JP4306399B2 - デジタルカメラ - Google Patents

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Description

本発明は、人物の特徴点を識別し、その識別結果に応じて合焦や露出動作をするデジタルカメラに関する。
従来から、指紋あるいは虹彩の特徴点を予め登録しておいてこれと照合することで本人を認証するシステムを初めとして画像データから人物を識別する技術はこれまで多く知られている。特開平9−251534号公報には目、鼻、口等を抽出して特徴点として登録しこれと入力した画像から抽出した特徴点とを比較して当人として識別する方法が詳細に記述されており、特開平10−232934号公報にはこの様にして抽出した特徴点を登録する場合の辞書画像の精度を上げる方法が開示されている。これらの技術をカメラに応用した例を以下に挙げる。
特開2001−201779号公報には予めカメラの使用者を参照情報として登録しておき、カメラ使用者がカメラを自分の顔に向けて撮影することで入力した識別情報と一致した場合にのみカメラ動作を可能とするカメラが開示されている。特開2001−309225号公報には顔認識アルゴリズムにより認識された顔の座標、寸法、目の位置、頭のポーズ等のデータが画像メモリに画像データとともに記録されるカメラが開示されている。特開2001−326841号公報には予め正規の使用者を識別するための識別情報(顔、指紋、掌紋)を記憶しておく画像撮像装置(デジタルカメラ)が開示されている。特開2002−232761号公報には撮影した画像に予め読み込んでおいた被写体の識別情報を関連付けて記録する画像記録装置が開示されている。特開2002−333652号公報には予め記憶された容貌情報と撮影顔情報を比較し記録信号を発生する撮影装置が開示されている。この容貌情報は優先度とともに記録される。
上述した被写体を識別するという技術をカメラに応用するという発明は、従来から大規模なコンピュータシステムで行われていた技術を単にカメラ単独でも行えるようにしたというものであって、実際にカメラで被写体の識別技術を使用して撮影を行おうとすると従来にないカメラとしての動作シーケンスが必要となってくる。
本発明においては上述した新たな動作シーケンスを取り入れることによりこれまでの被写体識別機能を持ったカメラにおいては達成されていなかった、従来からのカメラの動作に近い使い勝手の良い被写体識別機能を備えたデジタルカメラを提供することを目的とする。
上記問題点の解決のために、請求項1の発明は、被写体像を撮影する撮像手段と、第1の時間間隔で撮像手段から出力された画像データを記憶する第1記憶手段と、前記第1記憶手段に記憶された前記画像データを前記第1の時間間隔で読み出して表示する表示手段と、前記第1記憶手段に記憶された前記画像データを第2の時間間隔で読み出して記録する第2記憶手段と、前記第2記憶手段に記録された前記画像データに基づいて前記被写体の特徴部位を抽出する抽出手段とを備えたことを特徴としている。すなわち、画像表示用に撮像手段から出力される画像データを一旦第2の記憶手段に記憶して、この記憶した画像データを使用して特徴部位を抽出しているので、抽出に当たっては第1の記憶手段の更新の影響を受けることがない。
請求項2の発明は、更に、前記第1記憶手段に前記撮像手段から出力される画像データを記憶する際に、前記表示手段の表示画素数によって決定される所定の画素数となるように前記画像データを間引いて記録するよう指示する指示手段を備えたことを特徴としている。すなわち、第1の記憶手段に記憶される画像データは表示手段の画素数に対応した少ない数の画像データのみ記憶しているのでこの画像データに対する処理は迅速に行われる。請求項3の発明は、更に、前記第2記憶手段に前記第1記憶手段から読み出した画像データを記憶する際に、前記第1記憶手段に記憶されている画像データのうち所定の範囲のみ前記第2記憶手段に記憶するように指示する指示手段を備えたことを特徴としている。これにより抽出する範囲が更に限定されるので抽出動作も迅速に行うことができる。請求項4の発明は、前記第1の時間間隔と前記第2の時間間隔とは等しいことを特徴とし、請求項5の発明は、前記第1の時間間隔は前記第2の時間間隔より短いことを特徴としている。
請求項6の発明は、更に、被写体撮影時の露出演算を行う露出演算手段を備え、前記露出演算手段は前記抽出手段により抽出された特徴部位に対応する被写体に対して露出演算を行うことを特徴としている。請求項7の発明は、前記露出演算手段は、前記抽出手段による抽出動作の終了後に前記撮像素子から出力される画像データに基づいて前記被写体に対する露出演算を行うことを特徴としている。
請求項8の発明は、更に、撮影する画面における色条件を検出する検出手段を備え、前記検出手段は前記抽出手段による抽出動作の終了後に前記撮影画面における色条件を検出することを特徴としている。請求項9の発明は、前記検出手段は、前記抽出手段による抽出動作終了後に前記撮像素子から出力される画像データに基づいて前記撮影画面における色条件を検出することを特徴としている。
請求項10の発明は、更に、被写体までの距離を演算する距離演算手段を備え、前記距離演算手段は前記抽出手段により抽出された特徴部位に対応する被写体までの距離を演算することを特徴としている。請求項11の発明は、前記距離演算手段は、前記抽出手段による抽出動作の終了後に前記撮像素子から出力される画像データに基づいて前記特徴部位に対応する被写体までの距離を演算することを特徴としている。
請求項12の発明は、被写体画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段から所定の時間間隔で出力される画像データから前記被写体の特徴部位を抽出する抽出手段と、被写体までの距離を演算する演算手段と、撮影者の操作に応じて前記撮像素子から出力された画像データに対して、前記抽出手段による前記被写体の特徴部位の抽出終了後に前記距離演算手段に前記被写体までの距離を演算するよう指示する指示手段とを備えたことを特徴としている。すなわち、撮影者によって特徴部位の抽出開始のための操作がされたならば直ちに抽出動作を行い、抽出終了後に抽出した被写体に対して距離演算をしているので確実に距離を演算することができる。請求項13の発明は、前記指示手段は前記距離演算手段に対して前記所定時間間隔内に複数回前記被写体までの距離を演算するよう指示する事を特徴とし、請求項14の発明は、更に、前記被写体を撮影する際の露出演算を行う露出演算手段を備え、前記指示手段は前記距離演算手段が被写体までの距離の演算を終了した後に前記露出演算手段に前記被写体に対する露出演算をするように指示することを特徴とし、請求項15の発明は、更に、撮影する画面における色条件を検出する検出を備え、前記指示手段は前記距離演算手段が被写体までの距離の演算を終了した後に前記検出手段に前記撮影画面における色条件を検出するように指示することを特徴としている。
請求項16の発明は、所定の時間間隔で被写体の特徴部位を抽出する抽出手段と、被写体撮影時の露出演算を行う露出演算手段と、撮影者の操作に応じて前記撮像素子から出力された画像データに対して、前記抽出手段による前記被写体の特徴部位の抽出終了後に前記露出演算手段に前記被写体に対して露出演算をするように指示する指示手段とを備えたことを特徴としている。すなわち、撮影者によって特徴部位の抽出開始のための操作がされたならば直ちに抽出動作を行い、抽出終了後に抽出した被写体に対して露出演算をしているので確実に露出演算することができる。
請求項17の発明は、所定の時間間隔で被写体の特徴部位を抽出する抽出手段と、撮影する画面における色条件を検出する検出手段と、撮影者の操作に応じて前記撮像素子から出力された画像データに対して、前記抽出手段の抽出終了後に前記手段に前記撮影画面における色条件を検出するように指示する指示手段とを備えたことを特徴としている。すなわち、撮影者によって特徴部位の抽出開始のための操作がされたならば直ちに抽出動作を行い、抽出終了後に抽出した被写体に対して色条件の検出をしているので確実に色条件の検出をすることができる。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明のデジタルカメラについてその主要な機能を説明したブロック図である。撮影レンズ101はその焦点距離を連続的に変えるためのズームレンズ、ピントを調整するフォーカスレンズから構成されている。これらのレンズはドライバ113により駆動される。ここでドライバ113はズームレンズのズーム駆動機構及びその駆動回路と、フォーカスレンズのフォーカス駆動機構及びその駆動回路とを備えていて、それぞれCPU112により制御される。撮影レンズ101は撮像素子103の撮像面上に被写体像を結像する。撮像素子103は撮像面上に結像された被写体像の光強度に応じた電気信号を出力する光電変換撮像素子であり、CCD型やMOS型の固体撮像素子が用いられる。撮像素子103は信号取り出しのタイミングをコントロールするドライバ115により駆動される。撮影レンズ101と撮像素子103との間には絞り102が設けられている。絞り102は、絞り機構とその駆動回路を備えたドライバ114により駆動される。固体撮像素子103からの撮像信号はアナログ信号処理回路104に入力され、アナログ信号処理回路104において相関二重サンプリング処理(CDS)等の処理が行われる。アナログ信号処理回路104で処理された撮像信号は、A/D変換器135によりアナログ信号からデジタル信号に変換される。
A/D変換された信号はデジタル信号処理回路106において輪郭強調、ガンマ補正、ホワイトバランス補正などの種々の画像処理が施される。バッファメモリ105は撮像素子103で撮像された複数フレーム分のデータを記憶することが出来るフレームメモリであり、A/D変換された信号は一旦このバッファメモリ105に記憶される。デジタル信号処理回路106ではバッファメモリ105に記憶されたデータを読み込んで上述した各処理を行い、処理後のデータは再びバッファメモリ105に記憶される。CPU112はデジタル信号処理回路106およびドライバ113〜115等と接続され、カメラが動作する際のシーケンス制御を行う。CPU112のAE演算部1121では撮像素子からの画像信号に基づいて露出演算を行い、AWB演算部1122ではホワイトバランス用パラメータを設定するための演算が行われる。特徴点抽出演算部1123では所定のアルゴリズムに則って画像データの中から被写体の形状、位置、サイズ等の特徴点を記憶部1127に記憶するとともに検出した顔や眼幅等の大きさとそのときの検出器121によって検出したズームレンズの焦点距離とから抽出したそれぞれの人物までのおよその距離も演算し抽出日時とともに記憶部1125に記憶する。ここで、図7を用いてこの距離演算方法を説明する。図7は抽出した眼幅を基に人物までの距離を演算する場合を示している。Aは一般成人の実際の眼幅の平均値、aは抽出された撮像素子上に結像した眼幅、Lは撮像レンズから人物までの距離、fはレンズの焦点距離である。この図から次の比例式が容易に導かれる。
A/L=a/f
ここから、人物までの距離Lは、L=(A/a)・fとなる。記憶部1125にはこの様にして抽出された特徴点やそれに基づいて演算した特徴点迄の距離が一旦記憶される。それら記憶された特徴点の中からユーザは残しておきたい特徴点を選択して登録することができる。
本実施例におけるデジタルカメラのAF方式はコントラスト法を採用している。このコントラスト方式AFについてここで説明する。この方式において、撮像素子103上の像のボケの程度とコントラストの間には相関があり、焦点があったときに像のコントラストが最大になることを利用して焦点あわせを行う。コントラストの大小は撮像信号の高周波成分の大小により評価することが出来る。すなわち、AF演算部1124は不図示のBPF(バンドパスフィルタ)により撮像信号の高周波成分を抽出し、この絶対値を積分した値を焦点評価値としてこの焦点評価値に基づいてAF演算を行う。CPU112はAF演算部1124の演算結果を用いて撮影レンズ101のフォーカスレンズ位置を調整し、合焦動作を行わせる。
CPU112に接続された操作部材116には、カメラの電源をオンオフする電源スイッチ1161、レリーズ釦に連動してオンオフする半押しスイッチ1162及び全押しスイッチ1163、モニタ109に表示されるカメラを撮影する際の各種メニュー内容を選択するための設定釦1164、再生画像等を更新するアップダウン(U/D)釦1165等が設けられている。設定釦1164では抽出した特徴点に対して名称を付けるためにU/D釦1165を併用してアルファベットやひらがな、カタカナ、簡単な漢字等を選択して設定することもできる。U/D釦1165はそれ以外に、複数抽出された人物から所望の人物を選択したり、撮影時には手動でズームレンズをテレあるいはワイド側に駆動したりするためにも使用される。
被写体輝度が低い場合にはストロボ117を発光させる。このストロボにはストロボ使用時に撮影した人物の瞳が赤く撮影されるのを防止あるいは軽減する赤目防止のためや低輝度時に被写体輝度を予め測定するために撮影前に予め補助光を発光するプリ発光機能も備わっている。記憶部1125には前述した特徴点情報以外にAF演算の結果から検出される評価値のピーク値や対応するレンズ位置等も記憶される。デジタル信号処理回路106で各種処理が施された画像データは、一旦バッファメモリ105に記憶された後に、記録・再生信号処理回路110を介してメモリカード等の外部記憶媒体111に記録される。画像データを記憶媒体111に記録する際には、一般的に所定の圧縮形式、例えば、JPEG方式でデータ圧縮が行われる。記録・再生信号処理回路110では、画像データを外部記憶媒体111に記録する際のデータ圧縮及び外部記憶媒体111から再生した圧縮された画像データの伸長処理を行う。
モニタ109は撮像された被写体画像を表示したり撮影や再生させる際の各種の設定メニューを表示したりするための液晶(LCD)表示装置である。ここでは記憶媒体111に記録されている画像データを再生表示する際にも用いられる。モニタ109に画像を表示する場合には、バッファメモリ105の一部であるVRAM107に記憶された画像データを読み出し、D/A変換器108によりデジタル画像データをアナログ映像信号に変換する。そして、そのアナログ映像信号を用いてモニタ109に画像を表示する。
ここで、特徴点を抽出する際のバッファメモリ105とVRAM107との関係について説明する。モニタ109で表示用の画像データを再生する場合には撮像素子からは静止画用の画像データから表示用の画像データに間引いたデータが一定の周期(例えば30フレーム/秒)で連続して出力される。この画像データに所定の処理を施し、モニタ109の縦横画素数に対応した画素数となるように更にデータを間引いてVRAM107に連続して記録する。このVRAM107のデータはD/A変換器108を通してモニタ109に表示画像として再生される。このVRAM107の画像データは特徴点を抽出するためのデータとしても使用する。特徴点を抽出する場合には、まずVRAM107の画像データをバッファメモリ105に所定のタイミングで再度記録する。ここでバッファメモリ105にはVRAM107に記録されているデータのうち中心部の所定の範囲(たとえば縦、横ともに80%)のみ記録する。図6にこの画面内での範囲の一例を示す。図6において、表示画面内の3名の人物を含んだ一点鎖線で示されるエリアがバッファメモリ105に記録される範囲である。この範囲からはみ出た外周部の被写体は主要被写体でない可能性が高く特徴点を抽出しても無意味であり、抽出処理時間を短縮するためにも最初から外周部の被写体を除いた画像データに対してのみ特徴点抽出演算部1123で特徴点を抽出する。また、前述した設定釦1164を使用して特徴点を抽出動作させるための抽出モードにカメラを設定した場合にはこの様に抽出可能エリアを表示するようにするとユーザが抽出モードに設定されているということを確認できるので好ましい。
また、このようにVRAM107から再度バッファメモリ105に画像データを記録するのは次の理由による。CPU112の演算処理能力が十分高かったならば前述した30フレーム/秒のレートで特徴点を抽出することができるがデジタルカメラに採用されているCPU112の演算能力はそこまで高くないことが多い。それ故、CPU112の演算能力に応じて特徴点抽出演算にあったレートでVRAM107からバッファメモリ105に画像データを再度記録することで特徴点を抽出する事が可能となる。なお、その場合であってももちろんVRAM105からは通常のレートでモニタ109の表示用画像データが出力されているので表示更新のレートが遅くなることはない。なお、AE演算、AF演算するための画像データは上述した撮像素子103から出力されVRAM107に間引く前のデータを使用する。
次に図8、図9を使用して特徴点抽出(図では特徴点として顔認識をする場合を示している)、AE、AF、AWBのタイミングについて説明する。図8はカメラ動作開始時から顔認識が可能な場合で、図9は顔認識不可能な場合のタイミングである。両図において横軸目盛りは撮像素子103から読み出される周期(たとえば30フレーム/秒)を基準とした時間軸であり、顔認識処理はここでは2サイクル内で完了するものとしている。AF演算とAE演算、AF演算とAWB演算とは一つのサイクル内でそれぞれシリーズに行われる。
図8においてカメラ動作が開始されるとまず絞りを最小の口径となるように絞り込むとともに、フォーカスレンズをその絞り値に対応した過焦点距離の位置に移動させる。過焦点距離の位置とは無限遠が撮影レンズ101の被写界深度に入る一番近い撮影距離のことである。この位置で撮影すると、過焦点距離の1/2の距離から無限遠までのすべてが被写界深度に入る。この初期設定の詳細な内容については図4で後述する。初期設定終了後に撮像素子103で露光したデータを使用して時刻t1から顔認識演算を行う。
顔認識が可能であった場合には時刻t2で撮像素子103からの動画用に間引いた出力データを使用して認識した顔を含む所定エリアに対してAF演算及びAE演算を行う。このAF演算結果に基づいてフォーカスレンズを駆動するが、一旦合焦したならそれ以降フォーカスレンズの駆動範囲はその合焦位置の前後の所定の範囲に制限される。これにより仮に被写体が動いてAFエリアからはずれたとしても急に背景にピントがあったりするのを防ぐことができる。さらに、画面内に複数の被写体がいて、それらが移動している場合などでは抽出した各被写体の大きさや距離が変わることによりAF演算をするための主要被写体が次々に変わってフォーカスレンズが頻繁に動いて煩わしい場合もある。この様な状態を防ぐために顔認識可能である場合には定期的にAF演算をせずに顔認識が不可能になったときにAF演算するようにしてもよい。図8でAF演算の箇所がカッコでくくられているのはこのようにAF演算しない場合もあるということを示している。AF演算に引き続いてAE演算を行い、AE演算終了後の時刻t3における撮像素子103からの出力を使用して今度はAF演算とAWB演算を行う。AF演算は前のサイクルと同様必要に応じて行う。時刻t4からは顔認識演算を行いそれ以降はt1からのサイクルと同様の繰り返しとなる。
次に、顔認識不可能の場合を図9に基づいて説明する。初期設定から顔認識終了時刻t2までの内容は図8と同様である。顔認識が不可能であった場合には時刻t2から開始されるAF演算の結果に対してはフォーカスレンズの移動範囲の制限はない。AF演算に引き続いてAE演算を行う。時刻t3から時刻t5のサイクルは時刻t1から時刻t3までのサイクルと同一である。この様に同一動作を繰り返す理由は、時刻t2と時刻t3の間で行ったAF演算の結果に基づいてフォーカスレンズを移動させ、移動終了後の時刻t4から時刻t5の間で撮像素子103で露光した画像データを時刻t5からの顔認識処理に使用するためである。このようにしてフォーカスレンズを移動した後の画像データにおいてもなお顔認識が不可であった場合には時刻t6においてカメラで設定されている撮影モードを判別する。この撮影モードの詳細は後述する。
もし人物に重点を置いた撮影モードに設定されていた場合にはフォーカスレンズを前述した過焦点距離の位置に移動させる。一方、風景に重点を置いた撮影モードに設定されていた場合にはt2あるいはt4で行ったAF演算と同様にAF演算を行いその結果に基づいた合焦位置にフォーカスレンズを移動させる。AE演算が終了した時刻t7からのサイクルでは、人物に重点を置いた撮影モードの場合はフォーカスレンズ位置はそのままの所定位置に固定しておき、一方風景に重点を置いた撮影モードの場合には新たにAF演算を行う。その後AWB演算が終了したら時刻t8で顔認識演算を行いそれ以降は時刻t5からの処理を繰り返す。途中で被写体が移動するなどして顔認識が可能になった場合には図8の時刻t2以降の処理を繰り返す。逆に抽出の途中で被写体が移動するなどして顔認識が不可能になった場合には図9の時刻t2以降の処理を繰り返す。なお、ここまでの図9の説明でAWB演算については時刻t7からのサイクルで開始していたがこれはもちろん図8の場合と同様にAE演算が終了した後の時刻t3及び時刻t5からのサイクルにも行うようにしてもよい。
図2〜図5は図8、図9で説明した一連の動作シーケンスをフローチャートにまとめたものである。図2においてまずステップS101で電源SW1161をオンすることによりデジタルカメラの電源が入れられたことを検出するとステップS102でデジタルカメラの動作モードが顔認識モードに設定されているかどうか判別する。顔認識モードは例えば設定釦S1164を使用して設定することができる。前述したように、顔認識モードに設定されている場合には図6に示すごとくLCDモニタ109に一点鎖線で示す認識可能エリアが表示される。もし顔認識モードに設定されていなかった場合にはステップS103に進んで通常の撮影動作をするため所定のシーケンスに従ってAF、AE、AWB動作を行う。ステップS102で顔認識モードに設定されていた場合にはステップS104に進んで顔認識処理をするに当たっての初期設定を行う。この初期設定の具体例は図4で後述する。
初期設定が終了したらステップS105で初期設定終了後に露光した画像データを使用して特徴点抽出演算部1123によって被写体の特徴点を抽出する。ステップS106ではCPU112は抽出した特徴点の中から人物の顔が認識できるかどうか判別する。もし顔認識が不可能であった場合にはステップS107に進み、顔認識が可能の場合にはステップS108に進む。ステップS108では撮影者が一旦設定した主要被写体に対して被写体ロックの設定をする。これはそれ以降も被写体を追従して撮影することが容易にできるようにするためである。この被写体ロック設定については図5で詳細に説明する。
ステップS109ではロックした被写体に対してAFする必要があるかどうか判別する。顔認識しない通常の場合はAE演算やAWB演算の前にAF演算しているが、図8においても説明したように、顔認識されているということはフォーカスレンズが合焦位置あるいは合焦に近い位置にあるということであるのでAEやAWBの前に常にAF演算する必要はなく、2ないし3回のAE演算、AWB演算を行うサイクルに1回程度AF演算するようにすれば十分である。あるいはサイクル数とは関係なく前述した焦点評価値が所定値以下だったならば合焦からのずれが大きいとしてAF演算を行うようにしてもよい。このような理由によりもしAFの必要がなかったならばステップS111に進み、AFの必要があったならばステップS110に進んでフォーカスレンズの移動範囲を限定してAFを行う。これは主要被写体が仮に動いたとしても現在の位置から大きくは動いていないであろうという仮定に基づいている。このようにフォーカスレンズの移動範囲を限定することによりもしも主要被写体が移動してAFエリアからはずれた場合に、AF演算結果によって背景に合焦させようとしてフォーカスレンズが極端に大きく移動することを防ぐことができる。AF演算が終了したなら次に、ステップS111でAE演算を行い、続いてステップS112でオートホワイトバランス演算を行い、図3ステップS118へ進む。なお、図8においても説明したようにステップS112のAWB演算の前にAF演算するようにしてもよい
ステップS106で顔認識が不可能と判別された場合にはステップS107に進む。ここでは顔認識不可能と判別された後にフォーカスレンズを移動したかどうか判別する。すなわち、フォーカスレンズ移動後も引き続いてステップS106で顔認識不可能と判断されたのかどうか判別する。もしまだフォーカスレンズを移動する前であったならばステップS113に進んでAF演算を行い、その後ステップS114でAE演算し、図3ステップ118に進む。もしフォーカスレンズ移動後に再度顔認識不可と判断されたのであったならばステップS115に進んでここでデジタルカメラに設定されている撮影モードを判別する。ここでいう撮影モードとはポートレートモード、記念写真モード等の人物を重視した撮影モードかあるいは風景モード、夜景モード等の風景を重視した撮影モードのことをいい、これらのいずれの撮影モードに設定されているかを判別する。この設定はモニタ109に表示されるメニューを見ながら撮影者が設定ボタン1164を操作することで設定される。
もし人物を重視した撮影モードに設定されていた場合にはステップS116に進み、風景を重視した撮影モードに設定されていた場合にはステップS111に進む。人物を重視した撮影モードに設定されているにもかかわらずこの様に顔認識が不能となる原因としては、人物がたまたま横や下を向いていたと考えられるので、ステップS116ではフォーカスレンズの現在位置を判別して、もしフォーカスレンズが過焦点距離の位置にあったならそのままステップS111に進み、それ以外の位置にあったならばステップS116で過焦点距離の位置に移動させたのちにステップS111に進む。なお、過焦点距離の位置は絞り102の絞り値や撮影レンズ101の焦点距離によって変わってくるため、このステップS117では過焦点距離の位置の代わりに絞り値によらない固定の位置(例えば撮影距離2m程度)にフォーカスレンズを移動するようにしても良い。また、ステップS106で顔認識が不可能と判別された場合にここまでの説明では直ちにステップS107に進むようにしていたがこれのかわりにステップS105に戻るようにしても良い。すなわち、たまたま被写体が横を向いたりして1回だけの判定では不十分であることも考えられる。それゆえ、顔認識が不可能と判別されたらステップS105に戻り再度認識の可否の判定を行って、所定回連続して認識不可だったときに最終的に認識不可と判別するようにしても良い。これにより被写体認識の精度を向上させることができる。
ステップS115で風景撮影モードに設定されていると判別されたならばそのままのフォーカスレンズ位置でステップS111に進んでAE演算を行い、その後ステップS112でAWB演算し、その後図3ステップS1118に進む。ステップS118では全押しスイッチ1163が押されたかどうか判別する。もし押されていなかったならば図2ステップS105に戻り、押されたならばステップS119に進んで被写体を撮影する。その後はステップS120でカメラの電源がオフされたかどうか判別し、もしオフされていなかったならば、ステップS121に進んで顔認識モードが変更されていないかどうか判別する。もし顔認識モードに設定されたままであったならば図2ステップS105に戻り、顔認識モードが変更されていたならば図2ステップ103に戻る。ステップS120でカメラの電源がオフされていたら顔認識モードにおける一連の撮影動作を終了する。
次に図4に基づいて初期設定の具体的内容を説明する。この初期設定においてはフォーカスレンズ位置と絞り位置を設定する。まずステップS151において絞り102をあらかじめ設定されている絞り値に設定する。通常、カメラの動作開始時には絞り102は開放または開放に近い位置に設定されている。これは、被写界深度を浅くして特定の被写体に対して合焦動作しやすいようにするためである。それに対して顔認識モードの場合には逆に被写界深度を深くしてできるだけ広い範囲の被写体に対して認識できるようにしてやる必要がある。そのために最小絞り径あるいは最小絞り径近傍に絞り値を設定してやる。次にステップS152でフォーカスレンズを前述した過焦点距離の位置に移動させる。通常コントラスト法のAF動作においては電源投入時はフォーカスレンズを所定の範囲スキャンして評価値のピークを検出する。これに対して顔認識モードの場合にはAF動作より顔認識動作を優先する。それゆえ、何らかの原因で至近や無限位置にフォーカスレンズが停止してしまっていた場合には人物のピントが大きく外れてしまい顔認識できなくなってしまう恐れがあるからである。この様に過焦点距離の位置にフォーカスレンズを移動させることでカメラ動作の最初から被写体に合焦した画像データを得ることが可能となり顔認識を迅速に行うことが可能となる。この過焦点距離の位置はレンズの焦点距離あるいは絞り値に基づいて演算する必要があり、これが煩わしい場合にはレンズによらないあらかじめ決められた位置に撮影レンズを移動させるようにしても良い。具体的には、0.3〜3m内の固定の位置である。
これで初期設定は終了するがこれらの設定に加えて更にAE演算をするようにしても良い。これは、被写体輝度が明るすぎて撮影データが飛んでいたり、逆に暗すぎて撮影データがつぶれたりした場合には顔認識が不可能となってしまうからである。それゆえ、顔認識動作の前にまずAE演算部1121によって被写体輝度を測定して被写体をある程度の明るさになるように絞りあるいはシャッタスピードを調整する。もちろん、この初期設定においてはここに述べた3通りをすべて行う必要はなくこれらのうちから1通りあるいはいくつかの方法を適宜組み合わせて選択するようにしても良い。
次に図5を用いて図2ステップS108の被写体ロックの詳細について説明する。ステップS201では認識した被写体を所定の表示方法で識別表示する。図6にこの表示形態の一例を示す。図6において顔内部の細い実線や波線の四角表示が認識された顔であることを示している。ここでは四角の表示のうち波線で示した顔が最大の顔であることを示している。これ以外にも前述した眼幅から被写体までの概略距離を求め、その結果から最短距離にある顔を識別表示するようにしても良い。このように最大の顔を識別表示するか、あるいは最も近い顔を識別表示するかという設定は設定釦1164によって行う。
ステップS202では撮影者が所望する被写体を選択したかどうか判別する。この選択についてはU/D釦1165を使用する。もし選択していなかったならばステップS201に戻り、選択したならばステップS203で選択した被写体の顔の細い実線表示が波線表示になる。ステップS204では選択した被写体がロックされたかどうか判別する。具体的には撮影者が被写体を選択後、設定釦1164を押すことで選択した被写体がロック状態に設定さる。これにより選択した被写体がAFエリアあるいはAEエリアとして常に設定され、仮にロックした被写体が移動して他の被写体がより近くあるいはより大きくなったとしてもロックした被写体以外の他の被写体にAFエリアあるいはAEエリアが移ってしまうことが防止される。
もしロックされていなかった場合にはステップS202に戻って被写体選択を繰り返す。ロックが終了したならばステップS205でロックした被写体の四角の波線表示を太い実線表示にすることでロックされていることを識別表示する。ステップS206ではいったん設定されたロックが解除されたかどうか判別する。ロック解除は設定ボタン1164をもう一度押すことで解除される。これにより太い実線表示が波線表示に変わりロックが解除されたことを示す。もしロックが解除されたならばステップS202に戻り、解除されなかったならこの被写体ロックの処理を終了する。なお、ここでは被写体識別記号を四角い実線、波線、太い実線で表示するようにしたがこれを赤や青等の色を変えて表示したり、四角、三角、丸といったように形状を変えたりあるいはロック被写体を矢印で示すことで区別してもよい。
本発明によるデジタルカメラの構成を示すブロック図である。 本発明によるデジタルカメラの動作シーケンスを説明するフローチャートである。 本発明によるデジタルカメラの動作シーケンスを説明するフローチャートである。 初期設定のシーケンスを説明するフローチャートである。 被写体ロックのシーケンスを説明するフローチャートである。 撮影条件を設定する時のシーケンスを説明するフローチャートである。 レンズの焦点距離と眼幅から人物までの距離を求める説明図である。 顔認識可能な場合のAF、AE、AWBの動作を説明する図である。 顔認識不可能な場合のAF、AE、AWBの動作を説明する図である。
符号の説明
101 撮影レンズ
102 絞り
103 撮像素子
104 アナログ信号処理部
105 バッファメモリ
106 デジタル信号処理部
108 D/Aコンバータ
109 LCDモニタ
110 記録・再生信号処理部
111 外部記憶媒体
112 CPU
113 レンズ駆動部
114 絞り駆動部
115 撮像素子駆動部
116 操作部材
117 ストロボ
121 レンズ位置検出部
135 A/Dコンバータ
1121 AE演算部
1122 AWB演算部
1123 特徴点抽出演算部
1124 AF演算部
1125 記憶部
1161 電源スイッチ
1162 半押しスイッチ
1163 全押しスイッチ
1164 設定釦
1165 アップ/ダウン釦


Claims (2)

  1. 被写体像を撮影する撮像手段と、
    前記撮像手段によって撮影された静止画用の画像データから表示用の画像データに間引いた画像データを、前記撮像手段から一定周期で連続して出力する画像出力手段と、
    前記間引いた画像データに所定処理を施し、さらに前記画像データを間引いて記録する画像記録手段と、
    前記画像記録手段に記録される画像データを読み出して表示する表示手段と、
    前記画像記録手段に記録される画像データに基づいて前記被写体の特徴部位を抽出する抽出手段とを備えたことを特徴とするデジタルカメラ。
  2. 前記画像出力手段は、前記撮像手段から前記画像データを30フレーム/秒の周期で連続して出力することを特徴とする請求項1に記載のデジタルカメラ。

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