WO2014103441A1 - サーバ装置及び撮影装置 - Google Patents

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WO2014103441A1
WO2014103441A1 PCT/JP2013/074771 JP2013074771W WO2014103441A1 WO 2014103441 A1 WO2014103441 A1 WO 2014103441A1 JP 2013074771 W JP2013074771 W JP 2013074771W WO 2014103441 A1 WO2014103441 A1 WO 2014103441A1
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unit
feature amount
server device
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PCT/JP2013/074771
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Inventor
古橋　幸人
Original Assignee
オリンパス株式会社
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/76—Television signal recording
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/76—Television signal recording
    • H04N5/765—Interface circuits between an apparatus for recording and another apparatus
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image

Definitions

  • the present invention relates to a server device and a photographing device capable of communicating with the server device.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-103548 proposes an electronic camera that allows a user to easily shoot a favorite image without adjusting a shooting parameter.
  • the electronic camera disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-103548 extracts feature information from sample image data acquired via an external I / F or image data acquired by image capturing by an image capturing unit.
  • a feature extraction unit is provided.
  • This feature extraction unit for example, feature information indicating setting data (shooting parameters) at the time of shooting extracted from Exif (Exchangeable Image File Format) information in image data, and contour features, color features extracted by analyzing image data, And feature information indicating information such as arrangement and the like are extracted. Then, shooting is performed using the shooting parameters set based on the feature information extracted by the feature extraction unit.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-333498 discloses a photographing condition data distribution system including a digital camera and a photographing condition data distribution server.
  • the digital camera and the imaging condition data distribution server are connected so that data communication is possible via a communication network such as a mobile communication network or the Internet.
  • the photographing condition data is data defining exposure conditions such as aperture and shutter speed, white balance correction amount for correcting white variation caused by the color temperature of the light source, and the like.
  • the shooting condition data distribution server searches for a sample image that matches the search condition, and extracts and distributes the shooting condition data of the sample image.
  • the search condition is a photographer name that the user likes.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and even when a user shoots a subject / scene that has not been evaluated or shot in the past, shooting parameters that match the user's preferences can be easily obtained. It is an object of the present invention to provide a server apparatus and an imaging apparatus that can acquire and shoot images.
  • a server device capable of communicating with a photographing device, A database for recording image data;
  • An evaluation acquisition unit that acquires evaluation information that is information indicating the preference of the image data of the user of the photographing apparatus, and evaluated image data that is image data of the evaluation information;
  • a first feature amount extraction unit that extracts a first feature amount from at least one of the evaluation information and the evaluated image data;
  • a receiving unit for receiving provisionally captured image data from the imaging device;
  • a second feature amount extraction unit for extracting a second feature amount from the provisional captured image data;
  • a search unit that detects, from the database, image data that is similar to the temporary captured image data and that matches the evaluation information, based on the first feature amount and the second feature amount;
  • a parameter acquisition unit that acquires imaging parameters from the image data detected by the search unit;
  • a transmission unit that transmits the imaging parameters acquired by the parameter acquisition unit to the imaging device; It comprises.
  • an imaging apparatus capable of communicating with a server device, A control unit for setting shooting parameters; An imaging unit that performs provisional imaging and imaging with imaging parameters set by the control unit, a provisional captured image obtained by provisional imaging by the imaging unit, and identification information for identifying a user of the imaging apparatus, A transmission unit for transmitting to the server device; A receiving unit that receives a recommended shooting parameter generated and transmitted by the server device based on the temporary shooting image and the identification information; Comprising The controller sets shooting parameters based on the shooting parameters related to the provisional shooting and the recommended shooting parameters.
  • a server device capable of communicating with a photographing device, A database for recording image data;
  • An evaluation acquisition unit that acquires evaluated image data together with evaluation information that is information indicating the preference of the image data of the user of the photographing device;
  • a first feature amount extraction unit that extracts a first feature amount from at least one of the evaluation information and the evaluated image data;
  • a search unit that detects an image data group that matches the evaluation information from the database; and
  • a transmission unit configured to transmit the image data group detected by the search unit to the photographing apparatus.
  • an imaging device capable of communicating with a server device, A control unit for setting shooting parameters; A photographing unit that performs provisional photographing and photographing with photographing parameters set by the control unit, and evaluated image data together with evaluation information that is information indicating a preference relating to image data of a user of the photographing device to the server device A transmission unit for transmission; A receiving unit for receiving image data selected based on the evaluation information by the server device; A candidate database for recording the received image data; A feature amount extraction unit that extracts a feature amount from the temporarily captured image data acquired by the provisional capture; Based on the feature amount, a search unit that detects image data similar to the temporary captured image data and matching the evaluation information from the candidate database; A parameter acquisition unit for acquiring imaging parameters from the detected image data; Comprising The control unit sets shooting parameters based on the shooting parameters related to the provisional captured image data and the shooting parameters acquired by the parameter acquisition unit.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system configuration example of a server apparatus according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a system configuration example of an imaging apparatus according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration example of a system including an imaging device and a server device according to the fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing a flowchart of image data collection processing by the server device according to the fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing a flowchart of image data browsing processing by the server device according to the fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart of the imaging parameter acquisition / transmission process by the server device according to the fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart of image data collection processing by the server device according to the fifth embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram showing a flowchart of image data browsing processing by the server device according to the fifth embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a flowchart of imaging parameter acquisition / transmission processing by the server apparatus according to the fifth embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration example of a system including an imaging device and a server device according to the sixth embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a flowchart of processing performed by the server device when the photographing terminal according to the sixth embodiment of the present invention is connected to a network.
  • FIG. 12 is a view showing a flowchart of image data shooting processing by the shooting apparatus according to the sixth embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a system configuration example of the server apparatus according to the first embodiment.
  • the server device includes an evaluation acquisition unit 2, a first feature quantity extraction unit 4, a reception unit 6, a second feature quantity extraction unit 8, a search unit 10, and a parameter acquisition unit 12. And a transmission unit 14.
  • the evaluation acquisition unit 2 includes evaluation information indicating whether or not the image data conforms to the user's preference (or the degree of conformity to the preference), and image data related to the evaluation (hereinafter referred to as “evaluation”).
  • Received image data ”) from an external device (for example, a photographing device or a browsing terminal).
  • the evaluation acquisition unit 2 relates to evaluation information that is information indicating a preference relating to image data of a user of the imaging device (not shown) from the imaging device or browsing device (not shown), and the evaluation information. Acquired evaluated image data as image data.
  • image data in the present embodiment is a concept including shooting data and metadata related thereto, and means image data in a broad sense.
  • the transmission source of the evaluation information is not limited to the photographing device.
  • evaluation may be performed by a browsing device at a timing different from that of shooting.
  • evaluation may be performed on a SNS (Social Networking Service) using a so-called smartphone or the like, and imaging may be performed by an imaging apparatus (for example, a camera) assumed in the present embodiment.
  • SNS Social Networking Service
  • the evaluation acquisition unit 2 performs user authentication using, for example, a user ID in advance in order to accurately specify which user the evaluation information is related to.
  • the first feature quantity extraction unit 4 extracts an index indicating the feature (hereinafter referred to as “first feature quantity”) from the evaluation information or the evaluated image data acquired by the evaluation acquisition unit 2.
  • first feature quantity an index indicating the feature
  • the first feature amount extraction unit 4 extracts a first feature amount from at least one of the evaluation information and the evaluated image data.
  • the first feature amount extracted in this way is information indicating a preference relating to image data of a user of a photographing apparatus (not shown).
  • the receiving unit 6 receives image data referred to as a through image and image data acquired in a half-pressed state of the shutter (hereinafter referred to as “provisional captured image data”) from a photographing device (not shown). In other words, the receiving unit 6 receives temporary captured image data from an imaging device (not shown).
  • the receiving unit 6 performs user authentication using a user ID in advance, for example, in order to accurately specify which user the temporary captured image data is associated with the evaluation information.
  • a user ID and a device ID may be linked in advance so that the user ID can be specified from the device ID.
  • the second feature amount extraction unit 8 extracts an index indicating the feature (hereinafter referred to as a second feature amount) from the provisional captured image data.
  • the second feature quantity extraction unit 8 extracts a second feature quantity from the provisional captured image data.
  • the second feature amount extracted in this way is information indicating the subject / scene that the user is currently shooting.
  • the information performed by the receiving unit 6 is not limited to pure image data.
  • the search unit 10 includes various image data (for example, image data uniquely held by the server device, image data acquired from a predetermined image data disclosure system, the evaluated image data, and the like) and first of them.
  • a database (not shown) in which second feature values are recorded, and based on the first feature value related to the user of the image capturing device and the second feature value related to the provisionally captured image data, Image data that is similar to the provisionally captured image data and that matches the evaluation information is detected from the database.
  • the search unit 10 detects, from the database, image data that is similar to the temporary captured image data and that matches the evaluation information based on the first feature amount and the second feature amount ( Hereinafter, it is referred to as a search process.
  • the first feature value and the second feature value are extracted in advance for each image data recorded in the database.
  • the search processing specifically, for example, the following processing can be cited. That is, as described above, the first feature value that is information indicating the user's preference and the second feature value that is information indicating the subject / scene that the user is shooting are combined into a query vector, and the search is performed. Similarity is obtained by calculating a difference from a query vector related to image data recorded in a database (not shown) included in the unit 10 (the similarity is higher as the difference is smaller).
  • the similarity is an index indicating the degree of similarity to the temporary photographed image data and matching with the evaluation information.
  • the method for calculating the similarity is not limited to this, and any method may be used.
  • the parameter acquisition unit 12 acquires a shooting parameter (hereinafter referred to as “recommended shooting parameter”) related to the image data from the image data detected by the search unit 10.
  • the shooting parameters are exposure, shutter speed, white balance, filter types and parameters for image processing, parameters related to shooting such as subject position information, and post-processing related to image correction after shooting, etc. It is a parameter including parameters.
  • the parameter acquisition unit 12 extracts the shooting parameters from, for example, the image data itself detected by the search unit 10 or incidental information (Exif information) associated with the image data.
  • the parameter acquisition unit 12 acquires imaging parameters related to the image data detected by the search unit 10. Thereby, the photographing apparatus user can acquire photographing parameters for photographing according to the user's preference in each subject / scene.
  • the transmission unit 14 transmits the “recommended shooting parameters” acquired by the parameter acquisition unit 12 to the imaging device (not shown).
  • the server device and the imaging device according to the first embodiment have the following effects, for example.
  • the image data Even if the image data is not viewed by the user, it can be detected as image data that matches the user's preference and is similar to the subject / scene related to the current shooting, and the recommended shooting parameters can be obtained from the image data. it can.
  • the user can easily obtain image data that suits his / her preference by shooting using the recommended shooting parameters transmitted from the server device.
  • the first feature amount is a value calculated from lightness, saturation, hue, and edge strength. By using these values as the first feature amount, the overall image atmosphere can be expressed by numerical values even when the “object objective type” is different.
  • the “objective type of subject” indicates the shooting mode (for example, landscape, macro, etc.) and the name of the subject / scene (for example, flower, pet, person, face, fireworks, night view, sunset, athletic meet, etc.). .
  • Example 2 For example, using machine learning such as SVM, the “evaluation value” or “non-determination information” for a preset sensitivity word is set as the first feature amount. As a result, the sensual information for the entire image (in view of the user's preference) based on direct user evaluation is used as the first feature amount without depending on the “object objective type”. Can do.
  • machine learning such as SVM
  • a sensitivity word is a word that expresses the state of things (for example, “warmth”, “soft”, “soft”, “glitter”, “light”, “modern”, etc.).
  • the “evaluation value” for the sensitivity word is a numerical value representing the tendency of each sensitivity word. For example, an image having a tendency of being a sensitivity word “warm” has a positive numerical value according to the degree. On the other hand, an image having a tendency not to be a sensitivity word “warm” has a negative numerical value depending on the degree.
  • the non-determination information for the sensitivity word is a flag indicating whether each sensitivity word is suitable.
  • the subject / scene name is extracted by, for example, extracting the subject name “face” by performing a face detection process, or by using an object such as SVM to previously select an object as a subject candidate.
  • the learning may be performed and the presence / absence of an object may be determined from the determination score and the threshold value.
  • Example 4 A value obtained by evaluating the shooting mode related to the temporarily shot image data and the name of the subject / scene with a continuous value is set as the second feature amount. Thereby, it is possible to express an objective type of an object to be photographed without depending on the atmosphere of the entire image.
  • the extraction of the subject / scene name itself is performed in the same manner as described above, and the accuracy of the extraction result is evaluated with a continuous value.
  • image data that matches the taste of the overall image atmosphere is detected without being affected by the subject type by the first feature value. It is possible to detect the image data suitable for the subject to be photographed without being influenced by the overall atmosphere by the second feature amount. Then, image data that satisfies both conditions (image data that is similar to the provisional captured image data and conforms to the evaluation information) can be detected from the product set.
  • the third embodiment is an embodiment of an imaging device that communicates with the server device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a system configuration example of an imaging apparatus according to the third embodiment of the present invention.
  • the imaging apparatus according to the third embodiment includes an imaging unit 52, a control unit 54, a transmission unit 56, and a reception unit 58.
  • the imaging unit 52 includes an imaging lens, a diaphragm, a shutter, an imaging element, and an imaging processing unit.
  • the photographing unit 52 functions as a photographing unit that performs provisional photographing and photographing with the photographing parameters set by the control unit 54.
  • the control unit 54 comprehensively controls the photographing apparatus (for example, setting of photographing parameters, photographing conditions such as a shutter speed stop, development conditions, etc.). Specifically, the control unit 54 receives a signal from the imaging unit 52 and controls the aperture, shutter speed, and the like of the imaging unit in accordance with prescribed imaging parameters. Further, the control unit 54 updates the shooting parameter based on the prescribed shooting parameter and the recommended shooting parameter, and controls the imaging unit with the updated shooting parameter. In other words, the control unit 54 sets the shooting parameter based on the shooting parameter related to the temporary shooting and the recommended shooting parameter transmitted from the server device.
  • a value calculated by the following process may be set as a value of the shooting parameter to be newly set.
  • Weighting is performed according to the similarity of image data related to acquisition of recommended shooting parameters, and a weighted average value of recommended shooting parameters and prescribed shooting parameters related to provisional shooting is calculated.
  • a weighted average value with the similarity of image data related to acquisition of the recommended shooting parameters as a weight is calculated.
  • the average value and the mode value are calculated using only the recommended shooting parameters of the image data related to the similarity equal to or higher than a preset threshold.
  • image data having these recommended shooting parameters is presented to the user (for example, displayed on a display unit (not shown)), and the user By selecting any one of the image data, recommended shooting parameters to be used for actual shooting are determined.
  • these recommended shooting parameters are applied to the current temporary shooting image data and presented to the user (for example, displayed on a display unit (not shown)). By selecting data, recommended shooting parameters to be used for actual shooting are determined.
  • imaging parameter update processing is merely an example, and the present invention is not limited to such processing.
  • the transmission unit 56 transmits data to an external device. Specifically, the transmission unit 56 transmits, for example, temporary captured image data and a user ID to the server device.
  • the transmission unit 56 functions as a data transmission unit that transmits provisionally captured image data acquired by provisional photographing by the photographing unit 52 and identification information (user ID) for identifying the user of the photographing device to the server device. . It is assumed that the user ID has already been input in the initial setting, for example. Moreover, the form substituted by information peculiar to apparatuses, such as MAC ADDRESS, may be sufficient.
  • the receiving unit 58 receives data transmitted from an external device. Specifically, the receiving unit 58 receives image data, recommended shooting parameters, and the like from the server device. The receiving unit 58 functions as a receiving unit that receives the recommended shooting parameters generated and transmitted by the server device based on the provisional captured image data and the identification information (user ID).
  • the photographing apparatus according to the third embodiment, it is possible to obtain a server device and an imaging device that have the following effects in addition to the same effects as the first embodiment.
  • the user fits the user using not only photographing parameters determined inside the camera with respect to the photographing scene but also abundant image data held by the server device.
  • the recommended shooting parameters can be easily acquired, and shooting suitable for the user's preference can be easily performed.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration example of a system to which the server device according to the fourth embodiment is applied.
  • This system is configured so that various image data can be browsed by accessing the server device 106 with a browsing terminal 102 (for example, a PC, a tablet, a smartphone, or the like) connected to a predetermined network NW (for example, the Internet). Yes.
  • a browsing terminal 102 for example, a PC, a tablet, a smartphone, or the like
  • NW for example, the Internet
  • this system is configured such that the user can post image data acquired by the photographing terminal 104 to the server device 106.
  • the image data may be moved to another device (such as a PC) and then posted to the server device 106 from the PC.
  • another device such as a PC
  • the user of this system can easily reflect the shooting parameters and the post-processing parameters suitable for his / her preference to the shooting to be performed by connecting the shooting terminal 104 to the system at the time of shooting.
  • the browsing terminal 102 and the photographing terminal 104 may be configured integrally.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a flowchart of image data collection processing by the server apparatus 106 according to the fourth embodiment.
  • the server apparatus 106 has the same system configuration as the server apparatus according to the first embodiment described with reference to FIG.
  • the photographing terminal 104 has a system configuration similar to that of the photographing apparatus according to the third embodiment described with reference to FIG.
  • the photographing terminal 104 may have a configuration different from that of the photographing device according to the third embodiment as long as it has a function of transmitting image data to the server device.
  • the evaluation acquisition unit 2 of the server device 106 receives image data from the photographing terminal 104 (step S1). Subsequently, the second feature quantity extraction unit 8 of the server device 106 extracts “subject / scene feature information” from the image data as the second feature quantity (step S2).
  • “subject / scene feature information” refers to the name of the subject (eg, flower, dog, face, whole body, fireworks, mountains, sky, etc.) included in the image data, and the name of the entire scene (eg, scene mode information). (Name: landscape, portrait, night view, etc.).
  • the first feature quantity extraction unit 4 of the server device 106 extracts “Kansei feature information” from the image data as the first feature quantity (step S3).
  • “sensitivity feature information” is information indicating the degree of suitability of each sensitivity word with respect to the entire image using a dictionary related to the sensitivity word.
  • the dictionary is a dictionary constructed by extracting image information from image data that is considered to match each sensitivity word (for example, soft, sharp, cool, warm, rural, urban, etc.) and accumulating them.
  • sensitivity word for example, soft, sharp, cool, warm, rural, urban, etc.
  • machine learning such as SVM corresponds to this dictionary.
  • the search unit 10 of the server device 106 stores the image data received in step S1 in the overall database 108 in association with the “subject / scene feature information” and “sensibility feature information” extracted by the above-described processing ( Step S4).
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a flowchart of image data browsing processing by the server apparatus 106 according to the fourth embodiment.
  • the user browses various image data using the browsing terminal 102 in advance, and sets an evaluation flag (for example, a flag of “Like”) for image data that suits his / her preference. Set.
  • the evaluation flag can be set not only for the image data owned by the user but also for the image data owned by another user. In this system, the following processing is performed using this evaluation flag.
  • the evaluation acquisition unit 2 of the server device 106 receives image data to be evaluated from the browsing terminal 102 (step S11) and also receives an evaluation flag (step S12). Then, the search unit 10 of the server device 106 associates the image data with the evaluation flag and stores them in the user database 110 (step S13).
  • the image data registered in the entire DB 108 can be specified by character information such as ID or URL set separately for image data, by receiving character information instead of receiving the image data itself, Communication load can be reduced.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a flowchart of imaging parameter acquisition / transmission processing by the server apparatus 106 according to the fourth embodiment.
  • the temporarily captured image data acquired by the temporary capturing may be, for example, image data acquired with the shutter half pressed, or image data that is automatically acquired from the preview display. Also good.
  • the imaging terminal 104 transmits the provisional captured image data acquired in this way to the server device 106.
  • the receiving unit 6 of the server apparatus 106 receives provisional captured image data (step S21), and the second feature amount extraction unit 8 extracts “subject / scene feature information” from the provisional captured image data (step S21). S22). Subsequently, the search unit 10 of the server device 106 detects image data having “subject / scene feature information” similar to “subject / scene feature information” of the provisional captured image data from the user database 110 (step S23). .
  • step S23 image data similar to the provisionally captured image data is detected from the image data that matches the user's preference for which the evaluation flag is set during image browsing. If there is no image data having “subject / scene feature information” similar to “subject / scene feature information” of the provisional captured image data during the processing in step S23, the subsequent processing is performed by the user of the user. The process proceeds for all image data registered in the DB 110.
  • the first feature quantity extraction unit 4 of the server device 106 extracts “Kansei feature information” from the image data detected from the user database (step S24). Then, the search unit 10 of the server device 106 uses the “score” and “score” of “Kansei feature information” that matches the user's preference regarding the provisional captured image data from the average value and the variance value of the “Kansei feature information” of each image data. "Weight" is calculated.
  • “score” is an average value.
  • the “weight” is 1.0 when the variance value is 0, and is a value that approaches 0.0 as the variance value increases.
  • Step S25 the search unit 10 of the server device 106 is similar to the temporary captured image data and based on the “sensitive feature information” and the “subject / scene characteristic information” related to the temporary captured image data. (Step S25) is detected from the entire database 108. Hereinafter, the search processing in step S25 will be specifically described.
  • the search unit 10 sets each name relating to “subject / scene feature information” as an independent one-dimensional vector for the provisionally captured image data and each image data recorded in the entire database 108, and uses a combined vector thereof. Generate (step S25-1).
  • the search unit 10 calculates the difference between the combined vectors related to the “subject / scene feature information” for the provisional captured image data and each image data recorded in the entire database 108, and further, the reciprocal of the difference value. Is calculated as the similarity (step S25-2).
  • the search unit 10 sets each sensitivity word related to the “sensitivity feature information” as an independent one-dimensional vector, and generates a combined vector (step S25-3).
  • the search unit 10 calculates the difference between the combined vectors related to “Kansei feature information” for the provisional captured image data and each image data recorded in the entire database 108, and further calculates the reciprocal of the difference value. To determine the similarity (step S25-4).
  • the search unit 10 calculates a total similarity by performing a predetermined weighting on the similarities between the “subject / scene feature information” and the “sensibility feature information” (step S25-5). .
  • the retrieval unit 10 sets a threshold for the suitability of each name related to “subject / scene feature information” (correspondence of each name with respect to the image data) for the provisional captured image data and each image data recorded in the entire database 108. Only a name having a conformity equal to or greater than a predetermined threshold is associated with image data as a so-called tag (step S25-1).
  • the search unit 10 sets a higher similarity among the image data recorded in the whole database 108, which includes more tags having the same name as the name associated with the provisional captured image data (Step S10).
  • Step S10 the search unit 10 sets a higher similarity among the image data recorded in the whole database 108, which includes more tags having the same name as the name associated with the provisional captured image data.
  • step S25-2 the processing in step S25-2 may be performed in the same manner as the search processing using a general tag.
  • the search unit 10 sets each sensitivity word related to the “sensitivity feature information” as an independent one-dimensional vector, and generates a combined vector (step S25-3).
  • the search unit 10 calculates the difference between the combined vectors related to “Kansei feature information” for the provisional captured image data and each image data recorded in the entire database 108, and further calculates the reciprocal of the difference value. To determine the similarity (step S25-4).
  • the search unit 10 calculates a total similarity by performing a predetermined weighting on the similarities between the “subject / scene feature information” and the “sensibility feature information” (step S25-5). .
  • the parameter acquisition unit 12 of the server device 106 An imaging parameter is acquired from the image data having the highest degree (step S26).
  • the transmission unit 14 of the server device 106 transmits the shooting parameters acquired in step S26 to the shooting terminal 104 as recommended shooting parameters (step S27).
  • the receiving unit 58 of the photographing terminal 104 receives the recommended photographing parameter transmitted by the server device 106, and the control unit 54 sets the photographing parameter reflecting the recommended photographing parameter.
  • the image data is not viewed by the user, it is output as a search result if the image data is similar to the user's preference and the current shooting target.
  • the processing by the transmission source of the image data received in step S1 of the flowchart shown in FIG. 4 and the viewing terminal 102 may be left to an arbitrary service. That is, for example, the server device 106 is configured to receive image data not only from the user's photographing terminal 104 but also from an arbitrary service, and the image data in which the evaluation flag is set and the identification such as the user ID and the device ID What is necessary is just to be comprised so that information may be acquired.
  • each feature amount for each image data is not limited to the above timing.
  • the first feature amount and the second feature amount may be extracted and registered in association with the image data when registering the image data in the entire database 108 or the user database 110 of the present system. In this case, at the time of processing by the search unit 10 of the server device 106, it is only necessary to read each feature quantity that has already been extracted.
  • the search unit 10 of the server device 106 may detect a plurality of image data as similar image data, and the parameter acquisition unit 12 may acquire recommended shooting parameters for all of them. In this case, a plurality of recommended shooting parameters may be transmitted to the shooting terminal 104, and the user of the shooting terminal 104 may select one of the plurality of recommended shooting parameters on the terminal.
  • the feature amount used in the search processing by the search unit 10 of the server device 106 is attached to the image data.
  • Information hereinafter referred to as supplementary information
  • the supplementary information is information including time information such as shooting date and time, browsing date and time, position information, or voice information recorded at the same time.
  • incidental information time information
  • the latest shooting tendency is reflected in the search process by setting a larger similarity for image data having a closer shooting date and time and viewing date and time. Can be made.
  • the image data recently evaluated by the user is weighted more heavily, The user's recent evaluation tendency can be strongly reflected in the search process.
  • supplementary information position information
  • Shooting parameters can be acquired from image data acquired by shooting at a close shooting position, and it becomes easier to acquire shooting parameters more suitable for the current subject.
  • supplementary information voice information
  • it is possible to use a more similar environment for example, beach image data with close wave strength, outdoor image with close wind strength, etc.
  • a more similar environment for example, beach image data with close wave strength, outdoor image with close wind strength, etc.
  • a threshold is set for the suitability of each name related to “subject / scene feature information”, and only the name of the suitability that is equal to or greater than a predetermined threshold is associated with image data as a so-called tag.
  • the search process is performed by using the tag, it is of course possible to create a tag for the “sensibility feature information” and perform the search process using the tag.
  • the tendency of the sensibility feature information is grasped for each user, and search processing using the tendency is performed to reduce the processing amount.
  • the system assumed by the fifth embodiment is, for example, an image distribution system, and searches for a photographer having a sensitivity close to the sensitivity of the user of the photographing apparatus, and the image data obtained by photographing that photographer. This is a system for detecting image data in which the subject type and the subject type match from the group.
  • FIG. 7 is a flowchart of image data collection processing by the server device according to the fifth embodiment.
  • the evaluation acquisition unit 2 of the server device 106 receives image data from the browsing terminal 104 (step S31). Subsequently, the second feature quantity extraction unit 8 of the server device 106 extracts “subject / scene feature information” from the image data as the second feature quantity (step S32).
  • the photographing terminal 104 has the same system configuration as the photographing apparatus according to the third embodiment described with reference to FIG. Regarding the image data collection processing, the photographing terminal 104 may have a different configuration from the photographing device according to the third embodiment as long as it has a function of transmitting image data to the server device 106.
  • the first feature value extraction unit 4 of the server device 106 extracts “Kansei feature information” from the image data as the first feature value (step S33).
  • the search unit 10 of the server device 106 stores the image data received in step S31 in the overall database 108 in association with the “subject / scene feature information” and “sensibility feature information” extracted by the above-described processing ( Step S34).
  • the server device 106 generates “photographer sensitivity feature information” obtained by accumulating sensitivity feature information for each photographer (for example, for each user ID or device ID) (step S35), and stores it in the user database 110. (Step S36).
  • the photographer sensitivity feature information is information indicating a tendency of the sensitivity feature information related to each photographer.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a flowchart of image data browsing processing by the server apparatus 106 according to the fifth embodiment.
  • the user browses various image data using the viewing terminal 102 and sets an evaluation flag (for example, a flag of “Like”) for the image data that suits his / her preference. .
  • an evaluation flag for example, a flag of “Like”
  • the following processing is performed using this evaluation flag.
  • evaluation flag can be set not only for image data owned by itself but also for image data owned by other users.
  • the evaluation acquisition unit 2 of the server device 106 receives image data to be evaluated from the viewing terminal 102 (step S41) and also receives an evaluation flag (step S42). Further, the first feature amount extraction unit 4 of the server device 106 extracts “sensibility feature information” as the first feature amount from the image data, and for each viewer (for example, for each user ID or device ID). “Browser sensitivity characteristic information” formed by accumulating sensitivity characteristic information is generated (step S43) and stored in the user database 110 (step S44). Here, the viewer sensitivity characteristic information is information indicating the tendency of the sensitivity characteristic information related to each viewer.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a flowchart of imaging parameter acquisition / transmission processing by the server apparatus 106 according to the fifth embodiment.
  • the temporarily captured image data acquired by the temporary shooting may be, for example, image data acquired with the shutter half pressed, or image data that is automatically acquired from the preview display. Also good.
  • the photographing terminal 104 transmits the provisional photographed image data acquired in this way to the server device 106 together with the photographer ID (photographer identification information).
  • the receiving unit 6 of the server device 106 receives the provisional captured image data and the photographer ID (step S51). Subsequently, the search unit 10 of the server device 106 retrieves the viewer sensitivity feature information or the photographer sensitivity feature information (hereinafter simply referred to as sensitivity feature information) corresponding to the photographer ID received in step S51 from the user database 110. Reading (step S52), the second feature amount extraction unit 8 extracts subject / scene feature information from the provisional captured image data received in step S51 (step S53).
  • the search unit 10 of the server device 106 is similar to the temporary photographed image data and based on the sensitivity feature information read out in step S52 and the subject / scene feature information extracted in step S53. Image data matching the sensitivity characteristic information is detected from the entire database 108 (step S54).
  • step S54 the search unit 10 of the server device 106 uses the emotion feature information to narrow down the image data recorded in the entire database 108 to only those that match the photographer's preference ( After narrowing down the parameter of the image data to be searched, search processing is performed based on the subject / scene feature information.
  • a photographer ID corresponding to the sensitivity feature information similar to the sensitivity feature information read in step S52 is extracted (the photographer ID corresponding to the sensitivity feature information having similarity equal to or greater than a preset threshold value is extracted.
  • the image data acquired by the photographer with the photographer ID is detected from the image data recorded in the entire database 108.
  • the parameter acquisition unit 12 of the server device 106 acquires shooting parameters from the image data detected in step S54 (step S55).
  • the transmission unit 14 of the server device 106 transmits the shooting parameters acquired in step S55 to the shooting terminal 104 as recommended shooting parameters (step S56).
  • the receiving unit 58 of the photographing terminal 104 receives the recommended photographing parameter transmitted by the server device 106, and the control unit 54 sets the photographing parameter reflecting the recommended photographing parameter.
  • the image posting browsing system generally uses the point that one photographer publishes a plurality of images (the number of photographers is significantly smaller than the number of image data). That is, by using the “sensitivity feature information” for each photographer / browser, the number of image data to be searched in the search process can be greatly reduced, and the processing speed is increased and the processing amount is reduced.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration example of a system including the imaging device and the server device according to the sixth embodiment.
  • This system is configured so that various image data can be browsed by accessing the server device 106 with a browsing terminal 102 (for example, a PC, a tablet, a smartphone, or the like) connected to a predetermined network NW (for example, the Internet). Yes.
  • a user can post image data acquired by the photographing terminal 204 to the server device 106.
  • the image data can be transferred to another device (for example, a PC) and then posted to the server device 106 from the other device.
  • another device for example, a PC
  • the photographing terminal 204 includes a control unit 254, a photographing unit 252, a communication unit 256, an analysis unit 222, a search unit 210, a display unit 224, and a candidate database 226. To do.
  • the control unit 254 controls the entire photographing terminal 204 in an integrated manner.
  • the control unit 254 sets the shooting parameter based on the shooting parameter related to the provisional captured image data and the shooting parameter acquired by the analysis unit 222.
  • the photographing unit 252 performs provisional photographing and photographing with the photographing parameters set by the control unit 254.
  • the communication unit 256 functions as a transmission unit that transmits evaluated image data to the server device 106 together with evaluation information that is information indicating the preference of the image data of the user of the photographing terminal 204, and is evaluated by the server device 106. It functions as a receiving unit that receives image data selected based on information.
  • the candidate database 226 records the image data transmitted from the server device 106.
  • the “image data” stored in the candidate database 226 in the present embodiment does not have to be pure image data. That is, the candidate database 226 only needs to hold the first feature value, the second feature value, and the shooting parameter, for example. However, in the case of a configuration in which information determined to be similar is presented to the user as an image and the user determines a shooting parameter based on the information, the candidate database 226 needs to have pure image data.
  • the search unit 210 detects, from the candidate database 226, image data that is similar to the provisional captured image data and that matches the evaluation information, based on the feature amount.
  • the analysis unit 222 functions as a feature amount extraction unit that extracts a feature amount from temporary captured image data acquired by temporary shooting, and also acquires a shooting parameter related to the image data detected by the search unit 210. Function as.
  • processing at the time of image data collection and “processing at the time of image browsing” are the same as the processing in the above-described fourth embodiment.
  • the server device 106 according to the sixth embodiment employs the same configuration as the server device according to the first embodiment described with reference to FIG.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a flowchart of processing by the server device 106 when the imaging terminal 204 according to the sixth embodiment is connected to the network NW.
  • the user browses various image data using the viewing terminal 102 and sets an evaluation flag (for example, a flag of “Like”) for the image data that suits his / her preference.
  • the evaluation flag can be set not only for the image data owned by the user but also for the image data owned by another user.
  • the evaluation acquisition unit 2 of the server device 106 receives the image data from the browsing terminal 102 and also receives the evaluation flag. Further, the first feature amount extraction unit 4 of the server device 106 extracts “sensibility feature information” as the first feature amount from the image data, and for each viewer (for example, for each user ID or device ID). “Browser sensitivity characteristic information” formed by storing the sensitivity characteristic information is generated and stored in the user database 110.
  • the viewer sensitivity characteristic information is information indicating the tendency of the sensitivity characteristic information related to each viewer.
  • the evaluation acquisition unit 2 of the server device 106 receives a user ID from the photographing terminal 204 (step S61). Further, the search unit 10 of the server device 106 acquires the “browser sensitivity characteristic information” corresponding to the user ID from the user database 110 (step S62).
  • the search unit 10 of the server device 106 detects image data suitable for the evaluation information from the entire database 108 based on the viewer sensitivity characteristic information acquired in step S62 (step S63).
  • the search process in step S63 will be specifically described.
  • the search unit 10 acquires “Kansei feature information” for each image data recorded in the entire database 108. Subsequently, the similarity between the sensitivity feature information and the viewer sensitivity feature acquired in step S62 is calculated, and an image data group having similarity equal to or greater than a preset threshold value is detected from the overall database 108.
  • the server device 106 In advance, the server device 106 generates “photographer sensitivity feature information” obtained by accumulating sensitivity feature information for each photographer (for example, for each user ID or device ID), and stores it in the user database 110.
  • the photographer sensitivity feature information is information indicating a tendency of the sensitivity feature information related to each photographer.
  • the search unit 10 calculates the similarity between the viewer sensitivity feature acquired in step S62 and the photographer sensitivity feature information recorded in the user database 110, and the photographer sensitivity with a similarity equal to or greater than a preset threshold value. Detect feature information. Then, a group of image data acquired by photographing by the photographer corresponding to the detected photographer sensitivity feature information is detected from the entire database 108. This detection is preferably performed by selecting image data so that the variance of subject / scene feature information is maximized.
  • the transmission unit 14 of the server device 106 transmits the image data group detected in step S63 to the photographing terminal 204 (step S64). Then, the communication unit 256 of the photographing terminal 204 receives the image data group transmitted in step S64 and stores it in the candidate database 226.
  • the photographing terminal 204 may be disconnected from the network NW.
  • the subsequent processing can be executed while the photographing terminal 204 is in an offline state.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a flowchart of image data shooting processing by the shooting terminal 204 according to the sixth embodiment.
  • the processing shown in the flowchart is processing by the photographing terminal 204 in the offline state.
  • the photographing unit 252 of the photographing terminal 204 performs provisional photographing and acquires provisionally photographed image data (step S71). Subsequently, the analysis unit 222 of the imaging terminal 204 extracts “subject / scene feature information” from the provisional captured image data acquired in step S71 (step S72).
  • the search unit 210 of the photographing terminal 204 obtains the similarity between the subject / scene feature information of the image data stored in the candidate database 226 and the subject / scene feature information of the provisional photographed image data, and sets a preset threshold value.
  • the subject / scene feature information having the above similarity is detected, and image data corresponding to the subject / scene feature information is detected (step S73).
  • the shooting parameter is acquired from the image data detected in step S73, and the control unit 254 sets the shooting parameter (step S74).
  • the sixth embodiment it is possible to obtain a server device and an imaging device that have the following effects in addition to the same effects as the fourth embodiment. That is, according to the sixth embodiment, even when the user's photographing terminal 204 is disconnected from the network NW (even in an offline state), it is possible to easily acquire an image that suits the photographer's preference. Is possible.
  • the “positive similarity” is calculated using the feature amount extracted from the image data evaluated as “suitable for preference”, and the image evaluated as “not suitable for preference”.
  • the “negative similarity” is calculated using the feature amount extracted from the data. Then, by combining the positive similarity and the negative similarity, the overall similarity related to the first feature amount is calculated.
  • the overall similarity related to the first feature amount may be calculated.
  • the first feature amount is an index that expresses the sensuous overall tendency of image data in the first place, and thus often includes a plurality of features.
  • image data is detected by focusing only on a specific feature that matches the user's preference (image data that includes a feature that does not match the user's preference (dislikes) is actively excluded from the search target. If not, there is a possibility that not only specific features that match the user's preference, but also image data that includes features that do not match (dislike) the user's preference may be detected.
  • certain image data includes a feature “warm” and a feature “modern” as the first feature amount.
  • the image data including the feature “warmth” matches the preference, if attention is paid only to the feature that satisfies the preference, the image data including the feature “hot” is detected.
  • the search accuracy of the first feature amount can be improved by performing a search process from a viewpoint that matches the user's preference and a viewpoint that does not match the user's preference.
  • the above-described embodiments include inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements. For example, even if some constituent requirements are deleted from all the constituent requirements shown in the embodiment, the problem described in the column of the problem to be solved by the invention can be solved, and the effect described in the column of the effect of the invention Can be extracted as an invention.

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Abstract

　サーバ装置は、ユーザの嗜好を示す情報である評価情報と、該評価情報に係る画像データである評価済み画像データとを取得する評価取得部(2)と、評価情報及び評価済み画像データのうち少なくとも一方から第１の特徴量を抽出する第１特徴量抽出部(4)と、撮影装置から仮撮影画像データを受信する受信部(6)と、仮撮影画像データから第２の特徴量を抽出する第２特徴量抽出部(8)と、第１の特徴量及び第２の特徴量に基づいて、仮撮影画像データに類似し且つ評価情報に適合する画像データをデータベースから検出する検索部(10)と、検索部(10)によって検出された画像データから撮影パラメータを取得するパラメータ取得部(12)と、パラメータ取得部(12)によって取得した撮影パラメータを撮影装置へ送信する送信部(14)とを含む。

Description

サーバ装置及び撮影装置
　本発明は、サーバ装置及び該サーバ装置と通信可能な撮影装置に関する。
　ユーザの嗜好（好み）を反映させた撮影パラメータを設定する撮影装置が提案されている。例えば日本国特開２０１１－１０３５４８号公報には、ユーザが撮影パラメータの調整操作をすることなく、好みの画像を容易に撮影することができる電子カメラが提案されている。
　すなわち、日本国特開２０１１－１０３５４８号公報に開示されている電子カメラは、外部Ｉ／Ｆを介して取得したサンプル画像データ、又は画像撮影部による撮影で取得した画像データから特徴情報を抽出する特徴抽出部を備える。この特徴抽出部は、例えば画像データにおけるＥｘｉｆ(Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ　Ｉｍａｇｅ　Ｆｉｌｅ　Ｆｏｒｍａｔ)情報から抽出した撮影時の設定データ（撮影パラメータ）を示す特徴情報と、画像データを分析して抽出した輪郭特徴、色彩特徴、及び配置等の情報を示す特徴情報と、の２つの特徴情報を抽出する。そして、特徴抽出部によって抽出された特徴情報に基づいて設定した撮影パラメータを用いて撮影を行う。
　また、日本国特開２００３－３３３４９８号公報には、デジタルカメラと、撮影条件データ配信サーバとから成る撮影条件データ配信システムが開示されている。デジタルカメラと撮影条件データ配信サーバとは、例えば、移動体通信網やインターネットなどの通信ネットワークを介してデータ通信可能に接続される。ここで、撮影条件データとは、絞りやシャッタスピードなどの露光条件，光源の色温度に起因する白色のバラツキを補正するためのホワイトバランス補正量などを規定するデータであるとされている。
　そして、前記撮影条件データ配信サーバは、デジタルカメラから送信された検索条件に基づいて、その検索条件に合う見本画像を検索し、その見本画像の撮影条件データを抽出して配信する。前記検索条件は、ユーザが好む写真家名等である。
　ところで、日本国特開２０１１－１０３５４８号公報に開示されている技術では、当該電子カメラ自身が保持する画像（ユーザが過去に撮影して取得した画像）のみが検索対象である為、検索対象外の画像に対応する新規なシーンや被写体に対して、ユーザの嗜好に沿った撮影を行うことが非常に困難である。
　つまり、日本国特開２０１１－１０３５４８号公報に開示されている技術では、必ずしもユーザの嗜好が反映された撮影パラメータによる撮影ができるとは限らない。また、日本国特開２００３－３３３４９８号公報に開示されている技術では、ユーザが、自分の嗜好を、サービス提供者が用意した写真家名で表現しなければならず、このこと自体が困難且つ煩雑である。
　本発明は、前記の事情に鑑みて為されたものであり、ユーザが過去に評価や撮影を行っていない被写体／シーンを撮影する場合であっても、ユーザの嗜好に合致する撮影パラメータを容易に取得して撮影することを可能とするサーバ装置及び撮影装置を提供することを目的とする。
　前記の目的を達成するために、本発明の第１の態様によるサーバ装置は、
　撮影装置と通信可能なサーバ装置であって、
　画像データを記録するデータベースと、
　前記撮影装置のユーザの画像データに係る嗜好を示す情報である評価情報と、該評価情報に係る画像データである評価済み画像データとを取得する評価取得部と、
　前記評価情報及び前記評価済み画像データのうち少なくとも一方から、第１の特徴量を抽出する第１特徴量抽出部と、
　前記撮影装置から仮撮影画像データを受信する受信部と、
　前記仮撮影画像データから第２の特徴量 を抽出する第２特徴量抽出部と、
　前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量に基づいて、前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する画像データを、前記データベースから検出する検索部と、
　前記検索部によって検出された画像データから撮影パラメータを取得するパラメータ取得部と、
　前記パラメータ取得部によって取得した前記撮影パラメータを、前記撮影装置へ送信する送信部と、
　を具備する。
　前記の目的を達成するために、本発明の第２の態様による撮影装置は、
　サーバ装置と通信可能な撮影装置であって、
　撮影パラメータを設定する制御部と、
　前記制御部によって設定された撮影パラメータで仮撮影及び撮影を実行する撮影部と、　前記撮影部による仮撮影で取得した仮撮影画像、及び、当該撮影装置のユーザを識別する為の識別情報を、前記サーバ装置に送信する送信部と、
　前記仮撮影画像及び前記識別情報に基づいて前記サーバ装置によって生成されて送信された推奨撮影パラメータを受信する受信部と、
　を具備し、
　前記制御部は、前記仮撮影に係る撮影パラメータと、前記推奨撮影パラメータと、に基づいて撮影パラメータを設定する。
　前記の目的を達成するために、本発明の第３の態様によるサーバ装置は、
　撮影装置と通信可能なサーバ装置であって、
　画像データを記録するデータベースと、
　前記撮影装置のユーザの画像データに係る嗜好を示す情報である評価情報と共に評価済み画像データを取得する評価取得部と、
　前記評価情報及び前記評価済み画像データのうち少なくとも一方から、第１の特徴量を抽出する第１特徴量抽出部と、
　前記第1の特徴量に基づいて、前記評価情報に適合する画像データ群を、前記データベースから検出する検索部と、
　前記検索部によって検出された画像データ群を、前記撮影装置へ送信する送信部と、　を具備する。
　前記の目的を達成するために、本発明の第４の態様による撮影装置は、
　サーバ装置と通信可能な撮影装置であって、
　撮影パラメータを設定する制御部と、
　前記制御部によって設定された撮影パラメータで仮撮影及び撮影を実行する撮影部と、　当該撮影装置のユーザの画像データに係る嗜好を示す情報である評価情報と共に評価済み画像データを、前記サーバ装置に送信する送信部と、
　前記サーバ装置によって前記評価情報に基づいて選択された画像データを受信する受信部と、
　前記受信した画像データを記録する候補データベースと、
　前記仮撮影によって取得した仮撮影画像データから特徴量 を抽出する特徴量抽出部 と、
　前記特徴量に基づいて、前記候補データベースから、前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する画像データを検出する検索部と、
　前記検出された画像データから撮影パラメータを取得するパラメータ取得部 と、
　を具備し、
　前記制御部は、前記仮撮影画像データに係る撮影パラメータと、前記パラメータ取得部によって取得した撮影パラメータとに基づいて、撮影パラメータを設定する。
図１は、本発明の第１実施形態に係るサーバ装置のシステム構成例を示すブロック図である。 図２は、本発明の第３実施形態に係る撮影装置のシステム構成例を示すブロック図である。 図３は、本発明の第４実施形態に係る撮影装置及びサーバ装置を含むシステムの構成例を示すブロック図である。 図４は、本発明の第４実施形態に係るサーバ装置による画像データ収集処理のフローチャートを示す図である。 図５は、本発明の第４実施形態に係るサーバ装置による画像データ閲覧処理のフローチャートを示す図である。 図６は、本発明の第４実施形態に係るサーバ装置による撮影パラメータ取得・送信処理のフローチャートを示す図である。 図７は、本発明の第５実施形態に係るサーバ装置による画像データ収集処理のフローチャートを示す図である。 図８は、本発明の第５実施形態に係るサーバ装置による画像データ閲覧処理のフローチャートを示す図である。 図９は、本発明の第５実施形態に係るサーバ装置による撮影パラメータ取得・送信処理のフローチャートを示す図である。 図１０は、本発明の第６実施形態に係る撮影装置及びサーバ装置を含むシステムの構成例を示すブロック図である。 図１１は、本発明の第６実施形態に係る撮影端末がネットワークに接続されているときのサーバ装置による処理のフローチャートを示す図である。 図１２は、本発明の第６実施形態に係る撮影装置による画像データ撮影処理のフローチャートを示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
［第１実施形態］
　図１は、本第１実施形態に係るサーバ装置のシステム構成例を示すブロック図である。同図に示すように、サーバ装置は、評価取得部２と、第１特徴量抽出部４と、受信部６と、第２特徴量抽出部８と、検索部１０と、パラメータ取得部１２と、送信部１４と、を具備する。
　前記評価取得部２は、ユーザの嗜好に適合している画像データであるか否か（または嗜好に適合している度合い）を示す評価情報、及び、当該評価に係る画像データ（以降、“評価済み画像データ”と称する）を、外部装置（例えば撮影装置や閲覧端末等）から受信して取得する。換言すれば、評価取得部２は、撮影装置または閲覧装置（不図示）から、当該撮影装置（不図示）のユーザの画像データに係る嗜好を示す情報である評価情報と、該評価情報に係る画像データである評価済み画像データとを取得する。
　なお、本実施形態において“画像データ”とは、撮影データやそれに関連するメタデータ等を含む概念であり、広義の画像データを意味している。
　なお、評価取得部２による評価情報の取得において、予め検索部１０のDBに保存されている画像データを評価情報の取得対象とする場合には、画像データ自体を取得せずとも例えばIDのような画像データを特定する為の文字情報を取得することで十分な場合もある。
　なお、評価情報の送信元は撮影装置に限定されない。例えば撮影とは異なるタイミングで閲覧装置で評価する場合もある。具体的には、例えば評価は所謂スマートフォン等を用いてＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）上で行い、撮影は本実施形態において想定されている撮影装置（例えばカメラ）で行うという場合を挙げることができる。
　なお、評価取得部２は、評価情報が何れのユーザに係る評価情報であるのかを正確に特定する為に、例えばユーザＩＤを利用したユーザ認証を事前に実施することが好ましい。　前記第１特徴量抽出部４は、評価取得部２によって取得された評価情報または評価済み画像データから、その特徴を示す指標（以降、“第１の特徴量”と称する）を抽出する。換言すれば、第１特徴量抽出部４は、前記評価情報及び前記評価済み画像データのうち少なくとも一方から、第１の特徴量を抽出する。
　このようにして抽出された第１の特徴量は、撮影装置（不図示）のユーザの画像データに係る嗜好を示す情報である。
　前記受信部６は、撮影装置（不図示）から、スルー画と称されている画像データやシャッタ半押状態で取得された画像データ（以降、“仮撮影画像データ”と称する）を受信する。換言すれば、受信部６は、撮影装置（不図示）から仮撮影画像データを受信する。
　なお、受信部６は、評価情報が何れのユーザに係る仮撮影画像データであるのかを正確に特定する為に、例えばユーザＩＤを利用したユーザ認証を事前に実施することが好ましい。もしくは、例えば事前にユーザＩＤと機器ＩＤ（例えばＭＡＣ　ＡＤＤＲＥＳＳ等)とを紐付けしておくことによって、機器ＩＤからユーザＩＤを特定できるように構成してもよい。
　前記第２特徴量抽出部８は、仮撮影画像データから、その特徴を示す指標（以降、第２の特徴量と称する）を抽出する。換言すれば、第２特徴量抽出部８は、前記仮撮影画像データから第２の特徴量を抽出する。
　このようにして抽出された第２の特徴量は、ユーザが現在撮影しようとしている被写体／シーン等を示す情報である。
　なお、被写体情報を特定する第２の特徴量として、撮影パラメータ(仮撮影画像を取得したときのシャッタスピード、絞り、及び画角等)等のメタデータを利用しても勿論よい。従って、受信部６がする情報は純粋な画像データに限られない。
　前記検索部１０は、種々の画像データ（例えば、当該サーバ装置が独自に保有する画像データ、所定の画像データ公開システムから取得した画像データ、及び前記評価済み画像データ等）と、それらの第１、第２特徴量とが記録されたデータベース（不図示）を備え、前記撮影装置のユーザに係る第１の特徴量と、前記仮撮影画像データに係る第２の特徴量とに基づいて、前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する画像データを、前記データベースから検出する。換言すれば、検索部１０は、前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量に基づいて、前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する画像データを、前記データベースから検出（以降、検索処理と称する）する。
　なお、前記データベースに記録されている各画像データは、第１の特徴量及び第２の特徴量が予め抽出されていることが好ましい。
　ところで、上述の検索処理としては、具体的には例えば次の処理を挙げることができる。すなわち、上述したようにユーザの嗜好を示す情報である第１の特徴量と、ユーザが撮影しようとしている被写体／シーンを示す情報である第２の特徴量と、を組み合わせてクエリベクトルとし、検索部１０が備えるデータベース（不図示）に記録されている画像データに係るクエリベクトルとの差分を算出することで、類似度を求める（前記差分が小さいほど類似度が大きい）。
　ここで、類似度とは、前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する度合いを示す指標である。類似度が高い画像データである程、前記仮撮影画像データに類似し且つユーザの嗜好（前記評価情報）に適合する度合いが高い画像データである。
　なお、類似度を算出する手法はこれに限定されるものではなく任意の手法を用いればよい。
　上述した検索部１０の処理によって、ユーザが未閲覧の画像データも含む前記データベース（不図示）に記録されている多数の画像データの中から、ユーザの嗜好に基づく評価結果に適合する画像データであるという要件と、ユーザが撮影しようとしている被写体／シーンに沿った画像データであるという要件との両要件を満たす画像データを検出することができる。
　前記パラメータ取得部１２は、検索部１０によって検出された画像データから、当該画像データに係る撮影パラメータ（以降、“推奨撮影パラメータ”と称する）を取得する。ここで、撮影パラメータとは、露出、シャッタスピード、ホワイトバランス、画像加工の為のフィルターの種類やパラメータ、被写体位置情報等の撮影自体に係るパラメータ、並びに、撮影後の画像修正等に係る後処理パラメータ等を含むパラメータである。
　具体的には、パラメータ取得部１２は、例えば、検索部１０によって検出された画像データ自身や当該画像データに紐付いている付帯情報（Ｅｘｉｆ情報）から、前記撮影パラメータを抽出する。
　換言すれば、パラメータ取得部１２は、検索部１０によって検出された画像データに係る撮影パラメータを取得する。これにより、撮影装置ユーザは、各々の被写体／シーンにおけるユーザの嗜好に合った撮影を行うための撮影パラメータを取得することができる。
　前記送信部１４は、パラメータ取得部１２によって取得した“推奨撮影パラメータ”を、前記撮影装置（不図示）へ送信する。
　以上説明したように、本第１実施形態によれば、ユーザが過去に評価や撮影を行っていない被写体／シーンを撮影する場合であっても、ユーザの嗜好に合致する撮影パラメータを容易に取得して撮影することを可能とするサーバ装置及び撮影装置を提供することができる。具体的には、本第１実施形態に係るサーバ装置及び撮影装置は、例えば下記の効果を奏する。
・ユーザが閲覧していない画像データであっても、ユーザの嗜好に合致し且つ現在の撮影に係る被写体／シーンに類似な画像データとして検出し、当該画像データから推奨撮影パラメータを取得することができる。
・ユーザの既知の範囲に制限されることなく、より広い範囲（より多数の画像データ群）から、自身の嗜好に合った撮影パラメータを検出し、最適な撮影パラメータによる撮影を行うことができる。
・ユーザは、サーバ装置から送信された推奨撮影パラメータを利用して撮影することにより、自分の嗜好に合った画像データを容易に得ることができる。
［第２実施形態］
　以下、本発明の第２実施形態に係るサーバ装置及び撮影装置について説明する。説明の重複を避ける為、第１実施形態との相違点を説明する。本第２実施形態では、前記第１特徴量及び前記第２特徴量として、具体的に下記のものを利用する。
《第１の特徴量について》
〈例１〉
　前記第１の特徴量は、明度、彩度、色相、及びエッジ強度から算出する値とする。これらの値を第１の特徴量として用いることによって、“被写体の客観的な種別”が異なっている場合であっても、全体的な画像の雰囲気を数値によって表現することができる。
　ここで、“被写体の客観的な種別”とは、撮影モード(例えば風景、マクロ等)や被写体／シーンの名称(例えば花、ペット、人、顔、花火、夜景、夕陽、運動会等)を指す。
〈例２〉
　例えばＳＶＭ等の機械学習を用いて、予め設定した感性語に対する“評価値”または“該非の判定情報”を、第１の特徴量とする。これにより、“被写体の客観的な種別”に依存することなく、直接的なユーザの評価に基づく（ユーザの嗜好を鑑みた）画像全体に対する感性的な情報を、第１の特徴量とすることができる。
　ここで、感性語とは、物事の様態を表現する語(例えば「あたたか」、「やわらか」、「ふんわり」、「きらきら」、「あざやか」、「モダン」等)である。
　前記感性語に対する“評価値”とは、各感性語の傾向を数値で表したものである。例えば、感性語「あたたか」である傾向の画像は、その程度に応じて正の数値を有する。反対に、感性語「あたたか」でない傾向の画像は、その程度に応じて負の数値を有する。
　前記感性語に対する“該非の判定情報”とは、各感性語が適するか否かを“フラグ”として表したものである。
《第２の特徴量について》
〈例３〉
　仮撮影画像データに係る撮影モード、及び、被写体／シーンの名称を、第２の特徴量とする。これにより、画像全体の雰囲気に依存することなく、撮影しようとしている対象の客観的な種別を表現することができる。
　具体的には、被写体／シーンの名称の抽出は、例えば顔検出処理を行うことで「顔」という被写体名称を抽出することや、例えばＳＶＭ等の機械学習を用いて予め被写体候補となる物体を学習させ、その判定スコアと閾値とから物体の有無を判定することで行えばよい。
〈例４〉
　仮撮影画像データに係る撮影モード、及び、被写体／シーンの名称を連続値で評価した値を、第２の特徴量とする。これにより、画像全体の雰囲気に依存することなく、撮影しようとしている対象の客観的な種別を表現することができる。
　具体的には、被写体／シーンの名称の抽出自体は上述の処理で同様に行い、抽出結果の確からしさを、連続値で評価する。
　以上説明したように、本第２実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏する上に下記の効果を奏するサーバ装置及び撮影装置を得ることができる。
・互いに異なる性質の第１の特徴量と第２の特徴量とを用いることにより、第１の特徴量によって被写体種別に影響されることなく全体的な画像の雰囲気が嗜好に合う画像データを検出でき、第２特徴量によって全体的な雰囲気に影響されることなく撮影しようとしている被写体に適合する画像データを検出することができる。そして、積集合から、両方の条件を満たす画像データ（前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する画像データ）を検出することができる。
・ユーザが評価した画像データの中に、現在撮影しようとしている被写体の客観的な種別が合致するものが無い場合であっても、撮影しようとしている被写体が合致し、且つ、ユーザの嗜好にも合う画像データに係る撮影パラメータを容易に取得することができる。
［第３実施形態］
　以下、本発明の第３実施形態に係るサーバ装置及び撮影装置について説明する。説明の重複を避ける為、第１実施形態との相違点を説明する。本第３実施形態は、第１実施形態に係るサーバ装置と通信する撮影装置の一実施形態である。
　図２は、本発明の第３実施形態に係る撮影装置のシステム構成例を示すブロック図である。本第３実施形態に係る撮影装置は、撮影部５２と、制御部５４と、送信部５６と、受信部５８と、を具備する。
　前記撮影部５２は、撮像レンズと絞りとシャッタと撮像素子と撮像処理部とを備える。撮影部５２は、制御部５４によって設定された撮影パラメータで仮撮影及び撮影を実行する撮影部として機能する。
　前記制御部５４は、当該撮影装置を統括的に制御する（例えば、撮影パラメータの設定、及び、シャッタ速度絞り等の撮影条件、現像条件、等を制御する）。具体的には、制御部５４は、撮影部５２より信号を受信し、規定の撮影パラメータに従って撮像部の絞りやシャッタ速度等を制御する。また、制御部５４は、規定の撮影パラメータと、推奨撮影パラメータと、に基づいて撮影パラメータを更新し、該更新した撮影パラメータで撮像部を制御する。換言すれば、制御部５４は、仮撮影に係る撮影パラメータと、サーバ装置から送信された推奨撮影パラメータと、に基づいて撮影パラメータを設定する。
　ところで、撮影パラメータの更新においては、例えば次のような処理で算出した値を、新たに設定する撮影パラメータの値とすればよい。
・推奨撮影パラメータと、仮撮影に係る規定の撮影パラメータとの平均値を算出する。
・推奨撮影パラメータの取得に係る画像データの類似度に応じた重み付けをして、推奨撮影パラメータと、仮撮影に係る規定の撮影パラメータとの加重平均値を算出する。
・複数の推奨撮影パラメータを受信した場合、それらについて推奨撮影パラメータの取得に係る画像データの類似度を重みとした加重平均値を算出する。
・複数の推奨撮影パラメータを受信した場合、予め設定した閾値以上の類似度に係る画像データの推奨撮影パラメータのみを用いて平均値や最頻値を算出する。
・複数の推奨パラメータを受信した場合、これらの推奨撮影パラメータを有する画像データ(類似度が高いと判断された画像データ)をユーザに提示し(例えば不図示の表示部に表示し)、ユーザが何れかの画像データを選択することによって、実際の撮影に使用する推奨撮影パラメータを決定する。
・複数の推奨撮影パラメータを受信した場合、これらの推奨撮影パラメータを、現在の仮撮影画像データに適用してユーザに提示し（例えば不図示の表示部に表示し）、ユーザが何れかの画像データを選択することによって、実際の撮影に使用する推奨撮影パラメータを決定する。
・受信した推奨撮影パラメータをそのまま使用する。
　なお、上述した撮影パラメータの更新処理は一例であり、それらの処理に限定されるものではない。
　前記送信部５６は、外部装置にデータを送信する。具体的には、送信部５６は、例えば仮撮影画像データ及び利用者ＩＤ等を、サーバ装置へ送信する。送信部５６は、撮影部５２による仮撮影で取得した仮撮影画像データ、及び、当該撮影装置のユーザを識別する為の識別情報（利用者ＩＤ）をサーバ装置に送信するデータ送信部として機能する。なお、前記利用者ＩＤは、例えば初期設定において入力済みであるとする。また、ＭＡＣ　ＡＤＤＲＥＳＳ等の機器固有の情報で代用される形態であってもよい。
　前記受信部５８は、外部装置から送信されたデータを受信する。具体的には、受信部５８は、サーバ装置から、画像データ及び推奨撮影パラメータ等を受信する。受信部５８は、仮撮影画像データ及び識別情報（利用者ＩＤ）に基づいてサーバ装置によって生成されて送信された推奨撮影パラメータを受信する受信部として機能する。
　以上説明したように、本第３実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏する上に下記の効果を奏するサーバ装置及び撮影装置を得ることができる。すなわち、本第３実施形態に係る撮影装置によれば、ユーザは、撮影シーンに対してカメラ内部で判定する撮影パラメータだけでなく、サーバ装置が保持する豊富な画像データを用いて当該ユーザに合う推奨撮影パラメータを容易に取得でき、自身の嗜好に合った撮影が容易に可能となる。
［第４実施形態］
　以下、本発明の第４実施形態に係るサーバ装置及び撮影装置について説明する。説明の重複を避ける為、第１実施形態との相違点を説明する。本第４実施形態に係るサーバ装置では、画像データ公開システムが稼働しており、本サーバ装置の利用者たるユーザが撮影して取得した画像データを、他の利用者に対して配信可能に構成されている。
　図３は、本第４実施形態に係るサーバ装置を適用したシステムの一構成例を示すブロック図である。
　本システムは、所定のネットワークＮＷ（例えばインターネット等）に接続された閲覧端末１０２（例えばＰＣ、タブレット、及びスマートフォン等）で、サーバ装置１０６にアクセスして種々の画像データを閲覧可能に構成されている。また、本システムは、ユーザが撮影端末１０４によって取得した画像データをサーバ装置１０６に投稿可能に構成されている。なお、撮影端末１０４からサーバ装置１０６への直接投稿の他にも、例えば他の機器(例えばＰＣ等)へ一端画像データを移動させた後に当該ＰＣからサーバ装置１０６へ投稿可能に構成しても勿論よい。
　本システムのユーザは、撮影の際に撮影端末１０４を本システムへ接続することによって、自身の嗜好に合った撮影パラメータ及び後処理パラメータを、これから行う撮影に容易に反映させることができる。
　なお、閲覧端末１０２と撮影端末１０４とを一体的に構成しても勿論よい。
《画像データ収集時の処理》
　図４は、本第４実施形態に係るサーバ装置１０６による画像データ収集処理のフローチャートを示す図である。ここで、サーバ装置１０６は、図１を参照して説明した第１実施形態に係るサーバ装置と同様のシステム構成である。また、撮影端末１０４は、図２を参照して説明した第３実施形態に係る撮影装置と同様のシステム構成である。なお、画像データ収集処理に関しては、撮影端末１０４は画像データをサーバ装置へ送信する機能さえ有していれば、第３実施形態に係る撮影装置とは異なる構成であっても構わない。
　まず、サーバ装置１０６の評価取得部２は、撮影端末１０４から画像データを受信する（ステップＳ１）。続いて、サーバ装置１０６の第２特徴量抽出部８は、第２の特徴量として、“被写体／シーン特徴情報”を当該画像データから抽出する（ステップＳ２）。ここで、“被写体／シーン特徴情報”とは、画像データに含まれる被写体の名称(例えば花、犬、顔、全身、花火、山、及び空等)や、シーン全体に対する名称（例えばシーンモードの名称：風景、ポートレート、夜景等）を示す情報である。
　そして、サーバ装置１０６の第１特徴量抽出部４は、第１の特徴量として、“感性特徴情報”を当該画像データから抽出する（ステップＳ３）。ここで、“感性特徴情報”とは、感性語に係る辞書を用い、画像全体に対する各感性語の適合度を示す情報である。
　ここで、前記辞書は、各感性語（例えばｓｏｆｔ,ｓｈａｒｐ,ｃｏｏｌ,ｗａｒｍ,ｒｕｒａｌ,ｕｒｂａｎ等）に合致すると捉えられる画像データから画像情報を抽出し、それらを集積して構築された辞書である。例えばＳＶＭ等の機械学習がこの辞書に相当する。
　そして、サーバ装置１０６の検索部１０は、ステップＳ１において受信した画像データを、上述の処理によって抽出された“被写体／シーン特徴情報”及び“感性特徴情報”と関連付けて全体データベース１０８へ格納する（ステップＳ４）。
《画像閲覧時の処理》
　図５は、本第４実施形態に係るサーバ装置１０６による画像データ閲覧処理のフローチャートを示す図である。
　なお、本フローチャートの処理に先立って、ユーザが予め閲覧端末１０２を用いて種々の画像データを閲覧し、自分の嗜好に合う画像データに対して評価フラグ（例えば“いいね”とのフラグ）を設定する。この評価フラグの設定は、自身が所有する画像データに対しては勿論のこと、他のユーザが所有する画像データに対しても行うことができる。本システムでは、この評価フラグを利用して下記の処理を行う。
　まず、サーバ装置１０６の評価取得部２は、閲覧端末１０２から評価対象となった画像データを受信する（ステップＳ１１）と共に、評価フラグも受信する（ステップＳ１２）。そして、サーバ装置１０６の検索部１０は、それら画像データと評価フラグとを関連付けてユーザデータベース１１０へ格納する（ステップＳ１３）。
　なお、画像データを別途設定されているＩＤもしくはＵＲＬ等の文字情報により全体ＤＢ１０８に登録された画像データを特定できる場合は、画像データそのものを受信するのではなく、文字情報を受信することによって、通信の負荷を軽減させることができる。
《撮影パラメータ取得・送信の処理》
　図６は、本第４実施形態に係るサーバ装置１０６による撮影パラメータ取得・送信処理のフローチャートを示す図である。
　本フローチャートの処理に先立って、ユーザは撮影端末１０４で仮撮影を行う。この仮撮影によって取得する仮撮影画像データは、例えばシャッタを半押しにした状態で取得した画像データであってもよいし、プレビュー表示を行っている中から自動的に取得する画像データであってもよい。そして、撮影端末１０４は、このようにして取得した仮撮影画像データをサーバ装置１０６へ送信する。
　まず、サーバ装置１０６の受信部６は、仮撮影画像データを受信し（ステップＳ２１）、第２特徴量抽出部８は、その仮撮影画像データから“被写体／シーン特徴情報”を抽出する（ステップＳ２２）。続いて、サーバ装置１０６の検索部１０は、仮撮影画像データの“被写体／シーン特徴情報”に類似する“被写体／シーン特徴情報”を有する画像データを、ユーザデータベース１１０から検出する（ステップＳ２３）。
　このステップＳ２３における処理で、画像閲覧時に評価フラグが設定されたユーザの嗜好に合う画像データの中から、仮撮影画像データに類似する画像データが検出される。　なお、ステップＳ２３における処理の際に、仮撮影画像データの“被写体／シーン特徴情報”に類似する“被写体／シーン特徴情報”を有する画像データが存在しない場合は、以降の処理を当該ユーザのユーザＤＢ１１０に登録された画像データ全てを対象として処理を進める。
　次に、サーバ装置１０６の第１特徴量抽出部４は、ユーザデータベースから検出した画像データから、“感性特徴情報”を抽出する（ステップＳ２４）。そして、サーバ装置１０６の検索部１０は、各画像データの“感性特徴情報”の平均値と分散値とから、仮撮影画像データに関してユーザの嗜好に合う“感性特徴情報”の“スコア”と“ウェイト”を算出する。
　ここで、“スコア”は平均値である。“ウェイト”は分散値が０のとき１．０となり、分散値が大きくなるにつれて０．０に近づく値である。
　そして、サーバ装置１０６の検索部１０は、この“感性特徴情報”と、仮撮影画像データに係る“被写体／シーン特徴情報”とに基づいて、前記仮撮影画像データに類似し且つ前記感性特徴情報に適合する（ユーザの嗜好に適合する）画像データを、全体データベース１０８から検出する（ステップＳ２５）。以下、このステップＳ２５における検索処理について具体的に説明する。
〈処理例１〉
　検索部１０は、仮撮影画像データと全体データベース１０８に記録された各画像データとについて、“被写体／シーン特徴情報”に係る各名称を、それぞれ独立した１次元のベクトルとし、それらの合成ベクトルを生成する（ステップＳ２５－１）。
　次に、検索部１０は、仮撮影画像データと全体データベース１０８に記録された各画像データとについて、“被写体／シーン特徴情報”に係る合成ベクトル同士の差分を算出し、さらに該差分値の逆数を算出して類似度とする（ステップＳ２５－２）。
　続いて、検索部１０は、“感性特徴情報”に係る各感性語を、それぞれ独立した１次元のベクトルとし、それらの合成ベクトルを生成する（ステップＳ２５－３）。
　そして、検索部１０は、仮撮影画像データと全体データベース１０８に記録された各画像データとについて、“感性特徴情報”に係る合成ベクトル同士の差分を算出し、さらに該差分値の逆数を算出して類似度とする（ステップＳ２５－４）。
　検索部１０は、“被写体／シーン特徴情報”と“感性特徴情報”とのそれぞれの類似度に対して、予め設定した重み付けを行って、総合的な類似度を算出する（ステップＳ２５－５）。
〈処理例２〉
　検索部１０は、仮撮影画像データ及び全体データベース１０８に記録された各画像データについて、“被写体／シーン特徴情報”に係る各名称の適合性（画像データに対する各名称の相応しさ）に閾値を設け、所定の閾値以上の適合性を有する名称のみを所謂タグとして画像データに関連付ける（ステップＳ２５－１）。
　次に、検索部１０は、全体データベース１０８に記録された各画像データから、仮撮影画像データに関連付けられている名称と同一のタグをより多く含むものを、より高い類似度に設定する（ステップＳ２５－２）。なお、このステップＳ２５－２における処理には、一般的なタグによる検索処理と同様の処理を適用すればよい。
　続いて、検索部１０は、“感性特徴情報”に係る各感性語を、それぞれ独立した１次元のベクトルとし、それらの合成ベクトルを生成する（ステップＳ２５－３）。
　そして、検索部１０は、仮撮影画像データと全体データベース１０８に記録された各画像データとについて、“感性特徴情報”に係る合成ベクトル同士の差分を算出し、さらに該差分値の逆数を算出して類似度とする（ステップＳ２５－４）。
　検索部１０は、“被写体／シーン特徴情報”と“感性特徴情報”とのそれぞれの類似度に対して、予め設定した重み付けを行って、総合的な類似度を算出する（ステップＳ２５－５）。
　ところで、〈処理例１〉または〈処理例２〉等の処理によって、全体データベース１０８に記録された各画像データについて総合的な類似度を算出した後、サーバ装置１０６のパラメータ取得部１２は、類似度が最上位の画像データから、撮影パラメータを取得する（ステップＳ２６）。
　そして、サーバ装置１０６の送信部１４は、ステップＳ２６において取得した撮影パラメータを、推奨撮影パラメータとして撮影端末１０４に送信する（ステップＳ２７）。　撮影端末１０４の受信部５８は、サーバ装置１０６によって送信された推奨撮影パラメータを受信し、制御部５４が、推奨撮影パラメータを反映させた撮影パラメータを設定する。
　以上説明したように、本第４実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏する上に下記の効果を奏するサーバ装置及び撮影装置を得ることができる。
・ユーザが閲覧していない画像データであっても、ユーザの嗜好と現在の撮影対象に類似な画像データであれば検索結果として出力される。
・ユーザの既知の範囲に制限されることなく、より広い範囲から嗜好に合った最適な撮影パラメータを得られ、ユーザは自分の嗜好に合った画像を容易に得ることができる。
［変形例１］
　上述した図４に示すフローチャートのステップＳ１で受信する画像データの送信元および閲覧端末１０２による処理については任意のサービスに委ねてもよい。すなわち、例えばサーバ装置１０６が、ユーザの撮影端末１０４に限らず任意のサービスから画像データを受信するように構成され、また、評価フラグが設定された画像データと、ユーザＩＤや機器ＩＤ等の識別情報とを取得するように構成されていればよい。
［変形例２］
　各画像データに対する各特徴量の抽出のタイミングは、上述のタイミングに限られない。例えば、本システムの全体データベース１０８やユーザデータベース１１０への画像データの登録の際に第１の特徴量や第２の特徴量を抽出し、当該画像データと関連付けて管理してもよい。この場合、サーバ装置１０６の検索部１０による処理時には、既に抽出済の各特徴量を読み込むだけでよい。
［変形例３］
　サーバ装置１０６の検索部１０が、複数の画像データを類似画像データとして検出し、それら全てについてパラメータ取得部１２が推奨撮影パラメータを取得してもよい。この場合、複数の推奨撮影パラメータを撮影端末１０４に送信し、撮影端末１０４のユーザが、当該端末上で、それら複数の推奨撮影パラメータのうちのひとつを選択すればよい。
［変形例４］
　サーバ装置１０６の検索部１０による検索処理において利用する特徴量として、上述した第１の特徴量(感性特徴情報)及び第２の特徴量(被写体／シーン特徴情報)に加え、画像データに付帯する情報（以降、付帯情報と称する）も利用してよい。ここで、前記付帯情報とは、撮影日時、閲覧日時等の時間情報、位置情報、または同時に収録された音声情報等を含む情報である。
　具体的には、例えば、類似度の算出において付帯情報（時間情報）を利用し、撮影日時や閲覧日時が近い画像データほど類似度を大きく設定することで、最新の撮影傾向を検索処理に反映させることができる。
　詳細には、例えば感性特徴情報のスコアの平均値や分散値を算出する際に、画像データの付帯情報（時間情報）を用いて、ユーザが最近評価した画像データほど大きく重み付けをすることで、ユーザの最近の評価傾向を検索処理に強く反映させることができる。
　また、検索処理において付帯情報（位置情報）を利用することで、仮撮影画像データの撮影位置から一定の距離以内の位置での撮影で取得された画像データだけに絞り込むことによって、より地理的に近い撮影位置での撮影で取得された画像データから撮影パラメータを取得でき、現在の被写体により適した撮影パラメータを取得しやすくなる。
　さらには、検索処理において付帯情報（音声情報）を利用することで、より近しい環境 (例えば浜辺の画像データのうち波の強さが近いもの、屋外の画像のうち風の強さが近いもの等)から撮影パラメータを取得でき、現在の被写体や撮影環境により適した撮影パラメータを取得しやすくなる。
［変形例５］
　上述した〈検索法２〉では、“被写体／シーン特徴情報”に係る各名称の適合性に閾値を設け、所定の閾値以上の適合性の名称のみを所謂タグとして画像データに関連付け、当該タグを利用して検索処理を行っているが、“感性特徴情報”についても同様にタグを作成して、当該タグを利用して検索処理を行っても勿論よい。
［第５実施形態］
　以下、本発明の第５実施形態に係るサーバ装置及び撮影装置について説明する。説明の重複を避ける為、第４実施形態との相違点を説明する。本第５実施形態においては、各ユーザ毎に感性特徴情報の傾向を把握して、その傾向を利用した検索処理を行うことで、処理量の軽減を図る。すなわち、本第５実施形態が想定しているシステムは例えば画像配信システムであって、撮影装置のユーザの感性に近い感性を有する撮影者を検索し、その撮影者が撮影して取得した画像データ群の中から、ユーザが撮影しようとしている被写体と被写体種別が合致する画像データを検出するシステムである。
　《画像データ収集時の処理》
　図７は、本第５実施形態に係るサーバ装置による画像データ収集処理のフローチャートを示す図である。
　まず、サーバ装置１０６の評価取得部２は、閲覧端末１０４から画像データを受信する（ステップＳ３１）。続いて、サーバ装置１０６の第２特徴量抽出部８は、第２の特徴量として、“被写体／シーン特徴情報”を当該画像データから抽出する（ステップＳ３２）。
　撮影端末１０４は、図２を参照して説明した第３実施形態に係る撮影装置と同様のシステム構成である。なお、画像データ収集処理に関しては、撮影端末１０４は画像データをサーバ装置１０６へ送信する機能さえ有していれば、第３実施形態に係る撮影装置と異なる構成であっても構わない。
　そして、サーバ装置１０６の第１特徴量抽出部４は、第１の特徴量として、“感性特徴情報”を当該画像データから抽出する（ステップＳ３３）。
　そして、サーバ装置１０６の検索部１０は、ステップＳ３１において受信した画像データを、上述の処理によって抽出された“被写体／シーン特徴情報”及び“感性特徴情報”と関連付けて全体データベース１０８へ格納する（ステップＳ３４）。
　さらに、サーバ装置１０６は、各撮影者毎に（例えばユーザＩＤや機器ＩＤ毎に）感性特徴情報を蓄積して成る“撮影者感性特徴情報”を生成し（ステップＳ３５）、ユーザデータベース１１０に格納する（ステップＳ３６）。ここで、前記撮影者感性特徴情報とは、各撮影者に係る感性特徴情報の傾向を示す情報である。
《画像閲覧時の処理》
　図８は、本第５実施形態に係るサーバ装置１０６による画像データ閲覧処理のフローチャートを示す図である。
　本フローチャートの処理に先立って、ユーザが、閲覧端末１０２を用いて種々の画像データを閲覧し、自分の嗜好に合う画像データに対して評価フラグ（例えば“いいね”とのフラグ）を設定する。本例では、この評価フラグを利用して下記の処理を行う。
　なお、上述した評価フラグの設定は、自身が所有する画像データに対しては勿論のこと、他のユーザが所有する画像データに対しても行うことができる。
　まず、サーバ装置１０６の評価取得部２は、閲覧端末１０２から評価対象となった画像データを受信する（ステップＳ４１）と共に、評価フラグも受信する（ステップＳ４２）。さらに、サーバ装置１０６の第１特徴量抽出部４は、第１の特徴量として、“感性特徴情報”を当該画像データから抽出し、各閲覧者毎に（例えばユーザＩＤや機器ＩＤ毎に）感性特徴情報を蓄積して成る“閲覧者感性特徴情報”を生成し（ステップＳ４３）、ユーザデータベース１１０に格納する（ステップＳ４４）。ここで、前記閲覧者感性特徴情報とは、各閲覧者に係る感性特徴情報の傾向を示す情報である。
《撮影パラメータ取得・送信の処理》
　図９は、本第５実施形態に係るサーバ装置１０６による撮影パラメータ取得・送信処理のフローチャートを示す図である。
　まず、ユーザは撮影端末１０４で仮撮影を行う。この仮撮影によって取得する仮撮影画像データは、例えばシャッタを半押しにした状態で取得した画像データであってもいいし、プレビュー表示を行っている中から自動的に取得する画像データであってもよい。そして、撮影端末１０４は、このようにして取得した仮撮影画像データを撮影者ＩＤ（撮影者の識別情報）と共にサーバ装置１０６へ送信する。
　サーバ装置１０６の受信部６は、仮撮影画像データと撮影者ＩＤとを受信する（ステップＳ５１）。続いて、サーバ装置１０６の検索部１０は、ステップＳ５１で受信した撮影者ＩＤに対応する閲覧者感性特徴情報または撮影者感性特徴情報（以降、単に感性特徴情報と略称する）をユーザデータベース１１０から読み出し（ステップＳ５２）、第２特徴量抽出部８は、ステップＳ５１で受信した仮撮影画像データから被写体／シーン特徴情報を抽出する（ステップＳ５３）。
　続いて、サーバ装置１０６の検索部１０は、ステップＳ５２で読み出した感性特徴情報と、ステップＳ５３で抽出した被写体／シーン特徴情報と、に基づいて、前記仮撮影画像データに類似し且つ撮影者の感性特徴情報に適合する画像データを、全体データベース１０８から検出する（ステップＳ５４）。
　すなわち、ステップＳ５４においては、サーバ装置１０６の検索部１０は、感性特徴情報を利用して、全体データベース１０８に記録されている画像データを、撮影者の嗜好に適合するもののみに絞り込んだ後に（検索対象の画像データの母数を絞り込んだ後に）、被写体／シーン特徴情報に基づいて検索処理を行う。
　より詳細には、例えばステップＳ５２において読み出した感性特徴情報と類似する感性特徴情報に対応する撮影者ＩＤを抽出し（予め設定した閾値以上の類似性を有する感性特徴情報に対応する撮影者ＩＤを抽出し）、当該撮影者ＩＤの撮影者による撮影で取得された画像データを、全体データベース１０８に記録されている画像データから検出する。
　そして、サーバ装置１０６のパラメータ取得部１２は、ステップＳ５４において検出した画像データから、撮影パラメータを取得する（ステップＳ５５）。サーバ装置１０６の送信部１４は、ステップＳ５５において取得した撮影パラメータを、推奨撮影パラメータとして撮影端末１０４に送信する（ステップＳ５６）。
　撮影端末１０４の受信部５８は、サーバ装置１０６によって送信された推奨撮影パラメータを受信し、制御部５４が、推奨撮影パラメータを反映させた撮影パラメータを設定する。
　以上説明したように、本第５実施形態によれば、第４実施形態と同様の効果を奏する上に下記の効果を奏するサーバ装置及び撮影装置を得ることができる。本第５実施形態では、画像投稿閲覧システムにおいては一般的に一人の撮影者が複数の画像を公開する（撮影者数は画像データ数よりも大幅に少ない）という点を利用する。すなわち、撮影者／閲覧者毎の“感性特徴情報”を用いることによって、検索処理における検索対象の画像データ数を大きく絞り込むことができ、処理速度の高速化及び処理量の軽減が為される。
［第６実施形態］
　以下、本発明の第６実施形態に係るサーバ装置及び撮影装置について説明する。説明の重複を避ける為、第４実施形態との相違点を説明する。
　図１０は、本第６実施形態に係る撮影装置及びサーバ装置を含むシステムの構成例を示すブロック図である。
　本システムは、所定のネットワークＮＷ（例えばインターネット等）に接続された閲覧端末１０２（例えばＰＣ、タブレット、及びスマートフォン等）で、サーバ装置１０６にアクセスして種々の画像データを閲覧可能に構成されている。また、本システムは、ユーザが撮影端末２０４によって取得した画像データをサーバ装置１０６に投稿可能に構成されている。
　なお、撮影端末２０４からサーバ装置１０６への直接投稿の他にも、例えば他の機器(例えばＰＣ等)へ一端画像データを移動させた後に、当該他の機器からサーバ装置１０６へ投稿可能に構成しても勿論よい。
　本第６実施形態において、前記撮影端末２０４は、制御部２５４と、撮影部２５２と、通信部２５６と、解析部２２２と、検索部２１０と、表示部２２４と、候補データベース２２６と、を具備する。
　前記制御部２５４は、撮影端末２０４全体を統括的に制御する。制御部２５４は、仮撮影画像データに係る撮影パラメータと、解析部２２２によって取得した撮影パラメータとに基づいて、撮影パラメータを設定する。
　前記撮影部２５２は、制御部２５４によって設定された撮影パラメータで仮撮影及び撮影を実行する。
　前記通信部２５６は、当該撮影端末２０４のユーザの画像データに係る嗜好を示す情報である評価情報と共に評価済み画像データをサーバ装置１０６に送信する送信部として機能し、また、サーバ装置１０６によって評価情報に基づいて選択された画像データを受信する受信部として機能する。
　前記候補データベース２２６は、サーバ装置１０６から送信された画像データを記録する。
　なお、本実施形態で候補データベース２２６が保有する“画像データ”は、純粋な画像としてのデータである必要はない。すなわち、候補データベース２２６は、例えば第１特徴量、第２特徴量、及び撮影パラメータを保有していればよい。しかしながら、類似と判断した情報を画像としてユーザへ提示し、ユーザがこれに基づいて撮影パラメータを決定する構成の場合には、候補データベース２２６は純粋な画像データも保有しておく必要がある。
　前記検索部２１０は、特徴量に基づいて、候補データベース２２６から、仮撮影画像データに類似し且つ評価情報に適合する画像データを検出する。
　前記解析部２２２は、仮撮影によって取得した仮撮影画像データから特徴量を抽出する特徴量抽出部として機能し、また、検索部２１０によって検出された画像データに係る撮影パラメータを取得するパラメータ取得部として機能する。
　ここで、《画像データ収集時の処理》及び《画像閲覧時の処理》については、上述した第４実施形態における処理と同様である。
《撮影端末２０４がネットワークＮＷに接続されているときの処理》
　なお、本第６実施形態に係るサーバ装置１０６は、図１を参照して説明した第１実施形態に係るサーバ装置と同様の構成を採る。
　以下、第６実施形態に係る撮影端末２０４がネットワークＮＷに接続されているときのサーバ装置１０６による処理を説明する。図１１は、本第６実施形態に係る撮影端末２０４がネットワークＮＷに接続されているときのサーバ装置１０６による処理のフローチャートを示す図である。
　本フローチャートの処理に先立って、ユーザは、閲覧端末１０２を用いて種々の画像データを閲覧し、自分の嗜好に合う画像データに対して評価フラグ（例えば“いいね”とのフラグ）を設定する。この評価フラグの設定は、自身が所有する画像データに対しては勿論のこと、他のユーザが所有する画像データに対しても行うことができる。
　一方、サーバ装置１０６の評価取得部２は、閲覧端末１０２から画像データを受信すると共に、評価フラグも受信する。さらに、サーバ装置１０６の第１特徴量抽出部４は、第１の特徴量として、“感性特徴情報”を当該画像データから抽出し、各閲覧者毎に（例えばユーザＩＤや機器ＩＤ毎に）感性特徴情報を蓄積して成る“閲覧者感性特徴情報”を生成し、ユーザデータベース１１０に格納する。ここで、前記閲覧者感性特徴情報とは、各閲覧者に係る感性特徴情報の傾向を示す情報である。
　まず、サーバ装置１０６の評価取得部２は、撮影端末２０４からユーザＩＤを受信する（ステップＳ６１）。さらに、サーバ装置１０６の検索部１０は、ユーザＩＤに対応する “閲覧者感性特徴情報”をユーザデータベース１１０から取得する（ステップＳ６２）。
　続いて、サーバ装置１０６の検索部１０は、ステップＳ６２で取得した閲覧者感性特徴情報に基づいて、前記評価情報に適合する画像データを全体データベース１０８から検出する（ステップＳ６３）。以下、このステップＳ６３における検索処理について具体的に説明する。
〈処理例１〉
　まず、検索部１０は、全体データベース１０８に記録された各画像データについて、“感性特徴情報”を取得する。続いて、それら感性特徴情報と、ステップＳ６２において取得した閲覧者感性特徴との類似性をそれぞれ算出し、予め設定した閾値以上の類似性の画像データ群を全体データベース１０８から検出する。
〈処理例２〉
　予め、サーバ装置１０６は、各撮影者毎に（例えばユーザＩＤや機器ＩＤ毎に）感性特徴情報を蓄積して成る“撮影者感性特徴情報”を生成し、ユーザデータベース１１０に格納する。ここで、前記撮影者感性特徴情報とは、各撮影者に係る感性特徴情報の傾向を示す情報である。
　まず、検索部１０は、ステップＳ６２において取得した閲覧者感性特徴と、ユーザデータベース１１０に記録された撮影者感性特徴情報との類似性を算出し、予め設定した閾値以上の類似性の撮影者感性特徴情報を検出する。そして、検出した撮影者感性特徴情報に対応する撮影者による撮影で取得された画像データ群を、全体データベース１０８から検出する。この検出は、被写体／シーン特徴情報の分散が最大となるように画像データを選択して検出することが好ましい。
　サーバ装置１０６の送信部１４は、ステップＳ６３において検出した画像データ群を撮影端末２０４に送信する（ステップＳ６４）。そして、撮影端末２０４の通信部２５６は、このステップＳ６４で送信された画像データ群を受信し、候補データベース２２６へ格納する。
　この後、撮影端末２０４をネットワークＮＷから切り離してもよい。換言すれば、以降の処理は、撮影端末２０４をオフライン状態で実行することができる。
《画像撮影時の処理》
　図１２は、本第６実施形態に係る撮影端末２０４による画像データ撮影処理のフローチャートを示す図である。同フローチャートに示す処理は、オフライン状態の撮影端末２０４による処理である。
　まず、撮影端末２０４の撮影部２５２は、仮撮影を行って仮撮影画像データを取得する（ステップＳ７１）。続いて、撮影端末２０４の解析部２２２は、ステップＳ７１で取得した仮撮影画像データから“被写体／シーン特徴情報”を抽出する（ステップＳ７２）。
　続いて、撮影端末２０４の検索部２１０は、候補データベース２２６に格納された画像データの被写体／シーン特徴情報と、仮撮影画像データの被写体／シーン特徴情報との類似性を求め、予め設定した閾値以上の類似性を有する被写体／シーン特徴情報を検出し、その被写体／シーン特徴情報に対応する画像データを検出する（ステップＳ７３）。そして、このステップＳ７３で検出した画像データから撮影パラメータを取得し、制御部２５４が当該撮影パラメータを設定する（ステップＳ７４）。
　以上説明したように、本第６実施形態によれば、第４実施形態と同様の効果を奏する上に下記の効果を奏するサーバ装置及び撮影装置を得ることができる。すなわち、本第６実施形態によれば、ユーザの撮影端末２０４はネットワークＮＷから切り離した状態であっても（オフライン状態であっても）、撮影者の嗜好に合った画像を容易に取得することが可能となる。
［第７実施形態］
　以下、本発明の第７実施形態に係るサーバ装置及び撮影装置について説明する。説明の重複を避ける為、第１実施形態との相違点を説明する。本第７実施形態においては、第１特徴量を利用した検索処理を次のように行う。
　すなわち、本第７実施形態においては、“嗜好に適合する”と評価した画像データから抽出した特徴量を用いて“正の類似度”を算出すると共に、“嗜好に適合しない”と評価した画像データから抽出した特徴量を用いて“負の類似度”を算出する。そして、正の類似度と負の類似度とを組み合わせることによって、第１の特徴量に係る総合的な類似度を算出する。
　具体的には、例えば下記（式１）または（式２）で示すように、第１の特徴量に係る総合的な類似度を算出すればよい。
総合類似度＝（正の類似度）／（負の類似度）・・・（式１）
総合類似度＝ｋ＿ｐ×(正の類似度)+ｋ＿ｎ×(負の類似度)・・・（式２）
(ｋ＿ｐ,ｋ＿ｎは実数)
　以上説明したように、本第７実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏する上に下記の効果を奏するサーバ装置及び撮影装置を得ることができる。
　第１の特徴量は、そもそも画像データの感性的な全体傾向を表現する指標である為、複数の特徴を含む場合が多い。ここで、検索処理において、ユーザの嗜好に合う特定の特徴だけに着目して画像データを検出する場合（ユーザの嗜好に合わない（嫌いな）特徴を含む画像データを検索対象から積極的に排除しない場合）、ユーザの嗜好に合う特定の特徴のみならず、ユーザの嗜好に合わない（嫌いな）特徴を含んでしまっている画像データも検出されてしまう可能性がある。
　例えば、或る画像データが第１の特徴量として“あたたか”という特徴及び“モダン”という特徴を含むとする。ユーザが“あたたか”という特徴を含む画像データに対して嗜好に合致すると評価している場合、嗜好に合う特徴だけに注目すると、“あたたか”という特徴を含む画像データが検出される。
　しかしながら、本第７実施形態によれば、ユーザが“モダン”という特徴を含む画像データに対して“嗜好に合わない(嫌い)”と評価しているならば、“あたたか”という嗜好に合致する特徴を含んでいても、“モダン”という特徴を含んでいれば当該画像データは検出されない。つまり、第１の特徴量についてはユーザの嗜好に合致する観点と合致しない観点とから検索処理を行うことで、その検索精度を高めることができる。
　以上、第１実施形態乃至第７実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で変形／応用が可能なことは勿論である。
　さらに、上述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成も発明として抽出され得る。

Claims (11)

  1. 　撮影装置と通信可能なサーバ装置であって、
    　画像データを記録するデータベースと、
    　前記撮影装置のユーザの画像データに係る嗜好を示す情報である評価情報と、該評価情報に係る画像データである評価済み画像データとを取得する評価取得部と、
    　前記評価情報及び前記評価済み画像データのうち少なくとも一方から、第１の特徴量を抽出する第１特徴量抽出部と、
    　前記撮影装置から仮撮影画像データを受信する受信部と、
    　前記仮撮影画像データから第２の特徴量を抽出する第２特徴量抽出部と、
    　前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量に基づいて、前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する画像データを、前記データベースから検出する検索部と、
    　前記検索部によって検出された画像データから撮影パラメータを取得するパラメータ取得部と、
    　前記パラメータ取得部によって取得した前記撮影パラメータを、前記撮影装置へ送信する送信部と、
    　を具備するサーバ装置。
  2. 　前記第１特徴量抽出部は、前記第１の特徴量として、前記評価済み画像データから明度、彩度、色相、及びエッジ強度のうち少なくとも一つを抽出する、
    　請求項１に記載のサーバ装置。
  3. 　前記第１特徴量抽出部は、前記第１の特徴量として、前記評価済み画像データについての感性的な評価を示す評価値を、前記評価情報から抽出する、
    　請求項１に記載のサーバ装置。
  4. 　前記第２特徴量抽出部は、前記第２の特徴量として、前記仮撮影画像データに係る撮影モード、撮影シーン、及び被写体を、前記仮撮影画像データから抽出する、
    　請求項１に記載のサーバ装置。
  5. 　前記第２特徴量抽出部は、前記第２の特徴量として、前記仮撮影画像データに係る撮影シーン及び被写体のうち少なくとも一方について連続値で評価した評価値を、前記仮撮影画像データから抽出する、
    　請求項１に記載のサーバ装置。
  6. 　前記検索部は、前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量に加えて、前記画像データの付帯情報にも基づいて、前記検出を行う、
    　請求項１に記載のサーバ装置。
  7. 　前記付帯情報は、撮影日時情報、閲覧日時情報、位置情報、及び音声情報のうち少なくとも何れか一つの情報である、
    　請求項６に記載のサーバ装置。
  8. 　前記データベースは、
    　　前記検索部が前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する画像データを検出する為の第１のデータベースと、
    　　前記ユーザによって嗜好に合致すると評価された画像データが記録された第２のデータベースと、
    　を備え、
    　前記第１の特徴量は、前記評価済み画像データについての感性的な評価を示す情報であり、
    　前記第２の特徴量は、前記仮撮影画像データに係る被写体及び撮影シーンを示す情報であり、
    　前記検索部は、前記第２の特徴量に基づいて、前記第２の特徴量と類似する特徴量を有する画像データを、前記第２のデータベースから検出し、
    　前記第１特徴量抽出部は、前記第２のデータベースから検出された画像データから、前記第１の特徴量を抽出し、
    　前記検索部は、前記第２の特徴量と前記第１の特徴量とに基づいて、前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する画像データを、前記第１のデータベースから検出する、
    　請求項１に記載のサーバ装置。
  9. 　サーバ装置と通信可能な撮影装置であって、
    　撮影パラメータを設定する制御部と、
    　前記制御部によって設定された撮影パラメータで仮撮影及び撮影を実行する撮影部と、
    　前記撮影部による仮撮影で取得した仮撮影画像、及び、当該撮影装置のユーザを識別する為の識別情報を、前記サーバ装置に送信する送信部と、
    　前記仮撮影画像及び前記識別情報に基いて前記サーバ装置によって生成されて送信された推奨撮影パラメータを受信する受信部と、
    　を具備し、
    　前記制御部は、前記仮撮影に係る撮影パラメータと、前記推奨撮影パラメータと、に基づいて撮影パラメータを設定する、
    　撮影装置。
  10. 　撮影装置と通信可能なサーバ装置であって、
    　画像データを記録するデータベースと、
    　前記撮影装置のユーザの画像データに係る嗜好を示す情報である評価情報と共に評価済み画像データを取得する評価取得部と、
    　前記評価情報及び前記評価済み画像データのうち少なくとも一方から、第１の特徴量を抽出する第１特徴量抽出部と、
    　前記第1の特徴量に基づいて、前記評価情報に適合する画像データ群を、前記データベースから検出する検索部と、
    　前記検索部によって検出された画像データ群を、前記撮影装置へ送信する送信部と、
    　を具備するサーバ装置。
  11. 　サーバ装置と通信可能な撮影装置であって、
    　撮影パラメータを設定する制御部と、
    　前記制御部によって設定された撮影パラメータで仮撮影及び撮影を実行する撮影部と、
    　当該撮影装置のユーザの画像データに係る嗜好を示す情報である評価情報と共に評価済み画像データを、前記サーバ装置に送信する送信部と、
    　前記サーバ装置によって前記評価情報に基づいて選択された画像データを受信する受信部と、
    　前記受信した画像データを記録する候補データベースと、
    　前記仮撮影によって取得した仮撮影画像データから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    　前記特徴量に基づいて、前記候補データベースから、前記仮撮影画像データに類似し且つ前記評価情報に適合する画像データを検出する検索部と、
    　前記検出された画像データから撮影パラメータを取得するパラメータ取得部と、
    　を具備し、
    　前記制御部は、前記仮撮影画像データに係る撮影パラメータと、前記パラメータ取得部によって取得した撮影パラメータとに基づいて、撮影パラメータを設定する、
    　撮影装置。
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