JP2001222719A - 顔抽出装置及び顔抽出方法並びに顔抽出プログラムの記録媒体 - Google Patents

顔抽出装置及び顔抽出方法並びに顔抽出プログラムの記録媒体

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JP2001222719A
JP2001222719A JP2000363449A JP2000363449A JP2001222719A JP 2001222719 A JP2001222719 A JP 2001222719A JP 2000363449 A JP2000363449 A JP 2000363449A JP 2000363449 A JP2000363449 A JP 2000363449A JP 2001222719 A JP2001222719 A JP 2001222719A
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JP2000363449A
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Hideaki Matsuo
英明 松尾
Kazuyuki Imagawa
和幸 今川
Yuji Takada
雄二 高田
Toshiaki Ejima
俊朗 江島
Kojun Baba
功淳 馬▲場▼
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Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
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    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 様々な対象画像から高速に顔の位置及び大き
さを抽出できる、汎用性が高い顔抽出装置及び顔抽出方
法を提供する。 【解決手段】 エッジ抽出部１は、対象画像からエッジ
部を抽出してエッジ画像を生成する。テンプレート記憶
部２には、予め定めた形状を、相似で大きさを異ならせ
た種々のサイズによって、中心点で同心状に複数設けた
テンプレートが記憶されている。投票結果記憶部３に
は、投票部４で行われる投票処理の結果を記憶する投票
記憶領域が、テンプレートを構成する各サイズの形状毎
に設けられている。投票部４は、エッジ画像の各画素位
置において、テンプレートを用いて投票処理を行い、そ
の投票結果を各投票記憶領域に記憶する。解析部５は、
投票部４での投票処理が完了した後、各投票記憶領域に
記憶された投票結果に基づき、そのクラスタを評価し
て、対象画像に含まれる顔の位置及び大きさを求める。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、顔抽出装置及び顔
抽出方法並びに顔抽出プログラムの記録媒体に関し、よ
り特定的には、画像処理に用いられる技術であって、対
象画像に含まれる顔の位置及び大きさを、テンプレート
を用いて高速に抽出する装置及び方法並びに当該方法を
実行するためのプログラムを記録した媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】言うまでもなく、顔は、人物の思考や感
情を表すという重要な意味を持つ。従って、人物を含む
画像を取り扱う画像処理の分野においては、静止画像や
動画像（人物が実際に撮影された画像の他、コンピュー
タグラフィックス等で人為的に生成された画像も含む）
について、人物の顔が対象画像のどの位置にどれくらい
の大きさで存在しているかを、自動的に検出・処理でき
るシステムがあれば便利である。このため、近年、画像
処理システム上で、対象となる画像から顔の領域を抽出
しようとする試みが始まっている。
【０００３】このような画像から顔の領域を抽出する従
来の技術として、特開平９−７３５４４号公報（以下、
第１の文献という）や特開平１０−３０７９２３号公報
（以下、第２の文献という）等に開示されているものが
存在する。この第１の文献には、顔領域を楕円で近似す
る技術が開示されており、楕円を規定する５つのパラメ
ータ（中心座標（ｘ，ｙ）、半径ｒ、長軸と短軸との比
ｂ及び長軸とｘ軸とのなす角θ）を逐次変更して、顔領
域の抽出に最適な値を求めることを行っている。また、
第２の文献には、顔の部品（目、鼻、口など）を順番に
見つけて行く技術が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記第
１の文献に記載された従来の技術では、各パラメータを
変化させつつ近似の評価を行うことになるので、膨大な
繰り返し計算が必要になる（特に、角θの処理が重いた
めである）。このため、現状のパーソナルコンピュータ
レベルの処理能力では、この従来の技術を用いて、変化
する人物画像に追従させて実時間で顔抽出処理を行うこ
とは、絶望的である。また、この従来の技術では、１つ
の画像に複数の人物の顔が含まれているような場合に対
する配慮がなく、汎用性が低いと言わざるを得ない。ま
た、上記第２の文献に記載された従来の技術では、ま
ず、顔領域の位置が既知でなければ、顔の部品の抽出処
理ができない。従って、この従来の技術では、特定の画
像にしか適用することができず、汎用性が低い。
【０００５】それ故、本発明の目的は、様々な対象画像
から高速に顔の位置及び大きさを抽出できる、汎用性が
高い顔抽出装置及び顔抽出方法並びに当該方法を実行す
るためのプログラムを記録した媒体を提供することであ
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段および発明の効果】第１の
発明は、対象画像に含まれる顔の位置及び大きさを求め
る顔抽出装置であって、対象画像からエッジ部（人物の
外郭や顔の輪郭等に相当する画素）を抽出して、当該エ
ッジ部だけの画像（エッジ画像）を生成するエッジ抽出
部と、予め定めた形状を、相似で大きさを異ならせた種
々のサイズによって、中心点で同心状に複数設けたテン
プレートを記憶するテンプレート記憶部と、テンプレー
トを構成する各サイズの形状毎に、エッジ画像上の座標
位置と投票数とを対応付けてそれぞれ記憶する投票結果
記憶部と、エッジ部の各画素位置にテンプレートの中心
点を順次移動させ、移動させた当該画素位置毎に、各サ
イズの形状を形成する全画素の位置に対応する各座標位
置について、投票結果記憶部に記憶されている投票数を
それぞれ増加又は減少させる投票部と、投票結果記憶部
に記憶されている各投票数に基づいて、対象画像に含ま
れる顔の位置及び大きさを求める解析部とを備える。上
記のように、第１の発明によれば、処理負担が軽い投票
処理とその評価だけで、顔の位置を高速に検出できる。
しかも、相似で同心状の複数サイズの形状を備えたテン
プレートを用いているので、顔領域を含むであろうエッ
ジ部が、これらの形状のいずれのサイズに近いかという
実質的な近似を行っていることになり、顔の大きさも高
速に抽出できる。このように、第１の発明では、処理負
担を大幅に軽減できるので、現状のパーソナルコンピュ
ータレベルの処理能力でも、ほぼ実時間で顔領域を抽出
することができる。また、第１の発明では、対象画像の
内どの部分に顔領域があるかという点や顔の個数等は、
抽出処理前に不明であって差し支えなく、広い範囲の様
々な対象画像について一様に顔領域を検出できるので、
極めて汎用性が高い。
【０００７】第２〜第４の発明は、それぞれ第１の発明
に従属する発明であって、予め定めた形状が、円、楕円
又は多角形のいずれかであることを特徴とする。上記の
ように、第２〜第４の発明は、テンプレートに用いる典
型的な形状を示したものである。特に、中心点から形状
を形成する各画素までの距離が一定である円をテンプレ
ートの形状に用いることにより、投票結果の精度を高く
させることができる。
【０００８】第５の発明は、第１〜第４の発明に従属す
る発明であって、エッジ抽出部は、対象画像にフィルタ
リングを施して高周波成分を求めることにより、エッジ
部を抽出することを特徴とする。上記のように、第５の
発明によれば、対象画像にフィルタリングを施して高周
波成分を求めるので、対象画像が静止画像である場合に
おける顔の位置及び大きさの検出に好適である。
【０００９】第６の発明は、第１〜第４の発明に従属す
る発明であって、エッジ抽出部は、対象画像を構成する
画像毎に、現在の画像と時間的に前後する画像との差分
を求めることにより、エッジ部を抽出することを特徴と
する。上記のように、第６の発明によれば、現在の対象
画像とそれに時間的に前後する画像との差分を求めるの
で、対象画像が動画像である場合における、各コマでの
顔の位置及び大きさの検出に好適である。また、検出に
テンプレートを用いているので、ズームアップ時やバー
ン時のように、顔の変化が大きい時でも安定して高速に
顔領域を抽出できる。
【００１０】第７の発明は、第５及び第６の発明に従属
する発明であって、エッジ抽出部は、抽出した画素のう
ち、所定の矩形領域毎に、当該領域内の各走査ラインの
最も左側及び右側に存在する画素を検出し、当該検出し
た画素だけをエッジ部とすることを特徴とする。上記の
ように、第７の発明によれば、内側のテクスチャの差が
生じる部分を排除した、人物の外郭のみからなるエッジ
部を得ることができので、顔領域の抽出処理を高速に行
うことができる。
【００１１】第８の発明は、第１〜第７の発明に従属す
る発明であって、解析部は、投票結果記憶部に記憶され
ている各投票数に対してクラスタリングを行い、対象画
像に含まれる顔の位置及び大きさの絞り込みを行うこと
を特徴とする。上記のように、第８の発明によれば、投
票結果（各投票数）をクラスタとして取り扱うことによ
り、対象画像内に複数の顔が存在する場合でも、投票結
果の相互の関連性を正当に評価して、顔領域を抽出する
ことができる。
【００１２】第９の発明は、第１〜第８の発明に従属す
る発明であって、解析部で求められた顔の位置及び大き
さによって定められる顔領域と、それ以外の領域とを区
別して、対象画像に所定の編集を施す画像編集部をさら
に備える。上記のように、第９の発明によれば、対象画
像の顔の位置及び大きさによって定められる顔領域とそ
れ以外の領域とを、区別して編集することにより、顔の
みを強調して、所望する部分が見易い画像を得ることが
できる。例えば、顔領域以外の部分を一定のテクスチャ
や色でベタ塗りにして、おもしろい効果を狙うことがで
きる。
【００１３】第１０の発明は、第１〜第８の発明に従属
する発明であって、解析部で求められた顔の位置及び大
きさによって定められる顔領域の画像を、他の画像で置
き換える編集を施す画像編集部をさらに備える。上記の
ように、第１０の発明によれば、対象画像の顔の位置及
び大きさによって定められる顔領域の画像を、他の画像
で置き換えることにより、顔を意図的に隠すことができ
る。例えば、痴呆性老人の徘徊を監視する動画像に用い
る場合のように、顔の存在自体は十分に監視する必要が
あるが、プライバシーを保護すべき時、顔の部分を別の
画像で置き換えて対応することができる。さらには、人
間の動作を撮像して、これを他のキャラクタに置き換え
るような場合にも、応用することができる。
【００１４】第１１の発明は、対象画像に含まれる顔の
位置及び大きさを求める顔抽出方法であって、対象画像
からエッジ部を抽出して、エッジ画像を生成する抽出ス
テップと、予め定めた形状を、相似で大きさを異ならせ
た種々のサイズによって、中心点で同心状に複数設けた
テンプレートを記憶する第１の記憶ステップと、テンプ
レートを構成する各サイズの形状毎に、エッジ画像上の
座標位置と投票数とを対応付けてそれぞれ記憶する第２
の記憶ステップと、エッジ部の各画素位置にテンプレー
トの中心点を順次移動させ、移動させた当該画素位置毎
に、各サイズの形状を形成する全画素の位置に対応する
各座標位置について、第２の記憶ステップで記憶される
投票数をそれぞれ増加又は減少させる投票ステップと、
投票ステップの処理後の各投票数に基づいて、対象画像
に含まれる顔の位置及び大きさを求める解析ステップと
を備える。上記のように、第１１の発明によれば、処理
負担が軽い投票処理とその評価だけで、顔の位置を高速
に検出できる。しかも、相似で同心状の複数サイズの形
状を備えたテンプレートを用いているので、顔領域を含
むであろうエッジ部が、これらの形状のいずれのサイズ
に近いかという実質的な近似を行っていることになり、
顔の大きさも高速に抽出できる。このように、第１１の
発明では、処理負担を大幅に軽減できるので、現状のパ
ーソナルコンピュータレベルの処理能力でも、ほぼ実時
間で顔領域を抽出することができる。また、第１１の発
明では、対象画像の内どの部分に顔領域があるかという
点や顔の個数等は、抽出処理前に不明であって差し支え
なく、広い範囲の様々な対象画像について一様に顔を検
出できるので、極めて汎用性が高い。
【００１５】第１２〜第１４の発明は、それぞれ第１１
の発明に従属する発明であって、予め定めた形状が、
円、楕円又は多角形のいずれかであることを特徴とす
る。上記のように、第１２〜第１４の発明は、テンプレ
ートに用いる典型的な形状を示したものである。特に、
中心点から形状を形成する各画素までの距離が一定であ
る円をテンプレートの形状に用いることにより、投票結
果の精度を高くさせることができる。
【００１６】第１５の発明は、第１１〜第１４の発明に
従属する発明であって、抽出ステップは、対象画像にフ
ィルタリングを施して高周波成分を求めることにより、
エッジ部を抽出することを特徴とする。上記のように、
第１５の発明によれば、対象画像にフィルタリングを施
して高周波成分を求めるので、対象画像が静止画像であ
る場合における顔の位置及び大きさの検出に好適であ
る。
【００１７】第１６の発明は、第１１〜第１４の発明に
従属する発明であって、抽出ステップは、対象画像を構
成する画像毎に、現在の画像と時間的に前後する画像と
の差分を求めることにより、エッジ部を抽出することを
特徴とする。上記のように、第１６の発明によれば、現
在の対象画像とそれに時間的に前後する画像との差分を
求めるので、対象画像が動画像である場合における、各
コマでの顔の位置及び大きさの検出に好適である。ま
た、検出にテンプレートを用いているので、ズームアッ
プ時やバーン時のように、顔の変化が大きい時でも安定
して高速に顔領域を抽出できる。
【００１８】第１７の発明は、第１５及び第１６の発明
に従属する発明であって、抽出ステップは、抽出した画
素のうち、所定の矩形領域毎に、当該領域内の各走査ラ
インの最も左側及び右側に存在する画素を検出し、当該
検出した画素だけをエッジ部とすることを特徴とする。
上記のように、第１７の発明によれば、内側のテクスチ
ャの差が生じる部分を排除した、人物の外郭のみからな
るエッジ部を得ることができので、顔領域の抽出処理を
高速に行うことができる。
【００１９】第１８の発明は、第１１〜第１７の発明に
従属する発明であって、解析ステップは、投票ステップ
の処理後の各投票数に対してクラスタリングを行い、対
象画像に含まれる顔の位置及び大きさの絞り込みを行う
ことを特徴とする。上記のように、第１８の発明によれ
ば、投票結果（各投票数）をクラスタとして取り扱うこ
とにより、対象画像内に複数の顔が存在する場合でも、
投票結果の相互の関連性を正当に評価して、顔領域を抽
出することができる。
【００２０】第１９の発明は、対象画像に含まれる顔の
位置及び大きさを求める顔抽出方法が、コンピュータ装
置上で実行可能なプログラムとして記録された媒体であ
って、対象画像からエッジ部を抽出して、エッジ画像を
生成する抽出ステップと、予め定めた形状を、相似で大
きさを異ならせた種々のサイズによって、中心点で同心
状に複数設けたテンプレートを記憶する第１の記憶ステ
ップと、テンプレートを構成する各サイズの形状毎に、
エッジ画像上の座標位置と投票数とを対応付けてそれぞ
れ記憶する第２の記憶ステップと、エッジ部の各画素位
置にテンプレートの中心点を順次移動させ、移動させた
当該画素位置毎に、各サイズの形状を形成する全画素の
位置に対応する各座標位置について、第２の記憶ステッ
プで記憶される投票数をそれぞれ増加又は減少させる投
票ステップと、投票ステップの処理後の各投票数に基づ
いて、対象画像に含まれる顔の位置及び大きさを求める
解析ステップとを、少なくとも実行するためのプログラ
ムを記録している。
【００２１】第２０〜第２２の発明は、それぞれ第１９
の発明に従属する発明であって、予め定めた形状が、
円、楕円又は多角形のいずれかであることを特徴とす
る。
【００２２】第２３の発明は、第１９〜第２２の発明に
従属する発明であって、抽出ステップは、対象画像にフ
ィルタリングを施して高周波成分を求めることにより、
エッジ部を抽出することを特徴とする。
【００２３】第２４の発明は、第１９〜第２２の発明に
従属する発明であって、抽出ステップは、対象画像を構
成する画像毎に、現在の画像と時間的に前後する画像と
の差分を求めることにより、エッジ部を抽出することを
特徴とする。
【００２４】第２５の発明は、第２３及び第２４の発明
に従属する発明であって、抽出ステップは、抽出した画
素のうち、所定の矩形領域毎に、当該領域内の各走査ラ
インの最も左側及び右側に存在する画素を検出し、当該
検出した画素だけをエッジ部とすることを特徴とする。
【００２５】第２６の発明は、第１９〜第２５の発明に
従属する発明であって、解析ステップは、投票ステップ
の処理後の各投票数に対してクラスタリングを行い、対
象画像に含まれる顔の位置及び大きさの絞り込みを行う
ことを特徴とする。
【００２６】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の一実施形態に係
る顔抽出装置の構成を示すブロック図である。図１にお
いて、本実施形態に係る顔抽出装置は、エッジ抽出部１
と、テンプレート記憶部２と、投票結果記憶部３と、投
票部４と、解析部５と、画像編集部６とを備える。以
下、図面を参照しながら、本実施形態に係る顔抽出装置
の各構成の動作及び顔抽出方法を説明する。
【００２７】エッジ抽出部１は、顔抽出処理の対象とな
る画像（以下、対象画像という）を入力し、この対象画
像からエッジ部を抽出してエッジ部だけの画像（以下、
エッジ画像という）を生成する。ここで、エッジ部と
は、人物の外郭や顔の輪郭等に相当する部分（画素）で
あって、対象画像内の高周波成分となる部分である。入
力される対象画像は、静止画像又は動画像のいずれでも
よく、エッジ抽出部１は、それぞれ次の手法を用いて、
対象画像からエッジ部を抽出することができる。
【００２８】静止画像を対象画像とする場合には、図２
（ａ）に示すように、エッジ抽出部１として、高周波成
分を取り出すフィルタ１１を用いる。これにより、対象
画像をフィルタ１１に通すだけで、エッジ部を抽出する
ことができる。このフィルタ１１としては、Ｓｏｂｅｌ
フィルタが好適に用いられる。動画像を対象画像とする
場合には、図２（ｂ）に示すように、エッジ抽出部１と
して、現在の画像と時間的に前後する画像との差分（画
素毎のデータ差分）を抽出する差分抽出部１２を用い
る。これにより、動画像を構成する画像毎に差分をそれ
ぞれ求め、この差分が大きい部分（動きが生じた部分）
を、エッジ部として抽出することができる。
【００２９】なお、上述した手法では、人物の外郭や顔
の輪郭等と共に、その内側においてテクスチャの差が生
じる部分も、エッジ部として抽出される。そのようなエ
ッジ部が抽出されたエッジ画像の一例を、図３（ａ）に
示す。本発明の顔抽出装置においては、テクスチャの差
が生じる部分がエッジ部として抽出されても、問題なく
処理できるが、処理をより高速に行えるようにするた
め、次のような手法を用いることが好ましい。まず、図
３（ａ）のようなエッジ画像において、ある程度集中し
て存在するエッジ部の範囲が、矩形領域でそれぞれ囲ま
れる（図３（ｂ））。次に、この各矩形領域内で左端及
び右端の双方から走査がそれぞれ行われ、最初に検出さ
れたエッジ部のみが対象画像のエッジ部として決定され
る（図３（ｂ））。この処理を矩形領域内の全走査ライ
ンについて行うことにより、図３（ｃ）に示すように、
内側のテクスチャの差が生じる部分を排除した、人物の
外郭のみからなるエッジ部を得ることができる。このよ
うな処理を行う構成は、上述したフィルタ１１又は差分
抽出部１２の後段に挿入されればよい。
【００３０】テンプレート記憶部２には、予め定めた形
状を、相似で大きさを異ならせた種々のサイズによっ
て、中心点で同心状に複数設けたテンプレートのデータ
が記憶されている。このテンプレートの形状には、円、
楕円、正多角形、多角形等を用いることができるが、中
心点から形状線（形状を形成する各画素）までの距離が
常に一定である円を用いることが最も好ましい。これに
より、後述する投票結果の精度を高くさせることができ
る。以下、本実施形態では、図４に示すように、中心点
がＰで半径が異なる同心円を複数設けたテンプレートを
用いた場合を説明する。ここで、テンプレートを構成す
る複数の円ｔ１〜ｔｎ（ｎは、任意の整数）は、図４
（ａ）に示すテンプレートＴ１のように、一定間隔で半
径が変化する構成であってもよいし、図４（ｂ）に示す
テンプレートＴ２のように、不定間隔で半径が変化する
構成であってもよい。また、テンプレートを構成する複
数の円ｔ１〜ｔｎは、図４（ｂ）に示すテンプレートＴ
２のように、全ての線幅が１ドット（対象画像の１画素
に相当）で構成されてもよいし、図４（ｃ）に示すテン
プレートＴ３のように、一部又は全部の線幅が２ドット
以上（すなわち、円環形状）で構成されてもよい。な
お、以下の説明では、円及び円環を総称して単に「円」
という。
【００３１】この複数の円ｔ１〜ｔｎは、まとめて１つ
のテンプレートとして扱われてテンプレート記憶部２に
記憶されるが、実際の処理では、テンプレートを構成す
る各円ｔ１〜ｔｎは、独立して扱われることとなる。こ
のため、各円ｔ１〜ｔｎを形成する画素データは、テン
プレート記憶部２において、例えばテーブル形式でそれ
ぞれ記憶される。
【００３２】投票結果記憶部３には、後述する投票部４
において行われる投票処理の結果を記憶する領域（以
下、投票記憶領域という）が、テンプレート記憶部２に
記憶されているテンプレートを構成する各サイズの形状
毎に、設けられている。この例では、各サイズの形状が
円ｔ１〜ｔｎであるので、投票結果記憶部３には、円ｔ
１〜ｔｎに関してｎ個の投票記憶領域が設けられること
となる。なお、この投票記憶領域は、対象画像に対応す
る範囲を有する。
【００３３】投票部４は、エッジ抽出部１で生成された
エッジ画像について、テンプレート記憶部２に記憶され
ているテンプレートを用いて、投票処理を行う。図５
は、投票部４で行われる投票処理の手順を示すフローチ
ャートである。図５を参照して、投票部４は、まず、投
票結果記憶部３にアクセスして、各投票記憶領域内の座
標を表す成分（投票値）を、全て零に初期化する（ステ
ップＳ１１）。次に、投票部４は、エッジ画像内のエッ
ジ部の先頭画素位置に、テンプレートの中心点Ｐをセッ
トする（ステップＳ１２）。この先頭画素位置は、例え
ば、エッジ画像上を左上から右上又は左下へ順次走査し
て行き、最初に検出されたエッジ部の画素の位置とすれ
ばよい。
【００３４】次に、投票部４は、テンプレートを構成す
る形状（この例では、円ｔ１〜ｔｎ）を特定するカウン
タｉを、「１」に初期化する（ステップＳ１３）。次
に、投票部４は、カウンタｉ（＝１）によって特定され
る円ｔ１について、円ｔ１を形成する全画素のエッジ画
像上のｘｙ座標をそれぞれ取得する（ステップＳ１
４）。そして、投票部４は、投票結果記憶部３に設けら
れた円ｔ１に関する投票記憶領域において、取得した各
ｘｙ座標を表す成分にそれぞれ「１」を加算して投票を
行う（ステップＳ１５）。この処理が終わると、投票部
４は、カウンタｉを１つインクリメントして、ｉ＝２と
する（ステップＳ１７）。次に、投票部４は、カウンタ
ｉ（＝２）によって特定される円ｔ２について、円ｔ２
を形成する全画素のエッジ画像上のｘｙ座標をそれぞれ
取得する（ステップＳ１４）。そして、投票部４は、投
票結果記憶部３に設けられた円ｔ２に関する投票記憶領
域において、取得した各ｘｙ座標を表す成分にそれぞれ
「１」を加算して投票を行う（ステップＳ１５）。
【００３５】以降同様にして、投票部４は、ｉ＝ｎにな
るまでカウンタｉを１つずつインクリメントしながら
（ステップＳ１６，Ｓ１７）、テンプレートを構成する
全形状である円ｔ３〜ｔｎについて、上記ステップＳ１
４及びＳ１５の投票処理を繰り返し行う。これにより、
各円ｔ１〜ｔｎに関する投票記憶領域のそれぞれに、先
頭画素位置における投票処理が行われることになる。そ
してさらに、投票部４は、エッジ部の次の画素位置にテ
ンプレートの中心点Ｐをセットして上記ステップＳ１３
〜Ｓ１７の処理を繰り返し行うことを、エッジ画像内の
エッジ部の全画素に対して、１回ずつ行う（ステップＳ
１８，Ｓ１９）。すなわち、投票部４による投票処理
は、テンプレートの中心点Ｐがエッジ部の全画素を這う
ように行われる。
【００３６】例えば、図３（ｃ）に示すエッジ画像に上
記投票処理を施すことによって、投票結果記憶部３に設
けられたｎ個の投票記憶領域には、図６に示すような投
票数が記憶される。なお、図６では、図面を見易くする
ため、エッジ部の一部の画素位置で投票処理が行われた
場合を示している。図６において、実線円の部分が、上
記ステップＳ１５においてテンプレートの各サイズの形
状（円ｔ１〜ｔｎ）に基づいて投票された座標成分に相
当し、座標数「１」となる。また、上述したように各投
票数は累積加算されるので、図６の実線円が交差する部
分（図中、●印で示す）は、交差する数が多いほど投票
数が高いことを表している。
【００３７】そのため、中心点を持つ円又は楕円に近似
した顔の輪郭を表現するエッジ部に、上述した投票処理
を施せば、その中心点付近に高い投票数が集中すること
となる。従って、高い投票値が集中する部分を判断すれ
ば、顔の中心を特定することが可能になる。また、この
ような高い投票値が集中する現象は、テンプレートの中
でも、顔の輪郭を表現するエッジ部の最小幅と等しい又
は非常に近い半径を持つ円形状を用いた場合に、より顕
著に現れる。従って、この現象がどの円形状の投票記憶
領域に顕著に現れているかを判断すれば、顔の大きさを
特定することが可能になる。この点は、一般化ハフ変換
と似ていると言える。しかし、本発明の顔抽出方法で
は、同心状に複数サイズの形状を持つテンプレートを使
用することにより、エッジ部の中心点と共にその大きさ
も一度に特定できるという点で、一般化ハフ変換とは明
確に異なる。
【００３８】なお、上記ステップＳ１１において、各投
票記憶領域内の座標を表す成分を、全て予め定めた最大
値に初期化し、上記ステップＳ１５において、取得した
各ｘｙ座標を表す成分からそれぞれ「１」を減算して投
票を行ってもよい。この場合、低い投票値が集中する部
分を判断すれば、顔の中心を特定することが可能であ
り、この集中現象がどの円形状の投票記憶領域に顕著に
現れているかを判断すれば、顔の大きさを特定すること
が可能になる。また、上記ステップＳ１５において、投
票数を加算又は減算させる値は「１」以外であってもよ
く、値を自由に設定することができる。
【００３９】次に、投票結果記憶部３に記憶された投票
結果に基づいて、対象画像の顔領域を特定する手法を説
明する。解析部５は、投票部４による投票処理が完了し
た後、投票結果記憶部３に記憶された投票結果に基づい
て、そのクラスタを評価して、対象画像に含まれる顔の
位置及び大きさを求める。図７は、解析部５で行われる
解析処理の手順を示すフローチャートである。
【００４０】図７を参照して、解析部５は、まず、テン
プレートを構成する形状（この例では、円ｔ１〜ｔｎ）
を特定するカウンタｊを、「１」にセットする（ステッ
プＳ２１）。次に、解析部５は、カウンタｊ（＝１）に
よって特定される円ｔ１について、投票結果記憶部３の
円ｔ１に関する投票記憶領域に記憶されている投票結果
を参照して、投票数が予め定めたしきい値Ｇ（例えば、
２００等）を越える成分だけを抽出する（ステップＳ２
２）。このしきい値Ｇは、対象画像の精細度や所望する
抽出精度に基づいて、任意に定めることができる。次
に、解析部５は、抽出した成分だけを対象に、クラスタ
リングを行い（ステップＳ２３）、クラスタ化された各
領域の分散値及び共分散値をそれぞれ計算する（ステッ
プＳ２４）。このクラスタリングにおける類似度は、ユ
ークリッド平方距離、標準化ユークリッド平方距離、マ
ハラノビスの汎距離又はミンコフスキー距離のいずれを
用いて判断されてもよい。また、クラスタの形成には、
最短距離法（ＳＬＩＮＫ：single linkage clustering
method）、最長距離法（ＣＬＩＮＫ：complete linkage
clustering method）又は群平均法（ＵＰＧＭＡ：unwe
ighted pair-group method using arithmetic average
s）のいずれを用いてもよい。次に、解析部５は、クラ
スタ化された各領域の分散値及び共分散値を、予め定め
たしきい値Ｈと比較する（ステップＳ２５）。そして、
このステップＳ２５において各値がしきい値Ｈ未満の場
合、解析部５は、その領域の中心点を顔の中心点とみな
して、この時のカウンタｊ（＝１）が指す円ｔ１のサイ
ズ（直径）を顔の短軸長とし（ステップＳ２６）、この
短軸長に一定値（経験的に定める）を加えた長さを顔の
長軸長として決定する（ステップＳ２７）。そして、解
析部５は、この決定した中心点、短軸長及び長軸長を、
解析結果として保持する（ステップＳ２８）。一方、上
記ステップＳ２５において各値がしきい値Ｈ以上の場
合、解析部５は、その領域の中心点が顔の中心点ではな
いと判断して、次の処理に移る。
【００４１】この処理が終わると、解析部５は、カウン
タｊを１つインクリメントして、ｊ＝２とする（ステッ
プＳ３０）。次に、解析部５は、カウンタｊ（＝２）に
よって特定される円ｔ２について、投票結果記憶部３の
円ｔ２に関する投票記憶領域に記憶されている投票結果
を参照して、投票数が予め定めたしきい値Ｇを越える成
分だけを抽出する（ステップＳ２２）。次に、解析部５
は、抽出した成分だけを対象に、クラスタリングを行い
（ステップＳ２３）、クラスタ化された各領域の分散値
及び共分散値をそれぞれ計算する（ステップＳ２４）。
次に、解析部５は、クラスタ化された各領域の分散値及
び共分散値を、予め定めたしきい値Ｈと比較する（ステ
ップＳ２５）。そして、このステップＳ２５において各
値がしきい値Ｈ未満の場合、解析部５は、その領域の中
心点を顔の中心点とみなして、この時のカウンタｊ（＝
２）が指す円ｔ２のサイズを顔の短軸長とし（ステップ
Ｓ２６）、この短軸長に一定値を加えた長さを顔の長軸
長として決定する（ステップＳ２７）。そして、解析部
５は、この決定した中心点、短軸長及び長軸長を、解析
結果として追加して保持する（ステップＳ２８）。一
方、上記ステップＳ２５において各値がしきい値Ｈ以上
の場合、解析部５は、その領域の中心点が顔の中心点で
はないと判断して、次の処理に移る。
【００４２】以降同様にして、解析部５は、ｊ＝ｎにな
るまでカウンタｊを１つずつインクリメントしながら
（ステップＳ２９，Ｓ３０）、投票結果記憶部３に記憶
されている各円ｔ３〜ｔｎに関する投票記憶領域につい
て、上記ステップＳ２２〜Ｓ２８の解析処理を繰り返し
行う。これにより、各円ｔ１〜ｔｎに関する投票記憶領
域における、顔領域抽出の解析結果を得ることができ
る。この解析結果は、画像編集部６へ出力される。
【００４３】ここで、上記ステップＳ２３及びＳ２４で
行われるクラスタリング処理を、図８を参照して簡単に
説明する。投票数がしきい値Ｇを越える成分（図中●
印）が、図８（ａ）のように分布している場合を想定す
る。このような場合、解析部５では、以下のようなクラ
スタリングによる評価が行われる。初期のクラスタリン
グでは、例えば、図８（ｂ）のように４つの初期クラス
タＡ，Ｂ，Ｃ及びＤが生成される。初期クラスタが生成
されると、次に、初期クラスタＡ，Ｂ，Ｃ及びＤの相互
間の類似度が求められ、類似度が所定のしきい値以上で
あれば、そのクラスタ同士の結合が行われる。図８
（ｃ）の例では、クラスタＣとクラスタＤとが結合さ
れ、クラスタＥとなっている場合である。そして、最終
的なクラスタＡ，Ｂ及びＥの分散値等が計算されて評価
され、分散値が小さいクラスタＡ及びＢの中心点が顔の
中心とみなされる。クラスタＥは、分散値が大きくなる
ので、顔の中心とはみなされない。
【００４４】なお、分散値等の評価によって、２つ以上
のクラスタが検出された場合、次の要領に基づいて顔領
域が判断されるとよい。第１として、中心点が同一でか
つ大きさが異なるクラスタが複数検出された場合は、こ
れらのクラスタのうち最小の分散値を持つクラスタを顔
領域とする。第２として、中心点が異なりかつ大きさが
異なるクラスタが複数検出された場合は、違う場所に違
う大きさの顔領域が存在するものと判断する。第３とし
て、中心点が異なりかつ大きさが同一のクラスタが複数
検出された場合は、違う場所に同じ大きさの顔領域が存
在するものと判断する。
【００４５】画像編集部６は、解析部５から解析結果
（顔領域）を入力し、解析結果によって顔領域とそれ以
外の領域とを区別できることを利用して、対象画像に対
して所望する様々な処理を施す。例えば、画像編集部６
は、図９（ａ）に示す対象画像を、図９（ｂ）に示すよ
うに顔領域のみを残して背景を切り取るか、背景を１色
又は単一のテクスチャでベタ塗りすることによって、顔
のみを強調した画像を得ることができる。また、図９
（ａ）に示す対象画像の顔領域の画像を、図９（ｃ）に
示すように他の画像（他のキャラクタの顔画像等）に置
き換えることができる。これにより、顔を意図的に隠す
ことが可能となる。なお、この画像編集部６は、抽出さ
れた顔領域を用いて所望する様々な処理を施すために必
要に応じて設けられる構成であって、本発明の顔抽出装
置に必須の構成ではない。
【００４６】以上のように、本発明の一実施形態に係る
顔抽出装置及び方法によれば、負担が軽い投票処理（基
本的には加算処理のみ）と投票数の評価だけで、顔の位
置を高速に検出できる。しかも、相似で同心状の複数サ
イズの形状を備えたテンプレートを用いているので、顔
領域であろうエッジ部が、これらの形状のいずれのサイ
ズに近いかという実質的な近似を行っていることにな
り、顔の大きさも高速に抽出できる。このように、本発
明では、処理負担を大幅に軽減できるので、現状のパー
ソナルコンピュータレベルの処理能力でも、ほぼ実時間
で顔領域を抽出することができる。また、本発明では、
対象画像の内どの部分に顔領域があるかという点や顔の
個数等は、抽出処理前に不明であって差し支えがなく、
広い範囲の様々な対象画像について一様に顔を検出でき
るので、極めて汎用性が高い。特に、投票結果をクラス
タリングすることにより、対象画像内に複数の顔が存在
する場合でも、投票結果の相互の関連性を正当に評価し
て顔領域を抽出することができる。
【００４７】なお、典型的には、上記実施形態に係る顔
抽出装置が実現する各機能（顔抽出方法）は、所定のプ
ログラムが格納された記憶装置（ＲＯＭ，ＲＡＭ，ハー
ドディスク等）と、当該プログラムを実行するＣＰＵ
（セントラル・プロセシング・ユニット）とによって実
現される。この場合、各プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭや
フロッピー（登録商標）ディスク等の記録媒体を介して
導入されてもよい。この導入には、プログラムが複数の
記録媒体に分散的に記録されて配布される場合を含む。
【００４８】ここで、プログラムが、オペレーティング
システムの一部であるか否かを問わず、種々のプロセス
又はスレッド（ＤＬＬ等）にその機能の一部を肩代わり
させている場合には、肩代わりさせている機能に係るプ
ログラム部分が格納されていない記録媒体であっても、
本発明の顔抽出方法を実行するプログラムが記録された
「記録媒体」に該当する。
【００４９】また、本発明の顔抽出方法は、スタンドア
ロン形式（図１）で実現される場合を例示したが、サー
バ／クライアント形式で実現されてもよい。つまり、１
つの端末機のみに顔抽出方法の全ての機能が含まれるス
タンドアロン形式の他に、クライアントである端末機に
接続可能なサーバ又はネットワーク上に、顔抽出方法の
全部又は一部の機能が含まれるサーバ／クライアント形
式でも、差し支えない。例えば、機能のほとんどをサー
バ側に持たせ、クライアント側では、ＷＷＷブラウザだ
けを持たせるようにする。この場合、各種の情報（テン
プレートや投票数等）は、通常サーバ上にあり、基本的
にネットワークを経由してクライアントへ配布される
が、その情報がサーバ上にある時は、そのサーバの記憶
装置が「記録媒体」に該当し、その情報がクライアント
上にある時は、そのクライアントの記録装置が「記録媒
体」に該当することとなる。
【００５０】さらに、本発明の顔抽出方法を実行するプ
ログラムは、次のいずれの形態であってもよい。コンパ
イルされて機械語になったアプリケーションの形態。上
述のプロセス又はスレッドにより解釈される中間コード
の形態。少なくともリソース及びソースコードと、これ
らから機械語のアプリケーションを生成できるコンパイ
ラ及びリンカとが、「記録媒体」に格納される形態。少
なくともリソース及びソースコードと、これらから中間
コードのアプリケーションを生成できるインタプリタと
が、「記録媒体」に格納される形態。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る顔抽出装置の構成を
示すブロック図である。
【図２】エッジ抽出部１に用いられる構成の一例を示す
図である。
【図３】エッジ抽出部１で抽出されるエッジ画像の一例
を説明する図である。
【図４】テンプレート記憶部２に記憶されているテンプ
レートの一例を示す図である。
【図５】投票部４で行われる投票処理の手順を示すフロ
ーチャートである。
【図６】投票処理によって投票結果記憶部３の投票記憶
領域に記憶される投票数の概念を説明する図である。
【図７】解析部５で行われる解析処理の手順を示すフロ
ーチャートである。
【図８】図７のステップＳ２３及びＳ２４で行われるク
ラスタリング処理の概念を説明する図である。
【図９】画像編集部６で行われる画像編集処理の一例を
示す図である。
【符号の説明】
１…エッジ抽出部 ２…テンプレート記憶部 ３…投票結果記憶部 ４…投票部 ５…解析部 ６…画像編集部 １１…フィルタ １２…差分抽出部 Ｔ１〜Ｔ３…テンプレート ｔ１〜ｔｎ…円形状
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/20 Ｇ０６Ｔ 7/20 Ｚ (72)発明者 高田 雄二 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 江島 俊朗 福岡県北九州市八幡西区千代３丁目７−７ (72)発明者 馬▲場▼ 功淳 福岡県飯塚市横田753−23ＩＭビル202 Ｆターム(参考） 5B057 AA20 CA12 CA16 DA07 DB02 DC16 5L096 FA06 FA59 FA69 GA08 HA01 HA08 JA09

Claims (26)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 対象画像に含まれる顔の位置及び大きさ
    を求める顔抽出装置であって、 前記対象画像からエッジ部（人物の外郭や顔の輪郭等に
    相当する画素）を抽出して、当該エッジ部だけの画像
    （以下、エッジ画像という）を生成するエッジ抽出部
    と、 予め定めた形状を、相似で大きさを異ならせた種々のサ
    イズによって、中心点で同心状に複数設けたテンプレー
    トを記憶するテンプレート記憶部と、 前記テンプレートを構成する各サイズの形状毎に、前記
    エッジ画像上の座標位置と投票数とを対応付けてそれぞ
    れ記憶する投票結果記憶部と、 前記エッジ部の各画素位置に前記テンプレートの中心点
    を順次移動させ、移動させた当該画素位置毎に、前記各
    サイズの形状を形成する全画素の位置に対応する各座標
    位置について、前記投票結果記憶部に記憶されている前
    記投票数をそれぞれ増加又は減少させる投票部と、 前記投票結果記憶部に記憶されている前記各投票数に基
    づいて、前記対象画像に含まれる顔の位置及び大きさを
    求める解析部とを備える、顔抽出装置。
  2. 【請求項２】 前記予め定めた形状は、円であることを
    特徴とする、請求項１に記載の顔抽出装置。
  3. 【請求項３】 前記予め定めた形状は、楕円であること
    を特徴とする、請求項１に記載の顔抽出装置。
  4. 【請求項４】 前記予め定めた形状は、多角形であるこ
    とを特徴とする、請求項１に記載の顔抽出装置。
  5. 【請求項５】 前記エッジ抽出部は、前記対象画像にフ
    ィルタリングを施して高周波成分を求めることにより、
    前記エッジ部を抽出することを特徴とする、請求項１〜
    ４のいずれかに記載の顔抽出装置。
  6. 【請求項６】 前記エッジ抽出部は、前記対象画像を構
    成する画像毎に、現在の画像と時間的に前後する画像と
    の差分を求めることにより、前記エッジ部を抽出するこ
    とを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の顔抽
    出装置。
  7. 【請求項７】 前記エッジ抽出部は、抽出した画素のう
    ち、所定の矩形領域毎に、当該領域内の各走査ラインの
    最も左側及び右側に存在する画素を検出し、当該検出し
    た画素だけを前記エッジ部とすることを特徴とする、請
    求項５又は６に記載の顔抽出装置。
  8. 【請求項８】 前記解析部は、前記投票結果記憶部に記
    憶されている前記各投票数に対してクラスタリングを行
    い、前記対象画像に含まれる顔の位置及び大きさの絞り
    込みを行うことを特徴とする、請求項１〜７のいずれか
    に記載の顔抽出装置。
  9. 【請求項９】 前記解析部で求められた顔の位置及び大
    きさによって定められる顔領域と、それ以外の領域とを
    区別して、前記対象画像に所定の編集を施す画像編集部
    をさらに備える、請求項１〜８のいずれかに記載の顔抽
    出装置。
  10. 【請求項１０】 前記解析部で求められた顔の位置及び
    大きさによって定められる顔領域の画像を、他の画像で
    置き換える編集を施す画像編集部をさらに備える、請求
    項１〜８のいずれかに記載の顔抽出装置。
  11. 【請求項１１】 対象画像に含まれる顔の位置及び大き
    さを求める顔抽出方法であって、 前記対象画像からエッジ部（人物の外郭や顔の輪郭等に
    相当する画素）を抽出して、当該エッジ部だけの画像
    （以下、エッジ画像という）を生成する抽出ステップ
    と、 予め定めた形状を、相似で大きさを異ならせた種々のサ
    イズによって、中心点で同心状に複数設けたテンプレー
    トを記憶する第１の記憶ステップと、 前記テンプレートを構成する各サイズの形状毎に、前記
    エッジ画像上の座標位置と投票数とを対応付けてそれぞ
    れ記憶する第２の記憶ステップと、 前記エッジ部の各画素位置に前記テンプレートの中心点
    を順次移動させ、移動させた当該画素位置毎に、前記各
    サイズの形状を形成する全画素の位置に対応する各座標
    位置について、前記第２の記憶ステップで記憶される前
    記投票数をそれぞれ増加又は減少させる投票ステップ
    と、 前記投票ステップの処理後の前記各投票数に基づいて、
    前記対象画像に含まれる顔の位置及び大きさを求める解
    析ステップとを備える、顔抽出方法。
  12. 【請求項１２】 前記予め定めた形状は、円であること
    を特徴とする、請求項１１に記載の顔抽出方法。
  13. 【請求項１３】 前記予め定めた形状は、楕円であるこ
    とを特徴とする、請求項１１に記載の顔抽出方法。
  14. 【請求項１４】 前記予め定めた形状は、多角形である
    ことを特徴とする、請求項１１に記載の顔抽出方法。
  15. 【請求項１５】 前記抽出ステップは、前記対象画像に
    フィルタリングを施して高周波成分を求めることによ
    り、前記エッジ部を抽出することを特徴とする、請求項
    １１〜１４のいずれかに記載の顔抽出方法。
  16. 【請求項１６】 前記抽出ステップは、前記対象画像を
    構成する画像毎に、現在の画像と時間的に前後する画像
    との差分を求めることにより、前記エッジ部を抽出する
    ことを特徴とする、請求項１１〜１４のいずれかに記載
    の顔抽出方法。
  17. 【請求項１７】 前記抽出ステップは、抽出した画素の
    うち、所定の矩形領域毎に、当該領域内の各走査ライン
    の最も左側及び右側に存在する画素を検出し、当該検出
    した画素だけを前記エッジ部とすることを特徴とする、
    請求項１５又は１６に記載の顔抽出方法。
  18. 【請求項１８】 前記解析ステップは、前記投票ステッ
    プの処理後の前記各投票数に対してクラスタリングを行
    い、前記対象画像に含まれる顔の位置及び大きさの絞り
    込みを行うことを特徴とする、請求項１１〜１７のいず
    れかに記載の顔抽出方法。
  19. 【請求項１９】 対象画像に含まれる顔の位置及び大き
    さを求める顔抽出方法が、コンピュータ装置上で実行可
    能なプログラムとして記録された媒体であって、 前記対象画像からエッジ部（人物の外郭や顔の輪郭等に
    相当する画素）を抽出して、当該エッジ部だけの画像
    （以下、エッジ画像という）を生成する抽出ステップ
    と、 予め定めた形状を、相似で大きさを異ならせた種々のサ
    イズによって、中心点で同心状に複数設けたテンプレー
    トを記憶する第１の記憶ステップと、 前記テンプレートを構成する各サイズの形状毎に、前記
    エッジ画像上の座標位置と投票数とを対応付けてそれぞ
    れ記憶する第２の記憶ステップと、 前記エッジ部の各画素位置に前記テンプレートの中心点
    を順次移動させ、移動させた当該画素位置毎に、前記各
    サイズの形状を形成する全画素の位置に対応する各座標
    位置について、前記第２の記憶ステップで記憶される前
    記投票数をそれぞれ増加又は減少させる投票ステップ
    と、 前記投票ステップの処理後の前記各投票数に基づいて、
    前記対象画像に含まれる顔の位置及び大きさを求める解
    析ステップとを、少なくとも実行するためのプログラム
    を記録した、記録媒体。
  20. 【請求項２０】 前記予め定めた形状は、円であること
    を特徴とする、請求項１９に記載の記録媒体。
  21. 【請求項２１】 前記予め定めた形状は、楕円であるこ
    とを特徴とする、請求項１９に記載の記録媒体。
  22. 【請求項２２】 前記予め定めた形状は、多角形である
    ことを特徴とする、請求項１９に記載の記録媒体。
  23. 【請求項２３】 前記抽出ステップは、前記対象画像に
    フィルタリングを施して高周波成分を求めることによ
    り、前記エッジ部を抽出することを特徴とする、請求項
    １９〜２２のいずれかに記載の記録媒体。
  24. 【請求項２４】 前記抽出ステップは、前記対象画像を
    構成する画像毎に、現在の画像と時間的に前後する画像
    との差分を求めることにより、前記エッジ部を抽出する
    ことを特徴とする、請求項１９〜２２のいずれかに記載
    の記録媒体。
  25. 【請求項２５】 前記抽出ステップは、抽出した画素の
    うち、所定の矩形領域毎に、当該領域内の各走査ライン
    の最も左側及び右側に存在する画素を検出し、当該検出
    した画素だけを前記エッジ部とすることを特徴とする、
    請求項２３又は２４に記載の記録媒体。
  26. 【請求項２６】 前記解析ステップは、前記投票ステッ
    プの処理後の前記各投票数に対してクラスタリングを行
    い、前記対象画像に含まれる顔の位置及び大きさの絞り
    込みを行うことを特徴とする、請求項１９〜２５のいず
    れかに記載の記録媒体。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006508463A (ja) * 2002-11-29 2006-03-09 ソニー・ユナイテッド・キングダム・リミテッド 顔検出
JP2006185271A (ja) * 2004-12-28 2006-07-13 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム並びに記録媒体
JP2007213181A (ja) * 2006-02-08 2007-08-23 Advanced Telecommunication Research Institute International プライバシー保護画像生成装置
JP2007306305A (ja) * 2006-05-11 2007-11-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像符号化装置及び画像符号化方法
US7305106B2 (en) 2003-11-14 2007-12-04 Konica Minolta Holdings, Inc. Object detection apparatus, object detection method and recording medium
JP2009217606A (ja) * 2008-03-11 2009-09-24 Osaka Prefecture Univ 塗り絵用線画の生成方法および生成プログラム
JP2009261007A (ja) * 2009-08-03 2009-11-05 Panasonic Electric Works Co Ltd インターホンシステム

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07141484A (ja) * 1993-11-17 1995-06-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd データ処理装置とそれを用いた人数計数装置
JPH0973544A (ja) * 1995-09-07 1997-03-18 Toshiba Corp 形状認識装置及びその方法
EP0844582A2 (en) * 1996-11-26 1998-05-27 Ncr International Inc. System and method for detecting a human face
JPH10285581A (ja) * 1997-04-04 1998-10-23 Fujitsu Ltd 自動監視装置
JPH10307923A (ja) * 1997-05-01 1998-11-17 Mitsubishi Electric Corp 顔部品抽出装置および顔の向き検出装置
JPH11149285A (ja) * 1997-11-17 1999-06-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 映像音響システム
WO1999060522A1 (en) * 1998-05-19 1999-11-25 Sony Computer Entertainment Inc. Image processing apparatus and method, and providing medium
JP2001118182A (ja) * 1999-10-18 2001-04-27 Mitsubishi Electric Corp 移動体検出装置および移動体検出方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07141484A (ja) * 1993-11-17 1995-06-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd データ処理装置とそれを用いた人数計数装置
JPH0973544A (ja) * 1995-09-07 1997-03-18 Toshiba Corp 形状認識装置及びその方法
EP0844582A2 (en) * 1996-11-26 1998-05-27 Ncr International Inc. System and method for detecting a human face
JPH10320562A (ja) * 1996-11-26 1998-12-04 Ncr Internatl Inc 人間の顔の検出システムおよび検出方法
JPH10285581A (ja) * 1997-04-04 1998-10-23 Fujitsu Ltd 自動監視装置
JPH10307923A (ja) * 1997-05-01 1998-11-17 Mitsubishi Electric Corp 顔部品抽出装置および顔の向き検出装置
JPH11149285A (ja) * 1997-11-17 1999-06-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 映像音響システム
WO1999060522A1 (en) * 1998-05-19 1999-11-25 Sony Computer Entertainment Inc. Image processing apparatus and method, and providing medium
JP2001118182A (ja) * 1999-10-18 2001-04-27 Mitsubishi Electric Corp 移動体検出装置および移動体検出方法

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006508463A (ja) * 2002-11-29 2006-03-09 ソニー・ユナイテッド・キングダム・リミテッド 顔検出
US7305106B2 (en) 2003-11-14 2007-12-04 Konica Minolta Holdings, Inc. Object detection apparatus, object detection method and recording medium
JP2006185271A (ja) * 2004-12-28 2006-07-13 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム並びに記録媒体
JP2007213181A (ja) * 2006-02-08 2007-08-23 Advanced Telecommunication Research Institute International プライバシー保護画像生成装置
JP4701356B2 (ja) * 2006-02-08 2011-06-15 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 プライバシー保護画像生成装置
JP2007306305A (ja) * 2006-05-11 2007-11-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像符号化装置及び画像符号化方法
JP2009217606A (ja) * 2008-03-11 2009-09-24 Osaka Prefecture Univ 塗り絵用線画の生成方法および生成プログラム
JP2009261007A (ja) * 2009-08-03 2009-11-05 Panasonic Electric Works Co Ltd インターホンシステム

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