JP2020077254A - Image management apparatus and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像管理装置およびプログラムに関する。 The present invention relates to an image management device and a program.
デジタルカメラやスマートフォン等の撮影装置によって撮影されて保存されている画像（写真）の数が多くなる場合がある。そうなると、ユーザは、見たい画像を探す場合に、画面を何度もスクロールさせたりする必要があり、手間がかかる。 There may be a large number of images (photos) captured and stored by an image capturing device such as a digital camera or a smartphone. Then, the user needs to scroll the screen many times when searching for an image to be viewed, which is troublesome.
このような状況を改善するための従来技術として、例えば、複数の画像を撮影日時で分類してグループ化し、グループごとに画像を表示させる手法がある。 As a conventional technique for improving such a situation, for example, there is a method of classifying a plurality of images by shooting date and time and grouping the images, and displaying the images for each group.
しかしながら、従来技術の複数の画像のグループ化では、グループを分けるべき２つの画像が同じグループに入ったり、同じグループに入るべき２つの画像が異なるグループに分けられたりするという事態の起きる頻度が高かった。 However, in the grouping of a plurality of images according to the related art, it often happens that two images that should be divided into the same group are included in the same group, or two images that should be included in the same group are divided into different groups. It was
そこで、本発明の課題の一つは、撮影装置によって撮影された複数の画像をより適切にグループ化することである。 Therefore, one of the problems to be solved by the present invention is to more appropriately group a plurality of images photographed by a photographing device.
本発明の第１態様にかかる画像管理装置は、撮影されて記憶部に記憶された複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類するイベントサイズクラス分類部と、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成部と、を備える。 The image management apparatus according to the first aspect of the present invention collects a plurality of images photographed and stored in a storage unit for each predetermined period and sets each of them as an event, and sets each of the events of the images belonging to the event. An event size class classification unit that classifies into one of a plurality of event size classes based on the number, and a plurality of the events classified into the same event size class, which are regularly photographed and collectively form an event group. And an event group creating unit for creating.
本発明の第２態様にかかるプログラムは、撮影された複数の画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータに、複数の前記画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスに分類するイベントサイズクラス分類ステップと、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成ステップと、を実行させるためのプログラムである。 A program according to a second aspect of the present invention causes a computer including a storage unit that stores a plurality of captured images to collect a plurality of the images for each predetermined period as an event, and to set each of the events as an event. An event size class classification step of classifying into a plurality of event size classes based on the number of the images belonging to the event, and a plurality of regularly taken images of the plurality of events classified into the same event size class It is a program for executing an event group creation step of creating an event group.
本発明の上記態様によれば、撮影装置によって撮影された複数の画像をより適切にグループ化することができる。 According to the above aspect of the present invention, it is possible to more appropriately group a plurality of images captured by the image capturing device.
以下、本発明の例示的な実施形態が開示される。以下に示される実施形態の構成、ならびに当該構成によってもたらされる作用および効果は、一例である。本発明は、以下の実施形態に開示される構成以外によっても実現可能である。また、本発明によれば、構成によって得られる種々の効果（派生的な効果も含む）のうち少なくとも一つを得ることが可能である。 Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be disclosed. The configurations of the embodiments shown below and the actions and effects provided by the configurations are examples. The present invention can be realized by a configuration other than the configurations disclosed in the following embodiments. Further, according to the present invention, it is possible to obtain at least one of various effects (including derivative effects) obtained by the configuration.
まず、図１を参照して、実施形態の画像管理システム１０００の全体構成について説明する。図１は、実施形態の画像管理システム１０００の全体構成図である。画像管理システム１０００は、ストレージサーバ１とスマートフォン２を備える。ストレージサーバ１とスマートフォン２は通信ネットワーク３を介して接続される。なお、通信ネットワーク３は、無線、有線のいずれでもよい。
First, the overall configuration of an
画像管理システム１０００の概要は、次の通りである。まず、ユーザは、スマートフォン２で写真（画像）を撮影する。その画像は、スマートフォン２から通信ネットワーク３を経由してストレージサーバ１に送信され、ストレージサーバ１で保存される。そして、ストレージサーバ１は、複数の画像をグループ化する。ユーザは、スマートフォン２を用いてストレージサーバ１に保存されている画像を検索し、その検索結果をスマートフォン２の画面で閲覧する。以下、詳細に説明する。
The outline of the
ストレージサーバ１は、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＨＤＤ１３、グラフィックインターフェース１４、入力インターフェース１５、光学ドライブ装置１６、および、通信インターフェース１７を備える。
The
ＣＰＵ１１は、ＨＤＤ１３に記憶されたプログラムをＲＡＭ１２に展開して実行し、各種の演算や制御を実現する。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の作業領域として各種データを記憶する。ＨＤＤ１３は、ＣＰＵ１１の動作用のプログラム、画像データ、各種設定値等の各種情報を記憶する。
The
グラフィックインターフェース１４は、ＣＰＵ１１からの指示によりモニター１０１に画面表示を行うためのインターフェースである。入力インターフェース１５は、キーボード１０２やマウス１０３による入力情報を受け付けるインターフェースである。
The
光学ドライブ装置１６は、光ディスク１０４に対するリード動作やライト動作を行う装置である。通信インターフェース１７は、スマートフォン２等の外部機器との通信を行うためのインターフェースである。
The
スマートフォン２は、ＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、ＨＤＤ２３、グラフィックインターフェース２４、入力インターフェース２５、および、通信インターフェース２６を備える。
The
ＣＰＵ２１は、ＨＤＤ２３に記憶されたプログラムをＲＡＭ２２に展開して実行し、各種の演算や制御を実現する。ＲＡＭ２２は、ＣＰＵ２１の作業領域として各種データを記憶する。ＨＤＤ２３は、ＣＰＵ２１の動作用のプログラム、画像データ等の各種情報を記憶する。
The
グラフィックインターフェース２４は、ＣＰＵ２１からの指示により画面表示を行うためのインターフェースである。入力インターフェース２５は、タッチパネル等による入力情報を受け付けるインターフェースである。通信インターフェース２６は、ストレージサーバ１等の外部機器との通信を行うためのインターフェースである。
The
次に、図２を参照して、実施形態のストレージサーバ１における機能構成について説明する。図２は、実施形態のストレージサーバ１における機能構成図である。処理部１８は、ＣＰＵ１１がＨＤＤ１３からプログラムを読み出してＲＡＭ１２に展開することで実現される各モジュールとして、イベントサイズクラス分類部１８１、イベントグループ作成部１８２、イベントグループ分類部１８３、および、検索部１８４を備える。なお、これらの一部または全部がプロセッサ以外のハードウェアにより実現されてもよい。
Next, a functional configuration of the
また、ＨＤＤ１３に記憶される情報として、画像ＤＢ（Data Base）１９１、グループルール１９２、イベントデータリスト１９３、仮イベントグループリスト１９４、および、イベントグループＤＢ１９５がある。
The information stored in the
画像ＤＢ１９１は、スマートフォン２で撮影された複数の画像を記憶する。ここで、図３は、実施形態の画像ＤＢ１９１の例を示す図である。画像ＤＢ１９１は、ファイルＩｎｄｅｘ、画像ファイル名、撮影日時の各項目から構成される。ファイルＩｎｄｅｘは、画像ファイルの識別情報である。画像ファイル名は、静止画像、動画像のファイル名である。撮影日時は、画像を撮影した日時である。
The
図２に戻って、イベントサイズクラス分類部１８１は、画像ＤＢ１９１に記憶されている複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれのイベントを、イベントに属する画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類する。なお、以下では、所定期間を一例として１日単位とする。
Returning to FIG. 2, the event size
ここで、図４は、実施形態のイベントサイズデータの例を示す図である。イベントサイズデータは、プリセットデータであり、イベントサイズクラスと枚数の各項目から構成される。イベントサイズクラス「１」は、画像枚数が１〜９枚のクラスである。また、イベントサイズクラス「２」は、画像枚数が１０〜１９枚のクラスである。また、イベントサイズクラス「３」は、画像枚数が２０枚以上のクラスである。 Here, FIG. 4 is a diagram illustrating an example of event size data according to the embodiment. The event size data is preset data, and includes event size class and number of items. The event size class “1” is a class in which the number of images is 1 to 9. The event size class “2” is a class in which the number of images is 10 to 19. The event size class “3” is a class in which the number of images is 20 or more.
つまり、イベントサイズクラス分類部１８１は、１日の画像枚数（その１日に撮影された画像の枚数）が１〜９枚であればイベントサイズクラス「１」を選択し、１日の画像枚数が１０〜１９枚であればイベントサイズクラス「２」を選択し、１日の画像枚数が２０枚以上であればイベントサイズクラス「３」を選択する。なお、上述の各イベントサイズクラスの上限や下限の枚数は例であり、他の枚数であってもよい。また、例えば、連写機能を使って撮影され場合には、連写によって撮影された複数の画像は、一つのシーンに対応しているものとし、まとめて１枚として処理すればよい。また、例えば、動画像の場合は１本を１枚として処理すればよい。
That is, the event size
ここで、図５は、実施形態の毎週日曜日の画像枚数の例を示すグラフである。図５では、イベントサイズクラスによる分類の例として、ある期間の日曜日における撮影日（横軸）と画像枚数（縦軸）が示されている。特定の日付に撮影された画像がどのイベントサイズクラスの分類に相当するかは、グラフから読み取ることができる。例えば、２０１６／２／１４に撮影された枚数は１４枚であるため、イベントサイズクラス「２」に該当する。また、２０１６／５／１に撮影された枚数は４１枚であるため、イベントサイズクラス「３」に該当する。 Here, FIG. 5 is a graph showing an example of the number of images on every Sunday of the embodiment. In FIG. 5, as an example of classification by event size class, the shooting date (horizontal axis) and the number of images (vertical axis) on Sunday in a certain period are shown. It can be read from the graph which event size class the image captured on a particular date corresponds to. For example, since the number of images shot on 2016/2/14 is 14, it corresponds to the event size class “2”. Further, since the number of images photographed on 2016/5/1 is 41, it corresponds to the event size class “3”.
このような分類を各撮影日ごとに行った結果、イベントデータ（１日単位の画像データ）のクラスは、図６Ａ、図６Ｂに示す通りである。図６Ａ、図６Ｂは、実施形態のイベントデータごとのイベントサイズクラスを示す図である。つまり、撮影日（日曜日）ごとに、画像枚数（枚）とイベントサイズクラスが対応付けられている。例えば、撮影日「２０１６／１／３」は、画像枚数が３枚なので、イベントサイズクラスが「１」となっている。 As a result of performing such classification for each shooting date, the class of event data (image data in units of one day) is as shown in FIGS. 6A and 6B. 6A and 6B are diagrams showing event size classes for each event data according to the embodiment. That is, the number of images (sheets) and the event size class are associated with each other for each shooting date (Sunday). For example, on the shooting date “2016/1/3”, since the number of images is 3, the event size class is “1”.
イベントサイズクラス分類部１８１は、この図６Ａ、図６Ｂに示す情報に基いて、イベントデータリスト１９３を作成する。ここで、図７は、実施形態のイベントデータリスト１９３の例を示す図である。イベントデータリスト１９３は、イベントＩＤ（Identifier）、イベントサイズクラス、撮影日、合計画像枚数、および、画像データリストの各項目から構成される。
The event size
イベントＩＤは、各イベントを一意に特定するための識別情報である。撮影日は、イベントに属する画像が撮影された日付であり、例えば、年月日の情報である。なお、ここでは、イベントのまとまりを１日単位としているが、一時間単位や二日単位などの他の単位とすることも可能であり、その場合は「撮影日」に代えて、対応する期間を示す値を用いればよい。 The event ID is identification information for uniquely identifying each event. The shooting date is the date when the image belonging to the event was shot, and is, for example, information of the date. It should be noted that, here, the group of events is set to one day, but it is also possible to set it to another unit such as one hour or two days. In that case, instead of the “shooting date”, the corresponding period is set. A value indicating is used.
合計画像枚数は、イベントに属する画像の枚数である。画像データリストは、イベントに属する画像の情報（画像データ）を保持するリストである。画像データリストは、撮影日時と画像ファイル名から構成される情報である。 The total number of images is the number of images belonging to the event. The image data list is a list holding information (image data) of images belonging to the event. The image data list is information that includes a shooting date and time and an image file name.
このイベントデータリスト１９３によって、対象とする画像ＤＢ１９１内の全画像データから作成された全イベントデータをリストとして管理することができる。
With this
また、イベントグループ作成部１８２は、グループルール１９２を用いて、同じイベントサイズクラスに分類された複数のイベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成する。
In addition, the event
ここで、図８は、実施形態のグループルール１９２の例を示す図である。グループルール１９２は、複数のイベントが定期的に撮影されたか否かを判定するための情報である。グループルール１９２は、ルールＩＤ、ルール名、条件、および、連続性判定閾値の各項目から構成される。ルールＩＤは、各ルールを一意に特定するための識別情報である。
Here, FIG. 8 is a diagram showing an example of the
ルール名は、ルールの名称であり、ここでは、定期的な期間の種類として、「毎週」、「毎月」、「毎年」が設けられている。条件は、ルールの条件である。例えば、ルールＩＤ「１」の「毎週」の場合は、曜日でグループ分けすることになるため、ＷＥＥＫＤＡＹ（）という条件になっている。これは、撮影日に該当する曜日を「１」から「７」の数値で返却する関数であり、この戻り値が同じものを同じグループにまとめることで曜日別のグループができる。 The rule name is the name of the rule, and here, “weekly”, “monthly”, and “yearly” are provided as types of periodical periods. The condition is the condition of the rule. For example, in the case of "every week" with the rule ID "1", the grouping is performed by the day of the week, so the condition is WEEKDAY (). This is a function that returns the day of the week corresponding to the shooting date as a numerical value from "1" to "7", and groups having the same return value can be grouped by the day of the week.
同様に、ルールＩＤ「２」の「毎月」の場合は、月ごとの日でグループ分けすることになるため、ＤＡＹ（）という条件になっている。これは、撮影日に該当する日を「１」から「３１」の数値で返却する関数であり、この戻り値が同じものを同じグループにまとめることで月別のグループができる。 Similarly, in the case of "monthly" with the rule ID "2", since it is grouped by the day of each month, the condition is DAY (). This is a function that returns the day corresponding to the shooting date with a numerical value from "1" to "31", and groups having the same return value can be grouped by month by grouping them in the same group.
また、ルールＩＤ「３」の「毎年」の場合は、月日でグループ分けすることになるため、月を返却する関数ＭＯＮＴＨ（）と日を返却する関数ＤＡＹ（）を組み合わせた条件になっている。この戻り値が両方とも合致するものを同じグループにまとめることで、毎年の日付別のグループができる。 In addition, in the case of "every year" of the rule ID "3", since the grouping is performed by month and day, the condition is a combination of the function MONTH () that returns the month and the function DAY () that returns the day. There is. By grouping the returned values that both match, into the same group, you can create a group for each date.
連続性判定閾値は、期間の種類ごとに設定されている。連続性判定閾値は、イベントの連続性を判定する際に、撮影されていない単位（１日）がいくつか間に入っていた場合に連続しているとみなすときの上限の閾値のことである。つまり、イベントグループ作成部１８２は、期間の種類ごとに、同じイベントサイズクラスに分類された複数のイベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、その際、連続していない場合でも、間で抜けているイベントの数が連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数のイベントをまとめてイベントグループを作成する。
The continuity determination threshold value is set for each type of period. The continuity determination threshold is an upper limit threshold for determining continuity when there are several units (one day) that have not been photographed in between when determining the continuity of events. .. That is, the event
例えば、連続性判定閾値が「１」の場合は、イベントグループ作成部１８２は、イベントが所定周期で連続している場合は連続とみなすとともに、撮影されていない単位（１日）を１回挟んだ後で撮影された場合も連続と判定することになる。そして、撮影されていない単位が２回以上挟まれている場合は、連続性が途切れたと判定される。
For example, when the continuity determination threshold is “1”, the event
例えば、所定周期が「毎週」の場合は、撮影日の差が７の倍数となり、毎週撮影した場合は撮影日の差は７となる。図８のグループルール１９２の例で連続性判定閾値は「１」となっているため、差が１４日の場合は間で抜けているイベントの数が「１」なので連続と判定され、差が２１日、２８日、・・・の場合は連続でないと判定される。
For example, when the predetermined cycle is “every week”, the difference between the shooting dates is a multiple of 7, and when the shooting is performed every week, the difference between the shooting dates is 7. In the example of the
また、所定期間が「毎月」の場合は、撮影日の「月」の値の差を取る。ただし、１２月と年をまたいで１月に撮影された場合は、連続しているとみなす。図８のグループルール１９２の例で連続性判定閾値は「２」となっているため、差が２か月、３か月の場合は間で抜けているイベントの数が「２」以下なので連続と判定され、差が４か月、５か月、・・・の場合は連続でないと判定される。
When the predetermined period is "every month", the difference between the values of "month" of the shooting date is calculated. However, if it was taken in January in December and across the year, it is considered to be continuous. In the example of the
また、所定期間が「毎年」の場合は、撮影日の「年」の値の差を取る。図８のグループルール１９２の例で連続性判定閾値は「３」となっているため、差が２年、３年、４年の場合は間で抜けているイベントの数が「３」以下なので連続と判定され、差が５年、６年、・・・の場合は連続でないと判定される。
If the predetermined period is “every year”, the difference in the “year” values of the shooting dates is calculated. In the example of the
イベントグループ作成部１８２によって作成されたイベントグループは、第１イベントグループリストに保存される。図９は、実施形態の第１イベントグループリストの例を示す図である。
The event group created by the event
第１イベントグループリストは、同一のグループにまとめられたイベントを表すデータである。具体的には、第１イベントグループリストは、Ｉｎｄｅｘ、ルールＩＤ、条件の戻り値、イベントサイズクラス、イベントデータリストの各項目から構成される。 The first event group list is data representing the events grouped in the same group. Specifically, the first event group list includes items of Index, rule ID, return value of condition, event size class, and event data list.
図１０は、実施形態のストレージサーバ１により実行されるイベントグループ分類処理を示す図である。まず、ステップＳ１１において、イベントグループ作成部１８２は、グループルール１９２からルール（図８の各行）を読み込む。
FIG. 10 is a diagram showing an event group classification process executed by the
次に、ステップＳ１２において、イベントグループ作成部１８２は、未処理のルールがあるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１３に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１５に進む。
Next, in step S12, the event
ステップＳ１３において、イベントグループ作成部１８２は、未処理のルールから処理対象のルールを一つ取得し、取得したルールに対応した条件に基いて、「条件の戻り値の数×イベントサイズクラス」の数のイベントグループを作成する（空のイベントグループもある）。
In step S13, the event
次に、ステップＳ１４において、イベントグループ作成部１８２は、イベントデータリスト（図７）に、未処理のイベントデータがあるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１６に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１２に戻る。
Next, in step S14, the event
ステップＳ１６において、イベントグループ作成部１８２は、イベントデータリスト１９３（図７）内の未処理のイベントデータのうち、一番古い撮影日のイベントデータを取得する。なお、イベントデータリスト１９３が撮影日でソートされていて先頭に一番古い撮影日のイベントデータがある場合は、イベントグループ作成部１８２は、未処理のイベントデータの先頭を取得する。
In step S16, the event
次に、ステップＳ１７において、イベントグループ作成部１８２は、取得したイベントデータの撮影日をルールの条件に当てはめて得た値（戻り値）とイベントサイズクラスの両方に合致するイベントグループに、イベントデータの情報を追加する。ステップＳ１７の後、ステップＳ１４に戻る。
Next, in step S17, the event
ステップＳ１５において、イベントグループ作成部１８２は、すべてのルールでのグループ分類処理が終了しているので、イベントグループのうち、イベントデータが一つ以上含まれるものを、仮イベントグループとして出力する。ステップＳ１５の後、処理を終了する。
In step S15, the event
例えば、ステップＳ１３で処理対象のルールが、図８のグループルール１９２のルールＩＤ「１」の「毎週」の場合、条件の戻り値は１から７の７通りあるため、イベントグループの数は、条件の戻り値の数の７個と、イベントサイズクラスが「１」から「３」の３個により、それらを乗算して合計で２１個となる。また、図８のグループルール１９２のルールＩＤ「２」の「毎月」の場合、条件の戻り値は１から３１の３１通りあるため、イベントグループの数は、条件の戻り値の数の３１個と、イベントサイズクラスが「１」から「３」の３個により、それらを乗算して合計で９３個となる。
For example, when the rule to be processed in step S13 is “weekly” with the rule ID “1” of the
そして、イベントデータを一つずつイベントグループに分類していくと、最終的に一つもイベントデータが含まれないイベントグループが出てくるが、そのようなイベントグループはステップＳ１５で除外される。つまり、最終的にイベントデータが含まれるものだけが仮イベントグループとして出力され、仮イベントグループリスト１９４が作成される。
Then, when the event data is classified one by one into event groups, event groups that do not include any event data eventually appear, but such event groups are excluded in step S15. That is, finally, only those including the event data are output as the temporary event group, and the temporary
ここで、図１１は、実施形態の仮イベントグループリスト１９４の例を示す図である。仮イベントグループリスト１９４は、Ｉｎｄｅｘ、ルールＩＤ、条件の戻り値、イベントサイズクラス、イベントデータリストの各項目により構成される。例えば、図７のイベントデータリスト１９３における一つ目のイベントＩＤ「１」のイベントデータは、撮影日が２０１０／９／１であり、これは木曜日のため、条件の関数ＷＥＥＫＤＡＹ（）で計算した戻り値は４（木曜日）となる。また、イベントサイズクラスは「１」のため、図１１の仮イベントグループリスト１９４のＩｎｄｅｘ「１０」のイベントデータリストに入れられている。同様にして図７のイベントデータリスト１９３におけるすべてのイベントデータが仮イベントグループリスト１９４に振り分けられている。
Here, FIG. 11 is a diagram showing an example of the temporary
図２に戻って、イベントグループ分類部１８３は、仮イベントグループリスト１９４（図１１）と、グループルール１９２（図８）の連続性判定閾値の情報を用いて、それぞれのイベントグループについて、イベントグループに属するイベントの数に基いて複数のイベント回数クラスに分類し、イベントグループＤＢ１９５を作成する。また、図１２に示すイベント回数データも使用する。
Returning to FIG. 2, the event group classification unit 183 uses the provisional event group list 194 (FIG. 11) and the information on the continuity determination threshold of the group rule 192 (FIG. 8) for each event group. The
図１２は、実施形態のイベント回数データを示す図である。イベント回数データは、プリセットデータであり、イベント回数クラスと回数の各項目から構成される。例えば、イベント回数クラス「１」は、回数が１、２回のクラスである。また、イベント回数クラス「２」は、回数が３〜５回のクラスである。また、イベント回数クラス「３」は、回数が６回以上のクラスである。なお、上述の各イベント回数クラスの上限や下限の回数は例であり、他の回数であってもよい。 FIG. 12 is a diagram showing event count data according to the embodiment. The event count data is preset data, and includes event count classes and count items. For example, the event number class “1” is a class whose number of times is one or two. The event frequency class “2” is a class in which the frequency is 3 to 5 times. The event frequency class “3” is a class in which the frequency is 6 or more. Note that the upper and lower limits of each event count class described above are examples, and may be other counts.
図１３は、実施形態のイベントグループＤＢ１９５を示す図である。イベントグループＤＢ１９５は、グループＩＤ、ルール、イベントサイズクラス、イベント回数クラス、イベントデータリストの各項目から構成される。
FIG. 13 is a diagram showing the
グループＩＤは、グループを一意に特定するための識別情報である。ルールは、グループのルールである。イベントサイズクラス、イベント回数クラスは、前述の通りである。イベントデータリストは、そのグループに属するイベントデータのリストである。 The group ID is identification information for uniquely identifying the group. The rule is a group rule. The event size class and the event count class are as described above. The event data list is a list of event data belonging to the group.
次に、図１４を参照して、実施形態のストレージサーバ１により実行されるイベント回数クラス分類処理について説明する。図１４は、実施形態のストレージサーバ１により実行されるイベント回数クラス分類処理を示す図である。
Next, with reference to FIG. 14, an event frequency class classification process executed by the
まず、ステップＳ２０１において、イベントグループ分類部１８３は、仮イベントグループリスト１９４（図１１）のデータを読み込む。 First, in step S201, the event group classification unit 183 reads the data of the temporary event group list 194 (FIG. 11).
次に、ステップＳ２０２において、イベントグループ分類部１８３は、未処理のイベントグループがあるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ２０３に進み、Ｎｏの場合はステップＳ２０６に進む。 Next, in step S202, the event group classification unit 183 determines whether or not there is an unprocessed event group. If Yes, the process proceeds to step S203, and if No, the process proceeds to step S206.
ステップＳ２０３において、イベントグループ分類部１８３は、未処理のイベントグループから処理対象のイベントグループのデータを選択する。 In step S203, the event group classification unit 183 selects the data of the processing target event group from the unprocessed event groups.
次に、ステップＳ２０４において、イベントグループ分類部１８３は、イベントグループを新規に作成し、出力対象イベントグループとする。また、イベントグループ分類部１８３は、処理対象のイベントグループに属するイベントデータのうち、一番古い撮影日のイベントデータを抽出して、この出力対象イベントグループ内のイベントデータリストに追加する。また、イベントグループ分類部１８３は、イベントグループＤＢ１９５（図１３）における他のデータを次のようにして作成する。グループＩＤは新規に割り振る。ルールはルールＩＤ（図８）に合致するルール名と条件の戻り値から作成した文字列を入れる。イベントサイズクラスは処理対象のイベントグループの値（図１１）をコピーする。イベント回数クラスは、初期値として「１」を記載する。 Next, in step S204, the event group classification unit 183 newly creates an event group and sets it as an output target event group. Further, the event group classification unit 183 extracts the event data of the oldest shooting date from the event data belonging to the processing target event group and adds it to the event data list in this output target event group. The event group classification unit 183 also creates other data in the event group DB 195 (FIG. 13) as follows. A group ID is newly assigned. For the rule, a character string created from the rule name that matches the rule ID (FIG. 8) and the return value of the condition is entered. The event size class copies the value (FIG. 11) of the event group to be processed. For the event count class, "1" is described as the initial value.
次に、ステップＳ２０５において、イベントグループ分類部１８３は、処理対象イベントグループに未処理のイベントデータがあるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ２０７に進み、Ｎｏの場合はステップＳ２０２に戻る。 Next, in step S205, the event group classification unit 183 determines whether or not there is unprocessed event data in the processing target event group. If Yes, the process proceeds to step S207, and if No, the process returns to step S202. ..
ステップＳ２０７において、イベントグループ分類部１８３は、未処理のイベントデータから、一番古い撮影日のイベントデータを取得する。 In step S207, the event group classification unit 183 acquires event data of the oldest shooting date from unprocessed event data.
次に、ステップＳ２０８において、イベントグループ分類部１８３は、取得したイベントデータの撮影日と、出力対象イベントグループ内の一番新しいイベントデータの撮影日の差を求める。 Next, in step S208, the event group classification unit 183 obtains the difference between the shooting date of the acquired event data and the shooting date of the newest event data in the output target event group.
次に、ステップＳ２０９において、イベントグループ分類部１８３は、グループルール１９２（図８）の該当するルールＩＤの連続性判定閾値を参照し、撮影日の差の値が、この連続性判定閾値の値以下か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ２１１に進み、Ｎｏの場合はステップＳ２１０に進む。 Next, in step S209, the event group classification unit 183 refers to the continuity determination threshold value of the corresponding rule ID of the group rule 192 (FIG. 8), and the value of the difference in shooting date is the value of this continuity determination threshold value. It is determined whether or not the following, and if Yes, the process proceeds to step S211, and if No, the process proceeds to step S210.
ステップＳ２１０において、ここでグループの連続性が途切れることになるため、イベントグループ分類部１８３は、出力対象イベントグループに属するイベントデータの個数をカウントし、イベント回数データ（図１２）を参照して、イベント回数クラスを決定する。そして、イベントグループ分類部１８３は、決定したイベント回数クラスで、出力対象イベントグループのイベント回数クラスの情報を更新し、新規にイベントグループを作成し、新しく出力対象イベントグループとする。なお、この新規のイベントグループのデータの初期値は次のようにする。グループＩＤは新規に割り振る。ルールとイベントサイズクラスは処理対象のイベントグループの値をコピーする。イベント回数クラスは、初期値として「１」を記載する。ステップＳ２１０の後、ステップＳ２１１に進む。 In step S210, since the continuity of the group is interrupted here, the event group classification unit 183 counts the number of event data belonging to the output target event group and refers to the event count data (FIG. 12), Determine the event count class. Then, the event group classification unit 183 updates the information of the event count class of the output target event group with the determined event count class, creates a new event group, and sets it as a new output target event group. The initial value of the data of this new event group is as follows. A group ID is newly assigned. Rules and event size class copy the value of the target event group. For the event count class, "1" is described as the initial value. It progresses to step S211 after step S210.
ステップＳ２１１において、イベントグループ分類部１８３は、出力対象イベントグループのイベントデータリストに、処理対象のイベントデータを追加する。ステップＳ２１１の後、ステップＳ２０５に戻る。 In step S211, the event group classification unit 183 adds the process target event data to the event data list of the output target event group. After step S211, the process returns to step S205.
ステップＳ２０６において、イベントグループ分類部１８３は、出力対象イベントグループをイベントグループＤＢ１９５（図１３）に記録する。 In step S206, the event group classification unit 183 records the output target event group in the event group DB 195 (FIG. 13).
以下、処理の具体例について説明する。ステップＳ２０３において、仮イベントグループリスト１９４（図１１）内の未処理のイベントグループとして、例えば、一つ目のＩｎｄｅｘ「１」のデータが選択される。 Hereinafter, a specific example of the process will be described. In step S203, as the unprocessed event group in the temporary event group list 194 (FIG. 11), for example, the data of the first Index “1” is selected.
次に、ステップＳ２０４において、出力対象イベントグループを作成する際に、グループＩＤを「１」とする。ルールＩＤは「１」、条件の戻り値は「１」のため、「ルール」はルールＩＤの示すルール名の「毎週」（図８）と、条件の戻り値の意味する文字列「日曜日」をもとに「毎週日曜日」とする。イベントサイズクラスはＩｎｄｅｘ「１」のイベントサイズクラスの値「１」（図１１）とする。イベント回数クラスは初期値として「１」とする。処理対象のイベントグループに属するイベントデータはＩＤ１６のみであるため、これを抽出しイベントデータリストに追加する。 Next, in step S204, the group ID is set to "1" when the output target event group is created. Since the rule ID is "1" and the return value of the condition is "1", the "rule" is "weekly" (Fig. 8) of the rule name indicated by the rule ID, and the character string "Sunday" that means the return value of the condition. Based on "every Sunday". The event size class has a value “1” (FIG. 11) of the event size class of Index “1”. The event count class is initially set to "1". Since the event data belonging to the event group to be processed is only ID16, this is extracted and added to the event data list.
ステップＳ２０５では、処理対象イベントグループに属するイベントデータはＩＤ１６のみであるので「Ｎｏ」となり、ステップＳ２０２に戻る。 In step S205, since the event data belonging to the process target event group is only ID16, the result is "No", and the process returns to step S202.
ステップＳ２０２では、未処理のイベントグループがあるため「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２０３に進む。 In step S202, since there is an unprocessed event group, the result is "Yes", and the process proceeds to step S203.
ステップＳ２０３では、未処理のイベントグループとして、Ｉｎｄｅｘ「２」のデータ（図１１）が選択される。 In step S203, the data of Index “2” (FIG. 11) is selected as the unprocessed event group.
次に、ステップＳ２０４において、出力対象イベントグループを作成する際に、グループＩＤを新規に「２」とする。ルールＩＤは「１」、条件の戻り値は「１」のため、「ルール」はルールＩＤの示すルール名の「毎週」（図８）と、条件の戻り値の意味する文字列「日曜日」をもとに「毎週日曜日」とする。イベントサイズクラスはＩｎｄｅｘ「２」のイベントサイズクラスの値「２」（図１１）とする。イベント回数クラスは初期値として「１」とする。処理対象のイベントグループに属するイベントデータはＩＤ４、ＩＤ９、ＩＤ１２があり、そのうち一番古い撮影日のＩＤ４を抽出し、イベントデータリストに追加する。 Next, in step S204, when creating the output target event group, the group ID is newly set to "2". Since the rule ID is "1" and the return value of the condition is "1", the "rule" is "weekly" (Fig. 8) of the rule name indicated by the rule ID, and the character string "Sunday" that means the return value of the condition. Based on "every Sunday". The event size class has a value “2” (FIG. 11) of the event size class of Index “2”. The event count class is initially set to "1". The event data belonging to the processing target event group has ID4, ID9, and ID12, of which the oldest shooting date ID4 is extracted and added to the event data list.
次に、ステップＳ２０５において、処理対象イベントグループに未処理のイベントデータがあるため「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２０７では、未処理のイベントデータはＩＤ９、ＩＤ１２があり、そのうち一番古い撮影日のイベントデータのＩＤ９を取得する。 Next, in step S205, since there is unprocessed event data in the processing target event group, the result is "Yes", and the process proceeds to step S207. In step S207, the unprocessed event data has ID9 and ID12, and ID9 of the event data of the oldest shooting date is acquired.
次に、ステップＳ２０８において、ＩＤ９のイベントデータの撮影日が２０１０／１０／１０で、出力対象イベントグループで一番新しいイベントデータであるＩＤ４の撮影日は２０１０／９／２６であるので、その差は１４日であり、毎週という条件をもとに換算すると、ここでの差（間で抜けている回数）は「１」となる。 Next, in step S208, the shooting date of the event data of ID9 is 2010/10/10, and the shooting date of ID4, which is the newest event data in the output target event group, is 2010/9/26. Is 14 days, and when converted based on the condition of weekly, the difference here (the number of gaps between them) is “1”.
次に、ステップＳ２０９において、グループルール１９２（図８）の該当するルールＩＤの連続性判定閾値は「１」であり、撮影日の差の値「１」は、この連続性判定閾値の値「１」以下なので「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２１１に進む。 Next, in step S209, the continuity determination threshold value of the corresponding rule ID of the group rule 192 (FIG. 8) is "1", and the difference value "1" of the shooting dates is the continuity determination threshold value " Since it is "1" or less, it becomes "Yes" and the process proceeds to step S211.
ステップＳ２１１において、出力対象のグループＩＤ「２」のイベントグループに、ＩＤ９を追加する。 In step S211, ID9 is added to the event group having the output target group ID “2”.
次に、ステップＳ２０５に戻り、処理対象イベントグループに未処理のイベントデータがあるため「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２０７では、未処理のイベントデータはＩＤ１２があり、そのイベントデータのＩＤ１２を取得する。
Next, returning to step S205, since there is unprocessed event data in the processing target event group, the result is "Yes", and the process proceeds to step S207. In step S207, the unprocessed event data has the
次に、ステップＳ２０８において、ＩＤ１２のイベントデータの撮影日が２０１０／１０／１７で、出力対象イベントグループで一番新しいイベントデータであるＩＤ９の撮影日は２０１０／１０／１０であるので、その差は７日であり、毎週という条件をもとに換算すると、ここでの差（間で抜けている回数）は「０」となる。 Next, in step S208, the shooting date of the event data of ID12 is 2010/10/17, and the shooting date of ID9, which is the newest event data in the output target event group, is 2010/10/10. Is 7 days, and if converted based on the condition of weekly, the difference here (the number of gaps in between) is “0”.
次に、ステップＳ２０９において、グループルール１９２（図８）の該当するルールＩＤの連続性判定閾値は「１」であり、撮影日の差の値「０」は、この連続性判定閾値の値「１」以下なので「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２１１に進む。 Next, in step S209, the continuity determination threshold value of the corresponding rule ID of the group rule 192 (FIG. 8) is “1”, and the difference value “0” of the shooting dates is the continuity determination threshold value “ Since it is "1" or less, it becomes "Yes" and the process proceeds to step S211.
ステップＳ２１１において、出力対象のグループＩＤ「２」のイベントグループに、ＩＤ１２を追加する。 In step S211, ID12 is added to the event group having the output target group ID “2”.
ステップＳ２０５に戻り、処理対象イベントグループに未処理のイベントデータがないため「Ｎｏ」となり、ステップＳ２０２に戻る。 The process returns to step S205, and since there is no unprocessed event data in the process target event group, the result is "No", and the process returns to step S202.
ステップＳ２０２において、未処理のイベントグループがあるため「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２０３に進む。 In step S202, since there is an unprocessed event group, the result is "Yes", and the process proceeds to step S203.
ステップＳ２０３において、未処理のイベントグループとして、Ｉｎｄｅｘ「３」のデータが選択される。以下、同様にして、すべての未処理のイベントグループが処理される。ステップＳ２０２で、未処理のイベントグループが存在しない状態になると「Ｎｏ」となり、ステップＳ２０６で出力対象イベントグループがイベントグループＤＢ１９５に記録され、終了となる。
In step S203, the data of Index “3” is selected as the unprocessed event group. Thereafter, all unprocessed event groups are processed in the same manner. If there is no unprocessed event group in step S202, the result is "No", and the output target event group is recorded in the
このような処理によって、イベントグループのデータが作成される。図１５は、実施形態の毎週日曜日の撮影画像がグループ化された状態を示すグラフである。また、図１６は、実施形態のイベントグループデータの例を示す図である。図１６のイベントグループデータは、グループＩＤ、ルール、イベントサイズクラス、イベント回数クラス、イベント名の各項目から構成される。図１５において、グループＩＤ「４０１」〜「４１１」に対応する各イベントグループが枠で示されている。それぞれの枠で囲まれたものがイベントグループである。 The data of the event group is created by such processing. FIG. 15 is a graph showing a state where captured images of every Sunday of the embodiment are grouped. 16 is a diagram showing an example of event group data according to the embodiment. The event group data in FIG. 16 includes items such as a group ID, a rule, an event size class, an event count class, and an event name. In FIG. 15, each event group corresponding to the group IDs “401” to “411” is indicated by a frame. Enclosed in each frame is an event group.
次に、図１７を参照して、実施形態のスマートフォン２における検索について説明する。図１７は、実施形態のスマートフォン２における検索に関する画面の例を示す図である。ストレージサーバ１には、画像ＤＢ１９１の情報、イベントグループＤＢ１９５（図１３）の情報等が保持されている。
Next, with reference to FIG. 17, search in the
検索部１８４は、ユーザによって指定されたイベントサイズクラスとイベント回数クラスに基いて、該当するイベントグループを検索し、検索結果を表示部に表示する。具体的には、検索部１８４は、まず、ユーザによる操作に応じて、ストレージサーバ１にアクセスし、画像ＤＢ１９１の情報とイベントグループＤＢ１９５の情報を取得する。そして、検索部１８４は、取得したそれらの情報とユーザによって指定されたイベントサイズクラスとイベント回数クラスに基いて、画面にイベントの情報を表示する。
The search unit 184 searches for the corresponding event group based on the event size class and the event count class designated by the user, and displays the search result on the display unit. Specifically, the search unit 184 first accesses the
図１７（ａ）に示すイベント検索画面では、イベントサイズクラスとイベント回数クラスの２つを３段階で指定して検索を行うことができる。例えば、図１７（ａ）に示すイベントサイズの「１」「２」「３」の値は、図４のイベントサイズクラスの値に対応している。また、図１７（ａ）に示すイベント回数の「１」「２」「３」の値は、図１２のイベントの回数の値に対応している。 On the event search screen shown in FIG. 17A, it is possible to perform a search by designating two of the event size class and the event count class in three stages. For example, the event size values “1”, “2”, and “3” shown in FIG. 17A correspond to the event size class values shown in FIG. 4. Further, the values of "1", "2", and "3" of the number of events shown in FIG. 17A correspond to the values of the number of events in FIG.
例えば、定期的な長期間に少数枚を撮影しているような画像を探す場合は、イベントサイズを小さく指定し、イベント回数を大きく指定すれば、所望の画像を表示することができる。図１７（ａ）に示すイベント検索画面では、ユーザは、イベントサイズのスライダーを「１」にし、イベント回数のスライダーを「３」にした上で、検索ボタンをタップすることで、検索することができる。 For example, when searching for an image in which a small number of images are taken for a long period of time on a regular basis, a desired image can be displayed by designating a small event size and a large number of events. On the event search screen shown in FIG. 17 (a), the user can search by setting the event size slider to "1", setting the event count slider to "3", and tapping the search button. it can.
図１７（ｂ）に示すイベント検索結果には、検索条件に合致したイベントが表示される。例えば、毎週日曜日に撮影している画像は、「毎週日曜日」というイベント名で表示される。画面例に記載の一つ目のイベントの期間は２０１６／１／３〜２０１６／４／１７となっているが、この期間の日曜日に撮影された写真のうち、２０１６／２／１４の写真は、このイベントには含まれない。これは、検索条件で指定した条件のイベントサイズが「１」であるのに対し、２０１６／２／１４の写真のイベントサイズクラスは「２」であるため、この日の写真は除外された状態でグループになっているからである。 In the event search result shown in FIG. 17B, the events that match the search conditions are displayed. For example, an image taken every Sunday is displayed with an event name of "every Sunday". The period of the first event described in the screen example is from 2016/1/3 to 2016/4/17, but of the photos taken on Sunday of this period, the photos of 2016/2/14 are , Not included in this event. This is because the event size of the condition specified in the search condition is "1", whereas the event size class of the 2016/2/14 photo is "2", so the photo of this day is excluded. Because it is a group in.
また、図示は省略するが、例えば、毎年のイベントも同様に検索して表示することができる。例えば、毎年２月３日の節分に豆まきをしているような家庭の様子を撮影した写真は、「毎年２月３日」というイベント名で表示される。 Although not shown, for example, an annual event can be similarly searched and displayed. For example, a photograph of a family who is sowing beans every year on February 3rd is displayed under the event name "every February 3rd".
また、毎年行われる撮影枚数の多いようなイベントの画像は、イベントサイズが大きく、イベント回数が大きいという条件で検索することができる。検索した結果、スマートフォン２の画面上に該当のイベントが表示される。
In addition, images of an event such as a large number of images taken every year can be searched for on the condition that the event size is large and the number of events is large. As a result of the search, the corresponding event is displayed on the screen of the
このように、本実施形態の画像管理システム１０００によれば、複数の画像をより適切にグループ化することができる。具体的には、複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれのイベントを、イベントに属する画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類するとともに、同じイベントサイズクラスに分類された複数のイベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成することで、複数の画像をより適切にグループ化することができる。
As described above, according to the
また、さらに、それぞれのイベントグループについて、イベントグループに属するイベントの数に基いて複数のイベント回数クラスに分類することで、イベントの連続性に基いてより適切に複数の画像をグループ化することができる。また、その際、グループルール１９２における期間の種類ごとに設定された連続性判定閾値を用いることで、間で抜けているイベントの数に応じて、イベントが連続しているか連続していないかを的確に分けることができる。
Furthermore, by classifying each event group into a plurality of event number classes based on the number of events belonging to the event group, it is possible to more appropriately group a plurality of images based on the continuity of events. it can. Further, at that time, by using the continuity determination threshold value set for each type of period in the
また、このような複数の画像のグループ化により、ユーザは、イベントサイズとイベント回数を指定することで、所望の画像を容易に検索画面に表示させることができる。 Further, by grouping a plurality of images in this way, the user can easily display a desired image on the search screen by designating the event size and the number of events.
例えば、ユーザは、一度の撮影枚数は少ないが定期的に撮影されている画像について、そのような画像だけを検索できる。また、撮影枚数が多いイベントについても、定期的に行われるイベントなのか一度だけ行われたイベントなのかを区別して検索できる。また、定期的に撮影された画像について、撮影された回数が多いものと少ないものを区別して検索できる。 For example, the user can search only such images for images that are taken a few times at a time but are taken regularly. Further, even for an event with a large number of images, it is possible to search by distinguishing between an event that is regularly performed and an event that has been performed only once. Also, it is possible to search for images that have been photographed regularly by distinguishing those that have been photographed frequently and those that have been photographed less frequently.
近年、デジタルカメラやスマートフォンの普及にともない、生活の中で写真撮影する機会が増えてきている。また、撮影した写真を、ライフログとして残したり、ＳＮＳ（Social Networking Service）に投稿したりすることも一般的となってきている。そのような状況で、本実施形態のように複数の画像をより適切にグループ化することができるのは、非常に有用である。 In recent years, with the spread of digital cameras and smartphones, opportunities to take pictures in our lives are increasing. In addition, it has become common to leave a photograph taken as a life log or post it on an SNS (Social Networking Service). In such a situation, it is very useful to be able to group a plurality of images more appropriately as in the present embodiment.
一方、例えば、従来技術における撮影枚数の多いイベントの画像をグループ化する手法の場合、撮影枚数が少ない画像はグループ化されないという問題があった。本実施形態の手法によれば、撮影枚数が少ない画像もグループ化することができる。 On the other hand, for example, in the case of the method of grouping the images of the events having a large number of shots in the related art, there is a problem that the images having a small number of shots are not grouped. According to the method of the present embodiment, it is possible to group images having a small number of shots.
また、従来技術における予めイベントを指定して画像をグループ化する手法の場合、ユーザがイベントを設定する必要があって手間がかかったり、イベントの設定が困難な場合があったりする、という問題があった。本実施形態の手法によれば、ユーザがイベントを設定することなく、自動的に画像をグループ化することができる。 Further, in the case of the technique of grouping images by designating an event in advance in the related art, there is a problem that the user needs to set an event, which is troublesome and the event setting may be difficult. there were. According to the method of this embodiment, images can be automatically grouped without the user setting an event.
なお、本実施形態のストレージサーバ１やスマートフォン２で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができる。
The program executed by the
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the scope equivalent thereto.
例えば、写真を撮影する機器は、スマートフォン２に限定されず、ほかに、デジタルカメラやタブレットコンピュータ等であってもよい。
For example, the device that takes a picture is not limited to the
また、図４に示すイベントサイズデータにおいて、イベントサイズクラスの数は３つに限定されず２つや４つ以上であってもよい。また、枚数の範囲は、ユーザごとに異なっていてもよい。同様に、図８に示すグループルール１９２の内容や図１２に示すイベント回数データ等の内容も、記載のものに限定されない。
Further, in the event size data shown in FIG. 4, the number of event size classes is not limited to three, and may be two or four or more. Moreover, the range of the number of sheets may be different for each user. Similarly, the content of the
１…ストレージサーバ、２…スマートフォン、３…通信ネットワーク、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＨＤＤ、１４…グラフィックインターフェース、１５…入力インターフェース、１６…光学ドライブ装置、１７…通信インターフェース、１８…処理部、１０１…モニター、１０２…キーボード、１０３…マウス、１０４…光ディスク、１８１…イベントサイズクラス分類部、１８２…イベントグループ作成部、１８３…イベントグループ分類部、１８４…検索部、１９１…画像ＤＢ、１９２…グループルール、１９３…イベントデータリスト、１９４…仮イベントグループリスト、１９５…イベントグループＤＢ、１０００…画像管理システム。
1 ... Storage server, 2 ... Smartphone, 3 ... Communication network, 11 ... CPU, 12 ... RAM, 13 ... HDD, 14 ... Graphic interface, 15 ... Input interface, 16 ... Optical drive device, 17 ... Communication interface, 18 ... Processing Reference numeral 101 ... Monitor, 102 ... Keyboard, 103 ... Mouse, 104 ... Optical disc, 181 ... Event size class classification section, 182 ... Event group creation section, 183 ... Event group classification section, 184 ... Search section, 191 ... Image DB, 192 ... Group rules, 193 ... Event data list, 194 ... Temporary event group list, 195 ... Event group DB, 1000 ... Image management system.
本発明の第１態様にかかる画像管理装置は、撮影されて記憶部に記憶された複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類するイベントサイズクラス分類部と、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成部と、を備える。複数の前記イベントが定期的に撮影されたか否かを判定するための情報であるグループルールとして、少なくとも、定期的な期間の種類と、前記期間の種類ごとに連続性判定閾値と、が設定されている。前記イベントグループ作成部は、前記期間の種類ごとに、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、判定の際、連続していない場合でも、間で抜けている前記イベントの数が前記連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数の前記イベントをまとめて前記イベントグループを作成する。 The image management apparatus according to the first aspect of the present invention collects a plurality of images photographed and stored in a storage unit for each predetermined period and sets each of them as an event, and sets each of the events of the images belonging to the event. An event size class classification unit that classifies into one of a plurality of event size classes based on the number, and a plurality of the events classified into the same event size class, which are regularly photographed and collectively form an event group. And an event group creating unit for creating. As a group rule that is information for determining whether or not a plurality of the events have been shot regularly, at least a type of periodic period and a continuity determination threshold value for each type of the period are set. ing. The event group creation unit determines, for each type of the period, whether or not the plurality of events classified into the same event size class are continuous for each period, and when the determination is made, the events are not continuous. Even in such a case, if the number of events skipped between them is equal to or less than the continuity determination threshold value, it is regarded as continuous, and a plurality of continuous events are collected to create the event group.
本発明の第２態様にかかるプログラムは、撮影された複数の画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータに、複数の前記画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスに分類するイベントサイズクラス分類ステップと、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成ステップと、を実行させるためのプログラムである。複数の前記イベントが定期的に撮影されたか否かを判定するための情報であるグループルールとして、少なくとも、定期的な期間の種類と、前記期間の種類ごとに連続性判定閾値と、が設定されている。前記イベントグループ作成ステップは、前記期間の種類ごとに、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、判定の際、連続していない場合でも、間で抜けている前記イベントの数が前記連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数の前記イベントをまとめて前記イベントグループを作成する。 A program according to a second aspect of the present invention causes a computer including a storage unit that stores a plurality of captured images to collect a plurality of the images for each predetermined period as an event, and to set each of the events as an event. An event size class classification step of classifying into a plurality of event size classes based on the number of the images belonging to the event, and a plurality of regularly taken images of the plurality of events classified into the same event size class It is a program for executing an event group creation step of creating an event group. As a group rule that is information for determining whether or not a plurality of the events have been shot regularly, at least a type of periodic period and a continuity determination threshold value for each type of the period are set. ing. The event group creating step determines, for each type of the period, whether or not a plurality of the events classified into the same event size class are continuous for each period, and when the determination is made, the events are not continuous. Even in such a case, if the number of events skipped between them is equal to or less than the continuity determination threshold value, it is regarded as continuous, and a plurality of continuous events are collected to create the event group.
Claims (5)
同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成部と、を備える画像管理装置。 A plurality of images captured and stored in the storage unit are grouped for each predetermined period to be an event, and each of the events is classified into one of a plurality of event size classes based on the number of the images belonging to the event. An event size class classification part to classify,
An image management apparatus, comprising: an event group creation unit that creates an event group by collectively collecting a plurality of events that have been periodically photographed for the plurality of events classified into the same event size class.
前記イベントグループ作成部は、前記期間の種類ごとに、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、判定の際、連続していない場合でも、間で抜けている前記イベントの数が前記連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数の前記イベントをまとめて前記イベントグループを作成する、請求項１または請求項２に記載の画像管理装置。 As a group rule that is information for determining whether or not a plurality of the events have been shot regularly, at least a type of periodic period and a continuity determination threshold value for each type of the period are set. ,
The event group creation unit determines, for each type of the period, whether or not the plurality of events classified into the same event size class are continuous for each period, and when the determination is made, the events are not continuous. Even in the case, when the number of the events skipped between them is equal to or less than the continuity determination threshold value, it is considered as continuous, and the plurality of continuous events are collectively created as the event group. The image management device according to claim 1 or claim 2.
複数の前記画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスに分類するイベントサイズクラス分類ステップと、
同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成ステップと、を実行させるためのプログラム。
In a computer equipped with a storage unit that stores a plurality of captured images,
An event size class classification step of classifying a plurality of the images for each predetermined period into events, and classifying each of the events into a plurality of event size classes based on the number of the images belonging to the event,
A program for executing an event group creating step of creating an event group by gathering regularly captured images of a plurality of the events classified into the same event size class.
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