2026-127471 情報処理装置及びその制御方法、プログラム、記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】

(43)【公開日】

(54)【発明の名称】情報処理装置及びその制御方法、プログラム、記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   

   

   

   

   

【ＦＩ】

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】

(21)【出願番号】

(22)【出願日】

(71)【出願人】

【識別番号】000001007

【氏名又は名称】キヤノン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003281

【氏名又は名称】弁理士法人大塚国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】高橋 史明

【テーマコード（参考）】

【Ｆターム（参考）】

2H083AA06

2H083AA26

2H083AA58

2H102AA71

2H102CA06

5C122DA22

5C122EA12

5C122EA15

5C122EA55

5C122FA11

5C122FB17

5C122FF01

5C122FF17

5C122FF18

5C122FH01

5C122FH02

5C122FK34

5C122FK35

5C122GA01

5C122GA24

5C122GG03

5C122GG26

5C122HA13

5C122HA35

5C122HB01

5C122HB05

5C122HB09

5L050CC11

(57)【要約】

【課題】リユース商品の撮影品質を向上させることができる情報処理装置を提供する。
【解決手段】撮影対象である商品に固有の固有ＩＤを設定する設定部と、固有ＩＤごとに商品の特徴を記憶する記憶部と、記憶部から固有ＩＤに対応する商品の特徴を取得する第１の取得部と、商品を撮影した画像を取得する第２の取得部と、画像に商品の特徴が表現されているかを評価する評価部とを備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項】

撮影対象である商品に固有の固有ＩＤを設定する設定手段と、
前記固有ＩＤごとに商品の特徴を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段から前記固有ＩＤに対応する前記商品の特徴を取得する第１の取得手段と、
前記商品を撮影した画像を取得する第２の取得手段と、
前記画像に前記商品の特徴が表現されているかを評価する評価手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項】

前記評価手段による評価結果に基づいて、前記商品を再撮影するための指示を出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項】

前記出力手段は、前記商品の再撮影を促す表示を表示手段に表示させるための指示を出力することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項】

前記出力手段は、前記評価結果が所定より低い場合に、前記商品を再撮影するための指示を出力することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項】

前記出力手段は、前記商品を撮影する設定を変更して再撮影するための指示を出力することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項】

前記記憶手段は、前記商品の特徴領域の加工情報を記憶しており、前記出力手段は、前記加工情報に基づいて、前記商品を撮影する設定を変更する指示を出力することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項】

前記加工情報において、前記特徴領域の色の明度が所定より低い場合に、前記出力手段は、前記商品を撮影する設定の変更として、前記商品を撮影する撮像装置の露出補正値を上げる指示を出力することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項】

前記加工情報において、前記特徴領域の色の明度が所定より高い場合に、前記出力手段は、前記商品を撮影する設定の変更として、前記商品を撮影する撮像装置の露出補正値を下げる指示を出力することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項】

前記加工情報において、前記特徴領域にエンボス加工が施されている場合に、前記出力手段は、前記商品を照らす照明装置に、前記特徴領域の面と平行な方向の明るさの割合を増加させる指示を出力することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項】

前記出力手段は、前記商品を撮影する設定を変更する指示が前記商品を撮影する撮像装置で自動的に変更することができない設定変更の指示である場合に、ユーザーに撮影の設定の変更を促す指示を出力することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項】

前記加工情報において、前記特徴領域の表面反射が所定より強い場合に、ユーザーに、前記商品を撮影する撮像装置に偏光フィルタを装着する指示を出力することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。

【請求項】

撮影対象である商品に固有の固有ＩＤを設定する設定手段と、前記固有ＩＤごとに商品の特徴を記憶する記憶手段と、を備える情報処理装置を制御する方法であって、
前記記憶手段から前記固有ＩＤに対応する前記商品の特徴を取得する第１の取得工程と、
前記商品を撮影した画像を取得する第２の取得工程と、
前記画像に前記商品の特徴が表現されているかを評価する評価工程と、
を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。

【請求項】

請求項１２に記載の情報処理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項】

請求項１２に記載の情報処理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【】

本発明は、商品の撮影品質を向上させるための情報処理装置に関する。

【背景技術】

【】

現在、世界的なインフレ、円安、ＳＤＧｓとしての動機、リユース品購入の心理的障壁の低下、などを要因として、中古ブランドバッグなどを販売するリユース業界が活況を呈している。

【】

中古品売買は、実店舗よりも、ネットでの販売が増えているが、ネット販売において商品写真の品質は成約率を向上させる上で特に重要な項目となっている。

【】

一方で、中古品は１点毎に撮影する必要があり、撮影工数が増大しており、撮影品質を向上させるためのコストが問題となっている。

【】

撮影は、主に、商品をストックする現場で、商品撮影ブースなどを設置して、写真撮影に不慣れな担当者がマニュアルに従って撮影している。しかし、マニュアルに従った撮影を行っても、一点一点の商品を高品質に撮影することが困難であるという問題が存在する。

【】

撮影品質を向上させるための先行技術として、特許文献１には、バーコード認識ができない場合に、照明・撮影パラメータを変化させてバーコードを再撮影する技術が開示されている。

【】

特許文献２には、商品の認識率が所定以下だった場合に、再撮影を指示するメッセージを表示する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【】

【特許文献】特開２０１６－１１９０５２号公報

【特許文献】特開２０２１－５６９９２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【】

しかしながら、特許文献１に開示されている技術は、バーコードの白黒パタンを明瞭に撮影することに特化した技術であり、ブランド品バッグなどの成約率向上のための撮影品質向上に寄与するものではない。

【】

また、特許文献２に開示されている技術では、商品の認識率に基づいて再撮影を指示することが開示されているのみであり、商品の撮影品質を判定する機能は有していない。

【】

本発明は上述した課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、リユース商品の撮影品質を向上させることができる情報処理装置を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【】

本発明に係わる情報処理装置は、撮影対象である商品に固有の固有ＩＤを設定する設定手段と、前記固有ＩＤごとに商品の特徴を記憶する記憶手段と、前記記憶手段から前記固有ＩＤに対応する前記商品の特徴を取得する第１の取得手段と、前記商品を撮影した画像を取得する第２の取得手段と、前記画像に前記商品の特徴が表現されているかを評価する評価手段と、を備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【】

本発明によれば、リユース商品の撮影品質を向上させることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【】

【図】本発明の情報処理装置を用いたリユース商品撮影システムの第１の実施形態の外観を示す図。

【図】リユース商品撮影システムの基本構成図。

【図】商品特徴記憶部が記憶する商品情報テーブルを示す図。

【図】リユース商品撮影および商品特徴評価の処理を示すフローチャート。

【図】商品特徴評価部による商品特徴評価処理を説明する図。

【図】第２の実施形態におけるリユース商品撮影システムの構成を示す図

【図】第２の実施形態におけるリユース商品撮影処理を示すフローチャート。

【図】第３の実施形態における商品情報テーブルを示す図。

【図】商品情報記憶部への情報記録処理の作業フローチャート。

【図】第３の実施形態におけるリユース商品撮影システムの構成を示す図。

【図】第３の実施形態におけるリユース商品撮影処理を示すフローチャート。

【図】第３の実施形態における撮影条件変更処理を示すフローチャート。

【図】第４の実施形態におけるリユース商品撮影システムの外観図。

【図】第４の実施形態におけるリユース商品撮影システムの構成を示す図。

【図】第４の実施形態における撮影条件変更処理を示すフローチャート。

【図】第５の実施形態におけるリユース商品撮影システムの構成を示す図。

【図】装着部材の装着をユーザーに指示する表示を示す図。

【図】第５の実施形態における撮影条件変更処理を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【】

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

【】

（第１の実施形態）
図１は、本発明の情報処理装置を用いたリユース商品撮影システムの第１の実施形態の外観を示す図である。

【】

情報処理装置１０１は、パーソナルコンピューターやサーバーコンピューターなどで構成され、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ推論を高速に行うためのＧＰＧＰＵ(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)を備えている。

【】

撮像装置１０２はデジタルカメラから成り、より高品質な商品撮影を行うために、対象とする商品との撮影距離に応じた画角で撮影できるレンズを備えている。また、撮像装置１０２は、情報処理装置１０１と有線または無線でコマンドおよびデータの送受信が可能である。そして、情報処理装置１０１からのコマンドに従って撮影を行ったり、撮影条件の変更を行ったり、撮影済画像を情報処理装置１０１へと転送したりすることができる。

【】

ディスプレイ１０３は、撮影担当者が撮影済画像を確認したり、キーボード１０４やマウス１０５を操作して、情報処理装置１０１に対して入力を行う際のユーザーインターフェースを表示する。

【】

リユース商品１０６は、撮影対象であり、本実施形態ではブランドバッグを例にしている。しかし、これに限定されるものではなく、時計、衣服、財布など、リユース商品として一般的に扱われる商品であれば、何であっても構わない。撮影ブース１０７は、リユース商品撮影で用いられるブースである。

【】

図２は、情報処理装置１０１の基本構成を示す図である。

【】

本実施形態において、情報処理装置１０１は、例えばパーソナルコンピューター（以下ＰＣ）から構成される。そして、ＣＰＵ（中央演算装置）２０５にメモリ２０６に記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより、情報処理装置１０１の各機能部を実現する。

【】

固有商品ＩＤ設定部２０１は、撮影しようとする商品に固有の固有商品ＩＤ（固有ＩＤ)を設定する。本実施形態においては、ユーザーがキーボード１０４に入力することにより、固有商品ＩＤを設定するものとする。しかし、これに限定されるものではなく、ＡＩにより撮影対象商品の映像を解析して自動で設定してもよいし、不図示のリユース商品管理システムからのデータ受信により固有商品ＩＤを自動設定するなどしてもよい。これにより、ユーザーの入力の手間を省くことができる。

【】

商品特徴評価部２０２は、商品特徴記憶部２０３から商品特徴に関する情報を読み出し、撮影された画像に商品特徴が表現されているか否かを評価する。

【】

なお、固有商品ＩＤ設定部２０１、商品特徴評価部２０２、商品特徴記憶部２０３の各機能部は、個別の回路で構成されていてもよいし、ＣＰＵ２０５がメモリ２０６に記憶されたプログラムを実行することにより実現されてもよい。

【】

図３は、商品特徴記憶部２０３が記憶している商品情報テーブル３０１を示す図である。

【】

図３に示すように、商品特徴記憶部２０３には、リユース商品として業者が扱っている商品のブランド名、商品名、固有商品ＩＤとともに、該当する固有商品ＩＤの写真に表現されるべき学習済商品特徴のＩＤが記録されている。

【】

なお、本実施形態においては、固有商品ＩＤの体系としては、世界の中で、商品をユニークに特定できるものとして、ＭＰＮ、 ＪＡＮ など複数の体系が存在する。そのため、図３のように、体系の名称と各体系におけるＩＤを繋げた形で固有商品ＩＤを特定することとする。しかし、これに限定されるものではなく、ブランド名や商品名や色の組み合わせ文字列など、商品が一意に特定できるものであれば、他の特定方法でも構わない。

【】

本実施形態においては、深層学習の一つであるオブジェクトディテクション技術を用いるものとする。具体的には、予め各商品の画像について特徴的な部分をフレームで囲み、フレームに対してクラスＩＤを付与した教師データを作成する。そして、固有商品ＩＤを入力とし、上記の商品特徴を教師データとして学習を行い、教師データとして使用したクラスＩＤを学習済商品特徴ＩＤとして記憶する。

【】

なお、オブジェクトディテクションのネットワークモデルとしては、本実施形態では、現在一般的に利用されているＹＯＬＯ(You Only Look Once)を用いるものとするが、これに限定されるものではなく、設計時点で推論精度の高いモデルを適宜用いればよい。

【】

図４は、図２で示される情報処理装置１０１によるリユース商品撮影および商品特徴評価の処理を示すフローチャートである。なお、Ｓはステップ番号を示す。

【】

商品撮影処理が開始されると、Ｓ４０１では、ＣＰＵ２０５は、固有商品ＩＤ設定部２０１を用いて固有商品ＩＤ設定処理を行う。前述のとおり、本実施形態においては、ユーザーがキーボード１０４により現在撮影対象としている商品１０６の固有商品ＩＤを入力するものとする。本フローの説明にあたっては、図３のテーブル３０１に示す商品ＥＦＧＨの撮影を行うものとし、固有商品ＩＤ＝ＭＰＮ－Ｎ４１２１１をユーザーが入力するものとする。

【】

Ｓ４０２では、ＣＰＵ２０５は、商品特徴記憶部２０３の記憶内容を参照し、図３のテーブル３０１に示すように固有商品ＩＤ＝ＭＰＮ-Ｎ４１２１１に対応する学習済商品特徴ＩＤを読み込む。図３より、読み込んだ学習済商品特徴ＩＤ＝１０１ということになる。

【】

Ｓ４０３では、ＣＰＵ２０５は、撮像装置１０２に対して、撮影実行コマンドを発行し、撮像装置１０２は、撮影対象商品１０６の撮影を行う。

【】

Ｓ４０４では、ＣＰＵ２０５は、撮像装置１０２から撮影済の商品画像を受信する。

【】

Ｓ４０５では、ＣＰＵ２０５は、商品特徴評価部２０２による商品特徴評価処理を行う。

【】

図５は、商品特徴評価部２０２による商品特徴評価処理を説明する図である。

【】

商品特徴評価部２０２は、オブジェクトディテクションによる推論を商品撮影画像５０１に対して実行し、推論結果５０２を取得する。

【】

商品撮影画像５０１を入力とした推論結果５０２としては、商品撮影画像５０１において学習済商品特徴ＩＤに対応する特徴が存在するエリア、および、その特徴の確からしさを示すスコア（評価結果）を得ることができる。

【】

図５では、学習済商品特徴ＩＤ＝１０１で示される商品特徴が、商品撮影画像５０１から、スコア０.９２で検出されたことを示している。本実施形態においては、スコア０.８以上を閾値として、商品特徴が検出されたか否かを評価するものとする。しかし、これに限定されるものではなく、特徴領域が写真に表現される程度として、より厳密に画像の品質を確保したい場合には、より大きな値を設定する。逆に、撮影時間の制限などで、ある程度の品質が確保できれば良い場合には、より小さな値を設定しても良く、業務遂行上の都合に合わせて合理的な値を設定すればよい。

【】

図５では、商品撮影画像５０１から学習済商品特徴ＩＤ＝１０１に合致する商品特徴がスコア０.９２で得られたため、商品特徴評価部２０２は、商品画像５０１に十分な商品特徴が表れていると評価し、本処理を終了する。

【】

なお、推論結果として、対応する学習済商品特徴ＩＤが０.８以上のスコアで検出されなかった場合には、ディスプレイ１０３に再撮影を促す警告などを表示する指示を出力ことで、ユーザーは再撮影の必要性を認識することができる。その場合、撮影条件を変更するなどして、再撮影を行うことで、商品特徴が不明瞭なまま撮影を完了することなく、品質の高い商品撮影画像を得ることができる。あるいは、ディスプレイ１０３に、撮像装置１０２の設定を変更した上で再撮影を促す警告などを表示してもよい。

【】

また、上記の説明では、商品特徴が検出されたスコアが所定よりも低かった場合に、再撮影をするように説明した。しかし、商品特徴が撮影画像にどの程度表れているかの評価結果（スコア）や、スコアが所定値を超えているか否かの結果を、ディスプレイ１０３に表示するなどして、ユーザーに報知するようにしてもよい。

【】

（第２の実施形態）
図６は、リユース商品撮影システムの第２の実施形態の構成を示す図である。

【】

図６に示すように、第２の実施形態の情報処理装置１０１は、撮影条件変更部６０１を有する。そして、商品特徴評価部２０２による評価値が所定よりも低かった場合には、より高品質な撮影を行うために、撮影条件変更部６０１が撮像装置１０２に対して、撮影条件変更指示を発行する。撮影条件が変更された後、撮像装置１０２は、対象商品の再撮影を行う。なお、その他の構成２０１～２０６については、第１の実施形態と同様である。

【】

図７は、第２の実施形態における情報処理装置１０１によるリユース商品撮影および商品特徴評価の処理を示すフローチャートである。なお、Ｓはステップ番号を示す。

【】

Ｓ４０１～Ｓ４０５については、第１の実施形態と同様の処理を行う。

【】

Ｓ７０１では、ＣＰＵ２０５は、商品特徴評価部２０２を用いて推論した評価値（商品特徴がどれだけ撮影画像に表れているかを示すスコア）が所定値以上か否かを判断する。本実施形態においては、所定値＝０.８とし、評価値が０.８より大きければ、判断はＹＥＳとなり、商品撮影処理を終了する。

【】

一方、評価値が０.８以下の場合には、Ｓ７０２へと処理を進める。

【】

Ｓ７０２では、ＣＰＵ２０５は、撮影条件変更部６０１による撮影条件変更処理を行う。より具体的には、通信回線を介して、撮像装置１０２へと撮影条件変更指示を送る。

【】

本実施形態においては、商品特徴が黒潰れや白飛びなどで十分に写真に表現されていないことを想定し、露出補正値の変更指示を送る。そして、商品特徴評価部２０２による評価値が所定値を超えるまで自動で撮影を繰り返すものとする。

【】

本実施形態の情報処理装置１０１によれば、ユーザーの手を煩わせることなく、撮影条件を変更しながら高品質な商品写真が得られるまで自動撮影を繰り返すため、商品撮影に不慣れな撮影者であっても高品質な商品写真を手間なく得ることができる。

【】

（第３の実施形態）
図８は、第３の実施形態における商品特徴記憶部２０３が記憶する情報を示す図である。

【】

図８に示すように、第３の実施形態では、特徴領域加工情報を記憶するものとする。特徴領域加工情報とは、その商品における特徴領域の部分を製造した時の加工状態に関する情報である。特徴領域加工情報の内容としては、特徴領域の「色の明度」、特徴領域の表面の「反射の度合い」、模様の「色」、模様の加工の仕方として「エンボス加工」などの情報を持つものとする。本実施形態では、特徴領域加工情報に従って、より高品質な撮影を行うために適切な撮影条件の変更を行うことを可能とする。

【】

図９は、本実施形態のシステムを構築しようとする者が、固有商品ＩＤ＝ＮＮＮＮの商品特徴データを生成し、情報処理装置１０１の商品特徴記憶部２０３へと記録する際の作業フローを示す図である。Ｓは、ステップ番号を示す。

【】

Ｓ１８０１では、本システムを構築しようとする者が、固有商品ＩＤ＝ＮＮＮＮの商品画像を収集する。収集する画像は多いほど好ましいが、本実施形態においては１００枚程度を想定する。

【】

Ｓ１８０２では、本システムを構築しようとする者が、収集した画像の教師データを作成する。より具体的には、固有商品ＩＤ＝ＮＮＮＮの商品の特徴的な領域を定義し、アノテーションツールなどを利用して、収集した画像の全てについて、この領域をフレームで囲み、さらにこの領域に対してＩＤ＝Ｋとタグ付けする。

【】

Ｓ１８０３では、本システムを構築しようとする者が、Ｓ１８０１で収集した画像とＳ１８０２で作成した教師データを入力として、学習機に深層学習を行わせる。

【】

なお、不図示の学習機は、情報処理装置１０１であってもかまわない。しかし、通常のシステム構築フローと同様にして、システム構築者が保有するＧＰＧＵパワーのより強力な学習用ワークステーションで学習を行い、学習結果を情報処理装置１０１へと転送することが好ましい。これにより、情報処理装置１０１がオブジェクトディテクションなどの推論を高精度に実施することが可能となる。

【】

Ｓ１８０４では、本システムを構築しようとする者が、キーボードなどの入力手段を介して、商品情報テーブル８０１の＜ブランド＞フィールドに、固有商品ＩＤ＝ＮＮＮＮのブランド名を書き込む。

【】

Ｓ１８０５では、本システムを構築しようとする者が、キーボードなどの入力手段を介して、商品情報テーブル８０１の＜商品名＞フィールドに、固有商品ＩＤ＝ＮＮＮＮの商品名を書き込む。

【】

Ｓ１８０６では、本システムを構築しようとする者が、キーボードなどの入力手段を介して、商品情報テーブル８０１の＜固有商品ＩＤ＞フィールドに、固有商品ＩＤ＝ＮＮＮＮの固有商品ＩＤを書き込む。

【】

Ｓ１８０７では、本システムを構築しようとする者が、キーボードなどの入力手段を介して、商品情報テーブル８０１の＜特徴領域加工情報＞フィールドに、固有商品ＩＤ＝ＮＮＮＮの特徴領域の加工情報を書き込む。

【】

Ｓ１８０８では、本システムを構築しようとする者が、キーボードなどの入力手段を介して、商品情報テーブル８０１の＜学習済商品特徴ＩＤ＞フィールドに、学習時にタグ付けしたＩＤであるＫを書き込む。

【】

Ｓ１８０９では、本システムを構築しようとする者が、商品情報テーブル８０１および、Ｓ１８０３で生成した学習済モデルを情報処理装置１０１へと記録し、本処理を終了する。

【】

なお、図９に示される処理フローでは、一つの固有商品の情報記録処理について示した。しかし、より好ましくは、リユース商品撮影システムが対象とする固有商品の全てについて図９で示される処理を行い、その結果として得られる商品情報テーブル８０１および学習済モデルを情報処理装置１０１へと書き込む。そして、新商品に対応する際には、新商品の情報を商品情報テーブル８０１へ追加で記録し、また、学習モデルに追加学習を行わせることが望ましい。

【】

図１０は、第３の実施形態のリユース商品撮影システムの構成を示す図である。

【】

第３の実施形態においては、商品特徴記憶部９０１が、図８で示される情報を記憶するものとする。また、撮影条件変更部９０２は、図８で示される特徴領域加工情報に従って、撮影条件の変更を行う。

【】

図１１は、第３の実施形態における情報処理装置１０１によるリユース商品撮影および商品特徴評価の処理を示すフローチャートである。なお、Ｓはステップ番号を示す。

【】

Ｓ４０１，Ｓ４０３，Ｓ４０４，Ｓ４０５では、第１の実施形態と同様の処理を行う。

【】

Ｓ７０１では、第２の実施形態と同様の処理を行う。

【】

Ｓ１００１では、ＣＰＵ２０５は、商品特徴情報を商品特徴記憶部９０１から読み込む。本実施形態においては、テーブル８０１の特徴領域加工情報も読み込むものとする。

【】

Ｓ１００２では、ＣＰＵ２０５は、読み込んだ特徴領域加工情報から適切と思われる撮影条件の変更処理を行った後、再びＳ４０３へと処理を進める。

【】

図１２は、Ｓ１００２における撮影条件の変更処理を説明するフローチャートである。

【】

Ｓ１１０１では、ＣＰＵ２０５は、特徴領域加工情報から、「色の明度」に該当する情報を読み込んで、それが所定より「低」か「高」か、それ以外かを判定している。

【】

この判定が「低」の場合には、特徴的領域が黒潰れしているために特徴が表現されていない可能性がある。そのため、撮影条件の変更内容として、Ｓ１１０２において、露出補正値をＮ段上げる処理を行った後、Ｓ１１０４へと処理を進める。

【】

また、この判定が「高」の場合には、特徴的領域が白飛びしているために特徴が表現されていない可能性がある。そのため、撮影条件の変更内容として、Ｓ１１０３において、露出補正値をＮ段下げる処理を行った後、Ｓ１１０４へと処理を進める。

【】

ここで、Ｎの値は、撮影機材の性質や、撮影現場での知見などに基づいて適切に定めればよい。

【】

この判定が「低」、「高」以外の場合には、露出補正値の補正を特に行う必要がないものと判断し、Ｓ１１０４へと処理を進める。

【】

なお、本実施形態においては、黒潰れ、白飛びを改善する手段として、露出補正を例に説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、撮像素子の生データに対して行う現像処理の過程において、黒潰れに対しては暗部に多くの階調を与えるトーンカーブ補正を施したり、白飛びの場合には明度の高い所に階調を多く与えるトーンカーブ補正を施すなどの処理を行ってもよい。つまり、特徴を表現するために階調が不足している明度に対して、より豊かな階調が与えられる他の撮影条件の変更であっても構わない。

【】

Ｓ１１０４では、ＣＰＵ２０５は、特徴領域加工情報を参照し、必要に応じて、その他の撮影条件の変更処理を行った後、本フローの処理を終了する。

【】

本実施形態の情報処理装置１０１によれば、第２の実施形態と同様、ユーザーの手を煩わせることなく、撮影条件を変更しながら高品質な商品写真が得られるまで自動撮影が繰り返される。そのため、商品撮影に不慣れな撮影者であっても高品質な商品写真を手間なく得ることができる。また、特徴領域の加工情報を参考にすることで、より少ない時間で的確に、高品質な撮影結果が得られ、ユーザーの作業時間を大幅に短縮することができる。

【】

（第４の実施形態）
図１３は、第４の実施形態のリユース商品撮影システムの外観を示す図である。

【】

図１３において、照明装置１２０１～１２０５は、情報処理装置１０１と通信可能に接続され、各照明装置毎に明るさなどの設定を行うことができる。なお、照明装置は、ストロボのように撮影の瞬間に発光するものであってもよいし、動画撮影用の照明のように長時間光り続けるものであってもよい。

【】

図１４は、第４の実施形態のリユース商品撮影システムの構成を示す図である。図１４において、照明装置１３０１は、図１３の外観図における照明装置１２０１～１２０５に相当する。

【】

図１４において、撮影条件変更部１３０２は、第１乃至第３の実施形態と同様の動作を行うとともに、照明装置１２０１～１２０５それぞれの明るさを個別にコントロールする。

【】

第４の実施形態におけるリユース商品撮影および商品特徴評価の処理のフローチャートは、図１１の第３の実施形態と同様である。図１５は、第４の実施形態におけるＳ１００２の撮影条件変更処理を説明するフローチャートである。

【】

Ｓ１４０１では、ＣＰＵ２０５は、特徴領域加工情報から、「模様加工」に該当する情報を読み込んで、それが「エンボス加工」か、それ以外かを判定する。

【】

この判定が「エンボス加工」の場合には、現在の照明状況が、特徴的領域のエンボス加工の陰影が表現されない照明であると判断し、Ｓ１４０２へと処理を進める。この判定がエンボス加工で無い場合には、Ｓ１４０３へと処理を進める。

【】

Ｓ１４０２では、エンボス加工の陰影を表現するのに好ましい撮影条件として、特徴領域面と平行な方向に光を照射する照明の照度割合を増加させるよう照明装置１３０１をコントロールした後、Ｓ１４０３へと処理を進める。

【】

商品撮影テクニックとして、エンボス加工面のエンボス加工を目立たせるためには、エンボス加工面と垂直な方向に照射する照明ではなく、エンボス加工面と平行な方向に照射する照明を強める必要がある。Ｓ１４０２では、複数の照明１２０１～１２０５をコントロールすることで、このテクニックと同様の処理を行うものとする。

【】

なお、照明の照射方向の明るさの割合変化をコントロールすることで、商品特徴領域のエンボス加工を目立たせるだけでなく、革製品の肌目の凹凸（シボ）を目立たせて商品撮影の品質を向上させることもできる。

【】

Ｓ１４０３では、ＣＰＵ２０５は、特徴領域加工情報を参照し、必要に応じて、その他の撮影条件の変更処理を行った後、本フローの処理を終了する。

【】

本実施形態の情報処理装置１０１によれば、第２の実施形態と同様、ユーザーの手を煩わせることなく、照明の条件を含めた撮影条件を変更しながら高品質な商品写真が得られるまで自動撮影が繰り返される。そのため、商品撮影に不慣れな撮影者であっても高品質な商品写真を手間なく得ることができる。また、特徴領域の加工情報を参考にすることで、より少ない時間で的確に、高品質な撮影結果を得ることができ、ユーザーの作業時間を大幅に短縮することができる。

【】

（第５の実施形態）
図１６は、第５実施形態のリユース商品撮影システムの構成を示す図である。

【】

図１６において、撮影条件変更指示部１５０１は、システムが自動的に設定変更できない撮影条件について、ユーザーに対して変更指示を促す。

【】

本実施形態において、撮影条件変更指示部１５０１は、ディスプレイ１０３に、カメラに装着する装着部材１５０２として偏光フィルタを装着するようにユーザーに促すメッセージを表示する。しかし、これに限定されるものではなく、音声によりユーザー指示を行ってもよい。また、偏光フィルタ以外にもＮＤフィルターの装着や、照明に装着するフィルタなど、システムが自動設定できない撮影条件の変更をユーザーに対して指示するものであれば、他の指示手段、指示内容であってもかまわない。

【】

図１７は、撮影条件の変更をユーザーに対して指示する様子を示す図であり、ディスプレイ１０３上に、偏光フィルタ装着の指示メッセージ１６０１を表示している。ＯＫボタン１６０２がマウス１０５などの入力手段で入力されると、本撮影システムは、撮影条件の変更がユーザーにより完了したものとして、再撮影を行う。

【】

図１８は、第５の実施形態における撮影条件変更処理をより詳しく説明するフローチャートである。

【】

Ｓ１７０１において、ＣＰＵ２０５は、特徴領域加工情報から、「表面反射」に該当する情報を読み込んで、それが所定より「強」か、それ以外かを判定する。この判定が「強」以外の場合には、Ｓ７０４へと処理を進める。この判定が「強」の場合には、Ｓ１７０２へと処理を進める。

【】

Ｓ１７０２では、ＣＰＵ２０５は、ユーザーに偏光フィルタの装着を指示するメッセージを発行する。本実施形態においては、図１７の１６０１で示すようなメッセージを表示するものとする。

【】

Ｓ１７０３では、ＣＰＵ２０５は、偏光フィルタの装着が完了したか否かを判定する。ユーザーがＯＫボタン１６０２を押すまでの間は、装着が未完了として判定はＮＯとなり、Ｓ１７０２へと処理を戻す。ユーザーがＯＫボタン１６０２を押下すると、Ｓ１７０３の判定はＹＥＳとなり、Ｓ１７０４へと処理を進める。

【】

Ｓ１７０４では、特徴領域加工情報を参照し、必要に応じて、その他の撮影条件の変更処理を行った後、本フローの処理を終了する。

【】

本実施形態の情報処理装置１０１によれば、システムが自動変更できない撮影条件の変更の場合であっても、ユーザーに対して撮影条件変更内容の指示を行うことで、撮影に不慣れなユーザーであっても高品質な撮影結果を得ることができる。

【】

（他の実施形態）
また本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現できる。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現できる。

【】

本明細書の開示は、以下の情報処理装置及びその制御方法、プログラム、記憶媒体を含む。

【】

（項目１）
撮影対象である商品に固有の固有ＩＤを設定する設定手段と、
前記固有ＩＤごとに商品の特徴を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段から前記固有ＩＤに対応する前記商品の特徴を取得する第１の取得手段と、
前記商品を撮影した画像を取得する第２の取得手段と、
前記画像に前記商品の特徴が表現されているかを評価する評価手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【】

（項目２）
前記評価手段による評価結果に基づいて、前記商品を再撮影するための指示を出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする項目１に記載の情報処理装置。

【】

（項目３）
前記出力手段は、前記商品の再撮影を促す表示を表示手段に表示させるための指示を出力することを特徴とする項目２に記載の情報処理装置。

【】

（項目４）
前記出力手段は、前記評価結果が所定より低い場合に、前記商品を再撮影するための指示を出力することを特徴とする項目２または３に記載の情報処理装置。

【】

（項目５）
前記出力手段は、前記商品を撮影する設定を変更して再撮影するための指示を出力することを特徴とする項目２乃至４のいずれか１項目に記載の情報処理装置。

【】

（項目６）
前記記憶手段は、前記商品の特徴領域の加工情報を記憶しており、前記出力手段は、前記加工情報に基づいて、前記商品を撮影する設定を変更する指示を出力することを特徴とする項目５に記載の情報処理装置。

【】

（項目７）
前記加工情報において、前記特徴領域の色の明度が所定より低い場合に、前記出力手段は、前記商品を撮影する設定の変更として、前記商品を撮影する撮像装置の露出補正値を上げる指示を出力することを特徴とする項目６に記載の情報処理装置。

【】

（項目８）
前記加工情報において、前記特徴領域の色の明度が所定より高い場合に、前記出力手段は、前記商品を撮影する設定の変更として、前記商品を撮影する撮像装置の露出補正値を下げる指示を出力することを特徴とする項目６に記載の情報処理装置。

【】

（項目９）
前記加工情報において、前記特徴領域にエンボス加工が施されている場合に、前記出力手段は、前記商品を照らす照明装置に、前記特徴領域の面と平行な方向の明るさの割合を増加させる指示を出力することを特徴とする項目６乃至８のいずれか１項目に記載の情報処理装置。

【】

（項目１０）
前記出力手段は、前記商品を撮影する設定を変更する指示が前記商品を撮影する撮像装置で自動的に変更することができない設定変更の指示である場合に、ユーザーに撮影の設定の変更を促す指示を出力することを特徴とする項目６に記載の情報処理装置。

【】

（項目１１）
前記加工情報において、前記特徴領域の表面反射が所定より強い場合に、ユーザーに、前記商品を撮影する撮像装置に偏光フィルタを装着する指示を出力することを特徴とする項目１０に記載の情報処理装置。

【】

（項目１２）
撮影対象である商品に固有の固有ＩＤを設定する設定手段と、前記固有ＩＤごとに商品の特徴を記憶する記憶手段と、を備える情報処理装置を制御する方法であって、
前記記憶手段から前記固有ＩＤに対応する前記商品の特徴を取得する第１の取得工程と、
前記商品を撮影した画像を取得する第２の取得工程と、
前記画像に前記商品の特徴が表現されているかを評価する評価工程と、
を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。

【】

（項目１３）
項目１２に記載の情報処理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【】

（項目１４）
項目１２に記載の情報処理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

【】

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

【符号の説明】

【】

１０１：情報処理装置、１０２：撮像装置、１０３：ディスプレイ、１０４：キーボード、１０５：マウス、１０６：撮影対象商品、２０１：固有商品ＩＤ設定部、２０２：商品特徴評価部、２０３：商品特徴記憶部、２０５：ＣＰＵ、２０６：メモリ

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】