JP6278615B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来の一般的な会員制のコミュニティ型のサービスが提供する画像共有サービスは、画像ごとに公開範囲をカスタマイズできる機能を備えている。画像投稿者は、カスタマイズ機能を利用して、「自分のみ可」、「友達ならば可」、「一般に可」のような画像公開範囲を指定することができる。
さらに、画像中に複数の人物が含まれる場合に、被写体単位で公開又は非公開を設定する技術も知られている。例えば、特許文献１には、ユーザ自らが予めサービスに登録した公開ポリシーに従い、ユーザが被写体として映る画像をマスク加工し、加工後の画像を公開する技術が開示されている。
また、特許文献２には、画像中の被写体の撮影構図上の重要性の評価や同一人物が写っている画像の数に基づいて、マスク処理を施すか否かを判断する技術が開示されている。

特開２００７−２１３１８１号公報 特開２００８−１９７８３７号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、被写体となり得る人物自身が、公開又は非公開を設定する必要があり、設定作業が面倒であるという問題がある。また、特許文献２の技術では、画像に基づいてマスク処理の有無を判断するので、適切な判断を行えない場合があるという問題がある。

本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、ユーザによる面倒な作業を要することなく、画像に含まれる被写体毎に、画像の非公開に関する適切な処理を行うことを目的とする。

そこで、本発明は、情報処理装置であって、公開要求の対象となる対象画像を取得する取得手段と、前記対象画像に被写体として含まれる人物の人物画像を抽出する人物抽出手段と、人物間の相関を示す相関情報に基づいて、前記人物と、前記公開要求の送信元ユーザとの親密度を特定する親密度特定手段と、前記親密度に基づいて、前記人物に対する前記人物画像の抽象化パターンを決定するパターン決定手段と、前記抽象化パターンにより、前記対象画像中の前記人物画像に対し、抽象化処理を施す抽象化手段と、抽象化処理後の前記対象画像を出力する画像出力手段と、前記相関情報に基づいて、前記人物の中心性の値を特定する中心性特定手段とを備え、前記パターン決定手段は、前記親密度と、前記中心性の値とに基づいて、前記抽象化パターンを決定する。

本発明によれば、ユーザによる面倒な作業を要することなく、画像に含まれる被写体毎に、画像の非公開に関する適切な処理を行うことができる。

情報処理システムを示す図である。 情報処理システムの各装置を示す図である。 情報処理システムの各装置を示す図である。 人物テーブルを示す図である。 ソーシャルグラフを説明するための図である。 密性パターンテーブルを示す図である。 中心性パターンテーブルを示す図である。 情報処理を示すフローチャートである。 画像処理を示すフローチャートである。 対象画像の一例を示す図である。 抽象化処理を説明するための図である。 抽象化処理を説明するための図である。 画像処理を示すフローチャートである。 画像処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムを示す図である。情報処理システムは、クライアント装置１０１と、サーバシステム１２０とを備えている。情報処理システムにおいて、クライアント装置１０１は、ユーザからの指示に従い、サーバシステム１２０に対し、公開要求を送信する。ここで、公開要求は、画像の公開を要求する情報である。
これに対し、サーバシステム１２０は、公開要求にかかる画像（対象画像）から、被写体として含まれる人物の画像（人物画像）を抽出し、適宜抽象化処理を施す。ここで、抽象化処理とは、モザイク等のマスク処理である。これにより、対象画像の一部を抽象化することにより、被写体としての人物を非公開とすることができ、被写体としての人物のプライバシーを保護することができる。

クライアント装置１０１は、ウェブサーバ装置１０２が提供するウェブサイトによるウェブサービスを利用するユーザが操作するコンピュータである。ユーザはクライアント装置１０１を操作し、インターネット１０６等の広域回線網を介してウェブサーバ装置１０２にアクセスし、ウェブサービスを利用する。クライアント装置１０１としては、例えば、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末等が挙げられる。

サーバシステム１２０は、ウェブサーバ装置１０２と、アプリケーションサーバ装置１０３と、データベース（ＤＢ）サーバ装置１０４とを有している。ウェブサーバ装置１０２は、クライアント装置１０１からの要求に応じて、ウェブサービスを提供する。
アプリケーションサーバ装置１０３は、ウェブサーバ装置１０２が提供するウェブサービスに応じたウェブアプリケーションを実行する。アプリケーションサーバ装置１０３は、さらに、ウェブアプリケーションの処理結果をウェブサーバ装置１０２に通知する。
アプリケーションサーバ装置１０３は例えば、公開要求にかかる対象画像に対し、抽象化処理を行い、公開用の画像、すなわち公開画像を得る。ここで、抽象化処理とは、対象画像中の人物の被写体画像に対し、適宜モザイク等のマスク処理を施すことにより、対象画像の一部を抽象化することにより、非公開とする処理である。これにより、対象画像中の人物のプライバシーを保護することができる。

ＤＢサーバ装置１０４は、ウェブサーバ装置１０２及びアプリケーションサーバ装置１０３が利用する各種のデータを記憶する。ＤＢサーバ装置１０４は、例えば画像を格納する。クライアント装置１０１のユーザは、ＤＢサーバ装置１０４に格納される画像を対象画像として指定することができる。
１０５はＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であって、ウェブサーバ装置１０２、アプリケーションサーバ装置１０３及びＤＢサーバ装置１０４を相互に通信可能に接続するためのネットワークである。

図２は、情報処理システムの各装置（ウェブサーバ装置１０２、アプリケーションサーバ装置１０３、ＤＢサーバ装置１０４）のハードウェア構成を示す図である。ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される後述の各デバイスやコントローラを統括的に制御する。
ＲＯＭ２０３及び外部メモリ２１１は、各種情報を格納する。例えば、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）が、ＲＯＭ２０３又は外部メモリ２１１に格納されている。さらに、各装置に後述する各種の処理を実行させるために必要な各種プログラムやデータ等が、ＲＯＭ２０３又は外部メモリ２１１に格納されている。

外部メモリ２１１は、ハードディスク（ＨＤ）やフレキシブルディスク、ＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等である。ここで、ハードディスク（ＨＤ）には、ブートプログラム、ブラウザソフトウエア、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等が記憶されている。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
なお、後述する各装置の機能や処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０３又は外部メモリ２１１に格納されているプログラムをＲＡＭ２０２にロードし、このプログラムを実行することにより実現されるものである。

入力コントローラ２０５は、キーボードやポインティングデバイス等で構成される入力装置２０９からの入力を制御する。ビデオコントローラ２０６は、ディスプレイ装置２１０等の表示装置への表示を制御する。ディスプレイ装置２１０は、例えばＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ等で構成される。
メモリコントローラ２０７は、外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８は、図１に示すＬＡＮ１０５やインターネット１０６等のネットワークを介して、外部機器と接続・通信し、ネットワークでの通信制御処理を実行する。通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いたインターネット通信等が可能である。なお、クライアント装置１０１によるインターネット１０６等のネットワークへの接続方式は、有線接続及び電波による無線接続のいずれでもよい。

ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０２内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行する。これにより、ディスプレイ装置２１０上での表示が実現される。ＣＰＵ２０１は、また、ディスプレイ装置２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を受け付ける。
なお、図２に示すハードウェア構成は一例であり、各装置は、後述の処理を実行可能なハードウェアを備えていればよく、各装置が、図２に示す、すべてのハードウェアを備える必要はない。

図３は、各装置の機能構成を示す図である。クライアント装置１０１は、入力受付部３１１と、表示制御部３１２と、通信部３１３とを備えている。入力受付部３１１は、ウェブサーバ装置１０２に接続する際に用いられるＵＲＬ情報や、公開要求の対象となる対象画像を識別する画像識別情報の入力を受け付ける。
通信部３１３は、ウェブサーバ装置１０２とＨＴＴＰ等による通信を行う。通信部３１３は、例えばウェブサーバ装置１０２に対し、公開要求等を送信する。通信部３１３はまた、ウェブサーバ装置１０２から、公開要求等の要求に対するレスポンスデータを受信する。表示制御部３１２は、ウェブサーバ装置１０２より受信したレスポンスデータに従った画面表示をウェブブラウザに対して行う。表示制御部３１２は例えば、公開画像を表示する。

ウェブサーバ装置１０２は、公開要求部３２１と、応答生成部３２２と、通信部３２３とを有している。通信部３２３は、クライアント装置１０１及びウェブサーバ装置１０２と、ＨＴＴＰ等による通信を行う。
公開要求部３２１は、通信部３２３でクライアント装置１０１から受信したリクエストデータに含まれるリクエストＵＲＬを解析する。そして、公開要求部３２１は、リクエストＵＲＬの解析結果より公開画像の実行要求であるかを判定し、公開画像の実行要求であると判定した場合には、アプリケーションサーバ装置１０３に対して公開画像の実行要求を行う。
応答生成部３２２は、クライアント装置１０１からのリクエストデータに対するレスポンスデータ（応答）を生成し、通信部３２３に渡す。通信部３２３は、クライアント装置１０１に応答を送信する。

ＤＢサーバ装置１０４は、通信部３４１と、記憶部３４２とを有している。通信部３４１は、ＨＴＴＰ等による通信を行う。記憶部３４２は、画像記憶部３４３と、人物記憶部３４４と、相関情報記憶部３４５、親密性パターン記憶部３４６と、中心性パターン記憶部３４７とを有している。
画像記憶部３４３は、画像を記憶する。なお、画像記憶部３４３が記憶する画像は、加工されていない画像である。画像記憶部３４３は、画像を識別する画像識別子に対応付けて、各画像を記憶する。

人物記憶部３４４は、サーバシステム１２０に登録された登録ユーザの顔画像の特徴量と、登録ユーザを識別するユーザ識別子とを対応付けて記憶する。図４は、人物記憶部３４４に記憶される人物テーブルを示す図である。人物テーブル４００は、図４に示すように、登録ユーザの顔画像の特徴量と、ユーザ識別子とを対応付けて記憶している。

相関情報記憶部３４５は、情報処理システムに予め登録された各ユーザ間の関係を示す相関情報を記憶する。本実施形態にかかる相関情報記憶部３４５は、ソーシャルグラフを記憶する。
なお、アプリケーションサーバ装置１０３のサービスの中において、ユーザが他のユーザと友人となった、他のユーザの友人であることをやめた等、人間関係に変化が生じた場合には、自動的にソーシャルグラフに反映されることとする。

図５は、ソーシャルグラフを説明するための図である。図５にソーシャルグラフを可視化して示す。ソーシャルグラフ５０１，５０２において、丸は、ノードを示し、丸を結ぶ線は、エッジを示している。ここで、ノードは、人物を表現するものである。エッジは、人物間の関係を示すものである。図５において、丸の中の数字は、ユーザ識別子を示している。図５に示すソーシャルグラフでは、ノード「１」と、ノード「２」は、エッジで結ばれている。これは、ノード「１」とノード「２」で識別される人物の間に関係があることを示している。

ソーシャルグラフにおいては、ホップ数により、人物間の関係性（親密度）を評価することができる。ここで、ホップ数とは、所定の２つのノードを結ぶエッジの数である。ホップ数が少ない程、より親密な関係である、すなわち親密度が高いと評価することができる。
図４に示す例においては、ノード「１」からノード「２」へのホップ数は、「１」である。また、ノード「１」からノード「５」までのホップ数は、「２」、ノード「１」からノード「６」までのホップ数は、「３」となる。
また、２つのソーシャルグラフ５０１，５０２は、エッジの接点がないため、互いに独立したソーシャルグラフとなる。

また、ソーシャルグラフにおいては、人物の中心性を評価することができる。中心性は、私たちが日常生活で意識する「中心人物」を表す尺度として理解することができる。中心性としては、様々な指標が提案されているが、本実施形態においては、金光淳著、「社会ネットワーク分析の基礎」、勁草書房、２００３年において紹介されている次数中心性（ノードのエッジ数、友人の数）を利用する。この指標により、指標値が高い場合は、著名人ないし公人とみなされる。
図５に示す例においては、ノード「７」、「８」は、多数のエッジを有している。ここでは、ノード「７」、「８」の人物に友人が多いことを示している。ノード「７」、「８」に対応する人物は、中心性が高いと判断される。

図３に戻り、親密性パターン記憶部３４６は、ホップ数と、抽象化パターンとを対応付けて記憶している。中心性パターン記憶部３４７は、人物の中心性の値と、抽象化パターンとを対応付けて記憶している。ここで、抽象化パターンとは、アプリケーションサーバ装置１０３において実行される抽象化処理において用いられる情報である。
図６は、親密性パターン記憶部３４６に記憶される親密性パターンテーブルを示す図である。親密性パターンテーブル６００は、図６に示すように、ホップ数と、抽象化パターンとを対応付けて記憶している。抽象化パターンは、対象領域と、柄と、色と、透過率とを含んでいる。

ここで、対象領域は、人物画像のうち、マスクすべき対象となる領域を示す情報である。柄は、マスクとして使用される柄を示す情報である。色は、マスクとして使用される色を示す情報である。透過率は、マスクデータが人物画像を透過する程度を示す情報である。また、ホップ数のうち、ＮａＮは、ホップ数計算不能を示す値である。
本実施形態にかかる親密性パターンテーブル６００においては、「２」以上のホップ数に対応付けて、抽象化パターンとして、マスクを行うための情報が格納されている。さらに、本実施形態にかかる親密性パターンテーブル６００においては、「２」、「３」、「４」以上に対し、それぞれ抽象化の程度の異なる抽象化パターンが対応付けられている。
一方で、「１」以下のホップ数に対しては、抽象化パターンは対応付けられていない。これは、「１」以下のホップ数の人物の人物画像に対する抽象化処理を行わないことを示している。

図７は、中心性パターン記憶部３４７に記憶される中心性パターンテーブルを示す図である。中心性パターンテーブル７００は、図７に示すように、中心性と、抽象化パターンとを対応付けて記憶している。中心性の値は、ノードが有するエッジの数である。
本実施形態にかかる中心性パターンテーブル７００においては、３００を閾値とし、中心性の値が３００以下である場合には、抽象化パターンとして、人物画像に対し、マスクを行うための情報が格納されている。一方、３００よりも大きい中心性の値に対しては、抽象化パターンは対応付けられていない。
なお親密性パターン記憶部３４６及び中心性パターン記憶部３４７に格納される抽象化パターンは、例えばシステム管理者等により設定及び変更を行うことができる。すなわち、管理者等は、各抽象化パターンを自由にカスタマイズすることが可能である。

アプリケーションサーバ装置１０３は、通信部３３１と、画像処理部３３２とを備えている。通信部３３１は、ウェブサーバ装置１０２及びＤＢサーバ装置１０４と、ＨＴＴＰ等により通信を行う。アプリケーションサーバ装置１０３は、通信部３３１を介して、ＤＢサーバ装置１０４の記憶部３４２を操作する。
画像処理部３３２は、対象画像取得部３３３と、被写体抽出部３３４と、被写体特定部３３５と、親密度特定部３３６と、パターン決定部３３７と、抽象化処理部３３８とを有している。

対象画像取得部３３３は、ＤＢサーバ装置１０４の画像記憶部３４３から公開要求の対象となる対象画像を取得する。被写体抽出部３３４は、対象画像取得部３３３が取得した対象画像から被写体としての人物の画像（人物画像）を抽出する。
被写体特定部３３５は、ＤＢサーバ装置１０４の人物記憶部３４４から登録ユーザの顔画像の特徴量を取得する。被写体特定部３３５はさらに、被写体抽出部３３４より抽出された人物画像中の顔画像の特徴量を抽出する。そして、被写体特定部３３５は、登録ユーザの顔画像の特徴量と、被写体抽出部３３４より抽出された人物画像中の顔画像の特徴量とを比較することにより人物画像がいずれの人物を示すものかを特定する。

親密度特定部３３６は、相関情報記憶部３４５に記憶されているソーシャルグラフを参照し、対象画像中の人物画像に対応する人物と、公開要求の送信元ユーザの間の親密度を特定する。具体的には、親密度特定部３３６は、人物間のホップ数を特定する。
パターン決定部３３７は、ＤＢサーバ装置１０４の記憶部３４２に格納されている情報を参照し、親密度特定部３３６により特定されたホップ数に基づいて、各人物画像に対する抽象化処理を行うか否かを判定する。パターン決定部３３７はまた、抽象化処理を行うと判定した場合には、抽象化処理において利用すべき抽象化パターンを決定する。このとき、パターン決定部３３７は、ＤＢサーバ装置１０４の親密性パターン記憶部３４６及び中心性パターン記憶部３４７の何れかに記憶されている抽象化パターンの中から、抽象化パターンを選択する。

抽象化処理部３３８は、抽象化パターンに基づいて、人物画像単位で、人物画像の全部又は一部に対する抽象化処理を施す。具体的には、抽象化処理部３３８は、抽象化処理として、マスク処理を施す。
なお、本実施形態においては、抽象化処理部３３８は、抽象化処理としてマスク処理を実行することとするが、抽象化処理は、マスク処理に限定されるものではない。抽象化処理は、閲覧者が元の人物画像から人物を特定できないような画像に編集する処理であればよく、そのための具体的な処理は、実施形態に限定されるものではない。

図８は、サーバシステム１２０における情報処理を示すフローチャートである。図８に示すステップＳ４０１〜ステップＳ４０５の処理は、クライアント装置１０１のＣＰＵ２０１により実行される。ステップＳ４１１〜４１３の処理は、ウェブサーバ装置１０２のＣＰＵ２０１により実行される。ステップＳ４２１〜ステップＳ４２７の処理は、アプリケーションサーバ装置１０３のＣＰＵ２０１によって実行される。
なお、処理の前提として、公開要求の送信元のクライアント装置１０１のユーザ（送信元ユーザ）のユーザ識別子が、予めアプリケーションサーバ装置１０３のＲＡＭ２０２に格納されているものとする。例えば、送信元ユーザが、クライアント装置１０１を操作して、情報処理システムにログインした際に、アプリケーションサーバ装置１０３のＲＡＭ２０２にユーザ識別子が登録される。

まず、クライアント装置１０１は、クライアント装置１０１のＲＡＭ２０２から公開候補画像のサムネイル画像の一覧を読み込む。そして、クライアント装置１０１は、一覧をディスプレイ装置２１０に表示する（ステップＳ４０１）。ここで、クライアント装置１０１は、ウェブサーバ装置１０２から予めサムネイル画像の一覧を取得し、これをＲＡＭ２０２に格納しているものとする。
次に、送信元ユーザは、ステップＳ４０１において表示されたサムネイル画像の一覧から、公開を希望する画像のサムネイル画像を選択する。これを受け、クライアント装置１０１は、画像の選択を受け付ける（ステップＳ４０２）。次に、クライアント装置１０１は、選択されたサムネイル画像に対応する画像識別子をパラメータとして含む公開要求（公開リクエスト）をウェブサーバ装置１０２に送信する（ステップＳ４０３）。

これに対し、ウェブサーバ装置１０２は、クライアント装置１０１より送信された公開要求を受信する（ステップＳ４１１）。次に、ウェブサーバ装置１０２は、受信した公開要求を解析し、画像公開サービスの実行を要求するサービス実行要求を、アプリケーションサーバ装置１０３に送信する（ステップＳ４１２）。ここで、サービス実行要求は、画像識別子等、公開要求に含まれるパラメータを含んでいる。
アプリケーションサーバ装置１０３は、ウェブサーバ装置１０２からサービス実行要求を受信すると（ステップＳ４２１）、公開要求に含まれるパラメータを解析し、公開要求に係る対象画像を特定する（ステップＳ４２２）。具体的には、アプリケーションサーバ装置１０３は、解析により公開要求の対象画像の画像識別子を検出し、対象画像の画像識別子をアプリケーションサーバ装置１０３のＲＡＭ２０２に格納する。

次に、アプリケーションサーバ装置１０３は、検出した画像識別子と、ＤＢサーバ装置１０４の画像記憶部３４３に格納されている画像識別子とを比較することにより、対象画像を検索する（ステップＳ４２３）。
画像記憶部３４３に対象画像が存在しない場合には（ステップＳ４２４でＮＯ）、アプリケーションサーバ装置１０３は、エラー応答を、ウェブサーバ装置１０２に送信し、処理を終了する（ステップＳ４２５）。ここで、エラー応答は、画像記憶部３４３に対象画像が存在しないことをユーザに通知するための情報である。
画像記憶部３４３に対象画像が存在する場合には（ステップＳ４２４でＹＥＳ）、アプリケーションサーバ装置１０３は、対象画像に対する抽象化処理を含む画像処理を行い、公開画像を生成する（ステップＳ４２６）。なお、ステップＳ４２６の処理については後述する。次に、アプリケーションサーバ装置１０３は、画像処理により得られた公開画像をウェブサーバ装置１０２に送信し（画像出力処理）、処理を終了する（ステップＳ４２７）。

ウェブサーバ装置１０２は、エラー応答又は公開画像を、応答として受信すると、受信した応答をクライアント装置１０１に送信する（ステップＳ４１３）。
クライアント装置１０１はウェブサーバ装置１０２から応答を受信する（ステップＳ４０４）。次に、クライアント装置１０１は、受信した応答をクライアント装置１０１のディスプレイ装置２１０に表示する（ステップＳ４０５）。なお、クライアント装置１０１は、受信した応答がエラー応答である場合には、公開要求に係る画像が存在しない旨のメッセージをディスプレイ装置２１０表示する。クライアント装置１０１はまた、受信した応答が公開画像である場合には、公開画像をディスプレイ装置２１０表示する。

図９は、アプリケーションサーバ装置１０３による、画像処理を示すフローチャートである。画像処理において、アプリケーションサーバ装置１０３はまず、画像識別子を用いて、ＤＢサーバ装置１０４の画像記憶部３４３から対象画像を取得する（ステップＳ４３１）。ここで、ステップＳ４３１の処理は、取得処理の一例である。
次に、アプリケーションサーバ装置１０３は、対象画像を解析し、対象画像において被写体として映るすべての人物の人物画像を抽出する（ステップＳ４３２）。ここで、ステップＳ４３２の処理は、人物抽出処理の一例である。なお、人物画像は、少なくとも人物の顔を含む画像である。
図１０は、ステップＳ４３２の処理を説明するための図である。図１０に示す対象画像１０１１を処理対象とする場合、ウェブサーバ装置１０２は、ステップＳ４３２の処理において、１０人の人物の人物画像１００１〜１０１０を抽出する。
以下、ステップＳ４３３〜ステップＳ４４５の処理は、ステップＳ４３２の処理において抽出された各人物画像に対して行われる。

アプリケーションサーバ装置１０３は、抽出された人物画像のうち、未処理の一の人物画像を処理対象として得る（ステップＳ４３３）。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、人物画像に示される人物を特定する（ステップＳ４３４）。具体的には、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理対象の人物画像の特徴量を算出する。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、算出した特徴量と、ＤＢサーバ装置１０４の人物記憶部３４４に記憶されている特徴量とを比較することにより、人物画像が、人物記憶部３４４に格納されているいずれかの登録ユーザと一致するか否かを判定する。
ステップＳ４３５において、いずれかの登録ユーザと一致した場合には（ステップＳ４３５でＹＥＳ）、アプリケーションサーバ装置１０３は、一致する登録ユーザのユーザ識別子を、人物記憶部３４４から取得する（ステップＳ４３６）。
人物記憶部３４４に格納されているいずれの登録ユーザとも一致しない場合、すなわち、人物を特定できない場合には（ステップＳ４３５でＮＯ）、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップS４３７へ進める。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理対象の人物画像に対し、ユーザ識別子Ｘを割り当てる（ステップＳ４３７）。ここで、ユーザ識別子Ｘは、一致するユーザが存在しないことを示す情報である。

次に、アプリケーションサーバ装置１０３は、公開元のユーザと、人物画像のユーザのホップ数を計算する（ステップＳ４４０）。具体的には、アプリケーションサーバ装置１０３は、ＤＢサーバ装置１０４の相関情報記憶部３４５に格納されているソーシャルグラフを参照し、公開元のユーザ及び人物画像のユーザのユーザ識別子に基づいて、ホップ数を算出する。ここで、ホップ数は、親密度を示す値であり、ステップＳ４４０は、親密度特定処理の一例である。なお、ユーザ識別子Ｘが得られた場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、ホップ数計算不能「ＮａＮ」の計算結果を得る。
本実施形態においては、アプリケーションサーバ装置１０３は、公開元のユーザのエッジから、人物画像のユーザのエッジに到達するまでに経由するノード数の最小数をホップ数として得るものとする。

次に、アプリケーションサーバ装置１０３は、得られたホップ数とホップ数閾値とを比較する。なお、ホップ数閾値は、アプリケーションサーバ装置１０３のＲＡＭ２０２等に予め設定されているものとする。また、ホップ数閾値は、システム管理者等による変更が可能であるものとする。本実施形態においては、ホップ数閾値に「１」が設定されているものとする。ここで、ホップ数閾値は、第１の閾値の一例である。

ホップ数がホップ数閾値より大きい場合（ステップＳ４４１でＹＥＳ）、すなわち親密度が閾値より小さい場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップＳ４４２へ進める。
そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、ＤＢサーバ装置１０４の相関情報記憶部３４５を参照し、処理対象の人物画像のユーザの中心性の値（友人の数）を計算する（ステップＳ４４２）。具体的には、アプリケーションサーバ装置１０３は、ソーシャルグラフにおいて、処理対象の人物画像のユーザのエッジから延びるノードの数を特定する。ここで、ステップＳ４４２の処理は、中心性特定処理の一例である。

次に、アプリケーションサーバ装置１０３は、特定した中心性の値と、中心性閾値とを比較する。なお、中心性閾値は、アプリケーションサーバ装置１０３のＲＡＭ２０２等に予め設定されているものとする。また、中心性閾値は、システム管理者等による変更が可能であるものとする。本実施形態においては、中心性閾値に「９９」が設定されているものとする。
中心性の値が中心性閾値以下の場合（ステップＳ４４３でＮＯ）、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップＳ４４４へ進める。ここで、中心性の値が中心性閾値以下である場合とは、処理対象の人物画像のユーザが著名人や公人ではない可能性が高い場合である。したがって、この場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、ホップ数に応じた抽象化処理を行う。

すなわち、アプリケーションサーバ装置１０３は、ＤＢサーバ装置１０４の親密性パターン記憶部３４６を参照し、ステップＳ４４０において得られたホップ数に基づいて、抽象化パターンを決定する。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、決定した抽象化パターンを取得する（ステップＳ４４４）。ここで、ステップＳ４４４の処理は、抽象化パターン決定処理の一例である。
次に、アプリケーションサーバ装置１０３は、取得した抽象化パターンを用いて、処理対象の人物画像に対し、抽象化処理を行う（ステップＳ４４６）。ここで、ステップＳ４４５の処理は、抽象化処理の一例である。

親密性パターンテーブル６００（図６）は、ホップ数、すなわち親密性に応じて、抽象化の程度の異なる複数の抽象化パターンを記憶している。したがって、アプリケーションサーバ装置１０３は、親密性の程度に応じた抽象化パターンを決定し、これに基づいて、抽象化の程度の異なる抽象化処理を施すことができる。
ホップ数がホップ数閾値よりも大きい場合、すなわち親密度が閾値よりも小さい場合には、送信元ユーザと処理対象の人物画像のユーザとは親密な関係とは言えない。このような場合に、一律に抽象化処理を施すのは、公開要求の送信元ユーザ（画像投稿者）や被写体となる人物画像のユーザの意に沿うとは限らない。そこで、アプリケーションサーバ装置１０３は、このような場合には、人物画像の原画像を公開画像とするのではなく、原画像に対し、親密度に応じた抽象化処理を施す。

一方、ステップＳ４４３において、中心性の値が中心性閾値よりも大きい場合（ステップＳ４４３でＹＥＳ）、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップＳ４４５へ進める。中心性の値が中心性閾値よりも大きい場合には、著名人や公人である可能性が高い。著名人等である場合には、抽象化により対応する人物画像を非公開とする必要はない。そこで、この場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、送信元ユーザとの親密性ではなく、ユーザがどの程度有名か（中心性の値）に応じた抽象化処理を行う。
すなわち、アプリケーションサーバ装置１０３は、ＤＢサーバ装置１０４の中心性パターン記憶部３４７を参照し、ステップＳ４４２において得られた中心性の値に基づいて、抽象化パターンを決定する。

そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、決定した抽象化パターンを取得し（ステップＳ４４５）、処理をステップＳ４４６へ進める。ここで、ステップＳ４４５の処理は、抽象化パターン決定処理の一例である。
なお、本実施形態にかかる中心性パターンテーブル７００（図７）においては、中心性の値が３０１以上の場合の抽象化パターンにおいては、対象領域に「なし」が設定されている。したがって、アプリケーションサーバ装置１０３は、中心性の値が３０１以上の場合には、抽象化処理を行わない。一方、アプリケーションサーバ装置１０３は、中心性の値が３０１よりも小さい場合には、抽象化処理を行う。ここで、中心性の値「３０１」は、第２の閾値の一例である。
このように、親密度が閾値よりも小さい場合であっても、著名人等の場合には、人物画像を非公開とする必要がない。そこで、親密度が閾値よりも小さい場合であっても、中心性の値が閾値以上である場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、抽象化により非公開とする処理を行わないこととする。

また、ステップＳ４４１において、ホップ数がホップ数閾値以下である場合には（ステップＳ４４１でＮＯ）、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理対象の人物画像に対する処理を終了する。
なお、このとき、未処理の人物画像が存在する場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、ステップＳ４３３〜ステップＳ４４６の処理を繰り返す。未処理の人物画像が存在しない場合、すなわちすべての人物画像に対する処理が完了した場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、画像処理（ステップＳ４２６）を終了する。

ホップ数が閾値以下である場合には、処理対象の人物画像のユーザは、公開要求の送信元ユーザとの親密度が高いと考えられる。そこで、この場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理対象の人物画像に対する抽象化処理は行わない。
ここで、ホップ数「０」は、人物画像のユーザと、送信元ユーザが一致することを意味する。ホップ数「１」は、人物画像のユーザが、送信元ユーザの家族や友人など、送信元ユーザと直接的なつながりのある人物であるとみなせることを意味する。

なお、ステップＳ４４０において、ユーザ識別子Ｘに対し、ホップ数計算不能「ＮａＮ」が得られた場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップＳ４４１からステップ４４４へ進める。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、ステップＳ４４４において、ＤＢサーバ装置１０４の親密性パターン記憶部３４６においてホップ数「ＮａＮ」に対応付けられた抽象化パターンを取得し、処理をステップＳ４４６へ進める。
「ＮａＮ」に対応付けられている抽象化パターンは、図６に示すように、他のホップ数に応じた抽象化パターンに比べて、抽象化の程度の高い抽象化処理を施すためのものである。このように、アプリケーションサーバ装置１０３は、ホップ数を特定できない場合には、より高い抽象度の抽象化処理を施す。

なお、他の例としては、ホップ数計算不能「ＮａＮ」に対する抽象化パターンは、記憶部３４２において、親密性パターン記憶部３４６とは別に設けられた、ホップ数計算不能パターン記憶部に格納されるものとしてもよい。この場合には、アプリケーションサーバ装置１０３は、ホップ数計算不能パターン記憶部から抽象化パターンを取得すればよい。

以下、図１１及び図１２を参照しつつ、抽象化処理について詳述する。図１１は、図１０に示す対象画像１０１１に対して得られた、各人物画像１００１〜１０１０のユーザ識別子を示す図である。アプリケーションサーバ装置１０３は、ステップＳ４３５において、人物画像１００１〜１００９の人物を特定することができ、ステップＳ４３６において、人物画像１００１〜１００９のユーザ識別子としてそれぞれ「１」〜「９」を取得したとする。
また、アプリケーションサーバ装置１０３は、ステップＳ４３５において、人物画像１０１０の人物を特定できず、ステップＳ４３７において、人物画像１０１０に対しユーザ識別子Ｘを割り当てたものとする。また、公開要求の送信元ユーザのユーザ識別子を「１」とする。

図１２は、図１０に示す対象画像１０１１に対して得られる公開画像１０１２を示す図である。人物画像１００１の人物は、送信元ユーザ自身であり、アプリケーションサーバ装置１０３は、ソーシャルグラフより、ホップ数「０」を得る。すなわち、ステップＳ４４１においてホップ数は、ホップ数閾値以下となる（ステップＳ４４１でＮＯ）。アプリケーションサーバ装置１０３は、人物画像１００１に対し、抽象化処理を行わない。
人物画像１００２，１００３，１００４の人物について、アプリケーションサーバ装置１０３は、ソーシャルグラフよりホップ数「１」を得る。この場合も、ステップＳ４４１において、ホップ数がホップ数閾値以下となる（ステップＳ４４１でＮＯ）。したがって、アプリケーションサーバ装置１０３は、人物画像１００２，１００３，１００４に対し、抽象化処理を行わない。

人物画像１００５，１００６の人物について、アプリケーションサーバ装置１０３は、それぞれホップ数「２」，「３」を得る。したがって、ステップＳ４４１において、ホップ数がホップ数閾値よりも大きい（ステップ４４１でＹＥＳ）。したがって、アプリケーションサーバ装置１０３は、ステップＳ４４２以降の処理を実行する。
人物画像１００５，１００６の人物の中心性の値は、いずれも中心性閾値以下となる（ステップＳ４４３でＮＯ）。したがって、アプリケーションサーバ装置１０３は、人物画像１００５，１００６それぞれに対し、親密性パターンテーブル６００において、ホップ数の値に応じた抽象化パターンを決定する。
これにより、アプリケーションサーバ装置１０３は、人物画像１１０５の目の領域にモザイク処理を施す。また、アプリケーションサーバ装置１０３は、人物画像１００６の顔全体に対しモザイク処理を施す。
人物画像１００９の人物については、アプリケーションサーバ装置１０３は、「４」以上のホップ数を得る。また、アプリケーションサーバ装置１０３は、中心性閾値以下の中心性の値を得る。したがって、人物画像１００９に対し、アプリケーションサーバ装置１０３は、親密性パターンテーブル６００に基づいて、抽象化パターンを特定し、人物の全身の領域にモザイク処理を施す。

人物画像１００７，１００８の人物については、アプリケーションサーバ装置１０３は、それぞれ「４」以上のホップ数を得る一方で、中心性閾値よりも大きい中心性の値を得る。このため、人物画像１００７，１００８については、アプリケーションサーバ装置１０３は、中心性パターンテーブル７００に基づき、抽象化処理を行わない。
人物画像１０１０の人物については、ユーザ識別子「Ｘ」であるため、アプリケーションサーバ装置１０３は、ホップ数計算不能「ＮａＮ」を得る。したがって、この場合には、ウェブサーバ装置１０２は、親密性パターンテーブル６００において、計算不能のホップ数「ＮａＮ」に対応付けられている抽象化パターンにより、人物画像１０１０の人物全身の領域に対し塗りつぶし処理を施す。

以上のように、本実施形態にかかるアプリケーションサーバ装置１０３は、人物単位で、送信元ユーザとの人間関係、被写体の人物の中心性の値に基づいて、人物画像単位で適切な抽象化処理を施すことができる。すなわち、サーバシステム１２０は、ユーザによる面倒な作業を要することなく、画像に含まれる被写体毎に、画像の非公開に関する適切な処理を行うことができる。
本実施形態においては、サーバシステム１２０のウェブサーバ装置１０２と、アプリケーションサーバ装置１０３と、ＤＢサーバ装置１０４とが協働して、抽象化処理等の本実施形態にかかる処理を行うこととした。しかし、本実施形態にかかる各処理は、情報処理システムが備えるいずれかの装置が行えばよく、その主体は、実施形態に限定されるものではない。また、他の例としては、情報処理装置としての１つの装置が、本実施形態にかかる処理を行うこととしてもよい。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る情報処理システムについて説明する。第２の実施形態にかかる情報処理システムにおいては、アプリケーションサーバ装置１０３は、ソーシャルグラフに加えて、登録ユーザの公開ポリシーに基づいて、抽象化パターンを決定する。
図１３は、第２の実施形態にかかる情報処理システムのアプリケーションサーバ装置１０３による抽象化処理を示すフローチャートである。なお、ここでは、第１の実施形態にかかる抽象化処理（図９）と異なる処理について説明する。なお、図１３に示す処理のうち、図９に示す処理と同一の処理には、同一符号を付している。
また、第２の実施形態にかかるＤＢサーバ装置１０４の記憶部３４２は、ユーザ毎パターン記憶部３４９をさらに有している。ユーザ毎パターン記憶部３４９は、登録ユーザのユーザ識別子と、抽象化パターンとを対応付けて記憶している。なお、ユーザ毎パターン記憶部３４９が記憶するテーブルについては、例えば特開２００７−２１３１８１号公報に記載されている公開ポリシーの書式を参照することができる。

第２の実施形態においては、ステップＳ４３６又はステップＳ４３７の後、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップＳ４５０へ進める。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、ユーザ毎パターン記憶部３４９を参照し、ユーザ識別子に対応する抽象化パターンを検索する（ステップＳ４５０）。
抽象化パターンが検出された場合には（ステップＳ４５１でＹＥＳ）、アプリケーションサーバ装置１０３は、ユーザ識別子に基づいてユーザ毎パターン記憶部３４９を参照し、抽象化パターンを決定する。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、決定した抽象化パターンをＤＢサーバ装置１０４のユーザ毎パターン記憶部３４９から取得する（ステップＳ４５２）。その後、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップＳ４４６へ進める。
一方、ステップＳ４５１において、抽象化パターンが検出されない場合には（ステップＳ４５１でＮＯ）、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップＳ４４０へ進める。
なお、第２の実施形態にかかる情報処理システムのこれ以外の構成及び処理は、他の実施形態にかかる情報処理システムの構成及び処理と同様である。

以上のように、第２の実施形態にかかる情報処理システムにおいては、人物毎に設定された公開ポリシーに応じた抽象化パターンを優先して決定することができる。

また、第２の実施形態の変更例としては、人物画像の人物のユーザ識別子に替えて、公開要求の送信元ユーザのユーザ識別子に基づいて、抽象化パターンを決定してもよい。この場合には、記憶部３４２は、ユーザ毎パターン記憶部３４９に替えて、送信元ユーザに応じた閲覧権限を記憶する記憶部を有することとする。そして、この場合には、ステップＳ４５０においては、アプリケーションサーバ装置１０３は、記憶部を参照し、送信元ユーザのユーザ識別子に対応付けられている抽象化パターンを検索する。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、抽象化パターンを検出した場合には（ステップＳ４５１でＹＥＳ）、送信元ユーザのユーザ識別子に応じた抽象化パターンを取得する（ステップＳ４５２）。なお、送信元ユーザのユーザ識別子に基づいて、抽象化パターンを決定する処理においては、特開２００５−２８６４６８号公報を参照することができる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。第３の実施形態にかかる情報処理システムにおいては、アプリケーションサーバ装置１０３による抽象化処理後の画像が一旦クライアント装置１０１に送信され、クライアント装置１０１のディスプレイ装置２１０に表示される。そして、ユーザは、公開前に抽象化の適否を目視により確認及び変更することができる。
図１４は、第３の実施形態にかかる情報処理を示すフローチャートである。なお、ここでは、第１の実施形態にかかる抽象化処理（図９）と異なる処理について説明する。なお、図１４に示す処理のうち、図９に示す処理と同一の処理には、同一符号を付している。

ステップＳ４４４又はステップＳ４４５において抽象化パターンを取得した後、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップＳ４６０へ進める。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、取得した抽象化パターンを人物画像に対応付けてアプリケーションサーバ装置１０３のＲＡＭ２０２に記憶する（ステップＳ４６０）。
そして、ステップＳ４３２において抽出されたすべての人物画像に対し、ステップＳ４３３〜ステップＳ４６０の処理が完了すると、アプリケーションサーバ装置１０３は、処理をステップＳ４６１へ進める。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は抽象化パターン確認要求を、ウェブサーバ装置１０２を介してクライアント装置１０１へ送信する（ステップＳ４６１）。ここで、抽象化パターン確認要求は、ステップＳ４６０においてＲＡＭ２０２に記憶された抽象パターンによる各人物画像の抽象化処理を行うことをユーザに確認するための情報である。

これに対応し、クライアント装置１０１は、抽象化パターン確認要求を受信すると（ステップＳ４０６）、抽象化パターン確認要求に示される情報をディスプレイ装置２１０に表示する。そして、クライアント装置１０１は、ユーザから適宜抽象化パターンの訂正指示の入力を受け付ける（ステップＳ４０７）。次に、クライアント装置１０１は、訂正指示に応じた応答又は訂正がないことを示す応答を、ウェブサーバ装置１０２を介してアプリケーションサーバ装置１０３に返す（ステップＳ４０８）。
そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、応答を受信すると、応答に基づいて、適宜ＲＡＭ２０２に格納されている抽象化パターンを変更する（ステップＳ４６２）。そして、アプリケーションサーバ装置１０３は、変更後の抽象化パターンに基づいて、ステップＳ４３３において抽出された人物画像のうち、抽象化処理の必要な人物画像に対し、抽象化処理を行う（ステップＳ４６３）。

以上の処理により、第３の実施形態にかかる情報処理システムにおいては、ユーザによる指示を反映した抽象化処理を行うことができる。
なお、第３の実施形態にかかる情報処理システムのこれ以外の構成及び処理は、他の実施形態にかかる情報処理システムの構成及び処理と同様である。

＜その他の実施形態＞
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する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行する。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記憶媒体は本発明を構成することになる。
また、システム或いは装置の前記中央演算処理手段が読み出したプログラムコードを実行したとする。この場合、そのプログラムコードの指示に基づき、システム或いは装置上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）等が実際の処理の一部又は全部を行う。その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、前記システム或いは装置に挿入された機能拡張カードや、接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれたとする。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。

以上、上述した各実施形態によれば、ユーザによる面倒な作業を要することなく、画像に含まれる被写体毎に、画像の非公開に関する適切な処理を行うことができる。

以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０１ クライアント装置、１０２ ウェブサーバ装置、１０３ アプリケーションサーバ装置、１０４ ＤＢサーバ装置、１２０ サーバシステム、２０１ ＣＰＵ、２０２ ＲＡＭ、２０３ ＲＯＭ

Claims (7)

1. 公開要求の対象となる対象画像を取得する取得手段と、
   前記対象画像に被写体として含まれる人物の人物画像を抽出する人物抽出手段と、
   人物間の相関を示す相関情報に基づいて、前記人物と、前記公開要求の送信元ユーザとの親密度を特定する親密度特定手段と、
   前記親密度に基づいて、前記人物に対する前記人物画像の抽象化パターンを決定するパターン決定手段と、
   前記抽象化パターンにより、前記対象画像中の前記人物画像に対し、抽象化処理を施す抽象化手段と、
   抽象化処理後の前記対象画像を出力する画像出力手段と、
   前記相関情報に基づいて、前記人物の中心性の値を特定する中心性特定手段と
   を備え、
   前記パターン決定手段は、前記親密度と、前記中心性の値とに基づいて、前記抽象化パターンを決定する情報処理装置。
2. 前記抽象化手段は、前記親密度と第１の閾値とを比較し、前記親密度が前記第１の閾値よりも小さい場合に、前記抽象化処理を施す請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記抽象化手段は、前記親密度と第１の閾値とを比較し、さらに前記中心性の値と第２の閾値とを比較し、前記親密度が前記第１の閾値よりも小さく、かつ前記中心性の値が前記第２の閾値よりも小さい場合に、抽象化処理を施す請求項１に記載の情報処理装置。
4. 公開要求の対象となる対象画像を取得する取得手段と、
   前記対象画像に被写体として含まれる人物の人物画像を抽出する人物抽出手段と、
   人物間の相関を示す相関情報に基づいて、前記人物と、前記公開要求の送信元ユーザとの親密度を特定する親密度特定手段と、
   前記親密度に基づいて、前記人物に対する前記人物画像の抽象化パターンを決定するパターン決定手段と、
   前記抽象化パターンにより、前記対象画像中の前記人物画像に対し、抽象化処理を施す抽象化手段と、
   抽象化処理後の前記対象画像を出力する画像出力手段と、
   前記相関情報に基づいて、前記人物の中心性の値を特定する中心性特定手段と
   を備え、
   前記パターン決定手段は、前記親密度と、前記中心性の値とに基づいて、前記抽象化パターンを決定する情報処理システム。
5. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   公開要求の対象となる対象画像を取得する取得ステップと、
   前記対象画像に被写体として含まれる人物の人物画像を抽出する人物抽出ステップと、
   人物間の相関を示す相関情報に基づいて、前記人物と、前記公開要求の送信元ユーザとの親密度を特定する親密度特定ステップと、
   前記親密度に基づいて、前記人物に対する前記人物画像の抽象化パターンを決定するパターン決定ステップと、
   前記抽象化パターンにより、前記対象画像中の前記人物画像に対し、抽象化処理を施す抽象化ステップと、
   抽象化処理後の前記対象画像を出力する画像出力ステップと、
   前記相関情報に基づいて、前記人物の中心性の値を特定する中心性特定ステップと
   を含み、
   前記パターン決定ステップでは、前記親密度と、前記中心性の値とに基づいて、前記抽象化パターンを決定する情報処理方法。
6. 情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
   公開要求の対象となる対象画像を取得する取得ステップと、
   前記対象画像に被写体として含まれる人物の人物画像を抽出する人物抽出ステップと、
   人物間の相関を示す相関情報に基づいて、前記人物と、前記公開要求の送信元ユーザとの親密度を特定する親密度特定ステップと、
   前記親密度に基づいて、前記人物に対する前記人物画像の抽象化パターンを決定するパターン決定ステップと、
   前記抽象化パターンにより、前記対象画像中の前記人物画像に対し、抽象化処理を施す抽象化ステップと、
   抽象化処理後の前記対象画像を出力する画像出力ステップと、
   前記相関情報に基づいて、前記人物の中心性の値を特定する中心性特定ステップと
   を含み、
   前記パターン決定ステップでは、前記親密度と、前記中心性の値とに基づいて、前記抽象化パターンを決定する情報処理方法。
7. コンピュータを、
   公開要求の対象となる対象画像を取得する取得手段と、
   前記対象画像に被写体として含まれる人物の人物画像を抽出する人物抽出手段と、
   人物間の相関を示す相関情報に基づいて、前記人物と、前記公開要求の送信元ユーザとの親密度を特定する親密度特定手段と、
   前記親密度に基づいて、前記人物に対する前記人物画像の抽象化パターンを決定するパターン決定手段と、
   前記抽象化パターンにより、前記対象画像中の前記人物画像に対し、抽象化処理を施す抽象化手段と、
   抽象化処理後の前記対象画像を出力する画像出力手段と、
   前記相関情報に基づいて、前記人物の中心性の値を特定する中心性特定手段と
   して機能させるためのプログラムで、
   前記パターン決定手段は、前記親密度と、前記中心性の値とに基づいて、前記抽象化パターンを決定するプログラム。

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