(57)【要約】【課題】デジタルカメラの顔画像を検出する画像検出方法における演算量とメモリリソースを軽減する方法を提供する。【解決手段】イメージセンサが組み込まれた筐体の移動を測定することによって、現時点で撮影された現在画像と直前に撮影された直前画像との間で画像の全体的な移動量を測定する動きベクトル検出手段と、画像正規化ステップと差分領域検出ステップと被写体像検出ステップからなる特定画像検出回路とを備える。画像正規化ステップは、直前画像の外周縁を含むフレームを前記移動量に応じて当該画像に対して移動させ、この移動後のフレームで囲まれた画像を正規化画像とする。差分領域検出ステップは、現在画像と正規化画像とを比較し、互いに共通する画像領域を除いた差分領域を検出する。被写体像検出ステップは、前記差分領域内で顔画像を検出する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージセンサで順次に撮影される画像の中から特定の被写体像を検出する方法において、
現時点で撮影された現在画像と直前に撮影された直前画像との間で、画像の全体的な移動量を測定する移動量測定ステップと、
前記直前画像の外周縁を含むフレームを前記移動量測定ステップで測定された移動量に応じて当該画像に対して移動させ、この移動後のフレームで囲まれた画像を正規化画像とする画像正規化ステップと、
前記現在画像と前記正規化画像とを比較し、前記現在画像の中から互いに共通する画像領域を除いた差分領域を検出する差分領域検出ステップと、
前記差分領域内で特定の被写体像を検出する被写体像検出ステップとからなることを特徴とする特定被写体像の検出方法。
【請求項２】
前記差分領域が検出されなかったときには、前記直前画像において既に得られている特定被写体像の検出情報が保存されることを特徴とする請求項１記載の特定被写体像の検出方法。
【請求項３】
前記移動量測定ステップは、前記イメージセンサが組み込まれた筐体の移動を測定することによって行われることを特徴とする請求項１または２記載の特定被写体像の検出方法。
【請求項４】
前記特定被写体像が人物の顔画像であることを特徴とする請求項１〜３いずれか記載の特定被写体像の検出方法。
【請求項５】
前記フレームのサイズを、前記現在画像より大きく設定したことを特徴とする請求項１〜４いずれか記載の特定被写体像の検出方法。
【請求項６】
前記フレームのサイズを、前記イメージセンサで撮影される全画像領域としたことを特徴とする請求項５記載の特定被写体像の検出方法。
【請求項７】
前記フレームのサイズを、前記イメージセンサで撮影される全画像領域より大きくしたことを特徴とする請求項５記載の特定被写体像の検出方法。
【請求項８】
請求項１〜６いずれか記載の特定被写体像の検出方法を実行する画像処理プログラムを有することを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項９】
イメージセンサで順次に撮影される画像の中から特定の被写体像を検出する方法において、
現時点で撮影された現在画像と直前に撮影された直前画像との間で、画像の全体的な倍率変化量を測定する変倍量測定ステップと、
前記直前画像の外周縁を含むフレームを当該画像に対して前記倍率変化量の逆数倍で変倍した後、変倍後のフレームで囲まれた画像を前記倍率変化量で変倍した画像を正規化画像とする画像正規化ステップと、
前記現在画像と前記正規化画像とを比較し、互いに共通する画像領域を除いた差分領域を検出する差分領域検出ステップと、
前記差分領域内で特定の被写体像を検出する被写体像検出ステップとからなることを特徴とする特定被写体像の検出方法。
【請求項１０】
請求項８記載の特定被写体像の検出方法を実行する画像処理プログラムを有することを特徴とするデジタルカメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，画像内の所定の対象物を検出する画像検出方法及び画像検出装置に関し，特にビデオ映像から人間の顔を検出するのに好適な顔画像検出方法およびその方法を用いたデジタルカメラに関する。
【背景技術】
【０００２】
撮影画像から人の顔を検出する手法として、原画像から肌色データを検出し、肌色範囲と判断された測光点の集まりを顔とする方法が知られている（例えば、下記特許文献１乃至３）。さらに下記特許文献４では、測光データを色相と彩度に変換しこの二次元ヒストグラムを作成，解析することで顔領域を判断する方法が開示されている。また下記特許文献５には、人の顔の形状に相当する顔候補領域を検出しその領域内の特徴量から顔領域を決定する方法が示されている。
【０００３】
これら従来の方法では、撮影画像から被写体を認識する為に、撮影画像全体について画像処理をしなければならず、膨大な量の計算が必要となり高性能のＣＰＵや演算装置であっても大きな時間を必要とした。
【０００４】
そこで、被写体を認識する被写体認識手段と視線認識手段と視線検出手段の検出結果に基づいて被写体認識手段の認識位置と範囲を設定する画像切り出し手段を備えて、対象となる被写体の位置を特定する方法によって、高速、高精度で被写体認識を実現することができる被写体認識機能を有するカメラおよび被写体認識方法が下記特許文献６に提案されている。
【０００５】
また、連続した複数のフレームのなかで、所定の対象物を全く探索しない非探索フレームと、所定の対象物をフレーム内全ての領域にわたって探索する全探索フレームとを設定して、所定の周期で非探索フレームの間に全探索フレームを設けることで、全体の演算量を軽減する方法や、所定の対象物の位置が検出されたフレームの後は、所定の対象物の位置の近傍を中心に探索する方法で演算量の軽減を図る方法が下記特許文献７に提案されている。
【０００６】
【特許文献１】特開昭５２−１５６６２４号公報
【特許文献２】特開昭５３−０１４５２１号公報
【特許文献３】特開昭５３−１４５６２２号公報
【特許文献４】特開平０４−３４６３３３号公報
【特許文献５】特開平０８−０６３５９７号公報
【特許文献６】特開２００１−１１６９８５号公報
【特許文献７】特開２００４−１７１４９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし前述の特許文献６に示された方法では、複数の被写体がある場合は主要被写体を誤認することもあり、視線認識位置以外に主要被写体が現れたときなどは、不適切な対応となる。また特許文献７に示された方法のうち、間引き検出を行う方法は間引きすること自体に問題があり全探索フレームは従来どおりであるから演算量の軽減はなされていないし、近傍探索に関する方法は特許文献６と同じ問題が残る。
【０００８】
本発明はこのような問題に対して、間引き検出は行わずに全ての画像について被写体を検索するにあたって、演算量とメモリリソースを軽減した画像の検出方法およびその方法を用いたデジタルカメラを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
デジタルカメラには移動量測定ステップと特定画像検出回路とを備える。移動量測定ステップは、現時点で撮影された現在画像と直前に撮影された直前画像との間の画像の全体的な移動量を測定する。特定画像検出回路は、画像正規化ステップと差分領域検出ステップと被写体像検出ステップとを備える。
【００１０】
画像正規化ステップは、直前画像の外周縁を含むフレームを移動量測定ステップで測定された移動量に応じて当該画像に対して移動させ、この移動後のフレームで囲まれた画像を正規化画像とする。差分領域検出ステップは、現在画像と正規化画像とを比較し、互いに共通する画像領域を除いた差分領域を検出する。被写体像検出ステップは、前記差分領域内で特定の被写体像を検出する。差分領域が検出されなかったときには、前記直前画像において既に得られている特定被写体像の検出情報を保存する。
【００１１】
前記移動量測定ステップは、イメージセンサが組み込まれた筐体の移動を測定することによって行われる。前記移動量測定ステップに動きベクトル検出手段を用いる。あるいは前記移動量の検出に角速度センサを用いても良い。
【００１２】
前記画像正規化ステップにおいて直前画像の外周縁を含むフレームのサイズを、前記現在画像フレームより大きくすると、正規化画像に画像のない未画像領域が含まれなくなるので、差分領域検出ステップで検出される差分領域が少なくなり、それによって被写体像検出ステップにおける顔画像テンプレートとのパターンマッチング照合を行う領域が狭くなるので検索の効率化が図れる。また前記フレームのサイズは、設定前記イメージセンサで撮影される全画像領域まで大きく設定することができる。
【００１３】
ズーム機能を備えたカメラの場合は、現時点で撮影された現在画像と直前に撮影された直前画像との間で画像の倍率が変化するので、画像の全体的な倍率変化量を測定する変倍量測定ステップを備える。そして、直前画像の外周縁を含むフレームを当該画像に対して前記倍率変化量の逆数倍で変倍した後に、変倍後のフレームで囲まれた画像を前記倍率変化量で変倍した画像を正規化画像とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、撮影した全ての画像について被写体検索を行うが、検索を行う画像の中で直前の画像から変化した部分のみを検索するので、検索に係る演算量とメモリリソースを必要最小限まで軽減することができ、検出時間の短縮化と検出に必要な消費電力の低減を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態である顔画像検出機能を備えたデジタルカメラについて説明する。図１及び図２に示すデジタルカメラ１０は、本発明による特定被写体像の検出方法を実行する画像処理プログラムを有する。略直方体形状のカメラ本体１１の前面に、撮像レンズ１２を備えた鏡胴１３と、ストロボ発光部１４、ファインダ対物窓１５とが設けられている。また、カメラ本体１１の上面には、電源ボタン１６、シャッタレリーズボタン１７が設けられ、カメラ本体１１の背面には、画像を表示する表示手段であるＬＣＤパネル１８が設けられており、ＬＣＤパネル１８の表面には、タッチパネルが設けられている。
【００１６】
この他、ファインダ接眼窓１９、撮影モードと再生モードとを切替えるモード選択ボタン２０、上下にスイングさせることでズーミングすることが出来るズーム操作ボタン２１などが設けられている。さらに、カメラ本体１１の底面には、画像データが記憶されるメモリカード２２が着脱自在に装填されるスロット（図示せず）が設けられており、メモリカード２２に撮影された画像データが書き込まれて保存される。
【００１７】
前記デジタルカメラ１０は、ＬＣＤパネル１８に表示された操作アイコンに対して、ユーザの指、又は付属する操作ペン（図示せず）などを用いて、タッチパネルに接触することによって操作を行うことができる。
【００１８】
ストロボ発光部１４は、通常撮影モード下でストロボ撮影を行うとき、レリーズに同期してストロボ光を被写体に向けて照射する。ストロボ発光量は、ストロボ光による露光量が適正となるように撮影距離、撮影感度、絞り値に応じて決定される。通常モード下では、被写体輝度が所定レベルより低いときには、ストロボ発光が行われ、被写体輝度が所定レベルより高いときには、ストロボ発光が行われない。
【００１９】
デジタルカメラ１０の電気的構成は、図３のブロック図に示すように、デジタルカメラ１０の各部を統括的に制御するＣＰＵ３０、ＣＣＤ３２、相関二重サンプリング回路（ＣＤＳ）３３、Ａ／Ｄ変換回路３４、画像入力コントローラ３５、画像信号処理回路３６、圧縮処理回路３７、動きベクトル検出手段３８、ＬＣＤドライバ３９、タイミングジェネレータ４０、モータドライバ４１、アイリスドライバ４２、ＡＦ／ＡＥ／ＡＷＢ処理回路４３、システムメモリ４４、メディアコントローラ４５、データバス４６および特定画像検出回路５０などを備え、これらは図示しない回路基板上に実装されている。
【００２０】
撮像レンズ１２には、ズームレンズ、フォーカスレンズなどが含まれ、これらの移動は、レンズモータの駆動によって行なわれる。レンズモータはモータドライバ４１に接続されており、モータドライバ４１はＣＰＵ３０に接続されている。ＣＰＵ３０は、モータドライバ４１を制御することで、レンズモータを駆動させる。また、撮像レンズ１２の明るさを調節する絞りは、アイリスドライバ４２によって制御され、アイリスドライバ４２はＣＰＵ３０に接続されている。
【００２１】
撮像レンズ１２の背後には、ＣＣＤ３２が配置されている。撮像レンズ１２は、このＣＣＤ３２の受光面に被写体像を結像させる。ＣＣＤ３２は、撮像レンズ１２によって受光面に結像された被写体像を光電変換して撮像信号を出力する。このＣＣＤ３２は、タイミングジェネレータ４０に接続され、タイミングジェネレータ４０はＣＰＵ３０に接続されている。そして、ＣＰＵ３０がタイミングジェネレータ４０を制御することにより、タイミング信号（クロックパルス）を発生させる。ＣＣＤ３２は、このタイミングジェネレータ４０から入力されるタイミング信号によって駆動する。
【００２２】
ＣＣＤ３２から出力された撮像信号は、ＣＤＳ３３に入力され、ＣＣＤ３２の各セルの蓄積電荷量に正確に対応したＲ、Ｇ、Ｂの画像データとして出力される。ＣＤＳ３３から出力された画像データは、増幅回路で増幅され、Ａ／Ｄ変換回路３４でデジタルの画像データに変換される。
【００２３】
画像入力コントローラ３５は、データバス４６を介してＣＰＵ３０に接続され、ＣＰＵ３０の制御命令に応じて、ＣＣＤ３２、ＣＤＳ３３およびＡ／Ｄ変換回路３４を制御する。Ａ／Ｄ変換回路３４から出力された画像データは、システムメモリ４４に一時記録される。画像入力コントローラ３５は、Ａ／Ｄ変換回路３４から出力された画像データを、特定画像検出回路５０へと送る。
【００２４】
画像信号処理回路３６は、システムメモリ４４から画像データを読み出して、階調変換、γ補正処理などの各種画像処理を施し、この画像データを再度システムメモリ４４に記録する。システムメモリ４４に一時的に格納された画像データは、ＬＣＤドライバ３９でアナログのコンポジット信号に変換され、ＬＣＤパネル１８にスルー画像として表示される。
【００２５】
圧縮処理回路３７は、画像信号処理回路３６で画像処理を施された画像データに対して、所定の圧縮形式（例えばＪＰＥＧ形式）で画像圧縮を施す。圧縮された画像データは、メディアコントローラ４５を経由してメモリカード２２に記憶される。
【００２６】
データバス４６には、ＡＦ／ＡＥ／ＡＷＢ検出回路４３が接続されている。ＡＦ／ＡＥ／ＡＷＢ処理回路４３は、画像データに基づいて露出演算、焦点位置演算、及びホワイトバランス量演算を行う。この露出演算では、例えばＡ／Ｄ変換回路３４から出力された画像データの輝度レベルを１画面分積算し、この積算値を露出情報として、データバス４６を介してＣＰＵ３０に出力する。
【００２７】
ＡＦ／ＡＥ／ＡＷＢ検出回路４３が自動焦点位置検出をする際には、例えば撮像信号から輝度レベルの高域成分のみを検出して積算し、この積算値を焦点評価値として、ＣＰＵ３０に出力する。ＡＦ／ＡＥ／ＡＷＢ検出回路４３は、画像データからホワイトバランス量を検出してＣＰＵ３０に出力する。ＣＰＵ３０は、ＡＦ／ＡＥ／ＡＷＢ検出回路４３から送信された検出結果に基づいて、モータドライバ４１及びタイミングジェネレータ４０の動作を制御して絞り値及びホワイトバランス量などを最適な値に調節する。なお、ＡＦ／ＡＥ／ＡＷＢ検出回路４８は、後述する顔画像データを用いて各種処理を実行する。
【００２８】
システムメモリ４４は、ＲＯＭやＲＡＭなどからなり、デジタルカメラ１０を制御するための各種のプログラムや設定情報などを格納するとともに、ＣＰＵ３０が読み出したプログラムや、取得した各画像データなどを一時的に記憶するバッファとして機能する。
【００２９】
動きベクトル検出手段３８は、イメージセンサが組み込まれた筐体の移動を測定し、現時点で撮影された現在画像と直前に撮影された直前画像との間での画像の全体的な移動量を測定する。
【００３０】
特定画像検出回路５０は、画像正規化ステップ５１と差分領域検出ステップ５２と被写体像検出ステップ５３と顔画像テンプレート５４とを備える。画像正規化ステップ５１は、直前画像の外周縁を含むフレームを動きベクトル検出手段３８で測定された移動量に応じて当該画像に対して移動させ、この移動後のフレームで囲まれた画像を正規化画像とする。
【００３１】
差分領域検出ステップ５２は、現在画像と正規化画像とを比較し、互いに共通する画像領域を除いた差分領域を検出する。被写体像検出ステップは、前記差分領域内で顔画像の検出を行う。差分領域が検出されなかったときには、前記直前画像において既に得られている顔画像の検出情報を保存する。
【００３２】
顔画像の検出のために、前記現在画像から任意の領域を切り出して顔画像があるか否かを判定する方法としてパターンマッチング照合を用い、前記切り出した領域に顔画像があるか否かの判定に顔画像テンプレート５４を用いる。前記切り出した領域（以下、パターンマッチング対象領域という）に前記差分領域が含まれない場合は前記パターンマッチング対象領域と顔画像テンプレート５４との照合を省略して直前画像の検出情報をそのまま保存し、前記パターンマッチング対象領域に前記差分領域が含まれる場合は前記パターンマッチング対象領域と顔画像テンプレート５４との照合を行い、照合の結果、相関スコアが閾値を超えれば対象領域を顔領域と認定する。
【００３３】
特定画像検出回路５０で検出された顔画像データは、データバス４６を介してＡＦ／ＡＥ／ＡＷＢ検出回路４３へ送られる。ＡＦ／ＡＥ／ＡＷＢ検出回路４３では、顔画像データに基づいて各種処理を行う。顔画像データにより被写体の中の顔の位置にピントが合うようにＡＦ評価値を算出し、このＡＦ評価値に基づいてフォーカスレンズの位置を制御する。あるいは、画面全体に対する顔画像の大きさを算出し、この算出された顔画像のサイズから焦点距離を求めてピント調節を行うようにしてもよい。また、顔画像データ中の色や明るさが予め設定された範囲内に収まるように、露出値、ホワイトバランス値を算出し、この露出値、ホワイトバランス値に基づいて、絞り値及びホワイトバランス量などを最適な値に調節する。
【００３４】
図４に示すフローチャートにより、撮影時の顔画像検出の流れを説明する。デジタルカメラ１０によって被写体の撮影が開始される。現在画像Ｒｎ（図６参照）はそれが最初の画像であるか判定される。現在画像Ｒｎが最初の画像である場合は、その全領域が差分領域とされるが、既に撮影された画像がある場合は、動きベクトル検出手段３８によって現在画像のフレーム６１が直前画像のフレーム６２に対してどのくらい動いたかを検出しその移動量を求める。
【００３５】
動きベクトル検出手段３８によって求めた移動量に応じて、直前画像Ｒｎ−１（図７参照）のフレーム６２を当該画像に対して移動させ（図８参照）、この移動後のフレーム６２ａで囲まれた画像を正規化画像Ｖｎ−１とする（図９参照）。差分領域検出ステップ５２は、現在画像Ｒｎを正規化画像Ｖｎ−１と比較して互いに共通する画像領域を除いた差分領域を検出する（図１０、網点部分）。差分領域（図１１参照）を検出した後に、現在画像Ｒｎは被写体像検出ステップ５３によって顔画像テンプレート５４とのパターンマッチング照合が実施される。
【００３６】
図５に示すフローチャートにて、被写体像検出ステップ５３について説明する。被写体像検出ステップ５３では、予め決められた大きさのパターンマッチング対象領域が、現在画像Ｒｎの画面左上（図１２のａの位置）に設定される。この範囲には前記差分領域は含まれていないため前記パターンマッチング照合は行わず、直前画像の顔検出情報をそのまま保存する。
【００３７】
続いてパターンマッチング対象領域を少しだけ画面右方向にずらして、その範囲に前記差分領域が含まれているかを判断する。この時、画面右上（図１２のｂの位置）の場合は、前記差分領域が含まれるため、前記パターンマッチング対象領域と顔画像テンプレート５４とのパターンマッチング照合を行いその相関を調べる。その結果、相関スコアが閾値以下であった場合は顔領域と認定しない。相関スコアが閾値を超えた時は当該領域を顔領域と認定する。認定した顔領域の情報は新たな情報として保存される。
【００３８】
このように順次にパターンマッチング対象領域をずらして顔画像検出作業を繰り返す。画面右下までの顔画像検出作業が終了したら前記パターンマッチング対象領域を少しだけ狭くして、画面左上（図１３のｃの位置）から顔画像の照合検索を繰り返し実施する。前記パターンマッチング対象領域を少しだけ小さくした時に、その大きさが予め決められた値以下となった場合は、被写体像検出ステップ５３の作業を終了する。被写体像検出ステップ終了までの一連の作業は、撮影される全ての画像に対して行われ、デジタルカメラ１０による撮影が終了するまで続く。
【００３９】
次に、デジタルカメラ１０を下方へチルトしながらズームインした場合について説明する。光学ズームまたは電子ズームによるズーミング情報は画像の全体的な倍率変化量を測定する変倍量測定ステップへと伝えられる。ズームインする直前の直前画像Ｒｚｎ−１（図１４）のフレーム６３を動きベクトル検出手段３８によって求めた移動量に応じて移動させフレーム６３ａを作るのに続いて、前記変倍量測定ステップによって、前記フレーム６３ａを前記倍率変化量の逆数倍で変倍した後、変倍後のフレーム６３ｂで囲まれた画像Ｖｚｎ−１ （図１５参照）を前記倍率変化量で変倍した画像を正規化画像Ｖｎ−１（図９と同じ）とする。
【００４０】
こうして正規化された直前画像Ｖｎ−１と現在画像Ｒｎとを比較して（図１０と同じ）、差分領域検出ステップ５２によって差分領域が検出され、被写体像検出ステップ５３による顔画像テンプレート５４とのパターンマッチング照合検索によって顔領域の認定が行われる。
【００４１】
次に別の実施形態について説明する。ここでは前述の実施形態とは異なる部分についてのみ説明する。デジタルカメラの画像再生時に観察される有効画像フレームの大きさをデジタルカメラに搭載するイメージセンサで撮影される全画像領域よりも小さく設定する。そして前記画像正規化ステップにおいて直前画像フレーム６６のサイズを、前記イメージセンサで撮影される全画像領域に設定する（図１６参照）。
【００４２】
ここで、動きベクトル検出手段３８によって求めた移動量に応じて、直前画像Ｐｎ−１（図１６参照）のフレーム６６を当該画像に対して移動させ、この移動後のフレーム６６ａで囲まれた画像を正規化画像Ｕｎ−１（図１７参照）として作る。連続した撮影ではフレームの移動量は少ないので、前記現在画像フレーム６５の位置が移動後のフレーム６６ａの範囲からはみ出すことはなく、正規化画像Ｕｎ−１の中の前記現在画像フレーム６５と比較する領域Ｕｐｎ−１（図１８参照）は、前述の実施形態における正規化画像Ｖｎ−１（図９参照）のような未画像領域を含まない。
【００４３】
次に、差分領域検出ステップ５２において、現在画像Ｐｎ（図６と同じ）と正規化画像の中のＵｐｎ−１（図１８参照）とを比較して互いに共通する画像領域を除いて差分領域として検出される部分（図１９、網点部分）は 、前述の実施形態における差分領域（図１１、網点部分）に対して少なくなる。これによって、被写体像検出ステップ５３における顔画像テンプレート５４とのパターンマッチング照合を行う領域も狭くなるので、更に検索の効率化が図れる。
【００４４】
ここで前記画像正規化ステップにおいて直前画像フレーム６６のサイズを、前記イメージセンサで撮影される全画像領域に設定したが、全画像領域より大きく設定しても良い。
【００４５】
以上説明したようにデジタルカメラ１０は、被写体の顔を認識することで、備えられた各種の機能を効果的に働かせることができる。被写体の顔を検出して、測距ポイントを顔に合わせることでピンボケを防ぐオートフォーカス機構（ＡＦ）を持つ。また顔の反射光を測光し被写体の輝度を測ることで、周囲の明るさに惑わされることなく、露出レベルを適正に設定する自動露出機構（ＡＥ）を持つ。また、顔の肌色を検出することで画像のホワイトバランスを適正にするホワイトバランス調節機構（ＡＷＢ）を持つ。
【００４６】
上記実施形態では、画面の移動量の検出に動きベクトル検出手段を用いたが、この動きベクトル検出手段に代わって角速度センサを用いても良い。
【００４７】
上記実施形態では、検出する被写体像を顔画像としたが、本発明は顔に限定されるものではなく、検出する被写体像が顔以外のものであっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態であるデジタルカメラを前から見た斜視外観図。
【図２】本発明の実施形態であるデジタルカメラを後から見た斜視外観図。
【図３】本発明の実施形態であるデジタルカメラの構成を示すブロック図。
【図４】本発明の実施形態である特定被写体像の検出方法のフローチャート。
【図５】本発明の実施形態である特定被写体像の検出方法の一部を構成する被写体像検出ステップのフローチャート。
【図６】顔画像検出が実施される現在画像（Ｒｎ）。
【図７】直前画像（Ｒｎ−１）。
【図８】直前画像（図７）のフレームを移動させて正規化するところを示す図。
【図９】正規化された直前画像（Ｖｎ−１）。
【図１０】差分領域検出ステップによる現在画像（Ｒｎ）と正規化した直前画像（Ｖｎ−１）とを重ねた図。
【図１１】差分領域と非差分領域を示す図。
【図１２】被写体像検出ステップにおけるパターンマッチング対象領域を示す図。
【図１３】パターンマッチング対象領域を少しだけ小さくした時の図。
【図１４】ズームインする直前の直前画像。
【図１５】直前画像（図１４）のフレームを移動させて正規化するところを示す図。
【図１６】別の実施形態のフレームサイズを大きくした直前画像。
【図１７】別の実施形態の直前画像フレームを移動させて正規化するところを示す図。
【図１８】別の実施形態の正規化画像の比較領域を示す図。
【図１９】別の実施形態の差分領域を示す図。
【符号の説明】
【００４９】
１０  デジタルカメラ
３８  動きベクトル検出手段
５０  特定画像検出回路
５１  画像正規化ステップ
５２  差分領域検出ステップ
５３  被写体像検出ステップ
５４  顔画像テンプレート
【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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【図１９】
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