(57)【要約】【課題】  ユーザの好みを反映した画像補正を行なう画像処理方法及びその装置と、プリントサービスシステムを提供する。【解決手段】  画像情報を入力する画像入力部101と、画像入力部から入力された画像情報に予め設定した対象が含まれるかどうかを検出し、検出した領域を設定する領域設定部102と、領域設定部で設定された領域と照合するための照合情報と、該照合情報に対応する画像補正情報とを含むプロファイル情報を記憶するプロファイル情報記憶部106と、領域設定部で設定された各領域について、プロファイル情報と照合を行う照合部103と、照合部の照合結果に基づき、照合情報に対応する画像補正情報によって画像補正を行う画像補正部104とを有する。【選択図】  図１
2006133875.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像情報を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段から入力された画像情報に予め設定した対象が含まれる領域を設定する領域設定手段と、
前記領域設定手段で設定された領域と照合するための照合情報と、該照合情報に対応する画像補正情報とを含むプロファイル情報を記憶するプロファイル情報記憶手段と、
前記領域設定手段で設定された各領域について、プロファイル情報と照合を行う照合手段と、
前記照合手段の照合結果に基づき、照合情報に対応する画像補正情報によって画像補正を行う画像補正手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記予め設定した対象は人物の顔であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記照合情報はプロファイルユーザの１つまたは複数の顔画像を含むことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記照合情報はプロファイルユーザの１つまたは複数の立体形状および表面情報を有する顔画像を含むことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記照合情報はプロファイルユーザの上記顔画像から所定の方法で算出された個人を判別するための非可逆な特徴データを含むことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像補正は、特定空間領域中のうち特定色域に含まれる画素に対する明度、色相、彩度、シャープネス、ぼかし、のいずれかまたはその組み合わせであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
複数のユーザ端末と、
前記複数のユーザ端末に対して遠隔地に設置されてサーバとして機能し、ネットワークを介して前記複数のユーザと通信可能である請求項１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、ユーザが前記ネットワークを介して送信した所望の画像データを、該ユーザが送信したプロファイル情報に従って補正してプリントショップに送信する画像処理装置と、
前記画像処理装置からのプリント指示に従って、前記補正された画像データを受信してプリントするプリントショップとを有することを特徴とするプリントサービスシステム。
【請求項８】
入力された画像中の対象となる部分領域に対し好適な補正を行なう画像処理方法であって、
ユーザのプロファイル情報と該プロファイル情報に対する補正目標とを対応付けて記憶しておき、
入力画像から補正の対象となる部分領域を抽出し、
入力画像から抽出されたプロファイル情報と前記記憶されたプロファイル情報とを照合し、
照合結果に対応する補正目標となるよう前記部分領域を補正することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
前記記憶されたプロファイル情報は、照合情報として、プロファイルユーザの１つまたは複数の顔画像、プロファイルユーザの１つまたは複数の立体形状および表面情報を有する顔画像、及びプロファイルユーザの上記顔画像から所定の方法で算出された個人を判別するための非可逆な特徴データの少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１０】
設定された領域と照合するための照合情報と、該照合情報に対応する画像補正情報とを含むプロファイル情報を記憶しておき、該プロファイル情報に基づき入力画像の処理を行なう画像処理方法であって、
画像情報を入力する画像入力工程と、
前記画像入力工程で入力された画像情報に予め設定した対象が含まれる領域を設定する領域設定工程と、
前記領域設定工程で設定された各領域について、前記プロファイル情報と照合を行う照合工程と、
前記照合工程での照合結果に基づき、照合情報に対応する画像補正情報によって画像補正を行う画像補正工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の画像処理方法を実現するコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムをコンピュータ読み取り可能に記憶する記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理方法及びその装置と、プリントサービスシステムに関し、特に、デジタルカメラ、ディスプレイ、スキャナ、プリンタなどのカラー画像機器、及び該カラー画像機器の画像処理ソフトウェアにおけるカラー画像の補正処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、デジタル画像に対して、彩度、色調、コントラストや階調の調整等の様々な画像処理を施すことが行われてきている。従来これらの画像処理を行うに際しては、画像に関して専門的な知識を持ったオペレータが、専門的または専用のソフトウェアを用いるとともに経験的な知識を駆使することにより、コンピュータのモニタ画面上でその画像処理結果を確認するなどしながらの試行錯誤を行って、好適な画像を得るようにしているというのが一般的であった。
【０００３】
近年、インターネットの普及に牽引されるようにしてデジタルカメラの普及が進んでいる。これは、デジタルカメラで撮影して得られる結果（データ）が、コンピュータにとって読み取ることが容易なファイル形式のデータであるためである。例えば、デジタルカメラによって撮影した画像をＷＷＷ (World Wide Web)のサーバ上に保存して第三者に対して公開する、といったことを容易に行えるからである。このようなデジタルカメラの普及によって、これまで画像とあまり縁のなかったユーザの周囲にもデジタル画像データが増加しているのもまた事実である。
【０００４】
しかし、デジタルカメラのユーザは、旧来のアナログカメラを自在に使いこなすようなカメラに関して知識が十分といえるユーザというよりも、むしろコンピュータの知識には詳しいものの、カメラに関しての知識が十分でないユーザが多いと考えられる。したがって、デジタルカメラで撮影された画像は、必ずしも好適な条件で撮影された画像ばかりであるとは限らない。だからと言って、好適でない条件で撮影された画像であってもその内容が撮影者にとって重要であった場合などには、必ずしも廃棄できるものではない。このため、好適でない条件で撮影された画像であっても、この画像から適切な画像を得ることができる画像補正方式が望まれている。
【０００５】
例えば、カラーマッチング技術は、入出力機器の特性の影響を受けないように画像を補正するもので、実物に忠実な色補正が要求される。一方、デジタルカメラで撮影した写真画像を扱う場合、実物に忠実であるよりも人が好ましいと感じるような画像補正も重要である。人物写真の場合に主な注目領域は被写体となった人物の顔であって、その顔領域が適正な明るさ（肌色）となっているものが好ましいことから、適正な明るさで撮影されなかった場合には、良好な明るさ（肌色）に調整されるように補正されるのが好ましいと言える。
【０００６】
そこで、特許文献１のように、ユーザが過去に行った補正方法を画像の特徴とともに記録しておき、新たな画像を補正するとき、この新たな画像の特徴でデータベースを検索し、対応する補正方法を適用することで、個人の好みを考慮した画像補正を行っていた。
【特許文献１】特開２００３−１８７２１５公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１による方法では、画像処理装置のオペレータの好みを反映するものであって、画像の被写体本人の好みを反映するものではない。そのため、プリントサービスに利用することは出来ない。
【０００８】
また、過去に画像補正を行っていない場合は、共通の補正用データベースを参照して一般的な補正を行うため、人によって異なる好みを反映することは出来ないという問題点があった。
【０００９】
本発明は、上記従来の問題点に鑑み、ユーザ（画像の被写体本人）の好みを反映した画像補正を行なう画像処理方法及びその装置と、プリントサービスシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、画像情報を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段から入力された画像情報に予め設定した対象が含まれる領域を設定する領域設定手段と、前記領域設定手段で設定された領域と照合するための照合情報と、該照合情報に対応する画像補正情報とを含むプロファイル情報を記憶するプロファイル情報記憶手段と、前記領域設定手段で設定された各領域について、プロファイル情報と照合を行う照合手段と、前記照合手段の照合結果に基づき、照合情報に対応する画像補正情報によって画像補正を行う画像補正手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
ここで、前記予め設定した対象は人物の顔である。また、前記照合情報はプロファイルユーザの１つまたは複数の顔画像を含む。また、前記照合情報はプロファイルユーザの１つまたは複数の立体形状および表面情報を有する顔画像を含む。前記照合情報はプロファイルユーザの上記顔画像から所定の方法で算出された個人を判別するための非可逆な特徴データを含む。また、前記画像補正は、特定空間領域中のうち特定色域に含まれる画素に対する明度、色相、彩度、シャープネス、ぼかし、のいずれかまたはその組み合わせである。
【００１２】
又、本発明のプリントサービスシステムは、複数のユーザ端末と、前記複数のユーザ端末に対して遠隔地に設置されてサーバとして機能し、ネットワークを介して前記複数のユーザと通信可能である請求項１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理装置であって、ユーザが前記ネットワークを介して送信した所望の画像データを、該ユーザが送信したプロファイル情報に従って補正してプリントショップに送信する画像処理装置と、前記画像処理装置からのプリント指示に従って、前記補正された画像データを受信してプリントするプリントショップとを有することを特徴とする。
【００１３】
更に、本発明によれば、上記画像処理装置の画像処理に相当する画像処理方法、前記画像処理方法をコンピュータによって実現するためのプログラム、前記プログラムを格納した記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１４】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザの好みを反映した画像補正ができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、添付図面に従って、本発明の実施形態の画像処理装置の構成及び動作を詳細に説明する。
【００１６】
＜本実施形態の画像処理装置の概念的構成例＞
図１は、本実施形態における画像処理装置の概念的構成を示す図である。
【００１７】
図１において、１０１は画像情報を入力する画像入力部である。本例の画像入力部１０１は、デジタルカメラやスキャナなどの画像入力機器やフロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ、メモリカードなどの画像記憶媒体からの入力、更にネットワークを介した受信を含む。
【００１８】
１０２は画像入力部１０１から入力された画像情報に予め設定した対象が含まれるかどうかを検出し、検出した領域を設定する領域設定部である。本例では、予め設定した対象として人物の顔が設定される。人物の顔か否かは、例えば輪郭や構成要素（目や口など）の位置に基づいて検出する。
【００１９】
１０３は照合部であり、領域設定部１０２で設定された領域の部分画像と、後述のプロファイル情報記憶部１０６に記憶されたプロファイル情報とを照合して、一致したプロファイル情報のＩＤから画像補正方法を取得する。
【００２０】
１０４は、領域設定部１０２で設定された顔領域に対して、照合部１０３で取得した補正方法で画像補正を行う画像補正部である。
【００２１】
１０５は補正された画像を出力する画像出力部である。例えば、画像出力部１０７はディスプレイやプリンタなどの出力機器への出力、あるいはフロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ、メモリカードなどの画像記憶媒体への出力、更にネットワークを介した送信を含む。
【００２２】
１０６は、プロファイル情報を記憶するプロファイル情報記憶部である。プロファイル情報記憶部１０６については、図２乃至図４で更に説明する。
【００２３】
＜本実施形態の画像処理装置の具体的構成例＞
図２は、本実施形態における画像処理装置の具体的構成例を示すブロック図である。
【００２４】
画像処理装置は、ＲＯＭ２０２やＲＡＭ２０３に格納されたプログラムに従って命令を実行する演算処理用のＣＰＵ２０１、本実施形態のプログラムやその他の制御に必要なプログラムやデータを格納したＲＯＭ２０２、一時的なデータを格納するＲＡＭ２０３、ＩＤＥやＳＣＳＩなどの外部記憶装置とのインタフェースを実現するドライブＩ／Ｆ２０４、動画や動画検索のための特徴量やプログラムなどを記憶するＨＤＤ２０５、デジタルカメラやスキャナなどの装置から画像を入力する画像入力部２０６、一時的なデータを格納するバッファメモリ２０７、キーボードやマウスなどのオペレータからの入力を行う入力部２０８、ブラウン管や液晶ディスプレイなどの表示部２０９、インターネットやイントラネットなどのネットワークと接続を行うモデムやＬＡＮなどのネットワークＩ／Ｆ２１０、プリンタとのインタフェースを実現するプリンタＩ／Ｆ２１１、画像を印刷出力するプリンタ２１２、プロファイル情報を読み書きするＵＳＢインタフェース２１６、プロファイル情報を記憶する記憶媒体２１７などで構成され、これらを接続するバス２１３を介して相互にデータの入出力を行う。
【００２５】
尚、図２では、プロファイル情報を、プロファイル情報を記憶する記憶媒体２１７から読み込む構成を示したが、プロファイル情報は他の入力手段、例えば画像入力部２０６から画像データで、あるいはネットワーク・インタフェース２１０を介して通信で入力されても良い。
【００２６】
本画像処理装置はオペレーティングとしてマイクロソフト社のＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）ＸＰがインストールされ、その上で動作するアプリケーションとして実装されている。
【００２７】
本実施形態のＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の演算処理中に一時使用されるデータ記憶領域と、ＣＰＵ２０１が実行する本実施形態のアプリケーションプログラムをＨＤＤ２０５などからロードするプログラムロード領域とを有する。
【００２８】
データ記憶領域は、入力された画像データを記憶する入力画像データ領域２０３ａと、顔領域と検出された各検出顔領域ｉについて画像データ領域２０３ｂ、算出尤度領域２０３ｃ、照合結果のプロファイルＩＤ領域２０３ｄ、補正方法情報領域２０３ｅ、及び補正データ領域２０３ｆと、尤度の閾値領域２０３ｇと、出力画像データ領域２０３ｈとを含む。
【００２９】
又、プログラムロード領域には、画像処理プログラム２０３ｉ（図５）、画像入力モジュール２０３ｊ、顔領域検出モジュール２０３ｋ（図６）、プロファイル判別モジュール２０３ｍ（図８参照）、画像補正モジュール２０３ｎ（図９）、画像出力モジュール２０３ｐがロードされて、ＣＰＵ２０１により実行される。
【００３０】
＜プロファイル情報例＞
プロファイル情報を記憶する記憶媒体２１７の概観の一例を図３に示す。
【００３１】
汎用的なＵＳＢ端子に挿入でき、内部の不揮発性メモリにプロファイル情報が格納されている。
【００３２】
プロファイル情報記憶媒体に格納されるプロファイル情報４０の構成例を図４に示す。この図を用いて各情報の内容について説明する。
【００３３】
プロファイルＩＤ４１は、プロファイル情報を一意に識別する識別子である。更に、ＩＤを他人が不正利用することを防ぐため、例えばチェックサムのようなＩＤから所定の演算をして得られる不正利用防止情報をＩＤに付加してもよい。このＩＤを生成するには、例えば端末を識別するＭＡＣアドレスなどの情報と作成時刻から所定の演算を行い、さらに不正利用防止情報を付加することで行う。
【００３４】
照合情報４２は、補正対象の顔画像から個人を判別するものであり、先の照合情報タイプ４２１によって格納される情報が異なる。照合情報タイプ４２１は、続くタイプ別照合情報４２２のデータ構造種別を示すもので、異なる種類の照合情報を扱えるようにするためのものである。補正対象の画像と照合したときに検出性能の良し悪しと、撮影に必要な設備から適切な価格が設定され、オーナーが選択することが可能となっている。本実施形態では、照合情報タイプの例として"顔画像４２２−１"、"立体情報４２２−２"、"顔特徴量"を定義している。
【００３５】
照合情報タイプが顔画像の場合（４２２−１）、画像枚数４２２ａとその枚数分の顔の画像４２２ｂが格納される。１枚の画像は本実施形態では横１６０ピクセル縦２４０ピクセルでＪＰＥＧで非可逆に符号化されたバイナリデータである。これはオーナー自身がデジタルカメラなどで撮影した顔画像であってもよい。当然、補正対象の画像上の顔領域から切り出した画像でも良い。
【００３６】
照合する場合の特徴量は、プロファイルを作成してから画像補正時までの間の任意のタイミングで顔画像から生成される。特徴量の抽出方法は従来技術を用いることが出来、限定しない。例えばＭ．Ｔｕｒｋ  ａｎｄ  Ａ．Ｐｅｎｔｌａｎｄ：  Ｅｉｇｅｎｆａｃｅｓ  ｆｏｒ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，Ｖｏｌ．３，Ｎｏ．１，ＰＰ．７１−８６，Ｍａｒｃｈ  １９９１）にあるような手法を用いることが出来る。本実施形態では、顔画像を横４８ピクセル縦６４ピクセルの領域で表し、各画素の輝度値そのものを主成分分析を行って得た基底ベクトルによって特定される部分空間に射影して特徴量とする。
【００３７】
照合情報タイプが立体情報の場合（４２２−２）、顔を３Ｄスキャナでスキャンし、ポーズ数４２２ｃと、形状情報（頂点情報４２２ｄ）と、テクスチャ（テクスチャ情報４２２ｅ）などの表面情報を格納する。その形式はＤＸＦ形式などのほか、アプリケーション固有のデータ形式でよい。表情を変えて複数のポーズでスキャンしても良く、複数のポーズの立体情報を格納することが出来る。
【００３８】
照合情報タイプが顔特徴量の場合（４２３）、顔特徴量は顔画像の場合と同様で、プロファイルを作成してから画像補正時までの間の任意のタイミングで顔画像から生成される。本実施形態では静止画から顔判別を行うので、立体情報から顔の向きや光源をさまざまな組み合わせで設定した上で画像化（レンダリング）したデータから特徴量化が行われる。照合情報タイプが特徴量の場合、さまざまなポーズで撮影した顔画像から、前述の方法で求めた特徴量のみを記録する。記録に必要なメモリが少ないのでコストが少なくなるが、将来、特徴量の再作成が出来ないというデメリットがある。
【００３９】
その他、レーザーの反射を利用したレーザー距離計などを用いた奥行き情報付き顔画像情報など、顔の表面的な特長を記録するものであれば本発明の主旨の範囲内である。
【００４０】
判別情報４３は、本プロファイルの特徴量との照合結果から、プロファイルのオーナー本人かを判別するための情報である。判別分析の基底ベクトル、特徴量間距離から尤度への変換テーブル、閾値からなる。
【００４１】
判別分析の基底ベクトル４３１は、本人か否かの２つのクラスに分けたトレーニング用の特徴データを用意し、クラス内の特徴量の分散とクラス間の特徴量の分散の比が最大になるような部分空間を求めて得るものである。トレーニング用のデータが多いほうが判別性能が向上するので、画像補正を行う時に識別した顔画像を照合情報の画像に追加し、判別分析を再度行うことで、更なる精度向上を行うことが可能である。また、立体情報の場合は顔画像の場合に比べて顔の向きや光源をさまざまな組み合わせで設定した上で画像化（レンダリング）を行うことで、豊富に生成できるため、個人識別性能が向上できる。
【００４２】
特徴量間距離から尤度への変換テーブル４３２は、特徴量のユークリッド距離を正規化された０から１までの尤度に変換するためのテーブルである。これは一般に収集した沢山の顔画像から得られた特徴量間距離の分布を求め、下記式によって求める。
【００４３】
【数１】
2006133875.tif 000003
【００４４】
ただし、ｈ（ｉ）は距離ｉの発生頻度である。過去の補正対象の画像から検出した顔を収集して特長量間距離分布を求めることで、判別精度が向上できる。
また、尤度の閾値４３３として初期値として０．９５が設定されるが、プロファイルのオーナが所望する値を設定することが出来る。
【００４５】
有効期限４４は、本プロファイルの有効期間を示す情報である。これにより顔の経年変化による影響を少なくし、また、撮影時に課金することで長期的な売り上げ確保につなげることが出来る。
【００４６】
補正方法４５は、このプロファイル情報と一致した場合の画像の補正方法を示す情報である。
【００４７】
補正方法４５としては、肌色の目標輝度４５１、肌色の目標彩度４５２、肌色の目標色相４５３、肌色のソフトフォーカスの強さ４５４などから構成され、オーナーが好みの補正方法を選択することが出来るものである。一般向けにはこの補正項目や補正内容をそのまま提示することは好ましくない。性別や年齢層ごとに典型的な補正パラメタの組み合わせを１０タイプ程度用意して、そこから選ばせるようにすれば良い。
【００４８】
尚、プロファイル情報を生成するためにはショップに出向いて撮影を行うか、クライアントの端末で上記プロファイル情報を設定する所定のアプリケーションを動作させることで生成することが出来る。プロファイル情報はプロファイルＩＤが付与されたデジタルデータであるので、プロファイルＩＤと図示しないオーナーに関する情報をリンクすることは簡単である。１人のオーナーが複数のプロファイルを所持したり、１つの記憶媒体に複数の人物のプロファイル情報を収めることも可能なのはいうまでもない。また、プロファイル情報はプログラムを格納可能な記憶媒体と同様な媒体に記憶することができる。ネットワークに接続されたシステムの場合には、サーバー、クライアントのどちらにあっても分散された状態で記録されてもよい。
【００４９】
＜本実施形態の画像処理装置の動作例＞
次に、かかる構成の画像処理装置における画像補正処理の概要を、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００５０】
画像データの入力後、ステップＳ３０１において、補正対象の画像から顔領域を検出する。ステップＳ３０２において、領域が検出されたか否かによって分岐する。領域が検出された場合はステップＳ３０３に進み、そうでない場合は処理を終了する。
【００５１】
ステップＳ３０３において、検出された各顔領域に対して、顔領域を判別する。ここでは各顔領域についてプロファイルの照合情報と照合を行い、確定したプロファイルＩＤを出力する。ステップＳ３０４において、プロファイルＩＤが出力されたか否かによって分岐する。プロファイルＩＤが出力された場合はステップＳ３０５に進み、そうでない場合は処理を終了する。
【００５２】
ステップＳ３０５において、プロファイルＩＤに対応する画像補正方法を取得し、ステップＳ３０６において、入力された画像の顔領域に対して補正を行う。
【００５３】
当然のことながら、顔領域の明るさを補うような、一般に好ましいと感じられるようにするための補正や、カラーマッチングのような画像全体の彩度強調や輝度分布の調整、入出力装置ごとに異なる色再現特性を補償するための画像補正を本処理の前段、または後段に実施することは何ら本発明の主旨に反するものではない。
【００５４】
以下、先述した各処理について詳細に述べていく。
【００５５】
（顔領域検出処理：Ｓ３０１）
以下に、図５のステップＳ３０１の顔領域検出処理の一例を詳細に示す。
【００５６】
図６のフローチャートを用いて、顔領域検出処理の詳細を説明する。図７は顔領域検出処理を説明する図である。
【００５７】
まず、ステップＳ４０１において、入力された画像を元に局所的に輝度が低い領域をマークしていく。ステップＳ４０２において、ステップＳ４０１でマークされた領域を２つずつ組にして、領域の大きさの均等性、輝度の差、水平に対する角度などから、組にした２つが目かどうかを判定する（図７（ａ））。
【００５８】
ステップＳ４０３において、顔領域か否かを検証する。すなわち、目と判定された組について、その２つを中心にした矩形領域を設定する（図７（ｂ））。そして、その領域の境界付近のエッジおよび領域内の色情報を判定する。エッジは、顔の輪郭であるかどうかを判定する。また、色情報は矩形領域内のＲＧＢ値の平均値が、あらかじめ設定した肌色領域内に入っているかどうかを判定する（図７の（ｃ））。このように顔の位置、大きさを検出して顔領域を確定する。顔領域は前記矩形（水平／垂直方向に平行な長方形）領域で与えられる。
【００５９】
ステップＳ４０４において、確定した顔の領域の領域情報を作成する。領域情報は、本実施形態では、検出した顔領域の外接矩形の頂点の位置データの集合であるが、両目の中心の位置データでもよい。また、多角形や楕円などで近似しても良い。
【００６０】
（顔領域判別処理：Ｓ３０３）
以下に、図５のステップＳ３０３の顔領域判別処理の一例を詳細に示す。
【００６１】
図８のフローチャートを用いて顔領域判定処理の詳細を説明する。
【００６２】
まず、ステップＳ６０１において、横４８画素、縦６４画素の領域に、左右の目の中心が横方向でそれぞれ左右の端から１６画素目、また、上から２４画素目の位置なるように顔領域をアフィン変換する。また、輝度分布、顔の向きに関して正規化を行う。プロファイル上の照合情報に奥行き情報や立体情報が存在する場合には、同じ条件で特徴抽出が出来るようにするため、補正対象と同じ顔の向きや光源の方向に変換させた上で照合することで精度を向上することが出来る。
【００６３】
ステップＳ６０２において、プロファイル情報を作成したときと同じ方法によって特徴量を抽出する。ステップＳ６０３において、各種別における代表的な特徴量とのユークリッド距離を射影された部分空間上で求める。部分空間は、特徴量の判別分析を行って予め基底ベクトルを求めておき、これによって特定される。
【００６４】
判別分析は、特徴量のクラス内の距離とクラス間の距離の比が最大になるような射影空間を求めるもので、この手法を用いた顔の判別はＰｅｔｅｒ  Ｎ．  Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ，  Ｊｏａｏ  〜  Ｐ．  Ｈｅｓｐａｎｈａ，  ａｎｄ  Ｄａｖｉｄ  Ｊ．  Ｋｒｉｅｇｍａｎらの「Ｅｉｇｅｎｆａｃｅｓ  ｖｓ．  Ｆｉｓｈｅｒｆａｃｅｓ：  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃｌａｓｓ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ」ＩＥＥＥ  ＴＰＡＭＩ，  ＶＯＬ．  １９，  ＮＯ．  ７，  ＪＵＬＹ  １９９７が詳しい。
【００６５】
次に、ステップＳ６０４において、プロファイル情報の変換テーブルを参照して距離から尤度に正規化する。
【００６６】
次に、ステップＳ６０５において、すべての特徴量と照合したか終了判定を行い、終了した場合はステップＳ６０６に進む。まだ未照合の特徴量がある場合にはステップＳ６０３に戻って、特徴量照合の尤度の計算を繰り返す。ステップＳ６０６において、最も尤度が高く、かつ所定の閾値より大きなプロファイルＩＤを出力して記憶する。
【００６７】
（画像補正処理：Ｓ３０６）
以下に、図５のステップＳ３０６の画像補正処理の一例を詳細に示す。図９乃至図１３は画像補正処理の動作を示したものである。ここでは、先述した画像から検出した各顔領域について、判別された領域種別のうち尤度の高いものについて、それぞれの肌補正処理を行う。
【００６８】
図９のフローチャートを用いて画像補正処理の詳細を説明する。
【００６９】
画像補正処理を開始すると、ステップＳ７０１において、図５のステップＳ３０１で検出した未処理の顔領域情報を１つ取得する。ステップＳ７０２において、取得した領域から図５のステップＳ３０３で判別した未処理の顔の種別の候補を尤度の高いものから１つ取得する。
【００７０】
ステップＳ７０４において、ＲＧＢ色空間の各値で表現されている前記入力画像を明度Ｌ、彩度Ｃ、色相Ｈの値に変換する。このＬＣＨという色空間は、ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊色空間より、次の式（１）で算出される。
【００７１】
【数２】
2006133875.tif 000004
【００７２】
このＬＣＨは明度、彩度、色相で色を表す色空間の一例で、この他、ＹＣｂＣｒ、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊、ＨＳＶ、ＨＳＬ等々、他の色空間であっても良い。
（領域代表色抽出処理：Ｓ７０５）
ステップＳ７０５において、彩度Ｃ、色相Ｈで表された人肌領域内の画素について、各領域内の代表色を求める。
【００７３】
ステップＳ７０５の処理について、図１０のフローチャートを用いて詳しく説明する。
【００７４】
まず、ステップＳ８０１において、対象となる顔画像領域データを取得する。ステップＳ８０２からステップＳ８０５はこの領域内の各画素についての処理のループを構成している。
【００７５】
ステップＳ８０２において、現在注目している画像領域に含まれる未処理の画素を決定する。次に、ステップＳ８０３において、画素の明度Ｌがある一定の値ＬTH以上であるかを判断する。もしステップＳ３０１で抽出された顔領域内に目、眉、髭、あるいは陰影が含まれていると、人肌領域から抽出した補正対象とする色の代表色が適切に得られない場合がある。前記人肌領域内の陰影、あるいは目、眉、髭といった領域は補正対象とする肌色などの所定色よりも明度が低いと考えられるので、前記条件を用いることにより、前記人肌領域内の陰影、あるいは目、眉、髭といった領域の画素を除外することできる。ステップＳ８０３の条件を満たした画素について、ステップＳ８０４にて同画素の彩度Ｃ及び色相Ｈの色データを集計する。この集計方法は補正対象の代表色として何を用いるかによって変わってくるが、例えば、補正対象の代表色を人肌領域内の画素の平均値とする場合には、ステップＳ８０４の集計は、彩度Ｃ及び色相Ｈの単純な加算を意味する。また、同時に画素数もカウントする。ステップＳ８０５で全画素について走査を終了したと判断されるまで、ステップＳ８０２からＳ８０５の前記集計処理を繰り返す。
【００７６】
入力画像の全画素について走査が終了したと判断された場合、ステップＳ８０６で現在注目している画像領域について、補正対象とする色の領域代表色を算出する。補正対象の代表色を人肌領域内画素の彩度及び色相の平均値で表す場合、ステップＳ８０６では前記集計処理での集計結果を集計画素数で除算した値（ＣR(ｋ，ｌ），ＨR(ｋ，ｌ））を領域代表色として設定する。ただし、ｋは顔領域のインデックス番号、また、ｌは各顔領域の判別結果における種別候補のインデックス番号である。このようにして求められた領域代表色を利用して、以下のステップＳ７０７で色補正のための補正係数を設定する。
【００７７】
図９に戻って、ステップＳ７０６において、プロファイルＩＤに基づいて設定された補正目標色を取得する。
【００７８】
（補正係数設定処理：Ｓ７０７）
次にステップＳ７０７において、先のステップＳ７０５で抽出した領域代表色とステップＳ７０６で取得した補正目標色を用いて、領域毎の補正量を制御する補正係数を求める。この補正係数設定処理では、前記領域代表色と目標色との差に応じて色補正量を制御する所定係数である。後述の色補正における補正量は色相と彩度毎に定めるため、補正係数も色相と彩度毎に設定する。本実施形態では、色相補性係数及び彩度補正係数は前記目標色を代表色の差が大きくなるとともに減少するように設定する。さらに、彩度補正係数は、彩度を下げるように補正する場合は、彩度を上げるように補正する場合に比べ、補正量が小さくなるように設定する。
【００７９】
ステップＳ７０７における補正係数設定処理について、以下より詳しく説明する。
【００８０】
ｋ，ｌ番目（０≦ｋ，ｌ＜Ｎ）の領域の色相補正係数Ｐh(ｋ，ｌ）は前記補正目標色の色相ＨTと前記ｋ番目の領域のｌ番目の判別候補に対する領域代表色の色相ＨR(ｋ，ｌ）の差Ｈdist(ｋ，ｌ）が大きくなるとともに減少するように設定する。色相補正係数の設定方法の例として、式（２）ような式を用いる方法が示される。ただし、式（２）におけるＫ1およびｔ1は定数とする。
【００８１】
【数３】
2006133875.tif 000005
【００８２】
つまり、補正対象とする色の代表色相が補正目標色相に近いほど代表色の色相を補正目標色の色相により近づけるような補正を行い、補正対象とする色の代表色相が補正目標色相から大きく離れている場合には、あまり補正を行わないように補正係数を設定する。このように補正係数の設定を行う理由として、補正対象とする色の代表色相が補正目標色相から大きく離れている場合に、代表色を補正目標色により近づけるような補正を行うと、入力画像全体のバランスが崩れてしまうということが挙げられる。
同様に、ｋ番目の領域におけるｌ番目の判別候補の彩度補正係数ＰC(ｋ，ｌ）は前記補正目標色の彩度値ＣTと前記ｋ番目の領域におけるｌ番目の判別候補の領域代表色の彩度値ＣR(ｋ，ｌ）の差Ｃdist(ｋ，ｌ）が大きくなるとともに減少するように設定する。つまり、補正対象とする色の代表彩度が補正目標彩度に近いほど代表色の彩度を補正目標色の彩度により近づけるような補正を行い、補正対象とする色の代表彩度が補正目標彩度から大きく離れている場合には、あまり補正を行わないように補正係数を設定する。ただし、彩度補正係数は彩度を下げるように補正する場合と彩度を上げるように補正をする場合で設定方法を異なるものとする。
【００８３】
彩度を下げる補正をする場合は、補正をすることで画像の印象が地味になってしまうという現象を防ぐように補正係数を設定する方が望ましく、逆に彩度を上げる補正をする場合は、補正対象とする色の代表彩度が補正目標彩度から離れていても、目標彩度に近づけるような補正を行う方が、画像の印象が良くなるという効果が期待できるからである。このような彩度補正係数の設定方法の例として、彩度を下げる補正の場合は、式（３）ような設定式を、彩度を上げる補正の場合は式（４）を用いる方法が示される。式（３）のａ1，ｂ1および式（４）のＫ2，ｔ2は定数とする。
【００８４】
【数４】
2006133875.tif 000006
【００８５】
【数５】
2006133875.tif 000007
【００８６】
図１１に、式（３）、（４）を表したグラフを示す。図１１において、横軸は前記補正目標色の彩度値ＣTと前記代表色の彩度値ＣR(ｋ，ｌ）の差Ｃdist(ｋ，ｌ）、縦軸は彩度補正係数ＰC(ｋ，ｌ）を示す。
前記補正目標彩度と前記代表色の彩度の差が等しい場合でも、彩度を下げる補正における彩度補正係数と彩度を上げる補正における彩度補正係数の値は異なり、彩度を下げる補正における補正係数がより小さくなっていることが、図１１よりわかる。これは、彩度を下げるように補正する場合は彩度を上げるように補正をする場合に比べ、補正量が小さくなるようにすることを示している。
【００８７】
以上のように、ステップＳ７０７において算出した色相と彩度の補正係数を、後述する補正処理（ステップＳ７１０）において使用される色補正量を制御する係数として利用する。
【００８８】
（色領域設定処理：Ｓ７０８）
図９に戻って、ステップＳ７０８では、領域代表色を含む補正処理の対象とする領域毎の色領域を求めるために、色領域設定処理をおこなう。ここでは前記人肌領域内の画素の色相に注目する。
【００８９】
本実施形態では、補正対象とする代表色を含む色領域を設定し、その領域について色補正を行う。なぜなら、例えば入力画像の全領域に対して、肌の色を好ましい肌色にする補正を行うと、元々好ましい色であった画像中の他領域の色が不自然になってしまうといった問題があるからである。ステップＳ７０７の補正係数処理において設定される補正対象とする色領域は特定色相で示され、前記特定色相で示される補正範囲と補正対象とする色の代表色によって、色領域重みを設定し、後述する色補正処理に用いる。
【００９０】
ステップＳ７０８の処理について、図１２のフローチャートを用いて詳しく説明する。
【００９１】
まず、ステップＳ１００１において、図９のステップＳ７０７で抽出されたｋ番目の画像領域に属する顔領域のデータを取得する。
【００９２】
ステップＳ１００２からステップＳ１００６はこの領域内の各画素についての処理のループを構成している。
【００９３】
ステップＳ１００２において、現在注目している画像領域に含まれる未処理の画素を決定する。次に、ステップＳ１００３において、画素の明度Ｌが任意の明度を示すＬTH以上であるかを判断する。もし図９のステップＳ７０７において抽出された人肌領域内に目、眉、髭、あるいは陰影が含まれていると、人肌領域から抽出した補正対象とする色の代表色が適切に得られない場合がある。前記人肌領域内の陰影、あるいは目、眉、髭といった領域は補正対象とする肌色などの所定色よりも明度が低いと考えられるので、前記条件を用いることにより、前記人肌領域内の陰影、あるいは目、眉、髭といった領域の画素を除外することできる。
【００９４】
さらに、ステップＳ１００４において、同画素の彩度Ｃが無彩色の彩度を示す所定の値ＣTH以上であるかを判断する。このとき同画素の彩度が前述の値ＣTH以下であるということは、同画素は無彩色に限りなく近いことを意味する。ここで無彩色領域の画素を除く理由は、無彩色領域においてはＲＧＢ値のわずかの差で色相が大きく変わり、人肌領域に対応する色相領域を高精度で求めることができなくなるためである。ステップＳ７０８における色領域設定処理では、色領域を人肌領域内画素の色相に注目し、特定色の色相によって設定する。
【００９５】
ステップＳ１００４の条件を満たした画素について、ステップＳ１００５にて同画素の色相Ｈの値を集計する。この集計方法は色領域を示す特定色相として何を用いるかによって変わってくるが、例えば、前記人肌領域内に存在し、ステップＳ１００３及びＳ１００４の条件を満たした画素の色相分布を解析し、最大色相Ｈmax(ｋ，ｌ）および最小色相Ｈmin(ｋ，ｌ）によって補正対象とする色領域を示す方法が例示される。ステップＳ１００６で全画素について走査を終了したと判断されるまで前記集計処理を繰り返す。
【００９６】
入力画像の全画素について走査が終了したと判断された場合、ステップＳ１００７で補正対象とする色領域を設定する。前記最大色相Ｈmax(ｋ，ｌ）および前記最小色相Ｈmin(ｋ，ｌ）によって補正対象とする色領域を示す場合、ステップＳ１００７では前記集計処理での集計結果である最大色相Ｈmax(ｋ，ｌ）および最小色相Ｈmin(ｋ，ｌ）を用い、補正対象とする色の前記代表色相との差から補正対象とする色領域を設定する（式（５））。ここで、式（５）のＨR(ｋ，ｌ）はｋ番目の領域におけるｌ番目の判別候補の補正対象とする色の前記領域代表色相であり、ΔＨ（ｋ，ｌ）は補正対象とするｋ番目の画像領域における色領域の色相範囲を示したものである。
【００９７】
【数６】
2006133875.tif 000008
【００９８】
また、ここに示した前記色領域設定処理に限定されるものではなく、例えば任意の特定色相を手動で設定する方法なども挙げられる。この場合には、補正対象とする色領域は、図５のステップＳ３０１において抽出された人肌領域を包含するような、色相範囲として設定することが望ましい。
以上のような方法で設定された前記色領域に対して、後述の色補正処理において使用する色領域重みを色相範囲と彩度範囲毎に定める。補正対象とする画素の色相Ｈにおける重みＷH(ｋ，ｌ）は、補正対象とする代表色では１、補正対象領域外では０となるように補正対象とする色領域を示す前記色相範囲ΔＨ（ｋ，ｌ）および補正対象とする色の代表色の色相ＨR(ｋ，ｌ）により、以下のように定める（式６）。
【００９９】
【数７】
2006133875.tif 000009
【０１００】
ただし、補正対象とする色相領域の重みを設定する方法は、式（６）で表されるような方法に限らず、例えば、補正対象とする色領域を示す前記色相範囲ΔＨ（ｋ，ｌ）および補正対象とする色の代表色ＨR(ｋ，ｌ）および任意の定数を用いて非線形に変化するように設定する方法などが例示される。
このように、ステップＳ１００８において補正対象とする色領域の重みをつける理由として、後述する色補間を行う場合に、補正対象とする色相領域内外で色の連続性が破綻するのを防ぐことが挙げられる。
【０１０１】
また、補正対象とする画素の彩度Ｃにおける重みＷC(ｋ，ｌ）は、前記補正対象目標彩度ＣTおよびステップＳ１００４で使用した無彩色の彩度を示す所定の値ＣTHにより、以下のように定める（式７）。
【０１０２】
【数８】
2006133875.tif 000010
【０１０３】
ただし、補正対象とする彩度領域の重みを設定する方法は、式（７）で表されるような方法に限らず、例えば、補正対象とする色の代表色の彩度ＣRおよび前記人肌領域を包含するような彩度範囲ΔＣ（ｋ，ｌ）を前記色相領域設定方法と同様な方法により求め、補正対象とする彩度領域の重みを設定方法なども挙げられる。
図９に戻って、次に、ステップＳ７０９において、前記入力画像における前記人肌領域の位置情報から、後述の色補正処理に用いる画像領域重みを設定する。
【０１０４】
本実施形態では、後述する色補正処理において、ステップＳ７０８により設定した特定色領域に対しての重みを利用して肌色などの所定の色に対してのみ色補正を行うことで、元々好ましい色であった画像中の他領域の色が不自然になる現象を回避している。しかしながら、補正対象として色領域のみを設定した場合、例えば補正入力画像において、前記人肌領域外にステップＳ７０８において設定される色領域に含まれる人肌以外の画素が存在すると、同画素は色補間の対象となってしまう。このような問題を解決する方法として、ステップＳ７０９で設定する画像領域重みを利用する。
【０１０５】
前記画像領域重みは、前記人肌領域内の画素を色補正対象とし、前記人肌領域に含まれない画素は色補正対象外となるように０以上、１以下の値をＷP(ｋ，ｌ，ｘ，ｙ）として設定する。このとき後述の色補正処理により前記人肌領域の境界付近で色の連続性が破綻するのを防ぐように、前記画像領域重みを設定することが望ましい。
【０１０６】
前記画像領域重み設定方法は限定されるものではないが、前記人肌領域における重心を求め、重心からの各画素の距離に応じて重みをつける方法などが例示される。この設定方法を用いると、後述の色補正処理において、前記人肌領域の境界付近の画素は前記人肌領域の中心付近の画素に比べ補正量が小さくなり、前記人肌領域の境界付近で色の連続性が破綻するのを防ぐことができる。また、前記人肌領域にガウシアンフィルタなどによりローパス処理を行い、前記人肌領域の境界付近をぼかすことで、前記人肌領域内外での色の連続性の破綻を和らげる方法なども挙げられる。
【０１０７】
（補正処理：Ｓ７１０）
次に、ステップＳ７１０において、先に求めた各領域補正情報にしたがって画像補正を行う。この処理について図１３のフローチャートを用いて詳しく説明する。
【０１０８】
まず、ステップＳ１１０１において、ステップＳ７０７で抽出されたｋ番目の画像領域に属する顔領域のデータを取得する。
【０１０９】
ステップＳ１１０２からステップＳ１１０５はこの領域内の各画素についての処理のループを構成している。
【０１１０】
まず、ステップＳ１１０２において、未処理の画素を決定する。次に、ステップＳ１１０３において、色相補正処理を行う。まず補正対象の代表色における色相補正量Ｄｈ（ｊ）を算出する。補正対象とする色の代表色における色相補正量は補正対象目標色相ＨTと補正対象とする色の代表色相ＨR(ｊ）の差およびステップＳ７０７の補正係数設定処理において設定された前記色相補正係数ＰH(ｊ）の積で表される（式（９））。次に、前記色相補正量ＤｈにステップＳ９の色領域設定処理において設定した色相領域の重みＷH(ｊ）、彩度領域の重みＷC(ｊ）とステップＳ７０９の画像領域設定処理において設定した画像領域重みＷP(ｊ）をかけた分だけ、入力画像内の画素の色相を補正する（式（８））。ただし、式（８）においてＨは前記色補正処理前の補正対象画素の色相、Ｈ′は前記色補正処理後の補正対象画素の色相を示す。
【０１１１】
【数９】
2006133875.tif 000011
【０１１２】
【数１０】
2006133875.tif 000012
【０１１３】
【数１１】
2006133875.tif 000013
【０１１４】
同様に、ステップＳ１１０４では、ステップＳ７０７の補正係数設定処理で得られた彩度補正係数Ｐｃ（ｊ）から代表色における彩度補正率Ｋｃ（ｊ）を算出し、前記彩度補正率ＫｃにステップＳ７０８の色領域設定処理において設定した色相領域の重みＷH(ｊ）、彩度領域の重みＷC(ｊ）とステップＳ７０９の画像領域設定処理において設定した画像領域重みＷP(ｊ）および前記色補正処理前の補正対象画素の彩度Ｃをかけた分だけ、入力画像内の画素の彩度を補正する（式（１１））。
前記彩度補正率Ｋｃは式（１２）のように、前記補正目標彩度ＣTおよび補正対象の代表彩度ＣR(ｊ）の差と前記補正代表彩度ＣR(ｊ）の比と前記補正彩度係数Ｐｃ(ｊ）の積で表される。ただし、式（１１）でＣ′は前記色補正処理後の補正対象画素の彩度を示す。
【０１１５】
【数１２】
2006133875.tif 000014
【０１１６】
【数１３】
2006133875.tif 000015
【０１１７】
【数１４】
2006133875.tif 000016
【０１１８】
次に、ステップＳ１１０５の判定により、全ての画素について上記処理が終了したかどうかを判定し、終了した場合には補正処理は終了し、そうでない場合は、処理はステップＳ１１０２に戻る。
図９に戻って、次に、ステップＳ７１１において、色空間をＲＧＢ空間に逆変換する。ステップＳ７１２において、すべての検出領域について処理を行ったかを判断し、まだの場合はステップＳ７０１に戻り、すべての領域について補正案作成を終了した場合には本処理を終了する。
【０１１９】
＜本実施形態の画像処理装置の他の具体的構成例＞
図１４は、本実施形態における画像処理装置の他の具体的構成例を示すブロック図である。上記実施形態と共通する部分には同じ番号を付与している。
【０１２０】
ブロック構成としては、ドライブインタフェース２０４にＣＤ／ＤＶＤドライブ１１０１が接続されて、本実施形態のプログラムを記録したＤＶＤまたはＣＤのような光ディスク２１５を追加しているところが上記実施形態と異なる。
【０１２１】
本実施形態のプログラムを記録した光ディスク２１５をＣＤ／ＤＶＤドライブ２０４に挿入するとＣＰＵ２０１は記録媒体からプログラムを読み取って、ＲＡＭ２０３に展開することで、上記実施形態と同様の処理を実現することができる。
【０１２２】
＜本実施形態の画像処理システムの構成例＞
図１５は、本発明の画像補正方法をネットワークシステムに適用した、本実施形態の画像処理システムの構成例を示す図である。
【０１２３】
図１５には、複数のユーザ（発注端末１５０１ａ、１５０１ｂ、１５０１ｃ...）と、該複数のユーザに対して遠隔地に設置されたセンターサーバ１５０２とをネットワーク１５０４を通じて通信可能とし、各々のユーザが所望の画像データをネットワーク１５０４を通じてセンターサーバ１５０２に送信することを可能とし、センターサーバ１５０２の画像入力手段は送信された画像を受信してプリントショップ１５０３にプリント指示することで実現した、プリントサービスの形態を示す図である。発注端末１５０１は個人が所有するパソコンで実現可能である。尚、発注端末１５０１は携帯端末でも良い。また、発注、印刷および撮影機能を持つプリントショップ１５０３を各地に設置し、センターサー１５０２バと接続している。
【０１２４】
図１６は、ユーザがプリントサービスを発注してからプリントショップに画像が出力されるまでの情報通信のフローを示した図である。このなかでセンターサーバ１５０２が上記実施形態に相当する画像補正の処理を行う。
【０１２５】
まず、発注端末１５０１からプリントサービスのホームページにアクセスする（Ｓ１１）。センターサーバ１５０２はプリントサービスの入力画面を返送する（Ｓ２１）。ログイン（Ｓ１２，Ｓ２２）処理の後、発注端末１５０１から画像を送信し（Ｓ１３）、センターサーバ１５０２は受信してユーザＩＤに対応して記憶保持する（Ｓ２３）。発注端末１５０１からプロファイルを送信し（Ｓ１４）、センターサーバ１５０２は受信してユーザＩＤに対応して記憶保持する（Ｓ２４）。発注端末１５０１から印刷方法と印刷指示を送信し（Ｓ１５）、センターサーバ１５０２は受信してユーザＩＤに対応して保持されたプロファイルに基づいて画像補正する（Ｓ２５）。尚、図１６では、画像送信（Ｓ１３）、プロファイル送信（Ｓ１４）、プリント指示（Ｓ１５）を一連の手順で示したが、これらの処理は逆であっても、処理間に長時間の間隔が空いても良く、その場合は各処理をログインから開始することになる。
【０１２６】
センターサーバ１５０２は、プリントの注文データを生成し、発注端末１５０１に送信する（Ｓ２６）。この注文データと共に、補正した画像をユーザの確認にために送信するのが望ましい。ユーザは、注文内容を確認し、確定情報を発注端末１５０１からセンターサーバ１５０２に返す（Ｓ１６）。
【０１２７】
センターサーバ１５０２は注文確認を受けて、プリントショップ１５０３へ注文データを送信すると共に（Ｓ２７）、ユーザが好ましいする補正をした印刷画像を送信する（Ｓ２８）。その後、発注端末１５０１はログアウトし（Ｓ１７）、センターサーバ１５０２はログアウト処理を行なう（Ｓ２９）。
【０１２８】
プリントショップ１５０３では、注文データと印刷画像を受信して（Ｓ３１，Ｓ３２）、プリント出力する（Ｓ３３）。印刷出力された画像は、発注したユーザに発送される。
【０１２９】
以上のように、センターサーバ１５０２がユーザＩＤに対応してプロファイル情報を保持しておき、印刷指示を受信するとプロファイル情報に基づく補正を行なって、プリント処理を行なう。尚、センターサーバ１５０２が保持するプロファイル情報の補正情報は、各々の画像に対応する補正情報であっても、ユーザの好みに対応して複数の画像に行なう補正情報であっても、過去の履歴からユーザの好みに対応するとして選択された補正情報であってもよい。
【０１３０】
なお、本実施形態では、肌色補正処理に関して詳細に説明したが、その他の補正方法としてガウシアンフィルタを適用してぼかしたり、輪郭強調フィルタをなどを行っても良い。ガウシアンフィルタを首、頬や目の周辺の肌色領域に適用することにより、見かけの年齢を若くすることが可能である。この場合は、顔の種類ごとに効果の度合いを定義しておき、ステップＳ７０９と同様な画像領域重み設定を適切に行って、領域内の各画素について、ガウシアンフィルタをかけた画像を重みにしたがってオリジナルの画像のＬＨＣの各チャンネルごとに加重平均を求めればよい。このような空間的な補正は動画や携帯性の高いカメラのような解像度が低い画像で特に有効である。
【０１３１】
＜その他の実施形態＞
顔領域を判別する際、顔の特徴量抽出に関しては、第１実施形態で示した方法に限定するものではない。例えば、ＩＳＯ／ＩＥＣ１５９３８−３に規定されている、顔識別の特徴記述子を用いてもよい。また、判別器として、判別分析のほかに、ブースト法、カーネルトリックと組み合わせたサポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどの手法を用いても良い。いずれも領域種別にトレーニング用の画像を用意してトレーニングすることで、所望の領域種別への判別が可能である。また、本実施形態では人物の肌色を好ましく補正する場合について説明したが、他の記憶色である空の青、草木の緑などを好ましく補正する場合についても適用できることはいうまでもない。
【０１３２】
また、本実施形態のプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ、ＤＶＤ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１３３】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１３４】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１３５】
さらに、カメラやスキャナなどの画像入力装置やプリンタなどの画像出力装置、またこれらが複合または接続された装置において、両方またはいずれかの装置に備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】本実施形態の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態におけるプロファイル情報記憶媒体の概観の一例を示す図である。
【図４】本実施形態におけるプロファイル情報の内容の一例を示す図である。
【図５】本実施形態の動作手順の概要を示すフローチャートである。
【図６】図５の顔領域検出処理（Ｓ３０１）の手順例を示すフローチャートである。
【図７】図５の顔領域検出処理の処理例を説明する図である。
【図８】図５の顔領域判定処理（Ｓ３０３）の手順例を示すフローチャートである。
【図９】図５の画像補正処理（Ｓ３０６）の手順例を示すフローチャートである。
【図１０】図９の領域代表色抽出処理（Ｓ７０５）の手順例を示すフローチャートである。
【図１１】図９の領域代表色抽出処理の処理例を説明する図である。
【図１２】図９の色領域設定処理（Ｓ７０８）の手順例を示すフローチャートである。
【図１３】図９の補正処理（Ｓ７１０）の手順例を示すフローチャートである。
【図１４】本実施形態の画像処理装置の他のハードウェア構成例を示す図である。
【図１５】本実施形態のネットワークシステムの構成例を示す図である。
【図１６】図１５のシステムにおける画像補正処理のフローを示す図である。
【図１】
2006133875.tif 000017
【図２】
2006133875.tif 000018
【図３】
2006133875.tif 000019
【図４】
2006133875.tif 000020
【図５】
2006133875.tif 000021
【図６】
2006133875.tif 000022
【図７】
2006133875.tif 000023
【図８】
2006133875.tif 000024
【図９】
2006133875.tif 000025
【図１０】
2006133875.tif 000026
【図１１】
2006133875.tif 000027
【図１２】
2006133875.tif 000028
【図１３】
2006133875.tif 000029
【図１４】
2006133875.tif 000030
【図１５】
2006133875.tif 000031
【図１６】
2006133875.tif 000032