JP7151811B2 - データ収集装置、データ収集方法およびプログラム - Google Patents
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Description
また、本発明に係るデータ収集方法は、データ収集装置が実行するデータ収集方法であって、被写体を撮影することにより得られる被写体画像をユーザに収集させるべく撮影対象とする被写体を指定する指定ステップと、前記指定手段により撮影対象として指定された被写体を撮影することにより得られた被写体画像を、所定のテンプレートに設けられた複数の画像貼付領域のうちの前記指定手段により撮影対象として指定された被写体に対応する画像貼付領域に配置して表示させる第1表示制御ステップと、前記複数の画像貼付領域のそれぞれに当該画像貼付領域に対応させた被写体画像が配置された場合に、前記複数の画像貼付領域のそれぞれに配置された被写体画像が所定の教師データとして活用が可能か否かの参考とするための情報をユーザに入力させるための入力画面を表示させる第2表示制御ステップと、を有し、前記入力画面は、前記被写体に関する確認テストの回答を前記情報として入力させるための確認テスト画面である、ことを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、被写体を撮影することにより得られる被写体画像をユーザに収集させるべく撮影対象とする被写体を指定する指定手段、前記指定手段により撮影対象として指定された被写体を撮影することにより得られた被写体画像を、所定のテンプレートに設けられた複数の画像貼付領域のうちの前記指定手段により撮影対象として指定された被写体に対応する画像貼付領域に配置して表示させる第1表示制御手段、前記複数の画像貼付領域のそれぞれに当該画像貼付領域に対応させた被写体画像が配置された場合に、前記複数の画像貼付領域のそれぞれに配置された被写体画像が所定の教師データとして活用が可能か否かの参考とするための情報をユーザに入力させるための入力画面を表示させる第2表示制御手段、として機能させ、前記入力画面は、前記被写体に関する確認テストの回答を前記情報として入力させるための確認テスト画面である、ことを特徴とする。
図1は、本実施形態におけるシステムSの概略を示す構成図である。
システムSは、ネットワークNに、サーバ装置1と、複数のスマートフォン2a~2cなどが接続されて構成される。以下、各スマートフォン2a~2cを特に区別しないときには、単にスマートフォン2と記載する。
サーバ装置1は、このゲームアプリケーションによって撮影された画像を各スマートフォン2a~2cから受信して収集し、スクリーニングしてラベル付けすることにより、データベースを構築する。
スマートフォン2は、CPU(Central Processing Unit)21、ROM(Read Only Memory)22、RAM(Random Access Memory)23、タッチパネルディスプレイ25、フラッシュメモリ27、無線通信部28を備えている。
CPU21は、ROM22やフラッシュメモリ27に格納されているプログラムを実行し、RAM23を作業領域としてデータを読み書きする。
RAM23は、高速に読み書き可能な揮発性メモリである。
無線通信部28は、例えばLTE(Long Term Evolution)やWiFi(登録商標)によって外部と無線通信するものである。
撮像部24は、レンズ群が配置された鏡筒と、このレンズ群による被写体画像を撮像する撮像素子と、撮像素子による撮像データを処理して画像情報を得る画像処理部を備える。GPS部29は、GPS衛星のうち、上空にある数個の衛星からの信号をGPS受信機で受け取り、受信者が自身の現在位置と受信時刻を知るものである。
コレクション画面3には、タイトルバー31、ユーザレベルペイン32、申請ボタン33、コレクションペイン34、ガイダンスペイン35が表示されている。このコレクション画面3は、ユーザに「初夏の花」をテーマとする画像を撮影して収集するように促すものである。コレクションプログラム271は、所定の施設内に咲いている複数の初夏の花を調査対象としてユーザに提示し、これら調査対象を被写体として指定している。
タイトルバー31には、メニューボタンが左側に表示され、その右側には「季節の生きもの探し」が表示されている。
2行1列目のマスには、スイレンの線画が表示されている。3行2列目のマスには、バラの線画が示されている。ユーザが2行1列目のマスをタップすることで、スイレンの花を撮影するための画面に遷移する。ユーザが3行2列目のマスをタップすることで、バラの花を撮影するための画面に遷移する。
図4に示すコレクション画面3は、図3とは異なり、ユーザレベルペイン32に示された所要時間が10分06秒となっている。更に図4のコレクション画面3は、コレクションペイン34のうち2行1列目のマスと3行2列目のマスに撮影画像が貼り付けられている。そして、ガイダンスペイン35には、「スイレンが撮影されました。」の文言が表示されている。これにより、どのマスが更新されたのかをユーザに示すことができる。
図5に示すコレクション画面3は、図3とは異なり、ユーザレベルペイン32に示された所要時間が31分15秒となっている。更に図5のコレクション画面3は、コレクションペイン34のうち周囲8個のマスに撮影画像が貼り付けられており、申請ボタン33が表示されている。そして、ガイダンスペイン35には、「コンプリート!」の文言が表示されている。これにより、全てのマスが撮影されたことをユーザに示すことができる。
ユーザが申請ボタン33をタップすることにより、図6に示す確認テスト画面4に遷移する。
確認テスト画面4には、タイトルバー41、ユーザレベルペイン42、テストペイン43が表示されている。この確認テスト画面4は、「初夏の花」をテーマとする画像の撮影に関する確認テストである。
タイトルバー41には、メニューボタンが左側に表示され、その右側には「季節の生きもの探し」が表示されている。
チェックボックス441は、「15℃」の答えを選択するものである。チェックボックス442は、「20℃」の答えを選択するものである。チェックボックス443は、「25℃」の答えを選択するものである。
申請ボタン45は、確認テストの答えとともに、収集した画像をサーバ装置1に申請するものである。
サーバ装置1は、ユーザ登録のWebページをスマートフォン2などに表示させている。このユーザ登録のWebページは、所定の施設を紹介するためのWEBページを介して、この所定の施設への来訪者または/および来訪予定者に公開されている。スマートフォン2は、このWebページを介してサーバ装置1にユーザ登録要求を送信する(ステップS10)。
サーバ装置1は、このスマートフォン2のユーザを登録し(ステップS11)、コレクションプログラム271をスマートフォン2に送信する。スマートフォン2は、送信されたコレクションプログラム271をフラッシュメモリ27に格納し、自身にインストールする(ステップS13)。このように、アプリケーションをダウンロードすることにより、サーバ装置1は、所定の施設への来訪者または/および来訪予定者に、コレクションプログラム271を配布することができる。
スマートフォン2は、サーバ装置1に登録ユーザとしてのログインを要求し(ステップS33)、その応答を受信する(ステップS34)。ここでは、ログインが正常に実行されたものとする。
スマートフォン2は、サーバ装置1に各画像と試行回数を送信し(ステップS35)、その応答を受信する(ステップS36)。
スマートフォン2は、サーバ装置1に収集の所要時間と確認テストの結果とを送信し(ステップS37)、その応答を受信する(ステップS38)。
サーバ装置1は、収集した画像と、この画像に関係するデータを関連するデータベースに格納する(ステップS39)。
スマートフォン2は、サーバ装置1に登録ユーザとしてのログアウトを要求し(ステップS40)、その応答を受信する(ステップS41)。ここでは、ログアウトが正常に実行されたものとする。
このようにすることで、サーバ装置1は、各スマートフォン2によって、所望の画像を収集することができる。
スマートフォン2のCPU21は、所要時間の測定を開始する(ステップS50)。
次いでCPU21は、所定のテンプレートを画面に表示し(ステップS51)、操作待ち状態(ステップS52)に遷移する。
操作待ち状態において、CPU21は、マスがタップされたらステップS53の撮影処理に進み、申請ボタン33がタップされたらステップS59の処理に進む。
このようにすることで、スマートフォン2は、サーバ装置1に、収集した画像を申請することができる。
サーバ装置1は、CPU11、ROM12、RAM13、入力部14、表示部15、通信部16、ハードディスク17を備えている。
CPU11は、ROM12やハードディスク17に格納されているプログラムを実行し、RAM13を作業領域としてデータを読み書きする。
RAM13は、高速に読み書き可能な揮発性メモリである。
コレクションプログラム271は、配布WEBページ172を介して、各スマートフォン2に配布して実行させるためのプログラムである。
原画像収集プログラム173は、各スマートフォン2から申請された原画像を収集するためのプログラムであり、前記した図7で説明している。画像データベース構築プログラム174は、収集された原画像をスクリーニングした画像により、画像データベース184を構築するためのプログラムであり、後記する図11で詳細に説明する。タイムラプス動画生成プログラム175は、画像データベース184に基づいてタイムラプス動画176を生成するためのプログラムであり、後記する図14で詳細に説明する。
機械学習プログラム177は、画像データベース184を教師データとして学習する学習器であり、学習済みの学習器によって画像の被写体を推定することができる。
ユーザデータベース181は、配布WEBページ172によって登録されたユーザ情報を格納するためのデータベースである。
コレクションデータベース182は、各スマートフォン2によって収集された画像群(コレクション)の属性情報を格納するためのデータベースである。
原画像データベース183は、各スマートフォン2によって収集された各原画像の属性情報を格納するためのデータベースである。
画像データベース184は、原画像データベース183に格納された原画像をスクリーニングして、教師データとしての正確性を向上させた画像を格納したデータベースである。なお画像データベース184の構成は、原画像データベース183と同様である。
ユーザデータベース181は、ユーザ情報を格納するためのデータベースであり、ユーザID欄、名前欄、年齢欄、性別欄、レベル欄を含んで構成される。
ユーザID欄は、ユーザを一意に識別する番号を格納する。
名前欄は、このユーザの名前を格納する。
年齢欄は、このユーザの年齢を格納する。ユーザがあまりにも幼い場合には、このユーザが撮影した画像は、教師データとして不適であると考えられるため、年齢でスクリーニングしている。
レベル欄はこのユーザのレベルを格納する。ここでレベルとは、コレクションプログラム271で定義されたレベルであり、例えば幾つの画像群(コレクション)を申請したかで決定される。ユーザレベルが低い場合には、このユーザが撮影した画像は、教師データとして不適であると考えられる。よって、ユーザレベルでスクリーニングしている。
コレクションID欄は、このコレクションを一意に識別する番号を格納する。
ユーザID欄は、このコレクションを撮影したユーザを一意に識別する番号を格納する。この番号でユーザデータベース181のユーザID欄を検索することで、このコレクションを撮影したユーザの情報を得ることができる。
撮影年月日欄は、このコレクションが撮影された年月日を格納する。この撮影年月日は、例えばコレクションの最初に撮影した画像の撮影年月日タグであってもよく、コレクションの最後に撮影した画像の撮影年月日タグであってもよい。
所要時間欄は、このコレクションの撮影に要した時間を格納する。
確認欄は、このコレクションに係る確認テストにパスしたか否かを示す結果を格納する。確認テストにパスしなかった場合には、ユーザは注意力がないか、知識がないか、または不真面目であると考えられる。つまり、このコレクション全体が教師データとして不適であると考えられる。
画像ID欄は、この画像を一意に識別する番号を格納する。
画像欄は、収集された原画像を格納する。
コレクションID欄は、この画像が含まれる画像群(コレクション)を一意に識別する番号を格納する。
撮影年月日欄は、この画像が撮影された年月日を格納する。この年月日は、例えばこの画像ファイルに格納された撮影年月日タグ(EXIFのDateTimeOriginalタグ)に基づくものであってもよい。
撮影位置欄は、この画像が撮影された位置を格納する。この位置は、この画像ファイルに格納された撮影位置タグ(EXIFのGPS IFDのGPSLatitude, GPSLongitude ヘッダ)に基づくものであってもよい。
試行回数欄は、この画像を撮影するまでに試行した回数を格納する。試行回数が大きい場合には、この画像は、教師データとして好適であると考えられる。
サーバ装置1は、例えば深夜にバッチ処理で、画像データベース184の構築処理を実行する。
CPU11は、このコレクションに係る確認テストの結果がパスであるか否かを判定する(ステップS71)。CPU11は、確認テストの結果がフェイルであったならば(No)、ステップS80の処理に進み、確認テストの結果がパスであったならば(Yes)、ステップS72の処理に進む。このステップS71の処理は、収集された画像データを確認テストの結果に基づいてスクリーニングするスクリーニングステップである。
CPU11は、所要時間が適切でないならば(No)、ステップS80の処理に進み、所要時間が適切ならば(Yes)、ステップS73の処理に進む。
CPU11は、撮影者が適切でないならば(No)、ステップS80の処理に進み、撮影者が適切ならば(Yes)、ステップS74の処理に進む。
CPU11は、試行回数に基づく評価値を設定し(ステップS75)、更にこの評価値に画像品質に基づく評価値を加算する(ステップS76)。画像品質に基づく評価値は、例えば、シャープネスやコントラストなどを数値化して算出するとよい。
CPU11は更に、評価値が閾値を超えているか否かを判定する(ステップS77)。CPU11は、評価値が閾値を超えているならば(Yes)、この画像を画像データベース184に追加する(ステップS78)。CPU11は、評価値が閾値を超えていないならば(No)、ステップS79の処理に進む。
ステップS80において、CPU11は、コレクションデータベース182の全てのコレクションを処理するまで、ステップS70に戻って繰り返す。CPU11は、全てのコレクションを処理したならば、図11の処理を終了する。
植生位置画面5は、属性ペイン50とマップペイン51とサムネイルペイン52を含んで構成される。
属性ペイン50は、この植生位置画面5で表示される被写体と、撮影年月日とを表示するものである。
マップペイン51は、属性ペイン50に示された被写体が、この撮影年月日においてどのように撮影されたかを示すペインである。このマップペイン51には、例えば所定の施設の地図と、その地図上の菱形マーカが表示されている。各菱形マーカは、被写体が撮影された場所を示している。
サムネイルペイン52は、属性ペイン50に示された被写体が、この撮影年月日において撮影された画像をサムネイル表示するペインである。ここでは、5枚のサムネイルが表示されている。
撮影頻度画面6は、タイトルバー60に表示された被写体「バラ」が、2017年度において、どのような頻度で撮影されたかを示す画面である。
撮影頻度グラフペイン61は、撮影頻度グラフを表示するペインである。撮影頻度グラフの縦軸は1日あたりの撮影画像数を示し、横軸は月日を示している。
サムネイルペイン62は、選択された日時に撮影された画像をサムネイル表示するペインである。
最初、CPU11は、画像データベース184を被写体と撮影位置で絞り込み(ステップS90)、更に年月日で並び替える(ステップS91)。
更にCPU11は、例えばユーザに入力された開始日から終了日までステップS92~S95の処理を繰り返す。
CPU11は、この年月日に撮影されていた画像を画像品質に基づいて評価し(ステップS93)、最も評価値の高い画像をタイムラプス動画176のフレームとする。CPU11は、これを終了日まで繰り返す(ステップS95)。
このように処理することで、好適にタイムラプス動画176を生成することができる。
まず、サーバ装置1の操作者は、画像データベース184を用いた学習を行うか、入力された画像の被写体を推定するかを指令する。CPU11は、学習が指令されたか否かを判定する(ステップS100)。
CPU11は、この画像の特徴量を抽出し(ステップS102)、この特徴量と被写体について重回帰分析を行い(ステップS103)、重回帰式を求める。
次に、CPU11は、読み込まれた画像から複数の特徴量を抽出する(ステップS107)。更に、CPU11は、抽出された複数の特徴量およびハードディスク17に記憶された重回帰式を用いて被写体を推定する(ステップS108)。
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の(a)~(g)のようなものがある。
(b) 機械学習は、サーバ装置1が実行するものに限定されない。例えば重回帰式などの学習結果をスマートフォン2に配信して、スマートフォン2上で入力画像に係る被写体の推定を行ってもよい。
(c) コレクションプログラム271による被写体は、植物に限定されず、動物または人物であってもよい。更に山や川や海岸などの自然の風景、建築物、自動車や飛行機などの移動体などであってもよい。
(d) サーバ装置1は、所定の地域への来訪者または/および来訪予定者にコレクションプログラム271を配布してもよい。更にサーバ装置1は、この所定の地域を紹介するためのWEBページを介して配布してもよい。
(e) サーバ装置1は、所定のメンバにコレクションプログラム271を配布してもよい。
(f) 画像データベース構築プログラム174は、収集された画像データを、撮影日時情報または撮影位置情報に基づいてスクリーニングするスクリーニングステップを含んで実行してもよい。具体的にいうと、撮影日時としてあり得ない時間や、撮影位置としてあり得ない位置の画像データであったとき、この画像データを画像データベースに追加しないようにしてもよい。撮影日時としてあり得ない時間とは、例えば施設の閉園時間である。撮影位置としてあり得ない位置とは、例えば施設外である。
(g) 本発明は、画像の収集に限定されず、例えば音を収集するゲームアプリケーションであってもよい。
〔付記〕
ゲームを達成するためのミッションに、指定された被写体の撮影が含まれているゲームアプリケーションを、所定のメンバに配布する配布ステップと、
前記配布ステップで配布された前記ゲームアプリケーションにおけるミッションとして撮影された画像データを収集する収集ステップと、
を有することを特徴とするデータベース構築方法。
《請求項2》
ゲームを達成するためのミッションに、指定された被写体の撮影が含まれているゲームアプリケーションを、所定の施設または所定の地域への来訪者または/および来訪予定者に配布する配布ステップと、
前記配布ステップで配布された前記ゲームアプリケーションにおけるミッションとして撮影された画像データを収集する収集ステップと、
を有することを特徴とするデータベース構築方法。
《請求項3》
ゲームを達成するためのミッションに、指定された被写体の撮影が含まれているゲームアプリケーションを、所定の施設または所定の地域を紹介するためのWEBページを介して配布する配布ステップと、
前記配布ステップで配布された前記ゲームアプリケーションにおけるミッションとして撮影された画像データを収集する収集ステップと、
を有することを特徴とするデータベース構築方法。
《請求項4》
前記ゲームアプリケーションにおいて、前記施設内または前記地域内の調査対象が、前記被写体として指定されている、
ことを特徴とする請求項2または3に記載のデータベース構築方法。
《請求項5》
前記ゲームアプリケーションにおいて、前記被写体に関するテストを実施し、
前記収集ステップにおいて、前記画像データを収集すると共に、前記テストの結果を併せて収集し、
前記収集ステップにおいて収集された画像データを、前記テストの結果に基づいてスクリーニングするスクリーニングステップを更に有する、
ことを特徴とする請求項1から4のうち何れか1項に記載のデータベース構築方法。
《請求項6》
前記画像データは、撮影日時情報または撮影位置情報を含んでおり、
前記収集ステップにおいて収集された画像データを、前記撮影日時情報または前記撮影位置情報に基づいてスクリーニングするスクリーニングステップを更に有する、
ことを特徴とする請求項1から4のうち何れか1項に記載のデータベース構築方法。
《請求項7》
前記配布ステップにおいて、前記ゲームアプリケーションを配布すると共に、前記ゲームアプリケーションの配布を受けた者の属性をデータベースに登録し、
前記収集ステップにおいて収集された画像データを、前記ゲームアプリケーションの配布を受けた者の属性に基づいてスクリーニングするスクリーニングステップを更に有する、
ことを特徴とする請求項1から4のうち何れか1項に記載のデータベース構築方法。
《請求項8》
前記ゲームアプリケーションにおいて、前記施設内または前記地域内の複数の調査対象が、それぞれ前記被写体として指定されて1つのミッションを構成し、
前記収集ステップにおいて、前記画像データを収集すると共に、前記ミッションに掛かった所要時間を併せて収集する、
ことを特徴とする請求項2または3に記載のデータベース構築方法。
《請求項9》
前記ミッションで撮影された画像データを、当該ミッションに掛かった所要時間に基づいてスクリーニングするスクリーニングステップ、
を更に有することを特徴とする請求項8に記載のデータベース構築方法。
《請求項10》
ゲームを達成するためのミッションに、指定された被写体の撮影が含まれているゲームアプリケーションを、所定のメンバに配布する配布手段、
前記配布手段によって配布された前記ゲームアプリケーションにおけるミッションとして撮影された画像データを収集する収集手段、
としてコンピュータを機能させるためのデータベース構築プログラム。
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 入力部
15 表示部
16 通信部
17 ハードディスク
172 配布WEBページ (配布手段)
173 原画像収集プログラム (収集手段の一部)
174 画像データベース構築プログラム
175 タイムラプス動画生成プログラム
181 ユーザデータベース
182 コレクションデータベース
183 原画像データベース
184 画像データベース
2,2a~2c スマートフォン
21 CPU
22 ROM
23 RAM
24 撮像部
25 タッチパネルディスプレイ
26 発光部
27 フラッシュメモリ
271 コレクションプログラム (ゲームアプリケーション)
28 無線通信部
29 GPS部
3 コレクション画面
31 タイトルバー
32 ユーザレベルペイン
33 申請ボタン
34 コレクションペイン
35 ガイダンスペイン
4 確認テスト画面
41 タイトルバー
42 ユーザレベルペイン
43 テストペイン
441~443 チェックボックス
45 申請ボタン
5 植生位置画面
50 属性ペイン
51 マップペイン
52 サムネイルペイン
6 撮影頻度画面
60 タイトルバー
61 撮影頻度グラフペイン
62 サムネイルペイン
S システム
N ネットワーク
Claims (5)
- 被写体を撮影することにより得られる被写体画像をユーザに収集させるべく撮影対象とする被写体を指定する指定手段と、
前記指定手段により撮影対象として指定された被写体を撮影することにより得られた被写体画像を、所定のテンプレートに設けられた複数の画像貼付領域のうちの前記指定手段により撮影対象として指定された被写体に対応する画像貼付領域に配置して表示させる第1表示制御手段と、
前記複数の画像貼付領域のそれぞれに当該画像貼付領域に対応させた被写体画像が配置された場合に、前記複数の画像貼付領域のそれぞれに配置された被写体画像が所定の教師データとして活用が可能か否かの参考とするための情報をユーザに入力させるための入力画面を表示させる第2表示制御手段と、
を備え、
前記入力画面は、前記被写体に関する確認テストの回答を前記情報として入力させるための確認テスト画面である、
ことを特徴とするデータ収集装置。 - 前記入力画面でユーザにより入力された情報を、前記複数の画像貼付領域のそれぞれに配置された被写体画像と対応付けて、所定のサーバに送信させる送信制御手段を備える、
ことを特徴とする請求項1に記載のデータ収集装置。 - 前記テンプレートは、当該テンプレートに設けられた複数の画像貼付領域のそれぞれに配置された被写体画像を前記ユーザの画像コレクションとすべく所定のテーマ名称が割り当てられており、
前記第1表示制御手段は、前記テンプレートを表示させる際は前記テンプレートに対応付けて前記テーマ名称を表示させる、
ことを特徴とする請求項1または2に記載のデータ収集装置。 - データ収集装置が実行するデータ収集方法であって、
被写体を撮影することにより得られる被写体画像をユーザに収集させるべく撮影対象とする被写体を指定する指定ステップと、
前記指定手段により撮影対象として指定された被写体を撮影することにより得られた被写体画像を、所定のテンプレートに設けられた複数の画像貼付領域のうちの前記指定手段により撮影対象として指定された被写体に対応する画像貼付領域に配置して表示させる第1表示制御ステップと、
前記複数の画像貼付領域のそれぞれに当該画像貼付領域に対応させた被写体画像が配置された場合に、前記複数の画像貼付領域のそれぞれに配置された被写体画像が所定の教師データとして活用が可能か否かの参考とするための情報をユーザに入力させるための入力画面を表示させる第2表示制御ステップと、
を有し、
前記入力画面は、前記被写体に関する確認テストの回答を前記情報として入力させるための確認テスト画面である、
ことを特徴とするデータ収集方法。 - コンピュータを、
被写体を撮影することにより得られる被写体画像をユーザに収集させるべく撮影対象とする被写体を指定する指定手段、
前記指定手段により撮影対象として指定された被写体を撮影することにより得られた被写体画像を、所定のテンプレートに設けられた複数の画像貼付領域のうちの前記指定手段により撮影対象として指定された被写体に対応する画像貼付領域に配置して表示させる第1表示制御手段、
前記複数の画像貼付領域のそれぞれに当該画像貼付領域に対応させた被写体画像が配置された場合に、前記複数の画像貼付領域のそれぞれに配置された被写体画像が所定の教師データとして活用が可能か否かの参考とするための情報をユーザに入力させるための入力画面を表示させる第2表示制御手段、
として機能させ、
前記入力画面は、前記被写体に関する確認テストの回答を前記情報として入力させるための確認テスト画面である、
ことを特徴とするプログラム。
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JP2009278161A (ja) * | 2008-05-12 | 2009-11-26 | Olympus Corp | イベント用データ処理システム |
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