JP2008227918A - Imaging device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、撮像装置における顔認識機能に係り、特に、顔認識する手段を有する撮像装置において、複数の顔を認識した場合にフレーミングを自動化する機能を有する撮像装置に関するものである。 The present invention relates to a face recognition function in an imaging apparatus, and more particularly to an imaging apparatus having a function of automating framing when a plurality of faces are recognized in an imaging apparatus having a face recognition means.
近年の電子スチルカメラなど撮像装置の主用途の1つに、ポートレート撮影、すなわち人物の顔を主被写体として撮影することが挙げられる。また、複数人が並んだ状態で撮影する集合写真の撮影も頻繁に行われている。これらの撮影用途は、背景にあたる部分の重要性は比較的低く、一方で被写体となる人物の顔の重要性は比較的高い。 One of the main uses of an imaging apparatus such as an electronic still camera in recent years is portrait photography, that is, photographing a person's face as a main subject. In addition, group photographs are often taken where a plurality of people are lined up. In these photographing applications, the importance of the portion corresponding to the background is relatively low, while the importance of the face of the person serving as the subject is relatively high.
そして、被写体に対して適切な画角を得られるようにする発明としては、特許文献1のように顔を認識して警告を与えてフレーミングを再度行うよう促す発明や、特許文献2のように認識した領域について、大きさを計測し適正、かつ自動的にズームさせ、さらに顔が中心になるよう手振れ補正レンズを駆動させる、あるいは電子ズームを用いて画角を調節する発明もなされている。
しかしながら、特許文献1に記載された構成は、手作業で再度フレーミングするために、ズーム操作を含む手作業による調節が必要であり、操作性が悪く面倒である。また特許文献2に記載された構成は、特に被写体となる人物が複数ある場合に、一人一人に対して画角を調節する機能が提供されているが、集合写真を意図した撮影を含め、顔認識する領域が広く分散する場合、それらのうち撮影に適した複数の人数に対して1枚の画像に収めるための適切な対応が示されていないとう課題があった。
However, the configuration described in
本発明は、前記従来技術の問題を解決することに指向するものであり、顔を含む人物被写体の撮影、特に集合写真において、フレーミングをより高度に自動化することでユーザの負荷を軽減し、利便性を高めた撮像装置を提供することを目的とする。 The present invention is directed to solving the above-described problems of the prior art, and reduces the burden on the user by automating framing to a higher degree in photographing a human subject including a face, particularly in a group photo. An object of the present invention is to provide an imaging device with improved performance.
前記の目的を達成するために、本発明に係る請求項1に記載した撮像装置は、撮像面を所定の範囲内で移動する移動手段と、光学的に焦点距離を変更するズーム手段と、モニタリング中の画像データから複数の顔を認識し、顔認識領域を抽出する抽出手段とを有する撮像装置において、画像データから複数の顔認識領域を抽出した場合、各々認識した顔認識領域の面積または周長に基づいて、画角に含むべき顔の領域とするか判定する判定手段と、画角に含むべき顔の領域の一部またはすべてを含む画角になるように自動的にズームするまたは撮像面を移動する駆動手段と、を備えたことにより、集合写真のように複数の顔がある場合に最適なズーミングを自動的に行うことができる。
In order to achieve the above object, an imaging apparatus according to
また、請求項2に記載した撮像装置は、請求項1の撮像装置であって、判定手段は、抽出した複数の顔認識領域の中で最大の面積となる顔認識領域に対する所定の比率を閾値とした顔認識領域面積の比較により判定することにより、集合写真の特徴である、顔認識領域の比較的近似する被写体環境で、ズーム動作の適合率を向上することができる
また、請求項3に記載した撮像装置は、請求項1,2の撮像装置であって、ズーム手段により望遠側にズーム動作するまたは移動手段により撮像面の移動位置を決定するための顔認識処理の実行前に、最も広角側にズーム動作を行うことにより、最も広い画角から顔認識領域を抽出することで、ズーム動作の適合率を向上させることができる。
The image pickup apparatus according to claim 2 is the image pickup apparatus according to
また、請求項4,5に記載した撮像装置は、請求項1〜3の撮像装置であって、画像データから複数の顔認識領域を抽出した場合、順次画角に含まれる顔の数が減少するように望遠側にズーム動作すること、さらに、順次画角に含まれる顔の数が増加するように広角側にズーム動作することにより、注目したい顔の数に応じて、ユーザの意図する構図の候補を段階的に、かつ容易な操作で自動的に設定できる。
Further, the imaging device according to
本発明によれば、集合写真等の複数の顔がある被写体に対して最適なズーミングを自動的に行うことができるという効果を奏する。 According to the present invention, it is possible to automatically perform optimal zooming on a subject having a plurality of faces such as a group photo.
以下、図面を参照して本発明における実施の形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は本発明の実施の形態における撮像装置の概略構成を示すブロック図である。図1において、100A,100Bはズーム/フォーカス機能を有する撮影レンズとそれを駆動するモータである。101A,101BはCCD103へ露光する光量を制御する絞り兼シャッタとそれを駆動するモータである。モータ100B,101BはCPU200の制御信号に基づき、モータドライバ102によって駆動を制御される。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an imaging apparatus according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1,
ズームポジションは(表1)に示すようにZp0(広角側)ないしZp8(望遠側)の全9段階ある。ここで、Zp0(広角側)におけるモニタリング中の画像データ(幅320×高さ240ピクセル)の座標空間を基準として、各ズームポジションZpにおける画角に相当する領域を正規化フレームF(0)〜F(8)として定義する。概念例として、図2に正規化フレームF(0),F(4),F(8)の領域例を示した。 As shown in (Table 1), there are nine zoom positions from Zp0 (wide angle side) to Zp8 (telephoto side). Here, with reference to the coordinate space of the image data (width 320 × height 240 pixels) being monitored at Zp0 (wide angle side), the area corresponding to the angle of view at each zoom position Zp is normalized frame F (0) to Define as F (8). As a conceptual example, FIG. 2 shows an example of regions of normalized frames F (0), F (4), and F (8).
CCD103は、CCD駆動機構103Aによって光軸と垂直な平面上を一定の範囲内で連続的に移動することができる。また、CCD駆動機構103Aは、例えばセンサにホール素子、アクチュエータにボイスコイルと永久磁石を用いて、モータドライバ102により撮像面の駆動をサーボ制御する公知の手振れ補正機構を流用することで充当する。
The
撮像系を含む全体の制御はCPU200が行う。CPU200にはバスがあり、そこにVRAM107、画像データを拡大縮小するリサイズモジュール200A、画像データをJPEGコードに圧縮変換するJPEGコーダ200B、汎用メモリのSDRAM200C、DMA制御を行うDMAコントローラ200D、着脱が可能なメモリカード201との書き込み/読み出しを制御するカードコントローラ200E、LCDモニタ202へ出力するビデオ信号を生成するビデオコントローラ200F、および制御プログラムやシーン別に画像データが格納されたフラッシュメモリ200Gが接続されている。
The
また、CPU200への割り込み信号として、撮影記録を指向するレリーズキー120、および撮影シーンを設定するシーンボタン121等が操作ユニット109に設けられ、またタイマ割り込みを実施するためのクロックジェネレータ108がある。
Further, as an interrupt signal to the
本実施の形態における撮像装置の顔認識の判断には、モニタリング中に1フレームごとに更新されるVRAM107にある画像データをもとに所定時間ごとに行う。顔に相当すると思われる領域は、所定の局所窓をテンプレートとして、画素値に基づいた評価値算出によって検出する。以下にその方法について説明する。
In the present embodiment, the face recognition of the imaging apparatus is determined at predetermined time intervals based on image data in the
判定評価する画像データ内の一部分に相当する位置および大きさに関して任意の矩形領域xに対し、領域の顔認識評価値f(x)を求める。f(x)の導出には、図3で示す4つのパターンA,B,C,Dからなる矩形領域xの局所窓iを用いる。 A face recognition evaluation value f (x) of an area is obtained for an arbitrary rectangular area x with respect to a position and size corresponding to a part in image data to be evaluated. For deriving f (x), the local window i of the rectangular region x composed of the four patterns A, B, C, and D shown in FIG. 3 is used.
なお、局所窓iの大きさ、領域内の相対位置は同一のパターンも含めて複数あり、それぞれ検出する顔の部位が異なるため、独立して特徴量を評価する。それぞれの局所窓iは2つの領域で構成され、正領域Apと逆領域Anがある(正逆の標記は識別のための便宜的なもので、正逆を反対に割り当てても同義である)。各局所窓iの特徴量h(i)は、局所窓iの正領域Apにおける画素値の総和s(i,Ap)と、逆領域Anにおける画素値の総和s(i,An)の差分、すなわち(数1) Since there are a plurality of local windows i and relative positions in the region including the same pattern, and the detected face parts are different, the feature amounts are evaluated independently. Each local window i is composed of two regions, and includes a normal region Ap and a reverse region An (the forward / reverse notation is for convenience of identification, and it is synonymous to assign forward / reverse). . The feature value h (i) of each local window i is the difference between the sum s (i, Ap) of pixel values in the normal area Ap of the local window i and the sum s (i, An) of pixel values in the reverse area An, That is, (Equation 1)
すべての局所窓iにおいて、特徴量h(i)が求まれば、局所窓iごとに所定の重み係数a(i)を用いて、領域の顔認識評価値fを局所窓iに関する加重総和を(数2) If the feature value h (i) is obtained for all the local windows i, the face recognition evaluation value f of the area is calculated as a weighted sum related to the local window i using a predetermined weight coefficient a (i) for each local window i. (Equation 2)
また、図6,図7は顔認識領域を判定して登録する処理の流れを示したフローチャートである。図6のフローチャートは顔認識領域のサイズが小さい領域から順次大きい領域へ、また画像の左上から順次右下へ、評価対象とする矩形領域xを決定する処理であり、図7のフローチャートは評価対象となる矩形領域xについて、(数2)により顔認識評価値f(x)を算出し、所定の閾値Thより大きい場合に顔認識領域としてデータ構造Frectの配列として追加登録する手続きを示している。 6 and 7 are flowcharts showing the flow of processing for determining and registering the face recognition area. The flowchart of FIG. 6 is a process for determining the rectangular area x to be evaluated from the area where the face recognition area is small to the large area, and from the upper left to the lower right of the image. The flowchart of FIG. For the rectangular area x, the face recognition evaluation value f (x) is calculated by (Equation 2), and when it is larger than a predetermined threshold Th, a procedure for additionally registering it as an array of the data structure Fract as a face recognition area is shown. .
本処理では画像空間の位置、サイズについて多様な部分領域について独立して評価するため、顔認識領域は複数抽出されることもある。すなわち、本実施の形態では、認識手法が想定する効果の範囲内で、複数の顔を認識することが可能である。 In this process, since various partial areas are independently evaluated with respect to the position and size of the image space, a plurality of face recognition areas may be extracted. That is, in the present embodiment, it is possible to recognize a plurality of faces within the range of effects assumed by the recognition method.
そして、以上の処理により顔認識領域として抽出したN個の顔認識領域は、構造体の配列Frect(i)(i=0,1,2,…,N)として格納される。また、各顔認識判定領域Frect(i)のデータ形式は図8で示すように、起点となる画像空間の左上の座標(Xb,Yb)、矩形の幅および高さ(Xdim,Ydim)、前記処理で得られた顔認識評価値Vにより構成される。 The N face recognition areas extracted as face recognition areas by the above processing are stored as a structure array Fract (i) (i = 0, 1, 2,..., N). Further, as shown in FIG. 8, the data format of each face recognition determination area Fract (i) is the upper left coordinates (Xb, Yb) of the starting image space, the width and height of the rectangle (Xdim, Ydim), It is comprised by the face recognition evaluation value V obtained by the process.
さらに、ズーム位置Zpを決定するためには、認識した顔認識領域から、その一部を重要被写体として決定する処理を行う。重要被写体の決定方法として、本実施の形態では、第1に顔認識領域の面積に基づく方法、第2に顔認識評価値に基づく方法を提示する。これらの方法はいずれの方法を用いても構わない。 Further, in order to determine the zoom position Zp, processing for determining a part of the recognized face recognition area as an important subject is performed. As a method for determining an important subject, in this embodiment, a method based on the area of the face recognition area is first presented, and a method based on the face recognition evaluation value is presented second. Any of these methods may be used.
以後は、便宜的にFrect(i)のパラメータ(起点(Xb,Yb)、サイズ(Xdim,Ydim)、評価値VをそれぞれFrect(i).Xbという形で表現する。)
第1の方法として、図9のフローチャートに示すように、所定の閾値ThS(0<ThS<1であり、代表的にはThS=0.5とする)を用いた領域の面積比で評価する。まず、前述した図7に示したフローチャートに基づきN個の顔認識領域を取得し(S11)、認識したN個の顔認識領域の構造体Frect(i):(i=0〜N−1)のソートを行う(S12)。ソートの基準は各構造体の領域縦横サイズ(Xdim,Ydim)から求まる領域の面積(Xdim×Ydim)で判定する。その結果、構造体が面積に応じてFrect(0)>Frect(1)>…>Frect(N−1)に並び変えられる。
Thereafter, for the sake of convenience, Fract (i) parameters (start point (Xb, Yb), size (Xdim, Ydim), and evaluation value V are expressed in the form of Fract (i) .Xb, respectively).
As a first method, as shown in the flowchart of FIG. 9, the evaluation is performed by the area ratio of a region using a predetermined threshold ThS (0 <ThS <1, typically ThS = 0.5). . First, N face recognition areas are acquired based on the flowchart shown in FIG. 7 (S11), and the structure Fect (i) of the recognized N face recognition areas: (i = 0 to N−1). Are sorted (S12). The sorting criterion is determined by the area (Xdim × Ydim) of the area obtained from the area vertical and horizontal sizes (Xdim, Ydim) of each structure. As a result, the structures are rearranged in the order of Fract (0)> Flect (1)>...> Flect (N-1) according to the area.
この時点で、面積が最大となる顔認識領域は、Frect(0)となるので、Frect(1)〜Frect(N−1)の各々の面積(Frect(i).Xdim×Frect(i).Ydim)と判定面積(Frect(0).Xdim×Frect(0).Ydim×ThS)を比較する(S13)。後者より前者が大きなk個(1≦k≦N、少なくとも1個(Frect(0))は条件を満たす)の顔認識領域Frect(0),Frect(1),…,Frect(k−1)を重要被写体と判定する(S14)。 At this time, the face recognition area having the maximum area is Fract (0), and therefore each area (Flect (i) .Xdim × Flect (i). Ydim) is compared with the determination area (Flect (0) .Xdim × Fect (0) .Ydim × ThS) (S13). The former is larger than the latter k (1 ≦ k ≦ N, and at least one (Fect (0)) satisfies the condition) face recognition regions Fect (0), Fract (1),..., Fect (k−1) Are determined to be important subjects (S14).
なお、前述した第2の顔認識評価値に基づく処理においても、図10に示すフローチャートのように、顔認識評価値Vを用いて図9のフローチャートと同様な処理行う。 In the process based on the second face recognition evaluation value described above, the same process as the flowchart of FIG. 9 is performed using the face recognition evaluation value V as in the flowchart shown in FIG.
そして、図11は重要被写体として認識した領域を含むようにズームポジションを決定する処理を示すフローチャート、図12(a)〜(d),図13(a)〜(d),図14が状態遷移図である。 FIG. 11 is a flowchart showing a process for determining a zoom position so as to include an area recognized as an important subject. FIGS. 12A to 12D, 13A to 13D, and FIG. FIG.
図11のフローチャートに示すように、集合写真のズーム処理として、まず、広角側(Zp0)へズームさせる(図12(a)に示す初期状態)(S21)。これは、顔認識評価するためのモニタリング画像を取得することを目的とする。この後、モニタリング画像から、評価する(320×240ピクセル)の画像データを取得する(S22)。次に重要被写体領域を取得するための重要被写体を判定するフローチャート(図9または図10)に入り、重要被写体となる顔認識領域の構造体Frect(0),Frect(1),…,Frect(k)を取得する(S23)。 As shown in the flowchart of FIG. 11, in the zoom process of the group photo, first, the zoom is performed to the wide angle side (Zp0) (initial state shown in FIG. 12A) (S21). The purpose of this is to acquire a monitoring image for face recognition evaluation. Thereafter, image data to be evaluated (320 × 240 pixels) is acquired from the monitoring image (S22). Next, a flowchart (FIG. 9 or FIG. 10) for determining an important subject for acquiring an important subject area is entered, and the structures Fect (0), Fract (1),... k) is acquired (S23).
この後、Frect(0)ないしFrect(k−1)を含むすべての領域を包含する最も広角側のズーム位置Zpを判定するため矩形領域Rを計算する(図12(b)参照)。さらに、(表1)に示す各ズーム位置Zp(0ないし8の9段階)に対応する前述の正規化フレームF(Zp)を用いて、矩形領域Rが収まる正規化フレームを判定する(図12(c)参照)(S24)。最後に、判定したズーム位置Zpへズームして、完了となる(図12(d)に示すZp1までズームした状態1)(S25)。
Thereafter, the rectangular area R is calculated in order to determine the zoom position Zp on the widest angle side including all areas including Fract (0) to Fract (k−1) (see FIG. 12B). Further, using the above-described normalized frame F (Zp) corresponding to each zoom position Zp (9 levels from 0 to 8) shown in (Table 1), a normalized frame in which the rectangular region R is accommodated is determined (FIG. 12). (See (c)) (S24). Finally, the zoom is made to the determined zoom position Zp, and the process is completed (
また、本実施の形態では、Frect(0)のみを重要被写体として、前記と同様の方法により例えばFrect(0)の領域を包含する最も広角側のズーム位置Zpへ駆動する方法(図13(a)〜(d)参照)も提供する。この場合にモニタリング画像データで認識した顔認識領域において、複数の中の1つを選択し、これを矩形領域Rとし前述した処理を行うことで、ユーザの意図する重要被写体のズーム処理を行うことができる。 Further, in the present embodiment, a method of driving only Fract (0) as an important subject and driving to the zoom position Zp on the widest angle side including, for example, the Fract (0) region by the same method as described above (FIG. 13A). )-(D)). In this case, in the face recognition area recognized by the monitoring image data, one of a plurality of face recognition areas is selected, and this is set as a rectangular area R, and the above-described processing is performed to perform zoom processing of the important subject intended by the user. Can do.
この動作を、「WIDEキー」と「TELEキー」を用いて、図14に示すように双方向の状態遷移をすることで、特徴とする顔の数に応じた多段階のズームを提供することができる。 This operation is performed by using the “WIDE key” and the “TELE key” to perform bidirectional state transition as shown in FIG. 14 to provide multi-stage zooming according to the number of characteristic faces. Can do.
また、前述した処理において、矩形領域Rの収まる正規化フレームを判定してズーム処理を行ったが、矩形領域Rの中心位置を求めて、移動手段による撮像面の移動可能な範囲で画角の中央に移動させ、移動した矩形領域Rの収まる正規化フレームを判定してズーム処理を行ってもよく、ユーザの意図する重要被写体を中央に配置したズームを行うことができる。 In the above-described processing, the normalized frame in which the rectangular area R is accommodated is determined and zoom processing is performed. The center position of the rectangular area R is obtained, and the angle of view is within the movable range of the imaging surface by the moving means. The zoom processing may be performed by moving to the center and determining the normalized frame in which the moved rectangular area R is accommodated, and the zoom can be performed with the important subject intended by the user placed at the center.
本発明に係る撮像装置は、集合写真等の複数の顔がある被写体に対して最適なズーミングを自動的に行うことができ、顔認識手段を有する撮像装置において、複数の顔を認識した場合にフレーミングを自動化する機能として有用である。 The imaging apparatus according to the present invention can automatically perform optimum zooming on a subject having a plurality of faces such as a group photo, and when the imaging apparatus having face recognition means recognizes a plurality of faces. This is useful as a function for automating framing.
100A ズーム/フォーカスレンズ
100B,101B モータ
101A シャッタ/絞り
102 モータドライバ
103 CCD
103A CCD駆動機構
104A 増幅器
104b A/D変換器
105 シグナルジェネレータ
106 VRAMコントローラ
107 VRAM
108 クロックジェネレータ
109 操作ユニット
200 CPU
200A リサイズモジュール
200B JPEGコーダ
200C SDRAM
200D DMAコントローラ
200E カードコントローラ
200F ビデオコントローラ
201 メモリカード
202 LCDモニタ
100A Zoom /
103A
108 Clock generator 109
Claims (5)
前記画像データから複数の顔認識領域を抽出した場合、各々認識した顔認識領域の面積または周長に基づいて、画角に含むべき顔の領域とするか判定する判定手段と、
前記画角に含むべき顔の領域の一部またはすべてを含む画角になるように自動的にズームするまたは撮像面を移動する駆動手段と、
を備えたことを特徴とする撮像装置。 A moving unit that moves the imaging surface within a predetermined range; a zoom unit that optically changes a focal length; and an extracting unit that recognizes a plurality of faces from the image data being monitored and extracts a face recognition area. In the imaging device,
When extracting a plurality of face recognition areas from the image data, based on the area or circumference of each recognized face recognition area, determination means for determining whether the face area should be included in the angle of view;
Driving means for automatically zooming or moving the imaging surface so that the angle of view includes a part or all of the face area to be included in the angle of view;
An imaging apparatus comprising:
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