(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられた対象画像から検出すべき画像を見つけ出し，その検出すべき画像の範囲を規定する第１の検出領域を特定する検出領域特定手段，
上記検出領域特定手段によって特定された第１の検出領域を縮小して第２の検出領域を生成する検出領域生成手段， 
上記検出領域生成手段によって生成された第２の検出領域を，検出すべき画像の範囲を規定する領域と決定する決定手段，
与えられた対象画像全体にわたって，所定の大きさの枠をもつ複数の検出用枠を所定距離ずつ移動させる移動手段，および
上記移動手段によって所定距離ずつ移動させられた位置ごとに，上記検出用枠内の画像の検出すべき画像の画像らしさの値を算出する画像らしさ算出手段を備え，
上記画像らしさ算出手段によって算出された画像らしさが大きいほど第１の検出領域を縮小する割合を小さくし，上記画像らしさ算出手段によって算出された画像らしさが小さいほど第１の検出領域を縮小する割合を大きくして，第１の検出領域を縮小して第２の検出領域を生成するものである，
検出画像領域決定装置。
【請求項２】
上記決定手段により決定された領域内の画像にもとづいて，検出すべき画像の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに備えた請求項１に記載の検出画像領域決定装置。
【請求項３】
上記特徴量算出手段によって算出された特徴量にもとづいて上記対象画像を補正する補正手段をさらに備えた請求項２に記載の検出画像領域決定装置。
【請求項４】
上記対象画像は，被写体を撮像する撮像手段から与えられるものであり，
上記特徴量算出手段によって算出された特徴量にもとづいて上記撮像手段の露出量を制御する露出量制御手段をさらに備えた請求項２または３に記載の検出画像領域決定装置。
【請求項５】
上記特徴量算出手段が，上記決定手段により決定された領域内の画像にもとづくヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段を備え，
上記ヒストグラム生成手段によって生成されたヒストグラムにもとづいて，検出すべき画像の特徴量を算出するものである，
請求項２から４のうち,いずれか一項に記載の検出画像領域決定装置。
【請求項６】
与えられた対象画像から検出すべき画像を見つけ出し，その検出すべき画像の範囲を規定する第１の検出領域を特定し，
特定された第１の検出領域を縮小して第２の検出領域を生成し，
生成された第２の検出領域を，検出すべき画像の範囲を規定する領域と決定する，
与えられた対象画像全体にわたって，所定の大きさの枠をもつ複数の検出用枠を所定距離ずつ移動し,
所定距離ずつ移動させられた位置ごとに，上記検出用枠内の画像の検出すべき画像の画像らしさの値を算出し，
算出された画像らしさが大きいほど第１の検出領域を縮小する割合を小さくし，算出された画像らしさが小さいほど第１の検出領域を縮小する割合を大きくして，第１の検出領域を縮小して第２の検出領域を生成するものである，
検出画像領域決定装置の制御方法。
【請求項７】
コンピュータに,与えられた対象画像から検出すべき画像を見つけ出し，その検出すべき画像の範囲を規定する第１の検出領域を特定させる手順,
特定された第１の検出領域を縮小して第２の検出領域を生成させる手順,
生成された第２の検出領域を，検出すべき画像の範囲を規定する領域と決定させる手順,
与えられた対象画像全体にわたって，所定の大きさの枠をもつ複数の検出用枠を所定距離ずつ移動させる手順,
所定距離ずつ移動させられた位置ごとに，上記検出用枠内の画像の検出すべき画像の画像らしさの値を算出させる手順,
算出された画像らしさが大きいほど第１の検出領域を縮小する割合を小さくし，算出された画像らしさが小さいほど第１の検出領域を縮小する割合を大きくして，第１の検出領域を縮小して第２の検出領域を生成させる手順を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，検出画像領域決定装置および対象画像の特徴量算出装置ならびにそれらの制御方法およびそれらの制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル・スチル・カメラなどにおいては，被写体が人物の場合，その人物の顔の画像が良好となるように，被写体像の中から顔の画像を検出することがある。検出された顔の画像が良好となるような絞り値，シャッタ速度，フォーカス位置などが決定される。顔の領域を決定するために顔の輪郭を計算するものがあるが（特許文献１），複雑な計算が必要でありＣＰＵの負担が大きい。
【特許文献１】特開2003-92700号公報
【０００３】
ＣＰＵの負担を減らすために，長方形，円形，多角形などのシンプルな検出領域を用いて顔の画像を検出するものもある（特許文献２）。また，検出された顔の領域に対する輝度と色のヒストグラムを計算して顔の代表的な輝度と色とを求めるものもある（特許文献３）。
【特許文献２】Henry A. Rowley et al. "Neural Network-Based Face Detection", IEEE Trans. PAMI, Vol.20, No.1 pp.23-38, Jan., 1998
【特許文献３】特開2004-236110号公報
【０００４】
しかしながら，検出された領域は顔などの対象画像以外の部分も含まれていることが比較的多く，正確さに欠けることがある。
【発明の開示】
【０００５】
この発明は，比較的正確に対象画像の領域を規定することを目的とする。
【０００６】
第１の発明による検出画像領域決定装置は，与えられた対象画像から検出すべき画像を見つけ出し，その検出すべき画像の範囲を規定する第１の検出領域を特定する検出領域特定手段，上記検出領域特定手段によって特定された第１の検出領域を縮小して第２の検出領域を生成する検出領域生成手段，および上記検出領域生成手段によって生成された第２の検出領域を，検出すべき画像の範囲を規定する領域と決定する決定手段を備えていることを特徴とする。
【０００７】
第１の発明は，上記検出画像領域決定装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，与えられた対象画像から検出すべき画像を見つけ出し，その検出すべき画像の範囲を規定する第１の検出領域を特定し，特定された第１の検出領域を縮小して第２の検出領域を生成し，生成された第２の検出領域を，検出すべき画像の範囲を規定する領域と決定するものである。
【０００８】
第１の発明は，上記検出画像領域決定装置の制御方法を実現するためのプログラムも提供している。
【０００９】
第１の発明によると，対象画像が与えられ，この与えられた対象画像から検出すべき画像が見つけ出され，その検出すべき画像（例えば，顔の画像）を規定する第１の検出領域が特定される。このようにして特定された第１の検出領域が，従来において，見つけ出すべき画像の検出処理の結果得られる検出領域に相当する。特定された第１の検出領域は，縮小（小さく）されて第２の検出領域が生成される。生成された第２の検出領域が検出すべき画像を規定する領域と決定される。
【００１０】
第１の発明によると，第１の検出領域が特定され，その第１の検出領域が縮小されて第２の検出領域が生成される。最初に特定された第１の検出領域には，検出すべき画像以外のものが含まれていることが多い。第１の発明によると，最初に特定された第１の検出領域は，縮小されて第２の検出領域が生成される。生成された第２の検出領域は，検出すべき画像以外のものが取り除かれたものとなる。このようにして生成された第２の検出領域が検出すべき画像を規定する領域と決定される。決定された領域内の画像は，検出すべき画像に比較的近いものとなる。決定された領域内の画像が良好な画像となるように処理することができるようになる。
【００１１】
上記決定手段により決定された領域内の画像にもとづいて，検出すべき画像の特徴を表す特徴量（検出すべき画像の輝度を代表する代表輝度など）を算出する特徴量算出手段をさらに備えてもよい。
【００１２】
好ましくは，上記特徴量算出手段によって算出された特徴量にもとづいて上記対象画像を補正する補正手段をさらに備える。検出すべき画像が良好となるように補正できる。
【００１３】
上記対象画像は，被写体を撮像する撮像手段から与えられるものでもよい。この場合，  上記特徴量算出手段によって算出された特徴量にもとづいて上記撮像手段の露出量を制御する露出量制御手段をさらに備える。
【００１４】
上記特徴量算出手段が，上記決定手段により決定された領域内の画像にもとづくヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段を備えてもよい。この場合，上記ヒストグラム生成手段によって生成されたヒストグラムにもとづいて検出すべき画像の特徴量を算出するものとなろう。
【００１５】
上記検出領域生成手段は，たとえば，第１の検出領域を一定比率で縮小して第２の検出領域を生成するものである。
【００１６】
上記検出領域特定手段は，たとえば，与えられた対象画像全体にわたって，所定の大きさの枠をもつ複数の検出用枠を所定距離ずつ移動させる移動手段，および上記移動手段によって所定距離ずつ移動させられた位置ごとに，上記検出用枠内の画像の検出すべき画像の画像らしさの値を算出する画像らしさ算出手段を備える。この場合，上記画像らしさ算出手段によって算出された画像らしさが大きいほど第１の検出領域を縮小する割合を小さくし，上記画像らしさ算出手段によって算出された画像らしさが小さいほど第１の検出領域を縮小する割合を大きくして，第１の検出領域を縮小して第２の検出領域を生成するものとなろう。
【００１７】
第２の発明による対象画像の特徴量算出装置は，与えられた対象画像から検出すべき画像を見つけ出し，その検出すべき画像の範囲を規定する検出領域を特定する検出領域特定手段，上記検出領域特定手段によって特定された検出領域内の画像のヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段，上記検出領域特定手段によって特定された検出領域の中心位置がピーク位置となり，かつ周辺となるにしたがって値が小さくなる中央重点重み付け分布にもとづいて，上記ヒストグラム生成手段によって生成されたヒストグラムを修正するヒストグラム修正手段，および上記ヒストグラム修正手段によって修正されたヒストグラムにもとづいて，上記対象画像の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出手段を備えていることを特徴とする。
【００１８】
第２の発明は，上記対象画像の特徴量算出装置の制御方法も提供している。すなわち，この方法は，与えられた対象画像から検出すべき画像を見つけ出し，その検出すべき画像の範囲を規定する検出領域を特定し，特定された検出領域の中心位置がピーク位置となり，かつ周辺となるにしたがって値が小さくなる中央重点重み付け分布にもとづいて，生成されたヒストグラムを修正し，修正されたヒストグラムにもとづいて，上記対象画像の特徴を表す特徴量を算出するものである。
【００１９】
第２の発明は，上記対象画像の特徴量算出装置の制御方法を実現するためのプログラムも提供している。
【００２０】
第２の発明によると，対象画像から検出すべき画像が見つけ出され，その検出すべき画像の範囲を規定する検出領域が特定される。特定された検出領域内の画像のヒストグラムが生成される。特定された検出領域の中心位置がピーク値となり，かつ周辺となるにしたがって値が小さくなる中央重点重み付け分布にもとづいて，生成されたヒストグラムが修正される。修正されたヒストグラムにもとづいて，対象画像の特徴を表す特徴量が算出される。
【００２１】
第２の発明によると，検出領域が特定され，その特定された検出領域内の画像のヒストグラムが生成される。生成されたヒストグラムが，検出領域の中心位置がピーク値となり，かつ周辺となるにしたがって値が小さくなる中央重点おもみ付け分布にもとづいて修正される。特定された検出領域には，とくに，周辺に，検出すべき画像以外のものが含まれていることが多い。このために，特定された検出領域内の画像にもとづいて対象画像の特徴量が算出されると，算出された特徴量は検出すべき画像以外のものの影響を比較的受けていることが多い。第２の発明によると，検出領域の中心位置がピーク値となり，かつ周辺となるにしたがって値が小さくなるような中央重点重み付け分布にもとづいてヒストグラムが修正され，この修正されたヒストグラムにもとづいて対象画像の特徴量が算出されるので，検出すべき画像以外のものの影響を排除できる。比較的正確に，対象画像の特徴量を算出できる。
【００２２】
上記特徴量算出手段は，たとえば，上記ヒストグラム修正手段によって修正されたヒストグラムのメディアン値または平均値を上記対象画像の特徴量として算出するものである。
【００２３】
上記検出領域特定手段は，たとえば，与えられた対象画像全体にわたって，所定の大きさの枠をもつ複数の検出用枠を所定距離ずつ移動させる移動手段，および上記移動手段によって所定距離ずつ移動させられた位置ごとに，上記検出用枠内の画像の検出すべき画像の画像らしさの値を算出する画像らしさ算出手段を備える。そして，上記画像らしさ算出手段により算出された画像らしさの値にもとづいて検出領域を特定し，上記ヒストグラム修正手段が，特定された検出領域の画像らしさが大きいほど，中心領域でのピーク値から周辺の値への値の低下の程度が緩やかであり，特定された検出領域の画像らしさが小さいほど，中心位置でのピーク値から周辺の値への値の低下の程度が厳しい中央重み付け分布にもとづいて，生成されたヒストグラムを修正するものとなろう。
【実施例】
【００２４】
図１は，この発明の実施例を示すもので，ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図である。
【００２５】
ディジタル・スチル・カメラの全体の動作は，制御装置２によって統括される。この制御装置に後述する動作を行うプログラムがインストールされている。
【００２６】
ディジタル・スチル・カメラには，電源ボタン，シャッタ・レリーズ・ボタン，モード設定ダイアルなどの各種ボタン，スイッチ類が含まれている。これらの各種ボタン，スイッチ類を含む操作器１から出力される信号は，制御装置２に入力する。
【００２７】
ＣＣＤなどのような撮像素子５の前方には，撮像レンズ３および絞り４が設けられている。撮像レンズ３は，レンズ制御回路６によって位置が制御され，絞り４は，絞り駆動回路７によって絞り値が制御される。
【００２８】
被写体像は，撮像素子５の受光面上に結像する。撮像素子５が撮像素子制御回路８によって制御されることにより，被写体像を表すカラー映像信号が撮像素子５から出力される。映像信号は，アナログ信号処理回路９においてガンマ補正，白バランス調整などの所定の処理が行われる。アナログ信号処理回路９から出力された映像信号は，アナログ／ディジタル変換回路10においてディジタル・カラー画像データに変換される。変換されたディジタル画像データは，ディジタル信号処理回路11において輝度データ，色差データの生成などの所定のディジタル信号処理が行われる。
【００２９】
この実施例におけるディジタル・スチル・カメラは，被写体像の中から顔の画像部分（検出すべき画像）を示す領域を決定することができる。このために，ディジタル・スチル・カメラには顔画像検出回路12が設けられている。ディジタル信号処理回路11から得られるカラー画像データにもとづいて被写体像の中から顔画像を示す領域が決定される。決定された領域内の画像の代表的な輝度，代表的な色情報などにもとづいて，ディジタル・スチル・カメラの露出の調節，被写体像の補正等が行われる。カラー画像データおよび顔画像検出回路12において検出された領域を示すデータは，画像補正回路13に与えられる。画像補正回路13において，検出された領域内の画像にもとづいてカラー画像データによって表される被写体像の画像補正が行われる。画像補正されたカラー画像データは，ディジタル信号処理回路11に入力する。顔画像検出回路12における処理および画像補正回路13における処理は，詳しくは後述する。
【００３０】
ディジタル信号処理回路11から出力された画像データは，メモリ14を介して表示制御回路15に与えられる。表示制御回路15によって表示装置16が制御されることにより，被写体像が表示装置16の表示画面上に表示される。また，シャッタ・ボタンが押されることにより，同様にして画像データが得られ，メモリ14に一時的に記憶される。画像データはメモリ14から読み出され，記録読出し制御回路17によってメモリ・カード18に記録される。
【００３１】
図２は，顔画像を示す領域を検出する方法を説明するためのもので，被写体像の一例である。
【００３２】
この実施例においては，まず，顔画像を示す領域が検出され，その検出された領域が第１の検出領域として特定される。その後，第１の検出領域が縮小されて第２の検出領域が生成される。生成された第２の検出領域が最終的に顔画像を規定する領域として決定される。
【００３３】
第１の検出領域は，次のようにして特定される。
【００３４】
被写体像20の中から顔画像を示す領域を検出する場合（顔画像でなくともそのほかのものを示す領域を検出するものでもよい），検出用枠21が規定される。検出用枠21が被写体像20全体にわたって被写体像20上を所定距離ずつ移動させられる。移動した位置ごとに，検出用枠21内の画像について顔画像の検出処理が行われ，顔画像らしさを表すスコアが算出される。被写体像20の全体に渡る検出用枠の移動およびその移動位置ごとのスコアの算出処理が，異なる大きさの検出用枠について繰り返される。算出されたスコアが所定しきい値を超える時，この検出用枠の位置および大きさによって規定される領域が顔画像を規定する第１の検出領域として特定される。複数の検出領域が重ねた場合，その中の最大スコアを持つ検出領域が顔画像を規定する第１の検出領域として特定される。
【００３５】
図３は，第１の検出領域の一例である。
【００３６】
上述したように，被写体像20について検出処理が行われ，領域31内の画像の顔画像らしさのスコアが最大であったとする。すると，この領域31が第１の検出領域31として特定される。
【００３７】
図４は，第１の検出領域31内の画像を表している。
【００３８】
第１の検出領域31は，高さＨ，幅Ｗの矩形である。もっとも矩形でなくとも円形，楕円形その他の形状でもよいのはいうまでもない。第１の検出領域31の形状は，上述した検出用枠の形状に依存することとなる。
【００３９】
この実施例においては，上述したように，第１の検出領域31が縮小されて第２の検出領域32が生成される。具体的には，ハッチングで示したように，第１の検出領域31の左側，上側，右側および下側がそれぞれα１，α２，α３およびα４だけ削られて第２の検出領域32が生成される。このようにして生成された第２の検出領域32が被写体像20の顔の画像を規定する領域として決定される。
【００４０】
第１の検出領域31から削られるα１，α２，α３およびα４は，第１の検出領域31の対応する辺（α１なら上側の辺，α２なら右側の辺，α３なら下側の辺，α４なら左側の辺がそれぞれ対応している）に対して固定の比率（たとえば，２割）とすることができる。また，固定の比率とせずに式１〜式４に示すように，第１の検出領域31を特定したときに得られたスコアにもとづいてα１〜α４を決定するようにしてもよい。ただし，Ｆ１〜Ｆ４は，α１〜α４を算出するための関数であり，スコアが高いほど削る割合が多くなるようなα１〜α４が算出されるように規定される。
【００４１】
α１＝Ｆ１（スコア，Ｗ，Ｈ）・・・式１
α２＝Ｆ２（スコア，Ｗ，Ｈ）・・・式２
α３＝Ｆ３（スコア，Ｗ，Ｈ）・・・式３
α４＝Ｆ４（スコア，Ｗ，Ｈ）・・・式４
【００４２】
図５は，ディジタル・スチル・カメラの処理手順を示すフローチャートである。
【００４３】
上述のようにして被写体が撮像され，被写体像（対象画像）を表す画像データが顔画像検出回路12において読み取られる（ステップ41）。読み取られた画像データによって表される対象画像の中から上述のように，顔画像の検出処理が行われて顔画像を規定する第１の検出領域が特定される（ステップ42）。その後，特定された第１の検出領域から，第１の検出領域内の周辺領域が除去されて第２の検出領域が生成される（ステップ43）。除去する割合は，上述したように固定でもよいしスコアに応じて決定されるものでもよい。生成された第２の検出領域が顔の画像を示す領域として決定される。
【００４４】
つづいて，第２の検出領域内の画像の代表輝度および代表色が算出される（ステップ44）。第２の検出領域内の画像の平均輝度および平均的な色を，それぞれ代表輝度および代表色としてもよいし，第２の検出領域の中心位置の輝度および色をそれぞれ代表輝度および代表色としてもよい。
【００４５】
顔画像の部分が適正な明るさとなる被写体像を得るための露出の調節の必要性が，算出された代表輝度にもとづいて判別される（ステップ45）。露出の調節が必要であると判別されると（ステップ46でＹＥＳ），代表輝度にもとづいて露出量が算出され，算出された露出量となるように絞り４の絞り値，シャッタ速度が決定されることにより露出が調節される（ステップ47）。露出の調節が不要であれば（ステップ46でＮＯ），ステップ47の露出調節処理はスキップされる。
【００４６】
顔画像の部分の階調が適正なものとなる被写体像を得るための階調補正の必要性が，算出された代表色にもとづいて判別される（ステップ48）。階調補正が必要であると判別されると（ステップ49でＹＥＳ），画像補正回路13において，階調補正が行われる（ステップ50）。階調補正が不要であれば（ステップ49でＮＯ），ステップ50の処理はスキップされる。
【００４７】
上述の実施例においては，第１の検出領域を縮小した第２の検出領域を，顔画像を規定する領域として決定し，その第２の検出領域内の画像の代表輝度および代表色にもとづいて被写体像を得るための露出調整および階調補正を行っている。第１の検出領域は，顔画像そのものよりも大きな部分を特定してしまうことが多いが，第１の検出領域よりも小さな第２の検出領域を，顔画像を特定する領域として決定しているので，第２の検出領域は比較的正確に顔画像を規定している。そのような第２の検出領域内の画像の代表輝度および代表色にもとづいて露出調整および階調補正を行っているので，顔画像の明るさ，色などが比較的適正なものが得られる。
【００４８】
上述の実施例においては，代表輝度を用いた露出調節の必要性の判断および代表色を用いた階調補正の必要性の判断の両方の判断が行われ，それらの判断に応じて露出調節処理および階調補正処理の両方の処理が行われているが露出調節および階調補正のいずれか一方のみを行うようにしてもよい。
【００４９】
図６は，ディジタル・スチル・カメラの処理手順の変形例を示すフローチャートである。この図において，図５に示す処理と同じ処理については同じ符号を付して説明を省略する。
【００５０】
図６に示す処理においては，第２の検出領域内の画像から輝度のヒストグラムおよび色（階調）のヒストグラムが生成される（ステップ51）。生成されたそれぞれのヒストグラムのメディアン値が代表輝度および代表色として規定される（ステップ52）。
【００５１】
また，ヒストグラムの平均値を式５にしたがって算出して，その平均値を代表輝度または代表色としてもよい。
【００５２】
【数１】
0004580307.tif 000002
但し，I(i,j)は第２の検出領域内一画素の輝度である。
平均値＝｛Σhist(i)×i｝／Σhist(i)・・・式５
【００５３】
図７は，第１の検出領域31と重み付け分布との関係を示している。
【００５４】
上述した実施例においては，第１の検出領域31から第２の検出領域32を生成し，第２の検出領域32内の画像から代表輝度および代表色を算出していたが，次に述べる他の実施例では第１の検出領域31の中心部ほど大きく，第１の検出領域31の周辺部となるほど小さくなるような重み付け係数をもつ中央重点重み付け分布60が規定される。このような重み付け分布を用いて代表輝度および代表色が算出されることにより，第２の検出領域32を生成しなくとも，顔画像をより正確に表す代表輝度および代表色を算出できる。
【００５５】
図８は，第１の検出領域31と重み付け分布との関係を示す他の例である。
【００５６】
図８に示す重み付け分布61，62は，第１の検出領域31のスコアに応じて，その分布が変化する可変重み付け分布である。スコアが高いほど第１の検出領域31の中心部から周辺部への重み付けの変化の割合が大きい重み付け分布61が用いられ，スコアが低いほど第１の検出領域31の中心部から周辺部への重み付けの変化の割合が少ない重み付け分布62が用いられる。
【００５７】
図９は，ディジタル・スチル・カメラの他の実施例を示すフローチャートである。この図においても図５に示す処理と同じ処理については同じ符号を付して説明を省略する。
【００５８】
第１の検出領域内の画像のヒストグラムが生成される（ステップ53）。つづいて，上述したように，第２の検出領域を生成せずに第１の検出領域の中心部ほど大きく，第１の検出領域の周辺部となるほど小さくなるような重み付け係数をもつ重み付け分布を用いて，生成されたヒストグラムが式６によって修正される（ステップ54）。修正されたヒストグラムのメディアン値が代表輝度および代表色とされる（ステップ55）。
【００５９】
【数２】
0004580307.tif 000003
但し，I(i,j)は，第１の検出領域内の一画素の輝度，W(i,j)は，画素I(i,j)の重み付け係数である。
【００６０】
図10は，ディジタル・スチル・カメラのさらに他の処理手順を示すフローチャートである。この図においても図５に示す処理と同じ処理については同じ符号を付して説明を省略する。
【００６１】
図９に示す処理においては第２の検出領域32を生成せずに第１の検出領域31にもとづいてヒストグラムが生成されているが，図10に示す処理は第２の検出領域32を生成して生成された第２の検出領域32にもとづいてヒストグラムが生成され（ステップ56），生成されたヒストグラムが修正されるものである（ステップ57）。修正されたヒストグラムのメディアン値が代表輝度および代表色とされる（ステップ58）。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図である。
【図２】被写体像の一例である。
【図３】被写体像の一例である。
【図４】第１の検出領域内の画像を示している。
【図５】ディジタル・スチル・カメラの処理手順を示すフローチャートである。
【図６】ディジタル・スチル・カメラの処理手順を示すフローチャートである。
【図７】第１の検出領域と重み付け分布との関係を示している。
【図８】第１の検出領域と重み付け分布との関係を示している。
【図９】ディジタル・スチル・カメラの処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】ディジタル・スチル・カメラの処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６３】
２  制御装置
４  絞り
５  撮像素子
７  絞り駆動回路
８  撮像素子制御回路
12  顔画像検出回路
13  画像補正回路
20  被写体像（対象画像）
31  第１の検出領域
32  第２の検出領域
60，61，62  重み分布
【図１】
0004580307.tif 000004
【図２】
0004580307.tif 000005
【図３】
0004580307.tif 000006
【図４】
0004580307.tif 000007
【図５】
0004580307.tif 000008
【図６】
0004580307.tif 000009
【図７】
0004580307.tif 000010
【図８】
0004580307.tif 000011
【図９】
0004580307.tif 000012
【図１０】
0004580307.tif 000013