１０８における写真の数が増えるにつれて、上記方法（１）による結果が重視され、上記登録人物リストにおける顔画像情報の登録数が増えるにつれて、方法（２）による結果が重視され、過去のシェア履歴が増えるにつれて、上記方法（３）による結果が重視される。

さらに、ユーザがシェアしようとしている写真に時間的または距離的に近い写真が多いほど、上記方法（１）による結果が重視され、シェアしようとしている写真に写っている人物の上記人間関係メタデータが多いほど、上記方法（２）による結果が重視され、シェアしようとしている写真に写っている人物が写っている他の写真が頻繁にシェアされているほど、上記方法（３）による結果が重視される。

続いてＣＰＵ１０１は、上記合算されたシェア候補ポイント順に、上記登録人物リスト上のシェア候補である人物に関する情報を並び替える（ステップ７６）。

続いてＣＰＵ１０１は、上記シェア候補である人物について、無視フラグがＯＦＦであるか否かを判断する（ステップ７７）。無視フラグがＯＦＦであれば（Ｙｅｓ）、シェア候補リスト画面（後述）において、上記シェア候補である人物に関する情報を「シェア候補欄」に生成する（ステップ７８）。無視フラグがＯＮであれば（Ｎｏ）、当該シェア候補である人物に関する情報を「除外者欄」に生成する（ステップ７９）。

続いてＣＰＵ１０１は、上記シェア候補リスト画面においてシェアチェックボックスを表示する（ステップ８０）。

続いてＣＰＵ１０１は、上記「シェア候補欄」に生成されたシェア候補である人物のシェア候補ポイントが所定値以上であるか否かを判断し（ステップ８１）、所定値以上である場合（Ｙｅｓ）は上記シェアチェックボックスをＯＮに設定する（ステップ８２）。

そしてＣＰＵ１０１は、以上の処理により完成したシェア候補リスト画面を表示部１０６に表示する（ステップ８３）。

図８は、当該シェア候補リスト画面の表示例を示した図である。同図に示すように、当該シェア候補リスト画面９０には、上記シェア候補欄９３、上記除外者欄９８のほか、シェア実行ボタン９１、宛先追加ボタン９２が表示される。

上記シェア候補欄９３では、上述のように、上記シェア候補ポイントが高い順に各人物の人物名及びメールアドレスがリスト表示される。当該人物名に加えて、または代えて、当該人物の顔画像情報が表示されてもよい。また上述のように、所定値以上のシェア候補ポイントを有するシェア候補者のシェア候補欄９３のチェックボックス９４はＯＮに設定される（人物Ｂ、Ｄ、Ｃ）。また、シェア候補であるがメールアドレスが未登録である人物については、メールアドレスを登録するか否かを確認するメッセージが表示される（人物Ｅ）。

当該シェア候補である人物のうち、ユーザがシェアを希望するとして選択した写真に写っている人物のシェア候補欄９３の近傍には、カメラマーク９５が表示される。また、当該写真に写っていないがシェア候補欄９３に加えられた人物については、当該シェア候補欄９３の近傍に追加マーク９６とその理由を示すメッセージボックス９７が表示される。

上記除外者欄９８は、ボタンとして機能し、ユーザが当該除外者欄９８をクリックすると、シェア候補ポイントは高いが上記無視フラグの設定によりシェア候補欄９３に表示されなかった人物に関する情報が表示される。

図７に戻り、上記シェア候補リスト画面９０上で、上記シェア実行ボタン９１が押下された場合、ＣＰＵ１０１は、シェア候補ポイントに応じて、シェアするデータの種類を選択する（ステップ８５）。ＣＰＵ１０１は、例えばシェア候補ポイントが第１の値以上であれば写真自体、第２の値以上第１の値未満であればサムネイル、第２の値未満であれば写真のデータが格納されているＵＲＬまたはパスをそれぞれシェアするデータとして選択する。上記チェックボックス９４をＯＮにする条件である所定値は、上記第１の値または第２の値と同じ値であってもよいし、これらの値とは独立して決定されてもよい。上記サムネイルは、写真が記憶部１０８に追加されたときに生成されてもよいし、後述するシェア実行時に生成されてもよい。また上記ＵＲＬまたはパスは、例えばネットワーク上のサーバ（記憶装置）にオンラインアルバムとして格納された写真のＵＲＬまたはパスである。ＣＰＵ１０１は、オンラインアルバム上への写真のアップロードを、後述するシェア実行と同時に行ってもよいし、ユーザの操作に基づいて事前に行ってもよい。

続いてＣＰＵ１０１は、必要に応じて、所定のコメントを生成する（ステップ８７）。例えばＣＰＵ１０１は、上記追加マーク９６の表示対象である、写真に写っていないがシェア候補欄９３に加えられた人物向けに、その旨を知らせるためのコメントを生成する。当該コメントの例としては、「シェア候補自動抽出機能によりシェアされています」といったものが挙げられる。これは、写真に写っていない人物は、当該写真またはその関連データが自らに送られてくることを予期していない場合もあり、当該人物の困惑や不信感を排除するためである。また、写真に写ってはいるが当該ＰＣ１００のユーザとの関係が比較的薄い人物向けに上記コメントが生成されてもよい。さらに、上記シェア候補欄９３に加えられた人物のうち、上記シェア候補ポイントがある値（例えば上記第２の値）未満の人物について上記コメントが生成されてもよい。すなわちＣＰＵ１０１は、写真に写っているか否か、ＰＣ１００のユーザとの関係が薄いか否かといった判断に代えて、シェア候補ポイントがある値未満か否かを判断してもよい。後述するが、写真に写っていない人物やＰＣ１００のユーザとの関係が比較的薄い人物についてのシェア候補ポイントは総じて低くなるからである。

そしてＣＰＵ１０１は、上記シェアチェックボックス９４がＯＮに設定された人物のメールアドレス宛に、シェアを実行（写真等のデータを送信）する（ステップ８８）。この際、上記コメントが生成されていれば、当該コメントも写真等のデータとともに送信される。また上述したように、シェア対象のデータがＵＲＬやパスである場合、当該シェア実行のタイミングで、上記メールアドレス宛にＵＲＬやパスが送信されるとともに、ネットワーク上のサーバへ写真自体がアップロードされてもよい。

またＣＰＵ１０１は、当該シェアを実行すると、それを上記人間関係メタＤＢに反映する（ステップ８９）。すなわちＣＰＵ１０１は、上記人間関係メタＤＢにおいて、シェアした写真に写っている人物からシェアの宛先である人物に対する関係強度を加算する。

上記ステップ８４において、シェアチェックボックス９４のＯＮ／ＯＦＦの切り替え操作が入力された場合、ＣＰＵ１０１は、当該シェアチェックボックス９４のＯＮ／ＯＦＦを切り替え（ステップ８６）、その後の操作入力を待機する（ステップ８４）。

次に、上記方法（１）〜（３）の各処理の詳細について説明する。以下の説明においては、当該ＰＣ１００のユーザである人物Ｂが、記憶部１０８に記憶された写真のうちいくつかを他の人物にシェアすることを想定する。当該写真には、人物Ｂが自ら撮影したもののほか、人物Ｂが他の人物からもらったものも含まれている。

（方法（１）によるシェア処理）
まず、上記方法（１）によるシェア処理の詳細について説明する。図９は、上記方法（１）によるシェア処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、まずＣＰＵ１０１は、ユーザが選択した写真に関する、撮影時間、撮影場所等の情報を取得する（ステップ１２１）。

図１０は、各写真の撮影状況を示した図であり、図１１は、写真リストからユーザがシェアを希望する写真を選択した様子を示した図である。図１２に示すように、ユーザは例えば写真上をクリックすることで、シェアを望む写真を選択する。同図では、写真Ｐ２及びＰ７が選択され、各写真上に選択を示すチェックボックス１３１が表示されている。

図１１に示すように、写真リスト上の写真Ｐ１〜Ｐ８のうち、上記選択された写真Ｐ２及びＰ７には、人物Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｇが写っているが、それ以外の人物は、同じ場所にいながら写っていない。

図９に戻り、続いてＣＰＵ１０１は、選択された写真について、撮影時間の差が所定の範囲内（例えば３０分以内）の写真が存在するか否かを判断する（ステップ１２２）。撮影時間の差が所定の範囲内の写真が存在する場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、顔認識処理により、その写真に写っている人物に関する情報を取得する（ステップ１２３）。そしてＣＰＵ１０１は、当該人物について、上記撮影時間の差に応じてシェア候補ポイントを加算する（ステップ１２４）。

図１２は、各写真の撮影時間の差を説明するための図である。同図に示すように、選択された写真Ｐ２及びＰ７のうち、写真Ｐ２については、撮影時間の差が１０分以内である写真Ｐ１が存在し、撮影時間の差が３０分以内である写真Ｐ３及びＰ４が存在する。一方、写真Ｐ７については、撮影時間の差が３０以内である他の写真は存在しない。したがってＣＰＵ１０１は、当該写真Ｐ１、Ｐ３及びＰ４に写っている人物に関する情報を取得して、当該撮影時間の差に応じてシェア候補ポイントを加算する。

続いてＣＰＵ１０１は、選択された写真について、撮影場所間の距離の差が所定の範囲内（例えば５００ｍ以内）の写真が存在するか否かを判断する（ステップ１２５）。撮影場所の距離の差が所定の範囲内の写真が存在する場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、顔認識処理により、その写真に写っている人物に関する情報を取得する（ステップ１２６）。そしてＣＰＵ１０１は、当該人物について、上記撮影場所間の距離の差に応じてシェア候補ポイントを加算する（ステップ１２７）。

図１３は、各写真の撮影場所間の距離の差を説明するための図である。同図に示すように、選択された写真Ｐ２及びＰ７のうち、写真Ｐ２については、距離の差が１００ｍ以内の写真Ｐ１と５００ｍ以内の写真Ｐ４とが存在し、写真Ｐ７については、距離の差が１００ｍ以内の写真Ｐ８が存在する。したがってＣＰＵ１０１は、当該写真Ｐ１、Ｐ４及びＰ８に写っている人物に関する情報を取得して、当該距離の差に応じてシェアポイントを加算する。

図１４は、選択された写真のうち写真Ｐ２についてシェア候補を抽出する処理を説明するための図である。同図に示すように、まず写真Ｐ２に写っている人物人物Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｇ）についてはシェア候補ポイントとして１０ポイントが加算される。

また、写真Ｐ２との撮影時間の差が前後１０分以内である写真Ｐ１に写っている人物（Ａ、Ｂ）については、３ポイントが加算され、撮影時間の差が前後３０分以内である写真Ｐ３及びＰ４に写っている人物（Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｈ）については、それぞれ１ポイントが加算される。

また、写真Ｐ２との間で撮影場所の距離の差が１００ｍ以内である写真Ｐ１に写っている人物（Ａ、Ｂ）については３ポイントが加算され、距離の差が５００ｍ以内である写真Ｐ４に写っている人物（Ｂ、Ｃ）については１ポイントが加算される。

図１５は、選択された写真のうち写真Ｐ７についてシェア候補を抽出する処理を説明するための図である。上記写真Ｐ２についての処理と同様に、写真Ｐ７に写っている人物（Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｇ）については１０ポイントが加算され、撮影場所間の距離の差が１００ｍ以内である写真Ｐ８に写っている人物（Ｂ、Ｆ）については３ポイントが加算される。

図１６は、選択された写真２及び写真Ｐ７についてのシェア候補の抽出結果の合算処理を説明するための図である。同図に示すように、上記図１４及び図１５で算出した写真Ｐ２及びＰ７についての各シェア候補ポイントを合算する。この結果、人物Ｂ、Ｃ、Ｄのシェア候補ポイントが突出して高くなることが分かる。

図１７は、上記合算処理の結果表示されるシェア候補リスト画面９０の例を示した図である。同図に示すように、上記図１６で算出された合算のシェア候補ポイントに応じて、上記シェア候補リスト画面９０上でシェア候補欄９３が表示される。例えばシェア候補ポイントが２０ポイント以上である人物Ｂ、Ｃ、Ｄについては、上記シェアチェックボックス９４がＯＮに設定される。

以上説明した方法（１）の処理により、ＰＣ１００は、ユーザがシェアしたい写真Ｐ２及びＰ７に写っているが、シェアしたくない人物（Ｅ、Ｇ）を上記シェア候補欄９３から除外することができた。

（方法（２）によるシェア処理）
次に、上記方法（２）によるシェア処理の詳細について説明する。当該方法（２）によるシェア処理には、さらに、上記人間関係メタＤＢのうち分類情報を利用してシェア候補ポイントを算出する方法（方法（２−１））と、上記人間関係メタＤＢで表される関係強度図を用いてシェアポイントを算出する方法（方法（２−２））とがある。まず、方法（２−１）の処理について説明する。

図１８は、上記方法（２−１）によるシェア処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、ＣＰＵ１０１はまず、ユーザが選択した写真の情報を取得する（ステップ１８１）。

図１９は、写真リストからユーザがシェアを希望する写真を選択した様子を示した図である。同図に示すように、写真リスト中の写真Ｐ１〜Ｐ８のうち、写真Ｐ６が選択されている。

図１８に戻り、ＣＰＵ１０１は、人間関係メタＤＢから、選択された写真に写っている人物の「分類」情報を取得する（ステップ１８２）。

続いてＣＰＵ１０１は、上記「分類」情報を基に、選択された写真に写っている人物と同じ分類に属する人物が存在するか否かを判断する（ステップ１８３）。同じ分類に属する人物が存在すると判断した場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、当該分類の類似度を算出する（ステップ１８４）。

図２０は、当該ユーザがシェアを希望する写真Ｐ６に写っている人物の分類図及びシェア候補ポイントの算出条件を示した図である。同図に示すように、ＣＰＵ１０１は、写真Ｐ６に写っている人物（Ａ、Ｂ、Ｅ）が属する分類のうち、例えば会社と家族の２つのメインカテゴリーにおいて、それぞれカテゴリー１〜カテゴリー３のサブカテゴリーに属する人物との関係を把握する。このうち人物Ｂは、シェアしようとしている本人であるため処理から除外される。

同図においては、人物Ａは、人物Ｃとカテゴリー３（同チーム）まで一致し、人物Ｅ及びＨとカテゴリー２（旧部署）まで一致し、人物Ｄ、Ｆ、Ｇ、Ｉ、Ｊとはカテゴリー１（会社）まで一致している。また人物Ｃは、人物Ａ、Ｃ、Ｈとカテゴリー２まで一致し、人物Ｄ、Ｆ、Ｇ、Ｉとカテゴリー１まで一致している。

当該分類の類似度は、上記一致しているカテゴリーの階層に応じて決定される。例えばカテゴリー３まで一致していれば類似度は３とされ、カテゴリー１まで一致していれば類似度は１とされる。

図１８に戻り、ＣＰＵ１０１は、上記算出した類似度に応じて、各人物のシェア候補ポイントを加算する（ステップ１８５）。図２１は、当該シェア候補ポイントの算出結果（同図（Ａ））及びシェア候補リスト画面の例（同図（Ｂ））を示した図である。同図に示すように、上記シェア候補ポイントの算出の結果、シェア候補リスト画面９０では、シェア候補ポイント順に、人物Ｃ、Ｈ、Ａ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇがシェア候補欄９３に表示されている。また、例えばシェア候補ポイントが５ポイント以上である人物については、上記シェアチェックボックス９４がＯＮに設定されて表示される。

以上の方法（２−１）の処理により、ＰＣ１００は、ユーザがシェアしたい写真Ｐ６に写っていないがシェアしたい人物（人物Ｃ）にチェックを付けることができ、また、写真Ｐ６に写っているがシェアしたくない人物（人物Ａ、Ｅ）のチェックを外すことができた。

次に、上記方法（２−２）の処理について説明する。当該方法（２−２）の処理はさらに、ユーザが選択した写真に写っている人物の写真を欲しがっていると推測される人物をシェア候補とする方法（方法（２−２−１））と、当該写真に写っている人がシェアさせたいと推測される人物をシェア候補とする方法（方法２−２−２）とがある。

まず、上記方法（２−２−１）について説明する。図２２は、当該方法（２−２−１）の処理の流れを示したフローチャートである。

同図に示すように、ＣＰＵ１０１はまず、上記方法（２−１）と同様に、ユーザが選択した写真の情報を取得する（ステップ２２１）。ここでも、上記写真Ｐ６が選択されたものとする。

続いてＣＰＵ１０１は、上記人間関係メタＤＢから、ユーザが選択した写真Ｐ６に写っている人物とその関係者の「関係強度」情報を取得する（ステップ２２２）。

続いてＣＰＵ１０１は、選択された写真Ｐ６に写っている人物の関係者から写っている人物に向かう関係（興味を示す関係）があるか否かを判断する（ステップ２２３）。

図２３は、ＰＣ１００のユーザである人物Ｂと他の人物との関係強度を示した図である。また図２４は、上記選択された写真Ｐ６に写っている人物Ａ、Ｂ、Ｅのいずれかに向かっている関係強度（矢印）を示した図である。両図に示すように、人物Ａには人物Ｃ及びＪから矢印が向かっており、人物Ｂには人物Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉから矢印が向かっており、人物Ｅには人物Ｃから矢印が向かっている。各関係強度は各矢印の太さで示されている。

図２２に戻り、ＣＰＵ１０１は、上記関係強度に応じて、上記写真Ｐ６に写っている人物Ａ、Ｂ、Ｅにそれぞれシェア候補ポイントを加算する（ステップ２２）。

図２５は、当該関係強度に基づくシェア候補ポイントの算出結果（同図（Ａ））及びシェア候補リスト画面９０の例（同図（Ｂ））を示した図である。同図（Ａ）に示すように、例えば写真Ｐ６の持ち主である人物Ｂへの興味（矢印）がある場合には、シェア候補ポイントは２倍とされる。同図（Ｂ）に示すように、例えばシェア候補ポイントが５ポイント以上である人物については、上記シェアチェックボックス９４がＯＮに設定されて表示される。

以上の方法（２−２−１）の処理により、ＣＰＵ１０１は、ユーザがシェアしたい写真Ｐ６に写っていないがシェアしたい人物（人物Ｃ、Ｊ、Ｄ、Ｇ）にチェックをつけることができ、また写真Ｐ６に写っているがシェアしたくない人物（人物Ａ、Ｅ）のチェックを外すことができた。

次に、上記方法（２−２−２）の処理について説明する。図２６は、当該方法（２−２−２）の処理の流れを示したフローチャートである。当該方法（２−２−２）の処理は、関係強度図における矢印の方向が逆となる以外は上記図２２〜２５の処理と同様である。すなわち、この場合は、選択された写真Ｐ６に写っている人物から他の人物に向かう関係の強度に応じてシェア候補ポイントが加算される（ステップ２６１〜２６４）。

図２７は、上記選択された写真Ｐ６に写っている人物Ａ、Ｂ、Ｅのいずれかから他の関係者に向かっている関係強度（矢印）を示した図である。図２８は、当該関係強度に基づくシェア候補ポイントの算出結果（同図（Ａ））及びシェア候補リスト画面９０の例（同図（Ｂ））を示した図である。上述の方法（２−２−１）と同様に、同図（Ａ）に示すように、例えば写真Ｐ６の持ち主である人物Ｂからの興味（矢印）がある場合には、シェア候補ポイントは２倍とされる。同図（Ｂ）に示すように、例えばシェア候補ポイントが５ポイント以上である人物については、上記シェアチェックボックス９４がＯＮに設定されて表示される。

以上の方法（２−２−２）の処理により、ＣＰＵ１０１は、ユーザがシェアしたい写真Ｐ６に写っていないがシェアしたい人物（人物Ｃ、Ｄ、Ｇ、Ｊ）にチェックをつけることができ、写っているがシェアしたくない人物（人物Ｅ）のチェックを外すことができた。

（方法（３）によるシェア処理）
次に、上記方法（３）によるシェア処理について説明する。図２９は、当該方法（３）によるシェア処理の流れを示したフローチャートである。

同図に示すように、ＣＰＵ１０１は、ユーザが選択した写真の情報を取得する（ステップ２９１）。同図では、上記写真リストから写真Ｐ５が選択されたものとする。続いてＣＰＵ１０１は、当該選択された写真Ｐ５に写っている人物のリストＡを作成する（ステップ２９２）。

続いてＣＰＵ１０１は、過去にシェアした写真Ｐ１〜Ｐｎの履歴情報を取得し（ステップ２９３）、当該写真Ｐ１〜Ｐｎに写っていた人物のリストＢ１〜Ｂｎを作成する。

続いてＣＰＵ１０１は、上記リストＡと、リストＢ１〜Ｂｎとの間のマッチ度を算出する（ステップ２９５）。図３０は、当該マッチ度の算出処理の詳細を示したフローチャートである。

同図に示すように、ＣＰＵ１０１は、上記リストＡが全て、ある写真ＸにおけるリストＢｘに含まれているか否かを判断する（ステップ３０１）。全て含まれていると判断した場（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、リストＢｘが全てリストＡに含まれているか否かを判断する（ステップ３０２）。全て含まれていると判断した場合（Ｙｅｓ）には、ＣＰＵ１０１は、当該リストＡとリストＢｘとのマッチ度を大に設定する（ステップ３０３）。

上記ステップ３０２においてリストＢｘが全てリストＡに含まれていないと判断した場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１０１は、上記マッチ度を中に設定する（ステップ３０４）。

上記ステップ３０１においてリストＡが全てリストＢｘに含まれていないと判断した場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１０１は、上記マッチ度を小に設定する（ステップ３０５）。

ＣＰＵ１０１は、以上の処理を、全ての写真Ｂ１〜Ｂｎについて実行する。

図２９に戻り、ＣＰＵ１０１は、算出したマッチ度が所定の値よりも高いか否かを判断し（ステップ２９６）、高い場合（Ｙｅｓ）、過去にシェアした写真Ｐｘをシェアした人物の情報を取得する（ステップ２９７）。そしてＣＰＵ１０１は、そのシェアした人物に、上記マッチ度に応じたシェア候補ポイントを加算する（ステップ２９８）。

図３１は、上記シェア履歴を示した図であり、図３２は上記シェア候補ポイントの算出条件を示した図である。また図３３は、上記シェアポイントの算出結果を示した図であり、図３４はシェア候補リスト画面９０の表示例を示した図である。

図３１〜図３３に示すように、例えば、過去にシェアした写真●と、選択された写真Ｐ５とは、写っている人が完全に一致しているため（マッチ度：大）、当該写真●をシェアした人物Ｂ及び人物Ｉにはシェア候補ポイントが５ポイント加算される。また過去にシェアした写真■と、写真Ｐ５に写っている人物以外の人物が写っているため（マッチ度：中）、当該写真■をシェアした人物人物Ｂ及び人物Ｉにはシェア候補ポイントが３ポイント加算される。また選択された写真Ｐ５は、過去にシェアした写真Ｐ６、Ｐ２、Ｐ７に写っている人物と比べてそれぞれ人物が不足しているため（マッチ度：小）、それらのＰ６、Ｐ２、Ｐ７に写っている人物Ｃ、Ｊ、Ｂ、Ｃ、Ｄにはそれぞれ１ポイントが加算される。

図３４に示すように、例えばシェア候補ポイントが５ポイント以上である人物については、シェアチェックボックス９４がＯＮに設定されて表示される。

以上の方法（３）の処理により、ＣＰＵ１０１は、ユーザがシェアしたい写真Ｐ５に写っていないがシェアしたい人（人物Ｂ及びＩ）にチェックをつけることができた。

（登録人物リストの整理）
本実施形態において、ＰＣ１００は、上記登録人物リストを定期的に整理することができる。すなわち、上述したように、ＰＣ１００は、上記登録人物リストにおいて、一定期間に追加された写真に写っておらず、かつ、名前やメールアドレスが上記登録人物リストに登録されていない人物を当該登録人物リストから削除することができる。図３５は、当該登録人物リストからのデータの削除処理の流れを示したフローチャートである。

同図に示すように、ＣＰＵ１０１は、まず登録人物リストの最終更新日時情報を取得する（ステップ３３１）。続いてＣＰＵ１０１は、当該登録人物リスト中の各人物について、上記最終更新日時を基に、所定期間更新されていないか否かを判断する（ステップ３３２）。そして、所定期間更新されていないと判断した場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、当該人物に関する登録事項を登録人物リストから削除する。

この処理により、ＰＣ１００は、例えば写真に通りすがりで一度写ってしまっただけの人物のデータを削除することができる。したがってＰＣ１００は、ユーザに関係のない人物が誤って送信先候補として提示されてしまうのを防ぐことができる。また、仮に削除された人物がユーザに関係のある人物であったとしても、新たに追加された写真にその人物が写っていれば、ＰＣ１００は当該人物を再び登録人物リストに追加することができる。

［まとめ］
以上説明したように、本実施形態によれば、ＰＣ１００は、写真から顔認識処理により抽出された顔画像情報を基に生成された登録人物リスト内の人物について、上記方法（１）〜（３）によりシェア候補ポイントを算出し、所定値以上のシェア候補ポイントを有する人物に関する情報を、ユーザが選択した写真の送信先候補としてユーザに提示することができる。これによりＰＣ１００は、ユーザがシェアを望む写真に写っているか否かに関わらず、当該写真を送信すべき送信先を適切に判断し、ユーザに関係する人物に当該写真を容易にシェアさせることができる。

［変形例］
本発明は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更され得る。

上述の実施形態においては、本発明を、デジタル写真画像をシェアする場合に適用した例を示した。しかし、シェアの対象となるコンテンツはデジタル写真画像に限られない。

例えばプライベートコンテンツとして、デジタルビデオレコーダで撮影された動画像や、ＩＣレコーダにより録音された音声がシェア対象とされてもよい。動画像の場合、上記デジタル写真画像（静止画像）と同様に、撮影された動画像の各フレームから顔画像が抽出され、上述と同様の処理によりシェアが実行される。音声の場合も、例えば録音データから声紋が解析され、上述と同様の処理によりシェアが実行される。

また、パブリックコンテンツとして、ＰＶＲ（Personal Video Recorder）等で録画された放送番組がシェア対象とされてもよい。放送番組の場合、番組メタデータから出演者情報が取得され、当該出演者と、ユーザの関係者とが同次元で登録人物リストに登録される。したがって、出演者と、ユーザやその関係者も含めた人間関係メタＤＢが生成される。例えば、ユーザがある番組を録画した場合、ユーザからその番組の出演者に対する関係強度が加算される。また映画コンテンツにおける監督や、アニメコンテンツにおけるキャラクター、声優、監督も上記出演者と同様に扱われる。この場合、シェア対象のコンテンツに写っている人物自身（出演者等）にはコンテンツがシェアされない点が上述の実施形態と異なる。また、上記方法（１）〜（３）のうち、方法（１）は用いられない。さらに、上記出演者等が登録人物リストに登録される場合、メールアドレスは登録されず、また登録の要否がユーザに確認されることなく、番組メタデータから自動的に登録される。

このように放送番組がシェア対象とされることで、例えばユーザ自身やその友人がどの俳優やタレントのファンなのかが分かる。また、番組が録画されるだけで、俳優やタレント同士の人間関係が上記人間関係メタＤＢとして作成されるため、ユーザの興趣の向上も図られる。

また同じくパブリックコンテンツとして、電子書籍端末で再生可能な書籍コンテンツがシェア対象とされてもよい。この場合、上記放送番組の場合と同様に、書籍メタデータから作者やキャラクターに関する情報が登録人物リストに登録され、また作者やキャラクター自身にはコンテンツがシェアされず、上記方法（１）は用いられない。

このように電子書籍コンテンツがシェア対象とされることで、例えばユーザ自身やその友人がどの作者やキャラクターのファンなのかが分かる。また、ユーザが電子書籍端末で読書をするだけで、作者やキャラクター同士の人間関係が上記人間関係メタＤＢとして作成されるため、ユーザの興趣の向上も図られる。

上述の実施形態では、ＰＣ１００内で生成された人間関係メタＤＢを基にシェアが実行されたが、例えばＳＮＳ（Social Network Service）等、ネットワーク上で構築されている人間関係メタデータがシェアに用いられてもよい。例えば、いわゆるコミュニティやメーリングリスト等の登録者情報を基に人間関係メタＤＢが生成されてもよい。

また、上述の実施形態では、ＰＣ間でメールアドレスを利用してシェアが実行されたが、例えば、あるユーザのデジタルカメラで写真が撮影された場合、無線ＬＡＮ等により、近傍の友人のデジタルカメラに当該写真がシェアされてもよい。この場合、シェア対象の写真に時間的に近い写真に写っている人物にシェア候補ポイントが加算される。

また、例えばユーザ自身や家族を含むホームサーバの使用者が登録人物リストに登録され、それに対応して当該ホームサーバのアドレスが登録されている場合、ユーザは、上記シェアの手法を用いて、ホームサーバへ写真を蓄積させることもできる。またユーザは、写真自体ではなくＵＲＬをシェア対象とすることで、インターネット上またはＬＡＮ上のサーバのオンラインアルバム上に写真をアップロードすることもできる。

上述の実施形態では、上記方法（１）〜（３）により算出された各シェア候補ポイントについて、動的な重みづけが実行された。しかし、当該重みづけは静的なものであってもよい。すなわち、ＰＣ１００は、シェアソフトがインストールされた時点で重みづけ値を固定し、各方法で出力されるシェア候補ポイントの大きさを調整する。例えば、方法（１）では数万オーダーの値が出力され、方法（２）では数百オーダーの値が出力される場合、ＰＣ１００は、方法（１）の出力を１／１００することで、方法（２）による出力に意味を持たせることができる。また、シェアソフトの開発者が、方法（１）〜（３）の信頼度をそれぞれ解析し、それに応じて重みづけ値を予め調整してからシェアソフトをリリースしてもよい。さらに、シェアソフトのインストール後に、ユーザが試用してみて、方法（１）〜（３）のうちより効果があると判断した方法に重みづけ値を大きく設定できるようにしてもよい。

上述の実施形態では、ＰＣ１００は、図６で示したように、登録確認画面上の「今後無視する」ボタン１３が押下された場合に、上記登録人物リスト上で上記無視フラグをＯＮに設定していた。しかし、無視フラグをＯＮに設定する手法はこれに限られない。例えばＰＣ１００は、上記シェア候補リスト画面９０上で当該無視フラグをＯＮに設定してもよい。図３６は、この場合のシェア候補リスト画面９０を用いたユーザインタフェースの例を示した図である。同図に示すように、当該シェア候補リスト画面９０上でいずれかの人物の表示欄にポインタ３６１が合わされた状態で、例えば右クリック操作が入力された場合、ＣＰＵ１０１は、「今後無視する」というテキストが記載されたダイアログボックス３６２を表示する。そして、当該ダイアログボックス３６２がさらに例えば左クリックにより選択されると、ＣＰＵ１０１は、当該人物について無視フラグをＯＮに設定する。またＣＰＵ１０１は、シェア候補リスト画面９０上で、自動的にＯＮに設定されている、ある人物のシェアチェックボックス９４をＯＦＦにする操作が入力された場合に、上記ダイアログボックス３６２を表示してもよい。これによりユーザは、自動的にシェア候補として抽出された人物について、それがシェア候補として相応しくないと判断すれば、当該人物をシェア候補から外すことができるとともに、今後この人物がシェア候補として抽出されることも防ぐことができる。

３１…顔画像情報欄
３２…名前欄
３３…メールアドレス欄
３４…頻出度欄
３５…無視フラグ欄
３６…最終更新日時欄
４３…属性・分類
４４…関係強度
９０…シェア候補リスト画面
９１…シェア実行ボタン
９３…シェア候補欄
９４…シェアチェックボックス
９５…カメラマーク
９６…追加マーク
９７…メッセージボックス
１００…ＰＣ
１０１…ＣＰＵ
１０６…表示部
１０７…入力部
１０８…記憶部
１０９…通信部

Claims (13)

1. 人物を識別する識別情報を含む複数のコンテンツと、当該識別情報及び当該識別情報に対応する人物名を少なくとも含む、複数の人物に関する人物情報を記憶する記憶部と、
   前記複数のコンテンツのうち少なくとも１つを、前記人物情報に対応する少なくとも１人の人物に関連する装置へ送信し、または、当該コンテンツをネットワーク上の記憶装置へ送信し、かつ、当該記憶装置上の当該コンテンツの所在場所情報を前記人物に関連する装置へ送信する通信部と、
   前記複数のコンテンツから少なくとも１つのコンテンツを選択するユーザ操作の入力を受け付ける操作入力部と、
   前記選択されたコンテンツと所定の関係を有する他のコンテンツに含まれる前記識別情報を認識し、前記所定の関係の強度に応じて、当該認識された識別情報により識別され前記人物情報に含まれる各人物のポイントを算出する制御部と、
   第１の値以上の前記ポイントを有する人物の前記人物情報を、当該人物に関連する前記装置へ前記選択されたコンテンツまたは当該選択されたコンテンツの前記所在場所情報を送信するための送信先候補として表示させるために出力する出力部と
   を具備する電子機器。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記送信先候補としての前記人物情報とともに、前記選択されたコンテンツの送信の可否を、前記操作入力部を介して選択させるチェックボックスを表示させ、かつ、前記第１の値よりも大きい第２の値以上の前記ポイントを有する人物の前記人物情報とともに表示される前記チェックボックスを、前記送信が許可された状態で表示させる
   電子機器。
3. 請求項２に記載の情報処理装置であって、
   前記記憶部は、前記人物情報に含まれる人物間の関係の強度を示す人間関係情報を記憶し、
   前記制御部は、前記選択されたコンテンツに含まれる前記識別情報を認識し、前記人間関係情報を基に、当該識別情報により識別される人物と、前記人物情報に含まれる人物との関係の強度に応じて前記ポイントを算出する
   電子機器。
4. 請求項３に記載の電子機器であって、
   前記人物関係情報は、各人物が他の人物に向かって有する興味を示す方向情報を有し、
   前記制御部は、前記関係の強度及び前記方向情報に応じて前記ポイントを算出する
   電子機器。
5. 請求項２に記載の電子機器であって、
   前記コンテンツは、撮影時間情報を有するデジタル写真画像であり、
   前記識別情報は前記人物の顔画像であり、
   前記制御部は、選択されたデジタル写真画像が有する第１の撮影時間情報から所定時間内の第２の撮影時間情報を有する他のデジタル写真画像に含まれる前記顔画像を認識し、前記第１の撮影時間情報と前記第２の撮影時間情報との差に応じて前記ポイントを算出する
   電子機器。
6. 請求項２に記載の電子機器であって、
   前記コンテンツは、撮影位置情報を有するデジタル写真画像であり、
   前記識別情報は前記人物の顔画像であり、
   前記制御部は、選択されたデジタル写真画像の第１の撮影位置情報から所定距離内の第２の撮影位置情報を有する他のデジタル写真画像に含まれる前記顔画像を認識し、前記第１の撮影位置情報と前記第２の撮影位置情報との差に応じて前記ポイントを算出する
   電子機器。
7. 請求項２に記載の電子機器であって、
   前記記憶部は、前記送信先候補の表示に基づいて前記人物に関連する装置へ送信されたコンテンツに関する送信履歴情報を記憶し、
   前記制御部は、前記送信履歴情報を基に、前記送信されたコンテンツに含まれる第１の識別情報と、前記選択されたコンテンツに含まれる第２の識別情報とを比較し、当該第１の識別情報と前記第２の識別情報との間の適合度を算出し、当該適合度に応じて、前記コンテンツの送信先の装置に関連する人物の前記ポイントを算出する
   電子機器。
8. 請求項２に記載の電子機器であって、
   前記制御部は、前記コンテンツが前記記憶部に記憶される度に、当該コンテンツに含まれる識別情報を認識し、当該識別情報により識別される人物に関する前記人物情報を生成して前記記憶部に記憶する
   電子機器。
9. 請求項８に記載の電子機器であって、
   前記制御部は、
   前記コンテンツが前記記憶部に記憶される度に、当該コンテンツに含まれる識別情報を認識し、当該識別情報を仮人物情報として前記記憶部に記憶し、
   前記仮人物情報について前記操作入力部により人物名の入力があった場合に当該仮人物情報を前記人物情報として更新し、
   前記仮人物情報の記憶後の所定期間内に前記人物名の入力が無く、かつ、前記記憶部に記憶されたコンテンツに当該仮人物情報としての前記識別情報が含まれていない場合に、当該仮人物情報を削除する
   電子機器。
10. 請求項２に記載の電子機器であって、
    前記制御部は、
    前記送信先候補として表示された人物情報に対応する前記識別情報が前記選択されたコンテンツに含まれている場合に、前記人物情報とともに第１のマークを表示させ、
    前記識別情報が前記選択されたコンテンツに含まれていない場合に、前記人物情報とともに、前記第１のマークとは異なる第２のマーク及び当該人物情報が前記送信先候補として表示されている理由を示す情報を表示させる
    電子機器。
11. 請求項２に記載の電子機器であって、
    前記制御部は、
    前記人物が前記第１の値より大きい第３の値以上のポイントを有する場合、前記選択されたコンテンツを当該人物に関連する装置へ送信し、
    前記人物が前記第３の値未満のポイントを有する場合、前記選択されたコンテンツをネットワーク上の記憶装置へ送信し、かつ、当該記憶装置上の当該コンテンツの所在場所情報を当該人物に関連する装置へ送信する
    電子機器。
12. 人物を識別する識別情報を含む複数のコンテンツと、当該識別情報及び当該識別情報に対応する人物名を少なくとも含む、複数の人物に関する人物情報を記憶し、
    前記複数のコンテンツから少なくとも１つのコンテンツを選択するユーザ操作の入力を受け付け、
    前記選択されたコンテンツと所定の関係を有する他のコンテンツに含まれる前記識別情報を認識し、前記所定の関係の強度に応じて、当該認識された識別情報により識別され前記人物情報に含まれる各人物のポイントを算出し、
    所定の閾値以上の前記ポイントを有する人物の前記人物情報を、当該人物に関連する前記装置へ前記選択されたコンテンツまたは当該コンテンツの所在場所情報を送信するための送信先候補として表示させ、
    前記表示された送信先候補としての人物情報に対応する人物に関連する装置へ、前記選択されたコンテンツを送信し、または、ネットワーク上の記憶装置へ前記選択されたコンテンツを送信し、かつ、当該記憶装置上の当該コンテンツの前記所在場所情報を前記対応する人物に関連する装置へ送信する
    コンテンツ送信方法。
13. 電子機器に、
    人物を識別する識別情報を含む複数のコンテンツと、当該識別情報及び当該識別情報に対応する人物名を少なくとも含む、複数の人物に関する人物情報を記憶するステップと、
    前記複数のコンテンツから少なくとも１つのコンテンツを選択するユーザ操作の入力を受け付けるステップと、
    前記選択されたコンテンツと所定の関係を有する他のコンテンツに含まれる前記識別情報を認識し、前記所定の関係の強度に応じて、当該認識された識別情報により識別され前記人物情報に含まれる各人物のポイントを算出するステップと、
    所定の閾値以上の前記ポイントを有する人物の前記人物情報を、当該人物に関連する前記装置へ前記選択されたコンテンツまたは当該コンテンツの所在場所情報を送信するための送信先候補として表示させるステップと、
    前記表示された送信先候補としての人物情報に対応する人物に関連する装置へ、前記選択されたコンテンツを送信し、または、ネットワーク上の記憶装置へ前記選択されたコンテンツを送信し、かつ、当該記憶装置上の当該コンテンツの前記所在場所情報を前記対応する人物に関連する装置へ送信するステップと
    を実行させるプログラム。