JP7669128B2 - 情報処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Description

情報処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体に関する。

従来、逆光環境において、顔検出だけでなく、人体検出も用いて露出量を決定する技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１５－１３０６１５号公報

本発明が解決しようとする課題は、被写体の検出処理に伴う露出の揺らぎを抑制することである。

本発明の一態様に係る情報処理装置は、撮像部により撮像した画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得した前記画像から第１の特徴領域を検出する第１の検出手段と、前記第１の検出手段によって前記第１の特徴領域が検出されなかった場合に、前記画像取得手段により取得した前記画像から前記第１の特徴領域とは異なる第２の特徴領域を検出する第２の検出手段と、前記第１の検出手段及び前記第２の検出手段の検出結果に応じて、前記第１の特徴領域及び前記第２の特徴領域のいずれか一方に対して測光値を求める測光手段と、前記撮像部が連続して撮像した複数の画像に対して前記測光手段が求めた測光値に基づいて、露出値を決定する露出決定手段と、を有し、前記測光手段は、前記第１の検出手段によって前記第１の特徴領域が検出されたか否か、または前記第２の検出手段によって前記第２の特徴領域が検出されたか否か、に基づいて重みづけされた測光値を求め、前記露出決定手段は、前記複数の画像毎に重みづけされた測光値に基づいて、前記露出値を決定する、ことを特徴とする。

本実施形態に係る撮像制御システムの構成を例示的に説明するブロック図である。 本実施形態に係る監視カメラ１０１の内部構成を例示的に説明するブロック図である。 本実施形態に係る情報処理装置であるクライアント装置１０３の内部構成を例示的に説明するブロック図である。 本実施形態に係る、クライアント装置１０３が実行する機能・構成を例示的に説明する図である。 本実施形態に係る検出処理および露出決定処理を例示的に説明するフローチャートである。 本実施形態に係る被写体検出領域と背景領域の関係について説明する図である。 本実施形態に係る被写体の平均輝度値と差分値の関係について説明する図である。 本実施形態の変形例に係る被写体の平均輝度値と検出スコア、差分値の関係について説明する図である。

（第１の実施形態）
以下、図１～図８を参照して、本実施形態に係る情報処理装置の実施形態について説明する。なお、後述する図に示す機能ブロックの１つ以上は、ＡＳＩＣやプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ＣＰＵやＭＰＵ等のプログラマブルプロセッサがソフトウェアを実行することによって実現されてもよい。また、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。したがって、以下の説明において、異なる機能ブロックが動作主体として記載されている場合であっても、同じハードウェアが主体として実現されうる。

＜基本構成＞
図１は、本実施形態に係る撮像制御システムの構成を例示的に説明するブロック図である。図１に示す撮像制御システムは、監視カメラ１０１と、ネットワーク１０２、クライアント装置１０３と、入力装置１０４、表示装置１０５から構成されている。なお、監視カメラ１０１は、動画像を取得するための被写体の撮像および画像処理が可能な装置である。そして、監視カメラ１０１とクライアント装置１０３とは、ネットワーク１０２を介して相互に通信可能な状態で接続されている。

図２は、本実施形態に係る監視カメラ１０１の内部構成を例示的に説明するブロック図である。撮像光学系２０１はズームレンズ、フォーカスレンズ、ブレ補正レンズ、絞りやシャッターなどから構成され、被写体の光情報を集光する光学部材群である。

撮像素子２０２は、撮像光学系２０１にて集光される光束を電流値（信号値）へと変換するＣＭＯＳやＣＣＤなどの電荷蓄積型の固体撮像素子であって、カラーフィルタなどと組み合わせることで色情報を取得する撮像部である。

カメラＣＰＵ２０３は、監視カメラ１０１の動作を統括的に制御する制御部である。カメラＣＰＵ２０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０４や、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０５に格納された命令を読み込み、その結果に従って処理を実行する。また、撮像系制御部２０６は、撮像光学系２０１に対して、フォーカス制御、シャッター制御、絞り調整などの（カメラＣＰＵ２０３から指示に基づく）監視カメラ１０１の各部の制御を行う。通信制御部２０７は、クライアント装置１０３との通信によって、監視カメラ１０１の各部に係る制御をカメラＣＰＵ２０３に伝達するための制御を行う。

Ａ／Ｄ変換部２０８は、撮像素子２０２にて検知した被写体の光量をデジタル信号値に変換する。画像処理部２０９は、撮像素子２０２から出力されたデジタル信号の画像データに対して、画像処理を行う画像処理手段である。エンコーダ部２１０は、画像処理部２０９にて処理された画像データをＭｏｔｉｏｎ ＪｐｅｇやＨ２６４、Ｈ２６５などのファイルフォーマットに変換処理を行う変換手段である。ネットワークＩ／Ｆ２１１は、クライアント装置１０３等の外部の装置とのネットワーク１０２を介した通信に利用されるインターフェースであって、通信制御部２０７により制御される。

ネットワーク１０２は、監視カメラ１０１と、クライアント装置１０３を接続するＩＰネットワークである。ネットワークは、例えばＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等の通信規格を満足する複数のルータ、スイッチ、ケーブル等から構成される。本実施形態では、ネットワーク１０２は、監視カメラ１０１とクライアント装置１０３との間の通信を行うことができるものであればよく、その通信規格、規模、構成などを問わない。例えば、ネットワーク１０２は、インターネットや有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等により構成されてもよい。

図３は、本実施形態に係る情報処理装置であるクライアント装置１０３の内部構成を例示的に説明するブロック図である。クライアント装置１０３は、クライアントＣＰＵ３０１、主記憶装置３０２、補助記憶装置３０３、入力Ｉ／Ｆ３０４、出力Ｉ／Ｆ３０５、ネットワークＩ／Ｆ３０６を含む。各要素は、システムバスを介して、相互に通信可能に接続されている。

クライアントＣＰＵ３０１は、クライアント装置１０３の動作を統括的に制御する中央演算装置である。なお、クライアントＣＰＵ３０１によって、ネットワーク１０２を介して監視カメラ１０１の統括的な制御を実行する構成であってもよい。主記憶装置３０２は、クライアントＣＰＵ３０１のデータの一時的な記憶場所として機能するＲＡＭ等の記憶装置である。補助記憶装置３０３は、各種プログラム、各種設定データ等を記憶するＨＤＤ、ＲＯＭ、ＳＳＤ等の記憶装置である。入力Ｉ／Ｆ３０４は、入力装置１０４等からの入力を受付ける際に利用されるインターフェースである。出力Ｉ／Ｆ３０５は、表示装置１０５等への情報の出力に利用されるインターフェースである。ネットワークＩ／Ｆ３０６は、監視カメラ１０１等の外部の装置とのネットワーク１０２を介した通信に利用されるインターフェースである。

クライアントＣＰＵ３０１が、補助記憶装置３０３に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、図４に示すクライアント装置１０３の機能及び処理が実現される。この詳細については後述する。

図１に図示するように、入力装置１０４は、マウスやキーボード等から構成される入力装置である。表示装置１０５は、クライアント装置１０３出力した画像を表示するモニタ等の表示装置である。本実施形態では、クライアント装置１０３と入力装置１０４と表示装置１０５とがそれぞれ独立した構成であるがこれに限定されるものではない。例えば、クライアント装置１０３と表示装置１０５とが、一体化されていてもよいし、入力装置１０４と表示装置１０５とが一体化されていてもよい。また、クライアント装置１０３と入力装置１０４と表示装置１０５とが、一体化されていてもよい。

図４は、本実施形態に係るクライアント装置１０３が実行する機能・構成を例示的に説明する図である。換言すると、図４に図示する各部は、クライアントＣＰＵ３０１により実行され得る機能・構成であって、これらの各部はクライアントＣＰＵ３０１と同義である。すなわち、クライアント装置１０３のクライアントＣＰＵ３０１は、入力情報取得部４０１、通信制御部４０２、入力画像取得部４０３、被写体検出部４０４、測光値算出部４０５、露出決定部４０６、検出結果記憶部４０７、表示制御部４０８を含む。なお、クライアント装置１０３が、クライアントＣＰＵ３０１とは別の構成として、図４に図示する各部を備える構成であってもよい。

入力信号取得部４０１は、入力装置１０４を介したユーザーによる入力を受け付ける入力手段である。

通信制御部４０２は、監視カメラ１０１から送信された画像を、ネットワーク１０２を介して受信するための制御を実行する。また、通信制御部４０２は、監視カメラ１０１への制御命令を、ネットワーク１０２を介して送信するための制御を実行する。

入力画像取得部４０３は、通信制御部４０２を介して、監視カメラ１０１により撮影された画像を、被写体の検出処理の対象である画像として取得する画像取得手段である。検出処理の詳細については後述する。

被写体検出部４０４は、入力が像取得部４０３により取得された画像に対して、顔領域の検出（顔検出）や人体領域の検出（人体検出）を含む様々な検出を行う被写体検出手段である。ここで、本実施形態における被写体検出部４０４は、顔検出と人体検出の中から任意の方法を設定する構成だが、これに限定されるものではない。例えば、人物の上半身、顔の目、瞳、鼻、口などの一部領域などの人物の一部分の特徴領域を検出する構成を選択可能であってもよい。また、本実施形態では、検出対象の被写体として人物について説明するが、人物以外の所定の被写体に係る特定領域を検出可能な構成であってもよい。例えば、動物の顔や自動車など、クライアント装置１０３において予め設定された所定の被写体を検出可能な構成であってもよい。

測光値算出部４０５は、被写体検出部４０４から得られる現フレームの検出結果および検出結果記憶部４０６から得られる過去フレームの検出結果に基づき、現フレームの測光値を算出する測光値算出手段である。

露出決定部４０６は、被写体検出部４０５で算出された測光値と目標値に基づいて、被写体を撮像し画像を取得する際の露出を決定する露出決定手段である。なお、露出決定部４０６が決定する露出としては、クライアント装置１０３に予め記録された露出制御用のプログラム線図に従う露出値の他に、この露出を補正するための露出補正値を含む。露出決定部４０６で決定された露出に関する情報は、通信制御部４０２によって、監視カメラ１０１に送信され、監視カメラ１０１の内部における露出制御が実行される。被写体検出部４０４、測光値算出部４０５、露出決定部４０６の動作に係る詳細な処理については、図５のフローチャートを参照して後述する。検出結果記憶部４０７は、露出決定部４０５で決定された露出量を記憶する露出保存手段である。表示制御部４０８は、クライアントＣＰＵ３０１からの指示に従い、露出決定部で決定された露出が反映された画像を表示装置１０５へ出力する表示制御手段である。

＜被写体の検出処理・露出決定処理＞
以下、図５に図示するフローチャートを参照して、本実施形態に係る被写体の検出処理および露出決定処理について説明する。図５は、本実施形態に係る検出処理および露出決定処理を例示的に説明するフローチャートである。なお、図１に図示する撮像システムにおいて、各装置の電源がオンされ、監視カメラ１０１とクライアント装置１０３の接続（通信）が確立した状態を前提とする。そして、この状態で、当該撮像システムにおいて所定の更新周期で被写体の撮像および画像データの送信、表示装置での画像表示が繰り返されているものとする。そして、ネットワーク１０２を介して監視カメラ１０１からクライアント装置１０３のクライアントＣＰＵ３０１が、被写体を撮像することで得られた画像が入力されたことに応じて、図５に図示するフローチャートが開始されるものとする。

まず、ステップＳ５０１において、被写体検出部４０６は、入力信号取得部４０１で取得される画像に対して、被写体の顔検出を行う。なお、顔の検出方法としては、パターンマッチング方法として統計学習を使って作成されたパターン（識別器）を用いてもよいし、パターンマッチング以外の方法として、局所領域内の輝度勾配を用いた被写体検出を行う構成でもよい。すなわち、検出方法として限定されるものではなく、機械学習をベースにした検出や、距離情報に基づく検出など、種々の方法を採用できる。

次に、ステップＳ５０２において、ステップＳ５０１で実行される顔検出において、顔が検出されたかを判定する。顔が検出されていない場合は、ステップＳ５０７に進み、１人以上の顔が検出されている場合はステップＳ５０３に進む。

ステップＳ５０３において、測光値算出部４０５は、被写体検出部４０６から得られる検出結果に基づいて、ステップＳ５０２において顔が検出されたと判断された顔領域の平均輝度値Ｉｆａｃｅの平均輝度値を算出する。具体的に、露出決定部４０７は、被写体検出部４０６から得られる検出結果に基づいて、顔が検出された検出数や、検出位置や、検出サイズに関する情報を下記の式（１）に適用する。

ここで、Ｉ（ｘ、ｙ）は画像内における水平方向（ｘ軸方向）と垂直方向（ｙ軸方向）の２次元座標位置（ｘ、ｙ）の輝度値を表す。また、ｆは検出された顔の検出数を表し、（ｖ、ｈ）は被写体が検出された中心座標、ｋ、ｌはそれぞれ水平方向および、垂直方向の被写体の検出サイズを表し、ｔは検出されたフレーム時刻を表す。なお、ステップＳ５０９においても、ステップＳ５０３と同様に、人体が検出された検出数や検出位置や、検出サイズに関する情報を下記式（２）に適用することで、人体領域の平均輝度値を算出する。

ここで、ｇは検出された人体の検出数を表し、その他の記号は式（１）と同様である。
続いて、ステップＳ５０４において、測光値算出部４０５は、ステップＳ５０３で算出された顔領域の平均輝度値と、過去フレームの検出結果に基づき、現フレーム（時刻ｔ）における測光値を算出する。例えば、式（３）、（４）を適用することで、現フレームにおける顔平均輝度値と、この現フレームに連続する過去フレームにおける顔および人体の平均輝度値の加重平均を算出することで、測光値Ｅ（ｔ）を求める。

ここで、ｎは加重平均に用いるフレーム数を表し、提案方式においてはｎ＝１以上が設定される。例えば、ｎ＝１０の場合は、連続する１０フレームの加重平均を行う。また、α、βは顔および人体の平均輝度値に対して加重平均を行う際に用いる重みづけパラメータを表し、被写体が検出される環境や、後段で実行される認証処理の用途、被写体検出部４０４に備わる検出処理の精度に応じて値を変更することができる。パラメータα、βの具体的な設定方法および効果については、図６～７を用いて後述する。なお、現フレームと過去フレームの検出結果に基づく、測光値の算出方法は式（３）、（４）の方法に限らず、例えば、算術平均や調和平均、相乗平均等、時間方向に発生する複数のフレームの影響を加味した統計値を使って求める方法であってもよい。

続いて、ステップＳ５０５において、式（５）のように、被写体領域の目標値Ｉｔａｒｇｅｔと、ステップＳ５０４において算出される測光値Ｅ（ｔ）との差分値ΔＤｉｆｆを算出する。

ここで、被写体領域の目標値Ｉｔａｒｇｅｔは、ユーザーが予め設定した目標値であってもよいし、ハードウェア上に予め設定される固定値であってもよい。

次に、ステップＳ５０６において、ステップＳ５０５において算出される差分値ΔＤｉｆｆと、予め定められた閾値Ｔｈと現在の露出値ＥＶｃｕｒｒｅｎｔに基づき、露出の補正量ＥＶｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを決定する。例えば、式（６）のように補正量ＥＶｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを決定する。

ここで、パラメータγは、ステップＳ５０７で算出される差分ΔＤｉｆｆが、設定された閾値Ｔｈ以上であった場合に、現在の露出値ＥＶｃｕｒｒｅｎｔを中心としてアンダー側あるいはオーバー側に振り分ける補正に影響を与える露出補正値を表す。例えば、式（６）下段の分岐に示されるように、露出の目標値に対して測光値が閾値Ｔｈよりも大きい場合（Ｔｈ＜ΔＤｉｆｆ）は、その状態において被写体領域の平均輝度がアンダー側にあると判断する。そして、現在の露出値ＥＶｃｕｒｒｅｎｔに対して、補正をプラス側（＋γ）に補正することで、被写体領域の明るさを目標値Ｉｔａｒｇｅｔに近づけるように制御する。従って、露出補正を時間方向に安定して実行するためには、式（５）で算出される差分値が時間方向に緩やかに変化することが重要になる。

ここで、式（３）、（４）で示されるパラメータα、βの具体的な設定方法および効果について説明する。図６に示すように、一般に顔領域の検出結果と比べて、人体領域の検出結果は、本来であれば背景領域と判断すべき画素（斜線領域）が誤って多く含まれる。例えば、図６に示すような、建物やスタジアムの出入り口等で被写体を検出することを想定した場合、人体領域の平均輝度は誤って含まれる背景領域の画素の影響により、想定より値が高く算出されることが考えられる。図７は、図６に示すような逆光シーンで被写体が検出された際の、被写体の平均輝度値および、差分値ΔＤｉｆｆの時間経過を例示的に示した図である。時間経過の中で、多くのフレームでは、顔検出が実行され、目標値に近づくように露出補正がプラス側に実行される。しかしながら、例えば、顔の向きが変化した場合や顔領域が影になってしまった場合は、顔ではなく人体が検出される瞬間が発生し、時刻Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４に示すように、一時的に被写体平均輝度が高い値になる。

そのような場合、過去フレームにおける検出結果を考慮しない従来方式では、目標値Ｉｔａｒｇｅｔに対して測光値Ｅ（ｔ）が一時的に大きくなり、時間方向に対して、安定して露出の補正量を算出することができない。ここでいう従来方式とは、式（３）および式（４）においてパラメータｎ＝０が代入されるような方式のことである。その結果、被写体領域の明るさがタイミングによっては、急激に明るくなる瞬間や、暗くなる瞬間が発生しやすい。一方、本実施形態の提案方式では、時間方向に滑らかになるように、過去複数のフレームの被写体の検出結果に基づき、測光値Ｅ（ｔ）を算出する（図７の点線部）。そのため、時間方向に発生する露出の揺らぎが安定化される。ここでいう提案方式とは、式（３）および式（４）においてパラメータｎ＝１以上が代入されるような方式のことである。更に、前述したように一般的に人体領域の平均輝度値が、顔領域の平均輝度値と比較して、背景領域の影響を受けやすいことを考慮して、式（４）において、α＞βとするような重みづけを行うことで、より精度の高い検出処理に重きをおいた露出制御が実現される。ここで、重みづけの関係は、検出処理の精度に限らない。例えば、後段の認証処理において、人数カウントが実行されている場合は、人体検出処理に重きを置いたα＜βのような重みづけでもよい。また、検出精度が等しく遜色なければα＝βのような重みづけを行ってよい。また、図７を用いた説明では、検出処理の種類によって発生する露出の揺らぎを課題として説明したが、これに限らず、例えば、誤検出によって引き起こされる課題に対しても、提案方式を適用することで露出の安定化が実現される。

図５に戻り、ステップＳ５０７において、ステップＳ５０３、ステップＳ５０９で算出された平均輝度値および、被写体の検出方法関する情報を、検出結果保持部４０７に保持する。以上が、本実施形態において、少なくとも１つ以上の顔領域が検出された場合の処理である。

次に、本実施形態に係る顔領域が検出されない場合の処理について説明する。ステップＳ５０１の処理で顔領域が検出されない場合、ステップＳ５０８において、被写体検出部４０４は、入力信号取得部４０１で取得される画像に対して、被写体の人体検出を行う。

次に、ステップＳ５０９において、ステップＳ５０８で実行された人体検出の結果に基づき、画像において人体領域が検出されたか否か判定する。少なくとも１つ以上の人体領域が検出されている場合はステップＳ５１０に進み、人体領域が検出されていない場合はステップＳ９１３に進む。ステップＳ５１４の処理に進む（すなわち、顔領域および人体領域が検出されない）場合は、被写体の検出結果に基づく露出補正は行わない。なお、ステップＳ５１０～ステップＳ５１３の処理は、人体領域の平均輝度値を算出し露出を決定する点以外は、前述したステップＳ５０３～ステップＳ５０７と略同一の演算式に基づいて実行されるため、詳細な説明は省略する。

以上説明したように、本実施形態の撮像システムでは、現フレームの被写体検出結果に加えて、過去フレームの被写体検出結果に基づいて、測光値を算出し、画像内に存在する被写体に対して最適な露出を設定する。従って、本実施形態の撮像システムであれば、検出処理の切り替わりによって発生する露出の揺らぎを低減させることができ、被写体に対して安定して最適な露出制御を実行できる。また、検出処理毎に重みを可変に制御することができるため、検出精度の低い処理の影響を受けず、ランダムに発生する誤検出に対してもロバストな露出制御が実現される。

（第２の実施形態）
上述した変形例として、検出手段から算出される検出スコアに基づいて、測光値を算出する場合について、図と数式を参照して説明する。ここで、検出スコアとは検出手段による検出結果に対する信頼度合を示す評価値である。当該検出スコアは、値が大きいほど、設定された検出方法（領域）において、検出対象が存在する確率が高く、値が小さいほど、検出対象が存在しない（すなわち誤検出）の可能性が高いことを示す。なお、本変形例で説明する検出スコアは、便宜的に最小値を０、最大値を１００とする値域で正規化された値を使って説明するが、これに制限されるものではない。

図８は、被写体の平均輝度値、検出スコア、差分値ΔＤｉｆｆの時間経過を例示的に示した図である。時間経過の中で、多くのフレームでは、被写体検出が実行されるが、例えば、時刻Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６に示すようなランダムなタイミングで、検出スコアが低い誤検出が発生する。誤検出の多くは、本来被写体が存在しない領域を参照するため、誤検出に基づいて算出される平均輝度値は、被写体の平均輝度値からかけ離れた値が算出される。その結果、誤検出が頻発した場合、従来方式であると、露出の揺らぎが発生し、前述した加重平均の提案方式であっても多少の影響を受ける結果となる（図８（ａ）参照）。そこで、本変形例では、例えば、式（７）に示されるように、検出スコアを利用して、測光値Ｅ（ｔ）を求める。

ここで、Ｓｃｏｒｅ（ｔ）は、時刻ｔにおける検出スコアの値を表す。図８の点線は、式（７）を適用した場合に、算出される被写体の平均輝度値を例示的に示したグラフである。検出スコアを考慮することにより、誤検出である可能性が高いフレームの平均輝度値の影響を受けることなく、測光値Ｅ（ｔ）を算出することができる。その結果、図８の比較からわかるように、検出スコアを考慮しない提案方式と比較して、検出スコアを考慮した提案方式では、より目標値に近い明るさで被写体を長く撮影することが可能になる。また、検出スコアの値に応じて、加重平均を行う際に使用するフレーム数を可変にすることも可能である。例えば、検出スコアが低い値が一定時間続くようであれば、加重平均に用いるフレーム数ｎの値を大きくし、測光値に与える影響を小さくする。逆に、検出スコアが高い状態が続くのであれば、フレーム数ｎの値を小さくし、計算量を抑えつつ、精度の高い測光値を算出する。なお、式（７）で用いるＳｃｏｒｅ（ｔ）のパラメータは、検出スコアに限るものではなく、例えば、映像の中に含まれるノイズ量や、映像品質を決定するＱ値、カメラの設定条件など、検出精度に係る情報で代替することも可能である。

以上説明した構成であれば、ユーザーが撮像を意図する主たる被写体に対して、安定して最適な露出制御が可能となる。

なお、前述した実施形態では、撮像装置の一例として監視カメラ１０１に撮像光学系２０１が一体的に形成された、所謂レンズ一体型の撮像装置について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、監視カメラ１０１と撮像光学系２０１を備えたレンズユニットとがそれぞれ別々に設けられた、所謂レンズ交換式の撮像装置を、撮像装置としてもよい。

また、本発明における制御の一部または全部を上述した実施形態の機能を実現するコンピュータプログラム（ソフトウェア）をネットワーク又は各種記憶媒体を介して撮像装置や情報処理装置に供給するようにしてもよい。そして、その撮像装置や情報処理装置におけるコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。その場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することとなる。

Claims (10)

1. 撮像部により撮像した画像を取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段により取得した前記画像から第１の特徴領域を検出する第１の検出手段と、
   前記第１の検出手段によって前記第１の特徴領域が検出されなかった場合に、前記画像取得手段により取得した前記画像から前記第１の特徴領域とは異なる第２の特徴領域を検出する第２の検出手段と、
   前記第１の検出手段及び前記第２の検出手段の検出結果に応じて、前記第１の特徴領域及び前記第２の特徴領域のいずれか一方に対して測光値を求める測光手段と、
   前記撮像部が連続して撮像した複数の画像に対して前記測光手段が求めた測光値に基づいて、露出値を決定する露出決定手段と、を有し、
   前記測光手段は、前記第１の検出手段によって前記第１の特徴領域が検出されたか否か、または前記第２の検出手段によって前記第２の特徴領域が検出されたか否か、に基づいて重みづけされた測光値を求め、
   前記露出決定手段は、前記複数の画像毎に重みづけされた測光値に基づいて、前記露出値を決定する、
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記露出決定手段は、前記撮像部が連続して撮像した複数の画像に対して前記測光手段が求めた重みづけされた測光値の平均に基づいて露出値を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記測光手段は、前記第１の特徴領域に対する測光値に適用される重みと前記第２の特徴領域に対する測光値に適用される重みとを異ならせて前記複数の画像毎に重みづけをされた測光値を求めることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１の検出手段及び前記第２の検出手段は、検出した前記第１の特徴領域及び前記第２の特徴領域について、前記第１の検出手段及び前記第２の検出手段の検出結果の信頼度を示すスコアを求め、
   前記露出決定手段は、前記測光手段が求めた測光値と、前記第１の検出手段及び前記第２の検出手段のいずれか一方が求めたスコアとに基づいて、前記露出値を決定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記第１の検出手段は、前記第１の特徴領域として、顔領域を検出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記第２の検出手段は、前記第２の特徴領域として、人体領域を検出することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 画像の露出を調整する方法であって、
   撮像部により撮像した画像を取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップにより取得した前記画像から第１の特徴領域を検出する第１の検出ステップと、
   前記第１の検出ステップにおいて前記第１の特徴領域が検出されなかった場合に、前記画像取得ステップにより取得した前記画像から前記第１の特徴領域とは異なる第２の特徴領域を検出する第２の検出ステップと、
   前記第１の検出ステップ及び前記第２の検出ステップの検出結果に応じて、前記第１の特徴領域及び前記第２の特徴領域のいずれか一方に対して測光値を求める測光ステップと、
   前記撮像部が連続して撮像した複数の画像に対して前記測光ステップが求めた測光値に基づいて、露出値を決定する露出決定ステップと、を有し、
   前記測光ステップでは、前記第１の特徴領域または前記第２の特徴領域のいずれか一方に対して、前記第１の検出ステップによって前記第１の特徴領域が検出されたか否か、または前記第２の検出ステップによって前記第２の特徴領域が検出されたか否か、に基づいて重みづけされた測光値を求め、
   前記露出決定ステップでは、前記複数の画像毎に重みづけされた測光値に基づいて、前記露出値を決定する、
   ことを特徴とする方法。
8. コンピュータに画像の露出を調整する方法を実行させるためのプログラムであって、前記方法は、
   撮像部により撮像した画像を取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップにより取得した前記画像から第１の特徴領域を検出する第１の検出ステップと、
   前記第１の検出ステップにおいて前記第１の特徴領域が検出されなかった場合に、前記画像取得ステップにより取得した前記画像から前記第１の特徴領域とは異なる第２の特徴領域を検出する第２の検出ステップと、
   前記第１の検出ステップ及び前記第２の検出ステップの検出結果に応じて、前記第１の特徴領域及び前記第２の特徴領域のいずれか一方に対して測光値を求める測光ステップと、
   前記撮像部が連続して撮像した複数の画像に対して前記測光ステップが求めた測光値に基づいて、露出値を決定する露出決定ステップと、を有し、
   前記測光ステップでは、前記第１の特徴領域または前記第２の特徴領域のいずれか一方に対して、前記第１の検出ステップによって前記第１の特徴領域が検出されたか否か、または前記第２の検出ステップによって前記第２の特徴領域が検出されたか否か、に基づいて重みづけされた測光値を求め、
   前記露出決定ステップは、前記測光ステップによって前記複数の画像毎に重みづけされた測光値に基づいて、前記露出値を決定する、
   ことを特徴とするプログラム。
9. 請求項８に記載のプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
10. 前記測光手段は、
    前記第１の特徴領域の測光値に対する重みづけよりも、前記第２の特徴領域の測光値に対する重みづけが大きくなるように、前記複数の画像毎に重みづけされた測光値を求める、
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

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