JPWO2015107640A1 - アルバム作成プログラム、アルバム作成方法およびアルバム作成装置 - Google Patents

Abstract

画像処理装置は、予め定めた各イベントに該当する各イベント期間にしたがって、撮影された各画像を、イベント期間で撮影されたイベント画像とイベント期間外で撮影された日常画像とに分類する。画像処理装置は、所定の期間ごとに、当該期間内にあるイベントのイベント画像を掲載したイベントページと、当該期間内の日常画像を掲載した日常ページとを作成する。画像処理装置は、前記所定の期間ごとに作成されたイベントページと日常ページとを用いて、アルバムを生成する。

Description

本発明は、アルバム作成プログラム、アルバム作成方法およびアルバム作成装置に関する。

デジタルカメラやビデオカメラの普及に伴い、家庭において、写真を撮ったりビデオを撮影したりする機会が増えている。また、個人が所有する携帯電話やスマートフォンにも撮影機能を保有するものが一般的になっており、日常生活の中の出来事を写真や動画で保存することも増えている。

また、デジタルカメラやスマートフォンは、画像に写っている人物を認識する顔認識技術を搭載しているものも多い。パーソナルコンピュータなどは、取り込んだ画像データを写っている被写体ごとにまとめて管理する機能を搭載しているものも多い。

例えば、ユーザは、このような機能を用いて子供の画像が認識された写真の中から、子供の顔の写りのよい写真等をピックアップし、成長記録としてアルバムを作成する。この場合、ユーザは膨大な枚数の中から所望の写真を選択することになるので、ユーザの作業負担が大きくなる。

近年では、人物が写っている写真を撮影日時や撮影場所をもとにイベントごとに分類し、分類したイベント時の写真を鑑賞中の画像に一緒に表示することで、簡単な操作でアルバムを作る技術が知られている。また、選択したアルバムのテンプレートに、画像データベースから画像を取得し、配置することでアルバムを構成する技術が知られている。また、撮影時刻や撮影場所等にしたがって写真をイベントごとに分類し、分類したイベントの写真を各ページに割り振ってアルバムを自動で生成する技術が知られている。

特開２０１０−２５９０６４号公報 特開２００７−２４９４３４号公報 特開２００６−２９５８９０号公報

しかしながら、上記技術では、イベントに該当する写真を用いてアルバムが作成されるので、イベント以外の日常時に撮影した写真が少ないアルバムが作成される。

例えば、子供の成長記録としてのアルバムを作成する場合、誕生日、正月、節分、クリスマスなどのイベント時に撮影した写真が多く使用され、公園や遊園地などの日常時に撮影した写真がないアルバムが作成される。このようにして作成されたアルバムは、子供の成長記録ではなくイベント記録になってしまう。このように、上記技術では、イベントに特化したアルバムが作成されるので、情報の偏りが大きい。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、情報の偏りを抑制したアルバムを作成することができるアルバム作成プログラム、アルバム作成方法およびアルバム作成装置を提供することを目的とする。

本願の開示するアルバム作成プログラムは、一つの態様において、コンピュータに、予め定めた各イベントに該当する各イベント期間にしたがって、撮影された各画像を、イベント期間で撮影されたイベント画像とイベント期間外で撮影された日常画像とに分類する処理を実行させる。コンピュータに、所定の期間ごとに、当該期間内にあるイベントのイベント画像を掲載したイベントページと、当該期間内の日常画像を掲載した日常ページとを作成する処理を実行させる。コンピュータに、前記所定の期間ごとに作成されたイベントページと日常ページとを用いて、アルバムを生成する処理を実行させる。

１実施形態によれば、情報の偏りを抑制したアルバムを作成することができる。

図１は、実施例１に係る画像処理装置を説明する図である。 図２は、実施例１に係る画像処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。 図３は、画像ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図４は、被写体ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図５は、被写体情報ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図６は、被写体情報を説明する図である。 図７は、イベントリストＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図８は、イベントＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図９は、日常ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図１０は、テンプレートＤＢに記憶されるピックアップルールの例を示す図である。 図１１は、テンプレートＤＢに記憶されるページ構成例を示す図である。 図１２は、テンプレートＤＢに記憶されるページレイアウト例を示す図である。 図１３は、テンプレートＤＢに記憶される表紙ページのレイアウト例を示す図である。 図１４は、テンプレートＤＢに記憶されるエンディングページのレイアウト例を示す図である。 図１５は、テンプレートＤＢに記憶されるレイアウトデータの例を示す図である。 図１６は、アルバムＤＢに記憶されるアルバム情報の例を示す図である。 図１７は、アルバムＤＢに記憶されるアルバム例を示す図である。 図１８は、アルバム作成処理の全体的な処理の流れを示すフローチャートである。 図１９は、被写体認識処理の流れを示すフローチャートである。 図２０は、被写体認識処理内の顔検出処理の流れを示すフローチャートである。 図２１は、被写体認識処理内の顔認識処理の流れを示すフローチャートである。 図２２は、イベント判別処理の流れを示すフローチャートである。 図２３は、イベント判別処理内のＤＢ登録処理の流れを示すフローチャートである。 図２４は、ピックアップ処理の流れを示すフローチャートである。 図２５は、ハードウェア構成例を説明する図である。

以下に、本発明にかかるアルバム作成プログラム、アルバム作成方法およびアルバム作成装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

［全体構成］
図１は、実施例１に係る画像処理装置を説明する図である。図１に示す画像処理装置１０は、デジタルカメラ１やビデオカメラ２などで撮影された画像を読み込んで、アルバム３を作成するパーソナルコンピュータやサーバなどの装置であり、アルバム作成装置の一例である。また、画像処理装置１０は、スマートフォンなどから画像を読み込むこともできる。なお、本実施例で用いる画像には、静止画、動画、映像などが含まれるものとする。

この画像処理装置１０には、画像処理アプリケーションがインストールされている。画像処理アプリケーションは、外部装置や記憶媒体などから画像を読み込み、読み込んだ画像に対して一般的な顔認識処理等を実行して、画像を管理する機能を実行する。

このような画像処理装置１０は、予め定めた各イベントに該当する各イベント期間にしたがって、撮影された各画像を、イベント期間で撮影されたイベント画像とイベント期間外で撮影された日常画像とに分類する。続いて、画像処理装置１０は、所定の期間ごとに、当該期間内にあるイベントのイベント画像を掲載したイベントページと、当該期間内の日常画像を掲載した日常ページとを作成する。そして、画像処理装置１０は、所定の期間ごとに作成されたイベントページと日常ページとを用いて、アルバムを生成する。

例えば、画像処理装置１０は、予め用意したイベントを特定する月日にしたがって、撮影した写真をイベントと日常に分類し、月ごとにイベントの写真ページと日常の写真ページとを生成することができる。つまり、画像処理装置１０は、イベントや日常の画像を用いたアルバムを作成でき、偏りの少ないアルバムを作成することができる。

［機能構成］
図２は、実施例１に係る画像処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、画像処理装置１０は、画像ＤＢ（ＤＢ：データベース）１１、被写体ＤＢ１２、被写体情報ＤＢ１３、イベントリストＤＢ１４、イベントＤＢ１５、日常ＤＢ１６、テンプレートＤＢ１７、アルバムＤＢ１８を有する。また、画像処理装置１０は、被写体認識部２０、イベント判別部２１、被写体選択部２２、画像選択部２３、画像配置部２４、アルバム作成部２５を有する。

なお、各ＤＢは、メモリやハードディスクなどの記憶装置に記憶されるデータベースである。また、各処理部は、プロセッサが有する電子回路やプロセッサが実行するプロセスの一例である。

画像ＤＢ１１は、外部装置や記憶媒体等から読み込まれた画像を記憶するデータベースである。図３は、画像ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図３に示すように、画像ＤＢ１１は、「画像Ｉｎｄｅｘ、ファイル名、格納先、画像種別、撮影日時、撮影場所」を対応付けて記憶する。

ここで記憶される「画像Ｉｎｄｅｘ」は、画像を識別する固有の識別子であり、例えば画像処理アプリケーションや撮影機器によって自動的に割振られた識別子を使用することができる。「ファイル名」は、画像を示すファイルの名称であり、例えば画像処理アプリケーションや撮影機器によって自動的に設定されたファイル名を使用することができる。「格納先」は、画像処理装置１０上でファイルを格納されているフォルダのパスを示す情報である。

「画像種別」は、画像の種別を示す情報であり、写真などの静止画の場合には「Ｐ」が設定され、動画の場合には「Ｍ」が設定される。「撮影日時」は、画像が撮影された日時を示す情報であり、撮影機器によって自動的に設定されたＥｘｉｆ情報やタイムスタンプを利用することができる。「撮影場所」は、画像が撮影された場所を示す緯度経度の情報であり、撮影機器によって自動的に設定された情報やＧＰＳ（Global Positioning System）等を用いて付加した情報を利用することができる。

図３の画像Ｉｎｄｅｘ「１」を例にして説明すると、この画像は、ファイル名が「Ｐｈｏｔｏ０００．ｊｐｇ」の「静止画」であり、「Ｃ：￥２０１００３３１」に保存されている。また、この画像は、「２０１０年３月３１日１０時００分２４秒」に「北緯４３´３４、東経１３３度」で撮影されたものである。

被写体ＤＢ１２は、画像処理アプリケーション等の顔認識技術によって認識された被写体の情報を用いて生成されたデータベースである。図４は、被写体ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図４に示すように、被写体ＤＢ１２は、「ＩＤ、名前、性別、人間関係、生年月日」を対応付けて記憶する。

ここで記憶される「ＩＤ」は、被写体を一意に特定する固有の識別子であり、画像処理プログラム等が自動的に設定できる。「名前」は、ユーザが理解できる形の文字列で示した被写体の名前であり、ユーザから設定を受け付ける。「性別」は、ユーザが理解できる形の文字列で示した性別であり、ユーザから設定を受け付けてもよく、特に何も設定しなくてもよい。

「人間関係」は、写体の間の関係を示す値であり、ユーザから設定を受け付けた値である。関係性は二者間のものであるため、便宜上システムの使用者を「本人」とし、他の人物はそのシステム使用者との関係を記入する。また、「家族」という関係の場合には、小分類として妻や夫、子供という指定が可能である。また、何も指定しなくてもよい。「生年月日」は、その被写体の生年月日であり、ユーザから設定を受け付けた値である。

なお、画像処理アプリケーション等の顔認識技術では、通常、顔認識技術を利用して類似する顔でグループ化した場合、同一人物の顔が別のグループに分類される場合がある。また、同一グループ内の顔についても、別の人物が含まれている場合がある。それらの場合に対応するため、一般的な顔認識技術を利用した画像管理アプリでは、同一人物の統合、他の人物の除外という操作ができる。また、同一人物を統合してまとめた場合、その人物に名前などの人物情報を追加し、管理しやすくすることも一般的に行われている。ここでは、それらの画像処理アプリケーションによって、同一人物の整理と人物情報の付加が行われた結果を利用する。

被写体情報ＤＢ１３は、画像ＤＢ１１に記憶される各画像中に、被写体ＤＢ中のどの被写体が写っているかを管理データベースであり、画像処理アプリケーション等によって生成される。図５は、被写体情報ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図５に示すように、被写体情報ＤＢ１３は、「Ｉｎｄｅｘ、画像ＩＤ、被写体ＩＤ、被写体領域」を対応付けて記憶する。

ここで記憶される「Ｉｎｄｅｘ」は、データを一意に特定する固有の識別子である。「画像ＩＤ」は、画像ＤＢ１１に記憶される画像を管理する画像Ｉｎｄｅｘ情報である。「被写体ＩＤ」は、被写体ＤＢ１２で管理される被写体を特定するＩＤである。「被写体領域」は、画像中の被写体の顔が写っている領域を表し、顔の領域は、顔認識処理時に判断された領域情報を利用する。この例でいえば、顔の領域の「（左上の座標）−（右下の座標）」という形で表している。なお、領域を表す方法については、領域が確定できる他の記述方法で記載してもよい。例えば、「（左上の座標）−縦サイズ×横サイズ」などの記載方法を利用することもできる。

図５と図６を用いて被写体の管理例を説明する。図６は、被写体情報を説明する図である。図６に示すように、画像ＩＤ＝１２０１の写真は、被写体として、被写体ＩＤ＝１のただし、被写体ＩＤ＝２のゆうこ、被写体ＩＤ＝４の花子の３人が写っており、各被写体について、顔の領域を点線の枠で示している。

また、画像ＩＤ＝１２０１の写真については、Ｉｎｄｅｘ＝２２３、２２４、２２５の３つのレコードが対応している。Ｉｎｄｅｘ＝２２３は、画像ＩＤ＝１２０１の写真の中に、被写体ＩＤ＝１の被写体の顔が「（１３、０）−（１５７、２２０）」の領域にあることを示している。同様に、Ｉｎｄｅｘ＝２２４は、画像ＩＤ＝１２０１の写真の中に、被写体ＩＤ＝２の被写体の顔が「（３１１、３８）−（１４７、１９４）」の領域にあることを示している。Ｉｎｄｅｘ＝２２５は、画像ＩＤ＝１２０１の写真の中に、被写体ＩＤ＝４の被写体の顔が「（１８１、１２）−（１０８、１４７）」の領域にあることを示している。

イベントリストＤＢ１４は、予め定めた各イベントに該当する各イベント期間を記憶するデータベースである。図７は、イベントリストＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図７に示すように、イベントリストＤＢ１４は、「イベント名、期間、優先度」を対応付けて記憶する。

ここで記憶される「イベント名」は、イベントの名称であり、このイベント名は、アルバム中のコメントとして利用される。「期間」は、そのイベントの期間が規定され、その期間に撮影された画像をイベントとみなされる。「優先度」は、イベント間の優先度合いを示す。数値が小さいほど優先度が高いとする。この例の場合は、誕生日のイベントが、一番優先度が高く、その他のイベントが低い。

通常、イベントリストには固定のイベントが一月あたり最大一つ登録されているが、誕生日については対象とする被写体によって変わり、かつ被写体の成長記録という観点では重要なイベントである。このため、図７の例では、誕生日については優先度を一番高くし、同じ月に他のイベントが存在する場合であっても誕生日がイベントとして選択される。

また、図７の例では、１月１日から１月７日までの間に撮影された画像は、イベント「正月」に分類されることを示し、７月７日に撮影された画像は、イベント「七夕」に分類されることを示す。

なお、イベントリストＤＢ１４に記憶される情報は、ユーザによって任意に設定変更することができる。例えば、運動会や学芸会などのイベントを追加してもよい。また、画像処理装置１０は、イベントリストＤＢ１４とカレンダーなどを連携させて、毎年、イベントリストＤＢ１４に記憶される情報を更新することができる。

イベントＤＢ１５は、イベントに分類された画像の情報を記憶するデータベースである。図８は、イベントＤＢに記憶される情報の例を示す図である。ここでは、特定の年度の１年分について１ヶ月ごとに分類した例として記載する。また、図８の例は、１年間の撮影日付、撮影枚数の情報と、イベントリストＤＢ１４の情報、および「イベント化最低枚数」を１０枚とした場合の処理結果である。

図８に示すように、イベントＤＢ１５は、「対象ページ、撮影日時、撮影枚数、イベント名」を対応付けて記憶する。「対象ページ」は、配置対象のページを示し、例えば４月は４月用のページであることを示す。「撮影日付」は、対象ページに配置する対象となる撮影日付であり、複数の日付がある場合は、コンマで区切って続けて記載する。なお、対象となるイベントが存在しない場合は、「０」を記入する。「撮影枚数」は、対象となる撮影日付に撮影された画像の枚数であり、複数の日付がある場合は、その日付順にコンマで区切って続けて記載する。なお、対象となるイベントが存在しない場合は、「０」を記入する。「イベント名」は、対象となるイベントのイベント名であり、イベントが存在しなかった場合にはＮＵＬＬを記入する。

図８の例では、４月については、イベント「ＧＷ」の期間に該当する４月２９日に撮影された１８枚がイベント用の画像として分類されたことを示す。また、６月については、いずれの画像もイベントに該当しなかったことを示す。なお、撮影日時を用いることで、具体的なファイルを特定することができる。

日常ＤＢ１６は、日常に分類された画像の情報を記憶するデータベースである。図９は、日常ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。ここでは、特定の年度の１年分について１ヶ月ごとに分類した例として記載する。図９に示すように、日常ＤＢ１６は、「対象ページ、撮影日時、撮影枚数」を対応付けて記憶する。

「対象ページ」は、配置対象のページを示し、例えば４月は４月用のページであることを示す。「撮影日付」は、対象ページに配置する対象となる撮影日付であり、複数の日付がある場合は、コンマで区切って続けて記載する。なお、対象となる日付が存在しない場合は、「０」を記入する。「撮影枚数」は、対象となる撮影日付に撮影された画像の枚数であり、複数の日付がある場合は、その日付順にコンマで区切って続けて記載する。なお、対象となる日付が存在しない場合は、「０」を記入する。

テンプレートＤＢ１７は、アルバムを作成するためのページごとのテンプレート等を記憶するデータベースである。このテンプレートＤＢ１７は、１年間を１ヶ月ごとにイベントページと日常ページとを作成する際のテンプレート、１年間を２ヶ月ごとにイベントページと日常ページとを作成する際のテンプレートなどを記憶する。また、テンプレートＤＢ１７は、各ページのテンプレート等を記憶する。なお、ユーザは、テンプレートＤＢ１７に記憶されるテンプレートから任意のテンプレートを選択することができる。

本実施例では、一例として、１年間を１ヶ月ごとにイベントページと日常ページとを作成する際の各種テンプレートについて説明する。図１０は、テンプレートＤＢに記憶されるピックアップルールの例を示す図である。ピックアップルールには、どのような画像をどのようにピックアップするのかを定義する情報である。画像処理装置１０は、ピックアップルールにしたがって、画像ＤＢ１１から画像を抽出してアルバムを作成する。

図１０に示すように、ピックアップルールは複数のタグを用いて定義される。例えば、「GrowthAlbum」は、成長記録アルバムを示すタグであり、「VolumeType」は、アルバムの形式を示す。１年づつの分冊になる場合は、Yearを記入する。すべての写真を一つのアルバムにする場合は、Allとなる。「StartMonth」は、分冊になる場合の、開始月を示す数値であり、この例では４となっているので、４月始まりとなる。「PageOfDuration」は、１ページの対象となる写真の期間を示す。この例ではMonthとなっているので、１ヶ月となる。

「FrontPage」は、アルバムの表紙を示すタグであり、表紙を含める場合に指定する。「BodyPage」は、アルバム本文を示すタグであり、イベントのページと日常のページから構成される。「EventPage」は、イベントのページを示すタグであり、詳細については以下のタグで規定する。「PageNum」は、イベントページのページ数を示し、この例では、１ページとなる。「Area」は、イベントページ内のエリア情報を示し、詳細については、以下のタグで規定する。「FaceThumbnail」は、顔サムネイルエリアに含まれる写真の枚数を示す。「LargeFace」は、顔大エリアに含まれる写真の枚数を示す。「SmallFace」は、顔小エリアに含まれる写真の枚数を示す。「Relation」は、人間関係エリアに含まれる情報を示し、詳細については以下のタグで規定する。「RelationType」は、人間関係エリアで使用する人間関係のタイプを示し、家族の場合は、Familyとなる。「RelationFace」は、人間関係エリアに含まれる写真の枚数を示す。「UsualPage」は、日常のページを示すタグを示し、詳細については、イベントページと同じタグを使って記述する。「EndingPage」は、エンディングページを示すタグ示し、エンディングページを含める場合に指定する。

なお、ここで示したタグは一例であり、任意に設定変更することができる。例えば、テンプレートＤＢ１７は、１年間を２ヶ月ごとにイベントページと日常ページとを作成する際のピックアップルール等については別途規定されているものを保存する。

図１１は、テンプレートＤＢに記憶されるページ構成例を示す図である。図１１に示すように、テンプレートＤＢ１７は、「表示順序、ページ内容」を対応付けて記憶する。ここでは、一例として、１年間を１ヶ月ごとにイベントページと日常ページとを作成する際のページ構成例を図示している。図１１に示すページ構成は、表紙ページのあと各月のページが順番に表示され、各月のページは日常ページのあとにイベントページがくるように配置することを記憶する。また、最後にはエンディングページが表示される。

図１２は、テンプレートＤＢに記憶されるページレイアウト例を示す図である。ここでは、イベントページと日常ページと同じページレイアウトの例を示すが、別々のレイアウトであってもよい。

図１２に示すように、各ページ３０は、ページタイトル３１、顔サムネイルエリア３２、顔大エリア３３、顔小エリア３４、家族写真エリア３５を有する。ページタイトル３１には、対象となる被写体の名前と、ページに表示される対象のイベント名の情報をもとに、自動的にタイトル情報が記入される。例えば、イベントページの場合は、花子のひな祭りなどが設定され、日常ページの場合は、花子の日常などが設定される。

顔サムネイルエリア３２は、対象となるイベントまたは日常で撮影された写真について、被写体の顔部分をくりぬいてサムネイルとして表示するエリアである。このエリアに使う写真は、対象となるイベントからランダムにピックアップするが、サムネイルの並び順は撮影日順になるように配置される。この例では、ランダムに５つ選択し、それを撮影日順に左から右に並べている。

顔大エリア３３は、対象の被写体の顔画像を表示するエリアである。このエリアに対しては、対象となるイベントで撮影された写真の中で、被写体の顔の領域が写真全体に対してある特定の比率よりも大きい写真が選択される。これは、顔がアップで撮影された写真をピックアップするためである。

顔小エリア３４は、対象の被写体の全身画像を表示するエリアである。このエリアには、対象となるイベントで撮影された写真の中で、被写体の顔の領域が写真全体に対してある特定の比率よりも小さい写真が選択される。これは、全身が入るような写真あるいは集合写真などをピックアップするためである。

家族写真エリア３５は、対象の被写体を含む家族画像を表示するエリアである。このエリアには、対象となるイベントで撮影された写真の中で、被写体の家族が一緒に写っている写真からピックアップして表示される。

図１３は、テンプレートＤＢに記憶される表紙ページのレイアウト例を示す図である。図１３に示すように、表紙ページ４０は、ページタイトル４１、表紙エリア４２、表紙エリア４３を有する。

ページタイトル４１には、対象となる被写体の名前の情報と、作成される対象の年度情報をもとに、自動的にタイトル情報が記入される。例えば、ページタイトル４１には、花子の成長アルバム２０１０年度などが設定される。また、表紙エリア４２、表紙エリア４３には、対象年度の写真の中から、ランダムにピックアップして配置される。

図１４は、テンプレートＤＢに記憶されるエンディングページのレイアウト例を示す図である。図１４に示すように、エンディングページ５０は、顔サムネイルエリア５１を有する。顔サムネイルエリア５１には、対象年度の写真の中から、ランダムに１５枚ピックアップし、顔部分だけが配置される。これにより、その年度での成長度合いが一目で比較でき、よりアルバムを楽しめる。

図１５は、テンプレートＤＢに記憶されるレイアウトデータの例を示す図である。ここでは、一例として各ページ３０の各エリアの領域例を示しているが、テンプレートＤＢ１７は、表紙やエンディングページについても同様の情報を記憶する。

図１５に示すように、テンプレートＤＢ１７は、各ページ３０の各エリアの情報として「場所、位置、サイズ」を対応付けて記憶する。このように、テンプレートＤＢ１７は、ページ内の各サムネイルエリアについて、配置する位置の情報と写真のサイズの規定を記憶する。なお、「場所」は、対象サムネイルを示し、「位置」は、サムネイル画像の左上の位置を示し、「サイズ」は、縦横サイズを示す。図１５の「顔大エリア」について説明すると、当該エリアの左上は、「１０００、８００」に位置し、サイズが「１２００、１２００」の正方形であることを示す。

図２に戻り、アルバムＤＢ１８は、作成されたアルバムを記憶するデータベースである。図１６は、アルバムＤＢに記憶されるアルバム情報の例を示す図である。図１６に示すように、アルバムＤＢ１８は、年度ごとに、表紙、各月のイベントページおよび日常ページ、エンディングページを対応付けて記憶する。

図１７は、アルバムＤＢに記憶されるアルバム例を示す図である。図１７に示すように、アルバムＤＢ１８は、１年分ごとにまとまったアルバムを記憶する。ここで記憶されるアルバムは、イベントのページと、日常のページが交互になるように配置され、横にスクロールして切り替わる。

続いて、各処理部について説明する。被写体認識部２０は、画像ＤＢ１１に記憶される各画像に対して画像認識処理を実行し、被写体ＤＢ１２や被写体情報ＤＢ１３を生成する処理部である。なお、被写体認識部２０の一例としては、上記画像処理アプリケーションなどが該当する。

例えば、被写体認識部２０は、各画像について顔認識処理を実行して、各画像に存在する顔画像を特定する。そして、被写体認識部２０は、特定した各顔画像がだれの顔画像であるかをユーザから受け付けて、各顔画像とユーザとの対応付けを行うとともに、どの画像にだれの顔画像が写っているかを特定する。

イベント判別部２１は、画像ＤＢ１１に記憶される各画像がイベントに該当するか日常に該当するかを判別して分類する処理部である。具体的には、イベント判別部２１は、各画像の撮影日付とイベントリストＤＢ１４に記憶される各イベント期間とを比較して、各画像をイベントと日常とに分類し、イベントＤＢ１５と日常ＤＢ１６とに分けて格納する。

例えば、４月に撮影された画像が、４月７日の４枚と２９日の１８枚であるとする。このうち、イベント判別部２１は、４月２９日がイベントリストＤＢ１４のＧＷというイベントに合致するため、４月のページのイベントは４月２９日で確定し、撮影日付には４月２９日を記録する。また、その日に撮影した枚数１８枚を撮影枚数に記録し、イベント名としてＧＷを記録する。

また、１１月に撮影された画像が、１１月１１日の１２枚と２３日の５枚であるとする。この場合、イベント判別部２１は、いずれもイベントリストには記載がないため、撮影枚数についてイベント化最低枚数と比較する。その結果、イベント判別部２１は、１１月１１日については撮影枚数が１２枚であり、イベント化最低枚数の１０枚よりも大きく、１１月２３日の５枚はイベント化最低枚数よりも小さいと判定する。この結果、イベント判別部２１は、１１月のページのイベントは１１月１１日で確定する。したがって、イベント判別部２１は、撮影日付に１１月１１日、撮影枚数に１２を記録する。なお、イベント判別部２１は、イベント名については特に該当するものがないので、「枚数」という名前を記録する。「枚数」というイベント名の場合は、アルバム中にはイベント名を表示しないように制御される。

被写体選択部２２は、ユーザからアルバム作成対象の被写体の選択を受け付ける処理部である。具体的には、被写体選択部２２は、画面上に被写体一覧を表示し、その画面上においてユーザ操作で対象人物を選択させる。被写体選択部２２は、選択された人物をアルバムの対象として設定する。

例えば、被写体選択部２２は、被写体情報ＤＢ１３に記憶される情報から被写体ＩＤを特定し、当該被写体ＩＤに対応する画像ＩＤを特定する。そして、被写体選択部２２は、特定したＩＤに対応する画像をディスプレイ等に表示するとともに、表示させた画像上の顔領域を枠等で囲って表示する。その状態で、被写体選択部２２は、アルバムを作成する際の対象人物の選択を受け付ける。

画像選択部２３は、アルバムの対象とする人物を選択された場合に、成長記録としてふさわしい画像をピックアップする処理部である。具体的には、画像選択部２３は、どのような条件でアルバムを作成するかの条件をユーザから受け付けて、受け付けた条件に対応するテンプレートデータにしたがって画像をピックアップする。そして、画像選択部２３は、選択されたテンプレートの情報と選択された画像の情報とを画像配置部２４に通知する。

例えば、４月のイベントページのピックアップ処理を例にして説明する。画像選択部２３は、イベントＤＢ１５を参照すると、撮影日４月２９日がイベントに指定されていることを特定する。このため、画像選択部２３は、４月２９日に撮影された１８枚の写真から、各エリアに配置する写真をピックアップする。

まず、画像選択部２３は、１８枚の写真の中で、家族と一緒に写っているものをピックアップし、家族写真エリア３５用候補とする。画像選択部２３は、残りの写真について、顔のサイズの割合の大きい順に並べ、上位半分を顔大エリア３３用候補、下位半分を顔小エリア３４用候補とする。

続いて、画像選択部２３は、家族写真エリア３５用候補、顔大エリア３３候補、顔小エリア３４用候補の中から、各エリア用に１枚選択する。ここで、画像選択部２３は、選択する際に複数の候補がある場合は、写真の写り具合のよいものから選択することにする。なお、画像選択部２３は、１枚も候補がない場合は、すべての対象写真の中で、各エリア用にピックアップされていないものの中からランダムにピックアップする。

その後、画像選択部２３は、顔サムネイルエリア３２用に、顔大エリア３３用、顔小エリア３４用、家族写真エリア３５用にピックアップされなかった１５枚の中から、ランダムに５枚選択する。

なお、上記各エリアに対するピックアップ処理は、家族写真エリア３５、顔大エリア３３、顔小エリア３４、顔サムネイルエリア３２という順で優先順位が高い場合の例であり、任意に設定変更できる。また、画像選択部２３は、他のページについても、上記と同様のロジックでピックアップを行う。また、画像選択部２３は、表紙ページとエンディングページについては、イベントや日常の区別は必要ないので、すべての対象写真からピックアップする。

画像配置部２４は、所定の期間ごとに、当該期間内にあるイベントのイベント画像を掲載したイベントページと、当該期間内の日常画像を掲載した日常ページとを作成する処理部である。具体的には、画像配置部２４は、各ページについて、画像選択部２３によって選択された各写真をテンプレートの所定位置に配置して各ページを生成する。そして、画像配置部２４は、写真が掲載された各ページをアルバム作成部２５に出力する。

つまり、画像配置部２４は、画像選択部２３によるピックアップ処理でピックアップされた写真を、レイアウトデータの情報に従い配置する。画像配置部２４は、レイアウトデータのサイズが、配置すべき写真のサイズよりも小さい場合は、被写体の顔が入るように画面を切り取って配置する。

アルバム作成部２５は、所定の期間ごとに作成されたイベントページと日常ページとを用いて、アルバムを生成する処理部である。上記例では、アルバム作成部２５は、４月から３月までの各月について、日常ページとイベントページとを交互に並べたアルバムを作成する。また、アルバム作成部２５は、日常ページまたはイベントページがない月については該当ページを削除する。また、アルバム作成部２５は、ユーザの指定等によって、日常ページ、イベントページの順でアルバムを作成することもでき、イベントページ、日常ページの順でアルバムを作成することもできる。

また、アルバム作成部２５は、作成したアルバムを、成長記録アルバムのデータとしてアルバムＤＢ１８に出力する。一例として、アルバム作成部２５は、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）形式で出力するものとする。なお、画面レイアウト情報は、ＨＴＭＬの中に記載することもできる。また、画面のアニメーションについても、ＨＴＭＬに記載したスクリプトで動作することができる。

これらの処理を行うことで、ＨＴＭＬ形式でアニメーションがついた形の成長記録アルバムが作成される。この成長記録アルバムは、１年単位で分冊になっており、それぞれの分冊においては、毎月ページが配置されている。毎月のページには、その月の日常で撮影した写真のあと、その月のイベントで撮影された写真が並ぶことで、子供の成長を感じつつ、イベントの思い出に浸ることができる。最後のエンディングページでは、子供の対象年度の顔写真を一覧で並べて見せるため、子供の成長している感じが一目でわかる。

［処理の流れ］
次に、画像処理装置１０が実行する各処理について具体的に説明する。ここでは、全体的な処理の流れについて説明した後、各処理の具体的な流れについて説明する。

（全体的な処理）
図１８は、アルバム作成処理の全体的な処理の流れを示すフローチャートである。図１８に示すように、画像処理装置１０は、被写体認識処理を実行した後（Ｓ１０１）、アルバム作成対象の被写体の選択を受け付ける（Ｓ１０２）。

そして、画像処理装置１０は、被写体の選択を受け付けると（Ｓ１０２：Ｙｅｓ）、テンプレートの選択を受け付ける（Ｓ１０３）。ここで、画像処理装置１０は、どのような期間でどのようなページ形態のアルバムを作成するかの選択を受け付ける。

その後、画像処理装置１０は、テンプレートの選択を受け付けると（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）、イベント判別処理を実行する（Ｓ１０４）。そして、画像処理装置１０は、イベント判別処理完了後、ピックアップ処理を実行する（Ｓ１０５）。

そして、画像処理装置１０は、ピックアップ処理でピックアップされた写真等を各ページの所定位置に配置してアルバムを作成する配置処理を実行し（Ｓ１０６）、作成したアルバムをアルバムＤＢ１８に格納する出力処理を実行する（Ｓ１０７）。

（被写体認識処理）
図１９は、被写体認識処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、図１８のＳ１０１に該当する。図１９に示すように、被写体認識部２０は、画像ＤＢ１１に記憶される各画像に対して顔検出処理を実行した後（Ｓ２０１）、顔認識処理を実行する（Ｓ２０２）。

その後、被写体認識部２０は、顔認識処理で認識した顔のリスト情報から、未処理の顔をピックアップする（Ｓ２０３）。続いて、被写体認識部２０は、未処理の顔が存在する場合は（Ｓ２０４：Ｙｅｓ）、ピックアップした顔が被写体情報ＤＢ１３に登録済の顔か否かを判定する（Ｓ２０５）。なお、Ｓ２０４において、被写体認識部２０は、未処理の顔が存在しない場合（Ｓ２０４：Ｎｏ）、終了する。

そして、被写体認識部２０は、ピックアップした顔が被写体情報ＤＢ１３に登録済である場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、被写体情報ＤＢ１３の各項目について情報を追加する（Ｓ２０６）。例えば、被写体認識部２０は、顔が写っている画像の画像ＩＤを被写体情報ＤＢ１３の画像ＩＤ欄に追加する。また、被写体認識部２０は、一致する画像の被写体ＩＤを被写体情報ＤＢ１３の被写体ＩＤ欄に追加する。また、被写体認識部２０は、顔の写っている領域を被写体情報ＤＢ１３の被写体領域欄に追加する。

その後、被写体認識部２０は、ピックアップした顔を処理済みとして（Ｓ２０７）、Ｓ２０３以降の処理を繰り返す。なお、被写体認識部２０は、ピックアップした顔が被写体情報ＤＢ１３に登録済ではない場合（Ｓ２０５：Ｎｏ）、Ｓ２０６を実行せずに、Ｓ２０７を実行する。

（顔検出処理）
図２０は、被写体認識処理内の顔検出処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、図１９のＳ２０１に該当する。図２０に示すように、被写体認識部２０は、顔検出の対象とする未処理の画像をピックアップし（Ｓ３０１）、未処理の画像が存在するか否かを判定する（Ｓ３０２）。ここで、被写体認識部２０は、未処理の画像が存在しない場合（Ｓ３０２：Ｎｏ）、処理を終了する。

続いて、被写体認識部２０は、未処理の画像が存在する場合（Ｓ３０２：Ｙｅｓ）、装置に予め保持している、顔を特徴付ける目、鼻、口のテンプレートデータの中で、一番サイズの小さいデータを読み出す（Ｓ３０３）。

そして、被写体認識部２０は、選択中のテンプレートデータについて、処理対象の画像の画面全体をパターンマッチング処理で走査する（Ｓ３０４）。例えば、被写体認識部２０は、画像画面に対してテンプレートデータを横方向にずらして計算し、一番右まで到達したら、下方向にずらし、そこから横方向にずらして計算する、という処理を繰り返すことで走査する。

その後、被写体認識部２０は、Ｓ３０４によって得られたマッチング度合いについて、装置に予め保持される閾値よりも大きい領域があったかどうか判定する（Ｓ３０５）。

そして、被写体認識部２０は、閾値よりも大きい領域があった場合（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）、顔領域のデータをメモリ等に記録する（Ｓ３０６）。具体的には、被写体認識部２０は、領域が重なっていない場合は、特定した領域を記録し、領域が重なっている場合は、マッチング度合いの一番大きい領域を記録する。

その後、被写体認識部２０は、テンプレートデータのサイズを１サイズ拡大する（Ｓ３０７）。つまり、被写体認識部２０は、選択中のテンプレートデータよりも１つ大きなサイズのテンプレートデータを選択する。なお、被写体認識部２０は、閾値よりも大きい領域がない場合（Ｓ３０５：Ｎｏ）、Ｓ３０６を実行することなく、Ｓ３０７を実行する。

そして、被写体認識部２０は、拡大したテンプレートデータのサイズが最大サイズよりも大きい場合（Ｓ３０８：Ｙｅｓ）、処理対象の画像を処理済みと判定して（Ｓ３０９）、Ｓ３０１以降を繰り返す。

一方、被写体認識部２０は、拡大したテンプレートデータのサイズが最大サイズよりも小さい場合（Ｓ３０８：Ｎｏ）、Ｓ３０４以降を繰り返す。

（顔認識処理）
図２１は、被写体認識処理内の顔認識処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、図１９のＳ２０２に該当する。図２１に示すように、被写体認識部２０は、顔認識の対象とする未処理の顔領域をピックアップする（Ｓ４０１）。

続いて、被写体認識部２０は、未処理の顔領域が存在するか否かを判定する（Ｓ４０２）。ここで、被写体認識部２０は、未処理の顔領域が存在しない場合（Ｓ４０２：Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、被写体認識部２０は、未処理の顔領域が存在する場合（Ｓ４０２：Ｙｅｓ）、顔領域内の顔の特徴パラメータを取得する（Ｓ４０３）。例えば、被写体認識部２０は、顔全体の位置に対する目の位置、鼻の位置、口の位置などをベクトルデータとしてパラメータにしたものを取得する。

そして、被写体認識部２０は、被写体情報ＤＢ１３内の未処理の被写体について顔の特徴パラメータを取得する（Ｓ４０４）。続いて、被写体認識部２０は、被写体情報ＤＢ１３内に未処理の被写体が存在する場合（Ｓ４０５：Ｙｅｓ）、Ｓ４０６を実行する。すなわち、被写体認識部２０は、Ｓ４０３で取得した顔の特徴パラメータとＳ４０４で取得した顔の特徴パラメータについて類似度の度合いが閾値よりも大きいかを判定する。なお、類似度は、例えば、特徴パラメータの２つのベクトルについて、それらの差のベクトルの距離を計算し、距離が０の場合に類似度が１となるような計算で求めることができる。

ここで、被写体認識部２０は、類似度の度合いが閾値より大きい場合（Ｓ４０６：Ｙｅｓ）、人物候補データとして情報をメモリ等に記録する（Ｓ４０７）。例えば、被写体認識部２０は、顔領域の情報、被写体情報ＤＢ１３内の被写体ＩＤ、類似度などを記録する。その後、被写体認識部２０は、処理対象の被写体を処理済として（Ｓ４０８）、Ｓ４０４以降を繰り返す。

一方、Ｓ４０６において、被写体認識部２０は、類似度の度合いが閾値より小さい場合（Ｓ４０６：Ｎｏ）、Ｓ４０７を実行せずに、Ｓ４０８を実行する。

また、Ｓ４０５において、被写体認識部２０は、被写体情報ＤＢ１３内に未処理の被写体が存在しないと判定した場合（Ｓ４０５：Ｎｏ）、認識結果として人物候補データの中で類似度合いが最大の被写体について情報をメモリ等に記録する（Ｓ４０９）。例えば、被写体認識部２０は、顔領域の情報や被写体情報ＤＢ１３内の被写体ＩＤなどを記録する。

つまり、被写体認識部２０は、人物候補データがなければなし、１つの場合はその候補データの値を出力し、人物候補データが複数ある場合は、その中で一番類似度合いが大きいものについて出力する。そして、被写体認識部２０は、処理対象の顔領域を処理済として（Ｓ４１０）、Ｓ４０１以降を繰り返す。

（イベント判別処理）
図２２は、イベント判別処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、図１８のＳ１０４に該当する。

図２２に示すように、イベント判別部２１は、テンプレートＤＢ１７に記憶される複数のピックアップルールのうちユーザから受け付けたアルバムの作成条件に該当するピックアップルールにしたがって、情報を取得する（Ｓ５０１）。

具体的には、イベント判別部２１は、テンプレートデータ選択処理で選択したテンプレートについて、ピックアップルール情報からVolumeType、StartMonth、PageOfDurationの各情報を取得する。そして、イベント判別部２１は、VolumeTypeから取得した情報を分冊情報、StartMonthから取得した情報を開始月情報、PageOfDurationから取得した情報をページ期間情報に設定する。

続いて、イベント判別部２１は、画像ＤＢ１１に記憶される画像から、被写体選択部２２によって選択された被写体が写っている画像のリストを取得し、撮影日付でグループ化する（Ｓ５０２）。

そして、イベント判別部２１は、撮影日付のグループを分冊情報、開始月情報をもとに分冊グループに分ける（Ｓ５０３）。本実施例では、イベント判別部２１は、１年ごと４月始まりであることから、「４月から次の年の３月」の区切りの年度でグループ化する。なお、ピックアップルールのVolumeTypeにAllと記載されている場合は、分冊グループは１つになる。

その後、イベント判別部２１は、未処理の分冊グループがあるか否かを判定する（Ｓ５０４）。ここで、イベント判別部２１は、未処理の分冊グループがない場合（Ｓ５０４：Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、イベント判別部２１は、未処理の分冊グループがある場合（Ｓ５０４：Ｙｅｓ）、Ｓ５０５を実行する。具体的には、イベント判別部２１は、未処理の分冊グループのうち、一番日付の古いものを選択する。続いて、イベント判別部２１は、選択した分冊グループに属する撮影日付のグループを、ページ期間情報ごとの期間グループに分ける。本実施例では、イベント判別部２１は、ページ期間情報が月単位であることから、選択した分冊グループに属する撮影日付のグループを、月ごとのグループに分ける。

その後、イベント判別部２１は、未処理の期間グループがあるか否かを判定する（Ｓ５０６）。本実施例では、イベント判別部２１は、未処理の月グループがあるか否かを判定する。

ここで、イベント判別部２１は、未処理の期間グループがある場合（Ｓ５０６：Ｙｅｓ）、ＤＢ登録処理を実行して（Ｓ５０７）、Ｓ５０６を繰り返す。一方、イベント判別部２１は、未処理の期間グループがない場合（Ｓ５０６：Ｎｏ）、Ｓ５０４以降を繰り返す。

（ＤＢ登録処理）
図２３は、イベント判別処理内のＤＢ登録処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、図２２のＳ５０７に該当する。

図２３に示すように、イベント判別部２１は、未処理の期間グループの中で、一番日付の古いものを選択し、その期間グループ内の撮影日付について、イベントリストＤＢ１４に記載されている日付と合致する撮影日があるかどうかを判定する（Ｓ６０１）。

そして、イベント判別部２１は、合致する撮影日がない場合（Ｓ６０１：Ｎｏ）、撮影日でグループ化されたまとまりに含まれる画像の個数により、所定のルールにしたがって、イベント枚数をリストアップする（Ｓ６０２）。

具体的には、イベント判別部２１は、撮影日でグループ化されたまとまりに含まれる画像の個数と、システムに規定されている「イベント化最低枚数」とを比較する。イベント判別部２１は、画像個数の方が大きい場合は、その日付をイベント候補とする。また、イベント判別部２１は、期間グループに属する撮影日すべてについてイベント候補をリストアップ後、イベント候補が連続した日付になっている場合には、その日付をまとめてイベント候補とする。

その後、イベント判別部２１は、イベントＤＢ１５への登録を実行する（Ｓ６０３）。具体的には、イベント判別部２１は、イベント候補が存在する場合は、イベント候補に含まれる撮影枚数が一番多いものをイベントとしてイベントＤＢ１５に登録する。イベント判別部２１は、イベント候補が一つもない場合は、イベントＤＢ１５にはＮＵＬＬを登録する。

一方、イベント判別部２１は、Ｓ６０１において合致する撮影日がある場合（Ｓ６０１：Ｙｅｓ）、合致したイベントリストについて、イベントを１つに絞り込み、その情報をイベントＤＢ１５に登録する（Ｓ６０４）。例えば、イベント判別部２１は、イベントが１つだけの場合はそのまま登録する。また、イベント判別部２１は、イベントが複数ある場合は、イベントの優先度を比較し一番優先度の高いものを選択する。また、イベント判別部２１は、優先度が同じものが複数ある場合には、画像個数が一番多いイベントを選択する。なお、イベント判別部２１は、個数が同じ場合には、ランダムに一つ選択する。

Ｓ６０３またはＳ６０４を実行した後、イベント判別部２１は、処理対象の期間グループに属する撮影日について、Ｓ６０３またはＳ６０４でイベントとして判断された日付以外の日付を、日常ＤＢ１６に登録する（Ｓ６０５）。

（ピックアップ処理）
図２４は、ピックアップ処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、図１８のＳ１０５に該当する。図２４に示すように、画像選択部２３は、イベント判別処理で作成した分冊グループ、分冊グループごとの期間グループ情報を取得する（Ｓ７０１）。

そして、画像選択部２３は、未処理の分冊グループがあるか否かを判定する（Ｓ７０２）。ここで、画像選択部２３は、未処理の分冊グループがない場合（Ｓ７０２：Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、画像選択部２３は、未処理の分冊グループがある場合（Ｓ７０２：Ｙｅｓ）、未処理の分冊グループの中で、日付が一番古いものを処理対象として選択する（Ｓ７０３）。

続いて、画像選択部２３は、処理対象の分冊グループについて、未処理の期間グループがあるか否かを判定する（Ｓ７０４）。ここで、画像選択部２３は、処理対象の分冊グループについて、未処理の期間グループがない場合（Ｓ７０４：Ｎｏ）、表紙ページ、エンディングページ用の画像をピックアップし（Ｓ７０５）、Ｓ７０２以降を繰り返す。

一方、画像選択部２３は、処理対象の分冊グループについて、未処理の期間グループがある場合（Ｓ７０４：Ｙｅｓ）、未処理の期間グループの中で、一番日付の古いものを処理対象として選択する（Ｓ７０６）。

そして、画像選択部２３は、処理対象の期間グループに該当するイベントの撮影日付の一覧を、イベントＤＢ１５から取得する（Ｓ７０７）。例えば、画像選択部２３は、「４月のイベントページ」の場合には、イベントＤＢ１５の４月のページの撮影日付を確認すると、「４／２９」と記載されているので、その日付を取得する。

続いて、画像選択部２３は、Ｓ７０７で取得したイベントの撮影日付に撮影された画像を用いてＳ７０８を実行する。すなわち、画像選択部２３は、該当する画像の中から、顔大エリア３３用、顔小エリア３４用、家族写真エリア３５用、顔サムネイルエリア３２用の各エリア用の写真をそれぞれピックアップする。なお、画像選択部２３は、イベントの撮影日付の一覧が一つもなかった場合は、何もせず次のステップへ進む。

その後、画像選択部２３は、処理対象の期間グループに該当する日常の撮影日付の一覧を、日常ＤＢ１６から取得する（Ｓ７０９）。例えば、画像選択部２３は、「７月の日常ページ」を例にすると、日常ＤＢ１６の７月のページの撮影日付を確認して「７／１２、７／２３、７／３１」と記載されていることから、それらの日付を日常の日付として使用する。

そして、画像選択部２３は、Ｓ７０９で取得した日常の撮影日付に撮影された画像から、顔大エリア３３用、顔小エリア３４用、家族写真エリア３５用、顔サムネイルエリア３２用の各エリア用の写真をそれぞれピックアップする（Ｓ７１０）。なお、画像選択部２３は、日常の撮影日付の一覧が一つもなかった場合は、何もしない。その後、画像選択部２３は、Ｓ７０４以降を繰り返す。

［効果］
このように、画像処理装置１０は、情報の偏りが少ないアルバムが作成することができる。例えば、画像処理装置１０は、子供の成長記録としてのアルバムを作成する場合、誕生日、正月、節分、クリスマスなどのイベント時に撮影した写真のページと、公園や遊園地などの日常時に撮影した写真のページとを含むアルバムを作成することができる。したがって、画像処理装置１０は、子供の成長が感じられるような配分で、写真やビデオを自動的に配置したアルバムが作成することができる。

また、画像処理装置１０は、ピックアップルールやページフォーマットを任意に設定変更することができるので、ユーザの要望に適したアルバムを作成することができる。このため、ユーザ数の拡大が期待できる。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

（写真のないページの自動編集）
例えば、画像処理装置１０は、イベントページのうち画像がないイベントページ、および、日常ページのうち画像がない日常ページを除外してアルバムを生成することができる。つまり、画像処理装置１０は、写真が配置されていないページを自動的に削除する。この結果、画像処理装置１０は、イベント時や日常時の画像がない場合は、該当ページを削除したアルバムを作成できるので、空白ページがあるような違和感のあるアルバム作成を抑制できる。

（イベントの選択）
例えば、画像処理装置１０は、期間内に複数のイベントがある場合、最も多い枚数の多いイベントを特定し、特定したイベントの当該期間のイベントと決定する。また、画像処理装置１０は、当該期間内の日常ページについては、決定されたイベント日を除く期間内の画像を日常の画像と決定する。

そして、画像処理装置１０は、決定したイベント日の画像を用いてイベントページを生成し、決定した日常の画像を用いて日常ページを生成する。この結果、画像処理装置１０は、イベントが複数ある月であっても、イベントページと日常ページとを生成することができるので、子供の成長が感じられるような配分で、写真やビデオを自動的に配置したアルバムが作成することができる。

（アルバムの共有）
画像処理装置１０は、作成したアルバムをＨＴＭＬデータとして、他の装置に送信することができる。このようにすることで、アルバムを他の装置で閲覧することができる。また、画像処理装置１０は、作成したアルバムをプリンタに印刷することもできる。

（クラウドシステムの利用）
画像処理装置１０は、クラウドシステム上に配置することもできる。例えば、ユーザは、クラウドシステム上の画像処理装置１０に画像を保存してアルバムを作成する。このようにすることで、ユーザは、端末に依存することなく、アルバムの作成やアルバムの編集、閲覧を実行することができる。

（動画の利用）
上記実施例では、主に静止画を用いてアルバムを作成する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画像処理装置１０は、動画についても１枚１枚の静止画と捉えて同様に処理することができる。また、画像処理装置１０は、各ページに動画を張り付けることで、Ｗｅｂ上では動画を再生するアルバムを作成することもできる。

（システム）
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

（ハードウェア）
図２５は、ハードウェア構成例を説明する図である。図２５に示すように、画像処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０ｃ、グラフィックインタフェース１０ｄ、入力インタフェース１０ｅ、光学ドライブ装置１０ｆ、通信インタフェース１０ｇを有する。また、図１３に示した各部は、バス等で相互に接続される。

ＨＤＤ１０ｃは、図２等に示した機能を動作させるプログラムやＤＢを記憶する。グラフィックインタフェース１０ｄは、ディスプレイなどの表示装置に接続され、各種情報を表示装置に出力する。入力インタフェース１０ｅは、マウスやキーボード等に接続され、各種情報の入力を受け付ける。光学ドライブ装置１０ｆは、外部媒体から画像を読み込む装置の一例であり、光ディスクなどから画像を読み込む。通信インタフェース１０ｇは、他の装置との通信を制御するインタフェースであり、例えばネットワークインタフェースカードである。

ＣＰＵ１０ａは、図２等に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１０ｃ等から読み出してＲＡＭ１０ｂに展開することで、図２等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。

すなわち、このプロセスは、画像処理装置１０が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、ＣＰＵ１０ａは、被写体認識部２０、イベント判別部２１、被写体選択部２２、画像選択部２３、画像配置部２４、アルバム作成部２５等と同様の機能を有するプログラムをＨＤＤ１０ｃ等から読み出す。そして、ＣＰＵ１０ａは、被写体認識部２０、イベント判別部２１、被写体選択部２２、画像選択部２３、画像配置部２４、アルバム作成部２５と同様の処理を実行するプロセスを実行する。

このように画像処理装置１０は、プログラムを読み出して実行することでアルバム作成方法を実行する情報処理装置として動作する。また、画像処理装置１０は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、画像処理装置１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。

１ デジタルカメラ
２ ビデオカメラ
１０ 画像処理装置
１１ 画像ＤＢ
１２ 被写体ＤＢ
１３ 被写体情報ＤＢ
１４ イベントリストＤＢ
１５ イベントＤＢ
１６ 日常ＤＢ
１７ テンプレートＤＢ
１８ アルバムＤＢ
２０ 被写体認識部
２１ イベント判別部
２２ 被写体選択部
２３ 画像選択部
２４ 画像配置部
２５ アルバム作成部

Claims (6)

1. コンピュータに、
   予め定めた各イベントに該当する各イベント期間にしたがって、撮影された各画像を、イベント期間で撮影されたイベント画像とイベント期間外で撮影された日常画像とに分類し、
   所定の期間ごとに、当該期間内にあるイベントのイベント画像を掲載したイベントページと、当該期間内の日常画像を掲載した日常ページとを作成し、
   前記所定の期間ごとに作成されたイベントページと日常ページとを用いて、アルバムを生成する
   処理を実行させることを特徴とするアルバム作成プログラム。
2. 前記作成する処理は、前記期間内に複数のイベントがある場合、前記イベント画像が最も多い第１イベントを特定し、特定した第１イベントのイベント画像を用いて前記イベントページを作成し、前記期間内の前記日常画像と当該期間内における前記第１イベント以外のイベント画像とを用いて前記日常ページを作成することを特徴とする請求項１に記載のアルバム作成プログラム。
3. 前記作成する処理は、前記イベントページまたは前記日常ページを作成する際に、ページのタイトルと、該当する画像の中からランダムに選択して撮影日順に並べたサムネイルエリアと、指定された被写体の顔の領域が画像全体に対して所定の比率よりも大きい画像を掲載する顔大エリアと、前記被写体の顔の領域が画像全体に対して所定の比率よりも小さい画像を掲載する顔小エリアと、前記被写体を含む複数人の被写体が写っている画像を掲載する複数人エリアとを有する前記イベントページまたは前記日常ページを作成することを特徴とする請求項１に記載のアルバム作成プログラム。
4. 前記生成する処理は、前記所定の期間ごとに作成されたイベントページのうち前記イベント画像が掲載されていないイベントページ、および、前記所定の期間ごとに作成された日常ページのうち前記日常画像が掲載されていない日常ページを除外して前記アルバムを生成することを特徴とする請求項１に記載のアルバム作成プログラム。
5. コンピュータが、
   予め定めた各イベントに該当する各イベント期間にしたがって、撮影された各画像を、イベント期間で撮影されたイベント画像とイベント期間外で撮影された日常画像とに分類し、
   所定の期間ごとに、当該期間内にあるイベントのイベント画像を掲載したイベントページと、当該期間内の日常画像を掲載した日常ページとを作成し、
   前記所定の期間ごとに作成されたイベントページと日常ページとを用いて、アルバムを生成する
   処理を実行することを特徴とするアルバム作成方法。
6. 各イベントと当該イベントの期間を示すイベント期間とを対応付けて記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶される各イベント期間にしたがって、撮影された各画像を、イベント期間で撮影されたイベント画像とイベント期間外で撮影された日常画像とに分類する分類部と、
   所定の期間ごとに、当該期間内にあるイベントのイベント画像を掲載したイベントページと、当該期間内の日常画像を掲載した日常ページとを作成する作成部と、
   前記所定の期間ごとに作成されたイベントページと日常ページとを用いて、アルバムを生成する生成部と、
   有することを特徴とするアルバム作成装置。

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