KR101278241B1 - 촬상 장치 및 촬상 방법 - Google Patents

촬상 장치 및 촬상 방법 Download PDF

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요시하루 고탄다
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Abstract

본 발명에 관한 촬상 장치는, 초점 조절이 가능한 초점 렌즈를 갖는 결상 광학계와, 광 정보를 전기 신호로 변환하는 광전 변환 소자와, 전기 신호를 화상 신호로서 출력하는 화상 신호 처리부와, 화상 신호로부터 인물의 얼굴에 해당하는 얼굴 영역 데이터를 검출하고 얼굴 영역 데이터를 기억 수단에 미리 기억되어 있는 표준 얼굴 데이터와 비교하여 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제1 피사체 거리를 취득하는 제1 거리 측정부와, 얼굴 영역 데이터의 피사체의 합초(合焦) 위치를 검출하고 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제2 피사체 거리를 취득하는 제2 거리 측정부와, 제1 피사체 거리와 제2 피사체 거리를 비교하고 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식하는 얼굴 인식부를 포함하여, 인물의 얼굴이 표시된 영역에서 얼굴을 정확하게 인식할 수 있다.

Description

촬상 장치 및 촬상 방법{Photographing apparatus and photographing method}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 관한 촬상 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 촬상 장치의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 도 1에 도시된 촬상 장치의 피사체 거리를 산출하는 동작을 나타내는 설명도이다.
도 4는 도 1에 도시된 촬상 장치가 합초 위치를 검출하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 도 4에 도시된 합초 위치 검출 동작의 개념을 나타내는 설명도이다.
도 6은 도 1에 도시된 촬상 장치에 초점 영역 및 얼굴 표시 프레임이 표시된 상태를 나타내는 설명도이다.
도 7은 도 1에 도시된 촬상 장치의 촬상 화상에서 얼굴 표시 프레임이 표시된 상태를 나타내는 설명도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 관한 촬상 방법에서의 신뢰성값과 상관값의 관계를 나타내는 설명도이다.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
100: 촬상 장치 128: 화상 입력 컨트롤러
102: 결상 광학계 130: 압축 처리 회로
104: 모터 드라이버 132: 화상 신호 처리 회로
106: CCD 134: 메모리
108: 타이밍 제너레이터 136: 미디어 컨트롤러
110: CPU 138: 기록 미디어
112: 신뢰성 산출부 140: VRAM
114: 얼굴 인식부 142: 비디오 인코더
116: 조절부 144: 화상 표시 장치
118: 얼굴 표시부 150: 얼굴 검출 회로
124: CDS/AMP 152: 얼굴면 거리 연산 회로
126: A/D 변환기 154: AF 검출 회로
156: 피사체 거리 연산 회로
본 발명은 촬상 장치 및 촬상 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 촬상 장치가 인물을 촬영할 때 인물의 얼굴이 표시된 영역에서 얼굴을 정확하게 인식할 수 있고, 인물의 얼굴이 표시되지 않은 영역을 얼굴로 인식하는 오류를 감소시킬 수 있는 촬상 장치 및 촬상 방법에 관한 것이다.
일반적으로 촬상 장치를 이용하여 촬영을 행할 때에는, 위상 차이 검출 방식 의 거리 측정 장치를 사용하여 피사체까지의 거리를 검출한 후 피사체에 대해서 초점을 조절한다. 한편, 사진 촬영에서는 인물이 피사체가 되는 경우가 실제적으로 많기 때문에, 촬상 장치는 인물을 중심으로 초점과 노광을 자동적으로 조절하는 기능을 필수적으로 구비하여야 한다.
디지털 스틸 카메라 등의 촬상 장치에서는, 인물의 얼굴을 포착하여 초점을 조절함으로써 얼굴 부분을 중심으로 확실하게 초점을 맞추는 기술이나, 얼굴의 밝기를 바탕으로 노출을 조절하는 기술 등이 실용화되어 왔다.
예를 들어, 일본 특허공개공보 제2003-75717호에는, 피사체까지의 거리를 검출하고, 검출된 거리를 촬상 장치의 초점 조절에 응용하는 기술이 개시되어 있다. 이 문헌에서는, 표준적인 인물의 얼굴의 크기에 관한 정보를 촬상 장치 내에 보유하고, 촬상 장치가 취득한 촬상 화상의 영역 내의 얼굴의 크기와 비교하여 계산을 함으로써, 촬상 장치에서 피사체까지의 거리를 검출하여 초점 조절에 응용하고 있다.
그러나 상술한 거리 검출 방법은, 촬상 화상 영역 내의 얼굴을 인식할 때, 인물의 얼굴과 유사한 데이터 패턴을 갖는 피사체, 예를 들어 수목(樹木) 등을 인물의 얼굴로 인식하는 오류가 발생하는 경우가 있었다. 이와 같은 오류가 발생하면 초점을 맞출 필요가 없는 피사체에 대해서 초점 조절을 하는 문제나, 초점 조절에 시간을 낭비하게 되어 촬영 시간이 지연되는 문제가 있었다.
본 발명의 목적은 촬상 화상 영역 내에서 인물의 얼굴을 정확하게 인식할 수 있는 촬상 장치 및 촬상 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 인물의 얼굴이 표시되지 않은 영역을 얼굴로 인식하는 오류를 감소시킬 수 있는 촬상 장치 및 촬상 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 인물을 촬영할 때에 인물에 대한 합초 기능이 향상되고, 일물의 얼굴 면에 대해 최적의 노출을 획득하는 성능이 향상되며, 컬러 밸런스 성능이 향상된 촬상 장치 및 촬상 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명은 얼굴 영역 데이터와 표준 얼굴 데이터를 비교하여 취득되는 제1 피사체 거리와, 합초 위치에서의 초점 렌즈의 위치에 기초하여 취득되는 제2 피사체 거리를 비교함으로써 피사체의 얼굴을 인식하는 촬상 장치 및 촬상 방법을 제공한다.
본 발명에 관한 촬상 장치는, 초점 조절이 가능한 초점 렌즈를 갖는 결상 광학계와, 광 정보를 전기 신호로 변환하는 광전 변환 소자와, 전기 신호를 화상 신호로서 출력하는 화상 신호 처리부와, 화상 신호로부터 인물의 얼굴에 해당하는 얼굴 영역 데이터를 검출하고 얼굴 영역 데이터를 기억 수단에 미리 기억되어 있는 표준 얼굴 데이터와 비교하여 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제1 피사체 거리를 취득하는 제1 거리 측정부와, 얼굴 영역 데이터의 피사체의 합초(合焦) 위치를 검출하고 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제2 피사체 거리를 취득하는 제2 거리 측정부와, 제1 피사체 거리와 제2 피사체 거리를 비교하고 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식하는 얼굴 인식부를 포함한다.
이와 같은 구성에 의하면, 얼굴 인식부는 제1 거리 측정부에서 취득된 제1 피사체 거리와 제2 거리 측정부에서 취득된 제2 피사체 거리를 비교하여, 얼굴 영역 데이터의 피사체가 얼굴인지 아닌지를 인식한다. 그러므로 촬영시 인물의 얼굴에 해당하는 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 정확하게 인식할 수 있고, 인물의 얼굴이 표시되지 않은 영역을 얼굴로 인식하는 오류를 감소시킬 수 있다. 그 결과, 인식 오류로 인한 촬영 실패를 줄일 수 있다.
본 발명에 있어서, 제1 거리 측정부는, 얼굴 영역 데이터 내의 피사체의 면적 데이터를 검출하는 얼굴 검출부와, 결상 광학계의 초점 거리와, 얼굴의 표준 면적 데이터와, 얼굴까지의 표준 거리의 관계를 기억 수단에 저장하는 데이터베이스를 포함하고, 데이터베이스로부터 읽어 낸 초점 거리와 검출된 피사체의 면적 데이터에 기초하여 제1 피사체 거리를 취득할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 제1 피사체 거리는, 초점 거리에 해당하는 얼굴의 표준 면적 데이터와 검출된 피사체의 면적 데이터를 대비함으로써 얼굴까지의 표준 거리로부터 취득된다.
본 발명에 있어서, 제2 거리 측정부는, 얼굴 영역 데이터의 피사체의 합초 위치를 검출하는 합초 위치 검출부를 포함하고, 검출된 합초 위치에서의 결상 광학계의 초점 렌즈의 위치와 초점 거리에 기초하여 제2 피사체 거리를 취득할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 제2 피사체 거리는, 피사체의 합초 위치를 검출할 때 변화되는 초점 렌즈의 위치에 기초하여 취득된다.
본 발명에 있어서, 촬상 장치는 제1 피사체 거리와 제2 피사체 거리를 비교하여, 얼굴 영역 데이터의 신뢰성값을 산출하는 신뢰성값 산출부를 더 포함할 수 있고, 얼굴 인식부는 신뢰성값에 기초하여 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 제1 피사체 거리와 제2 피사체 거리를 비교를 통해 산출된 신뢰성값에 기초하여 얼굴 검출부에서 검출된 얼굴 영역 데이터의 피사체가 얼굴인지 아닌지가 판정될 수 있다.
본 발명에 있어서, 촬상 장치는 얼굴 인식부에서 얼굴로 인식된 피사체에 대해서 초점 조절, 노출 조절 및 컬러 밸런스 조절 중 적어도 어느 하나의 조절을 하는 조절부를 더 포함할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 얼굴 영역 데이터의 피사체를 정확하게 얼굴로 인식할 수 있기 때문에, 인물을 촬영할 때에 인물에 대한 합초 성능을 향상시키고, 인물 얼굴면에 대해서 최적의 노출을 획득하는 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 인물을 촬영할 때에 인물 얼굴면에 대한 컬러 밸런스 성능을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 있어서, 촬상 장치는 촬상 화상의 영역 내에서 얼굴 인식부에서 얼굴로 인식된 피사체를 명시하는 얼굴 표시부를 더 포함할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 촬상 화상의 영역 내에서 얼굴로 인식된 피사체만을 명시할 수 있다.
본 발명에 관한 촬상 방법은, 결상 광학계에서 결상된 광 다발을 전기 신호로 변환하고 전기 신호를 화상 신호로서 출력하는 제1 단계와, 화상 신호로부터 인 물의 얼굴에 해당하는 얼굴 영역 데이터를 검출하고 얼굴 영역 데이터를 미리 기억되어 있는 표준 얼굴 데이터와 비교하여 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제1 피사체 거리를 취득하는 제2 단계와, 얼굴 영역 데이터의 피사체의 합초 위치를 검출하고 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제2 피사체 거리를 취득하는 제3 단계와, 제1 피사체 거리와 제2 피사체 거리를 비교하고 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식하는 제4 단계를 포함한다.
이와 같은 구성에 의하면, 제1 거리 측정부에서 취득된 제1 피사체 거리와, 제2 거리 측정부에서 취득된 제2 피사체 거리를 비교되어, 얼굴 영역 데이터의 피사체가 얼굴인지 아닌지가 인식된다. 그러므로 촬영시 인물의 얼굴에 해당하는 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 정확하게 인식할 수 있고, 인물의 얼굴이 표시되지 않은 영역을 얼굴로 인식하는 오류를 감소시킬 수 있다. 그 결과, 인식 오류로 인한 촬영 실패를 줄일 수 있다.
본 발명에 있어서, 제2 단계에서는, 얼굴 영역 데이터 내의 피사체의 면적 데이터를 검출하고, 결상 광학계의 초점 거리와 얼굴의 표준 면적 데이터와 얼굴까지의 표준 거리의 관계가 미리 저장된 데이터베이스로부터 초점 거리와 검출된 피사체의 면적 데이터에 기초하여 제1 피사체 거리를 취득할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 제1 피사체 거리는, 초점 거리에 해당하는 얼굴의 표준 면적 데이터와 검출된 피사체의 면적 데이터를 대비함으로써 얼굴까지의 표준 거리로부터 취득된다.
본 발명에 있어서, 제3 단계에서는, 얼굴 영역 데이터의 피사체의 합초 위치 를 검출하고, 검출된 합초 위치에서의 결상 광학계의 초점 렌즈의 위치와 초점 거리에 기초하여 제2 피사체 거리를 취득할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 제2 피사체 거리는, 피사체의 합초 위치를 검출할 때 변화되는 초점 렌즈의 위치에 기초하여 취득된다.
본 발명에 있어서, 제4 단계에서는, 제1 피사체 거리와 제2 피사체 거리를 비교하여, 얼굴 영역 데이터의 신뢰성값을 산출한 후, 신뢰성값에 기초하여 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 제1 피사체 거리와 제2 피사체 거리를 비교하여 산출된 신뢰성값에 기초하여 얼굴 검출부에서 검출된 얼굴 영역 데이터의 피사체가 얼굴인지 아닌지가 인식될 수 있다.
본 발명에 있어서, 촬상 방법은 제4 단계에서 얼굴로 인식된 피사체에 대해서 초점 조절, 노출 조절 및 컬러 밸런스 조절 중 적어도 어느 하나의 조절을 하는 제5 단계를 더 포함할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 얼굴 영역 데이터의 피사체를 정확하게 얼굴로 인식할 수 있기 때문에, 인물을 촬영할 때에 인물에 대한 합초 성능을 향상시키고, 인물 얼굴면에 대해서 최적의 노출을 획득하는 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 인물을 촬영할 때에 인물 얼굴면에 대한 컬러 밸런스 성능을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 있어서, 촬상 방법은 촬상 화상의 영역 내에서, 제4 단계에서 얼굴로 인식된 피사체를 명시하는 제6 단계를 더 포함할 수 있다.
이와 같은 구성에 의해, 촬상 화상의 영역 내에서 얼굴로 인식된 피사체만을 명시할 수 있다.
이하, 첨부 도면의 실시예들을 통하여, 본 발명에 관한 촬상 장치 및 촬상 방법의 구성과 작용을 상세히 설명한다. 본 명세서 및 도면에서 실질적으로 동일한 기능 구성을 갖는 구성 요소에 대해서는 동일한 부호를 사용함으로써 중복 설명을 생략한다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 관한 촬상 장치의 구성에 대해서 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 관한 촬상 장치를 나타내는 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 실시예에 따른 촬상 장치는 결상 광학계(102)와, 모터 드라이버(104)와, CCD(charge coupled device, 106)와, 타이밍 제너레이터(108)와, CPU(central processing unit, 110)와, CDS/AMP(124)와, A/D 변환기(126)와, 화상 입력 컨트롤러(128)와, 압축 처리 회로(130)와, 화상 신호 처리 회로(132)와, 메모리(134)와, 미디어 컨트롤러(136)와, 기록 미디어(138)와, VRAM(140)과, 비디오 인코더(142)와, 화상 표시 장치(144)와, 얼굴 검출 회로(150)와, 얼굴면 거리 연산 회로(152)와, AF 검출 회로(154)와, 피사체 거리 연산 회로(156)를 포함한다.
결상 광학계(102)는 외부의 광 정보를 CCD(106)에 결상시키는 광학계 시스템이다. 결상 광학계(102)는 예를 들면, 렌즈 유닛(미도시)과, 줌 기구(미도시)와, 초점 렌즈(103)를 갖는 초점 기구(미도시)와, 개구의 크기를 바꾸어 광 다발의 방향이나 범위를 한정할 수 있는 조리개 기구(미도시)와, 렌즈를 장착하는 통 형상의 경통(미도시)을 구비하고 있다. 결상 광학계(102)는 예를 들어 단초점 렌즈 또는 줌 렌즈일 수 있다.
모터 드라이버(104)는 예를 들어 결상 광학계(102)의 줌 기구, 초점 기구, 조리개 기구를 구동하는 기능을 한다.
CCD(106)는 결상 광학계(102)를 경유하여 입사한 광 정보를 전기 신호로 변환하는 광전 변환이 가능한 소자로 구성되고, 각 소자가 수광한 광에 따른 전기 신호를 생성한다. 또한 본 실시예에서는 광전 변환 소자의 일례로서 CCD(106)를 적용한 경우를 나타냈으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 광전 변환 소자에는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 등을 적용할 수 있다.
CCD(106)의 노광 시간을 제어하기 위해서, 비촬영시에 광을 차단하여 촬영시에만 광이 입사되도록 하는 기계적 셔터(미도시)를 적용할 수 있다. 또한 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 전자 셔터(미도시)를 적용할 수도 있다. 또한 기계적 셔터 또는 전자 셔터의 동작은 CPU(110)에 접속된 셔터 버튼(122)의 스위치에 의해 행해질 수 있다.
타이밍 제너레이터(108)는 CCD(106)에 타이밍 신호를 입력하고, CCD(106)를 구성하고 있는 각 화소의 노광 기간의 제어나, 전하의 독출 제어를 행한다.
화상 신호 처리부의 일례로 CDS/AMP(124), A/D 변환기(126), 화상 입력 컨트롤러(128), 압축 처리 회로(130), 화상 신호 처리 회로(132)를 포함하는 화상 신호 처리부를 이하에서 설명한다.
CDS/AMP(상관 이중 샘플링 회로(correlated double sampling)/증폭기(amplifier)(124))는, CCD(106)로부터 출력된 전기 신호에 포함되는 저주파 노이 즈를 제거함과 동시에, 전기 신호를 임의의 레벨까지 증폭한다.
A/D 변환기(126)는 아날로그 전기 신호를 디지털 신호로 변환한다. 화상 입력 컨트롤러(128)는 화상 및 음성 신호의 처리를 위해서 디지털 신호를 처리하는 기능을 한다
압축 처리 회로(130)는 디지털 신호로 이루어진 입력 화상 데이터를 JPEG 압축 형식 또는 LZW 압축 형식 등의 압축 형식의 압축된 데이터로 변환한다.
화상 신호 처리 회로(132)는 화상을 합성하고, 합성된 화상은 메모리(134)로 출력된다.
메모리(134)는 예를 들면, SDRAM(Synchronous DRAM) 등의 반도체 기억 소자로 구성되고, 시분할된 촬상 화상이 일시적으로 저장된다. 또한 메모리(134)에는 CPU(110)의 동작 프로그램이 저장된다.
미디어 컨트롤러(136)는 기록 미디어(138)로의 화상 데이터의 기입 또는 기록 미디어(138)에 기록된 화상 데이터나 설정 정보 등의 독출을 제어한다.
기록 미디어(138)는 예를 들어 광학식 기록 매체, 광자기 디스크, 자기 디스크, 반도체 기억 매체 등으로 구성되며, 촬상 화상 데이터를 기록한다. 기록 미디어(138)는 촬상 장치로부터 착탈 가능하도록 구성될 수도 있다.
VRAM(140)은 화상 표시용 메모리인데, 표시 화상의 기입과 화상 표시 장치(144)로의 표시를 동시에 실행할 수 있도록 복수개의 채널을 갖는 메모리로 구성된다.
비디오 인코더(142)는 동화상의 압축 처리를 행하고, 압축된 프레임(frame) 을 화상 표시 장치(144)로 출력한다. 화상 표시 장치(144)는 예를 들면, LCD 등의 표시 수단으로 구성되며, VRAM(140)으로부터 독출된 화상이 표시된다.
촬상 장치에는 얼굴 검출부의 일 예로서 얼굴 검출 회로(150)가 구비된다. 얼굴 검출 회로(150)는 촬상 장치(100)가 취득한 촬상 화상의 화상 신호로부터 인물의 얼굴에 해당하는 얼굴 영역 데이터를 검출한다. 얼굴 영역 데이터는 예를 들어 촬상 화상 내의 피사체의 상대적인 위치나, 피사체의 크기 등의 속성을 갖는다. 또한 얼굴 검출 회로(150)는 얼굴 영역 데이터 내의 피사체의 면적 데이터를 검출한다.
얼굴면 거리 연산 회로(152)는 얼굴 검출 회로(150)에서 검출된 얼굴 영역 데이터 내의 피사체의 크기와, 결상 광학계(102)의 초점 거리와, 얼굴의 표준 면적 데이터가 기록된 테이블(표 1)에 기초하여 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 거리에 해당하는 제1 피사체 거리(D1)를 취득한다.
얼굴 검출 회로(150) 및 얼굴면 거리 연산 회로(152)는 제1 거리 측정부의 일례이다. 또한 도 1에서는 얼굴 검출 회로(150) 및 얼굴면 거리 연산 회로(152)가 서로 독립되는 것으로 도시되었으나, 본 발명은 이 예에 한정되지 않으며, 얼굴 검출 회로(150)는 얼굴면 거리 연산 회로(152)에 포함될 수도 있다. 또한 얼굴 검출 회로(150) 및 얼굴면 거리 연산 회로(152)는 CPU(110)에 포함될 수도 있다.
AF 검출 회로(154)는 얼굴 검출 회로(150)에서 검출된 얼굴 영역 데이터의 피사체에 대한 합초 위치를 검출한다. AF 검출 회로(154)는 합초 위치 검출부의 일 예이다. 합초 위치의 검출은 초점 렌즈(103)를 구동하여 AF 평가값을 취득함으로써 이루어진다.
합초 위치를 검출하는 과정의 예를 들면, 초점 렌즈(103)를 이동시켜 화상 신호 중의 고주파 성분을 추출하고, 촬상 화상 영역에서 합초를 목적으로 하는 소정의 영역에 대해서 추출된 신호를 적분함으로써 합초 위치가 산출된다. 그 소정 영역의 AF 평가값은 하나의 최대값을 갖는 곡선으로 이루어지고, AF 평가값이 최대가 되는 초점 렌즈(103)의 위치가 가장 합초되어 있는 위치로 간주할 수 있다.
피사체 거리 연산 회로(156)는 합초 위치에서의 초점 렌즈(103)의 상대적인 위치와, 결상 광학계(102)의 초점 거리에 기초하여 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 거리인 제2 피사체 거리(D2)를 취득한다.
AF 검출 회로(154) 및 피사체 거리 연산 회로(156)는 제2 거리 측정부의 일 예이다. 도 1에서는 AF 검출 회로(154) 및 피사체 거리 연산 회로(156)가 서로 독립적인 것으로 도시되었으나, 본 발명은 이 예에 한정되지 않으며, AF 검출 회로(154)는 피사체 거리 연산 회로(156)에 포함될 수도 있다. 또한 AF 검출 회로(154) 및 피사체 거리 연산 회로(156)는 CPU(110)에 포함될 수도 있다.
CPU(110)는 촬상 장치(100)의 각 구성 부품에 대해서 신호의 송수신을 행하며, 각 구성 부품을 제어한다. CPU(110)는 신뢰성 산출부(112)와, 얼굴 인식부(114)와, 조절부(116)와, 얼굴 표시부(118)를 포함한다.
CPU(110)는 테이블(표 1)을 읽어 들인다. 테이블(표 1)에는 결상 광학계(102)의 초점 거리와, 얼굴의 표준 면적 데이터와, 촬상 장치로부터 얼굴까지의 표준 거리의 관계가 기록되어 있다. 테이블(표 1)은 데이터베이스의 일 예이다.
결상 광학계(102)의 초점 거리는, 결상 광학계(102)가 단초점 렌즈인 경우에는 고정되고, 결상 광학계(102)가 줌 렌즈인 경우에는 가변이다. 또한 여기에서 테이블(1)이 CPU(110)에 의해 읽히는 것으로 설명되었으나, 이를 변형하여 얼굴면 거리 연산 회로(152)가 테이블(1)을 구비할 수도 있다.
신뢰성 산출부(112)는 제1 피사체 거리(D1)와 제2 피사체 거리(D2)를 비교하여, 얼굴 영역 데이터의 신뢰성값을 산출한다. 얼굴 인식부(114)는 신뢰성 산출부(112)에서 산출된 신뢰성값에 기초하여 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식하는 기능을 수행한다.
조절부(116)는 얼굴 인식부(114)에서 얼굴로 인식된 피사체에 대해서 촬영 조건에 대한 소정의 조절을 행한다. 구체적으로, 조절부(116)는 모터 드라이버(104)로 신호를 출력하여 초점 렌즈(103)를 구동함으로써 피사체에 대한 초점의 조절을 행한다. 또한 조절부(116)는 모터 드라이버(104)로 신호를 출력하여 조리개 기구를 구동하여, 피사체에 대한 노출의 조절을 행한다. 또한 조절부(116)는 CPU(110)로 신호를 보냄으로써 촬상 화상 내의 피사체에 대해서 컬러 밸런스 조절을 행한다.
얼굴 표시부(118)는 촬상 화상이 화상 표시 장치(144)의 화면에 표시될 때, 촬상 화상의 영역 내에서 얼굴 인식부(114)에서 얼굴로 인식된 피사체를 명시한다. 예를 들어, 얼굴 표시부(118)는 얼굴 표시 프레임으로서 피사체의 주위에 사각형의 프레임을 표시한다.
다음으로 본 실시예에 관한 촬상 장치의 동작에 대해서 설명한다. 도 2는 도 1에 도시된 촬상 장치의 동작을 나타내는 흐름도이다.
먼저, 촬상 장치를 사용하여 촬영을 할 때, 촬영 준비 상태에서는 결상 광학계(102)로부터 CCD(106)로 입사한 광 정보가 CCD(106)에 의해 전기 신호로 변환된다. 그리고 CDS/AMP(124)에서 전기 신호의 저주파 노이즈가 제거되고, 노이즈가 제거된 전기 신호는 임의의 레벨까지 증폭된다.
다음으로, 전기 신호는 A/D 변환기(126)에서 디지털 신호로 변환된 후, 화상 입력 컨트롤러(128), 압축 처리 회로(130), 화상 신호 처리 회로(132), 비디오 인코더(142)를 통해서 압축화된 데이터가 화상 표시 장치(144)로 출력된다.
촬영 준비 상태에서는, 화상 표시 장치(144)에 동화상이 표시된다. 이 때, 촬상 장치(100)는 동화상을 표시하면서 셔터 버튼(122)의 작동을 기다리는 상태에 있다. VRAM(140)은 화상을 표시하는 면과 주사하는 면으로 나뉜 2 개의 영역을 보유한다. 이들이 프레임 단위로 반복적으로 전환됨으로써 동화상이 촬상 장치(100)에 표시될 수 있다(단계 S102).
셔터 버튼(122)이 눌리면, 얼굴 검출 회로(150)가 셔터 버튼(122)이 눌리기 직전에 표시한 촬상 화상의 화상 신호로부터 인물의 얼굴에 해당하는 얼굴 영역 데이터를 검출하고, 얼굴 영역 데이터로부터 피사체의 크기를 검출한다(단계 S104).
다음으로, 얼굴면 거리 연산 회로(152)가 얼굴 검출 회로(150)에서 검출된 얼굴 영역 데이터 내의 피사체의 크기와 테이블(표 1)을 대조함으로써, 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 거리인 제1 피사체 거리(얼굴면 거리, D1)를 산출한다(단계 S106).
한편, AF 검출 회로(154)는 얼굴 검출 회로(150)에서 취득된 얼굴 영역 데이터 내의 피사체의 합초 위치 및 촬상 화상의 중앙 영역의 합초 위치를 검출한다(AF 서치, 단계 S108). 그리고 피사체 거리 연산 회로(156)가 합초 위치에서의 결상 광학계(102)의 초점 렌즈(103)의 상대적인 위치 및 초점 거리에 기초하여 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 거리인 제2 피사체 거리(AF 거리, D2)를 취득한다(단계 S110).
다음으로, 신뢰성 산출부(112)가 제1 피사체 거리(D1)와 제2 피사체 거리(D2)를 비교하여, 얼굴 영역 데이터의 신뢰성값을 산출한다(단계 S112). 또한 얼굴 인식부(114)는 신뢰성 산출부(112)에서 산출된 신뢰성값에 기초하여 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식한다(단계 S114).
얼굴 인식부(114)가 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식한 경우(단계 S116)에는, 얼굴 표시부(118)가 촬상 화상의 영역 내에서 얼굴로 인식된 피사체의 주위에 얼굴 표시 프레임을 표시한다(단계 S118). 또한 CPU(110)는 얼굴로 인식된 피사체를 초점 영역으로 결정한다(단계 S120).
한편, 얼굴 인식부(114)가 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴이 아니라고 판정한 경우(단계 S116)에는, 얼굴 표시부(118)는 그 피사체에 대해서 얼굴 표시 프레임을 표시하지 않는다. 또는 피사체의 주위에 얼굴 표시 프레임이 표시되어 있던 경우에는, 얼굴 표시부(118)가 표시되어 있는 얼굴 표시 프레임을 소거한다(단계 S122). 그리고 촬상 화상 내에 얼굴로 인식할 수 있는 영역이 없다고 인식되었을 때, CPU(110)는 촬상 화상의 중앙 영역을 초점 영역으로 결정한다(단계 S124).
그리고 조절부(116)는 얼굴 영역 데이터의 피사체 또는 촬상 화상의 중앙 영역으로 설정된 초점 영역에 대해서 초점 조절을 수행한다. 즉 CPU(110)가 모터 드라이버(104)를 구동하고, 초점 렌즈(103)를 이동시켜 초점 영역에 초점을 맞춘다(단계 S126).
이와 같은 단계들을 통해 피사체에 대한 초점 렌즈(103)의 합초 위치가 결정되면, CCD(106)에 광이 입사되도록 한다. CCD(106)는 입사되는 광의 정보를 광전 변환하여 전기 신호를 출력한다. 출력된 전기 신호는 YC 변환이나 JPEG 방식으로 압축되고, 기록 미디어(138)에 화상 데이터가 기록된다.
본 실시예에 관한 촬상 장치의 동작에 대해서 상세하게 설명한다. 도 3은 도 1에 도시된 촬상 장치의 피사체 거리를 산출하는 동작을 나타내는 설명도이다.
촬상 장치가 인물의 얼굴을 검출하고(단계 S102), 피사체까지의 제1 피사체 거리(D1)를 산출하는 동작(단계 S104)에 대해서 도 3을 참조하여 설명한다.
도 3에 도시된 장면들은 동일한 초점 거리에서의 촬상 화상을 나타낸다. 도 3의 중간 위치의 그림에는, 해당 초점 거리에서 표준이 되는 얼굴의 크기를 나타내는 표준 얼굴 영역(160)이 나타나 있다. 표준 얼굴 영역(160)의 면적은 해당 초점 거리에서의 얼굴면의 표준 면적(A)으로서, 픽셀(pixel) 단위로 테이블(표 1)에 저장되어 있다. 또한 표 1에는 촬상 화상 내의 얼굴의 실제 크기가 얼굴면 표준 면적(A)과 동일할 때의, 얼굴에서 촬상 장치(100)까지의 거리가 표준 거리[P(m)]로서 저장되어 있다.

초점 거리: f(mm)
얼굴면 표준 면적: A(pixel)
표준 거리: P(m)
8 17500 1.5
10 18230 1.8
12 15750 2.5
14 16400 2.7
16 17500 3.0
표 1은 테이블의 일례를 나타낸다.
도 3의 상단의 그림은 촬상 화상 내에 인물(170)이 포착되어 있는 상태를 나타낸다. 촬상 화상 내에 인물(170)의 얼굴(172)이 있기 때문에, 얼굴 검출 회로(150)는 데이터 패턴을 대조하여 얼굴(172) 부분의 얼굴 영역(162)을 검출한다. 그리고 얼굴 검출 회로(150)는 얼굴 영역(162)으로부터 얼굴(172)의 면적을 검출한다.
다음으로, 제1 피사체 거리(D1)를 산출하는 동작(단계 S106)에 대해서 설명한다.
얼굴면 거리 연산 회로(152)가 얼굴 검출 회로(150)에 의해 검출된 얼굴 영역(162)의 면적과 테이블(표 1)을 대조함으로써, 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 제1 피사체 거리(D1)를 산출한다. 구체적으로는, 얼굴면 거리 연산 회로(152)는 촬영시의 초점 거리(f)를 판단하고, 테이블(표 1)로부터 초점 거리(f)에 해당하는 얼굴면 표준 면적(A) 및 표준 거리(P)를 취득한다.
다음으로, 얼굴면 거리 연산 회로(152)는 수학식 1을 사용하여, 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 제1 피사체 거리(D1)를 산출한다.
Figure 112007027844871-pat00001
여기에서, D1: 제1 피사체 거리(m), A: 얼굴면 표준 면적(pixel), B: 얼굴 검출 회로에서 검출된 얼굴 영역의 면적, P: 표준 거리(m), K: 조정 계수이다. 조정 계수(K)는 촬상 장치(100)의 특성 등에 의존하는 계수이다.
얼굴 영역(162)의 면적은 표준 얼굴 영역(160)에 비해 작다. 따라서 수학식 1에 의하면, 제1 피사체 거리(D1)는 표준 거리(P)보다 큰 값이 되므로 촬상 장치(100)에서 얼굴(172)까지의 거리는 표준 거리(P)보다 멀리 있다는 결과를 얻을 수 있다.
한편, 도 3의 하단의 그림도 촬상 화상 내에 인물(170)이 포착되어 있는 상태를 나타낸다. 촬상 화상 내에 인물(170)의 얼굴(172)이 있기 때문에, 얼굴 검출 회로(150)는 데이터 패턴을 대조하여 얼굴(172) 부분의 얼굴 영역(164)을 검출한다. 그리고 얼굴 검출 회로(150)는 얼굴 영역(164)으로부터 얼굴(172) 면적을 검출한다. 그리고 상술한 바와 같이, 얼굴면 거리 연산 회로(152)가 얼굴 검출 회로(150)에서 검출된 얼굴 영역(164)의 면적과 테이블(표 1)을 대조함으로써 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 제1 피사체 거리(D1)를 산출한다.
얼굴 영역(164)의 면적은 표준 얼굴 영역(160)에 비해 크다. 따라서 제1 피 사체 거리(D1)는 수학식 1에 의해 표준 거리(P)보다 작은 값이 되고, 촬상 장치(100)에서 얼굴(172)까지의 거리는 표준 거리(P)보다 가깝다는 결과를 얻을 수 있다.
다음으로, AF 검출 회로(154)가 얼굴 영역(162) 내의 피사체의 합초 위치를 검출하는 동작(단계 S108)에 대해서 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 관한 촬상 방법에서의 합초 위치 검출 동작을 나타내는 흐름도이고, 도 5는 도 4에 도시된 합초 위치 검출 동작의 개념을 나타내는 설명도이며, 도 6은 도 1에 도시된 촬상 장치에 초점 영역 및 얼굴 표시 프레임이 표시된 상태를 나타내는 설명도이다.
합초 위치의 검출은, 도 4에 도시한 바와 같이, 초점 렌즈(103)를 구동하고(단계 S202), 그 단계의 AF 평가값을 취득하며(단계 S204), 합초 위치의 탐색이 완료되었는지의 여부를 판단하며(단계 S206), 탐색이 완료될 때까지 초점 렌즈를 단계적으로 구동하여 AF 평가값을 취득하는 동작을 반복함으로써 행해진다.
구체적으로는, 초점 렌즈(103)는 결상 광학계(102)에 대하여 구동되는데, 초점 렌즈(103)의 초점면의 상대적인 위치가 0(μm)에서부터 m(μm)까지의 사이에서 구동된다. 또한 초점면의 위치가 0(μm)일 때 피사계 심도는 무한원이고, 초점면의 위치가 m(μm)일 때, 피사계 심도는 M(m)이다.
초점 렌즈(103)는 모터 드라이버(104)에 의해 단계적으로 구동되고, 각 단계에서 얼굴 검출 회로(150)에 의해 검출된 얼굴 영역 데이터 및 화상 중앙 영역에 대해서 AF 검출 회로(154)가 AF 평가값을 취득한다.
도 6은 촬상 화상 내에서 인물(170)의 얼굴(172)에서 검출된 얼굴 영역에 제1 얼굴 표시 프레임(166)이 표시되고, 수목(190)에서 검출된 얼굴 영역에 제2 얼굴 표시 프레임(168)이 표시되어 있는 상태를 나타낸다. 이 때, AF 검출 회로(154)는 인물(170)의 얼굴(172)에서 검출된 얼굴 영역에 대응되는 제1 초점 영역(182)과, 수목(190)에서 검출된 얼굴 영역에 대응되는 제2 초점 영역(184)과, 화면 중앙 영역에 대응되는 제3 초점 영역(180)에서 AF 평가값을 취득한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 각 초점 영역에서의 AF 평가값이 취득됨으로써, 초점 렌즈(103)가 어느 위치에 있을 때 가장 합초되는지 판단할 수 있다. 또한 초점 렌즈(103)가 단계적으로 이동하는 중에, 각 초점 영역에서 취득된 AF 평가값은 메모리에 저장된다. 따라서 AF 검출 회로(154)는 AF 평가값이 최대일 때의 초점 렌즈(103)의 위치를 가장 합초되어 있는 위치로 판단할 수 있으며, AF 검출 회로(154)는 그 때의 초점 렌즈(103)의 상대적인 위치를 취득할 수 있다.
다음으로, 피사체 거리 연산 회로(156)가 초점 렌즈(103)의 상대적인 위치와 초점 거리에 기초하여 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 제2 피사체 거리(D2)를 취득하는 동작(단계 S110)에 대해서 설명한다.
피사체 거리 연산 회로(156)는 수학식 2를 사용하여 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 제2 피사체 거리(D2)를 산출한다.
Figure 112007027844871-pat00002
여기에서, D2: 제2 피사체 거리(m), f: 초점 거리(mm), x: 합초 위치에서의 초점 렌즈의 위치이다.
수학식 2에 의하면, 피사체 거리 연산 회로(156)는 결상 광학계(102)의 초점 거리(f)와, 합초 위치에서의 초점 렌즈(103)의 위치로부터 제2 피사체 거리(D2)를 산출한다.
다음으로, 신뢰성 산출부(112)가 제1 피사체 거리(D1)와 제2 피사체 거리(D2)를 비교하여 얼굴 영역 데이터의 신뢰성값을 산출하는 동작(단계 S112)에 대해서 설명한다.
신뢰성 산출부(112)는 먼저, 수학식 3을 사용하여 촬상 장치(100)에서 피사체까지의 제1 피사체 거리(D1)와 제2 피사체 거리(D2)를 비교하고, 얼굴 영역 데이터의 상관값(%)을 산출한다.
Figure 112007027844871-pat00003
여기에서, S는 상관값(%)이다.
상관값이 100%에 가까울수록 제1 피사체 거리(D1)와 제2 피사체 거리(D2)가 가까운 값임을 의미하고, 상관값이 100%에서 멀어질수록 제1 피사체 거리(D1)와 제2 피사체 거리(D2)가 서로 먼 값임을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 관한 촬상 방법에서의 신뢰성값과 상관값의 관계를 나타내는 설명도이다.
신뢰성 산출부(112)는 도 8에 도시하는 바와 같은 신뢰성값과 상관값과의 관계로부터 신뢰성값을 산출한다. 도 8에 도시되는 관계에 따르면, 상관값이 100% 전후일 때 신뢰성값이 1이고, 상관값의 100% 전후의 영역에서 멀어지면 신뢰성값이 작아진다. 또한 신뢰성값 1에 해당하는 상관값은 촬상 장치(100)의 조건에 따라서 변할 수 있다.
다음으로, 얼굴 인식부(114)가 신뢰성 산출부(112)에서 산출된 신뢰성값에 기초하여, 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식하는 동작(단계 S114)에 대해서 설명한다. 도 7은 도 1에 도시된 촬상 장치의 촬상 화상에서 얼굴 표시 프레임이 표시된 상태를 나타내는 설명도이다.
얼굴 인식부(114)는 신뢰성값에 대해서 문턱값을 미리 결정해 놓고, 신뢰성값이 문턱값 이상이면 얼굴 검출 회로(150)에서 검출된 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 판단하고, 신뢰성값이 문턱값 미만이면 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴이 아니라고 판단한다.
상술한 바와 같은 동작에 의해, 얼굴면 거리 연산 회로(152)에서 취득된 제1 피사체 거리(D1)와, 피사체 거리 연산 회로(156)에서 취득된 제2 피사체 거리(D2) 가 비교되고, 이들이 서로 가까운 값이면 얼굴 검출 회로(150)에서 검출된 얼굴 영역 데이터의 피사체가 얼굴로 판단된다. 그리고 얼굴 인식부(114)가 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴로 인식한 경우(단계 S116)에는, 도 7에 도시한 바와 같이 얼굴 표시부(118)가 촬상 화상의 영역 내에서 얼굴로 인식된 피사체의 주위에 제1 얼굴 표시 프레임(166)을 표시한다(단계 S118).
한편, 얼굴 인식부(114)가 얼굴 영역 데이터의 피사체를 얼굴이 아니라고 판정한 경우(단계 S116)에, 도 6에 도시한 바와 같이 피사체의 주위에 표시되어 있던 제2 얼굴 표시 프레임(168)이 소거되므로(단계 S122), 결과적으로 제1 얼굴 표시 프레임(166)만이 화상 위에 표시된다.
본 발명은 상술한 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
상술한 바와 같은 본 발명의 촬상 장치 및 촬상 방법은, 촬상 화상 영역 내에서 인물의 얼굴을 정확하게 인식할 수 있으며, 인물의 얼굴이 표시되지 않은 영역을 얼굴로 인식하는 오류가 감소된다.
또한 촬상 장치에 의해 촬영할 때, 인물의 얼굴이 표시된 영역을 얼굴로 정확하게 인식할 수 있는 경우가 증가하고, 수목 등과 같이 인물의 얼굴이 표시되지 않은 영역을 얼굴로 인식하는 오류를 감소시킬 수 있다. 그 결과, 인식 오류로 인 한 촬영 실패를 줄일 수 있다.
또한 얼굴을 정확하게 인식할 수 있기 때문에, 인물을 촬영할 때에 인물에 대한 촬상 장치의 합초 성능이 향상되며, 인물 얼굴면에 대해서 최적의 노출을 획득하는 성능과 컬러 밸런스 성능이 향상된다.

Claims (12)

  1. 초점 조절이 가능한 초점 렌즈를 갖는 결상 광학계와,
    광 정보를 전기 신호로 변환하는 광전 변환 소자와,
    상기 전기 신호를 화상 신호로서 출력하는 화상 신호 처리부와,
    상기 화상 신호로부터 인물의 얼굴에 해당하는 얼굴 영역 데이터를 검출하고, 상기 얼굴 영역 데이터를 기억 수단에 미리 기억되어 있는 표준 얼굴 데이터와 비교하여, 상기 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제1 피사체 거리를 취득하는 제1 거리 측정부와,
    상기 얼굴 영역 데이터의 피사체의 합초(合焦) 위치를 검출하고, 상기 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제2 피사체 거리를 취득하는 제2 거리 측정부와,
    상기 제1 피사체 거리와 상기 제2 피사체 거리를 비교하고, 상기 얼굴 영역 데이터의 피사체를 상기 얼굴로 인식하는 얼굴 인식부를 포함하는 촬상 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 거리 측정부는,
    상기 얼굴 영역 데이터 내의 피사체의 면적 데이터를 검출하는 얼굴 검출부와,
    상기 결상 광학계의 초점 거리와, 상기 얼굴의 표준 면적 데이터와, 상기 얼굴까지의 표준 거리의 관계를 상기 기억 수단에 저장하는 데이터베이스를 포함하 고,
    상기 데이터베이스로부터 읽어 낸 상기 초점 거리와 상기 검출된 피사체의 면적 데이터에 기초하여 상기 제1 피사체 거리를 취득하는 촬상 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제2 거리 측정부는,
    상기 얼굴 영역 데이터의 피사체의 합초 위치를 검출하는 합초 위치 검출부를 포함하고,
    검출된 상기 합초 위치에서의 상기 결상 광학계의 상기 초점 렌즈의 위치와 상기 초점 거리에 기초하여 상기 제2 피사체 거리를 취득하는 촬상 장치.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 촬상 장치는 상기 제1 피사체 거리와 상기 제2 피사체 거리를 비교하여, 상기 얼굴 영역 데이터의 신뢰성값을 산출하는 신뢰성값 산출부를 더 포함하고,
    상기 얼굴 인식부는 상기 신뢰성값에 기초하여 상기 얼굴 영역 데이터의 피사체를 상기 얼굴로 인식하는 촬상 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 얼굴 인식부에서 상기 얼굴로 인식된 피사체에 대해서 초점 조절, 노출 조절 및 컬러 밸런스 조절 중 적어도 어느 하나의 조절을 하는 조절부를 더 포함하는 촬상 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    촬상 화상의 영역 내에서 상기 얼굴 인식부에서 상기 얼굴로 인식된 피사체를 명시하는 얼굴 표시부를 더 포함하는 촬상 장치.
  7. 결상 광학계에서 결상된 광 다발을 전기 신호로 변환하고, 상기 전기 신호를 화상 신호로서 출력하는 제1 단계와,
    상기 화상 신호로부터 인물의 얼굴에 해당하는 얼굴 영역 데이터를 검출하고, 상기 얼굴 영역 데이터를 미리 기억되어 있는 표준 얼굴 데이터와 비교하여, 상기 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제1 피사체 거리를 취득하는 제2 단계와,
    상기 얼굴 영역 데이터의 피사체의 합초 위치를 검출하고, 상기 얼굴 영역 데이터의 피사체까지의 제2 피사체 거리를 취득하는 제3 단계와,
    상기 제1 피사체 거리와 상기 제2 피사체 거리를 비교하고, 상기 얼굴 영역 데이터의 피사체를 상기 얼굴로 인식하는 제4 단계를 포함하는 촬상 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 제2 단계에서는,
    상기 얼굴 영역 데이터 내의 피사체의 면적 데이터를 검출하고, 상기 결상 광학계의 초점 거리와 상기 얼굴의 표준 면적 데이터와 상기 얼굴까지의 표준 거리의 관계가 미리 저장된 데이터베이스로부터, 상기 초점 거리와 검출된 상기 피사체의 면적 데이터에 기초하여 상기 제1 피사체 거리를 취득하는 촬상 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제3 단계에서는,
    상기 얼굴 영역 데이터의 피사체의 합초 위치를 검출하고, 검출된 상기 합초 위치에서의 상기 결상 광학계의 상기 초점 렌즈의 위치와 상기 초점 거리에 기초하여 상기 제2 피사체 거리를 취득하는 촬상 방법.
  10. 제 7 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제4 단계에서는,
    상기 제1 피사체 거리와 상기 제2 피사체 거리를 비교하여, 상기 얼굴 영역 데이터의 신뢰성값을 산출한 후, 상기 신뢰성값에 기초하여 상기 얼굴 영역 데이터의 피사체를 상기 얼굴로 인식하는 촬상 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제4 단계에서 상기 얼굴로 인식된 피사체에 대해서 초점 조절, 노출 조절 및 컬러 밸런스 조절 중 적어도 어느 하나의 조절을 하는 제5 단계를 더 포함하는 촬상 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    촬상 화상의 영역 내에서, 상기 제4 단계에서 상기 얼굴로 인식된 피사체를 명시하는 제6 단계를 더 포함하는 촬상 방법.
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Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4697606B2 (ja) * 2007-01-24 2011-06-08 富士フイルム株式会社 撮影装置及び合焦制御方法
JP2009003003A (ja) * 2007-06-19 2009-01-08 Hoya Corp 自動焦点調節装置を備えたカメラ
KR20090052677A (ko) * 2007-11-21 2009-05-26 삼성디지털이미징 주식회사 포커스 조정 장치 및 방법
WO2009116242A1 (ja) * 2008-03-18 2009-09-24 パナソニック株式会社 運転者監視装置、運転者監視方法及び車両
JP5043736B2 (ja) * 2008-03-28 2012-10-10 キヤノン株式会社 撮像装置及びその制御方法
KR101511783B1 (ko) * 2008-10-31 2015-04-14 삼성전자주식회사 자동초점조절 방법 및 자동초점조절 기능을 구비한 카메라
KR20100058280A (ko) * 2008-11-24 2010-06-03 삼성전자주식회사 휴대 단말기를 이용한 영상 촬영 방법 및 장치
US8325980B1 (en) * 2008-12-16 2012-12-04 Sprint Communications Company L.P. Providing indications of object attributes
JP5105550B2 (ja) * 2009-03-19 2012-12-26 カシオ計算機株式会社 画像合成装置及びプログラム
JP4784678B2 (ja) * 2009-04-22 2011-10-05 カシオ計算機株式会社 撮像装置、撮像方法及びプログラム
JP4724242B2 (ja) * 2009-10-05 2011-07-13 株式会社東芝 電子機器および画像表示方法
JP5789091B2 (ja) 2010-08-20 2015-10-07 キヤノン株式会社 撮像装置および撮像装置の制御方法
TW201236448A (en) * 2011-02-24 2012-09-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd Auto-focusing camera and method for automatically focusing of the camera
US8830378B2 (en) * 2011-03-29 2014-09-09 Olympus Corporation Image capturing system and image capturing method, involving image restoration processing
CN103725203B (zh) 2012-10-10 2016-08-17 第一毛织株式会社 粘结剂膜、用于它的粘结剂组合物和包含它的显示部件
US9894269B2 (en) * 2012-10-31 2018-02-13 Atheer, Inc. Method and apparatus for background subtraction using focus differences
US9338345B2 (en) * 2014-06-13 2016-05-10 Intel Corporation Reliability measurements for phase based autofocus
US9804392B2 (en) 2014-11-20 2017-10-31 Atheer, Inc. Method and apparatus for delivering and controlling multi-feed data
CN105550631B (zh) * 2015-08-25 2019-03-22 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 一种虹膜图像采集方法及装置
CN105611142B (zh) * 2015-09-11 2018-03-27 广东欧珀移动通信有限公司 一种拍照方法及装置
CN105423998A (zh) * 2015-11-07 2016-03-23 陕西科技大学 一种透镜测距装置及其测量方法
KR20180068578A (ko) 2016-12-14 2018-06-22 삼성전자주식회사 복수의 센서를 이용하여 객체를 인식하는 전자 기기 및 방법
US10070042B2 (en) 2016-12-19 2018-09-04 Intel Corporation Method and system of self-calibration for phase detection autofocus
KR102660091B1 (ko) 2018-07-09 2024-04-24 엘지이노텍 주식회사 광 출력 방법 및 장치
WO2021077270A1 (zh) * 2019-10-21 2021-04-29 深圳市大疆创新科技有限公司 一种获取目标距离的方法、控制装置及移动平台
US11580657B2 (en) * 2020-03-30 2023-02-14 Snap Inc. Depth estimation using biometric data
CN111879235A (zh) * 2020-06-22 2020-11-03 杭州思看科技有限公司 弯管的三维扫描检测方法、三维扫描***和计算机设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003075717A (ja) 2001-09-06 2003-03-12 Nikon Corp 距離検出装置
JP2004185555A (ja) 2002-12-06 2004-07-02 Fuji Photo Film Co Ltd 顔領域抽出方法及び装置
JP2006145629A (ja) 2004-11-16 2006-06-08 Fuji Photo Film Co Ltd 撮像装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6922494B1 (en) * 1999-09-24 2005-07-26 Eye Web, Inc. Automated image scaling
JP3849517B2 (ja) * 2001-12-14 2006-11-22 ソニー株式会社 写真ブース、画像処理方法、記録媒体、並びにプログラム
CN1716078B (zh) * 2004-06-03 2012-03-28 佳能株式会社 图像拾取设备和图像拾取方法
JP2006025238A (ja) 2004-07-08 2006-01-26 Fuji Photo Film Co Ltd 撮像装置
JP4674471B2 (ja) * 2005-01-18 2011-04-20 株式会社ニコン デジタルカメラ
JP4644883B2 (ja) * 2006-02-27 2011-03-09 富士フイルム株式会社 撮像装置
JP4444927B2 (ja) * 2006-03-30 2010-03-31 富士フイルム株式会社 測距装置及び方法
JP2008042616A (ja) * 2006-08-08 2008-02-21 Eastman Kodak Co 撮像装置
JP2008052123A (ja) * 2006-08-25 2008-03-06 Eastman Kodak Co 撮像装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003075717A (ja) 2001-09-06 2003-03-12 Nikon Corp 距離検出装置
JP2004185555A (ja) 2002-12-06 2004-07-02 Fuji Photo Film Co Ltd 顔領域抽出方法及び装置
JP2006145629A (ja) 2004-11-16 2006-06-08 Fuji Photo Film Co Ltd 撮像装置

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KR20080063013A (ko) 2008-07-03
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