(57)【要約】      （修正有）【課題】画像における器官領域の検出の際の検出漏れの発生を抑制することを可能とする。【解決手段】画像処理装置は、対象画像における顔の画像に対応する顔領域の検出を行う顔領域検出部と、顔領域における顔の器官の画像に対応する器官領域の検出を行う器官領域検出部と、を備える。器官領域検出部における顔の器官の画像を器官領域として検出しない確率である器官検出漏れ率は、顔領域検出部における顔の画像を顔領域として検出しない確率である顔検出漏れ率よりも小さい。【選択図】図１０
2009282699.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
対象画像における顔の画像に対応する顔領域の検出を行う顔領域検出部と、
前記顔領域における顔の器官の画像に対応する器官領域の検出を行う器官領域検出部と、を備え、
前記器官領域検出部における顔の器官の画像を前記器官領域として検出しない確率である器官検出漏れ率は、前記顔領域検出部における顔の画像を前記顔領域として検出しない確率である顔検出漏れ率よりも小さい、画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記器官検出漏れ率は、顔の器官の画像を含む少なくとも１つの器官サンプル画像と顔の器官の画像を含まない少なくとも１つの非器官サンプル画像とを含む第１のサンプル画像群を対象として前記器官領域の検出を行う場合における前記器官サンプル画像の数に対する前記器官領域が検出されない前記器官サンプル画像の数の割合であり、
前記顔検出漏れ率は、顔の画像を含む少なくとも１つの顔サンプル画像と顔の画像を含まない少なくとも１つの非顔サンプル画像とを含む第２のサンプル画像群を対象として前記顔領域の検出を行う場合における前記顔サンプル画像の数に対する前記顔領域が検出されない前記顔サンプル画像の数の割合である、画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記顔領域検出部は、前記第２のサンプル画像群を用いて生成された顔評価用データを用いて前記対象画像における任意の画像領域が顔の画像に対応する画像領域であることの確からしさを評価することにより、前記顔領域の検出を行い、
前記器官領域検出部は、前記第１のサンプル画像群を用いて生成された器官評価用データを用いて前記顔領域における任意の画像領域が顔の器官の画像に対応する画像領域であることの確からしさを評価することにより、前記器官領域の検出を行う、画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記顔評価用データは、前記第２のサンプル画像群を用いた学習により生成されたデータであり、
前記器官評価用データは、前記第１のサンプル画像群を用いた学習であって前記顔評価用データの生成のための学習とは異なる学習条件を用いた学習により生成されたデータである、画像処理装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記顔評価用データは、画像領域が顔の画像に対応する画像領域であることの確からしさを表す評価値に基づき画像領域が顔の画像に対応する画像領域であるか否かを識別する複数の直列的に接続された顔識別器を有し、
前記器官評価用データは、画像領域が顔の器官の画像に対応する画像領域であることの確からしさを表す評価値に基づき画像領域が顔の器官の画像に対応する画像領域であるか否かを識別する複数の直列的に接続された器官識別器を有し、
前記器官識別器の個数は、前記顔識別器の個数より少ない、画像処理装置。
【請求項６】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記器官領域検出部における顔の器官の画像ではない画像を前記器官領域として検出する確率である器官誤検出率は、前記顔領域検出部における顔の画像ではない画像を前記顔領域として検出する確率である顔誤検出率よりも大きい、画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記器官誤検出率は、顔の器官の画像を含む少なくとも１つの器官サンプル画像と顔の器官の画像を含まない少なくとも１つの非器官サンプル画像とを含む第１のサンプル画像群を対象として前記器官領域の検出を行う場合における前記非器官サンプル画像の数に対する前記器官領域が検出される前記非器官サンプル画像の数の割合であり、
前記顔誤検出率は、顔の画像を含む少なくとも１つの顔サンプル画像と顔の画像を含まない少なくとも１つの非顔サンプル画像とを含む第２のサンプル画像群を対象として前記顔領域の検出を行う場合における前記非顔サンプル画像の数に対する前記顔領域が検出される前記非顔サンプル画像の数の割合である、画像処理装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記顔の器官の種類は、右目と左目と口との少なくとも１つである、画像処理装置。
【請求項９】
画像処理方法であって、
（ａ）対象画像における顔の画像に対応する顔領域の検出を行う工程と、
（ｂ）前記顔領域における顔の器官の画像に対応する器官領域の検出を行う工程と、を備え、
前記器官領域の検出における顔の器官の画像を前記器官領域として検出しない確率である器官検出漏れ率は、前記顔領域の検出における顔の画像を前記顔領域として検出しない確率である顔検出漏れ率よりも小さい、画像処理方法。
【請求項１０】
画像処理のためのコンピュータプログラムであって、
対象画像における顔の画像に対応する顔領域の検出を行う顔領域検出機能と、
前記顔領域における顔の器官の画像に対応する器官領域の検出を行う器官領域検出機能と、を、コンピュータに実現させ、
前記器官領域検出機能における顔の器官の画像を前記器官領域として検出しない確率である器官検出漏れ率は、前記顔領域検出機能における顔の画像を前記顔領域として検出しない確率である顔検出漏れ率よりも小さい、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像における顔の器官の画像に対応する画像領域である器官領域の検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像において顔の器官（例えば目）の画像に対応する画像領域である器官領域を検出する技術が知られている（例えば特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−０６５６４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像における器官領域の検出の際には、画像に含まれる顔の器官の画像が器官領域として検出されない検出漏れの発生が抑制されることが望まれる。
【０００５】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、画像における器官領域の検出の際の検出漏れの発生を抑制することを可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題の少なくとも一部を解決するために、本発明は、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］画像処理装置であって、
対象画像における顔の画像に対応する顔領域の検出を行う顔領域検出部と、
前記顔領域における顔の器官の画像に対応する器官領域の検出を行う器官領域検出部と、を備え、
前記器官領域検出部における顔の器官の画像を前記器官領域として検出しない確率である器官検出漏れ率は、前記顔領域検出部における顔の画像を前記顔領域として検出しない確率である顔検出漏れ率よりも小さい、画像処理装置。
【０００８】
この画像処理装置では、器官領域検出部における器官検出漏れ率が顔領域検出部における顔検出漏れ率よりも小さいため、画像における器官領域の検出の際の検出漏れの発生を抑制することができる。
【０００９】
［適用例２］適用例１に記載の画像処理装置であって、
前記器官検出漏れ率は、顔の器官の画像を含む少なくとも１つの器官サンプル画像と顔の器官の画像を含まない少なくとも１つの非器官サンプル画像とを含む第１のサンプル画像群を対象として前記器官領域の検出を行う場合における前記器官サンプル画像の数に対する前記器官領域が検出されない前記器官サンプル画像の数の割合であり、
前記顔検出漏れ率は、顔の画像を含む少なくとも１つの顔サンプル画像と顔の画像を含まない少なくとも１つの非顔サンプル画像とを含む第２のサンプル画像群を対象として前記顔領域の検出を行う場合における前記顔サンプル画像の数に対する前記顔領域が検出されない前記顔サンプル画像の数の割合である、画像処理装置。
【００１０】
この画像処理装置では、画像における器官領域の検出の際の検出漏れの発生を抑制することができる。
【００１１】
［適用例３］適用例２に記載の画像処理装置であって、
前記顔領域検出部は、前記第２のサンプル画像群を用いて生成された顔評価用データを用いて前記対象画像における任意の画像領域が顔の画像に対応する画像領域であることの確からしさを評価することにより、前記顔領域の検出を行い、
前記器官領域検出部は、前記第１のサンプル画像群を用いて生成された器官評価用データを用いて前記顔領域における任意の画像領域が顔の器官の画像に対応する画像領域であることの確からしさを評価することにより、前記器官領域の検出を行う、画像処理装置。
【００１２】
この画像処理装置では、顔領域検出部が第２のサンプル画像群を用いて生成された顔評価用データを用いて対象画像における任意の画像領域が顔の画像に対応する画像領域であることの確からしさを評価することにより顔領域の検出を行い、器官領域検出部が第１のサンプル画像群を用いて生成された器官評価用データを用いて顔領域における任意の画像領域が顔の器官の画像に対応する画像領域であることの確からしさを評価することにより器官領域の検出を行うため、画像における器官領域の検出の際の検出漏れの発生を抑制することができる。
【００１３】
［適用例４］適用例３に記載の画像処理装置であって、
前記顔評価用データは、前記第２のサンプル画像群を用いた学習により生成されたデータであり、
前記器官評価用データは、前記第１のサンプル画像群を用いた学習であって前記顔評価用データの生成のための学習とは異なる学習条件を用いた学習により生成されたデータである、画像処理装置。
【００１４】
この画像処理装置では、器官領域検出部における器官検出漏れ率を顔領域検出部における顔検出漏れ率よりも小さく設定することができる。
【００１５】
［適用例５］適用例３または適用例４に記載の画像処理装置であって、
前記顔評価用データは、画像領域が顔の画像に対応する画像領域であることの確からしさを表す評価値に基づき画像領域が顔の画像に対応する画像領域であるか否かを識別する複数の直列的に接続された顔識別器を有し、
前記器官評価用データは、画像領域が顔の器官の画像に対応する画像領域であることの確からしさを表す評価値に基づき画像領域が顔の器官の画像に対応する画像領域であるか否かを識別する複数の直列的に接続された器官識別器を有し、
前記器官識別器の個数は、前記顔識別器の個数より少ない、画像処理装置。
【００１６】
この画像処理装置では、器官領域検出部における器官検出漏れ率を顔領域検出部における顔検出漏れ率よりも小さく設定することができる。
【００１７】
［適用例６］適用例１に記載の画像処理装置であって、
前記器官領域検出部における顔の器官の画像ではない画像を前記器官領域として検出する確率である器官誤検出率は、前記顔領域検出部における顔の画像ではない画像を前記顔領域として検出する確率である顔誤検出率よりも大きい、画像処理装置。
【００１８】
［適用例７］適用例６に記載の画像処理装置であって、
前記器官誤検出率は、顔の器官の画像を含む少なくとも１つの器官サンプル画像と顔の器官の画像を含まない少なくとも１つの非器官サンプル画像とを含む第１のサンプル画像群を対象として前記器官領域の検出を行う場合における前記非器官サンプル画像の数に対する前記器官領域が検出される前記非器官サンプル画像の数の割合であり、
前記顔誤検出率は、顔の画像を含む少なくとも１つの顔サンプル画像と顔の画像を含まない少なくとも１つの非顔サンプル画像とを含む第２のサンプル画像群を対象として前記顔領域の検出を行う場合における前記非顔サンプル画像の数に対する前記顔領域が検出される前記非顔サンプル画像の数の割合である、画像処理装置。
【００１９】
［適用例８］適用例１ないし適用例７のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記顔の器官の種類は、右目と左目と口との少なくとも１つである、画像処理装置。
【００２０】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、画像処理方法および装置、器官領域検出方法および装置、これらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の形態で実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．実施例：
Ａ−１．画像処理装置の構成：
Ａ−２．学習データ設定処理：
Ａ−３．顔領域・器官領域検出処理：
Ｂ．変形例：
【００２２】
Ａ．実施例：
Ａ−１．画像処理装置の構成：
図１は、本発明の実施例における画像処理装置としてのプリンタ１００の構成を概略的に示す説明図である。本実施例のプリンタ１００は、メモリカードＭＣ等から取得した画像データに基づき画像を印刷する、いわゆるダイレクトプリントに対応したインクジェット式カラープリンタである。プリンタ１００は、プリンタ１００の各部を制御するＣＰＵ１１０と、ＲＯＭやＲＡＭによって構成された内部メモリ１２０と、ボタンやタッチパネルにより構成された操作部１４０と、液晶ディスプレイにより構成された表示部１５０と、プリンタエンジン１６０と、カードインターフェース（カードＩ／Ｆ）１７０と、を備えている。プリンタ１００は、さらに、他の機器（例えばデジタルスチルカメラやパーソナルコンピュータ）とのデータ通信を行うためのインターフェースを備えているとしてもよい。プリンタ１００の各構成要素は、バスを介して互いに接続されている。
【００２３】
プリンタエンジン１６０は、印刷データに基づき印刷を行う印刷機構である。カードインターフェース１７０は、カードスロット１７２に挿入されたメモリカードＭＣとの間でデータのやり取りを行うためのインターフェースである。なお、本実施例では、メモリカードＭＣに画像データを含む画像ファイルが格納されている。
【００２４】
内部メモリ１２０には、画像処理部２００と、表示処理部３１０と、印刷処理部３２０と、が格納されている。画像処理部２００は、所定のオペレーティングシステムの下で、後述する顔領域・器官領域検出処理をはじめとする所定の画像処理を実行するためのコンピュータプログラムである。表示処理部３１０は、表示部１５０を制御して、表示部１５０上に処理メニューやメッセージ、画像等を表示させるディスプレイドライバである。印刷処理部３２０は、画像データから印刷データを生成し、プリンタエンジン１６０を制御して、印刷データに基づく画像の印刷を実行するためのコンピュータプログラムである。ＣＰＵ１１０は、内部メモリ１２０から、これらのプログラムを読み出して実行することにより、これら各部の機能を実現する。
【００２５】
画像処理部２００は、プログラムモジュールとして、領域検出部２１０と、情報付加部２３０と、を含んでいる。領域検出部２１０は、画像データの表す画像における所定の種類の被写体の画像（顔の画像および顔の器官の画像）に対応する画像領域（顔領域および器官領域）の検出を行う。領域検出部２１０は、判定対象設定部２１１と、評価値算出部２１２と、判定部２１３と、領域設定部２１４と、を含んでいる。これら各部の機能については、後述の顔領域・器官領域検出処理の説明において詳述する。なお、後述するように、領域検出部２１０は、顔の画像に対応する顔領域の検出および顔の器官の画像に対応する器官領域の検出を行うため、本発明における顔領域検出部および器官領域検出部として機能する。
【００２６】
情報付加部２３０は、画像データを含む画像ファイルに所定の情報を付加する。所定の情報の付加方法については、後述の顔領域・器官領域検出処理の説明において詳述する。
【００２７】
内部メモリ１２０には、また、予め設定された複数の顔学習データＦＬＤおよび複数の顔器官学習データＯＬＤが格納されている。顔学習データＦＬＤは、ある画像領域が顔の画像に対応する画像領域であることの確からしさを評価するためのデータであり、領域検出部２１０による顔領域の検出に用いられる。顔学習データＦＬＤは、本発明における顔評価用データに相当する。また、顔器官学習データＯＬＤは、ある画像領域が顔の器官の画像に対応する画像領域であることの確からしさを評価するためのデータであり、領域検出部２１０による器官領域の検出に用いられる。顔器官学習データＯＬＤは、本発明における器官評価用データに相当する。
【００２８】
図２は、顔学習データＦＬＤおよび顔器官学習データＯＬＤの種類を示す説明図である。図２（ａ）ないし図２（ｈ）には、顔学習データＦＬＤおよび顔器官学習データＯＬＤの種類と、当該種類の顔学習データＦＬＤおよび顔器官学習データＯＬＤを用いて検出される画像領域の例と、を示している。
【００２９】
顔学習データＦＬＤの内容および設定方法については後述するが、顔学習データＦＬＤは、顔傾きと顔向きとの組み合わせに対応付けられて設定されている。ここで、顔傾きとは、画像面内（インプレーン）における顔の傾き（回転角度）を意味している。すなわち、顔傾きは、画像面に垂直な軸を中心とした顔の回転角度である。本実施例では、対象画像上の領域や被写体等の傾きを、領域や被写体等の上方向が対象画像の上方向と一致した状態を基準状態（傾き＝０度）とした場合における基準状態からの時計回りの回転角度で表すものとしている。例えば、顔傾きは、対象画像の上下方向に沿って顔が位置している状態（頭頂が上方向を向き顎が下方向を向いた状態）を基準状態（顔傾き＝０度）とした場合における基準状態からの顔の時計回りの回転角度で表される。
【００３０】
また、顔向きとは、画像面外（アウトプレーン）における顔の向き（顔の振りの角度）を意味している。ここで、顔の振りとは、略円筒状の首の軸を中心とした顔の方向である。すなわち、顔向きは、画像面に平行な軸を中心とした顔の回転角度である。本実施例では、デジタルスチルカメラ等の画像生成装置の撮像面に正対した顔の顔向きを「正面向き」と呼び、撮像面に向かって右を向いた顔（画像の観賞者からみて左を向いた顔の画像）の顔向きを「右向き」と、撮像面に向かって左を向いた顔（画像の観賞者からみて右を向いた顔の画像）の顔向きを「左向き」と呼ぶものとしている。
【００３１】
内部メモリ１２０には、図２（ａ）ないし図２（ｄ）に示す４つの顔学習データＦＬＤ、すなわち、図２（ａ）に示す正面向きの顔向きと０度の顔傾きとの組み合わせに対応する顔学習データＦＬＤと、図２（ｂ）に示す正面向きの顔向きと３０度の顔傾きとの組み合わせに対応する顔学習データＦＬＤと、図２（ｃ）に示す右向きの顔向きと０度の顔傾きとの組み合わせに対応する顔学習データＦＬＤと、図２（ｄ）に示す右向きの顔向きと３０度の顔傾きとの組み合わせに対応する顔学習データＦＬＤと、が格納されている。なお、正面向きの顔と右向き（または左向き）の顔とは、別の種類の被写体と解釈することも可能であり、このように解釈した場合には、顔学習データＦＬＤは被写体の種類と被写体の傾きとの組み合わせに対応して設定されていると表現することも可能である。
【００３２】
後述するように、ある顔傾きに対応する顔学習データＦＬＤは、当該顔傾きを中心に顔傾きの値がプラスマイナス１５度の範囲の顔の画像を検出可能なように学習によって設定されている。また、人物の顔は実質的に左右対称である。そのため、正面向きの顔向きについては、０度の顔傾きに対応する顔学習データＦＬＤ（図２（ａ））と３０度の顔傾きに対応する顔学習データＦＬＤ（図２（ｂ））との２つが予め準備されれば、これら２つの顔学習データＦＬＤを９０度単位で回転させることにより、あらゆる顔傾きの顔の画像を検出可能な顔学習データＦＬＤを得ることができる。右向きの顔向きについても同様に、０度の顔傾きに対応する顔学習データＦＬＤ（図２（ｃ））と３０度の顔傾きに対応する顔学習データＦＬＤ（図２（ｄ））との２つが予め準備されれば、あらゆる顔傾きの顔の画像を検出可能な顔学習データＦＬＤを得ることができる。また、左向きの顔向きについては、右向きの顔向きに対応する顔学習データＦＬＤを反転させることにより、あらゆる顔傾きの顔の画像を検出可能な顔学習データＦＬＤを得ることができる。
【００３３】
顔器官学習データＯＬＤの内容および設定方法については後述するが、顔器官学習データＯＬＤは、顔の器官の種類と器官傾きとの組み合わせに対応付けられて設定されている。本実施例では、顔の器官の種類として、目（右目および左目）と口とが設定されている。また、器官傾きとは、上述の顔傾きと同様に、画像面内（インプレーン）における顔の器官の傾き（回転角度）を意味している。すなわち、器官傾きは、画像面に垂直な軸を中心とした顔の器官の回転角度である。器官傾きは、顔傾きと同様に、対象画像の上下方向に沿って顔の器官が位置している状態を基準状態（器官傾き＝０度）とした場合における基準状態からの顔の器官の時計回りの回転角度で表される。
【００３４】
内部メモリ１２０には、図２（ｅ）ないし図２（ｈ）に示す４つの顔器官学習データＯＬＤ、すなわち、図２（ｅ）に示す目と０度の器官傾きとの組み合わせに対応する顔器官学習データＯＬＤと、図２（ｆ）に示す目と３０度の器官傾きとの組み合わせに対応する顔器官学習データＯＬＤと、図２（ｇ）に示す口と０度の器官傾きとの組み合わせに対応する顔器官学習データＯＬＤと、図２（ｈ）に示す口と３０度の器官傾きとの組み合わせに対応する顔器官学習データＯＬＤと、が格納されている。目と口とは別の種類の被写体であるため、顔器官学習データＯＬＤは被写体の種類と被写体の傾きとの組み合わせに対応して設定されていると表現できる。
【００３５】
顔学習データＦＬＤと同様に、ある器官傾きに対応する顔器官学習データＯＬＤは、当該器官傾きを中心に器官傾きの値がプラスマイナス１５度の範囲の器官の画像を検出可能なように学習によって設定されている。また、人物の目や口は実質的に左右対称である。そのため、目については、０度の器官傾きに対応する顔器官学習データＯＬＤ（図２（ｅ））と３０度の器官傾きに対応する顔器官学習データＯＬＤ（図２（ｆ））との２つが予め準備されれば、これら２つの顔器官学習データＯＬＤを９０度単位で回転させることにより、あらゆる器官傾きの目の画像を検出可能な顔器官学習データＯＬＤを得ることができる。口についても同様に、０度の器官傾きに対応する顔器官学習データＯＬＤ（図２（ｇ））と３０度の器官傾きに対応する顔器官学習データＯＬＤであることを（図２（ｈ））との２つが予め準備されれば、あらゆる器官傾きの口の画像を検出可能な顔器官学習データＯＬＤを得ることができる。なお、本実施例では、右目と左目とは同じ種類の被写体であるとし、右目の画像に対応する右目領域と左目の画像に対応する左目領域とを共通の顔器官学習データＯＬＤを用いて検出するものとしているが、右目と左目とは異なる種類の被写体であるとして、右目領域検出用と左目領域検出用とにそれぞれ専用の顔器官学習データＯＬＤを準備するものとしてもよい。
【００３６】
Ａ−２．学習データ設定処理：
図３は、顔学習データ設定処理の流れを示すフローチャートである。本実施例における顔学習データ設定処理は、サンプル画像群を用いた学習により顔学習データＦＬＤ（図１および図２参照）を設定する（生成する）処理である。上述したように、内部メモリ１２０には、顔向きと顔傾きとの４種類の組み合わせに対応する４つの顔学習データＦＬＤ（図２（ａ）ないし図２（ｄ）参照）が格納されている。顔学習データ設定処理は、上記４種類の組み合わせ毎に実行され、これにより４つの顔学習データＦＬＤが設定される。以下では、正面向きの顔向きと０度の顔傾きとの組み合わせに対応する顔学習データＦＬＤ（図２（ａ））を設定するための顔学習データ設定処理について説明する。
【００３７】
ステップＳ１２（図３）では、サンプル画像群が準備される。図４は、準備されたサンプル画像群の一例を示す説明図である。図４に示すように、ステップＳ１２では、顔に対応する画像であることが予めわかっている複数の顔サンプル画像によって構成された顔サンプル画像群と、顔に対応する画像ではないことが予めわかっている複数の非顔サンプル画像によって構成された非顔サンプル画像群と、が準備される。顔サンプル画像は顔の画像を含む画像であり、非顔サンプル画像は顔の画像を含まない画像である。なお、本実施例における顔サンプル画像群と非顔サンプル画像群とを合わせた画像群は、本発明における第２のサンプル画像群に相当する。
【００３８】
図４に示すように、顔サンプル画像群は、画像サイズに対する顔の画像の大きさの比が所定の値の範囲内であると共に顔の画像の傾きが０度にほぼ等しい複数の顔サンプル画像（以下「基本顔サンプル画像ＦＩｏ」とも呼ぶ）を含む。また、顔サンプル画像群は、少なくとも１つの基本顔サンプル画像ＦＩｏについて、基本顔サンプル画像ＦＩｏを１．２倍から０．８倍までの範囲の所定の倍率で拡大および縮小した顔サンプル画像（例えば図４における画像ＦＩａおよびＦＩｂ）や、基本顔サンプル画像ＦＩｏにおける顔傾きをプラスマイナス１５度の範囲で変化させた顔サンプル画像（例えば図４における画像ＦＩｃおよびＦＩｄ）、基本顔サンプル画像ＦＩｏにおける顔の画像の位置を上下左右に所定の移動量だけ移動した顔サンプル画像（例えば図４における画像ＦＩｅないしＦＩｈ）も含む。
【００３９】
ステップＳ１４（図３）では、弱識別器群が準備される。図５は、準備された弱識別器群の一例を示す説明図である。本実施例では、弱識別器群として、Ｎ個のフィルタ（フィルタ１〜フィルタＮ）が準備される。各フィルタは、弱識別器群を構成する弱識別器として機能する。各フィルタの外形は顔サンプル画像群および非顔サンプル画像群（図４）の外形と同じアスペクト比を有しており、各フィルタにはプラス領域ｐａとマイナス領域ｍａとが設定されている。
【００４０】
ステップＳ１６（図３）では、弱識別器としてのフィルタＸ（Ｘ＝１，２，・・・，Ｎ）（図５参照）の性能が順位付けされる。図６は、フィルタ性能の順位付け方法を示す説明図である。フィルタ性能の順位付けの際には、まず、各フィルタにより、顔サンプル画像群および非顔サンプル画像群に含まれる顔サンプル画像および非顔サンプル画像（以下、まとめて「サンプル画像」とも呼ぶ）のすべてについての評価値ｖが算出される。フィルタＸ（Ｘ＝１，２，・・・，Ｎ）により算出された評価値ｖを評価値ｖＸ（すなわちｖ１〜ｖＮ）と表す。評価値ｖＸは、フィルタＸの外周がサンプル画像の外周に一致するようにフィルタＸをサンプル画像に適用した場合における、フィルタＸのプラス領域ｐａに対応するサンプル画像上の領域内に位置する画素の輝度値の合計から、マイナス領域ｍａに対応するサンプル画像上の領域内に位置する画素の輝度値の合計を差し引いた値である。
【００４１】
各フィルタによりすべてのサンプル画像についての評価値ｖが算出されると、図６（ａ）および（ｂ）に示すようなフィルタ毎の評価値ｖのヒストグラムが作成され、ヒストグラムに基づきフィルタの性能が順位付けされる。図６（ａ）には比較的性能の悪いフィルタ（フィルタＪ）についての評価値ｖ（評価値ｖＪ）のヒストグラムを示しており、図６（ｂ）には比較的性能の良いフィルタ（フィルタＫ）についての評価値ｖ（評価値ｖＫ）のヒストグラムを示している。
【００４２】
比較的性能の良いフィルタＫについての評価値ｖＫのヒストグラム（図６（ｂ））では、顔サンプル画像についての評価値ｖＫの分布と非顔サンプル画像についての評価値ｖＫの分布とが比較的分離されているのに対して、比較的性能の悪いフィルタＪについての評価値ｖＪのヒストグラム（図６（ａ））では、顔サンプル画像についての評価値ｖＪの分布と非顔サンプル画像についての評価値ｖＪの分布とが比較的混在している。そのため、比較的性能の良いフィルタＫでは、フィルタの顔検出漏れ率とフィルタの顔誤検出率との両者が比較的良い値をとるような閾値ｔｈ（閾値ｔｈＫ）を設定することが容易である一方、比較的性能の悪いフィルタＪでは、フィルタの顔検出漏れ率とフィルタの顔誤検出率との両者が比較的良い値をとるような閾値ｔｈ（閾値ｔｈＪ）を設定することが困難である。ここで、フィルタの顔検出漏れ率は、フィルタが顔サンプル画像を顔に対応する画像ではないと判定する確率である。具体的には、フィルタの顔検出漏れ率は、評価値ｖが閾値ｔｈ以上であるサンプル画像は顔に対応する画像（以下「顔画像」とも呼ぶ））であると判定され、評価値ｖが閾値ｔｈより小さいサンプル画像は顔に対応しない画像（以下「非顔画像」とも呼ぶ）であると判定されるものとした場合における、顔サンプル画像の数に対する非顔画像と判定される顔サンプル画像の数の割合である。また、フィルタの顔誤検出率は、フィルタが非顔サンプル画像を顔に対応する画像であると判定する割合である。具体的には、フィルタの顔誤検出率は、非顔サンプル画像の数に対する顔画像と判定される非顔サンプル画像の数の割合である。
【００４３】
本実施例では、フィルタの性能の順位付けの具体的な基準として、フィルタの顔検出漏れ率が約０．５％となるような閾値ｔｈを設定した場合におけるフィルタの顔誤検出率が用いられる。図６（ａ）および（ｂ）には、このように設定された閾値ｔｈを示している。フィルタＫについてのヒストグラム（図６（ｂ））では、フィルタＪについてのヒストグラム（図６（ａ））と比較して、評価値ｖが閾値ｔｈ以上である非顔サンプル画像の数が少ないため、フィルタＫの顔誤検出率は比較的低い、すなわちフィルタＫの性能は比較的良いことがわかる。すべてのフィルタＸ（フィルタ１〜フィルタＮ）は、この基準に基づき順位付けされる。
【００４４】
ステップＳ１８（図３）では、１つの弱識別器としてのフィルタが選択される。選択されるフィルタは、未選択のフィルタの内、最も性能の良いフィルタである。ステップＳ２０では、選択されたフィルタについての閾値ｔｈが設定される。上述したように、閾値ｔｈは、フィルタの顔検出漏れ率が約０．５％となるように設定される。
【００４５】
ステップＳ２２（図３）では、直前のステップＳ１８で選択された弱識別器（フィルタ）に類似した弱識別器（フィルタ）が選択候補から除外される。類似したフィルタを複数利用するより類似しないフィルタを利用する方が顔検出を効率的に実行することができるため、このような除外処理が実行される。なお、各フィルタは、フィルタの類似性に関する情報を有しており、フィルタの除外は当該情報に基づき実行される。
【００４６】
ステップＳ２４（図３）では、今まで選択された弱識別器が直列的に接続されることにより構成される識別器が所定の性能を達成するか否かが判定される。図７は、識別器の構成を概略的に示す説明図である。図７に示すように、識別器は、１番目に選択されたフィルタ（フィルタｉ）からＳ番目に選択されたフィルタ（フィルタＳ）が順に直列的に接続された構成を有している。各フィルタには、ステップＳ２０において固有の閾値ｔｈが設定されている。識別器による対象画像領域の顔判定の際には、各フィルタにおいて評価値ｖと閾値ｔｈとの比較による判定が実行され、１つのフィルタにおいて顔画像ではないと判定された時点で対象画像領域は顔画像ではない（非顔画像である）と判定される。識別器を構成するすべてのフィルタにおいて顔画像であると判定された場合には対象画像領域は顔画像であると判定される。
【００４７】
識別器を構成する各フィルタにおいては、設定された閾値ｔｈに応じて顔検出漏れ率および顔誤検出率が決まっている。ステップＳ２４では、選択された弱識別器が直列的に接続された識別器としての顔検出漏れ率および顔誤検出率が所定の条件、具体的には顔検出漏れ率が２０％以下であり、かつ、顔誤検出率が１％以下であること、を満たすか否かが判定される。
【００４８】
各フィルタにおける顔画像か非顔画像かの判定（顔判定）は、前段のフィルタにおいて顔画像と判定されたサンプル画像のみを対象として実行されるため、識別器を構成するフィルタの数が増えれば、識別器全体としての顔誤検出率は下降する一方、顔検出漏れ率は上昇する。ステップＳ２４では、顔検出漏れ率が所定の閾値（２０％）以下に収まっている範囲で、顔誤検出率が所定の閾値（１％）以下になっているか否かが判定される。
【００４９】
ステップＳ２４において未だ識別器が所定の性能を達成しないと判定された場合には、ステップＳ１８に戻り、未選択の弱識別器の内の最も性能の良いものがさらに選択され、ステップＳ２０ないしＳ２４の処理が再度実行される。ステップＳ２４において識別器が所定の性能を達成すると判定された場合には、選択された弱識別器が直列的に接続されて構成された識別器を定義する顔学習データＦＬＤが決定される。
【００５０】
以上、正面向きの顔向きと０度の顔傾きとの組み合わせに対応する顔学習データＦＬＤ（図２（ａ））を設定するための顔学習データ設定処理について説明したが、他の組み合わせに対応する顔学習データＦＬＤ（図２（ｂ）ないし図２（ｄ））を設定するための顔学習データ設定処理の内容も、使用する顔サンプル画像（図４）が当該組み合わせに対応するものであること以外は同様である。
【００５１】
図８は、器官学習データ設定処理の流れを示すフローチャートである。本実施例における器官学習データ設定処理は、サンプル画像群を用いた学習により顔器官学習データＯＬＤ（図１および図２参照）を設定する（生成する）処理である。上述したように、内部メモリ１２０には、器官の種類と器官傾きとの４種類の組み合わせに対応する４つの顔器官学習データＯＬＤ（図２（ｅ）ないし図２（ｈ）参照）が格納されている。器官学習データ設定処理は、上記４種類の組み合わせ毎に実行され、これにより４つの顔器官学習データＯＬＤが設定される。
【００５２】
器官学習データ設定処理（図８）の内容は、上述した顔学習データ設定処理（図３）の内容とほぼ同様である。すなわち、器官学習データ設定処理では、サンプル画像群および弱識別器群が準備され（ステップＳ３２およびＳ３４）、弱識別器群の性能が順位付けされる（ステップＳ３６）。
【００５３】
なお、準備されるサンプル画像群は、顔の器官に対応する画像であることが予めわかっている複数の器官サンプル画像によって構成された器官サンプル画像群と、顔の器官に対応する画像ではないことが予めわかっている複数の非器官サンプル画像によって構成された非器官サンプル画像群と、である。器官サンプル画像は顔の器官の画像を含む画像であり、非顔サンプル画像は顔の器官の画像を含まない画像である。器官サンプル画像群は、顔サンプル画像群（図４）と同様に、基本器官サンプル画像と、基本器官サンプル画像を所定の倍率で拡大および縮小した器官サンプル画像や、基本器官サンプル画像における器官傾きを変化させた器官サンプル画像や、基本器官サンプル画像における顔の器官の画像の位置を上下左右に所定の移動量だけ移動した器官サンプル画像も含む。本実施例における器官サンプル画像群と非器官サンプル画像群とを合わせた画像群は、本発明における第１のサンプル画像群に相当する。
【００５４】
また、弱識別器群の性能の順位付けは、顔学習データ設定処理における弱識別器群の性能の順位付けとほぼ同様に実行される。図９は、フィルタ性能の順位付け方法を示す説明図である。フィルタ性能の順位付けの際には、各フィルタにより、器官サンプル画像群および非器官サンプル画像群に含まれる器官サンプル画像および非器官サンプル画像のすべてについての評価値ｖが算出され、フィルタ毎の評価値ｖのヒストグラム（図９（ａ）および（ｂ））に基づきフィルタの性能が順位付けされる。図９（ａ）には比較的性能の悪いフィルタ（フィルタＬ）についての評価値ｖ（評価値ｖＬ）のヒストグラムを示しており、図９（ｂ）には比較的性能の良いフィルタ（フィルタＭ）についての評価値ｖ（評価値ｖＭ）のヒストグラムを示している。本実施例では、フィルタの性能の順位付けの具体的な基準として、フィルタの器官検出漏れ率が０％となるような閾値ｔｈを設定した場合におけるフィルタの器官誤検出率が用いられる。図９（ａ）および（ｂ）には、このように設定された閾値ｔｈを示している。フィルタＭについてのヒストグラム（図９（ｂ））では、フィルタＬについてのヒストグラム（図９（ａ））と比較して、評価値ｖが閾値ｔｈ以上である非器官サンプル画像の数が少ないため、フィルタＭの器官誤検出率は比較的低い、すなわちフィルタＭの性能は比較的良いことがわかる。なお、フィルタの器官検出漏れ率は、フィルタが器官サンプル画像を顔の器官に対応する画像ではないと判定する確率であり、評価値ｖが閾値ｔｈ以上であるサンプル画像は顔の器官に対応する画像（以下「器官画像」とも呼ぶ））であると判定され、評価値ｖが閾値ｔｈより小さいサンプル画像は顔の器官に対応しない画像（以下「非器官画像」とも呼ぶ）であると判定されるものとした場合における、器官サンプル画像の数に対する非器官画像と判定される器官サンプル画像の数の割合である。また、フィルタの器官誤検出率は、フィルタが非器官サンプル画像を顔の器官に対応する画像であると判定する割合であり、非器官サンプル画像の数に対する器官画像と判定される非器官サンプル画像の数の割合である。
【００５５】
その後、未選択のフィルタの内、最も性能の良いフィルタが選択され（ステップＳ３８）、選択されたフィルタについての閾値ｔｈが設定される（ステップＳ４０）。直前のステップＳ３８で選択された弱識別器（フィルタ）に類似した弱識別器（フィルタ）は選択候補から除外される（ステップＳ４２）。なお、上述したように、閾値ｔｈはフィルタの器官検出漏れ率が０％となるように設定される。
【００５６】
ステップＳ４４（図８）では、フィルタがＴ個選択されたか否かが判定される。未だ選択されたフィルタの数がＴ個に達しないと判定された場合には、ステップＳ３８に戻り、未選択の弱識別器の内の最も性能の良いものがさらに選択され、ステップＳ４０ないしＳ４４の処理が再度実行される。ステップＳ４４において選択されたフィルタの数がＴ個に達したと判定された場合には、選択された弱識別器が直列的に接続されて構成された識別器を定義する顔器官学習データＯＬＤが決定される。
【００５７】
なお、Ｔの値は予め設定されている。具体的には、Ｔの値は、顔学習データＦＬＤにより定義される識別器（図７）を構成するフィルタの数（図７の例ではＳ）よりも小さい値に設定されている。
【００５８】
器官学習データ設定処理（図８）において、選択されたフィルタの閾値ｔｈはフィルタの器官検出漏れ率が０％となるように設定されるため、顔器官学習データＯＬＤの定義する識別器全体としての器官検出漏れ率は０％となる。そのため、顔器官学習データＯＬＤの定義する識別器全体としての器官検出漏れ率は、顔学習データＦＬＤの定義する識別器全体としての顔検出漏れ率よりも小さい。一方、ステップＳ４４における判定では、器官誤検出率に関する条件判定は行われないため、顔器官学習データＯＬＤの定義する識別器全体としての器官誤検出率はＴの値に依存する。本実施例では、Ｔの値は、顔学習データＦＬＤの定義する識別器を構成するフィルタの数よりも小さい値に設定されるため、結果的に、顔器官学習データＯＬＤの定義する識別器全体としての器官誤検出率は、顔学習データＦＬＤの定義する識別器全体としての顔誤検出率よりも大きくなる。
【００５９】
なお、顔学習データ設定処理および器官学習データ設定処理において用いるが学習の方法は、任意の方法（例えばニューラルネットワークを用いた方法、ブースティング（例えばアダブースティング）を用いた方法、サポートベクターマシーンを用いた方法等）を採用可能である。
【００６０】
Ａ−３．顔領域・器官領域検出処理：
図１０は、顔領域・器官領域検出処理の流れを示すフローチャートである。本実施例における顔領域・器官領域検出処理は、画像データの表す画像における顔の画像に対応する顔領域の検出と顔領域における顔の器官に対応する器官領域の検出とを行う処理である。なお、顔領域・器官領域検出処理の処理結果、すなわち検出された顔領域や器官領域は、所定の画像処理（例えば肌色補正、赤目補正、顔画像の変形、表情（笑顔等）の検出）に利用可能である。
【００６１】
ステップＳ１１０（図１０）では、画像処理部２００（図１）が、顔領域・器官領域検出処理の対象となる画像を表す画像データを取得する。本実施例のプリンタ１００では、カードスロット１７２にメモリカードＭＣが挿入されると、メモリカードＭＣに格納された画像ファイルのサムネイル画像が表示部１５０に表示される。ユーザは、表示されたサムネイル画像を参照しつつ、操作部１４０を介して処理の対象となる１つまたは複数の画像を選択する。画像処理部２００は、選択された１つまたは複数の画像に対応する画像データを含む画像ファイルをメモリカードＭＣより取得して内部メモリ１２０の所定の領域に格納する。なお、取得された画像データを原画像データと呼び、原画像データの表す画像を原画像ＯＩｍｇと呼ぶものとする。
【００６２】
ステップＳ１２０（図１０）では、領域検出部２１０（図１）が、顔領域検出処理を行う。顔領域検出処理は、顔の画像に対応する画像領域を顔領域ＦＡとして検出する処理である。図１１は、顔領域検出処理の流れを示すフローチャートである。また、図１２は、顔領域検出処理の概要を示す説明図である。図１２の最上段には原画像ＯＩｍｇの一例を示している。
【００６３】
顔領域検出処理（図１１）におけるステップＳ３１０では、領域検出部２１０（図１）が、原画像ＯＩｍｇを表す原画像データから顔検出用画像ＦＤＩｍｇを表す顔検出用画像データを生成する。本実施例では、図１２に示すように、顔検出用画像ＦＤＩｍｇは横３２０画素×縦２４０画素のサイズの画像である。領域検出部２１０は、必要により原画像データの解像度変換を行うことにより、顔検出用画像ＦＤＩｍｇを表す顔検出用画像データを生成する。
【００６４】
ステップＳ３２０（図１１）では、判定対象設定部２１１（図１）が、判定対象画像領域ＪＩＡ（後述）の設定に用いるウィンドウＳＷのサイズを初期値に設定する。ステップＳ３３０では、判定対象設定部２１１が、ウィンドウＳＷを顔検出用画像ＦＤＩｍｇ上の初期位置に配置する。ステップＳ３４０では、判定対象設定部２１１が、顔検出用画像ＦＤＩｍｇ上に配置されたウィンドウＳＷにより規定される画像領域を、顔の画像に対応する画像領域であるか否かの判定（以下「顔判定」とも呼ぶ）の対象となる判定対象画像領域ＪＩＡに設定する。図１２の中段には、顔検出用画像ＦＤＩｍｇ上に初期値のサイズのウィンドウＳＷが初期位置に配置され、ウィンドウＳＷにより規定される画像領域が判定対象画像領域ＪＩＡに設定される様子を示している。本実施例では、後述するように、正方形形状のウィンドウＳＷのサイズおよび位置が変更されつつ判定対象画像領域ＪＩＡの設定が順に行われるが、ウィンドウＳＷのサイズの初期値は最大サイズである横２４０画素×縦２４０画素であり、ウィンドウＳＷの初期位置はウィンドウＳＷの左上の頂点が顔検出用画像ＦＤＩｍｇの左上の頂点に重なるような位置である。また、ウィンドウＳＷは、その傾きが０度の状態で配置される。なお、上述したように、ウィンドウＳＷの傾きとは、ウィンドウＳＷの上方向が対象画像（顔検出用画像ＦＤＩｍｇ）の上方向と一致した状態を基準状態（傾き＝０度）とした場合における基準状態からの時計回りの回転角度を意味している。
【００６５】
ステップＳ３５０（図１１）では、顔学習データＦＬＤを用いた顔判定が実行される。顔判定は、予め設定された特定顔傾きと特定顔向きとの組み合わせ毎に実行される。すなわち、特定顔傾きと特定顔向きとの組み合わせ毎に、当該組み合わせに対応する顔学習データＦＬＤが用いられて、判定対象画像領域ＪＩＡが当該特定顔傾きと特定顔向きとを有する顔の画像に対応する画像領域であるか否かの判定が行われる。ここで、特定顔傾きとは、所定の顔傾きであり、本実施例では、基準顔傾き（顔傾き＝０度）と基準顔傾きから顔傾きを３０度ずつ増加させた顔傾きとの計１２個の顔傾き（０度、３０度、６０度、・・・、３３０度）が、特定顔傾きとして設定されている。また、特定顔向きとは、所定の顔向きであり、本実施例では、正面向きと右向きと左向きとの計３個の顔向きが特定顔向きとして設定されている。顔判定には、内部メモリ１２０に格納された顔学習データＦＬＤ、あるいは、内部メモリ１２０に格納された顔学習データＦＬＤに基づき生成され顔学習データＦＬＤが用いられる。
【００６６】
上述したように、顔学習データＦＬＤは、顔判定に用いられる識別器（図７）を定義している。顔判定は、顔学習データＦＬＤの定義する識別器を用いて実行される。すなわち、識別器を構成する各フィルタにおいて、評価値算出部２１２（図１）により、判定対象画像領域ＪＩＡについて、判定対象画像領域ＪＩＡに対応する画像データ基づき、評価値ｖが算出される。また、判定部２１３により、算出された評価値ｖと予め設定された閾値ｔｈとが比較され、評価値ｖが閾値ｔｈ以上である場合には、当該フィルタに関しては判定対象画像領域ＪＩＡが顔の画像に対応する画像領域であると判定され、評価値ｖが閾値ｔｈより小さい場合には、当該フィルタに関しては判定対象画像領域ＪＩＡが顔の画像に対応する画像領域ではないと判定される。１つのフィルタにおいて顔の画像に対応する画像領域ではないと判定された時点で判定対象画像領域ＪＩＡは顔の画像に対応する画像領域ではないと判定される。識別器を構成するすべてのフィルタにおいて顔の画像に対応する画像領域であると判定された場合には判定対象画像領域ＪＩＡは顔の画像に対応する画像領域であると判定される。
【００６７】
ステップＳ３５０の顔判定において、判定対象画像領域ＪＩＡは顔の画像に対応する画像領域であると判定された場合には（ステップＳ３６０：Ｙｅｓ）、領域検出部２１０が、判定対象画像領域ＪＩＡの位置、すなわち現在設定されているウィンドウＳＷの座標と、当該特定顔傾きおよび当該特定顔向きと、を記憶する（ステップＳ３７０）。一方、ステップＳ３５０の顔判定において、いずれの特定顔傾きと特定顔向きとの組み合わせについても判定対象画像領域ＪＩＡは顔の画像に対応する画像領域ではないと判定された場合には（ステップＳ３６０：Ｎｏ）、ステップＳ３７０の処理はスキップされる。
【００６８】
ステップＳ３８０（図１１）では、領域検出部２１０（図１）が、現在設定されているサイズのウィンドウＳＷにより顔検出用画像ＦＤＩｍｇ全体がスキャンされたか否かを判定する。未だ顔検出用画像ＦＤＩｍｇ全体がスキャンされていないと判定された場合には、判定対象設定部２１１（図１）が、ウィンドウＳＷを所定の方向に所定の移動量だけ移動する（ステップＳ３９０）。図１２の下段には、ウィンドウＳＷが移動した様子を示している。本実施例では、ステップＳ３９０において、ウィンドウＳＷがウィンドウＳＷの水平方向の大きさの２割分の移動量で右方向に移動するものとしている。また、ウィンドウＳＷがさらに右方向には移動できない位置に配置されている場合には、ステップＳ３９０において、ウィンドウＳＷが顔検出用画像ＦＤＩｍｇの左端まで戻ると共に、ウィンドウＳＷの垂直方向の大きさの２割分の移動量で下方向に移動するものとしている。ウィンドウＳＷがさらに下方向には移動できない位置に配置されている場合には、顔検出用画像ＦＤＩｍｇ全体がスキャンされたこととなる。ウィンドウＳＷの移動（ステップＳ３９０）の後には、移動後のウィンドウＳＷについて、上述のステップＳ３４０以降の処理が実行される。
【００６９】
ステップＳ３８０（図１１）において現在設定されているサイズのウィンドウＳＷにより顔検出用画像ＦＤＩｍｇ全体がスキャンされたと判定された場合には、ウィンドウＳＷの所定のサイズがすべて使用されたか否かが判定される（ステップＳ４００）。本実施例では、ウィンドウＳＷのサイズとして、初期値（最大サイズ）である横２４０画素×縦２４０画素の他に、横２１３画素×縦２１３画素、横１７８画素×縦１７８画素、横１４９画素×縦１４９画素、横１２４画素×縦１２４画素、横１０３画素×縦１０３画素、横８６画素×縦８６画素、横７２画素×縦７２画素、横６０画素×縦６０画素、横５０画素×縦５０画素、横４１画素×縦４１画素、横３５画素×縦３５画素、横２９画素×縦２９画素、横２４画素×縦２４画素、横２０画素×縦２０画素（最小サイズ）、の合計１５個のサイズが設定されている。未だ使用されていないウィンドウＳＷのサイズがあると判定された場合には、判定対象設定部２１１（図１）が、ウィンドウＳＷのサイズを現在設定されているサイズの次に小さいサイズに変更する（ステップＳ４１０）。すなわち、ウィンドウＳＷのサイズは、最初に最大サイズに設定され、その後、順に小さいサイズに変更されていく。ウィンドウＳＷのサイズの変更（ステップＳ４１０）の後には、変更後のサイズのウィンドウＳＷについて、上述のステップＳ３３０以降の処理が実行される。
【００７０】
ステップＳ４００（図１１）においてウィンドウＳＷの所定のサイズがすべて使用されたと判定された場合には、領域設定部２１４（図１）が、顔領域決定処理を実行する（ステップＳ４２０）。図１３および図１４は、顔領域決定処理の概要を示す説明図である。領域設定部２１４は、図１１の顔判定（ステップＳ３５０）において顔の画像に対応する画像領域であると判定され、ステップＳ３７０において記憶されたウィンドウＳＷの座標と特定顔傾きとに基づき、顔の画像に対応する画像領域としての顔領域ＦＡを決定する。具体的には、記憶された特定顔傾きが０度である場合には、ウィンドウＳＷにより規定される画像領域（すなわち判定対象画像領域ＪＩＡ）が、そのまま顔領域ＦＡとして決定される。一方、記憶された特定顔傾きが０度以外である場合には、ウィンドウＳＷの傾きを特定顔傾きに一致させ（すなわちウィンドウＳＷを所定の点（例えばウィンドウＳＷの重心）を中心として特定顔傾き分だけ時計回りに回転させ）、傾きを変化させた後のウィンドウＳＷにより規定される画像領域が顔領域ＦＡとして決定される。例えば図１３（ａ）に示すように、３０度の特定顔傾きについて累計評価値Ｔｖが閾値ＴＨ以上であると判定された場合には、図１３（ｂ）に示すように、ウィンドウＳＷの傾きを３０度に変化させ、傾き変化後のウィンドウＳＷにより規定される画像領域が顔領域ＦＡとして決定される。
【００７１】
また、領域設定部２１４（図１）は、ステップＳ３７０（図１１）においてある特定顔傾きについて互いに一部が重複する複数のウィンドウＳＷが記憶された場合には、各ウィンドウＳＷにおける所定の点（例えばウィンドウＳＷの重心）の座標の平均の座標を重心とし、各ウィンドウＳＷのサイズの平均のサイズを有する１つの新たなウィンドウ（以下「平均ウィンドウＡＷ」とも呼ぶ）を設定する。例えば図１４（ａ）に示すように、互いに一部が重複する４つのウィンドウＳＷ（ＳＷ１〜ＳＷ４）が記憶された場合には、図１４（ｂ）に示すように、４つのウィンドウＳＷのそれぞれの重心の座標の平均の座標を重心とし、４つのウィンドウＳＷのそれぞれのサイズの平均のサイズを有する１つの平均ウィンドウＡＷが定義される。このとき、上述したのと同様に、記憶された特定顔傾きが０度である場合には、平均ウィンドウＡＷにより規定される画像領域がそのまま顔領域ＦＡとして決定される。一方、記憶された特定顔傾きが０度以外である場合には、平均ウィンドウＡＷの傾きを特定顔傾きに一致させ（すなわち平均ウィンドウＡＷを所定の点（例えば平均ウィンドウＡＷの重心）を中心として特定顔傾き分だけ時計回りに回転させ）、傾きを変化させた後の平均ウィンドウＡＷにより規定される画像領域が顔領域ＦＡとして決定される（図１４（ｃ）参照）。
【００７２】
なお、図１３に示したように、他のウィンドウＳＷと重複しない１つのウィンドウＳＷが記憶された場合にも、図１４に示した互いに一部が重複する複数のウィンドウＳＷが記憶された場合と同様に、１つのウィンドウＳＷ自身が平均ウィンドウＡＷであると解釈することも可能である。
【００７３】
本実施例では、学習の際に用いられる顔サンプル画像群（図４参照）に、基本顔サンプル画像ＦＩｏを１．２倍から０．８倍までの範囲の所定の倍率で拡大および縮小した画像（例えば図４における画像ＦＩａおよびＦＩｂ）が含まれているため、ウィンドウＳＷの大きさに対する顔の画像の大きさが基本顔サンプル画像ＦＩｏと比べてわずかに大きかったり小さかったりする場合にも、顔領域ＦＡが検出されうる。従って、本実施例では、ウィンドウＳＷの標準サイズとして上述した１５個の離散的なサイズのみが設定されているが、あらゆる大きさの顔の画像について顔領域ＦＡが検出されうる。同様に、本実施例では、学習の際に用いられる顔サンプル画像群に、基本顔サンプル画像ＦＩｏの顔傾きをプラスマイナス１５度の範囲で変化させた画像（例えば図４における画像ＦＩｃおよびＦＩｄ）が含まれているため、ウィンドウＳＷに対する顔の画像の傾きが基本顔サンプル画像ＦＩｏとはわずかに異なっている場合にも、顔領域ＦＡが検出されうる。従って、本実施例では、特定顔傾きとして上述した１２個の離散的な角度のみが設定されているが、あらゆる角度の顔の画像について顔領域ＦＡが検出されうる。
【００７４】
顔領域検出処理（図１０のステップＳ１２０）において、顔領域ＦＡが検出されなかった場合には（ステップＳ１３０：Ｎｏ）、顔領域・器官領域検出処理は終了する。一方、少なくとも１つの顔領域ＦＡが検出された場合には（ステップＳ１３０：Ｙｅｓ）、領域検出部２１０（図１）が、検出された顔領域ＦＡの１つを選択する（ステップＳ１４０）。
【００７５】
ステップＳ１６０（図１０）では、領域検出部２１０（図１）が、器官領域検出処理を行う。器官領域検出処理は、ステップＳ１４０で選択された顔領域ＦＡにおける顔の器官の画像に対応する画像領域を器官領域として検出する処理である。本実施例では、顔の器官の種類として目（右目および左目）と口とが設定されているため、器官領域検出処理では、右目の画像に対応する右目領域ＥＡ（ｒ）と左目の画像に対応する左目領域ＥＡ（ｌ）と口の画像に対応する口領域ＭＡとの検出が行われる（以下、右目領域ＥＡ（ｒ）および左目領域ＥＡ（ｌ）をまとめて「目領域ＥＡ」とも呼ぶ）。
【００７６】
図１５は、器官領域検出処理の流れを示すフローチャートである。また、図１６は、器官領域検出処理の概要を示す説明図である。図１６の最上段には、顔検出処理に用いられた顔検出用画像ＦＤＩｍｇ（図１２参照）の一例を示している。
【００７７】
顔検出用画像ＦＤＩｍｇからの器官領域の検出は、上述した顔領域ＦＡの検出と同様に行われる。すなわち、図１６に示すように、矩形形状のウィンドウＳＷがその位置およびサイズ（大きさ）が変更されつつ顔検出用画像ＦＤＩｍｇ上に配置され（図１５のステップＳ５２０，Ｓ５３０，Ｓ５８０〜Ｓ６１０）、配置されたウィンドウＳＷにより規定される画像領域が顔の器官の画像に対応する器官領域であるか否かの判定（以下「器官判定」とも呼ぶ）の対象となる判定対象画像領域ＪＩＡとして設定される（図１５のステップＳ５４０）。なお、ウィンドウＳＷは、その傾きが０度の状態（ウィンドウＳＷの上方向が顔検出用画像ＦＤＩｍｇの上方向と一致した基準状態）で配置される。
【００７８】
判定対象画像領域ＪＩＡが設定されると、顔器官学習データＯＬＤ（図１）を用いて、顔の器官（目および口）毎に、器官判定が行われる（図１５のステップＳ５５０）。器官判定の方法は、顔領域検出処理における顔判定（図１１のステップＳ３５０）の方法と同様である。ただし、顔領域検出処理における顔判定はすべての特定顔傾きについて実行されるのに対し、器官領域検出処理における器官判定は、選択された顔領域ＦＡの特定顔傾きと同一の器官傾きに対応する顔器官学習データＯＬＤ（図２（ｅ）ないし図２（ｈ）参照）を用いて、顔領域ＦＡの特定顔傾きと同一の器官傾きについてのみ実行される。ただし、器官領域検出処理においても、すべての特定器官傾きについて器官判定が実行されるものとしてもよい。
【００７９】
器官判定において判定対象画像領域ＪＩＡは顔の器官の画像に対応する画像領域であると判定された場合には、判定対象画像領域ＪＩＡの位置、すなわち現在設定されているウィンドウＳＷの座標が記憶される（図１５のステップＳ５７０）。一方、判定対象画像領域ＪＩＡは顔の器官の画像に対応する画像領域ではないと判定された場合には、ステップＳ５７０の処理はスキップされる。
【００８０】
ウィンドウＳＷの取り得るサイズのすべてについて、ウィンドウＳＷの位置し得る範囲全体がスキャンされた後に、領域設定部２１４（図１）による器官領域設定処理が実行される（図１５のステップＳ６２０）。図１７は、器官領域設定処理の概要を示す説明図である。器官領域設定処理は、顔領域設定処理（図１３および図１４参照）と同様の処理である。領域設定部２１４は、図１５のステップＳ５６０において判定対象画像領域ＪＩＡは顔の器官の画像に対応する画像領域であると判定され、ステップＳ５７０において記憶されたウィンドウＳＷの座標と、顔領域ＦＡに対応する特定顔傾きと、に基づき、顔の器官の画像に対応する画像領域としての器官領域を設定する。具体的には、特定顔傾きが０度である場合には、ウィンドウＳＷにより規定される画像領域（すなわち判定対象画像領域ＪＩＡ）が、そのまま器官領域として設定される。一方、特定顔傾きが０度以外である場合には、ウィンドウＳＷの傾きを特定顔傾きに一致させ（すなわちウィンドウＳＷを所定の点（例えばウィンドウＳＷの重心）を中心として特定顔傾き分だけ時計回りに回転させ）、傾きを変化させた後のウィンドウＳＷにより規定される画像領域が器官領域として設定される。例えば図１７（ａ）に示すように、３０度の特定顔傾きについて、右目に対応するウィンドウＳＷ（ｅｒ）と左目に対応するウィンドウＳＷ（ｅｌ）と口に対応するウィンドウＳＷ（ｍ）とにおいて累計評価値Ｔｖが閾値ＴＨ以上であると判定された場合には、図１７（ｂ）に示すように、各ウィンドウＳＷの傾きを３０度に変化させ、傾き変化後の各ウィンドウＳＷにより規定される画像領域が器官領域（右目領域ＥＡ（ｒ）、左目領域ＥＡ（ｌ）、口領域ＭＡ）として設定される。
【００８１】
また、顔領域設定処理と同様に、互いに一部が重複する複数のウィンドウＳＷが記憶された場合には、各ウィンドウＳＷにおける所定の点（例えばウィンドウＳＷの重心）の座標の平均の座標を重心とし、各ウィンドウＳＷのサイズの平均のサイズを有する１つの新たなウィンドウ（平均ウィンドウＡＷ）が設定され、特定顔傾きが０度である場合には、平均ウィンドウＡＷにより規定される画像領域がそのまま器官領域として設定され、特定顔傾きが０度以外である場合には、平均ウィンドウＡＷの傾きを特定顔傾きに一致させ（すなわち平均ウィンドウＡＷを所定の点（例えば平均ウィンドウＡＷの重心）を中心として特定顔傾き分だけ時計回りに回転させ）、傾きを変化させた後の平均ウィンドウＡＷにより規定される画像領域が器官領域として設定される。
【００８２】
顔領域・器官領域検出処理のステップＳ１７０（図１０）では、領域検出部２１０（図１）が、ステップＳ１４０において未だ選択されていない顔領域ＦＡが存在するか否かを判定する。未だ選択されていない顔領域ＦＡが存在すると判定された場合には（ステップＳ１７０：Ｎｏ）、ステップＳ１４０に戻って未選択の顔領域ＦＡの１つが選択され、ステップＳ１６０の器官領域検出処理が実行される。一方、すべての顔領域ＦＡが選択されたと判定された場合には（ステップＳ１７０：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１８０に進む。
【００８３】
ステップＳ１８０（図１０）では、情報付加部２３０（図１）が、原画像データを含む画像ファイルに付属情報を付加する情報記録処理を行う。情報付加部２３０は、原画像データを含む画像ファイルの付属情報格納領域に、付属情報として、検出された顔領域および器官領域を特定する情報（原画像ＯＩｍｇにおける顔領域および器官領域の位置（座標）を示す情報）を格納する。なお、情報付加部２３０は、顔領域および器官領域の大きさ（サイズ）を示す情報や、原画像ＯＩｍｇにおける顔領域および器官領域の傾きを示す情報をも、付属情報格納領域に格納するとしてもよい。
【００８４】
以上説明したように、本実施例のプリンタ１００による顔領域・器官領域検出処理では、顔学習データＦＬＤおよび顔器官学習データＯＬＤが用いられて、対象画像から顔領域および器官領域が検出される。上述したように、顔学習データＦＬＤおよび顔器官学習データＯＬＤは、顔器官学習データＯＬＤの定義する識別器全体としての器官検出漏れ率が顔学習データＦＬＤの定義する識別器全体としての顔検出漏れ率よりも小さくなるように、設定されている。そのため、領域検出部２１０による器官領域検出処理（図１５）における器官検出漏れ率は、領域検出部２１０による顔領域検出処理（図１１）における顔検出漏れ率よりも小さい。従って、本実施例のプリンタ１００による顔領域・器官領域検出処理では、器官領域の検出漏れの発生を抑制することができる。
【００８５】
なお、顔学習データＦＬＤおよび顔器官学習データＯＬＤが、顔器官学習データＯＬＤの定義する識別器全体としての器官検出漏れ率が顔学習データＦＬＤの定義する識別器全体としての顔検出漏れ率よりも小さくなるように設定された結果、顔器官学習データＯＬＤの定義する識別器全体としての器官誤検出率は、顔学習データＦＬＤの定義する識別器全体としての顔誤検出率よりも大きくなる。そのため、領域検出部２１０による器官領域検出処理（図１５）における器官誤検出率は、領域検出部２１０による顔領域検出処理（図１１）における顔誤検出率よりも大きい。しかし、顔領域の検出は顔検出用画像ＦＤＩｍｇを対象に実行され、顔領域の検出の際には、顔検出用画像ＦＤＩｍｇ中に顔の画像が含まれているか否か、また含まれているとしたら何個の顔の画像が含まれているのかは不明である。一方、器官領域の検出は顔領域ＦＡを対象に実行され、器官領域の検出の際には、顔領域ＦＡ中に顔の器官の画像が含まれている蓋然性が高いと考えられると共に、顔領域ＦＡ中に含まれる顔の器官の画像の数は右目の画像と左目の画像と口の画像との合計３つと考えられる。そのため、仮に、器官領域検出処理において器官領域の誤検出が発生した場合にも、検出後に、検出された器官領域が真に顔の器官の画像に対応するものであるかあるいは誤検出の結果であるかを、比較的容易に判別可能である。従って、本実施例のプリンタ１００による顔領域・器官領域検出処理では、器官領域の検出結果の正誤の識別の容易性を担保しつつ、器官領域の検出漏れの発生を抑制することができる。
【００８６】
また、本実施例では、顔器官学習データＯＬＤの定義する識別器の数は、顔学習データＦＬＤの定義する識別器の数と比較して少ないため、器官領域検出処理の高速化、顔器官学習データＯＬＤの容量削減を図ることができる。
【００８７】
なお、検出された器官領域から真に顔の器官の画像に対応する器官領域を識別するために、例えば器官領域の信頼度を利用可能である。器官領域の信頼度は、領域検出部２１０により顔の器官の画像に対応する画像領域として検出された画像領域が、真に顔の器官の画像に対応する画像領域であることの確からしさを表す指標である。検出された器官領域の内、器官領域の信頼度が最も高い器官領域を、真に顔の器官の画像に対応する器官領域であると決定すればよい。
【００８８】
器官領域の信頼度としては、例えば、重複ウィンドウ数を最大重複ウィンドウ数で除した値を利用可能である。ここで、重複ウィンドウ数は、器官領域の設定の際に参照された判定対象画像領域ＪＩＡの数、すなわち判定対象画像領域ＪＩＡを規定するウィンドウＳＷの数である。また、最大重複ウィンドウ数は、器官領域検出処理において顔領域ＦＡ上に配置されたすべてのウィンドウＳＷの内、少なくとも一部が平均ウィンドウＡＷに重複するウィンドウＳＷの数である。最大重複ウィンドウ数は、ウィンドウＳＷの移動ピッチやサイズ変更のピッチにより一義的に定まる。検出された器官領域が真に顔の器官の画像に対応する画像領域である場合には、位置およびサイズが互いに近似する複数のウィンドウＳＷについて、判定対象画像領域ＪＩＡが顔の器官の画像に対応する画像領域であると判定される可能性が高い。一方、検出された器官領域が顔の器官の画像に対応する画像領域ではなく誤検出である場合には、あるウィンドウＳＷについては判定対象画像領域ＪＩＡが顔の器官の画像に対応する画像領域であると判定されたとしても、当該ウィンドウＳＷに位置およびサイズが近似する別のウィンドウＳＷについては判定対象画像領域ＪＩＡが顔の器官の画像に対応する画像領域ではないと判定される可能性が高い。そのため、重複ウィンドウ数を最大重複ウィンドウ数で除した値は器官領域の信頼度として利用可能である。他にも、評価値ｖの値を器官領域の信頼度として利用してもよい。
【００８９】
また、検出された器官領域から真に顔の器官の画像に対応する器官領域を識別するために、検出された器官領域と顔領域との間の位置関係を利用したり、検出された複数の器官領域間の位置関係を利用したりしてもよい。
【００９０】
Ｂ．変形例：
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【００９１】
Ｂ１．変形例１：
上記実施例における器官学習データ設定処理（図８）では、弱識別器がＴ個選択されたか否かの判定（ステップＳ４４）が実行されているが、この判定に代えて、顔学習データ設定処理（図３）における判定と同様に、識別器が所定の性能を達成するか否かの判定が行われるとしてもよい。この場合に、所定の性能として、顔学習データ設定処理における誤検出率の条件（１％以下）よりも低い性能の条件（例えば誤検出率が５０％以下）が設定される。このようにしても、結果的に識別器を構成する弱識別器の数は、少なくなり、顔器官学習データＯＬＤが、顔器官学習データＯＬＤの定義する識別器全体としての器官検出漏れ率が顔学習データＦＬＤの定義する識別器全体としての顔検出漏れ率よりも小さくなるように設定される。
【００９２】
Ｂ２．変形例２：
上記実施例において、器官領域検出処理（図１５）におけるウィンドウＳＷの単位移動量（ステップＳ５９０参照）は、顔領域検出処理（図１１）におけるウィンドウＳＷの単位移動量（ステップＳ３９０参照）よりも小さく設定されるとしてもよい。このようにすれば、検出された器官領域が真に顔の器官の画像に対応する画像領域である場合と真に器官の画像に対応する画像領域ではない場合とにおいて、器官領域の信頼度（重複ウィンドウ数を最大重複ウィンドウ数で除した値）に差が出やすくなり、より容易に真に顔の器官の画像に対応する器官領域を識別することができる。
【００９３】
Ｂ３．変形例３：
上記実施例では、顔学習データＦＬＤおよび顔器官学習データＯＬＤを用いた顔領域および器官領域の検出の際に、複数の弱識別器により１つの識別器が用いられているが、複数の強識別器がカスケード接続された構成を有する識別器が用いられるとしてもよい。
【００９４】
Ｂ４．変形例４：
上記実施例における各フィルタの閾値ｔｈを設定したり識別器を構成するフィルタの数を決定したりする際の基準となる顔（または器官）検出漏れ率や顔（または器官）誤検出率の値はあくまで一例であり、これらの値は任意に設定可能である。
【００９５】
Ｂ５．変形例５：
上記実施例における顔領域検出処理（図１１）や器官領域検出処理（図１５）の態様はあくまで一例であり、種々変更可能である。例えば顔検出用画像ＦＤＩｍｇ（図１２参照）のサイズは３２０画素×２４０画素に限られず、他のサイズであってもよいし、原画像ＯＩｍｇそのものを顔検出用画像ＦＤＩｍｇとして用いることも可能である。また、使用されるウィンドウＳＷのサイズやウィンドウＳＷの移動方向および移動量（移動ピッチ）は上述したものに限られない。また、上記実施例では、顔検出用画像ＦＤＩｍｇのサイズが固定され、複数種類のサイズのウィンドウＳＷが顔検出用画像ＦＤＩｍｇ上に配置されることにより複数サイズの判定対象画像領域ＪＩＡが設定されているが、複数種類のサイズの顔検出用画像ＦＤＩｍｇが生成され、固定サイズのウィンドウＳＷが顔検出用画像ＦＤＩｍｇ上に配置されることにより複数サイズの判定対象画像領域ＪＩＡが設定されるものとしてもよい。
【００９６】
また、上記実施例では、３０度刻みの１２種類の特定顔傾きが設定されているが、より多くの種類の特定顔傾きが設定されてもよいし、より少ない種類の特定顔傾きが設定されてもよい。また、必ずしも特定顔傾きが設定される必要はなく、０度の顔傾きについての顔判定が行われるとしてもよい。また、上記実施例では、顔サンプル画像群に基本顔サンプル画像ＦＩｏを拡大・縮小した画像や回転させた画像が含まれるとしているが、顔サンプル画像群に必ずしもこのような画像が含まれる必要はない。
【００９７】
上記実施例において、あるサイズのウィンドウＳＷにより規定される判定対象画像領域ＪＩＡについての顔判定（または器官判定）で顔の画像（または顔の器官の画像）に対応する画像領域であると判定された場合には、当該サイズより所定の比率以上小さいサイズのウィンドウＳＷを配置する場合には、顔の画像に対応する画像領域であると判定された判定対象画像領域ＪＩＡを避けて配置するものとしてもよい。このようにすれば、処理の高速化を図ることができる。
【００９８】
上記実施例では、メモリカードＭＣに格納された画像データが原画像データに設定されているが、原画像データはメモリカードＭＣに格納された画像データに限らず、例えばネットワークを介して取得された画像データであってもよい。
【００９９】
上記実施例では、顔の器官の種類として、右目と左目と口とが設定されており、器官領域として、右目領域ＥＡ（ｒ）と左目領域ＥＡ（ｌ）と口領域ＭＡとの検出が行われるが、顔の器官の種類として顔のどの器官を設定するかは変更可能である。例えば、顔の器官の種類として、右目と左目と口とのいずれか１つまたは２つのみが設定されるとしてもよい。また、顔の器官の種類として、右目と左目と口とに加えて、または右目と左目と口との少なくとも１つに代わり、顔のその他の器官の種類（例えば鼻や眉）が設定され、器官領域としてこのような器官の画像に対応する領域が検出されるとしてもよい。
【０１００】
上記実施例では、顔領域ＦＡおよび器官領域は矩形の領域であるが、顔領域ＦＡおよび器官領域は矩形以外の形状の領域であってもよい。
【０１０１】
上記実施例では、画像処理装置としてのプリンタ１００による画像処理を説明したが、処理の一部または全部がパーソナルコンピュータやデジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ等の他の種類の画像処理装置により実行されるものとしてもよい。また、プリンタ１００はインクジェットプリンタに限らず、他の方式のプリンタ、例えばレーザプリンタや昇華型プリンタであるとしてもよい。
【０１０２】
上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。
【０１０３】
また、本発明の機能の一部または全部がソフトウェアで実現される場合には、そのソフトウェア（コンピュータプログラム）は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された形で提供することができる。この発明において、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種のＲＡＭやＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスク等のコンピュータに固定されている外部記憶装置も含んでいる。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】本発明の実施例における画像処理装置としてのプリンタ１００の構成を概略的に示す説明図である。
【図２】顔学習データＦＬＤおよび顔器官学習データＯＬＤの種類を示す説明図である。
【図３】顔学習データ設定処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】準備されたサンプル画像群の一例を示す説明図である。
【図５】準備された弱識別器群の一例を示す説明図である。
【図６】フィルタ性能の順位付け方法を示す説明図である。
【図７】識別器の構成を概略的に示す説明図である。
【図８】器官学習データ設定処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】フィルタ性能の順位付け方法を示す説明図である。
【図１０】顔領域・器官領域検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】顔領域検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】顔領域検出処理の概要を示す説明図である。
【図１３】顔領域決定処理の概要を示す説明図である。
【図１４】顔領域決定処理の概要を示す説明図である。
【図１５】器官領域検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】器官領域検出処理の概要を示す説明図である。
【図１７】器官領域設定処理の概要を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１０５】
１００…プリンタ
１１０…ＣＰＵ
１２０…内部メモリ
１４０…操作部
１５０…表示部
１６０…プリンタエンジン
１７０…カードインターフェース
１７２…カードスロット
２００…画像処理部
２１０…領域検出部
２１１…判定対象設定部
２１２…評価値算出部
２１３…判定部
２１４…領域設定部
２３０…情報付加部
３１０…表示処理部
３２０…印刷処理部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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