JPH0950528A - 人物検出装置 - Google Patents
人物検出装置Info
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- JPH0950528A JPH0950528A JP22470195A JP22470195A JPH0950528A JP H0950528 A JPH0950528 A JP H0950528A JP 22470195 A JP22470195 A JP 22470195A JP 22470195 A JP22470195 A JP 22470195A JP H0950528 A JPH0950528 A JP H0950528A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 背景等の影響による誤抽出を減らし、効率的
に画像中から人物の顔画像部分を抽出する。 【解決手段】 入力部１００からカラー画像を入力す
る。顔色領域探索部２１０は、入力されたカラー画像の
ＲＧＢ値から顔色領域を探索して候補領域とし、位置決
め部２２０で用いるモザイクサイズを決定する。位置決
め部２２０は、候補領域をモザイク化し、位置決め用辞
書２３０のモザイク画像との距離を計算して対象画像の
切り出し位置を決定する。位置決め部２２０は粗探索部
２２１と詳細探索部２２２からなる。切り出し部２４０
は、位置決め部２２０で得られた切り出し位置に基づい
て入力画像から顔領域を切り出し、出力部３００に表示
する。
に画像中から人物の顔画像部分を抽出する。 【解決手段】 入力部１００からカラー画像を入力す
る。顔色領域探索部２１０は、入力されたカラー画像の
ＲＧＢ値から顔色領域を探索して候補領域とし、位置決
め部２２０で用いるモザイクサイズを決定する。位置決
め部２２０は、候補領域をモザイク化し、位置決め用辞
書２３０のモザイク画像との距離を計算して対象画像の
切り出し位置を決定する。位置決め部２２０は粗探索部
２２１と詳細探索部２２２からなる。切り出し部２４０
は、位置決め部２２０で得られた切り出し位置に基づい
て入力画像から顔領域を切り出し、出力部３００に表示
する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、入力された画像から、
人物の顔画像の含まれる部分を切り出して出力する人物
検出装置に関する。
人物の顔画像の含まれる部分を切り出して出力する人物
検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像中から人間の顔を自動的に見
つける手法としては、顔画像の形状に注目し、入力画像
からエッジなどの形状特徴の一致する候補を探索して抽
出するものが一般的であった。しかし、入力画像からエ
ッジなどの形状特徴を抽出することは至難であり、照明
条件、背景等に厳しい制約条件が必要であるため、制約
条件無しに撮像された一般の映像から顔を切り出すのは
困難であった。
つける手法としては、顔画像の形状に注目し、入力画像
からエッジなどの形状特徴の一致する候補を探索して抽
出するものが一般的であった。しかし、入力画像からエ
ッジなどの形状特徴を抽出することは至難であり、照明
条件、背景等に厳しい制約条件が必要であるため、制約
条件無しに撮像された一般の映像から顔を切り出すのは
困難であった。
【０００３】これに対し、例えば、特開平５−１５９０
６３号公報、特開平５−１７４１４９号公報及び特開平
５−２３３７８３号公報に記載のように、人物像の検出
にモザイクを用いる手法がある。これによれば照明条件
等が緩和されるが、人物とは関係ない背景部分まで全て
探索しなければならないという問題や、背景を人物とし
てしまう可能性があった。
６３号公報、特開平５−１７４１４９号公報及び特開平
５−２３３７８３号公報に記載のように、人物像の検出
にモザイクを用いる手法がある。これによれば照明条件
等が緩和されるが、人物とは関係ない背景部分まで全て
探索しなければならないという問題や、背景を人物とし
てしまう可能性があった。
【０００４】一方、カラー情報を基に人物の肌色と思わ
れる領域を抽出する手法も提案されているが、従来用い
られていた手法では、照明の状態で肌の部分を抽出でき
ない場合があったり、逆に、肌色に近い領域を顔画像と
してしまう場合があった。
れる領域を抽出する手法も提案されているが、従来用い
られていた手法では、照明の状態で肌の部分を抽出でき
ない場合があったり、逆に、肌色に近い領域を顔画像と
してしまう場合があった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、上記従来技
術の場合の背景等の影響による誤抽出を減らし、効率的
に画像中から人間の顔を自動的に見つけることが出来る
人物検出装置を提供することにある。
術の場合の背景等の影響による誤抽出を減らし、効率的
に画像中から人間の顔を自動的に見つけることが出来る
人物検出装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明装置では、ある入
力画像について、まず、人物肌色領域の有無を判定し、
人物肌色領域に対して自動的にモザイクサイズを決定
し、候補領域をモザイク化し、人物顔辞書との距離を計
算することにより人物顔の有無を判定し、人物顔の切り
出しを行う。これにより、背景等の影響による誤抽出を
減らし、効率的に画像中から人間の顔を自動的に見つけ
ることが可能になる。
力画像について、まず、人物肌色領域の有無を判定し、
人物肌色領域に対して自動的にモザイクサイズを決定
し、候補領域をモザイク化し、人物顔辞書との距離を計
算することにより人物顔の有無を判定し、人物顔の切り
出しを行う。これにより、背景等の影響による誤抽出を
減らし、効率的に画像中から人間の顔を自動的に見つけ
ることが可能になる。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面により詳細に説
明する。
明する。
【０００８】図１は本発明による人物検出装置の一実施
例の全体的構成図である。図１において、１００は画像
（カラー画像）を入力する入力部、２００はＣＰＵ、メ
モリ及びソフトウエア等によって構成される処理部（人
物検出装置本体）、３００は切り出された顔画像を出力
する出力部である。ここで、処理部２００は、顔色領域
探索部２１０、位置決め部２２０、位置決め用辞書２３
０、及び切り出し部２４０からなる。さらに、位置決め
部２２０は粗探索部２２１と詳細探索部２２２からな
り、これに対応して位置決め用辞書２３０も粗探索対象
画像辞書２３１と詳細探索対象画像辞書２３２からな
る。以下に、処理部２００の各部について説明する。
例の全体的構成図である。図１において、１００は画像
（カラー画像）を入力する入力部、２００はＣＰＵ、メ
モリ及びソフトウエア等によって構成される処理部（人
物検出装置本体）、３００は切り出された顔画像を出力
する出力部である。ここで、処理部２００は、顔色領域
探索部２１０、位置決め部２２０、位置決め用辞書２３
０、及び切り出し部２４０からなる。さらに、位置決め
部２２０は粗探索部２２１と詳細探索部２２２からな
り、これに対応して位置決め用辞書２３０も粗探索対象
画像辞書２３１と詳細探索対象画像辞書２３２からな
る。以下に、処理部２００の各部について説明する。
【０００９】〈顔色領域探索部〉顔色領域探索部２１０
は、小型カメラ、ビデオカメラ、スキャナ等により顔画
像を入力する手段である入力部１００で入力されたカラ
ー画像のＲＧＢ値から、肌色領域と思われる部分を選び
だし、位置決め部２２０で用いるモザイクサイズを決定
する。
は、小型カメラ、ビデオカメラ、スキャナ等により顔画
像を入力する手段である入力部１００で入力されたカラ
ー画像のＲＧＢ値から、肌色領域と思われる部分を選び
だし、位置決め部２２０で用いるモザイクサイズを決定
する。
【００１０】図２に、顔色領域探索部２１０の構成例を
示す。即ち、本実施例では、顔色領域探索部２１０は肌
色領域二値化部２１１、連結成分ラベリング部２１２、
領域情報算出部２１３、モザイクサイズ決定部２１４か
らなり、さらに領域情報算出部２１３は面積算出部２１
３ａ、横方向長さ算出部２１３ｂ、縦方向長さ算出部２
１３ｃに分かれる。
示す。即ち、本実施例では、顔色領域探索部２１０は肌
色領域二値化部２１１、連結成分ラベリング部２１２、
領域情報算出部２１３、モザイクサイズ決定部２１４か
らなり、さらに領域情報算出部２１３は面積算出部２１
３ａ、横方向長さ算出部２１３ｂ、縦方向長さ算出部２
１３ｃに分かれる。
【００１１】図２において、肌色領域二値化部２１１で
は、入力部１００で入力されたカラー画像について、各
画素のＲＧＢ値がＲ＞Ｇ＞Ｂとなるものを肌色領域とす
る。連結成分ラベリング部２１２では、肌色領域二値化
部２１１で肌色領域と判定された画素のうち、隣接して
いる画素に同じラベルを与える。領域情報算出部２１３
では、連結成分ラベリング部２１２で同じラベルの与え
られた連結成分（連結領域）に対し、面積算出部２１３
ａ、横方向長さ算出部２１３ｂ、縦方向長さ算出部２１
３ｃにおいて、それぞれ、面積Si、横方向の長さｋi、
縦方向の長さｌiを算出する。モザイクサイズ決定部２
１４では、領域情報算出部２１３で算出したＳi、ｋi、
ｌiから位置決め部２２０で用いる粗探索モザイクサイ
ズＷaを計算する。更に、Ｓi、ｋi、ｌiから位置決め部
２２０で用いる粗探索始点Ｏ′を求める。なお、このモ
ザイクサイズ決定部２１４では、Ｓi、ｋi、ｌiが閾値
よりも小さい場合は、大きさ及び形状が不適切であると
判断する。
は、入力部１００で入力されたカラー画像について、各
画素のＲＧＢ値がＲ＞Ｇ＞Ｂとなるものを肌色領域とす
る。連結成分ラベリング部２１２では、肌色領域二値化
部２１１で肌色領域と判定された画素のうち、隣接して
いる画素に同じラベルを与える。領域情報算出部２１３
では、連結成分ラベリング部２１２で同じラベルの与え
られた連結成分（連結領域）に対し、面積算出部２１３
ａ、横方向長さ算出部２１３ｂ、縦方向長さ算出部２１
３ｃにおいて、それぞれ、面積Si、横方向の長さｋi、
縦方向の長さｌiを算出する。モザイクサイズ決定部２
１４では、領域情報算出部２１３で算出したＳi、ｋi、
ｌiから位置決め部２２０で用いる粗探索モザイクサイ
ズＷaを計算する。更に、Ｓi、ｋi、ｌiから位置決め部
２２０で用いる粗探索始点Ｏ′を求める。なお、このモ
ザイクサイズ決定部２１４では、Ｓi、ｋi、ｌiが閾値
よりも小さい場合は、大きさ及び形状が不適切であると
判断する。
【００１２】図３は具体的処理例を示したもので、図３
（ａ）の入力画像例（実際はカラー画像）に対して、肌
色領域、その横方向長さｋi、縦方向長さｌi、粗探索領
域、粗探索始点Ｏ′を示すと、図３（ｂ）のようにな
る。なお、図３（ｂ）では、連結領域の縦横の長さの
１.５倍程度の矩形領域を探索領域とした。
（ａ）の入力画像例（実際はカラー画像）に対して、肌
色領域、その横方向長さｋi、縦方向長さｌi、粗探索領
域、粗探索始点Ｏ′を示すと、図３（ｂ）のようにな
る。なお、図３（ｂ）では、連結領域の縦横の長さの
１.５倍程度の矩形領域を探索領域とした。
【００１３】〈位置決め部〉位置決め部２２０では、顔
色領域探索部２１０のモザイクサイズ決定部２１４で求
めた粗探索モザイクサイズＷaと粗探索始点Ｏ′を基
に、多重解像度を利用した粗密探索により、位置決め用
辞書２３０を参照しつつ、顔の中心位置とサイズを求め
る。
色領域探索部２１０のモザイクサイズ決定部２１４で求
めた粗探索モザイクサイズＷaと粗探索始点Ｏ′を基
に、多重解像度を利用した粗密探索により、位置決め用
辞書２３０を参照しつつ、顔の中心位置とサイズを求め
る。
【００１４】まず、粗探索部２２１が、モザイク決定部
２１４において算出された粗探索モザイクサイズＷaと
粗探索始点Ｏ′により、入力画像の一部を粗探索用にモ
ザイク化する。つまり、粗探索始点Ｏ′から粗探索領域
の範囲内で、入力画像をＷa×Ｗa画素のサイズのブロッ
クでＭ×Ｎに分割して、モザイク化する。ここで、Ｍ×
Ｎは粗探索対象画像辞書２３１の一つの画像辞書のサイ
ズである。このモザイク画像の各ブロックＦＣｍｎを、
ブロック内の代表値（例えば濃淡ならばブロック内平均
値、カラーならばブロック内で最大の頻度を有する色）
で表すとすると、次の数１で示される。
２１４において算出された粗探索モザイクサイズＷaと
粗探索始点Ｏ′により、入力画像の一部を粗探索用にモ
ザイク化する。つまり、粗探索始点Ｏ′から粗探索領域
の範囲内で、入力画像をＷa×Ｗa画素のサイズのブロッ
クでＭ×Ｎに分割して、モザイク化する。ここで、Ｍ×
Ｎは粗探索対象画像辞書２３１の一つの画像辞書のサイ
ズである。このモザイク画像の各ブロックＦＣｍｎを、
ブロック内の代表値（例えば濃淡ならばブロック内平均
値、カラーならばブロック内で最大の頻度を有する色）
で表すとすると、次の数１で示される。
【００１５】
【数１】 粗探索部２２１では、Ｍ×Ｎの粗探索対象画像辞書２３
１のデータをＵiとしたとき、該データＵiと粗探索用に
モザイク化されたデータＦＣとの距離Ｄiが最小値とな
るときのＵiの位置を粗探索結果とし、詳細探索部２２
２に出力する。一方、最小距離値がある閾値を越えた時
は、入力画像内に対象顔画像がないと判断し、「無い」
ことを詳細探索部２２２に出力する。図３（ｃ）に、同
図（ｂ）に対する粗探索モザイク画像を示す。図３
（ｄ）は粗探索画像辞書のデータイメージである。
１のデータをＵiとしたとき、該データＵiと粗探索用に
モザイク化されたデータＦＣとの距離Ｄiが最小値とな
るときのＵiの位置を粗探索結果とし、詳細探索部２２
２に出力する。一方、最小距離値がある閾値を越えた時
は、入力画像内に対象顔画像がないと判断し、「無い」
ことを詳細探索部２２２に出力する。図３（ｃ）に、同
図（ｂ）に対する粗探索モザイク画像を示す。図３
（ｄ）は粗探索画像辞書のデータイメージである。
【００１６】なお、必要に応じ、ブロックサイズＷaを
変化させたり（例えばＷa′とする）、複数の粗探索対
象画像辞書を用いてもよい。
変化させたり（例えばＷa′とする）、複数の粗探索対
象画像辞書を用いてもよい。
【００１７】粗探索部２２１で認識対象のおおよその位
置と大きさがわかったため、詳細探索部２２２では、モ
ザイクのブロックを小さくして、詳細にその位置を探索
する。即ち、入力画像の中から該当部分を切り出し、Ｗ
b×Ｗb画素のブロックサイズでＰ′×Ｑ′に分割し、ブ
ロックごとに代表値を算出しモザイク画像を得る。その
後、粗探索の場合と同様に、入力画像の該当部分画像の
モザイクを走査して、詳細探索対象画像辞書２３２と一
致する場所を探索する。すなわち、部分画像のＰ′×
Ｑ′のモザイクデータＵＤのうち、任意のＭ′×Ｎ′の
詳細探索対象画像辞書２３２のデータをＵjとしたと
き、該データＵjと探索対象のモザイクＦＤとの距離Ｄj
を最小となる時のＵjの位置を詳細探索結果とする。
置と大きさがわかったため、詳細探索部２２２では、モ
ザイクのブロックを小さくして、詳細にその位置を探索
する。即ち、入力画像の中から該当部分を切り出し、Ｗ
b×Ｗb画素のブロックサイズでＰ′×Ｑ′に分割し、ブ
ロックごとに代表値を算出しモザイク画像を得る。その
後、粗探索の場合と同様に、入力画像の該当部分画像の
モザイクを走査して、詳細探索対象画像辞書２３２と一
致する場所を探索する。すなわち、部分画像のＰ′×
Ｑ′のモザイクデータＵＤのうち、任意のＭ′×Ｎ′の
詳細探索対象画像辞書２３２のデータをＵjとしたと
き、該データＵjと探索対象のモザイクＦＤとの距離Ｄj
を最小となる時のＵjの位置を詳細探索結果とする。
【００１８】ここで、必要に応じ、ブロックサイズＷb
を変化させたり(例えばＷb′とする)、複数の詳細探索
対象画像を用いたりすることも、粗探索の場合と同様で
ある。
を変化させたり(例えばＷb′とする)、複数の詳細探索
対象画像を用いたりすることも、粗探索の場合と同様で
ある。
【００１９】こうして、詳細探索部２２２は、上記距離
Ｄjが最小となるときのＵjの位置データ、ならびにブロ
ックサイズＷbから探索対象画像の正確な大きさ、即
ち、［Ｍ′×Ｗb］×［Ｎ′×Ｗb］を算出し、位置デー
タとともに切り出し部２４０に送出する。
Ｄjが最小となるときのＵjの位置データ、ならびにブロ
ックサイズＷbから探索対象画像の正確な大きさ、即
ち、［Ｍ′×Ｗb］×［Ｎ′×Ｗb］を算出し、位置デー
タとともに切り出し部２４０に送出する。
【００２０】ところで、モザイク顔間の一致度は一般に
以下のように定義される。入力顔のモザイクデータをＸ
＝｛Ｘi ｝（ｉ＝１，２…Ｎ）、データベース（画像辞
書）内のモザイクデータをＹ＝｛Ｙi ｝(ｉ＝１，２…
Ｎ）とする。ここで、Ｎは一つの顔を表現するモザイク
の数であり、各顔をこれらのモザイクを要素とするベク
トルで表わす。二つのベクトルの一致度Ｓは、ベクトル
演算における公式から次の数２で与えられる。
以下のように定義される。入力顔のモザイクデータをＸ
＝｛Ｘi ｝（ｉ＝１，２…Ｎ）、データベース（画像辞
書）内のモザイクデータをＹ＝｛Ｙi ｝(ｉ＝１，２…
Ｎ）とする。ここで、Ｎは一つの顔を表現するモザイク
の数であり、各顔をこれらのモザイクを要素とするベク
トルで表わす。二つのベクトルの一致度Ｓは、ベクトル
演算における公式から次の数２で与えられる。
【００２１】
【数２】 これは二つのベクトル間の余弦を与えるもので相関値と
同一であり、二つのモザイクが似ているほど二つのベク
トル間の角度は小さくなり、Ｓは１に近い値となる。そ
こで、これを探索辞書（位置決め用辞書）２３０と比較
して指定領域中を探索し、Ｓが最も１に近いものを抽出
すればよい。
同一であり、二つのモザイクが似ているほど二つのベク
トル間の角度は小さくなり、Ｓは１に近い値となる。そ
こで、これを探索辞書（位置決め用辞書）２３０と比較
して指定領域中を探索し、Ｓが最も１に近いものを抽出
すればよい。
【００２２】〈切り出し部〉切り出し部２４０は、こう
して位置決め部２２０で得られた顔の中心位置とサイズ
から、入力画像について必要となる顔領域を目的に応じ
て切出す。そして、この切出した部分を出力部３００に
出力し、目的に応じて表示せしめる。
して位置決め部２２０で得られた顔の中心位置とサイズ
から、入力画像について必要となる顔領域を目的に応じ
て切出す。そして、この切出した部分を出力部３００に
出力し、目的に応じて表示せしめる。
【００２３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ある入力画像について、人物肌色領域の有無を判定し、
人物肌色領域に対して自動的にモザイクサイズを決定
し、その候補領域をモザイク化し、人物顔辞書との距離
を計算して人物顔の有無を判定し、人物顔の切り出しを
行うことにより、背景等の影響による誤抽出を減らし、
効率的に入力画像中から人間の顔を自動的に見つけるこ
とが可能になる。
ある入力画像について、人物肌色領域の有無を判定し、
人物肌色領域に対して自動的にモザイクサイズを決定
し、その候補領域をモザイク化し、人物顔辞書との距離
を計算して人物顔の有無を判定し、人物顔の切り出しを
行うことにより、背景等の影響による誤抽出を減らし、
効率的に入力画像中から人間の顔を自動的に見つけるこ
とが可能になる。
【図１】本発明装置の一実施例の全体的構成図である。
【図２】図１中の顔色領域探索部の一実施例の構成図で
ある。
ある。
【図３】本発明による具体的処理例を示す図である。
１００ 入力部 ２００ 処理部 ２１０ 顔色領域探索部 ２１１ 顔色領域二値化部 ２１２ 連結成分ラベリング部 ２１３ 領域情報算出部 ２１４ モザイクサイズ決定部 ２２０ 位置決め部 ２２１ 粗探索部 ２２２ 詳細探索部 ２３０ 位置決め用辞書 ２３１ 粗探索対象画像辞書 ２３２ 詳細探索対象画像辞書 ２４０ 切り出し部 ３００ 出力部
フロントページの続き (72)発明者 水谷 伸 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】 画像を入力する入力部と、前記入力され
た画像に対し、人物の顔色領域を探索する顔色領域探索
部と、前記探索された顔色領域について、予め用意した
位置決め用辞書を用いて顔画像位置の所定の位置決めを
行う位置決め部と、前記位置決めがされた顔画像位置か
ら顔画像を切り出す切り出し部と、前記切り出された顔
画像を出力する出力部とを備えることを特徴とする人物
検出装置。 - 【請求項２】 前記顔色領域探索部は、人物の肌色部分
を検出する手段と、前記検出された肌色部分の互いに連
結する成分を検出して連結領域とする手段と、前記連結
領域の大きさを算出する手段と、前記算出された連結領
域の大きさから前記位置決め部で位置決め用辞書を用い
て探索するための領域を決める手段とを備えたことを特
徴とする請求項１に記載の人物検出装置。 - 【請求項３】 前記人物の肌色部分を検出する手段は、
カラー画像の各画素の３原色である赤、緑、青の各値
が、赤、緑、青の順番であるものを肌色部分とすること
を特徴とする請求項２に記載の人物検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22470195A JPH0950528A (ja) | 1995-08-09 | 1995-08-09 | 人物検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22470195A JPH0950528A (ja) | 1995-08-09 | 1995-08-09 | 人物検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0950528A true JPH0950528A (ja) | 1997-02-18 |
Family
ID=16817895
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22470195A Pending JPH0950528A (ja) | 1995-08-09 | 1995-08-09 | 人物検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0950528A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11136498A (ja) * | 1997-08-29 | 1999-05-21 | Eastman Kodak Co | 赤目検出用コンピュータプログラム物 |
| US7460705B2 (en) | 2003-12-05 | 2008-12-02 | Seiko Epson Corporation | Head-top detecting method, head-top detecting system and a head-top detecting program for a human face |
| JP2009043039A (ja) * | 2007-08-09 | 2009-02-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2010087606A (ja) * | 2008-09-29 | 2010-04-15 | Kyocera Corp | 携帯電子機器及び携帯電子機器の画像表示方法 |
| US8594430B2 (en) | 2006-04-08 | 2013-11-26 | The University Of Manchester | Method of locating features of an object |
| JP2014078110A (ja) * | 2012-10-10 | 2014-05-01 | Konica Minolta Inc | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
-
1995
- 1995-08-09 JP JP22470195A patent/JPH0950528A/ja active Pending
Cited By (6)
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| JPH11136498A (ja) * | 1997-08-29 | 1999-05-21 | Eastman Kodak Co | 赤目検出用コンピュータプログラム物 |
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| JP2009043039A (ja) * | 2007-08-09 | 2009-02-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
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