(57)【要約】本稿では、被写体の最適化された画像を捕捉し、記憶することが記載される。被写体の画像はライブモードまたはバースト・モードにある間に捕捉されてもよい。写真を施行する写真家またはユーザーは、一つまたは複数の最適化された特徴をもつ画像を撮ることを望むことがありうる。複数の画像のうちで、各被写体についての最適化された特徴が見出され、最適化された画像を合成するために使われ、最適化された画像が記憶されてもよい。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
実行されたときに最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉する方法を実行するコンピュータ実行可能命令が具現されている一つまたは複数のコンピュータ記憶媒体であって、前記方法は：
一または複数の被写体の複数の画像を捕捉する段階と；
前記一または複数の被写体の少なくとも一つの顔を検出する段階と；
前記一または複数の被写体の前記複数の画像において前記一または複数の被写体の少なくとも一つの特徴を見出す段階と；
前記一または複数の被写体の前記少なくとも一つの特徴が最適化されている画像を選択する段階と；
前記一または複数の被写体の前記少なくとも一つの特徴を含む少なくとも一つの最適化された画像を記憶する段階とを含む、
媒体。
【請求項２】
前記被写体の前記複数の画像を捕捉する段階がさらに、前記画像の一部をライブモードで捕捉することを含む、請求項１記載の媒体。
【請求項３】
最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉する方法であって：
一または複数の被写体の複数の画像をカメラにより捕捉する段階と；
前記カメラのシャッター・レリーズを作動させる段階と；
前記一または複数の被写体の前記複数の画像において前記一または複数の被写体の少なくとも一つの最適化された特徴を見出す段階と；
前記一または複数の被写体の前記少なくとも一つの最適化された特徴を含む少なくとも一つの最適化された画像を記憶する段階とを含む、
方法。
【請求項４】
前記少なくとも一つの最適化された特徴を見出す段階が、前記一または複数の被写体の顔を位置特定し、前記一または複数の被写体のある特徴を位置特定し、前記複数の画像において前記少なくとも一つの最適化された特徴をもつ画像を判別することを含む、請求項３記載の方法。
【請求項５】
少なくとも一つの最適化された画像を記憶する段階がさらに、前記複数の画像のうち前記被験者の最も最適化された特徴をもつ画像を記憶することを含む、請求項３記載の方法。
【請求項６】
判別された前記一または複数の被写体の前記少なくとも一つの最適化された特徴を使って最適化された画像を合成する段階をさらに含む、請求項３記載の方法。
【請求項７】
前記複数の画像を捕捉する段階が、カメラ・シャッターを作動させる前にライブモードにおいて前記画像の一部を捕捉することを含む、請求項３記載の方法。
【請求項８】
実行されたときに最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉する方法を実行するコンピュータ実行可能命令が具現されている一または複数のコンピュータ記憶媒体であって、前記方法は：
第一の被写体の第一の顔を検出する段階と；
前記第一の被写体の複数の画像を捕捉する段階と；
前記複数の画像における前記第一の被写体の第一の追加的な特徴を検出する段階と；
前記複数の画像のうち、前記第一の追加的な特徴が最適化されている少なくとも一つを同定する段階と；
前記第一の被写体の最適化された第一の追加的な特徴を含む少なくとも一つの最適化された画像を記憶する段階とを含む、
媒体。
【請求項９】
請求項８記載の媒体であって、前記方法がさらに：
前記複数の画像における一または複数の追加的な被写体の一または複数の追加的な顔を検出する段階と；
前記複数の画像における前記一または複数の追加的な被写体の一または複数の追加的な特徴を検出する段階と；
前記複数の画像のうち、前記一または複数の追加的な特徴が最適化されている少なくとも一つを同定する段階とを含み、前記少なくとも一つの最適化された画像がさらに、前記一または複数の追加的な被写体の最適化されている前記一または複数の追加的な特徴を含む、
媒体。
【請求項１０】
請求項８記載の媒体であって、前記方法がさらに：
前記複数の画像において前記第一の被写体の第二の特徴を検出する段階と；
前記複数の画像のうち、前記第二の特徴が最適化されている少なくとも一つを同定する段階とを含み、前記少なくとも一つの最適化された画像がさらに、前記第一の被写体の最適化されている前記第二の特徴を含む、
媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は一つまたは複数の被写体の画像の捕捉の自動最適化に関する。
【背景技術】
【０００２】
写真撮影の現状は、一または複数の人物の写真を撮り、写真が好適であることを願うというものである。あるいはまた、いったん写真が撮られてから、写真の誰もが目を開いている、笑顔であるなどにするよう写真に対して後処理を行って改変することがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、画像を捕捉する瞬間は過ぎてしまっているので、後処理された画像でも好適でない場合には、写真家はなすすべがない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の諸実施形態は、概括的には、最適化された被写体特徴をもつ画像を捕捉することに関する。ある人物または二人以上の人物の画像を捕捉しようとするとき、人物のすべてを目が開いている、笑顔であるまたは望まれる他の表情をしているといったことについて協調させることは難しいことがある。画像中の人が多くなるほど、最適な顔の表情をもって被写体全員を捕捉することはますます難しくなる。本稿に記載される実施形態を使って、被写体の複数の画像が捕捉されてもよい。捕捉された画像はストーリーボードを形成してもよく、ストーリーボードにおいて被写体の顔が検出されうる。被写体の少なくとも一つの特徴が前記複数の画像内に見出され、そのフィーチャーが最適化されうる画像が選択されうる。次いで、被写体の該特徴をもつ最適化された画像が生成され、記憶される。
【０００５】
諸実施形態は、この概要ではなく付属の請求項によって定義される。さまざまな側面の高レベルの概観がここで与えられるのは、本開示の概観を与え、以下でさらに述べられる概念のセレクションを紹介するという理由のためである。この概要は、特許請求される主題の鍵となる特徴や本質的な特徴を特定することは意図されていない。また、特許請求される主題の範囲を決定するために補助として単独で使われることも意図されていない。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
本発明の例示的な実施形態は、付属の図面を参照して以下で詳細に記述される。
【図１】本稿で論じる実施形態を実装するのに好適な例示的なコンピューティング環境のブロック図である。
【図２】ある実施形態に基づく、目を開いている人物の写真を自動的に記憶する例示的な方法のフローチャートである。
【図３】ある実施形態に基づく、目を開いている人物の写真を自動的に記憶するシステムのブロック図である。
【図４】ある実施形態に基づく、一または複数の被写体の最適化された画像を自動的に捕捉する例示的な方法のフローチャートである。
【図５】ある実施形態に基づく、被写体における最適化された特徴をもつ最適化された画像を自動的に記憶する例示的な方法のフローチャートである。
【図６】ある実施形態に基づく、少なくとも一つの最適化された特徴を有する被写体の最適画像を自動的に記憶する例示的な方法のフローチャートである。
【図７】ＡおよびＢは、ある実施形態に基づく、ストーリーボードおよび最適化された画像の例を描く図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本発明の実施形態の主題は、法律上の要件を満たすために本稿において具体的に記述される。だが、本記述自身は請求項の範囲を必ずしも限定することは意図されていない。むしろ、特許請求される主題は、現在のまたは将来の技術との関連で、本稿に記載されるのとは異なるステップまたは同様のステップの組み合わせを含むよう他の仕方で具現されてもよい。プの順序が明示的に記述されているのでない限り、本稿に開示されるさまざまなステップの間のいかなる特定の順序をも開示するものと解釈すべきではない。
【０００８】
本発明は概括的には、被写体の最適化された画像を自動的に捕捉することに関する。カメラ付き電話、デジタル・カメラおよび他のカメラ付き装置の採用により、ユーザーはますます多くの写真を取るようになっている。特に、クラウド・ストレージおよびソーシャル・ネットワーキングにより、捕捉された写真を他者に対して表示するためにすぐにアップロードすることがますます一般的になってきている。それでも、捕捉された画像は写真の被写体にとって特に気に入るものでないことがある。後処理プログラムへのアクセスなしにアップロードするときは、捕捉されたものがそのまま世界に対して示されるものとなる。本稿では、画像を捕捉されるときに最適化して、記憶される画像が被写体の特徴の最良の画像を表すようにする方法が呈示される。
【０００９】
ある実施形態では、一つまたは複数のコンピュータ記憶媒体に、実行されたときに最適化された被写体特徴〔フィーチャー〕をもつ画像を自動的に捕捉するコンピュータ実行可能命令が具現されていてもよい。被写体の一つまたは複数の画像が捕捉され、該一または複数の被写体の顔が検出される。該一または複数の被写体においてある特徴が見出される。該特徴をもつ画像が選択され、最適化され、前記一または複数の被写体の前記特徴をもつ最適化された画像として記憶される。
【００１０】
別の実施形態は、最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉する。一または複数の被写体の複数の画像がカメラを用いて捕捉される。前記一または複数の被写体の少なくとも一つの最適化された特徴が前記複数の画像に見出される。前記一または複数の被写体の前記少なくとも一つの最適化された特徴を持つ最適化された画像が最終的に記憶される。
【００１１】
もう一つの実施形態では、一または複数のコンピュータ記憶媒体に、実行されたときに最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉するコンピュータ実行可能命令が具現されていてもよい。第一の被写体の第一の顔が検出されてもよく、前記第一の被写体の複数の画像が捕捉されてもよい。前記複数の画像における第一の被写体の第一の追加的な特徴が検出され、前記複数の画像のうち、前記第一の追加的な特徴が最適化されている少なくとも一つが同定される。第一の被写体の最適化された第一の追加的な特徴をもつ少なくとも一つの最適化された画像が最終的に記憶される。
【００１２】
本発明の概観を手短に述べたが、ここで、本発明のさまざまな側面が実装されうる例示的な動作環境について述べる。図面一般を、まず特に図１を参照にするに、本発明の実施形態を実装する例示的な動作環境が示されており、概括的にコンピューティング装置１００として指定されている。コンピューティング装置１００は、好適なコンピューティング環境のほんの一例であり、本発明の使用や機能の範囲についていかなる限定をも示唆することは意図されていない。コンピューティング装置１００は、示されるコンポーネントのどの一つまたは組み合わせに関係するいかなる依存性も必要性ももつと解釈されるべきではない。
【００１３】
本発明の実施形態は、コンピュータまたは携帯情報端末もしくは他のハンドヘルド機器のような他の機械によって実行される、プログラム・モジュールのようなコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ・コードまたは機械使用可能な命令の一般的なコンテキストにおいて記述されることがある。一般に、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含むプログラム・モジュールは、特定のタスクを実行するまたは特定の抽象データ型を実装するコードをいう。本発明の実施形態は、ハンドヘルド機器、消費者電子装置、汎用コンピュータ、より特化したコンピューティング装置などを含む多様なシステム構成において実施されうる。本発明の実施形態は、タスクが通信ネットワークを通じてリンクされていてもよいリモート処理装置によって実行されてもよい、分散したコンピューティング環境において実施されてもよい。
【００１４】
引き続き図１を参照するに、コンピューティング装置１００は、以下の装置を直接的または間接的に結合するバス１０１を含む：メモリ１０２、一つまたは複数のプロセッサ１０３、一つまたは複数の呈示コンポーネント１０４、入出力（I/O）ポート１０５、I/Oコンポーネント１０６および例示的な電源１０７。バス１０１は、一つまたは複数のバス（アドレス・バス、データ・バスまたはそれらの組み合わせのような）であってもよいものを表している。図１のさまざまなブロックは明確のために線で示されているが、実際には、さまざまなコンポーネントの輪郭はそれほど明瞭ではなく、比喩的にいうと、線はより正確には、灰色またはぼけているはずである。たとえば、表示装置のような呈示コンポーネントがI/Oコンポーネントであると考えてもよい。さらに、多くのプロセッサはメモリを有している。本願の発明者は、それが当該技術の性質であり、図１の図が単に、本発明の一つまたは複数の実施形態との関連で使用できる例示的なコンピューティング装置を示すものであることを繰り返しておく。「ワークステーション」、「サーバー」、「ラップトップ」、「ハンドヘルド装置」などのようなカテゴリー間の区別はされない。いずれも図１および「コンピューティング装置」という言及の範囲内に考えられる。
【００１５】
コンピューティング装置１００は典型的には多様なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピューティング装置１００によってアクセスされることのできるいかなる利用可能な媒体であることもでき、揮発性および不揮発性媒体の両方、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含む。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含んでいてもよい。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラム・モジュールまたは他のデータのような情報の記憶のための任意の方法または技術において実装される、揮発性および不揮発性の両方、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、これに限られないが、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、電子的に消去可能なプログラム可能型読み出し専用メモリ（EEPROM）、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、CD-ROM、デジタル多用途ディスク（DVD）または他のホログラフィック・メモリ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶装置または所望される情報をエンコードするために使用されることができ、コンピューティング装置１００によってアクセスされることができる他の任意の媒体を含む。
【００１６】
メモリ１０２は、揮発性および／または不揮発性メモリの形のコンピュータ記憶媒体を含む。メモリ１０２は、リムーバブル、非リムーバブルまたは両者の組み合わせでありうる。例示的なハードウェア装置は、半導体メモリ、ハードドライブ、光ディスク・ドライブなどを含む。コンピューティング装置１００は、メモリ１０２またはI/Oコンポーネント１０６のようなさまざまなエンティティからデータを読む一つまたは複数のプロセッサを含む。呈示コンポーネント（単数または複数）１０４は、ユーザーまたは他の装置にデータ兆候（indications）を呈示する。例示的な呈示コンポーネントは、表示装置、スピーカー、印刷コンポーネント、振動コンポーネントなどを含む。
【００１７】
I/Oポート１０５は、コンピューティング装置１００が他の装置に論理的に結合されることを許容する。他の装置は、I/Oコンポーネント１０６を含み、その一部は組み込みであってもよい。例示的なI/Oコンポーネント１０６はマイクロホン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星ディッシュ、スキャナ、プリンタ、無線デバイスなどを含む。
【００１８】
図２は、ある実施形態に基づく、最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉することを描いている。デジタル・カメラ、カメラ付き電話などを用いるユーザーは、ステップ２０１において、シャッター・ボタンを押すまたは他の仕方で作動させてもよい。被写体の顔が検出される場合、カメラは、短時間に複数の写真を捕捉する「バースト・モード」で一連の写真または画像を取得してもよい。該一連の写真または画像のうちの各写真または画像において、被写体の目の位置が、ステップ２０３において同定された顔領域内で決定されてもよい。ある実施形態では、多くの可能な目追跡アルゴリズムがあってもよい。２０５に示されるように、被写体の目は、開いているか閉じているかを見るために検査されてもよい。被写体みなの目が開いている単一の画像があれば、その画像が選択されてもよい。だが、各被写体が異なる画像において最適な目の開き具合を示す場合には、最適化された画像は、選択された諸画像における最適化された特徴を使って合成されてもよい。こうして、２０６に示されるように、それらの被写体について開かれた目を含む可能性が最も高い写真が保存される。バースト・モードで撮影された残りの画像は破棄されてもよい。あるいはまた、被写体の顔が検出されない場合には、カメラは通常のまたは他の従来式のモードで単一の画像または写真を撮影し（２０８に示される）、その単一の画像を保存する（２０９で示される）。
【００１９】
図３を参照するに、最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉する例示的なシステム３００が示されている。画像入力３０２およびセンサー３０３は、電荷結合素子（CCD）センサーまたは相補的金属酸化物半導体（CMOS）センサーを含む任意のイメージ・センサーを含んでいてもよい。ストーリーボード３０４は、バースト・モードにおいて捕捉された３０１前記複数の画像を記憶する一時バッファであり、画像信号処理パイプライン３０６に結び付けられていてもよい。画像信号処理パイプラインは、一つまたは複数の顔検出アルゴリズム、目追跡アルゴリズムおよび／または最適化された特徴について検査するための二項パターン分類器ならびに／またはさまざまなトレーニング・アルゴリズムおよびデータベースを実行してもよい。画像信号処理パイプライン３０６は、最適化された画像を合成するために使用される一連の規則を含んでいてもよい。画像信号処理パイプライン３０６による最適化に続いて、最適化された画像がメモリ３０５に記憶されてもよい。メモリ３０５はランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、電子的に消去可能なプログラム可能型読み出し専用メモリ（EEPROM）、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、CD-ROM、デジタル多用途ディスク（DVD）または他のホログラフィック・メモリ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶装置または所望の情報をエンコードするために使用できる他の任意の媒体を含んでいてもよい。
【００２０】
図４は、ある実施形態に基づく、最適化された被写体特徴を自動的に捕捉するためのフロー４００を描いている。４０１に示されるように、カメラ付き機器を使って、被写体の複数の画像が捕捉されてもよい。たとえば、父親が三人の子供の写真を撮影していてもよい。カメラ付き機器は、クリスマスツリーの前でポーズを取る三人の子供の複数の画像を捕捉してもよい。カメラ付き機器は、一つまたは複数の顔が検出されるときにバースト・モードで複数の画像を自動的に撮影する顔検出アルゴリズムを実行していてもよい。あるいはまた、カメラ・ユーザーは、顔認識またはバースト・モードを手動で選択してもよい。ステップ４０２で被写体の顔が検出されてもよく、４０３に示されるように、被写体の少なくとも一つの追加的な特徴が選択されてもよい。たとえば、父親は、子供たち全員が笑顔の写真を望むことがある。特徴追跡アルゴリズムの無数の例がありえ、画像処理パイプラインは新しい最適化された特徴の検出において補助するためにトレーニング・アルゴリズムを含んでいてもよい。笑顔の人々の写真をもつデータベースと笑顔でない人々の写真をもつデータベースのようなトレーニング・データベースが用いられてもよい。サポート・ベクター・マシン（SVM:  Support  Vector  Machine）、主成分解析（PCA:  Principal  Component  Analysis）などのような二項パターン分類器技法が該決定および選択のために使われてもよい。
【００２１】
４０４で示されるように、前記複数の捕捉された画像内の、前記特徴が最適化されている画像が選択されてもよい。たとえば、画像処理パイプラインは、前記複数の画像内で、それぞれの子供について笑顔を見出してもよい。最後に、４０５で示されるように、前記特徴が被写体について最適化されていることがありうる最適化された画像が記憶されてもよい。たとえば、クリスマスツリーの前の三人の子供全員が笑顔の写真が最終的な画像として記憶されてもよい。
【００２２】
さらに、カメラ付き機器は、複数の被写体について以前に同定された最適化された特徴のデータベースを含んでいてもよい。たとえば、子供たちの写真を撮る父親は、笑顔の子供たちの以前の画像を記憶したことがありうる。クリスマスツリーの前の前記複数の画像において捕捉された画像が前記の特徴最適化に失敗したら、以前に捕捉された画像が最適化された画像を合成するために使用されてもよい。たとえば、ビーチで笑っている子供の一人の写真が、クリスマスツリーの前のその子供の画像を最適化してその子が最適化された画像においてほほえんでいるようにするために使用されてもよい。
【００２３】
さらに、被写体の前記複数の画像を捕捉することは、シャッターまたは他のカメラ作動の前および後に生起してもよい。たとえば、多くのカメラ付き機器は「ライブ・モード」を含む。これは、最終的な画像の構図を決めるために使用されるのではなく、単にビューファインダーとして使用される。「ライブ・モード」画像は、カメラ・シャッターが作動される前に、捕捉される前記複数の画像の一部として、取得されてもよい。
【００２４】
図５は、ある実施形態に基づく、最適化された画像を形成するために「ライブ・モード」画像が使用されうる方法のような、最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉するためのフロー５００を描いている。５０１で示されるように、被写体の複数の画像がカメラを用いて捕捉されてもよい。この複数の画像はストーリーボードをなしてもよく、カメラ「ライブ・モード」またはビューファインダー・モードにおいて捕捉されてもよい。前記複数の画像の捕捉は時間的に離間していてもよい。たとえば、被写体の前記複数の画像は過去に捕捉されていてもよく、それらの被写体についての画像データベースを形成してもよい。５０２で示されるように、カメラ付き機器のカメラ・シャッターが作動されてもよい。５０３で示されるように、被写体の少なくとも一つの最適化された特徴が、前記複数の画像内に見出されてもよい。このステップは、先述したように、被写体の顔を検出し、最適化されるべき特徴を位置特定することをも含んでいてもよい。
【００２５】
ステップ５０４のように被写体の特徴が最適化された最適化画像を記憶するために、画像処理パイプラインは、最適化された特徴を含む可能性が最も高い、前記複数の画像中のある画像を選択してもよい。画像処理パイプラインは、前記複数の画像からの選択された最適化された特徴を使って前記諸特徴を人為的に調整するために、特徴マッピング情報を使ってもよい。ある実施形態では、前記複数の画像における、使用されない画像は破棄されてもよい。不使用の画像はトレーニング・データベースに寄与してもよい。一または複数の被写体の最適化された特徴を含むと判定された諸画像は、将来の最適化された画像を合成する際に使われるべく、最適化器データベースに寄与してもよい。たとえば、目が開いている家族の構成員の画像が、目が開いた家族の構成員の将来の画像を合成するために使われてもよい。
【００２６】
図６は、ある実施形態に基づく、最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉するためのフロー６００を示している。フロー６００はカメラ付き機器とともに使うためにさまざまなコンピュータ記憶媒体上に記憶されていてもよい。カメラ付き機器は、６０１に示されるように、被写体の顔を検出するための顔検出ソフトウェアを含んでいてもよい。一例では、カメラ付き機器は、６０１に示されるように、被写体の顔が検出されるライブ・モードまたはビューファインダー・モードを実行してもよい。被写体の顔が検出されたら、６０２に示されるように、該被写体の複数の画像が捕捉される。前記複数の画像は、カメラ・シャッターが作動されるときにバースト・モードで捕捉されてもよい。前記複数の画像は、カメラ・ライブ・モードまたはビューファインダー・モードで捕捉されてもよい。６０３に示されるように、前記複数の画像の各画像において、第一の被写体の第一の追加的な特徴が検出されてもよい。この追加的な特徴は、第一の被写体における目の位置を検出する目追跡アルゴリズムなど、さまざまなアルゴリズムを使って検出されうる。ステップ６０４において、前記少なくとも一つの追加的な特徴が最適化されている画像が同定される。上記のように、特徴の最適化は、二項分類、たとえば目が開いているか目が閉じているかを確立するためのトレーニング・データベースを使って判定されてもよい。任意の二項パターン分類器技法がこの決定のために使用されてもよい。６０５に示されるように、ステップ６０２で撮られた前記複数の画像の間で、第一の被写体の最適化された特徴をもつ少なくとも一つの最適化された画像が記憶される。
【００２７】
上記のように、第二の被写体をもつ画像を捕捉する際、第二の被写体の最適化された特徴も前記複数の画像内で検出され、同定されてもよい。第二の被写体の最適化された特徴は、記憶された最適化される画像を合成するために使用されてもよい。画像処理パイプラインは、前記画像を合成するために規則を適用してもよい。たとえば、複数の特徴が最適化される場合、最適化された画像の合成において、特徴＃１、目が開いている、が特徴＃２、笑顔よりも重い重みを付けられてもよい。あるいは逆でもよい。
【００２８】
図７のＡおよびＢでは、ある実施形態に基づく、最適化された被写体特徴をもつ画像を自動的に捕捉する例が示されている。図７のＡでは、複数の画像７００〜７０３がストーリーボードまたはストーリーボードの一部を形成してもよい。それらの画像は第一の被写体７０５および第二の被写体７０６を含む。カメラ付き機器は第一の被写体７０５の第一の顔７０７および／または第二の被写体７０６の第二の顔７０９を検出してもよい。顔検出は、バースト・モードまたはストーリーボード捕捉を自動的にトリガーしてもよい。カメラ付き機器は、第一の被写体７０５および第二の被写体７０６の前記複数の画像７００〜７０３を捕捉してもよいが、シャッター作動はそれら一連の画像の任意の時点において、たとえば７０４において生起してもよい。カメラ付き機器は、第一の被写体７０５および第二の被写体７０６の顔７０７および７０９を検出するよう任意の顔検出アルゴリズムを使ってもよい。画像処理パイプラインは、前記複数の画像７００〜７０３の各画像における第一の被写体の目７１６、７１９、７２１の位置および第二の被写体の目７１８、７２０、７２２の位置を検出するために目追跡アルゴリズムをも使ってもよい。二項パターン分類器が、第一の被写体の目が開いている７２１画像７０３および第二の被写体の目が開いている７１８画像７０１を決定または同定してもよい。図７のＢに示されるように、最適化された画像は、さまざまな規則および選択された最適な特徴を使って合成されてもよい。図７のＡに示されるように、画像のどれも目が開いている第一の被写体および第二の被写体を含んでいない。図７のＢでは、記憶される最適化された画像７２３は、目が開いている７２６第一の被写体７２４およびやはり目が開いている７２７第二の被写体７２５を含んでいる。
【００２９】
上記の方法およびシステムを使って数多くの特徴が同定および最適化されうる。たとえば、同定および最適化される一つの特徴は、被写体における笑顔であってもよい。もう一つの特徴は、被写体の全員がアクションを実行していることであってもよい。たとえば、全被写体がジャンプしているまたは特定のポーズを取っているなどである。被写体は人間でない被写体であってもよい。たとえば、動物写真家は、動物被写体における特徴を最適化することを望むことがある。この場合、自動的な最適化された画像捕捉は、打ち合わせたり予測したりするのが一層難しいことがある被写体において一層有用である。人間でない被写体の種々の特徴が、トレーニング・データベースおよびアルゴリズムを使って選択されうる。
【００３０】
描かれているさまざまなコンポーネントおよび図示しないコンポーネントの多くの異なる構成が、付属の請求項の範囲から外れることなく可能である。我々の技術の諸実施形態は、制約するのではなく例示する意図で記述してきた。本開示を読んだ後では、本開示のおかげで、本開示の代替的な実施形態が読者に明白となるであろう。上述したものを実装する代替的な手段は、付属の請求項の範囲から外れることなく完遂できる。ある種の特徴およびサブコンビネーションは有用であり、他の特徴およびサブコンビネーションを参照することなく用いられてもよく、請求項の範囲内に考えられる。
【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【国際調査報告】
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2014519281.tif 000012