JP5267645B2 - Imaging apparatus, imaging control method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、認識した個人の撮影記録を制御する撮影制御技術に関する。 The present invention relates to a photography control technique for controlling photography recording of a recognized individual.
従来、個人を認識して自動的に撮像を行なう技術がある。例えば、下記特許文献1には、有効画素領域の全領域画像をファインダに表示する手段と、ファインダに表示されている全領域画像の所望の部位をロック画像として指定するための手段と、所定のロック画像メモリのロック画像と特徴が合致する画像の領域を処理対象の有効画素領域内から探し出す手段と、前記指定されたロック画像を前記ロック画像メモリに記憶し、前記探し出された特徴合致領域の画像で前記ロック画像メモリのロック画像を更新する記憶制御手段と、前記探し出された特徴合致領域が記録領域内所定部位で所定面積比を占めるように記録領域を画定して当該有効画素領域から切り出す手段と、前記ロック画像メモリのロック画像が未更新のロック画像である場合は前記切り出された記録領域の画像を先頭の保存画像として所定の保存画像メモリに記録し、更新後のロック画像である場合は直前に記録された保存画像に続く保存画像として記録する手段とを有する映像記録装置が開示されている。
Conventionally, there is a technique for automatically picking up an image by recognizing an individual. For example, the following
しかしながら、上記従来の自動撮像方法では個人を認識すると自動的に撮影記録がされてしまうので、(1)撮像対象として認識された人物のコントラストが悪くても(つまり、ボケていても)自動的に撮影記録がされてしまう、(2)撮像対象として個人を認識すると自動的に撮影記録がされてしまうので、顔アップ/バストアップ/全身像など、構図が必ずしもユーザの意図したものとはならず、最適撮像ができない、(3)同じ個人を何度も認識してしまうため、自動撮像の頻度が高くなり、同一人物を何枚も冗長に撮影記録してしまう、(4)何枚も撮影記録したい場合でも同じアングルやアップの画像が幾つも撮れてしまい、無駄な撮影記録を行なってしまうケースがある、といった課題があった。また、静止画撮像だけでなく動画撮像の場合に自動撮像する際にも、上記(1)〜(4)のような課題があった。 However, since the conventional automatic imaging method automatically captures and records when an individual is recognized, (1) automatically even if the contrast of a person recognized as an imaging target is poor (that is, blurred) (2) Since an image is automatically recorded when an individual is recognized as an object to be imaged, the composition is not necessarily what the user intended, such as face up / bust up / whole body image. (3) Since the same individual is recognized many times, the frequency of automatic imaging increases, and the same person is captured and recorded redundantly. (4) Many images Even when shooting and recording is desired, there are cases in which a number of images with the same angle or close-up can be taken, resulting in useless shooting and recording. In addition to the still image capturing, there are problems as described in the above (1) to (4) when performing automatic imaging in the case of moving image capturing.
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、顔を認識して自動撮像を行う際に、特定の条件に一致した場合にのみ撮像を行なう、或いは逆に行なわない、といった動作をユーザが自在に定義/制御し得る撮像装置、撮影制御方法、およびプログラムの提供を目的とする。 The present invention has been made in order to solve the above-described problem, and when performing automatic imaging while recognizing a face, an operation is performed only when a specific condition is met or not. It is an object of the present invention to provide an imaging apparatus, a photographing control method, and a program that allow a user to freely define / control the above.
上記課題を解決するために、請求項1に記載の発明では、撮影フレーム内の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撮影フレーム内の人物の顔から個人を認識する認識手段と、前記認識手段によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間に応じて前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制御する記録制御手段と、前回の撮影から再撮影が可能になるまでのインターバル時間を、前記認識手段によって認識される個人毎に異なる値に設定するインターバル時間設定手段と、を備え、前記記録制御手段は、前記認識手段によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間が、当該個人に対応して前記インターバル時間設定手段により設定されたインターバル時間に満たない場合に前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制限することを特徴とする撮像装置を提供する。
In order to solve the above-described problem, in the invention described in
また、請求項2に記載の発明では、更に、前記記録制御手段は、前記認識手段によって複数の人物が認識された場合は、その認識された全ての人物の前回の撮影から今回の撮像までの経過時間が、各人物に対応して前記インターバル時間設定手段により設定されたインターバル時間に満たない場合に前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制限することを特徴とする。
Further, in the invention according to
また、請求項3に記載の発明では、更に、前記認識手段によって認識された個人の撮影頻度を表示する手段を備えたことを特徴とする。
The invention according to
また、請求項4に記載の発明では、撮影フレーム内の被写体を撮像して画像を得る撮像工程と、前記撮像工程によって取得された撮影フレーム内の人物の顔から個人を認識する認識工程と、前記認識工程によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間に応じて前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制御する記録制御工程と、前回の撮影から再撮影が可能になるまでのインターバル時間を、前記認識工程によって認識される個人毎に異なる値に設定するインターバル時間設定工程と、を有し、前記記録制御工程は、前記認識工程によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間が、当該個人に対応して前記インターバル時間設定工程により設定されたインターバル時間に満たない場合に前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制限することを特徴とする自動撮像方法を提供する。
In the invention according to
また、請求項5に記載の発明では、撮影フレーム内の被写体を撮像して画像を得る撮像手段を備える撮像装置のコンピュータを、前記撮像手段によって取得された撮影フレーム内の人物の顔から個人を認識する認識手段と、前記認識手段によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間に応じて前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制御する記録制御手段と、前回の撮影から再撮影が可能になるまでのインターバル時間を、前記認識手段によって認識される個人毎に異なる値に設定するインターバル時間設定手段と、して機能させ、前記記録制御手段は、前記認識手段によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間が、当該個人に対応して前記インターバル時間設定手段により設定されたインターバル時間に満たない場合に前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制限することを特徴とするプログラムを提供する。 According to a fifth aspect of the present invention, a computer of an imaging apparatus including an imaging unit that captures an image of a subject in a shooting frame and obtains an image is used to identify an individual from a person's face in the shooting frame acquired by the imaging unit. A recognizing unit for recognizing, a recording control unit for controlling recording and storing of an image corresponding to the photographing frame according to an elapsed time from a previous photographing to a current photographing regarding the individual recognized by the recognizing unit, and a previous photographing The recording control means is recognized by the recognition means. The interval control means functions as an interval time setting means for setting an interval time from when the re-photographing becomes possible to a different value for each individual recognized by the recognition means. The elapsed time from the previous shooting to the current shooting for the individual who has been made is determined by the interval time setting means corresponding to the individual. Providing a program and limits the image recording saving corresponding to the captured frame when less than the constant has been interval time.
本発明によれば、顔を認識して自動撮像を行う際に、所定の条件に一致した場合にのみ撮像を行なう、或いは逆に行なわないかを制御できるので無駄な撮像を抑制できる。 According to the present invention, when performing automatic imaging while recognizing a face, it is possible to control whether or not to perform imaging only when a predetermined condition is met, or vice versa.
図1は、本発明に係る撮像装置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、およびメニューキー10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 diagram showing an appearance of a digital camera as an embodiment of an imaging apparatus according to the present invention. Here, the appearance of mainly a front surface (FIG. 1A) and a rear surface (FIG. 1B) 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像モードにおいて、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、時間出力部29−4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
撮像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の撮像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 imaging 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。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
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、後述するような顔認識自動撮像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、本発明に基づく顔認識による自動撮像動作や、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、撮像、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、上述したように撮像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で画像撮像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。
Further, 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
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像情報等を保存記録する。 The storage memory 28 includes a recording medium such as a built-in memory (flash memory), a hard disk, or a removable memory card, and stores and records image data, imaging information, and the like.
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適宜用いることができる。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 be appropriately used as the face detection method. 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認識する(つまり、フレーム内の個人を認識する)。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。また、顔の認識方法は上述した特許文献(特開2005−269121号公報)に開示の技術等の公知の方法を適宜用いることもできる。なお、この顔認識処理のために専用の回路を設けても良いし制御部22で顔認識用プログラムを実行させるようにしてもよい。
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. Recognize which individual face the detected face is (i.e., recognize an individual in the frame). 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. As a face recognition method, a known method such as the technique disclosed in the above-described patent document (Japanese Patent Laid-Open No. 2005-269121) can be appropriately used. A dedicated circuit may be provided for the face recognition process, or the
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 referred to by the face recognition unit 29-2 ( For example, see FIG. 3 and FIG. The database 29-3 can also be updated such as new registration, adjustment, or deletion by a user key input operation.
時間出力部29−4は現在の日付(現在の年月日および時刻を出力する。現在の日付および時刻等は公知の方法によって取得できる。 The time output unit 29-4 outputs the current date (current date, time, and date. The current date and time can be obtained by a known method.
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は撮像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)通常撮像モード、マクロ撮像モード、連写モード、速写モード、・・、動画撮像モード、・・・等の撮像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、撮像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)で撮像処理を行うための撮像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顔認識自動撮像モードの実行を開始するものとする。また、メニューキー10、その時点で処理可能な選択メニューやアイコンを表示する場合に操作されるキーである。
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等のテーブルと、撮像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等を格納してなる。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。また、照合画像データ50は必須ではない。また、データベース29−3には顔認識テーブル40とは異なる構造の顔認識テーブルや、複数の構図パターン情報を記憶した構図データや、顔アングルパターン情報を記憶した顔アングルデータや、顔認識テーブル40の各顔認識レコードと関連付けてられた過去撮像情報データ等を格納することもできる。
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. A table such as a face recognition table 40 that stores a plurality of face recognition records, and
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、認識された画像に相当する場合は所定のマークを書き込む撮像対象欄43、顔の特徴データを記録する特徴データ欄44、照合画像データアドレスを記憶する照合画像データアドレス欄45等を含む顔認識レコード49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
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。
The
照合画像データアドレス欄45は個人の顔画像を記憶した照合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認識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認識された個人を示す顔画像として用いたり、自動表示撮像の際に確認用に表示する画像として用いることができる。なお、照合画像データアドレス欄45は必須ではない。また、認識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画像を見て正否を確認することができる。
The collation image data address
撮像時に、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49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認識する。そして、デジタルカメラ100は、後述する自動撮像判定手段により自動撮像を行なうか否かを判定し、撮像対象として認識された人物を自動撮像する。
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 imaging, 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5は本発明に基づく自動撮像時の制御部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に本発明の自動撮像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5に基いて説明する。また、ステップS14は本発明の自動撮像判定手段に相当する。自動判定手段の動作例、つまり、ステップS14の詳細な動作例は、図7、図11、図14、図17、または図20において説明する。
FIG. 5 is a flowchart showing a control operation example by the
The processing shown below is basically explained by an example in which the
図5において、ユーザによるモードダイアル3の操作により顔認識顔認識自動撮像モードが選択されると(ステップS1)、制御部22は顔認識テーブル40の各顔認識レコードの撮像対象欄43のクリア等の初期設定を行った後(ステップS2)、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ルー画像表示を開始する(ステップS3)。
In FIG. 5, when the face recognition face recognition automatic imaging mode is selected by the operation of 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S4)、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S5)、検出した顔の数(=人数)を取得してカウンタnの値として設定する(ステップS6)。なお、人物が写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。
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、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S5で抽出した特徴データと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S5で検出された顔(=人物)のうちのn番目の顔(n番目の人物)の顔認識レコードとし、その撮像対象欄43に所定のマーク(図4の例では「*」)を書き込み(ステップS7)、カウンタnの値に1を加えた値と上記ステップS6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S9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S7に戻る(ステップS8)。
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はカウンタnに1を設定したあと(ステップS9)、顔認識テーブル40の顔認識レコードの撮像対象欄43を調べ、所定のマークが書き込まれている場合はステップS12に進み(ステップS10)、そうでない場合は登録された人物がいない旨のメッセージ、例えば、‘撮像人物はデータベースに登録されている人物ではありません’を出力して顔認識自動撮像モードを終了する(ステップS11)。
When the face recognition processing is completed for all the detected faces, the
撮像対象欄43に所定のマークが書き込まれている場合は、制御部22は名前欄42に記憶されている名前と照合画像データアドレス欄45に記憶されている照合画像データアドレスを取り出し、更に、データベース29−3から照合画像データアドレスに対応する照合画像(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フォーマットに名前と共にはめ込んで液晶モニタ画面4に表示し、ユーザに確認を促す(ステップS12)。
When a predetermined mark is written in the
ユーザは表示された人物を自動撮像しようとする場合は自動撮像指示(実施例では、シャッターキー8の全押し)を行い、そうでない場合はカーソル操作を行って次の顔認識レコードのサーチ指示を行うので、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が全押された場合はステップS14に進み、カーソル操作があった場合はステップS17に進む(ステップS13)。なお、実施例では自動撮像指示をシャッターキー8の全押しで行うものとしたが、他のキーを自動撮像指示用に用いるか自動撮像指示専用のキーを設けてもよい。
When the user wants to automatically image the displayed person, he / she issues an automatic imaging instruction (in the embodiment, full press of the shutter key 8), otherwise the cursor operation is performed and a search instruction for the next face recognition record is issued. Therefore, the
シャッターキー8が全押しされると、制御部22は、撮像対象の状態が所定の条件に一致するか否かの判定処理(図7、図11、図14、図17、または図20参照)を実行する(ステップS14)。所定の条件に一致している場合はステップS15に進んで自動撮像を行ない、一致していない場合は終了判定を行う。なお、判定処理で所定の条件に一致している場合はステップS16に進んで終了判定を行い、一致していない場合にステップS15に進んで自動撮像を行なうようにしてもよい。また、上記ステップS13とこの判定処理のステップS14の間にユーザが判定処理を選択するステップ、例えば、画面の所定領域に判定処理選択メニューを表示し、ユーザが選択・指定できるようにしてもよい。
When the
上記ステップS14の判定処理で自動撮像を行なうとの判定結果が出た場合には制御部22は撮像対象人物について自動撮像を実行し(ステップS15)、終了操作の有無を調べ終了操作があると自動撮像処理を終了し、そうでない場合はステップS14に戻って次のフレームに係わる条件判定を行う(ステップS16)。ステップS15の自動撮像処理では、例えば、静止画撮像の場合は、制御部22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像時のCCD駆動方式への切替を実行して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に記録して1フレーム分の撮像を終了する。また、動画撮像の場合はCCD13を介してDRAM21に取り込んだ画像データから1フレーム分の動画像データを生成し、画像バッファに記憶する。なお、画像バッファが一杯になった場合は、制御部22はデータ圧縮・伸張回路27を制御して動画像データの圧縮処理を行うと共に、メディアコントローラ20を制御して圧縮動画像データを記録メディア29に記録する。また、ユーザが動画撮像終了操作を行った場合は動画撮像を終了し、そうでない場合は動画撮像を続行する。
When the determination result that the automatic imaging is performed is obtained in the determination process in step S14, the
上記ステップS13でカーソル操作があると、制御部22はカウンタnに1を加えた値と顔認識レコードの撮像対象欄43に所定マークが書き込まれている顔認識レコードの数(つまり、認識された人数)と比較し、カウンタの値が所定マークが書き込まれている顔認識レコードの数(=認識した人数)を越えるときはステップS18に進み、超えないときはカウンタに1を加えてからステップS10に戻る(ステップS17)。
If there is a cursor operation in step S13, the
制御部22は人物を認識できない旨のメッセージ、例えば、‘撮像対象人物を認識できません’を出力して顔認識自動撮像モードを終了する(ステップS18)。
The
上記図5に示したフローチャートによれば、顔を認識して自動撮像を行う際に、所定の条件に一致した場合にのみ撮像を行なう(或いは逆に行なわない)ので、撮像対象を認識すると無条件に撮像を行なう従来の自動撮像技術に比べて無駄な撮像を抑制できる。 According to the flowchart shown in FIG. 5, when automatic imaging is performed by recognizing a face, imaging is performed only when a predetermined condition is met (or not conversely). Wasteful imaging can be suppressed as compared with the conventional automatic imaging technology that performs imaging under conditions.
(実施形態1)
本実施形態では、撮像時にデータベースに登録されている顔認識情報を基にフレーム内に写っている人物を認識し、その人物のコントラストの強弱によって撮像の可否を決定する。図6はフレーム内で撮像対象として認識された人物の一例を示す図であり、図5のフローチャートのステップS5で取得したサンプリング画像60内の人物の顔61を顔認識テーブル40を用いて撮像対象人物を認識(図示の例では、‘真紀子’と認識)した例である。
(Embodiment 1)
In the present embodiment, a person shown in a frame is recognized based on face recognition information registered in a database at the time of imaging, and whether or not imaging is possible is determined based on the contrast strength of the person. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a person recognized as an imaging target in a frame. The
また、図7は本実施形態に係わる自動撮像時の制御部22による制御動作例を示すフローチャートであり、図5のフローチャートのステップS14の判定処理の詳細動作例を示すフローチャートである。
図7において、上記図5のフローチャートのステップS2〜S13でサンプリング用画像内の人物の顔(例えば、図6の‘真紀子’の顔)が認識され、ユーザによる確認(自動撮像指示)があると、制御部22はその顔61部分のコントラストを検出し(ステップS14−1)、検出したコントラスト値が一定の値(所定値)を超える場合はステップS15に進んで自動撮像を行ない、そうでない場合はステップS16に進んで終了判定を行う(ステップS14−2)。なお、フレーム内のある領域のコントラスト値は公知の方法で取得することができる。また、上記「一定の値=所定値」は画質等に応じて異なるようにしてもよい。
FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a control operation by the
In FIG. 7, when steps S <b> 2 to S <b> 13 of the flowchart of FIG. 5 recognize a human face (for example, the face of “Makiko” in FIG. 6) in the sampling image, and there is confirmation by the user (automatic imaging instruction). The
上記図7のフローチャートに示した判定処理動作により、顔認識自動撮像モード下で、顔部分の画像で一定の値以上のコントラストが得られている場合は自動撮像を行ない、シャープフォーカスが得られていない場合は自動撮像をしない(撮像を禁止する)ように制御することができるので、被写体がフレーム内に存在していても被写体が動いていて画像がブレている場合やボケているような場合には撮像を行なわない。従って失敗写真を自動撮像するような無駄を未然に抑制できる。 According to the determination processing operation shown in the flowchart of FIG. 7, in the face recognition automatic imaging mode, when a contrast of a certain value or more is obtained in the face portion image, automatic imaging is performed and sharp focus is obtained. If there is no image, it can be controlled not to automatically capture (prohibit imaging), so even if the subject is in the frame, the subject is moving and the image is blurred or blurred No image is taken. Accordingly, it is possible to suppress waste such as automatically capturing failed photos.
(実施形態2)
本実施形態では、データベース29−3に、構図パターン(複数)を表示するための構図情報を記憶した構図データ(図示せず)が格納されているものとする。そして、撮像前にデータベース29−3に格納されている構図データのうちから撮像したい構図を選んでおき、データベースに登録されている顔認識データテーブル50を基にフレーム内に写っている人物が認識されると、撮像対象として認識された人物の構図を検出(特徴抽出)し、検出した構図と予め選択した構図との類似度を基に撮像の可否を決定する。構図の類比判定は、例えば、被写体の顔と身体の比率若しくは顔の面積とフレームの面積との比率や高さの比率等の構図の特徴データ(構図特徴)を基に行うことができる。
(Embodiment 2)
In the present embodiment, it is assumed that composition data (not shown) storing composition information for displaying composition patterns (plural) is stored in the database 29-3. Then, a composition to be imaged is selected from the composition data stored in the database 29-3 before imaging, and a person in the frame is recognized based on the face recognition data table 50 registered in the database. Then, the composition of a person recognized as an imaging target is detected (feature extraction), and whether or not imaging is possible is determined based on the similarity between the detected composition and a preselected composition. The composition ratio determination can be performed based on composition feature data (composition feature) such as the ratio of the subject's face to the body, the ratio of the face area to the frame area, or the height ratio.
図8はデータベースに登録されている構図情報を基に表示される構図パターンの一実施例を示す図であり、符号81は「顔アップ」の構図パターン、符号82は「バストアップ」の構図パターン、符号83は「上半身」の構図パターン、符号84は「全身」の構図パターンを示す。また、図9は構図パターンに類似したフレーム内の被写体像の例を示す図であり、構図パターンとして「バストアップ」83を予め選択した場合を例としたものである。そして、図9(a)は被写体像91と構図パターン「バストアップ」の類似度が高い例であり、図9(b)は被写体像92と構図パターン「全身」の類似度が高い例を示す。したがって、構図パターンとして「バストアップ」83を予め選択した場合は被写体像91が撮像され、被写体像92は撮像されない。また、構図パターンとして「全身」84を予め選択した場合は被写体像92が撮像され、被写体像91は撮像されない。
FIG. 8 is a diagram showing an example of a composition pattern displayed based on composition information registered in the database.
図10は本実施形態に係わる顔認識テーブルの構造の一実施例を示す図であり、顔認識テーブル50は顔認識レコード59を複数記憶してなり、顔認識レコードは図4に示した顔認識テーブル40を構成する顔認識レコード49に選択された構図の特徴データ(構図特徴)を記憶する構図欄46を設けた構造をなしている。
FIG. 10 is a diagram showing an example of the structure of the face recognition table according to the present embodiment. The face recognition table 50 stores a plurality of face recognition records 59, and the face recognition record is the face recognition record shown in FIG. The
図11は本実施形態に係わる自動撮像時の制御部22による制御動作例を示すフローチャートであり、図5のフローチャートのステップS14の判定処理の詳細動作例を示すフローチャートである。ステップS14ではステップS13で自動撮像指示があると構図による撮像可否の判定処理を行う。なお、本実施形態では図5のフローチャートのステップS16の終了判定の結果がNOの場合の戻り先をステップS14−4とする。
FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of a control operation by the
図11において、上記図5のフローチャートのステップS2〜S13でサンプリング用画像内の人物の顔(例えば、図9の‘ゆう太’の顔)が認識され、ユーザによる確認(自動撮像指示)があると、制御部22はデータベース29−3から構図情報を読み出して表示部26に送り、図8に示すような複数の構図パターンを表示させてユーザの選択を促す(ステップS14−1)。
In FIG. 11, in steps S2 to S13 in the flowchart of FIG. 5, a human face (for example, “Yuta” face in FIG. 9) in the sampling image is recognized and there is a confirmation (automatic imaging instruction) by the user. Then, the
ユーザはカーソル操作により構図を選択するので、制御部22はキー入力部30からの信号を調べ、構図が選択されると(ステップS14−2)、構図情報から構図を構成する特徴データ(構図特徴)を抽出して撮像対象として認識された人物(例えば、図9の‘ゆう太’)の顔認識レコードの構図欄46に記憶し(ステップS14−2)、時間カウンタに時間T(秒)を設定する(ステップS14−4)。時間Tは実施例では1秒としたが、これに限定されず、2秒以上を単位としてよく、1秒以下(例えば、1/10秒)を単位としてもよい。
Since the user selects the composition by operating the cursor, the
制御部22は、時間カウンタに設定された時間Tから経過時間tを差し引いた値が0に達するとステップS14−5に進み、0に達していない場合は0に達するまで時間の経過を待つように制御する(ステップS14−5)。これにより、時間TごとにステップS14−6以下の動作が実行されることとなる。
When the value obtained by subtracting the elapsed time t from the time T set in the time counter reaches 0, the
次に、撮像対象として認識された人物の構図特徴を抽出し(ステップS14−6)、その人物の顔認識レコードの構図欄46に記憶されている構図特徴との類似度を比較し類似度が高い場合にはステップS15に進んで自動撮像を行ない、そうでない場合はステップS16に進んで終了判定を行う(ステップS14−7)。類似度の判定には、例えば、抽出した構図特徴と顔認識レコードの構図欄46に記憶済みの構図特徴の差分から距離(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。 Next, the composition feature of the person recognized as the imaging target is extracted (step S14-6), and the similarity is compared with the composition feature stored in the composition column 46 of the person's face recognition record. If it is higher, the process proceeds to step S15 to perform automatic imaging, and if not, the process proceeds to step S16 to determine the end (step S14-7). In the similarity determination, for example, a distance (root mean square) is obtained from the difference between the extracted composition feature and the composition feature stored in the composition column 46 of the face recognition record, and the similarity is obtained when the distance is equal to or less than a predetermined threshold. It can be determined to be high (or matched).
上記図11のフローチャートに示した判定処理動作により、顔認識自動撮像モード下で、選択したパターンに類似している場合は自動撮像を行ない、類似していない場合は自動撮像をしない(撮像を禁止する)ようにできる。従って、撮像したい人物像がフレーム内に存在していても、所望の構図でない限り自動撮像を行なわないので、冗長な撮像を回避することができる。 With the determination processing operation shown in the flowchart of FIG. 11, in face recognition automatic imaging mode, automatic imaging is performed when the selected pattern is similar, and automatic imaging is not performed when the pattern is not similar (imaging is prohibited). You can). Therefore, even if a human image to be captured exists in the frame, automatic imaging is not performed unless the desired composition is obtained, so that redundant imaging can be avoided.
<変形例1>
上記実施形態2では構図の類似/非類似を自動撮像可否判定の条件としたが、顔の向き、つまり、図12に示すような顔アングルを自動撮像可否判定の条件とすることもできる。
図12はデータベース29−3に登録されている顔アングルデータを基に表示される顔アングルパターンの一実施例を示す図であり、符号121は「正面」、符号122は「あおり」、符号123は「俯瞰」、符号124は「横顔」の顔アングルパターンを示す。また、図13は本実施形態に係わる顔認識テーブルの構造の一実施例を示す図であり、顔認識テーブル60は顔認識レコード69を複数記憶してなり、顔認識レコード69は図10に示した顔認識テーブル50を構成する顔認識レコード59に選択された顔アングルの特徴データ(顔アングル特徴)を記憶するアングル欄47を設けた構造をなしている。
<
In the second embodiment, the similarity / non-similarity of the composition is set as the condition for determining whether or not automatic imaging is possible. However, the orientation of the face, that is, the face angle as shown in FIG.
FIG. 12 is a diagram showing an example of a face angle pattern displayed based on the face angle data registered in the database 29-3.
図14は本変形例1に係わる自動撮像時の制御部22による制御動作例を示すフローチャートであり、図5のフローチャートのステップS14の判定処理の詳細動作例を示すフローチャートである。ステップS14ではステップS13で自動撮像指示があると顔アングルによる撮像可否の判定処理を行う。なお、本実施例では図5のフローチャートのステップS16の終了判定の結果がNOの場合の戻り先をステップS14−4とする。
FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a control operation by the
図14において、上記図5のフローチャートのステップS2〜S13でサンプリング用画像内の人物の顔(例えば図9の‘ゆう太’の顔)が認識され、ユーザによる確認(自動撮像指示)があると、制御部22はデータベース29−3から顔アングル情報を読み出して表示部26に送り、図12に示すような複数の顔アングルパターンを表示させてユーザの選択を促す(ステップS14−1)。
In FIG. 14, when steps S2 to S13 in the flowchart of FIG. 5 recognize a person's face (for example, the face of “Yuta” in FIG. 9) in the sampling image and there is a confirmation (automatic imaging instruction) by the user. The
ユーザはカーソル操作により顔アングル(例えば、「正面」)を選択するので、制御部22はキー入力部30からの信号を調べ、顔アングルが選択されると(ステップS14−2)、顔アングル情報のうち、顔アングルを構成する特徴データ(顔アングル特徴)を抽出して撮像対象として認識された人物(例えば、図13の‘ゆう太’)の顔認識レコードの顔アングル欄47に記憶し(ステップS14−2)、時間カウンタに時間T(秒)を設定する(ステップS14−4)。時間Tは実施例では1秒としたが、これに限定されず、2秒以上を単位としてよく、1秒以下(例えば、1/10秒)を単位としてもよい。
Since the user selects a face angle (for example, “front”) by a cursor operation, the
制御部22は、時間カウンタに設定された時間Tから経過時間tを差し引いた値が0に達するとステップS14−5に進み、0に達していない場合は0に達するまで時間の経過を待つように制御する(ステップS14−5)。これにより、時間TごとにステップS14−6以下の動作が実行されることとなる。
When the value obtained by subtracting the elapsed time t from the time T set in the time counter reaches 0, the
次に、撮像対象として認識された人物の顔アングル特徴を抽出し(ステップS14−6)、その人物の顔認識レコードの顔アングル欄47に記憶されている顔アングル特徴との類似度を比較し類似度が高い場合にはステップS15に進んで自動撮像を行ない、そうでない場合はステップS16に進んで終了判定を行う(ステップS14−7)。類似度の判定には、例えば、抽出した顔アングル特徴と顔認識レコードの顔アングル欄47に記憶済みの構図特徴の差分から距離(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。 Next, the face angle feature of the person recognized as the imaging target is extracted (step S14-6), and the degree of similarity with the face angle feature stored in the face angle column 47 of the person's face recognition record is compared. If the degree of similarity is high, the process proceeds to step S15 to perform automatic imaging, and if not, the process proceeds to step S16 to make an end determination (step S14-7). For the similarity determination, for example, the distance (root mean square) is obtained from the difference between the extracted face angle feature and the composition feature stored in the face angle column 47 of the face recognition record, and similar when the distance is equal to or smaller than a predetermined threshold. It can be determined that the degree is high (or matches).
また、上記図14のフローチャートに示した判定処理動作により、顔認識自動撮像モード下で、選択したパターンに類似している場合は自動撮像を行ない、類似していない場合は自動撮像をしない(撮像を禁止する)ようにできる。従って、撮像したい人物像がフレーム内に存在していても、所望の顔アングルでない限り自動撮像を行なわないので、冗長な撮像を回避することができる。 Further, according to the determination processing operation shown in the flowchart of FIG. 14, in the face recognition automatic imaging mode, automatic imaging is performed when the selected pattern is similar, and automatic imaging is not performed when the pattern is not similar (imaging). Can be prohibited). Therefore, even if a human image to be captured exists in the frame, automatic imaging is not performed unless the face angle is the desired face angle, so that redundant imaging can be avoided.
<変形例2>
上記実施形態2では構図を、上記変形例1では顔アングルを自動撮像可否判定の条件としたが、構図および顔アングルを自動撮像可否の条件とすることもできる。具体的には、図11(または図14)のステップS14−1で図15に示すようなパターン選択画面を表示して構図パターンおよび顔アングルを選択し、ステップS14で選択した構図パターンおよび顔アングルをデータベース29−3に記憶されている構図パターン情報と顔アングル情報からそれぞれ構図特徴と顔アングル特徴を抽出して図13に示した顔認識テーブルの構図欄46と顔アングル欄47に記憶し、ステップ14−6で、認識した人物(例えば、‘ゆう太’)の構図特徴と顔アングル特徴を抽出し、ステップS14−7で顔認識テーブルの構図欄46と顔アングル欄47に記憶した構図特徴および顔アングル特徴と人物像から抽出した構図特徴および顔アングル特徴の類似度を判定するようにすればよい。なお、図15においてP1〜P3は構図パターン、A1〜A4は顔アングルパターンを意味する。
<
In the second embodiment, the composition is used, and in the first modification, the face angle is used as a condition for determining whether or not automatic imaging is possible. However, the composition and the face angle may be used as conditions for determining whether or not automatic imaging is possible. Specifically, in step S14-1 of FIG. 11 (or FIG. 14), a pattern selection screen as shown in FIG. 15 is displayed to select a composition pattern and face angle, and the composition pattern and face angle selected in step S14. Are extracted from the composition pattern information and the face angle information stored in the database 29-3, respectively, and stored in the composition column 46 and the face angle column 47 of the face recognition table shown in FIG. In step 14-6, the composition feature and the face angle feature of the recognized person (for example, 'Yuta') are extracted, and the composition features stored in the composition column 46 and the face angle column 47 of the face recognition table in step S14-7. The similarity between the face angle feature and the composition feature extracted from the person image and the face angle feature may be determined. In FIG. 15, P1 to P3 mean composition patterns, and A1 to A4 mean face angle patterns.
(実施形態3)
上記実施形態1〜実施形態2では被写体の状態が所定の条件を満足するか否かによって自動撮像の可否を決定したが、本実施例では同じ人物を短期間内に何度も撮像しないように撮像頻度を制御する。
図16は顔認識テーブル70の構造の一実施例を示す図であり、顔認識テーブル70は顔認識レコード79を複数記憶してなり、顔認識レコード7は図4に示した顔認識テーブル40を構成する顔認識レコード49に直近の撮像時刻を記録する過去の撮像ログ欄48−1と撮像許容インターバル時間を記憶した許容インターバル時間欄48−2を設けた構造をなしている。なお、カメラを最初に使用する時には過去の撮像ログ欄48−2は0クリアされ、許容インターバル時間欄48−2には60秒が設定されているものとするが、後述するようにユーザは許容インターバル時間欄48に設定されている時間を変更することができる。
(Embodiment 3)
In the first and second embodiments, whether or not automatic imaging is possible is determined based on whether or not the state of the subject satisfies a predetermined condition, but in this embodiment, the same person is not imaged many times within a short period. Control imaging frequency.
FIG. 16 is a diagram showing an example of the structure of the face recognition table 70. The face recognition table 70 stores a plurality of face recognition records 79, and the
図17は本実施形態に係わる自動撮像時の制御部22による制御動作例を示すフローチャートであり、図5のフローチャートのステップS14の判定処理の詳細動作例を示すフローチャートであり、ステップS13で自動撮像指示があると顔アングルによる撮像可否の判定処理を行う。
FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of a control operation by the
図17において、上記図5のフローチャートのステップS2〜S13でサンプリング用画像内の人物の顔(例えば図9の‘ゆう太’の顔)が認識され、ユーザによる確認(自動撮像指示)があると、制御部22はサンプル用画像が表示されている画面上の所定領域に許容インターバル時間変更入力用のウインドウを開き、ユーザが許容インターバル時間を変更できるようにし(ステップS14−1)、ユーザが変更入力を行ったか否かを調べ(ステップS14−2)、ユーザが変更入力を行うと撮像対象として認識された人物(‘ゆう太’)の顔認識レコードの許容インターバル時間欄48−2に変更された時間を上書きして許容インターバル時間を更新してからステップS14−4に進み、変更入力がない場合はそのままステップS14−4に進む(ステップS14−3)。
In FIG. 17, when steps S2 to S13 in the flowchart of FIG. 5 recognize a person's face (for example, “Yuta” face in FIG. 9) in the sampling image and there is a confirmation (automatic imaging instruction) by the user. The
制御部22は、時間出力部29−4から現在時間(日付および時刻)を取得してから(ステップS14−4)、撮像対象として認識された人物(‘ゆう太’)の顔認識レコードの過去の撮像ログ欄48−1の内容(直近の撮像日時および時刻)との差を算出し(ステップS14−5)、取得した時間差と撮像対象として認識された人物の顔認識レコードの許容インターバル時間欄48−2の内容(許容インターバル時間(‘ゆう太’の例では60秒)と比較し、時間差が許容インターバル時間以上の場合はステップS14−7に進み、時間差が許容インターバル時間未満の場合はステップS16に進んで終了判定を行う(ステップS14−6)。
After acquiring the current time (date and time) from the time output unit 29-4 (step S14-4), the
時間差が許容インターバル時間以上の場合は、制御部22は時間出力部29−4から取得した現在時間を撮像対象として認識された人物の顔認識レコードの過去の撮像ログ欄48−1に上書きして過去ログを更新してからステップS15に進む(ステップS14−7)。なお、このステップS14−7の代わりに過去ログを更新するステップを図5のステップS15とS16の間に設けるようにしてもよい。つまり、1フレーム分の自動撮像が終わってから行うようにしてもよい。
If the time difference is equal to or greater than the allowable interval time, the
上記図17のフローチャートに示した動作により、カメラを構えている際に、必要以上に連続して同一人物が自動撮像されることを抑制できる。 The operation shown in the flowchart of FIG. 17 can prevent the same person from being automatically imaged continuously more than necessary when holding the camera.
<変形例>
上記実施形態3で図18に示すようにフレーム内の複数の人物が認識された場合、つまり、顔認識データの複数の顔認識レコードの撮像対象欄43にマーク(実施例では「*」)が書き込まれている場合は、最初の人物が自動撮像条件を満たさない場合、(つまり、前回の撮像時間から今回までの時間差が許容インターバル時間を超えていない場合)は、他の人物の過去の撮像ログを調べて自動撮像の可否を判定するようにできる。
<Modification>
When a plurality of persons in a frame are recognized as shown in FIG. 18 in the third embodiment, that is, a mark (“*” in the embodiment) is displayed in the
図18はフレーム内に複数の撮像対象人物が認識された例を示す図であり、符号181は幼児(「ゆう太」)、符号182は撮像対象として認識されなかった女性、符号183は祖母(‘キヨおばあちゃん’)の顔である。
FIG. 18 is a diagram showing an example in which a plurality of persons to be imaged are recognized in a frame.
図19は撮像対象欄にマークが書き込まれた撮像対象テーブル70の撮像認識レコードの例を示す図であり、撮像対象テーブル70の構造は図16と同一である。図13において、「ゆう太」と「キヨおばあさん」の撮像対象欄43にはステップS7(図5参照)で「*」マークが書き込まれている。 FIG. 19 is a diagram illustrating an example of an imaging recognition record in the imaging target table 70 in which a mark is written in the imaging target column. The structure of the imaging target table 70 is the same as that in FIG. In FIG. 13, “*” marks are written in the imaging target fields 43 of “Yuta” and “Kiyo Grandma” in step S <b> 7 (see FIG. 5).
図20は変形例1に係わる判定処理の詳細動作例を示すフローチャートである。図20において、図17のステップS14−6で、取得した時間差が撮像対象として認識された人物の許容インターバル時間以上の場合はステップS14−7に進むが許容インターバル時間未満の場合にはステップS14−8に進むようにし、ステップS14−8で、制御部22は顔認識データ70の撮像対象欄43を調べ、所定のマーク(「*」)が書き込まれている場合はその認識レコードの人物を撮像対象人物としてS14−5に戻り、マークが書かれていない場合はステップS16に進むようにする。
FIG. 20 is a flowchart illustrating a detailed operation example of the determination process according to the first modification. 20, in step S14-6 in FIG. 17, if the acquired time difference is equal to or greater than the allowable interval time of the person recognized as the imaging target, the process proceeds to step S14-7, but if it is less than the allowable interval time, step S14- In step S14-8, the
上記図20のフローチャートに示した動作により、自動撮像の際、必要以上に連続して同一人物を撮像することを抑制し、撮像対象人物のうちまだ撮像していない人などを優先的に自動撮像することができる。また、2人だけでなく多くの人を満遍なく網羅するように自動撮像することもできる。 The operation shown in the flowchart of FIG. 20 suppresses continuous imaging of the same person more than necessary at the time of automatic imaging, and automatic imaging is preferentially performed for persons who have not yet been imaged among persons to be imaged. can do. Moreover, automatic imaging can be performed so as to cover not only two people but also many people.
また、上記実施形態3およびその変形例では図17に示したようにステップS14−1〜S14−3で撮像許容インターバル時間を変更することができるので、撮像頻度をコントロールすることができる。また、撮像頻度を変更した結果あまりにも撮像頻度が下がりすぎたような場合は撮像頻度を挙げるように撮像許容インターバル時間を変更することもできる。なお、ステップS14の判定処理ブロックにおいて、撮像頻度がユーザにわかるように画面の所定の領域に撮像頻度を表示するステップを設けてもよい。このようにすることにより、撮像頻度制限条件が厳しすぎて自動シャッターがなかなか切れないといった不都合を防止できる。 Further, in the third embodiment and the modification thereof, as shown in FIG. 17, the imaging allowable interval time can be changed in steps S14-1 to S14-3, so that the imaging frequency can be controlled. Further, when the imaging frequency is too low as a result of changing the imaging frequency, the imaging allowable interval time can be changed to increase the imaging frequency. In the determination processing block in step S14, a step of displaying the imaging frequency in a predetermined area of the screen may be provided so that the user can know the imaging frequency. By doing this, it is possible to prevent the inconvenience that the imaging frequency restriction condition is too strict and the automatic shutter is not easily cut off.
上記実施形態3では過去の撮像ログとのインターバルによって自動撮像の可否を決定したが、撮像対象の人物について過去に撮像した構図やアングルによって自動撮像の可否を決定するようにしてもよい。 In the third embodiment, whether or not automatic imaging is possible is determined based on an interval with a past imaging log. However, whether or not automatic imaging is possible may be determined based on the composition and angle of the person to be imaged in the past.
図21は顔認識テーブル40の顔認識レコード49(図4参照)に関連付けられてデータベース29−3に格納されている過去撮像情報データ210の構造の一実施例を示す図である。過去撮像情報データ210と顔認識レコード49は図示の例では個人IDによって関連付けられている。
FIG. 21 is a diagram showing an example of the structure of the past imaging information data 210 stored in the database 29-3 in association with the face recognition record 49 (see FIG. 4) of the face recognition table 40. The past imaging information data 210 and the
過去撮像情報データ210は顔認識レコード49の個人ID欄41に記憶されている個人IDと同じIDを記憶する個人ID欄211と、直近の過去撮像のログ(撮像年月および日時)を記憶する過去の撮像ログ欄212と、その日時に撮像された構図パターンおよび顔アングルの識別情報を記憶する過去の構図欄213および過去の顔アングル欄214を備えている。また、過去の撮像ログ欄212〜過去の顔アングル欄214は顔認識テーブル40に登録されている人物ごとに(つまり、顔認識レコードごとに)最大でデータベース29−3に登録されている構図パターン×顔アングルパターンの数分確保することが望ましい。
The past imaging information data 210 stores a
データベース29−3に上述したような過去撮像情報データ210を顔認識テーブル70の各顔認識レコードに対応付けて記憶しておき、図11(または図14)のステップS14−1で図15に示すようなパターン選択画面を表示して構図パターンおよび顔アングルを選択し、ステップS14で選択した構図パターンおよび顔アングルをデータベース29−3に記憶されている構図パターン情報と顔アングル情報からそれぞれ構図特徴と顔アングル特徴を抽出して図13に示した顔認識テーブルの構図欄46と顔アングル欄47に記憶し、ステップ14−6で、撮像対象として認識した人物(例えば、‘ゆう太’)の構図特徴と顔アングル特徴を抽出し、ステップS14−7で顔認識テーブルの構図欄46と顔アングル欄47に記憶されている構図特徴および顔アングル特徴と人物像から抽出した構図特徴および顔アングル特徴の類似度を判定し、類似度が高い場合には更に、選択された構図パターンおよび顔アングルの識別情報をキーとして認識した人物(例えば、‘ゆう太’)の過去の撮像情報データの過去の構図欄213および過去の顔アングル欄214をサーチして同じ組み合わせが記憶されていた場合は自動撮像を行なわないものとしてステップS16に進んで終了判定を行うようにし、同じ組み合わせが記憶されていない場合は、現在の時間(年月日および時刻)を過去の撮像ログ欄212過去撮像情報データを過去の構図欄213および過去の顔アングル欄214に記憶してから自動撮像を行なうためにステップS15に進んで自動撮像を行なうようにすればよい。
The past imaging information data 210 as described above is stored in the database 29-3 in association with each face recognition record of the face recognition table 70, and shown in FIG. 15 in step S14-1 of FIG. 11 (or FIG. 14). Such a pattern selection screen is displayed to select a composition pattern and a face angle, and the composition pattern and the face angle selected in step S14 are respectively composed from the composition pattern information and the face angle information stored in the database 29-3. The face angle feature is extracted and stored in the composition column 46 and the face angle column 47 of the face recognition table shown in FIG. 13, and the composition of the person (for example, “Yuta”) recognized as the imaging target in step 14-6. The feature and the face angle feature are extracted and stored in the composition column 46 and the face angle column 47 of the face recognition table in step S14-7. The composition feature and face angle feature and the similarity between the composition and face angle features extracted from the person image are judged. If the similarity is high, the selected composition pattern and face angle identification information is recognized as a key. If the same combination is stored by searching the
このようにすることにより、様々な構図や顔アングルが重複することなく網羅的に撮像対象人物を撮像することができる。
<変形例>
上記実施形態1から3では、モニタ表示中に検出された1または複数の顔が予め登録されている人物であると認識された場合に、その認識された各々の顔をモニタ画面上に表示することにより、撮影記録を行うか否かを撮影者が判断し、撮影記録が指示された場合は、更にコントラストなどの条件を判断して撮影記録を行っていたが、撮影者が指示を行うことなく自動的に撮影記録を行うようにしてもよい。つまり、図5のフローチャートにおけるステップS9を実行した後のステップS11およびステップS12の表示動作をスキップし、更にステップS13の撮影指示の確認動作をスキップして直ちにステップS14の判定処理を実行し、判定条件を満たす場合にはステップS15で撮影記録を行い、判定条件を満たさない場合にはステップS17へ進んで次のレコードを処理するようにする。このようなフローに変形することにより、モニタ表示中の撮影フレーム内に判定条件を満たす人物が検出された場合には、自動的に撮影記録が行えるようになる。尚、この場合には、モニタ表示を行わずに消費電力を低減するようにしてもよい。
また、上記実施形態1から3では、顔認識テーブル40に登録されている全ての人物を撮影対象として処理を行ったが、予め撮影者が登録されている人物の中から撮影対象とする1または複数の人物を指定して顔認識テーブル40に記憶しておき、撮影フレーム内に検出された人物が指定された人物である場合だけ、更にステップS14の判定処理を行い、指定された人物でない場合には判定処理を行わずに次ぎのレコードを処理するようにしてもよい。
By doing in this way, it is possible to comprehensively image the person to be imaged without overlapping various compositions and face angles.
<Modification>
In the first to third embodiments, when one or more faces detected during monitor display are recognized as a pre-registered person, the recognized faces are displayed on the monitor screen. Therefore, when the photographer determines whether or not to perform shooting and recording, and when shooting and recording are instructed, conditions such as contrast are further determined and shooting and recording is performed. Alternatively, shooting and recording may be automatically performed. That is, the display operation of step S11 and step S12 after executing step S9 in the flowchart of FIG. 5 is skipped, and the confirmation operation of step S13 is skipped, and the determination process of step S14 is immediately executed. If the condition is satisfied, shooting and recording is performed in step S15. If the determination condition is not satisfied, the process proceeds to step S17 to process the next record. By transforming into such a flow, when a person who satisfies the determination condition is detected in the shooting frame being displayed on the monitor, shooting and recording can be automatically performed. In this case, power consumption may be reduced without performing monitor display.
In the first to third embodiments, the process is performed on all persons registered in the face recognition table 40 as the shooting target. A plurality of persons are designated and stored in the face recognition table 40, and only when the person detected in the shooting frame is the designated person, the determination process of step S14 is further performed and the person is not the designated person. The next record may be processed without performing the determination process.
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、撮像装置という語はデジタルカメラ等の電子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 imaging device includes not only an electronic camera such as a digital camera, but also a device having a function of recording image data captured via an optical system and an imaging device, such as a mobile phone with a camera and an imaging function. It can also be applied to electronic devices.
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
29−4 時間出力部
30 キー入力部
40、60,70 顔認識テーブル
81、82、83、84 構図パターン
121、122、123、124 顔アングルパターン
100 デジタルカメラ
150 パターン選択画面
210 過去撮像情報データ2
5
Claims (5)
前記撮像手段によって取得された撮影フレーム内の人物の顔から個人を認識する認識手段と、
前記認識手段によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間に応じて前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制御する記録制御手段と、
前回の撮影から再撮影が可能になるまでのインターバル時間を、前記認識手段によって認識される個人毎に異なる値に設定するインターバル時間設定手段と、
を備え、
前記記録制御手段は、前記認識手段によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間が、当該個人に対応して前記インターバル時間設定手段により設定されたインターバル時間に満たない場合に前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制限することを特徴とする撮像装置。 Imaging means for capturing an image of a subject in a shooting frame and obtaining an image;
Recognizing means for recognizing an individual from the face of a person in a shooting frame acquired by the imaging means;
Recording control means for controlling the recording and storage of the image corresponding to the shooting frame according to the elapsed time from the previous shooting to the current shooting for the individual recognized by the recognition means;
Interval time setting means for setting an interval time from the previous shooting until re-shooting becomes possible, to a different value for each individual recognized by the recognition means;
With
When the elapsed time from the previous shooting to the current shooting for the individual recognized by the recognition unit is less than the interval time set by the interval time setting unit corresponding to the individual, the recording control unit An image pickup apparatus that restricts recording and storage of an image corresponding to the shooting frame .
前記撮像工程によって取得された撮影フレーム内の人物の顔から個人を認識する認識工程と、
前記認識工程によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間に応じて前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制御する記録制御工程と、
前回の撮影から再撮影が可能になるまでのインターバル時間を、前記認識工程によって認識される個人毎に異なる値に設定するインターバル時間設定工程と、
を有し、
前記記録制御工程は、前記認識工程によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間が、当該個人に対応して前記インターバル時間設定工程により設定されたインターバル時間に満たない場合に前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制限することを特徴とする自動撮像方法。 An imaging step of capturing an image of a subject in a shooting frame and obtaining an image;
A recognition step of recognizing an individual from the face of a person in the shooting frame acquired by the imaging step;
A recording control step for controlling the recording and storage of the image corresponding to the photographing frame according to the elapsed time from the previous photographing to the current photographing regarding the individual recognized by the recognition step;
An interval time setting step for setting an interval time from the previous shooting until re-shooting is possible, to a different value for each individual recognized by the recognition step;
Have
The recording control step is performed when the elapsed time from the previous shooting to the current shooting regarding the individual recognized by the recognition step is less than the interval time set by the interval time setting step corresponding to the individual. An automatic imaging method, wherein recording and storage of an image corresponding to the imaging frame is restricted .
前記撮像手段によって取得された撮影フレーム内の人物の顔から個人を認識する認識手段と、
前記認識手段によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間に応じて前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制御する記録制御手段と、
前回の撮影から再撮影が可能になるまでのインターバル時間を、前記認識手段によって認識される個人毎に異なる値に設定するインターバル時間設定手段と、
して機能させ、
前記記録制御手段は、前記認識手段によって認識された個人に関する前回の撮影から今回の撮像までの経過時間が、当該個人に対応して前記インターバル時間設定手段により設定されたインターバル時間に満たない場合に前記撮影フレームに対応する画像の記録保存を制限することを特徴とするプログラム。 A computer of an imaging apparatus provided with imaging means for capturing an image of a subject in a shooting frame and obtaining an image,
Recognizing means for recognizing an individual from the face of a person in a shooting frame acquired by the imaging means;
Recording control means for controlling the recording and storage of the image corresponding to the shooting frame according to the elapsed time from the previous shooting to the current shooting for the individual recognized by the recognition means;
Interval time setting means for setting an interval time from the previous shooting until re-shooting becomes possible, to a different value for each individual recognized by the recognition means;
To function,
When the elapsed time from the previous shooting to the current shooting for the individual recognized by the recognition unit is less than the interval time set by the interval time setting unit corresponding to the individual, the recording control unit A program for restricting recording and storage of an image corresponding to the photographing frame .
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