JP2000113197A - 個人識別装置 - Google Patents
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- JP2000113197A JP2000113197A JP10296090A JP29609098A JP2000113197A JP 2000113197 A JP2000113197 A JP 2000113197A JP 10296090 A JP10296090 A JP 10296090A JP 29609098 A JP29609098 A JP 29609098A JP 2000113197 A JP2000113197 A JP 2000113197A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 顔の表情や向きが変化し、また、目や口の位
置を誤検出しても識別率を低下させることのない個人識
別装置を提供する。 【解決手段】 顔領域を抽出する抽出部２１０、目、口
の位置を検出する検出部２２０、目、口の位置があらか
じめ設定した位置に来るように処理するアフィン変換部
２３０、アフィン変換後の顔画像に対し格子状の基準点
を設定する設定部２４０、各基準点の偏移量列の集合を
設定する初期偏移量設定部２６０、各基準点を偏移量列
に基づき各顔画像を変形させるモルフィング処理部２７
０、変形顔画像と基準顔画像との最も高い相関値をその
変形顔画像の相関値とする顔画像相関演算部２９０、相
関値が相関度基準を満足した時は基準顔画像の人物を識
別結果とする相関判断部３００、相関度基準を満足しな
い時はモルフィング処理部による顔画像変形の際の偏移
量列を組み替え操作する組み替え操作部３１０を有す
る。
置を誤検出しても識別率を低下させることのない個人識
別装置を提供する。 【解決手段】 顔領域を抽出する抽出部２１０、目、口
の位置を検出する検出部２２０、目、口の位置があらか
じめ設定した位置に来るように処理するアフィン変換部
２３０、アフィン変換後の顔画像に対し格子状の基準点
を設定する設定部２４０、各基準点の偏移量列の集合を
設定する初期偏移量設定部２６０、各基準点を偏移量列
に基づき各顔画像を変形させるモルフィング処理部２７
０、変形顔画像と基準顔画像との最も高い相関値をその
変形顔画像の相関値とする顔画像相関演算部２９０、相
関値が相関度基準を満足した時は基準顔画像の人物を識
別結果とする相関判断部３００、相関度基準を満足しな
い時はモルフィング処理部による顔画像変形の際の偏移
量列を組み替え操作する組み替え操作部３１０を有す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、顔画像を用いて人
物特定を行う個人識別装置に関する。
物特定を行う個人識別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】生体情報を用いて自動的に人物を特定す
る方法としては、指紋や虹彩を用いる方法があるが、こ
れらの方法は、指を取り込み装置に押し付けたり、目で
スコープのようなものを覗いたりする必要があり、人間
に対してある意味において不自然な行為を強いるもので
ある。それに比べて、顔画像を用いる方法は、顔をカメ
ラの方に向けるだけでよく、あまり機械を意識させない
方法であり、自然なマンマシンインターフェイスを構築
するのに適していると考えられる。
る方法としては、指紋や虹彩を用いる方法があるが、こ
れらの方法は、指を取り込み装置に押し付けたり、目で
スコープのようなものを覗いたりする必要があり、人間
に対してある意味において不自然な行為を強いるもので
ある。それに比べて、顔画像を用いる方法は、顔をカメ
ラの方に向けるだけでよく、あまり機械を意識させない
方法であり、自然なマンマシンインターフェイスを構築
するのに適していると考えられる。
【０００３】図６は電子情報通信学会技術研究報告、Ｉ
Ｅ９１−５０（佐々木努他、“正面顔画像の自動識別法
の検討”）に開示されたものと同様な従来の個人識別装
置を示す概略的なブロック構成図である。図６におい
て、１００は顔画像を含む画像を入力する画像入力部、
１１０は入力された画像から顔領域を抽出する顔領域検
出部、１２０は顔領域中の目と口を検出する目、口検出
部、１３０は検出された目、口の位置があらかじめ設定
された位置に来るようにアフィン変換を行い、顔画像の
位置、大きさ、傾きの正規化を行うアフィン変換部、１
４０はアフィン変換された顔画像と基準顔画像辞書部１
５０に蓄えられた各人物の顔画像との相関を求めて最も
相関の高い人物を識別する識別部である。
Ｅ９１−５０（佐々木努他、“正面顔画像の自動識別法
の検討”）に開示されたものと同様な従来の個人識別装
置を示す概略的なブロック構成図である。図６におい
て、１００は顔画像を含む画像を入力する画像入力部、
１１０は入力された画像から顔領域を抽出する顔領域検
出部、１２０は顔領域中の目と口を検出する目、口検出
部、１３０は検出された目、口の位置があらかじめ設定
された位置に来るようにアフィン変換を行い、顔画像の
位置、大きさ、傾きの正規化を行うアフィン変換部、１
４０はアフィン変換された顔画像と基準顔画像辞書部１
５０に蓄えられた各人物の顔画像との相関を求めて最も
相関の高い人物を識別する識別部である。
【０００４】すなわち、図６に示す構成を有する個人識
別装置においては、次のようにして特定の人物を識別す
る。 （１）顔領域検出部１１０により、画像入力部１００を
介して入力された画像に対し、肌色情報や標準顔画像と
の相関を求めることにより顔領域を抽出する。 （２）目、口検出部１２０により、色情報や、目、口の
テンプレートマッチングにより、目、口の中心を検出す
る。 （３）アフィン変換部１３０により、（２）で検出した
目、口の位置があらかじめ設定した位置に来るようにア
フィン変換を行い、顔画像の位置、大きさ、傾きの正規
化を行う。 （４）識別部１４０により、（３）で得られた顔画像と
基準顔画像辞書部１５０に蓄えられている各人物の基準
となる顔画像との相関を求めて最も相関の高い人物を選
定する。
別装置においては、次のようにして特定の人物を識別す
る。 （１）顔領域検出部１１０により、画像入力部１００を
介して入力された画像に対し、肌色情報や標準顔画像と
の相関を求めることにより顔領域を抽出する。 （２）目、口検出部１２０により、色情報や、目、口の
テンプレートマッチングにより、目、口の中心を検出す
る。 （３）アフィン変換部１３０により、（２）で検出した
目、口の位置があらかじめ設定した位置に来るようにア
フィン変換を行い、顔画像の位置、大きさ、傾きの正規
化を行う。 （４）識別部１４０により、（３）で得られた顔画像と
基準顔画像辞書部１５０に蓄えられている各人物の基準
となる顔画像との相関を求めて最も相関の高い人物を選
定する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の個人識別装置においては、基準顔画像辞書部１
５０に蓄えられている顔画像との相関を求めるために、
顔画像の正規化を行う際に、アフィン変換部１３０は両
目と口の３点を用いて顔画像の正規化を行うようになさ
れているので、次のような問題点があった。 （１）両目、口の３点を用いてアフィン変換による顔画
像の正規化を行っているので、表情が異なる顔画像に対
して識別率が悪化する。 （２）両目、口の３点を用いてアフィン変換による顔画
像の正規化を行っているので、顔の向きが異なる顔画像
に対して識別率が悪化する。
た従来の個人識別装置においては、基準顔画像辞書部１
５０に蓄えられている顔画像との相関を求めるために、
顔画像の正規化を行う際に、アフィン変換部１３０は両
目と口の３点を用いて顔画像の正規化を行うようになさ
れているので、次のような問題点があった。 （１）両目、口の３点を用いてアフィン変換による顔画
像の正規化を行っているので、表情が異なる顔画像に対
して識別率が悪化する。 （２）両目、口の３点を用いてアフィン変換による顔画
像の正規化を行っているので、顔の向きが異なる顔画像
に対して識別率が悪化する。
【０００６】本発明はこのような問題点に鑑みてなされ
たもので、顔の表情や向きが変化し、また、目や口の位
置を誤検出しても識別率を低下させることのない個人識
別装置を提供することを目的とする。
たもので、顔の表情や向きが変化し、また、目や口の位
置を誤検出しても識別率を低下させることのない個人識
別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】前記目的を達成するため
に、本発明に係る個人識別装置は、顔画像を含む画像を
入力するための画像入力手段と、入力された顔画像と標
準的な顔画像とのテンプレートマッチングにより顔領域
を抽出する顔領域抽出手段と、抽出された顔領域から
目、口の位置を検出する目、口位置検出手段と、検出さ
れた目、口の位置があらかじめ設定した位置に来るよう
にアフィン変換を行うアフィン変換手段と、アフィン変
換後の顔画像に対し格子状の基準点を設定する基準点設
定手段と、設定された各基準点の偏移量列の集合を設定
する偏移量列設定手段と、各基準点を偏移量列に基づい
てモルフィングにより偏移させて各顔画像を変形させる
モルフィング処理手段と、各人物の基準となる基準顔画
像を蓄えてある基準顔画像辞書手段と、変形顔画像と基
準顔画像辞書手段に蓄えられたすべての基準顔画像との
相関を求めて、最も相関の高い相関値をその変形顔画像
の相関値とする顔画像相関演算手段と、相関値があらか
じめ設定された相関度基準を満足した場合は、対応する
基準顔画像の人物を識別結果として出力する相関判断手
段と、前記相関度基準を満足しないと判断された場合
は、その相関値をもとに前記モルフィング処理手段によ
り顔画像の変形を行う際に必要とした偏移量列の集合に
属する偏移量列の組み替え操作を行う組み替え操作手段
とを有するものである。
に、本発明に係る個人識別装置は、顔画像を含む画像を
入力するための画像入力手段と、入力された顔画像と標
準的な顔画像とのテンプレートマッチングにより顔領域
を抽出する顔領域抽出手段と、抽出された顔領域から
目、口の位置を検出する目、口位置検出手段と、検出さ
れた目、口の位置があらかじめ設定した位置に来るよう
にアフィン変換を行うアフィン変換手段と、アフィン変
換後の顔画像に対し格子状の基準点を設定する基準点設
定手段と、設定された各基準点の偏移量列の集合を設定
する偏移量列設定手段と、各基準点を偏移量列に基づい
てモルフィングにより偏移させて各顔画像を変形させる
モルフィング処理手段と、各人物の基準となる基準顔画
像を蓄えてある基準顔画像辞書手段と、変形顔画像と基
準顔画像辞書手段に蓄えられたすべての基準顔画像との
相関を求めて、最も相関の高い相関値をその変形顔画像
の相関値とする顔画像相関演算手段と、相関値があらか
じめ設定された相関度基準を満足した場合は、対応する
基準顔画像の人物を識別結果として出力する相関判断手
段と、前記相関度基準を満足しないと判断された場合
は、その相関値をもとに前記モルフィング処理手段によ
り顔画像の変形を行う際に必要とした偏移量列の集合に
属する偏移量列の組み替え操作を行う組み替え操作手段
とを有するものである。
【０００８】
【発明の実施の形態】図１は本発明の実施の形態に係る
個人識別装置の構成を示すブロック図である。図１にお
いて、２００は顔画像を含む画像を入力する画像入力
部、２１０は入力された顔画像と標準的な顔画像とのテ
ンプレートマッチングにより顔領域を抽出する顔領域抽
出部、２２０は抽出された顔領域から目、口の位置を検
出する目、口検出部、２３０は検出された目、口の位置
があらかじめ設定した位置に来るようにアフィン変換を
行うアフィン変換部、２４０はアフィン変換後の顔画像
に対し格子状の基準点を設定する基準点設定部、２５０
は基準点を対応する偏移量で偏移させて顔画像を変形さ
せることで顔の向きや表情の変化しても正確な個人識別
を行うための遺伝的アルゴリズム処理部である。
個人識別装置の構成を示すブロック図である。図１にお
いて、２００は顔画像を含む画像を入力する画像入力
部、２１０は入力された顔画像と標準的な顔画像とのテ
ンプレートマッチングにより顔領域を抽出する顔領域抽
出部、２２０は抽出された顔領域から目、口の位置を検
出する目、口検出部、２３０は検出された目、口の位置
があらかじめ設定した位置に来るようにアフィン変換を
行うアフィン変換部、２４０はアフィン変換後の顔画像
に対し格子状の基準点を設定する基準点設定部、２５０
は基準点を対応する偏移量で偏移させて顔画像を変形さ
せることで顔の向きや表情の変化しても正確な個人識別
を行うための遺伝的アルゴリズム処理部である。
【０００９】そして、前記遺伝的アルゴリズム処理部２
５０は、基準点設定部２４０で設定された各基準点の初
期偏移量を設定する初期偏移量設定部２６０と、各基準
点を偏移量列ベクトルに基づいてモルフィングにより偏
移させて各顔画像を変形させるモルフィング処理部２７
０と、各人物の基準となる基準顔画像を蓄えてある基準
顔画像辞書部２８０と、モルフィング処理部２７０で作
成されたＬ0枚の変形顔画像と基準顔画像辞書部２８０
に蓄えられたすべての基準顔画像との相関を求めて、最
も相関の高い相関値をその変形顔画像の相関値とする顔
画像相関演算部２９０と、相関値があらかじめ設定され
た相関度基準を満足した場合は、対応する基準顔画像の
人物を識別結果として出力する相関判断部３００と、前
記相関基準を満足しないと判断された場合は、その相関
値をもとに前記モルフィング処理手段により顔画像の変
形を行う際に必要とした偏移量列ベクトルの集合に属す
る偏移量列ベクトルの組み替え操作を行う組み替え操作
部３１０とを備えている。
５０は、基準点設定部２４０で設定された各基準点の初
期偏移量を設定する初期偏移量設定部２６０と、各基準
点を偏移量列ベクトルに基づいてモルフィングにより偏
移させて各顔画像を変形させるモルフィング処理部２７
０と、各人物の基準となる基準顔画像を蓄えてある基準
顔画像辞書部２８０と、モルフィング処理部２７０で作
成されたＬ0枚の変形顔画像と基準顔画像辞書部２８０
に蓄えられたすべての基準顔画像との相関を求めて、最
も相関の高い相関値をその変形顔画像の相関値とする顔
画像相関演算部２９０と、相関値があらかじめ設定され
た相関度基準を満足した場合は、対応する基準顔画像の
人物を識別結果として出力する相関判断部３００と、前
記相関基準を満足しないと判断された場合は、その相関
値をもとに前記モルフィング処理手段により顔画像の変
形を行う際に必要とした偏移量列ベクトルの集合に属す
る偏移量列ベクトルの組み替え操作を行う組み替え操作
部３１０とを備えている。
【００１０】ここで、前記組み替え操作部３１０は、図
２に示す構成を有する。すなわち、組み替え操作部３１
０は、図２に示すように、偏移量列ベクトルの集合の中
から偏移量列ベクトルを選択するときの各偏移量列ベク
トルの選択確率とその選択範囲を求める選択範囲導出部
３１０ａと、所定範囲の一様乱数列を発生させる乱数発
生部３１０ｂと、選択範囲導出部３１０ａから求めた選
択範囲と乱数発生部３１０ｂで求めた乱数とから偏移量
列ベクトル集合から偏移量列ベクトルを選択する偏移量
列ベクトル選択部３１０ｃと、偏移量列ベクトル選択部
３１０ｃで得られた偏移量列ベクトル集合に対して交差
処理を行う交差処理部３１０ｄと、整数の乱数を発生す
る整数乱数発生部３１０ｅと、交差処理部３１０ｄで得
られた偏移量列ベクトル集合に対して突然変異処理を行
う突然変異処理部３１０ｆとから構成されている。
２に示す構成を有する。すなわち、組み替え操作部３１
０は、図２に示すように、偏移量列ベクトルの集合の中
から偏移量列ベクトルを選択するときの各偏移量列ベク
トルの選択確率とその選択範囲を求める選択範囲導出部
３１０ａと、所定範囲の一様乱数列を発生させる乱数発
生部３１０ｂと、選択範囲導出部３１０ａから求めた選
択範囲と乱数発生部３１０ｂで求めた乱数とから偏移量
列ベクトル集合から偏移量列ベクトルを選択する偏移量
列ベクトル選択部３１０ｃと、偏移量列ベクトル選択部
３１０ｃで得られた偏移量列ベクトル集合に対して交差
処理を行う交差処理部３１０ｄと、整数の乱数を発生す
る整数乱数発生部３１０ｅと、交差処理部３１０ｄで得
られた偏移量列ベクトル集合に対して突然変異処理を行
う突然変異処理部３１０ｆとから構成されている。
【００１１】次に、上記構成に係る個人識別装置の動作
について図３ないし図５に示す説明図を参照して説明す
る。画像入力部２００でビデオカメラなどから顔画像を
含む例えば図３（ａ）に示すように入力画像を取り込
む。顔領域抽出部２１０では、画像入力部２００でビデ
オカメラなどから取り込まれた顔画像から標準顔画像と
のテンプレートマッチングにより図３（ａ）に示す顔領
域を抽出する。目、口検出部２２０では、顔領域抽出部
２１０で抽出された顔領域において輪郭抽出、２値化処
理などにより図３（ｂ）に示すように目、口の中心位置
を求める。そして、アフィン変換部２３０では、目、口
検出部２２０で求めた目、口の中心位置が図３（ｃ）に
示すようにあらかじめ設定した位置に来るように顔画像
にアフィン変換を行う。
について図３ないし図５に示す説明図を参照して説明す
る。画像入力部２００でビデオカメラなどから顔画像を
含む例えば図３（ａ）に示すように入力画像を取り込
む。顔領域抽出部２１０では、画像入力部２００でビデ
オカメラなどから取り込まれた顔画像から標準顔画像と
のテンプレートマッチングにより図３（ａ）に示す顔領
域を抽出する。目、口検出部２２０では、顔領域抽出部
２１０で抽出された顔領域において輪郭抽出、２値化処
理などにより図３（ｂ）に示すように目、口の中心位置
を求める。そして、アフィン変換部２３０では、目、口
検出部２２０で求めた目、口の中心位置が図３（ｃ）に
示すようにあらかじめ設定した位置に来るように顔画像
にアフィン変換を行う。
【００１２】次に、基準点設定部２４０では、アフィン
変換部２３０によるアフィン変換後の顔画像に対して基
準点を設定する。基準点の水平方向の間隔は、図３
（ｄ）に示すように、両目の中心位置の水平方向の間隔
Ｄ０をある整数Ｎｘ（例えば４）で割り算して求めた数
Ｄｘとする。また、垂直方向の間隔は、両目の中点と口
の中心との垂直方向の間隔Ｄ１をある整数Ｎｙ（例えば
４）で割り算して求めた数Ｄｙとする。目、口の重心を
基準にして基準点を水平、垂直方向に間隔Ｄｘ，Ｄｙで
設置する。基準点を水平方向にＭｘ（例えば７）個、垂
直方向にＭｙ（例えば７）個、格子状に設定したとす
る。各基準点の座標をＳk（ｘk，ｙk）とする（ｋは０
から（Ｍｘ・Ｍｙ）−１までの整数）。
変換部２３０によるアフィン変換後の顔画像に対して基
準点を設定する。基準点の水平方向の間隔は、図３
（ｄ）に示すように、両目の中心位置の水平方向の間隔
Ｄ０をある整数Ｎｘ（例えば４）で割り算して求めた数
Ｄｘとする。また、垂直方向の間隔は、両目の中点と口
の中心との垂直方向の間隔Ｄ１をある整数Ｎｙ（例えば
４）で割り算して求めた数Ｄｙとする。目、口の重心を
基準にして基準点を水平、垂直方向に間隔Ｄｘ，Ｄｙで
設置する。基準点を水平方向にＭｘ（例えば７）個、垂
直方向にＭｙ（例えば７）個、格子状に設定したとす
る。各基準点の座標をＳk（ｘk，ｙk）とする（ｋは０
から（Ｍｘ・Ｍｙ）−１までの整数）。
【００１３】次に、遺伝的アルゴリズム処理部２５０で
は、まず、初期偏移量設定部２６０で、基準点設定部２
４０で設定された各基準点の偏移量の初期値を設定す
る。偏移量は、水平方向は−Ｄｘ／２から＋Ｄｘ／２、
水平方向は−Ｄｙ／２から＋Ｄｙ／２までとする。偏移
量はＬ0枚の顔画像分設定する。１枚目の画像のｋ番目
の偏移量はＢkl（ｄｘkl，ｄｙkl）とする（ｌは０から
Ｌ0-1までの整数）。また、各画像ごとにすべての基準
点の偏移量から偏移量列ベクトルＶl＝（ｄｘ01，ｄｙ
01，ｄｘ11，ｄｙ11，ｄｘ21，ｄｙ21，・・・）を構成
する。そして、Ｌ 0個の偏移量列ベクトルを偏移量列ベ
クトルの集合Ａとする。
は、まず、初期偏移量設定部２６０で、基準点設定部２
４０で設定された各基準点の偏移量の初期値を設定す
る。偏移量は、水平方向は−Ｄｘ／２から＋Ｄｘ／２、
水平方向は−Ｄｙ／２から＋Ｄｙ／２までとする。偏移
量はＬ0枚の顔画像分設定する。１枚目の画像のｋ番目
の偏移量はＢkl（ｄｘkl，ｄｙkl）とする（ｌは０から
Ｌ0-1までの整数）。また、各画像ごとにすべての基準
点の偏移量から偏移量列ベクトルＶl＝（ｄｘ01，ｄｙ
01，ｄｘ11，ｄｙ11，ｄｘ21，ｄｙ21，・・・）を構成
する。そして、Ｌ 0個の偏移量列ベクトルを偏移量列ベ
クトルの集合Ａとする。
【００１４】すなわち、偏移量列ベクトルの集合Ａとし
ては次に示すＬ0個の偏移量列ベクトルを有する。 Ｖ0＝(dx00，dy00，dx10，dy10，・・・，dxMx・My-10，dyMx・My-10） Ｖ1＝(dx01，dy01，dx11，dy11，・・・，dxMx・My-11，dyMx・My-11） ・・・ ＶlL0(dx0L0，dy0L0，dx1L0，dy1L0，・・・， dxMx・My-1L0，dyMx・My-1L0）
ては次に示すＬ0個の偏移量列ベクトルを有する。 Ｖ0＝(dx00，dy00，dx10，dy10，・・・，dxMx・My-10，dyMx・My-10） Ｖ1＝(dx01，dy01，dx11，dy11，・・・，dxMx・My-11，dyMx・My-11） ・・・ ＶlL0(dx0L0，dy0L0，dx1L0，dy1L0，・・・， dxMx・My-1L0，dyMx・My-1L0）
【００１５】次に、モルフィング処理部２７０で、図４
（ａ）に示すように、Ｌ0枚の各画像に対して初期偏移
量設定部２６０、または組み替え操作部３１０で得られ
た偏移量列ベクトルの集合Ａに属する偏移量列ベクトル
の偏移量に基づいてモルフィングにより基準点を変移さ
せることにより各顔画像を変形させる。そして、顔画像
相関演算部２９０は、モルフィング処理部２７０で作成
されたＬ0枚の変形顔画像と基準顔画像辞書部２８０に
登録されている各人物の基準顔画像との相関を求める。
Ｌ0枚の変形顔画像の各１枚毎に基準顔画像辞書部２８
０に登録されている各人物の基準顔画像すべてと相関を
求めて、最も相関の高かった値がその変形顔画像の相関
度Ｃl（ｌは０からＬ0-1までの整数）とする。
（ａ）に示すように、Ｌ0枚の各画像に対して初期偏移
量設定部２６０、または組み替え操作部３１０で得られ
た偏移量列ベクトルの集合Ａに属する偏移量列ベクトル
の偏移量に基づいてモルフィングにより基準点を変移さ
せることにより各顔画像を変形させる。そして、顔画像
相関演算部２９０は、モルフィング処理部２７０で作成
されたＬ0枚の変形顔画像と基準顔画像辞書部２８０に
登録されている各人物の基準顔画像との相関を求める。
Ｌ0枚の変形顔画像の各１枚毎に基準顔画像辞書部２８
０に登録されている各人物の基準顔画像すべてと相関を
求めて、最も相関の高かった値がその変形顔画像の相関
度Ｃl（ｌは０からＬ0-1までの整数）とする。
【００１６】さらに、相関判断部３００は、Ｌ0枚の変
形顔画像の相関度Ｃlのうち、あらかじめ設定された相
関度基準を満足するものがある場合は、最も高い相関度
が得られた基準顔画像の人物を識別結果として出力し処
理を終了する。また、あらかじめ設定された相関度基準
を満足するものがない場合は、組み替え操作部３１０に
より偏移量列ベクトルＶlの集合Ａに属する偏移量列ベ
クトル組み替え処理を行う。
形顔画像の相関度Ｃlのうち、あらかじめ設定された相
関度基準を満足するものがある場合は、最も高い相関度
が得られた基準顔画像の人物を識別結果として出力し処
理を終了する。また、あらかじめ設定された相関度基準
を満足するものがない場合は、組み替え操作部３１０に
より偏移量列ベクトルＶlの集合Ａに属する偏移量列ベ
クトル組み替え処理を行う。
【００１７】組み替え操作部３１０では、選択範囲導出
部３１０ａにより現時点における偏移量列ベクトルＶl
の集合Ａの中から偏移量列ベクトルを選択するときの各
偏移量列ベクトルの選択確率とその選択範囲を求め、乱
数発生部３１０ｂから（０，１）の範囲の一様乱数列を
発生させ、偏移量列ベクトル選択部３１０ｃにより選択
範囲導出部３１０ａから求めた選択範囲と乱数発生部３
１０ｂで求めた乱数とに基づいて偏移量列ベクトル集合
Ａから偏移量列ベクトルを選択する。
部３１０ａにより現時点における偏移量列ベクトルＶl
の集合Ａの中から偏移量列ベクトルを選択するときの各
偏移量列ベクトルの選択確率とその選択範囲を求め、乱
数発生部３１０ｂから（０，１）の範囲の一様乱数列を
発生させ、偏移量列ベクトル選択部３１０ｃにより選択
範囲導出部３１０ａから求めた選択範囲と乱数発生部３
１０ｂで求めた乱数とに基づいて偏移量列ベクトル集合
Ａから偏移量列ベクトルを選択する。
【００１８】次に、交差処理部３１０ｄにより、偏移量
列ベクトル選択部３１０ｃで得られた偏移量列ベクトル
集合Ａに対して交差処理を行い、整数乱数発生部３１０
ｅで１からＭｘ・Ｍｙ−１までの整数の乱数を発生さ
せ、突然変異処理部３１０ｆにより交差処理部３１０ｄ
で得られた偏移量列ベクトル集合Ａに対して突然変異処
理を行うようになされている。
列ベクトル選択部３１０ｃで得られた偏移量列ベクトル
集合Ａに対して交差処理を行い、整数乱数発生部３１０
ｅで１からＭｘ・Ｍｙ−１までの整数の乱数を発生さ
せ、突然変異処理部３１０ｆにより交差処理部３１０ｄ
で得られた偏移量列ベクトル集合Ａに対して突然変異処
理を行うようになされている。
【００１９】この組み替え操作部３１０の動作をさらに
詳細に説明すると次の通りである。選択範囲導出部３１
０ａは、偏移量列ベクトル集合Ａの要素の偏移量列ベク
トルの選択範囲をＡl＝Ｃl／（ΣＣm／Ｌ0）＋Ａ
l-1（ただしＡ-1＝０）で計算し求める。Ｃlは偏移量列
ベクトルに対応する変形顔画像の相関度を表している。
偏移量列ベクトル選択部３１０ｃは、図４（ｂ）に示す
ように、乱数発生部３１０ｂのＬ0個の出力値Ｒlに対し
て選択範囲導出部３１０ａで求めた選択範囲ＡmがＡm≦
Ｒl＜Ａm+1なる偏移量列ベクトル集合Ａの要素の偏移量
列ベクトルＶmを選択して、新たな偏移量列ベクトル集
合Ａを作成する。
詳細に説明すると次の通りである。選択範囲導出部３１
０ａは、偏移量列ベクトル集合Ａの要素の偏移量列ベク
トルの選択範囲をＡl＝Ｃl／（ΣＣm／Ｌ0）＋Ａ
l-1（ただしＡ-1＝０）で計算し求める。Ｃlは偏移量列
ベクトルに対応する変形顔画像の相関度を表している。
偏移量列ベクトル選択部３１０ｃは、図４（ｂ）に示す
ように、乱数発生部３１０ｂのＬ0個の出力値Ｒlに対し
て選択範囲導出部３１０ａで求めた選択範囲ＡmがＡm≦
Ｒl＜Ａm+1なる偏移量列ベクトル集合Ａの要素の偏移量
列ベクトルＶmを選択して、新たな偏移量列ベクトル集
合Ａを作成する。
【００２０】交差処理部３１０ｄは、偏移量列ベクトル
選択部３１０ｃで新たに作成された偏移量列ベクトル集
合Ａにおいて、偏移量列ベクトルＶ0とＶ1，Ｖ2とＶ3，
・・・，ＶL0-2とＶL0-1の組を作成し、各組に対して乱
数発生部３１０ｂで乱数を発生させて対応する乱数があ
らかじめ設定された閾値より大きいとき交差を行う。交
差は、二つの偏移量列ベクトルの要素をランダムな位置
で部分的に入れ替える操作である。図５（ａ）に示すよ
うに、整数乱数発生部３１０ｅから偏移量列ベクトルの
要素に対応する１から２・Ｍｘ・Ｍｙ−１までの整数の
乱数を発生するが、この整数乱数発生部３１０ｅから発
生する乱数ＲBについて、偏移量列ベクトルをＲBの位置
で二つに分けて入れ替えを行う。突然変異部３１０ｆ
は、偏移量列ベクトル集合Ａに属する偏移量列ベクトル
の各要素に対して乱数発生部３１０ｂにおいて乱数を発
生させてその値があらかじめ設定した閾値より小さい場
合に、図５（ｂ）に示すようにその符号を反転させる。
選択部３１０ｃで新たに作成された偏移量列ベクトル集
合Ａにおいて、偏移量列ベクトルＶ0とＶ1，Ｖ2とＶ3，
・・・，ＶL0-2とＶL0-1の組を作成し、各組に対して乱
数発生部３１０ｂで乱数を発生させて対応する乱数があ
らかじめ設定された閾値より大きいとき交差を行う。交
差は、二つの偏移量列ベクトルの要素をランダムな位置
で部分的に入れ替える操作である。図５（ａ）に示すよ
うに、整数乱数発生部３１０ｅから偏移量列ベクトルの
要素に対応する１から２・Ｍｘ・Ｍｙ−１までの整数の
乱数を発生するが、この整数乱数発生部３１０ｅから発
生する乱数ＲBについて、偏移量列ベクトルをＲBの位置
で二つに分けて入れ替えを行う。突然変異部３１０ｆ
は、偏移量列ベクトル集合Ａに属する偏移量列ベクトル
の各要素に対して乱数発生部３１０ｂにおいて乱数を発
生させてその値があらかじめ設定した閾値より小さい場
合に、図５（ｂ）に示すようにその符号を反転させる。
【００２１】このように、顔画像上に複数の基準点を設
定し、基準点を対応する偏移量で偏移させて画像を変形
させ、偏移量を組み替え操作により変更することで、顔
の向きや表情の変化が生じ、また、目や口の位置を誤検
出しても識別率を低下させることのない個人識別を行う
ことができる。
定し、基準点を対応する偏移量で偏移させて画像を変形
させ、偏移量を組み替え操作により変更することで、顔
の向きや表情の変化が生じ、また、目や口の位置を誤検
出しても識別率を低下させることのない個人識別を行う
ことができる。
【００２２】
【発明の効果】以上のように、本発明の個人識別装置に
よれば、顔画像上に複数の基準点を設定し、基準点を対
応する偏移量で偏移させて画像を変形させ、偏移量を組
み替え操作により変更するようにしたので、顔の表情や
向きが変化しても識別率が低下せず、また、目や口の位
置を誤検出しても識別率の低下が小さいという効果があ
る。
よれば、顔画像上に複数の基準点を設定し、基準点を対
応する偏移量で偏移させて画像を変形させ、偏移量を組
み替え操作により変更するようにしたので、顔の表情や
向きが変化しても識別率が低下せず、また、目や口の位
置を誤検出しても識別率の低下が小さいという効果があ
る。
【図１】本発明の個人識別装置の好ましい実施の形態の
システム構成を示すブロック図である。
システム構成を示すブロック図である。
【図２】図１中の組み替え操作部３１０のシステム構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図３】図１中の画像入力部２００で入力された画像
例、顔領域抽出部２１０で抽出された顔画像領域例、
目、口検出部２２０で検出した目、口の中心位置検出結
果例、アフィン変換部２３０によるアフィン変換後の顔
画像例、及び基準点設定部２４０による基準点の設定例
をそれぞれ示す説明図である。
例、顔領域抽出部２１０で抽出された顔画像領域例、
目、口検出部２２０で検出した目、口の中心位置検出結
果例、アフィン変換部２３０によるアフィン変換後の顔
画像例、及び基準点設定部２４０による基準点の設定例
をそれぞれ示す説明図である。
【図４】図１中のモルフィング処理部２７０による基準
点の偏移例、組み替え操作部３１０内の図２に示す選択
範囲導出部３１０ａ及び偏移量列ベクトル選択部３１０
ｃによる偏移量列ベクトルの集合に対する選択範囲例と
選択例をそれぞれ示す説明図である。
点の偏移例、組み替え操作部３１０内の図２に示す選択
範囲導出部３１０ａ及び偏移量列ベクトル選択部３１０
ｃによる偏移量列ベクトルの集合に対する選択範囲例と
選択例をそれぞれ示す説明図である。
【図５】図１中の組み替え操作部３１０内の図２に示す
交差処理部３１０ｄによる交差処理を行う上での偏移量
列ベクトルの集合に属する偏移量列、ベクトルの組み合
わせ例と交差位置及び交差処理の概念と、突然変異処理
部３１０ｆによる突然変異処理の概念を示す説明図であ
る。
交差処理部３１０ｄによる交差処理を行う上での偏移量
列ベクトルの集合に属する偏移量列、ベクトルの組み合
わせ例と交差位置及び交差処理の概念と、突然変異処理
部３１０ｆによる突然変異処理の概念を示す説明図であ
る。
【図６】従来の個人識別装置のシステム構成を示すブロ
ック図である。
ック図である。
２００ 画像入力部（画像入力手段） ２１０ 顔領域抽出部（顔領域抽出手段） ２２０ 目、口検出部（目、口位置検出手段） ２３０ アフィン変換部（アフィン変換手段） ２４０ 基準点設定部（基準点設定手段） ２５０ 遺伝的アルゴリズム処理部 ２６０ 初期偏移量設定部（偏移量列設定手段） ２７０ モルフィング処理部（モルフィング処理手段） ２８０ 基準顔画像辞書部（基準顔画像辞書手段） ２９０ 顔画像相関演算部（顔画像相関演算手段） ３００ 相関判断部（相関判断手段） ３１０ 組み替え操作部（組み替え操作手段） ３１０ａ 選択範囲導出部 ３１０ｂ 乱数発生部 ３１０ｃ 偏移量列ベクトル選択部 ３１０ｄ 交差処理部 ３１０ｅ 整数乱数発生部 ３１０ｆ 突然変異処理部
Claims (1)
- 【請求項１】 顔画像を含む画像を入力するための画像
入力手段と、 入力された顔画像と標準的な顔画像とのテンプレートマ
ッチングにより顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、 抽出された顔領域から目、口の位置を検出する目、口位
置検出手段と、 検出された目、口の位置があらかじめ設定した位置に来
るようにアフィン変換を行うアフィン変換手段と、 アフィン変換後の顔画像に対し格子状の基準点を設定す
る基準点設定手段と、 設定された各基準点の偏移量列の集合を設定する偏移量
列設定手段と、 各基準点を偏移量列に基づいてモルフィングにより偏移
させて各顔画像を変形させるモルフィング処理手段と、 各人物の基準となる基準顔画像を蓄えてある基準顔画像
辞書手段と、 変形顔画像と基準顔画像辞書手段に蓄えられたすべての
基準顔画像との相関値を求め、最も相関の高い相関値を
その変形顔画像の相関値とする顔画像相関演算手段と、 求められた相関値があらかじめ設定された相関度基準を
満足した場合は、対応する基準顔画像の人物を識別結果
として出力する相関判断手段と、 前記相関度基準を満足しないと判断された場合は、その
相関値をもとに前記モルフィング処理手段により顔画像
の変形を行う際に必要とした偏移量列の集合に属する偏
移量列の組み替え操作を行う組み替え操作手段とを、 有する個人識別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10296090A JP2000113197A (ja) | 1998-10-02 | 1998-10-02 | 個人識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10296090A JP2000113197A (ja) | 1998-10-02 | 1998-10-02 | 個人識別装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000113197A true JP2000113197A (ja) | 2000-04-21 |
Family
ID=17829001
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10296090A Pending JP2000113197A (ja) | 1998-10-02 | 1998-10-02 | 個人識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000113197A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006009043A1 (ja) * | 2004-07-15 | 2006-01-26 | Nec Corporation | データ照合方法、データ照合装置及びデータ照合プログラム |
| KR100577745B1 (ko) * | 2004-09-23 | 2006-05-10 | 전자부품연구원 | 얼굴 인증 방법 |
| CN103020607A (zh) * | 2012-12-27 | 2013-04-03 | Tcl集团股份有限公司 | 一种人脸识别方法及装置 |
| CN103729849A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-16 | 南京航空航天大学 | 一种数字图像变形初值的计算方法 |
| CN107066983A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-08-18 | 腾讯科技（上海）有限公司 | 一种身份验证方法及装置 |
| CN109685515A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-26 | 广州市巽腾信息科技有限公司 | 基于动态栅格化管理的身份识别方法、装置及服务器 |
-
1998
- 1998-10-02 JP JP10296090A patent/JP2000113197A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006009043A1 (ja) * | 2004-07-15 | 2006-01-26 | Nec Corporation | データ照合方法、データ照合装置及びデータ照合プログラム |
| CN100437641C (zh) * | 2004-07-15 | 2008-11-26 | 日本电气株式会社 | 数据对照方法、数据对照装置和数据对照程序 |
| KR100577745B1 (ko) * | 2004-09-23 | 2006-05-10 | 전자부품연구원 | 얼굴 인증 방법 |
| CN103020607A (zh) * | 2012-12-27 | 2013-04-03 | Tcl集团股份有限公司 | 一种人脸识别方法及装置 |
| CN103020607B (zh) * | 2012-12-27 | 2017-05-03 | Tcl集团股份有限公司 | 一种人脸识别方法及装置 |
| CN103729849A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-16 | 南京航空航天大学 | 一种数字图像变形初值的计算方法 |
| CN107066983A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-08-18 | 腾讯科技（上海）有限公司 | 一种身份验证方法及装置 |
| CN109685515A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-26 | 广州市巽腾信息科技有限公司 | 基于动态栅格化管理的身份识别方法、装置及服务器 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050909 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20081010 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20090407 |