图像管理装置(100)具备算出各图像的重要度的图像重要度算出部(107)；选出高重要度图像Im与低重要度图像In的图像选出部(111)；特征量修正部(121)，使用高重要度图像Im中包含的对象的特征量与低重要度图像In中包含的对象的特征量，修正低重要度图像In的特征量；图像相似度算出部(114)，使用高重要度图像Im的对象的特征量与由特征量修正部(121)修正后的对象的特征量，算出图像相似度；和图像重要度修正部(117)，根据算出的图像相似度，修正低重要度图像In的重要度。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种从大量图像中检索期望图像的图像管理技术。技术背景以前，提供一种技术，在存储由数码相机摄影的大量图像的同时，按对用户的重要度从高到低的顺序将存储的图像排名(ranking)并显示(参照专利文献1、2)。在专利文献1、2中记载的技术中，首先抽取所存储的图像各自中包含的人物的脸等被摄体图像(对象，obiect)，并算出各对象的特征量。之后，根据该对象的特征量对对象进行分类，根据分类后的结果，算出对象的重要度。之后，根据算出的对象的重要度，算出包含各对象的各图像的重要度，并根据该重要度对各图像进行排名。作为这种排名方法，例如有时采用如下排名方法，即将存储的多个图像中、出现分类为相同属性(聚类，cluster)的对象的个数定义为对象的重要度，将各图像的重要度设为图像中包含的对象的重要度的合计(参照专利文献3)。若采用该排名方法，则在越多图像中出现的对象，重要度越高，并且，包含越多重要度高的对象的图像的重要度就越高。现有技术文献专利文献专利文献1 特开2003-46591号公报专利文献2 特开2005-20446号公报专利文献3 特开2007-60562号公报专利技术概要专利技术要解决的技术问题但是，在专利文献1、2中记载的技术中，尽管本来是对应于相同被摄体的对象，但因摄影环境的不同等，会处理为对应于不同被摄体的对象。例如，有时影子会映入到摄影条件差地摄影的图像的被摄体的一部分。此时，映入了影子的被摄体会被处理为原来的被摄体之外的别的被摄体。或者，有时还会因顺光环境与逆光环境的差异或明处或暗处的差异而处理为对应于不同被摄体的对象。即，由摄影环境差异等引起的噪声而摄影的被摄体会被处理为对应于与原来的被摄体不同的被摄体的对象。结果，在采用上述排名方法的情况下，因为各对象的重要度不能正确算出，所以各图像的重要度不能正确算出，各图像的排名错误
技术实现思路
本专利技术鉴于上述事情做出，其目的在于提供一种能正确算出各图像的重要度的图像管理装置。用于解决问题的手段为了解决上述课题，涉及本专利技术的图像管理装置具备图像重要度算出部件，根据图像各自包含的多个对象的特征量，算出各图像的重要度；图像选出部件，根据各图像的重要度，选出第1图像与重要度比第1图像低的第2图像；特征量修正部件，使用以第1图像中包含的多个对象的特征量和第2图像中包含的多个对象的特征量为参数的修正函数，修正第2图像中包含的多个对象的特征量；图像相似度算出部件，使用第1图像中包含的对象各自的特征量和特征量修正部件修正后的第2图像中包含的对象各自的特征量，算出第1 图像与第2图像之间的相似度即图像相似度；和图像重要度修正部件，根据第1图像的图像重要度和由图像相似度算出部件算出的图像相似度，修正第2图像的重要度。专利技术效果根据上述构成，通过适当修正第2图像中包含的各对象的特征量，以便根据以第1 图像中包含的多个对象的特征量和第2图像中包含的多个对象的特征量为参数的修正函数，按照两个图像的相似度，去除各对象中包含的噪声，由此能正确算出第2图像中包含的各对象的特征量，所以能正确算出第2图像的重要度。另外，涉及本专利技术的图像管理装置也可是第1图像具有比规定的重要度高的重要度，第2图像具有比规定的重要度低的重要度。根据该构成，通过适当设定规定的重要度，能限定重新估计重要度的图像数，所以能实现图像管理装置的处理负荷的降低。另外，涉及本专利技术的图像管理装置也可是具备对象数比较判定部件，该对象数比较判定部件对第1图像中包含的对象的个数与第2图像中包含的对象的个数进行比较，若由对象数比较判定部件判定为第1图像中包含的对象的个数与第2图像中包含的对象的个数相同，则特征量修正部件修正第2图像中包含的多个对象的特征量。根据该构成，作为第1图像和第2图像，能限定为因噪声而在各对象的特征量中产生差异的2个图像，所以能实现图像管理装置的处理负荷的降低。另外，在涉及本专利技术的图像管理装置中，也可是修正函数是如下函数，S卩使用根据第2图像中包含的多个对象的特征量的平均值和第1图像中包含的多个对象的特征量的平均值算出的修正系数，对第2图像中包含的对象的特征量中的每个特征量进行修正的函数。根据该构成，因为修正函数使用根据第2图像中包含的多个对象的特征量的平均值与第1图像中包含的多个对象的特征量的平均值算出的修正系数，所以第1图像中包含的多个对象与第2图像中包含的多个对象之间的对应关系不影响修正系数，所以能省略用于把握第1图像中包含的多个对象与第2图像中包含的多个对象之间的对应关系的处理， 所以能实现图像管理装置的处理负荷的降低。另外，在涉及本专利技术的图像管理装置中，也可是修正系数是第1图像中包含的多个对象的特征量的平均值与第2图像中包含的多个对象的特征量的平均值之比，修正函数是向第2图像中包含的对象的特征量中的每个特征量乘以修正系数的函数。根据该构成，因为能从第1图像中包含的多个对象各自的特征量与第2图像中包含的多个对象各自的特征量中抽取噪声引起的特征量差异，所以能进一步可靠地去除噪声。另外，在涉及本专利技术的图像管理装置中，也可是修正系数是第2图像中包含的多个对象的特征量的平均值与第1图像中包含的多个对象的特征量的平均值之间的差分值， 修正函数是向第2图像中包含的对象的特征量中的每个特征量加上修正系数的函数。根据该构成，即便在第2图像中包含的多个对象各自的特征量包含零的情况下， 所述特征量修正部件也不必执行防止零除法的处理，所以能实现由所述特征量修正部件执行的处理的简化。另外，在涉及本专利技术的图像管理装置中，也可是图像相似度算出部件具备图像内对象相似度算出部件，算出第1图像中包含的多个对象中的每个对象与第2图像中包含的多个对象中的每个对象之间的相似度，并根据算出的多个相似度，将第1图像中包含的多个对象与第2图像中包含的多个对象一对一地建立对应；和相似度平均值算出部件，算出由图像内对象相似度算出部件彼此一对一地建立了对应的对象彼此的相似度的平均值，并作为图像相似度输出。根据该构成，因为能抑制噪声对各对象的影响差异对于对象的相似度的影响，所以能更高精度地修正各对象的特征量。另外，在涉及本专利技术的图像管理装置中，也可是图像内对象相似度算出部件将与所算出的多个相似度的最高值相对应的2个对象建立对应，之后，将与去除建立了对应的对象的其他对象的组合相关的多个相似度的最高值所对应的2个对象建立对应。根据该构成，因为能仅根据对象的相似度来进行对象彼此的建立对应，所以能简化对象相似度算出部件进行的对象彼此的建立对应处理。另外，涉及本专利技术的图像管理装置也可是上述图像重要度修正部件还根据上述第 1图像中包含的对象的大小的平均值与上述第2图像中包含的对象的大小的平均值来修正第2图像的重要度。根据该构成，因为能使第1图像中包含的对象的大小与第2图像中包含的对象的大小的差异反映到第2图像的重要度，所以能更高精度地算出第2图像的重要度。另外，涉及本专利技术的图像管理装置也可是上述图像重要度修正部件使用以下关系式来修正上述第2图像的重要度，Sen，= (Scm-Scn) XSgX (Ssavem/Ssaven)+Sen其中Sg为所述图像相似度，Scm为所述第1图像的重要度，Scn为所述第2图像的图像重要度，Ssaven为所述第2图像中包含本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：前田和彦，
申请(专利权)人：松下电器产业株式会社，
类型：发明
国别省市：
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