CN111164642A - 图像候选确定装置、图像候选确定方法、控制图像候选确定装置的程序以及存储该程序的记录介质 - Google Patents

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Abstract

本发明的目的在于提供一种为了使在所公开的图像中拍摄有每个人物的张数尽可能均一而辅助选择哪个图像为较佳的图像候选确定装置、其方法、其程序及存储该程序的记录介质。如果输入多个图像，则对包含同一人物的图像进行分组。当对于同一人物，存在所公开的图像的最多张数以上的图像时(步骤S61中的“是”)，对于包含该同一人物的图像计算综合图像评价值(步骤S62)。对于综合图像评价值小的图像，以小于最多张数的方式确定为非公开图像候选(步骤S63)。

Description

图像候选确定装置、图像候选确定方法、控制图像候选确定装 置的程序以及存储该程序的记录介质
技术领域
该发明涉及一种图像候选确定装置、图像候选确定方法、控制图像候选确定装置的程序以及存储该程序的记录介质。
背景技术
在毕业典礼和运动会等活动中拍摄许多孩子并创建了相册等。为此，考虑了能够集中管理、浏览、订购在学校拍摄的所有照片和学生的作品等的学校照片管理服务器等(专利文献1)。并且，在创建相册时还考虑了拍摄特定个人的照片图像不会非常多或非常少。为此，从一览图像中选择图像，从所选图像中抽取人物，对所抽取的人物的出现次数进行计数，并在出现次数超过5次时进行警告显示。若进行警告显示，则用户在所选图像中选择要删除的图像(专利文献2)。此外，还考虑了即使用户没有进行公开或非公开的设定，也能够根据规定的规则自动确定公开或非公开的图像公开装置(专利文献3)。此外，还考虑了以良好的平衡拍摄多个被摄体的情况(专利文献4)。
以往技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2014-102715号公报
专利文献2：日本特开2010-057073号公报
专利文献3：日本特开2013-191035号公报
专利文献4：日本专利第5616819号
发明内容
发明要解决的技术课题
精力充沛的孩子和引人注目的孩子会出现在很多照片中，而保守的孩子和老实的孩子则不怎么出现在照片中。在专利文献1中记载的装置中，如果在这种状态下出售照片，则可能会从监护人那里受到不公平的抱怨。在专利文献2中记载的装置中，当从所选图像中选择要删除的图像时，可能会难以判断要选择哪个图像。专利文献3中记载的装置根据图像解析结果确定图像的公开或非公开，可能导致特定人物增加或减少。此外，专利文献4中记载的装置只不过是在拍摄时以良好的平衡拍摄多个被摄体的装置。
该发明的目的在于，为了使在所公开的图像中拍摄有每个人物的张数尽可能均一而辅助选择哪个图像为较佳。
用于解决技术课题的手段
该发明的图像候选确定装置的特征在于，具备：图像分组单元，接收多个图像，并对包含同一人物的1个以上的图像进行分组，以及图像候选确定单元，根据综合图像评价值和包含同一人物的图像的抽取张数的限制值，从由图像分组单元分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
另外，只要图像候选确定装置能够识别包含同一人物的1个以上的图像，此处的分组单元可以是任何单元。例如，可以存储于某个文件夹中，也可以设置某个标志。
并且，该发明的图像候选确定装置还可以具备处理器，其中，接收多个图像，并对包含同一人物的1个以上的图像进行分组，根据综合图像评价值和包含同一人物的图像的抽取张数的限制值，从已分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
该发明还提供一种适于图像候选确定装置的图像候选确定方法。即，该方法的特征在于，图像分组单元接收多个图像，并对包含同一人物的1个以上的图像进行分组，图像候选确定单元根据综合图像评价值和包含同一人物的图像的抽取张数的限制值，从由图像分组单元分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
该发明还提供一种对图像候选确定装置的计算机进行控制的计算机可读取的程序及存储该程序的记录介质。
还可以具备图像候选显示控制单元，将通过图像候选确定单元确定的抽取图像候选或非抽取图像候选显示在显示画面。
例如根据针对拍摄到图像中的每个人物计算出的人物图像评价值计算综合图像评价值。
例如，至少根据与面部相关的评价值计算人物图像评价值。该情况下，还具备面部图像部分抽取单元，用于从多个图像中的每张图像中抽取面部图像部分，图像分组单元将通过面部图像部分抽取单元抽取的面部图像部分按照同一人物的每个面部图像部分进行分组，图像候选确定单元例如根据综合图像评价值和包含同一人物的图像的抽取张数的限制值，从由图像分组单元分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
还可以具备：校正单元，使用包含同一人物的图像的张数越少就越增大人物图像评价值的校正系数来对人物图像评价值进行校正。
还可以具备：图像确定单元，从通过图像候选显示控制单元的控制而显示的抽取图像候选中确定抽取图像或非抽取图像，或者从通过图像候选显示控制单元的控制而显示的非抽取图像候选中确定非抽取图像或抽取图像。
还可以具备：通知单元，按图像中包含的每个人物通知通过图像确定单元确定的抽取图像和非抽取图像各自的张数。
还可以具备：通知单元，当多个图像按图像中包含的每个人物预先规定为抽取图像或非抽取图像时，根据由图像确定单元确定为抽取图像或非抽取图像的情况，将抽取图像和非抽取图像各自的张数按图像中包含的每个人物进行更新并通知。
还可以具备：图像候选停止单元，根据由图像候选确定单元确定的一个非抽取图像候选被设为非抽取图像或者一个抽取图像候选被设为抽取图像的情况，当包含特定人物的图像的抽取张数超出限制值时，从非抽取图像候选或抽取图像候选中删除一个非抽取图像候选或一个抽取图像候选。
对于成人，图像分组单元例如将不同人物视为同一人物并按每张图像进行分组。
还可以具备：第1评价值计算单元，计算人物图像评价值，且图像中包含的人数越多则计算出的人物图像评价值越低。
图像候选确定单元也可以例如根据综合图像评价值和包含同一人物的图像的抽取张数的限制值，以使包含同一人物的图像的抽取张数保持在限制值内的方式，从由图像分组单元分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
还可以具备：人物检测单元，检测由图像分组单元分组的1个以上的图像中包含的同一人物的数量为阈值以下的人物；以及拍摄指示单元，进行在人物检测单元中检测出的人物的拍摄指示。
发明效果
根据该发明，接收多个图像，并对包含同一人物的1个以上的图像进行分组。根据综合图像评价值和包含同一人物的图像的抽取张数的限制值(限制值是指上限值、下限值等)，从已分组的图像中确定抽取图像候选(抽取图像候选是指从图像中适合用户抽取的图像的候选)或非抽取图像候选(非抽取图像候选是指从图像中适合用户非抽取的图像的候选)。由于抽取图像候选或非抽取图像候选确定，因此用户知道抽取哪个图像是优选的，或者非抽取哪个图像是优选的。因此，用户能够指定从被认为抽取时优选的图像中抽取图像，或者不从被认为抽取时不优选的图像中抽取图像。
附图说明
图1是示出图像候选确定装置的电结构的框图。
图2是示出图像候选确定装置的处理过程的流程图。
图3是示出图像候选确定装置的处理过程的流程图。
图4是示出图像候选确定装置的处理过程的流程图。
图5是示出图像候选确定装置的处理过程的流程图。
图6是示出图像候选确定装置的处理过程的流程图。
图7是示出图像候选确定装置的处理过程的流程图。
图8是图像显示窗口的一例。
图9是图像显示窗口的一例。
图10是图像显示窗口的一例。
图11是图像显示窗口的一例。
图12是图像显示窗口的一例。
图13是图像显示窗口的一例。
图14是图像显示窗口的一例。
图15是图像显示窗口的一例。
图16是图像显示窗口的一例。
图17是图像显示窗口的一例。
图18是图像显示窗口的一例。
图19是抽取张数输入窗口的一例。
图20是拍摄指示窗口的一例。
图21是图像显示窗口的一例。
图22是图像显示窗口的一例。
图23是图像显示窗口的一例。
图24是图像显示窗口的一例。
图25是图像显示窗口的一例。
图26是图像的一例。
图27是图像显示窗口的一例。
具体实施方式
图1表示该发明的实施例，是示出图像候选确定装置1的电结构的框图。
图像候选确定装置1的整个操作通过CPU(中央处理器(Central Process ingUnit))2统一控制。
图像候选确定装置1包括将图像和其他信息显示在显示画面的显示装置3，以及通过连接因特网和其他网络而与图像候选确定装置1以外的装置等进行通信的通信装置4。并且，图像候选确定装置1还包括硬盘5、访问硬盘5的硬盘驱动器6、存储数据等的存储器7、输入命令等的键盘8及鼠标9。此外，图像候选确定装置1还包括访问光盘11的光盘驱动器10，以及将数据写入存储卡13并读取记录在存储卡13中的数据的存储卡读写器12。
后述的图像候选确定装置1的操作程序通过因特网接收到通信装置4中。接收的操作程序安装于图像候选确定装置1中。操作程序也可以记录在光盘11等便携式记录介质中并从该便携式记录介质读取，而不通过因特网等网络接收到图像候选确定装置1中并安装于图像候选确定装置1中。该情况下，从便携式记录介质读取的操作程序安装于图像候选确定装置1中。操作程序当然也能够由图像候选确定装置1的计算机(CPU2)读取。
图2至图7示出图像候选确定装置1的处理过程的流程图。
该实施例中，当拍摄许多包含人物的图像并公开图像时，尽可能消除如特定人物的图像增加或减少这种不均衡。
在该实施例中，成为拍摄对象的人物的姓名由图像候选确定装置1的用户登记在图像候选确定装置1中。在以下叙述的实施例中，拍摄许多幼儿园的毕业典礼中的图像。该实施例中，成为拍摄对象的幼儿园儿童的姓名由用户(例如，幼儿园的教师)预先登记在图像候选确定装置1中。
如果存储有表示多个图像的图像数据的存储卡13加载到图像候选确定装置1，则由存储卡读写器12读取存储在存储卡13中且表示多个图像的图像数据(图2中步骤S21)。由读取的图像数据表示的图像中包含的面部图像部分由CPU2(面部图像部分抽取单元)抽取(图2中步骤S22)。并且，根据所抽取的面部图像部分，由CPU2(图像分组单元)对包含同一人物的1个以上的图像进行分组(图2中步骤S23)。相同图像可以属于不同的组，相同图像也可以仅属于一个组。并且，对于所抽取的面部图像部分也由CPU2(图像分组单元)按照同一人物的每个面部图像部分进行分组(图2中步骤S24)。
显示装置3的显示画面上显示有图8中示出的图像显示窗口80。图像显示窗口80包括图像管理标签91、面部分类标签101以及公开设定标签102，最初为点击了图像管理标签91的状态。图像显示窗口80中，由从存储卡13读取的图像数据表示的许多图像(缩略图图像)一览显示在图像显示区域90中(图3中步骤S25)。
参考图8，在图像显示窗口80中显示有“编辑”的字符串81，在该“编辑”的字符串81下方形成有活动管理区域82。在该活动管理区域82中，在“幼儿园”这一字符串下方显示有“毕业典礼”这一字符串。在活动管理区域82下方形成有显示字符串“添加活动”的添加活动按钮83，以及显示字符串“删除活动”的删除活动按钮84。
在活动管理区域82已生成“毕业典礼”这一活动，并且由从存储卡13读取的图像数据表示的图像管理为“毕业典礼”这一活动。具体而言，如果在点击“幼儿园”这一字符串之后点击添加活动按钮83，则在图像显示窗口80上出现活动输入窗口，并且用户使用该活动输入窗口输入新活动。此时，如果用户使用键盘8输入“毕业典礼”这一字符串，则在“幼儿园”这一字符串下方显示“毕业典礼”这一字符串。
在点击“毕业典礼”这一字符串的状态下，由从存储卡13读取的图像数据表示的图像被拖放到图像显示区域90中，从而管理由“毕业典礼”这一活动拖放的图像(该状态为图8中示出的状态)。图8中，在显示在活动管理区域82中的字符串“毕业典礼”的右侧的括号内显示有“360”这一数字，这说明360张图像作为“毕业典礼”的活动图像而被管理。如果在点击显示在活动管理区域82中的字符串之后点击删除活动按钮84，则由被点击的字符串特别指定的活动和由该活动管理的图像被删除。
在图像管理标签91下方形成有左箭头按钮92和右箭头按钮93。在右箭头按钮93的右侧显示有对被指定的图像进行特别指定的图像特定编号94。由该图像特定编号94表示的数字表示指定的图像。图8所示的例子中示出了由于在图像特定编号94中显示字符串“11/360”，因此在作为“毕业典礼”活动管理的360张图像中指定了第11张图像。图像特定编号94由分数表示，分母表示由活动管理的张数，分子以编号顺序对指定的图像进行了特别指定。若左箭头按钮92被点击1次，则图像特定编号94的分子减少1，若右箭头按钮93被点击1次，则图像特定编号94的分子增加1。优选例如用框包围由图像特定编号94特别指定的图像，以使用户知道特别指定的图像。
在图像特定编号94的右侧显示有“列表显示”的字符串95。若选中“列表显示”的字符串95左侧的复选框(在初始状态下被选中)，则如图8所示那样多个图像一览显示在图像显示区域90中。若未选中“列表显示”的字符串95左侧的复选框，则由图像特定编号94特别指定的一个图像显示在图像显示区域90中(参考图9)。
在显示在图像显示区域90中的多个图像中各个图像的下方显示有公开状态和图像文件名。该实施例中，存在“公开”、“非公开”及“保留”这3种作为公开状态。公开状态中“公开”表示公开图像的状态，公开状态中“非公开”表示非公开图像的状态，公开状态中“保留”表示没有确定“公开”或“非公开”中的任一种的状态。例如，用户仅使用“公开”图像创建相册或者仅打印“公开”图像。
在图像显示区域90的右端部形成有上箭头按钮97、滑动条98及下箭头按钮99。通过点击上箭头按钮97或者向上拖动滑动条98，图像显示区域90向上方滚动，通过点击下箭头按钮99或者向下拖动滑动条98，图像显示区域90向下滚动。
若点击显示在图像显示区域90中的图像中的任一图像(图3中步骤S26中的“是”)，则被点击的图像的公开状态根据点击而改变(图3中步骤S27)。在初始状态下，所有图像的公开状态设为“保留”，若公开状态为“保留”的图像被点击1次，则公开状态成为“公开”，若公开状态成为“公开”的图像再被点击1次，则公开状态成为“非公开”。公开状态成为“非公开”的图像再被点击1次，则公开状态成为“保留”。这样，每次点击图像时公开状态依次改变。当然，可以从公开状态中删除“保留”而设为“公开”和“非公开”。该情况下，在初始状态下所有图像的公开状态设为“公开”或“非公开”(按图像中包含的每个人物预先规定为抽取图像或非抽取图像)，并根据图像的点击(确定为抽取图像或非抽取图像)将公开状态切换为“公开”或“非公开”。
若点击左箭头按钮92或右箭头按钮93(图3中步骤S28中的“是”)，则当点击左箭头按钮92时图像特定编号94的分子减少1，当点击右箭头按钮93时图像特定编号94的分子增加1，图像的指定改变(图3中步骤S29)。
若未选中列表显示的字符串95的复选框(图3中步骤S30中的“是”)，则由由图像特定编号94特别指定的图像被放大显示在图像显示区域90中(图3中步骤S31)。
图9示出了在图像显示区域90中放大显示图像的状态。
图9中，对于与图8中示出的结构相同的结构标注相同符号并省略说明。
在“列表显示”的字符串95的右侧显示有“面部信息显示”的字符串96。在“面部信息显示”的字符串96的左侧还形成有复选框。
图9中示出的例子中，图8中当图像特定编号94中显示有字符串“11/360”时设为未选中“列表显示”的字符串95的复选框。于是，在图9中示出的图像显示区域90中放大显示由字符串“11/360”特别指定且图像文件名为“0011.jpg”的图像。放大显示在图像显示区域90中的图像的下方显示有公开状态(保留)和图像文件名(0011.jpg)。
若选中“面部信息显示”的字符串96左侧的复选框(图3中步骤S32中的“是”)，则显示将显示在图像显示区域90中的图像中包含的面部图像部分包围的面部框(图3中步骤S33)。该面部框的显示基于已经进行的面部图像部分的抽取处理(图2中步骤S22)来进行。由图像候选确定装置1的用户(该情况下为幼儿园的教师)输入成为对象的被摄体(该情况下为幼儿园儿童)的姓名，并且由用户特别指定哪个面部的图像是谁，详细情况将后述(参考图11、图12等)。在图像候选确定装置1找到与由用户特别指定的姓名的面部相同的人物的面部图像，并且找到的面部图像也与姓名建立关联(例如，其面部的姓名与面部的位置信息对应地存储在图像文件标题中)。通过这种用户处理，当已建立面部图像与姓名之间的关联时，还与面部框对应地显示该面部的人物姓名。
图10示出了面部信息显示的字符串96左侧的复选框被选中，并且显示在图像显示区域90中的图像中包含的面部图像部分被面部框包围的状态。
由面部框F1、F4、F3及F2包围的面部分别是“佐藤太郎”、“田中次郎”、“伊藤花子”及“铃木春子”这些姓名的人物(幼儿园儿童)，并且在各个面部框F1、F4、F3及F2附近(上部)显示有各自的姓名。由面部框F包围的面部没有通过用户与姓名建立关联(未分类)，因此不会显示姓名。通过选中面部信息显示的字符串96左侧的复选框来显示图像中包含的人物的姓名，从而用户能够确认图像中包含的人物的姓名。
若未选中面部信息显示的字符串96左侧的复选框(图3中步骤S34中的“是”)，则从如图10所示那样图像中包含的面部被框包围，并且从对于与姓名建立关联的面部显示姓名的状态返回到如图9所示那样姓名被删除的状态(图3中步骤S35)。
若由用户点击面部分类标签101(图3中步骤S36中的“是”)，则如图11所示，在图像显示窗口80一览显示有面部图像部分(图4中步骤S38)。并且，若由用户点击公开设定标签102(图3中步骤S37中的“是”)，则如图13所示，在图像显示窗口80显示用于设定图像的公开或非公开的公开/非公开设定图像(图5中步骤S49)。
当由用户点击面部分类标签101时，图11中示出的图像显示窗口80显示在显示装置3的显示画面中。图11中，对于与图8至图10中示出的结构相同的结构标注相同符号并省略说明。
在图像显示区域90一览显示有在图2中步骤S22的处理中抽取的面部图像部分。面部图像部分按照包含该面部图像部分在内的图像的文件名的顺序显示在图像显示区域90中，但也可以并非一定是这种情况。
在图像显示区域90的左侧形成有被摄体列表区域110。在被摄体列表区域110一览显示有如上所述由用户预先登记在图像候选确定装置1中的姓名。并且，与该姓名对应地还显示有拍摄有该姓名的人物的图像的张数。用户能够选择(点击)显示在被摄体列表区域110中的姓名。
在图像显示区域90的上部显示有：显示有“面部分类”字符串的面部分类按钮111、“显示选择的幼儿园儿童”字符串112、“显示非选择的幼儿园儿童”字符串113及“显示未分类面部”字符串114。在“显示选择的幼儿园儿童”字符串112、“显示非选择幼儿园儿童”字符串113及“显示未分类面部”字符串114各自的左侧形成有复选框。
若点击面部分类按钮111，则同一人物的面部图像部分一起(以相邻方式)显示在图像显示区域90。若选中“显示选择的幼儿园儿童”字符串112左侧的复选框，则显示在被摄体列表区域110中的姓名中，所选姓名的人物的面部图像显示在图像显示区域90。例如，若在显示在被摄体列表区域110中的姓名中选择了“佐藤太郎”的状态下选中“显示选择的幼儿园儿童”字符串112左侧的复选框，则在图像显示区域90显示有“佐藤太郎”的面部图像。
若选中“显示非选择的幼儿园儿童”字符串113左侧的复选框，则显示在被摄体列表区域110中的姓名中，除了所选姓名以外的人物的面部图像显示在图像显示区域90中。例如，若在显示在被摄体列表区域110中的姓名中选择了“佐藤太郎”的状态下选中“显示非选择的幼儿园儿童”字符串113左侧的复选框，则在图像显示区域90显示除了“佐藤太郎”以外的面部图像。若选中“显示未分类面部”字符串114左侧的复选框，则未分类(如上所述由用户将姓名和面部图像没有建立关联)的人物的面部图像显示在图像显示区域90中。
若点击面部分类标签101并且显示在图像显示区域90中的面部图像部分被显示，则能够将姓名与该面部建立关联。通过将表示包含面部图像部分的图像的图像文件标题与面部图像部分的位置信息建立关联并存储姓名的信息，从而将面部与姓名建立关联。显示在图像显示区域90中的面部图像部分中，对于未与姓名建立关联的面部图像部分，仅显示包含该面部图像部分在内的图像的文件名。对于与姓名建立关联的面部图像部分，显示包含该面部图像部分的相似图像的文件名和姓名。
当显示在图像显示区域90中的面部图像部分与姓名建立关联时，由用户点击显示在被摄体列表区域110中的姓名中的任一姓名(图4中步骤S39中的“是”)，由用户点击该姓名的面部图像部分(图4中步骤S40中的“是”)。于是，如上所述面部图像部分的位置信息和姓名信息一起存储在包含该面部图像部分的图像文件标题中。所选姓名与包含该面部图像部分的图像的文件名将一起显示在所点击的面部图像部分的上部(图4中步骤S41)。
接着，由CPU2计算出与姓名建立关联的第1图像评价值(图4中步骤S42，第1图像评价值相当于本发明中的人物图像评价值)。该第1图像评价值是对于具有建立关联的姓名的人物的评价值。当某一图像中包含两个人时，即使是相同图像，对于其中一人的第1图像评价值和另一人的第1图像评价值也会不同。
根据图像中包含的人数，图像中包含的面部尺寸等评价参数来计算第1图像评价值。表1是基于图像中包含的人数得到的人数得分表的一例。
[表1]
人数 1人 2人 3人 4人 5人 6人 7人 8人～
人数得分 1 3 5 7 10 7 6 5
认为图像是如图像中包含的人物的人数不过少也不过多的平衡良好的图像，并且图像中包含的人物适度显眼，认为对于该人物的图像的价值高。为此，由CPU2(第1图像评价值计算单元)计算为，如果图像中包含的人数为5人左右则人数得分高，如果图像中包含的人数过少或过多则人数得分低。当然，也可以设定为图像中包含的人数越少人数得分越高，图像中包含的人数越多得分越高。
表2是基于图像中包含的面部尺寸得到的面部尺寸得分表的一例。表2中，面部尺寸表示相对于图像的面部尺寸。例如，面部尺寸为“1/15”是表示面部尺寸相对于图像尺寸为1/15。对于尺寸，当面部被矩形框包围时，可以利用图像的水平像素数和面部图像部分的水平像素数，可以利用图像的垂直像素数和面部图像部分的垂直像素数，也可以利用整个图像区域的像素数和面部区域的像素数。
[表2]
Figure BDA0002433074430000111
Figure BDA0002433074430000121
无论图像中包含的人物的面部尺寸过大或过小，图像的平衡都不会很好，因此设定为在适当的比率(在此为1/6)下面部尺寸得分最高，并且越远离该比率则面部尺寸得分越低。
对于评价参数，除了利用图像中包含的人数、图像中包含的面部尺寸等以外，还利用根据图像中包含的面部图像部分的焦点程度、图像中包含的面部中眼睛的张开程度、图像中包含的面部表情等计算出的表情得分来计算面部得分。与评价参数对应地将表情得分设定为，面部图像部分中，面部越聚焦，表情得分越高，眼睛张开得越适度，表情得分越高，面部表情越是微笑的，表情得分越高。
该实施例中，通过人数得分、面部尺寸得分以及表情得分之和来计算第1图像评价值的原始得分。
另外，也可以定义例如1张图像整体画质越好(例如聚焦)则得分越高这样的画质得分并用于计算原始得分。
此外，该实施例中，根据拍摄有特定人物的图像的张数来校正第1图像评价值。为此，如下进行加权。即，拍摄有特定人物的图像的张数越少，对于该人物的第1图像评价值越高，拍摄有特定人物的图像的张数越多，对于该人物的第1图像评价值越低。
表3是加权表的一例。表3中最大值是公开的图像中拍摄有同一人物的图像的最大值，例如为“6”。
[表3]
Figure BDA0002433074430000122
针对每张图像计算每个人物的第1图像评价值。
表4示出了“佐藤太郎”的每张图像的第1图像评价值。
[表4]
Figure BDA0002433074430000123
Figure BDA0002433074430000131
表4示出了针对图像文件名为“0022.jpg”、“0019.jpg”、“0021.jpg”、“0013.jpg”、“0020.jpg”及“0018.jpg”这6张图像中取自“佐藤太郎”的第1图像评价值。“佐藤太郎”被拍摄到这6张图像中。对于“佐藤太郎”，例如，文件名为“0022.jpg”的第1图像评价值的原始得分为“40”，还显示了其他第1图像评价值的原始得分。这些原始得分被归一化，并对归一化的原始得分进行加权后的分数是“佐藤太郎”的各个第1图像评价值。“佐藤太郎”被拍摄到6张图像(与加权表中规定的最大值相同张数的图像)中，因此加权系数为最大值“×1”，其与基于加权系数进行校正后的第1图像评价值被归一化而得的原始得分相同。当然，如果加权系数不是“×1”，则与基于加权系数进行校正后的第1图像评价值被归一化而得的原始得分不同。这样，优选使用包含同一人物的图像的张数越少则第1图像评价值越高，并且包含同一人物的图像的张数越多则第1图像评价值越低的加权系数(校正系数)，由CPU2(校正单元)对第1图像评价值进行校正。
除了“佐藤太郎”以外，对于具有其他姓名的人物也针对每张图像计算人物的图像评价值。
表5针对拍摄有“佐藤太郎”的6张图像，示出了这6张图像中包含的人物的第1图像评价值，并且示出了针对1张图像的综合图像评价值即第2图像评价值(第2图像评价值相当于本发明的综合图像评价值)。
[表5]
Figure BDA0002433074430000132
可知图像文件名为“0022.jpg”的图像中除了“佐藤太郎”以外还包含“铃木春子”，图像文件名为“0019.jpg”的图像中除了“佐藤太郎”以外还包含“伊藤花子”，图像文件名为“0021.jpg”的图像中除了“佐藤太郎”以外还包含“铃木春子”和“田中次郎”，图像文件名为“0013.jpg”的图像中除了“佐藤太郎”以外还包含“伊藤花子”，图像文件名为“0020.jpg”的图像中除了“佐藤太郎”以外还包含“铃木春子”、“伊藤花子”、“田中次郎”和“渡边一郎”，图像文件名为“0018.jpg”的图像中除了“佐藤太郎”以外还包含“渡边一郎”。
例如，对于图像文件名为“0022.jpg”的图像的第1图像评价值，“佐藤太郎”是“20”，而“铃木春子”是“200”，图像文件名为“0022.jpg”的图像的综合图像评价值即第2图像评价值是“220”，即为“佐藤太郎”的第1图像评价值即“20”与“铃木春子”的第1图像评价值即“200”之和。对于其他图像也相同地，可知图像文件名为“0019.jpg”的图像的第2图像评价值是“62.5”，图像文件名为“0021.jpg”的图像的第2图像评价值是“367”，图像文件名为“0013.jpg”的图像的第2图像评价值是“63”，图像文件名为“0020.jpg”的图像的第2图像评价值是“1023”，图像文件名为“0018.jpg”的图像的第2图像评价值是“414.5”。根据上述情况，可知在这6张图像中，第2图像评价值最高的图像文件名为“0020.jpg”的图像作为图像的重要度最高，第2图像评价值最低的图像文件名为“0019.jpg”的图像作为图像的重要度最低。这样，优选针对图像中包含的每个人物，将不同的第1图像评价值加到每张图像中，并由CPU2(第2图像评价值计算单元)计算相加而得的总和，将该总和作为第2图像评价值。
另外，对于第2图像评价值，只要是根据针对拍摄到图像中的每个人物计算出的人物第1图像评价值，第1图像评价值越高则第2图像评价值越高的计算方法，则可以是任何方法，也可以通过在加权之后求出第1图像评价值的总和来计算。例如，对于所有幼儿园儿童参加的活动的图像组，考虑到未来的一些拍摄机会，也可以对学年越高的幼儿园儿童(因此学年越低的幼儿园儿童的权重越轻)的第1图像评价值进行权重越重的加权，然后求出总和来计算第2图像评价值。
该实施例中，当在这6张图像中确定非公开的图像时，按照第2图像评价值低的图像的顺序确定为非公开图像候选(非抽取图像候选)，当确定公开的图像时，按照第2图像评价值高的图像的顺序确定为公开图像候选(公开图像候选)。当图像变为公开或非公开时，重新计算第1图像评价值和第2图像评价值。
在上述实施例中，当图像中包含多个面部图像部分时，可计算这些面部图像部分的评价值之和，并将算出的和作为综合图像评价值。例如，参考表5，图像文件名为“0022.jpg”的图像中包含具有“佐藤太郎”这个姓名的面部图像部分，并且假设该面部图像部分的评价值为“20”。并且，该图像文件名为“0022.jpg”的图像中包含具有“铃木春子”这个姓名的面部图像部分，并且假设该面部图像部分的评价值为“200”。可以计算这些面部图像部分的评价值之和，并将所得评价值之和“220”作为综合图像评价值。
若点击左箭头按钮92或右箭头按钮93的箭头按钮(图4中步骤S43中的“是”)，则图像的指定根据这些左箭头按钮92或右箭头按钮93的点击而改变(图4中步骤S44)。图像特定编号94的数字也改变。
若点击面部分类按钮111(图4中步骤S45中的“是”)，则如图12所示，面部图像部分按照每个同一人物分类显示(图4中步骤S46)。
参考图12，面部图像组G1中包含：图像文件名为“0021.jpg”的图像中包含的面部图像部分；图像文件名为“0019.jpg”的图像中包含的面部图像部分；图像文件名为“0020.jpg”的图像中包含的面部图像部分；及图像文件名为“0018.jpg”的图像中包含的面部图像部分。面部图像组G1中还包含图像文件名为“0022.jpg”的图像中包含的面部图像部分及图像文件名为“0013.jpg”的图像中包含的面部图像部分，但在图12中看不到。成为面部图像组G1包含“佐藤太郎”的面部图像部分。
并且，面部图像组G2中包含：图像文件名为“0027.jpg”的图像中包含的面部图像部分；图像文件名为“0014.jpg”的图像中包含的面部图像部分；及图像文件名为“0028.jpg”的图像中包含的面部图像部分。面部图像组G2中包含的面部图像部分也表示同一人物。相同地，面部图像组G3中包含图像文件名为“0027.jpg”的图像中包含的面部图像部分及图像文件名为“0014.jpg”的图像中包含的面部图像部分。面部图像组G3中包含的面部图像部分也表示同一人物。
图12中示出的状态的图像显示窗口80也与图11中示出的状态的图像显示窗口80相同地，若在点击显示在被摄体列表区域110中的姓名之后(图4中步骤S39中的“是”)，点击面部图像部分(图4中步骤S40)，则所点击的面部图像部分与姓名建立关联(图4中步骤S41)。并且，也可以如图12所示，当分类到面部图像组时，在点击显示在被摄体列表区域110中的姓名之后(图4中步骤S39中的“是”)，通过点击任一面部图像组中包含的面部图像部分或者点击任一面部图像组的区域内且除了面部图像部分以外的区域，将包含被点击的部分的面部图像组中包含的所有面部图像部分与姓名建立关联。使得面部图像组中包含的所有面部图像部分能够比较容易地与姓名建立关联。
并且，若点击图像管理标签91(图4中步骤S47中的“是”)，则过渡到图3中示出的处理。此外，若点击公开设定标签102(图4中步骤S48中的“是”)，则图像显示窗口80中显示如图13中示出的公开/非公开设定图像(图5中步骤S49)。
图13中，对于与图8至图12中示出的结构相同的结构标注相同符号并省略说明。
在点击公开设定标签102之前由图像特定编号94特别指定的图像显示在图像显示区域90中。图13中，假设图像文件名为“0022.jpg”的图像由图像特定编号特别指定。图像文件名为“0022.jpg”的图像显示在图像显示区域90中。图像文件名为“0022.jpg”的图像中包含“佐藤太郎”和“铃木春子”。“佐藤太郎”的面部被面部框F1包围，在该面部框F1的上部显示有“佐藤太郎”这个姓名。“铃木春子”的面部被面部框F2包围，在该面部框F2的上部显示有“铃木春子”这个姓名。
在图像显示区域90的左侧形成有公开/非***息显示区域120。被摄体的姓名显示在公开/非***息显示区域120中。在被摄体的姓名的左侧形成有复选框121-126、129等。在复选框129的右侧显示有“教师/监护人”作为人物名。这是因为，在幼儿园毕业典礼的情况下，通常幼儿园儿童是主角，教师和监护人是配角，因此作为同一人物而非按照每个人物进行处理。这样，对于教师和监护人这种成人，可以视为同一人物而针对每张图像由CPU2(图像分组单元)进行分组。当然，也可以将教师和监护人按照每个人物分开处理而不作为同一人物进行处理。选中与显示在图像显示区域90中的图像中包含的人物(显示有姓名的人物)对应的姓名的复选框。图13中示出的例子中，显示在图像显示区域90中的图像中包含“佐藤太郎”和“铃木春子”，选中“佐藤太郎”这个姓名左侧的复选框121和“铃木春子”这个姓名左侧的复选框122。
并且，在被摄体的姓名的右侧，包含该被摄体的图像中设定为“非公开”状态的张数(非抽取图像的张数)、“保留”状态的张数及设定为“公开”状态的张数(抽取图像的张数)按照每个人物，在CPU2(显示控制单元)的控制下显示在图像显示窗口80的被摄体列表区域110，所述图像显示窗口80显示在显示装置3(通知单元)中。
若点击显示在图像显示区域90中的图像(图5中步骤S50中的“是”)，则与图3中步骤S27的处理相同地，被点击的图像的公开状态根据点击而改变(图5中步骤S51)。若图像的公开状态为“保留”状态且图像被点击一次，则公开状态成为“公开”。公开/非***息显示区域120的“佐藤太郎”和“铃木春子”各自姓名“公开”的张数从“0”变为“1”。并且，“佐藤太郎”这个姓名的“保留”张数从“6”成为“5”，“铃木春子”这个姓名的“保留”张数从“3”成为“2”。若图像再一次被点击，则公开状态成为“非公开”。公开/非***息显示区域的“佐藤太郎”和“铃木春子”各自姓名的“公开”张数从“1”返回到“0”，且各自“非公开”的张数从“0”变为“1”。
当公开状态中不包括“保留”而为“非公开”和“公开”这两种时，每点击一次显示在图像显示区域90中的图像，则公开状态在“非公开”和“公开”之间切换，并且针对图像中包含的每个人物，由CPU2更新显示在公开/非***息显示区域120的“非公开”图像的张数和“公开”图像的张数，并且这些图像的张数显示(通知)在图像显示窗口80的公开/非***息显示区域120，所述图像显示窗口80显示在显示装置3(通知单元)。
若点击左箭头按钮92或右箭头按钮93中的任一箭头按钮(图5中步骤S52中的“是”)，则图像特定编号94减少或增加而图像的指定改变(图5中步骤S53)。图13中，包含“佐藤太郎”的6张图像中的1张显示在图像显示窗口80，图像特定编号94成为“1/6”。这是因为，在图12中示出的图像显示窗口80中包含的被摄体列表区域110中，在选择了“佐藤太郎”的状态下点击了公开设定标签102。显示在图像显示区域90中的图像中包含“佐藤太郎”和“铃木春子”。“佐藤太郎”的面部被面部框F1包围，在该面部框F1的上部显示有“佐藤太郎”这个姓名。相同地，“铃木春子”的面部被面部框F2包围，在该面部框F2的上部显示有“铃木春子”这个姓名。
若在显示有图13中示出的图像显示窗口80的状态下点击右箭头按钮93，则图14中示出的图像显示窗口80显示在显示装置3的显示画面中。
参考图14，显示在图像显示区域90中的图像中除了包含“佐藤太郎”和“伊藤花子”以外，还包含没有确定姓名的(没有利用图11、图12等而将面部图像部分与姓名建立关联)人物。“佐藤太郎”的面部被面部框F1包围，在该面部框F1的上部显示有“佐藤太郎”这个姓名。相同地，“伊藤花子”的面部被面部框F3包围，在该面部框F3的上部显示有“伊藤花子”这个姓名。没有确定姓名的未分类的人物的面部被面部框F包围。在未分类的面部框F的上部显示有“未分类”字符串，以便可知没有将面部图像部分与姓名建立关联。并且，图像特定编号94从“1/6”变为“2/6”，以便可知是包含“佐藤太郎”的6张图像中的第2张图像。
若在显示有图14中示出的图像显示窗口80的状态下点击右箭头按钮93，则图15中示出的图像显示窗口80显示在显示装置3的显示画面中。
参考图15，显示在图像显示区域90中的图像中除了包含“佐藤太郎”、“铃木春子”和“田中次郎”以外，还包含没有确定姓名的(没有利用图11、图12等而将面部图像部分与姓名建立关联)人物。“佐藤太郎”的面部被面部框F1包围，在该面部框F1的上部显示有“佐藤太郎”这个姓名。相同地，“铃木春子”的面部被面部框F2包围，在该面部框F2的上部显示有“铃木春子”这个姓名，“田中次郎”的面部被面部框F4包围，在该面部框F4的上部显示有“田中次郎”这个姓名。没有确定姓名的未分类的人物的面部被面部框F包围。在未分类的面部框F的上部显示有“未分类”字符串。并且，图像特定编号94从“2/6”变为“3/6”，以便可知是包含“佐藤太郎”的6张图像中的第3张图像。
若在显示有图15中示出的图像显示窗口80的状态下点击右箭头按钮93，则图16中示出的图像显示窗口80显示在显示装置3的显示画面中。
参考图16，显示在图像显示区域90中的图像中除了包含“佐藤太郎”和“伊藤花子”以外，还包含没有确定姓名的(没有利用图11、图12等而将面部图像部分与姓名建立关联)人物。“佐藤太郎”的面部被面部框F1包围，在该面部框F1的上部显示有“佐藤太郎”这个姓名。相同地，“伊藤花子”的面部被面部框F3包围，没有确定姓名的未分类的人物的面部被面部框F包围。在未分类的面部框F的上部显示有“未分类”字符串。并且，图像特定编号94从“3/6”变为“4/6”，以便可知是包含“佐藤太郎”的6张图像中的第4张图像。
若在显示有图16中示出的图像显示窗口80的状态下点击右箭头按钮93，则图17中示出的图像显示窗口80显示在显示装置3的显示画面中。
参考图17，显示在图像显示区域90中的图像中除了包含“佐藤太郎”、“铃木春子”、“伊藤花子”、“田中次郎”及“渡边一郎”以外，还包含没有确定姓名的(没有利用图11、图12等而将面部图像部分与姓名建立关联)人物。“佐藤太郎”的面部被面部框F1包围，在该面部框F1的上部显示有“佐藤太郎”这个姓名。相同地，“铃木春子”的面部被面部框F2包围，“伊藤花子”的面部被面部框F3包围，“田中次郎”的面部被面部框F4包围，“渡边一郎”的面部被面部框F5包围。没有确定姓名的未分类的人物的面部被面部框F包围，在未分类的面部框F的上部显示有字符串“未分类”。并且，图像特定编号94从“4/6”变为“5/6”，以便可知是包含“佐藤太郎”的6张图像中的第5张图像。
若在显示有图17中示出的图像显示窗口80的状态下点击右箭头按钮93，则图18中示出的图像显示窗口80显示在显示装置3的显示画面中。
参考图18，显示在图像显示区域90中的图像中包含“佐藤太郎”、“渡边一郎”及成人或监护人。并且，显示在图像显示区域90中的图像中还包含没有确定姓名的(没有利用图11、图12等而将面部图像部分与姓名建立关联)人物。“佐藤太郎”的面部被面部框F1包围，在该面部框F1的上部显示有“佐藤太郎”这个姓名。相同地，“渡边一郎”的面部被面部框F5包围，成人或监护人的面部被面部框F6包围。没有确定姓名的未分类的人物的面部被面部框F包围，在未分类的面部框F的上部显示有字符串“未分类”。并且，图像特定编号94从“5/6”变为“6/6”，以便可知是包含“佐藤太郎”的6张图像中的第6张图像。
若在显示有图18中示出的图像显示窗口80的状态下点击左箭头按钮92，则每次点击时，在点击右箭头按钮93之前显示的图像显示在图像显示窗口80的图像显示区域90中。
如图13至图18所示，每次点击右箭头按钮93或左箭头按钮92时，能够将包含“佐藤太郎”这个姓名的人物按顺序显示在图像显示区域90中。显示在图13至图18中示出的图像显示窗口80的图像显示区域90中的任何图像中，每次点击图像时，公开状态也会依次改变为“公开”、“非公开”或“保留”，用户能够指定将显示在图像显示区域90中的图像设为公开还是非公开。对于包含“佐藤太郎”这个姓名的人物未包含在内的图像中也相同地，用户能够指定将图像设为公开还是非公开。
例如，如图13至图18所示，若在点击了公开设定标签102的状态下点击显示在被摄体一览区域110中的姓名(若被选中)，则包含被点击的姓名的人物的图像显示在图像显示区域90中。例如，若点击显示在被摄体列表区域110的姓名中的“铃木春子”，则包含“铃木春子”的图像中第1张图像显示在图像显示区域90中。包含“铃木春子”的图像(“铃木春子”这个姓名与图像建立了关联的图像)为3张(由于与被摄体列表区域110的“铃木春子”这个姓名对应显示的非公开的图像的数量，保留图像的数量及公开图像的数量总计为3，因此成为3张)，因此若在图像显示区域90中显示有“铃木春子”图像的状态下点击右箭头按钮93，则这3张图像依次显示在图像显示区域90中。
若点击张数输入按钮130(图5中步骤S54中的“是”)，则在显示有图像显示窗口80的状态下(图像显示窗口80可以暂时消失)，图19中示出的抽取张数输入窗口140显示在显示装置3的显示画面中(图5中步骤S55)。
参考图19，抽取张数输入窗口140用于输入针对包含同一人物的图像要公开的最少张数和最多张数(要公开的图像的最少张数和最多张数为图像的抽取张数的限制值)。在抽取张数输入窗口140中显示有“请输入抽取张数”这样的字符串，并形成有最少张数输入区域141和最多张数输入区域142。通过点击最少张数输入区域141，能够在最少张数输入区域141从键盘8输入针对包含同一人物的图像要公开的最少张数，通过点击最多张数输入区域142，能够在最多张数输入区域142从键盘8输入针对包含同一人物的图像要公开图像的最多张数。在抽取张数输入窗口140的右下方形成有显示有“确定”字符串的确定按钮143。
若在最少张数输入区域141输入最少张数，在最多张数输入区域142输入最多张数(也可以输入最少张数或最多张数中的任一种)(图5中步骤S56)，并且点击确定按钮143(图5中步骤S57中的“是”)，则输入的抽取张数(最低抽取张数、最高抽取张数)被存储于存储器7中(图5中步骤S58)。抽取张数输入窗口140从显示装置3的显示画面消失。
由CPU2确认是否存在包含同一人物并且设为公开的图像的张数大于输入的最多张数的图像(图6中步骤S61)。当存在大于输入的最多张数的图像时(图6中步骤S61中的“是”)，由CPU2针对包含该同一人物的图像计算第1图像评价值和第2图像评价值(图6中步骤S62)，由CPU2(图像候选确定单元)从设为公开的图像中确定非公开图像候选，以便限定在包含同一人物的图像的最多张数内(限制值内)(图6中步骤S63)。
例如，假设包含“佐藤太郎”的图像是具有文件名为“0022.jpg”、“0019.jpg”、“0021.jpg”、“0013.jpg”、“0020.jpg”及“0018.jpg”的6张图像。于是，这6张图像的第2图像评价值例如成为表5中示出的值。并且，假设输入的最多张数为5张。于是，由CPU2确定6张图像中的1张作为非公开图像候选。从表5可知，6张图像的第2图像评价值中，第2图像评价值最低的图像是具有图像文件名为“0019.jpg”的图像，因此该具有图像文件名为“0019.jpg”的图像作为非公开图像而被CPU2(图像候选确定单元)确定。这样，根据第2图像评价值和包含同一人物的图像的抽取张数的限制值，从已分组的图像中确定非公开图像候选(非抽取图像候选)。
相反，6张图像的第2图像评价值中，也可以由CPU2(图像候选确定单元)按照第2图像评价值高的顺序确定5张图像作为公开图像候选(抽取图像候选)。例如，可以推荐具有图像文件名为“0019.jpg”的图像作为非公开，并且在CPU2(图像候选显示控制单元)的控制下，将包含这一字符串的窗口和该具有图像文件名为“0019.jpg”的图像(非抽取图像候选)一起显示在显示画面中。相反，也可以在具有文件名为“0022.jpg”、“0019.jpg”、“0021.jpg”、“0013.jpg”、“0020.jpg”及“0018.jpg”的6张图像中，将具有图像文件名为“0019.jpg”以外的图像文件名的图像(抽取图像候选)和“推荐公开。”这一字符串一起，在CPU2(图像候选显示控制单元)的控制下显示在显示画面中。用户通过点击左箭头按钮92或右箭头按钮93，从而如图14所示，具有图像文件名为“0019.jpg”的图像显示在图像显示区域90的图像显示窗口80显示在显示装置3的显示画面中。
当用户确认显示在图像显示区域90中的图像并将该图像设为非公开时，通过点击图像而由CPU2(图像确定单元)将公开状态确定为非公开。由此成为指定非公开图像(图6中步骤S64中的“是”，步骤S65)。如果没有给出结束指令(步骤S66中的“否”)，则从步骤S61的处理开始重复进行。
在上述实施例中确定了非公开图像候选，但也可以确定公开图像候选来代替确定非公开图像候选。例如，也可以将图像文件名为“0022.jpg”、“0021.jpg”、“0013.jpg”、“0020.jpg”及“0018.jpg”的图像设为公开图像候选。当确定从公开图像候选中公开的图像时，通过点击该图像，从而由CPU2(图像确定单元)将公开状态确定为公开。
并且，在确定非公开图像候选或公开图像候选时，当根据该确定的非公开图像候选被设为非公开图像或者该确定的公开图像候选被设为公开图像，导致包含特定人物的图像的抽取张数超过最多张数或者小于最少张数时(当根据确定的一个非抽取图像候选被设为非抽取图像或者一个抽取图像候选被设为抽取图像，导致包含特定人物的图像的抽取张数超出限制值时)，优选对于这种图像，由CPU2(图像候选停止单元)进行控制，以便从非公开图像候选(非抽取图像候选)或公开图像候选(抽取图像候选)删除。例如，表5中，若如上所述将图像文件名为“0019.jpg”的图像确定为非公开图像，则在导致特定人物(例如，“伊藤花子”)的公开图像的张数小于最少张数时，优选不将图像文件名为“0019.jpg”的图像确定为非公开图像候选，而是将其他图像确定为非公开图像候选或者将图像文件名为“0019.jpg”的图像确定为公开图像候选。
如果没有向图像候选确定装置1给出程序的结束指令(图6中步骤S66中的“否”)，则从图6中步骤S61的处理开始重复进行。如果还存在设为公开的图像并且包含同一人物的图像的数量大于最多张数的图像(图6中步骤S61中的“是”)，则再次计算针对这种图像的图像评价值(图6中步骤S62)。
如果不存在设为公开的图像并且包含同一人物的图像的数量大于最多张数的图像(图6中步骤S61中的“否”)，则结束处理。
在上述实施例中假设一种确定了在活动结束后能够用于公开的图像组的状态。但是，也可以在活动期间实时进行上述处理，并对被拍到的图像的数量少的人物进行拍摄。该情况下，在图6的步骤S61的处理中，如果不存在大于输入的最多张数的图像(步骤S61中的“否”)，则过渡到图7中示出的步骤S67的处理。
在图7中示出的步骤S67的处理中确认是否存在设为公开的图像并且包含同一人物的图像的数量小于最少张数的图像(图7中步骤S67)。若存在小于最少张数的图像(图7中步骤S67中的“是”)，则图20中示出的拍摄指示窗口150显示在显示装置3的显示画面中(图7中步骤S68)。即，由CPU2(人物检测单元)检测被分组的1个以上的图像中包含的同一人物的数量为阈值以下的人物，并且对于该人物的拍摄指示，由CPU2(拍摄指示单元)来进行拍摄指示。
参考图20，拍摄指示窗口150用于促使用户拍摄被拍到的图像的数量小于最少张数的人物。
在拍摄指示窗口150中，为了通知用户被拍到的图像的数量不足的人物的姓名而显示“○○小朋友的图像不足”(○○中加入图像的数量不足的人物的姓名)的字符串，并且为了通知用户不足的张数而显示“请再拍1张到5张”(不足的张数虽然根据情况而改变，但优选拍摄后的张数如上所述设为输入的最少张数以上且最多张数以下)的字符串。在拍摄指示窗口150的右下方形成有显示有文字“确认”的确认按钮151。若用户想确认谁的图像缺少几张，则点击确认按钮151。然后，拍摄指示窗口150从显示装置3的显示画面消失。
如果不存在小于最低拍摄张数的图像(图7中步骤S67中的“否”)，则跳过图20中示出的拍摄指示窗口150的显示。
如果向图像候选确定装置1给出程序的结束指令(图7中步骤S69中的“是”)，程序结束(图7中步骤S69中的“是”)，如果没有给出程序的结束指令(图7中步骤S69中的“否”)，则从图6中步骤S61的处理开始重复进行。当然，当没有给出结束指令时(图6中步骤S66中的“否”或图7中步骤S69中的“否”)，也可以返回图5中步骤S49的处理。
当显示有公开/非公开设定图像时(图5中步骤S49)，若点击图像管理标签91(图5中步骤S59中的“是”)，则从图3中步骤S25的处理开始进行。并且，当显示有公开/非公开设定图像时(图5中步骤S49)，若点击面部分类标签101(图5中步骤S60中的“是”)，则从图4中步骤S38的处理开始进行。
在上述实施例中，在进行图6中步骤S66中的程序结束的判断处理及图7中程序结束的判断处理时图像候选确定程序结束，而在其他处理中，若向图像候选确定装置1给出结束指令，则由于该结束指令的挤入而图像候选确定程序也结束。
并且，在上述实施例中，由存储卡读写器12读取存储在存储卡13中且表示多个图像的图像数据，但也可以先将表示多个图像的图像数据存储于不同于图像候选确定装置1的数据库服务器中，通过该数据库服务器与图像候选确定装置1之间的通信，将通过从数据库服务器发送的图像数据表示的图像如上所述显示在图像候选确定装置1的显示装置3的显示画面中。
此外，在上述实施例中读取记录在存储卡13中的图像数据，但只要图像候选确定装置1的通信装置4能够通过无线通信单元与数码相机(省略图示)进行通信，也可以将表示由数码相机拍摄的图像的图像数据从数码相机发送到图像候选确定装置1并进行上述处理。相同地，也可以将表示由智能手机拍摄的图像的图像数据从智能手机发送到图像候选确定装置1的通信装置4并进行上述处理。可以将表示由数码相机或智能手机拍摄的图像的图像数据实时发送到图像候选确定装置1，并且一边拍摄一边进行上述处理，也可以在所有拍摄结束后将表示由数码相机或智能手机拍摄的图像的图像数据发送到图像候选确定装置1。
此外，在上述实施例中，在计算第1图像评价值的原始得分时，利用了面部尺寸得分和表情得分等与面部相关的评价值以及人数得分和画质得分等与面部以外的相关的评价值，但也可以仅利用与面部相关的评价值作为第1图像评价值的原始得分，或者可以仅利用与面部以外的相关的评价值作为第1图像评价值的原始得分。
此外，在上述实施例中，用户一边观察面部图像部分一边将面部图像部分与姓名建立关联，但也可以预先将面部图像与该面部的人物的姓名建立关联，通过比较与姓名建立关联的面部的图像而自动确定是谁的面部，从而将面部图像部分与姓名建立关联。此外，在上述实施例中利用面部图像部分将姓名建立了关联，但也可以在不是面部图像部分而是在人物带有名牌的情况下，用户确认该名牌并将面部图像部分与姓名建立关联，或者可以自动分析名牌中记载的姓名从而将面部图像部分与姓名建立关联。
图21至图26示出了变形例。
图21至图23是图像显示窗口80的一例。图21至图23对应于图11等的图像显示窗口80，对于相同的结构标注相同符号并省略说明。图21至图23中示出的图像显示窗口80中，将同一人物的多个面部图像与姓名统一建立关联。
用户使用鼠标9选择想要将姓名统一建立关联的图像。具体而言，使用鼠标9将光标171拖动到想要将姓名统一建立关联的面部图像上。于是，所选图像的框成为粗框172。图21中，假设从图像显示区域90中以三行显示的图像中选择了第二行(中间行)的3个图像。
接着，由用户从显示在被摄体列表区域110的名字中选出已选择的面部图像的姓名。在此，假设已选择的面部图像的姓名为“田中次郎”，并选出了“田中次郎”。于是，选出的“田中次郎”这个名字周围的颜色改变。
图22示出了选出的“田中次郎”这个名字周围改变的状态。图22中，由阴影173表示“田中次郎”这个名字的周围，选出的“田中次郎”这个名字的周围发生变化。并且，选出的“田中次郎”的代表性面部图像175(预先登记)显示在被摄体列表区域110的上方。用户通过比较代表性面部图像175和显示在图像显示区域90中的面部图像中已选择的面部图像来确认是否是同一人物。接着，将光标171移动到选出的“田中次郎”这个名字的上方，并拖动到已选择的面部图像上。于是，光标171暂时变为表示选出的“田中次郎”这个名字的姓名显示区域174。之后，如图23所示，在每个所选图像上显示姓名显示区域176。
图21至图23中，显示在被摄体列表区域110的名字中禁止公开的人物的名字上附有禁止标记170。通过观察禁止标记170，能够预防错误的公开。
此外，图21至图23中，虽然识别为面部图像，但对于面部过于朝向侧面或者面部图像模糊的图像，也可以将“过于朝向侧面”、“过于模糊”、“不适合公开”等标志添加到图像上。当选择为公开的图像时，能够参考这种标志来判断是公开还是非公开。
此外，显示在图21至图23的图像显示区域90中的图像可以按照出现次数顺序或拍摄顺序进行显示，使得被摄体的出现次数越多越显示在上方，并且拍摄越早越显示在左侧。
图24是图像显示窗口80的另一例。图24中，对于与图8等中示出的结构相同的结构标注相同符号并省略说明。
活动管理区域82中，在“毕业典礼”这一活动的下面生成“授予毕业证书”这一子活动和“园长讲话”这一子活动。作为“毕业典礼”这一活动而管理的图像被管理为“授予毕业证书”、“园长讲话”等子活动。并且，在添加活动按钮83的右侧形成有添加子活动按钮85，该添加子活动按钮85上形成有“添加子活动”字符串。
例如，若在点击“毕业典礼”这一字符串之后点击添加子活动按钮85，则在图像显示窗口80上出现子活动输入窗口，用户利用该子活动输入窗口输入新的子活动。此时，如果用户使用键盘8输入“授予毕业证书”这一字符串，则在“毕业典礼”这一字符串下方显示“授予毕业证书”这一字符串。以相同的方式在“毕业典礼”这一字符串下方显示“园长讲话”这一字符串。
在点击“授予毕业证书”这一字符串的状态下，通过将作为“毕业典礼”活动管理的图像拖放到图像显示区域90，从而成为管理由“授予毕业证书”这一活动拖放的图像。若在点击表示显示在活动管理区域82中的子活动的字符串之后点击删除活动按钮84，则由被点击的字符串特别指定的子活动和由该子活动管理的图像被删除。
在图24中示出的图像显示窗口80中点击公开设定标签102，并且在图像显示区域90中显示有由“毕业典礼”这一名字的活动管理的许多图像165。
在图像显示区域90的右上方形成有显示切换下拉160。在将显示在图像显示区域90的图像按其拍摄时间等分隔显示时利用显示切换下拉160。通过点击下拉按钮161，出现“1小时断点”、“2小时断点”等多个时间和日期显示切换菜单，由用户从中选择显示断点。根据由显示切换下拉160指定的显示断点，将图像显示在图像显示区域90中。
假设由显示切换下拉160选择了1小时断点。于是，图像显示区域90中每隔1小时分隔区域。图24中出现第1图像显示区域90A和第2图像显示区域90B。第1图像显示区域90A和第2图像显示区域90B被虚线分隔，但也可以通过其他方法进行分隔。通过移动滑动条98，除了这些图像显示区域90A和90B以外的区域也出现在图像显示区域90中。
在第1图像显示区域90A的左上方显示有显示在第1图像显示区域90A的显示时间163。图24中显示有文字“11：00”作为显示时间163。由于显示断点为1小时断点，因此，由显示在活动管理区域82中的活动等管理的图像中拍摄于11点的图像显示在第1图像显示区域90A中。
在显示时间163的左侧形成有复选框162，在显示在第1图像显示区域90A的图像165的右上方也形成有复选框164。任何复选框162和复选框164均指定图像的公开。若选中形成于显示时间163的左侧的复选框162，则形成于由该显示时间163特别指定的图像165(显示在第1图像显示区域90A的所有图像165)的右上方的复选框164被选中，并指定这些图像165的公开。若选中形成于图像165的右上方的复选框164，则该被选中的图像的公开被指定。若未选中形成于图像165的右上方的复选框164，则该图像成为非公开。若选中复选框164，则该图像165的周围被粗框166包围。这是为了容易得知复选框164被选中的图像和未被选中的图像，并且也可以改变框的颜色。
在第2图像显示区域90B的显示时间163中显示有字符串“12：00”，在第2图像显示区域90B显示有拍摄于12点的图像165。在显示时间163的左侧形成有复选框162，在图像165的右上方也形成有复选框164。通过选中这些复选框162或复选框164，关于被选中图像的公开，与对显示在第1图像显示区域90A的图像进行的说明相同。
图25是图像显示窗口80的另一例。图25中，对于与图8等相同的结构标注相同符号并省略说明。
显示在图25中示出的图像显示窗口80的图像显示区域90中的图像中，也在右上方形成有复选框195，通过选中这些复选框195，对应的图像被设定为公开。选中复选框195的图像被粗框196包围。若没有选中复选框195则非公开。
在图像显示区域90左侧的上方形成有最少公开张数设定区域180。最少公开张数设定区域180用于设定所公开的图像的最少张数。在最少公开张数设定区域180的右侧形成有上箭头按钮181和下箭头按钮182。每次点击上箭头按钮181时，显示在最少公开张数设定区域180的数字增加1，每次点击下箭头按钮182时，显示最少公开张数设定区域180的数字减少1。
在图像显示区域90的左侧形成有公开张数显示区域190。公开张数显示区域190用于将所公开的图像的张数与所公开的图像中包含的人物的姓名对应显不。
在公开张数显示区域190显示有图像中包含的被摄体的名字(例如，佐藤太郎)、公开张数(例如，6)及被摄体的代表性面部图像194。并且，在公开张数显示区域190还显示有在最少公开张数设定区域180中设定的成为最少公开张数的基准的标记191和线193。此外，对于每个被摄体的名字，公开张数由条形图(用阴影表示)192表示。公开张数越少则条形图192的长度越短，公开张数越多则条形图192的长度越长。条形图192越向右延伸则表示公开张数越多。如果条形图192的右端没有超过线193，则由该条形图192表示的被摄体的公开张数没有达到最少公开张数，如果条形图192的右端与线193吻合，则由该条形图192表示的被摄体的公开张数与最少公开张数一致，如果条形图192的右端超过线193，则由该条形图192表示的被摄体的公开张数超过最少公开张数。通过确认条形图192的右端是否超过线193，能够针对每个被摄体确认是否设定为将最少公开张数以上的图像公开。
此外，为了引起用户的注意，在与最少公开张数不足的图像对应的被摄体的名字上显示标记197。通过观察标记197，选择要公开的图像，以达到最少公开张数。也可以改变与最少公开张数不足的图像对应的被摄体的名字的颜色和与满足最少公开张数的图像对应的被摄体的名字的颜色。此外，还与显示在公开张数显示区域190的姓名对应地显示有禁止标记170。从而能够预防将包含非公开的被摄体的图像错误地设定为公开对象的情况。
图26是通过选中复选框195等而设定为公开对象的图像的一例。
假设在设定为公开对象的图像中包含非公开的被摄体198。在这种情况下，从图像修剪非公开的被摄体198。并且从所公开的图像消除非公开的被摄体198。
图27是图像显示窗口80的另一例。
在图像显示区域90显示有图像200。该图像200中包含被摄体201、202及203这3人。如果图像200中包含被摄体201、202及203，则应该识别各个被摄体201、202及203的面部图像，并且应该与被摄体201、202及203对应地检测面部图像。但是，有时会检测不到与被摄体的人数对应的面部图像。例如，存在如下情况，即，检测到被摄体201的面部图像而显示面部框F1，检测到被摄体203的面部图像而显示面部框F3，但没有显示被摄体202的面部图像。
在图像200的上方显示有被摄体检测人数210。作为从图像200检测到的被摄体的人数，显示有2人。在图像的下方显示有用于确认从图像200检测到的人数是否准确的确认消息211。用户通过观察确认消息可知未检测到的面部不包含于图像200中。例如从显示在公开/非***息显示区域120的名字中选择例如与未检测到的面部的被摄体202的名字对应的名字，通过点击对应的面部，将所选名字(姓名)与图像200建立关联。
除了执行软件并作为各种处理部发挥作用的CPU2以外，执行上述处理的处理部还包括：如FPGA(现场可编程门阵列(field-programmable gate array))等在制造后能够更改电路构成的可编程逻辑器件、ASIC(专用集成电路(application specific integratedcircuit))等具有为了执行特定的处理而专门设计的电路构成的处理器即专用电路等。
一个处理部可以由这些各种处理器中的一个构成，也可以由相同或不同类型的两个以上的处理器组合(例如，多个FPGA、CPU及FPGA的组合)构成。作为由一个处理器构成多个处理部的例子，首先，有以客户端计算机或服务器等计算机为代表的，由一个以上的CPU和软件的组合构成一个处理器，并且该处理器作为多个处理部发挥作用的形态。其次，有以片上***等为代表的，使用由一个IC(集成电路(integrated circuit))芯片实现包含多个处理部的整个***的功能的处理器的形态。这样，使用一个以上的各种处理器作为硬件结构而构成各种处理部。
此外，这些各种处理器的硬件结构更具体而言是组合了半导体元件等电路元件的电路。
图像候选确定装置可以由个人计算机构成，可以由如智能手机、平板装置这种所谓的智能设备构成，也可以由如功能手机这种移动电话构成。
符号说明
1-图像候选确定装置，2-CPU，3-显示装置，4-通信装置，5-硬盘，6-硬盘驱动器，7-存储器，8-键盘，9-鼠标，10-光盘驱动器，11-光盘，12-存储卡读写器，13-存储卡，80-图像显示窗口，81-字符串，82-活动管理区域，83-添加活动按钮，84-删除活动按钮，90-图像显示区域，91-图像管理标签，92-左箭头按钮，93-右箭头按钮，94-图像特定编号，95-字符串，96-字符串，97-上箭头按钮，98-滑动条，99-下箭头按钮，101-面部分类标签，102-公开设定标签，110-被摄体列表区域，111-面部分类按钮，112-字符串，113-字符串，114-字符串，120-公开/非***息显示区域，121-126-复选框，129-复选框，130-张数输入按钮，140：抽取张数输入窗口，141-最少张数输入区域，142-最多张数输入区域，143-确定按钮，150-拍摄指示窗口，151-确认按钮，160-显示切换下拉，161-下拉按钮，162-复选框，163-显示时间，164-复选框，165-图像，166-粗框，170-禁止标记，171-光标，172-粗框，173-阴影，174-姓名显示区域，175-面部图像，176-姓名显示区域，180-最少公开张数设定区域，181-上箭头按钮，182-下箭头按钮，190-公开张数显示区域，191-标记，192-条形图，193-线，194-面部图像，195-复选框，196-粗框，197-标记，198-被摄体，200-图像，201-203-被摄体，210-被摄体检测人数，211-确认消息，F-面部框，F1-F6-面部框，G1-G3-面部图像组。

Claims (16)

1.一种图像候选确定装置，其具备：
图像分组单元，接收多个图像，并对包含同一人物的1个以上的图像进行分组；以及
图像候选确定单元，根据综合图像评价值和包含上述同一人物的图像的抽取张数的限制值，从由上述图像分组单元分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
2.根据权利要求1所述的图像候选确定装置，其中，
所述图像候选确定装置还具备：
图像候选显示控制单元，将通过上述图像候选确定单元确定的抽取图像候选或非抽取图像候选显示在显示画面。
3.根据权利要求1或2所述的图像候选确定装置，其中，
根据按照拍摄到上述图像中的每个人物计算出的人物图像评价值计算上述综合图像评价值。
4.根据权利要求3所述的图像候选确定装置，其中，
至少根据与面部相关的评价值计算上述人物图像评价值，
所述图像候选确定装置还具备面部图像部分抽取单元，该面部图像部分抽取单元用于从多个图像中的每张图像中抽取面部图像部分，
上述图像分组单元将通过上述面部图像部分抽取单元抽取的面部图像部分按照同一人物的每个面部图像部分进行分组，
上述图像候选确定单元根据上述综合图像评价值和包含同一人物的图像的抽取张数的限制值，从由上述图像分组单元分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
5.根据权利要求3或4所述的图像候选确定装置，其中，
所述图像候选确定装置还具备：
校正单元，使用包含同一人物的图像的张数越少就越增大上述人物图像评价值的校正系数来对上述人物图像评价值进行校正。
6.根据权利要求2所述的图像候选确定装置，其中，
所述图像候选确定装置还具备：
图像确定单元，从通过上述图像候选显示控制单元的控制而显示的抽取图像候选中确定抽取图像或非抽取图像，或者从通过上述图像候选显示控制单元的控制而显示的非抽取图像候选中确定非抽取图像或抽取图像。
7.根据权利要求6所述的图像候选确定装置，其中，
所述图像候选确定装置还具备：
通知单元，按图像中包含的每个人物通知通过上述图像确定单元确定的抽取图像和非抽取图像各自的张数。
8.根据权利要求6所述的图像候选确定装置，其中，
所述图像候选确定装置还具备：
通知单元，当上述多个图像按图像中包含的每个人物规定为抽取图像或非抽取图像时，根据由上述图像确定单元确定为抽取图像或非抽取图像的情况，将抽取图像和非抽取图像各自的张数按图像中包含的每个人物进行更新并通知。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的图像候选确定装置，其中，
所述图像候选确定装置还具备：
图像候选停止单元，根据由上述图像候选确定单元确定的一个非抽取图像候选被设为非抽取图像或者一个抽取图像候选被设为抽取图像的情况，当包含特定人物的图像的抽取张数超出限制值时，从非抽取图像候选或抽取图像候选中删除上述一个非抽取图像候选或上述一个抽取图像候选。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的图像候选确定装置，其中，
对于成人，上述图像分组单元将不同人物视为同一人物并按每张图像进行分组。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的图像候选确定装置，其中，
所述图像候选确定装置还具备：
第1评价值计算单元，计算人物图像评价值，且图像中包含的人数越多则计算出的人物图像评价值越低。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的图像候选确定装置，其中，
上述图像候选确定单元根据上述综合图像评价值和包含同一人物的图像的抽取张数的限制值，以使包含同一人物的图像的抽取张数保持在限制值内的方式，从由上述图像分组单元分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的图像候选确定装置，其中，
所述图像候选确定装置还具备：
人物检测单元，检测由上述图像分组单元分组的1个以上的图像中包含的同一人物的数量为阈值以下的人物；以及
拍摄指示单元，进行在上述人物检测单元中检测出的人物的拍摄指示。
14.一种图像候选确定方法，其中，
图像分组单元接收多个图像，并对包含同一人物的1个以上的图像进行分组，
图像候选确定单元根据综合图像评价值和包含上述同一人物的图像的抽取张数的限制值，从由上述图像分组单元分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
15.一种程序，其为对图像候选确定装置的计算机进行控制的计算机可读取的程序，该程序以如下方式对图像候选确定装置的计算机进行控制：
接收多个图像，并对包含同一人物的1个以上的图像进行分组，
根据综合图像评价值和包含上述同一人物的图像的抽取张数的限制值，从由上述图像分组单元分组的图像中确定抽取图像候选或非抽取图像候选。
16.一种记录介质，其存储了权利要求15所述的程序。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111460192A (zh) * 2019-01-18 2020-07-28 富士胶片株式会社 图像候选确定装置、图像候选确定方法及存储控制图像候选确定装置的程序的记录介质
CN112714258A (zh) * 2020-12-30 2021-04-27 广州极飞科技有限公司 待拍摄对象的状态调整方法、装置及拍摄设备

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3693920A4 (en) * 2017-10-02 2020-12-02 FUJIFILM Corporation CANDIDATE IMAGE DETERMINATION DEVICE, CANDIDATE IMAGE DETERMINATION PROCESS, CANDIDATE IMAGE DETERMINATION DEVICE CONTROL PROGRAM, AND RECORD MEDIA FOR STORING SUCH PROGRAM
US11792188B2 (en) * 2020-08-05 2023-10-17 Bank Of America Corporation Application for confirming multi-person authentication

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010057073A (ja) * 2008-08-29 2010-03-11 Noritsu Koki Co Ltd アルバム作成装置及びアルバム作成プログラム
JP2010146201A (ja) * 2008-12-17 2010-07-01 Noritsu Koki Co Ltd 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
JP2012023501A (ja) * 2010-07-13 2012-02-02 Canon Inc 撮像装置、撮影補助システム、撮影補助方法、画像データ解析方法およびプログラム
JP2014109864A (ja) * 2012-11-30 2014-06-12 Canon Marketing Japan Inc 情報処理装置、情報処理システム、その制御方法、及びプログラム
JP2017037417A (ja) * 2015-08-07 2017-02-16 キヤノン株式会社 画像処理装置および方法およびプログラム

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS52148920A (en) 1976-06-04 1977-12-10 Asahi Chemical Ind Composite plate that ensure excellent workability
JP5616819B2 (ja) 2010-03-10 2014-10-29 富士フイルム株式会社 撮影アシスト方法、そのプログラム、その記録媒体、撮影装置および撮影システム
JP5744431B2 (ja) * 2010-07-16 2015-07-08 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラム
JP2013191035A (ja) 2012-03-14 2013-09-26 Fujifilm Corp 画像公開装置、画像公開方法、画像公開システム、および、プログラム
JP6258862B2 (ja) * 2012-11-09 2018-01-10 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP2014102715A (ja) 2012-11-21 2014-06-05 Dainippon Printing Co Ltd スクールフォト管理サーバ、スクールフォト管理システム、スクールフォト管理方法、プログラム、及び記録媒体
JP2017067945A (ja) 2015-09-29 2017-04-06 富士フイルム株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
JP6723909B2 (ja) * 2016-12-09 2020-07-15 キヤノン株式会社 画像処理方法、画像処理装置、及びプログラム
EP3693920A4 (en) * 2017-10-02 2020-12-02 FUJIFILM Corporation CANDIDATE IMAGE DETERMINATION DEVICE, CANDIDATE IMAGE DETERMINATION PROCESS, CANDIDATE IMAGE DETERMINATION DEVICE CONTROL PROGRAM, AND RECORD MEDIA FOR STORING SUCH PROGRAM
US10748038B1 (en) * 2019-03-31 2020-08-18 Cortica Ltd. Efficient calculation of a robust signature of a media unit
JP7111632B2 (ja) * 2019-01-18 2022-08-02 富士フイルム株式会社 画像候補決定装置，画像候補決定方法，ならびに画像候補決定装置を制御するプログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010057073A (ja) * 2008-08-29 2010-03-11 Noritsu Koki Co Ltd アルバム作成装置及びアルバム作成プログラム
JP2010146201A (ja) * 2008-12-17 2010-07-01 Noritsu Koki Co Ltd 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
JP2012023501A (ja) * 2010-07-13 2012-02-02 Canon Inc 撮像装置、撮影補助システム、撮影補助方法、画像データ解析方法およびプログラム
JP2014109864A (ja) * 2012-11-30 2014-06-12 Canon Marketing Japan Inc 情報処理装置、情報処理システム、その制御方法、及びプログラム
JP2017037417A (ja) * 2015-08-07 2017-02-16 キヤノン株式会社 画像処理装置および方法およびプログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111460192A (zh) * 2019-01-18 2020-07-28 富士胶片株式会社 图像候选确定装置、图像候选确定方法及存储控制图像候选确定装置的程序的记录介质
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