JP7675384B2

JP7675384B2 - スライドショー生成方法、プログラム、及び、スライドショー生成装置

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Publication number: JP7675384B2
Application number: JP2022551844A
Authority: JP
Inventors: 徳夫中谷; 翔太久保
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2020-09-25
Filing date: 2021-09-07
Publication date: 2025-05-13
Anticipated expiration: 2041-09-07
Also published as: WO2022065018A1; JPWO2022065018A1; EP4221192A1; EP4221192A4; US12190912B2; US20230282242A1

Description

本開示は、スライドショー生成方法、プログラム、及び、スライドショー生成装置に関する。

特許文献１は、複数の画像を順次切り替え表示する画像再生装置を開示する。当該画像再生装置は、画像に関連付けられている関連情報を画像毎に記憶管理し、画像毎に当該関連情報を参照して当該画像を評価し、評価結果に基づいて所定数の画像を評価の高い順に再生対象として抽出し、抽出した複数の画像を順次切り換え表示する。これにより、当該画像再生装置は、ユーザが多数の画像を確認しながら所望する再生対象を選択する作業を事前に行うことなく、再生対象として適切な画像を所定数分選択して順次切り換え再生できる。

特開２００６－２７９１１８号公報

本開示は、再生対象として適切な映像データを選択できるスライドショー生成方法等を提供する。

本開示におけるスライドショー生成方法は、複数の映像データを取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された第１映像データを第１グループに分類する第１分類ステップと、前記取得ステップで取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データであって、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを前記第１グループに分類する第２分類ステップと、前記第１グループに属する、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択し、選択した前記１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する生成ステップと、を含む。

また、本開示におけるプログラムの一態様は、本開示におけるスライドショー生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

また、本開示におけるスライドショー生成装置は、複数の映像データを取得する取得部と、前記取得部が取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された第１映像データを第１グループに分類する第１分類部と、前記取得部が取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データであって、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを前記第１グループに分類する第２分類部と、前記第１グループに含まれる、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択し、選択した前記１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する生成部と、を備える。

本開示におけるスライドショー生成方法等によれば、再生対象として適切な映像データを選択できる。

図１は、実施の形態におけるスライドショー生成システムの構成を示す概略図である。図２は、実施の形態におけるスライドショー生成装置のハードウェア構成を示す図である。図３は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の機能構成を示すブロック図である。図４は、実施の形態におけるスライドショー生成装置のスライドショーデータの生成の処理手順を示すフローチャートである。図５は、実施の形態におけるスライドショー生成装置のスライドショーの再生の処理手順を示すフローチャートである。図６は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の画像データの分類の処理手順を示すフローチャートである。図７は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の画像データの分類の追加処理の処理手順を示すフローチャートである。図８は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の動画像データの分類の処理手順を示すフローチャートである。図９は、実施の形態におけるスライドショー生成装置のスライドショーデータの生成の処理手順を示すフローチャートである。図１０は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の画像データの分類の第１例を示す図である。図１１は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の画像データの分類の第２例を示す図である。図１２は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の動画像データの分類の第１例を示す図である。図１３は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の動画像データの分類の第２例を示す図である。図１４は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の動画像データの分類の第３例を示す図である。図１５は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の動画像データの分類の第４例を示す図である。図１６は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の動画像データの分類の第５例を示す図である。図１７は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の動画像データの分類の第６例を示す図である。図１８は、実施の形態におけるスライドショー生成装置の処理手順を示すフローチャートである。

（本開示の基礎となった知見）
まず、発明者らの着眼点が、下記に説明される。

従来、画像データ及び動画像データ等の映像データの解析を行い、解析結果を用いて複数の当該映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する機能を有する装置がある。或いは、映像データが生成された日時に基づいてスライドショーデータを生成し、ユーザに通知する装置がある。例えば、モニタ等の表示装置は、スライドショーデータに基づいて複数の映像データを表示する順序を決定し、決定した順序で複数の映像データを順次表示（再生）する。つまり、モニタ等の表示装置は、スライドショーデータに基づいてスライドショー（ショートムービーともいう）を表示する。これらのスライドショーデータを生成する機能は、個々人が対象であり、例えば、個々人が所有するスマートフォン等の機器に採用される。

また、従来、家族等の集団で共有されるレコーダ等の装置は、個々人が所有するスマートフォン又はデジタルカメラ等で撮影した写真（画像データ）及び動画（動画像データ）等の映像データを取り込む機能を有する。しかしながら、当該装置に映像データが取り込まれたとしても、当該映像データをユーザが有効に活用できる状況にはなっていない。

そこで、当該装置に取り込まれている映像データをユーザにとって魅力のあるスライドショーとしてユーザに対して表示する機能について考える。

例えば、家族が運動会又は旅行に行った場合について考える。この場合、近年では、家族それぞれが、自分が所有するスマートフォン又はデジタルカメラを用いて写真又は動画を撮ることが多い。そのため、家族がそれぞれ興味を持った写真又は動画のデータ（つまり、映像データ）がそれぞれのスマートフォン又はデジタルカメラに記録される。

これらのスマートフォン又はデジタルカメラに記録された映像データを用いてスライドショーデータを生成し、家族のそれぞれの視点で生成された映像データを表示装置等で表示することで、運動会及び旅行等の家族が行ったイベントを家族全員で全体的に振り返ることができる。

また、複数の映像データを用いてスライドショーデータを生成する装置であれば、ユーザが自らスライドショーデータを生成する、又は、映像データを表示装置に表示させる等の指示をすることなく、ユーザに映像データを見せることができる。

例えば、この種のスライドショーデータを生成する装置であるスライドショー生成装置は、複数の装置それぞれから映像データを取り込み、取り込んだ映像データ全てについて画像解析（又は動画像解析）を行い、映像データの被写体又は映像データのイベントを判定する。スライドショー生成装置は、判定した被写体又はイベント毎に応じた映像データを再生する順序を示すスライドショーデータを生成する。例えば、スライドショー生成装置は、電源がオンされた際にユーザに通知を行い、生成したスライドショーデータに基づいて、映像データを表示装置に順次表示させる、つまり、スライドショーを表示させる。これにより、ユーザは、スライドショーを見ることで、家族で行ったイベントを家族で振り返ったり、家族で楽しんだりすることができる。

ここで、複数の映像データの中には、互いに異なるイベントの映像データが含まれる場合がある。このような複数の映像データからスライドショーデータを生成するには、映像データをイベント毎に適切に分類し、分類した映像データ毎にスライドショーデータを生成することが重要である。

しかしながら、複数の映像データをイベント毎に適切に分類することが困難である場合がある。具体的には、スライドショー生成装置が、スマートフォン等の複数の装置それぞれで生成された映像データを取り込み、取り込んだ映像データに基づいてスライドショーデータを生成することが困難である場合がある。

例えば、映像データには、生成された日時と、生成された場所を示すＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）データとが含まれる（紐づけられている）場合がある。しかしながら、例えば、ＧＰＳデータは、記録方式が装置毎に異なることがある。この場合、例えば、スライドショー生成装置が各装置から映像データを取得し、取得した映像データに紐づけられたＧＰＳデータに基づき映像データを分類し、分類した映像データ毎にスライドショーデータを生成しようとしても、ＧＰＳデータが読み取れない場合がある。特に、動画像データについては、画像データにおけるＥＸＩＦ（ＥｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅＩｍａｇｅＦｉｌｅＦｏｒｍａｔ）のような共通の規格がなく、機器によって撮影条件に関するデータの規格が異なる場合がある。

そのため、映像データを日時、場所等の撮影条件によって適切に分類できず、スライドショーデータを生成できない問題がある。

以上を鑑み、発明者らは本開示を創作するに至った。

以下、適宜図面を参照しながら、各実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

なお、発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面及び以下の説明を提供するのであって、これらによって請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

（実施の形態）
［１．構成］
図１は、実施の形態におけるスライドショー生成システム４００の構成を示す概略図である。図２は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００のハードウェア構成を示す図である。図３は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の機能構成を示すブロック図である。

スライドショー生成システム４００は、所定の条件に基づいて複数の映像データを複数のグループに分類（グルーピング）し、グループ毎に映像データを順次表示装置で表示（再生）する順序を示すスライドショーデータを生成し、生成したスライドショーデータに基づいて映像データを表示装置が順次表示する（つまり、スライドショーを再生する）システムである。

スライドショー生成システム４００は、スライドショー生成装置１００と、撮像装置２００と、表示装置３００と、を備える。なお、図１に示すスマートフォン２０１、スマートフォン２０２、デジタルカメラ２０３、及び、ビデオカメラ２０４は、それぞれ、撮像装置２００の一例である。

スライドショー生成装置１００は、スマートフォン２０１、スマートフォン２０２、デジタルカメラ２０３、及び、ビデオカメラ２０４のそれぞれから、映像データを取得する。つまり、スライドショー生成装置１００は、複数の撮像装置２００のそれぞれから、映像データを取得する。なお、図３には、１つの撮像装置２００を図示しているが、スライドショー生成装置１００が映像データを取得する撮像装置２００は、２つでもよいし、３以上でもよい。

また、本実施の形態では、映像データとは、画像データ又は動画像データであることを示す。

撮像装置２００は、対象を撮像することで映像データを生成して記憶し、スライドショー生成装置１００と通信することで、記憶している映像データをスライドショー生成装置１００に送信する装置である。撮像装置２００は、例えば、スマートフォン２０１、２０２、デジタルカメラ２０３、又は、ビデオカメラ２０４等である。

スライドショー生成装置１００は、後述する所定の処理手順に基づいて取得した複数の映像データの再生順序を示すスライドショーデータを生成する。また、スライドショー生成装置１００は、生成したスライドショーデータが示す再生順序に基づいて、映像データを表示装置３００に順次表示させる。

表示装置３００は、映像データに基づいて画像又は動画像である映像を表示する装置である。表示装置３００は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（ＥｌｅｃｔｒｏＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等のモニタ装置である。表示装置３００は、例えば、スライドショー生成装置１００から順次出力される映像データに基づいて映像を順次表示する。

スライドショー生成装置１００は、例えば、ＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃ）プレーヤ、レコーダ、ゲーム装置、又は、パーソナルコンピュータ等により実現される装置である。

図２に示すように、スライドショー生成装置１００は、例えば、通信ＩＦ１１０ａと、プロセッサ１３０ａと、コンテンツ出力ＩＦ１７０ａと、受光センサ１８０ａと、記録媒体１９０ａと、により実現される。

通信ＩＦ１１０ａは、スマートフォン２０１及びデジタルカメラ２０３等と通信するための通信インターフェースである。通信ＩＦ１１０ａは、例えば、アンテナと、無線通信回路と、により実現される。スライドショー生成装置１００がスマートフォン２０１及びデジタルカメラ２０３等と通信する際の通信規格は、特に限定されない。例えば、スライドショー生成装置１００は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格に基づきスマートフォン２０１及びデジタルカメラ２０３等と通信する。

プロセッサ１３０ａは、スライドショー生成装置１００が備える各構成要素を制御するプロセッサである。

コンテンツ出力ＩＦ１７０ａは、表示装置３００の一例であるテレビ３００ａと通信するための通信線が接続されるコネクタである。プロセッサ１３０ａは、例えば、記録媒体１９０ａに記憶されている映像データ及び音声データ等のコンテンツを、コンテンツ出力ＩＦ１７０ａを介してテレビ３００ａに送信することで、テレビ３００ａに当該コンテンツの映像及び音声を出力させる。

受光センサ１８０ａは、操作卓等のユーザが操作する機器からの赤外光等の光信号を受光するセンサである。プロセッサ１３０ａは、例えば、受光センサ１８０ａで受光された光信号に基づいて、つまり、ユーザからの指示に基づいて、各種処理を実行する。

記録媒体１９０ａは、映像データ及びプロセッサ１３０ａが実行する制御プログラム等の情報を記憶する記憶装置である。記録媒体１９０ａは、例えば、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等である。

また、図３に示すように、スライドショー生成装置１００は、機能構成として、例えば、通信部１１０と、取得部１２０と、制御部１３０と、推定部１４０と、分類部１５０と、生成部１６０と、出力部１７０と、デコーダ部１７１と、受信部１８０と、記憶部１９０と、を備える。

通信部１１０は、撮像装置２００と通信するための通信インターフェースである。通信部１１０は、例えば、通信ＩＦ１１０ａにより実現される。なお、通信部１１０は、撮像装置２００と、無線通信してもよいし、通信線等を介して有線通信してもよい。また、通信部１１０と撮像装置２００とが通信する際の通信規格は、任意でよい。例えば、制御部１３０は、通信部１１０を介して取得された映像データを、取得部１２０を介して記憶部１９０に記憶させる。

取得部１２０は、記憶部１９０に記憶されている複数の映像データを取得する処理部である。

制御部１３０は、スライドショー生成装置１００が備える各構成要素を制御する処理部である。

推定部１４０は、取得部１２０が取得した映像データを画像解析することで映像データのイベントの種別を推定する処理部である。イベントとは、例えば、旅行、運動会、買い物等のおでかけ等の行事である。推定部１４０は、映像データを画像解析することで、当該映像データが、旅行中に生成された映像データ（つまり、旅行で撮像された映像データ）であるか、運動会で生成された映像データ（つまり、運動会で撮像された映像データ）であるか、買い物等のおでかけ中に生成された映像データ（つまり、おでかけ時に撮像された映像データ）であるかを推定する。例えば、推定部１４０は、映像データを画像解析することで、当該映像データのイベントが旅行である確率が８０％であり、運動会である確率が２０％である、等のように、当該映像データのイベントが何であるかの可能性（確率）を算出する。なお、推定部１４０が推定するイベントは、予め任意に定められてよい。

分類部１５０は、取得部１２０が取得した映像データを複数のグループに分類する処理部である。分類部１５０は、例えば、取得部１２０が取得した映像データを、推定部１４０が推定したイベント毎に分類する。例えば、分類部１５０は、イベントが旅行である映像データをグループＡに分類し、イベントが運動会である映像データをグループＢに分類する等して、映像データをイベント毎に分類する。

分類部１５０は、例えば、第１分類部１５１と、第２分類部１５２と、第３分類部１５３と、を含む。

第１分類部１５１は、映像データのうち画像データを分類する処理部である。例えば、第１分類部１５１は、取得部１２０が取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された画像データ（第１映像データともいう）を同じグループ（例えば、第１グループ）に分類する。

例えば、第１分類部１５１は、取得部１２０が取得した複数の映像データのうちの複数の第１映像データのそれぞれについて、生成された場所と所定の第１場所との距離を算出する。この場合、第１分類部１５１は、当該距離が所定の第１距離未満と算出された第１映像データである近距離第１映像データと、当該距離が所定の第１距離以上と算出された第１映像データである遠距離第１映像データとで、異なるグループに分類する。

なお、所定の第１距離は、例えば、１０ｋｍ、３０ｋｍ、又は、１００ｋｍ等と予め定められるが、任意の距離が定められてよい。

第２分類部１５２は、映像データのうち動画像データを分類する処理部である。例えば、第２分類部１５２は、取得部１２０が取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データ（本実施の形態では、動画像データ）であって、あるグループ（例えば、第１グループ）に属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを第１グループに分類する。より具体的には、第２分類部１５２は、取得部１２０が取得した複数の映像データのうちの第２映像データについて、生成された日時が最も近い第１映像データを含むグループであって、当該グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時の間の日時に生成された第２映像データを、当該グループに分類する。

場所情報は、位置を特定できる情報であればよく、特に限定されない。場所情報は、例えば、ＧＰＳデータ（座標データ）でもよいし、「日本」、又は、「大阪府」等の地域を特定できる情報でもよい。

以下、本実施の形態では、場所情報を含む映像データを画像データとし、場所情報を含まない映像データを動画像データとして説明する。

例えば、映像データは、当該映像データを生成した撮像装置２００を示す識別データを含む。この場合、例えば、第２分類部１５２は、第２映像データが生成された日時が、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に位置する場合であって、且つ、第２映像データに含まれる識別データが示す撮像装置２００と、第１グループに属する複数の第１映像データに含まれる識別データが示す撮像装置２００とが一致する場合、第１グループに第２映像データを分類する。

例えば、第１グループに属する画像データがデジタルカメラ２０３によって生成され、動画像データがデジタルカメラ２０３によって生成されたとする。この場合、例えば、第２分類部１５２は、当該動画像データが当該画像データと同一日に生成されていれば、当該動画像データを第１グループに分類する。一方、例えば、第１グループに属する画像データがデジタルカメラ２０３によって生成され、動画像データがビデオカメラ２０４によって生成されたとする。この場合、例えば、第２分類部１５２は、当該動画像データが当該画像データと同一日に生成されたとしても、当該動画像データを第１グループには分類しない。

なお、ここで、場所情報を含まないとは、スライドショー生成装置１００が認識できる場所情報を含まないことを意味する。例えば、スライドショー生成装置１００が認識できない規格等の場所情報を動画像データが含んでいたとしても、当該動画像データは、場所情報を含まないと判定されるとして説明する。

また、例えば、第１分類部１５１は、取得部１２０が取得した複数の映像データのうち、第１グループに属する複数の第１映像データとは、生成された日にち及び場所の少なくとも一方が異なる第３映像データ（本実施の形態では、画像データ）を第２グループに分類する。つまり、例えば、第１分類部１５１は、生成された日にち及び場所の少なくとも一方が異なる画像データについては、異なるグループに分類する。

この場合、例えば、第２分類部１５２は、時系列で見た場合に、第２映像データが生成された日時が、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時と、第２グループに属する複数の第３映像データのそれぞれが生成された日時との間に位置するとき、第１グループ及び第２グループのいずれかに分類された映像データのうち、第２映像データが生成された日時と最も近い日時に生成された映像データが属するグループに、第２映像データを分類する。

或いは、この場合、例えば、第２分類部１５２は、時系列で見た場合に、第２映像データが生成された日時が、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時と、第２グループに属する複数の第３映像データのそれぞれが生成された日時との間に位置するとき、第１グループ及び第２グループのいずれかに分類された映像データのうち、第２映像データのイベントの種別と最も一致率が高いイベントの種別である映像データが属するグループに、第２映像データを分類する。

例えば、第１グループに属する映像データのイベントの種別が「運動会」であり、第２グループに属する映像データのイベントの種別が「おでかけ」であるとする。また、第２映像データのイベントの種別が、８０％の確率で「運動会」であり、２０％の確率で「おでかけ」であるとする。この場合、第２分類部１５２は、当該第２映像データを第１グループに分類する。

第３分類部１５３は、各グループについて、映像データが所定の数に達しているか否かを判定する処理部である。スライドショー生成装置１００は、グループ毎に、映像データを順番に表示装置３００に表示させるためのスライドショーデータを生成する。スライドショーが表示装置３００に表示される時間は、ある程度の長さがあることが要求される。そのため、各グループには、ある程度の数の映像データが属しているとよい。そこで、第３分類部１５３は、各グループについて、映像データが所定の数に達しているか否かを判定し、達していないグループには、当該グループに属する映像データと関係性のある可能性が高い映像データを追加する。

例えば、第３分類部１５３は、第１グループに属する複数の映像データの数が所定の数未満であるか否かを判定する。第３分類部１５３は、第１グループに属する複数の映像データの数が所定の数未満であると判定した場合、第１グループに属する第１映像データが生成された場所が所定の場所（所定の第２場所）から所定の距離（所定の第２距離）以上離れた場所であるか否かを判定する。

なお、所定の数は、予め任意に定められてよく、特に限定されない。

所定の第２場所は、予め任意に定められてよく、特に限定されない。所定の第２場所は、例えば、ユーザの自宅である。

また、所定の第２距離は、予め任意に定められてよく、特に限定されない。所定の第２距離は、例えば、１０ｋｍ、３０ｋｍ、又は、１００ｋｍ等と予め定められるが、任意の距離が定められてよい。

第３分類部１５３は、第１グループに属する第１映像データが生成された場所が所定の第２場所から所定の第２距離以上離れた場所であると判定した場合、取得部１２０が取得した複数の映像データのうち、第１グループに属する複数の映像データのそれぞれが生成された日にちの翌日以降に生成された映像データを抽出する。さらに、第３分類部１５３は、抽出した映像データが生成された場所と、第１グループに属する第１映像データが生成された場所とが同じであるか否かを判定する。

なお、場所が同じとは、例えば、場所情報の一例であるＧＰＳデータが示す座標データが完全に一致することを意味するだけでなく、例えば、「日本」又は「大阪府」等の地域名が同じである場合、街区が同じである場合、又は、２つの第１映像データが生成された場所が予め任意に定められる所定の距離（所定の第３距離）以内である場合等も意味する。

第３分類部１５３は、抽出した映像データが生成された場所と、第１グループに属する第１映像データが生成された場所とが同じであると判定した場合、抽出した映像データを第１グループに分類する。

生成部１６０は、取得部１２０が取得した映像データに基づいてスライドショーデータを生成する処理部である。具体的には、生成部１６０は、分類部１５０が映像データを分類したグループ毎に、当該グループに属する映像データの再生順序を示すスライドショーデータを生成する。例えば、生成部１６０は、第１グループに属する、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択し、選択した１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する。

スライドショーデータとは、複数の映像データの再生順序を示すデータでもよいし、複数の映像データを繋いだ動画像データであってもよい。

例えば、生成部１６０は、第１グループに含まれる複数の映像データを、生成された日時が早い映像データから順に時系列で配列する。

ここで、例えば、生成部１６０は、配列した複数の映像データにおける先頭の映像データが生成された日時から、末尾の映像データが生成された日時までの総期間をＮ（Ｎは２以上の整数）等分し、配列した複数の映像データを、Ｎ等分された総期間のうちのそれぞれの期間毎に分類した複数の小集合を生成する。

或いは、例えば、生成部１６０は、配列した複数の映像データを配列順にＭ個（Ｍは２以上の整数）毎に分類した複数の小集合を生成する。

生成部１６０は、例えば、生成した小集合毎に１以上の映像データを選択する。

なお、生成部１６０は、第１グループに属する複数の映像データに画像データ及び動画像データが含まれる場合、動画像データを優先して選択してもよい。

また、生成部１６０は、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、最も多いイベントの種別の映像データを優先して選択してもよい。

或いは、生成部１６０は、第１グループに属する複数の映像データから所定の数の映像データを選択する場合、所定の数のうちの半数を、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、数が多いイベントの種別の映像データから順に選択してもよい。

また、例えば、生成部１６０は、所定の数のうちの残りの半数を、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、所定の数のうちの半数として選択しなかった映像データを選択する。

或いは、生成部１６０は、所定の数のうちの残りの半数を、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、数が少ないイベントの種別の映像データから順に選択してもよい。

デコーダ部１７１は、映像データ等のコンテンツを出力部１７０から出力する際に、表示装置３００で表示できるように、例えば、符号化（例えば、圧縮）されたコンテンツを復号（例えば、解凍）する処理部である。

取得部１２０、制御部１３０、推定部１４０、分類部１５０、生成部１６０、及び、デコーダ部１７１等の処理部は、例えば、記憶部１９０に記憶される制御プログラム及び当該制御プログラムを実行するプロセッサ１３０ａにより実現される。

なお、各種処理部は、それぞれが互いに異なるプロセッサにより実現されてもよいし、同じプロセッサにより実現されてもよい。

出力部１７０は、生成部１６０が生成したスライドショーデータに基づいて、複数の映像データを出力する通信インターフェースである。出力部１７０は、例えば、コンテンツ出力ＩＦ１７０ａにより実現される。なお、出力部１７０は、表示装置３００と、有線通信してもよいし、無線通信してもよい。また、通信部１１０と出力部１７０とは、１つのハードウェア（より具体的には、通信インターフェース）で実現されてもよい。

また、出力部１７０は、スライドショーデータと複数の映像データとを表示装置３００に出力してもよい。この場合、例えば、表示装置３００は、スライドショーデータに基づいて、複数の映像データが示す映像を順次表示する。或いは、出力部１７０は、スライドショーデータに基づいて、映像データを順次出力してもよい。この場合、表示装置３００は、出力された映像データが示す映像を順次表示する。

受信部１８０は、ユーザからの指示を取得するデバイスである。受信部１８０は、例えば、ユーザが操作する操作卓が発した光信号を受光する。受信部１８０は、例えば、受光センサ１８０ａにより実現される。

記憶部１９０は、複数の映像データを記憶する記憶装置である。記憶部１９０は、例えば、記録媒体１９０ａより実現される。

［１－２．動作］
以上のように構成されたスライドショー生成装置１００について、動作を以下説明する。

＜処理手順＞
図４は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００のスライドショーデータの生成の処理手順を示すフローチャートである。

まず、スライドショー生成装置１００は、撮像装置２００から映像データを取り込む（ステップＳ１０１）。例えば、制御部１３０は、通信部１１０を介して映像データを受信する。

次に、スライドショー生成装置１００は、取り込んだ映像データを記憶部１９０に書き込む、つまり、記憶させる（ステップＳ１０２）。例えば、制御部１３０は、通信部１１０を介して受信した映像データを、取得部１２０を介して記憶部１９０に記憶させる。制御部１３０は、例えば、日にち毎のフォルダを作成して記憶部１９０に記憶させ、通信部１１０を介して映像データを受信した場合に、映像データが生成された日にちに基づいて映像データを各フォルダに分類する。

スライドショー生成装置１００は、例えば、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２を繰り返すことで、記憶部１９０に複数の映像データを記憶させる。

次に、取得部１２０は、記憶部１９０に記憶された複数の映像データを取得する（ステップＳ１０３）。

次に、推定部１４０は、取得部１２０が取得した複数の映像データのそれぞれを画像解析することで、複数の映像データのそれぞれのイベントの種別を推定する（ステップＳ１０４）。

次に、分類部１５０は、画像データを所定の条件に基づいて複数のグループのうちのいずれかに分類する（ステップＳ１０５）。なお、画像データの分類の詳細については、後述する。

次に、分類部１５０は、動画像データを所定の条件に基づいて複数のグループのうちのいずれかに分類する（ステップＳ１０６）。例えば、分類部１５０は、ステップＳ１０５で複数のグループに分類した画像データが属するいずれかのグループに、動画像データを分類する。なお、動画像データの分類の詳細については、後述する。

次に、生成部１６０は、分類部１５０が分類したグループ毎に、グループに属する複数の映像データから１以上の映像データを選択する（ステップＳ１０７）。

次に、生成部１６０は、分類部１５０が分類したグループ毎に、選択した１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する（ステップＳ１０８）。このように、スライドショー生成装置１００は、グループ毎のスライドショーデータを生成する。

生成部１６０は、生成したスライドショーデータを記憶部１９０に記憶させる。

図５は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００のスライドショーの再生の処理手順を示すフローチャートである。

例えば、スライドショー生成装置１００は、ステップＳ１０１～ステップＳ１０８を実行することで、スライドショーデータ及びシナリオ一覧情報を生成し、ユーザによって電源がＯＦＦにされたとする。

スライドショー生成装置１００は、電源がＯＮにされたか否かを判定する（ステップＳ１０９）。例えば、制御部１３０は、受信部１８０を介してユーザから電源をＯＮにする指示を示す信号を受信したか否か、又は、図示しない電源ボタンが押下されたか否かを判定する。

制御部１３０は、スライドショー生成装置１００の電源がＯＮにされていないと判定した場合（ステップＳ１０９でＮｏ）、処理をステップＳ１０９に戻す。

一方、制御部１３０は、スライドショー生成装置１００の電源がＯＮにされたと判定した場合（ステップＳ１０９でＹｅｓ）、取得部１２０に記憶部１９０からスライドショーデータを取得させる（ステップＳ１１０）。ここで、例えば、制御部１３０は、グループ毎のスライドショーデータの一覧であるシナリオ一覧情報を生成する。シナリオ一覧情報は、例えば、各スライドショーデータのタイトルを表にしたデータである。当該タイトルは、任意に定められてよい。当該タイトルは、グループに属する映像データが生成された日付、場所、又は、グループに属する映像データのイベントの種別等でもよい。

次に、制御部１３０は、シナリオ一覧情報を出力部１７０に表示装置３００へ出力させることで、表示装置３００にシナリオ一覧情報を表示させる（ステップＳ１１１）。

次に、制御部１３０は、ユーザからシナリオの選択を取得する（ステップＳ１１２）。例えば、ユーザは、操作卓を操作することで、シナリオ一覧情報として表示装置３００に表示された複数のシナリオ（例えば、スライドショーデータのタイトル）の中から、１つのシナリオを選択し、選択したシナリオを示す信号を操作卓に送信させる。制御部１３０は、例えば、受信部１８０を介して、ユーザが選択したシナリオを示す信号を受信する。これにより、制御部１３０は、シナリオの選択を取得する。

次に、制御部１３０は、選択されたシナリオに基づいて、つまり、選択されたシナリオのスライドショーデータに基づいて、映像データを出力部１７０に順次出力させることで、表示装置３００に映像データが示す画像又は動画像を順次表示させる（ステップＳ１１３）。もちろん、制御部１３０は、複数の映像データと、当該複数の映像データを表示する順番を示すスライドショーデータとを出力部１７０に表示装置３００へまとめて出力させてもよい。

図６は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の画像データの分類の処理手順を示すフローチャートである。具体的には、図６は、ステップＳ１０５の詳細を示すフローチャートである。

第１分類部１５１は、記憶部１９０に記憶された、画像データが分類されたフォルダのいずれかを選択する（ステップＳ２０１）。上記した通り、例えば、制御部１３０は、映像データが生成された日にちに基づいて、映像データを日にち毎に作成されたフォルダに分類する。つまり、各フォルダには、生成された日にちが同じ映像データがまとめられている。例えば、第１分類部１５１は、複数のフォルダからグループを分類していない未分類の画像データが格納されたフォルダのうちで、最も早く生成された画像データを格納しているフォルダを選択する。

次に、第１分類部１５１は、選択したフォルダに格納された画像データのうちで、未だにどのグループにも分類されていない、言い換えると、どのグループにも属していない画像データを選択する（ステップＳ２０２）。第１分類部１５１は、どのグループにも属していない画像データが複数ある場合、任意の１つを選択すればよい。

次に、第１分類部１５１は、選択した画像データの生成日と同じ生成日の映像データが属するグループが存在するか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

第１分類部１５１は、選択した画像データの生成日と同じ生成日の映像データが属するグループが存在すると判定した場合（ステップＳ２０３でＹｅｓ）、選択した画像データが、存在すると判定した当該グループに属する画像データと生成された場所が同じであるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。

第１分類部１５１は、選択した画像データが、存在すると判定した当該グループに属する画像データと生成された場所が同じであると判定した場合（ステップＳ２０４でＹｅｓ）、存在すると判定した当該グループを選択する（ステップＳ２０５）。

一方、第１分類部１５１は、ステップＳ２０３でＮｏと判定した場合、又は、ステップＳ２０４でＮｏと判定した場合、新たなグループを生成して選択する（ステップＳ２０６）。

第１分類部１５１は、ステップＳ２０５又はステップＳ２０６の次に、選択したグループに選択した画像データを追加する（ステップＳ２０７）。言い換えると、第１分類部１５１は、選択した画像データが選択したグループに属するように、選択した画像データと選択したグループとを紐付ける。

次に、第１分類部１５１は、選択したフォルダに未分類の画像データが存在するか否かを判定する（ステップＳ２０８）。

第１分類部１５１は、選択したフォルダに未分類の画像データが存在すると判定した場合（ステップＳ２０８でＹｅｓ）、処理をステップＳ２０２に戻す。

一方、第１分類部１５１は、選択したフォルダに未分類の画像データが存在しないと判定した場合（ステップＳ２０８でＮｏ）、各グループに属する映像データの数が所定の数以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０９）。

第１分類部１５１は、各グループに属する映像データの数が所定の数以上であると判定した場合（ステップＳ２０９でＹｅｓ）、画像データの分類処理を終了する。

一方、第１分類部１５１は、各グループに属する映像データの数が所定の数以上ではないと判定した場合（ステップＳ２０９でＮｏ）、つまり、属する映像データの数が所定の数未満のグループが存在すると判定した場合、追加処理へ移行する。

図７は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の画像データの分類の追加処理（つまり、ステップＳ２０９でＮｏの場合の処理の続き）の処理手順を示すフローチャートである。

第３分類部１５３は、グループに属する映像データが所定の数未満のグループに属する当該映像データ（より具体的には、画像データ）が生成された位置が、所定の位置から所定の距離以上離れているか否かを判定する（ステップＳ２１０）。例えば、所定の位置が自宅であり、所定の距離が３０ｋｍであるとする。この場合、第３分類部１５３は、画像データが生成された位置が、自宅から３０ｋｍ以上離れているか否かを判定する。

第３分類部１５３は、グループに属する映像データが所定の数未満のグループに属する当該映像データが生成された位置が、所定の位置から所定の距離以上離れていないと判定した場合（ステップＳ２１０でＮｏ）、追加処理（より具体的には、画像データの分類処理）を終了する。

一方、第３分類部１５３は、グループに属する映像データが所定の数未満のグループに属する当該映像データが生成された位置が、所定の位置から所定の距離以上離れていると判定した場合（ステップＳ２１０でＹｅｓ）、ステップＳ２０１で選択したフォルダの翌日のフォルダを選択する（ステップＳ２１１）。つまり、第３分類部１５３は、ステップＳ２１０でＹｅｓの場合、ステップＳ２０１で選択したフォルダに格納されている画像データが生成された日時の翌日に生成された画像データを格納しているフォルダを選択する。

次に、第３分類部１５３は、選択したフォルダに格納された画像データのうちで、いずれかのグループに分類されていない画像データを選択する（ステップＳ２１２）。

次に、第３分類部１５３は、選択した画像データが生成された位置と、グループに属する映像データが所定の数未満のグループに属する当該映像データが生成された位置とが一致するか否かを判定する（ステップＳ２１３）。

第３分類部１５３は、選択した画像データが生成された位置と、グループに属する映像データが所定の数未満のグループに属する当該映像データが生成された位置とが一致すると判定した場合（ステップＳ２１３でＹｅｓ）、当該グループに選択した画像データを追加する（ステップＳ２１４）。

第３分類部１５３は、ステップＳ２１４の次に、又は、ステップＳ２１３でＮｏと判定した場合、選択したフォルダに、いずれかのグループに分類されていない（つまり、未分類の）画像データが存在するか否かを判定する（ステップＳ２１５）。

第３分類部１５３は、選択したフォルダに、いずれかのグループに分類されていない画像データが存在すると判定した場合（ステップＳ２１５でＹｅｓ）、処理をステップＳ２１２に戻す。

一方、第３分類部１５３は、選択したフォルダに、いずれかのグループに分類されていない画像データが存在しないと判定した場合（ステップＳ２１５でＮｏ）、選択したフォルダに格納されている画像データが１つも所定の数未満のグループに追加されなかったか否かを判定する（ステップＳ２１６）。

第３分類部１５３は、選択したフォルダに格納されている画像データが１つも所定の数未満のグループに追加されなかったと判定した場合（ステップＳ２１６でＹｅｓ）、追加処理（より具体的には、画像データの分類処理）を終了する。

一方、第３分類部１５３は、選択したフォルダに格納されている画像データが１つでも所定の数未満のグループに追加されたと判定した場合（ステップＳ２１６でＮｏ）、処理をステップＳ２０９に戻す。

第３分類部１５３は、例えば、ステップＳ２１６でＮｏの場合に、さらに、ステップＳ２０９でＮｏであり、さらに、ステップＳ２１０でＹｅｓである場合、ステップＳ２１１で、さらに、翌日のフォルダを選択する。このように、第３分類部１５３は、グループに属する映像データが所定の数未満のグループが存在する場合、当該グループに属する画像データの翌日以降に生成された画像データを、生成された位置に応じて当該グループに追加する。

図８は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の動画像データの分類の処理手順を示すフローチャートである。具体的には、図８は、ステップＳ１０６の詳細を示すフローチャートである。

第２分類部１５２は、記憶部１９０に記憶された、動画像データが分類されたフォルダのいずれかを選択する（ステップＳ３０１）。例えば、第２分類部１５２は、複数のフォルダからグループを分類していない未分類の動画像データが格納されたフォルダのうちで、最も早く生成された動画像データを格納しているフォルダを選択する。

次に、第２分類部１５２は、分類情報を取得する（ステップＳ３０２）。

分類情報とは、映像データが分類されたグループの情報である。上記した通り、ステップＳ２０１～ステップＳ２１６が実行されることにより、画像データは、いずれかのグループに分類される。第２分類部１５２は、例えば、以降の処理により、分類情報に基づいて、分類情報に含まれるグループのうちのいずれかのグループに動画像データを分類する。

次に、第２分類部１５２は、選択したフォルダに格納されている動画像データのうちで、いずれかのグループに分類されていない動画像データを選択する（ステップＳ３０３）。

次に、第２分類部１５２は、選択した動画像データが生成された日にち（生成日）と同じ生成日の映像データが属するグループが複数存在するか否かを判定する（ステップＳ３０４）。つまり、第２分類部１５２は、選択した動画像データの生成日と同じ生成日の映像データが属するグループが複数存在するか、１つしか存在しないかを判定する。

第２分類部１５２は、選択した動画像データの生成日と同じ生成日の映像データが属するグループが複数存在すると判定した場合（ステップＳ３０４でＹｅｓ）、当該複数のグループのうちで、選択した動画像データが生成された時刻に最も近い映像データが属するグループを選択する（ステップＳ３０５）。

一方、第２分類部１５２は、選択した動画像データの生成日と同じ生成日の映像データが属するグループが１つしか存在しないと判定した場合（ステップＳ３０４でＮｏ）、当該唯一のグループを選択する（ステップＳ３０６）。

なお、例えば、第２分類部１５２は、ステップＳ３０４で、選択した動画像データの生成日と同じ生成日の画像データが存在しないと判定した場合、新たなグループを生成して選択してもよい。

第２分類部１５２は、ステップＳ３０５又はステップＳ３０６の次に、選択したグループに選択した動画像データを追加する（ステップＳ３０７）。

次に、第２分類部１５２は、選択したフォルダに、いずれかのグループに分類されていない動画像データ、つまり、未分類の動画像データが存在するか否かを判定する（ステップＳ３０８）。

第２分類部１５２は、選択したフォルダに、いずれかのグループに分類されていない動画像データが存在すると判定した場合（ステップＳ３０８でＹｅｓ）、処理をステップＳ３０４に戻す。

一方、第２分類部１５２は、選択したフォルダに、いずれかのグループに分類されていない動画像データが存在しないと判定した場合（ステップＳ３０８でＮｏ）、動画像データの分類処理を終了する。

図９は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００のスライドショーデータの生成の処理手順を示すフローチャートである。具体的には、図９は、ステップＳ１０７及びステップＳ１０８の詳細を示すフローチャートである。なお、図９では、分類部１５０が分類したグループのうちのいずれかのグループにおける、スライドショーデータの生成の処理手順について説明する。生成部１６０は、以降の処理を各グループにおいて実行することにより、グループ毎のスライドショーデータを生成する。また、図９の説明においては、生成部１６０がスライドショーデータを生成するグループには、複数の映像データが属しているとして説明する。

生成部１６０は、グループに属する複数の映像データを、生成された日時が早い映像データから順に時系列で配列して、つまり、時系列順に配列して、配列した複数の映像データを複数の小集合に分類する（ステップＳ４０１）。例えば、生成部１６０は、配列した複数の映像データにおける先頭の映像データが生成された日時から、末尾の映像データが生成された日時までの総期間をＮ等分し、配列した複数の映像データを、Ｎ等分された総期間のうちのそれぞれの期間毎に分類した複数の小集合を生成する。或いは、例えば、生成部１６０は、配列した複数の映像データを配列順にＭ個毎に分類した複数の小集合を生成する。

次に、生成部１６０は、複数の小集合のうち、時系列で見た場合に先頭の小集合を選択する（ステップＳ４０２）。

次に、生成部１６０は、選択した小集合に属する映像データのうちで、未選択の動画像データが存在するか否かを判定する（ステップＳ４０３）。

生成部１６０は、選択した小集合に属する映像データのうちで、未選択の動画像データが存在すると判定した場合（ステップＳ４０３でＹｅｓ）、未選択の動画像を選択する（ステップＳ４０４）。例えば、生成部１６０は、未選択の動画像が複数存在する場合、いずれか１つを選択する。その際、生成部１６０は、ランダムに動画像を選択してもよいし、選択しているグループがイベント種別によって分類されたグループであれば、画像解析の結果に基づいてイベントの種別に関係性が高い動画像から優先的に選択してもよい。

一方、生成部１６０は、選択した小集合に属する映像データのうちで、未選択の動画像データが存在しないと判定した場合（ステップＳ４０３でＮｏ）、選択した小集合に属する画像データのうちで、所定のイベントの種別との一致率が最も高いイベントの種別の画像データを選択する（ステップＳ４０５）。

所定のイベントの種別は、任意に設定されてよく、特に限定されない。所定のイベントの種別は、ユーザによって予め定められてもよいし、例えば、生成部１６０が、グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、最も多いイベントの種別を所定のイベントの種別と決定してもよい。

生成部１６０は、ステップＳ４０４又はステップＳ４０５の次に、選択した映像データの数が所定の数に到達したか否かを判定する（ステップＳ４０６）。

生成部１６０は、選択した映像データの数が所定の数に到達していないと判定した場合（ステップＳ４０６でＮｏ）、選択した小集合が時系列で見た場合に末尾の小集合であるか否かを判定する（ステップＳ４０７）。

生成部１６０は、選択した小集合が時系列で見た場合に末尾の小集合であると判定した場合（ステップＳ４０７でＹｅｓ）、処理をステップＳ４０２に戻す。

一方、生成部１６０は、選択した小集合が時系列で見た場合に末尾の小集合でないと判定した場合（ステップＳ４０７でＮｏ）、時系列順で見た場合に、選択した小集合の次に小集合を選択し（ステップＳ４０８）、処理をステップＳ４０３に戻す。

生成部１６０は、選択した映像データが所定の数に到達するまで、ステップＳ４０２～ステップＳ４０８の処理を繰り返すことにより、複数の小集合から数の偏りなく映像データを選択する。

生成部１６０は、選択した映像データの数が所定の数に到達したと判定した場合（ステップＳ４０６でＹｅｓ）、選択した映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成し（ステップＳ４０９）、スライドショーデータの生成処理を終了する。

なお、生成部１６０は、グループに属する複数の映像データが、所定の数未満である場合、グループに属する複数の映像データを全て選択し、ステップＳ４０９を実行してもよいし、当該グループについてのスライドショーデータを生成しなくてもよい。

＜具体例＞
以下、スライドショー生成装置１００が実行する各処理について、図１０～図１７を参照しながら詳細に説明する。なお、以下では、画像データを単に写真と呼称し、動画像データを単に動画と呼称する場合がある。

図１０は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の画像データの分類の第１例を示す図である。

第１分類部１５１は、例えば、自宅から所定の距離以上離れ、且つ、「外出先」で生成された写真Ａ、写真Ｂ、写真Ｃ及び写真Ｄを同じグループ（例えば、第１グループ）に分類する。

なお、写真Ａ～Ｄは、生成日が同じでもよいし、異なってもよい。第１分類部１５１が、例えば、ステップＳ２０１～ステップＳ２０８を実行することで、写真Ａ～Ｃを第１グループに分類し、ステップＳ２０９でＮｏと判定したとする。この場合、第１分類部１５１及び第３分類部１５３は、例えば、ステップＳ２０９～ステップＳ２１６を繰り返し実行することで、写真Ａ～Ｃの翌日以降に生成された写真Ｄを第１グループに分類してもよい。

図１１は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の画像データの分類の第２例を示す図である。

第１分類部１５１は、例えば、同一日に生成された写真Ａ～Ｄを、生成された場所に基づいて、異なるグループに分類する。例えば、外出先Ａは、ＧＰＳデータがＧＰＳ１を示し、外出先Ｂは、ＧＰＳデータがＧＰＳ２を示すとする。また、写真Ａは、ＧＰＳ１を示す場所情報を含み、また、写真Ｂは、ＧＰＳ１を示す場所情報を含み、また、写真Ｃは、ＧＰＳ２を示す場所情報を含み、また、写真Ｄは、ＧＰＳ２を示す場所情報を含むとする。この場合、第１分類部１５１は、例えば、写真Ａ及び写真Ｂと写真Ｃ及び写真Ｄとを異なるグループに分類する。例えば、第１分類部１５１は、写真Ａ及び写真Ｂを同じグループ（例えば、第１グループ）に分類し、写真Ｃ及び写真Ｄを同じグループ（例えば、第２グループ）に分類する。

図１２は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の動画像データの分類の第１例を示す図である。なお、図１２に示す写真Ａ～Ｄ及び動画Ａの紙面上部には、写真Ａ～Ｄのそれぞれが生成された日時を示している。例えば、写真Ａは、７月３日の１２時に生成されている。

例えば、第１分類部１５１によって、写真Ａ～Ｄが、第１グループに分類されたとする。図１２に示すように、例えば、第１グループに属する写真Ａ～Ｄの生成日がいずれも７月３日であり、動画Ａの生成日が７月３日である。この場合、第２分類部１５２は、ステップＳ３０３で動画Ａを選択し、ステップＳ３０４でＮｏと判定したとき、ステップＳ３０６で第１グループを選択し、ステップＳ３０７で第１グループに動画Ａを追加する。

図１３は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の動画像データの分類の第２例を示す図である。なお、図１３に示す写真Ａ～Ｄ及び動画Ａの紙面上部には、写真Ａ～Ｄのそれぞれが生成された日時を示している。

例えば、第１分類部１５１によって、写真Ａ及び写真Ｂが第１グループに分類され、写真Ｃ及び写真Ｄが、第２グループに分類されたとする。図１３に示すように、例えば、写真Ａ～Ｄの生成日がいずれも７月３日であり、動画Ａの生成日が７月３日である。この場合、第２分類部１５２は、ステップＳ３０４でＹｅｓと判定する。ここで、第１グループに属する写真Ｂは、第１グループに属する映像データのうちで最も遅く生成されており、且つ、生成された時刻が１２時３０分である。また、第２グループに属する写真Ｃは、第２グループに属する映像データのうちで最も早く生成されており、且つ、生成された時刻が１４時００分である。また、動画Ａが生成された時刻は、１２時３２分である。つまり、動画Ａが生成された時刻は、写真Ｃよりも写真Ｂに近い。そのため、この場合、第２分類部１５２は、ステップＳ３０５で第１グループを選択し、ステップＳ３０７で第１グループに動画Ａを追加する。

図１４は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の動画像データの分類の第３例を示す図である。なお、図１４に示す写真Ａ～Ｄ及び動画Ａの紙面上部には、写真Ａ～Ｄのイベントの種別を示している。例えば、写真Ａのイベントの種別は、運動会である。

例えば、第１分類部１５１によって、写真Ａ及び写真Ｂが第１グループに分類され、写真Ｃ及び写真Ｄが、第２グループに分類されたとする。ここで、例えば、第１グループに属する映像データのイベントの種別が全て運動会であり、第２グループに属する映像データのイベントの種別が全ておでかけであるとする。また、動画Ａのイベントの種別が運動会であるとする。この場合、第２分類部１５２は、動画Ａを第１グループに分類してもよい。このように、第２分類部１５２は、映像データのイベントの種別に基づいて、映像データが属するグループを決定してもよい。

図１５は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の動画像データの分類の第４例を示す図である。なお、図１５に示す写真Ａ～Ｌの紙面上部には、写真Ａ～Ｌのそれぞれが生成された日時を示している。

例えば、生成部１６０は、ステップＳ４０１では、写真Ａ～Ｌを時系列順に配列し、配列した写真Ａ～Ｌを配列順にＭ個（本例では、Ｍ＝３）毎に分類した複数の小集合を生成する。生成部１６０は、例えば、写真Ａ～Ｃを第１小集合に分類し、写真Ｄ～Ｆを第２小集合に分類し、写真Ｇ～Ｉを第３小集合に分類し、写真Ｊ～Ｌを第４小集合に分類する。

図１６は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の動画像データの分類の第５例を示す図である。なお、図１６に示す写真Ａ～Ｌの紙面上部には、写真Ａ～Ｌのそれぞれが生成された日時を示している。

図１５を用いて説明した例とは異なり、生成部１６０は、ステップＳ４０１では、時系列順に配列した写真Ａ～Ｌにおける先頭の映像データ（本例では、写真Ａ）が生成された日時から、末尾の映像データ（本例では、写真Ｌ）が生成された日時までの総期間をＮ（本例では、Ｎ＝４）等分し、配列した複数の映像データを、Ｎ等分された総期間のうちのそれぞれの期間毎に分類した複数の小集合を生成してもよい。例えば、写真Ａは、１２時００分に生成され、写真Ｌは、１６時００分に生成されたとする。この場合、総期間は、１２時００分から１６時００分までの４時間である。そのため、Ｎ＝４のとき、生成部１６０は、１２時００分から１３時００分までに生成された映像データが属する小集合である第１小集合と、１３時００分から１４時００分までに生成された映像データが属する小集合である第２小集合と、１４時００分から１５時００分までに生成された映像データが属する小集合である第３小集合と、１５時００分から１６時００分までに生成された映像データが属する小集合である第４小集合とのいずれかの小集合に、写真Ａ～Ｌを分類する。本例では、生成部１６０は、例えば、写真Ａ～Ｃを第１小集合に分類し、写真Ｄ～Ｆを第２小集合に分類し、写真Ｇ及びＨを第３小集合に分類し、写真Ｉ～Ｌを第４小集合に分類する。

なお、上記したＭ及びＮは、予め任意に定められればよい。

図１７は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の動画像データの分類の第６例を示す図である。なお、図１７に示す写真Ａ～Ｊ並びに動画Ａ及びＢの紙面上部には、写真Ａ～Ｊ並びに動画Ａ及びＢのそれぞれが生成された日時を示している。

生成部１６０は、例えば、第１グループに属する写真Ａ～Ｊ並びに動画Ａ及びＢを、図１７に示すように時系列順に並び替え、且つ、複数の小集合に分類したとする。この場合、生成部１６０は、例えば、第１小集合に属する複数の映像データから１つの映像データを選択し、さらに、第２小集合に属する複数の映像データから１つの映像データを選択し、さらに、第３小集合に属する複数の映像データから１つの映像データを選択し、第４小集合に属する複数の映像データから１つの映像データを選択する。また、例えば、生成部１６０は、選択した映像データの数が所定の数に到達していない場合、第１小集合からさらに映像データを１つ選択する。例えば、生成部１６０は、小集合に属する映像データのうち、動画像データを優先して選択する。生成部１６０は、例えば、第２小集合に属する複数の映像データのうちから１つの映像データを選択する場合、動画Ａを選択する。生成部１６０は、小集合に属する映像データのうち、動画像データが存在しなければ、任意の画像データを選択してもよい。生成部１６０は、第１小集合に属する複数の映像データのうちから１つの映像データを選択する場合、第１小集合に属する複数の映像データのうちで最も生成日が早い写真Ａを選択してもよい。或いは、上記した通り、生成部１６０は、小集合に属する映像データのうち、動画像データが存在しなければ、イベントの種別に基づいて画像データを選択してもよい。

＜まとめ＞
以上説明したスライドショー生成装置１００は、例えば、下記のように動作する。

図１８は、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００の処理手順を示すフローチャートである。

まず、取得部１２０は、複数の映像データを取得する（ステップＳ５０１）。例えば、取得部１２０は、ステップＳ１０３のように、記憶部１９０に記憶されている複数の映像データを記憶部１９０から取得する。

次に、第１分類部１５１は、取得部１２０が取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された第１映像データを第１グループに分類する（ステップＳ５０２）。例えば、第１分類部１５１は、複数の映像データのうち生成された日時及び場所が分かる（つまり、映像データが、生成された日時を示す日時情報と生成された場所を示す場所情報とを含む）場合、生成された日時及び場所毎に映像データを複数のグループに分類する。

次に、第２分類部１５２は、取得部１２０が取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データであって、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを第１グループに分類する（ステップＳ５０３）。例えば、図１２を用いて説明したように、第２分類部１５２は、第１グループに属する第１映像データに含まれる日時情報及び第２映像データに含まれる日時情報に基づいて、当該第２映像データが、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成されたか否かを判定する。第２分類部１５２は、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に当該第２映像データが生成されたと判定した場合、当該第２映像データを第１グループに分類する。

次に、生成部１６０は、第１グループに属する、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択する（ステップＳ５０４）。

次に、生成部１６０は、ステップＳ５０４で選択した１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する（ステップＳ５０５）。

［１－３．効果等］
以上のように、実施の形態におけるスライドショー生成方法は、複数の映像データを取得する取得ステップ（ステップＳ５０１）と、取得ステップで取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された第１映像データを第１グループに分類する第１分類ステップ（ステップＳ５０２）と、取得ステップで取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データであって、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを第１グループに分類する第２分類ステップ（ステップＳ５０３）と、第１グループに属する、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択し（ステップＳ５０４）、選択した１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する生成ステップ（ステップＳ５０５）と、を含む。

これによれば、例えば、生成された日時及び場所の情報を含む画像データ（第１映像データの一例）を生成された日時及び場所に基づいて分類できる。さらに、生成された日時を示す情報を含み且つ生成された場所を示す情報を含まない動画像データ（第２映像データの一例）を、生成された日時が近い画像データと同じグループに分類できる。生成された日時が近い映像データであれば、同じ場所で生成された映像データである可能性が高い。そのため、このような分類方法によれば、同じ場所で生成された、つまり、同じ期間に発生した同じイベントの映像データを同じグループにまとめやすくすることができる。つまり、本開示におけるスライドショー生成方法によれば、再生対象として適切な映像データを選択できる。

また、例えば、映像データは、当該映像データを生成した撮像装置を示す識別データを含む。この場合、例えば、第２分類ステップでは、第２映像データが生成された日時が、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に位置する場合であって、且つ、第２映像データに含まれる識別データが示す撮像装置と、第１グループに属する複数の第１映像データに含まれる識別データが示す撮像装置とが一致する場合、第１グループに第２映像データを分類する。

同じ撮像装置によって生成された映像データ同士であれば、同じ場所で生成された映像データである可能性が高い。つまり、同じ撮像装置によって生成された映像データ同士であれば、同じ期間に発生した同じイベントの映像データである可能性が高い。そのため、これによれば、再生対象としてさらに適切な映像データを選択できる。

また、例えば、第１分類ステップでは、取得ステップで取得した複数の映像データのうちの複数の第１映像データのそれぞれについて、生成された場所と所定の第１場所との距離を算出する。この場合、例えば、第１分類ステップでは、算出した距離が所定の第１距離未満の第１映像データである近距離第１映像データと、算出した距離が所定の第１距離以上の第１映像データである遠距離第１映像データとで、異なるグループに分類する。

近い距離で生成された映像データは、遠い距離で生成された映像データと比べて、同じ期間に発生した同じイベントの映像データである可能性が高い。そのため、これによれば、再生対象としてさらに適切な映像データを選択できる。

また、例えば、第１分類ステップでは、取得ステップで取得した複数の映像データのうち、第１グループに属する複数の第１映像データとは、生成された日にち及び場所の少なくとも一方が異なる第３映像データを第２グループに分類する。また、例えば、第２分類ステップでは、時系列で見た場合に、第２映像データが生成された日時が、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時と、第２グループに属する複数の第３映像データのそれぞれが生成された日時との間に位置するとき、第１グループ及び第２グループのいずれかに分類された映像データのうち、第２映像データが生成された日時と最も近い日時に生成された映像データが属するグループに、第２映像データを分類する。

これによれば、第１映像データを分類した後で、各グループの複数の第１映像データが生成された日時の間に生成されていない第２映像データであっても、近い日時に生成された第１映像データを含むグループに第２映像データを分類できる。

或いは、例えば、本開示におけるスライドショー生成方法は、さらに、映像データを画像解析することで、当該映像データのイベントの種別を推定する推定ステップ（例えば、ステップＳ１０４）を含む。この場合、例えば、第１分類ステップでは、取得ステップで取得した複数の映像データのうち、第１グループに属する複数の第１映像データとは、生成された日にち及び場所の少なくとも一方が異なる第３映像データを第２グループに分類する。また、この場合、例えば、第２分類ステップでは、時系列で見た場合に、第２映像データが生成された日時が、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時と、第２グループに属する複数の第３映像データのそれぞれが生成された日時との間に位置するとき、第１グループ及び第２グループのいずれかに分類された映像データのうち、第２映像データのイベントの種別と最も一致率が高いイベントの種別である映像データが属するグループに、第２映像データを分類する。

これによれば、第１映像データを分類した後で、各グループの複数の第１映像データが生成された日時の間に生成されていない第２映像データであっても、同じ期間に発生した同じイベントの第１映像データを多く含むグループに当該第２映像データを分類できる。

また、例えば、本開示におけるスライドショー生成方法は、さらに、第１グループに属する複数の映像データの数が所定の数未満であるか否かを判定する第３分類ステップ（例えば、ステップＳ２０９～ステップＳ２１６）を含む。この場合、例えば、第３分類ステップでは、第１グループに属する複数の映像データの数が所定の数未満であると判定した場合（ステップＳ２０９でＮｏ）、第１グループに属する第１映像データが生成された場所が所定の第２場所から所定の第２距離以上離れた場所であるか否かを判定する（例えば、ステップＳ２１０）。また、例えば、第３分類ステップでは、さらに、第１グループに属する第１映像データが生成された場所が所定の第２場所から所定の第２距離以上離れた場所であると判定した場合（ステップＳ２１０でＹｅｓ）、取得ステップで取得した複数の映像データのうち、第１グループに属する複数の映像データのそれぞれが生成された日にちの翌日以降に生成された映像データを抽出し（例えば、ステップＳ２１１及びステップＳ２１２）、抽出した映像データが生成された場所と、第１グループに属する第１映像データが生成された場所とが同じであるか否かを判定する（例えば、ステップＳ２１３）。また、例えば、第３分類ステップでは、さらに、抽出した映像データが生成された場所と、第１グループに属する第１映像データが生成された場所とが同じであると判定した場合（例えば、ステップＳ２１３でＹｅｓ）、抽出した映像データを第１グループに分類する（例えば、ステップＳ２１４）。

あるグループに属する映像データが極端に少ない状態で当該グループのスライドショーを生成すると、同じ映像データが頻繁に表示されるスライドショーとなる。そこで、属する映像データが極端に少ないグループにおいては、当該グループに属する映像データの翌日以降に生成された映像データを含めるようにする。例えば、ユーザの自宅からある程度離れた場所で生成された映像データであれば、数日にわたるユーザが外出等のように、大まかなイベントの種別の映像データを多く含むグループとして映像データを分類できる。

また、例えば、生成ステップでは、第１グループに含まれる複数の映像データを、生成された日時が早い映像データから順に時系列で配列し、配列した複数の映像データにおける先頭の映像データが生成された日時から、末尾の映像データが生成された日時までの総期間をＮ（Ｎは２以上の整数）等分し、配列した複数の映像データを、Ｎ等分された総期間のうちのそれぞれの期間毎に分類した複数の小集合を生成し（例えば、ステップＳ４０１及び図１６）、生成した小集合毎に１以上の映像データを選択する（例えば、ステップＳ４０２～ステップＳ４０８及び図１７）。

あるグループに属する映像データが極端に多い状態で当該グループの映像データを全て含むスライドショーを生成すると、長時間のスライドショーとなったり、それぞれの映像データの表示時間が極端に短いスライドショーとなったりする可能性がある。そこで、生成された期間毎に映像データを抽出してスライドショーを生成することで、特定の期間に生成された複数の映像データのみでスライドショーが生成されることなく、時間的に分散された複数の映像データでスライドショーを生成できる。このようなスライドショーであれば、例えば、ユーザが見た場合に、イベント全体の振り返りやすくできる。

また、例えば、或いは、例えば、生成ステップでは、第１グループに含まれる複数の映像データを、生成された日時が早い映像データから順に時系列で配列し、配列した複数の映像データを配列順にＭ個（Ｍは２以上の整数）毎に分類した複数の小集合を生成し（例えば、ステップＳ４０１及び図１５）、生成した小集合毎に１以上の映像データを選択する（例えば、ステップＳ４０２～ステップＳ４０８及び図１７）。

これによってもまた、特定の期間に生成された複数の映像データのみでスライドショーが生成されることなく、時間的に分散された複数の映像データでスライドショーを生成できる。このようなスライドショーであれば、例えば、ユーザが見た場合に、イベント全体の振り返りやすくできる。

また、例えば、生成ステップでは、第１グループに属する複数の映像データに画像データ及び動画像データが含まれる場合（例えば、ステップＳ４０３でＮｏ）、動画像データを優先して選択する（ステップＳ４０４）。

動画像データは、画像データと比較して、より多くの情報を含んでいる可能性が高い。そのため、動画像データを優先的に選択することで、情報量の多いスライドショーを生成できる。

また、例えば、本開示におけるスライドショー生成方法は、さらに、映像データを画像解析することで、当該映像データのイベントの種別を推定する推定ステップを含む。この場合、例えば、生成ステップでは、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、最も多いイベントの種別の映像データを優先して選択する。

これによれば、仮に他の映像データとイベントの種別が全く異なる映像データがあるグループに含まれていたとしても、当該映像データを選択せずに、同じイベントの種別の映像データを用いてスライドショーを生成できる。

また、例えば、本開示におけるスライドショー生成方法は、さらに、映像データを画像解析することで、当該映像データのイベントの種別を推定する推定ステップを含む。例えば、生成ステップでは、第１グループに属する複数の映像データから所定の数の映像データを選択する場合、所定の数のうちの半数を、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、数が多いイベントの種別の映像データから順に選択し、所定の数のうちの残りの半数を、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、所定の数のうちの半数として選択しなかった映像データを選択する。

これによれば、また、映像データには、推定部１４０によってイベントの種別を特定することができない映像データが含まれる場合がある。そのような場合においても、生成部１６０は、イベントの種別が推定されなかった映像データを含め、第１グループに属する映像データのうち、数が多いイベントに含まれない映像データから所定の数の残りの半数を選択することができる。

また、例えば、生成ステップでは、第１グループに属する複数の映像データから所定の数の映像データを選択する場合、所定の数のうちの残りの半数を、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、数が少ないイベントの種別の映像データから順に選択する。

例えば、ユーザによっては、一日のうちで複数のイベントに参加して、複数のイベントそれぞれで撮影を行う場合がある。映像データの数によっては、当該一日に生成された映像データが全て同じグループに属する場合がある。この場合、例えば、あるグループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、数が多いイベントの種別の映像データから順に選択すると、映像データの少ないイベントについてはスライドショーに含まれない可能性がある。この場合、ユーザがスライドショーを見ることで当該一日を振り返りやすくできるという観点においては、映像データの少ないイベントについてはユーザが振り返りにくい。そこで、所定の数のうちの半数を、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、数が多いイベントの種別の映像データから順に選択し、所定の数のうちの残りの半数を、第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、数が少ないイベントの種別の映像データから順に選択する。これにより、映像データの少ないイベントについてもユーザが振り返りやすいスライドショーを生成できる。

また、本開示は、本開示におけるスライドショー生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。

また、本開示の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。或いは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体で実現されてもよい。

また、実施の形態におけるスライドショー生成装置１００は、複数の映像データを取得する取得部１２０と、取得部１２０が取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された第１映像データを第１グループに分類する第１分類部１５１と、取得部１２０が取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データであって、第１グループに属する複数の第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを第１グループに分類する第２分類部１５２と、第１グループに含まれる、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択し、選択した１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する生成部１６０と、を備える。

これによれば、上記した本開示におけるスライドショー生成方法と同様の効果を奏する。

（他の実施の形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記実施の形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。

そこで、以下、他の実施の形態を例示する。

例えば、スライドショー生成装置と撮像装置との無線通信方式は、特に限定されない。当該無線通信方式としては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等の所定の無線通信規格が例示される。

また、例えば、上記実施の形態では、スライドショー生成装置は、撮像装置と通信することで映像データを取得したが、これに限らない。例えば、スライドショー生成装置は、サーバ装置又はＵＳＢ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｅｒｉａｌＢｕｓ）メモリ等のように、映像データを生成する機能を有していない装置から映像データを取得してもよい。

また、例えば、上記実施の形態において、本開示におけるスライドショー生成装置が備える制御部、分類部、生成部等の処理部の構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、或いは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）又はプロセッサ等のプログラム実行部が、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）又は半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、本開示におけるスライドショー生成装置が備える制御部、分類部、生成部等の処理部の構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）又はＬＳＩ（ＬａｒｇｅＳｃａｌｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等が含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（ＶｅｒｙＬａｒｇｅＳｃａｌｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、又は、ＵＬＳＩ（ＵｌｔｒａＬａｒｇｅＳｃａｌｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）も同じ目的で使うことができる。

また、本開示の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。或いは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体で実現されてもよい。例えば、本開示は、上記実施の形態におけるスライドショー生成方法をコンピュータによって実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的な記録媒体に記録されてもよいし、インターネット等の通信路で配信されてもよい。

以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面及び詳細な説明を提供した。

したがって、添付図面及び詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。

また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、請求の範囲又はその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。

本開示は、複数の装置から映像データを取得してスライドショーデータを生成するレコーダ等に適用可能である。

１００スライドショー生成装置
１１０通信部
１１０ａ通信ＩＦ
１２０取得部
１３０制御部
１３０ａプロセッサ
１４０推定部
１５０分類部
１５１第１分類部
１５２第２分類部
１５３第３分類部
１６０生成部
１７０出力部
１７０ａコンテンツ出力ＩＦ
１７１デコーダ部
１８０受信部
１８０ａ受光センサ
１９０記憶部
１９０ａ記録媒体
２００撮像装置
２０１、２０２スマートフォン
２０３デジタルカメラ
２０４ビデオカメラ
３００表示装置
３００ａテレビ
４００スライドショー生成システム

Claims

複数の映像データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された第１映像データを第１グループに分類する第１分類ステップと、
前記取得ステップで取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データであって、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを前記第１グループに分類する第２分類ステップと、
前記第１グループに属する、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択し、選択した前記１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する生成ステップと、を含み、
前記第１分類ステップでは、
前記取得ステップで取得した複数の映像データのうちの複数の前記第１映像データのそれぞれについて、生成された場所と所定の第１場所との距離を算出し、
算出した距離が所定の第１距離未満の前記第１映像データである近距離第１映像データと、算出した距離が前記所定の第１距離以上の前記第１映像データである遠距離第１映像データとで、異なるグループに分類し、
前記取得ステップで取得した複数の映像データのうち、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データとは、生成された日にち及び場所の少なくとも一方が異なる第３映像データを第２グループに分類し、
前記第２分類ステップでは、時系列で見た場合に、前記第２映像データが生成された日時が、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時と、前記第２グループに属する複数の前記第３映像データのそれぞれが生成された日時との間に位置するとき、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに分類された映像データのうち、前記第２映像データが生成された日時と最も近い日時に生成された映像データが属するグループに、前記第２映像データを分類する
スライドショー生成方法。
複数の映像データを取得する取得ステップと、
前記映像データを画像解析することで、当該映像データのイベントの種別を推定する推定ステップと、
前記取得ステップで取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された第１映像データを第１グループに分類する第１分類ステップと、
前記取得ステップで取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データであって、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを前記第１グループに分類する第２分類ステップと、
前記第１グループに属する、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択し、選択した前記１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する生成ステップと、を含み、
前記第１分類ステップでは、
前記取得ステップで取得した複数の映像データのうちの複数の前記第１映像データのそれぞれについて、生成された場所と所定の第１場所との距離を算出し、
算出した距離が所定の第１距離未満の前記第１映像データである近距離第１映像データと、算出した距離が前記所定の第１距離以上の前記第１映像データである遠距離第１映像データとで、異なるグループに分類し、
前記取得ステップで取得した複数の映像データのうち、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データとは、生成された日にち及び場所の少なくとも一方が異なる第３映像データを第２グループに分類し、
前記第２分類ステップでは、時系列で見た場合に、前記第２映像データが生成された日時が、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時と、前記第２グループに属する複数の前記第３映像データのそれぞれが生成された日時との間に位置するとき、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに分類された映像データのうち、前記第２映像データのイベントの種別と最も一致率が高いイベントの種別である映像データが属するグループに、前記第２映像データを分類する
スライドショー生成方法。
前記映像データは、当該映像データを生成した撮像装置を示す識別データを含み、
前記第２分類ステップでは、前記第２映像データが生成された日時が、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に位置する場合であって、且つ、前記第２映像データに含まれる識別データが示す撮像装置と、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データに含まれる識別データが示す撮像装置とが一致する場合、前記第１グループに前記第２映像データを分類する
請求項１または２に記載のスライドショー生成方法。
さらに、前記第１グループに属する複数の映像データの数が所定の数未満であるか否かを判定する第３分類ステップを含み、
前記第３分類ステップでは、
前記第１グループに属する複数の映像データの数が所定の数未満であると判定した場合、前記第１グループに属する前記第１映像データが生成された場所が所定の第２場所から所定の第２距離以上離れた場所であるか否かを判定し、
前記第１グループに属する前記第１映像データが生成された場所が所定の第２場所から所定の第２距離以上離れた場所であると判定した場合、前記取得ステップで取得した複数の映像データのうち、前記第１グループに属する複数の映像データのそれぞれが生成された日にちの翌日以降に生成された映像データを抽出し、抽出した映像データが生成された場所と、前記第１グループに属する前記第１映像データが生成された場所とが同じであるか否かを判定し、
抽出した映像データが生成された場所と、前記第１グループに属する前記第１映像データが生成された場所とが同じであると判定した場合、抽出した映像データを前記第１グループに分類する
請求項１～３のいずれか１項に記載のスライドショー生成方法。
前記生成ステップでは、
前記第１グループに含まれる複数の映像データを、生成された日時が早い映像データから順に時系列で配列し、
配列した複数の映像データにおける先頭の映像データが生成された日時から、末尾の映像データが生成された日時までの総期間をＮ（Ｎは２以上の整数）等分し、
配列した前記複数の映像データを、Ｎ等分された前記総期間のうちのそれぞれの期間毎に分類した複数の小集合を生成し、
生成した小集合毎に１以上の映像データを選択する
請求項１～４のいずれか１項に記載のスライドショー生成方法。
前記生成ステップでは、
前記第１グループに含まれる複数の映像データを、生成された日時が早い映像データから順に時系列で配列し、
配列した前記複数の映像データを配列順にＭ個（Ｍは２以上の整数）毎に分類した複数の小集合を生成し、
生成した小集合毎に１以上の映像データを選択する
請求項１～５のいずれか１項に記載のスライドショー生成方法。
前記生成ステップでは、前記第１グループに属する複数の映像データに画像データ及び動画像データが含まれる場合、動画像データを優先して選択する
請求項１～６のいずれか１項に記載のスライドショー生成方法。
さらに、前記映像データを画像解析することで、当該映像データのイベントの種別を推定する推定ステップを含み、
前記生成ステップでは、前記第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、最も多いイベントの種別の映像データを優先して選択する
請求項１～７のいずれか１項に記載のスライドショー生成方法。
さらに、前記映像データを画像解析することで、当該映像データのイベントの種別を推定する推定ステップを含み、
前記生成ステップでは、前記第１グループに属する複数の映像データから所定の数の映像データを選択する場合、
前記所定の数のうちの半数を、前記第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、数が多いイベントの種別の映像データから順に選択し、
前記所定の数のうちの残りの半数を、前記第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、前記所定の数のうちの半数として選択しなかった映像データを選択する
請求項１～８のいずれか１項に記載のスライドショー生成方法。
前記生成ステップでは、前記所定の数のうちの残りの半数を、前記第１グループに属する複数の映像データのイベントの種別のうちで、数が少ないイベントの種別の映像データから順に選択する
請求項９に記載のスライドショー生成方法。
請求項１～１０のいずれか１項に記載のスライドショー生成方法をコンピュータに実行させるための
プログラム。
複数の映像データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された第１映像データを第１グループに分類する第１分類部と、
前記取得部が取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データであって、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを前記第１グループに分類する第２分類部と、
前記第１グループに含まれる、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択し、選択した前記１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する生成部と、を備え、
前記第１分類部は、
前記取得部が取得した複数の映像データのうちの複数の前記第１映像データのそれぞれについて、生成された場所と所定の第１場所との距離を算出し、
算出した距離が所定の第１距離未満の前記第１映像データである近距離第１映像データと、算出した距離が前記所定の第１距離以上の前記第１映像データである遠距離第１映像データとで、異なるグループに分類し、
前記取得部が取得した複数の映像データのうち、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データとは、生成された日にち及び場所の少なくとも一方が異なる第３映像データを第２グループに分類し、
前記第２分類部は、時系列で見た場合に、前記第２映像データが生成された日時が、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時と、前記第２グループに属する複数の前記第３映像データのそれぞれが生成された日時との間に位置するとき、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに分類された映像データのうち、前記第２映像データが生成された日時と最も近い日時に生成された映像データが属するグループに、前記第２映像データを分類する
スライドショー生成装置。
複数の映像データを取得する取得部と、
前記映像データを画像解析することで、当該映像データのイベントの種別を推定する推定部と、
前記取得部が取得した複数の映像データのうち、同一日に同一場所で生成された第１映像データを第１グループに分類する第１分類部と、
前記取得部が取得した複数の映像データのうち、生成された場所を示す場所情報を含まない映像データである第２映像データであって、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時の間に生成された第２映像データを前記第１グループに分類する第２分類部と、
前記第１グループに含まれる、それぞれが第１映像データ又は第２映像データである、複数の映像データのうちから１以上の映像データを選択し、選択した前記１以上の映像データを順次再生するためのスライドショーデータを生成する生成部と、を備え、
前記第１分類部は、
前記取得部が取得した複数の映像データのうちの複数の前記第１映像データのそれぞれについて、生成された場所と所定の第１場所との距離を算出し、
算出した距離が所定の第１距離未満の前記第１映像データである近距離第１映像データと、算出した距離が前記所定の第１距離以上の前記第１映像データである遠距離第１映像データとで、異なるグループに分類し、
前記取得部が取得した複数の映像データのうち、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データとは、生成された日にち及び場所の少なくとも一方が異なる第３映像データを第２グループに分類し、
前記第２分類部は、時系列で見た場合に、前記第２映像データが生成された日時が、前記第１グループに属する複数の前記第１映像データのそれぞれが生成された日時と、前記第２グループに属する複数の前記第３映像データのそれぞれが生成された日時との間に位置するとき、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに分類された映像データのうち、前記第２映像データのイベントの種別と最も一致率が高いイベントの種別である映像データが属するグループに、前記第２映像データを分類する
スライドショー生成装置。