JP2006115406A - 撮像装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザの個々の好みに応じた表情の被写体を容易に撮像することを可能とする装置などを提供すること。
【解決手段】 記憶手段は、ユーザの個々の好みの表情の顔を含む画像（ユーザによって選択された画像）から取得される特徴量を、表情判断特徴量として予め記憶する。撮像する際に、撮像手段は、ユーザによる一の撮像指示に応じて、複数枚の画像を撮像する。判定手段は、予め記憶されている表情判断特徴量と、撮像された各画像の顔から取得される表情判断特徴量とを比較し、その類似の程度を判定する。そして、表情判断特徴量が類似していると判断された顔を含む画像を、出力用画像として記録する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、画像（特に人の顔が撮像された画像）を撮像する撮像装置や、画像を扱う情報処理装置や出力装置、ソフトウェア等に適用されて有効な技術に関する。

従来から、ユーザの好みの画像を容易に撮像可能とする装置が要望されていた。ユーザの好みの画像とは、例えばユーザ（ユーザは撮像者とも被写体ともなりうる）の好む表情で被写体が撮像された画像などである。このような技術の具体例として、被写体の瞼が開いている状態（開眼状態）を赤目現象に基づいて検出し、自動的にシャッタをレリーズする技術がある（特許文献１参照）。また、被写体の笑顔などの顔の表情を検出することにより、自動的にシャッタをレリーズする技術もある（特許文献２，３参照）。これらの技術によれば、被写体の瞼が開いている画像や、被写体の笑顔を含む画像が容易に撮像可能となる。

また、動画像中の人物の顔と予めデータベースに登録されている顔とを照合し、一致する人物が含まれる前後のフレームを記録する（又は記録しない）ことにより、ユーザの希望する番組を録画する技術もある（特許文献４参照）。このような従来技術では、確かにユーザが所望する画像、具体的にはユーザが所望する人物が含まれる番組を録画（記録）することが可能となる。
特開平０７−１５９６７５号公報 特開２００１−５１３３８号公報 特開２００３−９２７００号公報 特開２００１−２８５７８７号公報

しかしながら、上記のいずれの技術によっても、ユーザの個々の好みに応じた画像を容易に撮像可能とすることは実現されていない。

人々は、行楽地などへ出掛ける際には、撮像装置（光学式フィルムアナログカメラ、デジタルカメラなど）を持参することが多い。そして、人々は景色や建造物を背景にセルフポートレート写真を撮ったりする。このとき、セルフポートレート写真を自らの手で撮ることは困難である。このため、一人で出掛けた場合や同行者全員が写った写真を撮る場合には、その場にたまたま居合わせた人に「シャッタを押して下さい」と頼まざるをえないのが通常である。ところが、こちらの要望で相手に対し撮影をお願いしている手前、例えば「シャッタを押すだけでいいですから写真を撮っていただけませんか」など、どうしても遠慮がちな言い方で依頼してしまわざるをえない場合が多い。その結果、撮影された画像が、自分としては気に入らない、いまいちな表情でがっかりさせられることが多い。また、（デジタルカメラやカメラ付き携帯電話など電子的な撮像素子によって画像を撮像する）デジタル方式の撮像装置の場合には、撮像結果をその場で確認することができるので、どうしても気に入らない場合は、自身の好みの表情を相手に伝えることで撮り直してもらうことも可能である。しかし、表情の好みは主観的なものであるため、被写体となる人の好みと、実際に撮影する人の好みとが一致するとは限らず、一致しない場合には何度撮り直しをお願いしても結果は同じである。さらに、その場にたまたま居合わせた別の人に対し、もう一度「シャッタを押して下さい」とお願いすることも出来る。しかしこの場合も、個人のこだわりが強いとされる表情について、その好みが一致する人を捜すことはそれだけで困難な作業であり、ほとんどの場合は気に入らない写真であっても、しょせんは
こんなものと諦めてしまうことが多い。

ここで従来技術について検討すると、前者の従来技術、即ち開眼状態や笑顔を検出し撮像する技術が記載された文献には、笑顔などの顔の表情を検出することで自動的にシャッタを切る技術が開示されている。しかし、この程度のことであれば「シャッタを押して下さい」とお願いする際に、「笑顔のときにシャッタを押してもらえませんか」とお願いしておけば事足りてしまうことである。なぜなら、好みの表情は個々によってこだわりに差があるものの、笑顔であるか否かの判断は個人にほとんど差はないためである。即ち、笑顔か否かの判断は、人にお願いしても十分に達成可能な判断であるため、撮影をお願いできる人を見つけることができればそれで済むことである。一方、人には人それぞれのこだわりがあり、特に顔やその表情は個人のこだわりが強いとされる部位である。それにも関わらず、上記したような従来技術では、個々の人がそれぞれ強いこだわりを持つ顔の表情の撮影に際しての配慮に欠けていた。即ち、それぞれのお気に入りの表情は、例えば笑顔における口元の微笑み具合や、目のパッチリ具合や、目じりの下がり具合など、その本人ですらうまく表現しきれない感覚的な領域で決まってしまう。しかし、上記したような従来技術では、このような感覚的な個人のこだわりを画像に反映させることはできていなかった。

そこで本発明は、ユーザの個々の好みに応じた表情の被写体を容易に撮像することを可能とする装置などを提供することを目的とする。

ユーザの個々の好みに応じた表情の被写体を撮像するために、本発明による撮像装置は、複数の画像を撮像し、撮像された複数の画像の中からユーザの好みに応じた表情の被写体を含む画像を判断し記録する。このとき、ユーザの好みに応じた表情を含むか否かは、本発明による撮像装置は、画像的な特徴量に基づいて判断する。従って、本発明による撮像装置は、この判断に用いる特徴量を、個々のユーザの好みに応じて登録することや変更することを可能とすることにより、ユーザの個々の好みに応じることを実現する。

上記のような作用を実現するため、本発明による撮像装置は、撮像手段，検出手段，取得手段，記憶手段，判定手段，及び記録手段を備える。撮像手段は、ユーザによる一の撮像指示に従って、複数の画像を電子的に撮像する。即ち、撮像手段は、ユーザによって撮像指示が一度された場合に、一枚の画像の撮像ではなく、複数枚の画像の撮像を行う。この複数枚の画像の撮像全ては、その画像を記録することを目的とした撮像であり（最終的に記録されるか否かは別である）、例えば赤目の判定やホワイトバランスの調整や所定位置の検出などのように、記録以外の目的のために行われる撮像ではない。従って、撮像手段によって行われるこれらの撮像は、ユーザによって指定された焦点位置や解像度などに基づいて行われる。なお、撮像手段は、これらの複数枚の撮像の他に、上記のような記録以外の目的のための撮像を行っても良い。

検出手段は、ユーザによって選択された画像又は撮像された画像から人の顔を検出する。ユーザによって選択された画像とは、例えば撮像された画像であっても良いし、既に記録手段に記録されている画像でも良いし、撮像装置に他の装置から入力された画像であっても良い。

取得手段は、検出された顔から画像的な特徴量を取得する。画像的な特徴量とは、画像を構成する各画素の画素値に由来する特徴量であり、例えばガボールウェーブレット変換により得られる値であっても良い。

記憶手段は、特徴量のうち、ユーザによって選択された画像から取得された特徴量を記
憶する。

判定手段は、撮像手段によって撮像された複数の画像の一部又は全部を処理の対象とする。そして、判定手段は、記憶手段に記憶された特徴量と、各撮像された画像から取得された特徴量とを比較し、その類似の程度を判定する。

記録手段は、判定の結果、両特徴量が類似していると判定された場合は、この撮像された画像を出力用画像として記録する。

本発明の撮像装置によれば、記憶手段が、ユーザによって選択された画像から取得される特徴量を記憶する。ユーザによる撮像指示があった場合は、複数の画像が撮像され、この記憶された特徴量と、撮像された各画像から取得される特徴量との類似の程度が判定される。そして、撮像された複数の画像のうち、この特徴量が類似している画像のみが記録手段に記録される。このため、ユーザが自信の好みの顔を含む画像を選択することにより、この選択された画像に含まれる顔の特徴量に基づいた判定が実施される。従って、ユーザの個々の好みに応じた表情の判断が可能となる。

また、本発明の撮像装置によれば、ユーザの一の撮像指示に応じて複数枚の画像が撮像される。ユーザの一の撮像指示に応じて一枚の画像のみが撮像された場合は、撮像される画像は、そのユーザの撮像指示のタイミングに依存する。しかし、このように複数の画像が撮像される場合は、その中にはユーザの好みの表情を含む画像が存在する場合があり、ユーザの撮像指示のタイミングに依存することなく、このような画像を撮像することが可能となる。そして、このようなユーザの好みの表情を含む画像が存在する場合には、検出手段や取得手段や判定手段等の協働により、撮像された複数の画像の中からこの画像を出力用画像として取得し、記録手段に記録することが可能となる。

本発明の撮像装置は、撮像手段による撮像処理の終了判定を行う制御手段をさらに備えるように構成されても良い。この場合、撮像手段は、制御手段により撮像処理を終了すると判定された場合に、その撮像処理を終了する。制御手段は、例えば、撮像手段により所定の枚数の画像が撮像された場合や、撮像が開始されてから所定時間が経過した場合や、記録手段に新たな出力用画像が所定枚数記録された場合などに、撮像処理を終了すると判定する。

本発明の撮像装置に備えられる取得手段は、検出された顔から顔の器官を検出し、検出された器官の位置に基づいて複数の特徴点を配置するように構成されても良い。そして、この取得手段は、各特徴点における画像特徴量を取得することにより特徴量を取得するように構成されても良い。顔の器官とは、例えば目，鼻，鼻孔，口（唇），眉，顎，額などである。

本発明の撮像装置は、検出された顔について個人を特定する個人識別手段をさらに備えるように構成されても良い。この場合、取得手段は、検出された顔について個人を特定するために用いられる個人識別特徴量と、検出された顔の表情を判断するための表情判断特徴量とをそれぞれ取得する。個人識別特徴量は、個人識別手段によって個人を特定する際に使用される特徴量である。また、表情判断特徴量は、判定手段によって類似の程度を判定する際に使用される特徴量である。また、この場合、記憶手段は、同一人物の顔から取得された個人識別特徴量と表情判断特徴量とを対応づけて記憶する。例えば、記憶手段は、同一人物の顔から取得された個人識別特徴量と表情判断特徴量とに同一の識別子を対応づけて、それぞれを記憶しても良い。

また、この場合、個人識別手段は、記憶手段に記憶される個人識別特徴量と撮像された
画像から取得された個人識別特徴量とを用いることによって、この撮像された画像から検出された顔について個人を特定する。また、判定手段は、特定された個人の個人識別特徴量と対応づけて記憶手段に記憶されている表情判断特徴量と、撮像された画像から取得された表情判断特徴量とを比較し、その類似の程度を判定する。

このように構成された本発明の撮像装置では、撮像された画像に含まれる各顔について個人が特定される。そして、判定手段は、各顔の個人特有の表情判断特徴量に基づいて、類似の程度の判定を行う。このように、個人特有の表情判断特徴量に基づいて類似の程度の判定が行われるため、その表情がユーザの好みであるか否かについて、より正確に判断することが可能となる。言い換えれば、本発明の撮像装置によれば、各個人の好みの表情を全ての顔について統一的な基準で判断するのではなく、個人の顔ごとに特有の基準で判断することができる。

また、本発明は、プログラムが情報処理装置によって実行されることによって実現されても良い。即ち、上記した本発明の撮像装置における各手段が実行する処理を、情報処理装置に対して実行させるためのプログラム、或いは当該プログラムを記録した記録媒体をもって上述した作用及び効果が得られても良い。また、本発明の撮像装置における各手段が実行する処理を情報処理装置が実行する方法をもって、上述した作用及び効果が得られても良い。

本発明によれば、撮像装置のユーザの技能などによらず、ユーザの個々の好みに応じた表情の被写体を容易に撮像することが可能となる。

次に、図を用いて撮像装置１について説明する。なお、撮像装置１についての以下の説明は例示であり、その構成や動作などは以下の説明に限定されない。

〔システム構成〕
まず、撮像装置１のシステム構成について説明する。撮像装置１は、ハードウェア的には、バスを介して接続されたＣＰＵ（中央演算処理装置），主記憶装置（ＲＡＭ：Random
Access Memory），補助記憶装置，撮像機構などを備える。補助記憶装置は、不揮発性記憶装置を用いて構成される。ここで言う不揮発性記憶装置とは、いわゆるＲＯＭ（Read-Only Memory：ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read-Only Memory），ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory），マスクＲＯＭ等を含む），
ＦＲＡＭ（Ferroelectric RAM），ハードディスク等を指す。

図１は、撮像装置１の機能ブロックの例を示す図である。撮像装置１は、補助記憶装置に記憶された各種のプログラム（ＯＳ，アプリケーション等）が主記憶装置にロードされＣＰＵにより実行されることによって、撮像部２，画像入力部３，表情判断装置４，画像蓄積部５及び表示部６等を含む装置として機能する。表情判断装置４は、プログラムがＣＰＵによって実行されることにより実現される。また、表情判断装置４は専用のチップとして構成されても良い。また、表情判断装置４は、撮像装置１から独立したＣＰＵやＲＡＭなどを備えるように構成されても良い。また、各処理部によって実施される処理内容に応じて、ハードウェア・ソフトウェアでの向き不向きがある。このため、これらはハードウェア・ソフトウェアのハイブリッドとして実装されても良い。

撮像装置１は、動作状態として撮像状態と登録状態とを持つ。撮像装置１は、撮像状態である場合と登録状態である場合とで異なる動作を行う。以下、撮像装置１が備える各機能部について説明する。なお、各動作状態における処理の流れについては、動作例の欄で
詳細に説明する。

〈撮像部〉
撮像部２は、撮像レンズ，メカ機構，ＣＣＤ，モータ等を用いて、オートフォーカス機能を備える装置として構成される。撮像レンズは、例えばズーム機能を実現するためのズームレンズや、任意の被写体に対して焦点を合わせるためのフォーカスレンズ等を含む。メカ機構は、メカニカルシャッタや絞りやフィルタ等を含む。モータは、ズームレンズモータやフォーカスモータやシャッターモータ等を含む。

撮像部２の上記構成は例であり、他の構成により撮像部２が実現されても良い。例えば、オートフォーカス機能やズーム機能などは必須の構成ではないため、撮像部２はこれらを省いて構成されても良い。

撮像部２は、ユーザによって撮像の指示がされると、撮像を開始する。撮像の指示とは、例えばシャッターボタンのレリーズであっても良い。

〈画像入力部〉
画像入力部３は、画像のデータを撮像装置１へ入力するためのインタフェースとして機能する。画像入力部３によって、画像のデータが撮像装置１へ入力される。画像入力部３は、撮像装置１へ画像のデータを入力するためのどのような既存技術を用いて構成されても良い。

例えば、ネットワーク（例えばローカル・エリア・ネットワークやインターネット）を介して画像のデータが撮像装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部３はネットワークインタフェースを用いて構成される。また、撮像装置１とは異なる他の撮像装置（デジタルカメラを備える情報処理装置やデジタルカメラなど）やスキャナやパーソナルコンピュータや記録装置（例えばハードディスクドライブ）等から画像のデータが撮像装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部３は、デジタルカメラやパーソナルコンピュータや記録装置などと撮像装置１とをデータ通信可能に接続する規格（例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）等の有線接続
やｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線接続の規格）に応じて構成される。また、記録媒体（例えば各種フラッシュメモリやフロッピー（登録商標）ディスクやＣＤ（Compact Disk）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc、Digital Video Disc））に記録された画像のデータが撮像装置１へ入力されても良い。この場合、画像入力部３は、記録媒体からデータを読み出す装置（例えばフラッシュメモリリーダやフロッピーディスクドライブやＣＤドライブやＤＶＤドライブ）を用いて構成される。また、画像入力部３は上記された複数の場合に応じることが可能となるように構成されても良い。

〈表情判断装置〉
表情判断装置４は、撮像装置１が撮像状態である場合には、撮像部２により撮像された画像に含まれる顔について、その表情がユーザの好みの表情であるか否か判断する。表情判断装置４は、画像から被写体の表情がユーザの好みであるか否かを判断する技術であれば、どのような技術が適用されることにより実現されても良い。次に、撮像状態における表情判断装置４に適用可能な技術の具体例について説明する。

表情判断装置４は、まず、表情判断装置４に入力される画像から人の顔を検出する。次に、表情判断装置４は、検出された顔について人物を識別するために用いられる特徴量（以下、「個人識別特徴量」と呼ぶ）を取得する。表情判断装置４は、その個人識別特徴量に基づいて、検出された顔の人物が誰であるかについて識別を行う。次に、表情判断装置４は、検出された顔について表情を判断するために用いられる特徴量（以下、「表情判断
特徴量」と呼ぶ）を取得する。表情判断装置４は、その表情判断特徴量に基づいてパターン認識を行うことにより、その表情がユーザの好みの表情であるか否かを判断する。

また、表情判断装置４は、撮像装置１が登録状態である場合には、ユーザによって選択された画像に含まれる顔について、その特徴量（個人識別特徴量，表情判断特徴量）を取得し、個人識別特徴量及び／又は表情判断特徴量を記憶する。このとき、ユーザは、撮像部２により撮像された画像，画像入力部３を介して入力された画像，又は画像蓄積部５に記憶されている画像から画像を選択することができる。また、ユーザは、入力された画像に基づいて、個人識別特徴量と表情判断特徴量とのいずれを特徴量記憶部９に記憶させるか、又はその両方を記憶させるかについて、表情判断装置４に指示することができる。このとき、ユーザは、既に個人識別特徴量が特徴量記憶部９に記憶されている人物についての新たな特徴量を登録する場合、既に登録されている人物のうちいずれの人物の特徴量であるかを指示する。このように、登録する際の個人の識別をユーザに実行させることにより、それぞれ異なる人物のＩＤと特徴量とが誤って対応づけて登録されることを防止できる。このため、個人識別部１０や表情判断部１１をより正確に動作させることが可能となる。ただし、ユーザの手間を省くため、このような登録処理における個人の識別を個人識別部１０が行うように、表情判断装置４が構成されても良い。

これらの処理を実現するため、表情判断装置４は、例えば顔検出部７，特徴量取得部８，特徴量記憶部９，個人識別部１０及び表情判断部１１を含む。以下、それぞれの機能部が行う処理について説明する。

〈〈顔検出部〉〉
顔検出部７は、動作状態を問わず、表情判断装置４に入力される画像に対し顔検出処理を実施する。顔検出部７には、撮像部２，画像入力部３，又は画像蓄積部５から画像が入力される。顔検出処理では、顔検出部７は、処理の対象となる画像から顔矩形を検出する。顔矩形とは、被写体人物の顔部を囲む矩形である。

顔検出部７は、顔矩形を検出すると、顔矩形情報を出力する。顔矩形情報とは、顔矩形の大きさや位置を示す情報である。例えば、顔矩形情報は、顔矩形の幅と左上角の座標とを示す。この顔矩形情報により、他の処理部は、処理対象の画像における被写体人物の顔の位置や大きさ等を特定することができる。

顔検出部７による顔検出処理は、例えば、顔全体の輪郭に対応した基準テンプレートを用いたテンプレートマッチングによって顔を検出するように構成されても良い。また、顔検出部７は、顔の構成要素（目，鼻，耳など）に基づくテンプレートマッチングによって顔を検出するように構成されても良い。また、顔検出部７は、クロマキー処理によって頭髪の頂点を検出し、この頂点に基づいて顔を検出するように構成されても良い。また、顔検出部７は、肌の色に近い領域を検出し、その領域を顔として検出するように構成されても良い。また、顔検出部７は、ニューラルネットワークを使って教師信号による学習を行い、顔らしい領域を顔として検出するように構成されても良い。また、顔検出部７による顔検出処理は、その他、既存のどのような方法によって実現されても良い。

〈〈特徴量取得部〉〉
特徴量取得部８は、動作状態を問わず、顔検出部７によって検出された顔に対し、複数の特徴点を配置する（特徴点配置処理）。このとき、特徴量取得部８は、個人識別特徴量を取得するための特徴点と、表情判断特徴量を取得するための特徴点とを区別して配置する。そして、特徴量取得部８は、特徴点配置処理によって配置された特徴点を元に、この被写体の顔の特徴量として各特徴点の特徴量を取得する（特徴量取得処理）。以下、特徴点配置処理及び特徴量取得処理について説明する。

なお、特徴点配置処理において、表情判断特徴量を取得するための特徴点は、ユーザによってその配置が自由に設定可能に構成されても良い。例えば、ユーザが目付近の表情に特にこだわりがある場合などには、目付近に多くの特徴点を配置し、特徴点の密度が目の付近で高くなるように設定されても良い。また、例えば、ユーザが目付近の表情のみにこだわりがある場合などには、目付近に多くの特徴点を配置する一方、他の器官の付近には全く特徴点を配置しないように設定されても良い。

〈〈〈特徴点配置処理〉〉〉
特徴点配置処理において、まず特徴量取得部８は検出された顔の器官を検出する。顔の器官とは、例えば目，鼻，鼻孔，口（唇），眉，顎，額などである。特徴量取得部８は、いずれの顔の器官を検出しても良く、複数の器官を検出しても良い。特徴量取得部８は、いずれの器官を検出すべきか予め固定的に設定されても良いし、ユーザによって設定された特徴点の配置に応じて、検出する器官が変更されるように構成されても良い。

なお、特徴量取得部８は、個人識別特徴量や表情判断特徴量を取得するために必要最小限の器官を検出するように構成されることが望ましい。例えば、個人識別特徴量を取得する際の特徴点の配置が両目と口のみによる場合、特徴量取得部８で検出される顔の器官は、最小限、両目及び口を検出する必要がある。また、ユーザが目の周辺の特徴量のみが表情判断特徴量として取得されることを希望する場合には、特徴量取得部８は、その旨の入力に従って、器官として目のみを検出するように構成されても良い。

次に、特徴量取得部８は、検出された顔の画像をグレースケールの画像に変換する。また、特徴量取得部８は、検出された顔の器官の位置関係に基づいて、検出された顔の画像の角度正規化やサイズ正規化を実施する。これらの処理をまとめて前処理と呼ぶ。また、画像をグレースケールに変換する処理は、顔検出部７における処理や特徴点配置処理におけるどの時点で実行されても良い。

次に、特徴量取得部８は、検出された顔の器官（以下、「注視点」と呼ぶ：例えば両目や口の中心を示す点）の位置に基づいて、複数の特徴点を配置する。特徴量取得部８は、注視点に近いほど密に、注視点から離れるほど粗に特徴点を配置する。このとき、特徴量取得部８は、個人識別部１０による処理が未処理の場合は、個人識別特徴量を取得するための特徴点を配置する。一方、特徴量取得部８は、個人識別部１０による処理が完了している場合には、表情判断特徴量を取得するための特徴点を配置する。個人識別特徴量と表情判断特徴量とでは、特徴点の配置される位置が異なる。個人識別特徴量の場合、個人差の生じやすい器官、例えば両目や口を中心に特徴点が配置される。一方、表情判断特徴量の場合、表情変化の生じやすい器官、例えば両目や眉や頬などを中心に特徴点が配置される。また、表情判断特徴量の場合、上記のように、ユーザによって特徴点の配置が設定されても良い。

図２（ａ）は、顔検出部７によって検出された被写体の顔の例を示す図である。図２（ｂ）は、特徴点配置処理によって配置された複数の特徴点の例を示す図である。図２（ｂ）において、黒塗りの丸は注視点を示し、斜線の丸は注視点に基づいて配置された特徴点を示す。以下に説明する特徴量取得処理において、注視点が特徴点として取り扱われても良い。

このような特徴点配置処理は、例えば以下の論文に記載されたＲｅｔｉｎａサンプリングを適用することによって実現できる。

F. Smeraldiand J. Bigun, “Facial features detection by saccadic exploration o
f the Gabordecomposition”, International Conference on Image Processing, ICIP-98, Chicago, October 4-7, volume 3, pages 163-167, 1998.
〈〈〈特徴量取得処理〉〉〉
特徴量取得処理において、特徴量取得部８は特徴点配置処理によって配置された各特徴点に対し、ガボールフィルタを畳み込む。即ち、特徴量取得部８は、各特徴点についてガボールウェーブレット変換（Gabor Wavelets Transformation：GWT）を実施する。図３は、特徴量取得処理において使用されるガボールフィルタの例（実部）である。特徴量取得部８は、図３に示されるような解像度と方位とを変化させた複数のガボールフィルタを畳み込むことにより、特徴点周辺における濃淡特徴の周期性と方向性とを特徴量として取得する。

数１は、ガボールフィルタを表す式である。ガボールフィルタの使用において、式中のｋとθとの値を変更することにより、濃淡特徴から任意の周期性と方向性とを特徴量として取得することが可能となる。

特徴量取得部８は、個人識別特徴量を取得するために配置された特徴点に基づいて特徴量を取得した場合は、各特徴点の特徴量を個人識別特徴量として特徴量記憶部９又は個人識別部１０へ渡す。一方、特徴量取得部８は、表情判断特徴量を取得するために配置された特徴点に基づいて特徴量を取得した場合は、各特徴点の特徴量を表情判断特徴量として特徴量記憶部９又は表情判断部１１へ渡す。

なお、特徴量取得部８は、個人識別特徴量を取得する際、顔検出部７によって検出された顔のうち、所定の条件を満たす全ての顔について処理を行っても良い。所定の条件とは、例えば所定の大きさ以上の顔，所定の位置（例えば画像中央の領域），所定の向き（例えば正面を向いている）の顔などの条件である。また、撮像装置１が撮像状態の場合、特徴量取得部８は、表情判断特徴量を取得する際、個人識別部１０によって処理対象の顔として判断された顔のみについて特徴量を取得しても良い。個人識別部１０によって処理対象の顔として判断された顔とは、言い換えれば、その人物の表情判断特徴量が特徴量記憶部９に記憶されていると判断された顔のことである。

〈〈特徴量記憶部〉〉
特徴量記憶部９は、いわゆるＲＡＭやＲＯＭ等の記憶装置を用いて構成される。特徴量記憶部９は、ハードディスク等の他の記憶装置を用いて構成されても良い。

図４は、特徴量記憶部９が記憶するテーブルの例を示す図である。図４（ａ）は、個人識別特徴量を有するテーブルの例を示す。また、図４（ｂ）は、表情判断特徴量を有するテーブルの例を示す。特徴量記憶部９は、撮像装置１が登録状態である場合、特徴量取得部８によって取得された個人識別特徴量及び表情判断特徴量を、ＩＤと対応づけて記憶する。このとき、特徴量記憶部９は、同一人物の顔画像から取得された個人識別特徴量と表情判断特徴量とには、同一のＩＤを対応づけて記憶する。このため、ＩＤをキーとして同一人物についての個人識別特徴量及び表情判断特徴量を取得することができる。

図５は、特徴量記憶部９が記憶する個人識別特徴量の例を示す図である。図５（ａ），（ｃ）では、個人識別特徴量の具体例として、各特徴点において上記ガボールフィルタの畳み込みによって取得された方向（方向性）と間隔（周期性）との値が特徴量記憶部９に記憶される。図５（ｂ），（ｄ）は、それぞれ図５（ａ），（ｃ）に示される個人識別特徴量のもととなる顔の例を示す図である。垂直方向又は水平方向に伸びる矢印は間隔を示し、斜め方向に伸びる矢印は方向性を示す。また、図６は、特徴量記憶部９が記憶する表情判断特徴量の例を示す図である。図５，６では、同じ特徴点において特徴量が取得されているが、異なる特徴点においてそれぞれの特徴量が取得されても良い。また、個人識別特徴量としては、図５の（ａ）と（ｃ）とでほとんど特徴量の変わらない特徴点についてのみ、その値を保持するように構成されても良い。即ち、表情の変化や撮影条件（照明の程度など）の変化によっては特徴量がほとんど変化しない特徴点についてのみ、その特徴量が記憶されても良い。また、逆に、表情判断特徴量としては、その人物の表情の変化によって特徴量が大きく変化する特徴点についてのみ、その特徴量が記憶されても良い。例えば、鼻の部分の特徴量は、表情の変化によってもほとんど変化しないため、個人識別特徴量として記憶されても良い。また、例えば、口の部分の特徴量は、表情の変化によって大きく変化するため、表情判断特徴量として記憶されても良い。

特徴量記憶部９は、各ＩＤに対し、複数の個人識別特徴量、表情判断特徴量を対応づけて記憶する。図４の例では、特徴量記憶部９は、個人識別特徴量と表情判断特徴量とのいずれについても、一つのＩＤに対し三つ記憶している。一つのＩＤに対応づけて記憶される各特徴量の数は三つに限定される必要はない。また、一つのＩＤに対応づけて記憶される個人識別特徴量と表情判断特徴量とが同一数である必要もない。

特徴量記憶部９は、撮像装置１が撮像状態の場合、個人識別部１０や表情判断部１１からの要求に対し、必要な個人識別特徴量又は表情判断特徴量のデータを渡す。

〈〈個人識別部〉〉
個人識別部１０は、撮像装置１の動作状態に関わらず動作する。個人識別部１０は、撮像部２によって撮像された画像において特徴量取得部８によって取得された個人識別特徴量、及び特徴量記憶部９に記憶されている個人識別特徴量を用いることにより、この画像に撮像された人について同定処理を行う。言い換えれば、個人識別部１０は、処理の対象となっている画像に撮像された人に対応するＩＤを取得する。

具体的には、個人識別部１０は、撮像画像から取得された個人識別特徴量と、特徴量記憶部９に記憶されている各個人識別特徴量とを比較（パターンマッチング）することにより、その類似度を各個人識別特徴量について取得する。次に、個人識別部１０は、この類似度が最も高く且つこの類似度が閾値を超えている個人識別子を選び、その個人識別子に対応づけられたＩＤを取得する。個人識別部１０は、各個人識別特徴量について取得された類似度が全て閾値を超えていない場合には、処理対象となっている顔の人物に対応するＩＤや個人識別特徴量は特徴量記憶部９に記憶されていないと判断する。この閾値は経験的に得られる値であり、ユーザや設計者によって自由に設定されて良い。

また、個人識別部１０は、以下の文献に記載された技術を用いることにより、同定処理を行うこともできる。

栗田 多喜夫、“顔検出・顔認識のための統計的手法”、［平成16年9月27日検索］、
インターネット＜URL : http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/lecture/statface.pdf＞
福井和広（株式会社東芝）、“ユーザインターフェースにおける顔画像認識”、SSII2000 Tutorial Lectures、Page18-32

〈〈表情判断部〉〉
表情判断部１１は、撮像装置１が撮像状態の場合に動作する。表情判断部１１は、撮像部２によって撮像された画像に含まれる人の顔のうち、個人識別部１０によってＩＤが取得された人の顔について、その表情がユーザの好みの表情であるか否か判断する。

具体的には、表情判断部１１は、個人識別部１０によって取得されたＩＤに対応づけられた表情判断特徴量と、特徴量取得部８によって取得された表情判断特徴量とを比較（パターンマッチング）することにより、その類似度を各表情判断特徴量について取得する。次に、表情判断部１１は、取得された複数の類似度の統計値（例えば重心，平均値，合計値など）を算出し、顔統計値として取得する。表情判断部１１は、取得された顔統計値が閾値を超えているか否かに基づいて、その顔の表情がユーザの好みの表情であるか否かについて判断できる。例えば、表情判断部１１は、その顔統計値が閾値を超えている場合に、その顔の表情がユーザの好みの表情であると判断しても良い。この閾値は経験的に得られる値であり、ユーザや設計者によって自由に設定されて良い。

また、表情判断部１１は、複数の顔が検出された場合には、各顔について取得された顔統計値の統計値を算出し、画像統計値として取得する。そして、この画像統計値が閾値を超えているか否かに基づいて、その画像がユーザの好みの表情を含む画像であるか否かについて判断できる。なお、表情判断部１１は、検出された顔が一つである場合には、画像統計値を取得せず、その顔の顔統計値のみに基づいて閾値との比較処理を行っても良い。また、表情判断部１１は、画像統計値が最も高い画像を最良の画像として判断することもできる。

また、表情判断部１１は、以下の文献に記載された技術を用いることにより、判断処理を行うこともできる。

磯道 義典、“並列砂時計型ニューラルネットワークを用いた顔画像からの感情抽出”、［平成16年10月05日検索］、インターネット＜URL : http://www.chi.its.hiroshima-cu.ac.jp/abstract/pdf/2001/ishida_2001.pdf＞

〈画像蓄積部〉
画像蓄積部５は、撮像部２によって撮像された画像、又は画像入力部３を介して撮像装置１に入力された画像を記憶し管理する。画像入力部３を介して入力される画像とは、例えば不図示の情報処理装置からインタフェースを介して伝送される画像や、不図示の記録媒体などから読み出された画像などである。画像蓄積部５は、いわゆるＲＯＭを用いて構成される。

〈表示部〉
表示部６は、液晶ディスプレイやＥＬディスプレイ等の画像出力装置を用いて構成される。表示部６は、例えば画像蓄積部５に記憶されている画像や、撮像部２によって撮像された画像などを表示する。

〔動作例〕
以下、撮像装置１の動作例について説明する。図７は、登録状態における撮像装置１の動作例を示すフローチャートである。まず、図７を用いて登録状態における撮像装置１の動作例について説明する。ユーザによって不図示の入力装置が操作されることにより、ユーザのお気に入りの顔が含まれる画像（登録対象画像）が選択される（Ｓ０１）。このとき、ユーザは、撮像部２によって撮像された画像，画像入力部３を介して入力された画像，既に撮像装置１に入力され画像蓄積部５に記憶されている画像の中から、登録対象画像
を選択することができる。

次に、顔検出部７は、ユーザによって選択された登録対象画像から人の顔を検出する（Ｓ０２）。このとき、顔検出部７による検出結果が表示部６に表示される。図８は、このときの表示例を示す図である。例えば、登録対象画像から３人の顔が検出された場合は、検出された三つの顔に対し、顔矩形が表示される。ユーザは、この表示を見つつ、不図示の入力装置を用いることによって一つ又は複数のお気に入りの表情の顔（登録対象顔）を選択することができる（Ｓ０３）。

ユーザによって登録対象顔が選択されると、特徴量取得部８は、選択された登録対象顔について注視点の検出や前処理を実行する（Ｓ０４）。そして、特徴量取得部８は、注視点の位置に基づいて特徴点の配置を行い（Ｓ０５）、個人識別特徴量や表情判断特徴量を取得する（Ｓ０６）。特徴量のうちどちらか片方のみを取得するか（登録するか）、両方を取得するか（登録するか）はユーザによって選択可能である。そして、特徴量記憶部９は、特徴量取得部８によって取得された個人識別特徴量及び／又は表情判断特徴量に対し、ユーザによって指定された人物に対応するＩＤを対応づけて記憶する（Ｓ０７）。このとき、ユーザによって指定された人物に対応するＩＤが無い場合には、特徴量記憶部９は、新たなＩＤを対応づけて特徴量を記憶する。

次に、撮像状態における撮像装置１の動作例について説明する。図９，１０は、撮像状態における撮像装置１の動作例を示すフローチャートである。ユーザによって撮像の開始が命令されると（例えばシャッターがレリーズされると：Ｓ０８−Ｙｅｓ）、撮像部２は撮像を行う（Ｓ０９）。次に、顔検出部７は、撮像部２によって撮像された画像から人の顔を検出する（Ｓ１０）。このとき、顔検出部７によって顔が一つも検出されなかった場合は（Ｓ１１−Ｎｏ）、Ｓ２２の判断処理が行われる。Ｓ２２の判断処理については後述する。

一方、顔検出部７によって顔が一つ以上検出された場合（Ｓ１１−Ｙｅｓ）、特徴量取得部８は検出された顔の一つについて個人識別特徴量を取得する（Ｓ１２）。そして、個人識別部１０は、特徴量取得部８によって取得された個人識別特徴量と特徴量記憶部９に記憶される各個人識別特徴量とを用いて、検出された顔の人物を識別し、この人物のＩＤを取得する（Ｓ１３）。この人物が登録者でなかった場合、言い換えればこの人物についてのＩＤが取得されなかった場合、即ちこの人物についての個人識別特徴量や表情識別特徴量が特徴量記憶部９に記憶されていなかった場合（Ｓ１４−Ｎｏ）、Ｓ１８の判断処理が行われる。Ｓ１８の判断処理については後述する。

一方、この人物が登録者であった場合、言い換えればこの人物についてのＩＤが取得できた場合、即ちこの人物についての個人識別特徴量や表情識別特徴量が特徴量記憶部９に記憶されていた場合（Ｓ１４−Ｙｅｓ）、特徴量取得部８は、この顔について表情識別特徴量を取得する（Ｓ１５）。次に、表情判断部１１は、この人物のＩＤと対応づけて記憶されている表情識別特徴量を特徴量記憶部９から取得する（Ｓ１６）。そして、表情判断部１１は、特徴量記憶部９から取得した表情判断特徴量と、特徴量取得部８によって画像から取得された表情判断特徴量とを用いることにより、各特徴点の類似度を取得し、顔統計値を得る（Ｓ１７）。表情判断部１１は、この顔統計値を記憶する。

次に、表情判断部１１は、顔検出部７によって検出された全ての顔についてＳ１２〜Ｓ１７までの処理が終了したか否か判断する（Ｓ１８）。この判断処理は、例えば表情判断部１１が、顔検出部７によって検出された顔の総数を取得し、この数と、自身が記憶している顔統計値の総数とを比較することにより実施されても良い。

Ｓ１８の判断処理において、検出された全ての顔について処理が終了したわけではないと判断された場合（Ｓ１８−Ｎｏ）、処理が行われていない顔についてＳ１２以降の処理が実行される。一方、検出された全ての顔について処理が終了したと判断された場合（Ｓ１８−Ｙｅｓ）、表情判断部１１は、自身が記憶している顔統計値を用いて画像統計値を取得する（Ｓ１９）。表情判断部１１は、この画像統計値が閾値を超えているか否か判断する（Ｓ２０）。画像統計値が閾値を超えていない場合（Ｓ２０−Ｎｏ）、Ｓ２２の判断処理（終了判定）が行われる。Ｓ２２の判断処理では、所定数の画像についてＳ１０以降の処理が終了したか否か判断される。この処理は、顔検出部７が、顔検出処理の対象となった画像数をカウントし、この画像数が所定数に達した時点で表情判断部１１にその旨を伝えることにより、表情判断部１１が判断することが可能である。その他、どのような設計によってこの判断処理（終了判定）が実現されても良い。例えば、顔検出処理の対象となった画像数ではなく、撮像部２によって撮像された画像の枚数や、撮像部２によって撮像が実行された時間に基づいて終了判定がされても良い。具体的には、撮像部２が所定の枚数の画像を撮像したと判断した場合に撮像が終了されても良いし、撮像部２が所定の時間撮像処理を実行したと判断した場合に撮像が終了されても良い。

所定数の画像について処理が終了していない場合（Ｓ２２−Ｎｏ）、Ｓ０９以降の処理が行われる。一方、所定数の画像について処理が終了した場合（Ｓ２２−Ｙｅｓ）、撮像装置１の処理が終了する。このとき、撮像装置１は、お気に入りの画像の取得に失敗した旨を、表示部６などを介してユーザに伝えても良い。

一方、画像統計値が閾値を超えている場合（Ｓ２０−Ｙｅｓ）、画像蓄積部５は、現在処理の対象となっている画像を出力用画像として記憶する（Ｓ２１）。そして、撮像装置１の処理が終了する。このため、ある画像についてその画像統計値が閾値を超えているか否かの判断も、上記終了判定の一部と言える。このとき、撮像装置１は、お気に入りの画像の取得に成功した旨を、表示部６などを介してユーザに伝えても良い。例えば、撮像装置１は、取得された出力用画像を表示部６に表示することで、成功の旨をユーザに伝えても良い。

〔作用／効果〕
一般的には、ユーザによる一度の撮像指示に対し、撮像装置は一枚の画像しか撮像しない。このため、撮像された画像にユーザの好みの表情の顔が含まれるか否かは、ユーザによる撮像指示のタイミングなどに依存する。言い換えれば、ユーザの好みの表情の顔が撮像画像に含まれるか否かは、撮像を行うユーザの技能に依存していた。これに対し、撮像装置１によれば、ユーザによる一度の撮像指示に対し、自動的に複数枚の画像が撮像される。次に、撮像された各画像について、ユーザの好みの表情の顔が含まれるか否かが、画像統計値という値を基準として判断される。そして、ユーザの好みの表情の顔が含まれると判断された画像のみが出力用画像として画像蓄積部５に記憶される。このため、ユーザは、好みの表情の顔を撮像可能な瞬間を狙って撮像の指示をする必要がない。言い換えれば、ユーザの撮像の指示がされたタイミングに関わらず、その指示の後にユーザ好みの表情がなされた場合には、そのときの画像が出力用画像として記憶される。従って、ユーザは、撮像装置１を用いて撮像することにより、自身（撮像者）の技能によらずに、好みの顔を含む画像を撮像できる。また、撮像装置１による撮像を行う際に、ユーザが第三者に撮像を依頼する場合にも、この第三者の技能によらずユーザの好みの表情が含まれる画像が自動的に撮像される。

また、一般的に、デジタルカメラなどの撮像装置に備えられたディスプレイは非常に小さい。このため、このディスプレイに表示された画像を目視することにより、撮像された画像に含まれる顔の表情がユーザの好みの表情であるか否かを判断することは容易ではない。例えば、画像を拡大表示させることで個々の表情を判断することは可能であるが、撮
像対象の人数が多くなれば、その判断に要する操作量や時間は増大し、ユーザにとって非常に煩わしい作業となる。一方、この時点で好みの表情を含む画像が撮像されていなければ撮像のやり直しが可能であるため、好みの表情を含む画像が撮像できたか否かをユーザは即座に知っておきたい場合がある。このような要望に対しても、撮像装置１は、ユーザの好みの表情を含む画像が撮像されなかった場合には、その旨を表示部６に表示する。このため、ユーザは、撮像された画像を目視することにより撮り直しすべきか否か判断する必要が無く、上記の表示に基づいて即座に撮り直しの要否について判断することができる。

また、ユーザそれぞれで好みの表情は異なるのが実情である。真面目な表情を好むユーザもいれば、笑った表情を好むユーザもいる。さらに、笑った表情と一口に言っても、口を閉じて微笑む表情を好むユーザもいれば、白い歯が露わになっている表情を好むユーザもいる。従って、予め「良い表情」が撮像装置において定義されてしまっている場合には、実際にはユーザの本当の好みの表情に対応することは困難である。

これに対し、撮像装置１では、撮像装置１を登録状態に設定することにより、ユーザが好みの表情を自分で選択して登録することが可能である。このとき、ユーザは、自ら好みの表情を作って撮像部２で自身を撮像することにより、好みの表情を登録することが可能である。また、ユーザは、好みの表情を含む画像を、画像入力部３を介して撮像装置１に入力することにより登録をすることも可能である。また、ユーザは、画像蓄積部５に記憶されている画像（既に撮像部２によって撮像された画像や、既に画像入力部３を介して入力されている画像）の中から、好みの表情を含む画像を選択することにより登録をすることも可能である。撮像装置１は、このような構成を有するため、各個人のユーザの好みの顔の表情について判断をすることが可能となる。

また、撮像装置１によれば、ユーザの好みの表情の顔が含まれていないと判断された画像、即ちユーザにとっては不要な画像は画像蓄積部５に記憶されない。このため、画像蓄積部５の記憶容量を節約することが可能となる。

〔変形例〕
上記の説明では、撮像装置１は、画像統計値が閾値を超えた時点でその画像を記憶し撮像処理を終了しているが、撮像数が所定数に達する間は撮像処理を続けるように構成されても良い。この場合、撮像装置１は、その中で最も良い（高い）画像統計値を得た画像一つのみを出力用画像として記憶するように構成されても良いし、画像統計値が閾値を超えた画像全て（またはその一部）を出力用画像として記憶するように構成されても良い。

また、撮像装置１は、顔検出部７によって検出された各顔について優先順位を設け、優先順位の最も高い顔の顔統計値が最も高い画像を出力用画像として記憶するように構成されても良い。この優先順位は、ＩＤと対応づけて予め特徴量記憶部９に記憶されても良いし、ユーザによって撮像の度に設定されても良いし、顔検出部７などが画像から判断しても良い。顔検出部７などが優先順位を判断する場合は、最も大きい顔や、画像の中央に最も近い顔や、正面を向いている顔など、どのような基準に基づいて判断されても良い。このとき、どのような基準に基づいて優先順位を設定するかは、ユーザや設計者によって選択可能に構成されても良い。

また、撮像装置１は、構図が一定時間以上動かない場合や、シャッターボタンが一定時間以上半押しされている場合や、シャッターボタンにユーザの指が触れている又は一定距離内にある場合などに、撮像状態としての動作（図９，１０のフローチャートに示される動作）を開始するように構成されても良い。なお、シャッターボタンにユーザの指が触れているか否か、又は一定距離内にあるか否かは、プリタッチセンサなどをシャッターボタ
ンに用いることにより判断することが可能となる。このように構成された場合、撮像装置１は、シャッターボタンが結局押下されなかった場合には、この動作によって画像蓄積部５に記憶された出力用画像を全て消去するように構成されても良い。

撮像装置の機能ブロックの例を示す図である。 複数の特徴点の例を示す図である。 ガボールフィルタの例を示す図である。 特徴量記憶部の記憶内容の例を示す図である。 個人識別特徴量の例を示す図である。 表情判断特徴量の例を示す図である。 撮像装置が登録状態である場合の動作例を示すフローチャートである。 表示部の表示例を示す図である。 撮像装置が撮像状態である場合の動作例を示すフローチャートである。 撮像装置が撮像状態である場合の動作例を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 撮像装置
２ 撮像部
３ 画像入力部
４ 表情判断装置
５ 画像蓄積部
６ 表示部
７ 顔検出部
８ 特徴量取得部
９ 特徴量記憶部
１０ 個人識別部
１１ 表情判断部

Claims (6)

1. ユーザによる一の撮像指示に従って、複数の画像を電子的に撮像する撮像手段と、
   ユーザによって選択された画像又は撮像された画像から人の顔を検出する検出手段と、
   検出された顔から画像的な特徴量を取得する取得手段と、
   前記特徴量のうち、前記ユーザによって選択された画像から取得された特徴量を記憶する記憶手段と、
   前記撮像手段によって撮像された複数の画像の一部又は全部を処理の対象とし、前記記憶手段に記憶された特徴量と、各撮像された画像から取得された特徴量とを比較し、その類似の程度を判定する判定手段と、
   前記判定の結果、両特徴量が類似していると判定された場合は、この撮像された画像を出力用画像として記録する記録手段と
   を備える撮像装置。
2. 前記撮像手段による撮像処理の終了判定を行う制御手段をさらに備え、
   前記撮像手段は、前記制御手段により撮像処理を終了すると判定された場合に、その撮像処理を終了する
   請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記取得手段は、検出された顔から顔の器官を検出し、検出された器官の位置に基づいて複数の特徴点を配置し、各特徴点における画像特徴量を取得することにより前記特徴量を取得する請求項１又は２に記載の撮像装置。
4. 検出された顔について個人を特定する個人識別手段をさらに備え、
   前記取得手段は、検出された顔について個人を特定するために用いられる個人識別特徴量と、検出された顔の表情を判断するための表情判断特徴量とをそれぞれ取得し、
   前記記憶手段は、同一人物の顔から取得された前記個人識別特徴量と前記表情判断特徴量とを対応づけて記憶し、
   前記個人識別手段は、前記記憶手段に記憶される個人識別特徴量と前記撮像された画像から取得された個人識別特徴量とを用いることによって、この撮像された画像から検出された顔について個人を特定し、
   前記判定手段は、前記特定された個人の個人識別特徴量と対応づけて前記記憶手段に記憶されている表情判断特徴量と、前記撮像された画像から取得された表情判断特徴量とを比較し、その類似の程度を判定する
   請求項１〜３のいずれかに記載の撮像装置。
5. 電子的に画像を撮像する撮像手段と、画像から取得される特徴量を記憶する記憶手段と、前記撮像手段によって撮像された画像を記録する記録手段とを含む情報処理装置が、ユーザによって選択された画像から人の顔を検出するステップと、
   前記情報処理装置が、前記ユーザによって選択された画像の顔から、画像的な特徴量を取得するステップと、
   前記情報処理装置が、前記ユーザによって選択された画像から取得された特徴量を、前記記憶手段に記憶させるステップと、
   前記情報処理装置が、ユーザによる一の撮像指示に従って、複数の画像を撮像するように前記撮像手段に指示するステップと、
   前記情報処理装置が、前記ユーザによる撮像指示に従って撮像された画像から人の顔を検出するステップと、
   前記情報処理装置が、前記ユーザによる撮像指示に従って撮像された画像の顔から画像的な特徴量を取得する取得手段と、
   前記情報処理装置が、前記記憶手段に記憶された特徴量と、前記ユーザによる撮像指示
   に従って撮像された画像から取得された特徴量とを比較し、その類似の程度を判定するステップと、
   前記情報処理装置が、前記判定の結果、両特徴量が類似していると判定した場合は、この撮像された画像を出力用画像として前記記録手段に記録するステップと
   を含む撮像方法。
6. 電子的に画像を撮像する撮像手段と、画像から取得される特徴量を記憶する記憶手段と、前記撮像手段によって撮像された画像を記録する記録手段とを含む情報処理装置に、
   ユーザによって選択された画像から人の顔を検出するステップと、
   前記ユーザによって選択された画像の顔から、画像的な特徴量を取得するステップと、
   前記ユーザによって選択された画像から取得された特徴量を、前記記憶手段に記憶させるステップと、
   ユーザによる一の撮像指示に従って、複数の画像を撮像するように前記撮像手段に指示するステップと、
   前記ユーザによる撮像指示に従って撮像された画像から人の顔を検出するステップと、
   前記ユーザによる撮像指示に従って撮像された画像の顔から画像的な特徴量を取得する取得手段と、
   前記記憶手段に記憶された特徴量と、前記ユーザによる撮像指示に従って撮像された画像から取得された特徴量とを比較し、その類似の程度を判定するステップと、
   前記判定の結果、両特徴量が類似していると判定した場合は、この撮像された画像を出力用画像として前記記録手段に記録するステップと
   を実行させるためのプログラム。

Images