(57)【要約】【構成】ＣＰＵ２６は、各々が辞書画像と符合する１または２以上の顔画像をＳＤＲＡＭ３２の記録画像エリア３２ｃに格納されたＫフレームの画像データの各々から検出し、検出された顔画像を共通の顔毎に分類する処理を同じＫフレームの画像データに対して実行する。ＣＰＵ２６はまた、分類処理によって構築された１または２以上のグループの各々に属するＫ個以下の顔画像の属性を判別し、Ｋフレームの画像データのうちエラー条件に合致するフレームの画像データを排除する。ＣＰＵ２６は、このような排除処理の後に残った１または２以上のフレームのいずれか１つを記録のために選択する。【効果】画像選択性能が向上する。【選択図】図２
2012124725.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出手段、
前記検出手段によって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理を前記Ｋ個の連写画像に対して実行する分類手段、
前記分類手段によって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別手段、
前記Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を前記判別手段の判別結果に基づいて排除する第１排除手段、および
前記第１排除手段の排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択手段を備える、画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段によって検出された物体像の品質を定義するパラメータを作成する作成手段、
所望の物体と異なる物体を表す物体像によって形成された物体像群を前記分類手段によって分類された１または２以上の物体像群の中から探索する処理を前記作成手段によって作成されたパラメータに基づいて実行する探索手段、および
前記探索手段によって発見された物体像群を前記判別手段の判別対象から排除する第２排除手段をさらに備える、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記作成手段によって作成されるパラメータは前記所望の物体を形成する要素の再現度を含み、
前記探索手段によって探索される物体像群は前記パラメータの値が基準を下回る物体像によって形成された物体像群に相当する、請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記所望の物体は人物の顔部に相当する、請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記分類手段は前記検出手段によって検出された物体像の位置に基づいて分類を実行する、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】
前記判別手段によって注目される属性は前記Ｋ個以下の物体像がそれぞれ現れたＫ個以下の連写画像の識別情報を含み、
前記エラー条件は前記Ｋ個以下の物体像がそれぞれ現れたＫ個以下の連写画像と異なるという条件を含む、請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判別手段によって注目される属性は前記Ｋ個以下の物体像の各々の再現度を含み、
前記エラー条件は前記再現度が基準を下回る物体像を有するという条件を含む、請求項１ないし６のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像処理装置のプロセッサに、
各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出ステップ、
前記検出ステップによって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理を前記Ｋ個の連写画像に対して実行する分類ステップ、
前記分類ステップによって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別ステップ、
前記Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を前記判別ステップの判別結果に基づいて排除する排除ステップ、および
前記排除ステップの排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択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９】
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、
各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出ステップ、
前記検出ステップによって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理を前記Ｋ個の連写画像に対して実行する分類ステップ、
前記分類ステップによって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別ステップ、
前記Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を前記判別ステップの判別結果に基づいて排除する排除ステップ、および
前記排除ステップの排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択ステップを備える、画像処理方法。
【請求項１０】
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、
各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出ステップ、
前記検出ステップによって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理を前記Ｋ個の連写画像に対して実行する分類ステップ、
前記分類ステップによって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別ステップ、
前記Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を前記判別ステップの判別結果に基づいて排除する排除ステップ、および
前記排除ステップの排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択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１１】
外部制御プログラムを取り込む取り込み手段、および
前記取り込み手段によって取り込ま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、
各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出ステップ、
前記検出ステップによって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理を前記Ｋ個の連写画像に対して実行する分類ステップ、
前記分類ステップによって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別ステップ、
前記Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を前記判別ステップの判別結果に基づいて排除する排除ステップ、および
前記排除ステップの排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択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、特に電子カメラに適用され、複数の連写画像のいずれか１つを記録連写画像として選択する、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、笑顔度，顔の位置，顔の傾き，性別などの顔認識パラメータが、フレームに現れた複数の人物の各々について検出される。シャッタのタイミング決定やセルフタイマ設定などの撮影制御は、検出された顔認識パラメータの相互関係に基づいて実行される。具体的には、各顔の間隔，各顔の笑顔度および各顔の傾きに基づいて人物の親密度が算出され、算出された親密度が閾値を超えたときに撮影制御が起動される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１６７９６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、親密度が閾値を上回らない限り撮影制御が起動されることはなく、画像選択性能に限界がある。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、画像選択性能を高めることができる、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、各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出手段(S47)、検出手段によって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理をＫ個の連写画像に対して実行する分類手段(S67)、分類手段によって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別手段(S87~S89, S95, S101~S103)、Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を判別手段の判別結果に基づいて排除する第１排除手段(S91~S93, S97~S99)、および第１排除手段の排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択手段(S111~S119)を備える。
【０００７】
好ましくは、検出手段によって検出された物体像の品質を定義するパラメータを作成する作成手段(S51~S61)、所望の物体と異なる物体を表す物体像によって形成された物体像群を分類手段によって分類された１または２以上の物体像群の中から探索する処理を作成手段によって作成されたパラメータに基づいて実行する探索手段(S73~S75, S81~S83)、および探索手段によって発見された物体像群を判別手段の判別対象から排除する第２排除手段(S77~S79)がさらに備えられる。
【０００８】
さらに好ましくは、作成手段によって作成されるパラメータは所望の物体を形成する要素の再現度を含み、探索手段によって探索される物体像群はパラメータの値が基準を下回る物体像によって形成された物体像群に相当する。
【０００９】
より好ましくは、所望の物体は人物の顔部に相当する。
【００１０】
好ましくは、分類手段は検出手段によって検出された物体像の位置に基づいて分類を実行する。
【００１１】
好ましくは、判別手段によって注目される属性はＫ個以下の物体像がそれぞれ現れたＫ個以下の連写画像の識別情報を含み、エラー条件はＫ個以下の物体像がそれぞれ現れたＫ個以下の連写画像と異なるという条件を含む。
【００１２】
好ましくは、判別手段によって注目される属性はＫ個以下の物体像の各々の再現度を含み、エラー条件は再現度が基準を下回る物体像を有するという条件を含む。
【００１３】
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(26)に、各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出ステップ(S47)、検出ステップによって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理をＫ個の連写画像に対して実行する分類ステップ(S67)、分類ステップによって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別ステップ(S87~S89, S95, S101~S103)、Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を判別ステップの判別結果に基づいて排除する排除ステップ(S91~S93, S97~S99)、および排除ステップの排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択ステップ(S111~S119)を実行させるための、画像処理プログラムである。
【００１４】
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、各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出ステップ(S47)、検出ステップによって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理をＫ個の連写画像に対して実行する分類ステップ(S67)、分類ステップによって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別ステップ(S87~S89, S95, S101~S103)、Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を判別ステップの判別結果に基づいて排除する排除ステップ(S91~S93, S97~S99)、および排除ステップの排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択ステップ(S111~S119)を備える。
【００１５】
この発明に従う外部制御プログラムは、メモリ(44)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(26)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、各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出ステップ(S47)、検出ステップによって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理をＫ個の連写画像に対して実行する分類ステップ(S67)、分類ステップによって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別ステップ(S87~S89, S95, S101~S103)、Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を判別ステップの判別結果に基づいて排除する排除ステップ(S91~S93, S97~S99)、および排除ステップの排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択ステップ(S111~S119)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。
【００１６】
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取り込む取り込み手段(46)、および取り込み手段によって取り込まれた外部制御プログラムとメモリ(44)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(26)を備える画像処理装置であって、外部制御プログラムは、各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する検出ステップ(S47)、検出ステップによって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理をＫ個の連写画像に対して実行する分類ステップ(S67)、分類ステップによって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する判別ステップ(S87~S89, S95, S101~S103)、Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を判別ステップの判別結果に基づいて排除する排除ステップ(S91~S93, S97~S99)、および排除ステップの排除の後に残った１または２以上の連写画像の一部を特定画像として選択する選択ステップ(S111~S119)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】
【００１７】
この発明によれば、連写の過程で物体の姿勢が変動すると、物体像群を形成する物体像の数がＫ個以下の範囲で変化する。したがって、各物体像群に属するＫ個以下の物体像の属性に注目することで、Ｋ個の連写画像の各々に現れた物体像の品質を把握でき、さらには低品質の物体像が現れた連写画像を排除することができる。特定画像は、こうして排除された後に残った１または２以上の連写画像の中から選択される。これによって、画像選択性能が向上する。
【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】撮像面における評価エリアの割り当て状態の一例を示す図解図である。
【図４】顔検出処理において用いられる顔枠の一例を示す図解図である。
【図５】顔検出処理において参照される顔辞書の構成の一例を示す図解図である。
【図６】顔検出処理の一部を示す図解図である。
【図７】図２実施例に適用されるレジスタの構成の一例を示す図解図である。
【図８】図２実施例に適用される他のレジスタの構成の一例を示す図解図である。
【図９】（Ａ）は第１フレームの画像データの一例を示す図解図であり、（Ｂ）は第２フレームの画像データの一例を示す図解図である。
【図１０】（Ａ）は第３フレームの画像データの一例を示す図解図であり、（Ｂ）は第４フレームの画像データの一例を示す図解図である。
【図１１】図２実施例の動作の一部を示す図解図である。
【図１２】図２実施例の動作の他の一部を示す図解図である。
【図１３】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１４】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１５】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１６】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１７】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１８】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１９】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２０】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２１】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２２】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。検出手段１は、各々が辞書画像と符合する１または２以上の物体像をＫ個（Ｋ：２以上の整数）の連写画像の各々から検出する。分類手段２は、検出手段１によって検出された物体像を共通の物体毎に分類する処理をＫ個の連写画像に対して実行する。判別手段３は、分類手段２によって形成された１または２以上の物体像群の各々に属するＫ個以下の物体像の属性を判別する。第１排除手段４は、Ｋ個の連写画像のうちエラー条件に合致する連写画像を判別手段３の判別結果に基づいて排除する。選択手段５は、第１排除手段４の排除の後に残った１または２以上の一部を特定画像として選択する。
【００２２】
連写の過程で物体の姿勢が変動すると、物体像群を形成する物体像の数がＫ個以下の範囲で変化する。したがって、各物体像群に属するＫ個以下の物体像の属性に注目することで、Ｋ個の連写画像の各々に現れた物体像の品質を把握でき、さらには低品質の物体像が現れた連写画像を排除することができる。特定画像は、こうして排除された後に残った１または２以上の連写画像の中から選択される。これによって、画像選択性能が向上する。
［実施例］
【００２３】
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１８ａおよび１８ｂによってそれぞれ駆動されるフォーカスレンズ１２および絞りユニット１４を含む。これらの部材を経た被写界の光学像は、イメージャ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。
【００２４】
電源が投入されると、ＣＰＵ２６は、動画取り込み処理を実行するべく、撮像タスクの下で露光動作および電荷読み出し動作の繰り返しをドライバ１８ｃに命令する。ドライバ１８ｃは、図示しないＳＧ(Signal Generator)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。イメージャ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。
【００２５】
前処理回路２０は、イメージャ１６から出力された生画像データにディジタルクランプ，画素欠陥補正，ゲイン制御などの処理を施す。これらの処理を施された生画像データは、メモリ制御回路３０を通してＳＤＲＡＭ３２の生画像エリア３２ａに書き込まれる。
【００２６】
後処理回路３４は、生画像エリア３２ａに格納された生画像データをメモリ制御回路３０を通して読み出し、読み出された生画像データに色分離処理，白バランス調整処理およびＹＵＶ変換処理を施す。これによって生成されたＹＵＶ形式の画像データは、メモリ制御回路３０によってＳＤＲＡＭ３２のＹＵＶ画像エリア３２ｂに書き込まれる。
【００２７】
ＬＣＤドライバ３６は、ＹＵＶ画像エリア３２ｂに格納された画像データをメモリ制御回路３０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３８を駆動する。この結果、被写界のリアルタイム動画像（スルー画像）がモニタ画面に表示される。
【００２８】
図３を参照して、撮像面の中央には評価エリアＥＶＡが割り当てられる。評価エリアＥＶＡは水平方向および垂直方向の各々において１６分割され、２５６個の分割エリアが評価エリアＥＶＡを形成する。また、図２に示す前処理回路２０は、上述した処理に加えて、生画像データを簡易的にＲＧＢデータに変換する簡易ＲＧＢ変換処理を実行する。
【００２９】
ＡＥ評価回路２２は、前処理回路２０によって生成されたＲＧＢデータのうち評価エリアＥＶＡに属するＲＧＢデータを、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に積分する。これによって、２５６個の積分値つまり２５６個のＡＥ評価値が、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答してＡＥ評価回路２２から出力される。ＡＦ評価回路２４は、前処理回路２０によって生成されたＲＧＢデータのうち評価エリアＥＶＡに属するＲＧＢデータの高周波成分を、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に積分する。これによって、２５６個の積分値つまり２５６個のＡＦ評価値が、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答してＡＦ評価回路２４から出力される。
【００３０】
キー入力装置２８に設けられたシャッタボタン２８ｓｈが非操作状態にあるとき、ＣＰＵ２６は、ＡＥ評価回路２２から出力された２５６個のＡＥ評価値に基づいて簡易ＡＥ処理を実行し、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１８ｂおよび１８ｃに設定され、これによってスルー画像の明るさが大まかに調整される。
【００３１】
シャッタボタン２８ｓｈが半押しされると、ＣＰＵ２６は、ＡＥ評価値を参照した厳格ＡＥ処理を実行し、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もまたドライバ１８ｂおよび１８ｃに設定され、これによってスルー画像の明るさが厳格に調整される。ＣＰＵ２６はまた、ＡＦ評価回路２４から出力された２５６個のＡＦ評価値に基づいてＡＦ処理を実行する。フォーカスレンズ１２は合焦点の探索のためにドライバ１８ａによって光軸方向に移動し、これによって発見された合焦点に配置される。この結果、スルー画像の鮮鋭度が向上する。
【００３２】
撮像モードは、モード切換えスイッチ２８ｍｄによって単写モードおよび連写モードの間で切り換えられる。また、連写モードについては、ベストショットセレクト機能のオン／オフが可能である。
【００３３】
単写モードが選択された状態でシャッタボタン２８ｓｈが全押しされると、ＣＰＵ２６は、静止画取り込み処理を１回だけ実行する。この結果、シャッタボタン２８ｓｈが全押しされた時点の被写界を表す１フレームの画像データが記録画像エリア３２ｃに退避される。静止画取り込み処理が完了すると、ＣＰＵ２６は、記録画像エリア３２ｃに退避された１フレームの画像データに対する記録処理の実行をメモリＩ／Ｆ４０に命令する。メモリＩ／Ｆ４０は、指定された画像データをメモリ制御回路３０を通して記録画像エリア３２ｃから読み出し、読み出された画像データをファイル形式で記録媒体４２に記録する。
【００３４】
連写モードが選択された状態でシャッタボタン２８ｓｈが全押しされると、ＣＰＵ２６は、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に合計４回の静止画取り込み処理を実行する。この結果、連続する４フレームの画像データが記録画像エリア３２ｃに退避される。
【００３５】
ベストショットセレクト機能がオフ状態にあるとき、ＣＰＵ２６は、退避された４フレームの画像データの全てに対する記録処理の実行をメモリＩ／Ｆ４０に命令する。これに対して、ベストショットセレクト機能がオン状態にあれば、ＣＰＵ２６は、退避された４フレームのいずれか１つの画像データに対する記録処理の実行をメモリＩ／Ｆ４０に命令する。上述と同様、メモリＩ／Ｆ４０は、指定された画像データをメモリ制御回路３０を通して記録画像エリア３２ｃから読み出し、読み出された画像データをファイル形式で記録媒体４２に記録する。
【００３６】
ベストショットセレクト機能がオン状態にあるときは、以下の処理がＣＰＵ２６によって実行される。
【００３７】
まず、変数Ｋが“１”〜“４”の各々に設定され、記録画像エリア３２ｃに退避された第Ｋフレームの画像データがリサイズされる。これによって、ＱＶＧＡ解像度およびＸＧＡ解像度をそれぞれ有する２フレームの画像データが、第Ｋフレームに対応して追加的に作成される。続いて、ＱＶＧＡ解像度の画像データに対して顔検出処理が施される。
【００３８】
顔検出処理では、図４に示す要領でサイズが調整される顔枠ＦＤと図５に示す３つの辞書画像（＝向きが互いに異なる顔画像）を収めた顔辞書ＤＣ＿Ｆとが用いられる。図５から分かるように、３つの辞書画像の各々には顔辞書番号ＦＤＩＣと顔の向きとが割り当てられる。また、顔辞書ＤＣ＿Ｆはフラッシュメモリ４４に保存される。
【００３９】
探索エリアは、図３に示す評価エリアＥＶＡの全域を覆うように設定される。また、顔枠ＦＤのサイズの可変範囲を定義するべく、最大サイズＳＺｍａｘが“２００”に設定され、最小サイズＳＺｍｉｎが“２０”に設定される。顔枠ＦＤは、探索エリアの開始位置（左上位置）から終了位置（右下位置）に向かって、ラスタ走査態様で既定量ずつ移動される（図６参照）。また、顔枠ＦＤのサイズは、顔枠ＦＤが終了位置に到達する毎に“ＳＺｍａｘ”から“ＳＺｍｉｎ”まで“５”ずつ縮小される。
【００４０】
顔枠ＦＤに属する一部の画像データは、ＱＶＧＡ解像度を有する第Ｋフレームの画像データから抽出される。抽出された画像データの特徴量は、顔辞書ＤＣ＿Ｆに収められた３つの辞書画像の各々の特徴量と照合される。閾値ＴＨ以上の照合度が得られると、顔画像が検出されたものとみなされる。
【００４１】
このとき、現時点の顔枠ＦＤの位置およびサイズと照合先の辞書画像に割り当てられた顔向きとが、顔情報の一部として図７に示すレジスタＲＧＳＴ１に設けられたＫ番目の大カラムに登録される。また、顔枠ＦＤに属する画像データの顔らしさが、上述の照合度に基づいて算出される。算出された顔らしさもまた、顔情報の他の一部としてレジスタＲＧＳＴ１のＫ番目の大カラムに登録される。さらに、レジスタＲＧＳＴ１のＫ番目の大カラムに記述された顔数が、これらの登録処理に伴ってインクリメントされる。
【００４２】
図７に示すように、レジスタＲＧＳＴ１に設けられた各々の大カラムは、複数の顔番号にそれぞれ対応する複数の小カラムを有する。また、顔番号に相当する変数Ｎは、顔画像が検出される毎にインクリメントされる。したがって、第Ｋフレームの画像データから検出されたＮ番目の顔画像に対応する顔情報は、Ｋ番目の大カラムを形成するＮ番目の小カラムに記述される。
【００４３】
レジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに記述された顔数が“１”以上の値を示せば、変数Ｎが“１”〜“Ｎｍａｘ”（Ｎｍａｘ：顔数）の各々に設定され、Ｎ番目の顔画像が第Ｋフレームに対応するＸＧＡ解像度の画像データ上で特定される。顔画像の特定にあたっては、Ｋ番目の大カラムを形成するＮ番目の小カラムに記述された顔位置および顔サイズが参照される。
【００４４】
続いて、特定された顔画像を形成する器官（器官：目，鼻，口）の再現度，特定された顔画像の笑顔度，および特定された顔画像上の目の開閉度が算出される。算出された器官再現度，笑顔度および開閉度は、顔情報の他の一部として、Ｋ番目の大カラムを形成するＮ番目の小カラムに登録される。
【００４５】
したがって、人物ＨＭ＿１〜ＨＭ＿３および旗ＦＧ＿１が図９（Ａ）に示す要領で第１フレームの画像データに現れたとき、人物ＨＭ＿１の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿１に対応して１番目の顔画像が検出され、人物ＨＭ＿２の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿２に対応して２番目の顔画像が検出され、そして人物ＨＭ＿３の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿３に対応して３番目の顔画像が検出される。
【００４６】
レジスタＲＧＳＴ１の１番目の大カラムにおいて、１番目の小カラムには人物ＨＭ＿１の顔画像に対応する顔情報が登録され、２番目の小カラムには人物ＨＭ＿２の顔画像に対応する顔情報が登録され、３番目の小カラムには人物ＨＭ＿３の顔画像に対応する顔情報が登録される。
【００４７】
また、人物ＨＭ＿１〜ＨＭ＿３および旗ＦＧ＿１が図９（Ｂ）に示す要領で第２フレームの画像データに現れたときは、人物ＨＭ＿１の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿１に対応して１番目の顔画像が検出され、人物ＨＭ＿３の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿２に対応して２番目の顔画像が検出される。レジスタＲＧＳＴ１の２番目の大カラムにおいて、１番目の小カラムには人物ＨＭ＿１の顔画像に対応する顔情報が登録され、２番目の小カラムには人物ＨＭ＿３の顔画像に対応する顔情報が登録される。
【００４８】
さらに、人物ＨＭ＿１〜ＨＭ＿３および旗ＦＧ＿１が図１０（Ａ）に示す要領で第３フレームの画像データに現れたときは、人物ＨＭ＿１の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿１に対応して１番目の顔画像が検出され、人物ＨＭ＿２の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿２に対応して２番目の顔画像が検出される。また、旗ＦＧ＿１に現れた皺を囲う顔枠ＦＤ＿３に対応して３番目の顔画像が誤検出され、人物ＨＭ＿３の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿４に対応して４番目の顔画像が検出される。
【００４９】
レジスタＲＧＳＴ１の３番目の大カラムにおいて、１番目の小カラムには人物ＨＭ＿１の顔画像に対応する顔情報が登録され、２番目の小カラムには人物ＨＭ＿２の顔画像に対応する顔情報が登録される。また、３番目の小カラムには旗ＦＧ＿１の皺に対応して誤って作成された顔情報が登録され、４番目の小カラムには人物ＨＭ＿３の顔画像に対応する顔情報が登録される。
【００５０】
また、人物ＨＭ＿１〜ＨＭ＿３および旗ＦＧ＿１が図１０（Ｂ）に示す要領で第４フレームの画像データに現れたときは、人物ＨＭ＿１の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿１に対応して１番目の顔画像が検出され、人物ＨＭ＿２の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿２に対応して２番目の顔画像が検出される。また、人物ＨＭ＿３の顔画像を囲う顔枠ＦＤ＿３に対応して３番目の顔画像が検出され、旗ＦＧ＿１に現れた皺を囲う顔枠ＦＤ＿４に対応して４番目の顔画像が誤検出される。
【００５１】
レジスタＲＧＳＴ１の４番目の大カラムにおいて、１番目の小カラムには人物ＨＭ＿１の顔画像に対応する顔情報が登録され、２番目の小カラムには人物ＨＭ＿２の顔画像に対応する顔情報が登録される。また、３番目の小カラムには人物ＨＭ＿３の顔画像に対応する顔情報が登録され、４番目の小カラムには旗ＦＧ＿１の皺に対応して誤って作成された顔情報が登録される。
【００５２】
記録画像エリア３２ｃに退避された４フレームの画像データに対する上述の処理が完了すると、これらの画像データに現れた顔画像が共通の顔毎にグループ化される。グループ化にあたっては、レジスタＲＧＳＴ１に記述された顔画像のサイズおよび位置が参照される。この結果、４個以下の顔画像によって各々が形成された１または２以上のグループが構築される。構築された各グループの顔画像を識別する顔番号は、図８に示すレジスタＲＧＳＴ２に記述される。
【００５３】
図９（Ａ）〜図１０（Ｂ）の例では、人物ＨＭ＿１の顔画像が１番目のグループに分類され、人物ＨＭ＿２の顔画像が２番目のグループに分類され、人物ＨＭ＿３の顔画像が３番目のグループに分類され、そして旗ＦＧ＿１から誤検出された顔画像が４番目のグループに分類される（図１１参照）。
【００５４】
図１１によれば、図９（Ａ）に示す顔枠ＦＤ＿１に対応する顔番号（＝１），図９（Ｂ）に示す顔枠ＦＤ＿１に対応する顔番号（＝１），図１０（Ａ）に示す顔枠ＦＤ＿１に対応する顔番号（＝１）および図１０（Ｂ）に示す顔枠ＦＤ＿１に対応する顔番号（＝１）が、１番目のグループに対応してレジスタＲＧＳＴ２に登録される。また、図９（Ａ）に示す顔枠ＦＤ＿２に対応する顔番号（＝１），図１０（Ａ）に示す顔枠ＦＤ＿２に対応する顔番号（＝２）および図１０（Ｂ）に示す顔枠ＦＤ＿２に対応する顔番号（＝２）が、２番目のグループに対応してレジスタＲＧＳＴ２に登録される。
【００５５】
さらに、図９（Ａ）に示す顔枠ＦＤ＿３に対応する顔番号（＝３），図１０（Ａ）に示す顔枠ＦＤ＿２に対応する顔番号（＝２），図１０（Ａ）に示す顔枠ＦＤ＿４に対応する顔番号（＝４）および図１０（Ｂ）に示す顔枠ＦＤ＿３に対応する顔番号（＝３）が、３番目のグループに対応してレジスタＲＧＳＴ２に登録される。また、図１０（Ａ）に示す顔枠ＦＤ＿３に対応する顔番号（＝３）および図１０（Ｂ）に示す顔枠ＦＤ＿４に対応する顔番号（＝４）が、４番目のグループに対応してレジスタＲＧＳＴ２に登録される。
【００５６】
続いて、所属する顔画像の数が“４”を下回るグループがレジスタＲＧＳＴ２に登録された１または２以上のグループの中から探索される。所望のグループが発見されると、グループ番号に相当する変数Ｇが“１”〜“Ｇｍａｘ１”（Ｇｍａｘ１：発見されたグループの総数）の各々に設定され、発見された１または２以上のグループのうちＧ番目のグループが顔画像の誤検出の判別のために指定される。
【００５７】
レジスタＲＧＳＴ１からは、指定されたグループに属する１または２以上の顔画像にそれぞれ対応する１または２以上の器官再現度が読み出される。読み出された１または２以上の器官再現度の平均値は、基準値ＲＥＦ１と比較される。平均値が基準値ＲＥＦ１以下であれば、指定されたグループは顔画像の誤検出によって構築されたグループとみなされる。指定されたグループに関する登録は、誤検出との判別に応答してレジスタＲＧＳＴ２から削除ないし排除される。
【００５８】
図９（Ａ）〜図１０（Ｂ）の例では、レジスタＲＧＳＴ２上の２番目〜４番目のグループが誤検出判別処理の対象となり、４番目のグループに関する登録がレジスタＲＧＳＴ２から削除ないし排除される（図１２上段参照）。
【００５９】
“Ｇｍａｘ１”に相当するグループに対する上述の排除処理が完了すると、エラー条件に合致するフレームを排除するべく、変数Ｇが“１”〜“Ｇｍａｘ２”（Ｇｍａｘ２：レジスタＲＧＳＴ２に残ったグループの総数）の各々に設定される。ここで、エラー条件は、Ｇ番目のグループに属する顔画像が欠落しているという第１条件と、Ｇ番目のグループに属する顔画像の器官再現度が基準値ＲＥＦ２（ＲＥＦ２＞ＲＥＦ１）を下回るという第２条件とを有する。
【００６０】
第１条件に関連して、Ｇ番目のグループに属する顔画像が現れたフレームが、注目する４フレームの中から特定される。ここで特定されなかったフレームは第１条件に合致するフレームつまり欠落フレームであるとみなされ、欠落フレームに関する登録がレジスタＲＧＳＴ２から削除ないし排除される。
【００６１】
第２条件に関連して、器官再現度が基準値ＲＥＦ２を下回る顔画像が、Ｇ番目のグループから探索される。所望の顔画像が発見されると、発見された顔画像が現れたフレームが第２条件に合致するフレームであるとみなされ、このフレームに関する登録がレジスタＲＧＳＴ２から削除ないし排除される。
【００６２】
図９（Ａ）〜図１０（Ｂ）の例では、レジスタＲＧＳＴ２上の２番目のグループに属する人物ＨＭ＿２の顔画像が、第２フレームの画像データにおいて検出されていない。したがって、第２フレームが第１条件に合致するフレームとみなされ、第２フレームに関する登録がレジスタＲＧＳｔ２から削除ないし排除される（図１２中段参照）。
【００６３】
また、レジスタＲＧＳＴ２上の３番目のグループに属する人物ＨＭ＿３の顔画像の器官再現度が第４フレームにおいて基準値ＲＥＦ２を下回る。したがって、第４フレームが第２条件に合致するフレームとみなされ、第４フレームに関する登録がレジスタＲＧＳＴ２から削除ないし排除される（図１２下段参照）。
【００６４】
“Ｇｍａｘ２”に相当するグループに対する上述の排除処理が完了すると、その後にレジスタＲＧＳＴ２に残ったフレームの数が、残存フレーム数ＲＦとして検出される。
【００６５】
検出された残存フレーム数ＲＦが“０”であれば、注目する４フレームのうち先頭フレームの画像データに対する記録処理の実行命令がメモリＩ／Ｆ４０に与えられる。また、残存フレーム数ＲＦが“１”であれば、ＣＰＵ２６は、残存フレームの画像データに対する記録処理の実行命令がメモリＩ／Ｆ４０に与えられる。
【００６６】
残存フレーム数ＲＦが“１”を上回れば、残存フレームに現れた１または２以上の顔画像の品質がフレーム毎に評価される。評価にあたっては、レジスタＲＧＳＴ１に記述された顔の向き，顔らしさ，笑顔度および目の開閉度が参照される。そして、評価が最も高い単一のフレームが、残存フレームの中から選択される。選択処理が完了すると、選択されたフレームの画像データに対する記録処理の実行命令がメモリＩ／Ｆ４０に与えられる。
【００６７】
メモリＩ／Ｆ４０は、指定された画像データをメモリ制御回路３０を通して記録画像エリア３２ｃから読み出し、読み出された画像データをファイル形式で記録媒体４２に記録する。
【００６８】
図９（Ａ）〜図１０（Ｂ）の例では、図１２下段に示すように、第１フレームおよび第４フレームが残存フレームとされる。したがって、第１フレームに現れた人物ＨＭ＿１〜ＨＭ＿３の顔画像の品質が評価されるとともに、第４フレームに現れた人物ＨＭ＿１〜ＨＭ＿３の顔画像の品質が評価される。この結果、第４フレームに対する評価が高ければ、第４フレームの画像データが記録媒体４２に記録される。
【００６９】
ＣＰＵ２６は、図１３〜図２０に示す撮像タスクを含む複数のタスクをマルチタスクＯＳの制御の下で並列的に実行する。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４４に記憶される。
【００７０】
図１３を参照して、ステップＳ１では動画取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３８に表示される。ステップＳ３ではシャッタボタン２８ｓｈが半押しされたか否かを判別し、判別結果がＮＯである限り、ステップＳ５で簡易ＡＥ処理を繰り返す。この結果、スルー画像の明るさが大まかに調整される。
【００７１】
ステップＳ３の判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されると、ステップＳ７で厳格ＡＥ処理を実行し、ステップＳ９でＡＦ処理を実行する。スルー画像の明るさは厳格ＡＥ処理によって厳格に調整され、スルー画像の鮮鋭度はＡＦ処理によって向上する。
【００７２】
ステップＳ１１ではシャッタボタン２８ｓｈが全押しされたか否かを判別し、ステップＳ１３ではシャッタボタン２８ｓｈの操作が解除されたか否かを判別する。ステップＳ１１３でＹＥＳであればそのままステップＳ３に戻り、ステップＳ１１でＹＥＳであればステップＳ１５〜Ｓ２１の処理を経てステップＳ３に戻る。
【００７３】
ステップＳ１５では、現時点の撮像モードが連写モードおよび単写モードのいずれであるかを判別する。現時点の撮像モードが単写モードであれば、ステップＳ１７で静止画取り込み処理を実行し、ステップＳ１９で記録処理を実行する。一方、現時点の撮像モードが連写モードであれば、ステップＳ２１で連写＆記録処理を実行する。ステップＳ１９またはＳ２１の処理が完了すると、ステップＳ３に戻る。
【００７４】
ステップＳ１７の静止画取り込み処理の結果、シャッタボタン２８ｓｈが全押しされた時点の被写界を表す１フレームの画像データがＹＵＶ画像エリア３２ｂから記録画像エリア３２ｃに退避される。また、ステップＳ１９の記録処理の結果、対応する命令がメモリＩ／Ｆ４０に与えられる。メモリＩ／Ｆ４０は、記録画像エリア３２ｃに退避された１フレームの画像データをメモリ制御回路３０を通して読み出し、読み出された画像データをファイル形式で記録媒体４２に記録する。
【００７５】
ステップＳ２１の連写＆記録処理は、図１４〜図２１に示すサブルーチンに従って実行される。
【００７６】
まず、ステップＳ３１でフレーム番号に相当する変数Ｋを“１”に設定する。ステップＳ３３では、上述したステップＳ１７と同様の静止画取り込み処理を垂直同期信号Ｖｓｙｎｃの発生を待って実行する。ステップＳ３５では変数Ｋをインクリメントし、ステップＳ３７ではインクリメントされた変数Ｋが“４”を上回るか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ３３に戻り、判別結果がＹＥＳであればステップＳ３９以降の処理に進む。したがって、ステップＳ３３の静止画取込処理は垂直同期信号Ｖｓｙｎｃに応答して合計４回実行され、連続する４フレームの画像データが記録画像エリア３２ｃに退避される。
【００７７】
ステップＳ３９では、ベストショットセレクト機能がオン状態にあるか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ４１に進み、記録画像エリア３２ｃに退避された全フレームの画像データの記録をメモリＩ／Ｆ４０に命令する。メモリＩ／Ｆ４０は、指定された画像データをメモリ制御回路３０を通して読み出し、読み出された画像データをファイル形式で記録媒体４２に記録する。記録が完了すると、上階層のルーチンに復帰する。
【００７８】
ステップＳ３９の判別結果がＹＥＳであれば、ステップＳ４３で変数Ｋを“１”に設定し、第Ｋフレームの画像データをリサイズする。これによって、ＱＶＧＡ解像度およびＸＧＡ解像度をそれぞれ有する２フレームの画像データが第Ｋフレームに対応して追加的に作成される。ステップＳ４７では、ＱＶＧＡ解像度の画像データに対して顔検出処理を施す。
【００７９】
顔検出処理の結果、顔辞書ＤＣ＿Ｆに収められた３つの辞書画像のいずれか１つと符合する顔画像が注目する画像データから探索される。１または２以上の顔画像が検出されると、各々の顔画像の位置およびサイズ，各々の顔画像によって表される顔の向きおよび顔らしさが、顔情報の一部としてレジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに登録される。さらに、検出された顔画像の総数が、顔数としてレジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに記述される。
【００８０】
ステップＳ４９では、Ｋ番目のカラムに記述された顔数が“０”であるか否かを判別する。判別結果がＹＥＳであればそのままステップＳ６３に進み、判別結果がＮＯであればステップＳ５１〜Ｓ６１を経てステップＳ６３に進む。
【００８１】
ステップＳ５１では顔番号に相当する変数Ｎを“１”に設定し、ステップＳ５３では第Ｋフレームに現れたＮ番目の顔画像を特定する。所望の顔画像は、レジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに変数Ｎに対応して記述された顔画像の位置およびサイズを参照して、第Ｋフレームに対応するＸＧＡ解像度の画像データ上で特定される。
【００８２】
ステップＳ５５では、特定された顔画像を形成する器官（器官：目，鼻，口）の再現度，特定された顔画像の笑顔度，および特定された顔画像上の目の開閉度を算出する。ステップＳ５７では、算出された器官再現度，笑顔度および開閉度を変数Ｎに対応してレジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに登録する。ステップＳ５９では、変数Ｎが“Ｎｍａｘ”（＝レジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに記述された顔数）に達したか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ６１で変数Ｎをインクリメントし、その後にステップＳ５３に戻る。一方、判別結果がＹＥＳであれば、ステップＳ６３に進む。
【００８３】
ステップＳ６３では、変数Ｋが“４”を上回るか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ６５で変数Ｋをインクリメントし、その後にステップＳ４５に戻る。一方、判別結果がＹＥＳであれば、ステップＳ６７に進む。
【００８４】
ステップＳ６７では、レジスタＲＧＳＴ１に記述された顔画像のサイズおよび位置を参照して、注目する４フレームの画像データに現れた顔画像を共通の顔毎にグループ化する。この結果、４個以下の顔画像によって各々が形成された１または２以上のグループが構築される。構築された各グループの顔画像を識別する顔番号は、レジスタＲＧＳＴ２に記述される。
【００８５】
ステップＳ６９では、所属する顔画像の数が“４”を下回るグループをステップＳ６７で構築された１または２以上のグループの中から探索する。ステップＳ７１では所望のグループがこの探索処理によって発見されたか否かを判別し、判別結果がＮＯであればそのままステップＳ８５に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ７３〜Ｓ８３の処理を経てステップＳ８５に進む。
【００８６】
ステップＳ７３では、グループ番号に相当する変数Ｇを“１”に設定する。ステップＳ７５では、ステップＳ６９で発見された１または２以上のグループのうちＧ番目のグループに注目し、このＧ番目のグループに属する１または２以上の顔画像にそれぞれ対応する１または２以上の器官再現度をレジスタＲＧＳＴ１から読み出し、そして読み出された１または２以上の器官再現度の平均値を算出する。
【００８７】
ステップＳ７７では算出された平均値が基準値ＲＥＦ１を下回るか否か（Ｇ番目のグループが顔画像の誤検出によるものであるか否か）を判別し、判別結果がＮＯであればそのままステップＳ８１に進む一方、判別結果がＹＥＳであればレジスタＲＧＳＴ２に登録されたＧ番目のグループを削除してからステップＳ８１に進む。
【００８８】
ステップＳ８１では変数Ｇが最大値Ｇｍａｘ１（＝ステップＳ６９の処理によって発見されたグループの総数）に達したか否かを判別し、判別結果がＮＯであればステップＳ８３で変数ＧをインクリメントしてからステップＳ７５に戻る一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ８５に進む。ステップＳ８５ではステップＳ７９の処理によってレジスタＲＧＳＴ２がクリアされたか否かを判別し、判別結果がＹＥＳであればステップＳ１０９に進む一方、判別結果がＮＯであればステップＳ８７に進む。
【００８９】
ステップＳ８７では変数Ｇを再度“１”に設定し、ステップＳ８９ではＧ番目のグループに属する顔画像が現れたフレームを注目する４フレームの中から特定する。ステップＳ９１では、ステップＳ８９の処理によって特定されなかったフレームつまり欠落フレームが存在するか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ９５に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ９３に進む。ステップＳ９３では、欠落フレームに関する登録をレジスタＲＧＳＴ２から削除ないし排除し、その後にステップＳ９５に進む。
【００９０】
ステップＳ９５では器官再現度が基準値ＲＥＦ２（ＲＥＦ２＞ＲＥＦ１）を下回る顔画像をＧ番目のグループから探索し、ステップＳ９７では所望の顔画像がこの探索処理によって発見されたか否かを判別する。判別結果がＮＯであればステップＳ１０１に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ９９に進む。ステップＳ９９では、発見された顔画像が現れたフレームに関する登録をレジスタＲＧＳＴ２から削除ないし排除し、その後にステップＳ１０１に進む。
【００９１】
ステップＳ１０１では、変数Ｇが最大値Ｇｍａｘ２（Ｇｍａｘ２：レジスタＲＧＴＳ２に登録されたグループの総数）に達したか否かを判別し、判別結果がＮＯであればステップＳ１０３で変数ＧをインクリメントしてからステップＳ８９に戻る一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ１０５に進む。ステップＳ１０５では、残存フレーム（ステップＳ９３および／またはステップＳ９９の処理の後にレジスタＲＧＳＴ２に残ったフレーム）の数を残存フレーム数ＲＦとして検出する。
【００９２】
ステップＳ１０７およびＳ１１１では、検出された残存フレーム数ＲＦの値を判別する。残存フレーム数ＲＦが“０”であればステップＳ１０９の処理を経て上階層のルーチンに復帰し、残存フレーム数ＲＦが“１”であればステップＳ１１３の処理を経て上階層のルーチンに復帰し、そして残存フレーム数ＲＦが“１”を上回ればステップＳ１１５〜Ｓ１１９の処理を経て上階層のルーチンに復帰する。
【００９３】
ステップＳ１０９では、注目する４フレームのうち第１フレームの画像データに対する記録処理の実行をメモリＩ／Ｆ４０に命令する。また、ステップＳ１１３では、残存フレームの画像データに対する記録処理の実行をメモリＩ／Ｆ４０に命令する。メモリＩ／Ｆ４０は、指定された画像データをメモリ制御回路３０を通して記録画像エリア３２ｃから読み出し、読み出された画像データをファイル形式で記録媒体４２に記録する。
【００９４】
ステップＳ１１５では、残存フレームに現れた１または２以上の顔画像の品質をフレーム毎に評価する。評価にあたっては、レジスタＲＧＳＴ１に記述された顔の向き，顔らしさ，笑顔度および目の開閉度が参照される。ステップＳ１１７では評価が最も高い単一のフレームを残存フレームの中から選択し、ステップＳ１１９では選択されたフレームの画像データに対する記録処理の実行をメモリＩ／Ｆ４０に命令する。
【００９５】
上述と同様、メモリＩ／Ｆ４０は、指定された画像データをメモリ制御回路３０を通して記録画像エリア３２ｃから読み出し、読み出された画像データをファイル形式で記録媒体４２に記録する。
【００９６】
図１５に示すステップＳ４７の顔検出処理は、図１９〜図２１に示すサブルーチンに従って実行される。
【００９７】
まずステップＳ１２１で変数Ｎを“０”に設定し、ステップＳ１２３で評価エリアＥＶＡの全域を探索エリアとして設定する。ステップＳ１２５では、顔枠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、最小サイズＳＺｍｉｎを“２０”に設定する。可変範囲の定義が完了するとステップＳ１２７に進み、顔枠ＦＤのサイズを“ＳＺｍａｘ”に設定する。
【００９８】
ステップＳ１２９では、顔枠ＦＤを探索エリアの開始位置（左上位置）に配置する。ステップＳ１３１では、顔枠ＦＤに属する一部の画像データをＱＶＧＡ解像度を有する第Ｋフレームの画像データから抽出し、抽出された画像データの特徴量を算出する。ステップＳ１３３では、顔辞書番号ＦＤＩＣを“１”に設定する。
【００９９】
ステップＳ１３５では、ステップＳ１３１で算出された特徴量を、顔辞書ＤＣ＿Ｆに収められた３つの辞書画像のうち顔辞書番号ＦＤＩＣに対応する辞書画像の特徴量と照合する。ステップＳ１３７では照合処理によって算出された照合度が閾値ＴＨ以上であるか否かを判別し、ステップＳ１３９では顔辞書番号ＦＤＩＣが“３”であるか否かを判別する。
【０１００】
ステップＳ１３９の判別結果がＮＯであれば、ステップＳ１４１で顔辞書番号ＦＤＩＣをインクリメントし、その後にステップＳ１３５に戻る。ステップＳ１３７の判別結果がＮＯでステップＳ１３９の判別結果がＹＥＳであれば、そのままステップＳ１５５に進む。ステップＳ１３７でＹＥＳであれば、ステップＳ１４３〜Ｓ１５３の処理を経てステップＳ１５５に進む。
【０１０１】
ステップＳ１４３では変数Ｎをインクリメントし、ステップＳ１４５では現時点の顔枠ＦＤの位置およびサイズを変数Ｎに対応してレジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに登録する。ステップＳ１４７では、現時点の顔辞書番号ＦＤＩＣに割り当てられた顔向きを顔辞書ＤＣ＿Ｆから検出し、検出された顔向きを変数Ｎに対応してレジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに登録する。
【０１０２】
ステップＳ１４９では、ステップＳ１３５の照合処理によって算出された照合度に基づいて、顔枠ＦＤに属する画像データの顔らしさを算出する。ステップＳ１５１では、算出された顔らしさを変数Ｎに対応してレジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに登録する。ステップＳ１５３では、レジスタＲＧＳＴ１のＫ番目のカラムに記述された顔数をインクリメントする。
【０１０３】
ステップＳ１５５では、顔枠ＦＤが探索エリアの終了位置（右下位置）に到達したか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ１５７で顔枠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Ｓ１３１に戻る。判別結果がＹＥＳであれば、顔枠ＦＤのサイズが“ＳＺｍｉｎ”以下であるか否かをステップＳ１５９で判別する。判別結果がＮＯであれば、ステップＳ１６１で顔枠ＦＤのサイズを“５”だけ縮小し、ステップＳ１６３で顔枠ＦＤを顔部探索エリアの開始位置に配置し、その後にステップＳ１３１に戻る。ステップＳ１５９の判別結果がＹＥＳであれば、上階層のルーチンに復帰する。
【０１０４】
以上の説明から分かるように、ＣＰＵ２６は、各々が辞書画像と符合する１または２以上の顔画像をＳＤＲＡＭ３２の記録画像エリア３２ｃに格納されたＫフレームの画像データの各々から検出し(S47)、検出された顔画像を共通の顔毎に分類する処理を同じＫフレームの画像データに対して実行する(S67)。ＣＰＵ２６はまた、分類処理によって構築された１または２以上のグループの各々に属するＫ個以下の顔画像の属性を判別し(S87~S89, S95, S101~S103)、Ｋフレームの画像データのうちエラー条件に合致するフレームの画像データを排除する(S91~S93, S97~S99)。ＣＰＵ２６は、このような排除処理の後に残った１または２以上のフレームのいずれか１つを記録のために選択する(S111~S119)。
【０１０５】
連写の過程で顔の姿勢が変動すると、グループを形成する顔画像の数がＫ個以下の範囲で変化する。したがって、各グループに属するＫ個以下の顔画像の属性に注目することで、Ｋフレームの各々の画像データに現れた顔画像の品質を把握でき、さらには低品質の顔画像が現れた画像データを排除することができる。記録すべき画像データは、こうして排除された後に残った１または２以上のフレームの画像データの中から選択される。これによって、画像選択性能が向上する。
【０１０６】
なお、この実施例では、排除処理の後に残った１または２以上のフレームのいずれか１つを記録のために選択するようにしているが、複数フレームを記録のために選択するようにしてもよい。
【０１０７】
また、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４４に予め記憶される。しかし、図２２に示すように通信Ｉ／Ｆ４６をディジタルカメラ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４４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。
【０１０８】
また、この実施例では、ＣＰＵ２６によって実行される処理を上述の要領で複数のタスクに区分するようにしている。しかし、各々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他のタスクに統合するようにしてもよい。また、各々の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。
【符号の説明】
【０１０９】
１０  …ディジタルカメラ
１６  …イメージャ
２２  …ＡＥ評価回路
２４  …ＡＦ評価回路
２６  …ＣＰＵ
３２  …ＳＤＲＡＭ
４４  …フラッシュメモリ
【図１】
2012124725.tif 000003
【図２】
2012124725.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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【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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【図２１】
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【図２２】
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