JP2010098382A - 電子カメラ - Google Patents

Abstract

【構成】イメージャ１６は、被写界を捉える撮像面を有して、被写界像を出力する。ＣＰＵ２６は、イメージャ１６から出力された被写界像に基づいて、被写界から人物の顔部を検索する。ＣＰＵ２６はまた、発見された顔部の姿勢に応じて異なる形状を有する十字エリアを、発見された顔部に対応して撮像面に設定する。ＣＰＵ２６は、こうして設定された十字エリアの画像を参照して、フォーカスや露光量などの撮像パラメータを調整する。
【効果】撮像パラメータの調整精度を向上させることができる。
【選択図】図１

Description

この発明は、電子カメラに関し、特に、被写界に現れた既定の物体に注目して撮像パラメータを調整する、電子カメラに関する。

この種のカメラの一例が、特許文献１に開示されている。この背景技術によれば、互いに異なる複数のサイズをそれぞれ有する複数の顔判別領域が準備される。これらの顔判別領域は、被写界像から顔画像を検出するために撮像面をラスタ走査方向に移動する。顔判別領域に属する部分画像が顔画像と判別されると、この時点の顔判別領域のサイズおよび位置が顔情報として記述される。フォーカスや露光量のような撮像パラメータは、こうして記述された顔位置情報を参照して調整される。
特開２００７−２５９４２３号公報

しかし、背景技術では、顔判別領域の形状が固定されているため、顔以外の被写体が顔判別領域に入り込み、これによって撮像パラメータの調整精度が低下するおそれがある。

それゆえに、この発明の主たる目的は、撮像パラメータの調整精度を向上させることができる、電子カメラを提供することである。

この発明に従う電子カメラ(10：実施例で相当する参照符号。以下同じ)は、被写界を捉える撮像面を有して被写界像を出力する撮像手段(16)、撮像手段から出力された被写界像に基づいて被写界から既定の物体を検索する検索手段(S45~S59, S65~S71)、検索手段によって発見された物体の姿勢に応じて異なる形状を有する物体エリアを検索手段によって発見された物体に対応して撮像面に設定する設定手段(S61, S63)、および設定手段によって設定された物体エリアの画像を参照して撮像パラメータを調整する調整手段(S107, S7, S11, S19, S21, S27)を備える。

撮像手段は、被写界を捉える撮像面を有して被写界像を出力する。検索手段は、撮像手段から出力された被写界像に基づいて、被写界から既定の物体を検索する。設定手段は、検索手段によって発見された物体の姿勢に応じて異なる形状を有する物体エリアを、検索手段によって発見された物体に対応して撮像面に設定する。調整手段は、設定手段によって設定された物体エリアの画像を参照して撮像パラメータを調整する。

このように、既定の物体に対応して撮像面に設定される物体エリアの形状は、既定の物体の姿勢に応じて異なる。換言すれば、既定の物体の姿勢が変化すると、物体エリアの形状も変化する。これによって、物体エリアが既定の物体と異なる物体に対応する度合いが抑えられ、撮像パラメータの調整精度の向上が図られる。

好ましくは、互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の参照画像と複数の参照画像にそれぞれ対応する複数の物体エリアとを保持する保持手段(DIC)をさらに備え、検索手段および設定手段はそれぞれ保持手段を参照して物体検索処理およびエリア設定処理を実行する。

さらに好ましくは、物体検索処理は保持手段によって保持された複数の参照画像の各々を撮像手段から出力された被写界像上の部分画像と照合して既定の適合条件を満足する特定参照画像を決定する照合処理(S53)を含み、エリア設定処理は、特定参照画像に対応する物体エリアを保持手段によって保持された複数の物体エリアに基づいて特定するエリア特定処理(S61)、およびエリア特定処理によって特定された物体エリアを特定参照画像上に定義する定義処理(S63)を含む。

好ましくは、撮像手段，検索手段および設定手段はそれぞれ画像出力処理，物体検索処理およびエリア設定処理を繰り返し実行し、物体検索処理の結果が物体の消失を示すときエリア設定処理によって設定された物体エリアの変動履歴を参照して物体エリアを再設定する再設定手段(S81, S83)をさらに備える。

好ましくは、既定の物体は人物の顔部に相当する。

この発明に従う撮像制御プログラムは、被写界を捉える撮像面を有して被写界像を出力する撮像手段(16)を備える電子カメラ(10)のプロセッサ(26)に、撮像手段から出力された被写界像に基づいて被写界から既定の物体を検索する検索ステップ(S45~S59, S65~S71)、検索ステップによって発見された物体の姿勢に応じて異なる形状を有する物体エリアを検索ステップによって発見された物体に対応して撮像面に設定する設定ステップ(S61, S63)、および設定ステップによって設定された物体エリアの画像を参照して撮像パラメータを調整する調整ステップ(S107, S7, S11, S19, S21, S27)を実行させるための、撮像制御プログラムである。

この発明に従う撮像制御方法は、被写界を捉える撮像面を有して被写界像を出力する撮像手段(16)を備える電子カメラ(10)によって実行される撮像制御方法であって、撮像手段から出力された被写界像に基づいて被写界から既定の物体を検索する検索ステップ(S45~S59, S65~S71)、検索ステップによって発見された物体の姿勢に応じて異なる形状を有する物体エリアを検索ステップによって発見された物体に対応して撮像面に設定する設定ステップ(S61, S63)、および設定ステップによって設定された物体エリアの画像を参照して撮像パラメータを調整する調整ステップ(S107, S7, S11, S19, S21, S27)を備える。

この発明によれば、既定の物体に対応して撮像面に設定される物体エリアの形状は、既定の物体の姿勢に応じて異なる。換言すれば、既定の物体の姿勢が変化すると、物体エリアの形状も変化する。これによって、物体エリアに既定の物体と異なる物体に対応する度合いが抑えられ、撮像パラメータの調整精度の向上が図られる。

この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。

図１を参照して、この実施例のディジタルカメラ１０は、ドライバ１８ａおよび１８ｂによってそれぞれ駆動されるフォーカスレンズ１２および絞りユニット１４を含む。これらの部材を経た被写界の光学像は、イメージャ１６の撮像面に照射され、光電変換を施される。これによって、被写界像を表す電荷が生成される。

電源が投入されると、ＣＰＵ２６は、撮像タスクの下でスルー画像処理を開始するべく、ドライバ１８ｃに露光動作および間引き読み出し動作の繰り返しを命令する。ドライバ１８ｃは、図示しないＳＧ(Signal Generator)から周期的に発生する垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答して、撮像面を露光し、かつ撮像面で生成された電荷の一部をラスタ走査態様で読み出す。イメージャ１６からは、読み出された電荷に基づく低解像度の生画像信号が周期的に出力される。

前処理回路２０は、イメージャ１６から出力された生画像信号にＣＤＳ(Correlated Double Sampling)，ＡＧＣ（Automatic Gain Control），Ａ／Ｄ変換などの処理を施し、ディジタル信号である生画像データを出力する。出力された画像データは、メモリ制御回路３０を通してＳＤＲＡＭ３２の生画像エリア３２ａに書き込まれる。

後処理回路３４は、生画像エリア３２ａに格納された生画像データをメモリ制御回路３０を通して読み出し、読み出された生画像データに白バランス調整，色分離，ＹＵＶ変換などの処理を施し、ＹＵＶ形式の画像データを作成する。作成された画像データは、メモリ制御回路３０を通してＳＤＲＡＭ３２のＹＵＶ画像エリア３２ｂに書き込まれる。

ＬＣＤドライバ３６は、ＹＵＶ画像エリア３２ｂに格納された画像データをメモリ制御回路３０を通して繰り返し読み出し、読み出された画像データに基づいてＬＣＤモニタ３８を駆動する。この結果、被写界のリアルタイム動画像（スルー画像）がモニタ画面に表示される。

図２を参照して、撮像面の中央には評価エリアＥＶＡが割り当てられる。評価エリアＥＶＡは水平方向および垂直方向の各々において１６分割され、２５６個の分割エリアが評価エリアＥＶＡを形成する。また、前処理回路２０は、上述した処理に加えて、生画像データを簡易的にＲＧＢデータに変換する簡易ＲＧＢ変換処理を実行する。

ＡＥ／ＡＷＢ評価回路２２は、前処理回路２０によって生成されたＲＧＢデータのうち評価エリアＥＶＡに属するＲＧＢデータを、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に積分する。これによって、２５６個の積分値つまり２５６個のＡＥ／ＡＷＢ評価値が、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答してＡＥ／ＡＷＢ評価回路２２から出力される。

また、ＡＦ評価回路２４は、前処理回路２０から出力されたＲＧＢデータのうち同じ評価エリアＥＶＡに属するＧデータの高周波成分を抽出し、抽出された高域周波数成分を垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に積分する。これによって、２５６個の積分値つまり２５６個のＡＦ評価値が、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答してＡＦ評価回路２４から出力される。

ＣＰＵ２６は、ＡＥ／ＡＷＢ評価回路２２からの出力に基づくスルー画像用ＡＥ／ＡＷＢ処理をスルー画像処理と並列して実行し、適正ＥＶ値および適正白バランス調整ゲインを算出する。算出された適正ＥＶ値を定義する絞り量および露光時間は、ドライバ１８ｂおよび１８ｃにそれぞれ設定される。また、算出された適正白バランス調整ゲインは、後処理回路３４に設定される。この結果、スルー画像の明るさおよび白バランスが適度に調整される。

ＣＰＵ２６はまた、スルー画像処理と並列するコンティニュアスＡＦタスクの下で、ＡＦ評価回路２４からの出力に基づくＡＦ処理を実行する。フォーカスレンズ１２は、合焦点に追従するように、ドライバ１８ａによって光軸方向に継続的に移動する。これによって、スルー画像のフォーカスが適度に調整される。

シャッタボタン２８ｓが半押しされると、ＣＰＵ２６は、コンティニュアスＡＦタスクを中断し、記録用ＡＦ処理を撮像タスクの下で実行する。記録用ＡＦ処理もまたＡＦ評価回路２４の出力に基づいて実行される。これによって、フォーカスが厳格に調整される。ＣＰＵ２６は続いて、ＡＥ／ＡＷＢ評価回路２２の出力に基づいて記録用ＡＥ処理を実行し、最適ＥＶ値を算出する。算出された最適ＥＶ値を定義する絞り量および露光時間は、上述と同様、ドライバ１８ｂおよび１８ｃにそれぞれ設定される。この結果、スルー画像の明るさが厳格に調整される。

シャッタボタン２８ｓが全押しされると、ＣＰＵ２６は、記録処理を開始するべく、ドライバ１８ｃに露光動作および全画素読み出し動作を１回ずつ実行することを命令し、さらにＩ／Ｆ４０を起動する。ドライバ１８ｃは、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答して撮像面を露光し、これによって生成された電荷の全てをラスタ走査態様で撮像面から読み出す。イメージャ１６からは、高解像度を有する１フレームの生画像信号が出力される。

イメージ１６から出力された生画像信号は前処理回路２０によって生画像データに変換され、変換された生画像データはメモリ制御回路３０によってＳＤＲＡＭ３２の生画像エリア３２ａに書き込まれる。ＣＰＵ２６は、生画像エリア３２ａに格納された生画像データに基づいて最適白バランス調整ゲインを算出し、算出された最適白バランス調整ゲインを後処理回路３４に設定する。

後処理回路３４は、生画像エリア３２ａに格納された生画像データをメモリ制御回路３０を通して読み出し、読み出された生画像データを最適白バランスを有するＹＵＶ形式の画像データに変換し、変換された画像データをメモリ制御回路３０を通してＳＤＲＡＭ３２のＹＵＶ画像エリア３２ｂに書き込む。Ｉ／Ｆ４０は、こうしてＹＵＶ画像エリア３２ｂに格納された画像データをメモリ制御回路３０を通して読み出し、読み出された画像データをファイル形式で記録媒体４２に記録する。

なお、スルー画像処理は、高解像度を有するＹＵＶ形式の画像データがＹＵＶ画像エリア３２ｂに確保された時点で再開される。コンティニュアスＡＦタスクもまた、この時点で再起動される。

ＣＰＵ２６は、スルー画像処理と並列して実行される顔検出タスクの下で、ＳＤＲＡＭ３２の生画像エリア３２ａに格納された低解像度の生画像データから人物の顔画像を繰り返し検索する。このような顔検出タスクのために、図３に示す辞書ＤＩＣ，図４（Ａ）〜図４（Ｆ）に示す６つの顔検出枠ＦＤ＿１〜ＦＤ＿６，および図５に示す３つのテーブルＴＢＬ１〜ＴＢＬ３が準備される。

図３によれば、複数の顔セットＦＳ＿１．ＦＳ＿２，…が辞書ＤＩＣに登録される。各々の顔セットＦＳ＿Ｌ（Ｌ：１，２，…）には、互いに対応する顔パターンＦＰ＿Ｌおよび十字エリアＣＲＳ＿Ｌが割り当てられる。十字エリアＣＲＳ＿Ｌの水平バーは顔パターンＦＰ＿Ｌ上の両目を覆うように形成され、十字エリアＣＲＳ＿Ｌの垂直バーは顔パターンＦＰ＿Ｌ上の額，鼻および口を覆うように形成される。

また、図４（Ａ）〜図４（Ｆ）によれば、顔検出枠ＦＤ＿１〜ＦＤ＿６は、互いに異なる形状および／または大きさを有する。具体的には、顔検出枠ＦＤ＿１〜ＦＤ＿３は互いに同じ形状と互いに異なる大きさを有する。一方、顔検出枠ＦＤ＿４〜ＦＤ＿６は、顔検出枠ＦＤ１〜ＦＤ＿３と異なって、互いに同じ形状と互いに異なる大きさを有する。

さらに、図５に示すテーブルＴＢＬ１〜ＴＢＬ３の各々は、顔情報を記述するためのテーブルに相当し、顔画像の位置を記述するカラムと顔画像に適合する十字エリアの形状を記述するカラムとによって形成される。なお、十字エリアの形状は、十字の交点を基点とする垂直方向の２つのサイズおよび水平方向の２つのサイズと、十字の交点の座標と、水平バーおよび垂直バーの幅とによって表現される。

顔検出タスクにおいては、まずテーブルＴＢＬ１が、現フレームの顔情報を保持する現フレームテーブルとして指定される。ただし、指定されるテーブルは１フレーム毎にテーブルＴＢＬ１〜ＴＢＬ３の間で循環的に更新され、現フレームテーブルは次フレームにおいて前フレームテーブルとなる。現フレームテーブルの指定が完了すると、変数Ｋが“１”に設定され、設定された変数Ｋの値に対応する顔検出枠が図６に示す評価エリアＥＶＡの左上つまり顔検出開始位置に設定される。

垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生すると、ＳＤＲＡＭ３２の生画像エリア３２ａに格納された現フレームの生画像データのうち、顔検出枠に属する部分画像データが、図３に示す辞書ＤＩＣに記述された複数の顔パターンＦＰ＿１，ＦＰ＿２，…の各々と照合される。注目する部分画像がいずれかの顔パターンに適合すると判別されれば、適合する顔パターンに対応する十字エリアが辞書ＤＩＣから読み出され、現時点の顔検出枠の位置（つまり顔画像の位置）と読み出された十字エリアの形状とが顔情報として現フレームテーブルに記述される。

顔検出枠は、図６に示す要領でラスタ方向に既定量ずつ移動され、評価エリアＥＶＡ上の複数の位置で上述のような照合処理を施される。そして、人物の顔画像が発見される毎に、発見された顔画像に対応する顔情報（つまり顔画像の位置と十字エリアの形状）が現フレームテーブルに記述されていく。

注目する顔検出枠が評価エリアＥＶＡの右下つまり顔検出終了位置に達すると、変数Ｋが更新され、更新された変数Ｋの値に対応する顔検出枠が顔検出開始位置に再配置される。上述と同様、顔検出枠は評価エリアＥＶＡ上をラスタ方向に移動し、照合処理によって検出された顔画像に対応する顔情報は現フレームテーブルに記述される。このような顔認識処理は、Ｋ＝６の顔検出枠が顔検出終了位置に達するまで繰り返し実行される。

この結果、人物の顔画像が図７（Ａ）に示す要領で評価エリアＥＶＡ上に存在するときは、同じ図７（Ａ）に示す顔検出枠ＦＤ＿１に対応して照合処理が成功し、顔検出枠ＦＤ＿１の現在位置と図７（Ｂ）に示す十字エリアＣＲＳ＿１の形状とが顔情報として現フレームテーブルに登録される。

また、人物の顔の向きが図８（Ａ）に示すように変化したときは、同じ図８（Ａ）に示す顔検出枠ＦＤ＿４に対応して照合処理が成功する。現フレームテーブルには、顔検出枠ＦＤ＿４の現在位置と図８（Ｂ）に示す十字エリアＣＲＳ＿６の形状とが、顔情報として現フレームテーブルに登録される。

図７（Ａ）→図８（Ａ）→図９（Ａ）に示すように人物の顔の向きが変化した場合、前フレームで検出できた顔画像が現フレームにおいて検出できず、前フレームテーブルには存在する顔情報が現フレームテーブル（指定テーブル）において欠落する可能性がある。このような可能性を考慮して、次のような顔情報の再定義処理が実行される。

まず、指定テーブルに記述された顔情報が前フレームテーブルに記述された顔情報と比較され、顔情報の欠落があるか否かが判別される。判別結果が肯定的であれば、欠落する十字エリアの数が定数Ｍｍａｘに設定され、変数Ｍが“１”に設定される。

次に、Ｍ番目の十字エリアに対応する過去２フレームの顔情報が、顔画像の変動履歴として、前フレームテーブルおよび２フレーム前のテーブルから検出される。Ｍ番目の顔画像の位置およびＭ番目の十字エリアの形状は検出された顔情報を参照して補償され、補償された顔画像の位置および十字エリアの形状は顔情報として指定テーブルに記述される。

したがって、図９（Ａ）に示す顔画像の認識に失敗したときは、過去２フレームの十字エリアの位置および形状に基づいて、図９（Ｂ）に示す十字エリアＣＲＳＭが補償される。

Ｍ番目の顔情報が指定テーブルに記述されると、変数Ｍがインクリメントされ、インクリメントされた変数Ｍが定数Ｍｍａｘに等しいか否かが判別される。変数Ｍが定数Ｍｍａｘ以下のときは、欠落した別の十字エリアに注目して上述の処理が再度実行される。これに対して、変数Ｍが定数Ｍｍａｘを上回れば、顔情報の再定義処理が終了される。

顔情報の再定義処理が終了すると、指定テーブルが更新され、かつ更新後の指定テーブルが初期化される。さらに、変数Ｋが“１”に設定される。次フレームの顔認識処理は、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃの発生に応答して開始される。

このような顔検出タスクと並行して、ＣＰＵ４０は、ＡＥ／ＡＷＢ処理およびＡＦ処理のために参照される調整エリアＡＤＪの位置および形状を、調整エリア制御タスクの下で定義する。調整エリア制御タスクでは、顔情報が確定している前フレームテーブルが注目される。前フレームテーブルに顔情報が記述されていれば、この顔情報によって表現される十字エリアを覆う一部の分割エリアが調整エリアＡＤＪとして定義される。これに対して、前フレームテーブルに顔情報が記述されていなければ、評価エリアＥＶＡ全体が調整エリアＡＤＪとして定義される。

したがって、図７（Ｂ）に示す要領で十字エリアＣＲＳ＿１が定義された場合、調整エリアＡＤＪは、同じ図７（Ｂ）に示す要領で定義される。また、図８（Ｂ）に示す要領で十字エリアＣＲＳ＿６が定義された場合、調整エリアＡＤＪは、同じ図８（Ｂ）に示す要領で定義される。さらに、図９（Ｂ）に示す要領で十字エリアＣＲＳＭが定義された場合、調整エリアＡＤＪは、同じ図９（Ｂ）に示す要領で定義される。

上述したスルー画像用ＡＥ／ＡＷＢ処理および記録用ＡＥ／ＡＷＢ処理では、ＡＥ／ＡＷＢ評価回路２２から出力された２５６個のＡＥ／ＡＷＢ評価値のうち、調整エリア制御タスクによって定義された調整エリアＡＤＪに属するＡＥ／ＡＷＢ評価値に基づいて実行される。また、スルー画像用ＡＦ処理および記録用ＡＦ処理でも、ＡＦ評価回路２４から出力された２５６個のＡＦ評価値のうち、調整エリア制御タスクによって定義された調整エリアＡＤＪに属するＡＦ評価値に基づいて実行される。これによって、露光量やフォーカスなどの撮像パラメータの調整精度が向上する。

なお、顔検出タスクおよび調整エリア制御タスクは、シャッタボタン２８ｓの半押しに応答して停止され、シャッタボタン２８ｓの全押しに応答した記録処理の終了或いはシャッタボタン２８ｓの操作の解除に応答して再起動される。

ＣＰＵ４０は、図１０〜図１１に示す撮像タスク，図１２〜図１５に示す顔検出タスク，および図１６に示す調整エリア制御タスクを含む複数のタスクを並列的に実行する。なお、これらのタスクに対応する制御プログラムは、フラッシュメモリ４４に記憶される。

図１０を参照して、ステップＳ１ではスルー画像処理を実行する。この結果、被写界を表すスルー画像がＬＣＤモニタ３８に表示される。ステップＳ３では顔検出タスクを起動し、ステップＳ５では調整エリア制御タスクを起動し、そしてステップＳ７ではコンティニュアスＡＦタスクを起動する。ステップＳ９ではシャッタボタン２８ｓが半押しされたか否かを判別し、ＮＯである限り、ステップＳ１１のスルー画像用ＡＥ／ＡＷＢ処理を繰り返す。

コンティニュアスＡＦタスクの起動によって、スルー画像のフォーカスが適度に調整される。また、スルー画像用ＡＥ／ＡＷＢ処理によって、スルー画像の明るさおよび白バランスが適度に調整される。

ステップＳ９でＹＥＳであれば、ステップＳ１３で顔検出タスクを停止し、ステップＳ１５で調整エリア制御タスクを停止し、そしてステップＳ１７でコンティニュアスＡＦタスクを停止する。ステップＳ１９では記録用ＡＦ処理を実行し、ステップＳ２１では記録用ＡＥ処理を実行する。記録用ＡＦ処理によってスルー画像のフォーカスが厳格に調整され、記録用ＡＥ処理によってスルー画像の明るさが厳格に調整される。

ステップＳ２３ではシャッタボタン２８ｓが全押しされたか否かを判別し、ステップＳ２５ではシャッタボタン２８ｓの操作が解除されたか否かを判別する。ステップＳ２３でＹＥＳであればステップＳ２７に進み、ステップＳ２５でＹＥＳであればステップＳ３に戻る。ステップＳ２７では、記録用ＡＷＢ処理を実行し、ステップＳ２９では記録処理を実行する。これによって、最適な白バランスを有する高解像度の被写界像が記録媒体４２に記録される。ステップＳ３１ではスルー画像処理を再開し、その後にステップＳ３に戻る。

図１２を参照して、ステップＳ４１では、テーブルＴＢＬ１〜ＴＢＬ３を初期化し、ステップＳ４３ではテーブルＴＢＬ１を現フレームテーブルとして指定する。ステップＳ４５では変数Ｋを“１”に設定し、ステップＳ４５では顔検出枠ＦＤ＿Ｋを評価エリアＥＶＡの左上の顔検出開始位置に配置する。

なお、現フレームテーブルは、後述するステップＳ８９の処理によってテーブルＴＢＬ１〜ＴＢＬ３の間で循環的に更新される。したがって、現フレームテーブルは次フレームにおいて前フレームテーブルとなる。

ステップＳ４９では垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生したか否かを判別し、判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されるとステップＳ５１で変数Ｌを“１”に設定する。ステップＳ５３では顔検出枠ＦＤ＿Ｋに属する部分画像を辞書ＤＩＣに登録された顔パターンＦＰ＿Ｌと照合し、ステップＳ５５では顔検出枠ＦＤ＿Ｋの部分画像が顔パターンＦＰ＿Ｌに適合するか否かを判別する。

ここでＮＯであればステップＳ５７で変数Ｌをインクリメントし、インクリメントされた変数Ｌが辞書ＤＩＣに登録された顔パターンの総数に相当する定数Ｌｍａｘを上回るか否かをステップＳ５９で判別する。そして、Ｌ≦ＬｍａｘであればステップＳ５３に戻る一方、Ｌ＞ＬｍａｘであればステップＳ６５に進む。

ステップＳ５５でＹＥＳであればステップＳ６１に進み、顔パターンＦＰ＿Ｌに対応する十字エリアＣＲＳ＿Ｌを辞書ＤＩＣから読み出す。ステップＳ６３では、現在の顔検出枠ＦＤ＿Ｋの位置と読み出された十字エリアＣＲＳ＿Ｌの形状とを顔情報として指定テーブルに記述し、その後にステップＳ６５に進む。

ステップＳ６５では、顔検出枠ＦＤ＿Ｋが評価エリアＥＶＡの右下の顔検出終了位置に達したか否かを判別する。ここでＮＯであればステップＳ６７で顔検出枠ＦＤ＿Ｋを既定量だけラスタ方向に移動させ、その後にステップＳ５１に戻る。一方、ステップＳ６５でＹＥＳであれば、ステップＳ６９で変数Ｋをインクリメントし、インクリメントされた変数Ｋが“６”を上回るか否かをステップＳ７１で判別する。そして、Ｋ≦６であればステップＳ４７に戻る一方、Ｋ＞６であればステップＳ７３に進む。

ステップＳ７３では、指定テーブル（現フレームテーブル）に記述された顔情報を前フレームテーブルに記述された顔情報と比較する。ステップＳ７５では、前フレームテーブルには記述されているものの指定テーブルにおいて欠落する顔情報が存在するか否かをステップＳ７３の比較結果に基づいて判別する。ここでＮＯであればそのままステップＳ８９に進む一方、ＹＥＳであればステップＳ７７〜Ｓ８７の処理を経てステップＳ８９に進む。

ステップＳ７７では指定テーブルにおいて欠落した十字エリアの数を定数Ｍｍａｘに設定し、ステップＳ７９では変数Ｍを“１”に設定する。ステップＳ８１では、Ｍ番目の顔画像の位置およびＭ番目の十字エリアの形状を、過去２フレームのテーブルに記述された顔情報のうち指定テーブルで欠落した顔情報を参照して補償する。

ステップＳ８３では補償された顔情報を指定テーブルに記述し、ステップＳ８５では変数Ｍをインクリメントする。ステップＳ８７では、インクリメントされた変数Ｍが定数Ｍｍａｘを上回るか否かを判別し、Ｍ≦ＭｍａｘであればステップＳ８１に戻る一方、Ｍ＞ＭｍａｘであればステップＳ８９に進む。

ステップＳ８９では、指定テーブルを更新しかつ更新された指定テーブルを初期化する。ステップＳ８９の処理が完了すると、ステップＳ９１で変数Ｋを“１”に設定し、その後にステップＳ４７に戻る。

図１６を参照して、ステップＳ１０１では垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生したか否かを判別し、判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されるとステップＳ１０３で前フレームテーブルを指定する。ステップＳ１０５では、前フレームテーブルに顔情報つまり十字エリアが記述されているか否かを判別し、ＹＥＳであればステップＳ１０７に進む一方、ＮＯであればステップＳ１０９に進む。

ステップＳ１０７では、評価エリアＥＶＡを形成する２５６個の分割エリアのうち指定テーブルに記述された十字エリアを覆う一部の分割エリアを調整エリアＡＤＪとして定義する。ステップＳ６５では、評価エリアＥＶＡ全体を調整エリアＡＤＪとして定義する。ステップＳ１０７またはＳ１０９の処理が完了すると、ステップＳ１０１に戻る。

以上の説明から分かるように、イメージャ１６は、被写界を捉える撮像面を有して、被写界像を出力する。ＣＰＵ２６は、イメージャ１６から出力された被写界像に基づいて、被写界から人物の顔部を検索する(S45~S59, S65~S71)。ＣＰＵ２６はまた、発見された顔部の姿勢に応じて異なる形状を有する十字エリアを、発見された顔部に対応して撮像面に設定する(S61, S63)。ＣＰＵ２６は、こうして設定された十字エリアの画像を参照してフォーカスや露光量などの撮像パラメータを調整する(S107, S7, S11, S19, S21, S27)。

このように、人物の顔部に対応して撮像面に設定される十字エリアの形状は、人物の顔部の姿勢に応じて異なる。換言すれば、人物の顔部の姿勢が変化すると、十字エリアの形状も変化する。これによって、十字エリアが人物の顔部と異なる物体に対応する度合いが抑えられ、撮像パラメータの調整精度の向上が図られる。

なお、この実施例では、辞書ＤＩＣに納められた複数の顔パターンの中から顔検出枠に属する部分画像に適合する顔パターンを検出するようにしている。しかし、顔検出枠に属する部分画像に対する適合度を複数の顔パターンの各々に対応して算出し、適合度が基準を上回る複数の顔パターンに補間処理を施すことによって、より高い適合度を有する顔パターンを生成するようにしてもよい。この場合、十字エリアの形状もまた、適合度が基準を上回る複数の顔パターンにそれぞれ対応する複数の十字エリアに対する補間処理によって修正される。

また、この実施例では、既定の物体として人物の顔部を想定しているが、これに代えて犬や猫などの動物の顔部を想定するようにしてもよい。さらに、この実施例では、３つのテーブルＴＢＬ１〜ＴＢＬ３によって３フレームの顔情報を管理するようにしている。しかし、テーブルの数を増やせば、より長時間にわたる顔情報の変動履歴をテーブルによって把握することができ、欠落した顔情報の補償性能が向上する。また、この実施例では、静止画像を記録するいわゆるディジタルスチルカメラを想定しているが、この発明は動画像を記録するディジタルビデオカメラにも適用できる。

さらに、この実施例では、人物の顔部を覆うエリアを十字状に形成するようにしているが、人物の顔部を覆うエリアの形状をＴ字状或いは楕円状に形成するようにしてもよい。

この発明の一実施例の構成を示すブロック図である。 評価エリアを撮像面に割り当てた状態の一例を示す図解図である。 図１実施例で参照される辞書の一例を示す図解図である。 （Ａ）は顔検出枠の一例を示す図解図であり、（Ｂ）は顔検出枠の他の一例を示す図解図であり、（Ｃ）は顔検出枠のその他の一例を示す図解図であり、（Ｄ）は顔検出枠のさらにその他の一例を示す図解図であり、（Ｅ）は顔検出枠の他の一例を示す図解図であり、（Ｆ）は顔検出枠のその他の一例を示す図解図である。 図１実施例によって参照されるテーブルの一例を示す図解図である。 顔検出動作の一部を示す図解図である。 （Ａ）は顔認識に成功した状態の一例を示す図解図であり、（Ｂ）は認識された顔画像上で十字エリアおよび調整エリアを定義した状態の一例を示す図解図である。 （Ａ）は顔認識に成功した状態の他の一例を示す図解図であり、（Ｂ）は認識された顔画像上で十字エリアおよび調整エリアを定義した状態の他の一例を示す図解図である。 （Ａ）は顔認識に失敗した状態の一例を示す図解図であり、（Ｂ）は認識されなかった顔画像上で十字エリアおよび調整エリアを定義した状態の一例を示す図解図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。

符号の説明

１０ …ディジタルカメラ
１６ …イメージセンサ
２０ …前処理回路
２２ …ＡＥ／ＡＷＢ評価回路
２４ …ＡＦ評価回路
２６ …ＣＰＵ
３２ …ＳＤＲＡＭ
３４ …後処理回路
４４ …フラッシュメモリ

Claims (7)

1. 被写界を捉える撮像面を有して被写界像を出力する撮像手段、
   前記撮像手段から出力された被写界像に基づいて前記被写界から既定の物体を検索する検索手段、
   前記検索手段によって発見された物体の姿勢に応じて異なる形状を有する物体エリアを前記検索手段によって発見された物体に対応して前記撮像面に設定する設定手段、および
   前記設定手段によって設定された物体エリアの画像を参照して撮像パラメータを調整する調整手段を備える、電子カメラ。
2. 互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の参照画像と前記複数の参照画像にそれぞれ対応する複数の物体エリアとを保持する保持手段をさらに備え、
   前記検索手段および前記設定手段はそれぞれ前記保持手段を参照して物体検索処理およびエリア設定処理を実行する、請求項１記載の電子カメラ。
3. 前記物体検索処理は前記保持手段によって保持された複数の参照画像の各々を前記撮像手段から出力された被写界像上の部分画像と照合して既定の適合条件を満足する特定参照画像を決定する照合処理を含み、
   前記エリア設定処理は、前記特定参照画像に対応する物体エリアを前記保持手段によって保持された複数の物体エリアに基づいて特定するエリア特定処理、および前記エリア特定処理によって特定された物体エリアを前記特定参照画像上に定義する定義処理を含む、請求項２記載の電子カメラ。
4. 前記撮像手段，前記検索手段および前記設定手段はそれぞれ画像出力処理，物体検索処理およびエリア設定処理を繰り返し実行し、
   前記物体検索処理の結果が前記物体の消失を示すとき前記エリア設定処理によって設定された物体エリアの変動履歴を参照して前記物体エリアを再設定する再設定手段をさらに備える、請求項１ないし３のいずれかに記載の電子カメラ。
5. 前記既定の物体は人物の顔部に相当する、請求項１ないし４のいずれかに記載の電子カメラ。
6. 被写界を捉える撮像面を有して被写界像を出力する撮像手段を備える電子カメラのプロセッサに、
   前記撮像手段から出力された被写界像に基づいて前記被写界から既定の物体を検索する検索ステップ、
   前記検索ステップによって発見された物体の姿勢に応じて異なる形状を有する物体エリアを前記検索ステップによって発見された物体に対応して前記撮像面に設定する設定ステップ、および
   前記設定ステップによって設定された物体エリアの画像を参照して撮像パラメータを調整する調整ステップを実行させるための、撮像制御プログラム。
7. 被写界を捉える撮像面を有して被写界像を出力する撮像手段を備える電子カメラによって実行される撮像制御方法であって、
   前記撮像手段から出力された被写界像に基づいて前記被写界から既定の物体を検索する検索ステップ、
   前記検索ステップによって発見された物体の姿勢に応じて異なる形状を有する物体エリアを前記検索ステップによって発見された物体に対応して前記撮像面に設定する設定ステップ、および
   前記設定ステップによって設定された物体エリアの画像を参照して撮像パラメータを調整する調整ステップを備える、撮像制御方法。

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