(57)【要約】【構成】フラッシュメモリ４０は複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持し、ＣＰＵ３０は、複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形し、変形処理に係る変形態様に対応する辞書画像を保持された複数の辞書画像の中から選択する。ＣＰＵ３０はまた、選択された辞書画像に符合する部分画像を作成された変形画像から探索し、発見された部分画像に注目して既定処理を実行する。【効果】探索性能が向上する。【選択図】図２
2012053727.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持手段、
複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形手段、
前記変形手段の変形態様に対応する辞書画像を前記保持手段によって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択手段、
前記選択手段によって選択された辞書画像に符合する部分画像を前記変形手段によって作成された変形画像から探索する探索手段、および
前記探索手段によって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理手段を備える、画像処理装置。
【請求項２】
前記保持手段によって保持された複数の辞書画像の一部を前記複数の変形態様の各々に割り当てる割り当て手段をさらに備え、
前記選択手段は前記割り当て手段の割り当てを参照して選択処理を実行する、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記指定画像を再現する再現手段をさらに備え、
前記既定処理は、前記部分画像の属性を前記指定画像に対応して変換する変換処理、および前記変換処理によって変換された属性を参照して報知を出力する報知処理を含む、請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
被写界を捉える撮像面を有して被写界像を出力する撮像手段をさらに備え、
前記指定画像は前記撮像手段から出力された被写界像に相当し、
前記既定処理は撮像条件を調整する調整処理を含む、請求項１ないし３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記複数の物体はそれぞれ人物を含む複数の種別の動物に相当する、請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像処理装置のプロセッサに、
複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持ステップ、
複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形ステップ、
前記変形ステップの変形態様に対応する辞書画像を前記保持ステップによって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択ステップ、
前記選択ステップによって選択された辞書画像に符合する部分画像を前記変形ステップによって作成された変形画像から探索する探索ステップ、および
前記探索ステップによって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理ステップを実行させるための、画像処理プログラム。
【請求項７】
画像処理装置によって実行される画像処理方法であって、
複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持ステップ、
複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形ステップ、
前記変形ステップの変形態様に対応する辞書画像を前記保持ステップによって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択ステップ、
前記選択ステップによって選択された辞書画像に符合する部分画像を前記変形ステップによって作成された変形画像から探索する探索ステップ、および
前記探索ステップによって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理ステップを備える、画像処理方法。
【請求項８】
メモリに保存された内部制御プログラムに従う処理を実行するプロセッサを備える画像処理装置に供給される外部制御プログラムであって、
複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持ステップ、
複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形ステップ、
前記変形ステップの変形態様に対応する辞書画像を前記保持ステップによって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択ステップ、
前記選択ステップによって選択された辞書画像に符合する部分画像を前記変形ステップによって作成された変形画像から探索する探索ステップ、および
前記探索ステップによって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理ステップを前記内部制御プログラムと協働して前記プロセッサに実行させるための、外部制御プログラム。
【請求項９】
外部制御プログラムを受信する受信手段、および
前記受信手段によって受信された外部制御プログラムとメモリに保存された内部制御プログラムとに従う処理を実行するプロセッサを備える画像処理装置であって、
前記外部制御プログラムは、
複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持ステップ、
複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形ステップ、
前記変形ステップの変形態様に対応する辞書画像を前記保持ステップによって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択ステップ、
前記選択ステップによって選択された辞書画像に符合する部分画像を前記変形ステップによって作成された変形画像から探索する探索ステップ、および
前記探索ステップによって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理ステップを前記内部制御プログラムと協働して実行するプログラムに相当する、画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像処理装置に関し、特に、辞書画像に符合する画像を指定画像から探索する、画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の装置の一例が、特許文献１に開示されている。この背景技術によれば、Ｔａｒｇｅｔ画像認識部２０は、カメラ２１で撮像された画像をフレームメモリ２２に蓄積し、フレームメモリ２２に蓄積した画像を元にＥｄｇｅ画像生成部２３でＥｄｇｅ画像を生成する。Ｔａｒｇｅｔ特徴量抽出部２４では、Ｅｄｇｅ点を元に局所特徴量が抽出される。最後にマッチング部２５で、Ｔａｒｇｅｔ特徴量抽出部２４にて抽出された特徴量とすでにＭｏｄｅｌ辞書１５に登録してあるＭｏｄｅｌの特徴量とを比較することで、モデルＭｏｄｅｌとターゲットＴａｒｇｅｔのマッチングペアが取得され、物体同定部２６で取得されたマッチングペア数をもとに、Ｔａｒｇｅｔ画像内の物体が同定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−０７７６２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、背景技術では、複数のモデルを辞書に登録して複数の物体を認識しようとした場合に、複数の物体間での形状の相違は考慮されない。形状の相違に対応してアスペクト比が異なる複数のモデルを辞書に登録した場合は、モデル毎に異なる手法で探索処理を実行する必要がある。よって、探索処理の負荷が大きくなり、この点で性能に限界がある。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、探索性能を向上することができる、画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に従う画像処理装置(10：実施例で相当する参照符号。以下同じ)は、複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持手段(40)、複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形手段(S39~S45, S79~S81)、変形手段の変形態様に対応する辞書画像を保持手段によって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択手段(S57, S65~S67)、選択手段によって選択された辞書画像に符合する部分画像を変形手段によって作成された変形画像から探索する探索手段(S47~S55, S59, S69~S77)、および探索手段によって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理手段(S87~S91, S13~S19)を備える。
【０００７】
好ましくは、保持手段によって保持された複数の辞書画像の一部を複数の変形態様の各々に割り当てる割り当て手段(TBL)をさらに備え、選択手段は割り当て手段の割り当てを参照して選択処理を実行する。
【０００８】
好ましくは、指定画像を再現する再現手段(S1)をさらに備え、既定処理は、部分画像の属性を指定画像に対応して変換する変換処理(S87~S91)、および変換処理によって変換された属性を参照して報知を出力する報知処理(S13)を含む。
【０００９】
好ましくは、被写界を捉える撮像面を有して被写界像を出力する撮像手段(16)をさらに備え、指定画像は撮像手段から出力された被写界像に相当し、既定処理は撮像条件を調整する調整処理(S15~S19)を含む。
【００１０】
好ましくは、複数の物体の各々は人物を含む複数の種別の動物のいずれかに相当する。
【００１１】
この発明に従う画像処理プログラムは、画像処理装置(10)のプロセッサ(30)に、複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持ステップ(40)、複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形ステップ(S39~S45, S79~S81)、変形ステップの変形態様に対応する辞書画像を保持ステップによって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択ステップ(S57, S65~S67)、選択ステップによって選択された辞書画像に符合する部分画像を変形ステップによって作成された変形画像から探索する探索ステップ(S47~S55, S59, S69~S77)、および探索ステップによって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理ステップ(S87~S91, S13~S19)を実行させるための、画像処理プログラムである。
【００１２】
この発明に従う画像処理方法は、画像処理装置(10)によって実行される画像処理方法であって、複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持ステップ(40)、複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形ステップ(S39~S45, S79~S81)、変形ステップの変形態様に対応する辞書画像を保持ステップによって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択ステップ(S57, S65~S67)、選択ステップによって選択された辞書画像に符合する部分画像を変形ステップによって作成された変形画像から探索する探索ステップ(S47~S55, S59, S69~S77)、および探索ステップによって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理ステップ(S87~S91, S13~S19)を備える。
【００１３】
この発明に従う外部制御プログラムは、メモリ(40)に保存された内部制御プログラムに従う処理を実行するプロセッサ(30)を備える画像処理装置(10)に供給される外部制御プログラムであって、複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持ステップ(40)、複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形ステップ(S39~S45, S79~S81)、変形ステップの変形態様に対応する辞書画像を保持ステップによって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択ステップ(S57, S65~S67)、選択ステップによって選択された辞書画像に符合する部分画像を変形ステップによって作成された変形画像から探索する探索ステップ(S47~S55, S59, S69~S77)、および探索ステップによって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理ステップ(S87~S91, S13~S19)を内部制御プログラムと協働してプロセッサに実行させるための、外部制御プログラムである。
【００１４】
この発明に従う画像処理装置(10)は、外部制御プログラムを受信する受信手段(44)、および受信手段によって受信された外部制御プログラムとメモリ(40)に保存された内部制御プログラムとに従う処理を実行するプロセッサ(30)を備える画像処理装置であって、外部制御プログラムは、複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する保持ステップ(40)、複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する変形ステップ(S39~S45, S79~S81)、変形ステップの変形態様に対応する辞書画像を保持ステップによって保持された複数の辞書画像の中から選択する選択ステップ(S57, S65~S67)、選択ステップによって選択された辞書画像に符合する部分画像を変形ステップによって作成された変形画像から探索する探索ステップ(S47~S55, S59, S69~S77)、および探索ステップによって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する処理ステップ(S87~S91, S13~S19)を内部制御プログラムと協働して実行するプログラムに相当する。
【発明の効果】
【００１５】
複数の辞書画像は互いに異なる態様で変形され、指定画像は複数の変形態様の各々に対応して変形される。探索処理は、指定画像の変形態様に対応する一部の辞書画像を参照して実行される。
【００１６】
ここで、複数の辞書画像は、複数の物体をそれぞれ表す。このため、或る物体を表す辞書画像を参照した探索処理に用いられる指定画像の変形態様は、他の物体を表す辞書画像を参照した探索処理に用いられる指定画像の変形態様と相違する。
【００１７】
これによって、変形前の辞書画像のアスペクト比が物体によって異なったとしても共通の手法で探索処理を実行することができる。こうして、性能の向上が図られる。
【００１８】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】この発明の一実施例の基本的構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図３】人物＆動物検出タスクにおいて参照されるレジスタの一例を示す図解図である。
【図４】撮像タスクにおいて参照されるレジスタの一例を示す図解図である。
【図５】変形辞書の構成の一例を示す図解図である。
【図６】変形対応テーブルの構成の一例を示す図解図である。
【図７】人物＆動物検出タスクにおいて用いられる検出枠の一例を示す図解図である。
【図８】変形辞書に収められる特徴量の作成方法の一例を示す図解図である。
【図９】（Ａ）は撮像面によって捉えられた画像の一例を示す図解図であり、（Ｂ）は画像の変形態様の一例を示す図解図である。
【図１０】人物＆動物検出タスクにおける検出処理の一部を示す図解図である。
【図１１】人物＆動物検出タスクにおいて検出された人物を表す画像の一例を示す図解図である。
【図１２】人物＆動物検出タスクにおいて検出された人物を表す画像および動物を表す画像の一例を示す図解図である。
【図１３】処理対象枠キャラクタの一例を示す図解図である。
【図１４】図２実施例に適用されるＣＰＵの動作の一部を示すフロー図である。
【図１５】図２実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。
【図１６】図２実施例に適用されるＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。
【図１７】図２実施例に適用されるＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。
【図１８】図２実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。
【図１９】図２実施例に適用されるＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。
【図２０】この発明の他の実施例の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、この発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
［基本的構成］
【００２１】
図１を参照して、この実施例の画像処理装置は、基本的に次のように構成される。保持手段１は、複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持する。変形手段２は、複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形する。選択手段３は、変形手段２の変形態様に対応する辞書画像を保持手段１によって保持された複数の辞書画像の中から選択する。探索手段４は、選択手段３によって選択された辞書画像に符合する部分画像を変形手段２によって作成された変形画像から探索する。処理手段５は、探索手段４によって発見された部分画像に注目して既定処理を実行する。
［実施例］
【００２２】
図２を参照して、この実施例のディジタルカメラ１０は、ドライバ１８によって駆動されるフォーカスレンズ１２を含む。これらの部材を経た被写界の光学像は、イメージセンサ１６の撮像面に照射され、光電変換を施される。これによって、被写界像を表す電荷が生成される。
【００２３】
電源が投入されると、ＣＰＵ３０は、撮像タスクの下で動画取り込み処理を開始するべく、ドライバ１８に露光動作および電荷読み出し動作の繰り返しを命令する。ドライバ１８は、図示しないＳＧ(SignalGenerator)から周期的に発生する垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答して、撮像面を露光し、かつ撮像面で生成された電荷をラスタ走査態様で読み出す。イメージセンサ１６からは、読み出された電荷に基づく生画像データが周期的に出力される。
【００２４】
信号処理回路２０は、イメージセンサ１６から出力された生画像データに白バランス調整，色分離，ＹＵＶ変換などの処理を施し、これによって生成されたＹＵＶ形式の画像データをメモリ制御回路２２を通してＳＤＲＡＭ２４に書き込む。ＬＣＤドライバ２６は、ＳＤＲＡＭ２４に格納された画像データをメモリ制御回路２２を通して繰り返し読み出し、読み出された画像データに基づいてＬＣＤモニタ２８を駆動する。この結果、被写界を表す動画像がモニタ画面に表示される。
【００２５】
信号処理回路２０によって生成された画像データのうち、ＹデータはＣＰＵ３０にも与えられる。ＣＰＵ３０は、後述するフラグＦＬＧ＿Ｆが０である限り、与えられたＹデータに簡易ＡＥ処理を施して適正ＥＶ値を算出する。算出された適正ＥＶ値を定義する絞り量および露光時間はドライバ１８に設定され、これによって動画像の明るさが適度に調整される。また、フラグＦＬＧ＿Ｆが０である限りＣＰＵ３０は、信号処理回路２０から与えられたＹデータのうち被写界中央に属する高周波成分にＡＦ処理を施す。これによってフォーカスレンズ１２が被写界中央に注目した合焦点に配置される。
【００２６】
シャッタボタン３２ｓｈが半押しされると、シャッタボタン３２ｓｈが解除されるまでは、フォーカスレンズ１２の位置および露光量が半押し時点の位置および露光量にそれぞれ固定される。
【００２７】
シャッタボタン３２ｓｈが全押しされると、静止画取り込み処理および記録処理が実行される。シャッタボタン３２ｓｈが全押しされた時点の１フレームの画像データは、静止画取り込み処理によってＳＤＲＡＭ２４に取り込まれる。取り込まれた１フレームの画像データは、記録処理に関連して起動したＩ／Ｆ３４によってＳＤＲＡＭ２４から読み出され、ファイル形式で記録媒体３６に記録される。
【００２８】
ＣＰＵ３０は、撮像タスクと並列して実行される人物＆動物検出タスクの下で、ＳＤＡＲＭ２４に格納された画像データから人物または動物の画像を探索する。このような人物＆動物検出タスクのために、図３に示す検出ワークレジスタＲＧＳＴ１，図４に示す検出結果レジスタＲＧＳＴ２，図５に示す変形辞書ＣＨＤＣ，図６に示す変形対応テーブルＴＢＬ，および図７に示す複数の検出枠ＦＤ，ＦＤ，ＦＤ，…が準備される。
【００２９】
検出ワークレジスタＲＧＳＴ１は、人物または動物の画像情報を一時的に保持するためのレジスタに相当し、後述する変形画像上における人物または動物の画像の検出位置（画像が検出された時点の検出枠ＦＤの位置）を記述するカラム，検出された画像のサイズ（画像が検出された時点の検出枠ＦＤのサイズ），後述する特徴量番号を記述するカラム，および変形対応テーブルＴＢＬのカラム番号を記述するカラムによって形成される。検出結果レジスタＲＧＳＴ２は、人物または動物の画像情報を保持するためのレジスタに相当し、元画像上における検出位置を記述するカラム，検出された画像のサイズ，および特徴量番号を記述するカラムによって形成される。
【００３０】
変形辞書ＣＨＤＣにおいては、人物または動物の画像の特徴量が複数収められる。変形辞書ＣＨＤＣに収められる特徴量は、以下のようにして求められる。まず、共通の種別の動物の顔部を各々が示す複数の画像，人物の顔部を各々が示す複数の画像，および人物の全身を各々が示す複数の画像が準備され、これらの画像の各々が正方形の枠に収まるように変形される。次に、変形された複数の画像から複数の特徴量がそれぞれ抽出され、共通の種別の動物の顔部に対応する特徴量の平均，人物の顔部に対応する特徴量の平均，および人物の全身に対応する特徴量の平均が、平均特徴量として算出される。このようにして算出された複数の平均特徴量が変形辞書ＣＨＤＣに収められる。収められた各々の平均特徴量には、固有の識別番号（＝特徴量番号）が割り当てられる。
【００３１】
例えば図５および図８に示すように、特徴量番号“１”には、縦方向のサイズが１／２となるように変形されたキリンの顔画像の平均特徴量が割り当てられる。
【００３２】
変形対応テーブルＴＢＬは、探索処理の対象となる画像データの変形態様と変形された画像データ上での探索処理のために参照される平均特徴量とを対応付けるテーブルに相当する。変形対応テーブルＴＢＬは、具体的には、変形方向が記述されたカラム，変形係数が記述されたカラム，探索処理に用いる平均特徴量の数が記述されたカラム，および探索処理に用いる平均特徴量を識別する特徴量番号が記述されたカラムによって形成される。
【００３３】
人物＆動物検出タスクの下ではまず、フラグＦＬＧ＿Ｆが“０”に設定される。ここで、フラグＦＬＧ＿Ｆは、人物または動物の画像が発見されたか否かを識別するためのフラグである。“０”が非発見を示す一方、“１”が発見を示す。また、検出結果レジスタＲＧＳＴ２の登録内容がクリアされる。
【００３４】
ＣＰＵ３０は次に、変数Ｎを“１”に設定する。また、変数Ｎの可変範囲を定義するべく、最大値Ｎｍａｘが変形対応テーブルＴＢＬのカラム数に設定される。図６の例によると、Ｎｍａｘは“１３”に設定される。続いて、変数Ｎが“１”〜“Ｎｍａｘ”の各々に設定され、変形対応テーブルＴＢＬのＮ番目のカラムが参照される。
【００３５】
間引き回路３８は、ＳＤＲＡＭ２４に格納された画像データに基づく画像を、参照されたカラムの変形方向および変形係数に基づき画素を間引くことによって変形する。例えば図６を参照して、変数Ｎが“１”を示す場合は、変形方向は“縦”であり、変形係数は“１／４”である。この場合、図９（Ａ）に示す画像は、縦の長さが１／４となるように画素が間引かれる。この結果、図９（Ａ）に示す画像は図９（Ｂ）に示すように変形される。
【００３６】
図７に示す検出枠ＦＤは、変形後の画像に割り当てられた探索エリア上をラスタ走査態様で移動する。検出枠ＦＤのサイズは、ラスタ走査が終了する毎に最大サイズＳＺｍａｘから最小サイズＳＺｍｉｎまで“５”刻みで縮小される。
【００３７】
探索エリアはまず、変形後の画像全域を覆うように設定される。また、最大サイズＳＺｍａｘは“２００”に設定され、最小サイズＳＺｍｉｎは“２０”に設定される。したがって、検出枠ＦＤは、“２００”〜“２０”の範囲で変化するサイズを有して、図１０に示す要領で探索エリア上を走査される。
【００３８】
ＣＰＵ３０は、検出枠ＦＤに属する画像データを変形画像データから読み出し、読み出された画像データの特徴量を算出する。
【００３９】
次に、変数Ｍが“１”に設定される。続いて変数Ｍが、“１”から参照カラムの“特徴量数”に記述された数値までの各々に設定され、変形辞書ＣＨＤＣに登録された平均特徴量と算出された特徴量とが照合される。照合される平均特徴量は、参照カラムの“特徴量番号”のＭ番目に記述された番号に対応する平均特徴量である。
【００４０】
照合度が基準値ＲＥＦを上回ると、検出枠ＦＤから人物または動物の画像が発見されたとみなされ、現時点の検出枠ＦＤの変形画像上での位置およびサイズが、発見された画像を囲う検出枠の位置およびサイズとして、検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録される。また、“特徴量番号”のＭ番目に記述された番号および現時点の変数Ｎの値（＝変形対応テーブルＴＢＬのカラム番号）も登録される。
【００４１】
したがって、図９（Ｂ）に示す変形画像上において探索処理が実行された場合は、変形対応テーブルＴＢＬの１番目のカラムが参照され、“特徴量番号”に記述された特徴量番号３の人物の全身像が、検出される（図１１参照）。また、検出された人物の全身像を囲う検出枠ＦＤの位置とサイズ，特徴量番号を示す“３”，およびカラム番号を示す“１”が、検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録される。
【００４２】
また、変数Ｎに“７”が設定された場合は、変形対応テーブルＴＢＬの７番目のカラムの変形方向および変形係数はともに“なし”なので、変形画像上ではなくＳＤＲＡＭ２４に格納された画像上において探索処理が実行される。
【００４３】
図９（Ａ）に示す画像上において探索処理が実行された場合は、変形対応テーブルＴＢＬの７番目のカラムが参照され、“特徴量番号”の１番目に記述された特徴量番号４の人物の顔画像が、検出される（図１２参照）。そして、検出された人物の顔画像を囲う検出枠ＦＤの位置とサイズ，特徴量番号を示す“４”およびカラム番号を示す“７”が、検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録される。
【００４４】
また、“特徴量番号”の２番目に記述された特徴量番号５の犬の顔画像が、検出される。そして、検出された犬の顔画像を囲う検出枠ＦＤの位置とサイズ，特徴量番号を示す“５”およびカラム番号を示す“７”が、検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録される。
【００４５】
Ｎ＝“Ｎｍａｘ”での探索処理が完了すると、検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録がある場合は、検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録されたカラム番号に対応する変形方向および変形係数が、変形対応テーブルＴＢＬから読み出される。ＣＰＵ３０は、読み出された変形方向および変形係数、ならびに検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録された変形画像上の検出位置およびサイズに基づいて、元画像上の検出位置および検出された画像のサイズを算出する。
【００４６】
算出された元画像上の検出位置および検出された画像のサイズ，ならびに検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録された特徴量番号に基づいて、検出結果レジスタＲＧＳＴ２の登録内容が更新される。更新が完了すると、人物または動物の画像が発見されたことを表明するべく、フラグＦＬＧ＿Ｆが“１”に設定される。
【００４７】
また、検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録がない場合は、人物または動物の画像が発見されなかったことを表明するべく、フラグＦＬＧ＿Ｆが“０”に設定される。
【００４８】
フラグＦＬＧ＿Ｆが“１”に設定されると、撮像タスクの下でＣＰＵ２６は、人物または動物の画像が発見されたとみなし、検出結果レジスタＲＧＳＴ２に登録された検出位置およびサイズに対応する処理対象枠キャラクタ表示命令をグラフィックジェネレータ４２に向けて発行する。
【００４９】
グラフィックジェネレータ４２は、与えられた処理対象枠キャラクタ表示命令に基づいて処理対象枠を表すグラフィック画像データを作成し、作成されたグラフィック画像データをＬＣＤドライバ２６に与える。ＬＣＤドライバ２６は、与えられたグラフィック画像データに基づいてＬＣＤモニタ２８に処理対象枠キャラクタＰＦを表示する（図１３参照）。
【００５０】
ＣＰＵ３０は次に、信号処理回路２０から与えられたＹデータのうち検出結果レジスタＲＧＳＴ２に登録された検出位置およびサイズに属するＹデータに厳格なＡＥ処理を施して、最適ＥＶ値を算出する。算出された最適ＥＶ値を定義する絞り量および露光時間は、上述と同様、ドライバ１８に設定される。この結果、動画像の明るさが厳格に調整される。また、検出結果レジスタＲＧＳＴ２に登録された特徴量番号が“４”であって人物の顔画像を示す場合は、露光量が高輝度寄りに補正される。
【００５１】
ＣＰＵ３０はまた、信号処理回路２０から与えられたＹデータのうち検出結果レジスタＲＧＳＴ２に登録された検出位置およびサイズに属する高周波成分にＡＦ処理を施す。これによって、発見された人物または動物に注目した合焦点にフォーカスレンズ１２が配置され、動画像の鮮鋭度が向上する。また、複数の人物または動物の画像が発見された場合は、検出結果レジスタＲＧＳＴ２に登録された特徴量番号が“３”または“４”であって人物を示す画像を優先したＡＦ処理が実行される。
【００５２】
ＣＰＵ２６は、図１４に示す撮像タスクおよび図１６〜図１９に示す人物＆動物検出タスクを含む複数のタスクをマルチタスクＯＳの制御の下で実行する。なお、これらのタスクに対応する制御プログラムは、フラッシュメモリ４０に記憶される。
【００５３】
図１４を参照して、ステップＳ１では動画取り込み処理を実行する。この結果、被写界を表すスルー画像がＬＣＤモニタ２８に表示される。ステップＳ３では、人物＆動物検出タスクを起動する。
【００５４】
フラグＦＬＧ＿Ｆは、人物＆動物検出タスクの下で“０”に初期設定され、照合度が基準値ＲＥＦを上回る人物または動物の画像が発見されたときに“１”に更新される。ステップＳ５では、このようなフラグＦＬＧ＿Ｆが“１”を示すか否かを判別し、判別結果がＮＯであれば、ステップＳ７で処理対象枠キャラクタ非表示命令をグラフィックジェネレータ４２に向けて発行する。この結果、ＬＣＤモニタ２８に表示されていた処理対象枠キャラクタＰＦは、非表示とされる。
【００５５】
ステップＳ９では簡易ＡＥ処理を実行し、これによってスルー画像の明るさが適度に調整される。ステップＳ１１では、信号処理回路２０から与えられたＹデータのうち被写界中央に属する高周波成分にＡＦ処理を施す。これによってフォーカスレンズ１２が被写界中央に注目した合焦点に配置される。
【００５６】
フラグＦＬＧ＿Ｆが“０”から“１”に更新されると、ステップＳ１３で検出結果レジスタＲＧＳＴ２に登録された検出位置およびサイズに対応する処理対象枠キャラクタ表示命令をグラフィックジェネレータ４２に向けて発行する。この結果、ＬＣＤモニタ２８の処理対象枠キャラクタＰＦの表示が更新される。
【００５７】
ステップＳ１５では、検出結果レジスタＲＧＳＴ２に登録された検出位置およびサイズに基づいて厳格なＡＥ処理を実行する。この結果、発見された人物または動物の画像に注目して、動画像の明るさが厳格に調整される。
【００５８】
ステップＳ１７では、信号処理回路２０から与えられたＹデータのうち検出結果レジスタＲＧＳＴ２に登録された検出位置およびサイズに属する高周波成分を抽出し、抽出された高周波成分にステップＳ１９でＡＦ処理を施す。この結果、発見された人物または動物に注目した合焦点にフォーカスレンズ１２が配置され、動画像の鮮鋭度が向上する。
【００５９】
ステップＳ２１ではシャッタボタン３２ｓｈが半押しされたか否かを判別し、判別結果がＮＯであればステップＳ５に戻る一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ２３に進む。ステップＳ２３ではシャッタボタン３２ｓｈが全押しされたか否かを繰り返し判別し、判別結果がＮＯであれば、ステップＳ２５でシャッタボタン３２ｓｈが解除されたか否かを判別する。ステップＳ２５の判別結果がＮＯであればステップＳ２３に戻る一方、ステップＳ２５の判別結果がＹＥＳであればステップＳ５に戻る。
【００６０】
ステップＳ２３の判別結果がＹＥＳであれば、ステップＳ２７で静止画取り込み処理を実行する。これによって、シャッタボタン３２ｓｈが全押しされた直後の１フレームの画像データがＳＤＲＡＭ２４に取り込まれる。
【００６１】
ステップＳ２９では記録処理を実行する。ステップＳ２７で取り込まれた１フレームの画像データは、記録処理によって記録媒体３６に記録される。記録処理が完了すると、その後にステップＳ５に戻る。
【００６２】
図１６を参照して、ステップＳ３１ではフラグＦＬＧ＿Ｆを“０”に設定し、ステップＳ３３では検出結果レジスタＲＧＳＴ２の登録内容をクリアする。ステップＳ３５では垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生したか否かを判別し、判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されるとステップＳ３７に進む。
【００６３】
ステップＳ３７では検出ワークレジスタＲＧＳＴ１の登録内容をクリアし、ステップＳ３９では変数Ｎを“１”に設定し、ステップＳ４１では変数Ｎの可変範囲を定義するべく最大値Ｎｍａｘを“１３”に設定する。
【００６４】
ステップＳ４３では変形対応テーブルＴＢＬのＮ番目のカラムを参照し、ＳＤＲＡＭ２４に格納された画像を参照カラムの変形方向および変形係数に基づきステップＳ４５で変形する。
【００６５】
ステップＳ４７では変形画像の全域を探索エリアとして設定する。ステップＳ４９では、検出枠ＦＤのサイズの可変範囲を定義するべく、最大サイズＳＺｍａｘを“２００”に設定し、最小ＳＺｍｉｎを“２０”に設定する。ステップＳ５１では検出枠ＦＤのサイズを“ＳＺｍａｘ”に設定し、ステップＳ５３で検出枠ＦＤを探索エリアの左上位置に配置する。ステップＳ５５では検出枠ＦＤに属する一部の画像データを読み出し、読み出された画像データの特徴量を算出する。
【００６６】
ステップＳ５７では変数Ｍを“１”に設定し、ステップＳ５９では、ステップＳ５５で算出された特徴量を変形辞書ＣＨＤＣに登録された人物または動物の画像の平均特徴量と照合する。照合される平均特徴量は、参照カラムの“特徴量番号”のＭ番目に記述された番号に対応する平均特徴量である。
【００６７】
ステップＳ６１では照合度が基準値ＲＥＦを上回るか否かを判別し、判別結果がＮＯであればステップＳ６５に進み、判別結果がＹＥＳであればステップＳ６３の処理を経てステップＳ６５に進む。ステップＳ６３では、現時点の検出枠ＦＤの変形画像上での位置およびサイズ，“特徴量番号”のＭ番目に記述された番号，ならびに現時点の変数Ｎの値を、検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録する。
【００６８】
ステップＳ６５では変数Ｍをインクリメントし、ステップＳ６７では、参照カラムの“特徴量数”に記述された数値を変数Ｍが超えるか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ５９に戻り、判別結果がＹＥＳであればステップＳ６９に進む。
【００６９】
ステップＳ６９では検出枠ＦＤが探索エリアの右下位置に到達したか否かを判別し、判別結果がＮＯであれば、ステップＳ７１で検出枠ＦＤを既定量だけラスタ方向に移動させ、その後にステップＳ５５に戻る。判別結果がＹＥＳであれば、検出枠ＦＤのサイズが“ＳＺｍｉｎ”以下であるか否かをステップＳ７３で判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ７５で検出枠ＦＤのサイズを“５”だけ縮小させ、ステップＳ７７で検出枠ＦＤを探索エリアの左上位置に配置し、その後にステップＳ５５に戻る。ステップＳ７３の判別結果がＹＥＳであれば、ステップＳ７９に進む。
【００７０】
ステップＳ７９では変数Ｎをインクリメントし、ステップＳ８１では変数ＮがＮｍａｘを超えたか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ４３に戻り、判別結果がＹＥＳであればステップＳ８３に進む。
【００７１】
ステップＳ８３では検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録があるか否かを判別し、判別結果がＮＯであればステップＳ８５でフラグＦＬＧ＿Ｆを“０”に設定した後にステップＳ３５に戻る。判別結果がＹＥＳであればステップＳ８７〜ステップＳ９３の処理を経た後にステップＳ３５に戻る。
【００７２】
ステップＳ８７では、検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録されたカラム番号に対応する変形方向および変形係数を、変形対応テーブルＴＢＬから読み出す。ステップＳ８９では、ステップＳ８７で読み出された変形方向および変形係数、ならびに検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録された変形画像上の検出位置およびサイズに基づいて、元画像上の検出位置および検出された画像のサイズを算出する。
【００７３】
ステップＳ９１では、ステップＳ８９で算出された元画像上の検出位置および検出された画像のサイズ，ならびに検出ワークレジスタＲＧＳＴ１に登録された特徴量番号に基づいて、検出結果レジスタＲＧＳＴ２の登録内容を更新する。更新が完了すると、人物または動物の画像が発見されたことを表明するべく、ステップＳ９３でフラグＦＬＧ＿Ｆを“１”に設定する。
【００７４】
以上の説明から分かるように、フラッシュメモリ４０は複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持し、ＣＰＵ３０は、複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形し(S39~S45, S79~S81)、変形処理に係る変形態様に対応する辞書画像を保持された複数の辞書画像の中から選択する(S57, S65~S67)。ＣＰＵ３０はまた、選択された辞書画像に符合する部分画像を作成された変形画像から探索し(S47~S55, S59, S69~S77)、発見された部分画像に注目して既定処理を実行する(S87~S91, S13~S19)。
【００７５】
複数の辞書画像は互いに異なる態様で変形され、指定画像は複数の変形態様の各々に対応して変形される。探索処理は、指定画像の変形態様に対応する一部の辞書画像を参照して実行される。
【００７６】
ここで、複数の辞書画像は、複数の物体をそれぞれ表す。このため、或る物体を表す辞書画像を参照した探索処理に用いられる指定画像の変形態様は、他の物体を表す辞書画像を参照した探索処理に用いられる指定画像の変形態様と相違する。
【００７７】
これによって、変形前の辞書画像のアスペクト比が物体によって異なったとしても共通の手法で探索処理を実行することができる。こうして、性能の向上が図られる。
【００７８】
なお、この実施例では、マルチタスクＯＳおよびこれによって実行される複数のタスクに相当する制御プログラムは、フラッシュメモリ４０に予め記憶される。しかし、外部サーバに接続するための通信Ｉ／Ｆ４４を図２０に示す要領でディジタルカメラ１０に設け、一部の制御プログラムを内部制御プログラムとしてフラッシュメモリ４０に当初から準備する一方、他の一部の制御プログラムを外部制御プログラムとして外部サーバから取得するようにしてもよい。この場合、上述の動作は、内部制御プログラムおよび外部制御プログラムの協働によって実現される。
【００７９】
また、この実施例では、ＣＰＵ３０によって実行される処理を、図１４〜図１５に示す撮像タスクおよび図１６〜図１９に示す人物＆動物検出タスクに区分するようにしている。しかし、これらのタスクをさらに複数の小タスクに区分してもよく、さらには区分された複数の小タスクの一部をメインタスクに統合するようにしてもよい。また、転送タスクを複数の小タスクに区分する場合、その全部または一部を外部サーバから取得するようにしてもよい。
【００８０】
また、この実施例では、画素を間引くことによって画像を変形し、このように変形された画像上で探索処理を実行している。しかし、画素を補間することによって画像を変形するようにしてもよい。
【００８１】
また、この実施例では、検出された人物または動物の画像に注目して、ＡＥ処理およびＡＦ処理を実行している。しかし、人物または動物の画像の検出に基づいて、ＡＥ処理およびＡＦ処理以外の他の処理を実行するようにしてもよい。
【００８２】
また、この実施例では、ディジタルスチルカメラを用いて説明したが、本発明は、携帯電話端末，スマートフォン，ディジタルビデオカメラ，またはパーソナルコンピュータなどにも適用することができる。
【符号の説明】
【００８３】
１０  …  ディジタルカメラ
３０  …  ＣＰＵ
３８  …  間引き回路
４２  …  グラフィックジェネレータ
【図１】
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【図２】
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【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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