JP2021182702A - 撮像制御装置、撮像制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】撮像対象となる人物のジェスチャに応じて撮像を行う。【解決手段】撮像制御装置は、映像情報を解析してジェスチャを行った人体とジェスチャの動き情報を検出する。撮像制御装置は、検出されたジェスチャが、画角変更が必要なジェスチャであるか判定し、画角変更が必要なジェスチャである場合には、前回画角変更が必要なジェスチャが行われた時点からの経過時間が、所定時間内であるかをさらに判定する。所定時間内であると判定された場合には、前回行われた画角変更が必要なジェスチャ、及び今回行われた画角変更が必要なジェスチャのそれぞれに対応する、映像情報における注目領域を検出する。撮像制御装置は、検出されたすべての注目領域に基づいて、画角を変更するためのパン動作命令を生成する。【選択図】図２

Description

本発明は、撮像制御装置、撮像制御方法、及びプログラムに関するものである。

従来より、被写体が予め定められたジェスチャを行うことで、カメラの各種動作を制御することが知られている（たとえば、特許文献１参照）。

特開２０１３−２２３２４４号公報

本発明が解決しようとする課題は、撮像対象となる人物のジェスチャに応じて適切な画角で撮像を行うことである。

本発明の一態様に係る撮像制御装置は、撮像対象の人物を撮像する撮像装置から映像情報を入力する映像入力手段と、前記映像情報を解析して前記人物のジェスチャを検出するジェスチャ検出手段と、前記ジェスチャ検出手段により検出されたジェスチャが、所定のジェスチャであるか判定する第１の判定処理を実行する第１の判定手段と、前記第１の判定処理により前記所定のジェスチャであると判定された場合に、前記第１の判定処理を実行した時点を記憶するとともに、前回前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理を実行した時点からの経過時間が所定時間内であるかを判定する第２の判定手段と、前記第２の判定手段により前記所定時間内であると判定された場合に、前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報、及び前回前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報のそれぞれに対応する、前記映像情報における注目領域を検出する領域検出手段と、前記領域検出手段により検出されたすべての前記注目領域に基づいて、前記撮像装置の画角を変更するように制御する画角制御手段と、を有することを特徴とする。

第１の実施形態に係る撮像システムの全体構成の一例を示す図である。 撮像制御装置の構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る画角制御処理を示すフロー図である。 第１の実施形態に係る画角の算出方法について説明する図である。 第２の実施形態に係る撮像システムの全体構成の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る画角制御処理を示すフロー図である。 第２の実施形態に係る特徴情報を示す図である。 第２の実施形態に係る画角の算出方法について説明する図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。

＜第１の実施形態＞
（撮像システムの全体構成）
図１ａは、第１の実施形態に係る撮像システム１００の全体構成の一例を示す図である。撮像システム１００は、第１の実施形態に係る撮像制御装置１３０を含む。撮像システム１００は、撮像対象となる人物の行ったジェスチャに応じて画角を変更して撮像を行うためのシステムである。

図１ａに示すように、撮像システム１００は、映像入力装置１１０、パン駆動装置１２０、撮像制御装置１３０、及び収録装置１４０を有する。撮像制御装置１３０と収録装置１４０はビデオインターフェースを介して接続されている。以下、各構成について説明する。

映像入力装置１１０は、周囲を撮像して映像情報を生成する装置であり、カメラ等により構成される。映像入力装置１１０は、映像情報を撮像制御装置１３０へ出力する。映像入力装置１１０は、撮像装置の一例である。
パン駆動装置１２０は、映像入力装置１１０の撮像方向（パン方向）を変更する装置であり、モーター、ギア等により構成される。パン駆動装置１２０は、撮像制御装置１３０からパン動作の一連の動作命令を受け取ると、受け取った動作命令に従って、モーターを駆動しパン動作を行う。

撮像制御装置１３０は、映像入力装置１１０で撮像された映像情報を解析して、映像入力装置１１０の画角を変更するように制御する装置である。具体的には、撮像制御装置１３０は、映像情報から検出したジェスチャに基づいてパン動作の動作命令を生成する。撮像制御装置１３０は、生成した動作命令をパン駆動装置１２０へ出力する。また、撮像制御装置１３０は、映像入力装置１１０から入力された映像情報を収録装置１４０へ出力する。
収録装置１４０は、撮像制御装置１３０から入力された映像情報をＨＤＤ（ハードディスク）等の記憶機器に保存する処理を行う。

（撮像制御装置のハードウェア構成）
次に、図１ｂを参照して、撮像制御装置１３０のハードウェア構成について説明する。撮像制御装置１３０は、ハードウェアとして、ＣＰＵ１５１、記憶装置１５２、入出力インタフェース１５３、及びこれらを接続するバス１５４を有する。
ＣＰＵ１５１は、撮像制御装置１３０の全体を制御する。ＣＰＵ１５１が記憶装置１５２等に記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、撮像制御装置１３０の各種の機能や、図２に示すフローチャートの処理が実現される。
記憶装置１５２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ等であって、プログラムを記憶したり、ＣＰＵ１５１がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶したりする。
入出力インタフェース１５３は、撮像制御装置１３０と、映像入力装置１１０等の外部装置との入出力の制御を司る。入出力インタフェース１５３は、撮像制御装置１３０と収録装置１４０とを接続するビデオインターフェースを含む。

（撮像制御装置の機能構成）
撮像制御装置１３０は、ＣＰＵ１５１が、記憶装置１５２等に記憶されたプログラムを実行することにより、図１ａに示すように、映像入力部１３１、人体検出部１３２、ジェスチャ検出部１３３、画角変更判定部１３４、連続操作判定部１３５、注目領域検出部１３６、画角設定部１３７、映像配信部１３８、及び通信部１３９として機能する。以下、撮像制御装置１３０の各構成部について詳細に説明する。

映像入力部１３１は、映像入力装置１１０で撮像された映像情報を入力し、人体検出部１３２、及び映像配信部１３８へ出力する。また、映像入力部１３１は、映像情報を記憶装置１５２に記録する。映像入力部１３１は、例えば過去６０フレーム分の映像情報を記憶装置１５２に記録する。映像入力部１３１が映像入力手段に相当する。

人体検出部１３２は、映像入力部１３１から入力された映像情報を解析して人体を検出する。具体的には、人体検出部１３２は、映像情報に対して映像内の人体を検出するための人体検出処理を行う。人体の検出手法としては、例えばテンプレートマッチング法や、ディープラーニングにより人体を検出する方法を用いる。人体検出部１３２は人体を検出すると人体の座標情報（領域情報）を取得する。また、人体検出部１３２は、検出したすべての人体にユニークなＩＤを割り当てる。この場合に、記憶装置１５２に記録される過去の人体検出結果を参照し、検出した人体が過去に検出された人体と同一である場合は、過去に検出された人体と同一のＩＤを割り当てる。人体検出部１３２は、映像情報、人体の座標情報、及びＩＤ情報をジェスチャ検出部１３３へ出力する。座標情報は、球面座標系による絶対座標で出力する。人体検出部１３２が人物検出手段に相当する。

ジェスチャ検出部１３３は、人体検出部１３２から入力された映像情報等を解析してジェスチャを検出する。具体的には、ジェスチャ検出部１３３は、記憶装置１５２から読み出した過去６０フレーム分の映像情報を用いて、映像内の人体が行ったジェスチャを検出する。また、記憶装置１５２には人体のＩＤごとに過去の人体の座標情報や映像情報が記憶されており、ジェスチャ検出部１３３は、人体のＩＤごとにジェスチャを検出する。ジェスチャの検出手法としては、例えばブロックマッチング法や、ディープラーニングにより人体の動きから検出する方法を用いる。ジェスチャ検出部１３３は、ジェスチャを検出すると、人体検出部１３２から入力された人体の座標情報とＩＤ情報の中から、ジェスチャを検出した人体の座標情報とＩＤ情報を選択する。そして、選択した人体の座標情報及びＩＤ情報を、検出したジェスチャの動き情報及び映像情報とともに、画角変更判定部１３４へ出力する。ジェスチャ検出部１３３がジェスチャ検出手段に相当する。

画角変更判定部１３４は、ジェスチャ検出部１３３で検出されたジェスチャが画角変更が必要なジェスチャであるかを判定する。画角変更判定部１３４により実行される判定処理が、第１の判定処理に相当する。具体的には、画角変更判定部１３４は、記憶装置１５２に予め記憶される画角変更が必要なジェスチャ（以下、画角変更ジェスチャという；所定のジェスチャ）の動き情報を読み出す。そして、画角変更判定部１３４は、読み出した画角変更ジェスチャの動き情報と、ジェスチャ検出部１３３から入力されたジェスチャの動き情報のマッチングを行う。マッチングに成功した場合、画角変更判定部１３４は、検出されたジェスチャが画角変更が必要なジェスチャであるとして、その時刻を画角変更ジェスチャが行われた時点（第１の判定処理を実行した時点に相当する）として記憶装置１５２に記録する。また、画角変更判定部１３４は、画角変更ジェスチャが行われた時点に対応付けて、ジェスチャ検出部１３３から入力された情報を、記憶装置１５２に記録する。即ち、記憶装置１５２には、画角変更ジェスチャが行われた時点、及びジェスチャ（第１の判定処理で判定対象としたジェスチャに相当する）の動き情報が、時系列で記憶される。そして、画角変更判定部１３４は、ジェスチャ検出部１３３から入力された人体の座標情報、ＩＤ情報、ジェスチャの動き情報、及び映像情報を、連続操作判定部１３５へ出力する。なお、画角変更判定部１３４は、上記のマッチングに失敗した場合、検出されたジェスチャが画角変更が必要なジェスチャではないとして、何も出力しない。画角変更判定部１３４が第１の判定手段に相当する。

連続操作判定部１３５は、画角変更ジェスチャが連続して行われたかを判定する。具体的には、連続操作判定部１３５は、画角変更判定部１３４からの入力を受けると、前回の画角変更ジェスチャが行われた時点から、現在までの経過時間を算出する。経過時間が予め規定した時間（所定時間）内である場合、前回行われた画角変更ジェスチャ、及び今回行われた画角変更ジェスチャが、連続したジェスチャであると判定する。そして、今回画角変更判定部１３４から入力された情報と、前回画角変更判定部１３４から入力された情報とを合わせて、注目領域検出部１３６へ出力する。例えば、連続操作判定部１３５は、今回及び前回の画角変更ジェスチャが行われた時点に対応付けて記憶される情報を記憶装置１５２から読み出して、注目領域検出部１３６へ出力する。経過時間が予め規定した時間（所定時間）を超えた場合、今回行われた画角変更ジェスチャが単発のジェスチャであるとして、今回画角変更判定部１３４から入力された情報のみを、注目領域検出部１３６へ出力する。連続操作判定部１３５が第２の判定手段に相当する。

注目領域検出部１３６は、ジェスチャにより指し示された注目領域を検出する。例えば、人体が指差しのジェスチャを行った場合では、ディープラーニングを用いて検出した人体の関節推定の情報から指差しの角度を算出することで、指差した領域の推定を行い、推定した領域を注目領域として検出する。連続操作判定部１３５から複数のジェスチャの動き情報が入力された場合には、入力されたすべてのジェスチャの動き情報に対して、注目領域を検出する。注目領域検出部１３６は、連続操作判定部１３５から入力された人体の座標情報と、注目領域検出部１３６にて検出したすべての注目領域についての座標情報とを、画角設定部１３７へ出力する。座標情報は球面座標系による絶対座標で出力する。注目領域検出部１３６が領域検出手段に相当する。

画角設定部１３７は、注目領域検出部１３６から入力された人体の座標情報と、すべての注目領域の座標情報に基づいて、人体とすべての注目領域とが含まれるように画角を算出する。画角を算出する方法の詳細については図３で後述する。そして、画角設定部１３７は、算出した画角になるように、パン動作命令を生成する。画角設定部１３７は、生成したパン動作命令をパン駆動装置１２０へ出力する。画角設定部１３７が画角制御手段に相当する。
映像配信部１３８は、映像入力部１３１から映像情報を入力されると通信部１３９へ出力する。
通信部１３９は、映像配信部１３８から入力された映像情報を収録装置１４０へ出力する。

（画角の算出方法）
ここで、図３を参照して、第１の実施形態における、画角の算出方法の一例を説明する。映像３００は、撮像システム１００で画角を制御して撮像された映像である。映像３００は、領域３０１、領域３０２及び領域３０３を含む。領域３０１がジェスチャを行った人体の座標情報に対応する領域である。領域３０２及び領域３０３がそれぞれ、注目領域の座標情報に対応する領域である。

画角設定部１３７は、左端座標３０４及び右端座標３０６を算出する。左端座標３０４は、人体、及びすべての注目領域の座標の中で、最も左端に位置する横方向の座標（以下、横方向の座標をｘ座標という）である。左端余白３０５は、映像３００の画角の左端から左端座標３０４までのｘ座標における距離である。同様にして、右端座標３０６は人体、及びすべての注目領域の右端に位置するｘ座標である。右端余白３０７は、映像３００の画角の右端から右端座標３０６までのｘ座標における距離である。画角設定部１３７は、左端余白３０５と右端余白３０７の距離が同一になるように、横方向（パン方向）の画角を算出する。

（画角制御処理）
次に、図２のフローチャートを参照しながら、第１の実施形態の撮像システム１００によって実行される画角制御処理について説明する。画角制御処理は、撮像システム１００がユーザの操作により起動された場合に開始される。
Ｓ１０１において、ＣＰＵ１５１は、映像入力装置１１０から映像情報を取得し、取得した映像情報を記憶装置１５２に記録する。そして処理はＳ１０２へ進む。
Ｓ１０２において、ＣＰＵ１５１は、取得した映像情報に対して、人体検出処理を行う。そして処理はＳ１０３へ進む。
Ｓ１０３において、ＣＰＵ１５１は、人体検出処理の結果、人体が検出されたか否かを判定する。ＣＰＵ１５１が人体が検出されたと判定した場合、処理はＳ１０４へ進む。ＣＰＵ１５１が人体が検出されていないと判定した場合、処理はＳ１０１へ戻る。
Ｓ１０４において、ＣＰＵ１５１は、過去に検出されていない新たな人体を検出したか否かを判定する。ＣＰＵ１５１が新たな人体を検出したと判定した場合には、処理はＳ１０５へ進む。ＣＰＵ１５１が過去に検出された人体と同一であると判定した場合には、過去に検出された人体と同一のＩＤを割り当てて、処理はＳ１０６へ進む。

Ｓ１０５において、ＣＰＵ１５１は、新たに検出した人体に新規のＩＤを割り当てる。そして処理はＳ１０６へ進む。
Ｓ１０６において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ１０２で得られた人体の座標情報、ＩＤ情報、及び記憶装置１５２に記憶される過去分の人体の座標情報や映像情報を用いて、映像内の人体が行ったジェスチャを検出する。そして処理はＳ１０７へ進む。
Ｓ１０７において、ＣＰＵ１５１は、ジェスチャが検出されたか否かを判定する。ＣＰＵ１５１がジェスチャが検出されたと判定した場合、処理はＳ１０８へ進む。ＣＰＵ１５１がジェスチャが検出されていないと判定した場合、処理はＳ１０１へ戻る。
Ｓ１０８において、ＣＰＵ１５１は、記憶装置１５２に記憶される画角変更ジェスチャの動き情報と、検出されたジェスチャの動き情報のマッチングを行う。そして処理はＳ１０９へ進む。

Ｓ１０９において、ＣＰＵ１５１は、検出されたジェスチャの動き情報が画角変更ジェスチャの動き情報とマッチしたか否かを判定する。ＣＰＵ１５１がマッチしたと判定した場合、マッチしたと判定された時点に対応付けて、マッチしたと判定されたジェスチャの動き情報を記憶装置１５２に記録し、処理はＳ１１０へ進む。ＣＰＵ１５１がマッチしないと判定した場合、処理はＳ１０１へ戻る。
Ｓ１１０において、ＣＰＵ１５１は、前回のＳ１０９でマッチしたと判定された時点から、現在までの経過時間を算出する。そして処理はＳ１１１へ進む。なお、今回初めてＳ１０９でマッチしたと判定された場合には、処理はＳ１１３へ進む。
Ｓ１１１において、ＣＰＵ１５１は、算出された経過時間が予め規定した時間を超えたか否かを判定する。ＣＰＵ１５１が予め規定した時間以内（所定時間内）であると判定した場合、処理はＳ１１２へ進む。ＣＰＵ１５１が予め規定した時間を超えた（所定時間外）と判定した場合、処理はＳ１１３へ進む。

Ｓ１１２において、ＣＰＵ１５１は、前回のＳ１０９でマッチしたと判定されたジェスチャの動き情報と、今回のＳ１０９でマッチしたと判定されたジェスチャの動き情報の両方を注目対象とする。そして処理はＳ１１４へ進む。
Ｓ１１３において、ＣＰＵ１５１は、今回のＳ１０９でマッチしたと判定されたジェスチャの動き情報のみを注目対象とする。そして処理はＳ１１４へ進む。
Ｓ１１４において、ＣＰＵ１５１は、注目対象としたジェスチャの動き情報を用いて、ジェスチャにより指示された注目領域の座標情報を検出する。前回のジェスチャの動き情報と、今回のジェスチャの動き情報の両方を注目対象とした場合には、それぞれのジェスチャ動き情報について、注目領域の座標情報を検出する。そして処理はＳ１１５へ進む。
Ｓ１１５において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ１１４で検出したすべての注目領域の座標情報、及びＳ１０２で得られた人体の座標情報に基づいて、画角を算出する。そして処理はＳ１１６へ進む。

Ｓ１１６において、ＣＰＵ１５１は、算出した画角になるようパン動作命令を生成し、生成した動作命令をパン駆動装置１２０へ出力する。そして処理はＳ１１７へ進む。
Ｓ１１７において、ＣＰＵ１５１は、撮像システム１００のジェスチャ検出機能ＯＮ／ＯＦＦスイッチ（不図示）がＯＦＦされたか否かを判定する。ＣＰＵ１５１がＯＦＦされていないと判定した場合、処理はＳ１０１に戻る。ＣＰＵ１５１がＯＦＦされたと判定した場合、一連の画角制御処理が終了する。

以上のように、第１の実施形態の撮像システム１００では、撮像対象の人物が連続したジェスチャを行った際には、連続して行われたジェスチャを考慮した最適な画角になるようにして撮像を行うことが可能になる。例えば、講義の映像を配信する場合に、講師がスライドで投影した資料を、板書で詳細する場面で、スライドと板書を短い時間で交互に指差したとすると、スライドと板書の両方が画角内に収まるようになる。また、撮像対象の人物が単発のジェスチャを行った際には単発で行われたジェスチャのみを考慮した画角になるようにして撮像を行うことが可能になる。これにより、撮像対象の人物の意図する画角で撮像された好適な映像を撮像することができる。

なお、変形例として、本実施形態において、ＣＰＵ１５１は、図２のＳ１０９でマッチしたと判定された時点に対応付けて、マッチしたと判定されたジェスチャ情報を記録するが、図２のＳ１１４で検出された、注目領域の座標情報を記録してもよい。この場合には、前回のジェスチャの動き情報が注目対象とされている場合、Ｓ１１４では、ＣＰＵ１５１が、前回のＳ１０９でマッチしたと判定された時点に対応付けて記録される、注目領域の座標情報を読み出せばよい。

＜第２の実施形態＞
以下、本発明の第２の実施形態について説明する。
（撮像システムの全体構成）
次に、図４を参照して、第２の実施形態に係る撮像システム２００の全体構成の一例について説明する。図４に示すように、第２の実施形態に係る撮像システム２００は、映像入力装置１１０、パン・チルト・ズーム駆動装置２２０、撮像制御装置２３０、及び収録装置１４０を有する。第２の実施形態では、第１の実施形態のパン駆動装置１２０に代えて、パン・チルト・ズーム駆動装置２２０が用いられる。また、撮像システム２００は、第２の実施形態に係る撮像制御装置２３０を含む。第１の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して詳細な説明を省略する。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

パン・チルト・ズーム駆動装置２２０は、映像入力装置１１０の撮像方向（パン・チルト方向）及びズーム率を変更する装置であり、モーター、ギア等により構成される。パン・チルト・ズーム駆動装置２２０は、撮像制御装置２３０からパン・チルト・ズーム動作の一連の動作命令を受け取ると、受け取った動作命令に従って、モーターを制御しパン・チルト・ズーム動作を行う。
撮像制御装置２３０は、第１の実施形態と同様に、映像入力装置１１０で撮像された映像情報を解析して、映像入力装置１１０の画角を変更するように制御する装置である。具体的には、撮像制御装置２３０は、映像情報から検出したジェスチャに基づいてパン・チルト・ズーム動作の動作命令を生成する。撮像制御装置２３０は、生成した動作命令をパン・チルト・ズーム駆動装置２２０へ出力する。

（撮像制御装置のハードウェア構成）
撮像制御装置２３０は、図１ｂと同様に、ハードウェアとして、ＣＰＵ１５１、記憶装置１５２、入出力インタフェース１５３、及びこれらを接続するバス１５４を有する。
ＣＰＵ１５１は、撮像制御装置２３０の全体を制御する。ＣＰＵ１５１が記憶装置１５２等に記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、撮像制御装置２３０の各種の機能や、図５に示すフローチャートの処理が実現される。
記憶装置１５２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ等であって、プログラムを記憶したり、ＣＰＵ１５１がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶したりする。
入出力インタフェース１５３は、撮像制御装置２３０と、映像入力装置１１０等の外部装置との入出力の制御を司る。入出力インタフェース１５３は、撮像制御装置２３０と、収録装置１４０とを接続するビデオインターフェースを含む。

（撮像制御装置の機能構成）
撮像制御装置２３０は、ＣＰＵ１５１が、記憶装置１５２等に記憶されたプログラムを実行することにより、図４に示すように、映像入力部１３１、人体検出部１３２、ジェスチャ検出部１３３、ジェスチャ特徴判定部２３１、画角変更判定部１３４、連続操作判定部１３５、注目領域検出部１３６、画角設定部１３７、映像配信部１３８、及び通信部１３９として機能する。撮像制御装置２３０は、第１の実施形態の撮像制御装置１３０の各構成部に加えて、さらにジェスチャ特徴判定部２３１を有する。以下、ジェスチャ特徴判定部２３１、及び第１の実施形態とは機能の異なる構成部について詳細に説明する。

ジェスチャ特徴判定部２３１は、ジェスチャ検出部１３３で検出されたジェスチャの特徴情報を判定する。具体的には、記憶装置１５２にはジェスチャに関する特徴情報が登録されたデータベース（特徴情報データベースという）が予め記憶されており、ジェスチャ特徴判定部２３１は、ジェスチャ検出部１３３からの入力を受けると、特徴情報データベースを読み出す。そして、ジェスチャ特徴判定部２３１は、ジェスチャ検出部１３３で検出されたジェスチャの動き情報をキーにして、特徴情報データベースを検索し、検出されたジェスチャに対応する特徴情報を取得する。ジェスチャ特徴判定部２３１は、ジェスチャ検出部１３３から入力された人体の座標情報、ＩＤ情報、検出されたジェスチャの動き情報、ジェスチャの特徴情報、及び映像情報を、画角変更判定部１３４へ出力する。

図６は、特徴情報データベースの一例である。ジェスチャに関する特徴情報が、ジェスチャ動き情報６０１に対応付けて設定されている。ジェスチャ動き情報６０１としては、例えば、「領域を指さす」、「指で領域を囲うように円を描く」、「両手で×の字を作る」、「上にあげた両手を下に下ろす」がある。ジェスチャ特徴判定部２３１は、ジェスチャ動き情報６０１と、ジェスチャ検出部１３３で検出されたジェスチャの動き情報とのマッチングを行い、マッチしたジェスチャ動き情報６０１に対応付けて設定される特徴情報を取得する。取得した特徴情報は、画角変更判定部１３４及び連続操作判定部１３５で実行される処理に用いられる。特徴情報は、画角変更要否６０２、ジェスチャ連続受付可否６０３、ジェスチャ連続受付時間補正値６０４、ジェスチャ抑止処理フラグ６０５、及びジェスチャ抑止時間６０６から構成される。

画角変更要否６０２には、画角変更が必要であるか不要であるかが設定される。ジェスチャ連続受付可否６０３には、連続操作判定部１３５による判定が有効であるか無効であるかが設定される。ジェスチャ連続受付時間補正値６０４（補正時間に相当する）は、連続操作判定部１３５が連続受付時間を算出するために用いられる。ジェスチャ抑止処理フラグ６０５には、画角変更を抑止するか、抑止を解除するかが設定される。ジェスチャ抑止時間６０６は、ジェスチャ抑止処理フラグ６０５が「抑止する」の場合に、画角変更抑止解除時刻を算出するために用いられる。

第２の実施形態において、画角変更判定部１３４は、ジェスチャ特徴判定部２３１からジェスチャの特徴情報が入力されると、特徴情報のジェスチャ抑止処理フラグ６０５が「抑止する」である場合、内部状態を画角変更抑止状態に設定する。さらに、画角変更判定部１３４は、特徴情報のジェスチャ抑止時間６０６に設定された時間を用いて、画角変更抑止解除時刻を算出し、記憶装置１５２に記憶する。ジェスチャ抑止時間６０６は、画角変更抑止状態の継続時間である。例えば、ジェスチャ抑止時間６０６が「３０秒」である場合、現在時刻から３０秒後の時刻を、画角変更抑止解除時刻として記憶する。また、画角変更判定部１３４は、特徴情報のジェスチャ抑止処理フラグ６０５が「抑止解除する」である場合、又は現在時刻が記憶装置１５２に記憶された画角変更抑止解除時刻より後である場合、画角変更抑止状態の設定を解除する。

第２の実施形態において、画角変更判定部１３４は、内部状態が画角変更抑止状態に設定されていない、且つジェスチャ特徴判定部２３１から入力されたジェスチャの特徴情報の画角変更要否６０２が「必要」であるかを判定する。そして、これらの条件が揃っている場合には、画角変更判定部１３４は、画角変更が必要であると判定する。第２の実施形態において、画角変更判定部１３４は、画角変更が必要であると判定した場合に、その時刻を画角変更ジェスチャが行われた時点（第１の判定処理を実行した時点に相当する）として記憶装置１５２に記憶する。また、画角変更判定部１３４は、画角変更ジェスチャが行われた時点に対応付けて、ジェスチャ特徴判定部２３１から入力された情報を、記憶装置１５２に記録する。そして、画角変更判定部１３４は、ジェスチャ特徴判定部２３１から入力された人体の座標情報、ＩＤ情報、検出したジェスチャの動き情報、特徴情報、及び映像情報を、連続操作判定部１３５へ出力する。

第２の実施形態において、連続操作判定部１３５は、画角変更ジェスチャが連続して行われたかを判定するために使用する連続受付時間を算出する。まず、連続操作判定部１３５は、第１の実施形態と同様に、画角変更判定部１３４からの入力を受けると、前回の画角変更ジェスチャが行われた時点から、現在までの経過時間を算出する。次に、連続操作判定部１３５は、経過時間と連続受付時間を比較する。連続受付時間としてのＹは、現在の連続受付ジェスチャ数をＸ、前回連続操作判定部１３５に入力された特徴情報のジェスチャ連続受付時間補正値６０４をＺとして、以下の式（１）で算出される。なお、連続受付時間を算出する方法は、以下の式（１）を用いる方法に限られず、連続受付ジェスチャ数に応じて変化するのであれば、他の方法により算出されても構わない。連続受付ジェスチャ数は、連続操作判定部１３５が、連続したジェスチャであると連続して判定した回数に対応する。
Ｙ＝（１．０＋（Ｘ−１）×０．５））×Ｚ・・・（１）

連続操作判定部１３５は、前記比較の結果、経過時間が連続受付時間より小さい場合には、前回行われた画角変更ジェスチャ、及び今回行われた画角変更ジェスチャが、連続したジェスチャであると判定する。そして、連続操作判定部１３５は、記憶装置１５２に記憶される連続受付ジェスチャ数に１を加算する。このように、連続操作判定部１３５は、連続したジェスチャであると連続して判定した回数をカウントする。さらに、連続操作判定部１３５は、今回画角変更判定部１３４から入力された情報と、前回までに画角変更判定部１３４から入力されたすべての情報とを合わせて、注目領域検出部１３６へ出力する。例えば、連続操作判定部１３５は、画角変更ジェスチャが行われた時点に対応付けて記憶される情報のうち、新しい順から連続受付ジェスチャ数に対応する数の情報を記憶装置１５２から読み出して、注目領域検出部１３６へ出力する。
また、連続操作判定部１３５は、前記比較の結果、経過時間が連続受付時間以上の場合には、今回行われた画角変更ジェスチャが単発のジェスチャであるとする。連続操作判定部１３５は、記憶装置１５２に記憶される連続受付ジェスチャ数を１に設定した上で、今回画角変更判定部１３４から入力された情報のみを、注目領域検出部１３６へ出力する。

ただし、第２の実施形態において、連続操作判定部１３５は、画角変更判定部１３４から入力された特徴情報のジェスチャ連続受付可否６０３が「可能」でない場合、前記比較の結果に依らず、今回行われた画角変更ジェスチャが単発のジェスチャであるとする。この場合も、連続操作判定部１３５は、記憶装置１５２に記憶される連続受付ジェスチャ数を１に設定した上で、今回画角変更判定部１３４から入力された情報のみを、注目領域検出部１３６へ出力する。このように、特徴情報のジェスチャ連続受付可否６０３が「可能」である場合には、連続操作判定部１３５による判定処理が有効になり、特徴情報のジェスチャ連続受付可否６０３が「可能」でない場合には、連続操作判定部１３５による判定処理が無効になる。

第２の実施形態において、画角設定部１３７は、注目領域検出部１３６から入力された人体の座標情報と、すべての注目領域の座標情報に基づいて、人体とすべての注目領域とが含まれるように画角を算出する。画角を算出する方法の詳細については図７で後述する。そして、画角設定部１３７は、算出した画角になるように、パン動作命令、チルト動作命令及びズーム動作命令を生成する。

（画角の算出方法）
ここで、図７を参照して、第２の実施形態における、画角の算出方法の一例を説明する。以下、パン方向、チルト方向及びズーム率に分けて説明する。映像７００は、撮像システム２００で画角を制御して撮像された映像である。映像７００は、領域７０１、領域７０２、領域７０３、領域７０４及び領域７０５を含む。領域７０１がジェスチャを行った人体の座標情報に対応する領域である。領域７０２、領域７０３、領域７０４、及び領域７０５がそれぞれ、注目領域の座標情報に対応する領域である。

まず、パン方向の画角の算出方法について説明する。画角設定部１３７は、左端座標７０６のように、すべての人体、及びすべての注目領域の座標の中で、最も左端に位置するｘ座標を算出する。左端余白７０８は、映像７００の画角の左端から左端座標７０６までのｘ座標における距離である。同様に、右端座標７０７はすべての人体、及び注目領域の右端のｘ座標であり、右端余白７０９は映像７００の画角の右端から右端座標７０７までのｘ座標における距離である。画角設定部１３７は、左端余白７０８と右端余白７０９の距離が同一となるように、横方向（パン方向）の画角を算出する。

次に、チルト方向の画角の算出方法について説明する。画角設定部１３７は、上端座標７１０のように、すべての人体、及び注目領域の座標の中で、最も上端に位置する縦方向の座標（以下、ｙ座標と記載）を算出する。上端余白７１２は、映像７００の画角の上端から上端座標７１０までのｙ座標における距離である。同様に、下端座標７１１はすべての人体、及び注目領域の下端のｙ座標であり、下端余白７１３は映像７００の画角の下端から下端座標７１１までのｙ座標における距離である。画角設定部１３７は、上端余白７１２と下端余白７１３の距離が同一となるように、縦方向（チルト方向）の画角を算出する。

最後に、ズーム率の算出方法について説明する。画角のズーム倍率は、次に示す２つの条件を満たすように算出される。１つ目の条件は、ｘ座標におけるズームの条件であり、横幅７１５が映像７００の画角の横の長さとすると、左端余白７０８及び右端余白７０９の距離が横幅７１５の長さの１０％以上とすることである。２つ目の条件は、ｙ座標におけるズームの条件であり、縦幅７１４が映像７００の画角の縦の長さとすると、上端余白７１２及び下端余白７１３の距離が縦幅７１４の長さの１０％以上とすることである。画角設定部１３７は、この２つの条件を満たしつつ、最大となるズーム率を算出する。

（画角制御処理）
次に、図５のフローチャートを参照しながら、第２の実施形態の撮像システム２００によって実行される画角制御処理について説明する。画角制御処理は、撮像システム２００がユーザの操作により起動された場合に開始される。

まず、Ｓ２０１〜Ｓ２０５において、ＣＰＵ１５１は、図２のＳ１０１〜Ｓ１０５と同様の処理を実行する。
Ｓ２０６において、ＣＰＵ１５１は、映像内の人体が行ったジェスチャを検出する。第２の実施形態では、映像内の人体が行ったジェスチャのうち、記憶装置１５２に記憶される特徴情報データベースのジェスチャ動き情報６０１のいずれかにマッチするジェスチャを検出する。
Ｓ２０７において、ＣＰＵ１５１は、ジェスチャを検出したか否かを判定する。ＣＰＵ１５１がジェスチャを検出したと判定した場合、処理はＳ２０８へ進む。ＣＰＵ１５１がジェスチャを検出していないと判定した場合、処理はＳ２０１へ戻る。
Ｓ２０８において、ＣＰＵ１５１は、検出したジェスチャの特徴情報を特徴情報データベースから取得する。そして処理はＳ２０９へ進む。

Ｓ２０９において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ２０８で取得した特徴情報のジェスチャ抑止処理フラグ６０５が「抑止する」であるか否かを判定する。ＣＰＵ１５１がジェスチャ抑止処理フラグ６０５が「抑止する」であると判定した場合、処理はＳ２１０へ進む。ＣＰＵ１５１がジェスチャ抑止処理フラグ６０５が「抑止する」ではないと判定した場合、処理はＳ２１２へ進む。
Ｓ２１０において、ＣＰＵ１５１は、内部状態を画角変更抑止状態に設定する。そして処理はＳ２１１へ進む。
Ｓ２１１において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ２０８で取得した特徴情報のジェスチャ抑止時間６０６に設定された時間から、画角変更抑止解除時刻を算出し記憶装置１５２に記憶する。そして処理はＳ２１２へ進む。

Ｓ２１２において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ２０８で取得した特徴情報のジェスチャ抑止処理フラグ６０５が「抑止解除する」であるか否かを判定する。ＣＰＵ１５１がジェスチャ抑止処理フラグ６０５が「抑止解除する」であると判定した場合、処理はＳ２１４へ進む。ＣＰＵ１５１がジェスチャ抑止処理フラグ６０５が「抑止解除する」ではないと判定した場合、処理はＳ２１３へ進む。
Ｓ２１３において、ＣＰＵ１５１は、現在時刻が記憶装置１５２に記憶された画角変更抑止解除時刻より後であるか否かを判定する。ＣＰＵ１５１が現在時刻が画角変更抑止解除時刻より後であると判定した場合、処理はＳ２１４へ進む。ＣＰＵ１５１が現在時刻が画角変更抑止解除時刻より後ではないと判定した場合、処理はＳ２１５へ進む。

Ｓ２１４において、ＣＰＵ１５１は、内部状態の画角変更抑止状態を解除する。そして処理はＳ２１５へ進む。
Ｓ２１５において、ＣＰＵ１５１は、内部状態が画角変更抑止状態であるか否かを判定する。ＣＰＵ１５１が画角変更抑止状態であると判定した場合、処理はＳ２０１へ戻る。ＣＰＵ１５１が画角変更抑止状態ではないと判定した場合、処理はＳ２１６へ進む。

Ｓ２１６において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ２０８で取得した特徴情報の画角変更要否６０２が「必要」であるか否かを判定する。ＣＰＵ１５１が画角変更要否６０２が「必要」であると判定した場合、処理はＳ２１７へ進む。ＣＰＵ１５１が画角変更要否６０２が「不要」であると判定した場合、処理はＳ２０１へ戻る。
Ｓ２１７において、ＣＰＵ１５１は、前回のＳ２１６で画角変更要否６０２が「必要」であると判定された時点から、現在までの経過時間を算出する。そして処理はＳ２１７へ進む。なお、今回初めてＳ２１６で画角変更要否６０２が「必要」であると判定された場合には、処理はＳ２２５へ進む。

Ｓ２１８において、ＣＰＵ１５１は、記憶装置１５２に記憶される連続受付ジェスチャ数を取得する。そして処理はＳ２１９へ進む。
Ｓ２１９において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ２０８で取得した特徴情報のジェスチャ連続受付時間補正値６０４を取得する。なお、ＣＰＵ１５１は前回のＳ２０８で取得した特徴情報を記憶装置１５２から読み出して、読み出した特徴情報のジェスチャ連続受付時間補正値６０４を取得してもよい。そして処理はＳ２２０へ進む。

Ｓ２２０において、ＣＰＵ１５１は、連続受付ジェスチャ数とジェスチャ連続受付時間補正値６０４を用いて連続受付時間を算出する。そして処理はＳ２２１へ進む。
Ｓ２２１において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ２１７で算出した経過時間がＳ２２０で算出した連続受付時間以上であるか否かを判別する。ＣＰＵ１５１が経過時間が連続受付時間以上であると判定した場合、処理はＳ２２５へ進む。ＣＰＵ１５１が経過時間が連続受付時間未満であると判定した場合、処理はＳ２２２へ進む。
Ｓ２２２において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ２０８で取得した特徴情報のジェスチャ連続受付可否６０３が「可能」であるか否かを判定する。ＣＰＵ１５１がジェスチャ連続受付可否６０３が「可能」であると判定した場合、「可能」であると判定された時点に対応付けて、「可能」であると判定されたジェスチャの動き情報を記憶装置１５２に記録し、処理はＳ２２３へ進む。ＣＰＵ１５１がジェスチャ連続受付可否６０３が「可能」ではないと判定した場合、処理はＳ２２５へ進む。
Ｓ２２３において、ＣＰＵ１５１は、記憶装置１５２に記憶される連続受付ジェスチャ数に１を加算する。そして処理はＳ２２４へ進む。
Ｓ２２４において、ＣＰＵ１５１は、連続して行われたすべてのジェスチャの動き情報を注目対象とする。そして処理はＳ２２７へ進む。

Ｓ２２５において、ＣＰＵ１５１は、記憶装置１５２に記憶される連続受付ジェスチャ数に１を設定する。そして処理はＳ２２６へ進む。
Ｓ２２６において、ＣＰＵ１５１は、今回のＳ２１６で画角変更要否６０２が「必要」であると判定されたジェスチャの動き情報のみを注目対象とする。そして処理はＳ２２７へ進む。
Ｓ２２７において、ＣＰＵ１５１は、注目対象としたすべてのジェスチャの動き情報を用いて、ジェスチャにより指示された注目領域の座標情報を検出する。そして処理はＳ２２８へ進む。

Ｓ２２８において、ＣＰＵ１５１は、Ｓ２２７で検出したすべての注目領域の座標情報、及びＳ１０２で得られた人体の座標情報に基づいて、画角を算出する。そして処理はＳ２２９へ進む。
Ｓ２２９において、ＣＰＵ１５１は、算出した画角になるようパン・チルト・ズーム動作命令を生成し、生成した動作命令をパン・チルト・ズーム駆動装置２２０へ出力する。そして処理は２３０へ進む。
Ｓ２３０において、ＣＰＵ１５１は、撮像システム１００のジェスチャ検出機能ＯＮ／ＯＦＦスイッチ（不図示）がＯＦＦされたか否かを判定する。ＣＰＵ１５１がＯＦＦされていないと判定した場合、処理はＳ２０１に戻る。ＣＰＵ１５１がＯＦＦされたと判定した場合、一連の画角制御処理が終了する。

以上のように、第２の実施形態の撮像システム２００では、撮像対象の人物が連続したジェスチャを行った際には、連続して行われたすべてのジェスチャを考慮した最適な画角になるようにして撮像を行うことが可能になる。例えば、３つ以上のジェスチャが短い時間で連続して行われた際には、連続して行われた３つ以上のジェスチャを考慮した最適な画角になるようにして撮像を行うことができる。また、行われたジェスチャによっては、連続してジェスチャが行われても最後のジェスチャのみを考慮する制御や、画角変更を抑止する制御を実現することができる。これにより、撮像対象の人物の意図する画角で撮像された好適な映像を撮像することができる。

以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記録媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００，２００：撮像システム、１１０：映像入力装置、１２０：パン駆動装置、１３０，２３０：撮像制御装置、１４０：収録装置、２２０：パン・チルト・ズーム駆動装置

Claims (17)

1. 撮像対象の人物を撮像する撮像装置から映像情報を入力する映像入力手段と、
   前記映像情報を解析して前記人物のジェスチャを検出するジェスチャ検出手段と、
   前記ジェスチャ検出手段により検出されたジェスチャが、所定のジェスチャであるか判定する第１の判定処理を実行する第１の判定手段と、
   前記第１の判定処理により前記所定のジェスチャであると判定された場合に、前記第１の判定処理を実行した時点を記憶するとともに、前回前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理を実行した時点からの経過時間が所定時間内であるかを判定する第２の判定手段と、
   前記第２の判定手段により前記所定時間内であると判定された場合に、前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報、及び前回前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報のそれぞれに対応する、前記映像情報における注目領域を検出する領域検出手段と、
   前記領域検出手段により検出されたすべての前記注目領域に基づいて、前記撮像装置の画角を変更するように制御する画角制御手段と、
   を有することを特徴とする撮像制御装置。
2. 前記領域検出手段は、前記第２の判定手段により前記所定時間外であると判定された場合に、前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報に対応する前記注目領域を検出し、前回前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報については、前記注目領域を検出しないことを特徴とする請求項１に記載の撮像制御装置。
3. 前記第１の判定手段は、前記第１の判定処理により前記所定のジェスチャであると判定された場合に、前記第１の判定処理を実行した時点に対応付けて、判定対象としたジェスチャの動き情報を記憶することを特徴とする請求項１又は２に記載の撮像制御装置。
4. 前記映像情報を解析して前記人物の領域情報を検出する人物検出手段をさらに有し、
   前記画角制御手段は、前記人物検出手段により検出された人物の領域情報に基づいて、前記撮像装置の画角を変更するように制御することを特徴とする請求項１乃至３何れか１項に記載の撮像制御装置。
5. 前記第２の判定手段は、前記所定時間内であると連続して判定した回数をカウントし、
   前記領域検出手段は、前記第２の判定手段によりカウントされた回数に基づいて、前回よりも前に前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報に対応する、前記注目領域を検出することを特徴とする請求項１乃至４何れか１項に記載の撮像制御装置。
6. 前記第２の判定手段は、前記カウントされた回数に基づいて前記所定時間を変化させることを特徴とする請求項５に記載の撮像制御装置。
7. 前記所定のジェスチャには、補正時間が設定されており、
   前記第２の判定手段は、前記補正時間に基づいて前記所定時間を設定することを特徴とする請求項１乃至６何れか１項に記載の撮像制御装置。
8. 前記所定のジェスチャには、第２の判定手段による判定処理の有効又は無効が設定されており、
   前記領域検出手段は、前記所定のジェスチャの設定が有効である場合であって、前記第２の判定手段により前記所定時間内であると判定された場合に、前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報、及び前回前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報のそれぞれに対応する、前記映像情報における注目領域を検出し、
   前記所定のジェスチャの設定が無効である場合には、前記第２の判定手段により前記所定時間内であると判定された場合であっても、前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報に対応する前記注目領域を検出し、前回前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報については、前記注目領域を検出しないことを特徴とする請求項１乃至７何れか１項に記載の撮像制御装置。
9. 前記第１の判定手段は、前記ジェスチャ検出手段により検出されたジェスチャが、画角の変更を抑止するジェスチャであるかを判定するとともに、前記画角の変更を抑止するジェスチャであると判定された場合に、画角変更抑止状態を設定し、
   前記画角制御手段は、前記画角変更抑止状態にある場合には、前記第１の判定手段により前記所定のジェスチャであると判定された場合であっても、画角を変更しないように制御することを特徴とする請求項１乃至８何れか１項に記載の撮像制御装置。
10. 前記第１の判定手段は、前記ジェスチャ検出手段により検出されたジェスチャが、前記画角変更抑止状態を解除するジェスチャであるかを判定するとともに、前記画角変更抑止状態を解除するジェスチャであると判定された場合に、前記画角変更抑止状態を解除し、
    前記画角制御手段は、前記画角変更抑止状態が解除された後で、前記第１の判定手段により前記所定のジェスチャであると判定された場合には、画角を変更するように制御することを特徴とする請求項９に記載の撮像制御装置。
11. 前記画角の変更を抑止するジェスチャには、前記画角変更抑止状態の継続時間が設定されており、
    前記第１の判定手段は、前記画角の変更を抑止するジェスチャであると判定された時点から前記継続時間が経過した場合に、前記画角変更抑止状態を解除し、
    前記画角制御手段は、前記画角変更抑止状態が解除された後で、前記第１の判定手段により前記所定のジェスチャであると判定された場合には、画角を変更するように制御することを特徴とする請求項９又は１０に記載の撮像制御装置。
12. 前記画角制御手段は、前記領域検出手段により検出されたすべての前記注目領域が、前記撮像装置の画角に含まれるように制御することを特徴とする請求項１乃至１１何れか１項に記載の撮像制御装置。
13. 前記画角制御手段は、前記撮像装置のパン方向の動作を制御することを特徴とする請求項１乃至１２何れか１項に記載の撮像制御装置。
14. 前記画角制御手段は、前記撮像装置のチルト方向の動作を制御することを特徴とする請求項１乃至１３何れか１項に記載の撮像制御装置。
15. 前記画角制御手段は、前記撮像装置のズーム率を制御することを特徴とする請求項１乃至１４何れか１項に記載の撮像制御装置。
16. 撮像対象の人物を撮像する撮像装置から映像情報を入力する映像入力ステップと、
    前記映像情報を解析して前記人物のジェスチャを検出するジェスチャ検出ステップと、
    前記ジェスチャ検出ステップにより検出されたジェスチャが、所定のジェスチャであるか判定する第１の判定処理を実行する第１の判定ステップと、
    前記第１の判定処理により前記所定のジェスチャであると判定された場合に、前記第１の判定処理を実行した時点を記憶するとともに、前回前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理を実行した時点からの経過時間が所定時間内であるかを判定する第２の判定ステップと、
    前記第２の判定ステップにより前記所定時間内であると判定された場合に、前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報、及び前回前記所定のジェスチャであると判定した前記第１の判定処理で判定対象としたジェスチャの動き情報のそれぞれに対応する、前記映像情報における注目領域を検出する領域検出ステップと、
    前記領域検出ステップにより検出されたすべての前記注目領域に基づいて、前記撮像装置の画角を変更するように制御する画角制御ステップと、
    を含むことを特徴とする撮像制御方法。
17. 請求項１乃至１５何れか１項に記載の撮像制御装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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