(57)【要約】【課題】  顔位置に基づいてＡＦ制御を行う際に顔検出ができなくなった場合でも、被写体に安定してピントを合わせることを可能にする。【解決手段】  自動焦点調節装置は、被写体像を光電変換して撮像信号を生成する撮像手段と、焦点検出領域に対応する撮像信号から焦点信号を生成する信号生成手段と、撮像信号から第１の被写体領域を検出する第１の検出手段と、撮像信号から第１の被写体領域を含む第２の被写体領域を検出する第２の検出手段と、焦点検出領域を設定するとともに、焦点信号に基づいてフォーカスレンズの駆動を制御することにより焦点調節を行う制御手段とを有する。制御手段は、第２の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における第２の検出手段の検出結果に対する応答性を、第１の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における第１の検出手段の検出結果に対する応答性より低くする。【選択図】  図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体像を光電変換して撮像信号を生成する撮像手段と、
焦点検出領域に対応する前記撮像信号から焦点信号を生成する信号生成手段と、
前記撮像信号から第１の被写体領域を検出する第１の検出手段と、
前記撮像信号から前記第１の被写体領域を含む第２の被写体領域を検出する第２の検出手段と、
焦点検出領域を設定するとともに、前記焦点信号に基づいてフォーカスレンズの駆動を制御することにより焦点調節を行う制御手段と、を有する自動焦点調節装置であって、
前記制御手段は、前記第２の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における前記第２の検出手段の検出結果に対する応答性を、前記第１の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における前記第１の検出手段の検出結果に対する応答性より低くすることを特徴とする自動焦点調節装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記第２の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合、当該第２の被写体領域から第１の被写体領域に相当する推定領域を設定し、当該推定領域に基づいて焦点検出領域を設定することを特徴とする請求項１に記載の自動焦点調節装置。
【請求項３】
前記制御手段は、前回の焦点検出領域の位置に対する被写体の位置の変化に応じて、過去に検出された前記第１の被写体領域又は前記推定領域の情報を前記焦点検出領域の設定に用いることを特徴とする請求項２に記載の自動焦点調節装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前回の焦点検出領域の位置に対する被写体の位置の変化が第１の場合より小さい第２の場合、過去に検出された前記第１の被写体領域又は前記推定領域の情報を前記焦点検出領域の設定に用いることを特徴とする請求項３に記載の自動焦点調節装置。
【請求項５】
前記制御手段は、前回の焦点検出領域の位置に対する被写体の位置の変化が第１の場合より小さい第２の場合、前記焦点検出領域の設定する際に過去に検出された前記第１の被写体領域又は前記推定領域の情報の重みづけを前記第１の場合より大きくすることを特徴とする請求項３に記載の自動焦点調節装置。
【請求項６】
前記制御手段は、前記推定領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合、前記第１の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合と比較して、前回の焦点検出領域の位置に対する被写体の位置の変化に対する応答性を低くすることを特徴とする請求項３乃至５のいずれか１項に記載の自動焦点調節装置。
【請求項７】
前記制御手段は、前記推定領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合、当該推定領域の情報と過去の焦点検出領域の情報を用いて第１の位置を算出し、前回の焦点検出領域の位置に対する当該第１の位置の変化に応じて、過去に検出された前記第１の被写体領域又は前記推定領域の情報を前記焦点検出領域の設定に用いることを特徴とする請求項３乃至６のいずれか１項に記載の自動焦点調節装置。
【請求項８】
前記制御手段は、前記第１の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合、前回の焦点検出領域の位置に対する当該第１の被写体領域の位置の変化に応じて、過去に検出された前記第１の被写体領域又は前記推定領域の情報を前記焦点検出領域の設定に用いることを特徴とする請求項３乃至７のいずれか１項に記載の自動焦点調節装置。
【請求項９】
前記制御手段は、前記第１の被写体領域の向きが所定の向きでない場合、当該所定の向きである場合と比較して、前回の焦点検出領域の位置に対する被写体の位置の変化に対する応答性を低くすることを特徴とする請求項３乃至８のいずれか１項に記載の自動焦点調節装置。
【請求項１０】
前記制御手段は、前記所定の向きでない前記第１の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合、当該第１の被写体領域の情報と過去の焦点検出領域の情報を用いて第２の位置を算出し、前回の焦点検出領域の位置に対する当該第２の位置の変化に応じて、過去に検出された前記第１の被写体領域又は前記推定領域の情報を前記焦点検出領域の設定に用いることを特徴とする請求項９に記載の自動焦点調節装置。
【請求項１１】
前記第１の被写体領域は人物の顔に対応する領域であって、前記第２の被写体領域は人物の顔及び胴体を含む領域であることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の自動焦点調節装置。
【請求項１２】
被写体像を光電変換して撮像信号を生成する撮像ステップと、
焦点検出領域に対応する前記撮像信号から焦点信号を生成する信号生成ステップと、
前記撮像信号から第１の被写体領域を検出する第１の検出ステップと、
前記撮像信号から前記第１の被写体領域を含む第２の被写体領域を検出する第２の検出ステップと、
焦点検出領域を設定する設定ステップと、
前記焦点信号に基づいてフォーカスレンズの駆動を制御することにより焦点調節を行う制御ステップと、を有する自動焦点調節方法であって、
前記設定ステップにおいて、前記第２の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における前記第２の検出手段の検出結果に対する応答性を、前記第１の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における前記第１の検出手段の検出結果に対する応答性より低くすることを特徴とする自動焦点調節方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定の被写体領域を検出し、その結果に基づいて焦点調節を行う自動焦点調節装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像装置のオートフォーカス（ＡＦ）制御として、ＴＶ−ＡＦ方式が知られている。ＴＶ−ＡＦ方式とは、撮像素子を用いて生成された映像信号の鮮鋭度（コントラスト状態）を示すＡＦ評価値信号を生成し、該ＡＦ評価値信号が最大となるフォーカスレンズの位置を探索するＡＦ制御方式ある。
【０００３】
一方、画像から特定の被写体パターンを自動的に検出する画像処理方法が知られている。例えば、人間の顔領域を検出して特定する顔検出処理を行うことで、特定した顔に対して明るさやピントの制御に利用することができる。
【０００４】
ここで、顔検出処理を行う際に、人物が後ろを向くなどして顔領域が検出できない場合が想定される。特許文献１では、顔領域が検出できない場合でも、過去に検出された顔の位置に基づいて現在の顔の大まかな位置を推定し、推定した位置の周囲情報と過去の周囲情報に基づいて被写体の追跡を継続可能とする方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−４２０７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献１に記載の方法では、周囲情報の検出結果の変動が大きい場合、周囲情報に基づいて推定される顔位置のバラつきが大きくなり、安定したピント合わせが困難になる可能性がある。
【０００７】
本発明は上述した課題に鑑みてなされたものであり、顔位置に基づいてＡＦ制御を行う際に顔検出ができなくなった場合でも、被写体に安定してピントを合わせるのを可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的に鑑みて、第１の本発明は、被写体像を光電変換して撮像信号を生成する撮像手段と、焦点検出領域に対応する前記撮像信号から焦点信号を生成する信号生成手段と、前記撮像信号から第１の被写体領域を検出する第１の検出手段と、前記撮像信号から前記第１の被写体領域を含む第２の被写体領域を検出する第２の検出手段と、焦点検出領域を設定するとともに、前記焦点信号に基づいてフォーカスレンズの駆動を制御することにより焦点調節を行う制御手段と、を有する自動焦点調節装置であって、前記制御手段は、前記第２の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における前記第２の検出手段の検出結果に対する応答性を、前記第１の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における前記第１の検出手段の検出結果に対する応答性より低くすることを特徴とする。
【０００９】
第２の本発明は、被写体像を光電変換して撮像信号を生成する撮像ステップと、焦点検出領域に対応する前記撮像信号から焦点信号を生成する信号生成ステップと、前記撮像信号から第１の被写体領域を検出する第１の検出ステップと、前記撮像信号から前記第１の被写体領域を含む第２の被写体領域を検出する第２の検出ステップと、焦点検出領域を設定する設定ステップと、前記焦点信号に基づいてフォーカスレンズの駆動を制御することにより焦点調節を行う制御ステップと、を有する自動焦点調節方法であって、前記設定ステップにおいて、前記第２の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における前記第２の検出手段の検出結果に対する応答性を、前記第１の被写体領域に基づいて焦点検出領域を設定する場合における前記第１の検出手段の検出結果に対する応答性より低くすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、顔位置に基づいてＡＦ制御を行う際に顔検出ができなくなった場合でも、被写体に安定してピントを合わせることを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態である撮像装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施形態のカメラ／ＡＦマイコンの処理を示すフローチャート
【図３】本発明の実施形態の微小駆動動作の処理を示すフローチャート
【図４】本発明の実施形態の微小駆動動作を示す図
【図５】本発明の実施形態の山登り駆動動作の処理を示すフローチャート
【図６】本発明の実施形態の山登り駆動動作を示す図
【図７】実施例１のＡＦ枠決定処理を示すフローチャート
【図８】実施例２のＡＦ枠決定処理を示すフローチャート
【図９】図８とともに、実施例２のＡＦ枠決定処理を示すフローチャート
【図１０】顔検出結果がある場合のＡＦ枠決定処理を示す図
【図１１】人体検出結果のみがある場合のＡＦ枠決定処理を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。なお、以下の実施例は発明の最も好ましい形態を示すものであり、発明の範囲を限定するものではない。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明を実施した撮像装置（自動焦点調節装置）の構成を示すブロック図である。図１において、第１固定レンズ１０１、変倍レンズ１０２、絞り１０３、第２固定レンズ１０４、及びフォーカスコンペンセータレンズ（フォーカスレンズ）１０５により被写体からの光を結像するための撮像光学系が構成される。変倍レンズ１０２は、光軸方向に移動することにより変倍を行う。フォーカスレンズ１０５は、光軸方向に移動することにより、変倍に伴う焦点面の移動の補正とフォーカシングを行う。
【００１４】
撮像素子１０６は、ＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサにより構成される光電変換素子である。撮像素子１０６は、被写体像を光電変換して撮像信号を生成する。ＣＤＳ／ＡＧＣ回路１０７は、撮像素子１０６から出力される撮像信号をサンプリングし、ゲイン調整する。カメラ信号処理回路１０８は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路１０７から出力される信号に対して各種の画像処理を施し、映像信号を生成する。モニタ１０９は、ＬＣＤ等により構成され、カメラ信号処理回路１０８で生成された映像信号を表示する。記録部１１５は、カメラ信号処理回路１０８で生成された映像信号を磁気テープ、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録する。
【００１５】
ズーム駆動源１１０は、カメラ／ＡＦマイコン１１４の指示に基づいて変倍レンズ１０２を移動させる。フォーカシング駆動源１１１は、カメラ／ＡＦマイコン１１４の指示に基づいてフォーカスレンズ１０５を移動させる。ズーム駆動源１１０及びフォーカシング駆動源１１１は、夫々、ステッピングモータ、ＤＣモータ、振動型モータ、及びボイスコイルモータ等のアクチュエータにより構成される。
【００１６】
ＡＦゲート１１２は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路１０７から出力される全画素の信号のうち焦点検出に用いられる領域（焦点検出領域）の信号のみを通す。ＡＦ信号処理回路（信号生成手段）１１３は、ＡＦゲート１１２を通過した信号から高周波成分を抽出してＡＦ評価値（焦点信号）を生成する。つまり、ＡＦ信号処理回路１１３は、設定された焦点検出領域に対応する撮像信号からＡＦ評価値を生成する生成手段を構成する。ＡＦ評価値は、制御手段であるカメラ／ＡＦマイコン１１４に出力される。ＡＦ評価値は、撮像信号に基づいて生成される映像の鮮鋭度（コントラスト状態）を表すものであるが、鮮鋭度は撮像光学系の焦点状態（合焦の程度）によって変化するので、結果的に撮像光学系の焦点状態を表す信号となる。制御手段としてのカメラ／ＡＦマイコン１１４は、ビデオカメラ全体の動作の制御を司るとともに、ＡＦ評価値に基づいてフォーカシング駆動源１１１を制御することでフォーカスレンズ１０５を駆動し、焦点調節制御を行う。
【００１７】
本実施例の顔検出部（第１の検出手段）１１６は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路１０７から出力された撮像信号に対して公知の顔検出処理を施し、撮影画面内の人物の顔領域（第１の被写体領域）を検出する。すなわち、顔検出部１１６は、撮像信号から予め定められた被写体（ここでは顔）を検出する被写体検出手段を構成する。その検出結果はカメラ／ＡＦマイコン１１４に送信される。カメラ／ＡＦマイコン１１４は、上記検出結果に基づき、撮影画面内の顔領域を含む位置に焦点検出領域を設定するようにＡＦゲート１１２へ情報を送信する。なお、焦点検出領域は、顔検出部１１６から出力された顔領域と同一の領域である必要はなく、顔領域を含んで大きめに設定してもよい。顔検出処理としては、画像データで表される各画素の階調色から肌色領域を抽出し、予め用意する顔の輪郭プレートとのマッチング度で顔を検出する方法や、周知のパターン認識技術を用いて、目、鼻、口等の顔の特徴点を抽出することで顔検出を行う方法等がある。顔検出部１１６による顔検出処理は、複数フレーム毎に繰り返し行われるが、毎フレーム行ってもよい。
【００１８】
人体検出部（第２の検出手段）１１９は、目的とする被写体領域を人体の上半身領域（顔及び胴体を含む領域、第２の被写体領域）として画像中から検出する。画像中に複数の人物が存在する場合は、その人数分の領域が検出される。人体検出部１１９における検出方法として、特開２００９−２１１３１１号公報により記述されている方法を例として挙げる。本例では、局所的な上半身の輪郭のエッジ強度を局所特徴量として検出する。画像から特徴量を抽出する方法としては、Ｓｏｂｅｌフィルタ、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｈａａｒフィルタなど様々な方法がある。抽出された局所特徴量について、人物判別器で上半身と非上半身を判別する。人物判別器における判別は、ＡｄａＢｏｏｓｔ学習などの機械学習に基づき実施される。人体検出部１１９による検出処理は、複数フレーム毎に繰り返し行われるが、毎フレーム行ってもよい。
【００１９】
また、人体検出部１１９によって取得された検出結果から、顔検出部１１６による検出領域に相当する部分領域（推定領域）がカメラ／ＡＦマイコン１１４によって推定される。すなわち、人体検出部１１９で検出された上半身領域に基づいて顔領域が推定される。この推定方法としては、例えば、顔検出部１１６と人体検出部１１９との検出領域の関係に基づき、線形変換により推定されるものとする。言い換えると、人体検出部１１９で取得された検出領域のうち、所定の位置又は（及び）大きさによって定義された領域を顔領域と推定するものとする。
【００２０】
なお、本実施例では、人物の顔を検出するとともに、人物の顔領域を推定する方法として人体検出を用いる場合を例示するが、検出対象となる被写体は人物の顔に限らず、動物の顔や他の任意の被写体であってよい。本発明は、第１の被写体領域を検出するとともに、第１の被写体領域を含む領域、特には第１の被写体領域の位置を特定もしくは推定可能な領域を検出する場合に適用可能である。
【００２１】
絞り駆動源１１７は、絞り１０３を駆動させるためのアクチュエータ及びそのドライバを含む。輝度情報検波・演算回路１１８は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路１０７によって読み出された信号から画面内の測光枠の輝度値（測光値）を取得し、演算により正規化する。カメラ／ＡＦマイコン１１４は、輝度情報検波・演算回路１１８で取得され正規化された測光値と適正な露出が得られるように設定された目標値との差分を算出する。そして、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、算出した差分から絞りの補正駆動量を算出し、絞り駆動源１１７の駆動を制御する。
【００２２】
カメラ／ＡＦマイコン１１４は、顔検出部１１６と人体検出部１１９の検出結果から、顔領域の位置とサイズの相関を取り、同一の被写体に対する結果を統合して、その結果をＡＦゲート１１２に出力する。例として、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、人体検出部１１９から受信した人体検出結果から顔領域の位置とサイズを推定し、その結果をＡＦゲート１１２に出力する。ＡＦゲート１１２は、カメラ／ＡＦマイコン１１４から受信した情報に基づいて、被写体領域の信号のみを通す。ここでの被写体領域は、人体検出結果から推定された顔領域に相当する。
【００２３】
次に、カメラ／ＡＦマイコン１１４で行われるＡＦ制御について、図２を用いて説明する。このＡＦ制御は、カメラ／ＡＦマイコン１１４内に格納されたコンピュータプログラムに従って実行される。
【００２４】
Ｓｔｅｐ２０１は処理の開始を示している。Ｓｔｅｐ２０２では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は微小駆動動作を行い、合焦か、合焦でないならどちらの方向に合焦点があるかを判別する。微小駆動動作についての細かい動作の説明は後に譲る。Ｓｔｅｐ２０３では、Ｓｔｅｐ２０２で合焦と判定された場合はＳｔｅｐ２０９へ進んで合焦処理を行い、Ｓｔｅｐ２０２で合焦と判定されなかった場合はＳｔｅｐ２０４へ進む。
【００２５】
Ｓｔｅｐ２０４では、Ｓｔｅｐ２０２で方向判別ができている場合はＳｔｅｐ２０５へ進んで山登り駆動動作（第１の制御）を行い、Ｓｔｅｐ２０２で方向判別ができていない場合はＳｔｅｐ２０２へ戻り微小駆動動作（第２の制御）を継続する。Ｓｔｅｐ２０５では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、ＡＦ評価値が大きくなる方向へ高速でレンズを駆動させる山登り駆動を行う。山登り駆動についての細かい動作の説明は後に譲る。Ｓｔｅｐ２０６では、Ｓｔｅｐ２０５でＡＦ評価値のピークを越えたと判定された場合はＳｔｅｐ２０７へ進み、Ｓｔｅｐ２０５でＡＦ評価値のピークを越えたと判定されない場合はＳｔｅｐ２０５へ戻り山登り駆動を継続する。Ｓｔｅｐ２０７では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、山登り駆動中のＡＦ評価値がピークとなるレンズ位置にフォーカスレンズ１０５を戻す動作を行う。ＡＦ評価値がピークとなるレンズ位置にフォーカスレンズ１０５が戻ったら、Ｓｔｅｐ２０８からＳｔｅｐ２０２へ戻って再び微小駆動動作を行う。
【００２６】
次に、Ｓｔｅｐ２０９からの再起動判定動作について説明する。Ｓｔｅｐ２０９では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、ＡＦ評価値を保持する。Ｓｔｅｐ２１０では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は最新のＡＦ評価値を取得する。Ｓｔｅｐ２１１では、カメラ／ＡＦマイコン１１４はＳｔｅｐ２０９で保持したＡＦ評価値とＳｔｅｐ２１０で新たに取得したＡＦ評価値とを比較し、所定レベル以上差があれば再起動と判定してＳｔｅｐ２１３へ進み、ＡＦ枠決定処理を行う。ＡＦ枠決定処理について、細かい動作の説明は後に譲る。ＡＦ枠決定処理後は、Ｓｔｅｐ２０２に戻って微小駆動動作を再開する。一方、Ｓｔｅｐ２１１でＡＦ評価値を比較した結果、差が所定レベル未満であれば、Ｓｔｅｐ２１２へ進む。Ｓｔｅｐ２１２では、カメラ／ＡＦマイコン１１４はレンズを停止しＳｔｅｐ２１０へ戻り、再度最新のＡＦ評価値を取得する。
【００２７】
次に、Ｓｔｅｐ２０２の微小駆動動作について図３及び図４を用いて説明する。Ｓｔｅｐ３０１は処理の開始を示している。Ｓｔｅｐ３０２では、駆動周期と駆動ディレイ時間を求める。駆動ディレイ時間とは、垂直同期信号の出力からフォーカスレンズの駆動を開始するまでの時間である。
【００２８】
Ｓｔｅｐ３０３では、現在のＭｏｄｅが０か判別する。０であればＳｔｅｐ３０４へ進み、後述の至近側のフォーカスレンズ位置における処理を行い、そうでなければＳｔｅｐ３０６へ進む。
【００２９】
［至近側のフォーカスレンズ位置における処理］
Ｓｔｅｐ３０４では、ＡＦ評価値を無限側（無限側にフォーカスレンズがいる時に蓄積したセンサ出力に基づく）ＡＦ評価値として保存する。Ｓｔｅｐ３０５では、Ｍｏｄｅを加算（４以上になった場合は０に戻す）して、Ｓｔｅｐ３２２へ進む。
【００３０】
Ｓｔｅｐ３０６では、現在のＭｏｄｅが１であるか判別する。１であればＳｔｅｐ３０７へ進み、後述のフォーカスレンズを無限方向に駆動する処理を行う。１でなければＳｔｅｐ３１３へ進む。
【００３１】
［フォーカスレンズを無限方向に駆動する処理］
Ｓｔｅｐ３０７では、振動振幅、中心移動振幅を演算する。ここでは詳しく述べないが、焦点深度を基準に、深度が浅い時は振幅を小さく、深度が深いときは振幅を大きくするのが一般的である。
【００３２】
Ｓｔｅｐ３０８では、前述のＭｏｄｅ＝０における無限側ＡＦ評価値と後述のＭｏｄｅ＝２における至近側ＡＦ評価値を比較する。無限側ＡＦ評価値が至近側ＡＦ評価値よりも大きければＳｔｅｐ３０９へ進み、そうでなければＳｔｅｐ３１０へ進む。
Ｓｔｅｐ３０９では、駆動振幅を、
駆動振幅  ＝  振動振幅  ＋  中心移動振幅
とする。
一方、Ｓｔｅｐ３１０では、駆動振幅を、
駆動振幅  ＝  振動振幅
とする。
【００３３】
Ｓｔｅｐ３１１では、無限方向へＳｔｅｐ３０９あるいはＳｔｅｐ３１０で決められた駆動振幅で駆動することを決定する。
【００３４】
Ｓｔｅｐ３１２では、Ｍｏｄｅを加算（４以上になった場合は０に戻す）して、Ｓｔｅｐ３２２へ進む。
【００３５】
Ｓｔｅｐ３１３では、現在のＭｏｄｅが２か判別する。２であればＳｔｅｐ３１４へ進み、後述の無限側のフォーカスレンズ位置における処理を行う。２でなければＳｔｅｐ３１６へ進む。
【００３６】
［無限側のフォーカスレンズ位置における処理］
Ｓｔｅｐ３１４では、ＡＦ評価値を至近側（至近側にフォーカスレンズがいる時に蓄積したセンサ出力に基づく）ＡＦ評価値として保存する。Ｓｔｅｐ３１５でＭｏｄｅを加算（４以上になった場合は０に戻す）して、Ｓｔｅｐ３２２へ進む。
【００３７】
［フォーカスレンズを至近方向に駆動する処理］
一方、Ｓｔｅｐ３１６では、振動振幅、中心移動振幅を演算する。ここでは詳しく述べないが、焦点深度を基準に、深度が浅い時は振幅を小さく、深度が深いときは振幅を大きくするのが一般的である。
【００３８】
Ｓｔｅｐ３１７では、前述のＭｏｄｅ＝０における無限側ＡＦ評価値と前述のＭｏｄｅ＝２における至近側ＡＦ評価値を比較する。至近側ＡＦ評価値が無限側ＡＦ評価値よりも大きければＳｔｅｐ３１８へ進み、そうでなければＳｔｅｐ３１９へ進む。
Ｓｔｅｐ３１８では、駆動振幅を、
駆動振幅  ＝  振動振幅  ＋  中心移動振幅
とする。
一方、Ｓｔｅｐ３１９では、駆動振幅を、
駆動振幅  ＝  振動振幅
とする。
【００３９】
Ｓｔｅｐ３２０では至近方向へＳｔｅｐ３１８あるいはＳｔｅｐ３１９で決められた駆動振幅で駆動することを決定する。
【００４０】
Ｓｔｅｐ３２１では、Ｍｏｄｅを加算（４以上になった場合は０に戻す）して、Ｓｔｅｐ３２２へ進む。
【００４１】
上記フォーカスレンズ動作の時間経過を示したのが図４である。同図では、撮像素子１０６としてＣＭＯＳセンサを用いた場合を例示している。横軸は時間で、最上部にある下に凸の周期は映像信号の垂直同期信号、その下のひし形はＣＭＯＳセンサの蓄積時間、その下のＥＶｘはそのタイミングで得られるＡＦ評価値、一番下はフォーカスレンズ位置である。
【００４２】
ここで、蓄積時間３の間にＣＭＯＳセンサに蓄積された電荷に対するＡＦ評価値ＥＶ３が時刻Ｔ３で取り込まれ、蓄積時間５の間にＣＭＯＳセンサに蓄積された電荷に対するＡＦ評価値ＥＶ５が時刻Ｔ５で取り込まれる。時刻Ｔ６では、ＡＦ評価値ＥＶ３、ＥＶ５を比較し、ＥＶ５＞ＥＶ３であれば振動中心を移動し、一方ＥＶ３＞ＥＶ５であれば振動中心を移動しない。このようにして、合焦方向の判別と合焦の判定を行っている。なお、本実施例では、微小駆動の振動中心位置を移動する際に、該移動方向にフォーカスレンズを駆動する際の駆動振幅を大きくする方法を用いているが、これに限定されない。例えば、振動中心位置を移動する方向と逆方向にフォーカスレンズを駆動する際の駆動振幅を小さくする方法を用いてもよい。
【００４３】
図３の説明に戻る。Ｓｔｅｐ３２２において、所定回数連続（Ｎ回連続）して合焦方向と判断される方向が同一であればＳｔｅｐ３２３へ進み、そうでなければＳｔｅｐ３２４へ進む。Ｓｔｅｐ３２３においては、方向判定できたとしてＳｔｅｐ３２６へ進み、処理を終了する。この場合、図２のＳｔｅｐ２０４でＹｅｓに進むため、山登り駆動へ移行する。
【００４４】
一方、Ｓｔｅｐ３２４では、所定回数フォーカスレンズが所定範囲で往復を繰り返していればＳｔｅｐ３２５へ進み、そうでなければＳｔｅｐ３２６へ進み処理を終了する。この場合、図２のＳｔｅｐ２０３及びＳｔｅｐ２０４でＮｏに進み、微小駆動を継続する。
Ｓｔｅｐ３２５では、合焦判定できたとしてＳｔｅｐ３２６へ進んで処理を終了する。この場合、図２のＳｔｅｐ２０３でＹｅｓに進むため、Ｓｔｅｐ２０９からの再起動判定動作へ移行する。
【００４５】
次に、山登り駆動動作について図５を用いて説明する。山登り駆動動作は、フォーカスレンズを駆動しながらＡＦ評価値を取得し、ＡＦ評価値がピークとなる位置にフォーカスレンズを移動させる制御である。Ｓｔｅｐ５０１は処理の開始を示している。Ｓｔｅｐ５０２では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、図２のフローチャートにおけるＳｔｅｐ２１３で決定した枠情報に基づいてＡＦ枠を設定し、ＡＦ評価値を取得する。Ｓｔｅｐ５０３においては、Ｓｔｅｐ５０２で取り込んだＡＦ評価値が前回のＡＦ評価値より大きければＳｔｅｐ５０４へ進み、Ｓｔｅｐ５０２で取り込んだＡＦ評価値が前回のＡＦ評価値より小さければＳｔｅｐ５０５へ進む。Ｓｔｅｐ５０４では前回の順方向に所定の速度でフォーカスレンズを駆動し、Ｓｔｅｐ５０８へ進み処理を終了する。一方、Ｓｔｅｐ５０５では、ＡＦ評価値がピークを越えて減っていればＳｔｅｐ５０６へ進みピークを越えたとして、Ｓｔｅｐ５０８へ進み処理を終了し微小駆動へ移行する。Ｓｔｅｐ５０５では、ＡＦ評価値がピークを越えて減っていなければＳｔｅｐ５０７へ進み、前回と逆方向に所定の速度でフォーカスレンズを駆動し、Ｓｔｅｐ５０８へ進む。
【００４６】
上記山登り駆動におけるフォーカスレンズ動作を説明したのが図６である。ここで、Ａの場合（実線）はＡＦ評価値がピークを越えて減少しているので、合焦点があるとして山登り駆動動作を終了し、ＡＦ評価値がピークとなる位置へフォーカスレンズを戻して微小駆動動作に移行する。一方、Ｂの場合（点線）はＡＦ評価値がピークが無く減少しているので方向を間違えたものとして反転し、山登り駆動動作を続ける。なお、一定時間あたりの移動量、つまり駆動速度は前記の微小駆動の駆動速度よりも大きな値となる。ここで、検出した顔の大きさが連続的に増加している場合には、山登り駆動時の駆動速度を大きく設定することで、ＡＦの応答性を向上させることができる。
【００４７】
以上説明したように、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、再起動判定→微小駆動→山登り駆動→微小駆動→再起動判定を繰り返しながら、ＡＦ評価値が大きくなる位置にフォーカスレンズを移動させるよう制御している。
【００４８】
次に、図７を用いてＳｔｅｐ２１３のＡＦ枠決定処理について説明する。図７において、Ｓｔｅｐ７０１は処理の開始を示している。Ｓｔｅｐ７０２では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は直前に主被写体（主顔）として判断していた領域と相関がある顔検出結果が顔検出部１１６から出力されているか否かを判断する。直前に主被写体（主顔）として判断していた領域とは、前回検出された顔領域、あるいは前回検出された人体検出結果に基づいて推定された顔領域である。ここでは、例えば受信した顔領域と直前に主顔として判断していた領域の位置とサイズに基づいて、両者に相関があるか否かを判断する。あるいは、周知の顔認証技術を用いて判断してもよい。相関がある顔検出結果が出力されている場合はＳｔｅｐ７０３に進み、出力されていない場合はＳｔｅｐ７０９に進む。
【００４９】
なお、複数の顔が検出された場合に、どれを主顔と判断するかについては、顔の位置に基づいて主顔を判断する方法がある。例えば、画面中央に最も近い顔を主顔と判断してもよい。あるいは、顔の大きさに基づいて判断する方法や、操作部材やタッチパネルによりユーザに選択させる方法など、方法は限定されない。
【００５０】
Ｓｔｅｐ７０３では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は一時的な記憶領域に記憶している前回のＡＦ枠位置と最新の顔検出結果に基づく顔領域の位置の差分を計算する。計算の方法としては、例えば各領域の重心位置の水平方向の差分を計算する方法があるが、これに限定されるものではない。差分が第１の閾値より大きければ（第２の場合）、被写体に大きな移動があったと判断してＳｔｅｐ７０４に進み、差分が第１の閾値以下であれば（第１の場合）、Ｓｔｅｐ７０７に進む。
【００５１】
Ｓｔｅｐ７０４では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、記憶している前回の顔検出結果に基づく顔情報、又は人体検出結果に基づいて推定された顔領域に基づく推定顔情報と、前回のＡＦ枠情報を削除し、Ｓｔｅｐ７０５に進む。なお、本実施例の顔情報、推定顔情報、ＡＦ枠情報は、それぞれ、検出された顔領域、推定された顔領域、ＡＦ枠の位置についての情報を含む。Ｓｔｅｐ７０５では、顔検出部１１６で検出した顔情報を記憶し、Ｓｔｅｐ７０６に進む。Ｓｔｅｐ７０６では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、顔検出部１１６が検出した最新の顔情報に基づいてＡＦ枠の位置を設定し、ＡＦゲート１１２に送信する新たなＡＦ枠情報に代入する。Ｓｔｅｐ７１８に進み、Ｓｔｅｐ７０６にてＡＦゲート１１２に送信したＡＦ枠情報を前述した一時的な記憶領域に記憶して処理を終了する。なお、ＡＦ枠は検出された顔領域と同一の領域にする必要はなく、例えば顔領域を含み、顔領域のサイズに所定の係数を掛けたサイズに設定してもよい。
【００５２】
一方、Ｓｔｅｐ７０７に進んだ場合、前述した一時的な記憶領域に顔検出部１１６にて検出した最新の顔情報を記憶し、Ｓｔｅｐ７０８に進む。Ｓｔｅｐ７０８では、記憶している過去３回分の顔情報又は推定顔情報における顔領域の位置と顔検出部１１６から受信した最新の顔情報における顔領域の位置の平均値を算出し、ＡＦゲート１１２に送信するＡＦ枠情報に代入する。なお、平均値の算出方法としては、例えば各々の領域の重心位置の平均を算出する方法があるが、これに限定されるものではない。そして、Ｓｔｅｐ７１８に進む。
【００５３】
一方、Ｓｔｅｐ７０２で顔検出結果が出力されていない場合、Ｓｔｅｐ７０９に進む。Ｓｔｅｐ７０９では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は直前に主被写体として判断していた領域と相関がある人体検出結果が人体検出部１１９から出力されているか否かを判断する。ここでは、例えば受信した人体検出領域と直前に主被写体として判断していた領域の位置とサイズに基づいて、両者に相関があるか否かを判断する。相関がある人体検出結果が出力されている場合はＳｔｅｐ７１０に進み、出力されていない場合はＳｔｅｐ７１７に進む。
【００５４】
Ｓｔｅｐ７１０では、記憶されている過去３回分の顔情報又は推定顔情報における顔領域の位置と、人体検出部１１９から出力された人体領域に基づく最新の推定顔領域の位置との平均位置（第１の位置）を算出する。なお、平均値の算出方法としては、例えば各々の領域の重心位置の平均を算出する方法があるが、これに限定されるものではない。そして、Ｓｔｅｐ７１１に進む。
【００５５】
Ｓｔｅｐ７１１では、前回決定したＡＦ枠の位置とＳｔｅｐ７１０にて算出した平均位置の差分を計算する。計算の方法としては、例えば各領域の重心位置の水平方向の差分を計算する方法があるが、これに限定されるものではない。差分が第２の閾値より大きければ（第２の場合）、被写体に大きな移動があったと判断してＳｔｅｐ７１２に進み、差分が第２の閾値以下であれば（第１の場合）、Ｓｔｅｐ７１５に進む。なお、第２の閾値は第１の閾値と同じ値でもよいが、人体検出結果が顔検出結果に比べてバラつきやすいことを考慮し、第２の閾値を第１の閾値より大きい値に設定してもよい。
【００５６】
Ｓｔｅｐ７１２では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、記憶している前回の顔情報又は推定顔情報と前回のＡＦ枠情報を削除し、Ｓｔｅｐ７１３に進む。Ｓｔｅｐ７１３では、人体検出部１１９にて検出した人体領域に基づいて推定した顔領域についての推定顔情報を記憶し、Ｓｔｅｐ７１４に進む。Ｓｔｅｐ７１４では、人体領域に基づいて推定した顔領域についての推定顔情報に基づいてＡＦ枠の位置を設定し、ＡＦゲート１１２に送信する新たなＡＦ枠情報に代入して、Ｓｔｅｐ７１８に進む。なお、ＡＦ枠は推定された顔領域と同一の領域にする必要はなく、例えば推定された顔領域を含み、当該顔領域のサイズに所定の係数を掛けたサイズに設定してもよい。この場合の所定の係数は、顔検出結果がある場合に顔領域のサイズに基づいてＡＦ枠を設定する際の係数より大きな値にする。
【００５７】
一方、Ｓｔｅｐ７１５では、前述の一時的な記憶領域に人体検出部１１９にて検出した人体領域に基づいて推定した顔領域についての推定顔情報を記憶し、Ｓｔｅｐ７１６に進む。Ｓｔｅｐ７１６では、記憶している過去３回分の顔情報または推定顔情報における顔領域の位置と、最新の人体検出結果に基づく推定顔情報における顔領域の位置の平均値を算出し、ＡＦ枠情報に代入する。なお、平均値の算出方法としては、例えば各々の領域の重心位置の平均を算出する方法があるが、これに限定されるものではない。そして、Ｓｔｅｐ７１８に進む。
【００５８】
ここで、本実施例においては、Ｓｔｅｐ７１４で最新の推定顔情報に基づいて新たなＡＦ枠の位置を設定したが、人体検出のようにバラつきが大きい検出系の検出結果を使う場合は、過去の顔情報も用いてＡＦ枠位置を決定しても良い。この場合、Ｓｔｅｐ７１６より過去の顔情報の重みづけを小さくする。
【００５９】
一方、Ｓｔｅｐ７０９で人体検出結果が出力されていない場合、Ｓｔｅｐ７１７に進む。Ｓｔｅｐ７１７では、記憶している過去の顔情報または推定顔情報と前回のＡＦ枠情報を削除する。
【００６０】
上記の処理によって、顔検出結果が得られている場合には、前回のＡＦ枠位置と最新の顔検出位置を比較して被写体が大きく移動したか否かを判定する。そのため、応答性を重視したＡＦ枠の設定を行うことができる。一方で、顔検出結果が得られず、バラつきの大きい人体検出結果のみが得られている場合には、前回のＡＦ枠位置と最新の推定顔位置の変化量は、被写体が殆ど移動しない場合でも大きくなる可能性が高い。そこで、人体検出結果のみが得られている場合には、過去のＡＦ枠位置と最新の推定顔位置との平均値と前回のＡＦ枠位置との比較により被写体の移動を判定し、ＡＦ枠を設定する。そのため、人体検出のバラつきに左右されにくくなり、安定性を重視したＡＦ枠設定を行うことができる。
【００６１】
次に、図１０、１１を用いて本実施の形態の効果を説明する。図１０は、顔検出結果がある場合のＡＦ枠の設定位置を示す図である。図１０（ａ）の領域１００１と領域１００２、図１０（ｂ）の領域１００４と領域１００５は顔検出部１１６によって検出された顔領域を示している。
【００６２】
図１０（ａ）の上図と下図は、被写体である人物がその場から殆ど動いていない状況を表しているが、顔検出結果である領域１００１と領域１００２にバラツキがある。しかしながら、領域１００１と領域１００２の重心位置の水平方向の差分は、人物が大きく動いたか否かを判断する第１の閾値（点線矢印）よりも小さい値である。そこで、領域１００１と領域１００２の重心位置と大きさの平均値を計算し、計算結果に基づいてＡＦ枠を領域１００３（斜線で示す領域）に設定する。上記の処理により、顔検出のバラつきによる誤動作を抑制することができ、より安定したＡＦ制御を行うことができる。なお、ＡＦ枠は領域１００３と同一の領域にする必要はなく、例えば領域１００３を含み、領域１００３のサイズに所定の係数を掛けたサイズに設定してもよい。
【００６３】
一方で、図１０（ｂ）の上図と下図は、被写体である人物が動いた状況を表している。この例では領域１００４と領域１００５のサイズに殆どバラつきはないが、人物が移動しているため、人物の顔への追従を優先してＡＦ枠設定を行うべきである。この場合、領域１００４と領域１００５の重心位置の水平方向の差分が第１の閾値を超えているため、人物が大きく動いたと判断してＡＦ枠を領域１００５（顔検出領域と対応する領域）に設定する。なお、ＡＦ枠は顔検出領域と同一の領域にする必要はなく、例えば顔検出領域を含み、顔検出領域のサイズに所定の係数を掛けたサイズに設定してもよい。上記の処理により、検出のバラつきによるＡＦ枠のブレを抑制しつつも、被写体である人物が大きく移動した場合は人物に追従してＡＦ制御を行うことができる。なお、上記の計算方法は一例であり、これに限定されるものではない。
【００６４】
上記の実施例では、人物が大きく動いたと判断した場合は最新の顔検出領域である領域１００５をＡＦ枠として設定しているが、過去に検出又は推定された顔領域（又はＡＦ枠）も用いて設定してもよい。その場合は、最新の顔検出領域を採用する重みをより大きくする。また、上記の閾値は、図１０（ａ）のような顔検出結果のバラつきによって誤判定しない値とする必要があり、十分な測定を行い誤判定が軽減される値に設定する。なお、この値は任意に設定することが可能である。
【００６５】
次に、顔検出結果がなく人体検出結果のみがある場合のＡＦ枠の設定位置を図１１に示す。図１１（ａ）の領域１１０１と領域１１０３、図１１（ｂ）の領域１１０６と領域１１０８は人体検出部１１９によって検出された人体領域を示している。図１１（ａ）の領域１１０２と領域１１０４、図１１（ｂ）の領域１１０７と領域１１０９は人体検出部１１９によって検出された人体領域から推定した顔領域を示している。
【００６６】
図１１（ａ）の上図と下図は、被写体である人物がその場から殆ど動いていないが、人体の形状（シルエット）が変化しているため、検出された人体領域が大きくバラついている状況を表している。図１１（ａ）においては、被写体である人物は殆ど移動していないものの、人体検出結果が領域１１０１と領域１１０３で大きくバラついている。したがって、単純に推定した顔領域である領域１１０２と領域１１０４を比較してしまうと、被写体に大きい移動があったか否かを誤判定してしまい、ＡＦが誤動作する可能性がある。そこで、領域１１０２と領域１１０４の重心位置と大きさの平均値を計算して領域１１０５（斜線で示す領域）を求めておいたうえで、領域１１０２と領域１１０５の差分から大きな移動があったか否かを判断する。ここでは、領域１１０５の重心位置を算出し、領域１１０２の重心位置との水平方向の差分を第２の閾値（点線矢印）と比較することで、被写体の移動を判断する。図１１（ａ）では、領域１１０２と領域１１０５の重心位置の水平方向の差分は、第２の閾値よりも小さい値のため、ＡＦ枠を領域１１０５に設定する。上記の処理により、人体検出結果のバラつきにより生じるＡＦ評価値のバラつきを抑制することができ、より安定したＡＦ制御を行うことができる。なお、ＡＦ枠は領域１１０５と同一の領域にする必要はなく、例えば領域１１０５を含み、領域１１０５のサイズに所定の係数を掛けたサイズに設定してもよい。
【００６７】
一方で、図１１（ｂ）の上図と下図は、被写体である人物が動いた状況を表している。図１１（ｂ）でも、図１１（ａ）と同様に、人体の形状（シルエット）が変化しているため、人体検出領域である領域１１０６と領域１１０８に大きなバラつきがある。そのため、推定顔領域である領域１１０７と領域１１０９にもバラつきがある。さらに、図１１（ｂ）では、人物が画面上の水平方向に移動しているため、人物の顔への追従を優先して枠設定を行う必要がある。
【００６８】
まず、領域１１０７と領域１１０９の重心位置と大きさの平均値を計算して領域１１１０（斜線で示す領域）を求めた上で、領域１１０７と領域１１１０の差分から大きな移動があったか否かを判断する。ここでは、領域１１１０の重心位置を算出し、領域１１０７の重心位置との水平方向の差分を第２の閾値と比較することで、被写体の移動を判断する。図１１（ｂ）では、領域１１０７と領域１１１０の重心位置の水平方向の差分は、第２の閾値よりも大きい値のため、追従性を重視してＡＦ枠を領域１１０９に設定する。上記の処理により、人体検出結果のバラつきによるＡＦ枠のブレを抑えつつも、人物が大きく移動した場合は人物に追従してＡＦ制御を行うことができる。なお、ＡＦ枠は領域１１０９と同一の領域にする必要はなく、例えば領域１１０９を含み、領域１１０９のサイズに所定の係数を掛けたサイズに設定してもよい。また、最新の推定顔領域である領域１１０９だけでなく、過去に検出又は推定された顔領域（又はＡＦ枠）も用いてＡＦ枠を設定してもよい。その場合は、最新の推定顔領域を採用する重みをより大きくする。また、上記第２の閾値は、図１１のような人体検出結果のバラつきによって誤判定しない値とする必要があり、十分な測定を行い誤判定が軽減される値に設定する。なお、この値は任意に設定することが可能である。
【実施例２】
【００６９】
実施例２に係る撮像装置の構成及び動作を、実施例１との差異を中心に説明する。実施例２に係る撮像装置の構成及び動作に関して、図８及び図９を用いて説明する。
【００７０】
図８において、Ｓｔｅｐ８０１は処理の開始を示している。Ｓｔｅｐ８０２では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は顔検出部１１６から顔検出結果が出力されているか否かを判断する。顔検出結果が出力されている場合はＳｔｅｐ８１９に進み、出力されていない場合はＳｔｅｐ８０９に進む。
【００７１】
Ｓｔｅｐ８１９では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は顔検出部１１６から出力された顔検出結果に基づき、検出された顔の向きが正面向きか否かを判定する。顔の向きが正面向きであると判断した場合はＳｔｅｐ８０３に進み、正面向きではないと判断した場合よりも追従性を重視した位置にＡＦ枠を設定するよう処理を行う。Ｓｔｅｐ８０３〜Ｓｔｅｐ８０８、Ｓｔｅｐ８１８の処理は、図７におけるＳｔｅｐ７０３〜Ｓｔｅｐ７０８、Ｓｔｅｐ７１８の処理と同様である。一方、正面向きではないと判断した場合はＳｔｅｐ８２０に進み、顔の向きが正面向きの顔と判断した場合よりも安定性を重視した位置にＡＦ枠を設定するよう以下で説明する処理を行う。
【００７２】
Ｓｔｅｐ８２０では、過去３回分の顔情報又は推定顔情報における顔領域の位置と、最新の顔情報における顔領域の位置との平均位置（第２の位置）を算出する。なお、平均値の算出方法としては、例えば各々の領域の重心位置の平均を算出する方法があるが、これに限定されるものではない。そして、Ｓｔｅｐ８２１に進む。
【００７３】
Ｓｔｅｐ８２１では、前回決定したＡＦ枠の位置とＳｔｅｐ８２０にて算出した平均位置との差分を計算する。計算の方法としては、例えば各領域の重心位置の水平方向の差分を計算する方法があるが、これに限定されるものではない。差分が第３の閾値より大きければ（第２の場合）、被写体に大きな移動があったと判断してＳｔｅｐ８２２に進み、差分が第３の閾値以下であれば（第１の場合）Ｓｔｅｐ８２５に進む。なお、第３の閾値は第１の閾値と同じ値でもよいが、顔が正面向きでない場合は、顔が正面向きの場合と比べて顔検出結果がバラつきやすいことを考慮し、第３の閾値を第１の閾値より大きい値に設定してもよい。
【００７４】
Ｓｔｅｐ８２２では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、前回の顔情報又は推定顔情報と過去のＡＦ枠情報を削除し、Ｓｔｅｐ８２３に進む。Ｓｔｅｐ８２３では、顔検出部１１６で検出した顔情報を記憶し、Ｓｔｅｐ８２４に進む。Ｓｔｅｐ８２４では、カメラ／ＡＦマイコン１１４は、顔検出部１１６で検出した最新の顔情報に基づいてＡＦ枠の位置を設定し、ＡＦゲート１１２に送信する新たなＡＦ枠情報に代入する。Ｓｔｅｐ８１８に進み、Ｓｔｅｐ８２４にてＡＦゲート１１２に送信したＡＦ枠情報を前述した一時的な記憶領域に記憶して処理を終了する。なお、ＡＦ枠は検出された顔領域と同一の領域にする必要はなく、例えば顔領域を含み、顔領域のサイズに所定の係数を掛けたサイズに設定してもよい。
【００７５】
一方、Ｓｔｅｐ８２５に進んだ場合、前述した一時的な記憶領域に顔検出部１１６にて検出した最新の顔情報を記憶し、Ｓｔｅｐ８２６に進む。Ｓｔｅｐ８２６では、記憶している過去３回分の顔情報又は推定顔情報における顔領域の位置と顔検出部１１６から受信した最新の顔情報における顔領域の位置の平均位置を算出し、ＡＦゲート１１２に送信するＡＦ枠情報に代入する。なお、平均値の算出方法としては、例えば各々の領域の重心位置の平均を算出する方法があるが、これに限定されるものではない。そして、Ｓｔｅｐ８１８に進む。
【００７６】
一方、Ｓｔｅｐ８０２で顔検出結果が出力されていない場合、Ｓｔｅｐ８０９に進み、図７のＳｔｅｐ７０９以降と同様の処理を行う。
【００７７】
上記の処理によって、バラツキの少ない正面向きの顔検出の場合には、被写体の移動を判定する際に最新の検出結果に対する重みを大きくするため、より応答性を重視したＡＦ枠の設定を行うことができる。一方で、バラツキの大きい斜め顔や横顔の場合は、正面向きの顔の場合と比較して、被写体の移動を判定する際に過去の顔領域の重みを大きくするため、より安定性を重視したＡＦ枠の設定を行うことができる。
【００７８】
なお、本実施例では正面向きと正面向き以外の場合とで過去の検出領域と最新の検出領域の重みを変える方法を示したが、より詳細な向きの情報が得られる場合は得られる向き情報に応じてより細かく重みづけを変更しても良い。
【００７９】
なお、上述した実施の形態における記述は、一例を示すものであり、これに限定するものではない。上述した実施の形態における構成及び動作に関しては、適宜変更が可能である。
【００８０】
上述の実施形態は、システム或は装置のコンピュータ（或いはＣＰＵ、ＭＰＵ等）によりソフトウェア的に実現することも可能である。従って、上述の実施形態をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給されるコンピュータプログラム自体も本発明を実現するものである。つまり、上述の実施形態の機能を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明の一つである。
【００８１】
なお、上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、コンピュータで読み取り可能であれば、どのような形態であってもよい。例えば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等で構成することができるが、これらに限るものではない。上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、記憶媒体又は有線／無線通信によりコンピュータに供給される。プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、ＭＯ、ＣＤ、ＤＶＤ等の光／光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリなどがある。
【００８２】
有線／無線通信を用いたコンピュータプログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバを利用する方法がある。この場合、本発明を形成するコンピュータプログラムとなりうるデータファイル（プログラムファイル）をサーバに記憶しておく。プログラムファイルとしては、実行形式のものであっても、ソースコードであっても良い。そして、このサーバにアクセスしたクライアントコンピュータに、プログラムファイルをダウンロードすることによって供給する。この場合、プログラムファイルを複数のセグメントファイルに分割し、セグメントファイルを異なるサーバに分散して配置することも可能である。つまり、上述の実施形態を実現するためのプログラムファイルをクライアントコンピュータに提供するサーバ装置も本発明の一つである。
【００８３】
また、上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムを暗号化して格納した記憶媒体を配布し、所定の条件を満たしたユーザに、暗号化を解く鍵情報を供給し、ユーザの有するコンピュータへのインストールを許可してもよい。鍵情報は、例えばインターネットを介してホームページからダウンロードさせることによって供給することができる。また、上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、すでにコンピュータ上で稼働するＯＳの機能を利用するものであってもよい。さらに、上述の実施形態を実現するためのコンピュータプログラムは、その一部をコンピュータに装着される拡張ボード等のファームウェアで構成してもよいし、拡張ボード等が備えるＣＰＵで実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８４】
１０５  フォーカスレンズ
１０６  撮像素子
１０７  ＣＤＳ／ＡＧＣ回路
１０８  カメラ信号処理回路
１０９  モニタ装置
１１１  フォーカス駆動源
１１２  ＡＦゲート
１１３  ＡＦ信号処理回路
１１４  カメラ／ＡＦマイコン
１１６  顔検出回路
１１９  人体検出回路
【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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