(57)【要約】【課題】主要被写体判定の確度が更に向上された測距装置を実現する被写体人物の顔の向きの判定方法を提供すること。【解決手段】被写体人物の顔の向き判定方法を次のステップで構成する。すなわち、被写体像信号を検出する検出ステップ（Ｓ１）と、上記被写体像信号のうち、被写体人物の頭部領域を判定し検出する頭部検出ステップ（Ｓ２）と、上記被写体人物の頭部領域におけるコントラストパターンを検出し、且つ、該コントラストパターンにおける対称性を検出する顔領域対称性検出ステップ（Ｓ３）と、上記顔領域対称性検出ステップにおける検出結果に基づいて、上記被写体人物の向いている方向を判定する判定ステップ（Ｓ３）と、で構成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体像信号を検出する検出ステップと、
上記検出ステップにおいて検出された被写体像信号のうち、被写体人物の頭部に対応する領域を判定し検出する頭部検出ステップと、
上記頭部検出ステップにおいて検出された上記被写体人物の頭部領域におけるコントラストパターンを検出し、且つ、該コントラストパターンにおける対称性を検出する顔領域対称性検出ステップと、
上記顔領域対称性検出ステップにおける検出結果に基づいて、上記被写体人物の向いている方向を判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする被写体人物の顔の向き判定方法。
【請求項２】
上記顔領域対称性検出ステップにおいて検出される上記対称性とは、上記コントラストパターンにおいて現れる垂直ラインに対する対称性である
ことを特徴とする請求項１に記載の被写体人物の顔の向き判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラのオートフォーカス（ＡＦ）の技術に適用可能な被写体人物の顔の向き判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、被写体が画面内のどこにいてもピント合せ可能なカメラについての提案は知られており、本出願人も、引用文献１等によって、この種の技術の性能向上を図ってきた。また、画面内の主要被写体検出に関する技術は、例えば引用文献２等によって知られていた。これはオートフォーカスに係わる技術ではないが、色の情報などを利用して主要被写体を判定し検出するものであった。このような従来技術では、画面内の円形のものを顔として重視し、そのような形状を人物など主要被写体と認識するものであった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第２８７１７３４号公報
【特許文献２】特開平０５−０４１８３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の被写体検出機能は、例えばポートレート撮影時や人物を主体としたスナップ撮影などの限られたシーンに利用すれば、正しく機能することが多い。しかしながら、例えば結婚式等で人が沢山いる場合などでは主要被写体が特定できず、どこにピント合せ（合焦）していいか分らなくなる場面が多く発生する。
【０００５】
前述の引用文献２が教示した技術では、画面内の色の情報を利用するので、色情報入力／処理等のための複雑な構成を必要としていた。また、色判定では同じ色のものが画面内に多く存在する場合には、誤測距することも起こり得る。また、従来、主要被写体検出の技術では、人物を優先するとか、近い被写体を優先するといった方法は知られていたが、正しくカメラの方向を向いている人物を最優先にするという考え方はなかった。
【０００６】
以上の従来技術の欠点に鑑み、本発明の測距装置は、撮影画面内のどの部分に主要被写体が存在するかを判定し、その部分に正しくピント合せすることによって美しい写真を撮ることが可能な、より進んだＡＦカメラの実現を目指すものである。本発明の目的は、測距装置の主要被写体判定の確度を更に向上させる被写体人物の顔の向き判定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
被写体に正しくピントの合った写真が撮れるオートフォーカス主要被写体は人物である場合が多いので、画面内の像のパターン(像形状)から人物の頭部を判別し、ピント合せ（合焦）を行う技術によって、背景や、雑被写体に対してピント合せがなされることを防止すると共に、よけいな距離測定の処理ステップをなくして高速化を図るが、このとき、画面内に複数の頭部が散在している場合でも、それらのうちのどの人物（頭）にピントを合せていいのかを適切に判定する被写体人物の顔の向き判定方法を提案する。
【０００８】
本発明はこのような特徴をもつ判定技術によって、画面内人物のピント合せの優先順位を決定するものである。優先順位が決まれば、低いものは測距しないようにした場合は、上述の如く高速化を図ることができる。また、優先順位が高いものはまず測距して、得られた距離結果に従って距離データも加味した更なる被写体選択を行ない、より確度の高い主要被写体選択、及びそのポイントに対するピント合せを可能とするものである。
【０００９】
前記の目的を達成するために、本発明の第１の態様による被写体人物の顔の向き判定方法は、
被写体像信号を検出する検出ステップと、
上記検出ステップにおいて検出された被写体像信号のうち、被写体人物の頭部に対応する領域を判定し検出する頭部検出ステップと、
上記頭部検出ステップにおいて検出された上記被写体人物の頭部領域におけるコントラストパターンを検出し、且つ、該コントラストパターンにおける対称性を検出する顔領域対称性検出ステップと、
上記顔領域対称性検出ステップにおける検出結果に基づいて、上記被写体人物の向いている方向を判定する判定ステップと、
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、主要被写体の位置を正しく判定し、そこにピント合せを行なうので、誰にでも構図を気にせず写真撮影が楽しめるカメラを単純な構成で実現することが可能な被写体人物の顔の向き判定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１（ａ）〜（ｃ）は本発明の測距装置の概要を示し、図１（ａ）は、この測距装置の測距原理を説明する原理図、図１（ｂ）は、この測距装置の概略構成図、図１（ｃ）は、この測距装置を内蔵するカメラの斜視図。
【図２】図２は、本発明の第１実施形態の測距装置に係わる撮影シーケンスを示すフローチャート。
【図３】図３（ａ）〜（ｃ）は撮影シーンにおける頭部検出を示し、図３（ａ）は、複数被写体がいる画面を示す説明図、図３（ｂ）は、頭部検出のイメージを示す説明図、図３（ｃ）は、決定された候補ポイントのイメージを示す説明図。
【図４】図４（ａ），（ｂ）は頭部検出の方法を示し、図４（ａ）は、水平方向の像データ検出ポイントを示す説明図、図４（ｂ）は、各検出ポイント毎の変化パターンを示すグラフ。
【図５】図５（ａ），（ｂ）は頭部検出の方法を示し、図５（ａ）は、像信号の変化を処理して得られる輪郭パターンを示す説明図、図５（ｂ）は、得られた輪郭パターンから選択された頭部領域を示す説明図。
【図６】図６は、本発明の第２実施形態例の測距装置が行なう主要被写体の検出と判定の手順を示すフローチャート。
【図７】図７（ａ）〜（ｄ）は顔領域における顔の向きを示し、図７（ａ）は、後ろ向きの被写体画面例、図７（ｂ）は、正面向きの被写体画面例、図７（ｃ）は、眼鏡をかけた正面向きの被写体画面例、図７（ｄ）は、横向きの被写体画面例。
【図８】図８（ａ）〜（ｃ）は後ろ向き及び前向きを判別する方法を示し、図８（ａ）は、後ろ向き判定するフローチャート、図８（ｂ）は、コントラストがないセンサデータのグラフ、図８（ｃ）は、コントラストがあるセンサデータのグラフ。
【図９】図９は、ローコントラスト判定の手順を示すフローチャート。
【図１０】図１０（ａ）〜（ｅ）は顔領域垂直ライン判定方法を示し、図１０（ａ）は、顔領域垂直ライン判定の手順を示すフローチャート、図１０（ｂ）〜（ｄ）は、ｙ１〜ｙ２のセンサデータを示すグラフ、図１０（ｅ）は、顔領域の位置を示す説明図。
【図１１】図１１は、顔領域中央部水平ライン判定の手順を示すフローチャート。
【図１２】図１２は、顔の横向きを判定する非対称判定のフローチャート。
【図１３】図１３は、近くの被写体を選び主要被写体とする一例を示すシーン。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、複数の実施形態を挙げて本発明の要旨について詳しく説明する。
（第１実施形態）
図１（ａ）〜（ｃ）には、一実施形態となる測距装置の構成とその測距原理を説明する。カメラを被写体に向けて撮影しようとすると、図１（ａ）が示すパッシブ方式の測距においては、被写体９の像イメージは、基線長Ｂだけ隔てて配置された一対の受光レンズ３ａ，３ｂを介して、この後方にそれぞれのレンズ光軸に対して直行して並設されたセンサアレイ４ａ，４ｂに入射する。センサアレイ４ａ，４ｂを構成する各センサは光電変換により像の明暗に応じた電気信号を出力するので、センサアレイ４ａ，４ｂそれぞれからは一対の像信号が得られる。しかし、基線長Ｂの効果によって、これらのレンズ光軸を原点とする相対像位置は差Ｘを有することとなる。この差Ｘは、被写体距離Ｌとレンズ焦点距離ｆに従って次式で示す関係で変化する。
ｘ ＝ （Ｂ・ｆ）／Ｌ …（式１）。
【００１３】
図１（ｂ）に示すように、センサアレイ４ａ，４ｂの出力をＡ／Ｄ変換部４でディジタル値に変換した後、ワンチップマイコン等から成る演算制御手段（制御部）としてのＣＰＵ１によって、式１に基づき相対位置差Ｘが計算される。ここで、上記（Ｂ・ｆ）はカメラの測距装置２により既知の値なので、被写体距離Ｌが求められる。
【００１４】
ＣＰＵ１はカメラ全体の撮影シーケンスを司り、レリーズスイッチ７の手動操作を検出して測距装置２を適宜制御し、その結果より合焦機構５を介して撮影レンズ６を動かして、当該被写体９へのピント合せと撮影制御等を行なう。また、露出の必要に応じてフラッシュ発光部８の発光制御等も適宜に行なう。
【００１５】
センサアレイ４ａ，４ｂは、図１（ｂ）のように二次元的に配列されてエリアセンサとして働き、一次元的な像信号だけでなく、当該被写体９の二次元的な画像信号が得られるように構成しておく。
本実施形態の測距装置２を内蔵するカメラ本体の外観図を示すと、図１（ｃ）の如く、カメラ本体１０の前面には、撮影レンズ６やＡＦ用の受光レンズ３ａ，３ｂ、フラッシュ発光部８等が配置されている。カメラ本体１０上面のレリーズスイッチ７を押下すると撮影シーケンスが始動する。この撮影シーケンスは、内蔵されたＲＯＭに書き込まれた所定のプログラム（これを「カメラシーケンス・プログラム」と称する）に従ったＣＰＵ１の指令により適宜制御される。このプログラムには、検知した像信号のうちから人物の頭部を判定する頭部判定手段、およびこの判定結果に基づき合焦ポイントを決定する決定手段を有し、さらに、その人物が向いている方向を判定する向き判定部もソフトウエア的に有している。
【００１６】
図２には、この撮影シーケンス（サブルーチン）の一例をフローチャートで示す。レリーズスイッチが操作されると、まずステップＳ１にて、エリアセンサ４ａ又は４ｂによって撮影画面内の被写体の像を検出する（Ｓ１）。その結果から人物の頭部を検出する。この頭部検出には幾つかの方法があるが、図３（ａ）〜（ｃ）に示す撮影シーンのイメージのような順序で検出していく（詳細後述）。
【００１７】
ステップＳ２では、人物の頭部の検出および、測距する候補ポイントの決定を行ない（Ｓ２）、続いてステップＳ３にて後ろ頭の検出を行ない、これに該当するものを候補ポイント群から削除する（Ｓ３）。ステップＳ４では、決定された候補ポイントに関してのみ測距を行ない（Ｓ４）、ステップＳ５にてその候補ポイントの主要被写体にピントを合せる（Ｓ５）。そしてステップＳ６では、所定の撮影動作を行なって（Ｓ６）、カメラシーケンス・プログラムのメインルーチンに戻る。
【００１８】
ここで、図３（ａ）〜（ｃ）の各説明図を参照しながら上述の手順を更に詳しく説明すると、図３（ａ）中の撮影画面１１では、二人の人物９ａ，９ｂが被写体となっている。この場合、図３（ｂ）の如くこれら被写体の部分９ａ１および部分９ｂ１がそれぞれの人物の頭部として検出され、主要被写体としての候補とされる。
【００１９】
しかし、図２中のステップＳ３における後ろ頭検出によって、部分９ａ１が測距対象候補群から削除されると、図３（ｃ）に示す如く被写体の部分９ｂ１のみが選択され、ピント合せのポイントが複数から一つに絞り込まれる。
上記ステップＳ４でこのポイントだけを測距し、得られた距離値に基づいて撮影光学系を駆動させてその主要被写体に合焦させると、高速で正しくピント合せされた写真の撮影が可能となる。このようにここでは、画面に複数の人物が存在する場合、後ろ向きよりも前向きの人物を優先するという考え方が前提となっている。
【００２０】
図４（ａ），（ｂ）および図５（ａ），（ｂ）を用いて、本実施形態例の前提となる頭部検出の方法を詳しく説明する。図４（ａ），（ｂ）を参照してその方法を示すと、頭部検出とその判断の手順は、まず、像データ変化を複数ポイント（丸数字１，丸数字２，丸数字３）を求め、頭部変化（図４（ｂ）中の丸数字２）を上から、頭上パターン（図４（ｂ）中の丸数字１）〜肩幅パターン（図４（ｂ）中の丸数字３）の像信号の形状の違いで判断する。この方法により、図４（ｂ）中の丸数字２のような（波形が上部に突出し始める）パターンが得られた範囲が被写体の頭部が存在する領域であると判断することができる。
【００２１】
また図５（ａ）に例示するように、画面内の像信号の変化を微分信号によって検出した後、この結果を二値化すれば人物像の輪郭が得られるので、この輪郭パターンから、円形に近いものを判定し選択する。これにより、図５（ｂ）の如く人物の頭部領域９ｂ２を認識して頭部を特定することができる。
【００２２】
（作用効果１）以上説明したように、この第１実施形態によれば、画面内の人物の頭部を検出して識別し、さらにその頭部の向き（前向き／後向き）によって主要被写体となるであろう順位を判定するため、画面内人物へのピント合せの優先順位を決定する。測距すべき優先度が決まれば、その度合いが低いものは測距しないように測距対象から排除する。特に後ろ向きの人物は通常、主要被写体とはなりえず、ピント合せの候補から排除できるので、その分、主要被写体に対する測距までに要する処理時間を短縮できる。なお、後ろ頭の検出は、髪の毛（黒色、茶色、等）のコントラスト等で判断すればよい。このような測距機能をＡＦカメラに利用すれば、総体として測距動作を含むＡＦ撮影の高速化と正確なピント合せが可能となる。
【００２３】
（第２実施形態）本発明の第２実施形態例としての測距装置は、機構的には前述の第１実施形態のものと同等な装置で実施できるが、主要被写体の判定方法にその特徴がある。図６のフローチャートには、この第２実施形態例の測距装置が行なう主要被写体の検出と判定の一例（候補ポイント取捨の手順）を示す。この例では第１実施形態とは異なり、後ろ向きの頭部だけでなく、横顔をピント合せ候補から除外したり、前向きの頭部は優先してピント合せの候補に組み入れるようにして、ピント合せの確度をいっそうの向上させるようにしている。
【００２４】
ステップＳ１１は、図４（ａ），（ｂ）、図５（ａ），（ｂ）等で説明した方法で頭部検出した後、ｎ個の複数の頭部が検出されたときに、各頭部（ポイント）に対して、顔の向きを判別するためにまずこの変数ｎを初期化するステップである（Ｓ１１）。
ステップＳ１２にて、この選択された第ｎポイントの像信号を判定し（Ｓ１２）、ステップＳ１３ではこの信号がローコントラスト（髪の毛：黒色、茶色等）であり、後ろ向きと判定されればステップＳ２３に分岐して、優先度を示す係数Ｐ（ｎ）を低い値（即ちＰ（ｎ）＝１）に設定する。なお、後ろ向きか否かは、図７（ａ）に示す如く円で囲んだ顔領域のコントラストが低い（即ちローコントラスト）か、高いかによって判定される。
【００２５】
また、顔が正面向きである場合はステップＳ１４及びＳ１５にて判定される。すなわち、図７（ｂ）の如く顔領域の中央部に鼻のライン（即ち垂直ライン）が認められるか否か（Ｓ１４）、又は、図７（ｃ）の如く髪の毛や眼鏡、あるいはマユ毛のライン（即ち水平ライン）が認められるか否か（Ｓ１５）によってそれぞれ判定される。この判定結果がＹＥＳのとき正面を向いた顔とみなし、ステップＳ２０に分岐して、優先度がＰ（ｎ）＝１０という高い値に設定される。
【００２６】
一方、図７（ｄ）に示すような被写体頭部である場合、ステップＳ１６で顔領域の像が左右非対称であると判定されれば、顔は横向きであると判定される（Ｓ１６）。この場合、ステップＳ２２にて、正面向きと後ろ向きの中間の優先度係数Ｐ（ｎ）＝５として測距の優先度が設定される（Ｓ２２）。それ以外はステップＳ１６でＮＯに分岐し、ステップＳ２１で顔の向きがよくわからないと判断して、Ｐ（ｎ）＝２と設定する（Ｓ２１）。このようにして、ステップＳ２６で変数ｎを一つづつインクリメントしながら全てのポイント（１〜ｎ）について処理する。
【００２７】
各ポイントの顔部について、その向きを判断すると、続くステップＳ２７にて優先度Ｐ（ｎ）の大きな三点を選択し、測距を行なう（Ｓ２７）。この結果、ステップＳ２８にて測距結果が近いものを選び、候補ポイントを一つに絞り込む、即ち選別する（Ｓ２８）。このようなフローチャートの処理を、撮影シーケンスのうち図２中のステップＳ３等で行なえば、正確に測距ポイントが決定でき、画面のどこに主要被写体がいても正しいピント合せが可能となる。
【００２８】
ローコントラスト判定は例えば図８（ａ）に示す手順に従って行なう。また図８（ｂ），（ｃ）に示すグラフパターンは、上述の図７（ａ），（ｂ）に示した如くの顔領域の像パターンに対応するセンサデータを示す。つまり、後ろ頭の被写体では図８（ｂ）の如くセンサデータにコントラストがなく、逆に前向きの被写体であれば、図８（ｃ）の如く鼻のライン等によりコントラストが生じる。この原理に従って、図８（ａ）のフローチャートに沿って後ろ向き判定する。
【００２９】
この例では、顔領域の像信号の平均値（ＳＡＶ）を算出し（Ｓ３０）、このＳＡＶからの差を各データから求めて、偏差σを計算する（Ｓ３１）。この偏差σと所定値σ０を比較して（Ｓ３２）、この偏差σが所定値σ０より大きければ「コントラスト有り」と判定し、一方、この偏差σのほうが小さければ「コントラスト無し（即ちローコントラスト）」と判定して（Ｓ３３）、ＣＰＵ１はこのローコントラストの領域が後ろ頭であると認識する。
【００３０】
また、図９に示すもう一つのフローチャートに従ったローコントラスト判定のように、顔領域のセンサデータのＭＡＸ値とＭＩＮ値をそれぞれ求め（Ｓ３５，Ｓ３６）、その差（ＭＡＸ値−ＭＩＮ値）を所定値ΔＤと比較し（Ｓ３７）、ローコントラストか否かを判定してもよい（Ｓ３８）。
【００３１】
これらの所定値、σ０、ΔＤは固定的な値ではなく、顔領域のセンサデータ平均値（ＳＡＶ）によって切り換え可能にすれば、逆光、順光等の環境の影響を受け難くなり、いっそう効果的である。これらのフローチャートが図６中のステップＳ１３に相当する。
【００３２】
次に、図１０（ａ）〜（ｅ）を用いて顔領域垂直ライン判定の方法について説明する。この方法は図１０（ａ）の手順で実行される。図１０（ｅ）のように顔領域はほぼ円形として検出されているものとし、そのＸ，Ｙ方向の開始座標をｘＳ，ｙＳとし、顔領域の終了座標をｘＥ，ｙＥとする（Ｓ４０，Ｓ４１）。これより顔の中心座標ｘ２，ｙ２が求められる（Ｓ４２）。
【００３３】
鼻のラインを検出するために、中心から円の直径の１／６上と下に、参照ラインｙ１，ｙ３を設ける（Ｓ４３，Ｓ４４）。また、鼻のラインを検知したセンサのデータ変化判定の基準となる鼻ラインｘ２の両側のラインに対応する座標を、ｘ１，ｘ３とするとき（Ｓ４５，Ｓ４６，Ｓ４７）、続くステップＳ４８，Ｓ４９でこれを算出する。具体的には、顔の横方向の幅の１／４の位置だけ中心ラインから左右に離した所を、ｘ１，ｘ３とする（Ｓ４８，Ｓ４９）。
【００３４】
ステップＳ５０以降の判定ステップ群は、上記ｙ１，ｙ２，ｙ３，ｘ１，ｘ２，ｘ３を用い、その座標における各センサデータＳ（Ｘ，Ｙ）を用いて、図１０（ｂ），（ｃ），（ｄ）のように、Ｙ＝ｙ１のライン、Ｙ＝ｙ２のライン、Ｙ＝ｙ３のラインに沿ってのデータ変化が中央部（ｘ２）で「凹んでいる」か否かを判断する。それには、同じＹ座標のｘ１とｘ２のデータ比較時にＳ（ｘ１，ｙ）≫Ｓ（ｘ２，ｙ）となり、ｘ２とｘ３のデータ比較時Ｓ（ｘ２，ｙ）≪Ｓ（ｘ３，ｙ）となることを利用して、ステップＳ５０とＳ５１、ステップＳ５２とＳ５３、ステップＳ５４とＳ５５のＹＥＳにおける分岐でラインが黒く通っていることが判断される（Ｓ５６）。
【００３５】
なお、第２実施形態の図１０に示すフローチャートは、前述の図６中のステップＳ１４（顔領域中央部垂直ライン判定）に相当する。また、図６中のステップＳ１５（顔領域中央部水平ライン判定）は、図１１（ａ）のようなフローチャートで実現できる。次に，図１０のステップＳ６０，Ｓ６１で求められたｘ１，ｘ２，ｘ３，ｙ１，ｙ２，ｙ３及び顔領域のセンサデータ平均値（ＳＡＶ）を用いて水平ラインを判定する。すなわち、ステップＳ７１，Ｓ７２，Ｓ７３と、ステップＳ７４，Ｓ７５，Ｓ７６、及びステップＳ７７，Ｓ７８，Ｓ７９は各々一組となっており、Ｙ座標を変えて、ｙ１，ｙ２，ｙ３のポイントで線(ライン)ができているか否かを判断するステップである。この判定は、ライン（Ｙ＝ｙ１，ｙ２，ｙ３）上のデータが顔部の全センサデータの平均値ＳＡＶと比較して、低いレベルか否かで判断する。
【００３６】
ステップＳ７１，Ｓ７２，Ｓ７３においてそれぞれＹＥＳ，ＹＥＳ、ＹＥＳと分岐するとき、ｙ１座標で横方向に横切る場合、ｘ１，ｘ２，ｘ３のすべてのポイントで影ができていることを示し、この影をつなぐと、横方向の線(ライン)になることから判断される。この顔部を横切るラインは、図１１（ｂ）のようにセンサｙ１，ｙ２の所にできる場合のみならず、センサｙ１，ｙ２，ｙ３のいずれかにでる場合もあり、ステップＳ７１〜Ｓ７３，Ｓ７４〜Ｓ７６，Ｓ７７〜Ｓ７９それぞれから分岐し、ステップＳ８０の水平ライン判定ステップに移行する。これによって、マユ毛や眼鏡等の影が判断できる。なお、このような状態は、顔が後ろ向きである場合や、横向きである場合には起こり得ない状況である。
【００３７】
また図１２には、図７（ｄ）で示したように顔が横向きであることを判定する非対称判定のフローチャートを示す。これは、前述した図６のステップＳ１６に相当する。顔が横向きだと、図１２（ｂ）のように、Ｘ方向に沿ってセンサデータが対称型ではなくなり、順次変化する形状となる。この判定は顔部縦方向中央のｙ２の座標で判定する。
【００３８】
まず、ステップＳ９０，Ｓ９１で、ｘ１の所とｘ２の所のデータを比較し、どちらかが大きければ、その変化方向をステップＳ９２，Ｓ９３にて判定し、同じように変化している場合には、対称形ではあり得ないと考えて、続くステップＳ９４で非対称判定を行なう。ここで顔領域のパターンが非対称である場合、少なくとも後ろ向きではないと判断して、図６中のステップＳ２２にて優先度係数をＰ（ｎ）＝５に設定する。
【００３９】
（作用効果２）このように第２実施形態によれば、主要被写体の検出技術で「人物優先」という方法のほかに、正しくカメラの方向を向いている人物を最優先するという考え方に基づき、前向きの人物を最優先し、横向きの人物を次に優先し、後ろ向きの人物はできるだけ測距対象からは排除するようにしたので、ユーザがピント合せを意識しなくとも、高速で主要被写体を判定し、正確に前向きの人物を優先してその人物にピントを合せることが可能となる。
【００４０】
また、図６中のステップＳ２８で「近いもの」を選択する考え方も加味し、図１３に例示したような正面を向く複数の人物（９ａ２，９ａ３）が存在するシーンでも、わずかな距離の差を考慮したことで正しく主要被写体に「近い被写体優先」でピント合せを行なうことが可能となる。特にこの機能は、ファインダを見ないで撮影するセルフタイマによる撮影時やリモコン撮影時にも、正しくピント合せができ、極めて有効な技術であると言える。つまり、優先順位が高いもの（例えば人物９ａ２，９ａ３）に対してはまず測距して、得られた距離結果に従って距離データも加味した更なる被写体選択を行ない、より確度の高い主要被写体（例えば人物９ａ２）を選択した後、そのポイントに対する正しいピント合せ（合焦動作）が可能となる。
【００４１】
したがって、この測距装置はさらにＡＦカメラにふさわしい単純な構成で主要被写体を判断し、その被写体の測距時の優先度を上げて各被写体の距離を判定し、瞬時に正しいピント制御を行なえる装置なので、これを内蔵すればより廉価かつ高性能のＡＦカメラを提供できる。
【００４２】
（変形例）上述した複数の実施形態は次のように変形実施してもよい。例えば、本発明は測距方式に限定されず、パッシブ方式のほかにアクティブ方式であってもよく、センサアレイで像イメージを取り込み画像解析できるものであれば，本発明が同様に適用可能である。したがって、エリアセンサなどの電子撮像系を既に有するカメラにも本発明は容易に適用可能である。これにより、前述と同等またはそれ以上の効果が期待できる。このほかにも、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形実施が可能である。
【００４３】
以上、複数例に基づき説明したが本明細書中には次の発明が含まれる。
（１） 測距装置を内蔵し、人物の頭部を検出してピント合せするカメラにおいて、この人物の頭部が前向きか後ろ向きかを判別する判別手段を具備することを特徴とするカメラを提供できる。
【００４４】
（２） 上記判別手段は、人物の頭部検出しても後ろ向きの人物の後頭部（ローコントラストの頭部）は測距対象から排除することを特徴とする（１）に記載のカメラである。
（３） 上記判別手段は、人物の頭部検出後、めがね状のパターン、鼻状のパターン、およびマユ毛状のパターンを優先して判別することを特徴とする（１）に記載のカメラである。
【００４５】
（４） 被写体像信号を検出するセンサアレイと、この被写体像信号に基づいて主要被写体を判定および認識し、この主要被写体に対する測距を行なうように制御する制御部と、この制御部の制御に従って当該主要被写体に対する合焦動作を行なう撮影光学系とを具備するカメラにおいて、上記制御部は、検出された被写体像の中から人物の頭部を判定し、測距する対象候補に決定するステップと、上記頭部のうち、後ろ向きの頭を選択してこの後ろ頭を上記候補から削除するステップと、残る候補としての被写体に対して測距動作および合焦動作を行なうように指示するステップと、を有することを特徴とするカメラを提供できる。
【００４６】
以上説明したように本発明によれば、主要被写体判定の確度が更に向上された測距装置を実現する被写体人物の顔の向きの判定方法を提供することできる。よって、主要被写体の位置を正しく判定し、そこにピント合せを行なうので、誰にでも構図を気にせず写真撮影が楽しめるカメラを単純な構成で実現することができる。
【符号の説明】
【００４７】
１…ＣＰＵ（制御部：演算制御手段）、  ２…測距装置（測距光学系）、  ３ａ，３ｂ…受光レンズ、  ４…Ａ／Ｄ変換部、  ４ａ，４ｂ…センサアレイ（検知手段）、  ５…合焦機構（ピント合せ部）、  ６…撮影レンズ、  ７…レリーズスイッチ、  ８…フラッシュ発光部、  ９…被写体（人物）、  １０…カメラ本体、  １１…撮影画面（ファインダ視野）、  Ｓ１〜Ｓ２…撮影シーケンス、  Ｓ１１〜Ｓ２８…候補ポイント取捨シーケンス（頭部判定手段）、  Ｓ３０〜Ｓ３８…ローコントラスト判定シーケンス（向き判定部）、  Ｓ４０〜Ｓ５６…顔領域垂直ライン判定シーケンス（向き判定部）、  Ｓ７０〜Ｓ８０…顔領域水平ライン判定シーケンス（向き判定部）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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