(57)【要約】【課題】認識対象物を特に限定せず、画像認識処理を利用することで撮像における新たな興趣を実現すること。【解決手段】携帯型ゲーム装置１０００のカメラユニット７を起動すると、ディスプレイ１には、カメラユニット７による撮像画像がリアルタイムで表示される。そして、シャッタＯＮすると、ゴーストが撮像画像に合成表示される。このとき、同一の被写体を撮像しても、カメラユニット７に装着するとする仮想レンズによって表示されるゴーストが異なる。即ち、仮想レンズを使用して被写体Ｏ１を撮像すると、ゴーストＧ１が表示される（ａ）。また、異なる仮想レンズを使用して同一の被写体Ｏ１を撮像すると、ゴーストＧ２が表示される（ｂ）。【選択図】図４
2006271657.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、撮像手段による撮像画像を表示装置に表示制御させるためのプログラムであって、
ユーザ操作に基づいて、予め設定された複数種類の合成画像条件群の中から合成画像条件群を選択する条件群選択手段、
前記条件群選択手段により選択された合成画像条件群に含まれる何れかの合成画像条件に、前記撮像画像が合致するか否かを判定する合成判定手段、
前記合成判定手段により合致すると判定された合成画像条件に基づいて、予め設定された複数のキャラクタ画像の中から前記撮像画像に合成するキャラクタ画像を選択するキャラクタ画像選択手段、
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を前記撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御する合成画像表示制御手段、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項２】
前記合成画像条件群は、予め異なるキャラクタ画像と対応付けられた複数の合成画像条件から成り、
前記キャラクタ画像選択手段が、前記合成判定手段により合致すると判定された合成画像条件に対応するキャラクタ画像を選択する、
ように前記コンピュータを機能させるための請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記撮像手段に仮想的に装着可能な所定の光学系パーツである仮想光学パーツが、予め前記複数種類の合成画像条件群のうち何れかの合成画像条件群と対応付けられて複数種類用意されており、
前記条件群選択手段が、ユーザ操作に従って、前記複数種類の仮想光学パーツの中から仮想的に装着するとする仮想光学パーツを選択するパーツ選択手段を有し、前記複数種類の合成画像条件群の中から前記パーツ選択手段により選択された仮想光学パーツに対応する合成画像条件群を選択する、
ように前記コンピュータを機能させるための請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記合成判定手段が、
前記撮像手段による撮像画像の特徴部分を抽出する特徴抽出処理を行う特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段により抽出された特徴部分の画像が、前記条件群選択手段により選択された合成画像条件群に含まれる何れかの合成画像条件に合致するか否かを判定する特徴部分判定手段と、
を有するように前記コンピュータを機能させるための請求項１〜３の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項５】
前記合成画像条件には少なくとも物体の形状条件が含まれており、
前記特徴抽出手段が、撮像画像に写っている物体の形状を特徴部分として抽出するように前記コンピュータを機能させ、
前記特徴部分判定手段が、前記特徴抽出手段により抽出された物体形状が合成画像条件に含まれる物体の形状条件に合致するか否かを判定するように前記コンピュータを機能させる、
ための請求項４に記載のプログラム。
【請求項６】
コンピュータに、撮像手段による撮像画像を表示装置に表示制御させるためのプログラムであって、
撮像画像の特徴データを抽出する際の抽出判断基準が異なる３以上の特徴抽出処理の中からユーザ操作に基づいて選択された少なくとも２つの特徴抽出処理によって、前記撮像画像から複数種類の特徴データを抽出する特徴抽出手段、
予め複数の特徴データと対応付けられたキャラクタ画像が複数設定されており、前記複数のキャラクタ画像それぞれについて、当該キャラクタ画像に対応付けられている複数の特徴データと、前記特徴抽出手段により抽出された複数種類の特徴データとを比較して、前記撮像画像に合成するキャラクタ画像を選択するキャラクタ画像選択手段、
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を、前記撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御する合成画像表示制御手段、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項７】
前記キャラクタ画像に予め対応付けられている複数の特徴データには、少なくとも物体の形状に関するデータが含まれており、
前記特徴抽出手段により選択される少なくとも２つの特徴抽出処理には、撮像画像に写っている物体の形状を特徴データとして抽出する形状抽出処理が含まれている、
ように前記コンピュータを機能させるための請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記撮像手段に仮想的に装着可能な所定の光学系パーツである仮想光学パーツが、予め前記３以上の特徴抽出処理のうち少なくとも２つの特徴抽出処理と対応付けられて複数種類用意されており、
前記特徴抽出手段が、ユーザ操作に従って、前記複数種類の仮想光学パーツの中から仮想的に装着するとする仮想光学パーツを選択するパーツ選択手段を有し、前記パーツ選択手段により選択された仮想光学パーツに対応する特徴抽出処理によって、前記撮像画像から複数種類の特徴データを抽出する、
ように前記コンピュータを機能させるための請求項６又は７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記合成画像表示制御手段により撮像画像に合成されたキャラクタ画像のキャラクタを取得キャラクタとして記憶する合成済キャラ記憶手段として前記コンピュータを機能させ、
前記合成済キャラ記憶手段により記憶された取得キャラクタに基づいて、ユーザの撮影レベルを変更する撮影レベル可変手段として前記コンピュータを機能させ、
仮想的に装着することのできる仮想光学パーツを現在の撮影レベルに応じて可変する使用可能パーツ可変手段として前記コンピュータを機能させ、
前記パーツ選択手段が、現在の撮影レベルに応じて前記使用可能パーツ可変手段により使用可能とされた仮想光学パーツのうち、仮想的に装着するとする仮想光学パーツをユーザ操作に従って選択するように前記コンピュータを機能させる、
ための請求項３又は８に記載のプログラム。
【請求項１０】
仮想的に装着することのできる仮想光学パーツの数を現在の撮影レベルに応じて可変する使用可能パーツ数可変手段として前記コンピュータを機能させ、
前記パーツ選択手段が、現在の撮影レベルに応じて前記使用可能パーツ数可変手段により使用可能とされた仮想光学パーツの数の範囲内で、仮想的に装着するとする仮想光学パーツをユーザ操作に従って選択するように前記コンピュータを機能させる、
ための請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記撮影レベル可変手段が、前記合成済キャラ記憶手段により記憶された取得キャラクタの数に基づいて撮影レベルを変更するように前記コンピュータを機能させる、
ための請求項９又は１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を撮像画像に合成するか否かを、現在の撮影レベルに応じた所与の確度で判定する出現判定手段として前記コンピュータを機能させ、
前記合成画像表示制御手段が、前記出現判定手段により合成すると判定された場合に、当該キャラクタ画像を前記撮像手段による撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御するように前記コンピュータを機能させる、
ための請求項９〜１１の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項１３】
請求項１〜１２の何れか一項に記載のプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体。
【請求項１４】
撮像手段と、
前記撮像手段による撮像画像を表示する表示部と、
ユーザ操作に基づいて、予め設定された複数種類の合成画像条件群の中から合成画像条件群を選択する条件群選択手段と、
前記条件群選択手段により選択された合成画像条件群に含まれる何れかの合成画像条件に、前記撮像画像が合致するか否かを判定する合成判定手段と、
前記合成判定手段により合致すると判定された合成画像条件に基づいて、予め設定された複数のキャラクタ画像の中から前記撮像画像に合成するキャラクタ画像を選択するキャラクタ画像選択手段と、
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を前記撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御する合成画像表示制御手段と、
を備えた画像撮像表示装置。
【請求項１５】
撮像手段と、
前記撮像手段による撮像画像を表示する表示部と、
撮像画像の特徴データを抽出する際の抽出判断基準が異なる３以上の特徴抽出処理の中からユーザ操作に基づいて選択された少なくとも２つの特徴抽出処理によって、前記撮像画像から複数種類の特徴データを抽出する特徴抽出手段と、
予め複数の特徴データと対応付けられたキャラクタ画像が複数設定されており、前記複数のキャラクタ画像それぞれについて、当該キャラクタ画像に対応付けられている複数の特徴データと、前記特徴抽出手段により抽出された複数種類の特徴データとを比較して、前記撮像画像に合成するキャラクタ画像を選択するキャラクタ画像選択手段と、
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を、前記撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御する合成画像表示制御手段と、
を備えた画像撮像表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像手段による撮像画像を表示装置に表示制御させるためのプログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像画像に対する画像認識を行ってこの撮像画像の内容等を認識する画像認識技術が様々な分野で利用されている。例えば、この画像認識技術の適用例として、特許文献１には、トランプゲームを行うゲーム装置や、タロット占いを行う占い装置が開示されている。かかる装置では、カメラを用いてトランプやタロットカード等の各種のカード類やサイコロといった認識対象物を撮像し、撮像画像に対する画像認識を行うパターン認識処理により、その配置等を認識している。
【特許文献１】特開２００２−４９９０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述した特許文献１の技術は、認識対象物の形状や内容を予め定められたものとしているが、認識対象物を特に限定せず、画像認識処理を利用することで撮像における新たな興趣を実現し得ないだろうか。本発明は、上記事情に鑑みて為されたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するための第１の発明は、
コンピュータに、撮像手段（例えば、図１のカメラユニット７、図６の撮像部２００）による撮像画像を表示装置（例えば、図１のディスプレイ１、図６の画像表示部４３０）に表示制御させるためのプログラム（例えば、図６のゲームプログラム５１０）であって、
ユーザ操作に基づいて、予め設定された複数種類の合成画像条件群（例えば、実施形態のライブラリ）の中から合成画像条件群を選択する条件群選択手段（例えば、図６の仮想レンズ管理部３１２；図１４のステップＳ３）、
前記条件群選択手段により選択された合成画像条件群に含まれる何れかの合成画像条件に、前記撮像画像が合致するか否かを判定する合成判定手段（例えば、図６の画像認識部３１４、類似度算出部３１６及び出現判断部３１８；図１４のステップＳ７〜Ｓ１１）、
前記合成判定手段により合致すると判定された合成画像条件に基づいて、予め設定された複数のキャラクタ画像の中から前記撮像画像に合成するキャラクタ画像を選択するキャラクタ画像選択手段（例えば、図６の出現判断部３１８；図１４のステップＳ１３〜Ｓ１５）、
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を前記撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御する合成画像表示制御手段（例えば、図６の表示制御部３２２；図１４のステップＳ１７）、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【０００５】
また、第１４の発明は、
撮像手段（例えば、図１のカメラユニット７、図６の撮像部２００）と、
前記撮像手段による撮像画像を表示する表示部（例えば、図１のディスプレイ１、図６の画像表示部４３０）と、
ユーザ操作に基づいて、予め設定された複数種類の合成画像条件群の中から合成画像条件群を選択する条件群選択手段と、
前記条件群選択手段により選択された合成画像条件群に含まれる何れかの合成画像条件に、前記撮像画像が合致するか否かを判定する合成判定手段と、
前記合成判定手段により合致すると判定された合成画像条件に基づいて、予め設定された複数のキャラクタ画像の中から前記撮像画像に合成するキャラクタ画像を選択するキャラクタ画像選択手段と、
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を前記撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御する合成画像表示制御手段と、
を備えた画像撮像表示装置（例えば、図１，図６の携帯型ゲーム装置１０００）である。
【０００６】
この第１又は第１４の発明によれば、撮像手段による撮像画像を表示制御する際に、撮像画像が、ユーザ操作に基づいて選択された合成画像条件群に含まれる何れかの合成画像条件に合致するか否かが判定され、合致すると判定された合成画像条件に基づくキャラクタ画像が、撮像画像に合成されて表示制御される。
【０００７】
即ち、撮像画像が異なると、これに合致する合成画像条件が異なるため、撮像画像に合成されるキャラクタ画像が異なる。また、選択される合成画像条件群が異なると、これに含まれる合成画像条件が異なるため、同一の撮像画像であっても、これに合致する合成画像条件が異なり、撮像画像に合成されるキャラクタ画像が異なる。従って、撮像画像にあるキャラクタ画像が合成表示されるとともに、撮像する物体によって異なるキャラクタ画像が合成表示されるといったことや、同一の物体を撮像する場合であっても、選択される合成画像条件群によって異なるキャラクタ画像が合成表示されるといった、撮像における新たな興趣を実現できる。
【０００８】
また、第２の発明として、第１の発明のプログラムを、
前記合成画像条件群は、予め異なるキャラクタ画像と対応付けられた複数の合成画像条件から成り、
前記キャラクタ画像選択手段が、前記合成判定手段により合致すると判定された合成画像条件に対応するキャラクタ画像を選択する、
ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムとしても良い。
【０００９】
この第２の発明によれば、合成画像条件群は、予め異なるキャラクタ画像と対応付けられた複数の合成画像条件から成り、撮像画像に合致すると判定された合成画像条件に対応するキャラクタ画像が、撮像画像に合成される。即ち、選択される合成画像条件群が同一の場合には、同一の物体を撮像すると、常に同一のキャラクタ画像が撮像画像に合成表示されるといったことが実現される。
【００１０】
また、第３の発明として、第１又は第２の発明のプログラムを、
前記撮像手段に仮想的に装着可能な所定の光学系パーツである仮想光学パーツ（例えば、実施形態の仮想レンズ）が、予め前記複数種類の合成画像条件群のうち何れかの合成画像条件群と対応付けられて複数種類用意されており、
前記条件群選択手段が、ユーザ操作に従って、前記複数種類の仮想光学パーツの中から仮想的に装着するとする仮想光学パーツを選択するパーツ選択手段（例えば、図６の仮想レンズ管理部３１２、図１４のステップＳ１：ＹＥＳ〜Ｓ３）を有し、前記複数種類の合成画像条件群の中から前記パーツ選択手段により選択された仮想光学パーツに対応する合成画像条件群を選択する、
ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムとしても良い。
【００１１】
この第３の発明によれば、予め用意されている複数種類の仮想光学パーツの中から、ユーザ操作に従って撮像手段に装着するとする仮想光学パーツが選択され、この選択された仮想光学パーツに対応付けられている合成画像条件群が選択される。即ち、選択される仮想光学パーツが異なると、これに対応する合成画像条件群が異なるため、撮像画像に合成されるキャラクタ画像が異なる。従って、ユーザにとっては、例えば仮想的な撮影レンズやこれに装着するフィルタといった仮想光学パーツを“交換”することで、同一の物体を撮像した場合であっても、異なるキャラクタ画像が撮像画像に合成表示されるといったことを実現できる。
【００１２】
また、第４の発明として、第１〜第３の何れかの発明のプログラムを、
前記合成判定手段が、
前記撮像手段による撮像画像の特徴部分を抽出する特徴抽出処理を行う特徴抽出手段（例えば、図６の画像認識部３１４；図１４のステップＳ７）と、
前記特徴抽出手段により抽出された特徴部分の画像が、前記条件群選択手段により選択された合成画像条件群に含まれる何れかの合成画像条件に合致するか否かを判定する特徴部分判定手段（例えば、図６の類似度算出部３１６及び出現判断部３１８；図１４のステップＳ９〜Ｓ１５）と、
を有するように前記コンピュータを機能させるためのプログラムとしても良い。
【００１３】
この第４の発明によれば、撮像画像の特徴部分が抽出され、この抽出された特徴部分の画像が、選択された合成画像条件群に含まれる何れかの合成画像条件に合致するか否かが判定される。即ち、撮像画像の特徴部分を基に、撮像画像に合成されるキャラクタ画像が決定される。
【００１４】
また、第５の発明として、第４の発明のプログラムを、
前記合成画像条件には少なくとも物体の形状条件が含まれており、
前記特徴抽出手段が、撮像画像に写っている物体の形状を特徴部分として抽出するように前記コンピュータを機能させ、
前記特徴部分判定手段が、前記特徴抽出手段により抽出された物体形状が合成画像条件に含まれる物体の形状条件に合致するか否かを判定するように前記コンピュータを機能させる、
ためのプログラムとしても良い。
【００１５】
この第５の発明によれば、合成画像条件には少なくとも物体の形状条件が含まれており、撮像画像に写っている物体の形状が特徴部分として抽出され、抽出された物体形状が合成画像条件に含まれる物体の形状条件に合致するか否かが判定される。即ち、少なくとも撮像した物体の形状を基に、撮像画像に合成されるキャラクタ画像が決定される。
【００１６】
第６の発明は、
コンピュータに、撮像手段（例えば、図１のカメラユニット７、図６の撮像部２００）による撮像画像を表示装置（例えば、図１のディスプレイ１、図６の画像表示部４３０）に表示制御させるためのプログラム（例えば、図６のゲームプログラム５１０）であって、
撮像画像の特徴データを抽出する際の抽出判断基準が異なる３以上の特徴抽出処理の中からユーザ操作に基づいて選択された少なくとも２つの特徴抽出処理によって、前記撮像画像から複数種類の特徴データを抽出する特徴抽出手段（例えば、図６の画像認識部３１４；図１４のステップＳ７）、
予め複数の特徴データと対応付けられたキャラクタ画像が複数設定されており、前記複数のキャラクタ画像それぞれについて、当該キャラクタ画像に対応付けられている複数の特徴データと、前記特徴抽出手段により抽出された複数種類の特徴データとを比較して、前記撮像画像に合成するキャラクタ画像を選択するキャラクタ画像選択手段（例えば、図６の類似度算出部３１６及び出現判断部３１８；図１４のステップＳ９〜Ｓ１５）、
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を、前記撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御する合成画像表示制御手段（例えば、図６の表示制御部３２２；図１４のステップＳ１７）、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００１７】
また、第１５の発明は、
撮像手段（例えば、図１のカメラユニット７、図６の撮像部２００）と、
前記撮像手段による撮像画像を表示する表示部（例えば、図１のディスプレイ１、図６の画像表示部４３０）と、
撮像画像の特徴データを抽出する際の抽出判断基準が異なる３以上の特徴抽出処理の中からユーザ操作に基づいて選択された少なくとも２つの特徴抽出処理によって、前記撮像画像から複数種類の特徴データを抽出する特徴抽出手段と、
予め複数の特徴データと対応付けられたキャラクタ画像が複数設定されており、前記複数のキャラクタ画像それぞれについて、当該キャラクタ画像に対応付けられている複数の特徴データと、前記特徴抽出手段により抽出された複数種類の特徴データとを比較して、前記撮像画像に合成するキャラクタ画像を選択するキャラクタ画像選択手段と、
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を、前記撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御する合成画像表示制御手段と、
を備えた画像撮像表示装置（例えば、図１，図６の携帯型ゲーム装置１０００）である。
【００１８】
この第６又は第１５の発明によれば、撮像手段による撮像画像を表示制御する際に、３以上の特徴抽出処理の中から、ユーザ操作を基に選択された少なくとも２つの特徴抽出処理によって、撮像画像から複数種類の特徴データが抽出される。そして、複数のキャラクタ画像それぞれについて、該キャラクタ画像に予め対応付けられている複数の特徴データと、抽出された複数種類の特徴データとを比較して選択されたキャラクタ画像が、撮像画像に合成されて表示制御される。
【００１９】
即ち、撮像画像が異なると、抽出される複数種類の特徴データが異なるので、各キャラクタ画像の特徴データとの比較結果が異なり、撮像画像に合成されるキャラクタ画像が異なる。従って、撮像画像にあるキャラクタ画像が合成表示されるとともに、撮像する物体によって異なるキャラクタ画像が合成表示されるといった、撮像における新たな興趣を実現できる。
【００２０】
また、第７の発明として、第６の発明のプログラムを、
前記キャラクタ画像に予め対応付けられている複数の特徴データには、少なくとも物体の形状に関するデータが含まれており、
前記特徴抽出手段により選択される少なくとも２つの特徴抽出処理には、撮像画像に写っている物体の形状を特徴データとして抽出する形状抽出処理が含まれている、
ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムとしても良い。
【００２１】
この第７の発明によれば、キャラクタ画像に対応付けられている複数の特徴データには、少なくとも物体の形状に関するデータが含まれ、選択される少なくとも２つの特徴抽出処理には、撮像画像に写っている物体の形状を特徴データとして抽出する形状抽出処理が含まれている。即ち、少なくとも撮像した物体の形状を基に、撮像画像に合成されるキャラクタ画像が決定される。
【００２２】
また、第８の発明として、第６又は第７の発明のプログラムを、
前記撮像手段に仮想的に装着可能な所定の光学系パーツである仮想光学パーツ（例えば、実施形態の仮想レンズ）が、予め前記３以上の特徴抽出処理のうち少なくとも２つの特徴抽出処理と対応付けられて複数種類用意されており、
前記特徴抽出手段が、ユーザ操作に従って、前記複数種類の仮想光学パーツの中から仮想的に装着するとする仮想光学パーツを選択するパーツ選択手段（例えば、図６の仮想レンズ管理部３１２；図１４のステップＳ１：ＹＥＳ〜Ｓ３）を有し、前記パーツ選択手段により選択された仮想光学パーツに対応する特徴抽出処理によって、前記撮像画像から複数種類の特徴データを抽出する、
ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムとしても良い。
【００２３】
この第８の発明によれば、
予め用意されている複数種類の仮想光学パーツの中から、ユーザ操作に従って撮像手段に装着するとする仮想光学パーツが選択され、この選択された仮想光学パーツに対応付けられている少なくとも２つの特徴抽出処理によって、撮像から複数種類の特徴データが抽出される。即ち、選択される仮想光学パーツが異なると、これに対応する特徴抽出処理が異なるため、撮像画像に合成されるキャラクタ画像が異なる、従って、ユーザにとっては、例えば仮想的な撮影レンズやこれに装着するフィルタといった仮想光学パーツを“交換”することで、同一の物体を撮像した場合であっても、異なるキャラクタ画像が撮像画像に合成表示されるといったことを実現できる。
【００２４】
また、第９の発明として、第３又は第８の発明のプログラムを、
前記合成画像表示制御手段により撮像画像に合成されたキャラクタ画像のキャラクタを取得キャラクタとして記憶する合成済キャラ記憶手段（例えば、図６の記憶部５００；図１４のステップＳ１９）として前記コンピュータを機能させ、
前記合成済キャラ記憶手段により記憶された取得キャラクタに基づいて、ユーザの撮影レベルを変更する撮影レベル可変手段（例えば、図６のプレーヤレベル管理部３２４；図１４のステップＳ２５）として前記コンピュータを機能させ、
仮想的に装着することのできる仮想光学パーツを現在の撮影レベルに応じて可変する使用可能パーツ可変手段（例えば、図６の仮想レンズ管理部３１２；図１４のステップＳ２７）として前記コンピュータを機能させ、
前記パーツ選択手段が、現在の撮影レベルに応じて前記使用可能パーツ可変手段により使用可能とされた仮想光学パーツのうち、仮想的に装着するとする仮想光学パーツをユーザ操作に従って選択するように前記コンピュータを機能させる、
ためのプログラムとしても良い。
【００２５】
この第９の発明によれば、撮像画像に合成されたキャラクタ画像のキャラクタが取得キャラクタとして記憶されるとともに、この記憶された取得キャラクタに基づいて、ユーザの撮影レベルが変更される。そして、仮想的に装着することのできる仮想光学パーツが現在の撮影レベルに応じて可変され、現在の撮影レベルに応じて使用可能とされた仮想光学パーツのうち、仮想的に装着するとする仮想光学パーツがユーザ操作に従って選択される。
【００２６】
従って、例えば、取得キャラクタが多い程、ユーザの撮影レベルを高くするとともに、撮影レベルが高い程、使用可能な仮想光学パーツを多くすることで、数多くの撮像を行って取得キャラクタが増加する程、使用可能な仮想光学パーツが増加して撮像画像に合成表示され得るキャラクタ画像が増加するといった興趣性を付加することができる。また、使用可能な仮想光学パーツのうちからユーザ操作に従って選択されるので、ユーザにとっては、同一の物体を撮像する場合であっても、仮想光学パーツを交換することで、様々な異なるキャラクタ画像が表示されることを楽しむことができる。
【００２７】
また、第１０の発明として、第９の発明のプログラムを、
仮想的に装着することのできる仮想光学パーツの数を現在の撮影レベルに応じて可変する使用可能パーツ数可変手段（例えば、図６の仮想レンズ管理部３１２；図１４のステップＳ２７）として前記コンピュータを機能させ、
前記パーツ選択手段が、現在の撮影レベルに応じて前記使用可能パーツ数可変手段により使用可能とされた仮想光学パーツの数の範囲内で、仮想的に装着するとする仮想光学パーツをユーザ操作に従って選択するように前記コンピュータを機能させる、
ためのプログラムとしても良い。
【００２８】
この第１０の発明によれば、仮想的に装着することのできる仮想光学パーツの数が現在の撮影レベルに応じて可変され、現在の撮影レベルに応じて使用可能とされた仮想光学パーツの数の範囲内で、仮想光学パーツがユーザ操作によって選択される。
【００２９】
また、第１１の発明として、第９又は第１０の発明のプログラムを、
前記撮影レベル可変手段が、前記合成済キャラ記憶手段により記憶された取得キャラクタの数に基づいて撮影レベルを変更するように前記コンピュータを機能させる、
ためのプログラムとしても良い。
【００３０】
この第１１の発明によれば、記憶された取得キャラクタの数に基づいて撮影レベルが変更される。
【００３１】
また、第１２の発明として、第９〜第１１の何れかの発明のプログラムを、
前記キャラクタ画像選択手段により選択されたキャラクタ画像を撮像画像に合成するか否かを、現在の撮影レベルに応じた所与の確度で判定する出現判定手段として前記コンピュータを機能させ、
前記合成画像表示制御手段が、前記出現判定手段により合成すると判定された場合に、当該キャラクタ画像を前記撮像手段による撮像画像に合成して前記表示装置に表示制御するように前記コンピュータを機能させる、
ためのプログラムとしても良い。
【００３２】
この第１２の発明によれば、選択されたキャラクタ画像を撮像画像に合成するか否かが、現在の撮影レベルに応じた所与の確度で判定され、合成すると判定された場合に、このキャラクタ画像が撮像画像に合成して表示制御される。
【００３３】
また、第１３の発明は、
第１〜第１２の何れかの発明のプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体（例えば、図６の記憶部５００）である
【００３４】
ここでいう「情報記憶媒体」とは、記憶されている情報をコンピュータが読み取り可能な、例えばハードディスクやＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリカード、ＩＣメモリ等の記憶媒体である。従って、この第１３の発明によれば、該情報記憶媒体に記憶されている情報をコンピュータに読み取らせて演算処理を実行させることで、第１〜第１２の何れかの発明と同様の効果を奏することができる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、撮像画像にあるキャラクタ画像が合成表示されるとともに、撮像する物体によって異なるキャラクタ画像が合成表示されるといったことや、同一の物体を撮像した場合であっても、選択する仮想光学パーツによって異なるキャラクタ画像が合成表示されるといった、撮像における新たな興趣を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、図面を参照して本発明に好適な実施形態を説明する。尚、以下では、本発明を携帯型ゲーム装置に適用した場合を説明するが、本発明を適用可能な実施形態がこれに限定されるものではない。
【００３７】
［ゲーム装置の外観］
図１は、本実施形態における携帯型ゲーム装置１０００の一例を示す外観図である。同図（ａ）は、携帯型ゲーム装置１０００の正面図を示し、同図（ｂ）は背面図を示している。同図によれば、携帯型ゲーム装置１０００は、略長方形状の筐体の正面に、ディスプレイ１と、スピーカ３と、操作キー５と備えている。また、筐体の上側面にカメラユニット７を備えているとともに、下側面には、ゲームカートリッジ１０を挿入するための挿入口が設けられている。
【００３８】
ディスプレイ１は、ＴＦＴディスプレイ等のバックライト付きのカラー液晶ディスプレイであり、各種情報や画像等を表示する。また、このディスプレイ１は、カメラユニット７の起動時には電子ファインダとして機能し、カメラユニット７による撮像画像をモニタ表示する。
【００３９】
操作キー５は、プレーヤ（ユーザ）がゲーム操作を入力するためのものであり、各キーには、撮像指示を入力するためのシャッタキーや、仮想レンズの交換指示を入力するためのレンズ交換キーが割り当てられる。
【００４０】
カメラユニット７は、その背面側に設けられたガラス等で形成される撮影レンズ８と、ＣＭＯＳやＣＣＤ等の撮像素子とを有し、撮影レンズ８を通して撮像素子で結像された画像データをデジタルデータに変換して出力する。尚、このカメラユニット７は筐体に一体的に構成されているが、着脱自在に構成されていることとしても良い。
【００４１】
また、携帯型ゲーム装置１０００は、挿入口に挿入されたゲームカートリッジ１０に格納されているゲーム情報（ゲームプログラムやゲームデータ）を読み出す読出装置や、他の携帯型ゲーム装置１０００等の外部装置と接続して無線／有線通信を行うための通信装置や、ＣＰＵやＩＣメモリ等を搭載した制御装置を内部に具備している。制御装置に搭載されるＣＰＵは、ＩＣメモリやゲームカートリッジ１０から読み出されたプログラムやデータ、操作キー５の操作信号、カメラユニット７から入力される画像データ等に基づいて種々の処理を実行し、ゲーム画面等の画像信号及びゲーム音の音信号を生成する。そして、生成した画像信号をディスプレイ１に出力してゲーム画面を表示させるとともに、音信号をスピーカ３に出力してゲーム音を出力させる。
【００４２】
携帯型ゲーム装置１０００がゲームを実行するために必要な情報（システムプログラムやゲームプログラム、ゲームデータ等）は、制御装置に搭載されているＩＣメモリやゲームカートリッジ１０等に格納されている。より具体的には、システムプログラムは制御装置のＩＣメモリに格納され、ゲームプログラム及びゲームデータはゲームカートリッジ１０に格納されている。従って、プレーヤは、ゲームカートリッジ１０を交換することで、異なるゲームを携帯型ゲーム装置１０００に実行させることができる。
【００４３】
［概要］
本実施形態のゲームでは、あたかも、実空間であるプレーヤの周囲空間に、本ゲームのキャラクタである「ゴースト」が存在するかのような演出が行われる。
【００４４】
図２〜図４は、本実施形態のゲームの概要を示す図である。
図２（ａ）に示すように、携帯型ゲーム装置１０００のカメラユニット７を起動すると、撮影レンズ８が捉えている画像（撮像画像）が、リアルタイムでディスプレイ１にモニタ表示される。この状態で、操作キー５を操作して撮像指示を入力（シャッタＯＮ）すると、撮像指示の入力時点（シャッタＯＮの時点）での撮像画像に重ねてゴーストＧ１が表示される。即ち、ゴーストＧ１が“出現”する。そして、この出現したゴーストＧ１に対する所定の捕獲処理を行うことで、該ゴーストＧ１を捕獲（取得）することができる。尚、撮像指示の入力によってゴーストが必ず出現するのではなく、出現しない場合もある。
【００４５】
このとき、携帯型ゲーム装置１０００では、撮影指示の入力時点（シャッタＯＮの時点）での撮像画像に対する所定の画像認識処理を行い、その結果得られた該撮像画像の特徴データを基に、予め用意している複数のゴーストの中から何れかを選択し、ディスプレイ１に表示させている。
【００４６】
複数のゴーストの内、何れのゴーストが出現するかは、被写体によって決まる。即ち、同図（ｂ）に示すように、同一の被写体Ｏ１を同図（ａ）とは異なる場所で撮像した場合であっても、同一のゴーストＧ１が出現する。また、図３に示すように、異なる被写体Ｏ２を撮影すると、異なるゴーストＧ２が出現する。
【００４７】
また、本実施形態では、カメラユニット７に仮想的に装着可能な仮想光学パーツであるレンズ（仮想レンズ）を“交換”することができる。仮想レンズは複数種類が用意されており、種類毎に出現し得るゴーストの種類や出現確率（出現確度）が異なる。即ち、同一の被写体を撮像した場合であっても、装着するとする仮想レンズの種類によって表示されるゴーストが異なる。プレーヤは、これら複数種類の仮想レンズの内から、捕獲したいゴーストの種類等に応じた適当な一の仮想レンズを選択することができる。
【００４８】
例えば図４（ａ）に示すように、ある仮想レンズを使用（装着）して被写体Ｏ１を撮像すると、ゴーストＧ１が出現するが、同図（ｂ）に示すように、異なる仮想レンズを使用して同一の被写体Ｏ１を撮像すると、異なるゴーストＧ３が出現する。
【００４９】
仮想レンズの種類としては、（１）撮像する被写体の特徴に応じた仮想レンズと、（２）出現するゴーストの種類に応じた仮想レンズとがある。（１）被写体の特徴に応じた仮想レンズには、例えば、赤色系や青色系、緑色系、黄色系といったある特定色の被写体を撮像した場合にゴーストが出現する「色系」の仮想レンズや、円形状や三角形状、四角形状といったある特定形状の被写体を撮像した場合にゴーストが出現する「形状系」の仮想レンズ、縞模様や格子模様、無地といったある特定模様の被写体を撮像した場合にゴーストが出現する「模様系」の仮想レンズがある。また、（２）ゴーストの種類に応じた仮想レンズには、例えば、移動スピードが速いとされるゴーストが出現する「スピードレンズ」や、種類は少ないが希少価値が高いゴーストが出現する「レアレンズ」といった仮想レンズがある。
【００５０】
また、複数種類の仮想レンズが用意されているが、現在のプレーヤレベル（撮影レベル）によって使用可能な仮想レンズの種類が異なる。尚、プレーヤレベルは、例えばこれまでに捕獲したゴーストの種類やその数に応じて決まる。即ち、より多種類のゴーストを捕獲する程、プレーヤレベルが高くなる。
【００５１】
図５は、仮想レンズの種類とプレーヤレベルとの関係の一例を示す図である。同図に示すように、各仮想レンズにはそれが使用可能となるプレーヤレベルが対応付けられており、対応するプレーヤレベルに達すると使用可能となる。同図では、プレーヤレベルが「初級」の場合には、どのような被写体を撮像した場合にも比較的にゴーストが出現し易い「入門レンズ」が使用可能であるが、プレーヤレベルが「中級」になると、これに加えて、「赤色レンズ」や「縞模様レンズ」、「三角形レンズ」等の仮想レンズが使用可能となる。そして、プレーヤレベルが「上級」になると、更に、「スピードレンズ」や「レアレンズ」、「青色レンズ」等の仮想レンズが使用可能となる。即ち、全ての仮想レンズが使用可能となる。また、各仮想レンズは、対応するプレーヤレベルが高い程、ゴーストの出現確率が低く（小さく）なっている。
【００５２】
［機能構成］
図６は、携帯型ゲーム装置１０００の機能構成の一例を示すブロック図である、同図によれば、携帯型ゲーム装置１０００は、機能的には、操作入力部１００と、撮像部２００と、処理部３００と、画像表示部４３０と、音出力部４４０と、記憶部５００と、通信部６００とを備えて構成されている。
【００５３】
操作入力部１００は、プレーヤによる操作指示を受け付け、操作に応じた操作信号を処理部３００に出力する。特に、本実施形態では、撮像の実行指示や仮想レンズの交換指示を検出して処理部３００に出力する。図１では、操作キー５がこれに該当する。
【００５４】
撮像部２００は、ＣＭＯＳやＣＣＤ等の撮像素子や、被写体の光束を撮像素子に結像させる撮影レンズ、撮像素子から出力される電気信号（アナログ画像信号）をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路を含み、被写体の撮像画像データを処理部３００に出力する。図１では、カメラユニット７がこれに該当する。
【００５５】
処理部３００は、携帯型ゲーム装置１０００の全体制御やゲームの進行制御、画像生成等の各種演算処理を行う。この機能は、例えばＣＰＵ（ＣＩＳＣ型、ＲＩＳＣ型）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）等の演算装置やその制御プログラムにより実現される。図１では、内蔵する制御装置に実装されているＣＰＵ等がこれに該当する。
【００５６】
また、処理部３００は、主にゲームの実行に係る演算処理を行うゲーム演算部３１０と、ゲーム演算部３１０の処理によって求められた各種のデータに基づき、ゲーム画像を生成する画像生成部３３０と、効果音やＢＧＭ等のゲーム音を生成する音生成部３４０とを含んでいる。
【００５７】
ゲーム演算部３１０は、記憶部５００から読み出したゲーム情報（プログラム及びデータ）や、操作入力部１００から入力される操作信号、撮像部２００から入力される撮像画像データ等に基づいて種々のゲーム処理を実行する。また、本実施形態では、ゲーム演算部３１０は、仮想レンズ管理部３１２と、画像認識部３１４と、類似度算出部３１６と、出現判断部３１８と、表示制御部３２２と、プレーヤレベル管理部３２４とを含んでいる。
【００５８】
仮想レンズ管理部３１２は、仮想レンズ情報５２２を基に仮想レンズの管理を行う。具体的には、操作入力部１００から入力される仮想レンズの交換指示に従って、使用する仮想レンズ（使用レンズ）を交換する。即ち、仮想レンズ情報５２２を参照し、使用レンズを、現在使用可能となっている仮想レンズの内から選択された仮想レンズに変更（交換）する。また、現在のプレーヤレベルに応じて、予め用意されている複数の仮想レンズそれぞれの使用可能／不可能を変更する。即ち、プレーヤレベルが上昇した場合には、上昇後のプレーヤレベルに対応する仮想レンズを新たに使用可能とする。
【００５９】
仮想レンズ情報５２２とは、予め用意されている複数の仮想レンズに関する情報である。図７に、仮想レンズ情報５２２のデータ構成の一例を示す。同図によれば、仮想レンズ情報５２２は、仮想レンズ毎に、その名称（仮想レンズ名）５２２ａと、ライブラリ５２２ｂと、使用可レベル５２２ｃと、使用可フラグ５２２ｄと、使用フラグ５２２ｅとを対応付けて記憶している。
【００６０】
ライブラリ５２２ｂは、対応する仮想レンズを使用した場合に、撮像画像に対する画像認識の際に使用するライブラリ（使用ライブラリ）の名称を格納する。ライブラリとは、撮像画像に対する画像認識方法や出現し得るゴースト、その出現条件等の情報であり、この情報はライブラリ情報５２４に格納されている。本実施形態では、仮想レンズとライブラリとは１対１で対応付けられており、各仮想レンズには、これが使用可能となるプレーヤレベルに応じた内容のライブラリが対応付けられている。即ち、使用可能となるプレーヤレベルが高い程、ゴーストの出現確率が低いライブラリが対応付けられている。
【００６１】
使用可レベル５２２ｃは、対応する仮想レンズが使用可能となるプレーヤレベルの値を格納する。本実施形態では、プレーヤレベルは「初級者」、「中級者」及び「上級者」の３段階であり、それぞれに合わせて「初級」、「中級」及び「上級」の何れかが設定されている。
【００６２】
使用可フラグ５２２ｄは、対応する仮想レンズが使用可能であるか否かを示すフラグである。使用可能であるか否かは、現在のプレーヤレベルと使用可レベル５２２ｃとに応じて決定される。即ち、現在のプレーヤレベルが使用可レベル５２２ｃに達していれば使用可能（「１」）とされ、使用可レベル５２２ｃに達していなければ使用不可能（「０」）とされる。
【００６３】
使用フラグ５２２ｅは、対応する仮想レンズが使用されているか（使用レンズであるか）否かを示すフラグであり、使用可能となっている、即ち使用可フラグ５２２ｄが「１」に設定されている仮想レンズの内、一の仮想レンズが使用レンズ（「１」）とされる。
【００６４】
ライブラリ情報５２４とは、予め用意される複数のライブラリに関する情報であり、ライブラリ毎の複数のライブラリデータ５２５から成る。図８〜図１０に、ライブラリデータ５２５のデータ構成の一例を示す。図８〜図１０によれば、ライブラリデータ５２５は、対応するライブラリの名称（ライブラリ名）５２５ａと、認識方法情報５２５ｂと、ゴースト情報５２５ｃと、閾値情報５２５ｄとを含んでいる。
【００６５】
認識方法情報５２５ｂは、撮像画像に対する画像認識方法を指定する情報であり、１又は複数の画像認識方法と、重みとを対応付けて記憶している。重みは、対応する画像認識方法に対する重要度を示す値であり、ここでは、各画像認識方法の重みの合計が「１．０」になるように設定されている。この重みの値を基に、撮像画像の特徴データとゴースト情報５２５ｃの各ゴーストの特徴データとの総合的な類似度が算出される。
【００６６】
例えば図８に示す「ライブラリ１」では、認識方法情報５２５ｂに、画像認識方法として「形状認識」及び「色認識」が指定されている。また、図９に示す「ライブラリ２」では、画像認識方法として「模様認識」及び「色認識」が指定されている。また、図１０に示す「ライブラリ３」では、図８に示す「ライブラリ１」と同様に、画像認識方法として「形状認識」及び「色認識」が指定されているが、それぞれの重みが異なっている。
【００６７】
ゴースト情報５２５ｃは、該ライブラリを使用した場合に出現し得るゴーストの情報であり、複数のゴースト毎に、その名称（ゴースト名）と、特徴データとを対応付けて格納している。
【００６８】
特徴データは、認識方法情報５２５ｂで指定される画像認識方法毎に、これに応じた特徴の値を格納している。例えば図８に示す「ライブラリ１」では、画像認識方法として「形状認識」及び「色認識」が指定されており、これらの画像認識方法に対応して、各ゴーストには「形状」及び「色」についての値が設定されている。また、図９に示す「ライブラリ２」では、画像認識方法として「模様認識」及び「色認識」が指定されており、これらの画像認識方法に対応して、各ゴーストには「模様」及び「色」についての値が設定されている。また、図１０に示す「ライブラリ３」では、画像認識方法として「形状認識」及び「色認識」が指定されており、これらの画像認識方法に対応して、各ゴーストには「形状」及び「色」についての値が設定されている。
【００６９】
このゴースト情報５２５ｃの各ゴーストについて、画像認識方法毎に、対応付けられている特徴データと撮像画像の特徴データとが比較されて、両データの類似度が算出される。そして、この算出された画像認識方法毎の類似度に、認識方法情報５２５ｂで指定される各画像認識方法の重みを乗じて加算することで、類似度の総合値が算出される。
【００７０】
閾値情報５２５ｄは、ゴースト情報５２５ｃの各ゴーストを出現（表示）させるか否かの判断基準となる情報であり、具体的には、ゴースト情報５２５ｃの各ゴーストの算出された類似度の総合値の閾値を格納している。つまり、この閾値が大きい程、ゴーストの出現確率が小さくなる。本実施形態では、ゴースト情報５２５ｃのゴーストの内、類似度の総合値が、この閾値情報５２５ｄの値より大きく、且つ最も大きいゴーストが、出現対象のゴーストと判定される。
【００７１】
図６において、画像認識部３１４は、操作入力部１００から撮像指示が入力されると、撮像部２００から入力された撮像画像データに対する画像認識処理を行い、該撮像画像の特徴データを抽出する。具体的には、ライブラリ情報５２４を参照し、使用レンズに対応するライブラリ（使用ライブラリ）で指定される画像認識方法で画像認識処理を行う。尚、撮像画像データは、撮像画像情報５２６に格納されている。
【００７２】
ここで、各ライブラリで指定される画像認識方法としては、形状認識や色認識、模様認識がある。形状認識では、例えば撮像画像データに対するハフ変換を行って直線成分及びその強さを検出し、検出した直線の組み合わせによって被写体の形状を認識して、その認識形状に基づく特徴部分を抽出する。また、色認識では、撮像画像全体、或いは、形状認識によって認識された特徴部分の色を認識する。また、模様認識では、例えば撮像画像データに対するフーリエ変換を行って周波数成分を抽出し、撮像画像全体、或いは、形状認識によって認識された特徴部分の模様を認識する。本実施形態では、これらの一又は複数の画像認識方法によって撮像画像データに対する画像認識を行い、該撮像画像の特徴データを画像認識方法毎に抽出する。
【００７３】
画像認識部３１４による画像認識結果は、画像認識結果情報５２８に格納される。図１１に、画像認識結果情報５２８のデータ構成の一例を示す。同図によれば、画像認識結果情報５２８は、画像認識方法５２８ａと、抽出された特徴データ５２８ｂを対応付けて格納している。
【００７４】
同図は、使用ライブラリが、図８に示した「ライブラリ１」である場合を示している。「ライブラリ１」で指定される画像認識方法は「形状認識」及び「色認識」であるので、ここでは、「形状」及び「色」それぞれについての抽出された特徴データが格納されている。また、図９に示した「ライブラリ２」が使用ライブラリである場合には、「模様」及び「色」についての抽出された特徴データが格納され、図１０に示した「ライブラリ３」が使用ライブラリである場合には、「ライブラリ１」の場合と同様に「形状」及び「色」についての特徴データが格納される。
【００７５】
類似度算出部３１６は、画像認識部３１４による画像認識結果に基づいて、使用ライブラリで指定される各ゴーストについての類似度を算出する。具体的には、使用ライブラリのライブラリデータ５２５及び画像認識結果情報５２８を参照し、ゴースト情報５２５ｃの各ゴーストについて、認識方法情報５２５ｂで指定される画像認識方法毎に、その特徴データと撮像画像の特徴データとの類似度を所定の算出式に従って算出する。そして、算出した各画像認識方法についての類似度に、認識方法情報５２５ｂで指定される重みを乗じて、類似度の総合値を算出する。
【００７６】
類似度算出部３１６によって算出された類似度は、類似度算出情報５３２に格納される。図１２に、類似度算出情報５３２のデータ構成の一例を示す。同図によれば、類似度算出情報５３２は、使用ライブラリで指定されるゴースト毎に、その名称（ゴースト名）５３２ａと、算出された類似度５３２ｂとを対応付けて格納している。類似度５３２ｂは、使用ライブラリで指定される画像認識方法毎の類似度と、類似度の総合値とを含んでいる。
【００７７】
同図は、使用ライブラリが、図８に示した「ライブラリ１」である場合を示している。「ライブラリ１」で指定される画像認識方法は「形状認識」及び「色認識」であるので、ここでは、「形状」及び「色」それぞれについての算出された類似度と、これらの類似度の総合値とが格納されている。
【００７８】
出現判断部３１８は、類似度算出部３１６によって算出された類似度に基づいて、出現させるゴーストを判断する。具体的には、類似度算出情報５３２を参照して、類似度の総合値が最も大きいゴーストを選択し、この選択したゴーストの類似度の総合値が、使用ライブラリの閾値情報５２５ｄで指定される閾値以上であるか否かを判断する。閾値以上であれば、そのゴーストを出現させると判断する。
【００７９】
表示制御部３２２は、画像生成部３３０を制御して、画像表示部４３０への画像表示を制御する。具体的には、撮像部２００から入力される撮像画像データに基づく撮像画像を画像表示部４３０に動画表示させるとともに、出現判断部３１８により出現させると判断されたゴーストの画像を、撮像画像に重ねて表示させる。
【００８０】
プレーヤレベル管理部３２４は、ゴースト捕獲情報５３４を参照して、これまでに捕獲されたゴーストの種類を基にプレーヤレベルを変更する。尚、現在のプレーヤレベルは、プレーヤレベル情報５３６に格納されている。
【００８１】
ゴースト捕獲情報５３４とは、これまでに捕獲されたゴーストを示す情報である。図１３に、ゴースト捕獲情報５３４のデータ構成の一例を示す。同図によれば、ゴースト捕獲情報５３４は、ライブラリ毎の複数のゴースト捕獲データ５３５から成る。ゴースト捕獲データ５３５は、該当するライブラリの名称（ライブラリ名）５３５ａと、リスト情報５３５ｂと、捕獲数５３５ｃとを含んでいる。
【００８２】
リスト情報５３５ｂは、該当するライブラリのゴースト毎に、その名称（ゴースト名）と、捕獲済みか否かを示す捕獲フラグとを対応付けて格納している。捕獲フラグは、対応するゴーストを捕獲済みであれば「１」に設定され、捕獲済みでなければ「０」に設定されている。
【００８３】
捕獲数５３５ｃは、該当するライブラリの全ゴースト数Ｎに対する捕獲済みのゴースト数Ｍである。同図は、「ライブラリ１」、「ライブラリ２」についてのゴースト捕獲データ５３５を示している。同図によれば、「ライブラリ１」については、全ＮＡ匹のゴーストの内、ＭＡ匹が捕獲済みであり、「ライブラリ２」については、全ＮＢ匹のゴーストの内、ＭＢ匹が捕獲済みである。
【００８４】
プレーヤレベル管理部３２４は、この捕獲数５３５ｃに基づいてプレーヤレベルを変更する。即ち、使用可能な各仮想レンズに対応するライブラリそれぞれについて、全ゴースト数Ｎを現在の捕獲数Ｍで除した捕獲率を算出する。そして、算出した捕獲率が、使用可能な各仮想レンズに対応するライブラリ全てにおいて所定値（例えば、０．８）以上であるならば、プレーヤレベルを１段階上昇させる。
【００８５】
画像表示部４３０は、処理部３００からの画像信号に基づくゲーム画像を表示する。特に、本実施形態では、表示制御部３２２の制御に従って撮像部２００による撮像画像をリアルタイムでモニタ表示するとともに、出現させると判断されたゴーストの画像を撮像画像に重ねて表示させる。この機能は、例えばＣＲＴ、ＬＣＤ、ＥＬＤ等のハードウェアによって実現される。図１では、ディスプレイ１がこれに該当する。
【００８６】
音生成部３４０は、ゲーム中に使用される効果音やＢＧＭ等のゲーム音声を生成し、生成したゲーム音声の音信号を音出力部４４０に出力する。
音出力部４４０は、音生成部３４０からの音信号に基づいて、ＢＧＭや効果音等のゲーム音声を出力する。この機能は、例えばスピーカ等によって実現される。図１では、スピーカ３がこれに該当する。
【００８７】
記憶部５００は、処理部３００に携帯型ゲーム装置１０００を統合的に制御させるための諸機能を実現するためのシステムプログラムや、ゲームを実行させるために必要なプログラムやデータ等を記憶するとともに、処理部３００の作業領域として用いられ、処理部３００が各種プログラムに従って実行した演算結果や操作入力部１００から入力される入力データ等を一時的に記憶する。この機能は、例えば各種ＩＣメモリやハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ、ＲＡＭ、ＶＲＡＭ等によって実現される。図１では、制御装置に実装されているＲＯＭやＲＡＭ、ゲームカートリッジ１０がこれに該当する。
【００８８】
また、記憶部５００は、処理部３００をゲーム演算部３１０として機能させるためのゲームプログラム５１０及びゲームデータを記憶する。ゲームデータには、仮想レンズ情報５２２と、ライブラリ情報５２４と、撮像画像情報５２６と、画像認識結果情報５２８と、類似度算出情報５３２と、ゴースト捕獲情報５３４と、プレーヤレベル情報５３６とが含まれている。
【００８９】
通信部６００は、所定の通信回線に接続して他の携帯型ゲーム装置１０００等の外部装置とのデータ通信を行う。この機能は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＩｒＤＡ等の無線通信モジュール、モデム、ＴＡ、有線用の通信ケーブルのジャックや制御回路などによって実現される。図１では、内蔵されている通信装置がこれに該当する。
【００９０】
［処理の流れ］
図１４は、本実施形態におけるゲーム処理の流れを説明するためのフローチャートである。この処理は、処理部３００が、ゲームプログラム５１０に従った処理を実行することで実現される。
【００９１】
同図によれば、先ず、仮想レンズ管理部３１２が、操作入力部１００からレンズ交換指示が入力されたか否かを判断し、入力されたならば（ステップＳ１：ＹＥＳ）、使用レンズを指示された仮想レンズに変更する（レンズ交換）（ステップＳ３）。次いで、画像認識部３１４が、操作入力部１００から撮影指示が入力された（シャッタＯＮ）か否かを判断し、入力されていないならば（ステップＳ５：ＮＯ）、ステップＳ１に戻る。
【００９２】
撮影指示が入力されたならば（ステップＳ５：ＹＥＳ）、画像認識部３１４は、ライブラリ情報５２４を参照して、使用レンズに対応するライブラリ（使用ライブラリ）で指定される画像認識方法で撮像画像に対する画像認識処理を行い、この撮像画像の特徴データを抽出する（ステップＳ７）。
【００９３】
次いで、類似度算出部３１６が、ライブラリ情報５２４を参照して、使用ライブラリで指定される全ゴーストを順に対象としてループＡの処理を行う。即ち、ループＡでは、類似度算出部３１６は、画像認識結果情報５２８を参照して、使用ライブラリで指定される画像認識方法毎に、対象となっているゴーストの特徴データと、抽出された撮像画像の特徴データとを基に、所定の算出式に従って両データの類似度を算出する（ステップＳ９）。そして、算出した各画像認識方法の類似度に、各画像認識方法に設定されている重みを乗じて加算し、類似度の総合値を算出する（ステップＳ１１）。
【００９４】
全ゴーストを対象としたループＡの処理を終了すると、続いて、出現判断部３１８が、類似度算出情報５３２を参照して、類似度の総合値が最も高いゴーストを選択する（ステップＳ１３）。そして、この選択したゴーストの類似度の総合値が、使用ライブラリで指定される閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上であるならば（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、この選択したゴーストを出現させると判断する。そして、表示制御部３２２が、該ゴーストの画像を撮像画像に重ねて画像表示部４３０に表示させる（ステップＳ１７）。その後、ゲーム演算部３１０が、操作入力部１００からの操作信号等に基づいて所定の捕獲処理を行い（ステップＳ１９）、捕獲に成功したならば（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、該ゴーストを捕獲してゴースト捕獲情報５３４を更新する。
【００９５】
続いて、プレーヤレベル管理部３２４が、ゴースト捕獲情報５３４を参照して、使用ライブラリの各ゴーストについての捕獲率を算出し、算出した全ての捕獲率が所定値以上であるか否かを判断する。その結果、全て所定値以上であるならば（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、プレーヤレベルを１段階上昇させる（ステップＳ２５）。そして、仮想レンズ管理部３１２が、プレーヤレベルに対応する仮想レンズを使用可能として、仮想レンズ情報５２２を更新する（ステップＳ２７）。
【００９６】
その後、ゲーム演算部３１０は、ゲームを終了するか否かを判断し、終了しないならば（ステップＳ２９：ＮＯ）、ステップＳ１に戻り、ゲームを終了するならば（ステップＳ２９：ＹＥＳ）、本処理を終了する。
【００９７】
［作用・効果］
以上のように、本実施形態によれば、携帯型ゲーム装置１０００のカメラユニット７を起動して被写体を撮像すると、被写体に応じたゴーストが撮像画像に重ねてディスプレイ１に表示される。また、カメラユニット７に仮想的に装着するとする仮想レンズ（使用レンズ）が異なると、同一の被写体を撮像した場合であっても異なるゴーストが表示される。
【００９８】
このとき、携帯型ゲーム装置１０００では、プレーヤによる撮像指示が入力されると、使用レンズに対応するライブラリ（使用ライブラリ）を基に表示させるゴーストを決定する。即ち、使用ライブラリで指定される画像認識方法で撮像データに対する画像認識を行って該撮像画像の特徴データを抽出し、使用ライブラリで指定される各ゴーストについて、その特徴データと、抽出された撮像画像の特徴データとを基に類似度を算出する。そして、類似度の総合値が最も高く、且つ使用ライブラリで指定される閾値以上であるゴーストの画像を、撮像画像に合成して表示させる。
【００９９】
即ち、使用レンズが異なると、これに対応するライブラリが異なるため、表示されるゴーストが異なる。従って、シャッタＯＮすると、撮像画像にゴーストの画像が合成表示されるとともに、使用レンズを交換することで、同一の被写体を撮像した場合であっても表示されるゴーストが異なるといった、新たな興趣を実現できる。
【０１００】
更に、使用可能な仮想レンズはプレーヤレベルに応じて異なり、プレーヤレベルの上昇に従って、使用可能な仮想レンズが増加する。また、プレーヤレベルは、捕獲したゴーストの数を基に決定され、所定種類以上のゴーストの捕獲によって上昇する。従って、より多くの撮像を行って多くのゴーストを捕獲する程、プレーヤレベルが上昇し、使用可能な仮想レンズの数が増加する、即ち捕獲し得るゴーストが増加するので、「次はどのようなゴーストを捕獲できるのだろうか」といった、飽きのこないゲームを実現することができる。
【０１０１】
［変形例］
尚、本発明の適用は、上述した実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【０１０２】
（Ａ）出現するゴーストの数
例えば上述した実施形態では、撮像指示が入力された際に、類似度の総合値が最も高く（大きく）、且つ所定の閾値以上である一のゴーストを出現させることとしたが、これを、類似度の総合値が閾値以上のゴースト全て出現させることとしても良い。
【０１０３】
（Ｂ）出現確率（確度）
また、上述した実施形態では、ライブラリデータ５２５の閾値情報５２５ｄで指定する閾値によってゴーストの出現確率を決定していたが、プレーヤレベルに応じて出現確率を決定することとしても良い。具体的には、使用ライブラリで指定される各ゴーストの内、類似度の総合値が最も大きく、且つ所定値以上のゴーストを出現候補のゴーストとし、この出現候補のゴーストを、プレーヤレベルに応じた出現確率に従って出現させるか否かを決定する。このとき、プレーヤレベルが高い程、出現確率を低く設定することで、結果的に、ゴーストの捕獲難易度を高く（難しく）することができる。
【０１０４】
（Ｃ）仮想レンズとライブラリの対応関係
また、上述した実施形態では、仮想レンズとライブラリとは１対１で対応することとしたが、一の仮想レンズに複数のライブラリを対応付けることとしても良い。また、一のライブラリが複数の仮想レンズに共通して対応付けることとしても良い。
【０１０５】
（Ｄ）仮想光学パーツ
また、上述した実施形態では、仮想光学パーツとして、仮想的に装着するとする仮想レンズを例として説明したが、これを、撮影レンズに仮想的に装着する仮想フィルタとしても良い。この場合、上述した実施形態と同様に、各仮想フィルタにライブラリを対応付けておき、仮想的に装着するとする仮想フィルタに対応するライブラリを用いて、撮像画像データに対する画像認識や出現させるゴーストの判定を行う。ここで、仮想フィルタとライブラリとは１対１で対応することとしてもよいし、１対他で対応することとしても良い。
【０１０６】
更に、仮想レンズと仮想フィルタとの双方を仮想的に装着することとしても良い。この場合、仮想的に装着するとする仮想レンズ及び仮想フィルタそれぞれに対応するライブラリを用いて、撮像画像データに対する画像認識や、出現させるゴーストの判定を行う。
【０１０７】
（Ｅ）出現させるゴースト
また、上述した実施形態では、同一の仮想レンズを使用して同一の被写体を撮像すると同一のゴーストが出現する（表示される）こととしたが、同一の仮想レンズを使用して同一の被写体を撮像しても、異なるゴーストが出現することとしても良い。
【０１０８】
この場合、ライブラリ情報５２４を構成する各ライブラリデータ５２５を、図１５〜図１７に示すライブラリデータ５２５Ａのように構成する。即ち、ライブラリデータ５２５Ａは、ライブラリ名５２５ａと、認識方法情報５２５ｂと、特徴情報５２５ｅと、閾値情報５２５ｄとを含む。
【０１０９】
特徴情報５２５ｅは、該ライブラリを使用した場合にゴーストが出現し得る撮像画像の特徴を指定する情報であり、特徴データと、出現ゴーストＩＤとを対応付けて格納している。特徴データは、認識方法情報５２５ｂで指定される画像認識方法毎に、これに応じた特徴の値を格納している。出現ゴーストＩＤは、出現するゴーストを指定するＩＤ（番号）であり、特徴データ毎に異なる値を格納している。
【０１１０】
類似度算出部３１６は、使用ライブラリの特徴情報５２５ｅで指定される各特徴データについて、画像認識方法毎に、撮像画像の特徴データとの類似度を算出する。そして、算出した各画像認識方法についての類似度に、認識方法情報５２５ｂで指定される該画像認識方法の重みを乗じ、加算して類似度の総合値を算出する。
【０１１１】
また、出現判断部３１８は、使用ライブラリの特徴情報５２５ｅを参照して、類似度算出部３１６によって算出された類似度の総合値が最も大きく、且つ閾値情報５２５ｄで指定される閾値以上である特徴データに対応する出現ゴーストＩＤを選択する。そして、ゴースト情報５３８を参照して、選択した出現ゴーストＩＤに対応するゴーストを出現させると判断する。
【０１１２】
ゴースト情報５３８とは、出現ゴーストＩＤを基に出現させるゴーストを指定する情報であり、図１８に示すように、複数のゴーストデータ５３９から成る。各ゴーストデータ５３９は、出現ゴーストＩＤ５３９ａと、ゴースト名５３９ｂとを対応付けて格納している。出現ゴーストＩＤ５３９ａは、各ライブラリデータ５２５Ａの特徴情報５２５ｅで指定される出現ゴーストＩＤの値を格納しており、各ゴーストデータ５３９について同一である。そして、各出現ゴーストＩＤ５３９ａに対応付けられているゴースト名５３９ｂが、ゴーストデータ５３９毎に異なる。
【０１１３】
出現判断部３１８は、これらのゴーストデータ５３９の内、何れかのゴーストデータ５３９において選択した出現ゴーストＩＤと対応付けられているゴーストを、出現させると判定する。従って、同一の仮想レンズを使用して同一の被写体を撮像すると、予め用意されている複数のゴーストの中から選択された何れかのゴーストが出現することとなる。
【０１１４】
この場合、出現させると判定するゴーストを決定するために用いるゴーストデータ５３９は、例えばランダムに決定しても良いし、所定のゲーム条件を満足するか否かによって決定しても良い。また、各ゴーストデータ５３９を、上述した他の仮想光学パーツである仮想フィルタと対応付けておき、装着するとする仮想フィルタに対応するゴーストデータ５３９を用いることとしても良い。具体的には、ある仮想レンズのみを装着する場合、同一の仮想レンズに加えて仮想フィルタのみを装着する場合、同一の仮想レンズに加えて他の仮想フィルタを装着する場合といったときに、異なるゴーストデータ５３９を用いることとしても良い。
【０１１５】
（Ｆ）適用する装置
また、上述した実施形態では、本発明を携帯型ゲーム装置に適用した場合を説明したが、例えばカメラ付き携帯電話機といった、撮像手段を備えた他の装置に適用することとしても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】実施形態における携帯型ゲーム装置の外観例。
【図２】実施形態における「捕獲モード」時の概要図。
【図３】実施形態における「捕獲モード」時の概要図。
【図４】実施形態における「捕獲モード」時の概要図。
【図５】仮想レンズの一例。
【図６】携帯型ゲーム装置の機能構成例。
【図７】仮想レンズ情報のデータ構成例。
【図８】ライブラリデータのデータ構成例。
【図９】ライブラリデータのデータ構成例。
【図１０】ライブラリデータのデータ構成例。
【図１１】画像認識結果情報のデータ構成例。
【図１２】類似度算出情報のデータ構成例。
【図１３】ゴースト捕獲情報のデータ構成例。
【図１４】本実施形態における「捕獲モード」時の処理の流れ図。
【図１５】変形例におけるライブラリデータの構成例。
【図１６】変形例におけるライブラリデータの構成例。
【図１７】変形例におけるライブラリデータの構成例。
【図１８】変形例におけるゴースト情報のデータ構成例。
【符号の説明】
【０１１７】
１０００  携帯型ゲーム装置
１００  操作入力部
２００  撮像部
３００  処理部
３１０  ゲーム演算部
３１２  仮想レンズ管理部
３１４  画像認識部
３１６  類似度算出部
３１８  出現判断部
３２２  表示制御部
３２４  プレーヤレベル管理部
３３０  画像生成部
３４０  音生成部
４３０  画像表示部
４４０  音出力部
５００  記憶部
５１０  ゲームプログラム
５２２  仮想レンズ情報
５２４  ライブラリ情報
５２５  ライブラリデータ
５２６  撮像画像情報
５２８  画像認識結果情報
５３２  類似度算出情報
５３４  ゴースト捕獲情報
５３５  ゴースト捕獲データ
５３６  プレーヤレベル情報
６００  通信部
【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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【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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