(57)【要約】  【目的】  異常動作を回避する。  【構成】  検出すべき対象画像部分が新たに検出されると（ステップ51でＹＥＳ），その評価値が算出される（ステップ52）。対象画像部分が新たに検出されると，検出されたことにより対象画像部分の個数がｎ個を超えたかどうかが確認される（ステップ53）。ｎ個を超えた場合に（ステップ53でＮＯ），新たに検出された評価値よりも小さい評価値をもつ対象画像部分についての情報が記憶されていると（ステップ54でＹＥＳ），その評価値をもつ情報がリストから削除され（ステップ55），新たに検出された対象画像部分の情報がリストに格納される（ステップ56）。リストにはｎ個を超える情報が格納されないので，多くの情報が格納されて処理が行われることにより生じ得る異常動作を回避できる。  【選択図】  図７
2006157878.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検出対象画像の中から，検出対象らしさを示す評価値にもとづいて検出対象画像部分を見つける検出手段，
上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の情報を記憶する記憶手段，
上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の個数が所定の個数以上となったかどうかを判定する判定手段，および
上記判定手段によって上記所定の個数以上となったと判定されたことに応じて，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の個数が上記所定の個数未満となるように上記記憶手段に記憶されている検出対象画像部分を，所定の基準にもとづいた基準値の低い順に消去する消去手段，
を備えた検出対象画像検索装置。
【請求項２】
上記評価値が見つけられた検出対象画像部分の大きさ，明るさ，彩度，位置，向き，傾き，上記評価値および色相のうち少なくともいずれか一つにもとづくものである，
請求項１に記載の検出対象画像検索装置。
【請求項３】
上記検出対象画像部分が顔画像または赤目画像である，請求項１または２に記載の検出対象画像検索装置。
【請求項４】
被検出対象画像の中から検出対象画像部分を見つける検出手段，
上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分が所定の個数となったかどうかを判定する判定手段，
上記判定手段によって所定の個数となっていないと判定されたことにより，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の情報を記憶装置に記憶する記憶制御手段，および
上記判定手段によって所定の個数となったと判定されたことにより，上記検出手段における処理を停止する検出処理制御手段，
を備えた検出対象画像検索装置。
【請求項５】
被検出対象画像の中から，検出対象らしさを示す評価値にもとづいて検出対象画像部分を見つける検出手段および上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の情報を記憶する記憶手段を備えた検出対象画像検索装置において，
上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の個数が所定の個数以上となったかどうかを判定し，
上記所定の個数以上となったと判定されたことに応じて，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の個数が上記所定の個数未満となるように上記記憶手段に記憶されている検出対象画像部分を，所定の基準にもとづいた基準値の低い順に消去する，
検出対象画像検索装置の制御方法。
【請求項６】
被検出対象画像の中から検出対象画像部分を見つけ，
見つけられた検出対象画像部分が所定の個数となったかどうかを判定し，
所定の個数となっていないと判定されたことにより，見つけられた検出対象画像部分の情報を記憶装置に記憶し，
所定の個数となったと判定されたことにより，上記検出処理を停止する，
検出対象画像検索装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，被検出対象画像の中から検出対象画像を見つける検出対象画像検索装置およびその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人物を撮影することにより得られた被写体像の中から，顔の画像部分，赤目の画像部分などを見つけるための検索処理が行われることがある。顔の画像部分，赤目の画像部分が見つけられることにより，見つけられた画像部分を補正することができる。また，被写体像の中から顔の画像部分を見つけることにより，自動的に人物モードに切り替わるディジタル・カメラもある（特許文献１）。
【特許文献１】特開2003-92699号公報
【０００３】
このディジタル・カメラにおいては，被写体像の中に複数の人物像が存在することがわかると，それらのすべての人物が被写界深度内に含まれるように制御される。
【０００４】
しかしながら，検出される人物（顔画像）が極めて多くなると，それらの人物のすべてを被写界深度内に含むようにすると異常動作することがある。
【発明の開示】
【０００５】
この発明は，被検出対象画像の中から検出対象画像を見つける場合に異常動作となってしまうことを回避することを目的とする。
【０００６】
第１の発明による検出対象画像検索装置は，被検出対象画像の中から，検出対象らしさを示す評価値にもとづいて検出対象画像部分を見つける検出手段，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の情報を記憶する記憶手段，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の個数が所定の個数以上となったかどうかを判定する判定手段，および上記判定手段によって上記所定の個数以上となったと判定されたことに応じて，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の個数が上記所定の個数未満となるように上記記憶手段に記憶されている検出対象画像部分を，所定の基準にもとづいた基準値の低い順に消去する消去手段を備えていることを特徴とする。
【０００７】
第１の発明は，上記検出対象画像検索装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，被検出対象画像の中から，検出対象らしさを示す評価値にもとづいて検出対象画像部分を見つける検出手段および上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の情報を記憶する記憶手段を備えた検出対象画像検索装置において，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の個数が所定の個数以上となったかどうかを判定し，上記所定の個数以上となったと判定されたことに応じて，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の個数が上記所定の個数未満となるように上記記憶手段に記憶されている検出対象画像部分を，所定の基準にもとづいた基準値の低い順に消去するものである。
【０００８】
第１の発明によると，被検出対象画像（一駒でもよいし，複数駒でもよい）の中から検出対象らしさを示す評価値にもとづいて検出対象画像部分が見つけられる。見つけられた検出対象画像部分についての情報（検出対象画像部分の大きさ，位置など）が記憶される。見つけられた検出対象画像部分の個数が所定の個数以上となったかどうかが判断され，所定の個数以上となった場合には，所定の個数未満となるように，記憶されている検出対象画像部分の情報が，所定の基準にもとづいた基準値の低い順に消去される。
【０００９】
記憶される検出対象画像部分の情報は所定の個数に制限されるので，多数個の検出対象画像部分が見つかった場合に生じ得る異常動作を回避できる。
【００１０】
検出対象画像部分が新たに見つけられたことにより，検出対象画像部分の個数が所定の個数以上となった場合には，その新たに見つけられた検出対象画像部分の評価値が，すでに見つけられている検出対象画像部分の評価値のうち最小の評価値よりも大きいかどうかを判定し，大きいと判定されたことにより，新たに見つけられた検出対象画像部分の情報を記憶し，すでに見つけられている検出対象画像部分の評価値のうち最小の評価値をもつ検出対象画像部分の情報を消去するようにしてもよい。また，新たに見つけられた検出対象画像部分の評価値が，すでに見つけられている検出対象画像部分の評価値のうち最小の評価値よりも小さい場合には，その見つけられた検出対象画像部分の情報は記憶されないこととなろう。
【００１１】
上記評価値は，たとえば，見つけられた検出対象画像部分の大きさ，明るさ，彩度，位置，向き，傾き，上記評価値および色相（色相に相当する指標を含む）のうち少なくともいずれか一つにもとづくものである。また，上記検出対象画像部分は，たとえば，顔画像または赤目画像である。
【００１２】
第２の発明による検出対象画像検索装置は，被検出対象画像の中から検出対象画像部分を見つける検出手段，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分が所定の個数となったかどうかを判定する判定手段，上記判定手段によって所定の個数となっていないと判定されたことにより，上記検出手段によって見つけられた検出対象画像部分の情報を記憶装置に記憶する記憶制御手段，および上記判定手段によって所定の個数となったと判定されたことにより，上記検出手段における処理を停止する検出処理制御手段を備えていることを特徴とする。
【００１３】
第２の発明は，上記検出対象画像検索装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，被検出対象画像の中から検出対象画像部分を見つけ，見つけられた検出対象画像部分が所定の個数となったかどうかを判定し，所定の個数となっていないと判定されたことにより，見つけられた検出対象画像部分の情報を記憶装置に記憶し，所定の個数となったと判定されたことにより，上記検出処理を停止するものである。
【００１４】
第２の発明によると，被検出対象画像の中から検出対象画像部分が見つけられる。見つけられた検出対象画像部分が所定の個数となったかどうかが判定される。所定の個数となっていない場合には，見つけられた検出対象画像部分の情報が記憶される。所定の個数となった場合には，検出対象画像部分を見つける処理が停止させられる。
【００１５】
見つけられた検出対象画像部分の個数が所定の個数以上となると，検出対象画像部分を見つける処理が停止させられるので，多くの数の検出対象画像部分が見つけられることにより生じ得る異常動作を回避できる。
【実施例】
【００１６】
図１は，この実施例において顔画像の検出に利用される学習結果が生成される様子を示している。
【００１７】
事前学習用画像データとして顔画像データと非顔画像データとが用いられる。顔画像データには，さまざまな顔の画像ＦＩ１，ＦＩ２，ＦＩ３などを表すものが用いられる。また，非顔画像データには，顔の画像と似ているが顔の画像ではない非顔画像ＦＮ１，ＦＮ２，ＦＮ３などが用いられる。
【００１８】
これらの事前学習用画像データを用いて所定の学習アルゴリズムにしたがって，顔画像かどうかを判定するための学習結果が得られる。得られた学習結果は，ディジタル・スチル・カメラに記憶される。
【００１９】
図２は，学習結果を表すテーブルの一例である。
【００２０】
学習結果は，サーチ・エリア内の画像の所定の位置の画素値，サーチ・エリア内の画像に対してフィルタ処理が行われた場合におけるサーチ・エリア内の所定の位置の画素値，画素値の差などとそれらのスコアとして記憶されている。ある画素値等の値から対応するスコア（正負いずれでもよい）が得られ，得られたスコアを累積して得られた総スコアがそのサーチ・エリア内の画像の顔らしさを示す評価値となる。
【００２１】
図３は，ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図である。
【００２２】
この実施例によるディジタル・スチル・カメラにおいては顔画像の検出処理を行うことができる。この実施例によるディジタル・スチル・カメラにおいては，とくに，検出された顔画像のうち顔らしさの高い上位４個（４個以外の何個でもよいのはいうまでもない）の顔画像の情報を記憶することができる。多数の顔画像が検出されてしまうことにより生じ得る異常動作を回避できる。より詳しくは，以下の説明によって明らかとなろう。
【００２３】
ディジタル・スチル・カメラの全体の動作は，制御回路20によって統括される。
【００２４】
制御回路20には，互いにバス接続されているＣＰＵ21，ＲＯＭ22およびＲＡＭ23が含まれている。ＲＯＭ22には，ディジタル・スチル・カメラにおいて行われる画像処理の処理内容（処理名），その画像処理のバージョン，その他必要なデータ，画像処理プログラムなどが格納されている。ＲＡＭ23は，一時的に必要なデータ，メモリ・カード11から読み出された画像ファイルなどを記憶するものである。
【００２５】
ディジタル・スチル・カメラには，シャッタ・レリーズ・ボタン，モード設定ダイアル（モード設定ダイアルにより撮像モード，再生モード，検出モードなどの各種モードを設定できる）などを含む操作器13が含まれている。操作器13から出力される操作信号は，制御回路20に入力する。また，ディジタル・スチル・カメラには，パーソナル・コンピュータを接続することができる。このために外部インターフェイス12がディジタル・スチル・カメラに設けられている。
【００２６】
ディジタル・スチル・カメラには，被写体を撮像するための撮像レンズ１，絞り２およびＣＣＤなどの撮像素子３が含まれている。レンズ駆動回路16によって撮像レンズ１のレンズ位置が制御される。また，絞り駆動回路17によって絞り２の開口が制御される。撮像レンズ１によって被写体像を表す光線が集光され，絞り２を通ってＣＣＤのような撮像素子３に入射する。撮像素子制御回路18によって制御される撮像素子３の受光面上に被写体像を表す光像が結像する。これらのレンズ駆動回路16，絞り駆動回路17および撮像素子制御回路18は，撮像系制御回路24によって制御される。
【００２７】
モード設定ダイアル20によって撮像モードが設定されると，撮像素子制御回路18によって撮像素子３が制御され，被写体像を表す映像信号が撮像素子３から出力される。映像信号は，アナログ信号処理回路４において相関二重サンプリング等のアナログ信号処理が行われる。アナログ信号処理回路４から出力された映像信号は，アナログ／ディジタル変換回路４においてディジタル画像データに変換され，ディジタル信号処理回路６に入力する。ディジタル信号処理回路６において，ガンマ補正，自動階調補正，自動白バランス調整などのディジタル信号処理が行われる。
【００２８】
ディジタル信号処理回路６から出力された画像データは，メモリ７を介して表示装置15に与えられる。表示装置15の表示画面上に被写体像が表示される。
【００２９】
シャッタ・レリーズ・ボタンが押されると，上述したのと同様に，被写体が再び撮像され，被写体像を表す画像データが得られる。画像データは，ディジタル信号処理回路６からメモリ７に与えられ，一時的に記憶される。画像データは，メモリ７から読み出され，記録／読出制御回路14によって外部メモリ・インターフェイス10に接続されているメモリ・カード９に記録される。必要に応じて画像データに対してデータ圧縮が行われ，圧縮された画像データがメモリ・カード11に記録されるのはいうまでもない。
【００３０】
モード設定ダイアルによって再生モードが設定されると，記録／読出制御回路14によってメモリ・カード11から被写体像を表す画像データが読み出される。読み出された画像データは，メモリ７に与えられ，一時的に記憶される。画像データは，メモリ７から読み出され，表示装置15に与えられる。表示装置15の表示画面上にメモリ・カード11に記録されている画像データによって表される画像が表示される。
【００３１】
モード設定ダイアルによって修正モードが設定されると，この実施例においては，上述したように顔画像の検出が検出処理回路８において行われる。検出処理回路８において見つけられた顔画像の情報は，メモリ７に記憶させられる。見つけられた顔画像の色などが修正処理回路９において修正される。また，検出処理回路８において赤目画像を検出することもでき，赤目画像が検出された場合には修正処理回路９において赤目画像の修正を行うことができる。
【００３２】
もっとも，修正モードが設定された場合にのみ顔画像の検出を行うようにしなくともよい。たとえば，撮像モード，再生モードが設定された場合にこの実施例における顔画像の検出（後述のように，対象画像情報リストに格納されている情報の格納，消去，更新の処理なども含む）を行うようにしてもよい。さらに，シャッタ・レリーズ・ボタンが押されることにより本撮像が行われる場合における，本撮像前の撮像または本撮像のいずれにおいて行なってもよいのはいうまでもない。
【００３３】
図４は，検出処理回路８において見つけられた顔画像（対象画像部分）の情報を示すリストを示している。このリストは，メモリ７に記憶される。
【００３４】
対象画像情報リストには，対象画像部分（検出対象画像）を検出すべき被検出対象画像から検出された対象画像部分としての顔画像の顔らしさとしての評価値の高い順を示す順位，検出された対象画像部分の順番，検出された対象画像部分の被検出対象画像における画像上の位置，検出された対象画像部分の被検出対象画像上における大きさおよび評価値を示す総スコアが格納されている。
【００３５】
対象画像情報リストに格納されている情報は，総スコア多い順に順位づけされている。対象画像情報リストに格納されている総スコアは，Ｓ10＞Ｓ12＞Ｓ５＞Ｓ７ということになる。
【００３６】
この実施例におけるディジタル・スチル・カメラにおいては，順位の上位４個の対象画像部分の情報が対象画像情報リストに格納される。新たに検出された対象画像部分の情報の総スコアがすでに対象画像情報リストに格納されている情報のスコアよりも高ければ，その新たに検出された対象画像部分の情報がリストに格納され，すでに格納されている情報のスコアのうちもっとも低いスコアをもつ対象画像部分の情報がリストから削除される。リストに格納されている情報をもつ対象画像部分（顔画像）について，たとえば，修正回路９において修正され，修正された顔画像を含む画像を表す画像データがメモリ・カード11に記録される。
【００３７】
図５は，顔画像を検出する処理手順を示すフローチャート，図６は，被写体像（被検出対象画像）とサーチ・エリアとの関係を示している。
【００３８】
この処理においては，撮像によって得られた被写体像がサーチ・エリアによって走査され，サーチ・エリア内の画像と上述した学習結果（検出用データ）との一致度の評価値が検出される。サーチ・エリア内の画像が所定角度ずつ回転させられ，回転させられた所定角度においても評価値の算出処理が行われるようにしてもよい。最大の評価値が得られたサーチ・エリアの位置等によって規定される部分の画像が顔の画像と判定される。
【００３９】
まず，対象画像情報リストに格納すべき対象画像のｎ個（上述した例では４個）のダミー評価値（総スコア）が入力される（ステップ40）。また，サーチ・エリアＡＳが被写体像（被検出対象画像）の先頭に移動させられる（ステップ41）。この実施例においては，被検出対象画像のサイズが序々に小さくされ，被検出対象画像が所定の最小画像サイズまで小さくされる。それぞれのサイズにおいてサーチ・エリアＡＳ内の画像について顔らしさの評価値が算出される。このために，被検出対象画像の画像サイズが所定の最小画像サイズとなったかどうかが判定される（ステップ42）。
【００４０】
最小画像サイズとなっていると（ステップ42でＹＥＳ），種々の被検出対象画像のサイズにおいて評価値算出処理が行われたこととなるので，得られた最大評価値にもとづいて被写体像の中の顔画像の位置が決定される。最小画像サイズとなっていなければ（ステップ42でＮＯ），サーチ・エリアが被検出対象画像の終端にあるかどうかが確認される（ステップ43）。
【００４１】
サーチ・エリアが被検出対象画像の終端にあると（ステップ43でＹＥＳ），その被検出対象画像についての評価値算出処理は終了したこととなるので，次にサイズの小さな対象画像について評価値算出処理が行われるように被検出対象画像のリサイズ処理が行われる（ステップ46）。また，サーチ・エリアがリサイズされた被検出対象画像の先頭に移動させられる。サーチ・エリアが被検出対象画像の終端に無ければ（ステップ43でＮＯ），サーチ・エリアＡＳ内の画像の顔らしさを示す評価値が算出される（ステップ44）。この評価値算出処理について詳しくは，後述する。評価値算出処理が終了すると，サーチ・エリアが水平方向および垂直方向に少しの距離だけ移動させられる（ステップ45）。再びステップ43および44の処理が繰り返される。
【００４２】
このように，最初の被検出対象画像Ｉ11についてサーチ・エリアＡＳ内の画像についての顔らしさの評価値算出処理が終了すると，同一の被写体を示すが，次にサイズの小さな被検出対象画像Ｉ12，さらにサイズの小さな被検出対象画像Ｉ13というように最小画像サイズとなるまで評価値算出処理が繰り返される。
【００４３】
図７は，評価値算出処理手順（図５ステップ44の処理手順）を示すフローチャートである。
【００４４】
上述したように，この評価値算出処理においては，評価値の高い上位４つの対象画像部分の情報が対象画像情報リストに格納されるものである。
【００４５】
上述したように，被検出対象画像上においてサーチ・エリアが走査され，対象画像が検出されたかどうかが確認される（ステップ51）。対象画像が検出されると（ステップ51でＹＥＳ），その検出された対象画像部分の評価値（総スコア）が算出される（ステップ52）。もっとも，評価値が算出され，その評価値にもとづいて対象画像部分が検出される場合など，対象画像部分が検出された時点ですでに評価値が算出されている場合には，評価値算出処理はスキップされる。
【００４６】
対象画像部分が新しく検出されたことにより，検出された対象画像部分の個数がｎ個より大きくなってしまうと（ステップ53でＮＯ），新たに検出された対象画像部分の評価値が，すでに対象画像情報リストに記憶されている対象画像部分の情報の評価値のいずれの評価値よりも大きいかどうかが確認される（ステップ54）。
【００４７】
新たに検出された対象画像部分の評価値が，すでに対象画像情報リストに格納されている対象画像部分の情報の評価値のいずれの評価値よりも小さければ（ステップ54でＮＯ），その新たに検出された対象画像はすでに対象画像情報リストに格納されている情報をもつ対象画像部分よりも，見つけるべき対象画像部分には近似していないと考えられる。このために，その新たに検出された対象画像部分の情報は，対象画像情報リストには格納されない。
【００４８】
新たに検出された対象画像部分の評価値が，すでに対象画像情報リストに格納されている対象画像部分の情報の評価値のうちいずれかの評価値よりも大きければ（ステップ54でＹＥＳ），すでに対象画像情報リストに情報が格納されている対象画像部分よりも新たに検出された対象画像の方が見つけるべき対象画像部分に近似していることとなる。このために，以下の処理にしたがって，新たに検出された対象画像部分の情報が対象画像情報リストに格納される。
【００４９】
まず，対象画像情報リストに格納されている対象画像部分の情報の評価値のうち，もっとも低い評価値の情報が対象画像情報リストから消去される（ステップ55）。すると，新たに検出された対象画像部分の情報を含めて４個の対象画像部分の情報が対象画像情報リストに格納することができることとなる。評価値の大きい順に対象画像部分の情報の順位が更新される（ステップ56）。新たに検出された対象画像部分の情報が対象画像情報リストに格納される（ステップ57）。もっとも，評価値の低い順に対象画像部分の情報を対象画像情報リストから消去して対象画像情報リストを更新ぜずに，評価値と異なる（同じでもよい）所定の基準にしたがった基準値（対象画像部分の大きさ，明るさ，彩度，位置，向き，傾き，色相など）の低い順に対象画像部分の情報を対象画像情報リストから消去するようにしてもよい。この場合，必要に応じてこれらの基準値が検出され，対象画像情報リストに格納されるのはいうまでもない。
【００５０】
対象画像部分が新しく検出されても，検出した対象画像部分の個数がｎ個以内にあれば（ステップ53でＹＥＳ），新しく検出された対象画像部分についての情報は，すでに対象画像情報リストに格納されている情報が消去されることなく，対象画像リストに格納される。
【００５１】
図８は，対象画像情報リストの一例である。図９は，新たに検出された対象画像情報の一例である。
【００５２】
メモリ７には，図８に示す対象画像情報リストが記憶されているものとする。対象画像情報リストには，第１番目から第４番目からの順位で４個の対象画像部分情報が格納されている。第１番目の順位は第10番目に検出された情報であり，第２番目の順位は第５番目に検出された情報であり，第３番目の順位は第７番目に検出された情報であり，第４番目の順位は第２番目に検出された情報である。総スコアの値は，その順位にしたがって，Ｓ10＞Ｓ５＞Ｓ７＞Ｓ２となる。
【００５３】
図８に示す対象画像情報リストが格納されている状態において，図９に示す情報をもつ対象画像部分が新たに検出されたものとする。
【００５４】
図９を参照して，新たに検出された対象画像部分情報の順位は仮にＮ番目とされている。また，検出された順番は第12番目であり，その総スコアはＳ12である。新たに検出された対象画像部分情報の総スコアＳ12が，上述した総スコアＳ10よりも小さいが総スコアＳ５よりも大きいものとする（Ｓ10＞Ｓ12＞Ｓ５）。すると，図８に示す対象画像情報リストに格納されている情報のうちもっとも低い評価値（総スコア）をもつ第４番目の順位の情報が対象画像情報リストから削除される。また，総スコアに応じて，新たに第12番目に検出された情報が第２番目の順位となり，第２番目の順位であった情報が第３番目となり，第３盤面の順位であった情報が第４番目となる。このように対象画像部分の情報の順位が更新される結果，対象画像情報リストは図４に示すように，４個の対象画像部分情報が格納されるようになる。
【００５５】
図10から図12は，変形例を示すものである。
【００５６】
上述した実施例においては，評価値を示す総スコアは，得られたスコアを加算したものであるが，次に示すように，重み付けをして評価値を示す総スコアを算出するようにしてもよい。
【００５７】
図10は更新前の対象画像情報リストを示し，図11は新たに検出された対象画像情報を示し，図12は更新後の対象画像情報リストを示している。
【００５８】
図10を参照して，対象画像情報リストには，図８に示すリストと同じように，順位，検出された順番，画像上の位置，画像上の大きさの情報および総スコアが格納されている。図10における対象画像情報リストには，図８のリストに格納されているこれらの情報のほかに，仮総スコアおよび検出された対象画像の明るさの情報も格納されている。図10における仮総スコアは，図８における総スコアに対応する。
【００５９】
この実施例においては，総スコアが式１から算出される。
【００６０】
総スコア＝α・ｆ（画像上の大きさ）＋β・ｆ（仮総スコア）＋γ・ｆ（対象画像の明るさ）・・・式１
【００６１】
得られた総スコアの順番にもとづいて，検出された対象画像部分の順位が規定されている。図10に例でいえば，第10番目に検出された対象画像部分，第５番目に検出された対象画像部分，第７番目に検出された対象画像部分および第２番目に検出された対象画像部分の順に順位が規定されているから，総スコアの値の大小関係は，Ｔ10＞Ｔ５＞Ｔ７＞Ｔ２となる。
【００６２】
図10に示す対象画像情報リストが記憶されている場合において，図12に示すように，総スコアＴ12をもつ新たな対象画像部分が第12番目に検出されたものする。また，この総スコアＴ12と図10のリストに格納されている総スコアとの関係は，Ｔ10＞Ｔ12＞Ｔ５であったとする。すると，図12に示すように，第12番目に新たに検出された対象画像部分が第２番目の順位となるように対象画像情報リストが更新される。総スコアがもっとも低かった第２番目に検出された対象画像部分についての情報が対象画像情報リストから削除されるのは，上述したのと同様である。
【００６３】
図13は，他の実施例を示すもので，評価値算出処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは，図７に示すものと対応しており，図７に示す処理と同一の処理については同一符号を付して説明を省略する。
【００６４】
図７に示す評価値算出処理においては，検出した対象画像部分の個数がｎ個を超えると（図７ステップ53でＮＯ），新たに検出された対象画像部分の評価値がすでに記憶されている評価値のいずれかよりも大きいかどうかが判定され（図７ステップ54），大きい評価値がある場合にはもっとも低い評価値についての情報が消去されている（図７ステップ56）。
【００６５】
これに対し，図13に示す評価値算出処理においては，対象画像部分が新たに検出されたことにより，検出された対象画像部分の個数がｎ個を超えると（ステップ53Ａ），評価値算出処理が終了する。検出される対象画像部分の個数がｎ個を超えて多くなってしまうことを未然に防止できる。このために，検出される対象画像部分の個数が多くなってしまうことによる異常動作を回避できる。
【００６６】
上述の実施例においては，顔画像の検出処理についてのものであったが顔画像の検出処理だけでなく，赤目画像の検出処理その他の検出処理についても適用できるのはいうまでもない。さらに，上述した実施例における評価値算出処理は，学習アルゴリズムにもとづいて算出されるものであるが，この学習アルゴリズムにおいて検出対象画像部分の大きさ，明るさ，彩度，色相などの情報を利用するようにしてもよい。これらの情報の大きい順，小さい順などにより，ｎ個を超えた対象画像部分情報をリストから消去するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】学習結果を作成する様子を示している。
【図２】学習結果の一例を示すテーブルである。
【図３】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図である。
【図４】対象画像情報リストの一例である。
【図５】顔検出処理手順を示すフローチャートである。
【図６】サーチ・エリアを用いて検出対象画像部分がサーチされる様子を示している。
【図７】評価値算出処理手順を示すフローチャートである。
【図８】対象画像情報リストの一例である。
【図９】新たな対象画像情報の一例である。
【図１０】対象画像情報リストの一例である。
【図１１】新たな対象画像情報リストの一例である。
【図１２】対象画像情報リストの一例である。
【図１３】評価値算出処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６８】
７  メモリ
８  検出処理回路
20  制御回路
【図１】
2006157878.tif 000003
【図２】
2006157878.tif 000004
【図３】
2006157878.tif 000005
【図４】
2006157878.tif 000006
【図５】
2006157878.tif 000007
【図６】
2006157878.tif 000008
【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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