JP6721075B2 - 学習方法 - Google Patents
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Description
図2は、撮影画像設定の変更内容が記録される辞書データの一例を示す図である。なお、この辞書データは、記憶装置107に記憶される。辞書データには、ルックアップテーブルの形式で、撮影画像データに基づいて算出される撮影シーンの特徴量(以下、シーン特徴量と呼ぶ)と、撮影画像設定の変更情報とが関連付けられて登録される。シーン特徴量および撮影画像設定の変更情報の組み合わせには、一つずつインデックス番号が割り当てられる。
図3は、デジタルカメラ100の撮影モードにおける処理(以下、撮影モード処理と呼ぶ)の流れを説明するフローチャートである。制御装置104は、操作部材101の不図示の電源スイッチがオン操作されると、電源をオンしてスルー画像の取得を開始すると共に、図3に例示する撮影モード処理を実行するプログラムを起動する。なお、スルー画像とは、撮影指示前に所定のフレームレートで撮像素子103により撮像されるモニタ用の画像である。
図4は、デジタルカメラ100の再生モードにおける処理(以下、再生モード処理と呼ぶ)の流れを説明するフローチャートである。制御装置104は、例えば、画像の撮影が行われるとその直後に撮影画像を再生すると共に、図4に例示する再生モード処理を実行するプログラムを起動する。
(1)デジタルカメラ100は、被写体像を撮像する撮像素子103と、撮影設定のパラメータを用いて撮像素子103による撮像処理を制御する制御装置104と、撮像素子103により撮像された画像データに対し、画像処理設定のパラメータを用いて画像処理を行う制御装置104と、過去の撮像処理および画像処理における、シーン特徴量と撮影画像設定の変更情報とが関連付けられた辞書データを記憶する記憶装置107と、現在の撮影における、シーン特徴量を算出する制御装置104と、当該算出したシーン特徴量と記憶装置107に記憶された辞書データとに基づいて撮影画像設定の変更情報を取得する制御装置104と、を備える。これにより、以前に、現在の撮影シーンと似ている撮影シーンで撮影が行われたときの撮影画像設定の変更情報を取得できるので、ユーザの好みに合ったパラメータを撮影画像設定に設定できる。
上述した実施の形態では、シーン特徴量および撮影画像設定の変更情報の学習を、ニューラルネットワークを用いた教師あり学習によって行う例について説明した。しかしながら、例えば、SOM(Self−Organizing Maps)などの教師なし学習のニューラルネットワークによって学習を行うようにしてもよい。ここで、逐次学習を行う場合には、SOMのOnline−Learning方式が好適であるが、Batch−Learning方式を用いてもよいし、これらを併用してもよい。
上記ステップS7の撮影処理において、撮影画像のシーン特徴量を撮影画像データのタグに書き込むようにしてもよい。この場合、ステップS10またはS24において(すなわちシーン特徴量および撮影画像設定の変更情報の組み合わせを辞書に登録する際)、シーン特徴量を撮影画像データのタグから読み出すようにすればよい。
新たなシーン特徴量および撮影画像設定の変更情報の組み合わせを上記辞書に登録する際に、すでに登録されているシーン特徴量および撮影画像設定の変更情報の組み合わせとバッティングする場合(すなわちシーン特徴量が互いに同一または類似であるが撮影画像設定の変更情報が互いに異なる場合)には、モニタ106に「上書きしますか?」というメッセージを表示するようにしてもよい。この場合、制御装置104は、操作部材101を介して上書きするよう指示された場合には、新たなシーン特徴量および撮影画像設定の変更情報の組み合わせを上記辞書に上書き登録し、上書きしないよう指示された場合には、新たなシーン特徴量および撮影画像設定の変更情報の組み合わせの登録を中止する。
上記実施の形態では、撮影設定および画像処理設定の両方の変更情報を記録して次の撮影の際に反映する例について説明したが、撮影設定および画像処理設定のいずれか一方の変更情報を記録して次の撮影の際に反映するようにしてもよい。
Claims (3)
- デジタルカメラの撮像部の制御の少なくとも一部の処理を行うニューラルネットワークの学習方法であって、
前記撮像部から出力される画像データを取得し、
前記画像データに基づいて撮影シーンの特徴量を算出し、
前記デジタルカメラのユーザによって行われた、前記撮像部の制御に関する項目の設定値に対する変更内容を取得し、
前記特徴量と、前記特徴量に対応するインデックス番号を割り当て、
前記特徴量に対応する前記変更内容を前記割り当てられたインデックス番号に関連付けて記憶し、
前記特徴量を入力とし、前記割り当てられたインデックス番号を出力とするように、前記ニューラルネットワークの学習を行う学習方法。 - 請求項1に記載の学習方法において、
前記撮像部の制御に関する項目の設定値は、自動露出演算で算出された設定値である、学習方法。 - 請求項1または2に記載の学習方法において、
前記変更内容として、前記撮像部の制御に関する項目の設定値に対する相対値を記憶する、学習方法。
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