JP2000003452A - デジタル画像における顔面の検出方法、顔面検出装置、画像判定方法、画像判定装置およびコンピュ―タ可読な記録媒体 - Google Patents

デジタル画像における顔面の検出方法、顔面検出装置、画像判定方法、画像判定装置およびコンピュ―タ可読な記録媒体

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JP2000003452A JP11164370A JP16437099A JP2000003452A JP 2000003452 A JP2000003452 A JP 2000003452A JP 11164370 A JP11164370 A JP 11164370A JP 16437099 A JP16437099 A JP 16437099A JP 2000003452 A JP2000003452 A JP 2000003452A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 デジタル画像中に顔面を検出する。 【解決手段】 画像全体（１）にコンピュータの顔面検
出解析処理を施すのではなく、代わりに、画像を、各々
が略同質の色を有する領域（２）に分割する。主に肌色
を有する領域（２）のみに対し顔面特徴解析を実行す
る。好ましくは、顔面検出解析は顔面の色からは独立し
ている。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、デジタルカラー画
像における画像処理に関し、特に、カラーデジタル画像
における顔面の検出に関する。
【０００２】カラーデジタル画像はマルチメディアデー
タベースに格納され、様々なコンピュータアプリケーシ
ョンに利用されるされることが多くなった。多くのコン
ピュータアプリケーションにおいては、多段階処理にお
けるの１ステップとして、可視画像に中の顔面の位置を
検出できることが望ましい。多段階処理は、内容ベース
の画像検索や、自動金銭預け払い機(ATM)又は防犯カメ
ラと共に使用される個人の識別又は照合や、あるいは人
間と計算装置との自動対話などを含むと考えられる。
【０００３】
【従来の技術】従来、固有顔面(eigenfaces)や、ニュー
ラルネットワークや、クラスタリングや、特徴識別及び
肌色技法などを含む様々な顔面検出方法が知られてい
る。これらの技法はいずれも長所と短所を有している
が、それらが共通して備えている１つの特徴は非常に大
量の計算を必要とし、そのために動作速度が大変に遅い
こと、あるいは、計算は速いが、顔面を検出するのに十
分な強固さを持っていないことである。
【０００４】固有顔面(eigenfaces)又は固有ベクトル方
法は顔面の認識に特に適しており、照明のばらつきをあ
る程度許容できるが、顔面の様々に異なる視点には対処
できず、また、様々な顔面特徴が隠された状態（例え
ば、サングラスをかけている場合に起こる状態）にも対
応しない。また、スケールの相違に対し不変ではない。
【０００５】ニューラルネットワーク方式は、大量の顔
面画像及び非顔面画像に基づく訓練を利用するもので、
実現するのが比較的簡単であり、顔面特徴が隠された状
態でもある程度まで対応でき、また、照明のばらつきに
もある程度まで対応できるという利点を有する。また、
偽りの検出を使用してニューラルネットワークを再学習
させることにより、検出速度を改善することも比較的容
易である。しかし、この方式はスケールの相違に対し不
変ではなく、様々に異なる視点又は向きに対応せず、顔
面を画像上に位置決めするために集中的なプロセスを必
要とする。
【０００６】クラスタリング技法は固有顔面方式に幾分
類似している。通常、画像に沿って画素ウィンドゥ（例
えば、２０x２０）を移動させ、その結果として得られ
るテストパターンと、プロトタイプ顔面画像やプロトタ
イプ非顔面画像との距離をベクトルによって表現する。
ベクトルはテストパターンと顔面モデルとの類似度及び
相違を捕捉する。そこで、ベクトルが顔面を表現してい
るか、又は顔面でないものを表現しているかに関して分
類を行うために、ニューラルネットワークを訓練するこ
とができる。この方法は強固ではあるが、異なるスケー
ル、異なる視点又は向きには対応しない。また、この方
法は顔面を位置決めするために集中的なアプローチを必
要とし、仮定上のパラメータに依存する。
【０００７】特徴識別法は、まゆ、目、鼻及び口などの
顔面特徴又は顔面特徴群と思われるものをサーチするこ
とに基づいている。検出プロセスは、顔面特徴を識別
し、それらの特徴を特徴対、部分顔面群又は顔面になり
うるものにグループ分けすることから成る。このプロセ
スは、スケールの相違に対し相対的に不変であり、集中
的なサーチが行われず、一部の顔面特徴が隠れた状態で
も処理でき且つ様々に異なる視点及び向きも処理できる
という利点を有する。主な欠点は、偽検出が多く起こり
やすく、また、使用される顔面特徴検出アルゴリズムに
よって性能が大きく左右されてしまうことである。
【０００８】人間の顔面を検出するために肌の色を使用
することは、Yang J及びWaibel Aによる論文（１９９５
年）「Tracking Human Faces in Real_Time」（CMU-CS-
95-210, School of Computer Science Carnegie Mellon
University）の中に記載されている。この提案は、人
間の視覚系統は様々な明るさや照明源に適応し、それ
は、人間による色の知覚が広範囲にわたる環境照明条件
の中で首尾一貫していることを示唆するものであるとい
う概念に基づいていた。従って、正確ではあるが、低次
元の色情報を保持しつつ、肌色表現から明るさを除去す
ることは可能であると考えられた。その結果、この従来
の技法においては、有彩色空間を使用した。有彩色（例
えば、ｒ及びｇ）は、ＲＧＢ値から次のように取り出す
ことができる。
【０００９】［数１］
【００１０】及び
【００１１】［数２］
【００１２】これらの有彩色は、明るさがないときの
「純」色として知られている。
【００１３】この色空間を利用して、Yang及びWaibel
は、人の別と人種の別の双方を含めて、様々に異なる人
々の肌の色の分布をまとめてクラスタリングすることを
発見した。すなわち、様々に異なる人々の肌の色は、非
常に近いものであり、その主な差は輝度の差なのであ
る。
【００１４】従来のこの方法は、何よりもまず、一連の
顔面の画像例を使用し、それらの例から手操作により肌
色領域を選択することにより、肌色分布モデルを生成し
ていた。次に、試験画像を有彩色空間に変換した。更
に、試験画像（変換後）中の各画像を肌色モデルの分布
と比較した。最後に、そのようにして検出された全ての
肌色画素を識別すると、隣接する肌色がその領域を顔面
になりうる領域として考えることができた。
【００１５】従来のこの方法は、色の処理が個別に顔面
特徴を処理する方法よりはるかに速くなり、色が向きに
よってほとんど左右されず、顔面特徴の一部が隠された
場合でも影響を受けないという利点を有する。また、こ
のシステムは視点やスケールの相違による影響もほぼ受
けない。しかしながら、この方法には、照明条件の相違
によって顔面の色表現が影響を受けるおそれがあるこ
と、及びカメラ（例えば、デジタルカメラ又はフィルム
カメラ）が違えば、同じ環境で同じ人を撮影したとして
も、色値が異なってしまうことなどを含むいくつかの欠
点もある。
【００１６】しかし、従来の方法の重大な欠点は、肌色
モデルがそれほど高い識別能力を持たないことである
（すなわち、画素が肌色分布に含まれるか否かに基づい
て画素を選択する場合、多数の肌色でない画素も誤って
肌色分布に取り込まれる結果となる）。また、顔面にな
りうると考えることができる肌色画素のクラスタ又は領
域の場所を確定することも難しい。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、デジ
タルカラー画像中の１つ又は複数の顔面を検出する改善
された方法を提供することである。
【００１８】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、カラー
デジタル画像中の顔面を検出する方法であって、
【００１９】前記画像を各々がほぼ同じ色を有する複数
の領域に分割する分割工程と、
【００２０】前記分割工程で生成した前記領域の各々の
色を試験して、主に肌色を有する領域を判定する判定工
程と、
【００２１】前記判定工程で判定した領域のみに対し更
に顔面特徴解析を実行し、前記分割工程で生成された、
主に肌色を有していない前記領域に対しては、前記顔面
特徴解析を実行しない解析工程とから成る方法が開示さ
れる。
【００２２】上記の方法は、前記判定工程において、先
に特徴づけられたサンプルされたデータを利用する色分
布モデルを使用する工程を更に含むのが好ましい。
【００２３】更に、前記判定工程は、画像源（例えば、
カメラ）から提供される情報に基づく特定の画像（例え
ば、フラッシュ撮影又はフラッシュを使用しない撮影）
の更に適切に定義された色分布モデルを使用する工程を
も含むのが好ましい。
【００２４】前記顔面特徴解析は顔面の色から独立して
いるのが好ましい。
【００２５】本発明の第２の側面によると、カラーデジ
タル画像中に顔面を検出する検出装置であって、
【００２６】前記画像を各々がほぼ同質のを有する複数
の領域に分割する分割手段と、
【００２７】上記分割手段に接続され、前記主に肌色を
有する前記領域を判定する色検出手段と、
【００２８】上記色検出手段に接続され、前記主に肌色
を有する前記領域のみに顔面特徴解析を実行する解析手
段とを具備するデジタル画像における顔面の検出装置が
開示されている。
【００２９】本発明の第３の側面によると、カラーデジ
タル画像中に顔面を検出するコンピュータプログラムを
記憶するコンピュータ可読な記録媒体であって、このコ
ンピュータプログラムであって、
【００３０】前記画像を各々がほぼ同じ色を有する複数
の領域に分割する分割工程と、
【００３１】上記分割工程で生成した前記領域の各々の
色を試験して、主に肌色を有する領域を判定する判定工
程と、
【００３２】上記判定工程で判定した領域のみに対し更
に顔面特徴解析を実行し、前記分割工程で生成された、
主に肌色を有していない前記領域に対しては、前記顔面
特徴解析を実行しない解析工程と、
【００３３】を実行するコンピュータ実行可能な命令シ
ーケンスを具備することを特徴とするコンピュータ可読
な記録媒体が開示される。
【００３４】
【発明の実施の形態】図１は、各々がＲＧＢ値を有する
８３２ｘ６２４個の画素５を有する８３２ｘ６２４サイ
ズの典型的なカラーデジタル画像１を示す。
【００３５】しかし、先にYang及びWaibelによる従来の
技術に関連して説明したように画素ごとにこの画像を考
慮するのではなく、図２に概略的に示すように、各領域
の全ての画素がほぼ同じ色を有するということに基づい
て、画像を複数の領域２に分割する。
【００３６】そのプロセス全体３０を図３のフローチャ
ートに示す。画像の領域セグメンテーションはステップ
３１で実行される。次に、ステップ３２で、画像のそれ
ぞれの領域を（先に説明した）有彩色空間に変換する。
次のステップ３３では、ステップ３１で確定した領域の
うち、肌色を有する画素が指定の割合（典型的には９０
から９５%）を占める領域を選択する。これらの選択し
た領域は、バウンダリボックス又はその他の境界指示要
素によって表現すると好都合である。最後に、ステップ
３４で、重なり合う領域の組み合わせも含めた選択領域
を更に解析（好ましくは、肌色に基づかない解析）し
て、それらの選択領域が１つ又は複数の顔面を表現する
か否かを判定する。
【００３７】この初期色分けにおいては、領域ベースの
任意のカラー画像セグメンテーション技法を使用でき
る。好ましくは、画像は、１つの局所領域にわたって類
似の色を有する連結画素グループを探索することによ
り、複数の色領域に区分される。主要な色領域を見出
し、雑音の影響を低減するため、非常に小さく、孤立し
た空間グルーピングを無視しても良い。各初期空間領域
の代表色は、その領域の平均色値によって決まる。
【００３８】１つの色領域は任意に選択された画素から
始まり、その画素を隣接する画素と比較する。色類似度
閾値Ｔを使用して、色が類似している隣接画素を追加す
ることにより、領域は広げられて行く。隣接画素のＲ、
Ｇ、Ｂ値をそれぞれRp、Gp、Bpとし、且つ領域の平均
Ｒ、Ｇ、Ｂ値をRm、Gm、Bmとするとき、|Rp_Rm|＜Ｔ及
び| Gp_Gm |＜Ｔ及び| Bp_Bm |＜Ｔであれば、隣接画素
を領域に追加する。
【００３９】領域が類似する色の隣接画素をそれ以上持
たないとき、領域は成長を停止し、初期空間グルーピン
グの１つを表現することになる。この領域の大きさが所
定の閾値より小さければ、そのグルーピングは無視され
る。所定の閾値以上の画素数を有する領域は、その平均
色によって表現される。
【００４０】次に、まだどの領域にも属していない新た
な画素を選択し、新たな色領域を始める。このプロセス
は、画像中のあらゆる画素が初期空間グルーピングに属
するか、または小領域の一部であるとして無視されるま
で続く。
【００４１】初期空間グルーピングにより、各領域がそ
の平均色で表現されるような画像の色領域セグメンテー
ションが完了する。
【００４２】このようにして、画像の大部分が顔面又は
顔面の一部ではない多くの画像については、大半の画素
は明らかに顔面ではない領域又はオブジェクト（前景又
は背景などである）にグルーピングされる。従って、こ
れらの非顔面オブジェクトはその色に基づいて迅速に排
除される。
【００４３】領域が確定されたならば、ｒ値及びｇ値を
求めるために、先に挙げた式を利用してそれらの領域を
「純」有彩色空間に変換する。尚、肌色表現から明るさ
を除去した情報なら他のものでもよい。例えば、色相、
彩度、明度（HIS, HSL, HCV）等の色空間で明るさを除
いた色相−彩度平面に、上記領域の色を変換してもよ
い。この色変換後、所定の領域の中にある画素の少なく
とも８５%が顔面の色であるという規則のような許容範
囲の大きい規則を使用して、更に検討するに値する領域
を選択することができる。好ましくは、顔面の色の式
は、原画像の性質を、例えば、原画像はフラッシュあり
でまたは無しで撮影されたかを考慮に入れる。即ち、フ
ラッシュ有り、無しに応じて、フラッシュ有りの場合と
フラッシュ無しの場合とで顔面の色の式を変更する。こ
の区別を表す情報は、通常、画像源（例えばカメラ）か
らの画像に付帯されており、このような画像源を用いる
ことが好ましい。
【００４４】その後、それらの選択領域のみを更に試験
して、顔面特徴の有無を判定する。この試験は、領域が
顔面を構成しているか否かに関して最終的な判定を下す
試験である。この点に関して、最終試験は計算速度の上
では遅くなる傾向にあり、従って、上述の領域の排除に
よって、この低速度の方法が画像全体のうち相対的に小
さな部分にのみ適用される結果となる。これにより、処
理時間は全体として短縮されるのである。
【００４５】領域が顔面を表現しているか否かを検証す
る好ましい方法は、顔面特徴を検出する手段としてのエ
ッジ検出技法に依存する。特に、目、まゆ及び口などの
顔面特徴は顔面の上に黒い棒として洗われ、そのため、
黒いエッジを描く場合が多い。
【００４６】好ましい形態のエッジ検出は、エッジ検出
フィルタの使用である。これは直交する方向に働く２つ
の関数を利用する。水平の棒を検出する場合、垂直方向
には二次微分ガウス関数を使用し、水平方向にはガウス
関数を使用する。
【００４７】このようにしてエッジを確定したならば、
検出したそれぞれのエッジを検査する。検出された一対
のエッジは、いずれも、その相対的位置と大きさに従っ
て、一対の目、一対のまゆ、又は目及びそれと関連する
まゆのいずれかかから派生しており、従って、それらの
ものを示すものとわかる。同様に、１つのエッジが既に
検出された目及び／又はまゆに対して適切な位置に配置
されていれば、口から派生し、従って、口を示すもので
あるとわかる。
【００４８】このように処理を進行することにより、所
定の領域が肌色から、まゆ／目を経て、口に至るまで顔
面特徴を累積し始めることは明らかである。顔面であり
そうな所定の領域に関して顔面特徴が多く見出されるほ
ど、その領域が実際に顔面である確率は高くなる。
【００４９】更に、以上説明した方法は、ほぼ肌色と同
じ色である背景領域を背に顔面が位置しているような状
況にも対処できる。このような状況においては、Yang及
びWaibelの方法の場合、顔面と背景との境界を検出でき
ないであろう。従って、その領域全体をそれ以降の試験
のために選択することになる。しかしながら、本発明に
係る上記実施形態の方法では、どの画素が肌色であるか
に関する決定を実行する前に、色空間全体を利用して画
像を分割する。そのため、顔面は背景から分離されやす
い。加えて、本発明の方法が顔面の向き又は顔面の一部
が隠された状態によって影響を受けないことは言うまで
もない。
【００５０】更に、本発明の方法によれば、後の段階で
偽の肯定を検査することができるので、後の試験におい
て、最終的には顔面領域であるとみなされるかもしれな
い領域が除外されることはない。
【００５１】上記の方法は、好ましくは、一般的な汎用
コンピュータシステムを用いて実現できる。例えば図４
に示したシステム１００では、図３の処理は、例えばコ
ンピュータシステム１００ないで実行されるアプリケー
ションプログラムのようなソフトウエアとして実現され
る。特に、上記方法の工程は、コンピュータによって実
行されるソフトウエア無いの命令によって実現される。
このソフトウエアは、２つの部分に分割しても良い、１
つは上述の工程を実行する部分、もう１つはユーザとの
ユーザインタフェースを実現する部分である。本ソフト
ウエアは、コンピュータ可読な例えば後述の記憶媒体に
格納すると良い。本ソフトウエアはその記憶媒体からコ
ンピュータ内にロードされ、コンピュータにより実行さ
れる。かかるソフトウエアやコンピュータプログラムを
記録された記憶媒体はコンピュータプログラム製品であ
る。コンピュータでコンピュータプログラム製品を用い
ることは、本発明の実施形態に従って顔面候補領域を検
出するための特長的な装置を実現する。
【００５２】コンピュータシステム１００は、コンピュ
ータモジュール１０１と、キーボード１０２やマウス１
０３などの入力装置と、プリンタ１１５や表示装置１１
４を含む出力装置を具備する。変復調装置（モデム）１
１６は、コンピュータモジュール１０１により用いら
れ、例えば電話回線１２１や他の機能的な媒体を介して
通信ネットワーク１２０とやり取りする。モデム１１６
を用いて、インターネットやＬＡＮ(Local Area Networ
k)やＷＡＮ(Wide Area Network)等にアクセスすること
ができる。
【００５３】コンピュータモジュール１０１は、典型的
には、少なくとも１つのプロセサユニット１０５と、例
えば半導体のメモリであるRAMやROMからなるメモリユニ
ット１０６や、ビデオインタフェース１０７を含む入出
力(I/O)インタフェースメモリと、キーボード１０２や
マウス１０３（装備されてはいないがオプションとして
のジョイスティックなどのための入出力(I/O)インタフ
ェースと、モデム１１６のための入出力(I/O)インタフ
ェース１０８とを含む。記憶装置１０９が設けられ、ハ
ードディスク１１０やフロッピディスク装置１１１など
を含む。磁気テープ装置（不図示）を用いてもよい。典
型的には、CD-ROM装置１１２が不揮発性メモリとして用
いられる。コンピュータモジュール１０１の１０５〜１
１３までの要素は、典型的には、内部接続バス１０４を
介して、そして、当業者にはよく知られたコンピュータ
システム１００の動作モードとなるような手法に従っ
て、やり取りを行う。実施形態が実現可能なコンピュー
タの例として、IBM-PCとその互換機、SunのSPARCステー
ションやその発展型機である。
【００５４】典型的には、上記好適な実施形態のアプリ
ケーションプログラムはハードディスク１００上におか
れ、読みとられ、プロセサ１０５により実行されるに際
して制御される。プログラムやネットワーク１２０から
取り込まれるデータの中間記憶は半導体メモリ１０６を
用いて、ハードディスク装置１１０と協同して実現され
る。いくつかの例では、アプリケーションプログラムは
ユーザにCD-ROMやフロッピーディスク上に符号化された
形で供給され、対応する装置１１２または１１１を介し
て読みとられ、または、ユーザがモデム１１６を介して
ネットワーク１２０から読みとってもよい。更に、本ソ
フトウエアは他のコンピュータ可読の記憶媒体、例え
ば、磁気テープやROMまたは集積回路、光磁気ディス
ク、電波や赤外線の通信チャネル、PCMCIA等のコンピュ
ータ読取可能なカード、さらには、E-mail送信やWebサ
イト上に記録された情報を含むインターネットやイント
ラネット等、からロードするとことができる。上述のも
のは、コンピュータ可読記憶媒体の単に例示に過ぎな
い。他のコンピュータ可読記憶媒体も、本発明の思想か
ら外れることもなく実施可能である。
【００５５】顔面候補領域を検出する本発明の方法は、
別途、図３に示した種々の機能や副機能を実行する１つ
または複数の集積回路などの専用ハードウエアに組み込
んでいてもよい。そのような専用ハードウエアは、グラ
フィックプロセサ、ディジタル信号プロセサ、１つまた
は複数のマイクロプロセサ並びに周辺のメモリを含んで
いてもよい。
【００５６】［産業上の利用可能性］上記のことから、
本発明の実施形態などは、自動銀行窓口装置や防犯カメ
ラ、さらには、人間とコンピュータ機器との間の自動会
話に用いるための、コンテントベースの画像検索、個人
識別若しくは認証などに適用可能である。
【００５７】以上、本発明のいくつかの実施例及びその
変形例のみを説明したが、本発明の範囲から逸脱せず
に、当業者には自明である変形を実施することができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】 カラーデジタル画像の画素を概略的に表現す
る図。
【図２】 図１の画像を各々がほぼ同じ色を有する複数
の領域に分割した状態を示す図。
【図３】 好ましい顔面検出処理のフローチャート。
【図４】 本発明の好適な実施形態が実行可能な汎用コ
ンピュータのブロック図。
【符号の説明】
１…カラーデジタル画像、２…領域
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 アリソン レノン オーストラリア国 2113 ニュー サウス ウェールズ州， ノース ライド， ト ーマス ホルト ドライブ １ （キヤノ ン インフォメーション システムズ リ サーチ オーストラリア プロプライエタ リー リミテツド 内)

Claims (36)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 カラーデジタル画像中に顔面を検出する
    検出方法であって、 前記画像を各々がほぼ同じ色を有する複数の領域に分割
    する分割工程と、 上記分割工程で生成した前記領域の各々の色を試験し
    て、主に肌色を有する領域を判定する判定工程と、 上記判定工程で判定した領域のみに対し更に顔面特徴解
    析を実行し、前記分割工程で生成された、主に肌色を有
    していない前記領域に対しては、前記顔面特徴解析を実
    行しない解析工程とを具備するデジタル画像における顔
    面の検出方法。
  2. 【請求項２】 先にサンプリングされたデータを利用す
    る色分布モデルを前記判定工程において使用する工程を
    更に含むことを特徴とする請求項１記載のデジタル画像
    における顔面の検出方法。
  3. 【請求項３】 ＲＧＢ値からの有彩色を前記判定工程に
    おいて使用する工程を含むことを特徴とする請求項１記
    載のデジタル画像における顔面の検出方法。
  4. 【請求項４】 前記画像はカメラから得ることを特徴と
    する請求項１に記載のデジタル画像における顔面の検出
    方法。
  5. 【請求項５】 前記画像を、フラッシュを使用して撮影
    された画像及びフラッシュを使用せずに撮影された画像
    を含む画像群から選択することを特徴とする請求項３又
    は４記載のデジタル画像における顔面の検出方法。
  6. 【請求項６】 前記解析工程の前記顔面特徴解析は、顔
    面の色から独立していることを特徴とする請求項１に記
    載のデジタル画像における顔面の検出方法。
  7. 【請求項７】 顔面特徴解析はエッジ検出を含むことを
    特徴とする請求項１または６記載のデジタル画像におけ
    る顔面の検出方法。
  8. 【請求項８】 前記エッジ検出は、検出すべきエッジに
    対しほぼ直交する第１の方向で二次微分ガウス関数を有
    し、前記第１の方向に対しほぼ直交する第２の方向でガ
    ウス関数を有するエッジ検出フィルタを利用することを
    特徴とする請求項６記載のデジタル画像における顔面の
    検出方法。
  9. 【請求項９】 顔面特徴解析は検出されたエッジの空間
    的関係を利用して実行されることを特徴とする請求項６
    又は７記載のデジタル画像における顔面の検出方法。
  10. 【請求項１０】 前記分割工程は、一群の画素の平均色
    を判定し、その画素群の平均色と、画素群に隣接する画
    素の平均色との差を判定し、色の差が所定の閾値より小
    さければ、隣接する画素を画素群に追加することにより
    領域を成長させることを含むことを特徴とする請求項１
    に記載のデジタル画像における顔面の検出方法。
  11. 【請求項１１】 カラーデジタル画像中に顔面を検出す
    る検出装置であって、 前記画像を各々がほぼ同質の色を有する複数の領域に分
    割する分割手段と、 上記分割手段に接続され、前記主に肌色を有する前記領
    域を判定する色検出手段と、 上記色検出手段に接続され、前記主に肌色を有する前記
    領域のみに顔面特徴解析を実行する解析手段とを具備す
    るデジタル画像における顔面の検出装置。
  12. 【請求項１２】 前記色検出手段は、色分布モデルと、
    その色分布モデルで使うために先にサンプリングされた
    データを格納する記憶手段とを含むことを特徴とする請
    求項１１記載のデジタル画像における顔面の検出装置。
  13. 【請求項１３】 前記画像のＲＧＢ値から、有彩色値を
    抽出する有彩色計算手段を含むことを特徴とする請求項
    １１記載のデジタル画像における顔面の検出装置。
  14. 【請求項１４】 前記画像はカメラから得ることを特徴
    とする請求項１に記載のデジタル画像における顔面の検
    出装置。
  15. 【請求項１５】 前記画像を、フラッシュを使用して撮
    影された画像及びフラッシュを使用せずに撮影された画
    像を含む画像群から選択することを特徴とする請求項１
    ０記載のデジタル画像における顔面の検出装置。
  16. 【請求項１６】 前記解析手段による前記顔面特徴解析
    は、顔面の色から独立していることを特徴とする請求項
    １１に記載のデジタル画像における顔面の検出装置。
  17. 【請求項１７】 顔面特徴解析は画像のエッジを検出す
    るエッジ検出器を含むことを特徴とする請求項１１また
    は１６に記載のデジタル画像における顔面の検出装置。
  18. 【請求項１８】 前記解析手段は、エッジ検出は、検出
    すべきエッジに対しほぼ直交する第１の方向で二次微分
    ガウス関数を有し、前記第１の方向に対しほぼ直交する
    第２の方向でガウス関数を有するエッジ検出フィルタを
    具備することを特徴とする請求項１５記載のデジタル画
    像における顔面の検出装置。
  19. 【請求項１９】 前記解析手段は、検出されたエッジの
    空間的関係を決定する空間決定器を有することを特徴と
    する請求項１５又は１６に記載のデジタル画像における
    顔面の検出装置。
  20. 【請求項２０】 一群の画素の平均色を判定し、その画
    素群の平均色と、その画素群に隣接する画素群の平均色
    との差を判定する累積手段と色差手段とをさらに具備
    し、色の差が所定の閾値より小さければ、前記隣接する
    画素を前記累積器手段に追加し、これにより、領域を成
    長させることを特徴とする請求項１１に記載のデジタル
    画像における顔面の検出装置。
  21. 【請求項２１】 カラーデジタル画像中に顔面を検出す
    るコンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読
    な記録媒体であって、このコンピュータプログラムは、 前記画像を各々がほぼ同じ色を有する複数の領域に分割
    する分割工程と、 上記分割工程で生成した前記領域の各々の色を試験し
    て、主に肌色を有する領域を判定する判定工程と、 上記判定工程で判定した領域のみに対し更に顔面特徴解
    析を実行し、前記分割工程で生成された、主に肌色を有
    していない前記領域に対しては、前記顔面特徴解析を実
    行しない解析工程と、 を実行するコンピュータ実行可能な命令シーケンスを具
    備することを特徴とするコンピュータ可読な記録媒体。
  22. 【請求項２２】 先にサンプリングされたデータを利用
    する色分布モデルを前記判定工程において使用する工程
    を更に含むことを特徴とする請求項２１記載のコンピュ
    ータ可読な記録媒体。。
  23. 【請求項２３】 ＲＧＢ値からの有彩色を前記判定工程
    において使用する工程を含むことを特徴とする請求項２
    １記載のコンピュータ可読な記録媒体。。
  24. 【請求項２４】 前記画像はカメラから得ることを特徴
    とする請求項２１に記載のコンピュータ可読な記録媒
    体。。
  25. 【請求項２５】 特定の画像を、フラッシュを使用して
    撮影された画像及びフラッシュを使用せずに撮影された
    画像を含む画像群から選択することを特徴とする請求項
    ２３又は２４記載のコンピュータ可読な記録媒体。。
  26. 【請求項２６】 前記解析工程の前記顔面特徴解析は、
    顔面の色から独立していることを特徴とする請求項２１
    に記載のコンピュータ可読な記録媒体。。
  27. 【請求項２７】 顔面特徴解析はエッジ検出を含むこと
    を特徴とする請求項２１または２６記載のコンピュータ
    可読な記録媒体。。
  28. 【請求項２８】 前記エッジ検出は、検出すべきエッジ
    に対しほぼ直交する第１の方向で二次微分ガウス関数を
    有し、前記第１の方向に対しほぼ直交する第２の方向で
    ガウス関数を有するエッジ検出フィルタを利用すること
    を特徴とする請求項２６記載のコンピュータ可読な記録
    媒体。。
  29. 【請求項２９】 顔面特徴解析は検出されたエッジの空
    間的関係を利用して実行されることを特徴とする請求項
    ２６又は２７記載のコンピュータ可読な記録媒体。。
  30. 【請求項３０】 前記分割工程は、一群の画素の平均色
    を判定し、その画素群の平均色と、画素群に隣接する画
    素の平均色との差を判定し、色の差が所定の閾値より小
    さければ、隣接する画素を画素群に追加することにより
    領域を成長させることを含むことを特徴とする請求項２
    １に記載のコンピュータ可読な記録媒体。
  31. 【請求項３１】 カラーデジタル画像中の特定領城を判
    定する判定方法であつて、 前記カラーデジタル画像をほぼ同じ色を有する複数の領
    城に分割する分割工程と、 前記カラーデジタル画像に付加された撮像情報に基く判
    定方法により、前記分割工程で得られた領域の色が特定
    色であるか否かを判定する判定工程とを有することを特
    徴とする画像判定方法。
  32. 【請求項３２】 前記カラーデジタル画像は、カメラに
    より撮像された画像であって、前記撮像情報は、撮影時
    のフラッシュの有無に関する情報を含むことを特徴とす
    る請求項３１記載の画像判定方法。
  33. 【請求項３３】 前記撮像情報中のフラッシュの有無に
    応じて、前記判定における色変換方法を異ならせること
    を特徴とする請求項３２項記載の画像判定方法。
  34. 【請求項３４】 前記色変換は、前記カラー画像データ
    に応じた色を明るさを除いた色情報に変換することを特
    徴とする請求項３３項記載の画像判定方法。
  35. 【請求項３５】 前記特定領域とは顔領域であることを
    特徴とする請求項３１乃至３４のいずれかに記載の画像
    判定方法。
  36. 【請求項３６】 カラーデジタル画像中の特定領城を判
    定する画像判定装置であつて、 前記カラーデジタル画像をほぼ同じ色を有する複数の領
    城に分割する分割手段と、 前記カラーデジタル画像に付加された撮像情報に基く判
    定方法により、前記分割手段により得られた領域の色が
    特定色であるか否かを判定する判定手段とを有すること
    を特徴とする画像判定装置。
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