(57)【要約】【課題】異なる傾向の特徴を有する特定の被写体を画像内から精度よく検出するためのデータを生成することを課題とする。【解決手段】画像処理装置１は、辞書データ記憶部２、演算部３および算出部４を有する。辞書データ記憶部２は、被写体が有する特徴に関する辞書データを記憶する。演算部３は、被写体のうち特定の被写体を含む入力画像の情報に基づいて、該入力画像の特徴データを演算する。算出部４は、特徴データおよび辞書データに基づいて、特定の被写体に関して当該辞書データに補完される補完値を算出する。【選択図】図１
2011113318.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体が有する特徴に関する辞書データを記憶する辞書データ記憶部と、
前記被写体のうち特定の被写体を含む入力画像の情報に基づいて、該入力画像の特徴データを演算する演算部と、
前記特徴データおよび前記辞書データに基づいて、前記特定の被写体に関して当該辞書データに補完される補完値を算出する算出部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記算出された補完値および前記辞書データに基づいて、他の入力画像から前記特定の被写体を検出する検出部をさらに有す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】
前記検出部は、
前記算出された前記補完値に基づいて、前記特定の被写体の検出に用いる前記辞書データの使用方法を決定し、決定した使用方法で前記特定の被写体を検出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記算出部は、
前記特徴データと前記辞書データとの尤度値を算出するとともに、該尤度値に基づいて、前記補完値を算出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記演算部は、
前記入力画像に、複数の領域を設定するとともに、該複数の領域のそれぞれについて、前記特徴データを演算し、
前記辞書データ記憶部は、
前記複数の領域に関する領域情報と対応付けて、前記辞書データを格納し、
前記算出部は、
前記複数の領域のそれぞれについて、前記データ演算部により演算された特徴データおよび前記辞書データに基づいて前記補完値を算出することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
被写体のうち特定の被写体を含む入力画像の情報に基づいて、当該入力画像の特徴データを演算する演算ステップと、
前記被写体が有する特徴に関する辞書データを記憶する辞書データ記憶部に記憶されている辞書データおよび前記演算された特徴データに基づいて、前記特定の被写体に関して当該辞書データに補完される補完値を算出する算出ステップと
を含んだことを特徴とする前記画像処理装置が行う画像処理方法。
【請求項７】
被写体のうち特定の被写体を含む入力画像の情報に基づいて、当該入力画像の特徴データを演算する演算手順と、
前記被写体が有する特徴に関する辞書データを記憶する辞書データ記憶部に記憶されている辞書データおよび前記演算された特徴データに基づいて、前記特定の被写体に関して当該辞書データに補完される補完値を算出する算出手順と
を前記画像処理装置としてのコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラ等に取り込まれた画像データから、各種の被写体（例えば、人物の顔、車等）を検出する被写体検出の技術が提案されている。例えば、この被写体検出の技術では、予め、検出対象となる被写体の特徴を学習させた学習データを作成する。そして、被写体検出の技術では、学習データと、取り込んだ画像データとを比較することで、画像中に検出対象となる被写体が存在するか否かを判定する。
【０００３】
また、上述した被写体検出の処理を高速化することを目的とした技術も提案されている。例えば、複数の画像データから学習データを作成し、作成した学習データを用いて、画像データ中の検索領域に対して大まかに被写体検出を行う。そして、画像データ中に検出対象の被写体が含まれている可能性があると判定した場合にのみ、詳細に被写体検出を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２４６６１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、被写体検出の技術において、学習データの生成に用いた画像に含まれる被写体が有する特徴と異なる傾向の特徴を有する特定の被写体を検出したいという要望がある。
【０００６】
しかしながら、上述した被写体検出の技術では、学習データの生成に用いた画像に含まれる被写体の特徴とは異なる傾向の特徴を有する特定の被写体を、画像内から精度よく検出することは困難である。すなわち、上述した学習データは、換言すれば、学習データの生成に用いられた複数の画像に含まれる被写体の特徴を合成した一般的な特徴を有するデータといえる。したがって、特定の被写体が有する特徴が顕在化していない学習データを用いたとしても、ある傾向の特徴を有する特定の被写体を、画像から精度よく検出するのは難しい。
【０００７】
一方、特定の特徴を有する被写体が撮影された画像を重点的に用いて、新たな特定の特徴を顕在化させた学習データを生成しなおすことも考えられるが、作成に膨大な時間が掛かってしまう。
【０００８】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、画像から特定の被写体を精度よく検出するためのデータを生成することが可能な画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願の開示する技術は、一つの態様において、被写体が有する特徴に関する辞書データを記憶する辞書データ記憶部と、前記被写体のうち特定の被写体を含む入力画像の情報に基づいて、該入力画像の特徴データを演算する演算部と、前記特徴データおよび前記辞書データに基づいて、前記特定の被写体に関して当該辞書データに補完される補完値を算出する算出部とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、画像から特定の被写体を精度よく検出するためのデータを生成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１に係る画像処理装置を示す図である。
【図２】図２は、実施例２に係る画像処理装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、実施例２に係る学習データ記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。
【図５】図５は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。
【図６】図６は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。
【図７】図７は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。
【図８】図８は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。
【図９】図９は、実施例２に係る画像処理装置による処理の流れを示す図である。
【図１０】図１０は、実施例２に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。
【図１１】図１１は、画像処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、図面を参照しつつ、本願の開示する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの一実施形態について詳細に説明する。なお、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの一実施形態として後述する以下の実施例により、本願が開示する技術が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１３】
図１は、実施例１に係る画像処理装置を示す図である。同図に示すように、実施例１に係る画像処理装置１は、辞書データ記憶部２、演算部３および算出部４を有する。
【００１４】
辞書データ記憶部２は、被写体が有する特徴に関する辞書データを記憶する。演算部３は、被写体のうち特定の被写体を含む入力画像の情報に基づいて、該入力画像の特徴データを演算する。算出部４は、特徴データおよび辞書データに基づいて、特定の被写体の検出において、当該辞書データを補完する補完値を算出する。
【００１５】
すなわち、画像処理装置１は、一般的な特徴とは異なる傾向の特徴を有する特定の被写体を画像内から検出することに先立って、被写体の一般的な特徴に関する辞書データをいかに使用するかの決定に用いる補完値を予め算出しておく。以上のように、画像処理装置１は、特定の被写体を精度よく検出するためのデータを効率的に生成できる。よって、画像処理装置１は、特定の被写体が有する特徴に関する辞書データを改めて生成する必要がない。つまり、画像処理装置１は、算出した補完値を既存の辞書データとともに用いることで、辞書データに埋もれている特定の被写体の特徴を顕在化させ、特定の被写体の検出を行うことが出来る。
【実施例２】
【００１６】
［実施例２の構成］
図２は、実施例２に係る画像処理装置の構成を示す図である。同図に示すように、実施例２に係る画像処理装置１００は、入力部１１０、出力部１２０、記憶部１３０および制御部１４０を有する。
【００１７】
入力部１１０は、デジタルカメラなどの撮像装置から顔検出処理の対象となる画像データの入力を受付ける。例えば、顔検出処理の対象となる画像データは、特定の被写体が映し出されたデータである。ここで、特定の被写体とは、所定の被写体が有する一般的な特徴とは異なる傾向の特徴を有する被写体のことをいう。例えば、人種や性別、年齢に関係なく、人の顔が有する一般的な特徴とは異なる傾向の特徴を有する赤ちゃんの顔は、特定の被写体に該当する。そこで、以下の実施例２では、特定の被写体として赤ちゃんの顔を取り上げる。なお、特定の被写体は、赤ちゃんの顔に限定されるものではなく、サングラスをかけている顔や特定的な性別や年齢の人の顔などであってもよい。
【００１８】
出力部１２０は、後述する顔検出処理部１４３による処理結果をモニタやディスプレイなどに表示出力する。
【００１９】
記憶部１３０は、制御部１４０による各種処理に必要なデータおよびプログラムを記憶する。例えば、記憶部１３０は、図２に示すように、学習データ記憶部１３１および顔画像データ記憶部１３２を有する。
【００２０】
学習データ記憶部１３１は、人の顔が有する一般的な特徴に関して生成された学習データを予め記憶する。図３は、実施例２に係る学習データ記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。同図に示すように、学習データ記憶部１３１は、事象に対応付けて、顔学習データ、非顔学習データ、学習辞書および重要度を記憶する。
【００２１】
事象（local operator）とは、画像処理装置１００に取り込んだ学習用データ（顔または顔以外の画像データ）や検出対象の画像データを、複数の微細パターンに分割した各領域を示す。また、事象は、学習データ記憶部１３１に記憶されるデータを生成することを目的として生成される。図４に示すように、取り込まれた複数の学習用データは、事象１〜事象１２までの１２の領域に分割される。なお、学習用データとして、複数の顔の画像データおよび複数の顔以外の画像データが採用される。
【００２２】
なお、図４に示す事象１〜事象１２までの１２の領域に分割するのは、あくまで一例であり、これに限定されるものではない。学習データ記憶部１３１は、各事象に割り当てられる一意な番号（「１」や「２」など）を事象として記憶する。なお、学習データ記憶部１３１は、人の顔が有する一般的な特徴を表す画像データを顔検出用の学習データとして記憶する。そして、学習データは顔検出処理に用いられる。図４は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。
【００２３】
学習データ記憶部１３１は、複数の学習用データのそれぞれにおける同一事象における係数値の分布を、顔学習データおよび非顔学習データとして記憶する。係数値は、各学習用データをそれぞれウェーブレット変換（周波数変換）して得られる値である。詳細は後述する。なお、顔学習データとは、人の顔が有する一般的な特徴が映し出された画像の特徴を示すデータである。一方、非顔学習データとは、人の顔以外（例えば、顔以外の体の一部など）の一般的な特徴が映し出された画像の特徴を示すデータである。
【００２４】
例えば、学習データ記憶部１３１は、図３に示すように、各画像データの事象「１」において、係数値が「１」である顔画像データの割合「ａ＝０．７」および係数値が「０」である顔画像データの割合「ｂ＝０．３」を顔学習データとして記憶する。つまり、学習データ記憶部１３１は、事象１において、係数値「１」の顔画像データの割合が全顔画像データに対して「０．７」であることを示す。同様に、学習データ記憶部１３１は、同図に示すように、各非顔画像データの事象「１」において、係数値が「１」である非顔画像データの割合「ｃ＝０．５」および係数値が「０」である非顔画像データの割合「ｄ＝０．５」を非顔学習データとして記憶する。
【００２５】
ここで、顔学習データおよび非顔学習データの生成過程について説明する。まず、画像処理装置１００は、同一サイズの各学習用データ（顔、顔以外）を取り込み、取り込んだ各学習用データをそれぞれウェーブレット変換（周波数変換）して得られる係数値を所定の閾値と比較し、「１」または「０」のいずれかの係数値に決定する。画像処理装置１００は、決定された各係数値を事象ごとに総計し、各事象内に含まれる係数値の割合を学習用データの属性（顔、顔以外）ごとに算出する。そして、画像処理装置１００は、学習用データの属性（顔、顔以外）ごとに算出した各事象内に含まれる係数値の割合を、事象に対応付けて、学習データ記憶部１３１の顔学習データおよび非顔学習データの項目にそれぞれ格納する。また、係数値を「１」または「０」の２値に量子化する場合に限られるものではなく、３値や４値などに量子化してもよい。
【００２６】
また、学習データ記憶部１３１は、各事象に含まれる係数値が「１」あるいは「０」である確からしさを示す演算値を学習辞書として記憶する。例えば、図３に示すように、学習データ記憶部１３１は、事象「１」の係数値が１である場合に、画像データが顔画像のデータである確からしさを示す演算値「ｅ＝０．１４６」および係数値が０である場合に、画像データが顔画像のデータである確からしさを示す演算値「ｆ＝−０．２２２」を学習辞書として記憶する。なお、演算値ｅおよびｆは、以下に示す式（１）および（２）を用いて演算される。
【００２７】
【数１】
2011113318.tif 000003
【数２】
2011113318.tif 000004
【００２８】
また、学習データ記憶部１３１は、事象に対応付けて、特定の被写体に関して学習データに補完される補完値として重要度を記憶する。重要度とは、画像処理装置１００が特定の被写体（赤ちゃんの顔）を検出する顔検出処理を実行する場合に、顔検出用の学習データのどの事象を選択することが効果的かを判断する尺度となるデータである。なお、重要度の算出方法については、後述する重要度算出部１４２の説明箇所において詳述する。
【００２９】
顔画像データ記憶部１３２は、学習データを補完すべき特定の被写体「赤ちゃんの顔」が映し出された複数の画像データ、および「赤ちゃんの顔以外」が映し出された複数の画像データを複数記憶する。なお、顔画像データ記憶部１３２に記憶される画像データは、学習データ記憶部１３１に記憶される顔検出用の学習データと同一サイズであり、後述する事象処理部１４１による処理に用いられる。
【００３０】
制御部１４０は、所定の制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。そして、制御部１４０は、例えば、図２に示すように、事象処理部１４１、重要度算出部１４２および顔検出処理部１４３を有する。
【００３１】
事象処理部１４１は、学習データを補完すべき特定の被写体「赤ちゃんの顔」および「赤ちゃんの顔以外」の画像データについて、事象ごとの係数値を算出する。例えば、図５に示すように、画像処理装置１００は、顔画像データ記憶部１３２から取り込んだ赤ちゃんの画像データＮＯ．１に関して、係数値を事象ごとに算出する。図５は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。
【００３２】
同様に、画像処理装置１００は、顔画像データ記憶部１３２に記憶されている他の画像データであって、赤ちゃんが写る画像データに関して、係数値を事象ごとに算出する。例えば、事象処理部１４１は、ユーザ等から処理開始指示があると、上述したように、顔画像データ記憶部１３２に記憶されている赤ちゃんの画像データについて事象ごとの係数値を算出する。そして事象処理部１４１は、算出した係数値を重要度算出部１４２に送る。
【００３３】
図６は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。例えば、同図に示すように、事象処理部１４１は、顔画像データ記憶部１３２から取り込んだ画像データＮＯ．１をウェーブレット変換する。事象処理部１４１は、画像データＮＯ．１を学習データと同一数の事象に分割して、事象ごとに「１」または「０」のいずれかの係数値を決定する。
【００３４】
例えば、図６に示すように、事象処理部１４１は、事象１について係数値「０」、事象２について係数値「１」、事象３について係数値「０」を決定する。また、同図に示すように、事象処理部１４１は、事象４について係数値「１」、事象５について係数値「１」事象６について係数値「１」を決定する。また、同図に示すように、事象処理部１４１は、事象７について係数値「１」、事象８について係数値「１」、事象９について係数値「１」を決定する。また、同図に示すように、事象処理部１４１は、事象１０について係数値「０」、事象１１について係数値「１」、事象１２ついて係数値「０」を決定する。同様に、事象処理部１４１は、顔画像データ記憶部１３２に記憶されている他の画像データに関して、事象ごとの係数値を算出する。
【００３５】
そして、事象処理部１４１は、顔画像データ記憶部１３２から取り込んだ各画像データの事象ごとの係数値を、画像データの属性（顔，顔以外）とともに後述する重要度算出部１４２に送る。例えば、図７に示すように、事象処理部１４１は、画像データＮＯ．１の画像に関する事象ごとの係数値、および各画像の属性に関するデータを重要度算出部１４２に送る。例えば、事象処理部１４１は、事象１に対応する係数値「０」と、画像データＮＯ．１の属性「顔」とを、重要度算出部１４２に送る。同様に、事象処理部１４１は、画像データＮＯ．２〜ＮＯ．１０の各画像データについて、事象ごとの係数値および画像の属性に関するデータを重要度算出部１４２に送る。図７は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。
【００３６】
重要度算出部１４２は、特定の被写体「赤ちゃんの顔」に関して学習データに補完される重要度を事象ごとに算出する。例えば、重要度算出部１４２は、顔画像データ記憶部１３２に記憶されている各画像データの事象ごとの係数値および属性に関するデータを事象処理部１４１から受けると、次のように処理を行う。
【００３７】
すなわち、重要度算出部１４２は、事象処理部１４１から受けたデータから各画像データの属性を抽出する。重要度算出部１４２は、抽出した属性に応じた値を画像データＮＯ．に対応付けて所定のテーブルに設定する。図８は、実施例２に係る画像処理装置を説明する図である。
【００３８】
例えば、画像データの属性が顔である場合には、重要度算出部１４２は、顔を示す値「１」を所定のテーブルに設定する。一方、重要度算出部１４２は、画像データの属性が顔以外である場合には、顔以外を示す値「−１」を所定のテーブルに設定する。なお、この所定のテーブルは、重要度算出部１４２が重要度の算出処理を実行する場合に、各種データを設定するテーブルである。
【００３９】
そして、重要度算出部１４２は、事象処理部１４１から受けたデータから処理対象とする画像を一つ選択し、さらに選択した画像の事象を一つ選択する。例えば、重要度算出部１４２は、画像データＮＯ．１〜ＮＯ．１２までのデータを事象処理部１４１から受けた場合に、画像データＮＯ．１を処理対象とする画像として選択する。そして、重要度算出部１４２は、選択した画像データＮＯ．１について、処理対象とする事象１を選択する。
【００４０】
事象の選択後、重要度算出部１４２は、選択した事象の係数値に対応する値（ｅもしくはｆの値）を学習データ記憶部１３１から取得する。そして、重要度算出部１４２は、画像データＮＯ．に対応付けて、取得した値を、係数値に対応するｅもしくはｆの値として、所定のテーブルに設定する。
【００４１】
例えば、重要度算出部１４２は、画像データＮＯ．１の事象１を選択したとすると、事象１の係数値「０」（図７）である。よって、事象１および係数値「０」に対応する値として、学習データ記憶部（図３）を参照し、事象１および係数値「０」に対応する値として、０である足しから示唆を示す演算値「ｆ」の値を取得する。重要度算出部１４２は、例えば、図８に示すように、画像データＮＯ．「１」に対応付けて、取得したｆの値「−０．２２２」の絶対値「０．２２２」を所定のテーブルに設定する。
【００４２】
選択した事象の係数値に対応する値の取得後、重要度算出部１４２は、取得した値（ｅもしくはｆの値）の符号に基づいて、画像データが有する属性を示す値を、画像データＮＯ．に対応付けてテーブルに設定する。例えば、選択した事象のａの値がｃの値より大きければ、上述した式（１）の計算結果として得られるｅの値の符号は「＋」となる。すなわち、顔学習データに対する係数値が１である割合（ａの値）は、非顔学習データに対する係数が１である割合（ｃの値）より大きい場合、選択された事象は顔らしさの判断への貢献が大きいものと判断できる。よって、ｅの値の符号が「＋」である場合には、ｅの値の符号「＋」に対応する属性は「顔」に決定される。これとは反対に、ａの値がｃの値より小さい場合には、上述した式（１）の計算結果として得られるｅの値の符号は「−」となる。すなわち、顔学習データに対する係数値が１である割合（ａの値）は、非顔学習データに対する係数が１である割合（ｃの値）より小さい場合、選択された事象は顔らしさの判断への貢献が小さいものと判断できる。よって、ｅの値の符号が「−」である場合には、ｅの値の符号「−」に対応する属性は「顔以外」に決定される。同様に、上述した式（２）の計算結果として得られるｆの値の符号「＋」に対応する属性は「顔」に決定され、ｆの値の符号「−」に対応する属性は「顔以外」に決定される。
【００４３】
例えば、重要度算出部１４２は、図８に示すように、取得したｆの値「−０．２２２」の符号「−」に基づいて、属性が顔以外であることを示す値「−１」を画像データＮＯ．「１」に対応付けて所定のテーブルに設定する。仮に、取得した値（ｅもしくはｆの値）の符号が「＋」であれば、重要度算出部１４２は、属性が顔であることを示す値「１」を所定のテーブルに設定する。
【００４４】
属性を示す値の設定後、重要度算出部１４２は、処理対象として選択した画像の実際の属性と、符号に対応する属性とが一致するか否かを判定する。例えば、重要度算出部１４２は、処理対象として選択した画像の属性（「１」，「−１」）と、取得した値（ｅもしくはｆの値）の符号による属性（「１」，「−１」）との値が一致するか否かを判定する。
【００４５】
例えば、重要度算出部１４２は、画像データＮＯ．１の事象１を処理対象としている場合には、画像の実際の属性を示す値「１」と、符号に対応する属性を示す値「−１」とが一致しないものと判定することとなる。
【００４６】
処理対象として選択した画像の実際の属性と、符号に対応する属性とが一致するものと判定した場合には、重要度算出部１４２は、選択した事象の係数値に対応する値（ｅもしくはｆの値）を、所定のテーブルにて画像データＮＯ．の対応する「重みＡ」の項目に加算する。
【００４７】
一方、処理対象として選択した画像の実際の属性と、符号に対応する属性とが一致しないものと判定した場合には、重要度算出部１４２は、選択した事象の係数値に対応する値（ｅもしくはｆの値）を、所定のテーブルにて画像データＮＯ．の対応する「重みＢ」の項目に加算する。
【００４８】
例えば、重要度算出部１４２は、画像データＮＯ．１の事象１を処理対象としている場合には、図８に示すように、事象１の係数値に対応するｆの値「０．２２２」を所定のテーブルの「重みＢ」の項目に加算する。なお、重みＡおよび重みＢの項目の初期値は、処理開始の段階で「０」であるものとする。
【００４９】
そして、重要度算出部１４２は、事象ごとに重要度を算出する。そして、重要度算出部１４２は、事象に対応付けて学習データ記憶部１３１に格納する。例えば、画像データＮＯ．１〜ＮＯ．１０までの各事象の係数値および画像の属性に関するデータを用いた重要度の算出が完了すると、図８に示すように、「重みＡ」および「重みＢ」のデータが設定された事象１〜１２に関する所定のテーブルがそれぞれ完成する。
【００５０】
重要度算出部１４２は、事象１〜１２に関する所定のテーブルのそれぞれに設定された重みＡの最終加算値（画像ＮＯ．１０に対応する値）と、重みＢの最終加算値（画像ＮＯ．１０に対応する値）をそれぞれ取得する。そして、重要度算出部１４２は、所定のテーブルのそれぞれから取得した重みＡおよび重みＢの最終加算値を、以下に示す式（３）に代入することにより、事象１〜１２の重要度をそれぞれ算出する。なお、重みＡの最終加算値は、事象ごとに、画像データの属性と辞書データの属性とが一致するという事実が、どの程度尤もらしいかを表す尤度である。また、重みＢの最終加算値は、事象ごとに、画像データの属性と辞書データの属性とが一致しないという事実が、どの程度尤もらしいかの尤度を示す。つまり、本実施２において、重要度は尤度に基づいて算出される。また、重要度は、実施例１における補完値と同様に、特定の被写体の検出のために、予め作成された学習データを補完する値である。
【００５１】
【数３】
2011113318.tif 000005
【００５２】
顔検出処理部１４３は、顔検出処理対象となる画像データから、例えば、赤ちゃんのように、特定の被写体を検出する処理を実行する。例えば、顔検出処理部１４３は、入力部１１０を介して、顔検出処理の対象となる被写体が映し出された画像データを入力すると、学習データ記憶部１３１から顔検出用の学習データおよび事象ごとの重要度を読み込む。そして、顔検出処理部１４３は、読み込んだ顔検出用の学習データおよび学習データの事象ごとの重要度を用いて、顔検出処理対象となる画像データから特定の被写体を検出する。例えば、顔検出処理部１４３は、顔検出用の学習データのうち、重要度の高い事象に対応するデータを用いて、顔検出処理対象となる画像データから特定の被写体を検出する。
【００５３】
なお、記憶部１３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory)、フラッシュメモリ(flash memory)などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。
【００５４】
なお、制御部１４０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array)などの集積回路、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路である。
【００５５】
［実施例２による処理］
図９は、実施例２に係る画像処理装置による処理の流れを示す図である。同図に示すように、事象処理部１４１は、例えば、ユーザ等から処理開始指示を受付けると（ステップＳ１肯定）、次のように処理する。すなわち、事象処理部１４１は、顔画像データ記憶部１３２に記憶されている特定の被写体（赤ちゃん）を含む画像データ、および特定の被写体を含まない画像データを全て読み込む。そして、事象処理部１４１は、読み込んだ各画像データについて事象ごとの係数値を算出する（ステップＳ２）。事象処理部１４１は、各画像データの事象ごとの係数値を、画像データの属性（赤ちゃんの顔，顔以外）とともに重要度算出部１４２に送る。
【００５６】
重要度算出部１４２は、事象処理部１４１から受けたデータから各画像データの属性を抽出する。重要度算出部１４２は、抽出した属性に応じた値を画像データＮＯ．に対応付けて所定のテーブル（例えば、図８参照）に設定する（ステップＳ３）。そして、重要度算出部１４２は、事象処理部１４１から受けたデータから処理対象とする画像を一つ選択し、選択した画像の事象を一つ選択する（ステップＳ４）。そして、重要度算出部１４２は、選択した事象の係数値に対応する値（ｅもしくはｆの値）を学習データ記憶部１３１から取得し、画像データＮＯ．に対応付けて所定のテーブル（図８参照）に設定する（ステップＳ５）。
【００５７】
重要度算出部１４２は、取得した値（ｅもしくはｆの値）の符号に対応する属性を示す値を、画像データＮＯ．に対応付けてテーブルに設定する（ステップＳ６）。重要度算出部１４２は、処理対象として選択した画像の実際の属性と、符号に対応する属性とが一致するか否かを判定する（ステップＳ７）。
【００５８】
処理対象として選択した画像の実際の属性と、符号に対応する属性とが一致すると判定した場合には（ステップＳ７肯定）、重要度算出部１４２は、選択した事象の係数値に対応する値（ｅもしくはｆの値）を、所定のテーブルにて画像データＮＯ．の対応する「重みＡ」の項目に加算する（ステップＳ８）。一方、処理対象として選択した画像の実際の属性と、符号に対応する属性とが一致しないと判定した場合には（ステップＳ７否定）、重要度算出部１４２は、選択した事象の係数値に対応する値（ｅもしくはｆの値）を、所定のテーブルにて画像データＮＯ．の対応する「重みＢ」の項目に加算する（ステップＳ９）。
【００５９】
重要度算出部１４２は、処理対象として選択した画像に未処理の事象があるか否かを判定する（ステップＳ１０）。未処理の事象がある場合には（ステップＳ１０肯定）、重要度算出部１４２は、処理対象として選択した画像データに含まれる次の事象を選択する（ステップＳ１１）。そして、重要度算出部１４２は、選択した次の事象について上述してきたステップＳ４〜ステップＳ１０までの処理を実行する。
【００６０】
一方、未処理の事象がない場合には（ステップＳ１０否定）、重要度算出部１４２は、未処理の画像データがあるか否かを判定する（ステップＳ１２）。未処理の画像データがある場合には（ステップＳ１２肯定）、未処理の画像データの中から次の画像データを選択する（ステップＳ１３）。そして、重要度算出部１４２は、選択した次の画像について上述してきたステップＳ３〜ステップＳ１０までの処理を実行する。
【００６１】
一方、未処理の画像データがない場合には（ステップＳ１２否定）、重要度算出部１４２は、上述した式（３）を用いて事象ごとに重要度を算出する。そして、重要度算出部１４２は、事象に対応付けて学習データ記憶部１３１に格納する（ステップＳ１４）。
【００６２】
なお、上述してきた画像処理装置の処理の流れは、必ずしも図９に示す順序で行う必要はない。例えば、同図のステップＳ９の処理および同図ステップＳ１０の処理の順序を変更してもよい。
【００６３】
図１０は、実施例２に係る画像処理装置の処理の流れを示す図である。顔検出処理部１４３は、入力部１１０を介して、顔検出処理の対象となる被写体が映し出された画像データの入力を受付けると（ステップＳ１肯定）、学習データ記憶部１３１から顔検出用の学習データおよび事象ごとの重要度を読み込む（ステップＳ２）。そして、顔検出処理部１４３は、読み込んだ顔検出用の学習データおよび学習データの事象ごとの重要度を用いて、顔検出処理対象となる画像データから特定の被写体を検出する（ステップＳ３）。
【００６４】
［実施例２による効果］
上述してきたように、実施例２によれば、画像処理装置１００は、一般的な特徴に関する辞書データをいかに使用するかを決定するための重要度を算出する。このようなことから、画像処理装置１００は、既に生成済みの学習データに基づいて画像内から特定の被写体を精度よく検出するためのデータを効率的に生成できる。つまり、画像処理装置１００は、特定の被写体が有する特徴に関する学習データを改めて作成する必要がない。
【００６５】
また、実施例２によれば、画像処理装置１００は、学習データおよび学習データの重要度を用いて、顔検出処理の対象となる画像データから特定の被写体を検出する。よって、画像処理装置１００は、既に生成済みの学習データに基づいて画像内から特定の被写体を精度よく検出できる。
【００６６】
また、実施例２によれば、画像処理装置１００は、複数の学習用データそれぞれに設定される複数の領域ごとにウェーブレット変換を行う。そして、画像処理装置１００は、得られた各係数値を２値化し、２値化された係数値のうち、いずれの係数値が確からしいかを示す演算値を求める。そして、画像処理装置１００は、求められた演算値を用いて、特定の被写体に関して顔検出用の学習データに補完される重要度を算出する。よって、画像処理装置１００は、顔検出用の学習データに補完される重要度を簡易かつ効率的に算出できる。
【００６７】
また、実施例２によれば、学習用データを複数の領域に区分けした事象ごとに、２値化された係数値のうち、いずれの係数値が確からしいかを示す演算値を求める。そして、求められた演算値を用いて、特定の被写体に関して顔検出用の学習データに補完される重要度を算出する。よって、顔検出用の学習データに補完される重要度を学習データに含まれる複数の領域ごとに簡易かつ効率的に算出できる。
【００６８】
なお、本実施例の画像処理装置１００を有する撮像装置は、取り込んだ画像データであって、撮影前の画像データに対して、上述の重要度を用いて、特定の被写体の検出処理を実行しても良い。例えば、デジタルカメラなどの撮像装置は、利用者の撮影を補助するために、現在取り込んでいる画像を表示する表示画面を有する場合がある。よって、撮像装置は、表示画面に表示された画像の中に特定の被写体を検出し、表示画面に表示する画像おいて特定の被写体をマーキングして表示することが出来る。また、撮像装置は、検出した特定の被写体に焦点を合わせたうえで、操作者の撮影動作に基づき、取り込んだ画像をメモリへ格納してもよい。
【実施例３】
【００６９】
（１）重要度に応じた学習データの使用方法
上述した実施例２では、学習データおよび学習データの事象ごとの重要度を用いて、顔検出処理対象となる画像データから特定の被写体を検出する場合を説明した。ここで、対象画像からの被写体検出における、重要度に応じた学習データの使用方法について幾つか例を挙げる。例えば、顔検出処理部１４３は、学習データの各事象と、顔検出処理対象となる画像データの各事象とを比較して特定の被写体を検出する場合に、学習データの各事象を顔検出処理対象となる画像データの各事象と比較する順序を重要度の高いものから順に比較するようにする。つまり、画像処理装置１００は、最も特定の被写体の特徴を現している事象を学習データから順次採用することで、効率的に特定の被写体を検出できる。
【００７０】
また、顔検出処理部１４３は、例えば、学習データの各事象のうち、重要度が上位である幾つかの事象とだけ、顔検出処理対象となる画像データの各事象と比較するようにする。つまり、画像処理装置１００は、特定の被写体の特徴を現している事象の上位を学習データから採用することで、効率的に特定の被写体を検出できる。
【００７１】
（２）装置構成等
例えば、図２に示した画像処理装置１００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、画像処理装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、事象処理部１４１と重要度算出部１４２とを機能的あるいは物理的に統合してもよい。このように、画像処理装置１００の全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００７２】
（３）画像処理方法
上述した画像処理装置１００が実行する処理（例えば、図９，図１０等参照）により、以下のような画像処理方法が実現される。
【００７３】
すなわち、画像処理装置１００が実行する処理により実現される画像処理方法は、被写体のうち特定の被写体を含む入力画像の情報に基づいて、入力画像の特徴データを演算する演算ステップを含む。さらに、この画像処理方法は、被写体が有する特徴に関する辞書データおよび演算ステップにより演算された特徴データに基づいて、特定の被写体に関して辞書データに補完される補完値を算出する算出ステップを含む。
【００７４】
（４）画像処理プログラム
また、上記の実施例で説明した画像処理装置１００の各種の処理（例えば、図９，図１０参照）は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。
【００７５】
そこで、以下では、図１１を用いて、上記の実施例で説明した画像処理装置１００と同様の機能を有する画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１１は、画像処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００７６】
同図に示すように、画像処理装置１００としてコンピュータ２００は、通信制御部２１０、ＨＤＤ２２０、ＲＡＭ２３０およびＣＰＵ２４０をバス３００で接続する。
【００７７】
ここで、通信制御部２１０は、各種情報のやり取りに関する通信を制御する。ＨＤＤ２２０は、ＣＰＵ２４０による各種処理の実行に必要な情報を記憶する。ＲＡＭ２３０は、各種情報を一時的に記憶する。ＣＰＵ２４０は、各種演算処理を実行する。
【００７８】
そして、ＨＤＤ２２０には、図１１に示すように、図２に示した画像処理装置１００の各処理部と同様の機能を発揮する画像処理プログラム２２１と、画像処理用データ２２２とがあらかじめ記憶されている。
【００７９】
なお、この画像処理プログラム２２１を適宜分散させて、ネットワークを介して通信可能に接続された他のコンピュータの記憶部に記憶させておくこともできる。
【００８０】
そして、ＣＰＵ２４０が、この画像処理プログラム２２１をＨＤＤ２２０から読み出してＲＡＭ２３０に展開することにより、図１１に示すように、画像処理プログラム２２１は画像処理プロセス２３１として機能するようになる。
【００８１】
すなわち、画像処理プロセス２３１は、画像処理用データ２２２等をＨＤＤ２２０から読み出して、ＲＡＭ２３０において自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種処理を実行する。
【００８２】
なお、画像処理プロセス２３１は、特に、図２に示した画像処理装置１００の制御部１４０（事象処理部１４１、重要度算出部１４２および顔検出処理部１４３）において実行される処理に対応する。
【００８３】
なお、上記した画像処理プログラム２２１については、必ずしも最初からＨＤＤ２２０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００８４】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ２００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８５】
１  画像処理装置
２  辞書データ記憶部
３  演算部
４  算出部
１００  画像処理装置
１１０  入力部
１２０  出力部
１３０  記憶部
１３１  学習データ記憶部
１３２  顔画像データ記憶部
１４０  制御部
１４１  事象処理部
１４２  重要度算出部
１４３  顔検出処理部
２００  コンピュータ
２１０  通信制御部
２２０  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
２２１  画像処理プログラム
２２２  画像処理用データ
２３０  ＲＡＭ（Random Access Memory）
２３１  画像処理プロセス
２４０  ＣＰＵ（Central Processing Unit）
３００  バス
【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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