JP7204596B2 - 画像処理装置，画像処理方法，画像処理プログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体 - Google Patents

Description

この発明は，画像処理装置，画像処理方法，画像処理プログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体に関する。

所定の人物を主人公としてフォトブックなどを作成する場合に，同一人物であっても顔の変化があるために同一人物と認識されないことがある。このために，顔の経時的な変化に追随して正確な人物認識を行うことができるものが考えられている（特許文献１）。また，個体識別情報を人物単位で分類して人物が写っている画像を検索する際に効率的な画像検索を行うものも考えられている（特許文献２）。さらに，複数のユーザから収集された複数の画像からフォトアルバムのテーマに合致した画像を選別するものも考えられている（特許文献３）。

特開2015-069495号公報 特開2010-079519号公報 特開2018-005843号公報

多くの画像の中から２枚以上の画像をまとめようとする場合，撮影日時が近い画像，特定のイベントにおいて撮影された画像，好きな画像などでまとめることが多い。しかしながら，たとえば，父親の少年時代の画像と，その子供の少年時代の画像とを比較できれば，ユーザは新たな気づきや驚きを発見できる。このために，撮影した多くの画像を見直したり，撮影した画像をきっかけに新たなコミュニケーションが生まれたりすることがあり，多くの画像の活用促進につながることがある。

先行文献１に記載の発明は正確な人物認識を行うものであるから，親と子供の同年代の時代の画像などを見つけることは考えられていない。先行文献２に記載の発明は効率的な画像検索を行うものであるから，親と子供の同年代の時代の画像などを見つけることは考えられていない。先行文献３に記載の発明はフォトアルバムのテーマに合致した画像を選別するものであり，やはり親と子供の同年代の時代の画像などを見つけることは考えられていない。

この発明は，たとえば，親の少年時代の画像と，その親の子供の少年時代の画像のように，同じ年代に撮影された異なる人物の画像を見つけることを目的とする。

この発明による画像処理装置は，一のユーザがアクセスすることができる複数の画像が記録されている記録装置から画像を読み取る読取手段，複数の画像の中の任意の１枚を，第１画像として特定する第１画像特定手段，第１画像に写っている第１人物を認識する第１人物認識手段，第１画像の撮影日時における第１人物の年齢を推定する第１年齢推定手段，複数の画像の中から第１画像以外の任意の１枚を，第２画像として特定する第２画像特定手段，第２画像に写っている第２人物を認識する第２人物認識手段，第２画像の撮影日時における第２人物の年齢を推定する第２年齢推定手段，認識された第１人物と認識された第２人物とが同一人物であるか否かを判定する人物判定手段，推定された第１年齢と推定された第２年齢との差がしきい値の範囲内にあるか否かを判定する年齢差判定手段，および人物判定手段により第１人物と第２人物とが同一人物ではないと判定され，かつ，年齢差判定手段により第１年齢と第２年齢との差がしきい値の範囲内にあると判定されたときに，第１画像と第２画像とを画像組合せとして検出する画像組合せ検出手段を備えている。

この発明は，画像処理方法も提供している。すなわち，この方法は，読取手段が，一のユーザがアクセスすることができる複数の画像が記録されている記録装置から画像を読み取り，第１画像特定手段が，複数の画像の中の任意の１枚を，第1画像として特定し，第１人物認識手段が，第１画像に写っている第１人物を認識し，第１年齢推定手段が，第１画像の撮影日時における第１人物の年齢を推定し，第２画像特定手段が，複数の画像の中から第１画像以外の任意の１枚を，第２画像として特定し，第２人物認識手段が，第２画像に写っている第２人物を認識し，第２年齢推定手段が，第２画像の撮影日時における第２人物の年齢を推定し，人物判定手段が，認識された第１人物と認識された第２人物とが同一人物であるか否かを判定し，年齢差判定手段が，推定された第１年齢と推定された第２年齢との差がしきい値の範囲内にあるか否かを判定し，画像組合せ検出手段が，人物判定手段により第１人物と第２人物とが同一人物ではないと判定され，かつ，年齢差判定手段により第１年齢と第２年齢との差がしきい値の範囲内にあると判定されたときに，第１画像と第２画像とを画像組合せとして検出する。

この発明は，画像処理装置のコンピュータを制御するプログラムおよびそのプログラムを格納した記録媒体も提供している。

また，画像処理装置が，一のユーザがアクセスすることができる複数の画像が記録されている記録装置から画像を読み取る読取手段，およびプロセッサを備え，プロセッサが，複数の画像の中の任意の１枚を，第１画像として特定し，第１画像に写っている第１人物を認識し，第１画像の撮影日時における第１人物の年齢を推定し，複数の画像の中から第１画像以外の任意の１枚を，第２画像として特定し，第２画像に写っている第２人物を認識し，第２画像の撮影日時における第２人物の年齢を推定し，認識された第１人物と認識された第２人物とが同一人物であるか否かを判定し，推定された第１年齢と推定された第２年齢との差がしきい値の範囲内にあるか否かを判定し，第１人物と第２人物とが同一人物ではないと判定され，かつ，第１年齢と第２年齢との差がしきい値の範囲内にあると判定されたときに，第１画像と第２画像とを画像組合せとして検出するものでもよい。

第２画像特定手段は，たとえば，第１画像の撮影日からしきい値以上に撮影日が離れている画像を，第２画像として特定する。

また，第２画像特定手段は，第１画像が撮影された年と異なる年であって，かつ第１画像の撮影時期(例えば，撮影した季節，撮影月)と同一時期に撮影された画像を，第２画像として特定してもよいし，第１画像の構図と同一の構図をもつ画像を，第２画像として特定してもよい。

さらに，第２画像特定手段は，第１画像の撮影場所と同一場所において撮影された画像を，第２画像として特定してもよいし，第１画像に含まれている人物の親族または姻族の少なくとも一方が含まれている画像を，第２画像として特定してもよい。

さらに，第２画像特定手段は，たとえば，第１画像の撮影時のイベントと同一のイベントにおいて撮影された画像を，第２画像として特定する。

画像組み合わせが少なくとも一つ検出されるまで，第１画像の特定または第２画像の特定の少なくとも一方を繰り返すように画像処理装置を制御する制御手段をさらに備えてもよい。

第１人物と第２人物との第１の類似度または第１画像と第２画像との第２の類似度の少なくとも一方を算出する類似度算出手段をさらに備えてもよい。この場合，画像組合せ検出手段は，たとえば，第１の類似度または第２の類似度がしきい値以上の場合に，第１画像と第２画像とを画像組合せとして検出する。

記録装置には，たとえば，特定の人物の親族または姻族が写っている画像が複数記録されている。

第１画像と第２画像とを隣接して表示するように表示装置を制御する表示制御手段をさらに備えてもよい。

第１画像と第２画像とを隣接してプリントするようにプリンタを制御するプリンタ制御手段をさらに備えてもよい。

第１画像特定手段は，たとえば，ユーザからの指令に応じて第１画像を特定する。

検出された第１画像に含まれる第１人物と第２画像に含まれる第２人物とは同一人物ではないが撮影時の年齢差がしきい値の範囲内にあるので，たとえば，親の少年時代の画像と，その親の子供の少年時代の画像のように，同じ年代に撮影された異なる人物の画像を見つけることができる。

画像処理システムの概要である。 ストレージ・サーバの電気的構成を示すブロック図である。 ハード・ディスクに格納されている画像の一例である。 ストレージ・サーバの処理手順を示すフローチャートである。 ストレージ・サーバの処理手順を示すフローチャートである。 ストレージ・サーバの処理手順を示すフローチャートである。 ハード・ディスクに格納されている画像の一例である。 ハード・ディスクに格納されている画像の一例である。 プリントの一例である。 第２画像の特定処理手順を示すフローチャートである。 第２画像の特定処理手順を示すフローチャートである。 第２画像の特定処理手順を示すフローチャートである。 第２画像の特定処理手順を示すフローチャートである。 第２画像の特定処理手順を示すフローチャートである。 第２画像の特定処理手順を示すフローチャートである。 第２画像の特定処理手順を示すフローチャートである。 第２画像の特定処理手順を示すフローチャートである。 第２画像の特定処理手順を示すフローチャートである。 画像組合せの決定処理手順を示すフローチャートである。

［第１実施例］
図１は，この発明の実施例を示すもので，画像処理システムの概要を示している。以下，年代(年齢層)が近いとは，年齢の差がしきい値の範囲内にある言葉として説明する。

画像処理システムには，ｎ（ｎは複数）個のクライアント・コンピュータ１－ｎが含まれており，これらのｎ個のクライアント・コンピュータ１－ｎがインターネットに接続されている。また，画像処理システムには，ストレージ・サーバ10およびプリンタ・サーバ20も含まれており，これらのストレージ・サーバ10およびプリンタ・サーバ20のそれぞれは，ｎ個のクライアント・コンピュータ１－ｎのそれぞれとインターネットを介して通信可能である。

クライアント・コンピュータ１－ｎはユーザが撮影した画像を表す画像ファイルをストレージ・サーバ10に送信するもので，ストレージ・サーバ10はユーザから送信された画像ファイルを受信し記憶するものである。プリンタ・サーバ20は後述のようにして決定された第１画像と第２画像とを隣接してプリントする(図９参照)。

図１においてはｎ個のクライアント・コンピュータ１－ｎが図示されているが，１個のクライアント・コンピュータのみが画像処理システムに含まれるようにしてもよい。クライアント・コンピュータの数に関係なく，複数のユーザがクライアント・コンピュータを用いて画像データをストレージ・サーバ10にアップロードできればよい。また，クライアント・コンピュータ１－ｎの代わりにスマートフォンなどの通信機器を利用してもよい。

また，プリンタ・サーバ20を利用せずに画像処理システムを構成してもよい。

図２は，ストレージ・サーバ10の電気的構成を示すブロック図である。

ストレージ・サーバ10（画像処理装置の一例である）の全体の動作はＣＰＵ（Central Processing Unit）11によって統括される。

ストレージ・サーバ10には，インターネットと接続するための通信装置12，メモリ・カード14にアクセスするためのメモリ・カード・リーダ・ライタ13，コンパクト・ディスク16に記録されているデータなどを読み取るコンパクト・ディスク・ドライブ15，ユーザから送信された画像ファイル等を記録するハード・ディスク18，およびハード・ディスク18に画像ファイルを書き込み，かつハード・ディスク18から画像ファイルを読み取るハード・ディスク・ドライブ17が含まれている。さらに，ストレージ・サーバ10には，メモリ19および表示装置19Ａも含まれている。

コンパクト・ディスク16（可搬型記録媒体）には，ストレージ・サーバ10の動作を制御するプログラムが格納されており，コンパクト・ディスク16に記録されているプログラムがコンパクト・ディスク・ドライブ15によって読み取られて，ストレージ・サーバ10にインストールされる。プログラムはコンパクト・ディスク16から読み取られてストレージ・サーバ10にインストールされずに，インターネットなどのネットワークを介してストレージ・サーバ10において受信し，受信したプログラムがストレージ・サーバ10にインストールされるようにしてもよい。プリンタ・サーバ20にもストレージ・サーバ10と同様に，ＣＰＵ，メモリ，ハード・ディスク，通信装置などが含まれている。

図３はハード・ディスク18に格納されている複数の画像を示している。

ハード・ディスク18には，ユーザＵ１の画像Ｐ１からＰ100，ユーザＵ２の画像Ｐ101からＰ200，ユーザＵ３の画像Ｐ201からＰ300など，複数のユーザの複数の画像が格納されている。ユーザＵ１，Ｕ２およびＵ３以外のユーザの画像についてもハード・ディスク18に格納されている。ユーザＩＤ，パスワードを利用することにより，ユーザＵ１は，ユーザＵ１の画像Ｐ１からＰ100にアクセスできるが，他のユーザ，たとえば，ユーザＵ２の画像Ｐ101からＰ200またはユーザＵ３の画像Ｐ201からＰ300などにはアクセスできない。他のユーザについても，自分の画像にはアクセスできるが，他のユーザの画像にはアクセスできないように管理されている。

この実施例は，一のユーザの画像と，一のユーザの撮影時の年齢と同じくらいの年齢の時に撮影された，一のユーザの親，子，兄，弟，姉，妹などの画像と，を見つけるものである。たとえば，一のユーザが誕生した時の画像と，その一のユーザの父親が誕生した時の画像と，を見つけたり，一のユーザの小学校の入学式の時の画像と，その一のユーザの父親の小学校の入学式の時の画像と，を見つけたりする。この実施例では，ユーザＵ１が一のユーザとされるが，他のユーザＵ２，Ｕ３などが一のユーザとされてもよい。

図４から図６は，ストレージ・サーバ10(画像処理装置)の処理手順を示すフローチャートである。

たとえば，ユーザＵ１がクライアント・コンピュータ１からストレージ・サーバ10に画像読み取り指令を送信し，ストレージ・サーバ10において画像読み取り指令が受信される。すると，ハード・ディスク18に格納されているユーザＵ１の画像Ｐ１からＰ100を表す画像ファイルがハード・ディスク・ドライブ17(読取手段の一例である)によって読み取られる（図４ステップ31）。画像Ｐ１からＰ100の中から第１画像がＣＰＵ11(第１画像特定手段の一例である)によって特定される（図４ステップ32）。

第１画像は，画像Ｐ１からＰ100のうち，最初に撮影された画像でもよいし，どのような画像でもよい。画像Ｐ１からＰ100のうち，人物が含まれている画像を見つけ，人物が含まれている画像の中から第１画像を特定してもよい。画像Ｐ１からＰ100を表す画像ファイルまたは画像Ｐ１からＰ100のうち，人物が含まれている画像を表す画像ファイルをストレージ・サーバ10からユーザＵ１が利用しているクライアント・コンピュータ１に送信し，クライアント・コンピュータ１に含まれる表示装置の表示画面に画像Ｐ１からＰ100または画像Ｐ１からＰ100のうち，人物が含まれている画像を表示し，ユーザＵ１にクライアント・コンピュータ１のマウス(第１画像特定手段の一例である)を用いて第１画像を選択させることにより第１画像を特定してもよい。ユーザＵ１が第１画像を選択した場合には，その第１画像の識別データがクライアント・コンピュータ１からストレージ・サーバ10に，クライアント・コンピュータ１の通信装置によって送信される。

ストレージ・サーバ10のＣＰＵ11またはユーザＵ１によって第１画像が特定されると，ＣＰＵ11(第１人物認識手段の一例である)によって第１画像に含まれる人物(第１人物)が認識(検出)される（図４ステップ33）。第１画像に複数の人物が含まれていれば複数の人物がＣＰＵ11によって認識される。つづいて，第１画像を撮影した時の第１人物の年齢がＣＰＵ11(第１年齢推定手段の一例である)によって推定される（図４ステップ34）。第１画像を表す画像ファイルのヘッダに年齢を表すデータが記録されている場合には，そのデータから年齢が分かるし，年齢が既に分かっている人物の画像を多数読み込ませて，顔，体形および服装等と年齢との関係を学習させた学習済みモデルを備えたＡＩ（人工知能，artificial intelligence）を利用して第１人物の年齢を推定してもよい（例えば特開２０１０－１１３５２６号公報，特開２０１０－２５７４０９号公報等に記載されている）。第１画像の中に第１人物の年齢についての情報がある場合(たとえば，第１人物に学年が記載されている名札があるなど)には，その情報を利用して第１人物の年齢がＣＰＵ11によって推定される。

図７および図８は，ユーザＵ１の画像Ｐ１からＰ100のうち，一部の画像を表している。図７および図８においては，撮影年順に一部の画像が示されている。

図７を参照して，画像Ｐ１は1962年に撮影されており，ユーザＵ１の父親Ｕ11が誕生した時の画像である。画像Ｐ12は1969年に撮影されており，ユーザＵ１の父親Ｕ11が小学校に入学した時の画像である。画像Ｐ12には，ユーザＵ１の父親Ｕ11と，ユーザＵ１の祖母Ｕ21が写っている。画像Ｐ33は1975年に撮影されており，ユーザＵ１の父親が小学校を卒業したときの画像である。画像Ｐ33にもユーザＵ１の父親Ｕ11と，ユーザＵ１の祖母Ｕ21が写っている。画像Ｐ44は1983年に撮影されており，ユーザＵ１の父親の成人式の時の画像である。画像Ｐ51は1990年に撮影されており，ユーザＵ１が誕生した時の画像であり，ユーザＵ１が写っている。

図８を参照して，画像Ｐ51は図７に示す画像Ｐ51と同じであり，ユーザＵ１が写っている。画像Ｐ72は1997年に撮影されており，ユーザＵ１が小学校に入学した時の画像である。画像Ｐ72には，ユーザＵ１と，ユーザＵ１の母親Ｕ10が写っている。画像Ｐ83は2003年に撮影されており，ユーザＵ１が小学校を卒業したときの画像である。画像Ｐ83にもユーザＵ１と，ユーザＵ１の母親Ｕ10が写っている。画像Ｐ94は2011年に撮影されており，ユーザＵ１の成人式の時の画像である。画像Ｐ100は2019年に撮影されており，ユーザＵ１の子供Ｕ31が誕生した時の画像であり，ユーザＵ１の子供Ｕ31が写っている。

画像Ｐ１からＰ100の撮影年は，画像Ｐ１から画像Ｐ100を表す画像ファイルのヘッダに撮影年についてのデータが記録されている場合には，そのデータから分かるし，画像ファイルのヘッダに撮影年のデータが記録されていない場合には，画像を解析することにより撮影年が推定される。例えば，撮影時の撮影日時写し込み機能によって画像に撮影日が写り込んでいるときは，解析により撮影日を取得することができる。撮影日が写り込んでいないときは，ランドマークとされる建物，写真の褪色の程度とデジタル化された日時との比較などから，撮影年を推定することができる。さらには，撮影日が既に分かっている画像を多数読み込ませて，ランドマークとされる建物の存在，写真の褪色の程度とデジタル化された日時との差異，その他写っている人物の服装，髪型，所持品などと撮影日との関係を学習させて学習済みモデルを作成することができる。この学習済みモデルを備えたＡＩを利用して撮影年が推定されてもよい（例えば特開２０１０－０２６７１３号公報，特表２０１１－５２５０１７号公報等に記載されている）。

このように，本発明にいう撮影日時は推定された日時も含む。推定日時は，アナログフィルム・プリントをデジタル化した際に推定されたものを含む。推定された日時の記録場所は，Exif(Exchangeable image file format)の所定領域でもよいし，種々の画像管理ソフトウェアあるいはアプリケーションが独自に持つ領域でもよい。要するに，各画像の確定または推定撮影日時であって，本発明の装置でアクセスし得る日時であればよい。

たとえば，第１画像として図８に示すユーザＵ１の小学校の入学式の画像Ｐ72がＣＰＵ11またはユーザＵ１によって特定されたものとする。画像Ｐ72には，ユーザＵ１とユーザＵ１の母親Ｕ10とが写っているから，小学校の入学式の画像Ｐ72に写っているユーザＵ１またはユーザＵ１の母親Ｕ10の年齢と同じ年齢の時に撮影された人物が写っている画像であって，ユーザＵ１またはユーザＵ１の母親Ｕ10以外の人物が写っている画像が見つけられる。

図５を参照して，ＣＰＵ11(第２画像特定手段の一例である)によって第１画像Ｐ72以外の第２画像がユーザＵ１の画像Ｐ１からＰ100の中から特定される（ステップ35）。第１画像と同様に，第２画像に含まれる人物(第２人物)がＣＰＵ11(第２画像認識手段の一例である)によって認識され（図５ステップ36），第２人物の年齢がＣＰＵ11(第２年齢推定手段の一例である)によって推定される（図５ステップ37）。第２人物の年齢も，第２画像を表す画像ファイルのヘッダに年齢についてのデータが記録されていれば，そのデータから分かるし，その画像ファイルのヘッダに年齢についてのデータが記録されていなければ，第２画像をＣＰＵ11が解析し推定できる。本発明にいう年齢推定は，以下の３つの方法のいずれかで行うことが出来る。(1)写っている人物が特定され，画像の撮影日時と，当該人物の誕生日とが分かれば，年齢を正確に算出できる（本発明においてはこれも「年齢推定」の語の意義に含むものとする）。(2)誕生日が分かっており，上述のＡＩにより撮影年が推定出来れば，年齢を推定することができる。(3)写っている人物の顔，身長(他の人物との比較等により推定)，および服装等から，上述のＡＩにより年齢を推定することができる。

つづいて，第１人物と第２人物とが同一人物かどうかがＣＰＵ11(人物判定手段の一例である)によって判断される（図５ステップ38）。同一人物でなければ（図５ステップ38でＮＯ），第１人物の年齢(第１年齢)と第２人物の年齢(第２年齢)との差がしきい値の範囲内かどうかがＣＰＵ11(年齢差判定手段の一例である)によって判断される（図５ステップ39）。第１人物および第２人物のいずれも複数であり，かつ同人数の場合には，複数の第１人物と複数の第２人物とがすべて同一の場合に同一人物と判断される。第１人物および第２人物のいずれも複数であるが，第１人物の人数と第２人物の人数とが異なる場合には，一部に同一人物が含まれていたとしても第１人物と第２人物とは同一人物とは判断されない。第１人物および第２人物のいずれか一方が複数であり，いずれか他方が一人の場合には，第１人物と第２人物とは同一人物とは判断されない。

また，第１年齢と第２年齢との差がしきい値(たとえば，２歳)の範囲内であると，第１画像と第２画像との組み合わせがＣＰＵ11(画像組合せ検出手段の一例である)によって決定(検出)される（図５ステップ40）。第１人物および第２人物の少なくとも一方が複数である場合には，第１人物である複数の人物と第２人物である複数の人物とのすべての組み合わせにおいて第１年齢と第２年齢との差がしきい値の範囲内かどうかがＣＰＵ11によって判断される。一つの組み合わせでも第１年齢と第２年齢との差がしきい値の範囲内であると，第１画像と第２画像との組み合わせとしてＣＰＵ11によって決定される。

図８を参照して，第１画像がＣＰＵ11またはユーザＵ１により，ユーザＵ１が小学校の入学する時に撮影された画像Ｐ72と特定され，画像Ｐ83が第２画像としてＣＰＵ11により特定されたとすると，第１画像として特定された画像Ｐ72にはユーザＵ１とユーザＵ１の母親Ｕ10とが写っており，第２画像として特定された画像Ｐ83にはユーザＵ１とユーザＵ１の母親Ｕ10とが写っているから，第１人物と第２人物とが同一人物とＣＰＵ11によって判断される。このため，第１画像として特定された画像Ｐ72と第２画像として特定された画像Ｐ83とは，ＣＰＵ11によって画像組合せと決定されない。

図８を参照して，第１画像がＣＰＵ11またはユーザＵ１により，ユーザＵ１が小学校の入学する時に撮影された画像Ｐ72と特定され，画像Ｐ94が第２画像としてＣＰＵ11により特定されたとすると，第１画像として特定された画像Ｐ72にはユーザＵ１とユーザＵ１の母親Ｕ10とが写っており，第２画像として特定された画像Ｐ94にはユーザＵ１が写っているから，ＣＰＵ11によって第１人物と第２人物とが同一人物とは判断されない。第１画像として特定された画像Ｐ72に含まれるユーザＵ１の年齢(第１年齢であり，画像Ｐ72の撮影時の年齢)が６歳であり，ユーザＵ１の母親Ｕ10の年齢(第１年齢であり，画像Ｐ72の撮影時の年齢)が32歳であったとし，第２画像として特定された画像Ｐ94に含まれるユーザＵ１の年齢(第２年齢であり，画像Ｐ94の撮影時の年齢)が20歳であるとすると，年齢差はしきい値以内とならないので，画像Ｐ72と画像Ｐ94とは第１画像と２画像との組み合わせとしてＣＰＵ11によって決定されない。

第１画像がＣＰＵ11またはユーザＵ１により，図８に示すようにユーザＵ１が小学校の入学する時に撮影された画像Ｐ72と特定され，図７に示すように画像Ｐ12がＣＰＵ11により第２画像として特定されたとすると，第１画像として特定された画像Ｐ72にはユーザＵ１とユーザＵ１の母親Ｕ10とが写っており，第２画像として特定された画像Ｐ12にはユーザＵ１の父親Ｕ11とユーザＵ１の祖母Ｕ21とが写っているから，ＣＰＵ11によって第１人物と第２人物とが同一人物とは判断されない。第１画像として特定された画像Ｐ72に含まれるユーザＵ１の年齢(第１年齢であり，画像Ｐ72の撮影時の年齢)が６歳であり，ユーザＵ１の母親Ｕ10の年齢(第１年齢であり，画像Ｐ72の撮影時の年齢)が32歳であったとし，第２画像として特定された画像Ｐ12に含まれるユーザＵ１の父親Ｕ11の年齢(第２年齢であり，画像Ｐ94の撮影時の年齢)が６歳であるとすると，祖母Ｕ21の年齢にかかわらず，年齢差がしきい値以内となり，画像Ｐ72と画像Ｐ12とは第１画像と第２画像との組み合わせとしてＣＰＵ11によって決定される。

第１人物と第２人物とが同一人物である（図５ステップ38でＹＥＳ），または第１年齢と第２年齢との差がしきい値の範囲内でなければ（図５ステップ37でＮＯ），少なくとも一つの画像組合せが見つかるまで処理を続けるようにストレージ・サーバ10が設定されていると，新たな第２画像が特定されて（図６ステップ41でＹＥＳ，ステップ42），ＣＰＵ11(制御手段の一例である)の制御のもとに処理が続けられる。

少なくとも一つの画像組合せが見つかったときに処理が終了するようにストレージ・サーバ10が設定されていると，第１画像と第２画像との組み合わせが見つかったことにより（図６ステップ41でＹＥＳ），ストレージ・サーバ10の処理が終了するようにＣＰＵ11によって制御される。一つの画像組合せが見つかった場合でも，続けて処理が行われるようにストレージ・サーバ10が設定されていると，第１画像と第２画像との組み合わせが見つかっても処理が続行される（図６ステップ41でＮＯ）。

特定されていない第２画像が残っている場合には（図６ステップ42でＹＥＳ），次の第２画像がＣＰＵ11によって特定され（図５ステップ35），上述したように図５ステップ36から図６ステップ42までの処理が繰り返されるようにＣＰＵ11によって制御される。特定されていない第２画像が残っていない場合には（図６ステップ42でＮＯ），特定されていない第１画像が残っており（図６ステップ43でＹＥＳ），少なくとも一つの画像組合せが見つかった場合でも終了せずに処理を続けるようにストレージ・サーバ10が設定されていると（図６ステップ44でＮＯ），次の第１画像がＣＰＵ11によって特定され（図４ステップ32），図４ステップ33からの処理が繰り返されるようにＣＰＵ11によって制御される。

少なくとも一つの画像組合せが検出されるとストレージ・サーバ10の処理が終了するように設定されていたり(図６ステップ41でＹＥＳ)，特定されていない第１画像が残っていなかったり（図６ステップ43でＮＯ），特定されていない第１画像が残っていても処理を終了するようにストレージ・サーバ10が設定されていると（図６ステップ44でＹＥＳ），図４から図６に示す処理は終了する。

上述の実施例においては，少なくとも一つの画像組合せが検出されるとストレージ・サーバ10の処理が終了するが(図６ステップ41でＹＥＳ)，終了せずに特定される第１画像を変えてステップ32からの処理が行われるようにしてもよい。第１画像ごとに，第１画像と第２画像との画像組合せが一つずつ決定されるようになる。

図９は，プリンタ・サーバ20においてプリントされたプリントの一例である。

上述のように，第１画像と第２画像との画像組合せとして画像Ｐ12と画像Ｐ72とが決定されたものとする。第１画像を表す画像ファイル，第２画像を表す画像ファイルおよびプリント指令がＣＰＵ11(プリンタ制御手段の一例である)の制御により，プリンタ・サーバ20に送信される。プリンタ・サーバ20においてプリント50が印刷される。プリント50の左側の領域51には第１画像として特定された画像Ｐ72が印刷されており，プリント50の右側の領域52には第２画像として特定された画像Ｐ12が印刷されている。

画像Ｐ72はユーザＵ１が６歳の時に撮影された画像であり，ユーザＵ１の小学校の入学式の時の画像である。画像Ｐ12はユーザＵ１の父親Ｕ11が６歳の時に撮影された画像であり，ユーザＵ１の父親Ｕ11の小学校の入学式の時の画像である。

年齢が同じ時に撮影された親子の画像Ｐ12とＰ72とがプリンタ・サーバ20によって隣接して印刷されているプリント50が得られる。プリント50はユーザＵ１に，たとえば郵送される。

図９に示す例では画像Ｐ12とＰ72とが隣接して印刷されているプリント50であるが，これらの画像Ｐ12とＰ72とをそれぞれ表す画像ファイル(または画像Ｐ12とＰ72とを隣接した一つの画像として表す画像ファイル)およびクライアント・コンピュータ１に含まれる表示装置の表示画面に画像Ｐ12とＰ72とが隣接して表示されるような指令を，ストレージ・サーバ10のＣＰＵ11(表示制御手段の一例である)において生成し，それらの画像ファイルと指令とをストレージ・サーバ10からクライアント・コンピュータ１に送信してもよい。クライアント・コンピュータ１に含まれる表示装置の表示画面に画像Ｐ12とＰ72とが隣接して表示される。ストレージ・サーバ10の表示装置19Ａの表示画面にＰ12とＰ72とが隣接して表示されるように，ＣＰＵ11(表示制御手段の一例である)により制御してもよい。

この実施例によると，同じ年代に撮影された異なる人物の画像を見つけることができる。上述の実施例においては，ユーザＵ１の画像と，その画像が撮影された時のユーザの年齢と同じ年齢の時(年齢差がしきい値以内であればよい)に撮影されたユーザＵ１の父親Ｕ11の画像と，が見つけられているが，同じ年齢の時に撮影された父親の画像と子供の画像だけでなく，同じ年齢の時に撮影された兄弟の画像などを見つけることもできる。

また，上述の実施例においては，ハード・ディスク18に格納される画像は，すべてユーザの親族または姻族の画像としてもよい。検出される第１画像と第２画像とが，親子，兄弟，姉妹，従妹などのように，親族または姻族の画像のみとなる。

［変形例］
図10および図11は，第２画像を特定する処理手順を示すフローチャートである。図10および図11に示す処理は，図５ステップ35の処理に対応する。

図10および図11に示す処理においては，第１画像の撮影日としきい値以上離れている撮影日の画像がＣＰＵ11によって第２画像と決定される。

特定された第１画像の撮影年月日が，その第１画像を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって読み取られる（ステップ61）。第１画像の撮影年月日を読み取ることができなかった場合には（ステップ62でＮＯ），ＣＰＵ11によって第１画像の撮影年月日が推定される（ステップ63）。ＡＩを利用して撮影年月日を推定してもよいし，撮影年月日を推定できるような被写体が第１画像に含まれている場合には，その被写体を利用して撮影年月日が推定される。

ＣＰＵ11によって，第１画像以外の画像の中から第２画像候補が特定され，その第２画像候補の撮影年月日が，第２画像を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって読み取られる（ステップ64）。第２画像候補の撮影年月日を読み取ることができなかった場合には（ステップ65でＮＯ），ＣＰＵ11によって第２画像候補の撮影年月日が推定される（ステップ66）。第２画像候補についても，ＡＩを利用して撮影年月日を推定してもよいし，撮影年月日を推定できるような被写体が第２画像候補に含まれている場合には，その被写体を利用して撮影年月日が推定される。

第１画像の撮影日と第２画像候補の撮影日とがしきい値(たとえば，100日であるが他の値でもよい)以上離れていると（ステップ67でＹＥＳ），第２画像候補が第２画像としてＣＰＵ11によって特定される（ステップ68）。第１画像の撮影日と第２画像候補の撮影日とがしきい値以上離れていないと（ステップ67でＮＯ），別の第２画像候補がＣＰＵ11によって特定され，撮影年月日が読み取られる（ステップ64）。第２画像候補の特定は，どのようにしてもよく，撮影順でもランダムでもよい。

図12は，第２画像の特定処理の一部の処理手順を示すフローチャートであり，図11の処理手順に対応している。図12に示す処理手順は，図10に示す処理手順につづいて実施される。

図12においては，第１画像の撮影年と第２画像候補の撮影年とが異なるかどうかがＣＰＵ11によって判断される（ステップ71）。異なる場合には（ステップ71でＹＥＳ），第１画像の撮影時期と第２画像候補の撮影時期とが同じかどうかがＣＰＵ11によって判断される（ステップ72）。撮影時期が同じの場合に（ステップ72でＹＥＳ），ＣＰＵ11によって第２画像候補が第２画像として特定される（ステップ73）。

入学式など，同じ時期に行われるイベントにおいて撮影された第１画像と第２画像とを見つけることができ，上述のように親の入学式または卒業式の時の画像と子供の入学式または卒業式の時の画像，兄の入学式または卒業式の時の画像と弟の入学式または卒業式の時の画像などを見つけることができる。同じ時期とは，一般的に同じ期間として感じられる期間であり，たとえば，同じ季節，同じ月などである。

図13は，第２画像を特定する処理手順を示すフローチャートである。図13に示す処理も，図５ステップ35の処理に対応する。

図13に示す処理手順は，第１画像の構図と同じような構図をもつ画像を第２画像とするものである。

ＣＰＵ11によって特定された第１画像の構図がＣＰＵ11によって検出される（ステップ81）。多数の構図サンプルを記憶しておき，その構図サンプルとのマッチングにより構図検出を行ってもよいし，画像に含まれる被写体の位置，種類，大きさなどを検出し，検出された被写体の位置，種類，大きさなどから構図検出を行ってもよい。とくに，人物の位置，大きさなどを重要視して構図を検出するとよい。つづいて，ＣＰＵ11によって第２画像候補が特定され，特定された第２画像候補の構図もＣＰＵ11によって検出される（ステップ82）。

第１画像の構図と第２画像候補の構図とがＣＰＵ11によって比較され，それらの２つの構図がほぼ同一である(構図の一致度がしきい値以上である)と（ステップ83でＹＥＳ），第２画像候補が第２画像としてＣＰＵ11によって特定される（ステップ84）。第１画像の構図と第２画像候補の構図とが，ほぼ同一ではないと（ステップ83でＮＯ），ＣＰＵ11によって新たな第２画像候補が特定され，新たな第２画像候補の構図がＣＰＵ11によって検出される（ステップ82）。第１画像と新たな第２画像候補の構図とが比較される。

同じ年代に撮影された異なる人物の画像であって，構図も同じ画像を見つけることができる。

図14および図15も，第２画像を特定する処理手順を示すフローチャートである。図14および図15に示す処理も，図５ステップ35の処理に対応する。

図14および図15に示す処理は，第１画像の撮影場所と同一の撮影場所の画像を第２画像とする処理である。

第１画像の撮影場所｛撮影位置を示すＧＰＳ（Global Positioning System）データなど｝が，第１画像を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって読み取られる（ステップ91）。ヘッダに撮影場所が記録されていないなどの理由により，第１画像を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって第１画像の撮影場所が読み取れない場合には（ステップ92でＮＯ），第１画像の撮影場所がＣＰＵ11によって推定される（ステップ93）。たとえば，第１画像に住所表示，場所を示す特徴となる被写体などが写っていれば，それらの被写体から撮影場所がＣＰＵ11によって推定される。

ＣＰＵ11によって第２画像候補が特定されて，その第２画像候補の撮影場所が，第２画像候補を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって読み取られる（ステップ95）。ヘッダに撮影場所が記録されていないなどの理由により，第２画像候補を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって第２画像候補の撮影場所が読み取れない場合には（ステップ95でＮＯ），第２画像候補の撮影場所がＣＰＵ11によって推定される（ステップ96）。

第１画像の撮影場所と第２画像候補の撮影場所とが同一（同一と見なされればよい）であれば（ステップ97でＹＥＳ），第２画像候補が第２画像としてＣＰＵ11によって特定される（ステップ98）。第１画像の撮影場所と第２画像候補の撮影場所とが同一でなければ（ステップ97でＮＯ），新たな第２画像候補がＣＰＵ11によって特定され，特定された新たな第２画像候補の撮影場所が読み取られたり，推定されたりする（ステップ94，96）。第１画像の撮影場所と新たな第２画像候補の撮影場所と比較される（ステップ97）。

同じ年代に撮影された異なる人物の画像であって，撮影場所も同じ画像を見つけることができる。たとえば，親子で同じ学校に通った場合には，同じ学校での子供の入学式，卒業式などの画像と，その同じ学校での子供の親の入学式，卒業式などの画像とを見つけることができる。

図16も，第２画像を特定する処理手順を示すフローチャートである。図16に示す処理も，図５ステップ35の処理に対応する。

図16に示す処理は，第１画像に含まれる人物の親族または姻族の少なくとも一方が含まれる画像を第２画像として特定する処理である。

第１画像を表す画像ファイルのヘッダから，第１画像についての親族，姻族についての情報がＣＰＵ11によって読み取られる（ステップ101）。ＣＰＵ11によって第２画像候補が特定され，第２画像候補を表す画像ファイルのヘッダから第２画像候補に含まれている人物についての親族，姻族についての情報がＣＰＵ11によって読み取られる（ステップ102）。

第１画像から得られた親族，姻族についての情報と第２画像候補から得られた親族，姻族についての情報とから，第１画像に含まれる人物と第２画像候補に含まれる人物とが，同一親族または同一姻族の少なくとも一方を示しているかどうかがＣＰＵ11によって確認される（ステップ103）。同一親族または同一姻族の少なくとも一方を示していれば（ステップ103でＹＥＳ），ＣＰＵ11によって第２画像候補が第２画像として特定される（ステップ104）。同一親族または同一姻族のいずれでもなければ（ステップ103でＮＯ），新たな第２画像候補がＣＰＵ11によって特定されて，新たな第２画像候補について，第１画像に含まれる人物と第２画像候補に含まれる人物とが，同一親族または同一姻族の少なくとも一方を示しているかどうかがＣＰＵ11によって確認される（ステップ103）。

上述の実施例においては，画像ファイルのヘッダに記録されている親族，姻族についての情報を利用して第１画像に含まれる人物と第２画像候補に含まれる人物とが，同一親族または同一姻族の少なくとも一方を示しているかどうかがＣＰＵ11によって確認されているが，あるユーザについての親族，姻族についての顔画像を表すデータをあらかじめストレージ・サーバ10のハード・ディスク18に，そのユーザに対応して記憶しておき，その顔画像を表すデータを用いて，ＡＩを利用して第１画像に含まれる人物と第２画像候補に含まれる人物とが，親族または姻族の少なくとも一方かどうかを判断してもよい。

同じ年代に撮影された親族，姻族の人物の画像を見つけることができる。

図17および図18も，第２画像を特定する処理手順を示すフローチャートである。図17および図18に示す処理も，図５ステップ35の処理に対応する。

図17および図18に示す処理は，第１画像によって表されるイベントと同じイベントの画像を第２画像として特定する処理である。

第１画像が表しているイベントが，第１画像を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって読み取られる（ステップ111）。ヘッダにイベントが記録されていないなどの理由により，第１画像を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって第１画像が表しているイベントが読み取れない場合には（ステップ112でＮＯ），第１画像のイベントがＣＰＵ11によって推定される（ステップ113）。たとえば，第１画像にイベントを表す被写体，イベント名などが写っていれば，その被写体，イベント名からイベントがＣＰＵ11によって推定される。

ＣＰＵ11によって第２画像候補が特定されて，その第２画像候補によって表されるイベントが，第２画像候補を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって読み取られる（ステップ114）。ヘッダにイベントが記録されていないなどの理由により，第２画像候補を表す画像ファイルのヘッダからＣＰＵ11によって第２画像候補によって表されるイベントが読み取れない場合には（ステップ115でＮＯ），第２画像候補によって表されるイベントがＣＰＵ11によって推定される（ステップ116）。

第１画像によって表されるイベントと第２画像候補によって表されるイベントとが同一（同一と見なされればよい）であれば（ステップ117でＹＥＳ），第２画像候補が第２画像としてＣＰＵ11によって特定される（ステップ118）。第１画像によって表されるイベントと第２画像候補によって表されるイベントとが同一でなければ（ステップ117でＮＯ），新たな第２画像候補がＣＰＵ11によって特定され，特定された新たな第２画像候補によって表されるイベントが読み取られたり，推定されたりする（ステップ114，116）。第１画像によって表されるイベントと新たな第２画像候補によって表されるイベントと比較される（ステップ117）。

同じ年代に撮影された異なる人物の画像であって，同じイベントを表す画像を見つけることができる。

図19は，第１画像と第２画像との画像組み合わせを決定する処理手順を示すフローチャートである。図19に示す処理手順は，図５ステップ40の処理手順に対応する。

図19に示す処理は，第１画像に含まれる第１人物と第２画像に含まれる第２人物とが類似し，かつ第１画像と第２画像とが類似している場合に，第１画像と第２画像とを画像組合せとして決定する処理である。第１画像と第２画像とが類似せずに，第１画像に含まれる第１人物と第２画像に含まれる第２人物とが類似している場合に，第１画像と第２画像とを画像組合せとして決定してもよいし，第１画像に含まれる第１人物と第２画像に含まれる第２人物とが類似せずに，第１画像と第２画像とが類似している場合に，第１画像と第２画像とを画像組合せとして決定してもよい。

第１画像から第１人物が，すでに特定された第２画像（図５ステップ35）から第２人物が，ＣＰＵ11によって検出され，第１人物と第２人物との類似度を表す第１の類似度がＣＰＵ11によって算出される（ステップ121）。算出された第１の類似度が第１のしきい値未満であると（ステップ122でＮＯ），第１人物と第２人物とは似ていない(たとえば，親族ではなく，他人同士)と考えられ，別の第２画像がＣＰＵ11によって新たに特定される。

算出された第１の類似度が第１のしきい値以上であれば（ステップ122でＹＥＳ），第１人物と第２人物とは似ている(たとえば，親族同士)と考えられ，第１画像と第２画像との類似度を表す第２の類似度がＣＰＵ11によって算出される（ステップ123）。算出された第２の類似度が第２のしきい値未満であると（ステップ124でＮＯ），第１の類似度と第２の類似度とは似ていないと考えられ，別の第２画像がＣＰＵ11によって新たに特定される。

算出された第２の類似度が第２のしきい値以上であると（ステップ124でＹＥＳ），第１の類似度と第２の類似度とは似ていると考えられ，第１画像と第２画像との画像組合せがＣＰＵ11によって決定される（ステップ125）。

同じ年代に撮影された異なる人物の画像であって，第１人物と類似した第２人物が含まれている第１画像と第２画像との画像組み合わせであり，かつ第１画像と第２画像とも類似している画像組合せを決定できるようになる。

上述の実施例において，画像処理システムの管理者は，ユーザの画像を解析することについてユーザから承諾を得るものとする。

上述の処理を実行する処理部には，ソフトウェアを実行して各種の処理部として機能するＣＰＵ11のほかに，FPGA（field-programmable gate array）などのように製造後に回路構成を変更可能なプログラマブル・ロジック・ディバイス，ASIC（application specific integrated circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。

１つの処理部は，これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし，同種または異種の２つ以上のプロセッサの組合せ（たとえば，複数のFPGA，ＣＰＵとFPGAの組合せ）で構成されてもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては，第１に，クライアント・コンピュータやサーバなどのコンピュータに代表されるように，１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し，このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に，システム・オン・チップなどに代表されるように，複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（integrated circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように，各種の処理部は，ハードウエア的な構造として各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

さらに，これらの各種のプロセッサのハードウエア的な構造は，より具体的には，半導体素子などの回路素子を組合せた電気回路である。

１－ｎ：コンピュータ，10：ストレージ・サーバ，11：ＣＰＵ，12：通信装置，13：メモリ・カード・リーダ・ライタ，14：メモリ・カード，15：コンパクト・ディスク・ドライブ，16：コンパクト・ディスク，17：ハード・ディスク・ドライブ，18：ハード・ディスク，19：メモリ，19Ａ：表示装置，20：プリンタ・サーバ，50：プリント，51：プリントの左側の領域，52：プリンタの右側の領域，Ｐ１－Ｐ300：画像，Ｕ１－Ｕ３：ユーザ，Ｕ10：母親，Ｕ11：父親，Ｕ21：祖母，Ｕ31：子供

Claims (14)

1. 一のユーザがアクセスできる複数の画像の中の任意の１枚を，第１画像として特定する第１画像特定手段，
   上記第１画像に写っている第１人物を認識する第１人物認識手段，
   上記第１画像の撮影日時における上記第１人物の年齢を推定する第１年齢推定手段，
   上記複数の画像の中から上記第１画像以外の任意の１枚であって，上記第１画像の撮影日からしきい値以上に撮影日が離れている画像を，第２画像として特定する第２画像特定手段，
   上記第２画像に写っている第２人物を認識する第２人物認識手段，
   上記第２画像の撮影日時における上記第２人物の年齢を推定する第２年齢推定手段，
   上記認識された上記第１人物と上記認識された上記第２人物とが同一人物であるか否かを判定する人物判定手段，
   上記推定された第１年齢と上記推定された第２年齢との差がしきい値の範囲内にあるか否かを判定する年齢差判定手段，
   上記人物判定手段により上記第１人物と上記第２人物とが同一人物ではないと判定され，かつ，上記年齢差判定手段により第１年齢と第２年齢との差がしきい値の範囲内にあると判定されたときに，上記第１画像と上記第２画像とを画像組合せとして検出する画像組合せ検出手段，および
   上記画像組合せ検出手段において上記画像組合せが少なくとも一つ検出されるまで，上記第１画像の特定または上記第２画像の特定の少なくとも一方を繰り返すように画像処理装置を制御する制御手段，
   を備えた画像処理装置。
2. 上記第２画像特定手段は，
   上記第１画像が撮影された年と異なる年であって，かつ上記第１画像の撮影時期と同一時期に撮影された画像を，上記第２画像として特定する，
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記第２画像特定手段は，
   上記第１画像の構図と同一の構図をもつ画像を，上記第２画像として特定する，
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 上記第２画像特定手段は，
   上記第１画像の撮影場所と同一場所において撮影された画像を，上記第２画像として特定する，
   請求項１から３のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 上記第２画像特定手段は，
   上記第１画像に含まれている人物の親族または姻族が含まれている画像を，上記第２画像として特定する，
   請求項１から４のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 上記第２画像特定手段は，
   上記第１画像の撮影時のイベントと同一のイベントにおいて撮影された画像を，上記第２画像として特定する，
   請求項１から５のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 上記第１人物と上記第２人物との第１の類似度または上記第１画像と上記第２画像との第２の類似度の少なくとも一方を算出する類似度算出手段をさらに備え，
   上記画像組合せ検出手段は，
   上記第１の類似度または上記第２の類似度の少なくとも一方がしきい値以上の場合に，上記第１画像と上記第２画像とを上記画像組合せとして検出する，
   請求項１から６のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 上記複数の画像には，
   特定の人物の親族または姻族が写っている画像が含まれている，
   請求項１から７のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 上記第１画像と上記第２画像とを隣接して表示するように表示装置を制御する表示制御手段，
   をさらに備えた請求項１から８のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 上記第１画像と上記第２画像とを隣接してプリントするようにプリンタを制御するプリンタ制御手段，
    をさらに備えた請求項１から９のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
11. 上記第１画像特定手段は，
    ユーザからの指令に応じて上記第１画像を特定する，
    請求項１から10のうち，いずれか一項に記載の画像処理装置。
12. 第１画像特定手段が，一のユーザがアクセスできる複数の画像の中の任意の１枚を，第１画像として特定し，
    第１人物認識手段が，上記第１画像に写っている第１人物を認識し，
    第１年齢推定手段が，上記第１画像の撮影日時における上記第１人物の年齢を推定し，
    第２画像特定手段が，上記複数の画像の中から上記第１画像以外の任意の１枚であって，上記第１画像の撮影日からしきい値以上に撮影日が離れている画像を，第２画像として特定し，
    第２人物認識手段が，上記第２画像に写っている第２人物を認識し，
    第２年齢推定手段が，上記第２画像の撮影日時における上記第２人物の年齢を推定し，
    人物判定手段が，上記認識された上記第１人物と上記認識された上記第２人物とが同一人物であるか否かを判定し，
    年齢差判定手段が，上記推定された第１年齢と上記推定された第２年齢との差がしきい値の範囲内にあるか否かを判定し，
    画像組合せ検出手段が，上記人物判定手段により上記第１人物と上記第２人物とが同一人物ではないと判定され，かつ，上記年齢差判定手段により第１年齢と第２年齢との差がしきい値の範囲内にあると判定されたときに，上記第１画像と上記第２画像とを画像組合せとして検出し，
    制御手段が，上記画像組合せ検出手段において上記画像組合せが少なくとも一つ検出されるまで，上記第１画像の特定または上記第２画像の特定の少なくとも一方を繰り返すように制御する，
    画像処理方法。
13. 画像処理装置のコンピュータを制御するプログラムであって，コンピュータが読み取り可能なプログラムにおいて，
    一のユーザがアクセスすることができる複数の画像が記録されている記録装置から画像
    を読み取らせ，
    上記複数の画像の中の任意の１枚を，第１画像として特定させ，
    上記第１画像に写っている第１人物を認識させ，
    上記第１画像の撮影日時における上記第１人物の年齢を推定させ，
    上記複数の画像の中から上記第１画像以外の任意の１枚であって，上記第１画像の撮影日からしきい値以上に撮影日が離れている画像を，第２画像として特定させ，
    上記第２画像に写っている第２人物を認識させ，
    上記第２画像の撮影日時における上記第２人物の年齢を推定させ，
    上記認識された上記第１人物と上記認識された上記第２人物とが同一人物であるか否かを判定させ，
    上記推定された第１年齢と上記推定された第２年齢との差がしきい値の範囲内にあるか否かを判定させ，
    上記第１人物と上記第２人物とが同一人物ではないと判定され，かつ，第１年齢と第２年齢との差がしきい値の範囲内にあると判定されたときに，上記第１画像と上記第２画像とを画像組合せとして検出させ，
    上記画像組合せが少なくとも一つ検出されるまで，上記第１画像の特定または上記第２画像の特定の少なくとも一方を繰り返させるように画像処理装置のコンピュータを制御するプログラム。
14. 請求項13に記載のプログラムを格納した記録媒体。

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