(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部から入力される第１の画像から第１テンプレート画像と、前記第１の画像から作成され前記第１の画像より後に入力される画像により更新される第２テンプレート画像と、を作成するテンプレート作成部と、
前記第１テンプレート画像および前記第２テンプレート画像と、前記第１の画像より後に前記画像入力部から入力される前記画像との間でサイズ調整を行い、前記画像入力部から入力される前記画像に含まれる被写体を追尾する追尾部とを有し、
前記テンプレート作成部は、前記第１の画像において前記被写体と接する矩形領域を算出し、前記矩形領域の短辺が予め設定されるサイズ以下の場合は、前記矩形領域の含まれる前記第１の画像の前記サイズの領域を第１テンプレート画像とする追尾装置。
【請求項２】
画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部から入力される第１の画像から作成される第１テンプレート画像と、前記第１の画像から作成され前記第１の画像より後に入力される画像により更新される第２テンプレート画像と、を作成するテンプレート作成部と、
前記第１テンプレート画像および前記第２テンプレート画像と、前記第１の画像より後に前記画像入力部から入力される前記画像との間でサイズ調整を行い、前記画像入力部から入力される前記画像に含まれる被写体を追尾する追尾部とを有し、
前記テンプレート作成部は、前記第１の画像において前記被写体と接する矩形領域を算出し、前記矩形領域の短辺が予め設定されるサイズより大きい場合は、前記第１の画像を縮小した縮小画像を算出し、縮小前の座標を前記縮小画像の座標に換算した座標を基準に前記サイズの第１テンプレート画像を作成する追尾装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の追尾装置において、
前記テンプレート作成部は、前記第１の画像及び第２の画像において前記被写体と接する矩形領域を算出し、前記矩形領域の短辺が予め設定されるサイズ以下の場合は、前記矩形領域の含まれる前記第１の画像の前記サイズの領域又は前記第２の画像の前記サイズの領域を前記第２テンプレート画像とし、前記矩形領域の短辺が予め設定されるサイズより大きい場合は、前記第１の画像又は前記第２の画像を縮小した縮小画像を算出し、縮小前の座標を前記縮小画像の座標に換算した座標を基準に前記サイズの第２テンプレート画像を作成する追尾装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載の追尾装置において、
前記テンプレート作成部は、前記第１の画像において指定された座標を基準に所定範囲の二値化画像を作成し、前記二値化画像により前記被写体を抽出して前記被写体と接する矩形領域を算出し、前記矩形領域から前記第１テンプレート画像を作成する追尾装置。
【請求項５】
請求項４に記載の追尾装置において、
前記テンプレート作成部は、前記二値化画像を用いて前記被写体の形状を表すマスクを少なくとも１つ作成し、前記マスクの面積と前記マスクの慣性モーメントとに基づいて選出したマスクと接する矩形領域の短辺の長さを第１テンプレートサイズとする前記第１テンプレート画像を作成する追尾装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の追尾装置において、
前記二値化画像は、前記被写体を中心として予め設定された領域の輝度・色差毎の平均値を用いて前記画像入力部から入力される前記画像の輝度・色差の標準偏差を算出し、前記画像の輝度・色差から各平均値を減算した差分画像を作成し、前記差分画像に前記被写体からの距離に応じて重み付けを行った後、前記標準偏差の予め設定した範囲内で前記差分画像の輝度・色差毎に二値化した各画像を合成して作成される追尾装置。
【請求項７】
請求項４から６のいずれか一項に記載の追尾装置において、
前記追尾部は、前記画像入力部から入力される前記画像のサイズ調整を行った後、前記第１テンプレート画像および前記第２テンプレート画像のそれぞれに対して前記被写体を中心として予め設定された探索領域内の２種類の類似度マップを作成し、前記２種類の類似度マップの中で類似度が最大となる位置を前記被写体の新たな位置とする追尾装置。
【請求項８】
請求項４から７のいずれか一項に記載の追尾装置において、
前記テンプレート作成部は、前記被写体の新たな位置を中心として前記第１テンプレート画像または前記第２テンプレート画像の何れかのサイズ調整前のテンプレートサイズに対して予め設定した数画素分だけサイズを大きくした矩形領域と、前記画像入力部から入力される前記画像の輝度・色差毎に二値化した各画像とを合成して二値化画像を作成する追尾装置。
【請求項９】
請求項４から８のいずれか一項に記載の追尾装置において、
前記テンプレート作成部は、前記被写体の新たな位置を中心とする予め設定された領域の前記二値化画像を用いて前記被写体の形状を表すマスクを少なくとも１つ作成し、前記マスクの面積と前記マスクの慣性モーメントとに基づいて選出したマスクと接する矩形領域の短辺の長さを第２テンプレートサイズとする前記第２テンプレート画像を作成し、前記第２テンプレートサイズに前記第１テンプレート画像をサイズ調整する追尾装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の追尾装置において、
前記テンプレート作成部は、前記第２テンプレートサイズが予め設定されるサイズより大きい場合、前記画像入力部から入力される画像のサイズを縮小し、縮小画像に対応した前記被写体の新たな位置を中心とした、前記サイズをテンプレートサイズとする、前記第２テンプレート画像を作成すると共に、前記第１テンプレート画像のサイズも前記第２テンプレート画像と同じサイズに調整する追尾装置。
【請求項１１】
請求項５または９に記載の追尾装置において、
選出したマスクの信頼度を判定する第１信頼度判定部を更に設け、
前記第１信頼度判定部は、選出したマスクの面積を、以前に選出されたマスクの面積と比較して、面積変化の大きさを判定し、前記面積変化が予め設定されるサイズより小さい場合に、選出したマスクの信頼度が高いと判定し、前記面積変化が予め設定されるサイズより大きい場合に、選出したマスクの信頼度が低いと判定する追尾装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の追尾装置において、
前記テンプレート作成部は、選出したマスクの信頼度が高いと前記第１信頼度判定部が判定した場合に、前記第２テンプレート画像を更新し、前記第１テンプレート画像をサイズ調整する追尾装置。
【請求項１３】
請求項１１または１２に記載の追尾装置において、
選出したマスクの信頼度が低いと前記第１信頼度判定部が判定した場合に、前記追尾部が特定した新たな被写体位置の信頼度を判定する第２信頼度判定部を更に設け、
前記第２信頼度判定部は、前記追尾部が特定した新たな被写体位置での前記第１テンプレート画像または前記第２テンプレート画像と被写体との類似度が予め設定された閾値より大きい場合、新たな被写体位置の信頼度が高いと判定し、前記類似度が予め設定された閾値より小さい場合、新たな被写体位置の信頼度が低いと判定する追尾装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の追尾装置において、
前記テンプレート作成部は、選出したマスクの信頼度が低いと前記第１信頼度判定部が判定し、かつ、前記追尾部が特定した新たな被写体位置の信頼性が高いと前記第２信頼度判定部が判定した場合、合成テンプレート画像を作成し、当該合成テンプレート画像を前記第２テンプレート画像として更新する追尾装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の追尾装置において、
前記合成テンプレート画像は、前記第１テンプレート画像の画素情報に第１係数を乗じた第１画像と、前記画像入力部から入力される前記画像の画素情報に第２係数を乗じた第２画像とを合成して作成され、
前記第１テンプレート画像の類似度が最大である場合は、前記第１係数を前記第２係数よりも大きな値に設定され、更新前の前記第２テンプレート画像の類似度が最大である場合は、前記第２係数を前記第１係数よりも大きな値に設定され、且つ、前記第１係数と前記第２係数の和は１である追尾装置。
【請求項１６】
請求項１から１５のいずれか一項に記載の追尾装置を有する電子カメラにおいて、
撮影する画像を前記追尾装置の前記画像入力部に出力する撮像部を設け、
前記追尾部は、前記撮像部が撮影する画像内の前記被写体を追尾する電子カメラ。
【請求項１７】
請求項１から１５のいずれか一項に記載の追尾装置の各部の処理をコンピュータで実行する追尾プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体追尾技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、電子カメラなどで撮影される動画像の中の特定被写体の位置を追尾する技術として、テンプレートマッチングが用いられている。テンプレートマッチングは、正規化相関という演算手法を用いてテンプレート画像とターゲット画像間の類似度を算出し、被写体の追尾を行う技術である（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】特許第３７６８０７３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、従来の被写体追尾技術では、テンプレート画像のサイズ更新を行わないため、特定被写体の大きさが変化する場合は追尾が難しいという問題があった。また、テンプレート画像には特定被写体以外の背景情報が含まれるため、テンプレートマッチングの精度が損なわれ、小被写体の追尾が難しいという問題があった。
【０００５】
本発明の目的は、追尾対象の被写体の大きさが変化する場合や小被写体の場合でも精度よく追尾することができる被写体追尾装置および電子カメラ並びに被写体追尾プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る追尾装置の一例は、画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部から入力される第１の画像から第１テンプレート画像と、前記第１の画像から作成され前記第１の画像より後に入力される画像により更新される第２テンプレート画像と、を作成するテンプレート作成部と、前記第１テンプレート画像および前記第２テンプレート画像と、前記第１の画像より後に前記画像入力部から入力される前記画像との間でサイズ調整を行い、前記画像入力部から入力される前記画像に含まれる被写体を追尾する追尾部とを有し、前記テンプレート作成部は、前記第１の画像において前記被写体と接する矩形領域を算出し、前記矩形領域の短辺が予め設定されるサイズ以下の場合は、前記矩形領域の含まれる前記第１の画像の前記サイズの領域を第１テンプレート画像とする。
【０００７】
本発明に係る追尾装置の他の例は、画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部から入力される第１の画像から作成される第１テンプレート画像と、前記第１の画像から作成され前記第１の画像より後に入力される画像により更新される第２テンプレート画像と、を作成するテンプレート作成部と、前記第１テンプレート画像および前記第２テンプレート画像と、前記第１の画像より後に前記画像入力部から入力される前記画像との間でサイズ調整を行い、前記画像入力部から入力される前記画像に含まれる被写体を追尾する追尾部とを有し、前記テンプレート作成部は、前記第１の画像において前記被写体と接する矩形領域を算出し、前記矩形領域の短辺が予め設定されるサイズより大きい場合は、前記第１の画像を縮小した縮小画像を算出し、縮小前の矩形領域の座標を前記縮小画像の座標に換算した前記座標を基準に前記サイズの第１テンプレート画像を作成する。
【０００８】
また、前記テンプレート作成部は、前記第１の画像及び第２の画像において前記被写体と接する矩形領域を算出し、前記矩形領域の短辺が予め設定されるサイズ以下の場合は、前記矩形領域の含まれる前記第１の画像の前記サイズの領域又は前記第２の画像の前記サイズの領域を前記第２テンプレート画像とし、前記矩形領域の短辺が予め設定されるサイズより大きい場合は、前記第１の画像又は前記第２の画像を縮小した縮小画像を算出し、縮小前の座標を前記縮小画像の座標に換算した座標を基準に前記サイズの第２テンプレート画像を作成する。
また、前記テンプレート作成部は、前記第１の画像において指定された座標を基準に所定範囲の二値化画像を作成し、前記二値化画像により前記被写体を抽出して前記被写体と接する矩形領域を算出し、前記矩形領域から前記第１テンプレート画像を作成する。
【０００９】
特に、前記テンプレート作成部は、前記二値化画像を用いて前記被写体の形状を表すマスクを少なくとも１つ作成し、前記マスクの面積と前記マスクの慣性モーメントとに基づいて選出したマスクと接する矩形領域の短辺の長さを第１テンプレートサイズとする前記第１テンプレート画像を作成する。
【００１０】
また、前記二値化画像は、前記被写体を中心として予め設定された領域の輝度・色差毎の平均値を用いて前記画像入力部から入力される前記画像の輝度・色差の標準偏差を算出し、前記画像の輝度・色差から各平均値を減算した差分画像を作成し、前記差分画像に前記被写体からの距離に応じて重み付けを行った後、前記標準偏差の予め設定した範囲内で前記差分画像の輝度・色差毎に二値化した各画像を合成して作成される。
【００１１】
さらに、前記追尾部は、前記画像入力部から入力される前記画像のサイズ調整を行った後、前記第１テンプレート画像および前記第２テンプレート画像のそれぞれに対して前記被写体を中心として予め設定された探索領域内の２種類の類似度マップを作成し、前記２種類の類似度マップの中で類似度が最大となる位置を前記被写体の新たな位置とする。
【００１２】
また、前記テンプレート作成部は、前記被写体の新たな位置を中心として前記第１テンプレート画像または前記第２テンプレート画像の何れかのサイズ調整前のテンプレートサイズに対して予め設定した数画素分だけサイズを大きくした矩形領域と、前記画像入力部から入力される前記画像の輝度・色差毎に二値化した各画像とを合成して二値化画像を作成する。
【００１３】
さらに、前記テンプレート作成部は、前記被写体の新たな位置を中心とする予め設定された領域の前記二値化画像を用いて前記被写体の形状を表すマスクを少なくとも１つ作成し、前記マスクの面積と前記マスクの慣性モーメントとに基づいて選出したマスクと接する矩形領域の短辺の長さを第２テンプレートサイズとする前記第２テンプレート画像を作成し、前記第２テンプレートサイズに前記第１テンプレート画像をサイズ調整する。
【００１４】
特に、前記テンプレート作成部は、前記第２テンプレートサイズが予め設定されるサイズより大きい場合、前記画像入力部から入力される画像のサイズを縮小し、縮小画像に対応した前記被写体の新たな位置を中心とした、前記サイズをテンプレートサイズとする、前記第２テンプレート画像を作成すると共に、前記第１テンプレート画像のサイズも前記第２テンプレート画像と同じサイズに調整する。
【００１５】
さらに、選出したマスクの信頼度を判定する第１信頼度判定部を更に設け、前記第１信頼度判定部は、選出したマスクの面積を、以前に選出されたマスクの面積と比較して、面積変化の大きさを判定し、前記面積変化が予め設定されるサイズより小さい場合に、選出したマスクの信頼度が高いと判定し、前記面積変化が予め設定されるサイズより大きい場合に、選出したマスクの信頼度が低いと判定する。
【００１６】
特に、前記テンプレート作成部は、選出したマスクの信頼度が高いと前記第１信頼度判定部が判定した場合に、前記第２テンプレート画像を更新し、前記第１テンプレート画像をサイズ調整する。
【００１７】
さらに、選出したマスクの信頼度が低いと前記第１信頼度判定部が判定した場合に、前記追尾部が特定した新たな被写体位置の信頼度を判定する第２信頼度判定部を更に設け、前記第２信頼度判定部は、前記追尾部が特定した新たな被写体位置での前記第１テンプレート画像または前記第２テンプレート画像と被写体との類似度が予め設定された閾値より大きい場合、新たな被写体位置の信頼度が高いと判定し、前記類似度が予め設定された閾値より小さい場合、新たな被写体位置の信頼度が低いと判定する。
【００１８】
また、前記テンプレート作成部は、選出したマスクの信頼度が低いと前記第１信頼度判定部が判定し、かつ、前記追尾部が特定した新たな被写体位置の信頼性が高いと前記第２信頼度判定部が判定した場合、合成テンプレート画像を作成し、当該合成テンプレート画像を前記第２テンプレート画像として更新する。
【００１９】
特に、前記合成テンプレート画像は、前記第１テンプレート画像の画素情報に第１係数を乗じた第１画像と、前記画像入力部から入力される前記画像の画素情報に第２係数を乗じた第２画像とを合成して作成され、前記第１テンプレート画像の類似度が最大である場合は、前記第１係数を前記第２係数よりも大きな値に設定され、更新前の前記第２テンプレート画像の類似度が最大である場合は、前記第２係数を前記第１係数よりも大きな値に設定され、且つ、前記第１係数と前記第２係数の和は１である。
【００２０】
本発明に係る電子カメラは、前記追尾装置を有する電子カメラにおいて、撮影する画像を前記追尾装置の前記画像入力部に出力する撮像部を設け、前記追尾部は、前記撮像部が撮影する画像内の前記被写体を追尾する。
【００２１】
本発明に係る被写体追尾プログラムは、前記追尾装置の各部の処理をコンピュータで実行する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、追尾対象となる特定被写体の大きさに応じたテンプレート画像を自動的に生成するので、追尾中に被写体の大きさが変化した場合でも精度良く追尾することができる。さらに、追尾する被写体の重心を中心とした背景情報の少ないテンプレート画像を作成するので、小被写体を精度良く追尾することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】電子カメラ１０１の構成例を示すブロック図である。
【図２】追尾処理部１５５の構成例を示すブロック図である。
【図３】テンプレート画像更新処理の概念を示すフローチャートである。
【図４】処理対象の画像例を示す図である。
【図５】被写体追尾処理（１）の流れを示すフローチャートである。
【図６】画像入力からアンド画像作成までの画像例を示す図である。
【図７】アンド画像からテンプレート画像作成までの画像例を示す図である。
【図８】被写体追尾処理（２）の流れを示すフローチャートである。
【図９】被写体追尾処理（３）の流れを示すフローチャートである。
【図１０】被写体追尾処理（４）の流れを示すフローチャートである。
【図１１】矩形マスクの作成を示す図である。
【図１２】被写体追尾処理（５）の流れを示すフローチャートである。
【図１３】合成テンプレート作成処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明に係る被写体追尾装置および電子カメラ並びに被写体追尾プログラムの実施形態について、図面を用いて詳しく説明する。尚、以下の実施形態では、本発明に係る被写体追尾プログラムにより動作する被写体追尾装置の機能を含む電子カメラの例として説明するが、撮影済みの画像を入力して被写体追尾処理を行うパソコンのプログラムであってもよいし、監視カメラなどで利用される単体の被写体追尾装置であっても構わない。
【００２５】
［電子カメラ１０１の構成および基本動作］
先ず、本実施形態に係る電子カメラ１０１の構成および基本動作について説明する。図１は電子カメラ１０１の構成を示すブロック図で、電子カメラ１０１は、光学系１０２と、撮像部１０３と、制御部１０４と、表示部１０５と、記憶部１０６と、操作部１０７とで構成される。ここで、制御部１０４には、本発明に係る被写体追尾プログラムが搭載されている。また、本発明に係る被写体追尾装置は、被写体追尾処理を行う制御部１０４と、ユーザーが追尾被写体を設定する操作を行う操作部１０７とを少なくとも有する装置に対応する。そして、単体の被写体追尾装置の場合は撮像部１０３で撮影される画像や記憶部１０６に記憶された画像を制御部１０４（画像入力部の機能を含む）に入力し、表示部１０５に表示される画像上で設定された特定被写体を追尾する。尚、単体の被写体追尾装置の場合は、表示部１０５を内蔵してもよいし、外部に接続できるようにしてもよい。
【００２６】
図１において、光学系１０２は、ズームレンズやフォーカスレンズなどの複数枚のレンズおよびレンズ駆動部や絞りなどで構成され、制御部１０４からの指令に応じて、ズームレンズやフォーカスレンズ或いは絞りなどが撮影条件に応じて制御される。
【００２７】
撮像部１０３は、固体撮像素子、ＡＤ変換器、画像バッファなどを有する。そして、光学系１０２から入射される被写体光を固体撮像素子で光電変換し、光電変換された電気信号はＡＤ変換器でデジタルデータに変換され、画像バッファに取り込まれる。
【００２８】
制御部１０４は、内部に記憶されたプログラムに従って動作するＣＰＵで構成され、電子カメラ１０１全体の動作を制御する。例えば、制御部１０４は、操作部１０７の撮影モード選択ダイヤルやレリーズボタンの操作に応じて、電子カメラ１０１の撮影モードを設定したり、レリーズボタン押下時には光学系１０２のフォーカス制御や絞り制御などを行って、撮像部１０３で画像（静止画像や動画像）を撮影する。
【００２９】
また、制御部１０４は、撮像部１０３の画像バッファに取り込まれた画像に対して、色補間処理、ホワイトバランス処理、ガンマ補正処理などの画像処理を行った後、ＪＰＥＧやＭＰＥＧなどの画像圧縮処理を施して記憶部１０６に記憶する。尚、動画像の場合は、フレーム毎に画像バッファに取り込まれて制御部１０４で画像処理が行われる。また、撮影中の画像は、プレビュー画像として表示部１０５に表示され、ユーザーは表示部１０５の画面で撮影構図や被写体、或いはフォーカス状態などを確認することができる。さらに、制御部１０４は操作部１０７から入力する操作情報に応じて電子カメラ１０１全体の動作を制御する。
【００３０】
ここで、本実施形態に係る電子カメラ１０１では、制御部１０４は、撮像部１０３で撮影される動画像の中で設定された特定被写体の位置を追尾する処理を行う。そして、制御部１０４は、特定被写体の位置を示すマーカーを表示部１０５の画面に表示する。また、特定被写体の位置をオートフォーカス位置として設定することもでき、特定被写体が移動した場合でも常に特定被写体にフォーカスが合うように、制御部１０４は特定被写体の位置を追尾して、光学系１０２のフォーカスレンズの位置を制御することができる。
【００３１】
表示部１０５は、液晶モニタなどで構成され、制御部１０４によって撮像部１０３で撮影される画像や記憶部１０６に記憶された撮影済みの画像、或いは電子カメラ１０１の操作に必要な設定メニューの画面などが表示される。特に本実施形態に係る電子カメラ１０１では、設定された追尾対象となる被写体位置を示すマーカーなどを表示する。
【００３２】
記憶部１０６は、例えばフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリ、ハードディスク、メモリカードなどで構成される。そして、撮影画像、電子カメラ１０１の撮影モードや露出情報およびフォーカス情報などのパラメータが記憶され、制御部１０４はこれらのパラメータを参照して電子カメラ１０１の動作を制御する。特に本実施形態に係る電子カメラ１０１の場合は、追尾対象となる被写体のテンプレート画像や追尾処理に必要なパラメータなどが記憶される。尚、これらのパラメータは、操作部１０７を介して行われるユーザー操作に応じて適宜更新される。
【００３３】
操作部１０７は、電源ボタン、レリーズボタン、撮影モード選択ダイヤル、カーソルボタン、決定ボタンなどで構成される。ユーザーは、これらの操作部材を操作して電子カメラ１０１を使用する。尚、これらの操作部材の操作情報は制御部１０４に出力される。
【００３４】
以上が電子カメラ１０１の構成および基本動作である。
【００３５】
［制御部１０４の処理］
次に、制御部１０４の処理について詳しく説明する。制御部１０４は、図１の点線で示したように、撮影処理部１５１と、表示処理部１５２と、記憶処理部１５３と、操作処理部１５４と、追尾処理部１５５とで構成される。ここで、撮影処理部１５１、表示処理部１５２、記憶処理部１５３、操作処理部１５４は、一般的なカメラ機能を実現するための処理を行う。さらに、本実施形態に係る電子カメラ１０１は、特定被写体の位置を追尾するための追尾処理部１５５を有する。
【００３６】
撮影処理部１５１は、光学系１０２や撮像部１０３を制御して露出制御やフォーカス制御を行う。例えば予め設定されたフォーカス位置のデフォーカス量を算出して光学系１０２のフォーカスレンズの位置を可変する。
【００３７】
表示処理部１５２は、表示部１０５に画像や設定メニュー、或いは追尾対象となる被写体位置を選択するためのカーソルや追尾中の被写体位置を示すマーカーなどグラフィックを表示する処理を行う。
【００３８】
記憶処理部１５３は、記憶部１０６に対して、撮影画像や電子カメラ１０１の動作に必要なパラメータの書き込みや読み出しを行う。特に本実施形態に係る電子カメラ１０１では、追尾対象となる被写体のテンプレート画像や追尾処理に必要なパラメータなどの書き込みや読み出しを行う。
【００３９】
操作処理部１５４は、操作部１０７の操作部材から入力する操作情報を他の処理に引き渡す。特に本実施形態に係る電子カメラ１０１では、ユーザーは操作部１０７のカーソルボタンを操作し、表示部１０５の画面上に表示されたカーソルを動かして追尾対象となる被写体位置を選択する。そして、ユーザーが操作部１０７の決定ボタンを押下すると、操作処理部１５４は、カーソル位置の座標を追尾処理部１５５に引き渡す。
【００４０】
追尾処理部１５５は、図２に示すように、追尾対象となる特定被写体が含まれる動画像を撮像部１０３（撮影済みの画像の場合は記憶部１０６）からフレーム単位で入力する画像入力処理部１６１と、操作処理部１５４から引き渡された位置情報に基づいて追尾対象となる特定被写体の初期位置を設定する被写体設定処理部１６２と、特定被写体を追尾するためのテンプレート画像を作成するテンプレート作成処理部１６３と、テンプレート画像によるテンプレートマッチングにより入力画像の中の特定被写体の位置を追尾する被写体追尾処理部１６４とを基本的に有する。特に本実施形態では、テンプレート作成処理部１６３は、特定被写体を追尾するためのテンプレート画像として、リサイズ以外の更新が行われない初期テンプレート画像と、予め設定された条件に応じて画像の更新が行われるラベリングテンプレート画像とを作成する。尚、最初の１フレーム目に作成するラベリングテンプレート画像は、初期テンプレート画像と同じであり、２フレーム以降では予め設定された条件に応じてラベリングテンプレート画像が更新される。
【００４１】
そして、被写体追尾処理部１６４は、初期テンプレート画像およびラベリングテンプレート画像と画像入力処理部１６１が入力する画像との相対的なサイズ調整を行って、画像入力処理部１６１が入力する画像の中の特定被写体の位置を追尾する。例えば、特定被写体の大きさが予め設定した閾値よりも大きい場合、入力する画像を縮小して初期テンプレート画像とラベリングテンプレート画像によるテンプレートマッチングを行い、類似度が最大となる特定被写体の位置を検出する。
【００４２】
また、テンプレート作成処理部１６３は、ラベリングテンプレート画像を更新するか否かの判定を行うために、信頼度判定処理部１６５（第一信頼度判定部に対応）と、類似度判定処理部１６６（第二信頼度判定部に対応）とを有する。信頼度判定処理部１６５は、リサイズ後の初期テンプレート画像およびラベリングテンプレート画像を用いてテンプレートマッチングを行った画像でラベリングを行い、ラベリング結果の信頼性が高いか否かを判定する。また、類似度判定処理部１６６は、信頼度判定処理部１６５の判定結果の信頼性が低い場合に、被写体追尾処理部１６４が特定した新たな被写体位置での類似度が予め設定した閾値より高いか否かを判定する。そして、テンプレート作成処理部１６３は、信頼度判定処理部１６５が判定した信頼度が予め設定した閾値より低い場合、且つ、類似度判定処理部１６６が判定した類似度が予め設定した閾値より高い場合にラベリングテンプレート画像を更新する。
【００４３】
ここで、テンプレート作成処理部１６３のラベリングテンプレート画像の更新処理の原理について図３を用いて説明する。尚、以下の処理は、テンプレート作成処理部１６３、信頼度判定処理部１６５、類似度判定処理部１６６によって実行される。
【００４４】
（ステップS1）リサイズ後の初期テンプレート画像とラベリングテンプレート画像とを用いて入力画像とテンプレートマッチングを行う。
【００４５】
（ステップS2）テンプレートマッチングを行った画像でラベリングを行う。
【００４６】
（ステップS3）ラベリング結果の信頼性を判定し、信頼度が高い場合はステップS4に進み、信頼度が低い場合はステップS6に進む。
【００４７】
（ステップS4）ラベリング結果より、ラベリングテンプレート画像を更新する。
【００４８】
（ステップS5）ラベリングテンプレート画像と同じサイズに初期テンプレート画像をリサイズする。
【００４９】
（ステップS6）テンプレートマッチング結果の類似度が高いか否かを判定し、類似度が高い場合はステップS107に進み、類似度が低い場合はステップS8に進む。
【００５０】
（ステップS7）合成テンプレート画像を作成し、ラベリングテンプレート画像として更新する。
【００５１】
そして、ステップS8で次のフレームを読み込んで、同様の処理を繰り返す。
【００５２】
このように、テンプレート作成処理部１６３は、信頼度判定処理部１６５の判定結果の信頼性が高い場合、ラベリング結果によりラベリングテンプレート画像を更新する。また、テンプレート作成処理部１６３は、信頼度判定処理部１６５の判定結果の信頼性が低くても、類似度判定処理部１６６の判定結果の類似度が高い場合は、合成テンプレート画像を作成し、これをラベリングテンプレート画像として更新する。尚、テンプレート作成処理部１６３は、信頼度判定処理部１６５の判定結果の信頼性が低く、類似度判定処理部１６６の判定結果の類似度も低い場合は、ラベリングテンプレート画像を更新せず、次のフレームの画像を読み込んで同様の処理を行う。
【００５３】
以上のように、本実施形態に係る電子カメラ１０１は構成され、制御部１０４に搭載された被写体追尾プログラムによって、被写体追尾装置の機能を実現し、撮影中の画像の中の特定被写体の位置を追尾することができる。特に本実施形態に係る電子カメラ１０１は、特定被写体の大きさが変化する場合でもリサイズした初期テンプレート画像および予め設定された条件に応じて画像の更新が行われるラベリングテンプレート画像を用いてテンプレートマッチングを行ってそれぞれの類似度マップを作成し、類似度が最大となるマッチング位置を特定被写体位置として検出するので、精度よく特定被写体位置を追尾することができる。例えば図４は、時間的に連続して入力される入力画像中の特定被写体１７１の位置を追尾する場合の画像例を示している。図４において、紙面下方向に時間が経過する様子を示し、特定被写体１７１のサイズは次第に大きくなっている。このため、フレームａの特定被写体１７１で作成したテンプレート画像をそのまま使用する従来の方法では、フレームｂの画像中の特定被写体１７１をテンプレートマッチングによって検出しようとしてもサイズが異なるので、検出精度が悪くなったり検出が難しくなる。フレームｃでは更に特定被写体１７１のサイズが大きくなっているので、特定被写体１７１の検出が難しくなる。
【００５４】
これに対して、本実施形態に係る電子カメラ１０１では、図４に示すように、入力する画像に含まれる特定被写体１７１の大きさが変化した場合でも初期テンプレート画像のサイズをリサイズすることにより、高い追尾精度を維持できるようになっている。図４の例では、フレームａでは例えば8×8画素のテンプレート画像でテンプレートマッチングを行い、フレームｂ、フレームｃと進むに連れて特定被写体１７１のサイズが大きくなるので、例えばフレームｃでは24×24画素のテンプレート画像でテンプレートマッチングを行う。
【００５５】
尚、以下の実施形態では、テンプレートサイズの最大を24×24画素とし、入力する画像に含まれる特定被写体のサイズが24×24画素より大きい場合は、テンプレートサイズに応じて入力画像のサイズを調整する例について説明するが、テンプレートサイズを24×24画素よりも大きくしてもよい。
【００５６】
また、ラベリングテンプレート画像については、特定被写体の信頼性が高い場合、或いは信頼性が低くても類似度が高い場合に、ラベリングテンプレート画像を更新することにより、精度の高いラベリングテンプレート画像が得られるので、被写体追尾を確実に行うことができる。
【００５７】
以下、本実施形態に係る電子カメラ１０１の追尾処理について図５、図８、図９、図１０および図１２の各フローチャートを用いて詳しく説明する。図５また、本実施形態の説明では、説明が分かり易いように、図６（ａ）に示した画像例を用い、風景の中を走る車を特定被写体１７１として追尾する。
【００５８】
（ステップS10）撮影部１０３から撮影画像（時間的に連続するフレームの画像）を入力する。ここで、入力される画像を対象画像とする。対象画像のサイズは、例えば320×240とする。
【００５９】
また、対象画像がRGB表色系(R成分、G成分、B成分)で表されている場合、次の式(1)から式(3)、または、式(4)から式(6)を用いてYCbCr色空間における輝度成分(Y成分)からなる輝度画像と色差成分(Cb成分、Cr成分)とからなる色差画像とに変換する。尚、撮影部１０３で撮影される画像データがYCbCrで表されている場合には、この変換処理は不要である。
【００６０】
ここで、本実施形態における各式の説明において、演算子「・」は係数やパラメータなどを掛ける場合に見易いように便宜的に使用し、演算子「×」と同様に乗算を意味する。
Y =  0.2990・R + 0.5870・G + 0.1140・B           …   (1)
Cb = - 0.1687・R - 0.3313・G + 0.5000・B + 128   …   (2)
Cr =  0.5000・R - 0.4187・G - 0.0813・B + 128    …   (3)
Y =  0.25・R + 0.50・G + 0.25・B                 …   (4)
Cb = - 0.25・R - 0.50・G + 0.75・B + 128         …   (5)
Cr =  0.75・R - 0.50・G - 0.25・B + 128          …   (6)
（ステップS20）無駄な処理やノイズを防ぐための制限値としてSmallLimitを設定する。本実施形態では、例えばSmallLimit = 0.0001としている。
【００６１】
（ステップS30）ユーザーが操作部材を操作して入力した位置の座標(xu,yu)を被写体位置座標として設定する。或いは、焦点調節処理におけるオートフォーカス点の中心座標を被写体位置として設定する。図６（ｂ）の画像例では、ｘ座標およびｙ座標の位置を示す点線で示したクロスカーソルを操作部１０７のカーソルボタンを操作して動かし、追尾したい特定被写体１７１にクロス点を合わせて操作部１０７の決定ボタンを押下することにより、特定被写体の初期位置が設定される。
【００６２】
（ステップS40）ステップS30で設定した被写体位置座標(xu,yu)を中心とした予め設定した領域（例えば3×3画素の領域）を対象として、Y、Cb、Cr各々の平均値を算出する。ここでは、Y、Cb、Crの平均値をそれぞれaveY、aveCb、aveCrとする。
【００６３】
（ステップS50）対象画像の標準偏差σ、即ち、Y成分標準偏差sigY、Cb成分の標準偏差sigCb、Cr成分の標準偏差sigCrをそれぞれ算出する。本実施の形態では、標準偏差σの算出には、対象画像の平均値ではなく、ステップS40で算出した3×3領域の平均値(aveY、aveCb、aveCr)を使用する。
【００６４】
（ステップS60）対象画像の輝度画像(Y画像)と色差画像(Cb画像とCb画像）の各画素の値から、ステップS40で算出したY、Cb、Cr各々の平均値を減算し、絶対値をとった差分画像を作成する。差分画像(DiffY、DiffCb、DiffCr)は、次式(7)から式(9)の各式により表される
DiffY = abs(Y - aveY)     …  (7)
DiffCb = abs(Cb - aveCb)  …  (8)
DiffCr = abs(Cr - aveCr)  …  (9)
尚、式(7)から式(9)において、absは絶対値を求める関数である。また、絶対値の代わりに差分値の二乗を求めてもよい。
【００６５】
（ステップS70）ステップS30で設定した被写体位置座標(xu,yu)を中心とした所定の大きさ、例えば30×30の矩形からの距離に応じて距離重み付け係数Distを算出する。そして、次式(10)から式(12)に示すように、ステップS60で作成したY、Cb、Crの各差分画像の各画素の値に距離重み付け係数Distを掛ける演算を行って、距離重みつき差分画像DistY、DistCb、DistCrを作成する。この距離重み付け係数Distは、例えば距離が遠いほど小さな値を取る係数である。この処理により、被写体位置座標から距離が離れる程、二値化の際に画素値が0になり易いので、特定被写体の背景の影響を少なくすることができる。
DistY = DiffY × Dist    …  (10)
DistCb = DiffCb × Dist  …  (11)
DistCr = DiffCr × Dist  …  (12)
（ステップS80）ステップS70で作成した距離重み付き差分画像の各成分(DistY、DistCb、DistCr)を以下に示す方法で2値化し、Y、Cb、Crの2値画像を作成する。具体的には、Y成分の距離重み付き差分画像の各成分DistYについては、次式(13)より2値化を行って２値画像を作成する。
if (DistY < α × sigY) {
DistY ＝ 1
}
else {
DistY = 0
}                    …  (13)
Cb成分の距離重み付き差分画像の各成分DistCbについては、次式(14)、(15)により2値化を行って2値画像を作成する。
【００６６】
if (DistCb < α× sigCb) {
DistCb = 1
}
else {
DistCb = 0
}                    …  (14)
但し、118 < aveCb < 138  かつ  sigCb < abs(aveCb - 128) + 3 のとき、
if (DistCb < α × sigCb × [{abs(aveCb - 128) + 3} / sigCb]1/2 × [10 / {abs(aveCb - 128) + 0.1}]1/2) {
DistCb = 1
}
else {
DistCb = 0
}                    …  (15)
Cr成分の距離重み付き差分画像の各成分DistCrについては、次式(16)、(17)により2値化を行って2値画像を作成する。
【００６７】
if (DistCr < α× sigCr) {
DistCr = 1
}
else {
DistCr = 0
}                   …  (16)
但し、118 < aveCr < 138  かつ  sigCr < abs(aveCr - 128) + 3 のとき、
if (DistCr < α × sigCr × [{abs(aveCr - 128) + 3} / sigCr]1/2 × [10 / {abs(aveCr - 128) + 0.1}]1/2) {
DistCr = 1
}
else {
DistCr = 0
}                   …  (17)
尚、上記式(13)から式(17)において、係数αは例えば0.6とする。また、Cb成分とCr成分の2値画像作成にあたり、Cb・Crの平均値が128付近、かつ、標準偏差が小さい場合、被写体は無彩色である事が多いので、通常の処理では上手く被写体を二値化できない場合がある。そこで、本実施形態では、式(15)と(17)を用いて、Cb・Crの平均値と標準偏差に応じた重み係数を二値画像算出式に乗じることにより、二値化できるようにしている。
【００６８】
（ステップS90）図６（ｄ）の画像例では、図６（ａ）の対象画像3aに基づいて作成した図６（ｃ）のY画像、Cb画像、Cr画像の各画像から二値画像3bから3dをそれぞれ作成し、二値画像3bから3dのアンド∩（論理積）をとって合成し、アンド画像3eを作成する。
【００６９】
（ステップS100）ステップS30で設定した被写体位置座標を中心として、ステップS90で作成したアンド画像3eから予め設定された所定範囲（例えば180×120の大きさの領域）をクロップする。例えば図６（ｅ）のアンド画像3eに対してクロップしたクロップ画像は図７（ｆ）し示すような画像になる。このクロップ処理によって得られたクロップ画像3fを対象として後の処理を行うことにより、処理範囲が小さくなるので、後の処理を高速化することができる。
【００７０】
（ステップS110）ステップS100で作成したクロップ画像3fに対して8方向のラベリング処理を行う。尚、4方向のラベリング処理を行っても良い。
【００７１】
（ステップS120）ステップS110のラベリング処理で作成されたラベリング画像3g内から白画素の塊をマスクとして抽出し、抽出した各マスクの面積を算出する。ラベリング処理は、左右上下斜めに隣接する白画素を同じ領域番号に振り分ける処理で、領域番号毎に複数のマスクが生成される。例えば図７（ｇ）に示すようなラベリング画像3gではマスクAからマスクEまでの５つのマスクが生成されており、各マスクの面積を算出する。尚、面積の算出は、例えばマスク内の白画素の数などにより求めることができる。
【００７２】
（ステップS130）ステップS120で算出したマスクの面積に基づいて、主要被写体である可能性が低いマスクを除外するための足切りを行う。具体的には、次式(18)に示すように、各マスク面積Smをアンド画像3eの画面面積Saで割った値が、あらかじめ設定された下限値SmallLimitより大きいマスクのみを残し、その他を以降の処理対象から除外する。例えば図７（ｇ）に示したラベリング画像3gではマスク面積Smが小さいマスクCからマスクEまでの３つのマスクは除外される。
【００７３】
ここで、SmallLimitは、ステップS20で設定されたものが用いられる。これにより、主要被写体である可能性が低い面積が小さいマスクを以降の処理対象から除外して、処理の高速化を図ることができる。
SmallLimit < マスク面積Sm/画面面積Sa    …  (18)
尚、ステップS130の次のステップS140は、図５のフローチャートの（Ａ）と同じ符号の図８のフローチャートの（Ａ）に続く。
【００７４】
（ステップS140）この処理の結果、マスクが1つでも残ればステップS150へ進む。マスクの数が0となった場合は、追尾不能と判断するか、或いは、S30へ戻って被写体位置座標を入力し直す。
【００７５】
（ステップS150）次式(19)により、マスクの慣性モーメントIM22を算出する。
IM22 = ΣΣ{(x - xu)2 + (y - yu)2}       …  (19)
尚、式(19)において、(x, y)はマスク内の各画素の座標であり、(xu, yu)はステップS30でユーザーが設定した被写体位置の座標である。
【００７６】
（ステップS160）ステップS120で算出したマスク面積とステップS150で算出した慣性モーメントIM22に基づいて、次式(20)により各マスクの評価値Hを算出する。
評価値H = (マスク面積Sm)β / IM22        …  (20)
尚、式(20)においては、係数βの値は1より大きな値が好ましく、例えば 1.5 とする。
【００７７】
（ステップS170）ステップS160で算出した評価値Hが最大のマスクが主要被写体を示す可能性が高いマスクとして特定し、特定したマスクの重心座標(xg, yg)とマスクを包絡する4端座標を保存する。例えば、図７（ｇ）のラベリング画像3gではマスクAが選択される。そして、図７（ｈ）に示すように、マスクAを包絡する4端座標(x1,y1)、(x1,y2)、(x2,y1)、(x2,y2)が記憶部１０６に記憶される。尚、図７（ｈ）は、マスクAの上下左右に接する直線で包絡する領域を説明するための図で、ラベリング画像3gのマスクAの輪郭線が分かり易いように誇張して描いてある。
【００７８】
また、次式(21)より被写体の大きさを表すObjectSizeを算出する。
if (Rect > 240) {
Rect = 240
}
elseif (Rect < 9) {
Rect = 9
}              …  (21a)
ObjectSize = floor(Rect / 3) × 3              …  (21b)
尚、式(21)において、Rectはマスクを包絡する矩形の短辺の長さ、floorは小数点以下の切り捨てを行う関数である。
【００７９】
（ステップS180）次回のラベリングに用いるSmallLimitを算出して記憶部１０６に記憶する。SmallLimitは、例えば次式(22)により算出する。
SmallLimit = マスク面積Sm/画面面積Sa × 0.1    …  (22)
但し、ステップS30で設定したSmallLimit = 0.0001をInitialSmallLimitとし、SmallLimi < InitialSmallLimit × 0.1の関係が成り立つ場合には、SmallLimi = InitialSmallLimitとする。
【００８０】
（ステップS190）ObjectSizeが24よりも大きければステップS200へ、それ以外の場合はステップS250へ進む。尚、本実施形態では、24を閾値とするが、24以外の値でもよい。ここで、ObjectSizeを制限するのは、追尾処理を行うハードウェア上の制約（メモリ容量や処理速度など）がある場合に有効である。
［ObjectSize  ＞  24  の場合］
（ステップS200）次式(23)により縮小倍率Shukuを算出し、テンプレート画像作成用に、ステップS10で読み込んだ対象画像を縮小倍率Shukuでリサイズする。例えば、リサイズにはバイリニア法を用いる。
Shuku = 24 / ObjectSize        …  (23)
尚、この縮小倍率は、2フレーム目以降も保存しておく。
【００８１】
（ステップS210）S200でリサイズした画像サイズに合わせて、ステップS30で入力した被写体位置座標を変換する。例えば、変換前の被写体位置座標(xu, yu)が(100,120)で、縮小倍率Shukuが3/4である場合、変換後の被写体位置座標(resize_xu, resize_yu)は(75,90)となる。
【００８２】
（ステップS220）ステップS210で変換した被写体位置座標(resize_xu, resize_yu)を中心として、24×24の初期テンプレート画像を作成する。尚、この初期テンプレート画像は、2フレーム目以降も保持しておき、リサイズ以外の更新は行われない。例えば図７（ｉ）に示すような初期テンプレート画像3iが作成される。
【００８３】
（ステップS230）ステップS210で変換した被写体位置座標(resize_xu, resize_yu)を中心として、24×24のラベリングテンプレート画像を作成する。尚、初回のラベリングテンプレート画像は、例えば図７（ｉ）に示した初期テンプレート画像3iと同じになるが、初期テンプレート画像とは異なり、信頼度評価などの条件に応じて次フレーム以降で更新される。
【００８４】
（ステップS240）ステップS210で変換した被写体位置座標(resize_xu, resize_yu)を中心として、テンプレートマッチング（TMと表記）の検索エリアを設定する。検索エリアの上端y座標(TM_Ystart)、下端y座標(TM_Yend)、左端x座標(TM_Xstart)、右端x座標(TM_Xend)は、次式(24)の各式により算出する。ここで、下記の７つの一連の式(24a)から式(24g)による計算を意味する場合はまとめて式(24)と表記し、特定の式を指す場合はアルファベットを付加して式(24a)、式(24b)のように区別して表記する。また、以降に記載する他の式についても同様に表記する。
Search = TM_ImageWidth ×Keisu                         …  (24a)
Geta1 = Geta × Shuku                                   …  (24b)
SearchWidth = MinZansa × Search + Geta1                …  (24c)
TM_Ystart = resize_yu- (SearchWidth + 1) - TempSize/2    …  (24d)
TM_Yend = resize_yu+ SearchWidth + TempSize/2            …  (24e)
TM_Xstart = resize_xu- (SearchWidth + 1) - TempSize/2    …  (24f)
TM_Xend = resize_xu+ SearchWidth + TempSize/2            …  (24g)
尚、式(24)において、TM_ImageWidthはテンプレートマッチング用画像の横幅、Geta=24、Shukuは縮小倍率、resize_yuはステップS210で座標変換した被写体位置y座標、resize_xuはステップS210で座標変換した被写体位置x座標、TempSize=24である。尚、1フレーム目ではテンプレートマッチングを行っていないため、暫定的にMinZansa = 0.1とする。また、本実施形態では、Keisu = 0.5とする。
【００８５】
尚、ステップS240の次のステップS290は、図８のフローチャートの（Ｂ）と同じ符号の図９のフローチャートの（Ｂ）に続く。
［ObjectSize ≦ 24の場合の処理］
（ステップS250）縮小倍率Shuku = 1.0とする。尚、この縮小倍率は、2フレーム目以降も保存しておく。
【００８６】
（ステップS260）ステップS30で設定した被写体位置座標を中心としたObjectSize × ObjectSizeの初期テンプレート画像を作成する。尚、この初期テンプレート画像は、2フレーム目以降も保存しておく。ここで、初期テンプレート画像は、先に説明した図７（ｉ）に示した初期テンプレート画像3iと同様にリサイズ以外は行われない。
【００８７】
（ステップS270）ステップS30で設定した被写体位置座標を中心としたObjectSize × ObjectSizeのラベリングテンプレート画像を作成する。尚、ステップS230で説明したように、初回のラベリングテンプレート画像は初期テンプレート画像と同じになるが、信頼度評価などの条件に応じて次フレーム以降で更新される。
【００８８】
（ステップS280）ステップS30で設定した被写体位置座標(xu,yu)を中心として、テンプレートマッチングの検索エリアを設定する。ここで、上端y座標(TM_Ystart)、下端y座標(TM_Yend)、左端x座標(TM_Xstart)、右端x座標(TM_Xend)は、次に示す一連の式(25)の各式により算出する。尚、式(25a)から(25h)までの８つの式をまとめて式(25)と称する。
Search = TM_ImageWidth ×Keisu                         …  (25a)
Geta1 = Geta × Shuku                                   …  (25b)
SearchWidth = MinZansa × Search + Geta1                …  (25c)
TempSize = ObjectSize                                   …  (25d)
TM_Ystart = yu- (SearchWidth + 1) - TempSize/2    …  (25e)
TM_Yend = yu+ SearchWidth + TempSize/2            …  (25f)
TM_Xstart = xu- (SearchWidth + 1) - TempSize/2    …  (25g)
TM_Xend = xu + SearchWidth + TempSize/2            …  (25h)
尚、式(25)において、TM_ImageWidthはテンプレートマッチング用画像の横幅、Geta=24、Shukuは縮小倍率(=1.0)、yuはステップS30で設定した被写体位置y座標、xuはステップS30で設定した被写体位置x座標、ObjectSizeはステップS170で算出した被写体の大きさ、TempSizeはテンプレートサイズである。尚、1フレーム目ではテンプレートマッチングを行っていないため、暫定的にMinZansa = 0.1とする。また、本実施形態では、Keisu = 0.5とする。このようにして、図１１（ａ）の画像例のように、検索エリアの上端y座標(TM_Ystart)、下端y座標(TM_Yend)、左端x座標(TM_Xstart)、右端x座標(TM_Xend)の探索エリアが設定される。
【００８９】
尚、ステップS280の次のステップS290は、図８のフローチャートの（Ｂ）と同じ符号の図９のフローチャートの（Ｂ）に続く。
【００９０】
ここまでの処理がObjectSize別の初期テンプレート画像とラベリングテンプレート画像の作成と、検索エリアの設定を行う処理である。そして、以下の処理で特定被写体の位置を特定する。
【００９１】
（ステップS290）ステップS10と同様に対象画像の読み込み処理を行う。
【００９２】
（ステップS300）テンプレートマッチング用にステップS290で読み込んだ対象画像を縮小倍率Shukuでリサイズしたリサイズ画像を作成する。例えば、リサイズにはバイリニア法を用いる。
【００９３】
（ステップS310）リサイズした初期テンプレート画像とラベリングテンプレート画像を用いて、設定した検索エリアの類似度マップをY、Cb、Crそれぞれのプレーンで作成する。類似度マップ作成には、例えば、次式(26)から式(28)に示すように、入力画像の検索エリア内の画像（ターゲット画像）と各テンプレート画像の絶対差分和(SAD:Sum of Absolute Difference)を使用する。尚、ターゲット画像の値にはtg、各テンプレート画像の値にはtp、をそれぞれ付加してY_tg、Y_tpのように表記する。
SADY = Σ|Y_tg - Y_tp|       …  (26)
SADCb = Σ|Cb_tg - Cb_tp|    …  (27)
SADCr = Σ|Cr_tg - Cr_tp|    …  (28)
（ステップS320）対象画像が２フレーム目か否かを判定する。そして、対象画像が２フレーム目の場合にステップS340へ進み、対象画像が２フレーム目でない（３フレーム目以降）場合はステップS330へ進む。
【００９４】
（ステップS330）ステップS310で作成したY、Cb、Crの類似度マップに、前フレームで特定したマッチング位置からの距離に応じて係数を乗算する。係数は、次式(29)により算出する。
Kyori(x, y) = Kyori_0 + K × (|x - Mx × Shuku | + |y - My × Shuku |)  …  (29)
尚、式(29)において、(x,y) は、テンプレートマッチング用画像の各画素の座標であり、Mxはリサイズ前の画像サイズに合わせて座標変換した前フレームのマッチング位置x座標、Myはリサイズ前の画像サイズに合わせて座標変換した前フレームのマッチング位置y座標、Shukuは縮小倍率である。また、本実施形態では、Kyori_0 = 1.0、K = 0.05とする。
【００９５】
ここで、前フレームで特定したマッチング位置からの距離に応じた係数で重み付けすることにより、特定被写体周囲にある背景画像の影響を抑えることができる。
【００９６】
（ステップS340）Y、Cb、Crの類似度マップを次式(30)の各式により統合する。
N = TempSize × TempSize × 255    …  (30a)
SAD = 1 / N(GainY × SADY + GainCb × SADCb + GainCr × SADCb)    …  (30b)
尚、本実施形態では、GainY = 0.1、GainCb = 1.5、GainCr = 1.5としている。
また、統合した2つの類似度マップの中から類似度が最大(絶対差分和が最小)となる座標をマッチング位置として特定し、被写体位置座標を次式(31)の各式により算出する。
Objx = Mx + TempSize/2    …  (31a)
Objy = My + TempSize/2    …  (31b)
尚、式(31)において、Objx は被写体位置x座標、Objy は被写体位置y座標、Mxは特定したマッチング位置x座標、Myは特定したマッチング位置y座標、TempSizeはテンプレートサイズである。これは、被写体位置を示す座標(Mx,My)は、例えば図７（ｈ）の左上角の座標(x1,y1)に対応する座標なので中心位置の座標に変換するための処理である。
【００９７】
（ステップS350）リサイズ前の画像サイズに合わせて、S340で算出したマッチング位置(Mx,My)と被写体位置座標(objx,objy)を変換し、(ObjectMx, ObjectMy)と(ObjectX, ObjectY)とする。これは、リサイズ前の元画像に対する被写体位置とするための処理である。
【００９８】
（ステップS360）被写体エリアの上端y座標(Obj_Ystart)、下端y座標(Obj_Yend)、左端x座標(Obj_Xstart)、右端x座標(Obj_Xend)を、次式(32)の各式により算出し、被写体位置を位置を表示する。
Obj_Ystart = My / Shuku                   …  (32a)
Obj_Yend = (My + TempSize - 1) / Shuku    …  (32b)
Obj_Xstart = Mx / Shuku                   …  (32c)
Obj_Xend = (Mx + TempSize - 1) / Shuku    …  (32d)
尚、式(32)において、MxはステップS340で特定したマッチング位置x座標、MyはステップS340で特定したマッチング位置y座標、TempSizeはテンプレートサイズ、Shukuは縮小倍率である。このようにして、例えば図１１（ｂ）に示すように、表示部１０５の画面に矩形4aのマーカーが表示される。尚、図１１（ｂ）の例では矩形状のマーカーを表示したが、矩形状である必要はなく、円形状や矢印などのグラフィック、或いは色を変えたり点滅させるなどの方法で表示するようにしてもよい。
【００９９】
（ステップS370）ステップS290で読み込んだ対象画像が最終フレームであれば処理を終了し、それ以外の場合はステップS380へ進む。
【０１００】
尚、ステップS370の次のステップS380は、図９のフローチャートの（Ｃ）と同じ符号の図１０のフローチャートの（Ｃ）に続く。
【０１０１】
（ステップS380）図１１（ｃ）に示すように、ステップS360で作成した被写体位置を表示するマーカーの矩形4aを上下左右に数画素太らせ、太らせた矩形内の画素の画素値を1、それ以外の画素の画素値を0とした、二値の矩形マスク4bを作成する。本実施形態では、例えば矩形4aを上下左右に7画素太らせて矩形マスク4bとする。尚、マーカーの矩形4aは、特定被写体位置の新たな位置を中心として初期テンプレート画像またはラベリングテンプレート画像の何れかのリサイズ前のテンプレートサイズに対して予め設定した数画素分だけ太らせた矩形マスクである。
【０１０２】
（ステップS390）対象画像に対してステップS50と同様の処理を行い、標準偏差を算出する。
【０１０３】
（ステップS400）ステップS390で算出した標準偏差を用いて、ステップS60と同様の処理を行い、差分画像を作成する。
【０１０４】
（ステップS410）ステップS400で算出した差分画像をステップS80と同様の処理を行い、二値化する。但し、ここでは、差分画像には距離に応じた重み付け係数を掛けていないため、先に説明した式(13)から式(17)において、DistY = DiffY、DistCb = DiffCb、DistCr = DiffCrとする。
【０１０５】
（ステップS420）初期フレームで説明した図６の例と同様に、対象画像3aに基づいて作成した二値画像のY、Cb、Crのアンドを取ったアンド画像3eを作成し、更に図１１（ｄ）に示すように、アンド画像3eとステップS380で作成した矩形マスク4bのアンドを取った図１１（ｅ）に示すようなアンド画像4cを作成する。これにより、Y、Cb、Crの二値画像だけでなく、矩形マスク4bでもアンドを取るので類似色の被写体や背景の影響を除去することができる。
【０１０６】
（ステップS430）ステップS110の処理と同様に、ステップS420で作成した合成画像4cに対して8方向のラベリング処理を行う。
【０１０７】
（ステップS440）ステップS120の処理と同様に、ステップS430のラベリング処理で作成されたラベリング画像内から白画素の塊をマスクとして抽出し、抽出したマスクの面積を算出する。
【０１０８】
（ステップS450）ステップS130の処理と同様に、ステップS440で抽出したマスクに対して足切り処理を行う。
【０１０９】
（ステップS460）この処理の結果、マスクが1つでも残ればステップS470へ、それ以外の場合はステップS680へ進む。
【０１１０】
尚、次のステップS680は、図１０のフローチャートの（Ｅ）と同じ符号の図１２のフローチャートの（Ｅ）に続く。
【０１１１】
（ステップS470）ステップS150と同様の処理を行い、慣性モーメントIM22を算出する。但し、式(19)において、ステップS30でユーザーが指定した座標(xu, yu)の代わりに、ステップS350で座標変換した被写体位置座標(ObjectX, ObjectY)を使用する。
【０１１２】
（ステップS480）ステップS160と同様の処理を行い、各マスクの評価値を算出する。
【０１１３】
尚、ステップS480の次のステップS490は、図１０のフローチャートの（Ｆ）と同じ符号の図１２のフローチャートの（Ｆ）に続く。
【０１１４】
（ステップS490）前回の評価値最大のマスク面積と、今回の評価値最大のマスク面積の変化が閾値以下か否かを判別する。これは図３で説明したマスクの信頼度の判定処理に対応し、面積変化が小さい場合は信頼度が高く、面積変化が大きい場合は信頼度が低い。具体的には、次式(33)の各式の条件のいずれかを満たす場合はステップS650へ、それ以外の場合はステップS500へ進む。ここで、評価値最大マスク面積をSmax、前回ラベリング時の評価値最大マスク面積をSmax1とする。但し、前回の処理において該当するマスクが無かった場合は、以前の最大評価値のマスク面積をSmax1とする。
Smax / Smax1 > HenkaMax    …  (33a)
Smax / Smax1 < HenkaMin    …  (33b)
尚、式(33)において、例えば、HenkaMax = 5.5、HenkaMin = 0.2とする。
【０１１５】
（ステップS500）ステップS170と同様の処理を行う。
【０１１６】
（ステップS510）ステップS180と同様の処理を行う。
【０１１７】
（ステップS520）ステップS500で算出したObjectSizeが24より大きい場合は、ステップS530へ、それ以外の場合はステップS600へ進む。
［ObjectSize  ＞  24  の場合］
（ステップS530）ステップS200と同様に、式(23)により縮小倍率Shukuを算出し、ステップS290で読み込んだ対象画像に対して、リサイズ処理を行う。
【０１１８】
（ステップS540）ステップS500で保存した重心座標(xg,yg)に対して、ステップS210と同様の座標変換処理を行い、(resize_xg,resize_yg)とする。
【０１１９】
（ステップS550）ステップS540で変換した重心座標(resize_xg,resize_yg)を中心として、サイズが24×24のラベリングテンプレート画像を作成する。尚、先に説明したように、24×24である必要はない。
【０１２０】
（ステップS560）保存しておいた1フレーム目に作成した初期テンプレート画像を、保存しておいた1フレーム目の縮小倍率の逆数で、リサイズを行う。
【０１２１】
（ステップS570）ステップS560でリサイズを行った初期テンプレート画像のサイズが24×24になるようにサイズ調整を行う。
【０１２２】
（ステップS580）ステップS350で変換した被写体位置座標(ObjectX, ObjectY)を、ステップS530で算出した縮小倍率で座標変換を行い、(ResizeObjectX, ResizeObjectY)とする。
【０１２３】
（ステップS590）図１１（ａ）と同様に、ステップS580で変換した被写体位置座標を中心として、テンプレートマッチングの検索エリアを設定する。検索エリアの上端y座標(TM_Ystart)、下端y座標(TM_Yend)、左端x座標(TM_Xstart)、右端x座標(TM_Xend)は、次式(34)の各式により算出する。
Search = TM_ImageWidth ×Keisu                              …  (34a)
Geta1 = Geta × Shuku                                        …  (34b)
SearchWidth = MinZansa × Search + Geta1                     …  (34c)
TM_Ystart = ResizeObjectY - (SearchWidth +1) - TempSize/2    …  (34d)
TM_Yend = ResizeObjectY + SearchWidth + TempSize/2           …  (34e)
TM_Xstart = ResizeObjectX - (SearchWidth +1) - TempSize/2    …  (34f)
TM_Xend = ResizeObjectX + SearchWidth + TempSize/2           …  (34g)
尚、式(34)において、MinZansaはステップS340で特定した最小絶対差分和(最大類似度の逆数)、TM_ImageWidthはテンプレートマッチング用画像の横幅、Geta=24、ShukuはステップS530で算出した縮小倍率、ResizeObjectYはステップS580で変換した被写体位置y座標、ResizeObjectXはステップS580で変換した被写体位置x座標、TempSizeはテンプレートサイズである。また、本実施形態では、Keisu = 0.5とする。
【０１２４】
ここで、検索エリアの設定を行った後、図１２のフローチャートの（Ｄ）と同じ符号の図９のフローチャートの（Ｄ）に続く。
［ObjectSize  ≦  24  の場合］
（ステップS600）ステップS250と同様に、縮小倍率Shuku = 1.0とし、ステップS290で読み込んだ対象画像を取得する。
【０１２５】
（ステップS610）ステップS270と同様に、ステップS500保存したマスクの重心座標(xg,yg)を中心としたObjectSize × ObjectSizeのラベリングテンプレート画像を作成する。
【０１２６】
（ステップS620）保存しておいた1フレーム目に作成した初期テンプレート画像を、保存しておいた1フレーム目の縮小倍率の逆数で、リサイズを行う。
【０１２７】
（ステップS630）ステップS620でリサイズを行った初期テンプレート画像のサイズがObjectSize × ObjectSizeになるようにサイズを調整する。
【０１２８】
（ステップS640）ステップS280と同様の処理を行い、図１１（ａ）と同様に、ステップS350で変換した被写体位置座標を中心として、テンプレートマッチングの検索エリアを設定する。検索エリアの上端y座標(TM_Ystart)、下端y座標(TM_Yend)、左端x座標(TM_Xstart)、右端x座標(TM_Xend)は、次式(35)の各式により算出する。
Search = TM_ImageWidth ×Keisu                        …  (35a)
Geta1 = Geta × Shuku                                  …  (35b)
SearchWidth = MinZansa × Search + Geta1               …  (35c)
TempSize = ObjectSize                                  …  (35d)
TM_Ystart = ObjectY - (SearchWidth +1) - TempSize/2    …  (35e)
TM_Yend = ObjectY + SearchWidth + TempSize/2           …  (35f)
TM_Xstart = ObjectX - (SearchWidth +1) - TempSize/2    …  (35g)
TM_Xend = ObjectX + SearchWidth + TempSize/2           …  (35h)
尚、式(34)において、MinZansaはステップS340で特定した最小絶対差分和(最大類似度の逆数)、TM_ImageWidthはテンプレートマッチング用画像の横幅、Geta=24、Shukuは縮小倍率(=1.0)、ObjectYはステップS350で変換した被写体位置y座標、ObjectXはステップS350で変換した被写体位置x座標、ObjectSizeはステップS500で算出した被写体の大きさ、TempSizeはテンプレートサイズである。また、本実施形態では、Keisu = 0.5とする。
【０１２９】
ここで、検索エリアの設定を行った後、図１２のフローチャートの（Ｄ）と同じ符号の図９のフローチャートの（Ｄ）に続く。
【０１３０】
（ステップS650）ラベリングテンプレート画像が更新条件を満たすか否かを判断する。これは図３で説明した類似度の判定処理に対応する。ステップS340で特定した最大類似度(最小絶対差分和)があらかじめ設定されている閾値より大きいとき、ラベリングテンプレート画像が更新条件を満たすと判断する。更新条件を満たす場合はステップS660へ、満たさない場合はステップS680へ進む。
【０１３１】
（ステップS660）ラベリングテンプレート画像を更新するための合成テンプレート画像の作成処理を行う。ここで、合成テンプレート画像の作成処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。
【０１３２】
（ステップS660-1）ステップＳ340で特定した最大類似度が算出されたのは、初期テンプレート画像による類似度マップであるか、ラベリングテンプレート画像による類似度マップであるかを判断する。ラベリングテンプレート画像による類似度マップであると判断された場合には、ステップS660-2へ、初期テンプレート画像による類似度マップであると判断された場合には、ステップS660-3へ進む。
［ラベリングテンプレート画像が最大類似度］
（ステップS660-2）第１の重み係数を乗じたマッチング領域内のターゲット画像の画素情報と、第２の重み係数を乗じた初期テンプレート画像の画素情報とを加算して新たな画像を作成する。この画像を合成テンプレート画像として更新して、図１２に示した処理に復帰する。
【０１３３】
ここで、ターゲット画像と初期テンプレート画像とは、いずれも追尾すべき被写体から切り出されたデータであるため、全く異なる情報量を有するものではない。よって、これら2つの画像を合成すれば、追尾対象の被写体に類似する画像が生成されることになる。このように合成した画像を新たな合成テンプレート画像として用いるメリットは、例えば、被写体の動きが激しい場合には、複数の被写体情報を含んだ合成テンプレート画像を用いることにより、多少の被写体変化でもロバストに追尾することが可能になる。
【０１３４】
尚、第１の重み係数と第２の重み係数は、その和が１になるように設定し、それぞれの重み係数の値は、例えば、第１の重み係数=0.6、第２の重み係数=0.4とする。すなわち、最大類似度が算出されたのがラベリングテンプレート画像である場合には、現在の被写体の形状は、初期テンプレート画像における被写体の形状から大きく変化している可能性が高いため、合成テンプレート画像の画素情報に乗じる第１の重み係数を大きく設定することによって、現在の被写体の形状を強く反映させた新たな合成テンプレート画像を生成することができる。また、この場合であっても、初期テンプレート画像の画素情報に、値を小さく設定した第２の重み係数を乗じて足し込むことにより、新たな合成テンプレート画像が初期テンプレート画像から大きく離れ過ぎないようにすることができる。
［初期テンプレート画像が最大類似度］
（ステップS660-3）第３の重み係数を乗じたマッチング領域内の画像の画素情報と、第４の重み係数を乗じた初期テンプレート画像の画素情報とを加算して新たな画像を作成する。この画像を合成テンプレート画像として、図１２に示した処理に復帰する。
【０１３５】
この場合、第３の重み係数と第４の重み係数は、その和が１になるように設定し、それぞれの重み係数の値は、例えば、第３の重み係数 = 0.4、第４の重み係数 = 0.6とする。すなわち、最大類似度が算出されたのが初期テンプレート画像による類似度マップである場合、現在の被写体の形状は、初期テンプレート画像における被写体の形状からそれほど変化していない可能性が高いため、初期テンプレート画像の画素情報に乗じる第４の重み係数を大きく設定することにより、新たに生成する合成テンプレート画像を初期テンプレート画像に近づくようにする。また、この場合であっても、合成テンプレート画像の画素情報に、値を小さく設定した第３の重み係数を乗じて足し込むことにより、時間経過に伴う被写体形状の変化の影響も加味した新たな合成テンプレート画像を生成することができる。
【０１３６】
（ステップS670）ステップS660で作成した合成テンプレート画像を新たなラベリングテンプレート画像として更新する。
【０１３７】
（ステップS680）ステップS340で算出した被写体位置座標を中心として、図１１（ａ）と同様に、テンプレートマッチングの検索エリアを設定する。検索エリアの上端y座標(TM_Ystart)、下端y座標(TM_Yend)、左端x座標(TM_Xstart)、右端x座標(TM_Xend)は、次式(36)の各式により算出する。
Search = TM_ImageWidth ×Keisu                                …  (36a)
Geta1 = Geta × Shuku                                          …  (36b)
SearchWidth = MinZansa × Search + Geta1                       …  (36c)
TempSize = ObjectSize                                          …  (36d)
TM_Ystart = TMResizeObjectY - (SearchWidth +1) - TempSize/2    …  (36e)
TM_Yend = TMResizeObjectY + SearchWidth + TempSize/2           …  (36f)
TM_Xstart = TMResizeObjectX - (SearchWidth +1) - TempSize/2    …  (36g)
TM_Xend = TMResizeObjectX + SearchWidth + TempSize/2           …  (36h)
尚、式(36)において、MinZansaはステップS340で特定した最小絶対差分和(最大類似度の逆数)、TM_ImageWidthはテンプレートマッチング用画像の横幅、Geta=24、Shukuは縮小倍率、TMResizeObjectYはステップS340で特定した被写体位置y座標、TMResizeObjectXはステップS340で算出した被写体位置x座標、ObjectSizeは被写体の大きさ、TempSizeはテンプレートサイズである。また、本実施形態では、Keisu = 0.5とする。
【０１３８】
ここで、検索エリアの設定を行った後、図１２のフローチャートの（Ｄ）と同じ符号の図９のフローチャートの（Ｄ）に続く。
【０１３９】
以降、ステップS370で最終フレームを検出するまで同様の処理を繰り返し、初期フレームで設定した特定被写体の位置を追尾する。
【０１４０】
このように、本実施形態に係る電子カメラ１０１における追尾処理では、メモリ容量や処理速度或いは専用ICなどハードウェアの制約によりテンプレートサイズの最大を24×24とし、それ以上大きいサイズの被写体に対しては、対象画像をリサイズすることにより、擬似的にテンプレートサイズを大きくするので、追尾対象の特定被写体のサイズが大きくなる場合でも精度良く追尾することができる。
【０１４１】
また、本実施形態では、フレーム毎にラベリング処理を行うので、被写体の動きが激しい場合でも高い追尾精度を維持することができる。
【０１４２】
また、ラベリング結果の信頼性判定処理を、前回のラベリング時に比べて被写体の大きさが著しく変化した場合（マスク面積の変化率が大きい場合）に信頼性が低いと判定するだけの簡易な処理で実現しているので処理負荷を軽減できる。さらに、被写体の大きさが著しく変化して信頼性が低いと判定されたがテンプレートマッチング結果の類似度が高い場合は、マッチング領域内のターゲット画像と初期テンプレート画像とを類似度に応じて重み付けして合成テンプレート画像を作成し、この合成テンプレート画像を新たなラベリングテンプレート画像として更新する。これにより、常に信頼性の高いラベリングテンプレート画像を得ることができ、精度良く被写体追尾を行うことができる。
【０１４３】
さらに、リサイズされた初期テンプレート画像とラベリングテンプレート画像の二枚のテンプレート画像を用いたテンプレートマッチングを行い、二つのマッチング結果から最も類似度が高い点を被写体位置として特定するので、位置検出精度を高くすることができる。
【０１４４】
また、１フレーム目の画像でアンドマスクラベリングを行って特定被写体の包絡矩形を抽出し、ユーザーが設定した位置を中心とした包絡矩形を初期テンプレート画像とする。また、２フレーム目以降の対象画像では、二値画像に更に矩形マスクを合成した画像から被写体の重心を中心とした包絡矩形を抽出する。そして、矩形領域の短辺のサイズに１フレーム目で作成された初期テンプレート画像をリサイズしてテンプレートマッチング用の初期テンプレート画像を作成し、被写体の重心を中心とした包絡矩形の短辺のサイズのラベリングテンプレート画像を作成する。これにより、追尾対象の被写体の大きさが変化する場合でも精度よく追尾することができる。
【０１４５】
特に、本実施形態では、抽出した被写体の信頼性が高いと判定された場合のみ、初期テンプレート画像をリサイズし、ラベリングテンプレート画像を更新する。但し、被写体の信頼性が低いと判定された場合でも、テンプレートマッチングの類似度が高い場合は、ターゲット画像と初期テンプレート画像とを用いて合成テンプレート画像を作成し、この合成テンプレート画像を新たなラベリングテンプレート画像として更新する。これにより、常に信頼性の高いラベリングテンプレート画像を得ることができ、精度良く被写体追尾を行うことができる。
【０１４６】
また、抽出した被写体の信頼性評価をマスク面積の変化率からのみ判断するので、被写体の位置情報などを判定基準として使用する必要がなく、処理を簡略化することができる。
【０１４７】
さらに、ラベリングテンプレート画像を更新する際に作成する合成テンプレート画像は、リサイズされた初期テンプレートを用いて演算された類似度、または、ラベリングテンプレートを用いて演算された類似度、のいずれの類似度が高いかを判定し、その判定結果に基づいて、リサイズされた初期テンプレート画像の画素情報に乗じる重み係数と、ターゲット画像の画素情報に乗じる重み係数とを変えて合成テンプレート画像を作成する。例えば、リサイズされた初期テンプレートを用いて演算された類似度の方が高い場合には、リサイズされた初期テンプレート画像の画素情報に乗じる重み係数をターゲット画像の画素情報に乗じる重み係数よりも大きく設定する。逆に、ラベリングテンプレート画像を用いて演算された類似度の方が高い場合には、ターゲット画像の画素情報に乗じる重み係数をリサイズされた初期テンプレート画像の画素情報に乗じる重み係数よりも大きく設定する。このようにして得られた合成テンプレート画像を新たなラベリングテンプレート画像として更新する。これにより、精度の高いラベリングテンプレート画像を作成することができる。
【０１４８】
以上、説明してきたように、本実施形態に係る電子カメラ１０１は、被写体追尾プログラムを搭載し、追尾対象の被写体の大きさが変化する場合や小被写体の場合でも精度よく追尾することができる。
【０１４９】
尚、上記の実施形態では、電子カメラ１０１を例に挙げて説明したが、追尾処理部１５５の処理を単独の被写体追尾装置やパソコンの被写体追尾プログラムで実現しても構わない。この場合は、例えば記憶部１０６として撮影済みの画像データが記憶されたハードディスクやメモリカードなどの記憶媒体をパソコンに装着して制御部１０４の追尾処理部１５５の各処理を実行し、表示部１０５の画面に追尾被写体の位置を表示することができる。或いは、カメラの位置を動かすことができる監視装置に本実施形態に係る電子カメラ１０１を適用する場合は、追尾対象の被写体の位置が常に画面中央になるようにカメラの位置を移動するようにしてもよい。
【０１５０】
以上、本発明に係る被写体追尾装置および電子カメラ並びに被写体追尾プログラムについて、各実施形態で例を挙げて説明してきたが、その精神またはその主要な特徴から逸脱することなく他の多様な形で実施することができる。そのため、上述した実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。本発明は、特許請求の範囲によって示されるものであって、本発明は明細書本文にはなんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内である。
【符号の説明】
【０１５１】
１０１・・・電子カメラ；１０２・・・光学系；１０３・・・撮像部；１０４・・・制御部；１０５・・・表示部；１０６・・・記憶部；１０７・・・操作部；１５１・・・撮影処理部；１５２・・・表示処理部；１５３・・・記録処理部；１５４・・・操作処理部；１５５・・・追尾処理部；１６１・・・画像入力処理部；１６２・・・被写体設定処理部；１６３・・・テンプレート作成処理部；１６４・・・被写体追尾処理部；１６５・・・信頼度判定処理部；１６６・・・類似度判定処理部
【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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