(57)【要約】      （修正有）【課題】顔画像が存在する可能性が高い部分において，顔画像があるにもかかわらず顔画像が見つけられないことを防止する。【解決手段】顔画像判別装置群10には，画像の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像を顔画像と判断する顔画像判別装置11〜1Nが複数個縦続接続されている。動画のように多数駒の画像が一駒ずつ顔画像判別装置群10に入力し，一駒の被写体像の中に顔画像が含まれている場合には，その顔画像が検出される。次以降の被写体像においては，検出された顔画像の周囲のエリアに対応するエリアの顔画像検出が行われる場合には，第１のしきい値よりも低い第２のしきい値を用いて顔画像検出処理が行われる。【選択図】図１
2010152805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力し，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンし，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出する抽出手段，
上記抽出手段によって抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力する対象画像判別装置群，
上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分に対応するエリアまたは上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分を含むその周辺のエリアの位置に対応するエリア内に，上記対象画像部分であると判別された後に上記抽出手段に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したかどうかを判定する判定手段，および
上記判定手段によって，上記対応するエリア内に，複数駒の被写体像に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したと判定されたことに応じて，上記第１のしきい値よりも低い第２のしきい値を用いて対象画像判別処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御する制御手段，
を備えた対象画像判別システム。
【請求項２】
一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力し，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンし，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出する抽出手段，
上記抽出手段によって抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す対象画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力する対象画像判別装置群，
上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が，上記対象画像部分であると判別された後に上記抽出手段に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したかどうかを判定する判定手段，
上記判定手段によって，上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，所定数以上の対象画像部分のスコア平均値と分散値とを算出する算出手段，および
上記判定手段によって上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する部分が，複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，判別された所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア外における対象画像部分検出処理に用いられるしきい値を上記第１のしきい値から上記第１のしきい値よりも高い第２のしきい値に変更し，上記所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア内における画像部分検出処理に用いられるしきい値を，上記第２のしきい値と上記算出手段によって算出されたスコア平均値から分散値を減算して得られる第３のしきい値とに変更して対象画像検出処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御する制御手段，
を備えた対象画像判別システム。
【請求項３】
抽出手段が，一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力し，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンし，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出し，
対象画像判別群が，上記抽出手段によって抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力し，
判定手段が，上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分に対応するエリアまたは上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分を含むその周辺のエリアの位置に対応するエリア内に，上記対象画像部分であると判別された後に上記抽出手段に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したかどうかを判定し，
制御手段が，上記判定手段によって，上記対応するエリア内に複数駒に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したと判定されたことに応じて，上記第１のしきい値よりも低い第２のしきい値を用いて対象画像判別処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御する，
対象画像判別システムの動作制御方法。
【請求項４】
抽出手段が，一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力し，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンし，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出し，
対象画像判別装置群が，上記抽出手段によって抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す対象画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力し，
判定手段が，上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が，上記対象画像部分であると判別された後に上記抽出手段に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したかどうかを判定し，
算出手段が，上記判定手段によって，上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，所定数以上の対象画像部分のスコア平均値と分散値とを算出し，
制御手段が，上記判定手段によって上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する部分が，複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，判別された所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア外における対象画像部分検出処理に用いられるしきい値を上記第１のしきい値から上記第１のしきい値よりも高い第２のしきい値に変更し，上記所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア内における画像部分検出処理に用いられるしきい値を，上記第２のしきい値と上記算出手段によって算出されたスコア平均値から分散値を減算して得られる第３のしきい値とに変更して対象画像検出処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御する，
対象画像判別システムの動作制御方法。
【請求項５】
対象画像判別システムの動作を制御するプログラムであって，
一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力させ，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンさせ，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出させ，
抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力するように対象画像判別装置群を制御させ，
上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分に対応するエリアまたは上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分を含むその周辺のエリアの位置に対応するエリア内に，上記対象画像部分であると判別された後に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したかどうかを判定させ，
上記対応するエリア内に，複数駒の被写体像に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したと判定されたことに応じて，上記第１のしきい値よりも低い第２のしきい値を用いて対象画像判別処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御するように対象画像判別システムを制御するコンピュータ読み取り可能なプログラム。
【請求項６】
一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力させ，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンさせ，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出させ，
抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す対象画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力する対象画像判別装置群を制御させ，
上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が，上記対象画像部分であると判別された後に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したかどうかを判定させ，
上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，所定数以上の対象画像部分のスコア平均値と分散値とを算出させ，
上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する部分が，複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，判別された所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア外における対象画像部分検出処理に用いられるしきい値を上記第１のしきい値から上記第１のしきい値よりも高い第２のしきい値に変更させ，上記所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア内における画像部分検出処理に用いられるしきい値を，上記第２のしきい値と上記算出手段によって算出されたスコア平均値から分散値を減算して得られる第３のしきい値とに変更させて対象画像検出処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御する対象画像判別システムを制御するコンピュータ読み取り可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，対象画像判別システムならびにその動作制御方法およびその動作制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
いわゆるブースティングと呼ばれる手法を用いた顔画像などの対象画像を検出するものがある。このようなものでは，多数の画像から学習した判別装置を複数個用意し，それらの複数個の判別装置が縦続接続される（特許文献１，２）。
【特許文献１】特開2007-213182号公報
【特許文献２】特開2007-226512号公報
【０００３】
しかしながら，これらの技術では，多数駒の画像が順に一駒ずつ与えられた場合に対象画像の検出制度を向上することは考えられていない。
【発明の開示】
【０００４】
この発明は，多数駒の画像が順に一駒ずつ与えられた場合に対象画像の検出制度を向上することを目的とする。
【０００５】
第１の発明による対象画像判別システムは，一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力し，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンし，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出する抽出手段，上記抽出手段によって抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力する対象画像判別装置群，上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分に対応するエリアまたは上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分を含むその周辺のエリアの位置に対応するエリア内に，上記対象画像部分であると判別された後に上記抽出手段に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したかどうかを判定する判定手段，および上記判定手段によって，上記対応するエリア内に，複数駒の被写体像に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したと判定されたことに応じて，上記第１のしきい値よりも低い第２のしきい値を用いて対象画像判別処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御する制御手段を備えていることを特徴とする。
【０００６】
第１の発明は，上記対象画像判別システムに適した動作制御方法も提供している。すなわち，この方法は，抽出手段が，一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力し，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンし，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出し，対象画像判別群が，上記抽出手段によって抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力し，判定手段が，上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分に対応するエリアまたは上記対象画像判別装置群によって対象画像部分であると判別された部分を含むその周辺のエリアの位置に対応するエリア内に，上記対象画像部分であると判別された後に上記抽出手段に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したかどうかを判定し，制御手段が，上記判定手段によって，上記対応するエリア内に複数駒に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したと判定されたことに応じて，上記第１のしきい値よりも低い第２のしきい値を用いて対象画像判別処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御するものである。
【０００７】
第１の発明は，上記対象画像判別システムを制御するプログラムも提供している。そのようなプログラムを格納した記録媒体を提供するようにしてもよい。
【０００８】
第１の発明によると，一駒の被写体像を表わす被写体像データが周期的に抽出手段に入力され，被写体像の中からサーチ・エリア内の画像部分が抽出され，抽出された画像部分の特徴がスコア化されて得られるスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分が対象画像部分であると対象画像判別装置において判別される。対象画像部分であると判別されると，その対象画像部分を表すデータを次段の対象画像判別装置に入力する。対象画像判別装置群において，対象画像部分であると判別されると，その判別された画像部分に対応するエリアまたはその判別された画像部分を含むその周辺のエリア内に，上記対象画像部分であると判別された後に上記抽出手段に入力する複数駒の被写体に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したかどうかが判定される。複数駒に所定数以上の割合で対象画像部分が存在したと判定されると，その対応するエリア内における対象画像部分の判定処理に用いられるしきい値は第１のしきい値よりも低い第２のしきい値となる。複数駒に所定数以上の割合で，その対応するエリア内に対象画像部分が検出される場合には，その後に周期的に与えられる被写体像のその対応するエリア内に対象画像部分が含まれていることが多いと考えられる。しきい値を第２のしきい値に下げて対象画像検出処理が行われることにより，その対応するエリア内に存在する対象画像部分の未検出を防止できる。
【０００９】
第２の発明は，一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力し，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンし，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出する抽出手段，上記抽出手段によって抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す対象画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力する対象画像判別装置群，上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が，上記対象画像部分であると判別された後に上記抽出手段に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したかどうかを判定する判定手段，上記判定手段によって，上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，所定数以上の対象画像部分のスコア平均値と分散値とを算出する算出手段，および上記判定手段によって上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する部分が，複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，判別された所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア外における対象画像部分検出処理に用いられるしきい値を上記第１のしきい値から上記第１のしきい値よりも高い第２のしきい値に変更し，上記所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア内における画像部分検出処理に用いられるしきい値を，上記第２のしきい値と上記算出手段によって算出されたスコア平均値から分散値を減算して得られる第３のしきい値とに変更して対象画像検出処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御する制御手段を備えていることを特徴とする。
【００１０】
第２の発明は，上記対象画像判別システムに適した動作制御方法も提供している。すなわち，この方法は，抽出手段が，一駒の被写体像を表す画像データを周期的に入力し，入力した一駒分の画像データによって表される被写体像を，所定のサーチ・エリアを一定距離ずつ移動させながらスキャンし，サーチ・エリアの移動ごとにサーチ・エリア内の画像部分を抽出し，対象画像判別装置群が，上記抽出手段によって抽出された画像部分の特徴をスコア化して得られたスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分を対象画像部分と判別する対象画像判別装置であって，スコア化するための特徴が対象画像判別装置ごとに異なる対象画像判別装置が複数個分縦続接続されており，対象画像部分と判別された画像部分を表す対象画像部分データを次段の対象画像判別装置に入力し，判定手段が，上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が，上記対象画像部分であると判別された後に上記抽出手段に入力する複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したかどうかを判定し，算出手段が，上記判定手段によって，上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する対象画像部分が複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，所定数以上の対象画像部分のスコア平均値と分散値とを算出し，制御手段が，上記判定手段によって上記対象画像判別装置群によって判別された対象画像部分に対応する部分が，複数駒の被写体像に所定数以上の割合で存在したと判定されたことに応じて，判別された所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア外における対象画像部分検出処理に用いられるしきい値を上記第１のしきい値から上記第１のしきい値よりも高い第２のしきい値に変更し，上記所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア内における画像部分検出処理に用いられるしきい値を，上記第２のしきい値と上記算出手段によって算出されたスコア平均値から分散値を減算して得られる第３のしきい値とに変更して対象画像検出処理を行うように上記対象画像判別装置群を制御するものである。
【００１１】
第２の発明は，上記対象画像判別システムの動作を制御するプログラムも提供している。また，そのプログラムを格納した記録媒体も提供するようにしてもよい。
【００１２】
第２の発明によると，一駒の被写体像を表わす被写体像データが周期的に抽出手段に入力され，被写体像の中からサーチ・エリア内の画像部分が抽出され，抽出された画像部分の特徴がスコア化されて得られるスコアが第１のしきい値以上の場合に，その画像部分が対象画像部分であると対象画像判別装置において判別される。対象画像部分であると判別されると，その対象画像部分を表すデータを次段の対象画像判別装置に入力する。対象画像判別装置群において，対象画像部分であると判別されると，その判別された画像部分が複数駒に所定数以上の割合で存在したかどうかが判定される。存在したと判定されると，所定数以上の対象画像部分のスコア平均値と分散値とが算出される。また，判別された所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア外における対象画像部分検出処理に用いられるしきい値が第１のしきい値から第１のしきい値よりも高い第２のしきい値に変更され，判別された所定数以上の対象画像部分の周辺のエリアの位置に対応するエリア内における対象画像部分検出処理に用いられるしきい値が第２のしきい値および算出された平均スコアから分散値が減算されて得られる第３のしきい値に変更される。対象画像部分が所定数以上検出されるまでは，比較的低い第１のしきい値を用いて対象画像検出処理が行われるので，対象画像が未検出となってしまうことを未然に防止できる。対象画像部分が所定数以上検出されると，エリア外においては第１のしきい値よりも高い第２のしきい値を用いて対象画像検出処理が行われるので，抽出された画像部分が非対称画像と判断される割合が多くなる。すると抽出された画像部分データは次段の対象画像判別装置に与えられないので，比較的迅速に対象画像検出処理を行うことができる。エリア内においては第２しきい値と第３のしきい値とを用いて対象画像検出処理が行われるので，第２のしきい値を用いて対象画像部分が検出されない場合であっても第３のしきい値を用いて対象画像部分が検出されることがある。対象画像が存在する可能性が高いエリア内においては，対象画像の未検出を防止できるようになる。
【実施例】
【００１３】
以下の実施例においては，顔の画像（対象物を表す対象画像）を検出するものについて説明するが，顔の画像ではなく，顔以外の対象物を表す対象画像を検出するものについても適用できる。また，以下の動作を行うプログラムは顔検出回路にあらかじめインストールされているか，メモリ・カードなどの記録媒体から読み取るようにしてもよい。
【００１４】
図１は，この発明の実施例を示すもので，顔検出回路（対象画像判別システム）１の電気的構成を示すブロック図である。
【００１５】
顔検出回路１には，被写体像を表す画像データが一駒分ずつ一定周期で順に入力する。顔検出回路１に入力した一駒分の被写体像を表す画像データは，抽出装置２に入力する。抽出装置２は，図２に示すように，被写体像20上を，サーチ・エリア21を一定距離ずつ移動させながら一駒分全体にわたってスキャンし，サーチ・エリア21の移動ごとにサーチ・エリア21内の画像部分を表すデータを出力するものである。抽出装置２から出力された画像部分データは，対象画像判別装置群10に入力する。サーチ・エリア21の大きさが変えられて同様の処理が行われる。
【００１６】
対象画像判別装置群10には，複数Ｎ個の顔判別装置11〜1Nが縦続接続されている。
【００１７】
顔判別装置11〜1Nのそれぞれは，画像部分の特徴量を，その特徴量に応じたスコアに変換する特徴量／スコア変換特性（それぞれの顔判別装置11〜1Nごとに異なる）にしたがって，入力する画像部分データによって表される画像部分のスコアを算出し，算出されたスコアにもとづいて，入力した画像部分データによって表される画像部分（上述したサーチ・エリア21内の画像部分）が顔の画像部分かどうかを判別するものである。顔判別装置11〜1Nのそれぞれに特徴量／変換特性を有する固有の変換テーブルが格納されている。
【００１８】
対象画像判別装置群10に入力した画像部分データは，まず，第１の顔判別装置11に入力する。第１の顔判別装置11において，第１の顔判別装置11用に規定されている特徴量／スコア判別特性にしたがって，入力した画像部分データによって表される画像部分の特徴量がスコアに変換される。変換されたスコアが所定のしきい値未満であると，その画像部分は顔の画像ではない（非顔）と判断される。顔の画像と判断された画像部分データは，次段の第２の顔判別装置12に入力する。
【００１９】
第２の顔判別装置12以降の判別装置においても第１の顔判別装置11と同様の処理が行われ，判別装置11〜1Nにおいてすべて顔画像と判定された画像部分が顔画像と判別される。顔判別装置11〜1Nのそれぞれにおいて得られたスコアは，次段の顔判別装置に与えられ，スコアが加算される。加算されたスコアとしきい値とが比較されるが，スコアを加算せずに，判別装置11〜1Nのそれぞれにおいて算出されるスコアとしきい値とが比較されるようにしてもよい。
【００２０】
図３は，特徴量算出方法および顔画像を検出するのに用いられる特徴量／スコア変換特性を示している。
【００２１】
第１の顔判別装置11においては，入力画像を画像30とすると，あらかじめ定められている左上の画素31と32との輝度差が特徴量とされる。第１の顔判別装置11において顔画像検出処理に用いられる特徴量／スコア変換特性Ｃ１が規定されており，得られた輝度差である特徴量に応じてスコアが得られる。得られたスコアが上述のようにしきい値未満であると，入力画像30は非顔画像であると判定される。
【００２２】
同様に，第２の判別装置12においては，あらかじめ定められている画像30の右上の画素23と24との色差Ｃｒの差が特徴量とされる。第２の判別装置12においても顔画像検出に用いられる特徴量／スコア変換特性Ｃ２が規定されており，得られた色差Ｃｒの差である特徴量に応じてスコアが得られる。第２の判別装置12において得られたスコアと第１の判別装置11において得られたスコアとの加算スコアが第２の判別装置12のしきい値未満であると，入力画像30は非顔画像と判定される。
【００２３】
図１に戻って，抽出装置２において抽出されているサーチ・エリア21内の画像部分の位置を表すデータは判定装置３および制御装置４に入力する。また，顔画像判別装置群10から出力された顔画像部分データは判定装置３に入力する。判定装置３において，一駒の被写体像における顔画像部分の位置が検出される。
【００２４】
顔画像部分であると検出された位置を表すデータは判定装置３から制御装置４に入力する。制御装置４において，複数駒の被写体像のうち，一定の割合で顔画像部分が存在すると考えられるエリアについては，そのエリア内における顔画像部分の検出処理に用いられる顔判別装置11〜1Nのしきい値が低くされる。そのようなエリア内においては顔画像が存在することが多いと考えられるので，低いしきい値を用いて顔画像の検出処理が行われることにより，顔画像の未検出を防止できる。
【００２５】
図４は，顔検出回路１に入力する被写体像データによって表される被写体像40の一例である。
【００２６】
被写体像40には，顔画像41および42が含まれている。上述のように，顔検出回路１に被写体像40を表すデータが入力すると，通常は顔画像41と42とが検出されるがこの実施例のようにしきい値が変えられないと検出されないこともある。
【００２７】
図５および図６は，顔画像検出回路１に含まれる顔判別装置11〜1Nの判別装置番号１〜Ｎと加算スコアとの関係を示している。図５は顔画像41などが検出される顔検出成功例を示し，図６は顔画像41などが検出されない顔検出失敗例を示している。
【００２８】
顔画像41または42の部分を表すデータが顔画像判別装置群10に入力すると，顔画像判別装置11〜1Nのそれぞれにおいてスコアが算出され，加算スコアが得られる。図５に示すように，顔画像判別装置11〜1Nのそれぞれにおいて得られた加算スコアがすべてしきい値を超えていると，顔画像判別装置群10に入力した画像部分データによって表される画像部分は顔画像であると判別される。顔画像検出処理は成功となる。
【００２９】
顔画像41または42の部分を表すデータが顔画像判別装置群10に入力した場合において，図６に示すように，第Ｎ番目の顔画像判別装置1Nにおいて得られる加算スコアはしきい値を超えているにもかかわらず，顔画像判別装置14において得られる加算スコアがしきい値未満となると，顔画像判別装置群10に入力した画像部分データによって表される画像は，顔画像判別装置14において顔画像では無いと判定される。このことは，仮に顔画像判別装置14において顔画像ではないと判定されていなければ，顔画像判別装置群10において顔画像41または42が顔画像であると判定されていたことを示している。このような現象は，動画のように周期的に被写体像が顔検出回路１に入力する場合にも生じる。
【００３０】
図７は，顔検出回路１に入力する多数駒の被写体像の一部を示している。
【００３１】
一駒目の画像51には，顔画像51Ａ，51Ｂが含まれている。同様に，二駒目の画像52，三駒目の画像53，四駒目の画像54および五駒目の画像55にもそれぞれ，顔画像52Ａおよび52Ｂ，53Ａおよび53Ｂ，54Ａおよび54Ｂ，ならびに55Ａおよび55Ｂが含まれている。理想的に顔画像検出処理が行われれば，すべての顔画像52Ａおよび52Ｂ，53Ａおよび53Ｂ，54Ａおよび54Ｂ，ならびに55Ａおよび55Ｂが検出されるが，上述したように，顔画像が検出されないことがある。たとえば，三駒目の画像53の顔画像53Ａが検出されない場合，四駒目の画像54の顔画像54Ｂが検出されない場合などがある。顔画像の未検出を防止するために，この実施例では，多数駒の被写体像に一定の割合で顔画像が検出された場合には，その検出された顔画像の周辺エリアを検出するときのしきい値が下げられる。
【００３２】
図８は，被写体像60の一例である。図９は，判別装置番号と加算スコアとの関係を示している。
【００３３】
図８を参照して，多数駒の被写体像について顔画像検出処理が行われ，被写体像60の顔画像61の位置および顔画像62の位置に一定の割合で顔画像が存在するものとする。すると，次に入力する被写体像のうち，顔画像61の周辺エリア63および顔画像62の周辺エリア64に対応するエリア内における顔検出処理に用いられるしきい値が，図９に示すように第１のしきい値から第２のしきい値に低くされる。低い第２のしきい値を用いてエリア内における顔検出処理が行われる。低い第２のしきい値を用いて顔検出処理が行われるのでエリア内における顔画像の未検出を防止できる。
【００３４】
図10は，顔検出処理手順を示すフローチャートである。
【００３５】
まず，一駒目の被写体像を表す画像データが顔検出回路１に入力する（ステップ71）。上述のように，被写体像のうちサーチ・エリア内の画像が抽出される（ステップ72）。抽出された画像について第１のしきい値で顔画像判別装置群10において顔検出処理が行われる（ステップ73）。サーチ・エリアが所定距離ずつ移動させられながら，一駒分の被写体像全体についてサーチ・エリア内の画像の抽出および抽出された画像の顔画像検出処理が繰り返される（ステップ74でＹＥＳ，83）。
【００３６】
一駒分の被写体像について顔画像検出処理が終了すると（ステップ74でＹＥＳ），検出された顔画像の周辺エリアが以前の駒の被写体像において検出された顔画像の周辺エリアと同じかどうかが判定される（ステップ76）。一駒目の被写体像において顔画像が検出された場合には（一駒目でなくとも最初に顔画像が検出された被写体像であれば同様である），以前の駒の被写体像において顔画像が検出されることは無いので（ステップ76でＮＯ），検出された顔画像の周辺エリアが複数のときにその周辺エリアを識別するためにナンバリングされる（ステップ77）。たとえば，図７に示すように一駒目の被写体像51において顔画像51Ａおよび51Ｂが検出されると，顔画像51Ａの周辺エリアがエリア１としてナンバリングされ，顔画像51Ｂの周辺エリアがエリア２としてナンバリングされる。
【００３７】
２駒目以降の被写体像についても同様の処理が行われ，被写体像から顔画像が検出され，かつ検出された顔画像の周辺エリアが以前に検出された顔画像の周辺エリアと同じであれば（ステップ76でＹＥＳ），周辺エリアごとに，顔画像検出回路１に入力した被写体像の駒数と顔画像が検出された回数の割合が算出される（ステップ78）。
【００３８】
顔画像検出回路１に所定の駒数以上の駒数の被写体像が入力しており，かつ入力した被写体像の駒数と顔画像が検出された回数の割合が所定の割合以上（たとえば，所定の入力被写体像に対して７，８割以上）であれば（ステップ79でＹＥＳ），その周辺エリア内における顔検出処理に利用されるしきい値は第１のしきい値から第２のしきい値に変えられる（ステップ80）。第２のしきい値は第１のしきい値よりも低いので，周辺エリア内の顔画像の未検出が防止される。
【００３９】
顔画像検出処理の終了指令があるまで，ステップ71から80までの処理が繰り返される（ステップ81）。
【００４０】
たとえば，図７に示すように，第１駒目の被写体像51から第５駒目の被写体像55が顔画像検出回路１に入力するものとする。第１駒目の被写体像51において顔画像51Ａおよび51Ｂが検出され，顔画像51Ａの周辺エリアにエリア１がナンバリングされ，顔画像51Ｂの周辺エリアにエリア２がナンバリングされる。次に第２駒目の被写体像52が顔画像検出回路１に入力すると，同様に顔画像52Ａおよび52Ｂが検出される。顔画像52Ａの周辺エリアは前の駒の画像51の顔画像51Ａの周辺エリアであるエリア１と同じであり，顔画像52Ｂの周辺エリアは前の駒の画像51の顔画像51Ｂの周辺エリア２と同じであるので，エリア１およびエリア２の顔画像検出回数が増加する。
【００４１】
三駒目の画像53においては，顔画像53Ａが検出されずに顔画像53Ｂが検出されたものとする。すると，エリア１の顔画像検出回数は増加せずにエリア２の顔画像検出回数が増加する。エリア１についてはしきい値を変更する割合に達していないが，エリア２についてはしきい値を変更する割合に達したものとすると，第４駒目においてエリア１内の顔画像54Ａの検出処理が行われる場合には，しきい値は第１のしきい値が用いられるが，エリア２内の顔画像54Ｂの検出処理が行われる場合には，しきい値は第２のしきい値が用いられる。すると，エリア２内の顔画像54Ｂが検出されるようになる。従来は検出できなかった顔画像54Ｂが検出されるようになる。
【００４２】
図11は，顔画像検出処理手順（図10ステップ73の処理手順）を示すフローチャートである。
【００４３】
顔画像判別装置群10に含まれるＮ個の顔画像判別装置11〜1Nを識別するための顔判別装置番号ｐがリセットされる（ステップ91）。顔判別装置番号ｐの顔判別装置（ｐ＝１は第１の顔判別装置11）で，サーチ・エリア内の画像部分のスコアが算出される（ステップ92）。算出されたスコアがしきい値より大きいかどうかが判定される（ステップ93）。この判定に用いられるしきい値は，上述のように，所定の割合以上で顔画像が検出されたエリア内における顔検出処理が行われる場合には，第２のしきい値となるが，その他の場合には第１のしきい値となる。
【００４４】
算出されたスコアがしきい値よりも大きくなければ（ステップ93でＮＯ），入力した画像部分は非顔画像と判別される（ステップ97）。算出されたスコアが大きければ（ステップ93でＹＥＳ），顔判別装置番号ｐが顔判別装置の総数未満かどうかが確認される（ステップ94）。顔判別装置番号ｐが顔判別装置の総数未満であれば（ステップ94でＹＥＳ），顔画像判別装置群10に含まれているすべての顔判別装置11〜1Nにおける顔画像判別処理は終了していないから顔判別装置番号ｐがインクレメントされる（ステップ95）。すると，次段の顔判別装置において顔画像判別処理が行われることとなる。
【００４５】
顔判別装置番号ｐが顔判別装置の総数未満でなければ（ステップ94でＮＯ），顔画像判別装置群10に入力した画像部分が顔画像と判別される（ステップ96）。
【００４６】
図12から図18は，他の実施例を示している。この実施例においても図１に示す電気的構成をもつ顔検出回路１が用いられる。
【００４７】
図12は，顔検出回路１を構成する顔判別装置11〜1Nの判別装置番号と加算スコアとの関係を示すもので，顔画像かどうかを判別するのに用いられるしきい値と顔画像の平均スコアも示されている。
【００４８】
この実施例では，第１のしきい値，第１のしきい値よりも高い第２のしきい値および顔画像の平均スコアから分散値２σを減算した第３のしきい値が規定されている。
【００４９】
この実施例においては，動画のように周期的に多数駒の被写体像が順に与えられる場合に，顔画像が検出されるまでは図１に示す顔検出回路１におけるしきい値は第1のしきい値が用いられる。第1のしきい値は比較的低いので，顔画像が存在するにもかかわらず顔画像が検出されないということを防止できる。周期的に与えられる多数駒の被写体像のある駒の被写体像において顔画像が検出されると，その検出された顔画像に対応する顔画像が，続いて順に与えられる被写体像のうち所定数の駒の被写体像において検出されるまで，第１のしきい値を用いて顔画像検出処理が繰り返される。
【００５０】
同一人物の顔と考えられる顔画像が所定数の駒の被写体像において検出されると，さらに続いて与えられる被写体像のうち検出された顔画像周辺エリア外の顔画像検出処理では第２のしきい値が利用される。第２のしきい値以上の加算スコアが得られれば，その画像部分は顔画像であると判別される。被写体像が連続して与えられる場合であって，ある駒の被写体像において顔画像が検出されたときには，顔画像が検出された被写体像に続く被写体像においては顔画像が検出された周辺エリア以外のエリアでは顔画像が含まれていないと考えられる。このために，第１のしきい値よりも高い第２のしきい値を利用して顔画像検出が行われる。第２のしきい値は比較的高いので，顔画像判別装置群10において顔画像の可能性があるとして画像部分データが次段の顔画像判別装置に入力する割合が少なくなる。顔画像判別装置11〜1Nにおいて顔画像判別処理が少なくなるので，全体の顔画像判別処理が早くなる。
【００５１】
同一人物の顔と考えられる顔画像が所定数の駒の被写体像において検出されると，さらに続いて与えられる被写体像のうち検出された顔画像周辺エリア内の顔画像検出処理では，第２のしきい値と第３のしきい値とが利用される。第２のしきい値または第３のしきい値のいずれか以上の加算スコアが得られれば，その画像部分は顔画像であると判別される。第２のしきい値を用いた顔画像検出処理だけでは顔画像であるにもかかわらず，顔画像では無いと判別されることが生じることがある。このために，加算スコアが第２のしきい値または第３のしきい値以上であれば，そのような加算スコアが得られる画像部分は顔画像部分であると判別される。顔画像であるにもかかわらず，顔画像が検出されないことが未然に防止される。
【００５２】
図13から図15は，顔検出処理手順を示すフローチャートである。図13は，周期的に一駒ずつ与えられる被写体像から最初に顔画像が検出されるまでの処理手順を示すフローチャートである。図14は，同一の顔画像と考えられる顔画像が所定数の被写体像から検出されるまでの処理手順を示すフローチャートである。図15は，同一の顔画像と感化得られる顔画像が所定数の被写体像分検出された後の処理手順を示すフローチャートである。図16は，顔検出回路に一駒分ずつ与えられる複数駒の被写体像を示している。
【００５３】
この実施例では，上述のようにしきい値が第１のしきい値から第２のしきい値または第２のしきい値および第３のしきい値に変更されるが，所定数Ｍの被写体像分の画像データが顔画像検出回路１に入力するとしきい値は再び第１のしきい値に戻される。第１のしきい値に戻すタイミングを決定するためのリセット・パラメータｍが０にセットされる（図13ステップ100）。
【００５４】
つづいて，一駒目被写体像を表す画像データが顔検出回路１に入力する（図13ステップ101）。抽出回路２においてサーチ・エリア内の画像が抽出され（図13ステップ102），抽出された画像部分を表す画像データが顔画像判別装置群10に入力する。抽出された画像部分について，第１のしきい値を用いて顔画像検出処理が行われる（図13ステップ103）。一駒分の被写体像について顔画像検出処理が終了するまで（図13ステップ104でＮＯ），サーチ・エリアが所定の距離ずつ移動されながら，そのサーチ・エリア内の画像について顔画像検出処理が繰り返される（図13ステップ105）。
【００５５】
一駒分の被写体像について顔画像検出処理が終了すると（図13ステップ104でＹＥＳ），顔画像が検出されず，かつ終了命令がなければ（図13ステップ106，107のいずれもＮＯ），ステップ101から105の処理が繰り返される。
【００５６】
図16を参照して，顔画像51Ａおよび51Ｂが含まれている一駒目の被写体像51を表す画像データが顔検出回路１に入力したものとする。すると，顔画像51Ａおよび51Ｂが検出される。
【００５７】
顔画像が検出されると（図13ステップ106でＹＥＳ），顔画像識別パラメータｎｐ（ｐは自然数）が１にセットされる（図13ステップ108）。顔画像識別パラメータｎｐは，一駒の被写体像に複数の顔画像部分が含まれる場合に顔画像部分を識別するものであるとともにその顔画像部分が検出された回数を示す。図16の第１駒目の被写体像51において，顔画像51Ａの顔画像識別パラメータはｎｐ＝ｎ１であり，リセットされることにより，顔画像識別パラメータｎ１＝１となる。同様に，顔画像51Ｂの顔画像識別パラメータｎｐ＝ｎ２であり，ｎ２＝１となる。
【００５８】
顔画像が含まれている被写体像が見つかると，次の駒の被写体像を表す画像データが顔検出回路１に入力する（図14ステップ109）。上述したのと同様に，入力した被写体像について第１のしきい値を用いて顔画像検出処理が行われる（図14ステップ110〜115）。
【００５９】
顔検出回路１に入力した画像データによって表される被写体像から顔画像部分が検出されると（図13ステップ114），顔画像識別パラメータｎｐがインクレメントされる（図13ステップ116）。図16に示すように，第２駒目の被写体像52を表す画像データが顔検出回路１に入力したとすると，被写体像52に含まれる顔画像52Ａおよび52Ｂが検出される。顔画像識別パラメータｎ１およびｎ２のいずれもが２となる。顔画像51Ａと顔画像52Ａとが同一人物の顔画像であることは顔画像51Ａの位置と顔画像52Ａの位置とが対応していることから判定される。同一人物の顔画像が検出されたことにより顔画像識別パラメータｎｐがインクレメントされる。顔画像51Ｂと顔画像52Ｂとが同一人物の顔画像であることもそれらの位置から判定できる。
【００６０】
最初に顔画像が検出された被写体像に含まれている顔画像のすべての顔画像識別パラメータｎｐが所定数Ｎを超えるまでステップ109から116の処理が繰り返される（図14ステップ117）。すべての顔画像識別パラメータｎｐが所定数Ｎを超えると（図14ステップ117でＹＥＳ），顔画像識別パラメータｎｐによって識別される顔画像ごとに，最新のＮ回分の加算スコア平均と分散値とが算出される（図14ステップ118）。たとえば，所定数Ｎが５の場合であって，図16に示す５駒分の被写体像51〜55が順に顔検出回路１に入力し，被写体像51〜55に含まれている顔画像51Ａ〜55Ａ，51Ｂ〜55Ｂが検出されると，所定数Ｎが５の場合，図16に示す顔画像51Ａ〜55Ａの加算スコアの平均スコアと分散値，顔画像51Ｂ〜55Ｂの加算スコアの平均スコアと分散値がそれぞれ算出されることとなる。
【００６１】
次の被写体像（たとえば，６駒目の被写体像）を表す画像データが顔検出回路１に入力する（図15ステップ119）。すると，サーチ・エリア内の画像が抽出回路２によって抽出される（図15ステップ120）。抽出された画像部分が上述のように顔周辺エリア内かどうかが判定される（図15ステップ121）。顔周辺エリア内であれば（図15ステップ121でＹＥＳ），上述のように第２のしきい値および第３のしきい値を用いて顔画像検出処理が行われるように顔画像判別装置群10が制御装置４によって制御される（図15ステップ122）。上述のように顔画像が存在すると考えられる顔周辺エリアでは第２のしきい値および第３のしきい値を用いて顔画像検出処理が行われるので，顔画像であるのに顔画像でないと判断されてしまうことを未然に防止できる。顔周辺エリア外であれば（図15ステップ121でＮＯ），第２のしきい値を用いて顔画像検出処理が行われる。
【００６２】
顔検出回路１に入力した一駒分の被写体像について顔画像検出処理が終了するまで，サーチ・エリアが所定距離ずつ移動させられながらサーチ・エリア内の画像の顔画像検出処理が続けられる（図15ステップ124でＮＯ，ステップ125）。
【００６３】
一駒分の被写体像について顔画像検出処理が終了すると（図15ステップ124でＹＥＳ），顔画像検出終了命令があるかどうかが判定される（図15ステップ126）。顔画像検出終了命令に応じて顔画像検出処理が終了する（図15ステップ126でＹＥＳ）。顔画像検出終了命令が無ければ（図15ステップ126でＮＯ），リセット・パラメータｍが所定数Ｍ以下かどうかが確認される（図15ステップ127）。
【００６４】
リセット・パラメータｍが所定数Ｍ以下であれば（図15ステップ127でＹＥＳ），顔画像検出処理に用いられるしきい値を第１のしきい値に戻すほどの駒数の被写体像について顔画像検出処理が終了していない。リセット・パラメータｍがインクレメントされて再びステップ119から124までの処理が繰り返される（図15ステップ128）。リセット・パラメータｍが所定数Ｍを超えると，次に入力する被写体像から再び第１のしきい値を用いて顔画像検出処理が行われることとなる（図15ステップ127でＮＯ）。
【００６５】
図17は，第２のしきい値と第３のしきい値を用いて顔画像検出処理（図15ステップ122の処理）行う処理手順を示すフローチャートである。この図において，図11に示す処理と同一の処理については同一符号を付して説明を省略する。
【００６６】
抽出された画像部分の加算スコアが第２のしきい値を超えているかどうかが判定される（ステップ93Ａ）。加算スコアが第２のしきい値を超えていれば抽出された画像部分は顔画像である可能性があるとして，その画像部分を表す画像データは次段の顔判別装置に入力する。加算スコアが第２のしきい値を超えていなければ（ステップ93ＡでＮＯ），加算スコアが第３のしきい値を越えているかどうかが判定される（ステップ98）。第３のしきい値を超えていれば（ステップ98でＮＯ），第２のしきい値を超えていなくとも顔画像である可能性があるとして，その画像部分を表す画像データは次段の顔判別装置に入力する。
【００６７】
加算スコアが第２のしきい値および第３のしきい値のいずれも超えていない場合には（ステップ93Ａおよび98のいずれもＮＯ），抽出された顔画像部分は非顔画像と判断される。このために，画像部分を表す画像データは次段の顔判別装置には入力しない。
【００６８】
図18は，ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図である。
【００６９】
ディジタル・スチル・カメラの全体の動作は，ＣＰＵ130によって統括される。
【００７０】
ＣＰＵ130には，動作プログラム等が格納されているＲＯＭ131および所定のデータを一時的に記憶するＲＡＭ132が接続されている。また，ディジタル・スチル・カメラには，フラッシュ制御回路133によって発光が制御される発光装置134，シャッタ・レリーズ・ボタン等を含む操作装置135が含まれている。
【００７１】
撮像レンズ136のレンズ位置はレンズ駆動装置140によって制御される。撮像レンズ136によって集光した光線束は，絞り137を介してＣＣＤ138の受光面上に入射する。ＣＣＤドライバ141によってＣＣＤ138が駆動させられ，被写体像を表す映像信号がアナログ／ディジタル変換回路139に入力する。タイミング・ジェネレータ142から出力される各種クロック・パルスはアナログ／ディジタル変換回路139に入力し，アナログ／ディジタル変換回路139から被写体像を表す画像データが出力される。
【００７２】
被写体像を表す画像データは，顔検出回路１に入力する。ディジタル・スチル・カメラには，上述のようにスコア分散値を算出する回路145および加算スコアの平均を算出するスコア平均算出回路146も含まれている。回路145によってスコア分散値が算出され，かつ回路146によってスコア平均値が算出される。算出された分散値および平均値を用いて上述した第３のしきい値が算出される。顔検出回路１において，第１〜第３のしきい値を利用して，入力した画像データによって表される画像の中から顔画像が検出される。第１のしきい値，第２のしきい値はあらかじめ顔検出回路１に設定されているのはいうまでもない。
【００７３】
また，被写体像を表す画像データは，信号処理回路148に入力し，ガンマ補正，色バランス調整などの所定の信号処理が行われる。信号処理回路148から出力された画像データは，表示制御回路151に与えられ，被写体像が液晶表示装置152の表示画面に表示される。
【００７４】
検出された顔画像の位置を表すデータは，ＯＳＤ（オン・スクリーン・ディバイス）信号発生装置153に入力する。ＯＳＤ信号発生装置153において，検出された顔画像が囲まれるような枠を示す信号が生成される。生成された信号が液晶表示装置152に与えられることにより，被写体像の顔画像に枠が表示される。
【００７５】
シャッタ・レリーズ・ボタンが押されると，上述のようにして得られた画像データがカード・インターフェイス149を介してメモリ・カード150に与えられて，メモリ・カード150に記録される。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】顔画像検出回路の電気的構成を示すブロック図である。
【図２】被写体像とサーチ・エリアとの関係を示している。
【図３】特徴量算出方法と特徴量／スコア変換特性とを示している。
【図４】被写体像の一例である。
【図５】しきい値と加算スコアとの関係を示している。
【図６】しきい値と加算スコアとの関係を示している。
【図７】被写体像の一例である。
【図８】被写体像の一例である。
【図９】しきい値と加算スコアとの関係を示している。
【図１０】顔画像検出処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】顔画像検出処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】しきい値と加算スコアとの関係を示している。
【図１３】顔画像検出処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】顔画像検出処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】顔画像検出処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】被写体像の一例である。
【図１７】顔画像検出処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７７】
２  抽出装置（抽出手段）
３  判定装置
４  制御装置
10  顔画像判別装置群（対象画像判別装置群）
11〜1N  顔判別装置
21  サーチ・エリア
145  スコア分散値算出回路（算出手段）
146  スコア平均回路（算出手段）
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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