JP2001266152A - 顔画像認識装置および顔画像認識方法 - Google Patents
顔画像認識装置および顔画像認識方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】背の高さが異なる任意の人物に対して確実に顔
画像を捉え、精度の高い顔画像の認識が可能となる顔画
像認識装置および通行制御装置を提供する。 【解決手段】広視野レンズ１０１は、人物１０７，１０
８の身長方向に視野を拡大し、画像入力部１０２は、広
視野レンズ１０１で拡大された視野内の画像を入力す
る。画像補正処理部１０３は、画像入力部１０２で入力
された画像の歪みを補正し、顔パターン検出部１０４
は、画像補正処理部１０３で歪みを補正された画像から
人物１０７，１０８の顔パターンを検出する。顔パター
ン認識部１０６は、顔パターン検出部１０４で検出され
た顔パターンを、顔パターン記憶部１０５にあらかじめ
記憶された基準の顔パターンと照合することにより、人
物１０７，１０８の顔画像を認識する。
画像を捉え、精度の高い顔画像の認識が可能となる顔画
像認識装置および通行制御装置を提供する。 【解決手段】広視野レンズ１０１は、人物１０７，１０
８の身長方向に視野を拡大し、画像入力部１０２は、広
視野レンズ１０１で拡大された視野内の画像を入力す
る。画像補正処理部１０３は、画像入力部１０２で入力
された画像の歪みを補正し、顔パターン検出部１０４
は、画像補正処理部１０３で歪みを補正された画像から
人物１０７，１０８の顔パターンを検出する。顔パター
ン認識部１０６は、顔パターン検出部１０４で検出され
た顔パターンを、顔パターン記憶部１０５にあらかじめ
記憶された基準の顔パターンと照合することにより、人
物１０７，１０８の顔画像を認識する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、セキュ
リティ管理などにおいて人物の顔画像を認識する顔画像
認識装置および顔画像認識方法に関する。
リティ管理などにおいて人物の顔画像を認識する顔画像
認識装置および顔画像認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】最近、人物の顔画像を認識し、セキュリ
ティ管理などに応用する方法が提案されている。このよ
うなセキュリティ管理などに応用する方法において、顔
画像を収集する場合に、視野の限られたテレビカメラに
顔を収める必要があり、実際に不特定多数の人間の撮影
を実施する場合は、背の高さの違いに合せてカメラを移
動させるか、被撮影者が顔をカメラの視野に収めるため
に姿勢を変える必要があった。
ティ管理などに応用する方法が提案されている。このよ
うなセキュリティ管理などに応用する方法において、顔
画像を収集する場合に、視野の限られたテレビカメラに
顔を収める必要があり、実際に不特定多数の人間の撮影
を実施する場合は、背の高さの違いに合せてカメラを移
動させるか、被撮影者が顔をカメラの視野に収めるため
に姿勢を変える必要があった。
【０００３】このような問題を解決する方法として、た
とえば、特開平１０−１３４１８８号公報には、２台の
テレビカメラで顔画像を捉え、身長の異なる人物の顔を
認識することを考慮した内容が記載されている。
とえば、特開平１０−１３４１８８号公報には、２台の
テレビカメラで顔画像を捉え、身長の異なる人物の顔を
認識することを考慮した内容が記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
１０−１３４１８８号公報の技術では、複数のカメラを
用いる必要があった。
１０−１３４１８８号公報の技術では、複数のカメラを
用いる必要があった。
【０００５】このような問題を解決する別の方法とし
て、顔画像認識装置を高さを変えて複数設置し、背の高
さの違いによらず顔画像を認識するという方法も考えら
れるが、必要な視野範囲に対して多数の顔画像認識装置
を配置する必要があり、コストが高くなるという問題が
ある。
て、顔画像認識装置を高さを変えて複数設置し、背の高
さの違いによらず顔画像を認識するという方法も考えら
れるが、必要な視野範囲に対して多数の顔画像認識装置
を配置する必要があり、コストが高くなるという問題が
ある。
【０００６】そこで、本発明は、背の高さが異なる任意
の人物に対して確実に顔画像を捉え、精度の高い顔画像
の認識が可能となる顔画像認識装置および通行制御装置
を提供することを目的とする。
の人物に対して確実に顔画像を捉え、精度の高い顔画像
の認識が可能となる顔画像認識装置および通行制御装置
を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の顔画像認識装置
は、人物の身長方向に視野を拡大する視野拡大手段と、
この視野拡大手段により拡大された視野内の画像を入力
する画像入力手段と、この画像入力手段により入力され
た画像から前記人物の顔パターンを検出する顔パターン
検出手段と、この顔パターン検出手段により検出された
顔パターンを、あらかじめ記憶された基準の顔パターン
と照合することにより前記人物の顔画像を認識する顔パ
ターン認識手段とを具備している。
は、人物の身長方向に視野を拡大する視野拡大手段と、
この視野拡大手段により拡大された視野内の画像を入力
する画像入力手段と、この画像入力手段により入力され
た画像から前記人物の顔パターンを検出する顔パターン
検出手段と、この顔パターン検出手段により検出された
顔パターンを、あらかじめ記憶された基準の顔パターン
と照合することにより前記人物の顔画像を認識する顔パ
ターン認識手段とを具備している。
【０００８】また、本発明の顔画像認識装置は、人物の
身長方向に視野を拡大する光学レンズと、この光学レン
ズにより拡大された視野内の画像を入力する画像入力手
段と、この画像入力手段により入力された画像を正規の
画像に変換する画像変換手段と、この画像変換手段によ
り変換された画像から前記人物の顔パターンを検出する
顔パターン検出手段と、この顔パターン検出手段により
検出された顔パターンを、あらかじめ記憶された基準の
顔パターンと照合することにより前記人物の顔画像を認
識する顔パターン認識手段とを具備している。
身長方向に視野を拡大する光学レンズと、この光学レン
ズにより拡大された視野内の画像を入力する画像入力手
段と、この画像入力手段により入力された画像を正規の
画像に変換する画像変換手段と、この画像変換手段によ
り変換された画像から前記人物の顔パターンを検出する
顔パターン検出手段と、この顔パターン検出手段により
検出された顔パターンを、あらかじめ記憶された基準の
顔パターンと照合することにより前記人物の顔画像を認
識する顔パターン認識手段とを具備している。
【０００９】また、本発明の顔画像認識装置は、人物の
身長方向に視野を拡大した前記人物の画像を反射する反
射鏡と、この反射鏡により反射された画像を入力する画
像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像
を正規の画像に変換する画像変換手段と、この画像変換
手段により変換された画像から前記人物の顔パターンを
検出する顔パターン検出手段と、この顔パターン検出手
段により検出された顔パターンを、あらかじめ記憶され
た基準の顔パターンと照合することにより前記人物の顔
画像を認識する顔パターン認識手段とを具備している。
身長方向に視野を拡大した前記人物の画像を反射する反
射鏡と、この反射鏡により反射された画像を入力する画
像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像
を正規の画像に変換する画像変換手段と、この画像変換
手段により変換された画像から前記人物の顔パターンを
検出する顔パターン検出手段と、この顔パターン検出手
段により検出された顔パターンを、あらかじめ記憶され
た基準の顔パターンと照合することにより前記人物の顔
画像を認識する顔パターン認識手段とを具備している。
【００１０】また、本発明の顔画像認識方法は、人物の
身長方向に視野を拡大するステップと、この拡大された
視野内の画像を入力するステップと、この入力された画
像から前記人物の顔パターンを検出するステップと、こ
の検出された顔パターンを、あらかじめ記憶された基準
の顔パターンと照合することにより前記人物の顔画像を
認識するステップとを具備している。
身長方向に視野を拡大するステップと、この拡大された
視野内の画像を入力するステップと、この入力された画
像から前記人物の顔パターンを検出するステップと、こ
の検出された顔パターンを、あらかじめ記憶された基準
の顔パターンと照合することにより前記人物の顔画像を
認識するステップとを具備している。
【００１１】また、本発明の顔画像認識方法は、光学レ
ンズを用いて人物の身長方向に視野を拡大するステップ
と、この光学レンズにより拡大された視野内の画像を入
力するステップと、この入力された画像を正規の画像に
変換するステップと、この変換された画像から前記人物
の顔パターンを検出するステップと、この検出された顔
パターンを、あらかじめ記憶された基準の顔パターンと
照合することにより前記人物の顔画像を認識するステッ
プとを具備している。
ンズを用いて人物の身長方向に視野を拡大するステップ
と、この光学レンズにより拡大された視野内の画像を入
力するステップと、この入力された画像を正規の画像に
変換するステップと、この変換された画像から前記人物
の顔パターンを検出するステップと、この検出された顔
パターンを、あらかじめ記憶された基準の顔パターンと
照合することにより前記人物の顔画像を認識するステッ
プとを具備している。
【００１２】さらに、本発明の顔画像認識方法は、反射
鏡を用いて人物の身長方向に視野を拡大した前記人物の
画像を反射するステップと、この反射鏡により反射され
た画像を入力するステップと、この入力された画像を正
規の画像に変換するステップと、この変換された画像か
ら前記人物の顔パターンを検出するステップと、この検
出された顔パターンを、あらかじめ記憶された基準の顔
パターンと照合することにより前記人物の顔画像を認識
するステップとを具備している。
鏡を用いて人物の身長方向に視野を拡大した前記人物の
画像を反射するステップと、この反射鏡により反射され
た画像を入力するステップと、この入力された画像を正
規の画像に変換するステップと、この変換された画像か
ら前記人物の顔パターンを検出するステップと、この検
出された顔パターンを、あらかじめ記憶された基準の顔
パターンと照合することにより前記人物の顔画像を認識
するステップとを具備している。
【００１３】本発明によれば、光学レンズや反射鏡など
を用いて人物の身長方向に視野を拡大し、この拡大され
た視野内の画像を入力し、この入力された画像から人物
の顔パターンを検出し、この検出された顔パターンを基
準の顔パターンと照合し、人物の顔画像を認識すること
により、１つの画像入力手段で通常の撮影よりも視野の
広い画像をとらえ、背の高さが異なる人物に対しても、
確実に顔画像をとらえて認識することができる。
を用いて人物の身長方向に視野を拡大し、この拡大され
た視野内の画像を入力し、この入力された画像から人物
の顔パターンを検出し、この検出された顔パターンを基
準の顔パターンと照合し、人物の顔画像を認識すること
により、１つの画像入力手段で通常の撮影よりも視野の
広い画像をとらえ、背の高さが異なる人物に対しても、
確実に顔画像をとらえて認識することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
て図面を参照して説明する。
【００１５】まず、第１の実施の形態について説明す
る。
る。
【００１６】図１は、第１の実施の形態に係る顔画像認
識装置の構成を概略的に示すものである。この顔画像認
識装置は、人物（被写体）１０７，１０８の身長方向に
視野を拡大する光学レンズとしての広視野レンズ１０
１、広視野レンズ１０１で拡大された視野内の画像を入
力する画像入力手段としての画像入力部１０２、画像入
力部１０２で入力された画像を正規の画像に変換する画
像変換手段としての画像補正処理部１０３、画像補正処
理部１０３で補正された画像から顔パターンを検出する
顔パターン検出手段としての顔パターン検出部１０４、
あらかじめ複数の基準の顔パターンを記憶している顔パ
ターン記憶手段としての顔パターン記憶部１０５、およ
び、顔パターン検出部１０４で検出された顔パターン
を、顔パターン記憶部１０５内の顔パターンと照合（比
較）することにより顔画像を認識する顔パターン認識手
段としての顔パターン認識部１０６から構成されてい
る。
識装置の構成を概略的に示すものである。この顔画像認
識装置は、人物（被写体）１０７，１０８の身長方向に
視野を拡大する光学レンズとしての広視野レンズ１０
１、広視野レンズ１０１で拡大された視野内の画像を入
力する画像入力手段としての画像入力部１０２、画像入
力部１０２で入力された画像を正規の画像に変換する画
像変換手段としての画像補正処理部１０３、画像補正処
理部１０３で補正された画像から顔パターンを検出する
顔パターン検出手段としての顔パターン検出部１０４、
あらかじめ複数の基準の顔パターンを記憶している顔パ
ターン記憶手段としての顔パターン記憶部１０５、およ
び、顔パターン検出部１０４で検出された顔パターン
を、顔パターン記憶部１０５内の顔パターンと照合（比
較）することにより顔画像を認識する顔パターン認識手
段としての顔パターン認識部１０６から構成されてい
る。
【００１７】このような構成において、人物１０７もし
くは１０８の顔画像が入力され、画像の歪みが補正され
た後、その顔画像から顔パターンが検出され、あらかじ
め登録（記憶）されている基準の顔パターンと比較する
ことで、入力された顔画像が認識されるようになってい
る。
くは１０８の顔画像が入力され、画像の歪みが補正され
た後、その顔画像から顔パターンが検出され、あらかじ
め登録（記憶）されている基準の顔パターンと比較する
ことで、入力された顔画像が認識されるようになってい
る。
【００１８】以下、各部について詳細に説明する。
【００１９】画像入力部１０２は、たとえば、ビデオカ
メラなどを主体に構成されていて、広視野レンズ１０１
でとらえた人物１０７または１０８を明度画像もしくは
カラー画像としてとらえられ、デジタル画像データとし
て、たとえば、図２に示すような形態で出力する。図２
の例では、横方向に５１２画素、縦方向に２５６画素の
濃淡画像で、各画素は、たとえば、８ビットの階調を持
つデータである。
メラなどを主体に構成されていて、広視野レンズ１０１
でとらえた人物１０７または１０８を明度画像もしくは
カラー画像としてとらえられ、デジタル画像データとし
て、たとえば、図２に示すような形態で出力する。図２
の例では、横方向に５１２画素、縦方向に２５６画素の
濃淡画像で、各画素は、たとえば、８ビットの階調を持
つデータである。
【００２０】広視野レンズ１０１は、たとえば、いわゆ
る魚眼レンズであり、通常の視野よりも広い範囲の画像
をとらえることができる。広視野レンズ１０１を用いる
ことで、視野が広くなる一方、像の歪みが生じる。たと
えば、魚眼レンズでは、図３に示す例のように、中心点
から外れるにしたがって解像度が細かくなる方向で歪み
が生じている。
る魚眼レンズであり、通常の視野よりも広い範囲の画像
をとらえることができる。広視野レンズ１０１を用いる
ことで、視野が広くなる一方、像の歪みが生じる。たと
えば、魚眼レンズでは、図３に示す例のように、中心点
から外れるにしたがって解像度が細かくなる方向で歪み
が生じている。
【００２１】しかし、通常の光学レンズでとらえる像の
領域（図４の符号４０１参照）よりも広い視野の像を画
像入力部１０２のセンサに結像することができ、背の高
さが異なる人物の顔の領域をとらえることが可能とな
る。
領域（図４の符号４０１参照）よりも広い視野の像を画
像入力部１０２のセンサに結像することができ、背の高
さが異なる人物の顔の領域をとらえることが可能とな
る。
【００２２】画像補正処理部１０３は、広視野レンズ１
０１で歪みが与えられた像を補正する処理を実施する。
この補正は、たとえば、中心点からの楕円関数による変
換により実施する。この変換を行なう関数の係数は、光
学系の設計値から計算しておくか、格子などのキャリブ
レーション用の画像を提示して係数を求めるかしてお
く。画像補正処理部１０３では、図３の画像を図５に示
すような実世界と同じ画像に復元する。
０１で歪みが与えられた像を補正する処理を実施する。
この補正は、たとえば、中心点からの楕円関数による変
換により実施する。この変換を行なう関数の係数は、光
学系の設計値から計算しておくか、格子などのキャリブ
レーション用の画像を提示して係数を求めるかしてお
く。画像補正処理部１０３では、図３の画像を図５に示
すような実世界と同じ画像に復元する。
【００２３】顔パターン検出部１０４は、画像補正処理
部１０３から出力される画像データに対して顔パターン
を検出する。この処理は、たとえば、図６に示すフロー
チャートのような処理手順で実行される。
部１０３から出力される画像データに対して顔パターン
を検出する。この処理は、たとえば、図６に示すフロー
チャートのような処理手順で実行される。
【００２４】以下、図６の処理手順について説明する。
まず、サイズｓやｙ，ｘ座標などの初期化を行なう（５
０１〜５０３）。次に、あらかじめ用意されたサイズの
異なる複数の標準顔パターンｇｓ（ｉ，ｊ）を用いて、
入力画像ｆ（ｘ，ｙ）内の局所領域との相関Ｍｓ（ｘ，
ｙ）を、座標（ｘ，ｙ）をずらしながら下記数１にした
がって計算する（５０４）。ここで、サイズの異なる標
準顔パターンｇｓ（ｉ，ｊ）は、決められたサイズであ
らかじめ収集した顔パターンを平均するなどして作成さ
れる。
まず、サイズｓやｙ，ｘ座標などの初期化を行なう（５
０１〜５０３）。次に、あらかじめ用意されたサイズの
異なる複数の標準顔パターンｇｓ（ｉ，ｊ）を用いて、
入力画像ｆ（ｘ，ｙ）内の局所領域との相関Ｍｓ（ｘ，
ｙ）を、座標（ｘ，ｙ）をずらしながら下記数１にした
がって計算する（５０４）。ここで、サイズの異なる標
準顔パターンｇｓ（ｉ，ｊ）は、決められたサイズであ
らかじめ収集した顔パターンを平均するなどして作成さ
れる。
【００２５】
【数１】
【００２６】次に、求めた相関Ｍｓ（ｘ，ｙ）が一定の
閾値ＴＨＲ以上であれば（５０５）、顔パターンを検出
したものとして、その結果を出力する（５０６）。この
画像探索を、図７に模式的に示すように、標準顔パター
ンｇｓ（ｉ，ｊ）のサイズＳを変更しながら実施する。
図６のステップ５０７〜５１２がその処理である。
閾値ＴＨＲ以上であれば（５０５）、顔パターンを検出
したものとして、その結果を出力する（５０６）。この
画像探索を、図７に模式的に示すように、標準顔パター
ンｇｓ（ｉ，ｊ）のサイズＳを変更しながら実施する。
図６のステップ５０７〜５１２がその処理である。
【００２７】なお、図７において、符号６０１，６０
３，６０５は顔画像補正処理部１０３が出力する画像全
体を示し、符号６０２，６０４，６０６は標準顔パター
ンを示している。
３，６０５は顔画像補正処理部１０３が出力する画像全
体を示し、符号６０２，６０４，６０６は標準顔パター
ンを示している。
【００２８】顔パターン認識部１０６は、顔パターン検
出部１０４から出力される顔領域の画像データを正規化
した後、顔パターン記憶部１０５に記憶してある基準デ
ータ（基準の顔パターン）と照合して、最も近い顔パタ
ーンを選ぶことで、顔画像の認識を行なう。この処理
は、たとえば、図８に示すフローチャートのような処理
手順で実行される。
出部１０４から出力される顔領域の画像データを正規化
した後、顔パターン記憶部１０５に記憶してある基準デ
ータ（基準の顔パターン）と照合して、最も近い顔パタ
ーンを選ぶことで、顔画像の認識を行なう。この処理
は、たとえば、図８に示すフローチャートのような処理
手順で実行される。
【００２９】以下、図８の処理手順について説明する。
まず、顔パターン認識部１０６は、入力された画像デー
タに対して、顔パターン検出部１０４にて検出された顔
画像の範囲に対して、あらかじめ定められた縦および横
画素の画像に大きさを正規化する（７０１）。次に、カ
テゴリｃの初期設定を行なった後（７０２）、顔パター
ン記憶部１０５内にあらかじめ用意してあるカテゴリｃ
の顔パターン（辞書パターン）ｒｃ（ｉ，ｊ）と、正規
化した顔パターン（入力画像）ｈ（ｉ，ｊ）との類似度
Ｓｉｍｃ（ｘ，ｙ）を、下記数２のように相関を求める
ことで計算する（７０３）。
まず、顔パターン認識部１０６は、入力された画像デー
タに対して、顔パターン検出部１０４にて検出された顔
画像の範囲に対して、あらかじめ定められた縦および横
画素の画像に大きさを正規化する（７０１）。次に、カ
テゴリｃの初期設定を行なった後（７０２）、顔パター
ン記憶部１０５内にあらかじめ用意してあるカテゴリｃ
の顔パターン（辞書パターン）ｒｃ（ｉ，ｊ）と、正規
化した顔パターン（入力画像）ｈ（ｉ，ｊ）との類似度
Ｓｉｍｃ（ｘ，ｙ）を、下記数２のように相関を求める
ことで計算する（７０３）。
【００３０】
【数２】
【００３１】ここで、顔パターン記憶部１０５に記憶さ
れている辞書パターンとなる基準の顔パターンｒｃ
（ｉ，ｊ）は、たとえば、図９に示すようなデータ構造
を持っており、顔パターン認識部１０６は、類似度Ｓｉ
ｍｃ（ｘ，ｙ）の最も高いカテゴリ名を出力する。
れている辞書パターンとなる基準の顔パターンｒｃ
（ｉ，ｊ）は、たとえば、図９に示すようなデータ構造
を持っており、顔パターン認識部１０６は、類似度Ｓｉ
ｍｃ（ｘ，ｙ）の最も高いカテゴリ名を出力する。
【００３２】カテゴリｃの顔パターンｒｃ（ｉ，ｊ）
は、個人ごとにあらかじめ顔パターンを収集して、たと
えば、複数収集した顔パターンの平均パターンとして求
める。また、複数収集した顔パターンの変動成分を考慮
して、混合類似度法や複合類似度法、局所相関法などの
他の手法で、顔パターンの認識を実施してもよい。
は、個人ごとにあらかじめ顔パターンを収集して、たと
えば、複数収集した顔パターンの平均パターンとして求
める。また、複数収集した顔パターンの変動成分を考慮
して、混合類似度法や複合類似度法、局所相関法などの
他の手法で、顔パターンの認識を実施してもよい。
【００３３】このように、第１の実施の形態によれば、
１つの画像入力部で、人物の身長方向に通常の撮影より
も視野の広い画像をとらえ、背の高さが異なる人物に対
しても、確実に顔画像をとらえて認識することができ
る。
１つの画像入力部で、人物の身長方向に通常の撮影より
も視野の広い画像をとらえ、背の高さが異なる人物に対
しても、確実に顔画像をとらえて認識することができ
る。
【００３４】次に、第２の実施の形態について説明す
る。
る。
【００３５】図１０は、第２の実施の形態に係る顔画像
認識装置の構成を概略的に示すものである。この顔画像
認識装置は、人物１０７，１０８の身長方向に視野を拡
大した人物１０７，１０８の画像を反射する反射鏡１０
０１、反射鏡１００１で反射された画像を入力する画像
入力部１０２、画像補正処理部１０３、顔パターン検出
部１０４、顔パターン記憶部１０５、および、顔パター
ン認識部１０６から構成されている。
認識装置の構成を概略的に示すものである。この顔画像
認識装置は、人物１０７，１０８の身長方向に視野を拡
大した人物１０７，１０８の画像を反射する反射鏡１０
０１、反射鏡１００１で反射された画像を入力する画像
入力部１０２、画像補正処理部１０３、顔パターン検出
部１０４、顔パターン記憶部１０５、および、顔パター
ン認識部１０６から構成されている。
【００３６】なお、図１０において、反射鏡１００１以
外は図１の顔画像認識装置と同じ構成であるので、その
説明は省略する。
外は図１の顔画像認識装置と同じ構成であるので、その
説明は省略する。
【００３７】反射鏡１００１は、たとえば、図１１に示
すように、垂直位置ｙに対して下記数３に示すような凸
形状をとる。
すように、垂直位置ｙに対して下記数３に示すような凸
形状をとる。
【００３８】
【数３】
【００３９】これにより、縦方向に広い視野１１０１は
縦方向に圧縮された画像１１０２に変換される。反射鏡
１００１を用いることで、高さ方向に視野が広くなり、
背の高さが異なる人物の顔領域をとらえることで可能と
なるが、とらえられる像には図１２に示すように歪みが
生じる。
縦方向に圧縮された画像１１０２に変換される。反射鏡
１００１を用いることで、高さ方向に視野が広くなり、
背の高さが異なる人物の顔領域をとらえることで可能と
なるが、とらえられる像には図１２に示すように歪みが
生じる。
【００４０】画像補正処理部１０３は、反射鏡１００１
で歪みが与えられた像を補正する処理を実施する。たと
えば、上記数３に基づいた変換式により、図１２のよう
な画像を図５のような実世界と同じ形状の画像に復元す
ることができる。
で歪みが与えられた像を補正する処理を実施する。たと
えば、上記数３に基づいた変換式により、図１２のよう
な画像を図５のような実世界と同じ形状の画像に復元す
ることができる。
【００４１】なお、反射鏡１００１は、本実施の形態で
規定した形状だけでなく、高さ方向に視野を広げる機能
を持つ別の形状であれば、本発明の内容を変えるもので
はない。
規定した形状だけでなく、高さ方向に視野を広げる機能
を持つ別の形状であれば、本発明の内容を変えるもので
はない。
【００４２】画像補正処理部１０３から出力される画像
データは、顔パターン検出部１０４で顔パターンだけが
検出され、顔パターン認識部１０６において顔パターン
記憶部１０５に記憶されている基準データと照合して人
物の認識結果を出力する。
データは、顔パターン検出部１０４で顔パターンだけが
検出され、顔パターン認識部１０６において顔パターン
記憶部１０５に記憶されている基準データと照合して人
物の認識結果を出力する。
【００４３】このように、第２の実施の形態によれば、
前述した第１の実施の形態と同様に、１つの画像入力部
で、人物の身長方向に通常の撮影よりも視野の広い画像
をとらえ、背の高さが異なる人物に対しても、確実に顔
画像をとらえて認識することができる。
前述した第１の実施の形態と同様に、１つの画像入力部
で、人物の身長方向に通常の撮影よりも視野の広い画像
をとらえ、背の高さが異なる人物に対しても、確実に顔
画像をとらえて認識することができる。
【００４４】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、背
の高さが異なる任意の人物に対して確実に顔画像を捉
え、精度の高い顔画像の認識が可能となる顔画像認識装
置および通行制御装置を提供できる。
の高さが異なる任意の人物に対して確実に顔画像を捉
え、精度の高い顔画像の認識が可能となる顔画像認識装
置および通行制御装置を提供できる。
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像認識装
置の構成を概略的に示すブロック図。
置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】画像入力部が出力する画像データの形態の一例
を示す図。
を示す図。
【図３】画像入力部が出力する画像データの形態の一例
を示す図。
を示す図。
【図４】広視野レンズによる視野拡大の作用を模式的に
示す図。
示す図。
【図５】画像補正処理部が出力する画像データの形態の
一例を示す図。
一例を示す図。
【図６】顔パターン検出部が実行する処理手順を示すフ
ローチャート。
ローチャート。
【図７】顔パターン検出部の処理を模式的に示す図。
【図８】顔パターン認識部が実行する処理手順を示すフ
ローチャート。
ローチャート。
【図９】顔パターン記憶部が記憶する辞書データの構造
を示す図。
を示す図。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像認識
装置の構成を概略的に示すブロック図。
装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１１】反射鏡の構造と効果を模式的に示す図。
【図１２】反射鏡でとらえた画像の一例を示す図。
１０１…広視野レンズ（光学レンズ、視野拡大手段） １０２…画像入力部（画像入力手段） １０３…画像補正処理部（画像変換手段） １０４…顔パターン検出部（顔パターン検出手段） １０５…顔パターン記憶部（顔パターン記憶手段） １０６…顔パターン認識部（顔パターン認識手段） １０７、１０８…人物（被写体） １００１…反射鏡（視野拡大手段）
Claims (10)
- 【請求項１】 人物の身長方向に視野を拡大する視野拡
大手段と、 この視野拡大手段により拡大された視野内の画像を入力
する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像から前記人物の
顔パターンを検出する顔パターン検出手段と、 この顔パターン検出手段により検出された顔パターン
を、あらかじめ記憶された基準の顔パターンと照合する
ことにより前記人物の顔画像を認識する顔パターン認識
手段と、 を具備したことを特徴とする顔画像認識装置。 - 【請求項２】 人物の身長方向に視野を拡大する光学レ
ンズと、 この光学レンズにより拡大された視野内の画像を入力す
る画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像を正規の画像に
変換する画像変換手段と、 この画像変換手段により変換された画像から前記人物の
顔パターンを検出する顔パターン検出手段と、 この顔パターン検出手段により検出された顔パターン
を、あらかじめ記憶された基準の顔パターンと照合する
ことにより前記人物の顔画像を認識する顔パターン認識
手段と、 を具備したことを特徴とする顔画像認識装置。 - 【請求項３】 人物の身長方向に視野を拡大した前記人
物の画像を反射する反射鏡と、 この反射鏡により反射された画像を入力する画像入力手
段と、 この画像入力手段により入力された画像を正規の画像に
変換する画像変換手段と、 この画像変換手段により変換された画像から前記人物の
顔パターンを検出する顔パターン検出手段と、 この顔パターン検出手段により検出された顔パターン
を、あらかじめ記憶された基準の顔パターンと照合する
ことにより前記人物の顔画像を認識する顔パターン認識
手段と、 を具備したことを特徴とする顔画像認識装置。 - 【請求項４】 前記反射鏡は、人物側からみて高さ方向
に反射鏡までの距離が変化するような形状であることを
特徴とする請求項３記載の顔画像認識装置。 - 【請求項５】 前記反射鏡は、２次以上の次数の関数で
表現できる形状であることを特徴とする請求項３記載の
顔画像認識装置。 - 【請求項６】 前記反射鏡は、凸形状であることを特徴
とする請求項３記載の顔画像認識装置。 - 【請求項７】 前記画像変換手段は、２次以上の次数の
関数で画像を変換することを特徴とする請求項３記載の
顔画像認識装置。 - 【請求項８】 人物の身長方向に視野を拡大するステッ
プと、 この拡大された視野内の画像を入力するステップと、 この入力された画像から前記人物の顔パターンを検出す
るステップと、 この検出された顔パターンを、あらかじめ記憶された基
準の顔パターンと照合することにより前記人物の顔画像
を認識するステップと、 を具備したことを特徴とする顔画像認識方法。 - 【請求項９】 光学レンズを用いて人物の身長方向に視
野を拡大するステップと、 この光学レンズにより拡大された視野内の画像を入力す
るステップと、 この入力された画像を正規の画像に変換するステップ
と、 この変換された画像から前記人物の顔パターンを検出す
るステップと、 この検出された顔パターンを、あらかじめ記憶された基
準の顔パターンと照合することにより前記人物の顔画像
を認識するステップと、 を具備したことを特徴とする顔画像認識方法。 - 【請求項１０】 反射鏡を用いて人物の身長方向に視野
を拡大した前記人物の画像を反射するステップと、 この反射鏡により反射された画像を入力するステップ
と、 この入力された画像を正規の画像に変換するステップ
と、 この変換された画像から前記人物の顔パターンを検出す
るステップと、 この検出された顔パターンを、あらかじめ記憶された基
準の顔パターンと照合することにより前記人物の顔画像
を認識するステップと、 を具備したことを特徴とする顔画像認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000077160A JP2001266152A (ja) | 2000-03-17 | 2000-03-17 | 顔画像認識装置および顔画像認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000077160A JP2001266152A (ja) | 2000-03-17 | 2000-03-17 | 顔画像認識装置および顔画像認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001266152A true JP2001266152A (ja) | 2001-09-28 |
Family
ID=18594774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000077160A Pending JP2001266152A (ja) | 2000-03-17 | 2000-03-17 | 顔画像認識装置および顔画像認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001266152A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1696393A2 (en) | 2005-02-28 | 2006-08-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Face authenticating apparatus and entrance and exit management apparatus |
| DE102005001026B4 (de) * | 2004-01-09 | 2017-01-26 | Honda Motor Co., Ltd. | Gesichtsbild-Erfassungsverfahren und Gesichtsbild-Erfassungssystem |
| US9791599B2 (en) | 2014-03-24 | 2017-10-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing method and imaging device |
| US10447944B2 (en) | 2017-03-21 | 2019-10-15 | Canon Kabushiki Kaisha | Imaging apparatus, control method thereof and program |
| US11631278B2 (en) | 2016-02-26 | 2023-04-18 | Nec Corporation | Face recognition system, face recognition method, and storage medium |
-
2000
- 2000-03-17 JP JP2000077160A patent/JP2001266152A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102005001026B4 (de) * | 2004-01-09 | 2017-01-26 | Honda Motor Co., Ltd. | Gesichtsbild-Erfassungsverfahren und Gesichtsbild-Erfassungssystem |
| EP1696393A2 (en) | 2005-02-28 | 2006-08-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Face authenticating apparatus and entrance and exit management apparatus |
| US9791599B2 (en) | 2014-03-24 | 2017-10-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing method and imaging device |
| US11631278B2 (en) | 2016-02-26 | 2023-04-18 | Nec Corporation | Face recognition system, face recognition method, and storage medium |
| US11948398B2 (en) | 2016-02-26 | 2024-04-02 | Nec Corporation | Face recognition system, face recognition method, and storage medium |
| US10447944B2 (en) | 2017-03-21 | 2019-10-15 | Canon Kabushiki Kaisha | Imaging apparatus, control method thereof and program |
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