JP2004326192A - Image management system, image management method, and computer program - Google Patents
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Images
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Abstract
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多数の写真画像を管理する画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、1以上の移動体が被写体として含まれる写真画像を管理する画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【0002】
さらに詳しくは、本発明は、撮影した写真に写っている被写体を認識し、写真と被写体とを結合させることによって写真の管理を容易にする画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、複数存在する撮影対象間の優先順位付けを行ない実用的な被写体認識を行なう画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【0003】
【従来の技術】
近年、デジタル・カメラなど撮影した画像をデジタル・コンテンツとして出力し再生する機器が普及している。この種の写真は、磁気テープ、磁気ディスク、半導体メモリなどに保存される。機器操作や写真の出力が簡易であることも相俟って、手軽に撮影できることから、写真枚数も膨大になってしまう。このような場合、コンテンツの有効活用の観点からも、写真の好適な管理方法が重要となる。
【0004】
例えば、画像に所定のメタ情報を付加し、メタ情報に基づいて画像を管理し検索するという手法が取り入れられている。この場合、写真画像を撮影したときのイベントやその他の状況、撮影にまつわるエピソードや被写体に関する情報や感想など、あるいはこれらのキーワードをメタ情報として画像とともに管理する。しかしながら、メタ情報をユーザの手付け入力に頼ると、作業負担が過大であり、煩わしい。
【0005】
また、撮影時刻や、GPS(Global Positioning System)などを利用して検出された撮影場所などをメタ情報として画像本体に自動的に付加する方法などが幾つか提案されている。
【0006】
ここで、本発明者らは、写真に写っているもの(被写体)が何なのかを、撮影した写真と結合させることによって写真検索を容易にすることができると思料する。
【0007】
例えば、カメラ位置と地図情報を用いた方式や、固有に認識IDを持つマーカ(視認性識別情報)を各被写体に取り付けて、写真画像中のマーカに基づいて被写体を特定するという方式などが考えられる。また、自動認識は行なわず、撮影者あるいはその他のユーザが、誰が写真に写っているのかを後から記述するという方法も考えられる。
【0008】
しかしながら、カメラ位置と地図情報を用いた方式では、人やクルマなどの移動体を対象とした被写体認識を行なうことはできない。
【0009】
また、写真の画像認識を行なう方式では、顔の向きや表情の変化に追従することはできないので、実用的な人の認識には至っておらず、商用化にはほど遠い状況にある。
【0010】
また、固有の認識IDを持つマーカを被写体に取り付ける方式では、撮影時にマーカを一緒に写す必要があることから、他人の影になったり、被写体自信のポーズによってマーカが隠れてしまったりすると意味がない。
【0011】
また、撮影者が後から認識情報を被写体に付す方法では、作業負担が過大であることから現実的ではない。
【0012】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、1以上の移動体が被写体として含まれる写真画像を好適に管理することができる、優れた画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【0013】
本発明のさらなる目的は、撮影した写真に写っている人物などの移動体からなる被写体を認識し、写真と被写体とを結合させることによって写真の管理を容易にすることができる、優れた画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【0014】
本発明のさらなる目的は、複数存在する撮影対象間の優先順位付けを行ない実用的な被写体認識を行なうことができる、優れた画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【0015】
【課題を解決するための手段及び作用】
本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第1の側面は、1以上の移動体が被写体として含まれる写真画像を被写体と結合して管理する画像管理システムであって、
画像撮影時の撮影状態を取得する撮影状態取得手段と、
画像撮影時における各移動体の位置を取得する被写体位置取得手段と、
前記撮影状態に基づいて撮影画像において撮影対象とされる撮影空間を算出する撮影空間推定手段と、
前記撮影空間推定手段により算出された撮影空間と前記被写体位置取得手段により得られる各移動体の位置とを照合し、前記撮影空間内の移動体を被写体として認識する被写体認識手段と、
認識された被写体の画像内の状況に応じた評価値を算出する被写体評価値算出手段と、
を具備することを特徴とする画像管理システムである。
【0016】
但し、ここで言う「システム」とは、複数の装置(又は特定の機能を実現する機能モジュール)が論理的に集合した物のことを言い、各装置や機能モジュールが単一の筐体内にあるか否かは特に問わない。
【0017】
ここで、本発明に係る画像管理システムは、各画像に含まれる被写体をその評価値に基づいた優先順位に従って管理するようにしてもよい。このような場合、優先順位に従って、所望の被写体が含まれる画像を検索することができる。
【0018】
また、前記撮影状態取得手段は、撮影状態として撮影時点におけるカメラ位置、レンズ方向、焦点距離、画角、絞り値を取得し、前記撮影空間推定手段は、これらの撮影状態の指示値に基づいてピント面と被写界深度からなる撮影空間を算出するようにしてもよい。そして、前記被写体評価値算出手段は、被写体が撮影空間内に存在する確からしさに基づいて評価値を計算するようにしてもよい。
【0019】
本発明によれば、被写体認識において、撮影空間のピント面からの距離、中心軸からの距離、カメラ位置の計測値と誤差半径、方向計測値と誤差幅に応じて重み付けされた撮影空間に対して、認識対象としての被写体が存在する確からしさを用いて、複数存在する認識インデックスのそれぞれに優先順位を付けることができる。
【0020】
これによって、認識インデックス集合のリスト順位を決め、写真検索やその他の写真の管理・編集に用いることができる。とりわけ、本発明によれば、人物などの移動体が被写体として含まれる写真画像においても、被写体から取得される位置情報と撮影空間とを照合して被写体を認識することができるので、写真と被写体とを結合させることによって写真の管理を行なうことができる。
【0021】
また、前記被写体評価値算出手段は、被写体が撮影空間内に存在する確からしさに対して撮影位置誤差、視線方向誤差、被写体の位置計測誤差に基づく重み付けを与えて評価値を計算する。
【0022】
例えば、計測精度が十分に高くない状況において、認識候補を多く取得し、また、それらを情報の確からしさに応じて順位付けした形でユーザに提示することによって、リスト順位の変更や項目の削除などの編集時において、ユーザは手付け入力により項目を追加する労力に比べて負担の少なくて済む。
【0023】
また、本発明に係る画像管理システムは、被写体となり得る移動体から位置情報の利用許可を事前に得る位置情報利用許可手段をさらに備えてもよい。このような場合、前記被写体位置取得手段は位置情報の利用許可を得た移動体の位置情報を取得し、あるいは、前記被写体認識手段は位置情報の利用許可を得た移動体のみ被写体認識処理を行なうようにする。
【0024】
位置情報の利用は、被写体としての機器ユーザのプライバシに深く関わる。そこで、本発明では、被写体として推定するには、各機器ユーザが自身の位置情報の利用を事前に許可していることを前提とする。また、位置情報の利用を拒否した機器に関しては、以後、被写体推定の処理対象外とする。
【0025】
また、本発明の第2の側面は、1以上の移動体が被写体として含まれる写真画像を被写体と結合して管理するための処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
画像撮影時の撮影状態を取得する撮影状態取得ステップと、
画像撮影時における各移動体の位置を取得する被写体位置取得ステップと、
前記撮影状態に基づいて撮影画像において撮影対象とされる撮影空間を算出する撮影空間推定ステップと、
前記撮影空間推定ステップにおいて得られる撮影空間と前記被写体位置取得ステップにおいて得られる各移動体の位置とを照合し、前記撮影空間内の移動体を被写体として認識する被写体認識ステップと、
認識された被写体の画像内の状況に応じた評価値を算出する被写体評価値算出ステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。
【0026】
本発明の第2の側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第2の側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによって、コンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、本発明の第1の側面に係る画像管理システムと同様の作用効果を得ることができる。
【0027】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。
【0028】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。
【0029】
図1には、カメラ位置とレンズ方向と地図情報を用いて被写体を認識する様子を示している。同図において、参照番号1は撮影に用いるカメラであり、図示の例では移動体として2人の人物25及び26を撮影している。また、参照番号3はカメラ位置と被写体25及び26を地図上にマッピングした様子を示している。また、参照番号4は、図示のカメラ位置及びレンズ方向にて被写体25及び26を含む風景を撮影した写真を示している。
【0030】
図2には、本発明の実施形態に係る画像管理システムのシステム構成を模式的に示している。図示の画像管理システムは、撮影した写真と写真に写っている被写体とを結合させることによって写真の管理を行なう。
【0031】
まず、デジタル・カメラなど撮影装置101によって撮影を行なう。また、撮影状態取得部102は、このときの撮影状態を同時に取得する。ここで言う撮影状態とは、撮影時点におけるカメラ位置、レンズ方向、焦点距離、画角、絞り値などで構成される。
【0032】
被写体認識部103は、撮影状態を用いて撮影画像に写っている被写体の認識を行なう。より具体的には、撮影状態の各指示値に基づいてピント面と被写界深度からなる撮影空間を算出し、この撮影空間と各移動体の位置情報と照合し、撮影空間内の移動体を被写体として認識する。
【0033】
ランキング・ポイント付与部104は、推定された被写体の撮影画像内の状況に応じた評価値すなわちランキング・ポイントを算出する。ここで言うランキング・ポイントは、例えば、被写体が撮影空間内に存在する確からしさに基づいて算出され、さらに撮影位置誤差、視線方向誤差に基づく重み付けを与えることができる(後述)。
【0034】
画像保存部105は、撮影画像と、これに含まれる被写体のインデックスを連携して保存する。そして、画像検索/編集部106は、認識インデックス集合のリスト順位を決め、所定のユーザ・インターフェース(後述)を提供し、ユーザ操作による画像の検索や編集作業を支援する。
【0035】
図3には、図2に示した画像管理システムにおいて、被写体の位置情報と撮影状態に基づいて被写体の認識処理が行なわれる仕組みを図解している。
【0036】
撮影装置31は、撮影時に装置31内で取得される撮影情報をセンター33へ転送する。また、被写体32としての人は、GPSなどの位置測定機能付きの携帯端末を所持しており、自身の位置情報をセンター33へ転送する。この後、センター33では、被写体の認識処理が行なわれる。より具体的には、撮影状態の各指示値に基づいてピント面と被写界深度からなる撮影空間を算出し、所定の地図情報上で撮影空間と各移動体の位置情報と照合し、撮影空間内の人を被写体として認識する。
【0037】
図4には、上述した画像管理システムにおいて、各自が携帯する機器の外観構成を示している。図示の機器は、例えばカメラ機能付きの携帯電話機であり、撮影装置101として機能するとともに、被写体となった場合には位置情報を取得しセンター33へ転送することができる。
【0038】
図示の機器は、ボタンなどのユーザ操作部を含んだ本体と、この本体の略後縁端にて回動可能に軸支された蓋体とで構成されている。蓋体の先端には携帯電話通信用のアンテナ112とGPS信号受信用のアンテナ121が配設され、また、その表側12には液晶パネルからなる表示装置が組み込まれている。蓋体の裏面11には、カメラ・レンズ111が出現しており、本体上面のシャッター機能に割り当てられたボタン1241を押下操作することにより画像捕捉処理が起動し、レンズ111越しの被写体が撮影される。
【0039】
図5には、図4に示した機器の内部構成を示している。
【0040】
CPU(Central Processing Unit)415がオペレーティング・システムの制御下で、携帯電話機能並びにカメラ機能を実現するための各プログラムを実行することによって、この撮影装置101の動作が統括的にコントロールされる。CPU415は、バス417を介して各部に相互接続されている。
【0041】
RAM(Random Access Memory)413は、読み書き可能な半導体メモリによって構成され、CPU415の実行プログラム・コードをロードしたり、携帯電話機能やカメラ機能の起動時における作業データを一時的に保存したりするために使用される。また、ROM(Read Only Memory)414は、読み出し専用の半導体メモリによって構成され、CPU415の実行プログラム・コードや製造情報など工場出荷時に書き込まれる情報を恒久的に保存している。
【0042】
入力部408は、ユーザ操作可能なボタンなどからなり、電話番号入力その他のデータ入力のために使用される。また、操作ボタンの1つはカメラ機能起動時におけるシャッター409に割り当てられている。
【0043】
通信部401は、携帯電話網上の基地局との通信処理を行ない、さらにサーバ(後述)と通信を行なう。
【0044】
位置測定部403は、アンテナ121によって受信されるGPS信号に基づいて当該機器の現在位置を測定する。また、方向取得部404は、デジタル磁気コンパスなどからなり、当該機器の姿勢、若しくはカメラ・レンズの方向を取得する。位置測定にはGPS信号の信号強度とGPS衛星の空間的な広がりに基づく位置誤差が含まれるが、本実施形態では、位置測定部403は位置誤差を推定し、これを出力するようになっている。また、方向測定部404は、固定値である方向誤差を出力する。
【0045】
撮像部405は、カメラ・レンズとその結像面において画像を捕捉する撮像素子と、画像信号を処理する信号処理モジュールなどで構成される。本実施形態では、撮像部405は、カメラ位置、レンズ方向、焦点距離、画角、絞り値などの撮影状態を、撮影した画像情報とともに出力する。
【0046】
表示部406は、CPU415による処理結果を画面出力する。例えば携帯電話機能の起動時には、入力された電話番号や、通話中その他の装置状態の表示などが行なわれ、カメラ機能起動時には、カメラ・レンズを介して得られるファインダ画面や撮影した画像が画面表示される。
【0047】
出力部407は、画像信号を外部出力したり、スピーカによる音声出力や振動、その他ユーザにフィードバックを与える装置からなる。
【0048】
時計416は、実時間を計時するとともに、システムに対しタイマ信号を供給する。本実施形態では、時計416は、撮像部405による撮像時刻や、位置測定部403による位置測定時刻を出力するようになっている。
【0049】
写真保存部431は、撮像部405による撮影画像を保存する。また、撮影ログ保存部432は、各撮影画像についての撮影時刻、撮影状態、撮影時の位置測定や方向取得に包含される誤差情報などからなる撮影ログを保存する。
【0050】
また、機器は機器同定のための機器識別情報を格納したID保持部402を備えており、位置測定部403で取得された位置情報とともに通信部401からサーバ(後述)へ送信される。また、自らの機器位置の公開を許可している他の機器の機器IDをID名簿433に保持している。
【0051】
図5に示した携帯電話機上で写真を撮影する場合、入力部408にあるシャッター409からの入力に連動して撮影部405が動作して写真を撮影し、この撮影画像を画像保存部431に保存する。また、写真の撮影並びに画像保存に伴って、時計416により撮影時間と、位置測定部403より得られるカメラ位置とその誤差範囲、方向取得部404より得られるレンズ方向とその誤差範囲を取得し、撮影状態として撮影ログ保存部432に保存する。また、撮影を行なわない場合においても、一定期間毎に機器の位置を把握し、時計416により計時された時間とともにログとして記録する。
【0052】
勿論、自ら写真撮影を行なわない人は、カメラ機能を持たず位置測定機能を搭載した携帯機器を所持していても良い。この場合の機器の外観構成を図6に、その内部構成を図7に示している。
【0053】
図6に示すように、図示の機器は、携帯電話通信用のアンテナ112とGPS信号受信用のアンテナ121を備えている。
【0054】
CPU415がオペレーティング・システムの制御下で、携帯電話機能並びにカメラ機能を実現するための各プログラムを実行することによって、この撮影装置101の動作が統括的にコントロールされる。CPU415は、バス417を介して各部に相互接続されている。
【0055】
RAM413は、CPU415の実行プログラム・コードをロードしたり、携帯電話機能の起動時における作業データを一時的に保存したりするために使用される。また、ROM413は、CPU415の実行プログラム・コードや製造情報など工場出荷時に書き込まれる情報を恒久的に保存している。
【0056】
通信部401は、携帯電話網上の基地局との通信処理を行ない、さらにサーバ(後述)と通信を行なう。
【0057】
位置測定部403は、アンテナ121によって受信されるGPS信号に基づいて当該機器の現在位置を測定する。位置測定にはGPS信号の信号強度とGPS衛星の空間的な広がりに基づく位置誤差が含まれるが、本実施形態では、位置測定部403は位置誤差を推定し、これを出力する。また、位置測定結果を時系列的に配列して移動ログ434に記録する。
【0058】
時計416は、実時間を計時するとともに、システムに対しタイマ信号を供給する。本実施形態では、時計416は、位置測定部403による位置測定時刻を出力するようになっている。
【0059】
この機器は、機器同定のための機器識別情報を格納したID保持部402を備えており、位置測定部403で取得された位置情報とともに通信部401からサーバへ送信される。また、自らの機器位置の公開を許可している他の機器の機器IDをID名簿433に保持している。
【0060】
図8には、図4や図6に示した各機器との通信を行なうサーバの構成を模式的に示している。このサーバは、撮影側の機器から撮影状態と撮影時刻の情報を受信するとともに、被写体側の機器からは被写体位置情報と位置計測時刻の情報を受信し、所定の地図情報上で撮影空間と各移動体の位置情報と照合し、撮影空間内の人物を被写体として推定する処理を行なう。
【0061】
CPU515がオペレーティング・システムの制御下で、携帯電話機能並びにカメラ機能を実現するための各プログラムを実行することによって、このサーバ装置全体の動作が統括的にコントロールされる。CPU515は、バス517を介して各部に相互接続されている。
【0062】
RAM513は、読み書き可能な半導体メモリによって構成され、CPU515の実行プログラム・コードをロードしたり、作業データを一時的に保存したりするために使用される。また、ROM513は、読み出し専用の半導体メモリによって構成され、CPU515の実行プログラム・コードや製造情報など工場出荷時に書き込まれる情報を恒久的に保存している。
【0063】
通信部501は、携帯電話網又はその他のネットワークを介してユーザが所持する携帯電話機との通信処理を行なう。
【0064】
地図情報蓄積部524は、所定の地図情報を蓄積している。地図情報には、各場所に存在している建造物やその他の物体に関する配置情報を含んでいる。催し物カレンダ525は、地図情報の各場所に配置されている建造物やその他の物体に関連するイベントなどに関する情報を時間軸上で管理している。但し、地図情報蓄積部524と催し物カレンダ525は、被写体の認識処理に関して必須ではない。
【0065】
撮影対象範囲計算部510は、撮影画像に付随する撮影ログからカメラ位置、レンズ方向、焦点距離、画角、絞り値などの撮影状態を取得し、これらの撮影状態の指示値に基づいてピント面と被写界深度からなる撮影空間を、カメラが撮影対象とする許容範囲として算出する(後述)。
【0066】
端末位置情報蓄積部521は、各自が携帯する機器から送信される端末位置情報を格納する。ID公開情報蓄積部522は、自らの機器位置の公開を許可している機器の機器IDを格納している。
【0067】
被写体リスト取得部511は、撮影側の機器から送られてくる撮影ログから算出される撮影空間と被写体側の機器から送られてくる被写体の位置情報とを照合して、カメラの撮影対象範囲にある人物の集合を認識対象すなわち被写体リストとして取得する。
【0068】
ランキング・ポイント計算部512は、推定された被写体の画像内の状況に応じた評価値をランキング・ポイントとして算出する。ここで言うランキング・ポイント値は、被写体が撮影空間内に存在する確からしさに基づいて計算される。但し、撮影画像には、カメラ位置の誤差やレンズ方向の誤差などの不確定な成分が含まれることから、被写体が撮影空間内に存在する確からしさに対して撮影位置誤差、視線方向誤差に基づく重み付けを与えて、情報の確度に基づいたランキング・ポイントを付与する(後述)。
【0069】
本実施形態では、図4や図6に示す機器を携帯する人々から得られる被写体位置情報を利用して、これと撮影空間と照合することにより、撮影画像上の被写体であるかどうかを推定する。この被写体認識を行なうためには、プライバシに深く関わる被写体位置情報の利用を、各機器ユーザが許可していることが前提となる。図9には、被写体への位置情報の利用許可申請を行なう処理手続を図解している。
【0070】
まず、撮影側の機器31が、センター・サーバ33に対して名簿登録申請を行なう(T911)。次いで、センター・サーバ33が、被写体側の機器32に対して、被名簿登録確認を行なう(T921)。
【0071】
被写体側の機器32から許可が返ってきたら(T931)、センター・サーバ33は、ID公開情報を更新し、名簿登録変更通知を撮影側の機器31へ送る(T914)。
【0072】
また、図10には、被写体への位置情報の利用許可申請を行なった際に、申請が拒否される場合の処理手順を示している。
【0073】
撮影側の機器31がセンター・サーバ33に対して名簿登録申請を行ない(T911)、センター・サーバ33は、被写体側の機器32に対して、被名簿登録確認を行なう(T921)。
【0074】
これに対し、被写体側の機器32から拒否が返ってきたら(T932)、センター・サーバ33は、名簿登録拒否通知を撮影側の機器31へ送る(T913)。位置情報の利用は、被写体としての機器ユーザのプライバシに深く関わるので、名簿登録を拒否した機器に関しては、以後、被写体推定の処理対象外となる。
【0075】
図11には、撮影側機器31上で撮影された画像に含まれる被写体をセンター・サーバ33で認識して各被写体にランキング・ポイントを付与して機器31に提供し、撮影側機器31上でランキング・ポイントに基づいたユーザの編集操作を行なうための処理手順を示している。
【0076】
まず、撮影側機器31において撮影した後(T1111)、機器IDと、焦点距離、画角、絞りなどの撮影ログをセンター・サーバ33側へ送信する(T1112)。
【0077】
センター・サーバ33側では、ID公開情報522から被写体となり得る対象者リストを取得する(T1121)。このとき、ID公開情報522への名簿登録の許可を事前に得ていない機器は、プライバシ保護などの観点から、被写体リストの対象外となる。そして、センター・サーバ33は、撮影ログからカメラ位置、レンズ方向、焦点距離、画角、絞り値などの撮影状態を取得し、これらの撮影状態の指示値に基づいてピント面と被写界深度からなる撮影空間を、撮影画像が撮影対象とする範囲として算出する(後述)(T1122)。
【0078】
撮影範囲内に名簿登録された(すなわち位置取得を許可した)被写体側機器がいた場合、センター・サーバ33は、これら各機器32に対して、位置確認を行なう(T1123)。そして、各機器32から位置報告を受け(T1131)、撮影空間に入っているものを抽出して、被写体リストを作成する(T1124)。
【0079】
この後、センター・サーバ33は、個々の被写体に対して画像内の状況に応じた評価値をランキング・ポイントとして算出する(T1125)。ここで言うランキング・ポイント値は、被写体が撮影空間内に存在する確からしさに基づいて計算される。但し、撮影画像には、カメラ位置の誤差やレンズ方向の誤差などの不確定な成分が含まれることから、被写体が撮影空間内に存在する確からしさに対して撮影位置誤差、視線方向誤差に基づく重み付けを与えて、情報の確度に基づいたランキング・ポイントを付与する(後述)。
【0080】
そして、センター・サーバ33は、作成した被写体リストとリスト順位を、撮影側機器31に返信する(T1126)。
【0081】
撮影側機器31では、受信した被写体リストとリスト順位を利用して、写真に含まれる被写体やその順位を適宜追加又は修正する(T1113)。
【0082】
図12には、撮影側機器31上において写真撮影時に取得する情報を示している。例えば、参照番号704に示すような写真が撮影された場合、写真撮影と同時に、時計416が出力する撮影時間751、位置測定部403によって測定された撮影場所752、方向取得部404によって取得されたレンズ方向753が取得され、撮影状態705として撮影画像と対応付けて撮影ログ保存部423に保存される。
【0083】
また、図13には、図12に示したような、写真撮影時に取得される撮影状態を記録するためのデータ・フォーマットの構成例を示している。図示の例では、xml(extended markup language)形式で撮影状態が記述され、撮影時刻851と、撮影場所852と、撮影方向853が含まれている。また、このデータ・フォーマットには、撮影画像とのリンク804が含まれている。
【0084】
図14には、撮影方向すなわち方向取得部404から取得されるカメラのレンズ方向の表現方法についての一例を示している。図示の例では、レンズ方向531は、北を0度としたときの、時計回りの方向の角度532として記述される。
【0085】
本実施形態では、地図情報524は2つのフォーマットがある。このうち1つは地図情報編集データであり、他の1つは建造物などの認識単位を載せた地図をセル分割した状態を記述したものである。撮影画像中の各被写体にランキング・ポイントを付与するなど実際の処理には、後者の方を用いる。
【0086】
図15には、セル分割された地図上におけるカメラ位置とレンズ方向、被写体の関係を示している。同図に示す例では、地図は縦方向に6分割、横方向に8分割されている。実際には、セル分割を階層化するなどの工夫を行なうが、本明細書中では説明の簡素化のため省略している。
【0087】
図示の地図上には、被写体としての人21〜26が散在している。各被写体は、図4又は図6に示した構成の機器を携帯しており、各被写体ユーザは名簿登録すなわち情報の利用を事前に許可している場合にはセンター・サーバ33から位置情報を取得することができる。同図では、撮影側の機器1が2人の被写体25、26を撮影したところを示している。
【0088】
図16には、機器が認証を受けている被写体リストの構成例を示している。同図に示す例では、機器ユーザ1は、機器ユーザ22、25、26から被写体としての認証を得ており、センター・サーバ33では機器ユーザ1からの被写体リスト要求に対し、これら被写体の位置情報を取得し、撮影空間との照合を行ない、撮影画像についての被写体認証を行なう。同様に、機器ユーザ25は、機器ユーザ1、26から被写体としての認証を得ており、機器ユーザ26は、機器ユーザ1、24から被写体としての認証を得ている。
【0089】
図17には、セル内に存在する認識対象を登録している様子を示している。例えば、参照番号50は、図16に示すようなセル分割された地図上で、横方向に5個目、縦方向に0個目に位置するセル内の情報を記述しており、被写体認識の対象としての機器24が当該セルに含まれていることが判る。図19に示すような認識単位の登録方式を採用することによって、認識単位を早見することができる。
【0090】
本実施形態では、カメラ位置、レンズ方向、焦点距離、画角、絞り値などの撮影状態を取得し、これらの撮影状態の指示値に基づいてピント面と被写界深度からなる撮影空間を、カメラが撮影対象とする許容範囲として算出する。そして、撮影に用いたカメラの撮影空間と認証を得ている被写体の位置情報とを照合して、撮影空間にある被写体を認識対象として抽出して、被写体リストを作成する。撮影空間内の認識対象を探索する際の、計算上の便宜から、図17に示したようなセル内認識対象早見表を利用する。
【0091】
図18には、撮影空間を含むセルを選択する様子を示している。同図に示すように、まず、カメラの位置情報とレンズ方向、並びに焦点距離、画角、絞り値などからなる撮影状態を取得し、撮影空間11を作成する。そして、この領域と重なるセルの塊41を選択する。
【0092】
次いで、選択されたセルに含まれる認識対象を取得する。図19には、図16に示した各機器についての被写体リストから認識対象を取得する様子を示している。また、図20には、図17に示したセル内認識対象早見表を利用して、選択されたセルから認識対象を取得する様子を示している。
【0093】
まず、図19に示すように、被写体リストから、機器1を認証している被写体が機器22、25、26であることを検知し、これらの機器の位置情報を取得する。
【0094】
次いで、図20に示すように、横方向に5番目で縦方向に2〜4番目の3個のセルと、横方向に6番目で縦方向に3〜4番目の2個のセルが撮影空間に重なるセルとして選択される。そして、この撮影空間と、各機器から送られてくる位置情報とを照合し、機器1、機器25、機器26が選択されたセルに含まれるものとして取得される。
【0095】
次いで、認識された各認識対象についての評価値としてのランキング・ポイントを計算する。本実施形態では、被写体としての人物(又はその他の移動体)が撮影空間内に存在する確からしさに基づいて評価値を計算する。さらに、被写体が撮影空間内に存在する確からしさに対して撮影位置誤差、視線方向誤差に基づく重み付けを与えて計算する。すなわち、撮影空間のピント面からの距離、中心軸からの距離、カメラ位置の計測値と誤差半径、方向計測値と誤差幅に応じて重み付けされた領域に対して、被写体位置の確からしさを用いて、各認識対象のそれぞれに優先順位を表すランキング・ポイントを付ける。
【0096】
例えば、計測精度が十分に高くない状況において、認識候補を多く取得し、また、それらを順位付けした形でユーザに提示することによって、リスト順位の変更や項目の削除などの編集時において、ユーザは手付け入力により項目を追加する労力に比べて負担の少なくて済む。
【0097】
図21には、撮影空間内の認識単位に対するランキング・ポイントを計算する様子を示している。
【0098】
既に述べたように、カメラによる撮影装置1は、カメラ位置誤差と、レンズ方向誤差を持っている。位置誤差は、位置測定時におけるGPS信号の信号強度とGPS衛星の空間的な広がりに起因し、位置測定部403より出力される。また、レンズ方向の誤差は、デジタル磁気コンパスなどのデバイス特性に起因し、方向測定部404より出力される。図21に示す例では、位置誤差は参照番号2211で示される誤差円に相当する。また、レンズ方向誤差は参照番号2217で示される。これら位置誤差や方向誤差は、撮影状態の構成要素であり、撮影ログから取得することができる。さらに、参照番号2で示される認識対象も、位置測定時に発生する位置誤差を持っている。
【0099】
ここで、カメラ1が、図21中の参照番号2212で示されるセル位置にある場合の確からしさを、実際の位置計測結果からの距離2121に応じて設定する。本実施形態では、この値を、中心から周辺に向かうに従い小さくなるように設定している。また、カメラ位置に相当する各々のセル2212の確からしさの合計が1になるように規格化している。
【0100】
また、図21には、カメラ1が参照番号2212で示されるセル位置にある場合のレンズ方向2213、画角2216、ピント面2215、撮影空間2214をそれぞれ示している。
【0101】
この撮影空間2214内にある認識対象は、位置測定により得られた被写体位置2202を中心とした誤差範囲2221を持ち、これを参照番号2222で示されるようにセル単位に分割してランキング・ポイントの計算を行なう。各セル2222は、測定値2202からの距離2222−3に応じた重み付けがなされ、さらに中心角2222−1とピント面からの距離2222−4に応じた重み付けがなされている。
【0102】
認識単位pについてのランキング・ポイントrpの計算式を以下に示している。
【0103】
【数1】
【0104】
但し、Aijはi行j列目のセルが持つ撮影空間の重み、Ciはカメラ位置の重み、Djはレンズ方向の重み、Oksは被写体の確からしさをそれぞれ表している。これら重みAij、Ci、Dj、Oksはそれぞれ値が規格化されているものとする。
【0105】
図22には、撮影画像の中から認識対象インデックスが取得された様子を示している。図12を参照しながら、写真撮影時に撮影画像とともに撮影状態が取得されることを既に説明した。参照番号57は認識対象インデックスを示している。認識対象インデックスが取得された場合、撮影ログに加えて、認識種類として、人物510と、場所520、イベント530が追加される。また、参照番号56は、個々の認識単位インデックスに対して設定されたランキング・ポイント値を示している。
【0106】
図23には、認識対象インデックスを記述するデータ・フォーマットの構成例を示している。
【0107】
図13を参照しながら、撮影状態を記述するためのデータ・フォーマットの構成について既に説明した。図13に示す例では、xml形式で撮影状態が記述され、撮影画像とのリンクと、撮影時刻と、撮影場所と、撮影方向が含まれている。
【0108】
図23では、このxmlデータに対してさらに、撮影画像に含まれる認識インデックスとそのポイント値が記載されるとともに、撮影時間と認識位インデックスから取り出されたイベントとそのポイント値が記載されている。図示の例では、認識対象を認識種類毎に記述するタグ・フィールドが設けられ、認識種類「人物(person)」のタグ・フィールド510には、撮影画像に含まれる認識対象としての「なっち」、「ひかり」がそれぞれのポイント値0.72、0.32ともにタグ情報511、512として記載されている。また、認識種類「場所(location)」のタグ・フィールド520には、撮影画像に含まれる認識単位としての平安神宮、神宮通り、京都がそれぞれのポイント値0.63、0.28、0.19とともにタグ情報521、522、523として記載されている。また、認識種類「イベント(event)」のタグ・フィールド530には、認識単位「平安神宮」と撮影時間に基づいて取り出されたイベント「時代祭」と、認識単位「京都」と撮影時間に基づいて取り出されたイベント「紅葉」がそれぞれのポイント値0.63、0.19とともにタグ情報として記載されている。
【0109】
本実施形態に係る画像管理システムによれば、撮影時刻、撮影状態、撮影時の位置測定や方向取得に包含される誤差情報などに基づいて、撮影画像に含まれる被写体の認識を行なうとともに、各被写体に対するランキング・ポイントの付与、被写体に関連するイベントの取得並びのランキング・ポイントの付与が行なわれる。そして、ユーザ側では、ランキング・ポイントに基づいた優先順位で被写体のリストが提示されるので、これに基づいて写真の管理を好適に行なうことができる。
【0110】
図24には、画像管理用ユーザ・インターフェースの画面構成例を示している。参照番号2704で示される領域には撮影した写真(画像)が表示される。また、参照番号2751で示される領域には、撮影時間が、参照番号2754で示される領域には、認識種類が優先順位に従って表示され、その右側には各項目の値が表示出力される。
【0111】
参照番号2761〜2763は、コマンド・ボタン群であり、いずれかのボタンをマウスでクリックするなどの選択操作を印加すると、表示中の写真に対して該当するコマンド処理が適用される。
【0112】
参照番号2764で示される領域には、サムネイル化された写真が、画像ポイントが高い順にリストアップされている。このサムネイル・リスト2764上で選択された写真が、表示領域2704に表示出力される。ジョグダイヤルやカーソル・キー、マウス・ポインタなどを使って、サムネイル・リストから所望の写真を選択することができる。
【0113】
画像ポイントを算出する計算式は、例えば以下のようなものである。すなわち、画像内で認識された各被写体のランキング・ポイント値と認識種類に対する優先順位を乗算したものの総和として表現される。
【0114】
【数2】
【0115】
図25には、上下ボタンの操作により認識対象インデックスを変更する様子を示している。
【0116】
参照番号5101は、ユーザ指定の認識対象インデックスを書き込むフィールドである。また、参照番号5105は該当する認識単位のリスト順位を1つずつ上げるボタン、参照番号5106は該当する認識単位のリスト順位を1つずつ下げるボタンを、それぞれ示している。
【0117】
図示の例では、現在の認識単位のインデックス・リスト5100は、なっち5102、ひかり5103からなる。これに対し、参照番号5107で示すように、認識対象「ひかり」を削除し、認識対象「なおみ」を追加し、認識対象「なおみ」の順位を下げる操作を行なうと、リスト順位が変更されて、なっち5112、なおみ5218というリスト順位になる。
【0118】
図26には、認識対象の変更によって変化したデータの様子を示している。
【0119】
図23に示した認識単位インデックスを記述するデータ・フォーマット例では、認識単位を認識種類毎に記述するタグ・フィールドが設けられ、認識種類「人物(person)」のタグ・フィールド510には、撮影画像に含まれる認識対象としての「なっち」、「ひかり」がそれぞれのポイント値0.72、0.32ともにタグ情報511、512として記載されている。
【0120】
これに対し、図25に示したような認識単位インデックスの変更を行なった結果、認識種類「人物」のリスト5110内が、なっち5112、おなみ5218に変わっている。
【0121】
上述した実施形態では、撮影側の機器31は、図4及び図5に示したように通信機能を備えていることを前提としている。しかしながら、本発明を実現するためには、通信機能自体は必須ではない。
【0122】
以下では、一般的なデジタル・カメラのように通信機能を持たない撮影機器により写真撮影された場合に被写体認識を行なうという変形例について説明する。
【0123】
この場合の撮影機器は、例えば、通信機能を持たない一般的なデジタル・カメラである。また、このユーザに対して移動ログ記録装置(後述)がデジタル・カメラとともに貸し出され、撮影状態の保存のために利用してもらう。そして、貸し出した移動ログ記録装置を回収し、撮影ログと移動ログを取り出して、ログ解析を行なうことにより、撮影空間の算出、被写体認識という処理を行なう。最後に、この結果をユーザに配布する。
【0124】
図28に示すように、デジタル・カメラは、機器前面2811に撮影光学系を構成するレンズ2811−1を持つ。またその背面2812には、撮影画像や入力画面を表示する表示部2812−2や、撮影条件の設定、写真のビュー、削除などの機器操作を行なう入力部2812−4が配設されている。また、機器上面には、位置測定用のGPS信号を受信するためのアンテナ121と、画像の捕捉を指示するシャッター・ボタン2812−41が配設されている。
【0125】
図29には、この撮影機器の内部構成を示している。撮影機器の動作は、CPU415がオペレーティング・システムの制御下で、カメラ機能を実現するための各プログラムを実行することによって、コントロールされる。CPU415は、バス417を介して各部に相互接続されている。
【0126】
RAM413は、CPU415の実行プログラム・コードをロードしたり、カメラ機能の起動時における作業データを一時的に保存したりするために使用される。また、ROM414は、CPU415の実行プログラム・コードや製造情報など工場出荷時に書き込まれる情報を恒久的に保存している。
【0127】
入力部408は、ユーザ操作可能なボタンなどからなり、データ入力のために使用される。また、操作ボタンの1つはシャッター409に割り当てられている。
【0128】
位置測定部403は、アンテナ121によって受信されるGPS信号に基づいて当該機器の現在位置を測定する。また、方向取得部404は、デジタル磁気コンパスなどからなり、当該機器の姿勢、若しくはカメラ・レンズの方向を取得する。位置測定にはGPS信号の信号強度とGPS衛星の空間的な広がりに基づく位置誤差が含まれるが、位置測定部403は位置誤差を推定し、これを出力するようになっている。また、方向測定部404は、固定値である方向誤差を出力する。
【0129】
撮像部405は、カメラ・レンズ2811−1とその結像面において画像を捕捉する撮像素子と、画像信号を処理する信号処理モジュールなどで構成される。本実施形態では、撮像部405は、カメラ位置、レンズ方向、焦点距離、画角、絞り値などの撮影状態を出力する。
【0130】
表示部406は、CPU415による処理結果を画面出力する。例えば、カメラ・レンズ2811−1を介して得られるファインダ画面や撮影後の画像が画面表示される。
【0131】
出力部407は、スピーカによる音声出力や振動、その他ユーザにフィードバックを与える装置からなる。
【0132】
時計416は、実時間を計時するとともに、システムに対しタイマ信号を供給する。本実施形態では、時計416は、撮像部405による撮像時刻や、位置測定部403による位置測定時刻を出力するようになっている。
【0133】
写真保存部431は、撮像部405による撮影画像を保存する。また、撮影ログ保存部432は、各撮影画像についての撮影時刻、撮影状態、撮影時の位置測定や方向取得に包含される誤差情報などからなる撮影ログを保存する。
【0134】
ID保持部402は、機器同定のための機器識別情報を格納している。
【0135】
図29に示した機器を用いて写真を撮影する場合、入力部408にあるシャッター409からの入力に連動して撮影部405が動作して写真を撮影し、この撮影画像を画像保存部431に保存する。また、写真の撮影並びに画像保存に伴って、時計416により撮影時間と、位置測定部403より得られるカメラ位置とその誤差範囲、方向取得部404より得られるレンズ方向とその誤差範囲を取得し、撮影ログ保存部432に保存する。
【0136】
図30には、各ユーザの位置情報ログを記録する移動ログ記録装置の内部構成を示している。
【0137】
この移動ログ記録装置の動作は、CPU3015がオペレーティング・システムの制御下で、携帯電話機能並びにカメラ機能を実現するための各プログラムを実行することによって、コントロールされる。CPU3015は、バス3017を介して各部に相互接続されている。
【0138】
RAM3013は、CPU3015の実行プログラム・コードをロードしたり、作業データを一時的に保存したりするために使用される。また、ROM3014は、CPU3015の実行プログラム・コードや製造情報など工場出荷時に書き込まれる情報を恒久的に保存している。
【0139】
時計3016は、実時間を計時するとともに、システムに対しタイマ信号を供給する。本実施形態では、時計416は、撮像部405による撮像時刻や、位置測定部403による位置測定時刻を出力するようになっている。
【0140】
位置測定部3003は、アンテナ(図示しない)によって受信されるGPS信号に基づいて当該機器の現在位置を測定する。位置測定にはGPS信号の信号強度とGPS衛星の空間的な広がりに基づく位置誤差が含まれるが、本実施形態では、位置測定部3003は位置誤差を推定し、これを出力する。位置測定部3003の一定時間毎の測定結果は、当該機器を携帯するユーザの移動ログとして移動ログ蓄積部3034に保存される。
【0141】
ID保持部3002は、機器同定のための機器識別情報を格納している。
【0142】
図27には、撮影側の機器31が通信機能を持たないという変形例における被写体認識の処理手順をフローチャートの形式で示している。
【0143】
まず、図28並びに図29に示したデジタル・カメラなどの撮影機器、並びに図30に示した移動ログ記録装置をユーザに貸し出し(ステップS1)、撮影に利用してもらう(ステップS2)。
【0144】
その後、貸し出した機器をユーザから回収し、撮影ログや移動ログを取り出す(ステップS3)。そして、ログ解析を行なうことにより、撮影空間の算出、被写体認識という処理を行なう(ステップS4)。最後に、この結果をユーザに配布する(ステップS5)。
【0145】
図31には、被写体とカメラとの位置関係を移動ログから取得する様子を示している。
【0146】
参照番号3101は撮影側の機器の移動ログを示している。また、参照番号3111は、この移動ログ3101上で写真撮影が行なわれた地点であり、そのときの時刻3113は12時35分である。
【0147】
一方、被写体位置は被写体が携帯していた移動ログ記録装置の移動ログ3034から取り出される。参照番号3121は、撮影位置3111にて撮影側装置で写真撮影が行なわれたときの被写体位置を示している。なお、被写体の移動ログは、移動ログ記録装置において一定時間毎にその位置を記録していることから、撮影時間3113に対応するように、サンプリング値から逆算して求める。
【0148】
撮影位置3111と撮影側の機器から取り出された撮影ログに基づいて、写真撮影時の撮影空間3112が求められる。また、移動ログ記録装置から取り出された移動ログに基づいて、写真撮影時の被写体位置3121が求められる。そして、撮影空間3112と被写体位置3121とを照合することによって、撮影された写真に被写体が入っているかどうかを被写体認識することができる。そして、図21を参照しながら説明した手順に従って、被写体についてのランキング・ポイント値を計算することができる。
【0149】
図32には、本実施形態における被写体認識の処理手順をフローチャートの形式で示している。
【0150】
まず、撮影データをキューに入れる(ステップS11)。そして、このキューから1つずつ撮影データを取り出す(ステップS12)。このとき、未処理データがなくなれば(ステップS13)、本処理ルーチン全体を終了する。
【0151】
次いで、登録メンバー表から1人分の移動ログを取り出す(ステップS14)。ここで、未処理メンバーがいなくなった時点で(ステップS15)、ステップS12に戻り、次のキューを取り出す。
【0152】
そして、取り出した移動ログから、撮影時間における位置を取得し、撮影空間に入っているかどうかをチェックする(ステップS17)。そして、撮影空間に入っている移動ログが発見されたならば、該当する被写体に対するランキング・ポイント値を計算し(ステップS18)、そのメンバーIDとランキング・ポイント値を保存する(ステップS19)。その後、ステップS14に戻り、次の登録メンバーについて、被写体認識並びにランキング・ポイント値の計算処理を繰り返し行なう。
【0153】
また、デジタル・カメラなどの最近の撮影機器の中には、機器本体に対してレンズ方向が回転可能に取り付けられていることがある。この場合、撮影機器のユーザは、機器本体を握ったままレンズを自分に向けて自分自身を撮影することができる。この場合、図16に示したような被写体リストの中からではなく、自分自身を認識対象としなければならない。
【0154】
図33には、レンズ部が回転する撮影装置の外観構成を示している。機器の背面2812には、撮影画像や入力画面を表示する表示部2812−2や、撮影条件の設定、写真のビュー、削除などの機器操作を行なう入力部2812−4が配設されている。また、機器上面には、位置測定用のGPS信号を受信するためのアンテナ121と、画像の捕捉を支持するシャッター・ボタン2812−41が配設されている。また、レンズ2811−1を搭載するレンズ部2813は、機器本体に対して図中矢印方向に回転可能に軸支されているので、ユーザは機器本体を握ったまま、前方、後方(自分の方向)を含む任意の方向を撮影することができる。
【0155】
図34には、図33に示したレンズ部が回転する撮影装置の内部構成を示している。
【0156】
撮影機器の動作は、CPU415がオペレーティング・システムの制御下で、携帯電話機能並びにカメラ機能を実現するための各プログラムを実行することによって、コントロールされる。CPU415は、バス417を介して各部に相互接続されている。
【0157】
RAM413は、CPU415の実行プログラム・コードをロードしたり、携帯電話機能やカメラ機能の起動時における作業データを一時的に保存したりするために使用される。また、ROM414は、CPU415の実行プログラム・コードや製造情報など工場出荷時に書き込まれる情報を恒久的に保存している。
【0158】
入力部408は、ユーザ操作可能なボタンなどからなり、電話番号入力その他のデータ入力のために使用される。また、操作ボタンの1つはカメラ機能起動時におけるシャッター409に割り当てられている。
【0159】
通信部401は、携帯電話網上の基地局との通信処理を行ない、さらにサーバと通信を行なう。
【0160】
位置測定部403は、アンテナ121によって受信されるGPS信号に基づいて当該機器の現在位置を測定する。また、方向取得部404は、デジタル磁気コンパスなどからなり、当該機器の姿勢、若しくはカメラ・レンズの方向を取得する。
【0161】
撮像部405は、カメラ・レンズとその結像面において画像を捕捉する撮像素子と、画像信号を処理する信号処理モジュールなどで構成される。本実施形態では、撮像部405は、カメラ位置、レンズ方向、焦点距離、画角、絞り値などの撮影状態を出力する。上述したように、カメラ・レンズは機器本体に対し回転可能に軸支されている。そして、回転角度測定部418は、レンズ部2813の回転位置を測定する。
【0162】
表示部406は、CPU415による処理結果を画面出力する。例えば、カメラ・レンズを介して得られるファインダ画面や撮影後の画像が画面表示される。
【0163】
出力部407は、画像信号を外部出力したり、スピーカによる音声出力や振動、その他ユーザにフィードバックを与える装置からなる。
【0164】
時計416は、実時間を計時するとともに、システムに対しタイマ信号を供給する。本実施形態では、時計416は、撮像部405による撮像時刻や、位置測定部403による位置測定時刻を出力するようになっている。
【0165】
写真保存部431は、撮像部405による撮影画像を保存する。また、撮影ログ保存部432は、各撮影画像についての撮影時刻、撮影状態、撮影時の位置測定や方向取得に包含される誤差情報などからなる撮影ログを保存する。
【0166】
また、機器は機器同定のための機器識別情報を格納したID保持部402を備えており、位置測定部403で取得された位置情報とともに通信部401からサーバ33へ送信される。また、自らの機器位置の公開を許可している他の機器の機器IDをID名簿433に保持している。
【0167】
図5に示した携帯電話機上で写真を撮影する場合、入力部408にあるシャッター409からの入力に連動して撮影部405が動作して写真を撮影し、この撮影画像を画像保存部431に保存する。また、写真の撮影並びに画像保存に伴って、時計416により撮影時間と、位置測定部403より得られるカメラ位置とその誤差範囲、方向取得部404より得られるレンズ方向とその誤差範囲を取得し、撮影ログ保存部432に保存する。
【0168】
また、回転角度測定部418は、撮影時におけるレンズ部2813の回転角度を測定する。ここで、レンズ部2813が正面を向いているときには、ID保持部402に格納されているIDを被写体に含めないが、レンズ部2813が後方を向いているときは、ID保持部402に格納されているIDを被写体に含めることによって、自分自身を被写体に含める。
【0169】
上述したように、本実施形態では、カメラの位置情報とレンズ方向、並びに焦点距離、画角、絞り値などからなる撮影状態を取得し、カメラ位置を中心とし、ピント面と被写界深度に基づいて定まる半径範囲の領域で、レンズ方向で画角に相当する部分が撮影空間として算出される。そして、撮影空間と各被写体の位置情報を照合し、撮影空間内の人物を被写体として認識する。さらに、撮影空間内の認識対象についてのランキング・ポイント値を算出するに際し、撮影空間の重みすなわち中心角とピント面からの距離に応じた重み付けがなされるとともに、カメラ位置誤差によりカメラ位置の確からしさに応じた重み付けがなされる。
【0170】
認識された各被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法については、図21を参照しながら概略的に説明したが、この詳細な処理について以下に説明する。
【0171】
図35には撮影領域を示している。 個々の写真データにおいて、カメラ1の撮影位置、レンズ方向4001、 画角4003、ピント距離4022、焦点距離情報、絞り値があり、これら撮影状態のパラメータ値を用いて撮影領域4002を計算する。ここで、参照番号4012、4022、4032で表される各点を通る弧はピント面を表している。また、参照番号4013、4023、4033で表される各点を通る弧は前方被写界深度を表している。また、参照番号4011、4021、4031で表される各点を通る弧は後方被写界深度を表している。
【0172】
上述したように、撮影空間には、中心角とピント面からの距離に応じた重み付けがなされている。図36には、撮影空間における重み傾斜の様子を示している。 参照番号4101で示されるグラフはカメラ方向における重み傾斜を示し、また、参照番号4102で示されるグラフはピント面の左右方向における重み傾斜を示している。本実施形態では、同図に示すように、点4022を中心として、上下方向(点4023並びに点4021)と左右方向(点4012並びに点4032)へ向けて、重みを減少させている。
【0173】
図37には、被写体のランキング・ポイント値を計算するための処理手順をフローチャートの形式で示している。
【0174】
まず、カメラ位置とレンズ方向を入力する(ステップS21)。次いで、被写体としてのユーザの位置を入力する(ステップS22)。そして、カリングを行なった結果(ステップS23)、カリングされた場合には0を返し(ステップS25)、そうでない場合にはランキング・ポイント値が計算される(ステップS26)。
【0175】
図38には、図37に示したフローチャート中のステップS23に相当するカリング処理の詳細な手順をフローチャートの形式で示している。
【0176】
まず、カメラ位置とレンズ方向を入力する(ステップS31)。次いで、被写体であるユーザの位置を入力し(ステップS32)、対象物を含む最小半径の円を境界円として作成する(ステップS33)。次いで、図39で述べる距離条件を満たし(ステップS34)、図40で述べる角度条件1を満たし(ステップS35)、図41で述べる角度条件2を満たす(ステップS36)場合、TRUEを返し(ステップS37)、そうでない場合にはFALSEを返す(ステップS38)。
【0177】
図39には、カリングの距離条件を判定する様子を示している。参照番号4411はカメラ位置を、参照番号4412はカメラ位置の誤差半径を、参照番号4421は被写体境界円の中心位置を、参照番号4422は被写体境界円の半径を、参照番号4432は撮影領域を、参照番号4436はピント距離を、参照番号4434は後方被写界深度を、参照番号4435は前方被写界深度を、それぞれ示している。また、参照番号4437は、カメラ位置から被写体境界円の中心に向かうベクトルを示している。
【0178】
下式に従ってカリングの距離条件の判定を行なう。同式によれば、参照番号4437に示すベクトルの大きさが、参照番号4436で示されるピント距離を中心として、前方被写界深度4435と後方被写界深度4434の幅に、カメラ位置の誤差半径4412と被写体境界円の半径分4422の余裕を持って入っていることが条件となる。
【0179】
【数3】
【0180】
図40には、カリングの角度条件1を判定する様子を示している。同図において、参照番号4411はカメラ位置を、参照番号4412にカメラ位置の誤差半径を、参照番号4421は被写体境界円の中心位置を、参照番号4422は被写体境界円の半径を、参照番号4431はレンズ方向を、参照番号4433は画角を、参照番号4432は撮影空間を、それぞれ示している。また、参照番号4438はレンズ方向に向かって右にある画角限界ベクトルを示しており、 これに直交するベクトル4439と、カメラ位置4411から被写体境界円の中心位置4422へ向かうベクトル4437の内積を計算する。この内積の値は、ベクトル4438から被写体境界円の中心位置4422までの符号付距離を表すことになる。
【0181】
下式には、カリングの角度条件1の判定を行なう式である。 図45において求めた符号付距離が、ピント距離4436を中心として前方被写界深度4434と後方被写界深度4435の幅に、カメラ位置の誤差半径4412と被写体境界円半径分4422の余裕を持って入っていることが条件となる。
【0182】
【数4】
【0183】
図41には、カリングの角度条件2を判定する様子を示している。同図において、参照番号4411はカメラ位置を、参照番号4412はカメラ位置の誤差半径を、参照番号4421は被写体境界円の中心位置を、参照番号4422は被写体境界円の半径を、参照番号4431はレンズ方向を、参照番号4433は画角を、参照番号4432は撮影空間を、それぞれ示している。参照番号4438は、レンズ方向に向かって左にある画角限界ベクトルを示しており、 これに直行するベクトル4439と、カメラ位置4411から被写体境界円の中心位置4422へ向かうベクトル4437の内積を計算する。この内積の値は、ベクトル4438から被写体境界円の中心位置4422までの符号付距離を表すことになる。
【0184】
下式には、カリングの角度条件2の判定を行なう式を示している。図46において求めた符号付距離が、ピント距離4436を中心として前方被写界深度4434と後方被写界深度4435の幅に、カメラ位置の誤差半径4412と被写体境界円の半径分4422の余裕を持って入っていることが条件となる。
【0185】
【数5】
【0186】
図42には、被写体人物に対するランク値の計算を行なうための処理手順をフローチャートの形式で示している。ここでは、被写体人物の誤差円部分の積分を行なう。
【0187】
まず、被写体人物の位置Oを入力する(ステップS41)。そして、ランク値合計Sumを0に初期化するとともに(ステップS42)、半径変数rを0に初期化する(ステップS43)。
【0188】
次いで、カメラ位置の距離が大きくなるにつれて減少する重みパラメータwを計算し(ステップS44)、角度変数θを0に初期化する(ステップS45)。
【0189】
次いで、被写体人物位置の誤差円内の点座標Pを求め(ステップS46)、カメラが位置Pにあると仮定したときのランキング・ポイント値を計算して、sumに加える(ステップS47)。
【0190】
次いで、θに角度刻み幅dθを加えて(ステップS48)、θが2πを越えなければ(ステップS49)、ステップS46へ移動する。
【0191】
次いで、rに距離刻み幅drを加えて(ステップS50)、rが誤差半径Crを越えなければ(ステップS51)、ステップS44へ移動する。
【0192】
そして、誤差半径面積Sを計算し(ステップS52)、sumをSで規格化して出力し(ステップS53)、本処理ルーチン全体を終了する。
【0193】
また、図43には、被写体人物に対するランク値の計算を行なうための処理手順をフローチャートの形式で示している。ここでは、カメラ位置の誤差円部分の積分を行なう。
【0194】
まず、被写体人物の位置Oを入力する(ステップS61)。そして、ランク値合計Sumを0に初期化するとともに(ステップS62)、半径変数rを0に初期化する(ステップS43)。
【0195】
次いで、カメラ位置の距離が大きくなるにつれて減少する重みパラメータwを計算し(ステップS64)、角度変数θを0に初期化する(ステップS65)。
【0196】
次いで、カメラ位置の誤差円内の点座標Pを求め(ステップS66)、カメラが位置Pにあると仮定したときのランキング・ポイント値を計算して、sumに加える(ステップS67)。
【0197】
次いで、θに角度刻み幅dθを加えて(ステップS68)、θが2πを越えなければ(ステップS69)、ステップS66へ移動する。
【0198】
次いで、rに距離刻み幅drを加えて(ステップS70)、rが誤差半径Crを越えなければ(ステップS71)、ステップS64へ移動する。
【0199】
そして、誤差半径面積Sを計算し(ステップS72)、sumをSで規格化して出力し(ステップS73)、本処理ルーチン全体を終了する。
【0200】
図44には、距離条件を判定する様子を示している。同図において、参照番号4436はピント距離を、参照番号4434は後方被写界深度を、参照番号4435は前方被写界深度を、参照番号4432は撮影空間を、それぞれ示している。また、参照番号4437は、カメラ位置4411から被写体位置4421に向かうベクトルを示している。
【0201】
下式には、距離条件の判定を行なう式を示している。ベクトル4437の長さが、ピント距離4436を中心として、前方被写界深度4435と後方被写界深度4434の範囲内に含まれていることを条件とする。
【0202】
【数6】
【0203】
図45には、角度条件を判定する様子を示している。 同図において、参照番号4431は北からのレンズ方向までの角度を、参照番号4432は画角を、参照番号4438はレンズ方向ベクトルを、それぞれ示している。また、参照番号4437は、カメラ位置4411から被写体位置4421に向かうベクトルを示している。また、参照番号4439は、このベクトル4437とレンズ方向ベクトル4438のなす角度を示している。
【0204】
下式には、角度条件の判定を行なう式を示している。図51で求めた角度4439が画角4433未満となることを条件とする。
【0205】
【数7】
【0206】
図46には、前後方被写界を分ける様子を示している。同図において、参照番号4436はピント距離を、参照番号4434は後方被写界深度を、参照番号4435は前方被写界深度を、参照番号4432−1は前方被写界深度内撮影空間を、 参照番号4432−2は後方被写界深度内撮影空間を、それぞれ示している。 また、参照番号4437は、カメラ位置4411から被写体位置4421に向かうベクトルを示している。
【0207】
下式により前後方被写界におけるランク値を計算する。 図52に示すように、被写体が前方被写界深度内撮影空間内4432−1にあるときと、後方被写界深度内撮影空間内4432−2にあるときでその計算式が異なっている。
【0208】
【数8】
【0209】
[追補]
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【0210】
【発明の効果】
以上詳記したように、本発明によれば、1以上の移動体が被写体として含まれる写真画像を好適に管理することができる、優れた画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【0211】
また、本発明によれば、撮影した写真に写っている人物などの被写体を認識し、写真と被写体とを結合させることによって写真の管理を容易にすることができる、優れた画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【0212】
また、本発明によれば、複数存在する撮影対象間の優先順位付けを行ない実用的な被写体認識を行なうことができる、優れた画像管理システム及び画像管理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【0213】
現在位置を測定するGPS機能付き携帯機器が普及していることから、個人の位置情報を利用した被写体位置に基づく被写体認識を行なうことができる。また、位置情報の精度がよくない状況に対応するために、位置計測誤差を対象が存在する確からしさとして捉える。本発明によれば、複数の撮影されているかもしれない対象に対してランキングによる重み付けを行ない、リスト順位としてユーザに提示することができる。ユーザは、誰が写っているのかを記述する手間を大幅に削減することができる。また、各自に位置計測装置付きのレシーバを撮影対象に携帯させることによって、地図データ上に記載することが不可能であった人物の認識が可能になる。本発明によれば、計測精度が十分に高くない状況において、計測誤差を用いて、被写体と思われる対象集合の優先度を計算し、ユーザに提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】カメラ位置とレンズ方向と地図情報を用いて被写体を認識する様子を示した図である。
【図2】本発明の実施形態に係る画像管理システムのシステム構成を模式的に示した図である。
【図3】被写体の位置情報と撮影状態に基づいて被写体の認識処理が行なわれる仕組みを説明するための図である。
【図4】各自が携帯する機器の外観構成を示した図である。
【図5】図4に示した機器の内部構成を示した図である。
【図6】各自が携帯する機器(但し、カメラ機能なし)の外観構成を示した図である。
【図7】図6に示した機器の内部構成を示した図である。
【図8】図4や図6に示した各機器との通信を行なうサーバの構成を模式的に示した図である。
【図9】被写体への位置情報の利用許可申請を行なう処理手続を示した動作シーケンス図である。
【図10】被写体への位置情報の利用許可申請を行なった際に、申請が拒否される場合の処理手順を示したシーケンス図である。
【図11】撮影側機器31上で撮影された画像に含まれる被写体をセンター・サーバ33で認識して各被写体にランキング・ポイントを付与して機器31に提供し、撮影側機器31上でランキング・ポイントに基づいたユーザの編集操作を行なうための処理手順を示した動作シーケンス図である。
【図12】撮影側機器31上において写真撮影時に取得する情報を示した図である。
【図13】写真撮影時に取得される撮影状態を記録するためのデータ・フォーマットの構成例を示した図である。
【図14】カメラのレンズ方向の表現方法についての一例を示した図である。
【図15】セル分割された地図上におけるカメラ位置とレンズ方向、被写体の関係を示した図である。
【図16】機器が認証を受けている被写体リストの構成例を示した図である。
【図17】セル内に存在する認識対象を登録している様子を示した図である。
【図18】撮影空間を含むセルを選択する様子を示した図である。
【図19】各機器についての被写体リストから認識対象を取得する様子を示した図である。
【図20】セル内認識対象早見表を利用して、選択されたセルから認識対象を取得する様子を示した図である。
【図21】撮影空間内の認識単位に対するランキング・ポイントを計算する様子を示した図である。
【図22】撮影画像の中から認識対象インデックスが取得された様子を示した図である。
【図23】認識対象インデックスを記述するデータ・フォーマットの構成例を示した図である。
【図24】ランキング・ポイントに基づいた画像管理用ユーザ・インターフェースの画面構成例を示した図である。
【図25】上下ボタンの操作により認識対象インデックスを変更する様子を示した図である。
【図26】認識対象の変更によって変化したデータの様子を示した図である。
【図27】撮影側の機器31が通信機能を持たない場合の被写体認識の処理手順を示したフローチャートである。
【図28】通信機能を持たない撮影機器の外観構成例を示した図である。
【図29】通信機能を持たない撮影機器の内部構成を示した図である。
【図30】移動ログ記録装置の内部構成を示した図である。
【図31】被写体とカメラとの位置関係を移動ログから取得する処理を説明するための図である。
【図32】機器が通信機能を持たない場合における被写体認識の処理手順を示したフローチャートである。
【図33】レンズ部が回転する撮影装置の外観構成を示した図である。
【図34】レンズ部が回転する撮影装置の内部構成を示した図である。
【図35】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図36】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図37】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図38】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図39】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図40】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図41】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図42】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図43】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図44】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図45】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【図46】被写体に対するランキング・ポイント値の計算方法を説明するための図である。
【符号の説明】
101…撮像装置
102…撮影状態取得部
103…被写体認識部
104…ランキング・ポイント付与部
105…画像保存部
106…画像検索/編集部
401…通信部
402…ID保持部
403…位置測定部
404…方向取得部
405…撮像部
406…表示部
407…出力部
408…入力部
409…シャッター
413…RAM
414…ROM
415…CPU
416…時計
417…バス
431…写真保存部
432…撮影ログ保存部
433…ID名簿
501…通信部
510…撮影対象範囲計算部
511…被写体リスト取得部
512…ランキング・ポイント計算部
513…RAM
514…ROM
515…CPU
521…端末位置情報蓄積部
522…ID公開情報蓄積部
524…地図情報蓄積部
525…催し物カレンダー蓄積部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image management system and an image management method for managing a large number of photographic images, and a computer program, and more particularly to an image management system and an image management method for managing a photographic image including one or more moving objects as subjects. , As well as computer programs.
[0002]
More specifically, the present invention relates to an image management system, an image management method, and a computer program for recognizing a subject in a photographed photograph and for facilitating the management of the photograph by combining the photograph and the subject. More particularly, the present invention relates to an image management system and an image management method for prioritizing a plurality of photographing targets and performing practical object recognition, and a computer program.
[0003]
[Prior art]
In recent years, devices for outputting and reproducing captured images as digital contents, such as digital cameras, have become widespread. This type of photograph is stored on a magnetic tape, a magnetic disk, a semiconductor memory, or the like. The simple operation of the device and the easy output of the photos, combined with the simplicity of photographing, increase the number of photos. In such a case, from the viewpoint of effective use of the content, a suitable management method of the photograph is important.
[0004]
For example, a technique has been adopted in which predetermined meta information is added to an image, and the image is managed and searched based on the meta information. In this case, events and other situations at the time of photographing the photograph, episodes related to the photographing, information and impressions on the subject, and these keywords are managed together with the image as meta information. However, depending on the user's manual input of the meta information, the work load is excessive and troublesome.
[0005]
In addition, there have been proposed some methods of automatically adding a shooting time, a shooting location detected using a GPS (Global Positioning System) or the like as meta information to an image body, and the like.
[0006]
Here, the present inventors think that it is possible to facilitate a photo search by combining what is in the photograph (object) with the photographed photograph.
[0007]
For example, a method using a camera position and map information, a method of attaching a marker (visibility identification information) having a unique recognition ID to each subject, and specifying the subject based on a marker in a photographic image are considered. Can be A method is also conceivable in which the automatic recognition is not performed, and the photographer or other user later describes who is in the photograph.
[0008]
However, in the method using the camera position and the map information, it is not possible to perform subject recognition on a moving object such as a person or a car.
[0009]
In addition, since the method of performing image recognition of a photograph cannot follow changes in the direction of a face or a facial expression, practical recognition of a person has not been achieved, and the situation is far from commercialization.
[0010]
Also, in the method of attaching a marker having a unique recognition ID to a subject, it is necessary to take the marker together at the time of shooting, so it is meaningful if the marker becomes a shadow of another person or is hidden by the subject's own pose. Absent.
[0011]
Further, a method in which the photographer later attaches the recognition information to the subject is not realistic because the work load is excessive.
[0012]
[Problems to be solved by the invention]
An object of the present invention is to provide an excellent image management system, an excellent image management method, and a computer program that can appropriately manage a photographic image including one or more moving objects as subjects.
[0013]
It is a further object of the present invention to provide an excellent image management system capable of recognizing a moving object such as a person in a photographed photograph and facilitating the management of the photograph by combining the photograph and the object. It is to provide a system, an image management method, and a computer program.
[0014]
It is a further object of the present invention to provide an excellent image management system, an excellent image management method, and a computer program, which can prioritize a plurality of photographing targets and perform practical object recognition. .
[0015]
Means and Action for Solving the Problems
The present invention has been made in view of the above problems, and a first aspect thereof is an image management system that manages a photographic image including one or more moving objects as a subject by combining the photographic image with the subject,
Shooting state obtaining means for obtaining a shooting state at the time of image shooting,
Subject position obtaining means for obtaining the position of each moving body at the time of image capturing,
A photographing space estimating means for calculating a photographing space to be photographed in a photographed image based on the photographing state;
A subject recognition unit that compares a shooting space calculated by the shooting space estimation unit with a position of each moving body obtained by the subject position obtaining unit, and recognizes a moving body in the shooting space as a subject;
Subject evaluation value calculation means for calculating an evaluation value according to a situation in the image of the recognized subject,
An image management system comprising:
[0016]
However, the term “system” as used herein refers to a logical collection of a plurality of devices (or functional modules that realize specific functions), and each device or functional module is in a single housing. It does not matter in particular.
[0017]
Here, the image management system according to the present invention may manage the subjects included in each image according to the priority order based on the evaluation value. In such a case, an image including a desired subject can be searched according to the priority order.
[0018]
Further, the photographing state acquiring unit acquires a camera position, a lens direction, a focal length, an angle of view, and an aperture value at the time of photographing as a photographing state, and the photographing space estimating unit acquires the photographing state based on the indicated values of these photographing states. A shooting space including a focus plane and a depth of field may be calculated. The subject evaluation value calculation means may calculate the evaluation value based on the likelihood that the subject exists in the shooting space.
[0019]
According to the present invention, in the object recognition, the distance from the focus plane of the photographing space, the distance from the central axis, the measured value and error radius of the camera position, and the photographed space weighted according to the direction measured value and the error width. By using the likelihood that a subject to be recognized exists, it is possible to assign a priority to each of the plurality of recognition indexes.
[0020]
As a result, the list order of the recognition index set can be determined and used for photo search and other management / editing of photos. In particular, according to the present invention, even in a photographic image in which a moving object such as a person is included as a subject, the subject can be recognized by collating positional information acquired from the subject with the shooting space. The management of the photograph can be performed by combining the above.
[0021]
The subject evaluation value calculating means calculates an evaluation value by giving a weight based on a shooting position error, a visual line direction error, and a position measurement error of the subject to the likelihood that the subject exists in the shooting space.
[0022]
For example, in a situation where the measurement accuracy is not sufficiently high, a large number of recognition candidates are obtained, and presented to the user in a form in which they are ranked according to the certainty of the information, thereby changing the list rank or deleting items. At the time of editing, etc., the user is less burdened than the effort of adding items by manual input.
[0023]
Further, the image management system according to the present invention may further include a position information use permission unit that obtains in advance use permission of position information from a moving body that can be a subject. In such a case, the subject position obtaining means obtains the position information of the moving body for which use permission of the position information is obtained, or the subject recognizing means performs the subject recognition processing only for the moving body for which use permission of the position information is obtained. Do it.
[0024]
The use of position information is deeply related to the privacy of a device user as a subject. Therefore, in the present invention, in order to estimate a subject, it is assumed that each device user has permitted use of its own position information in advance. In addition, devices that refuse to use the position information are excluded from the subject estimation processing.
[0025]
Further, a second aspect of the present invention is described in a computer-readable format so that a process for managing a photographic image including one or more moving objects as a subject in combination with the subject is executed on a computer system. Computer program,
A photographing state acquiring step for acquiring a photographing state at the time of photographing an image,
Subject position obtaining step of obtaining the position of each moving body at the time of image capturing,
A photographing space estimation step of calculating a photographing space to be photographed in a photographed image based on the photographing state;
A subject recognition step of collating a shooting space obtained in the shooting space estimation step with a position of each moving body obtained in the subject position obtaining step, and recognizing a moving body in the shooting space as a subject;
A subject evaluation value calculating step of calculating an evaluation value according to a situation in the image of the recognized subject;
A computer program characterized by comprising:
[0026]
The computer program according to the second aspect of the present invention defines a computer program described in a computer-readable format so as to realize a predetermined process on a computer system. In other words, by installing the computer program according to the second aspect of the present invention in a computer system, a cooperative action is exerted on the computer system, and the image management according to the first aspect of the present invention is performed. The same operation and effect as those of the system can be obtained.
[0027]
Further objects, features, and advantages of the present invention will become apparent from more detailed descriptions based on embodiments of the present invention described below and the accompanying drawings.
[0028]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0029]
FIG. 1 shows how a subject is recognized using a camera position, a lens direction, and map information. In the figure,
[0030]
FIG. 2 schematically shows a system configuration of the image management system according to the embodiment of the present invention. The illustrated image management system manages a photograph by combining a photographed photograph with a subject shown in the photograph.
[0031]
First, photographing is performed by the photographing
[0032]
The
[0033]
The ranking
[0034]
The
[0035]
FIG. 3 illustrates a mechanism in which the subject management processing is performed based on the subject position information and the shooting state in the image management system shown in FIG.
[0036]
The photographing
[0037]
FIG. 4 shows an external configuration of a device carried by each user in the image management system described above. The illustrated device is, for example, a mobile phone with a camera function. The device functions as the
[0038]
The illustrated device includes a main body including a user operation unit such as a button, and a lid rotatably supported at a substantially rear edge of the main body. An
[0039]
FIG. 5 shows the internal configuration of the device shown in FIG.
[0040]
A CPU (Central Processing Unit) 415 executes each program for realizing the mobile phone function and the camera function under the control of the operating system, so that the operation of the photographing
[0041]
A RAM (Random Access Memory) 413 is configured by a readable / writable semiconductor memory, and loads an execution program code of the
[0042]
The
[0043]
The
[0044]
The
[0045]
The
[0046]
The
[0047]
The
[0048]
The
[0049]
The
[0050]
The device includes an
[0051]
When taking a photograph on the mobile phone shown in FIG. 5, the photographing
[0052]
Of course, a person who does not take a picture himself may have a portable device having a position measuring function without a camera function. FIG. 6 shows the external configuration of the device in this case, and FIG. 7 shows the internal configuration thereof.
[0053]
As shown in FIG. 6, the illustrated device includes an
[0054]
The
[0055]
The
[0056]
The
[0057]
The
[0058]
The
[0059]
This device includes an
[0060]
FIG. 8 schematically illustrates a configuration of a server that performs communication with each device illustrated in FIGS. 4 and 6. The server receives information on the shooting state and the shooting time from the device on the shooting side, and also receives information on the position of the subject and information on the position measurement time from the device on the subject side. A process of collating with the position information of the moving object and estimating a person in the photographing space as a subject is performed.
[0061]
The
[0062]
The
[0063]
The
[0064]
The map
[0065]
The shooting target
[0066]
The terminal position
[0067]
The subject
[0068]
The ranking
[0069]
In the present embodiment, it is estimated whether or not the subject is a subject on a photographed image by using subject position information obtained from people carrying the devices shown in FIGS. . In order to perform the subject recognition, it is assumed that each device user permits use of subject position information that is deeply related to privacy. FIG. 9 illustrates a processing procedure for applying for a use permission of positional information to a subject.
[0070]
First, the photographing-
[0071]
When the permission is returned from the
[0072]
FIG. 10 shows a processing procedure in the case where an application for permission to use position information to a subject is made and the application is rejected.
[0073]
The
[0074]
On the other hand, when the rejection is returned from the
[0075]
FIG. 11 shows that the
[0076]
First, after photographing is performed by the photographing side device 31 (T1111), the device ID and the photographing log such as the focal length, the angle of view, and the aperture are transmitted to the
[0077]
On the side of the
[0078]
When there is a subject-side device registered in the list (that is, position acquisition permitted) in the shooting range, the
[0079]
Thereafter, the
[0080]
Then, the
[0081]
The photographing-
[0082]
FIG. 12 shows information acquired on the photographing
[0083]
FIG. 13 shows a configuration example of a data format for recording a photographing state acquired at the time of photographing as shown in FIG. In the illustrated example, the shooting state is described in an xml (extended markup language) format, and includes a
[0084]
FIG. 14 illustrates an example of a method for expressing the imaging direction, that is, the lens direction of the camera acquired from the
[0085]
In the present embodiment, the
[0086]
FIG. 15 shows a relationship between a camera position, a lens direction, and a subject on a cell-divided map. In the example shown in the figure, the map is divided into six in the vertical direction and eight in the horizontal direction. In practice, some measures such as layering the cell division are performed, but are omitted in this specification for simplification of the description.
[0087]
[0088]
FIG. 16 shows a configuration example of a subject list for which the device has been authenticated. In the example shown in the figure, the
[0089]
FIG. 17 shows a state where a recognition target existing in a cell is registered. For example,
[0090]
In the present embodiment, a camera position, a lens direction, a focal length, an angle of view, an imaging value such as an aperture value are acquired, and an imaging space including a focus plane and a depth of field based on an instruction value of the imaging state is obtained. It is calculated as an allowable range for the camera to shoot. Then, the photographing space of the camera used for photographing is collated with the position information of the subject who has been authenticated, and a subject in the photographing space is extracted as a recognition target, and a subject list is created. For the sake of computational convenience when searching for a recognition target in the shooting space, an intra-cell recognition target quick reference table as shown in FIG. 17 is used.
[0091]
FIG. 18 shows a state where a cell including an imaging space is selected. As shown in the figure, first, a shooting state including position information of a camera, a lens direction, a focal length, an angle of view, an aperture value, and the like is acquired, and a
[0092]
Next, a recognition target included in the selected cell is obtained. FIG. 19 illustrates a state where the recognition target is acquired from the subject list for each device illustrated in FIG. 16. FIG. 20 shows a state in which the recognition target is acquired from the selected cell using the in-cell recognition target quick reference table shown in FIG.
[0093]
First, as shown in FIG. 19, it is detected from the subject list that the subjects authenticating the
[0094]
Next, as shown in FIG. 20, three cells in the fifth direction in the horizontal direction and the second to fourth cells in the vertical direction, and two cells in the sixth direction in the horizontal direction and third to fourth in the vertical direction are included in the imaging space. Is selected as a cell overlapping with. Then, the imaging space is collated with the position information sent from each device, and the
[0095]
Next, a ranking point is calculated as an evaluation value for each recognized recognition target. In the present embodiment, the evaluation value is calculated based on the likelihood that a person (or another moving object) as a subject exists in the imaging space. Further, the calculation is performed by giving a weight based on the imaging position error and the line-of-sight direction error to the likelihood that the subject exists in the imaging space. That is, the likelihood of the subject position is used for a region weighted according to the distance from the focus plane of the shooting space, the distance from the central axis, the measured value and error radius of the camera position, the direction measured value and the error width. Then, a ranking point indicating a priority is attached to each of the recognition targets.
[0096]
For example, in a situation where the measurement accuracy is not sufficiently high, a large number of recognition candidates are acquired, and presented to the user in a ranked form, so that the user can change the list rank or delete items when editing. Is less burdensome than the effort of adding items by manual input.
[0097]
FIG. 21 shows how a ranking point is calculated for a recognition unit in the shooting space.
[0098]
As described above, the camera-based photographing
[0099]
Here, the certainty when the
[0100]
FIG. 21 shows a lens direction 2213, an angle of
[0101]
The recognition target in the photographing
[0102]
Ranking point r for recognition unit p p Is shown below.
[0103]
(Equation 1)
[0104]
Where A ij Is the weight of the imaging space of the i-th row and j-th column cells, C i Is the weight of the camera position, D j Is the weight in the lens direction, O ks Represents the certainty of the subject. These weights A ij , C i , D j , O ks Are assumed to have their values normalized.
[0105]
FIG. 22 illustrates a state where the recognition target index is obtained from the captured image. With reference to FIG. 12, it has been described that the shooting state is acquired together with the shot image at the time of shooting a photo.
[0106]
FIG. 23 shows a configuration example of a data format describing the recognition target index.
[0107]
The configuration of the data format for describing the shooting state has already been described with reference to FIG. In the example illustrated in FIG. 13, the shooting state is described in the xml format, and includes a link to a shooting image, a shooting time, a shooting location, and a shooting direction.
[0108]
In FIG. 23, the xml data further describes a recognition index included in the captured image and its point value, and also describes an imaging time and an event extracted from the recognition position index and its point value. In the illustrated example, a tag field that describes a recognition target for each recognition type is provided, and a
[0109]
According to the image management system according to the present embodiment, based on the photographing time, photographing state, error information included in position measurement and direction acquisition at the time of photographing, the subject included in the photographed image is recognized, and Assignment of a ranking point to a subject and provision of a ranking point in an acquisition sequence of events related to the subject are performed. Then, on the user side, a list of subjects is presented in a priority order based on the ranking points, so that it is possible to suitably manage the photographs based on the list.
[0110]
FIG. 24 illustrates a screen configuration example of the image management user interface. A photographed image (image) is displayed in an area indicated by
[0111]
[0112]
In an area indicated by
[0113]
The calculation formula for calculating the image points is, for example, as follows. That is, it is expressed as a total sum of products obtained by multiplying the ranking point value of each subject recognized in the image by the priority for the type of recognition.
[0114]
(Equation 2)
[0115]
FIG. 25 shows how the recognition target index is changed by operating the up and down buttons.
[0116]
[0117]
In the illustrated example, the
[0118]
FIG. 26 shows the state of the data changed by the change of the recognition target.
[0119]
In the example of the data format describing the recognition unit index shown in FIG. 23, a tag field describing the recognition unit for each recognition type is provided, and the
[0120]
On the other hand, as a result of changing the recognition unit index as shown in FIG. 25, the
[0121]
In the above-described embodiment, it is assumed that the photographing-
[0122]
Hereinafter, a modified example will be described in which a subject is recognized when a photograph is taken by a photographing device having no communication function such as a general digital camera.
[0123]
The photographing device in this case is, for example, a general digital camera having no communication function. In addition, a movement log recording device (to be described later) is lent to the user together with the digital camera, and is used for storing a shooting state. Then, the rented moving log recording device is collected, the photographing log and the moving log are taken out, and log analysis is performed, thereby performing a process of calculating a photographing space and recognizing a subject. Finally, distribute this result to users.
[0124]
As shown in FIG. 28, the digital camera has a lens 2811-1 that forms a photographic optical system on the
[0125]
FIG. 29 shows the internal configuration of this photographing device. The operation of the photographing device is controlled by the
[0126]
The
[0127]
The
[0128]
The
[0129]
The
[0130]
The
[0131]
The
[0132]
The
[0133]
The
[0134]
The
[0135]
When taking a photograph using the device shown in FIG. 29, the photographing
[0136]
FIG. 30 shows an internal configuration of a mobile log recording device that records a position information log of each user.
[0137]
The operation of the movement log recording apparatus is controlled by the
[0138]
The
[0139]
The
[0140]
The
[0141]
The
[0142]
FIG. 27 shows, in the form of a flowchart, a subject recognition processing procedure in a modification in which the photographing-
[0143]
First, a photographing device such as a digital camera shown in FIGS. 28 and 29 and a movement log recording device shown in FIG. 30 are lent to a user (step S1) and used for photographing (step S2).
[0144]
After that, the lent device is collected from the user, and the shooting log and the movement log are taken out (step S3). Then, by performing log analysis, processing of calculating a photographing space and recognizing a subject is performed (step S4). Finally, the result is distributed to the user (step S5).
[0145]
FIG. 31 shows how the positional relationship between the subject and the camera is obtained from the movement log.
[0146]
[0147]
On the other hand, the subject position is extracted from the
[0148]
The photographing
[0149]
FIG. 32 shows a processing procedure of subject recognition in the present embodiment in the form of a flowchart.
[0150]
First, photographing data is put in a queue (step S11). Then, the photographing data is taken out one by one from this queue (step S12). At this time, if there is no unprocessed data (step S13), the entire processing routine ends.
[0151]
Next, the movement log for one person is extracted from the registered member table (step S14). Here, when there are no more unprocessed members (step S15), the process returns to step S12 to take out the next queue.
[0152]
Then, the position at the photographing time is acquired from the extracted movement log, and it is checked whether the position is in the photographing space (step S17). Then, when a movement log in the shooting space is found, a ranking point value for the subject is calculated (step S18), and the member ID and the ranking point value are stored (step S19). Thereafter, the process returns to step S14, and the process of recognizing the subject and calculating the ranking point value is repeatedly performed for the next registered member.
[0153]
Further, some recent photographing devices such as digital cameras are mounted so that the lens direction can be rotated with respect to the device body. In this case, the user of the photographing device can shoot himself by pointing the lens at himself while holding the device body. In this case, the user must recognize himself / herself, not from the subject list as shown in FIG.
[0154]
FIG. 33 shows an external configuration of an imaging device in which a lens unit rotates. On a
[0155]
FIG. 34 shows the internal configuration of the imaging device in which the lens unit shown in FIG. 33 rotates.
[0156]
The operation of the photographing device is controlled by the
[0157]
The
[0158]
The
[0159]
The
[0160]
The
[0161]
The
[0162]
The
[0163]
The
[0164]
The
[0165]
The
[0166]
Further, the device includes an
[0167]
When taking a photograph on the mobile phone shown in FIG. 5, the photographing
[0168]
The rotation
[0169]
As described above, in the present embodiment, the camera position information and the lens direction, and the shooting state including the focal length, the angle of view, the aperture value, and the like are acquired, and the camera position is centered, and the focus plane and the depth of field are set. A portion corresponding to the angle of view in the lens direction in a region of a radius range determined based on the calculated value is calculated as a shooting space. Then, the position information of each subject is compared with the shooting space, and a person in the shooting space is recognized as the subject. Furthermore, when calculating the ranking point value for the recognition target in the shooting space, the weight of the shooting space, that is, the weight according to the center angle and the distance from the focus plane is weighted, and the camera position is determined by the camera position error. Is weighted in accordance with.
[0170]
The method of calculating the ranking point value for each recognized subject has been schematically described with reference to FIG. 21, but the detailed processing will be described below.
[0171]
FIG. 35 shows a photographing area. Each piece of photograph data includes a photographing position of the
[0172]
As described above, the imaging space is weighted according to the central angle and the distance from the focus plane. FIG. 36 shows a state of the weight gradient in the photographing space. A graph indicated by
[0173]
FIG. 37 shows, in the form of a flowchart, a processing procedure for calculating the ranking point value of the subject.
[0174]
First, a camera position and a lens direction are input (step S21). Next, the position of the user as a subject is input (step S22). As a result of the culling (step S23), if the culling is performed, 0 is returned (step S25), otherwise, the ranking point value is calculated (step S26).
[0175]
FIG. 38 shows, in the form of a flowchart, a detailed procedure of the culling process corresponding to step S23 in the flowchart shown in FIG.
[0176]
First, a camera position and a lens direction are input (step S31). Next, the position of the user who is the subject is input (step S32), and a circle having the minimum radius including the target object is created as a boundary circle (step S33). Next, when the distance condition described in FIG. 39 is satisfied (step S34), the
[0177]
FIG. 39 shows how the culling distance condition is determined.
[0178]
The culling distance condition is determined according to the following equation. According to this equation, the magnitude of the vector indicated by
[0179]
[Equation 3]
[0180]
FIG. 40 shows how the
[0181]
The following equation is an equation for determining the
[0182]
(Equation 4)
[0183]
FIG. 41 shows how the
[0184]
The following equation shows an equation for determining the
[0185]
(Equation 5)
[0186]
FIG. 42 shows, in the form of a flowchart, a processing procedure for calculating a rank value for a subject person. Here, the error circle portion of the subject person is integrated.
[0187]
First, the position O of the subject person is input (step S41). Then, the rank sum Sum is initialized to 0 (step S42), and the radius variable r is initialized to 0 (step S43).
[0188]
Next, a weight parameter w that decreases as the distance between the camera positions increases is calculated (step S44), and the angle variable θ is initialized to 0 (step S45).
[0189]
Next, point coordinates P within the error circle of the subject person position are obtained (step S46), and a ranking point value when the camera is assumed to be at the position P is calculated and added to sum (step S47).
[0190]
Next, the angle increment dθ is added to θ (step S48). If θ does not exceed 2π (step S49), the process moves to step S46.
[0191]
Next, the distance step dr is added to r (step S50). If r does not exceed the error radius Cr (step S51), the process moves to step S44.
[0192]
Then, the error radius area S is calculated (step S52), sum is normalized by S and output (step S53), and the entire processing routine ends.
[0193]
FIG. 43 shows, in the form of a flowchart, a processing procedure for calculating a rank value for a subject person. Here, the error circle portion of the camera position is integrated.
[0194]
First, the position O of the subject person is input (step S61). Then, the rank sum Sum is initialized to 0 (step S62), and the radius variable r is initialized to 0 (step S43).
[0195]
Next, a weight parameter w that decreases as the distance of the camera position increases is calculated (step S64), and the angle variable θ is initialized to 0 (step S65).
[0196]
Next, the point coordinates P within the error circle of the camera position are obtained (step S66), and the ranking point value when the camera is assumed to be at the position P is calculated and added to sum (step S67).
[0197]
Next, the angle increment dθ is added to θ (step S68), and if θ does not exceed 2π (step S69), the process moves to step S66.
[0198]
Next, the distance increment dr is added to r (step S70). If r does not exceed the error radius Cr (step S71), the process moves to step S64.
[0199]
Then, the error radius area S is calculated (step S72), the sum is normalized by S and output (step S73), and the entire processing routine ends.
[0200]
FIG. 44 shows how the distance condition is determined. In the figure,
[0201]
The following equation shows an equation for determining the distance condition. The condition is that the length of the
[0202]
(Equation 6)
[0203]
FIG. 45 shows how the angle condition is determined. In the figure,
[0204]
The following equation shows an equation for determining the angle condition. The condition is that the
[0205]
(Equation 7)
[0206]
FIG. 46 shows how the front and rear object scenes are divided. In the figure,
[0207]
The rank value in the front and rear scenes is calculated by the following equation. As shown in FIG. 52, the calculation formula is different when the subject is in the front-depth-of-field imaging space 4432-1 and when the subject is in the rear-depth-of-field imaging space 4432-2.
[0208]
(Equation 8)
[0209]
[Supplement]
The present invention has been described in detail with reference to the specific embodiments. However, it is obvious that those skilled in the art can modify or substitute the embodiment without departing from the scope of the present invention. That is, the present invention has been disclosed by way of example, and the contents described in this specification should not be interpreted in a limited manner. In order to determine the gist of the present invention, the claims described at the beginning should be considered.
[0210]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the present invention, an excellent image management system, an excellent image management method, and a computer program capable of suitably managing a photographic image including one or more moving objects as subjects are provided. can do.
[0211]
Further, according to the present invention, there is provided an excellent image management system and an image management system capable of recognizing a subject such as a person appearing in a photographed photograph and facilitating the management of the photograph by combining the photograph and the subject. A management method and a computer program can be provided.
[0212]
Further, according to the present invention, it is possible to provide an excellent image management system, an excellent image management method, and a computer program capable of performing a prioritization among a plurality of photographing targets and performing practical object recognition. it can.
[0213]
Since mobile devices with a GPS function for measuring the current position have become widespread, it is possible to perform subject recognition based on a subject position using personal position information. Also, in order to cope with a situation where the accuracy of the position information is not good, the position measurement error is regarded as the probability that the target exists. According to the present invention, it is possible to perform weighting based on ranking for a plurality of subjects that may have been photographed, and to present them to the user as a list ranking. The user can greatly reduce the trouble of describing who is being photographed. In addition, by carrying a receiver with a position measuring device to each photographing target, it becomes possible to recognize a person who could not be described on the map data. According to the present invention, in a situation where the measurement accuracy is not sufficiently high, it is possible to calculate the priority of a target set considered to be a subject using the measurement error and present the calculated priority to the user.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating a state in which a subject is recognized using a camera position, a lens direction, and map information.
FIG. 2 is a diagram schematically showing a system configuration of an image management system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram for explaining a mechanism in which a subject recognition process is performed based on subject position information and a shooting state;
FIG. 4 is a diagram showing an external configuration of a device carried by each user.
FIG. 5 is a diagram showing an internal configuration of the device shown in FIG.
FIG. 6 is a diagram showing an external configuration of a device carried by each user (without a camera function).
FIG. 7 is a diagram showing an internal configuration of the device shown in FIG.
8 is a diagram schematically illustrating a configuration of a server that communicates with each device illustrated in FIGS. 4 and 6. FIG.
FIG. 9 is an operation sequence diagram showing a processing procedure for making a use permission application of position information to a subject.
FIG. 10 is a sequence diagram showing a processing procedure when an application for rejecting use of positional information to a subject is made and the application is rejected.
FIG. 11 is a diagram illustrating an example in which a subject included in an image photographed on the photographing
FIG. 12 is a diagram showing information acquired at the time of photographing on the photographing
FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration example of a data format for recording a photographing state acquired at the time of photographing.
FIG. 14 is a diagram showing an example of a method of expressing a lens direction of a camera.
FIG. 15 is a diagram showing a relationship between a camera position, a lens direction, and a subject on a cell-divided map.
FIG. 16 is a diagram showing a configuration example of a subject list for which the device has been authenticated.
FIG. 17 is a diagram showing a state where a recognition target existing in a cell is registered.
FIG. 18 is a diagram illustrating a state in which a cell including a shooting space is selected.
FIG. 19 is a diagram illustrating a state in which a recognition target is acquired from a subject list for each device.
FIG. 20 is a diagram illustrating a state in which a recognition target is acquired from a selected cell by using an in-cell recognition target reference table.
FIG. 21 is a diagram showing how to calculate a ranking point for a recognition unit in an imaging space.
FIG. 22 is a diagram illustrating a state in which a recognition target index is obtained from a captured image.
FIG. 23 is a diagram showing a configuration example of a data format for describing a recognition target index.
FIG. 24 is a diagram showing a screen configuration example of an image management user interface based on ranking points.
FIG. 25 is a diagram illustrating a state in which a recognition target index is changed by operating an up / down button.
FIG. 26 is a diagram showing a state of data changed by a change of a recognition target.
FIG. 27 is a flowchart illustrating a processing procedure of subject recognition when the photographing-
FIG. 28 is a diagram illustrating an example of an external configuration of a photographing device having no communication function.
FIG. 29 is a diagram illustrating an internal configuration of a photographing device having no communication function.
FIG. 30 is a diagram showing an internal configuration of a movement log recording device.
FIG. 31 is a diagram illustrating a process of acquiring a positional relationship between a subject and a camera from a movement log.
FIG. 32 is a flowchart showing a procedure of subject recognition when the device does not have a communication function.
FIG. 33 is a diagram illustrating an external configuration of a photographing apparatus in which a lens unit rotates.
FIG. 34 is a diagram illustrating an internal configuration of a photographing apparatus in which a lens unit rotates.
FIG. 35 is a diagram for explaining a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 36 is a diagram for explaining a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 37 is a diagram illustrating a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 38 is a diagram for explaining a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 39 is a diagram for explaining a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 40 is a diagram for explaining a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 41 is a diagram for explaining a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 42 is a diagram for explaining a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 43 is a diagram illustrating a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 44 is a diagram illustrating a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 45 is a diagram for explaining a method of calculating a ranking point value for a subject.
FIG. 46 is a diagram for explaining a method of calculating a ranking point value for a subject.
[Explanation of symbols]
101 ... Imaging device
102: shooting state acquisition unit
103 ... Subject recognition unit
104: Ranking / point giving unit
105 ... Image storage unit
106 image search / editing unit
401 ... communication unit
402 ... ID holding unit
403 Position measurement unit
404 ... Direction acquisition unit
405 ... Imaging unit
406 display unit
407 ... Output unit
408 input unit
409 ... Shutter
413 ... RAM
414 ... ROM
415 ... CPU
416 ... clock
417… Bus
431 ... Photo storage unit
432: shooting log storage unit
433 ... ID list
501: Communication unit
510... Shooting target range calculation unit
511 subject list acquisition unit
512: Ranking / point calculator
513 ... RAM
514 ... ROM
515 ... CPU
521: Terminal location information storage unit
522 ID storage unit
524: Map information storage unit
525: Entertainment Calendar Storage Unit
Claims (13)
画像撮影時の撮影状態を取得する撮影状態取得手段と、
画像撮影時における各移動体の位置を取得する被写体位置取得手段と、
前記撮影状態に基づいて撮影画像において撮影対象とされる撮影空間を算出する撮影空間推定手段と、
前記撮影空間推定手段により算出された撮影空間と前記被写体位置取得手段により得られる各移動体の位置とを照合し、前記撮影空間内の移動体を被写体として認識する被写体認識手段と、
認識された被写体の画像内の状況に応じた評価値を算出する被写体評価値算出手段と、
を具備することを特徴とする画像管理システム。An image management system that manages a photographic image including one or more moving objects as a subject in combination with the subject,
Shooting state obtaining means for obtaining a shooting state at the time of image shooting,
Subject position obtaining means for obtaining the position of each moving body at the time of image capturing,
A photographing space estimating means for calculating a photographing space to be photographed in a photographed image based on the photographing state;
A subject recognition unit that compares a shooting space calculated by the shooting space estimation unit with a position of each moving body obtained by the subject position obtaining unit, and recognizes a moving body in the shooting space as a subject;
Subject evaluation value calculation means for calculating an evaluation value according to a situation in the image of the recognized subject,
An image management system comprising:
優先順位に従って被写体が含まれる画像を検索する画像検索手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の画像管理システム。Subject management means for managing subjects included in each image according to a priority order based on the evaluation value;
Image search means for searching for an image including the subject according to the priority order;
The image management system according to claim 1, further comprising:
前記撮影空間推定手段は、これらの撮影状態の指示値に基づいてピント面と被写界深度からなる撮影空間を算出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の画像管理システム。The photographing state acquiring means acquires a camera position, a lens direction, a focal length, an angle of view, and an aperture value at the time of photographing as a photographing state,
The photographing space estimating means calculates a photographing space including a focus plane and a depth of field based on the instruction values of these photographing states.
The image management system according to claim 1, wherein:
ことを特徴とする請求項1に記載の画像管理システム。The subject evaluation value calculation means calculates an evaluation value based on the likelihood that the subject exists in the shooting space,
The image management system according to claim 1, wherein:
ことを特徴とする請求項4に記載の画像管理システム。The subject evaluation value calculation means calculates an evaluation value by giving a weight based on a shooting position error, a gaze direction error, and a position measurement error of the subject to the likelihood that the subject exists in the shooting space,
The image management system according to claim 4, wherein:
前記被写体位置取得手段は位置情報の利用許可を得た移動体の位置情報を取得し、及び/又は、前記被写体認識手段は位置情報の利用許可を得た移動体のみ被写体認識処理を行なう、
ことを特徴とする請求項1に記載の画像管理システム。Further provided is a position information use permission unit that obtains in advance use permission of position information from a moving body that can be a subject,
The subject position obtaining means obtains position information of a moving body for which use permission of position information has been obtained, and / or the subject recognition means performs a subject recognition process only for a moving body for which use permission of position information has been obtained.
The image management system according to claim 1, wherein:
画像撮影時の撮影状態を取得する撮影状態取得ステップと、
画像撮影時における各移動体の位置を取得する被写体位置取得ステップと、
前記撮影状態に基づいて撮影画像において撮影対象とされる撮影空間を算出する撮影空間推定ステップと、
前記撮影空間推定ステップにおいて得られる撮影空間と前記被写体位置取得ステップにおいて得られる各移動体の位置とを照合し、前記撮影空間内の移動体を被写体として認識する被写体認識ステップと、
認識された被写体の画像内の状況に応じた評価値を算出する被写体評価値算出ステップと、
を具備することを特徴とする画像管理方法。An image management method for managing a photographic image including one or more moving objects as a subject in combination with the subject,
A photographing state acquiring step for acquiring a photographing state at the time of photographing an image,
Subject position obtaining step of obtaining the position of each moving body at the time of image capturing,
A photographing space estimation step of calculating a photographing space to be photographed in a photographed image based on the photographing state;
A subject recognition step of collating a shooting space obtained in the shooting space estimation step with a position of each moving body obtained in the subject position obtaining step, and recognizing a moving body in the shooting space as a subject;
A subject evaluation value calculating step of calculating an evaluation value according to a situation in the image of the recognized subject;
An image management method, comprising:
優先順位に従って被写体が含まれる画像を検索する画像検索ステップと、
をさらに備えることを特徴とする請求項7に記載の画像管理方法。A subject management step of managing subjects included in each image according to a priority order based on the evaluation value;
An image search step of searching for an image including the subject according to the priority order;
The image management method according to claim 7, further comprising:
前記撮影空間推定ステップでは、これらの撮影状態の指示値に基づいてピント面と被写界深度からなる撮影空間を算出する、
ことを特徴とする請求項7に記載の画像管理方法。In the shooting state obtaining step, a camera position, a lens direction, a focal length, an angle of view, and an aperture value at the time of shooting are obtained as a shooting state,
In the photographing space estimation step, a photographing space including a focus plane and a depth of field is calculated based on the instruction values of the photographing states.
The image management method according to claim 7, wherein:
ことを特徴とする請求項7に記載の画像管理方法。In the subject evaluation value calculation step, an evaluation value is calculated based on the likelihood that the subject exists in the shooting space,
The image management method according to claim 7, wherein:
ことを特徴とする請求項10に記載の画像管理方法。In the subject evaluation value calculation step, an evaluation value is calculated by giving a weight based on a shooting position error, a line-of-sight direction error, and a position measurement error of the subject to the likelihood that the subject exists in the shooting space,
The image management method according to claim 10, wherein:
前記被写体位置取得ステップでは位置情報の利用許可を得た移動体の位置情報を取得し、及び/又は、前記被写体認識ステップでは位置情報の利用許可を得た移動体のみ被写体認識処理を行なう、
ことを特徴とする請求項7に記載の画像管理方法。A position information use permission step of obtaining in advance use permission of position information from a moving body that can be a subject,
In the subject position obtaining step, position information of a moving body for which use of position information is permitted is obtained, and / or in the subject recognition step, subject recognition processing is performed only for a moving body for which use of position information is permitted.
The image management method according to claim 7, wherein:
画像撮影時の撮影状態を取得する撮影状態取得ステップと、
画像撮影時における各移動体の位置を取得する被写体位置取得ステップと、
前記撮影状態に基づいて撮影画像において撮影対象とされる撮影空間を算出する撮影空間推定ステップと、
前記撮影空間推定ステップにおいて得られる撮影空間と前記被写体位置取得ステップにおいて得られる各移動体の位置とを照合し、前記撮影空間内の移動体を被写体として認識する被写体認識ステップと、
認識された被写体の画像内の状況に応じた評価値を算出する被写体評価値算出ステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラム。A computer program written in a computer-readable format to execute a process for managing a photographic image including one or more moving objects as a subject in combination with the subject on a computer system,
A photographing state acquiring step for acquiring a photographing state at the time of photographing an image,
Subject position obtaining step of obtaining the position of each moving body at the time of image capturing,
A photographing space estimation step of calculating a photographing space to be photographed in a photographed image based on the photographing state;
A subject recognition step of collating a shooting space obtained in the shooting space estimation step with a position of each moving body obtained in the subject position obtaining step, and recognizing a moving body in the shooting space as a subject;
A subject evaluation value calculating step of calculating an evaluation value according to a situation in the image of the recognized subject;
A computer program comprising:
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2003116168A JP2004326192A (en) | 2003-04-21 | 2003-04-21 | Image management system, image management method, and computer program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003116168A JP2004326192A (en) | 2003-04-21 | 2003-04-21 | Image management system, image management method, and computer program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004326192A true JP2004326192A (en) | 2004-11-18 |
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ID=33496504
Family Applications (1)
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- 2003-04-21 JP JP2003116168A patent/JP2004326192A/en active Pending
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