JP5485781B2 - 電子カメラ - Google Patents

Description

この発明は、電子カメラに関し、特に、特定物体像を被写界像から探索する、電子カメラに関する。

この種のカメラの一例が、特許文献１に開示されている。この背景技術によれば、撮像部によって取得されたデジタル画像情報により示される被写体に人の顔が含まれている場合に、検出部が当該被写体における顔領域の位置及び大きさを検出する。特定部は、縦撮り構図及び横撮り構図の何れとされているかを特定する。検出部により検出された顔領域の位置が被写体の水平方向の中心を含む予め定められた範囲内にあり、かつ検出部により検出された顔領域の大きさが予め定められた大きさ以上であると共に、特定部により横撮り構図とされていると特定された場合に、制御部は、縦撮り構図とすることを薦める情報を表示するように制御する。

特開２００９−０８８７１０号公報

しかし、背景技術では、顔の特徴が科目および品種毎に大きく異なる動物を撮影する場合には、撮像面における動物の姿勢の判定処理の負荷が大きくなり、この点で撮像性能に限界がある。

それゆえに、この発明の主たる目的は、撮像性能を向上させることができる、電子カメラを提供することである。

この発明に従う電子カメラ(10：実施例で相当する参照符号。以下同じ)は、被写界を捉える撮像面で生成された被写界像を繰り返し出力する撮像手段(16)、撮像手段から出力された被写界像から人物の顔部を表す顔画像を探索する第１探索手段(S41~S69)、互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の動物顔辞書の中から第１探索手段によって発見された顔画像の姿勢に沿う姿勢に対応する一部の動物顔辞書を指定する指定手段(S165)、撮像手段から出力された被写界像から動物の顔部を表す顔画像を探索する処理を指定手段によって指定された動物顔辞書を参照して実行する第２探索手段(S101~S129, S167~S177)、および第２探索手段の探索結果に応じて異なる出力処理を実行する処理手段(S19~S31)を備える。

好ましくは、処理手段は第２探索手段によって発見された顔画像が現れた被写界像を取り込む取り込み手段(S27)を含む。

好ましくは、処理手段は第２探索手段によって発見された顔画像に注目して撮像条件を調整する調整手段(S23, S25)を含む。

好ましくは、第１探索手段は顔画像の姿勢を示す姿勢情報を作成する作成手段(S89)を含み、指定手段は作成手段によって作成された姿勢情報に基づいて指定処理を実行する。

好ましくは、指定手段によって注目される姿勢は撮像面に直交する軸の回転方向における姿勢に相当する。

この発明によれば、動物の顔部を表す顔画像の探索にあたっては、互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の動物顔辞書のうち、人物の顔部を表す顔画像の姿勢に沿う姿勢に対応する一部の動物顔辞書が参照される。これによって、動物の顔画像の探索に要する時間が短縮され、撮像性能が向上する。

この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。

この発明の基本的構成を示すブロック図である。 この発明の一実施例の構成を示すブロック図である。 評価エリアを撮像面に割り当てた状態の一例を示す図解図である。 ペット撮像タスクにおいて参照されるレジスタの一例を示す図解図である。 人物辞書ＨＤＣに収められた人物の顔の特徴量の一例を示す図解図である。 ペット撮像タスクにおいて用いられる顔検出枠の一例を示す図解図である。 ペット撮像タスクにおける顔検出処理の一部を示す図解図である。 撮像面によって捉えられた人物を表す画像の一例を示す図解図である。 ペット撮像タスクにおいて参照される他のレジスタの一例を示す図解図である。 ペット辞書ＰＤＣの構成の一例を示す図解図である。 ペット辞書ＰＤＣに収められた動物の顔の特徴量の一例を示す図解図である。 撮像面によって捉えられた動物を表す画像の一例を示す図解図である。 撮像面によって捉えられた人物および動物の各々の画像の一例を示す図解図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作の一部を示すフロー図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図２実施例に適用されるＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。

以下、この発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
［基本的構成］

図１を参照して、この発明の電子カメラは、基本的に次のように構成される。撮像手段１は、被写界を捉える撮像面で生成された被写界像を繰り返し出力する。第１探索手段２は、撮像手段から出力された被写界像から人物の顔部を表す顔画像を探索する。指定手段３は、互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の動物顔辞書の中から第１探索手段によって発見された顔画像の姿勢に沿う姿勢に対応する一部の動物顔辞書を指定する。第２探索手段４は、撮像手段から出力された被写界像から動物の顔部を表す顔画像を探索する処理を指定手段によって指定された動物顔辞書を参照して実行する。処理手段５は、第２探索手段の探索結果に応じて異なる出力処理を実行する。

したがって、動物の顔部を表す顔画像の探索にあたっては、互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の動物顔辞書のうち、人物の顔部を表す顔画像の姿勢に沿う姿勢に対応する一部の動物顔辞書が参照される。これによって、動物の顔画像の探索に要する時間が短縮され、撮像性能が向上する。
［実施例］

図２を参照して、この実施例のディジタルカメラ１０は、ドライバ１８ａおよび１８ｂによってそれぞれ駆動されるフォーカスレンズ１２および絞りユニット１４を含む。これらの部材を経た被写界の光学像は、イメージャ１６の撮像面に照射され、光電変換を施される。これによって、被写界像を表す電荷が生成される。

キー入力装置２８に設けられたモードキー２８ｍｄによって通常撮像モードまたはペット撮像モードが選択されると、ＣＰＵ２６は、通常撮像タスクまたはペット撮像タスクの下で動画取り込み処理を開始するべく、ドライバ１８ｃに露光動作および電荷読み出し動作の繰り返しを命令する。ドライバ１８ｃは、図示しないＳＧ(Signal Generator)から周期的に発生する垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答して、撮像面を露光し、かつ撮像面で生成された電荷をラスタ走査態様で読み出す。イメージャ１６からは、読み出された電荷に基づく生画像データが周期的に出力される。

前処理回路２０は、イメージャ１６から出力された生画像データにディジタルクランプ，画素欠陥補正，ゲイン制御などの処理を施す。これらの処理を施された生画像データは、メモリ制御回路３０を通してＳＤＲＡＭ３２の生画像エリア３２ａに書き込まれる。

後処理回路３４は、生画像エリア３２ａに格納された生画像データをメモリ制御回路３０を通して読み出し、読み出された生画像データに色分離処理，白バランス調整処理，ＹＵＶ変換処理などの処理を施し、ＹＵＶ形式に従う表示画像データおよび探索画像データを個別に作成する。

表示画像データは、メモリ制御回路３０によってＳＤＲＡＭ３２の表示画像エリア３２ｂに書き込まれる。探索画像データは、メモリ制御回路３０によってＳＤＲＡＭ３２の探索画像エリア３２ｃに書き込まれる。

ＬＣＤドライバ３６は、表示画像エリア３２ｂに格納された表示画像データをメモリ制御回路３０を通して繰り返し読み出し、読み出された画像データに基づいてＬＣＤモニタ３８を駆動する。この結果、被写界のリアルタイム動画像（スルー画像）がモニタ画面に表示される。なお、探索画像データに対する処理については、後述する。

図３を参照して、撮像面の中央には評価エリアＥＶＡが割り当てられる。評価エリアＥＶＡは水平方向および垂直方向の各々において１６分割され、２５６個の分割エリアが評価エリアＥＶＡを形成する。また、前処理回路２０は、上述した処理に加えて、生画像データを簡易的にＲＧＢデータに変換する簡易ＲＧＢ変換処理を実行する。

ＡＥ評価回路２２は、前処理回路２０によって生成されたＲＧＢデータのうち評価エリアＥＶＡに属するＲＧＢデータを、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に積分する。これによって、２５６個の積分値つまり２５６個のＡＥ評価値が、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答してＡＥ評価回路２２から出力される。

また、ＡＦ評価回路２４は、前処理回路２０から出力されたＲＧＢデータのうち同じ評価エリアＥＶＡに属するＲＧＢデータの高周波成分を抽出し、抽出された高域周波数成分を垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に積分する。これによって、２５６個の積分値つまり２５６個のＡＦ評価値が、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答してＡＦ評価回路２４から出力される。

ＣＰＵ２６は、ＡＥ評価回路２２からの出力に基づく簡易ＡＥ処理を動画取り込み処理と並列して実行し、適正ＥＶ値を算出する。算出された適正ＥＶ値を定義する絞り量および露光時間は、ドライバ１８ｂおよび１８ｃにそれぞれ設定される。この結果、スルー画像の明るさが適度に調整される。

通常撮像モードが選択されている状態でシャッタボタン２８ｓｈが半押しされると、ＣＰＵ２６は、ＡＥ評価回路２２の出力に基づくＡＥ処理を通常撮像タスクの下で実行し、これによって算出された最適ＥＶ値を定義する絞り量および露光時間をドライバ１８ｂおよび１８ｃにそれぞれ設定する。この結果、スルー画像の明るさが厳格に調整される。ＣＰＵ２６はまた、ＡＦ評価回路２４からの出力に基づくＡＦ処理を通常撮像タスクの下で実行し、ドライバ１８ａを通じてフォーカスレンズ１２を合焦点に設定する。これによって、スルー画像の鮮鋭度が向上する。

シャッタボタン２８ｓｈが半押し状態から全押し状態に移行すると、ＣＰＵ２６は、記録処理のために、通常撮像タスクの下でＩ／Ｆ４０を起動する。Ｉ／Ｆ４０は、シャッタボタン２８ｓｈが全押しされた時点の被写界を表す１フレームの表示画像データをメモリ制御回路３０を通して表示画像エリア３２ｂから読み出し、読み出された表示画像データが収められた画像ファイルを記録媒体４２に記録する。

ペット撮像モードが選択されている場合、ＣＰＵ２６は、ペット撮像タスクと並列して実行される人顔検出タスクの下で、探索画像エリア３２ｃに格納された画像データから人物の顔画像を探索する。このような人顔検出タスクのために、図４に示すレジスタＲＧＳＴＨ、図５（Ａ）〜図５（Ｃ）に示す人物辞書ＨＤＣおよび図６に示す複数の顔検出枠ＦＤ，ＦＤ，ＦＤ，…が準備される。

レジスタＲＧＳＴＨは人物の顔画像情報を保持するためのレジスタに相当し、検出された人物の顔画像の位置（顔画像が検出された時点の顔検出枠ＦＤの位置）を記述するカラムと検出された顔画像のサイズ（顔画像が検出された時点の顔検出枠ＦＤのサイズ）を記述するカラムとによって形成される。

人物辞書ＨＤＣにおいては、人物の３つの顔姿勢にそれぞれ対応する３つの特徴量が収められる。図５（Ａ）の例は、人物の正立した姿勢に対応し、顔パターン番号ＨＤＣ＿１に割り当てられる。図５（Ｂ）の例は、人物の左に９０°傾斜した姿勢に対応し、顔パターン番号ＨＤＣ＿２に割り当てられる。図５（Ｃ）の例は、人物の右に９０°傾斜した姿勢に対応し、顔パターン番号ＨＤＣ＿３に割り当てられる。

図６に示す顔検出枠ＦＤは、探索画像エリア３２ｃに割り当てられた探索エリア上をラスタ走査態様で移動する。顔検出枠ＦＤのサイズは、ラスタ走査が終了する毎に最大サイズＳＺｍａｘから最小サイズＳＺｍｉｎまで“５”刻みで縮小される。

探索エリアはまず、評価エリアＥＶＡの全域を覆うように設定される。また、最大サイズＳＺｍａｘは“２００”に設定され、最小サイズＳＺｍｉｎは“２０”に設定される。したがって、顔検出枠ＦＤは、“２００”〜“２０”の範囲で変化するサイズを有して、図７に示す要領で評価エリアＥＶＡ上を走査される。

人顔検出タスクの下ではまず、フラグＦＬＧ＿Ｈ＿ＥＮＤが“０”に設定される。ここで、フラグＦＬＧ＿Ｈ＿ＥＮＤは、人顔検出タスクが完了したか否かを識別するための、フラグである。“０”がタスクの実行中を示す一方、“１”がタスクの完了を示す。

垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生すると、顔検出枠ＦＤに属する画像データが探索画像エリア３２ｃから読み出され、読み出された画像データの特徴量が算出される。

はじめに、変数ＨＤＩＲが“０”に設定される。続いて、変数Ｎが“１”，“２”，“３”の各々に設定され、算出された特徴量が人物辞書ＨＤＣの顔パターンＨＤＣ＿Ｎと照合される。上述のように、人物辞書ＨＤＣには人物の３つの顔姿勢にそれぞれ対応する３つの特徴量が収められており、変数Ｎは人物の姿勢に対応する。したがって、探索画像エリア３２ｃから読み出された画像データの特徴量は、３つの特徴量と照合される。

正立する人物ＨＢ１の顔が図８に示す要領で捉えられていることを前提として、顔パターン番号ＨＤＣ＿１に割り当てられた顔パターンの特徴量に対する照合度は、カメラ筐体を正立させた姿勢で人物ＨＢ１の顔を捉えたときに基準値Ｈ＿ＲＥＦを上回る。また、顔パターン番号ＨＤＣ＿２に割り当てられた顔パターンの特徴量に対する照合度は、カメラ筐体を右に９０°傾斜させた姿勢で人物ＨＢ１の顔を捉えたときに基準値Ｈ＿ＲＥＦを上回る。さらに、顔パターン番号ＨＤＣ＿３に割り当てられた顔パターンの特徴量に対する照合度は、カメラ筐体を左に９０°傾斜させた姿勢で人物ＨＢ１の顔を捉えたときに基準値Ｈ＿ＲＥＦを上回る。

照合度が基準値Ｈ＿ＲＥＦを上回ると、ＣＰＵ２６は、人物ＨＢ１の顔が発見されたとみなし、顔検出枠ＦＤの現時点の位置およびサイズを顔画像情報としてレジスタＲＧＳＴＨに登録するとともに、変数ＨＤＩＲを変数Ｎが現時点で示す値に設定する。すなわち、変数Ｎが人物ＨＢ１の姿勢に対応しているので、発見された人物ＨＢ１の姿勢情報が変数ＨＤＩＲに保持される。さらにこれに応じて、フラグＦＬＧ＿Ｈ＿ＥＮＤが“１”に設定され、人顔検出タスクが完了する。

変数ＨＤＩＲは、人顔検出タスクの下で“０”に初期設定され、人物辞書ＨＤＣに収められた人物の顔の特徴量と符合する顔画像が発見されたときに、変数Ｎが示す値に更新される。よって、変数ＨＤＩＲが“０”以外である場合は人物の顔画像が発見されたことを示している。

フラグＦＬＧ＿Ｈ＿ＥＮＤが“１”に更新され、変数ＨＤＩＲが初期値の“０”以外であると、ＣＰＵ２６は、顔検出枠ＦＤの現時点の位置およびサイズに対応する顔枠キャラクタ表示命令をグラフィックジェネレータ４６に向けて発行する。また、グラフィックジェネレータ４６は、与えられた顔枠キャラクタ表示命令に基づいて顔枠を表すグラフィック画像データを作成し、作成されたグラフィック画像データをＬＣＤドライバ３６に与える。ＬＣＤドライバ３６は、与えられたグラフィック画像データに基づいて、顔枠キャラクタＫＦ＿Ｈを人物ＨＢ１の顔画像を囲うようにＬＣＤモニタ３８に表示する（図８参照）。

ペット撮像モードが選択されている場合、ＣＰＵ２６は、人顔検出タスクの完了後にペット撮像タスクと並列して実行されるペット顔検出タスクの下で、探索画像エリア３２ｃに格納された画像データから動物の顔画像を探索する。このようなペット顔検出タスクのために、図９に示すレジスタＲＧＳＴＰおよび図１０に示すペット辞書ＰＤＣが準備される。

図９に示すレジスタＲＧＳＴＰは動物の顔画像情報を保持するためのレジスタに相当し、検出された動物の顔画像の位置（顔画像が検出された時点の顔検出枠ＦＤの位置）を記述するカラムと検出された顔画像のサイズ（顔画像が検出された時点の顔検出枠ＦＤのサイズ）を記述するカラムとによって形成される。

図１０に示すペット辞書ＰＤＣにおいては、４２品種の動物の顔の特徴量が、顔パターン番号ＰＤＣ＿１＿１〜ＰＤＣ＿４２＿３に各々割り当てられる。顔パターン番号ＰＤＣ＿１＿１〜ＰＤＣ＿２４＿３には２４品種の犬の顔の特徴量がそれぞれ割り当てられ、顔パターン番号ＰＤＣ＿２５＿１〜ＰＤＣ＿３２＿３には８品種の猫の顔の特徴量がそれぞれ割り当てられ、顔パターン番号ＰＤＣ＿３３＿１〜ＰＤＣ＿４２＿３には１０品種のうさぎの顔の特徴量がそれぞれ割り当てられる。なお、図１０の例では、科目名、数字および姿勢からなる文字列が顔パターン番号ＰＤＣ＿１＿１〜ＰＤＣ＿４２＿３の各々に割り当てられているが、実際には動物の顔の特徴量が割り当てられる。

また、ペット辞書ＰＤＣにおいては、３つの姿勢にそれぞれ対応する３つの特徴量が品種毎にそれぞれ収められる。図１１（Ａ）の例は、猫２の正立した姿勢に対応し、顔パターン番号ＰＤＣ＿２６＿１に割り当てられる。図１１（Ｂ）の例は、猫２の左に９０°傾斜した姿勢に対応し、顔パターン番号ＰＤＣ＿２６＿２に割り当てられる。図１１（Ｃ）の例は、猫２の右に９０°傾斜した姿勢に対応し、顔パターン番号ＰＤＣ＿２６＿３に割り当てられる。同様に、顔パターン番号ＰＤＣ＿Ｌ＿１（Ｌ＝１，２，３…４２）には各々の品種の正立姿勢での顔の特徴量が割り当てられ、顔パターン番号ＰＤＣ＿Ｌ＿２には各々の品種の左９０°傾斜姿勢での顔の特徴量が割り当てられ、顔パターン番号ＰＤＣ＿Ｌ＿３には各々の品種の右９０°傾斜姿勢での顔の特徴量が割り当てられる。

よって、ペット辞書ＰＤＣの顔パターン番号を“ＰＤＣ＿Ｌ＿Ｍ”
（Ｌ＝１，２，３…４２， Ｍ＝１，２，３）と表した場合は、変数Ｌは動物の品種に対応し、変数Ｍは姿勢に対応する。

人顔検出タスクの完了後、ペット顔検出タスクが起動される。ペット顔検出タスクの下ではまず、フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＥＮＤが“０”に設定される。ここで、フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＥＮＤは、ペット顔検出タスクが完了したか否かを識別するための、フラグである。“０”がタスクの実行中を示す一方、“１”がタスクの完了を示す。

垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生すると、顔検出枠ＦＤに属する画像データが探索画像エリア３２ｃから読み出され、読み出された画像データの特徴量が算出される。次に、フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴが“０”に設定される。フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴは、顔検出枠ＦＤに属する画像データとの照合度が基準値Ｐ＿ＲＥＦを上回る特徴量がペット辞書ＰＤＣにおいて発見されたか否かを識別するための、フラグである。“０”が未発見を示す一方、“１”が発見済みを示す。

上述のように、変数ＨＤＩＲが“０”以外である場合は人物の顔画像が発見されたことを示す。よって、変数ＨＤＩＲが“０”である場合は人物の顔画像が発見されていない。このような場合、算出された特徴量は、ペット顔検出タスクの下で、ペット辞書ＰＤＣに収められた全ての特徴量と照合される。

具体的には、変数Ｌが“１”，“２”，“３”…“４２”の各々に設定され、変数Ｍが“１”，“２”，“３”の各々に設定され、算出された特徴量はペット辞書ＰＤＣの顔パターン番号ＰＤＣ＿Ｌ＿Ｍの特徴量と照合される。上述のように、ペット辞書ＰＤＣにおいては、３つの顔姿勢にそれぞれ対応する３つの特徴量が４２の品種の各々に収められている。したがって、算出された特徴量は、合計１２６個（＝４２品種×３姿勢）の特徴量と照合される。

図１２を参照して、品種が猫２である猫ＥＭ１が撮像面に捉えられていると、猫ＥＭ１の顔が正立していることを前提として、顔パターン番号ＰＤＣ＿２６＿１に割り当てられた顔パターンの特徴量に対する照合度は、カメラ筐体を正立させた姿勢で猫ＥＭ１の顔を捉えたときに基準値Ｐ＿ＲＥＦを上回る。また、顔パターン番号ＰＤＣ＿２６＿２に割り当てられた顔パターンの特徴量に対する照合度は、カメラ筐体を右に９０°傾斜させた姿勢で猫ＥＭ１の顔を捉えたときに基準値Ｐ＿ＲＥＦを上回る。さらに、顔パターン番号ＰＤＣ＿２６＿３に割り当てられた顔パターンの特徴量に対する照合度は、カメラ筐体を左に９０°傾斜させた姿勢で猫ＥＭ１の顔を捉えたときに基準値Ｐ＿ＲＥＦを上回る。

照合度が基準値Ｐ＿ＲＥＦを上回ると、ＣＰＵ２６は、動物の顔が発見されたとみなし、顔検出枠ＦＤの現時点の位置およびサイズを顔画像情報としてレジスタＲＧＳＴＰに登録するとともに、フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴを“１”に更新する。さらにこれに応じて、フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＥＮＤが“１”に設定され、ペット顔検出タスクが完了する。

フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＥＮＤが“１”に更新され、フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴが“１”であると、ＣＰＵ２６は、顔検出枠ＦＤの現時点の位置およびサイズに対応する顔枠キャラクタ表示命令をグラフィックジェネレータ４６に向けて発行する。グラフィックジェネレータ４６は、与えられた顔枠キャラクタ表示命令に基づいて顔枠を表すグラフィック画像データを作成し、作成されたグラフィック画像データをＬＣＤドライバ３６に与える。ＬＣＤドライバ３６は、与えられたグラフィック画像データに基づいて、顔枠キャラクタＫＦ＿Ｐを猫ＥＭ１の顔画像を囲うようにＬＣＤモニタ３８に表示する（図１２参照）。

一方、変数ＨＤＩＲが“０”以外である場合、すなわち人物の顔画像が発見された場合は、顔検出枠ＦＤに属する画像データは、ペット顔検出タスクの下で、ペット辞書ＰＤＣに収められた一部の特徴量と照合される。

図１３に示すように、人物と動物とを同時に撮像面に捉える場合は、いずれの顔の向きも同様であることが多い。よって、人顔検出タスクにおいて人物の顔が検出されてその姿勢（カメラ筐体の傾斜）が判明した場合、ペット顔検出タスクの下では、ペット辞書ＰＤＣに収められた動物の顔の特徴量のうち人物と同一の姿勢に対応するもののみを参照して、照合処理が行われる。これによって、動物の顔画像の探索に要する時間が短縮される。

具体的には、顔パターン番号ＰＤＣ＿Ｌ＿Ｍの特徴量が照合処理に用いられる場合、変数Ｌが“１”，“２”，“３”…“４２”の各々に設定される一方、変数Ｍは、人物の姿勢情報が保持されている変数ＨＤＩＲの示す値に設定される。したがって、顔検出枠ＦＤに属する画像データの特徴量は、ペット辞書ＰＤＣに収められる１２６個の特徴量のうち４２個（＝４２品種×１姿勢）の特徴量と照合される。

図１３の例によると、カメラ筐体を正立させた状態で被写界が捉えられていることを前提に、人物ＨＢ２の顔は正立しているので、人物ＨＢ２の顔画像は顔パターン番号ＨＤＣ＿１の特徴量との照合度が基準値Ｈ＿ＲＥＦを上回る。よって、変数ＮおよびＨＤＩＲには“１”が設定されるので、ペット顔検出タスクの下では、顔検出枠ＦＤに属する画像データの特徴量は、ペット辞書ＰＤＣの顔パターン番号ＰＤＣ＿Ｌ＿１（Ｌ＝１，２，３…４２）の特徴量と照合される。

人物ＨＢ２に抱きかかえられた猫ＥＭ２の品種が“猫２”である場合は、顔パターン番号ＰＤＣ＿２６＿１の特徴量が基準値Ｐ＿ＲＥＦを上回るとともに、顔画像情報がレジスタＲＧＳＴＰに登録される。

猫ＥＭ２の顔画像が発見されたのでフラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴが“１”に更新され、ペット顔検出タスクの完了後、ＬＣＤモニタ３８に顔枠キャラクタＫＦ＿Ｐが顔枠キャラクタＫＦ＿Ｈとともに表示される（図１３参照）。

ＣＰＵ２６はその後、ペット撮像タスクの下で、発見された猫ＥＭ２の顔画像に注目した厳格ＡＥ処理およびＡＦ処理を実行する。ＡＦ処理が完了した直後の１フレームの画像データは、静止画取り込み処理によって静止画エリア３２ｄに取り込まれる。取り込まれた１フレームの画像データは、記録処理に関連して起動したＩ／Ｆ４０によって静止画エリア３２ｄから読み出され、ファイル形式で記録媒体４２に記録される。顔枠ＫＦ＿ＨおよびＫＦ＿Ｐは、記録処理が完了した後に非表示とされる。

ＣＰＵ２６は、ペット撮像モードが選択されたとき、図１４〜図１５に示すペット撮像タスク、図１６〜図１７に示す人顔検出タスクおよび図１９〜図２０に示すペット顔検出タスクを含む複数のタスクを並列的に実行する。これらのタスクに対応する制御プログラムは、フラッシュメモリ４４に記憶される。

図１４を参照して、ステップＳ１では動画取り込み処理を実行する。この結果、被写界を表すスルー画像がＬＣＤモニタ３８に表示される。ステップＳ３では人顔検出タスクを起動する。

フラグＦＬＧ＿Ｈ＿ＥＮＤは、起動された人顔検出タスクの下で“０”に初期設定され、人顔検出タスクが完了したか否かを識別するための、フラグである。“０”がタスクの実行中を示す一方、“１”がタスクの完了を示す。ステップＳ５ではこのようなフラグＦＬＧ＿Ｈ＿ＥＮＤが“１”を示すか否かを判別し、判別結果がＮＯである限り、ステップＳ７で簡易ＡＥ処理を繰り返し実行する。スルー画像の明るさは、簡易ＡＥ処理によって適度に調整される。

また、変数ＨＤＩＲは、上述の通り、その値が“０”以外である場合は、人物の顔画像が発見されたことを示している。ステップＳ５の判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されると、ステップＳ９ではこのような変数ＨＤＩＲが“０”を示すか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、人物の顔画像が発見されているので、ステップＳ１１において、顔検出枠ＦＤの現時点の位置およびサイズに対応する顔枠キャラクタ表示命令を、グラフィックジェネレータ４６に向けて発行する。この結果、顔枠キャラクタＫＦ＿Ｈが人物の顔画像を囲うようにＬＣＤモニタ３８に表示される。判別結果がＹＥＳであれば、人物の顔画像は発見されていないので、顔枠キャラクタＫＦ＿Ｈを表示させることなくステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３ではペット顔検出タスクを起動する。フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＥＮＤは、起動されたペット顔検出タスクの下で“０”に初期設定され、ペット顔検出タスクが完了したか否かを識別するための、フラグである。“０”がタスクの実行中を示す一方、“１”がタスクの完了を示す。ステップＳ１５ではこのようなフラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＥＮＤが“１”を示すか否かを判別し、判別結果がＮＯである限り、ステップＳ１７で簡易ＡＥ処理を繰り返し実行する。スルー画像の明るさは、簡易ＡＥ処理によって適度に調整される。

また、フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴは、起動されたペット顔検出タスクの下で“０”に初期設定され、ペット辞書ＰＤＣに収められた動物の顔の特徴量と符合する顔画像が発見されたときに“１”に更新される。ステップＳ１５の判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されると、ステップＳ１９ではこのようなフラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴが“１”を示すか否かを判別する。判別結果がＹＥＳであれば、動物の顔画像が発見されているので、ステップＳ２１において、顔検出枠ＦＤの現時点の位置およびサイズに対応する顔枠キャラクタ表示命令を、グラフィックジェネレータ４６に向けて発行する。この結果、顔枠キャラクタＫＦ＿Ｐが動物の顔画像を囲うようにＬＣＤモニタ３８に表示される。判別結果がＮＯであれば、動物の顔画像は発見されていないので、顔枠キャラクタＫＦ＿Ｐの表示およびその他の処理を実行することなくステップＳ３１に進む。

ステップＳ２３およびＳ２５では、発見された動物の顔画像に注目したＡＥ処理およびＡＦ処理をそれぞれ実行する。ＡＥ処理およびＡＦ処理の結果、スルー画像の明るさおよびフォーカスが厳格に調整される。ＡＦ処理が完了すると、ステップＳ２７およびＳ２９で静止画取り込み処理および記録処理を実行する。ＡＦ処理が完了した直後の１フレームの画像データは、静止画取り込み処理によって静止画エリア３２ｄに取り込まれる。取り込まれた１フレームの画像データは、記録処理に関連して起動したＩ／Ｆ４０によって静止画エリア３２ｄから読み出され、ファイル形式で記録媒体４２に記録される。

記録処理が完了すると、顔枠ＫＦ＿ＨおよびＫＦ＿ＰをステップＳ３１で非表示とし、その後にステップＳ３に戻る。

図１６を参照して、ステップＳ４１ではフラグＦＬＧ＿Ｈ＿ＥＮＤを“０”に設定し、ステップＳ４３では垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生したか否かを判別する。判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されると、ステップＳ４５で評価エリアＥＶＡの全域を探索エリアとして設定する。

ステップＳ４７では、顔検出枠ＦＤのサイズの可変範囲を定義するべく、最大サイズＳＺｍａｘを“２００”に設定し、最小ＳＺｍｉｎを“２０”に設定する。ステップＳ４９では顔検出枠ＦＤのサイズを“ＳＺｍａｘ”に設定し、ステップＳ５１で顔検出枠ＦＤを探索エリアの左上位置に配置する。ステップＳ５３では顔検出枠ＦＤに属する画像データを探索画像エリア３２ｃから読み出し、読み出された画像データの特徴量を算出する。

ステップＳ５５では、算出された特徴量を人物辞書ＨＤＣ＿１〜ＨＤＣ＿３に収められた人物の顔の特徴量と照合する照合処理を、実行する。照合処理が完了すると、変数ＨＤＩＲが“０”を示すか否かをステップＳ５７で判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ６９に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ５９に進む。

ステップＳ５９では、顔検出枠ＦＤが探索エリアの右下位置に到達したか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ６１で顔検出枠ＦＤを既定量だけラスタ方向に移動させ、その後にステップＳ５３に戻る。判別結果がＹＥＳであれば、ステップＳ６３で顔検出枠ＦＤのサイズを“５”だけ縮小させ、顔検出枠ＦＤのサイズが“ＳＺｍｉｎ”未満であるか否かをステップＳ６５で判別する。ステップＳ６５の判別結果がＮＯであれば、ステップＳ６７で顔検出枠ＦＤを探索エリアの左上位置に配置し、その後にステップＳ５３に戻る。ステップＳ６５の判別結果がＹＥＳであれば、ステップＳ６９に進む。

ステップＳ６９ではフラグＦＬＧ＿Ｈ＿ＥＮＤを“１”に設定し、その後に処理を終了する。

図１６に示すステップＳ５５の人顔照合処理は、図１８に示すサブルーチンに従って実行される。まずステップＳ８１では、人物の姿勢が不定であることを表明するべく変数ＤＩＲを“０”に設定し、変数Ｎを“１”に設定する。

ステップＳ８３では顔検出枠ＦＤに属する画像データの特徴量を人物辞書ＨＤＣ＿Ｎに収められた特徴量と照合し、ステップＳ８５では照合度が基準値Ｈ＿ＲＥＦを上回るか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ９１で変数Ｎをインクリメントし、インクリメントされた変数Ｎが“３”を上回るか否かをステップＳ９３で判別する。Ｎ≦３であればステップＳ８３に戻る一方、Ｎ＞３であれば上階層のルーチンに復帰する。ステップＳ８５の判別結果がＹＥＳであれば人物の顔が発見されたとみなして、ステップＳ８７で顔検出枠ＦＤの現在の位置およびサイズを顔画像情報としてレジスタＲＧＳＴＨに登録する。

ステップＳ８９では、発見された人物の姿勢情報を保持するべく、変数ＨＤＩＲを変数Ｎが現時点で示す値に設定し、その後に上階層のルーチンに復帰する。

図１９を参照して、ステップＳ１０１ではフラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＥＮＤを“０”に設定し、ステップＳ１０３では垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生したか否かを判別する。判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されると、ステップＳ１０５で評価エリアＥＶＡの全域を探索エリアとして設定する。

ステップＳ１０７では、顔検出枠ＦＤのサイズの可変範囲を定義するべく、最大サイズＳＺｍａｘを“２００”に設定し、最小ＳＺｍｉｎを“２０”に設定する。ステップＳ１０９では顔検出枠ＦＤのサイズを“ＳＺｍａｘ”に設定し、ステップＳ１１１で顔検出枠ＦＤを探索エリアの左上位置に配置する。ステップＳ１１３では顔検出枠ＦＤに属する画像データを探索画像エリア３２ｃから読み出し、読み出された画像データの特徴量を算出する。

ステップＳ１１５では、算出された特徴量をペット辞書ＰＤＣに収められた動物の顔の特徴量と照合する照合処理を、実行する。照合処理が完了すると、フラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴが“１”を示すか否かをステップＳ１１７で判別する。判別結果がＹＥＳであればステップＳ１２９に進む一方、判別結果がＮＯであればステップＳ１１９に進む。

ステップＳ１１９では、顔検出枠ＦＤが探索エリアの右下位置に到達したか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ１２１で顔検出枠ＦＤを既定量だけラスタ方向に移動させ、その後にステップＳ１１３に戻る。判別結果がＹＥＳであれば、ステップＳ１２３で顔検出枠ＦＤのサイズを“５”だけ縮小させ、顔検出枠ＦＤのサイズが“ＳＺｍｉｎ”未満であるか否かをステップＳ１２５で判別する。ステップＳ１２５の判別結果がＮＯであれば、ステップＳ１２７で顔検出枠ＦＤを探索エリアの左上位置に配置し、その後にステップＳ１１３に戻る。ステップＳ１２５の判別結果がＹＥＳであれば、ステップＳ１２９に進む。

ステップＳ１２９ではフラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＥＮＤを“１”に設定し、その後に処理を終了する。

図１９に示すステップＳ１１５のペット顔照合処理は、図２１〜図２３に示すサブルーチンに従って実行される。まずステップＳ１４１では、撮像面での動物の存在が不定であることを表明するべくフラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴを“０”に設定し、変数Ｌを“１”に設定する。ステップＳ１４３では変数ＨＤＩＲが“０”であるか否かを判別し、判別結果がＮＯであればステップＳ１６５に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ１４５で変数Ｍを“１”に設定する。

ステップＳ１４７では顔検出枠ＦＤに属する画像データの特徴量をペット辞書ＰＤＣ＿Ｌ＿Ｍに収められた特徴量と照合し、ステップＳ１４９では照合度が基準値Ｐ＿ＲＥＦを上回るか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ１５５に進む一方、判別結果がＹＥＳであれば動物の顔が発見されたとみなして、ステップＳ１５１で顔検出枠ＦＤの現在の位置およびサイズを顔画像情報としてレジスタＲＧＳＴＰに登録する。ステップＳ１５３では、動物の顔画像が発見されたことを表明するべくフラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴを“１”に設定し、その後に上階層のルーチンに復帰する。

ステップＳ１５５では変数Ｍをインクリメントし、インクリメントされた変数Ｍが“３”を上回るか否かをステップＳ１５７で判別する。Ｎ≦３であればステップＳ１４７に戻る一方、Ｎ＞３であればステップＳ１５９に進む。

ステップＳ１５９では変数Ｌをインクリメントし、インクリメントされた変数Ｌが“４２”を上回るか否かをステップＳ１６１で判別する。Ｌ≦４２であればステップＳ１６３で変数Ｍを“１”に設定してステップＳ１４７に戻る一方、Ｌ＞４２であれば上階層のルーチンに復帰する。

ステップＳ１６５では変数Ｍを変数ＨＤＩＲが現時点で示す値に設定し、ステップＳ１６７で顔検出枠ＦＤに属する画像データの特徴量をペット辞書ＰＤＣ＿Ｌ＿Ｍに収められた特徴量と照合する。ステップＳ１６９では照合度が基準値Ｐ＿ＲＥＦを上回るか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ１７５に進む一方、判別結果がＹＥＳであれば動物の顔が発見されたとみなして、ステップＳ１７１で顔検出枠ＦＤの現在の位置およびサイズを顔画像情報としてレジスタＲＧＳＴＰに登録する。ステップＳ１７３では、動物の顔画像が発見されたことを表明するべくフラグＦＬＧ＿Ｐ＿ＤＴＣＴを“１”に設定し、その後に上階層のルーチンに復帰する。

ステップＳ１７５では変数Ｌをインクリメントし、インクリメントされた変数Ｌが“４２”を上回るか否かをステップＳ１７７で判別する。Ｌ≦４２であればステップＳ１６７に戻る一方、Ｌ＞４２であれば上階層のルーチンに復帰する。

以上の説明から分かるように、イメージャ１６は、被写界を捉える撮像面で生成された被写界像を繰り返し出力する。ＣＰＵ２６は、イメージャ１６から出力された被写界像から人物の顔部を表す顔画像を探索し(S41~S69)、互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の動物顔辞書の中から、発見された顔画像の姿勢に沿う姿勢に対応する一部の動物顔辞書を指定する(S165)。ＣＰＵ２６はまた、イメージャ１６から出力された被写界像から動物の顔部を表す顔画像を探索する処理を、指定された動物顔辞書を参照して実行し(S101~S129, S167~S177)、動物の顔部を表す顔画像の探索結果に応じて異なる出力処理を実行する(S19~S31)。

このように、動物の顔部を表す顔画像の探索にあたっては、互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の動物顔辞書のうち、人物の顔部を表す顔画像の姿勢に沿う姿勢に対応する一部の動物顔辞書が参照される。これによって、動物の顔画像の探索に要する時間が短縮され、撮像性能が向上する。

なお、この実施例では、ペット辞書ＰＤＣには、３科目に分類される４２の品種の動物顔の特徴量をそれぞれ収めるようにしている。しかし、ペット辞書が対応する科目の数および品種の数は、これら以外であってもよい。

また、この実施例では、人物辞書ＨＤＣおよびペット辞書ＰＤＣにおいては、３つの姿勢での顔の特徴量が品種毎にそれぞれ収められている。しかし、これらに加えて、斜光属性等を有する特徴量を各々の姿勢ごとに追加してもよい。

また、この実施例では、静止画像を記録するスチルカメラを想定しているが、この発明は動画像を記録するムービーカメラにも適用できる。

１０ …ディジタルカメラ
１６ …イメージャ
２２ …ＡＥ評価回路
２４ …ＡＦ評価回路
２６ …ＣＰＵ
３２ …ＳＤＲＡＭ
４４ …フラッシュメモリ
ＨＤＣ …人物辞書
ＰＤＣ …ペット辞書

Claims (7)

1. 被写界を捉える撮像面で生成された被写界像を繰り返し出力する撮像手段、
   前記撮像手段から出力された被写界像から人物の顔部を表す顔画像を探索する第１探索手段、
   互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の動物顔辞書の中から前記第１探索手段によって発見された顔画像の姿勢に沿う姿勢に対応する一部の動物顔辞書を指定する指定手段、
   前記撮像手段から出力された被写界像から動物の顔部を表す顔画像を探索する処理を前記指定手段によって指定された動物顔辞書を参照して実行する第２探索手段、および
   前記第２探索手段の探索結果に応じて異なる出力処理を実行する処理手段を備える、電子カメラ。
2. 前記処理手段は前記第２探索手段によって発見された顔画像が現れた被写界像を取り込む取り込み手段を含む、請求項１記載の電子カメラ。
3. 前記処理手段は前記第２探索手段によって発見された顔画像に注目して撮像条件を調整する調整手段を含む、請求項１または２記載の電子カメラ。
4. 前記第１探索手段は前記顔画像の姿勢を示す姿勢情報を作成する作成手段を含み、
   前記指定手段は前記作成手段によって作成された姿勢情報に基づいて指定処理を実行する、請求項１ないし３のいずれかに記載の電子カメラ。
5. 前記指定手段によって注目される姿勢は前記撮像面に直交する軸の回転方向における姿勢に相当する、請求項１ないし４のいずれかに記載の電子カメラ。
6. 被写界を捉える撮像面で生成された被写界像を繰り返し出力する撮像手段を備える電子カメラのプロセッサに、
   前記撮像手段から出力された被写界像から人物の顔部を表す顔画像を探索する第１探索ステップ、
   互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の動物顔辞書の中から前記第１探索ステップによって発見された顔画像の姿勢に沿う姿勢に対応する一部の動物顔辞書を指定する指定ステップ、
   前記撮像手段から出力された被写界像から動物の顔部を表す顔画像を探索する処理を前記指定ステップによって指定された動物顔辞書を参照して実行する第２探索ステップ、および
   前記第２探索ステップの探索結果に応じて異なる出力処理を実行する処理ステップを実行させるための、撮像制御プログラム。
7. 被写界を捉える撮像面で生成された被写界像を繰り返し出力する撮像手段を備える電子カメラによって実行される撮像制御方法であって、
   前記撮像手段から出力された被写界像から人物の顔部を表す顔画像を探索する第１探索ステップ、
   互いに異なる複数の姿勢にそれぞれ対応する複数の動物顔辞書の中から前記第１探索ステップによって発見された顔画像の姿勢に沿う姿勢に対応する一部の動物顔辞書を指定する指定ステップ、
   前記撮像手段から出力された被写界像から動物の顔部を表す顔画像を探索する処理を前記指定ステップによって指定された動物顔辞書を参照して実行する第２探索ステップ、および
   前記第２探索ステップの探索結果に応じて異なる出力処理を実行する処理ステップを備える、撮像制御方法。

Images