專利名稱：拍攝設(shè)備、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于通過拍攝而獲得圖像的拍攝設(shè)備和方法，諸如數(shù) 碼相機(jī)等。本發(fā)明還涉及用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行該拍攝方法的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。
背景技術(shù)：
在用數(shù)碼相機(jī)拍攝中，慣例是從通過拍攝而獲得的圖像中檢測(cè)目 標(biāo)對(duì)象，諸如面部等，改變用于針對(duì)該圖像執(zhí)行的圖像處理的條件或 者當(dāng)拍攝時(shí)根據(jù)該目標(biāo)對(duì)象的檢測(cè)結(jié)果而改變拍攝條件。尤其當(dāng)目標(biāo) 對(duì)象是面部時(shí)， 一般還要計(jì)算檢測(cè)到的面部的數(shù)目并且在剪裁所檢測(cè) 到的面部之后記錄該圖像。為了從圖像中檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象并且如上所述地對(duì)該圖像執(zhí)行各種類 型的圖像處理，有必要準(zhǔn)確地從圖像中檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象。因此，已經(jīng)提 議了用于準(zhǔn)確檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象的不同方法。例如，如日本待審專利公開2002-183734所述，提議了一種方法，其中，當(dāng)通過拍攝鑒別目標(biāo)人物 的面部圖像而鑒別多個(gè)鑒別目標(biāo)人物時(shí)，從面部圖像中提取目標(biāo)鑒別 人物的面部的特征量，計(jì)算提取的特征量與參考特征量之間的相似度 水平，在計(jì)算出的相似度水平與閾值之間進(jìn)行比較，根據(jù)是否在鑒別 目標(biāo)人物的高使用時(shí)間內(nèi)執(zhí)行鑒別而改變閾值，由此改善了在鑒別目 標(biāo)人物的高使用時(shí)間期間的成功鑒別率。例如，如日本待審專利公開2005-78376中所述，提議了另一種方 法，其中，從圖像中檢測(cè)面部候選，不滿足預(yù)定條件的面部候選，諸 如面部候選的色散值太小，或者肉色區(qū)域所占的比例太大，這樣的面 部候選就被確定為非面部并且從檢測(cè)到的面部候選中排除。上述專利公開物中所描述的方法可以改善面部鑒別準(zhǔn)確度或者面 部檢測(cè)準(zhǔn)確度，但進(jìn)一步改善準(zhǔn)確度的要求依然存在?？紤]到上述的因素而開發(fā)出本發(fā)明，本發(fā)明的目標(biāo)在于進(jìn)一步改 善從圖像中檢測(cè)面部的準(zhǔn)確度。發(fā)明內(nèi)容面部和非面部之間存在很大差別，面部包括面部成分，諸如眼睛、 鼻子、嘴等，而非面部則不包括這些面部成分。因此，對(duì)面部成分的考慮可以為確定圖像中所包括的面部候選是否是真面部提供有效的線 索。通過將注意力集中于這一點(diǎn)上而開發(fā)出了本發(fā)明。也就是說，根據(jù)本發(fā)明的第一拍攝設(shè)備是一種這樣的設(shè)備，其包括拍攝裝置，用于通過拍攝獲得圖像；面部檢測(cè)裝置，用于檢測(cè)圖像中包括的面部候選；面部成分檢測(cè)裝置，用于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包 括的至少一個(gè)面部成分的候選；以及確定裝置，用于基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部成分候選的 數(shù)目確定面部候選是否是真面部。這里使用的"面部成分"所指的意思是面部中所包括的成分，更 具體地，使用雙眼的內(nèi)角、雙眼的外角、左右鼻側(cè)面、左右嘴角、以 及嘴中心部分等作為面部成分。這里，如果面部候選是真面部，通常 情況下，在對(duì)應(yīng)于每一面部成分的位置處不僅僅檢測(cè)到一個(gè)面部成分 候選，而是檢測(cè)到分布在對(duì)應(yīng)于每一面部成分的位置周圍的多個(gè)候選。 因此，在本發(fā)明中，針對(duì)每一面部成分檢測(cè)一個(gè)或更多面部成分候選。根據(jù)本發(fā)明的第二拍攝設(shè)備是一種這樣的設(shè)備，其包括拍攝裝置，用于通過拍攝獲得圖像； 面部檢測(cè)裝置，用于檢測(cè)圖像中包括的面部候選； 面部成分檢測(cè)裝置，用于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的多個(gè)面部成分的候選；以及確定裝置，用于基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部成分候選的位置確定面部候選是否是真面部。在根據(jù)本發(fā)明的第二拍攝設(shè)備中，所述確定裝置可以是用于針對(duì) 對(duì)應(yīng)面部成分計(jì)算面部候選的區(qū)域內(nèi)的每一面部成分候選的位置可能 性、并且基于所述位置可能性確定面部候選是否是真面部的裝置。進(jìn)而，在根據(jù)本發(fā)明的第二拍攝設(shè)備中，所述確定裝置可以是用 于計(jì)算面部候選的區(qū)域內(nèi)的每一面部成分候選相對(duì)于對(duì)應(yīng)面部成分以外的其他面部成分的位置關(guān)系可能性、并且基于所述位置關(guān)系可能性 確定面部候選是否是真面部的裝置。進(jìn)而，在根據(jù)本發(fā)明的第二拍攝設(shè)備中，所述確定裝置可以是用 于歸一化面部候選使得每一面部成分候選的位置對(duì)應(yīng)于面部候選區(qū)域 內(nèi)相應(yīng)面部成分的位置、并且基于歸一化的面部候選內(nèi)的每一面部成 分的位置來確定面部候選是否是真面部的裝置。這里使用的"歸一化面部候選"所指的意思是將每一面部成分候 選置于面部候選區(qū)域內(nèi)其合適的位置處。更具體地，通過以面部候選 區(qū)域內(nèi)的圖像的仿射變換來縮放、轉(zhuǎn)換和旋轉(zhuǎn)每一面部成分，每一面 部成分候選可以置于其合適位置處。根據(jù)本發(fā)明的第三拍攝設(shè)備是一種這樣的設(shè)備，其包括: 拍攝裝置，用于通過拍攝獲得圖像； 面部檢測(cè)裝置，用于檢測(cè)圖像中包括的面部候選；括的多個(gè)面部成分的候選；以及確定裝置，用于基于針對(duì)每一面部成分檢測(cè)的面部成分候選的數(shù) 目確定面部候選是否是真面部、非面部、或不明確面部，并且對(duì)于被 確定為不明確面部的面部候選，基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部 成分候選的位置確定被確定為不明確面部的面部候選是否是真面部。在根據(jù)本發(fā)明的第一到第三拍攝設(shè)備中，所述面部檢測(cè)裝置可以 是用于移動(dòng)具有預(yù)定尺寸、用來檢測(cè)圖像上的面部的檢測(cè)框從而在其 每一移動(dòng)位置處從檢測(cè)框內(nèi)的圖像中計(jì)算特征量、計(jì)算計(jì)算出的特征 量與預(yù)定面部特征量之間的匹配水平、當(dāng)所述匹配水平大于或等于預(yù) 定閾值時(shí)基于預(yù)定條件而選擇是否將檢測(cè)框的位置處的圖像檢測(cè)為面 部候選或真面部的裝置。進(jìn)而，在根據(jù)本發(fā)明的第一到第三拍攝設(shè)備中，在所述拍攝裝置 是用于連續(xù)地獲得圖像的裝置的情況下，所述面部檢測(cè)裝置可以是用 于針對(duì)連續(xù)獲得的圖像、將在檢測(cè)框的位置處的圖像檢測(cè)為真面部、 當(dāng)不再檢測(cè)到真面部時(shí)將在檢測(cè)框的位置處的圖像檢測(cè)為面部候選的 裝置。在根據(jù)本發(fā)明的第三拍攝設(shè)備中，在所述拍攝裝置是用于連續(xù)地 獲得圖像的裝置的情況下，所述面部檢測(cè)裝置可以是用于針對(duì)連續(xù)獲 得的圖像、將在檢測(cè)框的位置處的圖像檢測(cè)為真面部、當(dāng)圖像的場景 亮度不再滿足預(yù)定條件時(shí)將在檢測(cè)框的位置處的圖像檢測(cè)為面部候選 的裝置。根據(jù)本發(fā)明的第一拍攝方法是一種這樣的方法，其包括如下步驟通過拍攝獲得圖像；檢測(cè)圖像中包括的面部候選；針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的至少一個(gè)面部成分的 候選；以及基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部成分候選的數(shù)目確定面部候 選是否是真面部。根據(jù)本發(fā)明的第二拍攝方法是一種這樣的方法，其包括如下步驟通過拍攝獲得圖像；檢測(cè)圖像中包括的面部候選；針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的多個(gè)面部成分的候 選；以及基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部成分候選的位置確定面部候 選是否是真面部。根據(jù)本發(fā)明的第三拍攝方法是一種這樣的方法，其包括如下步驟:通過拍攝獲得圖像；檢測(cè)圖像中包括的面部候選；針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的多個(gè)面部成分的候選；基于針對(duì)每一面部成分檢測(cè)的面部成分候選的數(shù)目確定面部候選 是否是真面部、非面部、或不明確面部；以及對(duì)于被確定為不明確面部的面部候選，基于針對(duì)每一面部成分而 檢測(cè)的面部成分候選的位置確定被確定為不明確面部的面部候選是否 是真面部。注意，根據(jù)本發(fā)明的第一到第三拍攝方法可以以用于使計(jì)算機(jī)執(zhí) 行該方法的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的方式提供。根據(jù)第一拍攝設(shè)備和方法，檢測(cè)通過拍攝獲得的圖像中包括的面 部候選，針對(duì)每一面部成分檢測(cè)面部候選中包括的至少一個(gè)面部成分 的候選。然后，基于針對(duì)每一面部成分檢測(cè)的面部成分候選的數(shù)目確 定面部候選是否是真面部。這里，面部包括面部成分，諸如眼睛、鼻 子、嘴等，如果面部候選是真面部，針對(duì)每一面部成分檢測(cè)更多的面部成分候選。因此，可以通過基于針對(duì)每一面部成分檢測(cè)的面部成分 候選的數(shù)目確定面部候選是否是真面部，而從面部候選中準(zhǔn)確地檢測(cè) 真面部。根據(jù)第二拍攝設(shè)備和方法，檢測(cè)通過拍攝獲得的圖像中包括的面 部候選，針對(duì)每一面部成分檢測(cè)面部候選中包括的多個(gè)面部成分的候 選。然后，基于針對(duì)每一面部成分檢測(cè)的面部成分候選的位置確定面 部候選是否是真面部。這里，面部包括面部成分，諸如眼睛、鼻子、 嘴等，如果面部候選是真面部，每一面部成分候選位于對(duì)應(yīng)面部成分 的位置處。因此，可以通過基于針對(duì)每一面部成分檢測(cè)的面部成分候 選的位置確定面部候選是否是真面部，而從面部候選中準(zhǔn)確地檢測(cè)真 面部。在此情況下，可以通過歸一化面部候選而使得每一面部成分候選 的位置對(duì)應(yīng)于相應(yīng)面部候選的位置而更準(zhǔn)確地確定面部候選是否是真 面部。根據(jù)第三拍攝設(shè)備和方法，檢測(cè)通過拍攝獲得的圖像中包括的面 部候選，針對(duì)每一面部成分檢測(cè)面部候選中包括的多個(gè)面部成分的候 選。然后，基于檢測(cè)到的面部成分候選的數(shù)目確定面部候選是否是真 面部、非面部、或不明確面部。進(jìn)而，基于每一面部成分候選的位置 來確定被確定為不明確面部的面部候選是否是真面部。這里，如果在基于面部成分候選的數(shù)目確定面部候選是否是真面 部與基于每一面部成分的位置確定面部候選是否是真面部之間進(jìn)行比 較，前者需要更少的計(jì)算量。因此，可以通過只針對(duì)基于面部成分候 選的數(shù)目而被確定為不明確面部的面部候選，基于其每一面部成分候 選的位置，進(jìn)行關(guān)于面部候選是否是真面部的確定，以較少的計(jì)算量 從面部候選中準(zhǔn)確地檢測(cè)真面部。


圖1是應(yīng)用根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的拍攝設(shè)備的數(shù)碼相機(jī)的示意 框圖，圖示說明了其配置。圖2圖示說明了如何檢測(cè)面部候選。圖3A、 3B圖示說明了如何檢測(cè)面部成分候選。 圖4A、 4B圖示說明了如何確定面部候選是否是真面部。 圖5圖示說明了直通圖像，其中，真面部由矩形圍繞。 圖6是圖示說明第一實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。 圖7圖示說明了面部成分存在概率的概率分布。 圖8圖示說明了概率分布曲線。圖9圖示說明了接近概率分布的面部成分候選的示例位置。圖10圖示說明了為每一面部成分候選計(jì)算的位置可能性。圖11圖示說明了關(guān)于兩個(gè)面部候選的各自面部成分的面部成分候選的位置可能性的平均值。圖12是圖示說明第二實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。圖13圖示說明了右眼內(nèi)角相對(duì)于雙眼外角、左眼內(nèi)角、左右鼻側(cè)面、左右嘴角和嘴中心位置的八個(gè)面部成分的存在概率的概率分布。 圖14是圖示說明第三實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。 圖15圖示說明了面部成分的位置移動(dòng)。 圖16是圖示說明第四實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。 圖17是圖示說明第五實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。 圖18是圖示說明第六實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。 圖19是圖示說明第七實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。 圖20是應(yīng)用根據(jù)本發(fā)明第八實(shí)施例的拍攝設(shè)備的數(shù)碼相機(jī)的示意框圖，圖示說明了其配置。圖21是圖示說明第八實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。
具體實(shí)施方式
下文中，將結(jié)合附圖來描述本發(fā)明的示例實(shí)施例。圖1是應(yīng)用根 據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的拍攝設(shè)備的數(shù)碼相機(jī)的示意框圖，圖示說明了其配置。如圖1所示，根據(jù)本實(shí)施例的數(shù)碼相機(jī)1包括操作系統(tǒng)2和 操作系統(tǒng)控制部分3，其中操作系統(tǒng)2包括操作模式開關(guān)、變焦推桿、 上下左右按鈕、釋放按鈕、電源開關(guān)等，而操作系統(tǒng)控制部分3是用于將這些開關(guān)的操作內(nèi)容傳送到CPU 40的接口部分。至于成像系統(tǒng)6，數(shù)碼相機(jī)1包括聚焦鏡頭10a和變焦鏡頭10b， 其組成了拍攝鏡頭10。每一鏡頭都可分別通過聚焦鏡頭驅(qū)動(dòng)部分11和 變焦鏡頭驅(qū)動(dòng)部分12而沿著光軸方向移動(dòng)，聚焦鏡頭驅(qū)動(dòng)部分11和 變焦鏡頭驅(qū)動(dòng)部分12中每個(gè)都包括馬達(dá)和馬達(dá)驅(qū)動(dòng)器。聚焦鏡頭驅(qū)動(dòng) 部分11基于從AF處理部分30輸出的聚焦驅(qū)動(dòng)量數(shù)據(jù)來控制聚焦鏡頭 10a的移動(dòng)。變焦鏡頭驅(qū)動(dòng)部分12基于變焦推桿的操作量來控制變焦 鏡頭10b的移動(dòng)?？讖焦怅@14由孔徑光闌驅(qū)動(dòng)部分15來驅(qū)動(dòng)，孔徑光闌驅(qū)動(dòng)部分 15包括馬達(dá)和馬達(dá)驅(qū)動(dòng)器?？讖焦怅@驅(qū)動(dòng)部分15基于從AE/AWB處 理部分31輸出的孔徑值數(shù)據(jù)來控制孔徑光闌的孔徑直徑。快門16是機(jī)械快門，由快門驅(qū)動(dòng)部分17驅(qū)動(dòng)，快門驅(qū)動(dòng)部分17 包括馬達(dá)和馬達(dá)驅(qū)動(dòng)器?？扉T驅(qū)動(dòng)部分17基于釋放按鈕被按下時(shí)生成 的信號(hào)以及從AE/AWB處理部分31輸出的快門速度數(shù)據(jù)來執(zhí)行對(duì)快門 16的開/合控制。作為圖像傳感器的CCD 18提供于光學(xué)系統(tǒng)的后側(cè)。CCD 18具有 光電表面，該光電表面包括二維放置的大量光接收元件，表示通過光 學(xué)系統(tǒng)傳送的被攝物圖像的光被聚焦于光電表面并進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換。用 于將光引導(dǎo)至各個(gè)像素的微鏡頭陣列以及包括規(guī)則排列的R、 G、 B濾 鏡的色濾鏡陣列被放置在光電表面之前。CCD 18逐行地讀出存儲(chǔ)在各 個(gè)像素中的電荷，與由CCD控制部分19所提供的垂直傳輸時(shí)鐘信號(hào) 和水平傳輸時(shí)鐘信號(hào)同步，并且輸出電荷作為串行模擬圖像信號(hào)。每 一像素的電荷存儲(chǔ)時(shí)間，即曝光時(shí)間，是由CCD控制部分19所提供的電子快門驅(qū)動(dòng)信號(hào)來確定的。CCD 18由CCD控制部分19進(jìn)行增益 調(diào)節(jié)，從而獲得具有預(yù)定幅度的模擬圖像信號(hào)。拍攝鏡頭10、孔徑14、快門16以及CCD 18構(gòu)成了成像系統(tǒng)6。CCD 18所獲得的模擬圖像信號(hào)被輸入到模擬信號(hào)處理部分20。 模擬信號(hào)處理部分20包括用于從模擬信號(hào)中去除噪聲的相關(guān)雙采樣 電路(CDS);用于控制模擬信號(hào)的增益的自動(dòng)增益控制器(AGC); 以及用于將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)的A/D轉(zhuǎn)換器(ADC)。模擬信 號(hào)處理部分20所執(zhí)行的處理被稱為模擬信號(hào)處理。轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)的 圖像數(shù)據(jù)是CCD-RAW數(shù)據(jù)，其中每一像素都具有RGB密度值。時(shí)序發(fā)生器21是用于生成時(shí)序信號(hào)的發(fā)生器，時(shí)序信號(hào)被輸入到 快門驅(qū)動(dòng)部分17、 CCD控制部分19、模擬信號(hào)處理部分20，由此， 釋放按鈕的操作、快門16的開/合、CCD 18的電荷獲取以及模擬信號(hào) 處理部分20的處理都得以同步。閃光控制部分23使得閃光燈24在拍攝時(shí)發(fā)射光。圖像輸入控制器25向幀存儲(chǔ)器26中寫入從模擬信號(hào)處理部分20 輸入的CCD-RAW數(shù)據(jù)。幀存儲(chǔ)器26是在針對(duì)圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行各種類型數(shù)字圖像處理(信號(hào) 處理)時(shí)使用的工作存儲(chǔ)器，諸如使用SDRAM (同步動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存 儲(chǔ)器)，其與具有恒定周期的總線時(shí)鐘信號(hào)相同步地執(zhí)行數(shù)據(jù)傳輸。顯示控制部分27是控制部分，用于使得監(jiān)視器18將存儲(chǔ)在幀存 儲(chǔ)器26中的圖像數(shù)據(jù)顯示為直通圖像，或者在處于回放模式時(shí)顯示存 儲(chǔ)在記錄介質(zhì)35中的圖像數(shù)據(jù)。直通圖像是選擇拍攝模式時(shí)CCD 18 以預(yù)定時(shí)間間隔獲得的。AF處理部分30和AWB處理部分31基于預(yù)圖像來確定拍攝條件。 預(yù)圖像是基于作為CCD 18所執(zhí)行的預(yù)拍攝的結(jié)果而存儲(chǔ)在幀存儲(chǔ)器 16中圖像數(shù)據(jù)的圖像，所述預(yù)拍攝是由CPU40引起的，其中CPU40 檢測(cè)到在半按下釋放按鈕時(shí)生成的半按下信號(hào)。AF處理部分30基于預(yù)圖像來檢測(cè)聚焦位置，輸出聚焦驅(qū)動(dòng)量數(shù) 據(jù)(AF處理)。至于上述的用于檢測(cè)聚焦位置的方法，可以使用被動(dòng) 系統(tǒng)，其通過利用圖像對(duì)比度在對(duì)所需被攝物聚焦時(shí)變高這一情況而 檢測(cè)焦點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)的位置。AE/AWB處理部分31基于預(yù)圖像來測(cè)量被攝物亮度，基于測(cè)量到 的被攝物亮度來確定ISO感光度、孔徑值、快門速度等，確定ISO感 光度數(shù)據(jù)、孔徑值數(shù)據(jù)和快門速度數(shù)據(jù)等作為曝光設(shè)定值(AE處理)， 并且在拍攝時(shí)自動(dòng)地調(diào)節(jié)白平衡(AWB處理)。注意，在將拍攝模式 設(shè)定為手動(dòng)模式時(shí)，曝光和白平衡可以由數(shù)碼相機(jī)1的拍攝者手動(dòng)設(shè) 定。進(jìn)而，即使在自動(dòng)地設(shè)定曝光和白平衡的情況下，操作者也可以 通過操作系統(tǒng)2給出指令來手動(dòng)地調(diào)節(jié)曝光和白平衡。圖像處理部分32針對(duì)主圖像的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行圖像質(zhì)量校正，諸如 色調(diào)校正、銳度校正、色彩校正等。此外，其執(zhí)行YC處理，其中， CCD-RAW數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換為Y數(shù)據(jù)與C數(shù)據(jù)，Y數(shù)據(jù)即亮度信號(hào)數(shù)據(jù)，C 數(shù)據(jù)包括作為藍(lán)色色差信號(hào)的Cb數(shù)據(jù)和作為紅色色差信號(hào)的Cr數(shù)據(jù)。 這里所稱的"主圖像"意思是基于由CCD 18在執(zhí)行通過完全按下釋放 按鈕而實(shí)現(xiàn)的主拍攝時(shí)拾取的并且通過模擬信號(hào)處理部分20和圖像輸 入控制器25而存儲(chǔ)在幀存儲(chǔ)器26中的圖像數(shù)據(jù)的圖像。實(shí)際圖像的 像素?cái)?shù)上限取決于CCD 18的像素?cái)?shù)。但是，用于記錄的像素?cái)?shù)可以變 化，例如，通過精細(xì)或正常設(shè)定等。在平均時(shí)間里，直通圖像或預(yù)圖 像的像素?cái)?shù)可能小于實(shí)際圖像，例如是主圖像的1/16。在由圖像處理部分32執(zhí)行圖像質(zhì)量校正和轉(zhuǎn)換之后，壓縮/擴(kuò)展處理部分33通過對(duì)圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行壓縮而生成例如JPEG格式圖像文件。 將包括諸如拍攝的日期和時(shí)間等的輔助信息的標(biāo)簽信息基于例如Exif 格式等附加于圖像文件。進(jìn)而，在回放模式中，壓縮/擴(kuò)展處理部分33 從記錄介質(zhì)35中讀出壓縮的圖像文件，對(duì)其執(zhí)行擴(kuò)展。擴(kuò)展的圖像數(shù) 據(jù)被輸出到監(jiān)視器18以顯示圖像數(shù)據(jù)的圖像。介質(zhì)控制部分34訪問記錄介質(zhì)35以控制圖像文件的讀取/寫入操作。內(nèi)部存儲(chǔ)器36存儲(chǔ)要在數(shù)碼相機(jī)1內(nèi)設(shè)定的各種常數(shù)、要由CPU 40執(zhí)行的程序等。面部檢測(cè)部分37檢測(cè)通過拍攝所獲得的圖像中包括的所有面部 候選。這里，圖像可以是直通圖像、預(yù)圖像、或者主圖像。至于面部 檢測(cè)方法，使用下面的方法。也就是，在該方法中，在圖像上逐比特 地移動(dòng)具有特定尺寸的檢測(cè)框，以在檢測(cè)框的每個(gè)移動(dòng)位置處計(jì)算檢 測(cè)框內(nèi)圖像的特征量，然后計(jì)算計(jì)算出的特征量與預(yù)定面部特征量之 間的匹配水平，其中匹配水平大于或等于閾值ThO的檢測(cè)框的位置被 檢測(cè)為面部候選。注意，通過改變檢測(cè)框的尺寸而檢測(cè)具有不同尺寸 的面部候選。這允許從圖2所示的圖像Gl中檢測(cè)被矩形框所圍繞的面部候選 F1到F5。圖2包括其中那個(gè)不存在面部的由檢測(cè)框所圍繞的區(qū)域，因 為其也是被檢測(cè)到的面部的候選。注意，面部候選檢測(cè)方法不限于此，可以使用任何方法，例如，將具有肉色且圍繞面部輪廓形狀的圖像的矩形區(qū)域檢測(cè)為面部候選， 或者將具有面部輪廓形狀的區(qū)域檢測(cè)為面部候選。面部成分檢測(cè)部分38檢測(cè)面部成分候選，該面部成分候選是關(guān)于 包括在面部候選中的多個(gè)面部成分的候選。在這個(gè)實(shí)施例中，針對(duì)九個(gè)面部成分Kl到K9來檢測(cè)面部成分候選，這九個(gè)面部成分為雙眼的 外角Kl、 K2、雙眼的內(nèi)角K3、 K4、左右鼻側(cè)面K5、 K6、左右嘴角 K7、 K8、以及嘴中心部分K9。更具體地，在處理目標(biāo)面部候選的區(qū)域 內(nèi)的圖像上逐比特地移動(dòng)每一矩形面部成分圖案，以在每一移動(dòng)位置 處計(jì)算匹配水平，將匹配水平大于或等于預(yù)定閾值Thl的圖案的位置 的坐標(biāo)檢測(cè)為面部成分候選。這里，上述的坐標(biāo)是面部候選區(qū)域內(nèi)的 坐標(biāo)，其原點(diǎn)位于面部候選區(qū)域的左上角。當(dāng)面部候選為真面部時(shí)，如果匹配水平大于或等于閾值Thl的圖 案的位置被檢測(cè)為面部成分候選，則通常在對(duì)應(yīng)于每一面部成分K1到 K9的位置處不僅僅檢測(cè)到一個(gè)面部成分候選，而是檢測(cè)到多個(gè)候選分 布在對(duì)應(yīng)于每一面部成分K1到K9的位置的周圍。因此，面部成分檢 測(cè)部分38針對(duì)每一面部成分檢測(cè)到一個(gè)或多個(gè)面部成分候選。這里，如果面部候選包括九個(gè)面部成分K1到K9中的每一個(gè)，則 檢測(cè)到分別對(duì)應(yīng)于九個(gè)面部成分的面部成分候選，即雙眼的外角Kl、 K2、雙眼的內(nèi)角K3、 K4、左右鼻側(cè)面K5、 K6、左右嘴角K7、 K8、 以及嘴中心部分K9，如圖3A所示。進(jìn)而，例如，關(guān)于左眼的內(nèi)角， 檢測(cè)到多個(gè)面部成分候選，如圖3B中"x"記號(hào)所標(biāo)出。當(dāng)沒有檢測(cè)到具有大于或等于閾值Thl的匹配水平的面部成分候 選時(shí)，確定沒有檢測(cè)到對(duì)應(yīng)于面部成分的候選。確定部分39基于針對(duì)每一面部成分的面部成分候選的數(shù)目來確 定面部檢測(cè)部分37所檢測(cè)到的每一面部候選是否是真面部，并且將確 定為真面部的面部候選檢測(cè)為真面部。更具體地，計(jì)算針對(duì)九個(gè)面部 成分Kl到K9的每一個(gè)的面部成分候選的總和Nl到N9中的每一個(gè)， 用于處理所有面部候選的目標(biāo)面部候選，以及進(jìn)一步地，計(jì)算Nsum，即總和Nl到N9的合計(jì)總和。然后，如果合計(jì)總和Nsum大于或等于 閾值Th2，則將處理目標(biāo)面部候選確定為真面部，該面部候選被檢測(cè)為 真面部。當(dāng)合計(jì)總和Nsum大于閾值Th2時(shí)，處理目標(biāo)面部候選被確 定為非面部。注意，關(guān)于處理目標(biāo)面部候選是否是真面部的確定也可以以下步 驟而進(jìn)行通過在九維空間上繪制針對(duì)九個(gè)面部成分Kl到K9中每一 個(gè)的面部成分候選的總和Nl到N9的每一個(gè)、在九維空間中設(shè)置確定 閾值的超平面或超曲面、根據(jù)繪制的總和N1到N9位于超平面或超曲 面的哪個(gè)面而確定處理目標(biāo)面部候選是否是真面部。這里，如果簡便 起見，用于確定的面部成分限于左右嘴角K7、 K8以及嘴中心部分K9, 則在三維空間上繪制總和N7到N9。圖4A、 4B圖示說明了具有在其 上繪制了總和N7到N9的三維空間。如果總和N7到N9繪制如圖4A 所示，繪制的位置X1 (N7,N8,N9)位于確定閾值的超平面Al的上面 (即，在具有更大值的一側(cè))。因此，如果總和N7到N9繪制如圖4A 所示，則處理目標(biāo)面部候選被確定為真面部。另一方面，如果總和N7到N9繪制如圖4B所示，繪制的位置X2 (N7,N8,N9)位于確定閾值的超平面Al的下面(即，在具有更小值 的一側(cè))。因此，如果總和N7到N9繪制如圖4B所示，則處理目標(biāo) 面部候選不被確定為真面部。注意，這里也可以使用另一方法，其中，對(duì)總和N7到N9中的每 一個(gè)是否超過閾值Th3進(jìn)行確定，當(dāng)超過閾值Th3的總和的數(shù)目超過 閾值Th4時(shí)，處理目標(biāo)面部候選被確定為真面部。CPU 40響應(yīng)于來自各個(gè)部分的信號(hào)而控制數(shù)碼相機(jī)l的主機(jī)身的 每一部分，包括操作系統(tǒng)2、 AF處理部分30等。此外，當(dāng)拍攝直通圖 像時(shí)，CPU40控制面部檢測(cè)部分37、面部成分檢測(cè)部分38、以及確定 部分39，使得從每一直通圖像中檢測(cè)到真面部。當(dāng)確定部分39檢測(cè)到真面部時(shí)，CPU 40指令顯示控制部分27顯示直通圖像，檢測(cè)到的真面 部用矩形區(qū)域Al到A3圍繞，如圖5所示。注意，矩形區(qū)域?qū)?yīng)于面 部檢測(cè)部分37所檢測(cè)到的面部候選的檢測(cè)框。數(shù)據(jù)總線41連接到各種處理部分、幀存儲(chǔ)器26、 CPU 40等，數(shù) 字圖像數(shù)據(jù)、各種指令等通過數(shù)據(jù)總線進(jìn)行交換。接下來，將描述在第一實(shí)施例中執(zhí)行的處理。圖6是圖示說明在 第一實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。當(dāng)數(shù)碼相機(jī)1的操作模式被設(shè)置 為拍攝模式時(shí)，該處理由CPU40啟動(dòng)并且記錄直通圖像(步驟ST1)。 然后，面部檢測(cè)部分37檢測(cè)直通圖像中包括的所有面部候選(步驟 ST2)。然后，以第i個(gè)面部候選作為處理目標(biāo)面部候選，面部成分檢測(cè) 部分38針對(duì)每一面部成分從處理目標(biāo)面部中檢測(cè)面部成分候選(步驟 ST3)。注意，"i"的初始值為1?？梢詧?zhí)行面部成分檢測(cè)的順序?yàn)椋?例如，從直通圖像上位于觀察者左邊的面部候選朝向右邊。然后，確定部分39確定針對(duì)由面部成分檢測(cè)部分38所檢測(cè)的每 一面部成分的面部成分候選的總和的合計(jì)總和Nsum是否大于或等于 閾值Th2(步驟ST4)。如果步驟ST4為肯定的，處理目標(biāo)面部候選被 檢測(cè)為真面部(步驟ST5)。另一方面，如果步驟ST4是否定的，處 理目標(biāo)面部候選被檢測(cè)為非面部(步驟ST6)。步驟ST5和ST6之后，CPU 40確定是否針對(duì)所有面部候選完成 了確定部分39所做出的確定(步驟ST7)。如果步驟ST7為否定的，"i"的值遞增一 (步驟ST8),處理返回步驟ST3。如果步驟ST7為 肯定的，具有由矩形區(qū)域圍繞的真面部的直通圖像顯示在監(jiān)視器28上(步驟ST9)，處理返回到步驟ST1。這樣，在第一實(shí)施例中，基于檢測(cè)到的面部成分候選的數(shù)目而從 每一面部候選中檢測(cè)真面部。這里，面部包括面部成分，諸如眼、鼻、 嘴等，如果面部候選是真面部，對(duì)于一個(gè)面部成分就應(yīng)該檢測(cè)到更多 的面部成分候選。因此，基于針對(duì)每一面部成分的面部成分候選而確 定面部候選是否是真面部允許從面部候選中準(zhǔn)確檢測(cè)真面部。在第一實(shí)施例中，檢測(cè)九個(gè)面部成分，即雙眼的外角K1、 K2、雙眼的內(nèi)角K3、 K4、左右鼻側(cè)面K5、 K6、左右嘴角K7、 K8、以及嘴 中心部分K9，但并不是所有成分都需要被檢測(cè)，檢測(cè)這些面部成分中 的一個(gè)或多個(gè)的候選就可以令人滿意。在此情況下，要與總和的合計(jì) 總和Nsum相比較的閾值Th2可以根據(jù)要檢測(cè)的面部成分的數(shù)目而變 化。當(dāng)只檢測(cè)一個(gè)面部成分時(shí)，有可能檢測(cè)雙眼的外角或內(nèi)角的任何 一個(gè)。進(jìn)而，要檢測(cè)的面部成分不限于雙眼的外角、雙眼的內(nèi)角、左 右鼻側(cè)面、左右嘴角、嘴中心部分，并且，任何成分都可以使用，只 要其組成面部，諸如眉毛、雙眼的瞳孔等。接下來，將描述本發(fā)明的第二實(shí)施例。第二實(shí)施例不同于第一實(shí) 施例的地方僅在于確定部分39所執(zhí)行的處理，由此，這里將不會(huì)進(jìn)一 步詳細(xì)描述其配置。在第二實(shí)施例中，確定部分(其不同于第一實(shí)施例，稱之為確定 部分39A)針對(duì)由面部成分檢測(cè)部分38所檢測(cè)的每一面部成分而計(jì)算 面部成分候選的位置可能性，基于位置可能性而確定面部候選是否是 真面部。這里使用的"位置可能性"所指的意思是檢測(cè)到的面部成分 候選位于面部候選區(qū)域內(nèi)對(duì)應(yīng)面部成分的合適位置處的可能性。這里，在這個(gè)實(shí)施例中，預(yù)先獲得表示面部候選內(nèi)的九種類型的 面部成分的每一個(gè)的存在概率的概率分布。圖7圖示說明表示面部成分的存在概率的概率分布。圖7中所示的每一概率分布表示檢測(cè)到歸一化為預(yù)定特定尺寸的面部候選的檢測(cè)框內(nèi)的雙眼的外角Kl、 K2、雙眼的內(nèi)角K3、 K4、左右鼻側(cè)面K5、 K6、左右嘴角K7、 K8、以及嘴中心部分K9等九個(gè)面部成分的每一個(gè) 的存在概率的概率分布。圖7中的圓圈Bl到B9分別指示雙眼的外角 Kl、 K2、雙眼的內(nèi)角K3、 K4、左右鼻側(cè)面K5、 K6、左右嘴角K7、 K8、以及嘴中心部分K9的存在概率的概率分布。如果圖7的表面視為 X-Y平面，垂直于該表面的方向視為"z"方向，則"z"方向表示每一 面部成分的存在概率，如圖8概率分布曲線中所示。因此，位置上越 接近每個(gè)圓圈的中心，每一面部成分的存在概率就越大?？梢允褂么罅棵娌坎蓸訄D像來預(yù)先獲得概率分布。確定部分39A將面部檢測(cè)部分37所檢測(cè)到的每一面部候選歸一化 為上述的特定尺寸，并且針對(duì)每一歸一化面部候選內(nèi)的每一面部成分、 通過指向?qū)?yīng)面部成分的概率分布來計(jì)算面部成分候選的存在概率作 為位置可能性。更具體地，對(duì)于每一面部成分候選，獲得接近表示對(duì) 應(yīng)面部成分的存在概率的概率分布的位置，將該位置處的存在概率計(jì) 算為位置可能性。這可以提供每一面部成分候選的位置可能性，例如， 如果左眼外角的候選1到4位于接近圖9中所示的概率分布Bl的位置 Cl到C4，位于位置Cl的左眼外角候選1的可能性為0%，位于位置 C2的左眼外角候選2的可能性為2%，位于位置C3的左眼外角候選3 的可能性為9%，位于位置C4的左眼外角候選4的可能性為17%，如 圖IO所示。進(jìn)而，確定部分39A針對(duì)每一面部成分計(jì)算面部成分候選的位置 可能性的平均值。圖11圖示說明了針對(duì)兩個(gè)面部候選的各個(gè)面部成分 的面部成分候選的位置可能性的平均值。然后，對(duì)于處理目標(biāo)面部候 選，確定部分39A確定位置可能性平均值大于或等于閾值Th5的面部 成分的數(shù)目是否大于或等于閾值Th6,如果該確定是肯定的，處理目標(biāo) 圖像被確定并檢測(cè)為真面部。例如，如果使用13。/。作為閾值Th5，使用5作為閾值Th6，因?yàn)樵诒緦?shí)施例中使用九個(gè)面部成分，對(duì)于圖11中 所示的面部候選1來說，位置可能性的平均值大于或等于閾值Th5的 面部成分是左眼外角、左眼內(nèi)角、右眼內(nèi)角、左鼻側(cè)面、右鼻側(cè)面、 以及右嘴角，總共為6個(gè)，大于閾值Th6,因此面部候選l被確定并檢 測(cè)為真面部。與之相對(duì)照，對(duì)于面部候選2，可能性的平均值大于或等 于閾值Th5的面部成分的數(shù)目為0，則面部候選2不被確定為真面部。接下來，將描述在第二實(shí)施例中執(zhí)行的處理。圖12是圖示說明在 第二實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。當(dāng)數(shù)碼相機(jī)1的操作模式被設(shè)置 為拍攝模式時(shí)，該處理由CPU 40啟動(dòng)并且記錄直通圖像(步驟ST11)。 然后，面部檢測(cè)部分37檢測(cè)直通圖像中包括的所有面部候選(步驟 ST12)。接下來，以第i個(gè)面部候選作為處理目標(biāo)面部候選，面部成 分檢測(cè)部分38針對(duì)每一面部成分從處理目標(biāo)面部中檢測(cè)面部成分候選 (步驟ST13)。然后，確定部分39A針對(duì)每一面部成分計(jì)算面部成分候選的位置 可能性(步驟ST14)，并且確定位置可能性平均值大于或等于閾值Th5 的面部成分的數(shù)目是否大于或等于閾值Th6 (步驟ST15)。如果步驟 ST15為肯定的，處理目標(biāo)面部候選被確定并檢測(cè)為真面部(步驟 ST16)。另一方面，如果步驟ST15是否定的，處理目標(biāo)面部候選被確 定為非面部(步驟ST17)。步驟ST16和ST17之后，CPU 40確定是否針對(duì)所有面部候選完 成了確定部分39A所做出的確定(步驟ST18)。如果步驟ST18為否 定的，"i"的值遞增一 (步驟ST19)，處理返回步驟ST13。如果步 驟ST18為肯定的，具有由矩形區(qū)域圍繞的真面部的直通圖像顯示在監(jiān) 視器28上(步驟ST20)，處理返回到步驟STll。這樣，在第二實(shí)施例中，基于檢測(cè)到的面部成分候選的位置，具 體是位置可能性，而從每一面部候選中檢測(cè)真面部。這里，面部包括面部成分，諸如眼、鼻、嘴等，如果面部候選是真面部，就應(yīng)該在對(duì) 應(yīng)面部成分的位置處找到面部成分候選。因此，基于面部候選中包括 的面部成分候選的位置而確定面部候選是否是真面部允許從面部候選 中準(zhǔn)確檢測(cè)真面部。在第二實(shí)施例中，確定部分39A針對(duì)每一面部成分計(jì)算面部成分 候選的位置可能性，并且基于計(jì)算出的位置可能性來確定面部候選是 否是真面部。但是，確定面部候選是否是真面部可以通過針對(duì)每一面 部成分計(jì)算面部成分候選的位置關(guān)系的可能性并且基于計(jì)算出的位置 關(guān)系可能性來進(jìn)行。這將在下面作為第三實(shí)施例來描述。在第三實(shí)施例中，針對(duì)由面部成分檢測(cè)部分38所檢測(cè)到的每一面部成分，對(duì)于每一面部成分候選，確定部分(其不同于第一實(shí)施例，被稱之為確定部分39B)計(jì)算相對(duì)于其他面部成分的存在概率作為位置 關(guān)系可能性，并且基于計(jì)算出的位置關(guān)系可能性來確定面部候選是否 是真面部。圖13圖示說明了用于右眼內(nèi)角相對(duì)于雙眼外角、左眼內(nèi)角、左右 鼻側(cè)面、左右嘴角、嘴中心部分這八個(gè)面部成分的存在概率的概率分 布。在圖13中，概率分布Bll到B18指示右眼內(nèi)角分別相對(duì)于左眼外 角、右眼外角、左眼內(nèi)角、左鼻側(cè)面、右鼻側(cè)面、左嘴角、右嘴角、 嘴中心部分的概率分布?，F(xiàn)在，如果用于計(jì)算位置關(guān)系可能性的目標(biāo)是右眼內(nèi)角，則在第 三實(shí)施例中，如同在第二實(shí)施例中一樣，確定部分39B將由面部檢測(cè) 部分37所檢測(cè)到的每一面部候選歸一化為特定尺寸，并且在每一歸一 化的面部候選內(nèi)，結(jié)合概率分布Bll到B18，計(jì)算相對(duì)于由面部成分 檢測(cè)部分38檢測(cè)到的每一右眼內(nèi)角候選的存在概率，作為臨時(shí)位置關(guān) 系可能性。右眼內(nèi)角的臨時(shí)位置關(guān)系可能性被計(jì)算為分別相對(duì)于左眼 外角、右眼外角、左眼內(nèi)角、左鼻側(cè)面、右鼻側(cè)面、左嘴角、右嘴角、22嘴中心部分為例如15%、 12%、 13%、 10%、 19%、 13%、 17%以及15%。然后，確定部分39B獲得計(jì)算出的八個(gè)臨時(shí)位置關(guān)系可能性的平 均值，進(jìn)一步計(jì)算所有面部成分候選的平均值的平均值作為面部成分 的最終位置關(guān)系可能性。注意，在第三實(shí)施例中，獲得左眼外角、右眼外角、左眼內(nèi)角、 左鼻側(cè)面、右鼻側(cè)面、左嘴角、右嘴角、嘴中心部分以及右眼內(nèi)角相 對(duì)于其他面部成分的存在概率的概率分布，確定部分39B計(jì)算所有九 個(gè)面部成分的面部成分候選的位置關(guān)系可能性。然后，確定部分39B 確定針對(duì)九個(gè)面部成分候選的各個(gè)面部成分所計(jì)算出的位置關(guān)系可能 性大于或等于閾值Th7的面部成分的數(shù)目是否大于或等于閾值ThS， 如果確定是肯定的，處理目標(biāo)面部候選被確定并檢測(cè)為真面部。接下來，將描述在第三實(shí)施例中執(zhí)行的處理。圖14是圖示說明在 第三實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。當(dāng)數(shù)碼相機(jī)1的操作模式被設(shè)置 為拍攝模式時(shí)，該處理由CPU 40啟動(dòng)并且記錄直通圖像(步驟ST31)。 然后，面部檢測(cè)部分37檢測(cè)直通圖像中包括的所有面部候選(步驟 ST32)。接下來，以第i個(gè)面部候選作為處理目標(biāo)面部候選，面部成 分檢測(cè)部分38針對(duì)每一面部成分從處理目標(biāo)面部中檢測(cè)面部成分候選 (步驟ST33)。注意，"i"的初始值為1。然后，確定部分39B針對(duì)每一面部成分計(jì)算面部成分候選的位置 關(guān)系可能性(步驟ST34)，并且確定位置關(guān)系可能性大于或等于閾值 Th7的面部成分的數(shù)目是否大于或等于閾值Th8 (步驟ST35)。如果 步驟ST35為肯定的，處理目標(biāo)面部候選被確定為真面部(步驟ST36)。 另一方面，如果步驟ST35是否定的，處理目標(biāo)面部候選被確定為非面 部(步驟ST37)。步驟ST36和ST37之后，CPU 40確定是否針對(duì)所有面部候選完成了確定部分39B所做出的確定(步驟ST38)。如果步驟ST38為否 定的，"i"的值遞增一(步驟ST39)，處理返回步驟ST33。如果步 驟ST38為肯定的，具有由矩形區(qū)域圍繞的真面部的直通圖像顯示在監(jiān) 視器28上(步驟ST40)，處理返回到步驟ST31。這樣，在第三實(shí)施例中，基于檢測(cè)到的面部成分候選的位置，具 體是位置關(guān)系可能性，而從每一面部候選中檢測(cè)真面部。這里，面部 包括面部成分，諸如眼、鼻、嘴等，如果面部候選是真面部，就應(yīng)該 在對(duì)應(yīng)面部成分的位置處找到面部成分候選，進(jìn)而大致固定面部成分 之間的關(guān)系。因此，基于面部候選中包括的面部成分候選的位置關(guān)系 而確定面部候選是否是真面部允許從面部候選中準(zhǔn)確檢測(cè)真面部。在第三實(shí)施例中，計(jì)算所有九種類型的面部成分的位置關(guān)系可能 性，并且基于位置關(guān)系可能性大于或等于閾值Th7的面部成分的數(shù)目 是否大于或等于閾值Th8來確定面部候選是否是真面部。但是，并非 所有九種類型面部成分都需要使用，可以基于至少一個(gè)面部成分的位 置關(guān)系可能性來確定面部候選是否是真面部。進(jìn)而，在上述的第二和第三實(shí)施例中，當(dāng)在對(duì)應(yīng)面部成分的概率 分布上找到每一檢測(cè)到的成分候選時(shí)，就可以準(zhǔn)確地計(jì)算位置可能性 和位置關(guān)系可能性。但是，如圖15中所示，如果各個(gè)面部成分候選的 位置(圖15中"x"記號(hào)標(biāo)出)從對(duì)應(yīng)面部成分的合適位置的概率分 布移位，則不能準(zhǔn)確地計(jì)算可能性。結(jié)果，不能準(zhǔn)確地確定面部候選 是否是真面部。因此，優(yōu)選地，將面部候選歸一化，使得檢測(cè)到的面 部成分候選置于概率分布內(nèi)的位置上，這將在下面作為第四實(shí)施例而 描述。在第四實(shí)施例中，為了歸一化面部候選，對(duì)面部候選的圖像執(zhí)行 仿射變換，使得面部候選的任何一個(gè)面部成分對(duì)應(yīng)于相應(yīng)面部成分的 中心(即，最高概率的位置)。仿射變換是一種這樣的變化其通過進(jìn)行縮放、轉(zhuǎn)換和旋轉(zhuǎn)而將平面上任何三個(gè)點(diǎn)移動(dòng)到任意三個(gè)點(diǎn)，具 體地，通過公式(l)來表示，如下所示。x，= al-x+bl.y+dly,= a2'x+b2.y+d2 (1)為了通過公式(l)計(jì)算仿射變換系數(shù)al、 a2、 bl、 b2、 dl和d2， 需要面部候選和互相對(duì)應(yīng)的面部成分的概率分布內(nèi)的三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)。 這里，在面部候選和面部成分的概率分布中，如果原點(diǎn)位于左下角的 XY坐標(biāo)系統(tǒng)被看做如圖15所示，有必要設(shè)置仿射變換系數(shù)使得面部 成分候選Pl到P9分別位于概率分布Bl到B9的中心。在第四實(shí)施例 中，具有由面部成分檢測(cè)部分38針對(duì)每一面部成分所檢測(cè)到的最高匹 配水平的至少一個(gè)面部成分被選為表示面部成分候選的每一面部成分 候選P1到P9。然后，計(jì)算仿射變換系數(shù)，使得九個(gè)面部成分候選P1 到P9中具有最大的三個(gè)匹配水平的候選對(duì)應(yīng)于相應(yīng)面部成分的概率分 布的中心。例如，如果面部成分候選Pl到P9的匹配水平是P1>P2〉P3〉P4>P5......,則計(jì)算仿射變換系數(shù)al、 a2、 bl、 b2、 dl和d2，使得面部成分候選P1、 P2和P3對(duì)應(yīng)于相應(yīng)面部成分的概率分布 Bl、 B2和B3的中心。注意，可以使用四個(gè)或更多點(diǎn)的坐標(biāo)，而不是使用三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)， 來計(jì)算仿射變換系數(shù)。例如，計(jì)算仿射變換系數(shù)，使得所有九個(gè)面部 成分候選Pl到P9對(duì)應(yīng)于相應(yīng)面部成分的概率分布Bl到B9的中心。 在此情況下，可以使用最小平方法來計(jì)算仿射變換系數(shù)，使得變換后 的九個(gè)面部成分候選Pl到P9中每一個(gè)的坐標(biāo)與概率分布Bl到B9中 每一個(gè)的中心的坐標(biāo)之差最小化。接下來，將描述在第四實(shí)施例中執(zhí)行的處理。圖16是圖示說明在第四實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。注意，這里將描述將第四實(shí)施例 施加于第二實(shí)施例的處理，但也可等價(jià)地施加于第三實(shí)施例。當(dāng)數(shù)碼相機(jī)1的操作模式被設(shè)置為拍攝模式時(shí)，該處理由CPU 40啟動(dòng)并且記錄直通圖像(步驟ST41)。然后，面部檢測(cè)部分37檢測(cè)直 通圖像中包括的所有面部候選(步驟ST42)。接下來，以第i個(gè)面部 候選作為處理目標(biāo)面部候選，面部成分檢測(cè)部分38針對(duì)每一面部成分 從處理目標(biāo)面部中檢測(cè)面部成分候選(步驟ST43)。注意，"i"的初 始值為1。然后，確定部分39A歸一化處理目標(biāo)面部候選(步驟ST44)，在 歸一化后針對(duì)每一面部成分計(jì)算面部成分候選的位置可能性(步驟 ST45)，并且確定位置可能性平均值大于或等于閾值Th5的面部成分 的數(shù)目是否大于或等于閾值Th6 (步驟ST46)。如果步驟ST46為肯定 的，處理目標(biāo)面部候選被確定并檢測(cè)為真面部(步驟ST47)。另一方 面，如果步驟ST46是否定的，處理目標(biāo)面部候選被確定為非面部(步 驟ST48)。步驟ST47和ST48之后，CPU 40確定是否針對(duì)所有面部候選完 成了確定部分39A所做出的確定(步驟ST49)。如果步驟ST49為否 定的，"i"的值遞增一 (步驟ST50)，處理返回步驟ST43。如果步 驟ST49為肯定的，具有由矩形區(qū)域圍繞的真面部的直通圖像顯示在監(jiān) 視器28上(步驟ST51)，處理返回到步驟ST41。這樣，在第四實(shí)施例中，通過仿射變換來歸一化面部候選，使得 每一面部成分候選位于面部候選區(qū)域內(nèi)的對(duì)應(yīng)面部成分的位置，由此 可以更準(zhǔn)確地從面部候選中檢測(cè)真面部。在第四實(shí)施例中，計(jì)算每一面部候選的仿射變換系數(shù)，以對(duì)其執(zhí) 行仿射變換。但是，可以使用替換方法，其中，針對(duì)每一面部成分，計(jì)算從各個(gè)面部候選中選擇的面部成分候選的平均位置，計(jì)算仿射變 換系數(shù)，使得計(jì)算出的平均位置對(duì)應(yīng)于概率分布的中心。也是在此情 況下，可以從選自九個(gè)面部成分的面部成分候選的三個(gè)候選中計(jì)算仿 射變換系數(shù)，或者可以從四個(gè)或更多面部成分候選中計(jì)算它們。進(jìn)而，在第四實(shí)施例中，可以通過在歸一化之前針對(duì)每一面部成 分計(jì)算面部成分候選的臨時(shí)位置可能性或臨時(shí)位置關(guān)系可能性，對(duì)面 部候選執(zhí)行仿射變換來對(duì)面部候選執(zhí)行歸一化，使得預(yù)定幾個(gè)最高臨 時(shí)位置可能性或位置關(guān)系可能性的面部成分候選對(duì)應(yīng)于相應(yīng)面部成分 的位置(即，在該位置，存在概率變?yōu)樽畲?。接下來，將描述本發(fā)明的第五實(shí)施例。第五實(shí)施例不同于第一實(shí) 施例之處僅在于確定部分39所執(zhí)行的處理，由此，這里將不會(huì)進(jìn)一步 詳細(xì)描述其配置。第五實(shí)施例不同于第一實(shí)施例之處在于，確定部分(其不同于第一實(shí)施例，被稱之為確定部分39C)執(zhí)行第一確定處理和第二確定處理， 第一確定處理用于檢測(cè)真面部，其中，基于面部成分檢測(cè)部分38針對(duì) 每一面部成分檢測(cè)到的面部成分候選的數(shù)目來確定面部候選是否是真 面部、非面部或不明確面部，第二確定處理用于檢測(cè)真面部，其中， 基于面部成分候選的位置來確定被第一確定處理確定為不明確面部的 面部候選是否是真面部，如第二、第三或第四實(shí)施例中一樣。第五實(shí)施例中的確定部分39C針對(duì)第一確定處理中九個(gè)面部成分 Kl到K9中的每一個(gè)計(jì)算面部成分候選的每一總和Nl到N9，進(jìn)一步 計(jì)算Nsum，即總和Nl到N9的合計(jì)總和，類似第一實(shí)施例中的確定 部分39。然后，如果合計(jì)總和Nsum大于或等于閾值Th9，處理目標(biāo) 面部候選被確定為真面部，面部候選被檢測(cè)為真面部。如果合計(jì)總和 Nsum大于或等于閾值ThlO但小于閾值Th9，處理目標(biāo)面部候選被確 定為不明確面部，如果合計(jì)總和Nsum小于閾值ThlO，處理目標(biāo)面部候選被確定為非面部。進(jìn)而，對(duì)被確定為不明確面部的面部候選執(zhí)行 第二、第三和第四實(shí)施例中任意一個(gè)的處理，作為第二確定處理。接下來，將描述在第五實(shí)施例中執(zhí)行的處理。圖17是圖示說明在 第五實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。當(dāng)數(shù)碼相機(jī)1的操作模式被設(shè)置為拍攝模式時(shí)，該處理由CPU 40啟動(dòng)并且記錄直通圖像(步驟ST61)。 然后，面部檢測(cè)部分37檢測(cè)直通圖像中包括的所有面部候選(步驟 ST62)。接下來，以第i個(gè)面部候選作為處理目標(biāo)面部候選，面部成 分檢測(cè)部分38針對(duì)每一面部成分從處理目標(biāo)面部中檢測(cè)面部成分候選 (步驟ST63)。注意，"i"的初始值為1。然后，確定部分39C執(zhí)行第一確定處理(步驟ST64)。首先，針 對(duì)面部成分檢測(cè)部分38所檢測(cè)的每一面部成分確定面部成分候選的總 和的合計(jì)總和Nsum是否大于或等于閾值Th9 (步驟ST65)。如果步 驟ST65為肯定的，處理目標(biāo)面部候選被確定并檢測(cè)為真面部(步驟 ST66)。另一方面，如果步驟ST65是否定的，確定合計(jì)總和Nsum是 否大于或等于閾值ThlO但小于閾值Th9(步驟ST67)。如果步驟ST67 是否定的，處理目標(biāo)面部候選被確定為非面部(步驟ST68)。如果步 驟ST67是肯定的，處理目標(biāo)面部候選被確定為不明確面部并執(zhí)行第二 確定處理(步驟ST69)。首先，如同在第二實(shí)施例中一樣，確定部分39C針對(duì)每一面部成 分計(jì)算面部成分候選的位置可能性(步驟ST70)，確定位置可能性平 均值大于或等于閾值Th5的面部成分的數(shù)目是否大于或等于閾值Th6 (步驟ST71)。注意，在步驟ST70之前，處理目標(biāo)面部候選可以被 歸一化，如在第四實(shí)施例中一樣。進(jìn)而，可以使用位置關(guān)系可能性來 執(zhí)行步驟ST70和ST71中的處理，如第三實(shí)施例中步驟ST34和ST35 中的處理一樣。如果步驟ST71是肯定的，處理目標(biāo)面部候選被確定并 檢測(cè)為真面部(步驟ST72)。另一方面，如果步驟ST71是否定的， 處理目標(biāo)面部候選被確定為非面部(步驟ST73)。步驟ST66、 ST68、 ST72和ST73之后，CPU 40確定是否針對(duì)所 有面部候選完成了確定部分39C所做出的確定(步驟ST74)。如果步 驟ST74為否定的，"i"的值遞增一(步驟ST75)，處理返回步驟ST63。 如果步驟ST74為肯定的，具有由矩形區(qū)域圍繞的真面部的直通圖像顯 示在監(jiān)視器28上(步驟ST20)，處理返回到步驟ST61。這里，如果在基于面部成分候選的數(shù)目確定面部候選是否是真面 部與基于面部成分候選的位置確定面部候選是否是真面部之間進(jìn)行比 較，前者需要更少的計(jì)算量。當(dāng)對(duì)黑暗場景或在背光中執(zhí)行拍攝時(shí)， 面部候選是成像的黑暗，使得檢測(cè)到的面部成分候選的數(shù)目減少，即 使面部候選是真面部。結(jié)果，真面部可能被確定為非面部，其中只執(zhí) 行第一實(shí)施例的處理。因此，如在第五實(shí)施例中一樣，只對(duì)基于面部 成分候選的數(shù)目而被確定為不明確面部的面部候選，基于面部成分候 選的位置而進(jìn)行關(guān)于面部候選是否是真面部的確定，可以減少計(jì)算量， 并且從面部候選中準(zhǔn)確地檢測(cè)真面部。在第五實(shí)施例中，作為第一確定處理，通過針對(duì)九個(gè)面部成分K1 到K9中每一個(gè)在九維空間上繪制面部成分候選的每一總和Nl到N9, 在九維空間中設(shè)置確定閾值的超平面或超曲面，并且根據(jù)繪制的總和 Nl到N9位于超平面或超曲面的哪一側(cè)，來確定面部候選是否是真面 部、不明確面部或非面部。進(jìn)而，在第五實(shí)施例中，在相同確定部分中，即在確定部分39C 中，執(zhí)行第一和第二確定處理，但是也可以提供兩個(gè)分立的確定部分 來分布執(zhí)行第一和第二處理。接下來，將描述本發(fā)明的第六實(shí)施例。第六實(shí)施例不同于第一實(shí) 施例之處只在于面部檢測(cè)部分37和確定部分39所執(zhí)行的處理，由此， 這里將不會(huì)進(jìn)一步詳細(xì)描述其配置。在第六實(shí)施例中，CPU 40根據(jù)通過操作系統(tǒng)2來自用戶的指令選 擇下列兩種處理之一來執(zhí)行在一種處理中，匹配水平大于或等于閾 值ThO的檢測(cè)框的位置處的圖像被面部檢測(cè)部分(其不同于第一實(shí)施例，被稱之為面部檢測(cè)部分37A)檢測(cè)為真面部(只基于面部檢測(cè)部 分的處理)；在另一種處理中，匹配水平大于或等于閾值ThO的檢測(cè) 框的位置處的圖像被檢測(cè)為面部候選，對(duì)檢測(cè)到的面部候選執(zhí)行第一 到第五實(shí)施例中的任何一個(gè)的處理(基于面部成分的處理)。接下來，將描述在第六實(shí)施例中執(zhí)行的處理。圖18是圖示說明在 第六實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。當(dāng)數(shù)碼相機(jī)1的操作模式被設(shè)置 為拍攝模式時(shí)，該處理由CPU40啟動(dòng)并且記錄直通圖像(步驟ST81)。 然后，CPU40確定是否設(shè)置了基于面部成分執(zhí)行處理(步驟ST82)。 如果步驟ST82是否定的，執(zhí)行只基于面部檢測(cè)部分的處理(步驟 ST83)。另一方面，如果步驟ST82是肯定的，執(zhí)行基于面部成分的處 理(步驟ST84)。在基于面部成分的處理中，執(zhí)行第一到第五實(shí)施例 的任何一個(gè)的處理，由此，這里將不會(huì)進(jìn)一步詳細(xì)描述。然后，CPU40使得具有由矩形區(qū)域圍繞的真面部的直通圖像顯示 在監(jiān)視器28上(步驟ST85)，處理返回到步驟ST81。這里，由于大量計(jì)算，基于面部成分的處理需要長時(shí)間，但提供 高面部檢測(cè)準(zhǔn)確性，而只基于面部檢測(cè)部分的處理需要較少計(jì)算量， 但面部檢測(cè)準(zhǔn)確性不那么高。因此，如在第六實(shí)施例中一樣，通過允 許基于面部成分的處理與只基于面部檢測(cè)部分的處理之間的選擇，用 戶可以任意地針對(duì)用戶給出優(yōu)先級(jí)、面部檢測(cè)準(zhǔn)確性或計(jì)算速度而選 擇。在第六實(shí)施例中，在基于面部成分的處理與只基于面部檢測(cè)部分 的處理之間的切換是通過用戶設(shè)定來執(zhí)行的。但是，當(dāng)獲得直通圖像時(shí)，例如，30幀/秒，在可以采納的方案中，針對(duì)前25幀執(zhí)行只基于面部檢測(cè)部分的處理，針對(duì)剩余的5幀執(zhí)行基于面部成分的處理。接下來，將描述本發(fā)明的第七實(shí)施例。第七實(shí)施例不同于第一實(shí)施例之處只在于面部檢測(cè)部分37和確定部分39所執(zhí)行的處理，由此， 這里將不會(huì)進(jìn)一步詳細(xì)描述其配置。在第七實(shí)施例中，在面部檢測(cè)部分(其不同于第一實(shí)施例，被稱 之為面部檢測(cè)部分37B)執(zhí)行的處理中，匹配水平大于或等于閾值ThO 的檢測(cè)框的位置處的圖像被檢測(cè)為真面部(只基于面部檢測(cè)部分的處 理)，當(dāng)針對(duì)接下來的直通圖像執(zhí)行只基于面部檢測(cè)部分的處理時(shí)， 如果不再檢測(cè)到前面檢測(cè)到的面部的話，匹配水平大于或等于閾值ThO 的檢測(cè)框的位置處的圖像被檢測(cè)為面部候選，如同第一到第五實(shí)施例 中一樣，對(duì)檢測(cè)到的面部候選執(zhí)行第一到第五實(shí)施例中的任何一個(gè)的 處理(基于面部成分的處理)。接下來，將描述在第七實(shí)施例中執(zhí)行的處理。圖19是圖示說明在 第七實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。當(dāng)數(shù)碼相機(jī)1的操作模式被設(shè)置 為拍攝模式時(shí)，該處理由CPU 40啟動(dòng)并且記錄直通圖像(步驟ST91)。 然后，CPU40使得執(zhí)行只基于面部檢測(cè)部分的處理(步驟ST92)，進(jìn) 一步確定在前面的直通圖像的獲取中檢測(cè)到的真面部是否被再次檢測(cè) 到(步驟ST93)。注意，步驟ST93中的確定處理在初始運(yùn)行中被跳 過。如果步驟ST93是否定的，執(zhí)行基于面部成分的處理(步驟ST94)。 在基于面部成分的處理中，執(zhí)行第一到第五實(shí)施例的任何一個(gè)的處理， 由此，這里將不會(huì)進(jìn)一步詳細(xì)描述。如果步驟ST93是肯定的或者在步驟ST94之后，CPU 40使得具 有由矩形區(qū)域圍繞的真面部的直通圖像顯示在監(jiān)視器28上(步驟ST95)，處理返回到步驟ST91。這里，由于大量計(jì)算，基于面部成分的處理需要長時(shí)間，但提供 高面部檢測(cè)準(zhǔn)確性，而只基于面部檢測(cè)部分的處理需要較少計(jì)算量， 但面部檢測(cè)準(zhǔn)確性不那么高。因此，如在第七實(shí)施例中一樣，通過在 只基于面部檢測(cè)的處理沒有檢測(cè)到真面部時(shí)執(zhí)行基于面部成分的處 理，可以防止只基于面部檢測(cè)部分的處理所造成的面部檢測(cè)失敗，可 以準(zhǔn)確地檢測(cè)真面部。接下來，將描述本發(fā)明的第八實(shí)施例。圖20是應(yīng)用根據(jù)本發(fā)明第 八實(shí)施例的拍攝設(shè)備的數(shù)碼相機(jī)的示意框圖，圖示說明了其配置。在 第八實(shí)施例中，與第一實(shí)施例相同的部件被給出相同的附圖標(biāo)記，這 里將不進(jìn)一步詳細(xì)描述。根據(jù)第八實(shí)施例的數(shù)碼相機(jī)1A不同于第一實(shí) 施例之處在于它包括場景確定部分43，用于確定拍攝場景的亮度，使 用面部檢測(cè)部分37C的真面部檢測(cè)結(jié)果和場景確定部分43的確定結(jié) 果，由確定部分39D執(zhí)行面部檢測(cè)。在第八實(shí)施例中，CPU40對(duì)應(yīng)于 切換裝置。場景確定部分43計(jì)算整個(gè)直通圖像的平均像素值作為亮度，如果 計(jì)算出的亮度大于或等于閾值Thll則確定場景為明亮，或者，如果計(jì) 算出的亮度小于閾值Thll則確定場景為黑暗。在第八實(shí)施例中，場景確定部分43確定場景，如果場景被確定為 明亮，在對(duì)由確定部分39D所檢測(cè)的面部候選執(zhí)行的處理中，匹配水 平大于或等于閾值ThO的檢測(cè)框的位置處的圖像被面部檢測(cè)部分37C 檢測(cè)為真面部(只基于面部檢測(cè)部分的處理)，如果場景被確定為黑 暗，在對(duì)由確定部分39D所檢測(cè)的面部候選執(zhí)行的處理中，匹配水平 大于或等于閾值ThO的檢測(cè)框的位置處的圖像被檢測(cè)為面部候選，如 在第一到第五實(shí)施例中一樣，進(jìn)行第一到第五實(shí)施例的任何一個(gè)的處 理(基于面部成分的處理)。進(jìn)而，執(zhí)行只基于面部檢測(cè)部分的處理，如果下一直通圖像的場景被場景確定部分43確定為黑暗，執(zhí)行基于面 部成分的處理。接下來，將描述在第八實(shí)施例中執(zhí)行的處理。圖21是圖示說明在 第八實(shí)施例中執(zhí)行的處理的流程圖。當(dāng)數(shù)碼相機(jī)1A的操作模式被設(shè)置為拍攝模式時(shí)，該處理由CPU 40啟動(dòng)并且記錄直通圖像(步驟ST101)。 然后，場景確定部分43確定場景是否明亮(步驟ST102)。如果步驟 ST102是肯定的，執(zhí)行只基于面部檢測(cè)部分的處理(步驟ST103)。另 一方面，如果步驟ST102是否定的，執(zhí)行基于面部成分的處理(步驟 ST104)。在基于面部成分的處理中，執(zhí)行第一到第五實(shí)施例的任何一 個(gè)的處理，由此，這里將不會(huì)進(jìn)一步詳細(xì)描述。然后，CPU40使得具有由矩形區(qū)域圍繞的真面部的直通圖像顯示 在監(jiān)視器28上(步驟ST105),處理返回到步驟STIOI。這里，由于大量計(jì)算，基于面部成分的處理需要長時(shí)間，但提供 高面部檢測(cè)準(zhǔn)確性，而只基于面部檢測(cè)部分的處理需要較少計(jì)算量， 但面部檢測(cè)準(zhǔn)確性不那么高。因此，如在第八實(shí)施例中一樣，通過只 在場景黑暗時(shí)執(zhí)行基于面部成分的處理，可以防止只基于面部檢測(cè)部分所造成的真面部檢測(cè)失敗，可以準(zhǔn)確地檢測(cè)真面部。在第八實(shí)施例中，由場景確定部分43確定場景的亮度。進(jìn)而，可 以通過在直通圖像的中心部分和外圍部分之間進(jìn)行比較，如果中心部 分的亮度比外圍部分暗的程度大于或等于預(yù)定值的量的話則確定場景 為背光場景，來檢測(cè)背光場景。在此情況下，如果場景被確定為背光 場景，可以執(zhí)行基于面部成分的處理，如果場景被確定為不是背光場 景，則可以執(zhí)行只基于面部檢測(cè)部分的處理。迄今為止，已經(jīng)描述了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的數(shù)碼相機(jī)。用于使得 計(jì)算機(jī)用作對(duì)應(yīng)于面部檢測(cè)部分37、 37A到37C、面部成分檢測(cè)部分
38、確定部分39、 39A到39D、以及場景確定部分43，由此使得計(jì)算 機(jī)執(zhí)行如本發(fā)明圖6、 12、 14到19和21中所示處理的程序是本發(fā)明 的進(jìn)一步的實(shí)施例。此外，其上記錄這樣的程序的計(jì)算機(jī)可讀記錄介 質(zhì)也是本發(fā)明的進(jìn)一步的實(shí)施例。
權(quán)利要求
1.一種拍攝設(shè)備，包括拍攝裝置，用于通過拍攝獲得圖像；面部檢測(cè)裝置，用于檢測(cè)圖像中包括的面部候選；面部成分檢測(cè)裝置，用于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的至少一個(gè)面部成分的候選；以及確定裝置，用于基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部成分候選的數(shù)目確定面部候選是否是真面部。
2. —種拍攝設(shè)備，包括 拍攝裝置，用于通過拍攝獲得圖像； 面部檢測(cè)裝置，用于檢測(cè)圖像中包括的面部候選； 面部成分檢測(cè)裝置，用于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的多個(gè)面部成分的候選；以及確定裝置，用于基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部成分候選的 位置確定面部候選是否是真面部。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的拍攝設(shè)備，其特征在于，所述確定裝置 是用于針對(duì)對(duì)應(yīng)面部成分計(jì)算面部候選的區(qū)域內(nèi)的每一面部成分候選 的位置可能性、并且基于所述位置可能性確定面部候選是否是真面部 的裝置。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的拍攝設(shè)備，其特征在于，所述確定裝置 是用于計(jì)算面部候選的區(qū)域內(nèi)的每一面部成分候選相對(duì)于對(duì)應(yīng)面部成分以外的其他面部成分的位置關(guān)系可能性、并且基于所述位置關(guān)系可 能性確定面部候選是否是真面部的裝置。
5. 根據(jù)權(quán)利要求2到4中任意一項(xiàng)所述的拍攝設(shè)備，其特征在于， 所述確定裝置是用于歸一化面部候選使得每一面部成分候選的位置對(duì)應(yīng)于面部候選區(qū)域內(nèi)相應(yīng)面部成分的位置、并且基于歸一化的面部候 選內(nèi)的每一面部成分的位置來確定面部候選是否是真面部的裝置。
6. —種拍攝設(shè)備，包括 拍攝裝置，用于通過拍攝獲得圖像； 面部檢測(cè)裝置，用于檢測(cè)圖像中包括的面部候選； 面部成分檢測(cè)裝置，用于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的多個(gè)面部成分的候選；以及確定裝置，用于基于針對(duì)每一面部成分檢測(cè)的面部成分候選的數(shù) 目確定面部候選是否是真面部、非面部、或不明確面部，并且對(duì)于被 確定為不明確面部的面部候選，基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部 成分候選的位置確定被確定為不明確面部的面部候選是否是真面部。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1、 2和6中任意一項(xiàng)所述的拍攝設(shè)備，其特征 在于，所述面部檢測(cè)裝置是用于移動(dòng)具有預(yù)定尺寸、用來檢測(cè)圖像上 的面部的檢測(cè)框從而在其每一移動(dòng)位置處從檢測(cè)框內(nèi)的圖像中計(jì)算特 征量、計(jì)算計(jì)算出的特征量與預(yù)定面部特征量之間的匹配水平、當(dāng)所 述匹配水平大于或等于預(yù)定閾值時(shí)基于預(yù)定條件而選擇是否將檢測(cè)框 的位置處的圖像檢測(cè)為面部候選或真面部的裝置。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的拍攝設(shè)備，其特征在于，在所述拍攝裝 置是用于連續(xù)地獲得圖像的裝置的情況下，所述面部檢測(cè)裝置是用于 針對(duì)連續(xù)獲得的圖像、將在檢測(cè)框的位置處的圖像檢測(cè)為真面部、當(dāng) 不再檢測(cè)到真面部時(shí)將在檢測(cè)框的位置處的圖像檢測(cè)為面部候選的裝 置。
9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的拍攝設(shè)備，其特征在于，在所述拍攝裝 置是用于連續(xù)地獲得圖像的裝置的情況下，所述面部檢測(cè)裝置是用于 針對(duì)連續(xù)獲得的圖像、將在檢測(cè)框的位置處的圖像檢測(cè)為真面部、當(dāng) 圖像的場景亮度不再滿足預(yù)定條件時(shí)將在檢測(cè)框的位置處的圖像檢測(cè)為面部候選的裝置。
10. —種拍攝方法，包括如下步驟通過拍攝獲得圖像；檢測(cè)圖像中包括的面部候選；針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的至少一個(gè)面部成分的 候選；以及基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部成分候選的數(shù)目確定面部候 選是否是真面部。
11. 一種拍攝方法，包括如下步驟通過拍攝獲得圖像；檢測(cè)圖像中包括的面部候選；針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的多個(gè)面部成分的候 選；以及基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部成分候選的位置確定面部候 選是否是真面部。
12.—種拍攝方法，包括如下步驟.-通過拍攝獲得圖像；檢測(cè)圖像中包括的面部候選；針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的多個(gè)面部成分的候選；基于針對(duì)每一面部成分檢測(cè)的面部成分候選的數(shù)目確定面部候選 是否是真面部、非面部、或不明確面部；以及對(duì)于被確定為不明確面部的面部候選，基于針對(duì)每一面部成分而 檢測(cè)的面部成分候選的位置確定被確定為不明確面部的面部候選是否 是真面部。
全文摘要
本發(fā)明公開拍攝設(shè)備、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。一種拍攝設(shè)備包括拍攝單元，用于通過拍攝獲得圖像；面部檢測(cè)單元，用于檢測(cè)圖像中包括的面部候選；面部成分檢測(cè)單元，用于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)面部候選中包括的至少一個(gè)面部成分的候選；以及確定單元，用于基于針對(duì)每一面部成分而檢測(cè)的面部成分候選的數(shù)目確定面部候選是否是真面部。
文檔編號(hào)G06K9/00GK101241549SQ20081000972
公開日2008年8月13日 申請(qǐng)日期2008年2月13日 優(yōu)先權(quán)日2007年2月9日
發(fā)明者井澤克俊 申請(qǐng)人:富士膠片株式會(huì)社