(57)【要約】【課題】被写体人物毎に適切な顔表情レベルでの自動撮影を行うこと。【解決手段】顔認識部２７が被写体画像データ中の被写体人物が登録人物であることを認識した場合に、顔表情レベル検出部２３がその被写体人物の笑顔が所定の笑顔レベルであることを検出すると、自動撮影部３１は自動撮影を行う。このとき、所定の笑顔レベルとして閾値データ記憶部２９に記憶された当該被写体人物の笑顔レベル閾値を使用する。この笑顔レベル閾値は、顔表情レベル検出部２３が連続的に検出するその被写体人物の笑顔レベルに基づいて閾値演算設定部３２によって演算、設定され、次回の撮影に用いられる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮像し、被写体画像データを生成する撮像手段と、
所定の被写体人物の顔画像に関する顔情報を顔登録データとして記憶する顔登録データ記憶手段と、
前記顔登録データ記憶手段に記憶された被写体人物の各々に対してそれぞれの顔表情レベル閾値を設定する閾値設定手段と、
前記顔表情レベル閾値を前記被写体人物に関連付けて記憶する閾値記憶手段と、
前記被写体画像データ中の被写体人物の顔画像が前記顔登録データ記憶手段の前記顔登録データに対応することを認識すると、認識信号を出力する顔認識手段と、
前記被写体画像データ中の被写体人物の顔表情が所定の顔表情レベル値に対応することを検出した時に第１の検出信号を出力する顔表情レベル検出手段と、
前記顔表情レベル検出手段の前記第１の検出信号に応じて自動的に撮影を行う自動撮影手段と、を備え、
前記顔表情レベル検出手段は、前記顔認識手段が前記認識信号を出力した場合に、前記所定の顔表情レベル値として前記閾値記憶手段に記憶された当該被写体人物の顔表情レベル閾値を使用することを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項２】
請求項１に記載のデジタルカメラにおいて、
前記顔表情レベル検出手段は、前記被写体画像データ中の被写体人物の顔表情レベルを連続的に検出し、検出した顔表情レベルに対応した第２の検出信号を出力し、
前記閾値設定手段は、前記第２の検出信号に基づいて、その後の撮影に使用する次の顔表情レベル閾値を作成し、
前記閾値記憶手段は、前記次の顔表情レベル閾値を前記被写体人物に関連付けて記憶し、
前記顔表情レベル検出手段は、前記その後の撮影の為に前記所定の顔表情レベル値として前記閾値記憶手段に記憶された前記次の顔表情レベル閾値を使用することを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項３】
請求項１または２に記載のデジタルカメラにおいて、
前記閾値設定手段は、顔登録データ記憶手段が前記顔情報を顔登録データとして記憶した前記被写体人物に対する前記顔表情レベル閾値として予め定められた所定の値を設定することを特徴とするデジタルカメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体の顔の表情を検出し、顔表情が所定の表情となった時に被写体を自動撮影する機能を有するデジタルカメラに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被写体の顔の表情を検出し、被写体の表情が望ましいと思われる表情となった時に自動的に撮影を行うカメラが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２９４４９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、撮影者が撮影したいと思う望ましい表情を設定しておいても、被写体人物によって顔表情は様々であり、撮影の際に短時間で望ましい表情となる人物もいれば、長時間経っても望ましい表情とならない人物もいる。例えば、撮影者が自動撮影する条件として笑顔の度合い（笑顔レベル）を決めておいたとしても、笑顔レベルが低い被写体人物は自動撮影する条件を満たせず、自動撮影が困難であるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１）請求項１の発明によるデジタルカメラは、被写体を撮像し、被写体画像データを生成する撮像手段と、所定の被写体人物の顔画像に関する顔情報を顔登録データとして記憶する顔登録データ記憶手段と、顔登録データ記憶手段に記憶された被写体人物の各々に対してそれぞれの顔表情レベル閾値を設定する閾値設定手段と、顔表情レベル閾値を被写体人物に関連付けて記憶する閾値記憶手段と、被写体画像データ中の被写体人物の顔画像が顔登録データ記憶手段の顔登録データに対応することを認識すると、認識信号を出力する顔認識手段と、被写体画像データ中の被写体人物の顔表情が所定の顔表情レベル値に対応することを検出した時に第１の検出信号を出力する顔表情レベル検出手段と、顔表情レベル検出手段の第１の検出信号に応じて自動的に撮影を行う自動撮影手段と、を備え、顔表情レベル検出手段は、顔認識手段が認識信号を出力した場合に、所定の顔表情レベル値として閾値記憶手段に記憶された当該被写体人物の顔表情レベル閾値を使用することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明のデジタルカメラによれば、登録人物に固有の顔表情レベル閾値を自動撮影の条件として設定するので、登録人物毎に適切な顔表情レベルでの自動撮影を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施の形態に係るデジタルカメラの構成を示すブロック図である。
【図２】登録人物Ａ，Ｂに関する笑顔レベルの推移と初期値との関係の一例を示すグラフである。
【図３】登録人物Ｃ，Ｄ，Ｅに関する笑顔レベルの推移の一例を示すグラフである。
【図４】図３の登録人物Ｃ，Ｄ，Ｅに関する笑顔レベル閾値の演算結果の一例を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施の形態によるデジタルカメラについて、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の実施の形態によるデジタルカメラの構成を示すブロック図である。
図１に示されるように、デジタルカメラは、撮影レンズ１１、絞り１２、撮像素子１３、バッファメモリ１４および画像処理部１５を備える。また、デジタルカメラは、画像記録部１６、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１７、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１８、バス１９、画像読出し部２０、顔表情撮影モード設定部４０、表示制御部４１およびディスプレイ４２を備える。
【０００９】
画像処理部１５、画像記録部１６、ＣＰＵ１７、ＲＯＭ１８、画像読出し部２０、顔表情撮影モード設定部４０および表示制御部４１は、バス１９を介して互いに接続されている。
【００１０】
ＣＰＵ１７は、顔検出部２１、顔表情レベル検出部２３、顔認識部２７、自動撮影部３１および閾値演算設定部３２として機能する。また、ＣＰＵ１７は、撮影手段である撮影レンズ１１、絞り１２、撮像素子１３を制御する。
【００１１】
ＲＯＭ１８は、顔データ記憶部２２、顔表情データ記憶部２４、顔表情レベルデータ記憶部２５、顔登録データ記憶部２８、閾値データ記憶部２９および時系列データ記憶部３０として機能する。
撮影レンズ１１は、ズームレンズやフォーカスレンズを含む複数のレンズで構成され、被写体像を撮像素子１３上に結像する。図１では簡単のため、撮影レンズ１１は１枚のレンズで示されている。撮像素子１３は、撮影レンズ１１からの被写体光Ｌ１を光電変換することにより画像信号を生成する。
【００１２】
撮像素子１３から出力される画像信号は、バッファメモリ１４を介して画像処理部１５に送られ、ここで所定の種々の画像処理が施される。撮影開始前の段階では、撮像素子１３からの画像信号は、バッファメモリ１４、画像処理部１５を経てバス１９を介してディスプレイ４２に送られ、スルー画像として表示される。撮影段階では、撮像素子１３からの画像信号は、バッファメモリ１４、画像処理部１５を経てバス１９を介して画像記録部１６にて記録される。
【００１３】
画像記録部１６は、画像データとその画像データに関する属性データ（例えば、撮影日時、撮影場所、被写体人物名）とを関連付けて不揮発性のメモリ（記憶媒体）１６ａに記録する。画像データには、撮像素子１３からの被写体画像データや、外部機器から画像記録部１６に入力された被写体画像データが含まれる。
【００１４】
画像読出し部２０は、画像記録部１６のメモリ１６ａに記録されている画像データの検索や、属性データに基づいて画像の検索、再生を行う操作部である。
【００１５】
顔検出部２１は、被写体画像データを顔データ記憶部２２に予め記憶されている顔データと比較することにより、画像中の被写体人物の顔を検出する。顔データ記憶部２２は、例えば、眉、眼、鼻、唇の形状に関する特徴点のデータを記憶している。
【００１６】
顔検出には、例えば、特開２００１−１６５７３号公報に開示されている検出手法を用いることができる。この検出手法は、入力画像中から特徴点を抽出して被写体の顔領域、顔の大きさ等を検出するものである。特徴点としては、眉、眼、鼻、唇の各端点、および顔の輪郭点、例えば頭頂点や顎の下端点が挙げられる。
【００１７】
他の顔検出としては、例えば、特開２００５−１５７６７９号公報に開示されている検出手法を用いることができる。この検出手法は、先ず、入力画像中の２画素間の輝度差を特徴量として学習しておき、その特徴量に基づいて入力画像中の所定領域に顔が存在するか否かを示す推定値を算出し、推定値が１以上のときにその所定領域に顔が存在すると判別するものである。
【００１８】
顔表情レベル検出部２３は、顔検出部２１により検出された顔領域の画像の顔表情を顔表情データ記憶部２４に予め記憶されている複数の顔表情データと比較することにより、顔画像中の被写体人物の顔表情の種類を検出する。すなわち、顔表情レベル検出部２３は、被写体人物の顔表情が所定の顔表情であることを検出する。
顔表情には、笑顔、泣き顔、怒り顔、驚き顔、寝顔などの様々な種類があり、顔表情データ記憶部２４は、これらの様々な顔表情をデータとして記憶している。
【００１９】
顔表情レベル検出部２３が顔領域の画像の顔表情を検出する場合には、例えば、特開２００８−４２３１９号公報に開示されている検出手法を用いることができる。この検出手法は、例えば笑顔であることを検出するには、検出された画像の顔が笑顔と通常時の顔という２つの顔表情のいずれに近いかに基づいて表情の種類を判断するものである。
【００２０】
顔表情レベル検出部２３は、さらに、顔検出部２１により検出された顔領域の画像の顔表情を顔表情レベルデータ記憶部２５に予め記憶されている顔表情毎の複数の顔表情レベルデータと比較することにより、顔画像中の被写体人物の顔表情がいずれの顔表情の度合い（顔表情レベル）に対応したかを検出する。顔表情レベルとしては、例えば笑顔であれば、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、・・・、１００％と２０段階の笑顔レベルがある。笑顔レベルの数値が大きくなるにつれて、微笑みから大笑いへと変化してゆく。顔表情レベルデータ記憶部２５は、これらの顔表情の種類毎の顔表情レベルについてのデータ（例えば、特徴点同士の間隔）を記憶している。
【００２１】
顔表情レベル検出部２３は、被写体人物の顔表情レベルを連続的に検出し、その時々の顔表情レベルに対応する顔表情レベル検出信号を出力する。
顔表情レベル検出部２３は、更に、被写体人物の顔表情レベルが所定のレベル（閾値）になったことを検出すると、閾値検出信号を出力する。
【００２２】
顔表情レベル検出部２３が顔領域の画像の顔表情レベル、例えば笑顔レベルを判定する場合には、例えば、特開２００４−４６５９１号公報に開示されている手法を用いることができる。この判定手法は、入力された部分画像の笑顔について笑顔の度合いの評価を行い、笑顔評価値を算出する。笑顔評価の際は、予め記憶されている笑顔データを参照して眉、瞳孔、唇の各要素の形状の評価ポイントを算出し、各評価ポイントを係数により重み付けした上で合算した値を笑顔評価値としている。
【００２３】
顔認識部２７は、顔検出部２１により検出された被写体人物の顔領域の画像を顔登録データ記憶部２８に記録されている顔画像の登録データと照合する。そして、顔認識部２７は、顔領域の画像中の被写体人物の顔が登録済みの特定の人物の顔であることを認識するとその認識信号を出力する。
【００２４】
顔登録データ記憶部２８は、登録人物の顔画像に基づいた特徴的な顔情報を登録データ（顔画像データ）として記憶するとともに、その人物の氏名等を顔画像データに関連付けて記憶する。上記の特徴的な顔情報とは、例えば、眉、眼、鼻、唇などの特徴点が持つ特徴量のデータである。なお、人物登録を実行するには、カメラに登録したい人物の顔をモニタ画面の所定のガイド枠に合わせて撮影するという周知の方法を用いることができる。
【００２５】
閾値データ記憶部２９は、上記の登録人物に固有の顔表情レベルを閾値データとして記憶する。固有の顔表情レベルは、登録人物毎に設定される。初めて登録された人物については、閾値の初期値として、一律に顔表情レベルの中央値である５０％に設定される。このような閾値データは、顔登録データ記憶部２８の登録人物の顔画像データまたは氏名データに関連付けられているので、登録人物が特定されれば、その顔表情レベルの閾値も直ちに読み出すことができる。
【００２６】
時系列データ記憶部３０は、顔表情レベル検出部２３の顔表情レベル検出信号に基づいて顔表情レベル検出部２３が検出した笑顔レベル、例えば４０％、５０％、５０％、５５％、７０％、８０％の数値を時系列データとして記憶する。
【００２７】
自動撮影部３１は、顔表情レベル検出部２３の閾値検出信号に応じて撮影レンズ１１、絞り１２および撮像素子１３に動作信号を出力し、被写体の自動撮影を行う。画像記録部１６は、撮影された被写体画像データと属性データ（例えば、撮影日時、撮影場所）とを関連付けてメモリ１６ａに記録する。
【００２８】
閾値演算設定部３２は、ある登録人物について時系列データ記憶部３０が記憶している一連の時系列データを読み出し、これを用いてその登録人物固有の顔表情レベル、すなわち自動撮影を行うための閾値を演算する。そして、閾値演算設定部３２は、演算された新しい閾値により、既に閾値データ記憶部２９に記憶されている古い閾値を更新する。なお、古い閾値を更新せずに、そのまま履歴として保存しておいてもよい。
【００２９】
顔表情撮影モード設定部４０は、自動撮影部３１による自動撮影を実行するモードをＯＮ／ＯＦＦ設定するとともに、検出すべき顔表情の種類を設定する操作部である。
【００３０】
表示制御部４１は、ディスプレイ４２による表示を制御する。すなわち、表示制御部４１は、ディスプレイ４２がスルー画像の表示、バッファメモリ１４に一時的に記録されている被写体画像の表示、画像記録部１６のメモリ１６ａに保存された被写体画像の再生表示を行なう時の表示態様を制御する。また、表示制御部４１は、ディスプレイ４２に、被写体画像データに関連する属性データや登録人物の顔画像データに関連する閾値データの情報を付加した再生画像を表示させる。
【００３１】
ディスプレイ４２は、スルー画像の表示やバッファメモリ１４に一時的に記録されている被写体画像、メモリ１６ａに保存された被写体画像の表示を行い、また、表示制御部４１の指令により、属性データや閾値データの情報の表示などを行う。
【００３２】
以上のように構成されたデジタルカメラは、次のように動作する。
先ず、撮影前の準備動作として人物登録を行う。すなわち、登録したい人物の顔をカメラのモニタ画面の所定のガイド枠に合わせて撮影する。所定のガイド枠は、例えば、人間の顔の大きな特徴を示す眼の部分と口の部分に設定されている。こうして撮影された登録人物の顔画像からその顔の部位の特徴点が算出され、その特徴点データが顔登録データとして顔登録データ記憶部２８に記憶され、その登録人物の氏名データも顔登録データに関連付けられて記憶される。氏名データの入力は、不図示の入力部を操作して行う。
【００３３】
この登録時に、閾値演算設定部３２は、その登録人物の顔表情レベル閾値として初期値５０％を設定し、閾値データ記憶部２９は、初期値５０％を顔登録データ又は氏名データと関連付けて記憶する。
以上に説明した登録が複数の人物に対して実行されることによって、顔登録データ記憶部２８には、複数の登録人物に関するデータが記録される。
【００３４】
人物登録が終了した後に、顔表情撮影モード設定部４０は、顔表情撮影モードをＯＮ設定するとともに、例えば、笑顔の自動撮影を行う笑顔撮影モードを設定する。
顔検出部２１は、スルー画像中の被写体人物の顔を検出する。顔認識部２７は、顔検出部２１が検出した顔領域の画像が顔登録データ記憶部２８に登録されている顔画像データに対応するか否かを判定し、被写体人物が登録人物であることを検出する。
【００３５】
顔表情レベル検出部２３は、顔検出部２１が検出した顔領域の画像の顔表情を顔表情レベルデータ記憶部２５の笑顔レベルデータと比較することにより、被写体人物の笑顔がいずれの笑顔レベルに対応するかを検出する。顔表情レベル検出部２３は、被写体人物の顔表情レベルを連続的に検出し、その時々の顔表情レベルに対応する顔表情レベル検出信号を出力する。
時系列データ記憶部３０は、この顔表情レベル検出信号に基づいて所定の時間間隔で顔表情レベルを記憶し、複数の数値からなる時系列データとして記憶する。
【００３６】
顔表情レベル検出部２３が、その登録人物の笑顔レベルが閾値データ記憶部２９に記憶されている初期値の閾値５０％以上であることを検出すると、閾値検出信号を出力する。自動撮影部３１は、この閾値検出信号に応じて撮影レンズ１１、絞り１２および撮像素子１３に動作信号を出力して笑顔レベル５０％の被写体人物の自動撮影を行う。自動撮影された画像データとその画像データに関連付けられた属性データ（例えば、撮影日時、撮影場所、被写体人物名）とは、メモリ１６ａに記録される。
【００３７】
ここで、登録人物Ａ，Ｂに関する笑顔レベルの推移を示す図２を参照して説明する。
図２は、縦軸が笑顔レベル(単位：％)、横軸が時間（ｔ）であり、登録人物Ａ，Ｂに対応する２本の曲線は笑顔レベルの推移を表している。各曲線の複数の下向き矢印は、顔表情レベル検出部２３の顔表情レベル検出信号に基づいて時系列データ記憶部３０に時系列データ（笑顔レベル）を記憶するタイミングを示している。一点鎖線Ｌは、笑顔レベル閾値の初期値である５０％のラインを表す。また、時間軸のｔ＝０は、登録人物の認識動作を開始した時刻を示している。したがって、各登録人物についての認識動作を開始後、所定の時間間隔で被写体人物の笑顔レベルが時系列データ記憶部３０に記憶される。
【００３８】
登録人物Ａについては、曲線１００の水平部分１００ａに示すように、８回目の記憶動作までは笑顔レベルが４５％で安定値をとり、９回目の記憶動作から笑顔レベルが上昇して、５０％の初期値ラインと交差する地点１００ｂで笑顔レベルが５０％となり、自動撮影が行われる。
【００３９】
この自動撮影後に、閾値演算設定部３２は、登録人物Ａの曲線１００の比較的笑顔レベルが安定している安定部分１００ａの平均値として４５％を算出する。なお、図２では、曲線１００の安定部分１００ａは、模式的にほぼ直線として表しているが、実際には多少の変動をもつ曲線となる。
【００４０】
閾値演算設定部３２は、この平均値４５％に、実験的に決められた値である固定値２０％を加算して新たな閾値６５％を算出する。この新たな閾値６５％は、次回の笑顔撮影モードでの自動撮影の際に笑顔レベル閾値として使用される。この新たな閾値６５％は、閾値データ記憶部２９に記憶されている登録人物Ａの閾値の初期値５０％に上書きされる。
【００４１】
一方、登録人物Ｂについては、曲線２００の安定部分２００ａに示すように、１１回目の記憶動作までは笑顔レベルが２０％で安定値（平均値）をとり、１２回目の記憶動作から笑顔レベルがやや上昇するが、笑顔レベルが５０％には至らず、自動撮影は行われない。そして、所定時間経過後に笑顔撮影モードは自動的に終了する。その後、閾値演算設定部３２は、この平均値２０％に、固定値２０％を加算して新たな閾値６５％を算出する。
実験的に決められた値である固定値２０％を加算して新たな閾値４０％を算出し、この値が登録人物Ｂの初期値５０％に上書きされる。
その結果、登録人物Ａについては、次回の笑顔撮影モードでの自動撮影の際には、新しい笑顔レベル閾値として６５％が使用され、登録人物Ｂについては、４０％が使用される。
【００４２】
次に、現行の笑顔レベル閾値に対して、次回の笑顔レベル閾値を上昇させる例と、下降させる例と、不変とする例を説明する。
図３および図４を参照して、閾値演算設定部３２による登録人物の自動撮影に用いられる笑顔レベル閾値を演算設定する動作を詳細に説明する。
図３は、登録人物Ｃ，Ｄ，Ｅに関する笑顔レベルの推移の一例を示すグラフである。図３も図２と同様、縦軸が笑顔レベル(単位：％)、横軸が時間（ｔ）である。登録人物Ｃ，Ｄ，Ｅに対応する３本の曲線は、直前に実行された自動撮影における笑顔レベルの推移を表している。
【００４３】
登録人物Ｃについては、笑顔レベル閾値が８０％に設定されており、曲線３００の安定部分３００ａでは笑顔レベルが４５％で安定値をとり、時系列データ記憶部３０による９回目の記憶動作から笑顔レベルが上昇し、地点３００ｂで笑顔レベルが８０％となり、自動撮影が行われる。
登録人物Ｄについては、笑顔レベル閾値が４０％に設定されており、曲線４００の安定部分４００ａでは笑顔レベルが２０％で安定値をとり、１２回目の記憶動作から笑顔レベルが上昇し、地点４００ｂで笑顔レベルが４０％となり、自動撮影が行われる。
登録人物Ｅについては、笑顔レベル閾値が８０％に設定されており、曲線５００の安定部分５００ａでは笑顔レベルが７０％で安定値をとり、４回目の記憶動作から笑顔レベルが上昇し、地点５００ｂで笑顔レベルが８０％となり、自動撮影が行われる。
【００４４】
上記の実績データを用いて、閾値演算設定部３２は、次回の自動撮影に用いられる笑顔レベル閾値を演算する。
図４を参照しながら説明すると、登録人物Ｃについては、現在の安定値が４５％であるから、固定値２０％を加算すると次回の笑顔レベル閾値は６５％となり、閾値は１５％下降する。登録人物Ｄについては、現在の安定値が２０％であるから、固定値２０％を加算すると次回の笑顔レベル閾値は４０％となる。これは、現在の笑顔レベル閾値と変わっていない。登録人物Ｅについては、現在の安定値が７０％であるから、固定値２０％を加算すると次回の笑顔レベル閾値は９０％となり、現在の笑顔レベル閾値８０％より１０％上昇する。その結果、次回の閾値が現在の閾値に上書きされる。
【００４５】
本実施の形態によるデジタルカメラは、以下の作用効果を奏する。
（１）登録人物に固有の顔表情レベル閾値を自動撮影の条件として設定するので、被写体人物毎に適切な顔表情レベルでの自動撮影を行うことができる。
（２）閾値演算設定部３２は、現行の顔表情レベルの時系列データを用いて新たな顔表情レベル閾値を算出するので、実情に即した正確な顔表情レベル閾値を設定できる。特に、図３，４の登録人物Ｃのように、次回の笑顔レベル閾値を下降させることにより、笑顔撮影のチャンスが多くなる。
【００４６】
本実施の形態によるデジタルカメラでは、現行の顔表情レベルの時系列データを用いて新たな顔表情レベル閾値を算出しているが、過去の顔表情レベルの時系列データも使用して、例えば、現行の時系列データと前回の時系列データとの平均値を使用して新しい顔表情レベル閾値を算出することもできる。
本発明は、その特徴を損なわない限り、以上説明した実施の形態に何ら限定されない。
【符号の説明】
【００４７】
１６：画像記録部                      ２０：画像読出し部
２３：顔表情レベル検出部              ２４：顔表情データ記憶部
２５；顔表情レベルデータ記憶部        ２７：顔認識部
２８：顔登録データ記憶部              ２９：閾値データ記憶部
３０：時系列データ記憶部              ３２：閾値演算設定部
【図１】
2010200242.tif 000003
【図２】
2010200242.tif 000004
【図３】
2010200242.tif 000005
【図４】
2010200242.tif 000006