專利名稱：攝像裝置及其程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種具有辨別被拍攝體的功能的攝像裝置及其程序。
背景技術(shù)：
近年來，就電子照相機(jī)等攝像裝置而言，由于出現(xiàn)辨別被拍攝體的臉的技術(shù)，有如下技術(shù)，即設(shè)定曝光條件，以聚焦于該被辨別的臉，或臉適當(dāng)曝光(日本特開2007-081991號公報(bào))。 但是，現(xiàn)有的臉辨別僅以從某個(gè)特定的方向攝像人的臉而且是正面的臉等情況為對象，不能辨別側(cè)臉或帶墨鏡時(shí)等。另外，人以外的臉、例如貓或狗等的臉無法辨別。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明鑒于這種現(xiàn)有問題作出，其目的在于提供一種可使臉辨別的精度提高的攝像裝置及其程序。本發(fā)明的一個(gè)方式是一種具有被拍攝體的辨別功能的攝像裝置，其特征在于，具有被拍攝體的辨別功能，所述攝像裝置具備攝像部，其對被拍攝體進(jìn)行攝像；臉辨別模式設(shè)定部，其具備辨別被拍攝體的臉時(shí)執(zhí)行的臉辨別處理的內(nèi)容各不相同的多個(gè)臉辨別模式，從該多個(gè)臉辨別模式中設(shè)定任一臉辨別模式；和臉辨別部，其對由所述攝像部攝像的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行與由所述臉辨別模式設(shè)定部設(shè)定的臉辨別模式對應(yīng)的臉辨別處理，由此辨別在該攝像的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉。本發(fā)明的另一方式是一種具有被拍攝體的辨別功能的攝像裝置的控制方法，其特征在于，所述控制方法執(zhí)行下述步驟模式設(shè)定步驟，從辨別被拍攝體的臉時(shí)執(zhí)行的臉辨別處理的內(nèi)容各不相同的多個(gè)臉辨別模式中，設(shè)定任一種類的臉辨別模式；對被拍攝體進(jìn)行攝像的攝像步驟；臉辨別步驟，對通過所述攝像步驟攝像的圖像數(shù)據(jù)，執(zhí)行與通過所述模式設(shè)定步驟設(shè)定的臉辨別模式對應(yīng)的臉辨別處理；和判定步驟，根據(jù)通過所述臉辨別步驟執(zhí)行的臉辨別處理，判定所述圖像數(shù)據(jù)內(nèi)臉的有無或臉的種類。


圖I是本發(fā)明實(shí)施方式的數(shù)碼相機(jī)的框圖。
圖2是表示記錄在存儲器12中的臉數(shù)據(jù)表格的狀態(tài)圖。圖3是表示第I實(shí)施方式的數(shù)碼相機(jī)I的動(dòng)作的流程圖。圖4是表示第I實(shí)施方式的數(shù)碼相機(jī)I的動(dòng)作的流程圖。圖5是表示對應(yīng)于設(shè)定的臉檢測模式種類的臉檢測處理的動(dòng)作的流程圖。圖6是表示第I個(gè)三維臉檢測處理動(dòng)作的流程圖。
圖7是表示用三角形多邊形表示生成的被拍攝體(這里僅為貓科的臉)的三維模型時(shí)的狀態(tài)圖。圖8是表示第2個(gè)三維臉檢測處理動(dòng)作的流程圖。圖9是表示第2實(shí)施方式的數(shù)碼相機(jī)I的動(dòng)作的流程圖。圖10是表示第2實(shí)施方式的數(shù)碼相機(jī)I的動(dòng)作的流程圖。圖11是表示對應(yīng)于設(shè)定的臉識別模式種類的臉識別處理的動(dòng)作的流程圖。
具體實(shí)施例方式下面，作為將本發(fā)明的攝像裝置適用于數(shù)碼相機(jī)的一例，參照附圖來詳細(xì)說明本實(shí)施方式。[第I實(shí)施方式]A.數(shù)碼相機(jī)的構(gòu)成圖I是表示實(shí)現(xiàn)本發(fā)明攝像裝置的數(shù)碼相機(jī)I的電示意構(gòu)成的框圖。數(shù)碼相機(jī)I具備攝影透鏡2、透鏡驅(qū)動(dòng)模塊3、光圈4、(XD5、驅(qū)動(dòng)器6、TG(timinggenerator) 7、單位電路8、圖像生成部9、CPU10、鍵輸入部11、存儲器12、DRAM13、閃存14、圖像顯示部15、總線16。攝影透鏡2包含由未圖示的多個(gè)透鏡群構(gòu)成的聚焦透鏡、變焦透鏡等。另外，在攝影透鏡2連接有透鏡驅(qū)動(dòng)模塊3。透鏡驅(qū)動(dòng)模塊3由分別沿光軸方向驅(qū)動(dòng)聚焦透鏡、變焦透鏡的聚焦電動(dòng)機(jī)、變焦電動(dòng)機(jī)、與根據(jù)從CPUlO發(fā)送來的控制信號來驅(qū)動(dòng)聚焦電動(dòng)機(jī)、變焦電動(dòng)機(jī)的聚焦電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器、變焦電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器構(gòu)成(省略圖示)。光圈4包含未圖不的驅(qū)動(dòng)電路,驅(qū)動(dòng)電路根據(jù)從CPUlO發(fā)送來的控制信號使光圈4動(dòng)作。所謂光圈4是指控制從攝影透鏡2射入的光的量的機(jī)構(gòu)。(XD5由驅(qū)動(dòng)器6驅(qū)動(dòng)，每規(guī)定周期光電變換被拍攝體像的RGB值的各色光的強(qiáng)度，作為攝像信號，輸出到單位電路8。該驅(qū)動(dòng)器6、單位電路8的動(dòng)作定時(shí)(timing)經(jīng)TG7由CPUlO控制。另外，CCD5具有成對排列的濾色鏡，還具有作為電子快門的功能。該電子快門的快門速度經(jīng)驅(qū)動(dòng)器6、TG7由CPUlO控制。TG7連接于單位電路8上，由相關(guān)二重采樣從(XD5輸出的攝像信號后保持的Q)S (Correlated Double Sampling)電路、在該采樣后執(zhí)行攝像信號的自動(dòng)增益調(diào)整的AGC(Automatic Gain Control)電路、將該自動(dòng)增益調(diào)整后的模擬的攝像信號變換為數(shù)字信號的A/D變換器構(gòu)成，從CCD5輸出的攝像信號經(jīng)單位電路8作為數(shù)字信號發(fā)送到圖像生成部9。圖像生成部9對從單位電路8發(fā)送的圖像數(shù)據(jù)實(shí)施Y校正處理、白平衡處理等處理，同時(shí)，生成亮度色差信號(YUV數(shù)據(jù))，將該生成的亮度色差信號的圖像數(shù)據(jù)存儲在DRAM13(緩沖存儲器)中。即，圖像生成部9對從(XD5輸出的圖像數(shù)據(jù)實(shí)施圖像處理。CPUlO是單片微機(jī)，具有執(zhí)行對(XD5的攝像控制、圖像數(shù)據(jù)的壓縮擴(kuò)展處理、向閃存14的記錄處理、圖像數(shù)據(jù)的顯示處理的功能，同時(shí)，控制數(shù)碼相機(jī)I的各部。另外，CPUlO包含塊電路，還具有作為計(jì)時(shí)器的功能。尤其是CPUlO具有從多種臉檢測模式中設(shè)定任一臉檢測模式的臉檢測模式設(shè)定部101、和辨別在圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉的臉辨別部102。該臉檢測模式設(shè)定部101具備存儲設(shè)定的臉檢測模式種類的存儲區(qū)域，僅存儲最新設(shè)定的臉檢測模式。另外，該臉辨別部102具有僅使用二維數(shù)據(jù)來辨別臉的功能(二維臉辨別處理)、與使用三維數(shù)據(jù)來辨別臉的功能(三維臉辨別處理)。另外，所謂該臉辨別是指檢測位于圖 像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉、或具體地識別位于圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉是誰的？或是何臉。即，將臉檢測、臉識別統(tǒng)稱為臉辨別。鍵輸入部11包含可半按壓全按壓的快門按鈕、模式切換鍵、十字鍵、SET鍵、被拍攝體跟蹤On/Off鍵等多個(gè)操作鍵，將對應(yīng)于用戶的鍵操作的操作信號輸出到CPU10。在存儲器12中，記錄CPUlO控制各部所需的控制程序、和必要的數(shù)據(jù)(設(shè)定被拍攝體的每個(gè)種類(人、狗、貓等)的臉數(shù)據(jù)的臉數(shù)據(jù)表格)，CPU10根據(jù)該程序動(dòng)作。該存儲器12是可改寫的非易失性存儲器。圖2表示記錄在存儲器12中的臉數(shù)據(jù)表格的狀態(tài)。從圖2可知，將被拍攝體的種類大致分為人與動(dòng)物，動(dòng)物進(jìn)一步按狗、貓、馬...按每個(gè)種類分。另外，按各被拍攝體的每個(gè)種類記錄臉數(shù)據(jù)。臉數(shù)據(jù)具有二維(平面)與三維(立體)兩種，對該被拍攝體的每個(gè)種類，設(shè)定二維或/和三維的臉數(shù)據(jù)。這里，對于人的臉數(shù)據(jù)，同時(shí)設(shè)定為二維與三維，兒動(dòng)物的臉數(shù)據(jù)僅為三維。即，在動(dòng)物的情況下，不設(shè)定二維的臉數(shù)據(jù)。這是因?yàn)閯?dòng)物的臉因看的角度不同而極端變化，而且是立體的原因。DRAMl3用作暫時(shí)存儲由(XD5攝像后、發(fā)送到CPUlO的圖像數(shù)據(jù)的緩沖存儲器，同時(shí)，用作CPUlO的工作存儲器。閃存14是保存壓縮后的圖像數(shù)據(jù)的記錄介質(zhì)。圖像顯示部15包含彩色I(xiàn)XD及其驅(qū)動(dòng)電路，當(dāng)處于攝影待機(jī)狀態(tài)時(shí)，將由(XD5攝像的被拍攝體顯示為直通圖(through image),當(dāng)再現(xiàn)記錄圖像時(shí),顯示從閃存14中讀出、擴(kuò)展后的記錄圖像。B.數(shù)碼相機(jī)I的動(dòng)作根據(jù)圖3和圖4的流程圖來說明第I實(shí)施方式的數(shù)碼相機(jī)I的動(dòng)作。若利用用戶的模式切換鍵的操作來設(shè)定成臉檢測靜止圖像攝影模式，則在步驟SI，CPUlO使多種臉檢測模式一覽顯示于圖像顯示部15中。這里，多種臉檢測模式大致分為檢測人臉的臉檢測模式(人用的臉檢測模式)與檢測動(dòng)物(狗、貓、馬等)的臉的臉檢測模式(動(dòng)物用的臉檢測模式)，動(dòng)物用的臉檢測模式進(jìn)一步如檢測狗的臉的臉檢測模式(狗用的臉檢測模式)、檢測貓的臉的臉檢測模式(貓用的臉檢測模式)、檢測馬的臉的臉檢測模式(馬用的臉檢測模式)那樣按動(dòng)物的每個(gè)種類分類。即，多種臉檢測模式按構(gòu)成臉檢測對象的被拍攝體的每個(gè)種類存在，將這些臉檢測模式一覽顯示于圖像顯示部15中。此時(shí)，使光標(biāo)與規(guī)定種類的臉檢測模式一致顯示。
接著，在步驟S2，CPU10判斷由用戶選擇了哪個(gè)臉檢測模式。該判斷通過是否從鍵輸入部11發(fā)送了與SET鍵的操作對應(yīng)的操作信號來判斷。此時(shí)，用戶通過操作十字鍵，可使光標(biāo)與想選擇的種類的臉檢測模式一致，在該光標(biāo)一致的種類的臉檢測模式下認(rèn)為OK的情況下，執(zhí)行SET鍵的操作。在步驟S2，若判斷為選擇了臉檢測模式，則進(jìn)入步驟S3，CPUlO的臉檢測模式設(shè)定部101設(shè)定為當(dāng)執(zhí)行該SET鍵的操作時(shí)、光標(biāo)一致的種類的臉檢測模式。若設(shè)定臉檢測模式，則進(jìn)入步驟S4，CPUlO開始所謂的直通圖顯示，也就是使(XD5開始以規(guī)定的幀速率攝像被拍攝體的處理，將由CCD5依次攝像、由圖像生成部9生成的亮度色差信號的幀圖像數(shù)據(jù)(YUV數(shù)據(jù))存儲在緩沖存儲器(DRAM13)中，使基于該存儲的幀圖像數(shù)據(jù)的圖像依次顯示于圖像顯示部15上。接著，在步驟S5中，CPUlO判斷是否執(zhí)行被拍攝體跟蹤On/Off鍵的操作。 在步驟S5，若判斷為執(zhí)行被拍攝體跟蹤鍵的操作，則進(jìn)入步驟S6，CPUlO判斷當(dāng)前的被拍攝體跟蹤模式是否為On。在步驟S6，若判斷為當(dāng)前的被拍攝體跟蹤模式不是On、即是Off，則進(jìn)入步驟S7，CPU10將被拍攝體跟蹤模式從OfT切換為0n，進(jìn)入步驟S9。另一方面，在步驟S6，若判斷為當(dāng)前的被拍攝體跟蹤模式是0n，則進(jìn)入步驟S8，CPU10將被拍攝體跟蹤模式從On切換為Off，進(jìn)入步驟S9。另外，在步驟S5，若判斷為不執(zhí)行被拍攝體跟蹤0n/0ff鍵的操作，則直接進(jìn)入步驟S9。若進(jìn)入步驟S9，則CPU10判斷是否由用戶半按壓快門按鈕。該判斷通過是否從鍵輸入部11發(fā)送了與快門按鈕的半按壓操作對應(yīng)的操作信號來判斷。此時(shí)，用戶由于在將想攝影的被拍攝體(主被拍攝體)收入視場角內(nèi)并確定構(gòu)圖之后指示攝影的準(zhǔn)備，所以半按壓操作快門按鈕。在步驟S9，若判斷為未半按壓快門按鈕，則返回步驟S5，若判斷為半按壓快門按鈕，則進(jìn)入步驟S10，CPU10的臉辨別部102執(zhí)行對應(yīng)于步驟S3設(shè)定的臉檢測模式種類的臉檢測處理。該臉檢測處理在后面詳細(xì)說明。由該臉檢測處理檢測設(shè)定的臉檢測模式的種類的臉。例如，在設(shè)定人用的臉檢測模式的情況下，利用臉檢測處理檢測人臉，在設(shè)定馬用的臉檢測模式的情況下，利用臉檢測處理檢測馬臉。若執(zhí)行臉檢測處理，則進(jìn)入步驟Sll，CPU10判斷當(dāng)前的被拍攝體跟蹤模式是否為On0在步驟Sll，若判斷為被拍攝體跟蹤模式不是On、即是Off，則進(jìn)入步驟S12，CPU10判斷是否能利用步驟Sio的臉檢測處理來檢測臉。在步驟S12，若判斷為能檢測臉，則進(jìn)入步驟S13，CPU10對該檢測到的臉執(zhí)行基于對比度檢測方式的AF處理，進(jìn)入步驟S15。所謂該基于對比度檢測方式的AF處理由于是公知技術(shù)，所以不詳細(xì)說明，但指通過使聚焦透鏡聚焦于成為聚焦對象的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的高頻分量最大的透鏡位置，來聚焦構(gòu)成該聚焦對象的區(qū)域的圖像。另一方面，在步驟S12，若判斷為不能檢測臉，則進(jìn)入步驟S14，CPU10對規(guī)定的區(qū)域(例如視場角的中央?yún)^(qū)域)執(zhí)行基于對比度檢測方式的AF處理，進(jìn)入步驟S15。在步驟S13、步驟S14中，執(zhí)行基于對比度檢測方式的AF處理，但也可利用其它方式(例如相位差方式)來執(zhí)行AF處理?？傊軐ο刖劢沟膮^(qū)域執(zhí)行AF處理即可。若進(jìn)入步驟S15，則CPUlO判斷是否全按壓快門按鈕。該判斷通過是否從鍵輸入部11發(fā)送了與快門按鈕的全按壓操作對應(yīng)的操作信號來判斷。在步驟S15，若判斷為未全按壓快門 按鈕，則停留在步驟S15，直到全按壓快門按鈕為止，若判斷為全按壓快門按鈕，則進(jìn)入步驟S16，CPUlO執(zhí)行靜止圖像攝影處理，并且執(zhí)行壓縮利用該攝影處理得到的靜止圖像數(shù)據(jù)并記錄在閃存14中的處理。
另一方面，在步驟S11，若判斷為被拍攝體跟蹤模式為On，則進(jìn)入圖4的步驟S21，CPUlO判斷是否可利用步驟SlO的臉檢測處理來檢測臉。在步驟S21，若判斷為可檢測臉，則進(jìn)入步驟S22，CPUlO的臉辨別部102通過二維地檢測該被檢測的臉，開始對該檢測到的臉跟蹤的跟蹤處理，進(jìn)入步驟S23。這里，所謂二維地檢測臉是指僅使用二維數(shù)據(jù)來檢測臉，該步驟S22中的二維地檢測臉的處理是登記從利用上述步驟SlO的臉檢測處理檢測到的臉區(qū)域的二維圖像中抽取的特征數(shù)據(jù)，使用塊匹配法等檢測具有該登記的特征數(shù)據(jù)的臉。該塊匹配法是公知技術(shù)，所以不詳細(xì)說明，但是指使用2個(gè)圖像數(shù)據(jù)、檢測與一個(gè)圖像數(shù)據(jù)所在區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)相關(guān)度最高的另一圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的方法。另一方面，在步驟S21，若判斷為不能檢測臉，則直接進(jìn)入步驟S23。若進(jìn)入步驟S23，則CPUlO判斷是否全按壓快門按鈕。在步驟S23，若判斷為未全按壓快門按鈕，則進(jìn)入步驟S24，CPUlO判斷是否看漏該追加的臉。即，判斷是否能利用步驟S22的二維檢測臉的處理來檢測臉。在步驟S21中判斷為不能檢測臉的情況下，即判斷為圖3的步驟SlO的臉檢測處理根本無法檢測構(gòu)成跟蹤源的臉的情況下，也判斷為看漏臉。在步驟S24，若判斷為未看漏臉，則返回步驟S23，在步驟S24，若判斷為看漏臉，則返回圖3的步驟S10。由此，在看漏臉的情況下，再次執(zhí)行對應(yīng)于步驟S3設(shè)定的臉檢測模式種類的臉檢測處理。另一方面，在步驟S23，若判斷為全按壓快門按鈕，則進(jìn)入步驟S25，CPUlO對該跟蹤的臉執(zhí)行基于對比度檢測方式的AF處理。即，對在全按壓快門按鈕之前二維檢測到的臉執(zhí)行AF處理。接著，在步驟S26，CPUlO執(zhí)行靜止圖像攝影處理，并且執(zhí)行壓縮利用該攝影處理得到的靜止圖像數(shù)據(jù)并記錄在閃存14中的處理。C.對應(yīng)于設(shè)定的臉檢測模式種類的臉檢測處理下面，根據(jù)圖5的流程圖來說明對應(yīng)于設(shè)定的臉檢測模式種類的臉檢測處理的動(dòng)作。若進(jìn)入圖3的步驟S10，則進(jìn)入圖5的步驟S31，CPUlO的臉辨別部102判斷當(dāng)前是否設(shè)定了人用的臉檢測模式。在步驟S31，若判斷為設(shè)定人用的臉檢測模式，則進(jìn)入步驟S32，CPU10的臉辨別部102利用二維的臉檢測處理檢測人臉。這里的2維臉檢測處理通過根據(jù)最近攝像到的幀圖像數(shù)據(jù)計(jì)算全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(二維的特征數(shù)據(jù))，比較對照該計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)與圖2所示的臉數(shù)據(jù)表格中設(shè)定的人的二維臉數(shù)據(jù)，檢測人臉在哪兒。
另外，所謂‘全部被拍攝體’是指由CCD5攝像的全部被拍攝體。例如，在攝像作為立在建筑物前的主被拍攝體的人時(shí)，全部被拍攝體指建筑物與人。即，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)。所謂全被拍攝體的特征數(shù)據(jù)是指例如攝影的全部被拍攝體是建筑物與立在其前的人的情況下，抽取多個(gè)建筑物和人的特征點(diǎn)，對該抽取的特征點(diǎn)的坐標(biāo)位置或相對位置關(guān)系等進(jìn)行數(shù)值化后的數(shù)據(jù)。利用該特征點(diǎn)的抽取，還可從眼、鼻、口、臉的輪廓等抽取多個(gè)臉的特征點(diǎn)。即，全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)是不僅根據(jù)臉、還根據(jù)攝像的全部被拍攝體的特征點(diǎn)數(shù)值化后的數(shù)據(jù)。另外，該比較對照判斷生成的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)中是否存在與臉數(shù)據(jù)一致的部分。因此，該比較對照通過比較對照(搜索)生成的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)的各部與臉數(shù)據(jù)，得到與各部的一致性。
在步驟S33，CPUlO的臉辨別部102判斷圖像內(nèi)是否存在人臉。即，判斷是否能利用二維的臉檢測處理檢測人臉。即，判斷計(jì)算的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)中是否存在在規(guī)定值以上(規(guī)定范圍內(nèi))與臉數(shù)據(jù)一致的部分。在步驟S33，若判斷為有人臉，則進(jìn)入步驟S38，CPUlO的臉辨別部102判斷為可檢測臉。另一方面，在步驟S33，若判斷為無人臉，則進(jìn)入步驟S34，CPUlO的臉辨別部102判斷是否有像臉的部分。所謂該像臉的部分是通過比較對照步驟S32的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)與人的二維臉數(shù)據(jù)，雖然有口與鼻，但未檢測到單眼或雙眼(側(cè)臉的情況、帶墨鏡的情況)，或雖然有眼但未檢測到鼻與口的情況(帶口罩的情況)。即，是基于臉數(shù)據(jù)的臉的構(gòu)成部分其一部分未被檢測到的情況。
在步驟S34，若判斷為有像臉的部分，則進(jìn)入步驟S35，CPUlO的臉辨別部102執(zhí)行根據(jù)存在該檢測到的像臉的區(qū)域來利用三維臉檢測處理檢測人臉的處理，進(jìn)入步驟S37。該三維臉檢測處理如后所述。由此，可減輕基于三維臉檢測處理的處理負(fù)擔(dān)。另一方面，在步驟S31，在判斷為未設(shè)定人用的臉檢測模式的情況下，或在步驟S34，判斷為無像臉的部分的情況下，進(jìn)入步驟S36，CPUlO的臉辨別部102執(zhí)行根據(jù)幀圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域、利用三維臉檢測處理來檢測當(dāng)前設(shè)定的臉檢測模式種類的臉的處理，進(jìn)入步驟S37。該三維臉檢測處理如后所述。這里，在通過步驟S34中判斷為無像臉的部分而進(jìn)入步驟S36的情況下，在步驟S36，執(zhí)行根據(jù)幀圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域、利用三維臉檢測處理來檢測人臉的處理。若進(jìn)入步驟S37，則CPUlO的辨別部102判斷圖像內(nèi)是否存在人臉。即，判斷能否利用三維的臉檢測處理來檢測臉。在步驟S37，若判斷為圖像內(nèi)有臉，則進(jìn)入步驟S38，臉辨別部102判斷為能檢測臉，在步驟S37，若判斷為無臉，則進(jìn)入步驟S39，CPUlO的臉辨別部102判斷為不能檢測臉。在該步驟S38，若判斷為能檢測臉，則判斷為圖3的步驟S12、圖4的步驟S21能檢測臉，若在步驟S39判斷為不能檢測臉，則判斷為圖3的步驟S12、圖4的步驟S21不能檢測臉。D.三維的臉檢測處理下面，說明三維的臉檢測處理的動(dòng)作。二維的臉檢測處理二維地檢測臉，即通過比較對照基于攝像到的幀圖像數(shù)據(jù)的二維被拍攝體的特征數(shù)據(jù)與二維臉數(shù)據(jù)，檢測位于該幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉，但三維臉檢測處理是指使用三維的數(shù)據(jù)來檢測臉。這里，介紹兩個(gè)使用三維數(shù)據(jù)來檢測臉的動(dòng)作，但不限于此，只要使用三維數(shù)據(jù)來檢測被拍攝體的臉即可。D-1.第I個(gè)三維的臉檢測處理首先，根據(jù)圖 6的流程圖來說明三維臉檢測處理的動(dòng)作。在圖5的步驟S35和步驟S36，在通過執(zhí)行三維臉檢測處理來檢測臉的情況下，進(jìn)入圖6的步驟S51，CPUlO的臉辨別部102執(zhí)行督促以不同的攝影角度來攝影主被拍攝體的顯示。例如，執(zhí)行‘請從不同的角度來攝影想攝影的被拍攝體’等顯示。因此，用戶改變攝影角度后攝像主被拍攝體。此時(shí)，用戶最好不改變構(gòu)成主被拍攝體的臉在圖像內(nèi)的位置地改變攝影角度。接著，在步驟S52，CPUlO的臉辨別部102判斷是否從督促以不同的攝影角度攝影主被拍攝體的顯示起經(jīng)過規(guī)定時(shí)間(例如I秒)。此時(shí)，CPUlO將直通圖顯示用攝像的多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)保持在緩沖存儲器中。在步驟S52，若判斷為未經(jīng)過規(guī)定時(shí)間，則滯留在步驟S52，直到經(jīng)過規(guī)定時(shí)間為止，若判斷為經(jīng)過規(guī)定時(shí)間，則進(jìn)入步驟S53，CPU10的臉辨別部102根據(jù)攝像的多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)，分別計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)。此時(shí)，在圖5的步驟S36的三維臉檢測處理的情況下，根據(jù)攝像的幀圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域，計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù))。另外，在圖5的步驟S35的三維臉檢測處理的情況下，根據(jù)攝像的各幀圖像數(shù)據(jù)中、判斷為有像臉的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(像臉被拍攝體的特征數(shù)據(jù))。這里，所謂根據(jù)幀圖像數(shù)據(jù)計(jì)算的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)是指例如在被攝影的全部被拍攝體為建筑物與立于其前的人的情況下，抽取多個(gè)建筑物和人的特征點(diǎn)，對該抽取的特征點(diǎn)的坐標(biāo)位置或相對位置關(guān)系等進(jìn)行數(shù)值化后的數(shù)據(jù)。利用該特征點(diǎn)的抽取，還從眼、鼻、口、臉的輪廓等抽取多個(gè)臉的特征點(diǎn)。即，全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)是不僅根據(jù)臉、還根據(jù)攝像的全部被拍攝體的特征點(diǎn)來數(shù)值化后的數(shù)據(jù)。另外，所謂像臉的部分被拍攝體的特征數(shù)據(jù)是根據(jù)判斷為有像臉的部分的區(qū)域內(nèi)攝像的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)來數(shù)值化后的數(shù)據(jù)。這里，設(shè)判斷為有像臉的區(qū)域的位置、大小針對攝像的全部幀圖像數(shù)據(jù)相同，但也可通過在經(jīng)過規(guī)定時(shí)間之前對各幀圖像數(shù)據(jù)繼續(xù)執(zhí)行二維臉檢測處理，對每個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)檢測像臉區(qū)域，對每個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)該檢測到的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(像臉被拍攝體的特征數(shù)據(jù))。此時(shí)，在利用該二維臉檢測處理檢測到臉的情況下，由于已不必執(zhí)行三維臉檢測處理，所以進(jìn)入圖5的步驟S38。若根據(jù)各幀圖像數(shù)據(jù)計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)，則進(jìn)入步驟S54，CPUlO的臉辨別部102根據(jù)該計(jì)算的各幀圖像數(shù)據(jù)的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)，生成被拍攝體的三維模型。該三維模型的生成由于是已知技術(shù)，所以不詳細(xì)說明，但根據(jù)某個(gè)圖像的特征點(diǎn)與對應(yīng)于該特征點(diǎn)的其它圖像的特征點(diǎn)，利用三角測量運(yùn)算來生成被拍攝體的三維模型(模塊化處理)。
圖7是表示用作為表面模型之一的多角形多邊形(這里為三角形多邊形)表示生成的被拍攝體(這里僅為貓科動(dòng)物的臉)的三維模型時(shí)的狀態(tài)圖。另外，也可不由表面模型(surface model)、而由線框模型(wireframe model)或?qū)嶓w模型(solid model)等其它方法來表示。接著，在步驟S55中，CPUlO的臉辨別部102比較對照該生成的被拍攝體的三維模型、與圖2所示的臉數(shù)據(jù)表格中記錄的當(dāng)前設(shè)定的臉檢測模式的種類的立體臉數(shù)據(jù)(三維臉數(shù)據(jù))。例如，在圖5的步驟S36的情況下，比較對照該生成的被拍攝體的三維模型、與圖2所示的臉數(shù)據(jù)表格中設(shè)定的人的立體臉數(shù)據(jù)，在圖5的步驟S36的情況下，例如設(shè)定狗用 的臉檢測模式的情況下，比較對照該生成的被拍攝體的三維模型、與圖2所示的臉數(shù)據(jù)表格中設(shè)定的狗的立體臉數(shù)據(jù)。另外，該比較對照用于判斷生成的被拍攝體的三維模型中是否有與立體臉數(shù)據(jù)一致的部分。因此，該比較對照通過比較對照(搜索)生成的三維模型的各部與立體臉數(shù)據(jù)，得到與各部的一致度。接著，在步驟S56，CPUlO的臉辨別部102判斷該生成的被拍攝體的三維模型中，是否有以規(guī)定值以上與執(zhí)行該比較對照的立體臉數(shù)據(jù)一致的部分。即，判斷在規(guī)定范圍內(nèi)是否有與立體臉數(shù)據(jù)一致的部分。所謂該一致的部分可以是被拍攝體的三維模型中的一部分，也可以是被拍攝體的三維模型的全部。總之可判斷是否有以規(guī)定值以上與立體臉數(shù)據(jù)一致的部分即可。在步驟S56中，在判斷為有以規(guī)定值以上一致的部分的情況下，進(jìn)入步驟S57，CPUlO的臉辨別部102將以規(guī)定值以上一致的部分判斷為臉，將對應(yīng)于以該規(guī)定值以上一致的部分的、攝像的幀圖像數(shù)據(jù)上的區(qū)域?yàn)槟槄^(qū)域。即，檢測幀圖像數(shù)據(jù)上的臉區(qū)域。所謂對應(yīng)于以該規(guī)定值以上一致的部分的幀圖像數(shù)據(jù)上的區(qū)域是被拍攝體的三維模型中、對應(yīng)于一致的部分(臉部分)的特征數(shù)據(jù)的幀圖像數(shù)據(jù)上的區(qū)域，由于存在多個(gè)對應(yīng)于該特征數(shù)據(jù)的幀圖像數(shù)據(jù)(由于根據(jù)多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)生成被拍攝體模塊)，所以可以是對應(yīng)于以規(guī)定值以上一致的部分的、構(gòu)成生成源的多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)中、最近攝像的幀圖像數(shù)據(jù)上的區(qū)域，或是由對應(yīng)于以規(guī)定值以上一致的部分的、構(gòu)成生成源的全部幀圖像數(shù)據(jù)上的區(qū)域構(gòu)成的區(qū)域。另一方面，在步驟S56中，若判斷為沒有以規(guī)定值以上一致的部分，則進(jìn)入步驟S58，CPUlO的臉辨別部102判斷為攝像的幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)沒有臉。若該步驟S57檢測臉區(qū)域，則圖5的步驟S38判斷為可檢測臉，圖3的步驟S12、圖4的步驟S21判斷為可檢測臉。另外，若步驟S58判斷為沒有臉，則圖5的步驟S39判斷為不能檢測臉，圖3的步驟S12、圖4的步驟S21判斷為不能檢測臉。這樣，第I個(gè)三維臉檢測處理根據(jù)攝像同一被拍攝體的多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)，生成該被拍攝體的三維模型，通過與立體臉數(shù)據(jù)比較對照，檢測臉，所以可使臉檢測的精度提高。例如，即便在被拍攝體的臉為側(cè)臉或帶墨鏡的情況下也可檢測。另外，由于比較對照立體臉數(shù)據(jù)與生成的三維模型，所以不限于人臉，還可檢測狗或貓等動(dòng)物的臉等。例如，馬等動(dòng)物的臉當(dāng)看的角度不同時(shí)，臉的形狀會極端變化，但通過設(shè)為三維，可高精度地檢測臉。
D-2.第2個(gè)三維臉檢測處理下面，根據(jù)圖8的流程圖來說明第2個(gè)三維臉檢測處理動(dòng)作。在圖5的步驟S35和步驟S36中，在通過執(zhí)行三維臉檢測處理檢測臉的情況下，進(jìn)入圖8的步驟S61，CPUlO的臉辨別部102將臉的面向設(shè)定為正面。接著，在步驟S62中，CPUlO的臉辨別部102根據(jù)圖2的臉數(shù)據(jù)表格中記錄的當(dāng)前設(shè)定的臉檢測模式種類的立體臉數(shù)據(jù)，生成從當(dāng)前設(shè)定的方向看的臉的平面(二維)圖像數(shù)據(jù)(渲染處理)。這里，由于設(shè)定的方向是正面，所以生成從正面看設(shè)定的臉檢測模式種類的臉的臉的平面圖像數(shù)據(jù)。根據(jù)該立體的數(shù)據(jù)生成平面圖像數(shù)據(jù)的技術(shù)是公知技術(shù)，所以不詳細(xì)說明，但通過執(zhí)行陰面刪除或陰線刪除等來執(zhí)行。例如，在設(shè)定的臉檢測模式是人用的情況下，根據(jù)圖2中記錄的人的立體臉數(shù)據(jù)， 生成從當(dāng)前設(shè)定的方向看到的平面圖像數(shù)據(jù)，在設(shè)定的臉檢測模式是貓用的情況下，根據(jù)圖2中記錄的貓的立體臉數(shù)據(jù)，生成從當(dāng)前設(shè)定的方向看到的平面圖像數(shù)據(jù)。接著，在步驟S63中，CPUlO的臉辨別部102根據(jù)該生成的臉的平面圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算臉特征數(shù)據(jù)。由此，計(jì)算從當(dāng)前設(shè)定的方向看到的、該設(shè)定的臉檢測模式種類的臉特征數(shù)據(jù)。接著，在步驟S64中，CPUlO的臉辨別部102根據(jù)最近直通圖顯示用攝像的幀圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)。此時(shí)，在圖5的步驟S36中的三維臉檢測處理的情況下，根據(jù)攝像的幀圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域，計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù))。另外，在圖5的步驟S35的三維臉檢測處理的情況下，根據(jù)攝像的幀圖像數(shù)據(jù)中、判斷為有像臉的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(像臉被拍攝體的特征數(shù)據(jù))。接著，在步驟S65中，CPUlO的臉辨別部102比較對照步驟S63中計(jì)算的臉特征數(shù)據(jù)與步驟S64中計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)。該比較對照用于判斷生成的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)中是否有與臉特征數(shù)據(jù)一致的部分。因此，該比較對照通過比較對照(搜索)生成的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)的各部與臉特征數(shù)據(jù)，得到與各部的一致度。在步驟S66中，CPUlO的臉辨別部102判斷步驟S64計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)中，是否有以規(guī)定值以上與步驟S63計(jì)算的臉特征數(shù)據(jù)一致的部分。即，判斷在規(guī)定范圍內(nèi)是否有與臉特征數(shù)據(jù)一致的部分。所謂該一致的部分可以是被拍攝體的特征數(shù)據(jù)中的一部分，也可以是被拍攝體的特征數(shù)據(jù)全部。總之可判斷是否有以規(guī)定值以上與臉特征數(shù)據(jù)一致的部分即可。在步驟S66中，在判斷為有以規(guī)定值以上一致的部分的情況下，進(jìn)入步驟S67，CPUlO的臉辨別部102將以該規(guī)定值以上一致的部分判斷為臉，將對應(yīng)于該部分的、構(gòu)成被拍攝體的特征數(shù)據(jù)生成源的幀圖像數(shù)據(jù)上的區(qū)域設(shè)為臉區(qū)域。即，檢測幀圖像數(shù)據(jù)上的臉區(qū)域。另一方面，在步驟S66中，若判斷為沒有以規(guī)定值以上一致的部分，則進(jìn)入步驟S68，CPUlO的臉辨別部102判斷當(dāng)前設(shè)定的方向是否是最后的方向。即，判斷是否設(shè)定了預(yù)定的全部方向。在步驟S68中，若判斷為設(shè)定的方向不是最后的方向，則進(jìn)入步驟S69，CPUlO的臉辨別部102設(shè)定為下一方向后，返回到步驟S62。該所謂‘下一方向’例如是從當(dāng)前設(shè)定的方向右向或左向旋轉(zhuǎn)5度后的方向。這里，所謂左、右是以將頭的天邊設(shè)為上、將顎或喉設(shè)為下時(shí)為基準(zhǔn)的。這里，沿左右方向使方向旋轉(zhuǎn)，但也可沿上下方向旋轉(zhuǎn)，或沿左右方向與上下方向均旋轉(zhuǎn)。另一方面，在步驟S68中，若判斷為設(shè)定的方向是最后的方向，則進(jìn)入步驟S70，臉辨別部102判斷為攝像的幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)沒有臉。若在該步驟S67中檢測臉區(qū)域，則判斷為在圖5的步驟S38中可檢測臉，圖3的步驟S12、圖4的步驟S21判斷為可檢測臉。另外，若步驟S70判斷為沒有臉，則圖5的步驟S39判斷為不能檢測臉，圖3的步驟S12、圖4的步驟S21判斷為不能檢測臉。這樣，第2個(gè)三維臉檢測處理根據(jù)由攝像被拍攝體的I個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)、與事先記錄的立體臉數(shù)據(jù)，生成從不同方向看到的被拍攝體的臉的平面 圖像數(shù)據(jù)，通過與根據(jù)該生成的平面圖像數(shù)據(jù)計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)比較對照，檢測臉，所以可使臉檢測的精度提聞。 例如，即便在被拍攝體是狗或貓等動(dòng)物、被拍攝體為側(cè)臉的情況下也可檢測。另外，由于不必象第I個(gè)三維臉檢測處理那樣、根據(jù)攝像的多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)生成被拍攝體的三維模型，所以可減輕處理負(fù)擔(dān)。另外，最初將臉的方向設(shè)定為正面(步驟S61)，之后，改變設(shè)定臉的方向，直到檢測臉為止(步驟S69)，但最初設(shè)定的臉方向也可不是正面?？傊O(shè)定成不同方向直到檢測臉為止。如上所述，在第I實(shí)施方式中，可對應(yīng)于由用戶設(shè)定的臉檢測模式的種類，進(jìn)行不同的臉檢測處理，所以可執(zhí)行適于被拍攝體的種類或攝影狀況的臉檢測處理，可使臉識別的精度提聞。并且，在第I實(shí)施方式中，由于對應(yīng)于由用戶設(shè)定的臉檢測模式的種類，執(zhí)行二維臉檢測處理或執(zhí)行三維臉檢測處理，所以并非不必執(zhí)行處理負(fù)擔(dān)大的三維臉檢測處理，可使臉檢測的精度提高。例如，由于人臉為平面，所以執(zhí)行二維臉檢測處理，由于狗等動(dòng)物一般為立體的臉，所以二維臉檢測處理難以檢測臉，但通過執(zhí)行三維臉檢測，也可檢測動(dòng)物的臉。另外，在利用二維臉檢測處理未檢測到人臉的情況下，執(zhí)行三維臉檢測處理，所以例如即便人的臉為側(cè)臉或帶口罩或墨鏡的情況下也可檢測人臉。另外，由于用戶設(shè)定臉檢測模式，所以可僅檢測想檢測的種類的被拍攝體的臉。在被拍攝體跟蹤模式為On的情況下，對應(yīng)于設(shè)定的臉檢測模式的種類，執(zhí)行二維臉檢測處理或三維臉檢測處理，若檢測該臉，則利用二維臉檢測處理檢測該被檢測的臉，若看漏跟蹤的臉，則再次對應(yīng)于設(shè)定的臉檢測模式的種類，執(zhí)行二維臉檢測處理或三維臉檢測處理，所以可在減輕跟蹤處理的負(fù)擔(dān)的同時(shí)，提高跟蹤處理的精度。[第2實(shí)施方式]下面，說明第2實(shí)施方式。在第I實(shí)施方式中，設(shè)定成由用戶選擇的臉檢測模式的種類，但在第2實(shí)施方式中，自動(dòng)地設(shè)定臉檢測模式的種類。E.數(shù)碼相機(jī)I的動(dòng)作第2實(shí)施方式也通過使用具有與圖I的一樣構(gòu)成的數(shù)碼相機(jī)I來實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的攝像裝置。下面，根據(jù)圖9和圖10的流程圖來說明第2實(shí)施方式的數(shù)碼相機(jī)I的動(dòng)作。若利用用戶的模式切換鍵的操作，設(shè)定為臉檢測靜止圖像攝影模式，則在步驟SlOl中，CPUlO的臉檢測模式設(shè)定部101設(shè)定為人用的臉檢測模式。接著，在步驟S102中，CPUlO開始(XD5執(zhí)行的攝像，使直通圖顯示開始。接著，在步驟S103中，CPUlO判斷是否執(zhí)行被拍攝體跟蹤On/Off鍵的操作。在步驟S103中，若判斷為執(zhí)行被拍攝體跟蹤鍵的操作，則進(jìn)入步驟S104，CPUlO判斷當(dāng)前的被拍攝體跟蹤模式是否為On。在步驟S104中，若判斷為當(dāng)前的被拍攝體跟蹤模式不是On，即是Off，則進(jìn)入步驟 S105，CPU10將被拍攝體跟蹤模式從Off切換為0n，進(jìn)入步驟S107。另一方面，在步驟S104中，若判斷為當(dāng)前的被拍攝體跟蹤模式是0n，則進(jìn)入步驟S106，CPU10將被拍攝體跟蹤模式從On切換為Off，進(jìn)入步驟S107。在步驟S103中，若判斷為不執(zhí)行被拍攝體跟蹤0n/0ff鍵的操作，則直接進(jìn)入步驟S107。若進(jìn)入步驟S107，則CPU10判斷是否由用戶半按壓快門按鈕。在步驟S107中，若判斷為半按壓快門按鈕，則返回到步驟S103。另一方面，在步驟S107中，若判斷為半按壓快門按鈕，則進(jìn)入步驟S108，CPU10的臉識別部102執(zhí)行對應(yīng)于當(dāng)前設(shè)定的臉檢測模式種類的臉檢測處理。該步驟S108的動(dòng)作執(zhí)行與上述第I實(shí)施方式中說明的圖3的步驟SlO的動(dòng)作、SP圖5所示的動(dòng)作一樣的動(dòng)作。變?yōu)槔迷撃槞z測處理來檢測設(shè)定的臉檢測模式的種類的臉。這里，由于在步驟SlOl中設(shè)定人用的臉檢測模式，所以利用臉檢測處理檢測人臉。若執(zhí)行臉檢測處理，則進(jìn)入步驟S109，CPU10判斷是否能利用步驟S108的臉檢測處理檢測臉。在步驟S109中，若判斷為不能檢測臉，則進(jìn)入步驟SI 10，CPU10判斷是否存在還未由臉檢測模式設(shè)定部101設(shè)定的臉檢測模式。在步驟SI 10中，若判斷為存在未設(shè)定的臉檢測模式，則進(jìn)入步驟SI 11，CPU10的臉檢測模式設(shè)定部101設(shè)定成還未設(shè)定的種類的臉檢測模式，返回到步驟S108。這里，由于已僅設(shè)定人用的臉檢測模式，所以設(shè)定動(dòng)物用的臉檢測模式(狗用的臉檢測模式、貓用的臉檢測模式等中任一動(dòng)物用的臉檢測模式)。另一方面，在步驟S109中，若判斷為可檢測臉，則進(jìn)入步驟S112，CPU10判斷當(dāng)前的被拍攝體跟蹤模式是否為On。在步驟SI 12中，若判斷為被拍攝體跟蹤模式不是0n，即是Off，則進(jìn)入步驟SI 13，CPU10對該檢測到的臉執(zhí)行基于對比度檢測方式的AF處理，進(jìn)入步驟S115。另一方面，在步驟SllO中，若判斷為沒有未設(shè)定的臉檢測模式，則進(jìn)入步驟S114，CPU10對規(guī)定區(qū)域執(zhí)行基于對比度檢測方式的AF處理，進(jìn)入步驟S115。若進(jìn)入步驟S115，則CPU10判斷是否由用戶全按壓快門按鈕。在步驟S115中，若判斷為未全按壓快門按鈕，則滯留在步驟S115中，直到全按壓為止，若判斷為全按壓快門按鈕，則進(jìn)入步驟S116，CPU10執(zhí)行靜止圖像攝影處理，執(zhí)行壓縮利用該攝影處理得到的靜止圖像數(shù)據(jù)后記錄在閃存14中的處理。
另外，在步驟S112中，若判斷為被拍攝體跟蹤模式是On，則進(jìn)入圖10的步驟S121，CPUlO的臉辨別部102通過二維檢測該檢測到的臉，開始對該檢測到的臉跟蹤的跟蹤處理。這里，所謂二維檢測臉是指僅使用二維數(shù)據(jù)檢測臉，該步驟S121中的二維檢測臉的處理使用塊匹配法等來檢測該檢測到的臉。接著，在步驟S122中，CPUlO判斷是否由用戶全按壓快門按鈕。在步驟S122中，若判斷為未全按壓快門按鈕，則進(jìn)入步驟S123，CPUlO判斷是否看漏該跟蹤的臉。即，判斷是否能由步驟S121的二維檢測臉的處理來檢測臉。在步驟S123中，若判斷為未看漏臉，則返回到步驟S122，在步驟S123中，若判斷為看漏臉，則返回到圖9的步驟S108。由此，在看漏臉的情況下，再次執(zhí)行對應(yīng)于當(dāng)前設(shè)定的臉檢測模式的種類的臉檢測處理。另一方面，在步驟S122中，若判斷為全按壓快門按鈕，則進(jìn)入步驟S124，CPUlO對 該跟蹤的臉執(zhí)行基于對比度檢測方式的AF處理。即，對全按壓快門按鈕之前二維地檢測的臉執(zhí)行AF處理。接著，在步驟S125中，CPUlO執(zhí)行靜止圖像攝影處理，執(zhí)行壓縮利用該攝影處理得到的靜止圖像數(shù)據(jù)后記錄在閃存14中的處理。如上所述，在第2實(shí)施方式中，由于自動(dòng)地設(shè)定臉檢測模式，所以節(jié)省用戶的手續(xù)。另外，即便在想攝影的被拍攝體的種類具體地不清楚的情況下(例如不知是貓還是狐的情況下)，也可檢測該被拍攝體的臉，提高臉檢測的精度。另外，對應(yīng)于設(shè)定的臉檢測模式的種類，進(jìn)行二維的臉檢測處理或進(jìn)行三維臉檢測處理，所以并非不必進(jìn)行處理負(fù)擔(dān)大的三維臉檢測處理，另外，可提高臉檢測的精度。例如，由于人臉為平面，所以執(zhí)行二維臉檢測處理，由于狗等動(dòng)物一般為立體的臉，所以二維臉檢測處理難以檢測臉，但通過執(zhí)行三維臉檢測，也可檢測動(dòng)物的臉。另外，在利用二維臉檢測處理未檢測到人臉的情況下，執(zhí)行三維臉檢測處理，所以例如即便人的臉為側(cè)臉或帶口罩或墨鏡等的情況下也可檢測人臉。另外，在被拍攝體跟蹤模式為On的情況下，根據(jù)設(shè)定的檢測模式的種類，執(zhí)行二維臉檢測處理或三維臉檢測處理，若檢測到該臉，則利用二維臉檢測處理檢測該被檢測的臉，若看漏跟蹤的臉，則再次根據(jù)設(shè)定的檢測模式的種類，執(zhí)行二維臉檢測處理或三維臉檢測處理，所以可在減輕跟蹤處理的負(fù)擔(dān)的同時(shí)，提高跟蹤處理的精度。若設(shè)定為臉檢測靜止圖像攝影模式，則最初設(shè)定人用的臉檢測模式(步驟S101)，也可設(shè)定成其它種類(動(dòng)物種類)的臉檢測模式。另外，在最初用戶設(shè)定任意種類的臉檢測模式，未檢測到該設(shè)定的臉檢測模式的種類的臉的情況下，也可設(shè)定為不是自動(dòng)地設(shè)定的種類的臉檢測模式。[第3實(shí)施方式]下面，說明第3實(shí)施方式。在上述第1、2實(shí)施方式中，單純檢測臉，但在第3實(shí)施方式中，還將臉檢測適用于攝影的臉是誰或何臉具體地識別的臉識別的情況。在臉檢測處理中，有時(shí)例如即便是人臉也不能識別具體是誰的臉，另外，即便是動(dòng)物、例如貓的臉，波斯貓、花貓等貓的種類多樣，另外，即便是同一種類的貓，每個(gè)貓的臉也微妙不同。因此，在臉檢測中，為了僅檢測自己的朋友或孩子、自己飼養(yǎng)的寵物，(例如為了想設(shè)為聚焦對象)，會檢測至其它人或動(dòng)物的臉。該臉識別對事先記錄的人物的臉、動(dòng)物的臉是否位于攝像的幀圖像數(shù)據(jù)中進(jìn)行識別。該人物或動(dòng)物的臉在登記模式等下，用戶可登記任意人物、任意種類動(dòng)物的臉。在登記立體臉數(shù)據(jù)(三維臉數(shù)據(jù))的情況下，從不同角度攝影多個(gè)想登記的臉，根據(jù)該攝影的多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)，生成三維模型并登記。另外，在登記二維臉數(shù)據(jù)的情況下，攝影想登記的臉，根據(jù)該攝影的幀圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算該臉的特征數(shù)據(jù)(臉特征數(shù)據(jù))并登記。這里，登記的立體臉數(shù)據(jù)或二維臉數(shù)據(jù)必需是誰等可具體地識別的程度的信息量，而非可大致識別是人或狗、貓等種類臉的程度的信息量。利用該登記，對被拍攝體的每個(gè)種類制作圖2的臉識別用的臉數(shù)據(jù)表格。這里，也與圖2 —樣，人的臉數(shù)據(jù)登記二維與三 維兩種數(shù)據(jù)，動(dòng)物的臉數(shù)據(jù)僅登記三維數(shù)據(jù)。在臉識別用臉數(shù)據(jù)表格中，可按被拍攝體的每個(gè)種類登記多個(gè)臉數(shù)據(jù)。例如，可記錄多人的二維臉數(shù)據(jù)、立體臉數(shù)據(jù)，也可記錄多只貓的立體臉數(shù)據(jù)。將該臉檢測處理的動(dòng)作適用于臉識別處理的情況的動(dòng)作與上述各實(shí)施方式中說明的動(dòng)作大致相同，僅說明不同點(diǎn)。首先，這里，具備臉識別模式，代替臉檢測模式，該臉識別模式也與臉檢測模式一樣，按被拍攝體的每個(gè)種類存在。例如，是人用的臉識別模式、狗用的臉識別模式、貓用的臉識別模式等情況。F.臉識別靜止圖像攝影模式的動(dòng)作F-1.將圖3和圖4所示的臉檢測靜止圖像攝影模式的動(dòng)作適用于臉識別靜止圖像攝影模式時(shí)的動(dòng)作此時(shí)的臉識別靜止圖像攝影模式的動(dòng)作引用圖3和圖4，僅說明不同部分。首先，圖3的步驟SI使多種臉識別模式一覽顯示，在步驟S2中，若判斷為選擇了臉識別模式，則在步驟S3中，設(shè)定為該選擇的臉識別模式。另外，步驟SlO執(zhí)行對應(yīng)于設(shè)定的臉識別模式的臉識別處理，步驟S12判斷是否可識別臉，若判斷為可識別臉，則在步驟S13中，對該識別的臉執(zhí)行AF處理，若判斷為不能識別臉，則在步驟S14中對規(guī)定的區(qū)域執(zhí)行AF處理。對應(yīng)于該設(shè)定的臉識別模式的臉識別處理在后面說明。在還可利用臉識別處理檢測臉的情況下，在步驟S12中，在判斷為不能識別臉的情況、即判斷為檢測到臉的情況下，對該檢測到的臉執(zhí)行AF處理，在判斷為也不能檢測臉的情況下，進(jìn)入步驟S14，對規(guī)定的區(qū)域執(zhí)行AF處理?；谠撃樧R別處理的臉檢測在后面說明。另外，在步驟S21中，判斷是否可識別臉，在不能識別臉的情況下，進(jìn)入步驟S23，在能識別臉的情況下，進(jìn)入步驟S22，對該識別的臉開始跟蹤處理，進(jìn)入步驟S23。該跟蹤處理如上述第I實(shí)施方式中說明的那樣，通過二維檢測該識別的臉，對該檢測到的臉執(zhí)行跟
I 示。F-2.將圖9和圖10所示的臉檢測靜止圖像攝影模式的動(dòng)作適用于臉識別靜止圖像攝影模式時(shí)的動(dòng)作此時(shí)的臉識別靜止圖像攝影模式的動(dòng)作引用圖9和圖10，僅說明不同部分。圖9的步驟SlOl設(shè)定為人用的臉識別模式。另外，步驟S108執(zhí)行對應(yīng)于設(shè)定的臉識別模式的臉識別處理，步驟S109判斷是否可識別臉。在步驟S109中，若判斷為不能識別臉，則在步驟SllO中，判斷是否存在未設(shè)定的臉識別模式。在步驟SllO中，若判斷為存在未設(shè)定的臉識別模式，則在步驟Slll中，設(shè)定為未設(shè)定的種類的臉識別模式，返回到步驟S108。另外，在步驟S109中，判斷為可識別臉，在步驟S112中，判斷為被拍攝體跟蹤模式不是On時(shí)，在步驟SI 13中，對該臉識別的臉執(zhí)行AF處理，另一方面，在步驟SllO中，若判斷為沒有未設(shè)定的臉識別模式，則在步驟S114中對規(guī)定區(qū)域執(zhí)行AF處理。對應(yīng)于該設(shè)定的臉識別模式的臉識別處理在后面說明。在還可利用臉識別處理檢 測臉的情況下，也可在步驟SllO中，在判斷為沒有未設(shè)定的臉識別模式的情況下，判斷是否檢測臉，在檢測臉的情況下，對該檢測到的臉執(zhí)行AF處理，在判斷為也不能檢測臉的情況下，進(jìn)入步驟SI 14，對規(guī)定的區(qū)域執(zhí)行AF處理。基于該臉識別處理的臉檢測在后面說明。另外，在步驟S112中判斷為被拍攝體跟蹤是On，進(jìn)入圖10的步驟S121時(shí)，則對該識別的臉開始跟蹤處理。該跟蹤處理如上述第I實(shí)施方式中說明的那樣，通過二維檢測該識別的臉，對該檢測的臉進(jìn)行跟蹤。G.對應(yīng)于設(shè)定的臉識別模式的臉識別處理的動(dòng)作G-1.將對應(yīng)于圖5所示的設(shè)定的臉檢測模式的臉檢測處理的動(dòng)作適用于設(shè)定的臉識別模式的臉識別處理時(shí)的動(dòng)作此時(shí)的臉識別處理的動(dòng)作引用圖5，僅說明不同部分。首先，圖5的步驟S31判斷是否設(shè)定人用的臉識別模式，若判斷為設(shè)定人用的臉識別模式，則進(jìn)入步驟S32，利用二維臉識別處理檢測人臉。該二維臉識別處理根據(jù)攝像的幀圖像數(shù)據(jù)計(jì)算二維全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)，比較對照該計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)與臉識別用的臉數(shù)據(jù)表格中登記的人的二維臉數(shù)據(jù)，由此臉識別攝像的幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)是否有登記的人物的臉。在步驟S33中，判斷是否利用二維臉識別處理識別登記的人物的臉。若在步驟S33中判斷為可識別臉，則進(jìn)入步驟S38，判斷為可識別臉。另一方面，在步驟S33中判斷為不能識別臉的情況下，在步驟S31中判斷為未設(shè)定人用的臉識別模式的情況下，進(jìn)入步驟S36，執(zhí)行根據(jù)全部區(qū)域利用三維臉識別處理來臉識別當(dāng)前設(shè)定的臉識別模式種類的臉的處理，進(jìn)入步驟S37。之后，在步驟S37中利用三維臉識別處理來判斷是否有登記的臉，即能否利用三維臉識別來進(jìn)行臉識別。若步驟S37中判斷為有登記的臉，則在步驟S38中判斷為可進(jìn)行臉識別，若在步驟S37中判斷為沒有登記的臉，則在步驟S39中判斷為不能進(jìn)行臉識別。若在該步驟S38中判斷為能進(jìn)行臉識別，則在圖3的步驟S12、圖4的步驟S21、圖9的步驟S109中判斷為可進(jìn)行臉識別，若在步驟S39中判斷為不能進(jìn)行臉識別，則在步驟S12、步驟S21、步驟S109中判斷為不能進(jìn)行臉識別。此時(shí)，不必執(zhí)行圖5的步驟S34、步驟S35。G-2.對應(yīng)于由其它方法設(shè)定的臉識別模式的臉識別處理的動(dòng)作根據(jù)圖11的流程圖來說明此時(shí)的臉識別處理的動(dòng)作。此時(shí)，除臉識別用的臉數(shù)據(jù)表格外，將臉檢測用的人的二維臉數(shù)據(jù)記錄在存儲器12上。若進(jìn)入圖3的步驟S10、圖9的步驟S108，則進(jìn)入圖11的步驟S151，CPUlO的臉辨別部102判斷當(dāng)前是否設(shè)定人用的臉識別模式。在步驟S151中，若判斷為設(shè)定人用的臉識別模式，則進(jìn)入步驟S152，CPUlO的臉辨別部102根據(jù)攝像的幀圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域，利用二維臉檢測處理檢測人臉。這里的二維臉檢測處理根據(jù)攝像的幀圖像數(shù)據(jù) ，計(jì)算被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù)(全部被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù))，比較對照該計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)與記錄在存儲器12中的臉檢測用的人的二維臉數(shù)據(jù)，由此檢測位于圖像內(nèi)的人臉。這里，由于記錄的臉檢測用的臉特征數(shù)據(jù)只要能檢測是人臉即足以，所以不必可具體地識別是誰的臉的程度的信息量。另外，計(jì)算的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)也一樣只要是檢測人臉?biāo)璧男畔⒘考纯?。在步驟S153中，CPUlO的臉辨別部102判斷圖像內(nèi)是否有人臉。即，判斷是否能利用二維臉檢測處理來檢測人臉。即，判斷計(jì)算的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)中是否存在以規(guī)定值以上(在規(guī)定范圍內(nèi))與臉數(shù)據(jù)一致的部分。在步驟S153中，若判斷為有人臉，則進(jìn)入步驟S155，CPUlO的臉辨別部102根據(jù)該檢測到的臉區(qū)域，進(jìn)行二維的臉識別處理。即，根據(jù)攝像的幀圖像數(shù)據(jù)中、該檢測到的臉區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù)(臉特征數(shù)據(jù))，比較對照該計(jì)算的臉特征數(shù)據(jù)與臉識別用的臉數(shù)據(jù)表格中登記的人的二維臉數(shù)據(jù)，由此臉識別是否是該登記的人物。該登記的人物的臉數(shù)據(jù)當(dāng)然不是大致可識別是人臉的程度的信息量，而是可具體識別是誰的臉的程度的信息量，計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(臉特征數(shù)據(jù))也是可具體識別是誰的臉的程度的信息量。由于根據(jù)該檢測到的臉區(qū)域來進(jìn)行二維的臉識別處理，所以可在減輕處理負(fù)擔(dān)的同時(shí)，提聞臉識別的精度。接著，在步驟S155中，CPUlO的臉辨別部102判斷是否存在登記的臉。即，判斷是否可利用二維臉識別處理來識別登記的人物的臉。在步驟S155中，若判斷為存在登記的臉，則進(jìn)入步驟S161，CPUlO的臉辨別部102判斷為可識別臉。另一方面，在步驟S155中，若判斷為沒有登記的臉，則進(jìn)入步驟S156，臉辨別部102進(jìn)行根據(jù)該檢測到的臉區(qū)域、利用三維臉識別處理來識別人臉的處理，進(jìn)入步驟S160。該三維臉識別處理在后面說明。由于根據(jù)該檢測到的臉區(qū)域來進(jìn)行三維的臉識別處理，所以可在減輕處理負(fù)擔(dān)的同時(shí)，提聞臉識別的精度。另一方面，在步驟S153中，若判斷為沒有人臉，則進(jìn)入步驟S157，判斷是否存在像臉的部分。所謂該像臉的部分如上述第I實(shí)施方式中說明的那樣，是通過步驟S152的基于二維臉檢測處理的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)與人的二維臉數(shù)據(jù)的比較對照，雖然有口與鼻，但未檢測到單眼或雙眼(人的臉為側(cè)臉的情況、帶墨鏡的情況)，或雖然有眼但未檢測到鼻與口的情況(帶口罩的情況)。即，是基于臉數(shù)據(jù)的臉的構(gòu)成部分其一部分未被檢測到的情況。在步驟S157，若判斷為有像臉的部分，則進(jìn)入步驟S158，CPUlO的臉辨別部102執(zhí)行根據(jù)存在該檢測到的像臉的區(qū)域來利用三維臉識別處理識別人臉的處理，進(jìn)入步驟Sieo0由于根據(jù)像臉區(qū)域來進(jìn)行三維的臉識別處理，所以可減輕處理負(fù)擔(dān)，可提高臉識別的精度。該三維臉識別處理如后所述。
另一方面，在步驟S157，在判斷為沒有像臉的部分的情況下，在步驟S151判斷為未設(shè)定人用的臉識別模式的情況下，進(jìn)入步驟S159，進(jìn)行根據(jù)幀圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域來利用三維臉識別處理識別當(dāng)前設(shè)定的臉識別模式的種類的臉的處理，進(jìn)入步驟S160。該三維臉識別處理在后面說明。若進(jìn)入步驟S160，則CPUlO的臉辨別部102判斷是否有登記的臉。即，判斷是否可利用三維臉識別處理來識別登記的人物 的臉。在步驟S160，若判斷為有登記的臉，則在步驟S161，判斷為可識別臉，在步驟S160，若判斷為無登記的臉，則在步驟S162，判斷為不能識別臉。若在該步驟S161判斷為可臉識別，則在圖3的步驟S12、圖4的步驟S21、圖9的步驟S109判斷為可臉識別，若步驟S162判斷為不能臉識別，則在步驟S12、步驟S21、步驟S109判斷為不能臉識別。在圖11中，在設(shè)定人用的臉識別模式的情況下，執(zhí)行二維臉檢測處理與二維臉識別處理雙方，但在可利用臉識別處理檢測人臉的情況下，也可不執(zhí)行二維臉檢測處理，而僅進(jìn)行二維的臉識別處理。此時(shí)，若步驟S151中判斷為設(shè)定人用的臉識別模式，則進(jìn)入步驟S154，根據(jù)全部區(qū)域，進(jìn)行二維的臉識別處理，進(jìn)入步驟S155。在步驟S155中，若判斷為無登記的臉，則判斷是否能檢測臉。若判斷為可利用二維臉識別處理檢測臉，則進(jìn)入步驟S156，若判斷為不能檢測臉，則進(jìn)入步驟S157。此時(shí)，不必步驟S152、步驟S153的動(dòng)作。基于該二維臉識別處理的臉檢測在識別為登記的臉位于幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的情況下，當(dāng)然也檢測臉，另外，例如即便在判斷為登記的臉不在幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的情況下，也可利用全部被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù)與登記的人的二維臉數(shù)據(jù)的比較對照結(jié)果，檢測不是登記的人物的臉，但是人臉。例如，在存在以第I規(guī)定值以上與人的二維臉數(shù)據(jù)一致的部分的情況下，識別為是對應(yīng)于該臉數(shù)據(jù)的人物的臉，在以第I規(guī)定值以上不一致、但以第2規(guī)定值(比第I規(guī)定值小的值)以上一致的情況下，檢測為是人臉?；谌S臉識別處理的臉檢測在后面說明。H.三維臉識別處理的動(dòng)作H-1.將圖6所示的三維臉檢測處理的動(dòng)作適用于三維臉識別處理時(shí)的動(dòng)作此時(shí)的三維臉識別處理的動(dòng)作引用圖6，僅說明不同部分。首先，在步驟S53中，根據(jù)攝像的多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)，分別計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)。此時(shí)計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)不是大致可識別是人或狗、貓等種類的臉的程度的信息量，而具有可具體識別是誰等的程度的信息量。此時(shí)，將圖5適用于臉識別處理時(shí)的圖5的步驟S36、圖11的步驟S159中的三維臉識別處理的情況下，根據(jù)攝像的幀圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域，計(jì)算被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù)(全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù))。另外，在圖11的步驟S156的三維臉識別處理的情況下，根據(jù)攝像的各幀圖像數(shù)據(jù)的檢測到的臉區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù)(二維臉特征數(shù)據(jù))。這里，所謂臉特征數(shù)據(jù)是根據(jù)在檢測到的臉區(qū)域內(nèi)攝像的全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù)數(shù)值化后的數(shù)據(jù)。另外，在圖11的步驟S158的三維臉識別處理的情況下，根據(jù)攝像的各幀圖像數(shù)據(jù)的判斷為有像臉的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù)(像臉被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù))。另外，在步驟S55中，比較對照步驟S54中根據(jù)各幀圖像數(shù)據(jù)的被拍攝體特征數(shù)據(jù)生成的被拍攝體的三維模型、與登記在臉識別用的臉數(shù)據(jù)表格中的、當(dāng)前設(shè)定的臉識別模式的種類的立體臉數(shù)據(jù)。在步驟S56中，判斷是否存在以規(guī)定值以上一致的部分，在存在以規(guī)定值以上一致的部分的情況下，在步驟S57中，判斷為在以該規(guī)定值以上一致的部分中有登記的臉，并檢測臉區(qū)域。另一方面，在步驟S56中，若判斷為沒有以規(guī)定值以上一致的部分，則進(jìn)入步驟S58，判斷為沒有登記的臉。若在該步驟S57中檢測臉區(qū)域，則在圖5的步驟S38、圖11的步驟S161中判斷為可識別臉，在圖3的步驟S12、圖4的步驟S21、圖9的步驟S109中判斷為可識別臉。另外，若在步驟S58中判斷為沒有臉，則在圖5的步驟S39、圖11的步驟S162中判斷為不能識別臉，在圖3的步驟S12、圖4的步驟S21、圖9的步驟S109中判斷為不能識別臉。
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該三維臉識別處理也可檢測臉。該三維臉識別處理在識別為登記的臉位于幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的情況下，當(dāng)然也檢測臉，另外，例如即便在判斷為登記的臉不在幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的情況下，也可利用被拍攝體的三維模型與登記的立體臉數(shù)據(jù)的比較對照結(jié)果，檢測出不是登記的人物的臉而是人臉的情況。例如，在存在以第I規(guī)定值以上與立體臉數(shù)據(jù)一致的部分的情況下，識別為是對應(yīng)于該立體臉數(shù)據(jù)的臉，在以第I規(guī)定值以上不一致、但以第2規(guī)定值(比第I規(guī)定值小的值)以上一致的情況下，單純檢測為是臉。H-2.將圖8所示的三維臉檢測處理的動(dòng)作適用于三維臉識別處理時(shí)的動(dòng)作此時(shí)的三維臉識別處理的動(dòng)作引用圖8，僅說明不同部分。在步驟S62中，根據(jù)臉識別用臉數(shù)據(jù)表格中設(shè)定的被拍攝體的每個(gè)種類的立體臉數(shù)據(jù)中、當(dāng)前設(shè)定的臉識別模式的種類的立體臉數(shù)據(jù)，生成從當(dāng)前設(shè)定的方向看到的臉的平面圖像數(shù)據(jù)。接著，在步驟S63中，根據(jù)該生成的臉的平面圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算二維臉特征數(shù)據(jù)。此時(shí)，計(jì)算的臉特征數(shù)據(jù)不是大致可識別是人或狗、貓等種類臉的程度的信息量，而是可具體識別是誰等的程度的信息量。接著，在步驟S64中，根據(jù)最近攝像的幀圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù)。此時(shí)，計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)不是大致可識別是人或狗、貓等種類臉的程度的信息量，而是可具體識別是誰等的程度的信息量。另外，這里在將圖5適用于臉識別處理時(shí)的圖5的步驟S36、圖11的步驟S159的三維臉識別處理的情況下，根據(jù)攝像的幀圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域，計(jì)算被拍攝體的二維特征數(shù)據(jù)(全部被拍攝體的特征數(shù)據(jù))。另外，在圖11的步驟S156的三維臉識別處理的情況下，根據(jù)攝像的各幀圖像數(shù)據(jù)的檢測到的臉區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算二維被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(二維臉特征數(shù)據(jù))。另外，在圖11的步驟S158的三維臉識別處理的情況下，根據(jù)攝像的各幀圖像數(shù)據(jù)的判斷為有像臉的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算二維被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(二維像臉被拍攝體的特征數(shù)據(jù))。在步驟S66中，在判斷為存在以規(guī)定值以上一致的部分的情況下，在步驟S67中判斷為在以該規(guī)定值以上一致的部分中有登記的臉，并檢測臉區(qū)域。另外，在步驟S68中，在將設(shè)定的方向判斷為最后的方向的情況下，進(jìn)入步驟S70，判斷為沒有登記的臉。
若在該步驟S67中檢測臉區(qū)域，則在圖5的步驟S38、圖11的步驟S161中判斷為可識別臉，在圖3的步驟S12、圖4的步驟S21、圖9的步驟S109中判斷為可識別臉。另外，若在步驟S70中判斷為沒有臉，則在圖5的步驟S39、圖11的步驟S162中判斷為不能識別臉，在圖3的步驟S12、圖4的步驟S21、圖9的步驟S109中判斷為不能識別臉。該三維臉識別處理也可檢測臉。該三維臉識別處理在識別為登記的臉位于幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的情況下，當(dāng)然也檢測臉，另外，例如即便在判斷為登記的臉不在幀圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的情況下，也可利用步驟S64計(jì)算的二維被拍攝體的特征數(shù)據(jù)與步驟S63中計(jì)算的臉特征數(shù)據(jù)的比較對照結(jié)果，檢測 不是登記的人物的臉而是人臉。例如，在存在以第I規(guī)定值以上與步驟S63中計(jì)算的臉特征數(shù)據(jù)一致的部分的情況下，識別為是對應(yīng)于構(gòu)成該臉特征數(shù)據(jù)生成源的立體臉數(shù)據(jù)的臉，在以第I規(guī)定值以上不一致、但以第2規(guī)定值(比第I規(guī)定值小的值)以上一致的情況下，單純檢測為是臉。H-3.基于其它方法的三維臉識別處理的動(dòng)作首先，基于第I個(gè)其它方法的三維臉識別處理的動(dòng)作與上述[H-2]中說明的動(dòng)作大致一樣，但在上述[H-2]中，根據(jù)立體臉數(shù)據(jù)，生成不同方向的平面圖像數(shù)據(jù)，但這里，根據(jù)立體臉數(shù)據(jù)，生成不同表情(笑、怒、憎惡等不同的表情)的平面圖像數(shù)據(jù)。此時(shí)，生成從正面看立體臉數(shù)據(jù)時(shí)的平面圖像數(shù)據(jù)。引用圖8來說明此時(shí)的動(dòng)作。首先，在步驟S61中，將臉的表情設(shè)定為無表情，在步驟S62中，辨別當(dāng)前設(shè)定的臉識別模式的種類的立體臉數(shù)據(jù)的臉表情，根據(jù)該立體臉數(shù)據(jù)，生成該設(shè)定的表情的立體臉數(shù)據(jù)。之后，根據(jù)該生成的立體臉數(shù)據(jù)，生成從正面看的臉的平面圖像數(shù)據(jù)。之后，在步驟S66中，若判斷為存在以規(guī)定值以上一致的部分，則在步驟S67中，判斷為在以該規(guī)定值以上一致的部分中存在登記的臉，并檢測臉區(qū)域。另一方面，在步驟S66中，若沒有以規(guī)定值以上一致的部分，則在步驟S68中，判斷設(shè)定的表情是否是最后的表情。即，判斷是否設(shè)定了預(yù)定的全部表情。在步驟S68中，若判斷為設(shè)定的表情不是最后的表情，則在步驟S69中設(shè)定為下一表情，返回到步驟S62。另一方面，若在步驟S68中判斷為設(shè)定的表情是最后的表情，則進(jìn)入步驟S70，判斷為沒有登記的臉。由此，可提高臉識別的精度。例如，即便在被拍攝體笑或怒的情況下，也可識別臉。生成不同表情的平面圖像數(shù)據(jù)，代替根據(jù)立體臉數(shù)據(jù)，生成不同方向的平面圖像數(shù)據(jù)，但也可按每個(gè)表情，生成不同方向的平面圖像數(shù)據(jù)。即，改變方向與表情，生成平面圖像數(shù)據(jù)。另外，說明三維臉識別處理，但也可適用于三維臉檢測處理。另外，也可利用該三維臉識別處理來檢測臉。接著，基于第2個(gè)其它方法的三維臉識別處理的動(dòng)作是使上述[H-1]與[H-2]中說明的動(dòng)作組合，在上述[H-2]中，根據(jù)登記的立體臉數(shù)據(jù)，生成從不同方向看到的平面圖像數(shù)據(jù)，但根據(jù)攝像的多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)生成被拍攝體的三維模型，根據(jù)該生成的被拍攝體的三維模型，生成從不同方向看到的平面圖像數(shù)據(jù)。此時(shí)，臉識別用的臉數(shù)據(jù)表格中，無論被拍攝體的種類如何，僅登記二維臉數(shù)據(jù)。引用圖6和圖8來說明此時(shí)的動(dòng)作。首先，在圖6的步驟S51、步驟S52的動(dòng)作之后，按攝像的攝影角度不同的多個(gè)幀圖像數(shù)據(jù)每個(gè)，計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(步驟S53)，根據(jù)該計(jì)算的各幀圖像數(shù)據(jù)每個(gè)的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)，生成被拍攝體的三維模型(步驟S54)。之后，進(jìn)入圖8的步驟S61，將臉的方向設(shè)定為正面，在步驟S62中，根據(jù)該生成的被拍攝體的三維模型，生成從該設(shè)定的方向看到的被拍攝體的平面圖像數(shù)據(jù)。接著，在步驟S63中，根據(jù)該生成的平面圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算被拍攝體的特征數(shù)據(jù)，進(jìn)入步驟S65，比較對照該計(jì)算的被拍攝體的特征數(shù)據(jù)(從設(shè)定的方向看到的被拍攝體的特征數(shù)據(jù))與臉識別用的臉數(shù)據(jù)表格中登記的當(dāng)前設(shè)定的臉識別模式的種類的二維臉數(shù)據(jù)。
之后，在步驟S66中，若判斷為存在以規(guī)定值以上一致的部分，則進(jìn)入步驟S67，判斷為在以該規(guī)定值以上一致的部分中有登記的臉，檢測臉區(qū)域。另一方面，在步驟S66中，若判斷為沒有以規(guī)定值以上一致的部分，則在步驟S68中，判斷設(shè)定的方向是否是最后的方向。在步驟S68中，若判斷為設(shè)定的方向不是最后的方向，則在步驟S69中設(shè)定為下一方向，返回到步驟S62。另一方面，若步驟S68中判斷為設(shè)定的方向是最后的方向，則進(jìn)入步驟S70，判斷為沒有登記的臉。由此，可提高臉識別的精度。例如，即便在人的臉為側(cè)臉的情況下或帶墨鏡的情況下，均可識別該人物是否是登記的臉。另外，由于只要登記二維臉數(shù)據(jù)而非立體臉數(shù)據(jù)即可，所以可減少記錄容量。說明了三維臉識別處理，但也可適用于三維臉檢測處理。另外，也可利用該三維臉識別處理來檢測臉。另外，在圖11的步驟S156的三維臉識別處理中，由于根據(jù)臉區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)生成被拍攝體的三維模型，所以生成臉的三維模型。這樣在生成臉的三維模型的情況下，也可辨別生成的臉的三維模型的表情，如上所述改變臉的三維模型的表情。另外，該動(dòng)作在三維臉識別處理中說明，但也可適用于三維臉檢測處理。另外，也可利用該三維臉識別處理來檢測臉。如上所述，在第3實(shí)施方式中，由于對應(yīng)于設(shè)定的臉識別模式的種類來進(jìn)行不同的臉識別處理，所以可執(zhí)行適應(yīng)于被拍攝體的種類或攝影狀況的臉識別處理，提高臉識別的精度。并且，在第3實(shí)施方式中，對應(yīng)于設(shè)定的臉識別模式的種類，進(jìn)行二維臉識別處理或進(jìn)行三維臉識別處理，所以并非不必進(jìn)行負(fù)擔(dān)大的三維臉識別處理，可提高臉識別的精度。例如，由于人臉為平面，所以執(zhí)行二維臉識別處理，由于狗等動(dòng)物一般為立體的臉，所以二維臉識別處理難以識別臉，但通過執(zhí)行三維臉識別，也可識別動(dòng)物的臉。另外，在利用二維臉識別處理未識別到人臉的情況下，執(zhí)行三維臉識別處理，所以例如即便人的臉為側(cè)臉或帶口罩或墨鏡的情況下也可識別人臉。另外，在用戶設(shè)定臉識別模式的情況下，可僅識別想識別的種類的被拍攝體的臉。在自動(dòng)地設(shè)定臉識別模式的情況下，可節(jié)省用戶的手續(xù)，另外，即便在想攝影的被拍攝體的種類具體地不清楚的情況下(例如不知是貓還是狐的情況下)，也可識別該被拍攝體的臉，提聞臉識別的精度。在被拍攝體跟蹤模式為On的情況下，根據(jù)設(shè)定的臉識別模式的種類，執(zhí)行二維臉識別處理或三維臉識別處理，若識別該臉，則利用二維臉檢測處理檢測該被檢測的臉，若看漏跟蹤的臉，則再次根據(jù)設(shè)定的臉識別模式的種類，執(zhí)行二維臉識別處理或三維臉識別處理，所以可在減輕跟蹤處理的負(fù)擔(dān)的同時(shí)，提高跟蹤處理的精度。[變形例]I.上述實(shí)施方式也可是如下變形例。(01)在上述各實(shí)施方式中，在被拍攝體跟蹤模式是Off的情況或On的情況下，都執(zhí)行對應(yīng)于設(shè)定的臉檢測模式的臉檢測處理、臉識別處理，但在被拍攝體跟蹤模式是On的情況下，無論設(shè)定的臉檢測模式的種類如何，均執(zhí)行三維臉檢測處理、三維臉識別處理。通過二維檢測利用該三維臉檢測處理檢測到的臉、利用三維臉識別處理識別的臉，執(zhí)行該檢測到的臉的跟蹤處理，在全按壓快門按鈕之前看漏該臉的情況下，再次執(zhí)行三維臉檢測處理、三維臉識別處理。(02)另外，在上述各實(shí)施方式中，對應(yīng)于圖3的步驟S10、圖9的步驟S108的設(shè)定的臉檢測模式之臉檢測處理在設(shè)定人用的臉檢測模式的情況下，執(zhí)行二維臉檢測處理、二維臉識別處理(圖5的步驟S32、圖11的步驟S152、步驟S154)，在利用二維臉檢測處理、二維臉識別處理未檢測到臉的情況下(圖5的步驟S33為否，圖11的步驟S153、步驟S155為否)，首先執(zhí)行三維臉檢測處理(圖5的步驟S35、步驟S36、圖11的步驟S156、步驟S158、步驟S159)，但不執(zhí)行三維臉檢測處理、三維臉識別處理。此時(shí)，在圖5的步驟S33、圖11的步驟S153、步驟S155中，若判斷為均有人臉、沒有登記的人物的臉，則進(jìn)入圖5的步驟S39、圖11的步驟S162。此時(shí)，不必執(zhí)行圖5的步驟S34和步驟S35、圖11的步驟S156-步驟S158的動(dòng)作。(03)另外，在上述各實(shí)施方式中，對應(yīng)于圖3的步驟S10、圖9的步驟S108的設(shè)定的臉檢測模式之臉檢測處理、臉識別處理在設(shè)定動(dòng)物用的臉檢測模式(例如狗用的臉檢測模式、貓用的臉檢測模式等)、動(dòng)物用的臉識別模式的情況下，一律檢測識別由三維臉檢測處理、三維臉識別處理設(shè)定的臉檢測模式的動(dòng)物種類的臉(圖5的步驟S36、圖11的步驟S159)，在設(shè)定某種動(dòng)物用的臉檢測模式、臉識別模式的情況下，也可執(zhí)行與設(shè)定了人用的臉檢測模式、人用的臉識別模式時(shí)一樣的動(dòng)作。即，也可對應(yīng)于該設(shè)定種類的動(dòng)物用的臉檢 測模式、臉識別模式來執(zhí)行二維臉檢測處理，或僅執(zhí)行三維臉檢測處理。例如在設(shè)定貓用臉檢測模式的情況下，執(zhí)行與設(shè)定人用的臉檢測模式時(shí)一樣的處理，在設(shè)定狗用的臉檢測模式的情況下，僅執(zhí)行三維臉檢測處理。由于全部種類的動(dòng)物的臉不是立體的，也有平面臉的動(dòng)物。此時(shí)，在執(zhí)行二維臉檢測處理的情況下，在不能利用該二維臉檢測處理檢測到設(shè)定的臉檢測模式的動(dòng)物種類的臉的情況下，也可執(zhí)行三維臉檢測處理，或也可不執(zhí)行。此時(shí)，在圖2所示的臉數(shù)據(jù)表格中，按每個(gè)動(dòng)物種類，設(shè)定二維臉數(shù)據(jù)或三維臉數(shù)據(jù)。由此，可提聞臉辨別的精度。(04)另外，在上述各實(shí)施方式中，在圖5的步驟S32中，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域，執(zhí)行二維臉檢測處理、二維臉識別處理，在圖5的步驟S36中，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域，執(zhí)行三維臉檢測處理、三維臉識別處理，在圖11的步驟S152中，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域，執(zhí)行二維臉檢測處理，在圖11的步驟S159中，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域，執(zhí)行三維臉識別處理，但也可根據(jù)視場角的中央?yún)^(qū)域或由用戶任意指定的區(qū)域而非圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域來進(jìn)行。由此，可減輕臉檢測處理、臉識別處理的處理負(fù)擔(dān)。另外，對應(yīng)于臉檢測模式的種類、臉識別模式的種類關(guān)聯(lián)記錄顏色成分，在圖5的步驟要S32、圖5的步驟S36、圖11的步驟S152、步驟S159中，僅根據(jù)具有當(dāng)前設(shè)定的臉檢測模式、臉識別模式的種類所對應(yīng)的顏色成分的區(qū)域，而非圖像數(shù)據(jù)的全部區(qū)域來進(jìn)行。所謂對應(yīng)于該臉檢測模式、臉識別模式的顏色成分是臉檢測模式、臉識別模式的種類的被拍攝體的臉的顏色成分。例如，人用的臉識別模式時(shí)對應(yīng)的顏色成分為膚色。由此，可僅根據(jù)認(rèn)為有設(shè)定的臉 檢測模式、臉識別模式的種類的被拍攝體的臉的區(qū)域來進(jìn)行臉檢測處理、臉識別處理，可減輕處理負(fù)擔(dān)。(5)另外，在上述各實(shí)施方式中，抽取被拍攝體的特征點(diǎn)或被拍攝體每個(gè)種類的特征點(diǎn)后，抽取特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)該抽取的特征數(shù)據(jù)，生成三維模型，比較對照該抽取的特征數(shù)據(jù)，由此檢測、識別臉，但也可利用其它方法來生成三維模型或檢測、識別臉。另外，根據(jù)多個(gè)圖像數(shù)據(jù)生成被拍攝體的三維模型，但也可根據(jù)I個(gè)圖像數(shù)據(jù)來生成被拍攝體的三維模型。(06)在上述各實(shí)施方式中，僅記錄利用靜止圖像攝影處理攝影的靜止圖像數(shù)據(jù)，但也可將利用臉檢測處理檢測到的臉的位置或臉的種類(設(shè)定的臉檢測模式的種類)、利用臉識別處理識別的臉的位置或名稱(例如在人的情況下為人物名，在動(dòng)物的情況下為動(dòng)物的名稱或?qū)櫸锏拿Q等)與靜止圖像數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)記錄。(07)另外，在上述各實(shí)施方式中，根據(jù)檢測到的臉、識別出的臉來進(jìn)行AF處理，但也可根據(jù)檢測到的臉、識別出的臉來進(jìn)行曝光控制，或根據(jù)檢測到的臉、識別出的臉來進(jìn)行規(guī)定的處理，以執(zhí)行切邊處理。(08)另外，在上述各實(shí)施方式中，記錄人、狗、貓等大的被拍攝體的每種立體臉數(shù)據(jù)或二維臉數(shù)據(jù)，但也可按被拍攝體的種類進(jìn)一步詳細(xì)分類，記錄立體臉數(shù)據(jù)或二維臉數(shù)據(jù)。例如，若是狗，則如柴狗、秋田狗、 ，若是貓，則如波斯貓、花貓、 等詳細(xì)分類。由此，可提聞臉檢測、臉識別的精度。(09)另外，圖2所示的臉檢測用臉數(shù)據(jù)表格對被拍攝體的每個(gè)種類僅記錄I個(gè)相同維數(shù)的臉數(shù)據(jù)，但也可對被拍攝體的每個(gè)種類記錄多個(gè)相同維數(shù)的臉數(shù)據(jù)。例如，即便同是貓，也可能因其種類不同而臉極端變化，記錄多個(gè)立體臉數(shù)據(jù)，以便可檢測全部貓的臉。(10)另外，在上述各實(shí)施方式中，設(shè)定I個(gè)臉檢測模式、臉識別模式(將其統(tǒng)稱為臉辨別模式)的種類，但也可同時(shí)設(shè)定多個(gè)臉檢測模式、臉識別模式的種類，檢測該同時(shí)設(shè)定的全部臉檢測模式、臉識別模式的種類的臉。此時(shí)，由于臉檢測處理、臉識別處理的動(dòng)作因臉檢測模式、臉識別模式的種類不同而變化(參照圖5、圖11)，所以在動(dòng)作不變化的范圍內(nèi)，同時(shí)設(shè)定多個(gè)臉檢測模式、臉識別模式。(11)另外，在上述各實(shí)施方式中，具備人用的臉辨別模式與動(dòng)物用的臉辨別模式，但不限于此，也可具備檢測其它種類的被拍攝體、例如昆蟲的臉的昆蟲用臉辨別模式(此時(shí)，如甲蟲用的臉辨別模式、鍬形甲蟲用的臉辨別模式等按昆蟲的每個(gè)種類具備臉辨別模式)。(12)另外，在上第1、2實(shí)施方式的圖5的動(dòng)作中，在利用二維臉檢測處理未檢測到人臉的情況下(步驟S33為否)，執(zhí)行三維臉檢測處理(步驟S35、步驟S36)，但也可僅在步驟S34中判斷為有像臉的部分的情況下進(jìn)行三維臉檢測處理。即，若步驟S34中判斷為無像臉的部分，則直接進(jìn)入步驟S39。此時(shí)，不必步驟S36的動(dòng)作。(13)另外，在上述第3實(shí)施方式中的圖11的動(dòng)作中，若利用二維臉檢測處理未檢測到人臉(步驟S153為否)，則判斷是否有像臉的部分(步驟S157)，在有像臉的部分的情況下，根據(jù)存在像臉的區(qū)域，執(zhí)行三維臉識別處理(步驟S158)，在沒有像臉的部分的情況下，根據(jù)全部區(qū)域，執(zhí)行三維臉識別處理(步驟S159)，在步驟S157中判斷為沒有像臉的部分的情況下，直接進(jìn)入步驟S162。另外，在上述各實(shí)施方式中，在基于臉數(shù)據(jù)的臉的構(gòu)成部分其一部分未被檢測到的情況下，判斷為是像臉的部分，但各部分的有無未必可明確判定，例如有時(shí)鼻以30%的概率存在，口以60%的概率存在。在這種情況下，不是特定的臉構(gòu)成部分的檢測狀態(tài)，而是例如多個(gè)臉構(gòu)成部分整體的存在概率的平均值為10%以下時(shí)，判斷為沒有臉，若在10% -60%范圍內(nèi)，則判斷為是像臉的部分，若為60%以上，則明確判斷為是臉。(14)構(gòu)成本發(fā)明特征的部分在于對應(yīng)于臉辨別模式(臉檢測模式與臉識別模式的總稱)改變臉辨別處理的動(dòng)作，所以在上述各實(shí)施方式中，按每個(gè)被拍攝體的種類，設(shè)置稱為臉辨別模式的特征，但也可不是被拍攝體的每個(gè)種類。例如，如利用二維臉辨別處理辨別的二維臉辨別模式、利用三維臉辨別處理辨別的三維臉辨別模式那樣、對臉辨別處理的每個(gè)維數(shù)都設(shè)置臉辨別模式。此時(shí)，在辨別人臉的·情況下，首先，設(shè)定為二維臉辨別模式，執(zhí)行臉辨別處理，在不辨別臉的情況下，設(shè)定成三維臉辨別模式。在辨別動(dòng)物的臉的情況下，也可最初設(shè)定成三維臉辨別模式，對應(yīng)于動(dòng)物的種類，設(shè)定成二維臉辨別模式或設(shè)定成三維臉辨別模式。此時(shí)，在設(shè)定為二維臉辨別模式的情況下，在利用該二維臉辨別模式無法辨別臉的情況下，設(shè)定成三維臉辨別模式。并且，也可考慮被拍攝體的種類與臉辨別維后設(shè)置臉辨別模式。例如，在上述各實(shí)施方式中，在人用的臉辨別模式中包含二維臉辨別處理、三維臉辨別處理，但也可如利用二維臉辨別來辨別人臉的人用二維臉辨別模式、利用三維臉辨別處理來辨別人臉的人用三維臉辨別模式那樣，按被拍攝體的種類與臉辨別的維數(shù)的組合每個(gè)而具備臉辨別模式。例如，在設(shè)定了人用二維臉辨別模式的情況下，執(zhí)行對應(yīng)于該設(shè)定的人用二維臉辨別模式的臉辨別處理，在未檢測到臉的情況下，自動(dòng)切換設(shè)定成人用三維臉辨別模式，進(jìn)行臉辨別處理。另外，在辨別人臉的情況下，也可首先設(shè)定人用二維臉辨別模式。另外，在存在二維臉辨別模式與三維臉辨別模式等2個(gè)辨別同種類的動(dòng)物(例如貓)的臉的模式時(shí)，最初設(shè)定成二維臉辨別模式進(jìn)行臉辨別處理，在未辨別出臉的情況下，首先設(shè)定成三維臉辨別模式進(jìn)行臉辨別處理。另外，上述各實(shí)施方式中說明的被拍攝體跟蹤模式也可認(rèn)為是臉辨別模式的一種(跟蹤臉辨別模式)，例如，若進(jìn)入圖4的步驟S22、圖10的步驟S121，則切換設(shè)定成跟蹤臉辨別模式，執(zhí)行對應(yīng)于該設(shè)定的跟蹤臉辨別模式的臉辨別處理，即通過在圖3的步驟S10、圖9的步驟S108 二維檢測最近辨別的臉，執(zhí)行跟蹤該臉的動(dòng)作。另外，若在圖4的步驟S24、圖10的步驟S123判斷為看漏該跟蹤的臉，則再設(shè)定成跟蹤臉辨別模式之前設(shè)定的臉辨別模式，返回到圖3的步驟S10、圖9的步驟S108。(15)另外，也可是任意組合上述變形例(01)-(14)的狀態(tài)。(16)另外，本發(fā)明的上述實(shí)施方式均不過是作為最佳實(shí)施方式的單純實(shí)例，為了能更好地理解本發(fā)明的原理或構(gòu)造、動(dòng)作等而描述，不打算限定下面的權(quán)利要求的范圍。
因此，對本發(fā)明的上述實(shí)施方式得到的各種各樣的變形或修正全部包含在本發(fā)明的范圍內(nèi)，必須認(rèn)為受下面的權(quán)利要求的范圍保護(hù)。
最后，在上述各實(shí)施方式中，說明將本發(fā)明的攝像裝置適用于數(shù)碼相機(jī)I的情況，但不限于上述實(shí)施方式，只要是可根據(jù)攝像的圖像數(shù)據(jù)辨別臉的設(shè)備均可適用。
權(quán)利要求
1.一種攝像裝置，具有被拍攝體的辨別功能， 所述攝像裝置具備 攝像單元； 處理單元，其將由所述攝像單元攝像的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉部分作為對象來進(jìn)行規(guī)定的處理； 個(gè)人信息存儲單元，其存儲與個(gè)人的臉相關(guān)的個(gè)人信息；和 控制單元，其使所述處理單元選擇是將不特定的人物的臉部分作為對象來進(jìn)行所述規(guī)定的處理，還是將被辨別為是所述個(gè)人信息存儲單元中存儲的特定的個(gè)人的臉的臉部分作為對象來進(jìn)行所述規(guī)定的處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的攝像裝置，其中， 所述攝像裝置具備 臉辨別模式設(shè)定單元，其從辨別被拍攝體的臉時(shí)執(zhí)行的臉辨別處理的內(nèi)容各不相同的多個(gè)臉辨別模式中設(shè)定任一臉辨別模式； 臉檢測單元，其執(zhí)行臉檢測處理，在臉檢測處理中檢測包括所述個(gè)人信息存儲單元中未存儲個(gè)人信息的不特定的人物在內(nèi)的人的臉；和 臉辨別單元，其執(zhí)行臉辨別處理，在臉辨別處理中基于所述個(gè)人信息存儲單元中存儲的個(gè)人信息來辨別特定的個(gè)人的臉， 所述控制單元，在設(shè)定了所述臉辨別模式的情況下使所述處理單元將由所述臉辨別單元辨別出的特定的個(gè)人的臉作為對象來進(jìn)行所述規(guī)定的處理，在設(shè)定了所述臉檢測模式的情況下使所述處理單元將由所述臉檢測單元檢測出的不特定的人物的臉部分作為對象來進(jìn)行所述規(guī)定的處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的攝像裝置，其中， 所述攝像裝置具備個(gè)人登記單元，該個(gè)人登記單元將與個(gè)人的臉相關(guān)的個(gè)人信息追加登記至所述個(gè)人信息存儲單元。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的攝像裝置，其中， 所述規(guī)定的處理是將所述臉部分作為對象來進(jìn)行自動(dòng)聚焦(AF autofocus)處理、曝光處理及修剪處理之中的任一處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的攝像裝置，其中， 所述控制單元，在設(shè)定了所述臉辨別模式的情況下在通過所述臉檢測處理檢測出人的臉部分之后將該檢測出的人的臉部分作為對象來執(zhí)行所述臉辨別處理并使所述處理單元進(jìn)行所述規(guī)定的處理；在設(shè)定了所述臉檢測模式的情況下在通過所述臉檢測處理檢測出人的臉部分之后不執(zhí)行所述臉辨別處理并使所述處理單元進(jìn)行所述規(guī)定的處理。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的攝像裝置，其中， 所述臉辨別模式設(shè)定單元基于由所述攝像單元攝像的圖像數(shù)據(jù)自動(dòng)地設(shè)定臉辨別模式。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的攝像裝置，其中， 所述臉辨別模式設(shè)定單元由用戶任意地設(shè)定臉辨別模式。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的攝像裝置，其中， 所述臉辨別模式設(shè)定單元由用戶任意地設(shè)定臉辨別模式并執(zhí)行了臉辨別處理之后，根據(jù)該臉辨別處理的結(jié)果進(jìn)一步設(shè)定其他的臉辨別模式。
9.根據(jù)權(quán)利要求I所述的攝像裝置，其中， 所述臉辨別模式設(shè)定單元設(shè)定多個(gè)臉辨別模式的一個(gè)臉辨別模式， 所述控制單元以所設(shè)定的I個(gè)臉辨別模式執(zhí)行臉辨別處理。
10.根據(jù)權(quán)利要求I所述的攝像裝置，其中， 所述臉辨別模式設(shè)定單元同時(shí)設(shè)定多個(gè)臉辨別模式， 所述控制單元以被同時(shí)設(shè)定的所有臉辨別模式執(zhí)行臉辨別處理。
11.一種攝像裝置，具有被拍攝體的辨別功能， 所述攝像裝置具備 攝像單元； 臉辨別模式設(shè)定單元，其從與成為辨別對象的被拍攝體的種類的差異和被拍攝體的種類以外的條件的差異之間的組合相應(yīng)的多個(gè)臉辨別模式中設(shè)定任一臉辨別模式；和 臉辨別單元，其對由所述攝像單元攝像的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)由所述臉辨別模式設(shè)定單元設(shè)定的臉辨別模式，執(zhí)行對所述被拍攝體的種類的差異和所述被拍攝體的種類以外的條件的差異進(jìn)行了辨別的臉辨別處理，由此辨別在該攝像的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的攝像裝置，其中， 所述被拍攝體的種類以外的條件的差異是臉辨別處理的條件的差異， 所述臉辨別單元對由所述攝像單元攝像的圖像數(shù)據(jù)，以與由所述臉辨別模式設(shè)定單元設(shè)定的臉辨別模式相對應(yīng)的條件執(zhí)行臉辨別處理，由此在該攝像的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉之中辨別與該臉辨別模式相對應(yīng)的種類的被拍攝體的臉。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的攝像裝置，其中， 所述臉辨別模式設(shè)定單元設(shè)定由用戶選擇的臉辨別模式。
14.根據(jù)權(quán)利要求11所述的攝像裝置，其中， 所述臉辨別模式設(shè)定單元自動(dòng)地選擇設(shè)定臉辨別模式。
15.根據(jù)權(quán)利要求11所述的攝像裝置，其中， 所述被拍攝體的種類的差異是人的臉和人以外的臉的差異， 所述臉辨別單元，在由所述臉辨別模式設(shè)定單元設(shè)定了將人的臉作為對象的第I臉辨別模式的情況下，執(zhí)行辨別人的臉的臉辨別處理，由此辨別在所述攝像的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的人的臉，在由所述臉辨別模式設(shè)定單元設(shè)定了將人以外的臉作為對象的第2臉辨別模式的情況下，辨別人以外的種類的臉。
16.根據(jù)權(quán)利要求11所述的攝像裝置，其中， 所述臉辨別處理的條件包括以二維方式辨別臉的條件、和以三維方式辨別臉的條件， 所述臉辨別單元，在由所述臉辨別模式設(shè)定單元設(shè)定了與以二維方式辨別臉的條件相對應(yīng)的第3臉辨別模式的情況下，執(zhí)行以二維方式辨別臉的二維臉辨別處理，由此辨別在所述攝像的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉，在由所述臉辨別模式設(shè)定單元設(shè)定了與以三維方式辨別臉的條件相對應(yīng)的第4臉辨別模式的情況下，執(zhí)行以三維方式辨別臉的三維臉辨別處理，由此辨別在所述攝像的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉。
17.—種臉辨別方法，使具備了攝像單元和存儲與個(gè)人的臉相關(guān)的個(gè)人信息的個(gè)人信息存儲單元的攝像裝置的計(jì)算機(jī)執(zhí)行下述處理選擇處理，選擇是將不特定的人物的臉部分作為對象來進(jìn)行規(guī)定的處理，還是將被辨別為是所述個(gè)人信息存儲單元中存儲的特定的個(gè)人的臉的臉部分作為對象來進(jìn)行規(guī)定的處理；和 控制處理，將由所述攝像單元攝像的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉部分作為對象，以通過所述選擇處理選擇出的方法來進(jìn)行所述規(guī)定的處理。
18.—種臉辨別方法，使具備了攝像單元的攝像裝置的計(jì)算機(jī)執(zhí)行下述處理 臉辨別模式設(shè)定處理，從與成為辨別對象的被拍攝體的種類的差異和被拍攝體的種類以外的條件的差異之間的組合相應(yīng)的多個(gè)臉辨別模式中設(shè)定任一臉辨別模式；和 臉辨別處理，對由所述攝像單元攝像的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)通過所述臉辨別模式設(shè)定處理設(shè)定的臉辨別模式，執(zhí)行對所述被拍攝體的種類的差異和所述被拍攝體的種類以外的條件的差異進(jìn)行了辨別的臉辨別處理，由此辨別在該攝像的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的臉。
全文摘要
一種攝像裝置，判斷是否設(shè)定人用的臉檢測模式(S31)，若判斷為設(shè)定人用的臉檢測模式，則執(zhí)行由二維臉檢測處理檢測人臉的處理(S32)。之后，若由該二維臉檢測處理判斷為無人臉，則執(zhí)行由三維臉檢測處理檢測人臉的處理(S35、S36)。另一方面，在設(shè)定動(dòng)物用的臉檢測模式的情況下，執(zhí)行由三維臉檢測處理檢測該設(shè)定的檢測模式的動(dòng)物種類的臉的處理(S36)。由此，可使臉辨別的精度提高。
文檔編號G06K9/00GK102752509SQ20121021132
公開日2012年10月24日 申請日期2008年8月28日 優(yōu)先權(quán)日2007年8月31日
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