JP2011124819A - 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生画像データを繰り返し出力する。ＣＰＵ２６は、イメージャ１６から出力された生画像データに基づくＹＵＶ形式の画像データを一般辞書ＧＬＤＣに収められた複数の顔パターンの特徴量と照合して、照合度が基準値を上回る１または２以上の顔パターンをレジスタＲＧＳＴ１に抽出する。ＣＰＵ２６はまた、顔パターンの最初の抽出に対応してイメージャ１６から出力された生画像データに基づいて登録ペット画像を作成し、作成された登録ペット画像と符合する画像の探索に用いる顔パターンをレジスタＲＧＳＴ１に抽出された１または２以上の顔パターンの中から選択する。
【効果】登録ペット画像の作成に要する時間が短縮され、登録ペット画像に符合する画像の探索性能が向上する。
【選択図】図２

Description

この発明は、電子カメラに関し、特に、指定画像に符合する画像を撮像装置から出力された被写界像から探索する、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、自動撮影モードが選択されると、スルー画像表示が開始され、ターゲットマークがスルー画像上に表示される。表示されたターゲットマークは、ユーザ操作に応答して画面上を移動する。人物の顔画像を認識する処理は、ターゲットマークの位置に対応する一部の領域に注目して継続的に実行される。顔画像の認識に成功すると、これをトリガとして静止画撮影処理が実行される。ここで、顔画像を認識する処理は、個体識別を含む詳細な認識処理であり、対象となる顔画像は登録モードの下で捉えられた被写界像から切り出される。

特開２００８−２８３５０２号公報

しかし、背景技術では、登録モードの下で被写界像から切り出された顔画像が認識処理のために参照される。したがって、撮像条件によっては認識性能（探索性能）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、指定画像に符合する画像の探索性能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繰り返し出力する撮像手段(16)、撮像手段から出力された被写界像を複数の特徴パターンの各々と照合して照合度が基準を上回る１または２以上の特徴パターンを抽出する抽出手段(S47~S63)、抽出手段による最初の抽出に対応して撮像手段から出力された被写界像に基づいて基準画像を作成する作成手段(S33~S35)、および作成手段によって作成された基準画像と符合する画像の探索に用いる特徴パターンを抽出手段によって抽出された１または２以上の特徴パターンの中から選択する選択手段(S67)を備える。

好ましくは、選択手段によって選択される特徴パターンは最大照合度に対応する特徴パターンに相当する。

好ましくは、選択手段によって選択された特徴パターンを作成手段によって作成された基準画像に割り当てる割り当て手段(S37~S39)がさらに備えられる。

好ましくは、作成手段の作成処理に先立って撮像条件を調整する調整手段(S29, S31)がさらに備えられる。

好ましくは、画像登録モードが選択されたときに抽出手段を起動する第１起動手段(S3, S23)がさらに備えられる。

好ましくは、選択手段によって選択された特徴パターンと符合する画像を撮像手段から出力された被写界像から探索する探索手段(S101~S127)、探索手段による発見に対応して撮像手段から出力された被写界像を記録する記録手段(S95~S97)、および画像記録モードが選択されたとき探索手段を起動する第２起動手段(S9, S83)がさらに備えられる。

好ましくは、複数の特徴パターンの各々は動物の顔画像の特徴パターンに相当する。

好ましくは、抽出手段による最初の抽出から作成手段の作成処理が完了するまで抽出手段の抽出処理を制限する制限手段(S131, S133, S135)がさらに備えられる。

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繰り返し出力する撮像手段(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を複数の特徴パターンの各々と照合して照合度が基準を上回る１または２以上の特徴パターンを抽出する抽出ステップ(S47~S63)、抽出ステップによる最初の抽出に対応して撮像手段から出力された被写界像に基づいて基準画像を作成する作成ステップ(S33~S35)、および作成ステップによって作成された基準画像と符合する画像の探索に用いる特徴パターンを抽出ステップによって抽出された１または２以上の特徴パターンの中から選択する選択ステップ(S67)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繰り返し出力する撮像手段(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を複数の特徴パターンの各々と照合して照合度が基準を上回る１または２以上の特徴パターンを抽出する抽出ステップ(S47~S63)、抽出ステップによる最初の抽出に対応して撮像手段から出力された被写界像に基づいて基準画像を作成する作成ステップ(S33~S35)、および作成ステップによって作成された基準画像と符合する画像の探索に用いる特徴パターンを抽出ステップによって抽出された１または２以上の特徴パターンの中から選択する選択ステップ(S67)を備える。

この発明によれば、基準画像は、照合度が基準を上回る特徴パターンの最初の発見に対応して撮像手段から出力された被写界像に基づいて作成される。これによって、基準画像の作成に要する時間が短縮される。また、作成された基準画像と符合する画像の探索に用いる特徴パターンは、抽出された１または２以上の特徴パターンの中から選択される。これによって、基準画像に符合する画像の探索性能が向上する。

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。

この発明の基本的構成を示すブロック図である。 この発明の一実施例の構成を示すブロック図である。 図２実施例において参照される一般辞書の構成の一例を示す図解図である。 ペット登録モードにおいて参照されるレジスタの構成の一例を示す図解図である。 ペット登録モードにおいて捉えられた動物を表す画像の一例を示す図解図である。 ペット登録モードにおいて捉えられた動物を表す画像の他の一例を示す図解図である。 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。 ペット登録モードにおいて作成される抽出辞書の一例を示す図解図である。 ペット登録モードにおいて作成される抽出辞書の他の一例を示す図解図である。 ペット登録モードにおける動作の一部を示すタイミング図である。 ペット撮像モードにおいてモニタ画面に表示された登録ペット画像の一例を示す図解図である。 撮像用顔検出タスクにおいて用いられる顔検出枠の一例を示す図解図である。 撮像用顔検出タスクにおける顔検出処理の一部を示す図解図である。 ペット撮像モードにおいて捉えられた動物を表す画像の一例を示す図解図である。 ペット撮像モードにおいて捉えられた動物を表す画像の他の一例を示す図解図である。 図２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２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２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２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２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２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２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２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。 他の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。 他の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。

以下、この発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
［基本的構成］

図１を参照して、この発明の電子カメラは、基本的に次のように構成される。撮像手段１は、被写界を捉える撮像面を有して被写界像を繰り返し出力する。抽出手段２は、撮像手段１から出力された被写界像を複数の特徴パターンの各々と照合して照合度が基準を上回る１または２以上の特徴パターンを抽出する。作成手段３は、抽出手段２による最初の抽出に対応して撮像手段１から出力された被写界像に基づいて基準画像を作成する。選択手段４は、作成手段３によって作成された基準画像と符合する画像の探索に用いる特徴パターンを抽出手段２によって抽出された１または２以上の特徴パターンの中から選択する。

したがって、基準画像は、照合度が基準を上回る特徴パターンの最初の発見に対応して撮像手段１から出力された被写界像に基づいて作成される。これによって、基準画像の作成に要する時間が短縮される。また、作成された基準画像と符合する画像の探索に用いる特徴パターンは、抽出された１または２以上の特徴パターンの中から選択される。これによって、基準画像に符合する画像の探索性能が向上する。
［実施例］

図２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、キー入力装置２８に設けられたモード切り換えスイッチ２８ｍｄの設定（つまり現時点の動作モード）をメインタスクの下で判別する。現時点の動作モードがペット登録モードであれば、ペット登録タスクおよび登録用顔検出タスクが起動される。また、現時点の動作モードがペット撮像モードであれば、ペット画像が登録済みであることを条件として、ペット撮像タスクおよび撮像用顔検出タスクが起動される。

ペット登録モードが選択されたとき、ＣＰＵ２６は、ペット登録タスクの下で動画取り込み処理を開始するべく、ドライバ１８ｃに露光動作および電荷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生画像データ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データにディジタルクランプ，画素欠陥補正，ゲイン制御などの処理を施す。これらの処理を施された生画像データは、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色分離処理，白バランス調整処理，ＹＵＶ変換処理などの処理を施し、ＹＵＶ形式に従う表示画像データおよび探索画像データを個別に作成する。表示画像データは、メモリ制御回路３０によってＳＤＲＡＭ３２の表示画像エリア３２ｂに書き込まれる。探索画像データは、メモリ制御回路３０によってＳＤＲＡＭ３２の探索画像エリア３２ｃに書き込まれる。

ＬＣＤドライバ３６は、表示画像エリア３２ｂに格納された表示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。

ＣＰＵ２６はまた、ペット登録タスクと並列して実行される登録用顔検出タスクの下で、探索画像エリア３２ｃに格納された探索画像データから動物の顔画像を探索する。このような登録用顔検出タスクのために、図３に示す一般辞書ＧＬＤＣと図４に示すレジスタＲＧＳＴ１とが準備される。

図３に示す一般辞書ＧＬＤＣにおいて、顔パターンＦＰ＿１〜ＦＰ＿４５はそれぞれ４５品種の犬の顔の特徴を表し、顔パターンＦＰ＿４６〜ＦＰ＿６０はそれぞれ１５品種の猫の顔の特徴を表し、そして顔パターンＦＰ＿６１〜ＦＰ＿７０はそれぞれ１０品種のウサギの顔の特徴を表す。つまり、図３では、品種の名称が顔パターン番号ＦＰ＿１〜ＦＰ＿７０の各々に割り当てられているが、実際には顔の特徴量が割り当てられる。

登録用顔検出タスクの下では、まず登録枠ＲＦ１の表示をグラフィックジェネレータ４６に要求する。グラフィックジェネレータ４６は、登録枠ＲＦ１を表すグラフィックジェネレータをＬＣＤドライバ３６に向けて出力する。登録枠ＲＦ１は、図５または図６に示す要領でＬＣＤモニタ３８の中央に表示される。

続いて、フラグＦＬＧ＿Ａが“０”に設定され、フラグＦＬＧ＿Ｂが“０”に設定される。ここで、フラグＦＬＧ＿Ａは照合度が基準値ＲＥＦを上回る顔パターンが発見されたか否かを識別するためのフラグであり、“０”が未発見を示す一方、“１”が発見済みを示す。また、フラグＦＬＧ＿Ｂは参照顔パターン番号が決定されたか否かを識別するためのフラグであり、“０”が未決定を示す一方、“１”が決定済みを示す。なお、参照顔パターン番号は、撮像用顔検出タスクの下での画像探索において参照される顔パターン番号である。

垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生すると、登録枠ＲＦ１に属する一部の画像データが探索画像エリア３２ｃから読み出され、読み出された画像データの特徴量が算出される。したがって、猫ＣＴ１が図５に示す要領で捉えられた場合、猫ＣＴ１の顔の特徴量が算出される。また、犬ＤＧ１が図６に示す要領で捉えられた場合、犬ＤＧ１の顔の特徴量が算出される。

続いて、変数Ｋが“１”〜“７０”の各々に設定され、算出された特徴量が顔パターンＦＰ＿Ｋの特徴量と照合される。照合度が基準値ＲＥＦを上回れば、現時点の顔パターン番号（＝ＦＰ＿Ｋ）と照合度とが図４に示すレジスタＲＧＳＴ１に登録され、フラグＦＬＧ＿Ａが“１”に更新される。

図５に示す猫ＣＴ１については、アメリカンショートヘアに対する照合度が基準値ＲＥＦ１を上回り、さらにエジプシャンマウに対する照合度が基準値ＲＥＦ１を上回る。したがって、レジスタＲＧＳＴ１には、アメリカンショートヘアに対する照合度がアメリカンショートヘアの顔パターン番号（＝ＦＰ＿４７）とともに登録され、さらにエジプシャンマウに対する照合度がエジプシャンマウの顔パターン番号（＝ＦＰ＿４８）とともに登録される。

図６に示す犬ＤＧ１については、アラスカマラミュートに対する照合度が基準値ＲＥＦ１を上回り、さらにシベリアンハスキーに対する照合度が基準値ＲＥＦ１を上回る。したがって、レジスタＲＧＳＴ１には、アラスカマラミュートに対する照合度がアラスカマラミュートの顔パターン番号（＝ＦＰ＿２）とともに登録され、さらにシベリアンハスキーに対する照合度がシベリアンハスキーの顔パターン番号（＝ＦＰ＿３）とともに登録される。

Ｋ＝７０に対応する上述の処理が完了した時点でフラグＦＬＧ＿Ａが“１”を示していれば、レジスタＲＧＳＴ１に登録された顔パターン番号のうち最大照合度に対応する顔パターン番号が参照顔パターン番号として決定される。図５の例において、アメリカンショートヘアに対する照合度がエジプシャンマウに対する照合度よりも高ければ、“ＦＰ＿４７”が参照顔パターン番号として決定される。また、図６の例において、シベリアンハスキーに対する照合度がアラスカマラミュートに対する照合度よりも高ければ、“ＦＰ＿３”が参照顔パターン番号として決定される。フラグＦＬＧ＿Ｂは、参照顔パターン番号が決定されたことを表明するべく“１”に更新される。

図７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評価値が、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答してＡＥ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。

フラグＦＬＦ＿Ａが“０”を示すとき、ＣＰＵ２６は、ＡＥ評価回路２２からの出力に基づく簡易ＡＥ処理をペット登録タスクの下で実行し、適正ＥＶ値を算出する。簡易ＡＥ処理は動画取込み処理と並列して実行され、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。この結果、スルー画像の明るさが適度に調整される。

フラグＦＬＧ＿Ａが“１”に更新されると、ＣＰＵ２６は、厳格ＡＥ処理とＡＦ処理とをペット登録タスクの下で実行する。厳格ＡＥ処理もまたＡＥ評価回路２２の出力に基づいて実行され、これによって最適ＥＶ値が算出される。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ドライバ１８ｂおよび１８ｃにそれぞれ設定され、これによってスルー画像の明るさが厳格に調整される。また、ＡＦ処理はＡＦ評価回路２４の出力に基づいて実行され、フォーカスレンズ１２はＡＦ処理によって発見された合焦点に設定される。これによって、スルー画像の鮮鋭度が向上する。

ＡＦ処理が完了すると、ＣＰＵ２６は、ペット登録タスクの下で静止画取り込み処理を実行する。ＡＦ処理が完了した直後の１フレームの画像データは、静止画取り込み処理によって静止画エリア３２ｄに取り込まれる。ＣＰＵ２６はその後、静止画エリア３２ｄに取り込まれた画像データのうち登録枠ＲＦ１に属する一部の画像データを切り出し、かつ切り出された画像データを縮小する。これによって、登録ペット画像データが得られる。

フラグＦＬＧ＿Ｂは、参照顔パターン番号の決定に応答して“１”に更新される。上述の要領で作成された登録ペット画像データは、フラグＦＬＧ＿Ｂが“１”に更新されたとき、参照顔パターン番号に割り当てられる。互いに関連する登録ペット画像データおよび参照パターン番号は、抽出辞書ＥＸＤＣとしてフラッシュメモリ４４に保存される。

図５の例では、猫ＣＴ１の顔を表す登録画像データが“ＦＰ＿４７”に割り当てられる。また、図６の例では、犬ＤＧ１の顔を表す登録画像データが“ＦＰ＿３”に割り当てられる。したがって、図５に示す猫ＣＴ１が最初に撮影されると、図８に示す抽出辞書ＥＸＤＣが新規に作成される。次に図６に示す犬ＤＧ１が撮影されると、抽出辞書ＥＸＤＣは図９に示す要領で更新される。

図１０を参照して、登録ペット画像データは、フラグＦＬＧ＿Ａの“０”から“１”への更新に応答して（照合度が基準値ＲＥＦを上回る顔パターンの最初に発見に応答して）作成される。これによって、登録ペット画像データの作成に要する時間が短縮され、前方を向く顔画像を表す良好な登録画像データが得られる。また、参照顔パターン番号は、フラグＦＬＧ＿Ｂの“０”から“１”への更新に応答してレジスタＲＧＳＴ１から選択される。これによって、登録されたペット画像に符合する画像の探索性能が向上する。

ペット撮像モードが選択されると、ＣＰＵ２６は、抽出辞書ＥＸＤＣに収められた登録ペット画像データをペット撮像タスクの下でフラッシュメモリ４４から読み出し、読み出された登録ペット画像データをＳＤＲＡＭ３２の表示画像エリア３２ｂに展開する。ＬＣＤドライバ３６は、展開された登録ペット画像データをメモリ制御回路３０を通して読み出し、読み出された登録ペット画像データに基づいてＬＣＤドライバ３６を駆動する。

したがって、抽出辞書ＥＸＤＣが図９に示す要領で作成されたときは、猫ＣＴ１および犬ＤＧ２を表す２つの登録ペット画像が図１１に示す要領でＬＣＤモニタ３８に表示される。

表示された登録ペット画像のいずれか１つを選択する選択操作が行われると、ＣＰＵ２６は、選択された登録ペット画像に対応する参照顔パターンの特徴量を一般辞書ＧＬＤＣから読み出す。図１１の例において猫ＣＴ１を表す登録ペット画像が選択された場合は、顔パターンＦＰ＿４７の特徴量が一般辞書ＧＬＤＣから読み出される。また、図１１の例において犬ＤＧ１を表す登録ペット画像が選択された場合は、顔パターンＦＰ＿３の特徴量が一般辞書ＧＬＤＣから読み出される。参照顔パターンの特徴量の読み出しが完了すると、ペット撮像タスクの下で動画取込み処理が開始される。これによって、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。また、探索画像データが探索画像エリア３２ｃに繰り返し書き込まれる。

ＣＰＵ２６はまた、ペット撮像タスクと並列して実行される撮像用顔検出タスクの下で、探索画像エリア３２ｃに格納された探索画像データから動物の顔画像を探索する。探索される顔画像は、選択操作によって選択された登録ペット画像に符合する画像である。このような撮像用顔検出タスクのために、図１２に示す複数の顔検出枠ＦＤ，ＦＤ，ＦＤ，…が準備される。

顔検出枠ＦＤは、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に、探索画像エリア３２ｂ上を評価エリアＥＶＡに対応してラスタ走査態様で移動する（図１３参照）。顔検出枠ＦＤのサイズは、ラスタ走査が終了する毎に“２００”から“２０”まで“５”刻みで縮小される。

ＣＰＵ２６は、顔検出枠ＦＤに属する画像データをメモリ制御回路３０を通して探索画像エリア３２ｂから読み出し、読み出された画像データの特徴量を算出する。算出された特徴量は、参照顔パターンの特徴量と照合される。照合度が基準値ＲＥＦを上回ると、現時点の顔検出枠ＦＤの位置およびサイズが顔画像のサイズおよび位置として決定され、フラグＦＬＧｐｅｔが“０”から“１”に更新される。

ペット撮像タスクの下で、ＣＰＵ２６は、ＦＬＧｐｅｔ＝０に対応して簡易ＡＥ処理を繰り返し実行する。スルー画像の明るさは、簡易ＡＥ処理によって適度に調整される。フラグＦＬＧｐｅｔが“１”に更新されると、ＣＰＵ２６は、顔枠ＫＦ１の表示をグラフィックジェネレータ４６に要求する。グラフィックジェネレータ４６は、顔枠ＫＦ１を表すグラフィックジェネレータをＬＣＤドライバ３６に向けて出力する。顔枠ＫＦ１は、撮像用顔検出タスクの下で決定された顔画像の位置およびサイズに適合する態様でＬＣＤモニタ３８に表示される。

したがって、猫ＣＴ１の登録ペット画像が選択された状態で猫ＣＴ１が捉えられたとき、顔枠ＫＦ１は図１４に示す要領でＬＣＤモニタ３８に表示される。また、犬ＤＧ１の登録ペット画像が選択された状態で犬ＤＧ１が捉えられたとき、顔枠ＫＦ１は図１５に示す要領でＬＣＤモニタ３８に表示される。

ＣＰＵ２６はその後、ペット撮像タスクの下で厳格ＡＥ処理およびＡＦ処理を実行する。厳格ＡＥ処理およびＡＦ処理の結果、スルー画像の明るさおよびフォーカスが厳格に調整される。ＡＦ処理が完了すると、静止画取り込み処理および記録処理が実行される。ＡＦ処理が完了した直後の１フレームの画像データは、静止画取り込み処理によって静止画エリア３２ｄに取り込まれる。取り込まれた１フレームの画像データは、記録処理に関連して起動したＩ／Ｆ４０によって静止画エリア３２ｄから読み出され、ファイル形式で記録媒体４２に記録される。顔枠ＫＦ１は、記録処理が完了した後に非表示とされる。

ＣＰＵ２６は、図１６に示すメインタスク，図１７に示すペット登録タスク，図１８〜図１９に示す登録用顔検出タスク，図２０〜図２１に示すペット撮像タスク，および図２２〜図２３に示す撮像用顔検出タスクを含む複数のタスクを実行する。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１６を参照して、ステップＳ１では現時点の動作モードがペット登録モードであるか否かを判別し、ステップＳ５では現時点の動作モードがペット撮像モードであるか否かを判別する。ステップＳ１でＹＥＳであれば、ステップＳ３でペット登録タスクを起動する。ステップＳ５でＹＥＳであれば、ペット画像が登録済みであるか否か（抽出辞書ＥＸＤＣが作成済みであるか否か）をステップＳ７で判別する。

判別結果がＹＥＳであればステップＳ９でペット撮像タスクを起動し、判別結果がＮＯであればステップＳ１１でエラーを報知する。ステップＳ１およびＳ５のいずれもＮＯであれば、ステップＳ１３で他の処理を実行する。ステップＳ３，Ｓ９，Ｓ１１またはＳ１３の処理が完了すると、モード切り換え操作が行われたか否かをステップＳ１５で繰り返し判別する。判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されると、起動中のタスクをステップＳ１７で停止し、その後にステップＳ１に戻る。

図１７を参照して、ステップＳ２１では動画取り込み処理を実行する。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Ｓ２３では、登録用顔検出タスクを起動する。

フラグＦＬＧ＿Ａは、登録用顔検出タスクの下で“０”に初期設定され、照合度が基準値ＲＥＦを上回る顔パターンが発見されたときに“１”に更新される。ステップＳ２５では、このようなフラグＦＬＧ＿Ａが“１”を示すか否かを判別し、判別結果がＮＯであれば、ステップＳ２７で簡易ＡＥ処理を実行する。これによって、スルー画像の明るさが適度に調整される。

フラグＦＬＧ＿Ａが“０”から“１”に更新されると、ステップＳ２９で厳格ＡＥ処理を実行し、ステップＳ３１でＡＦ処理を実行する。厳格ＡＥ処理およびＡＦ処理の結果、スルー画像の明るさおよびフォーカスが厳格に調整される。ＡＦ処理が完了すると、ステップＳ３３で静止画取り込み処理を実行する。これによって、ＡＦ処理が完了した直後の１フレームの画像データが静止画エリア３２ｄに取り込まれる。ステップＳ３５では、静止画エリア３２ｄに取り込まれた画像データに基づいて登録ペット画像データを作成する。

フラグＦＬＧ＿Ｂは、登録用顔検出タスクの下で“０”に初期設定され、参照顔パターン番号が決定されたときに“１”に更新される。ステップＳ３７では、このようなフラグＦＬＧ＿Ｂが“１”を示すか否かを判別する。ステップＳ３７の判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されるとステップＳ３９に進み、ステップＳ３５で作成された登録ペット画像データを参照顔パターン番号に割り当てる。これによって、抽出辞書ＥＸＤＣが新規または追加的に作成される。抽出辞書ＥＸＤＣが作成されると、ステップＳ２３に戻る。

図１８を参照して、ステップＳ４１では登録枠ＲＦ１の表示をグラフィックジェネレータ４６に要求する。これによって、登録枠ＲＦ１がＬＣＤモニタ３８の中央に表示される。ステップＳ４３ではフラグＦＬＧ＿Ａを“０”に設定し、ステップＳ４５ではフラグＦＬＧ＿Ｂを“０”に設定する。ステップＳ４７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Ｓ４９に進む。ステップＳ４９では、登録枠ＲＦ１に属する一部の画像データを探索画像エリア３２ｃから読み出し、読み出された画像データの特徴量を算出する。

ステップＳ５１では変数Ｋを“１”に設定し、ステップＳ５３ではステップＳ４９で算出された特徴量を一般辞書ＧＬＤＣに収められた顔パターンＦＰ＿Ｋの特徴量と照合する。ステップＳ５５では照合度が基準値ＲＥＦを上回るか否かを判別し、判別結果がＮＯであればそのままステップＳ６１に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ５７〜Ｓ５９を経てステップＳ６１に進む。ステップＳ５７では、現時点の顔パターン番号（＝ＦＰ＿Ｋ）と照合度とをレジスタＲＧＳＴ１に登録する。ステップＳ５９では、照合度が基準値ＲＥＦを上回る顔パターンが発見されたことを表明するべく、フラグＦＬＧ＿Ａを“１”に更新する。

ステップＳ６１では変数Ｋが“７０”に達したか否かを判別し、判別結果がＮＯであればステップＳ６３で変数ＫをインクリメントしてからステップＳ５３に戻る一方、判別結果がＹＥＳであればフラグＦＬＧ＿Ａが“１”を示すか否かをステップＳ６５で判別する。フラグＦＬＧ＿Ａが“０”であればステップＳ４７に戻り、フラグＦＬＧ＿Ａが“１”であればステップＳ６７で参照顔パターン番号を決定する。参照顔パターン番号は、レジスタＲＧＳＴ１に登録された顔パターン番号のうち最大照合度に対応する顔パターン番号に相当する。ステップＳ６７の処理が完了すると、参照顔パターン番号の決定を表明するべくステップＳ６９でフラグＦＬＧ＿Ｂを“１”に更新し、その後に処理を終了する。

図２０を参照して、ステップＳ７１では、抽出辞書ＥＸＤＣに収められた登録ペット画像データをフラッシュメモリ４４から読み出し、読み出された登録ペット画像データをＳＤＲＡＭ３２の表示画像エリア３２ｂに展開する。この結果、１または２以上の登録ペット画像がＬＣＤモニタ３８に表示される。ステップＳ７３では、表示された登録ペット画像のいずれか１つを選択する選択操作が行われたか否かを判別する。判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されるとステップＳ７５に進み、選択された登録ペット画像に対応する参照顔パターンの特徴量を一般辞書ＧＬＤＣから読み出す。

ステップＳ７７では動画取込み処理を実行し、ステップＳ７９では評価エリアＥＶＡの全域を探索エリアとして設定する。ステップＳ８１では、顔検出枠ＦＤのサイズの可変範囲を定義するべく、最大サイズＳＺｍａｘを“２００”に設定し、最小ＳＺｍｉｎを“２０”に設定する。ステップＳ８１の処理が完了すると、ステップＳ８３で撮像用顔検出タスクを起動する。

フラグＦＬＧｐｅｔは、撮像用顔検出タスクの下で“０”に初期設定され、参照顔パターンと符合する顔画像が発見されたときに“１”に更新される。ステップＳ８５ではこのようなフラグＦＬＧｐｅｔが“１”を示すか否かを判別し、判別結果がＮＯである限り、ステップＳ８７で簡易ＡＥ処理を繰り返し実行する。スルー画像の明るさは、簡易ＡＥ処理によって適度に調整される。

判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されるとステップＳ８９に進み、顔枠ＫＦ１の表示をグラフィックジェネレータ４６に要求する。グラフィックジェネレータ４６は、顔枠ＫＦ１を表すグラフィックジェネレータをＬＣＤドライバ３６に向けて出力する。顔枠ＫＦ１は、検出された顔画像を囲うようにＬＣＤモニタ３８に表示される。

ステップＳ９１では厳格ＡＥ処理を実行し、ステップＳ９３ではＡＦ処理を実行する。厳格ＡＥ処理およびＡＦ処理の結果、スルー画像の明るさおよびフォーカスが厳格に調整される。ステップＳ９５では静止画取り込み処理を実行し、ステップＳ９７では記録処理を実行する。ＡＦ処理が完了した直後の１フレームの画像データは、静止画取り込み処理によって静止画エリア３２ｄに取り込まれる。取り込まれた１フレームの画像データは、記録処理によって、記録媒体４２に記録される。記録処理が完了すると、ステップＳ９９で顔枠ＫＦ１の非表示をグラフィックジェネレータ４６に要求し、その後にステップＳ７９に戻る。

図２２を参照して、ステップＳ１０１ではフラグＦＬＧｐｅｔを“０”に設定し、ステップＳ１０３では垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生したか否かを判別する。判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されると、ステップＳ１０５で顔検出枠ＦＤのサイズを“ＳＺｍａｘ”に設定し、ステップＳ１０７で顔検出枠ＦＤを探索エリアの左上位置に配置する。ステップＳ１０９では顔検出枠ＦＤに属する一部の探索画像データを探索画像エリア３２ｃから読み出し、読み出された探索画像データの特徴量を算出する。

ステップＳ１１１では算出された特徴量を一般辞書ＧＬＤＣから読み出された参照顔パターンの特徴量と照合し、ステップＳ１１３では照合度が基準値ＲＥＦを上回るか否かを判別する。判別結果がＹＥＳであればステップＳ１１５に進み、判別結果がＮＯであればステップＳ１１９に進む。

ステップＳ１１５では、現時点の顔検出枠ＦＤの位置およびサイズを顔画像の位置およびサイズとして決定する。この決定処理は、上述したステップＳ８９の顔枠表示処理に反映される。顔枠ＫＦ１は、現時点の顔検出枠ＦＤの位置およびサイズに適合する態様でＬＣＤモニタ３８に表示される。ステップＳ１１５の処理が完了すると、ステップＳ１１７でフラグＦＬＧｐｅｔを“１”に設定し、その後に処理を終了する。

ステップＳ１１９では、顔検出枠ＦＤが探索エリアの右下位置に到達したか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ１２１で顔検出枠ＦＤを既定量だけラスタ方向に移動させ、その後にステップＳ１０９に戻る。判別結果がＹＥＳであれば、顔検出枠ＦＤのサイズが“ＳＺｍｉｎ”以下であるか否かをステップＳ１２３で判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ１２５で顔検出枠ＦＤのサイズを“５”だけ縮小させ、ステップＳ１２７で顔検出枠ＦＤを探索エリアの左上位置に配置し、その後にステップＳ１０９に戻る。ステップＳ１２３の判別結果がＹＥＳであれば、そのままステップＳ１０３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生画像データを繰り返し出力する。ＣＰＵ２６は、イメージャ１６から出力された生画像データに基づくＹＵＶ形式の画像データを一般辞書ＧＬＤＣに収められた複数の顔パターンの特徴量と照合して、照合度が基準値ＲＥＦを上回る１または２以上の顔パターンをレジスタＲＧＳＴ１に抽出する(S47~S63)。ＣＰＵ２６はまた、顔パターンの最初の抽出に対応してイメージャ１６から出力された生画像データに基づいて登録ペット画像を作成し(S33~S35)、作成された登録ペット画像と符合する画像の探索に用いる顔パターンをレジスタＲＧＳＴ１に抽出された１または２以上の顔パターンの中から選択する(S67)。

このように、登録ペット画像は、照合度が基準を上回る顔パターンの最初の発見に対応してイメージャ１６から出力された生画像データに基づいて作成される。これによって、登録ペット画像の作成に要する時間が短縮される。また、作成された登録ペット画像と符合する画像の探索に用いる顔パターンは、抽出された１または２以上の顔パターンの中から選択される。これによって、登録ペット画像に符合する画像の探索性能が向上する。

なお、この実施例では、図１７に示すステップＳ２９〜Ｓ３５の処理と並列して、図１８に示すステップＳ５３〜Ｓ６３の処理が実行される。しかし、ステップＳ２９〜Ｓ３５の処理が実行される期間にステップＳ５３〜Ｓ６３の処理を中断するようにしてもよい。この場合、図２４〜図２５に示すように、フラグＦＬＧ＿Ｃを“０”に設定するステップＳ１３１をステップＳ２９の前段に追加し、フラグＦＬＧ＿Ｃを“１”に更新するステップＳ１３３をステップＳ３３の後段に追加し、そしてフラグＦＬＧ＿Ｃが“０”から“１”に更新されるまでの期間に待機するステップＳ１３５をステップＳ５９の後段に追加する必要がある。これによって、ＣＰＵ２６の負荷が軽減され、登録ペット画像データの作成に要する時間がさらに短縮される。

１０ …ディジタルカメラ
１６ …イメージャ
２２ …ＡＥ評価回路
２４ …ＡＦ評価回路
２６ …ＣＰＵ
３２ …ＳＤＲＡＭ
４４ …フラッシュメモリ

Claims (10)

1. 被写界を捉える撮像面を有して被写界像を繰り返し出力する撮像手段、
   前記撮像手段から出力された被写界像を複数の特徴パターンの各々と照合して照合度が基準を上回る１または２以上の特徴パターンを抽出する抽出手段、
   前記抽出手段による最初の抽出に対応して前記撮像手段から出力された被写界像に基づいて基準画像を作成する作成手段、および
   前記作成手段によって作成された基準画像と符合する画像の探索に用いる特徴パターンを前記抽出手段によって抽出された１または２以上の特徴パターンの中から選択する選択手段を備える、電子カメラ。
2. 前記選択手段によって選択される特徴パターンは最大照合度に対応する特徴パターンに相当する、請求項１記載の電子カメラ。
3. 前記選択手段によって選択された特徴パターンを前記作成手段によって作成された基準画像に割り当てる割り当て手段をさらに備える、請求項１または２記載の電子カメラ。
4. 前記作成手段の作成処理に先立って撮像条件を調整する調整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. 画像登録モードが選択されたときに前記抽出手段を起動する第１起動手段をさらに備える、請求項１ないし４のいずれかに記載の電子カメラ。
6. 前記選択手段によって選択された特徴パターンと符合する画像を前記撮像手段から出力された被写界像から探索する探索手段、
   前記探索手段による発見に対応して前記撮像手段から出力された被写界像を記録する記録手段、および
   画像記録モードが選択されたとき前記探索手段を起動する第２起動手段をさらに備える、請求項１ないし５のいずれかに記載の電子カメラ。
7. 前記複数の特徴パターンの各々は動物の顔画像の特徴パターンに相当する、請求項１ないし６のいずれかに記載の電子カメラ。
8. 前記抽出手段による最初の抽出から前記作成手段の作成処理が完了するまで前記抽出手段の抽出処理を制限する制限手段をさらに備える、請求項１ないし７のいずれかに記載の電子カメラ。
9. 被写界を捉える撮像面を有して被写界像を繰り返し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を複数の特徴パターンの各々と照合して照合度が基準を上回る１または２以上の特徴パターンを抽出する抽出ステップ、
   前記抽出ステップによる最初の抽出に対応して前記撮像手段から出力された被写界像に基づいて基準画像を作成する作成ステップ、および
   前記作成ステップによって作成された基準画像と符合する画像の探索に用いる特徴パターンを前記抽出ステップによって抽出された１または２以上の特徴パターンの中から選択する選択ステップを実行させるための、撮像制御プログラム。
10. 被写界を捉える撮像面を有して被写界像を繰り返し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を複数の特徴パターンの各々と照合して照合度が基準を上回る１または２以上の特徴パターンを抽出する抽出ステップ、
    前記抽出ステップによる最初の抽出に対応して前記撮像手段から出力された被写界像に基づいて基準画像を作成する作成ステップ、および
    前記作成ステップによって作成された基準画像と符合する画像の探索に用いる特徴パターンを前記抽出ステップによって抽出された１または２以上の特徴パターンの中から選択する選択ステップを備える、撮像制御方法。

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