(57)【要約】【課題】被写体から得られる顔検出結果と人体検出結果を組み合わせて有効な制御を行う。【解決手段】デジタルカメラ１のデジタル信号処理回路１８は、撮影画像から顔部を検出するともに、人体を検出する。システム制御回路２０は、人体検出結果を用いて検出された顔部が真正の顔部であるか否かを検証する。また、システム制御回路２０は、検出された顔部までの距離と、検出された人体までの距離を演算し、２つの距離が一致する場合には顔部までの距離を用いてフォーカス制御し、一致しない場合にはより近い距離を用いてフォーカス制御する。【選択図】図１
2013210778.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置であって、
レンズを含む光学系と、
前記光学系で結像された被写体像を電気信号に変換する撮像手段と、
前記撮像手段で得られた画像信号のエッジパターンを用いて人体を検出する人体検出手段と、
前記撮像手段で得られた画像信号から顔部を検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段で検出された顔部に基づいてフォーカス、露出、ホワイトバランスの少なくともいずれかを制御する制御手段と、
を有し、
前記制御手段は、前記人体検出手段で検出された人体に基づいて、前記顔検出手段で検出された顔部の検証を行うことを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
撮像装置であって、
レンズを含む光学系と、
前記光学系で結像された被写体像を電気信号に変換する撮像手段と、
前記撮像手段で得られた画像信号のエッジパターンを用いて人体を検出する人体検出手段と、
前記撮像手段で得られた画像信号から顔部を検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段で検出された顔部、及び前記人体検出手段で検出された人体に基づいてフォーカスを制御する制御手段と、
を有することを特徴とする撮像装置。
【請求項３】
請求項１記載の撮像装置において、
前記制御手段は、前記顔検出手段で顔部が検出されない場合に前記顔検出手段で顔を検出するためのしきい値を変化させ、しきい値を変化させた後に前記顔検出手段で検出された顔部を前記人体検出手段で検出された人体を用いて検証する
ことを特徴とする撮像装置。
【請求項４】
請求項３記載の撮像装置において、
前記制御手段は、前記しきい値を変化させた後に前記顔検出手段で検出された顔部と前記人体検出手段で検出された人体の画像内における存在領域が互いに重複するか否かにより検証することを特徴とする撮像装置。
【請求項５】
請求項２記載の撮像装置において、
前記制御手段は、前記顔検出手段で検出された顔部までの距離を演算するとともに、前記人体検出手段で検出された人体までの距離を演算し、演算して得られた２つの距離が一致する場合に、前記顔部までの距離に基づきフォーカスを制御する
ことを特徴とする撮像装置。
【請求項６】
請求項２記載の撮像装置において、
前記制御手段は、前記顔検出手段で検出された顔部までの距離を演算するとともに、前記人体検出手段で検出された人体までの距離を演算し、演算して得られた２つの距離のいずれか近い方の距離に基づきフォーカスを制御する
ことを特徴とする撮像装置。
【請求項７】
請求項２記載の撮像装置において、
前記制御手段は、前記顔検出手段で顔部が検出されず、前記人体検出手段で人体が検出された場合に、前記人体検出手段で検出された人体までの距離を演算し、演算して得られた距離に基づきフォーカスを制御する
ことを特徴とする撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は撮像装置に関し、特に被写体人物の年齢推定に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、撮影して得られた画像から被写体としての人体を検出する技術が提案されている。
【０００３】
例えば、下記の特許文献１には、人体のモデルの輪郭の一部または人体の部位を表す閉曲線からなるテンプレートを記憶するテンプレート管理部と、検出の対象とする画像を入力する画像データ受信部と、入力された画像に対して複数のテンプレートを用いてマッチングを行うことにより、その画像の中から人体を検出する頭部位置検出部を備える物体検出装置が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、２次元画像に含まれる判定対象物の輪郭データを抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭データから輪郭の直線部分と曲線部分の比率を算出する形状値生成手段と、予め決められた閾値と形状値生成手段が算出した輪郭データの直線線分と曲線成分の比率とを比較して人間判定を行う判定手段を備える人間形状判定方法が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、画像からエッジ画像を形成するエッジ画像抽出部と、所定画素のエッジの方向及び所定画素の近隣領域に存在するエッジ画素のエッジ方向と、所定画素と近隣領域に存在するエッジ画素との空間位置関係によって規定したエッジ画素の個数を画像の特徴量として算出し、人物画像の識別精度を向上する装置が開示されている。
【０００６】
また、特許文献４には、標準的な顔の大きさを記憶し、この大きさと撮影した顔の大きさから被写体の顔までの実際の距離を演算することが開示されている。
【０００７】
さらに、特許文献５には、頭部と胴部の寸法の比率に基づいて人物か否かを判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−１４９１４５号公報
【特許文献２】特開２００３−１３２３４０号公報
【特許文献３】特開２０１０−１１７７７２号公報
【特許文献４】特開２００７−２４８６９８号公報
【特許文献５】特開２００２−２９８１４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、デジタルカメラ等の撮像装置で得られた画像に被写体としての人物あるいは人間が含まれている場合、上記のような各種方法でその画像に人物あるいは人間が含まれていることを検出することが可能であるが、人物あるいは人間を検出した場合に、その検出情報をどのように応用するかについては未だ十分な検討がなされていない。
【００１０】
例えば、上記の特許文献１では、画像から人体を検出する技術を施設のセキュリティ管理のために用いることが開示されているにとどまり、より積極的にデジタルカメラ自体の撮影制御に用いることについて何らの言及もない。
【００１１】
一方、人体検出技術に類似する技術として、人物の顔を検出する技術が開発されているが、顔検出技術と人体検出技術を融合させる、あるいは互いに有機的に組み合わせる技術については開発されていない。
【００１２】
本発明の目的は、撮影画像に含まれる人体を検出し、その検出情報を顔検出技術と組み合わせて有効な制御を行うことができる装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、撮像装置であって、レンズを含む光学系と、前記光学系で結像された被写体像を電気信号に変換する撮像手段と、前記撮像手段で得られた画像信号のエッジパターンを用いて人体を検出する人体検出手段と、前記撮像手段で得られた画像信号から顔部を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段で検出された顔部に基づいてフォーカス、露出、ホワイトバランスの少なくともいずれかを制御する制御手段とを有し、前記制御手段は、前記人体検出手段で検出された人体に基づいて、前記顔検出手段で検出された顔部の検証を行うことを特徴とする。
【００１４】
本発明の１つの実施形態では、前記制御手段は、前記顔検出手段で顔部が検出されない場合に前記顔検出手段で顔を検出するためのしきい値を変化させ、しきい値を変化させた後に前記顔検出手段で検出された顔部を前記人体検出手段で検出された人体を用いて検証する。
【００１５】
また、本発明は、撮像装置であって、レンズを含む光学系と、前記光学系で結像された被写体像を電気信号に変換する撮像手段と、前記撮像手段で得られた画像信号のエッジパターンを用いて人体を検出する人体検出手段と、前記撮像手段で得られた画像信号から顔部を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段で検出された顔部、及び前記人体検出手段で検出された人体に基づいてフォーカスを制御する制御手段とを有することを特徴とする。
【００１６】
本発明の１つの実施形態では、前記制御手段は、前記顔検出手段で検出された顔部までの距離を演算するとともに、前記人体検出手段で検出された人体までの距離を演算し、演算して得られた２つの距離が一致する場合に、前記顔部までの距離に基づきフォーカスを制御する。
【００１７】
また、本発明の他の実施形態では、前記制御手段は、前記顔検出手段で検出された顔部までの距離を演算するとともに、前記人体検出手段で検出された人体までの距離を演算し、演算して得られた２つの距離のいずれか近い方の距離に基づきフォーカスを制御する。
【００１８】
また、本発明のさらに他の実施形態では、前記制御手段は、前記顔検出手段で顔部が検出されず、前記人体検出手段で人体が検出された場合に、前記人体検出手段で検出された人体までの距離を演算し、演算して得られた距離に基づきフォーカスを制御する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、顔検出と人体検出を組み合わせることで、顔検出の精度を向上させ、あるいはフォーカス制御の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態におけるデジタルカメラの構成図である。
【図２】第１実施形態の処理フローチャートである。
【図３】第２実施形態の処理フローチャートである。
【図４】第３実施形態の処理フローチャートである。
【図５】第４実施形態の処理フローチャートである。
【図６】人体検出処理フローチャートである。
【図７】人体検出の模式的説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面に基づき本発明の実施形態について説明する。但し、以下の実施形態は例示であり、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。
【００２２】
＜第１実施形態＞
まず、本実施形態における撮像装置としてのデジタルカメラの基本構成について説明する。
【００２３】
図１に、本実施形態におけるデジタルカメラの構成ブロック図を示す。レンズ１０、シャッタ・絞り１２を介して被写体像は撮像素子１４に結像する。撮像素子１４は、被写体像を電気信号に変換し、アナログ画像信号としてアナログ前処理回路（アナログフロントエンド）１６に出力する。絞りは、システム制御回路２０からの露光制御信号により駆動制御される（露出制御：ＡＥ）。また、レンズ１０は、システム制御回路２０からのフォーカス制御信号により駆動制御される（フォーカス制御：ＡＦ）。
【００２４】
なお、撮像素子１４には、ＩＲカットフィルタ、光学ローパスフィルタ、カラーフィルタアレイ等の光学フィルタが設けられ、被写体像を撮像素子１４に結像させる。撮像素子１４は、ＣＣＤ撮像素子やＣＭＯＳ撮像素子が用いられる。
【００２５】
アナログ前処理回路（アナログフロントエンド）１６は、アナログアンプ、ゲインコントローラ及びＡＤコンバータを備え、撮像素子１４からのアナログ画像信号を増幅し、デジタル画像信号に変換してデジタル信号処理回路１８に出力する。
【００２６】
デジタル信号処理回路１８は、供給されたデジタル画像信号に対し、ゲイン補正（ホワイトバランス調整）、ガンマ補正、同時化処理、ＲＧＢ−ＹＣ変換、ノイズ低減処理、輪郭補正、ＪＰＥＧ圧縮の各処理を実行する。
【００２７】
ゲイン補正（ホワイトバランス調整）は、光源色温度によるＲＧＢのバランスを補正する処理であり、入力されたＲ信号、Ｇ信号、Ｂ信号のゲインをそれぞれ調整する。ゲインを調整する方法としては、光源の種類（太陽光、電灯光）等をユーザが手動で入力し、入力された光源に基づいてゲインを調整する方法、撮影光源下に白やグレーの物体を配置し、これらをカメラで撮影して補正する方法、カメラで光源を自動的に判断して補正する方法（オートホワイトバランス）がある。
【００２８】
ガンマ補正は、撮像素子１４の出力特性をディスプレイの入出力特性（ｓＲＧＢ）に合わせる処理である。
【００２９】
同時化処理は、Ｂａｙｅｒ配列のカラーフィルタを用いた単板撮像方式において１つの画素に１つの色の信号しか存在しないため、足りない色の信号を近隣の画素の色信号から演算して算出する処理である。同時化処理の方法として、近隣の画素の値を平均する方法、注目画素からの距離に応じて加重平均する方法等がある。
【００３０】
ＲＧＢ−ＹＣ変換処理は、同時化処理されたＲ信号、Ｇ信号、Ｂ信号をＹ信号、Ｃｂ信号、Ｃｒ信号に変換する処理である。すなわち、
Ｙ＝０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ
Ｃｂ＝Ｂ−Ｙ
Ｃｒ＝Ｒ−Ｙ
により輝度信号のＹ信号、色差信号のＣｂ信号、Ｃｒ信号に変換する。
【００３１】
ノイズ低減処理は、メディアンフィルタ等を用いてパルス性のノイズのような孤立点を除去する処理である。この処理によりノイズは除去されるが同時に解像度も低下するため、通常、色差信号Ｃｂ，Ｃｒに対して実行される。
【００３２】
輪郭補正処理は、光学的ローパスフィルタ等の影響によるＭＴＦ（Modulation Transfer Function）の低下を補正するための処理であり、輪郭抽出処理とノンリニア処理により原画像信号に輪郭信号を付加する。通常、輪郭補正処理は、輝度信号に対して実行される。
【００３３】
ＪＰＥＧ圧縮は、輝度信号のＹ信号、色差信号のＣｂ信号、Ｃｒ信号それぞれを８画素×８画素のブロックに分割し、各ブロック毎にＤＣＴ変換、量子化、ハフマン符号化を順次行い圧縮する。
【００３４】
デジタル信号処理回路１８は、以上のような処理により圧縮された画像信号をデータバス２２を介してバッファメモリ２８に格納し、バッファメモリ２８に格納された画像データを読み出して液晶モニタ２６に表示する。あるいは、画像信号をメモリカード２４に記憶する。
【００３５】
システム制御回路２０は、各種スイッチ（ＳＷ）１９から入力された信号に基づき各部の動作を制御する。例えば、シャッタボタンの操作信号に基づいて各部の動作を制御し、撮影して得られた画像信号を液晶モニタ２６に表示し、あるいはメモリカード２４に記憶する。また、撮影に際し、既述したように露出制御（ＡＥ）及びフォーカス制御（ＡＦ）を実行する。フォーカス制御に関しては、コントラスト検出式ＡＦとＴＴＬ位相差検出式ＡＦがある。コントラスト検出式ＡＦでは、撮像画像のコントラスト最大点を合焦位置とするもので、現在位置からフォーカスを少し動かし、コントラストが減少した場合に逆方向に、コントラストが増大した場合にさらに同方向に動かし、どちらの方向に動かしても減少する場合に当該位置を合焦位置とするものである（所謂山登り法）。ＴＴＬ位相差検出式ＡＦでは、レンズ透過光を測距ユニットで計測し、レンズの合焦位置を決定するものであり、測距ユニットでは合焦位置からのずれの方向及びずれ量に応じて像が左右に移動することを利用して合焦位置を決定する。
【００３６】
このような構成において、デジタル信号処理回路１８は、上記の各処理を実行するとともに、得られた画像信号に人体が含まれているか否かを検出する人体検出処理を実行し、その検出結果をシステム制御回路２０に出力する。
【００３７】
また、デジタル信号処理回路１８は、得られた画像信号に顔が含まれているか否かを検出し、顔が含まれている場合には、さらに検出した顔を認識する。すなわち、デジタル信号処理回路１８は、顔検出処理（ＦＤ）と顔認識処理（ＦＲ）を実行する。顔の検出は、顔の輪郭や顔の各部位（目や鼻、口）の相対位置や大きさ等を用いて実行する。色データ（肌色か否か）を用いて顔を検出してもよい。顔検出して顔に合焦するように制御する顔ＡＦ、顔検出して露出制御する顔ＡＥ、顔検出してホワイトバランスを調整する顔ＷＢが公知であるが、これら顔ＡＦ、顔ＡＥ、顔ＷＢで用いられる顔検出アルゴリズムをそのまま適用することができる。
【００３８】
また、顔の認識は、検出した顔の特徴を、予めデジタル信号処理回路１８のメモリに格納された顔データベースと照合し、一致する顔を特定することで実行される。すなわち、予めメモリには人物Ａ，人物Ｂ，人物Ｃ，・・・・の顔がその名前とともに登録されており、得られた画像信号から検出された顔部とメモリに記憶された顔画像のデータベースとを照合し、例えば人物Ａの顔と最も良く一致する場合には、検出した顔を人物Ａの顔であると認識する。顔認識アルゴリズムは公知であり、顔部から目立つ特徴を抽出することで識別する。例えば、顔部の輪郭や目、鼻、口等の各部位の相対位置や大きさを特徴として利用する。そのような特徴を用いて一致する特徴のある顔画像を検索する。あるいは、多数の顔画像から標準化したデータを作り、個々の顔画像はその標準データとの差分だけに圧縮し、顔認識に必要なデータだけを残してもよい。認識アルゴリズムとしては、見た目の特徴を直接幾何学的に比較する方法、あるいは画像を統計的に数値化してその数値をテンプレートと比較する方法のいずれであってもよく、線形判別分析や弾性バンチグラフマッチング、隠れマルコフモデル、ニューロン動機づけによるダイナミックリンク照合等を用いることができる。認識結果の出力形態も任意であるが、例えば認識した人物Ａの名前をタグとして検出した顔の近傍に液晶モニタ２６に表示することで出力する。
【００３９】
システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８からの顔検出（ＦＤ）結果、顔認識（ＦＲ）結果、人体検出結果を受け取り、これらを統合的に処理する。具体的には、システム制御回路２０は、顔検出（ＦＤ）、顔認識（ＦＲ）をメイン処理とし、人体検出結果をサブ処理として、人体検出結果を用いてＦＤを補完する。すなわち、デジタル信号処理回路１８でＦＤを実行する際に、デフォルトの検出しきい値で顔部が検出された場合には当該検出された顔部を用いてＦＲに移行すればよいが、顔部が検出されない場合には、デフォルトのしきい値を相対的に低下させることで顔部を検出できる場合がある。但し、この場合には検出しきい値を相対的に低下させた分だけノイズが増大し、本来は人物の顔でない画像部分を顔部と誤検出する可能性が高くなる。そこで、システム制御回路２０は、検出しきい値を相対的に低下させて顔部の検出率を増大させた場合に、人体検出結果を用いて検出された顔部が本来の顔部であるか否かを検証する。これにより、検出しきい値を相対的に低下させた場合においても、検出精度の低下を抑制できる。
【００４０】
図２に、本実施形態における処理フローチャートを示す。まず、被写体を撮影すると（Ｓ１０１）、デジタル信号処理回路１８は、得られた画像信号を用いてＦＤを実行する（Ｓ１０２）。ＦＤは、顔の輪郭や顔の各部位（目や鼻、口）の相対位置、大きさを検出することで実行する。さらに色データ（肌色か否か）を用いて顔を検出してもよい。一例として、撮影画像を明暗に応じて白黒の２値画像に変換し、顔に特有のパターンを抽出することで顔部を検出する。すなわち、目のあたりとその下を比べると、窪んだ目のあたりが暗くみえる。明暗の差で暗いところを黒、明るいところを白とした単純な図形に置き換える。同様の処理を鼻のあたりで行う。このような白黒の図形を複数用いて、予め登録されたパターンとマッチングするか否かで顔を検出する。このとき、マッチングするか否かの判定値をデフォルトの値としておく。例えば、パターン間の差の総和の逆数が判定値以上であれば一致するものと判定する。デジタル信号処理回路１８は、ＦＤの実行結果をシステム制御回路２０に供給する。
【００４１】
システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８からのＦＤ結果に基づき、ＦＤが可能であったか否か、つまり撮影画像から顔部が検出されたか否かを判定する（Ｓ１０３）。デジタル信号処理回路１８で顔部が検出された場合には、システム制御回路２０はデジタル信号処理回路１８に対してＦＲの処理を実行するように指令する（Ｓ１０８）。
【００４２】
一方、デジタル信号処理回路１８で顔部が検出されなかった場合には、システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８に対して、マッチングの判定値をデフォルト値から相対的に低下させて再度ＦＤを実行するように指令する（Ｓ１０４）。上記のように、パターン間の差の総和の逆数が判定値以上であれば一致するものと判定するアルゴリズムでは、判定値を相対的に低下させることで、パターン間の差が相対的に大きくても一致すると判定され易くなり、ＦＤにおける検出率が増大することになる。また、システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８に対して、ＦＤの再実行と並行して、あるいはＦＤの再実行とシーケンシャルに人体検出を行うように指令する。
【００４３】
デジタル信号処理回路１８は、システム制御回路２０からの指令を受けて、判定値を相対的に低下させてＦＤを再実行する（Ｓ１０５）。また、ＦＤの再実行と並行して、あるいはＦＤの再実行と相前後して、人体検出を行う（Ｓ１０６）。以下では、人体検出処理をＨＢＤ（Human Body Detection）と称する。ＨＢＤの詳細についてはさらに後述する。そして、ＦＤ再実行結果及びＨＢＤ結果をシステム制御回路２０に供給する。
【００４４】
システム制御回路２０は、ＨＢＤ結果を用いてＦＤの再実行結果を検証する（Ｓ１０７）。すなわち、ＦＤ再実行により検出された顔部が、ＨＢＤの検出結果と整合するか否かを判定する。具体的には、ＨＢＤで検出された人体の存在領域と、ＦＤ再実行により検出され顔部の存在領域が互いに重複するか否かを判定する。存在領域が互いに重複する場合には、検出された顔部は真正の顔部であるとみなす。一方、存在領域が重複しない場合には、検出された顔部は真正の顔部ではなく誤検出であるとみなす。以上の処理により、例えばＦＤの再実行により複数の顔部Ａ，Ｂが検出され、顔部Ａの存在領域はＨＢＤで検出された人体の存在領域と重複するものの顔部Ｂの存在領域はＨＢＤで検出された人体の存在領域と重複しない場合には、顔部Ｂは除去され、顔部ＡのみをＦＤの検出結果として残す。システム制御回路２０は、ＨＢＤを用いてＦＤの検証を行った後、その結果をデジタル信号処理回路１８に供給する。デジタル信号処理回路１８は、システム制御回路２０で真正と判定された顔部のみを用いて次にＦＲを実行する（Ｓ１０８）。
【００４５】
なお、本実施形態において、Ｓ１０４で判定値を相対的に低下させてＦＤを再実行したにもかかわらず、顔部が検出されなかった場合には、判定値をさらに相対的に低下させてさらにＦＤを実行してもよい。判定値の低下とＦＤは、必要な回数だけ繰り返し実行してもよい。
【００４６】
＜第２実施形態＞
上記の第１実施形態では、ＨＢＤを用いてＦＤの補完を行っているが、ＨＢＤはＦＤの補完のみならず、ＦＤを用いたＡＦの補完を行うこともできる。
【００４７】
図３に、本実施形態における処理フローチャートを示す。まず、被写体を撮影すると（Ｓ２０１）、デジタル信号処理回路１８は、得られた画像信号を用いてＦＤを実行する（Ｓ２０２）。デジタル信号処理回路１８は、ＦＤ結果をシステム制御回路２０に供給する。
【００４８】
システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８からのＦＤ結果に基づき、ＦＤが可能であったか否か、つまり顔部を検出できたか否かを判定する（Ｓ２０２）。顔部が検出できた場合には、システム制御回路２０は、検出された顔部を用いてＡＦ、ＡＥ及びＡＷＢ（オートホワイトバランス）を実行する（Ｓ２０３）。
【００４９】
一方、顔部を検出できなかった場合には、システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８に対してＨＢＤの実行を指令する。デジタル信号処理回路１８は、この指令に応じてＨＢＤを実行し、その結果をシステム制御回路２０に供給する。
【００５０】
システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８からのＨＢＤ結果に基づき、ＨＢＤが可能であったか否か、つまり人体を検出できたか否かを判定する（Ｓ２０４）。被写体の人物がサングラスを着用している、あるいは被写体の人物が正面を向いていない等の場合には、顔部は検出されないものの、人体は検出されることになる。人体を検出できた場合には、検出された人体のサイズに基づいて被写体までの距離を推定する（Ｓ２０５）。そして、推定された距離を用いてＡＦを実行する（Ｓ２０６）。ＨＢＤで推定された距離に基づくＡＦであるので、ここではＨＢＤに基づくＡＦと称している。ＨＢＤに基づく距離推定は、例えば以下のように行われる。
【００５１】
システム制御回路２０は、予め像面における人体のサイズと距離との関係を規定するテーブルをメモリに記憶しておき、このテーブルを参照することでＨＢＤで検出された人体のサイズに対応する距離を決定する。一例として、予め像面での頭部のサイズとレンズの焦点距離に対する被写体までの距離の関係を規定するテーブルをメモリに記憶しておく。像面での頭部の上下方向のサイズ（頭部の長さ）Ａｃｍ、焦点距離２８ｍｍの場合には被写体までの距離５０ｃｍ等である。上記の特許文献４には、標準的な顔の大きさを記憶し、この大きさと撮影した顔の大きさから被写体までの実際の距離を演算することが記載されており、例えばこのような技術を用いてもよい。なお、以上は人物の上半身の実サイズが予め既知であることを前提としているが、人物の上半身の実サイズは、人物の年齢に応じて変化し得る。すなわち、一般的に子供の実サイズは成人よりも小さい。そこで、ＨＢＤから人物の年齢を推定し、サイズ及び推定した年齢からカメラと人物との距離を決定してもよい。具体的には、ＨＢＤにおいて、頭長と肩幅の比率を算出し、算出した比率を用いて年齢を推定する。一般的に、子供の場合は頭部が大きく、このため比率＝頭長／肩幅は成人の比率よりも大きくなる。そこで、予め比率と年齢との関係を規定するテーブルをメモリに記憶しておき、ＨＢＤにおける比率に対応する年齢を決定する。もちろん、この比率は性差あるいは人種によっても変化し得るため、これらのファクタを考慮して年齢を推定してもよい。年齢を推定した後、予めＨＢＤのサイズ及び年齢と距離との関係を規定するテーブルをメモリに記憶しておき、このテーブルを参照することで人物までの距離を決定する。
【００５２】
一方、ＦＤで顔部が検出されず、かつ、ＨＢＤでも人体が検出されなかった場合には（Ｓ２０２でＮＯであり、かつ、Ｓ２０４でもＮＯ）、システム制御回路２０は、ＦＤやＨＢＤを用いない通常のＡＦ，ＡＥ，ＡＷＢを実行する。
【００５３】
なお、本実施形態において、ＦＤで顔部が検出されず、ＨＢＤで人体が検出された場合に、ＨＢＤに基づくＡＦを実行しているが、ＡＦと併せてＨＢＤに基づくＡＥ、あるいはＨＢＤに基づくＡＷＢを実行してもよい。
【００５４】
＜第３実施形態＞
図４に、本実施形態の処理フローチャートを示す。まず、被写体を撮影すると、デジタル信号処理回路１８は、得られた画像信号を用いて順次、ＦＤとＨＢＤを実行する（Ｓ３０１，Ｓ３０２）。なお、図では、ＦＤを実行した後にＨＢＤを実行しているが、まずＨＢＤを実行し、その後にＦＤを実行してもよい。デジタル信号処理回路１８は、ＦＤ結果とＨＢＤ結果をシステム制御回路２０に供給する。
【００５５】
システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８からのＦＤ結果に基づき、ＦＤが可能であったか否かを判定する（Ｓ３０３）。ＦＤが可能、つまり顔部が検出された場合には、ＦＤに基づき被写体までの距離を推定するとともに、ＨＢＤに基づき被写体までの距離を推定する（Ｓ３０４）。ＨＢＤに基づく距離推定は第２実施形態で詳述した通りである。ＦＤに基づく距離推定は、予め像面での顔のサイズと距離との関係を規定するテーブルをメモリに記憶しておき、検出された顔のサイズに対応する距離をメモリから読み出せばよい。
【００５６】
ＦＤに基づき距離を推定するとともに、ＨＢＤに基づき距離を推定した後、システム制御回路２０は、推定した２つの距離が互いに一致するか否かを判定する（Ｓ３０５）。この判定は、２つの距離の差分が所定の許容範囲内であるか否かにより実行される。したがって、２つの距離が一致するとは、２つの距離が必ずしも厳密に等しい場合のみを意味するものではなく、許容の誤差範囲内であって実質的に等しいとみなせる場合も含まれる。２つの距離が一致する場合、システム制御回路２０は、ＦＤに基づくＡＦを実行するとともに、ＦＤに基づくＡＥ，ＡＷＢを実行する（Ｓ３０６）。一方、２つの距離が一致しない場合には、システム制御回路２０は、ＦＤ、ＨＢＤのうち近い方の距離に基づくＡＦを実行する（Ｓ３０７）。すなわち、（ＦＤに基づく推定距離）＞（ＨＢＤに基づく推定距離）であれば、ＨＢＤに基づく推定距離を用いてＡＦを実行する。また、（ＦＤに基づく推定距離）＜（ＨＢＤに基づく推定距離）であれば、ＦＤに基づく推定距離を用いてＡＦを実行する。ＦＤ，ＨＢＤのうち近い方の距離に基づいてＡＦを実行するのは、被写界深度は合焦位置に対して非対称で、合焦位置の前側より後ろ側の方が被写界深度は深くなるため、フォーカスレンズを相対的に手前側（近距離側）に駆動する方が、後ろ側（遠距離側）に駆動する場合よりも合焦し易くなるためである。
【００５７】
また、ＦＤが可能でなかった場合には、システム制御回路２０は、ＨＢＤに基づくＡＦを実行する（Ｓ３０８）。
【００５８】
なお、本実施形態において、ＦＤが可能でなく、かつ、ＨＢＤも可能でない場合には、上記の第２実施形態と同様に通常のＡＦ，ＡＥ，ＡＷＢを実行すればよい。
【００５９】
また、Ｓ３０７でＦＤに基づくＡＦが実行された場合に、併せてＦＤに基づくＡＥ，ＡＷＢを実行してもよい。また、Ｓ３０７でＨＢＤに基づくＡＦが実行された場合に、併せてＨＢＤに基づくＡＥとＡＷＢを実行してもよい。但し、ＦＤに比べてＨＢＤは相対的に精度が低いので、Ｓ３０７でＨＢＤに基づくＡＦが実行された場合、ＡＥ，ＡＷＢについては通常のＡＥ，ＡＷＢを実行してもよい。
【００６０】
＜第４実施形態＞
図５に、本実施形態における処理フローチャートを示す。被写体を撮影すると、デジタル信号処理回路１８は、得られた画像信号を用いてＦＤを実行する（Ｓ４０１）。デジタル信号処理回路１８は、ＦＤ結果をシステム制御回路２０に供給する。
【００６１】
システム制御回路２０は、ＦＤ結果に基づいてＦＤが可能であったか否かを判定する（Ｓ４０２）。ＦＤが可能、すなわち顔部が検出された場合には、ＦＤに基づくＡＦ，ＡＥ，ＡＷＢを実行する（Ｓ４０８）。ＦＤが可能でなかった場合には、システム制御回路２０はデジタル信号処理回路１８に対してＦＤの判定値を相対的に低下させてＦＤを再実行するように指令するとともに、ＨＢＤを実行するように指令する（Ｓ４０３）。デジタル信号処理回路１８は、この指令に応じて判定値を相対的に低下させてＦＤを再実行し（Ｓ４０４）、かつ、ＨＢＤを実行する（Ｓ４０５）。デジタル信号処理回路１８は、ＦＤ結果及びＨＢＤ結果をシステム制御回路２０に供給する。
【００６２】
システム制御回路２０は、ＦＤ結果に基づき被写体までの距離を推定するとともに、ＨＢＤ結果に基づき被写体までの距離を推定する（Ｓ４０６）。この際、ＦＤについては判定値を相対的に低下させて再実行しており、本来顔部でないものを顔部と誤検出している可能性があるため、システム制御回路２０は、ＨＢＤを用いてＦＤを検証し、検出された人体の存在領域と重複する顔部のみを対象として被写体までの距離を推定する。そして、２つの距離が互いに一致するか否かを判定する（Ｓ４０７）。２つの距離が互いに一致する場合には、ＦＤに基づくＡＦ，ＡＥ，ＡＷＢを実行する（Ｓ４０８）。一方、２つの距離が一致しない場合には、ＦＤ、ＡＷＢのうち近い方の距離に基づくＡＦを実行する（Ｓ４０９）。
【００６３】
以上、各実施形態について説明したが、次に、各実施形態に共通するＨＢＤについて説明する。
【００６４】
図６に、ＨＢＤの処理フローチャートを示す。まず、デジタル信号処理回路１８は、撮影により画像を取得する（Ｓ５０１）。次に、得られた画像からエッジを抽出する（Ｓ５０２）。このエッジ抽出処理は、輪郭補正処理における輪郭抽出結果をそのまま援用してもよく、あるいはこれと別個にエッジを抽出してもよい。
【００６５】
エッジを抽出した後、デジタル信号処理回路１８は、抽出されたエッジのパターンが、予め決められた人物の上半身のエッジパターンと一致するか否かを判定する（Ｓ５０３）。
【００６６】
上半身のエッジパターンは、予めテンプレートとしてデジタル信号処理回路１８のメモリに記憶しておく。そして、抽出したエッジパターンが、上半身のエッジパターンと一致する場合には、当該抽出したエッジから人体を検出する（Ｓ５０４）。
【００６７】
図７に、撮影画像５０から人体を検出する処理を模式的に示す。撮影画像５０に人体５２が写っているものとする。人体の頭部には、円弧状のエッジ６０が存在する。また、人体の肩部にも、曲線状のエッジ６２，６４が存在する。これらのエッジ６０，６２，６４をテンプレートとしてメモリに記憶しておき、撮影画像から抽出したエッジにこれらのテンプレート６０，６２，６４と一致するパターンが存在するか否かを判定する。もちろん、撮影画像５０内の人体５２のサイズは種々であるため、相似形のものは一致するとみなすことができる。もちろん、サイズの異なる複数のテンプレートを予め用意してもよい。このように、顔部のエッジと肩部のエッジがともに検出された場合に、被写体から人体を検出することができる。あるいは、頭部の直線上のエッジと、肩部の直線上のエッジとの組み合わせ６６をテンプレートとして用意してもよい。
【００６８】
以上、本発明の実施形態について、デジタルカメラを例にとり説明したが、ビデオカメラについても同様に適用することができる。
【００６９】
また、各実施形態において、多様な変形も可能である。例えば、図では、ＦＤが可能でない場合にデジタル信号処理回路１８でＨＢＤを実行しているが、Ｓ１０２でＦＤと並行して、あるいは相前後してＨＢＤを実行してもよい。すなわち、ＦＤが可能であるか否かによらずに常にＦＤとＨＢＤとをセットで実行してもよい。図３、図５についても同様である。
【００７０】
また、図２において、ＦＤのしきい値として、得られた画像信号の白黒２値パターンが予めメモリに記憶されたパターンと一致するか否かの判定値を用いているが、他のしきい値を用いてもよい。例えば、目と鼻、あるいは口の相対的距離の比率に基づいて顔を検出する場合に、当該比率の許容範囲を拡大することでしきい値を変化させてもよい。また、しきい値を変化させるとは、顔部を検出するための何らかの判定基準を緩和することを意味しており、これに該当する任意のパラメータ変化を用いることができる。
【００７１】
さらに、第１実施形態では、ＦＤで検出された顔部をＨＢＤで検証しているが、ＨＢＤでの検証に加えて別のパラメータを用いてさらに顔部を検証してもよい。例えば、デジタル信号処理回路１８は、人物の顔部のみならず、ポスター等や絵に描かれた顔を人物の顔部と誤検出してしまう可能性があるが、検出された顔部までの距離を推定し、得られた距離がしきい距離以上であれば実際の人物の顔部ではないと検証することができる。ＨＢＤで検証し、さらに推定した距離に基づいて検証することで、検出した顔部の信頼性を向上させることができる。
【符号の説明】
【００７２】
１  デジタルカメラ、１０  レンズ、１２  シャッタ・絞り、１４  撮像素子、１６  アナログ前処理回路、１８  デジタル信号処理回路、１９  操作スイッチ（ＳＷ）、２０  システム制御回路、２２  データバス、２４  メモリカード、２６  液晶モニタ、２８  バッファメモリ。
【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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