JP2001202516A - 個人識別装置 - Google Patents
個人識別装置Info
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- JP2001202516A JP2001202516A JP2000010665A JP2000010665A JP2001202516A JP 2001202516 A JP2001202516 A JP 2001202516A JP 2000010665 A JP2000010665 A JP 2000010665A JP 2000010665 A JP2000010665 A JP 2000010665A JP 2001202516 A JP2001202516 A JP 2001202516A
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- Japan
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- face image
- face
- unit
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 照明条件の変化に対してロバストな個人識別
装置を提供する。 【解決手段】 入力画像から抽出された顔領域をアフィ
ン変換し正規化された顔画像に対しシェーディンク補正
を行うとともに輝度の平均と分散が設定値となるように
補正する輝度補正部130、識別を行う人物の基準となる
正規化された顔画像を登録してある基準顔画像辞書部21
0、補正された顔画像と登録された顔画像との相関を求
め相関演算結果中で最も相関の高い相関値を検出する手
段140、150、相関値と画面分割数との対応テーブルに基
づき検出された相関値から画面分割数を求め画面を分割
する手段160、170、各分割領域毎にシェーディング補正
と輝度の平均と分散が一定となるように補正を行う輝度
補正部180、分割領域毎に補正された顔画像と登録され
た基準顔画像との相関を求め、相関演算結果の中から最
も相関の高い基準顔画像を識別結果とする手段190、200
を備える。
装置を提供する。 【解決手段】 入力画像から抽出された顔領域をアフィ
ン変換し正規化された顔画像に対しシェーディンク補正
を行うとともに輝度の平均と分散が設定値となるように
補正する輝度補正部130、識別を行う人物の基準となる
正規化された顔画像を登録してある基準顔画像辞書部21
0、補正された顔画像と登録された顔画像との相関を求
め相関演算結果中で最も相関の高い相関値を検出する手
段140、150、相関値と画面分割数との対応テーブルに基
づき検出された相関値から画面分割数を求め画面を分割
する手段160、170、各分割領域毎にシェーディング補正
と輝度の平均と分散が一定となるように補正を行う輝度
補正部180、分割領域毎に補正された顔画像と登録され
た基準顔画像との相関を求め、相関演算結果の中から最
も相関の高い基準顔画像を識別結果とする手段190、200
を備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、顔画像を用いて個
人の識別を行うための個人識別装置に関し、特にコンピ
ュータヘのログイン時のセキュリティに用いる技術に関
する。
人の識別を行うための個人識別装置に関し、特にコンピ
ュータヘのログイン時のセキュリティに用いる技術に関
する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータと人間との自然なマンマシ
ンインターフェイスを構築するためには、コンピュータ
にモニターの前に座っている人間を自動識別させること
が重要である。
ンインターフェイスを構築するためには、コンピュータ
にモニターの前に座っている人間を自動識別させること
が重要である。
【０００３】顔画像を用いて個人の識別を行う技術とし
て、「取得過程の極端に異なる顔画像の識別」（相馬正
宜、長尾健司、信学技報、ＰＲＭＵ９７−４８（１９９
７−０６））には、顔画像の照合を行う際に、異なる照
明条件下で撮影した２つの標本パターンの集合から対応
する標本パターン間の差パターンの集合を求め、その差
パターンの集合に対して主成分分析を行って主成分と分
散を求めて、照合を行う２つのパターンの相似度を主成
分方向で重み付けして算出することが記載されている。
て、「取得過程の極端に異なる顔画像の識別」（相馬正
宜、長尾健司、信学技報、ＰＲＭＵ９７−４８（１９９
７−０６））には、顔画像の照合を行う際に、異なる照
明条件下で撮影した２つの標本パターンの集合から対応
する標本パターン間の差パターンの集合を求め、その差
パターンの集合に対して主成分分析を行って主成分と分
散を求めて、照合を行う２つのパターンの相似度を主成
分方向で重み付けして算出することが記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述した文献に記載さ
れた従来技術では次のような問題点があった。 （１）主成分分析に用いた照明条件と異なる条件で撮影
されたパターンでは算出された相似度の誤差が大きく識
別率が悪化する。 （２）いろいろな照明条件下で撮影したパターンを用意
する必要がある。
れた従来技術では次のような問題点があった。 （１）主成分分析に用いた照明条件と異なる条件で撮影
されたパターンでは算出された相似度の誤差が大きく識
別率が悪化する。 （２）いろいろな照明条件下で撮影したパターンを用意
する必要がある。
【０００５】本発明は上述した点に鑑みてなされたもの
で、照明条件の変化に対してロバストな個人識別装置を
提供することを目的とする。
で、照明条件の変化に対してロバストな個人識別装置を
提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の手段として、本発明に係る個人識別装置は、顔領域を
含む画像を入力するための画像入力手段と、前記画像入
力手段により入力された画像に対して標準的な顔画像と
の相関を求めて最も相関の高い顔領域を抽出する顔領域
抽出手段と、前記顔領域抽出手段により抽出された顔領
域に対して、目、口の位置を検出し、それらの位置があ
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
い正規化された顔画像を得る顔画像正規化手段と、前記
顔画像正規化手段からの顔画像に対してシェーディンク
補正を行うとともに輝度の平均と分散があらかじめ設定
された値となるように補正する第１輝度補正手段と、識
別を行う人物の基準となる正規化された顔画像をあらか
じめ登録してある基準顔画像辞書部と、前記第１輝度補
正手段により補正された顔画像と前記基準顔画像辞書部
に登録されている顔画像との相関を求める第１相関演算
手段と、前記第１相関演算手段による演算結果の中から
最も相関の高い相関値を検出する第１最大相関検出手段
と、相関値と画面分割数との対応テーブルを有し、前記
対応テーブルに基づいて前記第１最大相関検出部により
検出された相関値から画面分割数を求め分割数制御信号
を出力する分割領域制御手段と、前記分割領域制御手段
からの分割数制御信号に基づいて画面を分割する画面分
割手段と、前記画面分割手段により分割された各分割領
域毎にシェーディング補正と輝度の平均と分散があらか
じめ一定となるように補正を行う第２輝度補正手段と、
前記第２輝度補正手段により分割領域毎に補正された顔
画像と前記基準顔画像辞書部に登録されている顔画像と
の相関を求める第２相関演算手段と、前記第２相関演算
手段による演算結果の中から最も相関の高い基準顔画像
を選び出し識別結果とする第２最大相関検出手段とを、
備えたものである。
の手段として、本発明に係る個人識別装置は、顔領域を
含む画像を入力するための画像入力手段と、前記画像入
力手段により入力された画像に対して標準的な顔画像と
の相関を求めて最も相関の高い顔領域を抽出する顔領域
抽出手段と、前記顔領域抽出手段により抽出された顔領
域に対して、目、口の位置を検出し、それらの位置があ
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
い正規化された顔画像を得る顔画像正規化手段と、前記
顔画像正規化手段からの顔画像に対してシェーディンク
補正を行うとともに輝度の平均と分散があらかじめ設定
された値となるように補正する第１輝度補正手段と、識
別を行う人物の基準となる正規化された顔画像をあらか
じめ登録してある基準顔画像辞書部と、前記第１輝度補
正手段により補正された顔画像と前記基準顔画像辞書部
に登録されている顔画像との相関を求める第１相関演算
手段と、前記第１相関演算手段による演算結果の中から
最も相関の高い相関値を検出する第１最大相関検出手段
と、相関値と画面分割数との対応テーブルを有し、前記
対応テーブルに基づいて前記第１最大相関検出部により
検出された相関値から画面分割数を求め分割数制御信号
を出力する分割領域制御手段と、前記分割領域制御手段
からの分割数制御信号に基づいて画面を分割する画面分
割手段と、前記画面分割手段により分割された各分割領
域毎にシェーディング補正と輝度の平均と分散があらか
じめ一定となるように補正を行う第２輝度補正手段と、
前記第２輝度補正手段により分割領域毎に補正された顔
画像と前記基準顔画像辞書部に登録されている顔画像と
の相関を求める第２相関演算手段と、前記第２相関演算
手段による演算結果の中から最も相関の高い基準顔画像
を選び出し識別結果とする第２最大相関検出手段とを、
備えたものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る個人識別装置
について説明する。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に示
される個人識別装置は、ビデオカメラなどから顔領域を
含む画像を取り込む画像入力部１００と、画像入力部１
００で取り込んだ画像に対して標準的な顔画像との相関
を全画面にわたって順次求めて最も相関の高い顔領域を
抽出する顔領域抽出部１１０と、顔領域抽出部１１０で
得られた顔領域に対して、目、口の位置を検出して、そ
れらの位置をあらかじめ設定された位置に来るようにア
フィン変換を行う顔画像正規化部１２０と、顔画像正規
化部１２０で得られた正規化された顔画像に対してシェ
ーディンク補正を行い、さらに、輝度の平均と分散があ
らかじめ設定された値となるように補正する輝度補正部
１３０と、識別を行う人物の基準となる正規化された顔
画像をあらかじめ登録してある基準顔画像辞書部２１０
と、輝度補正部１３０で補正された顔画像と基準顔画像
辞書部２１０に登録されている顔画像との相関を求める
相関演算部１４０と、相関演算部１４０による演算結果
の中から最も相関の高い相関値を検出する最大相関検出
部１５０と、あらかじめ作成した相関値と画面分割数と
の対応テーブルを有し、当該対応テーブルに基づいて最
大相関検出部１５０により検出された相関値から画面分
割数を求め分割数制御信号を出力する分割領域制御部１
６０と、分割領域制御部１６０からの分割数制御信号に
基づいて画面を分割する画面分割部１７０と、画面分割
部１７０で分割生成された各分割領域毎にシェーディン
グ補正と輝度の平均と分散があらかじめ一定となるよう
に補正する輝度補正部１８０と、輝度補正部１８０によ
り分割領域毎に補正された顔画像と基準顔画像辞書部２
１０に登録されている顔画像との相関を求める相関演算
部１９０と、相関演算部１９０の演算結果の中から最も
相関の高い基準顔画像を選び出し、画像の人物を識別結
果とする最大相関検出部２００とにより構成される。
について説明する。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に示
される個人識別装置は、ビデオカメラなどから顔領域を
含む画像を取り込む画像入力部１００と、画像入力部１
００で取り込んだ画像に対して標準的な顔画像との相関
を全画面にわたって順次求めて最も相関の高い顔領域を
抽出する顔領域抽出部１１０と、顔領域抽出部１１０で
得られた顔領域に対して、目、口の位置を検出して、そ
れらの位置をあらかじめ設定された位置に来るようにア
フィン変換を行う顔画像正規化部１２０と、顔画像正規
化部１２０で得られた正規化された顔画像に対してシェ
ーディンク補正を行い、さらに、輝度の平均と分散があ
らかじめ設定された値となるように補正する輝度補正部
１３０と、識別を行う人物の基準となる正規化された顔
画像をあらかじめ登録してある基準顔画像辞書部２１０
と、輝度補正部１３０で補正された顔画像と基準顔画像
辞書部２１０に登録されている顔画像との相関を求める
相関演算部１４０と、相関演算部１４０による演算結果
の中から最も相関の高い相関値を検出する最大相関検出
部１５０と、あらかじめ作成した相関値と画面分割数と
の対応テーブルを有し、当該対応テーブルに基づいて最
大相関検出部１５０により検出された相関値から画面分
割数を求め分割数制御信号を出力する分割領域制御部１
６０と、分割領域制御部１６０からの分割数制御信号に
基づいて画面を分割する画面分割部１７０と、画面分割
部１７０で分割生成された各分割領域毎にシェーディン
グ補正と輝度の平均と分散があらかじめ一定となるよう
に補正する輝度補正部１８０と、輝度補正部１８０によ
り分割領域毎に補正された顔画像と基準顔画像辞書部２
１０に登録されている顔画像との相関を求める相関演算
部１９０と、相関演算部１９０の演算結果の中から最も
相関の高い基準顔画像を選び出し、画像の人物を識別結
果とする最大相関検出部２００とにより構成される。
【０００８】次に、上記構成に係る動作について図２を
参照しつつ説明する。画像入力部１００では、ビデオカ
メラなどから顔領域を含む画像を取り込む（図２（ａ）
の入力画像参照）。顔領域抽出部１１０は、画像入力部
１００で取り込んだ画像に対して、標準的な顔画像との
相関を全画面にわたって順次求めて、最も相関の高い顔
領域を求める（図２（ａ）の顔抽出領域参照）。そし
て、顔画像正規化部１２０では、顔領域抽出部１１０で
得られた顔領域に対して、目、口の中心位置を検出して
（図２（ｂ）参照）、それらの位置をあらかじめ設定さ
れた位置に来るようにアフィン変換を行う（図２（ｃ）
参照）。
参照しつつ説明する。画像入力部１００では、ビデオカ
メラなどから顔領域を含む画像を取り込む（図２（ａ）
の入力画像参照）。顔領域抽出部１１０は、画像入力部
１００で取り込んだ画像に対して、標準的な顔画像との
相関を全画面にわたって順次求めて、最も相関の高い顔
領域を求める（図２（ａ）の顔抽出領域参照）。そし
て、顔画像正規化部１２０では、顔領域抽出部１１０で
得られた顔領域に対して、目、口の中心位置を検出して
（図２（ｂ）参照）、それらの位置をあらかじめ設定さ
れた位置に来るようにアフィン変換を行う（図２（ｃ）
参照）。
【０００９】次に、輝度補正部１３０では、顔画像正規
化部１２０で得られた正規化された顔画像に対して、シ
ェーディンク補正を行い、さらに、輝度の平均と分散が
あらかじめ設定された値となるように補正する。一方、
基準顔画像辞書部２１０には、識別を行う人物の基準と
なる正規化された顔画像があらかじめ登録してあり、相
関演算部１４０において、前記輝度補正部１３０で補正
された顔画像と前記基準顔画像辞書部２１０に登録され
た顔画像との相関が求められる。その後、最大相関検出
部１５０では、相関演算部１４０の演算結果の中から最
も相関の高い相関値が選び出され、分割領域制御部１６
０において、あらかじめ作成した相関値と画面分割数と
の対応テーブルをもとに、最大相関検出部１５０から得
られた相関値から画面分割数が求められ、分割数制御信
号が出力される。ここで、相関値ｒの範囲に対する画面
分割数を示す対応テーブルの内容は表１のとおりであ
る。
化部１２０で得られた正規化された顔画像に対して、シ
ェーディンク補正を行い、さらに、輝度の平均と分散が
あらかじめ設定された値となるように補正する。一方、
基準顔画像辞書部２１０には、識別を行う人物の基準と
なる正規化された顔画像があらかじめ登録してあり、相
関演算部１４０において、前記輝度補正部１３０で補正
された顔画像と前記基準顔画像辞書部２１０に登録され
た顔画像との相関が求められる。その後、最大相関検出
部１５０では、相関演算部１４０の演算結果の中から最
も相関の高い相関値が選び出され、分割領域制御部１６
０において、あらかじめ作成した相関値と画面分割数と
の対応テーブルをもとに、最大相関検出部１５０から得
られた相関値から画面分割数が求められ、分割数制御信
号が出力される。ここで、相関値ｒの範囲に対する画面
分割数を示す対応テーブルの内容は表１のとおりであ
る。
【００１０】
【表１】
【００１１】次に、画面分割部１７０では、前記分割領
域制御部１６０からの画面分割数制御信号に基づいて画
面を分割し、輝度補正部１８０では、画面分割部１７０
で分割された各分割領域毎にシェーディング補正を行う
とともに輝度の平均と分散があらかじめ一定となるよう
に補正を行う。そして、相関演算部１９０において、前
記輝度補正部１８０で分割領域毎に補正された顔画像と
前記基準顔画像辞書部２１０に登録された顔画像を同様
に画面分割した顔画像との相関が求められ、さらに、最
大相関検出部２００において、相関演算部１９０の演算
結果の中から最も相関の高い基準顔画像を選び出し、そ
の画像の人物を識別結果として出力する。
域制御部１６０からの画面分割数制御信号に基づいて画
面を分割し、輝度補正部１８０では、画面分割部１７０
で分割された各分割領域毎にシェーディング補正を行う
とともに輝度の平均と分散があらかじめ一定となるよう
に補正を行う。そして、相関演算部１９０において、前
記輝度補正部１８０で分割領域毎に補正された顔画像と
前記基準顔画像辞書部２１０に登録された顔画像を同様
に画面分割した顔画像との相関が求められ、さらに、最
大相関検出部２００において、相関演算部１９０の演算
結果の中から最も相関の高い基準顔画像を選び出し、そ
の画像の人物を識別結果として出力する。
【００１２】したがって、この実施の形態によれば、顔
画像を用いて個人の識別を行う際に、最初に求めた相関
値から画面の分割数を求めて、あらかじめ登録されてい
る基準となる顔画像との照合を行うことにより、次のよ
うな効果を奏する。 （１）未知の照明条件下で撮影されたパターンに対して
ロバストである。 （２）いろいろな照明条件下で撮影されたパターンを用
意する必要がない。
画像を用いて個人の識別を行う際に、最初に求めた相関
値から画面の分割数を求めて、あらかじめ登録されてい
る基準となる顔画像との照合を行うことにより、次のよ
うな効果を奏する。 （１）未知の照明条件下で撮影されたパターンに対して
ロバストである。 （２）いろいろな照明条件下で撮影されたパターンを用
意する必要がない。
【００１３】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、顔画像
を用いて個人の識別を行う際に、最初に求めた相関値か
ら画面の分割数を求めて、あらかじめ登録されている基
準となる顔画像との照合を行うことにより、照明条件の
変化に対してロバストな個人識別を行うことができる。
を用いて個人の識別を行う際に、最初に求めた相関値か
ら画面の分割数を求めて、あらかじめ登録されている基
準となる顔画像との照合を行うことにより、照明条件の
変化に対してロバストな個人識別を行うことができる。
【図１】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。
を示すブロック図である。
【図２】図１の画像入力部１００による入力画像と顔領
域抽出部１１０により抽出された顔抽出領域（ａ）、顔
画像正規化部１２０により正規化（アフィン変換）され
る前の顔画像（ｂ）と正規化された後の顔画像（ｃ）を
示す説明図である。
域抽出部１１０により抽出された顔抽出領域（ａ）、顔
画像正規化部１２０により正規化（アフィン変換）され
る前の顔画像（ｂ）と正規化された後の顔画像（ｃ）を
示す説明図である。
【符号の説明】 １００ 画像入力部（画像入力手段） １１０ 顔領域抽出部（顔領域抽出手段） １２０ 顔画像正規化部（顔画像正規化手段） １３０、１８０ 輝度補正部（輝度補正手段） １４０、１９０ 相関演算部（相関演算手段） １５０、２００ 最大相関検出部（最大相関検出手段） １６０ 分割領域制御部（分割領域制御手段） １７０ 画面分割部（画面分割手段） ２１０ 基準顔画像辞書部
Claims (1)
- 【請求項１】 顔領域を含む画像を入力するための画像
入力手段と、 前記画像入力手段により入力された画像に対して標準的
な顔画像との相関を求めて最も相関の高い顔領域を抽出
する顔領域抽出手段と、 前記顔領域抽出手段により抽出された顔領域に対して、
目、口の位置を検出し、それら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正規化され
た顔画像を得る顔画像正規化手段と、 前記顔画像正規化手段からの顔画像に対してシェーディ
ンク補正を行うとともに輝度の平均と分散があらかじめ
設定された値となるように補正する第１輝度補正手段
と、 識別を行う人物の基準となる正規化された顔画像をあら
かじめ登録してある基準顔画像辞書部と、 前記第１輝度補正手段により補正された顔画像と前記基
準顔画像辞書部に登録されている顔画像との相関を求め
る第１相関演算手段と、 前記第１相関演算手段による演算結果の中から最も相関
の高い相関値を検出する第１最大相関検出手段と、 相関値と画面分割数との対応テーブルを有し、前記対応
テーブルに基づいて前記第１最大相関検出部により検出
された相関値から画面分割数を求め分割数制御信号を出
力する分割領域制御手段と、 前記分割領域制御手段からの分割数制御信号に基づいて
画面を分割する画面分割手段と、 前記画面分割手段により分割された各分割領域毎にシェ
ーディング補正と輝度の平均と分散があらかじめ一定と
なるように補正を行う第２輝度補正手段と、 前記第２輝度補正手段により分割領域毎に補正された顔
画像と前記基準顔画像辞書部に登録されている顔画像と
の相関を求める第２相関演算手段と、 前記第２相関演算手段による演算結果の中から最も相関
の高い基準顔画像を選び出し識別結果とする第２最大相
関検出手段とを、 備えた個人識別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000010665A JP2001202516A (ja) | 2000-01-19 | 2000-01-19 | 個人識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000010665A JP2001202516A (ja) | 2000-01-19 | 2000-01-19 | 個人識別装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001202516A true JP2001202516A (ja) | 2001-07-27 |
Family
ID=18538657
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000010665A Withdrawn JP2001202516A (ja) | 2000-01-19 | 2000-01-19 | 個人識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001202516A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003099777A (ja) * | 2001-09-21 | 2003-04-04 | Victor Co Of Japan Ltd | 顔画像検索装置 |
| JP2004054947A (ja) * | 2002-07-16 | 2004-02-19 | Nec Corp | 物体照合システム、物体照合方法および物体照合プログラム |
| WO2004055735A1 (ja) * | 2002-12-16 | 2004-07-01 | Canon Kabushiki Kaisha | パターン識別方法、その装置及びそのプログラム |
| JP2007004321A (ja) * | 2005-06-22 | 2007-01-11 | Mitsubishi Electric Corp | 画像処理装置及び入退室管理システム |
| JP2010045770A (ja) * | 2008-07-16 | 2010-02-25 | Canon Inc | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| CN110826417A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-02-21 | 昆明理工大学 | 一种基于判别字典学习的跨视角行人重识别方法 |
-
2000
- 2000-01-19 JP JP2000010665A patent/JP2001202516A/ja not_active Withdrawn
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003099777A (ja) * | 2001-09-21 | 2003-04-04 | Victor Co Of Japan Ltd | 顔画像検索装置 |
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