本發(fā)明涉及在運動圖像中確定引起用戶的興趣的區(qū)間的興趣區(qū)間確定裝置。

背景技術：
近年來，用戶將由數字照相機或攝像機等的數字圖像攝影設備攝影的運動圖像或照片等數量較多的內容保存到PC等中而儲存。如果儲存的內容變得龐大，則將內容分類以使用戶能夠容易地識別這些內容的詳情，或者在內容是運動圖像的情況下制作其摘要影像，要求內容的詳情的掌握的容易化。以往，作為制作運動圖像的摘要影像的方法，用戶自身從運動圖像中指定作為摘要影像使用的區(qū)間，將這些區(qū)間接合而做成摘要影像。但是，該方法由于用戶的負擔較大、此外還需要專門的知識，所以希望摘要影像制作的簡略化、自動化。所以，所謂用戶引起興趣的摘要，可以考慮是有運動的影像，所以可以考慮在制作摘要的目標的運動圖像中檢測人物的運動(例如參照專利文獻1)，提取人物有運動的區(qū)間。專利文獻1：特開2006－019387號公報

技術實現要素：
但是，在上述專利文獻1的情況下，沒有僅通過檢測人物有運動就能夠提取對于用戶而言引起興趣的區(qū)間(以下，稱作興趣區(qū)間)的保證，存在有可能不能制作適當的摘要影像的問題。所以，本發(fā)明是鑒于上述問題而做出的，目的是提供一種有利于對于用戶而言興趣較深的摘要影像的制作的興趣區(qū)間確定裝置。為了解決上述問題，有關本發(fā)明的興趣區(qū)間確定裝置，是在運動圖像中確定推測用戶感興趣的興趣區(qū)間的興趣區(qū)間確定裝置，其特征在于，具備：目標檢測機構，在從上述運動圖像提取出的幀中檢測目標；運動特征量提取機構，計算對于上述提取出的幀的上述目標的運動特征量；特殊度計算機構，使用上述目標的運動特征量，計算上述提取出的幀中的上述目標的運動的特殊度；興趣區(qū)間確定機構，使用上述特殊度確定上述運動圖像中的上述興趣區(qū)間。此外，有關本發(fā)明的興趣區(qū)間確定方法，是在運動圖像中確定推測用戶感興趣的興趣區(qū)間的興趣區(qū)間確定方法，其特征在于，目標檢測步驟，在從上述運動圖像提取出的幀中檢測目標；運動特征量提取步驟，計算對于上述提取出的幀的上述目標的運動特征量；特殊度計算步驟，使用上述目標的運動特征量，計算上述提取出的幀中的上述目標的運動的特殊度；興趣區(qū)間確定步驟，使用上述特殊度確定上述運動圖像中的上述興趣區(qū)間。此外，有關本發(fā)明的興趣區(qū)間確定程序，是使計算機執(zhí)行在運動圖像中確定推測用戶感興趣的興趣區(qū)間的興趣區(qū)間確定處理的興趣區(qū)間確定程序，其特征在于，上述興趣區(qū)間確定處理包括：目標檢測步驟，在從上述運動圖像提取出的幀中檢測目標；運動特征量提取步驟，計算對于上述提取出的幀的上述目標的運動特征量；特殊度計算步驟，使用上述目標的運動特征量，計算上述提取出的幀中的上述目標的運動的特殊度；興趣區(qū)間確定步驟，使用上述特殊度確定上述運動圖像中的上述興趣區(qū)間。通過上述那樣的結構，由于興趣區(qū)間確定裝置基于提取出的幀中的目標的運動的特殊度確定興趣區(qū)間，所以例如在運動圖像區(qū)間中也能夠確定運動較大的區(qū)間作為興趣區(qū)間，所以能夠使對于用戶而言興趣較深的摘要影像的制作的方便性。附圖說明圖1是表示興趣區(qū)間確定裝置的功能結構例的塊圖。圖2是運動圖像的幀、和從各幀提取的目標的一例。圖3是評價幀中的目標的運動的區(qū)域的一例。圖4是幀中的目標的計算出的光流的一例。圖5是評價用來決定幀中的目標的運動特征量的目標的運動的像素的一例。圖6是目標的各幀中的運動特征量的一例。圖7是用來表示興趣區(qū)間的確定方法的圖。圖8是表示興趣區(qū)間確定裝置的動作的流程圖。圖9是表示計算運動特征量的動作的流程圖。圖10是表示計算特殊度的動作的流程圖。圖11是用來說明幀的特殊度的計算的圖。圖12是表示有關實施方式2的興趣區(qū)間確定裝置的功能結構例的塊圖。圖13是表示有關實施方式2的興趣區(qū)間確定裝置的動作的流程圖。圖14是表示有關實施方式2的的興趣區(qū)間確定裝置的特殊度計算的動作的流程圖。具體實施方式<發(fā)明者們得到的認識>發(fā)明者當在用于摘要影像的制作的運動圖像中進行認為用戶表示興趣的興趣區(qū)間的通過裝置的確定時，考慮了如上述專利文獻1中記載的技術那樣利用目標的運動。但是發(fā)現，在單單僅將目標的運動用于興趣區(qū)間確定的情況下，即使是單調的運動(例如，單單只是步行的運動)，也有可能被確定為興趣區(qū)間。例如，在使用上述專利文獻1所記載的技術的情況下，成為沒完沒了提取相同的重復影像(例如，被攝體的人物持續(xù)步行的影像)等，有制作對于用戶而言沒有意思的摘要影像的問題。所以，發(fā)明者思考了作為摘要影像怎樣的影像對于用戶而言興趣較濃，發(fā)現攝影的目標的運動特殊的部分(運動劇烈、或獨特的部分)為對于用戶而言興趣較濃的內容的情況較多。以下，對于發(fā)明者在創(chuàng)意設計下達到發(fā)明的興趣區(qū)間確定裝置，說明怎樣計算特殊度、怎樣基于該特殊度確定在摘要影像的制作中利用的興趣區(qū)間。<實施方式1>以下，使用附圖對作為本發(fā)明的一實施方式的興趣區(qū)間確定裝置進行說明。<結構>圖1是表示興趣區(qū)間確定裝置100的功能結構的塊圖。另外，在圖1中還表示興趣區(qū)間確定裝置100的周邊設備。如圖1所示，興趣區(qū)間確定裝置100連接在攝影裝置120和顯示裝置130上。興趣區(qū)間確定裝置100從攝影裝置120攝影的運動圖像中提取興趣區(qū)間，顯示在顯示裝置130上。另外，在本實施方式中，興趣區(qū)間是預先設定的固定時間長(例如3分鐘)的運動圖像。攝影裝置120例如是電影攝影機或數字照相機等的具有攝影運動圖像并記錄的功能的設備。攝影裝置120例如經由USB(UniversalSerialBus)電纜連接在興趣區(qū)間確定裝置100上。顯示裝置130例如是數字電視機或LCD(LiquidCrystalDisplay)、PDP(PlasmaDisplayPanel)等的具有顯示圖像的功能的監(jiān)視器。顯示裝置130例如經由USB電纜連接在興趣區(qū)間確定裝置100上。以下，對有關本發(fā)明的興趣區(qū)間確定裝置100的結構進行說明。如圖1所示，興趣區(qū)間確定裝置100包括運動圖像取得部101、目標檢測部102、目標追蹤部103、區(qū)域決定部104、運動特征量計算部105、特殊度計算部106、興趣區(qū)間確定部107和興趣區(qū)間提取部108。運動圖像取得部101具有從攝影裝置120取得攝影裝置120攝影的運動圖像的功能。運動圖像取得部101例如由控制用來連接USB電纜的USB端口及USB驅動器等的接口的軟件構成。目標檢測部102具有從運動圖像的各幀檢測目標的功能。所謂目標，例如可以舉出人物、人物的臉、動物、車等。目標檢測部102對于幀進行邊緣檢測，或在幀內使檢索窗口移動，在檢索窗口內，通過使用用來識別目標的分類器(在檢測人物的臉的情況下，分類器有時也稱作臉學習辭典)判別各目標，例如如圖2所示，能夠檢測幀內的人物的臉。在圖2的情況下，通過進行目標(臉)檢測，從運動圖像的第t個幀201檢測出目標203，從第t+1個幀202檢測出目標204。另外，這里假設分類器是用來檢測人物的臉的而進行說明，但分類器也可以是用來檢測動物或車等人物以外的。此外，目標檢測部102也可以為了檢測多個不同的種類而保持有多個分類器，也可以還具有在從幀檢測到目標的情況下、對檢測到的目標作為元數據而賦予在該目標的檢測中使用的分類器是用來檢測什么的信息的功能。目標追蹤部103對于目標檢測部102檢測到的1個以上的目標分別追蹤在下個幀中處于哪個位置。目標追蹤部103具有對于該追蹤的結果推測為在各幀中相同的目標賦予相同的識別碼(目標ID)的功能。使用圖2說明目標追蹤的方法的一例。例如，如果是圖2的情況，則關于作為連續(xù)的幀的幀201和幀202，由于檢測出的目標203和目標204的區(qū)域分別各個幀的位置大致相同，所以目標203和目標204是相同的目標，賦予相同的目標ID。即，在本實施方式中，在幀中將各幀的區(qū)域的各自的幀中的位置接近的目標彼此確定是相同的目標。這樣，目標追蹤部103通過辨認包含在多個幀中的目標來追蹤目標。區(qū)域決定部104具有在運動圖像的各幀中決定用來評價目標的運動的區(qū)域的功能。用來檢測目標的運動的區(qū)域包括追蹤對象的目標。使用圖3說明由區(qū)域決定部104進行的區(qū)域的決定。圖3是表示基于幀301內的目標決定的區(qū)域的圖。區(qū)域決定部104在本實施方式中將目標檢測部102檢測到的包含推測為人物的臉的目標的區(qū)域302a(圖3的右斜線部分)、和根據該人物的臉的尺寸推測有該人物的身體的區(qū)域302b(圖3的左斜線部分)相加的區(qū)域302決定為檢測目標的運動的區(qū)域。區(qū)域302b預先對于檢測到的區(qū)域302a的傾斜和尺寸決定在哪個方向上為怎樣的尺寸。另外，在各幀中，對應的區(qū)域存在的位置及范圍在幀間既有共通的情況也有不同的情況。區(qū)域決定部104決定的區(qū)域根據目標檢測部102檢測的目標的內容來設定其形狀及決定為區(qū)域的范圍，目標檢測部102根據檢測到的目標的內容來決定區(qū)域的形狀和范圍。運動特征量計算部105具有對包含在運動圖像中的各幀計算該幀的目標的運動特征量的功能。運動特征量計算部105對包含在運動圖像中的幀，對于該幀確定區(qū)域決定部104決定的區(qū)域內的各像素(參照圖4)。圖4表示所決定的區(qū)域302內的各像素。并且，運動特征量計算部105計算所確定的各像素的光流(參照圖5)。另外，在圖5中，不是區(qū)域內的全像素的光流，而表示一部分光流的一例。此外，作為光流的計算方法，作為一例而使用梯度法。梯度法是基于“物體上的點的明亮度在移動后也不變化”的假定來推測時刻t的幀的某個像素在時刻t+1的幀中移動到哪里、基于其移動量來求出矢量的方法。并且，運動特征量計算部105使用計算出的光流，決定區(qū)域決定部104決定的區(qū)域的運動特征量。使用圖5說明區(qū)域的運動特征量的決定方法。如圖5所示，假設區(qū)域302的第一段左端的像素的坐標(x，y)是(a，b)，其右鄰是(a+1，b)，…，區(qū)域302的第一段右端的像素的坐標(x，y)是(a+w，b)，第二段左端的像素的坐標是(a，b+1)。并且，假設計算出，坐標(a，b)的光流為(xa，yb)，坐標(a+1，b)的光流為(xa+1，yb)，…，坐標(a+w，b)的光流為(xa+w，yb)，坐標(a，b+1)的光流為(xa，yb+1)，…。此時，對于區(qū)域302，將其運動特征量(特征量1，特征量2，特征量3，…，特征量K，…)決定為(xa，yb，xa+1，yb，…，xa+w，yb，xa，yb+1，…)。即，區(qū)域決定部104決定的區(qū)域302的運動特征量是包含在區(qū)域302中的各像素的光流的集合，是從區(qū)域302的第一段左端到右端，從第二段左端到右端，··，從第N段左端到右端，…，從區(qū)域302的下端的左端到右端的順序排列的。這樣，運動特征量計算部105對各幀計算檢測出的各目標的運動特征量，將其信息向存儲器(未圖示)等存儲。圖6是存儲的運動特征量的信息的數據概念圖。如圖6所示，運動特征量的信息是對于用來識別各幀的幀號碼，對各特征量的種類將該特征量的數值建立對應的信息。這里，所謂特征量的種類，是區(qū)域內的某個像素的運動矢量的x軸方向的運動量或y軸方向的運動量。例如，作為幀號碼3的運動特征量，特征量1的數值為6，特征量2的數值為0。特殊度計算部106具有計算包含在運動圖像中的各幀的特殊度的功能。各幀的特殊度，是表示包含在各幀中的目標的運動與其他幀中的目標的運動有多少不同的指標。關于特殊度的計算方法的詳細情況后述。興趣區(qū)間確定部107具有使用特殊度計算部106計算出的各幀的特殊度確定興趣區(qū)間的功能。使用圖7說明興趣區(qū)間的確定方法。圖7是在橫軸取時間軸、在縱軸取特殊度的、運動圖像的時間經過帶來的特殊度的變化的曲線圖。興趣區(qū)間確定部107對于固定長的興趣區(qū)間，一邊將興趣區(qū)間長的窗701從運動圖像的開頭朝向結束錯開，一邊將包含在該窗701中的幀的特殊度合計，將其合計值為最高處的窗701確定為興趣區(qū)間。并且，興趣區(qū)間確定部107對運動圖像賦予表示確定的興趣區(qū)間的起點的信息和表示興趣區(qū)間的終點的信息。這通過對運動圖像賦予表示興趣區(qū)間的起點的標簽(以后稱作起點標簽)、和表示興趣區(qū)間的終點的標簽(以后稱作終點標簽)(編索引)來進行。興趣區(qū)間提取部108具有基于興趣區(qū)間確定部107對運動圖像賦予的起點標簽和終點標簽、從運動圖像提取作為以起點標簽為開始點、以終點標簽為結束點的運動圖像的興趣區(qū)間運動圖像的功能。輸出部109具有將興趣區(qū)間提取部108提取出的興趣區(qū)間運動圖像向顯示裝置130輸出的功能。顯示裝置130將從輸出部109輸出的興趣區(qū)間運動圖像再現，用戶通過觀看它，能夠在短時間中識別運動圖像的內容，并興趣濃厚地視聽興趣區(qū)間運動圖像。<動作>接著，使用圖8所示的流程圖說明有關本實施方式的興趣區(qū)間確定裝置100的動作。首先，說明用來確定興趣區(qū)間的基本動作。興趣區(qū)間確定裝置100的運動圖像取得部101將運動圖像從攝影裝置120經由USB電纜輸入取得(步驟S801)。運動圖像取得部101將所取得的運動圖像向目標檢測部102傳遞。目標檢測部102從傳遞來的運動圖像，對各幀檢測包含在該應顯示的圖像中的目標(步驟S802)。目標檢測部102將關于檢測到的1個以上的目標的信息向目標追蹤部103傳遞。目標追蹤部103對于從各幀檢測到的目標，追蹤各個目標存在于哪個幀的哪個位置，將在幀間共通的目標賦予相同的目標ID來辨識(步驟S803)。區(qū)域決定部104按照目標追蹤部103的追蹤的結果檢測出的目標，對在各幀中關于各個目標檢測運動的區(qū)域(步驟S804)。運動特征量計算部105對于由區(qū)域決定部104決定的各目標的各區(qū)域，根據該區(qū)域在從計算運動特征量的對象的對象幀到下一幀以怎樣的程度運算，計算各幀的運動特征量(步驟S805)。即，運動特征量計算部105對于運動圖像的各幀，生成由包含在區(qū)域中的各像素的光流的集合構成的矢量作為該幀的運動特征量。特殊度計算部106使用運動特征量計算部105計算出的各幀的運動特征量計算各幀的特殊度(步驟S806)。幀的特殊度的計算的詳細情況使用圖10的流程圖后述。興趣區(qū)間確定部107基于計算出的各幀的特殊度，將在運動圖像中興趣區(qū)間長的連續(xù)的幀的特殊度的合計值為最高的區(qū)間確定為運動圖像的興趣區(qū)間，對運動圖像賦予表示興趣區(qū)間的起點和終點的信息(編索引)(步驟S807)。興趣區(qū)間提取部108從運動圖像中提取興趣區(qū)間確定部107確定的興趣區(qū)間，將提取出的興趣區(qū)間運動圖像向輸出部109傳遞。并且，輸出部109將傳遞來的興趣區(qū)間運動圖像向顯示裝置130輸出(步驟S808)。顯示裝置130顯示從興趣區(qū)間確定裝置100傳遞來的興趣區(qū)間運動圖像，用戶即使不將運動圖像全部視聽，也能夠僅通過確認興趣區(qū)間的內容來識別運動圖像的內容。接著，說明圖8的步驟S805中的關于運動特征量的計算的詳細情況。圖9是表示運動特征量計算部105的運動特征量的計算動作的流程圖。運動特征量計算部105計算各幀的區(qū)域302內的各像素的光流(步驟S901)。運動特征量計算部105將關于各幀計算出的光流基于各幀的目標的大小而正規(guī)化(步驟S902)。運動特征量計算部105例如有在基于目標的臉的大小信息將各像素中的光流擴大的情況下取線性內插、在縮小的情況下取縮小源區(qū)域的均值的方法。這是因為，即使是將相同的目標作為被攝體的情況，運動圖像中的目標的大小也隨著攝影裝置120與被攝體的目標的距離而變化，在決定目標的運動特征量的處理中，假設目標的大小是一定而決定。并且，運動特征量計算部105對于各幀，計算由在對包含在各個幀中的目標設定的區(qū)域中包含的各像素的光流的集合構成的運動特征量(步驟S903)。由此，如圖6所示，對各幀計算運動特征量。接著，使用圖10及圖11說明關于特殊度的計算的詳細情況。圖10是表示由特殊度計算部106進行的特殊度的計算動作的流程圖。此外，圖11是用來說明在計算特殊度時使用的幀的圖。圖11是在x軸取時間、在y軸取運動特征量種類、在z軸取運動特征量的3維曲線圖，是表示各時間的運動圖像的各幀中的某個目標的運動特征量的概念圖。使用圖11對在特殊度的計算中使用的運動特征量進行說明。作為計算特殊度的對象的對象幀的特殊度表示對象幀的運動特征量相比對象幀的前后的設定的范圍的幀的運動特征量有多少類似的。如圖11所示，以計算特殊度的對象的對象幀為中心，將它的前M(M是2以上的整數)幀及后M幀設為第1區(qū)間。此外，以對象幀為中心，將它的前N(N是1以上不到M的整數)幀及后N幀設為第2區(qū)間。并且，在對象幀的特殊度的計算中，使用對象幀的運動特征量、和包含在從第1區(qū)間除去了第2區(qū)間后的第3區(qū)間中的幀的運動特征量的平均值。另外，這里，假設M是300幀，N是60幀。300幀相當于運動圖像的10秒，60幀相當于運動圖像的2秒。以下，使用圖10的流程圖詳細地說明。特殊度計算部106決定計算特殊度的對象的對象幀(步驟S1001)。這只要對運動圖像的全部幀計算特殊度就可以，所以既可以從運動圖像的最初到結束依次決定，也可以從結束到最初以相反順序決定，也可以隨機地決定。這里，也可以從運動圖像的最初起依次計算。特殊度計算部106選擇包含在對象幀中的1個目標(步驟S1002)。接著，特殊度計算部106根據以所選擇的目標的對象幀為基準的第3區(qū)間(2M－2N)的幀的運動特征量，計算平均運動特征量(步驟S1003)。具體而言，特殊度計算部106將對象幀k中的目標A的運動特征量用以下的數式1表示。[數式1]并且，對于對象幀k，將作為特殊度的比較目標的第3區(qū)間的目標A的平均運動特征量用以下的數式2表示。[數式2]于是，第3區(qū)間的目標A的平均運動特征量可以用以下的數式3表示。[數式3]另外，在k≤N的情況下，對于對象幀k在特殊度的計算中使用的第3區(qū)間的目標A的平均運動特征量可以用以下的數式4表示。[數式4]此外，在設運動圖像的全部幀數為fmax的情況下，fmax－N≤k時的對象幀k中的目標A的平均運動特征量可以用以下的數式5表示。[數式5]并且，特殊度計算部106使用上述數式1所示的數式及平均運動特征量，計算對象幀k中的選擇的目標的分數(步驟S1004)。對象幀k中的目標A的分數可以用以下的數式6表示。[數式6]即，使用將幀k中的目標A的運動特征量的絕對值用對幀k中的目標A的運動特征量與對于幀k的第3區(qū)間的目標A的平均運動特征量的內積加上1后的值除得到的值作為幀k中的目標A的分數。特殊度計算部106判斷在所選擇的對稱幀中是否計算了關于全部的目標的分數(步驟S1005)。在沒有計算關于全部的目標的分數的情況下(步驟S1005的否)，回到步驟S1002。在計算了關于全部的目標的分數的情況下(步驟S1005的YES)，將計算出的各目標的分數合計，計算對象幀的特殊度(步驟S1006)。接著，特殊度計算部106判斷是否計算了關于全部的幀的特殊度(步驟S1007)。在沒有計算出關于全部的幀的特殊度的情況下(步驟S1007的否)，回到步驟S1001。在計算了關于全部的幀的特殊度的情況下(步驟S1007的YES)，結束特殊度計算的處理。以上是興趣區(qū)間確定裝置100的動作。興趣區(qū)間確定裝置100通過具備上述結構，確定在運動圖像中也特別富有目標的運動的變化的部分作為興趣區(qū)間，所以能夠提供不使用戶厭煩的興趣區(qū)間。<實施方式2>在上述實施方式1中，當檢測目標的運動的特殊性時，通過與其他幀中的相同的目標的運動比較來檢測。但是，檢測目標的特殊性的方法并不限定于此。在本實施方式2中，說明與上述實施方式1不同的特殊性的檢測方法。另外，在本實施方式2中，關于與上述實施方式1共通的內容省略說明，對不同的點進行說明。此外，在本實施方式2中，以在運動圖像中攝影了多個目標為前提。<結構>有關實施方式2的興趣區(qū)間確定裝置1200如圖12所示，包括運動圖像取得部101、目標檢測部102、運動特征量計算部105、特殊度計算部1206、興趣區(qū)間確定部1207、興趣區(qū)間提取部108和輸出部109。在圖12中，對于起到與圖1所示的興趣區(qū)間確定裝置100相同的功能的功能部賦予相同的名稱和附圖標記，將說明簡略化或省略。將在目標檢測部102中檢測到的目標的信息經過目標追蹤部103、區(qū)域決定部104向運動特征量計算部105傳遞。運動特征量計算部105對各幀計算由目標檢測部102檢測到的各目標的運動特征量。并且，運動特征量計算部105將計算出的運動特征量向特殊度計算部1206傳遞。受理部1205具有從用戶受理從由目標檢測部102檢測到的目標中選擇的特定的目標的指定、將關于該特定的目標的信息向特殊度計算部1206傳遞的功能。特殊度計算部1206具有對確定的目標計算相比在相同的幀內攝影的其他目標有多少特殊的功能。特殊度計算部1206從由目標檢測部102檢測到的多個目標中選擇從受理部1205受理的特定的目標。并且，計算所確定的目標的運動特征量相比其他目標的運動特征量有多少特殊。興趣區(qū)間確定部1207具有基于由特殊度計算部1206計算出的各幀的確定的目標的特殊度確定興趣區(qū)間的功能。具體而言，興趣區(qū)間確定部1207確定特殊度計算部1206計算出的各幀的特殊度P的合計值最大的規(guī)定期間(是想要確定為興趣區(qū)間的運動圖像長，例如3分鐘或同樣的幀數)作為興趣區(qū)間。<動作>使用圖13、圖14的流程圖，對有關實施方式2的興趣區(qū)間確定裝置1200的確定興趣區(qū)間的動作進行說明。另外，在圖13、圖14的流程圖中，作為興趣區(qū)間確定裝置1200的動作，對于與在上述實施方式1中表示的興趣區(qū)間確定裝置100共通的內容賦予與圖8或圖10等的流程圖相同的號碼而省去說明。興趣區(qū)間確定裝置1200的運動特征量計算部105對各幀計算各目標的運動特征量(步驟S805)。并且，興趣區(qū)間確定裝置1200的特殊度計算部1206接受對從運動圖像的各幀提取出的各目標計算的運動特征量，計算目標的特殊度。目標的特殊度的計算方法的詳細情況是圖14的流程圖所示那樣的。在決定對象幀后，受理部1205從用戶受理作為計算特殊度的對象的特定的目標的指定(步驟S1401)。并且，特殊度計算部1206對于對象幀計算特定的目標的特殊度(步驟S1404)。具體而言，特殊度計算部1206對于指定的特定的目標，計算包含在計算特殊度的對象的對象幀中的相比其他目標的運動特征量的平均值的特殊度。具體而言，如以下這樣計算。首先，將關于計算特殊度的對象的對象幀確定的目標的運動特征量用以下的數式7表示。[數式7]此外，將所確定的目標以外的其他目標的運動特征量用以下的數式8表示。[數式8]另外，k是用來識別其他目標的索引。這里，假設在對象幀中是索引n以內。其他目標的運動特征量的平均值矢量bk，ave可以如以下的數式9那樣表示。[數式9]此時，對象幀中的確定的目標的特殊度P可以用以下的數式10表示。[數式10]特殊度計算部1206計算該特殊度P作為對象幀的特殊度(步驟S1406)。如以上這樣，特殊度計算部1206計算各幀中的特殊度。并且，興趣區(qū)間確定部1207從特殊度計算部1206接受關于各幀的特殊度，對于規(guī)定期間(圖7所示的窗701的期間)，確定特殊度的合計值為最高的規(guī)定期間作為興趣區(qū)間。通過這樣的結構，興趣區(qū)間確定裝置1200例如在運動圖像是攝影了兒童們的運動會中的團體操的場景的情況下，對于僅一人進行與其他孩子不同的運動的NG場景的提取有作用。即，興趣區(qū)間確定裝置1200能夠將在多個目標進行同樣的動作的過程中有進行與這些多個目標不同的動作的目標那樣的場景確定為興趣區(qū)間。<變形例>按照上述實施方式對有關本發(fā)明的興趣區(qū)間確定裝置進行了說明，但本發(fā)明的實施方式并不限定于此。以下，對作為本發(fā)明的技術思想包含的各種變形例進行說明。(1)在上述實施方式中，預先設定了興趣區(qū)間確定裝置100(1200)確定的興趣區(qū)間的長度。但是，興趣區(qū)間長也可以不固定。例如，也可以相對于作為提取興趣區(qū)間的對象的運動圖像的運動圖像長是規(guī)定的比例(例如一成)的長度?；蛘?，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以根據運動圖像的種類來變更提取的興趣區(qū)間長。所謂運動圖像的種類，是聯(lián)合演出、體育、電視劇、新聞等、運動圖像的內容的類別。在此情況下，興趣區(qū)間確定裝置保持與運動圖像的類別建立對應而設定興趣區(qū)間長的興趣區(qū)間長表，運動圖像取得部101使用所取得的運動圖像的元數據等確定運動圖像的種類，興趣區(qū)間確定部107(1207)在保持的興趣區(qū)間長表中，取得與所確定的運動圖像的種類對應的興趣區(qū)間長，確定該長度的興趣區(qū)間。通過采取這樣的結構，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)只要能夠根據運動圖像的種類確定興趣區(qū)間的適當的長度，就能夠確定更適當的興趣區(qū)間。在不能確定運動圖像的類別的情況下，既可以用戶輸入類別來確定興趣區(qū)間長，也可以將預先設定的長度作為興趣區(qū)間長。或者，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以具備用戶用來設定興趣區(qū)間長的設定機構(接口)。在此情況下，興趣區(qū)間確定機構確定由用戶設定的興趣區(qū)間長的興趣區(qū)間。興趣區(qū)間的設定既可以直接輸入興趣區(qū)間的秒數，或者也可以通過對于具備較長、普通、較短那樣的用來設定興趣區(qū)間長的按鈕的接口的輸入來決定。這樣，也可以是確定用戶希望的長度的興趣區(qū)間的結構。(2)在上述實施方式中，假設預先設定了用來計算各幀的特殊度的第1區(qū)間及第2區(qū)間的長度。但是，第1區(qū)間長及第2區(qū)間長也可以不是固定的。例如，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以根據運動圖像的種類來設定第1區(qū)間長、第2區(qū)間長。所謂運動圖像的種類，是聯(lián)合演出、體育、電視劇、新聞等運動圖像的內容的類別。在此情況下，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)保持與運動圖像的類別建立對應來設定第1區(qū)間長及第2區(qū)間長的區(qū)間長表，運動圖像取得部101使用所取得的運動圖像的元數據等確定運動圖像的種類，特殊度計算部106(1206)在保持的區(qū)間長表中，取得與所確定的運動圖像的種類對應的第1區(qū)間長及第2區(qū)間長，計算特殊度。通過采取這樣的結構，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)只要能夠根據運動圖像的種類確定第1區(qū)間及第2區(qū)間的適當的長度，就能夠計算更可靠的值的特殊度。在能夠確定運動圖像的類別的情況下，既可以是用戶輸入類別來確定第1區(qū)間長及第2區(qū)間長，也可以將預先設定的長度作為第1區(qū)間長及第2區(qū)間長?；蛘?，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以具備用戶用來設定第1區(qū)間長及第2區(qū)間長的設定機構(接口)。在此情況下，特殊度計算部106(1206)使用由用戶設定的第1區(qū)間長的第1區(qū)間及第2區(qū)間長的第2區(qū)間計算特殊度。(3)上述實施方式所示的興趣區(qū)間確定裝置100(1200)進行的特殊度的計算方法是一例，只要能夠計算運動圖像中的目標的運動的特殊度，也可以使用其他方法計算。例如，在上述實施方式1中，當計算幀的特殊度時，不使用第2區(qū)間的運動特征量，但也可以將第2區(qū)間長設為0，使用第1區(qū)間的除了對象幀以外的全部幀的運動特征量?；蛘?，在上述數式6、數式10中，也可以將分子設為1。或者，關于為了計算特殊度而使用的幀的運動特征量，也可以對于對幀計算出的特殊度進行加權，以便更好地反映特定的幀的運動特征量。進而，也可以使用將上述數式6、數式10變形的以外的方法。例如，也可以單單僅使用對象幀的運動特征量與第3區(qū)間的運動特征量的平均值的內積作為特殊度。該內積越接近于0，特殊性(特殊度)越高，越接近于1，特殊性(特殊度)越低。(4)在上述實施方式中，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)在從運動圖像中檢測到多個目標的情況下，通過根據各目標運動的特征量計算出的特殊度合計，成為對象幀的特殊度。但是，在對象幀的特殊度的計算中也可以使用別的方法。即，在目標檢測部102檢測到多個目標的情況下，也可以在對于分別對目標計算出的特殊度進行加權后，計算為對象幀的特殊度。例如，假設從運動圖像中檢測到了3個目標A、B、C，將各個目標的對處幀的特殊度計算為PA、PB、PC。此外，假設興趣區(qū)間確定裝置100(1200)具備用來確定目標檢測部102檢測到的目標是什么的目標確定部。并且，在目標的確定中，使用表示各種目標的特征的分類器。興趣區(qū)間確定裝置100(1200)保持用來進行對于目標的加權的目標分類表，在目標分類表中，對應于目標的內容(人物、動物、建筑物等)而將權重值建立了對應。假設在目標分類表中，對于目標A、B、C的權重值分別是WA、WB、WC。于是，在此情況下，特殊度計算部106將對象幀的特殊度計算為PA×WA+PB×WB+PC×WC。興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以采取這樣的結構，計算與檢測到的目標對應的特殊度，來提取興趣區(qū)間。此時，假設某個目標A在該運動圖像中被攝影在中心。即，假設以相當于目標A的人物為主人公攝影了該運動圖像。在這樣的情況下，優(yōu)選的是確定興趣區(qū)間以使目標A的運動的特殊度成為中心。所以，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)如上述實施方式2那樣具備受理部1205，假設受理部1205從用戶受理了目標A是運動圖像的中心的指定。于是，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)例如將WA設定為1.5，將其他權重設定為0.5，以使目標A的權重變大。這樣，能夠也執(zhí)行確定的目標優(yōu)先的興趣區(qū)間確定。另外，這里，將目標A的權重設為1.5，將其他設為0.5，但該數值是一例，只要目標A的權重比其他目標的權重重就可以。此外，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以如以下這樣決定權重。在上述中，假設從用戶受理了目標A的指定。但是，也可以如以下這樣，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)指定目標A。假設興趣區(qū)間確定裝置100(1200)具備將要提取興趣區(qū)間的運動圖像以外的運動圖像存儲多個的記錄媒體?；蛘?，假設具有向處于存儲多個運動圖像的興趣區(qū)間確定裝置100外部的記錄媒體(也可以是網絡上的存儲器)訪問的功能。并且，從記錄在記錄媒體中的多個運動圖像中檢測1個以上的目標。這里，檢測目標的幀從各運動圖像的任意的幀中提取。即，既可以從全部的幀中提取，也可以從隨機選擇的1個以上的幀中提取。并且，為了對檢測到的1個以上的目標判斷是否是相同的目標，按照檢測到的各目標的特征量進行聚類。并且，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)將這樣聚類而得到的各類群認定是1個相同的目標。并且，關于各類群，屬于各類群的節(jié)點(目標的特征量)的個數最多，但也可以假設是對于興趣區(qū)間確定裝置100的用戶而言重要的目標(被攝體)來確定上述目標A。另外，這里將最多者確定為目標A，但它也可以將預先規(guī)定的節(jié)點的個數設定為閾值，對于與超過該閾值的類群對應的目標進行特殊度的加權。此時的加權只要與超過閾值的類群對應的目標的權重比其他目標的權重大就可以。此外，在此情況下，也有對與超過閾值的類群對應的多個目標執(zhí)行加權，但該加權既可以是均勻的值，也可以從節(jié)點的個數較多者起依次乘以預先設定的權重值，也可以對超過閾值者進行權重值的傾斜分配(設定權重值的總量，對于超過閾值的目標，根據屬于各個類群的節(jié)點的個數來分配上述總量)來乘以權重值。或者，由于作為運動圖像的中心者被攝影在幀的中心部分的情況較多，所以也可以對于檢測到的目標分別判斷是否被攝影在中心部分來決定權重。例如，將以幀內的(X1，Y1)－(X2(X2>X1)，Y2(Y2>Y1))(X1，X2，Y1，Y2是幀中的像素的坐標值)為對角線的長方形的范圍內設定為幀的中心部分，判斷各目標是否處于該中心部分內。并且，將處于中心部分內的目標的權重設為1，將處于中心部分外的目標的權重設為0。這里，只要中心部分內的目標的權重比中心部分外的目標的權重大就可以，并不限定于1或0。另外，在目標橫跨中心部分內和中心部分外的情況下，決定為對應于目標所占的面積較多者。興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以具有這樣決定權重的結構。(5)在上述實施方式中，作為由興趣區(qū)間確定部106(1206)進行的興趣區(qū)間的確定方法，假設將包含在規(guī)定期間中的幀各自的特殊度的合計值為最大的規(guī)定期間確定為興趣區(qū)間。但是，興趣區(qū)間的確定方法并不限定于此，只要能夠確定運動的特殊的區(qū)間，也可以使用其他方法。例如，也可以是，對于連續(xù)的幀，確定某個幀與其下個幀的運動特征量的差超過規(guī)定的閾值的部位，確定包含最多該部位的規(guī)定期間作為興趣區(qū)間。或者，也可以是，將運動圖像中的連續(xù)的幀間的運動特征量的差值全部求出，確定該差值的合計為最大的規(guī)定期間，確定包含與用于計算為了確定該規(guī)定期間而使用的差值的運動特征量對應的全部幀的期間作為興趣區(qū)間。(6)在上述實施方式中，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)從運動圖像確定一個興趣區(qū)間。但是，從運動圖像確定的興趣區(qū)間也可以不是一個。例如，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以確定特殊度的合計值超過規(guī)定的閾值的規(guī)定期間，將它們全部作為興趣區(qū)間。此時，也可以不是特殊度的合計值，而將平均值與規(guī)定的閾值比較。通過這樣的結構，能夠提取多個興趣區(qū)間。另外，在滿足該條件的兩個規(guī)定期間相互重復的情況下，也可以確定以較早的規(guī)定期間的起點為興趣區(qū)間的起點、以較晚的規(guī)定期間的終點為興趣區(qū)間的終點的超過預先設定的長度的興趣區(qū)間。此外，在確定多個興趣區(qū)間的情況下，輸出部109也可以輸出將這些多個興趣區(qū)間接合的摘要影像。摘要影像的制作只要由興趣區(qū)間提取部108執(zhí)行就可以。由此，能夠提高興趣區(qū)間確定裝置100(1200)的方便性。(7)在上述實施方式中，特殊度計算部106(1206)計算全部的幀的特殊度，興趣區(qū)間確定部107(1207)基于全部的幀的特殊度確定興趣區(qū)間。但是，這是一例，只要能夠某種程度確定興趣區(qū)間，也可以不計算全部的幀的特殊度。例如，特殊度計算部106(1206)也可以對運動圖像的各幀僅計算第偶數個或第奇數個幀的特殊度，也可以按照確定數量的幀，僅計算該幀的特殊度。即，特殊度計算部106(1206)也可以間隔抽取運動圖像的幀來計算特殊度。并且，興趣區(qū)間確定部107(1207)也可以僅使用計算出了特殊度的幀來確定興趣區(qū)間。通過采取這樣的結構，興趣區(qū)間確定裝置雖然確定的興趣區(qū)間的精度比計算出全部的幀的特殊度的情況相比下降，但能夠降低興趣區(qū)間確定裝置100(1200)的計算處理的負擔，并縮短到確定興趣區(qū)間的時間。(8)在上述實施方式1中，計算對象幀的運動特征量從第3區(qū)間的各幀的運動特征量看有多少特殊，但它也可以不是第3區(qū)間的各幀，而是從除了對象幀以外的運動圖像整體的各幀的運動特征量來看的特殊性。(9)在上述實施方式中，由目標追蹤部103進行的目標的追蹤是以某個幀中的目標與下個幀中的目標的位置(幀中的目標的坐標位置)接近者為相同的目標來追蹤的。但是，在目標的追蹤中也可以使用其以外的方法，目標的追蹤也可以通過對目標檢測部102檢測到的各幀計算在某個幀和其下個幀中檢測到的目標間的類似性來進行。該類似性通過對檢測到的各目標計算例如使用蓋博濾波器等得到的圖像特征量的類似性來得到。通過這樣的方法也能夠執(zhí)行幀間的目標的辨識。(10)在上述實施方式中，區(qū)域決定部104決定的區(qū)域302包含目標檢測部102檢測到的目標(臉)、和應附屬于它的身體。但是，該區(qū)域302也可以是其以外的范圍，例如在使檢測的目標為人物的臉的情況下，也可以將應評價運動的區(qū)域也同樣設為臉的區(qū)域(用圖3而言只是區(qū)域302a)。即，也可以是包含由目標檢測部102檢測到的目標的區(qū)域的一部分那樣的區(qū)域，也可以是如上述實施方式那樣包含檢測到的目標的區(qū)域那樣的區(qū)域。(11)在上述實施方式中，興趣區(qū)間確定部107(1207)將包含在窗701中的幀的特殊度合計，將該合計值最高的地方確定為興趣區(qū)間。但是，它也可以不是單純的合計，而進行其他計算。例如，也可以對包含在窗701中的幀中的后方的幀的特殊度進行加權后合計。如果設為這樣的結構，則容易提取關于目標的運動富有變化的區(qū)間存在于比前半更靠后半那樣的興趣區(qū)間。(12)在上述實施方式中，作為運動特征量計算部105基于用來評價目標的運動的區(qū)域計算目標的運動特征量的方法，以計算應評價運動的區(qū)域內的各像素的光流、將排列了這些信息的值作為運動特征量的方法為例進行了說明，但也可以使用其以外的方法。例如，也可以計算圖像整體的光流，將它們的平均值從區(qū)域內的各像素減去。通過這樣，能夠減輕例如目標自身并沒有運動但通過影像左右搖鏡頭而計算出的光流的影響。此外，也可以計算應評價運動的區(qū)域內的各像素的亮度的前后幀中的差值，將排列了這些信息的值作為運動特征量。此外，也可以基于各幀中的應評價運動的區(qū)域的大小推測攝影裝置120與目標的距離，將該信息作為運動特征量添加。此外，作為運動特征量，也可以不是光流，而使用亮度變化量。(13)在上述實施方式中，區(qū)域的運動特征量是以從區(qū)域302的第一段左端到右端，從第二段左端到右端，…，從第N段左端到右端，…，從區(qū)域302的下端的左端到右端的順序排列的各像素的光流的集合，但光流的順序并不限定于此。關于各幀的目標，只要其運動特征量的像素的排列順序是共通的，也可以是其他順序。例如，也可以是以從區(qū)域302的第一段右端到左端，從第二段右端到左端，…，從第N段右端到左端，…，從區(qū)域302的下端的右端到左端的順序排列的，也可以是從下端向上端方向的排列。(14)在上述實施方式中，興趣區(qū)間確定部107(1207)對運動圖像賦予表示所確定的興趣區(qū)間的起點及終點的起點標簽和終點標簽。但是，在興趣區(qū)間的區(qū)間長是固定的情況下，也可以采取僅賦予某一方的結構。通過賦予一方的標簽，從那里離開了興趣區(qū)間長的地方(在賦予了起點標簽的情況下，是從那里向后興趣區(qū)間長，在賦予了終點標簽的情況下，是從那里向前興趣區(qū)間長)為興趣區(qū)間的端點。(15)雖然在上述實施方式中沒有表示，但興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以具備將運動圖像取得部101取得的運動圖像、興趣區(qū)間確定部107(1207)執(zhí)行了表示興趣區(qū)間的起點和終點的信息的編索引后的運動圖像、興趣區(qū)間提取部108提取出的運動圖像等存儲的存儲部。存儲部例如由HDD(HardDiscDrive)或SSD(SolidStateDrive)閃存存儲器等實現。(16)在上述實施方式中，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)從攝影裝置120取得運動圖像，但它也可以從攝影裝置120以外取得。例如，也可以在興趣區(qū)間確定裝置100中搭載USB閃存存儲器驅動器，取得存儲在USB閃存存儲器中的運動圖像，或者也可以在興趣區(qū)間確定裝置100(1200)中搭載網絡通信功能，從因特網下載取得運動圖像。(17)在上述實施方式中，輸出部109向顯示裝置130輸出所提取的興趣區(qū)間的運動圖像，但輸出目標并不限定于顯示裝置130。例如，也可以向連接在興趣區(qū)間確定裝置100(1200)上的USB閃存存儲器輸出并存儲，也可以向因特網上載。此外，輸出部109也可以不是僅將興趣區(qū)間部分的運動圖像輸出，而將編索引了表示興趣區(qū)間的起點和終點的信息后的運動圖像整體輸出。(18)在上述實施方式中，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)提取目標的運動較大的區(qū)間作為興趣區(qū)間，但在此情況下，也可以想到因為在運動圖像中場面轉換而檢測到較大的運動的情況。所以，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以在運動特征量的變化大到規(guī)定的閾值以上的情況下判斷為發(fā)生了場面轉換，將提取興趣區(qū)間的目標的運動圖像在這一點分割，從成為兩個的運動圖像中提取興趣區(qū)間。該場面轉換的檢測也可以不是運動特征量的變化，而以特殊度的變化大到規(guī)定的閾值以上的情況為判斷基準。(19)在上述實施方式2中，表示了從用戶受理特定的目標的指定、計算該特定的目標的特殊度、作為對象幀的特殊度的結構。但是，也可以想到沒有受理來自用戶的特定的目標的指定的情況。在這樣的情況下，采取興趣區(qū)間確定裝置1200選擇特定的目標的結構。即，也可以做成代替從用戶受理特定的目標的指定的受理部1205而具備按照預先設定的算法選擇目標的目標選擇部的結構。具體而言，可以采用以下這樣的方法。興趣區(qū)間確定裝置1200的目標檢測部102對于輸入的運動圖像，按照各幀檢測包含在幀中的各目標。并且，運動特征量計算部105計算檢測到的各目標的運動特征量。并且，特殊度計算部1206首先計算包含在各幀中的全部目標的運動特征量的平均值。并且，接著對各幀計算包含在該幀中的各目標的運動特征量與計算出的平均值的距離。將該距離離開規(guī)定的閾值以上的目標在該幀中作為進行特殊的運動的目標，選擇該目標作為特定的目標。并且，也可以對該特定的目標使用在上述實施方式2中表示的方法計算特殊度來進行興趣區(qū)間的確定。另外，這里在興趣區(qū)間的確定時，也可以使用上述實施方式2以外的方法，也可以確定為了選擇特定的目標而計算出的距離的合計值最大的規(guī)定區(qū)間作為興趣區(qū)間。另外，這里設為距離的合計值，但作為興趣區(qū)間的確定方法，例如也可以確定以距離最大的幀為中心的前后規(guī)定期間的運動圖像作為興趣區(qū)間。此外，目標選擇部也可以如在補充(4)中記載的目標A的確定方法那樣，選擇在確定興趣區(qū)間的運動圖像以外的運動圖像中包含許多的目標作為特定的目標。(20)也可以將上述實施方式所示的結構及各種變形例所示的結構組合。(21)也可以將用來使興趣區(qū)間確定裝置或搭載有興趣區(qū)間確定裝置的DVD播放器或BD播放器等的錄像再現裝置等的處理器及連接在該處理器上的各種電路執(zhí)行在上述實施方式中表示的有關通信的動作、興趣區(qū)間確定處理等(參照圖8～圖10、圖13～圖14)的由程序代碼構成的控制程序記錄到記錄媒體中，或者經由各種通信路等流通發(fā)布。在這樣的記錄媒體中，有IC卡、硬盤、光盤、軟盤、ROM等。被流通、發(fā)布的控制程序通過被保存到能夠由處理器讀出的存儲器等中而供使用，通過該處理器執(zhí)行該控制程序，實現實施方式所示那樣的各種功能。(22)關于在上述實施方式中表示的興趣區(qū)間確定裝置100(1200)執(zhí)行的處理內容，也可以對網絡上的云服務器等的其他計算機或裝置委托處理，實現上述實施方式所示的興趣區(qū)間的確定。例如，也可以將興趣區(qū)間確定裝置100(1200)保持的目標檢測部102具有的從運動圖像的目標的檢測例如由云服務器執(zhí)行。在此情況下，云服務器對運動圖像賦予關于檢測到的目標的信息，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)接受被賦予了該信息的運動圖像。并且，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)輸入被賦予了由目標追蹤部103檢測到的目標的信息的運動圖像，執(zhí)行以后的處理?；蛘?，也可以對其他裝置委托特征量檢測。例如，目標檢測部102對于檢測到目標的運動圖像，對運動圖像賦予檢測到的目標的信息。并且，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)將賦予了目標的信息的運動圖像例如向云服務器發(fā)送。云服務器使用發(fā)送來的被賦予了目標的信息的運動圖像，執(zhí)行目標追蹤部103、區(qū)域決定部104及運動特征量計算部105具有的功能。并且，云服務器對于各幀的各目標，對運動圖像賦予特征量的信息，向興趣區(qū)間確定裝置100(1200)發(fā)送。并且，興趣區(qū)間確定裝置100(1200)執(zhí)行特殊度計算以后的處理。這樣，在興趣區(qū)間的確定時，也可以將需要的處理的一部分對興趣區(qū)間確定裝置100(1200)外的外部裝置委托。在此情況下，如例示那樣，在興趣區(qū)間確定裝置100(1200)與外部裝置間，執(zhí)行在各自中處理所需要的數據的收發(fā)。(23)在上述實施方式中表示的各功能構成要素既可以作為實現其功能的電路實現，也可以通過由1或多個處理器執(zhí)行程序來實現。此外，上述的實施方式的興趣區(qū)間確定裝置100(1200)也可以由IC、LSI其他集成電路的封裝構成。該封裝裝入在各種裝置中供使用，由此，各種裝置實現在各實施方式中表示那樣的各功能。另外，各功能塊典型地作為集成電路即LSI實現。它們既可以單獨地1芯片化，也可以包含一部分或全部而1芯片化。這里設為LSI，但根據集成度的差異，也有稱作IC、系統(tǒng)LSI、超級LSI、超大規(guī)模LSI的情況。此外，集成電路化的方法并不限于LSI，也可以通過專用電路或通用處理器實現。也可以利用在LSI制造后能夠編程的FPGA(FieldProgrammableGateArray)或能夠再構成LSI內部的電路單元的連接及設定的可重構處理器。<補充>這里，對有關本實施方式的興趣區(qū)間確定裝置的一實施方式的結構、和由各結構起到的效果進行說明。(a)有關本發(fā)明的興趣區(qū)間確定裝置，是在運動圖像中確定推測用戶感興趣的興趣區(qū)間的興趣區(qū)間確定裝置，其特征在于，具備：目標檢測機構，在從上述運動圖像提取出的幀中檢測目標；運動特征量提取機構，計算對于上述提取出的幀的上述目標的運動特征量；特殊度計算機構，使用上述目標的運動特征量，計算上述提取出的幀中的上述目標的運動的特殊度；興趣區(qū)間確定機構，使用上述特殊度確定上述運動圖像中的上述興趣區(qū)間。此外，有關本發(fā)明的興趣區(qū)間確定方法，在運動圖像中確定推測用戶感興趣的興趣區(qū)間的興趣區(qū)間確定方法，其特征在于，目標檢測步驟，在從上述運動圖像提取出的幀中檢測目標；運動特征量提取步驟，計算對于上述提取出的幀的上述目標的運動特征量；特殊度計算步驟，使用上述目標的運動特征量，計算上述提取出的幀中的上述目標的運動的特殊度；興趣區(qū)間確定步驟，使用上述特殊度確定上述運動圖像中的上述興趣區(qū)間。此外，有關本發(fā)明的興趣區(qū)間確定程序，是使計算機執(zhí)行在運動圖像中確定推測用戶感興趣的興趣區(qū)間的興趣區(qū)間確定處理的興趣區(qū)間確定程序，其特征在于，上述興趣區(qū)間確定處理包括：目標檢測步驟，在從上述運動圖像提取出的幀中檢測目標；運動特征量提取步驟，計算對于上述提取出的幀的上述目標的運動特征量；特殊度計算步驟，使用上述目標的運動特征量，計算上述提取出的幀中的上述目標的運動的特殊度；興趣區(qū)間確定步驟，使用上述特殊度確定上述運動圖像中的上述興趣區(qū)間。由此，興趣區(qū)間確定裝置能夠在運動圖像中確定目標的運動較特殊的幀，所以能夠確定對于用戶而言不會厭煩的內容的興趣區(qū)間。所確定的興趣區(qū)間被用于摘要影像的制作、及顯示到顯示器上使用戶識別運動圖像的內容。(b)在上述(a)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述目標檢測機構從包含在上述運動圖像中的多個幀檢測上述目標；上述運動特征量提取機構提取上述多個幀各自中的上述目標的運動特征量；上述特殊度計算機構對于上述多個幀，分別計算該幀中的上述目標的運動特征量的從其他幀中的上述目標的運動特征量的特殊度。由此，興趣區(qū)間確定裝置在目標在時間軸方向上進行特殊的運動的情況下，能夠確定包含該場景的興趣區(qū)間。(c)在上述(b)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述特殊度計算機構對作為計算上述目標的特殊度的對象的對象幀，基于上述對象幀中的目標的運動特征量與上述對象幀以外的多個幀中的上述目標的運動特征量的均值的內積計算特殊度。通過取對象幀的運動特征量與其他幀的運動特征量的平均值的內積，能夠作為對象幀中的目標的運動與其他幀中的目標的運動有多少類似的指標使用，為適合于計算特殊度的指標。內積越接近于0，對象幀中的目標的運動越近似于其他幀中的目標的運動。(d)在上述(c)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述特殊度計算機構使用在上述運動圖像中的包含上述對象幀的規(guī)定的第1區(qū)間中包含的幀的運動特征量，計算上述對象幀中的上述目標的運動的特殊度。由此，能夠對包含在運動圖像中的幀計算該幀距其他幀的特殊性，能夠使用用于確定興趣區(qū)間的指標。此外，通過不是運動圖像整體、而限定于第1區(qū)間的運動特征量，能夠減輕通過興趣區(qū)間確定裝置進行的計算處理的負荷。(e)在上述(d)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述特殊度計算機構計算上述對象幀的上述目標的運動特征量的、相比在從上述第1區(qū)間除去了包含上述對象幀、比上述第1區(qū)間短的第2區(qū)間后的第3區(qū)間中包含的各幀中的上述目標的運動特征量的平均值的特殊度。由此，通過將第2區(qū)間分的幀的運動特征量從計算對象中除外，興趣區(qū)間確定裝置能夠容許在興趣區(qū)間中包含第2區(qū)間的單調的運動。即使是單調的運動，也只要是幾秒左右，用戶就不會對看到它感到痛苦，所以能夠將這樣的區(qū)間包含在興趣區(qū)間中。(f)在上述(e)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述特殊度計算機構根據上述第1區(qū)間的區(qū)間長決定上述第2區(qū)間的區(qū)間長。如果興趣區(qū)間較長，則相應地即使稍稍含有單調的運動的部分，對于用戶而言也不會痛苦，所以通過該結構，興趣區(qū)間確定裝置能夠設定與第1區(qū)間的長度對應的適當的長度的第2區(qū)間。(g)在上述(e)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述興趣區(qū)間確定裝置還具備用戶用來設定上述第2區(qū)間的設定機構。由此，興趣區(qū)間確定裝置能夠確定與用戶的嗜好對應的興趣區(qū)間。(h)在上述(d)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述特殊度計算機構基于上述運動圖像的運動圖像長決定上述第1區(qū)間的區(qū)間長。由此，興趣區(qū)間確定裝置能夠根據運動圖像的長度來決定用來計算特殊度的第1區(qū)間。(i)在上述(d)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述興趣區(qū)間確定裝置還具備用戶用來設定上述第1區(qū)間的設定機構。由此，興趣區(qū)間確定裝置能夠確定對應于用戶的嗜好的興趣區(qū)間。(j)在上述(a)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述興趣區(qū)間確定裝置使用對各幀計算出的上述目標的特殊度，在上述運動圖像中確定包含在規(guī)定期間內的各幀的特殊度的合計值為最大的規(guī)定期間作為上述興趣區(qū)間。由此，興趣區(qū)間確定裝置能夠確定目標進行許多特殊的運動的興趣區(qū)間。(k)在上述(a)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述特殊度計算機構計算上述目標的運動特征量的、相比包含在上述幀中的其他目標的運動特征量的特殊度。由此，興趣區(qū)間確定裝置能夠確定包含在幀內有相比其他目標進行特殊的運動的目標的幀的區(qū)間作為興趣區(qū)間。(l)在上述(k)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述特殊度計算機構在包含在上述幀中的其他目標有多個的情況下，計算上述目標的運動特征量的相比其他目標的運動特征量的平均值的特殊度。由此，興趣區(qū)間確定裝置即使其他目標有多個，也能夠計算用于確定興趣區(qū)間的特殊度。如果采取該結構，則興趣區(qū)間確定裝置特別是能夠確定在相同的場景內多個人物進行相同的運動中、僅一人進行偏差的運動的情況等的NG場景作為興趣區(qū)間。由此，興趣區(qū)間確定裝置能夠將特別運動劇烈、特殊性較高的區(qū)間確定為興趣區(qū)間。(m)在上述(a)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述興趣區(qū)間確定機構還將表示所確定的興趣區(qū)間的起點和終點的信息對上述運動圖像編索引。由此，興趣區(qū)間確定裝置能夠提供包含興趣區(qū)間的信息的運動圖像。通過將關于興趣區(qū)間的信息編索引，例如能夠用于運動圖像的再現時的再現位置指定(跳躍的跳躍目標的指定)。(n)在上述(a)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述興趣區(qū)間確定裝置還具備：提取機構，從上述運動圖像提取上述興趣區(qū)間確定機構確定的興趣區(qū)間；摘要制作機構，在上述提取機構提取出的興趣區(qū)間有多個的情況下，制作將多個興趣區(qū)間接合的摘要影像。由此，興趣區(qū)間確定裝置能夠從運動圖像制作摘要影像，所以用戶通過視聽制作出的摘要影像，能夠容易地辨識運動圖像的內容。(o)在上述(a)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述興趣區(qū)間確定裝置還具備：目標位置檢測機構，檢測提取了上述目標的幀的場所；區(qū)域決定機構，決定用來評價上述目標的運動的各幀中的包含上述目標的區(qū)域；上述運動特征量提取機構根據各幀的上述區(qū)域內的特征點各自的運動特征量的平均值，計算各幀中的上述目標的運動特征量。通過在幀中也確定基于目標的區(qū)域，使用該區(qū)域的運動，興趣區(qū)間確定裝置與使用幀整體的運動相比，能夠更容易地檢測目標的運動的特殊性。(p)在上述(a)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述特殊度計算機構在上述目標檢測機構檢測到多個目標的情況下，對于對各個目標計算的運動特征量進行加權，計算上述特殊度。由此，根據檢測的目標的內容，對運動特征量進行加權來計算特殊度，所以能夠確定重點地跟蹤用戶關注的目標那樣的興趣區(qū)間。(q)在上述(p)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述特殊度計算機構對于存在于幀的確定范圍內的目標，進行比處于上述確定范圍外的目標重的加權。由此，通常作為中心的目標被攝影在運動圖像的中心部分的情況較多，所以例如通過將確定范圍設定在幀中心部分，容易進行對作為運動圖像的中心的目標的加權，能夠確定興趣區(qū)間。(r)在上述(p)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述興趣區(qū)間確定裝置還具備受理從幀檢測到的特定的目標的指定的受理機構；上述特殊度計算機構對由上述受理機構受理的特定的目標進行比其他目標重的加權。由此，能夠進行對指定的目標的加權。例如，在用戶指定了設想是運動圖像的中心的目標的情況下，能夠進行對該目標的加權，來確定該目標的有特殊的運動的興趣區(qū)間。因而，能夠確定對于該用戶而言興趣較濃的興趣區(qū)間。(s)在上述(r)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述興趣區(qū)間確定裝置還具備保持上述運動圖像以外的1個以上的其他運動圖像的存儲機構；上述受理機構受理較多包含在上述1個以上的其他運動圖像中的目標作為上述確定的目標。由此，興趣區(qū)間確定裝置即使沒有來自用戶的指定，也能夠選擇特定的目標而執(zhí)行對該目標的加權。在興趣區(qū)間確定裝置中保持有用戶攝影的多個運動圖像的情況下，對于該用戶而言引起興趣的目標被較多攝影的可能性較高。因此，能夠將在其他的多個運動圖像中較多被攝影的目標確定為對于用戶而言興趣較濃的目標。(t)在上述(a)的興趣區(qū)間確定裝置中，也可以是，上述運動特征量是光流。由此，通過作為運動特征量而使用周知的光流(運動矢量)，能夠提高興趣區(qū)間確定裝置的通用性。工業(yè)實用性有關本發(fā)明的興趣區(qū)間確定裝置作為用來從運動圖像制作摘要影像的裝置，例如能夠在DVD播放器、BD播放器等的錄像再現裝置等中使用。附圖標記說明100、1200興趣區(qū)間確定裝置101運動圖像取得部102目標檢測部103目標追蹤部104區(qū)域決定部105運動特征量計算部106、1206特殊度計算部107、1207興趣區(qū)間確定部108興趣區(qū)間提取部109輸出部120攝影裝置130顯示裝置1205受理部