(57)【要約】【課題】カラー画像に対して高速に顔の検出を行う。【解決手段】第１受光素子２ａを用いて人物被写体を撮影し人物被写体のカラー画像が取得されるとともに、第２受光素子２ｂを用いて人物被写体を撮影し人物被写体の輝度情報に近い明度を有する色からなる輝度近似画像が取得される。そして、顔検出手段１０において輝度近似画像Ｐから顔を検出することにより、原画像内から顔画像ＦＰが検出される。【選択図】図１
2007257253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物被写体からの入射光を色分解することにより、前記人物被写体の原画像と、該人物被写体の輝度情報に近い明度を有する色からなる輝度近似画像とを取得し、
取得した前記輝度近似画像から顔を検出することにより、前記原画像内の顔を検出する
ことを特徴とする顔検出方法。
【請求項２】
人物被写体からの入射光を色分解することにより該人物被写体の原画像を取得する第１撮像手段と、
前記人物被写体からの入射光を色分解することにより該人物被写体の輝度情報に近い明度を有する色からなる輝度近似画像を取得する第２撮像手段と、
該第２撮像手段により取得された前記輝度近似画像から顔を検出することにより、前記第１撮像手段により取得された前記原画像内の顔を検出する顔検出手段と
を備えたことを特徴とする撮影装置。
【請求項３】
前記第１撮像手段が平面上に配列された複数の第１受光素子から構成されており、前記第２撮像手段が前記複数の第１受光素子の間にそれぞれ配列された、該第１受光素子よりも受光面積の小さい複数の第２受光素子から構成されているもの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、
前記輝度近似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のうち顔である該部分画像を検出する顔検出手段と
を有し、
該顔検出手段が、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項記載の撮影装置。
【請求項５】
前記複数の弱判別器がカスケードを構成し、上流側の前記弱判別器が顔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２から４のいずれか１項記載の撮影装置。
【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検出手段をさらに有し、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２から５のいずれか１項記載の撮影装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルカメラ等を用いて取得された人物被写体の画像から顔画像を検出する顔検出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】
顔検出の基本原理は顔か顔ではないかの２クラス判別であり、この判別方法としてブースティング（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）と呼ばれる手法が広く用いられている（たとえば特許文献１参照）。ブースティングアルゴリズムは複数の弱い判別器（弱判別器）を結合することにより１つの強い判別器を形成する２クラス判別器の学習方法である。
【０００３】
特に、ブースティングによる顔検出処理の高速化を図るために、複数の弱判別器でカスケードを構成する判別器が提案されている（たとえば特許文献２参照）。この判別器では、顔もしくは非顔の判別において、上流側の弱判別器が顔であると判別した画像について下流側の弱判別器がさらに顔か非顔かの判別を行うようになっている。
【特許文献１】特開平８−３２９０３１号公報
【特許文献２】米国特許出願公開２００２／１０２０２４号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に示すようなブースティングアルゴリズムによる顔検出においては、通常、画像の輝度情報（Ｙ信号）が用いられる。一方、デジタルカメラ等により取得された画像のデータはＲＧＢ信号からなる場合が多い。したがって、デジタルカメラ等により取得された画像に対し顔検出処理を行うとき、ＲＧＢ信号からＹ信号を生成することが必要になってしまい、情報処理量の増加が顔検出の高速化を妨げる原因になってしまう。特に、デジタルカメラに撮影装置を実装し、取得した画像に直ぐ顔検出処理を施すような場合、Ｙ信号の生成処理が高速化を阻害する大きな要因となってしまう。
【０００５】
そこで、本発明は、高速に顔の検出を行うことができる顔検出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】
本発明の顔検出方法は、人物被写体からの入射光を色分解することにより、人物被写体の原画像と、人物被写体の輝度情報に近い明度を有する色からなる輝度近似画像とを取得し、取得した輝度近似画像から顔を検出することにより、原画像内の顔を検出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、人物被写体からの入射光を色分解することにより人物被写体のカラー画像を取得する第１撮像手段と、人物被写体からの入射光を色分解することにより人物被写体の輝度情報に近い明度を有する色からなる輝度近似画像を取得する第２撮像手段と、第２撮像手段により取得された輝度近似画像から顔を検出することにより、第１撮像手段により取得された原画像内の顔を検出する顔検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
ここで、原画像はいかなる表色系からなる画像であっても良く、たとえばＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）信号からなる画像であっても良いし、ＣＹＭＧ（シアン、イエロー、マゼンダ、グリーン）信号からなる画像であっても良い。また、輝度近似画像は、第２撮像素子から直接的に取得することができ、輝度情報ではないが輝度情報に近い明度を有する色からなる画像であればどのようなものであってもよく、たとえばホワイト信号からなる画像等が挙げられる。
【０００９】
また、第２撮像手段は、第１撮像手段と同一の被写体を撮影し輝度近似信号からなる輝度近似画像を取得するものであればいずれの構成であってもよく、たとえば第１撮像手段が平面上に配列された複数の第１受光素子から構成されており、第２撮像手段が複数の第１受光素子の間に配列された、第１受光素子よりも受光面積の小さい複数の第２受光素子から構成されたものであってもよいし、第１撮像素子および第２撮像素子がそれぞれ独立したＣＣＤ等の撮像素子からなっていてもよい。
【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、たとえば輝度近似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、どのような構成を有するものであってもよく、たとえば複数の弱判別器でカスケードを構成し、上流側の弱判別器が顔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、顔の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】
本発明の顔検出方法およびこれを用いた撮影装置によれば、人物被写体からの入射光を色分解することにより、人物被写体の原画像と、人物被写体の輝度情報に近い明度を有する色からなる輝度近似画像とを取得し、取得した輝度近似画像から顔を検出することにより、原画像内の顔を検出することにより、人物被写体を撮影した際の顔を検出するとき、従来のように第１撮像手段により取得した原画像から輝度信号を抽出し顔検出を行うのではなく、第２撮像手段により直接取得した輝度近似画像を用いて顔検出を行うことができるため、顔検出のための信号処理の負担を軽減し顔検出速度を向上させることができる。
【００１４】
なお、第１撮像手段が平面上に配列された複数の第１受光素子から構成されており、第２撮像手段が複数の第１受光素子の間にそれぞれ配列された複数の第２受光素子から構成されているものであるとき、取得する原画像の画質の劣化を起こさずに、原画像と輝度近似画像とを効率的に取得することができる。
【００１５】
また、顔検出手段が、輝度近似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れば、精度良く効率的に顔の検出を行うことができる。
【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、顔判別器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、人物被写体を撮影し原画像および輝度近似信号からなる輝度近似画像Ｐを取得する撮影手段２と、輝度近似画像から顔を検出する顔検出手段１０とを備えている。そして、画像出力手段３は、輝度近似画像内で顔が検出された領域をＲＧＢ信号からなる画像内において認識可能な状態（ウィンドウ枠で囲う等）で液晶ディスプレイ等の表示部に出力するようになっている。
【００１８】
撮影手段２は、図２（ａ）に示すように、いわゆるハニカムプラス構造を有しており、複数の第１受光素子２ａと、第１受光素子２ａよりも受光面積の小さい複数の第２受光素子２ｂとを備えている。なお図２（ａ）は複数の第１受光素子２ａは第１撮像手段として機能し、複数の第２受光素子２ｂは第２撮像手段として機能するものであって、同じ人物被写体を撮影するようになっている。ここで、複数の第１受光素子２ａは、人物被写体からの入射光を色分解プリズムやカラーフィルタ等を用いて色分解することによりたとえばＲＧＢ信号やＣＹＭＧ信号等からなる原画像を取得するものである。一方、複数の第２受光素子２ｂは、人物被写体からの入射光を色分解することにより入射する光のうち輝度近似信号であるホワイト信号を受光し輝度近似画像を取得するようになっている。つまり、撮影手段２は、同一の被写体についてそれぞれ異なる信号成分からなる２つの画像を取得するようになっている。
【００１９】
なお、撮影手段２の構造として、図２（ｂ）に示すような第１受光素子２ａと第１受光素子２ａよりも受光面積の小さい第２受光素子２ｂとにより１つのハニカム形状を形成したいわゆるダブルハニカム構造を用いるようにしてもよい。この場合であっても、第１受光素子２ａによりＲＧＢ信号やＣＹＭＧ信号等からなる原画像が取得され、第２受光素子２ｂにより輝度近似信号からなる輝度近似画像が取得される。
【００２０】
この輝度近似画像とは、輝度情報（Ｙ信号）ではないが、第２受光素子から直接的に取得することができる輝度情報（Ｙ信号）に近い信号からなる画像を意味し、たとえば上述したホワイト信号が挙げられる。このホワイト信号は図３（ａ）に示すように、波長帯域によらず輝度情報（Ｙ信号）に比例して大きくなるものであって、図３（ｂ）に示すように、ＲＧＢの各波長帯域に輝度情報（Ｙ信号）の強度が依存するものとは異なる点に特徴がある。
【００２１】
図１の顔検出手段１０は、撮影手段２により取得された輝度近似画像にたとえばアダブースティングアルゴリズムによる顔検出処理を施すものである。ここで、図４は顔検出手段１０の一例を示すブロック図であり、図４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、輝度近似画像Ｐ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】
顔検出手段１０は、第２撮像手段２ｂにより取得された輝度近似画像Ｐ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って、輝度近似画像Ｐ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。
【００２３】
部分画像生成手段１１に入力される輝度近似画像Ｐ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、輝度近似画像Ｐを構成する画素データを一定間隔で間引きする機能を有している。これにより、輝度近似画像Ｐのデータ量を減少させ顔検出処理の高速化を図ることができる。さらに、前処理手段１０ａは、輝度近似画像Ｐに対し図５（Ａ）〜（Ｄ）に示すように、輝度近似画像Ｐを多重解像度化して解像度の異なる複数の輝度近似画像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、生成した複数の輝度近似画像Ｐ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輝度近似画像Ｐ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）・ガンマ変換を施す機能を有している。
【００２４】
部分画像生成手段１１は、図５（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を輝度近似画像Ｐ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。
【００２５】
なお、部分画像生成手段１１は、図５（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、輝度近似画像Ｐ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。
【００２６】
図４の横顔検出手段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正面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。
【００２７】
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６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。
【００２８】
具体的には、図７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における輝度近似信号値を抽出する。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における輝度近似信号値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近似信号値の差分を特徴量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における輝度近似信号値の差分を特徴量として用い、弱判別器ＣＦ２では座標Ｐ２ａ、Ｐ２ｂにおける輝度近似信号値の差分を特徴量として用いるようになっている。
【００２９】
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。
【００３０】
各弱判別器ＣＦ１〜ＣＦＭは図８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）。
【００３１】
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。
【００３２】
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よい（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。
【００３３】
図４の横顔判別手段２２は、画像内の顔の向き（角度）が０°の顔、すなわち正面顔を判別する０°横顔判別器２２−１、３０°の顔画像を判別する３０°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６参照）、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。
【００３４】
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。
【００３５】
正面顔候補判別手段３１は、部分画像ＰＰが横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６参照）。
【００３６】
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３２−１〜３０−１２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。そして、原画像と輝度近似画像とは同一の被写体を撮影するものであるため、原画像において輝度近似画像と同じ領域に顔が存在する。よって、顔検出手段１０は輝度近似画像から顔を検出することにより、原画像内から顔を検出することができる。
【００３７】
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６参照）、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。
【００３８】
ここで、上述した各候補判別器２１、３１および各顔判別器２２、３２において、弱判別器での判別に用いる特徴量として輝度近似画像から抽出した輝度近似信号（ホワイト信号）が用いられている。つまり従来の顔判別器のように輝度情報（Ｙ信号）を用いて顔の判別を行うのではなく、ＲＧＢ信号の中の輝度近似信号を用いて顔の判別を行うものである。従来のように、顔の判別に用いる信号として輝度情報を用いた場合、肌の色の違い等の個人差による顔検出のブレをなくすことができるが、ＲＧＢ信号からなる画像から輝度情報を抽出する際には、輝度値Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂという人間の比視感度に基づく変換式によりデータ変換しなければならない。
【００３９】
一方、上述したような第２撮像手段である第２受光素子２ｂから直接受光させることにより取得された輝度近似画像Ｐを用いて顔検出を行うことにより、従来の輝度情報を用いたときの検出性能をほぼ維持しつつ、ＲＧＢ信号やＣＹＭＧ信号から輝度情報への変換処理が不要となり、顔検出の高速化を図ることができる。
【００４０】
ここで、図９は本発明の顔検出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９を参照して撮影装置１の動作例について説明する。まず、第１受光素子２ａを用いて人物被写体を撮影し人物被写体のたとえばＲＧＢ信号等からなる原画像が取得されるとともに、第２受光素子２ｂを用いて人物被写体を撮影し人物被写体の輝度情報に近い明度を有する色からなる輝度近似画像が取得される（ステップＳＴ１）。その後、前処理手段１０ａにおいて、輝度近似画像Ｐに対する画素の間引き、規格化およびガンマ変換が行われる（ステップＳＴ２）。そして、部分画像生成手段１１において、輝度近似画像Ｐ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ＳＴ３）。そして、顔である可能性のある候補画像ＣＰが検出され（ステップＳＴ４）、さらに、候補画像ＣＰが正面顔もしくは横顔であるか否かが横顔判別器２２および正面顔判別器３２により部分画像ＰＰの輝度近似信号を用いて判別される（ステップＳＴ５）。そして、輝度近似画像の中から正面顔もしくは横顔からなる顔画像ＦＰが判別されることにより、輝度近似画像の顔が検出された領域から原画像内の顔が検出される。
【００４１】
上記実施の形態によれば、撮影条件の異なる複数の輝度近似画像に顔検出処理を施し、複数の輝度近似画像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、
本発明の撮影装置によれば、人物被写体を撮影しＲＧＢ信号からなる画像を取得する第１受光素子２ａ（第１撮像手段）と、人物被写体を撮影し輝度近似画像を取得する第２受光素子２ｂ（第２撮像手段）と、輝度近似画像から顔を検出する顔検出手段１０とを備えたことにより、人物被写体を撮影した際の顔を検出するとき、従来のようにＲＧＢ信号からなる原画像から輝度信号を抽出し顔検出を行うのではなく、第２受光素子２ｂから直接取得した輝度近似画像から直接顔検出を行うことができるため、顔検出のための信号処理の負担を軽減し顔検出速度を向上させることができる。
【００４２】
また、図２に示すように、第１受光素子２ａおよび第２受光素子２ｂが、ハニカムプラス構造もしくはダブルハニカム構造を有しているとき、通常のＣＣＤ素子のように受光素子が水平および垂直方向に配列されている画素の一部を輝度近似信号を受光するように構成した場合に比べて取得する原画像の画質の劣化を起こさずに、原画像と輝度近似画像とを効率的に取得することができる。
【００４３】
また、顔検出手段１０が、輝度近似画像Ｐ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のうち顔である部分画像ＰＰ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ＰＰ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れば、精度良く効率的に顔の検出を行うことができる。
【００４４】
さらに、顔検出手段１０が、部分画像生成手段１１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ＰＰを候補画像ＣＰとして検出する候補検出手段をさらに有し、顔判別器２２、３２が、候補判別器２１、３１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、顔判別器２２、３２が検出すべき部分画像ＰＰ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。
【００４５】
本発明の実施の形態は、上記実施の形態に限定されない。たとえば図２において、撮像手段２が第１受光素子２ａおよび第２受光素子２ｂを有している場合について例示しているが、第１撮像手段および第２撮像手段毎がそれぞれ独立したＣＣＤ等の受光素子からなっていてもよいし、１つのＣＣＤ素子において原画像を受光する受光画素と輝度近似信号を受光する受光素子とを有するものであっても良い。また、上記実施の形態において、ブースティングアルゴリズムを用いて顔検出を行った場合について例示しているが、その他公知の顔検出に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【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第１受光素子および第２受光素子の一例を示す模式図
【図３】輝度情報と輝度近似信号またはＲＧＢ信号との相関関係を示すグラフ
【図４】図１の撮影装置における顔検出手段の好ましい実施の形態を示すブロック図
【図５】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６】図１の横顔候補検出手段の候補判別器の一例を示すブロック図
【図７】図１の弱判別器により部分画像から特徴量が抽出される様子を示す模式図
【図８】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９】図１の撮影装置の動作例を示すフローチャート
【符号の説明】
【００４７】
１     撮影装置
２ａ   第１受光素子（第１撮影手段）
２ｂ   第２受光素子（第２撮影手段）
１０   顔検出手段
１１   部分画像生成手段
２０   横顔検出手段
３０   正面顔検出手段
ＣＦ１〜ＣＦＭ   弱判別器
ＣＰ   候補画像
Ｐ     輝度近似画像
ＰＰ   部分画像
【図１】
2007257253.tif 000003
【図２】
2007257253.tif 000004
【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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