CN1573795A - 区域检测方法及其装置 - Google Patents

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CN1573795A CNA2004100453046A CN200410045304A CN1573795A CN 1573795 A CN1573795 A CN 1573795A CN A2004100453046 A CNA2004100453046 A CN A2004100453046A CN 200410045304 A CN200410045304 A CN 200410045304A CN 1573795 A CN1573795 A CN 1573795A
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Abstract

本发明提供一种可不受摄影条件影响地设定适当的阈值、并能高速且正确地检测脸区域等特定的区域的区域检测方法及其装置。由如下部件构成：存储采样图像(12)及对象图像(11)的图像数据存储部(10)；第一运算机构(1)，通过遗传性算法，分别获得对应于包含共同的提取区域、平均亮度不同的多个采样图像(12)的识别提取区域用的阈值数据，生成对应于所述平均亮度的阈值表格(8)；第二运算机构(2)，根据对象图像的平均亮度与所述阈值表格(8)，适当地运算导出对应于对象图像(11)的识别提取区域用的阈值数据；和第三运算机构(3)，根据由所述第二运算机构(2)运算导出的阈值数据，来检测提取区域。

Description

区域检测方法及其装置
技术领域
本发明涉及一种用于检测应从对象图像中提取的规定区域的区域检测方法及其装置，例如，涉及用于从照片图像提取人物的脸的区域检测方法及其装置。
背景技术
近年来，提议自动地从照片图像等提取特定区域的图像处理方法，尤其是在提取人物的脸区域时被广泛应用于统计人物像上。伴随着该图像处理技术的发展，要求不仅进行正确的识别，还要求高速地搜索脸区域，并可进行个人鉴别。
作为上述脸区域的检测方法，提议给予用于从对象图像判断脸区域的阈值，根据该阈值检测的方法，或基于使用神经网络的肤色提取的脸区域决定方法。
专利文献1：特开2000-105819号公报
专利文献2：特开2000-48184号公报
专利文献3：特开平11-2830011号公报
非专利文献1
满仓靖惠《根据唇检测NN和肤色识别NN从彩色图像中检测脸区域的方法》电子学会论文杂志2001年Vol.121-C，No.1，pp.112-117
但是，若通过给予用于从上述对象图像判断脸区域的肤色的阈值、根据该阈值来检测的方法，可高速地搜索，但是相反，决定阈值是困难的，存在若在背景中包含肤色的颜色，则不但导致误识别，而且识别率因人种而异，因拍摄被摄物的条件，导致误识别，降低识别率的问题。
另外，根据基于使用神经网络的肤色提取的脸区域决定方法，在提高识别率和检索时需要的时间之间存在折衷选择的关系，存在若重视正确性则在识别上花费时间，若重视速度则识别率极度降低的问题。
因此，如非专利文献1所示，本申请发明者提议在提取脸时，着眼于颜色信息不依赖于比较人种的唇，利用在唇的周围存在肤色的特征，若在检测唇之后能确认其周围的肤色，则转向搜索脸的位置的方法，但为了通过神经网络一个象素一个象素地判定唇/肤色，还是存在为得到高识别率花费时间、适用于运动图像或实用困难的问题。
发明内容
本发明鉴于上述问题作出，其目的在于提供一种区域检测方法及其装置，可不受摄影条件影响设定适当的阈值，并可高速且正确地检测脸区域等特定的区域。
为了实现上述目的，本发明的区域检测方法的第一特征结构是一种基于阈值的遗传决定法的区域检测方法，其中，包括：第一步骤，通过遗传性算法，分别获得对应于包含共同的提取区域、平均亮度不同的多个采样图像的识别提取区域用的阈值数据；第二步骤，根据所述对象图像的平均亮度、与在所述第一步骤中获得的阈值及平均亮度的关系，适当地运算导出对应于对象图像的识别提取区域用的阈值数据；和第三步骤，根据在所述第二步骤中运算导出的阈值数据，来检测提取区域。
根据上述构成，在第一步骤中，对于摄影条件不同的多个采样图像的共同提取区域，分别对应于平均亮度，获得用遗传性算法得到的识别提取区域用的阈值数据。在第二步骤中，根据采样图像的平均亮度和与之对应的阈值数据的关系，适当地运算导出基于所述对象图像的平均亮度的阈值数据。因此，对于摄影条件不同的各种对象图像，可适当地求出识别提取区域用的阈值数据，提高识别率。这里，因为在设定对象图像的阈值之后，只要仅进行对对象图像检测提取区域的阈值处理即可，所以可极高速地进行检测提取区域的处理。
最好是在上述构成中，所述第一步骤包括：个体群生成步骤，初期生成由作为所述识别提取区域用的阈值数据表征提取区域的至少第一色成分区域和与之相邻连接的第二色成分区域各自的RGB阈值数据构成的个体群；适应度评价步骤，评价生成的个体群对采样图像的适应度；基因处理步骤，根据评价的适应度，执行选择和交叉或突变的基因操作，生成新的个体群；和世代交替步骤，在设定世代中重复所述基因处理步骤和所述适应度评价步骤。
通过在适用遗传性算法时，将作为所述识别提取区域用的阈值数据表征提取区域的至少第一色成分区域和与之相邻连接的第二色成分区域各自的RGB阈值数据设定为基因，从而通过色组合来提高识别率。就是说，通过以表征提取区域的2个或2个以上相邻连接的色组合来设定阈值，可尽量降低背景噪声的影响。
并且，最好是在上述基因处理步骤中，在比预先设定的世代数少的规定世代之前，执行根据精英(elite)战略从适应度高的个体中按顺序选择规定数量个体的基因操作，可确实地保留有效的基因，加快淘汰不要的基因。
最好是这时在所述基因处理步骤中，在预先设定的世代数之后的世代中，通过执行选择个体的基因操作，以使适应度以规定概率分布，最好是正态分布，可一面防止产生局部解(solution)于未然，一面提前收敛。而且，若在最后之前重复根据精英战略的选择，则担心导致产生局部解，是不理想的，为了防止这种情况的发生，最好是如果产生突变，反而存在解发散的倾向。
最好是在上述基因处理步骤中，通过所述交叉生成将以适应度的反比求出一对个体的各阈值数据的值作为新的阈值的个体，可生成适应度更高的个体。
最好是在上述一系列处理中，若所述提取区域是人的脸区域，所述第一色成分区域是对应于唇色的区域，所述第二色成分区域是对应于肤色的区域，则可更正确且迅速地检测出人的脸区域。
并且，采用上述区域检测方法的基于本发明的区域检测装置的第一特征结构，是一种基于阈值的遗传决定法的区域检测装置，其中，包括：第一运算机构，通过遗传性算法，分别获得对应于包含共同的提取区域、平均亮度不同的多个采样图像的识别提取区域用的阈值数据，生成对应于所述平均亮度的阈值表格；第二运算机构，根据所述对象图像的平均亮度与所述阈值表格，适当地运算导出对应于对象图像的识别提取区域用的阈值数据；和第三运算机构，根据由所述第二运算机构运算导出的阈值数据，来检测提取区域。
根据第一运算机构生成的、对应于平均亮度的阈值表格，在第二运算机构中，即便是在任何摄影条件下拍摄的对象图像，也可通过求出该对象图像的平均亮度，根据所述阈值表格，适当地运算导出识别提取区域用的阈值数据。
下面，同样地，最好是所述第一运算机构包括：个体群生成机构，初期生成由作为所述识别提取区域用的阈值数据表征提取区域的至少第一色成分区域和与之相邻连接的第二色成分区域各自的RGB阈值数据构成的个体群；适应度评价机构，评价生成的个体群对采样图像的适应度；基因处理机构，根据评价的适应度，执行选择和交叉或突变的基因操作，生成新的个体群；和世代交替运算机构，在设定世代中重复所述基因处理机构和所述适应度评价机构。
最好是在所述基因处理机构中，在比预先设定的世代数少的规定世代之前，执行根据精英战略从适应度高的个体中按顺序选择规定数量个体的基因操作。
最好是在所述基因处理机构中，在预先设定的世代数之后的世代中，执行选择个体的基因操作，以使适应度以规定概率分布，最好是正态分布。
最好是在所述基因处理机构中，所述交叉生成将以适应度的反比求出一对个体的各阈值数据的值作为新的阈值的个体。
最好是若所述提取区域是人的脸区域，所述第一色成分区域是对应于唇色的区域，所述第二色成分区域是对应于肤色的区域，则可正确且迅速地检测图像中人的脸。
并且，本发明的个人鉴别方法，对于由上述区域检测方法检测到的脸区域的各RGB数据，运算导出唇和皮肤的色成分比，根据获得的色成分比，应用最小距离分类法。
根据提取到的脸区域判断唇和皮肤的色成分比，表示该人物固有的值，不受外界影响。就是说，因为人脸的唇和皮肤的色成分比不受该人的身体条件或照明光的影响，通常是一定的，所以若根据所述色成分比，应用最小距离分类法，则可进行个人鉴别。
同样地，本发明的个人鉴别装置，具备：上述区域检测装置；第四运算机构，对于该区域检测装置检测的脸区域的各RGB数据，运算导出唇和皮肤的色成分比；和个人鉴别机构，根据所述第四运算机构获得的色成分比，应用最小距离分类法来进行个人鉴别。
附图说明
图1是本发明的区域检测装置的结构框图。
图2是说明本发明的区域检测装置执行的区域检测处理程序的流程图。
图3(a)是对于通过GA获得的平均亮度的唇的RGB各阈值的图表，(b)是表示作为此时的表格数据登记的RGB各特性直线的图表。
图4(a)是对应于通过GA获得的平均亮度的皮肤的RGB各阈值的图表，(b)是表示作为此时的表格数据登记的RGB各特性直线的图表。
图5(a)是实验中使用的对象图像的说明图，(b)是表示仅皮肤区域检测结果的说明图，(c)是合并皮肤和唇区域的检测结果的说明图。
图6是在GA中使用的个体的说明图。
图7是就RGB分别计算(唇颜色信息/肤颜色信息)比的分布图。
图中：
1：第一运算机构
2：第二运算机构
3：第三运算机构
4：个体群生成机构
5：适应度评价机构
6：基因处理机构
7：世代交替运算机构
8：阈值表格
10：图像数据存储部
11：对象图像
12：采样图像
具体实施方式
下面，参照附图来说明本发明的实施方式。本发明的基于阈值遗传决定法的区域检测装置，由具备执行各种工作的CPU板、输入输出图像数据的接口部、存储图像数据的硬盘、作为进行图像数据处理作业区的RAM板等的计算机；和安装在该计算机上、执行预期处理的应用程序构成，若将功能区分割成块来说明，则如图1所示，包括：划定在所述硬盘的存储区域中、存储采样图像12及对象图像11的图像数据存储部10；第一运算机构1，通过遗传性算法，分别获得对应于包含共同的提取区域、平均亮度不同的多个采样图像12的识别提取区域用的阈值数据，生成对应于所述平均亮度的阈值表格8；第二运算机构2，根据对象图像的平均亮度与所述阈值表格8，适当地运算导出对应于对象图像11的识别提取区域用的阈值数据；和第三运算机构3，根据由所述第二运算机构2运算导出的阈值数据，来检测提取区域。
所述第一运算机构1包括：个体群生成机构4，初期生成由作为所述识别提取区域用的阈值数据表征提取区域的至少第一色成分区域和与之相邻连接的第二色成分区域各自的RGB阈值数据构成的规定数量个体群；适应度评价机构5，评价生成的个体群对采样图像的适应度；基因处理机构6，根据评价的适应度，执行选择和交叉或突变的基因操作，生成新的个体群；和世代交替运算机构7，在设定世代中重复所述基因处理机构6和所述适应度评价机构5。
所述基因处理机构6在比预先设定的世代数少的规定世代之前，以规定概率执行交叉或突变的基因操作，同时，从剩余个体中，根据精英战略，从适应度高的个体中按顺序选择规定数量的个体后，重新生成不足的个体，并在预先设定的世代数之后的世代中，以规定的概率进行交叉或突变的基因操作，同时从剩余的个体选择个体后，重新生成不足的个体，以使适应度正态分布，在所述基因处理中，对交叉进行处理，以生成处理将以适应度的反比求出一对个体的各阈值数据的值作为新的阈值的个体。
说明由上述区域检测装置从作为对象图像的静止图像或运动图像中提取不特定的人物的脸作为提取区域时的区域检测方法。一般地，既便静止图像或运动图像中的人物的脸是同一人物，也通过各个时期的拍摄(照明)条件，以不同的颜色来表现。但是，每个拍摄条件下求出检测区域用的阈值是非常复杂的。因此，在该方法中使用定义为人类的认识色差可近似表现成几何学距离的色标系统的YCrCb色标系统中的Y值，通过遗传性算法(GA)，决定对于未知的Y值的最近似唇色值(RGB)和最近似肤色值(RGB)，根据该结果适当地求出对象图像的唇和肤色的阈值，通过该阈值检测成为提取对象的区域。就是说，所述提取区域是人的脸区域，所述第一色成分区域是对应于唇色的区域，所述第二色成分区域是对应于肤色的区域。
下面，根据图2所示的流程图，具体地说明以图5(a)的照片图像作为对象图像、提取其中拍摄的3人的人物脸的情况。对于图5(a)所示的对象图像，准备多个在白天、窗帘等导致的遮光、夜间、不同光源等各种摄影条件下拍摄的学习用的采样图像，并存储在图像数据存储部10中(S1)。最好是采样图像是同一场景，但若被摄物的姿势相同则没有问题。
通过所述平均亮度运算机构9，根据(式1)，将采样图像从RGB色标系统变换处理成YCrCb色标系统，求出采样图像的亮度Y值的平均值YAV(S2，S3)。
[式1]
Y Cr Cb = 0.29900 0.58700 0.11400 0.50000 - 0.41869 - 0.08131 - 0.16874 0.33126 0.50000 R G B
通过所述个体群生成机构4，生成个体数100的个体集团I，作为初期集团。个体集团I的各要素是分别用RGB定义唇及肤色的阈值的值，K世代第1个个体的第C个基因表示为I(K，1，C)。如图6(a)所示，第1个基因由唇色阈值(R11，G11，B11)和肤色阈值(RS1，GS1，BS1)6种属性构成，各属性值用实数值表示，初期生成为随机数[0，255]。例如，生成第一世代的第1个个体的第1个基因I(1，1，1)＝R11，作为随机数[0，255]。通过将属性值作成实数值编码，不必要变更为二进制编码型，1个个体本身变为阈值，所以可大幅度地缩减以后的运算处理时间(S4)。
所述适应度评价机构5评价对由所述个体群生成机构4生成的第一世代基因的适应度(S5)。具体地说，在每个象素中比较从采样图像中预先分出的人的唇区域和皮肤区域的各象素的RGB数据是否包含在使定义为所述基因的唇的阈值RGB数据和皮肤的阈值RGB数据具有数％大小的数据范围内，使与唇区域全体的象素数一致的象素数(包含在数％大小内的象素数)的比例在0-1间正态化，同时将与皮肤区域全体的象素数一致的象素数(包含在数％大小内的象素数)的比例在0-1间正态化，求出其积，将这一系列运算程序定义为评价函数，导出由该评价函数评价的值，作为各个体的适应度。
所述世代交替运算机构7判断基于所述适应度评价机构5的评价结果是否是到达预先设定的世代数Ng(本实施方式中设定为Ng＝100)的一半的50世代的结果，在到达一半世代时，前进到步骤S7，在此以后的世代中前进到步骤S11，若在到达设定世代Ng＝100时获得适应度1的个体，则处理结束(S11)。
此次是第一世代的处理，所以前进到步骤S7，这里，首先所述基因处理机构6通过交叉，从100个个体中，生成25％，作为下世代的新的个体(S7)，对2％的个体，随机挑选为随机数[0，255]，使其中的任一基因发生突变(S8)，接着按适应度高的顺序，选择25％的个体，作为精英保留在下世代中(S9)。并且，为了维持个体数100，生成下世代的新的个体，作为随机数[0，255](S10)。
将通过所述世代交替运算机构7对在上述基因处理中生成的下世代的个体群应评价适应度的处理返回到步骤5，。
若详细描述交叉，则如图6(b)所示，生成以通过适应度的反比求出一对个体的各阈值数据，作为新的阈值。例如，将第K世代第m个个体的各基因中唇的R成分R1m、与第K世代第n个个体的各基因中唇的阈值R成分R1n交叉，在第K+1世代第P个基因中生成唇的阈值R成分R1P时，若设各适应度为i，j(0≤i，j≤1)，则求出新的基因为R1P＝j·(R1m+R1n)/(i+j)。
在上述步骤S11中，在世代数变为预先设定的世代数Ng之前，首先所述基因处理机构6通过交叉，从100个个体中生成25％，作为下世代的新的个体(S12)，对2％的个体，随机挑选为随机数[0，255]，使其中的任一基因发生突变(S13)，接着，选择在下世代中保留的个体，以使所述适应度评价机构5评价的各个体的适应度变成N(a，σ2)的正态分布(S14)，并且，为维持个体数100，生成下世代的新的个体，作为随机数[0，255](S15)。这里，也将通过所述世代交替运算机构7对下世代的个体群应评价适应度的处理返回到步骤S5。
若反复上述步骤5至步骤14，世代数变为预先设定的世代数Ng，则通过上述世代交替运算机构7，将适应度为1.0、即唇与皮肤的识别率为100％的个体的基因作为对该采样图像的阈值数据，与在步骤3中导出的平均亮度数据一起存储在所述阈值表格8中。并且，若在到达设定世代时未获得适应度为1的个体，则在获得适应度1的个体之前，每十个世代重复步骤S11至步骤S15。
对各采样图像执行上述步骤S1至S15的处理，将对不同平均亮度的唇与皮肤的各阈值数据存储在所述阈值表格8中。图3(a)是标绘采样图像的平均亮度与由对该采样图像的遗传性算法决定的最近似唇色的RGB各阈值的图表，图4(a)是标绘采样图像的平均亮度与由对该采样图像的遗传性算法决定的最近似肤色的RGB各阈值的图表，在图3(b)、4(b)中分别表示通过最小平方法对各数据直线近似的结果，最后将该特性直线作为表格数据存储在所述阈值表格8中。
即，上述一系列处理为第一步骤，通过遗传性算法，分别获得对应于包含共同的提取区域、平均亮度不同的多个采样图像的识别提取区域用的阈值数据。
接着，所述第二运算机构2运算导出对于图5(a)的对象图像的平均亮度，从所述阈值表格8中求出对于运算导出的平均亮度的唇和肤色的阈值数据。
通过第三运算机构3，首先根据所述唇的阈值数据，从对象图像中检测唇的区域，并根据所述皮肤的阈值数据，判断在与检测的区域相邻连接的区域中是否存在皮肤的区域。这里，也可首先检测皮肤的区域，之后判断是否包含唇的区域。结果，如图5(c)所示，判明可确实地检测人的脸区域。这里，已确认在仅检测皮肤的区域时，如图5(b)所示，还误检测脸以外的部分(图中圆圈包围的部分)，但若同时也检测唇的区域，则以90％以上的概率适当地检测区域。
在上述实施方式中，查明在采用640×480象素的彩色图像作为对象图像时，仅用0.08秒完成脸区域的提取处理，并证实可用高识别率高速地处理。
在上述实施方式中，以世代数100、个体数100、突变率2％来执行遗传性算法，但这些值是示例，不只限于这些值，可根据对象图像等诸多条件来适当地设定。
在上述实施方式中，说明了在所述基因处理步骤中，在比预先设定的世代数少的规定世代之前，根据精英战略，从适应度高的个体中按顺序选择规定数量的个体时，将预先设定的世代数Ng(Ng＝100)的一半世代设为规定世代的情况，但作为规定世代，不只限于设定的世代数的一半的值，也可以在其前后数世代的范围内。
在上述实施方式中，说明了从RGB色标系统变换为YCrCb色标系统后，根据图像亮度的平均值导出阈值的方法及装置，但作为变换对象的色标系统不只限于YCrCb色标系统，只要求出对于图像的亮度的平均值，则也可是其他的色标系统。例如，也可根据从RGB色标系统变换成作为芒塞尔色标系统之一的色相为H、彩度为S、亮度为V的HSV色标系统，或亮度是HSV色标系统的2倍的HIS色标系统的值，求出平均亮度。
在上述实施方式中，说明了采用正态分布作为规定概率分布，但作为概率分布不只限于此，也可采用例如ε分布。
在上述实施方式中，对静止图像试行，但对运动图像也可同样适用。另外，在上述实施方式中，说明了提取区域是人的脸区域，所述第一色成分区域是对应于唇色的区域，所述第二色成分区域是对应于肤色的区域，但提取区域不限于人的脸区域，也可适宜地设定。例如，本发明可适用于从通过设置在高速公路等的车辆摄影装置等拍摄的图像中检测汽车牌照区域，通过设定第一色成分区域是对应于数字色(绿色)的区域，所述第二色成分区域是对应于汽车牌照色(白色等)的区域，可不受天气等摄影条件影响地、高速地检测汽车牌照区域，根据这样检测的汽车牌照上的号码，迅速地进行车辆的鉴定。
下面，说明根据上述的区域检测方法检测到的人的脸区域，使用最小距离分类法，可个人鉴别的装置及方法。个人鉴别装置具备：上述区域检测装置；第四运算机构，对于该区域检测装置检测的脸区域的各RGB数据，运算导出唇和皮肤的色成分比；和个人鉴别机构，根据所述第四运算机构获得的色成分比，适用最小距离分类法来进行个人鉴别。
第四运算机构从由多张对象图像中进行区域检测的脸区域中，根据多个人的肤颜色信息(RGB象素平均值)和唇颜色信息(RGB象素平均值)，对RGB分别计算(唇颜色信息/肤颜色信息)的比，如图7所示，生成该分布图。就是说，预先登记对象图像中的人物(这里登记13名)。从由未知图像同样检测到的脸区域中，根据肤颜色信息和唇颜色信息，对RGB分别计算(唇颜色信息/肤颜色信息)的比。个人鉴别机构在由第四运算机构运算的对未知人物的(唇颜色信息/肤颜色信息)的比与图7所示的分布图一致时，鉴别为与登记的人物一致。这里，对(唇颜色信息/肤颜色信息)的值计算RGB各自的距离，合计在1以上的为冒充者。在对100张图像实施上述的模拟，在86张中正确地识别13名登记者。另外，没有将登记者以外的人物识别为登记者。
发明的效果
如上所述，根据本发明，可提供一种区域检测方法及其装置，可不受摄影条件影响地设定适当的阈值，并且可高速且正确地检测脸区域等特定区域。

Claims (16)

1、一种区域检测方法，是基于阈值的遗传决定法的区域检测方法，其中，包括：
第一步骤，通过遗传性算法，分别获得对应于包含共同的提取区域、平均亮度不同的多个采样图像的识别提取区域用的阈值数据；
第二步骤，根据所述对象图像的平均亮度、与在所述第一步骤中获得的阈值及平均亮度的关系，适当地运算导出对应于对象图像的识别提取区域用的阈值数据；和
第三步骤，根据在所述第二步骤中运算导出的阈值数据，来检测提取区域。
2、根据权利要求1所述的区域检测方法，其特征在于：
所述第一步骤包括：
个体群生成步骤，初期生成由作为所述识别提取区域用的阈值数据表征提取区域的至少第一色成分区域和与之相邻连接的第二色成分区域各自的RGB阈值数据构成的个体群；
适应度评价步骤，评价生成的个体群的对采样图像的适应度；
基因处理步骤，根据评价的适应度，执行选择和交叉或突变的基因操作，生成新的个体群；和
世代交替步骤，在设定世代中重复所述基因处理步骤和所述适应度评价步骤。
3、根据权利要求2所述的区域检测方法，其特征在于：
在所述基因处理步骤中，在比预先设定的世代数少的规定世代数之前，执行根据精英战略从适应度高的个体中按顺序选择规定数量个体的基因操作。
4、根据权利要求3所述的区域检测方法，其特征在于：
在所述基因处理步骤中，在预先设定的世代数之后的世代中，执行选择个体的基因操作，以使适应度满足规定的概率分布。
5、根据权利要求4所述的区域检测方法，其特征在于：
所述规定的概率分布是正态分布。
6、根据权利要求2～5之一所述的区域检测方法，其特征在于：
在所述基因处理步骤中，所述交叉生成将以适应度的反比求出一对个体的各阈值数据的值作为新的阈值的个体。
7、根据权利要求2～6之一所述的区域检测方法，其特征在于：
所述提取区域是人的脸区域，所述第一色成分区域是对应于唇色的区域，所述第二色成分区域是对应于肤色的区域。
8、一种区域检测装置，是基于阈值的遗传决定法的区域检测装置，其中，包括：
第一运算机构，通过遗传性算法，分别获得对应于包含共同的提取区域、平均亮度不同的多个采样图像的识别提取区域用的阈值数据，生成对应于所述平均亮度的阈值表格；
第二运算机构，根据所述对象图像的平均亮度与所述阈值表格，适当地运算导出对应于对象图像的识别提取区域用的阈值数据；和
第三运算机构，根据由所述第二运算机构运算导出的阈值数据，来检测提取区域。
9、根据权利要求8所述的区域检测装置，其特征在于：
所述第一运算机构包括：
个体群生成机构，初期生成由作为所述识别提取区域用的阈值数据表征提取区域的至少第一色成分区域和与之相邻连接的第二色成分区域各自的RGB阈值数据构成的个体群；
适应度评价机构，评价生成的个体群的对采样图像的适应度；
基因处理机构，根据评价的适应度，执行选择和交叉或突变的基因操作，生成新的个体群；和
世代交替运算机构，在设定世代中重复所述基因处理机构和所述适应度评价机构。
10、根据权利要求9所述的区域检测装置，其特征在于：
在所述基因处理机构中，在比预先设定的世代数少的规定世代数之前，执行根据精英战略从适应度高的个体中按顺序选择规定数量个体的基因操作。
11、根据权利要求10所述的区域检测装置，其特征在于：
在所述基因处理机构中，在预先设定的世代数之后的世代中，执行选择个体的基因操作，以使适应度满足规定的概率分布。
12、根据权利要求11所述的区域检测装置，其特征在于：
所述规定的概率分布是正态分布。
13、根据权利要求9～12之一所述的区域检测装置，其特征在于：
在所述基因处理机构中，所述交叉生成将以适应度的反比求出一对个体的各阈值数据的值作为新的阈值的个体。
14、根据权利要求9～13之一所述的区域检测装置，其特征在于：
所述提取区域是人的脸区域，所述第一色成分区域是对应于唇色的区域，所述第二色成分区域是对应于肤色的区域。
15、一种个人鉴别方法，其特征在于：
对于通过权利要求7所述的区域检测方法检测到的脸区域的各RGB数据，运算导出唇和皮肤的色成分比，根据获得的色成分比，应用最小距离分类法。
16、一种个人鉴别装置，具备：
权利要求14所述的区域检测装置；
第四运算机构，对于该区域检测装置检测的脸区域的各RGB数据，运算导出唇和皮肤的色成分比；和
个人鉴别机构，根据所述第四运算机构获得的色成分比，应用最小距离分类法来进行个人鉴别。
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