(57)【要約】【課題】検出器の増加に伴うコストの増加や識別処理の速度の低下を抑制することができる画像識別装置、画像識別方法、及び、撮像装置を提供する。【解決手段】本発明は、識別対象の画像データにおける複数の特徴点の座標群と座標群ごとに少なくとも一つの特徴量とが設定される検出器と、識別対象となる画像データが同じものである検出器が複数集まって構成される検出器群と、識別対象となる画像データの数に基づいて設定された複数の検出器群とを設定し、画像識別時に、撮影条件に応じて、複数の検出器群のうち少なくとも一つの検出器群に含まれる検出器の数にしきい値を設定して、該しきい値を設定した検出器についてはしきい値以内の検出器を用いて識別処理を実行する画像識別手段を備えている。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
識別対象の画像データが特定のデータであるか否かを判別する画像識別装置であって、
前記画像データにおける複数の特徴点の座標群と少なくとも一つの特徴量とを有する検出器と、
識別対象となる前記画像データが同じものである前記検出器が複数集まって構成される検出器群と、
識別対象となる前記画像データの数に基づいて設定された複数の前記検出器群とを設定し、
画像識別時に、撮影条件に応じて、前記複数の検出器群のうち少なくとも一つの検出器群に含まれる検出器の数にしきい値を設定して、該しきい値を設定した検出器についてはしきい値以内の検出器を用いて識別処理を実行する画像識別手段を備えていることを特徴とする画像識別装置。
【請求項２】
前記しきい値が前記特徴量に基づいて設定されることを特徴とする請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項３】
前記特徴量が、前記特徴点におけるヒストグラム値、または、カスケードしきい値のうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像識別装置。
【請求項４】
識別対象の画像データが特定のデータであるか否かを判別する画像識別方法であって、
前記画像データにおける複数の特徴点の座標群と少なくとも一つの特徴量とを有する検出器と、
識別対象となる前記画像データが同じものである前記検出器が複数集まって構成される検出器群と、
識別対象となる前記画像データの数に基づいて設定された複数の前記検出器群とを設定し、
画像識別時に、撮影条件に応じて、前記複数の検出器群のうち少なくとも一つの検出器群に含まれる検出器の数にしきい値を設定して、該しきい値を設定した検出器についてはしきい値以内の検出器を用いて識別処理を実行することを特徴とする画像識別方法。
【請求項５】
前記しきい値が前記特徴量に基づいて設定されることを特徴とする請求項４に記載の画像識別方法。
【請求項６】
前記特徴量が、前記特徴点におけるヒストグラム値、または、カスケードしきい値のうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像識別方法。
【請求項７】
撮像素子を備え、前記撮像素子によって撮像され、識別対象となる前記画像データが特定のデータであるか否かを判別する撮像装置であって、
前記画像データにおける複数の特徴点の座標群と少なくとも一つの特徴量とを有する検出器と、
識別対象となる前記画像データが同じものである前記検出器が複数集まって構成される検出器群と、
識別対象となる前記画像データの数に基づいて設定された複数の前記検出器群とを設定し、
画像識別時に、撮影条件に応じて、前記複数の検出器群のうち少なくとも一つの検出器群に含まれる検出器の数にしきい値を設定して、該しきい値を設定した検出器についてはしきい値以内の検出器を用いて識別処理を実行する画像識別手段を備えていることを特徴とする撮像装置。
【請求項８】
前記しきい値が前記特徴量に基づいて設定されることを特徴とする請求項７に記載の撮像装置。
【請求項９】
前記特徴量が、前記特徴点におけるヒストグラム値、または、カスケードしきい値のうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項７又は８に記載の撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像識別装置、画像識別方法、及び、撮像装置に関し、特に、学習部により提供された複数の検出器を用いた画像識別処理を実行する画像識別装置、画像識別方法、及び、撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラなどの撮像装置や、このような撮像装置に採用される画像識別装置には、撮像した画像に含まれる人物の顔などを識別して、所定の画像処理を行うものが知られている。
【０００３】
撮像した画像に含まれる人物等の顔を識別する技術としては、例えば、機械的学習手法として、ブースティング（Boosting）と呼ばれる手法や、ブースティングの変形であるアダブースティング(Adaboosting)と呼ばれる手法などが用いられている。
【０００４】
従来、アダブースティングを用いた画像識別装置は、画像の認識に用いる学習データを生成する学習部と、学習データに基づいて画像の識別を行う識別部と、認識データに基づいて再学習を行う再学習部とを備えている。このような従来の画像識別としては、例えば、下記特許文献のものがあげられる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１００１２１号公報
【特許文献２】特開２００３−４４８５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、現在、画像識別システムは、デジタルカメラや携帯電話に内蔵された撮像装置などの低コストの要求がある分野や、車載の撮像装置などに画像識別システムなどの高速なリアルタイム性能が要求される分野の適用が進められている。しかし、従来の画像識別システムでは、学習部により提供された認識データ（検出器）によって画像を識別するため、精度を高めるためには検出器の数を増大させる必要がある。このため、デジタルカメラ等の分野へ適用する場合において画像識別時に広い範囲の認識条件に対応するためには、検出器の増加させることで精度の高い画像認識を提供できるものの、検出器の増加に伴い記憶装置の増加によるコストの増加と識別処理の速度の低下が懸念される。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、その目的は、検出器の増加に伴うコストの増加や識別処理の速度の低下を抑制することができる画像識別装置、画像識別方法、及び、撮像装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の上記目的は、下記構成によって達成される。
（１）識別対象の画像データが特定のデータであるか否かを判別する画像識別装置であって、
前記画像データにおける複数の特徴点の座標群と少なくとも一つの特徴量とを有する検出器と、
識別対象となる前記画像データが同じものである前記検出器が複数集まって構成される検出器群と、
識別対象となる前記画像データの数に基づいて設定された複数の前記検出器群とを設定し、
画像識別時に、識別条件に応じて、前記複数の検出器群のうち少なくとも一つの検出器群に含まれる検出器の数にしきい値を設定して、該しきい値を設定した検出器についてはしきい値以内の検出器を用いて識別処理を実行する画像識別手段を備えていることを特徴とする画像識別装置。
（２）前記しきい値が前記特徴量に基づいて設定されることを特徴とする上記（１）に記載の画像識別装置。
（３）前記特徴量が、前記特徴点におけるヒストグラム値、または、カスケードしきい値のうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする上記（１）又は（２）に記載の画像識別装置。
（４）識別対象の画像データが特定のデータであるか否かを判別する画像識別方法であって、
前記画像データにおける複数の特徴点の座標群と少なくとも一つの特徴量とを有する検出器と、
識別対象となる前記画像データが同じものである前記検出器が複数集まって構成される検出器群と、
識別対象となる前記画像データの数に基づいて設定された複数の前記検出器群とを設定し、
画像識別時に、識別条件に応じて、前記複数の検出器群のうち少なくとも一つの検出器群に含まれる検出器の数にしきい値を設定して、該しきい値を設定した検出器についてはしきい値以内の検出器を用いて識別処理を実行することを特徴とする画像識別方法。
（５）前記しきい値が前記特徴量に基づいて設定されることを特徴とする上記（４）に記載の画像識別方法。
（６）前記特徴量が、前記特徴点におけるヒストグラム値、または、カスケードしきい値のうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする上記（４）又は（５）に記載の画像識別方法。
（７）撮像素子を備え、前記撮像素子によって撮像され、識別対象となる前記画像データが特定のデータであるか否かを判別する撮像装置であって、
前記画像データにおける複数の特徴点の座標群と少なくとも一つの特徴量とを有する検出器と、
識別対象となる前記画像データが同じものである前記検出器が複数集まって構成される検出器群と、
識別対象となる前記画像データの数に基づいて設定された複数の前記検出器群とを設定し、
画像識別時に、識別条件に応じて、前記複数の検出器群のうち少なくとも一つの検出器群に含まれる検出器の数にしきい値を設定して、該しきい値を設定した検出器についてはしきい値以内の検出器を用いて識別処理を実行する画像識別手段を備えていることを特徴とする撮像装置。
（８）前記しきい値が前記特徴量に基づいて設定されることを特徴とする上記（７）に記載の撮像装置。
（９）前記特徴量が、前記特徴点におけるヒストグラム値、または、カスケードしきい値のうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする上記（７）又は（８）に記載の撮像装置。
【０００９】
本発明では、画像識別時に、識別条件に応じて、前記複数の検出器群のうち少なくとも一つの検出器群に含まれる検出器の数にしきい値を設定し、しきい値を設定した検出器についてはしきい値以内の検出器を用いて識別処理を実行する。このとき、しきい値を設定することで識別処理に用いる検出器を少なくすれば、識別処理の速度を高くすることができる。また、高い精度の識別処理を行う場合には、しきい値を高くすることによって識別処理に用いる検出器を多くできるため、識別処理の精度が低下することがない。こうすれば、識別条件に応じて、識別処理の精度及び速度を適宜に設定することができる。したがって、画像識別時に広い範囲の認識条件に応じて検出器の増加させても、記憶装置の増加によるコストの増加や識別処理の速度の低下を抑制することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、検出器の増加に伴うコストの増加や識別処理の速度の低下を抑制することができる画像識別装置、画像識別方法、及び、撮像装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳しく説明する。
図１は、本発明にかかる画像識別装置及びこれを適用した撮像装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。本実施形態では、撮像装置の一例としてデジタルカメラの構成を用いて説明する。しかし、本発明にかかる撮像装置及び画像識別装置はデジタルカメラに限定されず、携帯端末や車載の撮像システムに適用することができる。
撮像装置１０は、被写体からの光を受光するレンズ１２と、レンズ１２に受光した入射光が入射することで画像データを生成する撮像素子１４とを備えている。撮像素子１４は、例えば、固体撮像素子（ＣＣＤ）やＣＭＯＳ型のイメージセンサを用いることができる。
【００１２】
撮像素子１４で生成された画像データがアナログフロントエンド１６に出力される。アナログフロントエンド１６では、撮像素子１４から入力された画像データをアナログ／デジタル変換処理を行い、画像識別部５０に出力する。画像の識別時には、後述するように画像識別部５０で画像データの識別を行った後、識別された画像データをＣＰＵ（中央演算処理部）３６に出力される。ＣＰＵ３６の内部には、デジタル信号を処理する信号処理プロセッサ２２が設けられている。
【００１３】
ＣＰＵ３６には、バス４２を介して、ＡＦ（オートフォーカス）制御回路３２、メインメモリ３８、ＲＯＭ４０、Ｉ／Ｆ（インターフェース）部３４、ＬＣＤ制御部２６、メディア制御部３０がそれぞれ接続されている。
【００１４】
Ｉ／Ｆ部３４には、撮像装置１０を使用する使用者が手指などで直接入力することで操作指示を行うための操作手段２０が接続されている。
【００１５】
ＬＣＤ制御部２６には、ＬＣＤ１８が接続されている。ＬＣＤ１８は、撮像装置１０の撮像時の画像や撮像状態を表示する表示手段として機能している。
【００１６】
メディア制御部３０には、外部記録メディア２８が接続されている。外部記録メディア２８は、撮像装置１０から着脱可能に構成されている。
【００１７】
図２は、判別器を用いた画像識別処理の基本的な手順を示すフロー図である。本実施形態では、画像識別部５０が、撮像素子１４によって生成された画像データを識別対象とした場合に、判別器を用いて該画像データが特定のデータであるか否かを判別する処理を行う。
【００１８】
最初に、複数のサンプルを用意する。ここでは、部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃ、非部品Ａ、非部品Ｂの５つのサンプルを用いて説明する。部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃは、識別時に特定のデータに相当するものであり、例えば人間の顔を識別する場合において、顔の画像データ又はその一部分の画像データに相当し、非部品Ａ、非部品Ｂは、顔以外の物体（例えば、自動車）の画像データである。
【００１９】
次に、各サンプルに重み付けを設定する。初期状態では、部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃ、非部品Ａ、非部品Ｂにそれぞれ均等の重みＷ、つまり、１／５の重みを付けている。
【００２０】
重み付けを設定したサンプルに対して、複数の判別器１〜３を用意する。ここで、判別器とは、一般のブースティング手法による学習部によって生成された識別データを意味する。通常、画像処理では、判別器が多いほど、高い精度で識別処理を実行することができる。
【００２１】
判別器１〜３を用いて部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃ、非部品Ａ、非部品Ｂに適応し、適正に判別できているか否かを判定する。ここでは、判別器１〜３がサンプルを適正に判別できている場合には「○」とし、適正に判別できていない場合には「×」とした。サンプルである、部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃ、非部品Ａ、非部品Ｂをより多く適正に判別できている判別器が高い信頼度を有している。
【００２２】
上記の判別の結果に基づいて、各判別器１〜３ごとに適正に判別できていない割合を示すエラー率を設定する。ここで、エラー率は、各判別器１〜３ごとに、適正に判別できていないサンプルの重みＷを加算したものに相当する。ここでは、判別器１は、部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃ、非部品Ａを適正に判別でき、非部品Ｂを適正に判別できていなかったため、非部品Ｂの重みＷをエラー率とした。また、判別器２は、部品Ａのみを適正に判別でき、部品Ｂ、部品Ｃ、非部品Ａ、非部品Ｂを適正に判別できていなかったため、部品Ｂ、部品Ｃ、非部品Ａ、非部品Ｂの重みＷを加算した値（１／５＋１／５＋１／５＋１／５＝４／５）をエラー率とした。その後、算出したエラー率が低かった判別器を選ぶ。
【００２３】
また、判別器１〜３を適応した結果に基づいて、部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃ、非部品Ａ、非部品Ｂの重み付けを更新する。
【００２４】
エラー率の判定に基づいて、信頼度の高い判別器を完成させることができる。こうして得られた判別器の情報は学習データをとして、記憶装置に記憶させておくことができ、画像識別を実行する際に、適宜読み出すことで使用することができる。
【００２５】
図３は、本実施形態で使用する判別器の構成の一例を示す図である。判別器は、識別対象とする画像データにおけるＸ−Ｙ座標を示す複数の座標情報を有している。ここで、判別器に設定された複数の座標情報を座標群とする。なお、後述するように、各座標情報に対応させて、画像データの特徴を示す特徴量が設定されている。図３では、説明のため、各判別器の座標情報のみを示している。
【００２６】
図３（ａ）に示す判別器１〜３はそれぞれ、座標１から座標６の座標情報からなる座標群を有し、各判別器１〜３が、それぞれ座標情報を異なる演算手法によて演算することで設定されている。具体的には、判別器１は、座標１から座標６の座標情報を加算することで設定され、判別器２は、座標１から座標６の座標情報を平均化することで設定され、判別器３は、座標１から座標３の座標情報から座標４から座標６の座標情報を差分演算することで設定されている。なお、判別器１〜３ごとに用いられる座標情報の演算手法は、任意に設定することができ、例えば、全ての判別器１〜３において同じ演算手法を用いてもよく、判別器１〜３のうち一部が同じ演算手法を用いてもよい。また、各判別器１〜３に設定された座標の数は、この例の６個に限定されるわけではなく、任意に設定することができる。
【００２７】
図３（ｂ）に示す判別器１〜３は、全て同じ演算手法によって演算することで設定され、具体的には、判別器１から３はそれぞれ、座標１から座標６の座標情報を加算することで設定されている。
【００２８】
図３（ｃ）に示す判別器１〜３は、座標１から座標３の座標情報からなる座標群を有し、各判別器１〜３が、それぞれ座標情報を異なる演算手法によて演算することで設定されている。具体的には、判別器１は、座標１から座標３の座標情報を加算することで設定され、判別器２は、座標１から座標３の座標情報を平均化することで設定され、判別器３は、座標１と座標２との各座標情報の加算値から座標２と座標３との各座標情報の加算値を差分演算することで設定されている判別器の座標情報や演算手法の種類は、識別対象とする画像データの種類や画像識別時の条件などに応じて適宜に設定されるものである。
【００２９】
次に、本実施形態の画像識別処理の手順を説明する。
図４は、識別対象の画像データに対する各検出器の識別範囲を簡略的に示した図である。図５は、図４に示す各検出器のうち一部の識別範囲を変更する概念を説明する図である。
【００３０】
例えば、識別対象の画像データとしては、例えば、識別範囲Ａで人間の顔を抽出し、識別範囲Ａから抽出された顔の画像に含まれる、右目、左目、鼻、口を識別範囲Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅで抽出することができる。本実施形態では、人間の顔の画像と、その画像に含まれる一部の画像とを抽出して識別する例を用いたが、識別する画像データはこれに限定されない。ここで、識別対象の画像データから識別範囲Ａと、該識別範囲Ａに含まれる識別範囲Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅで抽出する手法は、従来の技術を適用することができる。
【００３１】
本実施形態では、識別範囲Ａの画像を多重解像度化することができ、画像内にふくまれる大きさの違う画像を識別することが可能である。多重解像度化した場合には、識別範囲Ａによって、他の識別範囲Ｂ〜Ｅに比べて大きい画像を識別することができるのに対して、識別範囲Ｂ〜Ｅは、識別範囲Ａに比べて小さい画像を識別する。
【００３２】
画像データの識別範囲Ａ〜Ｅはそれぞれ、対応する１つの検出器群を有しており、ここでは、識別範囲Ａに対応するものを検出器群Ａとし、識別範囲Ｂに検出器群Ｂが対応し、識別範囲Ｃに検出器群Ｃが対応し、識別範囲Ｄに検出器群Ｄが対応し、識別範囲Ｅに検出器群Ｅが対応するものとする。
【００３３】
図６は、検出器群の構成を示す図である。検出器群Ａ〜Ｅは、各々が対応する識別範囲Ａ〜Ｅに設定された複数の検出器を有している。複数の検出器はそれぞれ、特徴点を示す複数の座標から構成された座標群を有している。例えば、検出器群Ａは、識別範囲Ａに設定された複数の検出器Ａ０〜Ａｎを有している。検出器の数ｎは任意に設定でき、数ｎが大きいほど高い精度で識別処理を実行することができる。本実施形態では、一例として１０２４個の検出器Ａと、５１２個づつの検出器Ｂ〜Ｅを用いることとしたが、検出器Ａ〜Ｅの数は特にこれに限定されない。
【００３４】
各検出器には、特徴点の座標群と、該座標群に対応する特徴量とが設定されている。本実施形態では、特徴量として、特徴点のヒストグラム値とカスケードしきい値とを用いている。例えば、検出器Ａ０には、特徴点の座標群Ａ０と、特徴点のヒストグラム値Ａ０と、カスケードしきい値Ａ０とが関連付けられて設定されている。ここで、ヒストグラム値とは、座標に対して演算した結果の信頼度の分布を示す値であり、カスケードしきい値とは、ヒストグラムに対するしきい値をカスケード化した値である。
【００３５】
各検出器群Ａ〜Ｅの検出器は、信頼度の高い順に配列されており、各検出器の特徴量は信頼度に基づいてそれぞれ独立に設定されている。また、各検出器ごとの座標群の組み合わせは、検出器群同士で全て同じである。例えば、検出器群Ａの検出器Ａ０の座標群と同じ座標群が、必ず、検出器群Ｂ〜Ｅそれぞれのいずれか１つの検出器に設定されている。
【００３６】
なお、本発明において、特徴量は識別対象の画像データの特徴を示すパラメータであれば、上記以外のものを使用することができる。例えば、画像データが表す画像の色の特徴、輝度の特徴、テクスチャーの特徴、奥行情報、その画像に含まれるエッジの特徴、その他の特徴を表すあらゆる指標地を特徴量そいて使用することができる。また、これらの各特長を表す指標値を複数組み合わせた重み付き演算値等を特徴量として使用してもよい。
【００３７】
図７は、検出器群の識別処理にかかる速度を示す図である。
図７（ａ）は、通常の画像識別処理を実行した場合の速度を示している。ここで、速度を示す指標を単純化しており、各検出器群の検出器が６つの特徴点に基づいて識別する速度を６として定義している。検出器群Ａ〜Ｅの各検出器の識別処理の速度を６とした場合、検出器群Ａは、検出器Ａを１０２４個有しているため、６×１０２４（個）で速度を示す指標は、６１４４となる。また、検出器群Ｂ〜Ｅはそれぞれ、検出器を５１２個有しているため、６×５１２（個）で合計３０７２の速度と表すことができる。
【００３８】
なお、各検出器ごとの座標群の組み合わせは、検出器群同士で全て同じであるため、検出器群Ａを参照検出器群として設定し、検出器群Ｂ〜Ｅは、検出器群Ａの座標群の組み合わせから指定し、その座標群を参照することで、座標群の情報量を縮小してもよい。検出器群Ａを参照検出器群とした場合、検出器群Ｂ〜Ｅの座標群は、参照検出器群Ａの１０２４個の座標群を指定するためのアドレス値を有する。このアドレス値は、１〜１０２４のいずれかの数値であり、より少ないビット数で表すことができる。つまり、参照検出器群Ａのみが各検出器ごとに６つの特徴点に対する座標を示す座標群を有していればよく、検出器群Ｂ〜Ｅの各検出器の座標群は、参照検出器群Ａの検出器Ａ０〜Ａｎを参照することができる。こうすれば、検出器群Ｂ〜Ｅの各検出器の座標群は、参照検出器群Ａの検出器Ａ０〜Ａｎのいずれかの座標群を示すのみの少ない情報量とすることができる。また、検出器群Ａ〜Ｅがそれぞれ特徴点の座標群を設定している場合に比べて、参照検出器群Ａの検出器Ａ０〜Ａｎの座標群を参照することによって検出器群Ａ〜Ｅの座標群の合計の情報量を顕著に縮小させることができる。
【００３９】
通常、検出器の数を多く設定することで、識別処理の精度を高くすることができる。一方で、検出器の数を少なく設定することで、識別処理の精度は低下するものの、識別処理の速度を高くすることができる。
【００４０】
本実施形態では、顔の検出に関する検出器群Ａに含まれる検出器Ａ０〜Ａｎにしきい値を設定する。図７（ｂ）は、しきい値を設定して画像識別処理を実行した場合の速度を示している。本実施形態では、検出器群Ａに含まれる検出器Ａ０〜Ａｎにしきい値を２５６に設定する。すると、画像識別時には、検出器群Ａについては、しきい値に含まれる検出器のみを用いて識別処理を実行するため、通常のしきい値を設定しないで識別処理を実行する場合に比べて処理速度を高くすることができる。検出器群に含まれる検出器が、信頼度に基づいて順列されているときには、信頼度の上位から順にしきい値以内のものが使用される。なお、本実施形態では、検出器群Ａにしきい値を設定したが、他の検出器群Ｂ〜Ｅにしきい値を設定することもでき、複数の検出器群のうち少なくとも一つの検出器群にしきい値を設定することで、所定の識別条件において処理速度を高くするといった効果を得ることができる。
【００４１】
しきい値は識別条件に基づいて設定することができる。ここで、識別条件とは、画像のどの部分の識別を目的とするか、処理の速度と精度のバランスなどに基づいて適宜設定される。
【００４２】
図８は、識別条件に基づく検出器群のしきい値の適用の一例を示す図である。
本実施形態では、識別開始時に画像処理部が、動画処理又は静止画処理のいずれかを判別する。
動画処理の場合において、さらに、顔抽出のみの識別処理のときには、顔検出を実行する検出器群Ａについてしきい値を設定せず、全ての検出器を適用して識別処理を実行する。ここで、検出器群Ｂ〜Ｅについて、識別処理の実行の有無は任意に設定することができる。
【００４３】
動画処理の場合において、さらに、顔部品（例えば、目のみ）の識別処理のときには、前フレーム結果が顔抽出付近のときには、検出器群Ａにしきい値を適用し、且つ、検出器Ｂ〜Ｅについては全ての検出器を適用する。前フレーム結果が顔以外の抽出であれば、検出器群Ａにしきい値を適用せず、すべての検出器群を適用する。
【００４４】
静止画処理の場合には、高速顔抽出、高速詳細顔抽出、高速顔部品抽出、高精度顔部品抽出と分類し、検出器群へのしきい値の設定を判定する。具体的には、高速顔抽出で識別処理する際には、検出器群Ａにしきい値を設定することで、識別処理にかかる処理速度を高くする。また、高速詳細顔抽出の際には、検出器群Ａにしきい値を設定することなく、識別処理の精度を維持する。高速顔部品抽出の際には、検出器群Ａにしきい値を設定するとともに、検出器群Ｂ〜Ｅの全ての検出器を用いて識別処理を実行する。高精度顔部品抽出の際には、検出器群Ａにしきい値を設定することなく、全ての検出器群において、各検出器群に含まれる検出器を用いて識別処理を実行する。こうすることで、識別処理の精度を高くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明にかかる画像識別装置及びこれを適用した撮像装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】判別器を用いた画像識別処理の基本的な手順を示すフロー図である。
【図３】本実施形態で使用する判別器の構成の一例を示す図である。
【図４】識別対象の画像データに対する各検出器の識別範囲を簡略的に示した図である。
【図５】図４に示す各検出器のうち一部の識別範囲を変更する概念を説明する図である。
【図６】検出器群の構成を示す図である。
【図７】検出器群の識別処理にかかる速度を示す図である。
【図８】識別条件に基づく検出器群のしきい値の適用の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０    撮像装置
１４    撮像素子
５０    画像識別部
【図１】
2009140285.tif 000003
【図２】
2009140285.tif 000004
【図３】
2009140285.tif 000005
【図４】
2009140285.tif 000006
【図５】
2009140285.tif 000007
【図６】
2009140285.tif 000008
【図７】
2009140285.tif 000009
【図８】
2009140285.tif 000010