JP2013003648A - コンテンツ抽出装置、コンテンツ抽出方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】指定されたユーザにとって重要なコンテンツを抽出する。
【解決手段】コンテンツ抽出装置は、指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、上記親密度情報に基づいて、上記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、特定された上記抽出期間の上記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部とを有する。
【選択図】図１

Description

本開示は、コンテンツ抽出装置、コンテンツ抽出方法、及びプログラムに関する。

近年、デジタルカメラの普及、及びデジタルデータを格納するメモリの高容量化に伴い、ユーザが保有するデジタルコンテンツの数は増大している。これらの大量のコンテンツからユーザが所望するコンテンツを抽出して再生するためには、ユーザがそれぞれのコンテンツの内容を確認しながら選択していた。

一方、解析技術の向上に伴い、コンテンツの解析結果に基づいて自動的にコンテンツを抽出する方法が提案されている。例えば特許文献１には、１枚の写真における被写体の人物数が少ないほどその被写体の親密度が高いとして、アルバム単位で被写体の親密度を算出し、指定された被写体との親密度が所定の閾値以上である写真を取り出すことのできる電子アルバム表示システムが提案されている。

特開２００６−８１０２１号公報

しかし、コンテンツを視聴するユーザ毎に、コンテンツに対する重要度は異なる。このため、ユーザにとってより重要度の高いコンテンツを抽出することのできる技術が求められている。そこで、本開示では、指定されたユーザにとって重要度の高いコンテンツを抽出することのできる、新規かつ改良されたコンテンツ抽出装置、コンテンツ抽出方法、及びプログラムを提案する。

本開示によれば、指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、上記親密度情報に基づいて、上記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、特定された上記抽出期間の上記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を有するコンテンツ抽出装置が提供される。

また、本開示によれば、指定されたユーザの親密度情報を取得することと、上記親密度情報に基づいて、上記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定することと、特定された上記抽出期間の上記コンテンツを抽出することと、を含むコンテンツ抽出方法が提供される。

また、本開示によれば、コンピュータを、指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、上記親密度情報に基づいて、上記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、特定された上記抽出期間の上記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を有するコンテンツ抽出装置として機能させるためのプログラムが提供される。

以上説明したように本開示によれば、ユーザにとって重要度の高いコンテンツを抽出することができる。

本開示の第１の実施形態に係るコンテンツ抽出システムの構成図である。 同実施形態において用いられるコンテンツ情報の一例を示す説明図である。 同実施形態においてコンテンツから抽出された顔サムネイル情報の一例を示す説明図である。 同実施形態において用いられる人物情報の一例を示す説明図である。 同実施形態において用いられる親密度の推移の一例を示す説明図である。 同実施形態において用いられる親密度情報の一例を示す表である。 同実施形態において用いられる親密度情報の算出例を概略的に示す説明図である。 同実施形態において用いられる親密度の変換テーブルの一例である。 同実施形態のコンテンツ抽出動作例を示すフローチャートである。 本開示の第２の実施形態に係るコンテンツ抽出システムの構成図である。 同実施形態において用いられるイベント情報の一例を示す表である。 同実施形態において用いられるイベント重要度情報の一例を示す表である。 同実施形態において用いられるイベント重要度の算出例を概略的に示す説明図である。 同実施形態において用いられるイベント重要度変換テーブルの一例である。 同実施形態において用いられるイベント重要度変換テーブルの他の一例である。 同実施形態において用いられるイベント重要度変換テーブルの他の一例である。 同実施形態のコンテンツ抽出動作例を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施形態（親密度に基づいてコンテンツを抽出する例）
１−１．構成
１−２．親密度算出例
１−３．コンテンツ抽出動作例
２．第２の実施形態（イベント重要度に基づいてコンテンツを抽出する例）
２−１．構成
２−２．イベント重要度算出例
２−３．コンテンツ抽出動作例

＜１．第１の実施形態＞
〔１−１．構成〕
まず、図１〜図８を参照しながら、本開示の第１の実施形態に係るコンテンツ抽出システム１０の構成について説明する。図１は、本開示の第１の実施形態に係るコンテンツ抽出システムの構成図である。図２は、同実施形態において用いられるコンテンツ情報の一例を示す説明図である。図３は、同実施形態においてコンテンツから抽出された顔サムネイル情報の一例を示す説明図である。図４は、同実施形態において用いられる人物情報の一例を示す説明図である。図５は、同実施形態において用いられる親密度の推移の一例を示す説明図である。図６は、同実施形態において用いられる親密度情報の一例を示す表である。図７は、同実施形態において用いられる親密度情報の算出例を概略的に示す説明図である。図８は、同実施形態において用いられる親密度の変換テーブルの一例である。

本実施形態にかかるコンテンツ抽出システム１０は、コンテンツ抽出装置１００ａと、親密度算出部２００と、画像解析部３００と、親密度格納部１１と、人物格納部１３と、コンテンツ格納部１５と、ＳＮＳ情報データベース５０と、を主に有する。なお、ここでＳＮＳとは、Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅの略であり、インターネット上で社会的ネットワークを構築するサービスを指す。

なお、コンテンツ抽出装置１００ａ、親密度算出部２００、画像解析部３００、親密度格納部１１、人物格納部１３、コンテンツ格納部１５、及びＳＮＳ情報データベース５０は、それぞれネットワークを介して情報を送受信できるならばいずれのハードウェアに各機能が実装されてもよい。また、１つの機能部の実現する処理が１つのハードウェアにより実現されてもよいし、複数のハードウェアによる分散処理で実現することも可能である。

ここでまず、コンテンツ抽出装置１００ａがコンテンツを抽出するために用いる人物情報及び親密度の生成について説明する。まずコンテンツ格納部１５に記憶されたコンテンツ情報から画像解析部３００が生成する人物情報について説明する。

（人物情報の生成）
コンテンツ格納部１５には、例えば図２に示すようなコンテンツ情報が記憶されている。コンテンツ格納部１５は、データ格納用の装置であり、例えばオンラインストレージ、ローカルＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のハードディスクドライブ、ファイルサーバ、リムーバブルメモリなどであってよい。コンテンツ情報は、例えば画像ファイルにメタデータが付加された情報であってよい。画像解析部３００は、このコンテンツ情報を解析することにより人物情報を生成する。例えばまず画像解析部３００は、顔検出技術を用いて画像中の顔領域を抽出することができる。画像解析部３００は、処理対象となる画像から検出された各被写体の顔の位置を例えば画像内のＸＹ座標値として出力することができる。また画像解析部３００は、検出された顔の大きさ（幅及び高さ）、検出された顔の姿勢を出力してもよい。画像解析部３００により抽出された顔領域は、例えば顔領域部分だけを切り出した別途のサムネイル画像ファイルとして保存されてもよい。例えば図３には、抽出された顔領域を別途のサムネイルファイルとして保存した顔サムネイル画像情報の一例が示される。

そして画像解析部３００は、抽出した顔サムネイル画像を解析することによって、それぞれの顔サムネイル画像が持つ属性情報を抽出してもよい。例えば属性情報には、笑顔度、性別、年齢などが含まれてよい。さらに画像解析部３００は、同じ人物とみなされる人物を１つの人物ＩＤにまとめることもできる。このとき画像解析部３００は、顔クラスタリング技術を用いることができる。例えば画像解析部３００は、複数の顔サムネイル画像の類似度を解析することにより、同じ人物とみなされる人物を１つの人物ＩＤにまとめてもよい。

上述の処理により生成される人物情報は、人物格納部１３に記憶されてよい。この人物格納部１３は、例えばＲＤＢ（リレーショナルデータベース）を利用したデータベースであってよい。或いは人物格納部１３は、ファイルシステムであってもよい。この人物格納部１３に記憶される人物情報の一例が図４に示される。人物情報は、例えば人物ＩＤ、顔サムネイル、抽出元コンテンツ、笑顔度、顔の向きなどの情報を含んでよい。なお、図示しないが、人物情報は、笑顔度及び顔の向き以外の属性情報（例えば性別、年齢など）を含むこともできる。ここで用いられる笑顔度は、例えば０から１００の数値で表され、数値が大きいほど笑顔であることを示す。

（親密度の算出例）
次に親密度算出部２００による親密度算出の一例について説明する。親密度算出部２００は、人物格納部１３に記憶された人物情報と、ＳＮＳ情報データベース５０に記憶されたＳＮＳ情報とに基づいて、親密度を算出することができる。

ここでＳＮＳは、例えば人と人とのつながりをサポートするコミュニティ型の会員制サービスである。ＳＮＳは、典型的にはユーザが自らのプロフィールを登録し、共通のつながりを有する他のユーザとコミュニケーションを図る場を提供するサービスである。また、本実施形態においては、他のユーザとのコミュニケーション機能（例えばコメントの投稿、メールの送信など）を有するブログサービスもＳＮＳに含むことができる。このブログサービスは、限られた少ない文字数の文章を投稿するミニブログサービスを含んでもよい。或いは本実施形態におけるＳＮＳは、写真や動画などの映像を主なコミュニケーションツールとするコミュニティ型サービスなども含むことができる。

親密度算出部２００は、上述のＳＮＳの公開されたＷｅｂ ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を利用することによって、ＳＮＳの保有するユーザのＳＮＳ情報を取得することができる。ここで親密度算出部２００が取得することのできるＳＮＳ情報は、ＳＮＳの仕様によって、或いはユーザの公開設定に応じて異なる。例えばＳＮＳ情報を大別すると、ユーザがＳＮＳに登録した事実ベースの登録情報（例えば氏名、生年月日、家族構成、友人情報など）と、ユーザがＳＮＳを利用することにより生成される利用履歴情報（例えば他のユーザとのコンタクト履歴、メール送信履歴など）に分けることができる。

親密度算出部２００は、人物格納部１３に記憶された人物情報に基づいて、人物間の親密度を算出することができる。さらに親密度算出部２００は、ＳＮＳ情報を用いて親密度を算出してもよい。近年、インターネット上にＳＮＳのようなコミュニティ型サービスが登場したことにより、実際に会わずに取ることのできるコミュニケーションの形態が確立してきている。これにより、実際には長い間会っていない人物であっても、ＳＮＳ上でのコミュニケーションをとっていれば、ユーザにとっては親密度が高いと感じる場合もある。ＳＮＳ情報を用いることによって、親密度算出部２００は、このようなインターネット上のコミュニケーションに基づいた親密度を算出することができる。

親密度算出部２００は、それぞれの人物間の親密度を算出することができる。例えばこのとき、人物ＩＤ００１から見た人物ＩＤ００２の親密度と、人物ＩＤ００２から見た人物ＩＤ００１の親密度とは異なる値であってもよい。ここでは親密度は、値が大きいほど親密度が高いことを示す。また、この親密度は、例えば図５のグラフに示されるように時間経過に伴い変化する。このため、親密度は、算出した期間と対応づけて親密度格納部１１に記憶される。この親密度算出部２００は、例えば時間クラスタリングによりひとまとまりにされた時間クラスタ毎に親密度を算出してもよい。或いは親密度算出部２００は、所定の期間毎（例えば１年毎）に親密度を算出してもよい。

親密度格納部１１は、例えばＲＤＢを利用したデータベースであってよい。或いは親密度格納部１１は、ファイルシステムであってもよい。この親密度格納部１１に記憶される親密度情報の一例が図６に示される。親密度情報は、例えば人物ＩＤ、対象人物ＩＤ、親密度、開始時間、及び終了時間が対応づけられた情報である。図６の親密度情報を参照すると、例えば人物ＩＤ００１から見たＩＤ００２の親密度は、２０１１年１月１日から２０１１年２月３日の間は４０であり、２０１１年２月４日から２０１１年３月３１日までの間は６０であることがわかる。

ここで親密度の算出例について図７及び図８を参照しながらより具体的に説明する。なおここでは人物ＩＤ００１から見た人物ＩＤ００２の親密度を算出する例について説明する。ここでは、６つの観点から算出し、正規化された親密度を足し合わせることにより、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との親密度とする。この親密度は、所定期間毎に算出される。

例えば親密度算出部２００は、人物格納部１３に記憶された人物情報を用いて、画像中の人物ＩＤ００２の登場頻度を正規化した値を親密度１とすることができる。同じ場所に複数の人物がいるときに、人物間の親密度が高いほど写真や動画などのコンテンツの被写体として映る可能性は高い。このため、親密度１は、例えば算出期間である所定期間に撮影されたコンテンツの総数のうち人物ＩＤ００２が被写体として含まれている割合が高いほど大きい値とすることができる。

また親密度算出部２００は、人物格納部１３に記憶された人物情報を用いて、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２とが同一コンテンツに登場する頻度を正規化した値を親密度２とすることができる。同じ場所に複数の人物がいるとき、人物間の親密度が高いほど一緒に写真や動画に映る可能性は高いと考えられる。このため、親密度２は、例えば親密度の算出期間である所定期間に撮影されたコンテンツの総数のうち、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２とが同じコンテンツ内に被写体として含まれている割合が高いほど大きい値とすることができる。

また親密度算出部２００は、人物格納部１３に記憶された人物情報を用いて、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との笑顔度及び顔の向きに基づいた親密度３を算出することができる。人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との親密度が高いほど、一緒にいるときの笑顔度は高くなると思われる。このためこの親密度３は、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ０２との笑顔度が高いほど大きい値とすることができる。また、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との親密度が高いほど、一緒にいるときに顔が向き合っている確率は高くなると思われる。このため親密度３は、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との顔が向き合っている確率が高いほど大きい値とすることができる。

また親密度算出部２００は、人物格納部１３に記憶された人物情報を用いて、画像中における人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との距離に基づいた親密度４を算出することができる。人はそれぞれパーソナルスペースを持っている。このパーソナルスペースは、コミュニケーションをとる相手との物理的な距離である。この距離は、人によって異なるが、相手との関係が親しいほど、つまり親密度が高いほど近いという性質を有している。従って、親密度４は、画像中における人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との物理的距離が近いほど大きい値とすることができる。

また親密度算出部２００は、ＳＮＳ情報データベース５０に記憶されたＳＮＳ情報を用いて、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との間のＳＮＳ上における所定期間のコンタクト回数に基づいた親密度５を算出することができる。例えばこのコンタクト回数は、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との間で送受信されたメールの数、人物ＩＤ００１から人物ＩＤ００２への投稿数などを総計した値であってよい。

また親密度算出部２００は、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との間の関係に基づいた親密度５を算出することができる。この親密度５は、例えばＳＮＳ情報データベース５０に記憶されたＳＮＳ情報を用いて算出することができる。例えば親密度算出部２００は、ＳＮＳの登録情報から、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との関係を抽出することができる。例えば人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との関係が配偶者であるという情報が取得されると、親密度算出部２００は、次に親密度変換テーブル２１を参照することができる。例えばこの親密度変換テーブル２１の一例が図８に示される。親密度変換テーブル２１は、例えば人物間の関係と親密度加算度合いとの対応関係を示す情報である。上述のように人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との間の関係が配偶者である場合には、この親密度変換テーブル２１によれば親密度の加算度合いが大である。ここでは、親密度の加算度合いは大中小で示されたが、具体的な数値であってもよい。親密度算出部２００は、この親密度加算度合いに基づいて、親密度加算が大きいほど親密度５の値を大きくすることができる。

そして親密度算出部２００は、これらの正規化された親密度１〜親密度６を加算することにより親密度情報を生成することができる。なお、親密度算出部２００は、これらの親密度１〜親密度６の値に重み付けを行って加算してもよい。

以上、本実施形態において用いられる人物情報及び親密度情報について説明してきた。なお、ここで挙げた人物情報の生成方法及び親密度の算出方法は一例であって、本技術はかかる例に限定されるものではない。その他様々な方法により人物情報及び親密度情報は生成されてよい。ここで、再び図１に戻ってコンテンツ抽出システム１０の構成について説明を続ける。

コンテンツ抽出装置１００ａは、複数のコンテンツからユーザに合わせてコンテンツを抽出する機能を有する情報処理装置の一例である。ここで抽出されるコンテンツは、例えば静止画像及び動画像を含む画像コンテンツであってよい。コンテンツ抽出装置１００ａは、ユーザの端末装置に抽出したコンテンツを送信することによりユーザにコンテンツを提供してもよい。或いは、コンテンツ抽出装置１００ａは、ユーザが、抽出されたコンテンツを視聴することができるように、抽出されたコンテンツのアクセス制限情報を更新して指定されたユーザに抽出されたコンテンツを公開することにより、コンテンツを提供してもよい。

このコンテンツ抽出装置１００ａは、抽出条件取得部１０５と、親密度情報取得部１１０と、抽出期間特定部１１５と、コンテンツ抽出部１２０ａと、コンテンツ再生部１２５と、を主に有する。

抽出条件取得部１０５は、コンテンツを抽出するための条件を取得する機能を有する。抽出条件は、例えば指定されたユーザの人物ＩＤを含むことができる。また、抽出条件は、コンテンツの抽出数を含むこともできる。例えば、指定されたユーザは、操作画面を介した入力により指定されたユーザであってもよい。例えば、抽出条件取得部１０５は、ユーザの保有するコンテンツ内に含まれる人物をサムネイル画像又は名称等で表示し、人物を選択することのできる選択画面を提供してもよい。抽出条件取得部１０５は、この選択画面において選択された人物の人物ＩＤをコンテンツを視聴するユーザとして指定されたユーザの人物ＩＤとすることができる。また指定されたユーザは、画像を解析することによって特定されたユーザであってもよい。例えば抽出されたコンテンツが提供される画面を見ている人が写された画像を解析することにより特定されたユーザを指定されたユーザとしてもよい。抽出条件取得部１０５は、取得した抽出条件を親密度情報取得部１１０に供給することができる。

親密度情報取得部１１０は、抽出条件取得部１０５により取得されたコンテンツの抽出条件に含まれる指定されたユーザの人物ＩＤに基づいて、当該ユーザの親密度情報を取得する機能を有する。親密度情報取得部１１０は、取得した親密度情報を抽出期間特定部１１５に供給することができる。ここで取得される親密度情報は、上述の通り、複数のコンテンツの解析結果に基づいて算出された情報であってよい。また親密度情報は、指定されたユーザのＳＮＳの登録情報に基づいて算出された情報であってよい。また親密度情報は、指定されたユーザのＳＮＳの利用履歴に関する情報に基づいて算出された情報であってよい。このときＳＮＳの利用履歴に関する情報は、ＳＮＳ上における指定されたユーザ間のコンタクト回数であってよい。

抽出期間特定部１１５は、親密度情報取得部１１０から供給された親密度情報に基づいて、抽出期間を特定する機能を有する。抽出期間特定部１１５は、指定されたユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間とすることができる。抽出期間特定部１１５は、特定した抽出期間の情報と、親密度情報取得部１１０から供給された親密度情報とをコンテンツ抽出部１２０ａに供給することができる。

コンテンツ抽出部１２０ａは、抽出期間特定部１１５により特定された抽出期間のコンテンツを抽出する機能を有する。従って、コンテンツ抽出部１２０ａは、指定されたユーザ間の親密度が高い期間のコンテンツを抽出することができる。また、コンテンツ抽出部１２０ａは、供給された親密度情報から、指定されたユーザが共通して親密度が高い第三者を特定し、当該第三者が含まれるコンテンツを優先的に抽出してもよい。かかる構成により、指定されたユーザ間の親密度が高い時期のコンテンツであって、指定されたユーザが共通して親密度の高い人物を含むコンテンツが抽出される。従って、コンテンツを見る人にとってより興味のあるコンテンツが自動的に抽出される。コンテンツ抽出部１２０ａは、例えば抽出したコンテンツを取り出して出力することができる。或いはコンテンツ抽出部１２０ａは、例えば抽出したコンテンツのリストを出力してもよい。

コンテンツ再生部１２５は、指定されたユーザの親密度情報に基づいて、コンテンツ抽出部１２０ａにより抽出されたコンテンツを再生することができる。例えば、コンテンツ再生部１２５は、指定されたユーザの親密度情報に基づいたエフェクト効果を用いてコンテンツを再生することができる。例えばコンテンツ再生部１２５は、親密度の高い人物にパン、ズームなどを行った再生をすることができる。例えば集合写真を再生するときには、指定されたユーザ及び指定されたユーザと親密度の高い人物の顔がよく見えるようにエフェクトをかけながら再生することが好ましい。なお、ここではコンテンツ再生部１２５がコンテンツ抽出装置１００ａの一部であることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、コンテンツ再生部１２５はコンテンツ抽出装置１００ａとは別体のコンテンツ再生装置であってもよい。

以上、本実施形態に係るコンテンツ抽出装置１００ａ、親密度算出部２００、及び画像解析部３００の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係るコンテンツ抽出装置１００ａ、親密度算出部２００、及び画像解析部３００の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

〔１−２．コンテンツ抽出動作例〕
次に、図９を参照しながら本開示の第１の実施形態にかかるコンテンツ抽出動作例について説明する。図９は、同実施形態のコンテンツ抽出動作例を示すフローチャートである。

コンテンツ抽出装置１００ａは、まず抽出条件取得部１０５が抽出条件を取得する（Ｓ１００）。ここで抽出条件は、指定されたユーザの人物ＩＤと抽出数を含むことができる。本実施形態においては、指定されたユーザの人物ＩＤはＩＤ００１とＩＤ００２とする。

そして親密度情報取得部１１０は、親密度格納部１１から人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２の親密度情報を取得する（Ｓ１０５）。そして、抽出期間特定部１１５は、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との親密度が高い時期を抽出期間として特定する（Ｓ１１０）。

次にコンテンツ抽出部１２０ａは、特定された期間において、人物ＩＤ００１及び人物ＩＤ００２が共通して親密度の高い第三者の人物ＩＤを取得する（Ｓ１１５）。そしてコンテンツ抽出部１２０ａは、人物格納部１３から人物ＩＤ００１、人物ＩＤ００２、及び第三者として抽出された人物ＩＤの抽出元コンテンツで共通のコンテンツのうち、特定された抽出期間のものを抽出することができる（Ｓ１２０）。

コンテンツ抽出部１２０ａは、抽出されたコンテンツ数を数え、抽出したコンテンツの数を抽出数として指定された１０枚と比較する（Ｓ１２５）。そして、抽出したコンテンツ数が指定された抽出数である１０枚となると、処理が終了される。

一方、抽出したコンテンツ数が抽出数よりも多い場合には、コンテンツ抽出部１２０ａは、指定されたユーザが共通して親密度の高い第三者のＩＤである共通ＩＤを減らす（Ｓ１３０）。例えば、コンテンツ抽出部１２０ａは、抽出した第三者のうち、親密度が最も低い第三者のＩＤを共通ＩＤから削除することによって共通ＩＤを減らしてよい。

また抽出したコンテンツ数が抽出数よりも少ない場合には、コンテンツ抽出部１２０ａは、指定されたユーザが共通して親密度の高い第三者のＩＤである共通ＩＤを増やす（Ｓ１３０）。例えば、コンテンツ抽出部１２０ａは、第三者の抽出に用いる親密度の閾値を下げることによって共通ＩＤを増やしてもよい。

以上、コンテンツ抽出動作の一例について説明した。ここでは、コンテンツ抽出部１２０ａが、指定された抽出数のコンテンツを抽出する場合について説明したが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、コンテンツの抽出数が抽出条件として指定されない場合には、親密度に基づいて抽出されるコンテンツ全てを抽出することとしてもよい。

＜２．第２の実施形態＞
〔２−１．構成〕
次に、図１０〜図１６を参照しながら、本開示の第２の実施形態に係るコンテンツ抽出システム２０の構成について説明する。図１０は、本開示の第２の実施形態に係るコンテンツ抽出システムの構成図である。図１１は、同実施形態において用いられるイベント情報の一例を示す表である。図１２は、同実施形態において用いられるイベント重要度情報の一例を示す表である。図１３は、同実施形態において用いられるイベント重要度の算出例を概略的に示す説明図である。図１４は、同実施形態において用いられるイベント重要度変換テーブルの一例である。図１５は、同実施形態において用いられるイベント重要度変換テーブルの他の一例である。図１６は、同実施形態において用いられるイベント重要度変換テーブルの他の一例である。

本実施形態にかかるコンテンツ抽出システム２０は、コンテンツ抽出装置１００ｂと、親密度格納部１１と、人物格納部１３と、コンテンツ格納部１５と、イベント格納部１７と、イベント重要度格納部１９と、ＳＮＳ情報データベース５０と、イベント算出部４００と、イベント重要度算出部５００と、を主に有する。

なお、ここで親密度格納部１１と人物格納部１３とコンテンツ格納部１５とについては、第１の実施形態において説明されたため、ここでは説明を省略する。なお、図示していないが、人物格納部１３に記憶される人物情報は第１の実施形態において説明した画像解析部３００により生成されてもよい。また、親密度格納部１１に記憶される親密度情報は、第１の実施形態において説明された親密度算出部２００により生成されてもよい。

なお、コンテンツ抽出装置１００ｂ、親密度格納部１１、人物格納部１３、コンテンツ格納部１５、イベント格納部１７、イベント重要度格納部１９、ＳＮＳ情報データベース５０、イベント算出部４００、及びイベント重要度算出部５００は、それぞれネットワークを介して情報を送受信できるならばいずれのハードウェアに各機能が実装されてもよい。また、１つの機能部の実現する処理が１つのハードウェアにより実現されてもよいし、複数のハードウェアによる分散処理で実現することも可能である。

ここでまず、コンテンツ抽出装置１００ｂがコンテンツを抽出するために用いるイベント情報及びイベント重要度の生成について説明する。まずコンテンツ格納部１５に記憶されたコンテンツ情報からイベント算出部４００が生成するイベント情報について説明する。

イベント算出部４００は、コンテンツ格納部１５に格納されたコンテンツの作成日時の情報に基づいて、コンテンツをイベント単位に分類する機能を有する。イベント算出部４００は、例えばクラスタリング技術を用いてコンテンツを分類することができる。また、イベント算出部４００は、コンテンツに含まれる人物をイベントの参加者として抽出することができる。イベント算出部４００は、生成したイベント情報をイベント格納部１７に記憶することができる。

イベント格納部１７は、例えばＲＤＢ（リレーショナルデータベース）を利用したデータベースであってよい。或いはイベント格納部１７は、ファイルシステムであってもよい。例えばイベント格納部１７に記憶されるイベント情報の一例が図１１に示される。イベント情報は、例えばイベントＩＤ、イベントの開始時間及び終了時間、イベントに含まれるコンテンツ、及びイベントの参加者の情報を含むことができる。

次にイベント重要度について説明する。イベント重要度算出部５００は、イベント格納部１７に記憶されるイベント情報と、親密度格納部１１に記憶される親密度情報と、ＳＮＳ情報データベース５０に記憶されるＳＮＳ情報とに基づいて、イベントのそれぞれの人物についての重要度を算出することができる。イベント重要度算出部５００は、算出したイベント重要度をイベント重要度格納部１９に記憶することができる。

イベント重要度格納部１９は、例えばＲＤＢを利用したデータベースであってよい。或いはイベント重要度格納部１９は、ファイルシステムであってもよい。ここで、イベント重要度格納部１９に記憶されるイベント重要度の一例が図１２に示される。例えばイベント重要度情報は、イベントＩＤ、イベントの参加者、参加者にとってのイベントの重要度を含んでよい。ここでは、重要度の値が大きいほどその人にとって重要なイベントであることを意味する。なお、図１２においてはイベント重要度情報は、イベント情報とは別の情報として記憶されることとしたが、イベント重要度はイベント情報の一部として管理されてもよい。

ここで、イベントの重要度の算出例について図１３〜図１６を参照しながら説明する。なお、イベントの重要度は、それぞれの人物にとっての重要度を表す。このため、イベントの重要度は、人物毎に算出される。ここでは、例えば人物ＩＤ００１にとってのＥｖｅｎｔ００１の重要度の算出について説明する。

例えばイベント重要度算出部５００は、イベント格納部１７に記憶されたイベント情報を用いて、イベントに含まれるコンテンツ数、長さ、及び頻度の少なくともいずれかに基づいた重要度１を算出することができる。例えば結婚式、運動会など重要なイベントのときには、たくさんの写真を撮る可能性が高い。またコンテンツが動画像であれば、重要なイベントのときほど長く動画を撮影する可能性が高いと考えられる。また、重要なイベントは頻度が低いと考えることもできる。そこで、イベント重要度算出部５００は、コンテンツ数が多いほど、コンテンツの長さが長いほど、イベントの頻度が低いほど重要度１の値を大きくすることができる。

またイベント重要度算出部５００は、イベント格納部１７に記憶されるイベント情報に基づいて、イベントの開催された場所及び日時に基づいた重要度２を算出することができる。このとき、イベント重要度算出部５００は、イベントの開催された場所及び日時を、重要度変換テーブル２３を参照することによって重要度に変換することができる。例えばこのとき用いられる重要度変換テーブル２３の一例が図１４及び図１５に示される。図１４には、イベントの日時を重要度に変換するための重要度変換テーブル２３が示される。また図１５には、イベントの場所を重要度に変換するための重要度変換テーブル２３が示される。

また、イベント重要度算出部５００は、人物格納部１３に記憶される人物情報に基づいて、イベントの重要度３を算出することができる。このとき、イベント重要度算出部５００は、Ｅｖｅｎｔ００１の参加者の情報に基づいて、人物情報から人物ＩＤ００１と他の参加者である人物ＩＤ００２との親密度を取得することができる。またイベント重要度算出部５００は、Ｅｖｅｎｔ００１に含まれるコンテンツにおける参加者の笑顔度の情報を人物情報から取得してもよい。そしてイベント重要度算出部５００は、取得した親密度及び笑顔度に基づいた重要度３を算出することができる。イベントの参加者同士の親密度が高いほど、イベント中の参加者の笑顔度が高いほどイベントの重要度は高いと考えることができる。このため、イベント重要度算出部５００は、イベントの参加者同士の親密度が高いほど、イベント中の参加者の笑顔度が高いほど重要度３の値を大きくすることができる。

また、イベント重要度算出部５００は、ＳＮＳ情報データベース５０から取得されるＳＮＳ情報を用いて、参加者情報に基づいた重要度４を算出することができる。例えば、ＳＮＳにおいて参加者がＥｖｅｎｔ００１に関する投稿をしていたり、メールでコミュニケーションをとっている場合には、Ｅｖｅｎｔ００１が参加者にとって重要なイベントであると考えることができる。このため、イベント重要度算出部５００は、参加者がＳＮＳ内においてＥｖｅｎｔ００１に関するコミュニケーションをとっているほど、重要度４の値を大きくすることができる。

またイベント重要度算出部５００は、ユーザがＥｖｅｎｔ００１についてのアルバムをＳＮＳ上で作成している場合には、このアルバムタイトルの情報を用いて重要度５を算出することができる。こんとおきイベント重要度算出部５００は、重要度変換テーブル２３を用いて、アルバムタイトルから抽出された単語を重要度に変換することができる。ここで用いられる重要度変換テーブルの一例が図１６に示される。

そしてイベント重要度算出部５００は、これらの正規化された重要度１〜重要度５を加算することによりイベントの重要度を算出することができる。なお、イベント重要度算出部５００は、これらの重要度１〜重要度５の値に重み付けを行って加算してもよい。

以上、本実施形態において用いられるイベント情報及びイベント重要度の生成について説明してきた。なお、ここで挙げたイベント情報の生成方法及びイベント重要度の算出方法は一例であって、本技術はかかる例に限定されるものではない。その他様々な方法によりイベント情報及びイベント重要度情報は生成されてよい。ここで、再び図１３に戻ってコンテンツ抽出システム２０の構成について説明を続ける。

コンテンツ抽出装置１００ｂは、複数のコンテンツから視聴者に合わせてコンテンツを抽出する機能を有する情報処理装置の一例である。ここで抽出されるコンテンツは、例えば静止画像及び動画像を含む画像コンテンツであってよい。コンテンツ抽出装置１００ｂは、ユーザの端末装置に抽出したコンテンツを送信することによりコンテンツを提供してもよい。或いは、コンテンツ抽出装置１００ｂは、指定されたユーザが、抽出されたコンテンツを視聴することができるように、抽出されたコンテンツのアクセス制限情報を更新して指定された人物に抽出されたコンテンツを公開することにより、コンテンツを提供してもよい。

このコンテンツ抽出装置１００ｂは、抽出条件取得部１０５と、親密度情報取得部１１０と、抽出期間特定部１１５と、重要度取得部１１７と、コンテンツ抽出部１２０ｂと、コンテンツ再生部１２５と、を主に有する。

抽出条件取得部１０５は、コンテンツを抽出するための条件を取得する機能を有する。抽出条件は、例えば指定されたユーザの人物ＩＤを含むことができる。また、抽出条件は、コンテンツの抽出数を含むこともできる。例えば、指定されたユーザは、操作画面を介した入力により指定されたユーザであってもよい。例えば、抽出条件取得部１０５は、ユーザの保有するコンテンツ内に含まれる人物をサムネイル画像又は名称等で表示し、人物を選択することのできる選択画面を提供してもよい。抽出条件取得部１０５は、この選択画面において選択された人物の人物ＩＤをコンテンツを視聴するユーザとして指定されたユーザの人物ＩＤとすることができる。また指定されたユーザは、画像を解析することによって特定されたユーザであってもよい。例えば抽出されたコンテンツが提供される画面を見ている人が写された画像を解析することにより特定されたユーザを指定されたユーザとしてもよい。抽出条件取得部１０５は、取得した抽出条件を親密度情報取得部１１０に供給することができる。

親密度情報取得部１１０は、抽出条件取得部１０５により取得されたコンテンツの抽出条件に含まれる指定されたユーザの人物ＩＤに基づいて、当該指定されたユーザの親密度情報を取得する機能を有する。親密度情報取得部１１０は、取得した親密度情報を抽出期間特定部１１５に供給することができる。ここで取得される親密度情報は、上述の通り、複数のコンテンツの解析結果に基づいて算出された情報であってよい。また親密度情報は、指定されたユーザのＳＮＳの登録情報に基づいて算出された情報であってよい。また親密度情報は、指定されたユーザのＳＮＳの利用履歴に関する情報に基づいて算出された情報であってよい。このときＳＮＳの利用履歴に関する情報は、ＳＮＳ上における指定されたユーザ間のコンタクト回数であってよい。

抽出期間特定部１１５は、親密度情報取得部１１０から供給された親密度情報に基づいて、抽出期間を特定する機能を有する。抽出期間特定部１１５は、指定されたユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間とすることができる。抽出期間特定部１１５は、特定した抽出期間の情報と、親密度情報取得部１１０から供給された親密度情報とを重要度取得部１１７に供給することができる。

重要度取得部１１７は、抽出期間特定部１１５により特定された抽出期間において開催されたイベントの重要度情報を取得する機能を有する。例えば本実施形態においては、イベント情報の開始時間及び終了時間を抽出期間と比較することにより、それぞれのイベントが抽出期間中に開催されたイベントであるか否かを判断してイベントを抽出することができる。そして、重要度取得部１１７は、抽出されたイベントの重要度をイベント重要度格納部１９から抽出することができる。なお、ここで重要度取得部１１７は、イベントの開催期間が抽出期間に含まれる場合に当該イベントを抽出してもよい。或いは、重要度取得部１１７は、イベントの開催期間と抽出期間とが一部でも重なっていれば当該イベントを抽出してもよい。

コンテンツ抽出部１２０ｂは、抽出期間特定部１１５により特定された抽出期間のコンテンツを抽出する機能を有する。従って、コンテンツ抽出部１２０ｂは、指定されたユーザ間の親密度が高い期間のコンテンツを抽出することができる。また、コンテンツ抽出部１２０ｂは、供給された親密度情報から、指定されたユーザが共通して親密度が高い第三者を特定し、当該第三者が含まれるコンテンツを優先的に抽出してもよい。かかる構成により、指定されたユーザ間の親密度が高い時期のコンテンツであって、指定されたユーザが共通して親密度の高い人物を含むコンテンツが抽出される。従って、コンテンツを見る人にとってより興味のあるコンテンツが自動的に抽出される。また、コンテンツ抽出部１２０ｂは、重要度取得部１１７により取得されたイベントの重要度情報に基づいて、指定されたユーザ及び指定されたユーザが共通して親密度が高い第三者に共通して重要度の高いイベントを特定することができる。そして、コンテンツ抽出部１２０ｂは、この重要度に基づいて決定されたイベントに含まれるコンテンツを抽出することができる。コンテンツ抽出部１２０ｂは、例えば抽出したコンテンツを取り出して出力することができる。或いはコンテンツ抽出部１２０ｂは、例えば抽出したコンテンツのリストを出力してもよい。

コンテンツ再生部１２５は、指定されたユーザの親密度情報に基づいて、コンテンツ抽出部１２０ｂにより抽出されたコンテンツを再生することができる。例えば、コンテンツ再生部１２５は、指定されたユーザの親密度情報に基づいたエフェクト効果を用いてコンテンツを再生することができる。例えばコンテンツ再生部１２５は、親密度の高い人物にパン、ズームなどを行った再生をすることができる。例えば集合写真を再生するときには、指定されたユーザ及び指定されたユーザと親密度の高い人物の顔がよく見えるようにエフェクトをかけながら再生することが好ましい。なお、ここではコンテンツ再生部１２５がコンテンツ抽出装置１００ｂの一部であることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、コンテンツ再生部１２５はコンテンツ抽出装置１００ｂとは別体のコンテンツ再生装置であってもよい。

以上、本実施形態に係るコンテンツ抽出装置１００ｂ、イベント算出部４００、及びイベント重要度算出部５００の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係るコンテンツ抽出装置１００ｂ、イベント算出部４００、及びイベント重要度算出部５００の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

〔２−２．コンテンツ抽出動作例〕
次に、図１７を参照しながら、本開示の第２の実施形態にかかるコンテンツ抽出動作例について説明する。図１７は、同実施形態のコンテンツ抽出動作例を示すフローチャートである。

コンテンツ抽出装置１００ｂは、まず抽出条件取得部１０５が抽出条件を取得する（Ｓ２００）。ここで抽出条件は、指定されたユーザの人物ＩＤと抽出数を含むことができる。本実施形態においては、指定されたユーザの人物ＩＤはＩＤ００１とＩＤ００２とする。

そして親密度情報取得部１１０は、親密度格納部１１から人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２の親密度情報を取得する（Ｓ２０５）。そして、抽出期間特定部１１５は、人物ＩＤ００１と人物ＩＤ００２との親密度が高い時期を抽出期間として特定する（Ｓ２１０）。次に、重要度取得部１１７は、特定された抽出期間中のイベントの重要度情報を取得する（Ｓ２１２）。

コンテンツ抽出部１２０ｂは、特定された抽出期間において、人物ＩＤ００１及び人物ＩＤ００２が共に親密度の高い第三者の人物ＩＤを取得する（Ｓ２１５）。そして、次にコンテンツ抽出部１２０ｂは、人物ＩＤ００１、人物ＩＤ００２、及び第三者に共通して重要度の高いイベントを特定する（Ｓ２２０）。そしてコンテンツ抽出部１２０ｂは、特定したイベントに含まれるコンテンツから指定されたユーザと第三者のうちいずれかが含まれるコンテンテンツを抽出する（Ｓ２２５）。

ここでコンテンツ抽出部１２０ｂは、抽出されたコンテンツ数を数え、抽出したコンテンツ数を抽出数として指定された１０枚と比較する（Ｓ２３０）。そして、抽出したコンテンツ数が指定された１０枚となると、処理が終了される。

一方、抽出したコンテンツ数が抽出数よりも多い場合には、コンテンツ抽出部１２０ｂは、指定されたユーザが共通して親密度の高い第三者のＩＤである共通ＩＤを減らす（Ｓ２３５）。例えば、コンテンツ抽出部１２０ｂは、抽出した第三者のうち、親密度が最も低い第三者のＩＤを共通ＩＤから削除することによって共通ＩＤを減らしてよい。

また抽出したコンテンツが抽出数よりも少ない場合には、コンテンツ抽出部１２０ｂは、指定されたユーザが通して親密度の高い第三者のＩＤである共通ＩＤを増やす（Ｓ１３０）。例えば、コンテンツ抽出部１２０ｂは、第三者の抽出に用いる親密度の閾値を下げることによって共通ＩＤを増やしてもよい。

以上説明したように、指定されたユーザ間の親密度が高い期間のコンテンツを抽出することによって、指定されたユーザにとって興味のあるコンテンツを効率よく抽出することができ、コンテンツを視聴するユーザの満足度を向上することができる。このとき、指定されたユーザが共通して親密度の高い第三者を含むコンテンツを優先的に抽出するようにできる。かかる構成によれば、例えば操作画面を介して自分と友人とを指定すると、自分と指定した友人とが共通して親密度の高い友人が含まれるコンテンツが優先的に抽出される。また例えば操作画面を介して自分と親とを指定すると、自分と親とが共通して親密度の高い人物、例えば家族が含まれるコンテンツが優先的に抽出される。

また、抽出されたコンテンツが提供される画面を見ている人が写された画像を解析することにより特定されたユーザを、指定されたユーザとしてコンテンツを抽出することもできる。かかる構成によれば、ユーザが明示的に人物を指定しなくても、自動的に画面を見るユーザを認識し、認識されたユーザにとって重要度の高いコンテンツを抽出することができる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

なお、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、
前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、
特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
を備える、コンテンツ抽出装置。
（２）
前記コンテンツ抽出部は、前記抽出期間において前記ユーザが共通して前記親密度が高い第三者を特定し、当該第三者が含まれる前記コンテンツを抽出する、前記（１）に記載のコンテンツ抽出装置。
（３）
前記コンテンツは、関連するイベントと対応づけられており、
前記イベントの前記ユーザにとっての重要度を取得する重要度取得部、
をさらに備え、
前記コンテンツ抽出部は、前記重要度にさらに基づいて、前記コンテンツを抽出する、前記（１）または（２）のいずれかに記載のコンテンツ抽出装置。
（４）
前記重要度情報取得部は、前記イベントの前記第三者にとっての重要度をさらに取得し、
前記コンテンツ抽出部は、前記ユーザ及び前記第三者にとって重要なイベントに対応付けられた前記コンテンツを抽出する、前記（３）に記載のコンテンツ抽出装置。
（５）
前記親密度情報は、複数の前記コンテンツの解析結果と、前記ユーザのソーシャルネットワークサービスの登録情報とに基づいて算出された情報である、前記（１）から（４）のいずれか１項に記載のコンテンツ抽出装置。
（６）
前記親密度情報は、前記ソーシャルネットワークサービスの利用履歴に関する情報にさらに基づいて算出された情報である、前記（５）に記載のコンテンツ抽出装置。
（７）
前記ソーシャルネットワークサービスの利用履歴に関する情報は、前記ソーシャルネットワークサービス上における前記ユーザ間のコンタクト回数である、前記（６）に記載のコンテンツ抽出装置。
（８）
前記重要度は、前記イベントの開催日時及び場所、又は前記イベントに対応付けられた前記コンテンツの解析結果の少なくともいずれかに基づいて算出された情報である、前記（３）から（７）のいずれか１項に記載のコンテンツ抽出装置。
（９）
指定されたユーザの親密度情報を取得することと、
前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定することと、
特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出することと、
を含む、コンテンツ抽出方法。
（１０）
コンピュータを、
指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、
前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、
特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
を備える、コンテンツ抽出装置として機能させるためのプログラム。

１０，２０ コンテンツ抽出システム
１００ コンテンツ抽出装置
１０５ 抽出条件取得部
１１０ 親密度情報取得部
１１５ 抽出期間特定部
１１７ 重要度取得部
１２０ コンテンツ抽出部
１２５ コンテンツ再生部
１１ 親密度格納部
１３ 人物格納部
１５ コンテンツ格納部
１７ イベント格納部
１９ イベント重要度格納部
５０ ＳＮＳ情報データベース
２００ 親密度算出部
３００ 画像解析部
４００ イベント算出部
５００ イベント重要度算出部

Claims (10)

1. 指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、
   前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、
   特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
   を備える、コンテンツ抽出装置。
2. 前記コンテンツ抽出部は、前記抽出期間において前記ユーザが共通して前記親密度が高い第三者を特定し、当該第三者が含まれる前記コンテンツを抽出する、請求項１に記載のコンテンツ抽出装置。
3. 前記コンテンツは、関連するイベントと対応づけられており、
   前記イベントの前記ユーザにとっての重要度を取得する重要度取得部、
   をさらに備え、
   前記コンテンツ抽出部は、前記重要度にさらに基づいて、前記コンテンツを抽出する、請求項１に記載のコンテンツ抽出装置。
4. 前記重要度情報取得部は、前記イベントの前記第三者にとっての重要度をさらに取得し、
   前記コンテンツ抽出部は、前記ユーザ及び前記第三者にとって重要なイベントに対応付けられた前記コンテンツを抽出する、請求項３に記載のコンテンツ抽出装置。
5. 前記親密度情報は、複数の前記コンテンツの解析結果と、前記ユーザのソーシャルネットワークサービスの登録情報とに基づいて算出された情報である、請求項１に記載のコンテンツ抽出装置。
6. 前記親密度情報は、前記ソーシャルネットワークサービスの利用履歴に関する情報にさらに基づいて算出された情報である、請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
7. 前記ソーシャルネットワークサービスの利用履歴に関する情報は、前記ソーシャルネットワークサービス上における前記ユーザ間のコンタクト回数である、請求項６に記載のコンテンツ抽出装置。
8. 前記重要度は、前記イベントの開催日時及び場所、又は前記イベントに対応付けられた前記コンテンツの解析結果の少なくともいずれかに基づいて算出された情報である、請求項３に記載のコンテンツ抽出装置。
9. 指定されたユーザの親密度情報を取得することと、
   前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定することと、
   特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出することと、
   を含む、コンテンツ抽出方法。
10. コンピュータを、
    指定されたユーザの親密度情報を取得する親密度情報取得部と、
    前記親密度情報に基づいて、前記ユーザ間の親密度が高い期間を抽出期間として特定する抽出期間特定部と、
    特定された前記抽出期間の前記コンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
    を備える、コンテンツ抽出装置として機能させるためのプログラム。

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