(57)【要約】【課題】消費電力が増加してしまう。【解決手段】画像処理システムは、センサからの信号で起動され、画像入力装置からの画像データが顔に関する画像データを含んでいるかいないかを判断し、含んでいる場合にはより認識性の高い画像データをメモリに格納させる様にし、より認識性の高い画像データをメモリに格納したあと、低消費電力状態へ移行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
メモリとセンサと画像入力装置とに結合されて用いられる画像処理システムであって、センサからの信号で起動され、画像入力装置から供給される画像データが人の顔を表しているか否かを判断し、人の顔を表しているとき、顔を表す画像データを上記メモリへ保存し、保存後待機状態へ移る様にされる画像処理システム。
【請求項２】
画像データが人の顔を表しているとき、連続的に供給される画像データに基づいて顔の認識性を表す認識性データが連続的に形成され、連続的に形成される認識性データのうち、認識性の高い認識性データに対応した画像データが上記メモリに保持される様にする請求項１の画像処理システム。
【請求項３】
上記認識性データが所定のデータを表しているとき、上記認識性データに対応した顔を表す画像データを上記メモリに保持した後、待機状態へ移る様にされる請求項２の画像処理システム。
【請求項４】
画像データが人の顔を表していない場合、待機状態へ移る様にされる請求項３の画像処理システム。
【請求項５】
画像入力装置における顔の位置に関する情報に基づいて画像入力装置が駆動される請求項４の画像処理システム。
【請求項６】
上記センサは、自動車に設けられ、自動車の状態が上記センサからの信号として出力される請求項１の画像処理システム。
【請求項７】
無線送信装置が結合され、上記メモリに保持された画像データは上記無線送信装置により送信される請求項６の画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システムに関し、特に車両（例えば自動車）に設けられる防犯用の画像処理システムに適用して有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２００６−１４８２５号公報（特許文献１）には、人物の顔画像を登録した顔画像データベースと、監視領域に設けられ、通行人の顔を含む画像を撮影する防犯カメラと、撮影した画像における顔が顔画像データベースに登録された顔画像であるか否かを判定する判定部と、判定部により登録された顔を含まないと判定された場合にこの画像を蓄積して保存する保存部、を備える防犯カメラシステムが、開示されている。
【０００３】
特開２００１−２３８２００号公報（特許文献２）には、所定のエリアを撮影する少なくとも１台の防犯カメラの撮像信号を記録する記録装置を備えた防犯カメラの記録装置において、所定エリアへの侵入者を検出する侵入者検出センサを設け、この侵入者検出センサの検出信号で所定のエリアを撮影する防犯カメラを一定時間ズームアップするズーム制御装置を備えた構成が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１４８２５号公報
【特許文献２】特開２００１−２３８２００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、画像認識の機能を持った防犯カメラを用いることで、保存が必要な画像の量の削減を図ることができる。しかし、人を認識してから認識しなくなるまでの期間は、画像を保存する必要があり、かつその間は電源が必要である。よって十分に電源や画像量を減らすことができない。また、人を認識している時も、していない時も、電源の供給が必要とされ、低消費電力化についての課題が残っている。
【０００６】
特許文献２では、侵入検出信号によってズーム制御装置が防犯カメラに対してズームアップ指令を行う仕組みになっている。しかしながら、人を追いかけてズームしないためズームしたところに必ず人がいるとはかぎらないという課題が残っている。また、より低消費電力化に向けての課題が示されていない。
【０００７】
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一実施の形態によれば、画像処理システムは、センサからの信号で起動され、画像入力装置からの画像データが人の顔を表している場合、その顔を表す画像データをメモリに保持して、待機状態へ移る。
【発明の効果】
【０００９】
前記一実施の形態によれば、画像処理システムの低消費電力化が図れる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１による画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１による画像処理システムに用いられるカメラ制御回路の構成を示すブロック図である。
【図３Ａ】実施の形態１による画像処理システムの動作を示すフローチャート図である。
【図３Ｂ】実施の形態１による画像処理システムの動作を示すフローチャート図である。
【図４】実施の形態２による画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図５】実施の形態１で用いられるメモリの構成を示す構成図である。
【図６】実施の形態１の動作を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に述べる複数の実施の形態で、同様な機能を果たす部分については、各図面で同じ記号を用いて、説明を省略することがある。
【００１２】
以下に述べる実施の形態では、適用することにより特に有益な自動車を例として説明を行う。自動車の防犯を考えた場合、防犯のためのシステムは、自動車に設けられたバッテリで駆動される。システムとしては、自動車の状態及びその周辺を常に監視することが望ましい。状態としては、例えばドアの開閉、ハンドルの移動、エンジンの始動等が考えられ、また周囲の監視としては、車両への接触等が考えられる。これらの状態及び周囲の監視を行うためには、自動車にセンサを設置して、センサから情報を得る必要がある。センサを含めたシステムは、状態及び周辺を常に監視するために、常に動作状態とされることが要求され、バッテリの消耗へと繋がる。
【００１３】
≪実施の形態１≫
図１は、実施の形態１の画像処理システムのブロック図が示されている。該画像処理システムは、自動車（図示されていない）に設けられており、自動車に設置された上述のセンサが、一例としてセンサ２０２として示されている。同図において、２０１は自動車に設置され、自動車の周囲を撮影する画像入力装置（本実施の形態ではカメラ）であり、１０６は自動車に設置されたディスプレイであり、画像入力装置（カメラ２０１）で撮影された画像等を表示するために使われる。上記カメラ２０１は、図示されていないが、ズーム及びアングル変更の指示を受けることにより、ズーム及びアングルの変更を行う機能を有している。また、同図において、２０３は自動車に設けられたメモリであり、半導体集積回路装置１００からデータが書き込まれたり、読み出しが行われる。
【００１４】
画像処理システムである半導体集積回路装置１００は、例えば一つの半導体チップに形成された複数のブロックを有している。この実施の形態では、一つの半導体チップに形成していることで、説明をするが、複数の半導体チップで、図１に示されている様な半導体集積回路装置１００を構成しても良い。この場合、複数の半導体チップで画像処理システムが構成されていると理解して頂きたい。
【００１５】
半導体集積回路装置（以下、ＬＳＩとも称する）１００は、カメラ２０１からの画像を取り込むビデオ入力部１０２、カメラ２０１に対してズームやアングルを変える指示を送るＩ２Ｃバスインターフェース１０３及び人の顔など画像認識処理を行う画像認識回路１０４、センサ２０２からの情報を受け取るセンサインターフェース１０５を有している。更に、半導体集積回路装置１００は、メモリ２０３に記憶した画像を取り込んで、上記ディスプレイ２０４表示するディスプレイユニット１０６、メモリ２０３に対してアクセス制御をするメモリインターフェース１０７、画像認識回路１０４で顔として検出された画像に対して、画像の中央に顔が来るようにカメラのアングルを変えたりズームをしたりするための制御信号を生成するカメラ制御回路１０８、センサ２０２が起動後にカウントを始める汎用タイマ１１１、マイクロプロセッサ（以下、ＣＰＵと称する）１０１、及び上記各ブロック（モジュール）間でデータのやりとりをするためのバス１０９を有する。図１には示されていないが、ＣＰＵ１０１の動作を制御するプログラム等が格納されたメモリ（例えば不揮発性メモリ）もＬＳＩ１００に設けられている。上記ＣＰＵ１０１は、図１には示されていない上記不揮発性メモリに格納されたプログラムに従って、図３に示されているフローに沿った制御（各モジュールの制御、割り込み処理、レジスタの設定等）を行う。
【００１６】
図２は、上記カメラ制御回路１０８の一実施形態を示すブロック図である。カメラ制御回路１０８は、画像認識回路１０４より送られる認識した顔のＸ軸方向とＹ軸方向それぞれの値を格納する顔中心座標レジスタ３０１と３０２、Ｙ軸方向のカメラ画像のサイズ情報を格納するカメラ画像サイズレジスタ３０４、画像認識回路１０４より送られるＹ軸方向の顔のたての大きさを記録する顔大きさレジスタ３０５、現在までに認識した中でもっとも大きい値（顔大きさレジスタ３０５に記憶された最大の値）を記憶する最大顔大きさレジスタ３０６、画像認識回路１０４が顔認識した人の顔の特徴点(眉、目、鼻、口など)を数える顔特徴点数レジスタ３０７及び現在までに認識した中でもっとも多い顔特徴点数レジスタ３０７の値を記憶する最大顔特徴点数レジスタ３０８を有している。更に、カメラ制御回路１０８は、カメラ制御回路１０８が起動すると０よりカウントを始め、画像認識回路１０４が顔を認識していないまたはよりよい画像が得られていない時間をカウントし、より良い画像が得られるたびにカウントを０にするタイマ３０９、顔中心座標レジスタ３０１、３０２とカメラ画像サイズレジスタ３０４の値をもとにカメラの画像の中心付近に顔の中心がくるようにカメラの向きをどれだけ振ればいいかを計算する顔中心合わせ演算回路３１０、顔大きさレジスタ３０５の値をもとにカメラに写っている人の顔が小さいときどれだけズームすればいいかを計算するズーム演算回路３１１、顔大きさレジスタ３０５と最大顔大きさレジスタ３０６を比較する比較器３１２、顔特徴点数レジスタ３０７と最大顔特徴点数レジスタ３０８を比較する比較器３１３、及び最大顔大きさレジスタ３０６と最大顔特徴点数レジスタ３０８の変化からよりよい画像が得たと判定する判定回路３１４を有している。尚、カメラ画像サイズレジスタ３０４を設けたことにより、カメラのサイズに対して自由度を持たせることが可能となっている。
【００１７】
図１に示されているＬＳＩ１００を自動車の防犯に利用する場合の動作を、図１，図２、図３Ａ、図３Ｂ、図５及び図６を用いて説明する。図３Ａ、図３Ｂは、動作を説明するためのフローチャート図であり、図５は、上記メモリ２０３の構成を説明する図であり、図６は、後で述べる顔特徴の一例を示す図である。ここでの説明では、自動車の周辺の環境を監視するために、振動が加えられたことを感知するセンサが、自動車に設置されている場合について説明するが、一例であり、センサは振動を感知するセンサに限定されない。また。振動は人によって加えられることを例として説明する。
【００１８】
ＬＳＩ１００は、自動車に振動が加えられたことを、センサ２０２が感知し、それが伝えられるまで、スリープ、スタンバイなど低消費電力状態とされている（ステップＳ１，Ｓ２）。センサ２０２が振動を感知すると、センサインターフェース１０５を介して振動を感知したという情報が（例えば割込によって）ＣＰＵ１０１に送られる。この情報が伝えられると、ＣＰＵ１０１によりＬＳＩ１００の低消費電力状態が解除され、ＬＳＩ１００が起動される（ステップＳ３）。ＣＰＵ１０１は、Ｉ２Ｃバスインターフェース１０３を介してカメラ２０１を制御して周囲の撮影を開始する（Ｓ３）。ＣＰＵ１０１は、汎用タイマ１１１を起動しカウントを始めさせる（ステップＳ４）。撮影により得られた画像データはビデオ入力部１０２、バス１０９、メモリインターフェース１０７を通って、メモリ２０３内の所定エリアＡに保存される(図５)。メモリ２０３内のエリアＡとは、カメラ２０１が撮影した画像データを保存する領域である。ビデオ入力部１０２はイニシエータ機能を有しており、ビデオ入力部１０２はバス１０９のバス権をとり、自主的にメモリインターフェース１０７を介してメモリ２０３内のエリアＡに画像を送る。エリアＡに画像を送るために、ビデオ入力部１０２がイニシエータ機能を持つ場合を述べたが、イニシエータ機能を持たずに、ＣＰＵ１０１により実現することも可能である。メモリ２０３内のエリアＡに１フレーム分の画像が保存されると、メモリ２０３はＣＰＵ１０１に割込みをかけ、ＣＰＵ１０１はメモリ２０３内のエリアＡの画像データをメモリ２０３内のエリアＢにコピーする(図５)。メモリ２０３内のエリアＢとは画像認識回路１０４が画像認識処理に使用するワークスペースである。また、この割込みをうけて、ＣＰＵ１０１は画像認識回路１０４を起動する。画像認識回路１０４が起動することにより、バス１０９の使用権（バス権）を取得し、メモリ２０３内のエリアＢに保存されている画像データを取り込む。画像認識回路１０４はエリアＢから画像データを得て、その画像データ内に人の顔の画像に対応する画像データがあるかどうかの画像認識処理を行う（ステップＳ５，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８）。エリアＢ内に人の顔に相応する画像データがないと、画像認識回路１０４が判断すると、次の１フレーム後に、新たな画像データがメモリ２０３内のエリアＢに格納された時、画像認識回路１０４が再び起動され、再び人の顔に対応する画像データがエリアＢ内の画像データに顔に対応する画像データが有るか否かの動作を行う。上述した動作を、一定時間繰り返して行う。これにより、複数のフレームが時間的に連続して、エリアＢに画像データとして格納され、画像認識回路１０４によって画像データ内に人の顔に対応する画像データが含まれているか否かの判断が行われる。一定時間上記の動作を繰り返し、エリアＢの画像データ内に人の顔に対応する画像データがなければ汎用タイマ１１１がオーバーフローを起こす（ステップＳ２３）。特に制限されないが、オーバーフローはＣＰＵ１０１に対してタイマ１１１からの割込みとして伝えられる。ＣＰＵ１０１は、この割込みを受けて、ＬＳＩ１００を低消費電力状態へ遷移させる（ステップＳ２１，Ｓ２２）。
【００１９】
エリアＢの画像データ内に人の顔に対応する画像データが存在すると画像認識回路１０４が判断した場合、汎用タイマ１１１を停止させ、ＬＳＩ１００が低消費電力状態へ遷移するのを防ぐ（ステップＳ９）。画像認識回路１０４は、エリアＢに保存された画像データの中で、顔の中心座標（ｘ、ｙ）が入力画像のどこにあるか、顔の大きさＺがどれぐらいか、顔の特徴点数はいくつかを認識もしくは算出する機能を持つ。カメラ制御回路１０８に設けられている中心座標レジスタ３０１と３０２、顔特徴点数レジスタ３０７、Ｙ軸方向の顔の縦の大きさを記録する顔大きさレジスタ３０５の値は、画像認識回路１０４がエリアＢの画像データから算出する。カメラ画像サイズレジスタ３０４の値はビデオ入力部１０２より画像認識回路１０４が受け取る。顔の画像データにおける特徴部位の位置の特定については、例えば、特開２００７−１４１１０７号公報及び特開２０１０−１７０１８４号公報に開示されているので、説明は省略する。
【００２０】
顔の中心、顔の大きさ及び顔の特徴点数が画像認識回路１０４で算出されたら、画像認識回路１０４はバス権を取る。そして画像認識回路１０４は、顔の中心座標（ｘ、ｙ）の値を顔中心座標レジスタ３０１、３０２に、顔の大きさＺを顔大きさレジスタ３０５、顔の特徴点数を顔特徴点数レジスタ３０７に転送する。これらのレジスタはいずれもカメラ制御回路１０８に存在する。この後画像認識回路１０４は、ＣＰＵ１０１に割込みをかける。ＣＰＵ１０１は割込みを受けて、カメラ制御回路１０８を起動する。カメラ制御回路１０８が起動後、タイマ３０９は０にクリアされ、カウントを開始する（ステップＳ１０，Ｓ１１，Ｓ１２）。
【００２１】
次に、カメラ制御回路１０８の動作を説明する。顔の中心座標のX軸方向の値をｘ、Ｙ軸方向の値をｙとする。またカメラの画像サイズのＸ軸方向の値をｕ、Y軸方向の値をｖとする。
【００２２】
まず、カメラの向きの制御方法について述べる。顔中心座標レジスタ３０１、３０２と、カメラ２０１からの画像の中心座標（｛１／２｝ｕ、｛１／２｝ｖ）の差分を計算する。その結果から、顔中心合わせ演算回路３１０は顔の中心座標がカメラ画像の中心座標に合うようどのぐらいカメラ２０１を駆動すればよいかを表す情報を出力する。この情報はＩ２Ｃバスインターフェース１０３に転送され、カメラ２０１に供給される。カメラ２０１はこの情報に基づいて移動する（駆動される）。どのぐらい移動すればいいかについては、人の顔が動いていることを考え、次のように定義する。カメラ２０１を動かした結果、顔の中心座標（ｘ、ｙ）が（｛１／４｝ｕ≦ｘ≦｛３／４｝ｕ、｛１／４｝ｖ≦ｙ≦｛３／４｝ｖ）の範囲であれば、人の顔の大部分がカメラに映っていると考えられるのでカメラは動かさない。顔の中心座標（ｘ、ｙ）がそれ以外の範囲にあれば、カメラ制御回路１０８はＩ２Ｃインターフェース１０３を通じてカメラ２０１を動かし、人の顔を追いかける（ステップＳ１３，Ｓ１４）。
【００２３】
次にカメラのズームの制御方法について説明する。画像認識回路１０４より送られている顔の大きさＺを格納する顔大きさレジスタ３０５の値と、カメラ２０１の画像サイズを格納しているカメラ画像サイズレジスタ３０４を比較する。そして顔の大きさＺがカメラ画像の半分近く、｛１／２｝ｖ近くになるように、ズーム演算回路３１１はどのくらいカメラ２０１をズームインすれば（駆動すれば）いいかをＩ２Ｃバスインターフェース１０３に送る。顔の大きさが｛１／４｝ｖ≦Ｚ≦｛１／２｝の範囲であれば、カメラ２０１はズームをしない。それ以外の範囲であれば、カメラ制御回路１０８はＩ２Ｃインターフェース１０３を通じてカメラ２０１をズームさせて人の顔を映すようにする（ステップＳ１５，Ｓ１６）。
【００２４】
次によりよい画像の保存方法について、以下に述べる（ステップＳ１７，Ｓ１８，Ｓ１９，Ｓ２０）。
【００２５】
画像認識回路１０４が、人の顔を認識したとき、画像認識回路１０４は、人の顔の情報をカメラ制御回路１０８内の顔大きさレジスタ３０５、顔特徴点数レジスタ３０７に転送する。カメラ制御回路１０８では、顔大きさレジスタ３０５と最大顔大きさレジスタ３０６、顔特徴点数レジスタ３０７と最大顔特徴点レジスタ３０８の値がそれぞれ比較器３１２、３１３で比較される。
【００２６】
顔特徴点レジスタ３０７と最大顔特徴点レジスタ３０８を比較器３１３で比較することにより、顔特徴点数レジスタ３０７が最大顔特徴点数レジスタ３０８よりも大きいとき、その画像は、時間的に以前の画像より良い画像であると判断する。特に制限されないが、最大顔特徴点数レジスタ３０８は、初期値として０が格納されており、良い画像であると判断した場合、そのときの顔特徴点数レジスタ３０７の値が最大顔特徴点数レジスタにコピーされる。また、良い画像と判断した場合、カメラ制御回路１０８からＣＰＵ１０１へ、特に制限されないが割込みが発生される。この割込み処理において、ＣＰＵ１０１は、エリアＢの画像データを静止画として、メモリ２０３内のエリアＣにコピーする。このエリアＣは、人の顔が認識されたとき、その画像データを保存する領域である。上記条件を満たさないとき、比較器３１２において顔大きさレジスタ３０５が最大顔大きさレジスタ３０６の値を比較する。顔大きさレジスタ３０５が最大顔大きさレジスタ３０６の値より大きいとき、その画像はよりより画像であると判断する。このときの顔大きさレジスタ３０５を最大顔大きさレジスタ３０６にコピーする。CPU１０１へ割込み処理により、メモリ２０３エリアBの画像を静止画でメモリ２０３エリアCに保存する。
【００２７】
上記条件を満たさないとき、判定回路３１４は、よりよい画像が得られていないと判断する。カメラ制御回路１０８はＣＰＵ１０１に割込みをかけ、メモリ２０３から、エリアＡ内の画像が1フレーム分保存されたという割込みを待つ。この割込みを受けると。ＣＰＵ１０１は、画像認識回路１０４を起動させる。
【００２８】
眉、目、鼻、口などすべての特徴点を画像認識回路１０４が認識し、顔特徴点数レジスタ３０７にすべての特徴点が認識された旨の値が保存され、かつ顔大きさレジスタ３０５が｛１／２｝ｖならば、もっともよい画像が得られたと判定（認識適切状態と判定）し、カメラ制御回路１０８はＣＰＵ１０１に割込みをかける。この割込みで、ＣＰＵ１０１は、ＬＳＩ１００を低消費電力状態へ遷移させる（ステップＳ２１，Ｓ２２）。この時にはエリアＣには、もっとも良い画像に対応する画像データが格納されている。上記の条件を満たさないとき、もっともよい画像が得られていないと判断し、カメラ制御回路１０８はＣＰＵ１０１に割込みをかけ、ＣＰＵ１０１はメモリ２０３内のエリアＡに1フレーム分の画像データが保存されたという割込みを待つ。ＣＰＵ１０１は、メモリ２０３から、この割込み（１フレーム分の画像データが保持された旨を知らせる）を受けると、画像認識回路１０４を起動させる。
【００２９】
次に画像認識回路１０４が人の顔を認識しない場合の動作を説明する。
カメラ制御回路１０８が起動後、タイマ３０９は０にクリアされカウントを始める。画像認識回路１０８が人の顔を認識するたびに、タイマ３０９は０にクリアされる。顔を認識していないとき、タイマ３０９はその時間をカウントする。この状態が続くとタイマ３０９はオーバーフローを起こす（ステップＳ２４）。タイマ３０９がオーバーフローを起こすと、人が去ったとみなし、カメラ制御回路１０８はＣＰＵ１０１に割込みをかけて、ＣＰＵ１０１はＬＳＩ１００を低消費電力状態へ遷移させる（ステップＳ２１，Ｓ２２）。
【００３０】
上述の様に、エリアＢに連続的に画像データが格納され、格納された画像データから顔の大きさＺ及び顔の特徴点数が形成される。すなわち、顔の大きさＺ及び顔の特徴点数が連続的に形成される。カメラ制御回路１０４は、連続的に供給される顔の大きさＺ及び顔の特徴点数から、より良い画像がメモリ２０３内のエリアＣに格納される様に動作する。より良い画像とは、より認識性の高い画像を意味する。顔の大きさＺ及び顔の特徴点数は、顔の認識性を表す認識性データと見なすことが出来、認識性データが高い認識性を示しているとき、この認識性データの基となっている画像データがメモリ２０３のエリアＣに格納される。言い換えるならば、時間的に連続的に供給される画像データのうち、より認識性の高い認識性データに対応する画像データがメモリ２０３のエリアＣに格納される。エリアＣには、静的な画像データが格納されるため、より認識性の高い認識性データに対応した画像データで、エリアＣの画像データは書き換えられる（上書きされる）。認識性データ（顔の大きさ及び顔の特徴点数）が上記認識適切状態（所定の状態）を表していれば、そのときの画像データがエリアＣに格納され、ＬＳＩ１００は低消費電力状態へ移行し、消費電力の低減が行われる。
【００３１】
以上の構成であれば、ＬＳＩ１００に画像認識回路１０４を搭載し、撮影した画像に人がいないかを検出できる。人がいた場合、人の顔がカメラ２０１の撮像画面に対してできるだけ大きくなるようにカメラ２０１を制御でき、画像の中心に人の顔の画像が写った、最適な画像を取得できる。
【００３２】
ディスプレイユニット１０６はメモリ２０３に保存された画像をディスプレイ２０４で参照できるようにするために、特に制限はされないが、ＬＳＩ１００に組込まれている。
【００３３】
次に図６を用いて、特徴点の一例を説明する。特徴点としては、上述した様に、眉、目、鼻、口が挙げられる。図６では、更に細かく右目、左目、鼻、口、右耳、左耳、右眉、左眉、顔輪郭が特徴点として挙げてある。各特徴点には、評価点が割り当てられており、例えば、右目及び左目ではそれぞれ評価点が５、右耳及び左耳ではそれぞれ評価点が１と割り当てられる。メモリ２０３のエリアＢに格納された画像データに、右目に対応する画像データが含まれていた場合、評価点５が顔特徴点数レジスタ３０７に格納される。このとき、右耳に対応する画像データも上記エリアＢの格納された画像データに含まっていた場合、合計の評価点６が顔特徴点数レジスタ３０７に格納される。この様に、エリアＢに格納されている画像データに含まれている特徴点の数により、顔特徴点数レジスタ３０７に格納される値が変わり、より良い画像に対応した画像データがエリアＣに格納される様にする。
【００３４】
この実施の形態によれば、画像データは静止画で保存されるから、メモリの記憶容量を減らすことができる。センサにより人を感知してからＬＳＩ１００Lを起動するので、消費電力を抑えられる。また、画像認識回路１０４とカメラ制御回路１０８を組み合わせて、カメラの制御を行うことで、人の特徴がはっきりわかる画像を得られる。カメラ制御回路１０８で顔の特徴点を数えたり顔の大きさをもとに、現在の画像と過去に得た画像を比較することで、よりよい画像を得られる。
【００３５】
この実施の形態において、数値を定義しているところがあるが、一例であり、それに限定されるものでない。
【００３６】
≪実施の形態２≫
図４は、実施の形態２のブロック図である。同図において、先に説明した図１と同じ機能を果たすブロックには同じ記号を付して、繰り返しての説明はしない。以下実施の形態１と異なる部分についてのみ説明をする。
【００３７】
本実施の形態では、ＬＳＩ１００にデータインターフェース１１０が設けられ、このデータインターフェース１１０を介して、バス１０９と送信装置２０５が結合されている。データインターフェース１１０は、上記エリアＣに格納された画像データをバス１０９を介して受け、それを送信装置２０５へ伝える。送信装置２０５は、伝えられた画像データを、例えば無線で送信する。無線で送信する場合、送信装置２０５の一例としては、携帯電話を使用する。
【００３８】
自動車が、例えば盗まれた場合、その自動車を盗んだりその自動車に損傷を与えた人物をディスプレイ２０４で確認することが困難となる。送信装置２０５により、ＬＳＩ１００は外部に画像データを送信することが可能となり、この送信されたデータを確認することにより、人物の特定が可能となる。
【００３９】
カメラ制御回路１０８のタイマ３０９がオーバーフローして、ＣＰＵ１０１に割込みをかけてＬＳＩ１００が低消費電力状態に遷移する前に、メモリ２０３のエリアＣに保存された画像データをパーソナルコンピュータや携帯端末に送信する。パーソナルコンピュータや携帯端末に送信することで、車両本体とは別の場所に画像が保存される。よって自動車が盗まれても、このＬＳＩ１００を含む搭載設備に傷がつけられても、自動車を盗んだり損傷を与えたりした人の画像が参照できる。
【００４０】
以上本発明者によってなされた発明を実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００４１】
１００  半導体集積回路装置
１０１  ＣＰＵ
１０４  画像認識回路
１０８  カメラ制御回路
２０１  カメラ
２０２  センサ
２０３  メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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