JP4577252B2 - Camera, best shot shooting method, program - Google Patents
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Description
本発明は、画質パラメータを最適にして撮影するいわゆるベストショット撮影技術に関し、特に、特定の個人に応じた撮影状態での撮影を実現し得るカメラ、ベストショット撮影方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to a so-called best shot shooting technique for shooting with an image quality parameter optimized, and more particularly to a camera, a best shot shooting method, and a program that can realize shooting in a shooting state according to a specific individual.
従来、画像を撮影する場合、撮影環境をパラメータとして画質を設定したり、被写体の色の状態に応じて撮影パラメータを自動的に変えたり、人の年代や性別に応じて画質補正を行う際の補正パラメータを手動で変える技術が知られている。また、画質パラメータを最適にして良好な画質の画像を撮影するいわゆるベストショット撮影機能を備えたデジタルカメラが市販されている。 Conventionally, when shooting an image, setting the image quality using the shooting environment as a parameter, automatically changing the shooting parameter according to the color state of the subject, or correcting the image quality according to the age and gender of the person Techniques for manually changing correction parameters are known. In addition, a digital camera having a so-called best shot shooting function for shooting an image with good image quality by optimizing the image quality parameter is commercially available.
一方、画像を検出して顔の部分を精度よく検出する技術がある(例えば、特許文献1参照)。同特許文献1に記載の技術では、少なくとも一人の登録ユーザの顔画像情報を予め記憶しており、画像取得手段により取得された識別対象ユーザの顔を含む画像から該識別対象ユーザの顔画像を検出する人物検出と、人物検出により検出された顔画像を予め記憶しておいた顔画像情報と比較して識別対象ユーザがいずれかの登録ユーザと一致するか否か判定する人物識別とを連続的に実行することにより、識別対象ユーザを識別する顔画像識別方法であって、人物検出の連続的な実行が開始されると、画像取得手段による画像取得の状況が前記人物検出に適切であるか否かを判定し、判定結果をユーザに提示する。
On the other hand, there is a technique for detecting a face portion with high accuracy by detecting an image (see, for example, Patent Document 1). In the technique described in
また、顔のアングルに係わらず画像の特徴から「個人」を特定する技術がある(例えば、特許文献2参照)。同特許文献2に記載の技術ではカメラを同一の位置から同一方向に向けて撮影して多段階の結像距離で撮影することで、少なくとも一つの画像に所定の主要被写体を有する複数の撮影画像を取得し、この複数の撮影画像から主要被写体の画像領域を抽出することによって求めた主要被写体の被写体関連情報を予めカメラに登録し、カメラによる撮影の際、登録された主要被写体関連情報を用いて、主要被写体関連情報と適合する撮影エリア内の領域を検出し、検出された領域に応じて撮影条件を調整する。
In addition, there is a technique for identifying “individual” from image characteristics regardless of the face angle (see, for example, Patent Document 2). In the technique described in
しかしながら、人物を撮影する場合、その人物の属性(例えば、年代、性別、人種等)によって画像の品質が異なる場合があるので、上述したベストショット撮影機能では、個々人に最適化した良好な画質の画像が撮影できない場合があるという課題があった。例えば、年配の人物を撮影する際には皴が目立たないようにコントラストを低めにすると共に顔色を良くするように発光調整をしたり、熟年女性を撮影する際には化粧のりが良く見えるようにフラッシュは発光せず、コントラストや発色を調整し、子供を撮影する際には比較的撮影するように肌色はやや強調し、シャープネスは強めで鮮明に捉えるようにできれば個々人に最適化した良好な画質の画像を得ることができるが、ごく限られたパラメータを設定しているに過ぎない上述のベストショット撮影機能では結果として個々人に最適化した良好な画質の画像を撮影できない場合がある。 However, when shooting a person, the quality of the image may differ depending on the attribute of the person (for example, age, gender, race, etc.), so the best shot shooting function described above has good image quality optimized for each person. There was a problem that some images could not be taken. For example, when photographing an elderly person, the contrast is lowered so that the wrinkles are not noticeable, and the light emission is adjusted to improve the complexion. The flash does not emit light, the contrast and color are adjusted, and when shooting a child, the skin color is slightly emphasized so that it can be taken relatively, the sharpness is strong, and if it can be captured clearly, good image quality optimized for each individual However, the above-described best shot shooting function, in which only a limited number of parameters are set, may result in failure to capture an image with good image quality optimized for each individual.
また、撮影対象が高齢者であるか、熟年女性であるか、青年であるか、子供か、等を自動的に選択できれば、撮影対象ごとに設定された画質パラメータを自動選択できるが従来のベストショット撮影機能では、ユーザが撮影対象を手動で選択しなければならないといった課題があった。 Also, if the subject to be photographed is an elderly person, mature woman, adolescent, child, etc., the image quality parameters set for each subject can be automatically selected. The shot shooting function has a problem that the user has to manually select the shooting target.
また、上述した特許文献1に記載の技術では顔の部分を精度よく検出することができ、特許文献2に記載の技術では、撮影の際、予め登録されている主要被写体関連情報を用いて、適合する撮影エリア内の領域を検出し、検出された領域に応じて撮影条件を調整することにより撮影アングルに係わらず画像の特徴から「個人」を特定することができるので、これらの技術を適宜利用すれば個人を特定することはできるが、その個人が高齢者であるか、熟年女性であるか、青年であるか、子供か等を特定することはできないので、検出された個人に応じた画質で撮影を行なうことはできない。
Further, the technique described in
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、顔を認識して登録されている個人の属性(例えば、年代、性別、人種等)情報を基に個人を自動的に特定し、その個人に最適の画質パラメータを自動設定してベストショット撮影を行なうことのできるカメラ、ベストショット撮影方法、およびプログラムの提供を目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and automatically identifies an individual based on personal attribute information (for example, age, sex, race, etc.) registered by recognizing a face. An object of the present invention is to provide a camera, a best shot photographing method, and a program capable of automatically setting the optimum image quality parameter for the individual and performing the best shot photographing.
上記課題を解決するために、請求項1に記載の発明のカメラは、被写体を撮像して画像を得る撮像手段と、前記撮像手段によって取得された画像内の人物を特定するための顔情報であって、該人物と他の人物との間の優先順位および該人物の累積撮影時間を含む顔情報、および該顔情報によって特定される個人の画質パラメータを記憶した記憶手段と、前記撮像手段によって撮像された画像を記録保存する画像記録手段と、前記撮像手段による撮像対象の画像を表示する画像表示制御手段と、前記撮像手段によって取得された画像から複数の人物の顔部分を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段によって検出された複数の人物の顔部分に各々対応する個人を前記記憶手段に記憶されている顔情報を基に特定する個人特定手段と、前記記憶手段から前記個人特定手段によって特定された各個人に対応する顔情報に含まれている優先順位を基に画質パラメータを取得する画質パラメータ取得手段と、前記画質パラメータ取得手段によって取得された画質パラメータを前記撮像手段の撮影パラメータとして撮像を実行させる撮像制御手段と、撮影するごとに前記顔情報によって特定される個人の前記累積撮影時間を更新する累積撮影時間更新手段と、前記累積撮影時間に基づいて前記優先順位を更新する取得優先順位更新手段と、を備えたことを特徴とする。 In order to solve the above problems, the camera of the first aspect of the present invention, an imaging means for obtaining an image by imaging a subject, in the face information for identifying a person in the acquired image by said image pickup means there, the priority and the face information including the cumulative recording time of the person thereof, and storage means for storing the image quality parameters of the person specified by the face information between the person and those of other persons, by the image pickup means Image recording means for recording and storing captured images, image display control means for displaying an image to be imaged by the imaging means, and face detection for detecting face portions of a plurality of persons from the images acquired by the imaging means It means, and personal identification means for identifying an individual respectively corresponding to the basis of the face information stored in the storage means in the face portion of the plurality of persons detected by the face detecting means, said storage hand Wherein the image quality parameter acquisition means for acquiring the image quality parameter based on the priority included in the face information corresponding to each individual identified, the image quality parameter acquired by the image quality parameter acquisition unit by the personal identification means from the An imaging control unit that executes imaging as an imaging parameter of the imaging unit, an accumulated imaging time update unit that updates the cumulative imaging time of an individual specified by the face information every time imaging is performed, and the above based on the accumulated imaging time And an acquisition priority order update means for updating the priority order.
また、請求項2に記載の発明では、新たな個人に対応する顔情報および/または画質パラメータを記憶手段に追加して記憶する追加手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載のカメラを提供する。
これにより、新たに個人を登録することができる。
Further, in the invention described in
As a result, a new individual can be registered.
また、請求項3に記載の発明では、記憶手段に記憶されている画質パラメータを任意に編集する編集手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載のカメラを提供する。
これにより、メモリに登録されている画質パラメータを任意に編集できるので、画質パラメータの修正や変更時等に登録しなおす手間がかからない。
According to a third aspect of the present invention, there is provided the camera according to the first aspect, further comprising editing means for arbitrarily editing the image quality parameter stored in the storage means.
As a result, the image quality parameters registered in the memory can be arbitrarily edited, so that there is no need to re-register when the image quality parameters are corrected or changed.
また、請求項4に記載の発明では、画質パラメータ取得手段は、個人特定手段によって特定された各個人に対応する顔情報にそれぞれ含まれている優先順位が最も高い人物の画質パラメータを記憶手段から取得することを特徴とする。
In the invention according to
また、請求項5に記載の発明では、 更に、個人特定手段によって特定された各個人の顔情報に含まれている優先順位を変更する優先順位変更手段を備え、画質パラメータ取得手段は、優先順位変更手段によって優先順位が変更された顔情報に関連付けられている画質パラメータを記憶手段から取得することを特徴とする。
Further, in the invention according to
また、請求項6に記載の発明では、画質パラメータ取得手段は、個人特定手段によって特定された各個人の画質パラメータを基にして所定の計算式で算出した値を撮影用の画質パラメータとして取得することを特徴とする。
In the invention according to
また、請求項7に記載の発明では、記憶手段は、顔情報と画質パラメータを単一レコードとして個人別に記憶してなることを特徴とする。
In the invention according to
また、請求項8に記載の発明では 記憶手段は、顔情報を記憶した顔情報レコードを個人別に記憶してなる顔情報記憶手段と、画質パラメータを記憶した画質パラメータレコードを記憶してなる画質パラメータ記憶手段からなり、顔情報記憶手段に記憶されている各個人の顔情報と画質パラメータ記憶手段に記憶されている画質パラメータは所定の関連付け情報で関連付けられている、ことを特徴とする。
In the invention according to
また、請求項9に記載の発明では、記憶手段は、顔情報を記憶した顔情報レコードを個人別に記憶してなる顔情報記憶手段と、人の属性を表す属性情報を記憶してなる属性情報記憶手段と、画質パラメータを記憶した画質パラメータレコードを記憶してなる画質パラメータ記憶手段からなり、顔情報記憶手段に記憶されている各個人の顔情報と画質パラメータ記憶手段に記憶されている画質パラメータは属性情報記憶手段に記憶されている属性情報によって関連付けられる、ことを特徴とする。
In the invention according to
また、請求項10に記載の発明では、属性情報を選択する属性情報選択手段を備え、画質パラメータ取得手段は、属性情報選択手段によって選択された属性情報を基に画質パラメータ記憶手段から個人特定手段によって特定された個人の画質パラメータを取得することを特徴とする。
The invention according to
また、請求項11に記載の発明では、顔情報は個人の顔の特徴情報を含み、顔検出手段は画像から検出した顔の特徴情報を抽出する手段を含み、個人特定手段は、顔検出手段によって検出された顔の特徴情報と顔情報に含まれている顔の特徴情報とを比較して類似度を判定する手段と、類似度の最も高い顔の特徴情報を備えた顔情報を取得して個人を特定する手段を含む、ことを特徴とする。
Further, in the invention described in
また、請求項12に記載の発明のベストショット撮影方法では、撮像時に取得される画像内の人物を特定するための顔情報であって、該人物と他の人物との間の優先順位および該人物の累積撮影時間を含む顔情報、および該顔情報によって特定される個人の画質パラメータを記憶したメモリを備えたカメラにおいて、撮像対象の画像を表示する工程と、被写体を撮像して画像を得る工程と、前記取得された画像から複数の人物の顔を検出する工程と、前記検出された複数の人物の顔部分に各々対応する個人を前記メモリ記憶されている顔情報を基に特定する工程と、前記メモリから前記特定された各個人に対応する顔情報に含まれている優先順位を基に画質パラメータを取得する工程と、前記取得された画質パラメータを撮影パラメータとして撮像を行ない、前記特定された個人に応じた画質の画像を得る工程と、前記撮像された画像を記録保存する工程と、撮影するごとに前記顔情報によって特定される個人の前記累積撮影時間を更新する工程と、前記累積撮影時間に基づいて前記優先順位を更新する工程と、を備えたことを特徴とする。 Further, in the best shot photographing method according to the twelfth aspect of the present invention , face information for specifying a person in an image acquired at the time of photographing, the priority order between the person and another person, and the person face information including the accumulated imaging time of a person, and a camera having a memory storing the image quality parameters of the person specified by the face information, obtaining and displaying an image of the imaging object, an image by imaging a subject A step of detecting faces of a plurality of persons from the acquired image, and a step of identifying individuals corresponding to the detected face portions of the plurality of persons based on the face information stored in the memory. If, and a step of acquiring the image quality parameter, the obtained image quality parameters and the imaging parameters based on the priority included in the face information corresponding to each person who is the specific from the memory Performs imaging, obtaining a quality image corresponding to the person who is the specific, a step of recording and storing the captured image, the cumulative recording time of person specified by the face information each time photographing A step of updating, and a step of updating the priority order based on the cumulative shooting time.
また、請求項13に記載の発明のプログラムでは、撮像時に取得される画像内の人物を特定するための顔情報であって、該人物と他の人物との間の優先順位および該人物の累積撮影時間を含む顔情報、および該顔情報によって特定される個人に最適な画質パラメータを記憶したメモリを備えたコンピュータに、被写体を撮像して画像を得る機能と、撮像対象の画像を表示する機能と、被写体を撮像して画像を得る機能と、前記取得された画像から複数の人物の顔を検出する機能と、前記検出された複数の人物の顔部分に各々対応する個人を前記メモリ記憶されている顔情報を基に特定する機能と、前記特定された個人の数を判定する機能と、前記判定の結果、特定された個人が一人の場合は前記メモリから前記特定された各個人に対応する顔情報に含まれている優先順位を基に画質パラメータを取得し、前記特定された個人が複数の場合は前記顔情報に含まれる取得優先順位を基に前記メモリから画質パラメータを取得する機能と、前記取得された画質パラメータを撮影パラメータとして撮像を行ない、前記特定された個人に応じた画質の画像を得る機能と、前記撮像された画像を記録保存する機能と、撮影するごとに前記顔情報によって特定される個人の前記累積撮影時間を更新する機能と、前記累積撮影時間に基づいて前記優先順位を更新する機能と、を実行させることを特徴とする。
In the program of the invention described in
本発明によれば、撮影時にフレーム内の画像から特定した人物の画質パラメータを自動設定して撮影するので、その人物の年代や性別等に応じた画質の画像を取得でき、更に、フレーム中に複数の人物が写っている場合は、各人物の累積撮影時間に応じて更新される各人物の優先度に基づいて撮影パラメータとして設定する画質パラメータを決定するので、フレーム内に複数の人物が写っている場合には、例えば累積撮影時間の最も多い人の画質パラメータを撮影パラメータとして自動設定できる。 According to the present invention, the image quality parameters of the person identified from an image in the frame during photographing because the photographing is automatically set, can obtain a quality image in accordance with the age and sex and the like of the person, further to the frame When there are multiple people, the image quality parameter to be set as the shooting parameter is determined based on the priority of each person updated according to the cumulative shooting time of each person. In such a case, for example, the image quality parameter of the person with the longest cumulative shooting time can be automatically set as the shooting parameter.
図1は、本発明に係るカメラの一実施例としてのデジタルカメラの外観を示す図であり、ここでは主として正面(図1(a))及び背面(図1(b))の外観を示す。デジタルカメラ100は、図1(a)に示すように正面側にストロボ発光部1と撮像レンズ(レンズ群)2を有している。また、デジタルカメラ100の背面には図1(b)に示すように、モードダイアル3、液晶モニタ画面4、カーソルキー5、SETキー6、ズームボタン7(Wボタン7−1、Tボタン7−2)等が設けられている。また、上面にはシャッターキー8、電源ボタン9が設けられている。なお、側部には図示されていないが、パーソナルコンピュータ(以下、パソコン)やモデム等の外部装置とUSBケーブルに接続する場合に用いるUSB端子接続部が設けられている。
FIG. 1 is a view showing the appearance of a digital camera as an embodiment of the camera according to the present invention, and here, mainly the appearance of the front (FIG. 1 (a)) and the back (FIG. 1 (b)) is shown. As shown in FIG. 1A, the
図2は、図1に示したデジタルカメラの電子回路構成の一実施例を示す図である。図2で、デジタルカメラ100は、基本モードである撮影モードにおいて、ズームレンズ12−1を移動させて光学ズーム動作を行わせるズーム駆動部11−1、フォーカスレンズ12−2を移動させて合焦動作を行わせるAF駆動部11−2、ズームレンズ12−1及びフォーカスレンズ12−2を含む撮像レンズ2を構成するレンズ光学系12、撮像素子であるCCD13、タイミング発生器(TG)14、垂直ドライバ15、サンプルホールド回路(S/H)16、A/D変換器17、カラープロセス回路18、DMA(Direct Memory Access)コントローラ19、DRAMインターフェイス(I/F)20、DRAM21、制御部22、VRAMコントローラ23、VRAM24、デジタルビデオエンコーダ25、表示部26、JPEG回路27、保存メモリ28、顔検出部29−1、顔認識部29−2、およびデータベース29−3、およびキー入力部30を備えている。
FIG. 2 is a diagram showing an embodiment of the electronic circuit configuration of the digital camera shown in FIG. In FIG. 2, the
撮影モードでのモニタリング状態においては、ズーム駆動部11−1は、光学ズーム指示があると制御部22からの制御信号に基づいて図示しないズームレンズ駆動モータを駆動してズームレンズ12−1を光軸に沿って前後に移動させることによりCCD13に結像させる画像の倍率そのものを変化させる。
また、AF駆動部11−2は図示しないフォーカスレンズ駆動モータを駆動してフォーカスレンズ12−2を移動させる。
そして、上記撮像レンズ2を構成する光学系12の撮影光軸後方に配置された撮像素子であるCCD13が、タイミング発生器(TG)14、垂直ドライバ15によって走査駆動され、一定周期毎に結像した光像に対応する光電変換出力を1フレーム分出力する。
In the monitoring state in the photographing mode, when there is an optical zoom instruction, the zoom drive unit 11-1 drives a zoom lens drive motor (not shown) based on a control signal from the
The AF drive unit 11-2 drives a focus lens drive motor (not shown) to move the focus lens 12-2.
Then, a
CCD13は被写体の二次元画像を撮像する固体撮像デバイスであり、典型的には毎秒数十フレームの画像を撮像する。なお、撮像素子はCCDに限定されずCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)などの固体撮像デバイスでもよい。
The
この光電変換出力は、アナログ値の信号の状態でRGBの各原色成分毎に適宜ゲイン調整された後に、サンプルホールド回路(S/H)16でサンプルホールドされ、A/D変換器17でデジタルデータ(画素)に変換され、カラープロセス回路18で画像補間処理及びγ補正処理を含むカラープロセス処理が行われて、デジタル値の輝度信号Y及び色差信号Cb、Crが生成され、DMA(Direct Memory Access)コントローラ19に出力される。
The photoelectric conversion output is appropriately gain-adjusted for each primary color component of RGB in the state of an analog value signal, sampled and held by a sample hold circuit (S / H) 16, and digital data by an A /
DMAコントローラ19は、カラープロセス回路18の出力する輝度信号Y及び色差信号Cb、Crを、同じくカラープロセス回路18からの複合(composite)同期信号、メモリ書き込みイネーブル信号、及びクロック信号を用いてDRAMインターフェイス(I/F)20を介してバッファメモリとして使用されるDRAM21にDMA転送する。
The
制御部22は、このデジタルカメラ100全体の制御動作を司るものであり、CPU若しくはMPU(以下、CPU)と、後述するようなベストショット撮影用のプログラムを含む該CPUで実行される動作プログラム等を記憶したフラッシュメモリ等のプログラム格納メモリ、及びワークメモリとして使用されるRAM等により構成され、上記輝度及び色差信号のDRAM21へのDMA転送終了後に、この輝度及び色差信号をDRAMインターフェイス20を介してDRAM21から読出し、VRAMコントローラ23を介してVRAM24に書込む。
The
制御部22は、また、キー入力部30からの状態信号に対応してフラッシュメモリ等のプログラム格納用メモリに格納されている各モードに対応の処理プログラムやメニューデータを取り出して、デジタルカメラ100の各機能の実行制御、例えば、本発明に基づくベストショット撮影動作や、光学ズーム時のズームレンズの動作制御や、電子ズームや、スルー表示、自動合焦、撮影、記録、及び記録した画像の再生・表示等の実行制御等や機能選択時の機能選択メニューの表示制御、設定画面の表示制御等を行う。
The
デジタルビデオエンコーダ25は、上記輝度及び色差信号をVRAMコントローラ23を介してVRAM24から定期的に読み出し、これらのデータを基にビデオ信号を生成して上記表示部26に出力する。
The
表示部26は、上述したように撮影モード時にはモニタ表示部(電子ファインダ)として機能するもので、デジタルビデオエンコーダ25からのビデオ信号に基づいた表示を行うことで、その時点でVRAMコントローラ23から取込んでいる画像情報に基づく画像をリアルタイムに液晶モニタ画面4に表示することになる。
As described above, the
制御部22は合焦指示に応じてその時点でCCD13から取込んでいる1フレーム分の輝度及び色差信号のDRAM21へのDMA転送の終了後、直ちにCCD13からのDRAM21への経路を停止し、記録保存の状態に遷移する。
In response to the focus instruction, the
この保存記録の状態では、制御部22がDRAM21に書込まれている1フレーム分の輝度及び色差信号をDRAMインターフェイス20を介してY、Cb、Crの各コンポーネント毎に縦8画素×横8画素の基本ブロックと呼称される単位で読み出してJPEG(Joint Photograph cording Experts Group)回路27に書込み、このJPEG回路27でADCT(Adaptive Discrete Cosine Transform:適応離散コサイン変換)、エントロピー符号化方式であるハフマン符号化等の処理によりデータ圧縮する。そして得た符号データを1画像のデータファイルとしてJPEG回路27から読出し、保存メモリ28に記録保存する。また、1フレーム分の輝度及び色差信号の圧縮処理及び保存メモリ28への全圧縮データの書込み終了に伴って、制御部22はCCD13からDRAM21への経路を再び起動する。
In this stored recording state, the
また、基本モードである再生モード時には、制御部22が保存メモリ28に記録されている画像データを選択的に読出し、JPEG回路27で画像撮影モード時にデータ圧縮した手順とまったく逆の手順で圧縮されている画像データを伸張し、伸張した画像データをVRAMコントローラ23を介してVRAM24に展開して記憶させた上で、このVRAM24から定期的に読出し、これらの画像データを元にビデオ信号を生成して表示部26で再生出力させる。
In the playback mode, which is the basic mode, the
上記JPEG回路27は複数の圧縮率に対応しており、圧縮率に対応させて記憶するモードには圧縮率の低い高解像度(一般に、高精細、ファイン、ノーマルなどと呼ばれる)に対応するモードと圧縮率の高い低解像度(一般にエコノミーなどと呼ばれる)モードがある。
また、高画素数から低画素数にも対応している。例えば、SXGA(1600×1200)、XGA(1024×786)、SVGA(800×600)、VGA(640×480)、QVGA(320×240)等と呼ばれる記録画素サイズがある。
The
It also supports high to low pixel counts. For example, there are recording pixel sizes called SXGA (1600 × 1200), XGA (1024 × 786), SVGA (800 × 600), VGA (640 × 480), QVGA (320 × 240) and the like.
保存メモリ28は、内蔵メモリ(フラッシュメモリ)やハードディスク、あるいは着脱可能なメモリカード等の記録媒体からなり画像データや撮影情報等を保存記録する。
The
顔検出部29−1は、1フレーム分の画像から顔(顔領域)を検出し、顔の特徴データ(図4(b)参照)を抽出する。顔が複数あった場合、つまり、フレーム内に複数の顔が写っている場合は複数の人物の顔をそれぞれ検出し、それぞれの顔の特徴データを抽出する。顔の検出方法は公知の方法を用いることもできる。例えば、前述した特許文献1(特開2003−274271号公報)に記載の技術や特開2000―30033号公報に記載の技術のようにフレーム中から人物の顔領域を検出する技術等を適宜採用することができる。なお、この顔検出処理のために専用の回路を設けても良いし制御部22で顔検出用プログラムを実行させるようにしてもよい。
The face detection unit 29-1 detects a face (face area) from an image for one frame, and extracts face feature data (see FIG. 4B). When there are a plurality of faces, that is, when a plurality of faces are captured in the frame, the faces of a plurality of persons are detected, and feature data of each face is extracted. A known method can also be used as the face detection method. For example, the technique described in Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 2003-274271) or the technique described in Japanese Patent Laid-Open No. 2000-30033 is used as appropriate. can do. A dedicated circuit may be provided for the face detection process, or the
顔認識部29−2は顔検出部29−1で抽出された顔の特徴データとデータベース29−3の顔認識テーブルの顔認識レコードに記憶されている特徴データと比較して類似度を判定し、検出された顔がどの個人の顔であるかを特定する(つまり、個人を特定する)。類似度の判定には、例えば、検出した顔の特徴データと登録済みの人物の顔の特徴データの差分から距離(距離自乗平均)を求め、距離が所定閾値以下の場合に類似度が高い(若しくは一致している)と判定することができる。 The face recognition unit 29-2 determines the similarity by comparing the face feature data extracted by the face detection unit 29-1 with the feature data stored in the face recognition record of the face recognition table of the database 29-3. , Identify which individual's face the detected face is (that is, identify the individual). For the determination of the similarity, for example, a distance (root mean square) is obtained from the difference between the detected facial feature data and the registered human facial feature data, and the similarity is high when the distance is equal to or less than a predetermined threshold ( Alternatively, it can be determined that they match.
データベース29−3は、個人の顔認識データや画質パラメータ等からなる顔認識レコードを複数記憶してなる顔認識テーブルや照合用画像データを格納してなり、顔認識部29−2によって参照される(例えば、図3、図4参照)。データベース29−3はまたユーザのキー入力操作によって新規登録、調整、または削除等の更新が可能である。 The database 29-3 stores a face recognition table in which a plurality of face recognition records including personal face recognition data and image quality parameters are stored, and collation image data, and is referenced by the face recognition unit 29-2. (For example, see FIGS. 3 and 4). The database 29-3 can also be updated such as new registration, adjustment, or deletion by a user key input operation.
キー入力部30は、上述したモードダイアル3、カーソルキー5、SETキー6、ズームボタン7(Wボタン7−1、Tボタン7−2)、シャッターキー8、および電源ボタン9と、それらのキーが操作されると操作されたキーの操作信号を生成して制御部22に送出するキー処理部(図示せず)等から構成されている。
The key input unit 30 includes the
モードダイアル3は撮影モードや再生モードの選択を行うものである。ユーザはモードダイアル3を操作して、(静止画)通常撮影モード、マクロ撮影モード、連写モード、速写モード、・・、動画撮影モード、・・・等の撮影モードを選択することができる。
The
カーソルキー5はモード設定やメニュー選択等に際して液晶モニタ画面4に表示されるメニューやアイコン等をカーソルでポイント(指定)する際に操作するキーであり、カーソルキー5の操作によりカーソルを上下又は左右に移動させることができる。また、SETキー6はカーソルキー5によってカーソル表示されている項目を選択設定する際に押されるキーである。またSETキー6を確認キーとして用いることもできる。
The
ズームボタン7は、ズーム操作に用いられ、光学ズームの場合はズームボタン7(Wボタン7−1またはTボタン7−2)の操作に対応してズームレンズ(可変焦点距離レンズ)12−1がワイド側またテレ側に移動されズームボタン7の操作に対応してズーム値が決定され、ズーム値の変化に追従して画角が実際に変化し、液晶モニタ画面4にはワイド(広角)画像又はテレ(望遠)画像が表示される。
The
シャッターキー8は、撮影時にレリーズ操作を行うもので、2段階のストロークを有しており、1段目の操作(半押し状態)でオートフォーカス(AF)と自動露出(AE)を行わせるための合焦指示信号を発生し、2段目の操作(全押し状態)で撮影処理を行うための撮影指示信号を発生する。また、本実施形態ではシャッターキー8の半押し操作によりベストショット撮影モードの実行を開始するものとする。
The
図3はデータベース29−3の構造の一実施例を示す図であり、データベース29−3は個人の名前や顔の特徴データや、照合用顔画像を取り出すためのポインタや画質パラメータ等を登録した顔認識レコードを複数記憶してなる顔認識テーブル40と、認識対象人物のベストショットシーンの顔画像(圧縮画像データ)を登録した照合画像データ50等を記憶してなる。なお、データベース29−3は実施例では保存メモリの所定領域に格納するものとしたが、データベース29−3用の専用メモリを設けるようにしてもよい。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the structure of the database 29-3. The database 29-3 registers personal names, facial feature data, pointers for extracting collation face images, image quality parameters, and the like. It stores a face recognition table 40 that stores a plurality of face recognition records,
図4は顔認識テーブル40の構造の一実施例を示す図であり、顔認識テーブル40は図4(a)に示すように、顔認識レコードを識別するための個人IDを記憶する個人ID欄41、名前を記録する名前欄42、優先度を記録する優先度欄43、顔の特徴データを記録する特徴データ欄44、照合画像ポインタを記憶する照合画像ポインタ欄45等を含む顔認識データ欄とシャープネスを記憶するシャープネス欄46、彩度を記憶する彩度欄47、コントラストを記憶するコントラスト欄48、フィルターを記憶するフィルター欄49等を含む画質パラメータ欄を含む顔認識レコードを複数記憶してなる。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the structure of the face recognition table 40. As shown in FIG. 4A, the face recognition table 40 stores a personal ID field for storing a personal ID for identifying a face recognition record. 41, a face recognition data field including a
特徴データ欄44は、更に、図4(b)に示すように顔の各部位(目、鼻、口、耳、額顎、・・・等)の位置を記憶する位置欄44−1や各部位のサイズを記憶するサイズ欄44−2、各部分の角度を記憶する角度欄44−3、顔の各部位間の相対関係例えば、左右の目の間隔や、顔の横サイズとの比率等)を記憶する相対関係欄44−4等を示すデータからなり、顔認識部29−2で抽出した各特徴データと比較され類似判定される。照合用画像ポインタ45は個人の顔画像を記憶した照合用画像データの格納先の先頭アドレスであり、顔認識部29−2が顔検出部29−1で抽出した顔の特徴データと特徴データ欄44に記憶されている特徴データとの比較結果により特定した個人の顔をユーザが確認する際に名前欄42に記憶されている名前と共に特定された個人を示す顔画像として用いたり、撮影の際にベストショットシーンとして表示する画像(図5参照)として用いることができる。
The
特定された個人の顔をユーザが確認する場合は、ユーザは表示されている個人の顔と、顔認識の結果表示する照合用画像を見て正否を判断することができる。なお、同じ人物について類似度が所定の閾値以上の顔認識レコードが複数ある場合はユーザは類似度の高い順に順次表示させて正否を選択できる。 When the user confirms the identified individual face, the user can determine whether the person is correct by looking at the displayed individual face and the matching image displayed as a result of the face recognition. In addition, when there are a plurality of face recognition records having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold for the same person, the user can sequentially display the items in the descending order of the similarity and select right or wrong.
撮影時に、顔検出部29−1がフレーム内の画像の人物の顔を検出し、顔の特徴データを抽出すると、顔認識部29−2は抽出された特徴データをデータベース29−3の顔認識テーブル40を構成する各顔認識レコードの特徴データ欄44に記憶されている特徴データと比較し、類似度の最も大きな顔認識レコードに登録されている個人を検出された顔の人物として特定する。そして、その顔認識レコードに登録されている画質パラメータ値(図4の例では、シャープネス46〜フィルター49欄に記憶されている値)を撮影パラメータとして設定し、撮影を実行することにより、特定された個人に応じた画質の画像を得ることができる。
When the face detection unit 29-1 detects the face of the person in the image in the frame and extracts the facial feature data during shooting, the face recognition unit 29-2 recognizes the extracted feature data in the database 29-3. Compared with the feature data stored in the
図4の顔認識テーブル40(つまり、図4の名前欄42〜フィルター欄49)に個の認識データおよび品質データが登録されていると、図5に示すように、ベストショットシーンのシーン選択画面50には顔認識テーブル40に関連付けられて登録されている照合用画像がはめ込まれて表示される(図示の例では「ゆう太」51)に1:1対応できるベストショットシーンを形成して表示するようにすることができる。このベストショットシーンはカーソルキー5の操作により選択可能であり、例えば、カーソルキー5を下方(↓)操作すると次のベストショットシーンを表示できる。また、カーソルキー5を上方(↑)操作すると前回のベストショットシーンを表示できる。更に、SETキー6を操作すると表示されているベストショットシーンが選択される。
When pieces of recognition data and quality data are registered in the face recognition table 40 of FIG. 4 (that is, the
図5のベストショットシーン50を選択した後に、顔検出部29−1がフレーム内で図6に示すような人物61の顔を検出し、顔の特徴データを抽出すると、顔認識部29−2は抽出された特徴データをデータベース29−3の顔認識テーブル40の特徴データ44欄に記憶されている特徴データと比較し、類似度の最も大きな顔認識テーブルの人物(この場合は「ゆう太」)を検出された顔の人物61として特定する。そして、顔認識テーブル40に登録されている「ゆう太」の画質パラメータが読み出され、撮影を実行するとその画質パラメータで撮影される。また、「ゆう太」以外の人物が検出された場合は「ゆう太」の画質パラメータでは撮影されない。つまり、その人物の顔認識テーブルが登録されている場合にはその人物の画質パラメータで撮影されるが、登録されていない場合は個人に最適の画質で撮影することはできない。
After selecting the
また、フレーム内に複数の人物像が写っており、図7に示すように顔検出部29−1がそれぞれの人物の顔画像111、112、113を検出して特徴データを抽出し、更に、顔認識部29−2でそれら複数の人物(「キヨおばあちゃん」、「ゆう太」、「真紀子」)を特定できた場合は、顔認識レコードの優先度欄43に登録されている優先度のうち優先度が最も高いと判定される人物の画質パラメータが読み出される。図7の例では、優先度は図4から明らかなように、「ゆう太」>「真紀子」、「キヨおばあちゃん」であり、「ゆう太」の優先度が最も高いので撮影の際には「ゆう太」の画質パラメータが撮影パラメータとして自動的に設定され撮影される。
Further, a plurality of human images are shown in the frame, and as shown in FIG. 7, the face detection unit 29-1 detects the
なお、複数の人物が写っているフレームにおいて複数の人物を特定した場合に、図7に示した例では優先度が一番高い人物の画質パラメータを用いるようにしたが、それら複数の人物の優先度の値を基に算出した偏らない画質(例えば、平均的画質)で撮影する手段を設けるようにしてもよい。また、図8に示すように優先するか優先度の値を基に算出した平均するかの選択メニュー114を画面の所定の位置に表示して、ユーザが選択できるようにしてもよい。また、上位何人かの優先度の平均化といった折衷的方法で画質を求めるようにしてもよい。図8の例で、ユーザが選択メニュー114のうち、「一人を優先する」を選択すると優先度が一番高い人物の画質パラメータを用いて撮影され、「画質を平均化する」を選択すると、各画質パラメータの平均値、例えば、複数の人物を3人とすると、3人の各画質パラメータの値の平均値を用いて撮影が行なわれることになる。
When a plurality of persons are specified in a frame in which a plurality of persons are shown, the image quality parameter of the person with the highest priority is used in the example shown in FIG. There may be provided means for photographing with a non-biased image quality (for example, average image quality) calculated based on the degree value. Further, as shown in FIG. 8, a
また、複数の人物が写っているフレームにおいて複数の人物を特定した場合に、図9に示すように、先ず、優先度が一番高い人物(この例では、「ゆう太」)が優先される旨を表示し、ユーザが確認操作(例えば、SETキー6の押し下げ)を行うとその画質パラメータを用いるが、ユーザが変更操作(例えば、カーソルキー5による人物指定)により画質を優先させる人物を変更し、その人物の画質パラメータを用いて撮影するように構成してもよい。なお、図9で矢印151は矢印の方向にある顔の人物に優先させるようにユーザが変更したことを意味する。 In addition, when a plurality of persons are specified in a frame in which a plurality of persons are shown, first, the person with the highest priority (in this example, “Yuta”) is given priority as shown in FIG. When the user performs a confirmation operation (for example, pressing down the SET key 6), the image quality parameter is used, but the user changes the person whose image quality is prioritized by the change operation (for example, person designation by the cursor key 5). However, it may be configured to shoot using the image quality parameter of the person. In FIG. 9, an arrow 151 means that the user has made a change so as to give priority to the face person in the direction of the arrow.
図10は本発明に係るベストショット撮影時の制御部22による制御動作例を示すフローチャートである。このフローチャートはデジタルカメラ100に本発明のベストショット撮影機能を実現させるためのプログラムを説明するためのものである。
以下に示す処理は基本的に制御部22が予めフラッシュメモリ等のプログラムメモリに記憶されたプログラムに従って実行する例で説明するが、全ての機能をプログラムメモリに格納する必要はなく、必要に応じて、その一部若しくは全部をネットワークを介して受信して実現するようにしてもよい。以下、図1〜図9に基いて説明する。なお、図10に示すフローチャートでは、シャッターキー8の半押しでステップS3以降の顔認識によるベストショット撮影を開始し、優先度の高い一人に画質を最適化して撮影する場合(図6、図7、図9)を例として説明する。
FIG. 10 is a flowchart showing an example of a control operation performed by the
The processing shown below is basically explained by an example in which the
ユーザによるモードダイアル3の操作により顔認識ベストショット撮影モードが選択されると(ステップS1)、制御部22はキー入力部30からの信号を調べてシャッターキー7が半押し操作されたか否かを判定し、シャッターキー7が半押しされた場合はステップS4に進み、そうでない場合はステップS16に進む(ステップS2)。
When the face recognition best shot shooting mode is selected by the operation of the
シャッターキー8が半押しされると、制御部22はデータベース29−3の顔認識テーブル40の名前欄42に記憶されている名前と照合用画像ポインタ欄45に記憶されている照合用画像ポインタを取り出し、更に、データベース29−3から照合用画像ポインタに対応する照合用画像(圧縮ファイル)を取り出して出してJPEG回路27で伸張処理を施して所定のベストショットフォーマットに名前と共にはめ込んでベストショットシーン(図5参照)を表示し、ユーザに確認を促す(ステップS3)。
When the
ユーザは表示されたベストショットシーンでよい場合は確認操作(例えば、SETキー6の押し下げ)を行い、そうでない場合はカーソル操作を行って次のシーンを表示する動作を繰り返すので、制御部22はキー入力部30からの信号を調べ、確認操作があった場合は顔認識ベストショットが有効(つまり、顔認識ベストショット可能)と判定してステップS5に進み、カーソル操作がなされた場合はカーソル操作に応じて顔認識テーブル40から次の顔認識レコードに記憶されている名前および照合用画像ポインタを取り出して、ベストショットシーンの生成、表示を行う。また、所望の人物の顔認識レコードが顔認識テーブル40中に登録されていなかった場合は顔認識ベストショットが有効でない(つまり、顔認識ベストショット可能でない)と判定してステップS16に進む(ステップS4)。 The user performs a confirmation operation (for example, pressing down the SET key 6) if the displayed best shot scene is acceptable, and otherwise performs a cursor operation to repeat the operation of displaying the next scene. The signal from the key input unit 30 is examined, and if there is a confirmation operation, it is determined that the face recognition best shot is valid (that is, the face recognition best shot is possible) and the process proceeds to step S5. Accordingly, the name and collation image pointer stored in the next face recognition record are extracted from the face recognition table 40, and the best shot scene is generated and displayed. If the face recognition record of the desired person is not registered in the face recognition table 40, it is determined that the face recognition best shot is not valid (that is, the face recognition best shot is not possible), and the process proceeds to step S16 (step S16). S4).
制御部22はその時点のズーム値に対応した焦点距離でAE処理を実行し、光学系12からの被写体像を基にCCD13〜カラープロセス回路18を経て画像データを得ると共に自動ホワイトバランス(AWB)処理により光源の色に対応したホワイトバランスになるようにカラープロセス回路18で調整を施した上で、DMAコントローラ19及びDRAMインターフェイス(I/F)20を介してDRAM21にDMA転送し、DRAM21に取り込んだ画像データから画素数を間引いたビデオスルー画像データでVRAM27を書き換えて表示部26の液晶モニタ画面4にスルー表示する(ステップS5)。
The
ユーザはスルー表示されている画像に対し、フレーミングを行って好適な構図の画像を画面内に収めるように試みるので、制御部22はフレーミング中の画像からサンプリング用画像(1フレーム分の静止画像)をDRAM21に取り込み(ステップS6)、顔検出部29−1を制御して取り込んだサンプリング画像から顔を検出させ、検出した顔の特徴データを抽出させると共に(ステップS7)、検出した顔の数(=人数)を取得してRAMに保持(一時記憶)する(ステップS8)。なお、人物が映っていても顔検出部29−1で顔が検出できない人物は人数としてカウントされない。また、図示していないが、ステップS3〜S15の間でオートフォーカス処理が並行的に実行されるものとする。
Since the user attempts to frame an image with a suitable composition within the screen by displaying the through-displayed image, the
制御部22はカウンタnに1をセットしてから(ステップS9)、顔認識部29−2を制御して顔認識処理を実行させ、上記ステップS7で抽出した特徴データと顔認識処理データ40の顔認識レコードの特徴データ欄44に記憶されている特徴データとを順次比較し、類似度が最も高い特徴データを記憶している顔認識レコードをステップS7で検出された顔(=人物)のうちのk番目の顔(k番目の人物)の顔認識レコードとして取得し(ステップS10)、カウンタnに1を加えてから(ステップS11)、カウンタnの値と上記ステップS8で取得した人数とを比較し、カウンタnの値が人数を超える場合は、検出された全ての顔について顔認識処理が終わったものとしてステップS13に進み、そうでない場合は次の顔の顔認識処理を実行するためにステップS10に戻る(ステップS12)。なお、上記ステップS10で取得した顔認識レコードはレコードそのものをRAMに保持しておくようにしてもよいが、レコードID(=図4の例では、個人ID欄41に記憶されているID)をRAMに保持しておくことが望ましい。
After setting 1 to the counter n (step S9), the
検出された顔の全てについて顔認識処理が終わると、制御部22は上記ステップS10で取得した各顔認識レコードの優先度欄43に記憶されている優先度を比較し、最も高い優先度が記憶されている顔認識レコードを優先レコードとして取得する(ステップS13)。
When the face recognition processing is completed for all the detected faces, the
次に、取得された優先レコード(顔認識レコード)の画質パラメータを取り出しての撮影パラメータとして設定する(ステップS14)。画質パラメータとして、図4ではシャープネス、彩度、コントラスト、フィルターを例示したが、画質パラメータはこれらに限定されない。 Next, the image quality parameter of the acquired priority record (face recognition record) is extracted and set as a shooting parameter (step S14). As the image quality parameter, sharpness, saturation, contrast, and filter are illustrated in FIG. 4, but the image quality parameter is not limited to these.
制御部22はその時点のズーム値に対応した焦点距離でAE処理を実行し、光学系12からの被写体像を取り込んでCCD13〜カラープロセス回路18を経て画像データを得ると共に自動ホワイトバランス(AWB)処理により光源の色に対応したホワイトバランスになるようにカラープロセス回路18で上記設定された撮影パラメータで調整を施した上で、DMAコントローラ19及びDRAMインターフェイス(I/F)20を介してDRAM21にDMA転送し、DRAM21に取り込んだ画像データから画素数を間引いたビデオスルー画像データでVRAM27を書き換えて表示部26の液晶モニタ画面4にスルー表示する。また、この際、優先度が最も高い人物の顔を明示するよう顔カーソルを表示してユーザが他の人物の顔を選択できるようにする。顔カーソルで他の人物の顔が選択された場合はその顔に対応する顔認識レコードが優先レコードとなる(ステップS15)。
The
ユーザは上記ステップS15で他の人物の顔を選択しない場合は撮影を行なうためにシャッターキー8を全押しするので、制御部22はキー入力部30からの信号を調べ、シャッターキー8が全押しされた場合はステップS17に進み、そうでない場合はステップS14に戻る(ステップS16)。つまり、ステップS15で顔カーソルで他人の顔を選択した場合は選択された顔に対応する顔認識レコードが優先レコードになるので、ステップS14では選択された人物用の画質パラメータをその優先レコードから取り出して撮影パラメータとして設定することになる。
If the user does not select another person's face in step S15, the user fully presses the
シャッターキー8が全押しされた場合は、その時点で直ちにCCD13からのDRAM21への経路を停止してスルー画像取得時とは異なる本撮影時のCCD駆動方式への切替を実行して上記設定された撮影パラメータを基に調整された画像データを取り込み、JPEG回路26で画像圧縮処理を施し、この圧縮データからなる画像ファイルを保存メモリ28に記録し、1フレーム分のベストショット撮影処理を終了する(ステップS17)。
When the
上記図10に示したフローチャートによれば、フレーム中の人物の顔を検出して、個人を特定し、データベースに予め登録されている個人用画質パラメータを用いて撮影することができるので、個人の年代や性別に応じた画質の画像を撮影することができる。また、フレーム中に複数の人物が写っている場合はその中で最も優先度の高い人の画質パラメータを撮影パラメータとして設定して撮影するので、最もよく撮影したい人物を最もよい画質で撮影した画像を得ることができる。 According to the flowchart shown in FIG. 10, the face of a person in a frame can be detected, an individual can be identified, and photographing can be performed using personal image quality parameters registered in advance in the database. You can shoot images with image quality according to age and gender. Also, if there are multiple people in the frame, the image quality parameter of the person with the highest priority is set as the shooting parameter. Can be obtained.
(変形例1)
上記図10に示したフローチャートではフレーム中に複数で顔を認識した場合は優先度の高い一人の画質を用いてその人物の顔を最適画質で撮影する場合を例としたが、認識された顔に対応する顔認識レコードに記憶されている各画質パラメータの平均値をそれぞれ算出し、算出された平均値を用いて撮影するようにしてもよい。この場合は、例えば、図10のステップS13を、「検出された顔の全てについて顔認識処理が終わると、制御部22は上記ステップS10で取得した各顔認識レコードの優先度欄43に記憶されている各画質パラメータを取り出し、」とし、ステップS14を、「次に、取り出した各画質パラメータの平均値をそれぞれ算出し、算出された平均値を撮影パラメータとして設定する」とすればよい。例えば、図8で、ユーザが選択メニュー114のうち、「画質を平均化する」を選択した場合は、各画質パラメータの平均値、例えば、複数の人物を3人とすると、3人のシャープネス値の平均値、彩度の平均値、コントラストの平均値、フィルターの平均値、・・を用いて撮影が行なわれることとなる。
(Modification 1)
In the flowchart shown in FIG. 10 above, when a plurality of faces are recognized in a frame, an example of shooting a person's face with optimum image quality using the image quality of one person with high priority is shown as an example. Alternatively, the average value of each image quality parameter stored in the face recognition record corresponding to may be calculated, and shooting may be performed using the calculated average value. In this case, for example, step S13 in FIG. 10 is changed to “When the face recognition processing is completed for all the detected faces, the
図3に示したデータベース29−3では顔認識テーブル40は1レコード=1人であり、且つ一人一人に対して単独に画質パラメータが設定されているデータ構造をなしていたが、データベース29−3の構造は、図11(a)、(b)に示すように個人を特定するための顔認識テーブルと画質パラメータが独立した形式でもよい。
図11はデータベース29−3の構造の他の実施例を示す図であり、図11(a)は顔認識テーブル60と国籍別の画質パラメータテーブル90−1〜90−N、および照合用画像データ50を格納するようにした例、図11(b)は顔認識テーブル70、国籍/キーワードテーブル80、画質パラメータテーブル90、および照合用画像データ50を格納するようにした例である。以下、図12(a)のようにデータベース29−3を構成した例について下記変形例2で説明し、図12(b)のようにデータベース29−3を構成した例について変形例3で説明する。
In the database 29-3 shown in FIG. 3, the face recognition table 40 has a data structure in which one record = 1 person and an image quality parameter is individually set for each person. As shown in FIGS. 11A and 11B, the structure may be a format in which the face recognition table for identifying an individual and the image quality parameters are independent.
FIG. 11 is a diagram showing another embodiment of the structure of the database 29-3. FIG. 11A shows the face recognition table 60, the image quality parameter tables 90-1 to 90-N for each nationality, and the matching image data. FIG. 11B shows an example in which the face recognition table 70, nationality / keyword table 80, image quality parameter table 90, and
(変形例2)
図12は顔認識テーブル60および国籍別の画質パラメータテーブル90−1〜90−Nの構造の一実施例を示す図であり、国籍=JP(日本)の場合を示す。顔認識テーブル60は本発明の顔情報記憶手段に相当し、図12(a)に示すように、個人IDを記憶する個人ID欄61、名前を記録する名前欄62、優先度を記録する優先度欄63、顔の特徴データを記録する特徴データ欄64、照合画像ポインタを記憶する照合画像ポインタ欄65等を含む個人顔認識テーブル欄と国籍IDを記憶する国籍欄66および画質IDを記憶する画質ID欄67からなる。特徴データ欄64の構造は図4に示した顔認識テーブル40の特徴データ欄44の構造と同様でよい。国籍欄66および画質ID欄67に記憶された国籍IDおよび画質IDは参照用IDである。
(Modification 2)
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the structure of the face recognition table 60 and the image quality parameter tables 90-1 to 90-N for each nationality, and shows the case where nationality = JP (Japan). The face recognition table 60 corresponds to the face information storage means of the present invention. As shown in FIG. 12A, a
また、国籍別の画質パラメータテーブル90−1(〜90−N)は本発明の画質パラメータ記憶手段に相当し、画質IDを記憶する画質ID欄91シャープネスを記憶するシャープネス欄92、彩度を記憶する彩度欄93、コントラストを記憶するコントラスト欄94、フィルターを記憶するフィルター欄95、フラッシュの強度を記憶するフラッシュ欄96等を含む画質パラメータレコードを複数記憶してなる。フラッシュ欄96を設けたことにより撮影時に人種等によって異なる顔色に応じた照明パラメータ(フラッシュの強度)を自動設定できるので国籍(人種)が異なっても最適な画質の画像を撮影することができる。また、一度登録した画質パラメータは再び流用登録ができるので、人が増えるたびに顔認識テーブルに画質パラメータを設定する手間を省くことができる。画質IDは画質パラメータテーブル90−1〜90−N等の参照IDである。
The nationality-specific image quality parameter table 90-1 (-90-N) corresponds to the image quality parameter storage means of the present invention. The image
図13は変形例2に係わるベストショット撮影時の制御部22による制御動作例を示すフローチャートであり、ステップS1〜S13、およびステップS15〜S17の動作は図10に示したフローチャートのステップS1〜S13、およびステップS15〜S17の動作と同様である。
図13において、ステップS13(図10参照)で優先レコード(最も優先度の高い顔認識レコード)が選択されると、制御部22はその画質ID欄67に記憶されている画質IDをキーとして画質パラメータテーブル90−1の画質ID欄91をサーチし(ステップS14−1)、画質IDが一致した画質パラメータレコードに記憶されている各画質パラメータを取り出して撮影パラメータとして設定し、ステップS15に進む(ステップS14−2)。
FIG. 13 is a flowchart showing an example of the control operation by the
In FIG. 13, when a priority record (a face recognition record with the highest priority) is selected in step S13 (see FIG. 10), the
(変形例3)
図14は顔認識テーブル70、キーテーブル80、および画質パラメータテーブル90の構造の一実施を示す図である。顔認識テーブル70は図14(a)に示すように、個人IDを記憶する個人ID欄71、名前を記録する名前欄72、優先度を記録する優先度欄73、顔の特徴データを記録する特徴データ欄74、照合画像ポインタを記憶する照合画像ポインタ欄75、および国籍/キーワードテーブル80の国籍/キーワードレコードとの対応付けを規定するIDを記憶した補助ID欄76からなる。特徴データ欄74の構造は図4に示した顔認識テーブル40の特徴データ欄44の構造と同様でよい。補助IDは国籍/キーワードテーブル80を検索するために用いられる。
国籍/キーワードテーブル80は本発明の属性情報記憶手段に相当し、特定された個人の国籍の画質パラメータテーブル90を検索するための検索用キーテーブルであり、補助ID欄81、国籍を記憶した国籍欄82、キーワード83、および画質IDを記憶した画質ID欄84からなるキーワードレコードを複数記憶してなる。なお、国籍およびキーワードは本発明の属性情報に相当する。
画質パラメータテーブル90の構造は、図12(b)に示した国籍別の画質パラメータテーブル90−1〜90−Nの構造と同様でよい。
このように構成することにより、データベース29−3に新たにテーブルデータを追加したり、テーブルデータを更新する際の手間が大幅に削減される。
(Modification 3)
FIG. 14 is a diagram showing an embodiment of the structure of the face recognition table 70, the key table 80, and the image quality parameter table 90. As shown in FIG. 14A, the face recognition table 70 records a
The nationality / keyword table 80 corresponds to the attribute information storage means of the present invention, and is a search key table for searching the image quality parameter table 90 of the specified individual nationality. The
The structure of the image quality parameter table 90 may be the same as the structure of the image quality parameter tables 90-1 to 90-N for each nationality shown in FIG.
By configuring in this way, the trouble of adding new table data to the database 29-3 or updating the table data is greatly reduced.
図15は上記図11(b)に示した構造のデータベース29−3を用いる場合の国籍/キーワード選択画面の一実施例を示す図であり、図15(a)は国籍選択ウインドウ、図15(b)はキーワード選択ウインドウである。ユーザは、先ず、国籍選択ウインドウ151で先ず国籍名をカーソル操作等によって選択し、次に表示されるキーワード選択ウインドウ152で個人の年代層や性別等を連想させるキーワードをカーソル操作等によって選択すると、画質パラメータテーブルからフレーム内で特定された顔の人物に最適な画質パラメータレコードが読み出され、画質パラメータとして自動的に設定される。 FIG. 15 is a view showing an embodiment of the nationality / keyword selection screen when the database 29-3 having the structure shown in FIG. 11B is used. FIG. 15A is a nationality selection window, and FIG. b) is a keyword selection window. When the user first selects a nationality name in the nationality selection window 151 by a cursor operation or the like, and selects a keyword reminiscent of an individual's age group or gender in the keyword selection window 152 to be displayed next, the user selects the image quality. An image quality parameter record optimum for the face person specified in the frame is read from the parameter table and automatically set as the image quality parameter.
図16は変形例3に係わるベストショット撮影時の制御部22による制御動作例を示すフローチャートであり、ステップS1〜S13、およびステップS15〜S17の動作は図10に示したフローチャートのステップS1〜S13、およびステップS15〜S17の動作と同様である。
図16において、ステップS13(図10参照)で優先レコードが選択されると、制御部22は優先レコードとされた顔認識レコードの補助ID欄76に記憶されている補助IDをキーとして国籍/キーワードテーブル80の補助ID欄81をサーチして(ステップS14−1)、補助IDが一致した国籍/キーワードレコードを取り出してRAMに保持する(ステップS14−2)。補助IDが一致した国籍/キーワードレコードは1個とは限られず、複数存在する場合もある。
FIG. 16 is a flowchart showing an example of the control operation by the
In FIG. 16, when a priority record is selected in step S13 (see FIG. 10), the
次に、制御部22は、液晶モニタ画面4の所定領域に図15に示したような国籍選択ウインドウ151を開いてユーザによる選択を促し(ステップS14−3)、ユーザが国籍を選択すると、更にキーワード選択ウインドウ152を開いてユーザの選択を促す(ステップS14−4)。
Next, the
制御部22は、選択された国籍+キーワードで上記ステップS14−2でRAMに保持した国籍/キーワードレコードを調べ、国籍+キーワードが一致した国籍/キーワードレコードの画質ID欄84に記憶されている画質IDをキーとして画質パラメータテーブル90をサーチし(ステップS14−5)、画質IDが一致した画質パラメータレコードを取り出して撮影パラメータとして設定し、ステップS15に進む(ステップS14−6)。
The
(変形例4)
図17は変形例4に係る顔認識テーブルの構造の一実施例を示す図である。上述した図4、図12、および図14の顔認識テーブルの優先度欄に記憶される優先度は手動のみで設定するように構成してもよいが、手動設定と共にその個人の撮影頻度に応じて優先度を更新するようにしてもよい。
具体的には、顔認識テーブル170を図示のように、個人IDを記憶する個人ID欄171、名前を記録する名前欄172、優先度を記録する優先度欄173、顔の特徴データを記録する特徴データ欄175、照合画像ポインタを記憶する照合画像ポインタ欄176、および補助ID欄177の他に、撮影回数数の累計を記憶する累計撮影回数欄174を設けた顔認識レコードを複数記憶してなるように構成し、図10のフローチャートのステップS17の撮影処理の後段若しくは前段に、ステップS14で優先レコードとした顔認識レコードの累計撮影回数欄174に1を加えるステップと、個人の撮影頻度を記録し、累計撮影回数欄174に記憶されている累積撮影回数に応じて優先度を更新するステップを設けるようにすればよい。図示の例で、キヨおばあさんは現在の優先度は3位であるが、キヨおばあさんの撮影回数が他の者に比べて多ければ累計撮影回数が多くなり、ランクアップする。
(Modification 4)
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the structure of a face recognition table according to the fourth modification. The priority stored in the priority column of the face recognition table of FIGS. 4, 12, and 14 described above may be configured to be set only manually, but according to the manual setting and the shooting frequency of the individual. The priority may be updated.
Specifically, as shown in the figure, the face recognition table 170 records a personal ID column 171 for storing a personal ID, a name column 172 for recording a name, a priority column 173 for recording a priority, and facial feature data. In addition to the feature data field 175, the collation
なお、上記変形例4では撮影回数に応じて優先度を更新するようにしたが、撮影時間に応じて優先度を更新するようにしてもよい。
具体的には、顔認識テーブル170のうちの撮影回数の累計を記憶する累計撮影回数欄174を「撮影時間の累計を記憶する累計撮影時間欄174」に変更し、図10のフローチャートのステップS17の撮影処理の後段若しくは前段に、ステップS14で優先レコードとした顔認識レコードの累計撮影時間欄174にその画像の撮影時間を加えるステップと、累計撮影時間欄174に記憶されている累積撮影時間に応じて優先度を更新するステップを設けるようにすればよい。
In the fourth modification, the priority is updated according to the number of times of shooting, but the priority may be updated according to the shooting time.
Specifically, in the face recognition table 170, the cumulative number-of-photographs field 174 that stores the total number of times of photographing is changed to the “total number of times of photographing field 174 that stores the total number of photographing times”, and step S17 in the flowchart of FIG. The step of adding the shooting time of the image to the cumulative shooting time column 174 of the face recognition record that was set as the priority record in step S14, and the cumulative shooting time stored in the cumulative shooting time column 174 at the latter stage or the previous stage of the shooting process Accordingly, a step for updating the priority may be provided.
また、図示していないが、上記各実施形態において、新たに個人を登録できるように、新たな個人に対応する顔情報および/または画質パラメータをデータベース29−3に追加して記憶する追加手段を備えるようにすることが望ましい。 Although not shown in the drawings, in each of the above-described embodiments, additional means for adding and storing face information and / or image quality parameters corresponding to a new individual in the database 29-3 so that a new individual can be registered. It is desirable to prepare.
また、データベース29−3に記憶されている画質パラメータを任意に編集する編集手段を備えることが望ましい。これにより、メモリに登録されている画質パラメータを任意に編集できるので、画質パラメータの修正や変更時等に登録しなおす手間がかからない。 In addition, it is desirable to include an editing unit that arbitrarily edits the image quality parameter stored in the database 29-3. As a result, the image quality parameters registered in the memory can be arbitrarily edited, so that there is no need to re-register when the image quality parameters are corrected or changed.
以上、本発明のいくつかの実施例について説明したが本発明は上記各実施例に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能であることはいうまでもない。例えば、カメラという語はデジタルカメラばかりでなく、光学系および撮像素子を介して取り込んだ画像データを記録する機能を備えた装置、例えば、カメラ付携帯電話や撮像機能を備えた電子機器にも適用できる。 As mentioned above, although several Example of this invention was described, it cannot be overemphasized that this invention is not limited to said each Example, A various deformation | transformation implementation is possible. For example, the term camera applies not only to digital cameras, but also to devices that have a function of recording image data captured via an optical system and an image sensor, such as mobile phones with cameras and electronic devices that have an imaging function. it can.
5 カーソル
6 SETキー
8 シャッターキー
22 制御部
23 VRAMコントローラ
26 表示部
28 保存メモリ
29−1 顔検出部
29−2 顔認識部
29−3 データベース
30 キー入力部
40、60,70 顔認識テーブル
80 国籍/キーワードテーブル
90、90−1 国籍別画質パラメータテーブル
51、61、70、75 劣化しないズーム領域
100 デジタルカメラ
5 Cursor
6 SET key
8 Shutter key
22 Control unit
23 VRAM controller
26 Display section
28 Storage memory
29-1 Face detection unit
29-2 Face recognition unit
29-3 Database
30 Key input part
40, 60, 70 Face recognition table
80 Nationality / Keyword Table
90, 90-1 National Image Quality Parameter Table
51, 61, 70, 75
Claims (13)
前記撮像手段によって取得された画像内の人物を特定するための顔情報であって、該人物と他の人物との間の優先順位および該人物の累積撮影時間を含む顔情報、および該顔情報によって特定される個人の画質パラメータを記憶した記憶手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像を記録保存する画像記録手段と、
前記撮像手段による撮像対象の画像を表示する画像表示制御手段と、
前記撮像手段によって取得された画像から複数の人物の顔部分を検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段によって検出された複数の人物の顔部分に各々対応する個人を前記記憶手段に記憶されている顔情報を基に特定する個人特定手段と、
前記記憶手段から前記個人特定手段によって特定された各個人に対応する顔情報に含まれている優先順位を基に画質パラメータを取得する画質パラメータ取得手段と、
前記画質パラメータ取得手段によって取得された画質パラメータを前記撮像手段の撮影パラメータとして撮像を実行させる撮像制御手段と、
撮影するごとに前記顔情報によって特定される個人の前記累積撮影時間を更新する累積撮影時間更新手段と、
前記累積撮影時間に基づいて前記優先順位を更新する取得優先順位更新手段と、
を備えたことを特徴とするカメラ。 Imaging means for capturing an image of a subject and obtaining an image;
A face information for identifying a person in an image obtained by the imaging means, the person object and face information including the cumulative recording time priority and the person thereof with the other person, and the face information Storage means for storing personal image quality parameters specified by
Image recording means for recording and saving an image captured by the imaging means;
Image display control means for displaying an image to be imaged by the imaging means;
Face detection means for detecting face portions of a plurality of persons from the image acquired by the imaging means;
And personal identification means for identifying each corresponding individual based on the face information stored in the storage means in the face portion of the plurality of persons detected by the face detecting means,
Image quality parameter acquisition means for acquiring image quality parameters based on the priority order included in the face information corresponding to each individual specified by the individual specifying means from the storage means;
An imaging control unit that performs imaging using the image quality parameter acquired by the image quality parameter acquisition unit as a shooting parameter of the imaging unit;
Cumulative shooting time updating means for updating the cumulative shooting time of the individual specified by the face information every time shooting is performed;
An acquisition priority update means for updating the priority based on the cumulative shooting time;
A camera characterized by comprising
前記画質パラメータ取得手段は、優先順位変更手段によって優先順位が変更された顔情報に関連付けられている画質パラメータを前記記憶手段から取得することを特徴とする請求項1に記載のカメラ。 Further comprising a priority change section for changing the priority contained in each individual's facial information identified by the personal identification means,
The camera according to claim 1 , wherein the image quality parameter acquisition unit acquires the image quality parameter associated with the face information whose priority has been changed by the priority change unit from the storage unit.
前記顔情報記憶手段に記憶されている各個人の顔情報と前記画質パラメータ記憶手段に記憶されている画質パラメータは所定の関連付け情報で関連付けられている、
ことを特徴とする請求項1に記載のカメラ。 The storage means comprises face information storage means for storing the face information record storing the face information for each person, and image quality parameter storage means for storing the image quality parameter record for storing the image quality parameter,
The face information of each individual stored in the face information storage unit and the image quality parameter stored in the image quality parameter storage unit are associated with each other with predetermined association information.
The camera according to claim 1.
前記顔情報記憶手段に記憶されている各個人の顔情報と前記画質パラメータ記憶手段に記憶されている画質パラメータは前記属性情報記憶手段に記憶されている属性情報によって関連付けられる、
ことを特徴とする請求項1に記載のカメラ。 The storage means stores face information storage means for storing individual face information records storing the face information, attribute information storage means for storing attribute information representing human attributes, and stores the image quality parameters. Image quality parameter storage means for storing the image quality parameter record,
The face information of each individual stored in the face information storage means and the image quality parameters stored in the image quality parameter storage means are associated by attribute information stored in the attribute information storage means.
The camera according to claim 1.
前記画質パラメータ取得手段は、前記属性情報選択手段によって選択された属性情報を基に前記画質パラメータ記憶手段から前記個人特定手段によって特定された個人の画質パラメータを取得することを特徴とする請求項9に記載のカメラ。 Attribute information selection means for selecting attribute information is provided,
The quality parameter acquisition means, according to claim 9, characterized in that to obtain the image quality parameters of the individual identified by the personal identification unit from the image quality parameter storage unit based on the attribute information selected by the attribute information selection means Camera described in.
前記顔検出手段は前記画像から検出した顔の特徴情報を抽出する手段を含み、
前記個人特定手段は、前記顔検出手段によって検出された顔の特徴情報と前記顔情報に含まれている顔の特徴情報とを比較して類似度を判定する手段と、類似度の最も高い顔の特徴情報を備えた顔情報を取得して個人を特定する手段を含む、
ことを特徴とする、請求項1乃至10のいずれか1項に記載のカメラ。 The face information includes personal face feature information;
The face detection means includes means for extracting facial feature information detected from the image;
The personal identification means includes means for comparing the face feature information detected by the face detection means with the face feature information included in the face information to determine similarity, and the face having the highest similarity Including means for acquiring face information including feature information and identifying an individual.
The camera according to any one of claims 1 to 10 , wherein the camera is characterized by that.
撮像対象の画像を表示する工程と、
被写体を撮像して画像を得る工程と、
前記取得された画像から複数の人物の顔を検出する工程と、
前記検出された複数の人物の顔部分に各々対応する個人を前記メモリ記憶されている顔情報を基に特定する工程と、
前記メモリから前記特定された各個人に対応する顔情報に含まれている優先順位を基に画質パラメータを取得する工程と、
前記取得された画質パラメータを撮影パラメータとして撮像を行ない、前記特定された個人に応じた画質の画像を得る工程と、
前記撮像された画像を記録保存する工程と、
撮影するごとに前記顔情報によって特定される個人の前記累積撮影時間を更新する工程と、
前記累積撮影時間に基づいて前記優先順位を更新する工程と、
を備えたことを特徴とするベストショット撮影方法。 A face information for identifying a person in the image acquired during imaging, the person object and face information including the cumulative recording time priority and the person thereof with the other person, and identified by the face information In a camera equipped with a memory that stores personal image quality parameters
Displaying an image to be imaged;
Capturing a subject and obtaining an image;
Detecting a plurality of human faces from the acquired images;
Identifying the individual corresponding to each of the detected face portions of the plurality of persons based on the face information stored in the memory;
Obtaining an image quality parameter from the memory based on the priority order included in the face information corresponding to each identified individual;
Imaging the acquired image quality parameter as a shooting parameter and obtaining an image of an image quality according to the identified individual;
Recording and storing the captured image;
Updating the cumulative shooting time of the individual specified by the face information every time shooting is performed;
Updating the priority based on the cumulative shooting time;
A best shot shooting method characterized by comprising:
被写体を撮像して画像を得る機能と、
撮像対象の画像を表示する機能と、
被写体を撮像して画像を得る機能と、
前記取得された画像から複数の人物の顔を検出する機能と、
前記検出された複数の人物の顔部分に各々対応する個人を前記メモリ記憶されている顔情報を基に特定する機能と、
前記特定された個人の数を判定する機能と、
前記判定の結果、特定された個人が一人の場合は前記メモリから前記特定された各個人に対応する顔情報に含まれている優先順位を基に画質パラメータを取得し、前記特定された個人が複数の場合は前記顔情報に含まれる取得優先順位を基に前記メモリから画質パラメータを取得する機能と、
前記取得された画質パラメータを撮影パラメータとして撮像を行ない、前記特定された個人に応じた画質の画像を得る機能と、
前記撮像された画像を記録保存する機能と、
撮影するごとに前記顔情報によって特定される個人の前記累積撮影時間を更新する機能と、
前記累積撮影時間に基づいて前記優先順位を更新する機能と、
を実行させるプログラム。 A face information for identifying a person in the image acquired during imaging, the person object and face information including the cumulative recording time priority and the person thereof with the other person, and identified by the face information A computer with a memory that stores image quality parameters that are optimal for the individual
A function to capture an image of a subject,
A function for displaying an image to be imaged;
A function to capture an image of a subject,
A function of detecting the faces of a plurality of persons from the acquired image;
A function for identifying individuals corresponding to the detected face portions of the plurality of persons based on the face information stored in the memory;
A function of determining the number of identified individuals;
As a result of the determination, when the identified individual is one person , an image quality parameter is acquired from the memory based on the priority order included in the face information corresponding to each identified individual, and the identified individual A function of acquiring image quality parameters from the memory based on an acquisition priority order included in the face information in the case of a plurality of cases,
A function of taking the acquired image quality parameter as a shooting parameter and obtaining an image of an image quality according to the identified individual;
A function of recording and saving the captured image;
A function of updating the cumulative shooting time of an individual specified by the face information every time shooting is performed;
A function of updating the priority order based on the cumulative shooting time;
A program that executes
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