(57)【要約】【課題】対象物検出の信頼性を向上させる。【解決手段】撮像装置は、時系列で並ぶ複数のフレーム画像を取得する。各フレーム画像に対して顔検出処理を行い、顔が検出された場合は顔を含む顔領域と顔周辺領域を抽出する。顔検出処理によって現フレーム画像から顔が検出されなかった場合、顔が検出された過去のフレーム画像内の顔領域に対応する候補顔領域を現フレーム画像内に設定する。そして、その候補顔領域と過去のフレーム画像内の顔領域との画像特徴の類似度を評価し（Ｓ３５）、類似度が基準類似度よりも高い場合は、現フレーム画像内に顔が含まれていると判断する（Ｓ３６）。基準類似度は、顔領域と顔周辺領域の画像特徴の類似度に基づいて設定し、その類似度が高いほど基準類似度を高く設定する（Ｓ３３）。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列で並ぶ複数の入力画像を取得する画像取得手段と、
前記入力画像に基づき、前記入力画像内において特定の対象物が描画されている領域を対象物領域として検出する検出手段と、
前記検出手段によって着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合に、前記着目入力画像と前記検出手段によって前記対象物領域が検出された過去の入力画像とに基づいて、前記着目入力画像内に前記対象物が含まれているか否かの判定を行う対象物存否判定手段と、を備えた
ことを特徴とする対象物検出装置。
【請求項２】
前記対象物存否判定手段は、
前記過去の入力画像内における対象物領域の画像情報を第１画像情報として参照する一方で、その対象物領域に対応する候補対象物領域を前記着目入力画像内に設定して前記着目入力画像内の前記候補対象物領域の画像情報を第２画像情報として参照し、
前記検出手段によって前記着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合、前記第１及び第２画像情報に基づいて前記判定を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の対象物検出装置。
【請求項３】
前記対象物存否判定手段は、前記検出手段によって前記着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合、
前記過去の入力画像内における前記対象物領域の周辺領域又は前記着目入力画像内における前記候補対象物領域の周辺領域を参照周辺領域として設定し、前記第１及び第２画像情報だけでなく前記参照周辺領域の画像情報をも用いて前記判定を行う
ことを特徴とする請求項２に記載の対象物検出装置。
【請求項４】
前記対象物存否判定手段は、
前記第１及び第２画像情報を対比することによって前記過去の入力画像内における前記対象物領域の画像特徴と前記着目入力画像内における前記候補対象物領域の画像特徴との類似度を評価し、前記類似度と基準類似度との高低関係に基づいて前記判定を行う判断手段と、
前記参照周辺領域の画像情報と前記第１画像情報に基づいて前記基準類似度を設定する基準類似度設定手段と、を備えた
ことを特徴とする請求項３に記載の対象物検出装置。
【請求項５】
前記基準類似度設定手段は、前記参照周辺領域の画像情報と前記第１画像情報を対比することによって前記過去の入力画像内における前記対象物領域の画像特徴と前記参照周辺領域の画像特徴との類似度を評価し、その類似度が高いほど前記判断手段によって前記着目入力画像内に前記対象物が含まれていると判断されにくくなるように、前記基準類似度を設定する
ことを特徴とする請求項４に記載の対象物検出装置。
【請求項６】
前記対象物には特定の関連物が付随しており、
前記対象物存否判定手段は、
前記過去の入力画像内において関連物が描画されている関連物領域の画像情報を第１画像情報として参照する一方で、その関連物領域に対応する候補関連物領域を前記着目入力画像内に設定して前記着目入力画像内の前記候補関連物領域の画像情報を第２画像情報として参照し、
前記検出手段によって前記着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合、前記第１及び第２画像情報に基づいて前記判定を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の対象物検出装置。
【請求項７】
前記対象物存否判定手段は、前記検出手段によって前記着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合、
前記過去の入力画像内における前記関連物領域の周辺領域又は前記着目入力画像内における前記候補関連物領域の周辺領域を参照周辺領域として設定し、前記第１及び第２画像情報だけでなく前記参照周辺領域の画像情報をも用いて前記判定を行う
ことを特徴とする請求項６に記載の対象物検出装置。
【請求項８】
前記対象物存否判定手段は、
前記第１及び第２画像情報を対比することによって前記過去の入力画像内における前記関連物領域の画像特徴と前記着目入力画像内における前記候補関連物領域の画像特徴との類似度を評価し、前記類似度と基準類似度との高低関係に基づいて前記判定を行う判断手段と、
前記参照周辺領域の画像情報と前記第１画像情報に基づいて前記基準類似度を設定する基準類似度設定手段と、を備えた
ことを特徴とする請求項７に記載の対象物検出装置。
【請求項９】
前記基準類似度設定手段は、前記参照周辺領域の画像情報と前記第１画像情報を対比することによって前記過去の入力画像内における前記関連物領域の画像特徴と前記参照周辺領域の画像特徴との類似度を評価し、その類似度が高いほど前記判断手段によって前記着目入力画像内に前記対象物が含まれていると判断されにくくなるように、前記基準類似度を設定する
ことを特徴とする請求項８に記載の対象物検出装置。
【請求項１０】
順次撮影を実行して画像を表す信号を出力する撮像素子と、
請求項１〜請求項９の何れかに記載の対象物検出装置と、を備え、
前記対象物検出装置における画像取得手段は、前記撮像素子の出力信号に基づいて時系列で並ぶ複数の入力画像を取得する
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、画像から、顔などの特定の対象物を検出する対象物検出装置に関する。また、本発明は、それを利用した撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の中から顔を検出する技術が実用化されている。しかしながら、顔が検出できている状態から、顔の向きが大きく変化したり、顔の前面に顔を遮蔽する物体が配置されたりすると、実際には顔が同じ場所に存在し続けているにも拘らず、顔検出処理によって画像から顔が検出されなくなることがある。
【０００３】
このような場合は、顔が同じ場所に存在し続けているのであるから、顔が存在していると判断することが望ましい。顔検出の信頼性を向上させるべく、そのような判断を成しえる技術の開発が望まれる。検出すべき対象物が顔である場合の課題を説明したが、顔以外の対象物を画像から検出する場合においても同様の課題がある。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−７８３７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで本発明は、対象物検出の信頼性向上に寄与する対象物検出装置及び撮像装置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】
本発明に係る対象物検出装置は、時系列で並ぶ複数の入力画像を取得する画像取得手段と、前記入力画像に基づき、前記入力画像内において特定の対象物が描画されている領域を対象物領域として検出する検出手段と、前記検出手段によって着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合に、前記着目入力画像と前記検出手段によって前記対象物領域が検出された過去の入力画像とに基づいて、前記着目入力画像内に前記対象物が含まれているか否かの判定を行う対象物存否判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
検出手段によって着目入力画像から対象物領域が検出されなかった時、例えば、着目入力画像と対象物領域が検出されていた過去の入力画像とを比較することで、着目入力画像に対象物が含まれているか否かを推定することができる。検出手段の検出結果だけでなく、この推定結果を用いて対象物の存否を最終的に判定するようにすれば、対象物検出の信頼性が向上する。
【０００８】
具体的には例えば、前記対象物存否判定手段は、前記過去の入力画像内における対象物領域の画像情報を第１画像情報として参照する一方で、その対象物領域に対応する候補対象物領域を前記着目入力画像内に設定して前記着目入力画像内の前記候補対象物領域の画像情報を第２画像情報として参照し、前記検出手段によって前記着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合、前記第１及び第２画像情報に基づいて前記判定を行う。
【０００９】
例えば、第１画像情報と第２画像情報を対比してそれらの類似度を評価すれば、着目入力画像における対象物の存否を良好に推定することができる。
【００１０】
そして例えば、前記対象物存否判定手段は、前記検出手段によって前記着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合、前記過去の入力画像内における前記対象物領域の周辺領域又は前記着目入力画像内における前記候補対象物領域の周辺領域を参照周辺領域として設定し、前記第１及び第２画像情報だけでなく前記参照周辺領域の画像情報をも用いて前記判定を行う。
【００１１】
第１及び第２画像情報だけでなく周辺領域の画像情報をも用いて対象物の存否判定を行えば、対象物検出の信頼性の更なる向上が期待される。
【００１２】
より具体的には例えば、前記対象物存否判定手段は、前記第１及び第２画像情報を対比することによって前記過去の入力画像内における前記対象物領域の画像特徴と前記着目入力画像内における前記候補対象物領域の画像特徴との類似度を評価し、前記類似度と基準類似度との高低関係に基づいて前記判定を行う判断手段と、前記参照周辺領域の画像情報と前記第１画像情報に基づいて前記基準類似度を設定する基準類似度設定手段と、を備えるとよい。
【００１３】
例えば、前記類似度が基準類似度よりも高い場合に着目入力画像内に対象物が含まれていると判定することができる。この場合において、例えば、対象物領域と参照周辺領域の画像特徴が類似している時には、対象物が以前の存在位置から移動していて真の対象物の位置が以前の存在位置が異なっていたとしても、前記類似度は比較的高くなる。しかし、このような場合に前記類似度が基準類似度よりも高くなると、着目入力画像内に対象物が含まれているとの誤判定が発生する。これを考慮し、対象物領域と参照周辺領域の画像情報に基づいて基準類似度を設定する。これにより、誤判定が抑制され、対象物検出の信頼性が向上する。
【００１４】
更に具体的には例えば、前記基準類似度設定手段は、前記参照周辺領域の画像情報と前記第１画像情報を対比することによって前記過去の入力画像内における前記対象物領域の画像特徴と前記参照周辺領域の画像特徴との類似度を評価し、その類似度が高いほど前記判断手段によって前記着目入力画像内に前記対象物が含まれていると判断されにくくなるように、前記基準類似度を設定する。
【００１５】
また、具体的には例えば、前記対象物には特定の関連物が付随しており、前記対象物存否判定手段は、前記過去の入力画像内において関連物が描画されている関連物領域の画像情報を第１画像情報として参照する一方で、その関連物領域に対応する候補関連物領域を前記着目入力画像内に設定して前記着目入力画像内の前記候補関連物領域の画像情報を第２画像情報として参照し、前記検出手段によって前記着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合、前記第１及び第２画像情報に基づいて前記判定を行う。
【００１６】
そして例えば、前記対象物存否判定手段は、前記検出手段によって前記着目入力画像から前記対象物領域が検出されなった場合、前記過去の入力画像内における前記関連物領域の周辺領域又は前記着目入力画像内における前記候補関連物領域の周辺領域を参照周辺領域として設定し、前記第１及び第２画像情報だけでなく前記参照周辺領域の画像情報をも用いて前記判定を行う。
【００１７】
より具体的には例えば、前記対象物存否判定手段は、前記第１及び第２画像情報を対比することによって前記過去の入力画像内における前記関連物領域の画像特徴と前記着目入力画像内における前記候補関連物領域の画像特徴との類似度を評価し、前記類似度と基準類似度との高低関係に基づいて前記判定を行う判断手段と、前記参照周辺領域の画像情報と前記第１画像情報に基づいて前記基準類似度を設定する基準類似度設定手段と、を備えるとよい。
【００１８】
更に具体的には例えば、前記基準類似度設定手段は、前記参照周辺領域の画像情報と前記第１画像情報を対比することによって前記過去の入力画像内における前記関連物領域の画像特徴と前記参照周辺領域の画像特徴との類似度を評価し、その類似度が高いほど前記判断手段によって前記着目入力画像内に前記対象物が含まれていると判断されにくくなるように、前記基準類似度を設定する。
【００１９】
本発明に係る撮像装置は、順次撮影を実行して画像を表す信号を出力する撮像素子と、上記の対象物検出装置と、を備え、前記対象物検出装置における画像取得手段は、前記撮像素子の出力信号に基づいて時系列で並ぶ複数の入力画像を取得することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、対象物検出の信頼性向上に寄与する対象物検出装置及び撮像装置を提供することができる。
【００２１】
本発明の意義ないし効果は、以下に示す実施の形態の説明により更に明らかとなろう。ただし、以下の実施の形態は、あくまでも本発明の一つの実施形態であって、本発明ないし各構成要件の用語の意義は、以下の実施の形態に記載されたものに制限されるものではない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態につき、図面を参照して具体的に説明する。参照される各図において、同一の部分には同一の符号を付し、同一の部分に関する重複する説明を原則として省略する。後に第１〜第４実施例を説明するが、まず、各実施例に共通する事項又は各実施例にて参照される事項について説明する。
【００２３】
図１は、本発明の実施形態に係る撮像装置１の全体ブロック図である。図１の撮像装置１は、静止画を撮影及び記録可能なデジタルスチルカメラ、又は、静止画及び動画を撮影及び記録可能なデジタルビデオカメラである。
【００２４】
撮像装置１は、撮像部１１と、画像メモリ１２と、主制御部１３と、シャッタ制御部１４と、表示部１５と、記録媒体１６と、操作部１７と、を備えている。操作部１７には、シャッタボタン１７ａが備えられている。
【００２５】
撮像部１１は、図示されない光学系及び絞りと、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなどから成る撮像素子１１ａと、光学系や絞りを制御するためのドライバ（不図示）と、を有している。ドライバは、主制御部１３からのＡＦ／ＡＥ制御信号に基づいて、光学系のズーム倍率や焦点距離、及び、絞りの開度を制御する。撮像素子１１ａは、光学系及び絞りを介して入射した被写体を表す光学像を光電変換し、該光電変換によって得られた電気信号を出力する。より具体的には、撮像素子１１ａは、マトリクス状に二次元配列された複数の受光画素を備え、各撮影において、各受光画素は露光時間に応じた電荷量の信号電荷を蓄える。蓄えた信号電荷の電荷量に比例した大きさを有する各受光画素からのアナログ信号は、撮像装置１内で生成される駆動パルスに従って順次後段回路（後述のＡＦＥ）に出力される。
【００２６】
図示されないＡＦＥ（Analog Front End）にて、撮像素子１１ａから出力されたアナログ信号を増幅してデジタル信号に変換した後、得られたデジタル信号は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）等にて形成される画像メモリ１２に記憶される。撮像部１１の撮影によって得られた１枚の全体画像を、以下「フレーム画像」と呼ぶ。画像メモリ１２には、フレーム画像を表す、デジタル信号としての画像データが記憶される。
【００２７】
主制御部１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等から成り、画像処理部２１、顔検出部２２、履歴保持部２３及び顔存否判定部２４を含んで構成される。画像メモリ１２に記憶された画像データは画像処理部２１に与えられる。画像処理部２１は、フレーム画像の画像データに対して適宜必要な処理を施してフレーム画像に応じた映像信号を生成し、その映像信号を表示部１５に送ることによりフレーム画像に基づく画像を表示部１５上で表示させる。また、画像処理部２１は、必要に応じて、フレーム画像の画像データを圧縮し、圧縮後の画像データを記録媒体１６に保存する。
【００２８】
シャッタ制御部１４は、主制御部１３と協働して撮像部１１による撮影のタイミングを制御する。表示部１５は、液晶ディスプレイパネル等から形成される表示装置であり、記録媒体１６は、ＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の不揮発性メモリである。操作部１７は、外部からの操作を受け付ける。操作部１７に対する操作内容は、主制御部１３に伝達される。シャッタボタン１７ａは、静止画の撮影及び記録を指示するためのボタンである。
【００２９】
顔検出部２２には、フレーム画像の画像データが画像処理部２１を介して与えられる。この際、画像処理部２１にて必要な画像処理を施し、その画像処理後の画像データを顔検出部２２に送るようにしてもよい。顔検出部２２に与えられる画像データの一部又は全部は、必要に応じて履歴保持部２３及び顔存否判定部２４にも転送される。顔検出部２２等に送られる画像データによって表わされる画像（即ち、フレーム画像そのもの、又は、上記の画像処理後のフレーム画像）を、以下「入力画像」と呼ぶ。
【００３０】
顔検出部２２は、入力画像から人物の顔部分を含む領域である顔領域を検出して抽出する。そして、抽出された顔領域の、入力画像内における位置及び大きさを表す情報と、抽出された顔領域の画像データ（即ち、顔領域内の画像の画像データ）と、を含む顔領域情報を生成する。顔領域を抽出して顔領域情報を生成する処理を含む、顔検出部２２によって行われる処理を以下「顔検出処理」と呼ぶ。顔領域は矩形領域であるものとする。顔領域の位置は、例えば、入力画像上における、顔領域の中心の座標値によって規定される。顔領域の大きさは、例えば、入力画像上における、顔領域の水平方向の画素数及び垂直方向の画素数によって規定される。但し、顔領域の外形を矩形以外とすることも可能である。
【００３１】
画像中に含まれる顔を検出する手法として様々な手法が知られており、顔検出部２２は何れの手法をも採用可能である。例えば、特開２０００−１０５８１９号公報に記載の手法のように入力画像から肌色領域を抽出することによって顔領域を検出しても良いし、特開２００６−２１１１３９号公報又は特開２００６−７２７７０号公報に記載の手法を用いて顔領域を検出しても良い。
【００３２】
典型的には例えば、入力画像内に設定された着目領域の画像と所定の画像サイズを有する基準顔画像とを対比して両画像の類似度を判定し、その類似度に基づいて着目領域に顔が含まれているか否か（着目領域が顔領域であるか否か）を検出する。入力画像内において着目領域は一画素ずつ左右方向又は上下方向にずらされる。そして、ずらされた後の着目領域内の画像と基準顔画像とが対比されて、再度、両画像の類似度が判定され、同様の検出が行われる。このように、着目領域は、例えば入力画像の左上から右下方向に向けて１画素ずつずらされながら、更新設定される。また、入力画像を一定割合で縮小し、縮小後の画像に対して、同様の顔検出処理を行う。このような処理を繰り返すことにより、入力画像中から任意の大きさの顔を検出することができる。
【００３３】
履歴保持部２３は、顔検出情報の履歴を履歴情報として保持する部位である。即ち、履歴保持部２３は、顔検出部２２によって入力画像から顔が検出された時、その入力画像に対して作成された顔検出情報を履歴情報に追加して記憶しておく。
【００３４】
顔存否判定部２４は、顔検出部２２によって現時点の入力画像から顔が検出されなかった時、履歴保持部２３が保持している履歴情報と現時点の入力画像の画像データに基づいて、現時点の入力画像に本当に顔が存在していないか否かを判定する。この判定を行うための処理を顔存否判定処理と呼ぶ。
【００３５】
尚、厳密には、顔検出部２２は上述の顔検出処理を入力画像に対して行い、履歴保持部２３及び顔存否判定部２４も入力画像に関して必要な処理を行うのであるが、入力画像はフレーム画像に基づく画像であるため、以下の説明では、入力画像とフレーム画像との相違を無視する。
【００３６】
顔検出部２２及び顔存否判定部２４によって、最終的にフレーム画像内における顔の存否が判定されると共に顔が存在する場合は顔の位置及び大きさが検出される。主制御部１３は、その判定及び検出結果に応じて撮像部１１を制御する。例えば、顔にピントが合うように撮像部１１の光学系を制御したり、顔の部分の画像の明るさが最適となるように撮像部１１の絞りを調整したりする。
【００３７】
シャッタ制御部１４の制御の下、撮像部１１によって所定のフレーム周期にて順次撮影が行われ、これによって時系列で並ぶフレーム画像が順次取得される。第１、第２、第３、・・・第ｎのフレーム画像の順番でフレーム画像が順次取得されるものとする（ｎは自然数）。そして、現時点に得られたフレーム画像を現フレーム画像又は今回のフレーム画像とも呼ぶ。以下に述べる、過去、前回とは、現時点から見た過去、前回を意味するものとする。また、複数のフレーム画像を互いに区別して識別するためにフレーム番号という文言を定義する。第１、第２、第３、・・・第ｎのフレーム画像のフレーム番号は、夫々、１、２、３、・・・ｎである。また、フレーム画像は色情報を含むカラー画像であるとする。
【００３８】
撮像装置１のより具体的な動作を説明する実施例として、以下に、第１〜第４実施例を説明する。矛盾なき限り、或る実施例に記載した事項を他の実施例に適用することが可能である。
【００３９】
＜＜第１実施例＞＞
まず、第１実施例について説明する。図２に、第１実施例に係る、撮像装置１の撮影動作の手順を表すフローチャートを示す。
【００４０】
まず、ステップＳ１０にて主制御部１３は変数ｐを定義し、変数ｐに１を代入してからステップＳ１１に移行する。ステップＳ１１において、現フレーム画像が取得される。即ち、現フレーム画像の画像データが画像メモリ１２に記憶される。ステップＳ１１における取得は、１フレーム周期において１回だけ行われることになる。
【００４１】
続くステップＳ１２において、顔検出部２２は、現フレーム画像に対して顔検出処理を行う。その後、ステップＳ１３において、主制御部１３は、ステップＳ１２の顔検出処理によって現フレーム画像から顔が検出されたか否かを確認する。顔が検出された場合はステップＳ１４に移行する一方、顔が検出されなかった場合はステップＳ２１に移行する。
【００４２】
ステップＳ１４では、現フレーム画像に対する顔領域情報及び顔周辺領域情報が現フレーム画像のフレーム番号と共に履歴保持部２３に記憶される。即ち、履歴保持部２３は、それらの情報を自身が記憶する履歴情報に追加する。顔周辺領域情報の生成は、顔検出処理の結果に基づいて、例えば顔検出部２２によって行われる。
【００４３】
図３（ａ）〜（ｃ）を参照して、顔周辺領域情報について説明する。図３（ａ）は、１枚のフレーム画像２０１を表している。符号２０２が付された実線矩形枠内の領域が、フレーム画像２０１から抽出された顔領域である。一方、符号２０３が付されたロの字状の領域が、フレーム画像２０１から抽出された顔周辺領域である。顔領域２０２の中心と同じ中心を有し且つ顔領域２０２よりも大きさの大きい矩形領域２０４を設定し（図３（ｄ）参照）、その矩形領域２０４から顔領域２０２を除くことによって得られる残りの領域が顔周辺領域２０３とされる。尚、図３（ｂ）に顔領域２０２の拡大図を示し、図３（ｃ）に顔周辺領域２０３の拡大図を示す。図３（ｃ）では顔周辺領域２０３内が斜線で表されている。上述の矩形領域２０４は、図３（ｄ）の斜線領域に相当する。
【００４４】
顔周辺領域情報には、フレーム画像内における顔周辺領域の位置及び大きさを表す情報と、顔周辺領域の画像データ（即ち、顔周辺領域内の画像の画像データ）と、が含まれる。顔周辺領域の位置及び大きさを表す情報によって、顔周辺領域がフレーム画像内の何れの位置の画素群から形成されているかが特定されるものとする。
【００４５】
ステップＳ１４の処理後、ステップＳ１５に移行して変数ｐに１を代入する。ステップＳ１５の処理後又は後述のステップＳ２３若しくはＳ２４の処理後、ステップＳ１１に戻り、次に得られるフレーム画像を現フレーム画像と捉えて、ステップＳ１１以降の各処理が繰り返し実行される。
【００４６】
ステップＳ１３からステップＳ２１に移行した場合、主制御部１３は、変数ｐが判定回数ｐTH以下であるか否かを判断する。そして、不等式「ｐ≦ｐTH」が成立する場合は、ステップＳ２２に移行する。そして、ステップＳ２２の顔存否判定処理によって現フレーム画像内に本当に顔が存在していないか否かが判定され、その後、ステップＳ２３にて変数ｐに１が加算されてからステップＳ１１に戻る。一方、ステップＳ２１において、不等式「ｐ≦ｐTH」が成立しない場合はステップＳ２４に移行する。ステップＳ２４に至った場合、主制御部１３は、現フレーム画像内に顔は存在していないと最終的に判断し、その後、ステップＳ１１に戻る。
【００４７】
顔検出処理によって現フレーム画像から顔が検出されず、ステップＳ２１に至った場合を考える。そして、例えば判定回数ｐTHが１である場合を考える。この場合は、顔検出処理によって前回のフレーム画像から顔が検出されていた場合はステップＳ２１からステップＳ２２に移行するが、そうでない場合はステップＳ２１からステップＳ２４に移行する。或いは例えば、判定回数ｐTHが２である場合、顔検出処理によって前回又は前々回のフレーム画像から顔が検出された場合はステップＳ２１からステップＳ２２に移行するが、そうでない場合はステップＳ２１からステップＳ２４に移行する。このように、判定回数ｐTHは、顔検出処理によって顔が検出されなかった時に顔存否判定処理が実行される回数を規定する。換言すれば、判定回数ｐTHは、顔存否判定処理を実行する時間（判定処理実行時間）を規定している。判定回数ｐTHは、例えば、予め設定される。
【００４８】
例えば、前回のフレーム画像が図４（ａ）に示すようなフレーム画像であって且つ顔検出処理によって前回のフレーム画像から顔が検出された場合において、前回と今回のフレーム画像の取得間で、顔の向きが急に変化した時や（図４（ｂ）参照）顔の前面に顔を遮蔽する物体が配置された時（図４（ｃ）参照）、実際には顔が同じ場所に存在し続けているにも拘らず、顔検出処理によって今回のフレーム画像から顔が検出されなくなることがある。このような場合に、顔存否判定処理が実行される。尚、未だ１つも顔領域情報が生成されていない場合（例えば、撮影動作の起動時など）には、ステップＳ２１からステップＳ２２に移行したとしても例外的に顔存否判定処理は実行されない。
【００４９】
図５を参照して、顔存否判定処理を説明する。図５は、顔存否判定処理の流れを表すフローチャートである。第１実施例において、図２のステップＳ２２は、図５のステップＳ３０〜Ｓ３７にて形成されることになる。ステップＳ３０〜Ｓ３７の各処理は、図１の顔存否判定部２４によって実行される。
【００５０】
まず、ステップＳ３０において、顔存否判定部２４は、顔検出処理によって顔が検出された、最も新しい過去のフレーム画像を特定する。ここで特定されたフレーム画像を、基準フレーム画像と呼ぶ。例えば、判定回数ｐTHが２である場合において、顔検出処理によって前回及び前々回のフレーム画像から顔が検出されていたならば前回のフレーム画像が基準フレーム画像に設定され、顔検出処理によって前回のフレーム画像から顔が検出されておらず且つ顔検出処理によって前々回のフレーム画像から顔が検出されていたならば前々回のフレーム画像が基準フレーム画像に設定される。
【００５１】
その後、ステップＳ３１において、顔存否判定部２４は、基準フレーム画像についての顔領域情報及び顔周辺領域情報を、履歴保持部２３が保持している履歴情報から抽出する。
【００５２】
そして、続くステップＳ３２において、抽出した顔領域情報及び顔周辺領域情報に基づいて、基準フレーム画像における顔領域の画像特徴値ＶF1及び顔周辺領域の画像特徴値ＶFB1を算出する。画像特徴値は、着目した領域内の画像の画像特徴に応じた値を有する。
【００５３】
顔領域の画像特徴値ＶF1の算出方法について説明する。本実施例では、顔領域についての画像特徴値を、その顔領域の色情報に基づいて算出する。
【００５４】
より具体的には例えば、フレーム画像の画像データがＲＧＢ信号によって表されている場合は、基準フレーム画像における顔領域内の各画素のＲ信号値の平均値、Ｇ信号値の平均値又はＢ信号値の平均値を、画像特徴値ＶF1として算出する。或る画素のＲ信号値、Ｇ信号値及びＢ信号値は、夫々、その画素の赤成分、緑成分及び青成分の強度を表している。或いは、Ｒ信号値、Ｇ信号値及びＢ信号値の内の２以上の信号値を用いて、画像特徴値ＶF1を算出しても構わない。例えば、基準フレーム画像における顔領域内の各画素をＲＧＢ色空間上に写像することにより、Ｒ信号値、Ｇ信号値及びＢ信号値を特徴量とする各画素の特徴ベクトルを求め、各特徴ベクトルの平均ベクトルを数値化したものを画像特徴値ＶF1として算出する。
【００５５】
ＲＧＢ信号形式以外の信号形式で表現された色情報から画像特徴値ＶF1を算出しても良い。例えば、各画素の色情報を色相（hue）、彩度（saturation）及び明度（intensity）によって表現し、基準フレーム画像における顔領域内の各画素の色相を表す値の平均値、彩度を表す値の平均値又は明度を表す値の平均値を、画像特徴値ＶF1として算出するようにしてもよい。また例えば、基準フレーム画像における顔領域内の各画素をＨＳＶ色空間上に写像することにより、色相、彩度及び明度を特徴量とする各画素の特徴ベクトルを求め、各特徴ベクトルの平均ベクトルを数値化したものを画像特徴値ＶF1として算出するようにしてもよい。
【００５６】
顔領域の画像特徴値ＶF1の算出方法を説明したが、顔周辺領域の画像特徴値ＶFB1も同様にして算出される。また、更に、後述の画像特徴値ＶF2も同様にして算出されるものとする（ステップＳ３４参照）。但し、画像特徴値の算出方法は、異なる画像特徴値間（今の例の場合、画像特徴値ＶF1、ＶFB1及びＶF2の間）で同じであるとする。即ち例えば、基準フレーム画像における顔領域内の各画素のＲ信号値の平均値を画像特徴値ＶF1として算出したならば、画像特徴値ＶFB1は、基準フレーム画像における顔周辺領域内の各画素のＲ信号値の平均値とされ、画像特徴値ＶF2は、現フレーム画像における候補顔領域内の各画素のＲ信号値の平均値とされる（候補顔領域については後述）。
【００５７】
上述の画像特徴値の算出方法から理解されるように、或る領域内の画像の色と他の領域内の画像の色が似通っていれば、両領域間における画像特徴値の差は小さくなる。
【００５８】
ステップＳ３２の処理後、ステップＳ３３に移行する。ステップＳ３３以降において、基本的に以下のような処理が行われる。即ち、基準フレーム画像の顔領域に対応する候補顔領域を現フレーム画像内に設定し、基準フレーム画像内の顔領域の画像特徴値ＶF1と現フレーム画像内の候補顔領域の画像特徴値ＶF2を対比することにより、基準フレーム画像内の顔領域の画像特徴と現フレーム画像内の候補顔領域の画像特徴との類似度を評価する（ステップＳ３４、Ｓ３５）。本実施例において、画像特徴は色の特徴を表すことになる。そして、その類似度が基準類似度よりも高い場合、即ち、｜ＶF1−ＶF2｜が判定閾値ＴＨFよりも小さい場合は現フレーム画像内に顔が存在すると判断する一方で（ステップＳ３６）、その類似度が基準類似度よりも低い場合、即ち、｜ＶF1−ＶF2｜が判定閾値ＴＨFよりも大きい場合は現フレーム画像に顔が存在しないと判断する（ステップＳ３７）。これにより、顔向きの急激な変化や物体による顔の遮蔽などに起因して顔検出処理による顔検出がなされなかったとしても、暫くの間は、同じ場所に顔が存在し続けているか否かを良好に判別することができる。
【００５９】
このような処理を行う場合において、仮に顔領域の背景領域に相当する顔周辺領域が顔領域と同系色の色を有していると（図６（ａ）参照）、顔が以前の存在位置から移動していて真の顔の位置が以前の存在位置と異なっていたとしても、顔が以前の存在位置に存在し続けていると誤って判断してしまう惧れが高くなる。
【００６０】
これを考慮し、ステップＳ３３において、顔存否判定部２４は、顔領域の色と顔周辺領域の色との差に応じて、基準類似度としての判定閾値ＴＨF（以下、単にＴＨFと略記することがある）を設定する。具体的には、画像特徴値ＶF1と画像特徴値ＶFB1との差の絶対値（即ち、｜ＶF1−ＶFB1｜）に応じて判定閾値ＴＨFを設定する。顔領域の色と顔周辺領域の色との類似度が高くなるに従って、即ち、絶対値｜ＶF1−ＶFB1｜が小さくなるに従って判定閾値ＴＨFは小さくされる。例えば、絶対値｜ＶF1−ＶFB1｜が所定の基準値以下である場合は、ＴＨFに比較的小さな所定値ＴＨF1が代入され、絶対値｜ＶF1−ＶFB1｜が該基準値よりも大きい場合は、ＴＨFに比較的大きな所定値ＴＨF2が代入される（ここで、ＴＨF1＜ＴＨF2）。この例では、ＴＨFをＴＨF1とＴＨF2の２段階の値に切替設定しているが、ＴＨFを３段階以上の値に切替設定するようにしてもよい。
【００６１】
ステップＳ３３に続くステップＳ３４において、顔存否判定部２４は、現フレーム画像内に上述の候補顔領域を設定し、候補顔領域内の画像の画像データに基づいて候補顔領域の画像特徴値ＶF2を算出する。基準フレーム画像から検出された顔が現フレーム画像においても同じ場所に存在し続けていると仮定した時の、現フレーム画像内の顔領域を候補顔領域として設定する。従って、候補顔領域の、現フレーム画像上における位置及び大きさは、基準フレーム画像の顔領域の、基準フレーム画像上における位置及び大きさと同じとされる。
【００６２】
その後、ステップＳ３５において、顔存否判定部２４は、不等式「｜ＶF1−ＶF2｜＜ＴＨF」が成立するか否かを判断する。そして、その不等式が成立する場合は、ステップＳ３６に移行して現フレーム画像内の候補顔領域内に顔が存在すると判断する。一方で、その不等式が成立しない場合は、ステップＳ３７に移行して現フレーム画像内に顔は存在しないと判断する（即ち、顔は消失したと判断する）。
【００６３】
上述の顔存否判定処理を用いれば、図６（ａ）に示す如く顔周辺領域の色が顔領域の色に類似している場合は判定閾値ＴＨFが比較的小さくなり、ステップＳ３５からステップＳ３６に移行する条件が厳しくなる。この結果、真に顔が存在していない時に顔が存在していると誤って判定する可能性が抑制される。他方、図６（ｂ）に示す如く顔周辺領域の色が顔領域の色と類似していない場合において判定閾値ＴＨFを小さくしすぎると、ステップＳ３５からステップＳ３７に移行する確率が必要以上に高まり、顔存否判定部２４の存在意義が薄れる。そこで、顔周辺領域の色が顔領域の色と類似していない場合は、判定閾値ＴＨFを比較的大きくして、ステップＳ３５からステップＳ３６に移行する条件を緩くする。このように、判定閾値ＴＨFを可変設定することにより、顔存否判定の信頼性が向上する。
【００６４】
尚、図３（ｄ）に示す矩形領域２０４から図３（ｂ）の顔領域２０２を除くことによって得られる残りの領域２０３（図３（ｃ）の斜線領域）を顔周辺領域とする例を上述したが、これを様々に変形することが可能である。例えば、図７（ａ）に示す如く、矩形領域２０４から顔領域２０２と顔領域２０２の近傍領域２１１を除くことによって得られる残りの領域２１３を顔周辺領域と捉えるようにしてもよい。図７（ａ）において、顔周辺領域としての領域２１３は斜線領域で表され、近傍領域２１１はドットで満たされた領域で表されている。また或いは、図７（ｂ）に示すようなコの字状の斜線領域２２３を顔周辺領域としても良い。斜線領域２２３は、図３（ｃ）の領域２０３の一部を除去した領域に相当する。
【００６５】
通常、顔の近傍（特に顔の上方）には髪が存在しており、この髪の色は顔の色と大きく異なることが多い。この髪の色情報が顔周辺領域の色情報に加わると顔周辺領域の色情報が髪の色情報に依存することになり、結果、髪を含まない背景色を正確に把握し難くなる。図７（ａ）の領域２１３や図７（ｂ）の領域２２３を顔周辺領域として設定するようにすれば、髪の色の影響を抑制することができる。
【００６６】
また、上述の例では、基準フレーム画像の顔周辺領域の色を背景の色として推定し、背景の色と顔領域の色との対比から判定閾値ＴＨFを設定するようにしているが、現フレーム画像から背景の色を推定するようにしてもよい。この場合、基準フレーム画像内に設定された顔周辺領域に対応する領域を現フレーム画像内に設定する。現フレーム画像内に設定される、この領域を、便宜上、第２の顔周辺領域と呼ぶ。第２の顔周辺領域は、現フレーム画像内に設定される候補顔領域の周辺領域に相当する。第２の顔周辺領域の、現フレーム画像上における位置及び大きさは、基準フレーム画像の顔周辺領域の、基準フレーム画像上における位置及び大きさと同じとされる。
【００６７】
そして、画像特徴値ＶFB1の算出方法と同様の算出方法にて、画像特徴値ＶFB1の代わりに第２の顔周辺領域についての画像特徴値ＶFB2を算出し、画像特徴値ＶF1と画像特徴値ＶFB2との差の絶対値（即ち、｜ＶF1−ＶFB2｜）に応じて判定閾値ＴＨFを設定すればよい。この場合も、上述の処理と同様、顔領域の色と第２の顔周辺領域の色との類似度が高くなるに従って、即ち、絶対値｜ＶF1−ＶFB2｜が小さくなるに従って判定閾値ＴＨFを小さくする。
【００６８】
また、顔領域の色と顔周辺領域の色が似通っていると、判定閾値ＴＨFを可変設定したとしても顔存否判定部２４による判定の正確性は低くなる。判定の正確性が低い状態で、長い時間、顔存否判定処理を行うことは望ましいとはいえない。これを考慮し、値｜ＶF1−ＶFB1｜又は｜ＶF1−ＶFB2｜に応じて、図２のステップＳ２１にて用いる判定回数ｐTHを可変設定するようにしてもよい。これにより、顔存否判定がなされる時間長さが適切に設定される。この設定は、例えば、顔存否判定部２４によって実行される。
【００６９】
例えば、値｜ＶF1−ＶFB1｜を用いて判定回数ｐTHを可変設定する場合、ステップＳ２２の顔存否判定処理にて値｜ＶF1−ＶFB1｜を算出し、その値｜ＶF1−ＶFB1｜が大きいほど判定回数ｐTHが大きくなるように判定回数ｐTHを設定する。但し、この判定回数ｐTHの設定は、変数ｐが１の時にのみ行われるものとする。例えば、値｜ＶF1−ＶFB1｜を所定の閾値と比較し、前者が後者よりも大きければ判定回数ｐTHを比較的大きな回数ｐTH1に設定する一方、前者が後者よりも小さいければ判定回数ｐTHを比較的小さな回数ｐTH2に設定するとよい（但し、ｐTH1＞ｐTH2）。値｜ＶF1−ＶFB1｜の代わりに、値｜ＶF1−ＶFB2｜を用いる場合も同様である。
【００７０】
＜＜第２実施例＞＞
上述の第１実施例では、顔周辺領域を１つの領域として捉え、１つの顔周辺領域の色と顔領域の色との類似度に基づいて判定閾値ＴＨFや判定回数ｐTHを可変設定している。しかしながら、顔周辺領域を複数の領域に分割し、分割によって得られた各領域の色と顔領域の色との類似度に基づいて判定閾値ＴＨFや判定回数ｐTHを可変設定することも可能である。この設定の方法を、第２実施例として説明する。
【００７１】
第２実施例に係る、撮像装置１の撮影動作の手順は、図２のそれと同じである。即ち、第２実施例においても、第１実施例と同様、図２のステップＳ１０〜Ｓ１５及びＳ２１〜Ｓ２４の各処理が実行される。但し、第２実施例にて実行されるステップＳ２２の顔存否判定処理は、第１実施例のそれと異なる。そこで、第２実施例にて実行されるステップＳ２２の顔存否判定処理を、図８を参照して説明する。図８は、第２実施例に係る顔存否判定処理の流れを表すフローチャートである。第２実施例において、ステップＳ２２は、図８のステップＳ４０〜Ｓ４７にて形成されることになる。ステップＳ４０〜Ｓ４７の各処理は、図１の顔存否判定部２４によって実行される。
【００７２】
第２実施例のステップＳ２２の顔存否判定処理において、まず、ステップＳ４０及びＳ４１の各処理が実行される。ステップＳ４０及びＳ４１の各処理内容は、図５のステップＳ３０及びＳ３１のそれらと同じである。即ち、顔存否判定部２４は、基準フレーム画像を設定し、基準フレーム画像についての顔領域情報及び顔周辺領域情報を履歴情報から抽出する。
【００７３】
その後、ステップＳ４２において、顔存否判定部２４は、図５のステップＳ３２と同様、抽出した顔領域情報に基づいて基準フレーム画像における顔領域の画像特徴値ＶF1を算出する。一方において、顔存否判定部２４は、基準フレーム画像の顔周辺領域を複数の領域に分割する。分割によって得られた各領域を、要素領域と呼ぶ。今、図９に示す如く、顔周辺領域を８つに分割することにより要素領域ＡＲ1〜ＡＲ8が設けられたものとする。
【００７４】
そして、顔存否判定部２４は、各要素領域の色と顔領域の色との類似度を評価し、顔領域の色との類似度が比較的低い色を有する要素領域の個数ＮＵＭを計数する。具体的には、第１実施例で述べた画像特徴値の算出方法と同じ算出方法を用いて、各要素領域の画像データに基づき各要素領域の画像特徴値を算出する。要素領域ＡＲ1〜ＡＲ8に対して求められた画像特徴値をＶAR1〜ＶAR8で表す。そして、画像特徴値ＶAR1〜ＶAR8の夫々と画像特徴値ＶF1との差の絶対値を算出し、算出された８つの絶対値｜ＶAR1−ＶF1｜〜｜ＶAR8−ＶF1｜の内、所定の基準値よりも大きな値を有する絶対値の個数をＮＵＭとして求める。例えば、図１０（ａ）に示す如く顔領域の色と全要素領域の色が大きく異なる場合はＮＵＭは８或いは８近傍の値となり、図１０（ｂ）に示す如く顔領域の色と全要素領域の色が概ね同じである場合はＮＵＭは０或いは０近傍の値となる。
【００７５】
尚、第１実施例で述べたように現フレーム画像内に顔周辺領域（第１実施例の如く、第２の顔周辺領域と呼ぶ）を設定し、第２の顔周辺領域を８つに分割して得た各領域を要素領域ＡＲ1〜ＡＲ8として取り扱って個数ＮＵＭを求めるようにしてもよい。
【００７６】
その後、ステップＳ４３において、顔存否判定部２４は、個数ＮＵＭに応じて判定閾値ＴＨFを設定する。顔領域の色と顔周辺領域の色との類似度が高くなるに従って個数ＮＵＭは減少するため、個数ＮＵＭが小さくなるに従って判定閾値ＴＨFは小さくされる。例えば、個数ＮＵＭが所定の基準値以下である場合は、ＴＨFに比較的小さな所定値ＴＨF1が代入され、個数ＮＵＭが該基準値よりも大きい場合は、ＴＨFに比較的大きな所定値ＴＨF2が代入される（ここで、ＴＨF1＜ＴＨF2）。この例では、ＴＨFをＴＨF1とＴＨF2の２段階の値に切替設定しているが、ＴＨFを３段階以上の値に切替設定するようにしてもよい。
【００７７】
判定閾値ＴＨFが設定された後の動作は第１実施例と同様である。即ち、判定閾値ＴＨFが設定された後に実行されるステップＳ４４〜Ｓ４７の各処理は、図４のステップＳ３４〜Ｓ３７のそれらと同様である。
【００７８】
また、個数ＮＵＭに応じて図２のステップＳ２１にて用いる判定回数ｐTHを可変設定するようにしてもよい。この設定は、例えば、顔存否判定部２４によって実行される。
【００７９】
例えば、ステップＳ２２の顔存否判定処理にて個数ＮＵＭを算出し、その個数ＮＵＭが大きいほど判定回数ｐTHが大きくなるように判定回数ｐTHを設定する。但し、この判定回数ｐTHの設定は、変数ｐが１の時にのみ行われるものとする。例えば、個数ＮＵＭを所定の閾値と比較し、前者が後者よりも大きければ判定回数ｐTHを比較的大きな回数ｐTH1に設定する一方、前者が後者よりも小さいければ判定回数ｐTHを比較的小さな回数ｐTH2に設定するとよい（但し、ｐTH1＞ｐTH2）。
【００８０】
本実施例の如く処理しても、第１実施例と同様の効果を得ることができる。即ち、判定閾値ＴＨFの可変設定により顔存否判定の信頼性が向上し、判定回数ｐTHの可変設定により顔存否判定がなされる時間長さが適切に設定される。また、第１実施例の如く、１つの顔周辺領域に対して１つの画像特徴値を算出するようにすると、顔周辺領域内の画像データが平均化されて局所的な色情報が損なわれてしまう。一方、第２実施例のように処理すれば、８つの要素領域の夫々の色が個別に評価され、各評価結果に基づいて判定閾値ＴＨFや判定回数ｐTHが設定されるため、判定閾値ＴＨFや判定回数ｐTHをより適切な値に設定することが可能となる。
【００８１】
＜＜第３実施例＞＞
次に、第３実施例を説明する。第１及び第２実施例では、顔の色に着目して顔存否判定処理を行っているが、第３実施例では、顔に付随する髪の色に着目して顔存否判定処理を行う。
【００８２】
第３実施例に係る撮像装置１の撮影動作の手順は、図２に示すそれと類似している。第１実施例で説明したステップＳ１０〜Ｓ１５及びステップＳ２１〜Ｓ２４の各処理内容は、原則として、第３実施例においても実施される。但し、第３実施例では、ステップＳ１４において、現フレーム画像に対する顔領域情報、髪領域情報及び髪周辺領域情報が現フレーム画像のフレーム番号と共に履歴保持部２３に記憶されるものとする。即ち、履歴保持部２３は、それらの情報を自身が記憶する履歴情報に追加する。髪領域情報及び髪周辺領域情報は、顔検出処理の結果に基づき、顔検出部２２によって生成される。
【００８３】
顔検出部２２は、顔検出処理によって着目したフレーム画像から顔領域を検出すると、フレーム画像から人物の髪を含む領域である髪領域を検出して抽出する。顔検出部２２は、顔検出処理によって顔領域内の顔の上下方向をも認識する。顔の上方向とは、口から眉間に向かう方向である。顔検出部２２は、検出した顔領域の上方に位置する領域を髪領域と定める。
【００８４】
図１１（ａ）〜（ｃ）を参照し、着目した或るフレーム画像に対する髪領域、髪周辺領域、髪領域情報及び髪周辺領域情報について説明する。図１１（ａ）に、着目したフレーム画像３０１を示す。符号３０２が付された実線矩形枠内の領域が、フレーム画像３０１から抽出された顔領域である。符号３０４が付された実線矩形枠内の領域が、フレーム画像３０１から抽出された髪領域である。尚、図１１（ａ）では、図示の煩雑化防止のため、髪の毛の図示を省略している。髪領域３０４の位置は、顔領域３０２の位置に基づいて定められる。例えば、髪領域３０４は、顔領域３０２の上方に隣接して位置する矩形領域とされる。髪領域３０４の大きさは、顔領域３０２の大きさに応じて決定される。顔検出部２２は、抽出された髪領域３０４の、フレーム画像３０１内における位置及び大きさを表す情報と、抽出された髪領域３０４の画像データ（即ち、髪領域内の画像の画像データ）と、を含む髪領域情報を生成する。
【００８５】
髪領域３０４の位置は、例えば、フレーム画像３０１上における、髪領域３０４の中心の座標値によって規定される。髪領域３０４の大きさは、例えば、フレーム画像３０１上における、髪領域３０４の水平方向の画素数及び垂直方向の画素数によって規定される。尚、顔領域３０２及び髪領域３０４の外形を矩形以外とすることも可能である。
【００８６】
一方、図１１（ａ）において符号３０３が付されたロの字状の領域が、フレーム画像３０１から抽出された髪周辺領域である。例えば、顔領域３０２及び髪領域３０４の合成領域の中心と同じ中心を有し且つ該合成領域よりも大きさの大きい矩形領域３０６を設定し（図１１（ｃ）参照）、その矩形領域３０６から顔領域３０２及び髪領域３０４を除くことによって得られる残りの領域が髪周辺領域３０３とされる。尚、図１１（ｂ）に髪周辺領域３０３の拡大図を示す。図１１（ｂ）では髪周辺領域３０３内が斜線で表されている。上述の矩形領域３０６は、図１１（ｃ）の斜線領域に相当する。
【００８７】
髪周辺領域情報には、フレーム画像３０１内における髪周辺領域３０３の位置及び大きさを表す情報と、髪周辺領域３０３の画像データ（即ち、髪周辺領域３０３内の画像の画像データ）と、が含まれる。髪周辺領域３０３の位置及び大きさを表す情報によって、髪周辺領域３０３がフレーム画像３０１内の何れの位置の画素群から形成されているかが特定されるものとする。
【００８８】
第３実施例におけるステップＳ２２の顔存否判定処理について説明する。図１２は、第３実施例に係る顔存否判定処理の流れを表すフローチャートである。第３実施例のステップＳ２２は、図１２のステップＳ８０〜Ｓ８７から形成されることになる。ステップＳ８０〜Ｓ８７の各処理は、図１の顔存否判定部２４によって実行される。基本的に、第３実施例の顔存否判定処理は、第１実施例の顔存否判定処理における顔領域及び顔周辺領域を髪領域及び髪周辺領域に置き換えて考えたものに等しい。
【００８９】
まず、ステップＳ８０において、顔存否判定部２４は基準フレーム画像を設定する。基準フレーム画像の設定方法は、第１実施例で述べたものと同じである。その後、ステップＳ８１において、顔存否判定部２４は、基準フレーム画像についての髪領域情報及び髪周辺領域情報を、履歴保持部２３が保持している履歴情報から抽出する。
【００９０】
そして、続くステップＳ８２において、抽出した髪領域情報及び髪周辺領域情報に基づいて、基準フレーム画像における髪領域の画像特徴値ＶH1及び髪周辺領域の画像特徴値ＶHB1を算出する。画像特徴値ＶH1及びＶHB1並びに後述のＶH2を含む、或る領域の画像特徴値の算出方法は、第１実施例で述べたものと同じである。但し、第１実施例でも述べたのと同様、画像特徴値の算出方法は、異なる画像特徴値間（今の例の場合、画像特徴値ＶH1、ＶHB1及び後述のＶH2の間）で同じであるとする。
【００９１】
ステップＳ８２の処理後、ステップＳ８３に移行する。ステップＳ８３以降において、基本的に以下のような処理が行われる。即ち、基準フレーム画像の髪領域に対応する候補髪領域を現フレーム画像内に設定し、基準フレーム画像内の髪領域の画像特徴値ＶH1と現フレーム画像内の候補髪領域の画像特徴値ＶH2を対比することにより、基準フレーム画像内の髪領域の画像特徴と現フレーム画像内の候補髪領域の画像特徴との類似度を評価する（ステップＳ８４、Ｓ８５）。本実施例において、画像特徴は色の特徴を表すことになる。そして、その類似度が基準類似度よりも高い場合、即ち、｜ＶH1−ＶH2｜が判定閾値ＴＨHよりも小さい場合は現フレーム画像内に顔が存在すると判断する一方で（ステップＳ８６）、その類似度が基準類似度よりも低い場合、即ち、｜ＶH1−ＶH2｜が判定閾値ＴＨHよりも大きい場合は現フレーム画像に顔が存在しないと判断する（ステップＳ８７）。これにより、顔向きの急激な変化や物体による顔の遮蔽などに起因して顔検出処理による顔検出がなされなかったとしても、暫くの間は、同じ場所に顔が存在し続けているか否かを良好に判別することができる。
【００９２】
このような処理を行う場合において、仮に髪領域の背景領域に相当する髪周辺領域が髪領域と同系色の色を有していると、顔及び髪が以前の存在位置から移動していて真の顔の位置が以前の存在位置と異なっていたとしても、顔及び髪が以前の存在位置に存在し続けていると誤って判断してしまう惧れが高くなる。
【００９３】
これを考慮し、ステップＳ８３において、顔存否判定部２４は、髪領域の色と髪周辺領域の色との差に応じて、基準類似度としての判定閾値ＴＨH（以下、単にＴＨHと略記することがある）を設定する。具体的には、画像特徴値ＶH1と画像特徴値ＶHB1との差の絶対値（即ち、｜ＶH1−ＶHB1｜）に応じて判定閾値ＴＨHを設定する。髪領域の色と髪周辺領域の色との類似度が高くなるに従って、即ち、絶対値｜ＶH1−ＶHB1｜が小さくなるに従って判定閾値ＴＨHは小さくされる。例えば、絶対値｜ＶH1−ＶHB1｜が所定の基準値以下である場合は、ＴＨHに比較的小さな所定値ＴＨH1が代入され、絶対値｜ＶH1−ＶHB1｜が該基準値よりも大きい場合は、ＴＨHに比較的大きな所定値ＴＨH2が代入される（ここで、ＴＨH1＜ＴＨH2）。この例では、ＴＨHをＴＨH1とＴＨH2の２段階の値に切替設定しているが、ＴＨHを３段階以上の値に切替設定するようにしてもよい。
【００９４】
ステップＳ８３に続くステップＳ８４において、顔存否判定部２４は、現フレーム画像内に上述の候補髪領域を設定し、候補髪領域内の画像の画像データに基づいて候補髪領域の画像特徴値ＶH2を算出する。基準フレーム画像から検出された顔が現フレーム画像においても同じ場所に存在し続けていると想定した時の、現フレーム画像内の髪領域を候補髪領域として設定する。従って、候補髪領域の、現フレーム画像上における位置及び大きさは、基準フレーム画像の髪領域の、基準フレーム画像上における位置及び大きさと同じとされる。
【００９５】
その後、ステップＳ８５において、顔存否判定部２４は、不等式「｜ＶH1−ＶH2｜＜ＴＨH」が成立するか否かを判断する。そして、その不等式が成立する場合は、ステップＳ８６に移行して現フレーム画像内の候補顔領域内に顔が存在すると判断する。候補顔領域は、第１実施例で述べたそれと同じものである。候補顔領域の位置及び大きさは、履歴情報に含まれる、基準フレーム画像の顔検出情報によって定まる。一方、その不等式が成立しない場合は、ステップＳ８７に移行して現フレーム画像内に顔は存在しないと判断する（即ち、顔は消失したと判断する）。
【００９６】
上述の顔存否判定処理を用いれば、髪周辺領域の色が髪領域の色に類似している場合は判定閾値ＴＨHが比較的小さくなり、ステップＳ８５からステップＳ８６に移行する条件が厳しくなる。この結果、真に顔が存在していない時に顔が存在していると誤って判定する可能性が抑制される。他方、髪周辺領域の色が髪領域の色と類似していない場合において判定閾値ＴＨHを小さくしすぎると、ステップＳ８５からステップＳ８７に移行する確率が必要以上に高まり、顔存否判定部２４の存在意義が薄れる。そこで、髪周辺領域の色が髪領域の色と類似していない場合は、判定閾値ＴＨHを比較的大きくして、ステップＳ８５からステップＳ８６に移行する条件を緩くする。このように、判定閾値ＴＨHを可変設定することにより、顔存否判定の信頼性が向上する。
【００９７】
尚、図１１（ｃ）に示す矩形領域３０６から図１１（ａ）に示す顔領域３０２及び髪領域３０４の合成領域を除くことによって得られる残りの領域３０３（図１１（ｂ）の斜線領域）を髪周辺領域とする例を上述したが、これを様々に変形することが可能である。例えば、領域３０３から上記合成領域の近傍領域を除くことによって得られる残りの領域を髪周辺領域と捉えるようにしてもよい。また或いは、図７（ｂ）に示すようなコの字状の領域を髪周辺領域として設定してもよい。
【００９８】
また、上述の例では、基準フレーム画像の髪周辺領域の色を背景の色として推定し、背景の色と髪領域の色との対比から判定閾値ＴＨHを設定するようにしているが、現フレーム画像から背景の色を推定するようにしてもよい。この場合、基準フレーム画像内に設定された髪周辺領域に対応する領域を現フレーム画像内に設定する。現フレーム画像内に設定される、この領域を、便宜上、第２の髪周辺領域と呼ぶ。第２の髪周辺領域は、現フレーム画像内に設定される候補髪領域及び候補顔領域の周辺領域に相当する。第２の髪周辺領域の、現フレーム画像上における位置及び大きさは、基準フレーム画像の髪周辺領域の、基準フレーム画像上における位置及び大きさと同じとされる。
【００９９】
そして、画像特徴値ＶHB1の算出方法と同様の算出方法にて、画像特徴値ＶHB1の代わりに第２の髪周辺領域についての画像特徴値ＶHB2を算出し、画像特徴値ＶH1と画像特徴値ＶHB2との差の絶対値（即ち、｜ＶH1−ＶHB2｜）に応じて判定閾値ＴＨHを設定すればよい。この場合も、上述の処理と同様、髪領域の色と第２の髪周辺領域の色との類似度が高くなるに従って、即ち、絶対値｜ＶH1−ＶHB2｜が小さくなるに従って判定閾値ＴＨHを小さくする。
【０１００】
また、髪領域の色と髪周辺領域の色が似通っていると、判定閾値ＴＨHを可変設定したとしても顔存否判定部２４による判定の正確性は低くなる。判定の正確性が低い状態で、長い時間、顔存否判定処理を行うことは望ましいとはいえない。これを考慮し、値｜ＶH1−ＶHB1｜又は｜ＶH1−ＶHB2｜に応じて、図２のステップＳ２１にて用いる判定回数ｐTHを可変設定するようにしてもよい。これにより、顔存否判定がなされる時間長さが適切に設定される。この設定は、例えば、顔存否判定部２４によって実行される。
【０１０１】
例えば、値｜ＶH1−ＶHB1｜を用いて判定回数ｐTHを可変設定する場合、ステップＳ２２の顔存否判定処理にて値｜ＶH1−ＶHB1｜を算出し、その値｜ＶH1−ＶHB1｜が大きいほど判定回数ｐTHが大きくなるように判定回数ｐTHを設定する。但し、この判定回数ｐTHの設定は、変数ｐが１の時にのみ行われるものとする。例えば、値｜ＶH1−ＶHB1｜を所定の閾値と比較し、前者が後者よりも大きければ判定回数ｐTHを比較的大きな回数ｐTH1に設定する一方、前者が後者よりも小さいければ判定回数ｐTHを比較的小さな回数ｐTH2に設定するとよい（但し、ｐTH1＞ｐTH2）。値｜ＶH1−ＶHB1｜の代わりに、値｜ＶH1−ＶHB2｜を用いる場合も同様である。
【０１０２】
また、第２実施例の技術を、第３実施例にも適用することが可能である。この場合、ステップＳ８２において、画像特徴値ＶH1を算出する一方で基準フレーム画像の髪周辺領域を複数の領域に分割する。分割によって得られた各領域を、要素領域と呼ぶ。そして、各要素領域の色と基準フレーム画像の髪領域の色との類似度を評価し、髪領域の色との類似度が比較的低い色を有する要素領域の個数ＮＵＭ2を計数する。具体的には、各要素領域の画像データに基づき各要素領域の画像特徴値を算出し、各要素領域の画像特徴値の夫々と画像特徴値ＶH1との差の絶対値を算出する。そして、得られた複数の絶対値の内、所定の基準値よりも大きな値を有する絶対値の個数をＮＵＭ2として求める。
【０１０３】
尚、現フレーム画像内に髪周辺領域（上述の如く、第２の髪周辺領域と呼ぶ）を設定し、第２の髪周辺領域を分割することによって得た各領域を要素領域として取り扱って個数ＮＵＭ2を求めるようにしてもよい。
【０１０４】
その後、ステップＳ８３において、顔存否判定部２４は、個数ＮＵＭ2に応じて判定閾値ＴＨHを設定することができる。髪領域の色と髪周辺領域の色との類似度が高くなるに従って個数ＮＵＭ2は減少するため、個数ＮＵＭ2が小さくなるに従って判定閾値ＴＨHは小さくされる。判定閾値ＴＨHが設定された後に実行される処理は、図１２のステップＳ８４〜Ｓ８７のそれらと同様である。
【０１０５】
また、個数ＮＵＭ2に応じて図２のステップＳ２１にて用いる判定回数ｐTHを可変設定するようにしてもよい。この設定は、例えば、顔存否判定部２４によって実行される。  例えば、ステップＳ２２の顔存否判定処理にて個数ＮＵＭ2を算出し、その個数ＮＵＭ2が大きいほど判定回数ｐTHが大きくなるように判定回数ｐTHを設定する。但し、この判定回数ｐTHの設定は、変数ｐが１の時にのみ行われるものとする。
【０１０６】
本実施例の如く処理しても、第１又は第２実施例と同様の効果を得ることができる。
【０１０７】
＜＜第４実施例＞＞
次に、第４実施例を説明する。上述の各実施例では、フレーム画像内の或る領域の画像特徴をＲＧＢ信号値等に基づく画像特徴値（ＶF1等）によって表現し、対比されるべき２つの領域（例えば、顔領域と顔周辺領域）の画像特徴の類似度を、その２つの領域についての画像特徴値の差に基づいて評価している。
【０１０８】
しかしながら、或る領域の画像特徴を、その領域内の画像の画像データに基づいて様々な形式で表現することが可能であり、また、対比されるべき２つの領域の画像特徴の類似度も、様々な形式で評価することが可能である。第４実施例では、上述の各実施例に適用可能な、画像特徴の表現形式及び類似度の評価方法を説明する。
【０１０９】
以下の説明において、フレーム画像内の或る着目した領域を、評価領域と呼ぶ。また、画像特徴の類似度が評価される２つの評価領域を、第１及び第２評価領域と呼ぶ。尚、顔検出処理によって現フレーム画像から顔が検出されなかった場合を想定する。また、説明の簡略化上、第１評価領域を形成する画素数と第２評価領域を形成する画素数との相違を無視して考える。
【０１１０】
例えば、評価領域の画像特徴を、その評価領域の色ヒストグラムで表現することが可能である。例えば、評価領域内の各画素を所定の色空間（例えば、ＲＧＢ色空間やＨＳＶ色空間）上に写像し、その色空間を複数の区分で分類して、各区分に属する画素数を計数すれば評価領域の色ヒストグラムが形成される。
【０１１１】
この場合、第１評価領域と第２評価領域との間で色ヒストグラムを対比することによって、第１及び第２評価領域の画像特徴の類似度を評価可能である。例えば、両者の色ヒストグラムを重ね合わせ、重なり部分が大きいほど類似度が高いと評価する。対比される２つの色ヒストグラムが図１３（ａ）及び（ｂ）に示すように略同じ分布の色ヒストグラムである場合は類似度が高いと評価され、対比される２つの色ヒストグラムが図１３（ｃ）及び（ｄ）に示すように随分異なる分布の色ヒストグラムである場合は類似度が低いと評価される。より具体的には、第１及び第２評価領域についての色ヒストグラムを夫々第１及び第２のヒストグラムと呼んだ場合、第１と第２のヒストグラムの間で、同一の区分における度数の差の絶対値を区分ごとに求め、求めた絶対値の総和を第１と第２評価領域の画像特徴の相違度とする。そして、この相違度が大きいほど第１と第２評価領域の画像特徴の類似度が低く、この相違度が小さいほど第１と第２評価領域の画像特徴の類似度が高いと判断する。
【０１１２】
評価された類似度に応じて、顔存否判定処理によって顔が現フレーム画像に存在しているか否かの判定を行ったり、第１〜第３実施例では判定閾値ＴＨF又はＴＨHによって規定されていた基準類似度や判定回数ｐTHを可変設定したりすることが可能である。
【０１１３】
例えば、第１評価領域及び第２評価領域をそれぞれ基準フレーム画像の顔領域及び現フレーム画像の顔領域と捉えた場合、第１評価領域と第２評価領域の類似度に応じて図５のステップＳ３５の分岐処理を実行する。即ち、その類似度が基準類似度よりも高い場合はステップＳ３６に移行し、その類似度が基準類似度よりも低い場合はステップＳ３７に移行するようにする。そして、第１評価領域及び第２評価領域をそれぞれ基準フレーム画像の顔領域及び基準フレーム画像の顔周辺領域（又は現フレーム画像の顔周辺領域）と捉えた場合における第１評価領域と第２評価領域の類似度に応じて、基準類似度及び判定回数ｐTHを設定する。即ち、その類似度が比較的高い場合は基準類似度を比較的高く設定すると共に判定回数ｐTHを比較的小さな回数に設定する一方、その類似度が比較的低い場合は基準類似度を比較的低くに設定すると共に判定回数ｐTHを比較的大きな回数に設定する。
【０１１４】
髪領域に着目した場合も同様である。即ち例えば、第１評価領域及び第２評価領域をそれぞれ基準フレーム画像の髪領域及び現フレーム画像の髪領域と捉えた場合、第１評価領域と第２評価領域の類似度に応じて図１２のステップＳ８５の分岐処理を実行する。即ち、その類似度が基準類似度よりも高い場合はステップＳ８６に移行し、その類似度が基準類似度よりも低い場合はステップＳ８７に移行するようにする。また、第１評価領域及び第２評価領域をそれぞれ基準フレーム画像の髪領域及び基準フレーム画像の髪周辺領域（又は現フレーム画像の髪周辺領域）と捉えた場合における第１評価領域と第２評価領域の類似度に応じて、基準類似度及び判定回数ｐTHを設定する。即ち、その類似度が比較的高い場合は基準類似度を比較的高く設定すると共に判定回数ｐTHを比較的小さな回数に設定する一方、その類似度が比較的低い場合は基準類似度を比較的低くに設定すると共に判定回数ｐTHを比較的大きな回数に設定する。
【０１１５】
色ヒストグラムではなく、輝度ヒストグラム又はエッジ強度ヒストグラムによって評価領域の画像特徴を表してもよく、輝度ヒストグラム又はエッジ強度ヒストグラムによって第１評価領域と第２評価領域の画像特徴の類似度を評価するようにしてもよい。この場合も、色ヒストグラムを用いる場合と同様の、顔存否判定処理、基準類似度や判定回数ｐTHの可変設定が可能である。
【０１１６】
尚、或る評価領域の輝度ヒストグラムは、その評価領域を形成する各画素の輝度値のヒストグラムである。また、評価領域内の画像に対してラプラシアンフィルタ等の任意のエッジ抽出フィルタを用いた空間フィルタリングを実行することで、評価領域内の画像のエッジを抽出したエッジ抽出画像が形成される。周知の如く、エッジ抽出画像内の或る画素の画素値は、評価領域内の、その画素に対応する部位のエッジ強度を表している。エッジ強度ヒストグラムは、そのエッジ抽出画像の各画素値のヒストグラムに相当する。
【０１１７】
また、評価領域内の画像に対してラプラシアンフィルタ等の任意のエッジ抽出フィルタを用いた空間フィルタリングを行って評価領域から多数のエッジを抽出し、抽出された水平方向のエッジの強度と垂直方向のエッジの強度との比によって、評価領域の画像特徴を表すことも可能である。この場合、その比を、その評価領域に対する画像特徴値と捉えればよい。例えば、基準フレーム画像の顔領域を評価領域として捉えて求められた上記の比を、基準フレーム画像の顔領域の画像特徴値ＶF1として取り扱うことが可能である。顔周辺領域、髪領域、髪周辺領域に対しても同様である。
【０１１８】
＜＜変形等＞＞
上述した説明文中に示した具体的な数値は、単なる例示であって、当然の如く、それらを様々な数値に変更することができる。上述の実施形態の変形例または注釈事項として、以下に、注釈１〜注釈４を記す。各注釈に記載した内容は、矛盾なき限り、任意に組み合わせることが可能である。
【０１１９】
［注釈１］
顔領域情報に顔領域の画像データを含めて、それを履歴保持部２３に記憶すると述べたが、上述の顔存否判定処理を実現できるのであれば、顔領域情報に含めるべき顔領域の画像情報は、顔領域の画像データそのものである必要はない。例えば、第１実施例の場合、顔存否判定処理によって顔領域の画像データから顔領域の画像特徴値が求められるが、顔領域の画像データの代わりに、顔領域の画像特徴値そのものや画像特徴値を求めるために必要な情報を顔領域の画像情報として顔領域情報に含めておけばよい。顔周辺領域情報、髪領域情報、髪周辺領域情報についても同様である。
【０１２０】
［注釈２］
上述の実施形態では、フレーム画像から検出されるべき特定の対象物が顔である場合を例示している。そして、対象物が描画されている領域（対象物領域）を顔領域と捉えている。また、対象物である顔には関連物としての髪が付随していることを着目し、関連物が描画されている領域（関連物領域）を髪領域と捉えて顔存否判定処理が実行可能であることを上述した。
【０１２１】
しかしながら、フレーム画像から検出されるべき特定の対象物は顔以外であっても構わない。勿論、その対象物に特定の関連物が付随するのであれば、髪以外の物体が関連物として取り扱われる。特定の対象物及び関連物は、例えば、固有の画像特徴を有している。例えば、固有の色やエッジ成分を有する物体（特に、移動可能な物体）が、特定の対象物及び関連物となりうる。黒色又は黒に近い色を有するタイヤや、固有の色やエッジ成分を有する自動車、ロボット等が、特定の対象物及び関連物となりうる。例えば、自動車の車体を対象物と捉えれば該自動車のタイヤが関連物となり、タイヤを対象物と捉えれば該タイヤを有する自動車の車体が関連物となる。
【０１２２】
［注釈３］
図１の撮像装置１は、ハードウェア、或いは、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって実現可能である。特に、主制御部１３の機能は、ハードウェア、ソフトウェア又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって実現可能である。ソフトウェアを用いて撮像装置１を構成する場合、ソフトウェアにて実現される部位についてのブロック図は、その部位の機能ブロック図を表すことになる。また、主制御部１３にて実現される機能の全部または一部を、プログラムとして記述し、該プログラムをプログラム実行装置（例えばコンピュータ）上で実行することによって、その機能の全部または一部を実現するようにしてもよい。
【０１２３】
［注釈４］
例えば、以下のように考えることができる。図１の主制御部１３によって、対象物検出装置が実現される。主制御部１３には、画像メモリ１２を介して時系列で並ぶフレーム画像の画像データを順次取得する画像取得手段が内包されている。図１の顔存否判定部２４は、対象物としての顔の存否を判定する対象物存否判定手段として機能する。対象物存否判定手段には、２つの領域の画像特徴の類似度を評価し、類似度と基準類似度との対比によって顔の存否を判定する判断手段と、基準類似度を設定する基準類似度設定手段と、が含まれる。また、対象物存否判定手段には、顔存否判定処理を実行する時間（判定処理実行時間）を設定する手段も内包されうる。上述の実施形態では、この時間を判定回数ｐTHによって規定している。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】本発明の実施形態に係る撮像装置の全体ブロック図である。
【図２】図１に示す撮像装置の撮影動作の手順を表すフローチャートである。
【図３】１枚のフレーム画像を示す図（ａ）と、そのフレーム画像から抽出された顔領域及び顔周辺領域の拡大図（ｂ）（ｃ）と、顔周辺領域を内包する矩形領域を示す図（ｄ）である。
【図４】前回のフレーム画像（ａ）と今回のフレーム画像（ｂ）（ｃ）を示す図である。
【図５】本発明の第１実施例に係る顔存否判定処理の流れを表すフローチャートである。
【図６】顔領域の色と顔周辺領域の色が類似している場合におけるフレーム画像（ａ）と、それらが非類似である場合のフレーム画像（ｂ）と、を例示する図である。
【図７】顔周辺領域の設定方法の変形例を示す図である。
【図８】本発明の第２実施例に係る顔存否判定処理の流れを表すフローチャートである。
【図９】本発明の第２実施例に係り、顔周辺領域が８つの要素領域に分割される様子を示す図である。
【図１０】本発明の第２実施例に係り、顔領域の色と顔周辺領域の色が類似していない場合における顔領域及び顔周辺領域の拡大図（ａ）と、それらが類似している場合における顔領域及び顔周辺領域の拡大図（ｂ）である。
【図１１】本発明の第３実施例に係り、１枚のフレーム画像を示す図（ａ）と、そのフレーム画像から抽出された髪周辺領域の拡大図（ｂ）と、髪周辺領域を内包する矩形領域を示す図（ｃ）である。
【図１２】本発明の第３実施例に係る顔存否判定処理の流れを表すフローチャートである。
【図１３】本発明の第４実施例に係り、着目した評価領域の色ヒストグラムを例示する図である。
【符号の説明】
【０１２５】
１  撮像装置
１１  撮像部
１１ａ  撮像素子
１２  画像メモリ
１３  主制御部
１４  シャッタ制御部
１７  操作部
１７ａ  シャッタボタン
２１  画像処理部
２２  顔検出部
２３  履歴保持部
２４  顔存否判定部
【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図８】
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【図９】
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【図１２】
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【図１３】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図１０】
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【図１１】
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