(57)【要約】【課題】顔判定の処理時間を削減することができる画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、顔検出プログラムおよび記録媒体を提供する。【解決手段】画像情報から顔領域を検出する画像処理装置１００において、顔方向判定部１０５は、画像情報から顔領域を検出するための判定パターン情報を記憶する判定パターンデータベース１１０に記憶された判定パターン情報によって、画像情報に含まれる顔が正立している方向である顔方向を判定し、顔領域検出部１０６は、判定された顔方向に従って画像情報と判定パターン情報との方向を一致させて当該画像情報から顔領域を検出する。【選択図】        図１
2008262535.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像情報から顔領域を検出する画像処理装置であって、
前記画像情報から顔領域を検出するための判定パターンを記憶する判定パターン記憶手段と、
前記判定パターン記憶手段に記憶された前記判定パターンによって、前記画像情報に含まれる顔が正立している方向である顔方向を判定する顔方向判定手段と、
前記顔方向判定手段によって判定された前記顔方向に従って、前記画像情報と前記判定パターンとの方向を一致させ、該画像情報から顔領域を検出する顔領域検出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判定パターン記憶手段は、判定度合に応じて複数の判定パターンを記憶しており、
前記顔領域検出手段は、判定度合が低い判定パターンから順に用いて前記画像情報から顔領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定パターン記憶手段は、複数の判定パターンを記憶しており、
前記方向判定手段は、所定の判定パターンを用いて前記顔方向を判定できなかった場合は、他の前記判定パターンを用いて顔方向を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記判定パターン記憶手段に記憶された前記判定パターンを複数の異なる角度で回転させた判定パターンに基づいて、前記複数の異なる角度ごとに該画像情報から顔領域を検出するための特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに備え、
前記顔方向判定手段は、前記特徴量算出手段によって算出された前記特徴量が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像情報を複数の異なる角度で回転させた画像情報に対して、前記判定パターンに基づいて、前記複数の異なる角度ごとに該画像情報から顔領域を検出するための特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに備え、
前記顔方向判定手段は、前記特徴量算出手段によって算出された前記特徴量が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定すること、を特徴とする請求項１乃至３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像情報から顔領域の検出対象とする領域を選択する領域選択手段をさらに備え、
前記特徴量算出手段は、前記領域選択手段によって選択された前記領域に対し、前記複数の異なる角度ごとの前記特徴量を算出することを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記領域選択手段は、選択された前記領域から顔領域が検出されなかった場合、前記画像情報から他の領域を順次選択することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記判定パターン記憶手段は、前記判定パターンに対応付けて重み係数を記憶し、
前記特徴量算出手段によって算出された前記特徴量と、前記重み係数とに基づいて前記複数の異なる角度ごとの評価値を算出する評価値算出手段をさらに備え、
前記顔方向判定手段は、前記評価値算出手段によって算出された前記評価値が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴とする請求項４乃至７のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項９】
被写体を撮像する撮像手段と、
請求項１乃至８のいずれか一つに記載の画像処理装置を備え、
前記画像情報取得手段は、前記撮像手段によって撮像された画像情報を取得することを特徴とする撮像装置。
【請求項１０】
画像情報から顔領域を検出する画像処理装置における画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、前記画像情報から顔領域を検出するための判定パターンを記憶する判定パターン記憶部を備えており、
前記判定パターン記憶部に記憶された前記判定パターンによって、前記画像情報に含まれる顔が正立している方向である顔方向を判定する顔方向判定ステップと、
前記顔方向判定ステップによって判定された前記顔方向に従って、前記画像情報と前記判定パターンとの方向を一致させ、該画像情報から顔領域を検出する顔領域検出ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
前記判定パターン記憶部は、判定度合に応じて複数の判定パターンを記憶しており、
前記顔領域検出ステップは、判定度合が低い判定パターンから順に用いて前記画像情報から顔領域を検出することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記判定パターン記憶部は、複数の判定パターンを記憶しており、
前記方向判定ステップは、所定の判定パターンを用いて前記顔方向を判定できなかった場合は、他の前記判定パターンを用いて顔方向を判定することを特徴とする請求項１０または１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記判定パターン記憶部に記憶された前記判定パターンを複数の異なる角度で回転させた判定パターンに基づいて、前記複数の異なる角度ごとに該画像情報から顔領域を検出するための特徴量を算出する特徴量算出ステップをさらに有し、
前記顔方向判定ステップは、前記特徴量算出ステップによって算出された前記特徴量が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか一つに記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記画像情報を複数の異なる角度で回転させた画像情報に対して、前記判定パターンに基づいて、前記複数の異なる角度ごとに該画像情報から顔領域を検出するための特徴量を算出する特徴量算出ステップをさらに有し、
前記顔方向判定ステップは、前記特徴量算出ステップによって算出された前記特徴量が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか一つに記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記画像情報から顔領域の検出対象とする領域を選択する領域選択ステップをさらに有し、
前記特徴量算出ステップは、前記領域選択ステップによって選択された前記領域に対し、前記複数の異なる角度ごとの前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記領域選択ステップは、選択された前記領域から顔領域が検出されなかった場合、前記画像情報から他の領域を順次選択することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記判定パターン記憶部は、前記判定パターンに対応付けて重み係数を記憶しており、
前記特徴量算出ステップによって算出された前記特徴量と、前記重み係数とに基づいて前記複数の異なる角度ごとの評価値を算出する評価値算出ステップをさらに備え、
前記顔方向判定ステップは、前記評価値算出ステップによって算出された前記評価値が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴とする請求項１３乃至１６のいずれか一つに記載の画像処理方法。
【請求項１８】
コンピュータに、請求項１０乃至１７のいずれか一つに記載の画像処理方法を実行させることを特徴とする顔検出プログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載された顔検出プログラムを記録したことを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、顔検出プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルスチルカメラ（以下、デジタルカメラという）では、撮像する画像から顔領域を判定し、判定した顔領域でデジタルカメラの焦点を自動的に合わせる技術が一般に知られている。しかし、このような技術では、処理対象画像からある領域の画像を切り出し、切り出した画像に対して様々なテンプレートをマッチングさせて顔領域を判断するため、マッチング回数が膨大となり、処理時間がかかるという問題があった。
【０００３】
このような問題を解決するものとして、処理対象画像から切り出す画像の大きさの上限と下限を設定することにより、処理時間を削減する画像処理装置が開示されている（特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３３４８３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に記載された技術では、顔領域を判別する前に被写体までの距離を計測する必要があるため、人以外の被写体までに距離、例えば背景までの距離を計測した場合などは切り出し画像の大きさの上限と下限を適切に設定することができず、処理時間の削減を図ることができなかった。
【０００６】
また、かかる技術では、処理対象画像のどの方向が下向き、すなわち人の顔が正立する方向なのかは判定できないため、４方向それぞれに対応するテンプレートを用意して顔領域を判定する必要があり、処理時間を削減することができなかった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、顔判定の処理時間を削減することができる画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、顔検出プログラムおよび記録媒体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】
【０００８】
本発明に係る画像処理装置は、前記画像情報から顔領域を検出するための判定パターンを記憶する判定パターン記憶手段と、前記判定パターン記憶手段に記憶された前記判定パターンによって、前記画像情報に含まれる顔が正立している方向である顔方向を判定する顔方向判定手段と、前記顔方向判定手段によって判定された前記顔方向に従って、前記画像情報と前記判定パターンとの方向を一致させ、該画像情報から顔領域を検出する顔領域検出手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
さらに、本発明に係る画像処理装置において、前記判定パターン記憶手段は、判定度合に応じて複数の判定パターンを記憶しており、前記顔領域検出手段は、判定度合が低い判定パターンから順に用いて前記画像情報から顔領域を検出することを特徴としてもよい。
【００１０】
さらに、本発明に係る画像処理装置において、前記判定パターン記憶手段は、複数の判定パターンを記憶しており、前記方向判定手段は、所定の判定パターンを用いて前記顔方向を判定できなかった場合は、他の前記判定パターンを用いて顔方向を判定することを特徴としてもよい。
【００１１】
さらに、本発明に係る画像処理装置において、前記判定パターン記憶手段に記憶された前記判定パターンを複数の異なる角度で回転させた判定パターンに基づいて、前記複数の異なる角度ごとに該画像情報から顔領域を検出するための特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに備え、前記顔方向判定手段は、前記特徴量算出手段によって算出された前記特徴量が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴としてもよい。
【００１２】
さらに、本発明に係る画像処理装置において、前記画像情報を複数の異なる角度で回転させた画像情報に対して、前記判定パターンに基づいて、前記複数の異なる角度ごとに該画像情報から顔領域を検出するための特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに備え、前記顔方向判定手段は、前記特徴量算出手段によって算出された前記特徴量が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴としてもよい。
【００１３】
さらに、本発明に係る画像処理装置において、前記画像情報から顔領域の検出対象とする領域を選択する領域選択手段をさらに備え、前記特徴量算出手段は、前記領域選択手段によって選択された前記領域に対し、前記複数の異なる角度ごとの前記特徴量を算出することを特徴としてもよい。
【００１４】
さらに、本発明に係る画像処理装置において、前記領域選択手段は、選択された前記領域から顔領域が検出されなかった場合、前記画像情報から他の領域を順次選択することを特徴としてもよい。
【００１５】
さらに、本発明に係る画像処理装置において、前記判定パターン記憶手段は、前記判定パターンに対応付けて重み係数を記憶し、前記特徴量算出手段によって算出された前記特徴量と、前記重み係数とに基づいて前記複数の異なる角度ごとの評価値を算出する評価値算出手段をさらに備え、前記顔方向判定手段は、前記評価値算出手段によって算出された前記評価値が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴としてもよい。
【００１６】
また、本発明に係る画像処理装置における画像処理方法は、前記画像処理装置は、前記画像情報から顔領域を検出するための判定パターンを記憶する判定パターン記憶部を備えており、前記判定パターン記憶部に記憶された前記判定パターンによって、前記画像情報に含まれる顔が正立している方向である顔方向を判定する顔方向判定ステップと、前記顔方向判定手段によって判定された前記顔方向に従って、前記画像情報と前記判定パターンとの方向を一致させ、該画像情報から顔領域を検出する顔領域検出ステップとを有することを特徴とする。
【００１７】
さらに、本発明に係る画像処理方法において、前記判定パターン記憶部は、判定度合に応じて複数の判定パターンを記憶しており、前記顔領域検出ステップは、判定度合が低い判定パターンから順に用いて前記画像情報から顔領域を検出することを特徴としてもよい。
【００１８】
さらに、本発明に係る画像処理方法において、前記判定パターン記憶部は、複数の判定パターンを記憶しており、前記方向判定ステップは、所定の判定パターンを用いて前記顔方向を判定できなかった場合は、他の前記判定パターンを用いて顔方向を判定することを特徴としてもよい。
【００１９】
さらに、本発明に係る画像処理方法において、前記判定パターン記憶部に記憶された前記判定パターンを複数の異なる角度で回転させた判定パターンに基づいて、前記複数の異なる角度ごとに該画像情報から顔領域を検出するための特徴量を算出する特徴量算出ステップをさらに有し、前記顔方向判定ステップは、前記特徴量算出ステップによって算出された前記特徴量が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴としてもよい。
【００２０】
さらに、本発明に係る画像処理方法において、前記画像情報を複数の異なる角度で回転させた画像情報に対して、前記判定パターンに基づいて、前記複数の異なる角度ごとに該画像情報から顔領域を検出するための特徴量を算出する特徴量算出ステップをさらに有し、前記顔方向判定ステップは、前記特徴量算出ステップによって算出された前記特徴量が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴としてもよい。
【００２１】
さらに、本発明に係る画像処理方法において、前記画像情報から顔領域の検出対象とする領域を選択する領域選択ステップをさらに有し、前記特徴量算出ステップは、前記領域選択ステップによって選択された前記領域に対し、前記複数の異なる角度ごとの前記特徴量を算出することを特徴としてもよい。
【００２２】
さらに、本発明に係る画像処理方法において、前記領域選択ステップは、選択された前記領域から顔領域が検出されなかった場合、前記画像情報から他の領域を順次選択することを特徴としてもよい。
【００２３】
さらに、本発明に係る画像処理方法において、前記判定パターン記憶部は、前記判定パターンに対応付けて重み係数を記憶しており、前記特徴量算出ステップによって算出された前記特徴量と、前記重み係数とに基づいて前記複数の異なる角度ごとの評価値を算出する評価値算出ステップをさらに備え、前記顔方向判定ステップは、前記評価値算出ステップによって算出された前記評価値が予め定められた閾値を超えた方向を前記顔方向と判定することを特徴としてもよい。
【００２４】
また、本発明に係る顔検出プログラムは、本発明に係る画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、画像情報に含まれる顔が正立する方向を判定し、画像情報に対する顔の方向と判定パターンの方向を一致させてから顔の領域を検出することにより、顔領域判定の処理負荷、処理時間が削減されるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、顔検出プログラムおよび記録媒体の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。
【００２７】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。まず、本発明が適用されるデジタルカメラに含まれる顔処理部の構成例について説明する。第１の実施の形態にかかる顔処理部は、取得された画像情報から顔方向を判定し、判定された顔方向を用いて顔領域を検出する。
【００２８】
図１は、第１の実施の形態にかかる顔判定処理部の構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる顔判定処理部１００は、画像情報取得部１０１と、ブロック選択部１０２と、特徴量算出部１０３と、評価値算出部１０４と、顔方向判定部１０５と、顔領域検出部１０６と、顔枠表示制御部１０７と、非顔領域記憶部１０８と、顔領域記憶部１０９と、判定パターンデータベース１１０とを備えている。
【００２９】
画像情報取得部１０１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）から入力され、変換された画像情報が格納された一時保存用メモリから画像情報を取得する。なお、不揮発性記憶媒体等の外部記憶媒体から画像情報から画像情報を取得する構成としてもよい。
【００３０】
ブロック選択部１０２は、画像情報取得部１０１によって取得された画像情報において、顔方向判定や顔検出を行うブロック（以下、「判定対象ブロック」という）を選択する。なお、本実施の形態では、ブロックは矩形として説明しているが、矩形に限定されるものではなく、様々な形状の閉じた領域（閉領域）であればよい。
【００３１】
判定パターンデータベース１１０（判定パターン記憶部）は、画像情報から顔領域を検出するための情報を記憶しており、判定パターン情報と重み係数と判定対象とを対応付けて記憶する。図２は、判定パターンデータベースのデータ構成の一例を示す説明図である。なお、判定パターン情報として、さらに判定パターンの種類と位置／大きさとを格納する。判定対象は、判定パターンを用いる処理種別と階層を示し、処理種別としては、“顔方向”判定処理または“顔領域”検出処理のいずれかであり、処理種別それぞれに階層があれば“階層１”等の階層種別を格納する。
【００３２】
ここで、「判定パターン」とは、画像情報の特徴量を求めるためのパターンであり、「判定パターン情報」とは、判定パターンの属性を示す情報である。具体的には、判定対象の画像情報における画素値の総和を求める領域であり、判定パターン情報によって示された領域に含まれる画素の画素値の総和を用いて特徴量を算出するために用いる。
【００３３】
図３は、判定パターンと、判定パターンの種類との関連付けの一例を示す説明図であり、かかる関連付けも判定パターンデータベース１１０に格納されている。図３に示す一例では、“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”、“Ｄ”の４種類があるが、この４種類に限られるものではない。また、判定パターン情報は、人の顔の画像情報と人の顔でない画像情報を相当数読込ませ、学習させることにより、人の顔であるか否かを判定する際に有効である判定パターンと位置／大きさを決定し、判定パターンデータベース１１０に予め格納しておく。なお、判定パターンは、その用いるべき処理種別により、「方向判定パターン」と、「顔判定パターン」として定義される。さらに、人の顔の画像情報に限定する必要はなく、例えば、犬や猫といった動物の顔の画像情報と、動物の顔でない画像情報を読み込ませ、判定パターンを決定してもよい。また、人の顔であっても、笑顔や、年代に応じた判定パターンを決定してもよい。
【００３４】
図３の判定パターンＡ〜Ｄに示すように、判定パターンは、画像情報における顔方向を判定する領域であるブロック３１に対して画素値を加算する領域（横線領域）３２と、画素値を加算する領域（斜線領域）３３の相対的な位置関係を示したものである。判定パターンは、判定対象ブロックの大きさに対応させて拡大縮小することにより、各種処理に用いる。よって、ブロック選択部１０２で選択されるブロックの大きさごとに判定パターンを用意する必要はない。なお、判定対象ブロックは正規化され、判定パターンが適用されるため、ブロックの大きさが異なっても処理時間は一定となる。
【００３５】
図３に示すように、判定パターンの種類で画素値を加算する領域（横線領域）３２、画素値を加算する領域（斜線領域）３３の形が規定され、位置／大きさに示された座標で、画素値を加算する領域３２、３３がブロック３１内での相対的な位置、大きさが規定されている。なお、判定パターンの種類が同じであっても、位置／大きさで格納する座標が異なることにより、異なる判定パターンとなる。
【００３６】
また、階層とは、顔方向判定処理または顔領域判定処理に用いる判定パターンに対する、判定度合いに応じた分類である。上位階層には、判定処理に必要な計算量が少ない判定パターンが属し、下位になるほど判定処理に必要な計算量が多くなる。逆に、下位の階層ほど、上位階層に属する判定パターンより詳細な判定処理を行うためのパターンが属するとも言える。ここで、顔方向判定処理では、上位から下位の階層ごとに格納された判定パターンを用いて処理が行われ、上位の階層の判定パターンで顔方向を判定できた場合には、下位の階層の判定パターンを用いずに顔方向判定を終了することにより、処理時間を短縮することができる。つまり、上位の階層による判定処理では大雑把に人の顔の特徴を抽出する判定パターンを用い、下位の階層による判定処理ではより詳細に人の顔の特徴を抽出する判定パターンを用いることにより、上位の階層で効率よく顔領域でないブロックを排除することが可能となり、処理時間を短縮することができる。
【００３７】
なお、顔領域検出処理でも、階層ごとに判定パターンを格納し、階層ごとの判定パターンを用いて判定対象ブロックが顔領域か否かを判定する。顔領域検出処理においては、上位の階層で顔領域ではないと判定された判定対象ブロック（顔領域が検出されなかった判定対象ブロック）を下位の階層での判定対象とせず、顔領域と判定されたブロックのみを下位の階層に属する判定パターンを用いた顔検出処理の対象とする。詳細は、後述する。
【００３８】
特徴量算出部１０３は、ブロック選択部１０２によって選択された判定対象ブロックに対して、判定パターンデータベース１１０に格納された顔方向判定に用いる判定パターンを用いて特徴量を算出する。ここで、特徴量の算出方法について説明する。例えば、図３の判定パターンＡの場合は、判定対象ブロックに位置する画像情報（以下、「ブロック画像」という）での領域３２と領域３３に含まれる画素の画素値の総和を求める。そして、領域３２における画素値の総和から領域３３における画素値の総和を減算した値を、処理対象画像が有する特徴量とする。特徴量算出部１０３では、判定対象ブロックの画像情報に対して、判定パターンデータベース１１０に格納されている１または複数の判定パターンによる特徴量を算出する。また、特徴量算出部１０３は、判定パターンを４方向に回転させ、４方向の特徴量を算出する。
【００３９】
評価値算出部１０４は、特徴量算出部１０３によって算出された４方向の特徴量から判定対象ブロックの４方向それぞれの評価値を算出する。ここで、評価値の算出方法を説明する。特徴量算出部１０３で算出された判定パターンごとの特徴量に、判定パターンに対応する重み係数を乗算し、合計する。そして、合計した値を、判定対象ブロックに対する評価値とする。また、評価値は数式（１）により求めることができる。
【００４０】
【数１】
2008262535.tif 000003
【００４１】
なお、数式（１）において、ｈｔはある判定パターンｔに対する特徴量、αｔは判定パターンｔに対応する重み係数、ｔは判定パターンの数、ｆ（ｘ）はある判定対象ブロックｘに対する評価値である。
【００４２】
顔方向判定部１０５は、評価値算出部１０４によって算出された４方向それぞれの評価値から画像情報に含まれる顔が正立する方向を判定する。具体的には、評価値算出部１０４によって予め設定した閾値以上の評価値が算出された方向を、画像情報に含まれる顔が正立している方向であると判定する。なお、顔方向判定部１０５は、４方向の評価値に代えて、特徴量で顔方向を判定してもよい。
【００４３】
顔領域検出部１０６は、顔方向判定部１０５によって判定された顔方向に画像情報が正立しているとして、画像情報から顔の領域を示す顔領域の検出を行う。具体的には、判定対象ブロックについて評価値を算出する。そして、算出された評価値が閾値以下の場合、該判定対象ブロックが顔領域ではないと判定する。顔領域検出部１０６は、同一の判定対象ブロックに対して最上位から最下位の階層に対応する判定パターンでの判定を行い、最下位の階層まで顔領域であると判定された領域を最終的に顔領域と検出する。ここで、上位の階層において顔領域ではないと判定された場合、下位の階層に属する判定パターンを用いた顔検出処理の対象外とし、上位の階層において顔領域であると判定された判定対象ブロックのみを、下位の階層に属する判定パターンを用いた顔検出処理の対象とする。したがって、顔検出に要する処理時間を短縮することができる。なお、顔領域検出部１０６は、ブロック選択部１０２により大きなサイズから小さなサイズへと順次選択された判定対象ブロックに対して顔検出処理を行なう。したがって、小さなサイズのブロックから判定する場合よりも処理速度が速くすることができる。
【００４４】
顔枠表示制御部１０７は、顔領域検出部１０６によって判定対象ブロックから顔領域が検出された場合、表示部に表示している画像に対して顔領域を示す顔枠を表示する。
【００４５】
非顔領域記憶部１０８は、顔領域検出部１０６において判定対象である判定対象ブロックから顔領域が検出されない場合に、顔領域でないと判定された領域（以下、「非顔領域」という）の位置情報を格納しておく。非顔領域の位置情報を格納しておくことによって、下位の階層の判定パターンを用いた顔領域判定処理で顔領域を判定する場合に、その領域を判定対象から除外することによって、無駄な判定処理時間を削減することができる。
【００４６】
顔領域記憶部１０９は、顔領域検出部１０６によって顔領域が検出された領域を格納する。つまり、顔領域検出部１０６において、判定対象ブロックのサイズを変更し、さらに顔領域であるか否かを判定する場合、既に顔領域と判定された領域を判定対象としないために、判定された顔領域を格納する。これにより、顔領域判定処理の重複を防止でき、顔領域検出処理時間を短縮することができる。
【００４７】
次に、以上のように構成されている顔判定処理部による顔判定処理について説明する。図４は、画像情報取得部１０１、顔方向判定部１０５、顔領域検出部１０６が行う顔判定処理手順を示すフローチャートである。
【００４８】
まず、画像情報取得部１０１は、画像情報を取得する（ステップＳ４０１）。次に、顔方向判定部１０５は、顔方向判定処理を行う（ステップＳ４０２）。顔方向判定処理の詳細は、後述する。顔領域検出部１０６は、顔方向判定部１０５によって判定された顔方向を画像情報の正立方向として顔領域検出処理を行う（ステップＳ４０３）。顔領域判定処理の詳細は、後述する。そして、顔領域検出処理後の画像情報に対し、その他の各種処理を実行する。他の処理とは、例えば顔領域における被写体までの距離を計測することによるピント調節処理や、顔領域に対してホワイトバランスを調整する顔色補正処理等である。
【００４９】
このように、画像情報に対する顔方向を判定した上で顔領域を検出するため、顔領域を画像情報の４方向のうちの１方向について顔領域の検出処理を施せばよい。したがって、顔領域検出に対する処理時間を全体として削減することができる。
【００５０】
次に、顔方向判定処理の詳細について説明する。図５は、ブロック選択部１０２、特徴量算出部１０３、評価値算出部１０４、顔方向判定部１０５が行う顔方向判定処理手順を示すフローチャートである。
【００５１】
まず、ブロック選択部１０２は、判定対象とするブロックのサイズと、画像情報における判定開始位置を決定し、画像情報から判定対象ブロック（領域画像情報）を選択する（ステップＳ５０１）。ここでは、判定対象ブロックとしてサイズが最も大きいブロックを選択し、徐々に小さなサイズの画像を選択する。これにより、より大きな領域で顔方向が判定できれば、他のサイズでの判定を行う必要はなく、より短時間で顔方向を判定することができる。また、判定開始位置についても、より顔方向を判定しやすい領域（例えば、画像情報中央を含む領域等）を含む位置があれば、その位置の画像情報から判定を行うことにより、判定時間の短縮を図ることができる。
【００５２】
次に、ブロック選択部１０２は、判定パターンデータベース１１０から、判定対象を顔方向判定処理とする判定パターン情報と、重み係数を取得する（ステップＳ５０２）。なお、顔方向判定処理を階層ごとの判定パターンで処理する場合は、上位階層に対応する判定パターン情報と、重み係数を取得する。
【００５３】
特徴量算出部１０３は、選択された判定対象ブロックについて判定パターン情報を用いて４方向それぞれの特徴量を算出する（ステップＳ５０３）。顔方向を判定する１または複数の判定パターンを領域画像情報に適用し、判定パターンそれぞれについて画素値加算領域の含まれる画素値の総和から特徴量を算出する。また、４方向についての特徴量は、判定パターンデータベース１１０から取得した判定パターンと、取得した判定パターンを３方向に回転させた判定パターンとを判定対象ブロックに用いることにより算出する。図６は、４方向それぞれに対する判定パターンの配置の一例を示す説明図である。図６では、判定対象ブロックに対して判定パターンを４方向、すなわち０度、９０度、−９０度、１８０度で配置した例を示す。図６の例では、判りやすくするため、判定対象ブロックに２つの判定パターンが示されているが、判定パターン数は任意であり、また、複数の判定パターンは、画素値の総和を求める領域が重なりあっていてもよい。このように、判定パターン自体を３方向に回転させることによって、画像情報を４方向それぞれに回転させた座標を算出して格納する必要がなく、大容量のメモリを確保する必要がない。
【００５４】
評価値算出部１０４は、判定パターンそれぞれについて算出された特徴量に、判定パターンそれぞれに対応する重み係数を乗じた値の総和である評価値を、４方向それぞれについて算出する（ステップＳ５０４）。顔方向判定部１０５は、算出された評価値が予め設定した閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ５０５）。ここで、１つの判定対象ブロックの評価値と閾値とについて比較しているが、より判定精度を向上するためには、複数の判定対象ブロックまたは画像情報で選択できるすべての判定対象ブロックの評価値を合計した値を求めた上で判定してもよい。また、閾値は、事前に顔の画像情報と顔ではない画像情報とを読込み、学習させることにより得られる。
【００５５】
顔方向判定部１０５は、４方向の評価値のいずれかが閾値以上であると判断した場合（ステップＳ５０５：Ｙｅｓ）、閾値以上の評価値であった方向を顔方向と判断し（ステップＳ５０６）、顔方向判定処理を終了する。顔方向判定部１０５は、４方向の評価値のいずれも閾値以上でないと判断した場合（ステップＳ５０５：Ｎｏ）、現ブロックサイズによる評価が終了したか否かを判断する（ステップＳ５０７）。すなわち、現ブロックサイズで評価すべき判定対象ブロックの評価値をすべて算出し、閾値と比較したか否かを判断する。現ブロックサイズによる評価が終了していないと判断した場合は（ステップＳ５０７：Ｎｏ）、ブロック選択部１０２は画像情報におけるブロックの位置を移動し、画像情報から新たな判定対象ブロックを選択する（ステップＳ５０８）。なお、新たな判定対象ブロックは、既に選択された判定対象ブロックと一部重複していてもよい。
【００５６】
現ブロックサイズによる評価が終了したと判断した場合は（ステップＳ５０７：Ｙｅｓ）、顔方向判定部１０５は画像情報における顔方向判定処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ５０９）。具体的には、顔方向を判定する判定処理を複数の階層の判定パターンを用いて行う場合に、すべての階層で行われたか否かを判断する。ここで、画像情報における顔方向判定処理が終了していないと判断した場合は（ステップＳ５０９：Ｎｏ）、ステップＳ５０１に戻り、下位の階層の判定パターンを用いて一連の顔方向判定処理を行う。一方、画像情報における顔方向判定処理が終了したと判断した場合は（ステップＳ５０９：Ｙｅｓ）、顔方向判定部１０５は現ブロックのサイズが最小か否かを判断する（ステップＳ５１０）。現ブロックのサイズが最小でないと判断した場合は（ステップＳ５１０：Ｎｏ）、ステップＳ５０１に戻り、新たなブロックのサイズで判定対象ブロックを選択する。現ブロックのサイズが最小であると判断した場合は（ステップＳ５１０：Ｙｅｓ）、顔方向判定部１０５は顔方向が不定であると判定し（顔方向が判定できないとし）（ステップＳ５１１）、顔方向判定処理を終了する。
【００５７】
なお、本実施の形態では、顔方向判定処理において複数の階層で評価値を算出したが、複数の階層の判定パターンで顔方向を判定するのではなく、１つの階層、すなわち１組の判定パターンによって評価値を算出し、顔方向を判定してもよい。
【００５８】
次に、顔領域検出処理の詳細について説明する。図７−１、図７−２は、ブロック選択部１０２、特徴量算出部１０３、評価値算出部１０４、顔領域検出部１０６、顔枠表示制御部１０７が行う顔領域判定処理手順を示すフローチャートである。
【００５９】
まず、ブロック選択部１０２は、判定対象ブロックのサイズを設定する（ステップＳ７０１）。判定対象のブロックのサイズは、当初最大サイズを設定し、徐々に小さなサイズを設定する。これにより、顔方向判定処理の場合と同様に、大きな領域で顔領域が検出できれば、他の小さなサイズでの顔検出処理を行う必要はなく、より短時間で顔領域を検出することができる。ブロック選択部１０２は、画像情報から判定対象ブロックを選択する（ステップＳ７０２）。
【００６０】
ブロック選択部１０２は、選択した判定対象ブロックが、既に検出された顔領域と重複するか否かを判断する（ステップＳ７０３）。具体的には、選択された判定対象ブロックの領域と、顔領域記憶部１０９に格納されている顔領域とが重複しているか否かを判断する。ここで、領域が重複しているとは、判定対象ブロックのすべてが顔領域に含まれるほか、判定対象ブロックの一部、例えば所定の閾値（例えば１／２以上や３／４）以上が顔領域と重なる場合をいう。なお、図８は、画像情報全体と判定対象ブロックと顔領域との関係の一例を示す説明図である。図８に示すように、画像情報８１内において、既に顔領域が検出された領域８３が存在している場合に、新たに選択された判定対象ブロック８２が領域８３と半分以上重複している場合は、領域８２を判定対象とせず、新たな別の位置の判定対象ブロックを選択する。このように、既に顔領域が検出された領域については、判定対象ブロックとしないことにより、不要な顔領域判定処理が実行されず、処理負荷や処理時間が軽減される。
【００６１】
選択された判定対象ブロックが既に顔領域として検出された領域と重複すると判断した場合は（ステップＳ７０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ７０２に戻り、新たな判定対象ブロックを選択する。一方、重複しないと判断した場合は（ステップＳ７０３：Ｎｏ）、特徴量算出部１０３は判定パターンデータベース１１０から、顔領域判定の階層１に対応する判定パターン情報、重み係数を取得する（ステップＳ７０４）。特徴量算出部１０３は、判定パターン情報で示される判定パターンを顔方向判定処理で判定された顔方向に合わせて回転する（ステップＳ７０５）。特徴量算出部１０３は、判定パターン情報を用いて特徴量を算出する（ステップＳ７０６）。特徴量の算出処理は、上述した顔方向判定処理と同様であるため、上述した説明を参照する。
【００６２】
評価値算出部１０４は、判定パターンごとに算出された特徴量に判定パターンに対応する重み係数を乗じた評価値を算出する（ステップＳ７０７）。評価値の算出処理も、上述した顔方向判定処理と同様であるため、上述した説明を参照する。顔領域検出部１０６は、評価値が閾値未満であるか否かを判断する（ステップＳ７０８）。ここで、閾値は、顔方向処理の場合と同様に、事前に人の顔の画像情報と人の顔でない画像情報を読込み、学習させることにより得られる。評価値が閾値未満であると判断した場合は（ステップＳ７０８：Ｙｅｓ）、現ブロックの領域の座標を非顔領域記憶部１０８に格納する（ステップＳ７０９）。このブロックの画像情報は、顔領域ではないと判断され、これより下位の階層での顔領域判定の対象とならない。つまり、無駄な顔領域判定処理を行わないため、処理負荷や処理時間を削減することができる。一方、評価値が閾値未満でない、すなわち評価値が閾値以上であると判断した場合は（ステップＳ７０８：Ｎｏ）、ステップＳ７１０に進む。
【００６３】
顔領域検出部１０６は、現ブロックのサイズに対する顔領域判定が終了したか否かを判断する（ステップＳ７１０）。すなわち、画像情報のすべての領域に対しての現ブロックのサイズでのブロックの選択が終了したか否かを判断する。現ブロックのサイズに対する顔領域判定が終了していないと判断した場合（ステップＳ７１０：Ｎｏ）、ブロック選択部１０２は画像情報の次に判定対象となるブロックを選択する（ステップＳ７１１）。このとき、選択されるブロックは、前に選択されているブロックと一部重なる領域であってもよい。ブロック選択部１０２は、次の判定対象ブロックの領域が非顔領域に記憶されている非顔領域であるか否かを判断する（ステップＳ７１２）。
【００６４】
次の判定対象ブロックの領域が非顔領域に記憶されている非顔領域であると判断した場合は（ステップＳ７１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ７１１に戻り、次の判定対象ブロックを選択する。次の判定対象ブロックの領域が非顔領域に記憶されている非顔領域でないと判断した場合は（ステップＳ７１２：Ｎｏ）、ステップＳ７０６に戻り、新たな判定対象ブロックに対して評価値を算出する。このように、画像情報に対して顔領域を判定する際に、同一サイズの判定対象ブロックについてある階層の判定パターンを用いた判定で非顔領域と判定された場合には、下位の階層ではその領域に対して顔領域の判定を行わない。これにより、判定対象ブロックが限定されるため、処理負荷や処理時間を削減することができる。
【００６５】
ステップＳ７１０において、現ブロックのサイズに対する顔領域判定は終了したと判断した場合は（ステップ７１０：Ｙｅｓ）、判定パターンの階層が最下層であるか否かを判断する（ステップＳ７１３）。具体的には、現在の判定パターンの階層が、判定パターンデータベース１１０に格納されている顔領域を判定する判定パターンのうち、最下位の階層、例えば１０階層の判定パターンが格納されている場合は階層１０であるか否かを判断する。
【００６６】
判定パターンの階層が最下層でないと判断した場合は（ステップＳ７１３：Ｎｏ）、判定パターンデータベース１１０から次の階層の判定パターン情報、重み係数を取得する（ステップＳ７１４）。その後、ステップＳ７０５に戻り、取得した判定パターン情報を用いて特徴量を算出する。判定パターンの階層が最下層であると判断した場合は（ステップＳ７１３：Ｙｅｓ）、現在の対象判定ブロックの領域の座標を顔領域記憶部に格納する（ステップＳ７１５）。つまり、判定対象ブロックに対する階層１から最下位の階層の判定パターンを用いて算出した評価値が閾値未満にならなかった場合に、その判定対象ブロックを顔領域と判定する。次に、顔枠表示制御部１０７は、顔領域を中心から１．５倍拡大した領域を顔領域として表示部の画像上に表示する（ステップＳ７１６）。図９−１、図９−２は、顔領域の表示の一例を示す説明図である。図９−１に示すように、顔領域を判定するために用いた領域、すなわち判定対象ブロックをそのまま顔領域として表示すると、顔の輪郭を含まず、不自然であるし、利用者が顔を確認する場合に違和感がある。一方、図９−２に示すように、顔領域を１．５倍に拡大すると、顔全体が顔領域として表示される。これにより、表示される顔表示枠はより自然な枠になり、違和感を解消することができる。なお、顔領域を拡大する倍率は１．５倍に限るものではなく、判定パターン等に応じて最適な値を選択する。
【００６７】
次に、判定対象ブロックのサイズが最小であるか否かを判定する（ステップＳ７１７）。顔領域の判定対象のブロックは、最大サイズから徐々にサイズを小さくし、最小サイズで画像情報から判定対象を選択する。よって、ブロックの大きさが最小の場合は、画像情報に対する顔領域判定処理が終了したと判断される。判定対象ブロックのサイズが最小であると判定した場合は（ステップＳ７１７：Ｙｅｓ）、次の処理、例えば顔領域までの距離を計測してピント調節処理や、顔領域のホワイトバランスの調整処理等の各種処理を行う。判定対象のブロックのサイズが最小でないと判定した場合は（ステップＳ７１７：Ｎｏ）、ステップＳ７０１に戻り、新たなブロックのサイズを設定し、顔領域判定処理を行う。
【００６８】
このように、階層ごとに異なる顔領域を判定する判定パターンを用い、評価値が閾値未満である領域を除外して顔領域を判定することにより、無駄な処理を行うことなく、迅速に顔領域を検出することができる。
【００６９】
なお、本実施の形態では、顔方向判定処理および顔領域判定処理において、判定パターン自体を４方向に回転させ、領域画像情報に適用する場合を説明したが、それに代えて、画像情報自体を４方向に回転させて判定パターンを適用して特徴量を算出してもよい。これにより、回転処理が画像情報に対してのみ行えばよいため、処理時間を短縮することができる。
【００７０】
また、本実施の形態では、人の顔の方向や人の顔の領域を４方向について判定する場合について説明したが、４方向に限らず、例えば取得した画像情報の０°、９０°、−９０°の３方向について判定してもよく、さらに任意の角度の複数の方向での判定を行ってもよい。
【００７１】
次に、上述した画像処理を実施する撮像装置の一例であるデジタルカメラのハードウェア構成について説明する。図１０は、本実施の形態にかかるデジタルカメラのハードウェア構成を示すブロック図である。図１０に示すように被写体光は、まず撮影光学系１を通してＣＣＤ（Charge Coupled Device）３に入射される。また、撮影光学系１とＣＣＤ３との間は、メカシャッタ２が配置されており、このメカシャッタ２によりＣＣＤ３への入射光を遮断することが出来る。なお、撮影光学系１及びメカシャッタ２は、モータドライバ６より駆動される。
【００７２】
ＣＣＤ３は、撮像面に結像された光学像を電気信号に変換して、アナログの画像データとして出力する。ＣＣＤ３から出力された画像情報は、ＣＤＳ（Correlated Double Sampling:相関２重サンプリング）回路４によりノイズ成分を除去され、Ａ／Ｄ変換器５によりデジタル値に変換された後、画像処理回路８に対して出力される。
【００７３】
信号処理回路８は、画像データを一時格納するＳＤＲＡＭ（SynchronousＤＲＡＭ）１２を用いて、ＹCrCb変換処理や、ホワイトバランス制御処理、コントラスト補正処理、エッジ強調処理、色変換処理などの各種画像処理を行う。なお、ホワイトバランス処理は、画像情報の色濃さを調整し、コントラスト補正処理は、画像情報のコントラストを調整する画像処理である。エッジ強調処理は、画像情報のシャープネスを調整し、色変換処理は、画像情報の色合いを調整する画像処理である。また、画像処理回路８は、信号処理や画像処理が施された画像情報を液晶ディスプレイ１６（以下、「ＬＣＤ１６」と略記する）に表示する。
【００７４】
また、信号処理、画像処理が施された画像情報は、圧縮伸張回路１３を介して、メモリカード１４に記録される。上記圧縮伸張回路１３は、操作部１５から取得した指示によって、画像処理回路８から出力される画像情報を圧縮してメモリカード１４に出力すると共に、メモリカード１４から読み出した画像情報を伸張して画像処理回路８に出力する回路である。
【００７５】
また、ＣＣＤ３、ＣＤＳ回路４及びＡ／Ｄ変換器５は、タイミング信号を発生するタイミング信号発生器７を介してＣＰＵ（Central Processing Unit）９によって、タイミングが制御されている。さらに、画像処理回路８、圧縮伸張回路１３、メモリカード１４も、ＣＰＵ９によって制御されている。
【００７６】
デジタルカメラ１０００において、ＣＰＵ９はプログラムに従って各種演算処理を行い、プログラムなどを格納した読み出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）１１および各種の処理過程で利用するワークエリア、各種データ格納エリアなどを有する読み出し書き込み自在のメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）１０などを内蔵し、これらがバスラインによって相互接続されている。
【００７７】
デジタルカメラ１０００は、顔判定処理を行うとき、システムコントローラがＲＯＭ１１から顔判定プログラムをＲＡＭ１０にロードし、実行する。顔検知プログラムは、ＳＤＲＡＭに一時保存された、輝度信号Ｙ画像をアクセスし、システムコントローラを介して、ブロック選択部１０２、特徴量算出部１０３、評価値算出部１０４、顔方向判定部１０５、顔領域検出部１０６、顔枠表示制御部１０７の各処理を行う。また、顔判定処理の結果を受けて、システムコントローラを介して、カメラのＡＦ（Auto Focus）、ＡＥ（Auto Exposure）、ＡＷＢ（Auto White Balance）の制御を行う。
【００７８】
本実施の形態のデジタルカメラ１０００で実行される画像処理プログラムは、上述した顔判定機能を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、ブロック選択部、特徴量算出部、評価値算出部、顔方向判定部、顔領域判定部、顔枠表示制御部などが主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００７９】
また、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではない。他の実施の形態として、第２の実施の形態を説明する。
【００８０】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。第２の実施の形態では、撮像装置に代えて画像処理装置で顔判定処理を実行する。ここでは、第１の実施の形態と異なる部分について説明する。
【００８１】
本実施の形態では、デジタルカメラ等の撮影装置によって撮像された画像情報が格納された画像ファイルを画像取得部から取得する。成分変換処理部は、ＲＧＢの画像をＹＣｒＣｂ形式に変換する。輝度、色成分分離部は、輝度信号Ｙと色信号ＣｒＣｂを分離する。分離された輝度信号Ｙに対して、顔判定処理を行う。判定された顔領域により、画像の色とガンマなどを補正し、画像を最適化する。
【００８２】
図１１は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。画像処理装置２０００は、各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２４を備えており、このＣＰＵ２４には、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）２２と、各種データを書換え可能に記憶してＣＰＵの作業エリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory）２１とがバスで接続されており、マイクロコンピュータを構成している。さらにバスには、制御プログラムが記憶されたＨＤＤ２５と、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭを読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ２６と、プリンタ部等との通信を司るインタフェースであるＩ／Ｆ２３とが接続されている。
【００８３】
図１１に示すＣＤ−ＲＯＭ２８は、所定の制御プログラムが記憶されている。ＣＰＵ２４は、ＣＤ−ＲＯＭ２８に記憶されている制御プログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ２６で読み取り、ＨＤＤ２５にインストールする。これにより、上述したような各種の処理を行うことが可能な状態となる。また、メモリカード２９には、画像情報などが格納され、メモリカードドライバ２７で読み取られる。
【００８４】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭやメモリカードのみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等、各種方式のメディアを用いることができる。また、インターネットなどのネットワークからプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ２５にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよい。また、ワープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【００８５】
また、本実施の形態の画像処理装置で実行される顔判定プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態の画像処理装置で実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【００８６】
また、本実施の形態の画像処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００８７】
本実施形態の画像処理装置で実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】第１の実施の形態にかかる顔判定処理部の構成を示すブロック図である。
【図２】判定パターンデータベースのデータ構成の一例を示す説明図である。
【図３】判定パターンの種類の一例を示す説明図である。
【図４】画像情報取得部、顔方向判定部、顔領域判定部が行う顔判定処理手順を示すフローチャートである。
【図５】ブロック選択部、特徴量算出部、評価値算出部、顔方向判定部が行う顔方向判定処理手順を示すフローチャートである。
【図６】４方向それぞれに対する判定パターンの配置の一例を示す説明図である。
【図７−１】ブロック選択部、特徴量算出部、評価値算出部、顔領域判定部、顔枠表示制御部が行う顔領域判定処理手順を示すフローチャートである。
【図７−２】ブロック選択部、特徴量算出部、評価値算出部、顔領域判定部、顔枠表示制御部が行う顔領域判定処理手順を示すフローチャートである。
【図８】画像情報全体と判定対象ブロックと顔領域との関係の一例を示す説明図である。
【図９−１】顔領域の表示の一例を示す説明図である。
【図９−２】顔領域の表示の一例を示す説明図である。
【図１０】本実施の形態にかかるデジタルカメラのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１１】第２の実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８９】
１００  顔判定処理部
１０１  画像情報取得部
１０２  ブロック選択部
１０３  特徴量算出部
１０４  評価値算出部
１０５  顔方向判定部
１０６  顔領域検出部
１０７  顔枠表示制御部
１０８  非顔領域記憶部
１０９  顔領域記憶部
１１０  判定パターンデータベース
【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７−１】
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【図７−２】
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【図８】
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【図９−１】
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【図９−２】
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【図１０】
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【図１１】
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