(57)【要約】【課題】既存のデジタルカメラ等に用いられているハードウェアで高精度，高速に顔領域を抽出する。【解決手段】固体撮像素子からフレーム順に出力されるフレーム画像中の各部分画像と予め用意された複数種類の顔パターン２５，２６とをパターンマッチングにより比較してフレーム画像中に存在する人物顔画像の領域を顔候補として抽出する際、複数種類の顔パターンのうち今回のフレーム画像中から顔候補を抽出するときに使用する顔パターンを前回のフレーム画像から顔候補を抽出した顔パターンに制限してパターンマッチング（ステップＳ２９）を行う。好適には、今回のフレーム画像の測光データが前回のフレーム画像の測光データに対して変化したとき、複数種類の顔パターンの全てを用いて今回のフレーム画像中から顔候補を抽出し、変化が無かったとき前記制限を行う。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
固体撮像素子からフレーム順に出力されるフレーム画像中の各部分画像と予め用意された複数種類の顔パターンとをパターンマッチングにより比較して前記フレーム画像中に存在する人物顔画像の領域を顔候補として抽出する撮像装置において、前記複数種類の顔パターンのうち今回のフレーム画像中から顔候補を抽出するときに使用する顔パターンを前回のフレーム画像から顔候補を抽出した顔パターンに制限して前記パターンマッチングを行う顔抽出手段を備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
前記顔抽出手段は、今回のフレーム画像の測光データが前回のフレーム画像の測光データに対して変化したとき、前記複数種類の顔パターンの全てを用いて今回のフレーム画像中から顔候補を抽出し、前記変化が無かったとき前記制限を行うことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記顔抽出手段は、前記フレーム画像を縮小した縮小画像を用いて前記パターンマッチングを行い、前回のフレーム画像中の前記顔候補が存在する範囲を含む部分領域の画像を今回のフレーム画像から切り出し前回のフレーム画像の縮小画像より大きな前記部分領域の画像を用いて今回の前記パターンマッチングを行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の撮像装置。
【請求項４】
抽出された前記顔候補のうち色相が肌色であると判定される顔候補を真の顔領域であると決定する肌色判定手段を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の撮像装置。
【請求項５】
固体撮像素子からフレーム順に出力されるフレーム画像中の各部分画像と予め用意された複数種類の顔パターンとをパターンマッチングにより比較して前記フレーム画像中に存在する人物顔画像の領域を顔候補として抽出する顔領域抽出方法において、前記複数種類の顔パターンのうち今回のフレーム画像中から顔候補を抽出するときに使用する顔パターンを前回のフレーム画像から顔候補を抽出した顔パターンに制限して前記パターンマッチングを行うことを特徴とする顔領域抽出法。
【請求項６】
今回のフレーム画像の測光データが前回のフレーム画像の測光データに対して変化したとき、前記複数種類の顔パターンの全てを用いて今回のフレーム画像中から顔候補を抽出し、前記変化が無かったとき前記制限を行うことを特徴とする請求項５に記載の顔領域抽出方法。
【請求項７】
前記フレーム画像を縮小した縮小画像を用いて前記パターンマッチングを行い、前回のフレーム画像中の前記顔候補が存在する範囲を含む部分領域の画像を今回のフレーム画像から切り出し前回のフレーム画像の縮小画像より大きな前記部分領域の画像を用いて今回の前記パターンマッチングを行うことを特徴とする請求項５または請求項６に記載の顔領域抽出方法。
【請求項８】
抽出された前記顔候補のうち色相が肌色であると判定される顔候補を真の顔領域であると決定することを特徴とする請求項５乃至請求項７のいずれかに記載の顔領域抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデジタルビデオカメラやデジタルスチルカメラ等の撮像装置及び顔領域抽出方法に係り、特に、撮像画像中の顔領域の検出精度を高くすることができる撮像装置及び顔領域抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の撮像装置は、景色を背景にした人物を被写体とした場合に、人物の顔に焦点を合わせるフォーカス処理や、顔の肌色が綺麗に写るように露出調整処理やホワイトバランス補正処理を自動的に行う機能を搭載する様になってきている。
【０００３】
例えばデジタルスチルカメラでは、静止画像を撮像する前に固体撮像素子から動画状態で次々と取り込まれる撮像データを解析することで画像中の顔が存在する領域を抽出して顔領域に焦点を合わせ、顔の肌色が綺麗に写るように露出調整やホワイトバランス補正を自動的に行う様になっている。
【０００４】
撮像画像中の顔領域を抽出する方法には、パターンマッチング法と、肌色検出法の２つがある。
【０００５】
パターンマッチング法とは、人間の顔を正面から見たパターンや横から見たパターン、大人の顔パターンや幼児の顔パターンなど各種の顔パターンを撮像装置内のメモリに保持しておき、この顔パターンを用い顔パターンに一致する画像領域をパターンマッチングによって撮像画像中から抽出する方法である。
【０００６】
肌色検出法とは、１画面の撮像画像を例えば８×８＝６４の領域に分割し、各分割領域毎のＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）の積算データにより各分割領域の色相を求め、色相が肌色となる分割領域内に顔が存在すると判定する方法である。
【０００７】
顔領域を抽出する場合、精度良く抽出する必要がある。顔領域を誤抽出してしまうと、本来は顔でない部分を顔としてフォーカス処理をしてしまうため被写体人物に焦点のあっていない画像（いわゆるピンぼけ画像）が撮像されてしまい、露光不良，ホワイトバランス不良が発生して、被写体人物の顔が不自然な色になってしまう。
【０００８】
例えば、パターンマッチング法では、背景中の木の葉の模様が光線の具合によって顔パターンに一致し誤抽出される場合がある。また、肌色検出法では、本来は人の顔であるのに、口紅の色や、眼鏡の色に惑わされて人の顔でないと誤判定されたり、肌色に似た色の背景画像があるとそれが顔であると誤抽出される場合がある。
【０００９】
尚、顔領域を抽出する従来方法に関連するものとして、下記特許文献１，２，３などがある。
【００１０】
【特許文献１】特開２００１―１１９６２２号公報
【特許文献２】特開２００３―１０７５５５号公報
【特許文献３】特開２００５―３１８５５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
パターンマッチング法によって顔領域を抽出する場合、撮像装置内に用意しておく顔パターンテンプレートの種類を多くし、パターンマッチングで用いる各顔パターンのマッチング対象画像に対する相対的拡大率，縮小率を細かく変化させながらマッチング処理すれば、顔領域の検出精度は向上する。しかし、そのための演算処理負荷は増大し、短時間でマッチング処理するには、高性能で高価な演算処理装置が必要になるという問題がある。
【００１２】
肌色検出法によって顔領域を抽出する場合、上述した８×８＝６４より更に細かな分割領域の色相を求めることで、顔領域の検出精度は向上する。しかし、これも上記同様に演算処理負荷が増大し、短時間に顔領域を抽出するには、高性能で高価な演算処理装置が必要になってしまう。
【００１３】
本発明の目的は、高価な演算処理装置を必要とせずに、既存のデジタルカメラ等に用いられているハードウェアによって高精度，高速に顔領域を抽出することができる撮像装置及び顔領域抽出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の撮像装置及び顔領域抽出方法は、固体撮像素子からフレーム順に出力されるフレーム画像中の各部分画像と予め用意された複数種類の顔パターンとをパターンマッチングにより比較して前記フレーム画像中に存在する人物顔画像の領域を顔候補として抽出するとき、前記複数種類の顔パターンのうち今回のフレーム画像中から顔候補を抽出するときに使用する顔パターンを前回のフレーム画像から顔候補を抽出した顔パターンに制限して前記パターンマッチングを行うことを特徴とする。
【００１５】
本発明の撮像装置及び顔領域抽出方法は、今回のフレーム画像の測光データが前回のフレーム画像の測光データに対して変化したとき、前記複数種類の顔パターンの全てを用いて今回のフレーム画像中から顔候補を抽出し、前記変化が無かったとき前記制限を行うことを特徴とする。
【００１６】
本発明の撮像装置及び顔領域抽出方法は、前記フレーム画像を縮小した縮小画像を用いて前記パターンマッチングを行い、前回のフレーム画像中の前記顔候補が存在する範囲を含む部分領域の画像を今回のフレーム画像から切り出し前回のフレーム画像の縮小画像より大きな前記部分領域の画像を用いて今回の前記パターンマッチングを行うことを特徴とする。
【００１７】
本発明の撮像装置及び顔領域抽出方法は、抽出された前記顔候補のうち色相が肌色であると判定される顔候補を真の顔領域であると決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、高価で高性能なハードウェアを用いることなく、既存のハードウェアを利用して高速且つ高精度に顔領域を抽出でき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】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
【００２０】
図１は、本発明の一実施形態に係る撮像装置の機能ブロック図である。本実施形態の撮像装置は、被写界からの入射光を取り込み結像する撮影レンズ１１と、この入射光の結像面に受光面が配置されたＣＣＤイメージセンサ，ＣＭＯＳイメージセンサ等の固体撮像素子１２と、固体撮像素子１２から出力される画像データを相関二重サンプリング処理や利得調整処理，アナログ／デジタル変換処理するアナログフロントエンド（ＡＦＥ）プロセッサ１３とを備える。
【００２１】
更にこの撮像装置は、アナログフロントエンドプロセッサ１３から出力される撮像画像データを並列に取り込む信号処理部１４及び顔抽出部１５と、信号処理部１４に接続された画像データ格納メモリ１６とを備え、顔抽出部１５が抽出した顔情報が信号処理部１４に出力され、信号処理部１４が検出した測光データの変化「有」情報が顔抽出部１５に通知される構成になっている。
【００２２】
信号処理部１４は、内部に測光データ格納メモリ１７を備え、アナログフロントエンドプロセッサ１３から取り込んだデジタルの撮像画像データを、一旦、画像データ格納メモリ１６に格納して、各種画像処理を施す。
【００２３】
例えば、信号処理部１４は、撮像画像データに対してオフセット処理やガンマ補正処理，ＲＧＢ／ＹＣ変換処理等を施し、更にＪＰＥＧ画像に圧縮するなどした画像データを図示しない記録メディアに出力して保存したり、スルー画像として撮像装置背面などに搭載される図示しない液晶表示部に表示させたりする。
【００２４】
信号処理部１４は図示しない肌色判定手段を備え、画像データ格納メモリ１６に格納した１画面の撮像画像データを例えば８×８＝６４の分割領域に分割し、各分割領域毎のＲ（赤色信号），Ｇ（緑色信号），Ｂ（青色信号）の積算値を算出することで各分割領域毎の色相を求め、これらの色相データ等を測光データとして測光データ格納メモリ１７に格納すると共に、色相が肌色であるか否かの判定を行う。
【００２５】
そして、顔抽出部１５から送られてくる顔候補情報の中から真に顔であると判定できる顔候補を顔領域として抽出する処理を行うと共に、抽出した顔領域の色相データ等に基づいて露光調整，ホワイトバランス補正等を行い、更に、撮影レンズ１１に対しフォーカス位置の制御指示を行う。
【００２６】
顔抽出部１５は、アナログフロントエンドプロセッサ１３から取り込んだ撮像画像データを間引き処理するなどして縮小画像データを生成する前処理部１８と、この縮小画像データを格納する縮小画像データ格納メモリ１９と、予め用意された各種の顔パターンのテンプレートデータを格納する顔パターンデータ格納メモリ２０とを備え、パターンマッチング処理で検出した顔候補の座標データを顔情報として信号処理部１４に通知する。
【００２７】
図２は、信号処理部１４が行う測光データ変化有りを通知する処理手順を示すフローチャートである。この通知処理において、信号処理部１４は、アナログフロントエンドプロセッサ１３から次々と出力される各フレーム画像をフレーム順に取り込み（ステップＳ１）、このフレーム画像の上述した測光データを算出し（ステップＳ２）、測光データ格納メモリ１７に格納する。そして、今回のフレーム画像の測光データが、前回フレーム画像の測光データに対して所定閾値以上の変化が有るか否かを判定する（ステップＳ３）。
【００２８】
ユーザが被写体に対して撮像装置を向け、静止画像を撮像しようとしているとき、レリーズボタンを押す前でも固体撮像素子１２から次々とフレーム画像が出力されており、各フレーム画像に対して、信号処理部１４は測光データを算出している。被写体に対して撮像装置の向きを変えたり、被写体側が動いたりした場合、測光データに変化が生じる。
【００２９】
ステップＳ３における判定処理の結果、測光データに変化が無い場合にはステップＳ１に戻り、変化有りの場合には「変化有り」を顔抽出部１５に通知して（ステップＳ４）からステップＳ１に戻る。
【００３０】
図３は、信号処理部１４が行う顔領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。この顔領域抽出処理において、信号処理部１４は、詳細は後述するパターンマッチング処理で顔抽出部１５が抽出した顔情報（顔候補）の通知があるか否かを待機する（ステップＳ１１）。
【００３１】
顔候補の通知があった場合にはステップＳ１２に進み、各顔候補が属する上記分割領域（８×８＝６４の分割領域）の色相を測光データ格納メモリ１７の格納情報に基づき判定し（ステップＳ１２）、色相が肌色の顔候補が真の顔領域であると決定し（ステップＳ１３）、この処理を終了する。
【００３２】
図４は、図３で説明した顔領域抽出処理の説明図である。撮像されたフレーム画像（メモリ１９内の縮小画像）３１に対して、顔抽出部１５は後述するパターンマッチング処理することで顔候補３０ａ，３０ｂ，３０ｃを抽出し、これを信号処理部１４に通知してくる。図示する例では、顔候補３０ａは、背景に写っている大仏の顔であり、顔候補３０ｂは、撮影対象の人物の顔であり、顔候補３０ｃは、光線の具合によって顔パターンに類似してしまった木の葉の模様である。
【００３３】
信号処理部１４は、８×８＝６４の分割領域毎の測光データを算出し、これをメモリ１７に格納している。信号処理部１４の肌色判定手段は、各顔候補３０ａ，３０ｂ，３０ｃを含む分割領域の色相を判定し、肌色の色相を示す顔候補３０ｂを真の顔領域であると決定する。
【００３４】
図示する例では、大仏の顔（顔候補３０ａ）は、灰色の様な色をしているため肌色ではないと判定され、木の葉（顔候補３０ｃ）は、緑色をしているため肌色ではないと判定される。
【００３５】
撮像装置の測光領域として複数に分割された既存の測光領域（上述した８×８＝６４の分割領域）を使用する場合、必ずしも顔候補領域とこれに重なる測光領域とは一致しない。例えば、図４の顔候補領域３０ａは、４つの分割領域にまたがり、且つ４つの分割領域の全範囲より小さい。また、本当の顔候補が示す被写体が人物顔であった場合でも、その測光領域内に肌色以外の要素（ロ紅等）が含まれていると、正確な色相を示すことができない場合がある。
【００３６】
肌色だけで顔領域を決定する場合には、色相値から肌色らしさを判定する閾値を一般的な肌色範囲よりも広くとる必要があり、これが誤抽出の原因になっている。
【００３７】
しかし、本実施形態の顔領域抽出方法で用いる肌色検出法では、顔候補は輝度成分を用いたパターンマッチングによって決められるため、この顔候補が人物顔らしいか、あるいはパターンマッチング誤検出による偽情報であるかだけを判断すれば十分であり、肌色と判定する色相範囲を広くとる必要はない。また、顔候補以外の領域の色相判定を行う必要もなくなる。
【００３８】
このため、本実施形態の顔領域抽出方法は、既存のハードウェアを使用するだけで、コストアップ無しに顔領域の誤検出による制御不良（フォーカス不良，露光不良，ホワイトバランス不良等）を削減することができる。
【００３９】
図５は、顔抽出部１５が行うパターンマッチング処理による顔候補抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。固体撮像素子１２からは、第１フレーム画像，第２フレーム画像，第３フレーム画像，…と、次々と撮像画像データが出力されている。
【００４０】
顔抽出部１５は、先ずステップＳ２１で、第１フレームの撮像画像データをアナログフロントエンドプロセッサ１３から取り込み、ステップＳ２２で、前処理部１８が縮小画像データを生成する。
【００４１】
この縮小画像データの縮小率は、撮像画像データを縮小画像データ格納メモリ１９に格納できる値とする。本実施形態の撮像装置では、縮小画像データ格納メモリ１９として既存のデジタルカメラ等に搭載されるメモリを用いているため、数百万画素以上を搭載した固体撮像素子から出力される撮像画像データであれば、かなりの縮小率で縮小した画像がメモリ１９に格納される。
【００４２】
次のステップＳ２３では、使用する顔パターンテンプレート２５をメモリ２０から取り出してパターンマッチング処理を行う。このパターンマッチング処理では、先ず、顔パターン２５を縮小画像データ４１（図６参照）上で走査し、顔パターン２５と縮小画像データ４１中の部分画像との類似度が閾値以上あるか否かを求め、閾値以上ある部分画像を顔候補とし、この部分画像の縮小画像データ４１上での座標を求め、第１顔候補格納メモリ４０（図５）に保存する。
【００４３】
１画面の縮小画像データ４１の走査が終わると、次に、顔パターン２５を縮小画像データ４１に対して相対的に所定倍率だけ拡大（または縮小）した顔パターン２６（図５）を生成し、この拡大した顔パターン２６を縮小画像データ４１上で走査して再びパターンマッチング処理を行う。
【００４４】
用意された顔パターンテンプレートが複数ある場合には全ての顔パターンテンプレートを用いて上述のパターンマッチング処理を繰り返し、得られた顔候補を示す座標データをメモリ４０内に保存しておく。
【００４５】
図６に示す例では、矩形枠４０ａ，４０ｂで囲まれる顔候補が抽出されている。顔候補４０ａは、真の人物画像の顔候補であるが、顔候補４０ｂは、ステップＳ２２で生成したパターンマッチング用縮小画像の縮小率が大きいため、木の葉の模様を顔画像として誤抽出したものである。
【００４６】
次のステップＳ２４では、ステップＳ２３で顔候補が抽出されたか否かを判定し、顔候補が抽出されなかった場合には、後述のステップＳ３２に進み、顔候補が検出されなかった旨を信号処理部１４に通知し、この処理を終了する。
【００４７】
図６に示す例では、顔候補４０ａ，４０ｂが存在するため、ステップＳ２４で、顔候補が検出されたと判定される。この場合には、ステップＳ２５に進み、顔抽出部１５は次フレーム（この例では第２フレーム）の撮像画像データをＡＦＥプロセッサ１３から取り込むと共に、１番目の顔領域候補４０ａのデータ（座標データ）をメモリ４０から取り込む（ステップＳ２６）。
【００４８】
そして、ステップＳ２７では、図６に示す様に、次フレームの撮像画像４２から、顔領域候補４０ａの存在範囲より少し広い部分領域４３を切り出し、この部分領域４３の画像データを画像データ格納メモリ１９に格納できる縮小率で間引き処理し、これをパターンマッチング用画像とする。また、このパターンマッチング用画像の、ステップＳ２２で求めた縮小画像に対する拡大率を求め、記録しておく。
【００４９】
次のステップＳ２８では、測光データの変化有りの通知が信号処理部１４からあったか否かを判定する。測光データの変化有りの通知が無い場合には、ステップＳ２９に進み、パターンマッチング処理を行う。
【００５０】
測光データに変化が無いということは、第１フレーム画像と第２フレーム画像との画角が同じであり、被写体も動いていないと判断できる。つまり、顔候補４０ａ，４０ｂを夫々抽出した顔パターンのテンプレート以外の顔パターンテンプレートを使用する必要はなく、顔候補４０ａ，４０ｂを夫々抽出した顔パターンのテンプレートを用いれば、顔候補を抽出できることを意味する。
【００５１】
そこで、ステップＳ２９のパターンマッチング処理では、顔候補４０ａを抽出した顔パターンテンプレートを、ステップＳ２７で記録しておいた拡大率で拡大したテンプレートを用いてマッチング処理を行う。マッチング処理で顔候補の抽出ができなかった場合には、この拡大率を少しずつ変化させてマッチング処理を繰り返す。
【００５２】
ステップＳ２９のマッチング処理では、ステップＳ２２で生成した縮小画像より大きいパターンマッチング用画像を用いて顔候補を探すため、高精度に顔候補５０ａ（図６参照）の抽出が可能となる。しかも、使用するテンプレート数を制限するため、高速に顔候補が抽出される。抽出された顔候補の座標データは第２顔候補メモリ５０（図５）に格納される。
【００５３】
ステップＳ２８の判定の結果、測光データ変化有りの通知があった場合には、画角が変化し、あるいは被写体が動いた蓋然性が高い。つまり、前フレーム画像中の人物画像の姿勢と今回フレーム画像中の人物画像の姿勢に違いが生じていると推定できる。姿勢に変化があった場合、ステップＳ２９のマッチング処理の様に使用する顔パターンテンプレートを制限すると、顔候補が抽出できない。
【００５４】
そこで、この場合には、ステップＳ３０に進み、メモリ２０に用意している顔パターンテンプレート全てを使ったパターンマッチング処理を行う。これにより、顔候補の抽出が可能となる。抽出された顔候補の座標データは、第２顔候補メモリ５０に格納される。
【００５５】
ステップＳ２９またはステップＳ３０で顔候補が抽出された場合には、次に、次にステップＳ３１に進み、メモリ４０内に次の顔候補が残っているか否かを判定する。次の顔候補がない場合には、ステップＳ３２に進み、次の顔候補が残っている場合には、ステップＳ２５に戻る。
【００５６】
図６に示す例では、顔候補４０ｂが残っているため、ステップＳ２５において、次フレーム（この例では第３フレーム）の撮像画像を取り込み、ステップＳ２６で顔候補４０ｂの座標データを取り込む。そして、ステップＳ２７で、顔候補４０ｂより少し広めの部分領域の画像を第３フレーム撮像画像から切り出し、これを間引き処理して画像データ格納メモリ１９に格納すると共に上記の拡大率を記録しておく。
【００５７】
次のステップＳ２８では、再び測光データ変化有りの通知があるか否かを判定し、その有無によってステップ２９またはステップＳ３０に進む。ステップＳ２９に進んだ場合には、顔候補４０ｂを抽出した顔パターンテンプレートだけを用いたマッチング処理が行われ、ステップＳ３０では全テンプレートを用いたマッチング処理が行われる。
【００５８】
図示する例の顔候補４０ｂは誤抽出された顔候補であるため、ステップＳ２９でもステップＳ３０でも顔候補は抽出されないことになる。
【００５９】
以上のステップＳ２５〜Ｓ３１を繰り返し、第２顔候補メモリ５０内の顔候補の座標データを顔情報として信号処理部１４に通知し（ステップＳ３２）、この顔候補抽出処理を終了する。
【００６０】
信号処理部１４は、上述の図３で説明した肌色判定法を用い、顔抽出部１５から通知された顔候補の中から真の顔候補を顔領域として抽出する。そして、この真と判定した顔領域に基づき、フォーカス処理，露光量調整，ホワイトバランス補正処理等を実行する。これにより、人物に焦点の合った画像を撮像でき、人の顔色が綺麗な肌色となるように撮像できる。
【００６１】
以上述べた様に、本実施形態によれば、フレーム間の同時性が失われるというデメリットを蒙るが、既存のハードウェアをそのまま利用し顔領域の検出精度を向上できるという効果が得られる。１秒間に３０フレームの撮像画像が固体撮像素子から出力されるため、フレーム間の同時性が失われるといってもその時間差は僅かであり、高速移動している人物を撮像するとき以外のデメリットは極めて小さい。
【００６２】
ステップＳ２３で得られた顔候補の大きさが小さい場合には、ステップＳ２２で得られた縮小画像より大きなパターンマッチング用画像を用いて顔候補の抽出を再度行えば、顔候補の検出精度は向上する。
【００６３】
しかし、ステップＳ２２の生成した縮小画像から得られた顔候補がある程度の大きさ以上であれば、より大きなパターンマッチング用画像で顔候補を検出するメリット（検出率向上）は小さくなる。
【００６４】
このため、ステップＳ２３で得られた顔候補の大きさが所定閾値より大きい場合にはステップＳ２４〜Ｓ３１をスキップしてこの顔候補をそのまま信号処理部１４に通知し、所定閾値より小さな顔候補に対してのみステップＳ２４〜Ｓ３１を実行する構成とすることも可能である。
【００６５】
以上述べた実施形態によれば、高価で高性能な装置を用いることなく既存の撮像装置のハードウェアをそのまま利用して、高速に人物顔の抽出ができ、また、人物顔の検出率を上げることができる。
【００６６】
上述した実施形態の撮像装置を、例えばドアホンシステム等に用いられる監視カメラに適用すると、好適である。ドアホンシステムの様に人物が近付いた時にのみ映像を保存すれば目的を達する装置では（装置の目的から考え、訪問者がドアホンのボタンを押すか否かの意志に関わらず）、顔の誤抽出を削減し、人物顔の検出率を向上させることで、本当に必要な被写体（人物顔）を的確に撮影することが可能となる。
【００６７】
また、顔の検出率が高いため、エンドレスに撮影される画像を後で確認する手間を省くことができ、更に、人物顔そのものを認識しているため、従来の赤外線等を用いた認識方法と比較して訪問者の顔を確実に撮影することが可能となる。更にまた、人物顔の検出率が高いため、家庭用の監視カメラであれば人物顔が抽出されていない間は撮影画像の保存や外部へ転送を停止でき、省電力化を図ることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明に係る顔領域抽出方法は、既存のハードウェアを用いて顔領域を高精度且つ高速に抽出することができるため、デジタルカメラや、監視カメラ等に適用すると有用である。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の一実施形態に係る撮像装置の機能ブロック図である。
【図２】図１に示す信号処理部が行う測光データ変化有りを通知する処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図１に示す信号処理部が行う顔領域抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図３に示す顔領域抽出処理の補足説明図である。
【図５】図１に示す顔抽出部が行う顔候補抽出処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図５に示す顔候補抽出処理の補足説明図である。
【符号の説明】
【００７０】
１４  信号処理部
１５  顔抽出部
１６  画像データ格納メモリ
１７  測光データ格納メモリ
１８  前処理部
１９  縮小画像データ格納メモリ
２０  顔パターンデータ格納メモリ
２５，２６  顔パターンテンプレート
４０  第１顔候補メモリ
５０  第２顔候補メモリ
【図１】
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【図２】
2007251532.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2007251532.tif 000007
【図６】
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