JP6539979B2 - カメラ及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、カメラ及びプログラムに関する。

スポーツモードを含む複数の撮影モードを有し、設定されている撮影モードに応じて被写体情報を認識するためのアルゴリズムを変更するカメラが知られている（特許文献１）。

特開２００１−３３０８８２号公報

スポーツの競技写真を撮影する際、撮影する競技ごとに適正な撮影条件の設定が異なっている。特にオートフォーカスの設定（ＡＦ撮影条件）については、競技を行う場所の明るさ、被写体の動き、被写体のコントラストなど種々の要素が絡み合い、適正に設定することが困難である。従来、スポーツモードを有するカメラでは、フォーカスモード（たとえば、シングルＡＦやコンティニュアスＡＦ）、後述するエリアモードなどのＡＦ撮影条件を自動設定することができる。しかし、撮影する競技ごとに適正な設定にするためには、ＡＦ撮影条件を手動で微調整する必要があり、煩雑である。特にカメラの設定に不慣れな初心者の場合には、ＡＦ撮影条件を適正に設定するまでに時間がかかり、シャッターチャンスを逃すことがある。

本発明の第１の態様によるカメラは、スポーツの競技種別に関する情報を受信する受信部と、前記競技種別に関する情報と、前記競技種別によって決まる光学系の焦点調節の条件に基づいて得られる画像から推定される被写体種別とに基づいて、前記焦点調節の条件を設定する設定部と、を備える。

本発明の第２の態様によるプログラムは、スポーツの競技種別に関する情報を受信する処理と、前記競技種別に関する情報と、前記競技種別によって決まる光学系の焦点調節の条件に基づいて得られる画像から推定される被写体種別とに基づいて、前記焦点調節の条件を設定する処理と、をコンピュータに実行させる。

本発明の第１および第２の実施の形態によるカメラシステムの構成例を示す図である。 イベント情報の一例を示す図である。 本発明の第１および第２の実施の形態によるカメラの構成例を示す図である。 焦点検出エリアを示す図である。 競技種別ごとのＡＦ撮影条件の一例を示す図である。 第２および第３の被写体推定で用いる対応表の一例を示す図である。 本発明の第１および第２の実施の形態におけるカメラの動作に関するフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態におけるカメラの動作に関するフローチャートである。 第１の被写体推定に関するフローチャートである。 第２の被写体推定に関するフローチャートである。 第３の被写体推定に関するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態におけるカメラの動作に関するフローチャートである。 本発明の第３および第４の実施の形態におけるカメラの動作に関するフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態における被写体推定部に関するフローチャートである。

（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態によるカメラシステムの構成例を示す。図１に例示されるカメラシステム３００は、本発明の一実施の形態によるカメラ１００と、サーバ装置２００とを備える。カメラ１００とサーバ装置２００は、通信回線網１５０に接続されている。

サーバ装置２００には、競技場などの施設で実施されるスポーツイベントについてのイベント情報に関するイベントデータベース２０１が構築されている。図２は、イベント情報の一例を示す。図２に示すイベント情報には、イベントが行われる施設の位置と、施設の名称と、イベントが実施される日付と、イベントが実施される時間と、イベントで実施される競技種別に関する情報とが含まれる。施設の位置情報は、たとえば、施設の敷地内の１点の緯度と経度を含む。

カメラ１００は、撮影モードとして、スポーツの競技写真を撮影するのに適したスポーツモードを有するデジタルカメラである。ユーザが競技場などの施設内でカメラ１００を起動し、スポーツモードに設定すると、カメラ１００は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）などの無線通信技術を用いて通信回線網１５０を介してサーバ装置２００に接続される。カメラ１００は、カメラ１００の現在位置に関する位置情報と、現在日時に関する日時情報とをサーバ装置２００へ送信する。

サーバ装置２００は、位置情報と日時情報とを受信すると、カメラ１００の現在位置で現在日時に実施されているスポーツイベントをイベントデータベース２０１から検索する。サーバ装置２００は、検索したそのスポーツイベントで実施される競技種別を推定して、その競技種別に関する情報をカメラ１００へ送信する。

カメラ１００は、予め設定された複数の焦点検出エリアにおいて位相差検出ＡＦにより像面に結像している被写体像の焦点調節状態を検出する焦点検出装置を有する。カメラ１００には、ＡＦ撮影条件に関する設定情報が競技種別ごとに予め記録されている。カメラ１００は、競技種別に関する情報を受信すると、その情報に基づいて競技種別に応じた設定情報を読み出して、その設定情報に基づいてＡＦ撮影条件を仮設定する。
以降、ＡＦ撮影条件を仮設定するため、サーバ装置２００が推定した競技種別に関する情報を取得することを第１の被写体推定と呼ぶ。

カメラ１００には、位相差検出ＡＦに用いる焦点検出エリアが複数設定されている。仮設定したＡＦ撮影条件に基づいて、それら複数の焦点検出エリアの中から位相差検出ＡＦにより合焦させる焦点検出エリアが仮選択される。カメラ１００は、仮選択された焦点検出エリアの画像について、人物像の有無など、後述する種々の項目について評価を行い、その評価に基づいて被写体の種別の候補を検出する。被写体の種別には、サーバ装置２００が推定するスポーツの競技種別が少なくとも含まれ、さらに人物スナップ、静止物、風景など、スポーツの競技以外の種別も含まれる。カメラ１００は、こうして検出された候補の中に第１の被写体推定で推定された競技種別が含まれる場合、実際にその競技を撮影しているものと判断する。含まれない場合、観客など競技者以外の人物、スコアボードなどの静止物、風景など競技とは別の種別の被写体を撮影していると判断する。
以降、仮選択された焦点検出エリアの画像に基づいて被写体の種別を推定することを第２の被写体推定と呼ぶ。

カメラ１００は、第２の被写体推定において競技以外を撮影していると判断した場合に、仮選択された焦点検出エリアの周囲の画像についても、人物像の有無など、種々の項目について評価を行い、その評価に基づいて被写体の種別の候補を検出する。この候補の中に第１の被写体推定で推定された競技種別が含まれる場合、カメラ１００は、その競技を撮影しているものと判断し、含まれない場合、観客など競技者以外の人物、スコアボードなどの静止物、風景など競技とは別の種別の被写体を撮影していると判断する。
以降、仮選択された焦点検出エリアの周囲の画像に基づいて被写体の種別を推定することを第３の被写体推定と呼ぶ。

カメラ１００は、第３の被写体推定において、第１の被写体推定で推定された競技を撮影しているものと判断した場合、仮設定していたその競技種別に対応するＡＦ撮影条件を本設定する。一方、第３の被写体推定において、競技とは別の種別の被写体を撮影していると判断した場合、カメラ１００は、人物スナップ、静止物、風景など、スポーツの競技以外の種別に応じたＡＦ撮影条件を本設定する。

このようにすることで、スポーツモードに設定されたカメラ１００は、ユーザの手を煩わせることなく被写体の種別を判断して、ＡＦ撮影条件をその種別に適正な設定に変更することができる。以降、カメラ１００の詳細について図を用いて説明する。

図３は、カメラ１００の要部構成例を示す。カメラ１００は、カメラボディとレンズ鏡筒を有しており、カメラボディにレンズ鏡筒が交換可能に装着されている。レンズ鏡筒内には、レンズ光学系１と、レンズ駆動用モータ１５が設けられている。レンズ光学系１は、被写体像を結像面に結像させるための光学系であり、フォーカシングレンズを含む複数のレンズによって構成される。フォーカシングレンズは、レンズ駆動用モータ１５の動作により光軸方向に移動可能である。

カメラボディの内部には、クイックリターンミラー２と、ファインダースクリーン３と、ペンタプリズム４と、接眼レンズ５と、撮像素子６と、サブミラー７と、位相差ＡＦ検出素子８と、顔領域抽出部９と、ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０と、デフォーカス演算部１１と、フォーカスエリア位置決定部１２と、レンズ駆動量演算部１３と、レンズ駆動制御部１４と、測光用レンズ１６と、測光センサ１７と、操作部材１８と、制御装置１９と、ＧＰＳモジュール２０と、通信モジュール２１が設けられている。なお、顔領域抽出部９と、ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０と、デフォーカス演算部１１と、フォーカスエリア位置決定部１２と、レンズ駆動量演算部１３と、レンズ駆動制御部１４と、ＧＰＳモジュール２０と、通信モジュール２１は、制御装置１９に実装されたプログラムを実行することにより実現される。

撮像素子６には、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の各画素が所定の配列パターンで配列されている。撮像素子６は、レンズ光学系１によって結像される結像面の画像情報を撮像し、各画素に対応する色情報や輝度情報に応じた画像信号を出力する。撮像素子６から出力された画像信号は、制御装置１９の制御によって画像データに変換される。これにより、カメラにおいて撮像画像が取得される。撮像素子６には、たとえばＣＣＤやＣＭＯＳ等が使用される。

レンズ光学系１と撮像素子６との間には、レンズ光学系１を通過した被写体からの入射光束をファインダー光学系へと反射するクイックリターンミラー２が配設されている。入射光束の一部はクイックリターンミラー２の半透過領域を透過し、サブミラー７にて下方に反射された後に位相差ＡＦ検出素子８へ入射される。

クイックリターンミラー２で反射された入射光束により撮像素子６と光学的に等価な位置に設けられたファインダースクリーン３上に被写体像が結像される。ファインダースクリーン３上に結像された被写体像は、ペンタプリズム４および接眼レンズ５を通って撮影者の目へと導かれ、撮影者によって視認される。

ファインダースクリーン３上に結像された被写体像は、ペンタプリズム４および測光用レンズ１６を通って測光センサ１７へと導かれる。測光センサ１７は、撮像素子６と同様に、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の各画素が所定の配列パターンで配列されており、レンズ光学系１により結像される結像面の画像情報を撮像する。そして、測光センサ１７は、各画素に対応する色情報や輝度情報に応じた測光信号を制御装置１９へ出力する。制御装置１９は、この測光センサ１７からの測光信号に基づいて、結像面の明るさを検出したり、予め追尾対象に設定された色の結像面における位置を認識し、その色の位置を追尾する色追尾を行ったりする。

カメラが撮影を行う際には、クイックリターンミラー２およびサブミラー７が光路上から光路外へと移動され、入射光束により撮像素子６上に被写体像が結像される。この被写体像を撮像素子６により撮像することで撮像画像が取得され、不図示のメモリカードに記録される。こうしたクイックリターンミラー２およびサブミラー７の動作は、制御装置１９により制御される。

位相差ＡＦ検出素子８は、不図示のマスク部、再結像レンズ、複数位置に配置されたＡＦ用のＣＣＤラインセンサなどを有している。この位相差ＡＦ検出素子８には、レンズ光学系１を通して入射され、クイックリターンミラー２を透過してサブミラー７により反射された被写体からの光束が入力される。この入射光束をマスク部により撮影レンズの異なる領域を通過する二つの光束に分けた後、再結像レンズにより一対の被写体像をＣＣＤラインセンサ上に再結像し、その像位置の検出結果を表す像信号をＣＣＤラインセンサから出力する。

位相差ＡＦ検出素子８においてＣＣＤラインセンサ上に再結像される一対の被写体像は、たとえばレンズ光学系１が予定焦点面よりも前に被写体の鮮鋭像を結ぶ状態では互いに近づき、逆に予定焦点面より後ろに被写体の鮮鋭像を結ぶ状態では互いに遠ざかる。また、レンズ光学系１が予定焦点面において被写体の鮮鋭像を結ぶ合焦状態では、一対の被写体像が相対的に一致する。したがって、上記のように一対の被写体像を再結像し、その像位置をＣＣＤラインセンサによって検出することにより、レンズ光学系１からの入射光束に基づいて、レンズ光学系１の焦点調節状態が検出される。

顔領域抽出部９は、測光センサ１７から画像情報を読み込み、周知の顔画像検出手法を用いてその画像情報から顔画像を抽出し、抽出した顔画像の位置に関する情報等をＡＦ−ＣＣＤ制御部１０へ出力する。

ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０は、位相差ＡＦ検出素子８に設けられたＣＣＤラインセンサに対して像信号の読み出し制御を行う。レンズ光学系１からの入射光束による像面内には、図４に例示するように、５１点の焦点検出エリア３０が設定されている。ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０は、ＡＦ撮影条件の一つであるエリアモードに基づいて、これらの焦点検出エリアのうち、デフォーカス量の演算に用いられる焦点検出エリアを選択する。

エリアモードの設定には、たとえば「９点」、「２１点」、「シングル」、「全点」の四つが含まれる。９点モードの場合には、５１点ある焦点検出エリア３０のうち最大９点の焦点検出エリア３０から読み出された像信号がデフォーカス量の演算に用いられる。２１点モードの場合には、最大２１点の焦点検出エリア３０から読み出された像信号が用いられ、シングルモードの場合には、１個の焦点検出エリア３０から読み出された像信号が用いられ、全点モードの場合には、５１点すべての焦点検出エリア３０から読み出された像信号が用いられる。９点モード、２１点モード、シングルモードでは、顔領域抽出部９が検出した顔画像を含む焦点検出エリア３０が含なれるように、エリアモードにより設定された個数の焦点検出エリア３０を選択する。

ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０は、位相差ＡＦ検出素子８のＣＣＤラインセンサから読み出された像信号を所定のゲインで増幅して、デフォーカス演算部１１へ出力する。以降、ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０がデフォーカス演算部１１に出力する一対の被写体像に関する像信号のことを像信号Ａ［ｎ，ｉ］およびＢ［ｎ，ｉ］と記載する。ｎは、選択された焦点検出エリアを表す。ｉは、ＣＣＤラインセンサ上の焦点検出画素の画素位置を表す。

デフォーカス演算部１１は、デフォーカス量の演算に用いられる焦点検出エリア３０の像信号Ａ［ｎ，ｉ］およびＢ［ｎ，ｉ］に基づいて、それらの焦点検出エリアごとに、レンズ光学系１の焦点調節状態（ピントのずれ量）を表すデフォーカス量を算出する。デフォーカス演算部１１は、像信号Ａ［ｎ，ｉ］に対して像信号Ｂ［ｎ，ｉ］を相対的にずらしながら（１）式の相関演算を行い、一対の像信号のシフト量ｋにおける相関量Ｃ［ｎ，ｋ］を演算する。
C[n,k]=Σ|A[n,i]・B[n,i+1+k]−B[n,i+k]・A [n,i+1]| …（１）
なお、（１）式において、Σ演算はｉについて累積される。ｉのとる範囲は、シフト量ｋに応じてＡ［ｎ，ｉ］、Ａ［ｎ，ｉ＋１］、Ｂ［ｎ，ｉ＋ｋ］、Ｂ［ｎ，ｉ＋１＋ｋ］のデータが存在する範囲に限定される。

デフォーカス演算部１１は、デフォーカス量の演算に用いられる焦点検出エリアごとに、相関量Ｃ［ｎ，ｋ］が極小となるシフト量ｋ１［ｎ］を演算する。そして、デフォーカス演算部１１は、デフォーカス量の演算に用いられる焦点検出エリアごとに、（２）式から（５）式の３点内挿の手法を用いて連続的な相関量に対する極小値Ｃ［ｎ，ｋ２］を与えるシフト量ｋ２［ｎ］を演算する。ここで、ＳＬＯＰ［ｎ］は、シフト量ｋ１［ｎ］の前後のシフト量ｋに対する相関量Ｃ［ｎ，ｋ］の傾きである。
k2[n]=k1[n]+D[n]/SLOP[n] ・・・（２）
C[n,k2]=C[n,k1]-|D[n]| ・・・（３）
D[n]={C[n,k1-1]-C[n,k1+1]}/2 ・・・（４）
SLOP[n]=MAX{C[n,k1+1]-C[n,k1]，C[n,k1-1]-C[n,k1]}・・・（５）

カメラ１００は、ＡＦ撮影条件の一つとして、シフト量ｋ２［ｎ］の信頼性の評価基準となるコントラストしきい値を有する。デフォーカス演算部１１は、デフォーカス量の演算に用いられる焦点検出エリアごとに、被写体像のコントラストに比例した値となる傾きＳＬＯＰ［ｎ］が所定のコントラストしきい値より大きいか否かを判定する。デフォーカス演算部１１は、傾きＳＬＯＰ［ｎ］が所定のコントラストしきい値より大きい場合は、算出されたシフト量ｋ２［ｎ］の信頼性が高いと判定し、算出されたシフト量ｋ２［ｎ］に基づいてデフォーカス量Ｄ［ｎ］を算出する。デフォーカス演算部１１は、傾きＳＬＯＰ［ｎ］が所定のコントラストしきい値以下の場合は、被写体が低コントラストであり、算出されたシフト量ｋ２［ｎ］の信頼性が低いと判定し、算出されたシフト量ｋ２をキャンセルする。

コントラストしきい値の設定値は、競技種別ごとに設定される。たとえば、コート全体を撮影画角内におさめて撮影すると低コントラストになりやすいバスケットボール、バレーボール、テニスや、水面の影響で低コントラストになりやすい水泳などに対しては、コントラストしきい値は、他の競技種別と比べて高く設定され、不鮮明な画像を撮像することが抑制される。

フォーカスエリア位置決定部１２は、デフォーカス演算部１１によって算出されたデフォーカス量Ｄ［ｎ］に基づいて、レンズ光学系１を最終的に合焦させる焦点検出エリアを決定する。たとえば、フォーカスエリア位置決定部１２は、デフォーカス量Ｄ［ｎ］の絶対値が所定のしきい値以下の焦点検出エリア３０の中から最もゼロに近い焦点検出エリア３０を選択する。フォーカスエリア位置決定部１２は、デフォーカス演算部１１によって算出されたすべてのデフォーカス量Ｄ［ｎ］の絶対値が所定のしきい値より大きい場合、デフォーカス量の信頼性が低いと判断し、ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０に対して、デフォーカス量の演算に用いられる焦点検出エリア３０として選択する焦点検出エリア３０を周囲の焦点検出エリア３０に移動するように指示する。カメラ１００は、エリア移動特性と呼ばれるＡＦ撮影条件を有しており、このＡＦ撮影条件の設定に基づいてフォーカスエリア位置決定部１２が用いるデフォーカス量Ｄ［ｎ］の絶対値に対するしきい値が設定される。エリア移動特性の設定は、たとえば、「０」と「＋１」のいずれかに設定される。エリア移動特性が「＋１」に設定されている場合、「０」に設定されている場合よりもしきい値が高く設定される。すなわち、エリア移動特性が「＋１」に設定されている場合、ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０が選択する焦点検出エリアの移動が起こり難くなる。サッカーのナイターやフィギュアスケートのエキシビションのように被写体が暗い場合、走り幅跳びの着地時や競泳の水しぶきのように顔の周辺に砂埃や水しぶきが有る場合などには、エリア移動特性を「＋１」に設定し、焦点検出エリアの移動を抑制する。

フォーカスエリア位置決定部１２は、決定した焦点検出エリアのデフォーカス量Ｄ［ｎ］をレンズ駆動量演算部１３に出力すると共に、そのデフォーカス量Ｄ［ｎ］を履歴情報として不図示のメモリに記録する。

レンズ駆動量演算部１３は、フォーカスエリア位置決定部１２から出力されたデフォーカス量Ｄ［ｎ］に基づいて、フォーカシングレンズの駆動量を演算する。また、レンズ駆動量演算部１３は、周知の予測駆動技術を用いて、デフォーカス量に関する履歴情報に基づいて光軸方向の被写体の移動を予測して、フォーカシングレンズの駆動量を補正する。

レンズ駆動量演算部１３は、不図示のメモリに記録されているデフォーカス量Ｄ［ｎ］に関する履歴情報の中から所定数の履歴を読み出して、その履歴に基づいて被写体の光軸方向の移動を予測する。カメラ１００は、駆動敏感度と呼ばれるＡＦ撮影条件を有しており、予測駆動に用いる履歴情報の個数が設定される。駆動敏感度の設定は、たとえば、「０」と「＋１」と「−１」の三つのいずれかに設定される。予測駆動に用いる履歴情報の個数は、駆動敏感度が「０」の場合を基準として、駆動敏感度が「＋１」の場合は低く、駆動敏感度が「−１」の場合は高い。その結果、駆動敏感度が「＋１」の場合は、駆動敏感度が「０」の場合と比べて、予測駆動による補正量がデフォーカス量Ｄ［ｎ］の変化と共に変化しやすく、「−１」の場合は、駆動敏感度が「０」の場合と比べて、予測駆動による補正量がデフォーカス量Ｄ［ｎ］の変化と共に変化しにくい。陸上のトラック競技、スピードスケート、フィギュアスケートなど、被写体の加速度が大きい競技種別では、駆動敏感度は「＋１」に設定される。トラック競技以外の陸上競技、水泳、野球、バレーボールなど、被写体の加速度が小さい競技種別では、駆動敏感度は「−１」に設定される。それ以外の競技種別では、駆動敏感度は「０」に設定される。

レンズ駆動制御部１４は、レンズ駆動量演算部１３によって演算されたレンズ駆動量に基づいて、レンズ駆動用モータ１５へ駆動制御信号を出力する。この駆動制御信号に応じて、レンズ駆動用モータ１５がフォーカシングレンズを駆動して、レンズ光学系１の焦点調節が行われる。

操作部材１８は、カメラ１００の操作を行うための各種スイッチ類によって構成される。たとえば、カメラ１００の動作モードを選択するためのモード選択スイッチ、レリーズボタンなどが操作部材１８に含まれる。カメラ１００は、レリーズボタンが半押し操作された場合は焦点調節動作を行い、全押し操作された場合は撮像素子６を露光させて、静止画像データを生成して、不図示のメモリカード等にその静止画像データを記録する。

ＧＰＳモジュール２０は、ＧＰＳ衛星から出力される電波を検出して、カメラ１００が存在する位置、たとえば緯度や経度に関する情報を算出する。
通信モジュール２１は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを用いて、図１に示した通信回線網１５０に接続する。

制御装置１９は、マイコンやメモリ等によって構成されており、上記の顔領域抽出部９と、ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０と、デフォーカス演算部１１と、フォーカスエリア位置決定部１２と、レンズ駆動量演算部１３と、レンズ駆動制御部１４と、ＧＰＳモジュール２０と、通信モジュール２１の各機能を実現するための処理を実行したり、カメラの動作制御を行ったりする。また、不図示のメモリを有し、これらの処理や制御において必要な情報を一時的に記憶する。

（競技種別ごとのＡＦ撮影条件）
図５（ａ）は、競技種別ごとに設定されるＡＦ撮影条件の一例を示す図である。図５（ａ）には、陸上のトラック競技と、トラック競技以外の陸上競技と、水泳と、野球と、デーゲームおよびナイターのサッカーと、バスケットボールと、バレーボールと、テニスと、スピードスケートと、フィギュアスケートなどに対するＡＦ撮影条件の設定値が示されている。図５（ａ）には、ＡＦ撮影条件の例として、エリアモード、コントラストしきい値、エリア移動特性、駆動敏感度の四つの設定が示されている。エリアモードの設定は、前述したとおり、デフォーカス量の演算に用いられる焦点検出エリアの個数に関係する。コントラストしきい値は、前述したとおり、デフォーカス演算部１１が算出するシフト量ｋ２［ｎ］の信頼性の評価基準となる。エリア移動特性は、前述したデフォーカス量の信頼性の判断により、フォーカスエリア位置決定部１２がレンズ光学系１を合焦させるべき焦点検出エリアの有無を判断する際の基準として用いられる。駆動敏感度は、前述したとおり、レンズ駆動量演算部１３が予測駆動に用いる履歴情報の個数に関わる。

図５（ｂ）は、カメラ１００の現在位置に関する情報ごとに設定されるＡＦ撮影条件の一例を示す図である。図５（ｂ）には、デーゲームの時間帯における屋外、ナイターの時間帯における屋外、屋内などに対するゲインの設定値が示されている。カメラ１００の現在位置がナイターの時間帯における屋外や屋内である場合には、デーゲームの時間帯における屋外よりもゲインを大きく設定する。たとえば、競技種別がデーゲームのサッカーの場合には、デーゲームの時間帯における屋外のゲインを用いる。デーゲームの時間帯かナイターの時間帯かは、現在日時に基づいて判別される。屋外か屋内かは、カメラ１００の現在位置に関する情報に基づいて判断される。

図５（ａ）および（ｂ）に示す表は、制御装置１９の不図示のメモリにルックアップテーブルとして記憶されている。制御装置１９は、推定された競技種別、カメラ１００の現在位置、現在日時に関する情報に基づいて、ルックアップテーブルを参照して、各ＡＦ撮影条件に関する情報を取得する。

（第２および第３の被写体推定）
第２の被写体推定では、制御装置１９は、合焦させる焦点検出エリアとして仮選択された焦点検出エリアの画像に基づいて、たとえば、以下の５項目について評価を行う。
〔１〕人物像の有無
〔２〕色追尾の信頼性
〔３〕被写体速度ｖ１
〔４〕レンズ光学系１の主点から被写体までの距離ａ
〔５〕焦点距離ｆ

人物像の有無については、制御装置１９は、顔領域抽出部９の抽出結果を用いて判断する。顔領域抽出部９は、仮選択された焦点検出エリアに関する画像情報を測光センサ１７から読み込み、その画像情報から顔画像を抽出する。制御装置１９は、顔領域抽出部９により顔画像が抽出された場合は、仮選択された焦点検出エリアに人物像が含まれると判断し、顔領域抽出部９により顔画像が抽出されていない場合は、仮選択された焦点検出エリアに人物像が含まれないと判断する。

色追尾の信頼性とは、測光センサ１７からの測光信号に基づいて行われる色追尾の追尾結果がどの程度信頼できるかを数値化したものである。たとえば、サッカー、バスケットボール、バレーボールのように、同一のユニフォームを複数人が着用する競技種別では、ユニフォームの色を追尾対象に選択すると、追尾する選手が途中で変わるおそれがあり、色追尾の信頼性は低くなりやすい。制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリアと、その周囲の焦点検出エリアとの各色情報が類似している場合、色追尾の信頼性を低と判断する。仮選択された焦点検出エリアと、その周囲の焦点検出エリアとの各色情報が類似していない場合、色追尾の信頼性を高と判断する。

被写体速度ｖ１は、レンズ光学系１の焦点距離ｆと、被写体の像面移動速度ｖ２と、レンズ光学系１の主点から被写体までの距離ａとに基づき、たとえば下式（６）に基づいて算出する。レンズ光学系１の焦点距離ｆは、レンズ鏡筒に内蔵される図３には不図示のレンズ側ＣＰＵから取得する。被写体の像面移動速度ｖ２は、測光センサ１７から測光信号を連続して複数回取得し、それらの測光信号における人物像の位置の変化に基づいて算出する。距離ａは、焦点距離ｆと、レンズ光学系１から撮像素子６までの距離ｂとに基づいて、レンズの公式により算出される。
１／ｆ＝１／（ａ−ｖ１・ｔ）＋１／（ｂ−ｖ２・ｔ）・・・（６）

第３の被写体推定では、仮選択された焦点検出エリアの周囲の焦点検出エリアについて、第２の被写体推定と同様に上記〔１〕〜〔５〕の５項目の評価を行う。

図６は、上記〔１〕〜〔５〕の５項目と、被写体の種別との対応関係を示す。図６に例示されている被写体の種別には、図５（ａ）に例示されている競技種別の他に「レース、乗り物」、「人物スナップ」、「静止物」、「風景」の四つを含む。「人物スナップ」に推定される被写体としては、観客など競技者以外の人物が想定されている。「静止物」に推定される被写体としては、スコアボードなどの静止物が想定されている。

競技者がヘルメット、ゴーグル、レーシングスーツ、水泳帽等を着用している「レース、乗り物」、「スピードスケート」、「水泳」は、顔領域抽出部９により顔が抽出されないため、人物像なしに分類されている。なお、顔抽出の精度が向上し、これらの競技でも顔が検出されるようになった場合は、人物像ありに分類することにしてもよい。

図６に示す表は、制御装置１９の不図示のメモリにルックアップテーブルとして記憶されている。第２および第３の被写体推定では、制御装置１９は、上記〔１〕〜〔５〕の５項目の評価結果に基づいて、ルックアップテーブルを参照して、被写体の種別を推定する。この推定結果には、複数の被写体の種別が含まれることがある。たとえば、人物像が有り、色追尾の信頼性が高く、被写体速度が８ｍ／ｓ、被写体距離が２０ｍ、焦点距離が３００ｍｍの場合、陸上とテニスが被写体の種別として推定される。

図７は、カメラ１００の動作に関するフローチャートであり、制御装置１９に実装したプログラムを実行することにより実行される。なお、図７に示す動作の開始時には、カメラ１００のＡＦ撮影条件は、図５（ａ）および（ｂ）に示すデフォルトの設定になっているものとする。

ステップＳ１００では、制御装置１９は、カメラ内のタイマーがオン状態にあるか否かを判定する。制御装置１９は、位相差ＡＦ検出素子８を含めカメラ内の一部の機能が起動している場合はステップＳ１０１の処理に進み、起動していない場合はステップＳ１００で待機する。

ステップＳ１０１では、制御装置１９は、カメラ１００がスポーツモードに設定されているか否かを判定する。制御装置１９は、カメラ１００がスポーツモードに設定されている場合は、ステップＳ１０２に進む。
ステップＳ１０２では、制御装置１９は、図９に示す第１の被写体推定を行い、被写体で行われている競技種別に関する情報をサーバ装置２００から取得する。
ステップＳ１０３では、制御装置１９は、ステップＳ１０２にて取得した競技種別に関する情報に基づいて、図５（ａ）および（ｂ）に関するルックアップテーブルを参照して、ＡＦ撮影条件、たとえば、エリアモード、コントラストしきい値、エリア移動特性、駆動敏感度、ゲインを仮設定する。

ステップＳ１０１において、制御装置１９は、カメラ１００がスポーツモードに設定されていない場合はステップＳ１０４に進む。すなわち、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３をスキップして、ＡＦ撮影条件をデフォルトの設定から変更しない。

ステップＳ１０４では、制御装置１９は、レリーズボタンが半押し操作されたか否かを判定する。半押し操作が行われるまでステップＳ１０４で待機し、半押し操作が行われると、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０５では、制御装置１９は、ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０として機能して、位相差ＡＦ検出素子８のＣＣＤラインセンサの電荷蓄積制御を行う。ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０により、位相差ＡＦ検出素子８のＣＣＤラインセンサから像信号が読み出される。また、ＡＦ−ＣＣＤ制御部１０は、エリアモードの設定に基づいてデフォーカス量の演算に用いる焦点検出エリアを仮選択する。ステップＳ１０５の動作により、制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリア各々の一対の被写体像に関する像信号Ａ［ｎ，ｉ］、Ｂ［ｎ，ｉ］を取得する。

ステップＳ１０６では、制御装置１９は、デフォーカス演算部１１として機能して、ステップＳ１０５で取得した像信号Ａ［ｎ，ｉ］、Ｂ［ｎ，ｉ］について相関演算を行い、シフト量ｋ２［ｎ］と、相関量Ｃ［ｎ，ｋ］の傾きＳＬＯＰ［ｎ］を算出する。

ステップＳ１０７では、制御装置１９は、ステップＳ１０６で算出した傾きＳＬＯＰ［ｎ］の中にコントラストしきい値よりも大きいものが存在するか否かを判定する。制御装置１９は、コントラストしきい値よりも大きい傾きＳＬＯＰ［ｎ］が無い場合、シフト量ｋ２［ｎ］の信頼性が低いと判定し、ステップＳ１０６の算出結果を破棄し、フォーカシングレンズの駆動を行わずに図８のステップＳ１２８に進む。制御装置１９は、一つでもコントラストしきい値よりも大きい傾きＳＬＯＰ［ｎ］が存在する場合、コントラストしきい値よりも大きい傾きＳＬＯＰ［ｎ］を選択し、ステップＳ１０８に進む。

ステップＳ１０８では、制御装置１９は、デフォーカス演算部１１として機能して、ステップＳ１０７で選択した傾きＳＬＯＰ［ｎ］に応じたシフト量ｋ２［ｎ］をそれぞれデフォーカス量Ｄ［ｎ］に変換する。
ステップＳ１０９では、制御装置１９は、ステップＳ１０８で算出したデフォーカス量Ｄ［ｎ］の中にその絶対値がエリア移動特性の設定に応じたしきい値以下のデフォーカス量Ｄ［ｎ］が存在するか否かを判定する。ステップＳ１０８で算出したデフォーカス量Ｄ［ｎ］の中に絶対値がしきい値より大きいものしかない場合は、ステップＳ１１０に進み、デフォーカス量の演算に用いる焦点検出エリアを周囲に移動させて、ステップＳ１０４に戻る。たとえば、仮選択した焦点検出エリアの周囲に位置する焦点検出エリアから読み出された像信号に基づいてデフォーカス量を算出し、デフォーカス量が最小となる焦点検出エリアの位置する方向に焦点検出エリアを移動させる。
ステップＳ１０９においてステップＳ１０８で算出したデフォーカス量Ｄ［ｎ］の中にその絶対値がエリア移動特性の設定に応じたしきい値以下のデフォーカス量Ｄ［ｎ］が存在した場合、ステップＳ１１１に進む。
ステップＳ１１１では、制御装置１９は、絶対値がしきい値以上のデフォーカス量Ｄ［ｎ］のうちデフォーカス量がゼロに最も近い焦点検出エリアを、合焦させる焦点検出エリアとして仮選択する。

ステップＳ１１２では、制御装置１９は、レンズ駆動量演算部１３として機能して、ステップＳ１１１で仮選択された焦点検出エリアにおけるデフォーカス量と、その履歴データと、駆動敏感度に関する設定とに基づいて、フォーカシングレンズの駆動量を算出する。制御装置１９は、たとえば、仮選択された焦点検出エリアにおけるデフォーカス量をフォーカシングレンズの駆動量に変換し、駆動敏感度に応じた個数の履歴情報を読み出して被写体の光軸方向の移動を予測し、その予測結果に応じてフォーカシングレンズの駆動量を補正する。

ステップＳ１１３では、制御装置１９は、図１０に示す第２の被写体推定を行い、図８のステップＳ１１４に進む。すなわち、制御装置１９は、ステップＳ１１１で仮選択された焦点検出エリアについて、上記〔１〕〜〔５〕の項目について評価し、その評価結果に基づいて図６の表を参照し、被写体の種別の候補を推定する。

図８のステップＳ１１４では、制御装置１９は、第１の被写体推定の推定結果が第２の被写体推定の推定結果に含まれるか否かを判定する。たとえば、第１の被写体推定の推定結果がテニスで、第２の被写体推定の推定結果が陸上とテニスであった場合、第１の被写体推定の推定結果が第２の被写体推定の推定結果に含まれると判定される。第１の被写体推定の推定結果が第２の被写体推定の推定結果に含まれると判定された場合、ステップＳ１１５に進み、第１の被写体推定の推定結果が信頼できると判断して、第１の被写体推定の推定結果を採用し、ステップＳ１２７に進む。

ステップＳ１１４において第１の被写体推定の推定結果が第２の被写体推定の推定結果に含まれないと判定された場合、制御装置１９は、ステップＳ１１６に進み、図１１に示す第３の被写体推定を行い、ステップＳ１１７に進む。すなわち、制御装置１９は、ステップＳ１１１で仮選択された焦点検出エリアの周囲に位置する焦点検出エリアについて、上記〔１〕〜〔５〕の項目について評価し、その評価結果に基づいて図６の表を参照し、被写体の種別の候補を推定する。
ステップＳ１１７では、制御装置１９は、第１の被写体推定の推定結果が第３の被写体推定の推定結果に含まれるか否かを判定する。第１の被写体推定の推定結果が第３の被写体推定の推定結果に含まれると判定された場合、ステップＳ１１５に進み、第１の被写体推定の推定結果を採用し、ステップＳ１２７に進む。

ステップＳ１１７において第１の被写体推定の推定結果が第３の被写体推定の推定結果に含まれないと判定された場合、制御装置１９は、ステップＳ１１８に進み、人物スナップ、静止物、風景のうち第２の被写体推定の推定結果に含まれる被写体種別を採用し、ステップＳ１１９に進む。
ステップＳ１１９では、制御装置１９は、第２の被写体推定の推定結果を用いて、ステップＳ１０５と同様の制御を行う。
ステップＳ１２０では、制御装置１９は、ステップＳ１０６と同様に、デフォーカス演算部１１として機能して、ステップＳ１１９で取得した像信号Ａ［ｎ，ｉ］、Ｂ［ｎ，ｉ］について相関演算を行い、シフト量ｋ２［ｎ］と、相関量Ｃ［ｎ，ｋ］の傾きＳＬＯＰ［ｎ］を算出する。
ステップＳ１２１では、制御装置１９は、ステップＳ１０７と同様に、ステップＳ１２０で算出した傾きＳＬＯＰ［ｎ］の中にコントラストしきい値よりも大きいものが存在するか否かを判定する。制御装置１９は、コントラストしきい値よりも大きい傾きＳＬＯＰ［ｎ］が無い場合、ステップＳ１２０の算出結果を破棄し、フォーカシングレンズの駆動を行わずに図８のステップＳ１２８に進む。制御装置１９は、一つでもコントラストしきい値よりも大きい傾きＳＬＯＰ［ｎ］が存在する場合、コントラストしきい値よりも大きい傾きＳＬＯＰ［ｎ］のみを残し、ステップＳ１２２に進む。
ステップＳ１２２では、制御装置１９は、ステップＳ１０８と同様に、デフォーカス演算部１１として機能して、ステップＳ１２１で残した傾きＳＬＯＰ［ｎ］に応じたシフト量ｋ２［ｎ］をそれぞれデフォーカス量Ｄ［ｎ］に変換する。
ステップＳ１２３では、制御装置１９は、ステップＳ１０９と同様に、ステップＳ１２２で算出したデフォーカス量Ｄ［ｎ］の中にその絶対値がエリア移動特性の設定に応じたしきい値以下のデフォーカス量Ｄ［ｎ］が存在するか否かを判定する。ステップＳ１２２で算出したデフォーカス量Ｄ［ｎ］の中に絶対値がしきい値より大きいものしかない場合は、ステップＳ１２４に進み、デフォーカス量の演算に用いる焦点検出エリアを周囲に移動させて、ステップＳ１１９に戻る。
ステップＳ１２３において、ステップＳ１２２で算出したデフォーカス量Ｄ［ｎ］の中にその絶対値がエリア移動特性の設定に応じたしきい値以下のデフォーカス量Ｄ［ｎ］が存在した場合、制御装置１９は、ステップＳ１２５に進む。
ステップＳ１２５では、制御装置１９は、絶対値がしきい値以上のデフォーカス量Ｄ［ｎ］のうちデフォーカス量がゼロに最も近い焦点検出エリアを合焦させる焦点検出エリアとして本設定する。
ステップＳ１２６では、制御装置１９は、ステップＳ１１２と同様にレンズ駆動量演算部１３として機能して、ステップＳ１２５で本設定された焦点検出エリアにおけるデフォーカス量と、その履歴データと、駆動敏感度に関する設定とに基づいて、フォーカシングレンズの駆動量を算出する。

ステップＳ１２７では、ステップＳ１１５で採用されたフォーカシングレンズの駆動量またはステップＳ１２６で算出されたフォーカシングレンズの駆動量に基づいて、フォーカシングレンズを駆動する。
ステップＳ１２８では、制御装置１９は、レリーズボタンが全押し操作されたか否かを判定する。全押し操作された場合は、ステップＳ１２９に進み、撮像素子６を露光させて、被写体像を撮像して、撮像画像に基づいて静止画像を生成し、不図示のメモリカードにその静止画像を記録し、ステップＳ１００に進む。ステップＳ１２８において全押し操作されていない場合、制御装置１９は、ステップＳ１００に進む。

図９は、図７のステップＳ１０２で実行される第１の被写体推定に関するフローチャートである。カメラ１００とサーバ装置２００とは接続されているものとする。
ステップＳ２０１では、制御装置１９は、ＧＰＳモジュール２０を起動する。
ステップＳ２０２では、制御装置１９は、ステップＳ２０１で起動したＧＰＳモジュール２０から現在位置に関する位置情報を取得し、不図示のタイマー等から現在日時に関する日時情報を取得する。
ステップＳ２０３では、制御装置１９は、通信モジュール２１を介してサーバ装置２００に接続し、ステップＳ２０２で取得した位置情報と日時情報とをサーバ装置２００へ送信する。

ステップＳ２１１では、サーバ装置２００は、ステップＳ２０３で送信された位置情報と日時情報とを受信する。
ステップＳ２１２では、サーバ装置２００は、ステップＳ２１１で受信した位置情報と日時情報とに基づいてイベントデータベース２０１を検索して、カメラ１００の現在位置で現在日時に実施されているスポーツイベントに関するイベント情報を取得する。たとえば、カメラ１００の現在位置が（Ｘ１，Ｙ１）、現在日時が３月１８日１４：００の場合、サーバ装置２００は、○○競技場で実施されているデーゲームのサッカーの試合に関するイベント情報を取得する。
ステップＳ２１３では、サーバ装置２００は、取得したイベント情報に基づいて、現在位置で現在日時に実施される競技種別に関する情報を推定する。たとえば、制御装置１９は、○○競技場で実施されているデーゲームのサッカーの試合に関するイベント情報に基づいて、競技種別をデーゲームのサッカーと推定する。
ステップＳ２１４では、サーバ装置２００は、ステップＳ２１２で取得した競技場所に関する情報と、ステップＳ２１３で推定した競技種別に関する情報とをカメラ１００へ送信する。

ステップＳ２０４では、カメラ１００は、ステップＳ２１３で送信された競技場所と競技種別に関する情報を受信する。

図１０は、図７のステップＳ１１３で実行される第２の被写体推定に関するフローチャートである。
ステップＳ３０１では、制御装置１９は、ステップＳ１０５で仮選択された焦点検出エリアについて、顔領域抽出部９による人物像の抽出結果を取得する。顔領域抽出部９は、仮選択された焦点検出エリアについて、測光センサ１７から画像情報を読み込み、その画像情報から顔画像を抽出する。

ステップＳ３０２では、制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリアについて、色追尾の信頼性に関する評価値を取得する。制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリアとその周囲の焦点検出エリアについて測光センサ１７から測光信号を取得し、それらの測光信号に基づいて色追尾の信頼性を評価する。たとえば、制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリアと、その周囲の焦点検出エリアとの各色情報が類似している場合、色追尾の信頼性を低と判断する。

ステップＳ３０３では、制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリアについて、前述した式（６）を用いて被写体速度ｖ１を算出する。

ステップＳ３０４では、制御装置１９は、ステップＳ３０１で取得された人物像の検出結果と、ステップＳ３０２で取得された色追尾の信頼性の評価結果と、ステップＳ３０３で算出された被写体速度ｖ１と、被写体速度ｖ１の算出に用いた被写体距離ａおよび焦点距離ｆとを用いて、図６のルックアップテーブルを参照し、被写体の種別の候補を推定する。被写体の種別の候補は、複数推定されることがある。

図１１は、図８のステップＳ１１６で実行される第３の被写体推定に関するフローチャートである。
ステップＳ４０１では、制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリアの周囲に位置する焦点検出エリアについて、顔領域抽出部９による人物像の抽出結果を取得する。顔領域抽出部９は、ステップＳ１０５で仮選択された焦点検出エリアの周囲の焦点検出エリアについて、測光センサ１７から画像情報を読み込み、その画像情報から顔画像を抽出する。

ステップＳ４０２では、制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリアの周囲に位置する焦点検出エリアについて、色追尾の信頼性に関する評価値を取得する。制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリアの周囲に位置する焦点検出エリアと、それらの周囲の焦点検出エリアについて測光センサ１７から測光信号を取得し、それらの測光信号に基づいて色追尾の信頼性を評価する。たとえば、制御装置１９は、それらの焦点検出エリアの各色情報が互いに類似している場合、色追尾の信頼性を低と判断する。

ステップＳ４０３では、制御装置１９は、仮選択された焦点検出エリアの周囲に位置する焦点検出エリアについて、前述した式（６）を用いて被写体速度ｖ１を算出する。

ステップＳ４０４では、制御装置１９は、ステップＳ４０１で取得された人物像の有無の検出結果と、ステップＳ４０２で取得された色追尾の信頼性の評価結果と、ステップＳ４０３で算出された被写体速度ｖ１と、被写体速度ｖ１の算出に用いた被写体距離ａおよび焦点距離ｆとを用いて、図６のルックアップテーブルを参照し、被写体の種別の候補を推定する。被写体の種別の候補は、複数推定されることがある。

以上説明したように、第１の実施の形態では、カメラ１００には、競技種別ごとにＡＦ撮影条件が予め定められている。カメラ１００は、現在位置で現在日時に実施されているスポーツの競技種別に関する情報を取得し、ＡＦ撮影条件をその競技種別に応じた設定に自動的に変更することができる。したがって、スポーツモードでのＡＦ撮影条件の設定変更が簡素化され、初心者であっても競技種別ごとに適正なＡＦ撮影条件に変更することができる。

また、カメラ１００は、第２および第３の被写体推定を実行可能であり、第２の被写体推定では、第１の被写体推定の推定結果により仮選択された焦点検出エリアの画像に基づいて被写体の種別の候補を推定する。第２の被写体推定の推定結果に第１の被写体推定の推定結果が含まれる場合、カメラ１００は、第１の被写体推定の推定結果を採用する。第２の被写体推定の推定結果に第１の被写体推定の推定結果が含まれない場合、カメラ１００は、第３の被写体推定を行い、仮選択された焦点検出エリアの周囲の焦点検出エリアの画像に基づいて被写体の種別の候補を推定する。第３の被写体推定の推定結果に第１の被写体推定の推定結果が含まれる場合、カメラ１００は、第１の被写体推定の推定結果を採用する。第３の被写体推定の推定結果に第１の被写体推定の推定結果が含まれない場合、カメラ１００は、スポーツの競技以外を撮影しているものと判断して、第２の被写体推定の推定結果に含まれる競技以外の被写体の種別を採用する。
スポーツモードに設定した競技以外、たとえば観客、静止物、背景などを撮影する場合、ＡＦ撮影条件をそのままにして撮影するとＡＦの精度が低くなるおそれがある。本発明では、第２および第３の被写体推定により競技以外にカメラ１００を向けていることを検出することができ、被写体の種別に応じた設定に自動的に変更することができる。スポーツモードでのＡＦ撮影条件の設定変更がより一層簡素化され、初心者であっても被写体ごとに適正なＡＦ撮影条件に変更することができる。

上述した第１の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）第１の実施の形態におけるカメラ１００は、次の工程を実行する。カメラ１００が存在する現在位置で現在日時に実施されているスポーツの競技種別に関する第１の推定結果を外部サーバから取得する（第１の推定方法、図７のステップＳ１０２、図９）。第１の推定結果に基づいて合焦させる焦点検出エリアを少なくとも含むＡＦ撮影条件を仮に設定する（図７のステップＳ１０３）。仮選択された焦点検出エリアの中の画像に基づいて、第１の推定方法で推定することができる各競技種別と、競技種別とは別の被写体種別、たとえば人物スナップ、静止物、風景との中から被写体の種別の候補を一つ以上推定し、第２の推定結果を得る（第２の推定方法、図７のステップＳ１１３、図１０）。第１の推定結果である競技種別が第２の推定結果である被写体種別の候補に含まれないとき、仮選択された焦点検出エリアの周囲に位置する焦点検出エリアの中の画像に基づいて、第１の推定方法で推定され得る競技種別と、競技種別とは別の被写体種別との中から被写体の種別の候補を一つ以上推定し、第３の推定結果を得る（第３の推定方法、図８のステップＳ１１６）。第１乃至第３の推定結果に基づいて第１又は第２の推定結果を採用し、採用した推定結果に基づいてＡＦ撮影条件を本設定する（図８のステップＳ１１５、ステップＳ１１８など）。具体的には、第１の推定結果が第２および第３の推定結果のいずれか一方に含まれる場合、第１の推定結果である競技種別に適したＡＦ撮影条件を本設定し（ステップＳ１１５）、第１の推定結果が第２および第３の推定結果のどちらにも含まれない場合、第２の推定結果のうちの競技種別とは別の被写体種別に適したＡＦ撮影条件を本設定する（ステップ１１８）。
したがって、スポーツモードでのＡＦ撮影条件の設定変更が簡素化される。

（２）図１０に例示する第２の推定方法に関する工程は次のとおりである。仮選択された焦点検出エリアの中の画像の中に顔画像が検出されたか否かを判定する（ステップＳ３０１）。仮選択された焦点検出エリアの中の画像と、仮選択された焦点検出エリアの周囲の画像とに基づいて、色追尾の信頼性が高いか否かを判定する（ステップＳ３０２）。被写体の実空間での移動速度を算出する（ステップＳ３０３）。これらの結果に基づいて、被写体種別に関する第２の推定結果を得る（ステップＳ３０４）。
したがって、被写体種別の候補を精度よく推定することができる。

（３）図１１に例示する第３の推定方法に関する工程は次のとおりである。仮選択された焦点検出エリアの周囲の焦点検出エリアの中の画像の中に顔画像が検出されたか否かを判定する（ステップＳ４０１）。周囲の焦点検出エリアの中の画像と、周囲の焦点検出エリアのさらに周囲の画像に基づいて色追尾の信頼性が高いか否かを判定する（ステップＳ４０２）。被写体の実空間での移動速度を算出する（ステップＳ４０３）。これらの結果に基づいて、被写体種別に関する第３の推定結果を得る（ステップＳ４０４）。
したがって、被写体種別の候補を精度よく推定することができる。

（４）第１の実施の形態におけるカメラ１００は、図１０に例示する第２の推定方法（図７のステップＳ１１３）と、図１１に例示する第３の推定方法（図８のステップＳ１１６）の両方を利用することにより、被写体種別の候補をより精度よく推定することができる。

（５）ＡＦ撮影条件には、位相差検出ＡＦで信号読み出しを行う焦点検出エリアを複数の焦点検出エリアの中から選択する条件に関する第１の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）のエリアモードが含まれる。また、ＡＦ撮影条件には、デフォーカス量の信頼性の評価に関する第２の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）のエリア移動特性が含まれる。ＡＦ撮影条件には、デフォーカス量の演算に用いる数値の信頼性の評価に関する第３の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）のコントラストしきい値が含まれる。ＡＦ撮影条件には、レンズ駆動量演算部１３によるレンズ光学系１の予測駆動に関する第４の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）の駆動敏感度が含まれる。ＡＦ撮影条件には、信号読み出しにおけるゲインの設定に関する第５の設定パラメータ、たとえば図５（ｂ）のゲインが含まれる。
したがって、カメラ１００は、被写体種別に合わせた設定で焦点検出を行うことができる。

（６）第１の実施の形態におけるカメラシステム３００は、カメラ１００と、現在位置で現在日時に実施されているスポーツイベントに関するイベント情報を検索し（ステップＳ２１２）、検索したイベント情報に基づいて競技種別に関する情報を推定し（ステップＳ２１３）、推定した競技種別に関する情報をカメラ１００へ送信するサーバ装置２００とを備える。
したがって、サーバ装置２００で競技種別を推定することができるため、カメラ１００の演算負荷を軽減することができる。

（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態におけるカメラシステムについて説明する。第２の実施の形態におけるカメラシステムでは、第３の被写体推定を行わず、第１の被写体推定の推定結果が第２の被写体推定の推定結果の中に含まれない場合、ただちに人物スナップ、静止物、風景のうち第２の被写体推定の推定結果に含まれる被写体種別を採用する。このようにすることで、被写体推定に関する演算速度を高速化することができる。

第２の実施の形態におけるカメラ１００の動作は、図７と、図１２とを用いて示される。図７に示す動作は、ステップＳ１１３の後、図１２のステップＳ１１４に進むこと以外は、第１の実施の形態と同じである。図１２に示す動作は、図８のフローチャートからステップＳ１１６とステップＳ１１７とが省略された点、ステップＳ１１４が否定判定された場合、すなわち第１の被写体推定の推定結果が第２の被写体推定の推定結果の中に含まれない場合、ステップＳ１１８に進む点以外は、図８に示した動作と同様である。

上述した第２の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）第２の実施の形態におけるカメラ１００は、カメラ１００が存在する現在位置で現在日時に実施されているスポーツの競技種別に関する第１の推定結果を外部サーバから取得する（第１の推定方法、図７のステップＳ１０２、図９）。第１の推定結果に基づいて合焦させる焦点検出エリアを少なくとも含むＡＦ撮影条件を仮に設定する（図７のステップＳ１０３）。仮選択された焦点検出エリアの中の画像に基づいて、第１の推定方法で推定することができる競技種別と、競技種別とは別の被写体種別の中から被写体の種別の候補を一つ以上推定し、第２の推定結果を得る（第２の推定方法、図７のステップＳ１１３、図１０）。第１及び第２の推定結果に基づいて第１又は第２の推定結果を採用し、採用した推定結果に基づいてＡＦ撮影条件を設定する（図８のステップＳ１１５、ステップＳ１１８など）。具体的には、第１の推定結果が第２の推定結果に含まれる場合、第１の推定結果を採用し（ステップＳ１１５）、第１の推定結果が第２の推定結果に含まれない場合、第２の推定結果の候補の中から競技種別とは別の被写体種別を採用する（ステップ１１８）。
したがって、スポーツモードでのＡＦ撮影条件の設定変更が簡素化される。

（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態におけるカメラシステムについて説明する。第３の実施の形態におけるカメラシステムでは、第２および第３の被写体推定を行わず、第１の被写体推定の推定結果に基づいてＡＦ撮影条件を本設定する。このようにすることで、被写体推定に関する演算速度を高速化することができる。

図１３は、本発明の第３の実施の形態におけるカメラ１００の動作に関するフローチャートであり、制御装置１９に実装したプログラムを実行することにより実行される。図１３に示す動作の開始時には、カメラ１００のＡＦ撮影条件は、図５（ａ）および（ｂ）に示すデフォルトの設定になっているものとする。なお、図１３に示す処理のうち、図７および図８に示した処理と同様のものについては、同一のステップ番号を付すとともにその説明を省略する。

図１３のステップＳ１０２に続くステップＳ１１０３では、制御装置１９は、ステップＳ１０２にて取得した競技種別に関する情報と位置情報と日時情報に基づいて、図５（ａ）および（ｂ）に関するルックアップテーブルを参照して、ＡＦ撮影条件、たとえば、エリアモード、コントラストしきい値、エリア移動特性、駆動敏感度、ゲインを本設定する。

ステップＳ１１０７では、制御装置１９は、図１３のステップＳ１０６で算出した傾きＳＬＯＰ［ｎ］の中にコントラストしきい値よりも大きいものが存在するか否かを判定する。制御装置１９は、コントラストしきい値よりも大きい傾きＳＬＯＰ［ｎ］が無い場合、シフト量ｋ２［ｎ］の信頼性が低いと判定し、図１３のステップＳ１０６の算出結果を破棄し、フォーカシングレンズの駆動を行わずに図１３のステップＳ１２８に進む。制御装置１９は、一つでもコントラストしきい値よりも大きい傾きＳＬＯＰ［ｎ］が存在する場合、コントラストしきい値よりも大きい傾きＳＬＯＰ［ｎ］のみを残し、図１３のステップＳ１０８に進み、ステップＳ１１０７で残したシフト量ｋ２［ｎ］をそれぞれデフォーカス量Ｄ［ｎ］に変換する。

ステップＳ１１０９では、制御装置１９は、図１３のステップＳ１０８で算出したデフォーカス量Ｄ［ｎ］の中にその絶対値がエリア移動特性の設定に応じたしきい値以下のデフォーカス量Ｄ［ｎ］が存在するか否かを判定する。ステップＳ１０８で算出したデフォーカス量Ｄ［ｎ］の中に絶対値がしきい値より大きいものしかない場合は、図１３のステップＳ１１０に進み、デフォーカス量の演算に用いる焦点検出エリアを周囲に移動させて、図１３のステップＳ１０４に戻る。たとえば、仮選択した焦点検出エリアの周囲に位置する焦点検出エリアから読み出された像信号に基づいてデフォーカス量を算出し、デフォーカス量が最小となる焦点検出エリアの位置する方向に焦点検出エリアを移動させる。
ステップＳ１１０９において、ステップＳ１０８で算出したデフォーカス量Ｄ［ｎ］の中にその絶対値がエリア移動特性の設定に応じたしきい値以下のデフォーカス量Ｄ［ｎ］が存在した場合、ステップＳ１１１１に進む。
ステップＳ１１１１では、制御装置１９は、絶対値がしきい値以上のデフォーカス量Ｄ［ｎ］のうちデフォーカス量がゼロに最も近い焦点検出エリアを合焦させる焦点検出エリアとして選択する。

ステップＳ１１１２では、制御装置１９は、レンズ駆動量演算部１３として機能して、合焦させる焦点検出エリアにおけるデフォーカス量と、その履歴情報と、駆動敏感度に関する設定とに基づいて、フォーカシングレンズの駆動量を算出する。制御装置１９は、たとえば、合焦させる焦点検出エリアにおけるデフォーカス量をフォーカシングレンズの駆動量に変換し、駆動敏感度に応じた個数の履歴情報を読み出して被写体の光軸方向の移動を予測し、その予測結果に応じてフォーカシングレンズの駆動量を補正する。

上述した第３の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）第３の実施の形態におけるカメラ１００は、通信モジュール２１を用いて、現在位置と現在日時とに関する情報をサーバ装置２００に送信し（図１３のステップＳ１０２から参照される図９のステップＳ２０３）、現在位置で現在日時に実施されているスポーツの競技種別に関する情報をサーバ装置２００から受信し（図１３のステップＳ１０２から参照される図９のステップＳ２０４）、受信した競技種別に関する情報に基づいて、ＡＦ撮影条件を設定する（図１３のステップＳ１１０３）。すなわち、競技名に適したＡＦ撮影条件を設定する。
したがって、スポーツモードでのＡＦ撮影条件の設定変更が簡素化され、初心者であっても競技種別ごとに適正なＡＦ撮影条件に変更することができる。

（２）ＡＦ撮影条件には、位相差検出ＡＦで信号読み出しを行う焦点検出エリアを複数の焦点検出エリアの中から選択する条件に関する第１の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）のエリアモードが含まれる。また、ＡＦ撮影条件には、デフォーカス量の信頼性の評価に関する第２の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）のエリア移動特性が含まれる。ＡＦ撮影条件には、デフォーカス量の演算に用いる数値の信頼性の評価に関する第３の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）のコントラストしきい値が含まれる。ＡＦ撮影条件には、レンズ駆動量演算部１３によるレンズ光学系１の予測駆動に関する第４の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）の駆動敏感度が含まれる。ＡＦ撮影条件には、信号読み出しにおけるゲインの設定に関する第５の設定パラメータ、たとえば図５（ｂ）のゲインが含まれる。
したがって、カメラ１００は、被写体種別に合わせた設定で焦点検出を行うことができる。

（３）第３の実施の形態におけるカメラシステム３００は、カメラ１００と、現在位置で現在日時に実施されているスポーツイベントに関するイベント情報を検索し（図１３のステップＳ１０２から参照されるステップＳ２１２）、検索したイベント情報に基づいて競技種別に関する情報を推定し（図１３のステップＳ１０２から参照されるステップＳ２１３）、推定した競技種別に関する情報をカメラ１００へ送信するサーバ装置２００とを備える。したがって、サーバ装置２００で競技種別を推定することができるため、カメラ１００の演算負荷を軽減することができる。

（第４の実施の形態）
本発明の第４の実施の形態におけるカメラシステムについて説明する。第４の実施の形態におけるカメラシステムでは、カメラ１００は、位置情報と日時情報とをサーバ装置２００へ送信した後、サーバ装置２００からイベント情報を取得して、そのイベント情報から競技種別を推定する。それ以外の点は、第３の実施の形態と同様である。すなわち、第４の実施の形態におけるカメラシステムでは、第２および第３の被写体推定を行わず、第１の被写体推定の推定結果に基づいてＡＦ撮影条件を本設定する。

図１４は、本発明の第４の実施の形態における被写体推定に関するフローチャートである。図１４に示す処理のうち、図９に示した処理と同様のものには同一のステップ番号を付し、その説明を省略する。

制御装置１９は、ステップＳ２０２の処理の後、ステップＳ２２３に進み、ステップＳ２０２で取得した位置情報と日時情報とに基づいて、カメラ１００の現在位置で現在日時に行われているスポーツイベントに関するイベント情報をサーバ装置２００から取得する。たとえば、制御装置１９は、ステップＳ２０２で取得した位置情報と日時情報とをサーバ装置２００へ送信し、サーバ装置２００に現在位置で現在日時に実施されているスポーツイベントに関するイベント情報を検索させ、サーバ装置２００にそのイベント情報を送信させる。これにより、カメラ１００は、たとえば、○○競技場で実施されているデーゲームのサッカーの試合に関するイベント情報を取得することができる。

ステップＳ２２４では、制御装置１９は、現在位置でスポーツイベントを行っている競技場所があるか否かを判定する。すなわち、制御装置１９は、ステップＳ２２３でイベント情報を１個以上取得することができたか否かを判定する。制御装置１９は、現在位置にスポーツイベントを行っている競技場所がある場合、ステップＳ２２５に進み、現在位置でスポーツイベントを行っている競技場所がない場合、図１４の処理を終了する。
ステップＳ２２５では、制御装置１９は、ステップＳ２２３で取得したイベント情報に基づいて、競技場所と競技種別を推定する。たとえば、制御装置１９は、○○競技場で実施されているデーゲームのサッカーの試合に関するイベント情報に基づいて、競技場所を○○競技場、競技種別をデーゲームのサッカーと推定し、図１４の処理を終了する。

上述した第４の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）第４の実施の形態におけるカメラ１００は、通信モジュール２１を用いてサーバ装置２００に接続し、カメラ１００が存在する現在位置と現在日時とに関する情報に基づいて、現在位置で現在日時に実施されているスポーツイベントに関するイベント情報を取得する（ステップＳ２２３）。その後、カメラ１００は、取得したイベント情報に基づいて、現在位置で現在日時に実施されている競技種別に関する情報を推定する（ステップＳ２２５）。カメラ１００は、推定した競技種別に関する情報に基づいて、ＡＦ撮影条件を設定する（図１３のステップＳ１１０３）。すなわち、競技名に適したＡＦ撮影条件を設定する。
したがって、スポーツモードでのＡＦ撮影条件の設定変更が簡素化され、初心者であっても競技種別ごとに適正なＡＦ撮影条件に変更することができる。

（２）ＡＦ撮影条件には、位相差検出ＡＦで信号読み出しを行う焦点検出エリアを複数の焦点検出エリアの中から選択する条件に関する第１の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）のエリアモードが含まれる。また、ＡＦ撮影条件には、デフォーカス量の信頼性の評価に関する第２の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）のエリア移動特性が含まれる。ＡＦ撮影条件には、デフォーカス量の演算に用いる数値の信頼性の評価に関する第３の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）のコントラストしきい値が含まれる。ＡＦ撮影条件には、レンズ駆動量演算部１３によるレンズ光学系１の予測駆動に関する第４の設定パラメータ、たとえば図５（ａ）の駆動敏感度が含まれる。ＡＦ撮影条件には、信号読み出しにおけるゲインの設定に関する第５の設定パラメータ、たとえば図５（ｂ）のゲインが含まれる。
したがって、カメラ１００は、被写体種別に合わせた設定で焦点検出を行うことができる。

（３）第４の実施の形態におけるカメラシステム３００は、カメラ１００と、現在位置で現在日時に実施されているスポーツイベントに関するイベント情報を検索し、検索したイベント情報をカメラ１００へ送信するサーバ装置２００とを備える。したがって、最新のイベント情報を取得する処理をサーバ装置２００で実施することができるため、最新のカメラ１００の演算負荷を軽減することができる。

次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形態と組み合わせることも可能である。
（変形例１）
上記の実施の形態では、ＡＦ撮影条件は、エリアモード、コントラストしきい値、エリア移動特性、駆動敏感度、ゲインの五つを含むものとしたが、この五つのうち少なくとも一つを含んでいればどのような組み合わせでもよい。たとえば、五つのパラメータのうちのいくつかを含まないことにしてもよいし、ＣＣＤラインセンサの電荷蓄積時間など他のパラメータをさらに含むことにしてもよい。

（変形例２）
上記の実施の形態では、位相差ＡＦ検出素子８から一対の被写体像に関する像信号を読み出して、位相差検出ＡＦを行うことにした。しかし、本発明は、焦点検出装置を有する撮像装置であれば、いかなる撮像装置にも適用することができる。たとえば、撮像素子６の撮像画素配列のうち焦点検出エリア３０に対応する画素位置に、レンズ光学系１の瞳の異なる部分を通過した一対の光束を受光する焦点検出用画素を配置するようにし、この焦点検出用画素の出力を用いて位相差検出ＡＦを行うことにしてもよい。また、焦点検出装置によって用いられる焦点検出方法は、位相差検出ＡＦでなくてもよく、コントラスト検出ＡＦなど、他の焦点検出方法を用いることにしてもよい。

（変形例３）
上記の実施の形態では、像面中に焦点検出エリア３０が５１点設定されていることにしたが、像面中に設定されている焦点検出エリア３０の個数は、５１点に限られない。

（変形例４）
第１および第２の実施の形態では、第１の被写体推定において、サーバ装置２００がイベント情報に基づいて競技種別を推定し、推定した競技種別に関する情報をカメラ１００へ送信することにした。しかし、第１および第２の実施の形態における第１の被写体推定においても、第４の実施の形態のように、サーバ装置２００が検索したイベント情報をカメラ１００へ送信し、カメラ１００がそのイベント情報に基づいて競技種別を推定することにしてもよい。

（変形例５）
上記の実施の形態では、カメラ１００は、デジタルカメラであることにしたが、デジタルカメラ以外の撮像装置、たとえばインターネット接続機能とカメラ機能を有するスマートフォンなどの情報端末であってもよい。

（変形例６）
第１の実施の形態において、第２および第３の被写体推定のいずれか少なくとも一方を、顔領域抽出部９による人物像の抽出結果、色追尾の信頼性に関する評価結果および被写体速度ｖ１を用いない被写体種別を推定する他の方法に替えてもよい。

（変形例７）
上記の実施の形態における第２の被写体推定では、ステップＳ３０１で取得された顔領域抽出部９による人物像の抽出結果、ステップＳ３０２で取得した色追尾の信頼性に関する評価結果、ステップＳ３０３で算出された被写体速度ｖ１ならびに被写体速度ｖ１の算出に用いた被写体距離ａおよび焦点距離ｆとを用いて、図６のルックアップテーブルを参照し、被写体の種別の候補を推定することにした。しかし、被写体速度ｖ１の算出に用いた被写体距離ａおよび焦点距離ｆの少なくともいずれか一方を用いずに被写体の種別の候補を大まかに推定することにしてもよい。
第３の被写体推定についても同様に、被写体速度ｖ１の算出に用いた被写体距離ａおよび焦点距離ｆの少なくともいずれか一方を用いずに被写体の種別の候補を大まかに推定することにしてもよい。たとえば、ステップＳ４０１で取得された顔領域抽出部９による人物像の抽出結果、ステップＳ４０２で取得された色追尾の信頼性の評価結果およびステップＳ４０３で算出された被写体速度ｖ１とを用いて、被写体の種別の候補を推定することにしてもよい。被写体距離ａおよび焦点距離ｆの少なくともいずれか一方を用いずに被写体の種別の候補を大まかに推定する場合には、用いない項目はルックアップテーブルの中から省略することができる。

以上では、本発明をカメラシステムについて説明したが、本発明の範囲内にはカメラシステムに備わるカメラの発明も含まれる。

上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

８：位相差ＡＦ検出素子、９：顔領域抽出部、１０：ＡＦ−ＣＣＤ制御部、１１：デフォーカス演算部、１２：フォーカスエリア位置決定部、１３：レンズ駆動量演算部、１４：レンズ駆動制御部、１８：操作部材、１９：制御装置、２０：ＧＰＳモジュール、２１：通信モジュール、３０：焦点検出エリア、１００：カメラ、２００：サーバ装置、２０１：イベントデータベース、３００：カメラシステム

Claims (7)

1. スポーツの競技種別に関する情報を受信する受信部と、
   前記競技種別に関する情報と、前記競技種別によって決まる光学系の焦点調節の条件に基づいて得られる画像から推定される被写体種別とに基づいて、前記焦点調節の条件を設定する設定部と、
   を備えるカメラ。
2. 請求項１に記載のカメラであって、
   前記設定部は、前記光学系の像面内における焦点調節位置のうち、前記競技種別によって決まる焦点調節位置の被写体の画像により前記被写体種別を推定するカメラ。
3. 請求項１または２に記載のカメラであって、
   前記設定部は、前記競技種別が前記被写体種別に含まれると、前記競技種別に基づいて前記焦点調節の条件を設定するカメラ。
4. 請求項１から３のいずれか一項に記載のカメラであって、
   前記設定部は、前記競技種別が前記被写体種別に含まれないと、前記被写体種別に基づいて前記焦点調節の条件を設定するカメラ。
5. 請求項１から３のいずれか一項に記載のカメラであって、
   前記設定部は、前記競技種別が前記被写体種別に含まれないと、前記光学系の像面内における焦点調節位置のうち、前記競技種別によって決まる焦点調節位置の周囲の被写体の画像により前記被写体種別を推定するカメラ。
6. 請求項１から５のいずれか一項に記載のカメラであって、
   前記カメラによる撮影を行う位置と日時に関する情報をサーバ装置へ送信する送信部をさらに備え、
   前記受信部は、前記位置と前記日時とに基づく前記競技種別に関する情報を前記サーバ装置から受信するカメラ。
7. スポーツの競技種別に関する情報を受信する処理と、
   前記競技種別に関する情報と、前記競技種別によって決まる光学系の焦点調節の条件に基づいて得られる画像から推定される被写体種別とに基づいて、前記焦点調節の条件を設定する処理と、
   をコンピュータに実行させるプログラム。
   

Images