(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物被写体を撮影し画像を取得する撮影手段の撮影条件を自動的に設定する自動撮影条件設定方法において、
前記撮影手段を用いて前記撮影条件の異なる複数回のプレ撮影により複数のプレビュー画像を取得し、
取得した前記複数のプレビュー画像にそれぞれ顔検出処理を施し、
該顔検出処理により顔を検出することができた前記プレビュー画像を取得したときの前記撮影条件を前記人物被写体を撮影するときの撮影条件として設定する
ことを特徴とする自動撮影条件設定方法。
【請求項２】
人物被写体を撮影し画像を取得する撮影手段と、
前記撮影条件の異なる複数回のプレ撮影を行うことにより複数のプレビュー画像を取得するように、前記撮影手段を制御する撮影制御手段と、
前記撮影手段の撮影により取得された前記複数のプレビュー画像にそれぞれ顔検出処理を施す顔検出手段と、
該顔検出手段において前記顔検出処理を施したときに顔を検出することができた前記プレビュー画像を取得したときの前記撮影条件を前記人物被写体を撮影するときの撮影条件として設定する条件設定手段と
を備えたことを特徴とする撮影装置。
【請求項３】
前記撮影条件が、露光条件または焦点調整条件であることを特徴とする請求項２記載の撮影装置。
【請求項４】
前記顔検出手段が、
前記プレビュー画像上に設定画素数の枠からなるサブウィンドウを走査させ複数の部分画像を生成する部分画像生成手段と、
該部分画像生成手段により生成された前記複数の部分画像について顔であるか否かを判別する顔判別器と
を有し、
該顔判別器が、複数の弱判別器による複数の判別結果を用いて前記部分画像が顔であるか否かを判別する顔判別器を備えたものであることを特徴とする請求項２または３記載の撮影装置。
【請求項５】
前記複数の弱判別器がカスケード構造を有し、上流側の前記弱判別器が前記判別対象であると判別した前記部分画像について下流側の前記弱判別器が判別を行うものであることを特徴とする請求項４記載の撮影装置。
【請求項６】
前記顔検出手段が、前記部分画像生成手段により生成された前記部分画像が顔であるか否かを判別し、顔の可能性のある前記部分画像を候補画像として検出する候補判別器をさらに有し、前記顔判別器が、前記候補判別器により判別された前記部分画像について顔であるか否かを判別するものであることを特徴とする請求項４または５記載の撮影装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物被写体を撮影する際の撮影装置における撮影条件を自動的に設定する撮影条件設定方法およびこれを用いた撮影装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタルカメラ等の撮影装置において、自動的に焦点や絞りを調整することが行われている。さらに近年、撮影前に予め取得したプレビュー画像の中から人物の顔を検出し、検出した顔（眼）に焦点を自動的に調整する撮影装置が提案されている（たとえば特許文献１参照）。特許文献１において、撮像部による撮影により取得された画像データから人物の眼が検出されるとともに、検出された眼の位置及び大きさを示す情報が検出される。そして、検出された人物の眼およびその位置・大きさに基づいてフォーカス枠が設定される。その後、設定されたフォーカス枠に焦点が合うようにフォーカスレンズが制御される。
【０００３】
上述した顔検出には画像の輝度情報やエッジ情報が用いられている。顔検出処理において、画像における顔部分の輝度情報等が顔の特徴的構造を有していない場合には顔を検出することができない。たとえば、デジタルカメラ等を用いて人物被写体を撮影する際、焦点や露光等の撮影条件が人物被写体に合っていれば取得された画像から顔を検出することができる。一方、撮影条件が人物被写体に合っていない場合、画像内の顔は、顔であると識別できる特徴的構造を有しておらず、自動的に顔検出することはできない。
【特許文献１】特開２００５−１２８１５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
よって、特許文献１において最初の顔検出に用いる画像が焦点位置もしくは露出条件が最適ではない状態で取得された場合、画像内の顔が顔特有のエッジ情報や輝度情報等を有していないことがあり、画像からの顔検出およびそれを用いた焦点位置の設定が困難であるという問題がある。したがって、人物被写体を撮影するときに人物被写体の顔に焦点を正しく合わせることができない場合が生じてしまう。
【０００５】
そこで、本発明は、人物被写体の顔に合った撮影条件を精度良く自動的に設定することができる自動撮影条件設定方法およびこれを用いた撮影装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の自動撮影条件設定方法は、人物被写体を撮影し画像を取得する撮影手段の撮影条件を自動的に設定する自動撮影条件設定方法において、撮影手段を用いて撮影条件の異なる複数回のプレ撮影により複数のプレビュー画像を取得し、取得した複数のプレビュー画像にそれぞれ顔検出処理を施し、顔検出処理により顔を検出することができたプレビュー画像を取得したときの撮影条件を人物被写体を撮影するときの撮影条件として設定することを特徴とするものである。
【０００７】
本発明の撮影装置は、人物被写体を撮影し画像を取得する撮影手段と、撮影条件の異なる複数回のプレ撮影を行うことにより複数のプレビュー画像を取得するように、撮影手段を制御する撮影制御手段と、撮影手段の撮影により取得された複数のプレビュー画像にそれぞれ顔検出処理を施す顔検出手段と、顔検出手段において顔検出処理を施したときに顔を検出することができたプレビュー画像を取得したときの撮影条件を人物被写体を撮影するときの撮影条件として設定する条件設定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
ここで、撮影条件は、どのような条件であってもよく、たとえば撮影手段を構成するＣＣＤの感度や露出、焦点位置等が挙げられる。
【０００９】
なお、条件設定手段は、顔を検出することができたプレビュー画像が複数ある場合、いずれのプレビュー画像の撮影条件を人物被写体を撮影するときの撮影条件として設定することができ、たとえば顔を検出することができた複数のプレビュー画像のうち最も輝度の高いプレビュー画像を選択するようにしても良い。
【００１０】
また、顔検出手段は、いかなる顔の検出方法を用いることができ、たとえばプレビュー画像上に設定画素数の枠からなるサブウィンドウを走査させ複数の部分画像を生成する部分画像生成手段と、部分画像生成手段により生成された複数の部分画像のうち顔である部分画像を検出する複数の弱判別器による複数の判別結果を用いて部分画像が顔であるか否かを判別する顔判別器とを備えたものであってもよい。
【００１１】
このとき、複数の弱判別器は、どのような構造を有するものであってもよく、たとえばカスケード構造を有し上流側の弱判別器が判別対象であると判別した部分画像について下流側の弱判別器が判別を行うものであってもよい。
【００１２】
さらに、顔検出手段が、部分画像生成手段により生成された部分画像が顔であるか否かを判別し、顔である可能性のある部分画像を候補画像として検出する候補検出手段をさらに有し、顔判別器が、候補判別器により判別された部分画像について顔であるか否かを判別するものであってもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の自動撮影条件設定方法およびこれを用いた撮影装置によれば、撮影手段を用いて撮影条件の異なる複数回のプレ撮影により複数のプレビュー画像を取得し、取得した複数のプレビュー画像にそれぞれ顔検出処理を施し、顔検出処理により顔を検出することができたプレビュー画像を取得したときの撮影条件を人物被写体を撮影するときの撮影条件として設定することにより、画像内の顔検出率を高めることができるため、画像から顔を検出できず自動調整できないといった不具合を低減することができる。
【００１４】
また、特定の人物を撮影する際、撮影者はこの人物に焦点等の撮影条件を合わせるのが普通であり、さらに人物の顔が認識できるような撮影条件に設定するのが一般的であるため、顔検出処理により顔が検出できる程に顔の特徴的構造が表すことができた撮影条件は最適な撮影条件ということができ、結果として自動的に撮影条件を精度良く設定することができる。
【００１５】
また、弱判別器がカスケード構造を有し、上流側の弱判別器が判別対象であると判別した部分画像について下流側の弱判別器が判別を行うものであれば、下流側の弱判別器が判別すべき部分画像の数を低減することができるため、判別作業の高速化をさらに促進することができる。
【００１６】
さらに、顔検出手段が、部分画像生成手段により生成された部分画像が顔であるか否かを判別し、顔である可能性のある部分画像を候補画像として検出する候補検出手段をさらに有し、顔判別器が、候補判別器により判別された部分画像について顔であるか否かを判別するものであれば、顔検出手段が検出すべき部分画像の数を低減することができるため、判別作業の高速化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の撮影装置の実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明の撮影装置の好ましい実施の形態を示すブロック図である。撮影装置１はたとえばデジタルカメラ等であって、被写体を撮影し画像を取得するものである。撮影装置１は、人物被写体を撮影し画像を取得する撮影手段２と、撮影手段２の動作を制御する撮影制御手段３と、撮影手段２の撮影により取得された複数のプレビュー画像にそれぞれ顔検出処理を施す顔検出手段１０と、顔検出処理を施したときに顔を検出することができたプレビュー画像を取得したときの撮影条件を人物被写体を撮影するときの撮影条件として設定する条件設定手段１５とを備えている。
【００１８】
ここで、撮影手段２は、たとえばＣＣＤ等の撮像素子や被写体の像を撮像素子に合わせるためのレンズ群からなる焦点調整機構、被写体の像の撮像素子に対する露光を調整する絞り調整機構およびシャッター等を有している。撮影手段２の動作は撮影制御手段３により制御されている。
【００１９】
撮影制御手段３は、撮影手段２の焦点位置を制御する焦点制御手段３ａと、撮影手段２の露光条件を設定する露光制御手段３ｂとを有している。撮影制御手段３は、撮影手段２が人物被写体の撮影を行う前に異なる撮影条件下において複数回のプレビュー撮影を行い複数のプレビュー画像を取得するように撮影手段を制御する機能を有している。具体的には、たとえばシャッターボタンが半押しされたとき、焦点制御手段３ａは焦点位置の異なる複数回の撮影が行われるように制御する。同様に、露光制御手段３ｂは露光条件の異なる複数回の撮影が行われるように制御する。これにより、焦点位置および露光条件がそれぞれ異なる複数のプレビュー画像を得ることができる。
【００２０】
なお、上記焦点制御手段３ａおよび露光制御手段３ｂにおいて、各焦点位置において露光条件を変えて複数のプレビュー画像を取得するようにしても良いし、異なる露光条件下毎に焦点位置を変えて複数のプレビュー画像を取得するようにしても良い。また、撮影制御手段３は公知のフォーカスサーボ技術等により撮影条件を決定した後、その撮影条件を調整することにより、上述した複数のプレビュー画像を取得するようにしてもよい。
【００２１】
顔検出手段１０は、撮影手段２により取得された複数のプレビュー画像にアダブースティングアルゴリズム等による顔検出処理を施すものである。図２は顔検出手段１０の一例を示すブロック図であり、図２を参照して顔検出手段１０について説明する。顔検出手段１０は、プレビュー画像ＡＰ上にサブウィンドウＷを走査させることにより部分画像ＰＰを生成する部分画像生成手段１１と、部分画像生成手段１１により生成された複数の部分画像ＰＰにおいて、横顔である部分画像を検出する横顔検出手段２０と、正面顔である部分画像を検出する正面顔検出手段３０とを有している。
【００２２】
部分画像生成手段１１に入力されるプレビュー画像ＡＰは前処理手段１０ａにより前処理が施されている。前処理手段１０ａは、プレビュー画像ＡＰに対し図３（Ａ）〜（Ｄ）に示すように、プレビュー画像ＡＰを多重解像度化して解像度の異なる複数のプレビュー画像Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４を生成する機能を有している。さらに、前処理手段１０ａは、生成した複数のプレビュー画像ＡＰに対して、局所的な領域におけるコントラストのばらつきを抑制しプレビュー画像ＡＰの全領域においてコントラストを所定レベルに揃える正規化（以下、局所正規化という）を施す機能を有している。
【００２３】
部分画像生成手段１１は、図３（Ａ）に示すように、設定された画素数（たとえば３２画素×３２画素）を有するサブウィンドウＷをプレビュー画像ＡＰ内において走査させ、サブウィンドウＷにより囲まれた領域を切り出すことにより設定画素数からなる部分画像ＰＰを生成するようになっている。特に、部分画像生成手段１１は、一定画素数だけ飛ばしながらサブウィンドウＷを走査させることにより、部分画像ＰＰを生成するようになっている。
【００２４】
なお、部分画像生成手段１１は、図３（Ｂ）〜（Ｄ）に示すように、生成された低解像度画像上においてサブウィンドウＷを走査させたときの部分画像ＰＰをも生成するようになっている。このように、低解像度画像からも部分画像ＰＰを生成することにより、プレビュー画像ＡＰにおいてサブウィンドウＷ内に正面顔もしくは横顔が収まらなかった場合であっても、低解像度画像上においてはサブウィンドウＷ内に収めることが可能となり、検出を確実に行うことができる。
【００２５】
横顔検出手段２０は、複数の部分画像ＰＰの中から横顔である部分画像を検出するものであって、複数の部分画像ＰＰについて横顔であるか否かを判別し、横顔である可能性のある部分画像ＰＰを候補画像として判別する横顔候補判別手段２１と、横顔候補判別手段２１により検出された候補画像が横顔であるか否かを判別する横顔判別手段２２とを有している。
【００２６】
横顔候補判別手段２１は、部分画像ＰＰが横顔であるか否かの２値判別を行う機能を有し、図４に示すような複数の弱判別器を有する横顔候補判別器からなっている。横顔候補判別器２１は、アダブースティングアルゴリズム（Ａｄａｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）により学習されたものであって、複数の弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭ（Ｍ：弱判別器の個数）を有している。各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭはそれぞれ部分画像ＰＰから特徴量ｘを抽出し、この特徴量ｘを用いて部分画像ＰＰが顔であるか否かの判別を行う機能を有する。そして、横顔候補判別器２１は弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭおける判別結果を用いて顔であるか否かの最終的な判別を行うようになっている。
【００２７】
具体的には、図５に示すように各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭは部分画像ＰＰ内の設定された座標Ｐ１ａ、Ｐ１ｂ、Ｐ１ｃにおける輝度値等を抽出する。さらに、部分画像ＰＰの低解像度画像ＰＰ２内の設定された座標位置Ｐ２ａ、Ｐ２ｂ、低解像度画像ＰＰ３内の設定された座標位置Ｐ３ａ、Ｐ３ｂにおける輝度値等をそれぞれ抽出する。その後、上述した７個の座標Ｐ１ａ〜Ｐ３ｂの２つをペアとして組み合わせ、この組み合わせた輝度の差分を特徴量ｘとする。各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭ毎にそれぞれ異なる特徴量が用いられるものであり、たとえば弱判別器ＣＦ１では座標Ｐ１ａ、Ｐ１ｃにおける輝度の差分を特徴量として用い、弱判別器ＣＦ２では座標Ｐ２ａ、Ｐ２ｂにおける輝度の差分を特徴量として用いるようになっている。
【００２８】
なお、各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭがそれぞれ特徴量ｘを抽出する場合について例示しているが、複数の部分画像ＰＰについて上述した特徴量ｘを予め抽出しておき、各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭに入力するようにしてもよい。さらに、輝度値を用いた場合について例示しているが、コントラスト、エッジ等の情報を用いるようにしても良い。
【００２９】
各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭは図６に示すようなヒストグラムを有しており、このヒストグラムに基づいて特徴量ｘの値に応じたスコアｆ１（ｘ）〜ｆＭ（ｘ）を出力する。さらに、各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭは判別性能を示す信頼度β１〜βＭを有している。各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭは、スコアｆ１（ｘ）〜ｆＭ（ｘ）と信頼度β１〜βｍとを用いて判定スコアβｍ・ｆｍ（ｘ）を算出するようになっている。そして、各弱判別器ＣＦｍの判定スコアβｍ・ｆｍ（ｘ）自体が設定しきい値Ｓｒｅｆ以上であるか否かを判断し、設定しきい値以上であるときに顔であると判別する（βｍ・ｆｍ（ｘ）≧Ｓｒｅｆ）。
【００３０】
また、横顔候補判別器２１の各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭはカスケード構造を有しており、各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭのすべてが顔であると判別した部分画像ＰＰのみを候補画像ＣＰとして出力するようになっている。つまり、弱判別器ＣＦｍにおいて顔であると判別した部分画像ＰＰのみ下流側の弱判別器ＣＦｍ＋１による判別を行い、弱判別器ＣＦｍで非顔であると判別された部分画像ＰＰは下流側の弱判別器ＣＦｍ＋１による判別は行わない。これにより、下流側の弱判別器において判別すべき部分画像ＰＰの量を減らすことができるため、判別作業の高速化を図ることができる。
【００３１】
なお、各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭから出力された判定スコアＳ１〜ＳＭをそれぞれ個別に設定しきい値Ｓｒｅｆ以上であるか否かを判断するのではなく、弱判別器ＣＦｍにおいて判別を行う際、弱判別器ＣＦｍの上流側の弱判別器ＣＦ１〜ＣＦｍ−１での判定スコアの和Σｒ=1ｍβｒ・ｆｒが設定しきい値Ｓ１ｒｅｆ以上であるか否かにより判別を行うようにしても良い（Σｒ=1ｍβｒ・ｆｒ（ｘ）≧Ｓ１ｒｅｆ）。これにより、上流側の弱判別器による判定スコアを考慮した判定を行うことができるため、判定精度の向上を図ることができる。
【００３２】
図２の横顔判別手段２２は、画像内の顔の向き（角度）が９０°の顔、すなわち正面顔を判別する９０°横顔判別器２２−１、６０°の顔画像を判別する６０°横顔判別器２２−２等を備えたものであって、−９０°〜＋９０°の範囲で３０°ずつ回転角度の異なる７個の横顔判別器２２−１〜２２−７を有している。また、たとえば０°横顔判別器２２−１は回転角度が０°を中心に−１５°〜＋１５°の範囲内にある顔を判別できるようになっている。なお各横顔判別器２２−１〜２２−７は上述した横顔候補判別器２１と同様にアダブースティングアルゴリズムを用いて学習された複数の弱判別器を有しており（図４参照）、横顔候補判別手段２１と同様の判別手法により判別が行われるようになっている。
【００３３】
次に、正面顔検出手段３０について説明する。正面顔検出手段３０は、複数の部分画像ＰＰの中から正面顔である部分画像ＰＰを検出するものであって、複数の部分画像ＰＰについて正面顔であるか否かを判別し、正面顔である可能性のある部分画像ＰＰを候補画像ＣＰとして判別する正面顔候補判別手段３１と、正面顔候補判別手段３１により検出された候補画像が正面顔であるか否かを判別する正面顔判別手段３２とを有している。
【００３４】
正面顔候補判別手段３１は、部分画像ＰＰが正面顔であるか非顔かの２値判別を行う機能を有し、上記横顔候補検出器２１と同様、アダブースティングアルゴリズムにより学習された複数の弱判別器を有する候補判別器からなっている（図４参照）。
【００３５】
正面顔判別手段３２は、画像の縦方向と顔の中心線との角度が０°の顔を判別する０°正面顔判別器３２−１、３０°の顔画像を判別する３０°正面顔判別器３２−２等を備えたものであって、３０°〜３３０°の範囲で回転角度が３０°ずつ異なる１２個の正面顔判別器３２−１〜３２−１２を有している。なお、たとえば０°正面顔判別器３２−１は回転角度が０°を中心に−１５°（＝３４５°）〜＋１５°の範囲内にある顔を判別できるようになっている。
【００３６】
なお、複数の正面顔判別器３２−１〜３２−１２は、上述した横顔候補判別手段２１のように、それぞれブースティングアルゴリズムにより学習された複数の弱判別器を有しており（図４参照）、横顔候補判別手段２１と同様の判別手法により判別が行われるようになっている。
【００３７】
ここで、図７は顔検出手段１０の動作例を示すフローチャートであり、図１から図７を参照して顔検出手段１０の動作例について説明する。まず、前処理手段１０ａにおいてプレビュー画像ＡＰに対し低解像度画像の生成・規格化等が行われる（ステップＳＴ１）。その後、部分画像生成手段１１において、プレビュー画像ＡＰ上をサブウィンドウＷが一定の走査間隔で走査することにより複数の部分画像ＰＰが生成される（ステップＳＴ２）。生成された部分画像ＰＰは、横顔候補判別器２１および正面顔候補判別手段３１において正面顔であるか否かが判別され、顔である可能性のある候補画像ＣＰが検出される。横顔候補判別器２１において検出された候補画像ＣＰは横顔判別器２２−１〜２２−７により更に判別が行われ、そして横顔である顔画像ＦＰが検出される。一方、正面顔候補判別器３１において検出された候補画像ＣＰは正面顔判別器３２−１〜３２−１２により更に判別が行われ、そして正面顔である顔画像ＦＰが検出される（ステップＳＴ３、４）。
【００３８】
次に、図１の条件設定手段１５について説明する。条件設定手段１５は、顔検出手段１０による顔検出処理により顔を検出することができたプレビュー画像ＡＰを選択し、このプレビュー画像ＡＰにおいて検出された顔に基づいて焦点位置および露光条件等の撮影条件を自動的に調整するようになっている。
【００３９】
まず図８を参照して焦点位置の条件設定について説明する。図８（Ａ）に示すように、撮影制御手段３の制御により撮影条件の異なる複数枚（ｎ枚）のプレビュー画像ＡＰが取得されたものとする。そして、図８（Ｂ）に示すように、顔検出手段１０において複数のプレビュー画像ＡＰの中の２枚のプレビュー画像ＣＡＰから顔が検出することができたとする。すると、図８（Ｃ）に示すように、条件設定手段１５は、２枚のプレビュー画像ＣＡＰのうち１枚のプレビュー画像ＣＡＰを選択し、そのプレビュー画像ＣＡＰを取得したときの焦点位置を撮影手段２に設定されるべき撮影条件として焦点制御手段３ａに設定する。
【００４０】
次に、図９を参照して露光条件の設定について説明する。図９（Ａ）に示すように、撮影制御手段３の制御により撮影条件の異なる複数枚（ｎ枚）のプレビュー画像ＡＰが取得されたものとする。そして、顔検出手段１０において複数のプレビュー画像ＡＰの中の２枚のプレビュー画像ＣＡＰから顔が検出することができたとする。図９（Ｂ）に示すように、条件設定手段１５は、２枚のプレビュー画像ＣＡＰのうち１枚のプレビュー画像ＣＡＰを選択し、そのプレビュー画像ＣＡＰを取得したときの露光条件を撮影手段２に設定されるべき撮影条件として露光制御手段３ｂに設定する。
【００４１】
なお、上述したように、顔を検出することができたプレビュー画像ＣＡＰが複数ある場合、条件設定手段１５はいずれのプレビュー画像ＣＡＰの撮影条件を設定することができ、たとえば顔を検出することができた複数のプレビュー画像ＣＡＰのうち最も輝度の高いプレビュー画像ＣＡＰを選択するようにしても良い。また、上述した焦点位置の設定と露光条件の設定とは別々に行っても良いし、同時に行うようにしてもよい。
【００４２】
図１０は本発明の撮影条件設定方法の好ましい実施の形態を示すフローチャートであり、図１から図１０を参照して撮影条件設定方法について説明する。たとえばシャッターボタンが半押しされたとき、撮影条件が異なるようなプレ撮影毎が行われるように撮影手段２が撮影制御手段３により制御される。すると、複数のプレビュー画像が取得される（ステップＳＴ１１、図８、図９参照）。次に、顔検出手段１０において取得した複数のプレビュー画像にそれぞれ顔検出処理が施される（ステップＳＴ１２、図２〜図７参照）。なお、顔が検出できなかった場合、さらに撮影条件を変えて複数のプレビュー画像ＡＰの取得が行われる（ステップＳＴ１３）。
【００４３】
そして、条件設定手段１５において顔が検出できたプレビュー画像ＣＡＰの顔部分に合わせて人物被写体の撮影に使用する撮影条件が自動的に調整される（ステップＳＴ１４）。このように、顔に合わせて焦点位置を自動調整する際に、複数のプレビュー画像ＡＰを用いて顔を検出することにより、顔が検出できないために自動焦点調整ができないという不具合を確実に防止することができる。
【００４４】
すなわち、従来の自動焦点検出方法には画像の高周波成分を利用したコントラストＡＦ（オートフォーカス）方式と、画像の輝度信号の高周波成分を利用したピークＡＦ方式とがある。これらの方式のみを用いて焦点位置を調節し画像を取得したとき顔に焦点が合っていない場合があり、画像から顔が検出されるとは限らない。つまり、画像全体のコントラストが極大になる焦点位置や輝度情報が極大になる焦点位置が顔にピントの合っている位置とは限らず、画像から顔を検出できない場合がある。一方、上記撮影条件設定方法においては、異なる撮影条件下において撮影された複数のプレビュー画像に対しそれぞれ顔検出処理を行うため、顔が検出される確率を格段に向上させることができる。
【００４５】
また、特定の人物を撮影する際、撮影者はこの人物に焦点等の撮影条件を合わせるのが普通であり、さらに人物の顔が認識できるような撮影条件に設定するのが一般的である。このため、顔検出処理により顔が検出できる程に顔の特徴的構造が表すことができた撮影条件は最適な撮影条件ということができ、結果として自動的に撮影条件を精度良く設定することができる。
【００４６】
上記実施の形態によれば、撮影条件の異なる複数のプレビュー画像ＡＰに顔検出処理を施し、複数のプレビュー画像ＡＰのいずれかから検出した顔に合わせて撮影条件を設定することにより、顔が検出されないことによる自動焦点調整等が行うことができないという不具合を防止することができる。
【００４７】
また、弱判別器がカスケード構造を有し、上流側の弱判別器が判別対象であると判別した部分画像について下流側の弱判別器が判別を行うものであれば、下流側の弱判別器が判別すべき部分画像の数を大幅に低減することができるため、判別作業の高速化をさらに促進することができる。
【００４８】
さらに、顔検出手段１０が、顔である可能性のある部分画像を候補画像として検出する候補検出手段をさらに有するものであれば、顔検出手段が検出すべき部分画像の数を低減することができるため、判別作業の高速化を図ることができる。
【００４９】
本発明の実施の形態は、上記実施の形態に限定されない。たとえば上記実施の形態において、検出された顔に合わせて撮影条件を自動的に設定する場合について例示しているが、条件設定手段１５において撮影条件が設定された後さらに撮影条件を上述した公知のコントラストＡＦ方式やピークＡＦ方式等による撮影条件設定技術を用いて微調整することにより、より最適な撮影条件を設定するようにしてもよい。
【００５０】
また、図８および図９において、条件設定手段１５は、焦点位置と露光条件との双方を自動設定する場合について例示しているが、焦点位置もしくは露光条件の一方のみ設定するものであっても良いし、あるいは他の撮影条件を設定するものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の撮影装置の好ましい実施の形態を示すブロック図
【図２】図１の撮影装置における顔検出手段の一例を示すブロック図
【図３】図２の横顔候補検出手段の一例を示すブロック図
【図４】図１の部分画像生成手段においてサブウィンドウが走査される様子を示す模式図
【図５】部分画像から特徴量が抽出される様子を示す模式図
【図６】図１の弱判別器が有するヒストグラムの一例を示すグラフ図
【図７】図２の顔検出手段の動作例を示すフローチャート
【図８】条件設定手段において焦点位置条件が設定される様子を示す模式図
【図９】条件設定手段において露光条件が設定される様子を示す模式図
【図１０】本発明の自動撮影条件設定方法の好ましい実施の形態を示すフローチャート
【符号の説明】
【００５２】
１     撮影装置
２     撮影手段
３     撮影制御手段
３ａ   焦点制御手段
３ｂ   露光制御手段
１０   顔検出手段
１１   部分画像生成手段
１５   条件設定手段
２０   横顔検出手段
２２   各横顔判別器
３０   正面顔検出手段
ＡＰ   プレビュー画像
ＣＡＰ プレビュー画像
【図１】
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【図２】
0004579169.tif 000003
【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１０】
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【図９】
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