JP2020120221A - 撮影支援方法、プログラム、データ処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】映像作品のジャンルによらず、映像制作における撮影作業を支援する。【解決手段】撮影装置１０と携帯端末３０とにネットワーク経由で接続可能なコンピュータ２０は、撮影装置１０を用いた動画撮影によって得られた撮影データに関するメタデータを受信する。コンピュータ２０は、メタデータに基づいてカメラワーク分析と被写体分析を実行する。コンピュータ２０は、カメラワーク分析によって分類された撮影データの少なくとも一部をカメラワークの種類毎に集計した第１の集計結果を生成し、被写体分析によって分類された撮影データの少なくとも一部を被写体の種類毎に集計した第２の集計結果を生成する。コンピュータ２０は、第１の集計結果と第２の集計結果とを含む集計情報を携帯端末３０に送信する。携帯端末３０は、集計情報に基づいて、第１の集計結果と第２の集計結果を表示する。【選択図】図６

Description

本明細書の開示は、撮影支援方法、プログラム、及び、データ処理装置に関する。

映像作品は、適切なカメラワークで様々な被写体の映像を撮影し、その結果得られた複数の映像素材を編集することによって制作される。編集作業は、映像作品の質に大きく影響する作業であり、複数の映像素材を適材適所に繋ぎ合わせることが重要である。しかしながら、必要な映像素材が予め撮影によって収集されていなければ、適切な編集作業を行うことは困難である。

このような課題に関連する技術は、例えば、特許文献１に記載されている。特許文献１には、作品制作に必要な情報素材を列挙したアドバイスリストを撮影作業前に入手することが記載されている。また、そのアドバイスリストに基づいて、収集すべき情報素材に関する情報を撮影作業中にアドバイスとして表示することも記載されている。なお、特許文献１では、作品制作に必要な情報素材は、予め設定されたシナリオ毎に特定されている。特許文献１に記載の技術によれば、映像作品の制作（以降、単に映像制作と記す。）に必要な素材を漏れなく効率的に且つ容易に収集することができる。

特開２００３−０７８８６８号公報

特許文献１に記載の技術は、例えばフィクションを扱う映像作品を制作する場合など、撮影作業前に予め具体的なシナリオを作りやすい場合に有効である。その一方で、例えば、ドキュメンタリー作品の制作には、不向きである。その理由は、ドキュメンタリー作品のシナリオは、通常、撮影現場若しくは編集の時点で具体化されるからであり、その結果、事前にシナリオを詳細に作りこむことができないからである。

以上のような実情を踏まえ、本発明の一側面に係る目的は、映像作品のジャンルによらず適用可能な、映像制作における撮影作業を支援する技術を提供することである。

本発明の一態様に係る撮影支援方法は、撮影装置と表示端末とにネットワーク経由で接続可能なコンピュータが、前記撮影装置で生成されたメタデータであって、前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データに関する前記メタデータを受信し、前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応するカメラワークの種類に分類するカメラワーク分析と、前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応する被写体の種類に分類する被写体分析と、を実行し、前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部をカメラワークの種類毎に集計した第１の集計結果を生成し、前記被写体分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部を被写体の種類毎に集計した第２の集計結果を生成し、前記第１の集計結果と前記第２の集計結果とを含む集計情報を前記表示端末に送信し、
前記表示端末が、前記集計情報に基づいて、前記第１の集計結果と前記第２の集計結果を表示する、ことを含む。

本発明の一態様に係るプログラムは、撮影装置と表示端末とにネットワーク経由で接続可能なコンピュータに、前記撮影装置で生成されたメタデータであって、前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データに関する前記メタデータを受信し、前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応するカメラワークの種類に分類するカメラワーク分析と、前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応する被写体の種類に分類する被写体分析と、を実行し、前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部をカメラワークの種類毎に集計した第１の集計結果を生成し、前記被写体分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部を被写体の種類毎に集計した第２の集計結果を生成し、前記第１の集計結果と前記第２の集計結果とを含む集計情報を前記表示端末に送信する、
処理を実行させる。

本発明の一態様に係るデータ処理装置は、撮影装置と表示端末とにネットワーク経由で接続可能なデータ処理装置であって、前記撮影装置で生成されたメタデータであって、前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データに関する前記メタデータを受信する受信部と、前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応するカメラワークの種類に分類するカメラワーク分析と、前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応する被写体の種類に分類する被写体分析と、を実行する分析部と、前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部をカメラワークの種類毎に集計した第１の集計結果を生成し、前記被写体分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部を被写体の種類毎に集計した第２の集計結果を生成する集計部と、前記第１の集計結果と前記第２の集計結果とを含む集計情報を前記表示端末に送信する送信部と、を備える。

上記の態様によれば、映像作品のジャンルによらず適用可能な、映像制作における撮影作業を支援する技術を提供することができる。

撮影支援システム１の構成を例示した図である。 撮影装置１０の構成を例示した図である。 コンピュータ２０の構成を例示した図である。 撮影支援処理に関連するコンピュータ２０の機能的構成を例示した図である。 携帯端末３０の構成を例示した図である。 撮影支援処理の一例を示すフローチャートである。 撮影履歴記録処理の一例を示すシーケンス図である。 メイン画面の一例を示す図である。 プロジェクト作成画面の一例を示す図である。 撮影履歴記録テーブルの一例を示す図である。 撮影データのメタデータの構成例を示す図である。 進捗確認処理の一例を示すシーケンス図である。 画角分析処理の一例を示すフローチャートである。 カット分析処理の一例を示すフローチャートである。 カメラワークタブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。 被写体タブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。 画角タブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。 カットタブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。 撮影データ分類テーブルの一例を示す図である。 映像データのカット種類を変更する方法を説明する図である。 フォーマットタブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。 Ｒａｗ現像タブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。

図１は、撮影支援システム１の構成を例示した図である。撮影支援システム１は、映像制作のための撮影作業を支援するシステムである。撮影支援システム１は、撮影作業を行う撮影者が携帯する撮影装置１０及び携帯端末３０と、撮影装置１０及び携帯端末３０に通信ネットワーク経由で接続可能なコンピュータ２０と、を含んでいる。

コンピュータ２０と撮影装置１０は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）などの無線ＬＡＮ通信を用いてデータをやり取りする。また、コンピュータ２０と携帯端末３０は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉなどの無線ＬＡＮ通信を用いてデータをやり取りしてもよく、ＬＴＥ（登録商標）などの移動体通信を用いてデータをやり取りしてもよい。

なお、図１では、撮影装置１０と携帯端末３０がそれぞれ独立した装置である例を示したが、撮影装置１０と携帯端末３０は単一の装置であってもよい。

撮影装置１０は、デジタルカメラである。以降では、撮影装置１０がデジタルカメラ専用機である場合を例に説明するが、撮影装置１０は、デジタル動画撮影機能を備えた装置であればよい。撮影装置１０は、例えば、動画撮影機能を備えた、スマートフォン、タブレット型コンピュータなどであってもよい。

撮影装置１０は、撮影者の指示に従って動画撮影を行い、動画撮影によって得られた撮影データを記録する。撮影装置１０は、撮影データをＭＯＶ形式等で記録するBT.709準拠の標準的な画質モードやLogモードの撮影に加えて、ＲＡＷ形式で記録するＲＡＷ動画撮影を行ってもよい。MOV形式では例えばH.264やH.265のコーデックが選択可能である。

撮影装置１０は、撮影データの生成に伴い、撮影データに関するメタデータ（以降、単に、メタデータと記す。）を生成する。撮影装置１０は、生成したメタデータをコンピュータ２０へ送信する。メタデータは、少なくとも、各撮影を特定する撮影識別情報と、撮影日時情報と、を含んでいる。メタデータは、さらに、静止画のサムネイルと移動ベクトル情報、又は、動画のサムネイルを含むことが望ましい。また、メタデータは、さらに、撮影データのファイル名、撮影データのデータサイズ、フレームレート、タイムコード、レンズ情報、ＡＦ情報、露出情報、顔検出情報、撮影装置１０の姿勢情報のうちの少なくとも１つを含むことが望ましい。

なお、撮影装置１０は、撮影データを、必要に応じて、コンピュータ２０へ送信してもよい。撮影データは、メタデータと比較してデータサイズが大きいため、ＢＬＥ（登録商標）などの近距離無線通信を用いて携帯端末３０へ一旦送信し、その後、携帯端末３０からＷｉ−Ｆｉなどの無線ＬＡＮ通信を用いてコンピュータ２０へ送信してもよい。または、近距離無線通信を用いて携帯端末３０へ一旦送信し、その後、携帯端末３０からＬＴＥなどの移動体通信を用いてコンピュータ２０へ送信してもよい。撮影装置１０は、撮影データとともにメタデータを携帯端末３０経由でコンピュータ２０へ送信してもよい。

コンピュータ２０は、撮影装置１０又は携帯端末３０から受信したメタデータを分析し、分析結果を集計するデータ処理装置である。コンピュータ２０は、携帯端末３０から要求に応じて、集計結果を含む集計情報を携帯端末３０へ送信する。コンピュータ２０は、メタデータに加えて、撮影装置１０から直接、又は、携帯端末３０を経由して撮影装置１０から間接に、撮影データを受信してもよい。

携帯端末３０は、表示装置を備える表示端末である。携帯端末３０は、例えば、スマートフォン、タブレット型コンピュータなどである。携帯端末３０は、撮影者からの進捗確認指示に従って、撮影の進捗状況を確認する要求をコンピュータ２０へ送信する。そして、携帯端末３０は、コンピュータ２０から要求に対する応答として集計情報を受信すると、コンピュータ２０から受信した集計情報に基づいて集計結果を表示する。

撮影支援システム１では、撮影者は、撮影作業中に携帯端末３０に表示された集計結果を見ることで、撮影作業の進捗状況を確認することができる。このため、撮影支援システム１によれば、映像制作における撮影作業を支援することができる。

以下、撮影支援システム１の各構成要素について更に詳細に説明する。図２は、撮影装置１０の構成を例示した図である。撮影装置１０は、動画撮影機能を備えたデジタルカメラであり、図２に示すように、カメラ本体１００と、カメラ本体１００に着脱自在なレンズユニット２００と、を備えている。

レンズユニット２００は、レンズ２０１と、レンズ駆動部２０２と、レンズ駆動制御回路２０３と、Ｆｌａｓｈメモリ２０４と、を備えている。レンズ２０１は、単焦点レンズまたはズームレンズであり、被写体の光学像を形成するための単数または複数の光学レンズを含んでいる。レンズ２０１は、レンズ駆動部２０２の動力によって光軸方向に移動する。レンズ駆動制御回路２０３は、後述するマイクロコンピュータ１０７からの制御信号に基づいてレンズ駆動部２０２を制御してレンズ２０１を動かすことで、ピント位置を調整する。レンズ２０１がズームレンズである場合には、レンズ２０１の焦点距離についても調整可能である。Ｆｌａｓｈメモリ２０４には、レンズ２０１固有の情報であるレンズ情報が格納されている。レンズ情報は、例えば、焦点距離などの情報を含んでいる。

カメラ本体１００は、撮像素子１０１を含んでいる。撮像素子１０１は、例えば、ＣＣＤ（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃ）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（ＣｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙＭｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ−Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどであり、各々が画素を構成する、二次元に配列された複数のフォトダイオードを含んでいる。フォトダイオードが受光量に応じた電流を発生させることで、フォトダイオードに接続されているキャパシタに電荷が蓄積される。複数のフォトダイオードの前面には、ベイヤ配列に並べられたＲＧＢフィルタが配置されている。

なお、撮像素子１０１の構成はベイヤ配列に並べられたＲＧＢフィルタを含む構成に限定されない。撮像素子１０１は、複数の色の光を識別可能に検出できればよく、例えばＦＯＶＥＯＮ（登録商標）のような、素子の厚さ方向に複数のセンサを配列した構成であってもよい。

撮像素子１０１は撮像回路１０２に接続されている。撮像回路１０２は、撮像素子１０１から出力された信号（以降、アナログ画像信号と記す）に対し、リセットノイズを低減した上で波形整形を行い、さらに適切な輝度になるようにゲインアップを行う。撮像回路１０２は、ＡＤ（Ａｎａｌｏｇ−ｔｏ−Ｄｉｇｉｔａｌ）コンバータ１０３に接続されている。ＡＤコンバータ１０３は、アナログ画像信号をアナログ−デジタル変換する。その後、得られたデジタル画像信号をバス１１９に出力して、ＳＤＲＡＭ（ＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＤｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０９に撮影データとして記憶させる。さらに、撮影装置１０がＲＡＷ撮影を行っている場合であれば、その撮影データは、メモリＩ／Ｆ１１０を経由して記録媒体１１３に記録される。なお、本明細書においては、画像処理部１０４で処理される前のＲＡＷ形式の撮影データを、ＲＡＷデータと記す。

画像処理部１０４は、ＲＡＷデータに対して画像処理を実行する。画像処理部１０４は、例えば、ＳＤＲＡＭ１０９から読み出したＲＡＷデータを映像データに変換し、映像データをＳＤＲＡＭ１０９に記憶させる。画像処理部１０４は、映像データから動画又は静止画のサムネイルを生成してもよく、映像データから移動ベクトル情報を生成してもよい。画像処理部１０４は、さらに、映像データから顔検出情報を生成してもよい。

圧縮伸張部１０５は、映像データをメモリＩ／Ｆ１１０に接続された記録媒体１１３へ記録するときに、映像データを指定された圧縮方式に従って圧縮する。マイクロコンピュータ１０７は、圧縮された映像データに対して、必要なヘッダを付加して、映像ファイルを生成し、メモリＩ／Ｆ１１０を経由して記録媒体１１３に記録する。また、圧縮伸張部１０５は、映像の再生表示のために映像データの伸張も行う。

マイクロコンピュータ１０７は、撮影装置１０全体を制御する回路である。マイクロコンピュータ１０７には、Ｆｌａｓｈメモリ１０８及び操作部１１２が接続されている。マイクロコンピュータ１０７はＦｌａｓｈメモリ１０８に格納されているプログラムに基づいて撮影装置１０全体の制御を行う。マイクロコンピュータ１０７は、例えば、メモリＩ／Ｆ１１０を経由して行う記録媒体１１３に対する撮影データの書込み及び読み出しを制御する。また、マイクロコンピュータ１０７は、画像処理部１０４からの出力等を用いてメタデータを生成して、生成したメタデータを、メモリＩ／Ｆ１１０を経由して記録媒体１１３に記録する。

Ｆｌａｓｈメモリ１０８は、プログラムに加えて、プログラムの実行において使用される種々の情報を格納している。ＳＤＲＡＭ１０９は、撮影データ等の一時記憶用の、電気的書き換え可能な揮発性メモリである。ＳＤＲＡＭ１０９は、ＡＤコンバータ１０３から出力されたＲＡＷデータ、画像処理部１０４、圧縮伸張部１０５において処理された映像データを一時記憶する。

メモリＩ／Ｆ１１０は、記録媒体１１３に接続されている。メモリＩ／Ｆ１１０は、撮影データとメタデータを、記録媒体１１３に対して書き込み及び読み出しする。記録媒体１１３は、例えば、カメラ本体１００に着脱自在なメモリカード等であるが、これに限らず、カメラ本体１００に内蔵された不揮発性メモリやハードディスク等であっても良い。

ＬＣＤ(Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ)ドライバ１１１は、ＬＣＤ１１４に接続されている。ＬＣＤドライバ１１１は、ＳＤＲＡＭ１０９又は記録媒体１１３から読み出されて、圧縮伸張部１０５によって伸張された映像データに基づいて、映像をＬＣＤ１１４に表示させる。ＬＣＤ１１４は、例えば、カメラ本体１００の背面に設けられている。なお、カメラ本体１００は、ＬＣＤ１１４の代わりに有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなど他のディスプレイ装置を備えてもよい。

操作部１１２は、電源釦、レリーズ釦、動画釦、再生釦、メニュー釦、十字釦、ＯＫ釦、モードダイヤル等、各種入力釦及び各種入力キーを含んでいる。操作部１１２は、これらの操作状態を検知し、検知結果をマイクロコンピュータ１０７に出力する。マイクロコンピュータ１０７は、操作部１１２から出力された検知結果に基づいて、撮影者の操作に応じた各種シーケンスを実行する。

ＡＥ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ）処理部１１５は、映像データに基づいて被写体輝度を測定し、測定した被写体輝度情報を、マイクロコンピュータ１０７に出力する。なお、映像データに基づいて被写体輝度を算出する代わりに、撮影装置１０は、被写体輝度の測定のために専用の測光センサを設けてもよく、測光センサの出力に基づいて被写体輝度を算出してもよい。マイクロコンピュータ１０７は、被写体輝度に基づいてＢＴ値などの露出制御パラメータを算出する。マイクロコンピュータ１０７は、さらに、ＴＶ値、ＡＶ値、ＳＶ値などの露出制御パラメータ値を算出してもよい。ＴＶ値、ＡＶ値、ＳＶ値は、それぞれシャッター速度、Ｆ値、ＩＳＯ感度に基づいて算出する。なお、これらの露出制御パラメータ値を含む露出情報は、メタデータに含まれてもよい。

ＡＦ（Ａｕｔｏ Ｆｏｃｕｓ）処理部１１６は、映像データに基づいて合焦評価値を算出し、マイクロコンピュータ１０７に出力する。マイクロコンピュータ１０７は、合焦評価値に基づいてレンズ２０１の移動を制御することで、ピント合わせを行う。

センサ部１１７は、加速度センサ、ジャイロセンサなどを含んでいる。マイクロコンピュータ１０７は、センサ部１１７からの出力信号に基づいて、カメラの姿勢情報を生成する。カメラの姿勢情報は、メタデータに含まれてもよい。

通信部１１８は、無線通信を行う通信モジュールであり、例えば、Ｗｉ−Ｆｉモジュール、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール、ＢＬＥモジュールなどである。通信部１１８は、アンテナと、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）部と、ベースバンド部を含んでいる。通信部１１８は、撮影データ（ＲＡＷデータ、映像データ）及びメタデータを外部装置へ送信する。

バス１１９は、カメラ本体１００の内部で読み出され、また、生成された各種データを、カメラ本体１００の内部で転送するための転送路である。

以上のように構成された撮影装置１０は、撮影者の指示に従って動画撮影を行い、撮影データを生成する。また、撮影装置１０は、撮影データのメタデータを生成し、生成したメタデータをコンピュータ２０へ送信する。メタデータの送信タイミングは、特に限定しない。メタデータの送信は、撮影の都度行われてもよく、定期的又は不定期に、予め決められたタイミングに行われてもよい。また、撮影者が指示したときに行われてもよい。さらに、撮影装置１０は、撮影データを携帯端末３０へ送信してもよい。撮影データの送信タイミングも、特に限定しない。撮影データの送信は、撮影の都度行われてもよく、定期的又は不定期に、予め決められたタイミングに行われてもよい。また、撮影者が指示したときに行われてもよい。

図３は、コンピュータ２０の構成を例示した図である。図４は、撮影支援処理に関連するコンピュータ２０の機能的構成を例示した図である。コンピュータ２０は、例えば、クラウド環境に置かれたサーバ装置であり、図３に示すように、プロセッサ２１と、メモリ２２と、補助記憶装置２３と、通信制御装置２４を備えている。ただし、コンピュータ２０は、撮影装置１０及び携帯端末３０とネットワーク経由で接続可能な環境に置かれていればよく、オンプレミス環境に置かれてもよい。

プロセッサ２１は、任意の処理回路であり、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含んでいる。プロセッサ２１は、メモリ２２又は補助記憶装置２３に格納されているプログラムを実行してプログラムされた処理を行うことで、図４に示す機能を実現する。メモリ２２は、プロセッサ２１のワーキングメモリである。メモリ２２は、たとえば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の任意の半導体メモリである。

補助記憶装置２３は、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）、Ｆｌａｓｈメモリ等の不揮発性のメモリである。通信制御装置２４は、ＬＡＮアダプタなどの有線の通信モジュールである。通信制御装置２４、例えば、Ｗｉ−Ｆｉモジュールなど無線の通信モジュールであってもよい。

コンピュータ２０は、図４に示すように、撮影支援処理に関連する機能的構成として、受信部２０ａと、分析部２０ｂと、集計部２０ｃと、送信部２０ｄを備えている。

受信部２０ａは、撮影装置１０で生成されたメタデータであって、撮影装置１０を用いた動画撮影によって得られた撮影データに関するメタデータを受信する。受信部２０ａは、例えば、通信制御装置２４が対応する。

分析部２０ｂは、カメラワーク分析と被写体分析とを実行する。分析部２０ｂは、例えば、マイクロコンピュータ１０７及び画像処理部１０４が対応する。カメラワーク分析は、メタデータに基づいて撮影データを、撮影データに対応するカメラワークの種類に分類する分析処理である。被写体分析は、メタデータに基づいて撮影データを、撮影データに対応する被写体の種類に分類する分析処理である。これにより、撮影データ毎に、カメラワークと被写体の種類が特定される。

カメラワークの種類には、例えば、撮影装置１０を固定しながら撮影を行うフィックス、撮影装置１０を左から右に振りながら撮影を行う右パンニング、撮影装置１０を右から左に振りながら撮影を行う左パンニング、撮影装置１０を下から上に振りながら撮影を行うチルトアップ、撮影装置１０を上から下に振りながら撮影を行うチルトダウン、広角状態から望遠状態に変えながら撮影を行うズームイン、望遠状態から広角状態に変えながら撮影を行うズームアウト、などが含まれる。

撮影データに対応するカメラワークの種類とは、撮影データを得るために行われた撮影における主要なカメラワークの種類のことであり、撮影データ毎に一つのカメラワークの種類が特定される。例えば、撮影データから得られる映像に、フィックスで撮影した映像と右パンニングで撮影した映像が含まれる場合には、分析部２０ｂは、フィックス又は右パンニングをその映像データに対応するカメラワークの種類に特定する。また、撮影データに対応する被写体の種類とは、撮影データを得るために行われた撮影における主要な被写体の種類のことであり、撮影データ毎に一つの被写体の種類が特定される。

分析部２０ｂは、カメラワーク分析と被写体分析に加えて、画角分析、カット分析などのその他の分析を行ってもよい。画角分析は、メタデータに基づいて撮影データを、撮影データに対応する画角の種類に分類する分析処理である。カット分析は、メタデータに基づいて撮影データを、撮影データに対応するカットの種類に分類する分析処理である。

画角の種類には、例えば、ロングショット、ミディアムショット、アップショットなどが含まれる。被写体が人物である場合を例に説明すると、ロングショットには、人物全体又は人物の頭から膝が写る程度の画角が該当する。ミディアムショットには、腰から頭までが写る程度の画角が該当する。アップショットには、顔が大きく写る程度の画角が該当する。

カットの種類には、例えば、オープニングカット、エンディングカット、インサートカットなどが含まれる。なお、カットの種類は、最終的には映像制作者が決定するものであるので、分析部２０ｂが分類した撮影データに対応するカットの種類は、あくまで各カットの候補である。

集計部２０ｃは、カメラワーク分析によって分類された撮影データの少なくとも一部をカメラワークの種類毎に集計した第１の集計結果を生成し、さらに、被写体分析によって分類された撮影データの少なくとも一部を被写体の種類毎に集計した第２の集計結果を生成する。なお、コンピュータ２０が複数の異なる映像作品の制作を支援する場合、分析部２０ｂは、複数の異なる映像作品のメタデータを分析することで、複数の異なる映像作品のために得られた撮影データを分類することになる。この場合、集計部２０ｃは、映像作品毎に撮影データを集計することが望ましい。従って、集計部２０ｃは、必ずしも分析部２０ｂが分類した全ての撮影データを集計対象とする必要はなく、少なくとも一部の撮影データ、つまり、同じ映像作品のために撮影された撮影データを集計対象とすればよい。

集計部２０ｃは、第１の集計結果と第２の集計結果に加えて、第３の集計結果、第４の集計結果などのその他の集計結果を生成してもよい。第３の集計結果は、カット分析によって分類された撮影データの少なくとも一部をカットの種類毎に集計した集計結果である。第４の集計結果は、画角分析によって分類された撮影データの少なくとも一部を画角の種類毎に集計した集計結果である。

送信部２０ｄは、第１の集計結果と第２の集計結果とを含む集計情報を表示端末に送信する。なお、集計情報には、第１の集計結果と第２の集計結果に加えて、第３の集計結果を含んでもよく、第４の集計結果を含んでもよい。また、集計情報には、第１の集計結果と第２の集計結果に加えて、第３の集計結果と第４の集計結果を含んでもよい。

以上のように構成されたコンピュータ２０は、撮影装置１０から受信したメタデータに基づいて分析を行い、撮影データを分類する。さらに、分類した撮影データを集計し、集計結果を含む集計情報を携帯端末３０へ送信する。なお、集計情報の送信は、例えば、携帯端末３０からの要求に応じて行われるが、送信先が既知であれば、定期的又は不定期に予め決められたタイミングで行われてもよい。

図５は、携帯端末３０の構成を例示した図である。携帯端末３０は、表示機能を有する表示端末であり、図５に示すように、プロセッサ３１と、メモリ３２と、補助記憶装置３３と、通信制御装置３４と、入力部３５と、ディスプレイ３６を備えている。

プロセッサ３１、メモリ３２、補助記憶装置３３、通信制御装置３４は、それぞれ、図３に示すプロセッサ２１、メモリ２２、補助記憶装置２３、通信制御装置２４と同様である。ただし、携帯端末３０は、コンピュータ２０とは異なり、屋外での使用が想定されるため、通信制御装置３４は、少なくとも無線の通信モジュールを含むことが望ましい。

入力部３５は、撮影者の操作を受け付けるための操作部であり、例えば、タッチパネル、釦などである。ディスプレイ３６は、ＬＣＤ、有機ＥＬディスプレイなどの表示装置である。

以上のように構成された携帯端末３０は、コンピュータ２０から集計情報を受信し、集計情報に基づいて少なくともカメラワークの種類に関する第１の集計結果と被写体の種類に関する第２の集計結果とを表示する。集計情報に第３の集計結果が含まれている場合には、携帯端末３０は、集計結果に基づいて、第１の集計結果と第２の集計結果と第３の集計結果を表示する。集計情報に第４の集計結果が含まれている場合には、携帯端末３０は、集計結果に基づいて、第１の集計結果と第２の集計結果と第４の集計結果を表示する。また、集計情報に第３の集計結果と第４の集計結果が含まれている場合には、携帯端末３０は、集計結果に基づいて、第１の集計結果と第２の集計結果と第３の集計結果と第４の集計結果を表示する。なお、集計結果の表示は、例えば、撮影者が入力部３５を用いて撮影の進捗確認を指示することで行われるが、集計情報は、進捗確認の指示に応じてコンピュータ２０から受信してもよく、定期的又は不定期に予め決められたタイミングで受信してもよい。

次に、撮影支援システム１が行う撮影支援方法について概説する。図６は、撮影支援処理の一例を示すフローチャートである。撮影支援システム１は、図６に示す撮影支援処理を行うことで、映像制約における撮影者の撮影作業を支援する。

まず、撮影支援システム１は、メタデータを送受信する（ステップＳ１）。ここでは、撮影装置１０が動画撮影によって得た撮影データに関するメタデータをコンピュータ２０へ送信し、コンピュータ２０の受信部２０ａがメタデータを受信する。

次に、撮影支援システム１は、メタデータを分析する（ステップＳ２）。ここでは、コンピュータ２０の分析部２０ｂが、メタデータに基づいて、少なくともカメラワーク分析と被写体分析を行う。分析部２０ｂは、さらに、画角分析又はカット分析の少なくとも一方を行ってもよい。

その後、撮影支援システム１は、分析結果を集計する（ステップ３）。ここでは、コンピュータ２０の集計部２０ｃが、少なくとも第１の集計結果と第２の集計結果を生成する。集計部２０ｃは、さらに、第３の集計結果又は第４の集計結果の少なくとも一方を生成してもよい。

集計が終了すると、撮影支援システム１は、集計情報を送受信する（ステップＳ４）。ここでは、コンピュータ２０の送信部２０ｄが、少なくとも第１の集計結果と第２の集計結果を含む集計情報を携帯端末３０へ送信する。なお、送信部２０ｄは、第１の集計結果と第２の集計結果に加えて、第３の集計結果又は第４の集計結果の少なくとも一方を含む集計情報を送信してもよい。携帯端末３０は、コンピュータ２０が送信した集計情報を受信する。

最後に、撮影支援システム１は、集計結果を表示する（ステップＳ５）。ここでは、携帯端末３０が、集計情報に基づいて、少なくとも第１の集計結果と第２の集計結果を表示する。携帯端末３０は、集計情報に基づいて、第１の集計結果と第２の集計結果に加えて、第３の集計結果又は第４の集計結果の少なくとも一方を表示してもよい。

一般に、同じようなカメラワークで撮影された映像素材ばかりが収集されている場合や、同じ被写体ばかりが撮影されている場合には、映像作品のシナリオに応じた必要な映像素材が不足しやすい。このため、編集作業に困難が生じやすい。特に、ドキュメンタリー作品のように撮影作業の時点においてシナリオが不明な場合には、映像制作に必要な映像素材のカメラワークや被写体がどのようなバランスで必要となるかは不明である。従って、様々なカメラワークで様々な被写体を偏りなく撮影することが、編集作業における困難を回避するために望ましい。

撮影支援システム１が、図６に示す撮影支援処理を行うことで携帯端末３０に表示される第１の集計結果と第２の集計結果が表示される。従って、撮影支援システム１によれば、撮影者は、撮影数の少ないカメラワークと被写体の種類を撮影作業中に把握することが可能であり、撮影作業が終了する前に、追加で撮影すべき映像のカメラワークと被写体を特定して、追加で撮影することができる。このため、撮影支援システム１は、フィクションだけではなくドキュメンタリーなどの任意のジャンルの映像制作における撮影作業を支援することが可能であり、映像作品における編集作業の困難を軽減することができる。

以下、撮影支援システム１が行う撮影支援方法について更に詳細に説明する。図７は、撮影履歴記録処理の一例を示すシーケンス図である。図８は、メイン画面の一例を示す図である。図９は、プロジェクト作成画面の一例を示す図である。図１０は、撮影履歴記録テーブルの一例を示す図である。図１１は、撮影データのメタデータの構成例を示す図である。まず、図７から図１１を参照しながら、撮影履歴記録処理について説明する。

撮影者は、撮影作業を行う際に、プロジェクトを選択してから撮影作業を行う。プロジェクトは、映像作品に関するデータ（撮影データ、メタデータなど）を管理する単位であり、映像作品毎に作成される。

撮影者は、まず、携帯端末３０のディスプレイ３６に表示されている図８に示す画面Ｇ１上で、これから行う撮影作業に対応するプロジェクトを指定する（図７のステップＳ１１）。既に作成済みのプロジェクトを指定する場合には、リストボックスＬ１に表示されるプロジェクトから選択する。また、新たなプロジェクトを指定する場合には、ボタンＢ１を押下する。ボタンＢ１を押下すると、画面Ｇ２がディスプレイ３６に表示される。テキストボックスＴ１に新たなプロジェクトのプロジェクト名を入力してからボタンＢ５を押下することで、新たなプロジェクトが作成されて、これから行う撮影作業に対応するプロジェクトとして指定される。なお、以降では、既存のプロジェクト“沖縄”が指定された場合を例に説明する。

プロジェクトの指定が終了すると、撮影者は、撮影履歴の記録開始を指示する（ステップＳ１２）。ここでは、撮影者は、画面Ｇ１のボタンＢ３を押下する。撮影者がボタンＢ３を押下すると、携帯端末３０は、撮影履歴記録開始の要求（以降、記録開始要求と記す）をコンピュータ２０へ送信する（ステップＳ１３）。なお、この記録開始要求は、ステップＳ１１で指定されたプロジェクトのプロジェクト名などプロジェクトを特定する情報（以降、単にプロジェクト情報と記す）を含んでいる。

記録開始要求を受信したコンピュータ２０は、撮影履歴の記録開始日時を登録する（ステップＳ１４）。ここでは、コンピュータ２０は、まず、記録開始要求を受信したときの日時情報を取得し、さらに、記録開始要求からプロジェクト情報を取得する。その後、コンピュータ２０は、補助記憶装置２３に設けられた撮影履歴情報テーブルＴＢＬ１に新たな行を追加し、新たな行のプロジェクト名と履歴記録開始日時のカラムにプロジェクト情報と日時情報とを登録する。図１０には、撮影履歴情報テーブルＴＢＬ１に新たな行Ｒ２２が追加された様子が示されている。なお、撮影履歴情報テーブルＴＢＬ１には、プロジェクト名と履歴記録開始日時のカラムの他に、履歴記録終了日時のカラムが設けられている。

撮影者は、撮影履歴の記録開始を指示すると、撮影装置１０を用いて撮影作業を開始し、任意のタイミングで撮影指示を撮影装置１０へ入力する（ステップＳ１５）。撮影装置１０は、撮影作業中、撮影者が撮影指示を行う度に、被写体の撮影を行って撮影データを生成する。さらに、撮影装置１０は、撮影者が撮影指示を行う度に、撮影データとともに撮影データに関するメタデータを生成し、生成したメタデータをコンピュータ２０へ送信する（ステップＳ１６）。メタデータを受信したコンピュータ２０は、メタデータを補助記憶装置２３などに記録する。メタデータは、少なくとも撮影識別情報、撮影日時情報を含んでいる。より具体的には、メタデータは、例えば、図１２に示すように、撮影識別情報Ｄ１、撮影日時情報Ｄ２、撮影データのファイル名Ｄ３、撮影データのデータサイズＤ４、フレームレートＤ５、コーデックＤ６、タイムコードＤ７、レンズ情報Ｄ８、ＡＦ情報Ｄ９、露出情報Ｄ１０、顔検出情報Ｄ１１、移動ベクトル情報Ｄ１２、サムネイルＤ１３、撮影装置１０の姿勢情報Ｄ１４などを含んでもよい。なお、メタデータが少なくとも撮影識別情報Ｄ１と撮影日時情報Ｄ２を含むことで、メタデータ、さらに、撮影データを、ステップＳ１１で指定したプロジェクトと関連付けることができる。

撮影作業を終了すると、撮影者は、撮影履歴の記録終了を指示する（ステップＳ１７）。ここでは、撮影者は、画面Ｇ１のボタンＢ４を押下する。撮影者がボタンＢ４を押下すると、携帯端末３０は、撮影履歴記録終了の要求（以降、記録終了要求と記す）をコンピュータ２０へ送信する（ステップＳ１８）。なお、この記録終了要求は、プロジェクト情報を含んでいる。

記録終了要求を受信したコンピュータ２０は、撮影履歴の記録終了日時を登録する（ステップＳ１９）。ここでは、コンピュータ２０は、まず、記録終了要求を受信したときの日時情報を取得し、さらに、記録終了要求からプロジェクト情報を取得する。その後、コンピュータ２０は、プロジェクト名をキーにして撮影履歴情報テーブルＴＢＬ１を検索することで、履歴記録終了日時のカラムに日時情報が登録されていない行を特定する。その後、特定した行の履歴記録終了日時のカラムに日時情報を登録する。

以上のように、図７に示す撮影履歴記録処理を行うことで、撮影支援システム１は、撮影期間を特定する情報を記録することが可能であり、これにより、撮影データに関するメタデータをプロジェクトと関連付けて収集することができる。

図１２は、進捗確認処理の一例を示すシーケンス図である。図１３は、画角分析処理の一例を示すフローチャートである。図１４は、カット分析処理の一例を示すフローチャートである。図１５は、カメラワークタブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。図１６は、被写体タブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。図１７は、画角タブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。図１８は、カットタブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。図１９は、撮影データ分類テーブルの一例を示す図である。図２０は、映像データのカット種類を変更する方法を説明する図である。図２１は、フォーマットタブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。図２２は、Ｒａｗ現像タブ選択時における進捗確認画面の一例を示す図である。次に、図１２から図２２を参照しながら、進捗確認処理について説明する。

撮影者は、まず、携帯端末３０のディスプレイ３６に表示されている図８に示す画面Ｇ１上で、これから行う撮影作業に対応するプロジェクトを指定する（図１２のステップＳ２１）。ここでは、リストボックスＬ１に表示されるプロジェクトから進捗状況を確認するプロジェクトを選択する。なお、以降では、プロジェクト“沖縄”を選択した場合を例に説明する。

プロジェクトの指定が終了すると、撮影者は、進捗確認を指示する（ステップＳ２２）。ここでは、撮影者は、画面Ｇ１のボタンＢ２を押下する。撮影者がボタンＢ２を押下すると、携帯端末３０は、進捗確認の要求（以降、進捗確認要求と記す）をコンピュータ２０へ送信する（ステップＳ２３）。なお、この進捗確認要求は、ステップＳ２１で指定されたプロジェクトのプロジェクト情報を含んでいる。

進捗確認要求を受信したコンピュータ２０は、ステップＳ２１で指定したプロジェクトの対象データを特定する（ステップＳ２４）。ここでは、コンピュータ２０は、まず、携帯端末３０から受信したプロジェクト情報に基づいて、集計対象とする期間を特定する。具体的には、プロジェクト情報に基づいてプロジェクト“沖縄”が選択された場合であれば、コンピュータ２０は、プロジェクト“沖縄”をキーにして撮影履歴情報ＴＢＬ１を検索し、プロジェクト“沖縄”の履歴記録期間を特定する。例えば、撮影履歴情報ＴＢＬ１に図１０に示すデータが登録されている場合であれば、履歴記録期間は、行Ｒ２１によって特定される期間（2018/08/03 13:05:33〜2018/08/03 19:06:03）と、行Ｒ２２によって特定される期間（2018/08/04 10:26:55〜現在日時）を合わせた期間である。履歴記録期間が特定されると、コンピュータ２０は、さらに、履歴記録期間とメタデータに含まれる撮影日時情報とに基づいて、履歴記録期間内での撮影装置１０を用いた動画撮影によって得られた撮影データを、対象撮影データとして特定する。具体的には、コンピュータ２０は、コンピュータ２０に記録されているメタデータのうち、撮影日時情報Ｄ２が履歴記録期間内のものを抽出し、そのメタデータに含まれる撮影識別情報に対応する撮影データを対象撮影データとして特定する。

対象データが特定されると、コンピュータ２０は、各種の分析処理を行う（ステップＳ２５）。ここでは、コンピュータ２０は、ステップＳ２４で特定された対象撮影データの各々について、対象撮影データに対応するメタデータに基づいて対象撮影データを分類する。具体的には、コンピュータ２０は、対象撮影データの各々について、メタデータに基づいてカメラワーク分析と被写体分析と画角分析とカット分析を行い、対象撮影データに対応するカメラワークの種類、被写体の種類、画角の種類、カットの種類を特定する。

カメラワーク分析では、特に限定しないが、メタデータに含まれる移動ベクトル情報に基づいて、カメラワークの種類を特定してもよい。また、メタデータに移動ベクトルが含まれない場合で動画のサムネイルが含まれる場合には、動画のサムネイルから移動ベクトル情報を生成し、生成した移動ベクトル情報に基づいて、カメラワークの種類を特定してもよい。この場合、例えば、固定して撮影が行われたことを移動ベクトル情報が示している場合には、撮影データをフィックスに分類する。また、例えば、中心部分がほとんど動かず周辺部分が中心に向かって動いていることを移動ベクトル情報が示している場合には、撮影データをズームインに分類する。

被写体分析では、特に限定しないが、メタデータに含まれるサムネイルに基づいて、被写体の種類を特定してもよい。被写体分析では、画像データ（サムネイル）を用いた任意の画像処理アルゴリズムによって被写体の種類が特定され得る。また、画像データ以外のデータが被写体の種類の特定に利用されてもよい。例えば、カメラの姿勢情報を用いることで、特定の被写体の種類を排除してもよい。これにより、種類特定の精度を向上させることができる。さらに、学習済みのニューラルネットワークを用いて被写体の種類を特定してもよい。

画角分析では、特に限定しないが、メタデータに含まれる顔検出情報Ｄ１１に基づいて、画角の種類を特定してもよく、被写体分析の結果と、メタデータに含まれるレンズ情報Ｄ８及びＡＦ情報Ｄ９と、に基づいて、画角の種類を特定してもよい。具体的には、例えば、図１３に示す手順で画角の種類を特定してもよい。

コンピュータ２０は、まず、メタデータに顔検出情報Ｄ１１が含まれているか否かを判定する（ステップＳ４１）。そして、顔検出情報Ｄ１１が含まれている場合には、コンピュータ２０は、画像のフレームサイズと顔のサイズとの比率に応じて、おおよその画角を算出し、算出した画角に基づいて、画角の種類をロングショット、メディアムショット、アップショットのいずれかに特定する（ステップＳ４２）。

顔検出情報Ｄ１１が含まれていない場合には、コンピュータ２０は、被写体分析の結果と被写体距離と焦点距離と投影倍率に基づいて、画角の種類をロングショット、メディアムショット、アップショットのいずれかに特定する（ステップＳ４３）。なお、被写体分析の結果によって被写体のサイズが推定可能であり、推定された被写体のサイズと、レンズ情報Ｄ８（焦点距離、投影倍率）とＡＦ情報Ｄ９（被写体距離）とを用いることで、おおよその画角を算出することができる。

カット分析では、特に限定しないが、メタデータと、カメラワーク分析の結果と、画角分析の結果とに基づいて、カットの種類を特定してもよい。具体的には、例えば、図１４に示す手順でカットの種類を特定してもよい。

コンピュータ２０は、まず、画角分析の結果に基づいて、画角の種類がロングショットか否かを判定する（ステップＳ５１）。画角の種類がロングショットであれば、コンピュータ２０は、レンズ情報に基づいて３５ｍｍフィルムに換算して焦点距離が５０ｍｍ以下であるか否かを判定し（ステップＳ５２）、５０ｍｍ以下でなければ、撮影データをその他のカットに分類する。コンピュータ２０は、焦点距離が５０ｍｍ以下であっても、プロジェクト内で最も被写界深度が深い撮影データで無い場合には（ステップＳ５３ＮＯ）、撮影データをその他のカットに分類する。コンピュータ２０は、焦点距離が５０ｍｍ以下であり、且つ、プロジェクト内で最も被写界深度が深い撮影データであると判定すると（ステップＳ５３ＹＥＳ）、カットの種類をオープンイングカットに分類する（ステップＳ５４）。このように、画角の種類がロングショットである撮影データの中からオープニングカット候補を特定する理由は、オープニングカットでは状況説明から入ることが多く、情報量が多い広角シーンが有効だからである。

コンピュータ２０は、画角の種類がロングショット以外である場合には、カメラワークの種類がフィックスか否かを判定し（ステップＳ５５）、カメラワークの種類がフィックスでなければ、撮影データをその他のカットに分類する。カメラワークの種類がフィックスの場合には、コンピュータ２０は、さらに、撮影データの記録時間が５秒以下か否かを判定する（ステップＳ５６）。コンピュータ２０は、記録時間が５秒以下の場合には（ステップＳ５６ＹＥＳ）、カットの種類をインサートカットに分類する（ステップＳ５７）。このような条件でインサートカット候補を特定する理由は、インサートカットは安定感のあるフィックスが好適であり、実際に使うのは２〜３秒程度でよいので長い記録は不要なためである。

コンピュータ２０は、記録時間が５秒以下でない場合には（ステップＳ５６ＮＯ）、さらに、記録時間が１０秒以上か否かを判定する（ステップＳ５８）。コンピュータ２０は、記録時間が１０秒以上でない場合には（ステップＳ５８ＮＯ）、撮影データをその他のカットに分類し、記録時間が１０秒以上の場合には（ステップＳ５８ＹＥＳ）、カットの種類をエンディングカットに分類する（ステップＳ５９）。このような条件でエンディングカット候補を特定する理由は、エンディングカットは動きが少ないフィックスが使いやすく、また、余韻を残すのに十分な長さで記録された素材が使いやすいからである。

分析処理が終了すると、コンピュータ２０は、分析結果を集計する（ステップＳ２６）。ここでは、コンピュータ２０は、対象撮影データをカメラワークの種類毎に集計した第１の集計結果、対象撮影データを被写体の種類毎に集計した第２の集計結果、対象撮影データを画角の種類毎に集計した第３の集計結果、及び、対象撮影データをカットの種類毎に集計した第４の集計結果を生成する。

その後、コンピュータ２０は、進捗確認要求に対して応答する（ステップＳ２７）。ここでは、コンピュータ２０は、進捗確認要求を送信した携帯端末３０へ、第１の集計結果、第２の集計結果、第３の集計結果、及び、第４の集計結果を含む集計情報を進捗確認応答として送信する。

集計情報を受信すると、携帯端末３０は、集計情報に基づいて、第１の集計結果、第２の集計結果、第３の集計結果、及び、第４の集計結果を表示する（ステップＳ２８）。

図１５には、第１の集計結果を表示した画面Ｇ３が例示されている。図１５は、進捗確認要求後にディスプレイ３６に表示される画面の一例であり、カメラワークのタブＴＢ１を選択したときに表示される画面である。図１５に示すように、カメラワークの種類毎に集計した集計結果が表示されることで、不足しているカメラワークやカメラワークの偏りを撮影者が容易に把握することができる。図１５に示す例の場合、撮影者は、左パンニング、チルトダウン、ズームアウトが全く撮影されていないことにひと目で気づくことができる。また、各撮影データの再生ボタンを押下することで、動画のサムネイルが再生される。これにより、各カメラワークでの撮影の内容を撮影者が更に詳細に確認することができる。

図１６には、第２の集計結果を表示した画面Ｇ４が例示されている。図１６は、進捗確認要求後にディスプレイ３６に表示される画面の一例であり、被写体のタブＴＢ２を選択したときに表示される画面である。図１６に示すように、被写体の種類毎に集計した集計結果が表示されることで、被写体の偏りを撮影者が容易に把握することができる。図１６に示す例の場合、撮影者は、これまでのところ人物撮影を中心に撮影が行われていることを確認することができる。また、各撮影データの再生ボタンを押下することで撮影された被写体の詳細を確認することができる。

図１７には、第３の集計結果を表示した画面Ｇ５が例示されている。図１７は、進捗確認要求後にディスプレイ３６に表示される画面の一例であり、画角のタブＴＢ３を選択したときに表示される画面である。図１７に示すように、画角の種類毎に集計した集計結果が表示されることで、不足している画角や画角の偏りを撮影者が容易に把握することができる。図１７に示す例の場合、撮影者は、これまでのところロングショット、ミディアムショット、アップショットがバランスよく撮影されていることを確認することができる。

図１８には、第４の集計結果を表示した画面Ｇ６が例示されている。図１８は、進捗確認要求後にディスプレイ３６に表示される画面の一例であり、カットのタブＴＢ４を選択したときに表示される画面である。図１８に示すように、カットの種類毎に集計した集計結果が表示されることで、不足しているカットを撮影者が容易に把握することができる。図１８に示す例の場合、撮影者は、既にオープニングカット、エンディングカットの候補を撮影済みであり、インサートカットも適度に撮影されていることを確認することができる。

なお、ステップＳ２５で行われた分析結果は、例えば、図１９に示すように、コンピュータ２０の補助記憶装置２３に設けられた撮影データ分類テーブルＴＢＬ２に登録されてもよい。これにより、２回目以降の進捗確認要求に対して、分類が行われていない撮影データのみを対象として分析を行ってもよい。

また、図１８に示すカット種類についての分類結果は、他の分析結果とは異なり、あくまで推定である。従って、各撮影データのカットの種類は、変更可能である。例えば、撮影者は、図２０に示すように、カットの種類を変更すべき撮影データに対応するアイコンを長押し、その後、表示されたカットの種類の中から変更後のカットの種類を選択することで、カット変更指示を入力することができる（図１２のステップＳ２９）。携帯端末３０は、カット変更指示が入力されると、カット変更要求をコンピュータ２０へ送信し（ステップＳ３０）、カット変更要求を受信したコンピュータ２０が、例えば、図１９に示す撮影データ分類テーブルＴＢＬ２を更新することでカットの種類を変更する（ステップＳ３１）。その後、コンピュータ２０は、カットの種類毎に撮影データを再集計することで第４の集計結果を再生成し（ステップＳ３２）、新たに生成された第４の集計結果を含む集計情報を、携帯端末３０へカット変更応答として送信する（ステップＳ３３）。カット変更応答を受信した携帯端末３０は、受信した集計情報に基づいて表示を更新する（ステップＳ３４）。このように、カットの種類を適切に修正することで、撮影者は、進捗確認画面（画面Ｇ６）を見ることで、真に不足しているカットを把握することができる。

さらに、フォーマットのタブＴＢ５を選択して、携帯端末３０に図２１に示す画面Ｇ７を表示させることで、撮影データのフォーマットと、撮影データの現像状態を確認することができる。図２１には、撮影条件ごとに撮影データが分類された様子が示されている。具体的には、４Ｋ３０ｐ（つまり、画質が４Ｋで、フレームレートが３０ｆｐｓ）のLogモードで撮影した撮影データが５つあり、４Ｋ３０ｐのＲＡＷ形式で撮影した撮影データが４つあり、ＦｕｌｌＨＤ１２０ｐで色空間ＢＴ．７０９で撮影した撮影データが１つあることを示している。また、４Ｋ３０ｐのＲＡＷ形式で撮影した撮影データ５つのうちの、停止マークで示される２つは、未現像であることを示している。

さらに、撮影者は、携帯端末３０を操作して撮影データの現像を指示することもできる。具体的には、撮影者は、まず、Ｒａｗ現像のタブＴＢ６を選択して、携帯端末３０に図２２に示す画面Ｇ８を表示させる。図２２には、現像することができるＲＡＷデータが表示されている。現像するＲＡＷデータを、対応するチェックボックスにチェックを入れることで選択し、さらにドロップダウンリストＤＬ１からＤＬ４を用いて現像処理条件を指定する。その後、ボタンＢ７を押下して現像指示を入力する（図１２のステップＳ３５）。携帯端末３０は、現像指示が入力されると、現像要求をコンピュータ２０へ送信し（ステップＳ３６）、コンピュータ２０は、現像要求に含まれる現像条件情報を受信する。その後、コンピュータ２０は、現像条件情報に基づいて現状処理、つまり、ＲＡＷデータを映像データに変換する画像処理を行う（ステップＳ３７）。このように、撮影者は、撮影作業中に進捗確認に加えて、遠隔地での現像処理についても指示することができる。

以上のように、撮影支援システム１では、撮影者は、撮影作業中に、どのような被写体をどのようなカメラワークで撮影済みか容易に確認することができる。このため、カメラワークの種類と被写体の種類とを偏りなく撮影することが可能であり、これによって、編集時におけるシナリオ構成の幅を広げることができる。従って、撮影支援システム１によれば、任意のジャンルの映像制作における撮影作業を支援することができる。

また、撮影支援システム１では、撮影装置１０が撮影装置１０とは異なる装置であるコンピュータ２０にメタデータを送信し、コンピュータ２０がメタデータを分析し、携帯端末３０が分析結果を表示する。これにより、撮影者は、撮影の偏りを把握することができる。この様な構成によれば、撮影者が携帯する撮影装置１０と携帯端末３０に、負荷の大きい分析処理を行わせることなく、撮影の進捗状況を確認することができる。このため、進捗確認が撮影機器に負担となり撮影作業に支障をきたすことを回避することができる。また、分析を撮影データよりも軽いメタデータに基づいて行うことで、撮影支援システム１の構成要素間での通信量を小さく抑えることができる。従って、通信環境への依存度を低下させることができるため、安定して進捗状況を確認することが可能となる。

上述した実施形態は、発明の理解を容易にするための具体例を示したものであり、本発明の実施形態はこれらに限定されるものではない。撮影支援方法、プログラム、データ処理装置は、特許請求の範囲の記載を逸脱しない範囲において、さまざまな変形、変更が可能である。

１ 撮影支援システム
１０ 撮影装置
２０ コンピュータ
２１、３１ プロセッサ
２２、３２ メモリ
２３、３３ 補助記憶装置
２４、３４ 通信制御装置
２０ａ 受信部
２０ｂ 分析部
２０ｃ 集計部
２０ｄ 送信部
３０ 携帯端末
３５ 入力部
３６ ディスプレイ
１００ カメラ本体
１０１ 撮像素子
１０２ 撮像回路
１０３ ＡＤコンバータ
１０４ 画像処理部
１０５ 圧縮伸張部
１０７ マイクロコンピュータ
１０８、２０４ Ｆｌａｓｈメモリ
１０９ ＳＤＲＡＭ
１１０ メモリＩ／Ｆ
１１１ ＬＣＤドライバ
１１２ 操作部
１１３ 記録媒体
１１４ ＬＣＤ
１１５ ＡＥ処理部
１１６ ＡＦ処理部
１１７ センサ部
１１８ 通信部
１１９ バス
２００ レンズユニット
２０１ レンズ
２０２ レンズ駆動部
２０３ レンズ駆動制御回路
Ｂ１〜Ｂ７ ボタン
Ｃ１、Ｃ２ チェックボックス
Ｄ１ 撮影データ分類テーブル
Ｄ２ 撮影日時情報
Ｄ３ ファイル名
Ｄ４ データサイズ
Ｄ５ フレームレート
Ｄ６ コーデック
Ｄ７ タイムコード
Ｄ８ レンズ情報
Ｄ９ ＡＦ情報
Ｄ１０ 露出情報
Ｄ１１ 顔検出情報
Ｄ１２ 移動ベクトル情報
Ｄ１３ サムネイル
Ｄ１４ 姿勢情報
ＤＬ１〜ＤＬ４ ドロップダウンリスト
Ｇ１〜Ｇ８ 画面
Ｌ１ リストボックス
Ｔ１ テキストボックス
ＴＢ１〜ＴＢ６ タブ
ＴＢＬ１ 撮影履歴情報テーブル
ＴＢＬ２ 撮影データ分類テーブル

Claims (12)

1. 撮影装置と表示端末とにネットワーク経由で接続可能なコンピュータが、
   前記撮影装置で生成されたメタデータであって、前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データに関する前記メタデータを受信し、
   前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応するカメラワークの種類に分類するカメラワーク分析と、前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応する被写体の種類に分類する被写体分析と、を実行し、
   前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部をカメラワークの種類毎に集計した第１の集計結果を生成し、
   前記被写体分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部を被写体の種類毎に集計した第２の集計結果を生成し、
   前記第１の集計結果と前記第２の集計結果とを含む集計情報を前記表示端末に送信し、
   前記表示端末が、前記集計情報に基づいて、前記第１の集計結果と前記第２の集計結果を表示する
   ことを特徴とする撮影支援方法。
2. 請求項１に記載の撮影支援方法において、
   前記コンピュータが、さらに、
   前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応するカットの種類に分類するカット分析を実行し、
   前記カット分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部をカットの種類毎に集計した第３の集計結果を生成し、
   前記集計情報は、さらに、前記第３の集計結果を含み、
   前記表示端末が、前記集計情報に基づいて、前記第１の集計結果と前記第２の集計結果と前記第３の集計結果を表示する
   ことを特徴とする撮影支援方法。
3. 請求項２に記載の撮影支援方法において、
   前記コンピュータが、さらに、
   前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応する画角の種類に分類する画角分析を実行し、
   前記画角分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部を画角の種類毎に集計した第４の集計結果を生成し、
   前記カット分析は、前記メタデータと前記カメラワーク分析の結果と前記画角分析の結果とに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応するカットの種類に分類し、
   前記集計情報は、さらに、前記第４の集計結果を含み、
   前記表示端末が、前記集計情報に基づいて、前記第１の集計結果と前記第２の集計結果と前記第３の集計結果と前記第４の集計結果を表示する
   ことを特徴とする撮影支援方法。
4. 請求項１に記載の撮影支援方法において、
   前記コンピュータが、さらに、
   前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応する画角の種類に分類する画角分析を実行し、
   前記画角分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部を画角の種類毎に集計した第４の集計結果を生成し、
   前記集計情報は、さらに、前記第４の集計結果を含み、
   前記表示端末が、前記集計情報に基づいて、前記第１の集計結果と前記第２の集計結果と前記第４の集計結果を表示する
   ことを特徴とする撮影支援方法。
5. 請求項１に記載の撮影支援方法において、
   前記コンピュータが、さらに、
   前記表示端末から受信したプロジェクト情報に基づいて、集計対象とする期間を特定し、
   前記期間と前記メタデータに含まれる撮影日時情報とに基づいて、前記期間内での前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データを、対象撮影データとして特定し、
   前記第１の集計結果は、前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、カメラワークの種類毎に集計した集計結果であり、
   前記第２の集計結果は、前記被写体分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、被写体の種類毎に集計した集計結果である
   ことを特徴とする撮影支援方法。
6. 請求項２に記載の撮影支援方法において、
   前記コンピュータが、さらに、
   前記表示端末から受信したプロジェクト情報に基づいて、集計対象とする期間を特定し、
   前記期間と前記メタデータに含まれる撮影日時情報とに基づいて、前記期間内での前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データを、対象撮影データとして特定し、
   前記第１の集計結果は、前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、カメラワークの種類毎に集計した集計結果であり、
   前記第２の集計結果は、前記被写体分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、被写体の種類毎に集計した集計結果であり、
   前記第３の集計結果は、前記カット分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、カットの種類毎に集計した集計結果である
   ことを特徴とする撮影支援方法。
7. 請求項３に記載の撮影支援方法において、
   前記コンピュータが、さらに、
   前記表示端末から受信したプロジェクト情報に基づいて、集計対象とする期間を特定し、
   前記期間と前記メタデータに含まれる撮影日時情報とに基づいて、前記期間内での前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データを、対象撮影データとして特定し、
   前記第１の集計結果は、前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、カメラワークの種類毎に集計した集計結果であり、
   前記第２の集計結果は、前記被写体分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、被写体の種類毎に集計した集計結果であり、
   前記第３の集計結果は、前記カット分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、カットの種類毎に集計した集計結果であり、
   前記第４の集計結果は、前記画角分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、画角の種類毎に集計した集計結果である
   ことを特徴とする撮影支援方法。
8. 請求項４に記載の撮影支援方法において、
   前記コンピュータが、さらに、
   前記表示端末から受信したプロジェクト情報に基づいて、集計対象とする期間を特定し、
   前記期間と前記メタデータに含まれる撮影日時情報とに基づいて、前記期間内での前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データを、対象撮影データとして特定し、
   前記第１の集計結果は、前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、カメラワークの種類毎に集計した集計結果であり、
   前記第２の集計結果は、前記被写体分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、被写体の種類毎に集計した集計結果であり、
   前記第４の集計結果は、前記画角分析によって分類された前記撮影データのうちの前記対象撮影データを、画角の種類毎に集計した集計結果である
   ことを特徴とする撮影支援方法。
9. 請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の撮影支援方法において、
   前記メタデータは、撮影識別情報、撮影日時情報、ファイル名、前記撮影データのデータサイズ、フレームレート、コーデック、タイムコード、レンズ情報、ＡＦ情報、露出情報、顔検出情報、移動ベクトル情報、サムネイル、または、前記撮影装置の姿勢情報のうちの少なくとも１つを含む
   ことを特徴とする撮影支援方法。
10. 請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の撮影支援方法において、
    前記コンピュータが、さらに、
    前記撮影データを受信し、
    前記撮影データのうちのＲＡＷ撮影で得られたＲＡＷデータの現像条件情報を受信し、
    前記現像条件情報に基づいて前記ＲＡＷデータを映像データに変換する画像処理を行う
    ことを特徴とする撮影支援方法。
11. 撮影装置と表示端末とにネットワーク経由で接続可能なコンピュータに、
    前記撮影装置で生成されたメタデータであって、前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データに関する前記メタデータを受信し、
    前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応するカメラワークの種類に分類するカメラワーク分析と、前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応する被写体の種類に分類する被写体分析と、を実行し、
    前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部をカメラワークの種類毎に集計した第１の集計結果を生成し、
    前記被写体分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部を被写体の種類毎に集計した第２の集計結果を生成し、
    前記第１の集計結果と前記第２の集計結果とを含む集計情報を前記表示端末に送信する、
    処理を実行させる
    ことを特徴とするプログラム。
12. 撮影装置と表示端末とにネットワーク経由で接続可能なデータ処理装置であって、
    前記撮影装置で生成されたメタデータであって、前記撮影装置を用いた動画撮影によって得られた撮影データに関する前記メタデータを受信する受信部と、
    前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応するカメラワークの種類に分類するカメラワーク分析と、前記メタデータに基づいて前記撮影データを前記撮影データに対応する被写体の種類に分類する被写体分析と、を実行する分析部と、
    前記カメラワーク分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部をカメラワークの種類毎に集計した第１の集計結果を生成し、前記被写体分析によって分類された前記撮影データの少なくとも一部を被写体の種類毎に集計した第２の集計結果を生成する集計部と、
    前記第１の集計結果と前記第２の集計結果とを含む集計情報を前記表示端末に送信する送信部と、を備える
    ことを特徴とするデータ処理装置。