(57)【要約】【課題】顔候補領域抽出処理の精度を向上させる。【解決手段】画像処理システム１００の画像判定部５において、画像情報から肌色領域を抽出し、肌色領域の各特性値を入力信号として、人物の顔候補領域抽出処理を学習したニューラルネットワークを用いることにより、抽出された肌色領域が顔候補領域であるか否かを判定する。次に、表示部１０に表示される画像上に、顔候補領域を他の領域と明確に区別できるように強調して表示する。オペレータは、各顔候補領域が顔領域であるか否かを判断し、指示入力部９を介して、顔候補領域から顔領域を選択する。そして、選択された顔領域の選択結果が教師データとして教師データ記憶部６に蓄積される。ニューロ学習部７は、これらの教師データに基づいてニューラルネットワークの学習を実施する。【選択図】図１
2006301779.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取得した画像情報に基づいて画像を表示する表示手段と、
学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により前記画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出手段と、
前記表示手段に表示される画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示制御手段と、
オペレータが前記表示された顔候補領域から顔領域を選択するための顔領域選択手段と、
少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正手段と、
前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理システムにおいて、
前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を前記顔候補領域抽出処理に反映させる反映手段を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像処理システムにおいて、
前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする画像処理システム。
【請求項４】
取得した画像情報に基づいて画像を表示する表示手段と、
学習によって抽出条件が決定される第１の顔候補領域抽出処理により前記画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出手段と、
前記表示手段に表示される画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示制御手段と、
オペレータが前記表示された顔候補領域から顔領域を選択するための顔領域選択手段と、
少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正手段と、
前記選択結果に基づいて、前記第１の顔候補領域抽出処理とは異なる構成を有し、学習によって抽出条件が決定される第２の顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理システムにおいて、
前記学習された第２の顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、前記第１の顔候補領域抽出処理を当該第２の顔候補領域抽出処理に置き換える置換手段を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の画像処理システムにおいて、
前記第１の顔候補領域抽出処理は、第１のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であって、
前記第２の顔候補領域抽出処理は、前記第１のニューラルネットワークとは異なる構成を有する第２のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする画像処理システム。
【請求項７】
取得した画像情報に基づいて画像を表示する表示手段と、
所定の領域抽出処理により前記画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出手段と、
前記表示手段に表示される画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示制御手段と、
オペレータが前記表示された顔候補領域から顔領域を選択するための顔領域選択手段と、
少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正手段と、
前記選択結果に基づいて、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項８】
請求項７に記載の画像処理システムにおいて、
前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を反映した顔候補領域抽出処理を導入する導入手段を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の画像処理システムにおいて、
前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする画像処理システム。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載の画像処理システムにおいて、
前記学習手段は、顔であるか否かの判定対象となる顔候補領域の大きさに応じて、学習を実施することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の画像処理システムにおいて、
前記学習手段は、前記画像が撮影された時の配光条件に応じて、学習を実施することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１２】
取得した画像情報に基づいて画像を表示する表示手段と、
学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により前記画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出手段と、
前記表示手段に表示される画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示制御手段と、
オペレータが前記表示された顔候補領域から顔領域を選択するための顔領域選択手段と、
前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する第１の学習手段と、
学習によって算出条件が決定される補正強度算出処理により補正強度を算出する補正強度算出手段と、
前記算出された補正強度に基づいて前記画像情報に補正処理を施す補正処理手段と、
オペレータの指示に従って前記算出された補正強度を修正する補正強度修正手段と、
前記修正結果に基づいて、前記補正強度算出処理の学習を実施する第２の学習手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項１３】
学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出工程と、
前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示工程と、
オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択工程と、
少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正工程と、
前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の画像処理方法において、
前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を前記顔候補領域抽出処理に反映させることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載の画像処理方法において、
前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
学習によって抽出条件が決定される第１の顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出工程と、
前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示工程と、
オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択工程と、
少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正工程と、
前記選択結果に基づいて、前記第１の顔候補領域抽出処理とは異なる構成を有し、学習によって抽出条件が決定される第２の顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像処理方法において、
前記学習された第２の顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、前記第１の顔候補領域抽出処理を当該第２の顔候補領域抽出処理に置き換えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
請求項１６又は１７に記載の画像処理方法において、
前記第１の顔候補領域抽出処理は、第１のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であって、
前記第２の顔候補領域抽出処理は、前記第１のニューラルネットワークとは異なる構成を有する第２のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１９】
所定の顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出工程と、
前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示工程と、
オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択工程と、
少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正工程と、
前記選択結果に基づいて、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の画像処理方法において、
前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を反映した顔候補領域抽出処理による顔候補領域抽出処理を導入することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２１】
請求項１９又は２０に記載の画像処理方法において、
前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２２】
請求項１３〜２１のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
前記学習工程では、顔であるか否かの判定対象となる顔候補領域の大きさに応じて、学習を実施することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２３】
請求項１３〜２２のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
前記学習工程では、前記画像が撮影された時の配光条件に応じて、学習を実施することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２４】
学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出工程と、
前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示工程と、
オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択工程と、
前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する第１の学習工程と、
学習によって算出条件が決定される補正強度算出処理により補正強度を算出する補正強度算出工程と、
前記算出された補正強度に基づいて前記画像情報に補正処理を施す補正処理工程と、
オペレータの指示に従って前記算出された補正強度を修正する補正強度修正工程と、
前記修正結果に基づいて、前記補正強度算出処理の学習を実施する第２の学習工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２５】
コンピュータに、
学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出機能と、
前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示機能と、
オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択機能と、
少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正機能と、
前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習機能と、
を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項２６】
請求項２５に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を前記顔候補領域抽出処理に反映させる機能を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２７】
請求項２５又は２６に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２８】
コンピュータに、
学習によって抽出条件が決定される第１の顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出機能と、
前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示機能と、
オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択機能と、
少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正機能と、
前記選択結果に基づいて、前記第１の顔候補領域抽出処理とは異なる構成を有し、学習によって抽出条件が決定される第２の顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習機能と、
を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項２９】
請求項２８に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記学習された第２の顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、前記第１の顔候補領域抽出処理を当該第２の顔候補領域抽出処理に置き換える機能を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項３０】
請求項２８又は２９に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記第１の顔候補領域抽出処理は、第１のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であって、
前記第２の顔候補領域抽出処理は、前記第１のニューラルネットワークとは異なる構成を有する第２のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項３１】
コンピュータに、
所定の顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出機能と、
前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示機能と、
オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択機能と、
少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正機能と、
前記選択結果に基づいて、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習機能と、
を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項３２】
請求項３１に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を反映した顔候補領域抽出処理による顔候補領域抽出処理を導入する機能を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項３３】
請求項３１又は３２に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項３４】
請求項２５〜３３のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記学習機能を実現させる際に、顔であるか否かの判定対象となる顔候補領域の大きさに応じて、学習を実施することを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項３５】
請求項２５〜３４のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記学習機能を実現させる際に、前記画像が撮影された時の配光条件に応じて、学習を実施することを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項３６】
コンピュータに、
学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出機能と、
前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示機能と、
オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択機能と、
前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する第１の学習機能と、
学習によって算出条件が決定される補正強度算出処理により補正強度を算出する補正強度算出機能と、
前記算出された補正強度に基づいて前記画像情報に補正処理を施す補正処理機能と、
オペレータの指示に従って前記算出された補正強度を修正する補正強度修正機能と、
前記修正結果に基づいて、前記補正強度算出処理の学習を実施する第２の学習機能と
を実現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、画像情報に対して画像処理を施す画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルスチルカメラが普及し、その性能も大きく向上している。これに伴い、撮影画像の高品質化に対する要望もより高まっている。撮影の被写体の多くは人物であるが、この場合、撮影されている顔部分に対する高品質化の要望は特に高い。こうした要望を受けて、撮影画像から顔領域を抽出し、抽出した顔領域の情報に基づいて補正処理を施す技術が多く開示されている。例えば、顔候補領域の特徴部分の位置関係が顔の特徴部位（目等）と一致するか否かを判定することにより、顔候補領域が顔であるか否かをコホーネンの自己組織化による学習方法を使用して判定する方法が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照。）。
【０００３】
また、撮影スタジオも従来の写真館に加え、子供専用写真館や女性専用写真館等、様々なニーズに応じて多様化している。こうした写真館では、写真館毎にコンセプトやターゲットユーザが異なるため、被写体となる人物の人数・性別・年齢に偏りがある。また、それぞれ異なるコンセプトやターゲットユーザに即した撮影画像を作り出そうとしているので、撮影光源、配光等のライティングや構図等の撮影条件が写真館毎に大きく異なり、同じ被写体を撮影しても、撮影した元画像データの特性は異なる。
【特許文献１】特開平５−２８２４５７号公報
【特許文献２】特開平６−２１４９７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の技術においては、置かれた環境（撮影条件等の傾向）が異なるシステム毎に、その環境に応じてシステム内の顔候補領域抽出処理の抽出条件をカスタマイズして精度を向上させることは人的負荷が大きいため、困難であった。
【０００５】
本発明は上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、各システムに応じて、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、取得した画像情報に基づいて画像を表示する表示手段と、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により前記画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出手段と、前記表示手段に表示される画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示制御手段と、オペレータが前記表示された顔候補領域から顔領域を選択するための顔領域選択手段と、少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正手段と、前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習手段と、を備えたことを特徴とする画像処理システムである。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理システムにおいて、前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を前記顔候補領域抽出処理に反映させる反映手段を備えたことを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理システムにおいて、前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、取得した画像情報に基づいて画像を表示する表示手段と、学習によって抽出条件が決定される第１の顔候補領域抽出処理により前記画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出手段と、前記表示手段に表示される画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示制御手段と、オペレータが前記表示された顔候補領域から顔領域を選択するための顔領域選択手段と、少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正手段と、前記選択結果に基づいて、前記第１の顔候補領域抽出処理とは異なる構成を有し、学習によって抽出条件が決定される第２の顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習手段と、を備えたことを特徴とする画像処理システムである。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の画像処理システムにおいて、前記学習された第２の顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、前記第１の顔候補領域抽出処理を当該第２の顔候補領域抽出処理に置き換える置換手段を備えたことを特徴とする。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、請求項４又は５に記載の画像処理システムにおいて、前記第１の顔候補領域抽出処理は、第１のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であって、前記第２の顔候補領域抽出処理は、前記第１のニューラルネットワークとは異なる構成を有する第２のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする。
【００１２】
請求項７に記載の発明は、取得した画像情報に基づいて画像を表示する表示手段と、所定の領域抽出処理により前記画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出手段と、前記表示手段に表示される画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示制御手段と、オペレータが前記表示された顔候補領域から顔領域を選択するための顔領域選択手段と、少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正手段と、前記選択結果に基づいて、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習手段と、を備えたことを特徴とする画像処理システムである。
【００１３】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の画像処理システムにおいて、前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を反映した顔候補領域抽出処理を導入する導入手段を備えたことを特徴とする。
【００１４】
請求項９に記載の発明は、請求項７又は８に記載の画像処理システムにおいて、前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする。
【００１５】
請求項１０に記載の発明は、請求項１〜９のいずれか一項に記載の画像処理システムにおいて、前記学習手段は、顔であるか否かの判定対象となる顔候補領域の大きさに応じて、学習を実施することを特徴とする。
【００１６】
請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の画像処理システムにおいて、前記学習手段は、前記画像が撮影された時の配光条件に応じて、学習を実施することを特徴とする。
【００１７】
請求項１２に記載の発明は、取得した画像情報に基づいて画像を表示する表示手段と、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により前記画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出手段と、前記表示手段に表示される画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示制御手段と、オペレータが前記表示された顔候補領域から顔領域を選択するための顔領域選択手段と、前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する第１の学習手段と、学習によって算出条件が決定される補正強度算出処理により補正強度を算出する補正強度算出手段と、前記算出された補正強度に基づいて前記画像情報に補正処理を施す補正処理手段と、オペレータの指示に従って前記算出された補正強度を修正する補正強度修正手段と、前記修正結果に基づいて、前記補正強度算出処理の学習を実施する第２の学習手段と、を備えたことを特徴とする画像処理システムである。
【００１８】
請求項１３に記載の発明は、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出工程と、前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示工程と、オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択工程と、少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正工程と、前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１９】
請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の画像処理方法において、前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を前記顔候補領域抽出処理に反映させることを特徴とする。
【００２０】
請求項１５に記載の発明は、請求項１３又は１４に記載の画像処理方法において、前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする。
【００２１】
請求項１６に記載の発明は、学習によって抽出条件が決定される第１の顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出工程と、前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示工程と、オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択工程と、少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正工程と、前記選択結果に基づいて、前記第１の顔候補領域抽出処理とは異なる構成を有し、学習によって抽出条件が決定される第２の顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００２２】
請求項１７に記載の発明は、請求項１６に記載の画像処理方法において、前記学習された第２の顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、前記第１の顔候補領域抽出処理を当該第２の顔候補領域抽出処理に置き換えることを特徴とする。
【００２３】
請求項１８に記載の発明は、請求項１６又は１７に記載の画像処理方法において、前記第１の顔候補領域抽出処理は、第１のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であって、前記第２の顔候補領域抽出処理は、前記第１のニューラルネットワークとは異なる構成を有する第２のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする。
【００２４】
請求項１９に記載の発明は、所定の顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出工程と、前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示工程と、オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択工程と、少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正工程と、前記選択結果に基づいて、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００２５】
請求項２０に記載の発明は、請求項１９に記載の画像処理方法において、前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を反映した顔候補領域抽出処理による顔候補領域抽出処理を導入することを特徴とする。
【００２６】
請求項２１に記載の発明は、請求項１９又は２０に記載の画像処理方法において、前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする。
【００２７】
請求項２２に記載の発明は、請求項１３〜２１のいずれか一項に記載の画像処理方法において、前記学習工程では、顔であるか否かの判定対象となる顔候補領域の大きさに応じて、学習を実施することを特徴とする。
【００２８】
請求項２３に記載の発明は、請求項１３〜２２のいずれか一項に記載の画像処理方法において、前記学習工程では、前記画像が撮影された時の配光条件に応じて、学習を実施することを特徴とする。
【００２９】
請求項２４に記載の発明は、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出工程と、前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示工程と、オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択工程と、前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する第１の学習工程と、学習によって算出条件が決定される補正強度算出処理により補正強度を算出する補正強度算出工程と、前記算出された補正強度に基づいて前記画像情報に補正処理を施す補正処理工程と、オペレータの指示に従って前記算出された補正強度を修正する補正強度修正工程と、前記修正結果に基づいて、前記補正強度算出処理の学習を実施する第２の学習工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００３０】
請求項２５に記載の発明は、コンピュータに、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出機能と、前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示機能と、オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択機能と、少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正機能と、前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習機能と、を実現させるための画像処理プログラムである。
【００３１】
請求項２６に記載の発明は、請求項２５に記載の画像処理プログラムにおいて、前記コンピュータに、前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を前記顔候補領域抽出処理に反映させる機能を実現させることを特徴とする。
【００３２】
請求項２７に記載の発明は、請求項２５又は２６に記載の画像処理プログラムにおいて、前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする。
【００３３】
請求項２８に記載の発明は、コンピュータに、学習によって抽出条件が決定される第１の顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出機能と、前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示機能と、オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択機能と、少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正機能と、前記選択結果に基づいて、前記第１の顔候補領域抽出処理とは異なる構成を有し、学習によって抽出条件が決定される第２の顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習機能と、を実現させるための画像処理プログラムである。
【００３４】
請求項２９に記載の発明は、請求項２８に記載の画像処理プログラムにおいて、前記コンピュータに、前記学習された第２の顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、前記第１の顔候補領域抽出処理を当該第２の顔候補領域抽出処理に置き換える機能を実現させることを特徴とする。
【００３５】
請求項３０に記載の発明は、請求項２８又は２９に記載の画像処理プログラムにおいて、前記第１の顔候補領域抽出処理は、第１のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であって、前記第２の顔候補領域抽出処理は、前記第１のニューラルネットワークとは異なる構成を有する第２のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする。
【００３６】
請求項３１に記載の発明は、コンピュータに、所定の顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出機能と、前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示機能と、オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択機能と、少なくとも前記選択された顔領域について所定の補正処理を施し、補正画像を生成する画像補正機能と、前記選択結果に基づいて、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理の学習を実施する学習機能と、を実現させるための画像処理プログラムである。
【００３７】
請求項３２に記載の発明は、請求項３１に記載の画像処理プログラムにおいて、前記コンピュータに、前記学習された顔候補領域抽出処理の学習結果が所定の条件を満たす場合に、当該学習結果を反映した顔候補領域抽出処理による顔候補領域抽出処理を導入する機能を実現させることを特徴とする。
【００３８】
請求項３３に記載の発明は、請求項３１又は３２に記載の画像処理プログラムにおいて、前記顔候補領域抽出処理は、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理であることを特徴とする。
【００３９】
請求項３４に記載の発明は、請求項２５〜３３のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、前記学習機能を実現させる際に、顔であるか否かの判定対象となる顔候補領域の大きさに応じて、学習を実施することを特徴とする。
【００４０】
請求項３５に記載の発明は、請求項２５〜３４のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、前記学習機能を実現させる際に、前記画像が撮影された時の配光条件に応じて、学習を実施することを特徴とする。
【００４１】
請求項３６に記載の発明は、コンピュータに、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理により画像情報から顔候補領域を抽出する顔候補領域抽出機能と、前記画像情報に基づいて画像を表示手段に表示させるとともに、当該画像上に前記抽出された顔候補領域を表示させる表示機能と、オペレータに前記表示された顔候補領域から顔領域を選択させる顔領域選択機能と、前記選択結果に基づいて、前記顔候補領域抽出処理の学習を実施する第１の学習機能と、学習によって算出条件が決定される補正強度算出処理により補正強度を算出する補正強度算出機能と、前記算出された補正強度に基づいて前記画像情報に補正処理を施す補正処理機能と、オペレータの指示に従って前記算出された補正強度を修正する補正強度修正機能と、前記修正結果に基づいて、前記補正強度算出処理の学習を実施する第２の学習機能とを実現させるための画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００４２】
請求項１、１３、２５に記載の発明によれば、オペレータによる顔領域の選択結果に基づいて、顔候補領域抽出処理の学習を実施するので、ランニングする環境に応じて、顔候補領域抽出処理の抽出条件を自動的に最適化することにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【００４３】
請求項２、１４、２６に記載の発明によれば、学習結果を顔候補領域抽出処理に反映させることにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【００４４】
請求項３、１５、２７に記載の発明によれば、ランニングする環境に応じて、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理の抽出条件を自動的に最適化することにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【００４５】
請求項４、１６、２８に記載の発明によれば、第１の顔候補領域抽出処理により抽出された顔候補領域からオペレータが顔領域を選択した結果に基づいて、第２の顔候補領域抽出処理の学習を実施するので、ランニングする環境に応じて、第２の顔候補領域抽出処理の抽出条件を自動的に最適化することにより、第２の顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【００４６】
請求項５、１７、２９に記載の発明によれば、第１の顔候補領域抽出処理を第２の顔候補領域抽出処理に置き換えることにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【００４７】
請求項６、１８、３０に記載の発明によれば、ランニングする環境に応じて、第２のニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理の抽出条件を自動的に最適化することにより、第２の顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【００４８】
請求項７、１９、３１に記載の発明によれば、所定の領域抽出処理により抽出された顔候補領域からオペレータが顔領域を選択した結果に基づいて、顔候補領域抽出処理の学習を実施するので、ランニングする環境に応じて、顔候補領域抽出処理の抽出条件を自動的に最適化することにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【００４９】
請求項８、２０、３２に記載の発明によれば、学習結果を反映した顔候補領域抽出処理を導入することにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【００５０】
請求項９、２１、３３に記載の発明によれば、ランニングする環境に応じて、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理の抽出条件を自動的に最適化することにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【００５１】
請求項１０、２２、３４に記載の発明によれば、あらゆる大きさの顔候補領域に対して顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができ、全体として抽出精度を向上させることができる。また、出現頻度の高い顔候補領域の大きさに対して抽出精度が上がるため、重要度の高い顔候補領域に対して抽出精度を向上させることができる。
【００５２】
請求項１１、２３、３５に記載の発明によれば、あらゆる配光条件に対して顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができ、全体として抽出精度を向上させることができる。また、出現頻度の高い配光条件に対して抽出精度が上がるため、重要度の高い配光条件に対して抽出精度を向上させることができる。
【００５３】
請求項１２、２４、３６に記載の発明によれば、ランニングする環境に応じて、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができるとともに、補正強度算出処理の精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５４】
［第１の実施の形態］
まず、本発明を適用した第１の実施の形態について説明する。
図１に、第１の実施の形態に係る画像処理システム１００の構成を示す。画像処理システム１００は、フィルムに撮影され、現像された画像を印画紙に光学焼付けする写真プリントシステムであり、図１に示すように、光源部１、撮像部２、露光制御部３、画像情報取得部４、画像判定部５、教師データ記憶部６、ニューロ学習部７、画像処理部８、指示入力部９、表示部１０により構成される。
【００５５】
光源部１で発した光は、色調整フィルタ（Ｙ、Ｍ、Ｃ）を透過して色調の調整がなされ、光拡散部材の中を乱反射して均質化され、フィルムに照射される。フィルムを透過した光はレンズを通り、印画紙上にフィルム上の画像を結像し、露光制御部３の制御により露光される。露光された印画紙は、現像処理装置（図示略）で現像処理され、写真ができ上がる。フィルムを透過した光は、可動ミラーによって適宜撮像部２に導かれる。撮像部２は、可動ミラーから入力された光画像を採取し、フィルム画像情報として画像情報取得部４に出力する。
【００５６】
露光制御部３は、画像処理部８において行われる補正処理に基づいて、フィルムの露光時間、光源のカラーバランスを決定し、その決定された露光時間及びカラーバランスに従って、色調整フィルタ及びシャッタを制御する。
【００５７】
画像情報取得部４は、撮像部２から入力された画像情報を取得し、画像判定部５に出力する。
【００５８】
画像判定部５は、画像情報取得部４から取得された画像情報から各種の特性値（画素信号値の平均、分散等の統計値、配光条件等）を算出し、算出された特性値を入力信号とし、顔らしさを示す値を出力信号とする階層型ニューラルネットワークをニューロ学習部７から取得し、当該階層型ニューラルネットワークを用いて顔候補領域を抽出する。ここでは、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理として、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理を用いる。なお、「学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理」とは、所定のアルゴリズムに従えば、一意的に抽出条件を決定することが可能な顔候補領域抽出処理をいう。
【００５９】
教師データ記憶部６は、指示入力部９により入力された顔領域であるか否かの情報を含む、ニューラルネットワークの学習に必要な教師データを記憶する。
【００６０】
ニューロ学習部７は、教師データ記憶部６に記憶された顔領域であるか否かの情報を教師データとして階層型ニューラルネットワークの学習を実施する。また、ニューロ学習部７は、階層型ニューラルネットワークを、さらに学習を実施した階層型ニューラルネットワークに置き換えるニューロ置換処理を実行する（図１５及び図１６参照）。本実施の形態で適用される階層型ニューラルネットワークについては、後に図３及び図４を参照して説明する。
【００６１】
画像処理部８は、補正対象となる画像データを表示部１０に表示する際に、表示画像上に画像判定部５により抽出された顔候補領域を表示した表示用データを作成し、表示部１０に出力する。また、画像処理部８は、画像判定部５で抽出された顔候補領域、及び指示入力部９により入力された顔領域であるか否かの情報に基づいて、補正対象の画像情報を補正処理することによって補正画像を作成し、作成された補正画像を表示部１０に出力する。また、補正画像のプリント出力指示があった場合、画像処理部８は、補正画像情報を露光制御部３に出力する。
【００６２】
指示入力部９は、キーボードやマウス等の入力デバイスを備え、入力デバイスの操作による操作信号を画像処理部８に出力する。なお、指示入力部９は、表示部１０の表示画面を覆うように設けられたタッチパネルを備えていてもよい。タッチパネルは、電磁誘導式、磁気歪式、感圧式等の読み取り原理によって、タッチ指示された座標を検出し、検出した座標を位置信号として画像処理部８に出力する。
【００６３】
表示部１０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の表示画面を有し、画像処理部８から入力される表示制御信号に従って、所要の表示を行う。
【００６４】
なお、本発明が適用される画像処理システムは、図１に示したような、光学焼付けする写真プリントシステムである画像処理システム１００に限定されるものではない。図２に、本発明が適用される画像処理システムの他の例として、画像処理システム２００の構成を示す。以下では、画像処理システム２００において、図１の画像処理システム１００と同一の構成要素には同一の符号を付し、機能が同一である構成要素については、その機能説明を省略する。
【００６５】
画像処理システム２００は、図２に示すように、画像情報取得部４、画像判定部５、教師データ記憶部６、ニューロ学習部７、画像処理部８、指示入力部９、表示部１０、縮小画像作成部１１、ＤＳＣ（デジタルスチルカメラ）１２、原稿スキャナ１３、記録メディアドライバ１４、通信制御部１５、画像情報出力部１６、プリンタ部１７、記録メディア書き込み部１８により構成される。
【００６６】
画像情報取得部４は、ＤＳＣ１２、原稿スキャナ１３、記録メディアドライバ１４、通信制御部１５を介して入力されたデジタル画像情報を取得し、縮小画像作成部１１又は画像処理部８に出力する。
【００６７】
画像処理部８は、画像判定部５で抽出された顔候補領域、及び指示入力部９により入力された顔領域であるか否かの情報に基づいて、補正対象の画像情報を補正処理することによって補正画像を作成し、作成された補正画像を表示部１０に出力する。また、補正画像のプリント出力指示があった場合、画像処理部８は、指定された出力先に対応する補正画像を作成し、画像情報出力部１６に出力する。
【００６８】
縮小画像作成部１１は、必要に応じて（例えば、オペレータから指示があった場合に）画像情報取得部４から取得された画像情報から縮小画像（サムネイル画像）を作成し、画像判定部５に出力する。
【００６９】
ＤＳＣ１２は、フォーカシングレンズ、ズームレンズ、シャッタ、絞り等を含む撮影用の光学レンズユニット、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像素子を含む光電変換ユニット等により構成されており、被写体の撮影によって得られた撮影画像を光電変換してデジタル画像信号を取得し、取得されたデジタル画像信号を、画像情報取得部４に出力する。
【００７０】
原稿スキャナ１３は、光源、ＣＣＤ、Ａ／Ｄコンバータ等により構成され、原稿台に載置された写真プリント等の原稿に光源の光を照射し、その反射光をＣＣＤにより電気信号（アナログ信号）に変換し、Ａ／Ｄコンバータにより、このアナログ信号をデジタル信号に変換することによってデジタル画像信号を取得し、取得されたデジタル画像信号を画像情報取得部４に出力する。
【００７１】
記録メディアドライバ１４は、ＣＤ−Ｒ、メモリスティック（登録商標）、スマートメディア（登録商標）、コンパクトフラッシュ（登録商標）、マルチメディアカード（登録商標）、ＳＤメモリカード（登録商標）等の各種記録メディアが装着可能な構成となっており、これらの記録メディアに記録された画像信号を読み取り、読み取り結果を画像情報取得部４に出力する。
【００７２】
通信制御部１５は、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等の通信ネットワークＮに接続された外部装置と画像処理システム２００との間の通信を制御する。具体的には、通信制御部１５は、外部装置から受信された画像情報を画像情報取得部４に出力するための制御や、画像情報出力部１６から取得された画像情報を指定されたアドレスに送信するための制御を行う。
【００７３】
画像情報出力部１６は、画像処理部８で処理された画像情報を、指定された出力先（通信制御部１５、プリンタ部１７、記録メディア書き込み部１８のいずれか）に出力する。
【００７４】
プリンタ部１７は、画像情報出力部１６から入力された画像情報に基づいて感光材料に露光し、露光された感光材料を現像処理して乾燥し、写真プリントを作成する。
【００７５】
記録メディア書き込み部１８は、各種の記録メディアが装着可能な構成となっており、画像処理部８で処理された画像情報を、装着された記録メディアに記録する。
【００７６】
〈ニューラルネットワーク〉
次に、本実施の形態の画像処理において使用されるニューラルネットワークについて簡単に説明する。このニューラルネットワークは、図３に示すように、入力層、中間層、及び出力層を有する階層型のニューラルネットワーク（以下、単にニューラルネットワークという。）である。ニューラルネットワークは、デジタルニューラルネットワークチップを利用することが望ましいが、汎用のＤＳＰ（Digital Signal Processor）と専用のエミュレートプログラムを用いても実現することができるし、通常のＣＰＵとエミュレートプログラムを用いても構わない。
【００７７】
ニューラルネットワークの各層は、ニューロンと呼ばれる構成単位からなっている。入力層を除けば、任意のニューロンは図４に示すようにシナプスと呼ばれる入力を多数受け取り、各々の入力値ｘiに対して結合強度と呼ばれる所定の重みｗiを掛けてその総和を求め、それを所定の出力関数ｆで評価した結果を出力ｙとして与える機能素子として機能する。出力関数ｆは、式（１）のように表される。
【数１】
2006301779.tif 000003
ここで、ｆ（ｘ）は一般に式（２）に示すような非線形のシグモイド関数が用いられるが、必ずしもこれに限定されるわけではない。
【数２】
2006301779.tif 000004
【００７８】
ここで、各ニューロンの入力の重みｗiはニューラルネットワークの入力・出力の関係、言い替えればニューラルネットワークの動作を決定する重要な情報であり、ニューラルネットワークに対して学習作業を行うことによって決定する。なお、図３では中間層は１層のみ記してあるが、これは１以上の任意の階層の構成とすることができる。階層型ネットワークでは、中間層は１層あれば、合成可能な任意の関数を実現できることが知られているが、中間層を多くした方が学習効率や、ニューロンの個数の点から有利であることが知られている。
【００７９】
ニューラルネットワークは以下のような特徴を有している。
（１）比較的単純な構成でありながら、多入力・多出力の非線形システムを実現できる。
（２）各層内の各ニューロンは独立して動作させることができ、並列処理によって高速な動作が期待できる。
（３）適切な教師データを与えて学習させることにより、任意の入出力関係を実現させることができる。
（４）系として汎化能力がある。すなわち、必ずしも教師データとして与えていない、未学習の入力パターンに対しても、おおむね正しい出力を与える能力がある。
【００８０】
ここで、教師データとは、入力パターンと、その入力パターンに対する望ましい出力パターンの対であり、通常複数個用意する。特定の入力パターンに対して望ましい出力パターンを決定する作業は、一般に熟練者の主観的な判断に頼って決定する。ニューラルネットワークの主な応用としては（ａ）非線形の関数近似、（ｂ）クラスタリング（識別、認識、分類）が挙げられる。
【００８１】
次に、ニューラルネットワークに対する教師データを用いた学習方法について説明する。ｐ番目の入力パターンに対する、第Ｌ層のi番目のニューロンの状態を式（３）及び式（４）のように表現する。
【数３】
2006301779.tif 000005
【数４】
2006301779.tif 000006
ここで、式（３）の関数ｆ（ｘ）は、式（２）に示した非線形のシグモイド関数、ＹiLはニューロンの出力、ＵiLはニューロンの内部状態、Ｙi＜Ｌ−１＞はＬ−１層のニューロンの出力＝Ｌ層のニューロンの入力、ｗij＜Ｌ＞は結合強度である。
【００８２】
このように定義した場合に、広く用いられている誤差逆伝搬学習法（バックプロパゲーション学習法、以下ＢＰ法と略す。）では、誤差評価関数として平均自乗誤差を用いて、以下のようにエラーＥを定義する。
【数５】
2006301779.tif 000007
ただしｋは出力層の番号であり、Ｔi（ｐ）はｐ番目の入力パターンに対する望ましい出力パターンである。
【００８３】
この場合、ＢＰ法に基づく各結合強度の修正量Δｗは次式で定められる。
【数６】
2006301779.tif 000008
ここで、∂は偏微分記号（ラウンド）、ηは学習率を表す係数である。Δｗij＜Ｌ＞を各々のｗij＜Ｌ＞に加算することによって学習が進む。なお、この形式のＢＰ法では学習が進んだ結果、教師データとの誤差の絶対値が小さくなってくると、Δｗの絶対値も小さくなり、学習が進まなくなるという現象が指摘されており、その問題点を回避するために、種々の改良が提案されている。
【００８４】
例えば、Δｗの定義を次のように変更するという提案がある。
【数７】
2006301779.tif 000009
式（７）の第二項は慣性項（モーメンタム項）と呼ばれ、現在の修正量だけでなく、過去の修正量も考慮することで収束時の振動を抑え、学習を高速化する効果がある。安定化定数αは1．0以下の正の実数で、過去の修正量の考慮の度合いを規定する係数である。
【００８５】
あるいは、学習率ηを学習回数ｎに応じて、次式を満たすように動的に変化させるという提案もある。
【数８】
2006301779.tif 000010
【００８６】
さらには、エラーの評価を平均自乗誤差ではなく、シグモイド関数の導関数を打ち消すような形式にするという提案もある。いずれにせよ、ＢＰ法を用いて十分な回数学習作業を施すことにより、教師データに対して近似した出力を得ることができるようになる。
【００８７】
次に、第１の実施の形態における動作について説明する。
まず、図５のフローチャートを参照して、画像処理システム１００又は２００において実行される画像処理全体の流れを説明する。
【００８８】
まず、画像情報取得部４に入力された画像情報（以下、入力画像情報という。）が取得される（ステップＳ１）。次いで、画像判定部５において、ステップＳ１で取得された入力画像情報から、肌色領域（肌色色相領域）が抽出される（ステップＳ２）。
【００８９】
肌色領域の抽出方法については制限されないが、明度や彩度、色相値といった色値を利用して、所定の範囲の特定色が連続する領域を肌色領域とする方法や、画像からエッジを抽出する等して楕円等の特定の形状パターンを抽出する方法、パターンマッチングやニューラルネットワークを利用する方法、又はこれらを組み合わせた方法等を用いることができる。
【００９０】
例えば、特開平４−３４６３３２号公報に開示されている元画像を多数画素に分割し、各画素のＢＧＲ値から色相値と彩度値のヒストグラムを作成し、その形状からヒストグラムを分割し、分割した各部位に相当する各画素で構成される領域に画像を分割し、分割された複数の領域から顔に相当する領域を推定する方法、特開平６−３０９４３３号公報、特開平６−６７３２０号公報、特開平５−１５８１６４号公報、特開平５−１６５１２０号公報に開示されている色相値、彩度値、輝度値等のヒストグラムに基づいて肌色領域を決定し、この肌色領域を顔領域とする方法、特開平８−１８４９２５号公報に開示されている画像に二値化等の処理を施して複数の領域に分割し、複数の領域から顔に相当する領域である確度が最も高い領域を抽出する方法、特開平８−２２１５６７号公報、特開２０００−２０６９４号公報、特開２０００−３２２７２号公報、特開２０００−２０１３５８号公報、特開２０００−２０７５６９号公報に開示されているラインプロセス法を用いた方法等が挙げられる。
【００９１】
また、カラーデジタル画像からエッジと低周波画像を生成し、所定のパラメータ（例えば、彩度、色相、明度の各値）が所定の初期条件（各所定範囲の値）と合致する初期画素を抽出し、低周波画像に対して抽出された初期画素から単純領域拡張を行い、画像エッジに到達した場合に単純領域拡張を強制的に終了させて、領域抽出を行うこともできる。また、画像に対し人物の目領域の画素を中心とした対数極座標変換を施し、対数極座標変換後の画像を用いて単純領域拡張を行ったり、対数極座標変換後の画像に対して顔領域を抽出するためのテンプレートを用いてパターンマッチングを行ったりして、領域抽出を行うこともできる。
【００９２】
肌色領域が抽出されると、肌色領域の形態を表す［領域面積／周囲長］や、［最短径／最長径］、画素信号値の分散等の各種特性値が算出される。そして、各特性値を入力信号として、人物の顔候補領域抽出処理を学習した階層型ニューラルネットワーク（以下、階層型ニューラルネットワークを「ニューロ」と略称する。）を用いることにより、当該抽出された肌色領域が顔候補領域であるか否かを判定する処理（以下、「ニューロ判定処理」という。）が行われる（ステップＳ３）。図６に示すように、各特性値を入力信号（入力パラメータ）とし、顔信頼度パラメータを出力信号としたニューロを用いて顔候補領域が抽出される。顔信頼度パラメータは、０〜１の数値で顔らしさを示すものであって、１に近づくほど顔である可能性が高いことを示している。顔信頼度パラメータが予め定められている閾値以上の場合に、顔候補領域として抽出される。
【００９３】
次に、ステップＳ１で取得された入力画像情報が表示部１０に表示され、その画像上に、抽出された顔候補領域が他の領域と明確に区別できるように強調して表示される（ステップＳ４）。強調して表示する方法としては、強調すべき領域を線で囲んだり、領域内の色を変えたりして、対象領域を明示する方法が好ましい。例えば、図７（ａ）に示す人物を撮影した補正対象画像２１において、図７（ｂ）に示すように、画像判定部５により抽出された顔候補領域２２ａ，２２ｂ，２２ｃが線で囲まれて表示される。ここでは、顔候補領域２２ａ，２２ｂについては、正しく判断されているが、顔候補領域２２ｃについては、着物の柄部分が顔候補領域であると誤って判断されている。図７では、ステップＳ３において抽出された顔候補領域の形状に沿って線で囲んで顔候補領域を表示することとしたが、顔判定方法に応じて抽出され得る領域であって、顔の位置が特定されるために十分な表示（矩形・楕円・正円等）であればよい。
【００９４】
次に、オペレータは、表示部１０に表示された補正対象画像２１上の顔候補領域２２ａ，２２ｂ，２２ｃが顔領域であるか否かを判断し、指示入力部９を介して、顔候補領域２２ａ，２２ｂ，２２ｃから顔領域を選択する（ステップＳ５）。具体的には、指示入力部９のマウス操作によって、顔領域であると判断した顔候補領域にマウスポインタを移動させ、クリックすることにより、顔領域を選択する。選択された顔領域は、領域内の色を変える等して選択されたことが示される。図７（ｃ）は、顔候補領域２２ａ，２２ｂが顔領域であると判断され、選択された場合の例である。ここでは、顔領域であると判断した顔候補領域をマウス操作により選択することとしたが、間違って抽出された顔候補領域がない場合にはリターンキーを押下する、また、間違って顔候補領域と判断されたもの（オペレータが顔領域でないと判断した顔候補領域）にマウスポインタを移動させ、クリックすることにより、選択からはずす、という方法を用いてもよい。
【００９５】
次に、画像処理部８により、少なくとも選択された顔領域について所定の補正処理が施され、補正画像が生成される（ステップＳ６）。ここでは、顔領域に適した画像処理が施されるれるだけでなく、他の領域についても違和感がないように画像処理が施される。具体的には、顔領域の濃度が目標濃度になるよう画像全体に対して濃度補正処理を施す、顔領域の色が目標の色目になるよう画像全体に対して色補正処理を施す、顔領域の濃度や色が目標の濃度・色になるよう顔領域のみに対して補正処理を施す、顔領域が適正な大きさになるよう画像全体を拡縮処理する、顔領域が適正な位置になるよう画像全体を位置補正する、プリント枚数のデフォルト値を抽出した顔の数に設定する、又はこれらの組み合わせ等、さまざまな補正処理を施すことができる。
【００９６】
画像情報が入力される度にステップＳ１〜ステップＳ６の処理が行われ、ステップＳ５において選択された顔領域の選択結果が教師データとして教師データ記憶部６に蓄積される（ステップＳ７）。教師データは、ニューロ出力の望ましい値（すなわち、顔領域である場合には１、顔領域でない場合には０）と、対応する入力信号群（すなわち、肌色領域の各特性値）の対である。
【００９７】
教師データ記憶部６に蓄積された教師データの数が所定数を超えた場合、これらの教師データに基づいてニューロの学習が実施される（ステップＳ８）。ここで、学習とは、教師データに基づいてニューロにおける各結合強度を算出することをいう。ステップＳ８における学習は、定期的に行うようにしてもよい。
【００９８】
ステップＳ８における学習結果が所定の条件を満たす場合に、学習結果がニューロに反映される。反映とは、ニューロの学習により得られた新たな各結合強度を用いたニューロに置き換えることをいう。
【００９９】
なお、撮影画像においては、大きく写っている人物が重要な場合が多いため、ニューロの学習を行う際には、顔であるか否かの判定対象となる顔候補領域の大きさに応じて、学習を実施することが好ましい。
図８は、顔候補領域の大きさに応じたニューロ学習処理を示すフローチャートである。
【０１００】
まず、入力パラメータ（１〜ｎ）が取得される（ステップＳ１１）。
次に、顔候補領域の大きさに応じて、顔候補領域抽出処理に用いるニューロが選択される（ステップＳ１２）。
【０１０１】
顔候補領域の大きさが大きい場合には、入力パラメータ及び正解値のセットが大きい顔候補領域用の教師データに追加され、教師データが所定数蓄積された後、ニューロＡの学習が実施される（ステップＳ１３）。顔候補領域の大きさが中くらいである場合には、入力パラメータ及び正解値のセットが中くらいの顔候補領域用の教師データに追加され、教師データが所定数蓄積された後、ニューロＢの学習が実施される（ステップＳ１４）。顔候補領域の大きさが小さい場合には、入力パラメータ及び正解値のセットが小さい顔候補領域用の教師データに追加され、教師データが所定数蓄積された後、ニューロＣの学習が実施される（ステップＳ１５）。
【０１０２】
各ニューロの学習は、所定の画像数の処理が行われ、所定数の教師データが蓄積された場合に実施されることとしてもよい。この場合には、出現頻度の高い顔候補領域の大きさに対して特に抽出精度が上がり、重要度の高い顔候補領域に対して抽出精度を向上させることができる。
【０１０３】
また、大・中・小の顔候補領域用の教師データがそれぞれ所定数ずつ蓄積された場合（例えば、大・中・小それぞれ５００画像以上等）に各ニューロの学習が実施されることとしてもよい。この場合には、出現頻度の低い顔候補領域の大きさに対しても抽出精度が確保され、あらゆる大きさの顔候補領域に対して顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。また、学習の難度が高い顔候補領域の大きさに対する抽出精度、重要度が高い顔候補領域の大きさに対する抽出精度を確保する目的で、各ニューロの学習が実施されるまでに蓄積される教師データの数を顔候補領域の大きさ毎に変更することも可能である。
【０１０４】
また、ニューロの学習を行う際には、画像が撮影された時の配光条件に応じて、学習を実施することが好ましい。撮影時の配光条件には、順光、逆光、ストロボ（フラッシュ光利用状態）、アンダー等が含まれることが好ましい。
図９は、配光条件に応じたニューロ学習処理を示すフローチャートである。
【０１０５】
まず、入力パラメータ（１〜ｎ）が取得される（ステップＳ２１）。
次に、配光条件に応じて、顔候補領域抽出処理に用いるニューロが選択される（ステップＳ２２）。配光条件判別処理については、後に図１０を参照して説明する。
【０１０６】
撮影シーンが順光シーンの場合には、入力パラメータ及び正解値のセットが順光用の教師データに追加され、教師データが所定数蓄積された後、ニューロＤの学習が実施される（ステップＳ２３）。撮影シーンがストロボシーンの場合には、入力パラメータ及び正解値のセットがストロボ用の教師データに追加され、教師データが所定数蓄積された後、ニューロＥの学習が実施される（ステップＳ２４）。撮影シーンが逆光シーンの場合には、入力パラメータ及び正解値のセットが逆光用の教師データに追加され、教師データが所定数蓄積された後、ニューロＦの学習が実施される（ステップＳ２５）。撮影シーンがアンダーシーンの場合には、入力パラメータ及び正解値のセットがアンダー用の教師データに追加され、教師データが所定数蓄積された後、ニューロＧの学習が実施される（ステップＳ２６）。
【０１０７】
各ニューロの学習は、所定の画像数の処理が行われ、所定数の教師データが蓄積された場合に実施されることとしてもよい。この場合には、出現頻度の高い配光条件（撮影シーン）に対して特に抽出精度が上がり、重要度の高い配光条件に対して抽出精度を向上させることができる。
【０１０８】
また、各配光条件用の教師データがそれぞれ所定数ずつ蓄積された場合に各ニューロの学習が実施されることとしてもよい。この場合には、出現頻度の低い配光条件に対しても抽出精度が確保され、あらゆる配光条件に対して顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。また、学習の難度が高い配光条件に対する抽出精度、重要度が高い配光条件に対する抽出精度を確保する目的で、各ニューロの学習が実施されるまでに蓄積される教師データの数を配光条件毎に変更することも可能である。
その他、撮影光源（太陽光、ストロボ光、蛍光灯光、タングステン光）に応じて分類することが好ましい。
【０１０９】
ここで、図１０を参照して、配光条件判別処理について説明する。
まず、画像データが所定の画像領域に分割され、各分割領域が画像データ全体に占める割合を示す占有率（第１の占有率、第２の占有率）を算出する占有率算出処理が行われる（ステップＳ３１）。占有率算出処理の詳細は、後に図１１、図１２を参照して説明する。
【０１１０】
次いで、ステップＳ３１において算出された占有率（第１の占有率、第２の占有率）と、少なくとも、画像データの画面中央部における肌色の平均輝度値と、撮影条件に応じて予め設定された係数に基づいて、配光条件を特定する（光源条件及び露出条件を定量的に表す）指標（指標１〜６）が算出される（ステップＳ３２）。ステップＳ３２における各指標の算出方法については、後に詳細に説明する。
【０１１１】
次いで、ステップＳ３２において算出された指標に基づいて画像データの配光条件が判別され（ステップＳ３３）、本配光条件判別処理が終了する。各指標に基づく配光条件の判別方法は、後に詳細に説明する。
【０１１２】
次に、図１１を参照して、図１０のステップＳ３１において実行される第１の占有率算出処理について詳細に説明する。
【０１１３】
まず、画像データのＲＧＢ（Red，Green，Blue）値がＨＳＶ表色系に変換される（ステップＳ４１）。次いで、画像データが、所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に分割され、分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ４２）。
【０１１４】
明度（V）は、明度値が0〜25(v1)、26〜50(v2)、51〜84(v3)、85〜169(v4)、170〜199(v5)、200〜224(v6)、225〜255(v7)の７つの領域に分割される。色相(H)は、色相値が0〜39、330〜359の肌色色相領域（H1及びH2）、色相値が40〜160の緑色色相領域（H3）、色相値が161〜250の青色色相領域（H4）、赤色色相領域（H5）の４つの領域に分割される。なお、赤色色相領域（H5）は、撮影シーンの判別への寄与が少ないとの知見から、以下の計算では用いていない。肌色色相領域は、さらに、肌色領域（H1）と、それ以外の領域（H2）に分割される。以下、肌色色相領域（H＝0〜39、330〜359）のうち、下記の式（１０）を満たす色相’(H)を肌色領域（H1）とし、式（１０）を満たさない領域を（H2）とする。ただし、入力画像データの値をInR、InG、InBとする。
【０１１５】
10 ＜ 彩度(S) ＜175、
色相’(H) = 色相(H) + 60      (0 ≦ 色相(H) ＜ 300のとき)、
色相’(H) = 色相(H) − 300    (300 ≦ 色相(H) ＜ 360のとき)、
輝度(Y) = InR × 0.30 + InG × 0.59 + InB × 0.11      （９）
として、
色相’(H)／輝度(Y) ＜ 3.0 × (彩度(S)／255) ＋ 0.7      （１０）
【０１１６】
したがって、画像データの分割領域の数は４×７＝２８個となる。なお、式（９）及び（１０）において明度(V)を用いることも可能である。
【０１１７】
２次元ヒストグラムが作成されると、分割領域毎に算出された累積画素数の全画素数（撮影画像全体）に占める割合を示す第１の占有率が算出される（ステップＳ４３）。明度領域vi、色相領域Hjの組み合わせからなる分割領域において算出された第１の占有率をRijとする。
【０１１８】
次に、指標１及び指標２の算出方法について説明する。
表１に、ストロボ撮影としての確度、すなわち、ストロボ撮影時の顔領域の明度状態を定量的に示す指標１を算出するために必要な第１の係数を分割領域別に示す。表１に示された各分割領域の係数は、各分割領域の第１の占有率Rijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。
【表１】
2006301779.tif 000011
【０１１９】
明度領域vi、色相領域Hjにおける第１の係数をCijとすると、指標１は、式（１１）のように定義される。
【数９】
2006301779.tif 000012
【０１２０】
表２に、逆光撮影としての確度、すなわち、逆光撮影時の顔領域の明度状態を定量的に示す指標２を算出するために必要な第２の係数を分割領域別に示す。表２に示された各分割領域の係数は、各分割領域の第１の占有率Rijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。
【表２】
2006301779.tif 000013
【０１２１】
明度領域vi、色相領域Hjにおける第２の係数をDijとすると、指標２は、式（１２）のように定義される。
【数１０】
2006301779.tif 000014
【０１２２】
次に、図１２を参照して、指標３を算出するために実行される第２の占有率算出処理について詳細に説明する。
【０１２３】
まず、画像データのＲＧＢ値がＨＳＶ表色系に変換される（ステップＳ５１）。次いで、画像データが、撮影画像画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる領域に分割され、分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ５２）。
【０１２４】
図１３（ａ）〜（ｄ）に、画像データの画面の外縁からの距離に応じて分割された４つの領域ｎ１〜ｎ４を示す。図１３（ａ）に示す領域ｎ１が外枠であり、図１３（ｂ）に示す領域ｎ２が、外枠の内側の領域であり、図１３（ｃ）に示す領域ｎ３が、領域ｎ２のさらに内側の領域であり、図１３（ｄ）に示す領域ｎ４が、撮影画像画面の中心部の領域である。また、明度は、上述のようにv1〜v7の７つの領域に分割するものとする。したがって、画像データを、撮影画像画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる領域に分割した場合の分割領域の数は４×７＝２８個となる。
【０１２５】
２次元ヒストグラムが作成されると、分割領域毎に算出された累積画素数の全画素数（撮影画像全体）に占める割合を示す第２の占有率が算出される（ステップＳ５３）。明度領域vi、画面領域njの組み合わせからなる分割領域において算出された第２の占有率をQijとする。
【０１２６】
次に、指標３の算出方法について説明する。
表３に、指標３を算出するために必要な第３の係数を分割領域別に示す。表３に示された各分割領域の係数は、各分割領域の第２の占有率Qijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。
【表３】
2006301779.tif 000015
【０１２７】
明度領域vi、画面領域njにおける第３の係数をEijとすると、指標３は、式（１３）のように定義される。
【数１１】
2006301779.tif 000016
【０１２８】
次に、指標４の算出方法について説明する。
まず、画像データのＲＧＢ（Red，Green，Blue）値から、式（９）を用いて輝度Ｙを算出する。また、画像データの画面中央部における肌色領域の平均輝度値x1を算出する。ここで、画面中央部とは、例えば、図１３において、領域ｎ３及び領域ｎ４により構成される領域である。次いで、画像データの最大輝度値と平均輝度値との差分値x2を算出する。
【０１２９】
次いで、画像データの輝度の標準偏差x3を算出し、画面中央部における平均輝度値x4を算出する。また、画像データにおける肌色領域の最大輝度値Yskin_maxと最小輝度値Yskin_minの差分値と、肌色領域の平均輝度値Yskin_aveとの比較値x5を算出する。この比較値x5は、下記の式（１４）のように表される。
x5＝(Yskin_max−Yskin_min)／2 −Yskin_ave （１４）
【０１３０】
次いで、算出された値x1〜x5のそれぞれに、撮影条件に応じて予め設定された第４の係数を乗算し、和をとることにより、指標４が算出される。指標４は、下記の式（１５）のように定義される。
指標４＝0.06×x1＋1.13×x2＋0.02×x3＋(−0.01)×x4＋0.03×x5−6.50      （１５）
【０１３１】
また、画像データの画面中央部における肌色領域の平均輝度値を指標４’とする。ここでの画面中央部とは、例えば、図１３の領域ｎ２、領域ｎ３及び領域ｎ４から構成される領域である。
【０１３２】
また、指標５は、指標１、指標３、指標４’を用いて式（１６）のように定義され、指標６は、指標２、指標３、指標４’を用いて式（１７）のように定義される。
指標５＝0.46×指標１＋0.61×指標３＋0.01×指標４’−0.79        （１６）
指標６＝0.58×指標２＋0.18×指標３＋(−0.03)×指標４’＋3.34      （１７）
ここで、式（１６）及び式（１７）において各指標に乗算される重み係数は、撮影条件に応じて予め設定されている。
【０１３３】
次に、図１０のステップＳ３３における配光条件の判別方法について説明する。
図１４（ａ）は、順光、逆光、ストロボの各光源条件で６０枚ずつ撮影し、合計１８０枚のデジタル画像データについて、指標５及び指標６を算出し、各光源条件での指標５及び指標６の値をプロットしたものである。図１４（ａ）によれば、指標５の値が０．５より大きい場合、ストロボ撮影シーンが多く、指標５の値が０．５以下で、指標６の値が−０．５より大きい場合、逆光シーンが多く、指標５の値が０．５以下で、指標６の値が−０．５以下の場合、順光シーンが多いことがわかる。このように指標５及び指標６の値により撮影シーンを定量的に判別することができる。
【０１３４】
図１４（ｂ）は、ストロボ撮影シーンとアンダー撮影シーンの撮影画像各６０枚のうち、指標５が０．５より大きい画像の指標４及び指標５を算出し、プロットしたものである。図１４（ｂ）によれば、指標４の値が０より大きい場合、ストロボ撮影シーンが多く、指標４の値が０以下の場合、アンダー撮影シーンが多いことがわかる。
【０１３５】
次に、図１５及び図１６のフローチャートを参照して、現状のニューロ（以下、旧ニューロという。）を、学習実施後のニューロ（以下、新ニューロという。）に置き換えるニューロ置換処理について説明する。本実施の形態では、二通りのニューロ置換処理について説明する。
【０１３６】
まず、図１５のフローチャートを参照して、ニューロ学習部７において実行されるニューロ置換処理１について説明する。
まず、新ニューロが取得され（ステップＳ６１）、旧ニューロが取得される（ステップＳ６２）。次いで、新ニューロ及び旧ニューロの出力結果の判定に用いる判定用画像情報が取得される（ステップＳ６３）。
【０１３７】
次いで、ステップＳ６３で取得された判定用画像情報について、新ニューロを用いて、各肌色領域に対して行った、肌色領域が顔候補領域であるか否かの判定結果が取得されるとともに、旧ニューロを用いて同様に判定結果が取得され、新ニューロと旧ニューロから出力された顔判定結果の差分情報が取得される（ステップＳ６４）。肌色領域が顔候補領域であるか否かの判定結果は、上述したニューロの出力値であり、０〜１の連続値で示される。
【０１３８】
次いで、過去所定シーン数の差分情報の平均値が算出され（ステップＳ６５）、前回までに算出された平均値と、今回算出された平均値とが比較され（ステップＳ６６）、差分情報の平均値の変化量が収斂したか否かが判定される（ステップＳ６７）。
【０１３９】
ステップＳ６７において、差分情報の平均値の変化量が収斂していないと判定された場合（ステップＳ６７；ＮＯ）、旧ニューロの顔判定結果を新ニューロの出力信号の望ましい値とした教師データを用いて、新ニューロの学習が実施される（ステップＳ６８）。そして、ステップＳ６８の学習実施により微修正された新ニューロがセットされ（ステップＳ６９）、ステップＳ６３に戻り、このセットされた新ニューロについて、ステップＳ６３〜Ｓ６７の処理が繰り返される。
【０１４０】
ステップＳ６７において、差分情報の平均値の変化量が収斂したと判定された場合（ステップＳ６７；ＹＥＳ）、旧ニューロが新ニューロに置き換えられ（ステップＳ７０）、本ニューロ置換処理１が終了する。
【０１４１】
次に、図１６のフローチャートを参照して、ニューロ学習部７において実行されるニューロ置換処理２について説明する。
まず、新ニューロが取得され（ステップＳ７１）、旧ニューロが取得される（ステップＳ７２）。次いで、新ニューロ及び旧ニューロの出力結果の判定に用いる判定用画像情報が取得される（ステップＳ７３）。
【０１４２】
次いで、ステップＳ７３で取得された判定用画像情報について、新ニューロを用いて顔判定結果が取得されるとともに、旧ニューロを用いて顔判定結果が取得される（ステップＳ７４）。
【０１４３】
次いで、旧ニューロの顔判定結果に基づいて、撮影画像上に顔候補領域が表示された画像が表示部１０に表示される（ステップＳ７５）。
【０１４４】
次いで、オペレータが、表示部１０に表示された顔候補領域表示画像を観察し、顔領域であるか否かの判断に修正が必要であると判断した場合、指示入力部９の操作により、正しい顔判定の判断（正解値）を入力し、オペレータが判断した正解値が取得される（ステップＳ７６）。
【０１４５】
次いで、正解値と旧ニューロの顔判定結果との差分値（第１差分値）が算出される（ステップＳ７７）。
（第１差分値）＝（正解値）−（旧ニューロの顔判定結果）
【０１４６】
また、正解値と新ニューロの顔判定結果との差分値（第２差分値）が算出される（ステップＳ７８）。
（第２差分値）＝（正解値）−（新ニューロの顔判定結果）
【０１４７】
次いで、過去所定シーン数の第１差分値及び第２差分値の平均値が算出され、第１差分値の平均値が第２差分値の平均値より大きいか否かが判定される（ステップＳ７９）。
【０１４８】
ステップＳ７９において、第１差分値の平均値が第２差分値の平均値以下であると判定された場合（ステップＳ７９；ＮＯ）、正解値を新ニューロの出力信号の望ましい値とした教師データを用いて、新ニューロの学習が実施される（ステップＳ８０）。そして、ステップＳ８０の学習実施により微修正された新ニューロがセットされ（ステップＳ８１）、ステップＳ７３に戻り、このセットされた新ニューロについて、ステップＳ７３〜Ｓ７９の処理が繰り返される。
【０１４９】
ステップＳ７９において、第１の補正値の平均値が第２の補正値の平均値より大きいと判定された場合（ステップＳ７９；ＹＥＳ）、旧ニューロが新ニューロに置き換えられ（ステップＳ８２）、本ニューロ置換処理２が終了する。
【０１５０】
ニューロ置換処理２においては、ステップＳ７５，Ｓ７６を省略し、ステップＳ７７，Ｓ７８で用いる正解値として予め用意された値を用いることにより、自動処理が可能となる。
【０１５１】
なお、図１５のニューロ置換処理１と図１６のニューロ置換処理２を連結した処理を実行するようにしてもよい。この場合、図１５のステップＳ６７において、差分情報の平均値の変化量が収斂したら（ステップＳ６７；ＹＥＳ）、図１６のニューロ置換処理２に移行し、ニューロ置換処理２では、新ニューロとして、ニューロ置換処理１で学習済みの新ニューロが取得される。このように、ニューロ置換処理１とニューロ置換処理２を組み合わせると、ニューロ置換処理１で高速に大体の学習を終了し、ニューロ置換処理２では、僅かな量の、より高度な学習を実施すればよいため、ニューロ置換時の高度な学習を短時間で実施することができる。
【０１５２】
また、図１５のニューロ置換処理１のステップＳ６７において、差分情報の平均値の変化量が収斂しない場合（ステップＳ６７；ＮＯ）、または、図１６のニューロ置換処理２のステップＳ７９において、第１差分値の平均値が第２差分値の平均値以下であると判定された場合に（ステップＳ７９；ＮＯ）、旧ニューロから新ニューロへ置き換えずに、図５の処理をさらに進めることとしてもよい。
【０１５３】
また、図１５のニューロ置換処理１又は図１６のニューロ置換処理２は、オペレータがランニングしている間に行ってもよいが、処理が重くなるおそれがあるため、夜間等にまとめて処理することとしてもよい。
【０１５４】
以上説明したように、第１の実施の形態の画像処理システム１００，２００によれば、オペレータによる顔領域の選択結果に基づいてニューロの学習を実施し、学習されたニューロの学習結果が所定の条件を満たす場合に、学習結果をニューロに反映させるので、ランニングする環境に応じて、顔候補領域抽出処理の抽出条件を自動的に最適化することにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【０１５５】
［第２の実施の形態］
次に、本発明を適用した第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態に示す画像処理システムにおいて、第１の実施の形態に示した画像処理システム１００，２００と同一の構成部分については同一の符号を付し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第２の実施の形態に特徴的な構成及び処理について説明する。
【０１５６】
画像判定部５は、画像情報取得部４から取得された画像情報から各種の特性値を算出し、算出された特性値を入力信号とし、顔らしさを示す値を出力信号とする第１のニューロをニューロ学習部７から取得し、当該第１のニューロを用いて顔候補領域を抽出する。第１のニューロが第１のニューロとは異なる構成を有する第２のニューロに置き換えられた後には、画像判定部５は、第２のニューロをニューロ学習部７から取得し、第２のニューロを用いて顔候補領域を抽出する。ここで、異なる構成とは、中間層の数が異なる場合や、入力パラメータの数や種類が異なる場合を含む。
【０１５７】
ニューロ学習部７は、教師データ記憶部６に記憶された顔領域であるか否かの情報を教師データとして、第１のニューロとは異なる構成の第２のニューロの学習を実施する。さらに、ニューロ学習部７は、第１のニューロを、第２のニューロに置き換えるニューロ置換処理を実行する。
【０１５８】
次に、第２の実施の形態における動作について説明する。
まず、図１７のフローチャートを参照して、第２の実施の形態の画像処理システムにおいて実行される画像処理全体の流れを説明する。
【０１５９】
まず、画像情報取得部４に入力された画像情報が取得される（ステップＳ９１）。次いで、画像判定部５において、ステップＳ９１で取得された入力画像情報から、肌色領域が抽出される（ステップＳ９２）。
【０１６０】
肌色領域が抽出されると、肌色領域の各種特性値が算出される。そして、各特性値を入力信号として、人物の顔候補領域抽出処理を学習した第１のニューロを用いることにより、当該抽出された肌色領域が顔候補領域であるか否かを判定する第１のニューロ判定処理が行われる（ステップＳ９３）。
【０１６１】
次に、ステップＳ９１で取得された入力画像情報が表示部１０に表示され、その画像上に、抽出された顔候補領域が他の領域と明確に区別できるように強調して表示される（ステップＳ９４）。
【０１６２】
次に、オペレータは、表示部１０に表示された補正対象画像上の顔候補領域が顔領域であるか否かを判断し、指示入力部９を介して、顔候補領域から顔領域を選択する（ステップＳ９５）。
【０１６３】
次に、画像処理部８により、少なくとも選択された顔領域について所定の補正処理が施され、補正画像が生成される（ステップＳ９６）。
【０１６４】
画像情報が入力される度にステップＳ９１〜ステップＳ９６の処理が行われ、ステップＳ９５において選択された顔領域の選択結果が教師データとして教師データ記憶部６に蓄積される（ステップＳ９７）。
【０１６５】
教師データ記憶部６に蓄積された教師データの数が所定数を超えた場合、これらの教師データに基づいて第２のニューロの学習が実施される（ステップＳ９８）。
【０１６６】
ステップＳ９８における学習結果が所定の条件を満たす場合には、第１のニューロが第２のニューロに置き換えらえる。
第１のニューロを第２のニューロに置き換える処理は、図１５及び図１６に示した処理と同様の処理であるため、説明を省略する。ただし、図１５及び図１６において「旧ニューロ」を「第１のニューロ」、「新ニューロ」を「第２のニューロ」と読み替えるものとする。
【０１６７】
以上説明したように、第２の実施の形態の画像処理システムによれば、第１のニューロを用いた顔候補領域抽出処理により抽出された顔候補領域からオペレータが顔領域を選択した結果に基づいて、第２のニューロの学習を実施し、学習された第２のニューロの学習結果が所定の条件を満たす場合に、第１のニューロを第２のニューロに置き換えるので、ランニングする環境に応じて、第２のニューロを用いた顔候補領域抽出処理の抽出条件を自動的に最適化することにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【０１６８】
第２の実施の形態では、第１のニューロを第１のニューロとは異なる第２のニューロに置き換える場合について説明したが、顔候補領域抽出処理がテンプレートマッチング法を用いたものの場合には、テンプレートの大きさを変えたり、テンプレートの構成を変えたり（例えば、目と口のテンプレートを目と口と眉にする等）して、顔候補領域抽出処理の構成を変えればよい。
【０１６９】
［第３の実施の形態］
次に、本発明を適用した第３の実施の形態について説明する。
第３の実施の形態に示す画像処理システムにおいて、第１の実施の形態に示した画像処理システム１００，２００と同一の構成部分については同一の符号を付し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第３の実施の形態に特徴的な構成及び処理について説明する。
【０１７０】
画像判定部５は、所定の領域抽出処理により、画像情報取得部４により取得された画像情報から顔候補領域を抽出する。ニューロ判定処理が導入された後には、画像判定部５は、ニューロ学習部７からニューロを取得し、ニューロを用いて顔候補領域を抽出する。
【０１７１】
ニューロ学習部７は、教師データ記憶部６に記憶された顔領域であるか否かの情報を教師データとしてニューロの学習を実施する。さらに、ニューロ学習部７は、学習結果を反映したニューロを用いたニューロ判定処理を導入する。
【０１７２】
次に、第３の実施の形態における動作について説明する。
まず、図１８のフローチャートを参照して、第３の実施の形態の画像処理システムにおいて実行される画像処理全体の流れを説明する。
【０１７３】
まず、画像情報取得部４に入力された画像情報が取得される（ステップＳ１０１）。次いで、画像判定部５において、ステップＳ１０１で取得された入力画像情報から、肌色領域が抽出される（ステップＳ１０２）。
【０１７４】
肌色領域が抽出されると、肌色領域の各種特性値が算出される。そして、所定の領域抽出処理により、各特性値に基づいて、人物の顔候補領域抽出処理が行われる（ステップＳ１０３）。
【０１７５】
次に、ステップＳ１０１で取得された入力画像情報が表示部１０に表示され、その画像上に、抽出された顔候補領域が他の領域と明確に区別できるように強調して表示される（ステップＳ１０４）。
【０１７６】
次に、オペレータは、表示部１０に表示された補正対象画像上の顔候補領域が顔領域であるか否かを判断し、指示入力部９を介して、顔候補領域から顔領域を選択する（ステップＳ１０５）。
【０１７７】
次に、画像処理部８により、少なくとも選択された顔領域について所定の補正処理が施され、補正画像が生成される（ステップＳ１０６）。
【０１７８】
画像情報が入力される度にステップＳ１０１〜ステップＳ１０６の処理が行われ、ステップＳ１０５において選択された顔領域の選択結果が教師データとして教師データ記憶部６に蓄積される（ステップＳ１０７）。
【０１７９】
教師データ記憶部６に蓄積された教師データの数が所定数を超えた場合、これらの教師データに基づいてニューロの学習が実施される（ステップＳ１０８）。
【０１８０】
ステップＳ１０８における学習結果が所定の条件を満たす場合には、ステップＳ１０３の顔候補領域抽出処理に、学習結果を反映したニューロによる顔候補領域抽出処理（ニューロ判定処理）が導入される。
学習結果を反映したニューロ判定処理を導入する処理は、図１５及び図１６に示した処理と同様の処理であるが、この処理においては、旧ニューロに相当するものがないため、旧ニューロの顔判定結果を、予め設定された定数として実行すればよい。
【０１８１】
以上説明したように、第３の実施の形態に示す画像処理システムによれば、顔候補領域抽出処理により抽出された顔候補領域からオペレータが顔領域を選択した結果に基づいて、ニューロの学習を実施し、学習されたニューロの学習結果が所定の条件を満たす場合に、学習結果を反映したニューロによる顔候補領域抽出処理を導入するので、ランニングする環境に応じて、顔候補領域抽出処理の抽出条件を自動的に最適化することにより、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【０１８２】
［第４の実施の形態］
次に、本発明を適用した第４の実施の形態について説明する。
第４の実施の形態に示す画像処理システムにおいて、第１の実施の形態に示した画像処理システム１００，２００と同一の構成部分については同一の符号を付し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第４の実施の形態に特徴的な構成及び処理について説明する。
【０１８３】
画像判定部５は、画像情報取得部４から取得された画像情報から各種の特性値を算出し、算出された特性値を入力信号とし、顔らしさを示す値を出力信号とするニューロ（以下、顔判定ニューロという。）をニューロ学習部７から取得し、顔判定ニューロを用いて顔候補領域を抽出する。また、画像判定部５は、画像情報から算出された特性値、及び顔判定ニューロの判定結果を入力信号とし、画像情報を階調変換するための階調補正パラメータを出力信号とするニューロ（以下、補正ニューロという。）をニューロ学習部７から取得し、補正ニューロを用いて階調補正パラメータを算出する。
【０１８４】
ニューロ学習部７は、教師データ記憶部６に記憶された顔領域であるか否かの情報を教師データとして顔判定ニューロの学習を実施する。さらに、ニューロ学習部７は、教師データ記憶部６に記憶された追加補正値（補正量）を教師データとして補正ニューロの学習を実施する。
【０１８５】
次に、第４の実施の形態における動作について説明する。
まず、図１９のフローチャートを参照して、第４の実施の形態の画像処理システムにおいて実行される画像処理全体の流れを説明する。
【０１８６】
まず、画像情報取得部４に入力された画像情報が取得される（ステップＳ１１１）。次いで、画像判定部５において、ステップＳ１１１で取得された入力画像情報から、肌色領域が抽出される（ステップＳ１１２）。
【０１８７】
肌色領域が抽出されると、肌色領域の各種特性値が算出される。そして、各特性値を入力信号として、人物の顔候補領域抽出処理を学習した顔判定ニューロを用いることにより、当該抽出された肌色領域が顔候補領域であるか否かを判定するニューロ判定処理が行われる（ステップＳ１１３）。
【０１８８】
次に、ステップＳ１１１で取得された入力画像情報が表示部１０に表示され、その画像上に、抽出された顔候補領域が表示される（ステップＳ１１４）。
【０１８９】
次に、オペレータは、表示部１０に表示された補正対象画像上の顔候補領域が顔領域であるか否かを判断し、指示入力部９を介して、顔候補領域から顔領域を選択する（ステップＳ１１５）。
【０１９０】
画像情報が入力される度にステップＳ１１１〜ステップＳ１１５の処理が行われ、ステップＳ１１５において選択された顔領域の選択結果が教師データとして教師データ記憶部６に蓄積される（ステップＳ１１６）。
【０１９１】
教師データ記憶部６に蓄積された教師データの数が所定数を超えた場合、これらの教師データに基づいて顔判定ニューロの学習が実施される（ステップＳ１１７）。
【０１９２】
ステップＳ１１７における学習結果が所定の条件を満たす場合に、学習結果が顔判定ニューロに反映される。
【０１９３】
ステップＳ１１５の後、画像情報から算出された特性値、ステップＳ１１３のニューロ判定処理における判定結果を入力信号（入力パラメータ）とし、階調補正パラメータを出力信号とした補正ニューロを用いて階調補正パラメータが算出される（ステップＳ１１８）。階調補正パラメータは、階調補正処理における補正強度を示している。入力パラメータとしては、画像の大きさ、解像度、種々の統計値等があるが、顔の抽出結果（自動抽出又はオペレータの選択結果）が含まれることが好ましい。
【０１９４】
図２０は、補正ニューロの出力信号である階調補正パラメータが、明るさ補正パラメータ及びコントラスト補正パラメータである場合を示している。図１に示す画像処理システム１００の場合、補正ニューロにより算出された明るさ補正パラメータにより、シャッタの開閉時間が制御される。また、図２に示す画像処理システム２００の場合は、補正ニューロにより算出された明るさ補正パラメータ及び／又はコントラスト補正パラメータに基づいて、信号値変換特性の制御がなされ、画像情報の階調補正が施される。
【０１９５】
なお、補正ニューロで算出された階調補正パラメータは、明るさ補正パラメータ、コントラスト補正パラメータのいずれか一方又は他の階調補正パラメータであってもよく、出力される階調補正パラメータの数に従って、出力層のニューロンの個数が調整される。
【０１９６】
次いで、ステップＳ１１８で算出された階調補正パラメータに基づいて、入力画像情報に対する補正値が設定され（ステップＳ１１９）、その設定された補正値に基づいて入力画像情報に補正処理を施すことにより、補正画像が作成される（ステップＳ１２０）。
【０１９７】
次いで、ステップＳ１２０で作成された補正画像が表示部１０に表示される（ステップＳ１２１）。オペレータは、表示部１０に表示された補正画像を観察し、補正結果が良好であるか否かを目視判定し、その判定結果を指示入力部９により入力する。
【０１９８】
目視判定による補正画像の補正結果が良好ではないという判断結果が入力された場合（ステップＳ１２２；ＮＯ）、追加補正があれば（ステップＳ１２３；ＹＥＳ）、オペレータによる指示入力部９の操作により追加補正値が入力され、ステップＳ１１９に戻り、その入力された追加補正値が設定され（ステップＳ１１９）、ステップＳ１２０〜Ｓ１２３の処理が繰り返される。
【０１９９】
目視判定による補正画像の補正結果が良好であるという判断結果が入力された場合（ステップＳ１２２；ＹＥＳ）、又は、ステップＳ１２３において追加補正がない場合には（ステップＳ１２３；ＮＯ）、本画像処理が終了する。
【０２００】
また、階調補正パラメータと追加補正値の加算値が教師データとして教師データ記憶部６に蓄積される（ステップＳ１２４）。そして、蓄積された教師データの数が所定数を超えた場合、これらの教師データに基づいて補正ニューロの学習が実施され（ステップＳ１２５）、学習された補正ニューロを用いてステップＳ１１８の処理が行われる。ステップＳ１２５における学習は、定期的に行うようにしてもよい。
【０２０１】
以上説明したように、第４の実施の形態の画像処理システムによれば、オペレータによる顔領域の選択結果に基づいて顔判定ニューロの学習を実施し、学習された顔判定ニューロの学習結果が所定の条件を満たす場合に、学習結果を顔判定ニューロに反映させるので、顔候補領域抽出処理の精度を向上させることができる。
【０２０２】
また、オペレータにより指示された追加補正値を補正ニューロの教師データとして学習し、この学習した補正ニューロを用いて画像情報を補正するようにしたため、ランニングする環境に応じて、補正強度算出処理（階調補正パラメータ算出処理）の精度を向上させることができ、オペレータの嗜好に合った画像を得ることができる。
【０２０３】
また、顔判定ニューロと補正ニューロについて、１回のオペレーティングで教師データを取得し、個々に学習性能を上げることができる。
【０２０４】
なお、第４の実施の形態では、図１９に示す処理の前半部分が第１の実施の形態の図５に示した処理と同様の場合について説明したが、図１９の処理の前半部分を行う代わりに、第２の実施の形態の図１７に示した処理、又は第３の実施の形態の図１８に示した処理を行うこととしてもよい。
【０２０５】
また、第４の実施の形態では、補正処理の例として、画像の明るさやコントラストをコントロールする階調補正処理を行う場合について説明したが、色補正処理、ノイズ除去処理、シャープネス補正処理、顔の大きさや顔の位置を適正にする拡縮処理やトリミング処理等を行うこととしてもよい。
【０２０６】
なお、上記各実施の形態における記述は、本発明に係る画像処理システムの例であり、これに限定されるものではない。システムを構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【０２０７】
図２１に、物理的に独立した複数の装置から構成される画像処理システム３００の構成を示す。画像処理システム３００は、図２１に示すように、画像入力装置３０、画像処理装置３１、画像出力装置３２、システム制御装置３３、通信制御部１５により構成される。なお、図２１において、図２の画像処理装置２００と同一の構成要素には同一の符号を付し、機能が同一の構成要素については、その機能説明を省略する。
【０２０８】
画像入力装置３０は、画像情報取得部４、ＤＳＣ１２、原稿スキャナ１３、記録メディアドライバ１４により構成される。
【０２０９】
画像処理装置３１は、画像判定部５、教師データ記憶部６、ニューロ学習部７、指示入力部９、表示部１０、縮小画像作成部１１、画像処理部３４により構成される。
【０２１０】
画像判定部５は、画像情報から各種の特性値を算出し、算出された特性値を入力信号とし、顔らしさを示す値を出力信号とする顔判定ニューロをニューロ学習部７から取得し、顔判定ニューロを用いて顔候補領域を抽出する。また、画像判定部５は、画像情報から算出された特性値、顔判定結果を入力信号とし、画像情報を階調変換するための階調補正パラメータを出力信号とする補正ニューロをニューロ学習部７から取得し、補正ニューロを用いて階調補正パラメータを算出する。
【０２１１】
画像処理部３４は、画像判定部５で抽出された顔候補領域、及び指示入力部９により入力された顔領域であるか否かの情報、画像判定部５で算出された階調補正パラメータ及び／又は指示入力部９から入力された追加補正値に基づいて、補正対象の画像情報を補正処理することによって補正画像を作成し、作成された補正画像を表示部１０に出力する。
【０２１２】
画像出力装置３２は、画像情報出力部１６、プリンタ部１７、記録メディア書き込み部１８、画像処理部３５により構成される。画像処理部３５は、システム制御装置３３から入力された制御信号に従って、画像判定部５で算出された階調補正パラメータ及び／又は指示入力部９から入力された追加補正値に基づいて、指定された出力先に出力するための階調変換を行って補正画像を作成し、作成された補正画像を画像情報出力部１６に出力する。
【０２１３】
システム制御装置３３は、通信制御部１５、画像入力装置３０、画像処理装置３１、画像出力装置３２における各種処理を統括的に制御する。
【０２１４】
なお、画像入力装置３０、画像処理装置３１、画像出力装置３２の各々は、必要に応じて複数配置されていてもよい。例えば、システム全体の画像処理能力に対し、画像入力装置３０の処理能力が劣る場合には、画像入力装置３０を複数配置し、システム制御装置３３の制御により並列動作させることができる。
【０２１５】
上記各実施の形態では、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理として、ニューラルネットワークを用いた顔候補領域抽出処理を用いたが、ニューラルネットワークは、判定の対象となるデータの特性を学習によって判定条件に反映する代表的な方法の１つであり、好ましい。ニューラルネットワークには、上記各実施の形態で説明した階層型ニューラルネットワークや、非階層型ニューラルネットワーク（競合学習型ベクトル量子化ニューラルネットワーク等。競合学習の一例はコホーネンの自己組織化等。）等、種々の方法があり、本発明に適用することができる。
【０２１６】
その他、学習によって抽出条件が決定される顔候補領域抽出処理として、当業界で知られる種々の方法を用いることができる。例えば、抽出した領域（肌色領域）の特徴パラメータを、予め設けた閾値に対する大小で顔か否かの判定をする方法を本発明に適用することも可能である。具体的には、あるパラメータの顔と顔でない入力データを個々に出現頻度ヒストグラム化し、判別基準法等の統計的方法を用いて閾値を決定し、その閾値を用いたときの正答率を判定して賢くなっていれば更新する。パラメータは、ニューロの入力パラメータで使われているようなデータでもよいし、入力パラメータで使われているようなデータから二次的に算出されるマハラノビスの距離等の統計値でもよい。他にも、判別分析や主成分分析等の多変量解析の統計的方法を適用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２１７】
【図１】本発明の第１の実施の形態における画像処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における画像処理システムの他の構成例を示すブロック図である。
【図３】階層型ニューラルネットワークの構造を模式的に示す図である。
【図４】ニューラルネットワークを構成するニューロンの構造を示す図である。
【図５】第１の実施の形態の画像処理システムにおいて実行される画像処理を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施の形態で適用される階層型ニューラルネットワークを示す図である。
【図７】補正対象画像上に表示される顔候補領域の表示例である。
【図８】顔候補領域の大きさに応じたニューロ学習処理を示すフローチャートである。
【図９】配光条件に応じたニューロ学習処理を示すフローチャートである。
【図１０】配光条件判別処理を示すフローチャートである。
【図１１】第１の占有率算出処理を示すフローチャートである。
【図１２】第２の占有率算出処理を示すフローチャートである。
【図１３】画像データの画面の外縁からの距離に応じて決定される領域ｎ１〜ｎ４を示す図である。
【図１４】撮影シーン（順光、ストロボ、逆光、アンダー）と指標４〜６の関係を示すプロット図である。
【図１５】ニューロ置換処理１を示すフローチャートである。
【図１６】ニューロ置換処理２を示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施の形態の画像処理システムにおいて実行される画像処理を示すフローチャートである。
【図１８】第３の実施の形態の画像処理システムにおいて実行される画像処理を示すフローチャートである。
【図１９】第４の実施の形態の画像処理システムにおいて実行される画像処理を示すフローチャートである。
【図２０】第４の実施の形態で適用される階調補正パラメータを算出する階層型ニューラルネットワークを示す図である。
【図２１】図２の画像処理システムの変形例を示す図である。
【符号の説明】
【０２１８】
１  光源部
２  撮像部
３  露光制御部
４  画像情報取得部
５  画像判定部
６  教師データ記憶部
７  ニューロ学習部
８  画像処理部
９  指示入力部
１０  表示部
１１  縮小画像作成部
１２  ＤＳＣ
１３  原稿スキャナ
１４  記録メディアドライバ
１５  通信制御部
１６  画像情報出力部
１７  プリンタ部
１８  記録メディア書き込み部
２１  補正対象画像
２２ａ，２２ｂ，２２ｃ  顔候補領域
３０  画像入力装置
３１  画像処理装置
３２  画像出力装置
３３  システム制御装置
３４，３５  画像処理部
１００，２００，３００  画像処理システム
Ｎ  通信ネットワーク
【図１】
2006301779.tif 000017
【図２】
2006301779.tif 000018
【図３】
2006301779.tif 000019
【図４】
2006301779.tif 000020
【図５】
2006301779.tif 000021
【図６】
2006301779.tif 000022
【図７】
2006301779.tif 000023
【図８】
2006301779.tif 000024
【図９】
2006301779.tif 000025
【図１０】
2006301779.tif 000026
【図１１】
2006301779.tif 000027
【図１２】
2006301779.tif 000028
【図１３】
2006301779.tif 000029
【図１４】
2006301779.tif 000030
【図１５】
2006301779.tif 000031
【図１６】
2006301779.tif 000032
【図１７】
2006301779.tif 000033
【図１８】
2006301779.tif 000034
【図１９】
2006301779.tif 000035
【図２０】
2006301779.tif 000036
【図２１】
2006301779.tif 000037