專利名稱：攝像裝置、攝像裝置的對焦控制方法及集成電路的制作方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及數(shù)字靜止照相機(still camera)、視頻攝像機等的攝像裝置的聚焦控制技術(shù)，特別涉及通過對比度方式進行對焦的聚焦控制技術(shù)。
背景技術(shù)：
所謂對比度方式的聚焦控制，是著眼于在攝像圖像中作為想要對焦的區(qū)域的焦點搜索區(qū)域的對比度、使焦點搜索區(qū)域的對比度為最高的聚焦透鏡的位置成為對焦狀態(tài)的聚焦控制方法。此外，在攝像裝置中，具備從攝像圖像中檢測包含人物的臉的區(qū)域的臉檢測功能的裝置較多，通過將由臉檢測功能檢測出的區(qū)域作為焦點搜索區(qū)域，能夠得到用對比度方式的聚焦控制對焦在人物的臉上的適當?shù)臄z像圖像。但是，一般臉檢測功能是捕捉眼睛、鼻子、嘴等的特征的技術(shù)，所以在能夠檢測的臉的朝向上有限制。例如，不能檢測出朝后、或者朝向為橫向以至于眼睛被遮擋的人物的臉。因此，即使將焦點對在人物上而拍攝動態(tài)圖像，如果在中途人物朝向后方，則也有可能臉檢測失敗而焦點變得不穩(wěn)定。此外，在人物從拍攝范圍外進入畫格等的情況下，焦點也不能對在人物上直到該人物將臉朝向攝像裝置的方向。作為防止這樣的焦點的不穩(wěn)定的技術(shù)，有專利文獻I中公開的技術(shù)。在專利文獻I所公開的技術(shù)中，在通過臉檢測功能檢測到人物的臉的情況下，使用對比度方式的聚焦控制。另一方面，在未檢測到臉的情況下，使用相位差檢測方式的聚焦控制，并且對該相位差檢測方式下的聚焦控制范圍施加限制以使焦點位置不會對在背景等上。具體而言，從穩(wěn)定地檢測出臉的狀態(tài)暫時成為未檢測出的狀態(tài)，并采用相位差檢測方式的聚焦控制時，在用相位差檢測方式測距的焦點位置是背景等、不是在臉檢測時以對比度方式對焦的焦點位置附近的情況下，限制聚焦控制范圍，抑制焦點的不穩(wěn)定。此外，在專利文獻2中，公開了從攝像圖像中檢測相當于人物的人物區(qū)域、從檢測出的人物區(qū)域中將通過預先決定的表示臉部分的相對位置及相對的大小的區(qū)域規(guī)定信息所表示的區(qū)域假定為臉區(qū)域的技術(shù)。這里，作為檢測人物區(qū)域的技術(shù)(人物檢測)，例如有非專利文獻I。根據(jù)非專利文獻I所公開的技術(shù)，通過使用將邊緣梯度(edge gradient)的直方圖連結(jié)后的特征量，能夠捕捉人物的形狀。因此，例如能夠也檢測到朝后的人物。此外，由于按照每個塊提取特征量，所以能夠容許人物的形狀的部分性的變化，作為結(jié)果，也容許某種程度的姿態(tài)的變動。通過使用這樣的人物檢測技術(shù)，不論臉的朝向如何都能夠從攝像圖像中檢測到相當于人物的位置?，F(xiàn)有技術(shù)文獻專利文獻專利文獻1:日本特開2010 - 015024號公報專利文獻2:日本特開2010 - 199903號公報非專利文獻非專利文獻1:Tomoki Watanabe," Co-occurrence Histograms of OrientedGradients for Pedestrian Detection, " PSIVT 2009, PP.37 — 47,2009.
發(fā)明概要發(fā)明要解決的問題但是，在專利文獻I所公開的技術(shù)中使用的相位差檢測方式的聚焦控制中，除了攝像元件外，還需要為了焦點距離檢測專用的傳感器。因此，照相機的小型化變得困難，雖然能夠在單反照相機那樣的一部分照相機中采用，但在緊湊型照相機中，因為設備的內(nèi)部空間的制約而難以采用。此外，為了通過實用性的精度進行人物檢測，如非專利文獻I所公開的技術(shù)那樣，需要容許姿態(tài)的變動的魯棒性。因此，難以使用對人物區(qū)域預先決定的臉部分的相對位置及相對的大小而穩(wěn)定地確定臉區(qū)域。因而，在專利文獻2所公開的技術(shù)中，根據(jù)人物的姿態(tài)不同，有在假定為臉區(qū)域的區(qū)域中包含許多背景部分的情況，在此情況下有可能焦點對在背景部分上等而使得焦點不穩(wěn)定。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明鑒于這樣的問題，目的是提供一種在以對比度方式進行對焦的情況下能夠提高聚焦控制的穩(wěn)定性的攝像裝置。用于解決問題的手段為了達到上述目的，有關(guān)本發(fā)明的攝像裝置，在攝像圖像中進行人物的圖像的檢索，其特征在于，具備:檢索機構(gòu)，按照規(guī)定的檢索條件，檢索包含相當于某個人物的全身的被攝體圖像的區(qū)域、和包含相當于同一人物的規(guī)定的部位的部分圖像的區(qū)域這兩個區(qū)域的組合；以及判斷機構(gòu)，判斷上述規(guī)定的檢索條件的檢索是否成功；上述檢索機構(gòu)在上述規(guī)定的條件的檢索成功的情況下，對于通過上述檢索檢測到的有關(guān)同一人物的包含被攝體圖像的區(qū)域及包含部分圖像的區(qū)域中的至少一個區(qū)域，改變精度再次判斷是否包含檢索對象的圖像。發(fā)明效果有關(guān)本發(fā)明的攝像裝置通過在用于解決問題的手段中記載的結(jié)構(gòu)，在以組合來檢測有關(guān)同一人物的被攝體圖像區(qū)域和部分圖像區(qū)域的情況、和在檢測到被攝體圖像區(qū)域和部分圖像區(qū)域的組合后對檢測到的區(qū)域再次判斷是否包含檢索對象的圖像的情況下，使用適合于各個檢索的不同的檢索條件。由此，通過以組合來檢索被攝體圖像區(qū)域和部分圖像區(qū)域，能夠在抑制人物的檢測遺漏的同時、將以組合檢索時誤檢測出的區(qū)域通過再判斷排除，使人物或臉的檢出率提高。檢出率的提高帶來焦點搜索區(qū)域的穩(wěn)定化，帶來對比度方式的聚焦控制的不穩(wěn)定的抑制。


圖1是有關(guān)第I實施方式的攝像裝置的框圖。圖2是表示臉檢測步驟的流程圖。圖3是人物檢測步驟的流程圖。圖4是聚焦控制處理的流程圖。圖5是表示臉檢測結(jié)果與人物檢測結(jié)果的綜合步驟的流程圖。
圖6是表示臉檢測結(jié)果及人物檢測結(jié)果的圖。圖7是表示從攝像圖像中通過人物檢測檢測出的人物區(qū)域的圖。圖8是表示在人物檢測的學習中利用的學習圖像的圖。圖9是表示綜合結(jié)果的臉區(qū)域的尺寸與尺寸組的關(guān)系的圖。圖10是表示臉檢測結(jié)果、人物檢測結(jié)果及綜合后的檢測結(jié)果的圖。圖11是說明在人物區(qū)域內(nèi)設定的焦點檢測區(qū)域候選的圖。圖12是表示有關(guān)第2實施方式的焦點搜索區(qū)域設定處理的流程圖。圖13是表示有關(guān)第2實施方式的變形例的焦點搜索區(qū)域設定處理的流程圖。圖14是表示在與人物之間有障礙物的情況下的基準區(qū)域的一例的圖。圖15是說明兩個焦點檢測區(qū)域候選的距離的圖。圖16是說明人物區(qū)域內(nèi)的焦點檢測區(qū)域候選的位置的修正量的圖。圖17是有關(guān)第2實施方式的聚焦控制處理的流程圖。圖18是表示第4實施方式的臉檢測結(jié)果與人物檢測結(jié)果的綜合步驟的流程圖。圖19是表示第4實施方式的再判斷處理的詳細情況的流程圖。圖20是表示臉檢測結(jié)果、人物檢測結(jié)果及綜合后的檢測結(jié)果的圖。圖21是表示成為前傾姿態(tài)的人物像的圖。圖22是表示第5實施方式的臉檢測結(jié)果、人物檢測結(jié)果及綜合后的檢測結(jié)果的圖。圖23是表示第5實施方式的臉圖像的再判斷結(jié)果的框顯示的一例的圖。
具體實施例方式以下，使用附圖對本發(fā)明的實施方式進行說明。(第I實施方式)圖1是表示有關(guān)本發(fā)明的第I實施方式的攝像裝置的結(jié)構(gòu)的圖。本圖所示的攝像裝置I是數(shù)字靜止照相機，由臉檢測電路2、人物檢測電路3、處理器4、運動檢測電路5、聲音處理電路6、圖像編碼電路7、IXD輸出電路8、圖像輸入電路9、聚焦驅(qū)動部10、光圈驅(qū)動部11、內(nèi)部IO總線12、存儲總線13、閃式存儲器14、圖像存儲器15、LCD (Liquid CrystalDisplay:液晶顯示器)16、A/D變換電路17、攝像元件18、光圈19及聚焦透鏡20構(gòu)成。聚焦透鏡20、光圈19是構(gòu)成攝像光學系統(tǒng)的要素。聚焦透鏡20能夠按照聚焦驅(qū)動部10的控制而在光軸方向上移動。光圈19按照光圈驅(qū)動部11的控制而調(diào)整光量。進而，雖然沒有圖示，但攝像裝置I也可以具備變焦距透鏡或快門，由它們構(gòu)成攝像光學系統(tǒng)。攝像元件18是由CXD傳感器或CMOS傳感器構(gòu)成的作為光電變換元件的攝像元件。攝像元件18對由攝像光學系統(tǒng)形成的被攝體像進行拍攝，將影像信號輸出。A/D變換電路17是將由攝像元件18輸出的作為模擬信號的影像信號向數(shù)字信號變換的變換器。從A/D變換電路17輸出的數(shù)字數(shù)據(jù)從圖像輸入電路9被取入。圖像輸入電路9對于來自A/D變換電路17的數(shù)字數(shù)據(jù)進行像素插補處理及顏色變換處理，生成攝像圖像的圖像信號。通過以上的攝像元件18、A/D變換電路17及圖像輸入電路9，實現(xiàn)作為從由攝像光學系統(tǒng)形成的光學像得到攝像圖像的攝像機構(gòu)的功能。將圖像輸入電路9生成的圖像信號輸入到圖像存儲器15中。圖像輸入電路9還根據(jù)攝像圖像中的指定的區(qū)域的亮度值，進行表示被攝體的對焦狀態(tài)的值(例如作為AF評價值的圖像的對比度值)的計算、及表示被攝體的明亮程度的值(例如作為AE評價值的圖像的明亮程度)的計算。處理器4通過程序作為運算處理裝置及控制裝置發(fā)揮功能，通過將存儲在閃式存儲器14中的程序讀入并執(zhí)行，控制攝像裝置I內(nèi)的各構(gòu)成要素的處理。作為通過處理器4執(zhí)行程序而實現(xiàn)的功能，例如有作為基于從圖像輸入電路9取得的作為AF評價值的圖像的對比度值來計算聚焦透鏡20的對焦位置的聚焦控制機構(gòu)的功能、以及作為基于作為AE評價值的圖像的明亮程度計算光圈19的光圈量的光圈控制機構(gòu)的功能。處理器4基于這些計算值，對聚焦驅(qū)動部10或光圈驅(qū)動部11輸出控制信號，控制攝像光學系統(tǒng)。另外，在本實施方式中是處理器4僅I個的結(jié)構(gòu)，但也可以由多個處理器構(gòu)成。圖像編碼電路7接受編碼前的圖像信號，例如在靜止圖像的情況下以JPEG形式、在動態(tài)圖像的情況下以MPEG或H.264形式等的編碼形式對圖像信號進行編碼處理。圖像編碼電路7將編碼數(shù)據(jù)向圖像存儲器15或外部的記錄介質(zhì)輸出。IXD輸出電路8是接受從圖像輸入電路9輸出到圖像存儲器15中的圖像數(shù)據(jù)、向IXD16顯示圖像的圖像顯示機構(gòu)。除了圖像存儲器15中的拍攝前的圖像以外，還顯示攝像裝置I的各種設定等。此外，也顯示用來明示由后述的臉檢測電路2及人物檢測電路3檢測到的被攝體的框等。例如，對于由臉檢測電路2檢測出的臉區(qū)域，在匹配于臉的位置、大小而調(diào)整框的位置、大小后，疊加顯示在圖像上。此外，IXD輸出電路8還具有作為將表示在處理器4的聚焦控制中使用對比度值對焦了的焦點搜索區(qū)域的框疊加顯示在圖像上的焦點搜索區(qū)域顯示機構(gòu)的功能。IXD16是顯示攝像圖像的顯示設備。在本實施方式中，作為顯示設備而使用IXD，但也可以由其他顯示設備(有機EL等)構(gòu)成。臉檢測電路2是取得保存在圖像存儲器15中的攝像圖像、在攝像圖像內(nèi)檢測包含臉圖像的臉區(qū)域的檢索機構(gòu)。將臉檢測電路2的檢測結(jié)果作為聚焦控制中的焦點搜索區(qū)域的候選向處理器4通知。人物檢測電路3是取得保存在圖像存儲器15中的攝像圖像、在攝像圖像內(nèi)檢測包含人物圖像的人物區(qū)域的檢索機構(gòu)。將人物檢測電路3的檢測結(jié)果作為聚焦控制中的焦點搜索區(qū)域的候選向處理器4通知。運動檢測電路5按照每規(guī)定時間取得人物檢測電路3的檢測結(jié)果，根據(jù)人物區(qū)域的大小和位置的變化計算人物的移動速度。以上是關(guān)于攝像裝置的結(jié)構(gòu)的說明。接著，對在攝像裝置中執(zhí)行的各處理進行說明。<臉檢測處理>首先，參照圖2說明臉檢測電路2的臉檢測處理的處理流程。在臉檢測處理中，首先通過處理器4將作為是否是臉圖像的判斷的閾值的臉檢測參數(shù)設定到臉檢測電路2中(步驟S301)。根據(jù)該臉檢測參數(shù)，臉檢測電路2控制以后的動作。首先，臉檢測電路2將保存在圖像存儲器15中的攝像圖像讀入，以預先決定的尺寸(例如，窗口尺寸24X 24像素)的窗口，切割出檢索臉圖像的檢索區(qū)域(步驟S302)。接著，計算該窗口內(nèi)的特征量(步驟S303)。作為該特征量的例子，有亮度值的明暗樣式(pattern)。通過預先學習構(gòu)成臉的要素(例如，眼睛、鼻子、嘴、下巴等)的明暗樣式的特征、得到對應于明暗樣式的評價值，能夠進行臉/非臉的識別。根據(jù)特征量計算通過學習得到的評價值(步驟S304)，與作為臉檢測參數(shù)設定的閾值比較，判斷是否是臉(步驟S305)。判斷為臉者，作為檢測結(jié)果而輸出臉的位置信息(例如檢測到臉的檢索區(qū)域的中心坐標)、臉的大小信息及臉的朝向信息(步驟S307)。通過將以上的處理對讀出的攝像圖像中的全部窗口位置實施，完成對于攝像圖像整體的臉檢測處理。另外，雖然在流程圖中沒有圖示，但優(yōu)選的是為了檢測不同大小的臉圖像而對將所讀出的攝像圖像縮小后的一些樣式的圖像反復進行同樣的處理。另外，也可以是本實施方式以外的臉檢測方法。<人物檢測處理>接著，參照圖3說明由人物檢測電路3進行的人物檢測處理的處理流程。在人物檢測處理中，首先通過處理器4將作為是否是人物圖像的判斷的閾值的人物檢測參數(shù)設定到人物檢測電路3中(步驟S401)。根據(jù)該人物檢測參數(shù)，人物檢測電路3控制以后的動作。首先，人物檢測電路3將保存在圖像存儲器15中的攝像圖像讀入，通過預先決定的尺寸(例如，窗口尺寸64X 128像素)的窗口將檢索人物圖像的檢索區(qū)域切割出(步驟S402)。接著，計算該窗口內(nèi)的特征量(步驟S403)。作為該特征量的例子，有亮度值的邊緣梯度的直方圖。通過將人物的輪廓的邊緣梯度的直方圖作為特征預先學習而得到評價值，能夠進行是否是人物的識別。計算根據(jù)特征量通過學習得到的評價值(步驟S404)，與設定為人物檢測參數(shù)的閾值比較(步驟S405)，判斷是否是人物。判斷為人物者，作為檢測結(jié)果，輸出人物的位置信息(例如檢測出人物的檢索區(qū)域的中心坐標)、人物的大小信息及人物的朝向信息(步驟S407)。通過將以上的處理對讀出的攝像圖像中的全部窗口位置實施，完成對于攝像圖像整體的人物檢測處理。另外，雖然在流程圖中沒有圖示，但優(yōu)選的是為了檢測不同大小的人物圖像而對將攝像圖像縮小后的一些樣式的圖像反復進行同樣的處理。另外，也可以是本實施方式以外的人物檢測方法。此外，通過人物檢測檢測的區(qū)域并不限于全身像，也可以是包含僅有上半身的圖像的區(qū)域。這里，在臉檢測處理中使用的圖像與在人物檢測處理中使用的圖像也可以并不一定是相同的圖像。例如，只要是在同一時點拍攝的、或者以微小的間隔連續(xù)拍攝的圖像，例如也可以是分辨率不同的圖像。即，也可以是，臉檢測處理為QVGA (320X240)等的低分辨率圖像，人物檢測處理為VGA (640X480)等的高分辨率圖像。當然，也可以都輸入例如QVGA等的相同的圖像。另外，在本實施方式中具備臉檢測電路2和人物檢測電路3，但也可以將它們的某個或兩者通過在處理器4上動作的程序?qū)崿F(xiàn)。以上是臉檢測處理及人物檢測處理的說明。<聚焦控制處理>接著，對通過處理器4執(zhí)行程序而執(zhí)行的聚焦控制處理進行說明。圖4是表示聚焦控制處理的流程圖。首先，對最新的影像信號執(zhí)行人物檢測處理(步驟SlOl)及臉檢測處理(步驟S102)，取得檢測出的臉區(qū)域及人物區(qū)域的信息。這里，臉檢測和人物檢測既可以并行執(zhí)行，也可以將臉檢測和人物檢測依次執(zhí)行。依次執(zhí)行的情況下的處理順序沒有限制。基于所取得的臉區(qū)域的信息和人物區(qū)域的信息，對有關(guān)同一人物的信息進行檢測結(jié)果的綜合處理(步驟S103)。圖5是表示臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果的綜合處理的詳細情況的流程圖。在結(jié)果綜合處理中，首先取得臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果(步驟S501、S502)。臉檢測結(jié)果及人物檢測結(jié)果在圖6(a)所示那樣的在攝像圖像中拍攝有兩個人物的例子中，得到作為圖6 (b)所示那樣的信息?！拔恢谩北硎疽詳z像圖像左上為原點的臉區(qū)域，表示人物區(qū)域的中心坐標，“大小”表示各區(qū)域的像素數(shù)。人物區(qū)域的大小用寬度及高度的像素數(shù)表示，但在本實施方式中由于作為臉區(qū)域的檢索窗口而使用高度與寬度相同的正方形的區(qū)域，所以將臉區(qū)域的大小僅用寬度的像素數(shù)表示。這里，設通過臉檢測處理檢測出的臉數(shù)為Nf、通過人物檢測處理檢測出的人物數(shù)為Nh。在圖6的例子中，臉檢測結(jié)果Nf是1，人物檢測結(jié)果Nh是2。對于這樣的檢測結(jié)果，將人物檢測結(jié)果的位置和大小用規(guī)定的信息變換為相當于臉的位置和大小，以便能夠比較判斷哪個臉區(qū)域和人物區(qū)域是有關(guān)同一人物的(步驟S503)。參照圖7及圖8說明步驟S503中的人物檢測結(jié)果的變換的詳細情況。圖7是表示從攝像圖像中通過人物檢測檢測出的人物區(qū)域的圖，圖8是表示在人物檢測的學習中利用的學習圖像的圖。將在人物檢測的學習中利用的學習圖像的人物區(qū)域的大小進行了歸一化(normalization)。如果設該歸一化后的人物圖像(學習圖像)的臉部分的大小為ffnf，人物區(qū)域的寬度為fch，則臉部分的大小相對于人物區(qū)域的寬度的比率可通過Wnf+Wnh得至IJ。由此，如果設檢測出的人物區(qū)域的寬度為Wh，則通過圖7所示的人物檢測檢測出的人物區(qū)域的臉的大小Whf可以用式I計算。Whf=WhX (Wnf+Wnh)…式 I此外，同樣如果設圖8所示的歸一化的人物圖像中的從身體的中心位置(Xnh，Ynh)到相當于臉的位置(Xnf，Y nf)的偏移量為0FST，設歸一化的人物圖像的人物區(qū)域的高度為Hnh，則能夠通過OFST + Hnh計算人物區(qū)域的每單位高度的從身體的中心位置到相當于臉的位置的差。所以，通過人物檢測檢測出的相當于人物的臉的位置，如果設圖7所示的檢測出的人物區(qū)域的高度為Hh、人物中心坐標為(Xh，Yh)，則計算的相當于臉的位置的中心坐標(Xf, Yf)可以用式2及式3計算。Xf=Xh …式 2Yf=Yh -HhX (OFST+ Hnh)…式 3通過以上的步驟，雖然能夠進行從人物檢測結(jié)果向相當于臉的位置和大小的變換，但變換方法并不限定于這樣的步驟。例如，也可以不使用人物檢測的學習圖像而實驗性地決定變換系數(shù)。此外，在本實施方式中，將人物檢測結(jié)果的位置和大小按照臉區(qū)域而進行變換，但也可以相反將臉檢測結(jié)果的位置和大小按照作為人物檢測結(jié)果的身體中心而進行變換。在人物檢測結(jié)果的變換完成后，在圖5所示的處理步驟中，將變量1、j初始化為O(步驟S504、S505)。這些變量中，i表示有Nf個的臉檢測結(jié)果中的第i個正在處理中的臉檢測結(jié)果，j表示有Nh個的人物檢測結(jié)果中的第j個正在處理中的人物檢測結(jié)果。在變量初始化后，判斷在臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果中是否是關(guān)于同一人物的，對于同一人物的檢測結(jié)果進行檢測結(jié)果的綜合(步驟S506 步驟S509)。是否是有關(guān)同一人物的判斷(步驟S506 步驟S507)通過計算根據(jù)各個檢測結(jié)果得到的位置和大小的距離、與閾值比較來判斷。如果設臉檢測結(jié)果的臉中心坐標為(Xa，Ya)，人物檢測結(jié)果的臉中心坐標為(Xb，Yb)，對位置的X方向、Y方向各自的距離進行比較的閾值為Thdx、Thdy，則在式4且式5成立時，關(guān)于位置判斷為同一人物。I Xb — Xa I = Thdx …式 4I Yb — Ya I = Thdy …式 5在上述條件不成立的情況下判斷為不同的人物。這里，Thdx及Thdy使用在式6中計算的值。Thdx=Thdy= (Whf+Wf)+2 …式 6該閾值由于表示兩個臉區(qū)域相鄰接的情況下的中心坐標間的距離，所以在相當于人物檢測結(jié)果的臉的區(qū)域與臉檢測結(jié)果的臉區(qū)域重合的情況下具有綜合的意思。接著，關(guān)于大小的距離，難以將臉區(qū)域的大小總是使用相同的閾值原樣判斷。例如,在24像素X 24像素的大小的臉區(qū)域和100像素X 100像素的大小的臉區(qū)域中，如果作為臨時的判斷閾值而定義50像素，則其意味變得不同。前者意味著允許到臉區(qū)域的約2倍的大小的距離，后者意味著僅允許到臉區(qū)域的約1/2的大小的距離。所以，以特定的臉區(qū)域的大小的范圍進行分組，用該組間的距離進行判斷。將該組分配表的例子表示在圖9中。在圖9的表中，最小臉區(qū)域的尺寸是24像素X 24像素，最大臉區(qū)域的尺寸是240像素X 240像素。中間的臉區(qū)域的尺寸以1.2倍的范圍定義各尺寸組。這里，如果設臉檢測結(jié)果的臉區(qū)域的尺寸組為Ga，設人物檢測結(jié)果的臉區(qū)域的尺寸組為Gb，設距離判斷的閾值為Thg，則在式7成立時，關(guān)于大小判斷為同一人物。I Gb — Ga I = Thg …式 7在上述條件不成立的情況下判斷為不同的人物。以上，僅在滿足上述3個判斷式(式4、式5及式7)的情況下將臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果判斷為同一人物(步驟S507:是)，在即便一個不成立的情況下也判斷為不同的人物(步驟S507:否)。在判斷為同一人物的情況下，將臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果劃分為同一組(步驟S508)。此外，在判斷為不同的人物的情況下，設為不同的組(步驟S509)。使用圖10說明上述綜合步驟的具體例。圖10 Ca)是表示臉檢測結(jié)果、圖10 (b)是表示人物檢測結(jié)果、圖10 (C)是表示綜合后的檢測結(jié)果的表。首先，判斷臉檢測結(jié)果(i=0)和人物檢測結(jié)果(j=0)。為此，將人物檢測結(jié)果(j=0)的檢測結(jié)果變換為相當于臉區(qū)域的信息。這里，如果假設歸一化的人物圖像的臉區(qū)域的大小為fcf=20像素，人物區(qū)域的寬度為ffnh=64像素，則相當于臉區(qū)域的大小根據(jù)上述式子，為WhfO=IOOX (20 + 64)=31像素。接著，如果假設歸一化的人物圖像中的從身體的中心位置到相當于臉的位置的偏移量為0FST=48，歸一化的人物圖像的人物區(qū)域的高度為Hnhl28，則相當于臉區(qū)域的位置根據(jù)上述式子，相當于臉區(qū)域的位置為Xf0=128，Yf0=128 — 200X (60 + 128)=53。由此，如果設用于判斷的各閾值為 Thdx=Thdy= (32+31) +2=31.5，Thg=2，則為 Xb — Xa | =0 = 31.5，
Yb — Ya I =53 — 48=5 ^ 31.5, Gb -Ga|=l — 1=0 ^ 2。由此，滿足 3 條件的全部，所以臉檢測結(jié)果(i=0)和人物檢測結(jié)果(j=0)判斷為同一人物，設為同一組O。如果將同樣的判斷對臉檢測結(jié)果(i=0)和人物檢測結(jié)果(j=l)進行，則由于為|Xb - Xa|=128>31.5，所以判斷為不同的人物。由此，人物檢測結(jié)果(j=l)為不同的組I。這里，在圖10 (c)所示的綜合后的檢測結(jié)果的分組化的信息中，包含臉檢測及人物檢測各自中的檢測判斷結(jié)果的有無、和各自的檢測結(jié)果的信息。通過將以上的處理通過步驟S505 步驟S513的步驟對臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果的全部組合重復執(zhí)行，臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果被綜合。在這樣綜合后的檢測結(jié)果信息中存在多個組的情況下，在圖4的聚焦控制處理中，選擇某I個組的檢測結(jié)果信息(步驟S104)。作為組的選擇方法，可以采用選擇關(guān)于距攝像圖像的中央最近的被攝體的組的方法、或選擇臉的大小距預先作為選擇參數(shù)而設定的像素數(shù)最近的組的方法等。此外，IXD16是觸摸面板式的IXD，只要是包括將在畫面上被按下的位置的信息向處理器4通知的輸入裝置的結(jié)構(gòu)，作為組的選擇方法，也可以利用拍攝者觀看顯示在LCD16上的圖像而選擇的方法。在拍攝者選擇組的方法中，具體而言，按照檢測結(jié)果的每個組，將明示被攝體的框描繪在LCD16上，拍攝者通過接觸某個想要對焦的被攝體的框內(nèi)，向處理器4通知位置信息，選擇對應于位置信息的組的檢測結(jié)果信息。另外，在綜合后的檢測結(jié)果信息中僅是I個組的情況下，可以將步驟S104的處理省略。由于在綜合后的檢測結(jié)果信息中包含臉檢測的檢測判斷結(jié)果的有無，所以通過使用該信息，通過所選擇的組判別是否檢測到臉區(qū)域(步驟S105)。在判別的結(jié)果是能夠檢測到臉區(qū)域時，將臉區(qū)域設定為在聚焦控制中使用的焦點搜索區(qū)域(步驟S107)。這里，在綜合后的檢測結(jié)果信息中，由于包含有臉檢測的檢測結(jié)果信息，所以基于該信息的臉區(qū)域的位置及大小信息，將臉區(qū)域設定在聚焦控制中使用的焦點搜索區(qū)域的位置及大小。在不能檢測到臉區(qū)域時(步驟S105:否)，基于綜合后的檢測結(jié)果信息，用所選擇的組判別是否檢測到人物區(qū)域(步驟S106)。在判別的結(jié)果是能夠檢測到人物區(qū)域時，執(zhí)行在人物區(qū)域內(nèi)的某個區(qū)域中設定焦點搜索區(qū)域的焦點搜索區(qū)域設定處理(步驟S108)。這里，在設定在人物區(qū)域內(nèi)的焦點搜索區(qū)域中，需要包含人物圖像的某個部位。由于在綜合后的檢測結(jié)果信息中包含人物檢測的檢測結(jié)果信息，所以在本實施方式中，基于該信息的人物區(qū)域的位置及大小信息，將包含有人物圖像的某個部位的區(qū)域的位置及大小設定為焦點搜索區(qū)域的位置及大小。例如，由于在人物區(qū)域的中心包含有身體的中心附近的部位的圖像，所以將人物區(qū)域的中心設為焦點搜索區(qū)域的位置，將人物區(qū)域的大小的高度1/8、寬度1/4設定為焦點搜索區(qū)域的大小。在臉圖像和人物圖像的哪個區(qū)域都未檢測到時(步驟S105:否，并且步驟S106:否)，作為通常的動作模式，例如將畫面中心設定為焦點搜索區(qū)域(步驟S109)。從根據(jù)以上的判別結(jié)果進行了選擇設定的焦點搜索區(qū)域取得對比度信息(步驟S110)，通過使用所取得的對比度值的對比度方式的對焦位置搜索來取得距離信息。通過基于距離信息使聚焦透鏡驅(qū)動，能夠進行將焦點對在拍攝者希望的人物上的聚焦控制(步驟
SiiDo這里，也可以將表示焦點搜索區(qū)域的矩形區(qū)域的框從處理器描繪到顯示在IXD16上的攝像圖像上(步驟S111)。通過將這樣的焦點搜索區(qū)域框疊加顯示在攝像圖像上，能夠?qū)ε臄z者明示對焦的場所。以上是聚焦控制處理的詳細情況。這樣的聚焦控制處理優(yōu)選的是每當將攝像圖像取入時實施。
根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，當未檢測出臉區(qū)域時，通過使用人物檢測結(jié)果在身體的中心附近設定焦點搜索區(qū)域，能夠?qū)⒔裹c搜索區(qū)域穩(wěn)定地對在被攝體的人物上，能夠抑制伴隨著被攝體的姿態(tài)變動的聚焦控制的不穩(wěn)定。如以上說明，根據(jù)本發(fā)明的第I技術(shù)方案，其特征在于，具備:攝像光學系統(tǒng)，包括聚焦透鏡；攝像機構(gòu)，對由上述攝像光學系統(tǒng)形成的光學像進行拍攝;第I檢索機構(gòu)，在由攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像中設置第I檢索區(qū)域，在通過對于該第I檢索區(qū)域的規(guī)定部位的檢測處理檢測到相當于被攝體的規(guī)定的部位的部分圖像的情況下，將上述第I檢索區(qū)域設定為焦點搜索區(qū)域;第2檢索機構(gòu)，在通過攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像中設置第2檢索區(qū)域，在通過對于該第2檢索區(qū)域的被攝體檢測處理檢測到相當于被攝體整體的被攝體圖像的情況下，在上述第2檢索區(qū)域內(nèi)設定多個焦點搜索區(qū)域候選；以及聚焦控制機構(gòu)，使用焦點搜索區(qū)域中的對比度，通過對比度方式進行上述攝像光學系統(tǒng)的聚焦控制；聚焦控制機構(gòu)在通過上述第I檢索機構(gòu)沒有檢測到上述部分圖像并且通過上述第2檢索機構(gòu)檢測到上述被攝體圖像的情況下，將上述多個焦點搜索區(qū)域候選中的包含被攝體圖像的某個部位的I個以上的焦點搜索區(qū)域候選作為焦點搜索區(qū)域，將該焦點搜索區(qū)域中的對比度用于聚焦控制。根據(jù)上述結(jié)構(gòu)，即使在作為被攝體的一部分的部分圖像沒有被第I檢索機構(gòu)檢測到的情況下，也只要通過第2檢索機構(gòu)檢測到被攝體圖像，就能夠使用設定在檢測到被攝體圖像的第2檢索區(qū)域內(nèi)的焦點搜索區(qū)域 候選中的、包含被攝體圖像的某個部位的I個候選作為焦點搜索區(qū)域，用于對比度方式的聚焦控制。因此，即使從檢測到部分圖像、對焦在部分圖像上的狀態(tài)暫時成為未檢測出的狀態(tài)，包含被攝體圖像的某個部位的區(qū)域也會被對焦，焦點位置不會較大地變化。因而，根據(jù)有關(guān)本發(fā)明的攝像裝置，在以對比度方式對焦在被攝體的一部分上的情況下，能夠提高聚焦控制的穩(wěn)定性。(第2實施方式)在第I實施方式中，在圖4所示的聚焦控制處理中，在沒有檢測到臉區(qū)域而檢測到人物區(qū)域的情況下，通過在步驟S108中執(zhí)行的焦點搜索區(qū)域設定處理，將焦點搜索區(qū)域設定在被認為包含身體的中心附近的部位的圖像的人物區(qū)域的中心。在第2實施方式中，對于在焦點搜索區(qū)域設定處理中在人物區(qū)域內(nèi)設定多個焦點搜索區(qū)域的候選、從這些候選中選擇焦點搜索區(qū)域的變形例進行說明。圖12是表示有關(guān)本實施方式的焦點搜索區(qū)域設定處理的流程圖。本圖所示的焦點搜索區(qū)域設定處理是在圖4的流程圖中、在不能檢測到臉區(qū)域而能夠檢測到人物區(qū)域的情況下執(zhí)行的，圖4所示的其他處理步驟與第I實施方式同樣地執(zhí)行。在圖12所示的焦點搜索區(qū)域設定處理中，首先在人物區(qū)域內(nèi)設定多個焦點搜索區(qū)域候選(步驟S201)。在圖11中表示人物區(qū)域與多個焦點搜索區(qū)域候選的關(guān)系。實線表示人物區(qū)域，虛線表示焦點搜索區(qū)域的候選。多個焦點搜索區(qū)域候選以例如在人物區(qū)域內(nèi)在空間上盡可能包羅的形狀設置水平方向上3塊、垂直方向上5塊的共計15塊區(qū)域。并且，假設各塊的形狀為I邊的尺寸為Wc的正方形。這里，Wc表示歸一化的人物區(qū)域的尺寸由寬度Wh、高度Hh定義時的I塊的I邊的尺寸，例如用式8計算。Wc=Wh4 …式 8
對于這樣設定的全部的焦點搜索區(qū)域候選，取得對比度信息(步驟S202)，根據(jù)這些對比度信息，按照每個焦點搜索區(qū)域候選生成距離信息(步驟S203)。作為距離信息的生成方法，可以采用對比度方式的對焦位置搜索等。這里，如果設想在與作為被攝體的人物之間沒有障礙物，則如果對焦于最近的距離，則焦點位置不會對在背景上，焦點位置對在人物上的可能性較高。由此，從得到的全部焦點搜索區(qū)域候選的距離信息中，將最小的距離信息者選擇為焦點搜索區(qū)域(步驟S204)。所選擇的距離信息成為對焦的位置。通過以上的步驟，能夠適當?shù)剡x擇能夠?qū)⒔裹c對在人物上的焦點搜索區(qū)域。另外，在本實施方式中說明的焦點搜索區(qū)域候選的設定是一例，并不是限定性的。例如，既可以主要僅在身體的軀體附近設定焦點搜索區(qū)域候選，也可以僅在臉、頭附近設定焦點搜索區(qū)域候選。此外，焦點搜索區(qū)域候選的形狀也可以不是正方形，而按照人物的形狀是將垂直方向設為長邊的長方形等。此外，也可以將焦點搜索區(qū)域候選的大小及數(shù)量按照人物區(qū)域的大小而變更。在人物區(qū)域較小的情況下，焦點搜索區(qū)域候選也成比例變小，所以在對比度計算中使用的像素數(shù)減少。因此，相對地噪聲的影響變大，對比度計算精度有可能下降。由此，在人物區(qū)域較小的情況下，優(yōu)選的是進行減少焦點搜索區(qū)域候選的數(shù)量、使大小變大那樣的適應控制。此外，在設置多個焦點搜索區(qū)域候選時，其大小不需要是均勻的，也可以是不均等的。例如，也可以按照人的形狀，使臉、頭附近較小、使身體的軀體附近較大等。通過這樣，能夠減少焦點搜索區(qū)域候選數(shù)的設定數(shù)，能夠進行焦點搜索區(qū)域的選擇所需要的處理量的削減。此外，在圖12的流程圖中表示的焦點搜索區(qū)域候選的選擇方法是表示一實施例的，關(guān)于其選擇方法并沒有限定。例如，可以考慮拍攝者從I個以上的多個候選中直接選擇焦點搜索區(qū)域的方法。例如，在觸摸面板式的LCD的情況下，由于在包括LCD的顯示裝置中也包括被按下的位置的輸入裝置，所以能夠取得LCD上的按下的位置的信息。使用該信息來實現(xiàn)。具體而言，在LCD上顯示表示I個以上的多個焦點搜索區(qū)域候選的框圖像。拍攝者從該焦點搜索區(qū)域候選中，通過接觸在想要對焦的焦點搜索區(qū)域候選的框圖像上，能夠指定所希望的位置。在處理器4中，根據(jù)該位置信息，知道拍攝者希望的區(qū)域，所以能夠選擇焦點搜索區(qū)域。另外，使用觸摸面板的位置的選擇方法是表示一例的，關(guān)于該選擇方法并沒有限制。例如，也可以使用在照相機上具備的功能按鈕(未圖示)選擇。這里，也可以將表示焦點搜索區(qū)域候選的矩形區(qū)域的框圖像從處理器描繪到顯示在IXD上的攝像圖像上。例如，通過從I個以上的多個焦點搜索區(qū)域候選中將被選擇的焦點搜索區(qū)域與沒有被選擇的焦點搜索區(qū)域候選加以區(qū)別，以不同顏色的框顯示到LCD上，能夠?qū)ε臄z者明示所對焦的場所。根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，在使用人物檢測結(jié)果設定焦點搜索區(qū)域的情況下，能夠穩(wěn)定地將焦點搜索區(qū)域?qū)视诒粩z體的人物，能夠抑制伴隨著被攝體的姿態(tài)變動的聚焦控制的不穩(wěn)定。〈變形例1>如圖12所示，在將焦點距離最近的候選選擇為焦點搜索區(qū)域而對焦的方法中，在與作為被攝體的人物之間有障礙物的情況下，將焦點對在該障礙物上。所以，以下對用來將該障礙物排除而進行對焦的焦點搜索區(qū)域設定處理的變形例進行說明。圖13是表示有關(guān)本變形例的焦點搜索區(qū)域設定處理的流程圖。圖13所示的焦點搜索區(qū)域設定處理與圖12所示的處理步驟相比，將步驟S204的處理步驟變更為步驟S205 步驟S207的處理步驟。以下，如果對與圖12所示的處理步驟不同的處理步驟進行說明，則在步驟S205中，取得焦點搜索區(qū)域候選中的作為基準區(qū)域的候選的距離信息(基準距離Ds)。僅將距該基準距離Ds為某一定的范圍內(nèi)的距離的距離信息作為焦點檢測區(qū)域候選保留，對于距基準距離超過一定的距離的距離信息，從焦點檢測區(qū)域候選中排除，作為選擇對象之外(步驟S206)。并且，從作為選擇對象保留的焦點檢測區(qū)域候選中選擇距離信息最小的焦點檢測區(qū)域候選(步驟S207)。通過這樣，焦點位置不會對在處于比被攝體靠近前側(cè)的障礙物上，能夠進一步提高焦點位置對在人物上的可能性。這里，作為基準區(qū)域，優(yōu)選的是使用焦點搜索區(qū)域候選中的位于人物的身體的中心附近的焦點搜索區(qū)域候選。例如，如圖14所示，將包含人物區(qū)域的中心點的焦點搜索區(qū)域候選A作為基準區(qū)域。在這樣將焦點搜索區(qū)域候選A作為基準區(qū)域的情況下，如圖15所示，僅將以基準距離Ds的位置為中心在距離Thz的范圍中的距離信息作為焦點搜索區(qū)域的選擇對象，范圍外的焦點搜索區(qū)域作為選擇對象之外。即，距離信息不到Ds - Thz的焦點搜索區(qū)域候選為選擇對象之外，圖15中的焦點搜索區(qū)域候選B (距離信息Db〈Ds - Thz)為選擇對象之外。因此，在圖15那樣的情況下，焦點位置也不會對在處于比人物靠近前側(cè)的障礙物上，能夠進一步提高焦點位置對在人物上的可能性。通過使此時作為閾值的距離Thz按照人物的大小而變化，能夠提高將障礙物排除的精度。具體而言，距離Thz只要是人物的進深程度的大小就可以，優(yōu)選的是在人物區(qū)域較大時使距離Thz變大、在人物較小時使距離Thz變小。例如，在與人物 區(qū)域 的大小對應的距離Thz的計算中，作為一例可以使用式9。Thz=HhX (Wnh + Hnh)+2 …式 9圖8所示的歸一化的人物圖像的寬度相對高度的比率可以通過Wnh + Hnh得到，所以通過使用對該比率乘以在人物檢測中檢測到的人物區(qū)域的高度Hh的式9，能夠計算設想了包含在人物區(qū)域中的人物是橫向的情況的進深程度的距離Thz。另外，上述那樣的基準區(qū)域的設定方法是表示一例的，并沒有限定該設定方法。例如，也可以計算全部的焦點搜索區(qū)域候選的距離信息的均值，將該平均距離作為基準距離。此外，作為另一例，也可以將之前拍攝時的對焦位置的距離信息作為基準距離。此外，上述的閾值Thz的設定方法是表示一例的，并沒有限定該設定方法。〈變形例2>關(guān)于在圖5及圖7的步驟S201中在人物區(qū)域內(nèi)設定多個焦點搜索區(qū)域候選的處理，說明對I個以上的焦點搜索區(qū)域候選的位置使用根據(jù)人物檢測的檢測結(jié)果而得到的朝向信息進行修正的變形例。在本變形例中，在圖5及圖7的處理步驟中，在取得焦點搜索區(qū)域候選的對比度信息之前，使用人物檢測的檢測信息(朝向信息)對焦點搜索區(qū)域候選的位置進行修正。人在行進方向上呈前傾姿態(tài)的情況較多。特別是，在跑步的情況下等較顯著。在此情況下，頭的位置與直立時不同，相對于軀體向行進方向伸出到前方。因此，在圖11那樣的設想了直立正面時的焦點搜索區(qū)域候選的位置中，相當于頭的位置的焦點搜索區(qū)域候選發(fā)生了偏離，有可能較多地包含背景。這帶來焦點位置的不穩(wěn)定化，所以不是優(yōu)選的。所以，在圖16中表示焦點搜索區(qū)域候選的位置的修正例。根據(jù)包含在人物檢測的檢測信息中的“朝向傾斜”的信息，人物朝向的方向被示出。例如，在人物朝向右方的情況下，以修正量d將人物的頭的位置的焦點搜索區(qū)域候選向右水平方向錯移。通過這樣將位置修正，能夠提高人物的頭的位置的焦點搜索區(qū)域候選對在人物的頭的圖像上的可能性。另外，修正量d最好根據(jù)人物的大小而改變。通過在人物較大時使修正量較大、在人物較小時使修正量變小，能夠使相對的修正量一致，所以有利于穩(wěn)定化。此外,修正量d的大小可以考慮使用人物的移動速度決定。例如,使用運動檢測電路5等計算人物的移動速度，當移動速度較大時認為是更前傾姿態(tài)，使修正量變大，當移動速度較小時使修正量變小。此時，也可以在緩慢步行的情況下認為身體不為前傾姿態(tài)，當移動速度小到某種程度時，使修正量為O。另外，上述修正量的決定方法是表示一例的，并沒有限定其決定方法。此外，在臉檢測處理中能夠檢測出朝向信息的情況下，作為在焦點搜索區(qū)域候選的位置修正中使用的朝向信息，也可以不是人物檢測結(jié)果的朝向信息，而使用臉檢測結(jié)果的朝向信息。(第3實施方式)圖17是表示有關(guān)第3實施方式的聚焦控制處理的流程圖。在圖17中，關(guān)于與圖4相同的處理步驟使用相同的附圖標記，省略說明。圖17的處理除了圖4所示的處理以外還追加了進行光圈控制以使景深變深的處理。以下，在圖17的流程圖中，對不能檢測到臉區(qū)域而能夠檢測到人物區(qū)域時(步驟S105:否，并且步驟S106:是)進行說明。將由人物檢測檢測出的人物區(qū)域設定為焦點搜索區(qū)域，進行聚焦控制，與之相應地在步驟S113中進行光圈的控制以使人物區(qū)域整體包含在景深中。通過這樣，雖然不能進行景深較淺的拍攝，但能夠抑制焦點變得不穩(wěn)定這樣的對于拍攝者的不適感。此外，在作為步驟S108的焦點搜索區(qū)域設定處理而采用從圖5或圖7所示的多個焦點搜索區(qū)域候選中選擇焦點搜索區(qū)域的處理步驟的情況下，在步驟S116中，使用距離信息進行光圈的控制，以使所選擇的焦點搜索區(qū)域包含在景深內(nèi)。通過這樣進行光圈控制，能夠在盡可能將光圈控制到開放(wide)端的同時、使對于作為被攝體的人物的聚焦控制穩(wěn)定化。根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，在臉檢測為未檢測出時，能夠進行光圈的控制以使焦點對在人物上，能夠抑制聚焦控制的不穩(wěn)定。另外，上述光圈的控制范圍是表示一例的，并沒有限定其控制方法。例如，也可以使用在步驟S203中得到的全部的焦點搜索區(qū)域候選的距離信息進行光圈的控制，以使在步驟S201中設定的全部的焦點搜索區(qū)域的候選包含在景深內(nèi)。(第4實施方式)在本實施方式中，對在臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果的綜合處理中進行檢測結(jié)果的再判斷的結(jié)構(gòu)進行說明。
圖18是表示有關(guān)本實施方式的臉檢測結(jié)果與人物檢測結(jié)果的綜合處理的流程圖。在本實施方式中，為了在臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果的綜合處理中進行檢測結(jié)果的再判斷，在通常的臉檢測處理中，使在判斷中使用的閾值(與評價值進行比較的值)比單獨進行臉檢測處理時小(更容易檢出)。容易得到檢測結(jié)果的另一方面，人的臉以外的地方的檢出(誤檢測)也增加，但通過后述的再判斷抑制誤檢測結(jié)果。在圖18的綜合處理流程中，如果完成全部檢測結(jié)果的分組化，則進行臉檢測結(jié)果的再判斷(步驟S514)。圖19是表示再判斷處理的詳細情況的流程圖。在再判斷處理中，首先根據(jù)人物檢測結(jié)果的有無設定在檢測結(jié)果的再判斷中使用的閾值(步驟S601 )。處于與人物檢測結(jié)果同一組的臉檢測結(jié)果在根據(jù)人物檢測結(jié)果推測的臉的位置被檢測出，所以一般可以說是臉的概率較高。所以，在再判斷中使用的閾值也使用與通常的臉檢測處理時相同的值。相反，由于與人物檢測結(jié)果不為同一組的臉檢測結(jié)果是單獨的檢測結(jié)果，所以與前者的人物檢測為同一組的結(jié)果相比，可以說是臉的概率變低。因此，使在再判斷中使用的閾值比通常的臉檢測處理時高，抑制誤檢測。按照在步驟S601中設定的閾值進行檢測結(jié)果的再判斷，將判斷結(jié)果對原來的判斷結(jié)果進行覆蓋(步驟S602 )。通過對全部的組進行這些處理，能夠在抑制誤檢測的同時、有望實現(xiàn)臉檢測的檢出率的提高。具體以圖20的例子進行說明。這里，設在臉檢測處理時使用的較低的閾值為3，設單獨進行通常臉檢測處理的情況下的閾值為5。圖20 Ca)的例子如果按照圖18的綜合處理流程將結(jié)果綜合，則成為圖20 (b)的最下段的表那樣。這里，進行臉檢測結(jié)果的再判斷。如果最先觀察組O的結(jié)果，則由于也檢測到人物檢測結(jié)果，所以再判斷的閾值是在臉檢測處理時使用的3的原狀。此時，如果將評價值與閾值比較，則判斷為有臉檢出，所以作為判斷結(jié)果，沒有變化而覆蓋為“有臉檢出(I)”。接著，如果觀察組I的結(jié)果，則由于也檢測到人物檢測結(jié)果，所以再判斷的閾值與組O同樣是3的原狀。由此，判斷結(jié)果沒有變化，為“有臉檢出(I)”。最后，如果觀看組2的結(jié)果，則未檢測到人物檢測結(jié)果。因此，再判斷的閾值為單獨進行臉檢測處理的情況下的5。組2的臉檢測結(jié)果的評價值由于是3，所以臉檢測的再判斷結(jié)果的結(jié)果改變而覆蓋為“無臉檢出(O)”。以上再判斷完成。另外，在本實施方式中使用人物檢測結(jié)果實現(xiàn)了臉檢出率的提高，但相反也可以利用臉檢測結(jié)果實現(xiàn)人物檢出率的提高。此外，也可以使用臉檢測結(jié)果的評價值及人物檢測結(jié)果的評價值的兩者進行再判斷。例如，可以考慮將臉檢測結(jié)果的評價值與人物檢測結(jié)果的評價值相加、將相加結(jié)果與閾值等比較而再判斷。以上的檢測結(jié)果的綜合處理優(yōu)選的是每當將攝像圖像取入時實施。根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，通過將臉檢測結(jié)果與人物檢測結(jié)果組合，能夠提高臉檢測的檢出率。臉檢測的檢出率的提高帶來焦點搜索區(qū)域的穩(wěn)定化，帶來聚焦控制的不穩(wěn)定的抑制。(第5實施方式)在本實施方式中，對于合并使用臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果、在攝像圖像中提高人物圖像的檢出率的結(jié)構(gòu)進行說明。在有關(guān)本實施方式的圖像判斷處理中，首先，為了得到在圖像判斷處理中使用的臉檢測結(jié)果和人物檢測結(jié)果，通過臉檢測電路2及人物檢測電路3執(zhí)行一次圖2所示的臉檢測和圖3所示的人物檢測。既可以將該臉檢測和人物檢測并行執(zhí)行，也可以將臉檢測和人物檢測依次執(zhí)行。依次執(zhí)行的情況下的處理順序沒有限制。此外，在此時的臉檢測及人物檢測中，與第4實施方式同樣，作為是否是臉圖像的判斷的檢索條件即臉檢測參數(shù)(與評價值比較的值)，與單獨利用臉檢測處理決定焦點搜索區(qū)域的結(jié)構(gòu)比較，使用更容易檢出的較小的值(Thfl)進行臉檢測處理，作為是否是人物圖像的判斷的檢索條件即人物檢測參數(shù)，與單獨利用人物檢測處理決定焦點搜索區(qū)域的結(jié)構(gòu)比較，使用更容易檢出的較小的值(Thhl)進行人物檢測處理。在這樣將作為檢索條件的閾值降低的檢索中，容許臉或人物的朝向的變動的魯棒性提高，能夠得到許多檢測結(jié)果的另一方面，臉或人物以外的區(qū)域中的檢出(誤檢測)也增加，能夠得到精度較低的檢測結(jié)果。對于這樣得到的臉檢測結(jié)果及人物檢測結(jié)果，通過處理器4執(zhí)行將圖18所示的綜合處理用編程語言記述的程序，在本實施方式中，使臉檢測電路2、人物檢測電路3及處理器4作為從攝像圖像中檢索相當于人物的全身的全身圖像區(qū)域和相當于同一人物的規(guī)定的部位的部分圖像區(qū)域的組合的檢索機構(gòu)來發(fā)揮功能。這里，在圖18所示的綜合處理的步驟S503中，如在第I實施方式中說明那樣，將人物檢測結(jié)果的位置和大小用規(guī)定的信息變換為相當于臉的位置和大小，以便能夠比較判斷哪個臉區(qū)域和人物區(qū)域是有關(guān)同一人物的。此時，在第I實施方式中，將圖8所示的學習圖像用于變換。但是，在本實施方式中，為了魯棒性提高，作為人物檢測參數(shù)而使用較小的值(閾值Thhl)，所以在表示為人物檢測結(jié)果的區(qū)域中，并不一定包括圖8那樣直立的姿態(tài)的人物像。例如，在根據(jù)包含在人物檢測的檢測信息中的“朝向傾斜”的信息表示出人物朝向的方向，但在表示為人物檢測結(jié)果的區(qū)域中，有在“朝向傾斜”方向中包含是移動中而為前傾姿態(tài)的人物像的情況。在為前傾姿態(tài)的人物像中，例如在人物朝向右方的情況下，與圖8所示的直立的姿態(tài)的學習圖像比較，在如圖21所示那樣跑步的人物中，可以認為臉中心位置(Xnf，Ynf)正向右水平方向移動。此時，作為水平移動量的偏移量OFSTx假設為人物區(qū)域的寬度為圖8所示的歸一化的人物區(qū)域的寬度Wnh的情況下的偏移量。即，人物區(qū)域的每單位寬度的臉中心位置的水平移動量通過OFSTx+Wnh計算。

所以，在本實施方式中，將根據(jù)學習圖像而設想的相當于臉的位置，使用根據(jù)人物檢測的檢測結(jié)果得到的朝向信息來修正。具體而言，關(guān)于在步驟S503中計算的相當于臉的位置的中心坐標(Xf，Yf)中的Yf，與第I實施方式同樣地計算，但關(guān)于Xf，將如圖7所示那樣檢測出的人物區(qū)域的人物中心坐標設為(Xh，Yh)，在“朝向傾斜”是朝右的情況下用式10計算Xf，在“朝向傾斜”是朝左的情況下用式11計算Xf。Xf=Xh+ffhX (OFSTx^-Wnh)…式 10Xf=Xh -WhX (OFSTx^-Wnh)…式 11這樣，通過根據(jù)包含在人物檢測的檢測信息中的“朝向傾斜”計算在人物檢測中檢測出的相當于人物的臉的位置的中心坐標(Xf，Yf)，即使在不是直立姿態(tài)的情況下，也能夠高精度地比較判斷臉區(qū)域和人物區(qū)域是否是有關(guān)同一人物的。另外，偏移量OFSTx的大小可以考慮使用人物的移動速度決定。例如，使用運動檢測電路5等計算人物的移動速度，當移動速度較大時，可以認為是更前傾姿態(tài)，使偏移量OFSTx較大，當移動速度較小時，使偏移量OFSTx變小。此時，在緩慢步行的情況下，由于可以認為身體沒有達到前傾姿態(tài)，所以當移動速度小到某種程度時，也可以將偏移量OFSTx設為O。在如以上這樣執(zhí)行步驟S503的處理后，由通過執(zhí)行步驟S506 步驟S509的處理而作為判斷機構(gòu)發(fā)揮功能的處理器4，判斷在臉檢測電路2和人物檢測電路3中是否檢測到有關(guān)同一人物的全身圖像區(qū)域和臉圖像區(qū)域的組合，使用閾值Thfl及Thhl得到的臉檢測結(jié)果與人物檢測結(jié)果的分組完成。然后，與第4實施方式同樣，處理器4執(zhí)行圖19所示的再判斷處理。在圖19所示的步驟S601中，根據(jù)在臉檢測電路2和人物檢測電路3中是否檢測到有關(guān)同一人物的全身圖像區(qū)域和臉圖像區(qū)域的組合，在用于再判斷的臉檢測參數(shù)中設定不同的值。但是，在第4實施方式中，在步驟S601中，關(guān)于與人物檢測結(jié)果不為同一組的臉檢測結(jié)果，將用于臉檢測結(jié)果的再判斷的臉檢測參數(shù)變更為比綜合前的初次判斷高的值，但關(guān)于與人物檢測結(jié)果處于同一組的臉檢測結(jié)果，不變更在再判斷中使用的閾值。但是，在本實施方式中，在步驟S601中，對于處于與人物檢測結(jié)果同一組中的臉檢測結(jié)果，也將比在初次的臉檢測處理中使用的閾值(Thfl)高的值(Thf2)設定在臉檢測參數(shù)中。由此，通過在綜合前的初次判斷中使用較低的閾值Thl，能夠?qū)⒆鳛樘岣唪敯粜缘拇鷥r而發(fā)生的誤檢測排除。此外，關(guān)于不在與人物檢測結(jié)果同一組中的臉檢測結(jié)果，相比與人物檢測同一組的結(jié)果，是臉的概率變得更低，所以能夠?qū)⒈萒hf2更高的值(Thf3)設定在臉檢測參數(shù)中。將通過這樣的本實施方式的臉檢測參數(shù)能夠得到怎樣的再判斷結(jié)果具體地用圖21的例子說明。這里，作為在初次的臉檢測處理時使用的臉檢測參數(shù)Thfl而使用“3”，作為在綜合后處于與人物檢測結(jié)果同一組中的臉檢測結(jié)果的再判斷中使用的臉檢測參數(shù)Thf2而使用“5”。此外，作為在綜合后不在與人物檢測結(jié)果同一組中的臉檢測結(jié)果的再判斷中使用的臉檢測參數(shù)Thf3而使用“7”。如果根據(jù)圖21 (a)的例子將使用臉檢測參數(shù)“3”得到的臉檢測結(jié)果及人物檢測結(jié)果綜合，則成為圖21 (b)的最下段的表那樣。這里，進行臉檢測結(jié)果的再判斷。如果首先觀察組O的綜合結(jié)果，則由于也檢測到人物檢測結(jié)果，所以臉圖像的再判斷的臉檢測參數(shù)使用“5”。此時，如果將評價值與臉檢測參數(shù)比較，則判斷為有臉檢出，所以作為判斷結(jié)果而不變化，為“有臉檢出(I)”。接著，如果觀察組I的綜合結(jié)果，則由于也檢測到人物檢測結(jié)果，所以再判斷的臉檢測參數(shù)與組O同樣使用“5”。這里，由于組I的臉檢測結(jié)果的評價值是4，所以通過評價值與臉檢測參數(shù)的比較判斷為無臉檢出，結(jié)果，在圖21 (b)的最下段的表中，判斷結(jié)果被覆蓋為“無臉檢出(O)”。最后，如果觀察組2的結(jié)果，則人物檢測結(jié)果沒有檢測到。因此，作為再判斷的臉檢測參數(shù)而使用“7”。由于組2的臉檢測結(jié)果的評價值是3，所以臉檢測的再判斷結(jié)果的結(jié)果改變而被覆蓋為“無臉檢出(O)，，。在如以上這樣將臉檢測結(jié)果再判斷后，在本實施方式中，對于通過再判斷而為“有臉檢出(I)”的組0，如圖23那樣，將與臉圖像區(qū)域的“位置”及“大小”對應的框圖像疊加顯示到IXD輸出電路8顯示在IXD16上的攝像圖像上。以上是有關(guān)本實施方式的圖像判斷處理的詳細情況。這樣的圖像判斷處理優(yōu)選的是每當將攝像圖像取入時實施。根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，通過將臉檢測結(jié)果與人物檢測結(jié)果組合，能夠在抑制誤檢測的同時，提高魯棒性，有望實現(xiàn)臉圖像的檢出率提高。檢出率的提高帶來焦點搜索區(qū)域的穩(wěn)定化，帶來聚焦控制的不穩(wěn)定的抑制。另外，在本實施方式中形成了為了抑制誤檢測而再判斷臉檢測結(jié)果的評價值的結(jié)構(gòu)，但也可以形成為了抑制誤檢測而再判斷人物檢測結(jié)果的評價值的結(jié)構(gòu)。在這樣的結(jié)構(gòu)中，作為在人物檢測結(jié)果的評價值的再判斷中使用的人物檢測參數(shù)，使用值比在初次的人物檢測中使用的Thhl高、能夠進行精度較高的人物檢測的Thh2。此外，也可以形成再判斷臉檢測結(jié)果的評價值及人物檢測結(jié)果的評價值的兩者的結(jié)構(gòu)。進而，在本實施方式中，在綜合處理后變更臉檢測參數(shù)，對臉檢測結(jié)果的評價值僅進行再判斷，但在綜合處理后執(zhí)行的不僅是對已有的評價值的再判斷，也可以形成使用新的臉檢測參數(shù)再次執(zhí)行臉檢測處理的結(jié)構(gòu)。(其他變形例)另外，基于上述實施方式說明了本發(fā)明，但本發(fā)明當然并不限定于上述實施方式。以下這樣的情況也包含在本發(fā)明中。(I)本發(fā)明也可以是在各實施方式中說明的流程圖的處理步驟公開的攝像裝置的控制方法。此外，既可以是包括通過上述處理步驟使計算機動作的程序代碼的計算機程序，也可以是由上述計算機程序構(gòu)成的數(shù)字信號。此外，本發(fā)明也可以是將上述計算機程序或上述數(shù)字信號記錄到計算機可讀取的記錄介質(zhì)、例如軟盤、硬盤、CD — R0M、M0、DVD、DVD — ROM,DVD — RAM、BD(Blu — ray Disc)、
半導體存儲器等中的產(chǎn)品。 此外，本發(fā)明也可以是將上述計算機程序或上述數(shù)字信號經(jīng)由電通信線路、無線或有線通信線路、以因特網(wǎng)為代表的網(wǎng)絡等傳送的系統(tǒng)。此外，也可以通過將上述計算機程序或上述數(shù)字信號記錄到上述記錄介質(zhì)中并移送、或者通過將上述計算機程序或上述數(shù)字信號經(jīng)由上述網(wǎng)絡等移送，由獨立的其他計算機系統(tǒng)實施。(2)本發(fā)明也可以作為控制上述各實施方式所記載的再生裝置的LSI實施。這樣的LSI可以通過將圖1所示的集成電路50內(nèi)的功能塊集成化來實現(xiàn)。這些功能塊既可以單獨地I芯片化，也可以包括一部分或全部而I芯片化。這里設為LSI，但根據(jù)集成度的差異，也有稱作1C、系統(tǒng)LS1、超級(super) LS1、特級(ultra)LSI的情況。此外，集成電路化的方法并不限定于LSI，也可以通過專用電路或通用處理器實現(xiàn)。也可以利用在LSI制造后能夠編程的FPGA (Field Programmable Gate Array:現(xiàn)場可編程門陣列)、或能夠再構(gòu)成LSI內(nèi)部的電路單元的連接及設定的可重構(gòu)處理器。進而，如果通過半導體技術(shù)的進步或派生的其他技術(shù)出現(xiàn)代替LSI的集成電路化的技術(shù)，則當然也可以使用該技術(shù)進行功能塊及部件的集成化。在這樣的技術(shù)中，有可能是生物技術(shù)的應用等。(4)有關(guān)本發(fā)明的攝像裝置并不限定于數(shù)字靜止照相機，也可以是數(shù)字視頻攝像機等。(5)在上述各實施方式中，對從多個候選中選擇I個作為焦點搜索區(qū)域使用的情況進行了說明，但本發(fā)明也可以作為將I個以上、例如兩個焦點搜索區(qū)域候選選擇為焦點搜索區(qū)域、使用這兩個區(qū)域的對比度值搜索對焦位置的形態(tài)實施。
(6)也可以將上述實施方式及上述變形例分別組合。工業(yè)實用性有關(guān)本發(fā)明的攝像裝置對于人物的拍攝能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定的聚焦控制，作為數(shù)字靜止照相機等具有實用性。此外，也能夠應用到視頻攝像機或監(jiān)視視頻攝像機等的用途中。附圖標記說明I攝像裝置2臉檢測電路3人物檢測電路4處理器5運動檢測電路6聲音處理部7圖像編碼電路8 LCD輸出電路9圖像輸入電路I O聚焦驅(qū)動部11光圈驅(qū)動部12內(nèi)部IO總線13存儲總線14閃式存儲器15圖像存儲器16 LCD17 A/D變換電路18攝像元件19 光圈20聚焦透鏡21角度傳感器50集成電路
權(quán)利要求
1.一種圖像判斷裝置，是在攝像圖像中進行人物的圖像的檢索的攝像裝置，其特征在于， 該圖像判斷裝置具備: 檢索機構(gòu)，按照規(guī)定的檢索條件，檢索包含相當于某個人物的全身的被攝體圖像的區(qū)域、和包含相當于同一人物的規(guī)定的部位的部分圖像的區(qū)域這兩個區(qū)域的組合；以及判斷機構(gòu)，判斷上述規(guī)定的檢索條件的檢索是否成功； 上述檢索機構(gòu)在上述規(guī)定的條件的檢索成功的情況下，對于通過上述檢索檢測到的有關(guān)同一人物的包含被攝體圖像的區(qū)域及包含部分圖像的區(qū)域中的至少一個區(qū)域，改變精度再次判斷是否包含檢索對象的圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的圖像判斷裝置，其特征在于， 攝像裝置還具備: 攝像光學系統(tǒng)； 攝像機構(gòu)，對由上述攝像光學系統(tǒng)形成的光學像進行拍攝； 圖像顯示機構(gòu)，將由上述攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像顯示到顯示器上；以及判斷結(jié)果顯示機構(gòu)，將表示通過上述再判斷判斷為包含檢索對象的圖像的區(qū)域的圖像，在顯示在上述顯示器的攝像圖像上疊加顯示。
3.一種攝像裝置的控制方法，在攝像圖像中進行人物的圖像的檢索，其特征在于， 該控制方法包括: 檢索步驟，按照規(guī)定的檢索條件，檢索包含相當于某個人物的全身的被攝體圖像的區(qū)域、和包含相當于同一人物的規(guī)定的部位的部分圖像的區(qū)域這兩個區(qū)域的組合； 判斷步驟，判斷上述規(guī)定的檢索條件的檢索是否成功；以及 再判斷步驟，在上述規(guī)定的條件的檢索成功的情況下，對于通過上述檢索檢測到的有關(guān)同一人物的包含被攝體圖像的區(qū)域及包含部分圖像的區(qū)域中的至少一個區(qū)域，改變精度再次判斷是否包含檢索對象的圖像。
4.一種攝像裝置的集成電路，在攝像圖像中進行人物的圖像的檢索，其特征在于， 該集成電路具備: 檢索機構(gòu)，按照規(guī)定的檢索條件，檢索包含相當于某個人物的全身的被攝體圖像的區(qū)域、和包含相當于同一人物的規(guī)定的部位的部分圖像的區(qū)域這兩個區(qū)域的組合；以及判斷機構(gòu)，判斷上述規(guī)定的檢索條件的檢索是否成功； 上述檢索機構(gòu)在上述規(guī)定的條件的檢索成功的情況下，對于通過上述檢索檢測到的有關(guān)同一人物的包含被攝體圖像的區(qū)域及包含部分圖像的區(qū)域中的至少一個區(qū)域，改變精度再次判斷是否包含檢索對象的圖像。
5.一種攝像裝置，其特征在于， 該攝像裝置具備: 攝像光學系統(tǒng)，包括聚焦透鏡； 攝像機構(gòu)，對由上述攝像光學系統(tǒng)形成的光學像進行拍攝； 第I檢索機構(gòu)，在由攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像中設置第I檢索區(qū)域，在通過對于該第I檢索區(qū)域的規(guī)定部位的檢測處理檢測到相當于被攝體的規(guī)定的部位的部分圖像的情況下，將上述第I檢索區(qū)域設定為焦點搜索區(qū)域；第2檢索機構(gòu)，在通過攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像中設置第2檢索區(qū)域，在通過對于該第2檢索區(qū)域的被攝體檢測處理檢測到相當于被攝體整體的被攝體圖像的情況下，在上述第2檢索區(qū)域內(nèi)設定多個焦點搜索區(qū)域候選；以及 聚焦控制機構(gòu)，使用焦點搜索區(qū)域中的對比度，通過對比度方式進行上述攝像光學系統(tǒng)的聚焦控制； 聚焦控制機構(gòu)在通過上述第I檢索機構(gòu)沒有檢測到上述部分圖像并且通過上述第2檢索機構(gòu)檢測到上述被攝體圖像的情況下，將上述多個焦點搜索區(qū)域候選中的包含被攝體圖像的某個部位的I個以上的焦點搜索區(qū)域候選作為焦點搜索區(qū)域，將該焦點搜索區(qū)域中的對比度用于聚焦控制。
6.如權(quán)利要求5所述的攝像裝置，其特征在于， 上述部分圖像是人物的臉圖像； 上述被攝體圖像是人物像及人物的上半身像中的某個。
7.如權(quán)利要求6所述的攝像裝置，其特征在于， 上述第2檢索機構(gòu)判斷在第2檢索區(qū)域中檢測出的人物像的朝向，根據(jù)該人物像的朝向，在上述第2檢索區(qū)域內(nèi)決定用于設定焦點搜索區(qū)域候選的位置。
8.如權(quán)利要求6所述的攝像裝置，其特征在于， 上述第2檢索機構(gòu)根據(jù)在第2檢索區(qū)域中檢測出的人物像的大小，決定焦點搜索區(qū)域候選的大小。
9.如權(quán)利要求6所述的攝像裝置，其特征在于， 通過上述第I檢索機構(gòu)沒有檢測到上述臉圖像并且通過上述第2檢索機構(gòu)檢測到上述被攝體圖像的情況下的焦點搜索區(qū)域，是上述多個焦點搜索區(qū)域候選中的焦點距離最近的焦點搜索區(qū)域候選。
10.如權(quán)利要求6所述的攝像裝置，其特征在于， 通過上述第I檢索機構(gòu)沒有檢測到上述臉圖像并且通過上述第2檢索機構(gòu)檢測到上述被攝體圖像的情況下的焦點搜索區(qū)域，是距作為上述多個焦點搜索區(qū)域候選之一的基準候選的焦點距離包含在規(guī)定的距離內(nèi)的焦點搜索區(qū)域候選中的焦點距離最近的焦點搜索區(qū)域候選。
11.如權(quán)利要求10所述的攝像裝置，其特征在于， 上述基準候選是上述多個焦點搜索區(qū)域候選中的、包含上述第2檢索區(qū)域的中心點的焦點搜索區(qū)域候選。
12.如權(quán)利要求6所述的攝像裝置，其特征在于， 攝像裝置還具備受理從上述多個焦點搜索區(qū)域候選中選擇至少I個候選的用戶操作的受理機構(gòu)； 在通過上述第I檢索機構(gòu)沒有檢測到上述臉圖像并且通過上述第2檢索機構(gòu)檢測到上述被攝體圖像的情況下的聚焦控制中，將通過上述用戶操作而選擇的候選作為焦點搜索區(qū)域。
13.如權(quán)利要求6所述的攝像裝置，其特征在于， 攝像裝置還具備: 圖像顯示機構(gòu)，在顯示器上顯示由上述攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像；焦點搜索區(qū)域顯示機構(gòu)，將表示在上述聚焦控制中使用對比度的焦點搜索區(qū)域的圖像，在顯示在上述顯示器的攝像圖像上疊加顯示。
14.如權(quán)利要求6所述的攝像裝置，其特征在于， 攝像裝置還具備控制上述攝像光學系統(tǒng)的光圈的光圈控制機構(gòu)； 在通過上述第I檢索機構(gòu)沒有檢測到上述臉圖像并且通過上述第2檢索機構(gòu)檢測到上述被攝體圖像的情況下，上述光圈控制機構(gòu)決定上述光圈的光圈量，以使全部的上述焦點搜索區(qū)域候選的焦點距離包含在景深范圍內(nèi)。
15.如權(quán)利要求6所述的攝像裝置，其特征在于， 攝像裝置還具備判斷由上述第I檢索機構(gòu)檢測出的臉圖像、和由上述第2檢索機構(gòu)檢測出的被攝體圖像是否是關(guān)于同一人物的圖像的判斷機構(gòu)； 上述第I檢索機構(gòu)及上述第2檢索機構(gòu)的至少一個，對于在上述判斷機構(gòu)中判斷為是有關(guān)同一人物的圖像，改變精度而再次判斷是否是檢測對象的圖像。
16.一種攝像裝置的對焦控制方法，該攝像裝置具有包括聚焦透鏡的攝像光學系統(tǒng)和對由上述攝像光學系統(tǒng)形成的光學像進行拍攝的攝像機構(gòu)，其特征在于， 該對焦控制方法包括: 第I檢索步驟，在由攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像中設置第I檢索區(qū)域，在通過對于該第I檢索區(qū)域的規(guī)定部位的檢測處理檢測到相當于被攝體的規(guī)定的部位的部分圖像的情況下，將上述第I檢索區(qū)域設定為焦點搜索區(qū)域； 第2檢索步驟，在通過攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像中設置第2檢索區(qū)域，在通過對于該第2檢索區(qū)域的被攝體檢測處理檢測到相當于被攝體整體的被攝體圖像的情況下，在上述第2檢索區(qū)域內(nèi)設定多個焦點搜索區(qū)域候選；以及 聚焦控制步驟，在通過上述第I檢索步驟檢測到上述部分圖像的情況下，使用上述第I檢索步驟設定的焦點搜索區(qū)域中的對比度，通過對比度方式進行上述攝像光學系統(tǒng)的聚焦控制，在通過上述第I檢索步驟沒有檢測到上述部分圖像并且通過上述第2檢索步驟檢測到上述被攝體圖像的情況下，將上述多個焦點搜索區(qū)域候選中的包含被攝體圖像的某個部位的I個以上的焦點搜索區(qū)域候選作為焦點搜索區(qū)域，使用該焦點搜索區(qū)域中的對比度，通過對比度方式進行上述攝像光學系統(tǒng)的聚焦控制。
17.一種集成電路，用于攝像裝置的對焦控制，該攝像裝置具有包括聚焦透鏡的攝像光學系統(tǒng)和對由上述攝像光學系統(tǒng)形成的光學像進行拍攝的攝像機構(gòu)，其特征在于， 該集成電路具備: 第I檢索機構(gòu)，在由攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像中設置第I檢索區(qū)域，在通過對于該第I檢索區(qū)域的規(guī)定部位的檢測處理檢測到相當于被攝體的規(guī)定的部位的部分圖像的情況下，將上述第I檢索區(qū)域設定為焦點搜索區(qū)域； 第2檢索機構(gòu)，在通過攝像機構(gòu)拍攝的攝像圖像中設置第2檢索區(qū)域，在通過對于該第2檢索區(qū)域的被攝體檢測處理檢測到相當于被攝體整體的被攝體圖像的情況下，在上述第2檢索區(qū)域內(nèi)設定多個焦點搜索區(qū)域候選；以及 聚焦控制機構(gòu)， 使用焦點搜索區(qū)域中的對比度，通過對比度方式進行上述攝像光學系統(tǒng)的聚焦控制； 聚焦控制機構(gòu)在通過上述第I檢索機構(gòu)沒有檢測到上述部分圖像并且通過上述第2檢索機構(gòu)檢測到上述被攝體圖像的情況下，將上述多個焦點搜索區(qū)域候選中的包含被攝體圖像的某個部位的I個以上的焦點搜索區(qū)域候選作為焦點搜索區(qū)域，將該焦點搜索區(qū)域中的對比度用于聚焦 控制。
全文摘要
在以對比度方式對臉圖像區(qū)域進行對焦的攝像裝置中，使聚焦控制的穩(wěn)定性提高。通過人物檢測電路(2)的使用閾值(Thh1)的人物圖像檢索和臉檢測電路(3)的使用閾值(Thf1)的臉圖像檢索，在攝像圖像中檢測到相當于某個人物的全身的全身圖像區(qū)域和相當于同一人物的臉的臉圖像區(qū)域的情況下，臉檢測電路(3)對于檢測出的臉圖像區(qū)域，使用能夠以比使用閾值(Thf1)的臉圖像檢索高的精度來進行臉圖像檢索的閾值(Thf2)進行再判斷。
文檔編號G02B7/28GK103210332SQ201280003630
公開日2013年7月17日 申請日期2012年4月17日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月18日
發(fā)明者富田裕人, 淵上郁雄 申請人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會社