JP2008035125A - 撮像装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 撮像画像から、複数の顔を主要被写体として選定可能とする。
【解決手段】
検出された顔のサイズ及び、画像中における位置の両方を考慮して、各顔のウエイトを求める。予め定めた閾値よりも大きなウエイトを有する顔を、主要被写体として選定する。選定された主要被写体に関する情報は、例えば撮像装置において、顔検出表示、合焦制御や露出制御などに用いることが可能である。
【選択図】 図７

Description

本発明は撮像装置、画像処理方法およびプログラムに関し、特に撮像画像から被写体の顔を検出する機能を備えた撮像装置、画像処理方法およびプログラムに関する。

被写体光をレンズでＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサなどの撮像素子に結像して電気信号に変換し、画像データの形式で内蔵メモリやメモリカードなどの記録媒体に記録する撮像装置が普及している。このような撮像装置には、撮影画像から人物の顔を検出し、検出した顔に対して合焦させたり、検出した顔の露出が適正となるように露出制御を行うものが知られている。特許文献１には、検出した顔の情報から被写体距離を推定し、オートフォーカス制御を行なう撮像装置が開示されている。

特開２００６−１８２４６号公報

このような、撮影画像から人物の顔を検出する機能を備えた撮像装置において、複数の顔が検出された場合、どの顔を主要被写体として合焦制御や露出制御を行うべきかの判断を行なう必要がある。例えば、ユーザは通常、主要被写体がフレーム中央付近に来るように構図を定めるであろうという仮定に基づき、検出された複数の顔のうちフレームの中央に最も近い顔を主要被写体と判断することが考えられる。しかし、この判断は、ユーザの望む主要被写体がフレーム内に１つであるという前提に基づいている。従って、ユーザが複数の人物を主要被写体として撮影を行なった場合、ユーザの望む合焦制御や露出制御が行なわれないことがある。

本発明では、このような従来技術の問題に鑑みなされたものであり、撮影画像から複数の顔を主要被写体として選定可能な撮像装置、画像処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上述の目的は、主要被写体を考慮した撮影もしくは画像処理の少なくとも一方を行なう機能を有する撮像装置であって、撮像画像から被写体の顔を検出する検出手段と、検出手段が検出した被写体の顔の各々について、サイズ及び撮影画像中における位置に応じたウエイトを求めるウエイト算出手段と、検出手段が検出した被写体の顔のうち、予め定めたウエイトよりも大きなウエイトを有する顔を主要被写体として選定する選定手段とを有することを特徴とする撮像装置によって達成される。

また、上述の目的は、主要被写体を考慮した撮影もしくは画像処理の少なくとも一方を行なう機能を有する撮像装置であって、撮像画像から主要被写体とする被写体の顔を検出する検出手段を有し、検出手段が、撮像画像の中心からの距離が異なる複数の領域毎に検出を行なうとともに、検出された被写体の顔のうち、複数の領域毎に定められた最小顔検出サイズを満たすものを主要被写体とする被写体の顔として検出することを特徴とする撮像装置によっても達成される。

また、上述の目的は、主要被写体を考慮した撮影もしくは画像処理の少なくとも一方を行なう機能を有する撮像装置であって、撮像画像から主要被写体とする被写体の顔を検出する検出手段を有し、検出手段が、撮像画像全体に対して検出を行なうとともに、検出された被写体の顔のうち、当顔の撮像画像における位置に応じて定められた最小顔検出サイズを満たすものを主要被写体とする被写体の顔として検出することを特徴とする撮像装置によっても達成される。

このような構成により、本発明によれば、撮影画像から複数の顔を主要被写体として選定することが可能になる。

以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態について説明する。
＜第１の実施形態＞
（撮像装置の構成）
図１は本発明の第１の実施形態に係る撮像装置の一例としてのデジタルカメラの概略構成例を示すブロック図である。本実施形態のデジタルカメラは、主要被写体を考慮した撮影もしくは画像処理の少なくとも一方を行なう機能を有する。

撮像レンズ１によって被写体像を表す光線が集光され、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサのような撮像素子２に入射する。撮像素子２は、入射した光線の強度に応じた電気信号を画素単位で出力する。この電気信号が映像信号である。撮像素子２から出力された映像信号は、アナログ信号処理回路３において相関二重サンプリング（ＣＤＳ）等のアナログ信号処理が行われる。

アナログ信号処理回路３から出力された映像信号は、Ａ／Ｄ変換回路４においてデジタルデータの形式に変換され、撮影制御回路１２および画像処理回路５に入力する。画像処理回路５においては、ガンマ補正、ホワイトバランス処理などの画像処理が行われる。画像処理回路５は、通常の画像処理に加え、後述する被写体選定処理回路１１から供給される主要被写体に関する情報を用いた画像処理を行なう機能を有する。画像処理回路５から出力された映像信号は、画像データとしてメモリ６に一旦書き込まれた後、表示部９に送られる。表示部９は、例えばＬＣＤや有機ＥＬディスプレイであり、メモリ６から送られた映像信号を表示する。

例えば１／３０秒毎に、撮影した画像を逐次表示部９に表示することで、表示部９を電子ビューファインダ（ＥＶＦ）として機能させることができる。この場合、高速に処理を行なうため、撮像素子２が出力可能な画素数よりも少ない画素数の表示用映像信号を生成し、表示部９に表示するように構成することができる。

画像処理回路５から出力された映像信号は、顔検出処理回路１０にも供給される。顔検出処理回路１０は、供給された映像信号、より具体的には表示用映像信号から人間の顔を検出する。本実施形態において、顔検出処理回路１０は公知の顔検出技術を用いて顔検出を行なうことができる。

公知の顔検出技術としては、ニューラルネットワークなどを利用した学習に基づく手法、テンプレートマッチングを用いて目、鼻、口等の形状に特徴のある部位を画像から探し出し、類似度が高ければ顔とみなす手法などがある。また、他にも、肌の色や目の形といった画像特徴量を検出し、統計的解析を用いた手法等、多数提案されている。一般的にはこれらの手法を複数組み合わせ、顔検出の精度を向上させる。

具体的な例としては特開２００２−２５１３８０号公報に記載のウェーブレット変換と画像特徴量を利用して顔検出する方法などが挙げられる。

顔検出処理回路１０で検出された顔の画像は被写体選定処理回路１１に送られる。被写体選定処理回路１１は、顔検出処理回路１０から供給される顔画像に基づいて、主要被写体を選定する。選定された主要被写体に関する情報（撮像画像中の位置など）は、画像処理回路５及び撮影制御回路１２に供給される。

撮影制御回路１２は、Ａ／Ｄ変換回路４から出力された映像信号に基づいて、撮像レンズの図示しない焦点制御機構や露出制御機構を制御する。撮影制御回路１２は、この焦点制御機構や露出制御機構の制御に、被写体選定処理回路１１から供給された主要被写体に関する情報を用いることができる。従って、本実施形態のデジタルカメラは、主要被写体を考慮した撮影処理を行なう機能を有する。撮影制御回路１２は、撮像素子２の出力タイミングや出力画素などの制御を行なう。

シャッタースイッチ１３は、例えば半押し状態と全押し状態とを出力可能であり、半押し状態では合焦制御処理や露出制御処理が行なわれ、全押し状態で本撮影処理と記録処理が行なわれる。

シャッタースイッチ１３が全押しされた場合、例えば半押し状態時に行なった合焦制御や露出制御の結果に基づいて、上述したような撮影処理を行なう。メモリ６に書き込まれた画像データは記録制御回路７を通じて記録媒体８、例えば着脱可能なメモリカードに記録される。記録先はカメラの内蔵メモリであっても、通信可能に接続される外部装置であっても良い。

（被写体選定処理回路の処理）
次に、被写体選定処理回路１１の処理について説明する。
被写体選定処理回路１１の処理は、顔処理検出回路１０で検出された顔の各々についてウエイトを算出するウエイト算出処理と、算出されたウエイトに基づいて主要被写体を選定する選定処理とからなる。

まず、ウエイト算出処理について、図２に示すフローチャートを用いて説明する。
Ｓ２１において、被写体選定処理回路１１は、顔検出処理回路１０によって顔が検出されたかどうかを判定する。顔が検出されていなければ、ウエイトを算出する必要がないので、被写体選定処理回路１１は処理を終了する。

顔が検出されていれば、被写体選定処理回路１１はＳ２２において、検出された顔サイズからウエイトWsを算出する。図４は、Ｓ２２で算出されるウエイトWsと顔サイズの関係の一例を表す図である。

図４において、横軸が顔サイズ、縦軸がウエイトWsを表している。図４に示すように、顔サイズｓ１からｓ２までの区間は、顔サイズが大きいほどウエイトWsも大きくなる関係を有する。これは、通常、顔サイズが大きいほど主要被写体である確率が高いと考えられるためである。また、顔サイズがｓ１に至るまでと、ｓ２よりも大きい区間は、それぞれ一定のウエイトとしている。求めたウエイトWsは、顔を特定する情報（例えば撮像画像中の位置）と対応付けて、図示しない内部メモリ等に記憶する。

次に、Ｓ２３で、被写体選定処理回路１１は、検出された顔の位置からウエイトWrを算出する。図５は、Ｓ２２で算出されるウエイトWrと、顔の位置との関係の一例を示す図である。

図５において、横軸が顔の位置（撮像画像の中心から顔までの距離）、縦軸がウエイトを表している。図５に示すように、画像中心からの距離がｒ１からｒ２までの区間は、顔が画像の中心から離れるほどウエイトWrが小さくなる関係を有する。これは、通常、画像の中心に存在する被写体ほど主要被写体である確率が高いと考えられるためである。また、距離がｒ１に至るまでと、ｒ２よりも大きい区間は、それぞれ一定のウエイトとしている。

なお、ここで、顔の座標は、例えば顔として検出された画像領域（顔画像）の重心位置を用いることができる。また、求めたウエイトWrは、顔を特定する情報（例えば撮像画像中の位置）と対応付けて、図示しない内部メモリ等に記憶する。

次に、Ｓ２４で、被写体選定処理回路１１は、Ｓ２２とＳ２３で算出されたウエイトWsとWrとを用いて、最終的なウエイトWを算出する。ここでは、ウエイトWsとWrとの積を最終的なウエイトWとして求める。求めたウエイトWは、顔を特定する情報（例えば撮像画像中の位置）と対応付けて、図示しない内部メモリ等に記憶する。

Ｓ２５で、被写体選定処理回路１１は、検出された全ての顔に対してウエイトの算出が終了したかどうかチェックする。ウエイトが未算出の顔があれば、ステップ２２に戻ってウエイト算出を行い、ウエイトが未算出の顔が無ければ、処理を終了する。

次に、選定処理について、図３に示すフローチャートを用いて説明する。
Ｓ３１において、被写体選定処理回路１１は、ウエイトWを図示しない内部メモリ等から読み出し、予め設定した閾値との大小関係（ここでは、ウエイトWが閾値よりも大きいか否か）を判定する。ウエイトWが閾値より大きい場合、被写体選定処理回路１１は、Ｓ３４で、対応する顔を主要被写体とする処理を行なう。具体的には、例えば、被写体選定処理回路１１は、内部メモリ等にウエイトと対応付けられて記憶した、顔を特定する情報に対して主要被写体であることを示すフラグ等を付与する。

ウエイトWが閾値以下である場合、Ｓ３２において、被写体選定処理回路１１は該当する顔は主要被写体ではないと見なす。具体的には、例えば内部メモリ等にウエイトと対応付けられて記憶した、顔を特定する情報を、ウエイト値と共に削除する。主要被写体とする顔を特定する情報にフラグを付与する場合には、特段の処理を必要としない。要は、主要被写体と見なす顔と区別が付けばどのような処理を行なっても良い。

Ｓ３３で、被写体選定処理回路１１は、全てのウエイトに対して処理を行なったかどうかをチェックする。被写体選定処理回路１１は、未処理のウエイトがあれば、Ｓ３１に戻って処理を継続し、未処理のウエイトが無ければ処理を終了する。

主要被写体として選定された顔について、被写体選定処理回路１１は、主要被写体情報として、撮影画像中でその顔を特定可能な情報を画像処理回路５や、撮影制御回路１２に通知する。主要被写体情報としては、例えば主要被写体とする顔の画像中の位置（中心座標や領域）情報であってよいが、他の情報であっても良い。

画像処理回路５や撮影制御回路１２は、ホワイトバランス処理等の画像処理、合焦制御、露出制御などの撮影処理において、主要被写体情報を利用することができる。例えば、主要被写体情報が複数与えられた場合、撮影制御回路５は、全ての主要被写体が被写界深度内に含まれるように、合焦位置や絞り値を制御することができる。あるいは、撮影制御回路５は、できるだけ多くの主要被写体、好ましくは全ての主要被写体が適正露出となるように露出制御を行なうことができる。あるいは、撮影制御回路５は、主要被写体のウエイトに応じて重み付けをし、この重み付けに基づいて画像全体の適正露出を演算することができる。また、画像処理回路５では、全ての主要被写体（顔領域）の色味が適正となるようにホワイトバランスを制御することができる。

上述した第１の実施形態における主要被写体選定処理について、図６〜図８を用いてさらに説明する。
例えば、顔検出処理回路１０での顔検出処理により、図６に示すように撮影画像中に３つの顔（顔A、顔B、顔C）が検出されたとする。そして、顔A〜顔Cについて、被写体選定処理回路１１においてウエイトWを算出した結果、図７に示すような値が得られたものとする。

例えば、主要被写体と見なすための閾値が０．３であったとすると、被写体選定処理回路１１はウエイトW＝０．８の顔Aと、ウエイトW＝０．４の顔Bを主要被写体として選定する。主要被写体と見なす顔を明示する表示（例えば顔領域を囲む枠表示）を行なう場合、表示部９での表示は図８に示すようになる。図８において、枠８０が主要被写体と見なす顔を明示する表示である。

このように、顔の位置と大きさの両方を考慮して主要被写体を選定するので、顔Aのように画像中心付近にある大きな顔と、顔Bのように顔サイズは小さくても比較的画像中心付近にある顔については、主要被写体として選定される。しかし、顔Cのように顔サイズが小さく、かつ画像の端にあるような顔については、主要被写体として選定されない。この選定は、一般的なユーザの意図に沿ったものと考えられ、有用である。

また、複数の顔を主要被写体として選定することを許すため、１つの顔のみを主要被写体とする従来技術に比べ、よりユーザの意図に沿った撮影結果が得られる可能性が高くなる。

なお、被写体選定処理回路１１が選定処理で使用する閾値は、顔検出処理回路１０によって検出された顔の数に応じて動的に変更することもできる。例えば、顔の数が多いときは、集合写真である可能性が高いため、閾値を下げることによって、より多くの顔が主要被写体として選定されるようにすることができる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
本実施形態に係る撮像装置は、第１の実施形態において、被写体選定処理回路１１が存在せず、顔検出処理回路１０が主要被写体の選定も行なう点を特徴とする。従って、以下では第１の実施形態と異なる顔検出処理回路１０の動作についてのみ説明する。

本実施形態においては、画像を中心からの距離に応じて複数の領域に分割し、中心から遠い領域ほど、大きな顔でないと顔検出を行なわないようにする。これにより、画像中心に近い顔は比較的小さく写っている顔も検出される一方、画像中心から離れた位置の顔は、ある程度の大きさがある場合のみ検出される。このようにして、第１の実施形態の被写体選定処理回路１１と同様の処理結果を、顔検出処理回路１０によって得ることを実現している。

図１０は、本実施形態における領域分割の例を示す図である。
上述したように、本実施形態においては、撮像画像を中心からの距離に応じて複数の領域に分割する。図１０では、５個の領域１〜領域５に分割したときの一例を示している。

また、各領域について最小顔検出サイズを定める。図１１は、図１０の領域１〜領域５について最小顔検出サイズを定めた例を示す図である。ここで、中心に近い領域１では小さな顔も検出し、中心から離れた領域５では大きな顔しか検出しないよう、ｓ１＜ｓ２＜ｓ３＜ｓ４＜ｓ５という関係を持つ最小顔検出サイズを設定する。最小顔検出サイズは、例えば画素数として規定することができる。

なお、図１０では、画像中心から４頂点へ延びる各直線を４等分した点を頂点に持つ４つの長方形により、画像を５つの領域に分割しているが、他の割合により領域を分割しても良い。また、分割数も特に制限はない。

また、最小顔検出サイズは、必ずしも領域毎に異なる値とする必要はなく、隣接する２つ以上の領域について同じ値としても良い。

各領域を特定する情報（例えば、図１０の例では各領域の境界を決定する長方形の頂点座標）及び、領域毎の最小顔検出サイズは、顔検出処理回路１０の図示しない内部メモリ等に予め記憶されているものとする。

図９は、本実施形態における顔検出処理回路１０の動作を説明するフローチャートである。
まず、Ｓ９１で、顔検出処理回路１０は、顔検出を行なう領域を設定する。ここでは、中心に近い領域から順に設定するものとする。従って、最初は領域１が設定される。

Ｓ９２で、顔検出処理回路１０は、Ｓ９１で設定した領域に対応する最小顔検出サイズを設定する。例えば、Ｓ９１で領域１が設定されている場合は最小顔検出サイズとしてｓ１を設定する。

Ｓ９３において、顔検出処理回路１０は、Ｓ９１で設定された顔検出領域に対して顔検出処理を行なう。具体的には、まず、領域内で顔検出処理を行なう。そして、検出された顔があれば、その大きさ（顔として検出された領域の画素数）と、最小顔検出サイズとを比較する。そして、最小顔検出サイズよりも大きい顔を、主要被写体として検出する。また、顔検出処理回路１０は、主要被写体として検出された顔を画像中で特定可能な情報を図示しない内部メモリ等に記憶する。例えば、画像中の位置や顔として検出された領域の情報などを記憶することができる。

その後、Ｓ９４において、顔検出処理回路１０は、撮像画像内のすべての領域について、顔検出処理を実行したかどうか判断する。撮像画像内のすべての領域について顔検出処理を実行したならば、顔検出処理回路１０は、主要被写体として検出された顔を特定可能な情報処理を画像処理回路５及び撮影制御回路１２に通知して処理を終了する。顔検出処理が実行されていない領域があれば、Ｓ９１に戻って、未処理領域について一連の処理を繰り返す。

上述のように、撮像画像の中心に近い領域では最小顔検出サイズを小さく設定し、周辺付近の領域では最小顔検出サイズを大きく設定している。これにより、画像中心付近にある顔については小さくても主要被写体として検出され、画像の端にある顔は、ある程度大きくない場合は主要被写体として検出されない。従って、結果的に第１の実施形態における被写体選定処理回路１１と同等の効果を得ることができる。

＜第２の実施形態の変形例＞
第２の実施形態では、個々の領域毎に顔検出処理を行なった。しかし、顔検出処理は画像全体に対して行い、検出された顔の位置に応じて異なる最小顔検出サイズと比較することによっても、同様の結果が得られる。

特に、顔領域が領域の境界をまたぐ場合、顔検出自体が失敗する可能性がある。そのため、検出自体は領域にとらわれずに行い、検出後に顔の位置に応じた判定を行なうことで、検出領域を制限する場合よりも顔検出の精度が向上するものと考えられる。

複数の領域にまたがって顔が検出された場合、比較すべき最小顔検出サイズは、例えば顔として検出された領域の重心位置が存在する領域に設定された最小顔検出サイズを用いることができる。あるいは、顔として検出された領域が最も多く含まれる領域に設定された最小顔検出サイズと比較しても良い。さらには、顔として検出された領域がかかっている最も中心よりの領域に設定された最小顔検出サイズと比較しても良い。

また、分割された個々の領域内に位置する顔の検出処理を行なうのではなく、個々の領域に重心が位置する顔の検出処理を行なってもよい。個々の領域を顔の重心位置を判定するために用いれば、顔が領域の境界をまたいでも顔検出処理には影響を与えない。

例えば、Ｓ９３において、顔検出処理回路１０は、Ｓ９１で設定された顔検出領域に重心が位置する顔の検出処理を行なう。具体的には、まず、顔領域の大きさが最小顔検出サイズと等しいとみなした場合に、その顔領域の重心がＳ９１で設定された領域内に位置したときに、その顔領域がかかる可能性のある領域を全て切り出し、この切り出した領域に対して顔検出処理を行なう。切り出した領域の全てに対して顔検出処理が完了したら、最小顔検出サイズを一段階大きくし、同様の顔検出処理を行なう。一つの領域に対して、顔検出サイズが最大値に達するまでこの顔検出処理を繰り返す。

そして、Ｓ９４において、顔検出処理回路１０は、撮像画像内のすべての領域について顔検出処理を実行したかどうか判断する代わりに、領域１〜領域５のすべてについてＳ９３の顔検出処理を実行したかどうかを判断する。図１１のｓ１で表される最小顔検出サイズは、領域１およびその近傍の領域からしか検出されないため、顔のサイズによって検出可能な領域が異なるという視点では第２の実施形態と一致する。しかしながら、顔が領域の境界をまたいでも顔検出処理には影響を与えないという点で、第２の実施形態よりも検出精度が向上するものと考えられる。

＜他の実施形態＞
上述の実施形態では、撮像画像から複数の主要被写体を選定する機能を撮像装置に適用した構成を説明した。しかし、撮像画像から複数の主要被写体を選定する機能は、撮像装置での利用に限らず、画像処理アプリケーションでの利用など、他の様々な分野での利用が可能である。

また、上述の実施形態は、システム或は装置のコンピュータ（或いはＣＰＵ、ＭＰＵ等）によりソフトウェア的に実現することも可能である。
従って、上述の実施形態をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給されるコンピュータプログラム自体も本発明を実現するものである。つまり、上述の実施形態の機能を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明の一つである。

なお、上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、コンピュータで読み取り可能であれば、どのような形態であってもよい。例えば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等で構成することができるが、これらに限るものではない。

上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、記憶媒体又は有線／無線通信によりコンピュータに供給される。プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、ＭＯ、ＣＤ、ＤＶＤ等の光／光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリなどがある。

有線／無線通信を用いたコンピュータプログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバを利用する方法がある。この場合、本発明を形成するコンピュータプログラムとなりうるデータファイル（プログラムファイル）をサーバに記憶しておく。プログラムファイルとしては、実行形式のものであっても、ソースコードであっても良い。

そして、このサーバにアクセスしたクライアントコンピュータに、プログラムファイルをダウンロードすることによって供給する。この場合、プログラムファイルを複数のセグメントファイルに分割し、セグメントファイルを異なるサーバに分散して配置することも可能である。
つまり、上述の実施形態を実現するためのプログラムファイルをクライアントコンピュータに提供するサーバ装置も本発明の一つである。

上述の実施形態は、システム或は装置のコンピュータ（或いはＣＰＵ、ＭＰＵ等）によりソフトウェア的に実現することも可能である。
従って、上述の実施形態をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給されるコンピュータプログラム自体も本発明を実現するものである。つまり、上述の実施形態の機能を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明の一つである。

なお、上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、コンピュータで読み取り可能であれば、どのような形態であってもよい。例えば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等で構成することができるが、これらに限るものではない。

上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、記憶媒体又は有線／無線通信によりコンピュータに供給される。プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、ＭＯ、ＣＤ、ＤＶＤ等の光／光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリなどがある。

有線／無線通信を用いたコンピュータプログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバを利用する方法がある。この場合、本発明を形成するコンピュータプログラムとなりうるデータファイル（プログラムファイル）をサーバに記憶しておく。プログラムファイルとしては、実行形式のものであっても、ソースコードであっても良い。

そして、このサーバにアクセスしたクライアントコンピュータに、プログラムファイルをダウンロードすることによって供給する。この場合、プログラムファイルを複数のセグメントファイルに分割し、セグメントファイルを異なるサーバに分散して配置することも可能である。
つまり、上述の実施形態を実現するためのプログラムファイルをクライアントコンピュータに提供するサーバ装置も本発明の一つである。

また、上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムを暗号化して格納した記憶媒体を配布し、所定の条件を満たしたユーザに、暗号化を解く鍵情報を供給し、ユーザの有するコンピュータへのインストールを許可してもよい。鍵情報は、例えばインターネットを介してホームページからダウンロードさせることによって供給することができる。

また、上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、すでにコンピュータ上で稼働するＯＳの機能を利用するものであってもよい。
さらに、上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、その一部をコンピュータに装着される拡張ボード等のファームウェアで構成してもよいし、拡張ボード等が備えるＣＰＵで実行するようにしてもよい。

本発明の第１の実施形態に係る撮像装置の一例としてのデジタルカメラの概略構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態における、被写体選定処理回路によるウエイト算出処理を説明するフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における、被写体選定処理回路による選定処理を説明するフローチャートである。 本発明の第１の実施形態で算出されるウエイトWsと顔サイズの関係の一例を表す図である。 本発明の第１の実施形態で算出されるウエイトWrと、顔の位置との関係の一例を示す図である。 顔が検出された撮像画像の一例を示す図である。 図６の撮像画像から得られるウエイトの例を示す図である。 主要被写体に選定された顔に枠表示を行なった例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における、顔検出処理回路１０の動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る撮像装置における領域分割の一例を示す図である。 図１０の領域１〜領域５について最小顔検出サイズを定めた例を示す図である。

Claims (12)

1. 主要被写体を考慮した撮影もしくは画像処理の少なくとも一方を行なう機能を有する撮像装置であって、
   撮像画像から被写体の顔を検出する検出手段と、
   前記検出手段が検出した前記被写体の顔の各々について、サイズ及び前記撮影画像中における位置に応じたウエイトを求めるウエイト算出手段と、
   前記検出手段が検出した前記被写体の顔のうち、予め定めたウエイトよりも大きなウエイトを有する顔を前記主要被写体として選定する選定手段とを有することを特徴とする撮像装置。
2. 前記ウエイト算出手段が、前記サイズが大きいほど、また前記位置が前記撮像画像の中心に近いほど大きなウエイトとなるように前記ウエイトを算出することを特徴とする請求項１記載の撮像装置。
3. 前記予め定めたウエイトの値が、前記検出手段が検出した被写体の顔の数に応じて変化することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の撮像装置。
4. 前記撮像画像を、前記主要被写体として選定された顔を表す表示とともに表示する表示手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の撮像装置。
5. 主要被写体を考慮した撮影もしくは画像処理の少なくとも一方を行なう機能を有する撮像装置であって、
   撮像画像から前記主要被写体とする被写体の顔を検出する検出手段を有し、
   前記検出手段が、
   前記撮像画像の中心からの距離が異なる複数の領域毎に前記検出を行なうとともに、検出された被写体の顔のうち、前記複数の領域毎に定められた最小顔検出サイズを満たすものを前記主要被写体とする被写体の顔として検出することを特徴とする撮像装置。
6. 前記最小顔検出サイズは、前記撮像画像の中心からの距離が小さい領域に対しては、前記撮像画像の中心からの距離が大きい領域よりも小さい値となるように定められることを特徴とする請求項５記載の撮像装置。
7. 主要被写体を考慮した撮影もしくは画像処理の少なくとも一方を行なう機能を有する撮像装置であって、
   撮像画像から前記主要被写体とする被写体の顔を検出する検出手段を有し、
   前記検出手段が、
   前記撮像画像全体に対して前記検出を行なうとともに、前記検出された被写体の顔のうち、当該顔の前記撮像画像における位置に応じて定められた最小顔検出サイズを満たすものを前記主要被写体とする被写体の顔として検出することを特徴とする撮像装置。
8. 前記最小顔検出サイズは、前記撮像画像の中心からの距離が小さい位置に対しては、前記撮像画像の中心からの位置が大きい領域よりも小さい値となるように定められることを特徴とする請求項７記載の撮像装置。
9. 主要被写体を考慮した画像処理を行なう機能を有する画像処理方法であって、
   画像から被写体の顔を検出する検出工程と、
   前記検出工程にて検出した前記被写体の顔の各々について、サイズ及び前記画像中における位置に応じたウエイトを求めるウエイト算出工程と、
   前記検出工程が検出した前記被写体の顔のうち、予め定めたウエイトよりも大きなウエイトを有する顔を前記主要被写体として選定する選定工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
10. 主要被写体を考慮した画像処理を行なう機能を有する画像処理方法であって、
    画像から前記主要被写体とする被写体の顔を検出する検出工程を有し、
    前記検出工程が、
    前記画像の中心からの距離が異なる複数の領域毎に前記検出を行なうとともに、検出された被写体の顔のうち、前記複数の領域毎に定められた最小顔検出サイズを満たすものを前記主要被写体とする被写体の顔として検出することを特徴とする画像処理方法。
11. 主要被写体を考慮した画像処理を行なう機能を有する画像処理方法であって、
    画像から前記主要被写体とする被写体の顔を検出する検出工程を有し、
    前記検出工程が、
    前記画像全体に対して前記検出を行なうとともに、前記検出された被写体の顔のうち、当該顔の前記画像における位置に応じて定められた最小顔検出サイズを満たすものを前記主要被写体とする被写体の顔として検出することを特徴とする画像処理方法。
12. 請求項９乃至請求項１１のいずれか１項に記載の画像処理方法の各工程を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

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