JP5013924B2 - Imaging apparatus, imaging method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、撮像装置、撮像方法、及び撮像プログラムに関する。 The present invention relates to an imaging apparatus, an imaging method, and an imaging program.
近年、カメラが自動的に顔の位置を検出し、顔の位置に合わせて焦点と露出とを合わせて静止画撮影を行うデジタルカメラが市販されている(例えば、非特許文献1)。これらのデジタルカメラでは、AE・AFロックしたときに顔を検出した場合、静止画撮影された画像が自動でカテゴリ「人物」に分類され、その画像の画像ファイルに分類情報「人物」が付与される。
しかしながら、非特許文献1の技術では、静止画撮影前にシャッターボタンを半押ししてAE・AFロックしたときに顔の位置を検出して、この検出結果を元に撮影画像の画像ファイルに分類情報「人物」を付与している。一方、実際に静止画撮影が行われるのは、シャッターボタンを全押ししたときである。そのため、シャッターボタンを半押ししてから、全押しするまでの間に被写体が動いたなどの理由により、静止画撮影された画像に顔が無いにも関わらず分類情報「人物」が付与されることがある。逆に、静止画撮影された画像に顔があるにも関わらず分類情報「人物」が付与されないことがある。
However, in the technique of Non-Patent
本発明の目的は、静止画撮影された画像を正確に分類することができる撮像装置、撮像方法、及び撮像プログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an imaging apparatus, an imaging method, and an imaging program that can accurately classify images taken with still images.
本発明の第1側面に係る撮像装置は、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像手段と、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段と、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、を備え、前記判定手段は、前記第2顔検出処理が行われる場合、前記第2画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第2画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第2顔検出処理が行われない場合、前記第1顔検出処理により前記第1画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第1顔検出処理により前記第1画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定することを特徴とする。 An imaging apparatus according to a first aspect of the present invention captures first image data before capturing a still image, captures second image data when capturing a still image, and captures a subject's face from the first image data. a second face detection process and the face detecting unit that performs for detecting a face of a subject from the first face detection processing second image data for detecting, determining means for determining the classification of the subject before Symbol second image data, comprising said second image data, storage means for storing the image file with the attribute information of the second image data including the classification of the subject of the second image data to which the determination means determines, the said determination When the second face detection process is performed, the means determines the classification of the subject of the second image data so as to include a classification indicating a person if the face of the subject is detected from the second image data. From the second image data If the face of the body is not detected, the classification of the subject of the second image data is determined so as not to include the classification indicating the person, and if the second face detection process is not performed, the first face detection process If the face of the subject is detected from the first image data, the classification of the subject of the second image data is determined so as to include the classification indicating a person, and the subject is detected from the first image data by the first face detection process. If no face is detected, the classification of the subject of the second image data is determined so as not to include the classification indicating the person .
本発明の第2側面に係る撮像装置は、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像手段と、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段と、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、を備え、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の両方で顔が検出されれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定することを特徴とする。 An image pickup apparatus according to a second aspect of the present invention picks up first image data before taking a still image, picks up second image data at the time of still image shooting, and captures the face of the subject from the first image data. Face detection means for performing a first face detection process to detect and a second face detection process for detecting a face of a subject from the second image data; a determination means for determining a classification of a subject in the second image data; Storage means for storing an image file having second image data and attribute information of the second image data including classification of a subject of the second image data determined by the determination means, and the determination means If the shooting mode at the time of still image shooting is a shooting mode for shooting a person who is unlikely to move, if a face is detected in both the first face detection process and the second face detection process , The second image data If it is determined that a class representing a person is included in the class of the object and at least one of the first face detection process and the second face detection process is not detected, a person is included in the subject classification of the second image data. It is characterized in that it is determined not to include a classification indicating .
本発明の第3側面に係る撮像方法は、撮像装置が実行する撮像方法であって、撮像手段が、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像ステップと、顔検出手段が、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出ステップと、前記顔検出手段が、前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出ステップと、判定手段が、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、記憶手段が、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、を備え、前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記第2顔検出ステップが行われる場合、前記第2画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第2画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第2顔検出ステップが行われない場合、前記第1顔検出ステップにより前記第1画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第1顔検出ステップにより前記第1画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定することを特徴とする。 An imaging method according to a third aspect of the present invention is an imaging method executed by an imaging apparatus, in which an imaging unit captures first image data before capturing a still image and captures second image data when capturing a still image. An imaging step, a first face detecting step in which the face detecting means detects the face of the subject from the first image data, and a second face in which the face detecting means detects the face of the subject from the second image data. A detecting step; a determining step for determining a classification of the subject of the second image data; and a storage means for classifying the second image data and the subject of the second image data determined by the determining means. A storage step of storing an image file having the attribute information of the second image data including, wherein in the determination step, when the second face detection step is performed, If the face of the subject is detected from the second image data, the classification of the subject of the second image data is determined so as to include the classification indicating a person. If the face of the subject is not detected from the second image data, If the classification of the subject of the second image data is determined so as not to include a classification indicating a person, and the second face detection step is not performed, the face of the subject is determined from the first image data by the first face detection step. Is detected, the classification of the subject of the second image data is determined so as to include the classification indicating the person. If the face of the subject is not detected from the first image data by the first face detection step, the person is detected. The classification of the subject of the second image data is determined so as not to include the classification indicating .
本発明の第4側面に係る撮像方法は、撮像装置が実行する撮像方法であって、撮像手段が、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像ステップと、顔検出手段が、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出ステップと、前記顔検出手段が、前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出ステップと、判定手段が、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、記憶手段が、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、を備え、前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第1顔検出ステップ及び前記第2顔検出ステップの両方で顔が検出されれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第1顔検出ステップ及び前記第2顔検出ステップの少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定することを特徴とする。 An imaging method according to a fourth aspect of the present invention is an imaging method executed by an imaging apparatus, in which an imaging unit images first image data before still image shooting, and captures second image data at the time of still image shooting. An imaging step, a first face detecting step in which the face detecting means detects the face of the subject from the first image data, and a second face in which the face detecting means detects the face of the subject from the second image data. A detecting step; a determining step for determining a classification of the subject of the second image data; and a storage means for classifying the second image data and the subject of the second image data determined by the determining means. and a storing step of storing an image file having the attribute information of the second image data including, in said determining step, said determining means, possibly shooting mode when the still image shooting moves In the shooting mode for shooting a low person, if a face is detected in both the first face detection step and the second face detection step, the classification indicating the person as the subject classification of the second image data If a face is not detected in at least one of the first face detection step and the second face detection step, it is determined that the classification of the subject in the second image data does not include a classification indicating a person. It is characterized by that.
本発明の第5側面に係るプログラムは、撮像装置のコンピュータを、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像手段、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、として機能させるためのプログラムであって、前記判定手段は、前記第2顔検出処理が行われる場合、前記第2画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第2画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第2顔検出処理が行われない場合、前記第1顔検出処理により前記第1画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第1顔検出処理により前記第1画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定することを特徴とする。 Engaged Help program to a fifth aspect of the present invention causes a computer of an imaging device, capturing the first image data before still image capturing, image capturing means for capturing the second image data when the still image shooting, the first image the second face detection process and the face detecting unit that performs for detecting a face of a subject from the data and the first face detection processing for detecting a face of a subject from the second image data, determining a pre-Symbol classification of the object of the second image data determination means for, the second image data, storage means for storing image files with the attribute information of the second image data including classification of the determination means of the second image data determined is subject function as, When the second face detection process is performed, the determination unit includes a classification indicating a person when a face of a subject is detected from the second image data. image If the face of the subject is not detected from the second image data, the subject classification of the second image data is determined so as not to include the classification indicating the person, and the second image data When face detection processing is not performed, if the subject's face is detected from the first image data by the first face detection processing, the subject classification of the second image data is determined so as to include a classification indicating a person. If the face of the subject is not detected from the first image data by the first face detection process, the subject classification of the second image data is determined so as not to include the classification indicating the person. .
本発明の第6側面に係るプログラムは、撮像装置のコンピュータを、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像手段、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、として機能させるためのプログラムであって、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の両方で顔が検出されれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定することを特徴とする。 According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a program for imaging a computer of an imaging apparatus that captures first image data before capturing a still image and captures second image data when capturing a still image. Face detection means for performing first face detection processing for detecting the face of the subject and second face detection processing for detecting the face of the subject from the second image data, and determination means for determining the classification of the subject in the second image data And a storage means for storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of the subject of the second image data determined by the determination means. a program, the determining unit, when the shooting mode when the still image shooting is the image capture mode for capturing potential low person moves, the first face detection processing and the second face If a face is detected in both of the output processing, it is determined that a classification indicating a person is included in the subject classification of the second image data, and at least one of the first face detection processing and the second face detection processing If is not detected, it is determined that a classification indicating a person is not included in the classification of the subject of the second image data .
本発明によれば、静止画撮影された画像を正確に分類することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately classify images taken with still images.
本明細書において、属性情報を「更新する」とは、既に生成された属性情報を書き換えることだけでなく、新しく属性情報を生成することも含む。 In this specification, “updating” attribute information includes not only rewriting attribute information that has already been generated, but also generating new attribute information.
本発明の実施形態に係る撮像装置100の外観構成について、図1を用いて説明する。図1は、実施形態に係る撮像装置100の外観構成図である。
An external configuration of the
図1に示すように、撮像装置100は、例えば、デジタルカメラ、カムコーダ、カメラ付き携帯電話などである。撮像装置100は、外観上、以下の構成要素を備える。
As shown in FIG. 1, the
28は、表示手段であり、画像や各種情報を表示する。
72は、電源スイッチであり、電源オン状態と電源オフ状態とを切り替えるための指示を利用者から受け付ける。
61は、シャッターボタンであり、顔検出するための指示や静止画撮影するための指示などを利用者から受け付ける。
60は、モード切替スイッチであり、撮像装置100における複数の動作モードを切り替えるためのモード切替指示を利用者から受け付ける。複数の動作モードは、例えば、静止画記録モード、動画記録モード、再生モード等である。
112は、コネクタであり、接続ケーブル111と撮像装置100とを接続する。接続ケーブル111は、撮像装置100と外部機器とを接続する。
A
70は、操作部であり、各種操作のための指示を利用者から受け付ける。操作部70は、例えば、図示された各種ボタンや、表示手段28の画面に設けられたタッチパネル等の操作部材を有する。操作部70の各種ボタンは、例えば、消去ボタン、メニューボタン、SETボタン、十字に配置された4方向ボタン(上ボタン、下ボタン、右ボタン、左ボタン)、ホイール73等である。
201は、記録媒体スロットであり、記録媒体200を格納する。記録媒体200は、メモリカードやハードディスク等の記録媒体である。記録媒体スロット201に格納された記録媒体200は、撮像装置100との通信が可能となる。
A
202は、記録媒体スロット201の蓋である。
次に、実施形態に係る撮像装置100の内部構成について、図2を用いて説明する。図2は、実施形態に係る撮像装置100の構成図である。
Next, the internal configuration of the
撮像装置100は、以下の構成要素を備える。
The
103は、撮影レンズである。
101は、絞り機能を備えるシャッターである。
22は、光学像を電気信号に変換するCCDやCMOS素子等で構成される撮像手段である。撮像手段22は、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する。
23は、A/D変換器であり、アナログ信号をデジタル信号に変換する。A/D変換器23は、撮像手段22から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する場合や、音声制御部11から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する場合に用いられる。
102は、バリアであり、撮影レンズ103、シャッター101、及び撮像手段22を含む撮像系を覆って、撮像系の汚れや破損を防止する。
12は、タイミング発生部であり、撮像手段22、音声制御部11、A/D変換器23、D/A変換器13にクロック信号や制御信号を供給する。タイミング発生部12は、メモリ制御部15及びシステム制御部50により制御される。
A
24は、画像処理部であり、A/D変換器23からのデータやメモリ制御部15からのデータに対し所定の画素補間や縮小などのリサイズ処理や色変換処理等を行う。また、画像処理部24では、撮像した画像データを用いて所定の演算処理が行われ、得られた演算結果に基づいてシステム制御部50が露光制御や測距制御を行う。これにより、TTL(スルー・ザ・レンズ)方式のAF(オートフォーカス)処理、AE(自動露出)処理、EF(フラッシュプリ発光)処理が行われる。画像処理部24では更に、撮像した画像データを用いて所定の演算処理を行い、得られた演算結果に基づいてTTL方式のAWB(オートホワイトバランス)処理も行っている。
An
32は、記憶手段である。記憶手段32には、A/D変換器23からの出力データ(画像データ)が、画像処理部24及びメモリ制御部15を介して、或いは、直接メモリ制御部15を介して、書き込まれる。
例えば、記憶手段32は、第1画像データを記憶する。第1画像データは、撮像手段22により静止画撮影前に撮像されたアナログ画像信号に応じたデータであり、表示手段28に表示するための画像データである。あるいは、例えば、記憶手段32は、第2画像データと、後述の判定手段50bが判定した被写体の分類(分類情報)を含む第2画像データの属性情報(ヘッダ情報)とを有する画像ファイルを記憶する。被写体の分類(分類情報)は、被写体が「人物」であるか否かを示す。あるいは、例えば、記憶手段32は、マイク10において録音された音声データ、動画撮影された動画データなどを記憶する。
For example, the
圧縮/伸張部16は、適応離散コサイン変換(ADCT)等により画像データを圧縮、伸張する。圧縮/伸張部16は、シャッター101の駆動信号をトリガにして記憶手段32に格納された画像データを読み込んで圧縮処理を行い、処理を終えた画像データを記憶手段32に書き込む。また、記録媒体200の記録部19などから記憶手段32に読み込まれた圧縮画像データに対して伸張処理を行い、処理を終えた画像データを記憶手段32に書き込む。圧縮/伸張部16により記憶手段32に書き込まれた画像データは、システム制御部50のファイル部においてファイル化され、画像ファイルとしてインターフェース18を介して記録媒体200に記録される。この画像ファイルは、記憶手段32に記憶される画像ファイルと同様のファイルである。また、記憶手段32は画像表示用のメモリ(ビデオメモリ)を兼ねている。
The compression /
13は、D/A変換器であり、記憶手段32に格納されている画像表示用のデータをアナログ信号に変換して表示手段28に供給する。
A D /
28は、表示手段であり、LCD等の表示器上に、撮像手段22により撮像された画像データ(第1画像データ又は第2画像データ)に応じた表示を行う。例えば、撮像手段22により撮像され記憶手段32に書き込まれた表示用の画像データはD/A変換器13を介してアナログ画像信号に変換されて表示手段28に供給される。これにより、表示手段28は、アナログ画像信号に応じた画像を表示する。
10は、マイクである。マイク10から出力された音声信号は、アンプ等で構成される音声制御部11を介してA/D変換器23に供給され、A/D変換器23においてデジタル信号に変換された後、メモリ制御部15によって記憶手段32に格納される。一方、記録媒体200に記録されている音声データは、記憶手段32に読み込まれた後、D/A変換器13によりアナログ信号に変換される。音声制御部11は、このアナログ信号によりスピーカ39を駆動し、音声出力する。
不揮発性メモリ56は、電気的に消去・記憶可能なメモリであり、例えばEEPROM等が用いられる。不揮発性メモリ56には、システム制御部50の動作用の定数、プログラム等が記憶される。ここでいう、プログラムとは、本実施形態にて後述する各種フローチャートを実行するためのプログラムのことである。
The
50は、システム制御部であり、撮像装置100全体を制御する。システム制御部50は、上述した不揮発性メモリ56に記憶されたプログラムを実行することで、後述する本実施形態の各処理を実現する。また、システム制御部50は、顔検出手段50a、判定手段50b及び更新手段50cを含む。
顔検出手段50aは、第1画像データと第2画像データとのそれぞれに、被写体の顔を検出する顔検出処理を行う。第1画像データは、撮像手段22により静止画撮影前に撮像された画像データである。第2画像データは、撮像手段22により静止画撮影時に撮像された画像データである。顔検出手段50aは、後述の赤目検出が行われる場合、第2画像データに顔検出処理を行う。顔検出手段50aは、赤目検出が行われない場合、第2画像データに顔検出処理を行わない。赤目検出が行われない場合は、例えば、赤目補正がOFF設定されている場合や、静止画撮影時にフラッシュ発光されなかった場合などを含む。
The
判定手段50bは、第1画像データに顔検出手段50aが顔検出処理を行った結果と、第2画像データに顔検出手段50aが顔検出処理を行った結果とに基づいて、被写体の分類を判定する。例えば、判定手段50bは、第1画像データの中から顔検出手段50aが被写体の顔を検出し、第2画像データの中から顔検出手段50aが被写体の顔を検出したと判断する場合、被写体が「人物」であると判定する。あるいは、例えば、判定手段50bは、顔検出手段50aが第2画像データに顔検出処理を行わない場合、第1画像データに顔検出手段50aが顔検出処理を行った結果に基づいて、被写体の分類を判定する。
The
更新手段50cは、判定手段50bが判定した結果に基づいて、記憶手段32に記憶された画像ファイルの属性情報を更新する。すなわち、更新手段50cは、第2画像データの画像ファイルのヘッダ情報に含まれる分類情報を新たに作成する。あるいは、更新手段50cは、第2画像データの画像ファイルのヘッダ情報に含まれる分類情報を書き換える。
The updating
52は、システムメモリであり、RAMが用いられる。システムメモリ52には、システム制御部50の動作用の定数、変数、不揮発性メモリ56から読み出したプログラム等を展開する。
A
60は、モード切替スイッチであり、撮像装置100における複数の動作モードを切り替えるためのモード切替指示を利用者から受け付ける。複数の動作モードは、例えば、静止画記録モード、動画記録モード、再生モード等である。
61は、シャッターボタンであり、顔検出するための指示や静止画撮影するための指示などを利用者から受け付ける。シャッターボタン61には、第1シャッタースイッチ62及び第2シャッタースイッチ64が接続されている。
第1シャッタースイッチ62は、シャッターボタン61が半押しされたことを検知してONされることにより、第1シャッタースイッチ信号SW1を発生してシステム制御部50へ供給する。システム制御部50は、第1シャッタースイッチ信号SW1により、AF(オートフォーカス)処理、AE(自動露出)処理、AWB(オートホワイトバランス)処理、EF(フラッシュプリ発光)処理等の動作を開始する。
The
第2シャッタースイッチ64は、シャッターボタン61が全押しされたことを検知してONされることにより、第2シャッタースイッチ信号SW2を発生してシステム制御部50へ供給する。システム制御部50は、第2シャッタースイッチ信号SW2により、撮像手段22からの信号読み出しから記録媒体200に画像データを書き込むまでの一連の撮影処理の動作を開始する。
The second shutter switch 64 generates a second shutter switch signal SW2 and supplies it to the
70は、操作部であり、各種操作のための指示を利用者から受け付ける。操作部70は、例えば、図示された各種ボタンや、表示手段28の画面に設けられたタッチパネル等の操作部材を有する。操作部70の各種ボタンは、例えば、消去ボタン、メニューボタン、SETボタン、十字に配置された4方向ボタン(上ボタン、下ボタン、右ボタン、左ボタン)、ホイール73等である。また、操作部70の各操作部材は、表示手段28に表示される種々の機能アイコンを選択操作することなどにより、場面ごとに適宜機能が割り当てられ、各種機能ボタンとして作用する。機能ボタンとしては例えば終了ボタン、戻るボタン、画像送りボタン、ジャンプボタン、絞込みボタン、属性変更ボタン等がある。例えば、メニューボタンが押されると各種設定が可能なメニュー画面が表示手段28に表示される。利用者は、表示手段28に表示されたメニュー画面と、4方向ボタンやSETボタンとを用いて直感的に各種設定を行うことができる。
72は、電源スイッチであり、電源オン状態と電源オフ状態とを切り替えるための指示を利用者から受け付ける。
80は、電源制御部であり、バッテリー検出回路、DC−DCコンバータ、通電するブロックを切り替えるスイッチ回路等により構成され、バッテリーの装着の有無、バッテリーの種類、バッテリー残量の検出を行う。また、電源制御部80は、その検出結果及びシステム制御部50の指示に基づいてDC−DCコンバータを制御し、必要な電圧を必要な期間、記録媒体200を含む各部へ供給する。
A
30は、電源部であり、アルカリバッテリーやリチウムバッテリー等の一次バッテリーやNiCdバッテリーやNiMHバッテリー、Liバッテリー等の二次バッテリー、ACアダプター等からなる。33及び34はコネクタであり、電源部30と電源制御部80とを接続する。
A
40は、RTC(Real Time Clock)であり、日付及び時刻を計時する。RTC40は、電源制御部80とは別に内部に電源を保持しており、電源部30が落ちた状態であっても、計時状態を続ける。システム制御部50は、起動時(電源オフ状態から電源オン状態に切り替わったとき)にRTC40より取得した日時を用いてシステムタイマを設定し、タイマ制御を実行する。
18は、メモリカードやハードディスク等の記録媒体200とのインターフェースである。
35は、記録媒体200とインターフェース18との接続のためのコネクタである。記録媒体200は、メモリカードやハードディスク等の記録媒体である。記録媒体200は、半導体メモリや磁気ディスク等から構成される記録部19、撮像装置100とのインターフェース37、及び、記録媒体200と撮像装置100とを接続するためのコネクタ36を備えている。
96は、記録媒体着脱検知部であり、コネクタ35に記録媒体200が装着されているか否かを検知する。
通信部110は、RS232CやUSB、IEEE1394、P1284、SCSI、モデム、LAN、無線通信、等の各種通信処理を行う。
The
112は、コネクタであり、接続ケーブル111と撮像装置100とを接続する。接続ケーブル111は、撮像装置100と外部機器とを接続する。コネクタ112は、例えば、無線通信を行うためのアンテナ、有線通信を行うための接続端子などである。
A
次に、撮像装置100の動作を、図3を用いて説明する。図3は、実施形態に係る撮像装置100の動作を示すフローチャートである。
Next, the operation of the
ステップS301では、システム制御部50が初期設定を行う。すなわち、システム制御部50は、電源オン状態に切り替えるための指示を電源スイッチ72から受け取ると、フラグや制御変数等を初期化する。
In step S301, the
ステップS302では、システム制御部50が、記録媒体200に記録されているファイルに関する管理処理を行う。
In step S <b> 302, the
ステップS303では、システム制御部50が、複数の動作モードを切り替えるためのモード切替指示をモード切替スイッチ60から受け取る。システム制御部50は、モード切替指示に応じて、静止画記録モードが選択されたか否かを判断する。システム制御部50は、静止画記録モードが選択されたと判断する場合、処理をステップS304へ進め、静止画記録モードが選択されていないと判断する場合、処理をステップS305へ進める。
In step S <b> 303, the
ステップS304では、静止画記録モード処理が行われる。静止画記録モード処理については後述する。 In step S304, still image recording mode processing is performed. The still image recording mode process will be described later.
ステップS305では、システム制御部50が、モード切替指示に応じて、動画記録モードが選択されたか否かを判断する。システム制御部50は、動画記録モードが選択されたと判断する場合、処理をステップS306へ進め、動画記録モードが選択されていないと判断する場合、処理をステップS307へ進める。
In step S305, the
ステップS306では、動画記録モード処理が行われる。動画記録モード処理については後述する。 In step S306, moving image recording mode processing is performed. The moving image recording mode process will be described later.
ステップS307では、システム制御部50が、モード切替指示に応じて、再生モードが選択されたか否かを判断する。システム制御部50は、再生モードが選択されたと判断する場合、処理をステップS308へ進め、再生モードが選択されていないと判断する場合、処理をステップS309へ進める。
In step S307, the
ステップS308では、再生モード処理が行われる。再生モード処理については後述する。 In step S308, playback mode processing is performed. The reproduction mode process will be described later.
ステップS309では、システム制御部50が、その他の選択されたモードに応じた処理を実行する。その他のモードとしては、例えば、記録媒体200に格納されたファイルの送信を行う送信モード処理、外部機器からファイルを受信して記録媒体200に格納する受信モード処理などが含まれる。
In step S309, the
ステップS310では、システム制御部50が、電源スイッチ72の設定位置を判断して、電源オフ状態に切り替えるべきか否かを判断する。例えば、システム制御部50は、電源オフ状態に切り替えるための指示を電源スイッチ72から受け取った場合、電源オフ状態に切り替えるべきであると判断する。システム制御部50は、電源オフ状態に切り替えるべきであると判断する場合、処理をステップS311へ進め、電源オフ状態に切り替えるべきでないと判断する場合、処理をステップS303へ進める。
In step S310, the
ステップS311では、システム制御部50が、終了処理を行う。終了処理には、例えば以下の処理が含まれる。すなわち、表示手段28の表示を終了状態に変更し、レンズバリア102を閉じて撮像手段22を保護し、フラグや制御変数等を含むパラメータや設定値、設定モードを不揮発性メモリ56に記録し、電源供給が不要な部分への電源を遮断する。ステップS311の終了処理が完了すると、本処理を終了し、電源部30をOFF状態へ移行する。
In step S311, the
次に、静止画記録モード処理(S304)について、図4を用いて説明する。図4は、静止画記録モード処理を示すフローチャートである。なお、図4に示される静止画記録モード処理は、モード切替スイッチ60により他のモードへの切替が行われた場合や電源スイッチ72がOFFにセットされた場合に、割り込み処理等により終了するものとする。
Next, the still image recording mode process (S304) will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart showing still image recording mode processing. Note that the still image recording mode process shown in FIG. 4 is terminated by an interrupt process or the like when the
ステップS401では、システム制御部50が、静止画記録モードを開始したことに応じて、撮影モードを確定する。システム制御部50は、例えば、次の(1)又は(2)の動作を制御して、撮影モードを確定する。
In step S401, the
(1)不揮発性メモリ56より前回の静止画記録モード終了時における撮影モードを取得してシステムメモリ52に格納する。
(1) The shooting mode at the end of the previous still image recording mode is acquired from the
(2)利用者により操作部70が操作されて撮影モードの設定入力があった場合に、その設定入力された撮影モードをシステムメモリ52に格納する。
(2) When the
ここで、撮影モードとは、撮影シーンに適したシャッター速度や絞り値、ストロボ発光状態、感度設定等の複数の条件を組み合わせて実現されるモードのことである。本実施形態の撮像装置100は、以下のような複数の撮影モードを有する。
Here, the shooting mode is a mode realized by combining a plurality of conditions such as a shutter speed and an aperture value suitable for a shooting scene, a flash emission state, and sensitivity setting. The
撮影モードは、例えば、オートモードを含む。オートモードは、撮像装置100に組み込まれたプログラムにより、撮像装置100の各種パラメータが、計測された露出値に基づいて自動的に決定されるモードである。
The shooting mode includes, for example, an auto mode. The auto mode is a mode in which various parameters of the
撮影モードは、例えば、マニュアルモードを含む。マニュアルモードは、撮像装置100の各種パラメータを利用者が自由に変更可能なモードである。
The shooting mode includes, for example, a manual mode. The manual mode is a mode in which the user can freely change various parameters of the
撮影モードは、例えば、シーンモードを含む。シーンモードは、撮影シーンに適したシャッター速度や絞り値、ストロボ発光状態、感度設定等の組み合わせが自動で設定されるモードである。なお、シーンモードには以下のような撮影モードが含まれる。 The shooting mode includes, for example, a scene mode. The scene mode is a mode in which a combination of a shutter speed and an aperture value, a flash emission state, sensitivity setting, and the like suitable for a shooting scene is automatically set. The scene mode includes the following shooting modes.
撮影モードは、例えば、ポートレートモードを含む。ポートレートモードは、背景をぼかして人物を浮き立たせるようにして人物撮影に特化したモードである。 The shooting mode includes, for example, a portrait mode. The portrait mode is a mode specialized for photographing people by blurring the background and making the person stand out.
撮影モードは、例えば、夜景モードを含む。夜景モードは、人物にストロボ光をあて背景を遅いシャッター速度で記録するモードであり、夜景シーンに特化したモードである。 The shooting mode includes, for example, a night view mode. The night view mode is a mode for recording a background with a slow shutter speed by applying a strobe light to a person, and is a mode specialized for a night view scene.
撮影モードは、例えば、風景モードを含む。風景モードは、広がりのある風景シーンに特化したモードである。 The shooting mode includes, for example, a landscape mode. The landscape mode is a mode specialized for a wide landscape scene.
撮影モードは、例えば、ナイト&スナップモードを含む。ナイト&スナップモードは、三脚なしで夜景と人物をきれいに撮るのに適したモードである。 The shooting mode includes, for example, a night & snap mode. The night & snap mode is a mode suitable for taking beautiful night scenes and people without a tripod.
撮影モードは、例えば、キッズ&ペットモードを含む。キッズ&ペットモードは、よく動き回る子供やペットをシャッターチャンスを逃さず撮影可能にしたモードである。 The shooting mode includes, for example, a kids & pet mode. Kids & Pet mode is a mode that allows you to take pictures of kids and pets that move around without missing a photo opportunity.
撮影モードは、例えば、新緑&紅葉モードを含む。新緑&紅葉モードは、新緑等の木々や葉を色鮮やかに撮影するのに適したモードである。 The shooting mode includes, for example, a fresh green & autumnal leaves mode. The fresh green & autumnal leaves mode is a mode suitable for shooting trees and leaves such as fresh greens vividly.
撮影モードは、例えば、パーティーモードを含む。パーティーモードは、蛍光灯や電球のもとで、手振れを抑えて被写体に忠実な色味で撮影するモードである。 The shooting mode includes, for example, a party mode. The party mode is a mode in which shooting is performed with a color faithful to the subject while suppressing camera shake under a fluorescent lamp or a light bulb.
撮影モードは、例えば、スノーモードを含む。スノーモードは、雪景色をバックにしても人物が暗くならず、青みも残さず撮影するモードである。 The shooting mode includes, for example, a snow mode. The snow mode is a mode in which a person is not darkened even when the snow scene is in the background, and the photograph is taken without leaving a bluish color.
撮影モードは、例えば、ビーチモードを含む。ビーチモードは、太陽光の反射の強い海面や砂浜でも、人物などが暗くならずに撮影可能なモードである。 The shooting mode includes, for example, a beach mode. The beach mode is a mode in which a person or the like can be photographed without darkening even on the sea surface or sandy beach where sunlight is strongly reflected.
撮影モードは、例えば、花火モードを含む。花火モードは、打ち上げ花火を最適な露出で鮮やかに撮影するためのモードである。 The shooting mode includes, for example, a fireworks mode. The fireworks mode is a mode for shooting the fireworks display vividly with an optimal exposure.
撮影モードは、例えば、水族館モードを含む。水族館モードは、屋内の水槽内の魚などを撮影するのに適した感度、ホワイトバランス、色味を設定するモードである。 The shooting mode includes, for example, an aquarium mode. The aquarium mode is a mode for setting sensitivity, white balance, and color suitable for photographing fish in an indoor aquarium.
撮影モードは、例えば、水中モードを含む。水中モードは、水中に最適なホワイトバランスに設定し、青みを押さえた色合いで撮影するモードである。 The shooting mode includes, for example, an underwater mode. The underwater mode is a mode in which the white balance is set to be optimal for underwater, and shooting is performed with a hue that suppresses bluishness.
ステップS402では、システム制御部50が、表示手段28に対し静止画撮影前に撮像された画像データ(第1画像データ)のスルー表示を行う。スルー表示とは、静止画撮影される前の画像を確認するために行われる表示である。スルー表示では、撮像手段22からの画像データ(第1画像データ)が記録媒体200に記録されずに(スルーして)表示手段28に逐次表示される。
In step S <b> 402, the
ステップS403では、システム制御部50が、電源制御部80を介して、電源部30のバッテリー残容量等がOKであるか否かを判断する。また、システム制御部50は、記録媒体200の残容量等がOKであるか否かを判断する。システム制御部50は、電源部30のバッテリー残容量等と記録媒体200の残容量等とがともにOKであると判断する場合、処理をステップS405へ進める。システム制御部50は、電源部30のバッテリー残容量等と記録媒体200の残容量等とのいずれかがNGであると判断する場合、処理をステップS404へ進める。
In step S <b> 403, the
ステップS404では、システム制御部50が、表示手段28を用いて画像や音声により所定の警告表示や警告音声出力を行い、処理をステップS401に戻す。
In step S404, the
ステップS405では、システム制御部50が、必要に応じて赤目補正のON/OFF設定を行う。赤目補正ON/OFF設定は、操作部70に含まれるメニューボタンを押すことで表示手段28に表示されるメニュー画面(図示せず)により利用者が任意に設定可能である。例えば、撮影した画像の人の目が赤くなる赤目が発生する可能性が高いと判断されたときに、後述のステップS415で自動で赤目を補正することを希望するものとして、操作部70に赤目補正ON設定が入力されてシステムメモリ52に記憶される。あるいは、例えば、後述のステップS415で自動で赤目を補正することを希望しない場合、操作部70に赤目補正OFF設定が入力されてシステムメモリ52に記憶される。
In step S405, the
ステップS406(第1顔検出ステップ)では、顔検出処理が行われる。すなわち、顔検出手段50aは、第1画像データに顔検出処理を行う。顔検出処理の詳細は、図5を用いて後述する。
In step S406 (first face detection step), face detection processing is performed. That is, the
ステップS407では、システム制御部50が、顔検出処理(ステップS406)において被写体の顔が検出された場合、第1画像データ中において検出した顔の位置座標、サイズ(幅、高さ)、検出個数、信頼性係数等を静止画撮影前の顔情報として特定する。システム制御部50は、静止画撮影前の顔情報をシステムメモリ52に記憶する。一方、システム制御部50は、顔検出処理において顔が検出されなかった場合、システムメモリ52にアクセスして、位置座標、サイズ(幅、高さ)、検出個数、信頼性係数等の情報を0(NULL)に設定して静止画撮影前の顔情報として記憶する。
In step S407, when the face of the subject is detected in the face detection process (step S406), the
ステップS408では、システム制御部50が、第1シャッタースイッチ62がONされたかOFFされたかを判断する。システム制御部50は、第1シャッタースイッチ62がOFFされたと判断する場合、処理を終了する。システム制御部50は、第1シャッタースイッチ62がONされたと判断する場合、処理をステップS409へ進める。
In step S408, the
ステップS409では、システム制御部50が、測距処理を行って撮影レンズ103の焦点を被写体に合わせるとともに、測光処理を行って絞り値及びシャッター時間(シャッタースピード)を決定してその設定値をシステムメモリ52へ記憶する。なお、システム制御部50は、測光処理において、必要であればフラッシュの設定も行ってその設定値をシステムメモリ52へ記憶する。このとき、システム制御部50は、顔検出処理(ステップS406)において被写体の顔が検出されていれば、検出した顔の範囲で測距を行うようにすることも可能である。
In step S409, the
ステップS410では、システム制御部50が、第2シャッタースイッチ64がONされたかOFFされたかを判断する。システム制御部50は、第2シャッタースイッチ64がOFFされたと判断する場合、処理をステップS411へ進める。システム制御部50は、第1シャッタースイッチ62がONされたと判断する場合、処理をステップS412へ進める。
In step S410, the
ステップS411では、システム制御部50が、第1シャッタースイッチ62がONされたかOFFされたかを判断する。システム制御部50は、第1シャッタースイッチ62がOFFされたと判断する場合、処理を終了する。システム制御部50は、第1シャッタースイッチ62がONされたと判断する場合、処理をステップS410へ進める。
In step S411, the
ステップS412では、システム制御部50が、表示手段28の表示状態をスルー表示状態から固定色表示状態に変えるように制御する。
In step S412, the
ステップS413では、撮影処理(静止画撮影)が行われる。撮影処理の詳細は、図6を用いて後述する。 In step S413, shooting processing (still image shooting) is performed. Details of the photographing process will be described later with reference to FIG.
ステップS414では、システム制御部50が、表示手段28に対し撮影処理(S413)で撮像された画像データ(第2画像データ)のクイックレビュー表示(レックレビュー表示)を行う。クイックレビュー表示とは、静止画撮影された画像を確認するために行われる表示である。クイックレビュー表示では、被写体の静止画撮影後に画像データ(第2画像データ)が記録媒体200へ記録される前に、予め決められた時間(レビュー時間)だけ画像データが表示手段28に表示される。
In step S414, the
ステップS415では、赤目処理が行われる。赤目処理の詳細は、図7を用いて後述する。 In step S415, red-eye processing is performed. Details of the red-eye process will be described later with reference to FIG.
ステップS416では、記録処理が行われる。記録処理の詳細は、図8を用いて後述する。 In step S416, a recording process is performed. Details of the recording process will be described later with reference to FIG.
ステップS417では、システム制御部50が、第2シャッタースイッチ64がONされたかOFFされたかを判断する。システム制御部50は、第2シャッタースイッチ64がOFFされたと判断する場合、クイックレビューの表示(ステップS414参照)を終了させ、処理をステップS418へ進める。システム制御部50は、第1シャッタースイッチ62がONされたと判断する場合、クイックレビューの表示を継続させ、処理をステップS417へ進める。このように構成することにより、利用者は、シャッターボタン61の全押し状態を継続することで、クイックレビューを用いた撮影画像データの確認を入念に行うことが可能となる。
In step S417, the
ステップS418では、システム制御部50が、図示しないタイマーを参照し、予め定められたミニマムレビュー時間が経過したか否かを判断する。システム制御部50は、ミニマムレビュー時間が経過したと判断する場合、処理をステップS419へ進め、ミニマムレビュー時間が経過していないと判断する場合、処理をステップS418へ進める。
In step S418, the
ステップS419では、システム制御部50が、表示手段28の表示状態をクイックレビュー表示状態からスルー表示状態に戻すように設定する。
In step S419, the
ステップS420では、システム制御部50が、第1シャッタースイッチ62がONされたかOFFされたかを判断する。システム制御部50は、第1シャッタースイッチ62がOFFされたと判断する場合、一連の撮影動作を終えて撮影待機状態に戻るために、処理を終了する。システム制御部50は、第1シャッタースイッチ62がONされたと判断する場合、処理をステップS410へ進める。
In step S420, the
次に、顔検出処理(S406又は後述のS703)について、図5を用いて説明する。図5は、顔検出処理を示すフローチャートである。 Next, face detection processing (S406 or S703 described later) will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing the face detection process.
ステップS501では、システム制御部50が、顔検出対象の画像データ(第1画像データ又は第2画像データ)を画像処理部24に供給する。
In step S <b> 501, the
ステップS502では、システム制御部50の制御下で、画像処理部24が、画像データ(第1画像データ又は第2画像データ)に水平方向バンドパスフィルタ(水平BPF)を作用させる。
In step S502, under the control of the
ステップS503では、システム制御部50の制御下で、画像処理部24が、ステップS502で処理された画像データに垂直方向バンドパスフィルタ(垂直BPF)を作用させる。これら水平及び垂直方向のバンドパスフィルタにより、画像データ(第1画像データ又は第2画像データ)の中からエッジ成分が検出される。
In step S503, under the control of the
ステップS504では、システム制御部50(顔検出手段50a)が、検出されたエッジ成分に関してパターンマッチングを行い、目及び鼻、口、耳の候補群を抽出する。
In step S504, the system control unit 50 (
ステップS505では、システム制御部50(顔検出手段50a)が、ステップS504で抽出された目の候補群の中から、予め設定された条件(例えば2つの目の距離、傾き等)を満たすものを、目の対と判断する。そして、システム制御部50(顔検出手段50a)は、目の対があるもののみ目の候補群として絞り込む。
In step S505, the system control unit 50 (
ステップS506では、システム制御部50(顔検出手段50a)が、ステップS505で絞り込まれた目の候補群とそれに対応する顔を形成する他のパーツ(鼻、口、耳)とを対応付け、また、予め設定した非顔条件フィルタを通すことで、顔を検出する。
In step S506, the system control unit 50 (
ステップS507では、システム制御部50が、ステップS506による顔の検出結果に応じて、上記顔情報を出力し、処理を終了する。
In step S507, the
以上のように、静止画撮影前の画像データ(第1画像データ)や静止画撮影時の画像データ(第2画像データ)を用いて、画像データの特徴量を抽出して被写体情報を検出することが可能である。本実施形態では被写体情報として顔情報を例に挙げたが、被写体情報には他にも赤目検出結果等の様々な情報がある。 As described above, using image data before shooting a still image (first image data) and image data at the time of shooting a still image (second image data), the feature amount of the image data is extracted to detect subject information. It is possible. In this embodiment, face information is taken as an example of subject information. However, subject information includes various other information such as red-eye detection results.
なお、本発明における顔検出に関しては、公知の顔検出技術を用いてもよい。公知の顔検出技術としては、ニューラルネットワークに代表される学習を用いた手法、目や鼻や口といった形状に特徴のある部位を、画像領域からテンプレートマッチングを用い探し出し類似度が高ければ顔とみなす手法があげられる。また、他にも、肌の色や目の形といった画像特徴量を検出し統計的解析を用いた手法等、多数提案されており、一般的にはこれらの手法を複数組み合わせて顔認識するのが一般的である。 For the face detection in the present invention, a known face detection technique may be used. As a known face detection technique, a method using learning typified by a neural network, a part having a characteristic shape such as an eye, nose, or mouth is searched from an image area using template matching, and is regarded as a face if the similarity is high. Techniques are listed. In addition, many other methods have been proposed, such as methods that detect image features such as skin color and eye shape and use statistical analysis. In general, multiple methods are used to recognize faces. Is common.
具体的な例としては、特開平2002−251380号公報に記載のウェーブレット変換と画像特徴量とを利用して顔検出する方法などが挙げられる。 As a specific example, there is a method of detecting a face using wavelet transform and an image feature amount described in JP-A-2002-251380.
次に、撮影処理(S413)について、図6を用いて説明する。図6は、撮影処理を示すフローチャートである。 Next, the photographing process (S413) will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing the photographing process.
ステップS601では、システム制御部50が、撮影開始時にその日時をシステムタイマより取得し、システムメモリ52に記憶する。
In step S <b> 601, the
ステップS602では、システム制御部50が、測距処理及び測光処理(ステップS409参照)で決定されたシステムメモリ52に記憶された設定値(絞り値等)に従い、絞り機能を有するシャッター101を開放する。
In step S602, the
ステップS603では、システム制御部50が、測距処理及び測光処理(ステップS409参照)で決定されたシステムメモリ52に記憶された設定値に従って、撮像手段22を含む撮像系を制御して、露光を開始する。ここで、システム制御部50は、必要に応じて、図示しないストロボを制御して、フラッシュ発光する。システム制御部50は、フラッシュ発光した場合、フラッシュ発光した旨の情報をシステムメモリ52へ記憶する。
In step S603, the
ステップS604では、システム制御部50が、図示しないタイマーを参照して、ステップS409で決定された露光時間が経過したか否かを判断することにより、露光を終了すべきか否かを判断する。システム制御部50は、露光を終了すべきであると判断する場合、処理をステップS605へ進め、露光を終了すべきでないと判断する場合、処理をステップS604へ進める。
In step S604, the
ステップS605では、システム制御部50が、シャッター101を閉じる。
In step S605, the
ステップS606では、システム制御部50が、撮像手段22から静止画撮影時に撮像された電荷信号を読み出しA/D変換器23で変換して、第2画像データを生成する。A/D変換器23から出力された第2画像データは、画像処理部24、メモリ制御部15を介して、記憶手段32に記憶される。あるいは、A/D変換器23から出力された第2画像データは、直接メモリ制御部15を介して、記憶手段32に記憶される。
In step S <b> 606, the
なお、記憶手段32には、第2画像データそのものが記憶される代わりに、第2画像データと、デフォルトの情報に設定された属性情報(ヘッダ情報)とを有する画像ファイルが記憶されてもよい。 The storage means 32 may store an image file having the second image data and attribute information (header information) set as default information, instead of storing the second image data itself. .
以上、ステップS601〜S606が露光処理に対応する。 As described above, steps S601 to S606 correspond to the exposure process.
ステップS607では、システム制御部50が、メモリ制御部15そして必要に応じて画像処理部24を用いて、記憶手段32に書き込まれた画像データを読み出して画像処理を順次施す。この画像処理は、例えば、ホワイトバランス処理や、圧縮/伸張部16を用いた圧縮処理等が含まれる。処理を終えた画像データは記憶手段32に書き込まれる。
In step S <b> 607, the
ステップS608では、システム制御部50が、記憶手段32から画像データを読み出し、これを圧縮/伸張部16を用いて伸張し、表示手段28の表示用にリサイズする。そして、システム制御部50は、メモリ制御部15を介してリサイズされた画像データを表示手段28に表示するべくD/A変換器13に転送する。一連の処理を終えたならば、撮影処理を終了する。
In step S608, the
次に、赤目処理(S415)について、図7を用いて説明する。図7は、赤目処理を示すフローチャートである。 Next, the red-eye process (S415) will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart showing the red-eye process.
ステップS701では、システム制御部50が、システムメモリ52を参照し、赤目補正がONに設定されているかOFFに設定されているかを判断する。システム制御部50は、赤目補正がONに設定されていると判断する場合、処理をステップS702へ進める。システム制御部50は、赤目補正がOFFに設定されていると判断する場合、赤目補正の必要がないと判断して、処理を終了する。
In step S701, the
ステップS702では、システム制御部50が、システムメモリ52にフラッシュ発光した旨の情報が記憶されているか否かを判断することにより、静止画撮影時にフラッシュ発光が行われたか否かを判断する。システム制御部50は、フラッシュ発光が行われたと判断する場合、処理をステップS707へ進める。システム制御部50は、フラッシュ発光が行われなかったと判断する場合、赤目補正の必要がないと判断して、処理を終了する。
In step S <b> 702, the
ステップS707では、赤目検出処理が行われる。この赤目検出処理(ステップS707)は、次に示すステップS703〜S706の処理を含む。 In step S707, red-eye detection processing is performed. This red-eye detection process (step S707) includes the following processes of steps S703 to S706.
ステップS703(第2顔検出ステップ)では、顔検出処理が行われる。すなわち、顔検出手段50aは、赤目検出処理(S707)の一部として、第2画像データに対する顔検出処理を行う。顔検出処理の詳細は、図5を用いて前述したとおりである。
In step S703 (second face detection step), face detection processing is performed. That is, the
ステップS704では、システム制御部50が、顔検出処理(ステップS703)において被写体の顔が検出された場合、第2画像データ中において検出した顔の位置座標、サイズ(幅、高さ)、検出個数、信頼性係数等を静止画撮影時の顔情報として特定する。システム制御部50は、静止画撮影時の顔情報をシステムメモリ52に記憶する。一方、システム制御部50は、顔検出処理において顔が検出されなかった場合、システムメモリ52にアクセスして、位置座標、サイズ(幅、高さ)、検出個数、信頼性係数等の情報を0(NULL)に設定して静止画撮影時の顔情報として記憶する。
In step S704, when the face of the subject is detected in the face detection process (step S703), the
ステップS705では、システム制御部50が、赤目検出を行う。すなわち、システム制御部50は、ステップS704で記憶された顔の情報、例えば目の位置などの情報に基づいて、第2画像データの中から赤目を検出する。
In step S705, the
ステップS706では、システム制御部50が、ステップS705で検出した結果に基づいて、第2画像データにおける赤目の補正を行う。
In step S706, the
なお、赤目の検出・補正処理の詳細に関しては広く知られており、ここでは特に説明しない。例えば、特開平10−233929で開示されている。 The details of the red-eye detection / correction process are widely known and will not be described here. For example, it is disclosed in JP-A-10-233929.
次に、記録処理(S416)について、図8を用いて説明する。図8は、記録処理を示すフローチャートである。 Next, the recording process (S416) will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a flowchart showing the recording process.
ステップS801では、システム制御部50が、図10により後述するファイル名生成ルールに則り、記録対象の第2画像データに対するファイル名を生成する。
In step S801, the
ステップS802では、システム制御部50が、図6に示すステップS601でシステムメモリ52に記憶した日時情報を取得する。
In step S802, the
ステップS803では、システム制御部50が、記憶手段32を参照して、記録対象の第2画像データのデータサイズを取得する。
In step S803, the
ステップS804では、システム制御部50が、記録媒体200にアクセスして、第2画像データから生成する画像ファイルを格納すべきディレクトリが記録媒体200の記録部19に存在するか否かを判断する。システム制御部50は、ディレクトリが存在しないと判断する場合、処理をステップS805に進め、ディレクトリが存在すると判断する場合、処理をステップS806に進める。
In step S <b> 804, the
ステップS805では、システム制御部50が、画像ファイルを格納するためのディレクトリを生成する。なお、ディレクトリ名の生成ルールは図10を用いて後述する。例えば、ディレクトリ「100CANON」(図10に示すディレクトリ502)が作成される。
In step S805, the
ステップS806では、ヘッダ作成処理が行われる。ヘッダ作成処理では、システム制御部50が、第2画像データに対するヘッダ情報を作成する。ヘッダ作成処理の詳細は、図9を用いて後述する。
In step S806, header creation processing is performed. In the header creation process, the
なお、第2画像データと、デフォルトに設定された属性情報(ヘッダ情報)とを有する画像ファイルが記憶手段32に記憶されている場合、システム制御部50が、デフォルトに設定された属性情報(ヘッダ情報)を書き換えても良い。
When the image file having the second image data and the default attribute information (header information) is stored in the
ステップS807では、システム制御部50が、ステップS801で取得したファイル名及びステップS802で取得した日時情報からディレクトリエントリ(管理情報)を生成する。また、システム制御部50は、第2画像データとヘッダ情報(ステップS806参照)とを有する画像ファイルを生成して記憶手段32に記憶させる。システム制御部50は、その画像ファイルを、記憶手段32から読み出して、記録媒体200の記録部19においてディレクトリエントリに対応したディレクトリに記録する。
In step S807, the
次に、ヘッダ生成処理(S806)について、図9を用いて説明する。図9は、ヘッダ生成処理を示すフローチャートである。 Next, the header generation process (S806) will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart showing the header generation process.
ステップS901では、システム制御部50(判定手段50b)が、システムメモリ52を参照して、ステップS704(図7参照)で静止画撮影時の顔情報を取得(記憶)したかどうかを判断する。システム制御部50は、ステップS704(図7参照)で静止画撮影時の顔情報を取得(記憶)したと判断した場合、処理をステップS902へ進める。システム制御部50は、ステップS704(図7参照)で静止画撮影時の顔情報を取得(記憶)していない(例えば、赤目補正が行われていない)と判断した場合、処理をステップS903へ進める。
In step S901, the system control unit 50 (
ステップS902では、システム制御部50(判定手段50b)が、システムメモリ52を参照して、ステップS704(図7参照)で記憶された静止画撮影時の顔情報(における顔の位置座標等)がNULLでないか否かを判断する。システム制御部50は、静止画撮影時の顔情報がNULLでないと判断する場合、処理をステップS904へ進め、静止画撮影時の顔情報がNULLであると判断する場合、処理をステップS905へ進める。
In step S902, the system control unit 50 (
ステップS903では、システム制御部50(判定手段50b)が、システムメモリ52を参照して、図4に示すステップS407で記憶された静止画撮影前の顔情報(における顔の位置座標等)がNULLでないか否かを判断する。システム制御部50は、静止画撮影前の顔情報がNULLでないと判断する場合、処理をステップS904へ進め、静止画撮影前の顔情報がNULLであると判断する場合、処理をステップS905へ進める。
In step S903, the system control unit 50 (
ステップS904(判定ステップ)では、システム制御部50(判定手段50b)が、被写体の分類を「人物」に判定する。そして、システム制御部50(更新手段50c)は、判定手段50bが判定した結果に基づいて、第2画像データの属性情報を更新する。すなわち、システム制御部50(更新手段50c)は、被写体の分類を判定手段50bが「人物」に判定したことに基づいて、分類情報「人物」を属性情報(ヘッダ情報)に含めるように更新する。
In step S904 (determination step), the system control unit 50 (
ステップS905では、システム制御部50が、静止画撮影前の顔情報をヘッダ情報に含める。
In step S905, the
ステップS906では、システム制御部50が、静止画撮影時の顔情報をヘッダ情報に含める。
In step S906, the
ステップS907では、システム制御部50が、その他の分類情報をヘッダ情報に含める。その他の分類情報は、例えば、「風景」、「イベント」などである。
In step S907, the
ステップS908では、システム制御部50が、分類情報以外のその他のヘッダ情報を作成して、処理を終了する。
In step S908, the
以上、述べたように赤目補正処理において得られる静止画撮影時の顔情報を元に静止画撮影された画像に顔があるかどうかを判断し、分類情報「人物」を付与するようにしているため、正確な分類情報「人物」を付与することが可能となる。これにより、静止画撮影された画像に顔が無いにも関わらず分類情報「人物」が付与されている、あるいは、静止画撮影された画像に顔があるにも関わらず分類情報「人物」が付与されていない、という不一致がなくなる。この結果、静止画撮影された画像を正確に分類することができる。 As described above, it is determined whether there is a face in the still image captured image based on the facial information at the time of still image capture obtained in the red-eye correction process, and the classification information “person” is added. Therefore, it is possible to give accurate classification information “person”. As a result, the classification information “person” is assigned to the still image shot image even though the face is not present, or the classification information “person” is changed to the still image shot image even if there is a face. Disagreement of not being granted is eliminated. As a result, it is possible to accurately classify images taken with still images.
同時に、赤目補正時に顔を検出するついでに撮影画像に顔があるかどうかを判断し、赤目補正を行わないときは、撮影画像に顔があるかどうかの検出を行わないことによって、赤目補正を行わないときは撮影間隔(レリーズタイムラグ)の短縮を図っている。 At the same time, when detecting the face during red-eye correction, it is judged whether there is a face in the shot image, and when red-eye correction is not performed, red-eye correction is performed by not detecting whether the shot image has a face. When not, the shooting interval (release time lag) is shortened.
次に、ディレクトリ及びファイル構成について、図10を用いて説明する。 Next, the directory and file structure will be described with reference to FIG.
図10は、前述した記録処理の結果、記録媒体200に記録されるディレクトリ構成例を示したものである。以下、図10を用いて、ディレクトリ名及びファイル名の生成ルールについて説明する。
FIG. 10 shows an example of a directory structure recorded on the
ルートディレクトリ501がディレクトリ名「DCIM」で生成され、その下には6〜8文字のディレクトリ名でサブディレクトリ502,503が生成される。サブディレクトリ502,503が保持するサブディレクトリ名は、先頭3文字が数字で残り3〜5文字が英字で構成される。先頭3文字の数字は100から始まり、ディレクトリを生成する毎に1ずつインクリメントされる。図10では、サブディレクトリ502のディレクトリ名が「100CANON」、サブディレクトリ503のディレクトリ名が「101CANON」になる。サブディレクトリ502には、所定のファイル名で画像ファイル504〜509が記録される。ここで生成されるファイル名は、「.」の前までの部分である識別子と、「.」以降の部分である拡張子とを含む。識別子は、「_」の前までの部分(IMG、MVI)がデータの種類を示し、「_」以降の部分(0001〜0006)が整理番号を示す。拡張子は、静止画の場合に例えばJPGが付与され、動画の場合に例えばAVIが付与される。また、拡張子は、管理情報を記録するサムネイルファイルの場合にTHMが付与される。
A
次に、記録処理(図8参照)において記録媒体200に記録する画像ファイルのデータ構造例について、図11を用いて説明する。図11は、画像ファイルのデータ構造を示す図である。
Next, an example of the data structure of an image file recorded on the
画像ファイル701は、マーカ(SOI)702、ヘッダ部HD、画像データ(第2画像データ)IM、及びマーカ(EOI)717を含む。マーカ(SOI)702は、画像ファイル701の先頭に配置され、画像ファイルの始まりを示す。マーカ(EOI)717は、画像ファイル701の最後に配置され、画像ファイルの終わりを示す。
The
ヘッダ部HDには、上記の属性情報(ヘッダ情報)が記録される。ヘッダ部HDには、703〜710の項目が含まれる。
The attribute information (header information) is recorded in the header portion HD. The header portion HD includes
703は、ヘッダ部HDの開始を示すアプリケーションマーカ(APP1)が記録される。 In 703, an application marker (APP1) indicating the start of the header portion HD is recorded.
704は、画像ファイル701のサイズを示すサイズ情報(APP1 Length)が記録される。
In 704, size information (APP1 Length) indicating the size of the
705は、アプリケーションマーカ703の識別コード(APP1 Identifier Code)である。
706は、画像データの作成日時(Date Time)である。
707は、画像データが生成された日時(Date Time Original)である。
718は、第2画像データに対する分類情報である。
719は、静止画撮影前の顔情報である。
720は、静止画撮影時の顔情報である。
709は、その他の撮影情報である。その他の撮影情報709は、撮像手段22による静止画撮影の条件を含む。撮像手段による静止画撮影の条件は、複数の撮影モード及び複数のシャッター速度の少なくとも一方を含む。
710は、前述したサムネイル画像(Thumbnail Data)である。
画像データIMは、量子化テーブル(DQT)712、ハフマンテーブル(DHT)713、フレーム開始マーカ(SOF)714、スキャン開始マーカ(SOS)715及び圧縮データ716が含まれる。圧縮データ716は、第2画像データが圧縮されたものである。
The image data IM includes a quantization table (DQT) 712, a Huffman table (DHT) 713, a frame start marker (SOF) 714, a scan start marker (SOS) 715, and
ここで、ヘッダ部HDの分類情報718は、図9を用いて前述したように、静止画撮影の際のパラメータとは異なる、検索等の撮影後の操作に適した情報である。この分類情報718には、図9において述べた「人物」、「風景」、「イベント」などを単数あるいは複数個格納可能である。さらに、分類情報718には、汎用的な分類情報として「カテゴリ1」、「カテゴリ2」、「カテゴリ3」といった分類情報を格納可能である。また、分類情報718には、通信部110を介してPC等への外部機器に画像データを転送する際に、転送先でメール送信等の特別な処理を促すための「作業用」といった分類情報を後述する再生モードにおいて格納可能となっている。
Here, the
なお、これらの分類情報が上記図9の処理によって自動的には付与されない場合、再生モード処理(図3に示すステップS308)においてその分類情報を編集することが可能である。あるいは、撮影時(ステップS606)にデフォルトの情報に設定された分類情報が自動付与される場合、再生モード処理(図3に示すステップS308)においてその分類情報を編集することが可能である。このように、再生モード処理で画像データを見ながらゆっくり分類するための分類情報を付与することで、より利便性の高い分類が可能となる。 If these pieces of classification information are not automatically given by the processing of FIG. 9, the classification information can be edited in the playback mode processing (step S308 shown in FIG. 3). Alternatively, when the classification information set as default information is automatically given at the time of photographing (step S606), the classification information can be edited in the reproduction mode process (step S308 shown in FIG. 3). In this way, by providing classification information for slowly classifying while viewing image data in the reproduction mode processing, classification with higher convenience is possible.
具体的には、図3に示す再生モード処理S308は、図12に示す流れで行われても良い。図12は、再生モードを示すフローチャートである。 Specifically, the playback mode processing S308 shown in FIG. 3 may be performed according to the flow shown in FIG. FIG. 12 is a flowchart showing the playback mode.
ステップS1301では、システム制御部50が、操作部70等から受け取った情報に基づいて、利用者から画像表示イベントの要求があったか否かを判断する。システム制御部50は、画像表示イベントの要求があったと判断した場合、処理をステップS1303へ進め、画像表示イベントの要求がないと判断した場合、処理をステップS1302へ進める。
In step S1301, the
ステップS1302では、システム制御部50が、操作部70等から受け取った情報に基づいて、要求されたイベントに合わせた処理を行なう。
In step S1302, the
ステップS1303では、システム制御部50が、画像ファイルを記憶手段32又は記録媒体200から読み込む。
In step S1303, the
ステップS1304では、システム制御部50が、読み込んだ画像ファイルを圧縮状態から伸張状態に展開してシステムメモリ52に一時的に記憶させる。システム制御部50は、その画像ファイルから第2画像データを抽出してアナログ画像信号に変換した後、そのアナログ画像信号を表示手段28に供給する。表示手段28は、第2画像データに応じた画像を表示する。
In step S1304, the
ステップS1305では、操作部70が、表示手段28を介して第2画像データに応じた画像を閲覧した利用者が分類情報を「人物」に変更すべきと判断した場合、分類情報を「人物」に変更するための指示を受け付ける。システム制御部50は、分類情報を「人物」に変更するための指示を操作部70から受け付けた場合、分類情報を「人物」に変更すべきと判断して、処理をステップS1306へ進める。システム制御部50は、分類情報を「人物」に変更するための指示を操作部70から受け付けていない場合、分類情報を「人物」に変更すべきでないと判断して、処理を終了する。
In step S <b> 1305, when the
ステップS1306では、システム制御部50が、システムメモリ52を参照して、画像ファイルに含まれるヘッダ情報の分類情報を更新する。すなわち、システム制御部50は、分類情報に「人物」が含まれていなければ「人物」を追加する。あるいは、システム制御部50は、分類情報に「人物」でないことを示す情報(例えば、「人物なし」など)が含まれていればその情報を「人物」に書き換える。
In step S1306, the
このように、図12に示す再生モード処理によれば、再生時に第2画像データに顔があるか利用者に判断を促すため、静止画記録モード処理S304で生成された分類情報に誤りがある場合に訂正できる。したがって、静止画撮影された画像を正確に分類することができる。 Thus, according to the reproduction mode process shown in FIG. 12, the classification information generated in the still image recording mode process S304 has an error in order to prompt the user to determine whether the second image data has a face during reproduction. You can correct it. Therefore, it is possible to accurately classify images taken with still images.
なお、図12に示す再生モード処理では、ステップS1305に代えて、図5に示す顔検出処理が行われても良い。このとき、図7に示す赤目補正処理においてステップS703の顔検出処理が省略されても良い。これにより、撮影間隔(レリーズタイミングラグ)に影響を与えることなく、静止画撮影された画像を正確に分類することができる。 In the reproduction mode process shown in FIG. 12, the face detection process shown in FIG. 5 may be performed instead of step S1305. At this time, the face detection process in step S703 may be omitted in the red-eye correction process shown in FIG. As a result, it is possible to accurately classify images captured with still images without affecting the shooting interval (release timing lag).
なお、図3に示す静止画記録モード処理S304は、図4に示す流れで行われる代わりに図13に示す流れで行われても良い。図13は、変形例における静止画記録モード処理を示すフローチャートである。以下では、図4に示すフローチャートと異なる部分を中心に説明する。 Note that the still image recording mode process S304 shown in FIG. 3 may be performed according to the flow shown in FIG. 13 instead of the flow shown in FIG. FIG. 13 is a flowchart showing still image recording mode processing in the modification. Below, it demonstrates centering on a different part from the flowchart shown in FIG.
ステップS1201では、システム制御部50が、必要に応じてクイックレビューのON/OFF設定を行う。クイックレビューON/OFF設定は、操作部70に含まれるメニューボタンを押すことで表示手段28に表示されるメニュー画面(図示せず)により利用者が任意に設定可能である。例えば、後述のステップS414でクイックレビュー表示を閲覧することを希望する場合、操作部70にクイックレビューON設定が入力されてシステムメモリ52に記憶される。あるいは、例えば、後述のステップS414でクイックレビュー表示を閲覧することを希望しない場合、操作部70にクイックレビューOFF設定が入力されてシステムメモリ52に記憶される。
In step S1201, the
ステップS1202では、システム制御部50が、システムメモリ52を参照し、クイックレビューがONに設定されているかOFFに設定されているかを判断する。システム制御部50は、クイックレビューがONに設定されていると判断する場合、処理をステップS704へ進める。システム制御部50は、クイックレビューがOFFに設定されていると判断する場合、クイックレビュー表示の必要がないと判断して、処理を終了する。
In step S1202, the
ステップS1203では、顔検出処理が行われる。すなわち、顔検出手段50aは、第2画像データに顔検出処理を行う。顔検出処理の詳細は、図5を用いて前述したとおりである。
In step S1203, face detection processing is performed. That is, the
以上説明したように、図13に示す静止画記録モード処理によれば、クイックレビューを行う場合、第2画像データに顔検出処理を行うので、ファイルヘッダの分類情報「人物」が正確に付与されることになる。一方、クイックレビューを行わない場合、第2画像データに顔検出処理を行わないので、撮影間隔(レリーズタイムラグ)の短縮を図ることが可能となる。 As described above, according to the still image recording mode process shown in FIG. 13, when performing a quick review, the face detection process is performed on the second image data, so that the classification information “person” in the file header is accurately given. Will be. On the other hand, when the quick review is not performed, since the face detection process is not performed on the second image data, it is possible to shorten the shooting interval (release time lag).
なお、図8に示すヘッダ作成処理S806は、図9に示す流れで行われる代わりに図14に示す流れで行われても良い。図14は、変形例におけるヘッダ作成処理を示すフローチャートである。以下では、図8に示すフローチャートと異なる部分を中心に説明する。 The header creation processing S806 shown in FIG. 8 may be performed according to the flow shown in FIG. 14 instead of the flow shown in FIG. FIG. 14 is a flowchart showing the header creation process in the modification. Below, it demonstrates centering on a different part from the flowchart shown in FIG.
ステップS1401では、システム制御部50(判定手段50b)が、システムメモリ52を参照して、静止画撮影前の顔情報・静止画撮影時の顔情報・撮影モード・シャッター速度等に基づいて、被写体の分類を判定する。例えば、システム制御部50(判定手段50b)は、静止画撮影前の顔情報・静止画撮影時の顔情報・撮影モード・シャッター速度等に基づいて、図15に示すルールに従って、被写体が「人物」であるか否かを判定する。
In step S1401, the system control unit 50 (
システム制御部50(更新手段50c)は、判定手段50bが判定した結果に基づいて、第2画像データの属性情報(ヘッダ情報)を更新する。すなわち、システム制御部50(更新手段50c)は、被写体が「人物」であると判定手段50bが判定した場合、分類情報を「人物」に更新する。システム制御部50(更新手段50c)は、被写体が「人物」でないと判定手段50bが判定した場合、分類情報を「人物」に更新しない。
The system control unit 50 (update means 50c) updates the attribute information (header information) of the second image data based on the result determined by the determination means 50b. That is, the system control unit 50 (
次に、ステップS1401で判定手段50bが判定する際のルールについて、図15を用いて説明する。図15は、静止画撮影前の顔情報・静止画撮影時の顔情報・撮影モード・シャッター速度と、分類情報「人物」の付与との関係を表す図である。
Next, rules when the
静止画撮影前、静止画撮影時の両方とも顔を検出したとき、撮影モード・シャッター速度がどのような状態であっても、分類情報「人物」を付与する。すなわち、判定手段50bは、第1画像データの中から顔検出手段50aが被写体の顔を検出し、第2画像データの中から顔検出手段50aが被写体の顔を検出したと判断する場合、被写体が「人物」であると判定する。
When a face is detected both before still image shooting and during still image shooting, the classification information “person” is added regardless of the shooting mode and shutter speed. That is, when the
静止画撮影前、静止画撮影時の両方とも顔を検出しなかったとき、撮影モード・シャッター速度がどのような状態であっても、分類情報「人物」を付与しない。 If a face is not detected both during still image shooting and during still image shooting, the classification information “person” is not given regardless of the shooting mode and shutter speed.
撮影モードがポートレート・自分撮りであった場合、静止画撮影前、静止画撮影時の両方に顔を検出したときのみ、分類情報「人物」を付与する。 When the shooting mode is portrait / self-portrait, the classification information “person” is added only when a face is detected both before and during still image shooting.
撮影モードがキッズかナイトであった場合、静止画撮影前、静止画撮影時のどちらか一方に顔を検出すれば分類情報「人物」を付与する。 When the shooting mode is “kids” or “night”, the classification information “person” is given if a face is detected either before still image shooting or during still image shooting.
その他の撮影モード(オート、マニュアル、シャッター速度優先、絞り優先など)であった場合、静止画撮影時に顔を検出したときに、必ず分類情報「人物」を付与する。静止画撮影前にのみ顔を検出した場合、シャッター速度が手振れ限界を超えているほど遅いときに、分類情報「人物」を付与する。一方、シャッター速度が十分に速い場合(手振れ限界を超えていない)ときに、分類情報「人物」を付与しない。 In other shooting modes (auto, manual, shutter speed priority, aperture priority, etc.), the classification information “person” is always given when a face is detected during still image shooting. When a face is detected only before still image shooting, the classification information “person” is added when the shutter speed is so slow that it exceeds the camera shake limit. On the other hand, when the shutter speed is sufficiently high (the camera shake limit is not exceeded), the classification information “person” is not given.
例えば撮影モードがポートレート・自分撮りの場合、あらかじめ人を撮影すると決めている場合が多い。人を撮影しようとしているにも関わらず、静止画撮影前に人を検出していない場合は、人にフォーカスが合っていない可能性が高いため、静止画撮影時に顔を検出しても分類情報「人物」を付与しない。このように、判定手段50bは、人物を撮影するための撮影モードが選択されている場合、第1画像データ及び第2画像データの中から顔検出手段50aが被写体の顔を検出したときに、被写体が「人物」であると判定する。また、判定手段50bは、人物を撮影するための撮影モードが選択されている場合、第1画像データ及び第2画像データの少なくとも一方の中から顔検出手段50aが被写体の顔を検出しないときに、被写体が「人物」でないと判定する。
For example, when the shooting mode is portrait / self-portrait, it is often decided to shoot a person in advance. If you are trying to shoot a person but have not detected a person before taking a still image, it is likely that the person is not in focus. Do not grant "person". As described above, when the shooting mode for shooting a person is selected, the
撮影モードがキッズの場合、被写体が子供であるため、被写体が動き回る可能性が高い。そのため、静止画撮影前に顔を検出しても、静止画撮影時は横を向いているなどして、顔を検出しないことが有り得る。そのため、静止画撮影前・静止画撮影時のどちらか一方にでも顔を検出したときは、分類情報「人物」を付与する。 When the shooting mode is kids, the subject is a child, so the subject is likely to move around. For this reason, even if a face is detected before still image shooting, the face may not be detected because it faces sideways at the time of still image shooting. For this reason, when a face is detected either before still image shooting or during still image shooting, classification information “person” is assigned.
撮影モードがナイトの場合、暗い場所での撮影のため、シャッター速度が遅いことが多い。シャッター速度が遅いため、静止画撮影時の顔がブレて、静止画撮影時に顔を検出できない可能性が高い。そのため、静止画撮影前に顔を検出した際には、静止画撮影時に顔を検出しなくても、分類情報「人物」を付与する。 When the shooting mode is night, the shutter speed is often slow because of shooting in a dark place. Since the shutter speed is slow, there is a high possibility that the face is blurred during still image shooting and the face cannot be detected during still image shooting. For this reason, when a face is detected before still image shooting, the classification information “person” is given without detecting the face during still image shooting.
このように、判定手段50bは、被写体ぶれが起きやすいことを示す撮影モードが選択されている場合、第1画像データ及び第2画像データの少なくとも一方の中から顔検出手段50aが被写体の顔を検出したときに、被写体が「人物」であると判定する。また、判定手段50bは、被写体ぶれが起きやすいことを示す撮影モードが選択されている場合、第1画像データ及び第2画像データのいずれの中からも顔検出手段50aが被写体の顔を検出しないときに、被写体が「人物」でないと判定する。
As described above, when the photographing mode indicating that the subject shake is likely to occur is selected, the
その他の撮影モード(オート、マニュアル、シャッター速度優先、絞り優先など)の場合、シャッター速度が手振れ限界より遅いと、静止画撮影時に撮像装置100がブレて静止画撮影時の顔を検出できていない可能性が高い。そのため、静止画撮影前に顔を検出した際には、静止画撮影時に顔が無くても、シャッター速度が遅い場合に限り、分類情報「人物」を付与する。
In other shooting modes (auto, manual, shutter speed priority, aperture priority, etc.), if the shutter speed is slower than the camera shake limit, the
このように、判定手段50bは、被写体ぶれが起きやすいことを示す撮影モードにおいて第1画像データの中から顔検出手段50aが被写体の顔を検出し、第2画像データの中から顔検出手段50aが被写体の顔を検出しなかった場合、次の動作を行う。すなわち、判定手段50bは、選択されたシャッター速度が手ぶれ限界の速度未満であると判断するときに、被写体が「人物」であると判定し、選択されたシャッター速度が手ぶれ限界の速度以上であると判断するときに、被写体が「人物」でないと判定する。
As described above, in the
図15に示すルールによれば、撮影モードやシャッター速度を加味して分類情報「人物」を付与することにより、より利用者の意思に即した分類情報を付与することが可能となる。 According to the rule shown in FIG. 15, it is possible to give classification information more in line with the user's intention by giving the classification information “person” in consideration of the shooting mode and the shutter speed.
また、静止画記録モード処理において、赤目検出が行われない場合(図7参照)や、クイックレビュー表示されない場合(図13参照)であっても、顔検出処理が行われても良い。すなわち、顔検出手段50aは、必ず、第1画像データに顔検出処理を行い、かつ、第2画像データに顔検出処理を行ってもよい。
Further, in the still image recording mode processing, face detection processing may be performed even when red-eye detection is not performed (see FIG. 7) or quick review display is not performed (see FIG. 13). That is, the
また、1枚ずつ撮影を行う単写時には静止画撮影時の顔情報の検出を行ない、静止画撮影時から分類情報「人物」を付与するが、連続して撮影を行う連写時は、静止画撮影前に顔情報の検出を行わないように構成しても構わない。このとき、顔検出手段50aは、撮像手段22による連写撮影が行われる場合、撮像手段22により連写撮影前に撮像された第1画像データに顔検出処理を行い、撮像手段22により連写撮影時に撮像された複数の第2画像データに顔検出処理を行わない。そして、判定手段50bは、撮像手段22により連写撮影前に撮像された第1画像データに顔検出手段50aが顔検出処理を行った結果に基づいて、被写体の分類を判定する。
In addition, the face information during still image shooting is detected during single shooting when shooting one by one, and the classification information “People” is added from the time of still image shooting. You may comprise so that face information may not be detected before image | photographing. At this time, when continuous shooting is performed by the
22 撮像手段
28 表示手段
32 記憶手段
50a 顔検出手段
50b 判定手段
50c 更新手段
100 撮像装置
22 imaging means 28 display means 32 storage means 50a face detection means 50b determination means 50c update means 100 imaging device
Claims (14)
前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段と、
前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、
前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記判定手段は、
前記第2顔検出処理が行われる場合、前記第2画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第2画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、
前記第2顔検出処理が行われない場合、前記第1顔検出処理により前記第1画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第1顔検出処理により前記第1画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定する
ことを特徴とする撮像装置。 Imaging means for capturing first image data before shooting a still image and capturing second image data when shooting a still image;
Face detection means for performing a first face detection process for detecting the face of the subject from the first image data and a second face detection process for detecting the face of the subject from the second image data;
Determination means for determining a classification of a subject of the second image data;
Storage means for storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination means;
With
The determination means includes
When the second face detection process is performed, if the face of the subject is detected from the second image data, the classification of the subject of the second image data is determined so as to include the classification indicating the person, and the second If the subject's face is not detected from the image data, the classification of the subject of the second image data is determined so as not to include the classification indicating the person,
When the second face detection process is not performed, if the subject's face is detected from the first image data by the first face detection process, the second image data includes a classification indicating a person. The classification is determined, and if the subject's face is not detected from the first image data by the first face detection process, the classification of the subject of the second image data is determined so as not to include the classification indicating the person. An imaging device that is characterized.
前記顔検出手段は、前記赤目検出処理を行わない場合、前記第2顔検出処理も行わない
ことを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。 The face detection means is configured to perform the second face detection process as part of a red-eye detection process,
The imaging apparatus according to claim 1, wherein the face detection unit does not perform the second face detection process when the red-eye detection process is not performed.
前記顔検出手段は、前記第2画像データに応じた画像を前記表示手段が表示する場合、前記第2顔検出処理を行い、前記第2画像データに応じた画像を前記表示手段が表示しない場合、前記第2顔検出処理を行わない
ことを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。 A display unit for displaying an image corresponding to the second image data when the second image data is captured;
The face detection unit performs the second face detection process when the display unit displays an image according to the second image data, and the display unit does not display an image according to the second image data. The imaging apparatus according to claim 1, wherein the second face detection process is not performed.
前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段と、
前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、
前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の両方で顔が検出されれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像装置。 Imaging means for capturing first image data before shooting a still image and capturing second image data when shooting a still image;
Face detection means for performing a first face detection process for detecting the face of the subject from the first image data and a second face detection process for detecting the face of the subject from the second image data;
Determination means for determining a classification of a subject of the second image data;
Storage means for storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination means;
With
The determination means detects a face in both the first face detection process and the second face detection process when the shooting mode at the time of the still image shooting is a shooting mode for shooting a person who is unlikely to move. Then, it is determined that a classification indicating a person is included in the subject classification of the second image data, and if no face is detected in at least one of the first face detection process and the second face detection process, the first the classification of the subject 2 image data shall be the determining means determines that does not include a classification indicating a person imaging device.
前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段と、
前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、
前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の高い人物を撮影するための撮影モード又は被写体ぶれが発生しやすい撮影モードである場合、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の両方で顔が検出されなければ、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像装置。 Imaging means for capturing first image data before shooting a still image and capturing second image data when shooting a still image;
Face detection means for performing a first face detection process for detecting the face of the subject from the first image data and a second face detection process for detecting the face of the subject from the second image data;
Determination means for determining a classification of a subject of the second image data;
Storage means for storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination means;
With
When the determination mode is a shooting mode for shooting a person who is highly likely to move in the still image shooting mode or a shooting mode in which subject shake is likely to occur, the first face detection processing and the second face detection processing are performed. If a face is detected in at least one of the face detection processes, it is determined that a classification indicating a person is included in the subject classification of the second image data, and both the first face detection process and the second face detection process are performed. if no face is detected, you and judging not to include the classification indicating the person classification of the subject of the second image data imaging device.
前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段と、
前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、
前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが人物を撮影するための撮影モード及び被写体ぶれが発生しやすい撮影モードのいずれでもない場合において、前記第1顔検出処理で顔が検出され前記第2顔検出処理で顔が検出されない場合は、前記静止画撮影時のシャッター速度が閾値未満であれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、当該シャッター速度が当該閾値以上であれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像装置。 Imaging means for capturing first image data before shooting a still image and capturing second image data when shooting a still image;
Face detection means for performing a first face detection process for detecting the face of the subject from the first image data and a second face detection process for detecting the face of the subject from the second image data;
Determination means for determining a classification of a subject of the second image data;
Storage means for storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination means;
With
The determination means detects a face in the first face detection process when the shooting mode at the time of the still image shooting is neither a shooting mode for shooting a person nor a shooting mode in which subject blurring is likely to occur. If a face is not detected in the second face detection process, if the shutter speed at the time of still image shooting is less than a threshold value, it is determined that a classification indicating a person is included in the classification of the subject of the second image data, and the shutter if speed is more than the threshold value shall be the determining means determines that does not include a classification indicating a person classification of the subject of the second image data imaging device.
撮像手段が、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像ステップと、
顔検出手段が、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出ステップと、
前記顔検出手段が、前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出ステップと、
判定手段が、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、
記憶手段が、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、
を備え、
前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、
前記第2顔検出ステップが行われる場合、前記第2画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第2画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、
前記第2顔検出ステップが行われない場合、前記第1顔検出ステップにより前記第1画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第1顔検出ステップにより前記第1画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定する
ことを特徴とする撮像方法。 An imaging method executed by an imaging device,
An imaging step in which the imaging means captures the first image data before capturing a still image and captures the second image data during still image capture;
A first face detecting step for detecting a face of the subject from the first image data;
A second face detecting step in which the face detecting means detects a face of a subject from the second image data;
A determining step for determining a classification of a subject of the second image data;
A storage step of storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination unit;
With
In the determination step, the determination means includes:
When the second face detection step is performed, if the subject's face is detected from the second image data, the classification of the subject of the second image data is determined so as to include a classification indicating a person, and the second face is detected. If the subject's face is not detected from the image data, the classification of the subject of the second image data is determined so as not to include the classification indicating the person,
If the second face detection step is not performed and the face of the subject is detected from the first image data by the first face detection step, the subject of the second image data is included so as to include a classification indicating a person. The classification is determined, and if the subject's face is not detected from the first image data in the first face detection step, the classification of the subject of the second image data is determined so as not to include a classification indicating a person. A characteristic imaging method.
撮像手段が、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像ステップと、
顔検出手段が、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出ステップと、
前記顔検出手段が、前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出ステップと、
判定手段が、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、
記憶手段が、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、
を備え、
前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第1顔検出ステップ及び前記第2顔検出ステップの両方で顔が検出されれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第1顔検出ステップ及び前記第2顔検出ステップの少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像方法。 An imaging method executed by an imaging device,
An imaging step in which the imaging means captures the first image data before capturing a still image and captures the second image data during still image capture;
A first face detecting step for detecting a face of the subject from the first image data;
A second face detecting step in which the face detecting means detects a face of a subject from the second image data;
A determining step for determining a classification of a subject of the second image data;
A storage step of storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination unit;
With
In the determination step, when the shooting mode at the time of the still image shooting is a shooting mode for shooting a person who is unlikely to move , the determination unit includes the first face detection step and the second face detection step. If a face is detected in both, it is determined that a classification indicating a person is included in the subject classification of the second image data, and a face is detected in at least one of the first face detection step and the second face detection step. Otherwise, it is determined that a classification indicating a person is not included in the classification of the subject in the second image data .
撮像手段が、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像ステップと、 An imaging step in which the imaging means captures the first image data before capturing a still image and captures the second image data during still image capture;
顔検出手段が、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出ステップと、 A first face detecting step for detecting a face of the subject from the first image data;
前記顔検出手段が、前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出ステップと、 A second face detecting step in which the face detecting means detects a face of a subject from the second image data;
判定手段が、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、 A determining step for determining a classification of a subject of the second image data;
記憶手段が、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、 A storage step of storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination unit;
を備え、With
前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の高い人物を撮影するための撮影モード又は被写体ぶれが発生しやすい撮影モードである場合、前記第1顔検出ステップ及び前記第2顔検出ステップの少なくとも一方で顔が検出されれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第1顔検出ステップ及び前記第2顔検出ステップの両方で顔が検出されなければ、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する In the determination step, the determination unit is configured to detect the first face when the shooting mode at the time of the still image shooting is a shooting mode for shooting a person who is highly likely to move or a shooting mode in which subject shake is likely to occur. If a face is detected in at least one of the step and the second face detection step, it is determined that a classification indicating a person is included in the subject classification of the second image data, and the first face detection step and the second face If no face is detected in both of the detection steps, it is determined that the classification of the person is not included in the classification of the subject of the second image data.
ことを特徴とする撮像方法。An imaging method characterized by the above.
撮像手段が、静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像ステップと、 An imaging step in which the imaging means captures the first image data before capturing a still image and captures the second image data during still image capture;
顔検出手段が、前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出ステップと、 A first face detecting step for detecting a face of the subject from the first image data;
前記顔検出手段が、前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出ステップと、 A second face detecting step in which the face detecting means detects a face of a subject from the second image data;
判定手段が、前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、 A determining step for determining a classification of a subject of the second image data;
記憶手段が、前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、 A storage step of storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination unit;
を備え、With
前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが人物を撮影するための撮影モード及び被写体ぶれが発生しやすい撮影モードのいずれでもない場合において、前記第1顔検出ステップで顔が検出され前記第2顔検出ステップで顔が検出されない場合は、前記静止画撮影時のシャッター速度が閾値未満であれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、当該シャッター速度が当該閾値以上であれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する In the determination step, the determination unit includes the first face detection step when the shooting mode at the time of the still image shooting is neither a shooting mode for shooting a person nor a shooting mode in which subject shake is likely to occur. If a face is detected and no face is detected in the second face detection step, and if the shutter speed at the time of the still image shooting is less than a threshold value, a classification indicating a person is included in the classification of the subject of the second image data If the shutter speed is equal to or higher than the threshold, it is determined that the classification of the subject is not included in the classification of the subject of the second image data.
ことを特徴とする撮像方法。An imaging method characterized by the above.
静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像手段、
前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段、
前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段、
前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記判定手段は、
前記第2顔検出処理が行われる場合、前記第2画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第2画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、
前記第2顔検出処理が行われない場合、前記第1顔検出処理により前記第1画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第2画像データの被写体の分類を判定し、前記第1顔検出処理により前記第1画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第2画像データの被写体の分類を判定する
ことを特徴とするプログラム。 The computer of the imaging device,
Imaging means for capturing first image data before capturing a still image and capturing second image data when capturing a still image;
Face detection means for performing a first face detection process for detecting the face of the subject from the first image data and a second face detection process for detecting the face of the subject from the second image data;
Determining means for determining a classification of the subject of the second image data;
Storage means for storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination means;
Is a program for functioning as
The determination means includes
When the second face detection process is performed, if the face of the subject is detected from the second image data, the classification of the subject of the second image data is determined so as to include the classification indicating the person, and the second If the subject's face is not detected from the image data, the classification of the subject of the second image data is determined so as not to include the classification indicating the person,
When the second face detection process is not performed, if the subject's face is detected from the first image data by the first face detection process, the second image data includes a classification indicating a person. The classification is determined, and if the subject's face is not detected from the first image data by the first face detection process, the classification of the subject of the second image data is determined so as not to include the classification indicating the person. A featured program.
静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像手段、
前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段、
前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段、
前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の両方で顔が検出されれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とするプログラム。 The computer of the imaging device,
Imaging means for capturing first image data before capturing a still image and capturing second image data when capturing a still image;
Face detection means for performing a first face detection process for detecting the face of the subject from the first image data and a second face detection process for detecting the face of the subject from the second image data;
Determining means for determining a classification of the subject of the second image data;
Storage means for storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination means;
Is a program for functioning as
The determination means detects a face in both the first face detection process and the second face detection process when the shooting mode at the time of the still image shooting is a shooting mode for shooting a person who is unlikely to move. Then, it is determined that a classification indicating a person is included in the subject classification of the second image data, and if no face is detected in at least one of the first face detection process and the second face detection process, the first A program for determining that a classification indicating a person is not included in a classification of subjects of two-image data .
静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像手段、 Imaging means for capturing first image data before capturing a still image and capturing second image data when capturing a still image;
前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段、 Face detection means for performing a first face detection process for detecting the face of the subject from the first image data and a second face detection process for detecting the face of the subject from the second image data;
前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段、 Determining means for determining a classification of the subject of the second image data;
前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、 Storage means for storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination means;
として機能させるためのプログラムであって、Is a program for functioning as
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の高い人物を撮影するための撮影モード又は被写体ぶれが発生しやすい撮影モードである場合、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第1顔検出処理及び前記第2顔検出処理の両方で顔が検出されなければ、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する When the determination mode is a shooting mode for shooting a person who is highly likely to move in the still image shooting mode or a shooting mode in which subject shake is likely to occur, the first face detection processing and the second face detection processing are performed. If a face is detected in at least one of the face detection processes, it is determined that a classification indicating a person is included in the subject classification of the second image data, and both the first face detection process and the second face detection process are performed. If no face is detected, it is determined that a classification indicating a person is not included in the classification of the subject in the second image data.
ことを特徴とするプログラム。A program characterized by that.
静止画撮影前に第1画像データを撮像し、静止画撮影時に第2画像データを撮像する撮像手段、 Imaging means for capturing first image data before capturing a still image and capturing second image data when capturing a still image;
前記第1画像データから被写体の顔を検出する第1顔検出処理と前記第2画像データから被写体の顔を検出する第2顔検出処理とを行う顔検出手段、 Face detection means for performing a first face detection process for detecting the face of the subject from the first image data and a second face detection process for detecting the face of the subject from the second image data;
前記第2画像データの被写体の分類を判定する判定手段、 Determining means for determining a classification of the subject of the second image data;
前記第2画像データと、前記判定手段が判定した前記第2画像データの被写体の分類を含む前記第2画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、 Storage means for storing an image file having the second image data and attribute information of the second image data including a classification of a subject of the second image data determined by the determination means;
として機能させるためのプログラムであって、Is a program for functioning as
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが人物を撮影するための撮影モード及び被写体ぶれが発生しやすい撮影モードのいずれでもない場合において、前記第1顔検出処理で顔が検出され前記第2顔検出処理で顔が検出されない場合は、前記静止画撮影時のシャッター速度が閾値未満であれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、当該シャッター速度が当該閾値以上であれば、前記第2画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する The determination means detects a face in the first face detection process when the shooting mode at the time of the still image shooting is neither a shooting mode for shooting a person nor a shooting mode in which subject blurring is likely to occur. If a face is not detected in the second face detection process, if the shutter speed at the time of still image shooting is less than a threshold value, it is determined that a classification indicating a person is included in the classification of the subject of the second image data, and the shutter If the speed is equal to or higher than the threshold, it is determined that the classification of the person is not included in the classification of the subject of the second image data.
ことを特徴とするプログラム。A program characterized by that.
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