(57)【要約】【課題】人体検出を用いて年齢を推定し、推定した年齢を用いて各種条件を設定する。【解決手段】デジタル信号処理回路１８は、撮影して得られた画像信号から人体を検出するとともに、顔部を検出する。検出した顔部は顔画像データベースと照合することで認識する。システム制御回路２０は、人体の頭部と肩部の比率から人体の年齢を推定し、しきい年齢以下であれば顔画像データベースを更新するようにユーザに対して促すメッセージを出力する。【選択図】図１
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【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、
１又は複数の顔画像のデータを記憶する記憶手段と、
検出した顔部と前記記憶手段に記憶された顔画像のデータとを照合することにより、検出した顔部を認識する顔認識手段と、
前記人体のサイズに基づいて前記人体の年齢を推定し、推定した年齢に基づいて前記記憶手段に記憶された顔画像を更新する処理を実行する制御手段と、
を備える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検出手段と、
前記人体のサイズに基づいて前記人体の年齢を推定し、推定した年齢に基づいて撮影条件を設定する制御手段と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項３】
請求項１，２のいずれかに記載の撮像装置において、
前記制御手段は、前記人体のサイズとして、頭部の長さと肩部の長さの比率を用いて年齢を推定することを特徴とする撮像装置。
【請求項４】
請求項１記載の撮像装置において、
前記制御手段は、推定した年齢がしきい年齢以下である場合に、ユーザに対して前記顔画像の更新を促すメッセージを出力することを特徴とする撮像装置。
【請求項５】
請求項４記載の撮像装置において、
前記制御手段は、推定した年齢がしきい年齢以下である場合、前記顔認識手段で認識された顔部に対応する顔画像の更新タイミングを設定し、前記顔認識手段で認識されてからの経過時間が前記更新タイミングに達した場合に、ユーザに対して前記顔画像の更新を促すメッセージを出力することを特徴とする撮像装置。
【請求項６】
請求項４記載の撮像装置において、
前記制御手段は、推定した年齢がしきい年齢以下であって、前記顔認識手段で前記顔部の認識が不能または誤認識である場合に、ユーザに対して前記顔画像の更新を促すメッセージを出力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、推定した年齢がしきい年齢以下である場合に、シャッタ速度を相対的に速く設定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】
本発明の目的は、撮影画像に含まれる人体を検出し、その検出情報を利用して被写体である人物の年齢を推定して、推定年齢に基づく各種条件の最適化を図る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】
【００１２】
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、１又は複数の顔画像のデータを記憶する記憶手段と、検出した顔部と前記記憶手段に記憶された顔画像のデータとを照合することにより、検出した顔部を認識する顔認識手段と、前記人体のサイズに基づいて前記人体の年齢を推定し、推定した年齢に基づいて前記記憶手段に記憶された顔画像を更新する処理を実行する制御手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
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検出手段と、前記人体のサイズに基づいて前記人体の年齢を推定し、推定した年齢に基づいて撮影条件を設定する制御手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明の１つの実施形態では、前記制御手段は、前記人体のサイズとして、頭部の長さと肩部の長さの比率を用いて年齢を推定する。
【００１５】
また、本発明の他の実施形態では、前記制御手段は、推定した年齢がしきい年齢以下である場合に、ユーザに対して前記顔画像の更新を促すメッセージを出力する。例えば、前記制御手段は、推定した年齢がしきい年齢以下である場合、前記顔認識手段で認識された顔部に対応する顔画像の更新タイミングを設定し、前記顔認識手段で認識されてからの経過時間が前記更新タイミングに達した場合に、ユーザに対して前記顔画像の更新を促すメッセージを出力する。
【００１６】
また、本発明の他の実施形態では、前記制御手段は、推定した年齢がしきい年齢以下である場合に、シャッタ速度を相対的に速く設定する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、撮影画像に含まれる人体を検出し、その検出情報を利用して被写体である人物の年齢を推定して、推定年齢に基づく顔画像データベースの更新や撮影条件の最適化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【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】実施形態の処理フローチャートである。
【図３】実施形態の他の処理フローチャートである。
【図４】実施形態の人体検出処理フローチャートである。
【図５】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】
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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）。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８からの人体検出情報を用いて、被写体人物の年齢を推定する。具体的には、人体検出情報に含まれる人体のサイズを利用して、被写体人物の年齢を推定する。人体の各部のサイズは、年齢とともに変化することが知られている。例えば、頭部の全体に対する比率は年齢とともに変化していく。また、頭部のサイズと肩部のサイズの比率も年齢とともに変化していく。システム制御回路２０は、予め人体のサイズ、あるいは人体の各部の比率と年齢との関係をテーブルとしてメモリに記憶しておき、このテーブルを参照することで被写体人物の年齢を推定する。そして、システム制御回路２０は、推定した年齢に基づいて各種の条件を設定する。例えば、デジタル信号処理回路１８では、上記のように検出した顔をデータベースと照合することでその顔を認識するが、推定した年齢がある年齢未満である場合には、顔が相対的に大きく変化することを考慮して、予めメモリに記憶されたデータベースを現在の顔に更新する処理を実行する。
【００３８】
なお、人体のサイズとは、より特定的には撮像面における人体像の上半身のサイズであり、上半身のサイズには、頭部のサイズ（頭部の長さ、頭部の幅）、肩部のサイズ（肩幅）等が含まれる。サイズは、頭部や肩部を構成する画素数で規定される。
【００３９】
図２には、本実施形態の処理フローチャートを示す。まず、被写体像を撮影すると（Ｓ１０１）、デジタル信号処理回路１８は、得られた画像から人体を検出する（Ｓ１０２）。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。
【００４０】
また、ＨＢＤと並行して、あるいはＨＢＤと相前後して、デジタル信号処理回路１８は、得られた画像から顔部を検出する（Ｓ１０３）。以下では、顔部検出をＦＤ（Face Detection）と称する。ＨＢＤは主に人体の上半身の輪郭を検出する処理であり、ＦＤは人体の顔を検出する処理であるから、両者は異なる処理である。もちろん、ＨＢＤの検出結果をＦＤで利用することでＦＤの効率化を図ることは可能である。この意味で、ＨＢＤの後にＦＤを実行することは好適であろう。
【００４１】
システム制御回路２０は、撮影画像から人体及び顔部を検出した後、ＨＢＤの検出結果、具体的には検出した人体のサイズを用いて人物の年齢を推定する（Ｓ１０４）。例えば、人体の頭部の長さと肩部の長さの比率を算出し、予めこの比率と年齢との対応関係を規定するテーブルが記憶されたメモリにアクセスし、算出した比率に対応する年齢を読み出す。比率と年齢との対応関係を規定するテーブルは、例えば年齢を０〜３歳、３歳〜６歳、６歳〜９歳、９歳〜１２歳、１２歳〜１５歳、１５歳〜１８歳、１８歳〜２１歳、２２歳以上と区分し、各区分毎の平均的な比率を規定する。
【００４２】
人物の年齢を推定した後、システム制御回路２０は、推定年齢が所定のしきい年齢以下
であるか否かを判定する（Ｓ１０５）。しきい年齢は、例えば１８歳に設定することができる。そして、推定年齢が１８歳以下である場合には、顔が相対的に大きく変化する可能性があるとみなし、デジタル信号処理回路１８で顔認識を行う際の基礎データである顔画像データベースの更新をユーザに促す処理を実行する（Ｓ１０６）。具体的には、現在撮影している人物の最新の顔画像を改めてデータベースに登録すべきことをメッセージとして液晶モニタ２６に表示してユーザに促す。メッセージは、必ずしも文字だけではなく、インジケータを点灯させることによっても可能である。例えば、データベースを表すアイコンを点滅表示させる等である。ユーザが、このメッセージに従って撮影している人物の最新の顔画像を入力すると（Ｓ１０７）、システム制御回路２０は、入力された最新の顔画像をデジタル信号処理回路１８の顔画像データベースに再登録して更新する（Ｓ１０８）。
【００４３】
一方、推定した年齢が１８歳を超えている場合には、顔は相対的に大きく変化しないものとみなし、顔画像データベースの更新を行わない。
【００４４】
このようにして、推定年齢に応じて顔画像データベースを更新した後、デジタル信号処理回路１８は、Ｓ１０３で検出した顔部と、メモリに記憶された顔画像データベースとを照合して顔部を認識する（Ｓ１０８）。以下では、顔認識をＦＲ（Face Recognition）と称する。
【００４５】
以上のように、年齢が相対的に若く、顔が相対的に大きく変化すると想定される場合において、顔画像データベースを更新することにより、ＦＲの精度を確保することができる。すなわち、年齢が若い場合には、メッセージに従って顔画像データベースが順次更新されていくので、たとえ顔が比較的短時間に変化したとしても、検出した顔部を正しく認識することが可能である。これに対し、年齢が若い場合においても顔画像データベースを適宜に更新しないと、年齢が若い場合には顔が相対的に大きく変化する場合も少なくないことから、検出された顔部と顔画像データベースとを照合しても一致するものが存在せず、ＦＲ不能あるいはＦＲが不正確なものとなろう。
【００４６】
なお、図２では、Ｓ１０８にて顔画像データを更新した後に、Ｓ１０９でＦＲを実行しているが、年齢を推定した後にＦＲを実行し、ＦＲを実行した後に顔画像データを更新することもできる。すなわち、ＦＲを実行して検出した顔部を認識した後、その顔部に対応する顔画像データベース内の顔画像が特定されるから、当該顔画像の年齢が推定されることになる。そこで、当該顔画像の推定年齢がしきい年齢以下である場合に、更新タイミングを設定する。更新タイミングを設定した後に、タイマを作動させ、更新タイミングに達したか否かを判定し、更新タイミングに達した時点で、更新を促すメッセージを液晶モニタ２６に表示する。例えば、顔画像データベース内に顔画像Ａ、顔画像Ｂ、顔画像Ｃが存在し、検出した顔部がＦＲの結果、顔画像Ａに対応するものとする。この場合、顔画像Ａの推定年齢がしきい年齢以下であれば、「６か月後の更新」が顔画像Ａの属性としてセットされる。そして、ＦＲの実行とともにタイマをスタートさせ、６か月が経過した時点で、顔画像Ａを更新すべき旨のメッセージを表示する。この意味で、ＦＲによって顔画像データベース内の複数の顔画像毎に更新タイミングがそれぞれセットされるといえる。
【００４７】
また、Ｓ１０６にて顔画像データベースの更新を促す際に、その頻度についても併せて報知することが好適である。すなわち、一般的には若いほど顔が相対的に大きく変化することから、年齢が若いほど更新頻度を多く設定する。例えば、３歳〜６歳については３ヶ月に１回の更新を促し、１５歳〜１８歳については年に１回の更新を促す等である。
【００４８】
また、Ｓ１０６にて顔画像データベースの更新を促す際に、推定年齢がしきい年齢以下であれば直ちに促すのではなく、ＦＲの結果に応じて促してもよい。すなわち、推定年齢がしきい年齢以下であり、かつ、既存の顔データベースと参照しても顔認識ができない場合において、顔画像データベースの更新を促す。既存の顔画像データベースと参照してＦＲが可能であった場合には、顔画像データベースの更新を促す処理は実行しない。この場合、システム制御回路２０は、デジタル信号処理回路１８からのＦＲ結果を受け取り、ＦＲが不能である（具体的には、検出した顔部に対応する顔画像データベースが存在せず、タグを付することが不能、あるいは「不明」タグを付する場合）との結果を受け取った場合に、顔画像データベースの更新をユーザに促す。
【００４９】
さらに、Ｓ１０６にて顔画像データベースの更新を促す際に、推定年齢がしきい年齢以下であれば直ちに促すのではなく、ＦＲ結果が正しいか否かに応じて促してもよい。すなわち、推定年齢がしきい年齢以下であり、かつ、既存の顔画像データベースと参照しても正しいＦＲができない場合において、顔画像データベースの更新を促す。正しいＦＲ結果であるか否かは、ユーザからの入力により判定する。すなわち、ＦＲ結果は、検出した顔の近傍に名前のタグを付することで出力するが、このタグが正しくないとユーザが判断した場合、その旨をデジタルカメラの操作スイッチＳＷ１９から入力する。システム制御回路２０は、ユーザからの入力に応じて、顔画像データベースの更新を促す。これにより、ユーザが顔画像データベースの更新を実行しているにもかかわらずシステム制御回路２０が一律に更新を促す事態を防止することができる。ユーザが正しく顔画像データベースを更新している場合には、検出した顔を正しく認識できると想定されるからである。
【００５０】
図２において、ＨＢＤ及びＦＤが実行されたことを前提としているが、例えば被写体の人物がサングラスをかけている、あるいは正面を向いていない等の理由で、ＨＢＤは実行できてもＦＤは実行できない場合もあり得る。この場合には、ＨＢＤの結果に基づいてＳ１０４にて年齢を推定し、推定した年齢を他の処理、例えば撮影条件の設定等に用いることができよう。もちろん、この場合においても、一律に顔画像データベースの更新を促すことは可能である。撮影条件の適応的な設定については後述する。
【００５１】
図３に、本実施形態の他の処理フローチャートを示す。まず、被写体像を撮影し（Ｓ２０１）、得られた画像から人体を検出する（Ｓ２０２）。
【００５２】
システム制御回路２０は、撮影画像から人体を検出した後、検出した人体のサイズを用いて人物の年齢を推定する（Ｓ２０３）。具体的には、人体の頭部の長さと肩部の長さの比率を算出し、予めこの比率と年齢との対応関係を規定するテーブルが記憶されたメモリにアクセスし、算出した比率に対応する年齢を読み出す。比率と年齢との対応関係を規定するテーブルは、例えば年齢を０〜１２歳、１２歳〜１５歳、１６歳以上と区分し、区分毎の平均的な比率を規定する。
【００５３】
人物の年齢を推定した後、システム制御回路２０は、推定年齢が所定のしきい年齢以下
であるか否かを判定する（Ｓ２０４）。しきい年齢は、例えば１２歳に設定することができる。そして、推定年齢が１２歳以下である場合には、撮影シーンモードを子供モードに設定する（Ｓ２０５）。システム制御回路２０は、撮影シーンモードを子供モードに設定すると、被写体の動きが相対的に速くてもぶれないようにシャッタ速度や感度を調整する。一方、推定年齢が１３歳以上であれば、子供モードには設定しない。
【００５４】
なお、推定年齢が１２歳を超えている場合において、さらに２０歳を超えているか否かを判定し、２０歳を超えていると判定された場合に、撮影シーンモードを大人モードに設定してもよい。システム制御回路２０は、大人モードでは、例えば肌色を強調表示する。
【００５５】
図４に、図２におけるＳ１０２、図３におけるＳ２０２の処理である人体検出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（Ｓ３０１）。次に、得られた画像からエッジを抽出する（Ｓ３０２）。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。
【００５６】
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（Ｓ３０３）。
【００５７】
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（Ｓ３０４）。
【００５８】
図５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。
【００５９】
以上説明したように、本実施形態によれば、人体検出（ＨＢＤ）により得られた人体の年齢を推定し、推定した年齢に基づいて撮影条件を適応的に設定するので、人体検出の結果を効果的に応用して高品質な撮影画像を得ることができる。
【００６０】
なお、被写体の顔を検出し、検出した顔から被写体の年齢を推定する技術が知られているが、本実施形態はこのような処理を補完する技術として用いることもできる。すなわち、検出した顔から被写体の年齢を推定するとともに、本実施形態の技術により年齢を推定し、両者の推定年齢が許容範囲内で一致する場合には、検出した顔から推定した年齢の信頼性が高いと評価することができる。また、被写体が正面を向いていない等により検出した顔から年齢を推定できない場合、本実施形態の技術により年齢を推定することで補完することも可能である。
【符号の説明】
【００６１】
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】
2013218393.tif 000003
【図２】
2013218393.tif 000004
【図３】
2013218393.tif 000005
【図４】
2013218393.tif 000006
【図５】
2013218393.tif 000007