JP2001330882A

JP2001330882A - 被写体認識機能付きカメラ

Info

Publication number: JP2001330882A
Application number: JP2000152436A
Authority: JP
Inventors: Akira Yamada; 山田　　晃
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2000-05-24
Filing date: 2000-05-24
Publication date: 2001-11-30

Abstract

(57)【要約】【課題】被写体認識手段をカメラに搭載することを容
易すると共に、被写体情報の認識精度や認識スピードを
向上させ、操作性の良好なものにする。【解決手段】カメラの撮影モードを設定する撮影モー
ド設定手段と、被写体を撮像する複数の画素からなるエ
リアセンサと、該エリアセンサの出力をもとに撮影する
被写体情報を認識する被写体認識手段と、該被写体認識
手段による認識結果に応じてカメラの撮影機能の制御を
行う制御手段とを有し、前記被写体認識手段は、設定さ
れた撮影モードに応じて被写体情報を認識する為の認識
アルゴリズムを変更（＃１０８〜＃１１１）する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数の画素からな
るエリアセンサの出力を用いて撮影する被写体を認識す
る被写体認識手段を有する被写体認識機能付きカメラの
改良に関するものである

【０００２】

【従来の技術】最近のカメラは機能の自動化が進み、例
えば図２に示すような撮影モードダイヤル４３に設定可
能な複数の撮影モードを持たせ、撮影者が撮影したいシ
ーンに応じてそれに対応した絵表示の位置に該撮影モー
ドダイヤル４３を設定すれば、あらかじめプログラミン
グしていた制御方法でカメラを動作させることができる
ようになっている。したがって、ユーザーは特にカメラ
の機能の知識がなくとも、撮りたい撮影シーンや状況に
応じて絵表示の中から一つを選べば、後はシャッタを押
すだけという簡便なものであった。

【０００３】しかし、撮影シーンは設定できても、被写
体がどのようなもので、どこにあるのか、具体的には画
面内での被写体の位置，大きさ，数などは判らないた
め、撮影したい被写体に最適な露出制御やオートフォー
カスを行うことは正確にはできなかった。従って、ピン
ト合わせも失敗のないようにある程度の被写界深度を持
たせた絞りを固定して設定にしたりというように、あら
かじめ決められたプログラム線図に沿ったＡＥ露出や、
適していると思われるＡＦモードを選択するだけであっ
た。また、逆光のシーンなどの背景と被写体に明るさの
差がある場合には、被写体だけに露出を合わせることは
難しかった。さらに別の面では、動きのある被写体を常
に追尾して露出やオートフォーカスを合わせることも難
しいものであった。

【０００４】そこで、撮影する被写体を認識する被写体
認識手段を備えたカメラが望まれていた。例えば特開平
６−１６０９４４号では、撮影モードの中で動体を撮影
するのに適した撮影モードが選択されると、被写体追尾
装置を自動的に作動させる制御手段を設けたカメラが提
案されており、指定されたエリア内の被写界の色差信号
を検出して、この変化によって主要被写体がどの位置に
動いたかを検出するようになっている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな色差信号による追尾方法だけでは被写体を正確に把
握することはできず、特に被写体の多くを占める人物写
真においては有効とならないと言う問題があった。一方
では、顔を認識する技術はかなり多くの研究がみられ、
カラー画像の中から顔を抽出する方法として、特開平８
−６３５９７号など多くの提案がなされているが、いず
れにおいても認識するまでの演算量が相当のものとな
り、カメラという限られたスペース、マイコン能力、コ
ストにおいてはこれらを実現することは難しいものがあ
った。特に認識スピードにおいてはシャッタを切るまで
の僅かな時間の間に処理しなければならず、高速処理す
ることがぜひとも必要であった。

【０００６】（発明の目的）本発明の第１の目的は、被
写体認識手段をカメラに搭載することを容易すると共
に、被写体情報の認識精度や認識スピードを向上させ、
操作性の良好な被写体認識機能付きカメラを提供しよう
とするものである。

【０００７】本発明の第２の目的は、被写体情報の認識
アルゴリズムを複雑にする事なく、撮影モードに応じて
精度良く被写体情報の認識を行うことのできる被写体認
識機能付きカメラを提供しようとするものである。

【０００８】本発明の第３の目的は、被写体情報の認識
の為の負荷を軽減し、被写体認識手段をカメラに搭載す
ることをより容易なものにすることのできる被写体認識
機能付きカメラを提供しようとするものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記第１の目的を達成す
るために、請求項１に記載の発明は、カメラの撮影モー
ドを設定する撮影モード設定手段と、被写体を撮像する
複数の画素からなるエリアセンサと、該エリアセンサの
出力をもとに撮影する被写体情報を認識する被写体認識
手段と、該被写体認識手段による認識結果に応じてカメ
ラの撮影機能の制御を行う制御手段とを有し、前記被写
体認識手段は、設定された撮影モードに応じて、被写体
情報を認識する為の認識アルゴリズムを変更する被写体
認識機能付きカメラとするものである。

【００１０】また、上記第２の目的を達成するために、
請求項２に記載の発明は、カメラの撮影モードを設定す
る撮影モード設定手段と、被写体を撮像する複数の画素
からなるエリアセンサと、該エリアセンサの出力をもと
に撮影する被写体情報を認識する被写体認識手段と、該
被写体認識手段による認識結果に応じてカメラの撮影機
能の制御を行う制御手段とを有し、前記被写体認識手段
は、設定された撮影モードに応じて、被写体情報を認識
する認識アルゴリズム及び該認識アルゴリズムを構成す
るパラメータを変更する被写体認識機能付きカメラとす
るものである。

【００１１】また、上記第３の目的を達成するために、
請求項５に記載の発明は、カメラの撮影モードを設定す
る撮影モード設定手段と、被写体を撮像する複数の画素
からなるエリアセンサと、該エリアセンサの出力をもと
に撮影する被写体情報のうち少なくとも顔を認識する顔
認識アルゴリズムを備えた被写体認識手段と、該被写体
認識手段による認識結果に応じてカメラの撮影機能の制
御を行う制御手段とを有し、前記被写体認識手段は、設
定された撮影モードによっては前記顔認識アルゴリズム
の動作を行わない被写体認識機能付きカメラとするもの
である。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明を図示の実施の形態
に基づいて詳細に説明する。

【００１３】図１は本発明を一眼レフカメラに適用した
際の要部構成図である。同図において、１は撮影レンズ
（簡略して４枚のみで図示）で、その構成レンズの一部
１ａは焦点位置を調節するフォーカスレンズ、１ｂはぶ
れ補正用レンズである。ぶれ補正用レンズ１ｂは光軸Ｋ
と直交する平面において移動することが可能となってお
り、それによって該撮影レンズ１の結像面内で結像位置
を変化させることによって公知の手ぶれ補正を行えるよ
うになっている。２は主ミラーであり、ファインダ系に
よる被写体像の観察状態と被写体像の撮影状態に応じて
撮影光路へ斜設されあるいは待避される。３はサブミラ
ーであり、主ミラー２を透過した光束をカメラボディの
下方の後述する焦点検出装置６へ向けて反射する。４は
シャッタ、５は撮影レンズ１の焦点面に位置するフィル
ムないし固体撮像素子である画像記録部材である。

【００１４】６は焦点検出装置であり、結像面近傍に配
置された視野マスク６１、フィールドレンズ６２、反射
ミラー６３，６６、二次結像レンズ６５、絞り６４、公
知の位相差検出方式の焦点検出用ラインセンサ６７等か
ら構成されている。焦点検出装置６は最近では画面の中
央だけでなくその周辺においても複数の焦点検出点（ス
ディフォーカス情報を検出する為の領域）を設けたもの
が実現されている。この実施の形態においても、このよ
うな複数の焦点検出点を備えた焦点検出装置を想定して
いるが、この点については既に公知な技術であり詳細な
説明は省略する。７は撮影レンズ１の予定結像面に配置
されたピント板、８はペンタプリズムである。９と１０
はそれぞれファインダ観察面内の被写体輝度を測定する
ための結像レンズと測光センサであり、測光センサ１０
は画面内の複数の領域を測光できるように複数のフォト
ダイオードから構成されている。１１はファインダ光路
内に設けられた半透過ミラーであり、ファインダ光の一
部は図１の上方に反射され、結像レンズ１２によって公
知のエリアセンサ１３にピント板７に結像している被写
体像を再結像する。一方、半透過ミラー１１を透過した
ファインダ光は接眼レンズ１４に導かれ、撮影者が被写
体像を拡大して観察できるようになっている。１５はペ
ンタプリズム８の前面に配置されたストロボユニットで
あり、発光時にはポップアップするリトラクタブル機構
を備えている。１６は撮影者の手ぶれを検出するために
光軸Ｋに対してピッチ方向とヨー方向の角速度を検出す
るように配置された振動ジャイロなどのぶれ検出センサ
である。

【００１５】３１は撮影レンズ１内に設けられた絞り、
３２は絞り駆動装置、３３はフォーカスレンズ駆動用モ
ータ、３４は駆動ギヤ等からなるフォーカスレンズ駆動
装置である。３５はフォトカプラとフォーカスレンズ駆
動装置３４に取り付けられたパルス板からなるエンコー
ダであり、フォーカスレンズ駆動装置３４の駆動量を検
知してレンズ制御回路１０４に伝えており、該レンズ制
御回路１０４はこの情報とカメラからフォーカスレンズ
駆動量の情報に基づいてフォーカスレンズ駆動用モータ
３３を所定量駆動させ、フォーカスレンズ１ａを合焦位
置に移動させるようになっている。

【００１６】３６は撮影レンズ１の絶対位置を検出しカ
メラから被写体までの距離を得るための被写体距離検出
装置であり、例えば至近位置から無限遠までを４bit 程
度のコードパターンからなり、不図示のブラシ接点を用
いて合焦位置での被写体距離が検出できるようになって
いる。３７は撮影レンズ１の焦点距離を検知する焦点距
離検出装置であり、不図示のブラシ接点を用いてズーミ
ングするレンズに応じた焦点距離情報が検出できるよう
になっている。３８はぶれ補正用レンズ１ｂを光軸Ｋに
直交する平面において移動すさせるシフトレンズ駆動装
置である。３９は公知のカメラとレンズとの電気的イン
ターフェイスとなるマウント接点である。

【００１７】図２は、上記構成より成る一眼レフカメラ
の上面図である。

【００１８】同図において、４１はレリーズボタン、４
２は外部モニター用ＬＣＤ、４３はカメラのメインスイ
ッチと撮影モードの選択を行う撮影モードダイヤル、４
４はセルフタイマ設定釦である。

【００１９】前記撮影モードダイヤル４３には設定可能
な撮影モードが記されており、その中で、４３ａは絵文
字で示されたようなシーンに適した撮影モードが設定さ
れたイメージゾーンで、人物撮影に適したポートレイト
モード，風景撮影に適した風景モード，接写撮影に適し
たクローズアップモード，動体写真に適したスポーツモ
ードの４種類が揃えられている。本実施の形態において
は、このイメージゾーンの何れかの撮影モードを撮影者
が設定した時の動作を説明するものである。４３ｂはグ
リーンモードと言われる一般的な撮影を想定してカメラ
があらかじめ所定の撮影機能を設定する撮影モードであ
る。

【００２０】図３は、上記構成の一眼レフカメラに内蔵
された電気回路の構成を示すブロック図であり、図１と
同じ部材には同一の符号を付してある。

【００２１】カメラ本体に内蔵されたマイクロコンピュ
ータの、カメラ制御用中央処理装置（以下、ＣＰＵと記
す）１０１は、その内部において認識情報処理部１０１
ａとＥＥＰＲＯＭ１０１ｂを備えている。そして、該Ｃ
ＰＵ１０１には、カメラの諸機能を制御するために各種
制御回路が接続されている。

【００２２】測光回路１０２は、測光センサ１０からの
信号を増幅後、対数圧縮，Ａ／Ｄ変換し、画面内の複数
の領域に対応する各センサの輝度情報としてＣＰＵ１０
１に送信する。焦点検出回路１０３は、画面内の複数の
位置で位相差方式の焦点検出が行えるように複数組から
成るラインセンサ６７からの出力をＡ／Ｄ変換し、ＣＰ
Ｕ１０１に送信する。レンズ１に配置されたレンズ制御
回路１０４は、マウント接点３９を介してＣＰＵ１０１
からの制御情報をもとにフォーカスレンズ駆動用モータ
３３を制御すること、絞り駆動装置３１を制御するこ
と、シフトレンズ駆動装置３８を制御することを司って
いる。

【００２３】ストロボ制御回路１０５は、ＣＰＵ１０１
からのストロボ発光の信号を受けると内蔵ストロボ１５
をポップアップさせるとともに、レリーズに同期して内
蔵ストロボ１５を発光させ、調光センサ５５からの信号
を受けてストロボ発光量を制御する。ＳＷ１はレリーズ
釦４１の第一ストロークでＯＮし、測光，ＡＦ及び本発
明の特徴の一つである被写体認識動作を開始させるため
のスイッチ、ＳＷ２はレリーズ釦４１の第二ストローク
でＯＮするカメラのレリーズスイッチである。SW-DIAL
は撮影モードダイヤル４３内に設けられたダイヤルスイ
ッチである。上記各スイッチ及び図示はしていないがカ
メラの各所に配置された各種スイッチの状態信号がＳＷ
信号入力回路１０６に入力され、データバスによってＣ
ＰＵ１０１に送信される。

【００２４】ＬＣＤ駆動回路１０７は、ＬＣＤ（液晶表
示器）を表示駆動させるための公知の構成より成るもの
で、ＣＰＵ１０１からの信号に従い、絞り値，シャッタ
秒時、設定した撮影モード等の表示を、モニター用ＬＣ
Ｄ４２や図示しないファインダ内表示用ＬＣＤに表示さ
せる。シャッタ制御回路１０８は、通電すると先幕を走
行させるシャッタマグネットＭｇ-1と後幕を走行させる
シャッタマグネットＭｇ-2を制御し、感光部材に所定光
量を露光させる。モータ制御回路１０９は、フィルムの
巻き上げ，巻き戻しを行うモータＭ１と主ミラー２、シ
ャッタ４のチャージを行うモータＭ２を制御すためのも
のである。上記のシャッタ制御回路１０８とモータ制御
回路１０９によって一連のカメラのレリーズシーケンス
が実行される。

【００２５】ぶれ検出センサ１６は、カメラの手ぶれに
よる角速度を出力し、ぶれ検出回路１１１はこの角速度
を実際のぶれ量に変換して認識情報処理部１０１ａに送
る。それとともに手ぶれ補正回路１１０に送り、該手ぶ
れ補正回路１１０は実際に手ぶれの補正量に相当するシ
フトレンズの駆動量を算出してＣＰＵ１０１に送信す
る。これを受けてＣＰＵ１０１は、前述のようにレンズ
制御回路１０４に制御情報を送り、シフトレンズ駆動装
置３８を介してぶれ補正用レンズ１ｂを制御して手ぶれ
補正を行う。

【００２６】ここで、説明をわかりやすくするために記
載したＣＰＵ１０１の内部で構成される認識情報処理部
１０１ａへの接続について説明する。

【００２７】まず、前述のぶれ検出回路１１１が接続さ
れており、手ぶれ量が情報信号として入力される。次
に、レンズ内に設けた被写体距離検出装置３６、焦点距
離検出装置３７の信号からレンズ位置検出回路１１２に
よって被写体距離情報と撮影レンズの焦点距離情報が入
力されるようになっている。

【００２８】エリアセンサ１３は、主に被写体の顔情報
を検出するために必要な画素数（約数１０万画素）を備
えたカラーエリアセンサであり、公知のＣＣＤやＣ−Ｍ
ＯＳセンサから成り、センサ制御回路１１３にて公知の
駆動方法で制御されている。センサ制御回路１１３に入
力された被写体画像は画像処理回路１１４に送られてＡ
／Ｄ変換され、認識情報処理部１０１ａにて必要に応じ
て図示しないメモリ部に記憶されるとともに、後述のア
ルゴリズムにしたがって被写体認識回路１１５と被写体
像動きベクトル検出回路１１６にそれぞれ必要とする画
像データとして供給される。被写体認識回路１１５に
は、撮影画面に相当する画像データが、被写体像動きベ
クトル検出回路１１６には、所定の時間差を持った画像
データが、それぞれ出力される。

【００２９】前記被写体認識回路１１５では、例えば被
写体に顔があれば、その大きさと数を検出する。また、
風景であればどのような風景シーンであるかを検出する
もので、詳細は後述のアルゴリズムの中で記載する。被
写体像動きベクトル検出回路１１６では、複数の領域ご
との時間差のある画像データから２次元の相関演算を行
い、動きベクトルを検出するもので、同じく詳細は後述
のアルゴリズムの中で記載する。

【００３０】以上のように、ぶれ検出回路１１１，レン
ズ位置検出回路１１２，被写体認識回路１１５，動きベ
クトル検出回路１１６がそれぞれＣＰＵ１０１に接続さ
れ、認識情報処理部１０１ａに、カメラぶれ情報，レン
ズの焦点距離情報，被写体距離情報，被写体認識情報，
被写体像の動きベクトル情報が入力されるようになって
いる。

【００３１】１１７は記録用の磁気ヘッドを含む認識情
報記録回路であり、前記認識情報処理部１０１ａで最終
的に検出された被写体情報を認識情報としてフィルムの
磁気記録層に記録するものである。なお、勿論この磁気
記録方法に限らず、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリな
どの半導体メモリや、ＭＯ，DVD-ROM などの光記録手段
や、その他リムーバルな記録メディアでも良い。

【００３２】次に、上記のように構成された一眼レフカ
メラの動作について説明する。

【００３３】図４は、上記構成における一眼レフカメラ
の撮影動作までを示すフローチャートである。

【００３４】まず、ステップ＃１０１にて、撮影モード
ダイアル４３がＬＯＣＫボジションから外されてイメー
ジゾーン４３ａの何れかの撮影モードが設定されると電
源が供給され、カメラは撮影準備状態となる。次に、ス
テップ＃１０２にて、レリーズ釦４１の第一ストローク
でＯＮするスイッチＳＷ１がＯＮしているかを検出し、
ＯＮしていればステップ＃１０３へ進み、ＯＦＦであれ
ばステップ＃１０２の検出を繰り返す。ステップ＃１０
３へ進むと、ここでは設定した撮影モードが何であるか
を読み込み、ポートレイトモードであればステップ＃１
０４へ、風景モードであればステップ＃１０５へ、接写
モードであればステップ＃１０６へ、スポーツモードで
あればステップ＃１０７へ、それぞれ進む。

【００３５】ポートレイトモードであれば、ステップ＃
１０４を介してステップ＃１０８に進み、ここでは被写
体認識回路１１５が顔認識処理を行う。つまり、被写体
認識回路１１５は、エリアセンサ１３により被写体像を
所定のフレームレートで順次取り込むとともに、取り込
んだ被写体画像から顔認識処理を行い、被写体像の顔の
大きさ，数を判定する。この際、ポートレイトモードで
あることから、被写体認識処理は顔を認識するのに適し
たアルゴリズムで実行される。顔認識については詳細は
後述する。次にステップ＃１１２へ進み、ＣＰＵ１０１
はこの結果を前記被写体認識回路１１５より認識情報処
理部１０１ａに取り込み、顔認識結果に応じてその被写
体にあったＡＥプログラム線図でのＡＥ制御やＡＦ動作
の制御内容について決定する。

【００３６】この制御内容の一例を、図５に示す。な
お、図５の縦項目は認識した顔の数、横項目は顔領域の
大きさを表している。

【００３７】まず、顔の数が一人でかつ顔領域の大きさ
が所定の大きさよりも大きいときには、ＡＥ（自動露出
制御）は装着レンズの開放Ｆナンバーを基準に長焦点側
になるとやや絞り込んでいく絞り優先ＡＥプログラムと
する。これは一番人物中心となる写真で、顔だけにピン
トが合うように撮ることを優先に考えるが、装着レンズ
が長焦点になると顔の一部にしか合わなくなるのでやや
絞り込むプログラムとしている。また、ＡＦ（オートフ
ォーカス制御）は、顔領域に含まれる焦点検出点の平均
のピント位置に合わせるようにレンズを駆動させること
とする。

【００３８】顔領域の大きさが所定の大きさよりも小さ
い時には、ＡＥは、装着レンズの開放ＦＮｏ（Ｆナンバ
ー）優先プログラムとし、ＡＦは、顔領域のなかで一番
至近にあるものにピントを合わせるようにレンズを駆動
させることとする。これも顔の大きさの割にはできるだ
けバックをぼかすように設定しているものである。

【００３９】なお、一人の場合はいずれにおいても内蔵
ストロボ１５を強制発光させ、その調光補正量はマイナ
スの１段としている。これは被写体の瞳にキャッチライ
トを発生させる為に行うものである。

【００４０】次に、顔の数が二人から三人までであれ
ば、前記ＡＥは、前述のような顔の大きさには関係なく
各人にピントが合う絞り値で制御する被写界深度優先プ
ログラムとする。また、ＡＦは、近点と遠点に対して
「７：１０」で内分する位置にレンズを駆動するように
設定する。これは、近点と遠点のそれぞれの人物のいず
れにもピントが合い、それ以外の遠方の背景は極力ぼか
すようにしたもので、複数の焦点検出点間でのディフォ
ーカス量に応じていずれもが被写界深度内に入るような
絞りを設定し、その絞り値優先のプログラムとしてお
り、いわゆるポートレイト写真ではないが、かなり人物
中心に捉えた撮影モードを設定する。

【００４１】次に、顔の数が四人以上、ないし不特定で
あれば顔の大きさには関係なく、ＡＥは、絞り値＝Ｆ８
を基準として焦点距離に応じて絞り込む絞り優先ＡＥプ
ログラムとしている。ＡＦは、各すべての顔の平均の位
置にピントが合うようにレンズを駆動すさせることとす
る。これは、人物にすべてピントが合うのを基準にしな
がらも、人物と背景のいずれもがシャープに写るように
ある程度絞り込んだ設定にし、かつ、焦点距離に応じて
長焦点になるほど絞り込むようにしている。いわゆる全
体的に人物も背景も調和の取れた写真が撮れるような集
合写真的な撮影モードに設定するものである。

【００４２】このように、従来のカメラであればポート
レイトモードを選んでも、ＡＥは開放ＦＮｏでの絞り優
先ＡＥ、ＡＦはワンショットＡＦに固定されたものが、
上記のように人物撮影においていろいろな被写体の状況
に合わせて、より一層カメラの制御を最適化できるもの
である。

【００４３】図４に戻り、以上のようにしてポートレイ
トモードに設定したときの顔認識結果によるカメラの制
御内容が決定されると、実際に制御を行うべくステップ
＃１１６に進む。

【００４４】また、風景モードであった場合はステップ
＃１０５を介してステップ＃１０９に進み、ここでは被
写体認識回路１１５がシーン認識処理を行う。つまり、
被写体認識回路１１５は、エリアセンサ１３により被写
体像を所定のフレームレートで順次取り込むとともに、
取り込んだ被写体画像からシーン認識処理を行い、被写
体がどのような風景シーンであるかを認識する。この
際、風景モードであることから被写体認識処理はどのよ
うな風景であるかを認識するのに適したアルゴリズムで
実行される。シーン認識については詳細は後述する。次
にステップ＃１１３へ進み、ＣＰＵ１０１はこの結果を
前記被写体認識回路１１５より認識情報処理部１０１ａ
に取り込み、シーン認識結果に応じてそのシーンにあっ
たＡＥ制御やＡＦ動作の制御内容について決定する。

【００４５】例えば、所定以上の面積をしめる緑の領域
があれば、これは森林の風景であると認識されてくるの
で、測光センサの感度や人間の記憶色等を考慮してやや
露出補正をオーバー側に掛ける（例えば0.３〜0.５段プ
ラス）制御を行う。また、画面上部に所定以上の面積を
しめる青の領域や高輝度の領域があれば、空を含んでい
る風景と認識されてくるので、それに相当する測光領域
の輝度情報は排除するか所定値より減ずる処置をとる事
を行うようにする。ＡＦにおいては、所定の距離よりも
近い位置にはピントを合わせないようにリミッターを設
けるようにする。

【００４６】このように、従来のカメラであれば風景モ
ードを選択しても、測光方式は通常の評価測光や平均測
光の測光値でそのまま制御されるものが、風景撮影の被
写体に合わせて、より一層カメラの制御を最適化できる
ものである。

【００４７】また、接写モードであった場合はステップ
＃１０６を介してステップ＃１１０に進み、ここでは被
写体認識回路１１５が物体認識処理を行う。つまり、被
写体認識回路１１５はエリアセンサ１３により被写体像
を所定のフレームレートで順次取り込むとともに、取り
込んだ被写体画像から物体認識処理を行い、被写体のな
かで主被写体となる物体の大きさと奥行きを認識する。
この際、接写モードであることから被写体認識処理は物
体の大きさを認識するのに適したアルゴリズムで実行さ
れる。物体認識については詳細は後述する。次にステッ
プ＃１１４へ進み、ＣＰＵ１０１はこの結果を前記被写
体認識回路１１５より認識情報処理部１０１ａを取り込
み、物体認識結果に応じてそのシーンにあったＡＥ制御
やＡＦ動作の制御内容について決定する。

【００４８】例えば、画面内において所定以上の面積を
しめる物体の領域があり、かつ奥行きが所定以上ある物
体であると認識された情報がくると、至近点から奥行き
方向に約２／３いったところまでにピントが合うような
被写界深度を持つ絞りに設定し、ＡＦも、それを満たす
位置にレンズを駆動するようにする。それ以外の大きさ
と奥行きの物体の場合には、奥行き全部にピントが合う
被写界深度を持つ絞りに設定し、ＡＦも、それを満たす
位置にレンズを駆動するようにする。これは、接写対象
の被写体はある程度よりも大きくなると全体にピントを
合わせるためにはかなり絞り込まねばならず、実際に合
わせる限界を超えてしまうことや、このような画面の多
くを占める被写体を撮影する場合は全体にピントを合わ
せるようなことは接写写真の仕上がりとしてあまり適当
でない場合が多いことによるものである。

【００４９】このように、従来のカメラであれば接写モ
ードを選択しても被写界深度の深めの絞り値を固定とし
た絞り優先ＡＥ制御されるにすぎなかったが、上記のよ
うに接写撮影の対象となる被写体に合わせて、より一層
カメラの制御を最適化できるものである。

【００５０】また、スポーツモードであった場合はステ
ップ＃１０７を介してステップ＃１１１に進み、被写体
像動きベクトル検出回路１１６が被写体像の動き検出処
理を行う。つまり、被写体像動きベクトル検出回路１１
６はエリアセンサ１３により被写体像を所定のフレーム
レートで順次取り込むとともに、取り込んだ被写体画像
から被写体像の動き検出処理を行う。この際、スポーツ
モードであることから被写体認識処理は被写体が何であ
るかというのではなく、被写体の動きを検出するのに適
したアルゴリズムで実行される。動き検出については詳
細は後述する。次にステップ＃１１５へ進み、ＣＰＵ１
０１はこの結果を被写像動き検出回路１１６より認識情
報処理部１０１ａに取り込み、さらにぶれ検出センサ１
６とぶれ検出回路１１１にてカメラの手ぶれによる角速
度を実際のぶれ量に変換された情報を認識情報処理部１
０１ａに取り込む。これにより、認識情報処理部１０１
ａは前記被写体動きベクトルぶれ検出回路１１６にて得
られた被写体画像の動きベクトル情報から、ぶれ検出回
路１１１にて得られた手ぶれ情報を差し引き、実際の被
写体の動き量を算出する。これは、前者の被写体像の動
きベクトルは撮影者の手ぶれ量も含んで検出されるため
である。こうして得られた被写体の動き検出結果に応じ
てそのシーンにあったＡＥ制御やＡＦ動作の制御内容に
ついて決定する。

【００５１】例えば、ＡＥは、被写体の動き量に応じて
被写体ぶれを起こさないシャッタスピードに自動設定さ
れるシャッタスピード優先ＡＥとなり、ＡＦは、常にデ
ィフォーカス検出を行い、それに合わせてピントを連続
的に合わせていくサーボモードに設定するだけでなく、
被写体の動く方向に応じて焦点検出点を乗り移らせる、
いわゆる追尾モードを実行するように設定する。これ
は、スポーツモードにおいては動きのある被写体を最重
点な対象として補足していこうというものである。

【００５２】このように、従来のカメラであればスポー
ツモードを選択しても絞りとシャッタスピードの組み合
わせが標準のＡＥプログラムよりも高速シャッタ秒時側
にセットされたシャッタスピード優先的な露出プログラ
ムに一律に設定され、ＡＦモードもサーボモードに設定
するだけであったが、上記のように動体撮影の際の被写
体に合わせて、より一層カメラの制御を最適化できるも
のである。

【００５３】以上のようにしてステップ＃１１２〜＃１
１５の各撮影モードに対応した認識情報処理によりＡＥ
制御やＡＦ動作の制御内容について決定されると、実際
にこの決定された制御内容に沿ってカメラが制御される
ことになる。

【００５４】上記ステップ＃１１２〜＃１１５のいずれ
かが実行されると次にステップ＃１１６に進み、焦点検
出用ラインセンサ６６の出力を取り込み、各焦点検出点
のディフォーカス量を算出する。そして、上記ステップ
＃１１２〜＃１１５で決定された制御内容に沿って最終
的にピントを合わせるべくディフォーカス量を算出す
る。そして、ステップ＃１１７に進み、ＣＰＵ１０１は
レンズ制御回路１０４に信号を送ってフォーカスレンズ
１ａを該ディフォーカス量に応じて所定量だけ駆動さ
せ、レンズの焦点調節を行う。また、ワンショトかサー
ボかのいわゆるＡＦモードも設定する。次にステップ＃
１１８にて、レンズ位置検出回路１１２からレンズ位置
情報として焦点距離情報と被写体距離情報を取り込む。
次にステップ＃１１９に進み、ＣＰＵ１０１は測光回路
１０２に測光を行わせる。そして全測光領域の輝度を検
出するとともに、上記ステップ＃１１２〜＃１１５で決
定された制御内容にそって、特定領域の重み付けや露出
補正をかける測光演算を行わせ、ＣＰＵ１０１はこれを
取り込む。

【００５５】次にステップ＃１２０では、ＣＰＵ１０１
は、ぶれ検出センサ１６を駆動し、ぶれ検出回路１１１
にて実際のぶれ量に変換された情報を撮影モード設定回
路１０１ａに取り込む。また、前記実際のぶれ量に変換
された情報は手ぶれ補正回路１１０にも送られており、
ここで実際に手ぶれの補正量に相当するシフトレンズの
駆動量を算出され、ＣＰＵ１０１はこれも取り込む。次
にステップ＃１２１にて、ＣＰＵ１０１はシフトレンズ
駆動量をもとにレンズ制御回路１０４に制御情報を送
り、シフトレンズ駆動装置３８を介してぶれ補正レンズ
１ｂを制御し、手ぶれ補正を行う。

【００５６】次にステップ＃１２２にて、上記ステップ
＃１１９にて得られた測光値と設定された撮影モードを
もとに決定された露出値、すなわちシャッタ秒時と絞り
値をＬＣＤ駆動回路１０７がモニター用ＬＣＤ４２に表
示する。続くステップ＃１２３では、上記ステップ＃１
１２〜＃１１５で決定された制御内容にそってストロボ
撮影を必要とする状況であるかを判定し、必要であれば
ステップ＃１２４にて内臓ストロボ１５をポップアップ
させる。

【００５７】次のステップ＃１２５では、レリーズ釦４
１の第二ストロークでＯＮするスイッチＳＷ２がＯＮし
ているかを検出し、ＯＦＦしていればステップ＃１０２
に戻り、前述の動作を繰り返す。一方、ＯＮしていれば
ステップ＃１２６に進み、カメラのレリーズシーケンス
を実行する。具体的には、まずＣＰＵ１０１はモータ制
御回路１０９を介してモータＭ２に通電して主ミラー２
をアップさせ、レンズ制御回路１０３を介して絞り駆動
装置３１を駆動し、所定の開口まで絞り込む。次に、シ
ャッタ制御回路１０８にて所定のシャッタ秒時でシャッ
タを走行させ、必要であれば先幕が走行完了した時点
で、ストロボ制御回路１０５を介して内臓ストロボ１５
を発光させ、画像記録部材５への露光を終了させる。そ
の後、モータＭ２に再度通電し、ミラーダウン，シャッ
タチャージを行うとともにモータＭ１にも通電して、フ
ィルムの駒送りを行い、一連のレリーズシーケンスが終
了する。

【００５８】また、銀塩フィルムのカメラであれば、こ
の給送中に、ステップ＃１０８〜＃１１１の被写体認識
動作と、上記ステップ＃１１２〜＃１１５の認識情報処
理で得られた被写体情報の磁気書き込みを行う。なお、
銀塩フィルム以外のＥＥＰＲＯＭ，フラッシュメモリな
どの半導体メモリや、ＭＯ，DVD-ROM などの光記録手段
や、その他リムーバルな記録メデアにおいては、スイッ
チＳＷ２がＯＮした直後に記録しても良いし、画像の記
録もフィルムでなく電子撮像素子であれば撮影画像の記
録の終了後でも構わない。

【００５９】以上説明したように、この実施の第１の形
態においては、選択された撮影モードに応じて被写体認
識（被写体の動き検知も含める）を行い、かつそれぞれ
のモードの特徴に応じた認識処理を行っている。

【００６０】次に、図４のステップ＃１０８〜＃１１１
の各撮影モードでの被写体認識動作について、図６〜図
１１を用いて詳述する。

【００６１】図６は、ポートレイトモードに設定されて
いる時の被写体認識アルゴリズムである、ステップ＃１
０８での顔認識を行うフローチャートである。

【００６２】この動作がスタートすると、被写体認識回
路１１５はステップ＃２０１にてＥＥＰＲＯＭ１０１ｂ
から顔認識アルゴリズムに用いる各種パラメータを読み
込み、不図示のメモリの所定のアドレスに格納する。な
お、この認識アルゴリズムに用いるパラメータについて
は、他認識アルゴリズムと合わせてまとめて図７に示し
ている。次にステップ＃２０２に進み、処理過程で発生
する変数の初期化を行う。次いでステップ＃２０３に進
み、顔認識を行う領域の初期設定を行う。ここではポー
トレイトモードである為、被写体はほぼ中央およびその
近傍にあるもの、画面内の上部にある場合がほとんどで
ある。特にカメラの姿勢によって、例えば縦位置撮影で
は画面上部の割合はかなり高くなる。そこで、画面内の
上側領域を多く含む約５０％の領域を初期の認識対象領
域として限定するようにパラメータを設定している。

【００６３】次にステップ＃２０４に進み、上記ステッ
プ＃２０３で限定された領域のセンサの予備蓄積を行っ
たのち、数画素単位でまとめたブロック単位で読み出
す。次にステップ＃２０５に進み、各ブロックの輝度が
低輝度，中輝度，高輝度かを所定の閾値と比較した上
で、比較的低輝度のブロック領域と中輝度の領域が隣接
するブロック領域とその周辺領域のみを顔認識を行う領
域として更に限定する。これは、人の顔の部分は概ね相
対的に中輝度の領域であり、目や髪の毛が概ね低輝度の
領域であり、背景には概ね高輝度の領域を含んでいる事
によるものである。このように２段階で認識処理を行う
領域を限定する事で、認識の処理負荷をかなり軽くして
いる。この閾値はパラメータとしてＥＥＰＲＯＭ１０１
ｂに記憶されており、上記ステップ＃２０１において読
み込まれたものである。

【００６４】次にステップ＃２０６に進み、顔認識を行
うべくエリアセンサ１３に蓄積動作を行わせ、顔認識を
行う領域の被写体画像の読み込み行う。そして、次のス
テップ＃２０７にて、読み込まれたエリアセンサ１３の
各画素のＲ，Ｇ，Ｂの値から明度，色相，彩度，色度，
色差といった色の特徴量を求める。ここで求める特徴量
は、次のステップで肌色領域を判定すべく色空間での特
徴量を求める事になる。次にステップ＃２０８に進み、
これらの色の特徴量が予め定めた肌色の範囲内に入って
いれば対象画素が肌色であると判定し、肌色領域を抽出
する。ここで肌色とみなす色の領域はパラメータに設定
されており、例えば測光センサ１０でフリッカーを検知
していれば、蛍光燈と判断して肌色領域のパラメータを
変化させたり、輝度そのものによって変化させて、光源
が変わっても肌色抽出が行えるようにしている。

【００６５】次にステップ＃２０９に進み、肌色と判定
された画素領域とその周辺領域からなる画像に対してエ
ッジ検出処理を施す。エッジ検出処理としては幾つかの
手法があるが、ここでは２階差分に基づく方法で行う。
２階差分は連続空間上で２次微分に相当し、代表的に下
記のように表される。

【００６６】 ▽² f_ij＝f_i+1,j＋f_i-1,j＋f_i,j+1＋f_i,j-1−４＊f_i,j ・・・・（１）なお、f_ij は第ｉ行、第ｊ列の画素出力値（明度）を表
し、▽² f_ij はf_ij のラプラシアン（２次微分）を表す
ものとする。

【００６７】これを重み行列で表すと図８のようにな
り、この実施の形態の場合、対象画素を中心としてその
周囲８画素を対象とした８近傍ラプラシアンを演算する
ものである。そして、この値が所定の閾値よりも大きけ
れば対象画素をエッジ画素として２値化する。このよう
に、２階差分を行ってエッジを検出すると差分出力のゼ
ロクロス点を求める事になり、鋭いエッジでも緩やかな
エッジでもエッジ強度に影響されずらく、エッジが検出
しやすくなるが、反面ノイズに対して敏感になってい
る。しかし、本アルゴリズムでは肌色検出でかなり対象
領域が限定される為、このような手法が効果的である。

【００６８】次にステップ＃２１０に進み、顔であるか
の判定の為のマッチング処理を行う。ここでは入力画像
のなかである部分画像（テンプレート）を動かしマッチ
するところを検出するテンプレートマッチングを用いる
ものとする。まず、大きさと長軸と短軸の比率の異なる
複数の楕円の顔のテンプレートを作成する。顔の大きさ
のしきい値としては画面の中で誰であるか充分判り、人
物中心の写真であると思われる程度（例えば全身が画面
の１／２程度）の大きさとしておく。これらのテンプレ
ートはあらかじめ作成しておき、図示しないメモリに記
憶させておいても良い。顔テンプレートは楕円で２値化
されたもので、実際の顔の輪郭とのマッチング度を上げ
るためにテンプレートの輪郭も数画素の幅を持たせてい
る。さらにマッチング処理を続けて上記ステップ＃２０
９で得られた顔候補のエッジ画像と顔テンプレートとの
マッチング度を求める。マッチング度を求める測度とし
ていくつかのものがあるが、例えば顔候補のエッジ画像
をf(x,y)、テンプレートをt(x,y)、Ｒはテンプレートの
全域とすると ∬_R(f-t ）² ｄｘｄｙ ……（２）で算出される二乗誤差にて判定するものとする。このよ
うな方法で数種類の顔テンプレートをを用いてマッチン
グ処理を行い、最もよく一致するテンプレートを対象画
素に対して求める。

【００６９】次にステップ＃２１１に進み、算出した二
乗誤差の値があらかじめ定めていた閾値より小さけれ
ば、対象画素を中心として最もよく一致する顔テンプレ
ートでか囲まれる領域を顔領域であると判定してステッ
プ＃２１２に進む。そして、このステップ＃２１２で
は、顔領域と判定された顔領域の数と大きさを求めてこ
れを出力し、図４のステップ＃１０８の顔認識処理が終
了することなる。

【００７０】また、上記ステップ＃２１１で顔と判定さ
れる領域がなかった場合はステップ＃２１３に進み、今
まで行ってきた顔認識の回数を判定する。所定の回数よ
り少なければステップ＃２１４に進み、認識アルゴリズ
ムのパラメータを前回の検出とは異ならせて再度認識処
理行わせるべくパラメータを変更する。例えば、認識領
域の限定範囲を広げる、肌色特徴量の幅を広げる、エッ
ジ検出のしきい値を変更するなどを行い、ステップ＃２
０２に進み、新たな認識パラメータで顔認識処理を行
う。

【００７１】また、ステップ＃２１３にて既に所定回数
の顔認識を実行している場合は、被写体にポートレイト
モードとしてふさわしい被写体ではなかったと判定し
て、カメラの制御モードをグリーンモードに自動的に設
定して、図４のステップ＃１１６に進む。グリーンモー
ドはいわゆる公知の「カメラお任せモード」で、図２の
４３ｂに示される撮影モードと同じ設定であり、ごく一
般的な撮影に適した制御モードに設定される図９は、風
景モードに設定されている時の被写体認識アルゴリズム
である、図４のステップ＃１０９でのシーン認識を行う
フローチャートである。

【００７２】この動作がスタートすると、被写体認識回
路１１５はステップ＃３０１にてＥＥＰＲＯＭ１０１ｂ
からシーン認識アルゴリズムに用いる各種パラメータを
読み込み、不図示のメモリの所定のアドレスに格納す
る。なお、前述と同じくこの認識アルゴリズムに用いる
パラメータについては、まとめて図７に示している。次
にステップ＃３０２に進み、処理過程で発生する変数の
初期化を行う。そして、次のステップ＃３０３にて、シ
ーン認識を行う領域の初期設定を行う。ここでは風景モ
ードである為、特に認識領域の限定は行わずファインダ
で観察できるほぼ全領域を対象とすることになる。

【００７３】次にステップ＃３０４に進み、上記ステッ
プ＃３０３で限定された領域のセンサの予備蓄積を行っ
たのち、数画素単位でまとめたブロック単位で読み出
す。次いでステップ＃３０５にて、各ブロックの輝度が
低輝度，中輝度，高輝度かを所定の閾値と比較するが、
風景モードにおいては低輝度から高輝度まで被写体シー
ンが及んでいるため、この輝度領域による限定をかける
ことはなく、従ってこのステップを介しても特に限定し
ないようにパラメータを設定している。次のステップ＃
３０６では、シーン認識を行うべくエリアセンサ１３に
蓄積動作を行わせ、シーン認識を行う領域の被写体画像
の読み込み行う。そして、次のステップ＃３０７にて、
読み込まれたエリアセンサ１３の各画素のＲ，Ｇ，Ｂの
値から明度，色相，彩度，色度，色差といった色の特徴
量を求める。ここで求める特徴量は、次のステップで自
然色領域を判定すべく色空間での特徴量を求める事にな
る。次にステップ＃３０８に進み、これらの色の特徴量
が前記の予め定めた色の範囲内に入っていれば対象画素
が自然色であると判定し、色領域を抽出する。ここで自
然色とみなす色の領域はパラメータに設定されており、
例えばここでは特に森林風景を抽出すべく緑から深緑の
領域や空を抽出すべく青の領域を判定するようにパラメ
ータを設定する。

【００７４】次にステップ＃３０９に進み、自然色と判
定された画素領域とその周辺領域からなる画像に対して
エッジ検出処理を施す。エッジ検出処理としては幾つか
の手法があるか、ここでは画像の勾配を利用してエッジ
の検出を行い、よく知られている方法としてロバーツの
勾配を用いる。

【００７５】［（f_i,j−f_i+1,j+1）² ＋（f_i,j+1−f_i+1,j）² ］^1/2 ・・・・（３）定義から判るように、ロバーツの勾配は斜め方向のエッ
ジ検出に適しており、これは風景のような自然シーンに
おいても適当なものである。そして、この値が所定の閾
値よりも大きければ対象画素をエッジ画素として２値化
する。閾値としての勾配は比較的緩めにし、なだらかな
変化においても検出するようにパラメータを設定してあ
る。

【００７６】次にステップ＃３１０に進み、シーンを認
識する領域抽出処理を行う。これもいくつかの手法があ
るが連結成分処理を行うものとする。エッジ処理によっ
て作られた２値化画像のなかには雑音成分が含まれてい
ることが多い。これら雑音的な小さい成分，突起，穴な
どは図形融合によって処理できる。あるいは、各連結成
分の特徴量（面積や幅）を測り、その値がある閾値以下
の成分を消去するようにして連結成分を作っていき、シ
ーンとして特徴のある領域を抽出する。なお更に細線化
処理によって線図形に変換して輪郭線抽出を行っても良
い。

【００７７】次にステップ＃３１１に進み、抽出された
領域があらかじめ定めていた閾値（ここでは画面にしめ
る大きさが５％以上）より大きければ、風景シーンとな
る領域があると判定してステップ＃３１２に進む。ステ
ップ＃３１２では、シーン領域と判定された領域（ここ
では森林と思われる領域、空と思われる領域）の画面内
のしめる位置を求めてこれを出力し、図４のステップ＃
１０９のシーン認識処理が終了することなる。

【００７８】また、上記ステップ＃３１１で風景シーン
と判定される領域がなかった場合はステップ＃３１３に
進み、今まで行ってきたシーン認識の回数を判定し、所
定の回数より少なければステップ＃３１４に進み、認識
アルゴリズムのパラメータを前回の検出とは異ならせて
再度認識処理行わせるべくパラメータを変更する。例え
ば自然色特徴量の幅を広げる、エッジ検出の閾値を変更
するなどを行い、ステップ＃３０２に進み、新たな認識
パラメータでシーン認識処理を再度行う。

【００７９】また、上記ステップ＃３１３にて既に所定
回数のシーン認識を実行している場合は、被写体に風景
モードとしてふさわしい被写体ではなかったと判定し
て、ここでもカメラの制御モードをグリーンモードに自
動的に設定して、図４のステップ＃１１６に進む。

【００８０】このように、風景シーンの認識アルゴリズ
ムは前述の顔認識アルゴリズムに対して認識アルゴリズ
ムそのものをシーン検出にふさわしいものに変更した
り、また同じアルゴリズムでもパラメータを変更して認
識処理を行うようにして認識の精度を高めている。

【００８１】なお領域抽出の方法として、領域形成法
（Region Growing）を行うとでも良い。これは小さい領
域の集合に分割した初期分割からスタートし、隣接領域
が併合しても一様な領域と見なせるかどうかを判定しな
がら併合処理を繰り返すもので、一様性の尺度としては
領域境界部での濃度値の不連続性、領域内の濃度値の分
布範囲、平均濃度からの最大偏差などがある。しかしな
がら認識アルゴリズムとしては精度は上がるが、演算能
力としてかなりの負荷となってしまう。

【００８２】図１０は、接写モードに設定されている時
の被写体認識アルゴリズムである、図４のステップ＃１
１０での物体認識を行うフローチャートである。

【００８３】この動作がスタートすと、被写体認識回路
１１５はステップ＃４０１にてＥＥＰＲＯＭから物体認
識アルゴリズムに用いる各種パラメータを読み込み、不
図示のメモリの所定のアドレスに格納する。次にステッ
プ＃４０２に進み、処理過程で発生する変数の初期化を
行う。次いでステップ＃４０３にて、シーン認識を行う
領域の初期設定を行う。ここでは接写モードである為、
被写体はほぼ中央部にあるものがほとんどであるが画面
に占める割合はかなり大きい。そこで、画面内の中心約
７０％の領域を初期の認識対象領域として限定するよう
にパラメータを設定している。

【００８４】次にステップ＃４０４に進み、上記ステッ
プ＃４０３で限定された領域のセンサの予備蓄積を行っ
たのち、数画素単位でまとめたブロック単位で読み出
す。そして、次のステップ＃４０５にて、各ブロックの
輝度が低輝度，中輝度，高輝度かを所定の閾値と比較し
た上で、比較的低中輝度のブロック領域と高輝度の領域
のみを顔認識を行う領域として更に限定する。基本的に
は低輝度領域を排除することになり、これは接写撮影を
行う対象物は輝度を比較すると低い輝度であることはほ
とんどない事から限定したものである。

【００８５】次にステップ＃４０６に進み、物体認識を
行うべくエリセンサ１３に蓄積動作を行わせ、物体認識
を行う領域の被写体画像の読み込み行う。そして、次の
ステップ＃４０７にて、読み込まれたエリアセンサ１３
の各画素のＲ，Ｇ，Ｂの値から明度，色相，彩度，色
度，色差と言った色の特徴量を求める。ここで求める特
徴量は次のステップで同色領域を判定すべく色空間での
特徴量を求める事になる。次にステップ＃３０８に進
み、これらの色の特徴量が前記の予め定めたいくつかの
種類の色の範囲内に入っているもの同志をそれぞれ対象
画素が同色であると判定し、同色領域を抽出する。ここ
で同色とみなす色の領域はパラメータに設定されてい
る。

【００８６】次にステップ＃４０９に進み、同色と判定
された画素領域とその周辺領域からなる画像に対してエ
ッジ検出処理を施すが、ここではシーン認識の上記ステ
ップ＃３０９と同じくロバーツの勾配を用いる。そし
て、この値が所定の閾値よりも大きければ対象画素をエ
ッジ画素として２値化する。閾値としての勾配は上記ス
テップ＃３０９に比較してきつめに設定し、ある程度は
っきりした変化において検出するようにパラメータを設
定してある。

【００８７】次にステップ＃４１０に進み、物体を認識
する領域抽出処理を行う。ここではステップ＃３１０と
同じであり、説明を省略する。なお領域抽出の方法とし
て、同色領域を抽出してからエッジ処理（閾値処理）を
行ったが、色の特徴量を抽出し、同色の領域を抽出する
段階で前述の領域形成法（Region Growing）を行うこと
でも良い。

【００８８】次にステップ＃４１１に進み、抽出された
領域があらかじめ定めていた閾値（ここでは画面にしめ
る大きさが１０％以上）より大きければ、接写する対象
物の領域があると判定してステップ＃４１２に進む。そ
して、このステップ＃４１２では、接写対象物と判定さ
れた領域の画面内のしめる位置と大きさを求めてこれを
出力する。又合わせて焦点検出回路１０３から対象領域
のデフォーカス量を複数求め、これよりおおよその奥行
きを検出し出力する。これで図４のステップ＃１１０の
物体認識処理が終了することなる。

【００８９】また、上記ステップ＃４１１で接写対象物
と判定される領域がなかった場合はステップ＃４１３に
進み、今まで行ってきた物体認識の回数を判定し、所定
の回数より少なければステップ＃４１４に進み、認識ア
ルゴリズムのパラメータを前回の検出とは異ならせて再
度認識処理行わせるべくパラメータを変更する。例え
ば、同色と見なす特徴量の幅を広げる、エッジ検出の閾
値を変更するなどを行い、ステップ＃４０２に進み、新
たな認識パラメータで物体認識処理を行う。

【００９０】また、上記ステップ＃４１３にて既に所定
回数の物体認識を実行している場合は、被写体は接写モ
ードとしてふさわしい被写体はなかったと判定して、こ
こでもカメラの制御モードをグリーンモードに自動的に
設定して、図４のステップ＃１１６に進む。

【００９１】このように、接写シーンの認識アルゴリズ
ムは前述のシーン認識アルゴリズムに対してほぼ同じア
ルゴリズムを用いるが、認識のためのパラメータを変更
して認識処理を行うようにして、物体をより精度良く認
識できるように特化している。

【００９２】図１１は、スポーツモードに設定されてい
る時の被写体認識アルゴリズムである、図４のステップ
＃１１１での被写体の動き検出を行うフローチャートで
ある。

【００９３】この動作がスタートすると、被写体認識回
路１１５はステップ＃５０１にてＥＥＰＲＯＭから動き
検出アルゴリズムに用いる各種パラメータを読み込み、
不図示のメモリの所定のアドレスに格納する。そして、
次のステップ＃５０２にて、処理過程で発生する変数の
初期化を行う。次にステップ＃５０３に進み、シーン認
識を行う領域の初期設定を行う。ここでは接写モードで
ある為、被写体はほぼ中央部にあるものがほとんどであ
る。画面に占める割合はそれほど大きくはないが被写体
がかなり移動するので、ここでは画面内の中心約７０％
の領域を初期の認識対象領域として限定するようにパラ
メータを設定している。

【００９４】次にステップ＃５０４に進み、動き検出を
行うべくエリアセンサ１３に蓄積動作を行わせ、動き検
出を行う領域の被写体画像の読み込み行う。ここでは前
述の３アルゴリズムはエリアセンサ１３の予備蓄積を行
っていたが、スポーツモードでは検出までの時間を極力
短くしたいため、このステップを省略している。次にス
テップ＃５０５に進み、読み込まれたエリアセンサ１３
の各画素のＲ，Ｇ，Ｂの値から輝度信号成分としてＧ成
分のみを用いて画像に対してエッジ検出処理を施す。こ
こでも上記ステップ＃３０９と同じくロバーツの勾配を
用いる。そして、この値が所定の閾値よりも大きければ
対象画素をエッジ画素として２値化する。閾値としての
勾配は上記ステップ＃３０９に比較してきつめに設定
し、ある程度はっきりした変化において検出するように
パラメータを設定してある。

【００９５】次にステップ＃５０６に進み、検出された
エッジ画像を図示しない所定のメモリに記憶させる。次
いでステップ＃５０７にて、次フレームの画像読み出し
を行う。続くステップ＃５０８では、上記ステップ＃５
０５と同じように輝度信号成分としてのＧ成分のみを用
いて画像に対してエッジ検出処理を施す。次にステップ
＃５０９に進み、前フレームのエッジ画像をメモリから
読み出して今回のフレームの画像との相関を演算し、そ
の相関値に基づいて画像の動きを検出する。算出式とし
ては前フレームの画像f_i-1(x,y) 、現フレームの画像f_i
(x,y) とするとずらし量ξ、ηにおいて min ΣΣ［f_i-1（ｘ−ξ、ｙ−η）−f_i（ｆｘ、ｙ) ］² …（４）又は min ΣΣ｜f_i-1（ｘ−ξ、ｙ−η）−f_i（ｆｘ、ｙ) ｜ …（４）’ となり、これを求める事となる。

【００９６】具体的には、連続する２フレームの画像を
比較するわけであるが、この比較はメモリに記憶させた
画像データの読み出し位置を一画素づつずらしながら行
う。両者の各画素の差の和を求め、その値を１画素ずら
す毎に異なる領域に記憶していく。各画素の差の和はbi
t 比較を行い、異なるbit の数を数える事で行う。次ラ
イン以降も同様の比較を行い、その際の各画素の差の和
を１ライン目の値が記憶されている領域に加算してい
き、これが相関値となる。

【００９７】次にステップ＃５１０に進み、この相関値
が最も小さくなったところを求めて、その領域における
前回からの動きベクトル（動き量）とする。すなわち、
相関値が最小になった際の垂直水平方向にずらした画素
数が垂直水平方向の動き量となる。なおこのような手段
ではなく、水平方向と垂直方向に射影像を作りその相関
値（重心位置の移動量）から動きベクトルを求めても良
い。

【００９８】次にステップ＃５１１に進み、動きベクト
ルが所定量よりも大きければステップ＃５１２に進み、
動体被写体があると判定し動きベクトル量を出力する。
これで図４のステップ＃１１１の動き検出処理が終了す
ることなる。

【００９９】また、上記ステップ＃５１１で動きベクト
ルが所定量よりも小さければステップ＃５１３へ進み、
スイッチＳＷ２がＯＮしているかを判定し、ＯＮしてい
ればここでもカメラの制御モードをグリーンモードに自
動的に設定して、図４のステップ＃１１６に進む。ＯＮ
していなければ５０２へ戻り、動き検出を繰り返す。

【０１００】このように、スポーツモードではどのよう
なものであるかを認識するよりも動体であるかを検出す
る事になるが、その検出アルゴリズムは認識パラメータ
を変更する事によって行われている。

【０１０１】（実施の第２の形態）次に、本発明の実施
の第２の形態について、図１２のフローチャートを用い
て説明する。なお、一眼レフカメラの回路構成等は上記
実施の第１の形態と同様であるものとする。

【０１０２】上記実施の第１の形態では、すべての撮影
モードにおいて被写体認識処理を行ったが、カメラに搭
載しうるＣＰＵの限られた演算能力では難しいものがあ
る。そこで、この実施の第２の形態においては、一般的
な撮影の主体である人物を撮影すると思われる撮影モー
ドにおいてのみ被写体認識処理を行うものである。

【０１０３】図１２において、ステップ＃６０１にて、
撮影モードダイアル４３がＬＯＣＫボジションから外さ
れてイメージゾーン４３ａの何れかの撮影モードが設定
されて電源が供給され、カメラは撮影準備状態となる。
次にステップ＃６０２にて、レリーズ釦４１の第一スト
ロークでＯＮするスイッチＳＷ１がＯＮしているかを検
出し、ＯＮしていればステップ＃６０３へ進み、ＯＦＦ
であればステップ＃６０２の検出を繰り返す。

【０１０４】ステップ＃６０３に進むと、セルフタイマ
設定釦４４が押されてセルフタイマモードに設定されて
いるかを設定されているかを判定し、セルフタイマモー
ドであればステップ＃６０９へ進み、ここでは被写体認
識回路１１５が顔認識処理を行う。つまり、被写体認識
回路１１５は、エリアセンサ１３により被写体像を所定
のフレームレートで順次取り込むとともに、取り込んだ
被写体画像から顔認識処理を行い、被写体像の顔の大き
さ，数を判定する。これは、上記実施の第１の形態のポ
ートレイトモードが設定された時と同じであり、セルフ
タイマ撮影の際はほとんど人物写真である事から強制的
に顔認識処理を行い、セルフタイマ撮影の機能を高める
とともに撮影者の操作性を簡便にしたものである。

【０１０５】また、設定されていなければステップ＃６
０４に進み、設定した撮影モードが何であるかを読み込
み、ポートレイトモード（＃６０５）か、風景モード
（＃６０６）か、接写モード（＃６０７）か、スポーツ
モード（＃６０８）かのいずれかに進む。

【０１０６】ポートレイトモードであった場合はステッ
プ＃６０５を介してステップ＃６０９に進み、上記実施
の第１の形態と同じ動作を行う。また、風景モードか、
接写モードか、スポーツモードであれば、ステップ＃６
０６，＃６０７，＃６０８を介してステップ＃６１１〜
＃６１３で公知の撮影プログラムを設定する。

【０１０７】例えば、風景モードであれば、「ＡＥプロ
グラム＝開放Ｆナンバー」と「１／焦点距離」のポイン
トから、「Ｔｖ：Ａｖ＝１：２」の比率で変化するプロ
グラム，「ＡＦモード＝ワンショットＡＦ」、「給送モ
ード＝１駒撮り」、「測光モード＝平均測光」というよ
うな風景モードプログラムをステップ＃６１１で設定す
る。

【０１０８】接写モードであれば、「ＡＥプログラム＝
被写界深度が深めの絞り優先プログラム」、「ＡＦモー
ド＝ワンショットＡＦ」、「給送モード＝１駒撮り」、
「測光モード＝部分測光」というような接写モードプロ
グラムをステップ＃６１２で設定する。また、スポーツ
モードであれば、「高速側シャッタ秒時側にセットされ
たシャッタースピード優先的露出プログラム」、「ＡＦ
モード＝サーボＡＦ」、「給送モード＝連続撮影」、
「測光モード＝中央部重点測光」というようなスポーツ
モードプログラムをステップ＃６１３で設定する。

【０１０９】以上のように設定されると、次にステップ
＃６１４に進み、以下のステップ＃６１４〜＃６２５が
実行されるが、これらについては上記実施の第１の形態
における図４のステップ＃１１６〜＃１２７と同様であ
るので説明は省略する。

【０１１０】このように、被写体認識処理を顔認識だけ
に限定し、かつ人物シーンを撮影すると想定できる撮影
モードを選択した時のみ機能させるようにしたので、搭
載するＣＰＵの負荷が減り、より容易に被写体認識をカ
メラに搭載できるとともに、すべての撮影シーンにおい
て被写体認識機能をの効果を発揮は出来ないものの、多
くの撮影シーンで満足の行く結果が引き出せるものとな
っている。

【０１１１】なお、セルフモードに限らず公知のリモコ
ン撮影モードにおいても顔認識処理を施すように、この
実施の第２の形態を構成しても良い。また、風景モード
等の撮影モードだけでなく、ＡＦモードがサーボモード
に設定されたり、給送モードが連続撮影モードに設定さ
れた時には被写体認識処理を施さないように、この実施
の第２の形態を構成しても良い。

【０１１２】以上の実施の各形態によれば、ポートレイ
トモード、風景モード、接写モードもしくはスポーツモ
ードの何れの撮影モードが設定されているかに応じて、
被写体認識回路１１５や被写体像動きベクトル検出回路
１１６における認識アルゴリズムを変更するようにして
いる（図４のステップ＃１０８〜＃１１１、図１２のス
テップ＃６０９）ので、カメラへの認識手段の搭載が容
易なものになり、認識精度や認識スピードを向上させる
ことができ、これによって更に高度なカメラ制御を行な
わせ、操作性の良いカメラを提供する事ができる。

【０１１３】また、設定された撮影モードに応じて、被
写体認識回路１１５や被写体像動きベクトル検出回路１
１６における認識アルゴリズムを構成するパラメータ
（図７参照）を変更しているので、認識アルゴリズムを
複雑にする事なく、撮影モードに応じて精度良く被写体
を認識させることができる。

【０１１４】また、セルフモードやポートレイトモード
以外の撮影モードが設定された場合には、前記顔認識ア
ルゴリズムの動作を禁止するようにしているので、より
容易にカメラへの認識手段の搭載を可能として、これに
よって撮影者はシャッタチャンスや画面の構図取りに専
念する事ができ、より良好な写真が撮影できる。

【０１１５】（発明と実施の形態の対応）上記実施の各
形態において、モードダイヤル４３、セルフタイマ設定
釦４４が本発明の撮影モード設定手段に相当し、被写体
認識回路１１５と被写体像動きベクトル検出回路１１６
が本発明の被写体認識手段に相当し、ＣＰＵ１０１（認
識情報処理部１０１ａ）が本発明の制御手段に相当す
る。

【０１１６】なお本発明は、これらの実施の形態の構成
に限定されるものではなく、請求項で示した機能、また
は実施の形態がもつ機能が達成できる構成であれば、ど
のようなものであっても良いことは言うまでもない。

【０１１７】また本発明は、一眼レフカメラに適用した
例を述べているが、ビデオカメラや電子スティルカメラ
などの種々の形態の撮像装置に対しても適用できるもの
である。

【０１１８】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１に記載の
発明によれば、被写体認識手段をカメラに搭載すること
を容易すると共に、被写体情報の認識精度や認識スピー
ドを向上させ、操作性の良好な被写体認識機能付きカメ
ラを提供できるものである。

【０１１９】また、請求項２に記載の発明によれば、被
写体情報の認識アルゴリズムを複雑にする事なく、撮影
モードに応じて精度良く被写体情報の認識を行うことが
できる被写体認識機能付きカメラを提供できるものであ
る。

【０１２０】また、請求項５に記載の発明によれば、被
写体情報の認識の為の負荷を軽減し、被写体認識手段を
カメラに搭載することをより容易なものにすることがで
きる被写体認識機能付きカメラを提供できるものであ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例における被写体認識機能を備え
たカメラに適用した際の要部構成図である。

【図２】図１のカメラの上面図である

【図３】図１のカメラの電気回路の構成を示したブロッ
ク図である

【図４】図１のカメラにおいて撮影動作までを示したフ
ローチャートである。

【図５】図１のカメラにおいて顔認識結果によるカメラ
の制御例を示した図である。

【図６】図１のカメラにおいてポートレイトモードでの
被写体認識のフローチャートである。

【図７】図１のカメラにおいて被写体認識動作で用いる
認識パラメータを示した図である。

【図８】図１のカメラにおいて８近傍ラプラシアンの行
列式である。

【図９】図１のカメラにおいて風景モードでの被写体認
識のフローチャートである。

【図１０】図１のカメラにおいて接写モードでの被写体
認識のフローチャートである。

【図１１】図１のカメラにおいてスポーツモードでの被
写体認識のフローチャートである。

【図１２】本発明の実施の第２の形態におけるカメラの
各撮影モードでの撮影動作を示す。

【符号の説明】

６焦点検出装置１０測光センサ１３エリアセンサ１６ぶれ検出センサ４３撮影モードダイヤル１０４測光回路１０１ＣＰＵ１０１ａ認識情報処理部１０４レンズ制御回路１１１ぶれ検出回路１１２レンズ位置検出回路１１５認識情報処理回路１１６被写体像動きベクトル検出回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００Ｈ０４Ｎ 5/232 Ｚ５Ｃ０６６Ｈ０４Ｎ 5/232 5/235 ５Ｌ０９６ 9/64 Ｒ 5/235 Ｇ０２Ｂ 7/11 Ｎ 9/64 Ｇ０３Ｂ 3/00 ＡＦターム(参考） 2H011 AA01 BA21 BB02 BB03 BB04 BB06 DA00 2H051 BA02 CB22 CE10 CE16 DA15 DA17 DA19 DA20 DA21 DB01 EB20 2H054 AA01 2H100 FF01 5C022 AA13 AB02 AB27 AB55 AC42 AC69 5C066 AA01 CA05 CA13 EF00 EF11 GA01 HA01 KD04 KD06 KE05 KE17 KM02 KM13 5L096 CA03 JA11

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】カメラの撮影モードを設定する撮影モー
ド設定手段と、被写体を撮像する複数の画素からなるエ
リアセンサと、該エリアセンサの出力をもとに撮影する
被写体情報を認識する被写体認識手段と、該被写体認識
手段による認識結果に応じてカメラの撮影機能の制御を
行う制御手段とを有し、前記被写体認識手段は、設定された撮影モードに応じ
て、被写体情報を認識する為の認識アルゴリズムを変更
することを特徴とする被写体認識機能付きカメラ。
【請求項２】カメラの撮影モードを設定する撮影モー
ド設定手段と、被写体を撮像する複数の画素からなるエ
リアセンサと、該エリアセンサの出力をもとに撮影する
被写体情報を認識する被写体認識手段と、該被写体認識
手段による認識結果に応じてカメラの撮影機能の制御を
行う制御手段とを有し、前記被写体認識手段は、設定された撮影モードに応じ
て、被写体情報を認識する認識アルゴリズム及び該認識
アルゴリズムを構成するパラメータを変更することを特
徴とする被写体認識機能付きカメラ。
【請求項３】前記認識アルゴリズムは、少なくとも顔
認識を行うアルゴリズムを含むことを特徴とする請求項
１又２に記載の被写体認識機能付きカメラ。
【請求項４】前記認識アルゴリズムは、少なくとも被
写体の動きを検出するアルゴリズムを含むことを特徴と
する請求項１又は２に記載の被写体認識機能付きカメ
ラ。
【請求項５】カメラの撮影モードを設定する撮影モー
ド設定手段と、被写体を撮像する複数の画素からなるエ
リアセンサと、該エリアセンサの出力をもとに撮影する
被写体情報のうち少なくとも顔を認識する顔認識アルゴ
リズムを備えた被写体認識手段と、該被写体認識手段に
よる認識結果に応じてカメラの撮影機能の制御を行う制
御手段とを有し、前記被写体認識手段は、設定された撮影モードによって
は前記顔認識アルゴリズムの動作を行わないことを特徴
とする被写体認識機能付きカメラ。
【請求項６】前記制御手段は、前記被写体認識手段に
よる前記顔認識アルゴリズムの動作が行われなかった場
合は、あらかじめ設定されている撮影モードに対応する
情報に基づいてカメラの撮影機能の制御を行うことを特
徴とする請求項５に記載の被写体認識機能付きカメラ。
【請求項７】前記被写体認識手段が前記顔認識アルゴ
リズムの動作を行わない撮影モードは、人物を主体にし
たシーンを撮影する撮影モード以外の撮影モードである
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の被写体認識機
能付きカメラ。
【請求項８】前記カメラの撮影機能の制御とは、露出
制御及び焦点調節制御であることを特徴とする請求項
１、２又は５に記載の被写体認識機能付きカメラ。
【請求項９】前記撮影モード設定手段は、被写体の種
類または状態に合わせて撮影者が手動により撮影モード
を設定する構成のものであることを特徴とする請求項１
〜８の何れかに記載の被写体認識機能付きカメラ。