KR20080089191A - 컨텐츠 관리 장치, 화상 표시 장치, 촬상 장치, 및,이들에서의 처리 방법 및 상기 방법을 컴퓨터에 실행시키는프로그램 - Google Patents

컨텐츠 관리 장치, 화상 표시 장치, 촬상 장치, 및,이들에서의 처리 방법 및 상기 방법을 컴퓨터에 실행시키는프로그램 Download PDF

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오사무 하나카타
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Abstract

본 발명의 컨텐츠 관리 장치는 위치 정보가 관련지어진 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력 수단과, 상기 입력된 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 수단과, 상기 취득된 위치 정보에 의거하여 상기 입력된 각 컨텐츠를 2진 트리의 리브(leave)에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성 수단과, 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 수단을 구비한다.
컨텐츠 관리, 화상 표시, 촬상

Description

컨텐츠 관리 장치, 화상 표시 장치, 촬상 장치, 및, 이들에서의 처리 방법 및 상기 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램{CONTENT MANAGEMENT APPARATUS, IMAGE DISPLAY APPARATUS, IMAGE PICKUP APPARATUS, PROCESSING METHOD AND PROGRAM FOR CAUSING COMPUTER TO EXECUTE PROCESSING METHOD}
본 발명은 컨텐츠 관리 장치에 관한 것으로, 특히, 복수의 컨텐츠를 분류하여 관리하는 컨텐츠 관리 장치, 화상 표시 장치, 촬상 장치, 및, 이들에서의 처리 방법 및 상기 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램에 관한 것이다.
종래, 디지털 스틸 카메라에서 촬영된 정지화나 디지털 비디오 카메라에서 촬영된 동화 등의 컨텐츠를 정리하기 위한 검색 기술이나, 열람하기 위한 표시 기술이 다수 제안되어 있다.
또한, 촬영 화상과 이 촬영 화상이 촬영된 촬영 위치 또는 촬영 시각을 관련지어서 격납하여 두고, 촬영 화상을 검색하는 경우에는 격납되어 있는 촬영 위치 또는 촬영 시각을 이용하여 소망하는 촬영 화상을 검색하는 기술이 알려져 있다.
예를 들면, 복수의 촬영 화상과 이들의 촬영 화상의 촬영 위치를 관련지어서 격납하여 두고, 복수의 촬영 화상중의 하나의 촬영 화상의 표시가 유저에 의해 지 시되면, 지시된 촬영 화상에 대응하는 촬영 위치와 유저에 의해 지시된 위치인 현재 위치와의 거리에 의거하여, 지시된 촬영 화상을 포함하는 대상 범위를 설정하여, 이 대상 범위에 포함되는 촬영 화상을 표시하는 화상 출력 장치가 제안되어 있다(예를 들면, 일본국 특개2006-285964호 공보의 도 4 참조). 또한, 이 대상 범위는 촬영 위치와 현재 위치와의 차가 커짐에 따라 커지도록 설정된다.
상술한 종래 기술에서는 촬영 화상의 위치 정보와 유저의 기준이 되는 위치 정보에 의거하여 촬영 화상이 분류된다. 예를 들면, 기준이 되는 위치를 유저의 자택으로 한 경우에는 유저의 자택에서 가까운 장소에서 촬영된 화상에 관해서는 비교적 작은 대상 영역이 설정되고, 유저의 자택에서 먼 장소에서 촬영된 화상에 관해서는 비교적 큰 대상 영역이 설정된다. 이 때문에, 자택 근처의 빈번하게 방문되는 장소 등에 관해서는 좁은 지역마다 촬영 화상이 분류된다. 또한, 여행으로 가는 먼 장소 등에 관해서는 넓은 지역마다 촬영 화상이 분류된다.
그러나, 유저의 자택에서 먼 장소라도 빈번하게 방문되는 장소 등이 있고, 이들의 장소에 관해서는 비교적 작은 좁은 지역마다 촬영 화상을 분류하고 싶은 경우가 있다. 이에 대해, 상술한 종래 기술에서는 유저의 기준이 되는 위치 정보로부터 거리에 의거하여 촬영 화상을 분류하기 때문에, 이와 같은 유저의 다양한 기호를 분류에 반영시키는 것이 곤란하다.
그러나, 유저의 기호에 따라 적절하게 촬영 화상 등의 컨텐츠를 분류할 수 있으면, 그 컨텐츠를 더욱 즐길 수 있다고 생각된다.
그래서, 본 발명은 유저의 기호에 따라 적절하게 컨텐츠를 분류하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 상기 과제를 해결하기 위해 이루어진 것으로, 그 제 1의 측면은 위치 정보가 관련지어진 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력 수단과, 상기 입력된 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 수단과, 상기 취득된 위치 정보에 의거하여 상기 입력된 각 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성 수단과, 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치 및 그 처리 방법 및 상기 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램이다. 이로써, 입력된 컨텐츠의 위치 정보를 취득하여, 이 취득된 위치 정보에 의거하여, 각 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시킨 2진 트리 구조 데이터를 작성하고, 이 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여, 이 추출된 노드에 속하는 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정한다는 작용을 가져온다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 상기 소정의 조건을 변경 가능하게 설정하는 조건 설정 수단을 또한 구비할 수 있다. 이로써, 소정의 조건을 변경 가능하게 설정한다는 작용을 가져온다. 이 경우에 있어서, 조작 입력을 접수하는 조작 접수 수단을 또한 구비하고, 상기 조건 설정 수단은 상기 소정의 조건을 변경하는 취지의 조작 입력이 상기 조작 접수 수단에 의해 접수된 경우에는 설정 조건을 변경하고, 상기 결정 수단은 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드를 상기 조건 설정 수단에 의해 변경된 조건에 의거하여 추출할 수 있다. 이로써, 소정의 조건을 변경하는 취지의 조작 입력이 접수된 경우에는 설정 조건을 변경하고, 작성 된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드를 그 변경된 조건에 의거하여 추출한다는 작용을 가져온다.
또한, 또한 본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 상기 소정의 조건은 상기 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 속하는 컨텐츠의 밀도에 관한 파라미터 정수이고, 상기 결정 수단은 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 속하는 컨텐츠를 포함하는 영역인 클러스터 영역에서의 컨텐츠의 밀도를 노드마다 산출하여 상기 산출된 클러스터의 밀도가 상기 파라미터 정수에 의해 정해지는 소정의 범위 내에 포함되는 노드를 추출할 수 있다. 이로써, 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 대응하는 클러스터 영역에서의 컨텐츠의 밀도를 노드마다 산출하여, 이 산출된 클러스터의 밀도가 파라미터 정수에 의해 정해지는 소정의 범위 내에 포함되는 노드를 추출한다는 작용을 가져온다. 이 경우에 있어서, 상기 파라미터 정수는 클러스터의 밀도의 하한치 및 상한치를 나타내는 정수이고, 상기 결정 수단은 상기 산출된 클러스터의 밀도가 상기 하한치 및 상기 상한치의 범위 내에 포함되는 노드를 추출할 수 있다. 이로써, 산출된 클러스터의 밀도가, 파라미터 정수의 하한치 및 상한치의 범위 내에 포함되는 노드를 추출한다는 작용을 가져온다.
또한, 상기 실시예에 있어서, 상기 소정의 조건은 상기 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 속하는 컨텐츠의 이벤트 수에 관한 파라미터 정수이고, 상기 결정 수단은 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 속하는 컨텐츠를 포함하는 영역인 클러스터 영역에서의 컨텐츠의 이벤트 수를 노드마다 산출하여 상기 산출된 클러스터의 이벤트 수가 상기 파라미터 정수에 의해 정해지는 소정의 범위 내에 포 함되는 노드를 추출할 수 있다. 이로써, 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 대응하는 클러스터 영역에서의 컨텐츠의 이벤트 수를 노드마다 산출하여, 이 산출된 클러스터의 이벤트 수가 파라미터 정수에 의해 정해지는 소정의 범위 내에 포함되는 노드를 추출한다는 작용을 가져온다. 이 경우에 있어서, 상기 파라미터 정수는 상기 클러스터의 이벤트 수의 하한치 및 상한치를 나타내는 정수이고, 상기 결정 수단은 상기 산출된 클러스터의 이벤트 수가 상기 하한치 및 상기 상한치의 범위 내에 포함되는 노드를 추출할 수 있다. 이로써, 산출된 클러스터의 이벤트 수가, 파라미터 정수의 하한치 및 상한치의 범위 내에 포함되는 노드를 추출한다는 작용을 가져온다.
또한, 상기 실시예에 있어서, 상기 결정된 그룹에 의거하여 상기 입력된 컨텐츠를 분류하여 출력하는 컨텐츠 출력 수단을 또한 구비할 수 있다. 이로써, 결정된 그룹에 의거하여, 입력된 컨텐츠를 분류하여 출력한다는 작용을 가져온다.
또한, 상기 실시예에 있어서, 상기 컨텐츠는 화상 컨텐츠이고, 상기 결정된 그룹에 의거하여 상기 입력된 화상 컨텐츠를 분류하여 표시부에 표시시키는 표시 제어 수단을 또한 구비할 수 있다. 이로써, 결정된 그룹에 의거하여, 입력된 화상 컨텐츠를 분류하여 표시부에 표시시킨다는 작용을 가져온다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에서는 위치 정보가 관련지어진 화상 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력 수단과, 상기 입력된 화상 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 수단과, 상기 취득된 위치 정보에 의거하여 상기 입력된 각 화상 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트 리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성 수단과, 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 화상 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 수단과, 상기 결정된 그룹에 의거하여 상기 입력된 화상 컨텐츠를 분류하여 표시부에 표시시키는 표시 제어 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치 및 그 처리 방법 및 상기 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램이다. 이로써, 입력된 화상 컨텐츠의 위치 정보를 취득하여, 이 취득된 위치 정보에 의거하여, 각 화상 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시킨 2진 트리 구조 데이터를 작성하고, 이 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여, 이 추출된 노드에 속하는 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하고, 결정된 그룹에 의거하여, 입력된 화상 컨텐츠를 분류하여 표시부에 표시시킨다는 작용을 가져온다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에서는 피사체의 화상을 촬상하는 촬상 수단과, 상기 촬상 수단에 의해 촬상된 화상에 대응하는 화상 컨텐츠로서 위치 정보가 관련지어진 화상 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력 수단과, 상기 입력된 화상 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 수단과, 상기 취득된 위치 정보에 의거하여 상기 입력된 각 화상 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성 수단과, 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 화상 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 수단과, 상기 결정된 그룹에 의거하여 상기 입력된 화상 컨텐츠를 분류 하여 표시부에 표시시키는 표시 제어 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치 및 그 처리 방법 및 상기 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램이다. 이로써, 촬상된 화상에 대응하는 화상 컨텐츠의 위치 정보를 취득하여, 이 취득된 위치 정보에 의거하여, 각 화상 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시킨 2진 트리 구조 데이터를 작성하고, 이 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여, 이 추출된 노드에 속하는 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하고, 결정된 그룹에 의거하여, 입력된 화상 컨텐츠를 분류하여 표시부에 표시시킨다는 작용을 가져온다.
본 발명에 의하면, 유저의 기호에 따라 적절하게 컨텐츠를 분류할 수 있다는 우수한 효과를 이룰 수 있다.
다음에 본 발명의 실시의 형태에 관해 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1(a) 및 도 1(b)는 본 발명의 실시의 형태에서의 촬상 장치(100)의 외관을 도시하는 도면이다. 도 1(a)는 촬상 장치(100)의 정면도이고, 도 1(b)는 촬상 장치(100)의 배면도이다. 여기서는 촬상 장치(100)의 한 예로서 디지털 스틸 카메라를 상정한 외관의 개략 구성을 도시한다.
촬상 장치(100)는 카메라 렌즈(111)와, 셔터 버튼(112)과, GPS 수신 안테나(113)와, 표시부(120)와, 조작 접수부(130)를 구비한다.
카메라 렌즈(111)는 피사체를 촬영하는 경우에 사용되는 렌즈이다.
셔터 버튼(112)은 피사체를 촬영하는 경우에 압하되는 셔터 버튼이다.
GPS 수신 안테나(113)는 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하는 안테나이고, 수신한 GPS 신호를 도 2에 도시하는 GPS 신호 처리 장치(142)에 출력한다.
표시부(120)는 촬영중의 모니터링 화상이나 촬영완료의 화상 등을 표시하는 표시부이다. 또한, 표시부(120)에는 그룹화 조건 설정 바(121 및 122)가 표시된다. 그룹화 조건 설정 바(121 및 122)는 촬영 화상을 분류하는 경우에 있어서의 클러스터의 조건을 설정하기 위한 바이다. 또한, 그룹화 조건 설정 바(121 및 122)를 이용하여 행하는 조건 설정에 관해서는 도 13 내지 도 17을 참조하여 상세히 설명한다. 표시부(120)로서, 예를 들면, 액정 표시 장치(LCD： Liquid Crystal Display)를 이용할 수 있다.
조작 접수부(130)는 각종 조작 버튼을 구비하고, 이들의 버튼 등으로부터 조작 입력을 접수하면, 접수한 조작 입력의 내용을 도 2에 도시하는 중앙 연산 장치(143)에 출력하는 것이다. 조작 접수부(130)는 예를 들면, 십자 버튼(131)이나 버튼(132 및 133)을 구비한다.
십자 버튼(131)은 표시부(120)에 표시되어 있는 각 화상 등에 대해 상하 좌우로 이동하는 등 경우에 압하되는 버튼이다. 예를 들면, 표시부(120)에 표시되어 있는 그룹화 조건 설정 바(121 및 122)를 상하로 이동시키는 경우에, 십자 버튼(131)의 상부분 또는 하부분이 압하된다. 버튼(132 및 133)은 각종 기능이 할당되어 있는 버튼이다. 또한, 조작 접수부(130)의 적어도 일부와 표시부(120)를 터치 패널로서 일체화하여 구성하도록 하여도 좋다.
도 2는 본 발명의 실시의 형태에서의 촬상 장치(100)의 하드웨어 구성예를 도시하는 개략 구성도이다.
촬상 장치(100)는 GPS 수신 안테나(113)와, 표시부(120)와, 조작 접수부(130)와, 카메라 제어 장치(141)와, GPS 신호 처리 장치(142)와, 중앙 연산 장치(143)와, 기억 장치(144)와, 배터리(145)를 구비한다. 또한, GPS 수신 안테나(113), 표시부(120) 및 조작 접수부(130)는 도 1에서 도시한 것과 마찬가지이다.
카메라 제어 장치(141)는 카메라 렌즈(111) 등의 광학계 및 촬상 소자를 구비하는 촬상부를 구비하고, 이 촬상부에 촬영을 행하게 하는 제어를 실행하는 것이다. 또한, 이 카메라 제어 장치(141)는 카메라 렌즈(111)로부터 입력된 피사체에 대응하는 영상을 결상하고, 결상된 영상에 대응하는 영상 정보를 디지털 데이터로 변환하고, 변환된 디지털 데이터를 중앙 연산 장치(143)에 출력한다.
GPS 신호 처리 장치(142)는 GPS 수신 안테나(113)에서 수신된 GPS 신호에 의거하여 현재의 위치 정보를 산출하는 것이고, 산출된 위치 정보를 중앙 연산 장치(143)에 출력한다. 또한, 이 산출된 위치 정보에는 위도, 경도, 고도 등의 각종 메타데이터가 포함되어 있다.
중앙 연산 장치(143)는 메모리(도시 생략)에 기억되어 있는 각종 프로그램에 의거하여, 소정의 연산 처리를 실행함과 함께, 촬상 장치(100)의 각 부분을 제어하는 연산 장치이다. 또한, 이 중앙 연산 장치(143)는 기억 장치(144)로부터 판독된 각종 정보나 조작 접수부(130)로부터 입력된 조작 내용 등에 의거하여 소정의 연산 처리를 실행한다. 또한, 이 중앙 연산 장치(143)는 카메라 제어 장치(141)로부터 출력된 디지털 데이터에 대해 각종의 신호 처리를 시행하고, 신호 처리가 시행된 화상 데이터인 화상 컨텐츠를 기억 장치(144) 및 표시부(120)에 출력한다.
기억 장치(144)는 촬영 화상인 화상 컨텐츠 등을 기억하는 기억 장치이고, 기억되어 있는 각종 정보를 중앙 연산 장치(143)에 출력하는 것이다. 또한, 기억 장치(144)에는 도 3에 도시하는 촬영 화상 데이터베이스(230), 2진 트리 데이터베이스(270) 및 클러스터 데이터베이스(280)가 격납되어 있다.
배터리(145)는 촬상 장치(100)의 각 부분에 전원을 공급하는 배터리이다.
도 3은 본 발명의 실시의 형태에서의 촬상 장치(100)의 기능 구성예를 도시하는 블록도이다. 촬상 장치(100)는 GPS 수신 안테나(113)와, 표시부(120)와, 조작 접수부(130)와, 카메라부(211)와, 캡처부(212)와, GPS 신호 처리부(220)와, 촬영 화상 데이터베이스(230)와, 위치 정보 취득부(240)와, 연산부(250)와, 조건 설정부(260)와, 2진 트리 데이터베이스(270)와, 클러스터 데이터베이스(280)와, 표시 제어부(290)를 구비한다. 또한, GPS 수신 안테나(113), 표시부(120) 및 조작 접수부(130)는 도 1에서 도시한 것과 마찬가지이고, GPS 신호 처리부(220)는 도 2에 나타낸 GPS 신호 처리 장치(142)에 대응한다.
카메라부(211)는 피사체에 대응하는 영상을 결상하는 것이고, 결상된 영상에 대응하는 영상 정보를 캡처부(212)에 출력한다.
캡처부(212)는 카메라부(211)로부터 출력된 영상 정보를 디지털 데이터로 변환하는 것이고, 변환된 디지털 데이터를 촬영 화상 데이터베이스(230)에 출력한다.
촬영 화상 데이터베이스(230)는 캡처부(212)에 의해 변환된 디지털 데이터에 대응하는 화상 컨텐츠를 기록하는 데이터베이스이다. 또한, 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기록되는 화상 컨텐츠에는 Exif(Exchangeable Image File Format) 태그가 격납되고, 이 Exif 태그에는 촬영 위치 정보나 촬영 시각 등의 각종 메타데이터가 기록된다. 또한, GPS 신호 처리부(220)에 의해 산출된 위치 정보에 포함되는 각종 메타데이터중에서, 위도와 경도와 고도가 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기록되어 있는 각 화상 컨텐츠의 Exif 태그에 기록된다.
위치 정보 취득부(240)는 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기록되어 있는 각 화상 컨텐츠의 Exif 태그로부터 촬영 위치 정보를 취득하고, 취득된 촬영 위치 정보를 연산부(250)에 출력하는 것이다. 또한, 이 촬영 위치 정보의 취득은 촬영 후 또는 열람시에 있어서 클러스터링 처리가 실행되는 경우 등에 필요에 따라 행하여진다.
연산부(250)는 클러스터링부(251) 및 계층 결정부(252)를 구비한다.
클러스터링부(251)는 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기억되어 있는 화상 컨텐츠를 클러스터링이라고 불리는 수법을 이용하여 분류하는 것이다. 이 클러스터링에 있어서, 본 발명의 실시의 형태에서는 각 화상 컨텐츠를 리브(엽(葉))로 하는 2진 트리 구조의 데이터가 사용된다. 이 2진 트리 구조 데이터에서의 노드(절(節))는 클러스터에 해당한다. 클러스터링부(251)는 위치 정보 취득부(240)로부터 수취한 촬영 위치 정보에 의거하여, 2진 트리 구조 데이터에서의 각 클러스터가 계층 구조가 되도록 클러스터링을 행한다. 이 2진 트리 구조 데이터는 2진 트리 데이터 베이스(270)에 보존된다. 또한, 계층 클러스터링 처리 및 2진 트리 구조 데이터 작성에 관해서는 도 4 내지 도 10 등을 참조하여 상세히 설명한다.
계층 결정부(252)는 2진 트리 데이터베이스(270)에 기억되어 있는 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서, 조건 설정부(260)에 의해 설정되는 그룹화 조건을 충족시키는 노드를 추출하여, 이 추출된 노드에 속하는 리브에 대응하는 화상 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 것이다. 즉, 계층 결정부(252)는 2진 트리 데이터베이스(270)에 기억되어 있는 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 대응하는 클러스터에서의 컨텐츠의 밀도를 노드마다 산출하고, 산출된 클러스터의 밀도가 그룹화 조건을 충족시키는 노드를 추출한다. 또한, 계층 결정부(252)는 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기록되어 있는 화상 컨텐츠의 Exif 태그로부터 촬영 시각 정보를 취득하고, 취득된 촬영 시각 정보에 의거하여, 2진 트리 데이터베이스(270)에 기억되어 있는 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 대응하는 클러스터에서의 이벤트 수를 노드마다 산출하고, 산출된 이벤트 수가 그룹화 조건을 충족시키는 노드를 추출한다. 여기서, 이벤트란, 화상 컨텐츠가 갖는 시간에 의거한 정리를 의미한다. 이와 같이, 계층 결정부(252)는 클러스터링에 의해 작성된 클러스터중에서 그룹화 조건을 충족시키는 클러스터를 결정함에 의해, 복수의 클러스터중에서 소망하는 클러스터가 적절한 그룹으로서 결정된다. 또한, 이들의 결정 방법에 관해서는 도 13 내지 도 17 등을 참조하여 상세히 설명한다.
조건 설정부(260)는 그룹화 조건에 관한 조작 입력이 조작 접수부(130)로부터 접수된 경우에는 이 조작 입력에 대응하는 그룹화 조건을 보존함과 함께, 이 그 룹화 조건을 계층 결정부(252)에 출력한다. 이 그룹화 조건에 관한 조작 입력은 예를 들면, 표시부(120)에 표시되어 있는 그룹화 조건 설정 바(121 및 122)를 조작 접수부(130)로부터의 조작에 의해 상하로 이동시킴에 의해 입력할 수 있다. 또한, 조건 설정부(260)는 유저의 조작이나 과거의 그룹화의 이력(履歷) 등을 보존하여 두고, 이들의 이력 등에 의거하여 그룹화 조건을 설정하고, 설정된 그룹화 조건을 계층 결정부(252)에 출력하도록 하여도 좋다.
클러스터 데이터베이스(280)는 계층 결정부(252)에 의해 결정된 2진 트리 구조 데이터에서의 각 노드의 계층에 대응하는 클러스터마다의 클러스터 데이터를 보존하는 데이터베이스이다. 또한, 클러스터 데이터의 상세에 관해서는 도 12를 참조하여 상세히 설명한다.
표시 제어부(290)는 클러스터의 열람을 지시하는 취지의 조작 입력이 조작 접수부(130)로부터 접수된 경우에는 클러스터 데이터베이스(280)로부터 클러스터 데이터를 판독함과 함께 촬영 화상 데이터베이스(230)로부터 화상 컨텐츠를 판독하고, 판독된 클러스터 데이터에 의거하여 각 화상 컨텐츠를 그룹화하여 열람 뷰를 구성하고, 열람 뷰를 표시부(120)에 표시시키는 것이다. 또한, 열람 뷰의 표시예에 관해서는 도 18 및 도 19에 도시한다.
다음에, 복수의 컨텐츠를 클러스터링(계층 클러스터링)하는 클러스터링 방법에 관해 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
클러스터링이란, 데이터의 집합에 대해, 거리가 가까운 복수의 데이터를 정리하여 그룹화(분류)하는 것이다. 또한, 본 발명의 실시의 형태에서는 데이터로서 포토 컨텐츠(사진 화상 컨텐츠)를 이용한다. 또한, 화상 컨텐츠 사이의 거리란, 화상 컨텐츠에 대응하는 2점의 촬영 위치 사이의 거리를 나타낸다. 또한, 클러스터란, 클러스터링에 의해 컨텐츠가 모아지는 단위이다. 이 클러스터의 결합 또는 분리 등의 조작을 경유하여, 최종적으로 그룹화된 컨텐츠를 취급하는 것이 가능해진다. 또한, 본 발명의 실시의 형태에서는 이 그룹화는 이하에서 나타내는 바와 같이, 2진 트리 구조 데이터를 이용하여 행한다.
도 4는 하나 또는 복수의 컨텐츠가 속하는 클러스터의 개략을 도시하는 도면이다. 도 4(a)는 클러스터(331)에 하나의 컨텐츠가 속하는 경우를 도시하는 도면이고, 도 4(b)는 클러스터(334)에 2개의 컨텐츠가 속하는 경우를 도시하는 도면이고, 도 4(c)는 클러스터(340)에 적어도 4 이상의 컨텐츠가 속하는 경우를 도시하는 도면이다. 또한, 도 4(b)에 도시하는 클러스터(334)는 하나의 컨텐츠만을 갖는 클러스터(332 및 333)에 의해 작성되어 있는 클러스터이고, 도 4(c)에 도시하는 클러스터(340)는 적어도 2 이상의 컨텐츠를 갖는 클러스터(336 및 337)에 의해 작성되어 있는 클러스터이다. 또한, 여기서는 2차원으로 배치된 컨텐츠를 클러스터링하는 경우에 관해 설명한다.
복수의 컨텐츠가 클러스터링된 후에 작성되는 각 클러스터는 원형형상의 영역이고, 그 원의 중심 위치(중심점) 및 반경을 속성치로서 갖는다. 이와 같이, 중심점 및 반경에 의해 정해지는 원형형상의 클러스터 영역에, 상기 클러스터에 속하는 컨텐츠가 포함된다.
예를 들면, 도 4(a)에 도시하는 바와 같이, 클러스터(331)에 하나의 컨텐츠 만이 속하는 경우에 있어서, 클러스터(331)의 중심 위치는 클러스터(331)에 속하는 컨텐츠의 위치이다. 또한, 클러스터(331)의 반경은 0(r=0)이다.
또한, 예를 들면, 도 4(b)에 도시하는 바와 같이, 클러스터(334)에 2개의 컨텐츠(클러스터(332 및 333))가 속하는 경우에 있어서, 클러스터(334)의 중심 위치(335)는 2개의 컨텐츠의 위치를 잇는 직선상의 한가운데의 위치이다. 또한, 클러스터(334)의 반경은 2개의 컨텐츠의 위치를 잇는 직선의 반분(半分)이다. 예를 들면, 2개의 컨텐츠에 대응하는 클러스터(332 및 333)를 잇는 직선의 거리가 A1인 경우에는 반경은 A1/2(r=A1/2)이다. 또한, 클러스터링하는 경우에 있어서, 하나의 컨텐츠만이 속하는 클러스터 사이의 거리를 산출하는 경우에는 각 컨텐츠 사이의 거리를 산출한다. 예를 들면, 클러스터(332 및 333)의 거리를 산출하는 경우에는 클러스터(332)에 속하는 컨텐츠의 위치와, 클러스터(333)에 속하는 컨텐츠의 위치의 거리를 산출한다.
또한, 예를 들면, 도 4(c)에 도시하는 바와 같이, 클러스터(340)에 적어도 4 이상의 컨텐츠가 속하는 경우에 있어서, 클러스터(340)의 중심 위치(341)는 클러스터(336)의 중심 위치(338) 및 클러스터(337)의 중심 위치(3390를 잇는 직선상이고, 클러스터(340)의 원과 클러스터(336)의 원이 접하는 위치(342)와, 클러스터(340)의 원과 클러스터(337)의 원이 접하는 위치(343)를 잇는 직선의 한가운데의 위치이다. 또한, 클러스터(340)의 반경은 위치(342)와 위치(343)를 잇는 직선의 반분이다. 또한, 클러스터링하는 경우에 있어서, 복수의 컨텐츠가 속하는 클러스터 사이의 거리를 산출하는 경우에는 각 클러스터의 원의 외주 사이의 최단 거리를 산출한다. 예 를 들면, 클러스터(336 및 337) 사이의 거리는 위치(342)와 위치(343)를 잇는 직선상에 존재하는 클러스터(336)의 원(圓) 위의 위치(344)와 클러스터(337)의 원 위의 위치(345)의 거리(d)이다. 이 경우에, 클러스터(336)의 반경을 A2로 하고, 클러스터(337)의 반경을 A3으로 하고, 클러스터(340)의 반경을 A4로 한 경우에는 클러스터(336 및 337)의 거리(d)는 2(A4-A2-A3)이다. 또한, 이들의 클러스터 사이의 거리의 계산 방법이나 클러스터링 방법에 관해서는 도 22 내지 도 43을 참조하여 상세히 설명한다.
도 5 내지 도 9는 위치 정보에 의거하여 평면상에 배치되어 있는 컨텐츠(351 내지 355)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 천이를 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 5에 도시하는 바와 같이, 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기억되어 있는 컨텐츠(351 내지 355)가, 그 위치 정보에 의거하여 평면상에 배치된다. 또한, 이들의 컨텐츠의 배치는 가상적인 것이다.
그리고, 각 컨텐츠 사이의 거리가 계산된다. 이 계산 결과에 의거하여, 도 6에 도시하는 바와 같이, 컨텐츠 사이의 거리가 가장 짧은 컨텐츠(351 및 352)에 의해 클러스터(361)가 작성된다.
계속해서, 컨텐츠(353 내지 355) 및 클러스터(361) 사이의 거리가 계산된다. 이 계산 결과에 의거하여, 도 7에 도시하는 바와 같이, 컨텐츠 또는 클러스터 사이의 거리가 가장 짧은 컨텐츠(353 및 354)에 의해 클러스터(362)가 작성된다.
계속해서, 컨텐츠(355), 클러스터(361), 클러스터(362)의 사이의 거리가 계 산된다. 이 계산 결과에 의거하여, 도 8에 도시하는 바와 같이, 컨텐츠 또는 클러스터 사이의 거리가 가장 짧은 클러스터(361) 및 컨텐츠(355)에 의해 클러스터(363)가 작성된다.
계속해서, 도 9에 도시하는 바와 같이, 최후로 남아 있는 클러스터(362) 및 클러스터(363)에 의해 클러스터(364)가 작성된다. 이와 같이, 컨텐츠(351 내지 355)의 5개의 데이터가 순차적으로 클러스터링되고, 클러스터(361 내지 364)가 작성된다. 또한, 이와 같이 작성된 클러스터(361 내지 364)에 의거하여, 2진 트리 구조 데이터가 작성된다. 또한, 작성된 클러스터(361 내지 364)에 관한 2진 트리 구조 데이터가, 2진 트리 데이터베이스(270)에 격납된다.
도 10은 클러스터(361 내지 364)에 의거하여 작성되는 2진 트리 구조 데이터를 도시하는 2진 트리 구조의 클러스터링 수형도(樹形圖)를 개념적으로 도시하는 도면이다.
도 5 내지 도 9에 도시하는 바와 같이, 컨텐츠(351 내지 355)가 클러스터링되고, 클러스터(361 내지 364)가 작성된 경우에는 작성된 클러스터(361 내지 364)에 의거하여, 도 10에 도시하는 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터가 작성된다. 또한, 이 2진 트리에서는 컨텐츠와 리브가 대응하고, 클러스터와 노드가 대응한다. 도 10에 도시하는 클러스터링 수형도에서는 컨텐츠(351 내지 355)에 대응하는 리브에는 컨텐츠와 동일한 번호를 붙이고, 클러스터(361 내지 364)에 대응하는 노드에는 클러스터와 동일한 번호를 붙인다. 또한, 각 컨텐츠(351 내지 355)는 각각 단독으로 클러스터를 구성하는데, 이들의 클러스터 번호에 관해서는 여기서는 특히 도시하지 않는다.
도 11은 컨텐츠(701 내지 715)에 의거하여 작성되는 2진 트리 구조 데이터를 도시하는 2진 트리 구조의 클러스터링 수형도를 개념적으로 도시하는 도면이다. 도 11에 도시하는 2진 트리은 컨텐츠(701 내지 715)가 클러스터링되고, 클러스터(721 내지 734)이 작성된 경우에 작성되는 2진 트리 구조 데이터에 대응하는 2진 트리의 한 예이다. 또한, 도 10과 마찬가지로, 도 11에 도시하는 클러스터링 수형도에 있어서, 컨텐츠(701 내지 715)에 대응하는 리브에는 컨텐츠와 동일한 번호를 붙이고, 클러스터(721 내지 734)에 대응하는 노드에는 클러스터와 동일한 번호를 붙인다. 또한, 각 컨텐츠(701 내지 715)가 단독으로 구성한 클러스터의 번호에 관해서는 여기서는 도시하지 않는다.
도 12는 클러스터링에 의해 작성된 각 클러스터에 관한 클러스터 데이터의 한 예를 도시하는 도면이다.
클러스터 데이터(500)는 작성된 클러스터에 관한 고유의 정보이고, 클러스터 ID, 클러스터 중심 위치, 클러스터 반경, 컨텐츠 수, 컨텐츠 리스트, 자(child)클러스터 리스트가 기록되어 있다. 또한, 각 컨텐츠에는 컨텐츠의 식별자인 컨텐츠의 ID가 부여되어 있다.
클러스터 ID는 클러스터 데이터(500)에 대응하는 클러스터의 식별자이고, 예를 들면, 4자릿수의 정수치가 기록된다. 클러스터 중심 위치는 클러스터 데이터(500)에 대응하는 클러스터의 중심 위치를 나타내는 데이터이고, 예를 들면, 클러스터의 중심 위치에 대응하는 위도 및 경도가 기록된다. 클러스터 반경은 클러스 터 데이터(500)에 대응하는 클러스터의 반경을 나타내는 데이터이고, 예를 들면, 단위를 미터(m)로 하는 값이 기록된다. 컨텐츠 수는 클러스터 데이터(500)에 대응하는 클러스터의 클러스터 영역에 포함되는 컨텐츠의 수를 나타내는 데이터이다. 컨텐츠 데이터 리스트는 클러스터 데이터(500)에 대응하는 클러스터의 클러스터 영역에 포함되는 컨텐츠의 ID(정수치)를 나타내는 데이터이고, 예를 들면, 컨텐츠의 ID로서 정수치의 리스트가 기록된다.
자 클러스터 리스트는 클러스터 데이터(500)에 대응하는 클러스터의 클러스터 영역에 포함되는 클러스터(자 클러스터)의 클러스터 ID를 나타내는 데이터이다. 즉, 클러스터의 하위의 계층에 존재하는 하나 또는 복수의 클러스터의 ID가 전부 기록된다.
클러스터 데이터로서는 여기서 나타낸 데이터 이외에도, 컨텐츠나 어플리케이션에 의해, 클러스터에 속하는 컨텐츠 자신의 메타데이터나 그 통계 정보 등을 포함시키도록 하여도 좋다. 이들의 클러스터 데이터가 2진 트리 구조 데이터에 관한 데이터로서, 2진 트리 데이터베이스(270)에 격납된다. 또한, 각 컨텐츠에는 컨텐츠 ID와 이 컨텐츠가 속하는 클러스터 ID가 메타데이터로서 부가된다. 또한, 클러스터 ID를 컨텐츠의 메타데이터로서 부가하는 경우에는 Exif 등의 파일 영역을 이용하여 컨텐츠 자신에게 매입하는 방법이 적합한 것이지만, 컨텐츠의 메타데이터만을 별도로 관리하도록 하여도 좋다.
또한, 이들의 클러스터 데이터중에서, 계층 결정부(252)에 의해 결정된 클러스터에 관한 클러스터 데이터는 클러스터 데이터베이스(280)에 보존된다. 또한, 계 층 결정부(252)에 의해 결정되는 클러스터에 관해서는 도 13 내지 도 17을 참조하여 상세히 설명한다.
다음에, 작성된 복수의 클러스터로부터 소정의 조건을 충족시키는 클러스터를 결정하는 방법에 관해 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
본 발명의 실시의 형태에서는 클러스터링 처리에 의해 작성된 각 클러스터를, 또한 소정의 조건에 의거하여 그룹화한다. 이로써, 유저의 기호에 따른 적절한 컨텐츠의 그룹을 표시시킬 수 있다. 예를 들면, 이하에 표시하는 식 1을 이용하여, 2진 트리 데이터베이스(270)에 격납되어 있는 2진 트리 구조 데이터에서의 각 노드에 대응하는 클러스터의 클러스터 밀도를 구한다.
DC=nC/SC …… (식 1)
여기서, DC는 클러스터(C)의 밀도를 나타내고, nC는 클러스터(C)에 포함되는 컨텐츠의 수를 나타내고, SC는 클러스터(C)의 면적을 나타낸다. 또한, 클러스터의 면적(SC)은 클러스터가 갖는 반경에 의거하여 산출된다. 예를 들면, 도 11에 도시하는 2진 트리에서는 각 노드에 대응하는 클러스터(721 내지 734)의 각각의 클러스터 밀도가 구하여진다.
그리고, 구한 각 클러스터 밀도중에서, 이하에 나타내는 그룹화의 조건식의 한 예인 식 2를 충족시키는 클러스터 밀도에 대응하는 클러스터를 2진 트리 데이터베이스(270)로부터 추출하고, 추출된 클러스터를 그룹으로서 결정하여, 이 그룹을 클러스터 데이터베이스(280)에 격납한다. 이 경우에, 2진 트리 데이터베이스(270) 에 격납되어 있는 2진 트리 구조 데이터에 있어서, 하위의 계층의 노드로부터 식 2를 충족시키는지의 여부를 순차적으로 판단한다. 그리고, 각 노드 중에서 식 2를 충족시키는 노드가 추출된다.
DL≤DC<DH …… (식 2)
여기서, DL 및 DH 는 파라미터 정수이고, 그룹으로서 결정되는 클러스터의 밀도의 하한치 및 상한치이다. 예를 들면, 파라미터 정수(DL 및 DH)의 값이 비교적 작은 값으로 설정된 경우에는 클러스터 밀도(DC)가 비교적 작은 클러스터가 추출된다. 한편, 파라미터 정수(DL 및 DH)의 값이 비교적 큰 값으로 설정된 경우에는 클러스터 밀도(DC)가 비교적 큰 클러스터가 추출된다. 또한, 파라미터 정수(DL 및 DH)의 차의 값이 작아지도록 설정된 경우에는 클러스터 밀도의 값이 비교적 가까운 클러스터만이 추출되기 때문에, 추출된 클러스터의 수가 비교적 적어진다. 한편, 파라미터 정수(DL 및 DH)의 차의 값이 커지도록 설정된 경우에는 클러스터 밀도의 값이 비교적 떨어져 있는 클러스터도 추출되기 때문에, 추출된 클러스터의 수가 비교적 많아진다.
예를 들면, 도 11에 도시하는 2진 트리에서는 가장 하위의 계층의 노드에 대응하는 클러스터(721, 724, 726, 729, 730, 731)의 각각에 관해, 구하여진 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키는지의 여부가 순차적으로 판단된다. 그리고, 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키는 클러스터가 추출된다. 이 경우에, 클러스터(721, 724, 726, 729, 730, 731)중에서, 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키지 않는 클러스터가 존재하는 경우에는 이 클러스터의 상위의 계층의 노드에 대응하는 클러스터로 이동하여, 이 이동 후의 클러스터의 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키는지의 여부가 판단된다. 예를 들면, 클러스터(721, 724, 726, 729, 730, 731)중에서, 클러스터(726)의 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키지 않고, 다른 클러스터의 클러스터 밀도는 식 2를 충족시키는 경우에는 클러스터(721, 724, 729, 730, 731)가 추출되는 것이지만, 클러스터(726)는 추출되지 않는다. 이 경우에는 클러스터(726)의 상위의 계층의 노드에 대응하는 클러스터(727)의 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키는지의 여부가 판단된다. 그리고, 이것을 충족시키는 경우에는 클러스터(721, 724, 729, 730, 731)와 함께, 클러스터(727)가 추출된다. 한편, 충족시키지 않는 경우에는 클러스터(727)의 상위의 계층의 노드에 대응하는 클러스터(728)의 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키는지의 여부가 판단된다. 이와 같이, 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키는 클러스터에 관해서는 순차적으로 추출되고, 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키지 않는 클러스터에 관해서는 이 클러스터의 상위의 계층의 클러스터로 이동하여 이동 후의 클러스터에 관해 클러스터 밀도가 식 2를 충족시키는지의 여부가 순차적으로 판단된다.
이와 같이, 클러스터의 밀도(DC)가 파라미터 정수(DL 및 DH)의 범위 내에 들어가는 클러스터를 추출하고, 추출된 클러스터가 그룹으로서 출력된다. 또한, 파라미터 정수(DL 및 DH)에 관해서는 미리 설정하여 두도록 하여도 좋다. 또한, 파라미 터 정수(DL)에 대해서는 표시부(120)에 표시되어 있는 그룹화 조건 설정 바(121)를 이동시키고, 파라미터 정수(DH)에 대해서는 그룹화 조건 설정 바(122)를 이동시킴에 의해, 각 파라미터 정수의 값을 변경하고, 유저가 적절히 설정하도록 하여도 좋다. 또한, 파라미터 정수(DL 및 DH)의 어느 하나를 설정하도록 하여도 좋다.
도 13 및 도 14는 상기 식 2의 그룹화의 조건식을 이용하여 구하여진 그룹에 대응하는 클러스터와, 이 클러스터에 속하는 컨텐츠의 관계를 도시하는 도면이다. 또한, 도 13 및 도 14에 도시하는 동그라미는 하나의 컨텐츠를 나타내고, 도 14에 도시하는 이중환(double circle)은 동일한 위치에 복수의 컨텐츠가 존재하는 것을 나타낸다.
예를 들면, 도 13에 도시하는 바와 같이, 컨텐츠(371 내지 375)가 드문드문하게 분포하고 있는 지역에서는 큰 클러스터로서 그룹화된다. 또한, 파라미터 정수(DL 및 DH)의 값으로서 비교적 작은 값이 설정되는 경우에는 클러스터의 밀도(DC)가 비교적 작은 클러스터에 대응하는 그룹이 출력된다. 이 때문에, 예를 들면, 도 13에 도시하는 바와 같이, 드문드문하게 분포하고 있는 컨텐츠(371 내지 375)가 속하는 큰 클러스터가 그룹화된다.
한편, 도 14에 도시하는 바와 같이, 동일한 지점에 복수의 컨텐츠가 중복되어 있는 경우나 좁은 지역에 복수의 컨텐츠가 밀집하여 있는 경우에는 작은 클러스터로서 그룹화된다. 또한, 파라미터 정수(DL 및 DH)의 값으로서 비교적 큰 값이 설 정되는 경우에는 클러스터의 밀도(DC)가 비교적 작은 클러스터에 대응하는 그룹이 출력된다. 이 때문에, 예를 들면, 도 14에 도시하는 바와 같이, 좁은 지역에 집중하고 있는 복수의 컨텐츠가 속하는 작은 클러스터(381 내지 385)가 그룹화된다.
이상에서는 클러스터링 처리에 의해 작성된 각 클러스터를 그룹화하기 위한 조건으로서, 클러스터 밀도에 의거하여 그룹화하는 예에 관해 설명하였다. 계속해서, 클러스터 밀도 이외의 그룹화 조건을 이용하여 각 클러스터를 그룹화하는 예에 관해 설명한다. 여기서는 그룹화 조건으로서, 컨텐츠의 시간적인 정보에 의거하여 그룹화하는 예에 관해 설명한다.
예를 들면, 이하에 나타내는 그룹화의 조건식의 한 예인 식 3을 충족시키는 이벤트 수를 포함하는 클러스터를 2진 트리 데이터베이스(270)로부터 추출하여, 추출된 클러스터를 그룹으로서 결정하여, 이 그룹을 클러스터 데이터베이스(280)에 격납한다.
NL≤nC<NH …… (식 3)
여기서, nC은 클러스터(C)에 포함되는 이벤트 수를 나타내고, NL 및 NH은 파라미터 정수이다. 또한, 이벤트 수란, 시간적인 정리를 나타내는 값이고, 하나의 클러스터에 포함되는 컨텐츠의 이벤트 수이다. 즉, 하나의 클러스터에 포함되는 화상 컨텐츠중에서, 촬영된 날(日)이 다른 것이 많은 경우에는 이벤트 수가 큰 값이 되고, 그 클러스터는 이벤트 수가 큰 클러스터가 된다. 한편, 하나의 클러스터에 다수의 화상 컨텐츠가 포함되어 있는 경우라도, 이들의 화상 컨텐츠가 촬영된 날이 같은 경우에는 이벤트 수의 값은 1이고, 그 클러스터는 이벤트 수가 작은 클러스터가 된다. 또한, 이벤트 수는 클러스터 데이터에 포함되는 컨텐츠 리스트의 컨텐츠 ID에 대응하는 컨텐츠의 촬영 시각 등에 의거하여 구할 수 있다.
또한, 예를 들면, 파라미터 정수(NL 및 NH)의 값이 비교적 작은 값으로 설정된 경우에는 이벤트 수가 비교적 적은 클러스터가 추출된다. 한편, 파라미터 정수(NL 및 NH)의 값이 비교적 큰 값으로 설정된 경우에는 이벤트 수가 비교적 큰 클러스터가 추출된다. 또한, 파라미터 정수(NL 및 NH)의 차의 값이 작아지도록 설정된 경우에는 이벤트 수가 비교적 가까운 클러스터만이 추출되기 때문에, 추출되는 클러스터의 수가 비교적 적어진다. 한편, 파라미터 정수(NL 및 NH)의 차의 값이 커지도록 설정된 경우에는 이벤트 수가 비교적 떨어져 있는 클러스터도 추출되기 때문에, 추출된 클러스터의 수가 비교적 많아진다. 그리고, 2진 트리 구조 데이터로부터 클러스터를 추출하는 방법에 관해서는 식 2를 이용하여 추출하는 방법과 마찬가지이다.
이와 같이, 클러스터에 포함되는 이벤트 수(nC)가 파라미터 정수(NL 및 NH)의 범위 내에 들어가는 클러스터를 추출하고, 추출된 클러스터가 그룹으로서 출력된다. 또한, 파라미터 정수(NL 및 NH)에 관해서는 미리 설정하여 두도록 하여도 좋다. 또한, 파라미터 정수(NL)에 대해서는 표시부(120)에 표시되어 있는 그룹화 조건 설정 바(121)를 이동시키고, 파라미터 정수(NH)에 대해서는 그룹화 조건 설정 바(122) 를 이동시킴에 의해, 각 파라미터 정수의 값을 변경하고, 유저가 적절히 설정하도록 하여도 좋다. 또한, 파라미터 정수(NL 및 NH)의 어느 하나를 설정하도록 하여도 좋다.
도 15 및 도 16은 상기 식 3의 그룹화의 조건식을 이용하여 구하여진 그룹에 대응하는 클러스터와, 이 클러스터에 속하는 컨텐츠의 관계를 도시하는 도면이다. 또한, 도 15 및 도 16에 도시하는 동그라미는 10월 18일에 촬영된 화상(10월 18일의 이벤트 사진)이고, 도 15 및 도 16에 도시하는 4각은 12월 5일에 촬영된 화상(12월 5일의 이벤트 사진)인 것을 나타낸다. 또한, 마찬가지로, 도 16(a)에 도시하는 마름모꼴 등은 도 16(b)에 도시하는 각 이벤트의 일자에 대응하는 날에 촬영된 화상인 것을 나타낸다.
예를 들면, 도 15에 도시하는 바와 같이, 비교적 많은 클러스터가 분포하고 있는 지역이라도, 클러스터(386)에 포함되는 컨텐츠의 이벤트 수가 적은(10월 18일 및 12월 5일만) 경우에는 큰 클러스터로서 그룹화된다. 또한, 파라미터 정수(NL 및 NH)의 값으로서 비교적 큰 값이 설정되는 경우에는 이벤트 수(nC)가 비교적 큰 클러스터에 대응하는 그룹이 출력된다.
한편, 도 16에 도시하는 바와 같이, 동일한 지점에 복수의 컨텐츠가 중복되어 있는 경우나 좁은 지역에 복수의 컨텐츠가 존재하는 경우로서, 이들의 컨텐츠의 이벤트의 일자가 다른 것이 많은 경우에는 작은 클러스터로서 그룹화된다. 또한, 파라미터 정수(NL 및 NH)의 값으로서 비교적 작은 값이 설정되는 경우에는 이벤트 수(nC)가 비교적 작은 클러스터에 대응하는 그룹이 출력된다.
도 17은 그룹화된 클러스터와, 클러스터 사이즈, 컨텐츠의 밀도, 및, 이벤트 수의 개략 관계를 도시하는 도면이다. 도 17에서는 화상 컨텐츠가 촬영된 장소에 관한 명칭이나 약칭을, 이 장소에 대응하여 작성된 클러스터(391 내지 398) 내에 나타낸다. 또한, 도 17에 도시하는 클러스터(391 내지 398)의 형상 및 크기에 관해서는 설명을 위해 실제의 것과는 다르다.
예를 들면, 유저가 빈번하게 방문되는 장소를 「자택」, 「학교」, 「역」, 「근처의 공원」으로 하고, 여행 등에서 몇회 방문된 장소를 「하코다테」, 「삿포로」로 하고, 여행 등에서 1회만 방문된 장소를 「아메리카」, 「멕시코」로 한다. 이 경우에 있어서, 유저가 방문되는 빈도가 높고, 좁은 지역 내에서 촬영되는 화상 컨텐츠가 많고, 촬영 일시의 수가 많은 「자택」 등의 장소에 대응하는 클러스터에 관해서는 비교적 작은 클러스터가 그룹으로서 출력된다.
한편, 유저가 방문되는 빈도가 낮고, 넓은 지역 내에서 화상 컨텐츠가 촬영되고, 촬영 일시의 수가 적은 「아메리카」 등의 장소에 대응하는 클러스터에 관해서는 비교적 큰 클러스터가 그룹으로서 출력된다. 또한, 여행 등에서 수회 방문된 「하코다테」 등에 관해서는 이들의 중간 정도의 클러스터가 그룹으로서 출력된다.
일반적으로는 유저가 빈번하게 방문되는 장소와, 여행 등에서 1회만 방문된 장소에서는 유저에게 있어서 적절한 그룹의 범위가 다른 것이 많다. 예를 들면, 자택 내나 근처의 공원에서 촬영된 아이의 다수의 사진에 관해서는 자택과 공원의 거 리가 1km도 떨어지지 않는 경우에도, 자택에서 촬영된 사진과 공원에서 촬영된 사진을 나누어 감상하고 싶은 경우가 많다. 한편, 한번만 갔던 하와이 여행에 관해서는 와이키키 비치에서 촬영된 사진과 호놀루루의 호텔에서 촬영된 사진이 나뉘어져 있을 필요는 없고, 이들을 함께 관상하고 싶는 경우가 많다. 이와 같은 경우에, 본 발명의 실시의 형태에 의하면, 유저에 의해 촬영된 화상을 유저에게 있어서 적절한 그룹으로 용이하게 분류할 수 있다. 이로써, 유저의 기호에 따른 적절한 컨텐츠의 그룹을 표시할 수 있다.
도 18 및 도 19는 그룹화된 화상 컨텐츠를 표시하는 경우에 있어서의 표시예를 도시하는 도면이다. 상술한 바와 같이, 2진 트리 구조 데이터로부터 그룹으로서 출력된 클러스터가 클러스터 데이터베이스(280)에 보존된다. 그리고, 클러스터 데이터베이스(280)에 보존되는 클러스터에 대응하는 클러스터 데이터에 의거하여, 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기록되어 있는 화상 컨텐츠가 분류되어 표시된다. 즉, 클러스터 데이터베이스(280)에 보존되는 클러스터에 속하는 화상 컨텐츠가, 클러스터마다 표시된다. 예를 들면, 도 18에는 클러스터 데이터베이스(280)에 보존되는 클러스터에 속하는 화상 컨텐츠를 지도상의 좌상부분, 좌하부분, 우상부분, 우하부분에, 클러스터마다 분류하여 표시하는 예를 나타낸다. 또한, 도 18(a)는 하나의 클러스터에 속하는 복수의 화상 컨텐츠를 중복되고 표시하는 예를 나타내고, 도 18(b)는 하나의 클러스터에 속하는 복수의 화상 컨텐츠중의 하나의 화상 컨텐츠만을 표시시키고, 이 화상 컨텐츠의 우상부분에 폴더 아이콘을 부가하고 표시하는 예를 나타낸다. 파라미터 정수를 조정함에 의해, 도 18(b)에 도시하는 바와 같이, 그 룹화된 복수의 화상 컨텐츠의 중복을 피하여 표시함과 함께, 소정 부분에 폴더 아이콘을 부가함에 의해, 유저가 관상하기 쉬운 유저 인터페이스를 제공할 수 있다.
또한, 도 19에는 클러스터 데이터베이스(280)에 보존되는 클러스터에 속하는 화상 컨텐츠를 지도상의 한가운데 부분과 아래 부분에, 클러스터마다 분류하여 일렬로 표시하는 예를 나타낸다. 이 예에서는 장소를 기준으로 하여 각 화상 컨텐츠가 클러스터로 분류되어 있고, 유저에 의해 선택된 클러스터의 열이 한가운데 부분에 표시되어 있다. 또한, 이 클러스터 열에서, 유저에 의해 선택된 화상이 중앙에 표시되어 있다.
도 18 또는 도 19에 도시하는 바와 같이, 화상 컨텐츠가 분류되어 표시가 되어 있는 경우에 있어서, 조작 접수부(130)로부터의 조작 입력에 의해 그룹화 조건의 파라미터 정수가 변경된 경우에는 변경 후의 파라미터 정수에 의해 출력된 클러스터에 의거하여 화상 컨텐츠가 분류된다. 이 때문에, 조작 접수부(130)로부터의 조작 입력에 의한 파라미터 정수의 변경에 의해 표시가 변화한다. 이와 같이, 파라미터 정수를 변경함에 의해, 적절한 범위의 화상 컨텐츠를 유저에게 용이하게 제공할 수 있다.
다음에, 상술한 클러스터링 방법 및 클러스터 데이터 작성 방법의 동작에 관해 도면을 참조하여 설명한다.
도 20은 촬상 장치(100)에 의한 클러스터 데이터 작성 처리의 처리 순서를 도시하는 플로우 차트이다. 도 20에서는 사진 화상을 촬영하고 나서 클러스터 데이터를 클러스터 데이터베이스에 격납하기 까지의 동작을 나타낸다. 또한, 클러스터 링 방법으로서는 다수의 클러스터링 방법이 존재한 것이지만, 여기서는 일반적인 클러스터링 알고리즘인 계층 클러스터링을 이용한 경우에 있어서의 동작에 관해 설명한다. 또한, 여기서는 클러스터 밀도에 의거하여 각 클러스터의 그룹화를 실행하는 경우에 관해 설명한다.
최초에, 촬영된 화상 데이터에 대응하는 디지털 데이터가 캡처부(212)에 의해 디지털 데이터로 변환되고, 변환된 디지털 데이터가 촬영 화상 데이터베이스(230)에 출력된다(스텝 S901). 계속해서, GPS 신호 처리부(220)에 의해 위치 정보가 취득되고(스텝 S902), 촬영 화상에 대응하는 디지털 데이터인 화상 컨텐츠가 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기록된다(스텝 S903). 이 경우에, 컨텐츠의 Exif 태그에는 GPS 신호 처리부(220)에 의해 산출된 위치 정보나 촬영 시각 등의 각종 메타데이터가 기록된다.
계속해서, 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기록되어 있는 각 컨텐츠에 관한 계층 클러스터링 처리가 실행된다(스텝 S910). 이 계층 클러스터링 처리에 관해서는 도 21을 참조하여 상세히 설명한다.
계층 클러스터링 처리에 의해 작성된 클러스터에 대해 컨텐츠 밀도가 산출된다(스텝 S904). 즉, 2진 트리 데이터베이스(270)에 격납되어 있는 2진 트리 구조 데이터에서의 각 노드에 대응하는 각 클러스터에 대해 컨텐츠 밀도가 산출된다.
계속해서, 산출된 컨텐츠 밀도에 의거하여, 2진 트리 데이터베이스(270)에 격납되어 있는 2진 트리 구조 데이터에서의 가장 하위의 계층의 노드에 대응하는 클러스터의 클러스터 밀도가 파라미터 정수에 의해 정해지는 범위 내에 포함되는지 의 여부가 판단된다(스텝 S905). 판단의 대상이 되는 클러스터의 클러스터 밀도가 파라미터 정수에 의해 정해지는 범위 내에 포함되지 않는 경우에는(스텝 S905), 그 클러스터에 대응하는 노드가 루트 노드인지의 여부가 판단된다(스텝 S907). 그 노드가 루트 노드인 경우에는(스텝 S907), 결정된 노드에 대응하는 클러스터가 추출되고, 이 클러스터에 대응하는 클러스터 데이터가 클러스터 데이터베이스(280)에 출력되어 기록되고(스텝 S909), 클러스터 데이터 작성 처리 순서의 동작을 종료한다.
그 클러스터에 대응하는 노드가 루트 노드가 아닌 경우에는(스텝 S907), 그 클러스터에 대응하는 노드 이외의 다른 노드로 이동하여(스텝 S908), 이동 후의 클러스터의 컨텐츠 밀도가 산출되고(스텝 S904), 클러스터 밀도가 파라미터 정수에 의해 정해지는 범위 내에 포함되는지의 여부가 판단된다(스텝 S905). 또한, 다른 노드로 이동하는 경우에는 하위의 계층의 노드로부터 상위의 계층으로 순차적으로 이동한다.
판단의 대상이 되는 클러스터의 클러스터 밀도가 파라미터 정수에 의해 정해지는 범위 내에 포함되는 경우에는(스텝 S905), 그 클러스터에 대응하는 노드가 그룹화 조건을 충족시키는 노드라고 결정된다(스텝 S906). 계속해서, 결정된 노드가 루트 노드인지의 여부가 판단된다(스텝 S907).
이와 같이, 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 결정 처리를 반복한다(스텝 S904 내지 스텝 S908). 즉, 클러스터 밀도가 파라미터 정수로부터 정해지는 범위 내에 포함되는지의 여부가 2진 트리 구조 데이터에서의 하위의 계층의 노드로부터 순차적으로 판단된다.
도 21은 촬상 장치(100)에 의한 클러스터 데이터 작성의 처리 순서중의 계층 클러스터링 처리 순서(도 20에 도시하는 스텝 S910의 처리 순서)를 도시하는 플로우 차트이다. 또한, 스텝 S913에서 나타내는 각 클러스터 사이의 거리계산에 관해서는 각종의 계산 방법이 존재한다. 예를 들면, 중심법(Centroid), 최단 거리법, 최장 거리법, 군간 평균 거리법, Ward법 등이 널리 알려져 있다. 여기서는 도 4에서 도시한 계산 방법을 이용하여 설명하지만, 컨텐츠에 응하여, 다른 계산 방법을 이용하도록 하여도 좋다.
최초에, 촬영 화상 데이터베이스(230)으로부터 컨텐츠가 취득된다(스텝 S911). 계속해서, 취득된 컨텐츠의 Exif 태그에 기록되어 있는 촬영 위치 정보가 취득되고(스텝 S912), 취득된 촬영 위치 정보에 의거하여, 각 컨텐츠 사이의 거리가 계산된다(스텝 S913). 계속해서, 계산하여 구하여진 각 컨텐츠 사이의 거리에 의거하여, 클러스터가 작성된다. 그리고, 각 클러스터 사이 및 각 컨텐츠 사이의 거리가 순차적으로 계산되고, 이들의 계산 결과에 의거하여, 2진 트리 구조 데이터가 작성된다(스텝 S914). 예를 들면, 도 10에 도시하는 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터가 작성된다.
계속해서, 클러스터링되지 않은 컨텐츠가 존재하는지의 여부가 판단되고(스텝 S915), 클러스터링되지 않은 컨텐츠가 존재하는 경우에는 스텝 S911로 진행하여, 2진 트리 작성 처리를 반복한다(스텝 S911 내지 S915). 또한, 2진 트리 구조 데이터가 작성된 후에, 클러스터링되지 않은 컨텐츠가 존재하는 경우에 관해, 스텝 S911 내지 S915에 나타내는 2진 트리 작성 처리 이외의 작성 방법을, 도 25 내지 도 28을 참조하여 상세히 설명한다.
클러스터링되지 않은 컨텐츠가 존재하지 않는 경우에는(스텝 S915), 작성된 2진 트리 구조 데이터가 2진 트리 데이터베이스(270)에 격납되고(스텝 S916), 계층 클러스터링 처리 순서의 동작을 종료한다.
다음에, 계층 클러스터링 방법에 관해 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
여기서 나타내는 계층 클러스터링 방법의 기본적인 흐름은 최단 거리법 등의 종래의 응집형 계층적 클러스터링과 마찬가지로, 최초에는 모든 입력 데이터를 각각 다른 클러스터에 속하도록 한다. 즉, 하나의 클러스터에 하나의 요소가 포함되도록 한다. 그리고, 가장 거리가 작은 2개의 클러스터를 순차적으로 병합하여 가고, 최종적으로는 각 입력 데이터를 하나의 클러스터에 병합한다.
또한, 본 발명의 실시의 형태에서의 계층적 클러스터링 방법과, 종래의 계층적 클러스터링 방법의 주된 차이는 각각의 클러스터의 대표치와, 각 클러스터 사이의 거리의 계산 방법이다.
여기서, 모든 입력 데이터 수를 n으로 한 경우, 최초에, 하나의 클러스터에 각 입력 데이터가 하나의 요소로서 속하도록 클러스터가 설정되고, 전체로 n개의 클러스터가 작성된다. 또한, 각 클러스터는 속성치로서, 중심점(C) 및 반경(r)을 가지며, 중심점(C)의 초기치는 데이터의 좌표치이고, 반경(r)의 초기치는 0이다.
그리고, 클러스터에 속하는 모든 요소에 관해, 클러스터 중심(C)으로부터 각 요소까지의 거리가, 반경(r) 이하가 되도록, 클러스터 중심(C)와 반경(r)이 결정된 다. 즉, 중심점(C) 및 반경(r)으로 정해지는 구(球)의 내부에, 클러스터에 속하는 전 요소가 포함되게 된다.
클러스터 사이의 거리를, 이하와 같이 정한다.
클러스터(i) 및 클러스터(j)를 병합하여 클러스터(k)가 작성되는 경우에 있어서, 클러스터(i) 및 클러스터(j) 사이의 거리(d(i, j))는 이하의 식 4 및 식 5로 구할 수 있다.
d(i, j)=r(k)-r(i)-r(j) (r(k)≥r(i)+r(j)) …… (식 4)
d(i, j)=0 (r(k)<r(i)+r(j)) …… (식 5)
또한, r(i)는 클러스터(i)의 반경이다. 즉, 클러스터 사이 거리는 클러스터를 병합한 경우의 반경의 증분이다.
거리의 증분을 클러스터 사이의 거리로 정하는 방법은 ｗard법의 사고방식과 유사하고, ｗard법에서는 이하의 식 6을 이용하여, 클러스터(i) 및 클러스터(j)의 사이의 거리(d(i, j))를 구한다.
d(i, j)=E(k)-E(i)-E(j) …… (식 6)
또한, E()는 클러스터에 포함되는 요소의 제곱 오차이다.
다음에, 2개의 클러스터가 병합된 후의 병합 후의 클러스터의 중심점 및 반경을 구하는 방법에 관해 설명한다.
도 22는 2개의 클러스터를 병합하는 경우에 있어서의 각 클러스터에 속하는 요소의 포함 관계를 도시하는 도면이다.
2개의 클러스터를 병합하는 경우에는 클러스터에 속하는 요소의 포함 관계에 응하여, 이하의 (1) 내지 (3)의 3개의 패턴으로 경우 나눔을 한다.
(1) m(i)⊃m(j)
(2) m(j)⊃m(i)
(3) 상기 이외
또한, m(i)는 클러스터(i)에 속하는 전 요소의 집합을 나타내고, m(j)는 클러스터(j)에 속하는 전 요소의 집합을 나타낸다.
상기 (1)의 m(i)⊃m(j)는 도 22(a)에 도시하는 바와 같이, 클러스터(j)(602)에 속하는 모든 요소가, 클러스터(i)(601)에 속하는 것을 나타낸다.
상기 (2)의 m(j)⊃m(i)는 도 22(b)에 도시하는 바와 같이, 클러스터(i)(603)에 속하는 모든 요소가, 클러스터(j)(604)에 속하는 것을 나타낸다.
상기 (3)은 상기 (1) 및 (2) 이외의 경우이고, 예를 들면, 클러스터(i)(605) 및 클러스터(j)(606)의 포함 관계가, 도 22(c)에 도시하는 관계인 경우이다.
상기 (1) 내지 (3)의 경우 나눔은 클러스터(i) 및 클러스터(j)의 각 중심점의 좌표 및각 반경에 의거하여 구하여진다. 예를 들면, 클러스터(i)의 중심점의 좌표C(i)로부터 반경(r)(i)의 구가, 중심점의 좌표C(j) 및 반경(r)(j)로 구성되는 구로 이루어지는 클러스터(j)를 전부 포함하는 경우에는 도 22(a)에 도시하는 바와 같이, 상기 (1)의 관계가 성립한다.
즉, r(i)≥r(j)+l(i, j)가 되는 경우에는 상기 (1)의 관계가 성립한다. 여기서, l(i, j)은 이하의 식 7에 표시하는 바와 같이, 클러스터(i) 및 클러스터(j)의 중심점 사이의 유클리드 거리이다.
l(i, j)=|C(i)-C(j)| …… (식 7)
여기서, 데이터의 차원을 dim으로 하면, l(i, j)는 이하의 식 8에 의해 표시된다.
[수식 1]
Figure 112008020979919-PAT00001
여기서, c(i, k)는 클러스터(i)의 중심치 속성의 k번째의 값이다.
병합 후의 클러스터(k)의 중심점 및 반경은 클러스터(i)의 것이 그대로 사용된다.
상기 (2)인 경우에 관해서는 상기 (1)인 경우에 있어서, 「i」와 「j」를 교체하여 마찬가지로 구할 수 있다.
상기 (3)인 경우는 도 22(c)에 도시하는 바와 같이, 클러스터(i)(605)의 구 및 클러스터(j)(606)의 구를 포함하는 최소의 구에 의해, 클러스터(k)(607)가 작성된다. 클러스터(k)(607)의 반경은 이하의 식 9를 이용하여 구할 수 있다. 또한, 클러스터(k)의 중심점은 이하의 식 10을 이용하여 구할 수 있다.
r(k)=(l(i, j)+r(i)+r(j))/2 …… (식 9)
C(k)=((r(i)-r(j)+l(i, j))*C(i)+(r(j)-r(i)+l(i, j))*C(j))/(2*l(i, j)) …… (식 10)
또한, 클러스터(k)의 중심점은 C(i) 및 C(j)를 잇는 직선상에 존재한다.
다음에, 상기에서 나타낸 클러스터링 처리에 관해 실제로 n개의 데이터를 입력하는 경우에 관해 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 23은 촬상 장치(100)에 의한 클러스터링 처리의 처리 순서를 도시하는 플로우 차트이다. 여기서는 dim차원의 n개의 데이터(X(i))(i=0, … [0], n-1)를 입력하고, 데이터(X(i))를 클러스터링하는 경우에 있어서의 처리를 나타낸다. 또한, 워크 영역을, dim차원의 n개의 중심치(C(i))(i=0, … [0], n-1) n개의 반경(r(i))(i=0, … [0], n-1) n개의 플래그(flg(i))(i=0, … [0], n-1)로 한다.
최초에, 요소수(n)로서, 클러스터 수(nC), 모든 클러스터의 중심치를 각각의 요소의 좌표로, 전 클러스터의 반경을 0으로 초기화하고, 클러스터의 유효 플래그(flg(i))를 초기화한다(스텝 S920).
C(i)=X(i)(i=0, …, n-1)
r(i)=0(i=0, …, n-1)
flg(i)=true(i=0, …, n-1)
nC=n
계속해서, n개의 클러스터(C(i))중에서, 클러스터 사이의 거리가 최소인 클러스터의 조합을 추출한다(스텝 S921). 이 경우에, flg(i), flg(j)가 모두 「true」인 것에 관해, d(i, j)(i=0, …, n-1, j=0, …, n-1, i<j)가 최소가 되는 i, j를 각각 mini, minj로 한다.
계속해서, 구하여진 클러스터(mini) 및 클러스터(minj)를 병합한다(스텝 S925). 이 클러스터의 병합 처리에 관해서는 도 24에 도시하는 플로우 차트를 이용하여 상세히 설명한다. 이 병합 처리의 후에, 클러스터(minj)에 대응하는 유효 플래그(flg(minj))가 무효(false)로 된다(스텝 S922).
계속해서, nC로부터 「1」을 감산한 후에(스텝 S923), nC가 「1」보다도 큰지의 여부가 판단된다(스텝 S924). nC가 「1」보다 큰 경우에는(스텝 S924), 스텝 S921로 진행하여, 클러스터링 처리를 반복한다(스텝 S921 내지 스텝 S923). nC가 「1」 이하인 경우에는(스텝 S924), 클러스터링 처리의 동작을 종료한다.
도 24는 촬상 장치(100)에 의한 클러스터링 처리의 처리 순서중의 클러스터의 병합 처리 순서(도 23에 도시하는 스텝 S924의 처리 순서)를 도시하는 플로우 차트이다. 이 처리는 i를 「mini」로 하고, j를 「minj」로 하고, k를 「mini」로 하여, 병합 후의 클러스터의 중심점(C(k)) 및 반경(r(k))을 구한 처리이다.
최초에, 「vji=r(j)-r(i)+l(i, j)」가 「0」 이하인지의 여부가 판단된다(스텝 S926). 「vji=r(j)-r(i)+l(i, j)」가 「0」 이하인 경우에는(스텝 S926), C(k)=C(i), r(k)=r(i)로 설정된다(스텝 S927).
한편, 「vji=r(j)-r(i)+l(i, j)」가 「0」 이하가 아닌 경우에는(스텝 S926), 「vij=r(i)-r(j)+l(i, j)」가 「0」 이하인지의 여부가 판단된다(스텝 S928). 「vij=r(i)-r(j)+l(i, j)」가 「0」 이하인 경우에는(스텝 S928), C(k)=C(j), r(k)=r(j)로 설정된다(스텝 S929).
「vij=r(i)-r(j)+l(i, j)」가 「0」 이하가 아닌 경우에는(스텝 S928), C(k)=(vij*C(i)+vji*C(j))/(2*l(i, j)), r(k)=(l(i, j)+r(i)+r(j))/2로 설정된다(스텝 S930).
다음에, 도 23 및 도 24에서 도시한 클러스터링 처리에 의해 화상 데이터를 클러스터링하는 경우에 있어서의 구체적인 예에 관해 도면을 참조하여 설명한다. 여기서는 2차원(dim=2)으로 배치되어 있는 8개의 데이터(n=8)를 클러스터링하는 경우에 관해 설명한다.
도 25 내지 도 32는 xy좌표상에 배치된 8개의 데이터(400 내지 407)을 클러스터링하는 경우에 있어서의 천이를 도시하는 도면이다. 또한, 도 33 내지 도 39는 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터의 속성치 및 각 클러스터 사이의 거리를 도시하는 도면이다. 도 25 내지 도 32에 도시하는 xy좌표에 있어서, 데이터(400)의 좌표는 (0, 0)으로 하고, 데이터(401)의 좌표는 (10, 0)으로 하고, 데이터(402)의 좌표는 (35, 0)으로 하고, 데이터(403)의 좌표는 (51, 0)으로 하고, 데이터(404)의 좌표는 (50, 80)으로 하고, 데이터(405)의 좌표는 (50, 60)으로 하고, 데이터(406)의 좌표는 (90, 50)으로 하고, 데이터(407)의 좌표는 (90, 20)으로 한다.
또한, 도 33 내지 도 39에 도시하는 표 421, 423, 425, 427, 429, 431, 433, 434에는 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터의 클러스터 번호 0 내지 7과, 각 클러스터의 반경(r)과, 각 클러스터의 중심 좌표의 x좌표(cx) 및 y좌표(cy)를 나타낸다. 또한, 이들의 표에서는 상술한 클러스터의 유효 플래그(flg)의 진위의 항목을 제외하고 나타낸다.
또한, 도 33 내지 도 39에 도시하는 표 422, 424, 426, 428, 430, 432에는 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터 사이의 거리(d(i, j))를 나타낸다.
최초에, xy좌표상에 배치된 8개의 전 데이터(400 내지 407)가 하나씩의 클러스터에 할당된다. 즉, 도 33(a)에 도시하는 바와 같이, 데이터(400 내지 407)가 각 클러스터 번호 0 내지 7에 할당되어 표 421에 격납된다(스텝 S920).
계속해서, 도 33(a)에 도시하는 표 421에 격납되어 있는 각 클러스터 사이의 거리가 계산되고, 클러스터 사이의 거리가 최소가 되는 2개의 클러스터가 추출된다(스텝 S921). 도 33(b)에 도시하는 표 422에는 각 클러스터 사이의 거리(d(i, j))가 계산된 결과를 나타낸다. 표 422에 표시하는 바와 같이, 클러스터 사이의 거리가 최소가 되는 2개의 클러스터(mini, minj)는 클러스터 사이의 거리가 5(d(0, 1)=5)인 클러스터 번호 0 및 클러스터 번호 1(mini=0, minj=1)의 클러스터이다. 이 때문에, 클러스터 번호 0 및 클러스터 번호 1의 2개의 클러스터가 추출된다.
계속해서, 클러스터 번호 0 및 클러스터 번호 1의 클러스터를 병합한다(스텝 S924). 여기서, 클러스터 번호 0 및 클러스터 번호 1의 클러스터에 관해, l(i, j)=10, r(i)=0, r(j)=0, vji=10, vji=10이기 때문에, 도 24에서 도시한 클러스터의 병합 처리에 의해, 스텝 S929로 진행하여, 이하와 같이 C(k) 및 r(k)이 구하여진다.
C(k)=(vij*C(i)+vji*C(j))/(2*l(i,j))
=(10*C(i)+10*C(j))/(2*10)
={(10*0+10*10)/(2*10), (0*0+0*10)/(2*10)}
={5, 0}
r(k)=(l(i, j)+r(i)+r(j))/2
=(10+0+0)/2
=5
또한, k=0이다. 이로써, 도 34(a)에 도시하는 표 423을 얻을 수 있다. 또한, 도 26에 도시하는 바와 같이, 클러스터(411)가 작성된다.
계속해서, nC로부터 「1」을 감산한다(스텝 S922). 즉, nC=8로부터 nC=7로 한다.
계속해서, nC가 「1」보다도 큰지의 여부가 판단된다(스텝 S923). 이 경우에는 nC=7이기 때문에, 스텝 S921로 진행하여, 클러스터링 처리를 반복한다(스텝 S921 내지 스텝 S922).
예를 들면, 도 34(a)의 표 423에 격납되어 있는 각 클러스터 사이의 거리가, 도 34(b)의 표 424에 표시하는 바와 같이 계산된다. 그리고, 표 424에 표시하는 바와 같이, 클러스터 사이의 거리가 최소가 되는 2개의 클러스터는 클러스터 사이의 거리가 8(d(2, 3)=8)인 클러스터 번호 2 및 클러스터 번호 3의 클러스터이다. 이 때문에, 클러스터 번호 2 및 클러스터 번호 3의 2개의 클러스터에 의해, 도 27에 도시하는 바와 같이, 클러스터(412)가 작성된다.
계속해서, 도 35(a)의 표 425에 격납되어 있는 각 클러스터 사이의 거리가, 도 35(b)의 표 426에 표시하는 바와 같이 계산된다. 그리고, 표 426에 표시하는 바와 같이, 클러스터 사이의 거리가 최소가 되는 2개의 클러스터는 클러스터 사이의 거리가 10(d(4, 5)=10)인 클러스터 번호 4 및 클러스터 번호 5의 클러스터이다. 이 때문에, 클러스터 번호 4 및 클러스터 번호 5의 2개의 클러스터에 의해, 도 28에 도시하는 바와 같이, 클러스터(413)가 작성된다.
계속해서, 도 36(a)의 표 427에 격납되어 있는 각 클러스터 사이의 거리가, 도 36(b)의 표 428에 표시하는 바와 같이 계산된다. 그리고, 표 428에 표시하는 바와 같이, 클러스터 사이의 거리가 최소가 되는 2개의 클러스터는 클러스터 사이의 거리가 12.5(d(0, 2)=12.5)인 클러스터 번호 0 및 클러스터 번호 2의 클러스터이다. 이 때문에, 클러스터 번호 0 및 클러스터 번호 2의 2개의 클러스터에 의해, 도 29에 도시하는 바와 같이, 클러스터(414)가 작성된다.
계속해서, 도 37(a)의 표 429에 격납되어 있는 각 클러스터 사이의 거리가, 도 37(b)의 표 430에 표시하는 바와 같이 계산된다. 그리고, 표 430에 표시하는 바와 같이, 클러스터 사이의 거리가 최소가 되는 2개의 클러스터는 클러스터 사이의 거리가 15(d(6, 7)=15)인 클러스터 번호 6 및 클러스터 번호 7의 클러스터이다. 이 때문에, 클러스터 번호 6 및 클러스터 번호 7의 2개의 클러스터에 의해, 도 30에 도시하는 바와 같이, 클러스터(415)가 작성된다.
계속해서, 도 38(a)의 표 431에 격납되어 있는 각 클러스터 사이의 거리가, 도 38(b)의 표 432에 표시하는 바와 같이 계산된다. 그리고, 표 432에 표시하는 바와 같이, 클러스터 사이의 거리가 최소가 되는 2개의 클러스터는 클러스터 사이의 거리가 14.0754(d(4, 6)=14.0754)인 클러스터 번호 4 및 클러스터 번호 6의 클러스터이다. 이 때문에, 클러스터 번호 4 및 클러스터 번호 6의 2개의 클러스터에 의해, 도 31에 도시하는 바와 같이, 클러스터(416)가 작성된다.
계속해서, 최후로 남은 클러스터 번호 0 및 클러스터 번호 4의 2개의 클러스터에 의해, 도 32에 도시하는 바와 같이, 클러스터(417)가 작성된다. 도 39(a)의 표 433에는 클러스터(417)의 작성 전(도 31에 도시하는 상태)의 클러스터 번호와 클러스터의 속성치를 나타내고, 도 39(b)의 표 434에는 클러스터(417)의 작성 후의 클러스터 번호와 클러스터의 속성치를 나타낸다.
다음에, 화상 데이터인 컨텐츠를 2진 트리 구조 데이터에 격납하는 동작에 관해 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 상술한 클러스터링 처리에서는 화상 데이터인 컨텐츠가 클러스터링되어 클러스터가 작성되고, 이 클러스터에 대응하는 2진 트리 구조 데이터가 작성되었다. 이 클러스터링 처리를 이용하여, 이미 작성되어 있는 2진 트리 구조 데이터에, 신규의 컨텐츠를 격납하는 경우에는 이 신규의 컨텐츠와 함께, 이미 2진 트리 구조 데이터가 작성되어 있는 컨텐츠에 관해서도, 클러스터링 처리를 실행하여 클러스터를 작성하고, 2진 트리 구조 데이터를 작성할 필요가 있다. 예를 들면, n개의 컨텐츠에 관해, 이미 작성되어 있는 2진 트리 구조 데이터를 이용하지 않고, 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 경우에는 n의 삼승(三乘)의 오더의 시간을 필요로 하기 때문에, 처리시간이 길어져 버린다. 그래서, 이 처리시간을 단축시키기 위해, 이하에서 나타내는 예에서는 이미 작성되어 있는 2진 트리 구조 데이터를 이용하여, 신규의 컨텐츠를 격납하는 방법을 나타낸다.
여기서, 2진 트리은 노드 및 아크를 갖는다. 또한, 각 노드는 자(子)노드 또는 리브를 가지며, 이들의 자노드 또는 리브를 left() 및 right()로 나타낸다. 예를 들면, 노드(a)의 2개의 자노드를 left(a) 및 right(a)로 나타낸다. 이 경우에, left(a)를 노드(a)의 제 1번째의 자식으로 하고, right(a)를 노드(a)의 제 2번째의 자식으로 한다. 또한, parent(a)[0] 은 노드(a)의 모(母)노드를 나타낸다. 또한, brother(a)는 노드(a)의 형제(모(母)에서 본 다른쪽의 자식)를 나타낸다. 즉, left(parent(a))=a라면, brother(a)는 right(parent(a))이고, right(parent(a))=a라면, brother(a)는 left(parent(a))이다. head(S)는 집합(S)의 1번째의 요소를 나타낸다. 또한, 2진 트리의 루트 노드는 노드 중에서 가장 상위의 계층의 노드를 의미한다. 또한, center(a)는 노드(a)에 대응하는 클러스터의 중심 위치를 나타낸다.
158.???초구???
또한, 각 노드는 노드와 1대1로 대응하는 클러스터의 속성치인 반경 및 중심점을 갖는다. 예를 들면, 노드에 대응하는 클러스터(a)의 반경을 r(a)로 나타내고, 클러스터(a)의 중심점을 center(a)로 나타낸다. 이 클러스터의 속성치에 의해, 각 노드의 중심점에서의 반경으로 표시되는 초구의(ultraspherical) 클러스터를 나타낼 수가 있다. 또한, 이 초구의 내측이 클러스터 영역이다. 또한, d(a, b)는 노드에 대응하는 클러스터(a) 및 클러스터(b) 사이의 유클리드 거리를 나타낸다.
도 40은 촬상 장치(100)에 의한 2진 트리 작성 처리의 처리 순서를 도시하는 플로우 차트이다. 이 예에서는 입력 데이터로서 화상(X(i))을 이용하여, N(≥2)개의 화상(X(i))(i=1, …, N)이 입력되고, 이 n개의 화상(X(i))이 클러스터링된 2진 트리 구조 데이터로서 출력되는 경우에 관해 설명한다.
최초에, N개의 화상(X(i))이 입력된다(스텝 S931). 입력된 N개의 화상(X(i))중의 1, 2번째의 화상인 화상(X(1)) 및 화상(X(2))을 자노드로 하는 노드(m)가 작성된다(스텝 S932). 즉, left(m)를 X(1)로 하고, right(m)를 X(2)로 한다.
계속해서, N이 「2」 이하인지의 여부가 판단되고(스텝 S933), N이 「2」 이하인 경우에는 2진 트리 구조 데이터의 작성을 종료한다. 한편, N이 「2」 이하가 아닌 경우에는(스텝 S933), i에 3이 설정된다(스텝 S934). 계속해서, 화상(X(i))을 노드(n)로 하여(스텝 S935), 기존의 트리 삽입 처리가 실행된다(스텝 S940). 이 기존의 트리 삽입 처리에 관해서는 도 41을 참조하여 상세히 설명한다.
계속해서, i에 「1」이 가산된다(스텝 S937). 계속해서, i≤N인지의 여부가 판단되고(스텝 S938), i≤N인 경우에는 스텝 S935 이후의 처리를 반복한다.
한편, i≤N이 아닌 경우(즉, i>N인 경우)에는 2진 트리 작성 처리의 동작을 종료한다.
도 41은 촬상 장치(100)에 의한 2진 트리 작성 처리의 처리 순서중의 기존의 트리 삽입 처리 순서(도 40에 도시하는 스텝 S940의 처리 순서)를 도시하는 플로우 차트이다.
이 예에서는 화상(X(i))에 대응하는 노드(n)가 입력됨과 함께 기존의 2진 트리 구조 데이터가 입력되고, 이 노드(n)가 삽입된 2진 트리 구조 데이터가 출력되는 경우에 관해 설명한다.
최초에, 노드(n) 및 기존의 2진 트리 구조 데이터가 입력된다(스텝 S941). 계속해서, 기존의 2진 트리 구조 데이터의 루트 노드로서 노드(a)가 설정된다(스텝 S942). 계속해서, 노드(n)가 루트 노드(a)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하는지의 여부가 판단된다(스텝 S943). 즉, d(center(a), n)<r(a)인지의 여부가 판단된다. 그리고, 노드(n)가 루트 노드(a)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하지 않는 경우에는(스텝 S943), 루트 노드(a) 및 노드(n)를 자식으로 하는 노드(m)가 작성된다(스텝 S944). 즉, left(m)로서 노드(a)가 설정되고, right(m)로서 노드(n)가 설정된다.
한편, 노드(n)가 루트 노드(a)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하는 경우에는(스텝 S943), 루트 노드(a)의 2개의 자노드가 노드(b) 및 노드(c)로서 설정된다(스텝 S945). 즉, left(a)로서 노드(b)가 설정되고, right(a)로서 노드(c)가 설정된다.
계속해서, 노드(n)가 노드(b)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하고, 또한, 노드(n)가 노드(c)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하는지의 여부가 판단된다(스텝 S946). 즉, d(center(b), n)<r(b) 및 d(center(c), n)<r(c)인지의 여부가 판단된다(스텝 S946).
노드(n)가 노드(b)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하고, 또한, 노드(n)가 노드(c)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하는 경우에는(스텝 S946), 스텝 S951로 진행한다. 한편, 노드(n)가 노드(b)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하지 않는 경우, 또는 노드(n)가 노드(c)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하지 않는 경우에는(스텝 S946), 노드(n)가 노드(b)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존 재하는지의 여부가 판단된다(스텝 S947). 즉, d(center(b), n)<r(b)인지의 여부가 판단된다. 노드(n)가 노드(b)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하는 경우에는(스텝 S947), 노드(b)를 노드(a)로 하고(스텝 S948), 스텝 S943 내지 스텝 S947의 처리를 반복한다. 한편, 노드(n)가 노드(b)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하지 않는 경우에는(스텝 S947), 노드(n)가 노드(c)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하는지의 여부가 판단된다(스텝 S949). 즉, d(center(c), n)<r(c)인지의 여부가 판단된다. 노드(n)가 노드(c)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하는 경우에는(스텝 S949), 노드(c)를 노드(a)로 하고(스텝 S950), 스텝 S943 내지 스텝 S949의 처리를 반복한다.
한편, 노드(n)가 노드(c)에 대응하는 클러스터의 구 내에 존재하지 않는 경우에는(스텝 S949), min{d(n, left(b)), d(n, right(b))}≤min{d(n, left(c)), d(n, right(c))}인지의 여부가 판단된다(스텝 S951). 즉, 노드(b)의 2개의 자노드(left(b), right(b))와 노드(n)와의 거리중에서 작은 쪽의 값이, 노드(c)의 2개의 자노드(left(c), right(c))와 노드(n)와의 거리중에서 작은 쪽의 값 이하인지의 여부가 판단된다. min{d(n, left(b)), d(n, right(b))}≤min{d(n, left(c)), d(n, right(c))}인 경우에는(스텝 S951), 노드(b)와 노드(a) 사이에 노드(n)를 삽입하여, 노드(n)와 노드(b)로 신규 노드(m)가 작성된다(스텝 S953). 즉, left(m)를 노드(n)로 하고, right(m)를 노드(b)로 한다. 또한, left(a)를 노드(m)로 한다.
한편, min{d(n, left(b)), d(n, right(b))}>min{d(n, left(c)), d(n, right(c))}인 경우에는(스텝 S951), 노드(c)와 노드(a) 사이에 노드(n)를 삽입하 여, 노드(n)와 노드(c)로 신규 노드(m)가 작성된다(스텝 S952). 즉, left(m)를 노드(n)로 하고, right(m)를 노드(c)오 한다. 또한, left(a)를 노드(m)로 한다.
계속해서, 부분분할 삽입 처리가 실행된다(스텝 S960). 이 부분분할 삽입 처리에 관해서는 도 42를 참조하여 상세히 설명한다.
계속해서, 부분분할 삽입 처리에 의해 작성된 2진 트리 구조 데이터(되돌림 트리)의 루트 노드의 자노드를, 노드(a)로 치환한다(스텝 S955). 즉, right(되돌림 트리)를 right(a)로 하고, left(되돌림 트리)를 left(a)로 한다.
계속해서, 클러스터 트리 재구축 처리가 실행된다(스텝 S980). 이 클러스터 트리 재구축 처리에 관해서는 도 43을 참조하여 상세히 설명한다.
도 42는 촬상 장치(100)에 의한 2진 트리 작성 처리의 처리 순서중의 부분분할 삽입 처리 순서(도 41에 도시하는 스텝 S960의 처리 순서)를 도시하는 플로우 차트이다.
이 예에서는 2진 트리 구조 데이터 및 노드(a)가 입력되고, 수정된 2진 트리 구조 데이터가 출력되는 경우에 관해 설명한다.
최초에, 2진 트리 구조 데이터 및 노드(a)가 입력된다(스텝 S961).
계속해서, 노드(a)의 자노드에 대응하는 클러스터가 포함되는 클러스터 집합(S)이 설정된다(스텝 S962). 즉, 클러스터 집합(S)=(left(a), right(a))이다.
계속해서, 클러스터 집합(S)의 요소(s)중에서 최대의 반경을 갖는 클러스터인 클러스터(smax)를 추출한다(스텝 S963). 즉, smax=argmax(r(s))이다.
계속해서, 클러스터 집합(S)으로부터, 클러스터(smax)를 제거하고, 클러스 터(smax)의 자노드에 대응하는 클러스터를 클러스터 집합(S)에 가한다(스텝 S964). 즉, 「(S-smax)∪left(smax)∪right(smax)」를 클러스터 집합(S)으로 한다.
계속해서, 클러스터 집합(S)에 포함되는 각 클러스터의 구 내에 노드(n)가 포함되는 집합을 Sd로 한다(스텝 S965). 즉, Sd={Si|d(center(Si), n)<r(Si)}이다.
계속해서, 집합(Sd)의 요소수가 1 이상인지의 여부가 판단된다(스텝 S966). 집합(Sd)의 요소수가 1 이상인 경우에는(스텝 S966), 스텝 S963으로 진행한다.
한편, 집합(Sd)의 요소수가 0인 경우에는(스텝 S966), 클러스터 집합(S)과 노드(n)가 입력 데이터로서 설정되고(스텝 S967), 도 23에 도시하는 클러스터링 처리가 실행되고(스텝 S900), 2진 트리 구조 데이터가 작성된다.
도 43은 촬상 장치(100)에 의한 2진 트리 작성 처리의 처리 순서중의 클러스터 트리 재구축 처리 순서(도 41에 도시하는 스텝 S980의 처리 순서)를 도시하는 플로우 차트이다.
이 클러스터 트리 재구축 처리는 노드(a)의 형제 노드가, 노드(a)와 겹치지 않도록, 자노드를 분할한 노드 집합(Sb)을 구한 후에, 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 처리이다. 또한, 이 예에서는 2진 트리 구조 데이터 및 노드(a)가 입력되고, 수정된 2진 트리 구조 데이터가 출력되는 경우에 관해 설명한다.
최초에, 2진 트리 구조 데이터 및 노드(a)가 입력된다(스텝 S981). 계속해서, 노드 집합(S)의 요소에 노드(a)를 넣고, 노드 집합(Sb)를 비우고, 노드(a)를 노드(p)로 한다(스텝 S981).
계속해서, 노드(p)의 형제 노드를 노드 집합(Sb)에 가한다(스텝 S983). 즉, Sb←brother(p)∪Sb로 한다.
계속해서, 노드 집합(Sb)의 선두의 요소와 노드(a)가 겹치는지의 여부가 판단된다(스텝 S984). 즉, d(center(head(Sb)), center(a))>r(head(Sb))+r(a)인지의 여부가 판단된다.
그리고, 노드 집합(Sb)의 선두의 요소와 노드(a)가 겹치지 않는다면(스텝 S984), 노드 집합(Sb)로부터 선두의 요소를 취출하고, 취출한 요소를 노드 집합(S)에 가한다(스텝 S985). 즉, 노드 집합(Sb)을 「Sb-{head(Sb)}」로 하고, 노드 집합(S)을 「S∪head(Sb)」로 한다.
계속해서, 노드 집합(Sb)의 요소수가 0인지의 여부가 판단된다(스텝 S986). 노드 집합(Sb)의 요소수가 0이 아닌 경우에는(스텝 S986), 노드 집합(Sb)의 선두의 요소를, 노드 집합(Sb)의 선두의 자노드로 교체하고(스텝 S987), 스텝 S984로 진행한다. 즉, 노드 집합(Sb)을, {left(head(Sb)), right(head(Sb))}∪(Sb-{head(Sb)})로 하고, 스텝 S984로 진행한다.
한편, 노드 집합(Sb)의 요소수가 0인 경우에는(스텝 S986), 노드(p)가 루트 노드인지의 여부가 판단된다(스텝 S988). 노드(p)가 루트 노드가 아닌 경우에는(스텝 S988), 노드(p)의 모노드를 노드(p)로 하고(스텝 S989), 스텝 S983로 진행한다. 즉, 노드(p)에 parent(p)를 설정하고, 스텝 S983로 진행한다.
한편, 노드(p)가 루트 노드인 경우에는(스텝 S988), 클러스터 집합(S)이 입력 데이터로서 설정되고(스텝 S990), 도 23에 도시하는 클러스터링 처리가 실행되고(스텝 S991), 작성된 2진 트리 구조 데이터가 「되돌림 트리」가 되고 스텝 S955 로 돌아온다.
이상에서 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시의 형태에 의하면, 위치 정보를 포함하는 컨텐츠를 관리하기 위한 2진 트리 구조 데이터를 클러스터링부(251)가 작성하고, 이 작성된 2진 트리 구조 데이터에서 소정의 조건을 충족시키는 노드의 계층을 계층 결정부(252)가 결정함에 의해, 촬영 화상 데이터베이스(230)에 기억되는 컨텐츠를 분류할 수 있다.
또한, 예를 들면, 디지털 스틸 카메라에서 촬영된 촬영 화상에 관해 앨범을 작성하는 경우에는 조건 설정부(260)에 설정된 조건에 의해 계층 결정부(252)에 의해 결정된 그룹마다 촬영 화상을 분류할 수 있기 때문에, 유저의 기호에 가까운 앨범을 용이하게 작성할 수 있다. 또한, 컨텐츠를 정리하는 경우에도, 계층 결정부(252)에 의해 결정된 그룹마다 컨텐츠를 분류한 후에 정리를 할 수 있기 때문에, 컨텐츠를 적절하게 분류하여 정리하는 것이 용이하다.
또한, 본 발명의 실시의 형태는 컨텐츠의 위치 정보에 의해 작성되는 클러스터 내에 포함되는 컨텐츠의 밀도나 이벤트 수에 의거하여 컨텐츠를 분류하기 때문에, 지도상이 절대적 또는 상대적인 이미 아는 위치 관계에 의거하여 컨텐츠를 분류하기 위한 지명이나 이벤트 등을 격납하기 위한 데이터베이스를 준비할 필요가 없다. 또한, 특히 특징이 없는 장소나 바다의 한가운데 등의 지구상의 모든 지점에서 촬영된 화상에 관해서도, 유저의 기호에 따른 적절한 분류를 할 수가 있다.
또한, 클러스터의 속성치를 중심점 및 반경으로 함에 의해, 임의의 점이 클러스터에 포함되는지의 여부를, 클러스터의 속성치로부터 일의적으로 결정할 수 있 다. 이 때문에, 클러스터링되지 않은 새로운 화상이 어느 클러스터에 속하고 있는지를, 각각의 클러스터의 속성치에 의해 용이하게 판단할 수 있다. 또한, 어떤 클러스터 영역은 이 클러스터 영역의 모클러스터의 클러스터 영역에 전부가 포함되고, 클러스터의 속성치(중심점 및 반경)가 그 클러스터에 포함되는 요소의 범위를 나타내기 때문에, 화면에 표시되는 클러스터와 요소와의 대응지음이 용이하다.
또한, 본 발명의 실시의 형태에서 나타내는 그룹화 조건은 클러스터 내에 포함되는 컨텐츠의 통계적 분석(클러스터 밀도, 이벤트 수)에 의거하여 그룹화하기 위한 조건이지만, 그룹화 조건으로서는 다른 조건을 이용할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시의 형태에서는 그룹화 조건 설정 바(121 및 122)를 이용하여 파라미터 정수를 변경하는 예에 관해 설명하였지만, 예를 들면, 「개략적」 「표준」 「세밀한」 등의 프리셋 버튼을 표시부(120)에 표시시켜서, 이 프리셋 버튼의 압하에 의해 그룹화하는 입자를 결정하도록 하여도 좋다. 또한, 표시 화면의 크기 등의 UI(유저 인터페이스)상의 제약 등에 응하여 노드를 추출하여 그룹을 결정할 수 있다. 또한, 지도의 스케일에 응하여 표시하는 그룹의 입자를 결정할 수 있다.
또한, 이들의 그룹화 조건에 의해 결정된 그룹에 관해, 유저가 편집을 하도록 하여도 좋다. 예를 들면, 각 그룹에 대응하는 클러스터에 포함되는 각 컨텐츠를 그룹마다 분류하여 표시시키고, 조작 접수부(130)로부터의 조작 입력에 의해, 어느 하나의 컨텐츠에 관해 그룹 사이를 이동시키도록 하여도 좋다. 또한, 조작 접수부(130)로부터의 조작 입력에 의해, 그룹에 포함되는 하나 또는 복수의 컨텐츠를 분할하여, 새로운 그룹을 작성하도록 하여도 좋다. 이와 같이, 유저의 기호에 따른 편집을 할 수가 있다. 또한, 각 그룹에 대응하는 클러스터에 포함되는 각 컨텐츠를 그룹마다 분류하여 표시시킴과 함께, 각 그룹 고유의 정보를 표시시키도록 하여도 좋다.
또한, 위치 정보 및 컨텐츠의 생성 시각을 컨텐츠이나 부가 데이터 파일로부터 취득하는 기능을 갖는 장치에 본 발명의 실시의 형태를 적용할 수 있다. 예를 들면, 디지털 스틸 카메라, 디지털 비디오 카메라 등의 촬상 장치, 기억 장치 내장 멀티미디어 컨텐츠 뷰어, 컨텐츠를 기록 보존 열람하는 것이 가능한 휴대 정보 단말, 네트워크상의 지도 서비스와 연휴한 컨텐츠 관리 열람 서비스, 퍼스널 컴퓨터의 어플리케이션 소프트웨어, 사진 데이터 관리 기능을 갖는 휴대 게임 단말, 기억 장치를 갖는 카메라 부착 휴대 전화기, 기억 장치, 사진 데이터 관리 기능을 갖는 디지털 가전이나 게임기에 적용할 수 있다. 또한, 기억 장치의 용량이 클수록 그룹화의 효과를 발휘하는 것이지만, 기억 용량의 대소에 관계없이, 본 발명의 실시의 형태를 적용할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시의 형태에서는 클러스터링 대상 컨텐츠으로서, 촬영된 화상을 예로 하여 설명하였지만, 위치 정보가 관련지어져 있는 다른 컨텐츠에 본 발명의 실시의 형태를 적용할 수 있다. 예를 들면, 사진, 동화, 메일, 악곡, 스케줄, 전자머니 사용 이력, 통화 이력, 컨텐츠 시청 이력, 관광 정보나 지역 정보, 뉴스나 일기예보, 착신음 모드 이력 등의 컨텐츠에 적용할 수 있다. 또한, 컨텐츠의 종류에 응하여, 다른 클러스터링 방법을 이용하도록 하여도 좋다.
또한, 본 발명의 실시의 형태는 본 발명을 구현화하기 위한 한 예를 나타낸 것이고, 이하에 나타내는 바와 같이 특허청구의 범위에서의 발명 특정 사항과 각각 대응 관계를 갖지만, 이것으로 한정되는 것이 아니고 본 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서 여러가지의 변형을 행할 수 있다.
즉, 청구항 제 1항 내지 제 9항에 있어서, 컨텐츠 관리 장치는 예를 들면 촬상 장치(100)에 대응한다. 또한, 청구항 제 10항에 있어서, 화상 표시 장치는 예를 들면 촬상 장치(100)에 대응한다. 또한, 청구항 제 11항에 있어서, 촬상 장치는 예를 들면 촬상 장치(100)에 대응한다.
또한, 청구항 제 1항, 제 10항 및 제 11항에 있어서, 컨텐츠 입력 수단은 예를 들면 위치 정보 취득부(240)에 대응한다. 또한, 위치 정보 취득 수단은 예를 들면 위치 정보 취득부(240)에 대응한다. 또한, 트리 작성 수단은 예를 들면 클러스터링부(251)에 대응한다.
또한, 청구항 제 1항, 제 3항 내지 제 7항, 제 10항, 제 11항에 있어서, 결정 수단은 예를 들면 계층 결정부(252)에 대응한다.
또한, 청구항 제 2항 또는 제 3항에 있어서, 조건 설정 수단은 예를 들면 조건 설정부(260)에 대응한다.
또한, 청구항 제 3항에 있어서, 조작 접수 수단은 예를 들면 조작 접수부(130)에 대응한다.
또한, 청구항 제 8항에 있어서, 컨텐츠 출력 수단은 예를 들면 표시 제어부(290)에 대응한다.
또한, 청구항 제 9항 내지 제 11항에 있어서, 표시 제어 수단은 예를 들면 표시 제어부(290)에 대응한다.
또한, 청구항 제 11항에 있어서, 촬상 수단은 예를 들면 카메라부(211)에 대응한다.
또한, 청구항 제 12항 또는 청구항 제 13항에 있어서, 컨텐츠 입력 순서는 예를 들면 스텝 S911에 대응한다. 또한, 위치 정보 취득 순서는 예를 들면 스텝 S912에 대응한다. 또한, 트리 작성 순서는 스텝 S914에 대응한다. 또한, 결정 순서는 스텝 S906에 대응한다.
또한, 본 발명의 실시의 형태에서 설명한 처리 순서는 이들 일련의 순서를 갖는 방법으로서 파악하여도 좋고, 또한, 이들 일련의 순서를 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램 내지 그 프로그램을 기억하는 기록 매체로서 파악하여도 좋다.
이상, 첨부 도면을 참조하면서 본 발명의 알맞는 실시 형태에 관해 설명하였지만, 본 발명은 이러한 예로 한정되지 않는 것은 말할 필요도 없다. 당업자라면, 특허청구의 범위에 기재된 범주 내에서, 각종의 변경예 또는 수정예를 상도할 수 있음은 분명하고, 그들에 대해서도 당연히 본 발명의 기술적 범위에 속하는 것이라고 이해된다.
도 1은 본 발명의 실시의 형태에서의 촬상 장치(100)의 외관을 도시하는 도면.
도 2는 본 발명의 실시의 형태에서의 촬상 장치(100)의 하드웨어 구성예를 도시하는 개략 구성도.
도 3은 본 발명의 실시의 형태에서의 촬상 장치(100)의 기능 구성예를 도시하는 블록도.
도 4는 하나 또는 복수의 컨텐츠가 속하는 클러스터의 개략을 도시하는 도면.
도 5는 위치 정보에 의거하여 평면상에 배치되어 있는 컨텐츠(351 내지 355)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 천이를 개념적으로 도시하는 도면.
도 6은 위치 정보에 의거하여 평면상에 배치되어 있는 컨텐츠(351 내지 355)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 천이를 개념적으로 도시하는 도면.
도 7은 위치 정보에 의거하여 평면상에 배치되어 있는 컨텐츠(351 내지 355)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 천이를 개념적으로 도시하는 도면.
도 8은 위치 정보에 의거하여 평면상에 배치되어 있는 컨텐츠(351 내지 355)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 천이를 개념적으로 도시하는 도면.
도 9는 위치 정보에 의거하여 평면상에 배치되어 있는 컨텐츠(351 내지 355)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 천이를 개념적으로 도시하는 도면.
도 10은 클러스터(361 내지 364)에 의거하여 작성되는 2진 트리 구조 데이터 를 도시하는 2진 트리 구조의 클러스터링 수형도를 개념적으로 도시하는 도면.
도 11은 컨텐츠(701 내지 715)에 의거하여 작성되는 2진 트리 구조 데이터를 도시하는 2진 트리 구조의 클러스터링 수형도를 개념적으로 도시하는 도면.
도 12는 클러스터링에 의해 작성된 각 클러스터에 관한 클러스터 데이터의 한 예를 도시하는 도면.
도 13은 식 2의 그룹화의 조건식을 이용하여 구하여진 그룹에 대응하는 클러스터와, 이 클러스터에 속하는 컨텐츠의 관계를 도시하는 도면.
도 14는 식 2의 그룹화의 조건식을 이용하여 구하여진 그룹에 대응하는 클러스터와, 이 클러스터에 속하는 컨텐츠의 관계를 도시하는 도면
도 15는 식 3의 그룹화의 조건식을 이용하여 구하여진 그룹에 대응하는 클러스터와, 이 클러스터에 속하는 컨텐츠의 관계를 도시하는 도면.
도 16은 식 3의 그룹화의 조건식을 이용하여 구하여진 그룹에 대응하는 클러스터와, 이 클러스터에 속하는 컨텐츠의 관계를 도시하는 도면.
도 17은 그룹화된 클러스터와, 클러스터 사이즈, 컨텐츠의 밀도, 및, 이벤트 수의 개략 관계를 도시하는 도면.
도 18은 그룹화된 화상 컨텐츠를 표시하는 경우에 있어서의 표시예를 도시하는 도면.
도 19는 그룹화된 화상 컨텐츠를 표시하는 경우에 있어서의 표시예를 도시하는 도면.
도 20은 촬상 장치(100)에 의한 클러스터 데이터 작성 처리의 처리 순서를 도시하는 플로우 차트.
도 21은 촬상 장치(100)에 의한 클러스터 데이터 작성의 처리 순서중의 계층 클러스터링 처리 순서를 도시하는 플로우 차트.
도 22는 2개의 클러스터를 병합하는 경우에 있어서의 각 클러스터에 속하는 요소의 포함 관계를 도시하는 도면.
도 23은 촬상 장치(100)에 의한 클러스터링 처리의 처리 순서를 도시하는 플로우 차트.
도 24는 촬상 장치(100)에 의한 클러스터링 처리의 처리 순서중의 클러스터의 병합 처리 순서를 도시하는 플로우 차트.
도 25는 xy좌표상에 배치된 8개의 데이터(400 내지 407)를 클러스터링하는 경우에 있어서의 천이를 도시하는 도면.
도 26은 xy좌표상에 배치된 8개의 데이터(400 내지 407)를 클러스터링하는 경우에 있어서의 천이를 도시하는 도면.
도 27은 xy좌표상에 배치된 8개의 데이터(400 내지 407)를 클러스터링하는 경우에 있어서의 천이를 도시하는 도면.
도 28은 xy좌표상에 배치된 8개의 데이터(400 내지 407)를 클러스터링하는 경우에 있어서의 천이를 도시하는 도면.
도 29는 xy좌표상에 배치된 8개의 데이터(400 내지 407)를 클러스터링하는 경우에 있어서의 천이를 도시하는 도면.
도 30은 xy좌표상에 배치된 8개의 데이터(400 내지 407)를 클러스터링하는 경우에 있어서의 천이를 도시하는 도면.
도 31은 xy좌표상에 배치된 8개의 데이터(400 내지 407)를 클러스터링하는 경우에 있어서의 천이를 도시하는 도면.
도 32는 xy좌표상에 배치된 8개의 데이터(400 내지 407)를 클러스터링하는 경우에 있어서의 천이를 도시하는 도면.
도 33은 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터의 속성치 및 각 클러스터 사이의 거리를 도시하는 도면.
도 34는 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터의 속성치 및 각 클러스터 사이의 거리를 도시하는 도면.
도 35는 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터의 속성치 및 각 클러스터 사이의 거리를 도시하는 도면.
도 36은 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터의 속성치 및 각 클러스터 사이의 거리를 도시하는 도면.
도 37은 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터의 속성치 및 각 클러스터 사이의 거리를 도시하는 도면.
도 38은 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터의 속성치 및 각 클러스터 사이의 거리를 도시하는 도면.
도 39는 데이터(400 내지 407)가 클러스터링되는 경우에 있어서의 각 클러스터의 속성치 및 각 클러스터 사이의 거리를 도시하는 도면.
도 40은 촬상 장치(100)에 의한 2진 트리 작성 처리의 처리 순서를 도시하는 플로우 차트.
도 41은 촬상 장치(100)에 의한 2진 트리 작성 처리의 처리 순서중의 기존의 트리 삽입 처리 순서를 도시하는 플로우 차트.
도 42는 촬상 장치(100)에 의한 2진 트리 작성 처리의 처리 순서중의 부분분할 삽입 처리 순서를 도시하는 플로우 차트.
도 43은 촬상 장치(100)에 의한 2진 트리 작성 처리의 처리 순서중의 클러스터 트리 재구축 처리 순서를 도시하는 플로우 차트.

Claims (16)

  1. 위치 정보가 관련지어진 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력 수단과,
    상기 컨텐츠 입력 수단에 의해 입력된 상기 입력된 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 수단과,
    상기 위치 정보 취득 수단에 의해 취득된 상기 위치 정보에 의거하여 상기 컨텐츠 입력 수단에 의해 입력된 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성 수단과,
    상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 소정의 조건을 변경 가능하게 설정하는 조건 설정 수단을 또한 구비하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    조작 입력을 접수하는 조작 접수 수단을 또한 구비하고,
    상기 조건 설정 수단은 상기 소정의 조건을 변경하는 취지의 조작 입력이 상기 조작 접수 수단에 의해 접수된 경우에는 설정 조건을 변경하고,
    상기 결정 수단은 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드를 상기 조건 설정 수단에 의해 변경된 조건에 의거하여 추출하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 소정의 조건은 상기 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 속하는 컨텐츠의 밀도에 관한 파라미터 정수이고,
    상기 결정 수단은 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 속하는 컨텐츠를 포함하는 영역인 클러스터 영역에서의 컨텐츠의 밀도를 노드마다 산출하여 상기 산출된 클러스터의 밀도가 상기 파라미터 정수에 의해 정해지는 소정의 범위 내에 포함되는 노드를 추출하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 파라미터 정수는 클러스터의 밀도의 하한치 및 상한치를 나타내는 정수이고,
    상기 결정 수단은 상기 산출된 클러스터의 밀도가 상기 하한치 및 상기 상한치의 범위 내에 포함되는 노드를 추출하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 소정의 조건은 상기 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 속하는 컨텐츠 의 이벤트 수에 관한 파라미터 정수이고,
    상기 결정 수단은 상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드에 속하는 컨텐츠를 포함하는 영역인 클러스터 영역에서의 컨텐츠의 이벤트 수를 노드마다 산출하여 상기 산출된 클러스터의 이벤트 수가 상기 파라미터 정수에 의해 정해지는 소정의 범위 내에 포함되는 노드를 추출하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 파라미터 정수는 상기 클러스터의 이벤트 수의 하한치 및 상한치를 나타내는 정수이고,
    상기 결정 수단은 상기 산출된 클러스터의 이벤트 수가 상기 하한치 및 상기 상한치의 범위 내에 포함되는 노드를 추출하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 결정된 그룹에 의거하여 상기 입력된 컨텐츠를 분류하여 출력하는 컨텐츠 출력 수단을 또한 구비하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 컨텐츠는 화상 컨텐츠이고,
    상기 결정된 그룹에 의거하여 상기 입력된 화상 컨텐츠를 분류하여 표시부에 표시시키는 표시 제어 수단을 또한 구비하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  10. 위치 정보가 관련지어진 화상 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력 수단과,
    상기 컨텐츠 입력 수단에 의해 입력된 상기 입력된 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 수단과,
    상기 위치 정보 취득 수단에 의해 취득된 상기 위치 정보에 의거하여 상기 컨텐츠 입력 수단에 의해 입력된 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성 수단과,
    상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 화상 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 수단과,
    상기 결정된 그룹에 의거하여 상기 입력된 화상 컨텐츠를 분류하여 표시부에 표시시키는 표시 제어 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  11. 피사체의 화상을 촬상하는 촬상 수단과,
    상기 촬상 수단에 의해 촬상된 화상에 대응하는 화상 컨텐츠로서 위치 정보가 관련지어진 화상 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력 수단과,
    상기 컨텐츠 입력 수단에 의해 입력된 상기 입력된 컨텐츠에 관련지어진 위 치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 수단과,
    상기 위치 정보 취득 수단에 의해 취득된 상기 위치 정보에 의거하여 상기 컨텐츠 입력 수단에 의해 입력된 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성 수단과,
    상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 화상 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 수단과,
    상기 결정된 그룹에 의거하여 상기 입력된 화상 컨텐츠를 분류하여 표시부에 표시시키는 표시 제어 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치.
  12. 위치 정보가 관련지어진 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력 스텝과,
    상기 입력된 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 스텝과,
    상기 취득된 위치 정보에 의거하여 상기 입력된 각 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성 스텝과,
    상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 스텝을 구비하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 방법.
  13. 위치 정보가 관련지어진 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력 스텝과,
    상기 입력된 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득 스텝과,
    상기 취득된 위치 정보에 의거하여 상기 입력된 각 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성 스텝과,
    상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 스텝을 컴퓨터에 실행시키는 것을 특징으로 하는 프로그램.
  14. 위치 정보가 관련지어진 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력부와,
    상기 컨텐츠 입력부에 의해 입력된 상기 입력된 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득부와,
    상기 위치 정보 취득부에 의해 취득된 상기 위치 정보에 의거하여 상기 컨텐츠 입력부에 의해 입력된 상기 입력된 각 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성부와,
    상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 관리 장치.
  15. 위치 정보가 관련지어진 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력부와,
    상기 컨텐츠 입력부에 의해 입력된 상기 입력된 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득부와,
    상기 위치 정보 취득부에 의해 취득된 상기 위치 정보에 의거하여 상기 컨텐츠 입력부에 의해 입력된 상기 입력된 각 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성부와,
    상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 컨텐츠를 하나의 그룹으로서 결정하는 결정 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  16. 피사체의 화상을 촬상하는 촬상부와,
    상기 촬상부에 의해 촬상된 화상에 대응하는 화상 컨텐츠로서 위치 정보가 관련지어진 화상 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 입력부와,
    상기 입력된 화상 컨텐츠에 관련지어진 위치 정보를 취득하는 위치 정보 취득부와,
    상기 취득된 위치 정보에 의거하여 상기 입력된 각 화상 컨텐츠를 2진 트리의 리브에 대응시켜서 상기 2진 트리에 대응하는 2진 트리 구조 데이터를 작성하는 트리 작성부와,
    상기 작성된 2진 트리 구조 데이터에서의 노드 중에서 소정의 조건을 충족시키는 노드를 추출하여 상기 추출된 노드에 속하는 상기 화상 컨텐츠를 하나의 그룹 으로서 결정하는 결정부와,
    상기 결정된 그룹에 의거하여 상기 입력된 화상 컨텐츠를 분류하여 표시부에 표시시키는 표시 제어부를 구비하는 것을 특징으로 하는 촬상 장치.
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