JP6671992B2 - 画像タグ付け装置 - Google Patents

Description

本発明は、インターネットに代表されるネットワーク網を利用した画像タグ付け装置に関する。

近年、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇと呼ばれるニューラルネットワークを用いた学習技術による一般物体認識が、高い性能を示し注目されている。

しかし、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇによる一般物体認識において、高い認識性能を引き出すためには、認識ターゲットとする物体の名前や種類等がタグとして付された大量の画像を対象とする学習処理を行う必要がある。なお、このタグ付き画像は、あくまでタグが示す物体が中心もしくは大部分を占める画像が望ましい。

認識性能の向上には、一般的に１万枚単位のタグ付き画像を学習対象として用意する必要があり、多くの人手と工数を必要とする。また、工数が膨大なため、写真や映像フレーム等の画像から認識に必要な部分を見つけ、切出し、タグ付けする作業にクラウドソーシングを用いることも想定される。この場合、タグ付け作業対象の画像に写りこんだ人物に対するプライバシ保護が最も重要である。

特許文献１には、各ユーザのプライバシポリシに応じて、各ユーザに関する画像領域を変更することができ、個人のプライバシの保護に対する要求を適切に満たすプライバシ保護画像を生成する技術が開示されている。

特開２００７−２１３１８１号公報

しかしながら、特許文献１は、各個人のプライバシ情報に基づいて、人物の部位（顔、体、全身）に対してプライバシ保護のための画像変更処理（モザイク、塗りつぶし、ぼかし）を行う技術である。したがって、人物以外の物体に対する画像変更によるプライバシ保護は、明示されていない。また、プライバシレベルに応じた適切な画像の保管方式やアクセス方式に関しては検討されていない。

本発明の一形態に係る画像タグ付け装置は、第１メモリに保管されるマスタ画像の中のプライバシ情報に関連する第１物体に対応する第１領域画像を変更することで、前記マスタ画像に含まれるプライバシ情報を除去した第１画像を生成する第１機能部と、第１機能部で生成された前記第１画像を取得し、前記第１画像の中のタグ付け対象でない第２物体に対応する第２領域画像を変更することで作業依頼画像を生成する第２機能部と、前記画像タグ付け装置とネットワークを介して接続するタグ付け作業端末装置に前記生成された作業依頼画像を配信する作業依頼画像配信部と、前記タグ付け作業端末装置から前記ネットワークを介して、前記配信された作業依頼画像に対する応答としての画像タグ情報を受信する画像タグ情報受信部と、前記マスタ画像と前記画像タグ情報から、タグ付き画像を生成するタグ付き画像生成部と、を具備し、前記第２機能部は、第２メモリを含み、前記第２機能部は、前記受信した画像タグ情報を、前記第２メモリに保管し、前記第２機能部は、前記第２メモリに保管した前記画像タグ情報を前記タグ付き画像生成部へ出力し、前記第１機能部は、第１保管方式を用いて前記マスタ画像を前記第１メモリに保管し、前記第２機能部は、第２保管方式を用いて前記画像タグ情報を前記第２メモリに保管し、前記第１保管方式と、前記第２保管方式とは、互いに異なる保管方式である。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

上記態様により、作業者は、作業依頼画像の中から認識ターゲットとする物体の画像を見つけ、その画像を含む画像領域を切出し、タグ付けすることができる。よって、作業依頼画像に写りこんだ人物のプライバシ保護に加えて、作業者によるタグ付けにおける作業効率の向上も実現できる。

図１は、画像タグ付け装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、マスタ画像保管部がマスタ画像を保管する構成の一例を示す図である。 図３は、マスタ画像の一例を示す図である。 図４は、第１画像変更部がマスタ画像を変更した画像の一例を示す図である。 図５は、第２画像変更部が１次変更画像を画像変更した画像の一例を示す図である。 図６は、穴埋め処理部が画像変更した画像の一例を示す図である。 図７Ａは、事前切出し処理部が画像変更した画像の一例を示す図である。 図７Ｂは、切出し処理情報の構成の一例を示す図である。 図８は、画像タグ情報生成部がタグ付け作業者に表示する画面の一例を示す図である。 図９は、画像タグ情報の構成の一例を示す図である。 図１０Ａは、タグ付き画像生成部が生成するタグ付き画像の画像データの一例を示す図である。 図１０Ｂは、タグ付き画像生成部が生成するタグ付き画像の一例を示す図である。 図１１は、画像タグ付け装置による作業依頼画像配信から画像タグ情報の受信までを示すフロー図である。 図１２は、第１画像変更部による画像変更を示すフロー図である。 図１３は、第２画像変更部による画像変更を示すフロー図である。 図１４は、タグ付き画像生成部によるタグ付き画像生成を示すフロー図である。 図１５Ａは、本実施の形態において画像タグ付け装置が提供するクラウドソーシングサービスの全体像を示す図である。 図１５Ｂは、本実施の形態において機器メーカがデータセンタ運営会社に該当する例を示す図である。 図１５Ｃは、本実施の形態において機器メーカ及び管理会社の両者又はいずれか一方がデータセンタ運営会社に該当する例を示す図である。 図１６は、サービスの類型１（自社データセンタ型クラウドサービス）における情報管理システムが提供するサービスの全体像を示す図である。 図１７は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型クラウドサービス）における情報管理システムが提供するサービスの全体像を示す図である。 図１８は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型クラウドサービス）における情報管理システムが提供するサービスの全体像を示す図である。 図１９は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型クラウドサービス）における情報管理システムが提供するサービスの全体像を示す図である。

（本発明の基礎となった知見）
Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇを用いた一般物体認識に関する技術が検討されている。しかし、その認識性能を向上させるためには大量のタグ付き画像を学習対象として用意する必要があり、多くの人手と工数を必要とする。そのため、大量の画像へのタグ付け作業を依頼者が作業者に依頼するクラウドソーシングサービスの利用が想定される。

しかし、当該クラウドソーシングサービスを実施（提供）する際に、サービス提供者や依頼者にとっては、大量の画像を作業者に配信することになるので、画像に映りこんだ個人情報（人の顔や、場所・個人を特定できる情報など）に対するプライバシ保護が課題となる。

この際、画像中の全ての物体・オブジェクトに対してプライバシ保護の処理（プライバシ処理）を施してしまうと、作業者はタグ付け作業ができない。よって、画像中のよりプライバシ性の高い領域のみに対してプライバシ処理を施す必要がある。

また、プライバシ処理を行った画像の保管方式やアクセス方式に関して、一様にセキュリティ強度を高く設計すると、当該クラウドソーシングサービスのように大量の画像を扱うシステムにおいては、システムへの負荷が上がってしまう。すなわち、プライバシ処理（保管方式・アクセス方式）に関するセキュリティ強度の設計では、システムへの処理負荷（メモリ負荷）も考慮する必要がある。

また、作業者は、大量の画像に対してタグ付けをする作業を行う。多数のオブジェクトが写りこんでいる画像などに関しては、タグ付け対象のオブジェクトがどのオブジェクトかを即座に判断できないため、効率的なタグ付け作業ができない。すなわち、クラウドソーシングによるタグ付けサービスを実施（提供）する際には、プライバシ保護を満足しながらも、システム側の処理負荷を軽減し、さらに作業者によるタグ付け作業の効率化を図る必要がある。これらを満たすための技術的な解決策に関して、従来検討はされていなかった。

このような課題を解決するために、本発明の一態様に係る画像タグ付け装置は、第１メモリに保管されるマスタ画像の中のプライバシ情報に関連する第１物体に対応する第１領域画像を変更することで、前記マスタ画像に含まれるプライバシ情報を除去した第１画像を生成する第１機能部と、第１機能部で生成された前記第１画像を取得し、前記第１画像の中のタグ付け対象でない第２物体に対応する第２領域画像を変更することで作業依頼画像を生成する第２機能部と、前記画像タグ付け装置とネットワークを介して接続するタグ付け作業端末装置に前記生成された作業依頼画像を配信する作業依頼画像配信部と、前記タグ付け作業端末装置から前記ネットワークを介して、前記配信された作業依頼画像に対する応答としての画像タグ情報を受信する画像タグ情報受信部と、前記マスタ画像と前記画像タグ情報から、タグ付き画像を生成するタグ付き画像生成部と、を具備する。

この構成により、画像のタグ付け依頼者は、タグ付け作業者にプライバシ情報を除去した画像を作業依頼画像として配信することができ、作業者端末から作業依頼画像が流出した場合にプライバシ侵害を最小限に抑えることができる。また、タグ付け対象でない物体の画像領域には画像変更処理（モザイク、ぼかし、塗り潰し等）が行われているので、タグ付け作業者は、その部分に関しては、タグ付け対象の物体を探す必要がなくなり、その結果、対象物体に対する画像領域の切出し及びタグ付け作業の効率が向上する。

また、前記第２機能部は、第２メモリを含み、前記第２機能部は、前記受信した画像タグ情報を、前記第２メモリに保管し、前記第２機能部は、前記第２メモリに保管した前記画像タグ情報を前記タグ付き画像生成部へ出力してもよい。

また、前記第１機能部は、第１保管方式を用いて前記マスタ画像を前記第１メモリに保管し、前記第２機能部は、第２保管方式を用いて前記画像タグ情報を前記第２メモリに保管し、前記第１保管方式と、前記第２保管方式とは、互いに異なる保管方式としてもよい。

第１機能部と第２機能部とで異なるデータの保管方式を用いることにより、マスタ画像及びプライバシ情報が除去された画像のそれぞれについてタグ付け依頼者が規定するプライバシポリシに応じた方式で運用できる。この構成の方が、マスタ画像もプライバシ情報が除去された画像も一律の方式で運用するよりも、画像タグ付け装置の運用コスト（例えば、暗号強度に起因する、使用するメモリサイズや演算量、消費電力、それら設備の価格等）を削減できる。

また、前記第１保管方式は、前記第２保管方式よりも、セキュリティ強度が高い保管方式としてもよい。

また、前記第１保管方式は、第１暗号アルゴリズムを用いて、前記マスタ画像を暗号化し、前記暗号化したマスタ画像を第１メモリに保管する方式であり、前記第２保管方式は、第２暗号アルゴリズムを用いて、前記画像タグ情報を暗号化し、前記暗号化した画像タグ情報を第２メモリに保管する方式であってもよい。

また、前記第１機能部は、第１鍵データを用いて前記暗号化したマスタ画像を復号し、前記第２機能部は、第２鍵データを用いて前記暗号化した画像タグ情報を復号し、前記第１鍵データのビット長は、前記第２鍵データのビット長よりも大きくてもよい。

この構成により、外部からの不正なアクセスに対し、第２機能部に不正アクセスを許したとしても、第１機能部の不正アクセスに必要な暗号解析計算量、認証解析計算量等は、第２機能部への不正アクセスに必要な暗号解析計算量、認証解析計算量等よりも大きい。したがって、第１機能部については、不正アクセス対策のための時間を稼ぐことができる。

また、前記第１機能部が前記第１メモリに保管する前記マスタ画像にアクセスするときの第１アクセス方式は、前記第２機能部が前記第２メモリに保管する前記タグ付き画像にアクセスするときの第２アクセス方式と異なってもよい。

この構成により、第１機能部と第２機能部とでデータのアクセス方式が異なることにより、マスタ画像及びプライバシ情報が除去された画像を一律の方式で運用する方よりも、タグ付け依頼者が規定するプライバシポリシに応じた方式で運用できる。この構成の方が、画像タグ付け装置の運用コスト（例えば、暗号強度に起因する、使用するメモリサイズや演算量、消費電力、それら設備の価格等）を削減できる。

また、前記第１アクセス方式は、前記第２アクセス方式よりも、セキュリティ強度が高いアクセス方式であってもよい。

また、前記第１機能部が用いる前記第１アクセス方式は、前記第２機能部が用いる前記第２アクセス方式よりも、より大きなメモリ領域を必要としてもよい、また、前記第１機能部が用いる前記第１アクセス方式は、前記アクセスに必要な演算量が第２アクセス方式より多くてもよい。

この構成により、第１機能部のセキュリティ強度は高くなり、また、画像タグ付け装置の全機能部を一律に暗号演算の使用メモリサイズ及びステップ数を大きくした構成と比較して、運用コストを削減できる。

また、前記第１機能部は、第１画像変更部を具備し、前記第２機能部は、第２画像変更部を具備し、前記第１画像変更部は、前記マスタ画像の中の前記第１物体を検出し、前記検出した前記第１物体に対応する前記第１領域画像を変更し、前記第２画像変更部は、前記第１画像の中の前記第２物体を検出し、前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更するのでもよい。

また、前記第１物体は、異なる種類の物体を含み、前記第１画像変更部は、複数の画像変更器を含み、前記複数の画像変更器は、それぞれ、前記異なる種類の物体を前記マスタ画像の中から検出し、前記検出した物体に対応する領域の画像を変更してもよい。

第１機能部が１つの画像変更器のみで画像を変更するのではなく、様々な一般物体に対する画像変更器を逐次もしくは並列に駆動させて画像を変更することによって、作業依頼画像において、プライバシ保護のために画像変更された画像領域の面積を大きくすることができる。

また、前記第２物体は、異なる種類の物体を含み、前記第２画像変更部は、複数の画像変更器を含み、前記複数の画像変更器は、それぞれ、前記異なる種類の物体を前記第１画像の中から検出し、前記検出した物体に対応する領域の画像を変更してもよい。

この構成により、第２機能部が１つの画像変更器のみで画像を変更するのではなく、様々な一般物体に対する画像変更器を逐次もしくは並列に駆動させて画像を変更することによって、作業依頼画像において、タグ付け作業効率化のために画像変更された画像領域の面積を大きくすることができる。

また、前記第１画像変更部は、プライバシ保護が必要と事前に設定された物体を前記第１物体として、前記マスタ画像の中から検出し、前記マスタ画像の中の前記検出した第１物体に対応する前記第１領域画像を変更する第１画像変更器を具備してもよい。

この構成により、人物、ナンバプレート、看板の文字等のプライバシに関する物体をそれぞれ、第１の物体として検出・画像変更する画像変更器群を駆動させる。これによって、作業依頼画像におけるプライバシ保護のために画像変更された画像領域の面積を大きくすることができる。

また、前記第２画像変更部は、前記タグ付け対象でないと設定された物体を前記第２物体として前記第１画像の中から検出し、前記第１画像の中の前記検出した第２物体に対応する前記第２領域画像の画像を変更する第２画像変更器を具備してもよい。

この構成により、画像タグ付け作業に不要な物体を検出・画像変更する画像変更器群を駆動させる。これによって、作業依頼画像におけるタグ付け効率化のために画像変更された画像領域の面積を大きくすることができる。

また、前記第２画像変更部は、前記第２画像変更器によって前記第２領域画像が変更された前記第１画像において、前記第１領域画像及び前記第２領域画像とは異なる領域画像のうち、予め定めた条件を満足する部分の領域の画像を変更する穴埋め処理部を具備してもよい。

この構成により、作業依頼画像に対するタグ付け効率化のために画像変更された画像領域の面積を大きくすることができる。

また、前記第２画像変更部は、前記第１画像変更器及び前記第２画像変更器によって前記第２領域画像が変更された前記第１画像において、前記第１領域画像及び前記第２領域画像とは異なる領域画像の面積を演算し、前記面積が閾値以上であった場合、当該領域画像を含む矩形画像を前記作業依頼画像とする事前切出し処理部を具備してもよい。

この構成により、タグ付け対象の画像領域が大部分を占める画像を配布することができ、タグ付けの作業の効率が向上する。

また、前記第１画像変更部は、（i）人物を前記第１物体として前記マスタ画像の中から検出して、前記検出した第１物体に対応する第１領域画像を変更する、人物画像変更器、（ii)車両のナンバーを前記第１物体として前記マスタ画像の中から検出して、前記検出した第１物体に対応する第１領域画像を変更する、ナンバプレート画像変更器、及び、（iii）文字を前記第１物体として前記マスタ画像の中から検出して、前記検出した第１物体に対応する第１領域画像を変更する、文字画像変更器、のうち少なくとも一つを含んでもよい。

前記第２画像変更部は、（i）空を前記第２物体として前記第１画像の中から検出して、前記第１画像の中の前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更する、上空画像変更器、（ii）道路を前記第２物体として前記第１画像の中から検出して、前記第１画像の中の前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更する、道路画像変更器、（iii）植物を前記第２物体として前記第１画像の中から検出して、前記第１画像の中の前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更する、植物画像変更器、及び、（iv）建築物を含むランドマークを前記第２物体として前記第１画像の中から検出して、前記第１画像の中の前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更する、ランドマーク変更器、のうち少なくとも一つを含んでもよい。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。

（提供するサービスの全体像）
まず、本実施の形態における画像タグ付け装置が提供するクラウドソーシングサービスの全体像について説明する。

図１５Ａは、本実施の形態における画像タグ付け装置が提供するクラウドソーシングサービスの全体像を示す図である。このクラウドソーシングサービスは、図１５Ａに示される情報管理システムを利用して提供される。

グループ１１００は、例えば企業、団体又は家庭等であり、その規模を問わない。グループ１１００は、第１の機器及び第２の機器を含む複数の機器１１０１及びホームゲートウェイ１１０２を備える。複数の機器１１０１は、インターネットと接続可能な機器（例えば、スマートフォン、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）又はテレビ等）を含む。複数の機器１１０１は、それ自身ではインターネットと接続不可能であっても、ホームゲートウェイ１１０２を介してインターネットと接続可能となる機器を含んでもよい。また、タグ付け作業者１０１０は、グループ１１００内の複数の機器１１０１を使用する。複数の機器１１０１は、例えば、後述する図１に示すタグ付け作業端末装置１０３Ａ、タグ付け作業端末装置１０３Ｂ、タグ付け作業端末装置１０３Ｃ、またはタグ付け作業端末装置１０３Ｄである。

データセンタ運営会社１１１０は、クラウドサーバ１１１１を備える。クラウドサーバ１１１１は、インターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバである。クラウドサーバ１１１１は、主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ（ビッグデータ）等を管理する。データセンタ運営会社１１１０は、データの管理、クラウドサーバ１１１１の管理、及びそれらを行うデータセンタの運営等を行っている。データセンタ運営会社１１１０が行っている役務の詳細については後述する。

ここで、データセンタ運営会社１１１０は、データの管理又はクラウドサーバ１１１１の管理のみを行っている会社に限らない。例えば、図１５Ｂに示すように、複数の機器１１０１のうちの一つの機器を開発又は製造している機器メーカが、データの管理又はクラウドサーバ１１１１の管理等を行っている場合は、機器メーカがデータセンタ運営会社１１１０に該当する。また、データセンタ運営会社１１１０は一つの会社に限らない。例えば、図１５Ｃに示すように、機器メーカ及び管理会社が共同又は分担してデータの管理又はクラウドサーバ１１１１の管理を行っている場合は、両者又はいずれか一方がデータセンタ運営会社１１１０に該当する。

サービスプロバイダ１１２０は、サーバ１１２１を備える。ここで言うサーバ１１２１とは、その規模は問わず、例えば、個人用ＰＣ内のメモリ等も含む。また、サービスプロバイダ１１２０がサーバ１１２１を備えていない場合もある。

ここで、後述する画像タグ付け装置１０１に含まれる各構成の一部または全部が、クラウドサーバ１１１１内に備えられていてもよいし、サーバ１１２１内に備えられていてもよい。

なお、上記の情報管理システムにおいて、ホームゲートウェイ１１０２は必須ではない。例えば、クラウドサーバ１１１１が全てのデータ管理を行っている場合等は、ホームゲートウェイ１１０２は不要となる。また、家庭内の全ての機器がインターネットに接続されている場合のように、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器は存在しない場合もホームゲートウェイ１１０２は不要である。

次に、上記の情報管理システムにおける情報の流れを説明する。

まず、グループ１１００の第１の機器又は第２の機器は、画像タグ情報をデータセンタ運営会社１１１０のクラウドサーバ１１１１に送信する。クラウドサーバ１１１１は、第１の機器又は第２の機器の画像タグ情報を集積する（図１５Ａの矢印１１３１）。なお、画像タグ情報は、インターネットを介して複数の機器１１０１自体から直接、クラウドサーバ１１１１に提供されてもよい。また、画像タグ情報は、複数の機器１１０１から一旦、ホームゲートウェイ１１０２に集積され、ホームゲートウェイ１１０２からクラウドサーバ１１１１に提供されてもよい。

次に、データセンタ運営会社１１１０のクラウドサーバ１１１１は、集積した画像タグ情報を一定の単位量でサービスプロバイダ１１２０に提供する。ここで、一定の単位量とは、データセンタ運営会社１１１０が集積した情報を整理してサービスプロバイダ１１２０に提供することのできる単位量でもよいし、サービスプロバイダ１１２０が要求する単位でもよい。また、一定の単位量での提供に代えて、状況に応じて提供する情報量が変化してもよい。画像タグ情報は、必要に応じてサービスプロバイダ１１２０が保有するサーバ１１２１に保存される（図１５Ａの矢印１１３２）。そして、サービスプロバイダ１１２０は、画像タグ情報をタグ付け依頼者１０２０に提供する（図１５Ａの矢印１１３４）。

タグ付け作業者１０１０への作業依頼画像情報（例えば、タグ付け対象の画像データや配信画像を一意に示すＩＤ、何の物体が写った画像をタグ付けして欲しいのかを示す依頼情報等）の配信方法としては、例えば、サービスプロバイダ１１２０から直接タグ付け作業者１０１０へ作業依頼画像情報が配信されてもよい（図１５Ａの矢印１１３３）。または、作業依頼画像情報がサービスプロバイダ１１２０からデータセンタ運営会社１１１０のクラウドサーバ１１１１を経由して配信されてもよい（図１５Ａの矢印１１３５，１１３６）。

（実施の形態）
本実施の形態では、一例として、道路標識（警戒標識、規制標識、指示標識等）のタグ付き画像を生成するための画像タグ付け装置１０１について図１を用いて説明する。また、図１１に本実施の形態における画像タグ付け装置１０１の処理フローを示す。

画像タグ付け装置１０１とタグ付け作業端末装置１０３Ａ〜１０３Ｄは、ネットワーク１０２を介して接続されており、このネットワーク１０２経由でデータの送受信を行う。

画像タグ付け装置１０１は、第１機能部１０４と、第２機能部１０５と、作業依頼画像配信部１１０Ａと、画像タグ情報受信部１１３とで構成される。

また、画像タグ付け装置１０１は、ハードウェア構成としては、例えば、図示しないプロセッサとメモリなどを有する。メモリには、例えば、プログラムが記憶されている、プログラムは、例えば、第１機能部１０４、第２機能部１０５、作業依頼画像配信部１１０Ａ、及び画像タグ情報受信部１１３のうちの少なくとも一つを機能させるためのプログラムである。プロセッサがプログラムを実行することにより、第１機能部１０４、第２機能部１０５、作業依頼画像配信部１１０Ａ、及び画像タグ情報受信部１１３のうちの少なくとも一つが機能する。

また、第１機能部１０４、第２機能部１０５、作業依頼画像配信部１１０Ａ、及び画像タグ情報受信部１１３のそれぞれに対応するプログラムがメモリに記憶されていれば、プロセッサがこれらのプログラムを実行することで、第１機能部１０４、第２機能部１０５、作業依頼画像配信部１１０Ａ、及び画像タグ情報受信部１１３がそれぞれ機能する。

また、画像タグ付け装置１０１は、第１機能部１０４、第２機能部１０５、作業依頼画像配信部１１０Ａ、及び画像タグ情報受信部１１３のうちの少なくとも１つの機能を組み込んだ集積回路を含んでもよい。この構成により、集積回路に組み込まれた機能に対応するプログラムは不要となる。

第１機能部１０４は、図１に示すようにタグ付き画像生成部１１６と、マスタ画像保管部１０６と、第１画像変更部１０７とを備える。

第１機能部１０４は、他の機能部と比較して、セキュリティ強度が高いポリシで構築される。他の機能部とは、例えば第２機能部１０５である。

第１機能部１０４は、例えば、図示しない第１メモリを含む。セキュリティの観点から第１メモリへのアクセスは第１機能部１０４のみが行えることが望ましいが、そうでなくてもよい。

第２機能部１０５は、例えば、図示しないメモリ（第２メモリ）を含む。セキュリティの観点から第２メモリへのアクセスは第２機能部１０５のみが行えることが望ましいが、そうでなくてもよい。

第１機能部１０４は、所定の保管方式（第１保管方式）を用いて、第１メモリにデータを格納する。

また、第２機能部１０５は、所定の保管方式（第２保管方式）を用いて、第２メモリにデータを保管する。

第１保管方式と、第２保管方式とは、互いに異なる保管方式であり、第１保管方式は、第２保管方式と比較して、よりセキュリティ強度の高い保管方式である。

保管方式とは、例えば、データの暗号化方式である。

例えば、第２機能部は、データの暗号化方式にブロック長１２８ビットのＡｄｖａｎｃｅｄ Ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄ（ＡＥＳ）方式（第２暗号化方式）を用いてデータを暗号化し、第２メモリに記憶する。

これに対し、第１機能部１０４は、ブロック長２５６ビットのＡＥＳ方式（第１暗号化方式）を用いてデータを暗号化し、第１メモリに記憶する。

第１の暗号化方式は、第２の暗号化方式よりもブロック長のビット長が大きいＡＥＳ方式であるため、第２の暗号化方式よりも、よりセキュリティ強度が高い。

また、第１機能部１０４は、所定のアクセス方式（第１アクセス方式）を用いて第１メモリが保管する暗号化されたデータへのアクセスを行う。

また、第２機能部１０５は、所定のアクセス方式（第２アクセス方式）を用いて第２メモリが保管する暗号化されたデータへのアクセスを行う。

第１アクセス方式と、第２アクセス方式とは、互いに異なるアクセス方式であり、第１アクセス方式は、第２アクセス方式よりセキュリティ強度の高いアクセス方式である。

暗号化されたデータへのアクセス方式とは、暗号化されたデータを鍵データを用いて復号した後、復号化されたデータを得る方式である。

例えば、第１機能部１０４は、第１メモリが保管する暗号化されたデータにアクセスする場合、暗号化されたデータを、所定の鍵データを用いて復号する。

第１機能部１０４は、暗号化されたデータにアクセスする場合、第１メモリにおいて、復号を行うための領域を一時的に確保し、この領域において、暗号化されたデータの復号を行うとともに、復号したデータを用いた処理を行う。

また、第１メモリが暗号化されたデータを複数保管する場合、第１機能部１０４は、同じ鍵データを用いて復号をしてもよいし、複数の暗号化されたデータのそれぞれに対して異なる鍵データを用いて復号をしてもよい。

本実施の形態では、第１機能部１０４が復号に利用する鍵データを第１鍵データとして説明を行う。

また、例えば、第２機能部１０５は、第２メモリが保管する暗号化されたデータにアクセスする場合、暗号化されたデータを、所定の鍵データを用いて復号する。

第２機能部１０５は、暗号化されたデータにアクセスする場合、第２メモリにおいて、復号を行うための領域を一時的に確保し、この領域において、暗号化されたデータの復号を行うとともに、復号したデータを用いた処理を行う。

また、第２メモリが暗号化されたデータを複数保管する場合、第２機能部１０５は、同じ鍵データを用いて復号をしてもよいし、複数の暗号化されたデータのそれぞれに対して異なる鍵データを用いて復号をしてもよい。

本実施の形態では、第２機能部１０５が復号に利用する鍵データを第２鍵データとして説明を行う。

第１機能部１０４が復号に利用する鍵データのビット長は、第２機能部１０５が復号に利用する鍵データのビット長よりも大きい。

結果、データのサイズが同じ場合、第１機能部１０４が利用する第１暗号化方式により暗号化されたデータを復号するときに確保すべきメモリの領域は、第２機能部１０５が利用する第２暗号化方式により暗号化されたデータを復号するときに確保すべきメモリの領域よりも大きい。

また、データのサイズが異なる場合であっても、第２暗号化方式よりもセキュリティ強度の高い第１暗号化方式を用いる第１機能部１０４が復号時に確保すべきメモリの領域は、第２機能部１０５が復号時に確保すべきメモリの領域よりも大きい場合が多い。

また、第１機能部１０４が利用する第１暗号化方式により暗号化されたデータを復号するときに必要な演算量は、第２機能部１０５が利用する第２暗号化方式により暗号化されたデータを復号するときに必要な演算量よりも多い。

なお、第２機能部１０５、作業依頼画像配信部１１０Ａ、画像タグ情報受信部１１３のセキュリティ強度が同じでも構わない。

以上のように構成される画像タグ付け装置１０１では、図１１に示すように、まず、第１機能部１０４が配信開始命令を受信する（ステップＳ１０１）。この配信開始命令は、少なくとも配信する画像を一意に示すＩＤ（シーンＩＤ）を含む。シーンＩＤは、数字、文字、記号等で構成される。

次に、配信開始命令を受信すると、第１画像変更部１０７が、マスタ画像保管部１０６からシーンＩＤに対応する画像（マスタ画像）を取得する（ステップＳ１０２）。

図２は、マスタ画像保管部１０６がマスタ画像を保管する構成の一例を示す図である。マスタ画像２０２は、任意の時間に任意の場所で撮影された画像であり、プライバシ情報を含む可能性もある。マスタ画像保管部１０６は、マスタ画像２０２をシーンＩＤ２０１に対応付けて保管する。当然、このように管理された画像が複数保管されていても構わない。マスタ画像保管部１０６は、第１メモリ（図示せず）のうちの一部の領域である。マスタ画像保管部１０６は、第１機能部１０４が利用するデータを保管する。第１メモリとは、例えば、書き込み可能なメモリ、ハードディスクなどである。

第１機能部１０４は、例えば、マスタ画像を第１保管方式でマスタ画像保管部１０６に保管する。第１保管方式とは、ブロック長２５６ビットのＡＥＳ方式（第１暗号方式）を用いてマスタ画像を暗号化し、暗号化したマスタ画像をマスタ画像保管部１０６に保管する方式である。

また、第１機能部１０４は第１アクセス方式を用いて、マスタ画像保管部１０６に保管されている暗号化されたマスタ画像へのアクセスを行う。第１アクセス方式とは、暗号化されたマスタ画像を、第１鍵データを用いて復号して復号したマスタ画像を得る方式である。暗号化されたマスタ画像を復号化するときに用いる第１鍵データは、例えば、第１機能部１０４が管理する第１メモリに予め記憶されている。

次に、第１画像変更部１０７は、マスタ画像のプライバシ情報を除去するための画像変更処理を行う（ステップＳ１０３）。

図１２は、第１画像変更部１０７が、本実施の形態におけるマスタ画像の中のプライバシ情報を除去するための画像変更処理に関するフロー図を示す。マスタ画像の中のプライバシ情報の除去とは、例えば、マスタ画像の中の、プライバシ情報に関連する物体の画像を変更することで、このマスタ画像から当該物体を特定できなくすることである。

ここで、第１画像変更部１０７は、マスタ画像保管部１０６の暗号化されたマスタ画像に第１アクセス方式を用いてアクセスし、復号化されたマスタ画像を得ているものとする。以後の説明において、復号化されたマスタ画像を、マスタ画像と称して説明を行う。第１画像変更部１０７による画像変更処理の一例を、図３に示すマスタ画像を用いて説明する。

第１画像変更部１０７は、マスタ画像の中のプライバシ情報に関連する物体（第１物体）を検出する。第１画像変更部１０７は、更に、マスタ画像の中の検出した第１物体に対応する第１領域の画像（第１領域画像）を変更する。

プライバシ情報に関連する物体は、１つでも複数でもよいし、複数種類にわたってもよい。

本実施の形態では、プライバシ情報に関連する複数種類の物体とは、人物、車のナンバプレート、文字情報を含む物体である場合を例に説明をする。

本実施の形態では、プライバシ情報に関連する物体が複数ある場合、それぞれの物体に対応する変更器を含む。各変更器は、対応する物体をマスタ画像の中から検出し、マスタ画像において、検出した物体（第１物体）に対応する領域の画像（第１領域画像）を変更する。

本実施の形態では、プライバシ情報に関連する物体とは、人物、車のナンバプレート、文字情報を含む物体の３つであるため、第１画像変更部１０７は、人体画像変更器１０７Ａ、ナンバプレート画像変更器１０７Ｂ、文字画像変更器１０７Ｃの３つを含む。

また、第１画像変更部１０７は、プライバシに関連する特定の種類の物体を検出し、検出した物体に対応する領域の画像を変更する変更器を複数含んでもよい。複数の変更器は、検出する物体の種類が互いに異なる。この場合、第１画像変更部１０７は、例えば、プライバシ情報に関連する物体の種類に関する情報を第１メモリに予め設定し、設定された種類の物体に対応する変更器を複数の変更器の中から選択し、動作させてもよい。

この場合、例えば、画像タグ付け装置１０１を操作する者は、各マスタ画像から第１画像を生成するとき、当該マスタ画像の中のプライバシ情報に関連する物体に関する情報を第１メモリに設定してもよい。

このようにすることで、第１画像変更部１０７は、マスタ画像の中のプライバシ情報に関連する物体に関する情報を第１メモリから読み出して、当該マスタ画像の中の、プライバシ情報に関連する物体に対応する領域の画像を変更することができる。

このようにすれば、マスタ画像毎に必要な第１画像変更部１０７の変更器のみを動作させることができるので、第１画像変更部１０７における処理の時間が短くなることが期待できる。

また、プライバシ情報に関連する物体をマスタ画像の中から検出するには、例えば、パターンマッチングを用いた方法、学習アルゴリズムを用いた方法といった既存の手法を用いて検出できるので、ここでは、詳細な説明を省略する。

まず、人体画像変更器１０７Ａがマスタ画像に対して物体検出を行い、物体３０１を人物と判定し、その領域の画像を変更する（ステップＳ２０１）。次にナンバプレート画像変更器１０７Ｂが、マスタ画像に対して物体検出を行い、物体３０２をナンバプレートと判定し、その領域の画像を変更する（ステップＳ２０２）。そして、文字画像変更器１０７Ｃが、マスタ画像に対して物体検出を行い、物体３０３を文字画像と判定し、その領域の画像を変更する（ステップＳ２０３）。

ここで、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０３のそれぞれにおいて、該当する領域の画像を変更する処理とは、例えば、該当する領域の画像を所定の色（例えば、黒色）で塗りつぶす処理である。

図４は、マスタ画像の中から検出された物体３０１、物体３０２、物体３０３のそれぞれに対応する領域の画像が変更された結果の一例（１次変更画像）を示す図である。

図４に示すように、1次変更画像では、図３に示すマスタ画像の中の人物に対応する物体３０１の領域の画像、車のナンバプレートに対応する物体３０２に対応する領域の画像、及び文字を含む物体３０３の文字の部分の領域の画像が、それぞれ、黒く塗りつぶされている。

人物に対応する物体３０１の領域の画像が黒く塗りつぶされることにより、人物が写っているのは、認識できるが、写っている人物が誰であるのかは特定できなくなる。また、車のナンバプレートに対応する物体３０２に対応する領域の画像が黒く塗りつぶされているので、ナンバプレートに基づいて車の所有者を特定することはできなくなる。また、文字を含む物体３０３の文字の部分が黒く塗りつぶされるので、マスタ画像を撮影した場所を文字情報から特定することはできなくなる。

第１画像変更部１０７の画像変更処理によって、マスタ画像に含まれるプライバシ情報が除去された１次変更画像（第１画像）が生成される。また、法制度や一般社会の認識の変化に伴い、プライバシ情報になり得る物体が新たに発生した場合は、その物体に対応した画像変更器を追加する。

なお、図１２では、人体画像変更器１０７Ａ、ナンバプレート画像変更器１０７Ｂ、文字画像変更器１０７Ｃの各画像変更処理のフローが逐次的に示されているが、並列に処理されても構わない。また、その画像変更処理は1種類に限定されず、例えば人体画像変更器１０７Ａによる画像変更処理はモザイク処理であり、他の変更部による変更処理は塗りつぶし処理でも構わない。

次に、第１機能部１０４（より具体的には、第１画像変更部１０７）により生成された１次変更画像は、第２機能部１０５（より具体的には、第２画像変更部１０９）に送信される（ステップＳ１０４）。第２機能部１０５は、生成された１次変更画像を第１機能部１０４から取得する。第２機能部１０５（より具体的には、第２画像変更部１０９）は１次変更画像に対して画像変更処理を行う（ステップＳ１０５）。

１次変更画像には、タグ付き画像の生成の対象となる物体である道路標識（警戒標識、規制標識、指示標識等）以外に、植物、建築物（鉄塔）などが含まれる。

植物及びランドマークの一例である建築物（鉄塔）などはプライバシ情報とは関連性は低いかもしれないが、タグ付け作業者の立場で考えると、画像の中でタグ付け作業を行うべき部分の特定に時間がかかる要因になることも考えられる。

そこで、第２画像変更部１０９は、例えば、図４に示す１次変更画像（マスタ画像からプライバシ情報を除去した第１画像）において、更に、タグ付け対象でない物体（第２物体）を検出し、１次変更画像において検出した第２物体に対応する第２領域の画像（第２領域画像）を変更する。

タグ付け対象でない物体は、１つでも複数でもよいし、複数種類にわたってもよい。

タグ付け対象でない物体が、複数ある場合、第２画像変更部１０９は、それぞれの物体に対応する変更器を含む。各変更器は、対応する物体を１次変更画像の中から検出し、１次変更画像において、検出した物体に対応する領域の画像（第２領域画像）を変更する。

本実施の形態では、タグ付け対象でない物体とは、空、道路、植物、ランドマークである例を説明する。

本実施の形態では、タグ付け対象でない物体とは、空、道路、植物、ランドマークの４つであるため、第２画像変更部１０９は、上空画像変更器１０９Ａ、道路画像変更器１０９Ｂ、植物画像変更器１０９Ｃ、ランドマーク画像変更器１０９Ｄを含む。

また、第２画像変更部１０９は、予め定められた特定の種類の物体を検出し、検出した物体に対応する領域の画像を変更する変更器を複数含んでもよい。複数の変更器は、検出する物体の種類が互いに異なる。この場合、例えば、第２画像変更部１０９は、例えば、タグ付け対象でない種類の物体に関する情報を第２メモリに予め設定し、設定された種類の物体に対応する変更器を複数の変更器の中から選択し、動作させてもよい。

この場合、例えば、画像タグ付け装置１０１を操作する者は、各マスタ画像から作業依頼画像を生成するとき、当該マスタ画像の中のタグ付け対象でない物体に関する情報を第２メモリに設定すればよい。

このようにすることで、第２画像変更部１０９は、タグ付け対象でない物体に関する情報を第２メモリから読み出して、１次変更画像（またはマスタ画像）の中のタグ付け対象でない物体に対応する領域の画像を変更することができる。

このようにすれば、マスタ画像毎に必要な第２画像変更部１０９の変更器のみを動作させることができるので、第２画像変更部１０９における処理の時間が短くなることが期待できる。

また、タグ付け対象でない物体を第１画像の中から検出するには、例えば、パターンマッチングを用いた方法、学習アルゴリズムを用いた方法といった既存の手法を用いて検出できるので、ここでは、詳細な説明を省略する。

また、第２画像変更部１０９は、更に、穴埋め処理器１０９Ｅ、及び、事前切出し処理器１０９Ｆを含む。

図１３は、第２画像変更部１０９における本実施の形態での１次変更画像に対する画像変更処理に関するフロー図を示す。

まず、使用画像変更部情報保管部１０８から、１次変更画像からの画像変更に使用する画像変更部を規定する設定情報を取得し、使用する画像変更器を決定する（ステップＳ３０１）。本実施の形態では、上空画像変更器１０９Ａ、道路画像変更器１０９Ｂ、植物画像変更器１０９Ｃ、ランドマーク画像変更器１０９Ｄ、穴埋め処理器１０９Ｅ、及び事前切出し処理器１０９Ｆが記述された設定情報を使用画像変更部情報保管部１０８から取得する。使用画像変更部情報保管部１０８に保管される設定情報は、例えば、タグ付け依頼者によって事前に記述された情報であっても良いし、また、配信開始命令に含まれたデータに基づき、自動的に上書き保管された情報であっても良い。

使用画像変更部情報保管部１０８は、例えば、第２機能部１０５が管理する第２メモリ（図示せず）のうちの一部の領域である。第２メモリとは、例えば、書き込み可能なメモリ、ハードディスクなどである。

第２機能部１０５は、例えば、設定情報を第２保管方式で使用画像変更部情報保管部１０８に保管する。第２保管方式とは、ブロック長１２８ビットのＡＥＳ方式（第２暗号方式）を用いて画像タグ情報９０１を暗号化し、暗号化した設定情報を使用画像変更部情報保管部１０８に保管する方式である。

また、第２機能部１０５は第２アクセス方式を用いて、使用画像変更部情報保管部１０８に保管されている暗号化されたデータに対応する設定情報へのアクセスを行う。第２アクセス方式とは、暗号化された設定情報を、第２鍵データを用いて復号して設定情報を得る方式である。暗号化された設定情報を復号化するときに用いる第２鍵データは、例えば、第２機能部１０５が管理する第２メモリに予め記憶されている。

次に、１次変更画像に対して設定情報に基づいて画像処理を行う。まず、上空画像変更器１０９Ａが１次変更画像に対して物体検出を行い、物体３０４を空と判定し、その領域の画像を変更する（ステップＳ３０２）。次に、道路画像変更器１０９Ｂが、１次変更画像に対して物体検出を行い、物体３０５を道路と判定し、その領域の画像を変更する（ステップＳ３０３）。次に、植物画像変更器１０９Ｃが、１次変更画像に対して物体検出を行い、物体３０６を植物と判定し、その領域の画像を変更する（ステップＳ３０４）。そして、ランドマーク画像変更器１０９Ｄが、１次変更画像に対して物体検出を行い、物体３０６をランドマーク（例えば、塔や城などの象徴的な建築物や自然物）と判定し、その領域の画像を変更する（ステップＳ３０５）。図５は、図１３のステップＳ３０５までに示した各画像変更処理が全て塗りつぶし処理の場合における、１次変更画像がさらに画像変更処理された結果の一例を示す図である。

図５に示すように、図４に示す１次変更画像の中の空に対応する物体３０４、道路に対応する物体３０５、植物に対応する物体３０６、及びランドマークに対応する物体３０７が、更に、黒く塗りつぶされているのがわかる。

次に、穴埋め処理器１０９Ｅが、穴埋め処理を行う。穴埋め処理は、１次変更画像において、上空画像変更器１０９Ａ、道路画像変更器１０９Ｂ、植物画像変更器１０９Ｃ、及びランドマーク画像変更器１０９Ｄによる処理がなされた後の画像（図５の画像）に対して行われる。

例えば、図５に示す画像において、例えば、道路標識に対応する領域の画像、車に対応する領域の画像、壁に対応する領域の画像は、第１画像変更部１０７及び第２画像変更部により変更されなかった領域の画像である。但し、壁に対応する領域の画像においては、文字を示す部分の画像については、第１画像変更部１０７により変更がなされている。

このうち、壁の画像において文字情報を黒く塗りつぶした部分の間には壁の画像が変更されないままに残っている。また、植物の輪郭部分に対応する画像が、変更されないままに残っている。これらの部分に対応する領域の画像は、例えば、横方向または縦方向の画素の数が少ないので、画像の変更の処理を行ったとしても影響は少ない。

穴埋め処理は、例えば、変更されないままに残っている領域の画像の中から、上述するような変更しても影響のない領域の画像を検出し、変更を行うものである。

穴埋め処理は、具体的には、例えば、図５に示す画像において、第１領域画像とも第２領域画像とも異なる領域画像（つまり、変更されないままに残っている画像領域）を走査し、所定の条件を満足する一部の領域について、変更を行う。（ステップＳ３０６）。

穴埋め処理は、例えば、縦方向における位置を固定して横方向に上述の領域画像を走査したとき横方向の連続する画素の数が所定の閾値（第１の閾値）以下であれば、これらの画素の画素値について変更を行う。

穴埋め処理は、例えば、横方向における位置を固定して縦方向に上述の領域画像を走査したとき縦方向の連続する画素の数が所定の閾値（第２の閾値）以下であれば、これらの画素の画素値について変更を行う。

穴埋め処理は、例えば、上述の領域画像を走査したとき、所定の閾値（第３の閾値）以下の面積を有する領域の画像について変更を行う。

このようにすることで、例えば、図５に示す画像において、第１領域画像とも第２領域画像とも異なる領域画像のうち変更しても影響の少ない領域の画像を変更できる。

図６は、図５に示した画像がステップＳ３０６によって画像変更処理された結果の一例である。

図６に示すように、穴埋め処理がされた画像では、図５に示した画像の中の、壁の画像において文字情報を黒く塗りつぶした部分の間、植物の輪郭部分のそれぞれに対応する領域の画像が、更に、黒く塗りつぶされている。

そして、事前切出し処理器１０９Ｆが、事前切出し処理を行う。事前切出し処理は、例えば、図６において、第１領域画像、第２領域画像、及び穴埋め処理された領域の画像のいずれとも異なる領域の画像に対応する画像未変更領域を走査し、画像未変更領域の面積が、予め定めた閾値（第４の閾値：事前切出し処理用の面積閾値情報）以上であれば、その領域を内包する矩形画像を図６より生成する（ステップＳ３０７）。図７Ａは、図６に示した画像がステップＳ３０７によって画像変更処理された結果の一例である。図７Ａに示す画像は、図６に示す画像から、道路標識、車、壁を含む部分の矩形画像を抽出することで図７Ａに示す画像が生成される。例えば、図６に示す画像の上端部付近の画像が切り取られ、図７Ａに示す画像が生成されている。本実施の形態では、この画像が作業依頼画像となる。このようにすることにより、作業依頼画像のサイズを小さくできる。

なお、事前切出し処理器１０９Ｆは、実行した処理の内容を示す情報をシーンＩＤと対応付けた切出し処理情報を生成して切出し処理情報保管部１１５に保管する（ステップＳ３０８）。切出し処理情報保管部１１５は、第２機能部に含まれる第２メモリの領域うち、使用画像変更部情報保管部１０８に対応する領域とは異なる領域である。図７Ｂは、切出し処理情報７０１の構成を示す例である。シーンＩＤ７０２には、図２のシーンＩＤ２０１と同じ内容の情報（この例では、１２３４５０）が格納される。切出し情報７０３には、事前切出し処理によって削除された範囲を示す情報が格納される。この例では、上端から（ＴはＴＯＰの意味）１８０という数値で表わされる範囲（単位は任意）が削除されたことを示す。切出し情報７０３の形式はこの例に限定されず、例えば座標形式が用いられてもよい。事前切出し処理によって作業依頼画像として残された範囲、又は作業依頼画像から除かれた範囲が分かればよい。

第２機能部１０５は、例えば、事前切出し処理器１０９Ｆから出力された切出し処理情報７０１を第２保管方式で切出し処理情報保管部１１５に保管する。第２保管方式とは、ブロック長１２８ビットのＡＥＳ方式（第２暗号方式）を用いて切出し処理情報７０１を暗号化し、暗号化した切出し処理情報７０１を画像タグ切出し処理情報保管部１１５に保管することである。

また、第２機能部１０５は第２アクセス方式を用いて、切出し処理情報保管部１１５に保管されている暗号化されたデータに対応する切出し処理情報７０１へのアクセスを行う。

第２アクセス方式とは、暗号化された切出し処理情報７０１を、第２鍵データを用いて復号して切出し処理情報７０１を得ることである。

暗号化された切出し処理情報７０１を復号化するときに用いる第２鍵データは、例えば、第２機能部１０５が管理する第２メモリに予め記憶されている。

なお、上述の閾値情報（第１の閾値、第２の閾値、第３の閾値、第４の閾値など）は、事前に設定された情報であっても良いし、例えば、配信開始命令に含まれたデータによって、生成された情報であっても良い。

ステップＳ１０５における第２画像変更部１０９による画像変更処理が完了した後、作業依頼画像配信部１１０Ａが、ネットワーク１０２を経由して、作業依頼画像（図７Ａ）及び対応するシーンＩＤ（図２の２０１）をタグ付け作業端末装置１０３Ａ〜１０３Ｄのうちの少なくとも１つに配信する（ステップＳ１０６）。ここでは、タグ付け作業端末装置１０３Ａに配信するときを例に説明を行うが、タグ付け作業端末装置１０３Ｂ〜１０３Ｄに配信する場合についても同様である。

ここで、タグ付け作業端末装置１０３Ａは、例えば、作業依頼画像受信部１１０、画像タグ情報生成部１１１、画像タグ情報送信部１１２で構成される。なお、タグ付け作業端末装置１０３Ｂ〜１０３Ｄについても同様の構成である。

まず、作業依頼画像受信部１１０が作業依頼画像及び対応するシーンＩＤを受信する（ステップＳ１０７）。

次に、画像タグ情報生成部１１１が、例えば、図８に示すユーザインタフェイスをタグ付け作業者に提供する。タグ付け作業者は、作業依頼画像を見て、該当する画像領域８０１を指定してタグ８０２を付ける。タグのバリエーションは、画像タグ付け装置１０１が、タグ付け作業端末装置１０３Ａに作業依頼以前に配信しても構わないし、ステップＳ１０６のタイミングの配信でも構わない。

また、本実施の形態では、道路標識のアイコンでタグを示しているが、例えば、タグ付け作業者がキーボードやタッチパネル等で入力した文字列をタグとしても構わない。タグ付け後、その画像領域８０１とタグ８０２に基づいて画像タグ情報９０１を生成する（ステップＳ１０８）。図９は、画像タグ情報９０１の構成を示す例である。シーンＩＤ９０２には、図２のシーンＩＤ２０１と同じ内容の情報（この例では、１２３４５０）が格納される。矩形情報９０３には、図８の８０１を基に生成された座標情報が格納される。タグＩＤ９０４には、図８の８０２を基に生成された情報が格納される。

次に、画像タグ情報送信部１１２が、配信された作業依頼画像に対する応答としての画像タグ情報９０１を画像タグ付け装置１０１に送信する（ステップＳ１０９）。もし、該当する画像が作業依頼画像に無かった場合は、シーンＩＤの作業依頼画像に対応する画像タグ情報は無いことを示すデータを画像タグ付け装置１０１に送信しても構わない。

そして、画像タグ情報受信部１１３が、画像タグ情報９０１を受信し（ステップＳ１１０）、画像タグ情報保管部１１４が、画像タグ情報９０１を保管する（ステップＳ１１１）ことで、一連の画像のタグ付け処理が完了する。画像タグ情報保管部１１４は、第２機能部に含まれる第２メモリの領域うち、使用画像変更部情報保管部１０８に対応する領域および切出し処理情報保管部１１５に対応する領域とは異なる領域である。

第２機能部１０５は、例えば、画像タグ情報受信部１１３から出力された画像タグ情報９０１を第２保管方式で画像タグ情報保管部１１４に保管する。第２保管方式とは、ブロック長１２８ビットのＡＥＳ方式（第２暗号方式）を用いて画像タグ情報９０１を暗号化し、暗号化した画像タグ情報９０１を画像タグ情報保管部１１４に保管することである。

また、第２機能部１０５は第２アクセス方式を用いて、画像タグ情報保管部１１４に保管されている暗号化されたデータに対応する画像タグ情報９０１へのアクセスを行う。

第２アクセス方式とは、暗号化された画像タグ情報９０１を、第２鍵データを用いて復号して画像タグ情報９０１を得ることである。

暗号化された画像タグ情報９０１を復号化するときに用いる第２鍵データは、例えば、第２機能部１０５が管理する第２メモリに予め記憶されている。

なお、本実施の形態では、画像タグ付け装置１０１は、マスタ画像２０２に画像変更処理を行い、タグ付け作業端末装置１０３Ａ〜１０３Ｄに対して画像を配信し、タグ付け作業端末装置１０３Ａ、１０３Ｂ、１０３Ｃ、及び１０３Ｄは、それぞれが受信した作業依頼画像に対する応答としての画像タグ情報９０１を画像タグ付け装置１０１に返信するフローを逐次的に示している。しかし、当然、複数の配信画像を並列に処理し、一括でタグ付け作業端末装置１０３Ａ、１０３Ｂ、１０３Ｃ、１０３Ｄに配信し、作業依頼画像受信部１１０が一時的に複数の配信画像を蓄積しても構わない。また、画像タグ情報送信部１１２は、ある程度の量の画像タグ情報９０１が溜まってから、画像タグ付け装置１０１に一括して送信しても構わない。

図１４は、タグ付け依頼者が、タグ付き画像を取得するためのフローを示す。

まず、タグ付き画像生成部１１６が、第２機能部１０５に画像タグ情報（例えば、画像タグ情報９０１）の取得を要求する。第２機能部１０５は、第２アクセス方式に従って、例えば、画像タグ情報保管部１１４が保管する暗号化されたデータに対応する画像タグ情報９０１および切出し処理情報保管部１１５が保管する暗号化されたデータに対応する切出し処理情報７０１にアクセスを行う。次に第２機能部１０５は、取得した画像タグ情報９０１の矩形情報９０３を、切出し処理情報７０１の切出し情報７０３を用いてマスタ画像に適用可能な矩形情報に変換してからこの画像タグ情報９０１をタグ付き画像生成部１１６へ出力する。これは、事前切出し処理が行われた場合には、矩形情報９０３である座標情報の基準（原点）が、第1機能部１０４とは共有されていないためである。

タグ付き画像生成部１１６は、第２機能部１０５から出力された画像タグ情報９０１を取得する（ステップＳ４０１）。次に、タグ付き画像生成部１１６は、第１アクセス方式に従って、例えばマスタ画像保管部１０６が保管する暗号化されたデータに対応するマスタ画像２０２にアクセスし、マスタ画像２０２を取得する（ステップＳ４０２）。プライバシ情報を含む可能性があるマスタ画像を扱うので、タグ付き画像生成部１１６は、第１機能部１０４に含まれるのが望ましい。そして、画像タグ情報９０１の矩形情報９０３に示される領域に対応する画像データをマスタ画像２０２から抽出する。タグ付き画像生成部１１６は、更に、抽出した領域の画像データと、タグＩＤ９０４を関連付けたタグ付き画像を生成する（ステップＳ４０３）。生成したタグ付き画像は、第１のメモリに第１の保管方式により保管される。

図１０Ａは、タグ付き画像生成部１１６が生成するタグ付き画像の画像データの一例であり、図１０Ｂは、生成されるタグ付き画像の一例である。なお、タグ付き画像生成部１１６による画像タグ情報の取得に際し、取得に使用する識別子は、シーンＩＤ９０２もしくはタグＩＤ９０４である。よって、その際に取得する画像タグ情報の数は１つとは限られず、複数の場合もある。この場合、タグ付き画像生成部１１６は、それぞれの画像タグ情報に示される矩形情報に示される領域に対応する画像データをマスタ画像２０２からそれぞれ抽出し、抽出したそれぞれ領域の画像データと、対応するタグＩＤを関連付けてタグ付き画像を生成すればよい。

以上、本実施の態様によれば、タグ付け作業者は人物、及びタグ付けの対象ではない物体に対して画像変更処理を実施した画像を作業依頼画像として、タグ付け作業端末装置１０３Ａ〜１０３Ｄへ送信する。従って、タグ付け作業者は、作業依頼画像から、認識ターゲットとする物体をより見つけやすくなる。

従って、タグ付け作業者は、作業依頼画像から対象となる画像領域を切出し、タグ付けする作業をより容易に行える。よって、作業依頼画像に写りこんだ人物のプライバシ保護に加えて、作業者によるタグ付けにおける作業効率の向上も実現できる。また、プライバシレベルの高い処理を行う第１機能部１０４が利用する第１保管方式及び第１アクセス方式に関して、第２機能部が利用する第２保管方式及び第２アクセス方式と比較して、セキュリティ強度の高い保管方式・アクセス方式を採用している。

すなわち、全ての処理に対して一様に高いセキュリティ強度の方式を採用するのではなく、処理に応じて必要なセキュリティ強度の方式を採用することで、サーバ（画像タグ付け装置１０１）の処理負荷を軽減している。

なお、上記態様の説明において、文字情報については、第１画像変更部１０７、特に、文字画像変更器１０７Ｃにおいて画像変更処理を行う例を説明したが、これに限定されるものではない。

文字情報については、例えば、画像を撮影した場所が、文字情報から特定されるかもしれないため、画像変更処理を行った。

しかしながら、画像に映る文字情報が場所とは関連しない情報であれば、このような文字情報について、必ずしも、画像変更処理を行う必要はない。

例えば、県、市、町、村などの名前（地名とも言う）に関する情報（地名辞書情報）を画像タグ付け装置１０１のメモリ（図示せず）に蓄積しておき、画像に映る文字情報が地名に関する情報を含むのであれば、画像変更処理を行い、そうでなければ、画像変更処理を行わないようにしてもよい。

このようにすることで、マスタ画像に含まれるプライバシ情報とは関連が低い文字情報を塗りつぶすのに要する時間の削減が見込め、第１画像の生成に要する時間の削減が期待できる。

また、上記態様の説明において、第２機能部１０５は、タグ付き画像生成部１１６から画像タグ情報の取得の要求があってから、画像タグ情報９０１と切出し処理情報７０１とにアクセスして矩形情報を変換した。

しかしながら、画像タグ情報保管部１１４が画像タグ情報受信部１１から画像タグ情報９０１を受信して画像タグ情報９０１を保管する前に切出し処理情報７０１にアクセスし、この画像タグ情報９０１に含まれる矩形情報を変換してから保管してもよい。

このようにすることで、タグ付き画像生成部１１６からの画像タグ情報の取得の要求に対してより速く応答して画像タグ情報９０１をタグ付き画像生成部１１６へ出力することができる。

図７Ａに示す作業依頼画像において、道路標識から離れて位置する車、壁が、黒く塗りつぶされていないのは、第２機能部１０５において、これらを検出するための変更部を含まない、または、使用画像変更部情報保管部１０８が保管する設定情報に、車及び壁の情報が含まれていないからである。

当然のことながら、第２画像変更部が、車又は壁を第１画像の中から検出し、検出した領域の画像を変更する変更部を有するのであれば、図７Ａにおける車又は壁は黒く塗りつぶされる。

上述した実施の形態において、画像タグ付け装置１０１の各構成要素は、各構成要素の機能を実現する専用のハードウェアを用いて構成してもよい。

また、上述した実施の形態において、画像タグ付け装置１０１は、各構成要素のそれぞれに対応するソフトウェアプログラムを記録するハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体を有し、画像タグ付け装置１０１が備えるＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部によりソフトウェアプログラムを実行することにより、画像タグ付け装置１０１は、各構成要素の機能を実現してもよい。

また、画像タグ付け装置１０１のいずれかの構成要素を専用のハードウェアを用いて構成し、残りの構成要素に対応するソフトウェアプログラムを記録媒体に記録し、プログラム実行部によりソフトウェアプログラムを実行することにより、画像タグ付け装置１０１は、各構成要素の機能を実現してもよい。

また、画像タグ付け装置１０１の各構成要素において、機能の実現に利用するデータは、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録してもよい。上述のデータを記録する記録媒体は、画像タグ付け装置１０１に含まれていてもよいし、画像タグ付け装置１０１の外部にあってもよい。要するに、画像タグ付け装置１０１の各構成要素の機能の実現において、上述のデータを記録する記録媒体へアクセスできるような構成であればよい。

これらの点は、タグ付け作業端末装置１０３Ａ〜１０３Ｄの各構成要素についても同様である。

なお、上記態様において説明された技術は、例えば、以下のクラウドサービスの類型において実現されうる。しかし、上記態様において説明された技術が実現されるクラウドサービスの類型はこれらに限られるものでない。

（サービスの類型１：自社データセンタ型クラウドサービス）
図１６は、サービスの類型１（自社データセンタ型クラウドサービス）における情報管理システムが提供するサービスの全体像を示す図である。本類型では、サービスプロバイダ１１２０がグループ１１００から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する。本類型では、サービスプロバイダ１１２０が、データセンタ運営会社の機能を有している。すなわち、サービスプロバイダ１１２０が、ビッグデータを管理するクラウドサーバ１１１１を保有している。したがって、データセンタ運営会社は存在しない。

本類型では、サービスプロバイダ１１２０は、データセンタ（クラウドサーバ）１２０３を運営及び管理している。また、サービスプロバイダ１１２０は、オペレーティングシステム（ＯＳ）１２０２及びアプリケーション１２０１を管理する。サービスプロバイダ１１２０は、サービスプロバイダ１１２０が管理するＯＳ１２０２及びアプリケーション１２０１を用いてサービスを提供する（矢印１２０４）。

（サービスの類型２：ＩａａＳ利用型クラウドサービス）
図１７は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型クラウドサービス）における情報管理システムが提供するサービスの全体像を示す図である。ここで、ＩａａＳとは、インフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築及び稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１１０が、データセンタ（クラウドサーバ）１２０３を運営及び管理している。また、サービスプロバイダ１１２０は、ＯＳ１２０２及びアプリケーション１２０１を管理する。サービスプロバイダ１１２０は、サービスプロバイダ１１２０が管理するＯＳ１２０２及びアプリケーション１２０１を用いてサービスを提供する（矢印１２０４）。

（サービスの類型３：ＰａａＳ利用型クラウドサービス）
図１８は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型クラウドサービス）における情報管理システムが提供するサービスの全体像を示す図である。ここで、ＰａａＳとは、プラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウェアを構築及び稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１１０は、ＯＳ１２０２を管理し、データセンタ（クラウドサーバ）１２０３を運営及び管理している。また、サービスプロバイダ１１２０は、アプリケーション１２０１を管理する。サービスプロバイダ１１２０は、データセンタ運営会社１１１０が管理するＯＳ１２０２及びサービスプロバイダ１１２０が管理するアプリケーション１２０１を用いてサービスを提供する（矢印１２０４）。

（サービスの類型４：ＳａａＳ利用型クラウドサービス）
図１９は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型クラウドサービス）における情報管理システムが提供するサービスの全体像を示す図である。ここで、ＳａａＳとは、ソフトウェア・アズ・ア・サービスの略である。ＳａａＳ利用型クラウドサービスは、例えば、データセンタ（クラウドサーバ）を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ（クラウドサーバ）を保有していない会社又は個人などの利用者がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１１０は、アプリケーション１２０１を管理し、ＯＳ１２０２を管理し、データセンタ（クラウドサーバ）１２０３を運営及び管理している。また、サービスプロバイダ１１２０は、データセンタ運営会社１１１０が管理するＯＳ１２０２及びアプリケーション１２０１を用いてサービスを提供する（矢印１２０４）。

以上、いずれのクラウドサービスの類型においても、サービスプロバイダ１１２０がサービスを提供する。また、例えば、サービスプロバイダ又はデータセンタ運営会社は、ＯＳ、アプリケーション又はビッグデータのデータベース等を自ら開発してもよいし、また、第三者に外注させてもよい。

本発明は、画像タグ付け装置に利用でき、特に、クラウドソーシングなどで用いられるタグ付けサービスを実施（提供）する際の画像タグ付け装置に利用可能である。

１０１ 画像タグ付け装置
１０２ ネットワーク
１０３Ａ、１０３Ｂ、１０３Ｃ、１０３Ｄ タグ付け作業端末装置
１０４ 第１機能部
１０５ 第２機能部
１０６ マスタ画像保管部
１０７ 第１画像変更部
１０７Ａ 人体画像変更器
１０７Ｂ ナンバプレート画像変更器
１０７Ｃ 文字画像変更器
１０８ 使用画像変更部情報保管部
１０９ 第２画像変更部
１０９Ａ 上空画像変更器
１０９Ｂ 道路画像変更器
１０９Ｃ 植物画像変更器
１０９Ｄ ランドマーク画像変更器
１０９Ｅ 穴埋め処理器
１０９Ｆ 事前切出し処理器
１１０ 作業依頼画像受信部
１１０Ａ 作業依頼画像配信部
１１１ 画像タグ情報生成部
１１２ 画像タグ情報送信部
１１３ 画像タグ情報受信部
１１４ 画像タグ情報保管部
１１５ 切出し処理情報保管部
１１６ タグ付き画像生成部
２０１、９０２ シーンＩＤ
２０２ マスタ画像
３０１、３０２、３０３、３０４、３０５、３０６、３０７ 物体
８０１ 画像領域
８０２ タグ
９０１ 画像タグ情報
９０３ 矩形情報
９０４ タグＩＤ
１０１０ タグ付け作業者
１０２０ タグ付け依頼者
１１００ グループ
１１０１ 機器
１１０２ ホームゲートウェイ
１１１０ データセンタ運営会社
１１１１ クラウドサーバ
１１２０ サービスプロバイダ
１１２１ サーバ
１２０１ アプリケーション

Claims (19)

1. 画像タグ付け装置であって、
   第１メモリに保管されるマスタ画像の中のプライバシ情報に関連する第１物体に対応する第１領域画像を変更することで、前記マスタ画像に含まれるプライバシ情報を除去した第１画像を生成する第１機能部と、
   第１機能部で生成された前記第１画像を取得し、前記第１画像の中のタグ付け対象でない第２物体に対応する第２領域画像を変更することで作業依頼画像を生成する第２機能部と、
   前記画像タグ付け装置とネットワークを介して接続するタグ付け作業端末装置に前記生成された作業依頼画像を配信する作業依頼画像配信部と、
   前記タグ付け作業端末装置から前記ネットワークを介して、前記配信された作業依頼画像に対する応答としての画像タグ情報を受信する画像タグ情報受信部と、
   前記マスタ画像及び前記画像タグ情報から、タグ付き画像を生成するタグ付き画像生成部と、を具備し、
   前記第２機能部は、第２メモリを含み、
   前記第２機能部は、前記受信した画像タグ情報を、前記第２メモリに保管し、
   前記第２機能部は、前記第２メモリに保管した前記画像タグ情報を前記タグ付き画像生成部へ出力し、
   前記第１機能部は、第１保管方式を用いて前記マスタ画像を前記第１メモリに保管し、
   前記第２機能部は、第２保管方式を用いて前記画像タグ情報を前記第２メモリに保管し、
   前記第１保管方式と、前記第２保管方式とは、互いに異なる保管方式である
   画像タグ付け装置。
2. 前記第１保管方式は、前記第２保管方式よりも、セキュリティ強度が高い保管方式である
   請求項１に記載の画像タグ付け装置。
3. 前記第１保管方式は、第１暗号アルゴリズムを用いて、前記マスタ画像を暗号化し、前記暗号化したマスタ画像を第１メモリに保管する方式であり、
   前記第２保管方式は、第２暗号アルゴリズムを用いて、前記画像タグ情報を暗号化し、前記暗号化した画像タグ情報を第２メモリに保管する方式である、
   請求項２に記載の画像タグ付け装置。
4. 前記第１機能部は、第１鍵データを用いて前記暗号化したマスタ画像を復号し、
   前記第２機能部は、第２鍵データを用いて前記暗号化した画像タグ情報を復号し、
   前記第１鍵データのビット長は、前記第２鍵データのビット長よりも大きい
   請求項３に記載の画像タグ付け装置。
5. 画像タグ付け装置であって、
   第１メモリに保管されるマスタ画像の中のプライバシ情報に関連する第１物体に対応する第１領域画像を変更することで、前記マスタ画像に含まれるプライバシ情報を除去した第１画像を生成する第１機能部と、
   第１機能部で生成された前記第１画像を取得し、前記第１画像の中のタグ付け対象でない第２物体に対応する第２領域画像を変更することで作業依頼画像を生成する第２機能部と、
   前記画像タグ付け装置とネットワークを介して接続するタグ付け作業端末装置に前記生成された作業依頼画像を配信する作業依頼画像配信部と、
   前記タグ付け作業端末装置から前記ネットワークを介して、前記配信された作業依頼画像に対する応答としての画像タグ情報を受信する画像タグ情報受信部と、
   前記マスタ画像及び前記画像タグ情報から、タグ付き画像を生成するタグ付き画像生成部と、を具備し、
   前記第２機能部は、第２メモリを含み、
   前記第２機能部は、前記受信した画像タグ情報を、前記第２メモリに保管し、
   前記第２機能部は、前記第２メモリに保管した前記画像タグ情報を前記タグ付き画像生成部へ出力し、
   前記第１機能部が前記第１メモリに保管する前記マスタ画像にアクセスするときの第１アクセス方式は、前記第２機能部が前記第２メモリに保管する前記タグ付き画像にアクセスするときの第２アクセス方式と異なる
   画像タグ付け装置。
6. 前記第１アクセス方式は、前記第２アクセス方式よりも、セキュリティ強度が高いアクセス方式である
   請求項５に記載の画像タグ付け装置。
7. 前記第１機能部が用いる前記第１アクセス方式は、前記第２機能部が用いる前記第２アクセス方式よりも、前記アクセスに必要なメモリ領域及び演算量の少なくとも一方がより大きい
   請求項５または６に記載の画像タグ付け装置。
8. 前記第１機能部は、第１画像変更部を具備し、
   前記第２機能部は、第２画像変更部を具備し、
   前記第１画像変更部は、前記マスタ画像の中の前記第１物体を検出し、前記検出した前記第１物体に対応する前記第１領域画像を変更し、
   前記第２画像変更部は、前記第１画像の中の前記第２物体を検出し、前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更する、
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像タグ付け装置。
9. 前記第１物体は異なる種類の物体を含み、
   前記第１画像変更部は、複数の画像変更器を含み、
   前記複数の画像変更器は、それぞれ、前記異なる種類の物体を前記マスタ画像の中から検出し、前記検出した物体に対応する領域の画像を変更する、
   請求項８に記載の画像タグ付け装置。
10. 前記第２物体は異なる種類の物体を含み、
    前記第２画像変更部は、複数の画像変更器を含み、
    前記複数の画像変更器は、それぞれ、前記異なる種類の物体を前記第１画像の中から検出し、前記検出した物体に対応する領域の画像を変更する、
    請求項８に記載の画像タグ付け装置。
11. 前記第１画像変更部は、
    プライバシ保護が必要と事前に設定された物体を前記第１物体として、前記マスタ画像の中から検出し、前記マスタ画像の中の前記検出した第１物体に対応する前記第１領域画像を変更する第１画像変更器を具備する
    請求項８に記載の画像タグ付け装置。
12. 前記第２画像変更部は、
    前記タグ付け対象でないと設定された物体を前記第２物体として前記第１画像の中から検出し、前記第１画像の中の前記検出した第２物体に対応する前記第２領域画像の画像を変更する第２画像変更器を具備する
    請求項１１に記載の画像タグ付け装置。
13. 前記第２画像変更部は、
    前記第２画像変更器によって前記第２領域画像が変更された前記第１画像において、前記第１領域画像及び前記第２領域画像とは異なる領域画像のうち、予め定めた条件を満足する部分の領域の画像を変更する穴埋め処理部を具備する
    請求項１２に記載の画像タグ付け装置。
14. 前記第２画像変更部は、
    前記第１画像変更器及び前記第２画像変更器によって前記第２領域画像が変更された前記第１画像において、前記第１領域画像及び前記第２領域画像とは異なる領域画像の面積を演算し、前記面積が閾値以上であった場合、当該領域画像を含む矩形画像を前記作業依頼画像とする事前切出し処理部を具備する
    請求項１３に記載の画像タグ付け装置。
15. 前記第１画像変更部は、
    （i）人物を前記第１物体として前記マスタ画像の中から検出して、前記検出した第１物体に対応する第１領域画像を変更する、人物画像変更器、
    （ii)車両のナンバーを前記第１物体として前記マスタ画像の中から検出して、前記検出した第１物体に対応する第１領域画像を変更する、ナンバプレート画像変更器、及び、
    （iii）文字を前記第１物体として前記マスタ画像の中から検出して、前記検出した第１物体に対応する第１領域画像を変更する、文字画像変更器、
    のうち少なくとも一つを含む
    請求項８に記載の画像タグ付け装置。
16. 前記第２画像変更部は、
    （i）空を前記第２物体として前記第１画像の中から検出して、前記第１画像の中の前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更する、上空画像変更器、
    （ii）道路を前記第２物体として前記第１画像の中から検出して、前記第１画像の中の
    前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更する、道路画像変更器、
    （iii）植物を前記第２物体として前記第１画像の中から検出して、前記第１画像の中の前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更する、植物画像変更器、及び、
    （iv）建築物を含むランドマークを前記第２物体として前記第１画像の中から検出して
    、前記第１画像の中の前記検出した第２物体に対応する第２領域画像を変更する、ランドマーク変更器、
    のうち少なくとも一つを含む
    請求項８に記載の画像タグ付け装置。
17. 前記第１機能部、前記第２機能部、前記作業依頼画像配信部、前記画像タグ情報受信部及び前記タグ付き画像生成部のうちの少なくとも１つはプロセッサを含む
    請求項１に記載の画像タグ付け装置。
18. 請求項１７に記載の画像タグ付け装置を用いた画像タグ付け方法であって、
    前記画像タグ付け装置の第１メモリに第１保管方式を用いて保管されたマスタ画像の中のプライバシ情報に関連する第１物体に対応する第１領域画像を変更することで、前記マスタ画像に含まれるプライバシ情報を除去した第１画像を生成し、
    前記生成された第１画像を取得し、前記第１画像の中のタグ付け対象でない第２物体に対応する第２領域画像を変更することで作業依頼画像を生成し、
    前記画像タグ付け装置とネットワークを介して接続するタグ付け作業端末装置に前記生成された作業依頼画像を配信し、
    前記タグ付け作業端末装置から前記ネットワークを介して、前記配信された作業依頼画像に対する応答としての画像タグ情報を受信し、
    前記受信した画像タグ情報を、前記第１保管方式とは、互いに異なる保管方式である第２保管方式を用いて前記画像タグ付け装置の第２メモリに保管し、
    前記第２メモリに保管した前記画像タグ情報を出力し、
    前記マスタ画像及び前記画像タグ情報から、タグ付き画像を生成する
    画像タグ付け方法。
19. 前記第１画像の生成、前記作業依頼画像の生成、前記作業依頼画像の配信、前記画像タグ情報の受信、前記タグ付き画像の生成のうちの少なくとも１つは、前記画像タグ付け装置のプロセッサにより行われる、
    請求項１８に記載の画像タグ付け方法。