JP7401968B2 - 撮影制御装置、撮影システム及び撮影制御方法 - Google Patents

Description

本発明は撮影制御装置、撮影システム及び撮影制御方法に関する。

カメラ等の撮像装置が被写体を撮影する際に、画像を保存するデバイスの記憶容量を節約するため、撮影のタイミングを制御する技術がある。この技術に関連し、特許文献１は、映像情報処理装置を開示している。特許文献１にかかる映像情報処理装置は、無線タグを利用することにより、ビデオカメラ起動時や被写体を見失ったときに、被写体の位置検知により被写体を探す。また、特許文献１にかかる映像情報処理装置は、被写体認識により、顔を検出したら撮影や記録を行い、顔を検出できなければ撮影や記録を停止する。

また、特許文献２は、撮影装置と、被写体の運動状態を検出する運動状態検出装置と、を含む撮影システムを開示している。特許文献２にかかる運動状態検出装置は、検出された検出信号等が所定の撮影条件を満たしているか否かに応じて、撮影装置における撮影処理を制御する撮影制御信号を出力する。撮影装置は、撮影制御信号に基づいて、撮影処理を開始又は終了する。

特開２００８－２８８７４５号公報 特開２０１７－１０４５９８号公報

撮影のタイミングを制御する場合であっても、被写体を撮影する際に、保存すべき画像、つまり興味を引くような決定的瞬間を含む画像を撮影し保存することが望まれる。一方、画像を撮影し保存するタイミングが適切でないと、このような保存すべき画像を保存し損なうおそれがある。ここで、特許文献１にかかる技術では、単に顔を検出したら撮影や記録を行い、顔を検出できなければ撮影や記録を停止するのみであるので、人々の興味を引くような決定的瞬間の画像を撮影及び記録できないおそれがある。また、特許文献２にかかる技術では、運動状態に応じて撮影処理を開始又は終了するのみであるので、人々の興味を引くような決定的瞬間の画像を撮影できないおそれがある。

その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

一実施の形態によれば、撮影制御装置は、撮像装置が被写体を撮影して得られた画像の解析結果を取得する解析結果取得部と、センサが前記被写体の状態を検出して得られた検出結果を取得する状態取得部と、前記画像の解析結果及び前記被写体の状態の検出結果から、前記被写体に関するものを含む複数の指標ごとに前記指標の度合を判定する指標判定部と、前記指標の度合を用いて、前記画像の保存価値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値が予め定められた第１閾値を上回る場合に、前記画像を保存するように制御を行う画像保存制御部とを有する撮影制御装置である。

また、一実施の形態によれば、撮影システムは、被写体を撮影可能な少なくとも１つの撮像装置と、前記被写体の状態を検出する少なくとも１つのセンサと、前記撮像装置による撮影に関する制御を行う撮影制御装置とを有し、前記撮影制御装置は、前記撮像装置が被写体を撮影して得られた画像の解析結果を取得する解析結果取得部と、前記センサが前記被写体の状態を検出して得られた検出結果を取得する状態取得部と、前記画像の解析結果及び前記被写体の状態の検出結果から、前記被写体に関するものを含む複数の指標ごとに前記指標の度合を判定する指標判定部と、前記指標の度合を用いて、前記画像の保存価値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値が予め定められた第１閾値を上回る場合に、前記画像を保存するように制御を行う画像保存制御部とを有する撮影システムである。

一実施の形態によれば、撮影制御方法は、撮像装置が被写体を撮影して得られた画像の解析結果を取得し、センサが前記被写体の状態を検出して得られた検出結果を取得し、前記画像の解析結果及び前記被写体の状態の検出結果から、前記被写体に関するものを含む複数の指標ごとに前記指標の度合を判定し、前記指標の度合を用いて、前記画像の保存価値を評価するための評価値を算出し、前記評価値が予め定められた第１閾値を上回る場合に、前記画像を保存するように制御を行う撮影制御方法である。

前記一実施の形態によれば、適切なタイミングで保存すべき画像を保存することが可能な撮影制御装置、撮影システム及び撮影制御方法を提供できる。

本実施の形態にかかる撮影システムの概要を示す図である。 本実施の形態にかかる撮影制御装置によって実行される撮影制御方法の概要を示すフローチャートである。 実施の形態１にかかる撮影システムの構成を示す図である。 実施の形態１にかかる撮影制御装置の構成を示す機能ブロック図である。 画像指標と度合とを対応付けた画像指標テーブルを例示する図である。 被写体状態指標と度合とを対応付けた被写体状態指標テーブルを例示する図である。 被写体に関する画像指標の度合及び被写体状態指標の度合を例示する図である。 重み係数テーブルを例示する図である。 実施の形態１にかかる撮影システムによって行われる撮影制御方法を示すフローチャートである。 待機状態であるときの画像を例示する図である。 保存状態であるときの画像を例示する図である。 待機状態から保存状態に移行したときの評価値の変化を例示する図である。 実施の形態１の変形例にかかる撮影制御方法を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる撮影システムの構成を示す図である。 実施の形態２にかかる撮影システムによって行われる撮影制御方法を示すフローチャートである。 複数の被写体が写っている画像を例示する図である。 図１６に示す画像に写ったある被写体に関する評価値の変化を例示する図である。 実施の形態３にかかる撮影システムの構成を示す図である。 実施の形態３にかかる撮影制御装置の構成を示す機能ブロック図である。 実施の形態３にかかる撮影制御装置によって行われる撮影制御方法を示すフローチャートである。 実施の形態３にかかる撮影制御装置によってなされた演出の改善により評価値が上昇したことを例示する図である。

以下、実施形態について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

以下の実施の形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、応用例、詳細説明、補足説明等の関係にある。また、以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。

さらに、以下の実施の形態において、その構成要素（動作ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数等（個数、数値、量、範囲等を含む）についても同様である。

また、様々な処理を行う機能ブロックとして図面に記載される各要素は、ハードウェア的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、メモリ、その他の回路で構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。

（実施の形態の概要）
実施の形態の説明に先立って、本実施の形態の概要について説明する。
図１は、本実施の形態にかかる撮影システム１の概要を示す図である。撮影システム１は、１つ以上の撮像装置２と、１つ以上のセンサ４と、撮影制御装置１０とを有する。撮影制御装置１０は、撮像装置２及びセンサ４と、有線又は無線を介して接続されている。

撮像装置２は、例えばカメラである。撮像装置２は、ある位置に固定して設置されていてもよいし、移動可能であってもよい。また、撮像装置２は、遠隔操作又は自動操縦可能で自律して飛行可能な無人飛行体（ドローン等）に搭載されてもよいし、アクションカメラであってもよい。また、撮像装置２の数は、１つに限られず、複数であってもよい。また、撮像装置２は、他の撮像装置２とネットワークを介して接続されていてもよい。

撮像装置２は、人間である被写体９０を撮影して、画像を生成する。被写体９０は、撮影システム１によって提供されるサービスの参加者であってもよい。ここで、用語「画像」は、静止画像であってもよいし、動画像であってもよいし、これらの両方であってもよい。また、以下、用語「画像」は、情報処理における処理対象としての、「画像を示す画像データ」も意味する。撮像装置２は、取得された画像を、撮影制御装置１０に送信し得る。

センサ４は、被写体９０の状態を検出する。センサ４は、被写体９０に装着され、又は被写体９０によって携帯され得る。センサ４は、例えば、脈拍センサ、発汗センサ、加速度センサ、位置センサ等であるが、これらに限定されない。センサ４は、検出された被写体９０の状態を示すデータ（センサデータ）を、撮影制御装置１０に送信し得る。

撮影制御装置１０は、後述するように、撮像装置２による撮影に関する制御を行う。撮影制御装置１０は、撮像装置２によって生成された画像を保存するタイミングを制御する。また、撮像装置２は、被写体９０を追尾して撮影するように、撮像装置２を制御してもよい。

撮影制御装置１０は、ＣＰＵ、メモリ及び無線通信デバイスを有するコンピュータとしての機能を有する。撮影制御装置１０は、ＣＰＵ等のプロセッサ、メモリ等の記憶装置、無線通信デバイス及び各種周辺回路によって構成されている。つまり、撮影制御装置１０は、コンピュータとしての機能を有する。

撮影制御装置１０は、解析結果取得部１１、状態取得部１２、指標判定部１３、評価値算出部１４、及び画像保存制御部１５を有する。また、撮影制御装置１０は、撮像装置制御部１６を有してもよい。これらの構成要素の機能については後述する。

撮影制御装置１０は、記憶装置に格納されたプログラムをプロセッサが実行することによって、解析結果取得部１１、状態取得部１２、指標判定部１３、評価値算出部１４、画像保存制御部１５及び撮像装置制御部１６といった構成要素を実現してもよい。また、撮影制御装置１０の各構成要素は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現されてもよい。また、撮影制御装置１０の各構成要素は、例えばＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）又はマイコン等の、使用者がプログラミング可能な集積回路を用いて実現してもよい。この場合、この集積回路を用いて、上記の各構成要素から構成されるプログラムを実現してもよい。このことは、後述する他の実施の形態においても同様である。

図２は、本実施の形態にかかる撮影制御装置１０によって実行される撮影制御方法の概要を示すフローチャートである。解析結果取得部１１は、撮像装置２が被写体を撮影して得られた画像の解析結果（画像解析結果）を取得する（ステップＳ１２）。ここで、解析結果取得部１１は、他の装置が行った画像解析の結果を取得してもよい。あるいは、解析結果取得部１１が、画像解析を行ってもよい。

なお、画像解析は、例えば、予め登録された被写体９０の顔が画像内に存在するか否かを判定する顔認識処理、被写体９０の向きを判定する向き判定、及び、被写体９０の表情を判定する表情判定を含み得る。また、画像解析は、被写体９０の位置を判定する位置判定、及び、撮像装置２から被写体９０までの距離又は被写体９０と他の物体との距離を判定する距離判定を含み得る。しかしながら、画像解析は、これらの処理以外の処理も含んでもよい。

状態取得部１２は、センサ４が被写体９０の状態を検出して得られた検出結果（センサデータ）を取得する（ステップＳ１４）。なお、状態取得部１２は、センサ４から、直接、検出結果であるセンサデータを取得（受信）してもよいし、他の装置を介してセンサデータを取得してもよい。また、検出結果は、例えば、脈拍値、発汗値、加速度、位置情報等であるが、これらに限定されない。なお、状態取得部１２は、画像解析がなされた画像が撮影されたタイミングと同じタイミングの被写体９０の状態を取得するとする。ここで、「同じタイミング」とは、厳密に同じ時刻である必要はない。「同じタイミング」とは、画像解析がなされた画像に写っている被写体９０の状態が検出できる程度に近い時刻で、画像が撮影され、被写体９０の状態が検出されることを意味し得る。

指標判定部１３は、画像解析結果及び被写体９０の状態の検出結果から、被写体９０に関するものを含む複数の指標ごとにこれらの指標の度合を判定する（ステップＳ１６）。評価値算出部１４は、指標の度合を用いて、画像の保存価値を評価するための評価値を算出する（ステップＳ１８）。ここで、「指標」とは、評価値を判定する際に基準となる要素である。「指標」及び「評価値」については、後述する。

また、「画像の保存価値」とは、画像が、人の興味を引くような、決定的な瞬間を捉えているか否かを示すものである。例えば、被写体９０の表情が笑顔又は驚きを示し、被写体９０がワクワクしているなど興奮状態である場合等に、その姿を撮影した画像は、保存すべき決定的瞬間を捉えたと見做し得る。このように、決定的瞬間を捉えた画像は、後で被写体９０等が閲覧することを所望する傾向にあるので、保存すべき画像である。

画像保存制御部１５は、評価値が予め定められた閾値を上回る場合（ステップＳ２０のＹＥＳ）、画像を保存するように制御を行う（ステップＳ２２）。なお、画像は、撮影制御装置１０に格納されてもよいし、撮影制御装置１０の外部の記憶装置に格納されてもよい。また、この場合（Ｓ２０のＹＥＳ）、撮像装置制御部１６は、被写体９０が目立つような画像を撮影できるように、撮像装置２を制御してもよい（ステップＳ２４）。撮像装置制御部１６は、パン、チルト及びズーム等により、例えば被写体９０が画像の中央近傍に比較的大きく写し出されるように、撮像装置２を制御する。また、評価値が閾値を上回らない場合（Ｓ２０のＮＯ）、画像の保存を行わないように制御を行う（ステップＳ２６）。

本実施の形態にかかる撮影制御装置１０は、このような構成により、被写体９０の状態が決定的瞬間を示すときに、画像を保存するように制御する。これにより、決定的瞬間を含む画像の撮像時間（データ量）が冗長となることを抑制しつつ、決定的瞬間をとらえた画像を保存することができる。したがって、撮影制御装置１０は、適切なタイミングで、保存すべき画像を保存することが可能となる。なお、撮影制御装置１０を含む撮影システム１及び撮影制御装置１０によって行われる撮影制御方法によっても、適切なタイミングで、保存すべき画像を保存することが可能となる。

（実施の形態１）
次に、実施の形態１について説明する。
図３は、実施の形態１にかかる撮影システム１の構成を示す図である。撮影システム１は、１つ以上の撮像装置２と、１つ以上のセンサ４と、画像処理装置２０と、カメラ制御装置２２と、画像保存装置２４と、センサ送受信装置３０と、撮影制御装置１００とを有する。撮像装置２、センサ４及び撮影制御装置１００は、それぞれ、図１に示した撮像装置２、センサ４及び撮影制御装置１０に対応する。図３の例では、被写体９０が撮影される。このとき、被写体９０の情報（識別情報、顔情報、身長等）は、撮影制御装置１００に予め登録されているとする。撮影制御装置１００は、画像処理装置２０、カメラ制御装置２２、画像保存装置２４及びセンサ送受信装置３０と、有線又は無線を介して接続されている。

画像処理装置２０は、撮像装置２によって取得された画像を解析し、画像解析結果である画像解析データを撮影制御装置１００に対して出力する。なお、画像処理装置２０によって行われる画像解析は、上述したように、顔認識判定、向き判定、表情判定、及び、距離判定等がある。また、画像処理装置２０の機能は、撮影制御装置１００に設けられていてもよいし、撮像装置２に設けられていてもよい。

画像処理装置２０は、顔認識判定を行う場合、画像から人間の顔を抽出する。画像処理装置２０は、パターンマッチング等により、予め登録された被写体９０の顔画像と抽出された顔との一致度を算出する。そして、画像処理装置２０は、一致度が予め定められた閾値以上である場合に、被写体９０の顔が画像に含まれると判定する。

また、例えば、画像処理装置２０は、向き判定を行う場合、まず、上記の顔認識判定により、画像における被写体９０の顔を認識する。画像処理装置２０は、画像における被写体９０の目、鼻、口、耳等の特徴点を検出し、これらの特徴点の画像における位置及び各特徴点間の距離等から、被写体９０の向き（角度）θ［度］を推定する。なお、画像処理装置２０は、被写体９０の視線の向きを推定することで、被写体９０の向きを判定してもよい。

また、例えば、画像処理装置２０は、撮像装置２から被写体９０までの距離を判定する場合、被写体９０の大きさ（身長、顔の大きさ等）を予め登録しておく。画像処理装置２０は、パターンマッチング等により、撮像装置２によって撮影された画像から被写体９０を抽出し、画像における被写体９０の占める面積（画素数）を算出する。画像処理装置２０は、撮像装置２のズーム、画角、被写体９０に対応する画素数、及び登録された被写体９０の大きさ等から、被写体９０までの距離Ｄ［ｍ］を推定する。

また、例えば、画像処理装置２０は、表情判定を行う場合、まず、上記の顔認識判定により、画像における被写体９０の顔を認識する。画像処理装置２０は、例えば「Ａｆｆｄｅｘ」又は「Ｅｍｏｔｉｏｎ ＡＰＩ」等の人工知能を用いて、被写体９０の表情（「喜び」及び「驚き」等）を数値化し得る。

また、画像処理装置２０は、被写体と特徴物体との間の距離の判定を行い得る。ここで、「特徴物体」とは、被写体９０の感情を高揚させ得る物体である。「特徴物体」は、例えば、着ぐるみ又はロボット等のマスコットキャラクタであってもよいし、著名な建造物又は風景であってもよい。画像処理装置２０は、被写体９０及び特徴物体を予め登録しておく。画像処理装置２０は、パターンマッチング等により、撮像装置２によって撮影された画像から、被写体９０及び特徴物体を抽出する。画像処理装置２０は、上述した方法で、撮像装置２から被写体９０までの距離を推定する。同様の方法で、画像処理装置２０は、撮像装置２から特徴物体までの距離を推定する。また、画像処理装置２０は、画像における、被写体９０と特徴物体との間の画素数を算出する。画像処理装置２０は、撮像装置２のズーム、画角、被写体９０と特徴物体との間の画素数、撮像装置２から被写体９０までの距離、及び撮像装置２から特徴物体までの距離等から、被写体と特徴物体との間の距離Ｃ［ｍ］を推定する。

カメラ制御装置２２は、撮影制御装置１００からの指示に応じて、撮像装置２の動作を制御する。例えば、カメラ制御装置２２は、撮影制御装置１００からの指示に応じて、パン、チルト及びズーム等を行う。これにより、撮像装置２は、被写体９０を追尾して被写体９０が目立つように撮影することができる。つまり、「被写体９０を追尾して撮影する」とは、パン、チルト及びズーム等を行うことにより被写体９０が目立つような画像を撮影することである。例えば、カメラ制御装置２２は、被写体９０の顔を認識し、認識された被写体９０の顔が画像の中央近傍の予め定められた範囲に予め定められた大きさで写し出されるように、撮像装置２を制御してもよい。なお、カメラ制御装置２２の機能は、撮影制御装置１００に設けられていてもよいし、撮像装置２に設けられていてもよい。

画像保存装置２４は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）若しくはＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ、又はハードディスク等の記憶デバイスである。画像保存装置２４は、撮影制御装置１００からの指示に応じて、撮像装置２によって撮影された画像を保存する。画像保存装置２４は、撮影制御装置１００から、画像の保存を開始する旨の指示を受信した場合に、撮像装置２によって撮影された画像の保存を開始する。画像保存装置２４は、撮影制御装置１００から、画像の保存を終了する旨の指示を受信した場合に、撮像装置２によって撮影された画像の保存を終了する。なお、画像保存装置２４の機能は、撮影制御装置１００に設けられていてもよいし、撮像装置２に設けられていてもよい。

センサ送受信装置３０は、センサ４から送信された信号を受信し、センサデータとして、撮影制御装置１００に送信する。なお、センサ送受信装置３０の機能は、撮影制御装置１００に設けられていてもよいし、センサ４に設けられていてもよい。

撮影制御装置１００は、例えばコンピュータとしての機能を有する。撮影制御装置１００は、撮像装置２の内部に搭載されてもよい。撮影制御装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）１０４及びＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０５を有する。

ＣＰＵ１０１は、制御処理及び演算処理等を行う処理デバイスとしての機能を有する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１によって実行される制御プログラム及び演算プログラム等を記憶するための機能を有する。ＲＡＭ１０３は、処理データ等を一時的に記憶するための機能を有する。Ｉ／Ｏ１０４は、通信装置であり、外部からデータ及び信号を入力し、外部にデータ及び信号を出力する。ＵＩ１０５は、例えばキーボード等の入力デバイスと、例えばディスプレイ等の出力デバイスとから構成される。なお、ＵＩ１０５は、入力デバイスと出力デバイスとが一体となったタッチパネルとして構成されてもよい。

図４は、実施の形態１にかかる撮影制御装置１００の構成を示す機能ブロック図である。撮影制御装置１００は、解析結果取得部１１２、画像指標判定部１１４、状態取得部１２２、状態指標判定部１２４、評価値算出部１３２、評価値判定部１３４、画像保存制御部１４２及び撮像装置制御部１４４を有する。なお、図４に示した撮影制御装置１００の各構成要素は、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２に記憶されたプログラムを実行することによって実現可能である。また、解析結果取得部１１２、状態取得部１２２、評価値算出部１３２、画像保存制御部１４２及び撮像装置制御部１４４は、それぞれ、図１に示した解析結果取得部１１、状態取得部１２、評価値算出部１４、画像保存制御部１５及び撮像装置制御部１６に対応する。また、画像指標判定部１１４及び状態指標判定部１２４は、図１に示した指標判定部１３に対応する。

なお、図４に示した撮影制御装置１００の各構成要素は、１つ以上の別個の装置によって実現されてもよい。例えば、解析結果取得部１１２及び画像指標判定部１１４は、画像データ（画像解析データ）についての演算を行う画像データ演算装置１１０によって実現されてもよい。また、状態取得部１２２及び状態指標判定部１２４は、センサデータについての演算を行うセンサデータ演算装置１２０によって実現されてもよい。また、評価値算出部１３２、評価値判定部１３４、画像保存制御部１４２及び撮像装置制御部１４４は、撮影に関する制御を行う撮影演算装置１３０によって実現されてもよい。この場合、画像データ演算装置１１０、センサデータ演算装置１２０及び撮影演算装置１３０は、それぞれ別個に、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、Ｉ／Ｏ１０４及びＵＩ１０５を有してもよい。

解析結果取得部１１２は、画像処理装置２０から、画像解析データを取得する。なお、解析結果取得部１１２は、画像処理装置２０の機能を有してもよく、その場合、解析結果取得部１１２が、画像解析を行い得る。画像指標判定部１１４は、画像解析データを用いて、画像指標を判定する。具体的には、画像指標判定部１１４は、画像解析結果に関する複数の画像指標の度合を判定する。ここで、「画像指標」は、画像を保存すべきか否かを判定する際に基準となる、画像解析結果に関する要素である。画像指標判定部１１４は、画像解析データを用いて、複数の画像指標ごとに、これらの指標の度合を判定する。画像指標判定部１１４は、判定された画像指標の度合を、評価値算出部１３２に対して出力する。

図５は、画像指標と度合とを対応付けた画像指標テーブルを例示する図である。図５に示した例では、画像指標は、「被写体の向き」、「被写体までの距離」、「被写体の表情（笑顔）」、「被写体の表情（驚き）」、及び、「被写体と特徴物体との距離」を含み得る。また、指標ごとに、「０」から「１０」の１１段階の度合が設定されている。

画像指標判定部１１４は、被写体９０の向きθに応じて、画像指標「被写体の向き」の度合を判定する。例えば、画像指標判定部１１４は、被写体９０の顔が撮像装置２の方を全く向いていない場合に「被写体の向き」の度合を「０」と設定する。一方、画像指標判定部１１４は、被写体９０の顔が完全に撮像装置２の方を向いている場合に、「被写体９０の向き」の度合を「１０」と設定する。例えば、撮像装置２に対して真正面を向いているときの被写体９０の向きθを０度とし、撮像装置２に対して被写体９０が左を向いている方を正の角度（θ＞０）とする。この場合、例えば、被写体９０の向きθが±１００～１８０度であるときに、画像指標判定部１１４は、「被写体の向き」の度合を「０」と設定してもよい。また、例えば被写体９０の向きθが±０～３度の場合に、画像指標判定部１１４は、「被写体の向き」の度合を「１０」と設定してもよい。また、例えば被写体９０の向きθが±３～５度の場合に、画像指標判定部１１４は、「被写体９０の向き」の度合を「９」と設定してもよい。画像指標判定部１１４は、被写体９０の向きθの値と「被写体の向き」の度合とを対応付けたテーブルを用いて、画像指標「被写体の向き」の度合を判定してもよい。

画像指標判定部１１４は、撮像装置２から被写体９０までの距離Ｄに応じて、画像指標「被写体までの距離」の度合を判定する。例えば、Ｄ＝Ｄ０［ｍ］であるときに、被写体９０の撮影に適しているとする。つまり、撮影に適した被写体９０の距離がＤ０であるとする。この場合、画像指標判定部１１４は、撮像装置２から被写体９０までの距離ＤがＤ０に近いほど、画像指標「被写体までの距離」の度合が大きくなるように、画像指標「被写体までの距離」の度合を決定する。したがって、Ｄ＝Ｄ０である場合に、画像指標「被写体までの距離」の度合は「１０」となり得る。そして、ＤとＤ０との差分が大きくなるほど、画像指標「被写体までの距離」の度合は小さくなる。画像指標判定部１１４は、撮像装置２から被写体９０までの距離Ｄの値と「被写体までの距離」の度合とを対応付けたテーブルを用いて、画像指標「被写体までの距離」の度合を判定してもよい。なお、Ｄ０は、予め定められた値であってもよいし、被写体９０の身長に応じて変化し得る値であってもよい。

画像指標判定部１１４は、画像処理装置２０によって算出された被写体９０の笑顔を示す数値に応じて、画像指標「被写体の表情（笑顔）」の度合を判定する。具体的には、画像指標判定部１１４は、笑顔を示す数値が高いほど、画像指標「被写体の表情（笑顔）」の度合が大きくなるように、画像指標「被写体の表情（笑顔）」の度合を決定する。画像指標判定部１１４は、笑顔を示す数値と「被写体の表情（笑顔）」の度合とを対応付けたテーブルを用いて、画像指標「被写体の表情（笑顔）」の度合を判定してもよい。同様に、画像指標判定部１１４は、画像処理装置２０によって算出された被写体９０の驚きを示す数値に応じて、「被写体の表情（驚き）」の度合を判定する。

画像指標判定部１１４は、被写体９０と特徴物体との距離Ｃに応じて、画像指標「被写体と特徴物体との距離」の度合を判定する。具体的には、画像指標判定部１１４は、距離Ｃが小さいほど、つまり被写体９０が特徴物体に近いほど、画像指標「被写体と特徴物体との距離」の度合が大きくなるように、画像指標「被写体と特徴物体との距離」の度合を決定する。画像指標判定部１１４は、被写体９０と特徴物体との距離Ｃと「被写体と特徴物体との距離」の度合とを対応付けたテーブルを用いて、画像指標「被写体と特徴物体との距離」の度合を判定してもよい。

状態取得部１２２（図４）は、センサ送受信装置３０から、被写体９０の状態を示すセンサデータを取得する。なお、状態取得部１２２は、センサ４から直接、センサデータを取得してもよい。また、状態取得部１２２は、画像解析がなされた画像が撮影されたタイミングの被写体９０の状態を取得するとする。つまり、解析結果取得部１１２によって取得された画像解析データを得るために解析された画像が撮影されたタイミングは、状態取得部１２２によって取得されたセンサデータを得るためにセンサ４によって被写体９０の状態が検出されたタイミングと、実質的に同じであるとする。

状態指標判定部１２４は、センサデータを用いて、被写体状態指標を判定する。具体的には、センサデータに関する複数の被写体状態指標の度合を判定する。ここで、「被写体状態指標」は、画像を保存すべきか否かを判定する際に基準となる、センサデータに関する要素である。状態指標判定部１２４は、センサデータを用いて、複数の被写体状態指標ごとに、これらの指標の度合を判定する。状態指標判定部１２４は、判定された被写体状態指標の度合を、評価値算出部１３２に対して出力する。

図６は、被写体状態指標と度合とを対応付けた被写体状態指標テーブルを例示する図である。図６に示した例では、被写体状態指標は、「脈拍」、「発汗」及び「加速度」を含み得る。また、指標ごとに、「０」から「１０」の１１段階の度合が設定されている。

状態指標判定部１２４は、脈拍センサであるセンサ４によって検出された被写体９０の脈拍に応じて、被写体状態指標「脈拍」の度合を判定する。状態指標判定部１２４は、被写体９０の脈拍Ｐを、過去１分間の脈拍の平均値Ｐａｖｅと比較する。そして、状態指標判定部１２４は、脈拍Ｐと平均値Ｐａｖｅとの差分ΔＰ（＝Ｐ－Ｐａｖｅ）が大きいほど、被写体状態指標「脈拍」の度合が大きくなるように、被写体状態指標「脈拍」の度合を決定する。ここで、ΔＰ≒０である場合に、被写体状態指標「脈拍」の度合が「５」であってもよい。そして、ΔＰ＜０である場合に、被写体状態指標「脈拍」の度合が「０」～「４」であってもよく、ΔＰ＞０である場合に、被写体状態指標「脈拍」の度合が「６」～「１０」であってもよい。状態指標判定部１２４は、差分ΔＰと被写体状態指標「脈拍」の度合とを対応付けたテーブルを用いて、被写体状態指標「脈拍」の度合を判定してもよい。

状態指標判定部１２４は、発汗センサであるセンサ４によって検出された被写体９０の発汗量に応じて、被写体状態指標「発汗」の度合を判定する。具体的には、状態指標判定部１２４は、被写体９０の発汗量が多いほど、被写体状態指標「発汗」の度合が大きくなるように、被写体状態指標「発汗」の度合を決定する。状態指標判定部１２４は、発汗量と被写体状態指標「発汗」の度合とを対応付けたテーブルを用いて、被写体状態指標「発汗」の度合を判定してもよい。

状態指標判定部１２４は、加速度センサであるセンサ４によって検出された被写体９０の加速度に応じて、被写体状態指標「加速度」の度合を判定する。具体的には、状態指標判定部１２４は、被写体９０の加速度が大きい、つまり被写体９０の動き（歩行動作、上下左右動作等）が大きいほど、被写体状態指標「加速度」の度合が大きくなるように、被写体状態指標「加速度」の度合を決定する。状態指標判定部１２４は、加速度と被写体状態指標「加速度」の度合とを対応付けたテーブルを用いて、被写体状態指標「加速度」の度合を判定してもよい。

図７は、被写体９０に関する画像指標の度合及び被写体状態指標の度合を例示する図である。図７に示す例では、画像指標判定部１１４は、画像指標「被写体の向き」、「被写体までの距離」、「被写体の表情（笑顔）」、「被写体の表情（驚き）」及び「被写体と特徴物体との距離」の度合を、それぞれ、「７」、「７」、「７」、「２」及び「１０」と判定する。また、図７に示す例では、状態指標判定部１２４は、被写体状態指標「脈拍」、「発汗」及び「加速度」を、それぞれ、「８」、「４」及び「４」と判定する。なお、画像指標及び被写体状態指標を総称して「指標」と称することがある。

評価値算出部１３２（図４）は、画像指標及び被写体状態指標の度合を用いて、画像の保存価値を評価するための評価値を算出する。具体的には、評価値算出部１３２は、各指標の度合と、指標ごとに予め設定された重み係数との積の合計を、評価値として算出する。評価値算出部１３２は、算出された評価値を評価値判定部１３４に対して出力する。なお、評価値算出部１３２によって行われる評価値の算出において使用される指標の度合は、それぞれ同じタイミングで撮影された画像及び検出された被写体９０の状態を用いて取得されたとする。また、評価値算出部１３２は、図８に例示するような重み係数テーブルを用いて、評価値を算出してもよい。

図８は、重み係数テーブルを例示する図である。図８に示す例では、画像指標「被写体の向き」、「被写体までの距離」、「被写体の表情（笑顔）」、「被写体の表情（驚き）」及び「被写体と特徴物体との距離」の重み係数は、それぞれ、「０．８」、「０．２」、「０．６」、「０．４」及び「１．０」である。また、被写体状態指標「脈拍」、「発汗」及び「加速度」の重み係数は、それぞれ、「１．０」、「０．６」及び「０．８」である。ここで、各指標の重み係数は、各指標の、画像の保存価値の評価に対する重要度（寄与度）に応じて、適宜設定され得る。したがって、重み係数の高い指標は、画像の保存価値を評価する上で重要な指標である。図８の例では、重み係数が「１．０」である「被写体と特徴物体との距離」及び「脈拍」は、重要度が高く、重み係数が「０．２」である「被写体までの距離」は、重要度が低い。

評価値算出部１３２は、各指標の度合に、その指標に対応する重み係数を乗算した値の合計を、評価値として算出する。つまり、評価値をＶｅ、指標ｋ（ｋ＝１～Ｎ）の度合をＬ_ｋ、指標ｋの重み係数をｃ_ｋとすると、Ｖｅ＝Σ_ｋ＝１ ^Ｎ（Ｌ_ｋ＊ｃ_ｋ）である。図７及び図８の例では、Ｖｅ＝７＊０．８＋７＊０．２＋７＊０．６＋２＊０．４＋１０＊１．０＋８＊１．０＋４＊０．６＋４＊０．８＝３５．６である。なお、度合Ｌ_ｋと重み係数ｃ_ｋとの積を、重み付けポイントと称することがある。

評価値判定部１３４は、評価値算出部１３２によって算出された評価値を、予め定められた閾値と比較して、評価値が閾値を上回るか否かを判定する。そして、評価値判定部１３４は、判定結果を、画像保存制御部１４２及び撮像装置制御部１４４に対して出力する。つまり、評価値判定部１３４は、評価値が算出される際に使用された指標に対応する画像を評価対象の画像として、この評価対象の画像を保存する価値があるか否かを判定する。評価値判定部１３４は、評価値が閾値よりも大きい場合に、評価対象の画像に保存価値があると判定する。一方、評価値判定部１３４は、評価値が閾値以下である場合に、評価対象の画像に保存価値がないと判定する。

画像保存制御部１４２は、評価値が閾値を上回る場合に、評価対象の画像を保存するように制御を行う。具体的には、画像保存制御部１４２は、評価対象の画像を保存するように、画像保存装置２４を制御する。このとき、画像保存制御部１４２は、画像保存装置２４に対し、評価対象の画像を送信してもよい。あるいは、画像保存制御部１４２は、撮像装置２から評価対象の画像を取得して保存するように、画像保存装置２４を制御してもよい。一方、画像保存制御部１４２は、評価値が閾値以下である場合に、評価対象の画像を保存しないように制御を行う。

撮像装置制御部１４４は、評価値が閾値を上回る場合に、被写体９０を追尾して被写体９０が目立つような画像を撮影できるように、撮像装置２の制御を行う。具体的には、撮像装置制御部１４４は、パン、チルト及びズーム等により、例えば被写体９０が画像の中央近傍に比較的大きく（例えば画像において被写体９０の高さが画像の高さ範囲の５０％程度となるように）写し出されるように、カメラ制御装置２２を制御する。カメラ制御装置２２は、撮像装置制御部１４４の制御に応じて、撮像装置２によって撮影された画像から被写体９０を検出する。そして、カメラ制御装置２２は、パン、チルト及びズーム等を行って被写体９０を追尾して撮影するように、撮像装置２を制御する。一方、撮像装置制御部１４４は、評価値が閾値以下である場合に、撮像装置２を予め定められた初期位置（ホームポジション）に移動するように、カメラ制御装置２２を制御する。

図９は、実施の形態１にかかる撮影システム１によって行われる撮影制御方法を示すフローチャートである。撮像装置２は、被写体９０を撮影する（ステップＳ１０２）。このＳ１０２の処理で撮影されて得られた画像が、保存価値の評価対象の画像となる。画像処理装置２０は、上述したように、評価対象の画像の解析を行う（ステップＳ１０４）。次に、撮影制御装置１００は、画像指標を判定する（ステップＳ１０６）。具体的には、解析結果取得部１１２は、解析結果データを取得する。画像指標判定部１１４は、上述したように、解析結果データを用いて画像指標を判定する。

一方、センサ４は、上述したように、被写体９０の状態を検出する（ステップＳ１１２）。ここで、Ｓ１１２のタイミングは、Ｓ１０２のタイミングと同じであるとする。次に、撮影制御装置１００の状態取得部１２２は、センサ送受信装置３０を介して、被写体９０の状態（センサデータ）を取得する（ステップＳ１１４）。次に、状態指標判定部１２４は、上述したように、被写体状態指標を判定する（ステップＳ１１６）。

次に、評価値算出部１３２は、上述したように、Ｓ１０６の処理で判定された画像指標とＳ１１６の処理で判定された被写体状態指標とを用いて、評価値Ｖｅを算出する（ステップＳ１２０）。評価値判定部１３４は、評価値Ｖｅが、閾値Ｔｈ１を上回るか否かを判定する（ステップＳ１２２）。評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１以下である場合（Ｓ１２２のＮＯ）、画像保存制御部１４２は、画像が保存されている最中であるか否かを判定する（ステップＳ１３０）。画像が保存されている最中である場合（Ｓ１３０のＹＥＳ）、画像保存制御部１４２は、画像の保存を中止するように制御を行う（ステップＳ１３２）。これにより、画像保存装置２４は、画像の保存を中止する。このとき、撮像装置制御部１４４は、撮像装置２を初期位置に移動するように、撮像装置２を制御する（ステップＳ１３４）。なお、画像が保存されている最中でない場合（Ｓ１３０のＮＯ）、Ｓ１３２の処理はスキップされ、画像の保存の停止が継続される。このようにして、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１以下である場合、撮影システム１は、画像の保存が行われず撮像装置２が初期位置にあるような待機状態となる（ステップＳ１３６）。そして、処理はＳ１０２，Ｓ１１２に戻る。

一方、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回る場合（Ｓ１２２のＹＥＳ）、画像保存制御部１４２は、画像が保存されている最中であるか否かを判定する（ステップＳ１４０）。画像が保存されている最中でない場合（Ｓ１４０のＮＯ）、画像保存制御部１４２は、画像の保存を開始するように制御を行う（ステップＳ１４２）。これにより、画像保存装置２４は、画像の保存を開始する。このとき、撮像装置制御部１４４は、被写体９０が目立つような画像を撮影するため被写体９０を追尾して撮影するように、撮像装置２を制御する（ステップＳ１４４）。なお、画像が保存されている最中である場合（Ｓ１４０のＮＯ）、Ｓ１４２の処理はスキップされ、画像の保存処理が継続される。このようにして、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回る場合、撮影システム１は、画像の保存が行われ撮像装置２が被写体９０を追尾して撮影しているような保存状態となる（ステップＳ１４６）。そして、処理はＳ１０２，Ｓ１１２に戻る。

図１０は、待機状態であるときの画像Ｉｍ１を例示する図である。図１１は、保存状態であるときの画像Ｉｍ２を例示する図である。図１２は、待機状態（図１０）から保存状態（図１１）に移行したときの評価値の変化を例示する図である。なお、図１２に例示するように、閾値Ｔｈ１＝３０とする。

図１２に例示するように、図１０に例示する待機状態では、画像指標判定部１１４は、画像指標「被写体の向き」、「被写体までの距離」、「被写体の表情（笑顔）」、「被写体の表情（驚き）」及び「被写体と特徴物体との距離」の度合を、それぞれ、「７」、「２」、「０」、「０」及び「０」と判定する。また、状態指標判定部１２４は、被写体状態指標「脈拍」、「発汗」及び「加速度」を、それぞれ、「２」、「２」及び「２」と判定する。画像Ｉｍ１には被写体９０が写っているが、被写体９０が撮像装置２から遠い位置にあるため、画像Ｉｍ１に占める被写体９０の大きさは小さい。したがって、指標「被写体までの距離」の度合は比較的小さい。さらに、特徴物体が被写体９０の近くになく画像Ｉｍ１に写っていないため、指標「被写体と特徴物体との距離」の度合は「０」である。また、被写体９０の感情はあまり昂っておらず、笑顔及び驚きといった表情はないため、指標「被写体の表情（笑顔）」及び「被写体の表情（驚き）」の度合は「０」である。また、被写体９０の感情はあまり昂っていないので、指標「脈拍」、「発汗」及び「加速度」も、それぞれ「２」、「２」及び「２」といったように、あまり高くない。したがって、図１０に例示する待機状態では、評価値Ｖｅは１０．８であり、閾値Ｔｈ１（＝３０）以下である。

図１２に例示するように、図１１に例示する保存状態では、画像指標判定部１１４は、画像指標「被写体の向き」、「被写体までの距離」、「被写体の表情（笑顔）」、「被写体の表情（驚き）」及び「被写体と特徴物体との距離」の度合を、それぞれ、「７」、「７」、「７」、「２」及び「１０」と判定する。また、状態指標判定部１２４は、被写体状態指標「脈拍」、「発汗」及び「加速度」を、それぞれ、「８」、「４」及び「４」と判定する。被写体９０と撮像装置２との距離は図１０の場合よりも近いため、画像Ｉｍ２に占める被写体９０の大きさは図１０の場合と比較して大きい。したがって、指標「被写体までの距離」の度合は「７」となり、図１０の場合よりも大きくなる。さらに、特徴物体８０が被写体９０に近接しているため、指標「被写体と特徴物体との距離」の度合は「１０」となる。また、特徴物体８０が被写体９０の傍にいるため被写体９０の感情は昂っており、笑顔及び驚きといった表情が被写体９０に現われる。したがって、指標「被写体の表情（笑顔）」の度合が「７」となり、「被写体の表情（驚き）」の度合が「２」となる。また、被写体９０の感情は昂っているので、指標「脈拍」、「発汗」及び「加速度」が、それぞれ「８」、「４」及び「４」となり、図１０の場合よりも高くなる。したがって、図１１に例示する保存状態では、評価値Ｖｅは３５．６となり、閾値Ｔｈ１（＝３０）を上回る。

このように、図１１に例示する状態では、被写体９０と特徴物体８０とが近接し、撮像装置２から被写体９０までの距離が概ね撮影に適した距離となり、被写体９０の感情が昂り表情も豊かとなり得る。したがって、図１１に例示する画像Ｉｍ２は、保存価値がある、つまり、決定的瞬間を捉えているといえる。実施の形態１にかかる撮影制御装置１００は、このように被写体９０が決定的瞬間に対応する状態となったときに、その状態を捉えた画像を保存することができる。したがって、実施の形態１にかかる撮影制御装置１００は、保存すべき画像を、適切なタイミングで保存することが可能となる。

また、実施の形態１にかかる評価値算出部１３２は、各指標の度合と、指標ごとに予め設定された重み係数との積の合計を、評価値として算出するように構成されている。これにより、画像の保存価値を評価する上で重要度の高い指標の重み係数を高くすることで、より精度よく、画像の保存価値を評価することができる。つまり、重要度の高い指標が高いほど、より確実に画像を保存し得るようになる。したがって、より精度よく、保存すべき画像を保存することが可能となる。

また、実施の形態１にかかる画像保存制御部１４２は、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１以下である場合に画像の保存が行われないように構成されている。これにより、保存価値の低い画像を保存することを抑制することができる。したがって、画像保存装置２４の記憶容量を圧迫することを抑制し、画像保存装置２４の記憶容量を節約することが可能となる。

また、実施の形態１にかかる撮像装置制御部１４４は、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回る場合に、被写体９０が目立つような画像を撮影するために被写体９０を追尾して撮影するように、撮像装置２を制御するように構成されている。これにより、その画像を保存する価値のある被写体９０の姿を、より撮影し易くなる。したがって、被写体９０の決定的瞬間を捉えた画像を撮影し易くすることが可能となる。

（実施の形態１の変形例）
上述した実施の形態１では、画像の保存を開始するタイミングに対応する閾値と画像の保存を中止するタイミングに対応する閾値とが互いに同じ（Ｔｈ１；第１閾値、第２閾値）であるとした。しかしながら、画像の保存を開始するタイミングに対応する閾値と画像の保存を中止するタイミングに対応する閾値とを異なるようにしてもよい。なお、このことは、後述する他の実施の形態においても適用され得る。

図１３は、実施の形態１の変形例にかかる撮影制御方法を示すフローチャートである。ここで、画像を保存していないときに画像の保存を開始するための保存開始閾値をＴｈ１（第１閾値）とし、画像を保存しているときに画像の保存を中止するための保存中止閾値をＴｈ２（第２閾値）とする。なお、Ｔｈ１＞Ｔｈ２とする。Ｓ１０２～Ｓ１２０の処理については、図９に示した処理と実質的に同様であるので、説明を省略する。

評価値判定部１３４は、画像が保存されている最中であるか否かを判定する（ステップＳ１２４）。画像が保存されている最中でない場合（Ｓ１２４のＮＯ）、評価値判定部１３４は、評価値Ｖｅが保存開始閾値Ｔｈ１を上回るか否かを判定する（ステップＳ１２６）。評価値Ｖｅが保存開始閾値Ｔｈ１を上回る場合（Ｓ１２６のＹＥＳ）、画像保存制御部１４２は、画像の保存を開始するように制御を行う（Ｓ１４２）。これにより、画像保存装置２４は、画像の保存を開始する。このとき、撮像装置制御部１４４は、被写体９０を追尾して撮影するように撮像装置２を制御する（Ｓ１４４）。このようにして、撮影システム１は保存状態となる（Ｓ１４６）。一方、評価値Ｖｅが保存開始閾値Ｔｈ１以下である場合（Ｓ１２６のＮＯ）、画像保存制御部１４２は、画像の保存を開始しないと判定する。このとき、撮像装置制御部１４４は、撮像装置２を初期位置に位置させるように、撮像装置２を制御する（Ｓ１３４）。このようにして、撮影システム１は待機状態を継続する（Ｓ１３６）。

一方、画像が保存されている最中である場合（Ｓ１２４のＹＥＳ）、評価値判定部１３４は、評価値Ｖｅが保存中止閾値Ｔｈ２を下回るか否かを判定する（ステップＳ１２８）。評価値Ｖｅが保存中止閾値Ｔｈ２を下回る場合（Ｓ１２８のＹＥＳ）、画像保存制御部１４２は、画像の保存を中止するように制御を行う（Ｓ１３２）。これにより、画像保存装置２４は、画像の保存を中止する。このとき、撮像装置制御部１４４は、撮像装置２を初期位置に移動するように、撮像装置２を制御する（Ｓ１３４）。このようにして、撮影システム１は待機状態となる（Ｓ１３６）。一方、評価値Ｖｅが保存中止閾値Ｔｈ２以上である場合（Ｓ１２８のＮＯ）、画像保存制御部１４２は、画像の保存を中止しないと判定する。このとき、撮像装置制御部１４４は、被写体９０を追尾して撮影するように撮像装置２を制御する（Ｓ１４４）。このようにして、撮影システム１は保存状態を継続する（Ｓ１４６）。

実施の形態１の変形例にかかる撮影制御装置１００は、画像が保存されている最中であるか否かに応じて異なる閾値を、評価値と比較するように構成されている。これにより、評価値が閾値Ｔｈ１を上回ってからすぐに閾値Ｔｈ１を下回るときに、画像の保存をすぐに中止することが抑制される。したがって、評価値が１つの閾値の近傍で上下するときに保存の開始と終了とを頻繁に繰り返すことを抑制することが可能となる。

（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態２においては、センサ４を装着した被写体９０が複数ある点で、実施の形態１と異なる。実施の形態２のこれ以外の構成については、実施の形態１と実質的に同様である。

図１４は、実施の形態２にかかる撮影システム１の構成を示す図である。実施の形態２にかかる撮影システム１は、１つ以上の撮像装置２と、それぞれ１つ以上のセンサ４Ａ，４Ｂと、画像処理装置２０と、カメラ制御装置２２と、画像保存装置２４と、センサ送受信装置３０と、撮影制御装置１００とを有する。図１４の例では、被写体９０Ａ，９０Ｂが撮影され得る。このとき、被写体９０Ａ及び被写体９０Ｂの情報（識別情報、顔情報、身長等）は、撮影制御装置１００に予め登録されているとする。

センサ４Ａは、被写体９０Ａの状態を検出する。センサ４Ａは、被写体９０Ａに装着され、又は被写体９０Ａによって携帯され得る。センサ４Ｂは、被写体９０Ｂの状態を検出する。センサ４Ｂは、被写体９０Ｂに装着され、又は被写体９０Ｂによって携帯され得る。センサ送受信装置３０は、センサ４Ａ，４Ｂそれぞれから送信された信号を受信し、センサデータとして、撮影制御装置１００に送信する。このとき、センサ送受信装置３０は、被写体９０Ａ及び被写体９０Ｂのセンサデータをそれぞれ識別可能にした上で、撮影制御装置１００に送信する。なお、図１４には、２人の被写体９０Ａ，９０Ｂが示され、それぞれにセンサ４Ａ，４Ｂが装着されているが、被写体９０の数は３人以上であってもよい。この場合、３人以上の被写体９０それぞれに、センサ４が装着される。

なお、撮像装置２、画像処理装置２０、カメラ制御装置２２、画像保存装置２４及び撮影制御装置１００の構成については、実施の形態１と実質的に同様であるので、説明を省略する。なお、画像処理装置２０は、被写体９０Ａ及び被写体９０Ｂのそれぞれについて、画像解析を行い得る。例えば、画像処理装置２０は、被写体９０Ａ及び被写体９０Ｂのそれぞれについて、向き判定、距離判定、表情判定等を行う。

図１５は、実施の形態２にかかる撮影システム１によって行われる撮影制御方法を示すフローチャートである。撮影制御装置１００は、ある被写体Ｘの指標を判定し（ステップＳ２００）、被写体Ｘについての評価値Ｖｅを算出する（ステップＳ２２０）。Ｓ２００では、被写体Ｘ（被写体９０Ａ，９０Ｂのいずれか）について、図９に示したＳ１０２～Ｓ１１６の処理と実質的に同様の処理が行われる。

例えば、解析結果取得部１１２は、被写体９０Ａが撮影された画像を用いた画像解析（Ｓ１０４）により得られた解析結果データを取得する。画像指標判定部１１４は、被写体９０Ａに関する解析結果データを用いて、被写体９０Ａに関する画像指標を判定する（Ｓ１０６）。また、状態取得部１２２は、センサ４Ａから被写体９０Ａの状態を取得する（Ｓ１１４）。状態指標判定部１２４は、被写体９０Ａに関する被写体状態指標を判定する（Ｓ１１６）。そして、評価値算出部１３２は、Ｓ１２０の処理と同様にして、被写体９０Ａに関する画像指標及び被写体９０Ａに関する被写体状態指標を用いて、被写体９０Ａに関する評価値Ｖｅを算出する。

評価値判定部１３４は、被写体Ｘ（例えば被写体９０Ａ）に関する評価値Ｖｅが、閾値Ｔｈ１を上回るか否かを判定する（ステップＳ２２２）。被写体Ｘに関する評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１以下である場合（Ｓ２２２のＮＯ）、被写体Ｘについて、Ｓ２３０～Ｓ２３６の処理が行われる。なお、Ｓ２３２～Ｓ２３６の処理は、それぞれ、図９に示したＳ１３０～Ｓ１３６の処理と実質的に同様である。つまり、この場合、被写体Ｘについての画像の保存は行われない。

一方、被写体Ｘに関する評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回る場合（Ｓ２２２のＹＥＳ）、画像保存制御部１４２は、被写体Ｘの画像が保存されている最中であるか否かを判定する（ステップＳ２４０）。被写体Ｘの画像が保存されている最中でない場合（Ｓ２４０のＮＯ）、画像保存制御部１４２は、画像の保存を開始するように制御を行う（ステップＳ２４２）。これにより、画像保存装置２４は、被写体Ｘの画像の保存を開始する。なお、被写体Ｘの画像が保存されている最中である場合（Ｓ２４０のＮＯ）、Ｓ２４２の処理はスキップされ、被写体Ｘの画像の保存処理が継続する。

次に、撮影制御装置１００（例えば評価値判定部１３４）は、全ての被写体９０について評価値Ｖｅが算出されたか否かを判定する（ステップＳ２４４）。全ての被写体９０について評価値Ｖｅが算出されていない場合（Ｓ２４４のＮＯ）、処理はＳ２００に戻り、撮影制御装置１００は、評価値Ｖｅが算出されていない被写体９０（例えば被写体９０Ｂ）について、指標を判定し（Ｓ２００）、評価値Ｖｅを算出する（Ｓ２２０）。そして、Ｓ２２２～Ｓ２４２の処理が繰り返される。つまり、撮影制御装置１００は、例えば被写体９０Ｂに関する評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１以下である場合は、被写体９０Ｂの画像の保存を行わないように制御を行う。一方、撮影制御装置１００は、被写体９０Ｂに関する評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回る場合は、被写体９０Ｂの画像を保存するように制御を行う。このように、実施の形態２にかかる指標判定部１３（画像指標判定部１１４及び状態指標判定部１２４）は、複数の被写体９０それぞれについて指標の度合を判定する。また、実施の形態２にかかる評価値算出部１３２は、複数の被写体９０それぞれについて評価値を算出する。また、実施の形態２にかかる評価値判定部１３４は、複数の被写体９０それぞれについて、画像の保存価値を判定する。

一方、全ての被写体９０について評価値Ｖｅが算出された場合（Ｓ２４４のＹＥＳ）、評価値判定部１３４は、評価値Ｖｅが最大である被写体９０を選択する（ステップＳ２４６）。そして、撮像装置制御部１４４は、選択された被写体９０を追尾して撮影するように、撮像装置２を制御する（ステップＳ２４８）。これにより、撮影システム１は保存状態となる（ステップＳ２５０）。つまり、実施の形態２にかかる撮像装置制御部１４４は、評価値の最も大きな被写体９０が目立つような画像を撮影できるように、撮像装置２を制御する。例えば、図１４に示す例において、被写体９０Ａの評価値Ｖｅが被写体９０Ｂの評価値Ｖｅよりも大きい場合、撮像装置制御部１４４は、被写体９０Ａを追尾して撮影するように、撮像装置２を制御する。なお、このとき、評価値Ｖｅが最大でない被写体９０Ｂを、他の撮像装置が撮影するようにしてもよい。

図１６は、複数の被写体９０が写っている画像Ｉｍ３を例示する図である。また、図１７は、図１６に示す画像に写ったある被写体９０に関する評価値の変化を例示する図である。画像Ｉｍ３には、２人の被写体９０Ａ，９０Ｂ及び特徴物体８０が写っている。ここで、図１７は、被写体９０Ｂに関する評価値の変化を示している。なお、被写体９０Ａに関する評価値の変化は、図１２に示されているとする。

まず、撮像装置２によって、図１０に例示された画像Ｉｍ１が撮影され、その後、図１１に例示された画像Ｉｍ２が撮影されたとする。なお、図１０及び図１１には、被写体９０Ａが写っているとする。そして、さらに、図１６に例示された画像Ｉｍ３が撮影されたとする。また、図１２に示された度合、重み付けポイント及び評価値における矢印の右側の値は、図１１及び図１６に対応すると仮定する。また、図１７に示された度合、重み付けポイント及び評価値における矢印の左側の値は、図１０及び図１１に対応し、矢印の右側の値は、図１６に対応すると仮定する。

図１１に示された画像Ｉｍ２が撮影された時点では、被写体９０Ａのみが写っているので、被写体９０Ａに関する評価値Ｖｅが高くなる。図１２に示す例では、評価値Ｖｅ＝３５．６である。一方、被写体９０Ｂは画像Ｉｍ２に写っていないので、図１７に示すように、被写体９０Ｂの各画像指標の度合は全て０となり、被写体９０Ｂに関する評価値Ｖｅも１．４とかなり低い。したがって、図１１に示された状態では、撮影制御装置１００は、被写体９０Ａの画像を保存し、被写体９０Ａを追尾して撮影するように制御を行う。

そして、図１６に示すように、被写体９０Ｂが特徴物体８０に近づいて、被写体９０Ａとともに撮像装置２によって撮影されるとする。このとき、図１７に示すように、被写体９０Ｂに関する各指標の度合が大きく上昇し、被写体９０Ｂに関する評価値Ｖｅは、４５．４となる。これにより、被写体９０Ｂに関する評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回るので、被写体９０Ａだけでなく被写体９０Ｂの画像も保存される。このとき、被写体９０Ｂに関する評価値Ｖｅは、被写体９０Ａに関する評価値Ｖｅよりも大きくなる。言い換えると、評価値Ｖｅの高い被写体９０Ｂは、決定的瞬間を誘発する可能性が、被写体９０Ａよりも高いといえる。したがって、撮影制御装置１００は、被写体９０Ｂを追尾して撮影するように、撮像装置２を制御する。

上述したように、実施の形態２にかかる撮影制御装置１００は、撮影された被写体９０が複数ある場合に、複数の被写体９０ごとに指標の度合を判定し、複数の被写体９０ごとに評価値を算出する。そして、実施の形態２にかかる撮影制御装置１００は、評価値の最も大きな被写体９０が目立つような画像を撮影できるように、その被写体９０を追尾して撮影するように撮像装置２を制御する。これにより、決定的瞬間を誘発する可能性がより高い被写体９０の決定的瞬間を撮影しやすくなる。言い換えると、保存価値の高い画像を引き起こす可能性がより高い被写体９０を撮影しやすくなる。したがって、実施の形態２にかかる撮影制御装置１００は、保存価値の高い画像をより確実に撮影し保存することが可能となる。さらに、実施の形態２にかかる撮影制御装置１００は、上述したような、実施の形態１にかかる撮影制御装置１００が奏する効果と実質的に同様の効果を奏することができる。

（実施の形態３）
次に、実施の形態３について説明する。実施の形態３においては、特徴物体８０による演出を改善するようにする点で、他の実施の形態と異なる。ここで、実施の形態３においては、特徴物体８０は、動作可能なマスコットキャラクタであるとする。そして、マスコットキャラクタである特徴物体８０は、被写体９０を楽しませるための演出を行うことが可能であるとする。

図１８は、実施の形態３にかかる撮影システム１の構成を示す図である。実施の形態３にかかる撮影システム１は、１つ以上の撮像装置２と、１つ以上のセンサ４と、画像処理装置２０と、カメラ制御装置２２と、画像保存装置２４と、センサ送受信装置３０と、指示装置４０と、撮影制御装置１００とを有する。なお、撮像装置２、センサ４、画像処理装置２０、カメラ制御装置２２、画像保存装置２４、及び撮影制御装置１００の構成については、実施の形態１と実質的に同様であるので、説明を省略する。指示装置４０は、撮影制御装置１００と、有線又は無線を介して接続されている。指示装置４０は、マスコットキャラクタである特徴物体８０に演出を改善するように指示するための装置である。作業者が特徴物体８０を手動により遠隔操作する場合又は作業者が特徴物体８０の中に入って操作する場合、指示装置４０は、作業者に指示を伝達するための音声を出力するスピーカ、又は、指示を伝達するための画面等を出力するディスプレイであってもよい。また、特徴物体８０が自律して動作可能なロボットである場合、指示装置４０は、ロボットに対し、所定の指示を示す信号を送信する。以下に説明する例では、作業者が特徴物体８０を操作する場合について示す。

図１９は、実施の形態３にかかる撮影制御装置１００の構成を示す機能ブロック図である。実施の形態３にかかる撮影制御装置１００は、解析結果取得部１１２、画像指標判定部１１４、状態取得部１２２、状態指標判定部１２４、評価値算出部１３２、評価値判定部１３４、画像保存制御部１４２及び撮像装置制御部１４４を有する。さらに、実施の形態３にかかる撮影制御装置１００は、演出改善判定部３０２及び改善指示部３０４を有する。演出改善判定部３０２及び改善指示部３０４は、撮影演算装置１３０によって実現されてもよい。なお、演出改善判定部３０２及び改善指示部３０４以外の構成要素については、図４に示したものと実質的に同様であるので、説明を省略する。

演出改善判定部３０２は、特徴物体８０の演出を改善する必要があるか否かを判定する。特徴物体８０の演出を改善する必要がある場合、その旨の指示を改善指示部３０４に送信する。改善指示部３０４は、特徴物体８０の演出を改善する必要があると判定された場合に、特徴物体８０の演出を改善させるための指示を、指示装置４０に対して送信する。演出改善判定部３０２及び改善指示部３０４の具体的な処理については図２０を用いて説明する。

図２０は、実施の形態３にかかる撮影制御装置１００によって行われる撮影制御方法を示すフローチャートである。図２０に示す処理は、図９に示すフローチャートにおいて、Ｓ１３０の判定がＮＯである場合、つまり、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１以下であり、画像が保存されている最中でない場合に行われる。さらに言い換えると、撮影システム１が待機状態である場合に行われる。

演出改善判定部３０２は、待機状態が一定期間継続しているか否かを判定する（ステップＳ３０２）。待機状態が一定期間継続していない場合（Ｓ３０２のＮＯ）、演出改善判定部３０２は、特徴物体８０の演出の改善が必要でないと判定し、処理はＳ１３４に進む。一方、待機状態が一定期間継続している場合（Ｓ３０２のＹＥＳ）、演出改善判定部３０２は、特徴物体８０の演出の改善が必要であると判定する。そして、演出改善判定部３０２は、解析結果データを用いる等により、被写体９０が画像に写っているか否かを判定する（ステップＳ３０４）。

被写体９０が画像に写っていない場合（Ｓ３０４のＮＯ）、改善指示部３０４は、被写体９０を撮像装置２の画角に入らせる旨の指示を、指示装置４０に送信する（ステップＳ３０６）。そして、処理はＳ１３４に進む。例えば、改善指示部３０４は、「被写体を撮像装置の前に促して下さい」といった音声又は表示を、指示装置４０に出力させる。なお、この指示は、被写体９０が全く画像に写っていない場合だけでなく、被写体９０の一部（例えば被写体９０の顔）が、撮像を遮るような障害物等の陰に隠れている場合についても行い得る。指示装置４０による指示により、作業者は、被写体９０を撮像装置２の前に促すような動作（演出）を特徴物体８０に行わせる操作を行い得る。

一方、被写体９０が画像に写っている場合（Ｓ３０４のＹＥＳ）、演出改善判定部３０２は、指標「被写体と特徴物体との距離」の度合が予め定められたＬ１以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０８）。指標「被写体と特徴物体との距離」の度合がＬ１（例えば「７」）以下である場合（Ｓ３０８のＹＥＳ）、演出改善判定部３０２は、被写体９０と特徴物体８０との距離が遠すぎると判定する。この場合、改善指示部３０４は、特徴物体８０を被写体９０に近づける旨の指示を、指示装置４０に送信する（ステップＳ３１０）。そして、処理はＳ１３４に進む。例えば、改善指示部３０４は、「被写体に近づいて下さい」といった音声又は表示を、指示装置４０に出力させる。指示装置４０による指示により、作業者は、被写体９０に近づく動作（演出）を特徴物体８０に行わせる操作を行い得る。

一方、指標「被写体と特徴物体との距離」の度合がＬ１を超える場合（Ｓ３０８のＮＯ）、演出改善判定部３０２は、指標「脈拍」の度合が予め定められたＬ２以下であるか否かを判定する（ステップＳ３１２）。指標「脈拍」の度合がＬ２（例えば「５」）以下である場合（Ｓ３１２のＹＥＳ）、演出改善判定部３０２は、被写体９０が興奮していないと判定する。そして、改善指示部３０４は、特徴物体８０に所定の動作を行わせる旨の指示を、指示装置４０に送信する（ステップＳ３１４）。そして、処理はＳ１３４に進む。ここで、所定の動作とは、例えば、特徴物体８０が被写体９０に向かって手を振る、特徴物体８０が被写体９０に触れる、又は被写体９０の名前又はニックネームを呼ぶといった、被写体９０が喜び興奮することが期待される動作である。例えば、改善指示部３０４は、「被写体に手を振って下さい」といった音声又は表示を、指示装置４０に出力させる。なお、被写体９０の名前又はニックネームは、予め登録されているとする。指示装置４０による指示により、作業者は、被写体９０が興奮するような動作（演出）を特徴物体８０に行わせる操作を行い得る。

一方、指標「脈拍」の度合がＬ２を上回る場合（Ｓ３１２のＮＯ）、演出改善判定部３０２は、指標「被写体の向き」の度合が予め定められたＬ３以下であるか否かを判定する（ステップＳ３１６）。指標「被写体の向き」の度合がＬ３（例えば「６」）以下である場合（Ｓ３１６のＹＥＳ）、演出改善判定部３０２は、被写体９０が画像の保存価値があるほど撮像装置２の方を向いていないと判定する。そして、改善指示部３０４は、被写体９０に撮像装置２を向くよう促す旨の指示を、指示装置４０に送信する（ステップＳ３１８）。そして、処理はＳ１３４に進む。例えば、改善指示部３０４は、「被写体に撮像装置を向くように促して下さい」といった音声又は表示を、指示装置４０に出力させる。指示装置４０による指示により、作業者は、撮像装置２の方を指し示す等の動作を特徴物体８０に行わせる操作を行い得る。

Ｓ３０６、Ｓ３１０、Ｓ３１４又はＳ３１８によって特徴物体８０の演出が改善され、これにより、被写体９０の感情が昂り決定的瞬間が誘発されて評価値Ｖｅが上昇することが期待される。そして、Ｓ１０２～Ｓ１２０（図９）の処理によって評価値Ｖｅが再度算出され、Ｓ１２２（図９）の処理で評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回ると判定されると、画像の保存が開始される（Ｓ１４２）。なお、指標「被写体の向き」の度合がＬ３を上回る場合（Ｓ３１６のＮＯ）、処理はＳ１３４に進む。なお、上述した演出の改善を一定期間行っても評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回ることがない場合、演出改善判定部３０２は、演出の改善により評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回るようにすることを、断念してもよい。

図２１は、実施の形態３にかかる撮影制御装置１００によってなされた演出の改善により評価値が上昇したことを例示する図である。ここで、Ｌ１＝７、Ｌ２＝５、Ｌ３＝６とし、Ｔｈ１＝３５とする。まず、演出の改善前では、指標「被写体と特徴物体との距離」の度合は「１」であるので、演出改善判定部３０２は、指標「被写体と特徴物体との距離」の度合がＬ１以下であると判定する。そして、改善指示部３０４は、特徴物体８０を被写体９０に近づける旨の指示を、指示装置４０に送信する（Ｓ３１０）。これにより、指標「被写体と特徴物体との距離」の度合は「１０」に上昇し得る。

また、演出の改善前では、指標「脈拍」の度合は「２」であるので、演出改善判定部３０２は、指標「脈拍」の度合がＬ２以下であると判定する。そして、改善指示部３０４は、特徴物体８０に所定の動作を行わせる旨の指示を、指示装置４０に送信する（Ｓ３１４）。これにより、被写体９０が興奮し得、指標「脈拍」の度合が「８」に上昇し得る。

また、演出の改善前では、指標「被写体の向き」の度合は「２」であるので、演出改善判定部３０２は、指標「被写体の向き」の度合がＬ３以下であると判定する。そして、改善指示部３０４は、被写体９０に撮像装置２を向くよう促す旨の指示を、指示装置４０に送信する（Ｓ３１８）。これにより、指標「被写体の向き」の度合は「７」に上昇し得る。

これにより、演出の改善前では、評価値Ｖｅが１６．６であり、閾値Ｔｈ１以下であったのに対し、演出の改善後では、評価値Ｖｅが３５．６に上昇し、閾値Ｔｈ１を上回る。したがって、被写体９０が写った画像は、保存価値があることとなる。これにより、この画像の保存が開始される。

このように、実施の形態３にかかる撮影制御装置１００は、評価値Ｖｅが低い場合に評価値Ｖｅが上昇するよう被写体９０を促すように特徴物体８０に指示することができる。これにより、被写体９０の決定的瞬間を意図的に誘発することが可能となる。したがって、画像を保存する機会をより多くすることが可能となる。さらに、実施の形態３にかかる撮影制御装置１００は、上述したような、実施の形態１にかかる撮影制御装置１００が奏する効果と実質的に同様の効果を奏することができる。

なお、図２０に示した例では、演出改善判定部３０２は、指標「被写体と特徴物体との距離」、「脈拍」及び「被写体の向き」の度合に応じて演出の改善の要否を判定するが、このような構成に限られない。演出改善判定部３０２は、他の指標、特に重み係数が比較的大きな指標の度合に応じて、演出の改善の要否を判定してもよい。

（変形例）
なお、本実施の形態は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述した複数の実施の形態は、相互に適用可能である。例えば、実施の形態３の構成を実施の形態２に適用してもよい。

また、上述した実施の形態にかかるフローチャートにおいて、各処理の順序は、適宜、変更可能である。また、上述した実施の形態にかかるフローチャートにおける処理の１つ以上は、なくてもよい。例えば、図２０に示したフローチャートにおいて、Ｓ３０８，Ｓ３１０の処理、Ｓ３１２，Ｓ３１４の処理、及びＳ３１６，Ｓ３１８の処理の順序は、異なってもよい。例えば、Ｓ３０８，Ｓ３１０の処理は、Ｓ３１２，Ｓ３１４の処理の後であってもよい。また、図２０のＳ３０２の処理はなくてもよい。つまり、演出改善判定部３０２は、待機状態が一定期間継続しなくても、待機状態となったときにすぐに、演出の改善の要否を判定してもよい。

また、上述した実施の形態において、評価値算出部１３２は、指標の度合と重み係数との積の合計を評価値Ｖｅとして算出したが、このような構成に限られない。評価値算出部１３２は、重み係数を指標の度合に乗算することなく、単純に指標の度合を合計することで、評価値Ｖｅを算出してもよい。しかしながら、上述したように、重み係数を指標の度合に乗算することにより、より精度よく、保存すべき画像を保存することが可能となる。

また、上述した実施の形態においては、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回る場合に、画像を保存し、さらに被写体９０を追尾して撮影するように構成されているが、このような構成に限られない。被写体９０の追尾撮影のトリガとなる閾値は、画像の保存のトリガとなる閾値と異なってもよい。つまり、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回る場合に画像を保存し、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ３を上回る場合に被写体９０を追尾して撮影するようにしてもよい。

また、上述した実施の形態においては、画像の保存がなされていないときの待機状態として、撮像装置２を初期位置（ホームポジション）に位置させるようにしたが、このような構成に限られない。待機状態のときに、撮像装置２又は別の撮像装置を用いて、被写体９０を探索してもよい。この場合において、被写体９０の位置情報を検出可能であるときは、被写体９０の位置情報を用いて被写体９０を探索してもよい。このようにすることで、撮影機会を増加させることができる。

また、上述した実施の形態においては、評価値Ｖｅが閾値Ｔｈ１を上回る場合は常に画像を保存し続けるとしたが、このような構成に限られない。画像を保存し続けている期間が予め定められた期間を経過したときに、画像の保存を中止してもよい。これにより、画像保存装置２４の記憶容量を圧迫することを抑制し、記憶容量を節約することができる。

また、画像指標は、図５に例示したものに限定されない。画像指標は、図５のうちの一部であってもよいし、他の画像指標を含んでもよい。例えば、画像指標判定部１１４は、被写体９０の動きを画像指標としてもよい。具体的には、画像処理装置２０は、モーションキャプチャ等の技術により、被写体９０の動きを検出する。そして、画像指標判定部１１４は、被写体９０の動きが被写体９０の感情を表している（例えばバンザイをする等）場合、その動きの大きさ等に応じて、画像指標の度合を判定してもよい。

また、画像指標判定部１１４は、撮像装置２に対する特徴物体の向きを画像指標としてもよい。例えば、特徴物体がマスコットキャラクタである場合、画像処理装置２０は、被写体９０の向きの判定と同様の方法で、マスコットキャラクタの顔に相当する部分の向きを判定してもよい。そして、画像指標判定部１１４は、マスコットキャラクタの向きが撮像装置２の方を向いているほど、画像指標の度合を大きくするようにしてもよい。

また、画像指標判定部１１４は、撮像装置２から特徴物体までの距離を画像指標としてもよい。例えば、特徴物体がマスコットキャラクタである場合、画像処理装置２０は、被写体９０の距離の判定と同様の方法で、撮像装置２からマスコットキャラクタまでの距離を判定してもよい。そして、画像指標判定部１１４は、撮像装置２からマスコットキャラクタまでの距離が、撮影に適した所定の距離に近いほど、画像指標の度合を大きくするようにしてもよい。

また、被写体状態指標は、図６に例示したものに限定されない。被写体状態指標は、図６のうちの一部であってもよいし、他の被写体状態指標を含んでもよい。例えば、状態指標判定部１２４は、被写体９０の位置情報を被写体状態指標としてもよい。具体的には、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）機能等を有する位置センサであるセンサ４が、被写体９０の位置情報を検出する。そして、状態指標判定部１２４は、被写体９０の位置が撮像装置２から近いほど、被写体状態指標の度合を大きくするようにしてもよい。

また、状態指標判定部１２４は、被写体９０の血圧を被写体状態指標としてもよい。具体的には、血圧計であるセンサ４が、被写体９０の血圧を検出する。そして、状態指標判定部１２４は、検出された血圧と被写体９０の血圧の平均値との差が大きいほど、被写体状態指標の度合を大きくするようにしてもよい。また、脳波センサを用いて被写体９０の脳波を検出できる場合に、状態指標判定部１２４は、被写体９０の脳波を被写体状態指標としてもよい。

また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は既に述べた実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることはいうまでもない。

１ 撮影システム
２ 撮像装置
４ センサ
１０ 撮影制御装置
１１ 解析結果取得部
１２ 状態取得部
１３ 指標判定部
１４ 評価値算出部
１５ 画像保存制御部
１６ 撮像装置制御部
２０ 画像処理装置
２２ カメラ制御装置
２４ 画像保存装置
３０ センサ送受信装置
４０ 指示装置
１００ 撮影制御装置
１１０ 画像データ演算装置
１１２ 解析結果取得部
１１４ 画像指標判定部
１２０ センサデータ演算装置
１２２ 状態取得部
１２４ 状態指標判定部
１３０ 撮影演算装置
１３２ 評価値算出部
１３４ 評価値判定部
１４２ 画像保存制御部
１４４ 撮像装置制御部
３０２ 演出改善判定部
３０４ 改善指示部

Claims (16)

1. 撮像装置が被写体を撮影して得られた画像の解析結果を取得する解析結果取得部と、
   センサが前記被写体の状態を検出して得られた検出結果を取得する状態取得部と、
   前記画像の解析結果及び前記被写体の状態の検出結果から、前記被写体に関するものを含む複数の指標ごとに前記指標の度合を判定する指標判定部と、
   前記指標の度合を用いて、前記画像の保存価値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、
   前記評価値が予め定められた第１閾値を上回る場合に、前記画像を保存するように制御を行う画像保存制御部と、
   前記画像を保存していない状態である場合に、前記指標の度合に基づいて、動作可能な特徴物体であって前記画像に含まれる特徴物体の演出を改善する必要があるか否かを判定する演出改善判定部と、
   前記特徴物体の演出を改善する必要があると判定された場合に、複数の前記指標のうち予め定められた閾値よりも度合が低い前記指標の度合が上昇するように、演出の改善を指示する改善指示部と
   を有し、
   前記評価値が前記第１閾値以下であり、前記被写体と前記特徴物体との距離に関する第１の指標の度合が予め定められた第３閾値を上回っており、前記被写体の興奮状態を示す第２の指標の度合が予め定められた第４閾値以下である場合に、前記改善指示部は、前記被写体が興奮すると期待される動作として設定された所定の動作を前記特徴物体が行うように、指示を行う、
   撮影制御装置。
2. 前記評価値算出部は、前記指標ごとに予め設定された重み係数と前記指標の度合とに基づいて前記評価値を算出する
   請求項１に記載の撮影制御装置。
3. 前記画像保存制御部は、前記評価値が予め定められた第２閾値以下である場合に、前記画像の保存を行わないように制御を行う
   請求項１に記載の撮影制御装置。
4. 前記第２閾値は前記第１閾値と異なる、請求項３に記載の撮影制御装置。
5. 前記評価値が前記第１閾値を上回る場合に、前記被写体を追尾して撮影するように、前記撮像装置の制御を行う撮像装置制御部
   をさらに有する請求項１に記載の撮影制御装置。
6. 撮影された前記被写体が複数ある場合に、
   前記指標判定部は、前記複数の被写体それぞれについて前記指標の度合を判定し、
   前記評価値算出部は、前記複数の被写体それぞれについて前記評価値を算出し、
   前記撮像装置制御部は、前記評価値の最も大きな前記被写体を追尾して撮影するように、前記撮像装置を制御する
   請求項５に記載の撮影制御装置。
7. 被写体を撮影可能な少なくとも１つの撮像装置と、
   前記被写体の状態を検出する少なくとも１つのセンサと、
   前記撮像装置による撮影に関する制御を行う撮影制御装置と
   を有し、
   前記撮影制御装置は、
   前記撮像装置が被写体を撮影して得られた画像の解析結果を取得する解析結果取得部と、
   前記センサが前記被写体の状態を検出して得られた検出結果を取得する状態取得部と、
   前記画像の解析結果及び前記被写体の状態の検出結果から、前記被写体に関するものを含む複数の指標ごとに前記指標の度合を判定する指標判定部と、
   前記指標の度合を用いて、前記画像の保存価値を評価するための評価値を算出する評価値算出部と、
   前記評価値が予め定められた第１閾値を上回る場合に、前記画像を保存するように制御を行う画像保存制御部と、
   前記画像を保存していない状態である場合に、前記指標の度合に基づいて、動作可能な特徴物体であって前記画像に含まれる特徴物体の演出を改善する必要があるか否かを判定する演出改善判定部と、
   前記特徴物体の演出を改善する必要があると判定された場合に、複数の前記指標のうち予め定められた閾値よりも度合が低い前記指標の度合が上昇するように、演出の改善を指示する改善指示部と
   を有し、
   前記評価値が前記第１閾値以下であり、前記被写体と前記特徴物体との距離に関する第１の指標の度合が予め定められた第３閾値を上回っており、前記被写体の興奮状態を示す第２の指標の度合が予め定められた第４閾値以下である場合に、前記改善指示部は、前記被写体が興奮すると期待される動作として設定された所定の動作を前記特徴物体が行うように、指示を行う、
   撮影システム。
8. 前記評価値算出部は、前記指標ごとに予め設定された重み係数と前記指標の度合とに基づいて前記評価値を算出する
   請求項７に記載の撮影システム。
9. 前記画像保存制御部は、前記評価値が予め定められた第２閾値以下である場合に、前記画像の保存を行わないように制御を行う
   請求項７に記載の撮影システム。
10. 前記評価値が前記第１閾値を上回る場合に、前記被写体を追尾して撮影するように、前記撮像装置の制御を行う撮像装置制御部
    をさらに有する請求項７に記載の撮影システム。
11. 撮影された前記被写体が複数ある場合に、
    前記指標判定部は、前記複数の被写体それぞれについて前記指標の度合を判定し、
    前記評価値算出部は、前記複数の被写体それぞれについて前記評価値を算出し、
    前記撮像装置制御部は、前記評価値の最も大きな前記被写体を追尾して撮影するように、前記撮像装置を制御する
    請求項１０に記載の撮影システム。
12. コンピュータが、撮像装置が被写体を撮影して得られた画像の解析結果を取得し、
    前記コンピュータが、センサが前記被写体の状態を検出して得られた検出結果を取得し、
    前記コンピュータが、前記画像の解析結果及び前記被写体の状態の検出結果から、前記被写体に関するものを含む複数の指標ごとに前記指標の度合を判定し、
    前記コンピュータが、前記指標の度合を用いて、前記画像の保存価値を評価するための評価値を算出し、
    前記コンピュータが、前記評価値が予め定められた第１閾値を上回る場合に、前記画像を保存するように制御を行い、
    前記コンピュータが、前記画像を保存していない状態である場合に、前記指標の度合に基づいて、動作可能な特徴物体であって前記画像に含まれる特徴物体の演出を改善する必要があるか否かを判定し、
    前記コンピュータが、前記特徴物体の演出を改善する必要があると判定された場合に、複数の前記指標のうち予め定められた閾値よりも度合が低い前記指標の度合が上昇するように、演出の改善を指示し、
    前記評価値が前記第１閾値以下であり、前記被写体と前記特徴物体との距離に関する第１の指標の度合が予め定められた第３閾値を上回っており、前記被写体の興奮状態を示す第２の指標の度合が予め定められた第４閾値以下である場合に、前記コンピュータが、前記被写体が興奮すると期待される動作として設定された所定の動作を前記特徴物体が行うように、指示を行う、
    撮影制御方法。
13. 前記コンピュータが、前記指標ごとに予め設定された重み係数と前記指標の度合とに基づいて前記評価値を算出する
    請求項１２に記載の撮影制御方法。
14. 前記コンピュータが、前記評価値が予め定められた第２閾値以下である場合に、前記画像の保存を行わないように制御を行う
    請求項１２に記載の撮影制御方法。
15. 前記評価値が前記第１閾値を上回る場合に、前記コンピュータが、前記被写体を追尾して撮影するように、前記撮像装置の制御を行う
    請求項１２に記載の撮影制御方法。
16. 撮影された前記被写体が複数ある場合に、
    前記コンピュータが、前記複数の被写体それぞれについて前記指標の度合を判定し、
    前記コンピュータが、前記複数の被写体それぞれについて前記評価値を算出し、
    前記コンピュータが、前記評価値の最も大きな前記被写体を追尾して撮影するように、前記撮像装置を制御する
    請求項１５に記載の撮影制御方法。

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