デジタル画像取得装置のレンズ、イメージセンサ及びプロセッサを使用し、1以上の焦点がずれた顔又は部分的な顔又は両方を含むシーンのデジタル画像を取得し、焦点がずれた顔にトレーニングされた1つの以上セットの分類器を適用することにより、前記デジタル画像の中で、前記1以上の焦点がずれた顔又は部分的な顔又は両方を検知し、前記1以上の前記デジタル画像内の焦点がずれた顔又は部分的な顔又は両方のそれぞれの1以上のサイズを決定し、前記デジタル画像内の前記1以上の顔又は部分的な顔又は両方の前記1以上のサイズに基づいて、前記1以上の焦点がずれた顔又は部分的な顔又はその両方に対する1以上のそれぞれの深度を決定し、近似的に前記決定された1以上の各々の深度で焦点を合わせる前記レンズの1以上のそれぞれの焦点位置を調節し、前記レンズで、前記1以上の各々調節された焦点位置で焦点を合わせた、前記1以上の顔又は部分的な顔又は両方の少なくとも1つを含むシーンの1以上のさらなるイメージを得る、ことを含む顔検知に基づいたデジタル画像取得装置のためのオートフォーカスの方法。前記1以上の各々の焦点位置の調節に際して、微細な走査を実行し、前記微細な走査に基づいて、前記1以上の各々の焦点位置を微細に調節することをさらに含む請求項1の方法。前記シーンは、前記1以上のセットの顔分類器の適用により検知されなかった、少なくとも1つの焦点がずれた顔又は部分的な顔又は両方を含み、前記方法は、前記1以上のセットの顔分類器の適用により検知されない前記少なくとも1つの焦点がずれた顔又は部分的な顔又は両方を得るためにコントラスト検知走査又は位相検知走査又は両方を適用することをさらに含む請求項2の方法。前記1以上の部分的な顔の少なくとも1つは、目領域を含む請求項1の方法。前記1以上の顔又は部分的な顔又は両方の少なくとも1つが、少なくとも1つのしきい値量のサイズを変化させる場合には、前記1以上の各々の焦点位置の少なくとも1つを調節することをさらに含む請求項1の方法。前記少なくとも1つの前記顔又は部分的な顔又は両方をトラッキングし、前記トラッキングに基づいて、前記1以上の顔又は部分的な顔又は両方の前記少なくとも1つのサイズの前記変化を決定することをさらに含む請求項5の方法。前記デジタル画像取得装置の前記絞りを絞ることにより被写界深度を増加させることをさらに含む請求項1の方法。前記1以上の顔又は部分的な顔又は両方は、それらの異なる決定されたサイズに基づいて近似的に決定された複数の異なる深度にそれぞれ位置した、複数の顔又は部分的な顔又は両方を含む請求項1の方法。前記1以上の深度を前記決定することは、前記1以上の決定されたサイズの少なくとも1つに対応する少なくとも1つの平均深度を割り当てることを含む請求項1の方法。前記1以上の深度を前記決定することは、検知された顔又は部分的な顔又は両方を特定の個人が所有していると認識し、前記特定の顔又は部分的な顔又は両方に対応する、メモリから既知の顔又は部分的な顔の空間パラメータを呼び出し、決定したサイズ及び前記既知の顔又は部分的な顔の空間パラメータに対応する深度を決定することを含む請求項1の方法前記1以上の各々の焦点位置を前記調節することは、MEMS部材を使用することを含む請求項1の方法。前記上記の方法のいずれかを実行するために、1以上の焦点がずれた顔又は部分的な顔又はその両方を含むシーンのデジタル画像を得るために、レンズとイメージセンサを使用する、プロセッサを有する装置をプログラムするための、その中に取り込まれたコードを有する1以上のプロセッサ読取り可能なメディア。レンズ、イメージセンサ、プロセッサ、及び、請求項1から11の前記方法のいずれかに従う顔検知に基づいたオートフォーカスの方法を実行するために、前記プロセッサをプログラムするための、その中に取り込まれたコードを有するメモリを含むデジタル画像取得装置。被写体が焦点をずれて移動する場合には、通常のコントラスト検知オートフォーカスは遅く探索する。コントラスト検知オートフォーカスは、不明瞭な顔が検知されない場合には、米国20100208091により提供されたプロセスを、しばしば遅くしすぎることがあった。焦点を合わせるスピードを上げて、かつ、連続的なオートフォーカスにおいて焦点ハンティングを低減するために顔検知を使用する方法が提供される。焦点がずれた顔及び又は部分的な顔に1以上のセットのトレーニングされた分類器を備えることにより、顔に焦点が合っていない場合さえ、非常に信頼できる顔検知がまず第1に提供される。例えば、3セットの顔分類器が備わってよい。1つ目は、シャープな顔にトレーニングされ、他のものは多少不明瞭な顔にトレーニングされ、そして、3つ目は、さらに不明瞭であり焦点がずれた顔にトレーニングされる。分類器セットの異なる数がトレーニングされ使用されてよい。この有利な技術は、米国20100208091の技術より、はるかに少数の非検知イベントを行ない、より速く、より信頼できるイメージ取込プロセスに結びつく。特に、均一に照らされるかもしれないし、照らされないかもしれないし、前に面し、はっきりと焦点を合わせた顔分類器のトレーニングによる顔検知は、本出願の譲受人により、広く研究されており開発されている。例えば、米国特許番号7362368、7616233、7315630、7269292、7471846、7574016、7440593、7317815、7551755、7558408、7587068、7555148、7564994、7565030、7715597、7606417、7692696、7680342、7792335、7551754、7315631、7469071、7403643、7460695、7630527、7469055、7460694、7515740、7466866、7693311、7702136、7620218、7634109、7684630、7796822、及び、米国特許公開番号米国20060204034、米国20070201725、米国20070110305、米国20090273685、米国20080175481、米国20070160307、米国20080292193、米国20070269108、米国20080013798、米国20080013799、米国20090080713、米国20090196466、米国20080143854、米国20080220750、米国20080219517、米国20080205712、米国20090185753、米国20080266419、米国20090263022、米国20090244296、米国20090003708、米国20080316328、米国20080267461、米国20100054549、米国20100054533、米国20090179998、米国20090052750、米国20090052749、米国20090087042、米国20090040342、米国20090002514、米国20090003661、米国20090208056、米国20090190803、米国20090245693、米国20090303342、米国20090238419、米国20090238410、米国20100014721、米国20100066822、米国20100039525、米国20100165150、米国20100060727、米国20100141787、米国20100141786、米国20100220899、米国20100092039、米国20100188530、米国20100188525、米国20100182458、米国20100165140、及び、米国20100202707に記述される。焦点がずれた顔及び又は部分的な顔の検知の後に、技術は、被写体が位置する距離を決定するために、顔サイズに依存することを含んでいる。すなわち、レンズの焦点位置が、図2Aで図示されたシャープネスピークの値で最良にシャープなイメージを提供するよう配置されない場合には、その後、図2Bで図示されたように、被写体の顔は焦点がずれるだろう。ここに提供されるような焦点がずれた顔を検知するようにトレーニングされた有利な分類器で、被験者の顔に枠をはめる長方形により図示されたように、図2Bで図示された不明瞭な顔はそれにもかかわらず検知される。顔検知は、顔サイズの変化の分析により、焦点に向かって、又は、離れて被写体が移動したかどうか識別している。これは、顔検知が、それがカメラから、より近くより遠く移動させるように顔を追跡することを可能にする。図3A3B、各々特定の実施形態に従って検知される、シャープな顔及び焦点がずれた顔を含むデジタル画像の第1の例をそれぞれ図示する。図3Aにおいて、被写体に対する距離は1メートルである。また、焦点面に対する距離は1メートルである。したがって、顔はシャープである。また、焦点を合わせる部材は移動される必要はない。図3Bにおいて、被写体に対する距離は1メートルであり、しかし、焦点面に対する距離は02メートルであり、それで、顔は不明瞭であるが、不明瞭な顔を検知するようにトレーニングされた分類器の使用により、さらに検知された。焦点を合わせる部材は、図3Bの不明瞭な顔の検知に際して、検知された顔のサイズに基づいて、1メートルであるような顔に対する距離の推定のために、02メートルの代わりに1メートルで焦点を合わせるために、これらの実施形態に従って移動される。図4A4Bは、各々特定の実施形態に従って検知されるシャープな顔及び焦点がずれた顔を含むデジタル画像の第2の例をそれぞれ図示する。図4Aにおいて、被写体に対する距離は05メートルであり、また、焦点面に対する距離は05メートルであり、したがって、顔はシャープであり、焦点を合わせる部材は移動される必要はない。図4Bにおいて、被写体に対する距離は05メートルであり、しかしながら、焦点面に対する距離は025メートルであり、したがって、顔は不明瞭であるが、不明瞭な顔を検知するようにトレーニングされた分類器の使用により、さらに検知された。焦点が図3Bの中でのように、遠くにないことに注意し、したがって、分類器の異なるセットは、図3Bの顔を検知するために使用されるものより、不明瞭でない顔を検知するようにトレーニングされて使用されてもよい。検知された顔のサイズに基づいた05メートルであるような顔に対する距離の推定により、025メートルの代わりに05メートルで焦点を合わせるために、焦点を合わせる部材は、図4Bの不明瞭な顔の検知に際して、これらの実施形態に従って移動されるだろう。一旦、被写体に対する距離が、図7で提供される計算式に例えば基づくルックアップテーブルに従って計算又は評価により決定されれば、カメラの焦点を合わせる部材は、焦点範囲全体をスキャンする必要なしに、それはそれに対応する距離に焦点を合わせさせる位置に直接移動されてよい。更に、連続モードにおいて、顔サイズの中の変化の測定により、被写体がフロント又はバックフォーカスの方向に移動したかどうかは決定されてよい。これは、焦点探索を低減して、正しい方向に焦点部材の動作をこのように可能にする。そのプロセスは、例えば、米国特許、7747155、7729603、7729601、7702226、7697834、7697831、7697829、7693408、7663817、7663289、7660056、7646969、7640803、7583006、7565070、7560679、7555210、7545591、7515362、7495852、7477842、7477400、7403344、7359131の、7359130、7345827、7266272、7113688及び又は6934087、7769281の何れかに述べられたように、MEMsの技術の利用により、まださらに促進することが可能である。この考えは、そのサイズが予め知られていなくても、識別し、追跡することが可能である任意の物体に一般化することが可能である。言及されるように、非常に有利な特徴が備わり、それにより、焦点がずれた場合さえ、顔検知プロセスはそれによって顔上で確実に実行される。これは、それらに実際に焦点を合わせ始める前に顔を検知するために、ここに記述された実施形態に従う有利なオートフォーカス技術を可能にする。一旦不明瞭な焦点がずれた顔が検知されれば、概算の距離は被写体に対して計算されるかもしれない。人間の顔がサイズにおいて相当に変化しないので、これは可能である。さらなる精度は顔認識の使用により提供されてよく、それによって、特定人物の顔は、データベースに格納された人の他の顔データとの比較により、又は、マニュアルユーザー指示、又は、1以上の写真が、同一人物に最近撮られた場合には、これらの組み合わせ、及び、他の顔認識技術により認識される。その後、その人の特に知られている顔サイズを使用することが可能である。被写体に対する距離は、レンズの焦点距離を考慮にさらに入れることにより計算してよい。被写体に対する距離が既知の場合には、焦点を合わせる部材は付加的な走査なしで対応する位置に直接移動されてよい。その後、微細なコントラスト検知走査だけが、その距離のまわりで任意に実行される。顔が大きすぎる、及び又は、単に部分的に検知された場合には、コントラストは、顔領域上に、又は顔の目領域上で測定される。これはコントラストの計算のために計算上の負担を軽減するのに有利である。ビデオモードにおいて、焦点が新しい顔に達せられるごとに、同じことは実行されてよい。一旦焦点がある顔に達せられれば、顔サイズにおける変化は特定の実施形態に従ってモニターされる。変化が重要でない場合、アルゴリズムは顔長方形上にコントラストを測定し、これがある値より下に落ちない場合には、焦点位置は調節されない。反対に、コントラストが落ちるが、顔サイズが変化しない場合には、微細に再び焦点を合わせることは現在の焦点距離のまわりで行われてよい。顔サイズがあるマージン以上の変更が分かる場合には、被写体が前又は後焦点の中で移動したかどうか判断するために、新しいサイズは古いサイズと比較される。これに基づいて、焦点が再び得られるまで、焦点を合わせる部材は適切な方向に向かって移動される。有利に、焦点トラッキングは探索なしで提供される。例えば、顔サイズが増加している場合には、被写体が前焦点に移動したと判定され、したがって、それがより接近して焦点を合わせるように、焦点を合わせる部材は移動される。予め言及されたように、この方法は、既知のサイズの任意の物体に一般化することが可能である。例えば、顔検知はペット検知のために変更することが可能である。更に、方法は未知のサイズの物体に一般化されるかもしれない。一旦、正常なコントラスト検知及び又は、位相検知アルゴリズムを使用して、焦点がある物体上で得られれば、その物体は、サイズにおけるその変化に関して追跡しモニターすることが可能である。方法は、物体が、より大きくなるか、より小さくなるか、そして、どのように多いか判断することを含み、連続的な焦点合わせは未知のサイズの物体にさえ探索せずに提供される。シーンが図5で図示されるような複数の顔を含んでいる場合には、フレーム中の複数の顔が検知されてよい。その後、これらの顔の各々のサイズに対応する距離は計算される。距離はソートされ、複数の顔のために格納される。分割統治スタイル探索は焦点距離にわたって実行されてよい。各ステップでは、COC直径が、レンズ口径を与えられた距離、焦点距離及び焦点距離の各々のために計算されてよい。1つの実施形態において、全体的なシャープネスの測定はこれらの直径を与えられた複数の顔にわたって測定されてよい。これらの探索の結果は、写真中のすべての顔にわたって理論上シャープネスを最大限にする焦点距離になるだろう。レンズは、その距離で直接焦点を合わせるだろう。また、必要であれば、微細なスキャンシーケンスはより多くの精度を保証するために行うことが可能である。さらに自動露出技術と共にこの技術を適用することができ、その結果、十分な焦点深度又はDOFが入手可能でなければ、オートフォーカス又はAFアルゴリズムは、DOFを増加させるために絞りを絞る決定することが可能である。他の多くのオプションが利用可能である、例えば、シャープな顔の合成イメージは多数のイメージの迅速なキャプチャーにより提供されてよい。計算された焦点位置の各々で取り込まれた1つのイメージ、又は、顔に焦点を合わせられた場合には、ユーザーは選択してもよく、又は、最大の顔は焦点を合わせられてよい。顔の重みを加えることは上に引用された前の出願で説明される。図6は、特定の実施形態に従う方法を図示するフローチャートである。関心領域又はROIは602で入力される。ROIが顔かどうかは604で決定される。そうでない場合には、その後、606で、一定のステップを備えた反復の探索は最良のグレードのために実行される。顔が検知される場合には、それが新しい顔かどうか、608で決定される。そうでない場合には、その後、610で、顔サイズは、予め決定された顔サイズと同じか、又は、接近しているかどうか決定される。それがそうである場合には、その後、ピント調整は必要ではないが、予め検知された顔のサイズがサイズを変更したと判定される場合には、その後、顔の距離に対する粗い焦点は612で実行される。検知された顔が608の新しい顔であるとわかる場合、顔の距離に対する粗い焦点は612で実行される。614で、シャープネスグレードが計算されてよい。614で算出されたグレードがOKであると判定される場合には、616で、その後プロセスは終了し、しかし、グレードがOKでない場合には、その後、現在の距離前後の微細な再焦点合わせが、618で実行される。図7は、被写体に対する距離の計算を示す。被写体に対する距離は、ピクセル中のイメージ分解能、及びこの実施形態中の35mmの相当焦点距離に比例し、検知された顔のピクセル中のサイズに反比例する。15036の乗数がさらにある。図8A8Dは、図7で図示された計算に基づいて、物体被写体に対し、計算されたか推定された距離を各々示す左のテーブルの第1のラインを伴う顔及び焦点深度の異なる距離の例を単に表わす。ディジタルカメライメージパイプラインは図9で図示される。ハードウェア実装による加速はさらに速い顔検知を得るために使用されてもよい。ここに記述された実施形態に従う技術は、多くのカテゴリーに高く成し遂げる。例えば、それは速く、非常に低い電力を必要とし、非常に低いモーター摩耗をもたらす。ビデオモードにおいて、それは、被写体が前又は後焦点の中で移動したかどうか知っている。したがって、それは探索する必要はない。この特徴は、DSC及びカメラ電話のためのムービーモードにおける連続的なオートフォーカスを可能にし、それは現在の技術において利用可能でない。更に、技術は付加的なハードウェアを要求しない。したがって、実装することは安く、それは頑丈で、いかなる方法で焦点の品質を落とさずに、これをすべて行う。さらに、それは非常に正確である。様々な深度に位置する多数の顔の焦点合わせをカメラに可能にするマルチ顔オートフォーカスも提供される。ここに記述した実施形態に従うマルチ顔AFでは、これは顔のサイズの評価、及び、顔の各々に対する距離の計算、及び、その後、上に記述されるようにこれらのすべての顔にわたって、又は他の方法でシャープネスを最大限にする仮想焦点距離を決めることにより行うことが可能である。その後、さらに、焦点範囲をスキャンする、又は、イメージ中の多数の領域上のシャープネスを測定する必要なしで、合焦はほとんど即座に達成される。すなわち、それらがともに、フレームの大きな領域をカバーする場合には、これは他の方法で非常に遅くなりえる。好ましい実施形態によってここに実行されるかもしれない、及び、それは上に記述されたかもしれない方法において、動作は選択された印刷上のシーケンスに記述された。しかしながら、シーケンスは選択され、したがって、印刷の便宜のために配列され、特に順序が明らかに述べられるかもしれない場合、又は、ここで当業者は特に順序が必要であると考えるかもしれない場合を除いて、動作を実行するための任意の特に順序も意味するようには意図されない。