JP7408358B2 - 情報処理装置、プログラム、記憶媒体、および、情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は情報処理装置、プログラム、記憶媒体、および、情報処理方法に関するものである。

従来、テレビ番組制作を目的とした放送業界では主にアナログのシステムを用いて運営してきた。近年では、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いた放送の普及に伴い、動画共有サービス上で独自に制作した動画を配信するクリエイターも増加してきており動画編集のニーズが高まっている。また、撮影動画のリアルタイム配信においては、撮影対象以外にカメラマンやスイッチャーをはじめとするオペレーターが複数人必要で台本や実際の映像を確認しながら手動で行っている。

一方で、動画編集の際は編集者が自ら編集対象の動画を再生しながら編集を行っているため、非常に多くの時間を費やしている。例えば、動画の一部を切り出す場合、毎回類似の番組を制作する際には予め人物等の撮影対象の位置や大きさを登録することも可能だが、撮影対象の位置や大きさの変化に追従できないため都度調整が必要となっている。例えば、特許文献１に記載された撮像装置では、人物の顔の位置および向きを検出し、検出された顔位置および向きに応じて撮像素子上で光学像を移動させ、構図を調整する方法が開示されている。また、特許文献２に記載された撮像装置では複数の人物の目線の目標物が前記画像信号中に含まれる他の人物であるか否かを判定し画像切り出しを行う方法が開示されている。

特開２００９－２１８８０７号公報 特開２００９－２６０６３０号公報

しかしながら、上記の特許文献１では、顔の向きに応じて構図を意識した切り出し位置を決める内容が開示されており、全体の構図に対して有効であるが、映像内に含まれる一部の注目被写体の切り出しには対応できないといった課題がある。上記の特許文献２では、人物か否かのみを判定しているので、人物以外の目標物を切り出したい要求に対して対応できない。また、目線の先に複数の人物が存在する場合に撮影者または編集者の意図する画像切り出し位置または大きさにならないといった課題がある。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ユーザーの意図する画像切り取りを自動で行う手法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、撮影画像を取得する画像取得手段と、前記撮影画像内の視線を検出する視線検出手段と、前記視線検出手段により検出された視線に基づいて、前記撮影画像内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出手段と、前記検出されたオブジェクトを含む所定の領域を切り取り領域として設定する領域設定手段と、前記撮影画像に対して、前記所定の領域の切り取り処理を行う切り取り手段と、を有し、前記領域設定手段は、１枚の撮影画像または連続する複数の撮影画像毎に、位置または大きさの異なる少なくとも１つの切り取り領域を設定し、連続する複数の切り取り領域を切り取りパターンとして設定可能であり、かつ、前記検出された視線に基づいて検出されたオブジェクトに応じて、前記切り取りパターンを設定することを特徴とする。

本発明によれば、ユーザーの意図する画像切り取りを自動で行うことができる。

カメラのハードウェア構成の一例を示す図である。 撮像部の一例を示す図である。 実施形態１に係るカメラのソフトウェア構成の一例を示す図である。 撮像画像の一例を示す図である。 パターンＡを説明する図である。 パターンＢを説明する図である。 パターンＣを説明する図である。 パターンＤを説明する図である。 実施形態１に係る撮影画像の切り取り処理のフローチャートである。 実施形態１に係るパターンの設定に用いる表の一例を示す図である。 実施形態２に係るカメラのソフトウェア構成の一例を示す図である。 実施形態２に係るパターンの設定に用いる表の一例を示す図である。 実施形態２に係る撮影画像の切り取り処理のフローチャートである。 視線の方向に複数のオブジェクトが検出された場合の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。以下では、情報処理装置としてカメラを用いる場合について説明する。

＜実施形態１＞
図１は、カメラ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。カメラ１０は、ハードウェア構成として、撮像部１１と、ＣＰＵ１２と、メモリ１３と、入力部１４と、表示部１５と、通信部１６と、を含む。撮像部１１は、被写体像を撮像する。撮像部１１の詳細は後述する図２に示す。ＣＰＵ１２は、カメラ１０の全体を制御する。メモリ１３は、プログラム、データセット、撮像部１１で撮像された画像、設定値等を記憶する。入力部１４は、ユーザーの選択操作等を入力し、ＣＰＵ１２に渡す。表示部１５は、ＣＰＵ１２の制御に基づき画面等を表示する。通信部１６は、カメラ１０をネットワークに接続し、他の装置との通信等を制御する。ＣＰＵ１２がメモリ１３に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって後述する図３に示すカメラ１０のソフトウェア構成、及び後述する図９のフローチャート等の処理が実現される。カメラ１０は、情報処理装置の一例である。カメラ１０からネットワークを介して取得した画像を蓄積する録画サーバ、又は画像を表示させるための端末装置に対しても以下の実施形態を適用することが可能である。

図２は、撮像部１１の一例を示す図である。撮像部１１は、数枚のレンズ群からなるレンズ２０１、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子２０２を備える。また、撮像部１１は、雑音軽減を行う相関二重サンプリング（Ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ Ｄｏｕｂｌｅ Ｓａｍｐｌｉｎｇ：ＣＤＳ）回路２０３を備える。また、撮像部１１は、カメラの利得制御を自動で行うゲインコントロールアンプ回路（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ：ＡＧＣ）２０４を備える。また、撮像部１１は、アナログ信号をデジタル信号へと変換を行うＡ／Ｄ変換２０５を備える。

撮像素子２０２は、撮像光学系としてのレンズ２０１を介して結像された被写体像を電気信号に変換する。ＣＤＳ回路２０３は、撮像素子２０２から出力された電気信号に対して相関二重サンプリング処理等を実施する。ＡＧＣアンプ２０４は、ＣＤＳ回路２０３から出力された電気信号に対して増幅処理等を行う。Ａ／Ｄ変換２０５は、ＡＧＣアンプ２０４により増幅処理されたアナログ信号をデジタル信号へと変換する。

図３は、実施形態１に係るカメラ１０のソフトウェア構成の一例を示す図である。撮像制御部１０１は、撮像部１１を制御し、撮像部１１からの信号を画像生成部１０２に渡す。画像生成部１０２は、画像信号を取得し、受け取った信号に基づき撮像画像を生成する。即ち、画像生成部１０２は、画像取得手段として機能しうる。検出部１０３は、撮像画像から人物の顔、顔の向き、視線、所定のオブジェクトを検出する。判定部１０４は、複数の要素の関連性または関連度を判定する。パターン設定部１０５は、検出された所定のオブジェクトを含む所定の領域を切り取り領域として設定し、切り取りパターンを設定する。即ち、パターン設定部１０５は、領域設定手段として機能しうる。位置設定部１０６は、パターン設定部１０５により設定された切り取りパターンに応じて、撮像画像の切り取り位置を設定する。サイズ設定部１０７は、パターン設定部１０５により設定された切り取りパターンに応じて、撮影画像の切り取りサイズを設定する。画像切り取り部１０８は、パターン設定部１０５、位置設定部１０６、サイズ設定部１０７で設定された切り取り方法及び切り取り位置、切り取りサイズで画像を切り取る。出力部１０９は、画像切り取り部１０８によって切り取られた画像信号を出力する。

撮像制御部１０１は、撮像部１１から得られた輝度信号及び色信号を画像生成部１０２に渡す。画像生成部１０２は、得られた輝度信号及び色信号からＲＧＢ画像やＹＵＶ画像等の画像信号を生成する。

検出部１０３は、画像生成部１０２で生成された画像から、人物の顔、顔の向き、視線、所定のオブジェクト等を検出する。即ち、検出部１０３は、視線検出手段、オブジェクト検出手段、および、人物検出手段として機能しうる。

判定部１０４は、検出部１０３で検出された複数の要素を判定する。例えば、検出部１０３で検出された所定のオブジェクトが、検出部１０３で検出された視線の方向に位置するか否かを判定する。また、検出部１０３で検出された視線の方向と、検出部１０３で検出された所定のオブジェクトの位置が一致するかどうか判定してもよい。さらに、検出部１０３で検出された所定のオブジェクトおよび人物の属性や状態を判定してもよい。また、検出部１０３で検出された顔の口の動きから話しているかどうかを判定してもよい。

パターン設定部１０５は、検出部１０３の検出結果、および判定部１０４の判定結果に応じて切り取るパターンを設定する。なお、検出部１０３の検出結果には、例えば、検出された画像内の人物の顔、顔の向き、視線、および、所定のオブジェクトが含まれうるが、これら全てに応じてパターンを設定する必要はなく、これらのうち一部に応じてパターンを設定しても良い。

位置設定部１０６は、パターン設定部１０５で設定された切り取りパターンに応じて、切り取り位置を設定する。サイズ設定部１０７は、パターン設定部１０５で設定されたパターンに応じて切り取りサイズを設定する。画像切り取り部１０８は、位置設定部１０６およびサイズ設定部１０７で設定された切り取り位置および切り取りサイズを用いて画像生成部１０２で生成された画像を切り取る。出力部１０９は、画像切り取り部１０８で切り取られた画像を出力する。

ここで図４～図８を用いて、撮影画像に対してパターン設定部１０５で設定される切り取りパターンの例を説明する。図４は、撮像画像の一例を示す図である。図４の４００は、撮影画像の画角全体を表している。図４中の４０１は、撮影画像内に含まれる人物を表している。図４中の４０２は、撮影画像に含まれる人物４０１の後ろに置かれている机を表している。

図５は、パターンＡを説明する図である。図５中の５０１、５０２、５０３、５０４、５０５の領域を切り取った場合に、出力画像としてはそれぞれ５０１a、５０２a、５０３a、５０４a、５０５aのようになる。連続する複数の撮影画像毎に５０１～５０５の領域を順次適用し切り取ることで人物４００の顔に対して斜め方向からズームインする効果が得られる。この時、５０１～５０５それぞれの領域は、一定の割合で位置および大きさが変化している例であるが、各位置および大きさはこれに限定されるものではない。図５のような切り取りパターンをパターンＡとする。このように、１枚の撮影画像または連続する複数の撮影画像毎に、位置または大きさの異なる少なくとも１以上の切り取り領域を設定し、連続する複数の切り取り領域を切り取りパターンとして設定可能である。これにより、様々なカメラワークと同様の効果を得ることができる。

図６は、パターンＢを説明する図である。図６中の６０１、６０２、６０３の領域を切り取った場合に、出力画像としてはそれぞれ６０１a、６０２a、６０３aのようになる。連続する複数の撮影画像毎に６０１～６０３の領域を順次適用し切り取ることで人物４００の顔から斜め方向にズームアウトする効果が得られる。この時、６０１～６０３それぞれの領域は、大きさが固定かつ一定割合で位置が変化している例であるが、これに限定されるものではない。図６のような切り取りパターンをパターンＢとする。

図７は、パターンＣを説明する図である。図７中の７０１、７０２、７０３の領域を切り取った場合に、出力画像としてはそれぞれ７０１a、７０２a、７０３aのようになる。連続する複数の撮影画像毎に７０１～７０３の領域を順次適用し切り取ることで人物４００に対して下方からスライドインする効果が得られる。この時、７０１～７０３それぞれの領域は、大きさが固定かつ位置が左右方向は一定で上下方向に不規則に変化している例であるが、これに限定されるものではない。図７のような切り取りパターンをパターンＣとする。

図８は、パターンＤを説明する図である。図８中の８０１、８０２、８０３の領域を切り取った場合に、出力画像としてはそれぞれ８０１a、８０２a、８０３aのようになる。連続する複数の撮影画像毎に８０１～８０３の領域を順次適用し切り取ることで人物４００に対して放物線を描くような特殊な軌跡で切り取りができる。この時、８０１～８０３それぞれの領域は、大きさおよび位置が途中で非直線的に変化する例であるが、これに限定されるものではない。図８のような切り取りパターンをパターンＤとする。更に、図示されていないが、検出部１０３により検出された所定のオブジェクトを含む所定の領域を即座に切り取るパターンをパターンＥとする。また、パターンＡ～Ｅは、切り取りの対象を人物としていたが、人物以外のオブジェクトを対象としてもよい。

ここで、図９のフローチャートを用いて、カメラ１０が撮像画像の各検出手段の条件に応じて画像を出力するためのパターン、切り取り位置、切り取りサイズを設定する際の例を説明する。図９は、実施形態１に係る撮影画像の切り取り処理のフローチャートである。このフローチャートで示す各動作（ステップ）は、ＣＰＵ１２よって実行されうる。

まず、画像生成部１０２で生成された画像から検出部１０３で視線を検出する（ステップＳ１００１）。このとき、視線の元となる顔や人物を同時に検出してもよい。また、検出部１０３によって、視線が検出できない場合は、検出された顔の向きを視線の方向としても良い。さらに、検出部１０３で検出する視線の向きまたは顔の向きは、撮影画像上の予め決められた所定の方向のみ検出してもよい。ステップＳ１００１で視線または顔の向きが検出された場合は、検出部１０３で視線の方向に存在するオブジェクトを検出する（ステップＳ１００２）。検出対象となる所定のオブジェクトは、予めパターンマッチング（テンプレートマッチング）、特徴量マッチング等の判定に用いるリファレンスのデータとして登録してもよい。また、撮影画像上の輝度情報、色情報、空間周波数、コントラストなどの値から所定のオブジェクトが存在するかどうかを判定してもよい。さらに、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ)等の既存のニューラルネットワークを用いてディープラーニング（機械学習）を行ったオブジェクト検出（物体検出）等の手法によりを行ってもよい。

ステップＳ１００３で、パターン設定部１０５は、検出部１０３で検出されたオブジェクトに応じて、所定領域を切り取るパターンを設定する。具体的には、パターン設定部１０５は、例えば、検出されたオブジェクトの種別、属性、および、状態の少なくとも１つによって、所定領域を切り取るパターンを設定する。検出されたオブジェクトの種別、属性、状態等は、判定部１０４によって判定されうる。

図１０は、実施形態１に係るパターンの設定に用いる表の一例を示す図である。本図は、ステップＳ１００３で、検出されたオブジェクトの種別および、属性、状態に応じた切り取りパターンを設定するための条件の例を示している。図１０の表中の属性情報および状態の「ＡＮＹ」は、あらゆる属性および状態を含むこととする。これらの条件判別に用いるデータセットとして、予めメモリ１３上にＬＵＴ(ルックアップテーブル)を記憶させておいてもよい。例えば、検出されたオブジェクトが、人物かつ３０代の女性で静止していると判定部１０４によって判定された場合は、パターン設定部１０５は図１０の表を参照して、切り取りパターンとしてパターンＣを設定する。一方で、検出されたオブジェクトが、人物かつ４０代の男性で歩行中の状態であると判定部１０４によって判定された場合は、パターン設定部１０５は図１０の表を参照して切り取りパターンとしてパターンＡを設定する。この時、動画像を切り取る場合は歩行の速さや方向に応じて切り取る位置を動画像のフレーム毎に補正してもよい。更に、検出されたオブジェクトが犬の場合は属性や状態に関わらず切り取りパターンを設定しないような例外処理を追加してもよい。そして、パターン設定部１０５で設定されたパターンに応じて、位置設定部１０６は切り取り位置を設定し、サイズ設定部１０７は切り取りサイズを設定する。

図９に戻り、ステップＳ１００４では、ステップＳ１００３で設定された切り取りパターンに応じて、画像切り取り部１０８で画像を切り取る。即ち、位置設定部１０６で設定された切り取り位置、および、サイズ設定部１０７で設定された切り取りサイズに応じて画像切り取り部１０８で画像を切り取る。そして、画像切り取り部１０８によって切り取られた画像を出力部１０９から出力する。このとき、例えば、検出されていた視線および所定のオブジェクトが撮影画像上から消失した場合は、切り取り処理を終了してもよい。また、切り取り処理を開始してから、または、所定のオブジェクトの状態が変化してから所定時間が経過した場合にも切り取り処理を終了してもよい。さらに、検出部１０３によって検出された視線の一定以上の変化が発生した場合に、切り取り処理を終了してもよい。

このような処理を行うことにより、ユーザーの意図する画像切り取りを自動で行うことが可能となり、例えば、動画編集などに費やす時間を短縮することができる。

なお、本実施形態では、画像の切り取りパターンの一例として、パターンＡ～Ｅを用いたが、これに限定されるものではない。例えば、ユーザーの任意のパターンを予め登録することで設定することが可能であっても良い。また、判定部１０４において、顔認証機能を用いても良い。この場合、例えば、検出された人物に応じた切り取りパターンを自動で設定することが可能となる。

＜実施形態２＞
図１１は、実施形態２に係るカメラ２０のソフトウェア構成の一例を示す図である。なお、カメラ２０の撮像部含むハードウェア構成に関しては実施形態１のカメラ１０および撮像部１１と同様の構成のため説明を省略する。図１１のカメラ２０におけるソフトウェア構成の１０１～１０９に関しても同様の構成のため説明を省略する。言語情報記憶部３０１は、予め撮影画像上から検出し得るオブジェクトに関連するキーワードの抽出に用いるための言語に関する情報を記憶しておく。

音声入力部３０２には、外部からの音声が入力される。抽出部３０３は、言語情報記憶部３０１から取得した言語情報、または、音声入力部３０２から取得した音声からキーワードを抽出する。即ち、抽出部３０３は、キーワード抽出手段として機能しうる。このとき、抽出するキーワードは、文章から所定のキーワードを抽出するための機械学習による学習済みのデータを用いても良い。例えば、「青い服を着た４０代の男性が歩いています」という音声が入力された場合は、キーワードとして「青い服」、「４０代」、「男性」「歩いて」というキーワードが抽出される。図１２は、実施形態２に係るパターンの設定に用いる表の一例を示す図である。本図は、検出されたオブジェクト種別、関連するキーワード、属性、状態に応じた切り取りパターンを設定するための条件の例を示している。例えば、キーワードとして「青い服」、「４０代」、「男性」「歩いて」というキーワードが抽出され、検出された視線の方向に女性の人物と男性の人物が検出されたとする。この場合、判定部１０４は、抽出されたキーワードは検出された複数の人物のうちの男性の方と関連すると判断する。そして、パターン設定部１０５は、撮像画像中の男性をパターンＡで切り取るように切り取りパターンを設定する。

ここで、図１３のフローチャートを用いて、カメラ２０が撮像画像の各検出手段の条件に応じて画像を出力するための切り取りパターン、切り取り位置、切り取りサイズを設定する際の例を説明する。本図では、検出されたオブジェクが同一種別である場合について説明する。図１３は、実施形態２に係る撮影画像の切り取り処理のフローチャートである。図１３のフローチャート中、ステップＳ２００１、ステップＳ２００２、ステップＳ２００５、ステップＳ２００７は、図９のフローチャート中のそれぞれステップＳ１００１、ステップＳ１００２、ステップＳ１００３、ステップＳ１００４と同様の処理を行う。このため説明を省略する。ステップＳ２００１、ステップＳ２００２を経て、ステップＳ２００３では、判定部１０４は、ステップＳ２００２で検出された所定のオブジェクトが視線方向に複数存在するかどうかを判定する。図１４は、視線の方向に複数のオブジェクトが検出された場合の一例を示す図である。ここで、図１４のように、話している人物（話者）９０１と無言の人物９０２が撮影画像上に存在し、複数の視線が検出される場合は、話している人物９０１の視線の先にあるオブジェクトを検出してもよい。この場合、判定部１０４は、話している人物を特定する手段（話者特定手段）としても機能する。そして、検出部１０３は、話している人物９０１の視線を優先してオブジェクトの検出に用いる。

図１４中の話している人物９０１の視線の先には、ボトル９０３とボトル９０４が存在する。ボトル９０３とボトル９０４は、同一種別のオブジェクトである。ここで、ボトル９０３は黒いラベルの貼られた赤ワインのボトルで、ボトル９０４は白いラベルが貼られた白ワインのボトルであるものとする。また、図１４の９０５、９０６の領域を切り取ると、それぞれ９０５a、９０６aのように出力されることとする。ステップＳ２００４では、抽出部３０３で抽出されたキーワードと、検出されたオブジェクトが関連するかどうかを判定する。例えば、抽出部３０３で抽出されたキーワードが「黒いラベル」の場合は、図１４中のボトル９０４よりも、ボトル９０３との関連度の方が高い。よって、判定部１０４は、ボトル９０３と関連があると判定する。また、抽出部３０３で抽出されたキーワードが「白ワイン」の場合は、図１４中のボトル９０３よりも、ボトル９０４との関連度の方が高いため、判定部１０４はボトル９０４と関連があると判定してもよい。

なお、キーワード毎に、重み付けを行い、関連度を判定しても良い。例えば、視線の方向にボトル９０３とボトル９０４が位置する例において、キーワードとして「黒いラベル」、「白ワイン」が抽出されたとする。このとき、「黒いラベル」の重みの方が、「白ワイン」よりも高く設定されていれば、判定部１０４は、ボトル９０３との関連度の方が高いと判定し、ボトル９０３と関連があると判定する。

ステップＳ２００６では、抽出部３０３で抽出されたキーワードが「赤ワイン」または「黒いラベル」の場合は、パターン設定部１０５は図１２の条件表を参照して、図１４中のボトル９０３を含む所定領域を９０５としてパターンＥを設定する。この時、ボトル９０３の状態が撮影画像に対して垂直に静止している場合はパターンＥを設定し、ボトル９０３の状態が撮影画像に対して垂直静止状態から±２０°以上傾いている場合はパターンＢを設定してもよい。即ち、検出されたオブジェクトの状態に基づいて、切り取りパターンを設定してもよい。一方、抽出部３０３で抽出されたキーワードが「白ワイン」または「白いラベル」の場合は、図１４中のボトル９０４を含む所定領域９０６とする。この時、パターン設定部１０５は図１２の条件表を参照して、例えば、ボトル９０３の場合と同様に、ボトル９０４の状態が撮影画像に対して垂直に静止している場合はパターンＥを設定する。そして、ボトル９０４の状態が撮影画像に対して垂直静止状態から±２０°以上傾いている場合はパターンＢを設定することとしてもよい。

図１３に戻り、ステップＳ２００７では、ステップＳ２００６またはステップＳ２００５で設定された切り取りパターンに応じて画像切り取り部１０８で画像を切り取り、出力部１０９から出力する。キーワードを用いることにより、より多様なシーンに対してユーザーの意図する画像切り取りを自動で行うことが可能となる。

＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給する。そして、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

以上、本発明の実施形態の一例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した実施形態では、撮像装置として説明したカメラには、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラに適用することができる。 また、上述したソフトウェア構成の一部又は全てをハードウェア構成として装置に実装してもよい。また、ハードウェア構成としてＣＰＵに替えてＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いることとしてもよい。

以上、上述した各実施形態によれば、撮像シーン等に応じてユーザーの意図する適切な切り取り処理を行った画像を出力することができる。

１０，２０ カメラ
１０２ 画像生成部
１０３ 検出部
１０４ 判定部
１０５ パターン設定部
１０８ 画像切り取り部

Claims (12)

1. 撮影画像を取得する画像取得手段と、
   前記撮影画像内の視線を検出する視線検出手段と、
   前記視線検出手段により検出された視線に基づいて、前記撮影画像内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出手段と、
   前記検出されたオブジェクトを含む所定の領域を切り取り領域として設定する領域設定手段と、
   前記撮影画像に対して、前記所定の領域の切り取り処理を行う切り取り手段と、を有し、
   前記領域設定手段は、１枚の撮影画像または連続する複数の撮影画像毎に、位置または大きさの異なる少なくとも１つの切り取り領域を設定し、連続する複数の切り取り領域を切り取りパターンとして設定可能であり、かつ、前記検出された視線に基づいて検出されたオブジェクトに応じて、前記切り取りパターンを設定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記オブジェクト検出手段は、輝度情報、色情報、空間周波数、コントラスト、テンプレートマッチング、特徴量マッチング、および、機械学習による物体検出の内の少なくとも１つの情報または手法を用いて、前記オブジェクトを検出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記撮影画像内の人物を検出する人物検出手段を備え、
   前記視線検出手段で検出する視線は、前記検出された人物の顔の向きまたは視線を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記オブジェクト検出手段は、前記人物検出手段によって検出された人物の前記視線の方向、または、顔が向く方向に位置するオブジェクトを検出することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記切り取りパターンは、ユーザーにより予め設定可能であることを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記切り取り手段は、前記切り取り処理を開始してからまたはオブジェクトの状態が変化してから、所定時間の経過、前記視線検出手段によって検出された視線の一定以上の変化、および、前記検出されたオブジェクトの前記撮影画像からの消失のいずれかが発生した場合に、前記切り取り処理を終了することを特徴する請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 言語情報または音声からキーワードを抽出するキーワード抽出手段を備え、
   前記領域設定手段は、前記検出されたオブジェクトに、前記抽出されたキーワードと関連するオブジェクトが含まれる場合、前記検出されたオブジェクトのうち、前記抽出されたキーワードと関連するオブジェクトを含む所定の領域を切り取り領域として設定することを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記キーワード抽出手段で抽出されたキーワードと、前記検出されたオブジェクトの関連を判定する判定手段を備え、
   前記判定手段は、前記検出されたオブジェクトと前記抽出されたキーワードの関連を機械学習によって学習済みのデータを用いて判定することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記領域設定手段は、同一種の複数のオブジェクトが検出された場合、前記抽出されたキーワードとの関連度がより高いオブジェクトを含む所定の領域を切り取り領域として設定することを特徴とする請求項７または８に記載の情報処理装置。
10. コンピュータを請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
11. 請求項１０に記載のプログラムを記憶する、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
12. 撮影画像を取得する画像取得工程と、
    前記撮影画像内の視線を検出する視線検出工程と、
    前記視線検出工程において検出された視線に基づいて、前記撮影画像内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出工程と、
    前記検出されたオブジェクトを含む所定の領域を切り取り領域として設定する領域設定工程と、
    前記撮影画像に対して、前記所定の領域の切り取り処理を行う切り取り工程と、を有し、
    前記領域設定工程では、１枚の撮影画像または連続する複数の撮影画像毎に、位置または大きさの異なる少なくとも１つの切り取り領域を設定し、連続する複数の切り取り領域を切り取りパターンとして設定可能であり、かつ、前記検出された視線に基づいて検出されたオブジェクトに応じて、前記切り取りパターンを設定する
    ことを特徴とする情報処理方法。

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