【手続補正書】
【提出日】平成19年2月6日(2007.2.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手段と、
検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動焦点制御を行う焦点制御手段とを有することを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手段と、
検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動露光制御を行う露光制御手段とを有することを特徴とする撮像装置。
【請求項３】
撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手段と、
検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動白バランス補正を行う白バランス制御手段とを有することを特徴とする撮像装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記撮像画像から検出されたエッジの形と識別パターンを比較することによって特定被写体の位置を検出することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の撮像装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記撮像画像の輝度分布と識別パターンを比較することによって特定被写体の位置を検出することを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の撮像装置。
【請求項６】
前記検出手段は、複数の人物画像から前記識別パターンを形成することを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の撮像装置。
【請求項７】
前記検出手段は、前記撮像画像と識別パターンとを比較することによって特定被写体の位置を検出する多層フィードフォワード型ニューラルネットワークを用いた第１の検出手段と、前記第１の検出手段の検出結果が誤っていると判定した場合に、前記撮像画像から前記特定被写体の位置を検出する第２の検出手段とを有することを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の撮像装置。
【請求項８】
前記第１及び第２の検出手段は、前記撮像画像について前記識別パターンに関する評価を行う評価手段を有し、その評価値に基づいてそれぞれ特定被写体の位置を検出することを特徴とする請求項７に記載の撮像装置。
【請求項９】
前記多層フィードフォワード型ニューラルネットワークは、中間層に、大小双方向に飽和レベルを持つ非線形の入出力特性を有し、前記第２の検出手段は、前記中間層のセルの出力が、前記飽和レベルにない場合には前記第１の検出手段の検出結果を正、前記飽和レベルにある場合は前記第１の検出手段の検出結果を誤とすることを特徴とする請求項７に記載の撮像装置。
【請求項１０】
撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手順と、
検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動焦点制御を行う焦点制御手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１１】
撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手順と、
検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動露光制御を行う露光制御手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１２】
撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手順と、
検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動白バランス補正を行う白バランス制御手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１３】
前記検出手順は、前記撮像画像から検出されたエッジの形と識別パターンを比較することによって特定被写体の位置を検出することを特徴とする請求項１０から１２の何れか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１４】
前記検出手順は、前記撮像画像と識別パターンとを比較することによって特定被写体の位置を検出する多層フィードフォワード型ニューラルネットワークを用いた第１の検出手順と、前記第１の検出手順の検出結果が誤っていると判定した場合に、前記撮像画像から前記特定被写体の位置を検出する第２の検出手順とを含むことを特徴とする請求項１０から１３の何れか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１５】
前記第１及び第２の検出手順は、前記撮像画像について前記識別パターンに関する評価を行う評価手順を含み、その評価値に基づいてそれぞれ特定被写体の位置を検出することを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１６】
前記多層フィードフォワード型ニューラルネットワークは、中間層に、大小双方向に飽和レベルを持つ非線形の入出力特性を有し、前記第２の検出手順は、前記中間層のセルの出力が、前記飽和レベルにない場合には前記第１の検出手順の検出結果を正、前記飽和レベルにある場合は前記第１の検出手順の検出結果を誤とすることを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の撮像装置の第１の態様は、撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手段と、検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動焦点制御を行う焦点制御手段とを有することを特徴とする。
本発明の撮像装置の第２の態様は、撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手段と、検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動露光制御を行う露光制御手段とを有することを特徴とする。
本発明の撮像装置の第３の態様は、撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手段と、検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動白バランス補正を行う白バランス制御手段とを有することを特徴とする。
本発明のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の第１の態様は、撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手順と、検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動焦点制御を行う焦点制御手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
本発明のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の第２の態様は、撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手順と、検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動露光制御を行う露光制御手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
本発明のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の第３の態様は、撮像素子から得られた撮像画像を識別パターンと比較することによって、前記撮像画像から特定被写体の位置を検出する検出手順と、検出された前記特定被写体の位置に基づいて自動白バランス補正を行う白バランス制御手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
従って、識別結果検出部１５では、多層フィードフォワード型ニューラルネットワーク１１の中間層の３２個のセルの出力がどれも飽和状態でなければ、当該ニューラルネットワークの識別結果は正、前記３２個の出力のうちのどれかが飽和状態であれば、誤であるとする。第１のマイクロプロセッサ１０は、識別結果検出部１５が誤の検出をした場合に、ニューラルネットワーク１１に代わり、画像内の人物の部分を検出するように動作する。その動作のプログラムは、ニューラルネットワーク１１が誤って識別するような条件を、ニューラルネットワーク１１の学習時にあらかじめ特定し、これら特定の場合に対応するように組まれたものである。そのため比較的小さなプログラム量ですみ、第１のマイクロプロセッサ１０の負荷も、その能力内で十分対応可能なものとなっている。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
また、第２のマイクロプロセッサ１６では識別結果検出部１５の出力が正の場合はニューラルネットワーク１１の識別結果を用い、誤の場合は第１のマイクロプロセッサ１０の識別結果を用いて画像内の人物の場所を特定し、光量調節部１、自動焦点調節部２、白バランスゲイン調節部７を画像の人物の部分に対して効果的に働くように制御する。