(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段で撮像された画像より顔領域を検出する顔領域検出手段と、
前記顔領域検出手段で検出された顔領域に係る情報に基づいて、前記画像の画素値を調整する調整手段と、
前記調整手段で調整された前記画像より人物領域を検出する人物領域検出手段と、
前記顔領域検出手段で検出された顔領域と、前記人物領域検出手段で検出された人物領域と、を統合する統合手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記顔領域検出手段は、前記撮像手段で撮像された連続した画像の内、所定の時間間隔又はフレーム間隔毎に抽出した画像のそれぞれより顔領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記顔領域検出手段は、前記撮像手段で撮像された連続した画像の内、所定の時間間隔又はフレーム間隔毎に所定の時間又はフレーム分だけ抽出した画像のそれぞれより顔領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記調整手段は、前記顔領域検出手段で検出された全ての顔領域の平均輝度又はダイナミックレンジを求め、前記平均輝度又はダイナミックレンジが所定値になるように、前記画像の全て又は一部の画素値を調整することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記顔領域検出手段で検出された顔領域と、背景領域と、に基づいて、動体領域を検出する動体領域検出手段を更に有し、
前記調整手段は、前記動体領域検出手段で検出された動体領域の画素値を前記顔領域に係る情報に基づいて調整することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記統合手段で統合された結果を出力する出力手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像処理装置における画像処理方法であって、
撮像手段で撮像された画像より顔領域を検出する顔領域検出ステップと、
前記顔領域検出ステップで検出された顔領域に係る情報に基づいて、前記画像の画素値を調整する調整ステップと、
前記調整ステップで調整された前記画像より人物領域を検出する人物領域検出ステップと、
前記顔領域検出ステップで検出された顔領域と、前記人物領域検出ステップで検出された人物領域と、を統合する統合ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
撮像手段で撮像された画像より顔領域を検出する顔領域検出ステップと、
前記顔領域検出ステップで検出された顔領域に係る情報に基づいて、前記画像の画素値を調整する調整ステップと、
前記調整ステップで調整された前記画像より人物領域を検出する人物領域検出ステップと、
前記顔領域検出ステップで検出された顔領域と、前記人物領域検出ステップで検出された人物領域と、を統合する統合ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムを記憶したコンピュータにより読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像から特定の被写体パターンを自動的に検出する画像処理方法は非常に有用であり、例えば人間の顔の判定に利用することができる。このような方法は、通信会議、マン・マシン・インタフェース、セキュリティ、人間の顔を追跡するためのモニタ・システム、画像圧縮等の多くの分野で使用することができる。このような画像中から顔を検出する技術としては、非特許文献１に各種方式が挙げられている。特に、実行速度と検出率の高さとから、非特許文献２に掲載されるＶｉｏｌａらのＡｄａＢｏｏｓｔベースの手法は、顔検出研究において広く使用されている。
【０００３】
【非特許文献１】Ｍ．Ｈ．  Ｙａｎｇ，  Ｄ．Ｊ．  Ｋｒｉｅｇｍａｎ  ａｎｄ  Ｎ．  Ａｈｕｊａ．  "Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｆａｃｅｓ  ｉｎ  Ｉｍａｇｅｓ：Ａ  Ｓｕｒｖｅｙ，"  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  ｏｎ  ＰＡＭＩ，  ｖｏｌ．２４，  ｎｏ．１，  ｐｐ．３４−５８，  Ｊａｎｕａｒｙ，  ２００２．
【非特許文献２】Ｐ．  Ｖｉｏｌａ  ａｎｄ  Ｍ．  Ｊｏｎｅｓ．  "Ｒｏｂｕｓｔ  Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，"  ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ＳＣＴＶ，  Ｊｕｌｙ，  ２００１．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
図８は、従来技術の一例を説明するための図（その１）である。図８に示すように、Ｖｉｏｌａらの提案した顔検出器は、複数の識別器を組み合わせたカスケード構造となっている。入力画像に対し、各段で顔、非顔の判定を行い、顔と判定された画像だけが次の段へ進む。最後の段まで通過したものが最終的に顔と判定される。
【０００５】
図９は、従来技術の一例を説明するための図（その２）である。図９に示すように、カスケードの各段では、４種類の簡単な特徴を多数組み合わせて識別器を構成する。４種類の特徴は何れも白矩形内の諧調値の和と黒矩形内の諧調値の和との差分に対応する。この差分に対して閾値との大小を比較して１又は０を出力する関数を弱仮説と呼ぶ。弱仮説を構成するために、数千〜数万の学習データを利用する。学習するとき、矩形の位置と大きさとを２４ｘ２４ピクセルの画像内でどのように取るかによって１３万通り以上の特徴を生じるが、これらの中からどの特徴を使用するかについては、ＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムを用いて選択する。
【０００６】
Ｖｉｏｌａらの提案した顔検出器は、膨大な学習により、正面顔に対して各種照明条件が変化しても精度よく検出できたが、顔の面外回転により、検出できないことが多い。これに対して、Ｖｉｏｌａらの提案した顔検出器を人物の上半身に適用し、人物検出器として、被写体を検出することができる。しかしながら、各種照明条件の変化等により、被写体を検出することができないことがある。
【０００７】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、明るさが変化した場合等においても、精度よく被写体を検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで、本発明は、撮像手段で撮像された画像より顔領域を検出する顔領域検出手段と、前記顔領域検出手段で検出された顔領域に係る情報に基づいて、前記画像の画素値を調整する調整手段と、前記調整手段で調整された前記画像より人物領域を検出する人物領域検出手段と、前記顔領域検出手段で検出された顔領域と、前記人物領域検出手段で検出された人物領域と、を統合する統合手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体としてもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、明るさが変化した場合等においても、精度よく被写体を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１２】
＜実施形態１＞
図１は、システム構成の一例を示す図である。
１０１は、通路の天井である。１０２は通路の床である。１０３は、通路を通行している人物である。１０４は、撮像部（カメラ）である。撮像部１０４は、人物１０３を斜め上から撮影できるように、天井１０１に設置してある。１０５は、ＬＡＮケーブル、又は、同軸ケーブルである。ケーブル１０５は、撮像部１０４で撮像される画像を、画像処理装置又はコンピュータの一例であるＰＣ１０６に送信する。ＰＣ１０６は、撮影された画像を解析し、被写体を検出する装置である。
【００１３】
図２は、ＰＣ１０６のハードウェア構成の一例を示す図である。図２において、ＣＰＵ７０１は、ＰＣ１０６の各種制御を実行する。ＲＯＭ７０２は、本装置の立ち上げ時に実行されるブートプログラムや各種データを格納する。ＲＡＭ７０３は、ＣＰＵ７０１によって実行される制御プログラムを格納すると共に、ＣＰＵ７０１が各種制御を実行する際の作業領域を提供する。キーボード７０４及びマウス７０５は、ユーザによる各種入力操作環境を提供する。
【００１４】
外部記憶装置７０６は、ハードディスク、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ等で構成される。但し、外部記憶装置７０６は、制御プログラムや各種データを全てＲＯＭ７０２に持つようにすれば、必ずしも必要な構成要素ではない。表示器７０７は、ディスプレイ等で構成され、処理結果等をユーザに対して表示する。ネットワークインターフェース（ＮＩＣ）７０８は、ネットワーク上の撮像部１０４とＬＡＮケーブル等を介した通信を可能とする。ビデオインターフェース（ビデオＩ／Ｆ）７０９は、撮像部１０４と同軸ケーブルを介したフレーム画像の取り込みを可能とする。また、バス７１１は、上記各構成を接続する。
【００１５】
図３は、ＰＣ１０６と撮像部１０４とで構成されるシステムの機能構成の一例を示す図（その１）である。図３において、撮像部１０４は、画像を撮影する。画像取得部２０２は、撮像部１０４よりフレーム画像を取得する。ケーブル１０５がＬＡＮケーブルで構成されている場合、フレーム画像は撮像部１０４から、ケーブル１０５を介してｈｔｔｐプロトコルのパケットデータとして送られ、ＰＣ１０６上のネットワークインターフェース７０８を介して取得される。一方、ケーブル１０５が同軸ケーブルで構成されている場合、フレーム画像は撮像部１０４から、ケーブル１０５を介してＰＣ１０６上のビデオインターフェース７０９で取得される。
顔検出部２０３は、画像取得部２０２より得られた現在のフレーム画像（現在フレーム画像）を解析し、顔領域を検出する。
【００１６】
画素値調整部２０４は、顔検出部２０３で求められた全部の顔領域について平均輝度を計算し、所定の輝度値に変換するように、現在フレーム画像全体の画素値を調整する。
人物検出部２０５は、画素値調整部２０４で調整された現在フレーム画像について、人物の上半身を対象として、被写体領域（人物領域）を検出する。
検出結果統合部２０６は、顔検出部２０３で検出された顔領域と人物検出部２０５で検出された被写体領域とを統合する。
出力部２０７は、検出結果統合部２０６で統合された結果である被写体情報をメモリ（ＲＡＭ７０３又は外部記憶装置７０６）や表示器７０７に出力する。
【００１７】
図４は、被写体の検出処理の一例を示すフローチャート（その１）である。
ステップＳ３０１において、画像取得部２０２は、電源ＯＦＦやキーボード７０４及び／又はマウス７０５を介したユーザからの指示に基づいて、処理を終了するか否かを判定する。画像取得部２０２は、処理を終了すると判定すると、図４に示す処理を終了し、処理を終了しないと判定すると、ステップＳ３０２に進む。
ステップＳ３０２において、画像取得部２０２は、撮像部１０４よりフレーム画像を取得する。
【００１８】
ステップＳ３０３において、顔検出部２０３は、ステップＳ３０２で取得されたフレーム画像に対して、顔認識を行い、全ての顔領域を検出する（顔領域検出）。人物検出部２０５に比べ、顔検出部２０３は、顔という特定の領域に着目し、小領域で各種照明条件の下でも安定して被写体を検出することができる。
ステップＳ３０４において、画素値調整部２０４は、ステップＳ３０２で取得されたＲＧＢフレーム画像Ｉに対して、数式（１）により、ＹＣｂＣｒ画像変換を行う。
【数１】
0005072655.tif 000002
【００１９】
ステップＳ３０５において、画素値調整部２０４は、ステップＳ３０３の顔検出結果をチェックし、顔領域が検出されていなかった場合、ステップＳ３０６に進み、顔領域が検出されていた場合、ステップＳ３０７に進む。
ステップＳ３０６において、画素値調整部２０４は、メモリに記憶されている過去フレーム画像の顔領域の平均輝度を取得し、平均輝度ｍとする。なお、メモリには最初は初期値である輝度値ｃが記憶されており、後述するステップＳ３０７において平均輝度が求められた場合、求められた平均輝度（平均輝度ｍ）も記憶される。
ステップＳ３０７において、画素値調整部２０４は、ステップＳ３０４で求められた輝度画像Ｙを利用して、ステップＳ３０３で検出された全ての顔領域の平均輝度ｍを計算する。また、画素値調整部２０４は、平均輝度ｍをメモリに記憶する。
【００２０】
ステップＳ３０８において、画素値調整部２０４は、ステップＳ３０６又はＳ３０７で取得した平均輝度値ｍに基づいて、数式（２）より顔領域の平均輝度ｍを所定の輝度値ｃに調整するように、輝度画像Ｙ全体について、一定のオフセットを加算する。
【数２】
0005072655.tif 000003
【００２１】
ステップＳ３０９において、画素値調整部２０４は、数式（３）に基づいて、調整された輝度画像Ｙ'と色差信号ＣｂＣｒとを結合し、ＲＧＢ画像Ｉ'に逆変換する。
【数３】
0005072655.tif 000004
【００２２】
ステップＳ３１０において、人物検出部２０５は、ステップＳ３０９で求められたＲＧＢ画像Ｉ'を利用して、上半身を対象として認識し、人物領域を検出する（人物領域検出）。人物検出部２０５は、顔検出部２０３に比べ、人がうつむいたり横を向いたり、又は、後ろ向きであっても検出が可能であるため、被写体の面外回転にロバスト（頑健）である。
【００２３】
ステップＳ３１１において、検出結果統合部２０６は、ステップＳ３０３で検出された顔領域と、ステップＳ３１０で検出された人物領域と、を統合する。図５は、統合の一例を示す図である。図５（ａ）又は図５（ｂ）に示すように撮像部１０４で撮像された被写体が４つあり、その内、３人が入場する人物であり、１人は退場する人物である。
【００２４】
図５（ａ）には顔検出部２０３で検出された３人の入場者が示されている。この場合、１人の退場者の顔が見えないため、顔検出部２０３では見落とされる。図５（ｂ）には人物検出部２０５で検出された２人の入場者と１人の退場者とが示されている。このとき、１人の入場者は撮影領域から出るところであるため、人物検出部２０５では検出できなくなる。図５（ｃ）には人物検出部２０５で検出された被写体の検出結果から、顔検出部２０３で検出された被写体の検出結果との重複部分である２人の入場者を除外し、１人の退場者を残した結果が示されている。検出結果統合部２０６は、この結果と顔検出部２０３での検出結果とから被写体の領域を決定する。図５（ｄ）には、検出結果統合部２０６が、顔領域と、人物領域と、を統合した結果が示されている。
ステップＳ３１２において、出力部２０７は、ステップＳ３１１で統合された被写体領域をメモリや表示器７０７に出力する。
【００２５】
なお、本実施形態の処理は、連続映像のフレーム画像ではなく、撮像部１０４で撮像された静止画像にも同様に適用することができる。
また、顔検出部２０３は、所定時間間隔又はフレーム間隔毎に抽出した１フレーム画像（一枚の画像）より顔領域を検出するようにしてもよい。このようにした場合、画素値調整部２０４は、顔検出部２０３で検出された全ての顔領域の平均輝度（平均輝度値ｍ）を求め、求めた平均輝度値ｍが所定値（輝度値ｃ）になるよう、画像の全ての画素値を調整するようにしてもよい。照明条件が一定時間内変化しないような場合、このような方法をとることによって、実行速度を早くすることができる。
【００２６】
また、顔検出部２０３は、所定時間間隔又はフレーム間隔毎に所定の時間分又はフレーム分だけ抽出したフレーム画像より顔領域を検出するようにしてもよい。このようにした場合、画素値調整部２０４は、顔検出部２０３で検出された全ての顔領域の平均輝度（平均輝度値ｍ）を求め、求めた平均輝度値ｍが所定値（輝度値ｃ）になるよう、画像の全ての画素値を調整するようにしてもよい。例えば、顔検出部２０３は、３０分ごとに、５分間のフレーム画像より顔領域を検出するようにしてもよい。
【００２７】
また、画素値調整部２０４は顔領域の平均輝度の他に、ダイナミックレンジに基づいて画像全体の画素値を調整するようにしてもよい。顔領域のダイナミックレンジを［ａ0，ａ1］とすれば、数式（４）により顔領域のダイナミックレンジを所定のレンジ［ｃ0，ｃ1］になるように変換することができる。
【数４】
0005072655.tif 000005
【００２８】
なお、本実施形態において、画素値調整部２０４は、画素値の輝度調整を行うものとして説明を行ったが、色変換を含めて、検出した顔領域に基づいて、画像全体の色温度を調整するようにしてもよい。
【００２９】
＜実施形態２＞
図６は、ＰＣ１０６と撮像部１０４とで構成されるシステムの機能構成の一例を示す図（その２）である。
実施形態２の構成は、実施形態１の構成に比べて、動体検出部５０８がＰＣ１０６に新たに設けられている。このような構成とすることにより、画素値調整部５０４は、現在フレーム画像の全体ではなく、現在フレーム画像の一部である動体領域のみの画素値を調整することができる。
【００３０】
動体検出部５０８は、画像取得部２０２より得られた現在フレーム画像と背景画像との差分を得、閾値との比較より、動体領域を検出する。
画素値調整部５０４は、顔検出部２０３で求められた全部の顔領域について平均輝度を計算し、所定の輝度値に変換するように、現在フレーム画像にある動体領域の画素値を調整する。画素値調整部５０４は、動体領域以外の背景領域の画素値はそのままにする。
【００３１】
図７は、被写体の検出処理の一例を示すフローチャート（その２）である。
ステップＳ６０１において、画像取得部２０２は、電源ＯＦＦやキーボード７０４及び／又はマウス７０５を介したユーザからの指示に基づいて、処理を終了するか否かを判定する。画像取得部２０２は、処理を終了すると判定すると、図７に示す処理を終了し、処理を終了しないと判定すると、ステップＳ６０２に進む。
ステップＳ６０２において、画像取得部２０２は、撮像部１０４よりフレーム画像を取得する。
【００３２】
ステップＳ６０３において、動体検出部５０８は、動体領域検出用の背景画像を取得する。例えば、動体検出部５０８は、撮像部１０４からの画像（映像）から、所定時間又はフレーム数にわたって、各位置において各画素値の累積ヒストグラムを求め、累積確率が０．５を超える画素値をこの位置の背景画素値とする。天候等起因する照明条件の緩やかな変化の場合、背景画像の更新は所定時間間隔で行うようにしてもよい。
ステップＳ６０４において、動体検出部５０８は、現在のフレーム画像と、ステップＳ６０３で取得した背景画像と、の差分を得、閾値と比較し、閾値より大きい画素を動体画素とし、他の画素を背景画素とする。
【００３３】
ステップＳ６０５において、顔検出部２０３は、ステップＳ６０２で取得されたフレーム画像に対して、顔認識を行い、全ての顔領域を検出する（顔領域検出）。
ステップＳ６０６において、画素値調整部５０４は、ステップＳ６０２で取得されたＲＧＢフレーム画像Ｉに対して、数式（１）により、ＹＣｂＣｒ画像変換する。
【００３４】
ステップＳ６０７において、画素値調整部５０４は、ステップＳ６０５の顔検出結果をチェックし、顔領域が検出されていなかった場合、ステップＳ６０８に進み、顔領域が検出されていた場合、ステップＳ６０９に進む。
ステップＳ６０８において、画素値調整部５０４は、メモリに記憶されている過去フレーム画像の顔領域の平均輝度を取得し、平均輝度ｍとする。なお、メモリには最初は初期値である輝度値ｃが記憶されており、後述するステップ６０９において平均輝度が求められた場合、求められた平均輝度（平均輝度ｍ）も記憶される。
ステップＳ６０９において、画素値調整部５０４は、ステップＳ６０６で求められた輝度画像Ｙを利用して、ステップＳ６０５で検出された全ての顔領域の平均輝度ｍを計算する。また、画素値調整部５０４は、平均輝度ｍをメモリに記憶する。
【００３５】
ステップＳ６１０において、画素値調整部５０４は、ステップＳ６０８又はＳ６０９で取得した平均輝度値ｍに基づいて、数式（２）より顔領域の平均輝度ｍを所定の輝度値ｃに調整するように、輝度画像Ｙの動体領域について、一定のオフセットを加算する。画素値調整部５０４は、背景領域はそのままにする。
ステップＳ６１１において、画素値調整部５０４は、数式（３）に基づいて、調整された輝度画像Ｙ'と色差信号ＣｂＣｒとを結合し、ＲＧＢ画像Ｉ'に逆変換する。
【００３６】
ステップＳ６１２において、人物検出部２０５は、ステップＳ６１１で求められたＲＧＢ画像Ｉ'を利用して、上半身を対象として認識し、人物領域を検出する（人物領域検出）。
ステップＳ６１３において、検出結果統合部２０６は、ステップＳ６０５で検出された顔領域と、ステップＳ６１２で検出された人物領域と、を統合する。
ステップＳ６１４において、出力部２０７は、ステップＳ６１３で統合された被写体領域をメモリや表示器７０７に出力する。
【００３７】
なお、本実施形態の処理は、連続映像のフレーム画像ではなく、撮像部１０４で撮像された静止画像にも同様に適用することができる。
また、顔検出部２０３は、所定時間間隔又はフレーム間隔毎の１フレーム画像（一枚の画像）より顔領域を検出するようにしてもよい。このようにした場合、画素値調整部５０４は、顔検出部２０３で検出された全ての顔領域の平均輝度（平均輝度値ｍ）を求め、求めた平均輝度値ｍが所定値（輝度値ｃ）になるよう、画像の動体領域の画素値を調整するようにしてもよい。照明条件が一定時間内変化しないような場合、このような方法をとることによって、実行速度を早くすることができる。
【００３８】
また、顔検出部２０３は、所定時間間隔又はフレーム間隔毎の所定の時間又はフレーム分のフレーム画像より顔領域を検出するようにしてもよい。このようにした場合、画素値調整部５０４は、顔検出部２０３で検出された全ての顔領域の平均輝度（平均輝度値ｍ）を求め、求めた平均輝度値ｍが所定値（輝度値ｃ）になるよう、画像の動体領域の画素値を調整するようにしてもよい。例えば、顔検出部２０３は、３０分ごとに、５分間のフレーム画像より顔領域を検出するようにしてもよい。
【００３９】
また、画素値調整部５０４は顔領域の平均輝度の他に、ダイナミックレンジに基づいて画像の動体領域の画素値を調整するようにしてもよい。顔領域のダイナミックレンジを［ａ0，ａ1］とすれば、数式（４）により顔領域のダイナミックレンジを所定のレンジ［ｃ0，ｃ1］になるように変換することができる。
なお、本実施形態において、画素値調整部５０４は、画素値の輝度調整を行うものとして説明を行ったが、色変換を含めて、検出した顔領域に基づいて、画像の動体領域の色温度を調整するようにしてもよい。
【００４０】
＜その他の実施形態＞
また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（又は記録媒体）を、システム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置の中央演算処理手段（ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００４１】
また、システム或いは装置の前記中央演算処理手段が読み出したプログラムコードを実行することにより、そのプログラムコードの指示に基づき、システム或いは装置上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）等が実際の処理の一部又は全部を行う。その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００４２】
更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、前記システム或いは装置に挿入された機能拡張カードや、接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれたとする。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００４３】
本発明を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体（コンピュータ読み取り可能な記憶媒体）には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００４４】
以上、上述した各実施形態によれば、各種照明条件にロバストな小領域の顔検出部の検出結果を利用して、画像全体又は一部の平均輝度又はダイナミックレンジを自動調整することができる。よって、各種照明条件において人物検出器の検出精度を上げ、顔検出部と人物検出部との検出結果を統合することにより、精度よく被写体を検出することができる。
【００４５】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】システム構成の一例を示す図である。
【図２】ＰＣ１０６のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】ＰＣ１０６と撮像部１０４とで構成されるシステムの機能構成の一例を示す図（その１）である。
【図４】被写体の検出処理の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図５】統合の一例を示す図である。
【図６】ＰＣ１０６と撮像部１０４とで構成されるシステムの機能構成の一例を示す図（その２）である。
【図７】被写体の検出処理の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図８】従来技術の一例を説明するための図（その１）である。
【図９】従来技術の一例を説明するための図（その２）である。
【符号の説明】
【００４７】
１０４  撮像部
１０６  ＰＣ
【図１】
0005072655.tif 000006
【図２】
0005072655.tif 000007
【図３】
0005072655.tif 000008
【図４】
0005072655.tif 000009
【図５】
0005072655.tif 000010
【図６】
0005072655.tif 000011
【図７】
0005072655.tif 000012
【図８】
0005072655.tif 000013
【図９】
0005072655.tif 000014