JP2005045601A - 画像撮影装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】写真撮影の際に人物の撮影状態を解析評価するという画像処理系を組み込むだけで、人物撮影の失敗を自動検知してその人物を連続撮影できるようにする。
【解決手段】ＣＰＵ１は、写真撮影の際に、人物を撮影した撮影画像の中から人物部分を抽出すると共に、抽出した人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価し、この撮影状態が悪いと評価された時点で、その人物の連続撮影を指示する。
【選択図】 図１

Description

この発明は、人物をデジタル画像として写真撮影する画像撮影装置およびプログラムに関する。

一般に、写真撮影する際に、被写体である人物は、撮影者からの合図に合わせて顔の表情やポーズを決めるが、合図を受けてからシャッタが押下されるまでの時間が長くなればなる程、最初に決めた表情やポーズが崩れてしまい、目を瞑ったり、顔を逸らしてしまうことがあった。
また、動き回っている被写体（人物）を写真撮影する際に、撮影者は、ファインダーを覗きながら最良の状態を見つけてシャッターを押すようにしているが、最良の状態を見つ出すことは困難であり、シャッターチャンスを見過してしまうことも多かった。
そこで、同じ人物を２〜３枚連続して撮影しておき、後でそれらを見比べながら最良の写真画像を選ぶようにしていた。

ところで、従来においては、集合写真を撮影する際に、カメラの光軸方向を各人物の顔またはその近傍に合わせ込みながら複数枚連続して撮影した各静止画を記録した後において、それらを１枚の画像に合成することによって全ての人物が最良な表情となるような集合写真を得るようにした撮影装置および撮影方法が知られている（特許文献１参照）。
特開２００１−２５１５５０号公報

しかしながら、この種の撮影装置および撮影方法にあっては、光学系の駆動制御を条件としている為、例えば、縦方向に±１５度振れるアクティブミラーを横方向に±１２０度回転させるような構造のミラーブロックを設け、このミラーブロックによって光軸方向を各人物の顔またはその近傍に合わせ込むようにする等、構造自体の変更を必要とする他、光軸方向の変更だけでは最良な表情となるとは限らなかった。

第１の発明の課題は、写真撮影の際に人物の撮影状態を解析評価するという画像処理系を組み込むだけで、人物撮影の失敗を自動検知してその人物を連続撮影できるようにすることである。
第２の発明の課題は、写真撮影の際に画像解析を行うという画像処理系を組み込むだけで、人物を被写体とする撮影であることを認識してその人物を連続撮影できるようにすることである。

請求項１記載の発明（第１の発明）は、人物をデジタル画像として写真撮影する画像撮影装置において、写真撮影の際に、人物を撮影した撮影画像の中から人物部分を抽出する抽出手段と、この抽出手段によって抽出された人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価する評価手段と、この評価手段によって人物の撮影状態が悪いと評価された時点で、その人物の連続撮影を指示する制御手段とを具備したことを特徴とする画像撮影装置である。
更に、コンピュータに対して、上述した請求項１記載の発明に示した主要機能を実現させるためのプログラムを提供する（請求項５記載の発明）。

なお、請求項１記載の発明は次のようなものであってもよい。
前記評価手段は、人物の撮影状態として顔の向き具合、目の開き具合、顔や身体の隠れ具合、顔の表情のうち、少なくとも、その何れか１つの撮影状態を数値化した評価値を求めると共に、その評価値が基準値以下である場合に、人物の撮影状態が悪いと評価する（請求項２記載の発明）。

前記制御手段は、予め決められている複数枚分の連続撮影を指示し、この制御手段による連続撮影の指示に応答して連続撮影された複数枚分の撮影画像の中から人物部分を抽出し、この各人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価し、撮影画像毎に評価された人物部分の評価結果のうち、高い評価を得た人物部分を含む撮影画像を記録保存の対象として決定する（請求項４記載の発明）。

請求項３記載の発明（第２の発明）は、被写体をデジタル画像として写真撮影する画像撮影装置において、写真撮影の際に、その撮影画像を解析することによって人物を主要部分とした撮影画像であれば、人物を被写体とする撮影であると認識する認識手段と、この認識手段によって人物を被写体とする撮影であることが認識された時点で、その人物の連続撮影を指示する制御手段とを具備したことを特徴とする画像撮影装置である。
更に、コンピュータに対して、上述した請求項３記載の発明に示した主要機能を実現させるためのプログラムを提供する（請求項６記載の発明）。

請求項１記載の発明（第１の発明）によれば、写真撮影の際に、人物を撮影した撮影画像の中から人物部分を抽出すると共に、抽出した人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価し、この撮影状態が悪いと評価された時点で、その人物の連続撮影を指示するするようにしたから、写真撮影の際に人物の撮影状態を解析評価するという画像処理系（アプリケーション）を組み込むだけで、人物撮影の失敗を自動検知してその人物を連続撮影することができ、記念撮影等のように撮り直しが不可能な人物撮影にあたって失敗撮影を効果的に補完することが可能となる。

請求項２記載の発明（第１の発明の従属発明）によれば、上述した請求項１記載の発明と同様の効果を有する他、人物の撮影状態として顔の向き具合、目の開き具合、顔や身体の隠れ具合、顔の表情のうち、少なくとも、その何れか１つの撮影状態を数値化した評価値を求めると共に、その評価値が基準値以下である場合に、人物の撮影状態が悪いと評価するようにしたから、顔の向き具合、目の開き具合、顔や身体の隠れ具合、顔の表情に対応した個別評価が可能となり、更に、複数の撮影状態を総合的に評価するようにすれば、あらゆる要素を考慮した総合評価が可能となる。
なお、予め決められている複数の評価対象項目のうち、任意に選択指定された１あるいは２以上の評価対象項目に基づいて画像評価を行うようにしてもよく、評価対象項目を予め固定的に決めておくか、任意に選択可能とするかは問わない。

請求項４記載の発明（第１の発明の従属発明）によれば、請求項１記載の発明と同様の効果を有する他、予め決められている複数枚分の連続撮影を指示することによって得られた複数枚分の撮影画像の中から人物部分を抽出し、この各人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価し、撮影画像毎に評価された人物部分の評価結果のうち、高い評価を得た人物部分を含む撮影画像を記録保存の対象として決定するようにしたから、複数枚の撮影画像の中から人物の撮影状態が良好な撮影画像を特定することができ、記念撮影等のように撮り直しが不可能な人物撮影にあたって失敗撮影を効果的に防止することが可能となると共に、失敗画像等の不要な撮影画像までも保存しない為、画像保存用のメモリ消費量を抑えることもできる。

請求項３記載の発明（第２の発明）によれば、写真撮影の際に、その撮影画像を解析することによって人物を主要部分とした撮影画像であれば、人物を被写体とする撮影であることを認識して当該人物の連続撮影を指示するようにしたから、写真撮影の際に画像解析を行うという画像処理系（アプリケーション）を組み込むだけで、人物を被写体とする撮影であることを認識してその人物を連続撮影することができ、記念撮影等のように撮り直しが不可能な人物撮影にあたって失敗撮影を効果的に防止することが可能となる。
なお、第２の発明においても、上述した請求項４記載の発明と同様の効果を有する。

以下、図１〜図６を参照してこの発明の第１実施形態を説明する。
図１は、この実施形態における画像撮影装置の基本的構成要素を示したブロック図である。
この画像撮影装置は、ＣＣＤイメージセンサ等を撮像素子として使用し、被写体を撮影した撮影画像（カラー画像）を記録保存したり、移動体通信網を介して外部へ送信する携帯型のデジタルスチルカメラである。この場合、写真撮影の際に、人物撮影の失敗を自動検知してその人物を連続撮影するようにしている。すなわち、複数の人物の集合を被写体として撮影した場合に、各人の顔の撮影状態として顔の向き具合、顔の隠れ具合等を個別に評価し、その全体の評価値が予め決められている基準値以下であれば、撮影状態が悪いと認識して、即座に複数枚分の連続撮影を行うようにしている。
なお、この実施例の特徴部分を詳述する前に、この実施例のハードウェア上の構成について以下、説明しておく。

この画像撮影装置は、ＣＰＵ１、カメラ光学系駆動部２、操作部３、表示部４、メモリ５、内部記録部６、外部記録媒体７、通信部８を基本構成要素とする構成となっている。ＣＰＵ１は、オペレーティングシステムや各種アプリケーションソフトにしたがってこの画像撮影装置の全体動作を制御する中央演算処理装置である。カメラ光学系駆動部２は、撮影レンズ、ミラー等のレンズ・ミラーブロック、ＣＣＤイメージセンサ等の撮像素子、その駆動系等を備えたもので、ＣＰＵ１は、オートフォーカス時の駆動制御、シャッター駆動制御、撮影画像の取り込み等を行う。

操作部３は、シャッターボタン、モード切換えボタン等の各種のボタンを有し、その操作信号をＣＰＵ１へ与える。表示部４は、例えば、液晶表示部であり、モニタ画面、ファインダ画面、画像再生画面として使用される。メモリ５は、オペレーティングシステムや各種アプリケーションソフト等が格納されているＲＯＭやワーク用のＲＡＭ等である。このメモリ５内のプログラム記憶領域には、後述する図５、図６に示す動作手順にしたがって本実施例を実現する為のアプリケーションプログラムが格納され、また、メモリ５内のデータ記憶領域には、後述する図２〜図４に示すデータ（評価基準テーブル、評価結果メモリ、画像評価結果メモリ等）が格納されている。内部記録部６は、保存画像を格納する内部メモリであり、外部記録媒体７は、ＤＶＤ等の着脱自在な画像記録用の記憶媒体である。通信部８は、広域通信網（移動体通信網、インターネット）を介して撮影画像の無線送信を行う。

図２は、メモリ５内に設けられている評価基準テーブル１１の内容を示した図である。
この評価基準テーブル１１は、撮影画像に写っている人物部分の撮影状態を評価する為の評価点が設定されているもので、その評価対象として複数の項目を有している。すなわち、「顔の向き具合」、「顔の隠れ具合」、「目の開き具合」が評価対象の項目として設けられており、各評価対象項目毎に、複数の評価点が設定されている。なお、評価点は、その値が大きい程、人物の撮影状態が良いことを示している。更に、配点の仕方は、どの項目を重視するかによって定められており、この実施形態では、「顔の向き具合」、「顔の隠れ具合」を「目の開き具合」よりも重視するようにしている為、「顔の向き具合」、「顔の隠れ具合」の配点を高めに設定してある。

「顔の向き具合」は、カメラ方向を正面として、顔の向きが正面に対してどの程度ずれているかによって人物の撮影状態を評価するもので、顔の向き具合に応じて配点されている各評価点は、正面向きの場合には「３点」、斜め４５度未満の場合には「１点」、斜め４５度以上の場合には「０点」となっている。「顔の隠れ具合」は、手前に写っている物や人などによって顔がどの程度隠されているかによって人物の撮影状態を評価するもので、顔の隠れ具合に応じて配点されている各評価点は、顔の全体が写っている場合には「３点」、全体に対して３／４程度しか写っていない場合（１／４が隠れている場合）には「１点」、１／２以下しか写っていない場合には「０点」となっている。「目の開き具合」は、目の開きがどの程度かによって人物の撮影状態を評価するもので、目の開き具合に応じて配点されている各評価点は、略良好に開いている場合には「２点」、その他の場合（目を瞑っていたり、細目の場合）には「０点」となつている。

図３は、メモリ５内に設けられている顔評価結果メモリ１２の内容を示した図である。
この顔評価結果メモリ１２は、複数の人物の集合を被写体として撮影した場合に、各人の顔の撮影状態に応じた評価結果が項目別に書込まれるもので、人物毎に、「顔部No」、「顔の向き具合の評価点」、「顔の隠れ具合の評価点」、「目の開き具合の評価点」、「合計評価点」の各項目を有している。「顔部No」は、集合写真内の各人物（顔部）を特定する為の一連番号である。「顔の向き具合の評価点」、「顔の隠れ具合の評価点」、「目の開き具合の評価点」は、上述の評価基準テーブル１２を参照することによって得られた各評価対象項目毎の評価点であり、「合計評価点」は、各評価対象項目毎の評価点を累計した合計値である。ここで、ＣＰＵ１は、集合写真内の各人物のうち、その何れか1人でもその「合計評価点」が予め決められている基準点未満の場合には、集合写真の撮影状態が悪いと認識して、複数枚分（この実施例では９枚分）の連続撮影を指示する為の連続撮影指令をカメラ光学系駆動部２に対して与える。

図４は、メモリ５内に設けられている画像評価結果メモリ１３の内容を示した図である。
この画像評価結果メモリ１３は、集合写真の連続撮影時において各撮影画像毎に算出された総合評価点が書込まれるもので、「画像No」、「総合評価点」の項目を有している。「画像No」は、当初の撮影時に撮影状態が悪いと認識された撮影画像と、その後に連続撮影された９枚分の撮影画像とを含めた合計１０枚分の撮影画像（集合写真）を識別する為の一連番号である。「総合評価点」は、集合写真別に、顔評価結果メモリ１２内の「合計評価点」を累計した値である。つまり、集合写真内の各人物の「合計評価点」をそれぞれ累計した値を当該集合写真の「総合評価点」としたもので、集合写真別に算出された「総合評価点」が画像評価結果メモリ１３内に書き込まれる。ここで、ＣＰＵ１は、集合写真別の「総合評価点」の中から最高評価点の集合写真を特定し、この集合写真を保存対象の候補として案内表示するようにしている。

次に、この実施形態における画像撮影装置の動作概念を図５および図６に示すフローチャートを参照して説明する。ここで、これらのフローチャートに記述されている各機能は、読み取り可能なプログラムコードの形態で格納されており、このプログラムコードにしたがった動作を逐次実行する。また、伝送媒体を介して伝送されてきた上述のプログラムコードにしたがった動作を逐次実行することもできる。すなわち、記録媒体の他、伝送媒体を介して外部供給されたプログラム／データを利用してこの実施形態特有の動作を実行することもできる。

図５および図６は、電源投入によって実行開始されるカメラ動作を示したフローチャートである。
先ず、ＣＰＵ１は、ＣＣＤ画像を取得してモニタ表示させる（ステップＳ１）。この状態において、シャッターボタンが操作されると（ステップＳ２）、その時の撮影画像を取り込み（ステップＳ３）、メモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内に一時記憶させる（ステップＳ４）。そして、この撮影画像を解析することによって撮影画像内に写っている人物の顔部分を全て抽出しておく（ステップＳ５）。これによって抽出した全ての顔部分のうち、その１つ（１人）に着目し、当該人物の抽出画像（顔画像）を解析して顔部分の個別評価を行う（ステップＳ６）。

すなわち、先ず、抽出画像（顔画像）を解析することによって、その顔の向き具合を調べ、評価基準テーブル１１から顔の向き具合に応じた評価点を読み出す。この場合、顔全体、鼻、耳、目などの写り加減等を総合的に解析して顔の向き具合を調べ、正面向きの場合には「３点」、正面に対して斜め４５度未満の場合には「１点」、斜め４５度以上の場合には「０点」が読み出される。次に、顔部分を解析して目の開き具合を調べ、評価基準テーブル１１から目の開き具合に応じた評価点を読み出す。この場合、白目の量、瞼の閉じ加減等を総合的に解析して目の向き具合を調べ、略良好に開いている場合には「２点」、その他の場合（目を瞑っていたり、細目の場合）には「０点」が読み出される。更に、顔部分を解析してその隠れ具合を調べ、評価基準テーブル１１から顔の隠れ具合に応じた評価点を読み出す。この場合、手前に写っている物や人などによって顔がどの程度隠されているかを調べ、顔の全体が写っている場合には「３点」、全体に対して３／４程度しか写っていない場合（１／４が隠れている場合）には「１点」、１／２以下しか写っていない場合には「０点」が読み出される。

このようにして全項目分の個別評価が終了すると、各項目の評価点を顔評価結果メモリ１２に書き込む（ステップＳ７）。いま、１人目の人物を評価した場合であるから「顔部Ｎｏ」が“１”のレコードがアクセスされ、このレコード内の各項目に「顔の向き具合の評価点」、「顔の隠れ具合の評価点」、「目の開き具合の評価点」が書込まれる。そして、集合写真内の全ての人物に対する顔評価が終了したかを調べるが（ステップＳ８）、最初は、１人目の評価が終わった場合であるからステップＳ６に戻り、次の人物に着目して、当該人物の抽出画像（顔画像）を解析して顔部分の個別評価を行う（ステップＳ６）。以下、集合写真内の全員の個別評価が終了するまで上述の動作が繰り返される（ステップＳ６〜Ｓ８）。

いま、集合写真内の全員の個別評価が終了すると（ステップＳ８でＹＥＳ）、顔評価結果メモリ１２をアクセスし、各人毎に、その項目別評価点を加算することによって「合計評価点」を算出する（ステップＳ９）。これによって得られた各人の「合計評価点」の中に基準値以下のものが存在しているかをチェックし（ステップＳ１０）、１人でも「合計評価点」が基準値以下のものが有れば、撮影状態が悪い集合写真であると認識するが、全員の「合計評価点」が基準値を超えている場合には（ステップＳ１０でＮＯ）、良好な集合写真であると認識し、メモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内に一時記憶しておいた今回の撮影画像を保存対象の画像として記録媒体７内に記録すると共に（ステップＳ１１）、不要となったメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内の撮影画像を削除した後（ステップＳ１２）、最初のステップＳ１に戻る。

一方、集合写真の撮影状態が悪いことが認識された場合には（ステップＳ１０でＹＥＳ）、この集団を連続撮影する為にステップＳ１３に移り、連続撮影枚数を計数する枚数カウンタをリセットする。この場合、枚数カウンタの値は、初期値“０”となる。そして、１枚分の画像撮影を指示し（ステップＳ１４）、これによって撮影された撮影画像をメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内に一時記憶した後（ステップＳ１５）、枚数カウンタに「１」を加算するカウンタアップ処理を行い（ステップＳ１６）、その値が所定枚数「９」に達したか否かを調べる（ステップＳ１７）。

ここで、枚数カウンタの値が“１”、つまり、当初の撮影を含めて２枚目の撮影が終わった場合には、枚数カウンタの値は、所定枚数未満であるからステップＳ１４に戻り、以下、連続撮影を指示しながら撮影画像をメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内に取り込む（ステップＳ１４〜Ｓ１７）。これによって所定枚数分の撮影が完了すると、メモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内には、合計１０枚分の撮影画像が取り込まれことになり、また、各撮影画像の並び順は撮影された順番となる。

その後、この１０枚分の集合写真を解析しながらその撮影状態を評価する評価処理に移る。先ず、ＣＰＵ１は、顔評価結果メモリ１２内に書き込まれている１枚目の集合写真（撮影状態が悪いと評価された当初の集合写真）に関する評価結果に基づいてその「総合評価点」を算出する（図６のステップＳ２１）。すなわち、集合写真内の各人物の「合計評価点」を累計した値を当該集合写真の「総合評価点」として算出し、「画像No」が“１”の「総合評価点」として画像評価結果メモリ１３に書き込む（ステップＳ２２）。

そして、顔評価結果メモリ１２の内容を全てクリアした後（ステップＳ２３）、メモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内から次の集合写真（１０枚分の集合写真のうち、２枚目の写真）を読み出し（ステップＳ２４）、この集合写真を解析することによって全ての人物の顔部分を抽出し（ステップＳ２５）、その個別評価を行う（ステップＳ２６）。この場合、上述と同様に、「顔の向き具合」、「顔の隠れ具合」、「目の開き具合」の各項目を対象とした評価が行われ、全項目分の個別評価が終わると、「顔の向き具合の評価点」、「顔の隠れ具合の評価点」、「目の開き具合の評価点」が顔評価結果メモリ１２に書き込まれる（ステップＳ２７）。

そして、集合写真内の全ての人物に対する顔評価が終了したかを調べるが（ステップＳ２８）、最初は、１人目の評価が終わった場合であるからステップＳ２６に戻り、次の人物に着目し、当該人物の抽出画像（顔画像）を解析して顔部分の個別評価を行う。以下、集合写真内の全員の個別評価が終了するまで上述の動作が繰り返される（ステップＳ２３〜Ｓ２８）。これによって集合写真全体の個別評価が終了すると（ステップＳ２８でＹＥＳ）、顔評価結果メモリ１２内の各評価結果である各人の「合計評価点」を累計した値を当該集合写真の「総合評価点」として算出し（ステップＳ２９）、「画像No」が“２”の「総合評価点」として画像評価結果メモリ１３に書き込む（ステップＳ３０）。そして、メモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内の１０枚分の撮影画像に対する評価が終了したかを調べる（ステップＳ３１）。ここで、全画像分の評価が終了していなければ、ステップＳ２３に戻り、顔評価結果メモリ１２の内容を全てクリアした後に、メモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内から次の集合写真（１０枚分の集合写真のうち、３枚目の写真）を読み出し（ステップＳ２４）、以下、上述の動作を繰り返す（ステップＳ２３〜Ｓ３１）。

これによって１０枚分の画像評価が終了すると（ステップＳ３１でＹＥＳ）、画像評価結果メモリ１３の各レコードから「総合評価点」を読み出し、それらを比較することによって画像評価結果メモリ１３の内容を「総合評価点」の大きい順に並び替えるソート処理を行う（ステップＳ３２）。そして、画像評価結果メモリ１３内の１レコード目、つまり、最高評価点のレコードからその「画像Ｎｏ」を読み出し、この「画像Ｎｏ」に対応する集合写真をメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内から選択取得し、この最高評価点の集合写真を保存対象とするかを問い合わせる為に、当該集合写真を案内表示する（ステップＳ３３）。

この状態において、保存対象とする旨の指示（ＯＫ操作）の有無をチェックし（ステップＳ３４）、ＯＫ操作が無ければ、次候補表示の指示有無をチェックし（ステップＳ３５）、ＯＫ指示あるいは次候補指示を受けるまでステップＳ３４に戻って待機状態となる。ここで、次候補指示を受けた場合には（ステップＳ３５でＹＥＳ）、画像評価結果メモリ１３内の２レコード目、つまり、最高評価点の次に高いレコードからその「画像Ｎｏ」を読み出し、この「画像Ｎｏ」に対応する集合写真をメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内から選択取得して当該集合写真を案内表示する（ステップＳ３６）。以下、次候補指示を受ける毎に、「総合評価点」の大きい順にその集合写真が順次読み出されて案内表示される。

ここで、ＯＫ指示を受けた場合には（ステップＳ３４でＹＥＳ）、画像評価結果メモリ１３内から当該「画像Ｎｏ」を読み出し、この「画像Ｎｏ」に対応する集合写真をメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内から選択取得し、この選択画像を保存対象として記録媒体７内に記録すると共に（ステップＳ３７）、不要となったメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内の各撮影画像を削除した後（ステップＳ３８）、最初のステップＳ１に戻る。

以上のように、この第１実施例においてＣＰＵ１は、写真撮影の際に、人物を撮影した撮影画像の中から人物部分を抽出すると共に、抽出した人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価し、この撮影状態が悪いと評価された時点で、その人物の連続撮影を指示するようにしたから、写真撮影の際に人物の撮影状態を解析評価するという画像処理系（アプリケーション）を組み込むだけで、人物撮影の失敗を自動検知してその人物を連続撮影することができ、記念撮影等のように撮り直しが不可能な人物撮影にあたって失敗撮影を効果的に補完することが可能となる。

また、人物毎にその撮影状態を「顔の向き具合」、「顔の隠れ具合」、「目の開き具合」毎に評価し、それらの「合計評価点」が基準値以下の場合には、撮影状態が悪いと認識するようにしたから、あらゆる要素を考慮した総合評価が可能となる。この場合、集合写真内に写っている各人のうち、１人でもその「合計評価点」が基準値以下であれば、撮影状態が悪いと認識されるので、集合写真の撮影失敗を効果的に防止することができる。

更に、連続撮影によって得られた合計１０枚の集合写真の中から人物部分を抽出し、この各人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価し、撮影画像毎に評価された人物部分の評価結果のうち、最も高い評価を得た人物部分を含む撮影画像を記録保存の対象として決定するようにしたから、複数枚の集合写真の中から撮影状態が最良の集合写真を特定することができ、撮り直しが不可能な集合撮影にあたって失敗撮影を効果的に防止することが可能となると共に、失敗画像等の不要な撮影画像までも保存しない為、画像保存用のメモリ消費量を抑えることもできる。

なお、上述した第１実施例においては、連続撮影の完了直後に、画像評価を行うようにしたが、画像評価の実行タイミングは、連続撮影の完了後に限らず、連続撮影の最中であってもよい。すなわち、最初に撮影した撮影画像とその評価結果とを対応付けて一時記憶しておき、以下、連続撮影が行われる毎に、前回の評価結果と今回の評価結果とを比較し、「前回の評価結果≧今回の評価結果」であれば、今回の撮影画像とその評価結果とを不要なデータとして処分し、「前回の評価結果＜今回の評価結果」であれば、前回の撮影画像とその評価結果とを不要なデータとして処分して今回の撮影画像とその評価結果とを一時記憶することによって、一時記憶の対象を前回に代わって今回のデータに更新するようにすればよい。このように連続撮影の最中に画像評価を行いながら最良の画像を特定するようにすれば、連続撮影された複数枚の撮影画像を取り込んで一時記憶しておく必要はなく、処理効率も向上する。更に、画像評価の実行タイミングは、撮影完了後に任意に指定するようにしてもよい。

上述した第１実施例においては、連続撮影された集合写真毎に求められた総合評価点の中から最高評価点の集合写真あるいは任意に選択された集合写真のみを記録保存するようにしたが、例えば、上位１位〜３位の各集合写真をその評価点の大きい順に記録保存するようにしてもよい。また、連続撮影された全ての集合写真をその評価点の大きい順に分類仕分けして記録保存するようにしてもよい。更に、最良の集合写真のみを移動体通信網を介して送信するようにしたり、最良の集合写真の他に、評価結果の高い各集合写真を選択して送信するようにしてもよい。

上述した第１実施例においては、評価対象項目を「顔の向き具合」、「顔の隠れ具合」、「目の開き具合」とした場合を例示したが、「身体の隠れ具合」、「顔の表情」等を評価対象項目としてもよい。この場合、本来撮影されるべき身体の全体（例えば、上半身撮影の場合には、“上半身”、全身撮影の場合には、“全身”）に対して身体の隠れ具合を調べるようにすればよい。また、「顔の表情」は、笑顔、不機嫌な顔等を認識すればよい。
また、上述した第１実施例においては、集合写真の場合を例示したが、勿論、被写体は１人であってもよい。更に、予め用意されている複数の評価対象項目の中から撮影者が任意に選択指定した指定項目のみを評価対象項目として評価するようにすれば、好みに合った集合写真を得ることができる。

一方、コンピュータに対して、上述した各手段を実行させるためのプログラムコードをそれぞれ記録した記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピィデスク、ＲＡＭカード等）を提供するようにしてもよい。すなわち、コンピュータが読み取り可能なプログラムコードを有する記録媒体であって、写真撮影の際に、人物を撮影した撮影画像の中から人物部分を抽出する機能と、抽出された人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価する機能と、人物の撮影状態が悪いと評価された時点で、その人物の連続撮影を指示する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体を提供するようにしてもよい。
（実施例２）

以下、この発明の第２実施例について図６および図７を参照して説明する。
なお、上述した第１実施例においては、人物撮影の失敗を自動検知してその人物を連続撮影するようにしたが、この第２実施例においては、撮影対象が人物であれば、人物撮影の失敗を防ぐ為にその人物を連続撮影するようにしたものである。すなわち、第２実施例においては、写真撮影の際に、この撮影画像を解析することによって人物を主要部分とした撮影画像であれば、人物を被写体とする撮影であると認識して当該人物の連続撮影を指示するようにしたものである。
ここで、両実施例において基本的あるいは名称的に同一のものは、同一符号を付して示し、その説明を省略すると共に、以下、第２実施例の特徴部分を中心に説明するものとする。

図７は、第２実施例における特徴的な動作を説明する為のフローチャートである。
先ず、ＣＰＵ１は、ＣＣＤ画像を取得してモニタ表示させる（ステップＳ４１）。この状態において、シャッターボタンが操作されると（ステップＳ４２）、その時の撮影画像を取り込み（ステップＳ４３）、メモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内に一時記憶させる（ステップＳ４４）。そして、この撮影画像内の中心部領域内を着目し、この領域内を解析することによって人物の顔部分が含まれているかを調べる（ステップＳ４５、Ｓ４６）。すなわち、撮影画像内の主要部分に人物の顔が写っているかを調べ、人物の顔が写っていなければ（ステップＳ４６でＮＯ）、メモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内の撮影画像（今回の撮影画像）を記録媒体７内に記録すると共に（ステップＳ４７）、不要となったメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内の撮影画像を削除した後（ステップＳ４８）、最初のステップＳ４１に戻る。

一方、撮影画像内の主要部分に人物の顔が写っている場合には（ステップＳ４６でＹＥＳ）、この人物を連続撮影する為にステップＳ４９に移り、連続撮影枚数を計数する枚数カウンタをリセットする。この場合、枚数カウンタの値は、初期値“０”となる。そして、１枚分の画像撮影を指示し（ステップＳ５０）、これによって撮影された撮影画像をメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内に一時記憶した後（ステップＳ５１）、枚数カウンタに「１」を加算するカウンタアップ処理を行い（ステップＳ５２）、その値が所定枚数「９」に達したか否かを調べる（ステップＳ５３）。

ここで、枚数カウンタの値が“１”、つまり、当初の撮影を含めて２枚目の撮影が終わった場合には、枚数カウンタの値は、所定枚数未満であるからステップＳ５０に戻り、以下、連続撮影を指示しながら撮影画像をメモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内に取り込む（ステップＳ５０〜Ｓ５３）。これによって所定枚数分の撮影が完了すると、メモリ（ワーク用ＲＡＭ）５内には、合計１０枚分の撮影画像が取り込まれことになり、また、各撮影画像の並び順は撮影された順番となる。以下、上述した図６の評価処理に移る。
この場合、上述した第１実施例と同様、１０枚分の画像評価が終了すると、画像評価結果メモリ１３の内容を「総合評価点」の大きい順に並び替えた後、最高評価点の撮影画像を案内表示する。ここで、次候補指示を受けた場合には、最高評価点の次に高い撮影画像を案内表示するが、ＯＫ指示を受けた場合には、この選択画像を保存対象として記録媒体７内に記録する。

以上のように、この第２実施例においてＣＰＵ１は、写真撮影の際に、この撮影画像を解析することによって人物を主要部分とした撮影画像であれば、人物を被写体とする撮影であると認識して当該人物の連続撮影を指示するようにしたから、写真撮影の際に画像解析を行うという画像処理系（アプリケーション）を組み込むだけで、人物を被写体とする撮影であることを認識してその人物を連続撮影することができ、記念撮影等のように撮り直しが不可能な人物撮影にあたって失敗撮影を効果的に防止することが可能となる。
この場合、人物の撮影状態を「顔の向き具合」、「顔の隠れ具合」、「目の開き具合」毎に評価するようにしたから、あらゆる要素を考慮した総合評価が可能となると共に、失敗画像等の不要な撮影画像までも保存しない為、画像保存用のメモリ消費量を抑えることもできる。

なお、上述した第２実施例においては、撮影画像内の中心部領域内を着目し、この領域内を解析することによって人物の顔部分が含まれているかを調べるようにしたが、例えば、撮影画像の全体に対して人物の顔部分が１／４以上含まれていれば、撮影画像内の主要部分に人物の顔が写っていると認識するようにしてもよい。
また、上述した第１実施例と変形応用例と同様に、画像評価の実行タイミングは、連続撮影の完了後に限らず、連続撮影の最中であってもよい。また、「身体の隠れ具合」、「顔の表情」等を評価対象項目としてもよい。また、予め用意されている複数の評価対象項目の中から撮影者が任意に選択指定した指定項目のみを評価対象項目として評価するようにしてもよい。更に、上位１位〜３位の各集合写真をその評価点の大きい順に記録保存するようにしてもよい。また、連続撮影された全ての撮影画像をその評価点の大きい順に分類仕分けして記録保存するようにしてもよい。しかも、最良の撮影画像のみを移動体通信網を介して送信するようにしてもよい。

また、コンピュータが読み取り可能なプログラムコードを有する記録媒体であって、写真撮影の際に、その撮影画像を解析することによって人物を主要部分とした撮影画像であれば、人物を被写体とする撮影であると認識する機能と、人物を被写体とする撮影であることが認識された時点で、その人物の連続撮影を指示する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体を提供するようにしてもよい。

その他、画像撮影装置は、カメラ単体に限らず、例えば、携帯電話、ＰＤＡ等の携帯型情報処理装置に組み込まれたものであってもよい。

画像撮影装置の基本的構成要素を示したブロック図。 メモリ５内に設けられている評価基準テーブル１１の内容を示した図。 メモリ５内に設けられている顔評価結果メモリ１２の内容を示した図。 メモリ５内に設けられている画像評価結果メモリ１３の内容を示した図。 電源投入によって実行開始されるカメラ動作を示したフローチャート。 図５に続く、評価処理を示したフローチャート。 第２実施例における特徴的なカメラ動作を示したフローチャート。

符号の説明

１ ＣＰＵ
２ カメラ光学系駆動部
３ 操作部
４ 表示部
５ メモリ
７ 外部記録媒体
１１ 評価基準テーブル
１２ 顔評価結果メモリ
１３ 画像評価結果メモリ

Claims (6)

1. 人物をデジタル画像として写真撮影する画像撮影装置において、
   写真撮影の際に、人物を撮影した撮影画像の中から人物部分を抽出する抽出手段と、
   この抽出手段によって抽出された人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価する評価手段と、
   この評価手段によって人物の撮影状態が悪いと評価された時点で、その人物の連続撮影を指示する制御手段と、
   を具備したことを特徴とする画像撮影装置。
2. 前記評価手段は、人物の撮影状態として顔の向き具合、目の開き具合、顔や身体の隠れ具合、顔の表情のうち、少なくとも、その何れか１つの撮影状態を数値化した評価値を求めると共に、その評価値が基準値以下である場合に、人物の撮影状態が悪いと評価する、
   ようにしたことを特徴とする請求項１記載の画像撮影装置。
3. 被写体をデジタル画像として写真撮影する画像撮影装置において、
   写真撮影の際に、その撮影画像を解析することによって人物を主要部分とした撮影画像であれば、人物を被写体とする撮影であると認識する認識手段と、
   この認識手段によって人物を被写体とする撮影であることが認識された時点で、その人物の連続撮影を指示する制御手段と、
   を具備したことを特徴とする画像撮影装置。
4. 前記制御手段は、予め決められている複数枚分の連続撮影を指示し、
   この制御手段による連続撮影の指示に応答して連続撮影された複数枚分の撮影画像の中から人物部分を抽出し、この各人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価し、撮影画像毎に評価された人物部分の評価結果のうち、高い評価を得た人物部分を含む撮影画像を記録保存の対象として決定する、
   ようにしたことを特徴とする請求項１あるいは請求項３記載の画像撮影装置。
5. コンピュータに対して、
   写真撮影の際に、人物を撮影した撮影画像の中から人物部分を抽出する機能と、
   抽出された人物部分を解析しながらその人物の撮影状態を予め決められている評価方法にしたがって評価する機能と、
   人物の撮影状態が悪いと評価された時点で、その人物の連続撮影を指示する機能と、
   を実現させるためのプログラム。
6. コンピュータに対して、
   写真撮影の際に、その撮影画像を解析することによって人物を主要部分とした撮影画像であれば、人物を被写体とする撮影であると認識する機能と、
   人物を被写体とする撮影であることが認識された時点で、その人物の連続撮影を指示する機能と、
   を実現させるためのプログラム。

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