JP7054725B2 - 生成装置、生成方法および生成プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生成装置、生成方法および生成プログラムに関する。

従来、人物画像を組み合わせた合成画像を生成する技術が知られている。例えば、特許文献１には、一定の関係を有する人物同士の顔画像がかたまって配置された合成画像データを生成する技術が開示されている。

特開２００６－１２１６６１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、オンラインイベントに参加した利用者による一体感のある集合写真を得ることができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、画像データに含まれる人物の顔画像に基づき顔画像同士の関係を検出し、この関係に応じて顔画像を配分し、配分した顔画像の合成位置においてテンプレートと合成して合成画像データを生成している。

このように、上記の従来技術は、一定の関係を有する人物同士の顔画像がかたまって配置された合成画像データを作成することを目的としており、オンラインイベントのように参加者がリアルな現場に集合することのできない状況下であってもこの参加者が実際に集合しているかの如く一体感のある集合写真を生成することができるとはいい難い。

したがって、上記の従来技術では、オンラインイベントに参加した利用者による一体感のある集合写真を得ることができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、オンラインイベントに参加した利用者による一体感のある集合写真を得ることができる生成装置、生成方法および生成プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る生成装置は、オンラインイベントに参加した利用者それぞれが撮像された別々の画像から、前記利用者が写る範囲が抽出された抽出画像を取得する取得部と、前記抽出画像を用いて、前記オンラインイベントに対応する集合画像を生成する生成部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、オンラインイベントに参加した利用者による一体感のある集合写真を得ることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る生成処理の全体像を示す図である。 図２は、実施形態に係る生成システムの一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る生成装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る背景画像記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る条件情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る集合画像記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る生成処理の詳細な一例（１）を示す図である。 図８は、実施形態に係る生成処理の詳細な一例（２）を示す図である。 図９は、実施形態にかかる生成処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、生成装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る生成装置、生成方法および生成プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る生成装置、生成方法および生成プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

［実施形態］
〔１．実施形態に係る生成処理の概要〕
まず、実施形態に係る生成処理の概要について説明する。例えば、ウィルスへの感染が拡大している状況下や、自然災害など各種災害が発生しているような状況下では、感染やケガにより生命が危険にさらされてしまうリスクがある。したがって、このような状況下にある場合には、リスク回避のためにリアル空間でのイベントが中止や延期されてしまうことがある。また、個人個人もリスクを回避するために外出を控えるようになる。

昨今、こうした社会情勢を踏まえて、オンライン上でのコミュニケーション機会が増えてきている。例えば、通勤を必要とする日常的な仕事、学会、式典、各種会合、娯楽イベントなど、これまでリアル空間で行うことが普通とされてきたイベントがオンラインで開催されるようになってきている。また、専門知識や特別な機材を必要とせず、例えばパソコンや携帯電話さえあれば、いかなる人も容易にオンラインイベントに参加できるような各種のツール（アプリケーション）も着目されてきている。

このように、リアル空間でのリスクが拡大しさらに長期化しているような昨今においては、オンラインイベントは非常に有益なものである。一方で、オンラインイベントでは、人と人が直に接することがないために味気無さが感じられてしまう場合がある。

そこで、オンラインイベントであっても実際にその場に人々が集合しているかの如く一体感を得られるサービスを提供することができれば、温かみのある思い出を記録としてイベント参加者に残させることができるとの発想から、実施形態に係る生成処理がなされるに至った。

このようなことから、実施形態に係る生成処理とは、オンラインでつながってさえいれば、場所を限定せずとも参加者がオンラインイベントに対応する集合写真を得られるようにするサービスである。ここで、オンラインイベントでの集合写真を作成しようとする場合、参加者それぞれが任意の背景画像を利用しているため統一感のある集合写真を作成することができない、統一感を出すために背景画像を各参加者に配布する場合手間がかかるうえどのオンラインイベントであっても同じような雰囲気の集合写真となってしまう、などといった課題が発生する。

したがって、実施形態に係る生成処理では、これらの課題が解決され、参加者は自身が設定している背景を気にすることなく特定のＵＲＬにアクセスするだけで容易にオンラインイベントに対応する集合写真を得られるような仕組みとなっている。具体的には、実施形態に係る生成処理では、オンラインイベントに参加した利用者それぞれが撮像された別々の画像から、利用者が写る範囲が抽出された抽出画像が取得され、取得された抽出画像を用いてこのオンラインイベントに対応する集合画像が生成される。また、実施形態に係る生成処理では、オンラインイベントに対応する所定の背景画像に対して、上記抽出画像が配置されることで集合画像が生成される。

また、このような生成処理によれば、オンラインイベントであっても参加者が実際に集合しているかの如く一体感のある集合写真を生成することができるため、参加者は一体感のある集合写真を得ることができるようになると考えられる。

〔２．生成システムについて〕
以下、図１を用いて実施形態に係る生成処理の具体例を示すが、それに先立って、まず、実施形態に係る生成処理が実現されるシステムについて、図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る生成システムの一例を示す図である。図２には、実施形態に係る生成システムの一例として、生成システムＳｙが示される。

実施形態に係る生成システムＳｙは、図２に示すように、利用者装置１０－ｘｎと、生成装置１００とを含む。利用者装置１０－ｘｎ、生成装置１００は、ネットワークを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示す生成システムＳｙには、複数台の利用者装置１０－ｘｎや、複数台の生成装置１００が含まれてよい。

利用者装置１０－ｘｎは、任意のオンラインイベントであるオンラインイベントＥＶｘに属する利用者によって利用される情報処理端末である。利用者装置１０－ｘｎは、例えば、スマートフォンや、ウェアラブルデバイスや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。本実施形態では、利用者装置１０－ｘｎは、スマートフォンであるものとする。

また、利用者装置１０－ｘｎは、汎用的なアプリケーションであるウェブブラウザや、専用のアプリケーションを介して、生成装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、利用者装置１０－ｘｎは、これらアプリケーションの制御に従って、利用者が撮像された撮像画像を取得し、取得した撮像画像を生成装置１００に送信する。また、例えば、利用者装置１０－ｘｎは、生成装置１００から送信された各種情報（例えば、後述する集合画像）を受信しこれを画面に表示する。

次に、利用者装置１０－ｘｎを区別する場合における表記ルールについて説明する。利用者装置１０－ｘｎは、オンラインイベントを識別するイベントＩＤ（Identifier）と、イベントＩＤによって識別されるオンラインイベントに属する利用者を識別する利用者ＩＤ（Identifier）とを用いて区別される。具体的には、利用者装置１０－ｘｎの「ｘ」にはイベントＩＤの一部（数字の部分）を入力し、「ｎ」には係るイベントＩＤによって識別されるオンラインイベントに属する利用者を識別する利用者ＩＤの一部（数字の部分）を入力することで、この利用者の情報処理装置として一意に定まるよう区別表記される。

例えば、オンラインイベントＥＶｘの１つであるオンラインイベントＥＶ１（ｘ＝１）と、オンラインイベントＥＶ１に属する利用者Ｕｎの一人である利用者Ｕ１２（ｎ＝１２）を例に挙げて具体的な一例を示す。係る例では、オンラインイベントＥＶ１を識別するイベントＩＤが「ＥＶ１」であり、利用者Ｕ１２を識別する利用者ＩＤが「Ｕ１２」であるものとする。そうすると、「ＥＶ１」のうち「ｘ」に対応する数字「１」と、「Ｕ１２」のうち「ｎ」に対応する数字「１２」とを用いて、利用者Ｕ１２によって利用者される（利用者Ｕ１２を所有者とする）利用者装置１０－ｘｎを、利用者装置１０－１１２と区別して表記することができる。

図１に示す他の利用者の利用者装置１０－ｘｎについても同様のルールに従い区別表記することができ詳細な説明については省略する。

なお、実施形態に係る生成システムＳｙは、オンラインイベントごとに複数に分けられる。例えば、実施形態に係る生成システムＳｙは、オンラインイベントの中で撮影用ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が生成および配布されることでオンラインイベントごとに分けられる。このようなことから生成システムＳｙも、イベントＩＤを用いてオンラインイベントごとに区別されることができる。具体的には、任意のオンラインイベントＥＶｘに対応する生成システムＳｙｘの「ｘ」にイベントＩＤの一部（数字の部分）を入力することで、生成システムＳｙのうち係るイベントＩＤによって識別されるオンラインイベントに対応するシステムが一意に定まるよう区別表記される。イベントＩＤ「ＥＶ１」により識別されるオンラインイベントＥＶ１（ｘ＝１）を例に挙げると、生成システムＳｙのうちオンラインイベントＥＶ１に対応するシステムは、図２に示すように生成システムＳｙ１と区別して表記することができる。

また、オンラインイベントに属する利用者についても説明しておく。オンラインイベントに属する利用者には、主に２種類（２つの立場）が存在する。具体的にはオンラインイベントに属する利用者には、オンラインイベントの進行を取り仕切るホストとしての立場にある利用者と、当該オンラインイベントに招待された参加者としての立場にある利用者とが存在する。以下の実施形態では、実施形態に係る利用者（具体的には集合画像に表示される対象の利用者）は、参加者としての立場にある利用者であるものとして説明する。一方で、実施形態に係る利用者には、オンラインイベントの進行を取り仕切るホストとしての立場にある利用者も含まれてよい。また、以下の実施形態では、参加者としての立場にある利用者をそのまま「参加者」と表記する場合がある。

〔３．生成処理の一例〕
ここからは、図１を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る生成処理の全体像を示す図である。図１では、オンラインイベントＥＶ１への参加者がリアル空間に一堂に会しているかのような集合画像（集合写真）が生成される場面が示される。また、オンラインイベントＥＶ１は、オンラインで実現可能なイベントであればいかなるイベントであってもよいが、図１の例では学生向けのコンペであるものとする。

また、図１には、オンラインイベントＥＶ１（以下「イベントＥＶ１」と略す）のホスト役としての利用者がホストＵ１１（利用者Ｕ１１）であり、ホストＵ１１が利用者装置１０－１１１を用いてイベントＥＶ１を進行する例が示される。また、図１には、イベントＥＶ１に招待された参加者としての立場の利用者として参加者Ｕ１２（利用者Ｕ１２）、参加者Ｕ１３（利用者Ｕ１３）、参加者Ｕ１４（利用者Ｕ１４）が示される。なお、図１の例では説明を簡単にするための参加者のうちの一部として、３名の参加者が示されているが、参加者の人数は限定されない。また、図１の例では、参加者Ｕ１２が利用者装置１０－１１２を用いてイベントＥＶ１に遠隔参加し、参加者Ｕ１３が利用者装置１０－１１３を用いてイベントＥＶ１に遠隔参加し、参加者Ｕ１４が利用者装置１０－１１４を用いてイベントＥＶ１に遠隔参加している例が示される。以下、利用者装置１０－１１２、利用者装置１０－１１３、利用者装置１０－１１４を区別する必要がない場合には、利用者装置１０－ｘｎと表記する。

このような状態において、まず、ホストＵ１１は、利用者装置１０－１１１を用いて撮影用ＵＲＬを生成し、生成した撮影用ＵＲＬを参加者Ｕ１２、Ｕ１３およびＵ１４（参加者Ｕ１２～Ｕ１４）にも共有する（ステップＳ１）。例えば、ホストＵ１１は、生成装置１００に対して撮影用ＵＲＬを生成するよう要求することで、生成装置１００から撮影用ＵＲＬを得ることができる。

ここで生成される撮影用ＵＲＬとは、イベントＥＶ１の開催場所として設定されたオンライン上の仮想空間の所在地を示す情報であってよく、参加者Ｕ１２～Ｕ１４は、例えば、ブラウザを介して撮影用ＵＲＬにアクセスすることでイベントＥＶ１に参加することができる。一方で、撮影用ＵＲＬは、イベントＥＶ１とは別にイベントＥＶ１に対応する集合画像生成のためだけに設定されるものであってもよい。

次に、参加者それぞれの間で利用者装置１０－ｘｎを介した写真撮影が行われる（ステップＳ２）。写真撮影は、イベントＥＶ１が開催されている開催期間中であれば、参加者個々の任意のタイミングで行われてもよい。また、写真撮影は、所定の合図（例えば、カウントダウンを挟んだ後に利用者装置１０－ｘｎに表示される合図）に応じて、生成装置１００により動的に制御される同時撮影でもよい。

前者の場合、図１の例では、参加者Ｕ１２～Ｕ１４それぞれは、例えば、自身の利用者装置１０－ｘｎに具備されるカメラを手動操作し顔がメインに写されるよう撮影する。後者の場合、例えば、生成装置１００は、ホストＵ１１からの指示に応じて、ブラウザを介して参加者Ｕ１２～Ｕ１４それぞれの利用者装置１０－ｘｎに具備されるカメラを制御することで、参加者Ｕ１２～Ｕ１４それぞれを同一のタイミングで撮影する。また、生成装置１００は、カウントダウンとともに、例えば「表示される枠内に顔全体（あるいは首元から頭の上まで）が収まるようにしてください」といったコメントを利用者装置１０－ｘｎに表示させることで、カウントゼロとなったタイミングでカメラを制御してもよい。

撮影が完了すると、利用者装置１０－ｘｎは、参加者が撮像された撮像画像を生成装置１００に送信する（ステップＳ３）。図１の例によれば、利用者装置１０－１１２は、撮影に応じて参加者Ｕ１２の顔がメインに写された撮像画像ＰＣ１２を取得したことで、撮像画像ＰＣ１２を生成装置１００に送信している。また、図１の例によれば、利用者装置１０－１１３は、撮影に応じて参加者Ｕ１３の顔がメインに写された撮像画像ＰＣ１３を取得したことで、撮像画像ＰＣ１３を生成装置１００に送信している。また、図１の例によれば、利用者装置１０－１１４は、撮影に応じて参加者Ｕ１４の顔がメインに写された撮像画像ＰＣ１４を取得したことで、撮像画像ＰＣ１４を生成装置１００に送信している。

したがって、生成装置１００は、図１の例では利用者装置１０－ｘｎから撮像画像を取得している。また、撮像画像は、イベントＩＤ（図１の例では「ＥＶ１」）とともに送信されてよく、生成装置１００は、取得した撮像画像をイベントＩＤに対応付ける形で集合画像記憶部１２３（図６）に登録することができる。

次に、生成装置１００は、撮像画像それぞれから人物が写る範囲を抽出（すなわち、撮像画像から人物部分を切り出し）することで、抽出した範囲内の画像である抽出画像を取得する（ステップＳ４）。なお、生成装置１００は、任意の従来技術を用いて、人物が写る範囲を抽出（特定）することができる。例えば、生成装置１００は、撮像画像に対して任意の顔認識技術を適用することで人物が写る範囲を撮像画像から抽出する。任意の顔認識技術としては、BodyPix（ブラウザとTensorFlow.jsによるリアルタイム人セグメンテーション）などが挙げられる。

図１には、生成装置１００が、撮像画像ＰＣ１２から人物（具体的には、参加者Ｕ１２の身体のうち少なくとも顔の部分）が写る範囲を抽出することで、抽出画像ＥｘＰＣ１２を取得した例が示される。また、図１には、生成装置１００が、撮像画像ＰＣ１３から人物（具体的には、参加者Ｕ１３の身体のうち少なくとも顔の部分）が写る範囲を抽出することで、抽出画像ＥｘＰＣ１３を取得した例が示される。また、図１には、生成装置１００が、撮像画像ＰＣ１４から人物（具体的には、参加者Ｕ１４の身体のうち少なくとも顔の部分）が写る範囲を抽出することで、抽出画像ＥｘＰＣ１４を取得した例が示される。

次に、生成装置１００は、取得した抽出画像について、顔の部分の特徴点を示す特徴情報を取得する（ステップＳ５）。例えば、生成装置１００は、ステップＳ４において人物が写る範囲を抽出する場合、任意の従来技術を用いて撮像画像内のピクセルを意味のある領域（例えば、顔を構成するパーツ（目、鼻、口、耳など）ごとの領域）にセグメンテーションしたり、あごのライン・唇のライン・輪郭といった顔の部分を特徴付けるラインを特定している。

したがって、生成装置１００は、ここでの分類結果に基づいて、顔の部分の特徴点を示す特徴情報を取得することができる。例えば、生成装置１００は、抽出画像を構成するピクセルのうち、顔を構成するパーツ（目、鼻、口、耳など）を示すピクセル情報や、顔の部分を特徴付けるラインを示すピクセル情報と特徴情報として取得することができる。また、このようなピクセル情報は、抽出画像のうち、顔を構成するパーツ（目、鼻、口、耳など）の位置を示す位置情報、顔の部分を特徴付けるラインの位置を示す位置情報と解することができる情報である。

次に、生成装置１００は、取得した抽出画像それぞれの間で画像の明るさを統一する（ステップＳ６）。具体的には、生成装置１００は、抽出画像それぞれの間で画像の明るさ示す指標値を統一させる。例えば、生成装置１００は、抽出画像ＥｘＰＣ１２、抽出画像ＥｘＰＣ１３および抽出画像ＥｘＰＣ１４それぞれの画像の明るさから明るさの平均値を算出し、算出した平均値へと寄せるようにして、抽出画像ＥｘＰＣ１２、抽出画像ＥｘＰＣ１３および抽出画像ＥｘＰＣ１４それぞれの間で画像の明るさを統一させる。

ここで、例えば、参加者Ｕ１２、Ｕ１３およびＵ１４のそれぞれは、撮影環境が異なる場合がある。具体的には、参加者Ｕ１２は自宅で撮影し、参加者Ｕ１３およびＵ１４外出先で撮影しているかもしれない。そうすると、抽出画像ＥｘＰＣ１２、抽出画像ＥｘＰＣ１３および抽出画像ＥｘＰＣ１４それぞれで撮像画像の明るさが異なることで、個々の顔の明るさにバラつきのある統一感のない集合写真が出来上がってしまう可能性がある。しかしながら、ステップＳ６のように抽出画像それぞれの間で画像の明るさが統一されることで、統一感のある集合写真が得られるようになる。

次に、生成装置１００は、ステップＳ６により明るさが統一された統一後の抽出画像（）を用いて、集合画像（集合写真）を生成する（ステップＳ７）。具体的には、生成装置１００は、イベントＥＶ１に対応する背景画像に対して、抽出画像を配置することにより集合画像を生成する。例えば、生成装置１００は、背景画像に対して抽出画像をどのように配置するかが規定される配置条件に従って、抽出画像を配置することにより集合画像を生成する。

配置条件としては、背景画像に含まれるオブジェクト（例えば、オンラインイベントを示すタイトルやロゴなど）に基づきどのような領域に配置すべきかを条件付ける配置可能領域に関する条件、利用者がどのような位置関係で並んで集合しているように見せるかを条件付ける並ばせ方に関する条件、利用者の属性に応じてどのような位置関係で集合しているように見せるかを条件付ける属性に応じた並ばせ方に関する条件、利用者がきめているポーズに応じてどのような位置関係で集合しているように見せるかを条件付けるポーズに応じた並ばせ方に関する条件、等が挙げられる。

また、配置条件は、利用者（例えば、ホスト）によって任意に設定可能なものであってもよいし、生成装置１００に対して予め候補として設定されることで生成装置１００によって候補の配置条件の中から今回の背景画像に応じた最適な配置条件が選択されてもよい。

また、生成装置１００は、機械学習技術を用いて今回の背景画像の態様に応じた最適な配置条件を動的に生成してもよい。例えば、生成装置１００は、背景画像の態様（例えば、デザイン、オブジェクトの位置など）と、抽出画像の配置のさせ方との関係性を学習したモデルを用いて、今回の背景画像の態様に応じた最適な配置条件を動的に生成してもよい。

また、イベントＥＶ１に対応する背景画像は、利用者（例えば、ホスト）によって任意に設定可能なものであってもよいし、イベントＥＶ１に対応する背景画像の候補の中から生成装置１００によって選択されたものであってもよい。

図１には、生成装置１００が、抽出画像に写される参加者によって左右の列（横一列）が形成（配置条件の一例）されるよう、イベントＥＶ１に対応する背景画像ＢＧ１１に対して係る抽出画像を配置することで、集合画像ＥＶＰＣ１を生成した例が示される。なお、このとき生成装置１００は、例えば抽出画像に写される利用者の目の位置に基づいて、抽出画像に写される利用者間で顔の位置を合わせるように抽出画像を配置する。また、ここでいう目の位置とは、ステップＳ５で取得された特徴情報に基づくものである。そして、これにより生成装置１００は、統一感のあるきれいな左右の列が形成されるよう制御することができる。

図１の集合画像ＥＶＰＣ１の例では明示されていないが、背景画像ＢＧ１１に配置される抽出画像の中には、当然、抽出画像ＥｘＰＣ１２、抽出画像ＥｘＰＣ１３、抽出画像ＥｘＰＣ１４が含まれることになる。また、生成装置１００は、生成した集合画像をイベントＩＤ（図１の例では「ＥＶ１」）に対応付ける形で集合画像記憶部１２３（図６）に登録することができる。

最後に、生成装置１００は、生成した集合画像を各参加者に提供する（ステップＳ８）。図１の例では、生成装置１００は、集合画像ＥＶＰＣ１を利用者装置１０－１１２、利用者装置１０－１１３、利用者装置１０－１１４それぞれに送信することで、参加者Ｕ１２～Ｕ１４に集合画像ＥＶＰＣ１を提供する。

さて、これまで図１を用いて説明してきたように、実施形態に係る生成装置１００は、オンラインイベントに参加した利用者それぞれが撮像された別々の画像から、利用者が写る範囲が抽出された抽出画像を取得し、取得した抽出画像を用いてこのオンラインイベントに対応する集合画像を生成する。このような生成装置１００によれば、オンラインイベントであっても参加者が実際に集合しているかの如く一体感のある集合写真を生成することができるため、参加者は一体感のある集合写真を得ることができるようになる。また、参加者は、オンラインイベントに参加した思い出を記録として残すことができる。

〔４．生成処理のバリエーション〕
次に、図１で説明した生成処理のバリエーションについて説明する。図１では、生成装置１００が、参加者から受け付けた撮像画像から、参加者が写る範囲を抽出することで、抽出した範囲内の画像である抽出画像を取得する例を示した。具体的には、生成装置１００が、撮像画像から、参加者が写る範囲内の画像を切り出すことで抽出画像を取得する例を示した。しかしながら、抽出画像の取得は、利用者装置１０－ｘｎ側で行われてもよい。

この点について、図１の例では、利用者装置１０－１１２が、撮像画像ＰＣ１２から人物（具体的には、参加者Ｕ１２の身体のうち少なくとも顔の部分）が写る範囲を抽出することで、抽出画像ＥｘＰＣ１２を取得しこれを生成装置１００に送信してもよい。また、利用者装置１０－１１３が、撮像画像ＰＣ１３から人物（具体的には、参加者Ｕ１３の身体のうち少なくとも顔の部分）が写る範囲を抽出することで、抽出画像ＥｘＰＣ１３を取得しこれを生成装置１００に送信してもよい。また、利用者装置１０－１１４が、撮像画像ＰＣ１４から人物（具体的には、参加者Ｕ１４の身体のうち少なくとも顔の部分）が写る範囲を抽出することで、抽出画像ＥｘＰＣ１４を取得しこれを生成装置１００に送信してもよい。

また、実施形態に係る生成装置１００は、オンラインイベントを実現可能な既存のアプリケーションに対応するサーバ装置と連携されることで、既存のアプリケーションを利用する中で集合画像を得られるよう構成されてもよい。オンラインイベントを実現可能な既存のアプリケーションとしては、Ｚｏｏｍ（登録商標）、Ｓｋｙｐｅ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｔｅａｍｓ（登録商標）等のウェブ会議サービス等が挙げられる。

〔５．生成装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る生成装置１００について説明する。図３は、実施形態に係る生成装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、生成装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、利用者装置１０－ｘｎとの間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、背景画像記憶部１２１と、条件情報記憶部１２２と、集合画像記憶部１２３とを有する。

（背景画像記憶部１２１について）
背景画像記憶部１２１は、抽出画像が配置されることで抽出画像に対する背景となる画像を記憶する。ここで、図４に実施形態に係る背景画像記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、背景画像記憶部１２１は、「イベントＩＤ（Identifier）」、「背景画像」といった項目を有する。

「イベントＩＤ」は、オンラインイベントを識別する識別情報を示す。「背景画像」は、「イベントＩＤ」によって識別されるオンラインイベントに対応する集合画像のうち背景部分となる背景画像の候補を示す。「背景画像」は、「イベントＩＤ」によって識別されるオンラインイベントの属する利用者によって登録されてもよいし、生成装置１００に対して予め登録されていてもよい。

すなわち、図４の例では、イベントＩＤ「ＥＶ１」によって識別されるオンラインイベントＥＶ１に対応する集合画像のうち背景部分となる背景画像の候補として、背景画像♯１１が登録されている例が示される。なお、背景画像♯１１とは、説明を簡単にするために背景画像を概念的に示す表記であり、実際には背景画像として正当な情報が登録される。

（条件情報記憶部１２２について）
条件情報記憶部１２２は、背景画像に対して抽出画像をどのように配置するかや、抽出画像同士を重ねて配置する場合そのように重ねるが規定される配置条件を示す条件情報を記憶する。ここで、図５に実施形態に係る条件情報記憶部１２２の一例を示す。図５の例では、条件情報記憶部１２２は、「イベントＩＤ（Identifier）」、「配置条件」といった項目を有する。

「イベントＩＤ」は、オンラインイベントを識別する識別情報を示す。「背景画像」は、「イベントＩＤ」によって識別されるオンラインイベントに対応する集合画像を生成する際に適用される配置条件であって、背景画像に対して抽出画像をどのように配置するかや、抽出画像同士を重ねて配置する場合そのように重ねるが規定される条件情報を示す。

すなわち、図５の例では、イベントＩＤ「ＥＶ１」によって識別されるオンラインイベントＥＶ１に対応する集合画像を生成する際に適用される配置条件として、配置条件♯１１が登録されている例を示す。なお、配置条件♯１１とは、説明を簡単にするために配置条件を概念的に示す表記であり、実際には配置条件として正当な情報が登録される。

（集合画像記憶部１２３について）
集合画像記憶部１２３は、集合画像に関する情報を記憶する。ここで、図６に実施形態に係る集合画像記憶部１２３の一例を示す。図６の例では、集合画像記憶部１２３は、「イベントＩＤ（Identifier）」、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「撮像画像」、「抽出画像」、「特徴情報」、「集合画像」といった項目を有する。

「イベントＩＤ」は、オンラインイベントを識別する識別情報を示す。「利用者ＩＤ」は、「イベントＩＤ」によって識別されるオンラインイベントに属する利用者（ホストの立場にある利用者や参加者の立場にある利用者）を識別する識別情報を示す。「利用者ＩＤ」は、例えば、「参加者ＩＤ」と言い換えることができる。

「撮像画像」は、「利用者ＩＤ」によって識別される利用者が利用者装置１０－ｘｎを介して撮影されることで得られた撮像画像であって、抽出画像の元となる元画像でもある。「抽出画像」は、「撮像画像」から「利用者ＩＤ」によって識別される利用者が写る範囲が抽出されることで取得された当該範囲内の画像を示す。「特徴情報」は、抽出画像に含まれる顔の部分の特徴点を示す特徴情報を示す。「集合画像」は、「イベントＩＤ」に対応付けられる「抽出画像」を用いて生成された集合画像を示す。

すなわち、図６の例では、イベントＩＤ「ＥＶ１」によって識別されるオンラインイベントＥＶ１に招待されることで参加した利用者が、利用者ＩＤ「Ｕ１２」によって識別される利用者Ｕ１２（参加者Ｕ１２）、利用者ＩＤ「Ｕ１３」によって識別される利用者Ｕ１３（参加者Ｕ１３）、利用者ＩＤ「Ｕ１４」によって識別される利用者Ｕ１４（参加者Ｕ１４）である例を示す。

また、図６の例では、参加者Ｕ１２が撮像された撮像画像ＰＣ１２から抽出画像ＥｘＰＣ１２が得られ、参加者Ｕ１３が撮像された撮像画像ＰＣ１３から抽出画像ＥｘＰＣ１３が得られ、参加者Ｕ１４が撮像された撮像画像ＰＣ１４から抽出画像ＥｘＰＣ１４が得られた例を示す。

また、図６の例では、抽出画像ＥｘＰＣ１２が解析されることで特徴情報♯１２が取得され、抽出画像ＥｘＰＣ１３が解析されることで特徴情報♯１３が取得され、抽出画像ＥｘＰＣ１４が解析されることで特徴情報♯１４が取得された例を示す。

また、図６の例では、少なくとも抽出画像ＥｘＰＣ１２、抽出画像ＥｘＰＣ１３、抽出画像ＥｘＰＣ１４を用いて集合画像ＥＶＰＣ１が生成された例を示す。

（その他の記憶部について）
図３では不図示であるが、生成装置１００は、オンラインイベントに対応する仮想空間を示す所在地情報や撮影用ＵＲＬを記憶する記憶部をさらに有してもよい。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、生成装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、イベント制御部１３１と、撮影制御部１３２と、画像受付部１３３と、取得部１３４と、画像制御部１３５と、生成部１３６と、提供部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（イベント制御部１３１）
イベント制御部１３１は、オンラインイベントに関する各種制御を行う。例えば、イベント制御部１３１は、利用者からの要求に応じて、撮影用ＵＲＬを生成する。例えば、イベント制御部１３１は、利用者からの要求に応じて、オンラインイベントの開催場所としとなる仮想空間を生成するとともに、当該仮想空間の所在地を示す所在地情報を撮影用ＵＲＬとして生成する。また、イベント制御部１３１は、オンラインインベントに対応する集合画像生成のためだけの専用の撮影用ＵＲＬを生成してもよい。

（撮影制御部１３２について）
撮影制御部１３２は、利用者それぞれの端末装置を制御することで利用者それぞれを同一のタイミングで撮影する。図１の例では、撮影制御部１３２は、ブラウザを介して参加者Ｕ１２～Ｕ１４それぞれの利用者装置１０－ｘｎに具備されるカメラを制御することで、参加者Ｕ１２～Ｕ１４それぞれを同一のタイミングで撮影している。また、このとき撮影制御部１３２は、カウントダウンとともに、例えば「表示される枠内に顔全体（あるいは首元から頭の上まで）が収まるようにしてください」といったコメントを利用者装置１０－ｘｎに表示させることで、カウントゼロとなったタイミングでカメラを制御することができる。

（画像受付部１３３について）
画像受付部１３３は、利用者それぞれの端末装置から利用者が撮像された撮像画像を受け付ける。図１の例では、画像受付部１３３は、参加者Ｕ１２の顔がメインに写された撮像画像ＰＣ１２を利用者装置１０－１１２から受け付け、参加者Ｕ１３の顔がメインに写された撮像画像ＰＣ１３を利用者装置１０－１１３から受け付け、参加者Ｕ１４の顔がメインに写された撮像画像ＰＣ１４を利用者装置１０－１１４から受け付けている。

（取得部１３４について）
取得部１３４は、オンラインイベントに参加した利用者それぞれが撮像された別々の撮像画像から利用者が写る範囲を抽出することで、撮影画像のうち抽出した範囲内の画像である抽出画像を取得する。

例えば、取得部１３４は、オンラインイベントが開催されている開催期間中において利用者が個々の任意のタイミングで撮影操作することで得られた撮像画像から利用者が写る範囲を抽出することで抽出画像を取得する。また、例えば、取得部１３４は、撮影制御部１３２による制御に応じて、利用者それぞれが同一のタイミングで撮影されることで得られた撮像画像から利用者が写る範囲を抽出することで抽出画像を取得する。

また、取得部１３４は、撮像画像から利用者の身体のうち少なくとも顔の部分が写る範囲を抽出することで抽出画像を取得する。

図１の例では、取得部１３４は、撮像画像ＰＣ１２から人物（具体的には、参加者Ｕ１２の身体のうち少なくとも顔の部分）が写る範囲を抽出することで、抽出画像ＥｘＰＣ１２を取得している。また、図１の例では、取得部１３４は、撮像画像ＰＣ１３から人物（具体的には、参加者Ｕ１３の身体のうち少なくとも顔の部分）が写る範囲を抽出することで、抽出画像ＥｘＰＣ１３を取得している。また、図１の例では、取得部１３４は、撮像画像ＰＣ１４から人物（具体的には、参加者Ｕ１４の身体のうち少なくとも顔の部分）が写る範囲を抽出することで、抽出画像ＥｘＰＣ１４を取得している。

（画像制御部１３５について）
画像制御部１３５は、取得部１３４により取得された抽出画像を対象に各種の制御を行う。例えば、画像制御部１３５は、取得部１３４により取得された抽出画像を対象に、顔の部分の特徴点を示す特徴情報を取得する。例えば、画像制御部１３５は、抽出画像を構成するピクセルのうち、顔を構成するパーツ（目、鼻、口、耳など）を示すピクセル情報や、顔の部分を特徴付けるラインを示すピクセル情報と特徴情報として取得する。

また、例えば、画像制御部１３５は、抽出画像それぞれの間で画像の明るさを統一させる。図１の例では、画像制御部１３５は、抽出画像ＥｘＰＣ１２、抽出画像ＥｘＰＣ１３および抽出画像ＥｘＰＣ１４それぞれの画像の明るさから明るさの平均値を算出し、算出した平均値へと寄せるようにして、抽出画像ＥｘＰＣ１２、抽出画像ＥｘＰＣ１３および抽出画像ＥｘＰＣ１４の間で画像の明るさを統一させている。

（生成部１３６について）
生成部１３６は、取得部１３４により取得された抽出画像を用いて、オンラインイベントに対応する集合画像を生成する。例えば、生成部１３６は、画像制御部１３５により抽出画像それぞれの間で画像の明るさが統一された後の抽出画像を用いて、集合画像を生成する。

また、生成部１３６は、オンラインイベントに対応する所定の背景画像に対して、抽出画像を配置することにより集合画像を生成する。また、生成部１３６は、抽出画像に写される利用者の目の位置（例えば、目の位置を示す特徴情報）に基づいて、抽出画像に写される利用者間で顔の位置を合わせるように抽出画像を配置する。

また、生成部１３６は、背景画像に含まれる所定のオブジェクトに基づき特定された配置可能領域内に抽出画像を配置する。例えば、生成部１３６は、オンラインイベントに対応する背景画像内に例えばオンラインイベントを特徴付けるオブジェクト画像（例えば、オンラインイベントを示すタイトルやロゴなど）を検出した場合には、背景画像領域のうち、このオブジェクト画像を囲んだ領域以外の領域を、抽出画像を配置してよい配置可能領域内と定める。そして、生成部１３６は、特定した配置可能領域内に抽出画像を配置する。このような生成装置１００によれば、オンラインイベントを特徴付けるオブジェクト画像が抽出画像により隠されてしまうことで、どのようなオンラインイベントに対応する集合画像であるかわからなくなってしまうことを防止することができるため、完成度の高い集合画像を生成することができるようになる。

また、生成部１３６は、抽出画像に写される利用者が所定の位置関係で並ぶよう抽出画像を配置する。具体的には、生成部１３６は、この所定の位置関係が規定された配置条件に基づき、抽出画像を背景画像に配置することで、抽出画像に写される利用者が所定の位置関係で並ぶ見た目となるような集合写真を生成する。例えば、配置条件に基づく集合画像生成として以下のような処理が挙げられる。

一例として、生成部１３６は、抽出画像に写される利用者によって上下左右の列、または、前後列が形成されるよう抽出画像を配置する。また、一例として、生成部１３６は、抽出画像に写される利用者によって背景画像に含まれる所定の領域の一部または全てが囲まれる態様で抽出画像を配置する。

また、一例として、生成部１３６は、抽出画像に写される利用者の属性に応じた位置関係で利用者が配置されるよう抽出画像を配置する。ここで、抽出画像に写される利用者の属性を示す属性情報は、取得部１３４によって取得されてよい。例えば、取得部１３４は、このような属性情報として、オンラインイベントで発生した所定の属性を示す属性情報を取得してよい。例えば、オンラインイベントが図１に示すコンペであるとすると、オンラインイベントで発生した所定の属性とは、どの参加者がどのような賞を受賞したかを示す情報であってよい。また、取得部１３４は、利用者個人を示す属性情報（例えば、年齢）や、利用者の立場や役職を示す属性情報を取得してもよい。

また、一例として、生成部１３６は、抽出画像のうち第１の抽出画像の一部に対して第２の抽出画像が重なるように配置する場合、当該第１の抽出画像に写される利用者の顔が隠れないように当該第２の抽出画像を重ねて配置する。

（提供部１３７について）
提供部１３７は、生成部１３６により生成された集合画像を各利用者に提供する。図１の例では、提供部１３７は、集合画像ＥＶＰＣ１を利用者装置１０－１１２、利用者装置１０－１１３、利用者装置１０－１１４それぞれに送信することで、参加者Ｕ１２～Ｕ１４に集合画像ＥＶＰＣ１を提供している。

〔６．生成処理の詳細な一例〕
次に、図７および図８を用いて、実施形態に係る生成処理の詳細な一例を示す。図７では、実施形態に係る生成処理のうち基本的な生成処理の一例を示し、図８では、実施形態に係る生成処理のうちポーズを利用した生成処理の一例を示す。

〔６－１．生成処理の詳細な一例（１）〕
まず、図７について説明する。図７は、実施形態に係る生成処理の詳細な一例（１）を示す図である。図７では、オンラインイベントＥＶ２への参加者がリアル空間に一堂に会しているかのような集合画像（集合写真）が生成される場面が示される。

また、図７の例では、オンラインイベントＥＶ２への各参加者の撮像画像から、参加者Ｕ２２に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２２、参加者Ｕ２３に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２３、参加者Ｕ２４に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２４、参加者Ｕ２５に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２５、参加者Ｕ２６に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２６、参加者Ｕ２７に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２７、参加者Ｕ２８に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２８、参加者Ｕ２９に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２９、参加者Ｕ２１０に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２１０、参加者Ｕ２１１に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２１１、参加者Ｕ２１２に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２１２、参加者Ｕ２１３に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２１３、参加者Ｕ２１４に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２１４、参加者Ｕ２１５に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２１５、という合計１４の抽出画像が取得された例が示される。

また、図７の例では、オンラインイベントＥＶ２を特徴付けるオブジェクト画像ＯＢ２１を含む背景画像ＢＧ２１に対して、上記１４の抽出画像が配置条件に基づき配置される例が示される。

このような状態において、生成部１３６は、オブジェクト画像の検出を行うことで背景画像ＢＧ２１内にオンラインイベントＥＶ２を特徴付けるオブジェクト情報が存在するか否かを判定する。図７の例によれば、生成部１３６は、オブジェクト画像ＯＢ２１を検出することができ、これにより背景画像ＢＧ２１内にオンラインイベントＥＶ２を特徴付けるオブジェクト情報が存在すると判定する。

なお、背景画像のうちオブジェクト画像の位置が規定されたピクセル情報が背景画像記憶部１２１に登録されていてもよく、係る場合には、生成部１３６は、この登録情報に基づき、オブジェクト画像を検出することができる。

また、生成部１３６は、オンラインイベントＥＶ２を特徴付けるオブジェクト情報が存在すると判定したことで、背景画像領域のうちオブジェクト画像ＯＢ２１を囲んだ領域である領域ＡＲ２１以外の領域を、１４の抽出画像を配置してよい配置可能領域内として特定する。

次に、生成部１３６は、特定した配置可能領域内の所定個所（例えば、配置可能領域を上下に２分割した領域のうち、下の方の領域）において、抽出画像に写される参加者によって前後関係にある２列が形成されるように、この１４の抽出画像を背景画像ＢＧ２１に配置する。例えば、生成部１３６は、前列７名、後列７名という前後関係にある２列が形成されるように、抽出画像を重ね合わせて配置する。

図７の例によれば、生成部１３６は、抽出画像ＥｘＰＣ２２、抽出画像ＥｘＰＣ２３、抽出画像ＥｘＰＣ２４、抽出画像ＥｘＰＣ２５、抽出画像ＥｘＰＣ２６、抽出画像ＥｘＰＣ２７、抽出画像ＥｘＰＣ２８という７つの抽出画像を前列と定め、抽出画像ＥｘＰＣ２９、抽出画像ＥｘＰＣ２１０、抽出画像ＥｘＰＣ２１１、抽出画像ＥｘＰＣ２１２、抽出画像ＥｘＰＣ２１３、抽出画像ＥｘＰＣ２１４、抽出画像ＥｘＰＣ２１５を後列と定めたうえで、前後関係にある２列が表現できるよう前列の抽出画像と、後列の抽出画像とを重ね合わせて配置する。また、このような配置により、図７の例では、生成部１３６は、集合画像ＥＶＰＣ２を生成している。

ここで、集合写真を精度よく再現するには、列において隣り合う抽出画像をある程度重ね合わせることで参加者同士が接している状態を再現することが重要である。したがって、図７の例では、例えば、隣り合う関係にある抽出画像ＥｘＰＣ２１１と、抽出画像ＥｘＰＣ２１２（第２の抽出画像の一例）とを一部分だけ重ね合わせる必要がある。しかしながら、図７の例では、抽出画像ＥｘＰＣ２１１には、特定のポーズをきめた参加者Ｕ２１１が写されており、重ね方によってはこのポーズで参加者２１２の顔が隠されてしまうことになり得る。例えば、抽出画像ＥｘＰＣ２１２（第１の抽出画像の一例）の一部に対して、抽出画像ＥｘＰＣ２１１（第２の抽出画像の一例）を重ねる必要がある場合、重ね方によってはポーズで参加者２１２の顔が隠されてしまうことになり得る。

したがって、生成部１３６は、係る例では、参加者Ｕ２１２の顔が隠れないように抽出画像ＥｘＰＣ２１２の一部に対して、抽出画像ＥｘＰＣ２１１を重ねて配置する。

また、図７の例では、生成部１３６は、各列において端からランダムな順、あるいは、撮像画像が得られた順など任意に定められた順序ルールで抽出画像に写される参加者が並ぶよう１４の抽出画像を背景画像ＢＧ２１に配置している。一方で、生成部１３６は、抽出画像に写される参加者の属性（例えば、オンラインイベントＥＶ２で発生した所定の属性）に応じた位置関係で参加者が配置されるよう１４の抽出画像を配置してもよい。

この点について、オンラインイベントＥＶ２で発生した所定の属性を、どの参加者がどのような賞を受賞したかを示す情報として説明する。例えば、図７の例では、参加者Ｕ２１２が優勝、参加者Ｕ２１１が銀賞、参加者Ｕ２１３が同賞を獲得し、その他の参加者は特定の賞を獲得できなかったとする。係る場合、生成部１３６は、参加者Ｕ２１２、参加者Ｕ２１１、参加者Ｕ２１３がより目立つ位置にくるよう抽出画像ＥｘＰＣ２１２、抽出画像ＥｘＰＣ２１１、抽出画像ＥｘＰＣ２１３を配置する。

例えば、生成部１３６は、図７の例で抽出画像ＥｘＰＣ２５が配置されている位置（最も中心的な位置）に優勝した参加者Ｕ２１２に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２１２を配置し、図７の例で抽出画像ＥｘＰＣ２４が配置されている位置に銀賞の参加者Ｕ２１１に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２１１を配置し、図７の例で抽出画像ＥｘＰＣ２６が配置されている位置に銅賞の参加者Ｕ２１３に対応する抽出画像ＥｘＰＣ２１３を配置する。

このような生成装置１００によれば、より優位な属性を有する参加者を目立たせるような集合写真を生成することができる。

〔６－２．生成処理の詳細な一例（２）〕
次に、図８について説明する。図８は、実施形態に係る生成処理の詳細な一例（２）を示す図である。図８では、オンラインイベントＥＶ３への参加者がリアル空間に一堂に会しているかのような集合画像（集合写真）が生成される場面が示される。

また、図８には、生成部１３６が、所定の態様を示す１つのポーズが形成されるように、当該１つのポーズの一部分となるポーズを決めている参加者が写された抽出画像を配置することで集合画像を生成する処理の一例が示される。ここで、図８の例では、所定の態様を示す１つのポーズとは、３人のポーズ（部分的なポーズ）を合わせることでアルファベット「Ｙ」のような形状が形作られるポーズであるものとする。また、図８の例では、アルファベット「Ｙ」のような形状が形作られるポーズをポーズＰＳ１として、３人それぞれの抽出画像を合わせてアルファベット「Ｙ」のような形状とした場合実際にどのような見た目となるかが規定されたポーズ情報ＤＡ１が予め与えられているとする。

係る場合、生成部１３６は、ポーズ情報ＤＡ１に基づいて、オンラインイベントＥＶ３への各参加者の撮像画像から得られた抽出画像の中から、ポーズＰＳ１の一部分となるポーズ（部分的なポーズ）をきめている参加者が写された抽出画像を特定する（ステップＳ８１）。図８には、生成部１３６が、ポーズＰＳ１の一部分となるポーズをきめている参加者が写された抽出画像として、参加者Ｕ３２に対応する抽出画像ＥｘＰＣ３２、参加者Ｕ３３に対応する抽出画像ＥｘＰＣ３３、参加者Ｕ３４に対応する抽出画像ＥｘＰＣ３４を特定した例が示される。

次に、生成部１３６は、ポーズ情報ＤＡ１に基づいて、ポーズＰＳ１が形成されるように、ステップＳ８１で特定した抽出画像を背景画像に配置することで集合画像を生成する（ステップＳ８２）。図８には、生成部１３６が、ポーズＰＳ１が形成されるように、抽出画像ＥｘＰＣ３２、抽出画像ＥｘＰＣ３３、抽出画像ＥｘＰＣ３４を背景画像ＢＧ３１に配置することで集合画像ＥＶＰＣ３を生成した例が示される。図８に示すように、集合画像ＥＶＰＣ３では、参加者Ｕ３２による指先が上に向くよう左腕を上げるポーズ、参加者Ｕ３３による指先が上に向くよう右腕を上げるポーズ、参加者Ｕ３４による両肘を合わせた状態で指先が上に向くよう両腕を上げるポーズによって、アルファベット「Ｙ」のような形状を示す１つのポーズＰＳ１が形成されている。

このような生成装置１００によれば、利用者参加型のお楽しみ感のある集合写真を生成することができる。

〔７．処理手順〕
次に、図９を用いて、実施形態にかかる生成処理の手順について説明する。図９は、実施形態にかかる生成処理手順を示すフローチャートである。なお、図９の例では、オンラインイベントＥＶ１の撮影用ＵＲＬが生成されたことで、生成装置１００がオンラインイベントＥＶ１に対応する集合画像を生成する際の生成処理手順を示す。

まず、画像受付部１３３は、オンラインイベントＥＶ１への参加者それぞれが撮像された個別の撮像画像を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。画像受付部１３３は、オンラインイベントＥＶ１への参加者それぞれが撮像された個別の撮像画像を受け付けていないと判定している間は（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、この撮像画像を受け付けたと判定できるまで待機する。

一方、取得部１３４は、オンラインイベントＥＶ１への参加者それぞれが撮像された個別の撮像画像を受け付けたと判定された場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、受け付けられた各撮像画像から人物が写る範囲を抽出する（ステップＳ１０２）。そして、取得部１３４は、各撮像画像から抽出した範囲内の画像である抽出画像を各撮像画像から取得する（ステップＳ１０３）。

次に、画像制御部１３５は、ステップＳ１０３で取得した各抽出画像について、顔の部分の特徴点を示す特徴情報を取得する（ステップＳ１０４）。また、画像制御部１３５は、ステップＳ１０３で取得した各抽出画像の間で画像の明るさを統一させる（ステップＳ１０５）。

次に、生成部１３６は、明るさが統一された統一後の抽出画像を用いて、集合画像（集合写真）を生成する（ステップＳ１０６）。例えば、生成部１３６は、オンラインイベントＥＶ１に対応する背景画像に対して、明るさ統一後の各抽出画像を配置することにより収集画像を生成する。例えば、生成部１３６は、背景画像に対して抽出画像をどのように配置するかが規定される配置条件に従って、明るさ統一後の各抽出画像を配置することにより集合画像を生成する。

最後に、提供部１３７は、生成された集合画像をオンラインイベントＥＶ１への各参加者に提供する（ステップＳ１０７）。

〔８．変形例〕
上記実施形態に係る生成装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、生成装置１００の他の実施形態について説明する。

〔８－１．人数に応じて抽出画像のサイズを変更〕
生成部１３６は、オンラインイベントに参加することにより抽出画像が取得された取得元の利用者の人数に基づき、集合画像に対するサイズが制御された制御後の抽出画像を用いて、集合画像を生成してもよい。具体的には、画像制御部１３５が、オンラインイベントに参加することにより抽出画像が取得された取得元の利用者の人数に基づき、集合画像のサイズに対する抽出画像のサイズを制御する。そして、生成部１３６は、画像制御部１３５によりサイズ制御された制御後の抽出画像を用いて、オンラインイベントに対応する集合画像を生成する。この点について、図７の例を用いて説明する。

図７の例では、画像制御部１３５は、背景画像ＢＧ２１のサイズに対する各抽出画像のサイズの割合が第１の割合となるよう各抽出画像のサイズを制御していたものとする。例えば、画像制御部１３５は、背景画像ＢＧ２１の面積に対して各抽出画像の面積が占める割合が第１の割合となるよう各抽出画像の面積を制御していたものとする。より詳細には、画像制御部１３５は、１４の抽出画像が取得されたことからオンラインイベントＥＶ２に参加することにより抽出画像が取得された取得元の参加者の人数が「１４名」であったことに応じて、背景画像ＢＧ２１の面積に対して各抽出画像の面積が占める割合が人数１４名に対応する第１の割合となるよう各抽出画像の面積を制御していたものとする。

ここで、オンラインイベントＥＶ２に参加することにより抽出画像が取得された取得元の参加者の人数が例えば「１００名」という大人数であったものとする。係る場合、背景画像ＢＧ２１の面積に対して１００の抽出画像それぞれの面積が占める割合が図７の例と同じように第１の割合となるよう制御されたとすると、背景画像ＢＧ２１内に１００の抽出画像の全てが入りきらなくなってしまう恐れがある。したがって、例えば、画像制御部１３５は、背景画像ＢＧ２１の面積に対して１００の抽出画像それぞれの面積が占める割合として最適な割合を判定する。

例えば、画像制御部１３５は、背景画像ＢＧ２１の面積と、１００の抽出画像それぞれの面積との関係性に基づいて、１００の抽出画像の全てを背景画像ＢＧ２１に収めることができる割合であって、背景画像内の余りスペースに対してバランスの取れたサイズ感が得られる割合を判定する。例えば、画像制御部１３５は、任意の学習モデルを用いて、このような割合を判定することができる。

また、画像制御部１３５は、オンラインイベントＥＶ２に参加することにより抽出画像が取得された取得元の利用者の人数ごとに、当該人数に応じた最適な割合が規定されたルールベースに従って、背景画像ＢＧ２１の面積に対して１００の抽出画像それぞれの面積が占める割合を判定してもよい。また、生成部１３６は、このようにしてサイズが制御された制御後の１００の抽出画像を用いて、集合画像を生成する。

このような生成装置１００によれば、オンラインイベントに参加することにより抽出画像が取得された取得元の利用者の人数に応じて、各抽出画像のサイズを最適化することができるため、見栄えの良い集合画像を生成することができる。

〔８－２．グループごとの集合画像〕
上記例では、生成部１３６は、オンラインイベントに参加することにより抽出画像が取得された取得元の利用者の全てが写される集合画像を生成していた。しかしながら、生成部１３６は、オンラインイベントに参加することにより抽出画像が取得された取得元の利用者が所定のグループに分けられたグループごとの集合画像を生成してもよい。この点について、図７の例を用いて説明する。

例えば、図７の例において、前列として配置される抽出画像に対応する参加者、具体的には、参加者Ｕ２２、Ｕ２３、Ｕ２４、Ｕ２５、Ｕ２６、Ｕ２７、Ｕ２８が、オンラインイベントＥＶ２内で結成されたチームのうちの、チームＡに属する参加者であるとする。また、後列として配置される抽出画像に対応する参加者、具体的には、参加者Ｕ２９、Ｕ２１０、Ｕ２１１、Ｕ２１２、Ｕ２１３、Ｕ２１４、Ｕ２１５が、オンラインイベント内で結成されたチームのうちの、チームＢに属する参加者であるとする。なお、生成部１３６は、オンラインイベントＥＶ２においてどの利用者がどのような分類に属するかといった分類に関する属性情報を取得してもよく、取得した属性情報に基づき、オンラインイベントＥＶ２への参加者をチームＡとチームＢに分類することができる。

そして、このような状態において、生成部１３６は、チームＡに属する参加者Ｕ２２～Ｕ２８それぞれが写された抽出画像を例えば背景画像ＢＧ２１－１に配置することで、チームＡに属する参加者が集合している集合画像を生成する。また、生成部１３６は、チームＢに属する参加者Ｕ２９～Ｕ２１５それぞれが写された抽出画像を例えば背景画像ＢＧ２１－２に配置することで、チームＢに属する参加者が集合している集合画像を生成する。

このような生成装置１００によれば、全体集合写真だけでなく、グループごとの集合写真も作成することができるため、バリエーションのあり集合写真を実現することができる。

〔８－３．色紙のように見せる〕
また、生成部１３６は、利用者が写る範囲が抽出された抽出画像と、当該利用者それぞれのコメントを示すテキスト情報とを組み合わせて、集合画像を生成してもよい。この点について、図７の例を用いて説明する。

図７の例では、生成部１３６は、１４の抽出画像に写される参加者によって直線状の列が形成されるように、１４の抽出画像を背景画像ＢＧ２１に配置している。しかし、生成部１３６は、抽出画像に写される参加者によって背景画像中心部領域（背景画像に含まれる所定の領域の一部または全ての一例）を囲んだ円が形成されるように、１４の抽出画像を背景画像ＢＧ２１に配置してもよい。また、このような状態において、生成部１３６は、１４の抽出画像に写される各参加者から得られたコメントを示すコメント情報を取得する。そして、生成部１３６は、配置した１４の抽出画像それぞれに対して、当該抽出画像に写される参加者から得られたコメントを示すコメント情報を対応付ける。

このような生成装置１００によれば、寄せ書きされた色紙のような見た目の集合写真を生成することができるため、オンラインイベントに参加したことを思い出として強く印象付けさせる集合写真を生成することができる。

〔８－４．オブジェクトと人物との関係性に応じた配置〕
上記例では、生成部１３６は、背景画像に含まれる所定のオブジェクトに基づき特定された配置可能領域内に抽出画像を配置していた。ここで、生成部１３６は、配置可能領域内に抽出画像を配置するにあたって、オブジェクトと人物との関係性を再現するように抽出画像を配置してもよい。例えば、生成部１３６は、人物によってオブジェクトが利用される態様を再現するよう抽出画像を配置してもよい。

例えば、所定の野球チームに属する参加者それぞれの撮像画像から得られた抽出画像を用いて、この野球チームに属する参加者が集合している集合画像が生成される場合を例に挙げる。このような場合、生成部１３６は、バット、グローブ等の野球道具を示すオブジェクト画像が含まれる背景画像を取得することができ、これらオブジェクト画像と抽出画像とが１対１で隣り合うように抽出画像を配置する。

このような生成装置１００によれば、野球が行われているかのような躍動感のある集合写真を生成することができるため、オンラインイベント（係る例では、野球に関するオンラインイベント）を特徴付ける印象深い集合写真を生成することができる。

〔８－５．背景画像に応じて抽出画像を制御〕
また、生成部１３６は、背景画像に応じて抽出画像の表示態様が変更された変更後の抽出画像を用いて、集合画像を生成してもよい。係る例では、例えば、画像制御部１３５は、背景画像の背景色や明るさに応じて、各抽出画像の色味や明るさを制御する。

〔９．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態に係る生成装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、生成装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる生成装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔１０．その他〕
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

Ｓｙ 生成システム
ＥＶｘ オンラインイベント
１０－ｘｎ 利用者装置
１００ 生成装置
１２０ 記憶部
１２１ 背景画像記憶部
１２２ 条件情報記憶部
１２３ 集合画像記憶部
１３０ 制御部
１３１ イベント制御部
１３２ 撮影制御部
１３３ 画像受付部
１３４ 取得部
１３５ 画像制御部
１３６ 生成部
１３７ 提供部

Claims (21)

1. オンラインイベントに参加した利用者それぞれが、前記オンラインイベントが開催されている開催期間中に撮像された別々の画像から、前記利用者が写る範囲が抽出された抽出画像を取得する取得部と、
   前記抽出画像を用いて、前記オンラインイベントに対応する集合画像を生成する生成部と
   を有し、
   前記生成部は、前記オンラインイベントに対応する所定の背景画像によって示されるデザインの態様と、デザインの態様に応じて前記所定の背景画像に対して抽出画像が配置された配置態様との関係性を学習したモデルに基づいて、前記所定の背景画像に対して前記取得部により取得された抽出画像を配置させる
   ことを特徴とする生成装置。
2. 前記取得部は、前記オンラインイベントが開催されている開催期間中において前記利用者が個々の任意のタイミングで撮影操作することで得られた前記画像から、前記利用者が写る範囲が抽出された抽出画像を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の生成装置。
3. 前記利用者それぞれの端末装置を制御することで前記利用者それぞれを同一のタイミングで撮影する撮影制御部をさらに有し、
   前記取得部は、前記撮影制御部による制御に応じて、前記利用者それぞれが、前記オンラインイベントが開催されている開催期間中において同一のタイミングで撮影されることで得られた前記画像から、前記利用者が写る範囲が抽出された抽出画像を取得する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の生成装置。
4. 前記取得部は、前記別々の画像から、前記利用者の身体のうち少なくとも顔の部分が写る範囲が抽出された抽出画像を取得する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の生成装置。
5. 前記生成部は、前記抽出画像それぞれの間で画像の明るさを統一された後の抽出画像を用いて、前記集合画像を生成する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の生成装置。
6. 前記生成部は、前記オンラインイベントに対応する所定の背景画像に対して、前記抽出画像を配置することにより前記集合画像を生成する
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の生成装置。
7. 前記生成部は、前記背景画像に含まれる所定のオブジェクトに基づき特定された配置可能領域内に前記抽出画像を配置する
   ことを特徴とする請求項６に記載の生成装置。
8. 前記生成部は、前記抽出画像に写される利用者の目の位置に基づいて、前記抽出画像に写される利用者間で顔の位置を合わせるように前記抽出画像を配置する
   ことを特徴とする請求項６または７に記載の生成装置。
9. 前記生成部は、前記抽出画像に写される利用者が所定の位置関係で並ぶよう前記抽出画像を配置する
   ことを特徴とする請求項６～８のいずれか１つに記載の生成装置。
10. 前記生成部は、前記抽出画像に写される利用者によって上下左右の列、または、前後列が形成されるよう前記抽出画像を配置する
    ことを特徴とする請求項９に記載の生成装置。
11. 前記生成部は、前記抽出画像に写される利用者によって前記背景画像に含まれる所定の領域の一部または全てが囲まれる態様で前記抽出画像を配置する
    ことを特徴とする請求項９または１０に記載の生成装置。
12. 前記取得部は、前記抽出画像に写される利用者それぞれの属性を示す属性情報をさらに取得し、
    前記生成部は、前記抽出画像に写される利用者が前記属性に応じた位置関係で配置されるよう前記抽出画像を配置する
    ことを特徴とする請求項６～１１のいずれか１つに記載の生成装置。
13. 前記取得部は、前記属性情報として、前記オンラインイベントで発生した所定の属性を示す属性情報を取得する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の生成装置。
14. 前記生成部は、前記抽出画像のうち第１の抽出画像の一部に対して第２の抽出画像が重なるように配置する場合、当該第１の抽出画像に写される利用者の顔が隠れないように当該第２の抽出画像を重ねて配置する
    ことを特徴とする請求項６～１３のいずれか１つに記載の生成装置。
15. 前記生成部は、前記抽出画像のうちポーズをきめている利用者が写された抽出画像が存在する場合には、ポーズをきめている利用者がポーズの態様に応じた位置関係で配置されるよう前記抽出画像を配置する
    ことを特徴とする請求項６～１４のいずれか１つに記載の生成装置。
16. 前記生成部は、所定の態様を示す１つのポーズが形成されるように、当該１つのポーズの一部分となるポーズを決めている利用者が写された前記抽出画像を配置する
    ことを特徴とする請求項１５に記載の生成装置。
17. 前記生成部は、前記オンラインイベントに参加することにより前記抽出画像が取得された取得元の利用者の人数に基づき、前記集合画像に対するサイズが制御された制御後の抽出画像を用いて、前記集合画像を生成する
    ことを特徴とする請求項１～１６のいずれか１つに記載の生成装置。
18. 前記生成部は、前記集合画像として、前記オンラインイベントに参加することにより前記抽出画像が取得された取得元の利用者の全てが写される集合画像、または、当該利用者が所定のグループに分けられたグループごとの集合画像を生成する
    ことを特徴とする請求項１～１７のいずれか１つに記載の生成装置。
19. 前記生成部は、前記利用者が写る範囲が抽出された抽出画像と、当該利用者それぞれのコメントを示すテキスト情報とを組み合わせて、前記集合画像を生成する
    ことを特徴とする請求項１～１８のいずれか１つに記載の生成装置。
20. 生成装置が実行する生成方法であって、
    オンラインイベントに参加した利用者それぞれが、前記オンラインイベントが開催されている開催期間中に撮像された別々の画像から、前記利用者が写る範囲が抽出された抽出画像を取得する取得工程と、
    前記抽出画像を用いて、前記オンラインイベントに対応する集合画像を生成する生成工程と
    を含み、
    前記生成工程は、前記オンラインイベントに対応する所定の背景画像によって示されるデザインの態様と、デザインの態様に応じて前記所定の背景画像に対して抽出画像が配置された配置態様との関係性を学習したモデルに基づいて、前記所定の背景画像に対して前記取得工程により取得された抽出画像を配置させる
    ことを特徴とする生成方法。
21. オンラインイベントに参加した利用者それぞれが、前記オンラインイベントが開催されている開催期間中に撮像された別々の画像から、前記利用者が写る範囲が抽出された抽出画像を取得する取得手順と、
    前記抽出画像を用いて、前記オンラインイベントに対応する集合画像を生成する生成手順と
    をコンピュータに実行させ、
    前記生成手順は、前記オンラインイベントに対応する所定の背景画像によって示されるデザインの態様と、デザインの態様に応じて前記所定の背景画像に対して抽出画像が配置された配置態様との関係性を学習したモデルに基づいて、前記所定の背景画像に対して前記取得手順により取得された抽出画像を配置させる
    ことを特徴とする生成プログラム。

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