JP2017184021A - コンテンツ提供装置及びコンテンツ提供プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】撮影シーンごとにユーザに適したコンテンツを提供すること。【解決手段】コンテンツ提供装置１０は、処理対象の画像である対象画像を取得する画像取得部１１と、対象画像に対して、撮影シーンを含む複数の評価項目に関する評価情報を取得する評価情報取得部１３と、評価情報に基づいて、撮影シーンごとのユーザに関する情報であるシーン別ユーザ情報を抽出するシーン別ユーザ情報抽出部１７と、撮影に関する複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納部１９と、シーン別ユーザ情報に基づいて、コンテンツ格納部１９に格納されている複数のコンテンツからコンテンツを選択するコンテンツ選択部２０と、コンテンツ選択部２０によって選択されたコンテンツを出力する出力部２２と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、コンテンツ提供装置及びコンテンツ提供プログラムに関する。

従来、ユーザの撮影技術を向上するために、ユーザによって撮影された画像に基づいて、アドバイスを提供する手法がある。例えば、特許文献１には、撮影アドバイスを初級者用、中級者用、及び上級者用に分け、ユーザの撮影レベルに応じた撮影アドバイスを表示するカメラが記載されている。

特開２０００−３３３０４５号公報

しかしながら、撮影シーンによって、ユーザの撮影技術及びユーザの嗜好等が異なることがある。例えば、風景の撮影が得意であるが、ポートレイトの撮影は苦手であるユーザが存在することがある。また、ユーザが好きな写真家が風景の写真と夜景の写真とで異なることもある。特許文献１に記載のカメラでは、撮影シーンごとのユーザの撮影技術及び嗜好等が考慮されていない。このため、ユーザに適したアドバイスが表示されないおそれがある。本技術分野では、撮影シーンごとにユーザに適したアドバイス等のコンテンツを提供することが望まれている。

本発明は、撮影シーンごとにユーザに適したコンテンツを提供可能なコンテンツ提供装置及びコンテンツ提供プログラムを提供する。

本発明の一側面に係るコンテンツ提供装置は、処理対象の画像である対象画像を取得する画像取得手段と、画像取得手段によって取得された対象画像に対して、撮影シーンを含む複数の評価項目に関する評価情報を取得する評価情報取得手段と、評価情報取得手段によって取得された評価情報に基づいて、撮影シーンごとのユーザに関する情報であるシーン別ユーザ情報を抽出する抽出手段と、撮影に関する複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納手段と、抽出手段によって抽出されたシーン別ユーザ情報に基づいて、コンテンツ格納手段に格納されている複数のコンテンツからコンテンツを選択する選択手段と、選択手段によって選択されたコンテンツを出力する出力手段と、を備える。

本発明の別の側面に係るコンテンツ提供プログラムは、処理対象の画像である対象画像を取得する画像取得手段と、画像取得手段によって取得された対象画像に対して、撮影シーンを含む複数の評価項目に関する評価情報を取得する評価情報取得手段と、評価情報取得手段によって取得された評価情報に基づいて、撮影シーンごとのユーザに関する情報であるシーン別ユーザ情報を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出されたシーン別ユーザ情報に基づいて、撮影に関する複数のコンテンツからコンテンツを選択する選択手段と、選択手段によって選択されたコンテンツを出力する出力手段と、してコンピュータを機能させる。

このコンテンツ提供装置及びコンテンツ提供プログラムでは、取得された対象画像に対して、撮影シーンを含む複数の評価項目に関する評価情報が取得され、評価情報に基づいて、撮影シーンごとのユーザに関する情報であるシーン別ユーザ情報が抽出される。そして、シーン別ユーザ情報に基づいて、撮影に関する複数のコンテンツからコンテンツが選択されて出力される。これにより、撮影シーンに応じたユーザに関する情報が考慮されてコンテンツが選択されるので、撮影シーンごとにユーザに適したコンテンツを提供することが可能となる。

評価情報は、予め定められた評価基準に基づいて算出される評価値を含んでもよい。抽出手段は、評価情報取得手段によって取得された評価値を撮影シーンごとに集計することによって、撮影シーンごとの評価値であるシーン別評価値を算出し、シーン別評価値をシーン別ユーザ情報として抽出してもよい。シーン別評価値は、撮影シーンごとのユーザの撮影技術を反映した値とみなされ得る。このため、撮影シーンごとのユーザの撮影技術が考慮されてコンテンツが選択されるので、撮影シーンごとのユーザの撮影技術に応じたコンテンツを提供することが可能となる。

抽出手段は、複数の写真家のうち撮影シーンごとにユーザが好む写真家を示すシーン別嗜好情報をシーン別ユーザ情報として抽出してもよい。シーン別嗜好情報は、撮影シーンごとのユーザの嗜好を表す。このため、撮影シーンごとのユーザの嗜好が考慮されてコンテンツが選択されるので、撮影シーンごとのユーザの嗜好に応じたコンテンツを提供することが可能となる。

抽出手段は、複数の写真家のそれぞれについて当該写真家が撮影する撮影シーンの傾向を示す特徴情報と、複数の写真家のうちユーザが好む写真家を示す嗜好情報と、に基づいて、シーン別嗜好情報を算出してもよい。この場合、撮影シーンごとにユーザが好む写真家を逐一選択することなく、シーン別嗜好情報を得ることができる。

上記コンテンツ提供装置は、シーン別嗜好情報を更新する更新手段を更に備えてもよい。この場合、ユーザの嗜好の変化に応じて、選択されるコンテンツを変更することができる。

上記コンテンツ提供装置は、シーン別ユーザ情報に基づいて、選択手段によって選択されたコンテンツを編集する編集手段を更に備えてもよい。出力手段は、編集手段によって編集されたコンテンツを出力してもよい。この場合、例えば、撮影シーンごとのユーザに関する情報をコンテンツに反映させることによって、ユーザの興味を惹くことができる。これにより、提供されたコンテンツに対するユーザの閲覧率を向上することが可能となる。

本発明によれば、撮影シーンごとにユーザに適したコンテンツを提供することができる。

第１実施形態に係るコンテンツ提供装置の機能構成を示すブロック図である。 図１のコンテンツ提供装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 評価情報の一例を示す図である。 ユーザ嗜好情報の一例を示す図である。 写真家情報の一例を示す図である。 シーン別評価テーブルの一例を示す図である。 シーン別嗜好写真家テーブルの一例を示す図である。 コンテンツテーブルの一例を示す図である。 図１のコンテンツ提供装置によって出力された合成画像の例を示す図である。 図１のコンテンツ提供装置によって出力された合成画像の例を示す図である。 図１のコンテンツ提供装置によって出力された合成画像の例を示す図である。 図１のコンテンツ提供装置によって出力された合成画像の例を示す図である。 図１のコンテンツ提供装置によって出力された合成画像の例を示す図である。 図１のユーザ嗜好情報更新部によって更新された嗜好写真家テーブルの一例を示す図である。 図１のコンテンツ提供装置が行うコンテンツ提供方法の一連の処理を示すフローチャートである。 コンテンツ提供プログラムを説明するための図である。 第２実施形態に係るコンテンツ提供装置を含むコンテンツ配信システムの機能構成を示すブロック図である。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

（第１実施形態）
第１実施形態に係るコンテンツ提供装置について説明する。図１は、第１実施形態のコンテンツ提供装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示されるコンテンツ提供装置１０は、ユーザによって用いられる装置である。コンテンツ提供装置１０は、例えば、デジタルカメラ、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末及びＰＣ（Personal Computer）を含む端末装置である。なお、以降の説明においては、コンテンツ提供装置１０は、カメラ機能を有するスマートフォン等の端末であることを主に想定して説明を行うが、コンテンツ提供装置１０は、カメラ機能を有する端末に限定されない。

コンテンツ提供装置１０は、処理対象の画像である対象画像に対して、撮影シーンごとのユーザに関する情報であるシーン別ユーザ情報に基づいて、コンテンツを選択し、選択したコンテンツを提供する装置である。対象画像としては、例えば、人物、動物、及び風景等の被写体を含んだ写真等が挙げられる。撮影シーンとは、例えば、風景、ポートレイト、飛行機、水中、天体、マクロ、及び夜景等である。提供されるコンテンツは、撮影に関するコンテンツであり、コンテンツの種類には例えば、アドバイス、記事、広告、及び写真等がある。コンテンツ提供装置１０は、例えば、図２に示されるハードウェアによって構成されている。

図２は、コンテンツ提供装置１０のハードウェア構成を示す図である。図２に示されるように、コンテンツ提供装置１０は、物理的には、１又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１０３と、データ送受信デバイスである通信モジュール１０４と、ハードディスク及び半導体メモリ等の補助記憶装置１０５と、入力キー及びタッチセンサ等のユーザの入力を受け付ける入力装置１０６と、ディスプレイ等の出力装置１０７と、カメラモジュール１０８と、を備えるコンピュータとして構成されている。図１に示されるコンテンツ提供装置１０の各機能は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信モジュール１０４、入力装置１０６、出力装置１０７、及びカメラモジュール１０８を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２及び補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

再び図１を参照して、コンテンツ提供装置１０の各機能の詳細を説明する。コンテンツ提供装置１０は、機能的には、画像取得部１１と、画像情報格納部１２と、評価情報取得部１３と、評価情報格納部１４と、ユーザ嗜好情報格納部１５と、写真家情報格納部１６と、シーン別ユーザ情報抽出部１７と、シーン別ユーザ情報格納部１８と、コンテンツ格納部１９と、コンテンツ選択部２０と、コンテンツ編集部２１と、出力部２２と、ユーザ嗜好情報更新部２３と、を備えている。

画像取得部１１は、対象画像を取得する画像取得手段として機能する。画像取得部１１は、例えばカメラモジュール１０８によって実現される。具体的には、画像取得部１１は、レンズ及び光学素子等の複数の光学系の部品と、それらを駆動制御する複数の制御系の回路と、受光素子によって取得された対象画像を表す電気信号をデジタル信号である画像信号に変換する信号処理系の回路部と、を含む。画像取得部１１は、画像信号を含む画像情報を画像情報格納部１２に格納する。取得される画像情報は、動画像の情報であってもよいし、静止画像の情報であってもよい。

コンテンツ提供装置１０がカメラ機能を有しない場合、画像取得部１１は、例えば、他の装置（例えば上述したカメラ機能を有する端末等）によって撮影された画像を当該他の装置から受け取ることにより、対象画像を取得する。例えば、コンテンツ提供装置１０が他の装置から通信ネットワークを介して画像ファイルを受信する場合、画像ファイルの受信処理を行う部分（通信モジュール１０４等）が画像取得部１１として機能する。画像取得部１１により取得される対象画像（動画像の場合には各フレーム）は、例えば、各画素（ピクセル）の画素値（例えば、輝度、明度及び色彩等の画素に関する数値）を示す画像情報として取得される。画像取得部１１は、このような画像情報を画像情報格納部１２に出力して格納する。

画像情報格納部１２は、画像取得部１１によって取得された画像情報を格納する画像情報格納手段として機能する。画像情報格納部１２に格納されている画像情報は、評価情報取得部１３及び出力部２２により参照される。

評価情報取得部１３は、画像取得部１１によって取得された対象画像に対して、撮影シーンを含む複数の評価項目に関する評価情報を取得する評価情報取得手段として機能する。評価情報には、対象画像の画像全体の見栄えの良し悪しに関する評価値、対象画像の撮影条件に関する撮影情報、及び対象画像の撮影シーンを示す撮影シーン情報が含まれる。評価値は、複数の評価項目のそれぞれについて予め定められた評価基準に基づいて算出される。

図３は、評価情報の一例を示す図である。図３に示される例では、評価項目には、「総合スコア」、「Ｃｏｍｐ」、「Ｎｏｉｓｅ」、「Ｐｉｎｔ」、「Ｖｉｖｉｄ」、「Ｃｏｎｔ」、「Ｆ」、「Ｓｓ」、「Ｉｓｏ」、「焦点距離」、「ボディ名称」、及び「撮影シーン」が含まれる。

「総合スコア」は、対象画像の総合的な評価についての評価項目である。「総合スコア」の評価情報は、「Ｃｏｍｐ」、「Ｎｏｉｓｅ」、「Ｐｉｎｔ」、「Ｖｉｖｉｄ」、及び「Ｃｏｎｔ」の評価値を合計した評価値である。「Ｃｏｍｐ」は、対象画像が予め設定された構図パターンに忠実であるか否かについての評価項目である。「Ｃｏｍｐ」の評価情報は、例えば＋１００〜−１００の値を取り得る評価値である。「Ｎｏｉｓｅ」は、対象画像に不要な映り込みがないか否かについての評価項目である。「Ｎｏｉｓｅ」の評価情報は、例えば＋１００〜−１００の値を取り得る評価値である。「Ｐｉｎｔ」は、対象画像のピントが合っているか（被写体がぶれていないか）否かについての評価項目である。「Ｐｉｎｔ」の評価情報は、例えば＋１００〜−１００の値を取り得る評価値である。「Ｖｉｖｉｄ」は、対象画像の色が適度に鮮やかであるか否かについての評価項目である。「Ｖｉｖｉｄ」の評価情報は、例えば＋１００〜−１００の値を取り得る評価値である。「Ｃｏｎｔ」は、対象画像のコントラストが適正であるか否かについての評価項目である。「Ｃｏｎｔ」の評価情報は、例えば＋１００〜−１００の値を取り得る評価値である。

「Ｆ」は、カメラのレンズの絞りについての評価項目である。「Ｆ」の評価情報は、対象画像を撮影したカメラが有するレンズの絞りに対する設定値（Ｆ値）であり、例えば１．４、２．０、２．８、４．０、及び５．６等に設定される。「Ｓｓ」は、カメラのシャッタースピードについての評価項目である。「Ｓｓ」の評価情報は、対象画像を撮影したカメラのシャッタースピードに対する設定値である。「Ｉｓｏ」は、カメラのＩＳＯ感度についての評価項目である。「Ｉｓｏ」の評価情報は、対象画像を撮影したカメラのＩＳＯ感度に対する設定値である。「焦点距離」は、カメラの撮像面から焦点までの距離についての評価項目である。「焦点距離」の評価情報は、対象画像を撮影したカメラの撮像面から焦点までの距離に対する設定値であり、広角であれば短く設定され、望遠であれば長く設定される。「ボディ名称」は、カメラ本体の名称についての評価項目である。「ボディ名称」の評価情報は、対象画像を撮影したカメラ本体の名称を示す文字列である。「撮影シーン」は、対象画像の撮影シーンについての評価項目である。「撮影シーン」の評価情報は、対象画像の撮影シーンを示す撮影シーン情報である。

まず、対象画像についての評価値を取得する処理の一例について説明する。評価情報取得部１３は、例えば、対象画像を部分領域に分割する。部分領域は、任意の領域分割の手法を用いて対象画像を分割して得られる領域である。領域分割の手法自体は公知であるため詳細な説明を省略するが、例えば、評価情報取得部１３は、画像情報格納部１２に格納されている画像情報を参照し、各画素の画素値に基づいてエッジ検出等の処理を実行する。このような領域分割の処理を実行することにより、評価情報取得部１３は、各部分領域が予め定められた一様性の基準を満たし、且つ、隣接する２つの部分領域の和集合が上記一様性の基準を満たさないように、画像を互いに重ならない複数の部分領域に分割する。

評価情報取得部１３は、分割した部分領域の各々について、領域情報を算出する。領域情報は、対象画像の各画素を識別するピクセル座標と画素が属する部分領域を識別する領域ＩＤ（Identification）とを関連付けた情報である。ピクセル座標は、例えば、対象画像の横方向をＸ軸方向、対象画像の縦方向をＹ軸方向として規定したＸＹ座標により表現される。本実施形態では一例として、ピクセル座標は、対象画像の左上隅の画素の座標を原点座標（０，０）とし、対象画像の右方向をＸ軸の正方向とし、対象画像の下方向をＹ軸の正方向とした場合のＸＹ座標として表現される。

評価情報取得部１３は、部分領域毎に、複数の評価項目の各々のスコアを算出する。本実施形態では一例として、評価情報取得部１３は、部分領域ｉ毎に、Ｃｏｍｐ（ｉ，ｊ）、Ｎｏｉｓｅ（ｉ）、Ｐｉｎｔ（ｉ）、Ｖｉｖｉｄ（ｉ）、Ｃｏｎｔ（ｉ）を算出する。

評価情報取得部１３は、部分領域ｉの領域情報から、部分領域ｉに含まれる画素（ピクセル座標）を抽出する。これにより、評価情報取得部１３は、対象画像において部分領域ｉが占める範囲を把握する。また、評価情報取得部１３は、画像情報格納部１２に格納されている画像情報を参照することで、部分領域ｉに含まれる画素の画素値を把握する。評価情報取得部１３は、対象画像において部分領域ｉが占める範囲、及び部分領域ｉに含まれる各画素の画素値に基づいて、上述した各評価項目のスコアを算出する。以下、各評価項目のスコアの算出手法の一例について説明する。

Ｃｏｍｐ（ｉ，ｊ）は、部分領域ｉが予め設定された構図パターンｊ（例えばデフォルト設定又はユーザ設定により選択された構図パターン）に忠実であるか否かについての評価項目のスコアである。例えば、評価情報取得部１３は、構図パターンｊ（例えば三分割構図等）の評価ロジックを示す構図パターン情報を予め保持しており、当該構図パターン情報を用いることにより、部分領域ｉのＣｏｍｐ（ｉ，ｊ）を算出する。ここで、評価ロジックとは、部分領域ｉが構図パターンｊに忠実である度合いである構図に関するスコアを算出するために利用される評価関数（計算式）等の情報である。

以下、構図パターンｊが三分割構図である場合を具体例として説明する。被写体の重心が対象画像を縦横に三分割する仮想線の交点（縦方向に延びる仮想線と横方向に延びる仮想線との交点）に近いほど三分割構図に忠実であるといえる。このため、三分割構図の構図パターン情報として、部分領域ｉの重心と上記交点との距離が小さいほど値が大きくなるような評価関数が利用され得る。また、例えば海及び空等の背景部分の輪郭（例えば水平線及び地平線等）が上記仮想線に一致している場合にも、三分割構図に忠実であるといえる。このため、三分割構図の構図パターン情報として、部分領域ｉの輪郭と上記仮想線との一致度が高いほど値が大きくなるような評価関数も利用され得る。

Ｎｏｉｓｅ（ｉ）は、部分領域ｉが不要な映り込みではないか否かについての評価項目のスコアである。Ｎｏｉｓｅ（ｉ）は、部分領域ｉが不要な映り込みでない場合に大きくなり、部分領域ｉが不要な映り込みである場合に小さくなるように算出される。例えば、評価情報取得部１３は、部分領域ｉの領域情報から抽出された部分領域ｉが占める範囲に基づいて、部分領域ｉが対象画像の端に接しているか否かを判定する。具体的には、評価情報取得部１３は、部分領域ｉに、対象画像の端のピクセル座標に対応する画素が含まれているか否かを判定し、含まれている場合に部分領域ｉが対象画像の端に接していると判定する。評価情報取得部１３は、部分領域ｉが対象画像の端に接していないと判定された場合、部分領域ｉは不要な映り込みではないと判定する。一方、評価情報取得部１３は、部分領域ｉが対象画像の端に接していると判定された場合（すなわち、部分領域ｉに対応する被写体の一部が対象画像の外に出ていることが想定される場合）、部分領域ｉは不要な映り込みであると判定する。

ここで、部分領域ｉが不要な映り込みである場合、当該部分領域ｉの面積が大きいほど、当該部分領域ｉが対象画像の見栄えに悪影響を与えている可能性が高いと考えられる。そこで、評価情報取得部１３は、部分領域ｉが不要な映り込みであると判定された場合、当該部分領域ｉの面積が大きいほどＮｏｉｓｅ（ｉ）が小さくなるように、Ｎｏｉｓｅ（ｉ）を算出する。なお、背景部分は、対象画像の端に接しているが、不要な映り込みとはいえない。そこで、評価情報取得部１３は、このような背景部分を不要な映り込みであると判定する対象から除外すべく、例えば対象画像の４辺（或いは３辺以上）に接している部分領域ｉ（背景部分である可能性が高い部分領域ｉ）については、不要な映り込みではないと判定してもよい。

Ｐｉｎｔ（ｉ）は、部分領域ｉに対してピントが合っているか（部分領域ｉがぶれていないか）否かについての評価項目のスコアである。例えば、評価情報取得部１３は、部分領域ｉに含まれる画素の画素値から、部分領域ｉにおける空間周波数を算出する。一般にピントが合っておらず画像がぼやけている領域において、空間周波数が低くなる傾向がある。そこで、評価情報取得部１３は、空間周波数が高いほどＰｉｎｔ（ｉ）が大きくなるように、Ｐｉｎｔ（ｉ）を算出する。

Ｖｉｖｉｄ（ｉ）は、部分領域ｉの色が適度に鮮やかであるか否かについての評価項目のスコアである。例えば、評価情報取得部１３は、部分領域ｉに含まれる画素の彩度（Saturation）の代表値（例えば平均値等）と予め設定された適正レベル（適正値）との誤差が小さいほどＶｉｖｉｄ（ｉ）の値が大きくなるように、Ｖｉｖｉｄ（ｉ）を算出する。なお、画像情報格納部１２に格納されている画像情報（各画素の画素値）がＲＧＢ色空間により表現されている場合、評価情報取得部１３は、ＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間への公知の変換処理を行うことで、ＨＳＶ色空間の一成分である彩度（Ｓ）の情報を得てもよい。

Ｃｏｎｔ（ｉ）は、部分領域ｉが対象画像のコントラストの適正化に寄与しているか否かについての評価項目のスコアである。評価情報取得部１３は、部分領域ｉが対象画像のコントラストの適正化に寄与している程度が大きいほどＣｏｎｔ（ｉ）が大きくなるように、Ｃｏｎｔ（ｉ）を算出する。例えば、評価情報取得部１３は、対象画像のコントラスト値Ｃｎｔ１を計算するとともに、対象画像から部分領域ｉを除外した場合の対象画像のコントラスト値Ｃｎｔ２を計算する。ここで、予め設定された適正コントラストレベル（適正値）Ｃｎｔ０とコントラスト値Ｃｎｔ１との差の絶対値Ａ１（＝｜Ｃｎｔ１−Ｃｎｔ０｜）が、適正コントラストレベルＣｎｔ０とコントラスト値Ｃｎｔ２との差の絶対値Ａ２（＝｜Ｃｎｔ２−Ｃｎｔ０｜）よりも小さい場合、部分領域ｉは、対象画像のコントラストの適正化に寄与しているといえる。つまり、部分領域ｉが存在することにより、対象画像のコントラストが適正値に近付いているといえる。また、絶対値Ａ１と絶対値Ａ２との差（Ａ２−Ａ１）が大きいほど、部分領域ｉが対象画像のコントラストの適正化に寄与している程度が大きいといえる。そこで、評価情報取得部１３は、絶対値Ａ１と絶対値Ａ２との差（Ａ２−Ａ１）に基づいて、当該差が大きいほどＣｏｎｔ（ｉ）が大きくなるように、Ｃｏｎｔ（ｉ）を算出してもよい。

評価情報取得部１３は、各部分領域のＣｏｍｐ（ｉ，ｊ）、Ｎｏｉｓｅ（ｉ）、Ｐｉｎｔ（ｉ）、Ｖｉｖｉｄ（ｉ）、及びＣｏｎｔ（ｉ）をそれぞれ評価項目ごとに合算することによって、Ｃｏｍｐ、Ｎｏｉｓｅ、Ｐｉｎｔ、Ｖｉｖｉｄ、及びＣｏｎｔの各評価項目に対する評価値を取得する。

対象画像の撮影条件に関する撮影情報は、カメラモジュール１０８がＥＸＩＦ（Exchangeableimage file format）規格に準拠している場合、対象画像にメタデータとして添付される。評価情報取得部１３は、このメタデータから撮影情報を取得する。評価情報取得部１３は、カメラモジュール１０８から撮影情報を取得してもよい。

評価情報取得部１３は、公知のシーン認識技術によって対象画像の撮影シーン情報を取得する。評価情報取得部１３は、例えば、対象画像の画像情報に基づいて、対象画像の特徴量を抽出し、対象画像の特徴量を各撮影シーンの特徴量と比較することによって、撮影シーンを認識する。評価情報取得部１３は、対象画像の評価情報を評価情報格納部１４に出力し、格納する。

評価情報格納部１４は、評価情報取得部１３によって取得された評価情報を格納する評価情報格納手段として機能する。評価情報格納部１４に格納されている評価情報は、シーン別ユーザ情報抽出部１７、コンテンツ選択部２０、及びコンテンツ編集部２１によって参照される。

ユーザ嗜好情報格納部１５は、ユーザ嗜好情報を格納するユーザ嗜好情報格納手段として機能する。ユーザ嗜好情報は、ユーザの写真に関する嗜好を示す嗜好情報である。図４は、ユーザ嗜好情報の一例を示す図である。図４に示される例では、ユーザ嗜好情報は、複数の写真家のうちユーザが好む写真家を示す嗜好情報であり、「写真家」及び「嗜好度」を有する。「写真家」は、写真家を一意に識別するための識別情報である。「嗜好度」は、各写真家に対応付けて割り当てられており、ユーザが当該写真家（写真家が撮影する写真）を好む程度を示す値である。写真家の嗜好度が大きいほど、ユーザがその写真家を好むことを示す。この例では、ユーザの写真家の好みは「写真家１」、「写真家２」、及び「写真家３」の順である。

ユーザ嗜好情報は、ユーザによってコンテンツ提供装置１０に予め入力され、ユーザ嗜好情報格納部１５に格納される。ユーザ嗜好情報格納部１５に格納されているユーザ嗜好情報は、シーン別ユーザ情報抽出部１７によって参照される。

また、コンテンツ提供装置１０は、不図示のユーザ嗜好情報取得部を備えてもよい。ユーザ嗜好情報取得部は、複数の写真家をディスプレイ（出力装置１０７）に表示させ、ユーザに、好みの写真家に対して点数（数値）を分配して直接入力させもよい。この場合、ユーザ嗜好情報取得部は、合計が１００点となるように、ユーザに点数を入力させてもよい。また、ユーザ嗜好情報取得部は、各写真家に対応付けられた写真群をディスプレイ（出力装置１０７）に表示させ、ユーザの好みの写真をユーザに選択させるようにしてもよい。この場合、ユーザ嗜好情報取得部は、写真家ごとに選択された写真の枚数を数値化することによって、ユーザ嗜好情報を取得してもよい。例えば、１０枚の写真が選択され、そのうち写真家１に対応付けられた６枚の写真が選択され、写真家２に対応付けられた３枚の写真が選択され、写真家３に対応付けられた１枚の写真が選択された場合には、ユーザ嗜好情報取得部は、写真家１の嗜好度を６０とし、写真家２の嗜好度を３０とし、写真家３の嗜好度を１０とする。また、ユーザ嗜好情報取得部は、表示された写真群の中からユーザに３枚の写真を選択させ、選択した写真に優先順位を付けさせるようにしてもよい。例えば、ユーザ嗜好情報取得部は、優先順位が１番高い写真に対応付けられた写真家の嗜好度を６０とし、優先順位が２番目に高い写真に対応付けられた写真家の嗜好度を３０とし、優先順位が３番目に高い写真に対応付けられた写真家の嗜好度を１０とする。

写真家情報格納部１６は、写真家情報を格納する写真家情報格納手段として機能する。写真家情報は、複数の写真家のそれぞれについて当該写真家が撮影する撮影シーンの傾向を示す特徴情報である。図５は、写真家情報の一例を示す図である。図５に示される例では、「撮影シーン」は、撮影シーンを一意に識別するための識別情報である。撮影シーンとして、風景、ポートレイト、飛行機、水中、天体、及びマクロが挙げられている。写真家情報では、各写真家について、１００点の特徴値が割り当てられており、当該写真家が撮影する撮影シーンに対して特徴値が分配されている。特徴値が大きいほど、写真家がその撮影シーンの撮影を頻繁に行っている（つまり、得意である）ことを示す。この例では、写真家１は、ポートレイトの写真を最も頻繁に撮影し、次に風景の写真を撮影する。つまり、写真家１は、ポートレイトの写真撮影が最も得意で、次に風景の写真撮影が得意であるともいえる。

写真家情報は、予め設定されている。例えば、写真家情報は、写真家ごとに得意な撮影シーンの調査結果に基づいて、手作業で設定されてもよい。また、写真家ごとに、写真集及び雑誌等に掲載された写真が収集され、手作業又は撮影シーンの解析技術で各写真が撮影シーンに分類されることによって、撮影シーンごとの写真の枚数が得られる。写真家情報は、この撮影シーンごとの写真の枚数に基づいて手作業で設定されてもよい。写真家情報格納部１６に格納されている写真家情報は、シーン別ユーザ情報抽出部１７によって参照される。

シーン別ユーザ情報抽出部１７は、評価情報取得部１３によって取得された評価情報に基づいて、シーン別ユーザ情報を抽出する抽出手段として機能する。シーン別ユーザ情報は、撮影シーンごとのユーザに関する情報である。シーン別ユーザ情報としては、シーン別評価値、及びシーン別嗜好情報が挙げられる。シーン別評価値は、撮影シーンごとの評価値である。シーン別嗜好情報は、複数の写真家のうち撮影シーンごとにユーザが好む写真家を示す情報である。

シーン別ユーザ情報抽出部１７は、シーン別評価値をシーン別ユーザ情報として抽出する。シーン別ユーザ情報抽出部１７は、評価情報取得部１３により取得された評価値を撮影シーンごとに集計することによって、シーン別評価値を算出する。具体的には、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、シーン別ユーザ情報格納部１８に格納されているシーン別評価テーブルを読み出し、シーン別評価テーブルにおいて、評価情報取得部１３によって取得された撮影シーンに対応する値に、評価情報取得部１３によって取得された評価値をそれぞれ加算することによってシーン別評価値を算出する。

図６は、シーン別評価テーブルの一例を示す図である。図６に示される例では、撮影シーンごとに、「総合スコア累積」、「Ｃｏｍｐ累積」、「Ｎｏｉｓｅ累積」、「Ｐｉｎｔ累積」、「Ｖｉｖｉｄ累積」、「Ｃｏｎｔ累積」、及び「Ｆ１．４撮影回数」等が格納されている。「総合スコア累積」の値は、複数の対象画像を撮影シーンごとに分類し、各撮影シーンの対象画像の「総合スコア」の評価値を累積したシーン別評価値である。「Ｃｏｍｐ累積」の値は、各撮影シーンの対象画像の「Ｃｏｍｐ」の評価値を累積したシーン別評価値である。「Ｎｏｉｓｅ累積」の値は、各撮影シーンの対象画像の「Ｎｏｉｓｅ」の評価値を累積したシーン別評価値である。「Ｐｉｎｔ累積」の値は、各撮影シーンの対象画像の「Ｐｉｎｔ」の評価値を累積したシーン別評価値である。「Ｖｉｖｉｄ累積」の値は、各撮影シーンの対象画像の「Ｖｉｖｉｄ」の評価値を累積したシーン別評価値である。「Ｃｏｎｔ累積」の値は、各撮影シーンの対象画像の「Ｃｏｎｔ」の評価値を累積したシーン別評価値である。「Ｆ１．４撮影回数」は、複数の対象画像のうち、Ｆ値が１．４である対象画像の枚数を示すシーン別評価値である。

シーン別ユーザ情報抽出部１７は、例えば、シーン別評価テーブルのうち、図３に示される「撮影シーン」に対応する「総合スコア累積」、「Ｃｏｍｐ累積」、「Ｎｏｉｓｅ累積」、「Ｐｉｎｔ累積」、「Ｖｉｖｉｄ累積」、及び「Ｃｏｎｔ累積」の値に、図３に示される「総合スコア」、「Ｃｏｍｐ」、「Ｎｏｉｓｅ」、「Ｐｉｎｔ」、「Ｖｉｖｉｄ」、及び「Ｃｏｎｔ」の評価項目の評価値をそれぞれ加算する。シーン別ユーザ情報抽出部１７は、図３に示される「Ｆ」が１．４である場合に、シーン別評価テーブルのうち、図３に示される「撮影シーン」に対応する「Ｆ１．４撮影回数」の値を１つ増加する。シーン別ユーザ情報抽出部１７は、更新したシーン別評価テーブルをシーン別ユーザ情報格納部１８に格納する。

シーン別ユーザ情報抽出部１７は、シーン別嗜好情報をシーン別ユーザ情報として抽出する。シーン別ユーザ情報抽出部１７は、ユーザ嗜好情報格納部１５に格納されているユーザ嗜好情報と、写真家情報格納部１６に格納されている写真家情報と、に基づいて、シーン別嗜好情報を算出する。シーン別嗜好情報では、撮影シーンごとに、各写真家にシーン別嗜好度が割り当てられている。シーン別ユーザ情報抽出部１７は、例えば、ユーザ嗜好情報において各写真家に割り当てられている嗜好度と、写真家情報における当該写真家の撮影シーンの特徴値とを乗算することによって、シーン別嗜好度を算出する。シーン別嗜好度は、ユーザが各撮影シーンにおいて当該写真家（写真家が撮影する写真）を好む程度を示す値である。写真家のシーン別嗜好度が大きいほど、その撮影シーンにおいてユーザがその写真家を好むことを示す。シーン別ユーザ情報抽出部１７は、シーン別嗜好情報をシーン別嗜好写真家テーブルの形式でシーン別ユーザ情報格納部１８に格納する。

図７は、シーン別嗜好写真家テーブルの一例を示す図である。図７に示される例では、例えば、ユーザは、風景の写真について写真家１の写真を最も好み、次に写真家３の写真を好む。

シーン別ユーザ情報格納部１８は、シーン別ユーザ情報を格納するシーン別ユーザ情報格納手段として機能する。シーン別ユーザ情報格納部１８は、シーン別ユーザ情報として、例えば、シーン別評価値及びシーン別嗜好情報を格納している。つまり、シーン別ユーザ情報格納部１８は、シーン別評価テーブル及びシーン別嗜好写真家テーブルを格納している。シーン別ユーザ情報格納部１８に格納されているシーン別ユーザ情報は、シーン別ユーザ情報抽出部１７、コンテンツ選択部２０、及びコンテンツ編集部２１によって参照される。

コンテンツ格納部１９は、複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納手段として機能する。コンテンツ格納部１９に格納されるコンテンツは、上述のように、撮影に関するコンテンツであり、コンテンツの種類には例えば、アドバイス、記事、広告、及び写真等がある。より具体的には、予め設定された文書、外部サイトのリンク情報、写真群、対象画像と同じ場所で過去に撮影された写真、画像の加工及び修正等の編集方法、編集された写真、画像加工フィルタ、対象画像の撮影に用いられたカメラのボディに互換性のあるレンズの広告、並びに、ユーザが所有している機材群に関する情報等がある。コンテンツ格納部１９は、複数のコンテンツをコンテンツテーブルによって管理している。

図８は、コンテンツ格納部１９に格納されているコンテンツテーブルの一例を示す図である。図８に示される例では、各コンテンツは、「条件」、「コンテンツＩＤ」、「タイトル」、「種類」、及び「内容」によって管理されている。「条件」は、コンテンツ選択部２０によってコンテンツが選択されるための条件を示す情報である。「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを一意に識別するための識別情報である。「タイトル」は、コンテンツのタイトルを示す文字列である。「種類」は、コンテンツの種類を示す情報である。「内容」は、コンテンツの内容を示す情報である。例えば、コンテンツＩＤが「１」のコンテンツは、「三分割法で撮ってみよう」というタイトルを有し、コンテンツの種類は「アドバイス」である。このコンテンツは、対象画像の撮影シーンが「風景」であり、かつ、Ｃｏｍｐ累積の合計が２０００未満である場合に選択される。

コンテンツ選択部２０は、シーン別ユーザ情報抽出部１７によって抽出されたシーン別ユーザ情報に基づいて、コンテンツ格納部１９に格納されている複数のコンテンツからコンテンツを選択する選択手段として機能する。コンテンツ選択部２０は、評価情報格納部１４に格納されている評価情報と、シーン別ユーザ情報格納部１８に格納されているシーン別ユーザ情報と、に基づいて、コンテンツテーブルに示される条件を満たすコンテンツを選択する。例えば、図３に示される評価情報では、「撮影シーン」が「ポートレイト」であり、図７に示されるシーン別嗜好情報では、写真家１のシーン別嗜好度の合計が６０００であり、図６に示されるポートレイトの総合スコア累積のシーン別評価値が９０００であることから、コンテンツＩＤが「８」のコンテンツが選択される。コンテンツ選択部２０は、選択したコンテンツをコンテンツ編集部２１に出力する。

コンテンツテーブルに示される条件に合致するコンテンツの数が２以上である場合、コンテンツ選択部２０は、選択した複数のコンテンツのそれぞれに優先順位を割り当てる。コンテンツ選択部２０は、例えばユーザ全体におけるコンテンツの人気順に基づいて、コンテンツの優先順位を決定する。例えば、各ユーザのコンテンツ閲覧履歴が、不図示のサーバ装置に格納され、集計されることによって、ユーザ全体におけるコンテンツの人気順が算出される。閲覧回数が多いほど人気が高い、つまり人気順が高いことを示すように、人気順が設定されてもよい。コンテンツ選択部２０は、例えば、コンテンツの人気順が高いほど当該コンテンツの優先順位を高くする。

コンテンツ編集部２１は、シーン別ユーザ情報に基づいて、コンテンツ選択部２０によって選択されたコンテンツを編集する編集手段として機能する。コンテンツ編集部２１は、例えば、コンテンツ選択部２０によって選択されたコンテンツの種類がアドバイスであった場合、「｛写真家｝先生の写真がお好きな｛撮影シーン｝撮影｛ユーザの撮影技術｝向けのアドバイスです。」といったテンプレート文章を、コンテンツ選択部２０によって選択されたコンテンツに付加する。なお、｛｝の部分は、評価情報及びシーン別ユーザ情報が反映される。コンテンツ編集部２１は、評価情報格納部１４に格納されている評価情報から取得された撮影シーン情報に基づいて、撮影シーンを示す文字列を｛撮影シーン｝に追加する。コンテンツ選択部２０に格納されているコンテンツが、評価情報及びシーン別ユーザ情報が反映されるテンプレートを含むこともある。

コンテンツ編集部２１は、シーン別ユーザ情報格納部１８に格納されているシーン別嗜好情報に基づいて、評価情報から取得された撮影シーン情報が示す撮影シーンに対して、最もシーン別嗜好度が大きい写真家を抽出する。コンテンツ編集部２１は、抽出した写真家を示す文字列を｛写真家｝に追加する。コンテンツ編集部２１は、評価情報から取得された撮影シーン情報が示す撮影シーンに対して、シーン別ユーザ情報格納部１８に格納されている総合スコア累積のシーン別評価値を読み出し、ユーザの撮影技術を判定する。コンテンツ編集部２１は、例えば、予め設定された閾値に基づいて、初級レベル、中級レベル、及び上級レベルのいずれであるかを判定する。コンテンツ編集部２１は、判定した撮影技術を｛ユーザの撮影技術｝に追加する。コンテンツ編集部２１は、編集したコンテンツを出力部２２に出力する。

出力部２２は、コンテンツ編集部２１によって編集されたコンテンツを出力する出力手段として機能する。出力部２２は、出力装置１０７によって実現される。また、コンテンツ提供装置１０がデジタルカメラ等のファインダーを有する装置である場合には、出力部２２は、ファインダー内部に設けられる液晶ディスプレイ等の表示装置によって実現されてもよい。具体的には、出力部２２は、コンテンツ編集部２１によって編集されたコンテンツと画像取得部１１によって取得された対象画像とに基づいて合成画像を生成し、合成画像を出力画像として表示する。

なお、出力部２２は、コンテンツ提供装置１０において評価モードがＯＮになっていない場合には、画像取得部１１により取得された対象画像を出力画像として表示する。評価モードとは、評価情報取得部１３、シーン別ユーザ情報抽出部１７、コンテンツ選択部２０、及びコンテンツ編集部２１の処理を実行して合成画像を出力するモードである。出力部２２は、例えば、写真管理ソフトウェア及びＷｅｂサービスを用いて出力画像を表示してもよい。また、コンテンツ提供装置１０がディスプレイ等の表示機能を有しない場合、出力部２２は、例えば、他の装置（例えば上述したディスプレイを有する端末等）に出力画像を出力する。例えば、コンテンツ提供装置１０が他の装置に通信ネットワークを介して出力画像を送信する場合、出力画像の送信処理を行う部分（通信モジュール１０４等）が出力部２２として機能する。

図９〜図１３は、コンテンツ提供装置によって出力された合成画像の例を示す図である。図９の（ａ）に示されるように、出力部２２は、対象画像Ｐｏを縮小し、コンテンツＣを縮小された対象画像Ｐｏとは異なる領域に配置することによって合成画像Ｇを生成し、合成画像Ｇを表示してもよい。図９の（ｂ）に示されるように、コンテンツが構図のアドバイスである場合には、構図のパターン及びアドバイスを対象画像に重ね合わせることによって、合成画像Ｇを生成し、合成画像Ｇを表示してもよい。図１０の（ａ）に示されるように、出力部２２は、対象画像Ｐｏにコンテンツ表示用のアイコンＶを重ね合わせることによって合成画像Ｇを生成し、合成画像Ｇを表示してもよい。この場合、ユーザがアイコンＶをクリックしたことに応じて、図１０の（ｂ）に示されるように、出力部２２はコンテンツＣを表示してもよい。

コンテンツ選択部２０によって複数のコンテンツが選択された場合には、図１１に示されるように、出力部２２は、複数のコンテンツＣ１，Ｃ２を組み合わせて表示してもよい。また、図１２の（ａ）〜（ｃ）に示されるように、出力部２２は、複数のコンテンツＣ１，Ｃ２，Ｃ３の優先順位に基づいて、コンテンツＣ１、コンテンツＣ２、及びコンテンツＣ３を１つずつ順に表示してもよい。

図１３の（ａ）に示されるように、出力部２２は、撮影終了時にコンテンツＣを表示してもよい。出力部２２は、例えば、評価モードがＯＦＦにされたことによって撮影終了と判定する。また、コンテンツ提供装置１０が外部のカメラから対象画像を取得する場合には、出力部２２は、外部のカメラとの接続が切断されたことを検出することによって撮影終了と判定してもよい。また、図１３の（ｂ）に示されるように、出力部２２は、撮影済みの写真を対象画像Ｐｏとし、対象画像Ｐｏの閲覧時にコンテンツＣを表示してもよい。つまり、出力部２２は、対象画像Ｐｏを縮小し、コンテンツＣを縮小された対象画像Ｐｏとは異なる領域に配置することによって合成画像Ｇを生成し、合成画像Ｇを表示してもよい。

ユーザ嗜好情報更新部２３は、シーン別嗜好情報を更新する更新手段として機能する。ユーザ嗜好情報更新部２３は、例えば、ユーザ嗜好情報格納部１５に格納されているユーザ嗜好情報を更新することによって、シーン別ユーザ情報格納部１８に格納されているシーン別嗜好情報を更新する。例えば、出力部２２によって出力されたコンテンツが複数の写真家のうちのいずれかの写真家に関連するコンテンツである場合、ユーザ嗜好情報更新部２３は、ユーザによって当該コンテンツが閲覧されたことを検出すると、ユーザ嗜好情報において、コンテンツに関連する写真家に対する嗜好度を増加する。図１４に示されるように、写真家１のコンテンツが閲覧された場合に、ユーザ嗜好情報更新部２３は、例えば、ユーザ更新情報において写真家１の嗜好度を１つ増加する。これにより、次の対象画像の処理において、シーン別ユーザ情報抽出部１７が、更新されたユーザ嗜好情報を用いてシーン別嗜好情報を算出するので、シーン別嗜好情報を更新することができる。

なお、コンテンツが閲覧されたことの検出は、例えば、入力装置１０６によって、コンテンツ表示用のアイコン（図１０の（ａ）、図１３の（ａ）及び図１３の（ｂ）参照）が押下されたか否かによって行われる。また、コンテンツに外部サイトへのリンク情報が含まれる場合には、コンテンツが閲覧されたことの検出は、当該外部サイトにアクセスしたか否かによって行われてもよい。

次に、図１５を参照して、コンテンツ提供装置１０におけるコンテンツ提供方法の一連の処理を説明する。図１５は、コンテンツ提供方法の一連の処理を示すフローチャートである。ここでは、ユーザがコンテンツ提供装置１０（一例としてカメラ機能付きスマートフォン）のカメラ機能（カメラアプリケーション及びカメラモジュール１０８）を利用して写真を撮影する場合を例に挙げて説明する。図１５に示される一連の処理は、例えば、ユーザがカメラアプリケーションを起動することを契機として開始される。

まず、画像取得部１１が、対象画像を取得する（ステップＳ０１）。具体的には、ユーザがコンテンツ提供装置１０のカメラアプリケーションを起動した後に、レンズが向けられている方向の画像が対象画像として取得される。取得された対象画像の画像情報は、画像情報格納部１２に一時的に格納される。

続いて、コンテンツ提供装置１０において評価モードがＯＮにされているか否かが判定される（ステップＳ０２）。評価モードがＯＮにされていると判定された場合（ステップＳ０２：ＹＥＳ）、コンテンツ提供に係る処理（ステップＳ０３〜ステップＳ０７）が実行される。

以下、評価モードがＯＮにされていると判定された場合（ステップＳ０２：ＹＥＳ）の処理について説明する。まず、評価情報取得部１３が、画像取得部１１によって取得された対象画像に対して、撮影シーンを含む複数の評価項目に関する評価情報を取得する（ステップＳ０３）。そして、評価情報取得部１３は、対象画像の評価情報を評価情報格納部１４に出力し、格納する。

続いて、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、評価情報取得部１３によって取得された評価情報に基づいて、シーン別ユーザ情報を抽出する（ステップＳ０４）。シーン別ユーザ情報には、シーン別評価値及びシーン別嗜好情報が含まれる。具体的には、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、シーン別ユーザ情報格納部１８に格納されているシーン別評価テーブルを読み出し、シーン別評価テーブルにおいて、評価情報取得部１３によって取得された撮影シーンに対応する値に、評価情報取得部１３によって取得された評価値をそれぞれ加算することによってシーン別評価値を算出する。そして、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、更新したシーン別評価テーブルをシーン別ユーザ情報格納部１８に格納する。

また、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、ユーザ嗜好情報格納部１５に格納されているユーザ嗜好情報と、写真家情報格納部１６に格納されている写真家情報と、に基づいて、シーン別嗜好情報を算出する。例えば、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、ユーザ嗜好情報において各写真家に割り当てられている嗜好度と、写真家情報における当該写真家の撮影シーンの特徴値とを乗算することによって、シーン別嗜好度を算出する。そして、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、シーン別嗜好情報をシーン別嗜好写真家テーブルの形式でシーン別ユーザ情報格納部１８に格納する。

続いて、コンテンツ選択部２０は、シーン別ユーザ情報抽出部１７によって抽出されたシーン別ユーザ情報に基づいて、コンテンツ格納部１９に格納されている複数のコンテンツからコンテンツを選択する（ステップＳ０５）。具体的には、コンテンツ選択部２０は、評価情報格納部１４に格納されている評価情報と、シーン別ユーザ情報格納部１８に格納されているシーン別ユーザ情報と、に基づいて、コンテンツテーブルの条件を満たすコンテンツを選択する。そして、コンテンツ選択部２０は、選択したコンテンツをコンテンツ編集部２１に出力する。

続いて、コンテンツ編集部２１は、シーン別ユーザ情報に基づいて、コンテンツ選択部２０によって選択されたコンテンツを編集する（ステップＳ０６）。そして、コンテンツ編集部２１は、編集したコンテンツを出力部２２に出力する。

続いて、出力部２２は、コンテンツ編集部２１によって編集されたコンテンツを出力する（ステップＳ０７）。具体的には、出力部２２は、コンテンツ編集部２１によって編集されたコンテンツと画像取得部１１によって取得された対象画像とに基づいて合成画像を生成し、合成画像を出力画像として出力する。なお、本実施形態では、出力部２２は、出力画像を表示する。

一方、ステップＳ０２において、評価モードがＯＮにされていないと判定された場合（ステップＳ２：ＮＯ）、出力部２２は、ステップＳ０１で取得された対象画像を出力画像として出力する（ステップＳ０８）。なお、本実施形態では、出力部２２は、出力画像を表示する。

その後、ステップＳ０７又はステップＳ０８で出力された出力画像がユーザ（撮影者）によって確認され、所定の決定操作がなされると、コンテンツ提供装置１０は、対象画像を撮影及び記録する（ステップＳ０９）。

続いて、コンテンツ提供装置１０において、ユーザから撮影処理の終了を受け付けたか否かが判定される（ステップＳ１０）。具体的には、カメラアプリケーションの終了操作を受け付けたか否かが判定される。撮影処理の終了を受け付けていないと判定された場合（ステップＳ１０：ＮＯ）、ステップＳ１〜ステップＳ１０の処理が繰り返し実行され、２枚目以降の対象画像の処理が実行される。一方、ステップＳ１０において、撮影処理の終了を受け付けたと判定された場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、コンテンツ提供装置１０の動作（ここでは一例としてカメラアプリケーションによる写真撮影の処理）を終了する。このようにして、コンテンツ提供方法の一連の処理が終了する。

上記一連の処理は、定期的に又はレンズが向けられている方向が変化したタイミング等で、繰り返し実行されてもよい。これにより、現時点で撮影可能な画像について、コンテンツを含む合成画像が、ほぼリアルタイムに更新されながらユーザに提示される。この場合、ユーザは、例えば合成画像を確認して、アドバイスに従って構図等の調整を行い得る。

次に、図１６を参照して、コンピュータをコンテンツ提供装置１０として機能させるためのコンテンツ提供プログラムＰについて説明する。

コンテンツ提供プログラムＰは、メインモジュールＰ１０、画像取得モジュールＰ１１、評価情報取得モジュールＰ１３、シーン別ユーザ情報抽出モジュールＰ１７、コンテンツ選択モジュールＰ２０、コンテンツ編集モジュールＰ２１、出力モジュールＰ２２、及びユーザ嗜好情報更新モジュールＰ２３を備える。メインモジュールＰ１０は、コンテンツ提供に係る処理を統括的に制御する部分である。画像取得モジュールＰ１１、評価情報取得モジュールＰ１３、シーン別ユーザ情報抽出モジュールＰ１７、コンテンツ選択モジュールＰ２０、コンテンツ編集モジュールＰ２１、出力モジュールＰ２２、及びユーザ嗜好情報更新モジュールＰ２３を実行することにより実現される機能はそれぞれ、上記実施形態における画像取得部１１、評価情報取得部１３、シーン別ユーザ情報抽出部１７、コンテンツ選択部２０、コンテンツ編集部２１、出力部２２、及びユーザ嗜好情報更新部２３の機能と同様である。

コンテンツ提供プログラムＰは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact DiskRead Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk ReadOnly Memory）、及び半導体メモリ等の有形の記録媒体に固定的に記録された状態で提供されてもよい。または、コンテンツ提供プログラムＰは、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。

以上説明したコンテンツ提供装置１０及びコンテンツ提供プログラムＰでは、取得された対象画像に対して、撮影シーンを含む複数の評価項目に関する評価情報が取得され、評価情報に基づいてシーン別ユーザ情報が抽出される。そして、シーン別ユーザ情報に基づいて、撮影に関する複数のコンテンツからコンテンツが選択されて出力される。これにより、撮影シーンに応じたユーザに関する情報が考慮されてコンテンツが選択されるので、撮影シーンごとにユーザに適したコンテンツを提供することが可能となる。

また、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、評価情報取得部１３によって取得された評価値を撮影シーンごとに集計することによって、シーン別評価値を算出し、シーン別評価値をシーン別ユーザ情報として抽出する。このシーン別評価値は、撮影シーンごとのユーザの撮影技術を反映した値とみなされ得る。このため、撮影シーンごとのユーザの撮影技術が考慮されてコンテンツが選択されるので、撮影シーンごとのユーザの撮影技術に応じたコンテンツを提供することが可能となる。

また、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、シーン別嗜好情報をシーン別ユーザ情報として抽出する。このシーン別嗜好情報は、撮影シーンごとのユーザの嗜好を表す。このため、撮影シーンごとのユーザの嗜好が考慮されてコンテンツが選択されるので、撮影シーンごとのユーザの嗜好に応じたコンテンツを提供することが可能となる。

また、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、複数の写真家のそれぞれについて当該写真家が撮影する撮影シーンの傾向を示す写真家情報と、複数の写真家のうちユーザが好む写真家を示すユーザ嗜好情報と、に基づいて、シーン別嗜好情報を算出する。このため、撮影シーンごとにユーザが好む写真家を逐一選択することなく、シーン別嗜好情報を得ることができる。

また、ユーザ嗜好情報更新部２３は、シーン別嗜好情報を更新する。ユーザ嗜好情報更新部２３は、例えば、ユーザによって閲覧されたコンテンツに応じて、シーン別嗜好情報を更新することにより、ユーザの嗜好の変化を反映することができる。このため、ユーザの嗜好の変化に応じて、選択されるコンテンツを変更することが可能となる。

また、コンテンツ編集部２１は、シーン別ユーザ情報に基づいて、コンテンツ選択部２０によって選択されたコンテンツを編集する。このため、例えば、撮影シーンごとのユーザに関する情報をコンテンツに反映させることによって、ユーザの興味を惹くように、コンテンツを編集することができる。これにより、提供されたコンテンツに対するユーザの理解度を高めることができ、提供されたコンテンツに対するユーザの閲覧率を向上することが可能となる。

（第２実施形態）
第２実施形態に係るコンテンツ提供装置について説明する。図１７は、第２実施形態のコンテンツ提供装置の機能構成を示すブロック図である。図１７に示されるように、第２実施形態に係るコンテンツ提供装置１０Ａは、第１実施形態に係るコンテンツ提供装置１０と比較して、コンテンツ提供装置１０Ａがサーバ装置２Ａ及び端末装置３Ａを含む点で主に相違する。サーバ装置２Ａは、例えば、端末装置３Ａにコンテンツを配信するサーバである。端末装置３Ａは、ユーザによって携帯されて用いられる装置である。端末装置３Ａは、例えば、デジタルカメラ、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末及びＰＣを含む端末装置である。端末装置３Ａは、サーバ装置２Ａからコンテンツを取得し、取得したコンテンツを表示する。サーバ装置２Ａと端末装置３Ａとは、例えば、移動体通信網等のネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。複数の端末装置３Ａがサーバ装置２Ａと通信可能に接続されてもよい。

端末装置３Ａは、画像取得部１１と、画像情報格納部１２と、評価情報取得部１３と、評価情報格納部１４と、ユーザ嗜好情報格納部１５と、写真家情報格納部１６と、シーン別ユーザ情報抽出部１７と、シーン別ユーザ情報格納部１８と、出力部２２と、ユーザ嗜好情報更新部２３と、通信制御部３１と、を備えている。通信制御部３１は、サーバ装置２Ａに対するデータの送受信を制御する。サーバ装置２Ａは、コンテンツ格納部１９と、コンテンツ選択部２０と、コンテンツ編集部２１と、通信制御部２４と、を備えている。通信制御部２４は、端末装置３Ａに対するデータの送受信を制御する。

評価情報格納部１４に格納されている評価情報及びシーン別ユーザ情報格納部１８に格納されているシーン別ユーザ情報は、通信制御部３１及び通信制御部２４を介してコンテンツ選択部２０及びコンテンツ編集部２１に送信される。また、コンテンツ編集部２１によって編集されたコンテンツは、通信制御部２４及び通信制御部３１を介して出力部２２に送信される。なお、通信制御部３１は、端末装置３Ａを一意に識別するための端末ＩＤとともに評価情報及びシーン別ユーザ情報をサーバ装置２Ａに送信する。通信制御部２４は、評価情報及びシーン別ユーザ情報とともに送信された端末ＩＤに基づいて、評価情報及びシーン別ユーザ情報を送信した端末装置３Ａにコンテンツを送信する。

以上の第２実施形態のコンテンツ提供装置１０Ａによっても、上述した第１実施形態のコンテンツ提供装置１０と同様の効果が奏される。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、画像取得部１１は、インターネット上の画像を対象画像として取得してもよい。また、画像取得部１１は、ＳＮＳ（Social Networking Service）において、ユーザが興味を示す画像を対象画像として取得してもよい。例えば、画像取得部１１は、フェイスブック及びインスタグラム等において、ユーザが「いいね」フラグを付した画像を対象画像として取得する。画像取得部１１は、例えば、公開されているアカウント、及びユーザが閲覧可能なオープン型のＳＮＳから、上記フラグを付した画像を取得する。

また、コンテンツ提供装置１０，１０Ａでは、単に撮影回数が多いユーザの撮影技術が上級であると判定されることがある。これに対し、シーン別ユーザ情報抽出部１７は、対象画像の処理時から直近に撮影された所定枚数（例えば、５０００枚）の写真を対象として、シーン別評価値を算出してもよく、対象画像の処理時から所定の期間（例えば、半年間）前から対象画像の処理時までに撮影された写真を対象として、シーン別評価値を算出してもよい。このようにすることで、ユーザの撮影技術の判定精度を向上することが可能となる。

また、コンテンツ格納部１９は、撮影済みの対象画像に対応付けられたコンテンツ群と、撮影中の対象画像に対応付けられたコンテンツ群と、を格納していてもよい。この場合、コンテンツ選択部２０は、対象画像が撮影済みの画像であるか撮影中の画像であるかに応じて、選択対象となるコンテンツ群からコンテンツを選択してもよい。

また、コンテンツ格納部１９は、ユーザごとに選択対象のコンテンツを格納していてもよい。また、コンテンツ格納部１９には、ユーザによって選択されたコンテンツが格納されてもよい。また、コンテンツ格納部１９に格納されているコンテンツは、コンテンツの利用傾向に応じて更新されてもよい。この利用傾向は、ユーザが閲覧したことを示す閲覧情報に基づいて定められる。閲覧情報は、例えば、ユーザがコンテンツを閲覧した回数、コンテンツを評価した回数、コンテンツに従って撮影を行った回数、及びコンテンツに従って撮影技術が向上したことを示す情報を含む。

また、コンテンツ選択部２０は、協調フィルタリングによって、コンテンツ格納部１９に格納されている複数のコンテンツからコンテンツを選択してもよい。また、コンテンツ選択部２０は、回帰式又は判別式に基づいて、コンテンツ格納部１９に格納されている複数のコンテンツからコンテンツを選択してもよい。回帰式は、例えば重回帰分析によって算出される。判別式は、例えばロジスティック回帰、及びサポートベクタマシンによって算出される。この場合、コンテンツ選択部２０は、ユーザ本人への適合スコアに基づいて、コンテンツの優先順位を決定してもよい。

例えば、コンテンツ選択部２０によって２つのコンテンツ（コンテンツＩＤ＝１０１，１０２）が選択されたとして説明する。コンテンツＩＤが１０１のコンテンツが、Ｆ値が１．４の場合に＋４０、撮影シーンがポートレイトの場合に＋３０という回帰係数を有しており、コンテンツＩＤが１０２のコンテンツが、Ｆ値が１．４の場合に＋４０、撮影シーンがポートレイトの場合に−１０という回帰係数を有しているとする。このとき、対象画像のＦ値が１．４で、撮影シーンがポートレイトである場合、コンテンツＩＤが１０１のコンテンツの適合スコアは７０となり、コンテンツＩＤが１０２のコンテンツの適合スコアは３０となる。このため、コンテンツ選択部２０は、コンテンツＩＤが１０２のコンテンツよりも、コンテンツＩＤが１０１のコンテンツに、高い優先順位を割り当てる。

コンテンツ選択部２０は、ＳＮＳで人気のコンテンツに対して、高い優先順位を割り当ててもよい。

また、コンテンツ編集部２１は、例えば「｛時間｝の｛撮影シーン｝写真の撮影お疲れ様でした。今回の｛構図｝を活かした撮影で、｛撮影シーン｝写真の腕前が｛ユーザの撮影技術｝にレベルアップいたしました。さらに｛ユーザの撮影技術＋１｝を目指すあなたに、｛写真家｝先生から魚眼レンズを使った｛撮影シーン｝写真撮影テクニックのご紹介があります。」といったテンプレート文章をコンテンツに付加してもよい。評価情報として撮影時刻が含まれる場合には、コンテンツ編集部２１は、例えば、評価情報から一連の撮影を行った時間を取得することが可能である。コンテンツ編集部２１は、取得した時間に応じた文字列を｛時間｝に追加する。コンテンツ編集部２１は、例えば、一連の撮影のうち、１枚目の画像の撮影時刻が２３時であり、最後の画像の撮影時刻が５時である場合には、「深夜から早朝までの長時間」という文字列を追加する。コンテンツ編集部２１は、｛ユーザの撮影技術＋１｝には、現在のユーザの撮影技術の１つ上のレベルを示す文字列を追加する。評価情報として「Ｃｏｍｐ」に代えて「Ｃｏｍｐ（ｊ）」が含まれており、一連の撮影において他の評価項目の評価値よりもＣｏｍｐ（ｊ）の評価値が高かった場合には、コンテンツ編集部２１は、構図パターンｊを示す文字列を｛構図｝に追加する。この場合、ユーザの撮影履歴、好み、及び撮影技術等に対応した文章がコンテンツに付加されるので、出力部２２によって出力されたコンテンツをユーザが閲覧する可能性を高めることができる。

また、出力部２２は、コンテンツ編集部２１によってコンテンツを編集することなく、コンテンツ選択部２０によって選択されたコンテンツを出力してもよい。

１０，１０Ａ…コンテンツ提供装置、１１…画像取得部（画像取得手段）、１３…評価情報取得部（評価情報取得手段）、１７…シーン別ユーザ情報抽出部（抽出手段）、１９…コンテンツ格納部（コンテンツ格納手段）、２０…コンテンツ選択部（選択手段）、２１…コンテンツ編集部（編集手段）、２２…出力部（出力手段）、２３…ユーザ嗜好情報更新部（更新手段）、Ｐ…コンテンツ提供プログラム。

Claims (7)

1. 処理対象の画像である対象画像を取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段によって取得された前記対象画像に対して、撮影シーンを含む複数の評価項目に関する評価情報を取得する評価情報取得手段と、
   前記評価情報取得手段によって取得された前記評価情報に基づいて、前記撮影シーンごとのユーザに関する情報であるシーン別ユーザ情報を抽出する抽出手段と、
   撮影に関する複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納手段と、
   前記抽出手段によって抽出された前記シーン別ユーザ情報に基づいて、前記コンテンツ格納手段に格納されている前記複数のコンテンツからコンテンツを選択する選択手段と、
   前記選択手段によって選択された前記コンテンツを出力する出力手段と、
   を備えるコンテンツ提供装置。
2. 前記評価情報は、予め定められた評価基準に基づいて算出される評価値を含み、
   前記抽出手段は、前記評価情報取得手段によって取得された前記評価値を前記撮影シーンごとに集計することによって、前記撮影シーンごとの前記評価値であるシーン別評価値を算出し、前記シーン別評価値を前記シーン別ユーザ情報として抽出する、請求項１に記載のコンテンツ提供装置。
3. 前記抽出手段は、複数の写真家のうち前記撮影シーンごとに前記ユーザが好む写真家を示すシーン別嗜好情報を前記シーン別ユーザ情報として抽出する、請求項１又は請求項２に記載のコンテンツ提供装置。
4. 前記抽出手段は、前記複数の写真家のそれぞれについて当該写真家が撮影する前記撮影シーンの傾向を示す特徴情報と、前記複数の写真家のうち前記ユーザが好む写真家を示す嗜好情報と、に基づいて、前記シーン別嗜好情報を算出する、請求項３に記載のコンテンツ提供装置。
5. 前記シーン別嗜好情報を更新する更新手段を更に備える、請求項３又は請求項４に記載のコンテンツ提供装置。
6. 前記シーン別ユーザ情報に基づいて、前記選択手段によって選択された前記コンテンツを編集する編集手段を更に備え、
   前記出力手段は、前記編集手段によって編集された前記コンテンツを出力する、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のコンテンツ提供装置。
7. 処理対象の画像である対象画像を取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段によって取得された前記対象画像に対して、撮影シーンを含む複数の評価項目に関する評価情報を取得する評価情報取得手段と、
   前記評価情報取得手段によって取得された前記評価情報に基づいて、前記撮影シーンごとのユーザに関する情報であるシーン別ユーザ情報を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された前記シーン別ユーザ情報に基づいて、撮影に関する複数のコンテンツからコンテンツを選択する選択手段と、
   前記選択手段によって選択された前記コンテンツを出力する出力手段と、
   してコンピュータを機能させる、コンテンツ提供プログラム。

Images