TWI386869B - 影像記錄方法、影像記錄裝置及記錄媒體 - Google Patents

影像記錄方法、影像記錄裝置及記錄媒體 Download PDF

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TWI386869B
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Kouichi Nakagomi
Yutaka Onodera
Shinichi Matsui
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Casio Computer Co Ltd
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Description

影像記錄方法、影像記錄裝置及記錄媒體
本發明係有關於影像記錄方法、影像記錄裝置及程式。詳言之，係有關於依序取得連續的影像，並記錄該影像中的一個之影像記錄方法、影像記錄裝置及程式。
自以往，在有關數位相機等之攝像裝置方面，已知是以影像中之攝影對象的動作為時機，而自動地記錄影像的手法。
例如，已知使用方塊比對法自動地記錄影像的手法(參照特開平9-70012號公報)。即，在既定的影像記憶包含有攝影對象的方塊，在和此既定之影像連續的影像中，探索與包含攝影對象之方塊類似的方塊。如此藉由檢測方塊的移動，而追蹤攝影對象，並自動地記錄影像。
可是，在拍攝動物或人等之生物的情況，攝影對象會移動手足，或改變身體的姿勢。因而，以上述那樣的簡單追蹤手法，無法檢測類似的方塊，而有無法追蹤攝影對象的情況。結果，具有所謂自動記錄處理之穩定性變低的問題。
本發明之目的在於提供一種影像記錄方法、影像記錄裝置及程式，其可使捕捉攝影對象之移動或變形的瞬間而自動地記錄之自動記錄處理穩定地動作。
為了達成該目的，若依據本發明之第1形態，提供一種影像記錄方法，係依序取得連續的影像，並記錄該影像中的一個，該方法之特徵為包含：起始設定步驟，其具備：設定步驟，係在該畫像中設定特定區域及包圍該特定區域的追蹤範圍；記憶步驟，係記憶該影像中之該特定區域的特徵量；及產生步驟，係在該影像中之該特定區域產生既定數之探索點；過濾步驟，其具備：更新步驟，係使用亂數而更新該複數個探索點的座標；加權步驟，係比較該特定區域的特徵量和在該影像之該更新後之探索點的特徵量，並以類似度愈高加權愈大的方式進行加權；選別步驟，係因應於加權而選別該探索點；算出步驟，係算出該選別之探索點之座標的分散；及算出步驟，係算出該選別之探索點之座標的加權平均；以及影像記錄判定步驟，係根據該選別之探索點之座標的分散、該選別之探索點之座標的加權平均以及該追蹤範圍，而判定是否記錄該影像，在判定要記錄的情況，記錄該影像。
若依據本發明之第2形態，提供用以使電腦執行該第1形態之影像記錄方法的程式。
若依據本發明之第3形態，提供一種影像記錄裝置，係依序取得連續的影像，並記錄該影像中的一個，該裝置之特徵為具備有：起始設定手段，係在該畫像中設定特定區域及包圍該特定區域的追蹤範圍，並記憶該影像中之該特定區域的特徵量，再於該影像中之該特定區域產生既定數的探索點；過濾手段，係使用亂數，更新該複數個探索點的座標，並比較該特定區域的特徵量和在該影像之該更新後之探索點的特徵量，以類似度愈高加權愈大的方式進行加權，因應於加權而選別該探索點，算出該選別之探索點之座標的分散，並算出該選別之探索點之座標的加權平均；以及影像記錄判定手段，係根據該選別之探索點之座標的分散、該選別之探索點之座標的加權平均以及該追蹤範圍，而判定是否記錄該影像，在判定要記錄的情況，記錄該影像。
以下，根據圖式來說明本發明之一實施形態。
[外觀圖及電路構成]
第1(A)圖係表示本實施形態之作為影像記錄裝置的攝像裝置1之外觀的正視圖，第1(B)圖係後視圖。
於此攝像裝置1，將攝像透鏡2設置於前面，將快門按鈕3設置於上面部。此快門按鈕3是具備有可半按操作和全按操作之所謂的半快門功能者。
又，功能鍵4、游標鍵5以及顯示部6設置於背面。游標鍵5發揮作為可在圖中a方向旋轉之旋轉開關的功用。
第2圖係表示攝像裝置1之示意構成的方塊圖。此攝像裝置1具備有控制部17，其經由匯流排線18而和各部連接。控制部17是控制攝像裝置1之各部的單晶片微電腦。
在同一圖中，攝像透鏡2在細節上是組裝光學系元件的透鏡單元。又，驅動控制部7是根據控制信號而使攝像透鏡2之位置移動的電路部，而該控制信號是根據藉攝影者之變焦操作或攝影者對快門按鈕3之半按操作的檢測之來自控制部17的AF(自動對焦)處理。
攝像部8由CMOS等圖像感測器所構成，並配置於上述之攝像透鏡2的光軸上。
單元電路9是將與自攝像部8輸出之被拍攝體的光學像相應的類比攝像信號轉換成數位信號的電路。此單元電路9由保持所輸入之攝像信號的CDS、伴隨AE(自動曝光調整)處理而將攝像信號放大的增益調整放大器(AGC)、以及將所放大之攝像信號轉換成數位攝像信號的A/D轉換器(ADC)等所構成。
攝像部8的輸出信號經由單元電路9，各自作為數位信號被送至影像處理部10，被施加各種影像處理，同時在預覽引擎12被進行縮小加工，並供給顯示部6。
顯示部6由具備有16:9之寬高比的LCD所構成，內建驅動器，當輸入此數位信號和驅動驅動器的驅動控制信號時，將根據此數位信號的影像作為直通影像，並顯示於下階層。
又，顯示部6將從控制部17所輸出之訊息或圖示等顯示於上階層。
又，在影像記錄模式，在影像處理部10所處理的信號，在編碼/解碼處理部11進行壓縮編碼，而以JPEG形式等之既定的檔案形式變成檔案並記錄於影像記錄部14。另一方面，在影像播放模式，在編碼/解碼處理部11將從影像記錄部14所讀出之影像檔案進行解碼並顯示於顯示部6。
預覽引擎12除了產生該直通影像以外，還會進行使影像顯示於顯示部6時所需的控制，該影像係指於影像記錄模式下要被記錄於影像記錄部14之前的影像。
此外，於匯流排線18，連接程式記憶體15或暫時記憶所連續拍攝之影像的RAM16。於程式記憶體15，記憶用以執行後述之流程圖所示的處理的程式。
控制部17從程式記憶體15讀出程式，控制數位相機之各部，並進行根據攝像信號所包含之亮度資訊的AE控制處理、根據對比檢測方式的AF控制處理以及後述的自動記錄處理等。
學習處理部13是在執行自動記錄處理時進行後述之學習處理的電路部。
[自動記錄處理]
其次，一面參照第3圖的流程圖，一面說明在攝像裝置1中的自動記錄處理。
首先，使用者操作功能鍵4及游標鍵5而設為影像記錄模式，再選擇自動記錄功能。於是，控制部17檢測到此操作，從程式記憶體15讀出涉及自動記錄處理的程式，並執行自動記錄處理。
在步驟S1，將直通影像顯示於顯示部6的下階層，而且將伴隨自動記錄處理之意指影像記錄模式的圖示、及追蹤攝影對象之範圍(以後稱為追蹤範圍)顯示於顯示部6的上階層。
具體而言，如第4圖所示，於顯示部6之顯示區域61的中心，顯示有決定攝影對象的焦點區域63，並將追蹤對象區域C設置於焦點區域63的中心。又，於顯示部6的顯示區域61，包圍追蹤對象區域C以顯示追蹤範圍62。
在步驟S2，使用者變更攝像裝置1的方向，以使攝影對象位於焦點區域63內，再操作功能鍵4及游標鍵5，變更追蹤範圍62的橫寬、縱寬，而設定追蹤範圍62之範圍。
具體而言，在此，如第5圖所示，使用者以鳥為攝影對象，調整攝像裝置1的方向，並使其顯示於顯示區域61。然後，讓屬於攝影對象之鳥的特徵部分的鳥嘴部分位於追蹤對象區域C內。
接著，一面觀測鳥的舉動，一面使游標鍵5向右方或左向旋轉，調整追蹤範圍62之範圍，再操作功能鍵4，設定追蹤範圍62之範圍。
在步驟S3，使用者進行快門按鈕3的半按操作。於是，控制部17檢測到此操作，對焦點區域進行AF(自動對焦)處理、AE(自動曝光調整)處理以及AWB(自動白平衡)處理。
在步驟S4，從直通顯示之影像中取得5張影像，並進行追蹤攝影對象的學習處理。關於此學習處理，後面將詳述。
在步驟S5，根據學習處理的結果，而判定是否是可追蹤攝影對象。在此判定為否的情況，將屬無法追蹤攝影對象的意旨顯示於顯示部6的顯示區域61(步驟S6)，並回到步驟S3。另一方面，在此判定為是的情況，將是可追蹤攝影對象之意旨顯示於顯示部6的顯示區域61(步驟S7)，並回到步驟S8。
在步驟S8，判定是否已進行快門按鈕3的全按操作。在此判定為否的情況，移至步驟S9，而在此判定為是的情況，鎖定顯示區域61內之追蹤範圍62的位置(步驟S10)，並移至步驟S11。
在步驟S9，使用者操作相機的方向，而進行調框(framing)。於是，控制部17伴隨此調框而進行追蹤處理。即，在顯示部6的顯示區域61內，由於攝影對象依調框動作而移動，故追蹤對象區域C及追蹤範圍62會跟隨著追蹤攝影對象移動，並回到步驟S8。關於此追蹤處理，將在後面詳述。
具體而言，如第6圖所示，當使用者進行調框讓屬攝影對象之鳥整體進入顯示區域61，而追蹤對象區域C及追蹤範圍62追蹤鳥的鳥嘴，並在顯示區域61內移動。
在步驟S11，檢測攝影對象的移動或變化，並進行記錄影像的影像記錄處理，之後結束。關於此影像記錄處理，將在後面詳述。
具體而言，如第7(A)圖及第7(B)圖所示，當屬攝影對象之鳥飛起或頭沒入水中時，檢測此鳥的動作，並記錄該瞬間的影像。
[學習處理]
以下，一面參照第8圖的流程圖，一面說明步驟S4的學習處理。
如上述所示，將所取得之5張直通影像作為評估對象影像，並對這些評估對象影像依序進行學習處理。
在步驟S21，對評估對象影像生既定數的探索點P。
具體而言，將探索點P的個數設為256個。於是，探索點P的座標表示成P[num](PX [num],PY [num])(0≦num≦255)。
在本實施形態，雖然將探索點P的個數設為256個，但是未限定如此，可根據攝像裝置1所搭載之CPU的處理性能而適當地決定。
在步驟S22，將以各探索點P[num]為中心的既定範圍設為探索對象區域T[num]。具體而言，此探索對象區域T[num]表示成以下的第(1)式。
T[num]={Q(PX [num]+p,PY [num]+k)│-SIZE≦p≦SIZE,-SIZE≦k≦SIZE}　Λ(1)
具體而言，設SIZE=2，如第9圖所示，將探索對象區域T設為以各探索點為中心之縱向5個像素、橫向5個像素的範圍。
此外，在本實施形態，雖然為了易於理解而設為SIZE=2，但是未限定如此。即，為了一面保持學習精度，一面進行即時計測，設為4<SIZE<10較佳。
在步驟S33，將全部之探索點P[num]的起始座標設定於焦點區域63的中心。
即，若將焦點區域63之中心的座標設為(Fx ,Fy )，探索點P[num]的起始座標表示成以下的第(2)式。
P[num](PX [num],PY [num])=(FX ,FY ) Λ(2)
在步驟S24，如第10圖所示，將探索對象區域T[num]的起始位置設為追蹤對象區域C。在第1張之評估對象影像之YUV的各色空間，算出構成追蹤對象區域C之像素Q的像素值，並記憶成基準像素值B1、B2、B3。
若設評估對象影像之Y色空間為Sr1、U色空間為Sr2、V色空間為Sr3，則基準像素值B1、B2、B3表示成以下的第(3)~(5)式。
B1(p,k)=Sr1(FX +p,FY +k)　Λ(3)
B2(p,k)=Sr2(FX +p,FY +k)　Λ(4)
B3(p,k)=Sr3(FX +p,FY +k)　Λ(5)
-SIZE≦p≦SIZE,-SIZE≦k≦SIZE
在本實施形態，雖使用YUV色空間做為評估對象影像的色空間，但是未限定如此，亦可使用RGB色空間、HSV色空間、HLS色空間、OHHTA色空間等，亦可因應於相機之直通影像輸出的色空間而適當地選擇。
在步驟S25，使用根據正常分布的亂數，更新全部之探索點P[num]的座標。於是，如第11圖所示，探索點P分布於顯示區域61內。在第11圖，為了易於理解，而僅表示256個探索點P中的20個。
即，將根據平均μ、分散σ2之正常分布的亂數設為N(μ,σ2)，則將探索點P[num]的座標更新成以下的第(6)式。
P[num](PX [num],PY [num])=(PX [num]+N(μ,σ2),PY [num]+N(μ,σ2))　Λ(6)
在步驟S26，算出各探索點的加權。
具體而言，在評估對象影像之YUV的各色空間，算出構成探索對象區域T[num]之像素Q的像素值。然後，算出這些像素值和所記憶之基準像素值B1~B3的差分，再計數該差分是既定範圍內者的像素數，並將該個數作為該探索點的加權。
因而，加權大，意指評估對象影像的探索對象區域T[num]和第1張之評估對象影像的追蹤對象區域C類似。
具體而言，設上下的臨限值為TH1、TH2，計數滿足以下之第(7)~(9)式之像素Q的個數，並作為加權Pw[num]。
在本實施形態，設SIZE為2，因為構成各探索對象區域T[num]的像素Q為25個，所以加權Pw[num]的最小值是零，而最大值為25。
TH1≦B1(i,j)-Sr1(PX [num]+i,PY [num]+j)≦TH2Λ(7)
TH1≦B2(i,j)-Sr2(PX [num]+i,PY [num]+j)≦TH2Λ(8)
TH1≦B3(i,j)-Sr3(PX [num]+i,PY [num]+j)≦TH2Λ(9)
-SIZE≦i≦SIZE,-SIZE≦j≦SIZE
在步驟S27，進行探索點P的再取樣。
即，將探索點P之加權Pw的總和設為既定值N。接著，產生N個識別碼，再將這N個識別碼的每一個因應於加權Pw而對探索點P賦予對應。即，探索點P的加權Pw愈大，對應於此探索點P之識別碼的個數愈多。
接著，將隨機地選擇N個識別碼中的一個的處理僅重複進行和探索點P的個數相等的次數，並將和此選擇之識別碼對應的探索點P記憶為新的256個探索點P[num]。在此，雖然有特定之探索點P被選擇複數次的情況，但是在此情況，係記憶複數次特定之探索點P。
具體而言，如第12圖所示，將屬加權Pw之總和的N設為1024，並產生0~1023的整數，作為識別碼。然後，將這些1024個整數的每一個，因應於加權Pw而對探索點P賦予對應。
例如，因為探索點P[23]的加權Pw是22，所以對應於0~21的整數。因為探索點P[248]的加權Pw是22，所以對應於22~43的整數。
接著，在從0至1023之範圍內產生亂數256次，再從1024個整數中抽出與所產生之亂數相等的數值，並將對應於此抽出之數值的探索點P記憶為新的探索點P[num]。
即，根據以上之步驟S27的處理，從P[num]中選擇特定者，附加編號0~255，並記憶為新的P[num]。
具體而言，顯示區域61內之探索點P的分布從第11圖所示之狀態變成第13圖所示的狀態。例如，因為P[5]、P[6]未被亂數選到，所以被消除。另一方面，P[0]被記憶為新的P[92]、P[119]，P[1]被記憶為新的P[208]，P[2]被記憶為新的P[103]。又，P[3]被記憶為新的P[139]，P[4]被記憶為新的P[54]。
在步驟S28，算出新的探索點P[num]之座標的分散V，在步驟S29，判定此分散V是否是既定之臨限值以下。
在此判定為否的情況，因為無法追蹤攝影對象，所以移至步驟S30，並輸出學習錯誤。另一方面，在此判定為是的情況，移至步驟S31。
在步驟S31，判定是否分散V與上次分散的變化量大。
在此判定為否的情況，移至步驟S32，因為無法追蹤攝影對象，所以輸出學習錯誤。另一方面，在此判定為是的情況，移至步驟S33。
在步驟S33，算出全部探索點P[num]之座標的加權平均，作為攝影對象之現在的座標。在步驟S34，判定此座標是否位於評估對象影像的追蹤範圍內。在此判定為否的情況，因為無法追蹤攝影對象，所以移至步驟S35，並輸出學習錯誤。另一方面，在此判定為是的情況，移至步驟S36。
在步驟S36，判定現在之評估對象影像是否是第5張。在此判定為是的情況，結束，而在此判定為否的情況，將評估對象影像更新為下一影像(步驟S37)，並回到步驟S25，進行迴圈處理。
第14圖係表示對顯示著鳥之時間序列的影像執行上述的學習處理所得之探索點P之分布的變化圖。第15圖係表示對顯示著建築物之牆壁的時間序列的影像執行上述的實施形態的學習處理所得之探索點P之分布的變化圖。
在顯示著鳥之影像中，如第14(A)~(E)圖所示，因為鳥嘴具有特徵，所以探索點P不會太分散，而不會發生學習錯誤。另一方面，在顯示著建築物之牆壁的影像中，如第15(A)~(E)圖所示，因為壁面的紋理均勻，所以探索點P分散，而發生學習錯誤。
[影像記錄處理]
以下，一面參照第16圖的流程圖，一面說明影像記錄處理。
步驟S40~步驟S43是和學習處理之步驟S25~步驟S28相同的處理。
在步驟S44，判定分散V是否是臨限值以上。在此判定為是的情況，因為認為攝影對象快速移動導致無法追蹤，或跟丟攝影對象，所以移至步驟S45，並記錄影像。另一方面，在此判定為否的情況，移至步驟S46。
在步驟S46，判定是否分散V與上次分散的變化量大。在分散V之變動大的情況，認為例如是鳥或昆蟲振翅等攝影對象之形狀有大的變化。
例如在滿足以下之第(10)、(11)式之雙方的情況。
((V(n)-V(n-1))*Rv>V(n)　Λ(10)
V(n)>V(n-1)　Λ(11)
V(n)：現在之評估對象影像的分散
V(n-1)：上次之評估對象影像的分散
Kv：容許變動係數
在步驟S46的判定為是的情況，移至步驟S45，並記錄影像，另一方面，在此判定為否的情況，移至步驟S47。
步驟S47是和學習處理之步驟S33一樣的處理。
在步驟S48，判定攝影對象之現在的座標Pn是否位於追蹤範圍62之外。在此判定為是的情況，因為認為攝影對象已移動，所以移至步驟S45，並記錄影像。另一方面，在此判定為否的情況，移至步驟S49。
步驟S49是和學習處理之步驟S37一樣的處理。在此步驟S49之後，回到步驟S40。
[追蹤處理]
在追蹤處理，使追蹤範圍在顯示區域61內移動，以使攝影對象之現在的座標Pn成為中心。
此外，在此追蹤處理，繼續進行從學習處理之步驟S25至步驟S37的迴路處理。其中，因為一度判定攝影對象是可追蹤，所以不進行步驟S29、步驟S31以及步驟S34的錯誤判定。
如以上所示，分散V的臨限值用於學習處理之步驟S29及影像記錄處理之步驟S44的判定。
又，分散V的變化量用於學習處理之步驟S31及影像記錄處理之步驟S46的判定。
又，追蹤範圍的位置或大小用於學習處理之步驟S34及影像記錄處理之步驟S48的判定。
因而，操作功能鍵4及游標鍵5，藉由適當地設定分散V的臨限值、分散V的變化量以及追蹤範圍的位置或大小，而可將自動記錄的靈敏度設定成任意的位準。
其中，若設定成即使攝影對象之移動量或攝影對象之形狀的變化量小亦進行自動記錄時，雖然在學習處理易輸出學習錯誤，但是可提高自動記錄的靈敏度。
另一方面，若設定成若攝影對象之移動量或攝影對象之形狀的變化量小就不進行自動記錄時，雖然自動記錄的靈敏度變低，但是可使得在學習處理難輸出學習錯誤。
若依據本實施形態，具有以下所示之效果。
(1)因為在學習處理判定是否可追蹤攝影對象，即是否可自動記錄，並顯示於顯示部6，所以藉由使用者再設定參數，而可確實地進行自動記錄。因而，可使自動記錄處理穩定地動作。
(2)因為藉由進行快門按鈕3的半按操作，而追蹤攝影對象並在追蹤對象區域C及追蹤範圍62移動，所以使用者可藉調框而以所要之構圖進行自動記錄。
(3)藉由進行快門按鈕3的全按操作，而鎖定顯示區域61內之追蹤範圍62的位置，而攝影對象移動或變形時，進行自動記錄。因而，對使用者強迫緊張，並可確實地捕捉攝影對象移動的瞬間或變形的瞬間，並自動地記錄。
例如，可自動地記錄動物或昆蟲飛起的瞬間、人踢出足球的瞬間，或者高爾夫球桿和高爾夫球碰撞的瞬間等。
(4)因為作成利用功能鍵4及游標鍵5可設定追蹤範圍的位置或大小、分散V的臨限值以及分散V的變化量，所以使用者可將自動記錄的靈敏度設定成任意的位準。
此外，本發明未限定為上述的實施形態，在可為了達成本發明之目的的範圍之變形、改良等包含於本發明。
例如，在本實施形態，雖然於焦點區域63的中心產生1個追蹤對象區域C，並對此一個追蹤對象區域C進行學習處理，但是未限定如此。即，如第17圖所示，亦可於焦點區域63的中心產生9個追蹤對象區域C，並對這9個追蹤對象區域C進行學習處理，並對這9個追蹤對象區域C中分散V未滿臨限值且變成最小者進行影像記錄處理。
又，在本實施形態，雖然採用因應於加權而機率地選擇探索點P之再取樣的方法，但是未限定如此，亦可採用使用既定之臨限值TH3，並除去加權Pw是TH3以下之探索點P的方法。或者，亦可倂用這些機率性再取樣和臨限值再取樣。
1．．．攝像裝置
2．．．攝像透鏡
3．．．快門按鈕
4．．．功能鍵
5．．．游標鍵
6．．．顯示部
7．．．驅動控制部
8．．．攝像部
9．．．單元電路
10．．．影像處理部
11．．．編碼/解碼處理部
12．．．預覽引擎
13．．．學習處理部
14．．．影像記錄部
15．．．程式記憶體
16．．．RAM
17．．．控制部
18．．．匯流排線
61．．．顯示區域
62．．．追蹤範圍
63．．．焦點區域
C．．．追蹤對象區域
第1圖係表示本發明之一實施形態的影像記錄系統的外觀圖。
第2圖係表示該實施形態之影像記錄系統的示意構成的方塊圖。
第3圖係表示該實施形態之影像記錄系統的自動記錄處理的流程圖。
第4圖係表示該實施形態之影像記錄系統的顯示區域的圖。
第5圖係表示於該實施形態的顯示區域顯示攝影對象之一部分之狀態的圖。
第6圖係表示於該實施形態的顯示區域顯示攝影對象之全部之狀態的圖。
第7圖係表示該實施形態之顯示區域所顯示的攝影對象動作之狀態的圖。
第8圖係該實施形態之影像記錄系統的學習處理的流程圖。
第9圖係用以說明該實施形態之學習處理的探索區域的圖。
第10圖係用以說明算出該實施形態之學習處理的基準像素值之步驟的圖。
第11圖係表示該實施形態之學習處理的探索點之分布圖。
第12圖係用以說明該實施形態之學習處理的再取樣及取樣之步驟的圖。
第13圖係表示對該實施形態之學習處理的探索點執行再取樣及取樣之結果的圖。
第14圖係表示對顯示鳥之時序列的影像執行該實施形態的學習處理所得之探索點之分布的變化的圖。
第15圖係表示對顯示建築物之牆壁的時序列的影像執行該實施形態的學習處理所得之探索點之分布的變化的圖。
第16圖係表示該實施形態之影像記錄系統的影像記錄處理的流程圖。
第17圖係用以說明該實施形態之影像記錄系統的變形例的圖。

Claims (13)

  1. 一種影像記錄方法，係依序取得連續的影像，並記錄該等影像中的一個，該方法之特徵為包含起始設定步驟、過濾步驟及影像記錄判定步驟，該起始設定步驟具備：設定步驟，係在該畫像中設定特定區域及包圍該特定區域的追蹤範圍；記憶步驟，係記憶該影像中之該特定區域的特徵量；以及產生步驟，係在該影像中之該特定區域產生既定數之探索點；該過濾步驟具備：更新步驟，係使用亂數而更新該複數個探索點的座標；加權步驟，係比較該特定區域的特徵量和在該影像之該更新後之探索點的特徵量，並以類似度愈高加權愈大的方式進行加權；選別步驟，係因應於加權而選別該探索點；第一算出步驟，係算出該選別之探索點之座標的分散；以及第二算出步驟，係算出該選別之探索點之座標的加 權平均；該影像記錄判定步驟係根據該選別之探索點之座標的分散、該選別之探索點之座標的加權平均以及該追蹤範圍，而判定是否記錄該影像，在判定要記錄的情況，記錄該影像。
  2. 如申請專利範圍第1項之影像記錄方法，其中該因應於加權而選別該探索點的步驟是算出該探索點之加權的總和，並僅產生和此總和相等個數的識別碼，預先因應於加權而將該各個識別碼與該探索點賦予對應，再僅以該既定數的次數從該識別碼中隨機地選擇該識別碼，並記憶對應於所選別之識別碼的探索點的步驟。
  3. 如申請專利範圍第1項之影像記錄方法，其中該因應於加權而選別該探索點的步驟是除去該加權是既定之臨限值以下的探索點的步驟。
  4. 如申請專利範圍第1項之影像記錄方法，其中具備有：學習步驟，係對最初的影像執行起始設定步驟及該過濾步驟，然後，從第2個影像至第k(k是自然數)個影像重複該過濾步驟；及影像記錄步驟，係對第(k+1)個以後的影像，重複該過濾步驟及該影像記錄判定步驟。
  5. 如申請專利範圍第4項之影像記錄方法，其中在執行該學習步驟後，直到執行該影像記錄步驟的期間，重複該過濾步驟，並使之追蹤該特定區域及該追蹤範圍而移動。
  6. 如申請專利範圍第4項之影像記錄方法，其中於該學習步驟之該第二算出步驟中，在該選別之探索點之座標的加權平均位於該追蹤範圍之外的情況，輸出錯誤。
  7. 如申請專利範圍第4項之影像記錄方法，其中於該學習步驟之該第一算出步驟中，在該分散是既定之臨限值以上的情況，輸出錯誤。
  8. 如申請專利範圍第4項之影像記錄方法，其中於該學習步驟之該第一算出步驟中，在該分散和上次的分散之變化量大的情況，輸出錯誤。
  9. 如申請專利範圍第4項之影像記錄方法，其中於該影像記錄步驟之該第二算出步驟中，在該選別之探索點之座標的加權平均位於該追蹤範圍之外的情況，記錄該影像。
  10. 如申請專利範圍第4項之影像記錄方法，其中於該影像記錄步驟之該第一算出步驟中，在該分散是既定之臨限值以上的情況，記錄該影像。
  11. 如申請專利範圍第4項之影像記錄方法，其中於該影像記錄步驟之該第一算出步驟中，在該分散和上次的分散之變化量大的情況，記錄該影像。
  12. 一種記錄媒體，係記錄有用以使電腦執行如申請專利範圍第1至11項中任一項之影像記錄方法的程式。
  13. 一種影像記錄裝置，係依序取得連續的影像，並記錄該影像中的一個，該裝置之特徵為具備有：起始設定手段，係在該畫像中設定特定區域及包圍 該特定區域的追蹤範圍，並記憶該影像中之該特定區域的特徵量，再於該影像中之該特定區域產生既定數的探索點；過濾手段，係使用亂數，更新該複數個探索點的座標，並比較該特定區域的特徵量和在該影像之該更新後之探索點的特徵量，以類似度愈高加權愈大的方式進行加權，因應於加權而選別該探索點，算出該選別之探索點之座標的分散，並算出該選別之探索點之座標的加權平均；以及影像記錄判定手段，係根據該選別之探索點之座標的分散、該選別之探索點之座標的加權平均以及該追蹤範圍，而判定是否記錄該影像，在判定要記錄的情況，記錄該影像。
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