JP2010282102A - 撮像装置及び測距方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 顔検出結果を利用して、より迅速且つ正確に焦点調節制御を行えるようにすること。
【解決手段】 入射光を電気信号に変換して出力する撮像素子（１０９）と、前記撮像素子から出力される電気信号に基づいて被写体を検出し、該検出した被写体の画面における大きさを検出する顔検出処理回路（１１１）と、前記顔検出処理回路により過去に検出された被写体の大きさ及び該被写体までの距離を関連付けて記憶する記憶手段と、前記顔検出処理回路により検出された被写体の大きさと、該被写体と一致する、前記記憶手段に記憶された被写体の情報とに基づいて、該被写体までの距離を算出するＣＰＵ（１１０）とを有する。
【選択図】 図６

Description

本発明は、ビデオカメラ等の撮像装置及び測距方法に関し、特に顔検出機能および距離検出機能を有する撮像装置及び測距方法に関する。

従来、ビデオカメラ等の撮像装置におけるオートフォーカス（ＡＦ）方式として、コントラストＡＦ方式が一般的に採用されている。コントラストＡＦ方式は、撮像素子を用いて得られた映像信号から高周波成分を抽出して、合焦状態を示す信号としてのいわゆるＡＦ評価値信号を生成し、該ＡＦ評価値信号が最大になるようにフォーカスレンズの位置を制御する方式である。

また、このようなコントラストＡＦ方式と、いわゆる外測位相差検出（外測ＡＦ）方式とを組み合わせた、いわゆるハイブリッドＡＦ方式を採用した撮像装置も提案されている（特許文献１参照）。外測ＡＦ方式は、撮像光学系を通らない光を利用して被写体までの距離を測距センサにより検出し、その検出距離に基づいてフォーカスレンズの位置を制御する方式である。このようなハイブリッドＡＦ方式により、コントラストＡＦ方式による高精度の合焦性能と、外測ＡＦ方式による高速な合焦性能とを併せ持つことができる。ただし、外測ＡＦ方式により遠方の被写体に対して測距精度を高めることは、安価なシステムでは原理上難しい。

一方で、カメラ等では人は主たる被写体とされるため、顔検出機能を搭載したカメラの開発も活発に行われており、検出された顔に高速且つ高精度にフォーカスを合わせるような提案も順次なされている。たとえば特許文献２にあるように、検出された顔の大きさから距離を推定しておき、その距離の前後をサーチするようにフォーカスサーチ範囲を限定することで、高速にフォーカスを行えるような工夫が提案されている。

特開２００２−２５８１４７号公報 特開２００６−０１８２４６号公報

しかしながら、検出された顔（顔枠）の大きさから距離を推定する場合に、いかに精度良くその顔までの距離を求めるかが大きな課題となっている。特許文献２では、顔の大きさから距離を推定するにあたって、顔の大きさが人により異なることを考慮していないが、実際には大人と子供、個体差によっても異なるからである。また、顔検出時の誤差によって、同じ距離に同じ大きさくらいの顔があっても、各個人の顔の特徴によって、検出される顔枠の大きさには少なからず差異が生じる。これらの差異によって、顔枠の大きさのみの単純な距離推定では誤差が大きくなるため、より精度が必要なアプリケーション（例えばフォーカス駆動）などには不向きであった。

本発明は上記問題点を鑑みてなされたものであり、顔検出結果を利用して、より迅速且つ正確に焦点調節制御を行えるようにすることを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の撮像装置は、入射光を電気信号に変換して出力する撮像素子と、前記撮像素子から出力される電気信号に基づいて被写体を検出し、該検出した被写体の画面における大きさを検出する検出手段と、前記検出手段により過去に検出された被写体の大きさ及び該被写体までの距離を関連付けて記憶する記憶手段と、前記検出手段により検出された被写体の大きさと、該被写体と一致する、前記記憶手段に記憶された被写体の情報とに基づいて、該被写体までの距離を算出する算出手段とを有する。

本発明によれば、顔検出結果を利用して、より迅速且つ正確に焦点調節制御を行うことができる。

本発明の第１の実施形態におけるビデオカメラの構成を示すブロック図。 本発明の第１の実施形態におけるビデオカメラの撮像画角（テレ端およびワイド端）とラインセンサとの関係を示す模式図。 本発明の第１の実施形態における顔検出結果の一例を示す図。 本発明の第１の実施形態における顔距離データベースの一例を示す図。 本発明の第１の実施形態における顔検出結果を用いた焦点調節制御を説明するための図。 本発明の第１の実施形態における顔距離データベースへのデータの登録手順を示すフローチャート。 本発明の第１の実施形態における顔距離データベースを用いて距離を計算する手順を示すフローチャート。 本発明の第１の実施形態における画角、外測ＡＦ用のラインセンサの測距枠、及び、顔検出枠の関係を示す図。 本発明の第２の実施形態における顔距離データベースへのデータの登録手順を示すフローチャート。 本発明の第２の実施形態における顔距離データベースの一例を示す図。

以下、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の形態を詳細に説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態における撮像装置としてのビデオカメラの構成を示す。同図において、点線内で示される１００はレンズユニットであり、物体側（被写体側）から順に配置された、固定レンズ１０１、変倍レンズ１０２、絞り１０３、固定レンズ１０４及びフォーカスレンズ１０５により構成される撮像光学系を収容している。

１０８は、変倍レンズ１０２、絞り１０３（絞り羽根）及びフォーカスレンズ１０５の位置を検出する位置エンコーダである。変倍レンズ１０２はズームモータ１０６により光軸方向に駆動され、フォーカスレンズ１０５はフォーカスモータ１０７により光軸方向に駆動される。これらズームモータ１０６及びフォーカスモータ１０７はそれぞれ、ズーム駆動回路１２０及びフォーカス駆動回路１２１からの駆動信号を受けて動作する。

１０９はＣＭＯＳセンサ等により構成された撮像素子である。撮像素子１０９は、撮像光学系に入射した光（入射光）によって形成された、撮像範囲内の物体の像を光電変換する。撮像信号処理回路１１９は、撮像素子１０９から出力された電気信号に対して、増幅処理、ガンマ補正処理、ホワイトバランス処理等の各種信号処理を施し、所定の映像フォーマットの映像信号に変換する。映像信号は、モニタディスプレイ１１４に出力されたり、半導体メモリ、光ディスク、ハードディスク等の画像記録用メディア１１６に記録されるなどする。

１１０はＣＰＵであり、ビデオカメラの各種動作や機能を制御する。操作スイッチ群１１５には、電源スイッチや、録画動作や再生動作を開始及び停止させるスイッチ、該ビデオカメラの動作モードを選択するためのスイッチ、撮像光学系のズーム状態を変化させるズームスイッチ等が設けられている。これらのスイッチのうち、電源スイッチが操作されると、フラッシュメモリ１１３に格納されていたコンピュータプログラムの一部がＲＡＭ１１２にロードされ、ＣＰＵ１１０はＲＡＭ１１２にロードされたプログラムに従って各部の動作を制御する。

１１１は顔検出処理回路であり、撮像信号処理回路１１９から出力される映像信号に対して各種の画像処理を行い、その画像内において顔がどの位置にあるか、その大きさはどれほどかというような、顔の有無判定および大きさ（輪郭）算出を行う。この顔検出処理回路１１１が行う顔検出処理は、もとの映像信号からサイズを小さくして演算するためのリサイズ処理や、顔の輪郭検出処理、顔であることの確からしさを示す信頼度判定処理等を含む。

１３１は、複数の光電変換素子が一列に並べられて構成された、外測ＡＦ用のラインセンサあり、被写体からの光が、撮像光学系とは別に設けられた外測用結像レンズ１３０を通って、すなわち撮像光学系を通らずに到達する。ラインセンサ１３１は、一対のラインセンサ（光電変換素子アレイ）から構成され、各ラインセンサは図２（ａ）に示すように、結像レンズ１３０の光軸上を中心として左右に２００個の光電変換素子が並べられて構成されている。なお、図２（ａ）では、以下の説明の便宜上、中心の受光エリアＣと、その左右に配置された受光エリアＬ１、Ｌ２、Ｒ１、Ｒ２とに分けて示している。各受光エリアは４０個ずつの光電変換素子で構成されている。

さらに、ラインセンサ１３１を構成する、それぞれ２００個の光電変換素子により構成された一対のラインセンサは左右に設けられ、対応する受光エリアに形成された２つの被写体像のずれ量（位相差）を検出することで、被写体までの距離を測定できる。つまり、ラインセンサ１３１から出力される信号は、被写体（又は物体）までの距離に応じた信号である。なお、ラインセンサ１３１から出力される信号に基づいて被写体までの距離（以下、「被写体距離」と呼ぶ。）を求める位相差方式の原理は公知であるため、ここでは説明を省略する。

そして、測定された被写体距離に基づいて、ＣＰＵ１１０は合焦状態とするためのフォーカスレンズ位置（位置エンコーダ１０８により検出された現在のフォーカスレンズ位置からの駆動量）を算出する。ここで「算出」には、計算式を用いた演算だけでなく、予め不図示のメモリに記憶された、被写体距離に対するフォーカスレンズ１０５の合焦位置のデータを読み出すことも含む。そして、フォーカス駆動回路１２１を通じてフォーカスレンズ１０５をその合焦位置（外測合焦位置）に駆動する。以上が一対のラインセンサを含むラインセンサ１３１を用いたフォーカス制御であり、以後「外測ＡＦ」と呼ぶ。

また、本第１の実施形態のビデオカメラはコントラスト方式のコントラストＡＦ機能を有し、撮像信号処理回路１１９は、撮像素子１０９から得られた画像信号からバンドパスフィルタを用いて高周波成分を抽出し、ＡＦ評価値信号を生成する。生成されたＡＦ評価値信号はＣＰＵ１１０に出力され、ＣＰＵ１１０はＡＦ評価値信号に基づいて、合焦状態となるようにフォーカスレンズ１０５を駆動する。なお、コントラストＡＦの原理は公知であるため、ここでは説明を省略する。

本第１の実施形態のビデオカメラは、さらに、撮像素子１０９から取り込んだ画像から人物の顔を検出する顔検出処理回路１１１を備えており、撮像素子１０９から得られた画像に対して、大まかには以下のような処理をして、顔検出結果を導く。まず、撮像素子１０９からの画像読み出し後、顔検出処理の前段階の処理として、画像を記録画像よりも小さい画像にリサイズして、パターンマッチングによる顔検出にかかる負荷を減らす。次に、顔の輪郭や目の間隔などをもとにパターンマッチングを行い、画像中の顔検出結果として、画面における顔の位置、顔の大きさ、目の間隔、顔である可能性の高さを示す評価値を算出する。また、先に得られた画像において顔が検出されている場合には、今回得られた画像から相関性が高い顔が時間的に連続して検出されたかどうかを評価する。すなわち先に得られた画像で検出された顔の位置から近いところに同じ程度の大きさの顔があるかどうかということであり、これらの評価の結果として、顔検出結果を得る。

上述したようにして得た検出結果をモニタディスプレイ１１４に表示している例を図３に示す。撮像素子１０９で撮影されたシーンの一例として、点線６０１で示されるモニタディスプレイ１１４の画角内に、人物の顔１が映し出されている。この顔に対する検出結果を、顔の中心位置Ｏ及び顔枠６０２で示す。ここで、顔枠６０２の幅をＷ、高さをＨ、検出された顔枠の中心座標Ｏ（Ｘ，Ｙ）、この撮影を行っている時の変倍レンズ１０２の焦点距離（ズーム倍率）をｆ、外測ＡＦによる測定距離をＬとする。本第１の実施形態のビデオカメラでは、これらの情報を人物の顔１と関連付けて、図４に示す表のような「顔距離データベース」に登録する。図４の表には、この時の顔１の特徴から仮にＡ氏として、中心座標、幅Ｗ、高さＨ、焦点距離情報、外測ＡＦの測距結果をそれぞれを顔１と関連付けて記憶しておくことが示されている。なお、ほぼ同時刻に複数の顔が検出された場合には、図４の表の空欄に順次登録していく。

次に、この表のような情報を保持している時に、例えば図３のように顔検出されたｔ秒後に、同様に顔を検出された時の結果を図５に示し、この顔の大きさから距離を算出する方法について説明する。図５は図３における顔検出のｔ秒後の検出結果を示している。図５では、説明のために図３に示す時点での顔枠６０２及び、顔枠が大きくなったことを矢印により明示的に記しているが、実際のモニタディスプレイ１１４には表示されないものである。図５は、人がｔ秒間の間にビデオカメラに近づいている場合を示す検出結果である。この時の検出結果から、図３に示した時よりも検出された顔枠８０３は大きくなっていることがわかる。この時の幅をＷｔ＝２００、高さをＨｔ＝２００、中心座標（Ｘt，Ｙt）を（１１５、３０５）、ズームは変更していないものとして、ft＝f＝60ｍｍとする。この時、この顔枠の大きさＷｔ，Ｈｔと、前述した図３の時点（過去の時点）で登録された各種情報を用いて、以下の計算式（１）または（２）により、顔までの距離を求めることができる。

または

ここでは説明を分かり易くするため、焦点距離ｆに変更がないものとしているため、前回測定された距離Ｌ（＝３ｍ）に対して、ＷとＷｔ（またはＨとＨｔ）の比率に応じて顔までの距離が計算できることになる。ここではＷｔ＝２００であるため、顔までの距離は、２．２５ｍ（＝３×１５０／２００）と計算されることになる。そして、得られた被写体までの距離（２．２５ｍ）に基づいて、フォーカスレンズ１０５を駆動することにより、焦点調節制御を行う。

上述した式や処理を前提にして、本第１の実施形態における動作について、図６および図７のフローチャートを参照しながら以下に説明する。

図６は、本第１の実施形態における顔距離データベースへのデータの登録手順を示すフローチャートであり、図７は顔距離データベースを用いて距離を計算する手順を示すフローチャートである。図示しないが、本ビデオカメラの設定項目において、顔検出機能が有効に設定されると、ビデオカメラは常時顔検出を行うようになる。

Ｓ１１において顔検出処理が開始されると、Ｓ１２において顔が検出されたかどうかを調べる。顔が検出されなければ、ステップＳ１１に戻って次の顔検出処理の結果を待ち、顔が検出されるとＳ１３に移行する。Ｓ１３では、検出された顔位置および撮影中の焦点距離情報（ズーム情報）から、検出された顔の領域がラインセンサ１３１を用いた外測ＡＦにより測距可能な位置にあるかどうかを判断する。この判断を行う理由は、以下の２つの理由による。先ず、ラインセンサ１３１が、図２に示すように、受光エリアＣ、Ｒ１、Ｒ２、Ｌ１、Ｌ２と、撮像領域（カメラの画角）との関係が焦点距離に応じて変化するためである。更に、顔が撮像領域のどの位置で検出されたかによって、ラインセンサ１３１の受光エリアの内のどのエリアと対応づけできるかわからないためである。従って、顔位置と受光エリアとの対応関係を決定するための計算を行う。

一例として、図８に顔位置とラインセンサ１３１の受光エリアとの関係を示す。図８（ａ）に示す点線枠１１０１をカメラの画角、１１０２は顔を検出した時の顔枠であり、被写体の位置やカメラの向きなどによりさまざまな位置および大きさで検出されるものである。また、１１０３は受光エリアＣ、R１、Ｒ２、Ｌ１、Ｌ２から成るラインセンサ１３１の測距枠にあたり、この範囲の被写体光を用いて外測ＡＦによる測距が行われる。この測距枠は図２でも示したとおり、焦点距離（ズーム位置）に応じてカメラの画角に対する大きさが変化するが、ズーム位置に応じた測距枠における有効な受光エリアの変化量は簡単な比例計算で求めることができる。

図８（ｂ）〜（ｅ）は図８（ａ）と同様な表示で、顔の検出位置が各種例のときの様子を示したものである。図８（ａ）は、顔検出位置がラインセンサ１３１の測距枠内、特に受光エリアＣにある場合を表しており、このような状態の時には、顔にＡＦするにあたり、ラインセンサ１３１の受光エリアＣから得られる信号を用いて測距することが可能である。また、図８（ｂ）は、顔の検出位置がラインセンサ１３１の測距枠の上側にあり、顔ではなく、不図示の（顔の下方にあるはずの）胴体への距離が分かると思われる状態である。このような位置関係にある場合も、ラインセンサ１３１により測距することが可能な状態であると言える。

しかしながら、図８（ｃ）のように、ラインセンサ１３１の測距枠の上側にある場合であっても顔の大きさが小さい場合、胴体が測距枠にある可能性が著しく減ることになり、このときの測距結果は信頼できない。よって本第１の実施形態では、人の顔の大きさは五頭身程度が一般的ということを踏まえて、顔枠の一辺の長さをＬとしたときに、顔枠の下端から測距枠の下端までの長さＫが４Ｌ以上の時には、この時の測距結果は使用せず、測距枠外として判定する。また、図８（ｄ）の状態では、検出された顔の位置は、ラインセンサ１３１の測距枠よりも下側にあり、測距結果を用いて顔へのＡＦを行うのは難しい状態であると判定する。また、図８（ｅ）では、検出された顔はラインセンサ１３１の測距枠内にあるが、顔までの距離が数ｍ以上の比較的遠い距離にあるため、外測ＡＦセンサによる測距精度は見込めないと判定する。

このＳ１３では、以上のような判定を行い、顔枠の中心位置および顔枠の大きさが、現在の焦点距離の設定時に、ラインセンサ１３１のどの受光エリアと対応付けられているかを判定する。次のＳ１４では、今回検出された顔情報から、顔距離データベース（図４）にすでに登録されている顔であるかどうか（過去に登録された顔と一致するかどうか）を判断する。すでに顔距離データベースに登録されていれば、Ｓ１５へ進んで今回の顔枠の情報を利用して顔までの距離を計算するステップに移行する。なお、Ｓ１５における処理は、図７を参照して詳細に後述する。

Ｓ１５の処理結果として距離が計算不可能な場合もあるが、距離が算出されると、次のＳ１６へ移行する。ここでは顔距離データベースに登録された情報の再登録を行うかどうかを判断し、焦点距離情報や測距精度によって登録情報の見直しを行う。ここでは、Ｓ１３の判断の結果、顔枠がラインセンサ１３１の測距枠に入っている場合には、測距結果の精度情報が前回登録された時よりもよい結果である場合や、顔枠中心の値が大きく変化した場合など、予め設定された条件を満たすかどうかを判断する。そして、条件を満たす場合には、Ｓ１７へ移行して登録内容の更新を行う。登録内容が更新されると、Ｓ１１へ戻って顔検出を続ける。一方、Ｓ１６の判断の結果、登録しない場合にはそのままＳ１１へ戻る。

一方、Ｓ１４で顔距離データベースに登録されていない顔が検出された場合には、Ｓ１８へ移行してこの時の外測ＡＦの測距結果を見る。このとき、Ｓ１３において選定されたエリアの測距結果の精度が高ければ、Ｓ１９へ移行する。Ｓ１９で顔距離データベースへの登録数の上限にかからなければＳ２０へ移行して、新規の顔情報として顔距離データベースに登録される。一方、Ｓ１８で測距結果の精度が低い場合や、Ｓ１９で顔距離データベースの登録数が上限に達していれば、Ｓ２１で登録不可として、Ｓ１１へ戻る。例えば、Ｓ１８において測距結果の精度を判断する場合に、すでにＳ１３において顔枠がラインセンサ１３１の測距枠外にあると判断されていれば、測距結果の精度が低い（ＮＧ）と判断される。これら一通りの処理が行われると、それぞれＳ１１へ戻り顔検出機能が続けられる。

次に、Ｓ１５で行われる顔枠の情報を元にした距離計算について、図７を参照して詳しく説明する。図７において、距離計算が開始されると、Ｓ３１において、顔距離データベースを参照して、登録された顔（図４の例ではＡ氏）の顔枠の幅（Ｗ）及び高さ（Ｈ）、及び焦点距離（ｆ）を取得する。次のＳ３２では、現在検出されている顔枠の幅（Ｗｔ）及び高さ（Ｈｔ）に、現在の焦点距離（ｆｔ）と登録された焦点距離（ｆ）との比率（＝ｆｔ／ｆ）を乗算することによって、焦点距離によらない数値に変換する。

次のＳ３３においては、顔距離データベースから取得したＷ／Ｈと今回取得した顔枠のＷｔ／Ｈｔとを比較して、所定範囲内であれば、Ｓ３４へ進んで上述した計算式（１）または（２）を用いて算出する。このＳ３３では、顔の向きが上下左右などを向けば検出される枠の縦横比が変わってくることから、顔の縦横比率が異なるかどうかを判定することで、誤った計算値を返してしまうことを防ぐようにしている。このＳ３３において比率が変わった場合にはＳ３５へ移行して、焦点距離情報が以前の検出時と変化がないか判定する。変化がある場合にはＳ４１へ移行して、今回の顔枠の情報を利用した距離計算は不能であるとして測距エラーを返す。

逆に、Ｓ３５において焦点距離に変化がない場合にはＳ３６へ移行し、さらに幅Ｗに変化がないかどうかを判断する。幅Ｗに変化が無ければ上下いずれかを向いていると判定され（Ｓ３７）、Ｓ３８で今回の顔が顔距離データベースに登録された距離と等距離にあるものと判断される。また、Ｓ３６において横幅が顔距離データベースの登録内容と比較して変化している場合にはＳ３９へ進み、今度は高さＨに変化がないかどうかを判断する。高さも異なる場合にはＳ４１へ進み、今回の顔情報による距離計算は不能であるとして測距エラーを返す。また高さＨが同等と判断されると、横を向いたものと判断され（Ｓ４０）、この場合にもＳ３８へ移行して今回の顔が顔距離データベースに登録された距離と等距離にあるものと判断される。

以上説明したように本第１の実施形態によれば、顔枠の情報に基づいて顔までの距離を計算することにより、従来よりも多くの場面においてすばやく顔に合焦することが可能となる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、本第２の実施形態におけるビデオカメラの構成は、第１の実施形態で上述した構成と同様であるので、ここでは説明を省略する。

本第２の実施形態では、顔距離データベースの更新の有無をコントラストＡＦの結果に基づいて決定する場合について、図９を参照して説明する。なお、図６と同様の構成には同じ参照番号を付し、適宜説明を省略する。また、図１０は、本第２の実施形態における顔距離データベースである。図４に示すものとは、ＡＦ評価値を更に保持しているところが異なるが、それ以外は図４と同様である。

Ｓ１１〜Ｓ１５までの処理は、図６のＳ１３の処理が本第２の実施形態では不要なために省略されているところが異なるが、それ以外は、上述した処理と同じである。

ステップＳ１５において、図７を参照して上述したように、今回の顔枠の情報を利用して顔までの距離が算出されると、Ｓ５５に進んで、顔距離データベースに登録された内容を、今回取得した顔枠の情報により更新するかどうかを判断する。本第２の実施形態では、先ず、コントラストＡＦにより、顔枠内の合焦度を示すＡＦ評価値を求める。そして、求められたＡＦ評価値が顔距離データベースに登録されている顔枠のＡＦ評価値以下であれば、更新を行わずにＳ１１へ戻る。

一方、算出したＡＦ評価値が、顔距離データベースに登録されている顔枠のＡＦ評価値よりも高い場合、Ｓ５６において、より精度の高い顔距離データベース構築のため、今回得られた顔枠情報による登録内容の更新を行う。登録内容が更新されると、Ｓ１１へ戻って顔検出を続ける。

また、S１４で顔距離データベースに登録されていない顔が検出された場合には、Ｓ５７へ移行して、コントラストＡＦによりＡＦ評価値を求める。求められたＡＦ評価値が予め設定された閾値よりも高ければ、Ｓ５８へ移行して今回の撮像を行った時のフォーカスレンズ位置及び焦点距離情報から合焦距離を求め、さらに幅Ｗｔ、高さＨｔを用いて顔までの距離に変換する。これも光学的に単純な計算式によって成り立つものである。

そして、Ｓ１９において顔距離データベースの登録数の上限でなければ、Ｓ２０において新規の顔情報として顔距離データベースに登録される。一方、Ｓ５７において合焦状態でない場合や、Ｓ１９で顔距離データベースの登録数が上限に達していれば、Ｓ２１で登録不可として、Ｓ１１へ戻る。

上記の様に本第２の実施形態によれば、顔枠の情報に基づいて顔までの距離を計算することにより、従来よりも多くの場面においてすばやく顔に合焦することが可能となる。

なお、上記第１及び第２の実施形態では、人物の顔を検出した場合の顔枠の大きさから測距する方法について説明した。しかしながら、本発明は人物の顔に限るものではなく、大きさを検出可能なさまざまな被写体（例えば、犬・猫などの動物、特定の文字など）を顔検出と置き換えても本発明を実施することが可能であることはいうまでもない。さらに外測ＡＦ用のラインセンサを用いて説明したが、２像を比較して焦点を検出する他の方法においても応用可能である。

Claims (7)

1. 入射光を電気信号に変換して出力する撮像素子と、
   前記撮像素子から出力される電気信号に基づいて被写体を検出し、該検出した被写体の画面における大きさを検出する検出手段と、
   前記検出手段により過去に検出された被写体の大きさ及び該被写体までの距離を関連付けて記憶する記憶手段と、
   前記検出手段により検出された被写体の大きさと、該被写体と一致する、前記記憶手段に記憶された被写体の情報とに基づいて、該被写体までの距離を算出する算出手段と
   を有することを特徴とする撮像装置。
2. 前記算出手段とは異なる方法で、前記被写体までの距離を求める測距手段と、
   前記測距手段により求めた前記被写体までの距離の精度が予め設定された条件を満たすかどうかを判定する判定手段を更に有し、
   前記測距手段により求めた前記被写体までの距離の精度が予め設定された条件を満たす場合に、前記検出手段により検出された前記被写体の大きさと、前記算出手段により算出されていれば前記算出された前記被写体までの距離とを、また、算出されていなければ前記測距手段により求めた前記被写体までの距離とを、関連付けて前記記憶手段に記憶することを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
3. 前記測距手段は一対の光電変換素子アレイから得られる信号に基づいて位相差方式により被写体までの距離を求め、前記判定手段は、前記一対の光電変換素子アレイに対する、前記被写体の画面における大きさ及び位置が予め設定された条件を満たしているかどうかを判定することを特徴とする請求項２に記載の撮像装置。
4. 前記測距手段は、前記撮像素子から得られる電気信号に基づいてコントラスト方式により検出された合焦度と、フォーカスレンズ位置とを用いて、被写体までの距離を求め、前記判定手段は、前記測距手段により検出された合焦度が、前記検出手段により検出された被写体と一致する前記記憶手段に記憶された被写体の合焦度よりも高い場合、または、前記記憶手段に前記検出手段により検出された被写体と一致する被写体の情報が記憶されていければ前記合焦度が閾値よりも高い場合、予め設定された条件を満たしていると判定することを特徴とする請求項２に記載の撮像装置。
5. 前記算出手段により求められた前記被写体までの距離に基づいて、焦点調節制御を行う焦点調節手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の撮像装置。
6. 前記記憶手段は、更に、各被写体を撮影したときの焦点距離情報を記憶することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の撮像装置。
7. 入射光を電気信号に変換して出力する撮像工程と、
   前記撮像工程で出力される電気信号に基づいて被写体を検出し、該検出した被写体の画面における大きさを検出する検出工程と、
   前記検出工程で過去に検出された被写体の大きさ及び該被写体までの距離を関連付けて記憶する記憶手段から、前記検出工程で検出された被写体と一致する被写体の情報を読み出す読み出し工程と、
   前記検出工程で検出された被写体の大きさと、前記読み出し工程で読み出された前記被写体の情報とに基づいて、該被写体までの距離を算出する算出手段と
   を有することを特徴とする測距方法。

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