(57)【要約】【課題】 影による濃淡や信号のとび等の照明条件以外の要素の影響が少ない、照明条件を高精度に反映したストロボ等の補助光源の制御を行う。【解決手段】 パラメータ取得部３２が、顔検出部３１によって検出された画像Ｐ１中の顔部分Ｐ１ｆを、異なる照明条件下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭの手法によって生成された数学モデルＭに適応させることによって、顔部分Ｐ１ｆにおける照明条件を表す主成分に対する重みづけパラメータＣを取得し、ストロボ制御部３３が、取得されたパラメータＣに基づいて参照テーブルＴを参照してストロボの制御条件Ｗを取得し、取得された制御条件Ｗに基づいてストロボの発光を制御する。【選択図】        図３
2006319534.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮像して該被写体の画像を取得する撮像手段と、
前記被写体の撮像時に補助光を発光する補助光源と、
異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
取得された前記重みづけパラメータの値に基づいて、前記被写体への照明条件が適切になるように、前記補助光源を制御する補助光源制御手段とを備えたことを特徴とする撮影装置。
【請求項２】
被写体を撮像して該被写体の画像を取得する撮像手段と、
異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
取得された前記重みづけパラメータの値が、好ましい照明条件を表す所定の基準条件を満たすか否かを判定する判定手段と、
該判定が否定された場合に警告を行う警告手段とを備えたことを特徴とする撮影装置。
【請求項３】
前記所定の構造物が人間の顔であることを特徴とする請求項１または２記載の撮影装置。
【請求項４】
前記入力スルー画像中の前記構造物を検出する検出手段をさらに備え、
前記パラメータ取得手段が、前記モデルに、検出された前記構造物を適応させることによって、前記重みづけパラメータを取得するものであることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の撮影装置。
【請求項５】
前記入力スルー画像中の前記構造物の属性を取得し、前記所定の構造物の属性毎に該構造物が表現された複数の前記モデルから、取得された属性に応じた前記モデルを選択する選択手段をさらに備え、
前記パラメータ取得手段が、選択されたモデルに前記構造物を適応させることによって、前記重みづけパラメータを取得するものであることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の撮影装置。
【請求項６】
異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得し、
取得された前記重みづけパラメータの値に基づいて、被写体への照明条件が適切になるように、該被写体の撮像時に補助光を発光する補助光源を制御することを特徴とする撮影方法。
【請求項７】
異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得し、
取得された前記重みづけパラメータの値が、好ましい照明条件を表す所定の基準条件を満たすか否かを判定し、
該判定が否定された場合に警告を行うことを特徴とする撮影方法。
【請求項８】
コンピュータを、
異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
取得された前記重みづけパラメータの値に基づいて、被写体への照明条件が適切になるように、該被写体の撮像時に補助光を発光する補助光源を制御する補助光源制御手段として機能させることを特徴とする撮影プログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
取得された前記重みづけパラメータの値が、好ましい照明条件を表す所定の基準条件を満たすか否かを判定する判定手段と、
該判定が否定された場合に警告を行う警告手段として機能させることを特徴とする撮影プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影時におけるストロボ等の補助光源の発光を制御する機能を備えた撮影装置および方法並びに撮影方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
撮影前に太陽光の照射方向や強度等により影の発生状態を予測し、その予測結果に応じてストロボ発光の要否を自動設定するようにしたカメラが知られている（特許文献１参照）。特許文献１に記載のカメラは、カメラに上部に設けたガラス窓の下に影検出用撮像素子を設け、太陽光の照射方向と天候とによって変化する、ガラス窓に形成された黒色指標の影の位置や濃度に基づいて影の発生状態を予測し、この予測結果に応じてストロボ回路を動作させて被写体に影を生じさせないように撮影条件を制御するものである。
【特許文献１】特開平８−１４６４８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１記載のカメラでは、特別なハードウェアが必要となる。
【０００４】
一方、銀塩カメラでは、逆光等を原因として被写体の黒つぶれや背景の白とびが起きても、フィルム上に情報が残っていたので、プリント処理の中で黒つぶれや白とびを修正することができる。しかしながら、デジタルカメラでは、銀塩カメラと比較すると被写体の情報が少ないため、黒つぶれや白とびが起きると、その部分の情報が画像に残らないことから、後で修正することができない。したがって、被写体の照明条件に応じて適切にストロボを制御することが望まれている。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、特別なハードウェアを設けることなく、被写体に対する照明条件に基づく適切なストロボ制御を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による第１の撮影装置は、被写体を撮像して該被写体の画像を取得する撮像手段と、
前記被写体の撮像時に補助光を発光する補助光源と、
異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
取得された前記重みづけパラメータの値に基づいて、前記被写体への照明条件が適切になるように、前記補助光源を制御する補助光源制御手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００７】
本発明による第２の撮影装置は、被写体を撮像して該被写体の画像を取得する撮像手段と、
前記被写体の撮像時に補助光を発光する補助光源と、
異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
取得された前記重みづけパラメータの値が、好ましい照明条件を表す所定の基準条件を満たすか否かを判定する判定手段と、
該判定が否定された場合に警告を行う警告手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
本発明による第１の撮影方法は、異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得し、
取得された前記重みづけパラメータの値に基づいて、被写体への照明条件が適切になるように、該被写体の撮像時に補助光を発光する補助光源を制御することを特徴とするものである。
【０００９】
本発明による第２の撮影方法は、異なる照明条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力スルー画像中の前記構造物における前記照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得し、
取得された前記重みづけパラメータの値が、好ましい照明条件を表す所定の基準条件を満たすか否かを判定し、
該判定が否定された場合に警告を行うことを特徴とするものである。
【００１０】
さらに、本発明による撮影プログラムは、コンピュータに上記の第１および第２の撮影方法を実行させる（上記各手段として機能させる）ものである。
【００１１】
次に、本発明による撮影装置、方法、およびプログラムの詳細について説明する。
【００１２】
本発明による「（所定の）構造物を表現するモデル」の具体的実現手法としては、ＡＡＭ(Active Appearance Models)の手法を利用することが考えられる。ＡＡＭは、モデルに基づいて画像の内容の解釈を試みるアプローチの１つであり、例えば、顔を解釈の対象とする場合、学習対象となる複数の画像中の顔部分の形状や、形状を正規化した後の輝度の情報に対して主成分分析を行うことによって顔の数学モデルを生成し、新たな入力スルー画像中の顔部分を、数学モデルにおける各主成分と各主成分に対する重みづけパラメータで表現し、顔画像を再構成する手法である（Ｔ．Ｆ．クーツ(Cootes), Ｇ．Ｊ．エドワーズ(Edwards), Ｃ．Ｊ．テイラー(Taylor)、「動的見えモデル(Active Appearance Models)」、第５回計算機視覚欧州会議報(In Proc. 5th European Conference on Computer Vision)、ドイツ、シュプリンガー(Springer)、1998年、vol.2、p.p.484-498；以下、参考文献１とする）。
【００１３】
「照明条件」の具体例としては、光源の数（単一種類の光源であるか、複数種類の光源からなるミックス光源であるか）、光源色（色温度）、光源の強度および光源の方向が考えられる。なお、ミックス光源となる状態の例としては、外光と室内光とが混在している状態、および間接照明と直接照明とが混在している状態、画像に含まれる複数の構造物のそれぞれに異なる照明が照射されている状態、１つの構造物の局所毎に異なる照明が照射されている状態等が挙げられる。
【００１４】
「所定の構造物」は、モデル化に適したもの、すなわち、その構造物の画像中における形状や色の変動が一定の範囲に収まるもの、特に、統計処理を行うことによって形状や色についての説明力のより高い統計的特徴量が得られるものであることが好ましい。また、画像中の主題部分であることが好ましい。具体例としては人間の顔が挙げられる。
【００１５】
「異なる照明条件下における所定の構造物が表された画像」は、異なる照明条件下において所定の構造物を実際に撮影することによって得られた画像であってもよいし、特定の照明条件において撮影された画像に基づくシミュレーションによって生成された画像であってもよい。
【００１６】
「所定の統計処理」としては、所定の構造物を、その構造物を表す画素の数よりも少ない次元数の統計的特徴量に圧縮して表すことができる次元圧縮処理が好ましい。具体例としては主成分分析等の多変量解析手法が考えられる。また、「所定の統計処理」として主成分分析を行った場合、「統計的特徴量」とは、主成分分析によって得られる複数の主成分を意味する。
【００１７】
なお、上記の説明力の高低とは、所定の統計処理が主成分分析である場合を例にすると、上位の主成分ほど説明力が高く、下位主成分ほど説明力が低いという意味になる。
【００１８】
また、「照明条件を表す統計的特徴量」は、１つの統計的特徴量であってもよいし、複数の統計的特徴量であってもよい。
【００１９】
「入力スルー画像」とは、静止画像を撮像する指示がなされる前に撮像手段により撮像されている画像である。具体的には、デジタルカメラにおいてレリーズボタンを押下する前には、デジタルカメラのモニタに動画像のように画像が表示されるが、その動画像を構成する１つのフレームが入力スルー画像に対応するものとなる。
【００２０】
「入力スルー画像中の（所定の）構造物」は、自動的に検出するようにしてもよいし、手動で検出するようにしてもよい。また、本発明は、入力スルー画像中の前記構造物を検出する処理（手段）をさらに有していてもよいし、入力スルー画像から前記構造物の部分を予め検出しておいてもよい。
【００２１】
「警告手段」としては、取得された前記重みづけパラメータの値が、好ましい照明条件を表す所定の基準条件を満たさないことを撮影者の聴覚や視覚に訴えることにより知らせることができる任意の手段を用いることができる。具体的には音声による出力、およびモニタ等への表示が挙げられる。
【００２２】
また、本発明におけるモデルを所定の構造物の属性毎に複数準備しておき、入力スルー画像中のその構造物の属性を表す情報を取得し、取得された属性に応じてモデルを選択する処理（手段）を付加し、選択されたモデルに入力スルー画像中のその構造物を適応させることによって、重みづけパラメータを取得するようにしてもよい。
【００２３】
ここで、「属性」とは、例えば、所定の構造物が人間の顔の場合、性別や年齢、人種等が考えられる。また、個人を特定する情報であってもよい。この場合には、属性毎のモデルは個人毎のモデルを意味する。
【００２４】
この「属性」の具体的取得方法としては、画像に対する公知の認識処理（例えば、特開平１１−１７５７２４号公報記載）や、ＧＰＳ情報等の画像の付帯情報からの推定・取得が考えられる。
【００２５】
「その構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中のその構造物を適応させる」とは、入力スルー画像中のこの構造物をモデルによって表現するための演算処理等を意味する。具体的には、上記のＡＡＭの手法を用いた場合を例にすると、数学モデルにおける各主成分に対する重みづけパラメータの値を求めることを意味する。
【００２６】
「取得された（照明条件を表す統計的特徴量に対する）重みづけパラメータに基づいて」「補助光源を制御する」には、取得された重みづけパラメータの値と補助光源の制御方法との対応づけが必要となる。この対応づけは、例えば、取得された重みづけパラメータの値を、補助光源の発光の有無、強度、複数の光源がある場合の光源色や光源の方向等との対応づけを実験的、統計的に求めておくことによって得られる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明の第１の撮影装置および方法並びにプログラムによれば、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量とその統計的特徴量に対する重みづけパラメータとによって画像中の所定の構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中のその構造物を適応させることによって、その入力スルー画像中の構造物における照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得し、取得された重みづけパラメータの値に基づいて、被写体への照明条件が適切となるように補助光源を制御することができる。このように、本発明では、照明条件を表す統計的特徴量に着目し、入力スルー画像中のその構造物毎のこの統計的特徴量に対する重みづけパラメータに応じて適切な条件で補助光源を制御するので、影による濃淡やとびおよびつぶれ等の影響が少ない撮影が可能となる。
【００２８】
本発明の第２の撮影装置および方法並びにプログラムによれば、照明条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量とその統計的特徴量に対する重みづけパラメータとによって画像中の所定の構造物を表現するモデルに、入力スルー画像中のその構造物を適応させることによって、その入力スルー画像中の構造物における照明条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得し、取得された重みづけパラメータの値に基づいて、取得された前記重みづけパラメータの値が、好ましい照明条件を表す所定の基準条件を満たさない場合に警告を行うようにしたものである。これにより、好ましい照明条件でない場合、撮影者は手動で補助光源を調整することができるため、影による濃淡やとびおよびつぶれ等の影響が少ない撮影が可能となる。
【００２９】
また、入力スルー画像中のその構造物を検出する処理（手段）を付加した場合には、その構造物の自動検出が可能になり、操作性が向上する。
【００３０】
また、本発明におけるモデルを所定の構造物の属性毎に複数備えるとともに、入力スルー画像中のその構造物の属性を取得し、取得された属性に応じたモデルを選択する処理（手段）を付加し、選択されたモデルに入力スルー画像中のその構造物を適応させることによって、重みづけパラメータを取得するようにした場合、入力スルー画像中のその構造物を、より適切なモデルに適応させることが可能になるため、処理精度が向上し、より高品質の画像が得られるように撮影を行うことができる。
【００３１】
なお、この構造物を人間の顔とした場合には、顔が画像中の主題部分となっていることが多いため、その主題部分に最適化した補助光源の制御を行うことが可能になり、より好ましい撮影が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。
【００３３】
図１は、本発明の実施形態となるデジタルカメラの構成を模式的に表したものである。図に示すように、このデジタルカメラは、レンズ、絞り、シャッター、ＣＣＤ等からなり、被写体の撮像を行う撮像部７１、撮像部７１のＣＣＤに蓄積された電荷によるアナログ信号をデジタル化して、デジタル画像データＰ０を得るＡ／Ｄ変換部７２、画像データＰ０等に対して各種画像処理を行う画像処理部７３、メモリカードに記録する画像データの圧縮処理やメモリカードから読み込んだ圧縮形式の画像データに対する伸長処理を行う圧縮／伸長部７４、ストロボ等からなり、ストロボ発光を行うストロボ部７５、各種操作ボタン等からなり、撮影条件や画像処理条件等の設定を行う操作部７６、画像データが記録されるメモリカードとのインターフェースとなるメディア記録部７７、液晶ディスプレイ等からなり、スルー画像や撮影された画像、各種設定メニュー等を表示する表示部７８、前記各部による処理の制御を行う制御部７０、および制御プログラムや画像データ等を記憶する内部メモリ７９を有している。
【００３４】
制御部７０は内部メモリ７９に記憶された制御プログラムの実行により、デジタルカメラの各部と連携して、画像の撮影、入力、補正、加工、出力のフローを制御したり、画像の補正や加工のための画像処理の演算を行ったりするものである。本発明による補助光源（ストロボ部７５）の制御処理は、制御部７０の制御により行われる。
【００３５】
次に、このデジタルカメラの操作と処理の流れについて説明する。
【００３６】
まず、撮影者によるデジタルカメラのスイッチオンの操作によって、撮像部７１がレンズに入射した被写体光をＣＣＤの光電面に結像させ、光電変換の後、アナログ画像信号を出力し、Ａ／Ｄ変換部７２が、出力されたアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換し、デジタルスルー画像データＰｓとして表示部７８に表示する。なお、デジタルスルー画像データＰｓは、ＣＣＤを構成するすべての素子が出力した信号を適宜間引きつつ、所定のフレームレートにより連続して撮像を行うことにより生成されるものであり、デジタルスルー画像データＰｓの画像（以下、画像データとその画像データによる画像を同じ符号で表す）を表示部７８に連続して表示することにより、動画像のように被写体が再生されることとなる。
【００３７】
次に制御部７０がストロボ部７５を制御するための処理を行う。この処理は、制御部７０が、内部メモリ７９に記憶されているストロボ用の制御プログラムを起動し、内部メモリ７９に予め記憶されている数学モデルＭを用いた後述するストロボ制御処理を行うことによって実現される。
【００３８】
その後、撮影者によるシャッターの全押し操作によって、撮像部７１において撮像が行われる。すなわち、シャッターの全押し操作により、制御された態様にてストロボ部７５が駆動されて、撮像部７１がレンズに入射した被写体光をＣＣＤの光電面に結像させ、光電変換の後、アナログ画像信号を出力し、Ａ／Ｄ変換部７２が、出力されたアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換し、デジタル画像データＰ０として出力する。
【００３９】
次に、画像処理部７３において、制御部７０で実行される画像処理プログラムにより、予めデジタルカメラに設定されているセットアップ条件に基づいて、公知の階調補正処理、色補正処理、濃度補正処理、ホワイトバランス調整処理、シャープネス補正、ノイズ軽減・除去等の処理が行われ、処理済みの画像データＰ１が出力される。
【００４０】
ここで、画像Ｐ１が表示部７８により液晶ディスプレイに表示される。図２（ａ）は、ディスプレイ５５に表示される画面の一例である。撮影者は、表示されたサムネイル画像を確認し、画質の手動補正が必要なものや、画像の加工の注文があるものを、操作部７６の操作ボタンの操作によって選択すると（図２（ａ）では左上の画像DSCF0001を選択）、図２（ｂ）に一例を示すように、選択されたサムネイル画像が拡大されて表示部７８に表示されるとともに、その画像に対する手動補正や加工の処理内容を選択するボタンが表示される。撮影者は、表示されたボタンの中から所望のものを操作部７６の操作によって選択し、必要に応じて、選択された処理内容のさらに詳細な設定等を行う。画像処理部７３は、選択された処理内容に応じた画像処理を行い、処理済みの画像データＰ２を出力する。
【００４１】
なお、表示部７８への画面表示、操作部７６による入力の受付、手動補正や加工の画像処理等は、制御部７０で実行されている制御プログラムによって制御される。
【００４２】
そして、圧縮／伸長部７４が画像データＰ２をＪＰＥＧ等の圧縮形式に基づく圧縮処理を行い、メディア記録部７７経由でこのデジタルカメラに装填されたメモリカードに圧縮後の画像データを書き込む。
【００４３】
なお、手動補正や加工処理は、メモリカードに一旦記録された画像に対しても行えるようにしてもよい。具体的には、メモリカードに記憶されている画像データを圧縮／伸長部７４が伸長した後、伸長済みの画像データによる画像を表示部７８の液晶ディスプレイに表示し、撮影者が、前記と同様の操作によって所望の画像処理を選択し、画像処理部７３が、選択された画像処理を行う。
【００４４】
ここで、本発明によるストロボ制御処理の詳細について以下に説明する。図３は、このストロボ制御処理の詳細を表すブロック図である。図に示したように、スルー画像Ｐｓ中の顔部分を検出する顔検出部３１と、異なる照明条件下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭ（前記の参考文献１参照）の手法によって生成された数学モデルＭに、検出された顔部分Ｐ１ｆを適応させることによって、顔部分Ｐ１ｆにおける照明条件を表す主成分に対する重みづけパラメータＣを取得するパラメータ取得部３２と、取得されたパラメータＣに基づいて参照テーブルＴを参照してストロボ部７５の制御条件Ｗを取得し、取得された制御条件Ｗに基づいてストロボ部７５を制御するストロボ制御部３３とによって、このストロボ制御処理が実現される。なお、これらの処理は内部メモリ７９に記憶された制御プログラムによって行われる。
【００４５】
この数学モデルＭは、図４のフローチャートに基づいて生成されたものであり、上記のプログラムとともに予め内部メモリ７９に記憶されている。以下では、この数学モデルＭの生成過程について説明する。
【００４６】
まず、サンプルとなる異なる照明条件下における人間の顔部分が表された複数の顔画像（サンプル画像）の各々に対して、図５に示すように、顔形状を表す特徴点を設定する（ステップ＃１）。ここでは、特徴点の数は１２２箇所とする（ただし、図５では簡潔に表現するため６０箇所しか表していない）。各特徴点は、例えば、１番目の特徴点は左目の左端、３８番目の特徴点は眉の間の中央というように、顔のどの部位を示すものであるかが予め定められている。また、各特徴点は、手作業によって設定してもよいし、認識処理によって自動的に設定するようにしてもよいし、自動的に設定後、必要に応じて手作業で修正するようにしてもよい。
【００４７】
次に、各サンプル画像中に設定された特徴点に基づいて、顔の平均形状を算出する（ステップ＃２）。具体的には、各サンプル画像における、同じ部位を示す特徴点毎の位置座標の平均を求める。
【００４８】
さらに、各サンプル画像における顔形状を表す特徴点とその平均形状の位置座標に基づいて主成分分析を行う（ステップ＃３）。その結果、任意の顔形状は次式（１）によって近似することができる。
【数１】
2006319534.tif 000003
【００４９】
ここで、Ｓは顔形状の各特徴点の位置座標を並べて表現される形状ベクトル（ｘ１，ｙ１，・・・，ｘ１２２，ｙ１２２）であり、Ｓ０は平均顔形状における各特徴点の位置座標を並べて表現される平均顔形状ベクトル、ｐｉは主成分分析によって得られた顔形状についての第ｉ主成分を表す固有ベクトル、ｂｉは各固有ベクトルｐｉに対する重みづけ係数を表す。図６は、主成分分析によって得られた上位２つの主成分の固有ベクトルｐ１、ｐ２に対する重みづけ係数ｂ１、ｂ２の値を変化させた場合の顔形状の変化の様子を模式的に表したものである。変化の幅は、サンプル画像の各々の顔形状を上式（１）で表した場合における重みづけ係数ｂ１、ｂ２の値の標準偏差ｓｄに基づいて、−３ｓｄから＋３ｓｄまでの間であり、各主成分についての３つの顔形状の真ん中のものは平均値の場合である。この例では、主成分分析の結果、第１主成分としては顔の輪郭形状に寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数ｂ１を変化させることによって、細長い顔（−３ｓｄ）から丸顔（＋３ｓｄ）まで顔形状が変化することがわかる。同様に、第２主成分としては口の開閉状態と顎の長さに寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数ｂ２を変化させることによって、口が開いた状態で顎の長い顔（−３ｓｄ）から口が閉じられた状態で顎が短い顔（＋３ｓｄ）まで顔の形状が変化することがわかる。なお、ｉの値が小さいほど、形状に対する説明力が高い、すなわち、顔形状への寄与が大きいことを意味する。
【００５０】
次に、各サンプル画像をステップ＃２で得られた平均顔形状に変換（ワーピング）する（ステップ＃４）。具体的には、各特徴点について、各サンプル画像と平均顔形状との間でのシフト量を算出し、そのシフト量に基づいて、式（２）から（５）の２次元５次多項式により各サンプル画像の画素毎の平均顔形状へのシフト量を算出し、各サンプル画像を画素毎に平均顔形状へワーピングする。
【数２】
2006319534.tif 000004
【００５１】
ここで、ｘ，ｙは各サンプル画像中の各特徴点の座標、ｘ′，ｙ′はワーピングされる平均顔形状上の座標、Δｘ，Δｙは平均形状へのシフト量、ｎは次数、ａｉｊ，ｂｉｊは係数である。なお、多項式近似の係数は最小自乗法を用いて求める。このとき、ワーピング後の座標が整数ではなく小数点以下を含む位置に移動する画素については、４近傍から１次近似で画素値を求める。つまり、ワーピング後の座標を囲む４つの画素に対して、ワーピング後の座標から各画素の座標までの距離に比例して画素値をそれぞれ分配するようにする。図７は、２つのサンプル画像について、各々の画像中の顔形状を平均顔形状に変換した状態を表したものである。
【００５２】
さらに、平均顔形状に変換後のサンプル画像毎の各画素のＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値を変数として主成分分析を行う（ステップ＃５）。その結果、任意の顔画像の平均顔形状下でのＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値は次式（６）によって近似することができる。
【数３】
2006319534.tif 000005
【００５３】
ここで、Ａは平均顔形状下での各画素のＲ，Ｇ，Ｂ三原色の各々の画素値を並べて表現されるベクトル（ｒ１，ｇ１，ｂ１，ｒ２，ｇ２，ｂ２，・・・，ｒｍ，ｇｍ，ｂｍ）（ｒ、ｇ、ｂは各々Ｒ，Ｇ，Ｂの三原色の画素値、１からｍは各画素を識別する添え字、ｍは平均顔形状での総画素数）であるが、ベクトルの成分の並び順は上記の順に限定されず、例えば、（ｒ１，ｒ２，・・・，ｒｍ，ｇ１，ｇ２，・・・，ｇｍ，ｂ１，ｂ２，・・・，ｂｍ）のような順であってもよい。また、Ａ０は平均顔形状における各サンプル画像の画素毎のＲ，Ｇ，Ｂ三原色の各々の画素値の平均値を並べて表現される平均ベクトル、ｑｉは主成分分析によって得られた顔のＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値についての第ｉ主成分を表す固有ベクトル、λｉは各固有ベクトルｑｉに対する重みづけ係数を表す。なお、主成分の順位ｉの値が小さいほど、Ｒ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値に対する説明力が高い、すなわち、Ｒ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値への寄与が大きいことを意味する。
【００５４】
図８は、主成分分析によって得られた主成分のうち第ｉ１、第ｉ２の主成分を表す固有ベクトルｑｉ１、ｑｉ２に対する重みづけ係数λｉ１、λｉ２の値を変化させた場合の顔の画素値の変化の様子を模式的に表したものである。変化の幅は、サンプル画像の各々の顔の画素値を上式（６）で表した場合における重みづけ係数λｉ１、λｉ２の値の標準偏差ｓｄに基づいて、−３ｓｄから＋３ｓｄまでの間であり、各主成分についての３つの顔画像の中央のものは平均値の場合である。この例では、主成分分析の結果、第ｉ１主成分としてはヒゲの有無に寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数λｉ１を変化させることによって、ヒゲの濃い顔（−３ｓｄ）からヒゲのない顔（＋３ｓｄ）まで変化することがわかる。同様に、第ｉ２主成分としては顔にかかる影の状態に寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数λｉ２を変化させることによって、顔の右側に影がかかった顔（−３ｓｄ）から左側に影がかかった顔（＋３ｓｄ）まで変化することがわかる。なお、各主成分がどのような要素に寄与しているかは人間の解釈によって決定される。
【００５５】
本実施形態では、サンプル画像として、異なる照明条件下における人間の顔部分が表された複数の顔画像を用いているので、照明条件の相違に寄与する成分が主成分として抽出される。例えば、光源の強度、光源の数（単一種類の光源の場合であるか、複数種類の光源からなるミックス光源であるか）、光源色および光源の方向の相違に寄与する成分が主成分として抽出される。
【００５６】
例えば第ｉ主成分として光源の強度に寄与する成分が抽出されたものとすると、第ｉ主成分の固有ベクトルｑｉに対する重みづけ係数λｉの値を変化させた場合、例えば、画像Ｐ１中の顔部分Ｐ１ｆの明るさが暗いものから明るいものまで変化する。
【００５７】
また、第ｉ主成分として色温度の相違に寄与する成分が抽出されるものとすると、第ｉ主成分の固有ベクトルｑｉに対する重みづけ係数λｉの値を変化させた場合、例えば、画像Ｐ１中の顔部分Ｐ１ｆの色調が、赤みがかったもの（色温度が低い）から青みがかったもの（色温度が高い）まで変化する。
【００５８】
また、第ｉ主成分として光源の数に寄与する成分が抽出されたものとすると、第ｉ主成分の固有ベクトルｑｉに対する重みづけ係数λｉの値を変化させた場合、例えば、画像Ｐ１中の顔部分Ｐ１ｆの明るさが、光源の種類に応じて変化する。
【００５９】
さらに、第ｉ主成分として光源の方向の相違に寄与する成分が抽出されるものとすると、第ｉ主成分の固有ベクトルｑｉに対する重みづけ係数λｉの値を変化させた場合、例えば、画像Ｐ１中の顔部分Ｐ１ｆの影の位置が変化する。
【００６０】
なお、照明条件の相違が複数の主成分によって表現される必要はなく、１つの主成分のみが照明条件の相違を説明することもありうる。
【００６１】
以上のステップ＃１から＃５までの処理によって、顔の数学モデルＭが生成される。すなわち、この数学モデルＭは、顔形状を表す複数の固有ベクトルｐｉと、平均顔形状下での顔の画素値を表す固有ベクトルｑｉによって表現されるものであり、各固有ベクトルの合計数が、顔画像を形成する画素数よりも大幅に少ない、次元圧縮されたものとなっている。なお、上記参考文献１記載の実施例では、約１０，０００画素により形成される顔画像に対して１２２の特徴点を設定して上記の処理を行うことによって、顔形状についての２３の固有ベクトルと顔の画素値についての１１４の固有ベクトルで表される顔画像の数学モデルが生成され、各固有ベクトルに対する重みづけ係数を変化させることによって、約９８％の顔形状や画素値のバリエーションを表現できることが示されている。
【００６２】
次に、この数学モデルＭを利用したＡＡＭの手法に基づくストロボ制御処理の流れについて、図３を参照しながら説明する。
【００６３】
まず、顔検出部３１が、画像データＰ１を読み込み、画像Ｐ１中の顔部分Ｐ１ｆを検出する。具体的には、特表２００４−５２７８６３号公報（参考文献２）に記載されているような固有顔表現と画像自体との相関スコアを用いる方法の他、知識ベース、特徴抽出、肌色検出，テンプレートマッチング、グラフマッチング、統計的手法（ニューラルネットワーク、ＳＶＭ、ＨＭＭ）等の様々な公知の手法を用いることができる。なお、画像Ｐ１がディスプレイ５５に表示された際に、マウス５７やキーボード５６の操作により、手作業で顔部分Ｐ１ｆを指定するようにしてもよいし、自動検出の結果を手作業で修正するようにしてもよい。
【００６４】
次に、パラメータ取得部３２は、顔部分Ｐ１ｆを数学モデルＭに適応させる処理を行う。具体的には、上記式（１），（６）の上位の主成分の固有ベクトルｐｉ、ｑｉに対する重みづけ係数ｂｉ、λｉから順に係数の値を変化させながら、上記式（１），（６）に基づいて画像を再構成し、再構成された画像と顔部分Ｐ１ｆとの差異が最小となるときの重みづけ係数ｂｉ、λｉを求める（詳細は、参考文献２参照）。このときの重みづけ係数λｉのうち照明条件を表す重みづけ係数λｉがパラメータＣである。なお、重みづけ係数ｂｉ、λｉの値は、モデル生成時のサンプル画像を上記（１），（６）で表したときのｂｉ、λｉの分布の標準偏差ｓｄに基づき、例えば−３ｓｄから＋３ｓｄまでの範囲の値のみを許容し、その範囲を超える場合には、上記の分布における平均値を設定するようにすることが好ましい。これにより、モデルの誤適応を回避することができる。
【００６５】
ストロボ制御部３３は、まず、求められたパラメータＣに基づいて参照テーブルＴを参照してストロボの制御条件Ｗを取得する。ここで、参照テーブルＴについて説明する。図９は、参照テーブルＴを示す図である。図に示すように、参照テーブルＴにおいては、パラメータＣの内容（すなわち第Ｋ主成分における重みづけ係数λｉの組合せ）とストロボの制御条件Ｗとが対応づけられている。なお、図９は、本実施形態においては、第１から第３主成分の重みづけ係数λ１〜λ３によりストロボの制御条件Ｗを決定する内容となっているが、照明条件の相違を示す主成分の数およびその組み合わせに応じて参照テーブルＴの内容を決定すればよい。なお、この参照テーブルＴは、予め実験的、統計的に求めておいたパラメータの内容と制御条件とを対応づけたものである。
【００６６】
ここで、制御条件Ｗは、ストロボ部７５の発光の有無、発光強度、ストロボ部７５のストロボが複数ある場合に使用するストロボの種類等を定めるものである。例えば、パラメータＣがミックス光源を表すものである場合には、ミックス光源の状態を解消するようにストロボ部７５をオンとする制御条件となる。また、ストロボ部７５から補助光を発光することにより結果としてミックス光源となってしまう場合には、ストロボ部７５の発光光の色温度を調整してミックス光源とならないようにする制御条件となる。また、ストロボ部７５の発光光の到達距離を調整して、視野角の全体に発光光が照射されるようにする制御条件となる。後者の場合、複数の人物のうち帽子をかぶっている人物の顔が影になってしまっているような場合に対応できる。
【００６７】
上記の説明では、照明条件を表す複数の主成分に対する重みづけ係数（例えば、λ１，λ２，・・・，λＪ）の値の組合せに基づいて制御条件Ｗを決定しているが、パラメータＣを次式（７）のように、各重みづけ係数の線形結合として求めるようにしてもよいし（αｉは、重みづけ係数λｉに対応する主成分の照明条件に対する寄与度を表す係数）、
【数４】
2006319534.tif 000006
【００６８】
各重みづけ係数の値の組合せとパラメータＣの値を対応づける高次元の参照テーブルによって求めるようにしてもよい。さらに、各重みづけ係数λ１，λ２，・・・，λＪを入力として、制御条件Ｗを出力する関数を定義し、その関数に基づいて制御条件Ｗを求めるようにしてもよい。
【００６９】
次に、ストロボ制御部３３は、ストロボ部７５の制御条件Ｗに基づいてストロボ部７５の発光の制御を行う。
【００７０】
以上のように、本発明の実施形態となるストロボ制御処理は、パラメータ取得部３２が、顔検出部３１によって検出された画像Ｐ１中の顔部分Ｐ１ｆを、異なる照明条件下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭの手法によって生成された数学モデルＭに適応させることによって、顔部分Ｐ１ｆにおける照明条件を表す主成分に対する重みづけパラメータＣを取得し、ストロボ制御部３３が、取得されたパラメータＣに基づいて参照テーブルＴを参照してストロボ部７５の制御条件Ｗを取得し、取得された制御条件Ｗに基づいてストロボ部７５の発光を制御するようにしたものである。このように、照明条件を表す主成分に対応するパラメータＣに着目し、このパラメータの値に応じて適切な条件でストロボ部７５を発光させるようにしたため、影による濃淡やとびおよびつぶれ等の影響が少ない撮影が可能となる。
【００７１】
なお、上記の実施形態では、数学モデルＭが１つだけ存在するようにしていたが、人種別、年齢別、性別等の属性別に複数の数学モデルＭｉ（ｉ＝１，２，・・・）を生成しておいてもよい。図１０は、この場合のストロボ制御処理の詳細を表すブロック図である。図に示したように、スルー画像Ｐｓに基づいて、画像中の被写体の属性情報ＡＫを取得する属性取得部３４と、取得した属性情報ＡＫに基づいて、その属性を有する被写体を表すサンプル画像のみから生成された数学モデルＭＫを選択するモデル選択部３５とを有している点で、上記の実施形態（図３）とは異なる。
【００７２】
ここで、複数の数学モデルＭｉは、例えば、同じ人種、年代、性別等を有する被写体を表すサンプル画像のみから前述の方法（図４参照）に基づいて各々生成されたものであり、サンプル画像における共通の属性を表す属性情報Ａｉと関連づけられて記憶されている。
【００７３】
属性取得部３４は、スルー画像Ｐｓに対する公知の認識処理（例えば、特開平１１−１７５７２４号公報記載）を行うことによって、被写体の属性を判定し、属性情報ＡＫを取得してもよいし、撮影時に被写体の属性を操作部７６から入力することにより取得するようにしてもよい。また、撮影場所のＧＰＳ情報があれば、そのＧＰＳ情報に対応する国や地域を特定することができるので、撮影する被写体の人種をある程度推定することができることに着目し、ＧＰＳ情報と人種情報を関連づける参照テーブルを予め用意しておき、デジタルカメラにＧＰＳ機能を搭載し、撮影時にＧＰＳ情報を取得し、取得したＧＰＳ情報に基づいて前記の参照テーブルを参照し、そのＧＰＳ情報に関連づけられた人種情報を被写体の人種として推定することが考えられる。
【００７４】
モデル選択部３５は、属性取得部３４によって得られた属性情報ＡＫと関連づけられた数学モデルＭＫを取得し、パラメータ取得部３２は、顔部分Ｐ１ｆを数学モデルＭＫに適応させる。
【００７５】
このように、複数の属性に応じた数学モデルＭｉを予め用意しておき、モデル選択部３５が、属性取得部３４で取得した属性ＡＫと関連づけられた数学モデルＭＫを選択し、パラメータ取得部３２が、選択された数学モデルＭＫに顔部分Ｐ１ｆを適応させるようにした場合には、数学モデルＭＫには属性ＡＫの違いに起因する顔形状や輝度のバリエーションを説明する固有ベクトルは存在しないので、顔形状や輝度を決定する他の要因を表す固有ベクトルのみに基づいて、顔部分Ｐ１ｆを表現することが可能になり、処理精度が向上し、より高品質の撮影を行うことができる。
【００７６】
なお、処理精度の向上の観点からは、属性別の数学モデルをさらに特化させ、被写体の個人別の数学モデルを構築しておくことが好ましい。この場合には、スルー画像Ｐｓと個人を特定する情報とを関連づけておく必要がある。
【００７７】
ここで、個々のデジタルカメラによる撮影の被写体となる人物はある程度限定されることが多いことから、そのデジタルカメラで主に被写体となる人物の顔についての個人別の数学モデルを生成するようにすれば、顔の個人差による変動のないモデルを生成できるため、その人物の顔に対する濃度補正処理をきわめて高い精度で行うことが可能になる。
【００７８】
また、上記の実施形態では、数学モデルは予め内部メモリ７９に記憶されているものとしているが、人種別の数学モデルを予め準備しておき、そのデジタルカメラの出荷先の国や地域によって、記憶する数学モデルを変えることも処理精度の向上の観点からは好ましい。
【００７９】
また、上記の実施形態では、顔形状とＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値についての別個の重みづけ係数ｂｉ、λｉによって、個別の顔画像を表現していたが、顔形状とＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値のバリエーションには相関性があることから、重みづけ係数ｂｉ、λｉを結合して得られるベクトル（ｂ１，ｂ２，・・・，ｂｉ，・・・，λ１，λ２，・・・，λｉ，・・・）に対してさらに主成分分析を行うことにより、次式（８），（９）に示したように、顔形状とＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値の両方を制御する新しいアピアランスパラメータｃを得ることができる。  
【数５】
2006319534.tif 000007
【００８０】
ここで、アピアランスパラメータｃとベクトルＱＳによって平均顔形状からの形状の変動分が表現され、アピアランスパラメータｃとベクトルＱＡによって顔の画素値の平均からの画素値の変動分要素が表現される。
【００８１】
このモデルを用いた場合には、パラメータ取得部３２は、アピアランスパラメータｃの値を変化させながら、上記式（９）に基づいて平均顔形状下での顔の画素値を求め、さらに、上記式（８）に基づいて平均顔形状からの変換を行うことによって、顔画像を再構成し、再構成された画像と顔部分Ｐ１ｆとの差異が最小となるときのアピアランスパラメータｃを求めることになる。
【００８２】
また、上記の実施形態においては、ストロボ制御部３３において逆光を判定し、逆光である場合にこれを考慮した制御条件Ｗを決定するようにしてもよい。なお、逆光の判定手法としては、公知の任意の手法を用いることができる。例えば、入力スルー画像Ｐｓにおいて、画像全体の濃度と顔部分の濃度とをそれぞれ求め、顔部分が画像全体に対して暗い場合に逆光と判定する手法を用いることができる。ここで、逆光の判定を考慮する場合、参照テーブルＴは、逆光であることを予め考慮して作成され、参照テーブルＴを参照して、パラメータＣおよび逆光であるか否かの判定結果に基づいて、制御条件Ｗが決定される。
【００８３】
次いで、本発明の他の実施形態について説明する。図１１は、本発明の他の実施形態となるデジタルカメラの構成を模式的に表したものである。なお、他の実施形態において図１に示す実施形態と同一の構成については同一の参照番号を付与し、ここでは詳細な説明は省略する。図１１に示す他の実施形態においては、取得された重みづけパラメータの値が、好ましい照明条件を表す所定の基準条件Ｔ１を満たさない場合に警告を行う警告部８０を備えるようにした点が図１に示す実施形態と異なる。なお、他の実施形態は、図１に示す実施形態とは異なり、ストロボ制御処理は実行しないものである。
【００８４】
図１２は、他の実施形態において行われる警告処理の詳細を表すブロック図である。図に示したように、スルー画像Ｐｓ中の顔部分を検出する顔検出部４１と、異なる照明条件下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭ（前記の参考文献１参照）の手法によって生成された数学モデルＭに、検出された顔部分Ｐ１ｆを適応させることによって、顔部分Ｐ１ｆにおける照明条件を表す主成分に対する重みづけパラメータＣを取得するパラメータ取得部４２と、取得されたパラメータＣを所定の基準条件Ｔ１と比較する比較部４３とによって、この警告処理が実現される。なお、これらの処理は内部メモリ７９に記憶された制御プログラムによって行われる。また、顔検出部４１およびパラメータ取得部４２は、上記実施形態における顔検出部３１およびパラメータ取得部３２と同一の処理を行うため、ここでは詳細な説明は省略する。
【００８５】
比較部４３は、求められたパラメータＣと、予め定められた好ましい照明条件を表す所定の基準条件Ｔ１とを比較する。ここで、パラメータＣが複数の主成分の重みづけ係数からなる場合においては、複数の重みづけ係数の好ましい組合せを所定の基準条件Ｔ１として用いる。そして、パラメータＣが所定の基準条件Ｔ１とならない場合、比較部４３は、パラメータＣが所定の基準条件Ｔ１を満たさない旨の情報を警告部８０に出力する。
【００８６】
警告部８０は、パラメータＣが所定の基準条件Ｔ１を満たさない旨の情報の入力を受けて、音声または表示部７８への表示により警告を行う。具体的には、パラメータＣが所定の基準条件Ｔ１を満たさないから、ストロボ部７５の制御条件を撮影者に設定させる音声の出力や画面の表示を行う。
【００８７】
これにより撮影者は操作部７６を操作して、ストロボ部７５の発光を調整することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の実施形態となるデジタルカメラの構成を模式的に示した図
【図２】本発明の実施形態となるデジタルカメラの表示部に表示される画面の一例を示す図
【図３】本発明の一態様となるストロボ制御処理の詳細を表すブロック図
【図４】本発明における顔画像の数学モデルを生成する処理の流れを表すフローチャート
【図５】顔の特徴点の設定例を表す図
【図６】顔形状に対する主成分分析によって得られた主成分の固有ベクトルに対する重みづけ係数の値を変化させた場合の顔形状の変化の様子を模式的に表した図
【図７】サンプル画像中の顔形状を平均顔形状に変換し、平均顔形状下での輝度の様子を表した図
【図８】顔の画素値に対する主成分分析によって得られた主成分の固有ベクトルに対する重みづけ係数の値を変化させた場合の顔の画素値の変化の様子を模式的に表した図
【図９】本発明のホワイトバランス調整処理で用いられる参照テーブルの一例を示す図
【図１０】本発明の一態様となるストロボ制御処理の発展的態様を表すブロック図
【図１１】本発明の他の実施形態となるデジタルカメラの構成を模式的に示した図
【図１２】本発明の一態様となる警告処理の詳細を表すブロック図
【符号の説明】
【００８９】
３１，４１    顔検出部
３２，４２    パラメータ取得部
３３    ストロボ制御部
３４    属性取得部
３５    モデル選択部
４３    比較部
７０    制御部
７１    撮像部
７２    Ａ／Ｄ変換部
７３    画像処理部
７４    圧縮／伸長部
７５    ストロボ部
７６    操作部
７７    メディア記録部
７８    表示部
７９    内部メモリ
８０    警告部
【図１】
2006319534.tif 000008
【図２】
2006319534.tif 000009
【図３】
2006319534.tif 000010
【図４】
2006319534.tif 000011
【図５】
2006319534.tif 000012
【図６】
2006319534.tif 000013
【図７】
2006319534.tif 000014
【図８】
2006319534.tif 000015
【図９】
2006319534.tif 000016
【図１０】
2006319534.tif 000017
【図１１】
2006319534.tif 000018
【図１２】
2006319534.tif 000019