(57)【要約】【課題】連写した各画像を評価するために行う顔検出に掛かる時間を短縮する。【解決手段】連写を行い、撮影対象となる画像のうち連写した数より少ない数の画像から被写体を検出し、検出された被写体の画像上での位置を位置記憶部２０４に記憶し、連写した各画像について、検出を行った画像の評価領域の位置は検出された被写体と同じ位置として特定し、検出を行っていない画像の評価領域の位置は位置記憶部２０４に格納されている１以上の位置を用いて特定し、その画像の評価領域に対して好適度の評価を行い、その評価領域の好適度によってその画像を評価する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入射光から画像を生成する撮像部と、
前記撮像部に所定時間の間隔で所定数の画像を生成する連写を行わせる制御部と、
前記撮像部が生成した画像のうち前記所定数より少ない数の画像から被写体を検出する検出部と、
画像上での前記検出された被写体の領域を示す位置を記憶する位置記憶部と、
前記連写された各画像について、当該画像を評価するための好適度を評価する対象となる当該画像の領域である評価領域の位置を、前記検出を行った画像については前記検出された被写体と同じ位置に特定し、前記検出を行っていない画像である非検出画像については前記位置記憶部に格納されている１以上の位置を用いて特定する特定部とを備える
ことを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
前記撮像装置は更に、
前記連写された各画像について、当該画像における前記評価領域に対して好適度の評価を行い、当該評価領域の好適度によって当該画像を評価する評価部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記検出部は、
顔検出によって人物の顔を被写体として検出し、
前記評価部は、
各評価領域の好適度を人物の笑顔の程度を示す笑顔度によって評価する
ことを特徴とする請求項２に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記検出部は、
前記連写された画像のうち最初に生成された画像から被写体を検出し、
前記特定部は、
前記非検出画像それぞれにおける評価領域の位置を、前記最初に生成された画像から検出された被写体の領域と同じ位置に特定する
ことを特徴とする請求項３に記載の撮像装置。
【請求項５】
前記評価部は、
各画像を、当該画像に含まれる各評価領域の好適度の合計によって評価する
ことを特徴とする請求項４に記載の撮像装置。
【請求項６】
前記検出部は、
前記連写を行う前に前記撮像部により生成された画像のうち最も新しい一の画像から被写体の検出を行い、
前記特定部は、
前記非検出画像それぞれにおける評価領域の位置を、前記検出された被写体の領域と同じ位置に特定する
ことを特徴とする請求項３に記載の撮像装置。
【請求項７】
前記所定数は３以上であり、
前記検出部は、
前記連写された画像のうち最初の画像と最後の画像とから被写体を検出し、
前記特定部は、
前記非検出画像それぞれにおける評価領域の位置を、前記最初の画像から検出された被写体の領域の位置と前記最後の画像から検出された被写体の領域の位置とで線形補間を行うことで特定する
ことを特徴とする請求項３に記載の撮像装置。
【請求項８】
請求項１に記載の撮像装置を備える
ことを特徴とする携帯端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は撮像装置及びそれを備える携帯端末に関し、特にそのような撮像装置の連写時における技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像装置としては例えばコンシューマ向けのデジタルスチルカメラがある。その中で近年、短時間（数ｍｓ〜数百ｍｓ程度）の間隔で複数の画像を連続的に撮影する連写機能を持ち、連写した画像のうち被写体の撮影状態が良いものを自動的に選択して推薦する機能を有したものが増えてきている。
連写した画像の中で被写体の撮影状態が良いものを自動的に選択するのに利用可能な手法としては、特許文献１に開示されている技術がある。
【０００３】
特許文献１の画像撮影装置では、複数の画像１つ１つから被写体の写っている部分画像を抽出し、その部分画像に写る被写体の撮影状態の良さを示す評価点に基づいてそれぞれの画像を評価して選択に利用する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２０４４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来技術では部分画像を抽出する顔検出等において、画像中に含まれる多数の画素をテンプレートに繰り返し照合する等の複雑な処理を行っている。そのため、処理性能の低い装置では部分画像を抽出するだけで時間が掛かってしまい、結果として被写体の撮影状態が良い画像を選択するまでに時間が掛かってしまうという問題がある。
【０００６】
以上、撮像装置における問題について説明したが、このような問題は撮像装置を備えた携帯端末においても起こりうる。特にカメラ機能付き携帯電話機においては、画像処理のための高い処理性能が確保できないことが多く、この問題が顕在化する。
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであって、撮像装置や携帯端末における画像の連写時に行う各画像に写る被写体の撮影状態の良さを評価するのに掛かる時間の短縮に寄与することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る撮像装置は、入射光から画像を生成する撮像部と、前記撮像部に所定時間の間隔で所定数の画像を生成する連写を行わせる制御部と、前記撮像部が生成した画像のうち前記所定数より少ない数の画像から被写体を検出する検出部と、画像上での前記検出された被写体の領域を示す位置を記憶する位置記憶部と、前記連写された各画像について、当該画像を評価するための好適度を評価する対象となる当該画像の領域である評価領域の位置を、前記検出を行った画像については前記検出された被写体と同じ位置に特定し、前記検出を行っていない画像である非検出画像については前記位置記憶部に格納されている１以上の位置を用いて特定する特定部とを備える。
【０００８】
ここで、被写体とは画像の一部として写るものであり、例えば人物の顔が該当する。
また、好適度とは被写体の撮影状態の良さを表す値である。被写体が人物の顔であった場合には、好適度として例えばその人物の笑顔の度合いを用いることができる。
【発明の効果】
【０００９】
上記の構成を持つ撮像装置によると、撮像装置や携帯電話機における画像の連写時に行う各画像に写る被写体の好適度の評価に掛かる時間の短縮に寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態１の携帯電話機１０の外観を示す図である。
【図２】携帯電話機１０の連写機能に係る構成を示す図である。
【図３】連写画像群を示す図である。
【図４】連写画像群の画像から顔を検出する例である。
【図５】顔の領域の位置並びに検出位置の構造及び内容例を示した図である。
【図６】評価領域を特定するイメージを示した図である。
【図７】各評価領域の笑顔度及び画像の評価結果の例を示す図である。
【図８】おすすめ画像の表示例である。
【図９】連写モードでの動作を示した流れ図である。
【図１０】画像評価処理を示した流れ図である。
【図１１】実施形態２での携帯電話機１０における連写モードでの動作を示した流れ図である。
【図１２】実施形態２での携帯電話機１０が評価領域を特定するイメージを示した図である。
【図１３】実施形態３の携帯電話機１０における連写モードでの動作を示した流れ図である。
【図１４】実施形態３の携帯電話機１０において連写画像群の画像から顔を検出する例である。
【図１５】実施形態３の携帯電話機１０における検出位置の構造及び内容例を示した図である。
【図１６】実施形態３の携帯電話機１０における画像評価処理を示した流れ図である。
【図１７】実施形態３の携帯電話機１０において評価領域を特定するイメージを示した図である。
【図１８】実施形態３の携帯電話機１０において特定された評価領域の位置の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜１．実施形態１＞
＜１−１．構成＞
図１は本発明の実施形態１に係る携帯電話機１０の外観を示した図である。携帯電話機１０はいわゆるスライド式の携帯電話機であり、図１（ａ）は携帯電話機１０の閉状態、（ｂ）は開状態における前面を示し、（ｃ）は開状態における背面を示している。
【００１２】
同図に示すように、携帯電話機１０はスライド可能な第１の筺体１１、第２の筺体１２とに分かれている。第１の筺体１１を第２の筺体１２に対してスライドさせることで携帯電話機１０は図１（ａ）に示す閉状態及び（ｂ）に示す開状態の２つの態様を取ることができる。
また携帯電話機１０は、第１の筺体１１にスピーカー１３及び表示部１０６を備え、第２の筺体１２にマイク１４、操作部（キー１５、シャッターキーに用いる第１サイドキー１６及び第２サイドキー１７）及び撮像部２０を備える。
【００１３】
更に、データとプログラムを格納するメモリ２０３（図２を参照）及びプログラムを実行するプロセッサも備える。
以上が携帯電話機１０の、携帯電話機としての構成である。次に、改良した連写機能に係る構成について、図２に基づいて説明する。
携帯電話機１０の連写機能に係る構成として、第１サイドキー１６、撮像制御部２０１、撮像部２０、検出部２０２、メモリ２０３、位置記憶部２０４、画像記憶部２０５、特定部２０６、評価部２０７、表示制御部２０８及び表示部１０６を備える。
【００１４】
メモリ２０３としてはＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）が用いられ、そのメモリ領域には領域記憶部２０４及び画像記憶部２０５を含む。
プロセッサはメモリ２０３に格納されたプログラムを実行することにより、撮像制御部２０１、検出部２０２、特定部２０６、評価部２０７及び表示制御部２０８の機能を実現する。
【００１５】
第１サイドキー１６は第１の筺体１１の側面に配置されたキーであり、シャッターキーとして機能する。
撮像制御部２０１は、撮像部２０に所定時間の間隔で所定数の画像を連写させる。ここでは所定時間は１２５ｍｓ、所定数は４とする。
撮像部２０はＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサとレンズとを備え、レンズから入射した光をＣＣＤイメージセンサで検出して画像を生成する機能を持つ。
【００１６】
撮像部２０が連写した画像の例を図３（ａ）〜（ｄ）に示す。同図において、３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ及び３０１ｄはそれぞれ４つ連写したうちの１番目、２番目、３番目及び４番目の画像である。
なお、以下では連写された画像（ここでは３０１ａ〜３０１ｄ）をまとめていうときは連写画像群という。また、連写画像群のうちｍ番目（ｍは１以上の整数）の画像を画像ｍと呼ぶこととする。例えば、３番目の画像は画像３という。
【００１７】
検出部２０２は撮像部２０で生成された画像から被写体として人物の顔（以下、単に「顔」という）を検出し、その顔の領域の位置を特定する。検出した顔の領域の位置は以下では検出位置ということとする。
ここでは、図４に示すように、画像１のみから人物の顔を検出することとする。また、顔の検出は最大で所定個数（例えば４個）まで行う。
【００１８】
顔を検出する技術は従来から知られており、ここでは、画像中の矩形領域からその領域に含まれる複数の画素に係る特徴量を抽出して、顔に係る所定の特徴量のパターンと照合することで顔の検出を行う技術を用いている。検出位置はその矩形領域の、画像の左上端を原点とした左上（始点。図５（ａ）を参照）の座標と右下（終点。図５（ａ）を参照）の座標で示されることとする。
【００１９】
位置記憶部２０４は検出部２０２が特定した検出位置のデータ５００を記憶するメモリ２０３の領域である。
検出位置のデータ５００の構造は、図５（ｂ）に示すように、検出された顔それぞれの領域を示す矩形の始点の座標５０１及び終点の座標５０２により構成されている。なお、顔が１つも検出されなかった場合には検出位置のデータ５００の内容は空のデータになることとする。
【００２０】
同図（ｂ）の例は、図３の画像１（３０１ａ）から検出した顔に関する検出位置のデータ５００を示している。この例では、顔１の検出位置として領域３０２ａの位置（始点（７５，１２５）、終点（２７５，３２５））が、顔２の検出位置として領域３０２ｂの位置（始点（３７５，２２５）、終点（５２５，３７５））が格納されている。
画像記憶部２０５は撮像部２０で連写された連写画像群を記憶するメモリ２０３の領域である。
【００２１】
特定部２０６は位置記憶部２０４に格納されている顔の領域の位置を用いて画像記憶部２０５に格納されている各画像における評価領域の位置を特定する。
図６は、特定部２０６が評価領域を特定するイメージを示した図である。同図に示すように、特定部２０６は画像１での検出位置と同じ個数及び位置に各画像の評価領域（この図の例では６０１ａ〜６０１ｈ）を特定する。
【００２２】
評価部２０７は画像記憶部２０５に格納されている各画像の評価を行う。各画像の評価は、図７に示すように、特定部２０６が特定したその画像の評価領域それぞれに含まれる部分画像の好適度として笑顔度を評価し、画像の評価を示す評価値を算出する。ここでは、評価値は笑顔度の合計とする。
笑顔度を評価する手法としては、例えば特開２００４−４６５９１号公報に開示されている笑顔評価の技術を用いることができる。笑顔度は笑顔評価の結果に応じて０から１００までの整数値を取ることとし、値が高いほど良い笑顔であることとする。
【００２３】
図７の例では、画像１（３０１ａ）における顔１（評価領域６０１ａ）の笑顔度が０、顔２（評価領域６０１ｂ）の笑顔度が５０であり、画像１の評価値は顔１と顔２の笑顔度の合計５０となっている。同様にして画像２〜４についても評価値が算出できる。そして、顔１（評価領域６０１ｅ）の笑顔度が７０、顔２（評価領域６０１ｆ）の笑顔度が５０となっている画像３（３０１ｃ）の評価値が１２０で、連写画像群４つの中で最も高い評価値となっている。
【００２４】
表示制御部２０８は画像記憶部２０５に格納されている各画像を評価部２０７での評価の結果に従って表示部１０６に表示させる。
ここでは、図８の表示例に示すように、連写画像群４つを並べて、その中で評価値が最も高い画像を１つおすすめ画像として強調するように表示させる。おすすめ画像の強調は、おすすめマークを付して表示することで行うこととする。なお、評価値が最も高い画像が複数存在した場合、先に撮影された方の画像をおすすめ画像にする。
【００２５】
表示部１０６は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）により実現される。表示制御部２０８の制御によって画面の表示を行う。
＜１−２．動作＞
携帯電話機１０の動作は基本的に従来の携帯電話と同一であり、シャッターキーの押下により連写を行う連写モードにおける動作のみが変更されている。
＜１−２−１．連写モード＞
以下、連写モードにおいてプロセッサにより実行される動作を、図９に示す流れ図に沿って説明する。なお、連写モードにはユーザの操作を受けて入るものとする。
【００２６】
連写モードに入ってからシャッターキーの押下を受け付ける（ステップＳ９０１：ＹＥＳ）と、撮像制御部２０１が撮像部２０に連写を行わせる（ステップＳ９０２）。そして、画像記憶部２０５に連写した連写画像群を格納する。
次に、検出部２０２が連写画像群のうち画像１から顔の検出を行い（ステップＳ９０３）位置記憶部２０４に格納する（ステップＳ９０４）。
【００２７】
そして、連写画像群の各画像を評価する画像評価処理を、特定部２０６及び評価部２０７が行う（ステップＳ９０５）。画像評価処理は、連写画像群の各画像について、その画像に含まれる評価領域を特定し、特定された評価領域それぞれの笑顔度からその画像の評価値を算出する処理である。
画像評価処理が終わると、表示制御部２０８が評価部２０７による評価の結果に基づいて連写画像群を表示部１０６に表示させ（ステップＳ９０６）、連写モードを終了する。
＜１−２−２．画像評価処理＞
次に、画像評価処理を図１０の流れ図に沿って詳細に説明する。
【００２８】
まず、評価部２０７が処理対象とする画像を特定する番号となる変数Ｍを１で初期化する（ステップＳ１００１）。変数Ｍについて、例えばＭ＝３の場合は、画像３が処理対象となる。
次に、評価部２０７が画像Ｍの中で処理対象とする評価領域及び画像１における顔を特定する番号となる変数Ｎを１で初期化する（ステップＳ１００２）。ここで、変数Ｎで特定される評価領域は評価領域Ｎ、変数Ｎで特定される顔は顔Ｎということとする。
【００２９】
変数Ｍ及び変数Ｎの初期化が終了すると、変数Ｎの値が検出部２０２により画像１から検出された顔の数以下か否かを評価部２０７が判定する（ステップＳ１００３）。
変数Ｎが顔の数以下であった場合（ステップＳ１００３：ＹＥＳ）、特定部２０６が位置記憶部２０４から画像１における顔Ｎの検出位置を取得する（ステップＳ１００４）。
そして特定部２０６は、画像Ｍにおける評価領域Ｎの位置を、取得した顔Ｎの検出位置と同じ位置に特定する（ステップＳ１００５）。このとき、Ｍ＝１の場合には、画像Ｍは実際に検出部２０２が検出を行った画像１であり、評価領域Ｎの位置は、その画像中で検出された検出位置を用いていることとなる。
【００３０】
特定部２０６が特定した評価領域Ｎについて、評価部２０７が笑顔度を評価する。なお、画像Ｍの顔Ｎの位置が画像１での位置から大きく動いて評価領域Ｎの中に存在しなくなって笑顔度を評価できない場合には、評価領域Ｎの笑顔度を０とする。
以上で画像Ｍにおける評価領域Ｎの笑顔度の評価は終了する。評価部２０７は、次なる評価領域の笑顔度を評価するため、Ｎの値を１増やし（ステップＳ１００７）、ステップＳ１００３に戻る。
【００３１】
ステップＳ１００３において否定的な判断がされた場合、即ち変数Ｎの値が検出部２０２により画像１から検出された顔の数を超えていた場合（ステップＳ１００３：ＮＯ）、評価部２０７は画像Ｍの評価値を算出する（ステップＳ１００８）。ここでは、画像Ｍの評価値はその画像に含まれる各評価領域の笑顔度を合計して算出する。ただし、顔の数が０であった場合には、評価値は０とする。
【００３２】
以上で画像Ｍは評価されたこととなる。画像Ｍの評価が終了すると、評価部２０７は、Ｍの値を１増やす（ステップＳ１００９）。
そして、増やしたＭの値が、連写の所定数以下であるか否かを判断する（ステップＳ１０１０）。所定数以下であった場合（ステップＳ１０１０：ＹＥＳ）、次なる画像を評価するためステップＳ１００２に戻る。所定数を超えた場合（ステップＳ１０１０：ＮＯ）、連写画像群の全ての画像を評価したことになるので、画像評価処理を終了する。
＜２．実施形態２＞
実施形態１では顔の検出を連写後に行う携帯電話機について説明したが、顔の検出は連写前に行うこととしても良い。
【００３３】
以下、実施形態２として、顔の検出を連写後ではなく連写前に行うように動作を変更した携帯電話機１０について説明する。
実施形態２の携帯電話機１０は実施形態１の携帯電話機１０におけるプログラムの一部を変更することで実現可能である。ハードウェアの構成については実施形態１と同一であるため説明を割愛する。
【００３４】
図１１はプロセッサに実行される処理の流れを示した図である。以下では実施形態１での処理（図９）から変更した点について説明する。
まず、シャッターキーの押下を受け付ける前（ステップＳ９０１：ＮＯ）に、顔検出に係る処理を繰り返し行うこととする。
顔検出に係る処理としては、図１２に示すように連写前画像１２０１を撮像部２０が生成し（ステップＳ１１０１）、次に検出部２０２が連写前画像１２０１から顔（図１２の４０２ａ及び４０２ｂ）を検出して（ステップＳ９０３ａ）、結果を位置記憶部２０４に格納する（ステップＳ９０４ａ）処理を行う。
【００３５】
ステップＳ９０３ａはステップＳ９０３の処理を、顔の検出対象となる画像が連写前画像１２０１に変更したものである。ステップＳ９０４ａはステップＳ９０４の処理を、位置記憶部２０４に既に検出位置のデータ５００が格納されていた場合には新たに検出した顔の検出位置のデータ５００で置き換えるように変更したものである。
連写が行われた（ステップＳ９０２）後は、顔検出に係る処理（ステップＳ９０３及びステップＳ９０４）を省いて直ちに画像評価処理を行う（ステップＳ９０５ａ）。
【００３６】
実施形態２における画像評価処理は、図１０に示す実施形態１の画像評価処理においてステップＳ１００４を、連写前画像１２０１における顔の検出位置を取得するように変更したものである。この検出位置を用いることで、連写画像群での各評価領域（図１２の６０２ａ〜６０２ｈ）が特定できる。
＜３．実施形態３＞
実施形態１及び２では顔がほとんど動かないと仮定して顔の検出を１つの画像で行い、評価領域を検出された顔の位置と同じ位置に特定する携帯電話機について説明した。しかし、連写中に人物が移動する等して顔が動く場合を想定して顔の検出を２つの画像で行い、評価領域をその２つの画像から検出された顔の位置を用いて特定するようにしても良い。
【００３７】
以下、実施形態３として、顔の検出を連写画像群のうち最初と最後の２つの画像で行い、評価領域を線形補間で求めるように動作を変更した携帯電話機１０を説明する。
実施形態３の携帯電話機１０は実施形態１の携帯電話機１０におけるプログラムの一部を変更することで実現可能である。ハードウェアの構成については実施形態１と同一であるため説明を割愛する。
【００３８】
図１３は実施形態３において連写モードでプロセッサに実行される処理の流れを示した図である。以下では実施形態１での処理（図９）から変更した点について説明する。
まずステップＳ９０３を、最初の画像と最後の画像から検出する（ステップＳ９０３ｂ）ように変更する。
図１４は検出部２０２が連写画像群（３０１ｅ〜３０１ｈ）から顔の検出を行う例である。同図に示すように、連写画像群のうち、最初の画像（画像１：３０１ｅ）及び最後の画像（画像４：３０１ｈ）から顔の検出を行い、その間の画像２（３０１ｆ）及び画像３（３０１ｇ）からは顔の検出を行っていない。
【００３９】
次にステップＳ９０４を、最初の画像と最後の画像から検出した顔の、図１５に示す検出位置のデータ５００ａを格納する（ステップＳ９０４ｂ）ように変更する。
検出位置のデータ５００ａは実施形態１における検出位置のデータ５００を拡張したものであり、最初の画像での検出位置と最後の画像での検出位置との両方を含むデータとなっている。
【００４０】
そしてステップＳ９０５を、線形補間を用いて評価領域を特定する画像評価処理（ステップＳ９０５ｂ及び図１６）に変更する。
画像評価処理について、図１６に示す流れ図に基づいて実施形態１での画像評価処理（図１０を参照）との変更点を説明する。
ステップＳ１００４を、最初の画像と最後の画像における顔Ｎの検出位置を取得する（ステップＳ１００４ｂ）ように変更する。そしてステップＳ１００５を、取得した２つの検出位置から線形補間（数１を参照）によって評価領域Ｎの位置を特定する（ステップＳ１００５ｂ）ように変更する。
【００４１】
【数１】
2011234014.tif 000003
ここで、ｍは１又はＭｍａｘ（ここでは４）である。ｍ＝１のときのＤＰ（ｍ，Ｎ）は画像１、即ち最初の画像における検出位置である。また、ｍ＝ＭｍａｘのときのＤＰ（ｍ，Ｎ）は画像Ｍｍａｘ、即ち最後の画像における検出位置である。
【００４２】
ただし、図１７に示すように、線形補間は最初と最後の画像以外の画像（３０１ｆ及び３０１ｇ）のみに対して行うこととし、最初の画像（３０１ｅ）及び最後の画像（３０１ｈ）における評価領域Ｎの位置は、その画像で検出された評価領域Ｎの検出位置をそのまま用いることとして線形補間の計算は行わないこととする。
具体的な数値を用いた例を図１８に示す。同図の例では、顔１の始点のＸ座標に着目すると、始点のＸ座標は最初の画像１では２５、最後の画像４では１７５であり、その間の画像２では２５＋（１７５−２５）×（２−１）／（４−１）＝７５、画像３では２５＋（１７５−２５）×（３−１）／（４−１）＝１２５となっている。始点のＹ座標、終点のＸ座標及びＹ座標についても同様に計算されている。
＜４．補足＞
以上、本発明に係る携帯電話機について実施形態に基づいて説明したが、本発明は上述の実施形態で示した通りの携帯電話機に限られないことはもちろんである。
【００４３】
（１）実施形態ではカメラ付き携帯電話機を例に挙げて説明したが、連写を可能とする撮像部を持つ装置であればカメラ付き携帯電話機には限らない。例えばデジタルスチルカメラでも良いし、カメラ付きの携帯情報端末でも良い。
（２）実施形態ではスライド式の携帯電話機を例に挙げて説明したが、スライド式には限らない。例えば折りたたみ式の携帯電話機であっても良い。
【００４４】
（３）実施形態１及び２では画像１つを用いて顔を検出し、その結果を他の画像でもそのまま用いて評価領域の位置を特定する場合について説明した。実施形態３では画像２つを用いて顔を検出し、その結果を用いて線形補間により評価領域の位置を特定する場合について説明した。しかし、用いる画像は１つや２つに限らず、連写する数より少なければ３つ以上を用いても良い。
【００４５】
３つ以上を用いる場合には、用いることとした３つ以上の画像における検出位置を用いて、多項式補間やスプライン補間等の補間方法を用いて特定することができる。
（４）実施形態１では１番目の画像から顔を検出することとしたが、１番目に限らず２番目から最後の画像までのいずれか１つを用いても良い。
（５）実施形態１〜３では撮像部２０はＣＣＤイメージセンサを備えることとしたが、入射光から画像を生成できるのであれば他の方法で撮像部２０を実現しても良い。ＣＣＤイメージセンサ以外で入射光から画像を生成することができる撮像素子としては、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサがある。
【００４６】
（６）実施形態１〜３では被写体の写る領域を検出する方法として、画像中の矩形領域から特徴量を抽出して所定の特徴量のパターンと照合することとしたが、被写体の写る領域を特定できる方法なら他の方法でも良い。例えば、肌色の部分を人物の顔と見なして検出する方法がある。
（７）実施形態１〜３では、評価領域の好適度を求める方法として、笑顔度を算出することとしたが、画像中の評価領域における撮影状態の良さを示すことができれば他の方法で算出しても良い。例えば、目の領域を検出して、その領域に含まれる画像を所定のパターンと照合することにより、被写体の目がどの程度開いているかを示す値として算出しても良い。
【００４７】
（８）実施形態１〜３では、画像の評価値をその画像に含まれる各評価領域の好適度の合計としたが、好適度に基づいた値であれば合計に限らない。例えば、各評価領域の好適度の平均や、各評価領域の好適度の最大値とすることができる。
（９）実施形態３では、最初の画像又は最後の画像における評価領域の位置を特定するときにはその画像における検出位置をそのまま用いることとしたが、他の画像と同じく線形補間を用いて特定しても良い。
【００４８】
（１０）実施形態１〜３では、表示部は液晶ディスプレイにより実現することとしたが、連写した画像を評価した結果を表示できるのであれば、液晶ディスプレイには限らない。例えば、有機ＥＬ（ＯＥＬ：Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイにより実現しても良い。
（１１）実施形態１〜３では、メモリはＲＡＭとしたが、データやプログラムを格納できるのであれば、ＲＡＭには限らない。例えば、ハードディスクやフレキシブルディスクにより実現しても良い。また、プログラムはＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）に格納しても良い。
＜５．まとめ＞
以下、本発明に係る撮像装置及び携帯端末における構成及び効果について説明する。
【００４９】
（１）本発明の一態様に係る撮像装置は、入射光から画像を生成する撮像部と、前記撮像部に所定時間の間隔で所定数の画像を生成する連写を行わせる制御部と、前記撮像部が生成した画像のうち前記所定数より少ない数の画像から被写体を検出する検出部と、画像上での前記検出された被写体の領域を示す位置を記憶する位置記憶部と、前記連写された各画像について、当該画像を評価するための好適度を評価する対象となる当該画像の領域である評価領域の位置を、前記検出を行った画像については前記検出された被写体と同じ位置に特定し、前記検出を行っていない画像である非検出画像については前記位置記憶部に格納されている１以上の位置を用いて特定する特定部とを備えることを特徴とする。
【００５０】
上記の構成を持つ撮像装置によると、連写した画像全てではなく連写した数より少ない画像のみから被写体の検出を行うため、被写体の検出に掛かる時間が少なくなる。
そして、検出を行わなかった画像については、位置記憶部に格納されている被写体の位置、即ち検出を行った他の画像における検出の結果を用いて、被写体が存在すると考えられる領域の位置を特定している。
【００５１】
この特定する方法としては、被写体の検出に用いるような多数の画素をテンプレートに繰り返し照合する等の複雑な処理ではなく、検出よりも単純な処理を用いる。
この処理については、１つの画像における検出位置を他の画像でもそのまま用いる処理や、２つ以上の画像における検出位置を用いて補間を行う処理等が考えられる。
そのため、被写体を検出する処理を減らして、特定部が特定する処理に置き換えたことで、連写した各画像における被写体の位置の特定に掛かる時間の短縮に寄与できる。
【００５２】
（２）ここで、前記撮像装置は更に、前記連写された各画像について、当該画像における前記評価領域に対して好適度の評価を行い、当該評価領域の好適度によって当該画像を評価する評価部を備えることとしても良い。
このようにすることで、連写した各画像の評価に掛かる時間の短縮に寄与できる。
（３）ここで、前記検出部は、顔検出によって人物の顔を被写体として検出し、前記評価部は、各評価領域の好適度を人物の笑顔の程度を示す笑顔度によって評価することとしても良い。
【００５３】
このようにすることで、連写画像群の中の各画像における人物の笑顔の評価に掛かる時間の短縮に寄与できる。
（４）ここで、前記検出部は、前記連写された画像のうち最初に生成された画像から被写体を検出し、前記特定部は、前記非検出画像それぞれにおける評価領域の位置を、前記最初に生成された画像から検出された被写体の領域と同じ位置に特定することとしても良い。
【００５４】
このようにすることで、顔検出に掛かる時間が画像１つでの顔検出に掛かる時間だけとなるので、連写画像群の全ての画像で顔検出を行うより顔検出に掛かる時間を短縮できる。
（５）ここで、前記評価部は、各画像を、当該画像に含まれる各評価領域の好適度の合計によって評価することとしても良い。
【００５５】
このようにすることで、画像に写る人物の顔が全体的に良い笑顔である画像を高く評価できるようになる。
（６）ここで、前記検出部は、前記連写を行う前に前記撮像部により生成された画像のうち最も新しい一の画像から被写体の検出を行い、前記特定部は、前記非検出画像それぞれにおける評価領域の位置を、前記検出された被写体の領域と同じ位置に特定することとしても良い。
【００５６】
このようにすることで、連写後には顔検出を行わなくなるので、連写画像群の全ての画像で顔検出を行うより顔検出に掛かる時間を短縮できる。
（７）ここで、前記所定数は３以上であり、前記検出部は、前記連写された画像のうち最初の画像と最後の画像とから被写体を検出し、前記特定部は、前記非検出画像それぞれにおける評価領域の位置を、前記最初の画像から検出された被写体の領域の位置と前記最後の画像から検出された被写体の領域の位置とで線形補間を行うことで特定することとしても良い。
【００５７】
このようにすることで、顔検出に掛かる時間が画像２つでの顔検出に掛かる時間だけとなるので、連写画像群の全ての画像で顔検出を行うより顔検出に掛かる時間を短縮できる。更に、顔の位置が動いても線形補間により評価領域の位置を特定しているので、精度良く評価領域の位置を特定することができる。
これにより、画像の評価の精度を維持しつつ、評価に掛かる時間の短縮に寄与できる。
【００５８】
（８）ここで、上記の撮像装置を備える携帯端末であっても良い。
このようにすることで、カメラ機能付き携帯電話などの携帯端末において連写をしたときに、連写した各画像の評価に掛かる時間の短縮に寄与できる。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明に係る撮像装置及び撮像装置を備える携帯端末は、携帯電話機、デジタルスチルカメラなどに適用することができる。
【符号の説明】
【００６０】
１０  携帯電話機
１６  第１サイドキー
２０  撮像部
１０６  表示部
２０１  撮像制御部
２０２  検出部
２０３  メモリ
２０４  位置記憶部
２０５  画像記憶部
２０６  特定部
２０７  評価部
２０８  表示制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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