JP2016039625A - 検出装置、検出方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被写体の状態の検出に際して誤検出を減らす。
【解決手段】撮像装置１００において、表示パネル８ａに表示される撮像画像内の検出領域Ｔにおける状態を検出する検出手段（検出部４ｄ）と、当該撮像画像から被写体を判別する判別部４ｂと、判別部４ｂにより検出領域Ｔの領域外に所定被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する取得部４ｃと、取得部４ｃにより取得された所定の被写体に係る情報に基づき、検出領域Ｔの状態の検出を制御する制御手段（検出部４ｄ）と、を備えるようにする。
【選択図】図１

Description

本発明は、検出装置、検出方法及びプログラムに関する。

従来、デジタルカメラ等の撮像装置に設けられる機能として、撮影画面内の指定エリアで被写体の動きを検出して自動的にシャッタを切る自動撮影機能（以下、モーションシャッタという）が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００５−３３３４２０号公報

ところで、モーションシャッタは、被写体となる人の意思を有する動作（例えば、手の動きなど）を指定エリア内で検出することにより実現することを想定している。しかしながら、上記特許文献１に開示されているモーションシャッタでは、指定エリア内に、被写体とは別の人が写り込んでしまったり木の枝が風で揺れて写りこんでしまったりした場合であっても、被写体となる人の意思を有する動作と区別することができず、誤検出してしまうという問題があった。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、被写体の状態の検出に際して誤検出を減らすことを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る検出装置は、
撮像画像内の所定の領域における状態を検出する検出手段と、
前記撮像画像から被写体を判別する判別手段と、
前記判別手段により前記所定の領域外に所定の被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された所定の被写体に係る情報に基づき、前記検出手段による前記所定の領域における状態の検出を制御する制御手段と、
を備えることを特徴としている。

本発明によれば、被写体の状態の検出に際して誤検出を減らすことができる。

本発明を適用した実施形態１の撮像装置の概略構成を示すブロック図である。 図１の撮像装置を模式的に示す斜視図である。 図１の撮像装置の検出条件テーブルの一例を示す図である。 図１の撮像装置によるモーションシャッタ処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。 図４のモーションシャッタ処理における検出処理１に係る動作の一例を示すフローチャートである。 図４のモーションシャッタ処理における検出処理２に係る動作の一例を示すフローチャートである。 図４のモーションシャッタ処理に係るライブビュー画像の一例を模式的に示す図である。 検出領域内における物体の動きの一例を説明するための図である。 実施形態２における検出処理１に係る動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態２における検出処理２に係る動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態２の変形例における検出処理１に係る動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態２の変形例における検出処理２に係る動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態３におけるモーションシャッタ処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。

〔実施形態１〕
以下に、本発明について、図面を用いて具体的な態様を説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。

図１は、本発明の検出装置を適用した実施形態１の撮像装置１００の概略構成を示すブロック図である。また、図２（ａ）は、図１の撮像装置１００を模式的に示す斜視図であり、図２（ｂ）は、撮像装置１００の表示パネル８ａを１８０°回動させた状態を模式的に示す斜視図である。
図１に示すように、本実施形態の撮像装置１００は、中央制御部１と、メモリ２と、撮像部３と、撮像制御部４と、画像データ生成部５と、記憶部６と、画像記録部７と、表示部８と、操作入力部９とを備えている。
また、中央制御部１、メモリ２、撮像部３、撮像制御部４、画像データ生成部５、記憶部６、画像記録部７及び表示部８は、バスライン１０を介して接続されている。

また、撮像装置１００は、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すように、撮像部３（特に、レンズ部３ａ；後述）を具備する装置本体部１００Ａに表示部８の表示パネル８ａが所定の回動機構（例えば、ヒンジ機構等）を介して取りつけられている。具体的には、表示パネル８ａは、光軸Ｘ方向に略直交する一の軸（例えば、水平方向の軸等）周りに略１８０°回動自在に装置本体部１００Ａに軸支されている。つまり、表示パネル８ａを装置本体部１００Ａに対して相対的に略１８０°回動させることで、表示パネル８ａの表示方向を撮像部３の撮像方向と略等しくするように、すなわち、表示パネル８ａをレンズ部３ａの露出面と同様に被写体側に臨むように配置することができるようになっている（図２（ｂ）参照）。そして、表示パネル８ａをレンズ部３ａの露出面と同じ側とした状態では、ユーザが表示パネル８ａに表示されるユーザ自身を含む画像を視認しながら、所謂、自分撮りを行うことができる。
なお、表示パネル８ａは、例えば、装置本体部１００Ａに対して光軸Ｘ方向に略直交する垂直方向の軸周りに略１８０°回動自在に軸支されていても良く、この場合も、表示パネル８ａをレンズ部３ａの露出面と同じ側とした状態では、所謂、自分撮りを行うことができる。

中央制御部１は、撮像装置１００の各部を制御するものである。具体的には、中央制御部１は、図示は省略するが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）を備え、撮像装置１００用の各種処理プログラム（図示略）に従って各種の制御動作を行う。

メモリ２は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等により構成され、中央制御部１や撮像制御部４等の各部によって処理されるデータ等を一時的に記憶するものである。

撮像部（撮像手段）３は、被写体を撮像する。具体的には、撮像部３は、レンズ部３ａと、電子撮像部３ｂとを備えている。

レンズ部３ａは、例えば、レンズやフォーカスレンズ等の複数のレンズから構成されている。
電子撮像部３ｂは、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-oxide Semiconductor）やＣＣＤ（Charge Coupled Device）等のイメージセンサから構成され、レンズ部３ａの各種レンズを通過した光学像を二次元の画像信号に変換する。
なお、図示は省略するが、撮像部３は、レンズ部３ａを通過する光の量を調整する絞りを備えていても良い。

撮像制御部４は、撮像部３による被写体の撮像を制御する。
撮像制御部４は、図示は省略するが、タイミング発生器、ドライバなどを備えている。撮像制御部４は、タイミング発生器、ドライバにより電子撮像部３ｂを走査駆動して、所定周期毎に光学像を電子撮像部３ｂにより二次元の画像信号に変換させ、当該電子撮像部３ｂの撮像領域から１画面分ずつフレーム画像を読み出して画像データ生成部５に出力させる。また、撮像制御部４は、ＡＦ（自動合焦処理）、ＡＥ（自動露出処理）、ＡＷＢ（自動ホワイトバランス）等の被写体を撮像する際の条件の調整制御を行う。

また、本実施形態において、撮像制御部４は、状態判定部４ａと、判別部４ｂと、取得部４ｃと、検出部４ｄと、開始制御部４ｅとを具備している。
なお、撮像制御部４の各部は、例えば、所定のロジック回路から構成されているが、当該構成は一例であってこれに限られるものではない。

状態判定部４ａは、当該撮像装置１００の状態を判定する。
すなわち、状態判定部４ａは、撮像部３により撮像されて表示部８に表示される被写体の画像を当該被写体自身に視認させることが可能な所定の状態（所謂、自分撮りの状態）であるか否かを判定する。
具体的には、状態判定部４ａは、撮像部３による被写体の撮像の際に、撮像部３の撮像方向（レンズ部３ａの露出方向）と表示パネル８ａの表示方向が略等しくなっている状態であるか否かを判定する。例えば、状態判定部４ａは、装置本体部１００Ａに対して表示パネル８ａが略１８０°回動したことを機械的に検出するスイッチ（図示略）の検出信号や、表示パネル８ａの重力方向に対する傾きを検出するセンサ（例えば、加速度センサ等；図示略）の検出信号の入力に基づいて、撮像部３の撮像方向と表示パネル８ａの表示方向が略等しくなっているか否かを判定する。
そして、状態判定部４ａは、撮像部３の撮像方向と表示パネル８ａの表示方向が略等しくなっていると判定した場合に、撮像部３により撮像されて表示部８に表示される被写体の画像を当該被写体自身に視認させることが可能な所定の状態であると特定する。

判別部（判別手段）４ｂは、表示パネル８ａに表示されるライブビュー画像Ｌ（図７（ａ）参照）から被写体を判別する。
本実施形態において、判別部４ｂは、所定の顔検出処理を行い、逐次表示されるライブビュー画像Ｌ内から人の顔が含まれる顔領域Ｆ（図７（ａ）参照）を検出する。顔領域Ｆが検出された場合、判別部４ｂは、被写体として人を判別したこととなる。また、判別部４ｂは、顔領域Ｆを検出した場合、顔領域Ｆの画像データを顔画像データファイル６ａ（後述）に記憶されている特定の人物の顔に係る顔画像データと照合し、被写体として判別された人が特定の人物であるか判別する。そして、顔領域Ｆの画像データと特定の人物の顔に係る顔画像データとが一致した場合、判別部４ｂは、被写体として特定の人物を判別したこととなる。
なお、上述した顔検出処理は、公知の技術であるので、ここでは詳細な説明を省略する。

取得部（取得手段）４ｃは、判別部４ｂにより被写体として人が判別された場合に、当該人に係る情報を取得する。
本実施形態において、取得部４ｃは、判別部４ｂにより被写体として人が判別された場合に、当該人に係る情報として、当該人のフォーカス距離、すなわち撮像装置１００から被写体として判別された人までの距離に係るフォーカス距離情報を取得する。このフォーカス距離情報は、被写体として判別された人に対して撮像制御部４によるＡＦ制御が行われた際に取得されるようになっている。

また、取得部４ｃは、判別部４ｂにより被写体として人が判別された場合に、当該人に係る情報として、当該人の特徴色に係る特徴色情報を取得する。
本実施形態において、取得部４ｃは、人の特徴色として、当該人の肌の色に係る特徴色情報を取得する。具体的には、取得部４ｃは、判別部４ｂにより検出された顔領域Ｆ（図７（ａ）参照）から標準的な肌色及び当該肌色と近似する色（近似色）の領域のみを抽出、つまり、髪の毛、眉毛、目、唇等の領域を除外し、抽出された領域における色の平均値（ＲＧＢ値）を算出する。そして、取得部４ｃは、この平均値、すなわち顔の肌色のＲＧＢ値に係るデータ（人の肌の色に係る特徴色情報）を取得する。なお、上述の平均値を算出する場合、抽出された領域における色相値（°）から算出するようにしても良い。
また、本実施形態において、取得部４ｃは、人の特徴色として、当該人の衣服の色に係る特徴色情報を取得する。具体的には、取得部４ｃは、判別部４ｂにより判別された人の領域のうち顔領域Ｆとは異なる肌色領域Ｈ（図７（ａ）参照）の上側に隣接する所定面積以上の領域を抽出し、抽出された領域におけるＲＧＢ値を算出する。そして、取得部４ｃは、このＲＧＢ値、すなわち衣服と推測される領域の色のＲＧＢ値に係るデータ（人の衣服の色に係る特徴色情報）を取得する。なお、判別部４ｂにより判別された人の領域内に複数の肌色領域が含まれている場合は、当該人の顔領域Ｆにより近い肌色領域を対象とするようにする。また、人の衣服の色に係る特徴色情報は、ＲＧＢ値に係るデータに限らず、色相値（°）に係るデータであっても良い。

また、取得部４ｃは、判別部４ｂにより被写体として人が判別された場合に、当該人に係る情報として、当該人の顔の大きさから推測される手の大きさに係る手寸法情報を取得する。
具体的には、取得部４ｃは、判別部４ｂにより判別された人の顔領域Ｆの縦方向の長さと、手の大きさを算出するための所定の比率とを乗算することによって、当該人の顔領域Ｆから推測される手の大きさに係る手寸法情報を取得する。ここで、手の大きさは、例えば中指の先から手の平のつけ根までの長さ（pixels）で表す。

また、取得部４ｃは、判別部４ｂにより被写体として判別された人が特定の人物である場合に、当該特定の人物と対応付けられて予め記憶されている特定情報を取得する。
具体的には、取得部４ｃは、判別部４ｂにより判別された人の顔領域Ｆの画像データと、記憶部６（後述）に記憶されている特定の人物の顔に係る顔画像データと、が一致する場合に、検出条件テーブル６ｂ（後述）から当該特定の人物と対応付けられた検出条件Ａに係る情報を特定情報として取得する。図３に示すように、例えば、判別部４ｂにより被写体として特定の人物ａが判別された場合、取得部４ｃは、特定の人物ａと対応付けられた検出条件Ａ（検出領域（所定の領域）Ｔ（図７参照）内における手の上下方向の動作）に係る情報を特定情報として取得する。

検出部（検出手段、制御手段）４ｄは、取得部４ｃにより取得された人に係る情報に基づき検出条件を設定し、当該検出条件の下、表示パネル８ａに表示されるライブビュー画像Ｌ内の検出領域（所定の領域）Ｔ（図７参照）において、被写体の状態変化を検出する。なお、検出領域Ｔの位置及び範囲は、適宜任意に変更可能であり、例えば、ユーザによる操作部の所定の操作に基づいて指定することができ、表示パネル８ａの表示画面全体を検出領域として指定することができるようにしても良い。また、判別部４ｂが被写体として人を判別する領域を検出領域（所定の領域）Ｔの領域外とすることで、検出領域Ｔにおいて被写体の状態変化をより精度高く検出することが可能となる。

後述する記憶部６に含まれる、図３に示す検出条件テーブル６ｂは、検出部４ｄによって被写体の状態変化を検出する際の検出条件を定義したものである。
検出条件テーブル６ｂにおいて、検出条件１〜４及び検出条件Ａが定義されている。
具体的には、検出条件１では、被写体フォーカス距離から所定の距離の範囲内（被写体フォーカス距離（ｍ）±ｓ（ｍ））であることとされている。ここで、所定の距離とは、ライブビュー画像Ｌの奥行方向における距離をいい、所定の距離として、被写体となる人の手が届き得る距離（例えば、１ｍ）が設定される。
検出条件２では、判別部４ｂにより被写体として判別された人の肌の色と同色又は類似色の範囲内（顔の肌色のＲＧＢ値±ｔ）であることとされている。
検出条件３では、手の大きさと略同一の範囲内（手の大きさ（pixels）±ｖ（pixels））であることとされている。
検出条件４では、判別部４ｂにより被写体として判別された人の衣服の色と同色又は類似色の範囲内（衣服の色のＲＧＢ値±ｐ）であることとされている。
検出条件Ａでは、例えば、特定の人物ａの場合、検出領域Ｔ内における上から下への動作（特定情報）が検出されること、また、特定の人物ｂの場合、検出領域Ｔ内における下から上への動作（特定情報）が検出されること、また、特定の人物ｃの場合、検出領域Ｔ内における上→下→上の動作（特定情報）が検出されること、また、特定の人物ｄの場合、検出領域Ｔ内における下→上→下の動作（特定情報）が検出されること、…等とされている。
検出部４ｄは、図３に示す検出条件テーブル６ｂを参照し、先ず、検出条件１の条件内容に、取得部４ｃにより取得された具体的なフォーカス距離情報を当てはめることによって、検出条件１（被写体フォーカス距離から所定の距離の範囲内（被写体フォーカス距離（ｍ）±ｓ（ｍ））であること）を設定する。なお、「ｓ」の値は、適宜任意に変更可能であり、例えば、ユーザによる操作部の所定の操作に基づいて指定することができる。また、「ｓ」の値は絶対数ではなく比率（％）としても良い。
続けて、検出部４ｄは、図３に示す検出条件テーブル６ｂの検出条件２の条件内容に、取得部４ｃにより取得された具体的な顔の肌色のＲＧＢ値に係るデータを当てはめることによって、検出条件２（判別部４ｂにより被写体として判別された人の肌の色と同色又は類似色の範囲内（顔の肌色のＲＧＢ値±ｔ）であること）を設定する。なお、検出条件２の条件内容として、「顔の肌色のＲＧＢ値±ｔ」の代わりに「顔の肌の色の色相値±ｕ（°）」を用いても良い。また、「ｔ」，「ｕ」の値は、上述の「ｓ」の値と同様、適宜任意に変更可能である。また、「ｔ」，「ｕ」の値は絶対数ではなく比率（％）としても良い。
続けて、検出部４ｄは、図３に示す検出条件テーブル６ｂの検出条件３の条件内容に、取得部４ｃにより取得された具体的な手の大きさに係る手寸法情報を当てはめることによって、検出条件３（手の大きさと略同一の範囲内（手の大きさ（pixels）±ｖ（pixels））であること）を設定する。なお、「ｖ」の値は、上述の「ｓ」の値と同様、適宜任意に変更可能である。また、「ｖ」の値は絶対数ではなく比率（％）としても良い。
続けて、検出部４ｄは、図３に示す検出条件テーブル６ｂの検出条件４の条件内容に、取得部４ｃにより取得された具体的な衣服と推測される領域の色のＲＧＢ値に係るデータを当てはめることによって、検出条件４（判別部４ｂにより被写体として判別された人の衣服の色と同色又は類似色の範囲内（衣服の色のＲＧＢ値±ｐ）であること）を設定する。なお、検出条件４の条件内容として、「衣服の色のＲＧＢ値±ｐ」の代わりに「衣服の色の色相値±ｑ（°）」を用いても良い。また、「ｐ」，「ｑ」の値は、上述の「ｓ」の値と同様、適宜任意に変更可能である。また、「ｐ」，「ｑ」の値は絶対数ではなく比率（％）としても良い。

次に、検出部４ｄは、図７（ａ）に示すように、逐次表示されるライブビュー画像Ｌ内で開始指標ＭがＯＳＤ（On Screen Display）表示されている検出領域Ｔ内の画素値の変動に基づいて、画像の変化を検出する。そして、図７（ｂ）及び図７（ｃ）に示すように、画像の変化が検出された場合、検出部４ｄは、このとき検出領域Ｔに存する物体が上述の検出条件１を満たすか否か、すなわち、当該物体が被写体フォーカス距離から所定の距離の範囲内にあるか否かを判定する。ここで、当該物体までの距離の測定は、例えば、撮像制御部４によって当該物体に対するＡＦ制御を行うことにより行う。そして、検出条件１を満たすと判定された場合（例えば、図７（ｂ）の場合）、検出部４ｄは、検出条件２〜４のうちの何れか一つの条件を満たすか否か、すなわち、当該物体の色が判別部４ｂにより被写体として判別された人の肌の色と同色又は類似色の範囲内であるか否か、当該物体の大きさが手の大きさと略同一の範囲内であるか否か、当該物体の色が判別部４ｂにより被写体として判別された人の衣服の色と同色又は類似色の範囲内であるか否かを判定する。そして、検出条件２〜４のうちの何れか一つの条件を満たすと判定された場合、検出部４ｄは、判別部４ｂにより判別された人（被写体）に動きがあるものとして判断する。一方、検出条件１を満たさないと判定された場合（例えば、図７（ｃ）の場合）、又は、検出条件１を満たしているものの検出条件２〜４の何れの条件も満たしていないと判定された場合、検出部４ｄは、判別部４ｂにより判別された人（被写体）に動きがないものとして判断する。

また、判別部４ｂにより被写体として判別された人が特定の人物であり、取得部４ｃにより特定情報が取得されている場合、検出部４ｄは、上述の検出条件１〜４を設定するとともに、当該特定情報に基づき検出条件Ａを取得（設定）する。そして、検出条件１を満たすとともに検出条件２〜４の何れか一つの条件を満たし、さらに検出条件Ａを満たすと判定された場合、検出部４ｄは、判別部４ｂにより判別された特定の人物（被写体）に動きがあるものとして判断する。一方、検出条件１を満たさないと判定された場合、検出条件１を満たしているものの検出条件２〜４の何れの条件も満たしていないと判定された場合、又は、検出条件１を満たすとともに検出条件２〜４の何れか一つの条件を満たすものの検出条件Ａを満たさないと判定された場合、検出部４ｄは、判別部４ｂにより判別された特定の人物（被写体）に動きがないものとして判断する。

開始制御部（実行手段）４ｅは、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行する。
本実施形態において、開始制御部４ｅは、判別部４ｂにより判別された人又は特定の人物に動きがあると検出部４ｄにより判断された場合、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行する。
具体的には、判別部４ｂにより被写体として人が判別されたものの、当該人が特定の人物であると判別されなかった場合、開始制御部（実行手段）４ｃは、検出条件１を満たすとともに、検出条件２〜４のうちの何れか一つの条件を満たすと検出部４ｄにより判定されたときに、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行する。一方、判別部４ｂにより被写体として特定の人物が判別された場合、開始制御部４ｅは、検出条件１を満たすとともに、検出条件２〜４のうちの何れか一つの条件を満たし、さらに検出条件Ａを満たすと検出部４ｄにより判定されたときに、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行する。

画像データ生成部５は、電子撮像部３ｂから転送されたフレーム画像のアナログ値の信号に対してＲＧＢの色成分毎に適宜ゲイン調整した後に、サンプルホールド回路（図示略）でサンプルホールドしてＡ／Ｄ変換器（図示略）でデジタルデータに変換し、カラープロセス回路（図示略）で画素補間処理及びγ補正処理を含むカラープロセス処理を行った後、デジタル値の輝度信号Ｙ及び色差信号Ｃｂ，Ｃｒ（ＹＵＶデータ）を生成する。
また、画像データ生成部５は、生成した画像データをバッファメモリとして使用されるメモリ２や画像記録部７に転送する。

記憶部６は、読み書き可能な不揮発性のメモリであり、例えば、フラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）である。この記憶部６には、顔画像データファイル６ａ、検出条件テーブル６ｂ等が格納されている。

顔画像データファイル６ａには、特定の人物ａ，ｂ，ｃ，ｄ…の名前と、当該特定の人物ａ，ｂ，ｃ，ｄ…の顔画像データ等が対応付けられて記憶されている。本実施形態では、判別部４ｂで検出された顔領域Ｆの画像データと顔画像データファイル６ａに記憶されている顔画像データを判別部４ｂによって照合することにより、判別部４ｂで判別された人を特定可能となっている。

検出条件テーブル６ｂは、上述したように検出部４ｄによって被写体の状態変化を検出する際の検出条件を定義したものである。

画像記録部７は、例えば、不揮発性メモリ（フラッシュメモリ）等により構成されている。また、画像記録部７は、画像データ生成部５の符号化部（図示略）により所定の符号化方式で符号化された各種の画像の画像データを記録する。
本実施形態では、画像記録部７は、例えば、開始制御部４ｅにより撮影処理を実行した際に撮像された画像の画像データ等を記録する。

なお、画像記録部７は、例えば、記録媒体（図示略）が着脱自在に構成され、装着された記録媒体からのデータの読み出しや記録媒体に対するデータの書き込みを制御する構成であっても良い。

表示部８は、静止画像や動画像を表示する。具体的には、表示部８は、表示パネル８ａと、表示制御部８ｂとを具備している。

表示パネル８ａは、表示領域内に画像を表示する。具体的には、表示パネル８ａは、静止画撮像モードや動画撮像モードにて、撮像部３による被写体の撮像により生成された複数の画像フレームを所定の再生フレームレートで逐次更新しながらライブビュー画像Ｌを表示する。
なお、表示パネル８ａとしては、例えば、液晶表示パネルや有機ＥＬ表示パネルなどが挙げられるが、一例であってこれらに限られるものではない。

表示制御部８ｂは、メモリ２や画像記録部７から読み出され復号された所定サイズの画像データに基づいて、所定の画像を表示パネル８ａの表示画面に表示させる制御を行う。具体的には、表示制御部８ｂは、ＶＲＡＭ（Video Random Access Memory）、ＶＲＡＭコントローラ、デジタルビデオエンコーダなどを備えている。そして、デジタルビデオエンコーダは、中央制御部１の制御下にてメモリ２から読み出されてＶＲＡＭ（図示略）に記憶されている輝度信号Ｙ及び色差信号Ｃｂ，Ｃｒを、ＶＲＡＭコントローラを介してＶＲＡＭから読み出して、これらのデータを元にビデオ信号を発生して表示パネル８ａに出力する。

また、表示制御部８ｂは、本実施形態において、撮像部３の撮像方向と表示パネル８ａの表示方向が略等しくなっていると状態判定部４ａにより判定されると、撮像部３により撮像されて画像データ生成部５により生成された複数の画像フレームを所定の再生フレームレートで逐次更新しながらライブビュー画像Ｌを表示パネル８ａに表示させるとともに、所定の格納手段（例えば、メモリ２等）に格納されている、撮像開始を指示する開始指標Ｍ等の画像データを読み出して取得し、ライブビュー画像Ｌに重畳させてＯＳＤ（On Screen Display）表示させる（図７（ａ）参照）。

操作入力部９は、装置本体に対して各種指示を入力するためのものである。
具体的には、操作入力部９は、例えば、シャッタボタン、動作モードや機能等の選択指示に係る上下左右のカーソルボタン、決定ボタン等を具備する操作部（図示略）を備えている。
そして、ユーザにより操作部の各種ボタンが操作されると、操作入力部９は、操作されたボタンに応じた操作指示を中央制御部１に出力する。中央制御部１は、操作入力部９から出力され入力された操作指示に従って所定の動作（例えば、被写体の撮像等）を各部に実行させる。
なお、操作入力部９は、表示部８の表示パネル８ａと一体となって設けられたタッチパネル（図示略）を有して構成されていても良い。

＜モーションシャッタ処理＞
次に、本実施形態の撮像装置１００によるモーションシャッタ処理について図４を参照して説明する。
図４は、モーションシャッタ処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。

図４に示すように、先ず、状態判定部４ａは、撮像部３の撮像方向と表示パネル８ａの表示方向が略等しくなっている状態であるか否かを判定する（ステップＳ１）。すなわち、状態判定部４ａは、装置本体部１００Ａに対して表示パネル８ａが略１８０°回動した状態とされているか否かを判定する。

ステップＳ１にて、撮像部３の撮像方向と表示パネル８ａの表示方向が略等しくなっていると判定されると（ステップＳ１；ＹＥＳ）、表示制御部８ｂは、撮像部３により撮像されて画像データ生成部５により生成された複数の画像フレームを所定の再生フレームレートで逐次更新しながらライブビュー画像Ｌを表示パネル８ａに表示させるとともに、所定の格納手段（例えば、メモリ２等）に格納されている、撮像開始を指示する開始指標Ｍ等の画像データを読み出して取得し、ライブビュー画像Ｌに重畳させてＯＳＤ表示させる（ステップＳ２；図７（ａ）参照）。一方、ステップＳ１にて、撮像部３の撮像方向と表示パネル８ａの表示方向が略等しくなっていないと判定されると（ステップＳ１；ＮＯ）、モーションシャッタ処理を終了する。

次に、判別部４ｂは、所定の顔検出処理を行い、表示パネル８ａに表示されているライブビュー画像Ｌから被写体を判別する（ステップＳ３）。
そして、所定時間内に被写体として人が判別されないと（ステップＳ４；Ｎｏ）、モーションシャッタ処理を終了する。一方、所定時間内に被写体として人が判別されると（ステップＳ４；ＹＥＳ）、判別部４ｂは、被写体として判別されて人が特定の人物であるか否か判定する（ステップＳ５）。

ステップＳ５にて、被写体として判別された人が特定の人物であるか否かを所定時間内に判別することができない場合（ステップＳ５；ＮＯ）、検出処理１（ステップＳ６）、撮影処理（ステップＳ８）を実行し、モーションシャッタ処理を終了する。なお、検出処理１については、後述する。
一方、ステップＳ５にて、被写体として判別された人が特定の人物であるか否かを所定時間内に判別することができた場合（ステップＳ５；ＹＥＳ）、検出処理２（ステップＳ７）、撮影処理（ステップＳ８）を実行し、モーションシャッタ処理を終了する。なお、検出処理２については、後述する。

＜検出処理１＞
次に、検出処理１について、図５を参照して詳細に説明する。
図５は、検出処理１に係る動作の一例を示すフローチャートである。

図５に示すように、先ず、検出部４ｄは、検出条件テーブル６ｂの検出条件１の条件内容に、取得部４ｃにより取得された具体的なフォーカス距離情報を当てはめることによって、検出条件１を設定する（ステップＳ１１）。

次に、検出部４ｄは、検出条件テーブル６ｂの検出条件２の条件内容に、取得部４ｃにより取得された具体的な顔の肌色のＲＧＢ値に係るデータを当てはめることによって、検出条件２を設定する（ステップＳ１２）。

次に、検出部４ｄは、検出条件テーブル６ｂの検出条件３の条件内容に、取得部４ｃにより取得された具体的な手の大きさに係る手寸法情報を当てはめることによって、検出条件３を設定する（ステップＳ１３）。

次に、検出部４ｄは、検出条件テーブル６ｂの検出条件４の条件内容に、取得部４ｃにより取得された具体的な衣服と推測される領域の色のＲＧＢ値に係るデータを当てはめることによって、検出条件４を設定する（ステップＳ１４）。

次に、検出部４ｄは、ライブビュー画像Ｌ内で開始指標ＭがＯＳＤ表示されている検出領域Ｔ内の画素値の変動に基づいて、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ１５）。

ステップＳ１５にて、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されないと判定された場合（ステップＳ１５；ＮＯ）、検出部４ｄは、ステップＳ１５の処理を繰り返し実行する。一方、ステップＳ１５にて、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されたと判定された場合（ステップＳ１５；ＹＥＳ）、検出部４ｄは、検出条件１を満たすか、すなわち、当該物体が被写体フォーカス距離から所定の距離の範囲内にあるか否かを判定する（ステップＳ１６）。

ステップＳ１６にて、検出条件１を満たしていないと判定された場合（ステップＳ１６；ＮＯ）、検出部４ｄは、ステップＳ１５の処理へ戻り、引き続き、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ１５）。一方、ステップＳ１６にて、検出条件１を満たしたと判定された場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、検出部４ｄは、検出条件２を満たすか否か、すなわち、当該物体の色が判別部４ｂにより被写体として判別された人の肌の色と同色又は類似色の範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ１７）。

ステップＳ１７にて、検出条件２を満たしたと判定された場合（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、検出処理１を終了する。一方、ステップＳ１７にて、検出条件２を満たしていないと判定された場合（ステップＳ１７；ＮＯ）、検出部４ｄは、検出条件３を満たすか否か、すなわち、当該物体の大きさが手の大きさと略同一の範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ１８）。

ステップＳ１８にて、検出条件３を満たしたと判定された場合（ステップＳ１８；Ｙｅｓ）、検出処理１を終了する。一方、ステップＳ１８にて、検出条件３を満たしていないと判定された場合（ステップＳ１８；ＮＯ）、検出部４ｄは、検出条件４を満たすか否か、すなわち、当該物体の色が判別部４ｂにより被写体として判別された人の衣服の色と同色又は類似色の範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ１９）。

ステップＳ１９にて、検出条件４を満たしたと判定された場合（ステップＳ１９；Ｙｅｓ）、検出処理１を終了する。一方、ステップＳ１９にて、検出条件４を満たしていないと判定された場合（ステップＳ１９；ＮＯ）、ステップＳ１５へ戻り、検出部４ｄは、引き続き、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ１５）。なお、所定時間が経過しても検出処理１が終了されない場合は、モーションシャッタ処理を終了させる。

＜検出処理２＞
次に、検出処理２について、図６を参照して詳細に説明する。
図６は、検出処理２に係る動作の一例を示すフローチャートである。検出処理２では、ステップＳ２５の検出条件Ａを取得する処理、及び、ステップＳ３１の検出条件Ａを満たすか否かの判定処理以外は、上述の検出処理１と同様の処理が実行されるようになっている。

図６に示すように、検出部４ｄは、検出処理１と同様、検出条件１〜４を設定する（ステップＳ２１〜ステップＳ２４）。次に、検出部４ｄは、取得部４ｃにより取得された特定情報に基づく検出条件Ａを取得する（ステップＳ２５）。

次に、検出部４ｄは、検出処理１と同様、ライブビュー画像Ｌ内で開始指標ＭがＯＳＤ表示されている検出領域Ｔ内の画素値の変動に基づいて、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２６）。

ステップＳ２６にて、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されないと判定された場合（ステップＳ２６；ＮＯ）、検出部４ｄは、ステップＳ２６の処理を繰り返し実行する。一方、ステップＳ２６にて、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されたと判定された場合（ステップＳ２６；ＹＥＳ）、検出部４ｄは、検出条件１を満たすか否かを判定する（ステップＳ２７）。

ステップＳ２７にて、検出条件１を満たしていないと判定された場合（ステップＳ２７；ＮＯ）、検出部４ｄは、ステップＳ２６の処理へ戻り、引き続き、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２６）。一方、ステップＳ２７にて、検出条件１を満たしたと判定された場合（ステップＳ２７；Ｙｅｓ）、検出部４ｄは、検出条件２を満たすか否かを判定する（ステップＳ２８）。

ステップＳ２８にて、検出条件２を満たしたと判定された場合（ステップＳ２８；Ｙｅｓ）、ステップＳ３１へ移行する。一方、ステップＳ２８にて、検出条件２を満たしていないと判定された場合（ステップＳ２８；ＮＯ）、検出部４ｄは、検出条件３を満たすか否かを判定する（ステップＳ２９）。

ステップＳ２９にて、検出条件３を満たしたと判定された場合（ステップＳ２９；Ｙｅｓ）、ステップＳ３１へ移行する。一方、ステップＳ２９にて、検出条件３を満たしていないと判定された場合（ステップＳ２９；ＮＯ）、検出部４ｄは、検出条件４を満たすか否かを判定する（ステップＳ３０）。

ステップＳ３０にて、検出条件４を満たしたと判定された場合（ステップＳ３０；Ｙｅｓ）、ステップＳ３１へ移行する。一方、ステップＳ３０にて、検出条件４を満たしていないと判定された場合（ステップＳ３０；ＮＯ）、ステップＳ２６へ戻り、検出部４ｄは、それ以降の処理を実行する。

次に、ステップＳ３１にて、検出部４ｄは、検出条件Ａを満たすか否かを判定する（ステップＳ３１）。ここで、検出条件Ａを満たしたと判定された場合（ステップＳ３１；Ｙｅｓ）、検出処理２を終了する。一方、検出条件Ａを満たしていないと判定された場合（ステップＳ３１；ＮＯ）、ステップＳ２６へ戻り、検出部４ｄは、それ以降の処理を実行する。なお、所定時間が経過しても検出処理２が終了されない場合は、モーションシャッタ処理を終了させる。

以上のように、本実施形態の撮像装置１００によれば、モーションシャッタ処理によって被写体である人を撮像する場合（例えば、自分撮りを行う場合）、ライブビュー画像Ｌ内で開始指標ＭがＯＳＤ表示されている検出領域Ｔ内において、当該人に係る情報に基づき検出条件を設定し、当該検出条件の下、所定の物体の状態変化を検出することとなる。
従って、検出領域Ｔ内に検出条件を満たさない人や物が写り込んでしまった場合に、当該人や物の状態変化が検出されてしまうことを防止することができるので、当該検出条件を満たす所定の物体の状態変化のみを適切に検出することができるようになる。

具体的には、本実施形態では、被写体として判別された人のフォーカス距離に係るフォーカス距離情報に基づき検出条件１（被写体フォーカス距離から所定の距離の範囲内にあること）を設定し、当該検出条件１の下、所定の物体の状態変化を検出することとなる。
従って、被写体フォーカス距離から所定の距離の範囲内に無い物体の状態変化を検出対象から除外することができるので、例えば、被写体となる人の後方を別の人や車等が通り過ぎたことによる誤検出を防止することができるようになる。

また、本実施形態では、被写体として判別された人の肌の色に係る特徴色情報に基づき検出条件２（被写体として判別された人の肌の色と同色又は類似色の範囲内であること）を更に設定し、当該検出条件２の下、所定の物体の状態変化を検出することとなる。
従って、上述の検出条件１を満たす物体であっても、当該物体の色が被写体として判別された人の肌の色と同色又は類似色の範囲内でない場合、当該物体の状態変化を検出対象から除外することができるので、誤検出をより確実に防止することができるようになる。

また、本実施形態では、被写体として判別された人の顔の大きさから推測される手の大きさに係る手寸法情報に基づき検出条件３（手の大きさと略同一の範囲内であること）を更に設定し、当該検出条件３の下、所定の物体の状態変化を検出することとなる。
従って、上述の検出条件１を満たす物体であっても、当該物体の大きさが被写体として判別された人の手の大きさと略同一の範囲内でない場合、当該物体の状態変化を検出対象から除外することができるので、誤検出をより確実に防止することができるようになる。

また、本実施形態では、被写体として判別された人の衣服の色に係る特徴色情報に基づき検出条件４（被写体として判別された人の衣服の色と同色又は類似色の範囲内であること）を更に設定し、当該検出条件４の下、所定の物体の状態変化を検出することとなる。
従って、上述の検出条件１を満たす物体であっても、当該物体の色が被写体として判別された人の衣服の色と同色又は類似色の範囲内でない場合、当該物体の状態変化を検出対象から除外することができるので、誤検出をより確実に防止することができるようになる。

また、本実施形態では、被写体として判別された人が特定の人物である場合に、この特定の人物と対応付けられて予め記憶されている特定情報に基づき検出条件Ａ（例えば、特定の人物ａの場合、検出領域Ｔ内における上から下への動作が検出されること）を更に設定し、当該検出条件Ａの下、所定の物体の状態変化を検出することとなる。
従って、上述の検出条件１、及び、検出条件２〜４の何れか一つの条件を満たす物体の状態変化であっても、当該物体の動きが検出条件Ａを満たさない場合、当該物体の状態変化を検出対象から除外することができるので、誤検出をより一層確実に防止することができるようになる。

また、本実施形態では、ライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔの位置は、被写体として判別された人の位置とは関係なく設定されることとなる。
従って、ユーザ所望の位置に検出領域Ｔを設定することが可能となるので、ユーザ所望の位置で所定の物体の状態変化を検出することができ、被写体となる人は所望の姿勢で撮影を行うことができるようになる。

〔実施形態２〕
次に、実施形態２の撮像装置２００について説明する。なお、基本的には、実施形態１の撮像装置１００と同様の構成を有しており、以下、同様の構成を有する部分については同じ符号を付して説明を省略し、主に異なる部分について説明する。
実施形態２の撮像装置２００は、フォーカス距離情報及び焦点距離情報に基づき、モーション検出（検出処理１（図９参照）、検出処理２（図１０参照））を行う際の閾値（動作検出感度）を変化させることを特徴とする。
以下、本実施形態の検出部４ｄについて説明する。

本実施形態の検出部４ｄは、撮像装置２００から判別部４ｂにより被写体として判別された人までの距離（フォーカス距離）に係るフォーカス距離情報、及び、この人に対してＡＦ制御を実行したときのレンズ部３ａのレンズの焦点距離に係る焦点距離情報に基づき、ライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔにおいて状態を検出する際の閾値を設定する。
具体的には、検出部４ｄは、上述のフォーカス距離の値の逆数と、上述の焦点距離の値と、所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定する。そして、検出部４ｄは、撮像部３により撮像される複数の画像フレーム間の検出領域Ｔにおける画素値（輝度、色）の変化量が上記閾値以上である場合に、ライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔにおいて状態変化があったと判断する。
例えば、図８（ｂ）に示すように、撮像装置２００から被写体となる人（男の子）までのフォーカス距離が同図（ａ）に比べて長く、また、同図（ａ）に比べて焦点距離が短い場合、閾値は同図（ａ）に比べて小さくなる。これにより、図８（ｂ）に示すように、被写体となる男の子の手の振り幅が同図（ａ）に比べて小さい、すなわちライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔにおける画素値の変化量が小さい場合であっても、閾値を下げる（動作検出感度を上げる）ことにより、この男の子の手の動き（状態変化）を検出することができるようになる。

＜検出処理１＞
図９は、実施形態２における検出処理１を示すフローチャートである。
図９に示すように、実施形態２における検出処理１では、上記実施形態１の場合と同様、ステップＳ１１の処理を行った後、検出部４ｄは、撮像装置２００から被写体として判別された人までの距離に係るフォーカス距離情報の取得（ＡＦ制御）が行われた際のレンズ部３ａのレンズの焦点距離に係る焦点距離情報を取得する（ステップＳ２０１）。次いで、検出部４ｄは、取得されたフォーカス距離の値の逆数と焦点距離の値と所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定する（ステップＳ２０２）。次いで、検出部４ｄは、上記実施形態１の場合と同様、ステップＳ１２〜ステップＳ１４の処理を行う。

次いで、検出部４ｄは、ライブビュー画像Ｌ内で開始指標ＭがＯＳＤ表示されている検出領域Ｔ内の画素値の変動に基づいて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０３）。
ステップＳ２０３にて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されないと判定された場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、検出部４ｄは、ステップＳ２０３の処理を繰り返し実行する。一方、ステップＳ２０３にて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されたと判定された場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、検出部４ｄは、それ以降（ステップＳ１６〜ステップＳ１９）の処理を実行して検出処理１を終了する。

＜検出処理２＞
図１０は、実施形態２における検出処理２を示すフローチャートである。
図１０に示すように、実施形態２における検出処理２では、上記実施形態１の場合と同様、ステップＳ２１の処理を行った後、検出部４ｄは、撮像装置２００から被写体として判別された人までの距離に係るフォーカス距離情報の取得（ＡＦ制御）が行われた際のレンズ部３ａのレンズの焦点距離に係る焦点距離情報を取得する（ステップＳ２１１）。次いで、検出部４ｄは、取得されたフォーカス距離の値の逆数と焦点距離の値と所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定する（ステップＳ２１２）。次いで、検出部４ｄは、上記実施形態１の場合と同様、ステップＳ２１〜ステップＳ２５の処理を行う。

次いで、検出部４ｄは、ライブビュー画像Ｌ内で開始指標ＭがＯＳＤ表示されている検出領域Ｔ内の画素値の変動に基づいて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２１３）。
ステップＳ２１３にて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されないと判定された場合（ステップＳ２１３；ＮＯ）、検出部４ｄは、ステップＳ２１３の処理を繰り返し実行する。一方、ステップＳ２１３にて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されたと判定された場合（ステップＳ２１３；ＹＥＳ）、検出部４ｄは、それ以降（ステップＳ２７〜ステップＳ３１）の処理を実行して検出処理２を終了する。

以上のように、実施形態２の撮像装置２００によれば、検出部４ｄによって、撮像装置２００から判別部４ｂにより被写体として判別された人までの距離（フォーカス距離）に係るフォーカス距離情報、及び、この人に対してＡＦ制御を実行したときのレンズ部３ａのレンズの焦点距離に係る焦点距離情報に基づき、ライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔにおいて状態（例えば、被写体となる人の手の動き）を検出する際の閾値を設定することとなる。
従って、フォーカス距離情報と焦点距離情報に基づき、ライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔにおいて状態（例えば、被写体となる人の手の動き）を検出する際の閾値を設定するので、フォーカス距離情報と焦点距離情報に応じて当該閾値を異ならせることができる。
これにより、設定された閾値に応じてモーション検出の際の動作検出感度を異ならせることができ、被写体の撮像状況に適した動作検出感度を設定することができるようになるので、モーション検出の検出精度を向上させ、安定したモーションシャッタを発揮することができる。

また、実施形態２の撮像装置２００によれば、フォーカス距離情報に基づくフォーカス距離が長いほど、また、焦点距離情報に基づく焦点距離が短いほど、閾値を小さい値に設定することとなる。
従って、例えば、設定された閾値が小さいほど、モーション検出の際の動作検出感度を上げることができるようになる。
これにより、撮像装置２００から被写体までの距離が遠くこの被写体の写りが小さい場合には、モーション検出の際の動作検出感度を上げることができるので、この被写体の動きの変化が小さくてもこの被写体の動きを好適に検出することができる。

＜変形例＞
次に、実施形態２の変形例の撮像装置２００Ｔについて説明する。なお、基本的には、実施形態１の撮像装置１００、実施形態２の撮像装置２００と同様の構成を有しており、以下、同様の構成を有する部分については同じ符号を付して説明を省略し、主に異なる部分について説明する。
実施形態２の変形例の撮像装置２００Ｔは、フォーカス距離情報及び焦点距離情報の代わりとして、被写体となる人の顔の大きさに係る顔寸法情報に基づき、モーション検出（検出処理１（図１１参照）、検出処理２（図１２参照））を行う際の閾値（動作検出感度）を変化させることを特徴とする。
以下、本変形例の取得部４ｃ及び検出部４ｄについて説明する。

本変形例の取得部４ｃは、判別部４ｂにより被写体として人が判別された場合に、当該人に係る情報として、当該人の大きさに係る被写体寸法情報を取得する。
具体的には、取得部４ｃは、被写体寸法情報として、判別部４ｂにより判別された人の顔領域Ｆ（図７（ａ）参照）から当該人の顔の大きさに係る顔寸法情報を取得する。ここで、人の顔の大きさは、例えば判別部４ｂにより判別された人の顔領域Ｆの面積で表す。

本変形例の検出部４ｄは、取得部４ｃにより取得された顔寸法情報に基づき、ライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔにおいて状態を検出する際の閾値を設定する。具体的には、検出部４ｄは、上述の人の顔の大きさの値と所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定する。従って、人の顔の大きさの値が小さくなるほど、閾値が下がる（動作検出感度が上がる）ので、例えば、図８（ｂ）に示すように、ライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔにおける画素値の変化量が小さい場合であっても、被写体の動き（状態変化）を検出することができるようになる。

＜検出処理１＞
図１１は、本変形例における検出処理１を示すフローチャートである。
図１１に示すように、本変形例における検出処理１では、先ず、検出部４ｄは、取得部４ｃにより取得された顔寸法情報に基づく人の顔の大きさの値と所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定する（ステップＳ２２１）。次いで、検出部４ｄは、上記実施形態１の場合と同様、ステップＳ１１〜ステップＳ１４の処理を行う。

次いで、検出部４ｄは、上記実施形態２の場合と同様、ライブビュー画像Ｌ内で開始指標ＭがＯＳＤ表示されている検出領域Ｔ内の画素値の変動に基づいて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０３）。
ステップＳ２０３にて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されないと判定された場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、検出部４ｄは、ステップＳ２０３の処理を繰り返し実行する。一方、ステップＳ２０３にて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されたと判定された場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、検出部４ｄは、それ以降（ステップＳ１６〜ステップＳ１９）の処理を実行して検出処理１を終了する。

＜検出処理２＞
図１２は、本変形例における検出処理２を示すフローチャートである。
図１２に示すように、本変形例における検出処理２では、先ず、検出部４ｄは、取得部４ｃにより取得された顔寸法情報に基づく人の顔の大きさの値と所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定する（ステップＳ２３１）。次いで、検出部４ｄは、上記実施形態１の場合と同様、ステップＳ２１〜ステップＳ２５の処理を行う。

次いで、検出部４ｄは、上記実施形態２の場合と同様、ライブビュー画像Ｌ内で開始指標ＭがＯＳＤ表示されている検出領域Ｔ内の画素値の変動に基づいて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２１３）。
ステップＳ２１３にて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されないと判定された場合（ステップＳ２１３；ＮＯ）、検出部４ｄは、ステップＳ２１３の処理を繰り返し実行する。一方、ステップＳ２１３にて、検出領域Ｔ内で物体の閾値以上の動きが検出されたと判定された場合（ステップＳ２１３；ＹＥＳ）、検出部４ｄは、それ以降（ステップＳ２７〜ステップＳ３１）の処理を実行して検出処理２を終了する。

以上のように、本変形例の撮像装置２００Ｔによれば、検出部４ｄによって、取得部４ｃにより取得された顔寸法情報に基づき、ライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔにおいて状態（例えば、被写体となる人の手の動き）を検出する際の閾値を設定することとなる。
従って、顔寸法情報に基づき、ライブビュー画像Ｌ内の検出領域Ｔにおいて状態（例えば、被写体となる人の手の動き）を検出する際の閾値を設定するので、顔寸法情報に応じて当該閾値を異ならせることができる。
これにより、設定された閾値に応じてモーション検出の際の動作検出感度を異ならせることができ、被写体の撮像状況に適した動作検出感度を設定することができるようになるので、モーション検出の検出精度を向上させ、安定したモーションシャッタを発揮することができる。

また、本変形例の撮像装置２００Ｔによれば、判別部４ｂにより所定の顔検出処理が行われた際に顔寸法情報が取得されることとなるので、当該顔寸法情報の取得に費やす処理負担を軽減することができる。

また、本変形例の撮像装置２００Ｔによれば、顔寸法情報に基づく人の顔の大きさが小さいほど、閾値を小さい値に設定することとなる。
従って、例えば、設定された閾値が小さいほど、モーション検出の際の動作検出感度を上げることができるようになる。
これにより、被写体となる人の顔の大きさが小さい場合には、撮像装置２００Ｔから被写体までの距離が遠いと判断し、モーション検出の際の動作検出感度を上げることができるので、この被写体の動きの変化が小さくてもこの被写体の動きを好適に検出することができる。

〔実施形態３〕
次に、実施形態３の撮像装置３００について説明する。なお、基本的には、実施形態１の撮像装置１００と同様の構成を有しており、以下、同様の構成を有する部分については同じ符号を付して説明を省略し、主に異なる部分について説明する。
実施形態３の撮像装置３００は、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出された際の検出領域Ｔ内の画素値の変化量が閾値以上である場合に、この動きが有意であると判定し撮影処理を実行することを特徴とする。
以下、本実施形態の取得部４ｃ、開始制御部４ｅ、及び撮像制御部４について説明する。

本実施形態の取得部４ｃは、検出部４ｄにより検出領域Ｔ内で物体の動き（状態変化）が検出された際の当該物体の動きが検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得する。

本実施形態の撮像制御部（判定手段）４は、取得部４ｃにより取得されたフォーカス距離情報に基づき、検出部４ｄにより検出された物体の動きが有意であるか否かを判定する。
具体的には、撮像制御部４は、検出部４ｄにより検出領域Ｔ内で物体の動きが検出された際の当該物体の動きが検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報、及び、当該物体の動きが検出された位置に対してＡＦ制御を実行したときのレンズ部３ａのレンズの焦点距離に係る焦点距離情報に基づき、検出部４ｄにより検出された物体の動きが有意であるか否かを判定する際の閾値を設定する。検出部４ｄは、上述のフォーカス距離の値の逆数 と、上述の焦点距離の値と、所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定する。
また、撮像制御部４は、検出部４ｄにより検出領域Ｔ内で物体の動きが検出された際の検出領域Ｔ内の画素値の変動量の値が閾値以上であるか否かを判定する。そして、検出領域Ｔ内の画素値の変動量の値が閾値以上であると判定された場合、撮像制御部４は、当該物体の動きは有意であると判定する。一方、検出領域Ｔ内の画素値の変動量の値が閾値以上でないと判定された場合、撮像制御部４は、当該物体の動きは無意であると判定する。

本実施形態の開始制御部４ｅは、撮像制御部４により検出領域Ｔにおける物体の動きが有意であると判定された場合、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行する。

＜モーションシャッタ処理＞
図１３は、本実施形態におけるモーションシャッタ処理を示すフローチャートである。
図１３に示すように、本実施形態におけるモーションシャッタ処理では、先ず、上記実施形態１の場合と同様、ステップＳ１及びステップＳ２の処理を行う。

次いで、検出部４ｄは、ライブビュー画像Ｌ内で開始指標ＭがＯＳＤ表示されている検出領域Ｔ内の画素値の変動に基づいて、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されたか否かを判定する（ステップＳ３０１）。
ステップＳ３０１にて、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されないと判定された場合（ステップＳ３０１；ＮＯ）、モーションシャッタ処理を終了する。一方、ステップＳ３０１にて、検出領域Ｔ内で物体の動きが検出されたと判定された場合（ステップＳ３０１；ＹＥＳ）、取得部４ｃは、検出部４ｄにより検出領域Ｔ内で物体の動きが検出された際の当該物体の動きが検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得する（ステップＳ３０２）。

次いで、撮像制御部４は、検出部４ｄにより検出領域Ｔ内で物体の動きが検出された際に当該物体の動きが検出された位置に対してＡＦ制御が実行されたときのレンズ部３ａのレンズの焦点距離に係る焦点距離情報を取得する（ステップＳ３０３）。
次いで、撮像制御部４は、取得されたフォーカス距離の値の逆数と焦点距離の値と所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定する（ステップＳ３０４）。

次いで、撮像制御部４は、検出部４ｄにより検出領域Ｔ内で物体の動きが検出された際の検出領域Ｔ内の画素値の変動量の値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０５）。
ステップＳ３０５にて、検出領域Ｔ内の画素値の変動量の値が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ３０５；ＹＥＳ）、撮像制御部４は、当該物体の動きは有意であると判定する（ステップＳ３０６）。そして、上記実施形態１の場合と同様、撮影処理（ステップＳ８）を実行し、モーションシャッタ処理を終了する。
一方、ステップＳ３０５にて、検出領域Ｔ内の画素値の変動量の値が閾値以上でないと判定された場合（ステップＳ３０５；ＮＯ）、撮像制御部４は、当該物体の動きは無意であると判定し（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０１へ戻り、それ以降の処理を繰り返す。

以上のように、実施形態３の撮像装置３００によれば、取得部４ｃによって、検出部４ｄにより検出領域Ｔ内に状態変化が検出された際の、当該状態変化が検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得し、撮像制御部４によって、取得部４ｃにより取得されたフォーカス距離情報に基づき、検出部４ｄにより検出された状態変化が有意であるか否かを判定することとなる。
従って、例えば、検出部４ｄにより検出された状態変化が有意であるか否かを判定することによって、撮像部３による撮影処理を実行するか否かを決定することができるので、モーションシャッタにおいて、ユーザの意図する撮影処理のみを実行することができる。

また、実施形態３の撮像装置３００によれば、撮像制御部４によって、検出部４ｄにより検出領域Ｔ内で物体の動きが検出された際の当該物体の動きが検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報、及び、当該物体の動きが検出された位置に対してＡＦ制御を実行したときのレンズ部３ａのレンズの焦点距離に係る焦点距離情報に基づき、検出部４ｄにより検出された物体の動きが有意であるか否かを判定する際の閾値を設定することとなる。
従って、フォーカス距離情報と焦点距離情報に基づき、検出部４ｄにより検出された物体の動きが有意であるか否かを判定する際の閾値を設定するので、フォーカス距離情報と焦点距離情報に応じて当該閾値を異ならせることができる。
これにより、設定された閾値に応じて検出部４ｄにより検出された物体の動きが有意であるか否かを判定する際の判定基準を異ならせることができ、被写体の撮像状況に適した判定基準を設定することができる。

また、実施形態３の撮像装置３００によれば、フォーカス距離情報に基づくフォーカス距離が長いほど、また、焦点距離情報に基づく焦点距離が短いほど、閾値を小さい値に設定することとなる。
従って、例えば、設定された閾値が小さいほど、検出部４ｄにより検出された物体の動きが有意であるか否かを判定する際の判定基準を下げることができるようになる。
これにより、撮像装置３００から被写体までの距離が遠くこの被写体の写りが小さい場合には、判定基準を下げることができるので、この被写体の動きの変化が小さくてもこの被写体の動きが有意であると判定することができ、かかる場合にモーションシャッタが作動しないという不都合を防止することができる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、上記実施形態１にあっては、検出条件１を満たすとともに、検出条件２〜４のうちの何れか一つの条件を満たす場合、検出部４ｄは、判別部４ｂにより判別された人（被写体）に動きがあるものとして判断するようにしたが、当該判断を行うために満たさなければならない条件を適宜任意に変更可能であり、例えば、検出条件１〜４のうちの何れか一つの条件を満たす場合や、検出条件１〜４のすべての条件を満たす場合に、検出部４ｄは、判別部４ｂにより判別された人（被写体）に動きがあるものとして判断するようにしても良い。

また、上記実施形態１にあっては、判別部４ｂにより検出された顔領域Ｆから標準的な肌色及び当該肌色と近似する色（近似色）の領域のみを抽出し、当該領域における色の平均値を顔の肌色のＲＧＢ値として算出するようにしたが、これに限らず、単に標準的な肌色のＲＧＢ値を顔の肌色のＲＧＢ値としても良い。

また、上記実施形態１にあっては、判別部４ｂにより被写体として人が判別されたものの、当該人が特定の人物であると判別されなかった場合、開始制御部４ｅは、検出条件１を満たすとともに、検出条件２〜４のうちの何れか一つの条件を満たすと検出部４ｄにより判定されたときに、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行するようにしたが、これに限らず、例えば、上記検出条件を満たすと検出部４ｄにより判定されたときに、撮影に係る所定の処理として、ズーム操作や、セルフタイマの開始処理を実行するようにしても良い。

また、上記実施形態１にあっては、特定の人物と対応付けられて予め記憶されている特定情報として、当該特定の人物に特有の動作が挙げられているが、これに限らず、例えば、当該特定の人物に特有の物（例えば、旗等）、色、形（例えば、手の形（グー、パー、チョキ等））等であっても良い。

また、上記実施形態１〜３にあっては、撮像部３の撮像方向と表示パネル８ａの表示方向が略等しくなっていると判定された場合に、所定の物体の状態変化を検出するようにしているが、これに限らず、所定の物体の状態変化を検出するか否かを任意に設定可能とし、自分撮りに限らず、他の被写体の状態変化を検出するようにしても良い。

また、上記実施形態１にあっては、被写体として人を判別するようにしているが、これに限らず、例えば、車両を判別し、所定の領域として門を通過する場合を検出したり、製造ラインにおいて、ラインを流れる仕掛品を判別して、ライン上の所定の領域を通過する場合を検出したりしても良い。

また、上記実施形態２にあっては、フォーカス距離の値の逆数 と、焦点距離の値と、所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定するようにしたが、フォーカス距離が長いほど、また、焦点距離が短いほど、閾値が小さくなるようにすれば良く、計算方法は上記の方法に限られない。また、例えば、フォーカス距離及び焦点距離と、閾値とを対応付けたテーブルを予め記憶しておき、実際に取得されたフォーカス距離及び焦点距離に対応する閾値を設定するようにしても良い。

また、上記実施形態２の変形例にあっては、人の顔の大きさの値と、所定の係数とを掛け合わせた値を閾値として設定するようにしたが、人の顔の大きさが小さいほど、閾値が小さくなるようにすれば良く、計算方法は上記の方法に限られない。また、例えば、人の顔の大きさと、閾値とを対応付けたテーブルを予め記憶しておき、実際に取得された人の顔の大きさに対応する閾値を設定するようにしても良い。

また、上記実施形態３にあっては、検出部４ｄにより検出領域Ｔ内で物体の動き（状態変化）が検出された際の当該物体の動きが検出された位置に対するＡＦ制御は、シングルＡＦに限らず、コンティニュアスＡＦでも良い。

また、上記実施形態１〜３の撮像装置１００、２００、２００Ｔ、３００の構成は一例であり、これに限られるものではない。例えば、撮像機能を具備するスマートフォン等の携帯端末から構成されていても良い。具体的には、例えば、携帯端末を用いて上記実施形態１〜３の自分撮りを行う場合には、当該携帯端末の表示パネル側に露出されている撮像部のレンズ部（所謂、インカメラ）を利用することで、撮像部により撮像されて表示パネルに表示される被写体の動画像を当該被写体自身に視認させることが可能な状態となる。

また、上記実施形態１にあっては、検出手段、判別手段、取得手段、制御手段としての機能を、中央制御部１の制御下にて、状態判定部、判別部、取得部、検出部が駆動することにより実現される構成としたが、これに限られるものではなく、中央制御部１のＣＰＵによって所定のプログラム等が実行されることにより実現される構成としても良い。
すなわち、プログラムを記憶するプログラムメモリ（図示略）に、検出処理ルーチン、判別処理ルーチン、取得処理ルーチン、制御処理ルーチンを含むプログラムを記憶しておく。そして、検出処理ルーチンにより中央制御部１のＣＰＵを、撮像画像内の所定の領域における状態を検出する手段として機能させるようにしても良い。また、判別処理ルーチンにより中央制御部１のＣＰＵを、撮像画像から被写体を判別する手段として機能させるようにしても良い。また、取得処理ルーチンにより中央制御部１のＣＰＵを、判別処理ルーチンにより所定の領域外に所定の被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する手段として機能させるようにしても良い。また、制御処理ルーチンにより中央制御部１のＣＰＵを、取得処理ルーチンにより取得された所定の被写体に係る情報に基づき、検出処理ルーチンによる所定の領域における状態の検出を制御する手段として機能させるようにしても良い。

さらに、上記の各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＲＯＭやハードディスク等の他、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを所定の通信回線を介して提供する媒体としては、キャリアウェーブ（搬送波）も適用される。

本発明の実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
＜請求項１＞
撮像画像内の所定の領域における状態を検出する検出手段と、
前記撮像画像から被写体を判別する判別手段と、
前記判別手段により前記所定の領域外に所定の被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された所定の被写体に係る情報に基づき、前記検出手段による前記所定の領域における状態の検出を制御する制御手段と、
を備えることを特徴とする検出装置。
＜請求項２＞
前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、指定された距離における物体の状態を検出可能であり、
前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体のフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得し、
前記制御手段は、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記所定の被写体のフォーカス距離から指定された距離の範囲内で物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
＜請求項３＞
前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、所定の色における物体の状態を検出可能であり、
前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体の特徴色に係る特徴色情報を取得し、
前記制御手段は、更に、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得された特徴色情報に基づき、前記所定の被写体の特徴色と同色又は類似色の範囲内で物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項２に記載の検出装置。
＜請求項４＞
前記所定の被写体は人であり、
前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、所定の色における物体の状態を検出可能であり、
前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体としての人の特徴色に係る特徴色情報を取得し、
前記制御手段は、更に、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得された特徴色情報に基づき、前記人の特徴色と同色又は類似色の範囲内で物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項３に記載の検出装置。
＜請求項５＞
前記人の特徴色は、当該人の肌の色であることを特徴とする請求項４に記載の検出装置。
＜請求項６＞
前記人の特徴色は、当該人の衣服の色であることを特徴とする請求項４に記載の検出装置。
＜請求項７＞
前記所定の被写体は人であり、
前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、所定の大きさにおける物体の状態を検出可能であり、
前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体としての人の顔の大きさから推測される手の大きさに係る手寸法情報を取得し、
前記制御手段は、更に、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得された手寸法情報に基づき、前記手の大きさと略同一の範囲内の物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項３〜６の何れか一項に記載の検出装置。
＜請求項８＞
前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体のフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得し、
前記制御手段は、前記取得手段により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記検出手段が前記所定の領域において状態を検出する際の閾値を設定することを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
＜請求項９＞
前記制御手段は、更に、当該検出装置が備える前記撮像画像を取得するためのレンズの焦点距離情報に基づき、前記閾値を設定することを特徴とする請求項８に記載の検出装置。
＜請求項１０＞
前記制御手段は、前記フォーカス距離情報に基づくフォーカス距離が長いほど、又は前記焦点距離情報に基づく焦点距離が短いほど、前記閾値を小さい値に設定することを特徴とする請求項９に記載の検出装置。
＜請求項１１＞
前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体の大きさに係る被写体寸法情報を取得し、
前記制御手段は、前記取得手段により取得された被写体寸法情報に基づき、前記検出手段が前記所定の領域において状態を検出する際の閾値を設定することを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
＜請求項１２＞
前記所定の被写体は人であり、
前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体としての人の顔の大きさに係る顔寸法情報を取得し、
前記制御手段は、前記取得手段により取得された顔寸法情報に基づき、前記検出手段が前記所定の領域において状態を検出する際の閾値を設定することを特徴とする請求項１１に記載の検出装置。
＜請求項１３＞
前記制御手段は、前記顔寸法情報に基づく人の顔の大きさが小さいほど、前記閾値を小さい値に設定することを特徴とする請求項１２に記載の検出装置。
＜請求項１４＞
前記制御手段は、前記判別手段により判別された被写体に応じて、前記検出手段による検出条件を異ならせるように制御することを特徴とする請求項１〜１３の何れか一項に記載の検出装置。
＜請求項１５＞
前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、所定の特定情報における物体の状態を検出可能であり、
前記取得手段は、前記判別手段により所定の被写体として特定の人物が判別された場合に、当該特定の人物と対応付けられて予め記憶されている特定情報を取得し、
前記制御手段は、更に、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得された前記特定情報に基づき、物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項１４に記載の検出装置。
＜請求項１６＞
前記撮像画像内の所定の領域の位置は、前記判別手段により判別された所定の被写体の位置とは関係なく設定されることを特徴とする請求項１〜１５の何れか一項に記載の検出装置。
＜請求項１７＞
被写体の画像を撮影する撮像手段を備え、
前記検出手段により前記所定の領域における状態が検出されたことを契機として、前記撮像手段による撮影に係る所定の処理を実行する実行手段を、更に備えることを特徴とする請求項１〜１６の何れか一項に記載の検出装置。
＜請求項１８＞
前記実行手段は、前記検出手段により前記所定の領域における状態が検出されたことを契機として、前記撮像手段による撮像画像の撮影処理を実行することを特徴とする請求項１７に記載の検出装置。
＜請求項１９＞
前記検出手段は、撮像画像内の所定の領域における状態変化を検出し、
前記制御手段は、前記取得手段により取得された所定の被写体に係る情報に基づき、前記検出手段による前記所定の領域における状態変化の検出を制御することを特徴とする請求項１〜１８の何れか一項に記載の検出装置。
＜請求項２０＞
撮像画像内の所定の領域における状態を検出する処理と、
前記撮像画像から被写体を判別する処理と、
前記所定の領域外に所定の被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する処理と、
前記所定の被写体に係る情報に基づき、前記所定の領域における状態の検出を制御する処理と、
を含むことを特徴とする検出方法。
＜請求項２１＞
コンピュータに、
撮像画像内の所定の領域における状態を検出する検出機能、
前記撮像画像から被写体を判別する判別機能、
前記判別機能により前記所定の領域外に所定の被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する取得機能、
前記取得機能により取得された所定の被写体に係る情報に基づき、前記検出機能による前記所定の領域における状態の検出を制御する制御機能、
を実現させることを特徴とするプログラム。
＜請求項２２＞
撮像画像内の所定の領域における状態変化を検出する検出手段と、
前記検出手段により前記所定の領域内に状態変化が検出された際の、当該状態変化が検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記検出手段により検出された状態変化が有意であるか否かを判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする検出装置。
＜請求項２３＞
前記判定手段は、前記取得手段により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記検出手段により検出された状態変化が有意であるか否かを判定する際の閾値を設定することを特徴とする請求項２２に記載の検出装置。
＜請求項２４＞
前記判定手段は、更に、当該検出装置が備える前記撮像画像を取得するためのレンズの焦点距離情報に基づき、前記閾値を設定することを特徴とする請求項２３に記載の検出装置。
＜請求項２５＞
前記判定手段は、前記フォーカス距離情報に基づくフォーカス距離が長いほど、又は前記焦点距離情報に基づく焦点距離が短いほど、前記閾値を小さい値に設定することを特徴とする請求項２４に記載の検出装置。
＜請求項２６＞
撮像画像内の所定の領域における状態変化を検出する処理と、
前記所定の領域内に状態変化が検出された際の、当該状態変化が検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得する処理と、
取得されたフォーカス距離情報に基づき、検出された状態変化が有意であるか否かを判定する処理と、
を含むことを特徴とする検出方法。
＜請求項２７＞
コンピュータに、
撮像画像内の所定の領域における状態変化を検出する検出機能、
前記検出機能により前記所定の領域内に状態変化が検出された際の、当該状態変化が検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得する取得機能、
前記取得機能により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記検出機能により検出された状態変化が有意であるか否かを判定する判定機能、
を実現させることを特徴とするプログラム。

１００、２００、２００Ｔ、３００ 撮像装置
１ 中央制御部
３ 撮像部
４ 撮像制御部
４ａ 状態判定部
４ｂ 判別部
４ｃ 取得部
４ｄ 検出部
４ｅ 開始制御部
６ 記憶部
６ａ 顔画像データファイル
６ｂ 検出条件テーブル
８ 表示部
８ａ 表示パネル
８ｂ 表示制御部
Ｆ 顔領域
Ｍ 開始指標
Ｔ 検出領域

開始制御部（実行手段）４ｅは、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行する。
本実施形態において、開始制御部４ｅは、判別部４ｂにより判別された人又は特定の人物に動きがあると検出部４ｄにより判断された場合、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行する。
具体的には、判別部４ｂにより被写体として人が判別されたものの、当該人が特定の人物であると判別されなかった場合、開始制御部（実行手段）４ｅは、検出条件１を満たすとともに、検出条件２〜４のうちの何れか一つの条件を満たすと検出部４ｄにより判定されたときに、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行する。一方、判別部４ｂにより被写体として特定の人物が判別された場合、開始制御部４ｅは、検出条件１を満たすとともに、検出条件２〜４のうちの何れか一つの条件を満たし、さらに検出条件Ａを満たすと検出部４ｄにより判定されたときに、撮像部３による被写体の撮像画像の撮影処理を実行する。

上記課題を解決するため、本発明に係る検出装置は、
撮像画像内の予め決められた位置に設けられた所定の領域における状態を検出する検出手段と、
前記撮像画像から被写体を判別する判別手段と、
前記判別手段により前記所定の領域外に所定の被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された所定の被写体に係る情報に基づき、前記検出手段による前記所定の領域における状態の検出を制御する制御手段と、
を備えることを特徴としている。

Claims (27)

1. 撮像画像内の所定の領域における状態を検出する検出手段と、
   前記撮像画像から被写体を判別する判別手段と、
   前記判別手段により前記所定の領域外に所定の被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された所定の被写体に係る情報に基づき、前記検出手段による前記所定の領域における状態の検出を制御する制御手段と、
   を備えることを特徴とする検出装置。
2. 前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、指定された距離における物体の状態を検出可能であり、
   前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体のフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得し、
   前記制御手段は、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記所定の被写体のフォーカス距離から指定された距離の範囲内で物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
3. 前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、所定の色における物体の状態を検出可能であり、
   前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体の特徴色に係る特徴色情報を取得し、
   前記制御手段は、更に、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得された特徴色情報に基づき、前記所定の被写体の特徴色と同色又は類似色の範囲内で物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項２に記載の検出装置。
4. 前記所定の被写体は人であり、
   前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、所定の色における物体の状態を検出可能であり、
   前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体としての人の特徴色に係る特徴色情報を取得し、
   前記制御手段は、更に、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得された特徴色情報に基づき、前記人の特徴色と同色又は類似色の範囲内で物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項３に記載の検出装置。
5. 前記人の特徴色は、当該人の肌の色であることを特徴とする請求項４に記載の検出装置。
6. 前記人の特徴色は、当該人の衣服の色であることを特徴とする請求項４に記載の検出装置。
7. 前記所定の被写体は人であり、
   前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、所定の大きさにおける物体の状態を検出可能であり、
   前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体としての人の顔の大きさから推測される手の大きさに係る手寸法情報を取得し、
   前記制御手段は、更に、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得された手寸法情報に基づき、前記手の大きさと略同一の範囲内の物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項３〜６の何れか一項に記載の検出装置。
8. 前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体のフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得し、
   前記制御手段は、前記取得手段により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記検出手段が前記所定の領域において状態を検出する際の閾値を設定することを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
9. 前記制御手段は、更に、当該検出装置が備える前記撮像画像を取得するためのレンズの焦点距離情報に基づき、前記閾値を設定することを特徴とする請求項８に記載の検出装置。
10. 前記制御手段は、前記フォーカス距離情報に基づくフォーカス距離が長いほど、又は前記焦点距離情報に基づく焦点距離が短いほど、前記閾値を小さい値に設定することを特徴とする請求項９に記載の検出装置。
11. 前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体の大きさに係る被写体寸法情報を取得し、
    前記制御手段は、前記取得手段により取得された被写体寸法情報に基づき、前記検出手段が前記所定の領域において状態を検出する際の閾値を設定することを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
12. 前記所定の被写体は人であり、
    前記取得手段は、前記所定の被写体に係る情報として、当該所定の被写体としての人の顔の大きさに係る顔寸法情報を取得し、
    前記制御手段は、前記取得手段により取得された顔寸法情報に基づき、前記検出手段が前記所定の領域において状態を検出する際の閾値を設定することを特徴とする請求項１１に記載の検出装置。
13. 前記制御手段は、前記顔寸法情報に基づく人の顔の大きさが小さいほど、前記閾値を小さい値に設定することを特徴とする請求項１２に記載の検出装置。
14. 前記制御手段は、前記判別手段により判別された被写体に応じて、前記検出手段による検出条件を異ならせるように制御することを特徴とする請求項１〜１３の何れか一項に記載の検出装置。
15. 前記検出手段は、撮像画像内の予め決められた位置に設けられた前記所定の領域において、所定の特定情報における物体の状態を検出可能であり、
    前記取得手段は、前記判別手段により所定の被写体として特定の人物が判別された場合に、当該特定の人物と対応付けられて予め記憶されている特定情報を取得し、
    前記制御手段は、更に、撮像画像内の前記所定の領域において、前記取得手段により取得された前記特定情報に基づき、物体の状態を検出するように、前記検出手段を制御することを特徴とする請求項１４に記載の検出装置。
16. 前記撮像画像内の所定の領域の位置は、前記判別手段により判別された所定の被写体の位置とは関係なく設定されることを特徴とする請求項１〜１５の何れか一項に記載の検出装置。
17. 被写体の画像を撮影する撮像手段を備え、
    前記検出手段により前記所定の領域における状態が検出されたことを契機として、前記撮像手段による撮影に係る所定の処理を実行する実行手段を、更に備えることを特徴とする請求項１〜１６の何れか一項に記載の検出装置。
18. 前記実行手段は、前記検出手段により前記所定の領域における状態が検出されたことを契機として、前記撮像手段による撮像画像の撮影処理を実行することを特徴とする請求項１７に記載の検出装置。
19. 前記検出手段は、撮像画像内の所定の領域における状態変化を検出し、
    前記制御手段は、前記取得手段により取得された所定の被写体に係る情報に基づき、前記検出手段による前記所定の領域における状態変化の検出を制御することを特徴とする請求項１〜１８の何れか一項に記載の検出装置。
20. 撮像画像内の所定の領域における状態を検出する処理と、
    前記撮像画像から被写体を判別する処理と、
    前記所定の領域外に所定の被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する処理と、
    前記所定の被写体に係る情報に基づき、前記所定の領域における状態の検出を制御する処理と、
    を含むことを特徴とする検出方法。
21. コンピュータに、
    撮像画像内の所定の領域における状態を検出する検出機能、
    前記撮像画像から被写体を判別する判別機能、
    前記判別機能により前記所定の領域外に所定の被写体が判別された場合に、当該所定の被写体に係る情報を取得する取得機能、
    前記取得機能により取得された所定の被写体に係る情報に基づき、前記検出機能による前記所定の領域における状態の検出を制御する制御機能、
    を実現させることを特徴とするプログラム。
22. 撮像画像内の所定の領域における状態変化を検出する検出手段と、
    前記検出手段により前記所定の領域内に状態変化が検出された際の、当該状態変化が検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記検出手段により検出された状態変化が有意であるか否かを判定する判定手段と、
    を備えることを特徴とする検出装置。
23. 前記判定手段は、前記取得手段により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記検出手段により検出された状態変化が有意であるか否かを判定する際の閾値を設定することを特徴とする請求項２２に記載の検出装置。
24. 前記判定手段は、更に、当該検出装置が備える前記撮像画像を取得するためのレンズの焦点距離情報に基づき、前記閾値を設定することを特徴とする請求項２３に記載の検出装置。
25. 前記判定手段は、前記フォーカス距離情報に基づくフォーカス距離が長いほど、又は前記焦点距離情報に基づく焦点距離が短いほど、前記閾値を小さい値に設定することを特徴とする請求項２４に記載の検出装置。
26. 撮像画像内の所定の領域における状態変化を検出する処理と、
    前記所定の領域内に状態変化が検出された際の、当該状態変化が検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得する処理と、
    取得されたフォーカス距離情報に基づき、検出された状態変化が有意であるか否かを判定する処理と、
    を含むことを特徴とする検出方法。
27. コンピュータに、
    撮像画像内の所定の領域における状態変化を検出する検出機能、
    前記検出機能により前記所定の領域内に状態変化が検出された際の、当該状態変化が検出された位置までのフォーカス距離に係るフォーカス距離情報を取得する取得機能、
    前記取得機能により取得されたフォーカス距離情報に基づき、前記検出機能により検出された状態変化が有意であるか否かを判定する判定機能、
    を実現させることを特徴とするプログラム。

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