JP5721567B2 - 画像分類装置、画像分類装置の制御方法及びプログラム - Google Patents
画像分類装置、画像分類装置の制御方法及びプログラム Download PDFInfo
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Description
これにより、旅行や結婚式等といったイベントや、それらのイベント中に起きたさらに細かいイベント毎に写真画像をまとめることができる。このような技術においては、時間順に並べた画像に対して、位置情報を含む写真画像の特徴量や撮影時間間隔の変化の大きいところをイベントの切れ目としてセグメンテーションし、グループ化する、といった処理を行うことが知られている。(例えば、特許文献1参照)。
本実施形態の画像分類装置に適用するコンピュータ装置のハードウェア構成について、図1のブロック図を参照して説明する。本実施形態においては、構成は単一のコンピュータ装置で実現してもよいし、必要に応じた複数のコンピュータ装置に各機能を分散して実現するようにしてもよい。複数のコンピュータ装置で構成される場合は、例えば、図1に示す構成にネットワークインタフェースを追加し、互いに通信可能なようにLocal Area Network(LAN)などで接続するものとする。
実施形態1では、内容情報として、文字の認識により駅名や日付が得られた場合の例を述べた。しかし、内容情報として抽出できる情報は、これに限るものではない。例えば、観光地のPR用キャラクターの認識により、キャラクター名が得られる場合などが考えられる。この場合の動作について、図10、図11を用いて説明する。なお、基本的な構成は実施形態1と同じである。
上記実施形態では、関連評価部205において、グループ特徴情報全てに対して、矛盾しない内容情報が一つでも存在する場合のみ「矛盾していない」と評価した。また、所属グループ補正部206では、評価結果が「矛盾していない」場合に、写真画像がグループに所属するように判定した。
本実施形態により、評価結果を数値的に表現する場合など、特徴情報の内容や数に応じた様々な形式の評価を許容できるようになる。
上記実施形態では、所属グループとの関連の評価結果が条件を満たさない場合に、他のグループとの関連を評価する処理へと移行するようにしたが、これに限る必要はない。リソースや処理時間に余裕がある場合については、すべての写真画像について、すべてのグループとの関連を評価し、最も高いものに補正するように処理を実施しても構わない。尚、基本的な構成は実施形態1と同様である。
上記実施形態において、グループ内に所属する写真画像が少ない場合などは、グループ特徴情報が抽出できない、あるいは精度が低くなる。このような場合は、当該グループに所属する写真画像については、グループ特徴情報との関連の評価を実施せずに、他のグループとの関連を評価して構わない。
本実施形態により、無駄な処理を省き、かつ、精度の悪いグループの補正を抑制できるようになる。
上記実施形態では、画像特徴量を利用した認識処理によって内容情報を抽出する例を示したが、これに限るものではない。例えば、撮影時に、RFIDや2次元バーコードから内容情報を獲得しても構わない。
上記実施形態では、内容情報として、「撮影日時」や「撮影場所」の情報についてそれぞれ一つ程度獲得できる例で説明したが、実際には複数の情報が取得できる可能性がある。それらが矛盾しないのであれば、いずれを利用しても良い。矛盾するのであれば、認識処理の実施時の確信度情報等を利用して、より認識精度の高い方を内容情報として利用するなどすれば良い。あるいは、どちらも内容情報として正しいこともあり得るので、いずれか一方で矛盾しないか否かを判定するのでも構わない。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
202 写真画像管理部
203 グループ特徴情報抽出部
204 内容情報抽出部
205 関連評価部
206 所属グループ補正部
Claims (10)
- 属性毎に属性値を有する複数の画像を、該属性値に基づいて定義された複数のグループ条件によりに複数のグループにグループ化する分類手段と、
前記画像から該画像の内容に関する内容情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出された画像の内容情報と、前記分類手段によって該画像が分類されたグループ以外のグループのグループ条件との関連を評価する評価手段と、
前記評価手段による評価の結果、前記抽出手段によって抽出された内容情報と関連があると評価されたグループ条件のグループに、該内容情報が抽出された画像のグループを補正する補正手段と
を備えることを特徴とする画像分類装置。 - 前記評価手段は、前記画像から抽出された内容情報が含む情報が、前記グループ条件を満たす場合に関連があると評価し、前記補正手段は、該内容情報が抽出された画像を、該条件のグループに補正することを特徴とする請求項1に記載の画像分類装置。
- 前記抽出手段は、更に認識手段を有し、抽出された画像を認識することによって得られた認識結果を内容情報とすることを特徴とする請求項1に記載の画像分類装置。
- 前記属性とは、撮影場所及び撮影日時であり、前記分類手段は、前記撮影場所及び撮影日時を所定の範囲毎のグループに分類する請求項1に記載の画像分類装置。
- 前記評価手段は、既知情報を用いて、前記内容情報と前記条件との関連を評価することを特徴とする請求項1に記載の画像分類装置。
- 前記分類手段は、複数のグループ化方法によるグループ化を可能とし、グループ化方法毎に、各画像に対する前記評価手段及び前記補正手段による処理を行うことを特徴とする請求項1に記載の画像分類装置。
- 前記内容情報は、少なくとも場所、日付、キャラクター、ロゴのいずれかであることを特徴とする請求項1に記載の画像分類装置。
- 前記分類手段で分類されたグループ条件を抽出するグループ特徴情報抽出手段を更に有し、
前記評価手段は、前記抽出された内容情報と、前記グループ特徴情報抽出手段で抽出されたグループ条件との関連を評価することを特徴とする請求項1に記載の画像分類装置。 - 画像分類装置の制御方法であって、
属性毎に属性値を有する複数の画像を、該属性値に基づいて定義された複数のグループ条件により複数のグループに前記画像分類装置が備える分類手段がグループ化する分類工程と、
前記画像から該画像の内容に関する内容情報を前記画像分類装置が備える抽出手段が抽出する抽出工程と、
前記抽出された画像の内容情報と、該画像が前記分類工程で分類されたグループ以外のグループのグループ条件との関連を前記画像分類装置が備える評価手段が評価する評価工程と、
前記評価工程による評価の結果、前記抽出工程で抽出された内容情報が関連があると評価されたグループ条件のグループに、該内容情報が抽出された画像のグループを前記画像分類装置が備える補正手段が補正する補正工程と
を備えることを特徴とする画像分類装置の制御方法。 - 請求項9に記載された画像分類装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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