對象，執(zhí)行用于拍攝部110所進行的拍攝的AF(Auto Foucus，自動聚焦)處理。S卩，執(zhí)行部109顯示包圍由檢測部108檢測出的檢測對象的聚焦框，控制拍攝部110，使焦點(focus)對準到該檢測對象來進行拍攝。
[0096]執(zhí)行部109通過CPU21以及顯示部31的協(xié)作來實現(xiàn)。
[0097]拍攝部110按照執(zhí)行部109所執(zhí)行的AF處理，控制攝像部10，在使焦點(focus)對準到檢測對象的狀態(tài)下對被攝體進行拍攝。
[0098]拍攝部110通過攝像部10以及CPU21的協(xié)作來實現(xiàn)。
[0099]接下來，參照圖5的流程圖來說明具有上述的硬件結(jié)構(gòu)以及功能結(jié)構(gòu)的檢測裝置1所進行的攝像處理。
[0100]在希望對指定檢測對象的語句進行聲音輸入，使檢測裝置1對檢測對象進行檢測來進行拍攝的情況下，操作者操作操作部32所具備的模式選擇按鈕，選擇作為檢測裝置1所具備的手抖動防止攝像模式、紅眼防止攝像模式等多個動作模式之一的“聲音輸入模
JAj ο
[0101]響應(yīng)于上述操作，攝像部10開始對象物0Β的拍攝，并將所拍攝到的圖像數(shù)據(jù)提供給圖像輸出部24。
[0102]圖像輸出部24基于被提供的圖像數(shù)據(jù)來生成實時取景圖像。圖像輸出部24將被提供的攝像圖像定期地保存在暫時存儲部22中，并且將所生成的實時取景圖像提供給顯示部31。顯示部31顯示被提供的實時取景圖像。
[0103]若這樣開始實時取景圖像的獲取，則CPU21開始圖5的流程圖所示的攝像處理。
[0104]首先，識別部101從暫時存儲部22中獲取1幀份的攝像圖像作為目標圖像TG，并實施對象.顏色.臉部識別處理(步驟S1)。
[0105]在對象?顏色?臉部識別處理中，識別部101使用任意的公知技術(shù)，解析目標圖像TG的顏色的分布、形狀(例如輪廓、圖案)等，識別目標圖像TG所包含的對象物0B。此外，識別部101使用臉部檢測所涉及的任意的公知技術(shù)，從目標圖像TG識別臉部圖像區(qū)域。
[0106]在執(zhí)行了對象.顏色.臉部識別處理之后，拍攝部110以默認的方式設(shè)定聚焦對象(步驟S2)。具體而言，在步驟S1的對象.顏色.臉部識別處理中識別出臉部圖像區(qū)域的情況下，將該臉部圖像區(qū)域設(shè)定為聚焦對象，在未識別出臉部圖像區(qū)域的情況下，將在步驟S2中獲取到的目標圖像TG的中心設(shè)定為聚焦對象。
[0107]接下來，輸入部103對輸入部103是否受理了語句的輸入進行判別(步驟S3)。在判別為未受理語句的輸入的情況下(步驟S3:否)，處理移至步驟S5。
[0108]在判別為受理了語句的輸入的情況下(步驟S3:是)，CPU21通過執(zhí)行對象檢測處理來對檢測對象進行檢測(步驟S4)。
[0109]這里，參照圖6的流程圖來說明步驟S4的對象檢測處理的詳細內(nèi)容。
[0110]若開始圖6的對象檢測處理，則首先，提取部104從在步驟S3中受理了輸入的語句中，提取用于對檢測對象進行檢測的特征(步驟S41)，判別部105根據(jù)所提取出的特征，來判別檢測對象的指定所涉及的屬性(步驟S42)。
[0111]具體而言，提取部104首先使用任意的公知技術(shù)(例如詞素解析)，從在步驟S3中受理了輸入的語句中，提取“甜瓜”、“紅色”等詞語。提取部104在受理了輸入的語句如“紅色的蘋果”等那樣包含多個特征的情況下，提取受理了輸入的語句中包含的多個特征的全部特征。
[0112]判別部105基于步驟S1中的對象.顏色.臉部識別處理的結(jié)果和預(yù)先存儲了的屬性判別信息，根據(jù)所提取到的各詞語來判別屬性。更具體而言，判別部105將屬性判別信息中評價值為規(guī)定閾值(例如，50% )以上的全部屬性判別為各詞語的檢測對象的指定所涉及的屬性。
[0113]在對從步驟S3中輸入的語句中獲取到的全部詞語的屬性進行判別之后，判別部105使用任意的公知技術(shù)，判別詞語之間是否存在修飾，由此來判別檢測對象的指定所涉及的屬性是否是多個屬性的組合，并結(jié)束步驟S42的處理。
[0114]接下來，選擇部106根據(jù)在步驟S42中判別出的檢測對象的指定所涉及的屬性，來選擇檢測對象的檢測方法(步驟S43)。具體而言，選擇部106根據(jù)由判別部105所判別出的檢測對象的指定所涉及的屬性，選擇基于“名稱檢測”、“顏色檢測”、“形狀檢測”、“大小檢測”、“寬度方向的位置關(guān)系檢測”、“深度方向的位置關(guān)系檢測”或者“組合檢測”的任意一者的檢測方法。
[0115]接下來，檢測部108通過在步驟S43中由選擇部106所選擇出的檢測方法來對檢測對象進行檢測。
[0116]在步驟S43中選擇基于“名稱檢測”的檢測方法的情況下，檢測部108所具備的名稱檢測部108a執(zhí)行“名稱檢測處理”(步驟S44)。具體而言，檢測部108通過將圖5的流程圖的步驟S1的對象.顏色.臉部識別處理中識別出的對象物0B的特征與在步驟S42中由提取部104從所輸入的語句中提取出的特征進行對照，從而對檢測對象進行檢測。
[0117]這里，參照圖7的流程圖來說明步驟S44的“名稱檢測處理”的詳細內(nèi)容。
[0118]若開始名稱檢測處理，則首先，名稱檢測部108a從特征信息存儲部107所存儲的“名稱”所涉及的特征信息中包含的檢測優(yōu)先度表PR中，獲取屬性“圖像”、“顏色”、“形狀”、“同類物”以及“關(guān)聯(lián)用語”的優(yōu)先順序以及基準值(步驟S441)。
[0119]具體而言，名稱檢測部108a選擇在圖6的流程圖的步驟S42中檢測對象的指定所涉及的屬性被判別為“名稱”的詞語之一，參照“名稱”所涉及的特征信息所包含的特征信息表FE，由此獲取與該詞語建立對應(yīng)地保存的“分類”，接下來，參照檢測優(yōu)先度表PR，獲取與所獲取到的“分類”建立對應(yīng)地保存的屬性的優(yōu)先順序以及基準值。
[0120]接下來，名稱檢測部108a通過參照特征信息表FE，來獲取與在步驟S441中選擇的詞語建立對應(yīng)地保存的、該詞語的“圖像”、“顏色”、“形狀”、“同類物”以及“關(guān)聯(lián)用語”的各屬性所涉及的特征(步驟S442)。
[0121]接下來，選擇部106基于在步驟S441中獲取到的屬性的優(yōu)先順序，來選擇檢測對象的檢測方法(步驟S443)。具體而言，首先，選擇與優(yōu)先順序被設(shè)定為第1的屬性相對應(yīng)的檢測方法。
[0122]檢測部108通過利用在步驟S443中選擇的檢測方法來執(zhí)行檢測(步驟S444)，從而針對圖5的流程圖的步驟S1中識別出的各個對象物0B，獲取步驟S1的對象.顏色.臉部識別處理中獲取到的各對象物0B的特征與圖6的流程圖的步驟S41中從語句中提取出的特征之間的一致度。
[0123]在步驟S444中執(zhí)行了檢測之后，名稱檢測部108a計算評價值(步驟S445)。具體而言，名稱檢測部108a通過將在步驟S441中獲取到的與各優(yōu)先順序建立對應(yīng)地保存的基準值和在步驟S444中獲取到的一致度相乘，來針對每個對象物0B計算評價值。
[0124]若計算出評價值，則名稱檢測部108a判別是否存在評價值是第2閾值以上的對象物0B(步驟S446)。該第2閾值是所計算出的評價值是否用于判別與在步驟S42中從語句提取出的特征一致的基準，在評價值較低的情況下，為了防止一致的誤判別而判別為不使用。
[0125]在存在所計算出的評價值是第2閾值以上的對象物0B的情況下(步驟S446:是)，名稱檢測部108a計算第2閾值以上的評價值的累計值(步驟S447)。具體而言，名稱檢測部108a通過針對每個對象物0B，將所計算出的評價值與之前獲取到的評價值相加，從而計算評價值的累計值。這里，由于進行基于優(yōu)先順序被設(shè)定為第1的屬性的檢測，所以不存在之前獲取到的評價值，因此成為與在步驟S445中計算出的評價值相同的值。
[0126]在不存在所計算出的評價值是第2閾值以上的對象物0B的情況下(步驟S446:否)，名稱檢測部108a判別是否名稱檢測部108a針對保存在“名稱”所涉及的特征信息中的被設(shè)定了優(yōu)先順序以及基準值的全部屬性，已經(jīng)執(zhí)行完基于相對應(yīng)的檢測方法的檢測(步驟 S452)。
[0127]這里，由于進行基于優(yōu)先順序被設(shè)定為第1的屬性的檢測，因此判別為保存在“名稱”所涉及的特征信息的屬性中，存在還未執(zhí)行基于相對應(yīng)的檢測方法的檢測的屬性(步驟S452:否)，并返回到步驟S443。
[0128]在步驟S447中計算出累計值之后，名稱檢測部108a判別是否存在所計算出的累計值是第1閾值以上的對象物0B (步驟S448)。該第1閾值是能夠判別為與在步驟S42中從語句提取出的特征一致的基準。在累計值較高的情況下，判別為與所提取出的特征一致。在累計值是第1閾值以上的對象物0B —個都不存在的情況下(步驟S448:否)，處理移至步驟S452。
[0129]在判別為存在累計值是第1閾值以上的對象物0B的情況下(步驟S448:是)，名稱檢測部108a判別累計值是第1閾值以上的對象物0B是否是多個(步驟S449)。在判別為累計值是第1閾值以上的對象物0B不是多個的情況下(步驟S449:否)，將該唯一的對象物0B檢測為檢測對象(步驟S450)，并結(jié)束名稱檢測處理。
[0130]在判別為評價值的累計值是第1閾值以上的對象物0B是多個的情況下(步驟S449:是)，將多個對象物0B之中的評價值的累計值最大的對象物0B檢測為檢測對象(步驟S451)，并結(jié)束名稱檢測處理。
[0131]在步驟S448中判別為評價值的累計值是第1閾值以上的對象物0B —個都不存在的情況下(步驟S448:否)，名稱檢測部108a判別是否針對保存在“名稱”所涉及的特征信息中的被設(shè)定了優(yōu)先順序以及基準值的全部屬性，已經(jīng)執(zhí)行完基于相對應(yīng)的檢測方法的檢測(步驟S452)。
[0132]在判別為針對保存在“名稱”所涉及的特征信息中的全部屬性，已經(jīng)執(zhí)行完基于相對應(yīng)的檢測方法的檢測的情況下(步驟S452:是)，生成未檢測到檢測對象的意思的信息(步驟S453)，并結(jié)束名稱檢測處理。
[0133]在判別為保存在“名稱”所涉及的特征信息中的屬性之中，存在尚未執(zhí)行基于相對應(yīng)的檢測方法的檢測的屬性的情況下(步驟S452:否)，處理返回到步驟S443。然后，選擇部106選擇保存在“名稱”所涉及的特征信息中的屬性之中的與優(yōu)先順序為第2的屬性相對應(yīng)的檢測方法。
[0134]然后，反復(fù)上述處理直到判別為存在評價值的累計值是第1閾值以上的對象物0B、或者判別為針對保存在“名稱”所涉及的特征信息中的全部屬性已經(jīng)執(zhí)行完基于相對應(yīng)的檢測方法的檢測。
[0135]這里，以圖8的目標圖像TGa為例，假設(shè)在圖5的流程圖的步驟S3中輸入了詞語“甜瓜”作為指定檢測對象的語句，