JP5013924B2

JP5013924B2 - 撮像装置、撮像方法、及びプログラム

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Publication number: JP5013924B2
Application number: JP2007089046A
Authority: JP
Inventors: 輝幸東山
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2007-03-29
Filing date: 2007-03-29
Publication date: 2012-08-29
Anticipated expiration: 2027-03-29
Also published as: JP2008252321A

Description

本発明は、撮像装置、撮像方法、及び撮像プログラムに関する。

近年、カメラが自動的に顔の位置を検出し、顔の位置に合わせて焦点と露出とを合わせて静止画撮影を行うデジタルカメラが市販されている（例えば、非特許文献１）。これらのデジタルカメラでは、ＡＥ・ＡＦロックしたときに顔を検出した場合、静止画撮影された画像が自動でカテゴリ「人物」に分類され、その画像の画像ファイルに分類情報「人物」が付与される。
「キヤノンデジタルカメラＰｏｗｅｒＳｈｏｔＧ７カメラユーザガイド応用編」、キヤノン株式会社、２００６年、Ｐ２５、Ｐ５７

しかしながら、非特許文献１の技術では、静止画撮影前にシャッターボタンを半押ししてＡＥ・ＡＦロックしたときに顔の位置を検出して、この検出結果を元に撮影画像の画像ファイルに分類情報「人物」を付与している。一方、実際に静止画撮影が行われるのは、シャッターボタンを全押ししたときである。そのため、シャッターボタンを半押ししてから、全押しするまでの間に被写体が動いたなどの理由により、静止画撮影された画像に顔が無いにも関わらず分類情報「人物」が付与されることがある。逆に、静止画撮影された画像に顔があるにも関わらず分類情報「人物」が付与されないことがある。

本発明の目的は、静止画撮影された画像を正確に分類することができる撮像装置、撮像方法、及び撮像プログラムを提供することにある。

本発明の第１側面に係る撮像装置は、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段と、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段と、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、を備え、前記判定手段は、前記第２顔検出処理が行われる場合、前記第２画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第２画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第２顔検出処理が行われない場合、前記第１顔検出処理により前記第１画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第１顔検出処理により前記第１画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定することを特徴とする。

本発明の第２側面に係る撮像装置は、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段と、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段と、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、を備え、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の両方で顔が検出されれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定することを特徴とする。

本発明の第３側面に係る撮像方法は、撮像装置が実行する撮像方法であって、撮像手段が、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像ステップと、顔検出手段が、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出ステップと、前記顔検出手段が、前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出ステップと、判定手段が、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、記憶手段が、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、を備え、前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記第２顔検出ステップが行われる場合、前記第２画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第２画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第２顔検出ステップが行われない場合、前記第１顔検出ステップにより前記第１画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第１顔検出ステップにより前記第１画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定することを特徴とする。

本発明の第４側面に係る撮像方法は、撮像装置が実行する撮像方法であって、撮像手段が、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像ステップと、顔検出手段が、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出ステップと、前記顔検出手段が、前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出ステップと、判定手段が、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、記憶手段が、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、を備え、前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第１顔検出ステップ及び前記第２顔検出ステップの両方で顔が検出されれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第１顔検出ステップ及び前記第２顔検出ステップの少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定することを特徴とする。

本発明の第５側面に係るプログラムは、撮像装置のコンピュータを、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、として機能させるためのプログラムであって、前記判定手段は、前記第２顔検出処理が行われる場合、前記第２画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第２画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第２顔検出処理が行われない場合、前記第１顔検出処理により前記第１画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第１顔検出処理により前記第１画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定することを特徴とする。

本発明の第６側面に係るプログラムは、撮像装置のコンピュータを、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、として機能させるためのプログラムであって、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の両方で顔が検出されれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定することを特徴とする。

本発明によれば、静止画撮影された画像を正確に分類することができる。

本明細書において、属性情報を「更新する」とは、既に生成された属性情報を書き換えることだけでなく、新しく属性情報を生成することも含む。

本発明の実施形態に係る撮像装置１００の外観構成について、図１を用いて説明する。図１は、実施形態に係る撮像装置１００の外観構成図である。

図１に示すように、撮像装置１００は、例えば、デジタルカメラ、カムコーダ、カメラ付き携帯電話などである。撮像装置１００は、外観上、以下の構成要素を備える。

２８は、表示手段であり、画像や各種情報を表示する。

７２は、電源スイッチであり、電源オン状態と電源オフ状態とを切り替えるための指示を利用者から受け付ける。

６１は、シャッターボタンであり、顔検出するための指示や静止画撮影するための指示などを利用者から受け付ける。

６０は、モード切替スイッチであり、撮像装置１００における複数の動作モードを切り替えるためのモード切替指示を利用者から受け付ける。複数の動作モードは、例えば、静止画記録モード、動画記録モード、再生モード等である。

１１２は、コネクタであり、接続ケーブル１１１と撮像装置１００とを接続する。接続ケーブル１１１は、撮像装置１００と外部機器とを接続する。

７０は、操作部であり、各種操作のための指示を利用者から受け付ける。操作部７０は、例えば、図示された各種ボタンや、表示手段２８の画面に設けられたタッチパネル等の操作部材を有する。操作部７０の各種ボタンは、例えば、消去ボタン、メニューボタン、ＳＥＴボタン、十字に配置された４方向ボタン（上ボタン、下ボタン、右ボタン、左ボタン）、ホイール７３等である。

２０１は、記録媒体スロットであり、記録媒体２００を格納する。記録媒体２００は、メモリカードやハードディスク等の記録媒体である。記録媒体スロット２０１に格納された記録媒体２００は、撮像装置１００との通信が可能となる。

２０２は、記録媒体スロット２０１の蓋である。

次に、実施形態に係る撮像装置１００の内部構成について、図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る撮像装置１００の構成図である。

撮像装置１００は、以下の構成要素を備える。

１０３は、撮影レンズである。

１０１は、絞り機能を備えるシャッターである。

２２は、光学像を電気信号に変換するＣＣＤやＣＭＯＳ素子等で構成される撮像手段である。撮像手段２２は、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する。

２３は、Ａ／Ｄ変換器であり、アナログ信号をデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換器２３は、撮像手段２２から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する場合や、音声制御部１１から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する場合に用いられる。

１０２は、バリアであり、撮影レンズ１０３、シャッター１０１、及び撮像手段２２を含む撮像系を覆って、撮像系の汚れや破損を防止する。

１２は、タイミング発生部であり、撮像手段２２、音声制御部１１、Ａ／Ｄ変換器２３、Ｄ／Ａ変換器１３にクロック信号や制御信号を供給する。タイミング発生部１２は、メモリ制御部１５及びシステム制御部５０により制御される。

２４は、画像処理部であり、Ａ／Ｄ変換器２３からのデータやメモリ制御部１５からのデータに対し所定の画素補間や縮小などのリサイズ処理や色変換処理等を行う。また、画像処理部２４では、撮像した画像データを用いて所定の演算処理が行われ、得られた演算結果に基づいてシステム制御部５０が露光制御や測距制御を行う。これにより、ＴＴＬ（スルー・ザ・レンズ）方式のＡＦ（オートフォーカス）処理、ＡＥ（自動露出）処理、ＥＦ（フラッシュプリ発光）処理が行われる。画像処理部２４では更に、撮像した画像データを用いて所定の演算処理を行い、得られた演算結果に基づいてＴＴＬ方式のＡＷＢ（オートホワイトバランス）処理も行っている。

３２は、記憶手段である。記憶手段３２には、Ａ／Ｄ変換器２３からの出力データ（画像データ）が、画像処理部２４及びメモリ制御部１５を介して、或いは、直接メモリ制御部１５を介して、書き込まれる。

例えば、記憶手段３２は、第１画像データを記憶する。第１画像データは、撮像手段２２により静止画撮影前に撮像されたアナログ画像信号に応じたデータであり、表示手段２８に表示するための画像データである。あるいは、例えば、記憶手段３２は、第２画像データと、後述の判定手段５０ｂが判定した被写体の分類（分類情報）を含む第２画像データの属性情報（ヘッダ情報）とを有する画像ファイルを記憶する。被写体の分類（分類情報）は、被写体が「人物」であるか否かを示す。あるいは、例えば、記憶手段３２は、マイク１０において録音された音声データ、動画撮影された動画データなどを記憶する。

圧縮／伸張部１６は、適応離散コサイン変換（ＡＤＣＴ）等により画像データを圧縮、伸張する。圧縮／伸張部１６は、シャッター１０１の駆動信号をトリガにして記憶手段３２に格納された画像データを読み込んで圧縮処理を行い、処理を終えた画像データを記憶手段３２に書き込む。また、記録媒体２００の記録部１９などから記憶手段３２に読み込まれた圧縮画像データに対して伸張処理を行い、処理を終えた画像データを記憶手段３２に書き込む。圧縮／伸張部１６により記憶手段３２に書き込まれた画像データは、システム制御部５０のファイル部においてファイル化され、画像ファイルとしてインターフェース１８を介して記録媒体２００に記録される。この画像ファイルは、記憶手段３２に記憶される画像ファイルと同様のファイルである。また、記憶手段３２は画像表示用のメモリ（ビデオメモリ）を兼ねている。

１３は、Ｄ／Ａ変換器であり、記憶手段３２に格納されている画像表示用のデータをアナログ信号に変換して表示手段２８に供給する。

２８は、表示手段であり、ＬＣＤ等の表示器上に、撮像手段２２により撮像された画像データ（第１画像データ又は第２画像データ）に応じた表示を行う。例えば、撮像手段２２により撮像され記憶手段３２に書き込まれた表示用の画像データはＤ／Ａ変換器１３を介してアナログ画像信号に変換されて表示手段２８に供給される。これにより、表示手段２８は、アナログ画像信号に応じた画像を表示する。

１０は、マイクである。マイク１０から出力された音声信号は、アンプ等で構成される音声制御部１１を介してＡ／Ｄ変換器２３に供給され、Ａ／Ｄ変換器２３においてデジタル信号に変換された後、メモリ制御部１５によって記憶手段３２に格納される。一方、記録媒体２００に記録されている音声データは、記憶手段３２に読み込まれた後、Ｄ／Ａ変換器１３によりアナログ信号に変換される。音声制御部１１は、このアナログ信号によりスピーカ３９を駆動し、音声出力する。

不揮発性メモリ５６は、電気的に消去・記憶可能なメモリであり、例えばＥＥＰＲＯＭ等が用いられる。不揮発性メモリ５６には、システム制御部５０の動作用の定数、プログラム等が記憶される。ここでいう、プログラムとは、本実施形態にて後述する各種フローチャートを実行するためのプログラムのことである。

５０は、システム制御部であり、撮像装置１００全体を制御する。システム制御部５０は、上述した不揮発性メモリ５６に記憶されたプログラムを実行することで、後述する本実施形態の各処理を実現する。また、システム制御部５０は、顔検出手段５０ａ、判定手段５０ｂ及び更新手段５０ｃを含む。

顔検出手段５０ａは、第１画像データと第２画像データとのそれぞれに、被写体の顔を検出する顔検出処理を行う。第１画像データは、撮像手段２２により静止画撮影前に撮像された画像データである。第２画像データは、撮像手段２２により静止画撮影時に撮像された画像データである。顔検出手段５０ａは、後述の赤目検出が行われる場合、第２画像データに顔検出処理を行う。顔検出手段５０ａは、赤目検出が行われない場合、第２画像データに顔検出処理を行わない。赤目検出が行われない場合は、例えば、赤目補正がＯＦＦ設定されている場合や、静止画撮影時にフラッシュ発光されなかった場合などを含む。

判定手段５０ｂは、第１画像データに顔検出手段５０ａが顔検出処理を行った結果と、第２画像データに顔検出手段５０ａが顔検出処理を行った結果とに基づいて、被写体の分類を判定する。例えば、判定手段５０ｂは、第１画像データの中から顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出し、第２画像データの中から顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出したと判断する場合、被写体が「人物」であると判定する。あるいは、例えば、判定手段５０ｂは、顔検出手段５０ａが第２画像データに顔検出処理を行わない場合、第１画像データに顔検出手段５０ａが顔検出処理を行った結果に基づいて、被写体の分類を判定する。

更新手段５０ｃは、判定手段５０ｂが判定した結果に基づいて、記憶手段３２に記憶された画像ファイルの属性情報を更新する。すなわち、更新手段５０ｃは、第２画像データの画像ファイルのヘッダ情報に含まれる分類情報を新たに作成する。あるいは、更新手段５０ｃは、第２画像データの画像ファイルのヘッダ情報に含まれる分類情報を書き換える。

５２は、システムメモリであり、ＲＡＭが用いられる。システムメモリ５２には、システム制御部５０の動作用の定数、変数、不揮発性メモリ５６から読み出したプログラム等を展開する。

６１は、シャッターボタンであり、顔検出するための指示や静止画撮影するための指示などを利用者から受け付ける。シャッターボタン６１には、第１シャッタースイッチ６２及び第２シャッタースイッチ６４が接続されている。

第１シャッタースイッチ６２は、シャッターボタン６１が半押しされたことを検知してＯＮされることにより、第１シャッタースイッチ信号ＳＷ１を発生してシステム制御部５０へ供給する。システム制御部５０は、第１シャッタースイッチ信号ＳＷ１により、ＡＦ（オートフォーカス）処理、ＡＥ（自動露出）処理、ＡＷＢ（オートホワイトバランス）処理、ＥＦ（フラッシュプリ発光）処理等の動作を開始する。

第２シャッタースイッチ６４は、シャッターボタン６１が全押しされたことを検知してＯＮされることにより、第２シャッタースイッチ信号ＳＷ２を発生してシステム制御部５０へ供給する。システム制御部５０は、第２シャッタースイッチ信号ＳＷ２により、撮像手段２２からの信号読み出しから記録媒体２００に画像データを書き込むまでの一連の撮影処理の動作を開始する。

７０は、操作部であり、各種操作のための指示を利用者から受け付ける。操作部７０は、例えば、図示された各種ボタンや、表示手段２８の画面に設けられたタッチパネル等の操作部材を有する。操作部７０の各種ボタンは、例えば、消去ボタン、メニューボタン、ＳＥＴボタン、十字に配置された４方向ボタン（上ボタン、下ボタン、右ボタン、左ボタン）、ホイール７３等である。また、操作部７０の各操作部材は、表示手段２８に表示される種々の機能アイコンを選択操作することなどにより、場面ごとに適宜機能が割り当てられ、各種機能ボタンとして作用する。機能ボタンとしては例えば終了ボタン、戻るボタン、画像送りボタン、ジャンプボタン、絞込みボタン、属性変更ボタン等がある。例えば、メニューボタンが押されると各種設定が可能なメニュー画面が表示手段２８に表示される。利用者は、表示手段２８に表示されたメニュー画面と、４方向ボタンやＳＥＴボタンとを用いて直感的に各種設定を行うことができる。

８０は、電源制御部であり、バッテリー検出回路、ＤＣ−ＤＣコンバータ、通電するブロックを切り替えるスイッチ回路等により構成され、バッテリーの装着の有無、バッテリーの種類、バッテリー残量の検出を行う。また、電源制御部８０は、その検出結果及びシステム制御部５０の指示に基づいてＤＣ−ＤＣコンバータを制御し、必要な電圧を必要な期間、記録媒体２００を含む各部へ供給する。

３０は、電源部であり、アルカリバッテリーやリチウムバッテリー等の一次バッテリーやＮｉＣｄバッテリーやＮｉＭＨバッテリー、Ｌｉバッテリー等の二次バッテリー、ＡＣアダプター等からなる。３３及び３４はコネクタであり、電源部３０と電源制御部８０とを接続する。

４０は、ＲＴＣ（ＲｅａｌＴｉｍｅＣｌｏｃｋ）であり、日付及び時刻を計時する。ＲＴＣ４０は、電源制御部８０とは別に内部に電源を保持しており、電源部３０が落ちた状態であっても、計時状態を続ける。システム制御部５０は、起動時（電源オフ状態から電源オン状態に切り替わったとき）にＲＴＣ４０より取得した日時を用いてシステムタイマを設定し、タイマ制御を実行する。

１８は、メモリカードやハードディスク等の記録媒体２００とのインターフェースである。

３５は、記録媒体２００とインターフェース１８との接続のためのコネクタである。記録媒体２００は、メモリカードやハードディスク等の記録媒体である。記録媒体２００は、半導体メモリや磁気ディスク等から構成される記録部１９、撮像装置１００とのインターフェース３７、及び、記録媒体２００と撮像装置１００とを接続するためのコネクタ３６を備えている。

９６は、記録媒体着脱検知部であり、コネクタ３５に記録媒体２００が装着されているか否かを検知する。

通信部１１０は、ＲＳ２３２ＣやＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、Ｐ１２８４、ＳＣＳＩ、モデム、ＬＡＮ、無線通信、等の各種通信処理を行う。

１１２は、コネクタであり、接続ケーブル１１１と撮像装置１００とを接続する。接続ケーブル１１１は、撮像装置１００と外部機器とを接続する。コネクタ１１２は、例えば、無線通信を行うためのアンテナ、有線通信を行うための接続端子などである。

次に、撮像装置１００の動作を、図３を用いて説明する。図３は、実施形態に係る撮像装置１００の動作を示すフローチャートである。

ステップＳ３０１では、システム制御部５０が初期設定を行う。すなわち、システム制御部５０は、電源オン状態に切り替えるための指示を電源スイッチ７２から受け取ると、フラグや制御変数等を初期化する。

ステップＳ３０２では、システム制御部５０が、記録媒体２００に記録されているファイルに関する管理処理を行う。

ステップＳ３０３では、システム制御部５０が、複数の動作モードを切り替えるためのモード切替指示をモード切替スイッチ６０から受け取る。システム制御部５０は、モード切替指示に応じて、静止画記録モードが選択されたか否かを判断する。システム制御部５０は、静止画記録モードが選択されたと判断する場合、処理をステップＳ３０４へ進め、静止画記録モードが選択されていないと判断する場合、処理をステップＳ３０５へ進める。

ステップＳ３０４では、静止画記録モード処理が行われる。静止画記録モード処理については後述する。

ステップＳ３０５では、システム制御部５０が、モード切替指示に応じて、動画記録モードが選択されたか否かを判断する。システム制御部５０は、動画記録モードが選択されたと判断する場合、処理をステップＳ３０６へ進め、動画記録モードが選択されていないと判断する場合、処理をステップＳ３０７へ進める。

ステップＳ３０６では、動画記録モード処理が行われる。動画記録モード処理については後述する。

ステップＳ３０７では、システム制御部５０が、モード切替指示に応じて、再生モードが選択されたか否かを判断する。システム制御部５０は、再生モードが選択されたと判断する場合、処理をステップＳ３０８へ進め、再生モードが選択されていないと判断する場合、処理をステップＳ３０９へ進める。

ステップＳ３０８では、再生モード処理が行われる。再生モード処理については後述する。

ステップＳ３０９では、システム制御部５０が、その他の選択されたモードに応じた処理を実行する。その他のモードとしては、例えば、記録媒体２００に格納されたファイルの送信を行う送信モード処理、外部機器からファイルを受信して記録媒体２００に格納する受信モード処理などが含まれる。

ステップＳ３１０では、システム制御部５０が、電源スイッチ７２の設定位置を判断して、電源オフ状態に切り替えるべきか否かを判断する。例えば、システム制御部５０は、電源オフ状態に切り替えるための指示を電源スイッチ７２から受け取った場合、電源オフ状態に切り替えるべきであると判断する。システム制御部５０は、電源オフ状態に切り替えるべきであると判断する場合、処理をステップＳ３１１へ進め、電源オフ状態に切り替えるべきでないと判断する場合、処理をステップＳ３０３へ進める。

ステップＳ３１１では、システム制御部５０が、終了処理を行う。終了処理には、例えば以下の処理が含まれる。すなわち、表示手段２８の表示を終了状態に変更し、レンズバリア１０２を閉じて撮像手段２２を保護し、フラグや制御変数等を含むパラメータや設定値、設定モードを不揮発性メモリ５６に記録し、電源供給が不要な部分への電源を遮断する。ステップＳ３１１の終了処理が完了すると、本処理を終了し、電源部３０をＯＦＦ状態へ移行する。

次に、静止画記録モード処理（Ｓ３０４）について、図４を用いて説明する。図４は、静止画記録モード処理を示すフローチャートである。なお、図４に示される静止画記録モード処理は、モード切替スイッチ６０により他のモードへの切替が行われた場合や電源スイッチ７２がＯＦＦにセットされた場合に、割り込み処理等により終了するものとする。

ステップＳ４０１では、システム制御部５０が、静止画記録モードを開始したことに応じて、撮影モードを確定する。システム制御部５０は、例えば、次の（１）又は（２）の動作を制御して、撮影モードを確定する。

（１）不揮発性メモリ５６より前回の静止画記録モード終了時における撮影モードを取得してシステムメモリ５２に格納する。

（２）利用者により操作部７０が操作されて撮影モードの設定入力があった場合に、その設定入力された撮影モードをシステムメモリ５２に格納する。

ここで、撮影モードとは、撮影シーンに適したシャッター速度や絞り値、ストロボ発光状態、感度設定等の複数の条件を組み合わせて実現されるモードのことである。本実施形態の撮像装置１００は、以下のような複数の撮影モードを有する。

撮影モードは、例えば、オートモードを含む。オートモードは、撮像装置１００に組み込まれたプログラムにより、撮像装置１００の各種パラメータが、計測された露出値に基づいて自動的に決定されるモードである。

撮影モードは、例えば、マニュアルモードを含む。マニュアルモードは、撮像装置１００の各種パラメータを利用者が自由に変更可能なモードである。

撮影モードは、例えば、シーンモードを含む。シーンモードは、撮影シーンに適したシャッター速度や絞り値、ストロボ発光状態、感度設定等の組み合わせが自動で設定されるモードである。なお、シーンモードには以下のような撮影モードが含まれる。

撮影モードは、例えば、ポートレートモードを含む。ポートレートモードは、背景をぼかして人物を浮き立たせるようにして人物撮影に特化したモードである。

撮影モードは、例えば、夜景モードを含む。夜景モードは、人物にストロボ光をあて背景を遅いシャッター速度で記録するモードであり、夜景シーンに特化したモードである。

撮影モードは、例えば、風景モードを含む。風景モードは、広がりのある風景シーンに特化したモードである。

撮影モードは、例えば、ナイト＆スナップモードを含む。ナイト＆スナップモードは、三脚なしで夜景と人物をきれいに撮るのに適したモードである。

撮影モードは、例えば、キッズ＆ペットモードを含む。キッズ＆ペットモードは、よく動き回る子供やペットをシャッターチャンスを逃さず撮影可能にしたモードである。

撮影モードは、例えば、新緑＆紅葉モードを含む。新緑＆紅葉モードは、新緑等の木々や葉を色鮮やかに撮影するのに適したモードである。

撮影モードは、例えば、パーティーモードを含む。パーティーモードは、蛍光灯や電球のもとで、手振れを抑えて被写体に忠実な色味で撮影するモードである。

撮影モードは、例えば、スノーモードを含む。スノーモードは、雪景色をバックにしても人物が暗くならず、青みも残さず撮影するモードである。

撮影モードは、例えば、ビーチモードを含む。ビーチモードは、太陽光の反射の強い海面や砂浜でも、人物などが暗くならずに撮影可能なモードである。

撮影モードは、例えば、花火モードを含む。花火モードは、打ち上げ花火を最適な露出で鮮やかに撮影するためのモードである。

撮影モードは、例えば、水族館モードを含む。水族館モードは、屋内の水槽内の魚などを撮影するのに適した感度、ホワイトバランス、色味を設定するモードである。

撮影モードは、例えば、水中モードを含む。水中モードは、水中に最適なホワイトバランスに設定し、青みを押さえた色合いで撮影するモードである。

ステップＳ４０２では、システム制御部５０が、表示手段２８に対し静止画撮影前に撮像された画像データ（第１画像データ）のスルー表示を行う。スルー表示とは、静止画撮影される前の画像を確認するために行われる表示である。スルー表示では、撮像手段２２からの画像データ（第１画像データ）が記録媒体２００に記録されずに（スルーして）表示手段２８に逐次表示される。

ステップＳ４０３では、システム制御部５０が、電源制御部８０を介して、電源部３０のバッテリー残容量等がＯＫであるか否かを判断する。また、システム制御部５０は、記録媒体２００の残容量等がＯＫであるか否かを判断する。システム制御部５０は、電源部３０のバッテリー残容量等と記録媒体２００の残容量等とがともにＯＫであると判断する場合、処理をステップＳ４０５へ進める。システム制御部５０は、電源部３０のバッテリー残容量等と記録媒体２００の残容量等とのいずれかがＮＧであると判断する場合、処理をステップＳ４０４へ進める。

ステップＳ４０４では、システム制御部５０が、表示手段２８を用いて画像や音声により所定の警告表示や警告音声出力を行い、処理をステップＳ４０１に戻す。

ステップＳ４０５では、システム制御部５０が、必要に応じて赤目補正のＯＮ/ＯＦＦ設定を行う。赤目補正ＯＮ/ＯＦＦ設定は、操作部７０に含まれるメニューボタンを押すことで表示手段２８に表示されるメニュー画面（図示せず）により利用者が任意に設定可能である。例えば、撮影した画像の人の目が赤くなる赤目が発生する可能性が高いと判断されたときに、後述のステップＳ４１５で自動で赤目を補正することを希望するものとして、操作部７０に赤目補正ＯＮ設定が入力されてシステムメモリ５２に記憶される。あるいは、例えば、後述のステップＳ４１５で自動で赤目を補正することを希望しない場合、操作部７０に赤目補正ＯＦＦ設定が入力されてシステムメモリ５２に記憶される。

ステップＳ４０６（第１顔検出ステップ）では、顔検出処理が行われる。すなわち、顔検出手段５０ａは、第１画像データに顔検出処理を行う。顔検出処理の詳細は、図５を用いて後述する。

ステップＳ４０７では、システム制御部５０が、顔検出処理（ステップＳ４０６）において被写体の顔が検出された場合、第１画像データ中において検出した顔の位置座標、サイズ（幅、高さ）、検出個数、信頼性係数等を静止画撮影前の顔情報として特定する。システム制御部５０は、静止画撮影前の顔情報をシステムメモリ５２に記憶する。一方、システム制御部５０は、顔検出処理において顔が検出されなかった場合、システムメモリ５２にアクセスして、位置座標、サイズ（幅、高さ）、検出個数、信頼性係数等の情報を０（ＮＵＬＬ）に設定して静止画撮影前の顔情報として記憶する。

ステップＳ４０８では、システム制御部５０が、第１シャッタースイッチ６２がＯＮされたかＯＦＦされたかを判断する。システム制御部５０は、第１シャッタースイッチ６２がＯＦＦされたと判断する場合、処理を終了する。システム制御部５０は、第１シャッタースイッチ６２がＯＮされたと判断する場合、処理をステップＳ４０９へ進める。

ステップＳ４０９では、システム制御部５０が、測距処理を行って撮影レンズ１０３の焦点を被写体に合わせるとともに、測光処理を行って絞り値及びシャッター時間（シャッタースピード）を決定してその設定値をシステムメモリ５２へ記憶する。なお、システム制御部５０は、測光処理において、必要であればフラッシュの設定も行ってその設定値をシステムメモリ５２へ記憶する。このとき、システム制御部５０は、顔検出処理（ステップＳ４０６）において被写体の顔が検出されていれば、検出した顔の範囲で測距を行うようにすることも可能である。

ステップＳ４１０では、システム制御部５０が、第２シャッタースイッチ６４がＯＮされたかＯＦＦされたかを判断する。システム制御部５０は、第２シャッタースイッチ６４がＯＦＦされたと判断する場合、処理をステップＳ４１１へ進める。システム制御部５０は、第１シャッタースイッチ６２がＯＮされたと判断する場合、処理をステップＳ４１２へ進める。

ステップＳ４１１では、システム制御部５０が、第１シャッタースイッチ６２がＯＮされたかＯＦＦされたかを判断する。システム制御部５０は、第１シャッタースイッチ６２がＯＦＦされたと判断する場合、処理を終了する。システム制御部５０は、第１シャッタースイッチ６２がＯＮされたと判断する場合、処理をステップＳ４１０へ進める。

ステップＳ４１２では、システム制御部５０が、表示手段２８の表示状態をスルー表示状態から固定色表示状態に変えるように制御する。

ステップＳ４１３では、撮影処理（静止画撮影）が行われる。撮影処理の詳細は、図６を用いて後述する。

ステップＳ４１４では、システム制御部５０が、表示手段２８に対し撮影処理（Ｓ４１３）で撮像された画像データ（第２画像データ）のクイックレビュー表示（レックレビュー表示）を行う。クイックレビュー表示とは、静止画撮影された画像を確認するために行われる表示である。クイックレビュー表示では、被写体の静止画撮影後に画像データ（第２画像データ）が記録媒体２００へ記録される前に、予め決められた時間（レビュー時間）だけ画像データが表示手段２８に表示される。

ステップＳ４１５では、赤目処理が行われる。赤目処理の詳細は、図７を用いて後述する。

ステップＳ４１６では、記録処理が行われる。記録処理の詳細は、図８を用いて後述する。

ステップＳ４１７では、システム制御部５０が、第２シャッタースイッチ６４がＯＮされたかＯＦＦされたかを判断する。システム制御部５０は、第２シャッタースイッチ６４がＯＦＦされたと判断する場合、クイックレビューの表示（ステップＳ４１４参照）を終了させ、処理をステップＳ４１８へ進める。システム制御部５０は、第１シャッタースイッチ６２がＯＮされたと判断する場合、クイックレビューの表示を継続させ、処理をステップＳ４１７へ進める。このように構成することにより、利用者は、シャッターボタン６１の全押し状態を継続することで、クイックレビューを用いた撮影画像データの確認を入念に行うことが可能となる。

ステップＳ４１８では、システム制御部５０が、図示しないタイマーを参照し、予め定められたミニマムレビュー時間が経過したか否かを判断する。システム制御部５０は、ミニマムレビュー時間が経過したと判断する場合、処理をステップＳ４１９へ進め、ミニマムレビュー時間が経過していないと判断する場合、処理をステップＳ４１８へ進める。

ステップＳ４１９では、システム制御部５０が、表示手段２８の表示状態をクイックレビュー表示状態からスルー表示状態に戻すように設定する。

ステップＳ４２０では、システム制御部５０が、第１シャッタースイッチ６２がＯＮされたかＯＦＦされたかを判断する。システム制御部５０は、第１シャッタースイッチ６２がＯＦＦされたと判断する場合、一連の撮影動作を終えて撮影待機状態に戻るために、処理を終了する。システム制御部５０は、第１シャッタースイッチ６２がＯＮされたと判断する場合、処理をステップＳ４１０へ進める。

次に、顔検出処理（Ｓ４０６又は後述のＳ７０３）について、図５を用いて説明する。図５は、顔検出処理を示すフローチャートである。

ステップＳ５０１では、システム制御部５０が、顔検出対象の画像データ（第１画像データ又は第２画像データ）を画像処理部２４に供給する。

ステップＳ５０２では、システム制御部５０の制御下で、画像処理部２４が、画像データ（第１画像データ又は第２画像データ）に水平方向バンドパスフィルタ（水平ＢＰＦ）を作用させる。

ステップＳ５０３では、システム制御部５０の制御下で、画像処理部２４が、ステップＳ５０２で処理された画像データに垂直方向バンドパスフィルタ（垂直ＢＰＦ）を作用させる。これら水平及び垂直方向のバンドパスフィルタにより、画像データ（第１画像データ又は第２画像データ）の中からエッジ成分が検出される。

ステップＳ５０４では、システム制御部５０（顔検出手段５０ａ）が、検出されたエッジ成分に関してパターンマッチングを行い、目及び鼻、口、耳の候補群を抽出する。

ステップＳ５０５では、システム制御部５０（顔検出手段５０ａ）が、ステップＳ５０４で抽出された目の候補群の中から、予め設定された条件（例えば２つの目の距離、傾き等）を満たすものを、目の対と判断する。そして、システム制御部５０（顔検出手段５０ａ）は、目の対があるもののみ目の候補群として絞り込む。

ステップＳ５０６では、システム制御部５０（顔検出手段５０ａ）が、ステップＳ５０５で絞り込まれた目の候補群とそれに対応する顔を形成する他のパーツ（鼻、口、耳）とを対応付け、また、予め設定した非顔条件フィルタを通すことで、顔を検出する。

ステップＳ５０７では、システム制御部５０が、ステップＳ５０６による顔の検出結果に応じて、上記顔情報を出力し、処理を終了する。

以上のように、静止画撮影前の画像データ（第１画像データ）や静止画撮影時の画像データ（第２画像データ）を用いて、画像データの特徴量を抽出して被写体情報を検出することが可能である。本実施形態では被写体情報として顔情報を例に挙げたが、被写体情報には他にも赤目検出結果等の様々な情報がある。

なお、本発明における顔検出に関しては、公知の顔検出技術を用いてもよい。公知の顔検出技術としては、ニューラルネットワークに代表される学習を用いた手法、目や鼻や口といった形状に特徴のある部位を、画像領域からテンプレートマッチングを用い探し出し類似度が高ければ顔とみなす手法があげられる。また、他にも、肌の色や目の形といった画像特徴量を検出し統計的解析を用いた手法等、多数提案されており、一般的にはこれらの手法を複数組み合わせて顔認識するのが一般的である。

具体的な例としては、特開平２００２−２５１３８０号公報に記載のウェーブレット変換と画像特徴量とを利用して顔検出する方法などが挙げられる。

次に、撮影処理（Ｓ４１３）について、図６を用いて説明する。図６は、撮影処理を示すフローチャートである。

ステップＳ６０１では、システム制御部５０が、撮影開始時にその日時をシステムタイマより取得し、システムメモリ５２に記憶する。

ステップＳ６０２では、システム制御部５０が、測距処理及び測光処理（ステップＳ４０９参照）で決定されたシステムメモリ５２に記憶された設定値（絞り値等）に従い、絞り機能を有するシャッター１０１を開放する。

ステップＳ６０３では、システム制御部５０が、測距処理及び測光処理（ステップＳ４０９参照）で決定されたシステムメモリ５２に記憶された設定値に従って、撮像手段２２を含む撮像系を制御して、露光を開始する。ここで、システム制御部５０は、必要に応じて、図示しないストロボを制御して、フラッシュ発光する。システム制御部５０は、フラッシュ発光した場合、フラッシュ発光した旨の情報をシステムメモリ５２へ記憶する。

ステップＳ６０４では、システム制御部５０が、図示しないタイマーを参照して、ステップＳ４０９で決定された露光時間が経過したか否かを判断することにより、露光を終了すべきか否かを判断する。システム制御部５０は、露光を終了すべきであると判断する場合、処理をステップＳ６０５へ進め、露光を終了すべきでないと判断する場合、処理をステップＳ６０４へ進める。

ステップＳ６０５では、システム制御部５０が、シャッター１０１を閉じる。

ステップＳ６０６では、システム制御部５０が、撮像手段２２から静止画撮影時に撮像された電荷信号を読み出しＡ／Ｄ変換器２３で変換して、第２画像データを生成する。Ａ／Ｄ変換器２３から出力された第２画像データは、画像処理部２４、メモリ制御部１５を介して、記憶手段３２に記憶される。あるいは、Ａ／Ｄ変換器２３から出力された第２画像データは、直接メモリ制御部１５を介して、記憶手段３２に記憶される。

なお、記憶手段３２には、第２画像データそのものが記憶される代わりに、第２画像データと、デフォルトの情報に設定された属性情報（ヘッダ情報）とを有する画像ファイルが記憶されてもよい。

以上、ステップＳ６０１〜Ｓ６０６が露光処理に対応する。

ステップＳ６０７では、システム制御部５０が、メモリ制御部１５そして必要に応じて画像処理部２４を用いて、記憶手段３２に書き込まれた画像データを読み出して画像処理を順次施す。この画像処理は、例えば、ホワイトバランス処理や、圧縮／伸張部１６を用いた圧縮処理等が含まれる。処理を終えた画像データは記憶手段３２に書き込まれる。

ステップＳ６０８では、システム制御部５０が、記憶手段３２から画像データを読み出し、これを圧縮／伸張部１６を用いて伸張し、表示手段２８の表示用にリサイズする。そして、システム制御部５０は、メモリ制御部１５を介してリサイズされた画像データを表示手段２８に表示するべくＤ／Ａ変換器１３に転送する。一連の処理を終えたならば、撮影処理を終了する。

次に、赤目処理（Ｓ４１５）について、図７を用いて説明する。図７は、赤目処理を示すフローチャートである。

ステップＳ７０１では、システム制御部５０が、システムメモリ５２を参照し、赤目補正がＯＮに設定されているかＯＦＦに設定されているかを判断する。システム制御部５０は、赤目補正がＯＮに設定されていると判断する場合、処理をステップＳ７０２へ進める。システム制御部５０は、赤目補正がＯＦＦに設定されていると判断する場合、赤目補正の必要がないと判断して、処理を終了する。

ステップＳ７０２では、システム制御部５０が、システムメモリ５２にフラッシュ発光した旨の情報が記憶されているか否かを判断することにより、静止画撮影時にフラッシュ発光が行われたか否かを判断する。システム制御部５０は、フラッシュ発光が行われたと判断する場合、処理をステップＳ７０７へ進める。システム制御部５０は、フラッシュ発光が行われなかったと判断する場合、赤目補正の必要がないと判断して、処理を終了する。

ステップＳ７０７では、赤目検出処理が行われる。この赤目検出処理（ステップＳ７０７）は、次に示すステップＳ７０３〜Ｓ７０６の処理を含む。

ステップＳ７０３（第２顔検出ステップ）では、顔検出処理が行われる。すなわち、顔検出手段５０ａは、赤目検出処理（Ｓ７０７）の一部として、第２画像データに対する顔検出処理を行う。顔検出処理の詳細は、図５を用いて前述したとおりである。

ステップＳ７０４では、システム制御部５０が、顔検出処理（ステップＳ７０３）において被写体の顔が検出された場合、第２画像データ中において検出した顔の位置座標、サイズ（幅、高さ）、検出個数、信頼性係数等を静止画撮影時の顔情報として特定する。システム制御部５０は、静止画撮影時の顔情報をシステムメモリ５２に記憶する。一方、システム制御部５０は、顔検出処理において顔が検出されなかった場合、システムメモリ５２にアクセスして、位置座標、サイズ（幅、高さ）、検出個数、信頼性係数等の情報を０（ＮＵＬＬ）に設定して静止画撮影時の顔情報として記憶する。

ステップＳ７０５では、システム制御部５０が、赤目検出を行う。すなわち、システム制御部５０は、ステップＳ７０４で記憶された顔の情報、例えば目の位置などの情報に基づいて、第２画像データの中から赤目を検出する。

ステップＳ７０６では、システム制御部５０が、ステップＳ７０５で検出した結果に基づいて、第２画像データにおける赤目の補正を行う。

なお、赤目の検出・補正処理の詳細に関しては広く知られており、ここでは特に説明しない。例えば、特開平１０−２３３９２９で開示されている。

次に、記録処理（Ｓ４１６）について、図８を用いて説明する。図８は、記録処理を示すフローチャートである。

ステップＳ８０１では、システム制御部５０が、図１０により後述するファイル名生成ルールに則り、記録対象の第２画像データに対するファイル名を生成する。

ステップＳ８０２では、システム制御部５０が、図６に示すステップＳ６０１でシステムメモリ５２に記憶した日時情報を取得する。

ステップＳ８０３では、システム制御部５０が、記憶手段３２を参照して、記録対象の第２画像データのデータサイズを取得する。

ステップＳ８０４では、システム制御部５０が、記録媒体２００にアクセスして、第２画像データから生成する画像ファイルを格納すべきディレクトリが記録媒体２００の記録部１９に存在するか否かを判断する。システム制御部５０は、ディレクトリが存在しないと判断する場合、処理をステップＳ８０５に進め、ディレクトリが存在すると判断する場合、処理をステップＳ８０６に進める。

ステップＳ８０５では、システム制御部５０が、画像ファイルを格納するためのディレクトリを生成する。なお、ディレクトリ名の生成ルールは図１０を用いて後述する。例えば、ディレクトリ「１００ＣＡＮＯＮ」（図１０に示すディレクトリ５０２）が作成される。

ステップＳ８０６では、ヘッダ作成処理が行われる。ヘッダ作成処理では、システム制御部５０が、第２画像データに対するヘッダ情報を作成する。ヘッダ作成処理の詳細は、図９を用いて後述する。

なお、第２画像データと、デフォルトに設定された属性情報（ヘッダ情報）とを有する画像ファイルが記憶手段３２に記憶されている場合、システム制御部５０が、デフォルトに設定された属性情報（ヘッダ情報）を書き換えても良い。

ステップＳ８０７では、システム制御部５０が、ステップＳ８０１で取得したファイル名及びステップＳ８０２で取得した日時情報からディレクトリエントリ（管理情報）を生成する。また、システム制御部５０は、第２画像データとヘッダ情報（ステップＳ８０６参照）とを有する画像ファイルを生成して記憶手段３２に記憶させる。システム制御部５０は、その画像ファイルを、記憶手段３２から読み出して、記録媒体２００の記録部１９においてディレクトリエントリに対応したディレクトリに記録する。

次に、ヘッダ生成処理（Ｓ８０６）について、図９を用いて説明する。図９は、ヘッダ生成処理を示すフローチャートである。

ステップＳ９０１では、システム制御部５０（判定手段５０ｂ）が、システムメモリ５２を参照して、ステップＳ７０４（図７参照）で静止画撮影時の顔情報を取得（記憶）したかどうかを判断する。システム制御部５０は、ステップＳ７０４（図７参照）で静止画撮影時の顔情報を取得（記憶）したと判断した場合、処理をステップＳ９０２へ進める。システム制御部５０は、ステップＳ７０４（図７参照）で静止画撮影時の顔情報を取得（記憶）していない（例えば、赤目補正が行われていない）と判断した場合、処理をステップＳ９０３へ進める。

ステップＳ９０２では、システム制御部５０（判定手段５０ｂ）が、システムメモリ５２を参照して、ステップＳ７０４（図７参照）で記憶された静止画撮影時の顔情報（における顔の位置座標等）がＮＵＬＬでないか否かを判断する。システム制御部５０は、静止画撮影時の顔情報がＮＵＬＬでないと判断する場合、処理をステップＳ９０４へ進め、静止画撮影時の顔情報がＮＵＬＬであると判断する場合、処理をステップＳ９０５へ進める。

ステップＳ９０３では、システム制御部５０（判定手段５０ｂ）が、システムメモリ５２を参照して、図４に示すステップＳ４０７で記憶された静止画撮影前の顔情報（における顔の位置座標等）がＮＵＬＬでないか否かを判断する。システム制御部５０は、静止画撮影前の顔情報がＮＵＬＬでないと判断する場合、処理をステップＳ９０４へ進め、静止画撮影前の顔情報がＮＵＬＬであると判断する場合、処理をステップＳ９０５へ進める。

ステップＳ９０４（判定ステップ）では、システム制御部５０（判定手段５０ｂ）が、被写体の分類を「人物」に判定する。そして、システム制御部５０（更新手段５０ｃ）は、判定手段５０ｂが判定した結果に基づいて、第２画像データの属性情報を更新する。すなわち、システム制御部５０（更新手段５０ｃ）は、被写体の分類を判定手段５０ｂが「人物」に判定したことに基づいて、分類情報「人物」を属性情報（ヘッダ情報）に含めるように更新する。

ステップＳ９０５では、システム制御部５０が、静止画撮影前の顔情報をヘッダ情報に含める。

ステップＳ９０６では、システム制御部５０が、静止画撮影時の顔情報をヘッダ情報に含める。

ステップＳ９０７では、システム制御部５０が、その他の分類情報をヘッダ情報に含める。その他の分類情報は、例えば、「風景」、「イベント」などである。

ステップＳ９０８では、システム制御部５０が、分類情報以外のその他のヘッダ情報を作成して、処理を終了する。

以上、述べたように赤目補正処理において得られる静止画撮影時の顔情報を元に静止画撮影された画像に顔があるかどうかを判断し、分類情報「人物」を付与するようにしているため、正確な分類情報「人物」を付与することが可能となる。これにより、静止画撮影された画像に顔が無いにも関わらず分類情報「人物」が付与されている、あるいは、静止画撮影された画像に顔があるにも関わらず分類情報「人物」が付与されていない、という不一致がなくなる。この結果、静止画撮影された画像を正確に分類することができる。

同時に、赤目補正時に顔を検出するついでに撮影画像に顔があるかどうかを判断し、赤目補正を行わないときは、撮影画像に顔があるかどうかの検出を行わないことによって、赤目補正を行わないときは撮影間隔（レリーズタイムラグ）の短縮を図っている。

次に、ディレクトリ及びファイル構成について、図１０を用いて説明する。

図１０は、前述した記録処理の結果、記録媒体２００に記録されるディレクトリ構成例を示したものである。以下、図１０を用いて、ディレクトリ名及びファイル名の生成ルールについて説明する。

ルートディレクトリ５０１がディレクトリ名「ＤＣＩＭ」で生成され、その下には６〜８文字のディレクトリ名でサブディレクトリ５０２，５０３が生成される。サブディレクトリ５０２，５０３が保持するサブディレクトリ名は、先頭３文字が数字で残り３〜５文字が英字で構成される。先頭３文字の数字は１００から始まり、ディレクトリを生成する毎に１ずつインクリメントされる。図１０では、サブディレクトリ５０２のディレクトリ名が「１００ＣＡＮＯＮ」、サブディレクトリ５０３のディレクトリ名が「１０１ＣＡＮＯＮ」になる。サブディレクトリ５０２には、所定のファイル名で画像ファイル５０４〜５０９が記録される。ここで生成されるファイル名は、「．」の前までの部分である識別子と、「．」以降の部分である拡張子とを含む。識別子は、「＿」の前までの部分（ＩＭＧ、ＭＶＩ）がデータの種類を示し、「＿」以降の部分（０００１〜０００６）が整理番号を示す。拡張子は、静止画の場合に例えばＪＰＧが付与され、動画の場合に例えばＡＶＩが付与される。また、拡張子は、管理情報を記録するサムネイルファイルの場合にＴＨＭが付与される。

次に、記録処理（図８参照）において記録媒体２００に記録する画像ファイルのデータ構造例について、図１１を用いて説明する。図１１は、画像ファイルのデータ構造を示す図である。

画像ファイル７０１は、マーカ（ＳＯＩ）７０２、ヘッダ部ＨＤ、画像データ（第２画像データ）ＩＭ、及びマーカ（ＥＯＩ）７１７を含む。マーカ（ＳＯＩ）７０２は、画像ファイル７０１の先頭に配置され、画像ファイルの始まりを示す。マーカ（ＥＯＩ）７１７は、画像ファイル７０１の最後に配置され、画像ファイルの終わりを示す。

ヘッダ部ＨＤには、上記の属性情報（ヘッダ情報）が記録される。ヘッダ部ＨＤには、７０３〜７１０の項目が含まれる。

７０３は、ヘッダ部ＨＤの開始を示すアプリケーションマーカ（ＡＰＰ１）が記録される。

７０４は、画像ファイル７０１のサイズを示すサイズ情報（ＡＰＰ１Ｌｅｎｇｔｈ）が記録される。

７０５は、アプリケーションマーカ７０３の識別コード（ＡＰＰ１ＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒＣｏｄｅ）である。

７０６は、画像データの作成日時（ＤａｔｅＴｉｍｅ）である。

７０７は、画像データが生成された日時（ＤａｔｅＴｉｍｅＯｒｉｇｉｎａｌ）である。

７１８は、第２画像データに対する分類情報である。

７１９は、静止画撮影前の顔情報である。

７２０は、静止画撮影時の顔情報である。

７０９は、その他の撮影情報である。その他の撮影情報７０９は、撮像手段２２による静止画撮影の条件を含む。撮像手段による静止画撮影の条件は、複数の撮影モード及び複数のシャッター速度の少なくとも一方を含む。

７１０は、前述したサムネイル画像（ＴｈｕｍｂｎａｉｌＤａｔａ）である。

画像データＩＭは、量子化テーブル（ＤＱＴ）７１２、ハフマンテーブル（ＤＨＴ）７１３、フレーム開始マーカ（ＳＯＦ）７１４、スキャン開始マーカ（ＳＯＳ）７１５及び圧縮データ７１６が含まれる。圧縮データ７１６は、第２画像データが圧縮されたものである。

ここで、ヘッダ部ＨＤの分類情報７１８は、図９を用いて前述したように、静止画撮影の際のパラメータとは異なる、検索等の撮影後の操作に適した情報である。この分類情報７１８には、図９において述べた「人物」、「風景」、「イベント」などを単数あるいは複数個格納可能である。さらに、分類情報７１８には、汎用的な分類情報として「カテゴリ１」、「カテゴリ２」、「カテゴリ３」といった分類情報を格納可能である。また、分類情報７１８には、通信部１１０を介してＰＣ等への外部機器に画像データを転送する際に、転送先でメール送信等の特別な処理を促すための「作業用」といった分類情報を後述する再生モードにおいて格納可能となっている。

なお、これらの分類情報が上記図９の処理によって自動的には付与されない場合、再生モード処理（図３に示すステップＳ３０８）においてその分類情報を編集することが可能である。あるいは、撮影時（ステップＳ６０６）にデフォルトの情報に設定された分類情報が自動付与される場合、再生モード処理（図３に示すステップＳ３０８）においてその分類情報を編集することが可能である。このように、再生モード処理で画像データを見ながらゆっくり分類するための分類情報を付与することで、より利便性の高い分類が可能となる。

具体的には、図３に示す再生モード処理Ｓ３０８は、図１２に示す流れで行われても良い。図１２は、再生モードを示すフローチャートである。

ステップＳ１３０１では、システム制御部５０が、操作部７０等から受け取った情報に基づいて、利用者から画像表示イベントの要求があったか否かを判断する。システム制御部５０は、画像表示イベントの要求があったと判断した場合、処理をステップＳ１３０３へ進め、画像表示イベントの要求がないと判断した場合、処理をステップＳ１３０２へ進める。

ステップＳ１３０２では、システム制御部５０が、操作部７０等から受け取った情報に基づいて、要求されたイベントに合わせた処理を行なう。

ステップＳ１３０３では、システム制御部５０が、画像ファイルを記憶手段３２又は記録媒体２００から読み込む。

ステップＳ１３０４では、システム制御部５０が、読み込んだ画像ファイルを圧縮状態から伸張状態に展開してシステムメモリ５２に一時的に記憶させる。システム制御部５０は、その画像ファイルから第２画像データを抽出してアナログ画像信号に変換した後、そのアナログ画像信号を表示手段２８に供給する。表示手段２８は、第２画像データに応じた画像を表示する。

ステップＳ１３０５では、操作部７０が、表示手段２８を介して第２画像データに応じた画像を閲覧した利用者が分類情報を「人物」に変更すべきと判断した場合、分類情報を「人物」に変更するための指示を受け付ける。システム制御部５０は、分類情報を「人物」に変更するための指示を操作部７０から受け付けた場合、分類情報を「人物」に変更すべきと判断して、処理をステップＳ１３０６へ進める。システム制御部５０は、分類情報を「人物」に変更するための指示を操作部７０から受け付けていない場合、分類情報を「人物」に変更すべきでないと判断して、処理を終了する。

ステップＳ１３０６では、システム制御部５０が、システムメモリ５２を参照して、画像ファイルに含まれるヘッダ情報の分類情報を更新する。すなわち、システム制御部５０は、分類情報に「人物」が含まれていなければ「人物」を追加する。あるいは、システム制御部５０は、分類情報に「人物」でないことを示す情報（例えば、「人物なし」など）が含まれていればその情報を「人物」に書き換える。

このように、図１２に示す再生モード処理によれば、再生時に第２画像データに顔があるか利用者に判断を促すため、静止画記録モード処理Ｓ３０４で生成された分類情報に誤りがある場合に訂正できる。したがって、静止画撮影された画像を正確に分類することができる。

なお、図１２に示す再生モード処理では、ステップＳ１３０５に代えて、図５に示す顔検出処理が行われても良い。このとき、図７に示す赤目補正処理においてステップＳ７０３の顔検出処理が省略されても良い。これにより、撮影間隔（レリーズタイミングラグ）に影響を与えることなく、静止画撮影された画像を正確に分類することができる。

なお、図３に示す静止画記録モード処理Ｓ３０４は、図４に示す流れで行われる代わりに図１３に示す流れで行われても良い。図１３は、変形例における静止画記録モード処理を示すフローチャートである。以下では、図４に示すフローチャートと異なる部分を中心に説明する。

ステップＳ１２０１では、システム制御部５０が、必要に応じてクイックレビューのＯＮ/ＯＦＦ設定を行う。クイックレビューＯＮ/ＯＦＦ設定は、操作部７０に含まれるメニューボタンを押すことで表示手段２８に表示されるメニュー画面（図示せず）により利用者が任意に設定可能である。例えば、後述のステップＳ４１４でクイックレビュー表示を閲覧することを希望する場合、操作部７０にクイックレビューＯＮ設定が入力されてシステムメモリ５２に記憶される。あるいは、例えば、後述のステップＳ４１４でクイックレビュー表示を閲覧することを希望しない場合、操作部７０にクイックレビューＯＦＦ設定が入力されてシステムメモリ５２に記憶される。

ステップＳ１２０２では、システム制御部５０が、システムメモリ５２を参照し、クイックレビューがＯＮに設定されているかＯＦＦに設定されているかを判断する。システム制御部５０は、クイックレビューがＯＮに設定されていると判断する場合、処理をステップＳ７０４へ進める。システム制御部５０は、クイックレビューがＯＦＦに設定されていると判断する場合、クイックレビュー表示の必要がないと判断して、処理を終了する。

ステップＳ１２０３では、顔検出処理が行われる。すなわち、顔検出手段５０ａは、第２画像データに顔検出処理を行う。顔検出処理の詳細は、図５を用いて前述したとおりである。

以上説明したように、図１３に示す静止画記録モード処理によれば、クイックレビューを行う場合、第２画像データに顔検出処理を行うので、ファイルヘッダの分類情報「人物」が正確に付与されることになる。一方、クイックレビューを行わない場合、第２画像データに顔検出処理を行わないので、撮影間隔（レリーズタイムラグ）の短縮を図ることが可能となる。

なお、図８に示すヘッダ作成処理Ｓ８０６は、図９に示す流れで行われる代わりに図１４に示す流れで行われても良い。図１４は、変形例におけるヘッダ作成処理を示すフローチャートである。以下では、図８に示すフローチャートと異なる部分を中心に説明する。

ステップＳ１４０１では、システム制御部５０（判定手段５０ｂ）が、システムメモリ５２を参照して、静止画撮影前の顔情報・静止画撮影時の顔情報・撮影モード・シャッター速度等に基づいて、被写体の分類を判定する。例えば、システム制御部５０（判定手段５０ｂ）は、静止画撮影前の顔情報・静止画撮影時の顔情報・撮影モード・シャッター速度等に基づいて、図１５に示すルールに従って、被写体が「人物」であるか否かを判定する。

システム制御部５０（更新手段５０ｃ）は、判定手段５０ｂが判定した結果に基づいて、第２画像データの属性情報（ヘッダ情報）を更新する。すなわち、システム制御部５０（更新手段５０ｃ）は、被写体が「人物」であると判定手段５０ｂが判定した場合、分類情報を「人物」に更新する。システム制御部５０（更新手段５０ｃ）は、被写体が「人物」でないと判定手段５０ｂが判定した場合、分類情報を「人物」に更新しない。

次に、ステップＳ１４０１で判定手段５０ｂが判定する際のルールについて、図１５を用いて説明する。図１５は、静止画撮影前の顔情報・静止画撮影時の顔情報・撮影モード・シャッター速度と、分類情報「人物」の付与との関係を表す図である。

静止画撮影前、静止画撮影時の両方とも顔を検出したとき、撮影モード・シャッター速度がどのような状態であっても、分類情報「人物」を付与する。すなわち、判定手段５０ｂは、第１画像データの中から顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出し、第２画像データの中から顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出したと判断する場合、被写体が「人物」であると判定する。

静止画撮影前、静止画撮影時の両方とも顔を検出しなかったとき、撮影モード・シャッター速度がどのような状態であっても、分類情報「人物」を付与しない。

撮影モードがポートレート・自分撮りであった場合、静止画撮影前、静止画撮影時の両方に顔を検出したときのみ、分類情報「人物」を付与する。

撮影モードがキッズかナイトであった場合、静止画撮影前、静止画撮影時のどちらか一方に顔を検出すれば分類情報「人物」を付与する。

その他の撮影モード（オート、マニュアル、シャッター速度優先、絞り優先など）であった場合、静止画撮影時に顔を検出したときに、必ず分類情報「人物」を付与する。静止画撮影前にのみ顔を検出した場合、シャッター速度が手振れ限界を超えているほど遅いときに、分類情報「人物」を付与する。一方、シャッター速度が十分に速い場合（手振れ限界を超えていない）ときに、分類情報「人物」を付与しない。

例えば撮影モードがポートレート・自分撮りの場合、あらかじめ人を撮影すると決めている場合が多い。人を撮影しようとしているにも関わらず、静止画撮影前に人を検出していない場合は、人にフォーカスが合っていない可能性が高いため、静止画撮影時に顔を検出しても分類情報「人物」を付与しない。このように、判定手段５０ｂは、人物を撮影するための撮影モードが選択されている場合、第１画像データ及び第２画像データの中から顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出したときに、被写体が「人物」であると判定する。また、判定手段５０ｂは、人物を撮影するための撮影モードが選択されている場合、第１画像データ及び第２画像データの少なくとも一方の中から顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出しないときに、被写体が「人物」でないと判定する。

撮影モードがキッズの場合、被写体が子供であるため、被写体が動き回る可能性が高い。そのため、静止画撮影前に顔を検出しても、静止画撮影時は横を向いているなどして、顔を検出しないことが有り得る。そのため、静止画撮影前・静止画撮影時のどちらか一方にでも顔を検出したときは、分類情報「人物」を付与する。

撮影モードがナイトの場合、暗い場所での撮影のため、シャッター速度が遅いことが多い。シャッター速度が遅いため、静止画撮影時の顔がブレて、静止画撮影時に顔を検出できない可能性が高い。そのため、静止画撮影前に顔を検出した際には、静止画撮影時に顔を検出しなくても、分類情報「人物」を付与する。

このように、判定手段５０ｂは、被写体ぶれが起きやすいことを示す撮影モードが選択されている場合、第１画像データ及び第２画像データの少なくとも一方の中から顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出したときに、被写体が「人物」であると判定する。また、判定手段５０ｂは、被写体ぶれが起きやすいことを示す撮影モードが選択されている場合、第１画像データ及び第２画像データのいずれの中からも顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出しないときに、被写体が「人物」でないと判定する。

その他の撮影モード（オート、マニュアル、シャッター速度優先、絞り優先など）の場合、シャッター速度が手振れ限界より遅いと、静止画撮影時に撮像装置１００がブレて静止画撮影時の顔を検出できていない可能性が高い。そのため、静止画撮影前に顔を検出した際には、静止画撮影時に顔が無くても、シャッター速度が遅い場合に限り、分類情報「人物」を付与する。

このように、判定手段５０ｂは、被写体ぶれが起きやすいことを示す撮影モードにおいて第１画像データの中から顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出し、第２画像データの中から顔検出手段５０ａが被写体の顔を検出しなかった場合、次の動作を行う。すなわち、判定手段５０ｂは、選択されたシャッター速度が手ぶれ限界の速度未満であると判断するときに、被写体が「人物」であると判定し、選択されたシャッター速度が手ぶれ限界の速度以上であると判断するときに、被写体が「人物」でないと判定する。

図１５に示すルールによれば、撮影モードやシャッター速度を加味して分類情報「人物」を付与することにより、より利用者の意思に即した分類情報を付与することが可能となる。

また、静止画記録モード処理において、赤目検出が行われない場合（図７参照）や、クイックレビュー表示されない場合（図１３参照）であっても、顔検出処理が行われても良い。すなわち、顔検出手段５０ａは、必ず、第１画像データに顔検出処理を行い、かつ、第２画像データに顔検出処理を行ってもよい。

また、１枚ずつ撮影を行う単写時には静止画撮影時の顔情報の検出を行ない、静止画撮影時から分類情報「人物」を付与するが、連続して撮影を行う連写時は、静止画撮影前に顔情報の検出を行わないように構成しても構わない。このとき、顔検出手段５０ａは、撮像手段２２による連写撮影が行われる場合、撮像手段２２により連写撮影前に撮像された第１画像データに顔検出処理を行い、撮像手段２２により連写撮影時に撮像された複数の第２画像データに顔検出処理を行わない。そして、判定手段５０ｂは、撮像手段２２により連写撮影前に撮像された第１画像データに顔検出手段５０ａが顔検出処理を行った結果に基づいて、被写体の分類を判定する。

実施形態に係る撮像装置１００の外観構成図。実施形態に係る撮像装置１００の構成図。実施形態に係る撮像装置１００の動作を示すフローチャート。静止画記録モード処理を示すフローチャート。顔検出処理を示すフローチャート。撮影処理を示すフローチャート。赤目処理を示すフローチャート。記録処理を示すフローチャート。ヘッダ生成処理を示すフローチャート。記録処理の結果、記録媒体２００に記録されるディレクトリ構成例。画像ファイルのデータ構造を示す図。再生モードを示すフローチャート。変形例における静止画記録モード処理を示すフローチャート。変形例におけるヘッダ作成処理を示すフローチャート。静止画撮影前の顔情報・静止画撮影時の顔情報・撮影モード・シャッター速度と、分類情報「人物」の付与との関係を表す図。

符号の説明

２２撮像手段
２８表示手段
３２記憶手段
５０ａ顔検出手段
５０ｂ判定手段
５０ｃ更新手段
１００撮像装置

Claims

静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段と、
前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段と、
前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、
前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記判定手段は、
前記第２顔検出処理が行われる場合、前記第２画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第２画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、
前記第２顔検出処理が行われない場合、前記第１顔検出処理により前記第１画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第１顔検出処理により前記第１画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定する
ことを特徴とする撮像装置。
前記顔検出手段は、赤目検出処理の一部として前記第２顔検出処理を行うように構成され、
前記顔検出手段は、前記赤目検出処理を行わない場合、前記第２顔検出処理も行わない
ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
前記第２画像データの撮像時に前記第２画像データに応じた画像を表示する表示手段をさらに備え、
前記顔検出手段は、前記第２画像データに応じた画像を前記表示手段が表示する場合、前記第２顔検出処理を行い、前記第２画像データに応じた画像を前記表示手段が表示しない場合、前記第２顔検出処理を行わない
ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段と、
前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段と、
前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、
前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の両方で顔が検出されれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像装置。
静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段と、
前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段と、
前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、
前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の高い人物を撮影するための撮影モード又は被写体ぶれが発生しやすい撮影モードである場合、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の両方で顔が検出されなければ、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像装置。
静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段と、
前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段と、
前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段と、
前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが人物を撮影するための撮影モード及び被写体ぶれが発生しやすい撮影モードのいずれでもない場合において、前記第１顔検出処理で顔が検出され前記第２顔検出処理で顔が検出されない場合は、前記静止画撮影時のシャッター速度が閾値未満であれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、当該シャッター速度が当該閾値以上であれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像装置。
撮像装置が実行する撮像方法であって、
撮像手段が、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像ステップと、
顔検出手段が、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出ステップと、
前記顔検出手段が、前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出ステップと、
判定手段が、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、
記憶手段が、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、
を備え、
前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、
前記第２顔検出ステップが行われる場合、前記第２画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第２画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、
前記第２顔検出ステップが行われない場合、前記第１顔検出ステップにより前記第１画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第１顔検出ステップにより前記第１画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定する
ことを特徴とする撮像方法。
撮像装置が実行する撮像方法であって、
撮像手段が、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像ステップと、
顔検出手段が、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出ステップと、
前記顔検出手段が、前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出ステップと、
判定手段が、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、
記憶手段が、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、
を備え、
前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第１顔検出ステップ及び前記第２顔検出ステップの両方で顔が検出されれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第１顔検出ステップ及び前記第２顔検出ステップの少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像方法。
撮像装置が実行する撮像方法であって、
撮像手段が、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像ステップと、
顔検出手段が、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出ステップと、
前記顔検出手段が、前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出ステップと、
判定手段が、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、
記憶手段が、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、
を備え、
前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の高い人物を撮影するための撮影モード又は被写体ぶれが発生しやすい撮影モードである場合、前記第１顔検出ステップ及び前記第２顔検出ステップの少なくとも一方で顔が検出されれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第１顔検出ステップ及び前記第２顔検出ステップの両方で顔が検出されなければ、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像方法。
撮像装置が実行する撮像方法であって、
撮像手段が、静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像ステップと、
顔検出手段が、前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出ステップと、
前記顔検出手段が、前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出ステップと、
判定手段が、前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定ステップと、
記憶手段が、前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶ステップと、
を備え、
前記判定ステップにおいて、前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが人物を撮影するための撮影モード及び被写体ぶれが発生しやすい撮影モードのいずれでもない場合において、前記第１顔検出ステップで顔が検出され前記第２顔検出ステップで顔が検出されない場合は、前記静止画撮影時のシャッター速度が閾値未満であれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、当該シャッター速度が当該閾値以上であれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とする撮像方法。
撮像装置のコンピュータを、
静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段、
前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段、
前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段、
前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記判定手段は、
前記第２顔検出処理が行われる場合、前記第２画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第２画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、
前記第２顔検出処理が行われない場合、前記第１顔検出処理により前記第１画像データから被写体の顔が検出されれば、人物を示す分類を含むように前記第２画像データの被写体の分類を判定し、前記第１顔検出処理により前記第１画像データから被写体の顔が検出されなければ、人物を示す分類を含まないように前記第２画像データの被写体の分類を判定する
ことを特徴とするプログラム。
撮像装置のコンピュータを、
静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段、
前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段、
前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段、
前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の低い人物を撮影するための撮影モードである場合、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の両方で顔が検出されれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されなければ、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とするプログラム。
撮像装置のコンピュータを、
静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段、
前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段、
前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段、
前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが動く可能性の高い人物を撮影するための撮影モード又は被写体ぶれが発生しやすい撮影モードである場合、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の少なくとも一方で顔が検出されれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、前記第１顔検出処理及び前記第２顔検出処理の両方で顔が検出されなければ、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とするプログラム。
撮像装置のコンピュータを、
静止画撮影前に第１画像データを撮像し、静止画撮影時に第２画像データを撮像する撮像手段、
前記第１画像データから被写体の顔を検出する第１顔検出処理と前記第２画像データから被写体の顔を検出する第２顔検出処理とを行う顔検出手段、
前記第２画像データの被写体の分類を判定する判定手段、
前記第２画像データと、前記判定手段が判定した前記第２画像データの被写体の分類を含む前記第２画像データの属性情報と、を有する画像ファイルを記憶する記憶手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記判定手段は、前記静止画撮影時の撮影モードが人物を撮影するための撮影モード及び被写体ぶれが発生しやすい撮影モードのいずれでもない場合において、前記第１顔検出処理で顔が検出され前記第２顔検出処理で顔が検出されない場合は、前記静止画撮影時のシャッター速度が閾値未満であれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めると判定し、当該シャッター速度が当該閾値以上であれば、前記第２画像データの被写体の分類に人物を示す分類を含めないと判定する
ことを特徴とするプログラム。