WO2011114634A1

WO2011114634A1 - データ処理装置およびデータ処理方法

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Publication number: WO2011114634A1
Application number: PCT/JP2011/001211
Authority: WO
Inventors: 幸　裕弘; 兼人小川
Original assignee: パナソニック株式会社
Priority date: 2010-03-18
Filing date: 2011-03-02
Publication date: 2011-09-22
Also published as: US8650242B2; JPWO2011114634A1; EP2549390A4; CN102428466A; JP5570079B2; EP2549390A1; US20120066309A1; CN102428466B

Abstract

　コンテンツデータを出力するデータ処理装置（１００）であって、所定のユーザ間の親密さの度合いを示す親密度と、コンテンツデータおよび親密度を対応付けるための情報とを含むソーシャル情報を用いて、コンテンツデータを出力するか否かを判定するデータ出力判定部（１０７）と、データ出力判定部（１０７）がコンテンツデータを出力すると判定した場合に、コンテンツデータを出力するアプリケーション部（１０４）とを備え、データ出力判定部（１０７）は、ソーシャル情報を参照し、親密度が所定の閾値以上の場合に、親密度に対応付けられるコンテンツデータを出力すると判定する。

Description

データ処理装置およびデータ処理方法

　本発明は、蓄積された静止画或いは動画などのコンテンツデータを出力するデータ処理装置等に関し、特にソーシャル情報を用いたデータの出力を行うデータ処理装置およびデータ処理方法に関するものである。

　近年、民生用のデジタルスチルカメラ、ビデオカメラ、または携帯電話に内蔵されたカメラなどの撮像デバイスの高機能化が進んでいる。このような撮像デバイスは、例えば、写真や映像の高画質記録に加え、高速連写などの高度な撮影をサポートする。また、撮像デバイスは、例えば、撮影場所の位置情報、または写真もしくは映像に写った人物の名前などのメタ情報を自動で付与する。さらには、撮像デバイスは、例えば、ネットワーク接続機能を有し、撮影した写真を本体からネットワーク上のサーバに直接アップロードする。このような多種多様な高機能撮像デバイスが安価に手に入るようになっている。

　このような高機能撮像デバイスの普及は、個人が扱うプライベートコンテンツ（家族旅行もしくは運動会の写真、または発表会のビデオ映像など）を増大させる要因となっている。さらに、コンテンツの高画質化または高付加価値化に伴い、コンテンツの数および個々のコンテンツのサイズも爆発的に増大している。

　そして、これらの写真または映像を、撮影後に家族、親戚、友人、またはイベントに出席した人々と共有するために、撮影者は、例えば、写真データまたは映像データを相手に直接電子メールで送信する。また例えば、撮影者は、ネットワーク上のサーバに写真データまたは映像データをアップロードする。

　しかし、これらの作業は、送信したい相手が増えれば増えるほど、ユーザの操作負担を増加させる。そのため、これらの操作を軽減するために、撮影した個々の画像に含まれる被写体を認識し照合して、予め被写体データに紐付けられたアドレスを割り当て、個々の画像に被写体として写った相手を選択することで、当該画像データを相手に送信する方式が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９－２０６７７４号公報

　しかしながら、上記従来の構成においては、個々の画像データに対して検出された顔に予め紐付けられたアドレスを照合し、送信先候補として表示している。このため、送信先候補となる相手のアドレスは、個々の画像データに含まれる顔情報に依存しており、画像データに含まれない相手は送信先候補として選定され得ないという課題を有していた。

　例えば、ある写真に孫にあたる子供が写っている場合、孫の写真を楽しみにしている祖父母にも写真を送信したいケースがあるが、その写真に写っていない祖父母が送信先候補として選定されることはないため、祖父母の送信先を都度アドレス帳等から選択する必要があった。

　また、同構成においては、送信先候補としたアイコンを都度ユーザがクリックするなどして送信先を都度決定する必要があるため、多大な時間を要する上、ユーザによる操作負担が増加するという課題も有していた。

　本発明は、上記従来の課題を解決するものであり、ユーザによる操作の負担を抑制しながら、家族や知人とのデータ共有を実現することができるデータ処理装置とその方法を提供することを目的とする。

　上記目的を達成するために、本発明の一態様に係るデータ処理装置は、コンテンツデータを出力するデータ処理装置であって、所定のユーザ間の親密さの度合いを示す親密度と、前記コンテンツデータおよび前記親密度を対応付けるための情報とを含むソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定するデータ出力判定部と、前記データ出力判定部が前記コンテンツデータを出力すると判定した場合に、前記コンテンツデータを出力するデータ出力部とを備え、前記データ出力判定部は、前記ソーシャル情報を参照し、前記親密度が所定の閾値以上の場合に、前記親密度に対応付けられるコンテンツデータを出力すると判定する。

　この構成により、当該ソーシャル情報オーナーとなるユーザと他のユーザとの関係を当該ソーシャル情報において数値で表現される親密度を用いて判定し、その判定結果に基づいてコンテンツデータの出力可否を判断する。このため、例えば、親密度が所定の閾値を超える場合のみ対象データの閲覧提供を許可するよう制御できるようになり、多数の対象データの中から所望の対象データをユーザ自ら選定する等のユーザ操作負担を強いることがない。また、親密な関係にあるユーザに関係するコンテンツデータを閲覧等のために出力することができる。これにより、ユーザによる操作の負担を抑制しながら、家族や知人とのデータ共有を実現することができる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、コンテンツデータ間の関係を示す情報を抽出するデータ関係抽出部を備え、前記データ出力判定部は、さらに、前記データ関係抽出部が抽出した情報で示される所定の関係を有するコンテンツデータを出力すると判定する。

　この構成により、コンテンツデータ間の関係が所定の関係を有するか否かによって、コンテンツデータの出力の可否を判断する。このため、例えば、コンテンツデータの撮像日時から所定の日に撮像されたコンテンツデータのみ閲覧提供を許可するよう制御できるようになり、多数の対象データの中から所望の対象データをユーザ自ら選定する等のユーザ操作負担を強いることがない。また、特定の日に撮像されたコンテンツデータを閲覧等のために出力することができる。これにより、ユーザによる操作の負担を抑制しながら、家族や知人とのデータ共有を実現することができる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、前記コンテンツデータに含まれるオブジェクトを認識するための認識辞書を格納している認識辞書格納部と、前記認識辞書を用いて、前記コンテンツデータに含まれるオブジェクトを抽出するオブジェクト解析部とを備え、前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報で関連付けられるユーザのうち、前記オブジェクト解析部が抽出したオブジェクトに関連するユーザであって、前記親密度が所定の閾値以上のユーザに対応付けられた外部装置に、前記コンテンツデータを出力すると判定する。

　この構成により、少なくとも１つのコンテンツデータに対し、当該コンテンツデータに含まれるオブジェクトに関連するユーザであって、親密度が所定の閾値以上のユーザをソーシャル情報に基づいて選定し、当該ユーザに対応付けられた外部装置への当該コンテンツデータの提供可否を判断する。このため、ユーザによる操作負担を抑制しながら、当該コンテンツデータの共有処理を自動化することができる。

　また、当該コンテンツデータに特定の顔オブジェクトが含まれていた場合、当該顔オブジェクトに関連するユーザとして、抽出された特定の人物と親密な関係にあるユーザが送信先候補として選定されるよう制御できる。このため、当該コンテンツデータのオブジェクトとして親密な関係にあるユーザが含まれていない状況においても、親密な関係にあるユーザに対し、当該コンテンツデータを送信することができる。

　また、当該コンテンツデータに特定の顔オブジェクトが含まれていない場合においても、当該オブジェクトに関連するユーザであるか否かによってデータ提供の可否を判断する。このため、旅行における風景写真など、顔を含む写真を撮影した前後の写真データについても、同時に提供することが可能であり、特定の顔オブジェクトが含まれる写真データだけでは伝わらないイベントのコンテキストを含む写真データも同時に送信することができる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、通信ネットワークを介して前記外部装置と通信を行う通信部を備え、前記データ出力部は、前記通信部を介して前記外部装置に前記コンテンツデータを出力する。

　この構成により、判定結果に基づいてデータ提供が許可された当該データを外部装置に送信するよう制御できる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、前記コンテンツデータを任意の形式にデータ変換するデータ変換部を備え、前記データ出力判定部は、さらに、前記親密度に応じて前記データ変換部に前記コンテンツデータを変換させて出力すると判定し、前記データ出力部は、前記データ出力判定部の判定結果に応じて前記データ変換部に変換された前記コンテンツデータを出力する。

　この構成により、提供先候補となるユーザの親密度に応じて当該コンテンツデータを変換させて出力する。このため、例えば、親密度が高く“目の悪い祖父母”の場合には孫の顔が大きい写真となるよう拡大するように定められた親密度に基づいて、データを変換させる。また、あまり親密ではない人にはお知らせ程度に小さい画像に変換して送信するよう制御できる。これにより、送信相手との関係や相手の特徴に応じて都度当該コンテンツデータの変換を指示するユーザ操作負担を強いることなく、適切なコンテンツデータを適切な形式に変換して、親密な関係にあるユーザに送信することができる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、前記通信部を介して行った前記外部装置との近距離通信履歴を同伴履歴情報として取得する同伴履歴管理部を備え、前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報で関連付けられるユーザのうち、前記同伴履歴情報で示される近距離通信を行った外部装置であって、前記親密度が所定の閾値以上のユーザに対応付けられた外部装置に、前記コンテンツデータを出力すると判定する。

　この構成により、ソーシャル情報で関連付けられるユーザのうち、近距離通信を行った外部装置であって、親密度が所定の閾値以上のユーザに対応付けられた外部装置に、コンテンツデータを出力する。このため、例えば、実際の旅行などでコンテンツデータを撮影した時に近傍に存在していた知人の機器を判別することで、一緒にいた時間帯の写真だけを知人の機器に送信するよう制御できるようになる。これにより、一緒にいた時間帯に撮影したデータを自ら選定するユーザ操作負担を強いることなく、実際の行動履歴に応じたデータを親密な関係にあるユーザに送信することができる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、前記通信部を介して前記外部装置が前記コンテンツデータを受信できるか否かを示す状態情報を取得し、前記状態情報を含む前記ソーシャル情報を更新するソーシャル情報更新部を備え、前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報更新部により更新された最新の前記ソーシャル情報に含まれる前記状態情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定する。

　この構成により、コンテンツデータを受信できる外部装置か否かを示す最新の状態情報が反映されたソーシャル情報を用いて、データ提供の可否を判定するため、コンテンツデータを受信できる外部装置に当該コンテンツデータを送信することができ、ユーザ間の関係をより正確に反映したデータ共有が図れる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、前記通信部を介して前記外部装置から最新のソーシャル情報を取得し、前記ソーシャル情報を更新するソーシャル情報更新部を備え、前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報更新部により更新された最新の前記ソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定する。

　この構成により、最新の状態が反映された親密度を含むソーシャル情報を用いてデータ提供の可否を判定するため、ユーザ間の関係をより正確に反映したデータ共有が図れる上、データ処理装置における親密度更新に必要な解析処理の処理負荷を軽減できる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、前記通信部を介して前記外部装置とのコミュニケーション機能を提供するアプリケーションを実行するアプリケーション部と、前記アプリケーションの実行による処理履歴を履歴データとして蓄積するデータ蓄積部と、前記履歴データに含まれるコミュニケーションの相手情報、通信累計回数、アクセス頻度、アクセス頻度増減傾向および送受信データの本文のうちの少なくとも１つを用いて、前記ソーシャル情報に含まれる親密度を更新するソーシャル情報更新部とを備え、前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報更新部により更新された最新の前記ソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定する。

　この構成により、コミュニケーションの相手情報、通信累計回数、アクセス頻度、アクセス頻度増減傾向および送受信データの本文のうちの少なくとも１つを用いてソーシャル情報に含まれる親密度を更新し、最新の状態が反映された親密度を含むソーシャル情報を用いてデータ提供の可否を判定するため、ユーザ間の関係をより正確に反映したデータ共有が図れる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、前記データ処理装置の位置を示す周辺情報を検知するセンサと、前記センサによる検知結果の履歴データを蓄積するデータ蓄積部と、前記通信部を介して前記外部装置の周辺情報の履歴データを取得し、当該外部装置のソーシャル情報を、取得した履歴データを含むソーシャル情報に更新するソーシャル情報更新部とを備え、前記ソーシャル情報更新部は、前記データ蓄積部が蓄積した履歴データと更新した前記外部装置の履歴データとを比較して、前記データ処理装置および前記外部装置の位置情報の相対距離、エリア情報および同伴頻度増減傾向のうちの少なくとも１つを用いて、前記ソーシャル情報に含まれる親密度を更新し、前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報更新部により更新された最新の前記ソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定する。

　この構成により、データ処理装置および外部装置の位置情報の相対距離、エリア情報および同伴頻度増減傾向のうちの少なくとも１つを用いて、ソーシャル情報に含まれる親密度を更新し、最新の状態が反映された親密度を含むソーシャル情報を用いてデータ提供の可否を判定する。このため、例えば、実際の旅行などで当該データを撮影した時に近傍に存在していた知人の機器を判別することができ、一緒にいた場所または時間帯の写真だけを知人の機器に送信するよう制御できる。これにより、一緒にいた時間帯に撮影したデータを自ら選定するユーザ操作負担を強いることなく、実際の行動履歴に応じたデータを親密な関係にあるユーザに送信することができる。

　また、好ましくは、前記データ処理装置は、さらに、前記通信部を介して前記外部装置からのデータ取得更新要求を受付けた場合、前記親密度に応じて、前記オブジェクト解析部が用いる前記認識辞書のデータを前記外部装置から取得して前記認識辞書を更新するソーシャル情報管理部を備え、前記オブジェクト解析部は、前記ソーシャル情報管理部により更新された前記認識辞書を用いて、前記コンテンツデータに含まれるオブジェクトを抽出する。

　この構成により、親密度に応じて、認識辞書のデータを外部装置から取得して認識辞書を更新し、最新の認識辞書を用いて、コンテンツデータに含まれるオブジェクトを抽出する。つまり、コンテンツデータに含まれるオブジェクトの解析に用いる認識辞書および認識辞書に関連付けられるメタ情報の更新、編集保存および外部提供処理において、その認識辞書およびメタ情報の情報オーナーとなるユーザと処理を要求するユーザとの関係を当該ソーシャル情報で表現されるユーザ間の親密度を用いて判定する。このため、例えば、認識辞書の編集を希望するユーザに対し、所定の閾値を超える親密度が設定されている場合のみ認識辞書の編集を許可するよう制御できるようになり、不正なユーザからの悪意ある編集を回避でき、親密な関係にあるユーザからの編集のみを許可できる。

　また、親密な関係にあるユーザ間で相互に成長させた認識辞書を共有できるため、個々の機器で認識辞書を学習させる場合に比べ、ユーザによる認識辞書の学習に必要となるユーザ操作負担を軽減できる。

　また、好ましくは、前記オブジェクト解析部が前記認識辞書を用いて抽出可能な１つのオブジェクトに対する２つ以上のメタ情報が前記ソーシャル情報に関連付けられている場合、前記データ出力判定部は、さらに、前記２つ以上のメタ情報のうち、前記ソーシャル情報に含まれる親密度が高い方に関連付けられたメタ情報を優先的に出力すると判定し、前記データ出力部は、前記コンテンツデータと、優先的に出力すると判定された前記メタ情報とを出力する。

　この構成により、コンテンツデータに含まれるひとつのオブジェクトに対し、複数のメタ情報が複数のユーザによる編集により付与されていた場合、親密度が高いユーザが付与したメタ情報を優先的に表示するよう制御できる。このため、複数あるメタ情報のうち、より信頼性が高く関心が強いメタ情報を選定することができる。

　また、本発明は、このようなデータ処理装置として実現することができるだけでなく、データ処理装置が備える特徴的な処理部の処理をステップとするデータ処理方法として実現することもできる。また、本発明は、当該処理部を備える一または複数の集積回路として実現することもできる。

　また、本発明は、上記データ処理方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体或いはインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。

　本発明に係るデータ処理装置によれば、ユーザによる操作の負担を抑制しながら、家族や知人とのデータ共有を実現することができる。

図１は、本発明の実施の形態１におけるデータ処理装置の構成を示すブロック図である。図２は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツデータのメタ情報の例を示す図である。図３は、本発明の実施の形態１におけるソーシャル情報の一例を示す図である。図４は、本発明の実施の形態１におけるソーシャル情報のノード概念を示す図である。図５は、本発明の実施の形態１における優先度判定閾値テーブルの一例を示す図である。図６は、本発明の実施の形態１におけるデータ処理の流れを示すフローチャートである。図７は、本発明の実施の形態１におけるデータ関係抽出処理の流れを示すフローチャートである。図８は、本発明の実施の形態１における関係グループテーブルの一例を示す図である。図９は、本発明の実施の形態１におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。図１０Ａは、本発明の実施の形態１における内部データリストの一例を示す図である。図１０Ｂは、本発明の実施の形態１における内部データリストの一例を示す図である。図１１は、本発明の実施の形態２におけるデータ処理装置の構成を示すブロック図である。図１２は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツデータのメタ情報の一例を示す図である。図１３は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツデータのイメージを示す図である。図１４は、本発明の実施の形態２におけるデータ関係抽出処理の流れを示すフローチャートである。図１５は、本発明の実施の形態２におけるオブジェクト解析処理の流れを示すフローチャートである。図１６は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツデータのイメージを示す図である。図１７は、本発明の実施の形態２におけるオブジェクト認識結果およびソーシャル情報の親密度から判定した優先度レベルの一例を示す図である。図１８は、本発明の実施の形態２におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。図１９は、本発明の実施の形態２における属性補正テーブルの一例を示す図である。図２０は、本発明の実施の形態２におけるソーシャル情報の一例を示す図である。図２１は、本発明の実施の形態２におけるソーシャル情報のノード概念を示す図である。図２２は、本発明の実施の形態２における内部データリストの一例を示す図である。図２３は、本発明の実施の形態２における機器属性テーブルの一例を示す図である。図２４Ａは、本発明の実施の形態２における画面出力結果の一例を示す図である。図２４Ｂは、本発明の実施の形態２における画面出力結果の一例を示す図である。図２５は、本発明の実施の形態３におけるデータ処理装置の構成を示すブロック図である。図２６は、本発明の実施の形態３におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。図２７Ａは、本発明の実施の形態３におけるサブ属性補正テーブルの一例を示す図である。図２７Ｂは、本発明の実施の形態３におけるサブ属性補正テーブルの一例を示す図である。図２８は、本発明の実施の形態３におけるソーシャル情報の一例を示す図である。図２９は、本発明の実施の形態３におけるデータ出力判定処理の内部データリストの一例を示す図である。図３０Ａは、本発明の実施の形態３におけるデータ変換テーブルの一例を示す図である。図３０Ｂは、本発明の実施の形態３におけるデータ変換テーブルの一例を示す図である。図３１は、本発明の実施の形態３におけるデータ出力結果の一例を示す図である。図３２は、本発明の実施の形態４におけるデータ処理装置の構成を示すブロック図である。図３３は、本発明の実施の形態４におけるコンテンツデータの蓄積例を示す図である。図３４は、本発明の実施の形態４におけるソーシャル情報の一例を示す図である。図３５は、本発明の実施の形態４における同伴履歴管理処理の流れを示すフローチャートである。図３６は、本発明の実施の形態４における同伴履歴データの一例を示す図である。図３７は、本発明の実施の形態４におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。図３８は、本発明の実施の形態４における撮影時間帯分布の一例を示す図である。図３９は、本発明の実施の形態５におけるデータ処理装置の構成を示すブロック図である。図４０は、本発明の実施の形態５におけるコンテンツデータの蓄積例を示す図である。図４１は、本発明の実施の形態５における履歴保存処理の流れを示すフローチャートである。図４２は、本発明の実施の形態５において各機器が移動する一例を示す図である。図４３は、本発明の実施の形態５における機器毎の位置情報履歴データの一例を示す図である。図４４は、本発明の実施の形態５におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。図４５Ａは、本発明の実施の形態５におけるソーシャル情報更新閾値の一例を示す図である。図４５Ｂは、本発明の実施の形態５におけるソーシャル情報更新閾値の一例を示す図である。図４６は、本発明の実施の形態５におけるデータ出力閾値の一例を示す図である。図４７は、本発明の実施の形態５における相対位置情報算出結果の一例を示す図である。図４８は、本発明の実施の形態５のデータ処理装置の別の構成を示すブロック図である。図４９は、本発明の実施の形態６のデータ処理装置の構成を示すブロック図である。図５０は、本発明の実施の形態６におけるソーシャル情報管理処理の流れを示すフローチャートである。図５１は、本発明の実施の形態６におけるユーザ情報の一例を示す図である。図５２は、本発明の実施の形態６における画面出力結果の一例を示す図である。図５３は、本発明の実施の形態におけるデータ処理装置の最小の構成を示すブロック図である。

　以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、実施の形態において、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明は重複するので省略する。

　（実施の形態１）
　図１は、本発明の実施の形態１におけるデータ処理装置１００の構成を示すブロック図である。

　図１において、データ処理装置１００は、入力部１０１と、データ蓄積部１０２と、コンテンツデータ格納部１０３と、アプリケーション部１０４と、データ関係抽出部１０５と、ソーシャル情報格納部１０６と、データ出力判定部１０７と、出力部１０８とを有する（実施の形態１の構成）。

　本実施の形態１のデータ処理装置１００は、例えば、画像データなどのコンテンツデータが記憶された外部記憶媒体を挿入可能なビデオレコーダやホームサーバ、静止画や動画などのコンテンツデータを撮影可能なデジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラなどである。

　入力部１０１は、データ処理装置１００が実装する入力手段（例えば、外部記憶媒体の入力装置や内蔵するカメラモジュール）により処理対象とするコンテンツデータを取得し、データ蓄積部１０２に転送する。

　データ蓄積部１０２は、入力部１０１から転送されたコンテンツデータを、コンテンツデータ格納部１０３としてハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される記憶媒体に、再読込みが可能な形式で蓄積する。

　アプリケーション部１０４は、データ処理装置１００が利用するユーザに提供する各種機能（例えば、コンテンツビューア表示機能やスライドショー再生機能、プリント出力機能、など）を有しており、入力部１０１を介してユーザが指示した命令に従い、各種機能を提供する。その際、アプリケーション部１０４は、データ蓄積部１０２がコンテンツデータ格納部１０３に蓄積したコンテンツデータを任意のタイミングで読み込み、所望の処理を行う。

　データ関係抽出部１０５は、データ蓄積部１０２がコンテンツデータ格納部１０３に蓄積したコンテンツデータを読み込み、蓄積されるコンテンツデータ間の関係を示す情報を関係性出力結果として抽出する。

　ソーシャル情報格納部１０６は、データ処理装置１００を所有する或いは利用するユーザ、或いは当該データ処理装置１００を直接利用しないとしても当該データ処理装置１００を所有する或いは利用するユーザと関係のあるユーザとの関係性を親密度として数値化したソーシャル情報を格納する。ここで、ソーシャル情報とは、所定のユーザ間の親密さの度合いを示す親密度と、コンテンツデータおよび親密度を対応付けるための情報とを含む情報である。

　データ出力判定部１０７は、ソーシャル情報を参照し、親密度が所定の閾値以上の場合に、親密度に対応付けられるコンテンツデータを出力すると判定する。具体的には、データ出力判定部１０７は、当該所定の閾値以上の親密度に対応付けられたコンテンツデータであって、データ関係抽出部１０５が抽出した情報で示される所定の関係を有するコンテンツデータを出力すると判定する。なお、所定の閾値とは、親密度が０～１の値をとる場合、例えば０．５である。

　さらに具体的には、データ出力判定部１０７は、アプリケーション部１０４からの指示に従い、データ関係抽出部１０５に対象となるコンテンツデータの関係性出力結果を要求する。そして、データ出力判定部１０７は、当該関係性出力結果と、ソーシャル情報格納部１０６が格納しているソーシャル情報とを用いて、当該コンテンツデータの出力が可能か否かを判定する。そして、データ出力判定部１０７は、その判定結果をアプリケーション部１０４に返却する。

　そして、アプリケーション部１０４は、データ出力判定部１０７からの判定結果に応じて、データ出力可能とされたコンテンツデータについて、出力部１０８に画面表示等の出力を指示する。つまり、アプリケーション部１０４は、データ出力判定部１０７がコンテンツデータを出力すると判定した場合に、当該コンテンツデータを出力部１０８に出力するデータ出力部としての機能を有する。

　次に、以上の構成を有するデータ処理装置１００の動作について、図２～図１０Ｂを用いて説明する。

　図２は、本発明の実施の形態１におけるコンテンツデータのメタ情報の一例を示す図である。

　図２の（ａ）に示すように、データ蓄積部１０２は、コンテンツデータ格納部１０３に蓄積するコンテンツデータの概要を示すいくつかのメタ情報をデータベース化して保持し、データ出力判定部１０７などからの要求に応じて参照および書換えが可能な状態にしている。

　メタ情報には、例えば、各データへのアクセスを可能とするデータ名（他にオブジェクト識別子やデータパスなどとも呼ばれる）、ファイルのフォーマット種別を表す拡張子、コンテンツデータのタイプを表す種別（本実施の形態においては説明簡単化のため静止画の画像を意味する「Ｉｍａｇｅ」のみを扱う）、コンテンツデータを生成したデバイスに対し固有に付与される機器ＩＤ（本実施の形態においては説明簡単化のため機器の違いを表す簡易な文字列「ＤＳＣ－Ｘ」等で表現）、およびコンテンツデータが生成されたタイミングを示す撮影日時などが含まれる。

　このように、実施の形態１のデータ処理装置１００においては、様々な機器により撮影されたコンテンツデータが、混在する状態でデータ蓄積部１０２に蓄積された状態であることがわかる。図２の（ｂ）については、後ほど詳しく説明する。

　図３は、本発明の実施の形態１におけるソーシャル情報の一例を示す図である。

　図３に示すソーシャル情報は、ソーシャル情報格納部１０６に格納されており、各識別ＩＤに対し、データ処理装置１００を所有する或いは利用するユーザの名前やニックネームを表す名称、各ユーザに対し電子メールなどで情報を伝達するための手段を表すアドレス、各ユーザが所有するデバイスに対し固有に付与される所有機器ＩＤ、およびソーシャル情報オーナーに対する親密さを表す親密度を含んでいる。なお、同図では、所有機器ＩＤが、コンテンツデータおよび親密度を対応付けるための情報である。

　ここでは、識別ＩＤ「０」の名称「Ｍｉｋｅ」がデータ処理装置１００を所有するソーシャル情報オーナーであるとし、親密度の数値が「－」（数値入力必要なし）となっている。即ち、ユーザ「Ｍｉｋｅ」と各ユーザに対する親密度が０から１未満の数値として管理されている。

　なお、ここでは、親密度の数値を０から１未満の正規化された数値として説明したが、親密度の管理方法はこれに限らず、上限なく増加するポイント制としても良いし、粒度を下げたＡ～Ｅ等の数段階のレベル分けとしても良い。

　また、ここでは、ソーシャル情報オーナーが「Ｍｉｋｅ」のみの例を示したが、ソーシャル情報オーナーは複数存在してもよく、同等の管理方式で表現可能である。

　図４は、本発明の実施の形態１におけるソーシャル情報のノード概念を示す図である。

　図５は、本発明の実施の形態１における優先度判定閾値テーブルの一例を示す図である。

　図４に示すように、ソーシャル情報はソーシャル情報オーナーである「Ｍｉｋｅ」を中心に、各ユーザとの親密さを親密度という数値で表現している。ここでは、数値が高いほど親密な関係（１に近い）にあり、数値が低いほど疎遠な関係（０に近い）にあることを示すものとしている。

　ここで、図５は、データ出力判定部１０７が内部に保持する優先度判定閾値テーブルであり、この閾値により、親密度から、各ユーザに対するデータ出力の優先度レベルを算出する。例えば、ここでは、優先度レベルをＡ～ＣおよびＺの４段階で構成しており、図４においては「Ａｌｉｃｅ」と「Ｊｕｌｉａ」が共に０．８３で優先度レベル「Ａ」、「Ｔｏｍ」と「Ｐａｕｌ」が０．５３と０．５１で共に優先度レベル「Ｂ」となっている。

　次に、本発明のデータ処理装置１００のデータ出力判定部１０７が、関係性出力結果とソーシャル情報とに応じて、データを出力するか否かを判定する処理の流れについて、図６～図１０Ｂを用いて説明する。

　図６は、本発明の実施の形態１におけるデータ処理の流れを示すフローチャートである。

　図７は、本発明の実施の形態１におけるデータ関係抽出処理の流れを示すフローチャートである。

　図８は、本発明の実施の形態１における関係グループテーブルの一例を示す図である。

　図９は、本発明の実施の形態１におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。

　図１０Ａおよび図１０Ｂは、本発明の実施の形態１における内部データリストの一例を示す図である。

　ここでは、図６を用いて、データ処理装置１００のアプリケーション部１０４がスクリーンセーバーとして画面にスライドショーを表示させるケースを想定し、データ蓄積部１０２が蓄積しているコンテンツデータのうち、親密な関係にあるユーザが撮影したコンテンツを選りすぐって表示するためのデータ処理について説明する。

　まず、入力部１０１を介して入力された画像データ（コンテンツデータ）がデータ蓄積部１０２により蓄積されている状態で、アプリケーション部１０４は、ユーザからの入力操作が１０分以上ないなど任意のタイミングで各種機能（ここでは、スライドショー再生機能）を起動し、データ蓄積部１０２に対し、各種機能を実行するために有効となる対象データが少なくとも１つ以上存在しているか否かを確認する（Ｓ１０１）。

　ステップＳ１０１の結果、対象データが存在しない場合（Ｓ１０１のＮ）、データ処理を終了する。一方、対象データが存在する場合（Ｓ１０１のＹ）、データ関係抽出部１０５は、対象データの実体を取得する（Ｓ１０２）。

　次に、データ関係抽出部１０５は、取得した対象データが複数であれば、対象データ間の関係性を抽出する処理を行う（Ｓ１０３）。この処理については、図７～８を用いて後ほど説明する。

　次に、データ出力判定部１０７は、データ関係抽出部１０５が抽出した関係性出力結果とソーシャル情報格納部１０６が格納しているソーシャル情報とに応じて、データ出力の可否を判定する処理を行う（Ｓ１０４）。この処理については、図９～１０を用いて後ほど説明する。

　データ出力判定部１０７は、データ関係抽出部１０５が抽出した関係性出力結果で示される関係グループに対して判定を行った結果を、処理キューとして保存する（Ｓ１０５）。

　そして、データ出力判定部１０７は、全ての関係グループに対しデータ出力の判定を終了したかを確認する（Ｓ１０６）。ここで、データ出力判定部１０７は、全ての関係グループに対する判定を終えていない場合（Ｓ１０６のＮ）、対象となる関係グループを変更し（Ｓ１０７）、ステップＳ１０４以降の処理を繰り返す。

　一方、全ての関係グループに対し判定を終了した場合（Ｓ１０６のＹ）、データ出力判定部１０７は、アプリケーション部１０４に判定終了を通知し、アプリケーション部１０４は、保存された処理キューを実行する（Ｓ１０８）。ここでは、アプリケーション部１０４が、データ出力を許可されたコンテンツデータを用いて、スライドショーの再生を実行する。

　次に、図６のステップＳ１０３に示したデータ関係抽出部１０５による処理の流れを説明する。

　図７に示すように、データ関係抽出部１０５は、図２に示した対象となるコンテンツデータのメタ情報のうち、共通要素となり得る項目が存在するか否かを判定する（Ｓ２０１）。

　ここで、データ関係抽出部１０５は、共通要素が存在しないと判定した場合（Ｓ２０１のＮ）、対象データ間の関係性抽出処理を終了する。

　一方、データ関係抽出部１０５は、共通要素が存在すると判定した場合（Ｓ２０１のＹ）、抽出した共通要素（例えば、コンテンツ種別や機器ＩＤなど、ここでは説明簡単化のため撮影日時のみとする）を、データ関係抽出部１０５が内部で保持する関係グループテーブルに共通属性として登録する（Ｓ２０２）。

　そして、データ関係抽出部１０５は、各共通属性に該当するコンテンツデータを示す情報を、関係グループテーブルに追記する（Ｓ２０３）。

　図８は、データ関係抽出部１０５が出力する関係性抽出結果のひとつである関係グループテーブルであり、図２に示したコンテンツデータのうち、撮影日時を共通属性とした３つのグループを形成する。

　次に、図６のステップＳ１０４に示したデータ出力判定部１０７による処理の流れを説明する。

　図９に示すように、データ出力判定部１０７は、図８に示した対象となる関係グループテーブルから、データ情報を読み込む（Ｓ３０１）。さらに、データ出力判定部１０７は、ソーシャル情報格納部１０６が格納しているソーシャル情報を読み込む（Ｓ３０２）。

　次に、データ出力判定部１０７は、当該データ情報から参照されるコンテンツデータのメタ情報（図２参照）と読み込んだソーシャル情報とを比較し（Ｓ３０３）、メタ情報とソーシャル情報とが合致するか否かを判定する（Ｓ３０４）。

　そして、データ出力判定部１０７は、メタ情報とソーシャル情報とが合致しないと判定した場合は（Ｓ３０４のＮ）、データ出力判定処理を終了する。一方、例えば、所有機器ＩＤなどのメタ情報がソーシャル情報の一部と合致する場合（Ｓ３０４のＹ）、データ出力判定部１０７は、図５に示した優先度判定閾値テーブルに従い、ソーシャル情報の親密度から優先度レベルを判定する（Ｓ３０５）。

　さらに、データ出力判定部１０７は、判定した優先度レベルがある既定の条件（ここでは、優先度レベルがＡまたはＢのみ）を満たすか否か（つまり、親密度が所定の閾値以上であるか否か）を判定し（Ｓ３０６）、当該条件を満たすと判定した場合（Ｓ３０６のＹ）には、データ出力判定部１０７が内部に保持する内部データリストに情報を登録する（Ｓ３０７）。一方、データ出力判定部１０７は、優先度レベルが条件を満たさないと判定した場合（Ｓ３０６のＮ）、内部データリストに当該情報を登録せずに次のステップ（Ｓ３０８）に進む。

　そして、データ出力判定部１０７は、当該関係グループテーブルに記載された全てのデータについて判定処理を終えたか否かを判定し（Ｓ３０８）、まだ終えていないと判定した場合（Ｓ３０８のＮ）には、当該データを変更しステップＳ３０５以降の処理を繰り返す（Ｓ３０９）。一方、データ出力判定部１０７は、全てのデータについて終了したと判定した場合（Ｓ３０８のＹ）、判定処理を終了する。

　ここで、ステップＳ３０５の説明を補足するため、図２の（ｂ）には、機器ＩＤを用いて参照されたユーザ毎の優先度レベルを参考までに記載した。機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｘ」の所有者であるユーザ「Ｍｉｋｅ」は、図３で示した通りソーシャル情報オーナーであり、優先度レベルは「－」として付与されていない。

　また、機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｙ」の所有者であるユーザ「Ｊａｍｅｓ」は、親密度０．４２で優先度レベルは「Ｃ」、機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｚ」の所有者であるユーザ「Ａｌｉｃｅ」は、親密度０．８３で優先度レベルは「Ａ」、機器ＩＤ「ＣＭ－Ｐ」の所有者であるユーザ「Ｐａｕｌ」は、親密度０．５１で優先度レベルは「Ｂ」である。

　ここで、機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｖ」の所有者は当該ソーシャル情報には該当情報がなく、ソーシャル情報オーナーである「Ｍｉｋｅ」にとって未知なるユーザとなり、優先度レベルは付与されず「ｕｎｋｎｏｗｎ」となる。

　図１０Ａは、図８に示した関係グループテーブルのグループＩＤ（ＧＩＤ）が「Ｇ１」で示されるデータ群を、ステップＳ３０６～Ｓ３０７の過程により判定して出力した内部データリストの結果の一例を示している。

　図１０Ａに示す通り、ステップＳ３０６の既定の条件を満たす優先度レベル「Ａ」或いは「Ｂ」のみのデータ名「Ｚ－１」「Ｐ－１」「Ｐ－２」のみが内部データリストとして出力されている。ここで、「Ｘ－１」はソーシャル情報オーナーである「Ｍｉｋｅ」が所有する機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｘ」から参照されたデータであるため、優先度レベル「－」として内部データリストに登録されている。

　前述した図６のステップＳ１０６～Ｓ１０７により、当該関係グループテーブルを変更することで、図１０Ｂに示すように、図２に示したコンテンツデータのうち、優先度レベル「Ａ」或いは「Ｂ」或いはソーシャル情報オーナーが所有するコンテンツのみが選定され、内部データリストとして出力される。

　即ち、データ出力判定部１０７が出力した内部データリストをアプリケーション部１０４に返信することにより、データ処理装置１００のアプリケーション部１０４がスクリーンセーバーとして画面にスライドショーを表示させる際、上記内部データリストを用いて表示内容を制御する。これにより、データ蓄積部１０２が蓄積しているコンテンツデータのうち、親密な関係にあるユーザが撮影したコンテンツを選りすぐって表示することができる。

　かかる構成によれば、当該ソーシャル情報オーナーとなるユーザと他のユーザとの関係を当該ソーシャル情報において数値で表現される親密度を用いて判定し、その判定結果に基づいてコンテンツデータ出力の可否を判断する。このため、例えば、親密度が所定の閾値を超える場合のみ対象データの閲覧提供を許可するよう制御できるようになり、多数の対象データの中から所望の対象データをユーザ自ら選定する等のユーザ操作負担を強いることがない。また、親密な関係にあるユーザに関係するコンテンツデータを閲覧等のために出力することができる。

　また、コンテンツデータ間の関係が所定の関係を有するか否かによって、コンテンツデータの出力の可否を判断する。このため、例えば、コンテンツデータの撮像日時から所定の日に撮像されたコンテンツデータのみ閲覧提供を許可するよう制御できるようになり、多数の対象データの中から所望の対象データをユーザ自ら選定する等のユーザ操作負担を強いることがない。また、特定の日に撮像されたコンテンツデータを閲覧等のために出力することができる。

　これらにより、ユーザによる操作の負担を抑制しながら、家族や知人とのデータ共有を実現することができる。

　（実施の形態２）
　図１１は、本発明の実施の形態２のデータ処理装置１００Ａの構成を示すブロック図である。図１１において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

　図１１において、データ処理装置１００Ａは、図１の構成要素に加え、認識辞書格納部１０９と、オブジェクト解析部１１０と、通信部１１１とを有する。さらに、データ処理装置１００Ａは、ネットワーク２００を介して、外部のデータ処理装置１００Ｂおよびデータ処理装置１００Ｃに接続されるものとする（実施の形態２の構成）。

　本実施の形態２のデータ処理装置１００Ａは、例えば、画像データが記憶された外部記憶媒体を挿入し、読み込んだ画像データを複数蓄積可能なビデオレコーダやホームサーバ、静止画や動画を複数撮影し蓄積可能なデジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラなどである。

　認識辞書格納部１０９は、コンテンツデータに含まれるオブジェクトを認識するための認識辞書を格納しているメモリである。

　オブジェクト解析部１１０は、当該認識辞書を用いて、コンテンツデータに含まれるオブジェクトを抽出する。

　通信部１１１は、通信ネットワークであるネットワーク２００を介して、外部装置であるデータ処理装置１００Ｂおよびデータ処理装置１００Ｃと通信を行う。

　そして、データ出力判定部１０７は、ソーシャル情報で関連付けられるユーザのうち、オブジェクト解析部１１０が抽出したオブジェクトに関連するユーザであって、親密度が所定の閾値以上のユーザに対応付けられた当該外部装置に、コンテンツデータを出力すると判定する。

　なお、所定の閾値とは、親密度が０～１の値をとる場合、例えば０．５である。また、オブジェクトに関連するユーザとは、オブジェクトで示されるユーザのみならず、当該ユーザとの親密度が既定値（例えば、０．９５）以上のユーザも含む。

　また、アプリケーション部１０４は、通信部１１１を介して当該外部装置にコンテンツデータを出力するデータ出力部としての機能を有する。

　図１２は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツデータのメタ情報の一例を示す図である。

　図１３は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツデータのイメージを示す図である。

　図１２に示すように、実施の形態２においては、データ蓄積部１０２が機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｘ」で撮影された静止画写真４点を最新のコンテンツデータとして、コンテンツデータ格納部１０３に蓄積しているものとする。ここで、当該４点のコンテンツデータとしては、図１３に示すように、データ名「Ｃ－１」は「風景写真」、「Ｃ－２」は「Ｍｉｋｅ」が一人だけ写った「人物ポートレート写真」、「Ｃ－３」は一番右側に写った「Ｍｉｋｅ」他数名の「集合写真」、「Ｃ－４」は「Ｍｉｋｅ」の友人「Ａｌｉｃｅ」が写った「人物ポートレート写真」である。

　ここでは、実施の形態２のデータ処理装置１００Ａのアプリケーション部１０４が、データ蓄積部１０２が蓄積する最新のコンテンツデータを外部のデータ処理装置１００Ｂ或いはデータ処理装置１００Ｃに転送するケースを想定する。そして、データ蓄積部１０２が蓄積している最新のコンテンツデータのうち、親密な関係にあるユーザが被写体として写っているコンテンツを当該ユーザに、或いは被写体として写っているユーザと親密な関係にあるユーザに対し、コンテンツデータを選りすぐって転送するためのデータ処理について、以下に説明する。

　図１４は、本発明の実施の形態２におけるデータ関係抽出処理の流れを示すフローチャートである。

　図１４に示すデータ関係抽出部１０５の処理の流れは、図７に示した処理の前に、対象となるデータに含まれる人物や看板の文字、自動車や動物、山や木といった自然物体をオブジェクトとして抽出するオブジェクト解析処理（Ｓ４０１）を行っている。なお、ステップＳ４０２以降の処理は、図７のステップＳ２０１以降の処理と同じであるため、説明は省略する。

　以下、図１５～図１７を用いて、このオブジェクト解析処理（図１４のＳ４０１）について、詳細に説明する。

　図１５は、本発明の実施の形態２におけるオブジェクト解析処理の流れを示すフローチャートである。

　まず、データ処理装置１００Ａのデータ関係抽出部１０５は、入力部１０１を介して入力された対象データをデータ蓄積部１０２が蓄積した時や蓄積してから既定時間後、或いは日々の既定の時刻など任意のタイミングでデータ蓄積部１０２が蓄積した対象データの実体を解析のために読み込む。そして、データ関係抽出部１０５は、オブジェクト解析部１１０にオブジェクトを解析するよう指示し、オブジェクト解析部１１０は、読み込んだデータを内部で展開する（Ｓ５０１）。

　そして、オブジェクト解析部１１０は、展開した対象データにオブジェクトが存在しないと判定した場合（Ｓ５０２のＮ）、オブジェクト解析処理を終了する。一方、オブジェクト解析部１１０は、対象データにオブジェクトが存在すると判定した場合（Ｓ５０２のＹ）、抽出したオブジェクトが属する類似カテゴリなどを認識辞書により評価する（Ｓ５０３）。

　さらに、オブジェクト解析部１１０は、評価結果が、認識辞書に登録された特定の人物などのオブジェクトとして判定可能という評価結果を得たか否かを判定し（Ｓ５０４）、判定可能という評価結果を得たと判定した場合（Ｓ５０４のＹ）、その評価結果（人物であるか等の属性種別、類似すると推定される特定人物名、類似度など）をメタ情報に追記する（Ｓ５０５）。

　一方、オブジェクト解析部１１０は、判定不能という評価結果を得たと判定した場合（Ｓ５０４のＮ）、判定不能をメタ情報に追記する（Ｓ５０６）。

　そして、オブジェクト解析部１１０は、展開した対象データに含まれる全てのオブジェクトを検出したか否かを判定し（Ｓ５０７）、まだ全てのオブジェクトの検出を終えていないと判定した場合には（Ｓ５０７のＮ）、対象オブジェクトを変更してステップＳ５０３以降の処理を繰り返す（Ｓ５０８）。

　一方、オブジェクト解析部１１０は、全てのオブジェクトを検出したと判定した場合（Ｓ５０７のＹ）、オブジェクト解析処理を終えたことをデータ関係抽出部１０５に通知し、データ関係抽出部１０５は、未処理の対象データが無くなるまでこの処理を繰り返す。

　図１６は、本発明の実施の形態２におけるコンテンツデータのイメージを示す図である。

　図１７は、本発明の実施の形態２におけるオブジェクト認識結果およびソーシャル情報の親密度から判定した優先度レベルの一例を示す図である。

　図１６に示すように、オブジェクト解析部１１０は、対象データに含まれるオブジェクトに対し、オブジェクトＩＤを付与しながら逐次解析し、図１７の（ａ）に示すように、各対象データに含まれるオブジェクトの認識結果をメタ情報に追記していく。

　ここでは、データ名「Ｃ－１」には人物が含まれていないため、データ名「Ｃ－１」にはオブジェクトの登録はない。また、データ名「Ｃ－２」については、認識辞書により「Ｍｉｋｅ」が類似すると判定されたため、属性種別「人（ｈｕｍａｎ）」、類似人物「Ｍｉｋｅ」、類似度「９８％」の情報が追記されている。

　さらに、データ名「Ｃ－３」では、対象データに写る被写体５名のうち、オブジェクトＩＤ（ＭＩＤ）が「１」は類似度「７１％」で「Ｊａｍｅｓ」、オブジェクトＩＤ「４」は類似度「５４％」で「Ｋｅｖｉｎ」、オブジェクトＩＤ「５」は類似度「８８％」で「Ｍｉｋｅ」と判定している。ここで、オブジェクトＩＤ「２」と「３」は認識辞書により類似すると判定できる人物がいないと判定したケースであり、ステップＳ５０６で「ｕｎｋｎｏｗｎ」と追記する場合である。

　なお、データ名「Ｃ－４」では、類似度「４７％」で「Ａｌｉｃｅ」と判定している。図１７の（ｂ）については、後ほど説明する。

　図１８は、本発明の実施の形態２におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。

　図１９は、本発明の実施の形態２における属性補正テーブルの一例を示す図である。

　図２０は、本発明の実施の形態２におけるソーシャル情報の一例を示す図である。

　図２１は、本発明の実施の形態２におけるソーシャル情報のノード概念を示す図である。

　図２２は、本発明の実施の形態２における内部データリストの一例を示す図である。

　図２３は、本発明の実施の形態２における機器属性テーブルの一例を示す図である。

　図２４Ａおよび図２４Ｂは、本発明の実施の形態２における画面出力結果の一例を示す図である。

　以下、図１８～図２４Ｂを用いてデータ出力判定処理の流れを説明する。

　図１８に示すように、実施の形態２において、データ出力判定部１０７は、図１９に示すように、ソーシャル情報格納部１０６が格納するソーシャル情報を、その属性情報に基づき補正する属性補正テーブルを保持する。ここでは、属性「ｆａｍｉｌｙ」の場合は親密度を「＋０．２０」で補正し、属性「ｆｒｉｅｎｄ」の場合は親密度を「＋０．１０」で補正するものとする。

　図２０は、実施の形態１の図３で示したソーシャル情報に属性情報を追記したものである。この属性情報は、例えば、データ処理装置１００Ａのアプリケーション部１０４の各種機能のうち、「ソーシャル情報設定ツール」などによりソーシャル情報格納部１０６が格納するソーシャル情報を書き換える機能を提供することで、登録された人物の関係を直接指定することによって変更して保存することができる。また、ソーシャル情報をポータブルに持ち歩くことができるキーホルダーをデータ処理装置１００Ａの入力部１０１にかざすことで、アプリケーション部１０４を介してソーシャル情報格納部１０６が格納するソーシャル情報の属性情報に反映するようにしても良い。

　以降、データ処理装置１００Ａのデータ出力判定部１０７による処理の詳細を説明する。

　図１８に示すように、データ出力判定部１０７は、データ関係抽出部１０５が出力した関係グループテーブルからデータ情報を読み込み（Ｓ６０１）、さらに、ソーシャル情報格納部１０６が格納するソーシャル情報を読み込む（Ｓ６０２）。

　次に、データ出力判定部１０７は、属性補正テーブルに基づく補正を適用するか否かを判定し、適用する場合（Ｓ６０３のＹ）には、属性補正テーブルに従い親密度を補正する（Ｓ６０４）。一方、データ出力判定部１０７は、属性補正テーブルに基づく補正を適用しない場合（Ｓ６０３のＮ）は、ステップＳ６０４を省略する。

　ここで、図２０を用いて、属性補正テーブルに基づく補正の処理結果を説明する。図２０に示した親密度は、図３で示した親密度に比べ、属性情報に応じてその親密度の数値が図１９に示した属性補正テーブルに従って補正されていることがわかる。

　即ち、属性「ｆａｍｉｌｙ」が指定された「Ｊｕｌｉａ」と「Ｔｏｍ」は、各々親密度に「＋０．２０」されており、属性「ｆｒｉｅｎｄ」が指定された「Ａｌｉｃｅ」と「Ｐａｕｌ」と「Ｊａｍｅｓ」は、各々親密度に「＋０．１０」されている。但し、属性が新たに指定されなかった「Ｄａｎ」と「Ｋｅｖｉｎ」については、親密度が補正されていない。図２１は、ソーシャル情報オーナーである「Ｍｉｋｅ」から広がるユーザノードと親密度が、属性補正テーブルにより補正される様子を概念図として記したものである。

　図１８に戻り、さらに、データ出力判定部１０７は、当該データ情報から参照されるコンテンツデータのメタ情報とソーシャル情報とを比較し（Ｓ６０５）、類似人物などのオブジェクト解析結果がソーシャル情報と合致するか否かを判定する（Ｓ６０６）。そして、データ出力判定部１０７は、オブジェクト解析結果がソーシャル情報と合致しないと判定した場合（Ｓ６０６のＮ）、データ出力判定処理を終了する。

　一方、データ出力判定部１０７は、オブジェクト解析結果がソーシャル情報と合致すると判定した場合（Ｓ６０６のＹ）、優先度判定閾値テーブルに従い、ソーシャル情報の親密度から優先度レベルを判定する（Ｓ６０７）。即ち、図１７において、図１７の（ｂ）に示すように、各抽出オブジェクトに対し、優先度レベルが付与される。

　そして、データ出力判定部１０７は、対象データに含まれる抽出オブジェクトが複数であるか否かを判定する（Ｓ６０８）。そして、データ出力判定部１０７は、対象データに含まれる抽出オブジェクトが複数であると判定した場合（Ｓ６０８のＹ）、ソーシャル情報オーナー或いは最も親密度が高いユーザを注目領域に指定する（Ｓ６０９）。

　一方、データ出力判定部１０７は、対象データに含まれる抽出オブジェクトが複数ではないと判定した場合（Ｓ６０８のＮ）、最も親密度が高い有効なユーザを注目領域に指定する（Ｓ６１０）。

　即ち、図１７において、データ名「Ｃ－２」ではソーシャル情報オーナーである「Ｍｉｋｅ」が注目領域を表す注目欄で「１」を付与され、データ名「Ｃ－３」でも「Ｍｉｋｅ」が注目欄で「１」を付与される。一方、データ名「Ｃ－４」では最も親密度即ち優先度レベルが高いユーザである「Ａｌｉｃｅ」が注目欄で「１」を付与される。

　なお、ここでは親密度を用いて注目領域を決定する方式で説明したが、注目領域の選定方法はこれに限らず、抽出されたオブジェクトの面積比で最大のものを選定するようにしても良いし、認識辞書により抽出された人物の類似度が最大となるものを選定するようにしても良い。

　次に、データ出力判定部１０７は、各関係グループにおいて抽出された類似人物を「登場人物」として内部データリストに追記し、認識辞書により抽出された各類似人物が優先度レベルにおいて規定の条件（ここでは、被写体として登場する人物が優先度レベル「Ａ」或いは「Ｂ」）を満たすか否か（つまり、親密度が所定の閾値以上であるか否か）を判定する（Ｓ６１１）。

　データ出力判定部１０７は、優先度レベルが規定の条件を満たすと判定した場合（Ｓ６１１のＹ）、内部データリストに「データ提供候補」として情報を登録する（Ｓ６１２）。一方、データ出力判定部１０７は、優先度レベルが既定の条件を満たさないと判定した場合（Ｓ６１１のＮ）、ステップＳ６１２を省略する。

　さらに、データ出力判定部１０７は、ステップＳ６０９およびステップＳ６１０にて指定した注目領域に対し、親密度が既定値以上（ここでは、０．９５以上）のユーザがいるか否かを判定する（Ｓ６１３）。そして、データ出力判定部１０７は、親密度が既定値以上のユーザがいると判定した場合（Ｓ６１３のＹ）には、内部データリストに、当該既定値以上のユーザを注目領域に紐付けて「データ提供候補」として登録する（Ｓ６１４）。一方、データ出力判定部１０７は、親密度が既定値以上のユーザがいないと判定した場合（Ｓ６１３のＮ）、ステップＳ６１４を省略する。

　そして、データ出力判定部１０７は、全てのデータについてデータ出力判定処理を終えたか否かを判定（Ｓ６１５）し、終えていないと判定した場合（Ｓ６１５のＮ）には、関係グループ内の対象データを変更し（Ｓ６１６）、ステップＳ６０７以降の処理を繰り返す。一方、データ出力判定部１０７は、全てのデータについて終えたと判定した場合は（Ｓ６１５のＹ）、データ出力判定処理を終了する。

　最終的には、前述した図６のステップＳ１０６～Ｓ１０７により、当該関係グループテーブルを変更することで、データ出力判定部１０７は、図２２に示すような内部データリストを出力する。

　即ち、ひとつの関係グループ「１」に属す「Ｃ－１」「Ｃ－２」「Ｃ－３」に被写体として登場すると推定されたユーザ「Ｍｉｋｅ」「Ｊａｍｅｓ」「Ｋｅｖｉｎ」は登場人物として登録され、優先度レベルが「Ｂ」と判定された「Ｊａｍｅｓ」のみがデータ提供候補として選定されている。また、注目領域として指定された「Ｍｉｋｅ」を起点とするソーシャル情報のうち、親密度が０．９５以上である「Ｊｕｌｉａ」が注目領域に紐付けられたユーザとしてデータ提供候補として選定されている。

　同様に、関係グループ「２」に属す「Ｃ－４」は、登場人物が「Ａｌｉｃｅ」のみであり、さらに注目領域でも指定されている。ここで、「Ａｌｉｃｅ」は優先度レベルが「Ａ」であり、データ提供候補に選定されるが、ここでは、「Ａｌｉｃｅ」を起点とするソーシャル情報が格納されていないため、優先度レベル「Ａ」としてデータ提供候補として選定されることになる。無論、「Ａｌｉｃｅ」を起点とするソーシャル情報が格納されていれば、そこから抽出されるユーザのうち親密度が既定値以上であればデータ提供候補が増やせることは容易に想像できる。

　ここで、データ出力判定部１０７が、出力した内部データリストをアプリケーション部１０４に返信することにより、データ処理装置１００Ａのアプリケーション部１０４が、データ蓄積部１０２が蓄積する最新のコンテンツデータを外部のデータ処理装置１００Ｂ或いはデータ処理装置１００Ｃに転送させる。そして、この転送の際、データ処理装置１００Ａのアプリケーション部１０４は、上記内部データリストを用いてデータ送信先を制御することにより、データ蓄積部１０２が蓄積しているコンテンツデータのうち、親密な関係にあるユーザが被写体として写っているコンテンツを当該ユーザに、或いは被写体として写っているユーザと親密な関係にあるユーザに対しコンテンツデータを選りすぐって転送することができる。

　ここで、データ処理装置１００Ａのアプリケーション部１０４が図６のステップＳ１０８により、図２２に示した内部データリストのデータ提供候補として指定された各ユーザに対しデータを送信する際、データ提供候補ユーザには、関係グループに属するコンテンツデータを各ユーザに紐付けられたデータ処理装置１００Ｂやデータ処理装置１００Ｃに対して送信する。例えば、関係グループ「１」では、データ提供候補「Ｊａｍｅｓ」と「Ｊｕｌｉａ」に対し、データ名「Ｃ－１」「Ｃ－２」「Ｃ－３」を関連ある一連のデータ群として送信する。

　なお、この関連ある一連のデータ群の選定はデータ関係抽出部１０５の処理に依存しており、本実施の形態においては撮影日時を例にして説明したが、関係抽出の基準はこれに限らず、オブジェクト解析部１１０によるコンテンツデータのシーン判別で「運動会」や「旅行」といった判定が行えれば、イベントなどをひとつの単位として関係グループ化するなどとしても良い。

　具体的には、図２３の（ａ）は、ソーシャル情報格納部１０６がソーシャル情報と関連する情報として格納する機器属性テーブルであって、各機器が有する機能属性を機器ＩＤ、一般的な名称で表される機器種別、各種機能属性（ここでは、撮影機能とデータ受信機能）を参照できるものである。また、図２３の（ｂ）は、ソーシャル情報を参照して得られた各機器を所有するユーザ（機器所有者）を、機器ＩＤとのマッピングにより表した例である。

　ここで、ユーザ「Ｊａｍｅｓ」にデータを送信する場合、ユーザ「Ｊａｍｅｓ」が所有するデータ処理装置１００Ｂは機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｙ」であり、デジタルスチルカメラとして撮影は可能であるがデータ受信機能は有していないなど、データ処理装置１００Ｂの能力によっては、データ送信処理ができない場合がある。

　そのような場合は、図２３に示すような機器属性テーブルに基づいてデータの送信が可能であるか否かを事前に判定し、相手の機器がデータ受信できない場合には、ソーシャル情報により参照できる別の情報（ここでは、図２０に示すアドレス「ｊａｍｅｓ＠ｙｙｙ．ｃｏｍ」宛ての電子メールに当該コンテンツデータを添付して送信）を辿り、データ送信を完了するものとする。

　また、ユーザ「Ａｌｉｃｅ」がデータ受信は不可能なデジタルスチルカメラ（機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｚ」）と、撮影はできないがデータ受信は可能なホームサーバ（機器ＩＤ「ＨＳ－Ａ」）とを所有している場合、複数の機器のうちより能力的にデータ送信に相応しい機器を選定して送信を完了するものとする。

　上記の説明においては、データ処理装置１００Ａがデータ提供候補として送信先機器までを自動で選定して送信を実行する例を示したが、図２４Ａに示すように、アプリケーション部１０４が出力部１０８に画面２４００を表示するよう制御してもよい。

　ここで、プレビューエリア２４０１には、選定された関係グループ「１」の画像データイメージが一覧で表示され、プレビューエリア選択タブ２４０２は、現在非表示となっている関係グループ「２」の画像データイメージを表示するための選択手段として存在する。また、登場人物紹介エリア２４０３には、図２２に示した内部データリストに基づき関係グループ「１」において選定された画像データに含まれる登場人物がユーザアイコン（或いはユーザのキャラクターを模したアバターなど）を用いて表示されている。また、データ送信候補表示エリア２４０４には、現在送信予定となっているユーザがユーザアイコン（或いはアバターなど）を用いて表示されている。

　そして、ユーザ（送信者）は、データ送信内容およびデータ送信候補を目視確認した後、送信実行ボタン２４０５の押下を入力部１０１の入力手段（タッチ操作やマウス操作、音声入力操作など）を介して指示することで、データ送信候補へのデータ送信を実行できる。

　なお、本実施の形態で説明した既定の条件を満たさなかった「Ｋｅｖｉｎ」は、データ送信候補には自動選定されなかった。しかし、ユーザが送信を要望する場合には、画面２４００の登場人物紹介エリア２４０３から「Ｋｅｖｉｎ」のアイコンをドラッグアンドドロップ等の操作によりデータ送信候補表示エリア２４０４に移動させることで、同時にデータ送信する候補として採用することができる。また、ユーザがデータ送信処理を希望しない場合は、キャンセルボタン２４０６を押下することで、データ送信処理をキャンセルすることができる。

　また、図２４Ｂは、ソーシャル情報の親密度を用いたデータ送信処理に関し、別の手順によるデータ送信内容選定画面の一例を示している。ここでは、送信相手となる人物を管理するアドレスブックを起点とし、選択したユーザが被写体となっているデータ群、或いは選択したユーザと親密度が高く関連または興味が強いユーザを逆引きすることにより得られたデータ群を、送信すべきコンテンツデータの関係グループとして表示している。

　即ち、図２４Ｂの画面２４０７においては、アドレスブック表示エリア２４０８では、何かを送信したい相手として「Ｊｕｌｉａ」を選択した場合、関連人物表示エリア２４０９では、選択された送信相手「Ｊｕｌｉａ」と関連が強い「Ｍｉｋｅ」と「Ｔｏｍ」がソーシャル情報「Ｆａｍｉｌｙ」属性を辿ることで参照表示される。そして、最初のフォーカスとして「Ｍｉｋｅ」が選択されている場合には、プレビューエリア２４１０に「Ｍｉｋｅ」に関連する関係グループ「１」の画像データイメージが一覧で表示され、同じく関係グループ「２」の画像データイメージを表示するためのプレビューエリア選択タブ２４１１が表示される。

　ユーザ（送信者）は、データ送信内容を目視確認した後、送信実行ボタン２４１２を押下することで、データ送信候補「Ｊｕｌｉａ」へのデータ送信を実行できる。また、当該ユーザがデータ送信処理を希望しない場合は、キャンセルボタン２４１３を押下することで、データ送信処理をキャンセルすることができる。

　かかる構成によれば、当該データに含まれるオブジェクトに関連付けられるユーザとデータ提供先候補となるユーザとの関係を当該ソーシャル情報で表現されるユーザ間の親密度を用いて判定する。このため、例えば、当該データに特定の顔オブジェクトが含まれていた場合、抽出された特定の人物（孫：Ｍｉｋｅ）と親密な関係にあるユーザ（祖父母：Ｊｕｌｉａ）が送信先候補として選定されるよう制御できるようになる。これにより、祖父母への送信を指示するユーザ操作負担を強いることなく、当該データに祖父母の顔オブジェクトが含まれていない状況においても、親密な関係にあるユーザとして、祖父母に当該データを送信することができる。

　また、当該データに特定の顔オブジェクトが含まれていない場合でも、抽出された関係グループ単位でデータ提供の可否を判断する。このため、旅行における風景写真など、顔を含む写真を撮影した前後の写真データについても同時に提供することが可能であり、特定の顔オブジェクトが含まれる写真データだけでは伝わらないイベントのコンテキストを含む写真データも同時に送信することができる。

　また、データ出力判定部１０７の判定結果に基づいてデータ提供が許可されたコンテンツデータを、外部装置であるデータ処理装置１００Ｂまたはデータ処理装置１００Ｃに送信するよう制御できる。

　なお、ここでは、データ提供候補の選定条件として、優先度レベルが「Ａ」～「Ｂ」、被写体に対する親密度が０．９５以上という値を用いて説明したが、選定条件はこれに限らず、被写体として推定されたユーザの全てをデータ提供候補としても良いし、他の指標を用いた条件としても良い。

　また、ここでは、説明簡単化のためソーシャル情報オーナーを「Ｍｉｋｅ」に絞って説明したが、実現手段はこれに限らず、複数のソーシャル情報オーナーに対しデータ提供候補を選定する方式としても良いし、複数のソーシャル情報オーナーに対し共通するユーザのうち、親密度が共に既定の優先度レベルを超えるユーザ、或いは複数のソーシャル情報オーナーから算出される親密度を合算することで既定の優先度レベルを超えるユーザをデータ提供候補として選定する方式としても良い。

　また、ここでは、図２２に示す内部データリストにおいて、１回でも登場するユーザを登場人物として計上したが、登場人物の計上方法はこれに限らず、関係グループの当該データに含まれるオブジェクトが既定の回数以上登場した場合にのみ登場オブジェクト（登場人物）としても良いし、ソーシャル情報の親密度が既定の条件以上（例えば、０．３０以上）としても良い。さらに、仮に現状の親密度が低いユーザであっても、あるイベントの関係グループにおいて、頻出頻度が既定の条件（例えば、関係グループ内の全画像に対し５０％以上登場）を満たすユーザは、データ提供候補として選定する方式としても良い。

　また、ここでは、親密度の高い人とのデータ共有手段として、画像データを送信相手となるユーザの所有機器に直接送信する例を用いて説明した。しかし、データ共有手段はこれに限らず、データ処理装置が共有すべき画像データを保持しながら外部からの要求に基づいて外部に閲覧公開する方式（Ｗｅｂサーバ方式）とし、その公開ロケーション情報（ＵＲＬ：Ｕｎｉｆｏｒｍ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　Ｌｏｃａｔｏｒ）のみを送信するようにしても良いし、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）や写真共有サービスのような外部サービスに一旦アップロードし、その公開ロケーション情報やサービスへの招待情報（ＵＲＬ、ログイン情報など）を送信するようにしても良い。

　（実施の形態３）
　図２５は、本発明の実施の形態３のデータ処理装置１００Ｄの構成を示すブロック図である。図２５において、図１および図１１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

　図２５において、データ処理装置１００Ｄは、図１１の構成要素に加え、データ変換部１１２を有する（実施の形態３の構成）。

　本実施の形態３のデータ処理装置１００Ｄは、例えば、画像データが記憶された外部記憶媒体を挿入し、読み込んだ画像データを複数蓄積可能なビデオレコーダやホームサーバ、静止画や動画を複数撮影し蓄積可能なデジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラなどである。

　図２６は、本発明の実施の形態３におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。

　図２７Ａおよび図２７Ｂは、本発明の実施の形態３におけるサブ属性補正テーブルの一例を示す図である。

　図２８は、本発明の実施の形態３におけるソーシャル情報の一例を示す図である。

　図２９は、本発明の実施の形態３におけるデータ出力判定処理の内部データリストの一例を示す図である。

　図３０Ａおよび図３０Ｂは、本発明の実施の形態３におけるデータ変換テーブルの一例を示す図である。

　図３１は、本発明の実施の形態３におけるデータ出力結果の一例を示す図である。

　以下、図２５～図３１を用いて処理の流れを説明する。

　図２５に示すデータ変換部１１２は、コンテンツデータを任意の形式にデータ変換する。具体的には、データ変換部１１２は、データ出力判定部１０７が出力する内部データリストの指示に従い、出力するデータを変換または加工する役割を持つ。

　そして、データ出力判定部１０７は、親密度に応じてデータ変換部１１２にコンテンツデータを変換させて出力すると判定する。

　また、アプリケーション部１０４は、データ出力判定部１０７の判定結果に応じてデータ変換部１１２に変換されたコンテンツデータを出力するデータ出力部としての機能を有する。

　ここでは、実施の形態２と同様、データ処理装置１００Ｄのアプリケーション部１０４が、データ蓄積部１０２が蓄積する最新のコンテンツデータを外部のデータ処理装置１００Ｂ或いはデータ処理装置１００Ｃに転送するケースを想定する。そして、データ蓄積部１０２が蓄積している最新のコンテンツデータのうち、親密な関係にあるユーザが被写体として写っているコンテンツを当該ユーザに、或いは被写体として写っているユーザと親密な関係にあるユーザに対しコンテンツデータを選りすぐって転送する際、データを転送するユーザとの親密度に応じて転送するデータのサイズを変更するためのデータ処理について、以下に説明する。

　図２６に示すように、データ出力判定部１０７によるデータ出力判定処理のステップＳ７０１～Ｓ７０３は、図１８に示したステップＳ６０１～Ｓ６０３と同じであるので、説明を省略する。

　そして、ステップＳ７０４において、データ出力判定部１０７は、ステップＳ６０４で説明した属性補正テーブルに加え、図２７Ａおよび図２７Ｂに示すサブ属性補正テーブルを用いてソーシャル情報格納部１０６が格納するソーシャル情報を補正する。

　ここでは、図２８に示すように、各ユーザの属性情報に加え、サブ属性情報に基づき各ユーザの親密度が補正されている。例えば、ユーザ「Ｔｏｍ」は、ソーシャル情報オーナー「Ｍｉｋｅ」に対し、属性が「ｆａｍｉｌｙ」であることに加え、サブ属性情報として「ｐａｒｅｎｔ（親）」が指定されている。このため、図２７Ａのサブ属性補正テーブルに従い、従来の親密度「０．７３」（図２０参照）に対し、＋０．１０の「０．８３」に補正されている。同様に、ユーザ「Ａｌｉｃｅ」は、サブ属性情報として「ｓｃｈｏｏｌ」が指定されているため、図２７Ｂに示すように＋０．０５の「０．９９」に補正されている（ユーザ「Ｊｕｌｉａ」同様、ここでは親密度の最大値を０．９９としている）。

　そして、ステップＳ７０５～Ｓ７０６は、図１８に示すステップＳ６０５～Ｓ６１６と同じである。ここで、図２９に示すように、実施の形態３のデータ出力判定部１０７が出力する内部データリストは、ステップＳ７０４により親密度がサブ属性に応じて補正されたため、関係グループ「１」の注目領域「Ｍｉｋｅ」に関連するユーザとして親密度レベルが「Ａ」に変更されたユーザ「Ｔｏｍ（Ｍｉｋｅの父）」が新たにデータ提供候補として登録されている。

　さらに、ここで本実施の形態３のデータ出力判定部１０７は、内部データリストのデータ提供候補のユーザのうち、既定の条件（例えば、優先度レベルが「Ａ」或いは「Ｂ」）を満たすものが存在するか否かを判定する（Ｓ７０７）。

　そして、データ出力判定部１０７は、当該既定の条件を満たすと判定した場合（Ｓ７０７のＹ）、図３０Ａおよび図３０Ｂに示すようなデータ変換テーブルに基づき、データ出力の対象となる当該コンテンツデータのデータ変換率を決定し（Ｓ７０８）、内部データリストに情報を追記する（Ｓ７０９）。

　一方、データ出力判定部１０７は、当該既定の条件を満たさないと判定した場合（Ｓ７０７のＮ）、データ出力判定処理を終了する。ここで、図３０Ａは、優先度レベルに基づきデータ変換率を変更するための図であり、図３０Ｂは、優先度レベルに加え、サブ属性情報をも加味してデータ変換率を変更するための図である。

　例えば、図３１に示すように、優先度レベルが「Ｂ」であり、サブ属性情報を有さないユーザ「Ｊａｍｅｓ」はデータ変換率が「５０％」、優先度レベルが「Ａ」であり、サブ属性情報が「ｇｒａｎｄｍｏｔｈｅｒ」であるユーザ「Ｊｕｌｉａ」はデータ変換率が「１５０％」、優先度レベルが「Ａ」であり、サブ属性情報が「ｐａｒｅｎｔ」であるユーザ「Ｔｏｍ」はデータ変換率が「７５％」であり、優先度レベルが「Ａ」であり、サブ属性情報が「ｓｃｈｏｏｌ」でデータ変換テーブルにおいて参照可能な属性情報を有さないユーザ「Ａｌｉｃｅ」はデータ変換率が「１００％」となる。

　そして、本実施の形態３のデータ処理装置１００Ｄのデータ変換部１１２は、図６のステップＳ１０８に示した処理キューの実行処理において、データ出力判定部１０７が出力した内部データリストのデータ変換率の指示に従い、ユーザ毎に出力すべきデータのサイズなどを変換する。その後、データ処理装置１００Ｄのアプリケーション部１０４は、データ変換部１１２が変換したデータを当該ユーザに転送する。

　なお、ここでは、図３０Ａおよび図３０Ｂに示すように、ある粒度で決まる優先度レベル或いはサブ属性情報から参照されるデータ変換率を用いて当該データの変換率を決定するものとして説明したが、データ変換率の決定根拠はこれに限らず、提供先候補となるユーザのプロファイル（例えば、年齢、性別、居住地域、ハンディキャップ情報、所有機器の画面サイズや通信機能といった能力、など）に基づき、データ変換率を決定するようにしても良い。

　また、ここでは、図３１に示すように、データ処理装置１００Ｄのデータ出力判定部１０７がデータ関係抽出部１０５により出力された関係グループリストで提示された送信データ候補の全てについて固定的なデータ変換率を適用してデータを変換する例を説明したが、データ変換の手順はこれに限らない。例えば、上述した各ユーザのプロファイルとして、サブ属性情報「ｇｒａｎｄｆａｔｈｅｒ／ｇｒａｎｄｍｏｔｈｅｒ」は一般的に目が悪く、小さな顔が含まれる画像データよりも大きな顔が含まれる画像データが好まれる場合には、データ処理装置１００Ｄのオブジェクト解析部１１０が解析したデータの内容に応じて、予め顔が大きいものだけを選定しておく、或いは選定された送信データ候補の画像データの内容が小さな顔を含むものであれば、顔領域を中心にズームする形式で拡大する方向にデータを変換するなど、臨機応変かつ動的なデータ変換率を採用するようにしても良い。

　また、ここでは、優先度レベル或いはサブ属性情報から参照されるデータ変換率を用いて、当該データの個々のデータのサイズや解像度を変換する、或いはズームなどの処理を施して部分的に切り出すといった変換を行うとした。しかし、当該データの変換方式はこれに限らず、提供すべきデータとして選定された少なくとも１以上の静止画をひとつの静止画として並べて表現（即ち、ひとつの静止画において分割された領域に少なくとも１以上の静止画をレイアウト）し、元来提供すべき少なくとも１以上の当該データを要約データとして新たに生成するよう変換しても良い。

　ここで、要約により新たに生成された要約データは、当該要約データを提供する提供先候補となる少なくとも１以上のユーザに対し共通の要約データとして変換しても良いが、要約データへの変換は唯一ひとつだけの生成に限らない。例えば、静止画であれば提供先候補となるユーザとの親密度やプロファイルを参照し、さらに当該提供先候補となるユーザと親密な関係にある他のユーザとの親密度を加味し、ある条件を満たす少なくとも１以上の静止画を自動で選定し、提供先候補となるユーザ毎に異なる少なくとも１以上の要約データを静止画として生成するよう変換しても良い。

　また、ここでは、図３０Ａおよび図３０Ｂ、図３１に示すように、静止画に対する当該データの変換を例にして説明したが、当該データは静止画に限らない。例えば、当該データが動画であれば、所定のデータ変換率により動画全体の画像サイズや解像度を変換する、或いは、認識辞書により顔領域が特定されたシーンを優先的に高画質のまま残し、残りのシーンを所定のデータ圧縮率により解像度やフレームレートを落とすよう変換するようにしても良い。また、ある条件を満たす顔領域が登場するシーンのみをダイジェスト版として再構成し、要約データとして生成するよう変換するようにしても良い。

　無論、動画として生成する当該要約データは、当該提供先候補となるユーザに共通の要約データとしても良いが、当該提供先候補となるユーザとの親密度やプロファイルを参照し、当該提供先候補となるユーザと親密な関係にある他のユーザとの親密度を加味し、ある条件を満たす少なくとも１以上の動画のシーンを自動で選定し、提供先候補となるユーザ毎に異なる少なくとも１以上の要約データを動画として生成するよう変換しても良い。

　この際、データ処理装置１００Ｄは、当該提供先候補となる各ユーザのプロファイルに従い、趣味・趣向に見合った要約データを提供するようにしても良い。例えば、要約データにおいては、当該データのうちエッセンスだけを把握する（例：孫の活躍のダイジェスト）、全体概要を把握する（例：結婚式全体の雰囲気、旅行の概要）、複合的な要素の時系列変化を当該他のユーザ自分身の視点で把握する（例：前回会った後からのいとこの成長記録、友人の旅行記）、または、当該他の自分なりのユーザの好みに適応した演出効果で把握する（例：ニュース風など好みのテンプレート、文字や表情を大きいサイズで表示、切替え速度が遅いスライドショー）など、要約データに含まれる内容（主題となる被写体、登場シーンの順序など）や装飾効果（シチュエーションを補足する地図やランドマークの名前の表示など）をカスタマイズできることが好ましい。

　また、データ処理装置１００Ｄは、当該提供先候補となるユーザの親密度に加え、他のユーザ同士の関係を加味してグループ情報を形成し、当該データに関する情報と当該グループ情報とに基づいて少なくとも１以上の要約データを予め生成するようにしてもよい。これにより、ユーザは、当該グループ情報単位で少なくとも１以上の要約データを管理・閲覧制御できる。

　そのため、データ処理装置１００Ｄは、例えば、家族や親戚などのユーザ向けの第１の要約データと、親友などのユーザ向けの第２の要約データと、一定の距離を確保したお付き合いをするユーザ（会社の上司、同様もしくは後輩、またはサークル活動の仲間など）向けの第３の要約データとを予め生成することができる。この場合、第１の要約データには、例えば、孫の表情や家の中の様子などプライベートな内容が含まれればよい。また、第２の要約データには、ホームパーティや旅行など同じイベントを共に過ごした過程で生成された共有すべきコンテンツデータの内容が含まれればよい。また、第３の要約データには、家族や親友の写真などプライベートな内容を含まない公開可能なイベントを中心とした内容が含まれればよい。

　その結果、データ処理装置１００Ｄは、当該提供先候補となる各ユーザに対して、このように予め生成された複数の要約データの中から、当該ユーザが含まれるグループ情報に適した要約データを提供できる。

　かかる構成によれば、提供先候補となるユーザの親密度およびプロファイルに応じて当該データの選定方法およびデータ変換率を変更する。このため、例えば、親密度が高く“目の悪い祖父母”の場合には孫の顔が大きい写真となるよう選定或いはデータ変換し、あまり親密ではない人にはお知らせ程度に小さい画像に変換して送信するよう制御できる。これにより、送信相手との関係や相手の特徴に応じて都度当該データの選定および変換を指示するユーザ操作負担を強いることなく、適切なデータを適切な形式に変換して、親密な関係にあるユーザに送信することができる。

　（実施の形態４）
　図３２は、本発明の実施の形態４のデータ処理装置１００Ｅの構成を示すブロック図である。図３２において、図１および図１１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

　図３２において、データ処理装置１００Ｅは、図１１の構成要素に加え、同伴履歴管理部１１３と、履歴データ格納部１１４とを有する（実施の形態４の構成）。

　本実施の形態４のデータ処理装置１００Ｅは、例えば、画像データが記憶された外部記憶媒体を挿入し、読み込んだ画像データを複数蓄積可能なビデオレコーダやホームサーバ、静止画や動画を複数撮影し蓄積可能なデジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラなどである。

　図３３は、本発明の実施の形態４におけるコンテンツデータの蓄積例を示す図である。

　図３４は、本発明の実施の形態４におけるソーシャル情報の一例を示す図である。

　図３５は、本発明の実施の形態４における同伴履歴管理処理の流れを示すフローチャートである。

　図３６は、本発明の実施の形態４における同伴履歴情報の一例を示す図である。

　図３７は、本発明の実施の形態４におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。

　図３８は、本発明の実施の形態４における撮影時間帯分布の一例を示す図である。

　以下、図３２～図３８を用いて処理の流れを説明する。

　図３２に示す同伴履歴管理部１１３は、通信部１１１を介して行った外部装置であるデータ処理装置１００Ｂまたはデータ処理装置１００Ｃとの近距離通信履歴を、同伴履歴情報として取得する。

　データ出力判定部１０７は、ソーシャル情報で関連付けられるユーザのうち、同伴履歴情報で示される近距離通信を行った外部装置であって、親密度が所定の閾値以上のユーザに対応付けられた外部装置に、コンテンツデータを出力すると判定する。なお、所定の閾値とは、親密度が０～１の値をとる場合、例えば０．５である。

　履歴データ格納部１１４は、当該同伴履歴情報を記憶しているメモリである。

　なお、同伴履歴管理部１１３は、データ処理装置１００Ｅが内部に有する他、通信部１１１を介してネットワーク２００で接続されるデータ処理装置１００Ｂおよびデータ処理装置１００Ｃも同じく内部に有するものである。ここで、ネットワーク２００は、ローカルでアドホックな通信ネットワークを形成する近距離無線などで、データ処理装置１００Ｅ、１００Ｂ、１００Ｃ同士が互いに通信を行うケースを想定し、各データ処理装置１００Ｅ、１００Ｂ、１００Ｃが有する同伴履歴管理部１１３が相互の存在を同伴履歴情報として管理し、後にデータ処理装置１００Ｅのアプリケーション部１０４が、データ蓄積部１０２が蓄積するコンテンツデータを外部のデータ処理装置１００Ｂ或いはデータ処理装置１００Ｃに転送する。

　そして、この転送の際、データを転送するユーザとの親密度に加え、当該ユーザが所有する機器との同伴履歴情報である同伴履歴データに応じて転送するデータを決定するためのデータ処理について、以下に説明する。

　図３３に示すように、実施の形態４においては、データ蓄積部１０２が機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｘ」で撮影された静止画写真１０点を最新のコンテンツデータとして蓄積しているものとする。ここで、データ処理装置１００Ｅのデータ関係抽出部１０５が抽出する関係グループは、説明簡単化のため、「Ｃ－１」～「Ｃ－８」の撮影日時に基づくグルーピングがなされるものとする。

　また、図３４に示すように、実施の形態４においては、ユーザ「Ｍｉｋｅ」をソーシャル情報オーナーとする親密度が設定されており、各ユーザのアドレスや所有機器ＩＤが予め登録されているものとする。

　次に、同伴履歴管理部１１３が行う処理について説明する。

　図３５に示すように、まず、本実施の形態４におけるデータ処理装置１００Ｅの同伴履歴管理部１１３は、例えば１０分など、ある決まったタイマー周期を確認する（Ｓ８０１）。

　同伴履歴管理部１１３は、タイマー周期に該当する場合（Ｓ８０１のＹ）、通信部１１１を介してネットワーク２００で接続される外部のデータ処理装置（ここでは、データ処理装置１００Ｂ或いはデータ処理装置１００Ｃ）に対し存在確認を要求する命令を送信し、その応答によりネットワーク２００上の機器の存在を確認する（Ｓ８０２）。

　次に、同伴履歴管理部１１３は、ネットワーク２００上に機器が存在するか否かを判定する（Ｓ８０３）。そして、同伴履歴管理部１１３は、ネットワーク２００上に機器が存在すると判定した場合（Ｓ８０３のＹ）、例えば、当該機器の機器ＩＤを機器情報とし、データ蓄積部１０２に対して、履歴データ格納部１１４に同伴履歴データとして登録させる（Ｓ８０４）。

　一方、同伴履歴管理部１１３は、ステップＳ８０１でタイマー周期に該当しない場合、およびステップＳ８０３で機器が存在しない場合、処理を終了する（Ｓ８０１のＮ、Ｓ８０３のＮ）。

　図３６に、ステップＳ８０４において同伴履歴管理部１１３が登録する同伴履歴データの一例を示す。

　ここで、同図の横軸は、蓄積するコンテンツデータの撮影日時情報（ここでは、２００２年１０月１日）の午前８時から午後２０時までの各時間帯を１時間単位で表しており、縦軸は、データ処理装置１００Ｅの同伴履歴管理部１１３が同時間帯に検出した機器の機器ＩＤを表している。

　即ち、図中の「●」が記された機器ＩＤは、同時間帯にデータ処理装置１００Ｅ近傍に存在しており、同伴履歴管理部１１３が同伴と判定したことになる。例えば、ユーザ「Ｊａｍｅｓ」が所有する機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｙ」は、午前９時から午後１６時まで当該データ処理装置１００Ｅである「ＤＳＣ－Ｘ」を所有するユーザ「Ｍｉｋｅ」と同伴していたということになる。

　同様に、他の機器ＩＤで紐付けられるユーザもユーザ「Ｍｉｋｅ」の近傍に存在しており、同伴履歴データから同伴とみなされるが、図３４に示すソーシャル情報において、機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｖ」は登録されていないため、ユーザ「Ｍｉｋｅ」にとって未知なるユーザが所有する機器の機器ＩＤであると考えられる。

　ここで、図３７を用いて、データ出力判定部１０７の処理について詳細を説明する。なお、ステップＳ９０１～Ｓ９０６までは、図２６に示したデータ出力判定部１０７の処理と同じであるため、説明を省略する。

　そして、本実施の形態４のデータ出力判定部１０７は、ステップＳ９０６までに出力された内部データリストに登録された送信データ候補のうち、既定の条件を満たすもの、例えば、送信データ候補の撮影時間と、同伴履歴管理部１１３が出力した同伴履歴データに登録された機器ＩＤが同伴とみなされた時間帯とが合致するものがあるか否かを判定する（Ｓ９０７）。

　そして、データ出力判定部１０７は、当該既定の条件を満たすと判定した場合（Ｓ９０７のＹ）、条件（ここでは、機器ＩＤ）に紐付くユーザへの最終送信データとして採用する（Ｓ９０８）。一方、データ出力判定部１０７は、同伴履歴データに合致しない、即ち既定の条件を満たさないと判定した場合（Ｓ９０７のＮ）、条件に紐付くユーザへの最終送信データとしては採用しない（Ｓ９０９）。

　そして、データ出力判定部１０７は、ステップＳ９０８或いはステップＳ９０９の判定結果に基づき、内部データリストに情報を追記する（Ｓ９１０）。

　これにより、図３２に示したデータ処理装置１００Ｅは、図６のステップＳ１０８において、データ出力判定部１０７が出力した内部データリストに応じて処理キューを実行する際、図３４に示した親密度に基づく優先度レベル「Ａ」或いは「Ｂ」と判定されるユーザ「Ａｌｉｃｅ」「Ｊｕｌｉａ」「Ｔｏｍ」「Ｐａｕｌ」「Ｊａｍｅｓ」の５名のうち、同伴履歴管理部１１３が同伴として履歴を残した機器の所有者「Ｊａｍｅｓ」「Ｐａｕｌ」の２名に絞込み、図３８に一例として示した撮影時間帯分布（コンテンツデータが撮影された時間帯の分布）に従ってコンテンツデータを送信する。

　ここで、図３８の例では、２００２年１０月１日の午前８時から午後２０時までの各時間帯を１時間単位で表しており、各時間帯において撮影したコンテンツの分布を示したものである。つまり、「Ｊａｍｅｓ」には同伴していた９時から１６時の時間帯に撮影されたコンテンツデータ「Ｃ－１～Ｃ－７」を、「Ｐａｕｌ」には同伴していた８時から１１時および１６時から１９時の時間帯に撮影されたコンテンツデータ「Ｃ－１～Ｃ－３」および「Ｃ－８」を送信する。ちなみに、ソーシャル情報に登録がない機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｖ」は処理キューの実行過程において当然無視される。

　かかる構成によれば、当該データに含まれるオブジェクトに関連付けられるユーザと提供先候補となるユーザとの関係において当該ソーシャル情報で表現されるユーザ間の親密度に加え、ネットワークを介して機器同士がローカルな通信を行うことで近傍に存在したことを示す同伴履歴データから同伴していた時間帯を判定する。このため、例えば、実際の旅行などで当該データを撮影した時に近傍に存在していた知人の機器を判別することができ、一緒にいた時間帯の写真だけを知人の機器に送信するよう制御できるようになる。これにより、一緒にいた時間帯に撮影したデータを自ら選定するユーザ操作負担を強いることなく、実際の行動履歴に応じたデータを親密な関係にあるユーザに送信することができる。

　なお、ここでは、機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｋ」の所有者である「Ｋｅｖｉｎ」は親密度が「０．０６」であり優先度レベルで「Ｚ」と評価が低いため、データ出力先として選定されなかったが、ソーシャル情報オーナーである「Ｍｉｋｅ」が所有するデータ処理装置１００Ｅと行動を共にしていたことを理由に親密度を向上させる、或いはデータ出力先として選定し、同伴履歴データに基づき行動を共にした時間帯のコンテンツデータを出力するようにしても良い。

　また、ここでは、同伴履歴管理部１１３が定期的なタイマーにより、例えば１０分など周期的に同伴履歴データを取得するものとしたが、同伴履歴データの管理方式はこれに限らない。例えば、ユーザが所望した任意タイミングや電源が投入された前後のみ、または撮影などの操作イベントが発生した直後やネットワーク２００を介して周辺機器から操作イベント通知を受信した時など、あらゆるタイミングで同伴履歴データを蓄積するようにしても良い。

　また、ここでは、同伴履歴管理部１１３が管理する同伴履歴データを１時間単位で丸めて計上する形式で説明したが、同伴履歴データの管理方法はこれに限らず、機器ＩＤ毎に近距離通信がオンラインとオフラインで切り替わった時点での時刻を記録するなど、他の方法を用いても良い。

　また、ここでは、各ユーザが所有する機器の機器ＩＤをソーシャル情報として予め登録してある状態として説明したが、所有機器ＩＤの管理方法はこれに限らず、対象となるユーザのアドレスを用いて通信を行った機器から機器ＩＤを含む機器情報を取得し、その頻度や通信累積回数から所有機器であることを推定してソーシャル情報に所有機器ＩＤとして登録するようにしても良い。また、その際、確からしさを推定する数値を同時に登録するようにしても良い。

　また、ここでは、同伴していた機器を所有するユーザとその親密度に絞ってデータを送信する例を用いて説明したが、データ出力の可否判定はこれに限らず、親密度が高い全ての人に出力しつつも機器が同伴していたとみなせるユーザにはより細かい時間帯を指定したフィルタリングを行うようにしても良い。

　（実施の形態５）
　図３９は、本発明の実施の形態５におけるデータ処理装置１００Ｆの構成を示すブロック図である。図３９において、図１および図１１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

　図３９において、データ処理装置１００Ｆは、図１１の構成要素に加え、履歴データ格納部１１４と、ソーシャル情報更新部１１５と、センサ１１６とを有する（実施の形態５の構成）。

　本実施の形態５のデータ処理装置１００Ｆは、例えば、画像データが記憶された外部記憶媒体を挿入し、読み込んだ画像データを複数蓄積可能なビデオレコーダやホームサーバ、静止画や動画を複数撮影し蓄積可能なデジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラなどである。

　図４０は、本発明の実施の形態５におけるコンテンツデータの蓄積例を示す図である。

　図４１は、本発明の実施の形態５における履歴保存処理の流れを示すフローチャートである。

　図４２は、本発明の実施の形態５において各機器が移動する一例を示す図である。

　図４３は、本発明の実施の形態５における機器毎の位置情報履歴データの一例を示す図である。

　図４４は、本発明の実施の形態５におけるデータ出力判定処理の流れを示すフローチャートである。

　図４５Ａおよび図４５Ｂは、本発明の実施の形態５におけるソーシャル情報更新閾値の一例を示す図である。

　図４６は、本発明の実施の形態５におけるデータ出力閾値の一例を示す図である。

　図４７は、本発明の実施の形態５における相対位置情報算出結果の一例を示す図である。

　以下、図３９～図４７を用いて処理の流れを説明する。

　図３９に示すソーシャル情報更新部１１５は、センサ１１６が履歴データとして履歴データ格納部１１４に蓄積した機器周辺情報を参照し、ソーシャル情報格納部１０６が格納しているソーシャル情報を更新する。具体的には、ソーシャル情報更新部１１５は、通信部１１１を介して、外部装置であるデータ処理装置１００Ｂ或いはデータ処理装置１００Ｃの周辺情報の履歴データを取得し、当該外部装置のソーシャル情報を、取得した履歴データを含むソーシャル情報に更新する。

　センサ１１６は、データ処理装置１００Ｆの位置を示す周辺情報を検知する。

　データ蓄積部１０２は、センサ１１６による検知結果の履歴データを、履歴データ格納部１１４に蓄積する。

　データ出力判定部１０７は、ソーシャル情報更新部１１５により更新された最新のソーシャル情報を用いて、コンテンツデータを出力するか否かを判定する。

　そして、データ処理装置１００Ｆのアプリケーション部１０４は、データ蓄積部１０２が蓄積するコンテンツデータを外部のデータ処理装置１００Ｂ或いはデータ処理装置１００Ｃに転送する。この転送の際、更新されたユーザの親密度に加え、当該ユーザが所有する機器が残した機器周辺情報を分析することで、転送するデータを決定するためのデータ処理について、以下に説明する。

　図４０に示すように、実施の形態５においては、データ蓄積部１０２が、機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｘ」で撮影された静止画写真１０点を、最新のコンテンツデータとして蓄積しているものとする。

　ここで、データ処理装置１００Ｆのデータ関係抽出部１０５が抽出する関係グループは、説明簡単化のため、「Ｃ－１」～「Ｃ－８」の撮影日時に基づくグルーピングがなされるものとする。但し、実施の形態５では、データ毎にＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）で知られる撮影場所情報が含まれているものとする。

　また、前述した図３４と同様、実施の形態５においても、ユーザ「Ｍｉｋｅ」をソーシャル情報オーナーとする親密度が設定されており、各ユーザのアドレスや所有機器ＩＤが予め登録されているものとする。

　次に、ソーシャル情報更新部１１５が行う処理について説明する。

　図４１に示すように、まず、本実施の形態５におけるデータ処理装置１００Ｆのソーシャル情報更新部１１５は、例えば１０分など、ある決まったタイマー周期を確認する（Ｓ１００１）。

　そして、ソーシャル情報更新部１１５は、タイマー周期に該当する場合（Ｓ１００１のＹ）、センサ１１６で取得できる位置情報や気温といった機器周辺情報を取得する（Ｓ１００２）。

　次に、ソーシャル情報更新部１１５は、取得した機器周辺情報に変化があるか否かを判定する（Ｓ１００３）。そして、ソーシャル情報更新部１１５は、機器周辺情報に変化があると判定した場合（Ｓ１００３のＹ）、例えば、当該機器の位置情報などを、データ蓄積部１０２に履歴データとして登録させる（Ｓ１００４）。

　一方、ソーシャル情報更新部１１５は、ステップＳ１００１でタイマー周期に該当しない場合、およびステップＳ１００３で機器周辺情報に変化がないと判定した場合、処理を終了する（Ｓ１００１のＮ、Ｓ１００３のＮ）。

　図４２に、本実施の形態５における、各機器がある地域のマップ上を移動する一例を示す。ここでは、京都駅を出発した機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｘ」と「ＤＳＣ－Ｙ」とが、二条城までは一緒に行動し、その後、機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｘ」は金閣寺を、機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｙ」は二条城から御所をまわって、両者が祇園で再会し、清水寺を経由して京都駅に戻るというルートを概念的に示している。

　図４３には、図４２で示した機器ＩＤ「ＤＳＣ－Ｘ」と「ＤＳＣ－Ｙ」に加え、機器ＩＤ「ＣＭ－Ｐ」が辿った位置情報を履歴データとして時系列にプロットした一例を示す。ここでは、図４１のステップＳ１００３において、各々の時間帯で機器周辺情報としての位置情報に大きな変化があった場合に記録を残すものとする。なお、ここでは、データ処理装置１００Ｆは、通信部１１１を介してネットワーク２００で接続されるデータ処理装置１００Ｂ或いはデータ処理装置１００Ｃから、各機器で蓄積した履歴データを取得するものとする。

　ここで、図４４を用いて、データ出力判定部１０７の処理について詳細に説明する。なお、ステップＳ１１０１～Ｓ１１０２は、図２６に示したデータ出力判定部１０７の処理と同じであるため、説明を省略する。

　そして、本実施の形態５のデータ出力判定部１０７は、履歴データに基づく補正を行うか否かを判定し（Ｓ１１０３）、補正を行わないと判定した場合（Ｓ１１０３のＮ）、ステップＳ１１０５に進む。

　一方、データ出力判定部１０７は、補正を行うと判定した場合（Ｓ１１０３のＹ）、ソーシャル情報更新部１１５に補正試行を指示する。ソーシャル情報更新部１１５は、図４３に示すような履歴データを分析し、図４５Ａおよび図４５Ｂに示すようなソーシャル情報更新閾値に従い、各ユーザに対する親密度を補正する（Ｓ１１０４）。

　具体的には、図４５Ａは、比較分析対象となる機器同士が同一エリアに滞在した累積時間が５０時間以上であれば親密度を「＋０．０５」するなど、いくつかのバリエーションでソーシャル情報の親密度を更新する閾値の一例を示している。

　さらに、図４５Ｂは、図４５ＡのＩＤ「２」に示した同一エリア滞在時間と場所の価値（プレイスバリュー）に依存して親密度を更新する閾値の一例を示している。例えば、ＧＰＳ等の位置情報で参照される場所が学校として登録されている住所の場合、同一エリアに滞在する機器同士は学友関係にある可能性が高いとし、場所の価値に応じて機器に紐付けられるユーザとの親密度を補正するものとする。場所に関する情報は今やインターネットを介したネットワークサービスにより多種多様な情報が得られるため、機器を持ち込んだ場所の一般的な評価により、例えば、テーマパークであれば家族や恋人、高級レストランであればとても大切な人などと判断し、親密度を現実世界の行動に沿って更新できる。

　このように、ソーシャル情報更新部１１５は、データ蓄積部１０２が蓄積した履歴データと、更新した外部装置の履歴データとを比較して、データ処理装置１００Ｆおよび外部装置の位置情報の相対距離、エリア情報および同伴頻度増減傾向のうちの少なくとも１つを用いて、ソーシャル情報に含まれる親密度を更新する。つまり、例えば、ソーシャル情報更新部１１５は、データ処理装置１００Ｆと外部装置とが相対距離が近い場所にいる場合の当該場所のエリア情報を検出し、その両装置の親密度を当該エリア情報に応じた値に補正したり、その両装置の同伴頻度が増加傾向にある場合に、親密度を増加させる。

　図４４に戻り、ステップＳ１１０５～１１０６は、図２６に示したステップＳ７０５～７０６と同じであるため、説明を省略する。

　そして、本実施の形態５のデータ出力判定部１０７は、ステップＳ１１０６までに出力された内部データリストに登録された送信データ候補のうち、既定の条件を満たすもの、例えば、図４３に示すような機器の履歴データを分析することにより、図４６に示すような優先度レベルに基づくデータ提供閾値として機器同士が既定圏内に存在していたかを機器間の相対距離で判定する（Ｓ１１０７、図４７参照）。

　そして、データ出力判定部１０７は、当該既定の条件を満たすと判定した場合（Ｓ１１０７のＹ）、該当する時間帯および撮影場所のデータを、最終送信データとして採用する（Ｓ１１０８）。一方、データ出力判定部１０７は、データ提供閾値として規定の相対距離圏内に収まらない、即ち既定の条件を満たさないと判定した場合（Ｓ１１０７のＮ）、当該データを最終送信データとしては採用しない（Ｓ１１０９）。

　そして、データ出力判定部１０７は、ステップＳ１１０８或いはステップＳ１１０９の判定結果に基づき、内部データリストに情報を追記する（Ｓ１１１０）。

　これにより、図３９に示したデータ処理装置１００Ｆは、ステップＳ１０８において、データ出力判定部１０７が出力した内部データリストに応じて、処理キューを実行する。

　ここで、この実行の際には、図３４に示した親密度に基づく優先度レベルが「Ａ」或いは「Ｂ」と判定されるユーザであり、図４７に示すように、今回履歴データとして取得し分析した二つの機器「ＤＳＣ－Ｙ」と「ＣＭ－Ｐ」の所有者である「Ｊａｍｅｓ」と「Ｐａｕｌ」とを、データ提供先候補とする。また、「Ｊａｍｅｓ」には、図４６で示される「３ｋｍ圏内」の条件に相対距離が見合う９時から１０時４５分までの時間帯に撮影されたコンテンツデータ「Ｃ－１」～「Ｃ－４」を、「Ｐａｕｌ」には、「１ｋｍ圏内」の条件に相対距離が見合う９時から１０時１５分までの時間帯に撮影されたコンテンツデータ「Ｃ－１」～「Ｃ－２」を、送信する。

　かかる構成によれば、当該データに含まれるオブジェクトに関連付けられるユーザと提供先候補となるユーザとの関係において当該ソーシャル情報で表現されるユーザ間の親密度に加え、ネットワークを介して各機器のセンサにより蓄積した位置情報等の履歴データを取得し、各機器同士の相対距離から算出した履歴データから、同伴していた場所または時間帯を判定する。

　また、データ処理装置１００Ｆおよび外部装置の位置情報の相対距離、エリア情報および同伴頻度増減傾向のうちの少なくとも１つを用いて、ソーシャル情報に含まれる親密度を更新し、最新の状態が反映された親密度を含むソーシャル情報を用いてデータ提供の可否を判定する。

　このため、例えば、実際の旅行などで当該データを撮影した時に近傍に存在していた知人の機器を判別することができ、一緒にいた場所または時間帯の写真だけを知人の機器に送信するよう制御できるようになる。これにより、一緒にいた場所または時間帯に撮影したデータを自ら選定するユーザ操作負担を強いることなく、実際の行動履歴に応じたデータを親密な関係にあるユーザに送信することができる。

　なお、ソーシャル情報更新部１１５は、図２３の（ａ）での説明と同様に、通信部１１１を介して外部装置がコンテンツデータを受信できるか否かを示す状態情報を取得し、当該状態情報を含むソーシャル情報を更新することにしてもよい。ここで、状態情報とは、例えば、外部装置の電源のＯＮまたはＯＦＦの情報、コンテンツデータを受信するための容量が足りているか否かを示す情報、または他の処理を実行中のためにコンテンツデータを受信することができないことを示す情報などである。

　かかる構成によれば、コンテンツデータを受信できる外部装置か否かを示す最新の状態情報が反映されたソーシャル情報を用いて、データ提供の可否を判定するため、コンテンツデータを受信できる外部装置に当該コンテンツデータを送信することができ、ユーザ間の関係をより正確に反映したデータ共有が図れる。

　また、ここでは、データ処理装置１００Ｆのソーシャル情報更新部１１５が、センサ１１６が出力した履歴データを解析することでソーシャル情報を更新する例を用いて説明した。しかし、例えば、アプリケーション部１０４が外部のデータ処理装置が備える図示しないアプリケーション部との通信により形成したコミュニケーションの内容を履歴データとして出力し、ソーシャル情報更新部１１５は、外部のデータ処理装置とのコミュニケーション内容の履歴データを解析することで、ソーシャル情報を更新するものとしても良い。

　具体的には、アプリケーション部１０４は、通信部１１１を介して当該外部装置とのコミュニケーション機能を提供するアプリケーションを実行する。そして、データ蓄積部１０２は、当該アプリケーションの実行による処理履歴を履歴データとして、履歴データ格納部１１４に蓄積する。

　そして、ソーシャル情報更新部１１５は、履歴データ格納部１１４に格納されている履歴データに含まれるコミュニケーションの相手情報、通信累計回数、アクセス頻度、アクセス頻度増減傾向および送受信データの本文のうちの少なくとも１つを用いて、ソーシャル情報に含まれる親密度を更新する。つまり、ソーシャル情報更新部１１５は、コミュニケーションの相手情報または送受信データの本文の内容に応じて親密度を増減させたり、通信累計回数またはアクセス頻度が多い場合に親密度を増加させたり（例えば、図４５Ａに示したように、通信累計回数が１００回毎に親密度に０．０３を加える）、アクセス頻度が増加傾向にある場合に親密度を増加させたりする。

　そして、データ出力判定部１０７は、ソーシャル情報更新部１１５により更新された最新のソーシャル情報を用いて、コンテンツデータを出力するか否かを判定する。

　かかる構成によれば、コミュニケーションの相手情報、通信累計回数、アクセス頻度、アクセス頻度増減傾向および送受信データの本文のうちの少なくとも１つを用いてソーシャル情報に含まれる親密度を更新し、最新の状態が反映された親密度を含むソーシャル情報を用いてデータ提供の可否を判定するため、ユーザ間の関係をより正確に反映したデータ共有が図れる。

　また、図４８は、本発明の実施の形態５のデータ処理装置１００Ｆの別の構成を示すブロック図である。

　上記実施の形態５では、データ処理装置１００Ｆのソーシャル情報更新部１１５が、データ処理装置１００Ｆの内部で取得できる情報と外部から取得する情報とを解析することで、ソーシャル情報を更新する例を説明した。しかし、例えば、図４８に示すような構成により、ソーシャル情報更新部１１５がソーシャル情報を更新することにしてもよい。

　つまり、データ処理装置１００Ｆは、ネットワーク２００を介してソーシャル情報サーバ５００に接続されている。そして、ソーシャル情報更新部１１５は、通信部１１１を介して外部装置であるソーシャル情報サーバ５００から最新のソーシャル情報を取得し、ソーシャル情報を更新する。

　具体的には、ソーシャル情報更新部１１５は、データ処理装置１００Ｆの通信部１１１およびソーシャル情報サーバ５００の通信部５０１を介して、ソーシャル情報管理部５０２に対しソーシャル情報取得要求を送信する。そして、ソーシャル情報更新部１１５は、ソーシャル情報取得要求の返信として最新のソーシャル情報を取得し、取得した最新のソーシャル情報をソーシャル情報格納部１０６に格納する。

　かかる構成によれば、最新の状態が反映された親密度を含むソーシャル情報を用いてデータ提供の可否を判定するため、ユーザ間の関係をより正確に反映したデータ共有が図れる上、データ処理装置における親密度更新に必要な解析処理の処理負荷を軽減できる。

　なお、ソーシャル情報更新部１１５は、データ処理装置１００Ｆの内部で取得した情報に基づきソーシャル情報格納部１０６に格納されるソーシャル情報を更新した場合、当該ソーシャル情報の全て或いは一部を、外部のソーシャル情報サーバ５００が備えるソーシャル情報管理部５０２に、ソーシャル情報更新要求として送信するようにしても良い。

　（実施の形態６）
　図４９は、本発明の実施の形態６におけるデータ処理装置１００Ｇの構成を示すブロック図である。図４９において、図１および図１１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

　図４９において、データ処理装置１００Ｇは、図１１の構成要素に加え、ソーシャル情報管理部１１７を有し、認識辞書格納部１０９に格納されている認識辞書は内部にメタ情報を格納する（実施の形態６の構成）。

　本実施の形態６のデータ処理装置１００Ｇは、例えば、画像データが記憶された外部記憶媒体を挿入し、読み込んだ画像データを複数蓄積可能なビデオレコーダやホームサーバ、静止画や動画を複数撮影し蓄積可能なデジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ、静止画や動画の蓄積および表示が可能なデジタルフォトフレームなどである。

　図４９に示すソーシャル情報管理部１１７は、通信部１１１を介して外部装置からのデータ取得更新要求を受付けた場合、親密度に応じて、オブジェクト解析部１１０が用いる認識辞書のデータを外部装置から取得して、認識辞書を更新する。

　具体的には、ソーシャル情報管理部１１７は、通信部１１１およびネットワーク２００を介して接続される外部のデータ処理装置１００Ｂ或いはデータ処理装置１００Ｃからの要求に基づき、ソーシャル情報格納部１０６に格納されているソーシャル情報或いは認識辞書格納部１０９に格納されている認識辞書（メタ情報を含む）を更新、編集保存、および外部提供する。

　オブジェクト解析部１１０は、ソーシャル情報管理部１１７により更新された認識辞書を用いて、コンテンツデータに含まれるオブジェクトを抽出する。

　データ出力判定部１０７は、オブジェクト解析部１１０が認識辞書を用いて抽出可能な１つのオブジェクトに対する２つ以上のメタ情報がソーシャル情報に関連付けられている場合、２つ以上のメタ情報のうち、ソーシャル情報に含まれる親密度が高い方に関連付けられたメタ情報を優先的に出力すると判定する。

　アプリケーション部１０４は、コンテンツデータと、データ出力判定部１０７が優先的に出力すると判定したメタ情報とを出力するデータ出力部としての機能を有する。

　次に、データ処理装置１００Ｇの認識辞書のメタ情報を外部のデータ処理装置１００Ｂを所有するユーザ「Ａｌｉｃｅ」が編集する際のデータ処理について、説明する。

　図５０は、本発明の実施の形態６におけるソーシャル情報管理処理の流れを示すフローチャートである。

　図５１は、本発明の実施の形態６におけるユーザ情報の一例を示す図である。

　図５２は、本発明の実施の形態６における画面出力結果の一例を示す図である。

　ここでは、データ処理装置１００Ｇのソーシャル情報格納部１０６が格納しているソーシャル情報は図２０と同じであり、対象とする画像データは図１６、オブジェクト解析部１１０によるオブジェクト解析結果は図１７と同じであるとする。

　図５０に示すように、まず、本実施の形態６におけるデータ処理装置１００Ｇのソーシャル情報管理部１１７は、通信部１１１およびネットワーク２００を介して、外部の機器（ここでは、ユーザ「Ａｌｉｃｅ」が所有するデータ処理装置１００Ｂ）からのソーシャル情報操作要求を受付ける（Ｓ１２０１）。

　次に、ソーシャル情報管理部１１７は、ソーシャル情報操作要求を送信した送信元の機器のオーナーとなるユーザのユーザ情報（図５１参照）を、ソーシャル情報操作要求メッセージデータから直接取得、或いは当該データ処理装置１００Ｂから別途取得する（Ｓ１２０２）。

　さらに、ソーシャル情報管理部１１７は、取得した当該ユーザのユーザ情報をデータ出力判定部１０７に渡し、データ処理装置１００Ｂへのデータ提供可否の判定を依頼する（Ｓ１２０３）。

　そして、ソーシャル情報管理部１１７は、データ出力判定部１０７から返信された判定結果において、例えば、優先度レベルが「Ａ」であるなどの規定の条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１２０４）。

　ソーシャル情報管理部１１７は、当該規定の条件を満たすと判定した場合（Ｓ１２０４のＹ）、ソーシャル情報操作要求を許可し、ソーシャル情報格納部１０６を介して認識辞書のメタ情報を編集するなどの操作要求内容を実行する（Ｓ１２０５）。

　ここでは、図１６の番号「３」に割り当てられたユーザが、図１７のコンテンツデータ「Ｃ－３」のオブジェクト解析結果において「ｕｎｋｎｏｗｎ」として「Ａｌｉｃｅ」と認識されなかった場合について説明する。この場合、ユーザ「Ａｌｉｃｅ」自らが、ソーシャル情報操作要求によって、ユーザ「Ｍｉｋｅ」が所有するデータ処理装置１００Ｇの認識辞書に紐付けられるメタ情報を編集する。つまり、ユーザ「Ａｌｉｃｅ」は、当該データのオブジェクトＩＤ「３」が「Ａｌｉｃｅ」であったことに加え、オブジェクトＩＤ「３」に関するコメント「京都、楽しかったね！」を追記することができる。

　また、メタ情報を編集する際、当該ユーザのユーザ情報を認識辞書に同時に記録しておく。このようにすれば、当該メタ情報を編集したユーザが逆引きできるため、アプリケーション部１０４が出力部１０８を介して画面を表示する際、そのメタ情報の表示優先度を編集したユーザとアプリケーション部１０４を操作する当該ユーザとの親密度に応じて制御することができる。

　つまり、データ出力判定部１０７は、１つのオブジェクトに対して２つ以上のメタ情報があった場合、親密度が高い方に関連付けられたメタ情報を優先的に出力すると判定する。

　一方、ソーシャル情報管理部１１７は、返信された判定結果が既定の条件を満たさない場合（Ｓ１２０４のＮ）、ソーシャル情報操作要求を却下し（Ｓ１２０６）、処理を終了する。

　例えば、本実施の形態６のデータ処理装置１００Ｇがデジタルフォトフレームであった場合、図５２に示すように、アプリケーション部１０４は、当該データ「Ｃ－３」を画面に表示すると同時に、オブジェクト解析部１１０が解析した類似人物の名前やコメントといったメタ情報を表示する。この場合、図１７の（ｂ）で示した優先度レベル「Ａ」～「Ｂ」のユーザ、および優先度レベル「Ａ」のユーザが直接編集したメタ情報のみを表示するよう制御でき、煩雑になり過ぎない程度の情報量かつより関心の高い情報を優先的に表示できる。

　なお、ここで、ユーザ「Ｊａｍｅｓ」のメタ情報としてコメント「豆腐が美味しかった」が表示されているが、これは事前にユーザ「Ｊａｍｅｓ」が当該データに対しコメントとして編集した内容でも良いし、ユーザ「Ｊａｍｅｓ」のユーザ情報に記載されたブログのＵＲＬから当該撮影日時の日記や記事を、通信部１１１を介してネットワーク２００上の図示しない外部のサーバから取得して表示するようにしても良い。

　また、このように表示候補とされた当該データの画像に対し、その画像が撮影された撮影日時の日記や記事に限らず、最新の日記や記事を取得して表示することで、親密度が高いユーザの最新の関心事やアクティビティをデジタルフォトフレームの画面で目視確認することができる。

　なお、ここでは、外部のデータ処理装置１００Ｂからデータ処理装置１００Ｇの認識辞書に紐付けられるメタ情報を編集する例を用いて説明したが、ソーシャル情報操作要求の内容はこれに限らず、認識辞書のオブジェクト解析に対する学習作業を外部のデータ処理装置１００Ｂから行う、またはデータ処理装置１００Ｇが保持する認識辞書をデータ処理装置１００Ｂが参照、取得および利用するなどとしても良い。

　かかる構成によれば、親密度に応じて、認識辞書のデータを外部装置から取得して認識辞書を更新し、最新の認識辞書を用いて、コンテンツデータに含まれるオブジェクトを抽出する。つまり、当該データに含まれるオブジェクトの解析に用いる認識辞書および認識辞書に関連付けられるメタ情報の更新、編集保存および外部提供処理において、その認識辞書およびメタ情報の情報オーナーとなるユーザと処理を要求するユーザとの関係を当該ソーシャル情報で表現されるユーザ間の親密度を用いて判定する。このため、例えば、認識辞書の編集を希望するユーザに対し所定の閾値を超える親密度が設定されている場合のみ認識辞書の編集を許可するよう制御できるようになり、不正なユーザからの悪意ある編集を回避でき、親密な関係にあるユーザからの編集のみを許可できる。

　また、当該データに含まれるひとつのオブジェクトに対し、複数のメタ情報が複数のユーザによる編集により付与されていた場合、親密度が高いユーザが付与したメタ情報を優先的に表示するよう制御できる。このため、複数あるメタ情報のうち、より信頼性が高く関心が強いメタ情報を選定することができる。

　以上、本発明の実施の形態に係るデータ処理装置について説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。

　つまり、今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

　例えば、上記実施の形態１から６において、各ユーザが規定の条件を満たすかを判定する手段として当該ユーザと機器とを紐付ける所有機器ＩＤを用いて説明してきたが、当該ユーザの判定手段はこれに限らず、当該ユーザを特定できる電子メールのアドレス、ブログやＳＮＳの日記ＵＲＬ、キーワード、ＳＮＳサイトやデータ処理装置に対するログイン情報、画像を含むバイナリデータを使用するようにしても良い。

　また、上記実施の形態１から６において、データ処理装置は、図１等に示されたような処理部を備えることとしたが、図５３に示すように、データ処理装置１００Ｈは、少なくとも、アプリケーション部１０４およびデータ出力判定部１０７を備えていればよい。ここで、図５３は、本発明の実施の形態におけるデータ処理装置の最小の構成を示すブロック図である。この場合、データ出力判定部１０７は、親密度が所定の閾値以上の場合にコンテンツデータを出力すると判定し、アプリケーション部１０４は、データ出力判定部１０７の判定結果に応じて、コンテンツデータを出力する。この構成により、多数の対象データの中から所望の対象データをユーザ自ら選定する等のユーザ操作負担を強いることがないため、ユーザによる操作の負担を抑制しながら、家族や知人とのデータ共有を実現することができる。

　なお、本発明は、このようなデータ処理装置として実現することができるだけでなく、データ処理装置が備える特徴的な処理部の処理をステップとするデータ処理方法として実現することもできる。

　また、データ処理装置が備える各機能ブロックは、集積回路であるＬＳＩとして実現されてもよい。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されても良い。

　ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。

　さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。

　本発明に係るデータ処理装置は、ビデオレコーダやホームサーバ、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、パーソナルコンピュータやエンタープライズ向けコンピュータ（ワークステーション）、画像データの取り込み機能を搭載したデジタルテレビ受像機、セットトップボックス、カーナビゲーションシステム、プロジェクタ、モバイル端末、音楽コンポ、デジタルフォトフレーム、機器制御用リモートコントローラ端末などへの適用に有用である。

　１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ、１００Ｄ、１００Ｅ、１００Ｆ、１００Ｇ、１００Ｈ　データ処理装置
　１０１　入力部
　１０２　データ蓄積部
　１０３　コンテンツデータ格納部
　１０４　アプリケーション部
　１０５　データ関係抽出部
　１０６　ソーシャル情報格納部
　１０７　データ出力判定部
　１０８　出力部
　１０９　認識辞書格納部
　１１０　オブジェクト解析部
　１１１、５０１　通信部
　１１２　データ変換部
　１１３　同伴履歴管理部
　１１４　履歴データ格納部
　１１５　ソーシャル情報更新部
　１１６　センサ
　１１７、５０２　ソーシャル情報管理部
　２００　ネットワーク
　５００　ソーシャル情報サーバ

Claims

　コンテンツデータを出力するデータ処理装置であって、
　所定のユーザ間の親密さの度合いを示す親密度と、前記コンテンツデータおよび前記親密度を対応付けるための情報とを含むソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定するデータ出力判定部と、
　前記データ出力判定部が前記コンテンツデータを出力すると判定した場合に、前記コンテンツデータを出力するデータ出力部とを備え、
　前記データ出力判定部は、前記ソーシャル情報を参照し、前記親密度が所定の閾値以上の場合に、前記親密度に対応付けられるコンテンツデータを出力すると判定する
　データ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　コンテンツデータ間の関係を示す情報を抽出するデータ関係抽出部を備え、
　前記データ出力判定部は、さらに、前記データ関係抽出部が抽出した情報で示される所定の関係を有するコンテンツデータを出力すると判定する
　請求項１に記載のデータ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　前記コンテンツデータに含まれるオブジェクトを認識するための認識辞書を格納している認識辞書格納部と、
　前記認識辞書を用いて、前記コンテンツデータに含まれるオブジェクトを抽出するオブジェクト解析部とを備え、
　前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報で関連付けられるユーザのうち、前記オブジェクト解析部が抽出したオブジェクトに関連するユーザであって、前記親密度が所定の閾値以上のユーザに対応付けられた外部装置に、前記コンテンツデータを出力すると判定する
　請求項１または２に記載のデータ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　通信ネットワークを介して前記外部装置と通信を行う通信部を備え、
　前記データ出力部は、前記通信部を介して前記外部装置に前記コンテンツデータを出力する
　請求項３に記載のデータ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　前記コンテンツデータを任意の形式にデータ変換するデータ変換部を備え、
　前記データ出力判定部は、さらに、前記親密度に応じて前記データ変換部に前記コンテンツデータを変換させて出力すると判定し、
　前記データ出力部は、前記データ出力判定部の判定結果に応じて前記データ変換部に変換された前記コンテンツデータを出力する
　請求項１～４のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　前記通信部を介して行った前記外部装置との近距離通信履歴を同伴履歴情報として取得する同伴履歴管理部を備え、
　前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報で関連付けられるユーザのうち、前記同伴履歴情報で示される近距離通信を行った外部装置であって、前記親密度が所定の閾値以上のユーザに対応付けられた外部装置に、前記コンテンツデータを出力すると判定する
　請求項４に記載のデータ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　前記通信部を介して前記外部装置が前記コンテンツデータを受信できるか否かを示す状態情報を取得し、前記状態情報を含む前記ソーシャル情報を更新するソーシャル情報更新部を備え、
　前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報更新部により更新された最新の前記ソーシャル情報に含まれる前記状態情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定する
　請求項４に記載のデータ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　前記通信部を介して前記外部装置から最新のソーシャル情報を取得し、前記ソーシャル情報を更新するソーシャル情報更新部を備え、
　前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報更新部により更新された最新の前記ソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定する
　請求項４に記載のデータ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　前記通信部を介して前記外部装置とのコミュニケーション機能を提供するアプリケーションを実行するアプリケーション部と、
　前記アプリケーションの実行による処理履歴を履歴データとして蓄積するデータ蓄積部と、
　前記履歴データに含まれるコミュニケーションの相手情報、通信累計回数、アクセス頻度、アクセス頻度増減傾向および送受信データの本文のうちの少なくとも１つを用いて、前記ソーシャル情報に含まれる親密度を更新するソーシャル情報更新部とを備え、
　前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報更新部により更新された最新の前記ソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定する
　請求項４に記載のデータ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　前記データ処理装置の位置を示す周辺情報を検知するセンサと、
　前記センサによる検知結果の履歴データを蓄積するデータ蓄積部と、
　前記通信部を介して前記外部装置の周辺情報の履歴データを取得し、当該外部装置のソーシャル情報を、取得した履歴データを含むソーシャル情報に更新するソーシャル情報更新部とを備え、
　前記ソーシャル情報更新部は、前記データ蓄積部が蓄積した履歴データと更新した前記外部装置の履歴データとを比較して、前記データ処理装置および前記外部装置の位置情報の相対距離、エリア情報および同伴頻度増減傾向のうちの少なくとも１つを用いて、前記ソーシャル情報に含まれる親密度を更新し、
　前記データ出力判定部は、さらに、前記ソーシャル情報更新部により更新された最新の前記ソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定する
　請求項４に記載のデータ処理装置。
　前記データ処理装置は、さらに、
　前記通信部を介して前記外部装置からのデータ取得更新要求を受付けた場合、前記親密度に応じて、前記オブジェクト解析部が用いる前記認識辞書のデータを前記外部装置から取得して前記認識辞書を更新するソーシャル情報管理部を備え、
　前記オブジェクト解析部は、前記ソーシャル情報管理部により更新された前記認識辞書を用いて、前記コンテンツデータに含まれるオブジェクトを抽出する
　請求項４に記載のデータ処理装置。
　前記オブジェクト解析部が前記認識辞書を用いて抽出可能な１つのオブジェクトに対する２つ以上のメタ情報が前記ソーシャル情報に関連付けられている場合、
　前記データ出力判定部は、さらに、前記２つ以上のメタ情報のうち、前記ソーシャル情報に含まれる親密度が高い方に関連付けられたメタ情報を優先的に出力すると判定し、
　前記データ出力部は、前記コンテンツデータと、優先的に出力すると判定された前記メタ情報とを出力する
　請求項１１に記載のデータ処理装置。
　コンテンツデータを出力するデータ処理方法であって、
　所定のユーザ間の親密さの度合いを示す親密度と、前記コンテンツデータおよび前記親密度を対応付けるための情報とを含むソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定するデータ出力判定ステップと、
　前記データ出力判定ステップで前記コンテンツデータを出力すると判定した場合に、前記コンテンツデータを出力するデータ出力ステップとを含み、
　前記データ出力判定ステップでは、前記ソーシャル情報を参照し、前記親密度が所定の閾値以上の場合に、前記親密度に対応付けられるコンテンツデータを出力すると判定する
　データ処理方法。
　請求項１３に記載のデータ処理方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるプログラム。
　コンテンツデータを出力する集積回路であって、
　所定のユーザ間の親密さの度合いを示す親密度と、前記コンテンツデータおよび前記親密度を対応付けるための情報とを含むソーシャル情報を用いて、前記コンテンツデータを出力するか否かを判定するデータ出力判定部と、
　前記データ出力判定部が前記コンテンツデータを出力すると判定した場合に、前記コンテンツデータを出力するデータ出力部とを備え、
　前記データ出力判定部は、前記ソーシャル情報を参照し、前記親密度が所定の閾値以上の場合に、前記親密度に対応付けられるコンテンツデータを出力すると判定する
　集積回路。