JP6465773B2 - Information processing apparatus, control method therefor, and program - Google Patents

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Description

本発明は、情報処理装置およびその制御方法、並びにプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, a control method thereof, and a program.

近年、デジタルカメラやスマートフォンの普及により手軽に撮影を行えることから、多くのユーザは大量の画像をパソコンに保存している。画像を保存する際に、後で所望の画像が容易に見つけられるように、旅行や結婚式といったイベントごとに、保存するフォルダを分けるなどして整理しておくことが望ましい。このような環境において、大量の画像を手作業で整理する手間を省くために、撮影日時の情報を用いることで、画像群をイベントごとのグループに分割する方法が提案されている。   In recent years, since users can easily take pictures with the spread of digital cameras and smartphones, many users store a large number of images on a personal computer. When saving an image, it is desirable to organize it by dividing a folder to be saved for each event such as a trip or wedding so that a desired image can be easily found later. In such an environment, in order to save the trouble of manually organizing a large number of images, there has been proposed a method of dividing an image group into groups for each event by using information on shooting date and time.

例えば、特許文献1では、画像群を時系列に並べて隣接する全ての画像間の時間差の平均値を算出し、平均時間差を用いて算出した閾値を超える時間差を持つ画像間を分割することで、グループに分割する方法が提案されている。また、特許文献2では、グループに分割した後で、グループ内の画像数が所定の枚数以上になるように、撮影日時が近接する枚数の少ないグループを統合する方法が提案されている。   For example, in Patent Document 1, an average value of time differences between all adjacent images arranged in time series is calculated, and images having a time difference exceeding a threshold calculated using the average time difference are divided, A method of dividing into groups has been proposed. Further, Patent Document 2 proposes a method of integrating groups with a small number of images that are close in shooting date and time so that the number of images in the group is equal to or greater than a predetermined number after being divided into groups.

特願2007−122110号公報Japanese Patent Application No. 2007-122110 特願2007−199923号公報Japanese Patent Application No. 2007-199923

しかしながら、撮影期間の短い傾向にあるイベントと、複数日に跨るような撮影期間の長い傾向にあるイベントでは、画像間の時間差が同じ値でも、イベントの区切れとして適切な場合と適切でない場合がある。例えば、日常の何気ないシーンを2日続けて撮影したとき、1日目と2日目には何ら関連が無く、独立したイベントであるため、1日目と2日目の画像は異なるグループに属するべきである。一方、宿泊を伴う旅行において、同様に2日続けて撮影したときは、旅行という同一のイベントであるため、1日目と2日目の画像は同じグループに属するべきである。   However, for events that tend to have a short shooting period and events that tend to have a long shooting period that spans multiple days, even if the time difference between images is the same value, there are cases where the event separation is appropriate and not appropriate. is there. For example, if an everyday casual scene is shot for two consecutive days, the images on the first day and the second day belong to different groups because the first day and the second day are not related and are independent events. Should. On the other hand, in the case of a trip involving staying, if images are taken continuously for two days, the images of the first day and the second day should belong to the same group because they are the same event as a trip.

特許文献1の方法では、画像群から一つ閾値を算出するため、先述した日常の場合も旅行の場合も時間差が同じ値であれば、同じ分け方になってしまう。また、特許文献2の方法では、枚数の少ない画像が統合されるため、旅行のような撮影枚数の多い傾向にあるものは統合されない。   In the method of Patent Document 1, since one threshold value is calculated from the image group, if the time difference is the same in both the above-described daily and travel cases, the same classification is performed. Further, in the method of Patent Document 2, since images with a small number of images are integrated, an image that tends to have a large number of images such as a trip is not integrated.

本発明は、上記問題を鑑み、画像群を適切にイベントごとのグループに分割することを目的とする。   In view of the above problems, an object of the present invention is to appropriately divide an image group into groups for each event.

上記課題を解決するために本願発明は以下の構成を有する。すなわち、情報処理装置であって、画像データ群を分割した複数のセグメントのうち第一のセグメントに含まれる画像の情報を用いて、当該第一のセグメントに対する閾値を決定する決定手段と、前記第一のセグメントと当該第一のセグメントの次の第二のセグメントとのセグメント間の時間差が前記決定手段により決定した閾値未満である場合、前記第一のセグメントと前記第二のセグメントとを含むグループを作成する作成手段とを有する。   In order to solve the above problems, the present invention has the following configuration. In other words, the information processing apparatus includes: a determination unit configured to determine a threshold for the first segment using information on an image included in the first segment among the plurality of segments obtained by dividing the image data group; A group including the first segment and the second segment when the time difference between the segment and the second segment next to the first segment is less than the threshold determined by the determining means And creating means for creating.

本発明によれば、撮影期間の短い傾向にあるイベントでも複数日に跨るような長い傾向にあるイベントでも、画像群をイベントごとのグループに適切に分割することができる。   According to the present invention, it is possible to appropriately divide an image group into groups for each event, whether the event has a short shooting period or an event that has a long tendency to span multiple days.

情報処理装置のハードウェア構成の例を示す図。The figure which shows the example of the hardware constitutions of information processing apparatus. 第一の実施形態に係る情報処理装置の機能構成の例を示す図。The figure which shows the example of a function structure of the information processing apparatus which concerns on 1st embodiment. 画像間の時間差を算出した時間差情報のリストを示す図。The figure which shows the list of the time difference information which calculated the time difference between images. 画像群をセグメントに分割したセグメント情報のリストを示す図。The figure which shows the list of the segment information which divided | segmented the image group into the segment. セグメントを統合し作成したグループ情報のリストを示す図。The figure which shows the list of the group information created by integrating the segments. 第一の実施形態に係るセグメント情報のリストの作成処理のフローチャート。10 is a flowchart of segment information list creation processing according to the first embodiment. 第一の実施形態に係るグループ情報のリストの作成処理のフローチャート。6 is a flowchart of group information list creation processing according to the first embodiment. 第二の実施形態に係る情報処理装置の機能構成の例を示す図。The figure which shows the example of a function structure of the information processing apparatus which concerns on 2nd embodiment. 第二の実施形態に係る距離差の情報を追加したセグメント情報のリストを示す図。The figure which shows the list of the segment information which added the information of the distance difference which concerns on 2nd embodiment. 第二の実施形態に係るグループ情報のリストの作成処理のフローチャート。10 is a flowchart of group information list creation processing according to the second embodiment. 第三の実施形態に係る情報処理装置の機能構成の例を示す図。The figure which shows the example of a function structure of the information processing apparatus which concerns on 3rd embodiment. グループを作成するための分割条件が定義されたテーブルの構成例を示す図。The figure which shows the structural example of the table in which the division conditions for creating a group were defined. 第三の実施形態に係るグループ情報のリストの作成処理のフローチャート。12 is a flowchart of group information list creation processing according to the third embodiment. 第四の実施形態に係るフォトブックを作成処理のフローチャート。The flowchart of the creation process of the photobook which concerns on 4th embodiment.

以下、添付の図面を参照して、本発明の実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。   DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The configurations shown in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the illustrated configurations.

<第一の実施形態>
図1は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。CPU101は、コンピュータシステムの制御を司る中央演算装置である。CPU101が、制御プログラムに基づいて、情報の演算や加工、各ハードウェアの制御を実行することにより後述する各機能構成、処理を実現する。RAM102は、ランダムアクセスメモリであり、CPU101の主メモリとして、実行プログラムのロードやプログラム実行に必要なワークメモリとして機能する。ROM103は、CPU101の動作処理手順を規定する制御プログラムを記録しているリードオンリーメモリーである。ROM103には、コンピュータシステムの機器制御を行うシステムプログラムである基本ソフト(OS:Operating System)を記録したプログラムROMとシステムを稼動するために必要な情報などが記録されたデータROMがある。ROM103の代わりにHDD109を用いてもよい。
<First embodiment>
FIG. 1 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the information processing apparatus according to the present embodiment. The CPU 101 is a central processing unit that controls the computer system. The CPU 101 realizes each functional configuration and processing described later by executing calculation and processing of information and control of each hardware based on the control program. The RAM 102 is a random access memory, and functions as a main memory of the CPU 101 as a work memory necessary for loading an execution program and executing the program. The ROM 103 is a read-only memory that records a control program that defines the operation processing procedure of the CPU 101. The ROM 103 includes a program ROM that records basic software (OS: Operating System), which is a system program for controlling the equipment of the computer system, and a data ROM that records information necessary for operating the system. An HDD 109 may be used instead of the ROM 103.

NETIF104は、ネットワークインターフェースであり、ネットワーク(不図示)を介して送受信される画像データなどのデータの入出力制御を行う。VRAM105は、ビデオRAMであり、表示装置であるディスプレイ106の画面に表示される画像を展開する。ディスプレイ106は、表示装置であり、例えば、CRTディスプレイや、液晶ディスプレイ等である。入力コントローラ107は、入力装置108からの入力信号を制御するコントローラである。入力装置108は、ユーザからの操作指示を受け付けるための外部入力装置であり、例えば、タッチパネル、キーボード、マウスなどが挙げられる。HDD109は、ハードディスクドライブであり、記憶装置である。HDD109は、アプリケーションプログラムや、画像などのデータ保存用に用いられる。   The NETIF 104 is a network interface and performs input / output control of data such as image data transmitted / received via a network (not shown). A VRAM 105 is a video RAM, and expands an image displayed on the screen of the display 106 that is a display device. The display 106 is a display device, such as a CRT display or a liquid crystal display. The input controller 107 is a controller that controls an input signal from the input device 108. The input device 108 is an external input device for receiving an operation instruction from a user, and examples thereof include a touch panel, a keyboard, and a mouse. The HDD 109 is a hard disk drive and a storage device. The HDD 109 is used for storing application programs and data such as images.

入力IF110は、CD(DVD)−ROMドライブ、メモリカードドライブ等の外部装置と接続するためのインターフェースであり、例えば、デジタルカメラで撮影した画像データの読み出しなどに用いられる。入出力バス111は、上述した各ユニット間の接続するための入出力バス(アドレスバス、データバス、及び制御バス)である。   The input IF 110 is an interface for connecting to an external device such as a CD (DVD) -ROM drive or a memory card drive, and is used, for example, for reading image data taken by a digital camera. The input / output bus 111 is an input / output bus (address bus, data bus, and control bus) for connecting the above-described units.

図2は、本実施形態に係る情報処理装置のグループ分割装置としての機能構成の例を示す。画像入力部201は、NETIF104またはHDD109または入力IF110を介して接続する外部装置からグループ分割の対象となる画像群(画像データ群)の情報を読み込む。時間差算出部202は、グループ分割の対象となる画像群の情報を画像入力部201から取得する。時間差算出部202は、画像を表す画像データを時系列に並べて画像データ間の撮影日時の時間差を算出し、図3の時間差情報のリストを出力する。セグメント分割部203は、時間差情報のリストを用いて、図6のフローにより画像群を1以上の画像データを含む複数のセグメントに分割して図4のセグメント情報のリストを出力する。   FIG. 2 shows an example of a functional configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment as a group dividing apparatus. The image input unit 201 reads information on an image group (image data group) to be divided into groups from an external device connected via the NETIF 104, the HDD 109, or the input IF 110. The time difference calculation unit 202 acquires information on the image group that is the target of group division from the image input unit 201. The time difference calculation unit 202 arranges image data representing images in time series to calculate the time difference of the shooting date and time between the image data, and outputs a list of time difference information of FIG. The segment dividing unit 203 uses the time difference information list to divide the image group into a plurality of segments including one or more image data according to the flow of FIG. 6, and outputs the segment information list of FIG.

グループ作成部204は、セグメント情報のリストを用いて、図7のフローチャートによりセグメントを統合し、グループを作成する。グループには少なくとも1つ以上のセグメントが含まれることになる。グループ作成部204は、セグメント間がイベントの区切れ(境界)として適切か否かを判定するための閾値を、閾値算出部205を用いて算出する。閾値算出部205は、統合するか否かを判定する対象のセグメント間において、時系列で手前に位置するセグメントの情報をグループ作成部204より受け取り、その情報を用いて閾値を算出する。   The group creation unit 204 creates a group by integrating the segments according to the flowchart of FIG. 7 using the segment information list. A group includes at least one segment. The group creation unit 204 uses the threshold value calculation unit 205 to calculate a threshold value for determining whether or not segments are appropriate as event delimiters (boundaries). The threshold calculation unit 205 receives, from the group creation unit 204, information on the segment located in the time series between the segments to be integrated or not, and calculates a threshold using the information.

本実施形態では、情報処理装置において、例えば、アルバムを作成するためのアプリケーションが図2に示すグループ分割装置としての機能構成を実現する。HDD109に保存されたアルバム作成アプリケーションは、ディスプレイ106に表示されているアプリケーションのアイコンがユーザによりダブルクリック等にされることにより起動する。   In the present embodiment, in the information processing apparatus, for example, an application for creating an album realizes a functional configuration as the group dividing apparatus shown in FIG. The album creation application stored in the HDD 109 is activated when the application icon displayed on the display 106 is double-clicked by the user.

図3の時間差情報リスト301は、時間差算出部202によって算出された各画像間の時間差情報のリストである。時間差情報リスト301は、時系列に並べた画像データのID(識別子)、ファイル名、撮影日時、次に撮影された画像との時間差の情報を含む。図3の例では、ID「1」、「2」の画像データが日常で撮影した画像を表す画像データである。また、ID「3」〜「110」の画像データが2日間の旅行で撮影した画像を表す画像データ、ID「111」〜「113」の画像データが上記とは別の日の日常で撮影した画像を表す画像データである。イベントの区切れとなる画像データ間の時間差は他と比べて大きい傾向にあるが、旅行のような複数日に跨るイベントにおいては、イベント内でも画像データ間の時間差が大きくなることがある。ここでは、旅行の1日目の最後に撮影した画像を表すID「46」の画像データと、2日目の最初に撮影した画像を表すID「47」の画像データとの時間差が12時間であり、大きい値になっている。   A time difference information list 301 in FIG. 3 is a list of time difference information between the images calculated by the time difference calculation unit 202. The time difference information list 301 includes ID (identifier) of image data arranged in time series, file name, shooting date and time, and information of time difference from the next shot image. In the example of FIG. 3, the image data with IDs “1” and “2” are image data representing images taken on a daily basis. In addition, image data of ID “3” to “110” is image data representing an image taken during a two-day trip, and image data of ID “111” to “113” is taken on a daily basis different from the above. This is image data representing an image. Although the time difference between the image data as the event delimiters tends to be larger than the others, in an event that spans multiple days such as a trip, the time difference between the image data may be large even within the event. Here, the time difference between the image data with ID “46” representing the last image taken on the first day of the trip and the image data with ID “47” representing the first image taken on the second day is 12 hours. There is a large value.

図4のセグメント情報リスト401は、セグメント分割部203によって画像データ群が複数のセグメントに分割されたセグメント情報のリストである。セグメント情報リスト401は、セグメントのID(識別子)、先頭画像データと末尾画像データのファイル名、セグメントの長さ、次のセグメントとの時間差の情報を含んで構成される。セグメントの長さは、セグメントの先頭画像データと末尾画像データの時間差により算出される。すなわち、セグメントの長さとは、セグメントに含まれる最も古い画像の撮影日時と最も新しい画像の撮影日時との時間差(セグメントの撮影時間)である。次のセグメントとの時間差とは、セグメントに含まれる最も新しい画像の撮影日時と、次のセグメントの最も古い画像の撮影日時との時間差である。   A segment information list 401 in FIG. 4 is a list of segment information obtained by dividing the image data group into a plurality of segments by the segment dividing unit 203. The segment information list 401 includes segment IDs (identifiers), file names of head image data and tail image data, segment lengths, and time difference information with the next segment. The segment length is calculated by the time difference between the head image data and the end image data of the segment. That is, the segment length is the time difference (segment shooting time) between the shooting date and time of the oldest image and the shooting date and time of the newest image included in the segment. The time difference from the next segment is the time difference between the shooting date and time of the newest image included in the segment and the shooting date and time of the oldest image of the next segment.

図5のグループ情報リスト501は、グループ作成部204によってセグメントを統合して作成したグループ情報のリストである。グループ情報リスト501は、グループのID、先頭画像データと末尾画像データのファイル名の情報を含んで構成される。先頭画像データと末尾画像データはイベントの区切れを示しており、例えばID「1」の末尾画像データとID「2」の先頭画像データがイベントの区切れに位置する画像データとなる。   The group information list 501 in FIG. 5 is a list of group information created by integrating the segments by the group creation unit 204. The group information list 501 includes information on group IDs and file names of the first image data and the last image data. The start image data and the end image data indicate event delimiters. For example, the end image data with ID “1” and the start image data with ID “2” are image data positioned at the event delimiters.

[処理フロー]
図6は、セグメント分割部203が時間差情報のリストを用いて画像群をセグメントに分割する動作を示すフローチャートである。本処理フローは、情報処理装置のCPU101がHDD109等に格納されたプログラムを読み出して実行することにより実現される。
[Processing flow]
FIG. 6 is a flowchart illustrating an operation in which the segment dividing unit 203 divides an image group into segments using a list of time difference information. This processing flow is realized by the CPU 101 of the information processing apparatus reading and executing a program stored in the HDD 109 or the like.

S601にて、セグメント分割部203は、変数の初期化を行う。変数sは、セグメントの先頭画像データのインデックスであり、変数iは処理対象の画像データのインデックスである。なお、画像のインデックスは、時間差情報リスト301の画像データを指すもので、インデックスの値が「0」であればID「1」の画像データを指し、値が「5」であればID「6」の画像データを指す。   In S601, the segment division unit 203 initializes variables. The variable s is the index of the first image data of the segment, and the variable i is the index of the image data to be processed. The index of the image indicates the image data in the time difference information list 301. If the index value is “0”, it indicates the image data with ID “1”, and if the value is “5”, the ID “6”. "Indicates the image data.

S602にて、セグメント分割部203は、i番目の画像データが時間差情報リスト301の最後の画像データであるか否かを判定する。最後である場合は(S602にてYES)、S603にて、セグメント分割部203は、セグメント情報リスト401にセグメント情報を追加する。追加するセグメント情報の先頭画像データには、s番目の画像データが設定される。末尾画像データには、i番目の画像が設定される。セグメント長には、先頭画像データと末尾画像データの時間差から算出される値が設定される。ここでは、次のセグメントとの時間差には、次のセグメントが存在しないため「値なし」が設定される。その後、本処理フローを終了する。   In step S <b> 602, the segment division unit 203 determines whether the i-th image data is the last image data in the time difference information list 301. If it is the last (YES in S602), the segment dividing unit 203 adds segment information to the segment information list 401 in S603. The sth image data is set as the top image data of the segment information to be added. In the last image data, the i-th image is set. The segment length is set to a value calculated from the time difference between the head image data and the tail image data. Here, since there is no next segment, “no value” is set in the time difference from the next segment. Thereafter, this processing flow ends.

i番目が最後の画像データでないと判定された場合は(S602にてNO)、S604にて、セグメント分割部203は、i番目の画像データと次の画像データ(i+1番目の画像データ)との時間差を取得する。S605にて、セグメント分割部203は、時間差が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ここでは、所定の閾値(以下、分割閾値ともいう)として、「8時間」を用いる。しかし、これに限定するものではなく、他の値を用いてもよく、また、ユーザが任意の値を設定できるようにしてもよい。なお、分割閾値は、24時間以下とするのが好ましい。時間差が8時間以上でなければ、すなわち、時間差が8時間未満であれば(S605にてNO)、S608にて、セグメント分割部203は、処理対象をi+1番目に移す。8時間以上であれば(S605にてYES)、セグメント分割部203は、i番目の画像データがセグメントの末尾であると判定し、S606にてセグメント情報リスト401にセグメント情報を追加する。追加するセグメント情報の先頭画像データ、末尾画像データ、セグメント長はS603と同様に設定される。次セグメントとの時間差には、追加するセグメントの末尾画像データ(i番目の画像データ)と、次のセグメントの先頭画像データとなるi+1番目の画像データとの時間差を設定する。   If it is determined that the i-th image data is not the last image data (NO in S602), in S604, the segment division unit 203 calculates the i-th image data and the next image data (i + 1-th image data). Get the time difference. In S605, the segment dividing unit 203 determines whether or not the time difference is greater than or equal to a predetermined threshold value. Here, “8 hours” is used as a predetermined threshold (hereinafter also referred to as a division threshold). However, the present invention is not limited to this, other values may be used, and the user may be able to set an arbitrary value. The division threshold is preferably 24 hours or less. If the time difference is not 8 hours or more, that is, if the time difference is less than 8 hours (NO in S605), in S608, segment dividing unit 203 moves the processing target to i + 1th. If it is 8 hours or longer (YES in S605), the segment dividing unit 203 determines that the i-th image data is the end of the segment, and adds segment information to the segment information list 401 in S606. The head image data, end image data, and segment length of the segment information to be added are set in the same manner as in S603. As the time difference from the next segment, the time difference between the last image data (i-th image data) of the segment to be added and the (i + 1) -th image data that is the first image data of the next segment is set.

S607およびS608にて、セグメント分割部203は、処理の対象を次に移すため、変数sと変数iにi+1を設定する。S602でi番目の画像が最後と判定されるまで、グループ作成部204は、S604〜S608を繰り返す。これにより、図4に示すようなセグメント情報リスト401が出力される。   In S607 and S608, the segment dividing unit 203 sets i + 1 to the variable s and the variable i in order to move the processing target to the next. The group creation unit 204 repeats S604 to S608 until it is determined in S602 that the i-th image is the last. As a result, a segment information list 401 as shown in FIG. 4 is output.

図7は、グループ作成部204がセグメント情報リスト401を用いてセグメントを統合し、グループを作成する動作を示すフローチャートである。本処理フローは、情報処理装置のCPU101がHDD109等に格納されたプログラムを読み出して実行することにより実現される。   FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation in which the group creation unit 204 creates a group by integrating segments using the segment information list 401. This processing flow is realized by the CPU 101 of the information processing apparatus reading and executing a program stored in the HDD 109 or the like.

S701にて、グループ作成部204は、変数の初期化を行う。変数sは、グループの先頭セグメントのインデックスであり、変数iは処理対象のセグメントのインデックスである。なお、セグメントのインデックスは、セグメント情報リスト401のセグメントを指すもので、インデックスの値が「0」であればID「1」のセグメントを指す。また、ここでの変数は、図6のフローチャートにて用いた変数とは関係しない。   In step S701, the group creation unit 204 initializes variables. The variable s is the index of the first segment of the group, and the variable i is the index of the segment to be processed. The segment index indicates a segment in the segment information list 401. If the index value is “0”, it indicates the segment with ID “1”. Further, the variable here is not related to the variable used in the flowchart of FIG.

S702にて、グループ作成部204は、i番目のセグメントがセグメント情報リスト401の最後のセグメントであるか否かを判定する。最後のセグメントである場合は(S702にてYES)、S703にて、グループ作成部204は、グループ情報リスト501にグループ情報を追加し、処理を終了する。追加するグループ情報の先頭画像は、s番目のセグメントの先頭画像データを、末尾画像データはi番目のセグメントの末尾画像データを設定する。   In step S <b> 702, the group creation unit 204 determines whether the i-th segment is the last segment in the segment information list 401. If it is the last segment (YES in S702), in S703, the group creation unit 204 adds group information to the group information list 501 and ends the process. The head image data of the s-th segment is set as the head image of the group information to be added, and the tail image data of the i-th segment is set as the tail image data.

i番目が最後でないと判定された場合は(S702にてNO)、S704にて、グループ作成部204は、i番目のセグメントのセグメント長と、次のセグメント(i+1番目のセグメント)との時間差を取得する。S705にて、グループ作成部204は、i番目のセグメントのセグメント長の値を用いて下記の式(1)により閾値を算出する。   If it is determined that the i-th is not the last (NO in S702), in S704, the group creation unit 204 calculates the time difference between the segment length of the i-th segment and the next segment (i + 1-th segment). get. In step S <b> 705, the group creation unit 204 calculates a threshold by the following equation (1) using the segment length value of the i-th segment.

統合閾値=分割閾値+(セグメント長÷2)・・・(1)
上述したように、本実施形態では、グループを統合するための統合閾値として、分割閾値よりも大きい値を設定する。なお、統合閾値の算出式は上述した式(1)に限定されるものではない。旅行などの複数日に跨るイベントはセグメント長が長い傾向にあるため、分割閾値よりも大きく且つセグメント長と正の相関関係にある統合閾値を算出する算出式であればよい。すなわち、セグメント長が長いほど、統合閾値が大きくなるようにしてもよい。他にも、複数日に跨るイベントは撮影枚数が多い傾向にあるため、分割閾値よりも大きく且つセグメント内に含まれる画像の枚数と正の相関関係にある統合閾値を算出してもよい。すなわち、セグメント内に含まれる画像の枚数が多いほど、統合閾値が大きくなるようにしてもよい。また、統合閾値は計算式で算出せず、別途統合閾値のリストと各閾値の条件を定義したテーブルを用意し、セグメントの情報から条件にあてはまる閾値を参照するようにしてもよい。ただし、統合閾値は、24(時間)未満とするのが好ましい。
Integration threshold = Division threshold + (Segment length ÷ 2) (1)
As described above, in the present embodiment, a value larger than the division threshold is set as the integration threshold for integrating the groups. The calculation formula for the integrated threshold is not limited to the above-described formula (1). Since events that span multiple days, such as travel, tend to have a long segment length, any formula that calculates an integrated threshold that is larger than the division threshold and positively correlated with the segment length may be used. That is, the integration threshold may be increased as the segment length is longer. In addition, since events that span multiple days tend to have a large number of shots, an integrated threshold value that is larger than the division threshold value and positively correlated with the number of images included in the segment may be calculated. That is, the integration threshold value may be increased as the number of images included in the segment is increased. In addition, the integrated threshold value may not be calculated by a calculation formula, but a separate list of integrated threshold values and a table in which each threshold condition is defined may be prepared, and the threshold value applicable to the condition may be referred to from the segment information. However, the integration threshold is preferably less than 24 (hours).

S706にて、グループ作成部204は、次のセグメントとの時間差が、S705にて算出した統合閾値以上であるか否かを判定する。統合閾値以上でなければ、すなわち、統合閾値未満であれば(S706にてNO)、S709にて、グループ作成部204は、処理対象をi+1番目に移しセグメントを統合する。統合閾値以上であれば(S706にてYES)、グループ作成部204は、i番目のセグメントの末尾画像データがグループの末尾であると判断し、S707にてグループ情報リスト501にグループ情報を追加する。追加するグループ情報の先頭画像データ、末尾画像データはS703と同様に設定される。S708およびS709では、処理の対象を次に移すため、グループ作成部204は、変数sと変数iにi+1を設定する。S702にてi番目のセグメントが最後のセグメントと判定されるまで、グループ作成部204は、S704〜S709を繰り返す。これにより、グループ情報リスト501が出力される。   In S706, the group creation unit 204 determines whether the time difference with the next segment is equal to or greater than the integration threshold calculated in S705. If it is not equal to or greater than the integration threshold, that is, if it is less than the integration threshold (NO in S706), in S709, the group creation unit 204 moves the processing target to the i + 1th and integrates the segments. If it is equal to or greater than the integration threshold (YES in S706), group creation unit 204 determines that the last image data of the i-th segment is the end of the group, and adds group information to group information list 501 in S707. . The first image data and last image data of the group information to be added are set in the same manner as in S703. In S708 and S709, in order to move the processing target to the next, the group creation unit 204 sets i + 1 to the variable s and the variable i. The group creation unit 204 repeats S704 to S709 until the i-th segment is determined as the last segment in S702. As a result, the group information list 501 is output.

ここで、図4を用いて具体的に説明する。ID「1」のセグメントは、統合閾値が8+(0.2/2)=8.1となる(S705)。この場合、次のセグメントとの時間差である「12」は、統合閾値以上であるため(S706にてYes)、ID「1」のセグメントは、次のセグメントと統合されない。したがって、ID「1」のセグメントが1つのグループとなる。   Here, it demonstrates concretely using FIG. The integrated threshold value of the segment with ID “1” is 8+ (0.2 / 2) = 8.1 (S705). In this case, since the time difference “12” from the next segment is equal to or greater than the integration threshold (Yes in S706), the segment with ID “1” is not integrated with the next segment. Therefore, the segment with ID “1” is one group.

ID「2」のセグメントは、統合閾値が8+(13/2)=14.5となる(S705)。この場合、次のセグメントとの時間差である「12」は、統合閾値未満であるため(S706にてNo)、グループは統合されることになる。すなわち、ID「2」のセグメントは、次のセグメントと統合される。   For the segment with ID “2”, the integration threshold is 8+ (13/2) = 14.5 (S705). In this case, since the time difference with the next segment “12” is less than the integration threshold (No in S706), the groups are integrated. That is, the segment with ID “2” is integrated with the next segment.

ID「3」のセグメントは、統合閾値が8+(8.47/2)=12.235となる(S705)。この場合、次のセグメントとの時間差である「90」は、統合閾値以上であるため(S706にてYes)、ID「3」のセグメントは、次のセグメントと統合されない。すなわち、ID「2」と「3」のセグメントが1つのグループとなる。   For the segment with ID “3”, the integration threshold is 8+ (8.47 / 2) = 12.235 (S705). In this case, since the time difference “90” from the next segment is equal to or greater than the integration threshold (Yes in S706), the segment with ID “3” is not integrated with the next segment. That is, the segments with IDs “2” and “3” form one group.

図3に示すように、ID「1」のセグメントとID「2」のセグメントは、次のセグメントとの時間差が同じである。しかしながら、上述した実施形態では、ID「1」は、次のセグメントと統合されず、その一方で、ID「2」は、次のセグメントと統合される。これにより、図3に示す旅行を1つのグループにすることができる。一方で、日常と旅行は統合されない。   As shown in FIG. 3, the segment with ID “1” and the segment with ID “2” have the same time difference from the next segment. However, in the embodiment described above, ID “1” is not integrated with the next segment, while ID “2” is integrated with the next segment. Thereby, the trip shown in FIG. 3 can be made into one group. On the other hand, daily life and travel are not integrated.

本願発明に係る情報処理装置を含むシステムは、例えば、グループ情報リスト501の情報を用いて、グループごとにフォルダを作成し、画像を移動することで、画像を整理することができる。その他の本実施形態に係る出力結果を用いた画像の整理方法として、システムは、フォルダを作成する代わりに、画像のメタデータにグループのIDを付与して画像を整理してもよい。   The system including the information processing apparatus according to the present invention can organize images by creating folders for each group and moving images using information in the group information list 501, for example. As another method for organizing images using output results according to this embodiment, the system may organize images by assigning group IDs to image metadata instead of creating folders.

本実施形態では、セグメント分割部203が画像群をセグメントに分割しているが、予め外部装置でセグメントに相当する画像集合を作成している場合は、必ずしもセグメントの分割処理は必要無い。その場合は、セグメント分割部203は、外部の装置で分割された各セグメントのセグメント長と次のセグメントの時間差を算出してセグメント情報リスト401を作成すればよい。   In this embodiment, the segment dividing unit 203 divides the image group into segments. However, when an image set corresponding to a segment is created in advance by an external device, segment dividing processing is not necessarily required. In that case, the segment division unit 203 may create the segment information list 401 by calculating the segment length of each segment divided by an external device and the time difference between the next segments.

以上、本実施形態によれば、画像群をセグメントに分割してセグメントの長さの情報を用いて閾値を特定することで、画像データ群を適切にイベントごとのグループに分割することができる。言い換えれば、第2の閾値を撮影傾向に応じて決定することにより、画像データ群を適切にイベント毎のグループに分割することができる。   As described above, according to the present embodiment, the image data group can be appropriately divided into groups for each event by dividing the image group into segments and specifying the threshold using the segment length information. In other words, by determining the second threshold according to the shooting tendency, the image data group can be appropriately divided into groups for each event.

<第二の実施形態>
第一の実施形態では、複数日に跨るイベントはセグメント長も長くなる傾向にあることを利用して、セグメントを統合するか否かを判定する閾値の算出にセグメント長を用いていた。しかし、旅行の出発日のように複数日に跨るイベントにおいてもセグメント長が短くなる場合、セグメントが統合されないことがある。したがって、本実施形態は、セグメント間の距離差を算出し、距離差が小さい場合に閾値が大きくなるよう閾値を補正する。以下に第一の実施形態との差異について説明する。ここでの距離差とは、セグメントに含まれる画像データの撮影位置間の距離の差を意味する。
<Second Embodiment>
In the first embodiment, the segment length is used to calculate a threshold value for determining whether or not to merge segments by using the fact that an event spanning multiple days tends to have a longer segment length. However, if the segment length becomes short even in an event that spans multiple days, such as the departure date of a trip, the segments may not be integrated. Therefore, in the present embodiment, a distance difference between segments is calculated, and the threshold value is corrected so that the threshold value increases when the distance difference is small. Differences from the first embodiment will be described below. Here, the distance difference means a difference in distance between shooting positions of image data included in the segment.

図8は、本実施形態に係る情報処理装置の機能構成の例を示し、図2の情報処理装置に画像データ間の距離差を算出する距離差算出部801が新たに加えられている。距離差算出部801は、画像に付与されている撮影位置の情報を用いて画像間の距離を算出する。撮影位置の情報としては、GPS(Global Positioning System)による緯度、経度の情報があり、距離の算出は、緯度、経度の情報から画像データ間の距離を算出する公知の方法を用いることができる。   FIG. 8 shows an example of the functional configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment, and a distance difference calculation unit 801 for calculating a distance difference between image data is newly added to the information processing apparatus of FIG. The distance difference calculation unit 801 calculates the distance between images using information on the shooting position given to the images. As information on the shooting position, there is information on latitude and longitude by GPS (Global Positioning System), and the distance can be calculated using a known method for calculating the distance between image data from the information on latitude and longitude.

図9のセグメント情報リスト901は、先述した図4のセグメント情報リスト401に次セグメントとの距離差を加えたものである。距離差の情報は、先述した図6のフローのS606において設定した時間差の情報と同様に、セグメントの末尾画像データと次のセグメントの先頭画像データの距離差を距離差算出部801で算出することで設定できる。   A segment information list 901 in FIG. 9 is obtained by adding a distance difference from the next segment to the segment information list 401 in FIG. 4 described above. For the distance difference information, the distance difference calculation unit 801 calculates the distance difference between the last image data of the segment and the first image data of the next segment in the same manner as the time difference information set in S606 of the flow of FIG. It can be set with.

図10は、本実施形態に係るグループ作成のフローチャートを示す。図10においては、図7の動作フローに、距離差に応じて閾値を補正する処理を加えている。本処理フローは、情報処理装置のCPU101がHDD109等に格納されたプログラムを読み出して実行することにより実現される。   FIG. 10 shows a flowchart for creating a group according to this embodiment. In FIG. 10, processing for correcting the threshold value according to the distance difference is added to the operation flow of FIG. This processing flow is realized by the CPU 101 of the information processing apparatus reading and executing a program stored in the HDD 109 or the like.

S1001にて、グループ作成部204は、i番目のセグメント長と、次のセグメント(i+1番目のセグメント)との時間差および距離差を取得する。   In step S1001, the group creation unit 204 acquires a time difference and a distance difference between the i-th segment length and the next segment (i + 1-th segment).

S1002にて、グループ作成部204は、取得した距離差が所定の閾値以下であるか否かを判定する。具体的には、i番目のセグメントの最後の画像データの撮影場所とi+1番目のセグメントの最初の画像データの距離差が距離閾値以下であるか否かを判定する。この判定では、例えば、旅行の宿泊先で夕食時と翌日の朝食時に撮影した場合など、セグメントの最後の画像データの撮影場所とセグメントの最初の画像データの撮影場所が同じか否かを判定することができる。ここでの所定の閾値として、「0.5km」を用いることとする。しかし、これに限定するものではなく、ユーザが任意の値を設定できるようにしてもよい。0.5km以下である場合は(S1002にてYES)、S1003にて、グループ作成部204は、セグメント長に、次のセグメントであるi+1番目のセグメントのセグメント長を加算する。0.5kmより大きい(距離閾値より大きい)場合は(S1002にてNo)、そのままS705へ進む。   In S1002, the group creation unit 204 determines whether or not the acquired distance difference is equal to or less than a predetermined threshold. Specifically, it is determined whether or not the distance difference between the shooting location of the last image data of the i-th segment and the first image data of the i + 1-th segment is less than or equal to the distance threshold. In this determination, for example, when shooting at dinner of a trip and at the breakfast of the next day, it is determined whether the shooting location of the last image data of the segment is the same as the shooting location of the first image data of the segment. be able to. Here, “0.5 km” is used as the predetermined threshold. However, the present invention is not limited to this, and the user may be able to set an arbitrary value. If it is 0.5 km or less (YES in S1002), in S1003, group creation unit 204 adds the segment length of the i + 1th segment, which is the next segment, to the segment length. If it is larger than 0.5 km (larger than the distance threshold) (No in S1002), the process proceeds to S705 as it is.

旅行のイベントでは、出発日の撮影期間が短い場合でも、翌日は朝から昼過ぎまで観光するなど撮影期間は比較的長い傾向にある。本実施形態では、一のセグメントの最後の画像データと、次のセグメントの最初の画像データ間の距離が小さい場合に、次のセグメントのセグメント長を加算することにより、S705で算出される閾値を大きくすることができ、セグメントが統合されやすくなる。一方、日常のイベントとして、2日続けて自宅で子供を撮影した場合は、S1002で同じ場所と判定されるが、自宅における日常の撮影は撮影期間が短いため、次のセグメントのセグメント長を加算しても閾値がほとんど大きくならず、セグメントは統合されにくい。   In travel events, even if the shooting period of the departure date is short, the shooting period tends to be relatively long, such as sightseeing from morning until after noon the next day. In the present embodiment, when the distance between the last image data of one segment and the first image data of the next segment is small, the segment length of the next segment is added to obtain the threshold value calculated in S705. Can be larger, making it easier to integrate segments. On the other hand, if a child is photographed at home for two consecutive days as an everyday event, it is determined in S1002 that the place is the same. However, since everyday photographing at home is short, the segment length of the next segment is added. Even so, the threshold is hardly increased and the segments are not easily integrated.

以上、本実施形態によれば、距離差に応じて次のセグメントのセグメント長を加算して閾値を補正することで、適切にセグメントが統合されたグループを作成することができる。   As described above, according to this embodiment, a group in which segments are appropriately integrated can be created by correcting the threshold value by adding the segment length of the next segment according to the distance difference.

<第三の実施形態>
第一の実施形態では、グループ作成部204が閾値算出部205により算出された閾値を用いて、イベントの区切れとして適切か否かを判定している。本実施形態では、グループ作成部204が複数の条件を用いてイベントの区切れか否かを判定する。以下に第一の実施形態との差異について説明する。
<Third embodiment>
In the first embodiment, the group creation unit 204 uses the threshold value calculated by the threshold value calculation unit 205 to determine whether it is appropriate as an event break. In the present embodiment, the group creation unit 204 determines whether or not an event is separated using a plurality of conditions. Differences from the first embodiment will be described below.

図11は、本実施形態に係る情報処理装置の機能構成の例を示し、図2の情報処理装置の閾値算出部205の代わりに、条件取得部1101が設けられている。条件取得部1101はイベントの区切れとなるグループの末尾を判定するための条件を図12の分割条件テーブルより取得する。グループ作成部204は、取得した分割条件を用いて図13のフローチャートによりグループを作成する。   FIG. 11 shows an example of a functional configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment, and a condition acquisition unit 1101 is provided instead of the threshold value calculation unit 205 of the information processing apparatus of FIG. The condition acquisition unit 1101 acquires a condition for determining the end of the group that becomes the event delimiter from the division condition table of FIG. The group creation unit 204 creates a group according to the flowchart of FIG. 13 using the acquired division condition.

図12の分割条件テーブル1201は、条件のID(識別子)、グループを作成する場合におけるセグメント間の時間差の条件、およびセグメントの長さの条件の情報を含んで構成される。例えば、ID「2」の条件は、セグメント間の時間差が「12時間以上」、且つ、セグメント長が「2時間以下」の場合は、グループの末尾と判定する条件である。セグメント間の時間差が24時間を超えるような大きい時間差である場合は、イベントの区切れである可能性が高いためID「3」の条件では、セグメントの長さの条件を含まず、必ずグループの末尾と判定する。図12の例では、3つの条件を分割条件としているが、条件の数はいくつでも構わない。セグメント間の時間差が大きければ大きいほどイベントの区切れである可能性は高い傾向にあるため、複数の条件を定義する場合は、時間差が大きくなるほどセグメントの長さの条件を緩めるようにしてもよい。   The division condition table 1201 in FIG. 12 includes information on condition IDs (identifiers), time difference conditions between segments when a group is created, and segment length conditions. For example, the condition of ID “2” is a condition for determining the end of the group when the time difference between the segments is “12 hours or more” and the segment length is “2 hours or less”. If the time difference between segments exceeds 24 hours, there is a high possibility of event delimitation, so the condition of ID “3” does not include the segment length condition, and must be Judge as the end. In the example of FIG. 12, three conditions are used as the division conditions, but any number of conditions may be used. The larger the time difference between segments, the more likely it is that the event is separated. Therefore, when defining multiple conditions, the segment length condition may be relaxed as the time difference increases. .

図13は、本実施形態に係るグループ作成のフローチャートを示す。図13においては、図7の動作フローから、分割条件を取得して条件を満たすか否かを判定することでグループを作成するように変更している。S1301にて、条件取得部1101は、分割条件を取得する。S1302にて、条件取得部1101は、取得した分割条件の何れかを満たすか否かを判定する。条件を満たさない場合は(S1302にてNO)、S709にて、グループ作成部204は、処理対象をi+1番目のセグメントに移してセグメントを統合する。分割条件を満たす場合は(S1302にてYES)、グループ作成部204は、i番目のセグメントがグループの末尾であると判断し、S707にてグループ情報を追加する。   FIG. 13 shows a flowchart for creating a group according to this embodiment. In FIG. 13, the operation flow of FIG. 7 is changed so as to create a group by obtaining a division condition and determining whether or not the condition is satisfied. In S1301, the condition acquisition unit 1101 acquires a division condition. In S1302, the condition acquisition unit 1101 determines whether any of the acquired division conditions is satisfied. If the condition is not satisfied (NO in S1302), in S709, the group creation unit 204 moves the processing target to the i + 1th segment and integrates the segments. When the division condition is satisfied (YES in S1302), the group creation unit 204 determines that the i-th segment is the end of the group, and adds group information in S707.

以上、本実施形態によれば、閾値を算出する方法ではなく、分割条件を用いる方法で画像群を適切にグループに分割することができる。   As described above, according to the present embodiment, an image group can be appropriately divided into groups by a method using a division condition, not by a method of calculating a threshold value.

<第四の実施形態>
第一〜第三の実施形態で説明した情報処理装置は、大量の画像を整理する手間を省く目的だけでなく、フォトブックを作成する目的にも利用することができる。フォトブックを作る手法として、イベントの区切れとページの区切れを合わせる方法が知られている。この方法では、見た目に美しいフォトブックを生成することができる。例えば、2ページ目に日常の画像と旅行の初日の画像を混ぜてレイアウトするよりも、2ページ目は日常の画像のみをレイアウトして、3ページ目から旅行の画像をレイアウトした方が見た目に美しいフォトブックに仕上げることができる。本実施形態では、グループ分割装置を用いて得られたグループの情報に基づいて、イベントの区切れとページの区切れを合わせてフォトブックを作成する。
<Fourth embodiment>
The information processing apparatus described in the first to third embodiments can be used not only for the purpose of organizing a large number of images but also for the purpose of creating a photo book. As a method of creating a photo book, a method of matching event breaks and page breaks is known. With this method, a visually beautiful photo book can be generated. For example, rather than laying out a daily image on the second page and an image of the first day of a trip, it is better to lay out only a daily image on the second page and lay out a travel image from the third page. You can finish it into a beautiful photo book. In the present embodiment, a photo book is created by combining event breaks and page breaks based on group information obtained using the group dividing device.

図14は、フォトブックを作成するシステムが第一〜第三の実施形態にて述べた情報処理装置の機能を用いてフォトブックを作成する動作を示すフローチャートである。ここでは、システムが上記の情報処理装置の機能を含むものとして説明する。また、システムは、情報処理装置として機能し、第一〜第三の実施形態に係る情報処理装置と物理的に同じ装置であってもよいし、異なる装置であってもよい。   FIG. 14 is a flowchart showing an operation in which a photobook creation system creates a photobook using the functions of the information processing apparatus described in the first to third embodiments. Here, description will be made assuming that the system includes the function of the information processing apparatus. Further, the system functions as an information processing device, and may be physically the same device as the information processing device according to the first to third embodiments, or may be a different device.

S1401にて、システムは、ユーザからフォトブックを作成する対象となる画像データ群の情報の入力を受け付ける。   In step S1401, the system accepts input of information on an image data group that is a target for creating a photo book from a user.

S1402にて、システムは、ユーザから作成したいフォトブックのページ数などフォトブックに関する情報の入力を受け付ける。   In step S1402, the system accepts input of information related to the photo book such as the number of pages of the photo book to be created from the user.

S1403にて、システムは、ユーザから入力された画像群の情報を、情報処理装置の時間差算出部202に渡してグループ作成部204からグループ情報のリストを受け取る。そして、S1401で受け付けた画像群をグループに分割する。なお、グループの分割方法は、第一〜第三の実施形態と同様の方法とすればよい。ここで、S1402で入力されたページ数の情報を用いて、ページ数が多いほどグループに分割され易く、ページ数が少ないほどグループに分割され難くなるようにグループ作成の条件を決定してもよい。これを実現するためには、第一、第二の実施形態のように閾値を算出する方法ではページ数と負の相関にある重みを閾値に掛ければよい。また、第三の実施形態のように分割条件を用いる方法では、ページ数の条件を加えてページ数が多いほど分割条件を緩めればよい。なお、ページ数の情報を用いて分割され易さを制御する方法を示したが、ページ数の情報に限定されず、分割され易さの度合いを示す情報であれば他の情報を用いてもよい。例えば、スライドショーの作成においては、作成するスライドショーの再生時間を分割され易さの度合いを示す情報を用いて、再生時間が長いほど分割され易くしてもよい。   In step S <b> 1403, the system passes image group information input from the user to the time difference calculation unit 202 of the information processing apparatus and receives a group information list from the group creation unit 204. Then, the image group received in S1401 is divided into groups. The group dividing method may be the same method as in the first to third embodiments. Here, using the information on the number of pages input in S1402, the group creation conditions may be determined so that the larger the number of pages, the easier it is to divide into groups, and the smaller the number of pages, the more difficult it is to divide into groups. . In order to realize this, in the method of calculating the threshold as in the first and second embodiments, a weight having a negative correlation with the number of pages may be multiplied by the threshold. Further, in the method using the dividing condition as in the third embodiment, the dividing condition may be relaxed as the number of pages is increased by adding the condition of the number of pages. Although the method of controlling the easiness of division using the information on the number of pages has been shown, the present invention is not limited to the information on the number of pages, and other information may be used as long as the information indicates the degree of easiness of division. Good. For example, in creating a slide show, information indicating the degree of easiness of dividing the reproduction time of the slide show to be created may be made easier to be divided as the reproduction time is longer.

S1404にて、システムは、受け取ったグループ情報のリストとS1402で入力されたページ数の情報に基づいて、どのページにどのグループを割り当てるかを決定する。1のページに1のグループを割り当ててもよいし、1のページに複数のグループを割り当ててもよいし、1のグループを複数のページに割り当ててもよい。例えば、旅行のように画像数の多いグループは、複数のページに割り当ててもよい。また日常のように画像数の少ないグループは、一つのページに複数のグループを割り当ててもよい。本実施形態では、ページ数がグループの数より多い場合は、1つのページに複数のグループを割り当てないようにする。   In step S1404, the system determines which group is assigned to which page based on the received list of group information and the page number information input in step S1402. One group may be assigned to one page, a plurality of groups may be assigned to one page, or one group may be assigned to a plurality of pages. For example, a group having a large number of images such as a trip may be assigned to a plurality of pages. Further, a group with a small number of images as in daily life may assign a plurality of groups to one page. In this embodiment, when the number of pages is larger than the number of groups, a plurality of groups are not assigned to one page.

S1405にて、システムは、割り当てられたグループに含まれる画像データから使用する画像データを選択する。   In step S1405, the system selects image data to be used from image data included in the assigned group.

S1406にて、システムは、選択した画像データに基づく画像をレイアウトする。ここでのレイアウトは、テンプレートなどを用いてもよい。   In S1406, the system lays out an image based on the selected image data. A template or the like may be used for the layout here.

S1407にて、システムは、全てのページにレイアウトが完了したか否かを判定する。レイアウトが完了していないページがある場合は(S1407にてNO)、S1405〜S1406を繰り返してフォトブックを作成する。全ページに対してレイアウトが完了した場合は(S1407にてYES)本処理フローを終了する。   In step S1407, the system determines whether layout has been completed for all pages. If there is a page whose layout has not been completed (NO in S1407), S1405 to S1406 are repeated to create a photo book. If layout has been completed for all pages (YES in S1407), the process flow ends.

本実施形態によれば、イベント毎に適切にグループ分けがされていることにより、S1405の画像選択の際に、適切な画像群から画像を選択することができる。したがって、見た目に美しいフォトブックを生成することができる。   According to the present embodiment, by appropriately grouping for each event, it is possible to select an image from an appropriate image group when selecting an image in S1405. Therefore, it is possible to generate a beautiful photo book.

以上、本実施形態によれば、グループ分割装置を用いることで、イベントの区切れとページの区切れを合わせた見た目に美しいフォトブックを作成することができる。   As described above, according to the present embodiment, by using the group dividing device, it is possible to create a visually beautiful photo book in which event divisions and page divisions are combined.

<その他の実施形態>
本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した実施形態では、グループ分割に基づいて、画像をレイアウトしてアルバムを作成する方法について説明したが、他の方法に用いることもできる。例えば、グループ分割に基づいて画像データ群をグループ分けして表示するようにしてもよい。このとき、グループが適切に分割されていることで、グループの撮影日時を適切に表示することもできる。なお、グループの撮影日時は、画像群の最古の画像データの撮影日時と、最新の画像データの撮影日時とに基づいて、特定することができる。
<Other embodiments>
The present invention is not limited to the embodiment described above. For example, in the above-described embodiment, the method of creating an album by laying out images based on group division has been described. However, the method can be used for other methods. For example, image data groups may be displayed in groups based on group division. At this time, since the group is appropriately divided, the shooting date and time of the group can be appropriately displayed. The shooting date / time of the group can be specified based on the shooting date / time of the oldest image data of the image group and the shooting date / time of the latest image data.

本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施例の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。   The present invention is also realized by executing the following processing. That is, software (program) for realizing the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, etc.) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.

201:画像入力部、202:時間差算出部、203:セグメント分割部、204:グループ作成部、205:閾値算出部、801:距離差算出部、1101:条件取得部 201: Image input unit, 202: Time difference calculation unit, 203: Segment division unit, 204: Group creation unit, 205: Threshold calculation unit, 801: Distance difference calculation unit, 1101: Condition acquisition unit

Claims (11)

画像データ群を分割した複数のセグメントのうち第一のセグメントに含まれる画像の情報を用いて、当該第一のセグメントに対する閾値を決定する決定手段と、
前記第一のセグメントと当該第一のセグメントの次の第二のセグメントとのセグメント間の時間差が前記決定手段により決定した閾値未満である場合、前記第一のセグメントと前記第二のセグメントとを含むグループを作成する作成手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。
Determining means for determining a threshold for the first segment using information of an image included in the first segment among a plurality of segments obtained by dividing the image data group;
If the time difference between the first segment and the second segment next to the first segment is less than the threshold determined by the determining means, the first segment and the second segment are An information processing apparatus comprising: creation means for creating a group including the information processing apparatus.
前記作成手段は、前記セグメント間の時間差が、前記決定手段にて決定した前記第一のセグメントに対する閾値以上である場合、前記第一のセグメントを含むが、前記第二のセグメントを含まないグループを作成することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。   The creation means includes a group that includes the first segment but does not include the second segment when a time difference between the segments is equal to or greater than a threshold value for the first segment determined by the determination means. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is created. 前記決定手段は、前記第一のセグメントに含まれる最も古い画像の撮影日時と最も新しい画像の撮影日時との時間差に基づいて、前記第一のセグメントに対する閾値を決定することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。   The determination means determines a threshold for the first segment based on a time difference between the shooting date and time of the oldest image and the shooting date and time of the newest image included in the first segment. The information processing apparatus according to 1 or 2. 前記決定手段により決定される閾値は、セグメントに含まれる最も古い画像の撮影日時と最も新しい画像の撮影日時との時間差と正の相関関係にあることを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。   4. The information processing according to claim 3, wherein the threshold value determined by the determining means has a positive correlation with a time difference between the shooting date and time of the oldest image and the shooting date and time of the newest image included in the segment. apparatus. 前記決定手段により決定される閾値は、セグメントに含まれる画像データの数に基づくことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the threshold value determined by the determination unit is based on the number of image data included in the segment. 前記決定手段により決定される閾値は、セグメントに含まれる画像データの数と正の相関関係にあることを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 5, wherein the threshold value determined by the determination unit has a positive correlation with the number of image data included in the segment. 前記第一のセグメントに含まれる最も新しい画像の撮影位置と前記第二のセグメントに含まれる最も古い画像の撮影位置との差が距離閾値以下である場合、前記決定手段は、前記第一のセグメントに含まれる最も古い画像の撮影日時と前記第二のセグメントに含まれる最も新しい画像の撮影日時との時間差に基づいて、前記第一のセグメントに対する閾値を決定することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。   When the difference between the shooting position of the newest image included in the first segment and the shooting position of the oldest image included in the second segment is equal to or less than a distance threshold, the determination unit includes the first segment. The threshold value for the first segment is determined based on a time difference between the shooting date and time of the oldest image included in the image and the shooting date and time of the newest image included in the second segment. 2. The information processing apparatus according to 2. 前記差が前記距離閾値より大きい場合、前記決定手段は、前記第一のセグメントに含まれる最も古い画像の撮影日時と最も新しい画像の撮影日時との時間差に基づいて、前記第一のセグメントに対する閾値を決定することを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。   When the difference is larger than the distance threshold, the determining means determines the threshold for the first segment based on the time difference between the shooting date of the oldest image and the shooting date of the newest image included in the first segment. The information processing apparatus according to claim 7, wherein: 画像データの撮影日時の情報から求められる画像データ間の撮影の時間差と分割閾値とに基づいて、複数の画像を複数のセグメントに分割する分割手段を更に備え、
前記第一のセグメントに対する閾値は、前記分割閾値よりも大きい値であることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか一項に記載の情報処理装置。
Further comprising a dividing means for dividing a plurality of images into a plurality of segments based on a photographing time difference between image data obtained from information of photographing date and time of image data and a dividing threshold;
The information processing apparatus according to claim 1, wherein a threshold value for the first segment is a value larger than the division threshold value.
画像データ群を分割した複数のセグメントのうち第一のセグメントに含まれる画像の情報を用いて、当該第一のセグメントに対する閾値を決定する決定工程と、
前記第一のセグメントと当該第一のセグメントの次の第二のセグメントとのセグメント間の時間差が前記決定工程にて決定した閾値未満である場合、前記第一のセグメントと前記第二のセグメントとを含むグループを作成する作成工程と
を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
A determination step of determining a threshold for the first segment using information on an image included in the first segment among a plurality of segments obtained by dividing the image data group;
When the time difference between the first segment and the second segment next to the first segment is less than the threshold value determined in the determination step, the first segment and the second segment And a creation step of creating a group including the information processing apparatus.
コンピュータを、
画像データ群を分割した複数のセグメントのうち第一のセグメントに含まれる画像の情報を用いて、当該第一のセグメントに対する閾値を決定する決定手段、
前記第一のセグメントと当該第一のセグメントの次の第二のセグメントとのセグメント間の時間差が前記決定手段により決定した閾値未満である場合、前記第一のセグメントと前記第二のセグメントとを含むグループを作成する作成手段
として機能させるためのプログラム。
Computer
Determining means for determining a threshold for the first segment using information of an image included in the first segment among the plurality of segments obtained by dividing the image data group;
If the time difference between the first segment and the second segment next to the first segment is less than the threshold determined by the determining means, the first segment and the second segment are A program for functioning as a creation means for creating a group including a group.
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