(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影画像の所定範囲内から部分画像を抽出する部分画像抽出手段と、
前記撮影画像を対象として、前記撮影画像内に含まれる被写体を認識する画像認識手段と、
前記部分画像抽出手段によって抽出された前記部分画像内に含まれる被写体を、前記画像認識手段による認識結果に基づいて特定する特定手段と、
前記部分画像抽出手段によって抽出された前記部分画像に基づいて画像ファイルを生成する画像ファイル生成手段とを備え、
前記画像ファイル生成手段は、前記特定手段によって特定された前記部分画像内に含まれる被写体に関する情報と、前記画像認識手段によって認識された前記撮影画像内に含まれる被写体に関する情報とを前記画像ファイルに関連付けて記録する画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記部分画像を対象として、前記部分画像の撮影シーンを判別するシーン判別手段をさらに備える画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記シーン判別手段は、前記撮影画像全体を対象とした撮影シーンの判別結果も加味して、前記部分画像の撮影シーンを判別する画像処理装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の画像処理装置において、
前記画像ファイル生成手段は、前記特定手段によって特定された前記部分画像の撮影シーンに関する情報を前記画像ファイルに関連付けてさらに記録する画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置を備えたカメラ。
【請求項６】
コンピュータに、
撮影画像の所定範囲内から部分画像を抽出する部分画像抽出手順と、
前記撮影画像を対象として、前記撮影画像内に含まれる被写体を認識する画像認識手順と、
前記部分画像抽出手順で抽出した前記部分画像内に含まれる被写体を、前記画像認識手順による認識結果に基づいて特定する特定手順と、
前記部分画像抽出手順によって抽出された前記部分画像に基づいて画像ファイルを生成する画像ファイル生成手順とを実行させるための画像処理プログラムであり、
前記画像ファイル生成手順は、前記特定手順によって特定された前記部分画像内に含まれる被写体に関する情報と、前記画像認識手順によって認識された前記撮影画像内に含まれる被写体に関する情報とを前記画像ファイルに関連付けて記録する画像処理プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記部分画像を対象として、前記部分画像の撮影シーンを判別するシーン判別手順をさらに実行させるための画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、カメラ、および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
次のようなデジタルカメラが知られている。このデジタルカメラは、撮影と同時に撮影した画像内から複数の領域内の画像をクロップする（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１７５６８３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、従来のデジタルカメラでは、クロップした画像に対して画像認識を行う場合に、クロップ範囲内だけを対象として画像認識を行うと、画像認識のために必要な情報が不足して画像認識の精度が低下する可能性があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による画像処理装置は、撮影画像の所定範囲内から部分画像を抽出する部分画像抽出手段と、撮影画像を対象として、撮影画像内に含まれる被写体を認識する画像認識手段と、部分画像抽出手段によって抽出された部分画像内に含まれる被写体を、画像認識手段による認識結果に基づいて特定する特定手段と、部分画像抽出手段によって抽出された部分画像に基づいて画像ファイルを生成する画像ファイル生成手段とを備え、画像ファイル生成手段は、特定手段によって特定された部分画像内に含まれる被写体に関する情報と、画像認識手段によって認識された撮影画像内に含まれる被写体に関する情報とを画像ファイルに関連付けて記録する。
本発明による画像処理装置は、部分画像を対象として、部分画像の撮影シーンを判別するシーン判別手段とをさらに備える。
本発明では、シーン判別手段は、撮影画像全体を対象とした撮影シーンの判別結果も加味して、部分画像の撮影シーンを判別するようにしてもよい。
本発明では、画像ファイル生成手段は、特定手段によって特定された部分画像の撮影シーンに関する情報を画像ファイルに関連付けてさらに記録する。
本発明によるカメラは、上記いずれかの画像処理装置を備える。
本発明による画像処理プログラムは、コンピュータに、撮影画像の所定範囲内から部分画像を抽出する部分画像抽出手順と、撮影画像を対象として、撮影画像内に含まれる被写体を認識する画像認識手順と、部分画像抽出手順で抽出した部分画像内に含まれる被写体を、画像認識手順による認識結果に基づいて特定する特定手順と、部分画像抽出手順によって抽出された部分画像に基づいて画像ファイルを生成する画像ファイル生成手順とを実行させるための画像処理プログラムであり、画像ファイル生成手順は、特定手順によって特定された部分画像内に含まれる被写体に関する情報と、画像認識手順によって認識された撮影画像内に含まれる被写体に関する情報とを画像ファイルに関連付けて記録する。
本発明による画像処理プログラムはまた、コンピュータに、部分画像を対象として、部分画像の撮影シーンを判別するシーン判別手順をさらに実行させる。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、抽出した部分画像に対して高精度に画像認識を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】カメラの一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】クロップ画像の具体例を示す第１の図である。
【図３】タグ情報の具体例を示す第１の図である。
【図４】クロップ画像の具体例を示す第２の図である。
【図５】タグ情報の具体例を示す第２の図である。
【図６】撮影画像全体に対するクロップ範囲の位置及び大きさを模式的に示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、本実施の形態におけるカメラの一実施の形態の構成を示すブロック図である。カメラ１００は、操作部材１０１と、レンズ１０２と、撮像素子１０３と、制御装置１０４と、メモリカードスロット１０５と、モニタ１０６とを備えている。操作部材１０１は、使用者によって操作される種々の入力部材、例えば電源ボタン、レリーズボタン、ズームボタン、十字キー、決定ボタン、再生ボタン、削除ボタンなどを含んでいる。
【０００９】
レンズ１０２は、複数の光学レンズから構成されるが、図１では代表して１枚のレンズで表している。撮像素子１０３は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳなどのイメージセンサーであり、レンズ１０２により結像した被写体像を撮像する。そして、撮像によって得られた画像信号を制御装置１０４へ出力する。
【００１０】
制御装置１０４は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路により構成され、カメラ１００を制御する。なお、制御装置１０４を構成するメモリには、ＳＤＲＡＭやフラッシュメモリが含まれる。ＳＤＲＡＭは、揮発性のメモリであって、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリとして使用されたり、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。また、フラッシュメモリは、不揮発性のメモリであって、制御装置１０４が実行するプログラムのデータや、プログラム実行時に読み込まれる種々のパラメータなどが記録されている。
【００１１】
この制御装置１０４は、撮像素子１０３から入力された画像信号に基づいて所定の画像形式、例えばＪＰＥＧ形式の画像データ（以下、「本画像データ」と呼ぶ）を生成する。また、制御装置１０４は、生成した本画像データに基づいて、表示用画像データ、例えばサムネイル画像データを生成する。制御装置１０４は、生成した本画像データとサムネイル画像データとを含み、さらにヘッダ情報を付加した画像ファイルを生成してメモリカードスロット１０５へ出力する。
【００１２】
メモリカードスロット１０５は、記憶媒体としてのメモリカードを挿入するためのスロットであり、制御装置１０４から出力された画像ファイルをメモリカードに書き込んで記録する。また、メモリカードスロット１０５は、制御装置１０４からの指示に基づいて、メモリカード内に記憶されている画像ファイルを読み込む。
【００１３】
モニタ１０６は、カメラ１００の背面に搭載された液晶モニタ（背面モニタ）であり、当該モニタ１０６には、メモリカードに記憶されている画像やカメラ１００を設定するための設定メニューなどが表示される。また、制御装置１０４は、使用者によってカメラ１００のモードが撮影モードに設定されると、撮像素子１０３から時系列で取得した画像信号に基づいて生成した表示用画像データをモニタ１０６に出力する。これによってモニタ１０６にはスルー画が表示される。
【００１４】
本実施の形態におけるカメラ１００では、制御装置１０４は、使用者からの指示に基づいて、撮影した画像内の所定範囲の領域の画像を抜き出して、個別の画像ファイルを生成する機能を有している。すなわち、使用者は、操作部材１０１を操作して、撮影画像内に少なくとも１つのクロップ範囲を指定することができ、制御装置１０４は、使用者によって指定されたクロップ範囲内の部分画像を抽出し、抽出したクロップ画像に基づいて個別の画像ファイルを生成して、メモリカードに記録することができる。
【００１５】
また、本実施の形態におけるカメラは、上記のように撮影画像からクロップしたクロップ画像を対象として、撮影シーンの判別を行うためのシーン判別処理や、クロップ画像内に含まれる被写体を認識する画像認識処理を行うことができる。以下、クロップ画像を対象としたシーン判別と画像認識を高精度に行うための処理について説明する。
【００１６】
まず、クロップ画像の画像認識を高精度に行う場合の処理について説明する。制御装置１０４は、クロップ画像を対象として画像認識を行う場合には、クロップ元となった撮影画像全体に対して行った画像認識結果を利用する。具体的には、図２に示すように、制御装置１０４は、クロップ範囲２ａ内から抽出したクロップ画像内に含まれる被写体を認識するために、撮影画像２ｂ全体に対する画像認識によって認識された被写体の中からクロップ範囲２ａ内に含まれる被写体のみを抽出して、これをクロップ範囲２ａ内から抽出したクロップ画像の画像認識結果として利用する。
【００１７】
これによって、クロップ範囲２ａ内から抽出したクロップ画像のみを対象として画像認識を行った場合には、クロップ範囲内に全体が含まれている車しか認識することができず、一部しか含まれない建物は認識することはできないが、撮影画像２ｂ全体を対象として画像認識を行い、その結果をクロップ画像の画像認識に用いれば、クロップ画像内に含まれる被写体として、車と建物を認識することができる。すなわち、クロップ範囲２ａ内のクロップ画像だけでは情報が不足していてクロップ画像内の画像認識の精度が低下する可能性があるが、上記のようにクロップ画像の画像認識に撮影画像２ｂ全体の画像認識結果を用いることにより、クロップ画像の画像認識精度を向上することができる。
【００１８】
また、別の例としては、クロップ画像内の被写体とクロップ画像外の被写体とを関連付けることにより、クロップ画像の画像認識精度を向上することもできる。例えば、撮影画像全体には、ゴールキーパー、ゴールポスト、およびサッカーボールが写っており、クロップ画像内にはゴールキーパーとゴールポストしか写っていない場合は、撮影画像全体の画像認識結果を利用して、クロップ範囲外で認識されたサッカーボールを加味することにより、クロップ画像内の被写体がゴールキーパーとゴールポストであると精度高く認識することが可能となる。
【００１９】
あるいは、クロップ画像内には１つの食材しか写っていない場合でも、クロップ範囲外に他の料理や食器等が写っている場合には、撮影画像全体の画像認識結果を用いて、クロップ画像内の被写体は料理であると認識することも可能になる。
【００２０】
次にクロップ画像のシーン判定を高精度に行う場合の処理について説明する。制御装置１０４は、クロップ画像を対象としてシーン判別を行う場合には、原則として、クロップ画像を対象とするが、クロップ範囲外も加味した方がシーン判別の精度を向上できると判断した場合には、撮影画像全体を対象としてシーン判別を行う。シーン判別をクロップ画像を対象として行うか、あるいは撮影画像全体を対象にして行うかの判断条件としては、種々の条件が考えられるが、本実施の形態では、例えば撮影画像全体の色を判断条件として用いる場合について説明する。
【００２１】
具体的には、制御装置１０４は、撮影時のホワイトバランス処理の結果から撮影画像全体の色を特定する。すなわち、ホワイトバランス処理では、撮影画像内に写り込んでいる照明の種類、例えば街灯、蛍光灯、太陽等を識別し、その照明光によって被写体がどのような色の光で照明されているかを想定してホワイトバランスの調整を行う。本実施の形態では、このホワイトバランス処理の結果から撮影画像全体の色を特定し、その特定結果を上記判断結果として用いる。
【００２２】
例えば、本実施の形態では、制御装置１０４は、撮影画像が全体的に赤みがかっている場合には、撮影画像全体を対象にしてシーン判別を行うようにし、それ以外の場合には、クロップ画像を対象としてシーン判別を行うようにする。これにより以下のようにシーン判別を高精度に行うことができる。撮影画像全体の色に基づいて、シーン判別の方法を切り替えることにより、シーン判別を高精度に行うことができることを具体例を挙げながら説明する。
【００２３】
まず、撮影画像が全体的に赤みがかっている場合の例、すなわち撮影画像全体を対象としてシーン判別を行う場合の例について説明する。ここでは、例えば撮影画像が夕焼け時にストロボ撮影を行った人物画像である場合について説明する。このとき、撮影画像内の人物の顔部分が大きくなるようにクロップしてクロップ画像を得た場合、このクロップ画像を対象としてシーン判別を行うと、主要被写体である人物の顔部分はフラッシュ光で照射されているため夕焼けシーンと判別することは困難となり、クロップ画像の撮影シーンはポートレート画像と判定される可能性が高くなる。これに対して、撮影画像全体を対象としてシーン判別を行えば、全体に赤みがかった画像であり、かつ人物の顔が写っていることから、クロップ画像の撮影シーンは夕焼けポートレートシーンであると正しく判別することが可能となる。
【００２４】
次に、撮影画像が全体的に赤みがかっていない場合の例、すなわちクロップを対象としてシーン判別を行う場合の例について説明する。ここでは、例えば撮影画像が晴天時に風景をバックに撮影した人物画像である場合について説明する。このとき、撮影画像内の人物の顔部分が大きくなるようにクロップしてクロップ画像を得た場合に、上記のように撮影画像全体を対象としてシーン判別を行うと、クロップ画像には人物が大きく写っているにもかかわらず、その撮影シーンは風景ポートレートシーンであると判定されることになる。これに対して、クロップ画像を対象としてシーン判別を行えば、クロップ画像内には人物の顔が大きく写っており、背景はほとんど写り込んでいないことから、クロップ画像の撮影シーンはポートレートシーンであると正しく判別することが可能となる。
【００２５】
あるいは、撮影画像内の風景部分をクロップしてクロップ画像を得た場合に、撮影画像全体を対象としてシーン判別を行うと、クロップ画像内には風景しか写っていないにもかかわらず、その撮影シーンは風景ポートレートシーンであると判定されることになる。これに対して、クロップ画像を対象としてシーン判別を行えば、クロップ画像内には人物の顔は写っていないことから、クロップ画像の撮影シーンは風景シーンであると正しく判別することが可能となる。
【００２６】
本実施の形態におけるカメラ１００では、クロップ画像の画像ファイル（クロップ画像ファイル）を生成する際に、上述したクロップ画像に対する画像認識の結果、及びシーン判別の結果をクロップ画像ファイルに関連付けて記録する。制御装置１０４は、例えばクロップ画像ファイルのヘッダ情報に、画像認識結果やシーン判別結果をタグ情報として埋め込むことにより記録する。
【００２７】
具体的には、制御装置１０４は、図３に示すように、各クロップ画像ファイルのタグ情報に、クロップ範囲と撮影画像全体とのそれぞれについて、クロップ元となった撮影画像（オリジナル画像）に関する情報３ａ、検出した顔の数３ｂ、特定の人物として認識した顔の数３ｃ、画像認識したオブジェクトの種類３ｄ、および判別したシーンの種類３ｅをクロップ画像ファイルのタグ情報に記録する。なお、タグ情報に記録する各データは、図３に示すように４ビットのデータとし、これらのデータは、タグの固定アドレスに記録してもよいし、スタートデータ及びエンドデータ、すなわちインジケータを設け、可変長とすることで不要領域を省くようにしてもよい。
【００２８】
以下、図４に示すように撮影画像２ｂからクロップ範囲２ａ、４ａ，および４ｂ内の画像をクロップしてクロップ画像ファイルを生成する場合に、それぞれのクロップ画像ファイルに記録されるタグ情報の具体例について説明する。
【００２９】
（Ａ）クロップ範囲２ａ内の画像をクロップしたクロップ画像ファイルのタグ情報
図４に示すクロップ範囲２ａ内の画像をクロップして生成されるクロップ画像ファイルに記録されるタグ情報は、例えば図５（ａ）に示すようになる。まず、クロップ範囲２ａについての撮影画像２ｂに関する情報３ａとしては、撮影画像２ｂ全体におけるクロップ範囲２ａの位置、およびクロップ範囲２ａの大きさが記録される。
【００３０】
ここで、クロップ範囲２ａの位置は、図６に示す撮影画像２ｂの高さＨと幅Ｗに対するクロップ範囲のクロップ範囲の位置の比率によって表され、図６に示す例では、クロップ範囲２ａの縦位置はａ／Ｈ、横位置はｃ／Ｗとなる。また、クロップ範囲２ａの大きさは、図６に示す撮影画像２ｂの高さＨと幅Ｗに対するクロップ範囲２ａの高さｂと幅ｄの比率によって表され、図６に示す例では、クロップ範囲２ａの高さはｂ／Ｈ、幅はｄ／Ｗとなる。また、撮影画像２ｂの全体ついての撮影画像２ｂに関する情報３ａとしては、撮影画像ファイルのファイル名、例えばＩＭＧ＿０００１．ｊｐｇが記録される。
【００３１】
クロップ範囲２ａ内についての検出した顔の数３ｂとしては、上述した画像認識処理によってクロップ画像内から検出された人物の顔の数が記録される。図４に示すように、クロップ範囲２ａ内からは人物の顔は検出されないため、図５（ａ）に示すようにクロップ範囲２ａ内についての検出した顔の数３ｂには０が記録される。これに対して、撮影画像２ｂの全体ついての検出した顔の数３ｂには、撮影画像２ｂ内から検出される人物の顔の数、すなわち４が記録される。
【００３２】
クロップ範囲２ａ内についての認識した顔の数３ｃとしては、画像認識処理によってクロップ画像内から検出された人物の顔のうち、あらかじめ登録されている人物の顔データに基づいて認識された特定の人物の顔の数が記録される。本実施の形態では、あらかじめＡさんとＢさんの顔が登録されており、制御装置１０４は、画像認識処理によって人物の顔を検出したときに、その中に登録されているＡさんやＢさんと顔の特徴が一致する人物がいる場合には、その人物をＡさんまたはＢさんと認識することができる。
【００３３】
図４に示すように、クロップ範囲２ａ内からは特定の人物の顔は検出されないため、図５（ａ）に示すようにクロップ範囲２ａ内についての認識した顔の数３ｃには０が記録される。これに対して、撮影画像２ｂの全体ついての認識した顔の数３ｃには、撮影画像２ｂ内から検出されるＡさんとＢさんの顔の数、すなわち２が記録される。
【００３４】
クロップ範囲２ａ内についての認識したオブジェクトの種類３ｄとしては、画像認識処理によって、クロップ範囲２ａ内のクロップ画像内で認識されたオブジェクトの種類が記録される。図２を用いて上述したように、クロップ範囲２ａ内のクロップ画像では車と建物が認識されているため、図５（ａ）に示すように、クロップ範囲２ａ内についての認識したオブジェクトの種類３ｄにはこれらのオブジェクトが記録される。一方、撮影画像２ｂの全体ついての認識したオブジェクトの種類３ｄには、撮影画像２ｂ内で認識された全てのオブジェクト、すなわち車、建物、Ａさん、Ｂさん、木が記録される。
【００３５】
クロップ範囲２ａ内についての判別したシーンの種類３ｅには、上述したシーン判別方法によって判別されたクロップ範囲２ａ内のクロップ画像のシーンの種類、例えば風景が記録される。一方、撮影画像２ｂの全体ついての判別したシーンの種類３ｅには、撮影画像２ｂのシーンの種類、例えば風景ポートレートが記録される。
【００３６】
（Ｂ）クロップ範囲４ａ内の画像をクロップしたクロップ画像ファイルのタグ情報
図４に示すクロップ範囲４ａ内の画像をクロップして生成されるクロップ画像ファイルに記録されるタグ情報は、例えば図５（ｂ）に示すようになる。なお、図５（ｂ）においては、撮影画像２ｂの全体についての情報は、図５（ａ）と同様のため、説明を省略する。
【００３７】
まず、クロップ範囲４ａについての撮影画像２ｂに関する情報３ａには、例えば、その位置としてクロップ範囲４ａの縦位置ａ１／Ｈ、横位置ｃ１／Ｗが記録され、その大きさとして高さｂ１／Ｈ、幅ｄ１／Ｗが記録される。クロップ範囲４ａ内についての検出した顔の数３ｂには、図４に示すように、クロップ範囲４ａ内からは２つの人物の顔が検出されるため、図５（ｂ）に示すように２が記録される。
【００３８】
クロップ範囲４ａ内についての認識した顔の数３ｃには、図４に示すように、クロップ範囲４ａ内からはあらかじめ登録されているＡさんとＢさんとが検出されるため、図５（ｂ）に示すように２が記録される。クロップ範囲４ａ内についての認識したオブジェクトの種類３ｄには、図４に示すように、クロップ範囲４ａ内のクロップ画像でＡさん、Ｂさん、および木が認識されるため、これらのオブジェクトが記録される。
【００３９】
クロップ範囲４ａ内についての判別したシーンの種類３ｅには、上述したシーン判別方法によって判別されたクロップ範囲４ａ内のクロップ画像のシーンの種類、例えばポートレートが記録される。
【００４０】
（Ｃ）クロップ範囲４ｂ内の画像をクロップしたクロップ画像ファイルのタグ情報
図４に示すクロップ範囲４ｂ内の画像をクロップして生成されるクロップ画像ファイルに記録されるタグ情報は、例えば図５（ｃ）に示すようになる。なお、図５（ｃ）においては、撮影画像２ｂの全体についての情報は、図５（ａ）と同様のため、説明を省略する。
【００４１】
まず、クロップ範囲４ｂについての撮影画像２ｂに関する情報３ａには、例えば、その位置としてクロップ範囲４ｂの縦位置ａ２／Ｈ、横位置ｃ２／Ｗが記録され、その大きさとして高さｂ２／Ｈ、幅ｄ２／Ｗが記録される。クロップ範囲４ｂ内についての検出した顔の数３ｂには、図４に示すように、クロップ範囲４ｂ内からは２つの人物の顔が検出されるため、図５（ｃ）に示すように２が記録される。
【００４２】
クロップ範囲４ｂ内についての認識した顔の数３ｃには、図４に示すように、クロップ範囲４ｂ内には不明人物しかおらず、あらかじめ登録されているＡさんやＢさんは検出されないため、図５（ｃ）に示すように０が記録される。クロップ範囲４ｂ内についての認識したオブジェクトの種類３ｄには、図４に示すように、クロップ範囲４ｂ内のクロップ画像で建物が認識されるため、このオブジェクトが記録される。
【００４３】
クロップ範囲４ｂ内についての判別したシーンの種類３ｅには、上述したシーン判別方法によって判別されたクロップ範囲４ｂ内のクロップ画像のシーンの種類、例えば風景ポートレートが記録される。
【００４４】
以上のように、クロップ画像ファイルのヘッダ情報に、画像認識結果やシーン判別結果をタグ情報として記録しておくことにより、後にこれらの情報を用いて画像ファイルの検索を行うことが可能となる。例えば、Ａさんが写っているクロップ画像を検出する場合には、認識したオブジェクトの種類３ｄにＡさんが記録されている画像ファイルを抽出すればよい。
【００４５】
また、クロップ範囲内の情報だけでなく、クロップ範囲外、すなわち撮影画像全体についての情報もクロップ画像ファイルのタグ情報に記録するようにしたので、画像の検索時にクロップ範囲外の情報も加味して検索を行うことも可能となる。例えば、Ｂさんが検索条件として指定された場合には、クロップ範囲内についての認識したオブジェクトの種類３ｄにＢさんが記録されている画像ファイルを抽出するとともに、撮影画像全体についての認識したオブジェクトの種類３ｄにＢさんが記録されている画像ファイルを抽出することによって、クロップ範囲内にはＢさんは写っていなくても、Ｂさんが参加していたイベント等で撮影された画像を抽出することが可能となる。
【００４６】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）制御装置１０４は、撮影画像のクロップ範囲内からクロップ画像を抽出し、撮影画像全体を対象として画像認識を行って撮影画像内に含まれる被写体を認識し、この認識結果に基づいてクロップ画像内に含まれる被写体を特定するようにした。これによって、クロップ範囲内のクロップ画像だけでは情報が不足している場合であっても、クロップ画像の画像認識精度を向上することができる。
【００４７】
（２）制御装置１０４は、撮影画像のクロップ範囲内からクロップ画像を抽出し、抽出したクロップ画像を対象としてクロップ画像の撮影シーンを判別するようにした。これによって、クロップ画像の撮影シーンを高精度に判別することができる。
【００４８】
（３）制御装置１０４は、撮影画像全体を対象としたシーン判別結果も加味して、クロップ画像の撮影シーンを判別するようにした。これによって、クロップ画像の撮影シーンをさらに高精度に判別することができる。
【００４９】
（４）制御装置１０４は、クロップ画像の画像認識結果とシーン判別結果とを、クロップ画像ファイルのヘッダ情報にタグ情報として記録するようにした。これによって、クロップ画像の画像認識結果とシーン判別結果とを、画像ファイルの検索等の後の処理で利用することが可能となる。
【００５０】
―変形例―
なお、上述した実施の形態のカメラは、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、制御装置１０４は、クロップ画像ファイルのヘッダ情報にクロップ範囲に関するタグ情報と撮影画像全体に関するタグ情報とを記録する例について説明した。しかしながら、クロップ画像ファイルのヘッダ情報には、クロップ範囲に関するタグ情報のみを記録するようにしてもよい。
【００５１】
（２）上述した実施の形態では、本発明をカメラ１００に適用する場合について説明した。しかしながら、撮影画像内に指定されたクロップ範囲内の画像をクロップしてクロップ画像ファイルを生成する機能を有する他の機器にも本発明は適用可能である。
【００５２】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１００  カメラ、１０１  操作部材、１０２  レンズ、１０３  撮像素子、１０４  制御装置、１０５  メモリカードスロット、１０６  モニタ
【図１】
0005640377.tif 000002
【図２】
0005640377.tif 000003
【図３】
0005640377.tif 000004
【図４】
0005640377.tif 000005
【図５】
0005640377.tif 000006
【図６】
0005640377.tif 000007