JP5338952B2 - 撮影装置、撮影方法及びプログラム - Google Patents
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Description
すなわち、コンピュータによって被写体像の特徴が抽出されて、性別、年代、体型等の情報が特定され、特定された情報から一義的にアニメーション・キャラクタが決定されてしまう。このアニメーション・キャラクタは、被写体像が抽象化されたものであり、被写体像に固有の特徴点及び特徴量が十分に活かされているため、被写体像に近似し過ぎて、面白味に欠けることになる。
図1は、本発明の撮影装置の実施形態であるデジタルカメラの電気的構成を示したブロック図である。このデジタルカメラは、基本となる動作モードとしてアバター生成モードが設けられたものである。
これらのパラメータのうち、性別及び年代は、特徴取得部17により、画像データに基づいて選択肢の中から選択されて設定される。つまり、性別について、「男性」又は「女性」が選択され、年代について、「子供」、「大人」および「老人」のうちの1つが選択される。
つまり、図2に示すように、特徴取得部17により取得される性別及び年代の組合せは、男性で子供、男性で大人、男性で老人、女性で子供、女性で大人、女性で老人の6種類であるので、これら6種類の組合せについて、種別、髪型及び目の形状が異なるように、テンプレートが記憶されている。
なお、このステップS21においては、種別、髪型、目のみを、図2に示す選択枝の中から選択可能であるので、この選択可能なパラメータのみを液晶表示器7に表示してもよい。このようにテーブルデータを表示することにより、ユーザにとって入力が容易となる。
これら性別や年代の推定は、ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなど公知の技術を用いて行うことができる。例えば、文献1:Cottrell,G.W.&Metcalfe,J.(1991)“Empath,face,gender,and emotion recognition using holons,”in Advances in Neural Information Processing Systems,3,pp.564−571.,文献2:Gutta,S.,Huang,J.R.J.,Jonathon,P.,Wechsler,H.(2000)“Mixture of Experts for Classification of Gender,Ethnic Origin,and Pose of Human Faces,”IEEE Transations on Neural Networks,vol.11,pp.948−959.,文献3:Golomb,B.A.,Lawrence,D.T.,Sejnowski,T.J.(1990)“SEXNET:A neural network identifies sex from human faces,”in Advances in Neural Information Processing Systems,pp.572−577.,文献4:伊賀、和泉、林、深野、大谷(2003)“人物顔画像による性別・年齢推定システム”第9回画像センシングシンポジウムなどに記載の手法を用いることができる。
このライブビュー状態でシャッタの全押しを検知したか否かを判断し(ステップS29)、シャッタの全押しを検知しない場合は処理をステップS20に戻す。これにより、生成されたアバター画像がユーザの所望のアバター画像ではない場合に、最初からアバター画像の設定をやり直すことができる。一方で、シャッタの全押しを検知した場合は、撮影を行う(ステップS30)。
例えば、ユーザにより、第1の特徴情報である種別は「人間」、髪型は「ミディアム」、目は「標準」が設定されているものとする。
そして、この状態で、図4(a)に示すように、画像40の左側には女の子41、右側には中年男性42を配置してライブビューを実行する(ステップS20)。
この場合、画像40中の女の子41をAF対象としてシャッタを半押しすると、図4(b)に示すように、この女の子41がアバター画像41Aに置換される。この女の子41の性別は「女性」、年代は「子供」、種別は「人間」、髪型は「ミディアム」、目は「標準」となる。
さらに、第1の特徴情報としての種別を「人間」から「犬」に変更すると、図5のように、女の子のアバター画像は、アバター画像41Aからアバター画像41Bに変更される。
この場合、さらに、第1の特徴情報としての種別を「人間」から「犬」に変更すると、図6のように、中年男性のアバター画像は、アバター画像42Aからアバター画像42Bに変更される。
(1)ユーザ操作による入力に基づいて種別、髪型、目を第1の特徴情報として設定する。また、撮影した画像に基づいて被写体像の性別及び年代を抽出し、抽出した性別及び年代を第2の特徴情報として設定する。そして、第1の特徴情報及び前記第2の特徴情報に応じて、アバター画像41A、41B、42A、42Bを生成する。つまり、第1の特徴情報を設定することでアバター画像にユーザの意思を反映させつつ、第2の特徴情報を設定することで被写体像に固有の特徴をアバター画像41A、41B、42A、42Bに取り入れる。よって、被写体像に固有の特徴を活かしつつ、ユーザ操作による多様なアバター画像を生成することができる。
例えば、顔の認識処理の確からしさを数値化し、アバター画像を表示する際に、アバター画像のコントラストや彩度を変更したり、点滅させたりして、顔の認識処理の確からしさを表示させてもよい。例えば、認識処理の精度が高い判定した場合には、アバター画像を濃く表示し、認識処理の精度が低いと判定した場合にはアバター画像を薄く表示してもよい。
アバター画像を合成していない画像には、特定の個人が被写体として撮影されているが、このように認証処理が実行された場合にのみ、元の画像を表示すれば、この特定の個人のプライバシーが侵害されるのを防止できる。
また、本発明は、撮像装置に限らず、所定のプログラムに基づき動作することにより前記機能が実現されるパーソナルコンピュータも含まれる。
9 CPU(自動合焦手段、設定手段)
15 アバター画像生成部(アバター画像生成手段)
16 画像合成部(画像合成手段)
17 特徴取得部(特徴取得手段)
Claims (3)
- 人物である被写体像を撮影して画像を生成する撮影手段と、
前記撮影した画像に基づいて人物である被写体像の特徴を抽出し、当該特徴に応じて、アバター画像を生成するアバター画像生成手段と、
被写体像に自動的に合焦する自動合焦手段と。
を備え、
前記アバター画像生成手段は、当該自動合焦手段により合焦した被写体像に対してのみ、前記アバター画像を生成することを特徴とする撮像装置。 - 人物である被写体像を撮影して画像を生成する工程と、
前記撮影された画像に基づいて人物である被写体像の特徴を抽出し、当該特徴に応じて、アバター画像を生成する工程と、
被写体像に自動的に合焦する自動合焦工程と
を備え、
前記自動合焦工程により合焦した被写体像に対して、前記アバター画像を生成することを特徴とする撮影方法。 - 人物である被写体像を撮影して画像を生成する撮影手段を有するコンピュータを、
被写体像に自動的に合焦する自動合焦手段、
前記撮影した画像に基づいて人物である被写体像の特徴を抽出する特徴取得手段、
前記自動合焦手段により合焦した被写体像に対して、前記特徴に応じて、アバター画像を生成するアバター画像生成手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
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JP2012155242A JP5338952B2 (ja) | 2012-07-11 | 2012-07-11 | 撮影装置、撮影方法及びプログラム |
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