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JP2001357404A - 画像抽出装置 - Google Patents

画像抽出装置

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JP2001357404A
JP2001357404A JP2000178230A JP2000178230A JP2001357404A JP 2001357404 A JP2001357404 A JP 2001357404A JP 2000178230 A JP2000178230 A JP 2000178230A JP 2000178230 A JP2000178230 A JP 2000178230A JP 2001357404 A JP2001357404 A JP 2001357404A
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JP
Japan
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image
face
subject
camera
unit
Prior art date
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Pending
Application number
JP2000178230A
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English (en)
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Kyoko Nakamura
恭子 中村
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Minolta Co Ltd
Original Assignee
Minolta Co Ltd
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Publication date
Application filed by Minolta Co Ltd filed Critical Minolta Co Ltd
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Priority to US09/879,909 priority patent/US7212233B2/en
Publication of JP2001357404A publication Critical patent/JP2001357404A/ja
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 被写体が所望の姿勢をした画像を取得するこ
と。 【解決手段】 複数の画像を保存する画像データベース
と、画像中の被写体の向きを検出する検出手段（Ｓ１０
４）と、検出手段の検出結果に基づいて、画像データベ
ースの中から所定方向（Ｓ１０２）に向いた被写体を含
む画像を抽出する抽出手段（Ｓ１０６）とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、画像抽出装置に
関し、特に、複数の画像の中から所望の画像を抽出する
画像抽出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、写真を撮るカメラには、銀塩カメ
ラや、デジタルスチルカメラ等が普及している。これら
のカメラでは、被写体をフレームに収めて、被写体が所
望のポーズとなったタイミングに合わせてシャッタボタ
ンを押下することにより、所望のポーズで被写体を撮像
することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】写真を撮る際に、被写
体が静止物体である場合には、フレーム内に静止物体が
バランスよく収まることのみを考慮すれば足りる。しか
し、被写体が動物体である場合には、その動物体が所望
のポーズや、表情をしたタイミングに合わせてシャッタ
ボタンを押す必要がある。
【０００４】しかし、この動物体のポーズや表情が所定
の状態となるタイミングでシャッタボタンを押すのは困
難な場合がある。たとえば、被写体が乳幼児である場合
等は、乳児の近くで撮像すると、乳幼児がカメラを意識
して自然な表情が撮れなかったり、また、動きが速くて
フレーム内に収めるのに気を取られ乳幼児の視線がカメ
ラを向いた瞬間のシャッタチャンスを逃してしまうとい
った問題がある。
【０００５】また、被写体が複数人の子供で集合写真を
撮る場合などは、複数人の子供全員に正面向きのポーズ
を取らせることは難しく、そのように全員が正面向きに
なるタイミングに合わせてシャッタボタンを押す撮影が
困難であった。
【０００６】この発明は上述の問題点を解決するために
なされたもので、この発明の目的の１つは、被写体が所
望の姿勢をした画像を取得することが可能な画像抽出装
置を提供することである。
【０００７】この発明の他の目的は、動画像中から被写
体が所望の姿勢をした静止画像を取得することが可能な
画像抽出装置を提供することである。
【０００８】この発明のさらに他の目的は、被写体が所
望の姿勢をした画像を取得するために撮像のタイミング
を逃すのを防止した画像抽出装置を提供することであ
る。
【０００９】この発明のさらに他の目的は、被写体が複
数であっても、所定の数の被写体が所望の姿勢をした画
像を取得することが可能な画像抽出装置を提供すること
である。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上述の目的を達成するた
めにこの発明のある局面によれば、画像抽出装置は、複
数の画像を保存する画像データベースと、画像中の被写
体の向きを検出する検出手段と、検出手段の検出結果に
基づいて、画像データベースの中から所定方向に向いた
被写体を含む画像を抽出する抽出手段とを備える。
【００１１】この発明に従えば、複数の画像が画像デー
タベースに保存され、画像中の被写体の向きが検出さ
れ、検出結果に基づいて、画像データベースの中から所
定方向を向いた被写体を含む画像が抽出される。このた
め、被写体が所望の姿勢をした画像を取得することが可
能な画像抽出装置を提供することができる。
【００１２】この発明の他の局面によれば、画像抽出装
置は、動画像を入力する入力手段と、入力された動画像
中の被写体の向きを検出する検出手段と、検出手段の検
出結果に基づいて、入力された動画像の中から所定方向
を向いた被写体を含む画像を静止画として抽出する抽出
手段とを備える。
【００１３】この発明に従えば、入力された動画像中の
被写体の向きが検出され、検出結果に基づいて、入力さ
れた動画像の中から所定方向を向いた被写体を含む画像
が静止画として抽出される。このため、動画像中から被
写体が所望の姿勢をした静止画像を取得することが可能
な画像抽出装置を提供することができる。
【００１４】この発明のさらに他の局面によれば、画像
抽出装置は、被写体を撮像する撮像手段と、撮像手段で
撮像された画像中の被写体の向きを検出する検出手段
と、画像を保存する保存手段と、検出手段により被写体
が所定方向を向いていることが検出された際に、その画
像を保存手段に保存させる制御手段とを備える。
【００１５】この発明に従えば、撮像された画像中の被
写体の向きが検出され、被写体が所定方向を向いている
ことが検出された際に、その画像が保存される。このた
め、被写体が所望の姿勢をした画像を取得するために撮
像のタイミングを逃すのを防止した画像抽出装置を提供
することができる。
【００１６】好ましくは、画像抽出装置は、画像中の被
写体の向きを指定する指定手段をさらに備える。
【００１７】この発明に従えば、画像中の被写体の向き
が指定できるので、所望の方向を向いた被写体を含む画
像を抽出することができる。
【００１８】好ましくは、画像抽出装置の検出手段は、
画像中の複数の被写体の向きをそれぞれ検出し、所定方
向を向いている被写体の数を計数する計数手段をさらに
備える。
【００１９】この発明に従えば、画像中の複数の被写体
の向きがそれぞれ検出され、所定方向を向いている被写
体の数が計数される。このため、被写体が複数であって
も、所定の数の被写体が所望の姿勢をした画像を取得す
ることが可能な画像抽出装置を提供することができる。
【００２０】好ましくは、画像抽出装置の撮像手段は、
所定の間隔で被写体を撮像することを特徴とする。
【００２１】この発明に従えば、所定の間隔で被写体が
撮像されるので、被写体が所望の姿勢をしたタイミング
を逃すのを防止することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。なお、図中同一符号は同一
または相当する部材を示し、説明は繰返さない。
【００２３】［第１の実施の形態］図１は、本発明の第
１の実施の形態におけるカメラの背面図である。本実施
の形態におけるカメラ１００は、シャッタボタン２と、
種々の情報を表示するための液晶表示装置４と、ファイ
ンダ３と、機能切換ボタン５と、向き指定ボタン６と、
人数設定ボタン７とを含む。
【００２４】機能切換ボタン５は、フラッシュの使用あ
るいは不使用の切換や、セルフタイマを使用するか否か
等のカメラの機能を切換えるためのボタンスイッチであ
る。この機能切換ボタン５を用いて、通常撮像モード
と、顔撮像モードとを切換えることができる。通常撮影
モードとは、シャッタボタン２の押下に応じて、撮影さ
れるモードである。顔撮像モードとは、詳細は後述する
が、被写体が所望のポーズをすることを条件に撮像する
モードである。顔撮影モードでは、さらに、枚数優先モ
ードと時間優先モードとを指定することができる。この
指定もまた、機能切換ボタン５を用いて行なわれる。
【００２５】向き指定ボタン６は、カメラ１００が顔撮
像モードにあるときに、被写体のポーズ、特に、被写体
の顔の向きを設定するためのボタンスイッチである。被
写体の顔の向きは、被写体の顔とカメラ１００との相対
的な位置関係により定まる。より具体的には、被写体が
カメラ１００の方向を向いたとき、被写体がカメラ１０
０に向かって横方向を向いたとき等、被写体からカメラ
に向かう方向によって定まる。向き指定ボタン６によ
り、撮像された画像に含まれる被写体像の顔の角度を指
定することができる。
【００２６】液晶表示装置４は、カメラ１００が顔撮像
モードにある場合に、撮像する画像を表示する。このた
め、液晶表示装置４を見ることにより、被写体像のポー
ズを確認することができる。また、液晶表示装置4は、
撮影可能な残り枚数および設定されている撮影モードな
どの各種の設定状況や現在時刻等を表示する。なお、液
晶表示装置４は、カメラ１００の背面に設けるようにし
たが、ファインダ３内に表示させるようにしてもよい。
【００２７】図２は、第１の実施の形態におけるカメラ
１００の機能を示す機能ブロック図である。図２を参照
して、本実施の形態におけるカメラ１００は、画像を入
力するための画像入力部１０１と、入力された画像に含
まれる被写体像の顔の向きを検出するための指定向顔発
見部１０２と、入力された画像のうちから所定の方向を
向いた被写体像を含む画像を選択するための画像選択部
１０３と、選択された画像を出力するための画像出力部
１０４とを含む。
【００２８】画像入力部１０１は、電荷結合素子（以下
「ＣＣＤ」という）等の受光素子であり、画像データを
指定向顔発見部１０２と画像選択部１０３とに出力す
る。指定向顔発見部１０２は、画像入力部１０１より受
信した画像に含まれる被写体像の顔の向きを検知するこ
とにより、指定の方向を向いた被写体像を検知する。こ
こで、指定の方向とは、被写体とカメラとの相対的な位
置により定まる。被写体がカメラの方を向いているとき
の正面顔、被写体がカメラに対して真横を向いていると
きの横顔、被写体がカメラに対して４５°の回転をして
いる場合には斜め４５°の向きとなる。指定方向は、向
き指定ボタン６によって、被写体からカメラに向かう方
向からの角度で指定される。
【００２９】指定向顔発見部１０２は、向き指定ボタン
６で予め定められた指定方向を向く顔を発見する。画像
内の被写体が指定方向を向いている場合には、画像選択
部１０３に所定の信号が出力され、画像入力部１０１で
撮像した画像が選択され、画像出力部１０４に出力され
る。画像出力部１０４は、液晶表示装置４であってもよ
く、また、半導体メモリであってもよい。さらに、画像
出力部１０４は、銀塩フィルムを露光する装置であって
もよい。
【００３０】次に、カメラ１００が顔選択モードに設定
されている場合の撮像処理について説明する。カメラ１
００は、機能切換ボタン５の押下により顔選択モードに
設定される。図３は、第１の実施の形態におけるカメラ
１００が顔選択モードに設定されている場合に行なわれ
る撮像処理の流れを示すフローチャートである。図３を
参照して、まず、カメラ１００が顔選択モードに設定さ
れる（ステップＳ１）。顔選択モードの設定は、機能切
換ボタン５の押下により行なわれる。
【００３１】そして、顔の向きが指定される（ステップ
Ｓ２）。液晶表示装置４に顔の向きの指定を促す表示が
行なわれ、向き指定ボタン６が押下されることにより、
指定される。ここで指定される顔の向きが、指定方向で
ある。指定方向は、向き指定ボタン６によって、被写体
からカメラに向かう方向からの角度で指定される。たと
えば、正面→右斜め４５°→右横→左斜め４５°→左横
の順に向き指定ボタン６を押下するごとに指定方向が変
更され、選択される。
【００３２】次に、指定向きの顔の探索が行なわれる
（ステップＳ３）。ステップＳ２で指定された顔の向き
の被写体像が画像中に含まれるか否かの探索が行なわれ
る。これについては、後で具体的に説明する。
【００３３】そして、指定方向を向いた顔の被写体像が
検知されたか否かが判断され（ステップＳ４）、検知さ
れた場合にはステップＳ５に進む。指定方向を向いた顔
の被写体像が検知されない場合には、ステップＳ３に進
み、指定方向を向いた顔の被写体像が探索されるまで処
理が繰返される。
【００３４】ステップＳ５では、画像入力部１０１で撮
像された画像が画像選択部１０３で選択され、画像出力
部１０４に出力される。これにより撮影処理が行なわれ
たことになる。
【００３５】そして、顔選択モードが解除されたか否か
が判断され（ステップＳ５）、解除された場合には処理
を終了し、そうでない場合にはステップＳ２に進む。
【００３６】顔選択モードには、枚数優先モードと時間
優先モードとの２種類のモードがある。顔選択モードの
解除は、枚数優先モードの場合には、所定枚数の画像が
画像選択部１０３で選択されることを条件に解除され
る。時間指定モードの場合には、カメラ１００が顔選択
モードに設定されてから所定の時間が経過することを条
件に顔選択モードが解除される。時間指定モードの場合
には、ステップＳ６を割込処理とすることにより、ステ
ップＳ４で指定方向を向いた顔の被写体像が検知されな
い場合であっても、画像選択部１０３で画像が選択され
ない場合もあり得る。
【００３７】次に、画像中から所定の方向を向く顔を検
出する手法について述べる。画像に含まれる被写体像の
顔の向きを検出する方法としては、ニューラルネットを
用いた手法と、確率モデルを用いた手法の２つの方法が
ある。ニューラルネットを用いた手法は、H.A. Rowle
y、「Neural Network-Based Learning for View-BasedH
uman Face Detection」、CMU-CS-99-117, 1999に記載さ
れている。確率モデルを用いた手法は、H.Schneiderma
n, T. Kanade、「Probabilistic Modeling of Local Ap
pearance and Spatial Relation ships for Object Rec
ognition」、CVPR98に記載されている。本実施の形態に
おけるカメラ１００では、いずれの手法を用いてもよ
い。
【００３８】［ニューラルネットを用いた手法］図４
は、ニューラルネットを用いた手法の原理を説明するた
めの図である。ニューラルネットを用いた手法は、ポー
ズ推定ネットワークと顔発見ネットワークの２種類のネ
ットワークが用いられる。顔発見ネットワークは、正面
方向から顔が水平方向に回転する角度によって分類され
る複数のカテゴリごとにそれぞれ準備される。分類され
る複数のカテゴリを、顔の見えのカテゴリという。
【００３９】ここで、正面とは、被写体がカメラ１００
を向いている場合である。複数の顔の見えのカテゴリ
は、被写体の顔が正面から水平方向にどれだけ回転して
いるかにより分類される。顔の見えのカテゴリとは、顔
発見ネットワークのカテゴリを示す。
【００４０】図４では、顔発見ネットワーク２０６Ａは
被写体の顔が正面を向いた場合のカテゴリ（正面カテゴ
リ）を示し、顔発見ネットワーク２０６Ａは被写体の顔
が右斜め横を向いた場合のカテゴリ（右斜め横カテゴ
リ）を示し、顔発見ネットワーク２０６Ｃは被写体の顔
が右横を向いた場合のカテゴリ（右横カテゴリ）を示
す。このように、顔発見ネットワーク２０６Ａ，２０６
Ｂ，２０Ｃは、カテゴリごとに設けられる。
【００４１】ポーズ推定ネットワークは、入力された画
像に対して、直立向きからの画像平面内の回転角と、顔
発見ネットワークのカテゴリを出力する。直立向きから
の画像平面とは、カメラと被写体とを結ぶ直線を法線と
する平面をいう。画像平面内の回転角は、その法線を軸
に回転する回転角をいう。したがって、直立向きからの
画像平面内の回転角とは、たとえば被写体を人物とした
場合に、被写体が首を傾けた場合の顔の回転角度を示す
ことになる。
【００４２】図５は、画像中の顔の向きを判定する処理
の流れを示すフローチャートである。図４の原理図と図
５のフローチャートを用いて、ニューラルネットを用い
た手法を説明する。図４および図５を参照して、入力画
像２００から顔画像を含む部分画像２０１，２０１Ａ，
２０１Ｂの切出しが行なわれる（ステップＳ１１）。こ
こでは、部分画像２０１は正面を向いた顔画像を含み、
部分画像２０１Ａは右斜め横（４５度）を向いた顔画像
を含み、部分画像２０１Ｃは右横を向いた顔画像を含む
例を示す。切取られた部分画像２０１，２０１Ａ，２０
２Ｂは、ポーズ推定ネットワーク２０２，２０２Ａ，２
００Ｂに入力される（ステップＳ１２）。
【００４３】ポーズ推定ネットワーク２０２，２０２
Ａ，２００Ｂでは、入力された部分画像２０１，２０１
Ａ，２０１Ｂに含まれる顔画像について、直立向きから
の画像平面内の回転角と、顔発見ネットワークのカテゴ
リが出力される。そして、ポーズ推定ネットワーク２０
２，２０２Ａ，２０２Ｂで検出された直立向きからの画
像平面内の回転角２０３，２０３Ａ，２０３Ｂを用い
て、部分画像２０１，２０１Ａ，２０１Ｂに含まれる顔
画像が直立向きとなるように角度補正される（ステップ
Ｓ１３）。これにより、直立向きからの画像平面内の回
転が補正され、より正確に顔の向きを判定することがで
きる。
【００４４】そして、補正された部分画像２０４，２０
４Ａ，２０４Ｂが、顔発見ネットワーク２０６Ａ，２０
６Ｂ，２０６Ｃに入力される（ステップＳ１４）。
【００４５】これは、次の理由による。顔発見ネットワ
ーク２０６Ａ，２０６Ｂ，２０６Ｃに入力される段階で
は、部分画像２０４，２０４Ａ，２０４Ｂは、どちらの
方向を向いた顔画像が含まれるのか不明である。従っ
て、この時点では、用意されている全ての向きの顔発見
ネットワークに、部分画像２０４，２０４Ａ，２０４Ｂ
が入力されて、部分画像２０４，２０４Ａ，２０４Ｂ中
の顔の向きが判断される。
【００４６】顔発見ネットワーク２０６，２０６Ａ，２
０６Ｂでは、それぞれ、入力された部分画像に含まれる
被写体像が、顔か否かの判断がなされる（ステップＳ１
５，ステップＳ１６，ステップＳ１７）。その結果、顔
であったと判断された顔発見ネットワークの向きが部分
画像に含まれる顔の向きとされる（ステップＳ１８）。
たとえば、正面顔の顔発見ネットワークに正面顔の画像
が入力されると、顔と判定され、画像中の顔が正面顔と
される。これとは逆に、正面顔の顔発見ネットワークに
斜め顔が入力されると、顔とは判定されない。
【００４７】一方、顔発見ネットワークの出力結果が顔
でないとされた場合には、部分画像２０１，２０１Ａ，
２０１Ｂに含まれる被写体像は顔画像でないか、また
は、向きが誤りであったとされる。このようにして、入
力画像２００の部分画像に含まれる被写体像の顔の向き
が求められる。
【００４８】［確率モデルを用いた手法］確率モデルを
用いる手法は、与えられた領域に対して、指定方向を向
いた顔であるクラスの事後確率と指定方向を向いた顔の
クラスでない事後確率を比較することにより、指定方向
を向いた顔か否かを決定するものである。実際には、ベ
イズの法則を用いて、２つのクラスの尤度の比を計算
し、しきい値処理を行なう。それぞれのクラスの事後確
率を、一般的な形式から始めて簡略化し、計算可能な状
態数を持つ確率モデルの形式に変形する。
【００４９】図６は、確率モデルを用いた手法における
学習処理の原理を説明するための図である。図６を参照
して、学習のための入力画像３００をオーバーラップす
る部分画像３０１に分割し、各部分画像３０１の位置と
テクスチャ特徴の結合確率分布をカテゴリごとに計算す
るものである。テクスチャ特徴は、圧縮かつ量子化した
データ形式で表現され、学習のための入力画像３００全
体で特定の場所に特定のテクスチャが現れる出現回数を
数えることにより、確率が計算される。
【００５０】入力画像３００を、指定方向を向いた顔を
含む画像とした場合と、指定方向を向いた顔を含まない
画像とした場合について、特定の場所で特定のテクスチ
ャが出現する確率が求められる。つまり、顔であること
がわかっている入力画像３００について、部分画像３０
１の入力画像３００中の位置で特定のテクスチャ特徴が
出現する回数を調べ、予めその確率を求める処理が学習
処理である。
【００５１】指定向きの顔でない場合にも、同じように
学習が行なわれる。部分画像３０１のテクスチャ特徴
は、主成分分析による次元圧縮が行なわれ、低次元空間
に斜影された圧縮かつ量子化された形式で表現される。
【００５２】図７は、学習処理の流れを示すフローチャ
ートである。図６および図７を参照して、入力画像３０
０から、互いにオーバーラップする部分画像３０１の切
出しが行なわれる（ステップＳ２１）。
【００５３】そして、特定のテクスチャ特徴が作成され
る（ステップＳ２２）。次に、部分画像３０１の入力画
像３００中の位置におけるテクスチャ特徴の出現回数が
カウントされる（ステップＳ２３）。
【００５４】次の部分画像３０１に移動可能か否かが判
断され（ステップＳ２４）、移動可能である場合には次
の領域に移動する（ステップＳ２５）。移動可能とは、
処理対象とする部分画像３０１がある場合をいい、移動
不可能とは、処理対象とする部分画像３０１がない場合
をいう。移動不可能な場合には領域とテクスチャの結合
確率表を生成する（ステップＳ２６）。このようにして
求められた結合確率表は、次に説明する認識処理で用い
られる。
【００５５】図８は、認識処理の原理を説明するための
模式図である。図９は、認識処理の流れを示すフローチ
ャートである。図８および図９を参照して、入力画像３
１０中に窓領域３１１が設定される（ステップＳ３
１）。窓領域は、入力画像３１０に含まれる領域であ
り、任意に切取ることができる。
【００５６】そして、窓領域３１１内でオーバーラップ
する部分画像３１２が切出されることにより設定される
（ステップＳ３２）。そして、部分画像３１２内のテク
スチャ特徴が作成され（ステップＳ３３）、作成された
テクスチャ特徴と部分画像の窓領域３１１中の位置とか
ら、学習処理で作成された結合確率表を用いて、指定顔
向きである確率が求められる（ステップＳ３４）。
【００５７】そして、次の部分画像に移動可能か否かが
判断され（ステップＳ３５）、移動可能である場合に
は、ステップＳ３４で求められた確率が保存されて、次
の部分画像に移動した後（ステップＳ３６）、ステップ
Ｓ３２に進む。
【００５８】移動する部分画像がない場合には、すべて
の部分画像の確率の積が求められる（ステップＳ３
７）。この積は、窓領域３１１の尤度とされる。そし
て、求められた尤度から、窓領域内に指定顔向きの顔が
あるかどうかが判断される（ステップＳ３８）。
【００５９】そして、次に設定するべき窓領域が入力画
像３００にあるか否かが判断される（ステップＳ３
９）。ある場合にはステップＳ４０に進む、ない場合に
は認識処理を終了する。ステップＳ４０では、次の窓領
域に移動し、ステップＳ３１に進む。
【００６０】このように本実施の形態におけるカメラ１
００においては、入力された画像中に含まれる顔が所定
の方向を向いた場合に撮像が行なわれるので、幼児のポ
ートレートなどを撮影する場合に、シャッタチャンスを
逃すことなく、幼児が所望の方向を向いたときの自然な
表情を撮影することができる。
【００６１】また、撮影者は、ファインダ内に被写体が
バランスよく収まることだけを注意して被写体を追いか
けることができるので、容易に被写体を撮影することが
でき、しかも、シャッタが押されるのは被写体が所望の
方向を向いたときのみ押される。このため、被写体の動
きが速い場合であっても、シャッタチャンスを逃すこと
なく撮影することができる。
【００６２】［第２の実施の形態］図１０は、第２の実
施の形態におけるカメラ１５０の機能を説明するための
機能ブロック図である。図１０を参照して、第２の実施
の形態におけるカメラ１５０は、画像を入力するための
画像入力部１０１と、画像入力部に接続され、入力され
た画像中に含まれる画像から指定方向を向く顔を発見す
るための指定向顔発見部１０２と、指定方向を向く顔を
カウントするための指定向顔計数部１０６と、所定の数
の顔が指定方向を向いている場合に画像入力部１０１で
入力された画像を選択するための画像選択部１０３と、
画像選択部１０３で画像を選択するための条件を入力す
るための人数設定部１０５と、選択された画像を出力す
るための画像出力部１０４とを含む。
【００６３】第２の実施の形態におけるカメラ１５０
は、第１の実施の形態におけるカメラ１００に、指定向
顔計数部１０６と人数設定部１０５とを加えた構成とな
っている。その他の構成については、第１の実施の形態
におけるカメラ１００と同様であるのでここでは説明を
繰返さない。
【００６４】人数設定部１０５は、人数設定ボタン７と
液晶表示装置４の一部を含み、液晶表示装置４の一部
に、人数設定ボタン７の押下回数に応じた数字が表示さ
れる。液晶表示装置４に表示された数字が、人数として
設定されることになる。指定向顔計数部１０６は、指定
向顔発見部１０２で指定方向を向く顔の数を計数する。
【００６５】図１１は、第２の実施の形態におけるカメ
ラ１５０が顔選択モードの場合に行なわれる撮像処理の
流れを示すフローチャートである。カメラ１５０は、機
能切換ボタン５の押下により顔選択モードに切換えられ
ると、顔選択モードに設定される（ステップＳ５１）。
【００６６】顔選択モードに設定されると、液晶表示装
置４の一部に、人数を表示するための領域が設けられ
る。そして、人数設定ボタン７の押下により、人数の設
定が可能となる（ステップＳ５２）。そして、シャッタ
ボタン２が押下されることにより、その時点で液晶表示
装置４に表示されている数字が人数として設定される。
本実施の形態においては、指定方向を正面方向にしてい
る。また、指定方向を正面方向に限らず、種々の方向に
指定することができるようにしてもよい。
【００６７】次のステップＳ５３では、指定方向、すな
わちカメラの方向を向いている顔の探索が行なわれる
（ステップＳ５３）。ステップＳ５４では、画像中に含
まれる顔のうち、正面を向いている顔の数が指定向顔計
数部１０６でカウントされる（ステップＳ５４）。そし
て、指定向顔計数部１０６でカウントされた顔の数が、
人数設定部１０５で設定された人数以上か否かが判断さ
れる（ステップＳ５５）。設定された人数以上の場合に
は、ステップＳ５６に進み、画像が選択されて画像出力
部１０４に出力される。設定された人数より少ない場合
には、ステップＳ５３に進み、画像入力部１０１より新
たに入力された画像について上述の処理が繰返し行なわ
れる。
【００６８】ステップＳ５７では、顔選択モード（正面
顔選択モード）が解除されたか否かが判断される。解除
された場合には処理を終了し、そうでない場合にはステ
ップＳ５２に進み上述の処理が繰返し行なわれる。顔選
択モードの解除は、所定の時間の経過または所定の回数
の撮影が行なわれることを条件に解除される。
【００６９】以上説明したように、第２の実施の形態に
おけるカメラ１５０によれば、グループ旅行などで集合
写真を撮る場合に、セルフタイマの機能を用いた場合に
有効となる。すなわち、撮影者自身が被撮影集合の中に
入り、さらに、被撮影集合に含まれる人々のうち指定人
数が正面を向いたときにカメラで撮影が行なわれること
になる。このようにすることで、セルフタイマ機能では
所定の時間が経過しなければ撮影が行なわれなかったの
に対し、時間に追われることなく撮影をすることができ
る。
【００７０】また、撮影者自身がカメラを構えて撮影す
る場合でも、複数人を被写体とする場合には、全員の様
子を観察し、全員がカメラ方向を向いた写真を撮影する
場合に、撮影者はファインダ内に被写体がバランスよく
収まることだけを注意するだけで、全員が正面を向いた
写真を撮影することが可能となる。
【００７１】なお、本実施の形態においては、カメラな
どの撮影装置に適用した例を示したが、ビデオ撮影した
動画像から静止画を抽出する場合にも適用することがで
きる。
【００７２】また、画像データベースなどで画像検索に
用いることも考えられる。たとえば、ある特定角度向き
の人物が入っている画像を抽出したり、ある特定の方向
を向いた人物が３人含まれる画像などをキーワードとし
て検索することができる。
【００７３】［第３の実施の形態］次に本発明の第３の
実施の形態における画像抽出装置について説明する。図
１２は、第３の実施の形態における画像抽出装置４００
の概略構成を示すブロック図である。図１２を参照し
て、画像抽出装置４００は、画像抽出装置４００全体を
制御するための中央演算装置（ＣＰＵ）４０１と、キー
ボード４０２と、ポインティングデバイス４０２ａと、
表示部４０３と、メモリ４０４と、記憶装置４０５とを
含む。
【００７４】ポインティングデバイス４０２ａは、マウ
スとともに用いられ、画像抽出装置４００にデータの入
力や画像検索を行なうための検索条件を入力するために
使用される。
【００７５】表示部４０３は、ＣＲＴや液晶表示装置で
構成され、検索条件とする画面を描画するためのユーザ
インタフェースと、検索結果とする画像データ等を表示
する。
【００７６】メモリ４０４は、ＣＰＵ４０１で実行する
ためのプログラムやプログラムの実行に必要とされるデ
ータを記憶する。記憶装置４０５は、検索対象となる複
数の画像データを含む画像データベースを記憶する。
【００７７】次に、画像抽出装置で実行される処理概要
を説明する。図１３は、第３の実施の形態における画像
抽出装置で行なわれる処理の流れを示すフローチャート
である。ここでは、ある方向を向いてい顔が含まれる画
像、たとえば、正面を向いている顔が含まれる画像を取
得したい場合について説明する。
【００７８】図１３を参照して、ユーザにより画像抽出
装置４００のキーボード４０２およびポインティングデ
バイス４０２ａを用いて、顔検索メニューが指定される
（ステップＳ１０１）。顔検索メニュの中から取得した
い顔の向きが設定される（ステップＳ１０２）。
【００７９】記憶装置４０５に記憶される画像データベ
ース内の全ての画像について検索が終了したか否かが判
断され（ステップＳ１０３）、検索が終了した場合に
は、ステップＳ１０７に進む、そうでない場合にはステ
ップＳ１０４に進む。
【００８０】ステップＳ１０４では、指定向きの顔探索
が行なわれる。この指定向きの顔探索には、上述したニ
ューラルネットワークを用いた手法、または、確率モデ
ルを用いた手法を用いることができる。そして、指定向
きの顔があるか否かが判断され（ステップＳ１０５）、
ある場合にはステップＳ１０６に進み、ない場合にはス
テックＳ１０３に戻る。
【００８１】ステップＳ１０６では、指定向きの顔があ
った画像を該当画像として検索結果リストに追加する。
その後、ステップＳ１０３に戻り、画像データベース内
の全ての画像についての検索が継続される。
【００８２】一方、ステップＳ１０３において、画像デ
ータベースの全ての画像について検索が終了したと判断
された場合には、ステップＳ１０７において、検索結果
を画像一覧やリストの形式で表示部４０３に表示し、処
理を終了する。
【００８３】図１４は、第３の実施の形態における画像
抽出装置で行なわれる別の処理の流れを示すフローチャ
ートである。ここでは、画像に複数の顔が含まれる場合
に、指定方向を向いている顔が指定数含まれる画像を取
得したい場合について説明する。
【００８４】図１４を参照して、ユーザにより画像抽出
装置４００のキーボード４０２およびポインティングデ
バイス４０２ａを用いて、顔検索メニューが指定される
（ステップＳ２０１）。顔検索メニュの中から取得した
い顔の向きと、その方向を向く顔の数が指定されること
により、設定される（ステップＳ２０２）。
【００８５】記憶装置４０５に記憶される画像データベ
ース内の全ての画像について検索が終了したか否かが判
断され（ステップＳ２０３）、検索が終了した場合に
は、ステップＳ２０８に進む、そうでない場合にはステ
ップＳ２０４に進む。
【００８６】ステップＳ２０４では、指定向きの顔探索
が行なわれる。この指定向きの顔探索には、上述したニ
ューラルネットワークを用いた手法、または、確率モデ
ルを用いた手法を用いることができる。そして、指定向
きの顔があるか否かが判断され（ステップＳ２０５）、
ある場合にはステップＳ２０６に進み、ない場合にはス
テックＳ２０３に戻る。
【００８７】ステップＳ２０６では、指定向きの顔の数
が、ステップＳ２０２で設定された数以上であるか否か
が判断される。設定された数以上の場合にはステップＳ
２０７に進み、そうでない場合にはステップＳ２０３に
進む。
【００８８】ステップＳ２０７では、画像を該当画像と
して検索結果リストに追加する。その後、ステップＳ２
０３に戻り、画像データベース内の全ての画像について
の検索が継続される。
【００８９】一方、ステップＳ２０３において、画像デ
ータベースの全ての画像について検索が終了したと判断
された場合には、ステップＳ２０８において、検索結果
を画像一覧やリストの形式で表示部４０３に表示し、処
理を終了する。
【００９０】以上説明したように、第３の実施の形態に
おける画像抽出装置４００は、画像データベースに記憶
された画像の中から、所定の方向を向いた顔を含む画像
を抽出することができる。また、画像中に複数の顔が含
まれる場合には、所定の方向を向いた顔を所定の数だけ
含む画像を抽出することができる。
【００９１】また、図１２の記憶装置４０５をビデオテ
ープレコーダなどの記録再生装置にすれば、ＶＴＲに記
録された画像から所望の画像を抽出することができる。
【００９２】今回開示された実施の形態はすべての点で
例示であって制限的なものではないと考えられるべきで
ある。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求
の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味お
よび範囲内でのすべての変更が含まれることが意図され
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１の実施の形態におけるカメラ１
００の背面図である。
【図２】 第１の実施の形態におけるカメラ１００の機
能を示す機能ブロック図である。
【図３】 第１の実施の形態におけるカメラが顔選択モ
ードに設定されている場合に行なわれる撮像処理の流れ
を示すフローチャートである。
【図４】 ニューラルネットを用いた手法の原理を説明
するための図である。
【図５】 画像中の顔の向きを判定する処理の流れを示
すフローチャートである。
【図６】 確率モデルを用いた手法における学習処理の
原理を説明するための図である。
【図７】 学習処理の流れを示すフローチャートであ
る。
【図８】 認識処理の原理を説明するための模式図であ
る。
【図９】 認識処理の流れを示すフローチャートであ
る。
【図１０】 第２の実施の形態におけるカメラの機能を
示す機能ブロック図である。
【図１１】 第２の実施の形態におけるカメラ１５０が
顔選択モードの場合に行なわれる撮像処理の流れを示す
フローチャートである。
【図１２】 第３の実施の形態における画像抽出装置４
００の概略構成を示すブロック図である。
【図１３】 第３の実施の形態における画像抽出装置で
行なわれる処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】 第３の実施の形態における画像抽出装置で
行なわれる別の処理の流れを示すフローチャートであ
る。
【符号の説明】
２ シャッタボタン、３ ファインダ、４ 液晶表示装
置、５ 機能切換ボタン、６ 向き指定ボタン、７ 人
数設定ボタン、１００，１５０ カメラ、１０１ 画像
入力部、１０２ 指定向顔発見部、１０３ 画像選択
部、１０４ 画像出力部、１０５ 人数設定部、１０６
指定向顔計数部。
───────────────────────────────────────────────────── 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） Ｈ０４Ｎ 5/262 Ｈ０４Ｎ 5/262 ５Ｃ０５３ 5/76 5/76 Ｂ ５Ｌ０９６ 5/91 101:00 5/765 5/91 Ｊ // Ｈ０４Ｎ 101:00 Ｌ Ｆターム(参考） 5B050 AA09 BA12 CA07 EA07 EA18 FA02 FA08 5B057 AA20 BA02 BA23 CD03 DA12 DA13 DB02 DC08 DC36 DC40 5C022 AA13 AB06 AC03 AC32 AC42 AC52 AC77 5C023 AA03 AA06 AA37 BA02 CA03 DA04 5C052 AA20 AB02 AC08 DD02 DD04 5C053 FA09 GB02 GB08 HA29 KA05 KA20 KA24 LA01 LA03 LA06 5L096 BA18 CA04 CA22 EA16 FA46 FA52 GA17 GA19 GA30 HA11 JA22 KA04 KA09

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数の画像を保存する画像データベース
    と、 画像中の被写体の向きを検出する検出手段と、 前記検出手段の検出結果に基づいて、前記画像データベ
    ースの中から所定方向に向いた被写体を含む画像を抽出
    する抽出手段とを備えた、画像抽出装置。
  2. 【請求項２】 動画像を入力する入力手段と、 前記入力された動画像中の被写体の向きを検出する検出
    手段と、 前記検出手段の検出結果に基づいて、前記入力された動
    画像の中から所定方向を向いた被写体を含む画像を静止
    画として抽出する抽出手段とを備えた、画像抽出装置。
  3. 【請求項３】 被写体を撮像する撮像手段と、 前記撮像手段で撮像された画像中の被写体の向きを検出
    する検出手段と、 画像を保存する保存手段と、 前記検出手段により被写体が所定方向を向いていること
    が検出された際に、その画像を前記保存手段に保存させ
    る制御手段とを備えた、画像抽出装置。
  4. 【請求項４】 画像中の被写体の向きを指定する指定手
    段をさらに備えた、請求項１〜３のいずれかに記載の画
    像抽出装置。
  5. 【請求項５】 前記検出手段は、画像中の複数の被写体
    の向きをそれぞれ検出し、 所定方向を向いている被写体の数を計数する計数手段を
    さらに備えた、請求項１〜３のいずれかに記載の画像抽
    出装置。
  6. 【請求項６】 前記撮像手段は、所定の間隔で被写体を
    撮像することを特徴とする、請求項３に記載の画像抽出
    装置。
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