画像配信システムおよび画像配信方法と画像配信プログラム
【課題】色抜けや背景の露出および違和感を生じることなく正確に背景をマスキングすることができ、画像配信システム，方法，プログラムを提供する。
【解決手段】撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎にカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求め、カメラ３が取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の特徴点を認識し、特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する分割区画の最短離間距離ｚ１と人体の厚みの標準データｚ２および調整値ｚ３に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離ｚ０を求め、最長離間距離ｚ０と分割区画（ｉ，ｊ）毎の最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の各々を比較し、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）が最長離間距離ｚ０と同等以下である分割区画（ｉ，ｊ）を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する。
【解決手段】撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎にカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求め、カメラ３が取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の特徴点を認識し、特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する分割区画の最短離間距離ｚ１と人体の厚みの標準データｚ２および調整値ｚ３に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離ｚ０を求め、最長離間距離ｚ０と分割区画（ｉ，ｊ）毎の最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の各々を比較し、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）が最長離間距離ｚ０と同等以下である分割区画（ｉ，ｊ）を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよびネットワークを介して人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムおよび画像配信方法と画像配信プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよびネットワークを介して人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムとしては、企業用のテレビ会議システムや家庭用のテレビ電話等が公知である。
【０００３】
この種の技術にあっては、背景にある機密情報の映り込やプライバシーの保護の観点から、人物と背景との分離、例えば、背景の除去やマスキングに関連した処理操作が重要な課題となる。
特に、安価で小口径のレンズを使用したＷｅｂカメラにあっては、被写界深度を浅くして背景をフォーカスアウトさせることが困難なことから、パンフォーカスによる背景の映り込みが重大な問題となる。
【０００４】
人物と背景を分離するための技術としては、専用のスタジオで背景用のブルーバックやグリーンバックを設置し、これらの色を透過色として処理するようにしたものが公知であるが、近似色の衣服や装飾品に色抜けを生じる不都合があった。
【０００５】
また、コンピュータのディスプレイ上で背景色に近似する色をマウスでクリックして指定することによって背景を選択的に処理する方法もあるが、正確に人物と背景を分離して背景を除去したりマスキングしたりするためには、近似色の指定操作や類似範囲の設定操作が著しく煩雑となる不都合がある。
【０００６】
コンピュータのディスプレイ上に表示される画像にラバーバンド操作によってマスキング領域を設定することで切り抜き処理を行なう方法もあるが、領域の選択が大雑把となり、除去すべき背景の一部が意図せずに表示されるといった問題が発生することが多い。
【０００７】
また、背景を切り出すためのマスクを生成するため、ストロボ発光により主要被写体となる人物を露出オーバー状態で撮像してマスク部分の二値化を容易に行なえるようにした撮影装置が特許文献１として公知である。
このものは専用のハードウェアとしてストロボが必要となる点、および、動画を作成する場合には頻繁にストロボを発光させなければならない点で不都合がある。
【０００８】
更に、特許文献２には、２つのマイクで検出される音声信号の位相差からカメラの撮像面に平行となる面内における人物の位置（ｘ，ｙ）を特定し、その周辺にテンプレート状の領域Ｒを設定して人物の映像Ｇ２を切り出したり、人物の位置（ｘ，ｙ）に基いて映像Ｇ２以外の映像を除去して他者のテレビモニタに転送するようにしたもの、および、人物が撮影領域に入っていないときの基準映像Ｇ０と人物が撮影領域に入っているときの映像Ｇ１との差分画像Ｇ４、すなわち、人物のみの画像Ｇ４を他者のテレビモニタに転送するようにしたものが開示されている。
しかし、前者にあってはテンプレートを利用した映像の切り出しであるため、切り出し部分が大きくなりがちで隠すべき背景が露出し易くなる不都合があり、また、後者にあっては人物のみが切り出されて転送されるために違和感が生じるといった難点がある。
また、特許文献２では、赤外線照射部と赤外線受光部を作動させ、赤外線の反射時間によってカメラから人物までの距離Ｋを求め、映像処理部によって距離Ｋよりも近い距離に対応する領域の映像Ｇ５を切り出し、他者のテレビモニタに転送するようにしたものについても記載されている。
しかし、カメラから人物までの距離Ｋを求めることは可能であっても、その距離Ｋよりも近い距離に対応する領域の映像Ｇ５を切り出すための映像処理部の構成や画像処理については特許文献２では何ら具体的に開示されていない。
また、距離Ｋよりも近い距離に対応する領域の映像Ｇ５を切り出すことが仮にできたとしても、人物が僅かでも後方に移動したような場合には人物それ自体が撮像領域から食み出すことになり、切り出された映像Ｇ５に人物が含まれなくなる恐れがある。
【０００９】
一方、ＣＣＤカメラにおけるオートフォーカスを円滑化する際に利用される技術として、ＣＣＤから送られる高周波成分を利用して細密な区画に分割されたＣＣＤの撮像領域の各分割区画毎にカメラと撮像対象との離間距離（被写体距離）を求めるものが特許文献３として公知である。
但し、このものは画像の合焦を目的としたもので、人物と背景の分離や背景の除去あるいはマスキング等の画像処理に利用することを想定したものではない。
【００１０】
また、背景に発光体を周期パターンで明滅する専用ハードウェアを利用した画像処理によって人物と背景を分離する技術が特許文献４として提案され、人物の上にマスク画像をかぶせて配信するものが特許文献５として開示されているが、前者には専用のハードウェアを必要とする点でコスト上の問題があり、後者の技術には不自然さや違和感が残る。
【００１１】
その他、単純な形状指定を利用したマスキング技術として特許文献６−特許文献８のものが公知であり、一般的な画像合成技術に関しては特許文献９に開示されるもの等が公知である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２０１０−１３０１２８号広報
【特許文献２】特開平１０−２２４７６０号広報（段落００２０−段落００２５，図１５−図１７）
【特許文献３】特開平９−２８１３８６号広報（段落００１６，段落００２１−段落００２２）
【特許文献４】特開２００７−１５８４４３号広報
【特許文献５】特開２００２−３６８９７８号広報
【特許文献６】特開平５−６４１８０号広報
【特許文献７】特開２０００−２６１６４６号広報
【特許文献８】特開２００９−１９４６８７号広報
【特許文献９】特開２０００−２０９４２５号広報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明の目的は、外部装置や煩雑な操作を必要とせず、色抜けや背景の露出および違和感を生じることなく正確に背景をマスキングすることができ、かつ、人物が後方に移動したような場合でも確実に人物の画像を配信することのできる画像配信システムおよび画像配信方法と画像配信プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の画像配信システムは、Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムであり、前記目的を達成するため、特に、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段と、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段と、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段と、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段と、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段と、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段を設けたことを特徴とする構成を有する。
【００１５】
また、本発明の画像配信方法は、Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法であり、前記と同様の目的を達成するため、特に、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求め、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定し、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施し、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出することを特徴とした構成を有する。
【００１６】
また、本発明の画像配信プログラムは、Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムに用いる画像配信プログラムであり、前記と同様の目的を達成するため、特に、
前記Ｗｅｂカメラに実装されたマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段、および、
前記Ｗｅｂカメラで取得された画像データと前記区画別距離データ算出手段で求められた各分割区画毎の最短離間距離を前記Ｗｅｂカメラに接続された前記コンピュータに転送するデータ転送手段として機能させる補助プログラムと、
前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータのマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段、および、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段として機能させる主プログラムによって構成されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の画像配信システムおよび画像配信方法と画像配信プログラムは、撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎にＷｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求め、最長離間距離と分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定し、背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施し、人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと画像処理を施された画像データを合成して配信用画像データとするようにしたので、人物の体の前面側の特徴点から更に撮像深度の設定値の分だけ人物用の撮像空間が後方に拡張されることになり、人物が後方に移動したような場合であっても人物の画像を適切に配信し続けることができる。
また、色の情報ではなく撮像深度方向の位置情報に基いて人物と背景を識別するようにしているので、色抜けの発生や手動操作によるマスキング領域の設定の煩わしさもない。
しかも、撮像領域を細密な区画に分割して人物の撮像領域と背景の撮像領域とを分けているので、マスキング領域の選択が大雑把となって除去すべき背景の一部が意図せずに表示されるといった不都合も解消され、格別なハードウェアを必要としないことからコスト面での問題も発生しない。
また、マスキングのための画像処理を施された背景の画像データと人物の画像データを合成して配信用画像データとしているので、背景の抜けによる違和感も発生しない。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】一実施形態の画像配信システムの構成例について簡略化して示したブロック図である。
【図２】同実施形態の画像配信システムから一対のコンピュータとＷｅｂカメラを取り上げて構成の概略を示した機能ブロック図である。
【図３】同実施形態の画像配信システムで利用されるＷｅｂカメラの構成について簡略化して示したブロック図である。
【図４】同実施形態の画像配信システムで利用されるコンピュータの構成について簡略化して示したブロック図である。
【図５】同実施形態の画像配信プログラムの主要部を構成する主プログラムの構成の概略について示したフローチャートである。
【図６】主プログラムの構成の概略について示したフローチャートの続きである。
【図７】主プログラムの構成の概略について示したフローチャートの続きである。
【図８】主プログラムの構成の概略について示したフローチャートの続きである。
【図９】主プログラムの構成の概略について示したフローチャートの続きである。
【図１０】同実施形態の画像配信プログラムの一部を構成する補助プログラムの構成の概略について示したフローチャートである。
【図１１】撮像領域となるＣＣＤの分割例を示した概念図である。
【図１２】顔のアウトラインの推定例を示した概念図である。
【図１３】画像上において人物の顔が占める大きさの適否を示した概念図で、図１３（ａ）は顔の大きさが過大となって適正範囲を超えた場合の一例、また、図１３（ｂ）は顔の大きさが適正となっている場合の一例である。
【図１４】最短離間距離と人体の厚みと調整値と最長離間距離との関係の一例を示した概念図である。
【図１５】撮像領域分割手段によって分割された撮像領域の一例を示した概念図である。
【図１６】撮像領域を人物と背景に分割して得た画像データの一例について示した概念図で、図１６（ａ）は人物として認識された画像について、また、図１６（ｂ）は背景として認識された画像について示している。
【図１７】他の一実施形態の画像配信システムおよび画像配信方法について簡単に示した作用原理図であり、図１７（ａ）は人物の撮像領域の教示操作について、また、図１７（ｂ）は背景の撮像領域をマスキングした状態について示している。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
次に、本発明を実施するための形態について具体例を上げ、図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００２０】
図１は本発明を適用した一実施形態の画像配信システムの構成例について簡略化して示したブロック図である。
【００２１】
この画像配信システム１は、概略において、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等のコンピュータ２と、このコンピュータ２に情報伝達可能に接続されたＷｅｂカメラ３と、Ｗｅｂカメラ３を利用して撮像された人物の画像を他のコンピュータ２に配信する際に利用されるインターネットやＬＡＮ等のネットワーク４によって構成される。
なお、画像の配信元となるコンピュータ２は必ずＷｅｂカメラ３を備える必要があるが、画像の双方向通信を必要としない状況下にあっては、他のコンピュータ２が必ずしもＷｅｂカメラ３を備える必要はない。
【００２２】
画像配信システム１の一部を構成する一対のコンピュータ２とＷｅｂカメラ３を取り上げて其の構成の概略を図２の機能ブロック図に示す。
【００２３】
コンピュータ２とＷｅｂカメラ３によって主要部を構成される画像配信システム１は、Ｗｅｂカメラ３の撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段Ａと、Ｗｅｂカメラ３が取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段Ｂと、特徴点認識手段Ｂにより特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値Ｄに基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段Ｃと、最長離間距離算出手段Ｃによって求められた最長離間距離と区画別距離データ算出手段Ａによって求められた分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段Ｅと、撮像領域分割手段Ｅにより背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段Ｆと、撮像領域分割手段Ｅにより人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データとマスキング手段Ｆにより画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとしてネットワーク４に送出する配信用画像データ出力手段Ｇを備える。
【００２４】
この実施形態では、区画別距離データ算出手段Ａの機能実現手段としてＷｅｂカメラ３に実装されたマイクロプロセッサを利用し、特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇの機能実現手段としてコンピュータ２のマイクロプロセッサを利用することを前提としているが、区画別距離データ算出手段Ａの機能実現手段としてコンピュータ２のマイクロプロセッサを利用してもよい。
【００２５】
図３は画像配信システム１のＷｅｂカメラ３の構成について簡略化して示したブロック図である。
【００２６】
この実施形態のＷｅｂカメラ３は、画像処理等を始めとする各種の演算処理やＷｅｂカメラ３に内蔵されたズーム機構１１の駆動制御に利用されるマイクロプロセッサ５と、マイクロプロセッサ５の制御に必要とされる制御プログラムを格納したＲＯＭ６、および、画像データや演算データ等の一時記憶に利用されるＲＡＭ７や、コンピュータ２と接続するためのインターフェイス８を備える。そして、マイクロプロセッサ５の入出力回路９には、図示しない撮影用レンズや撮像面として機能するＣＣＤを備えたカメラ本体１０と、カメラ本体１０に設けられた撮影レンズの焦点距離を調整するズーム機構１１が接続されている。
【００２７】
この実施形態におけるマイクロプロセッサ５は、前述の区画別距離データ算出手段Ａとして機能するほか、カメラ本体１０で取得した画像データと区画別距離データ算出手段Ａで求められた各分割区画毎の最短離間距離を此のＷｅｂカメラ３に接続されたコンピュータ２に転送するためのデータ転送手段としても機能するもので、そのために必要とされる補助プログラムは、前述の演算処理や駆動制御のためのプログラムと共にＲＯＭ６に格納されている。
撮像面を形成するＣＣＤの撮像領域を細密に分割して各分割区画毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求める処理に関しては、背景技術の欄でも述べた通り、例えば、特開平９−２８１３８６号広報等で公知である。
【００２８】
図４はＷｅｂカメラ３に接続したコンピュータ２の構成について簡略化して示したブロック図である。
【００２９】
この実施形態のコンピュータ２は、演算処理用のマイクロプロセッサ１２と、マイクロプロセッサ１２の駆動制御に必要とされる基本的な制御プログラムを格納したＲＯＭ１３、および、各種のパラメータや設定値等の記憶に利用される不揮発性メモリ１４や演算データの一時記憶に利用されるＲＡＭ１５、ならびに、大容量記憶装置として機能するハードディスクドライブ１６や、Ｗｅｂカメラ３を接続するためのインターフェイス１７およびネットワーク４との接続等に利用されるインターフェイス１８を備え、マイクロプロセッサ１２の入出力回路１９には、マン・マシン・インターフェイスとして機能するキーボード２０およびマウス２１とディスプレイ２２が接続されている。
なお、符号２３は非一時的な記録媒体、例えば、ＤＶＤ，ＣＤ，フラッシュメモリ等からプログラムやデータを読み込むためのドライブである。
【００３０】
この実施形態におけるマイクロプロセッサ１２は、特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するもので、マイクロプロセッサ１２を特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇとして機能させるための主プログラムは予めハードディスクドライブ１６に格納されており、キーボード２０やマウス２１の操作によって画像配信処理の起動が指令された時点でＲＡＭ１５に実行対象プログラムとして読み込まれる。
また、人体の厚みに関わる標準データおよび人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値のデフォルト値も主プログラムと共にハードディスクドライブ１６に格納されており、主プログラムと同様にしてＲＡＭ１５に読み込まれる。
人体の厚みに関わる標準データや人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値は撮像深度の設定値Ｄの一態様である。
ハードディスクドライブ１６への主プログラムのインストール作業は、主プログラムを記録したＤＶＤ，ＣＤ，フラッシュメモリ等の非一時的な記録媒体とドライブ２３を利用して実施することができる。
【００３１】
図５〜図９はコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２を特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇとして機能させるための主プログラムの構成の概略について示したフローチャート、また、図１０はＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５を区画別距離データ算出手段Ａ，データ転送手段として機能させるための補助プログラムの構成の概略について示したフローチャートである。
【００３２】
次に、区画別距離データ算出手段Ａおよびデータ転送手段として機能するマイクロプロセッサ５の処理動作と特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するマイクロプロセッサ１２の処理動作、および、画像配信システム１の全体的な動作と、本実施形態における画像配信方法について図５〜図１０のフローチャートならびに図１１〜図１６の作用原理図を参照して具体的に説明する。
【００３３】
ここでは動画を配信する場合を例にとって説明するが、配信する画像を静止画像とすることも可能である。
【００３４】
まず、画像の配信元となるコンピュータ２のユーザが、Ｗｅｂカメラ３を設置したコンピュータ２の前に着座し、キーボード２０もしくはマウス２１を操作して画像配信処理の起動を指令すると、主プログラムがハードディスクドライブ１６からＲＡＭ１５に実行対象プログラムとして読み込まれ、図５に示されるような画像配信処理が開始される。
【００３５】
画像配信処理を開始したコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、まず、インターフェイス１７を介してＷｅｂカメラ３に画像取込指令を送出し（図５のステップＳ１）、Ｗｅｂカメラ３から画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータが送信されるのを待つ待機状態に入る（ステップＳ２）。
【００３６】
そして、コンピュータ２から送出された画像取込指令をインターフェイス８を経由して受け取ったＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５が画像取込指令の入力を検知し（図１０のステップＴ１）、カメラ本体１０を作動させて撮像面として機能するＣＣＤに結像した画像を数値化して画像データとして取り込み、この画像データを画像処理用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ７に一時記憶する（ステップＴ２）。
【００３７】
次いで、区画別距離データ算出手段Ａとして機能するＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５が、画像処理用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ７の画像データを参照し、ＣＣＤの撮像領域を細密な区画に論理的に分割する（ステップＴ３）。
図１１は撮像領域となるＣＣＤやフレームメモリとして機能するＲＡＭ７における画素や画像データの論理的な分割例を示した概念図である。
この実施形態では、多数の撮像素子を集合して全体として矩形状に形成されたＣＣＤをｉ行ｊ列、例えば、１００行×１００列程度に分割している。ＣＣＤを構成する撮像素子の単体の画素面積はｉ行ｊ列に分割された（ｉ，ｊ）スポット１つ分の分割区画の面積よりも小さく、１つの（ｉ，ｊ）スポットには複数の撮像素子や複数の画像データが含まれている。
なお、図１１中での符号Ｈは撮像の対象とされた人物を示し、また、符号Ｉは其の人物の背景を示している。ここでは仮に（ｉ，ｊ）スポット１つ分の分割区画にｋ個の撮像素子や画像データが含まれているものとする。
【００３８】
次いで、区画別距離データ算出手段Ａとして機能するＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５は、（ｉ，ｊ）スポットの各分割区画毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求める（ステップＴ４）。
細密に分割された分割区画毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求めるための処理に関しては既に述べた通りに公知であるので、ここでは特に説明しない。
この実施形態においては、特に、各画素つまり各画像データ毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との離間距離を求めた上で、各分割区画に含まれるｋ個の画像データに対応した離間距離の中から最小の値を求め、この値を当該分割区画毎に対応する最短離間距離の値として採用している。
【００３９】
次いで、Ｗｅｂカメラ３のデータ転送手段として機能するマイクロプロセッサ５が、これらの画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータをインターフェイス８を介してコンピュータ２に転送する（ステップＴ５）。
【００４０】
そして、Ｗｅｂカメラ３から送出された画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータをインターフェイス１７を経由して受け取ったコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が此れらのデータの入力を検知し（図５のステップＳ２）、これらのデータを読み込んでＲＡＭ１５に一時記憶する（ステップＳ３）。
具体的には、各画素毎の画像データは初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に配列状に記憶され、また、最短離間距離のデータも此れと同様にＲＡＭ１５のデータ記憶領域に生成されたデータ記憶テーブルに配列状に記憶される。この場合、初期の画像データを記憶するフレームメモリとデータ記憶テーブルは論理的に相似の関係にあるが、各分割区画がｋ個の画像データを含むことから、初期の画像データを記憶するフレームメモリの記憶容量に比べて最短離間距離のデータを記憶するデータ記憶テーブルの記憶容量は小さい。
【００４１】
次いで、特徴点認識手段Ｂとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域を参照し、撮像対象とされた人物の体の前面側の一部つまり此の実施形態にあっては目，鼻，口といった顔の構成要素を特徴点として認識し、更に、このマイクロプロセッサ１２が、目，鼻，口といった顔の構成要素の並びや構成要素間の離間距離に基いて、画像上での人物の顔の大きさを推定する（ステップＳ４）。
特徴点として目，鼻，口を利用した場合の画像上での顔の大きさの推定例を図１２の概念図に示す。この処理は例えば目，鼻，口といった構成要素間の離間距離に比例した半径で目，鼻，口の図心の位置から円形状の領域Ｓを規定して顔の大きさとすること等により数値的に容易に処理できる。
【００４２】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、ステップＳ４の処理で推定された画像上での顔の大きさが適正範囲の大きさであるか否かを判定する（ステップＳ５）。
図１３（ａ）に顔の大きさが過大となって適正範囲を超えた場合の一例を示し、また、図１３（ｂ）には顔の大きさが適正となっている場合の一例を示す。
なお、図１３（ａ）および図１３（ｂ）に示す破線状の矩形枠は理想的とされる顔の大きさを概念的に示したものに過ぎない。実際には、領域Ｓの半径の大小等により顔の大きさが過大であるのか適正範囲にあるのか過小であるのかを数値的に容易に判定することができる。
【００４３】
ここで、ステップＳ５の判定結果が偽となった場合、つまり、画像上での人物の顔の大きさが不適当であると判定された場合には、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、インターフェイス１７を介してＷｅｂカメラ３にズーミング指令を送出する（ステップＳ６）。
当然、顔の大きさが過大と判定された場合のズーミング指令はズームアウト指令、また、顔の大きさが過小と判定された場合のズーミング指令はズームイン指令である。
【００４４】
次いで、コンピュータ２から送出されたズーミング指令をインターフェイス８を経由して受け取ったＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５がズーミング指令の入力を検知し（図１０のステップＴ６）、ズーミング指令の方向性つまりズームアウト指令かズームイン指令かの種別に応じてズーム機構１１を作動させ、カメラ本体１０に設けられた撮影レンズの焦点距離を調整する（ステップＴ７）。
【００４５】
その後、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、改めて図５のステップＳ１〜Ｓ４の処理を繰り返し実行して前記と同様にＷｅｂカメラ３から画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータを取得し、顔の大きさが適正範囲の大きさであるか否かを判定する（ステップＳ５）。
【００４６】
画像上での人物の顔の大きさが不適当であると判定された場合には、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が再びＷｅｂカメラ３にズーミング指令を送出し（ステップＳ６）、Ｗｅｂカメラ３側の処理操作によって撮影レンズの焦点距離を調整させる（図１０のステップＴ６〜ステップＴ７）。
【００４７】
そして、最終的に画像上での人物の顔の大きさが適正化され、ステップＳ５の判定が真となると、最長離間距離算出手段Ｃとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、特徴点認識手段Ｂにより特徴点として認識された撮像領域上の位置を更に具体的に特定し、この位置を含む分割区画に対応する最短離間距離のデータをＲＡＭ１５のデータ記憶テーブルから読み出して、その値を最短離間距離記憶レジスタＲ（ｚ１）に一時記憶させる（ステップＳ７）。
この実施形態にあっては特徴点として目，鼻，口を利用しているので、目，鼻，口の図心の位置を求めて特徴点の位置を具体的に１つの値に特定し、此の特徴点を含む分割区画に対応した最短離間距離をＲＡＭ１５のデータ記憶テーブルから読み出して最短離間距離記憶レジスタＲ（ｚ１）に一時記憶させることになる。なお、目，鼻，口の図心の位置を求める代わりに目，鼻，口の何れかを代表的な特徴点とし、これに対応する分割区画の最短離間距離を最短離間距離記憶レジスタＲ（ｚ１）に一時記憶させるようにしてもよい。
従って、例えば、図１１に示される（ｉｘ，ｊｙ）スポットの分割区画内にあるｋ個の撮像素子や画像データのうちの１つが特徴点に相当するものであったとすれば、ＲＡＭ１５のデータ記憶テーブル中において（ｉｘ，ｊｙ）スポットに対応して記憶されている最短離間距離の値が最短離間距離記憶レジスタＲ（ｚ１）に記憶されることになる。
【００４８】
次いで、最長離間距離算出手段Ｃとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、人体の厚みに関わる標準データをＲＡＭ１５から読み込んで標準厚記憶レジスタＲ（ｚ２）に一時記憶し（ステップＳ８）、更に、人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値のデフォルト値をＲＡＭ１５から読み込んでマージン記憶レジスタＲ（ｚ３）に一時記憶し（ステップＳ９）、これらの３つの値を加算した値を、人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離として最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）に記憶させる（ステップＳ１０）。
既に述べた通り、人体の厚みに関わる標準データｚ１や人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値のデフォルト値ｚ２は何れも撮像深度を調整するための設定値Ｄの一態様である。
【００４９】
最短離間距離ｚ１，人体の厚みに関わる標準データｚ２，人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値のデフォルト値ｚ３および撮像深度方向の最長離間距離ｚ０の関係を図１４の概念図に示す。なお、図１４中では人物を符号Ｈ’，その頭部をＳ’，背景相当部分をＩ’の符号によって示している。
最短離間距離ｚ１は人物Ｈ’の体の前面側の部位つまり此の実施形態にあっては目，鼻，口を特徴点として求められる値であるから人物Ｈ’の最前面に相当する距離であり、また、人体Ｈ’の厚みに関わる標準データｚ２は図１４に示される通り人物Ｈ’の厚みの最大値に相当する値である。従って、基本的には、Ｗｅｂカメラ３からの深度方向の距離がｚ１＋ｚ２以下となる範囲の画像データを人物Ｈ’の画像データとして定義すればよいことになる。しかし、そうした場合には、人物Ｈ’が僅かに後方に倒れ込むようにして移動しただけでも人物Ｈ’の一部が人物用の撮像空間つまり図１４中に示されるラインＬ１から外側に食み出してしまい、人物Ｈ’の一部として認識されなくなる恐れがある。
よって、この実施形態にあっては、更に、人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値ｚ３をマージンとして利用し、Ｗｅｂカメラ３からの深度方向の距離がｚ１＋ｚ２＋ｚ３＝ｚ０以下となる範囲を人物用の撮像空間として認識するようにしている。
【００５０】
次いで、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、テーブル行検索指標ｉの値とテーブル列検索指標ｊの値を一旦０に初期化し（ステップＳ１１，ステップＳ１２）、改めてテーブル行検索指標ｉの値を１インクリメントした後（ステップＳ１３）、テーブル行検索指標ｉの現在値がデータ記憶テーブルの行数の最大値ｍを越えているか否かを判定する（ステップＳ１４）。
なお、矩形状に形成されたＣＣＤを１００行×１００列に分割した場合ではｍの値は１００である。
【００５１】
ここで、テーブル行検索指標ｉの現在値がデータ記憶テーブルの行数の最大値ｍを越えておらずステップＳ１４の判定結果が偽となった場合には、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、更に、テーブル列検索指標ｊの値を改めて１インクリメントし（ステップＳ１５）、テーブル列検索指標ｊの現在値がデータ記憶テーブルの列数の最大値ｎを越えているか否かを判定する（ステップＳ１６）。
なお、矩形状に形成されたＣＣＤを１００行×１００列に分割した場合ではｎの値は１００である。
【００５２】
テーブル列検索指標ｊの現在値がデータ記憶テーブルの列数の最大値ｎを越えておらずステップＳ１６の判定結果が偽となった場合には、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、テーブル行検索指標ｉの現在値とテーブル列検索指標ｊの現在値とに基いてデータ記憶テーブルから（ｉ，ｊ）スポットの分割区画に対応する最短離間距ｚ（ｉ，ｊ）の値を読み込み（ステップＳ１７）、最長離間距離算出手段Ｃが最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）に記憶させた最長離間距離ｚ０と区画別距離データ算出手段Ａによる処理結果としてデータ記憶テーブルに記憶された最短離間距ｚ（ｉ，ｊ）との大小関係を比較する（ステップＳ１８）。
【００５３】
そして、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の値が最長離間距離ｚ０の値と同等以下であってステップＳ１８の判定結果が真となった場合には、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の現在値に代えて（ｉ，ｊ）スポットの分割区画が人物の撮像領域であることを規定するフラグの値０をデータ記憶テーブルの（ｉ，ｊ）スポットにセットする（ステップＳ１９）。
【００５４】
一方、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の値が最長離間距離ｚ０の値を越えてステップＳ１８の判定結果が偽となった場合には、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の現在値に代えて（ｉ，ｊ）スポットの分割区画が背景の撮像領域であることを規定するフラグの値１をデータ記憶テーブルの（ｉ，ｊ）スポットにセットする（ステップＳ２０）。
【００５５】
以下、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、テーブル列検索指標ｊの値を逐次１インクリメントして前記と同様にステップＳ１６〜ステップＳ２０の処理を繰り返すことで、データ記憶テーブルの第ｉ行を構成する全てのスポットにフラグの値０または１を記憶させる。
【００５６】
そして、テーブル列検索指標ｊの値がｎを超えてステップＳ１６の判定結果が真となる度に、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、テーブル列検索指標ｊの値を改めて０に初期化してテーブル行検索指標ｉの値を１インクリメントし（ステップＳ１２，ステップＳ１３）、更新されたテーブル行検索指標ｉの現在値に基いて前記と同様にしてステップＳ１４〜ステップＳ２０の処理を繰り返す。
【００５７】
そして、最終的に、テーブル列検索指標ｊの現在値がデータ記憶テーブルの列数の最大値ｎを超過してｎ＋１となり、かつ、テーブル行検索指標ｉの現在値がデータ記憶テーブルの行数の最大値ｍを超過してｍ＋１とった時点、要するに、ステップＳ１４の判定結果が真となった時点で、データ記憶テーブルの（１，１）スポット〜（ｍ，ｎ）スポットの全てにフラグの値０または１が記憶されることになる。
【００５８】
撮像領域分割手段Ｅによって実行されるステップＳ１１〜ステップＳ２０の処理結果の一例を図１５の概念図に示す。
図１５中で白抜きで描画された部分がフラグの値として０をセットされたスポットに相当する分割区画つまり人物の撮像領域として規定された分割区画であり、また、図１５中にグレーで描画される部分がフラグの値として１をセットされたスポットに相当する分割区画すなわち背景の撮像領域として規定された分割区画である。
【００５９】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、フラグの値として０をセットされたスポットに相当する分割区画に含まれる全ての画像データを初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域から人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーし（ステップＳ２１）、フラグの値として１をセットされたスポットに相当する分割区画に含まれる全ての画像データを初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域から背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーする（ステップＳ２２）。
【００６０】
人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーされた画像データの一例を図１６（ａ）に、また、背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーされた画像データの一例を図１６（ｂ）に示す。
図１６（ａ）中で白抜きで描画された部分が人物として認識された画像データの集合であり、グレーで表示された部分は実質的な画像データが存在しない部分である。また、図１６（ｂ）中でグレーで描画された背景として認識された画像データの集合であり、白抜きで表示された部分は実質的な画像データが存在しない部分である。
なお、図１６（ａ）および図１６（ｂ）においては分割区画は記載していない。
【００６１】
次いで、マスキング手段Ｆとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶された画像データの全て、つまり、撮像領域分割手段Ｅにより背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データ（図１６（ｂ）参照）に対してマスキングのための画像処理を施す（ステップＳ２３）。
マスキングのための画像処理は、隠すべき背景となるカレンダーへの書き込みや蔵書の背表紙のタイトル，飾られた賞状等の文字，装飾品や家財道具等を必要な範囲で隠蔽することが可能であればどのようなものでもよく、要求される隠蔽力の程度に応じて、例えば、適度のぼかし，解像度の低下，輝度の変更，コントラストの強調や平準化、また、塗り潰し等といった様々な方法を適用することができる。
【００６２】
次いで、配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、撮像領域分割手段Ｅにより人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データつまり人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に現時点で記憶されている画像データとマスキング手段Ｆにより画像処理を施された画像データつまり背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に現時点で記憶されている画像データとを合成して配信用の画像データを生成して一時記憶する（ステップＳ２４）。
【００６３】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が配信用の画像データをディスプレイ２２にプレビューとして表示し（ステップＳ２５）、キーボード２０もしくはマウス２１からの配信許可信号の入力や倍率変更要求の入力あるいは深度変更要求の入力やマスキング方法の再選択要求の入力を待つ待機状態に入る（ステップＳ２６，ステップＳ２７，ステップＳ２９，ステップＳ３１からなるループ処理）。
【００６４】
ここで、画像の配信元となるコンピュータ２のユーザはディスプレイ２２のプレビューを参照し、表示された顔の大きさが適切であるか否か、隠蔽したい背景が写り込んだり体の輪郭部分がマスキングされたりしてないかどうか、マスキング方法の選択が適切であったか否かを目視にて判断する。
【００６５】
表示された顔の大きさが適切でなければユーザはキーボード２０もしくはマウス２１を操作し、拡大または縮小の倍率変更要求をコンピュータ２に入力する。倍率変更要求の入力はステップＳ２７の判定処理でコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２により検知され、倍率変更要求を受けたマイクロプロセッサ１２がインターフェイス１７を介してＷｅｂカメラ３にズーミング指令を送出し（ステップＳ２８）、Ｗｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５がズーミング指令の入力を検知し（図１０のステップＴ６）、ズーミング指令の方向性つまりズームアウト指令（縮小）かズームイン指令（拡大）かの種別に応じてズーム機構１１を作動させ、カメラ本体１０に設けられた撮影レンズの焦点距離を調整することになる（ステップＴ７）。
【００６６】
そして、ズーミング指令の送出を終えたコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は改めてステップＳ１の処理に復帰し、前記と同様にしてステップＳ１〜ステップＳ２４までの処理を繰り返し実行し、最終的に、新たに生成された配信用の画像データつまり顔の大きさを拡大または縮小された配信用の画像データをディスプレイ２２に改めてプレビューとして表示する（ステップＳ２５）。
【００６７】
以下、この実施形態にあっては、プレビューを参照して行われる手動操作による撮影レンズの焦点距離の調整をズーミングリトライ機能と称する。
【００６８】
また、隠蔽したい背景が写り込んだり体の輪郭部分がマスキングされたりしていた場合には、ユーザはキーボード２０のテンキー等を操作し、最長離間距離ｚ０の値をモデファイして深度変更要求としてコンピュータ２に入力する。モデファイされた最長離間距離ｚ０の値はステップＳ２９の判定処理でコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２により検知され、最長離間距離ｚ０の入力を受けたマイクロプロセッサ１２が最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）の値を一時的に書き換える（ステップＳ３０）。
【００６９】
隠蔽したい背景が写り込んでいる場合には、図１４からも明らかなように、最長離間距離ｚ０の値が大き過ぎることを意味するので、ユーザは最長離間距離ｚ０の値を相対的に小さな値に設定し直し、また、体の輪郭部分がマスキングされてしまっている場合には、図１４からも明らかなように、最長離間距離ｚ０の値が小さ過ぎることを意味するので、ユーザは最長離間距離ｚ０の値を相対的に大きな値に設定し直すことになる。
【００７０】
そして、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は改めてステップＳ１１の処理に復帰し、前記と同様にしてステップＳ１１〜ステップＳ２４までの処理を繰り返し実行し、最終的に、変更された最長離間距離ｚ０の値に基いて分離された人物専用のフレームメモリ内の画像データと背景専用のフレーム内の画像データとを合成して得られた配信用の画像データをディスプレイ２２に改めてプレビューとして表示する（ステップＳ２５）。
【００７１】
以下、この実施形態にあっては、プレビューを参照して手動操作で行われる最長離間距離の調整を撮像深度のリトライ設定機能と称する。
【００７２】
また、マスキング方法の選択が適切でなかった場合には、ユーザはキーボード２０やマウス２１を操作し、別のマスキング方法を選んでマスキング方法の再選択要求としてコンピュータ２に入力する。マスキング方法の再選択要求はステップＳ３１の判定処理でコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２により検知され、マスキング方法の再選択要求を受けたマイクロプロセッサ１２は、新たに指定されたマスキング方法を、実行すべきマスキング方法として記憶する（ステップＳ３２）。
【００７３】
この操作は、例えば、隠蔽すべき背景が十分に隠蔽されていないとユーザが判断した場合に背景のぼかしを強くしたり解像度を大きく低下させたり、或いは、ぼかしや解像度の低下では隠蔽が不十分と判断した場合に塗り潰しによるマスキングを利用したりする場合に行なわれる。無論、これとは逆に、背景の隠蔽が十分な範囲でぼかしを緩めたり解像度を上昇させて全体の画面全体の雰囲気を向上させるといった場合もある。
【００７４】
そして、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は改めてステップＳ２３の処理に復帰し、前記と同様にしてステップＳ２３〜ステップＳ２４までの処理を繰り返し実行し、最終的に、再選択されたマスキング方法で作成された背景専用のフレーム内の画像データと人物専用のフレームメモリ内の画像データとを合成して得られた配信用の画像データをディスプレイ２２に改めてプレビューとして表示する（ステップＳ２５）。
【００７５】
以下、この実施形態にあっては、プレビューを参照して手動操作で行われるマスキング方法の再選択をマスキング方法のリトライ設定機能と称する。
【００７６】
ユーザがキーボード２０やマウス２１を操作してコンピュータに配信許可信号を入力しない限り、これらのズーミングリトライ機能や撮像深度のリトライ設定機能およびマスキング方法のリトライ設定機能は何度でも繰り返して実行することができる。無論、複数のリトライ機能を組み合わせて実行してもよい。
【００７７】
そして、最終的に、ディスプレイ２２のプレビューを参照したユーザが配信用の画像データが適切であると判断し、キーボード２０もしくはマウス２１を操作してコンピュータ２に配信許可信号を入力すると、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、配信許可信号の入力をステップＳ２６の判定処理で検知し、まず、１処理周期前すなわち１フレーム前の画像データを一時記憶する過去画像用フレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域を一旦初期化する（ステップＳ３３）。
【００７８】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、インターフェイス１７を介してＷｅｂカメラ３に画像取込指令を送出した後（ステップＳ３４）、既に述べた通りの区画別距離データ算出手段Ａおよびデータ転送手段として機能するＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５がステップＴ２〜ステップＴ５の処理を実行して画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータを送信してくるまで待機し（ステップＳ３５）、これらのデータを読み込んで初期の画像データを記憶するフレームメモリや最短離間距離のデータを記憶するデータ記憶テーブルとして機能するＲＡＭ１５に一時記憶する（ステップＳ３６）。
【００７９】
そして、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２がステップＳ１１〜ステップステップＳ２０と同等の処理を前記と同様にして繰り返し実行し、最長離間距離算出手段Ｃとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が当初に最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）に記憶させた最長離間距離ｚ０の値もしくは撮像深度のリトライ設定機能によって改めて設定された最長離間距離ｚ０の値あるいはズーミングリトライ機能の起動に伴って最長離間距離算出手段Ｃが改めて最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）に記憶させた最長離間距離ｚ０の値と、区画別距離データ算出手段Ａとして機能するＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５による処理結果としてＲＡＭ１５のデータ記憶テーブルに記憶された最短離間距ｚ（１，１）〜ｚ（ｍ，ｎ）との大小関係を全て比較して、データ記憶テーブルの（１，１）スポット〜（ｍ，ｎ）スポットに当該分割区画が人物の撮像領域であることを示すフラグの値０または当該分割区画が背景の撮像領域であることを示すフラグの値１をセットし、更に、マスキング手段Ｆとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、ステップＳ２１〜ステップステップＳ２３と同等の処理を前記と同様にして繰り返し実行し、フラグの値として０をセットされたスポットに相当する分割区画に含まれる全ての画像データを、初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域から人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーする一方、フラグの値として１をセットされたスポットに相当する分割区画に含まれる全ての画像データを、初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域から背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーし、背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶された画像データの全て、つまり、撮像領域分割手段Ｅにより背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データに対してマスキングのための画像処理を施した後、最終的に、配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、撮像領域分割手段Ｅにより人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データつまり人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に現時点で記憶されている画像データとマスキング手段Ｆにより画像処理を施された画像データつまり背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に現時点で記憶されている画像データとを合成して、配信用の画像データとして一時記憶する（以上、ステップＳ３７の処理）。
【００８０】
次いで、配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、現時点で一時記憶されている配信用の画像データつまり前述のステップＳ３７の処理で生成された配信用の画像データとステップＳ３３もしくはステップＳ３９の処理で既に過去画像用フレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶されている画像データとを比較し、両者間の差分となる画像データのみを、インターフェイス１８およびネットワーク４を介して、動画の配信対象となる他のコンピュータ２に配信する（ステップＳ３８）。
【００８１】
但し、ステップＳ３３の実行直後に実施されるステップ３８の処理においては過去画像用フレームメモリがリセットされた状態にあるので、現時点で一時記憶されている配信用の画像データつまり前述のステップＳ３７の処理で生成された配信用の画像データの全てが其のままインターフェイス１８およびネットワーク４を介して動画の配信対象となる他のコンピュータ２に配信されることになる。
【００８２】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、直前のステップＳ３７の処理で生成された画像を過去画像用フレームメモリに上書きするかたちで更新して記憶させる（ステップＳ３９）。
【００８３】
そして、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、ユーザがキーボード２０やマウス２１を操作して画像の更新頻度つまりフレームレートの調整に関わる指令を入力しているか否か（ステップＳ４０）、画像の解像度の調整に関わる指令を入力しているか否か（ステップＳ４２）、および、画像配信処理の終了を宣言する指令を入力しているか否かを判定し（ステップＳ４４）、何れの指令も入力されていなければ、前記と同様にしてステップＳ３４〜ステップＳ４４の処理を繰り返し実行する。
【００８４】
従って、この実施形態にあっては、最長離間距離算出手段Ｃの作動後つまりステップＳ１０までの処理が行なわれた後に、Ｗｅｂカメラ３の区画別距離データ算出手段ＡによるステップＴ２〜ステップＴ５の処理と、コンピュータ２の撮像領域分割手段Ｅの処理つまりステップＳ３７の処理のうちステップＳ１１〜ステップＳ２０に相当する処理と、マスキング手段Ｆの処理つまりステップＳ３７の処理のうちステップＳ２１〜ステップＳ２３に相当する処理と、配信用画像データ出力手段Ｇによる処理つまりステップＳ３７の処理のうちステップＳ２４に相当する処理とステップＳ３８の処理とが所定周期毎に繰り返し実行されているといって差し支えない。
【００８５】
この実施形態では、特に、配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、その時点で一時記憶されている配信用の画像データつまりステップＳ３７の処理で新たに生成された配信用の画像データとステップＳ３９の処理で既に過去画像用フレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶されている画像データつまり１処理周期前の画像データとを比較し、両者間の差分となる画像データつまり動きのあった部分の画像データのみを動画の配信対象となる他のコンピュータ２に配信するようにしているので、動画の配信に際してネットワーク４やコンピュータ２の負荷が著しく増大するといった不都合を未然に防止することができる。
【００８６】
また、ズーミングリトライ機能を利用して撮影レンズの焦点距離を調整した場合にはコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が改めてステップＳ１の処理に復帰してステップＳ１〜ステップＳ２４までの処理を繰り返し実行して目，鼻，口といった特徴点に対応する分割区画の最短離間距離ｚ１を求め、最長離間距離算出手段Ｃが最長離間距離ｚ０の値を再計算するので、ズーミングリトライ機能を利用して画像上での顔の大きさを変更した場合であっても常に最適な最長離間距離ｚ０の値を利用して背景と人物とを識別することができる。
【００８７】
画像の配信中に画像のカクツキ等が生じてスムーズな画像配信が困難な場合には、ユーザがキーボード２０やマウス２１を操作して画像の更新頻度つまりフレームレートの調整やソフトウェア上での画像解像度の調整つまり画像データの間引きに関わる指令を入力して調整を行なうことになるが（ステップＳ４０〜ステップＳ４３）、フレームレートの調整や画像データの間引き処理に関しては公知であるので、ここでは特に説明しない。
【００８８】
以上に述べた通り、この実施形態では、Ｗｅｂカメラ３が備えるカメラ本体１０の撮像面として機能するＣＣＤの撮像領域をｍ行ｎ列の細密な区画に論理的に分割し、分割区画となるｉ＝１〜ｍ，ｊ＝１〜ｎの（ｉ，ｊ）スポット毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求め、Ｗｅｂカメラ３が取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部、例えば、目，鼻，口といった構成要素を特徴点として認識し、特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する分割区画の最短離間距離ｚ１と、撮像深度の設定値Ｄすなわち人体の厚みに関わる標準データｚ２と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値ｚ３とに基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離ｚ０を求め、最長離間距離ｚ０とｉ＝１〜ｍ，ｊ＝１〜ｎの（ｉ，ｊ）スポットの分割区画毎の最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の各々との大小関係を比較し、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）が最長離間距離ｚ０と同等以下である分割区画に値０のフラグをセットして人物の撮像領域として規定し、この分割区画に含まれる全ての画像データを人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶する一方、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）が最長離間距離ｚ０を越える分割区画に値１のフラグをセットして背景の撮像領域として規定し、この分割区画に含まれる全ての画像データを背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶し、背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５に記憶された画像データのみにマスキングのための画像処理を施し、人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶された画像データとマスキングのための画像処理を施された背景専用のフレームメモリに記憶された画像データとを合成して配信用画像データとするようにしている。
【００８９】
従って、人物が後方に倒れ込むようにして移動したような場合であっても、その移動量が図１４に示されるような調整値ｚ３の範囲内であれば、確実に人物の画像を配信し続けることができる。
【００９０】
また、色の情報ではなく撮像深度方向の位置情報に基いて人物と背景を識別するようにしているので、色抜けの発生や手動操作によるマスキング領域の設定の煩わしさがなく、格別なハードウェアを追加する必要がないことから、コスト面での問題も発生しない。
【００９１】
しかも、ＣＣＤの撮像領域を細密な区画に分割して人物の撮像領域と背景の撮像領域とを論理的に分割しているので、マスキング領域の選択が大雑把となって除去すべき背景の一部が意図せずに表示されるといった不都合が解消され、更には、特徴点よりも前に位置する人物の一部たとえば肘から先といった部分が不用意に省略されるといった不都合もなく、特に、人物と背景を識別する閾値となる最長離間距離ｚ０を最長離間距離算出手段Ｃによって特定した後、Ｗｅｂカメラ３の区画別距離データ算出手段Ａとコンピュータ２の撮像領域分割手段Ｅとマスキング手段Ｆと配信用画像データ出力手段Ｇを繰り返し作動させて連続的に画像を送出する処理つまり動画の配信を行なうようにしているので、人物と背景を分離する撮像領域分割手段Ｅの処理がリアルタイムで実行されることになり、動画の配信中に人物が移動した場合であっても背景が露出した画像が不用意に配信される恐れがない。
【００９２】
また、配信される画像データはマスキングのための画像処理を施された背景の画像データと人物の画像データとを合成したものであるから、背景の抜けによる違和感の発生といった問題も生じない。
【実施例２】
【００９３】
図１７は他の一実施形態の画像配信システムおよび画像配信方法について簡単に示した作用原理図である。
【００９４】
この実施形態では、図１７（ａ）に示されるように、コンピュータ２の前に着座したユーザが両手を開き、肩幅よりも僅かに腕を開いて下方に広げた状態でＷｅｂカメラ３を作動させて画像を取得させ、顔と左右の手のひらの位置を色や形によってコンピュータ２に検出させ、顔と左右の手のひらを結ぶ台形状の形を人物の撮像領域Ｈとして認識し、それ以外の部分を背景の撮像領域Ｉとして認識するようにしている。
【００９５】
このような構成を適用した場合には、人物の体系に合わせたマスキングが可能であり、環境や状況に合わせて意図的にマスキングの範囲を広げたり狭めたりすることも可能である。
【００９６】
また、直感的・視覚的な操作によって誰でもが簡単に人物の撮像領域Ｈをコンピュータ２に教示することができるので、操作の利便性が更に向上する。
【００９７】
撮像領域Ｈをコンピュータ２に教示した後は、ユーザが大きく位置を移動しない限り、自由なポーズで電話会議やチャットを実施することが可能である。
【００９８】
以上に開示した実施形態の一部または全部は、以下の付記に示す記載によって適切に表現され得るが、発明を実施するための形態や発明の技術思想は、これらのものに制限されるものではない。
【００９９】
また、画像配信プログラムを構成する主プログラムや補助プログラムは非一時的な記録媒体に記憶されてもよい。非一時的な記録媒体としては、例えば、ＤＶＤ，ＣＤ，フラッシュメモリ等のものを利用することができる。これらのプログラムを非一時的な記録媒体に記憶した場合、各プログラムは非一時的な記録媒体からコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２やＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５によって読み出され、各々のマイクロプロセッサによって実行されることになる。
既に述べた通り、区画別距離データ算出手段Ａ，特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇの機能実現手段としてコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２のみを利用することも可能であり、その場合は主プログラムと補助プログラムからなる画像配信プログラムをコンピュータ２にインストールするだけで事足りる。
【０１００】
〔付記１〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムにおいて、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段と、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段と、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段と、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段と、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段と、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段を設けたことを特徴とする画像配信システム。
【０１０１】
〔付記２〕
前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段が所定周期毎に繰り返し作動することを特徴とした付記１記載の画像配信システム。
【０１０２】
〔付記３〕
前記撮像深度の設定値が、人体の厚みに相当する値によって構成されていることを特徴とする付記１または付記２記載の画像配信システム。
【０１０３】
〔付記４〕
前記撮像深度の設定値が、人体の厚みに相当する値と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値によって構成されていることを特徴とする付記１または付記２記載の画像配信システム。
【０１０４】
〔付記５〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法において、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求め、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定し、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施し、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出することを特徴とした画像配信方法。
【０１０５】
〔付記６〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法において、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求めた後、
前記Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像する操作と、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める操作と、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する操作と、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施す操作と、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する操作を所定周期毎に繰り返し実行することを特徴とした画像配信方法。
【０１０６】
〔付記７〕
前記撮像深度の設定値を、人体の厚みに相当する値によって決めることを特徴とした付記５または付記６記載の画像配信方法。
【０１０７】
〔付記８〕
前記撮像深度の設定値を、人体の厚みに相当する値と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値によって決めることを特徴とした付記５または付記６記載の画像配信方法。
【０１０８】
〔付記９〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムに用いる画像配信プログラムであって、
前記Ｗｅｂカメラに実装されたマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段、および、
前記Ｗｅｂカメラで取得された画像データと前記区画別距離データ算出手段で求められた各分割区画毎の最短離間距離を前記Ｗｅｂカメラに接続された前記コンピュータに転送するデータ転送手段として機能させる補助プログラムと、
前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータのマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段、および、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段として機能させる主プログラムによって構成される画像配信プログラム。
【０１０９】
〔付記１０〕
前記主プログラムは、前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段を所定周期毎に繰り返し作動させるように構成されていることを特徴とした付記９記載の画像配信プログラム。
【０１１０】
〔付記１１〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムに用いる画像配信プログラムであって、
前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータのマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段、および、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段として機能させることを特徴とした画像配信プログラム。
【０１１１】
〔付記１２〕
前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段を所定周期毎に繰り返し作動させるようにしたことを特徴とした付記１１記載の画像配信プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明は、テレビ会議システム，一般家庭内のテレビ電話，カメラを利用した通信教育，家電のビデオカメラや携帯電話等で撮像された画像を人物と背景に分離する際に利用できる。
【符号の説明】
【０１１３】
１ 画像配信システム
２ コンピュータ
３ Ｗｅｂカメラ
４ ネットワーク
５ マイクロプロセッサ（区画別距離データ算出手段，データ転送手段）
６ ＲＯＭ
７ ＲＡＭ
８ インターフェイス
９ 入出力回路
１０ カメラ本体
１１ ズーム機構
１２ マイクロプロセッサ（特徴点認識手段，最長離間距離算出手段，撮像領域分割手段，マスキング手段，配信用画像データ出力手段）
１３ ＲＯＭ
１４ 不揮発性メモリ
１５ ＲＡＭ
１６ ハードディスクドライブ
１７ インターフェイス
１８ インターフェイス
１９ 入出力回路
２０ キーボード
２１ マウス
２２ ディスプレイ
２３ ドライブ
Ａ 区画別距離データ算出手段
Ｂ 特徴点認識手段
Ｃ 最長離間距離算出手段
Ｄ 撮像深度の設定値
Ｅ 撮像領域分割手段
Ｆ マスキング手段
Ｇ 配信用画像データ出力手段
Ｈ 人物
Ｉ 背景
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよびネットワークを介して人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムおよび画像配信方法と画像配信プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよびネットワークを介して人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムとしては、企業用のテレビ会議システムや家庭用のテレビ電話等が公知である。
【０００３】
この種の技術にあっては、背景にある機密情報の映り込やプライバシーの保護の観点から、人物と背景との分離、例えば、背景の除去やマスキングに関連した処理操作が重要な課題となる。
特に、安価で小口径のレンズを使用したＷｅｂカメラにあっては、被写界深度を浅くして背景をフォーカスアウトさせることが困難なことから、パンフォーカスによる背景の映り込みが重大な問題となる。
【０００４】
人物と背景を分離するための技術としては、専用のスタジオで背景用のブルーバックやグリーンバックを設置し、これらの色を透過色として処理するようにしたものが公知であるが、近似色の衣服や装飾品に色抜けを生じる不都合があった。
【０００５】
また、コンピュータのディスプレイ上で背景色に近似する色をマウスでクリックして指定することによって背景を選択的に処理する方法もあるが、正確に人物と背景を分離して背景を除去したりマスキングしたりするためには、近似色の指定操作や類似範囲の設定操作が著しく煩雑となる不都合がある。
【０００６】
コンピュータのディスプレイ上に表示される画像にラバーバンド操作によってマスキング領域を設定することで切り抜き処理を行なう方法もあるが、領域の選択が大雑把となり、除去すべき背景の一部が意図せずに表示されるといった問題が発生することが多い。
【０００７】
また、背景を切り出すためのマスクを生成するため、ストロボ発光により主要被写体となる人物を露出オーバー状態で撮像してマスク部分の二値化を容易に行なえるようにした撮影装置が特許文献１として公知である。
このものは専用のハードウェアとしてストロボが必要となる点、および、動画を作成する場合には頻繁にストロボを発光させなければならない点で不都合がある。
【０００８】
更に、特許文献２には、２つのマイクで検出される音声信号の位相差からカメラの撮像面に平行となる面内における人物の位置（ｘ，ｙ）を特定し、その周辺にテンプレート状の領域Ｒを設定して人物の映像Ｇ２を切り出したり、人物の位置（ｘ，ｙ）に基いて映像Ｇ２以外の映像を除去して他者のテレビモニタに転送するようにしたもの、および、人物が撮影領域に入っていないときの基準映像Ｇ０と人物が撮影領域に入っているときの映像Ｇ１との差分画像Ｇ４、すなわち、人物のみの画像Ｇ４を他者のテレビモニタに転送するようにしたものが開示されている。
しかし、前者にあってはテンプレートを利用した映像の切り出しであるため、切り出し部分が大きくなりがちで隠すべき背景が露出し易くなる不都合があり、また、後者にあっては人物のみが切り出されて転送されるために違和感が生じるといった難点がある。
また、特許文献２では、赤外線照射部と赤外線受光部を作動させ、赤外線の反射時間によってカメラから人物までの距離Ｋを求め、映像処理部によって距離Ｋよりも近い距離に対応する領域の映像Ｇ５を切り出し、他者のテレビモニタに転送するようにしたものについても記載されている。
しかし、カメラから人物までの距離Ｋを求めることは可能であっても、その距離Ｋよりも近い距離に対応する領域の映像Ｇ５を切り出すための映像処理部の構成や画像処理については特許文献２では何ら具体的に開示されていない。
また、距離Ｋよりも近い距離に対応する領域の映像Ｇ５を切り出すことが仮にできたとしても、人物が僅かでも後方に移動したような場合には人物それ自体が撮像領域から食み出すことになり、切り出された映像Ｇ５に人物が含まれなくなる恐れがある。
【０００９】
一方、ＣＣＤカメラにおけるオートフォーカスを円滑化する際に利用される技術として、ＣＣＤから送られる高周波成分を利用して細密な区画に分割されたＣＣＤの撮像領域の各分割区画毎にカメラと撮像対象との離間距離（被写体距離）を求めるものが特許文献３として公知である。
但し、このものは画像の合焦を目的としたもので、人物と背景の分離や背景の除去あるいはマスキング等の画像処理に利用することを想定したものではない。
【００１０】
また、背景に発光体を周期パターンで明滅する専用ハードウェアを利用した画像処理によって人物と背景を分離する技術が特許文献４として提案され、人物の上にマスク画像をかぶせて配信するものが特許文献５として開示されているが、前者には専用のハードウェアを必要とする点でコスト上の問題があり、後者の技術には不自然さや違和感が残る。
【００１１】
その他、単純な形状指定を利用したマスキング技術として特許文献６−特許文献８のものが公知であり、一般的な画像合成技術に関しては特許文献９に開示されるもの等が公知である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２０１０−１３０１２８号広報
【特許文献２】特開平１０−２２４７６０号広報（段落００２０−段落００２５，図１５−図１７）
【特許文献３】特開平９−２８１３８６号広報（段落００１６，段落００２１−段落００２２）
【特許文献４】特開２００７−１５８４４３号広報
【特許文献５】特開２００２−３６８９７８号広報
【特許文献６】特開平５−６４１８０号広報
【特許文献７】特開２０００−２６１６４６号広報
【特許文献８】特開２００９−１９４６８７号広報
【特許文献９】特開２０００−２０９４２５号広報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明の目的は、外部装置や煩雑な操作を必要とせず、色抜けや背景の露出および違和感を生じることなく正確に背景をマスキングすることができ、かつ、人物が後方に移動したような場合でも確実に人物の画像を配信することのできる画像配信システムおよび画像配信方法と画像配信プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の画像配信システムは、Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムであり、前記目的を達成するため、特に、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段と、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段と、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段と、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段と、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段と、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段を設けたことを特徴とする構成を有する。
【００１５】
また、本発明の画像配信方法は、Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法であり、前記と同様の目的を達成するため、特に、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求め、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定し、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施し、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出することを特徴とした構成を有する。
【００１６】
また、本発明の画像配信プログラムは、Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムに用いる画像配信プログラムであり、前記と同様の目的を達成するため、特に、
前記Ｗｅｂカメラに実装されたマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段、および、
前記Ｗｅｂカメラで取得された画像データと前記区画別距離データ算出手段で求められた各分割区画毎の最短離間距離を前記Ｗｅｂカメラに接続された前記コンピュータに転送するデータ転送手段として機能させる補助プログラムと、
前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータのマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段、および、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段として機能させる主プログラムによって構成されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の画像配信システムおよび画像配信方法と画像配信プログラムは、撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎にＷｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求め、最長離間距離と分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定し、背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施し、人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと画像処理を施された画像データを合成して配信用画像データとするようにしたので、人物の体の前面側の特徴点から更に撮像深度の設定値の分だけ人物用の撮像空間が後方に拡張されることになり、人物が後方に移動したような場合であっても人物の画像を適切に配信し続けることができる。
また、色の情報ではなく撮像深度方向の位置情報に基いて人物と背景を識別するようにしているので、色抜けの発生や手動操作によるマスキング領域の設定の煩わしさもない。
しかも、撮像領域を細密な区画に分割して人物の撮像領域と背景の撮像領域とを分けているので、マスキング領域の選択が大雑把となって除去すべき背景の一部が意図せずに表示されるといった不都合も解消され、格別なハードウェアを必要としないことからコスト面での問題も発生しない。
また、マスキングのための画像処理を施された背景の画像データと人物の画像データを合成して配信用画像データとしているので、背景の抜けによる違和感も発生しない。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】一実施形態の画像配信システムの構成例について簡略化して示したブロック図である。
【図２】同実施形態の画像配信システムから一対のコンピュータとＷｅｂカメラを取り上げて構成の概略を示した機能ブロック図である。
【図３】同実施形態の画像配信システムで利用されるＷｅｂカメラの構成について簡略化して示したブロック図である。
【図４】同実施形態の画像配信システムで利用されるコンピュータの構成について簡略化して示したブロック図である。
【図５】同実施形態の画像配信プログラムの主要部を構成する主プログラムの構成の概略について示したフローチャートである。
【図６】主プログラムの構成の概略について示したフローチャートの続きである。
【図７】主プログラムの構成の概略について示したフローチャートの続きである。
【図８】主プログラムの構成の概略について示したフローチャートの続きである。
【図９】主プログラムの構成の概略について示したフローチャートの続きである。
【図１０】同実施形態の画像配信プログラムの一部を構成する補助プログラムの構成の概略について示したフローチャートである。
【図１１】撮像領域となるＣＣＤの分割例を示した概念図である。
【図１２】顔のアウトラインの推定例を示した概念図である。
【図１３】画像上において人物の顔が占める大きさの適否を示した概念図で、図１３（ａ）は顔の大きさが過大となって適正範囲を超えた場合の一例、また、図１３（ｂ）は顔の大きさが適正となっている場合の一例である。
【図１４】最短離間距離と人体の厚みと調整値と最長離間距離との関係の一例を示した概念図である。
【図１５】撮像領域分割手段によって分割された撮像領域の一例を示した概念図である。
【図１６】撮像領域を人物と背景に分割して得た画像データの一例について示した概念図で、図１６（ａ）は人物として認識された画像について、また、図１６（ｂ）は背景として認識された画像について示している。
【図１７】他の一実施形態の画像配信システムおよび画像配信方法について簡単に示した作用原理図であり、図１７（ａ）は人物の撮像領域の教示操作について、また、図１７（ｂ）は背景の撮像領域をマスキングした状態について示している。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
次に、本発明を実施するための形態について具体例を上げ、図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００２０】
図１は本発明を適用した一実施形態の画像配信システムの構成例について簡略化して示したブロック図である。
【００２１】
この画像配信システム１は、概略において、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等のコンピュータ２と、このコンピュータ２に情報伝達可能に接続されたＷｅｂカメラ３と、Ｗｅｂカメラ３を利用して撮像された人物の画像を他のコンピュータ２に配信する際に利用されるインターネットやＬＡＮ等のネットワーク４によって構成される。
なお、画像の配信元となるコンピュータ２は必ずＷｅｂカメラ３を備える必要があるが、画像の双方向通信を必要としない状況下にあっては、他のコンピュータ２が必ずしもＷｅｂカメラ３を備える必要はない。
【００２２】
画像配信システム１の一部を構成する一対のコンピュータ２とＷｅｂカメラ３を取り上げて其の構成の概略を図２の機能ブロック図に示す。
【００２３】
コンピュータ２とＷｅｂカメラ３によって主要部を構成される画像配信システム１は、Ｗｅｂカメラ３の撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段Ａと、Ｗｅｂカメラ３が取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段Ｂと、特徴点認識手段Ｂにより特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値Ｄに基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段Ｃと、最長離間距離算出手段Ｃによって求められた最長離間距離と区画別距離データ算出手段Ａによって求められた分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段Ｅと、撮像領域分割手段Ｅにより背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段Ｆと、撮像領域分割手段Ｅにより人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データとマスキング手段Ｆにより画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとしてネットワーク４に送出する配信用画像データ出力手段Ｇを備える。
【００２４】
この実施形態では、区画別距離データ算出手段Ａの機能実現手段としてＷｅｂカメラ３に実装されたマイクロプロセッサを利用し、特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇの機能実現手段としてコンピュータ２のマイクロプロセッサを利用することを前提としているが、区画別距離データ算出手段Ａの機能実現手段としてコンピュータ２のマイクロプロセッサを利用してもよい。
【００２５】
図３は画像配信システム１のＷｅｂカメラ３の構成について簡略化して示したブロック図である。
【００２６】
この実施形態のＷｅｂカメラ３は、画像処理等を始めとする各種の演算処理やＷｅｂカメラ３に内蔵されたズーム機構１１の駆動制御に利用されるマイクロプロセッサ５と、マイクロプロセッサ５の制御に必要とされる制御プログラムを格納したＲＯＭ６、および、画像データや演算データ等の一時記憶に利用されるＲＡＭ７や、コンピュータ２と接続するためのインターフェイス８を備える。そして、マイクロプロセッサ５の入出力回路９には、図示しない撮影用レンズや撮像面として機能するＣＣＤを備えたカメラ本体１０と、カメラ本体１０に設けられた撮影レンズの焦点距離を調整するズーム機構１１が接続されている。
【００２７】
この実施形態におけるマイクロプロセッサ５は、前述の区画別距離データ算出手段Ａとして機能するほか、カメラ本体１０で取得した画像データと区画別距離データ算出手段Ａで求められた各分割区画毎の最短離間距離を此のＷｅｂカメラ３に接続されたコンピュータ２に転送するためのデータ転送手段としても機能するもので、そのために必要とされる補助プログラムは、前述の演算処理や駆動制御のためのプログラムと共にＲＯＭ６に格納されている。
撮像面を形成するＣＣＤの撮像領域を細密に分割して各分割区画毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求める処理に関しては、背景技術の欄でも述べた通り、例えば、特開平９−２８１３８６号広報等で公知である。
【００２８】
図４はＷｅｂカメラ３に接続したコンピュータ２の構成について簡略化して示したブロック図である。
【００２９】
この実施形態のコンピュータ２は、演算処理用のマイクロプロセッサ１２と、マイクロプロセッサ１２の駆動制御に必要とされる基本的な制御プログラムを格納したＲＯＭ１３、および、各種のパラメータや設定値等の記憶に利用される不揮発性メモリ１４や演算データの一時記憶に利用されるＲＡＭ１５、ならびに、大容量記憶装置として機能するハードディスクドライブ１６や、Ｗｅｂカメラ３を接続するためのインターフェイス１７およびネットワーク４との接続等に利用されるインターフェイス１８を備え、マイクロプロセッサ１２の入出力回路１９には、マン・マシン・インターフェイスとして機能するキーボード２０およびマウス２１とディスプレイ２２が接続されている。
なお、符号２３は非一時的な記録媒体、例えば、ＤＶＤ，ＣＤ，フラッシュメモリ等からプログラムやデータを読み込むためのドライブである。
【００３０】
この実施形態におけるマイクロプロセッサ１２は、特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するもので、マイクロプロセッサ１２を特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇとして機能させるための主プログラムは予めハードディスクドライブ１６に格納されており、キーボード２０やマウス２１の操作によって画像配信処理の起動が指令された時点でＲＡＭ１５に実行対象プログラムとして読み込まれる。
また、人体の厚みに関わる標準データおよび人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値のデフォルト値も主プログラムと共にハードディスクドライブ１６に格納されており、主プログラムと同様にしてＲＡＭ１５に読み込まれる。
人体の厚みに関わる標準データや人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値は撮像深度の設定値Ｄの一態様である。
ハードディスクドライブ１６への主プログラムのインストール作業は、主プログラムを記録したＤＶＤ，ＣＤ，フラッシュメモリ等の非一時的な記録媒体とドライブ２３を利用して実施することができる。
【００３１】
図５〜図９はコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２を特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇとして機能させるための主プログラムの構成の概略について示したフローチャート、また、図１０はＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５を区画別距離データ算出手段Ａ，データ転送手段として機能させるための補助プログラムの構成の概略について示したフローチャートである。
【００３２】
次に、区画別距離データ算出手段Ａおよびデータ転送手段として機能するマイクロプロセッサ５の処理動作と特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するマイクロプロセッサ１２の処理動作、および、画像配信システム１の全体的な動作と、本実施形態における画像配信方法について図５〜図１０のフローチャートならびに図１１〜図１６の作用原理図を参照して具体的に説明する。
【００３３】
ここでは動画を配信する場合を例にとって説明するが、配信する画像を静止画像とすることも可能である。
【００３４】
まず、画像の配信元となるコンピュータ２のユーザが、Ｗｅｂカメラ３を設置したコンピュータ２の前に着座し、キーボード２０もしくはマウス２１を操作して画像配信処理の起動を指令すると、主プログラムがハードディスクドライブ１６からＲＡＭ１５に実行対象プログラムとして読み込まれ、図５に示されるような画像配信処理が開始される。
【００３５】
画像配信処理を開始したコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、まず、インターフェイス１７を介してＷｅｂカメラ３に画像取込指令を送出し（図５のステップＳ１）、Ｗｅｂカメラ３から画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータが送信されるのを待つ待機状態に入る（ステップＳ２）。
【００３６】
そして、コンピュータ２から送出された画像取込指令をインターフェイス８を経由して受け取ったＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５が画像取込指令の入力を検知し（図１０のステップＴ１）、カメラ本体１０を作動させて撮像面として機能するＣＣＤに結像した画像を数値化して画像データとして取り込み、この画像データを画像処理用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ７に一時記憶する（ステップＴ２）。
【００３７】
次いで、区画別距離データ算出手段Ａとして機能するＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５が、画像処理用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ７の画像データを参照し、ＣＣＤの撮像領域を細密な区画に論理的に分割する（ステップＴ３）。
図１１は撮像領域となるＣＣＤやフレームメモリとして機能するＲＡＭ７における画素や画像データの論理的な分割例を示した概念図である。
この実施形態では、多数の撮像素子を集合して全体として矩形状に形成されたＣＣＤをｉ行ｊ列、例えば、１００行×１００列程度に分割している。ＣＣＤを構成する撮像素子の単体の画素面積はｉ行ｊ列に分割された（ｉ，ｊ）スポット１つ分の分割区画の面積よりも小さく、１つの（ｉ，ｊ）スポットには複数の撮像素子や複数の画像データが含まれている。
なお、図１１中での符号Ｈは撮像の対象とされた人物を示し、また、符号Ｉは其の人物の背景を示している。ここでは仮に（ｉ，ｊ）スポット１つ分の分割区画にｋ個の撮像素子や画像データが含まれているものとする。
【００３８】
次いで、区画別距離データ算出手段Ａとして機能するＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５は、（ｉ，ｊ）スポットの各分割区画毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求める（ステップＴ４）。
細密に分割された分割区画毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求めるための処理に関しては既に述べた通りに公知であるので、ここでは特に説明しない。
この実施形態においては、特に、各画素つまり各画像データ毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との離間距離を求めた上で、各分割区画に含まれるｋ個の画像データに対応した離間距離の中から最小の値を求め、この値を当該分割区画毎に対応する最短離間距離の値として採用している。
【００３９】
次いで、Ｗｅｂカメラ３のデータ転送手段として機能するマイクロプロセッサ５が、これらの画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータをインターフェイス８を介してコンピュータ２に転送する（ステップＴ５）。
【００４０】
そして、Ｗｅｂカメラ３から送出された画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータをインターフェイス１７を経由して受け取ったコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が此れらのデータの入力を検知し（図５のステップＳ２）、これらのデータを読み込んでＲＡＭ１５に一時記憶する（ステップＳ３）。
具体的には、各画素毎の画像データは初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に配列状に記憶され、また、最短離間距離のデータも此れと同様にＲＡＭ１５のデータ記憶領域に生成されたデータ記憶テーブルに配列状に記憶される。この場合、初期の画像データを記憶するフレームメモリとデータ記憶テーブルは論理的に相似の関係にあるが、各分割区画がｋ個の画像データを含むことから、初期の画像データを記憶するフレームメモリの記憶容量に比べて最短離間距離のデータを記憶するデータ記憶テーブルの記憶容量は小さい。
【００４１】
次いで、特徴点認識手段Ｂとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域を参照し、撮像対象とされた人物の体の前面側の一部つまり此の実施形態にあっては目，鼻，口といった顔の構成要素を特徴点として認識し、更に、このマイクロプロセッサ１２が、目，鼻，口といった顔の構成要素の並びや構成要素間の離間距離に基いて、画像上での人物の顔の大きさを推定する（ステップＳ４）。
特徴点として目，鼻，口を利用した場合の画像上での顔の大きさの推定例を図１２の概念図に示す。この処理は例えば目，鼻，口といった構成要素間の離間距離に比例した半径で目，鼻，口の図心の位置から円形状の領域Ｓを規定して顔の大きさとすること等により数値的に容易に処理できる。
【００４２】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、ステップＳ４の処理で推定された画像上での顔の大きさが適正範囲の大きさであるか否かを判定する（ステップＳ５）。
図１３（ａ）に顔の大きさが過大となって適正範囲を超えた場合の一例を示し、また、図１３（ｂ）には顔の大きさが適正となっている場合の一例を示す。
なお、図１３（ａ）および図１３（ｂ）に示す破線状の矩形枠は理想的とされる顔の大きさを概念的に示したものに過ぎない。実際には、領域Ｓの半径の大小等により顔の大きさが過大であるのか適正範囲にあるのか過小であるのかを数値的に容易に判定することができる。
【００４３】
ここで、ステップＳ５の判定結果が偽となった場合、つまり、画像上での人物の顔の大きさが不適当であると判定された場合には、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、インターフェイス１７を介してＷｅｂカメラ３にズーミング指令を送出する（ステップＳ６）。
当然、顔の大きさが過大と判定された場合のズーミング指令はズームアウト指令、また、顔の大きさが過小と判定された場合のズーミング指令はズームイン指令である。
【００４４】
次いで、コンピュータ２から送出されたズーミング指令をインターフェイス８を経由して受け取ったＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５がズーミング指令の入力を検知し（図１０のステップＴ６）、ズーミング指令の方向性つまりズームアウト指令かズームイン指令かの種別に応じてズーム機構１１を作動させ、カメラ本体１０に設けられた撮影レンズの焦点距離を調整する（ステップＴ７）。
【００４５】
その後、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、改めて図５のステップＳ１〜Ｓ４の処理を繰り返し実行して前記と同様にＷｅｂカメラ３から画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータを取得し、顔の大きさが適正範囲の大きさであるか否かを判定する（ステップＳ５）。
【００４６】
画像上での人物の顔の大きさが不適当であると判定された場合には、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が再びＷｅｂカメラ３にズーミング指令を送出し（ステップＳ６）、Ｗｅｂカメラ３側の処理操作によって撮影レンズの焦点距離を調整させる（図１０のステップＴ６〜ステップＴ７）。
【００４７】
そして、最終的に画像上での人物の顔の大きさが適正化され、ステップＳ５の判定が真となると、最長離間距離算出手段Ｃとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、特徴点認識手段Ｂにより特徴点として認識された撮像領域上の位置を更に具体的に特定し、この位置を含む分割区画に対応する最短離間距離のデータをＲＡＭ１５のデータ記憶テーブルから読み出して、その値を最短離間距離記憶レジスタＲ（ｚ１）に一時記憶させる（ステップＳ７）。
この実施形態にあっては特徴点として目，鼻，口を利用しているので、目，鼻，口の図心の位置を求めて特徴点の位置を具体的に１つの値に特定し、此の特徴点を含む分割区画に対応した最短離間距離をＲＡＭ１５のデータ記憶テーブルから読み出して最短離間距離記憶レジスタＲ（ｚ１）に一時記憶させることになる。なお、目，鼻，口の図心の位置を求める代わりに目，鼻，口の何れかを代表的な特徴点とし、これに対応する分割区画の最短離間距離を最短離間距離記憶レジスタＲ（ｚ１）に一時記憶させるようにしてもよい。
従って、例えば、図１１に示される（ｉｘ，ｊｙ）スポットの分割区画内にあるｋ個の撮像素子や画像データのうちの１つが特徴点に相当するものであったとすれば、ＲＡＭ１５のデータ記憶テーブル中において（ｉｘ，ｊｙ）スポットに対応して記憶されている最短離間距離の値が最短離間距離記憶レジスタＲ（ｚ１）に記憶されることになる。
【００４８】
次いで、最長離間距離算出手段Ｃとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、人体の厚みに関わる標準データをＲＡＭ１５から読み込んで標準厚記憶レジスタＲ（ｚ２）に一時記憶し（ステップＳ８）、更に、人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値のデフォルト値をＲＡＭ１５から読み込んでマージン記憶レジスタＲ（ｚ３）に一時記憶し（ステップＳ９）、これらの３つの値を加算した値を、人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離として最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）に記憶させる（ステップＳ１０）。
既に述べた通り、人体の厚みに関わる標準データｚ１や人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値のデフォルト値ｚ２は何れも撮像深度を調整するための設定値Ｄの一態様である。
【００４９】
最短離間距離ｚ１，人体の厚みに関わる標準データｚ２，人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値のデフォルト値ｚ３および撮像深度方向の最長離間距離ｚ０の関係を図１４の概念図に示す。なお、図１４中では人物を符号Ｈ’，その頭部をＳ’，背景相当部分をＩ’の符号によって示している。
最短離間距離ｚ１は人物Ｈ’の体の前面側の部位つまり此の実施形態にあっては目，鼻，口を特徴点として求められる値であるから人物Ｈ’の最前面に相当する距離であり、また、人体Ｈ’の厚みに関わる標準データｚ２は図１４に示される通り人物Ｈ’の厚みの最大値に相当する値である。従って、基本的には、Ｗｅｂカメラ３からの深度方向の距離がｚ１＋ｚ２以下となる範囲の画像データを人物Ｈ’の画像データとして定義すればよいことになる。しかし、そうした場合には、人物Ｈ’が僅かに後方に倒れ込むようにして移動しただけでも人物Ｈ’の一部が人物用の撮像空間つまり図１４中に示されるラインＬ１から外側に食み出してしまい、人物Ｈ’の一部として認識されなくなる恐れがある。
よって、この実施形態にあっては、更に、人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値ｚ３をマージンとして利用し、Ｗｅｂカメラ３からの深度方向の距離がｚ１＋ｚ２＋ｚ３＝ｚ０以下となる範囲を人物用の撮像空間として認識するようにしている。
【００５０】
次いで、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、テーブル行検索指標ｉの値とテーブル列検索指標ｊの値を一旦０に初期化し（ステップＳ１１，ステップＳ１２）、改めてテーブル行検索指標ｉの値を１インクリメントした後（ステップＳ１３）、テーブル行検索指標ｉの現在値がデータ記憶テーブルの行数の最大値ｍを越えているか否かを判定する（ステップＳ１４）。
なお、矩形状に形成されたＣＣＤを１００行×１００列に分割した場合ではｍの値は１００である。
【００５１】
ここで、テーブル行検索指標ｉの現在値がデータ記憶テーブルの行数の最大値ｍを越えておらずステップＳ１４の判定結果が偽となった場合には、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、更に、テーブル列検索指標ｊの値を改めて１インクリメントし（ステップＳ１５）、テーブル列検索指標ｊの現在値がデータ記憶テーブルの列数の最大値ｎを越えているか否かを判定する（ステップＳ１６）。
なお、矩形状に形成されたＣＣＤを１００行×１００列に分割した場合ではｎの値は１００である。
【００５２】
テーブル列検索指標ｊの現在値がデータ記憶テーブルの列数の最大値ｎを越えておらずステップＳ１６の判定結果が偽となった場合には、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、テーブル行検索指標ｉの現在値とテーブル列検索指標ｊの現在値とに基いてデータ記憶テーブルから（ｉ，ｊ）スポットの分割区画に対応する最短離間距ｚ（ｉ，ｊ）の値を読み込み（ステップＳ１７）、最長離間距離算出手段Ｃが最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）に記憶させた最長離間距離ｚ０と区画別距離データ算出手段Ａによる処理結果としてデータ記憶テーブルに記憶された最短離間距ｚ（ｉ，ｊ）との大小関係を比較する（ステップＳ１８）。
【００５３】
そして、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の値が最長離間距離ｚ０の値と同等以下であってステップＳ１８の判定結果が真となった場合には、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の現在値に代えて（ｉ，ｊ）スポットの分割区画が人物の撮像領域であることを規定するフラグの値０をデータ記憶テーブルの（ｉ，ｊ）スポットにセットする（ステップＳ１９）。
【００５４】
一方、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の値が最長離間距離ｚ０の値を越えてステップＳ１８の判定結果が偽となった場合には、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の現在値に代えて（ｉ，ｊ）スポットの分割区画が背景の撮像領域であることを規定するフラグの値１をデータ記憶テーブルの（ｉ，ｊ）スポットにセットする（ステップＳ２０）。
【００５５】
以下、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、テーブル列検索指標ｊの値を逐次１インクリメントして前記と同様にステップＳ１６〜ステップＳ２０の処理を繰り返すことで、データ記憶テーブルの第ｉ行を構成する全てのスポットにフラグの値０または１を記憶させる。
【００５６】
そして、テーブル列検索指標ｊの値がｎを超えてステップＳ１６の判定結果が真となる度に、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、テーブル列検索指標ｊの値を改めて０に初期化してテーブル行検索指標ｉの値を１インクリメントし（ステップＳ１２，ステップＳ１３）、更新されたテーブル行検索指標ｉの現在値に基いて前記と同様にしてステップＳ１４〜ステップＳ２０の処理を繰り返す。
【００５７】
そして、最終的に、テーブル列検索指標ｊの現在値がデータ記憶テーブルの列数の最大値ｎを超過してｎ＋１となり、かつ、テーブル行検索指標ｉの現在値がデータ記憶テーブルの行数の最大値ｍを超過してｍ＋１とった時点、要するに、ステップＳ１４の判定結果が真となった時点で、データ記憶テーブルの（１，１）スポット〜（ｍ，ｎ）スポットの全てにフラグの値０または１が記憶されることになる。
【００５８】
撮像領域分割手段Ｅによって実行されるステップＳ１１〜ステップＳ２０の処理結果の一例を図１５の概念図に示す。
図１５中で白抜きで描画された部分がフラグの値として０をセットされたスポットに相当する分割区画つまり人物の撮像領域として規定された分割区画であり、また、図１５中にグレーで描画される部分がフラグの値として１をセットされたスポットに相当する分割区画すなわち背景の撮像領域として規定された分割区画である。
【００５９】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、フラグの値として０をセットされたスポットに相当する分割区画に含まれる全ての画像データを初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域から人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーし（ステップＳ２１）、フラグの値として１をセットされたスポットに相当する分割区画に含まれる全ての画像データを初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域から背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーする（ステップＳ２２）。
【００６０】
人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーされた画像データの一例を図１６（ａ）に、また、背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーされた画像データの一例を図１６（ｂ）に示す。
図１６（ａ）中で白抜きで描画された部分が人物として認識された画像データの集合であり、グレーで表示された部分は実質的な画像データが存在しない部分である。また、図１６（ｂ）中でグレーで描画された背景として認識された画像データの集合であり、白抜きで表示された部分は実質的な画像データが存在しない部分である。
なお、図１６（ａ）および図１６（ｂ）においては分割区画は記載していない。
【００６１】
次いで、マスキング手段Ｆとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶された画像データの全て、つまり、撮像領域分割手段Ｅにより背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データ（図１６（ｂ）参照）に対してマスキングのための画像処理を施す（ステップＳ２３）。
マスキングのための画像処理は、隠すべき背景となるカレンダーへの書き込みや蔵書の背表紙のタイトル，飾られた賞状等の文字，装飾品や家財道具等を必要な範囲で隠蔽することが可能であればどのようなものでもよく、要求される隠蔽力の程度に応じて、例えば、適度のぼかし，解像度の低下，輝度の変更，コントラストの強調や平準化、また、塗り潰し等といった様々な方法を適用することができる。
【００６２】
次いで、配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、撮像領域分割手段Ｅにより人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データつまり人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に現時点で記憶されている画像データとマスキング手段Ｆにより画像処理を施された画像データつまり背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に現時点で記憶されている画像データとを合成して配信用の画像データを生成して一時記憶する（ステップＳ２４）。
【００６３】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が配信用の画像データをディスプレイ２２にプレビューとして表示し（ステップＳ２５）、キーボード２０もしくはマウス２１からの配信許可信号の入力や倍率変更要求の入力あるいは深度変更要求の入力やマスキング方法の再選択要求の入力を待つ待機状態に入る（ステップＳ２６，ステップＳ２７，ステップＳ２９，ステップＳ３１からなるループ処理）。
【００６４】
ここで、画像の配信元となるコンピュータ２のユーザはディスプレイ２２のプレビューを参照し、表示された顔の大きさが適切であるか否か、隠蔽したい背景が写り込んだり体の輪郭部分がマスキングされたりしてないかどうか、マスキング方法の選択が適切であったか否かを目視にて判断する。
【００６５】
表示された顔の大きさが適切でなければユーザはキーボード２０もしくはマウス２１を操作し、拡大または縮小の倍率変更要求をコンピュータ２に入力する。倍率変更要求の入力はステップＳ２７の判定処理でコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２により検知され、倍率変更要求を受けたマイクロプロセッサ１２がインターフェイス１７を介してＷｅｂカメラ３にズーミング指令を送出し（ステップＳ２８）、Ｗｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５がズーミング指令の入力を検知し（図１０のステップＴ６）、ズーミング指令の方向性つまりズームアウト指令（縮小）かズームイン指令（拡大）かの種別に応じてズーム機構１１を作動させ、カメラ本体１０に設けられた撮影レンズの焦点距離を調整することになる（ステップＴ７）。
【００６６】
そして、ズーミング指令の送出を終えたコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は改めてステップＳ１の処理に復帰し、前記と同様にしてステップＳ１〜ステップＳ２４までの処理を繰り返し実行し、最終的に、新たに生成された配信用の画像データつまり顔の大きさを拡大または縮小された配信用の画像データをディスプレイ２２に改めてプレビューとして表示する（ステップＳ２５）。
【００６７】
以下、この実施形態にあっては、プレビューを参照して行われる手動操作による撮影レンズの焦点距離の調整をズーミングリトライ機能と称する。
【００６８】
また、隠蔽したい背景が写り込んだり体の輪郭部分がマスキングされたりしていた場合には、ユーザはキーボード２０のテンキー等を操作し、最長離間距離ｚ０の値をモデファイして深度変更要求としてコンピュータ２に入力する。モデファイされた最長離間距離ｚ０の値はステップＳ２９の判定処理でコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２により検知され、最長離間距離ｚ０の入力を受けたマイクロプロセッサ１２が最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）の値を一時的に書き換える（ステップＳ３０）。
【００６９】
隠蔽したい背景が写り込んでいる場合には、図１４からも明らかなように、最長離間距離ｚ０の値が大き過ぎることを意味するので、ユーザは最長離間距離ｚ０の値を相対的に小さな値に設定し直し、また、体の輪郭部分がマスキングされてしまっている場合には、図１４からも明らかなように、最長離間距離ｚ０の値が小さ過ぎることを意味するので、ユーザは最長離間距離ｚ０の値を相対的に大きな値に設定し直すことになる。
【００７０】
そして、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は改めてステップＳ１１の処理に復帰し、前記と同様にしてステップＳ１１〜ステップＳ２４までの処理を繰り返し実行し、最終的に、変更された最長離間距離ｚ０の値に基いて分離された人物専用のフレームメモリ内の画像データと背景専用のフレーム内の画像データとを合成して得られた配信用の画像データをディスプレイ２２に改めてプレビューとして表示する（ステップＳ２５）。
【００７１】
以下、この実施形態にあっては、プレビューを参照して手動操作で行われる最長離間距離の調整を撮像深度のリトライ設定機能と称する。
【００７２】
また、マスキング方法の選択が適切でなかった場合には、ユーザはキーボード２０やマウス２１を操作し、別のマスキング方法を選んでマスキング方法の再選択要求としてコンピュータ２に入力する。マスキング方法の再選択要求はステップＳ３１の判定処理でコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２により検知され、マスキング方法の再選択要求を受けたマイクロプロセッサ１２は、新たに指定されたマスキング方法を、実行すべきマスキング方法として記憶する（ステップＳ３２）。
【００７３】
この操作は、例えば、隠蔽すべき背景が十分に隠蔽されていないとユーザが判断した場合に背景のぼかしを強くしたり解像度を大きく低下させたり、或いは、ぼかしや解像度の低下では隠蔽が不十分と判断した場合に塗り潰しによるマスキングを利用したりする場合に行なわれる。無論、これとは逆に、背景の隠蔽が十分な範囲でぼかしを緩めたり解像度を上昇させて全体の画面全体の雰囲気を向上させるといった場合もある。
【００７４】
そして、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は改めてステップＳ２３の処理に復帰し、前記と同様にしてステップＳ２３〜ステップＳ２４までの処理を繰り返し実行し、最終的に、再選択されたマスキング方法で作成された背景専用のフレーム内の画像データと人物専用のフレームメモリ内の画像データとを合成して得られた配信用の画像データをディスプレイ２２に改めてプレビューとして表示する（ステップＳ２５）。
【００７５】
以下、この実施形態にあっては、プレビューを参照して手動操作で行われるマスキング方法の再選択をマスキング方法のリトライ設定機能と称する。
【００７６】
ユーザがキーボード２０やマウス２１を操作してコンピュータに配信許可信号を入力しない限り、これらのズーミングリトライ機能や撮像深度のリトライ設定機能およびマスキング方法のリトライ設定機能は何度でも繰り返して実行することができる。無論、複数のリトライ機能を組み合わせて実行してもよい。
【００７７】
そして、最終的に、ディスプレイ２２のプレビューを参照したユーザが配信用の画像データが適切であると判断し、キーボード２０もしくはマウス２１を操作してコンピュータ２に配信許可信号を入力すると、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、配信許可信号の入力をステップＳ２６の判定処理で検知し、まず、１処理周期前すなわち１フレーム前の画像データを一時記憶する過去画像用フレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域を一旦初期化する（ステップＳ３３）。
【００７８】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、インターフェイス１７を介してＷｅｂカメラ３に画像取込指令を送出した後（ステップＳ３４）、既に述べた通りの区画別距離データ算出手段Ａおよびデータ転送手段として機能するＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５がステップＴ２〜ステップＴ５の処理を実行して画像データや各分割区画毎の最短離間距離のデータを送信してくるまで待機し（ステップＳ３５）、これらのデータを読み込んで初期の画像データを記憶するフレームメモリや最短離間距離のデータを記憶するデータ記憶テーブルとして機能するＲＡＭ１５に一時記憶する（ステップＳ３６）。
【００７９】
そして、撮像領域分割手段Ｅとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２がステップＳ１１〜ステップステップＳ２０と同等の処理を前記と同様にして繰り返し実行し、最長離間距離算出手段Ｃとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が当初に最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）に記憶させた最長離間距離ｚ０の値もしくは撮像深度のリトライ設定機能によって改めて設定された最長離間距離ｚ０の値あるいはズーミングリトライ機能の起動に伴って最長離間距離算出手段Ｃが改めて最長離間距離記憶レジスタＲ（ｚ０）に記憶させた最長離間距離ｚ０の値と、区画別距離データ算出手段Ａとして機能するＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５による処理結果としてＲＡＭ１５のデータ記憶テーブルに記憶された最短離間距ｚ（１，１）〜ｚ（ｍ，ｎ）との大小関係を全て比較して、データ記憶テーブルの（１，１）スポット〜（ｍ，ｎ）スポットに当該分割区画が人物の撮像領域であることを示すフラグの値０または当該分割区画が背景の撮像領域であることを示すフラグの値１をセットし、更に、マスキング手段Ｆとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、ステップＳ２１〜ステップステップＳ２３と同等の処理を前記と同様にして繰り返し実行し、フラグの値として０をセットされたスポットに相当する分割区画に含まれる全ての画像データを、初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域から人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーする一方、フラグの値として１をセットされたスポットに相当する分割区画に含まれる全ての画像データを、初期の画像データを記憶するフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域から背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域にコピーし、背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶された画像データの全て、つまり、撮像領域分割手段Ｅにより背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データに対してマスキングのための画像処理を施した後、最終的に、配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、撮像領域分割手段Ｅにより人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データつまり人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に現時点で記憶されている画像データとマスキング手段Ｆにより画像処理を施された画像データつまり背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に現時点で記憶されている画像データとを合成して、配信用の画像データとして一時記憶する（以上、ステップＳ３７の処理）。
【００８０】
次いで、配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、現時点で一時記憶されている配信用の画像データつまり前述のステップＳ３７の処理で生成された配信用の画像データとステップＳ３３もしくはステップＳ３９の処理で既に過去画像用フレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶されている画像データとを比較し、両者間の差分となる画像データのみを、インターフェイス１８およびネットワーク４を介して、動画の配信対象となる他のコンピュータ２に配信する（ステップＳ３８）。
【００８１】
但し、ステップＳ３３の実行直後に実施されるステップ３８の処理においては過去画像用フレームメモリがリセットされた状態にあるので、現時点で一時記憶されている配信用の画像データつまり前述のステップＳ３７の処理で生成された配信用の画像データの全てが其のままインターフェイス１８およびネットワーク４を介して動画の配信対象となる他のコンピュータ２に配信されることになる。
【００８２】
次いで、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、直前のステップＳ３７の処理で生成された画像を過去画像用フレームメモリに上書きするかたちで更新して記憶させる（ステップＳ３９）。
【００８３】
そして、コンピュータ２のマイクロプロセッサ１２は、ユーザがキーボード２０やマウス２１を操作して画像の更新頻度つまりフレームレートの調整に関わる指令を入力しているか否か（ステップＳ４０）、画像の解像度の調整に関わる指令を入力しているか否か（ステップＳ４２）、および、画像配信処理の終了を宣言する指令を入力しているか否かを判定し（ステップＳ４４）、何れの指令も入力されていなければ、前記と同様にしてステップＳ３４〜ステップＳ４４の処理を繰り返し実行する。
【００８４】
従って、この実施形態にあっては、最長離間距離算出手段Ｃの作動後つまりステップＳ１０までの処理が行なわれた後に、Ｗｅｂカメラ３の区画別距離データ算出手段ＡによるステップＴ２〜ステップＴ５の処理と、コンピュータ２の撮像領域分割手段Ｅの処理つまりステップＳ３７の処理のうちステップＳ１１〜ステップＳ２０に相当する処理と、マスキング手段Ｆの処理つまりステップＳ３７の処理のうちステップＳ２１〜ステップＳ２３に相当する処理と、配信用画像データ出力手段Ｇによる処理つまりステップＳ３７の処理のうちステップＳ２４に相当する処理とステップＳ３８の処理とが所定周期毎に繰り返し実行されているといって差し支えない。
【００８５】
この実施形態では、特に、配信用画像データ出力手段Ｇとして機能するコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が、その時点で一時記憶されている配信用の画像データつまりステップＳ３７の処理で新たに生成された配信用の画像データとステップＳ３９の処理で既に過去画像用フレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶されている画像データつまり１処理周期前の画像データとを比較し、両者間の差分となる画像データつまり動きのあった部分の画像データのみを動画の配信対象となる他のコンピュータ２に配信するようにしているので、動画の配信に際してネットワーク４やコンピュータ２の負荷が著しく増大するといった不都合を未然に防止することができる。
【００８６】
また、ズーミングリトライ機能を利用して撮影レンズの焦点距離を調整した場合にはコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２が改めてステップＳ１の処理に復帰してステップＳ１〜ステップＳ２４までの処理を繰り返し実行して目，鼻，口といった特徴点に対応する分割区画の最短離間距離ｚ１を求め、最長離間距離算出手段Ｃが最長離間距離ｚ０の値を再計算するので、ズーミングリトライ機能を利用して画像上での顔の大きさを変更した場合であっても常に最適な最長離間距離ｚ０の値を利用して背景と人物とを識別することができる。
【００８７】
画像の配信中に画像のカクツキ等が生じてスムーズな画像配信が困難な場合には、ユーザがキーボード２０やマウス２１を操作して画像の更新頻度つまりフレームレートの調整やソフトウェア上での画像解像度の調整つまり画像データの間引きに関わる指令を入力して調整を行なうことになるが（ステップＳ４０〜ステップＳ４３）、フレームレートの調整や画像データの間引き処理に関しては公知であるので、ここでは特に説明しない。
【００８８】
以上に述べた通り、この実施形態では、Ｗｅｂカメラ３が備えるカメラ本体１０の撮像面として機能するＣＣＤの撮像領域をｍ行ｎ列の細密な区画に論理的に分割し、分割区画となるｉ＝１〜ｍ，ｊ＝１〜ｎの（ｉ，ｊ）スポット毎にＷｅｂカメラ３と撮像対象との最短離間距離を求め、Ｗｅｂカメラ３が取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部、例えば、目，鼻，口といった構成要素を特徴点として認識し、特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する分割区画の最短離間距離ｚ１と、撮像深度の設定値Ｄすなわち人体の厚みに関わる標準データｚ２と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値ｚ３とに基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離ｚ０を求め、最長離間距離ｚ０とｉ＝１〜ｍ，ｊ＝１〜ｎの（ｉ，ｊ）スポットの分割区画毎の最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）の各々との大小関係を比較し、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）が最長離間距離ｚ０と同等以下である分割区画に値０のフラグをセットして人物の撮像領域として規定し、この分割区画に含まれる全ての画像データを人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶する一方、最短離間距離ｚ（ｉ，ｊ）が最長離間距離ｚ０を越える分割区画に値１のフラグをセットして背景の撮像領域として規定し、この分割区画に含まれる全ての画像データを背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶し、背景専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５に記憶された画像データのみにマスキングのための画像処理を施し、人物専用のフレームメモリとして機能するＲＡＭ１５の記憶領域に記憶された画像データとマスキングのための画像処理を施された背景専用のフレームメモリに記憶された画像データとを合成して配信用画像データとするようにしている。
【００８９】
従って、人物が後方に倒れ込むようにして移動したような場合であっても、その移動量が図１４に示されるような調整値ｚ３の範囲内であれば、確実に人物の画像を配信し続けることができる。
【００９０】
また、色の情報ではなく撮像深度方向の位置情報に基いて人物と背景を識別するようにしているので、色抜けの発生や手動操作によるマスキング領域の設定の煩わしさがなく、格別なハードウェアを追加する必要がないことから、コスト面での問題も発生しない。
【００９１】
しかも、ＣＣＤの撮像領域を細密な区画に分割して人物の撮像領域と背景の撮像領域とを論理的に分割しているので、マスキング領域の選択が大雑把となって除去すべき背景の一部が意図せずに表示されるといった不都合が解消され、更には、特徴点よりも前に位置する人物の一部たとえば肘から先といった部分が不用意に省略されるといった不都合もなく、特に、人物と背景を識別する閾値となる最長離間距離ｚ０を最長離間距離算出手段Ｃによって特定した後、Ｗｅｂカメラ３の区画別距離データ算出手段Ａとコンピュータ２の撮像領域分割手段Ｅとマスキング手段Ｆと配信用画像データ出力手段Ｇを繰り返し作動させて連続的に画像を送出する処理つまり動画の配信を行なうようにしているので、人物と背景を分離する撮像領域分割手段Ｅの処理がリアルタイムで実行されることになり、動画の配信中に人物が移動した場合であっても背景が露出した画像が不用意に配信される恐れがない。
【００９２】
また、配信される画像データはマスキングのための画像処理を施された背景の画像データと人物の画像データとを合成したものであるから、背景の抜けによる違和感の発生といった問題も生じない。
【実施例２】
【００９３】
図１７は他の一実施形態の画像配信システムおよび画像配信方法について簡単に示した作用原理図である。
【００９４】
この実施形態では、図１７（ａ）に示されるように、コンピュータ２の前に着座したユーザが両手を開き、肩幅よりも僅かに腕を開いて下方に広げた状態でＷｅｂカメラ３を作動させて画像を取得させ、顔と左右の手のひらの位置を色や形によってコンピュータ２に検出させ、顔と左右の手のひらを結ぶ台形状の形を人物の撮像領域Ｈとして認識し、それ以外の部分を背景の撮像領域Ｉとして認識するようにしている。
【００９５】
このような構成を適用した場合には、人物の体系に合わせたマスキングが可能であり、環境や状況に合わせて意図的にマスキングの範囲を広げたり狭めたりすることも可能である。
【００９６】
また、直感的・視覚的な操作によって誰でもが簡単に人物の撮像領域Ｈをコンピュータ２に教示することができるので、操作の利便性が更に向上する。
【００９７】
撮像領域Ｈをコンピュータ２に教示した後は、ユーザが大きく位置を移動しない限り、自由なポーズで電話会議やチャットを実施することが可能である。
【００９８】
以上に開示した実施形態の一部または全部は、以下の付記に示す記載によって適切に表現され得るが、発明を実施するための形態や発明の技術思想は、これらのものに制限されるものではない。
【００９９】
また、画像配信プログラムを構成する主プログラムや補助プログラムは非一時的な記録媒体に記憶されてもよい。非一時的な記録媒体としては、例えば、ＤＶＤ，ＣＤ，フラッシュメモリ等のものを利用することができる。これらのプログラムを非一時的な記録媒体に記憶した場合、各プログラムは非一時的な記録媒体からコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２やＷｅｂカメラ３のマイクロプロセッサ５によって読み出され、各々のマイクロプロセッサによって実行されることになる。
既に述べた通り、区画別距離データ算出手段Ａ，特徴点認識手段Ｂ，最長離間距離算出手段Ｃ，撮像領域分割手段Ｅ，マスキング手段Ｆ，配信用画像データ出力手段Ｇの機能実現手段としてコンピュータ２のマイクロプロセッサ１２のみを利用することも可能であり、その場合は主プログラムと補助プログラムからなる画像配信プログラムをコンピュータ２にインストールするだけで事足りる。
【０１００】
〔付記１〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムにおいて、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段と、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段と、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段と、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段と、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段と、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段を設けたことを特徴とする画像配信システム。
【０１０１】
〔付記２〕
前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段が所定周期毎に繰り返し作動することを特徴とした付記１記載の画像配信システム。
【０１０２】
〔付記３〕
前記撮像深度の設定値が、人体の厚みに相当する値によって構成されていることを特徴とする付記１または付記２記載の画像配信システム。
【０１０３】
〔付記４〕
前記撮像深度の設定値が、人体の厚みに相当する値と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値によって構成されていることを特徴とする付記１または付記２記載の画像配信システム。
【０１０４】
〔付記５〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法において、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求め、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定し、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施し、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出することを特徴とした画像配信方法。
【０１０５】
〔付記６〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法において、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求めた後、
前記Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像する操作と、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める操作と、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する操作と、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施す操作と、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する操作を所定周期毎に繰り返し実行することを特徴とした画像配信方法。
【０１０６】
〔付記７〕
前記撮像深度の設定値を、人体の厚みに相当する値によって決めることを特徴とした付記５または付記６記載の画像配信方法。
【０１０７】
〔付記８〕
前記撮像深度の設定値を、人体の厚みに相当する値と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値によって決めることを特徴とした付記５または付記６記載の画像配信方法。
【０１０８】
〔付記９〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムに用いる画像配信プログラムであって、
前記Ｗｅｂカメラに実装されたマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段、および、
前記Ｗｅｂカメラで取得された画像データと前記区画別距離データ算出手段で求められた各分割区画毎の最短離間距離を前記Ｗｅｂカメラに接続された前記コンピュータに転送するデータ転送手段として機能させる補助プログラムと、
前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータのマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段、および、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段として機能させる主プログラムによって構成される画像配信プログラム。
【０１０９】
〔付記１０〕
前記主プログラムは、前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段を所定周期毎に繰り返し作動させるように構成されていることを特徴とした付記９記載の画像配信プログラム。
【０１１０】
〔付記１１〕
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムに用いる画像配信プログラムであって、
前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータのマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段、および、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段として機能させることを特徴とした画像配信プログラム。
【０１１１】
〔付記１２〕
前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段を所定周期毎に繰り返し作動させるようにしたことを特徴とした付記１１記載の画像配信プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明は、テレビ会議システム，一般家庭内のテレビ電話，カメラを利用した通信教育，家電のビデオカメラや携帯電話等で撮像された画像を人物と背景に分離する際に利用できる。
【符号の説明】
【０１１３】
１ 画像配信システム
２ コンピュータ
３ Ｗｅｂカメラ
４ ネットワーク
５ マイクロプロセッサ（区画別距離データ算出手段，データ転送手段）
６ ＲＯＭ
７ ＲＡＭ
８ インターフェイス
９ 入出力回路
１０ カメラ本体
１１ ズーム機構
１２ マイクロプロセッサ（特徴点認識手段，最長離間距離算出手段，撮像領域分割手段，マスキング手段，配信用画像データ出力手段）
１３ ＲＯＭ
１４ 不揮発性メモリ
１５ ＲＡＭ
１６ ハードディスクドライブ
１７ インターフェイス
１８ インターフェイス
１９ 入出力回路
２０ キーボード
２１ マウス
２２ ディスプレイ
２３ ドライブ
Ａ 区画別距離データ算出手段
Ｂ 特徴点認識手段
Ｃ 最長離間距離算出手段
Ｄ 撮像深度の設定値
Ｅ 撮像領域分割手段
Ｆ マスキング手段
Ｇ 配信用画像データ出力手段
Ｈ 人物
Ｉ 背景
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムにおいて、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段と、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段と、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段と、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段と、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段と、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段を設けたことを特徴とする画像配信システム。
【請求項２】
前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段が所定周期毎に繰り返し作動することを特徴とした請求項１記載の画像配信システム。
【請求項３】
前記撮像深度の設定値が、人体の厚みに相当する値によって構成されていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像配信システム。
【請求項４】
前記撮像深度の設定値が、人体の厚みに相当する値と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値によって構成されていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像配信システム。
【請求項５】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法において、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求め、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定し、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施し、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出することを特徴とした画像配信方法。
【請求項６】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法において、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求めた後、
前記Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像する操作と、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める操作と、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する操作と、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施す操作と、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する操作を所定周期毎に繰り返し実行することを特徴とした画像配信方法。
【請求項７】
前記撮像深度の設定値を、人体の厚みに相当する値によって決めることを特徴とした請求項５または請求項６記載の画像配信方法。
【請求項８】
前記撮像深度の設定値を、人体の厚みに相当する値と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値によって決めることを特徴とした請求項５または請求項６記載の画像配信方法。
【請求項９】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムに用いる画像配信プログラムであって、
前記Ｗｅｂカメラに実装されたマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段、および、
前記Ｗｅｂカメラで取得された画像データと前記区画別距離データ算出手段で求められた各分割区画毎の最短離間距離を前記Ｗｅｂカメラに接続された前記コンピュータに転送するデータ転送手段として機能させる補助プログラムと、
前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータのマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段、および、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段として機能させる主プログラムによって構成される画像配信プログラム。
【請求項１０】
前記主プログラムは、前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段を所定周期毎に繰り返し作動させるように構成されていることを特徴とした請求項９記載の画像配信プログラム。
【請求項１】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムにおいて、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段と、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段と、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段と、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段と、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段と、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段を設けたことを特徴とする画像配信システム。
【請求項２】
前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段が所定周期毎に繰り返し作動することを特徴とした請求項１記載の画像配信システム。
【請求項３】
前記撮像深度の設定値が、人体の厚みに相当する値によって構成されていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像配信システム。
【請求項４】
前記撮像深度の設定値が、人体の厚みに相当する値と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値によって構成されていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像配信システム。
【請求項５】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法において、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求め、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定し、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施し、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出することを特徴とした画像配信方法。
【請求項６】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信方法において、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求め、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識し、
前記特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求めた後、
前記Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像する操作と、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める操作と、
前記最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する操作と、
背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施す操作と、
人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する操作を所定周期毎に繰り返し実行することを特徴とした画像配信方法。
【請求項７】
前記撮像深度の設定値を、人体の厚みに相当する値によって決めることを特徴とした請求項５または請求項６記載の画像配信方法。
【請求項８】
前記撮像深度の設定値を、人体の厚みに相当する値と人物用の撮像空間を撮像深度方向に冗長するための調整値によって決めることを特徴とした請求項５または請求項６記載の画像配信方法。
【請求項９】
Ｗｅｂカメラを利用して人物を撮像し、前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータおよび前記コンピュータに接続されたネットワークを介して前記人物の画像を他のコンピュータに配信するようにした画像配信システムに用いる画像配信プログラムであって、
前記Ｗｅｂカメラに実装されたマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラの撮像面を形成する撮像領域を細密な区画に分割して各分割区画毎に前記Ｗｅｂカメラと撮像対象との最短離間距離を求める区画別距離データ算出手段、および、
前記Ｗｅｂカメラで取得された画像データと前記区画別距離データ算出手段で求められた各分割区画毎の最短離間距離を前記Ｗｅｂカメラに接続された前記コンピュータに転送するデータ転送手段として機能させる補助プログラムと、
前記Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータのマイクロプロセッサを、
前記Ｗｅｂカメラが取得した画像データから撮像対象とされた人物の体の前面側の少なくとも一部を特徴点として認識する特徴点認識手段、
前記特徴点認識手段により特徴点として認識された撮像領域上の位置に対応する前記分割区画の最短離間距離と撮像深度の設定値に基いて人物用の撮像空間とする撮像深度方向の最長離間距離を求める最長離間距離算出手段、
前記最長離間距離算出手段によって求められた最長離間距離と前記分割区画毎の最短離間距離の各々を比較し、最短離間距離が最長離間距離と同等以下である分割区画を人物の撮像領域として規定する一方、最短離間距離が最長離間距離を越える分割区画を背景の撮像領域として規定する撮像領域分割手段、
前記撮像領域分割手段により背景の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データにマスキングのための画像処理を施すマスキング手段、および、
前記撮像領域分割手段により人物の撮像領域として規定された全ての分割区画の画像データと前記マスキング手段により画像処理を施された画像データを合成し、配信用画像データとして前記ネットワークに送出する配信用画像データ出力手段として機能させる主プログラムによって構成される画像配信プログラム。
【請求項１０】
前記主プログラムは、前記最長離間距離算出手段の作動後、前記Ｗｅｂカメラと前記区画別距離データ算出手段と前記撮像領域分割手段と前記マスキング手段と前記配信用画像データ出力手段を所定周期毎に繰り返し作動させるように構成されていることを特徴とした請求項９記載の画像配信プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【公開番号】特開２０１２−９０１９７（Ｐ２０１２−９０１９７Ａ）
【公開日】平成２４年５月１０日（２０１２．５．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２３７０１９（Ｐ２０１０−２３７０１９）
【出願日】平成２２年１０月２２日（２０１０．１０．２２）
【出願人】（３９０００１３９５）ＮＥＣシステムテクノロジー株式会社 (438)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年５月１０日（２０１２．５．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１０月２２日（２０１０．１０．２２）
【出願人】（３９０００１３９５）ＮＥＣシステムテクノロジー株式会社 (438)
【Ｆターム（参考）】
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