JP2003248833A - 画像判定処理装置、画像判定処理方法、画像判定処理プログラムを記録した媒体、肖像写真画像生成装置、肖像写真画像生成方法および肖像写真画像生成処理プログラムを記録した媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 写真画像中の顔面（対象物）を判別するため
に背景のみを予め撮影したり、各種マスク画像を適宜生
成しなければならなく処理が煩雑となるため、処理時間
が長くなってしまうという課題があった。 【解決手段】 離散点ａ（１）〜ａ（２８５）にて形成
されているテンプレート画像Ｔと、判定画像Ａ１３，Ａ
２３のエッジ画素ｂ（１）〜ｂ（ｎ）の距離の相対関係
に基づいて、写真画像Ａ１，Ａ２に顔面が含まれるか否
かを判定するため、顔面を判定する処理を高速化するこ
とが可能になる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像判定処理装
置、画像判定処理方法、画像判定処理プログラムを記録
した媒体、肖像写真画像生成装置、肖像写真画像生成方
法および肖像写真画像生成処理プログラムを記録した媒
体に関し、特に、写真画像に含まれる対象物を判別する
画像判定処理装置、画像判定処理方法、画像判定処理プ
ログラムを記録した媒体、肖像写真画像生成装置、肖像
写真画像生成方法および肖像写真画像生成処理プログラ
ムを記録した媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の画像判定処理装置として
は、特開２０００−３６０３２号公報に開示されている
技術が知られている。この技術は、背景のみが予め撮影
された背景画像と対象画像との差分を求め、両画像の撮
影時点の相違による明るさの変化量（差分）を補正する
ことにより、マスク画像を生成し、膨張・縮小処理を施
し、対象物の領域と背景の領域との境界線を判別して領
域を分割することにより人物のマスク画像を生成し、こ
れを対象画像に重ねて合成することにより対象画像の背
景を単一色に変換した人物画像を生成する。そして、人
物画像中から人物の頭頂、あごを検索するとともに顔面
画像を生成し、その中心線および傾きを検出し、所定の
サイズの外郭線の範囲内において人物の顔面が所定の位
置になるように顔面の位置を決定して所蔵写真画像を生
成している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の画像判
定処理装置においては、写真画像中の顔面（対象物）を
判別するために背景のみを予め撮影したり、各種マスク
画像を適宜生成しなければならなく処理が煩雑となるた
め、処理時間が長くなってしまうという課題があった。

【０００４】本発明は、上記課題にかんがみてなされた
もので、簡易な手法にて高速に写真画像中の対象物を判
別することが可能な画像判定処理装置、画像判定処理方
法、、画像判定処理プログラムを記録した媒体、肖像写
真画像生成装置、肖像写真画像生成方法および肖像写真
画像生成処理プログラムを記録した媒体の提供を目的と
する。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１にかかる発明は、輪郭画像抽出手段にて写
真画像から所定の輪郭画像を抽出する。画像変換手段で
はこの抽出した輪郭画像に基づいて、写真画像を所定の
間隔を隔てた離散点から構成される判定画像に変換す
る。ここで、テンプレート画像保存手段には、所定の対
象物の写真画像における輪郭上において所定の間隔を隔
てた所定数の離散点から構成されるテンプレート画像が
保存されており、テンプレートマッチング手段は、画像
変換手段にて変換された判定画像に対して、テンプレー
ト画像保存手段に保存されているテンプレート画像を相
対的に移動させてテンプレートマッチングさせる。この
とき、一方の画像の上記離散点について相手側の画像の
上記離散点の中で最も近い離散点を特定しつつその間隔
を求めて合算し、当該合算値が所定の値よりも小さくな
ったときにマッチングしたと判断する。そして、判定手
段にて、このテンプレートマッチング手段の判断結果に
基づいて、写真画像中に所定の対象物が含まれるか否か
を判定する。

【０００６】輪郭画像抽出手段にて抽出する輪郭画像の
一例として、請求項２にかかる発明は、上記請求項１に
記載の画像判定処理装置において、輪郭画像抽出手段
は、抽出する輪郭画像の領域として、色範囲設定手段に
より所定の対象物を構成する色範囲を設定する。そし
て、輪郭画像の抽出にあたり、色範囲検出手段にて写真
画像から設定された色範囲の領域を検出し、この検出さ
れた領域に基づいて輪郭画像を抽出する。従って、画像
変換手段は、対象物を構成する色範囲の領域にて抽出さ
れた輪郭画像に基づいて、写真画像を所定の間隔を隔て
た離散点から構成される判定画像に変換する。

【０００７】テンプレート画像を構成する離散点の位置
を状況に合わせて適宜変更できると好適である。そこ
で、請求項３にかかる発明は、上記請求項１または請求
項２のいずれかに記載の画像判定処理装置において、間
隔変更手段にてテンプレート画像を構成する離散点の間
隔を変更する。また、当該テンプレート画像を構成する
離散点の数を状況に合わせて適宜変更できると好適であ
る。そこで、請求項４にかかる発明は、上記請求項１〜
請求項３のいずれかに記載の画像判定処理装置におい
て、離散点変更手段にてテンプレート画像を構成する離
散点の所定数を変更する。

【０００８】輪郭画像を抽出する際に、写真画像の画像
サイズを縮小すれば、後処理の負荷を低減することが可
能となり、処理の高速化に寄与できる。そこで、請求項
５にかかる発明は、上記請求項１〜請求項４のいずれか
に記載の画像判定処理装置において、輪郭画像抽出手段
は、輪郭画像を抽出するに際して、写真画像の画像サイ
ズを縮小する。

【０００９】判定する対象物の一例として、請求項６に
かかる発明は、上記請求項１〜請求項５のいずれかに記
載の画像判定処理装置において、輪郭画像抽出手段は、
写真画像にて肌色を形成する輪郭画像を抽出する。画像
変換手段は、抽出した肌色にて形成された輪郭画像に基
づいて写真画像を判定画像に変換する。ここで、テンプ
レート画像保存手段には、人物の顔面を所定数の離散点
で構成したテンプレート画像を保存しておき、テンプレ
ートマッチング手段は、この顔面を構成したテンプレー
ト画像を判定画像に対して相対的に移動させてテンプレ
ートマッチングを行なう。そして、判定手段は、このテ
ンプレートマッチング手段の判断結果に基づいて、写真
画像中に人物の顔面が含まれているか否かを判定する。

【００１０】また、ドットマトリクス状の各画素にて構
成される写真画像に含まれる所定の対象物を判別する手
法は必ずしも実体のある装置に限られる必要はなく、そ
の方法としても機能することは容易に理解できる。この
ため、請求項７にかかる発明は、上述した画像判定処理
装置と同等の効果を奏する画像判定処理方法の構成とし
てある。すなわち、必ずしも実体のある装置に限らず、
その方法としても有効であることに相違はない。

【００１１】ところで、このような画像判定処理装置は
単独で存在する場合もあるし、ある機器に組み込まれた
状態で利用されることもあるなど、発明の思想としては
これに限らず、各種の態様を含むものである。従って、
ソフトウェアであったりハードウェアであったりするな
ど、適宜、変更可能である。発明の思想の具現化例とし
てインストール制御装置のソフトウェアとなる場合に
は、かかるソフトウェアを記録した記録媒体上において
も当然に存在し、利用されるといわざるをえない。その
一例として、請求項８にかかる発明は、コンピュータに
インストールすることによって上述した画像判定処理装
置を実現可能にする画像判定処理プログラムを記録した
媒体の構成としてある。

【００１２】むろん、その記録媒体は、磁気記録媒体で
あってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後
開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考え
ることができる。また、一次複製品、二次複製品などの
複製段階については全く問う余地無く同等である。ま
た、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェア
で実現されている場合においても発明の思想において全
く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶してお
いて必要に応じて適宜読み込まれるような形態のものと
してあってもよい。

【００１３】このように、上述した手法によって、写真
画像中の所定の対象物を判定することが可能であると、
この手法を肖像写真画像の生成に適用することができ
る。すなわち、人物が撮影された写真から顔面の位置を
判定しつつ適切な位置を決定して、最適な肖像写真画像
を作ることができる。

【００１４】そこで、請求項９にかかる発明は、元写真
画像から人物の上半身が所定のサイズの外郭線の範囲内
において同人物の顔面が所定の位置になるように配置さ
れた肖像写真画像を生成する肖像写真画像生成装置を提
供する。かかる機能を実現するにあたり、元画像入力手
段にてドットマトリクス状の複数画素を多階調にて表現
した上記元写真画像を入力する。元写真画像を入力する
と、輪郭画像抽出手段にて顔面を構成し得る所定色範囲
の画素を検出するとともに、同検出した画素に基づいて
同元写真画像から輪郭画像を抽出する。そして、画像変
換手段では、この抽出した輪郭画像に基づいて、元写真
画像を所定の間隔を隔てた離散点から構成される判定画
像に変換する。ここで、テンプレート画像保存手段に
は、予め顔面の写真画像における輪郭上にて所定の間隔
を隔てた所定数の離散点から構成されるテンプレート画
像を保存しておく。

【００１５】そして、テンプレートマッチング手段にて
画像変換手段にて変換された判定画像に対してテンプレ
ート画像保存手段に保存されているテンプレート画像を
相対的に移動させてテンプレートマッチングさせる。こ
のとき、テンプレートマッチング手段では、一方の画像
の離散点について相手側の画像の離散点の中で最も近い
離散点を特定しつつその間隔を求めて合算し、当該合算
値が所定の値よりも小さくなったときにマッチングした
と判断する。マッチングの判断が行なわれた後に、判定
手段にてこのテンプレートマッチング手段の判断結果に
基づき元写真画像中に顔面が含まれるか否かを判定し、
顔面が含まれていると判定された場合、肖像写真画像生
成手段にて、所定のサイズの外郭線の範囲内においてこ
の判定した顔面が所定の位置になるように位置を決定し
て肖像写真画像を生成する。

【００１６】上述した手法においては、顔面を構成し得
る色範囲の画素に基づいて顔面が判定され、位置が決定
される。従って、髪の毛については考慮されていない。
一方、肖像写真画像を生成するに際しては、顔面に対し
て髪の毛を考慮した方が好適である。そこで、請求項１
０にかかる発明は、上記請求項９に記載の肖像写真画像
生成装置において、肖像写真画像生成手段は、顔面形成
手段にて判定した顔面に略毛髪高さを加えた顔面を形成
する。そして、この顔面形成手段にて形成された顔面に
基づいて肖像写真画像を生成する際の顔面の位置を決定
する。

【００１７】より適切な顔面の位置を決定する手法の一
例として、請求項１１にかかる発明は、上記請求項１０
に記載の肖像写真画像生成装置において、顔面判定手段
は、顔面が含まれると判定した場合に、顔面における目
の位置を設定する。そして、肖像写真画像生成手段は、
外郭線の上辺から略毛髪高さを加えた顔面頂部までが同
顔面頂部から設定された目の位置までの略二分の一の長
さになるように顔面の位置を決定する。

【００１８】また、元写真画像から人物の上半身が所定
のサイズの外郭線の範囲内において同人物の顔面が所定
の位置になるように配置された肖像写真画像を生成する
手法は必ずしも実体のある装置に限られる必要はなく、
その方法としても機能することは容易に理解できる。こ
のため、請求項１２にかかる発明は、上述した画像判定
処理装置と同等の効果を奏する画像判定処理方法の構成
としてある。すなわち、必ずしも実体のある装置に限ら
ず、その方法としても有効であることに相違はない。

【００１９】このような肖像写真画像生成装置は上述し
た画像判定処理装置と同様にソフトウェアを記録した記
録媒体上においても当然に存在し、利用されるといわざ
るをえない。その一例として、請求項１３にかかる発明
は、コンピュータにインストールすることによって上述
した肖像写真画像生成装置を実現可能にする肖像写真画
像生成処理プログラムを記録した媒体の構成としてあ
る。

【００２０】

【発明の効果】以上説明したように請求項１、請求項７
および請求項８にかかる発明によれば、テンプレート画
像の離散点と、判定画像の離散点によって対象物の有無
を判定するため、処理を高速化することが可能な画像判
定処理装置、画像判定処理方法および画像判定処理プロ
グラムを記録した媒体を提供することができる。また、
請求項２にかかる発明によれば、対象物の色範囲に限定
して輪郭画像を抽出するため、後処理を高速化すること
ができる。さらに、請求項３にかかる発明によれば、テ
ンプレート画像の形状を適宜変更することができる。さ
らに、請求項４にかかる発明によれば、テンプレート画
像の離散点数を適宜変更することができる。

【００２１】さらに、請求項５にかかる発明によれば、
最初に画像サイズを縮小することにより後処理の高速化
を図ることができる。さらに、請求項６にかかる発明に
よれば、写真画像に含まれる顔面を判定することができ
る。さらに、請求項９、請求項１２および請求項１３に
かかる発明によれば、テンプレート画像の離散点と、判
定画像の離散点によって写真画像中の人物の顔面を判定
することによって、高速化に肖像写真画像を生成するこ
とが可能な肖像写真画像生成装置、肖像写真画像生成方
法および肖像写真画像生成処理プログラムを記録した媒
体を提供することができる。さらに、請求項１０にかか
る発明によれば、髪の毛を考慮することによって、顔面
の位置をより適切な位置に配置した肖像写真画像を生成
することができる。さらに、請求項１１にかかる発明に
よれば、目の位置を考慮することによって、より適切な
位置に顔面が配置された肖像写真画像を生成することが
できる。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、下記の順序に従って本発明
の実施形態を説明する。 （１）画像判定処理装置を適用したコンピュータの構
成： （２）画像判定処理装置の機能モジュール構成： （３）画像判定処理の処理内容： （４）背景除去処理の処理内容： （５）局所化処理の処理内容： （６）顔面判定処理の処理内容： （７）肖像写真画像生成装置の機能モジュール構成： （８）肖像写真画像生成処理の処理内容： （９）まとめ：

【００２３】（１）コンピュータの構成：図１は、本発
明にかかる画像判定処理装置を適用したコンピュータの
概略構成を示している。同図において、コンピュータ１
０は演算処理の中枢をなすＣＰＵ１１を備えており、こ
のＣＰＵ１１はシステムバス１０ａを介してコンピュー
タ１０全体の制御を行う。同システムバス１０ａには、
ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５、
各種インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６ａ〜１６ｅ等が接
続されている。また、ハードディスクドライブを介して
ハードディスク（ＨＤ）１４も接続されている。本実施
形態のコンピュータにはいわゆるデスクトップ型コンピ
ュータを採用しているが、コンピュータに限定されるも
のではなく、コンピュータとして一般的な構成を有する
ものを採用することができ、ノート型であるとか、モバ
イル対応のものであってもよい。

【００２４】ＨＤ１４には、ソフトウェアとしてオペレ
ーティングシステム（ＯＳ）や印刷データを作成可能な
アプリケーションプログラム（ＡＰＬ）等が格納されて
おり、これらのソフトウェアは、実行時にＣＰＵ１１に
よって適宜ＲＡＭ１３に転送される。そして、ＣＰＵ１
１は、ＲＡＭ１３を一時的なワークエリアとして適宜ア
クセスしながら種々のプログラムを実行することにな
る。

【００２５】周辺機器Ｉ／Ｆ（ＰＩＦ）１６ａには、デ
ジタルカメラ３０や、図示しないカラースキャナ等が接
続されるようになっている。本実施形態では、デジタル
カメラ３０にて人物を撮影し、この撮影した写真画像を
ＨＤ１４に格納する。ＣＲＴＩ／Ｆ１６ｂには表示出力
用のディスプレイ１７ａが接続され、入力Ｉ／Ｆ１６ｃ
には、キーボード１７ｂやマウス１７ｃが操作用入力機
器として接続されている。また、プリンタＩ／Ｆ１６ｅ
には、パラレルＩ／Ｆケーブルを介してプリンタ２０が
接続されている。むろん、プリンタ２０との接続には、
シリアルＩ／ＦやＳＣＳＩ、ＵＳＢ接続など種々の接続
態様を採用可能であるし、今後開発されるいかなる接続
態様であっても同様である。

【００２６】なお、本発明にかかる画像判定処理装置
は、画像判定処理プログラムがコンピュータ１０にイン
ストールされ動作することによって機能する。ここで、
この画像判定処理プログラムはＨＤ１４に記憶されるこ
とになり、同画像判定処理プログラムを記憶したＨＤ１
４は、本発明にかかる画像判定処理プログラムを記録し
た媒体となる。一方、本画像判定処理プログラムを格納
可能な記録媒体は、ＨＤ１４に限定されるものではな
く、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスクであ
ってもよい。これらの記録媒体に記録されたソフトウェ
アは対応するドライブを介して読み込まれ、ＨＤ１４に
インストールされて、ＣＰＵ１１によってＲＡＭ１３上
に読み込まれて各種処理が実行されることになる。ま
た、光磁気ディスクや半導体デバイスである不揮発性メ
モリ等であってもよい。さらに、システムバス１０ａに
接続されたモデム等の通信Ｉ／Ｆ１６ｄをインターネッ
ト網に接続し、種々のプログラムを格納したサーバにア
クセスして本画像判定処理プログラムをダウンロードす
ることも可能である。

【００２７】コンピュータ１０では、以上のハードウェ
アを基礎としてバイオスが実行され、その上層にてＯＳ
とＡＰＬとが実行される。基本的には、ＯＳがバイオス
を介するか直にハードウェアとアクセスし、ＡＰＬはＯ
Ｓを介してハードウェアとデータ等のやりとりを行う。
ＯＳにはハードウェアを制御するための各種のドライバ
類が組み込まれ、ＯＳの一部となって各種の制御を実行
する。このドライバ類は、ＣＲＴＩ／Ｆ１６ｂを制御す
るディスプレイドライバや、プリンタＩ／Ｆ１６ｅを制
御するプリンタドライバ等である。

【００２８】本実施形態においては、コンピュータ１０
を画像判定処理装置として動作可能にするにあたり、上
述した通りコンピュータ１０に画像判定処理プログラム
をインストールする。そして、このインストールされた
画像判定処理プログラムを実行することによって、ＨＤ
１４に格納された写真画像に所定の対象物（本実施形態
においては人物の顔面）が含まれるか否かを判定する。
本実施形態においては、この判定に際して、テンプレー
ト画像を利用する。このテンプレート画像は、写真画像
における輪郭上において所定の間隔を隔てた所定数の離
散点にて顔面を構成したものである。そして、写真画像
の顔面等の部分を離散点にて表現するとともに、この離
散点と、テンプレート画像の離散点に基づいて、写真画
像に対してテンプレート画像をテンプレートマッチング
させることによって、写真画像中に顔面が含まれるか否
かを判定する。

【００２９】（２）画像判定処理プログラムの機能モジ
ュール構成：次に、この写真画像に含まれる人物の顔面
を判定可能な画像判定処理プログラムについて説明す
る。図２は、当該画像判定処理プログラムＰの機能モジ
ュール構成を示したモジュール構成図である。ここで
は、画像判定処理プログラムＰの機能概略を説明する。
同図において、画像判定処理プログラムＰは、輪郭画像
抽出機能Ｃ１と、画像変換機能Ｃ２と、テンプレートマ
ッチング機能Ｃ３と、判定機能Ｃ４とを有している。輪
郭画像抽出機能Ｃ１は、顔面が含まれるか否かを判定す
る対象としてデジタルカメラ３０にて撮影されＨＤ１４
に格納されている写真画像Ａ１あるいはＡ２を同ＨＤ１
４から読み込んで入力する。このとき、写真画像あ１，
Ａ２の画素を適宜間引くことにより、当該写真画像Ａ
１，Ａ２の画像サイズを縮小しても良い。このように縮
小すれば、以降の機能にて実行される各処理の負荷を低
減することができ、一連の画像判定処理を高速化するこ
とが可能になる。なお、間引いて画像サイズを縮小する
手法は適宜既存の技術を適用すれば良い。そして、この
入力した写真画像Ａ１，Ａ２から肌色にて構成される皮
膚部分の画素を検出して、この検出した画素にて形成さ
れる輪郭画像を抽出する。かかる場合、抽出した画素以
外の画素は、黒色に変換することにより、周辺画像を形
成する。かかる場合の態様を図３に示す。

【００３０】同図において、抽出および変換の結果、写
真画像Ａ１は撮影されている人物の皮膚が露出している
顔面部分および手の部分（肌色部分）を抽出した輪郭画
像Ａ１１と、それ以外の背景、衣服等の部分を黒色に変
換した周辺画像Ａ１２とに分けられる。かかる場合、輪
郭画像Ａ１１の顔面部分では目、鼻穴、口等の肌色を構
成しない部位が黒色に変換されて周辺画像Ａ１２とな
る。一方、写真画像Ａ２は、山と空を撮影した風景画で
あるため、部分的に存在する肌色を構成する部位が輪郭
画像Ａ２１となるが、大部分が黒色に変換された周辺画
像Ａ２２となる。このように、輪郭画像抽出機能Ｃ１で
は写真画像Ａ１，Ａ２から人物の肌色を構成する画素に
て形成される輪郭画像を抽出し、それ以外の背景を周辺
画像として黒色に変換することによって除去する。

【００３１】次に、画像変換機能Ｃ２は、輪郭画像Ａ１
１，Ａ２１に基づいて写真画像Ａ１，Ａ２を図４に示す
判定画像Ａ１３，Ａ２３に変換する。この判定画像Ａ１
３，Ａ２３は、輪郭画像Ａ１１，Ａ２１と、周辺画像Ａ
１２，Ａ２２との境界部分を所定の間隔を隔てた離散点
にて表現することによって局所化している。本実施形態
においては、この離散点は写真画像を構成する画素に対
応しており、この画素は、後述するように所定のフィル
タ演算を利用して抽出した所定の輝度勾配を有するエッ
ジ画素にて構成される。従って、判定画像Ａ１３の顔面
部分においては、顔面の周囲、眉毛の周囲、目の周囲、
鼻穴の周囲、口の周囲に離散点が形成されることにな
る。このように、画像変換機能Ｃ２では輪郭画像Ａ１
１，Ａ２１に基づいて、写真画像Ａ１，Ａ２の局所化を
行なう。

【００３２】そして、テンプレートマッチング機能Ｃ３
は、画像変換機能Ｃ２にて変換された判定画像Ａ１３，
Ａ２３を入力するとともに、ＨＤ１４に記憶されている
テンプレート画像Ｔを入力する。このテンプレート画像
Ｔは、人物の顔面を所定の間隔を隔てた所定数の離散点
によって表現しつつ形成したものである。ここで、この
テンプレート画像Ｔを形成するに際しては、上述した判
定画像Ａ１３を考慮する。すなわち、判定画像Ａ１３で
は、人物の顔部分において、顔面の周囲や、眉毛の周
囲、目の周囲、鼻穴の周囲、口の周囲に離散点が形成さ
れることになる。従って、テンプレート画像Ｔは、図５
に示すように、顔面の周囲、眉毛の周囲、目の周囲、鼻
穴の周囲、口の周囲に離散点を配置することによって顔
面を表現する。

【００３３】本実施形態においては、２８５個の離散点
にてテンプレート画像Ｔを形成する。このテンプレート
画像Ｔを形成する離散点の間隔および数は特に限定され
るものではなく、適宜変更可能である。かかる場合は、
所定のビットマップエディターにてテンプレート画像Ｔ
を読み出して編集すれば良い。テンプレートマッチング
機能Ｃ３は、このように形成されたテンプレート画像Ｔ
を入力すると、判定画像Ａ１１，Ａ２１に対してこのテ
ンプレート画像Ｔを相対的に移動させて、後述する所定
の演算を実行しつつテンプレートマッチングを行なう。
そして、この演算に基づいてテンプレート画像Ｔにマッ
チングする顔面が判定画像Ａ１３，Ａ２３に含まれてい
るか否かを判断する。判定機能Ｃ４は、テンプレートマ
ッチング機能Ｃ３にて判定画像Ａ１３，Ａ２３にテンプ
レート画像Ｔにマッチングする顔面の画像が含まれてい
ると判別された場合に、写真画像Ａ１，Ａ２に人物の顔
面が含まれていると判定する。すなわち、写真画像Ａ１
には人物の顔面が含まれていると判定し、写真画像Ａ２
には含まれていないと判定する。このように、テンプレ
ートマッチング機能Ｃ３および判定機能Ｃ４では判定画
像Ａ１３，Ａ２３とテンプレート画像Ｔとによって写真
画像Ａ１，Ａ２に人物の顔面が含まれているか否かの判
定を行なう。

【００３４】以上、画像判定処理プログラムＰは、各機
能Ｃ１〜Ｃ４によって、入力した写真画像Ａ１，Ａ２に
人物の顔面が含まれているか否かを判定する。そして、
この機能を実現するために、コンピュータ１０において
画像判定処理プログラムＰが起動されると、次の説明す
る画像判定処理を実行する。

【００３５】（３）画像判定処理の処理内容：上述して
きた各機能Ｃ１〜Ｃ４を有する画像判定処理プログラム
Ｐが実行された場合の処理内容をフローチャートを利用
して説明する。図６は、画像判定処理プログラムＰにて
実行される画像判定処理の概略処理内容を示したフロー
チャートである。このフローチャートに示した各ステッ
プの詳細処理内容は後述する。同図において、最初に写
真画像Ａ１，Ａ２を入力し、各画素のＲＧＢデータに基
づいて色相（ＨＵＥ）および彩度（ＳＡＴ）を算出し、
このＨＵＥおよびＳＡＴから写真画像Ａ１，Ａ２の肌
色、すなわち、皮膚部分を抽出し（輪郭画像Ａ１１，Ａ
２１）、それ以外の背景（周辺画像Ａ１２，Ａ２２）を
黒色に変換して除去する背景除去処理を実行する（ステ
ップＳ１００）。

【００３６】そして、背景除去処理に形成された輪郭画
像Ａ１１，Ａ２１および周辺画像Ａ１２，Ａ２２の各画
素に対して、フィルタ演算を実行し、所定の輝度勾配を
有するエッジ画素を特定し、写真画像Ａ１，Ａ２をこの
エッジ画素にて構成される離散点によって局所化するこ
とにより判定画像Ａ１３，Ａ２３に変換する局所化処理
を実行する（ステップＳ２００）。

【００３７】次に、判定画像Ａ１３，Ａ２３に対してテ
ンプレート画像Ｔを適宜拡大させつつ相対的に順次移動
させる。このとき、テンプレート画像Ｔの離散点につい
て判定画像Ａ１３，Ａ２３の離散点の中で最も近い離散
点を特定しつつその間隔を求めて合算する。そして、こ
の合算値をテンプレート画像Ｔの離散点総数にて除算
し、この演算結果が所定のしきい値よりも小さくなった
ときにマッチングしたと判断し、かかる場合に写真画像
Ａ１，Ａ２に人物の顔面が含まれていると判定するとと
もに、そのマッチングした時点の写真画像Ａ１，Ａ２に
おけるテンプレート画像Ｔの移動位置に人物の顔面があ
ると判定する顔面判定処理を実行する（ステップＳ３０
０）。

【００３８】（４）背景除去処理の処理内容：図７は、
画像判定処理のステップＳ１００にて実行される背景除
去処理の詳細処理の処理内容を示したフローチャートで
ある。同図において、デジタルカメラ３０にて撮影され
ＨＤ１４に格納されている写真画像Ａ１，Ａ２を入力す
る（ステップＳ１０５）。そして、写真画像Ａ１，Ａ２
を構成する画素毎にＲＧＢデータを入力する（ステップ
Ｓ１１０）。ＲＧＢデータを入力すると、以下に示す式
（１）〜（４）に基づいて、このＲＧＢデータをＩＲｇ
Ｂｙ色空間に変換する（ステップＳ１１５）。

【数１】

【数２】

【数３】

【数４】

【００３９】ＲＧＢデータのＩＲｇＢｙ色空間への変換
が終了すると、このＩＲｇＢｙ色空間における画素の色
相（ＨＵＥ）を以下に示す式（５）に基づいて算出する
とともに（ステップＳ１２０）、式（６）に基づいて彩
度（ＳＡＴ）を算出する（ステップＳ１２５）。

【数５】

【数６】

【００４０】次に、この算出された、ＨＵＥおよびＳＡ
Ｔに基づいて画素が皮膚部分を構成し得る肌色の色範囲
に属するか否か、すなわち、当該画素が輪郭画像Ａ１
１，２１を形成する輪郭画素であるか否かを判定する。
この判定は、以下に示す式（７）に基づいて行なわれる
（ステップＳ１３０）。

【数７】 そして、当該画素のＨＵＥおよびＳＡＴがこの式（７）
に示した色範囲に属すると判定された場合は、当該画素
を輪郭画素と判定し（ステップＳ１３５）、色範囲に属
さないと判定された場合は、当該画素を周辺画素と判定
する（ステップＳ１４０）。このステップＳ１１０〜ス
テップＳ１４０までの処理を全画素について実施する
（ステップＳ１４５）。

【００４１】全画素についての処理が終了すると、ステ
ップＳ１３５にて輪郭画素と判定された画素によって輪
郭画像Ａ１１，Ａ２１を生成するとともに、周辺画素と
判定された画素を黒色データに変換することによって周
辺画像Ａ１２，Ａ２２を生成する。これによって、写真
画像Ａ１，Ａ２において、肌色を構成する輪郭画像Ａ１
１，Ａ２１の周囲を黒色の周辺画像Ａ１２，２２とする
ことによって除去する（ステップＳ１５０）。ここで、
上記式（７）に示した色範囲は一例であり、当該色範囲
をユーザインターフェース画面にて設定可能とし、この
設定に応じて色範囲を変更するようにしても良い。この
ように、写真画像Ａ１，Ａ２の各画素について、当該画
素の色範囲が肌色を示す色範囲に属するか否かを判定す
ることによって、当該写真画像Ａ１，Ａ２における肌色
部分を抽出し、その背景を除去する。ここで、本発明に
かかる輪郭画像抽出機能は、この背景除去処理にて実現
される。

【００４２】（５）局所化処理の処理内容：図８は、画
像判定処理のステップＳ２００にて実行される局所化処
理の処理内容を示したフローチャートである。同図にお
いては、最初に上述した背景除去処理にて生成された輪
郭画像Ａ１１，Ａ２１と周辺画像Ａ１２，Ａ２２とを入
力する（ステップＳ２０５）。そして、この入力した輪
郭画素Ａ１１，Ａ２１および周辺画像Ａ１２，Ａ２２の
各画素について、以下に示す式（８）にて定義される輝
度勾配を算出することによってエッジ画素を抽出するた
めに、当該画素に対して以下に示す式（９）（１０）の
３＊３マトリクスにて構成されるソベルフィルタに基づ
くフィルタ演算を実行する（ステップＳ２１０）。ここ
で、式（９）に示したソベルフィルタではＸ軸方向の輝
度勾配が演算され、式（１０）に示すソベルフィルタで
はＹ軸方向の輝度勾配が演算される。

【数８】

【数９】

【数１０】

【００４３】このフィルタ演算は、ソベルフィルタの中
央画素が演算対象の画素となる。一例として、、ソベル
フィルタが以下に示す式（１１）で構成される場合、演
算対象の画素は「ｚ５」に位置する画素となる。

【数１１】 かかる場合、フィルタ演算の演算結果をＲ（ｚ５）は、
以下に示す式（１２）にて示される。

【数１２】 このように、フィルタ演算が実行されると、次に、各画
素の演算結果が所定のしきい値以上であるか否かを判別
する（ステップＳ２１５）。本実施形態においては、こ
のしきい値の一例として「１８０」を採用し、演算結果
が「１８０」以上であれば、当該画素がエッジ画素と判
定する（ステップＳ２２０）。そして、このステップＳ
２１０〜ステップＳ２２０までの処理を全画素について
実施する（ステップＳ２２５）。

【００４４】以上の処理によって、輪郭画像Ａ１１，Ａ
２１および周辺画像Ａ１２，Ａ２２におけるエッジ画素
を抽出することができる。ここで、本実施形態において
は、ｎ個のエッジ画素が抽出されたする。次に、写真画
像Ａ１，Ａ２を入力するとともに（ステップＳ２３
０）、特定したエッジ画素に基づいて写真画像Ａ１，Ａ
２を変換し、判定画像Ａ１３，Ａ２３を生成する（ステ
ップＳ２３５）。このように、ソベルフィルタに基づく
フィルタ演算によって輪郭画像Ａ１１，Ａ２１および周
辺画像Ａ１２，Ａ２２におけるエッジ画素を抽出するこ
とにより、写真画像Ａ１，Ａ２の肌色部分についてのエ
ッジ画素にて形成される判定画像Ａ１３，Ａ２３を生成
することが可能になる。ここで、本発明にかかる画像変
換機能はこの局所化処理にて実現される。

【００４５】（６）顔面判定処理の処理内容：図９は、
画像判定処理のステップＳ３００にて実行される顔面判
定処理の処理内容を示したフローチャートである。同図
において、最初に上述した局所化処理にて生成された判
定画像Ａ１３，Ａ２３を入力する（ステップＳ３０
５）。次に、ＨＤ１４に格納されているテンプレート画
像Ｔを入力する（ステップＳ３１０）。このテンプレー
ト画像Ｔは、ａ（１）〜ａ（２８５）の２８５個の離散
点にて構成されているとともに、判定画像Ａ１３，Ａ２
３は、ｂ（１）〜ｂ（ｎ）のｎ個のエッジ画素にて構成
されている。そして、ａ（ｌ）とｂ（ｍ）との距離を算
出するとともに（ステップＳ３１５）、この算出した距
離が前回算出したａ（ｌ−１）とｂ（ｍ−１）との距離
より小さいか否かを判別し（ステップＳ３２０）、小さ
ければその値を記憶する（ステップＳ３２５）。

【００４６】テンプレート画像Ｔの一つの離散点と、全
エッジ画素との距離を算出するため、ｍをインクリメン
トし（ステップＳ３３０）、ステップＳ３１５〜Ｓ３３
０の処理をｍがｎ以上になるまで繰り返す（ステップＳ
３３５）。これによって、一つのテンプレート画像Ｔの
離散点に最近接するエッジ画素との距離がステップＳ３
２５にて記憶されることになる。一例を図１０に示す。
同図において、ａ（１）がテンプレート画像Ｔの離散点
を示しており、ｂ（１）〜ｂ（ｎ）がエッジ画素を示し
ている。このとき、ｂ（４）がａ（１）に最近接してい
るとする。かかる場合、上述したステップＳ３１５にて
各距離ｌ１〜ｌｎが算出され、ステップＳ３２０におけ
る判別の結果、ｌ４が最短距離としてステップＳ３２５
にて記憶されることとなる。

【００４７】ステップＳ３３５にてｍがｎ以上になった
と判別されると、次のテンプレート画像Ｔの離散点と、
全エッジ画素との距離を算出するため、ｌをインクリメ
ントし（ステップＳ３４０）、ｌが２８５以上になるま
で、上述したステップＳ３１５〜Ｓ３４０の処理を繰り
返す（ステップＳ３４５）。以上の処理によって、テン
プレート画像Ｔの２８５個の離散点ａ（１）〜ａ（２８
５）について、最近接するエッジ画素ｂ（１）〜ｂ
（ｎ）との各距離がステップＳ３２５にて記憶される。
このように、２８５個の距離が算出されたら、以下に示
す式（１３）に基づいて、ｈｍｏｏｄパラメータを算出
して記憶する。このｈｍｏｄパラメータは、テンプレー
ト画像Ｔの各離散点と、判定画像Ａ１３，Ａ２３の各エ
ッジ画素との一致度合いを判定する評価値であり、ｈｍ
ｏｄパラメータの値が小さい程、一致度合いが高いと評
価できる。

【数１３】

【００４８】次に、テンプレート画像Ｔを移動させる。
この移動は図１１に示すように横に一画素分移動させる
とともに（ステップＳ３６０）、この移動位置において
ステップＳ３１５〜Ｓ３５０の処理を実施する。この移
動は、図１１に示すとおり、最初に横移動を行ない、判
定画像Ａ１３，Ａ２３の端部まで移動が行なわれると、
テンプレート画像Ｔを縦に一画素分移動させるととも
に、順次当該テンプレート画像Ｔを横移動させていく。
この移動を判定画像Ａ１３，Ａ２３の大きさ分実施する
（ステップＳ３６０）。所定の大きさのテンプレート画
像Ｔについて、移動が終了すると、図１２に示すように
テンプレート画像Ｔを拡大させる（ステップＳ３６
５）。本実施形態においては、拡大率を約２０％とす
る。むろん、この拡大率は適宜変更可能である。そし
て、拡大したテンプレート画像Ｔに基づいて、上述した
ステップＳ３１５〜Ｓ３６５の処理を順次実施する。そ
して、最大に拡大したテンプレート画像Ｔに基づく処理
が終了すると（ステップＳ３７０）、ステップＳ３５０
にて記憶された全ｈｍｏｄパラメータを読み出す（ステ
ップＳ３７５）。

【００４９】この全ｈｍｏｄパラメータの総数は、テン
プレート画像Ｔの移動数および拡大数に依存することに
なる。すなわち、移動数がｉ、拡大数がｋの場合、全ｈ
ｍｏｄ＝２８５＊ｉ＊ｋとなる。そして、全ｈｍｏｄパ
ラメータの値から最小値を判別するとともに、この最小
値が所定のしきい値以下であるか否かを判別する（ステ
ップＳ３８０）。判別の結果、最小値がしきい値以下の
場合に、写真画像Ａ１，Ａ２に顔面が含まれると判定し
（ステップＳ３８５）、最小値がしきい値より大きい場
合に、写真画像Ａ１，Ａ２に顔面が含まれないと判定す
る（ステップＳ３９０）。このように、テンプレート画
像Ｔの離散点ａ（１）〜ａ（２８５）と、判定画像Ａ１
３，Ａ２３のエッジ画素ｂ（１）〜ｂ（ｎ）とによる限
定された離散点に基づく演算によって、写真画像Ａ１，
Ａ２に顔面が含まれているか否かを判定するため、画像
判定処理の処理速度を高速化することが可能になる。こ
こで、本発明にかかるテンプレートマッチング機能およ
び判定機能は、この顔面判定処理にて実現されている。
また、本発明にかかるテンプレート画像保存機能は、テ
ンプレート画像を格納するＨＤ１４にて実現されてい
る。

【００５０】（７）肖像写真画像生成装置の機能モジュ
ール構成：上述してきた画像判定処理装置を利用するこ
とによって、人物が撮影された写真画像から顔面が含ま
れるか否かを判定するとともに、その写真画像における
顔面の位置を判別することが可能になる。このような画
像判定処理装置を利用することによって、写真画像から
パスポートの証明写真等の肖像写真画像を生成すること
が可能になる。図１３は、このような肖像写真画像を生
成可能な肖像写真画像生成処理プログラムＰ１０の機能
モジュール構成を示したモジュール構成図である。同図
において、肖像写真画像生成処理プログラムＰ１０は、
元画像入力機能Ｃ１０と、輪郭画像抽出機能Ｃ１１と、
画像変換機能Ｃ１２と、テンプレート画像保存機能Ｃ１
３と、テンプレートマッチング機能Ｃ１４と、顔面判定
機能Ｃ１５と、肖像写真画像生成機能Ｃ１６とから構成
されている。ここで、元画像入力機能Ｃ１０〜顔面判定
機能Ｃ１５は、上述した輪郭画像抽出機能Ｃ１〜判定機
能Ｃ４と同等の機能を実現する。肖像写真画像生成機能
Ｃ１６は、元写真画像Ａ３にて判定された顔面に基づい
て肖像写真画像Ａ４を生成する。この肖像写真画像Ａ４
の生成手法については次の肖像写真画像生成処理プログ
ラムの処理内容の説明において行なう。

【００５１】（８）肖像写真画像生成処理の処理内容：
上述してきた各機能Ｃ１０〜Ｃ１５を有する肖像写真画
像生成処理プログラムＰ１０が実行された場合の処理内
容をフローチャートを利用して説明する。図１４は、肖
像写真画像生成処理プログラムＰ１０にて実行される肖
像写真画像生成処理の概略処理内容を示したフローチャ
ートである。同図においては、最初に図６にて示した画
像判定処理を実行する（ステップＳ５００）。このステ
ップＳ５００における画像判定処理では上述したステッ
プＳ１００の背景除去処理と、ステップＳ２００の局所
化処理と、ステップＳ３００の顔面判定処理とが実行さ
れる。以下、肖像写真画像生成機能Ｃ１６にて実現され
る肖像写真画像生成処理を図１５を利用しつつ説明す
る。

【００５２】最初に、図１５（ａ）に示すように、顔面
が含まれると判定された場合、ｈｍｏｄが最小値を構成
したテンプレート画像Ｔの位置から顔面が含まれている
と判定された領域Ｓを取得する（ステップＳ５０５）。
そして、この領域Ｓに基づいて、図１５（ｂ）に示すよ
うに、元写真画像Ａ３から顔面画像を抽出して取得す
る。本実施形態においては、領域Ｓの座標値に基づいて
顔面画像は縦ｘ，横ｙの大きさとする（ステップＳ５１
０）。次に、抽出して取得した顔面画像（ｘ，ｙ）に髪
の毛高さを加えた画像を元写真画像Ａ３から抽出し、図
１５（ｃ）に示すように、顔面画像（ｘ，ｙ）を顔面画
像（ｘ，ｙ’）に変換する。ここで、肖像写真画像の外
郭線の大きさを本実施形態においては、肖像写真画像
（Ｘ，Ｙ）とする。そして、顔面画像をこの肖像写真画
像（Ｘ，Ｙ）に配置する際、バランスを考慮すると、顔
面画像（Ｘ’，Ｙ’）の大きさが最適とする。

【００５３】そこで、図１５（ｄ）に示すように、顔面
画像（ｘ，ｙ’）を顔面画像（Ｘ’，Ｙ’）に拡大する
とともに（ステップＳ５２０）、テンプレート画像Ｔの
離散点の配置に基づいて、頂頭部からの目の位置Ｅを設
定する（ステップＳ５２５）。むろん、顔面画像（ｘ，
ｙ）の方が顔面画像（Ｘ’，Ｙ’）より大きい場合は縮
小することとなる。このように、顔面画像（ｘ，ｙ）を
所定の大きさの顔面画像（Ｘ’，Ｙ’）に拡大し、目の
位置Ｅが設定されると、顔面画像（Ｘ’，Ｙ’）の肖像
写真画像（Ｘ，Ｙ）の外郭線内における位置を決定して
配置する（ステップＳ５３０）。この場合は、外郭線の
上辺から（１／２）＊Ｅの位置に顔面画像（Ｘ’，
Ｙ’）の上辺の位置を決定し、外郭線の側辺から（Ｘ−
Ｘ’）／２だけ内側に入り込んだ位置に顔面画像
（Ｘ’，Ｙ’）の側辺の位置を決定する。そして、顔面
画像（Ｘ’，Ｙ’）の位置を決定すると、肖像写真画像
を生成する（ステップＳ５３５）。以上より、本願発明
にかかる顔面判定処理を利用することによって、高速に
パスポートの証明写真等の肖像写真画像を製作すること
が可能になる。

【００５４】（９）まとめ：このように、離散点ａ
（１）〜ａ（２８５）にて形成されているテンプレート
画像Ｔと、判定画像Ａ１３，Ａ２３のエッジ画素ｂ
（１）〜ｂ（ｎ）の距離の相対関係に基づいて、写真画
像Ａ１，Ａ２に顔面が含まれるか否かを判定するため、
顔面を判定する処理を高速化することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる画像判定処理装置を適用したコ
ンピュータの概略構成を示した構成図である。

【図２】画像判定処理プログラムＰの機能モジュール構
成を示したモジュール構成図である。

【図３】輪郭画像および周辺画像の態様を示した図であ
る。

【図４】判定画像の態様を示した図である。

【図５】テンプレート画像の態様を示した図である。

【図６】画像判定処理の処理内容を示したフローチャー
トである。

【図７】背景除去定処理の処理内容を示したフローチャ
ートである。

【図８】局所化処理の処理内容を示したフローチャート
である。

【図９】顔面判定処理の処理内容を示したフローチャー
トである。

【図１０】離散点間の距離関係を示した図である。

【図１１】テンプレート画像の移動態様を示した図であ
る。

【図１２】テンプレート画像の拡大態様を示した図であ
る。

【図１３】肖像写真画像生成プログラムＰ１の機能モジ
ュール構成を示したモジュール構成図である。

【図１４】肖像写真画像生成処理の処理内容を示したフ
ローチャートである。

【図１５】肖像写真画像が生成される工程を示した工程
図である。

【符号の説明】

１０…コンピュータ １１…ＣＰＵ １２…ＲＯＭ １３…ＲＡＭ １４…ハードディスク（ＨＤ） １５…ＣＤ−ＲＯＭドライブ １６ａ〜１６ｅ…インターフェイス １７ａ…ディスプレイ １７ｂ…キーボード １７ｃ…マウス ２０…カラーインクジェットプリンタ １００…印刷システム Ｐ…画像判定処理プログラム Ｃ１…輪郭画像抽出機能 Ｃ２…画像変換機能 Ｃ３…テンプレートマッチング機能 Ｃ４…判定機能 Ａ１，Ａ２…写真画像 Ｔ…テンプレート画像

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA11 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC03 CE06 CE09 CE16 CE18 CH11 DA08 DA17 DB02 DB06 DB09 DC16 DC32 DC36 5L096 AA02 FA06 HA07 JA03 JA09

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 写真画像から所定の輪郭画像を抽出する
   輪郭画像抽出手段と、 この抽出した輪郭画像に基づいて上記写真画像を所定の
   間隔を隔てた離散点から構成される判定画像に変換する
   画像変換手段と、 所定の対象物の写真画像における輪郭上において所定の
   間隔を隔てた所定数の離散点から構成されるテンプレー
   ト画像を保存するテンプレート画像保存手段と、 上記画像変換手段にて変換された判定画像に対して上記
   テンプレート画像保存手段に保存されているテンプレー
   ト画像を相対的に移動させてテンプレートマッチングさ
   せるにあたり、一方の画像の上記離散点について相手側
   の画像の上記離散点の中で最も近い離散点を特定しつつ
   その間隔を求めて合算し、当該合算値が所定の値よりも
   小さくなったときにマッチングしたと判断するテンプレ
   ートマッチング手段と、 このテンプレートマッチング手段の判断結果に基づい
   て、上記写真画像中に上記所定の対象物が含まれるか否
   かを判定する判定手段とを具備することを特徴とする画
   像判定処理装置。
2. 【請求項２】 上記輪郭画像抽出手段は、上記輪郭画像
   を抽出するに際して、上記対象物を構成する色範囲を設
   定する色範囲設定手段と、上記写真画像から同設定され
   た色範囲の領域を検出する色範囲検出手段とを有し、同
   色範囲検出手段にて検出された領域に基づいて上記輪郭
   画像を抽出することを特徴とする上記請求項１に記載の
   画像判定処理装置。
3. 【請求項３】 上記テンプレート画像を構成する離散点
   の上記間隔を変更する間隔変更手段を有することを特徴
   とする上記請求項１または請求項２のいずれかに記載の
   画像判定処理装置。
4. 【請求項４】 上記テンプレート画像を構成する離散点
   の所定数を変更する離散点数変更手段を有することを特
   徴とする上記請求項１〜請求項３のいずれかに記載の画
   像判定処理装置。
5. 【請求項５】 上記輪郭画像抽出手段は、上記輪郭画像
   を抽出するに際して、上記写真画像の画像サイズを縮小
   させることを特徴とする上記請求項１〜請求項４のいず
   れかに記載の画像判定処理装置。
6. 【請求項６】 上記輪郭画像抽出手段は、上記写真画像
   にて肌色を形成する輪郭画像を抽出し、上記画像変換手
   段は、上記抽出した肌色にて形成された輪郭画像に基づ
   いて上記写真画像を判定画像に変換し、上記テンプレー
   ト画像保存手段は、人物の顔面を所定数の離散点で構成
   したテンプレート画像を保存するとともに、上記テンプ
   レートマッチング手段は、この顔面を構成したテンプレ
   ート画像を上記判定画像に対して相対的に移動させてテ
   ンプレートマッチングさせ、上記判定手段は、このテン
   プレートマッチング手段の判断結果に基づいて、上記写
   真画像中に人物の顔面が含まれているか否かを判定する
   ことを特徴とする上記請求項１〜請求項５のいずれかに
   記載の画像判定処理装置。
7. 【請求項７】 予め作成された所定の対象物の写真画像
   における輪郭上にて所定の間隔を隔てた所定数の離散点
   から構成されるテンプレート画像を利用して同写真画像
   に所定の対象物が含まれているか否かを判定する画像判
   定処理方法であって、 写真画像から所定の輪郭画像を抽出する輪郭画像抽出工
   程と、 この抽出した輪郭画像に基づいて上記写真画像を所定の
   間隔を隔てた離散点から構成される判定画像に変換する
   画像変換工程と、 上記画像変換工程にて変換された判定画像に対して上記
   テンプレート画像を相対的に移動させてテンプレートマ
   ッチングさせるにあたり、一方の画像の上記離散点につ
   いて相手側の画像の上記離散点の中で最も近い離散点を
   特定しつつその間隔を求めて合算し、当該合算値が所定
   の値よりも小さくなったときにマッチングしたと判断す
   るテンプレートマッチング工程と、 このテンプレートマッチング工程での判断結果に基づい
   て、上記写真画像中に上記所定の対象物が含まれるか否
   かを判定する判定工程とを具備することを特徴とする画
   像判定処理方法。
8. 【請求項８】 写真画像に所定の対象物が含まれている
   か否かを判定する機能をコンピュータに実行させる画像
   判定処理プログラムを記録した媒体であって、 写真画像から所定の輪郭画像を抽出する輪郭画像抽出機
   能と、 この抽出した輪郭画像に基づいて上記写真画像を所定の
   間隔を隔てた離散点から構成される判定画像に変換する
   画像変換機能と、 所定の対象物の写真画像における輪郭上において所定の
   間隔を隔てた所定数の離散点から構成されるテンプレー
   ト画像を保存するテンプレート画像保存機能と、 上記画像変換機能にて変換された判定画像に対して上記
   テンプレート画像保存機能に保存されているテンプレー
   ト画像を相対的に移動させてテンプレートマッチングさ
   せるにあたり、一方の画像の上記離散点について相手側
   の画像の上記離散点の中で最も近い離散点を特定しつつ
   その間隔を求めて合算し、当該合算値が所定の値よりも
   小さくなったときにマッチングしたと判断するテンプレ
   ートマッチング機能と、 このテンプレートマッチング機能での判断結果に基づい
   て、上記写真画像中に上記所定の対象物が含まれるか否
   かを判定する判定機能とをコンピュータに実行させるこ
   とを特徴とする画像判定処理プログラムを記録した媒
   体。
9. 【請求項９】 元写真画像から人物の上半身が所定のサ
   イズの外郭線の範囲内において同人物の顔面が所定の位
   置になるように配置された肖像写真画像を生成する肖像
   写真画像生成装置であって、 ドットマトリクス状の複数画素を多階調にて表現した上
   記元写真画像を入力する元画像入力手段と、 上記入力した元写真画像から上記顔面を構成し得る所定
   色範囲の画素を検出するとともに、同検出した画素に基
   づいて同元写真画像から輪郭画像を抽出する輪郭画像抽
   出手段と、 この抽出した輪郭画像に基づいて上記元写真画像を所定
   の間隔を隔てた離散点から構成される判定画像に変換す
   る画像変換手段と、 上記顔面の写真画像における輪郭上にて所定の間隔を隔
   てた所定数の離散点から構成されるテンプレート画像を
   保存するテンプレート画像保存手段と、 上記画像変換手段にて変換された判定画像に対して上記
   テンプレート画像保存手段に保存されているテンプレー
   ト画像を相対的に移動させてテンプレートマッチングさ
   せるにあたり、一方の画像の上記離散点について相手側
   の画像の上記離散点の中で最も近い離散点を特定しつつ
   その間隔を求めて合算し、当該合算値が所定の値よりも
   小さくなったときにマッチングしたと判断するテンプレ
   ートマッチング手段と、 このテンプレートマッチング手段の判断結果に基づい
   て、上記元写真画像中に上記顔面が含まれるか否かを判
   定する顔面判定手段と、 上記顔面が含まれていると判定された場合、上記所定の
   サイズの外郭線の範囲内においてこの判定した顔面が所
   定の位置になるように位置を決定して上記肖像写真画像
   を生成する肖像写真画像生成手段とを具備することを特
   徴とする肖像写真画像生成装置。
10. 【請求項１０】 上記肖像写真画像生成手段は、上記判
    定した顔面に略毛髪高さを加えた顔面を形成する顔面形
    成手段を有し、同顔面形成手段にて形成された顔面に基
    づいて上記所定の位置を決定することを特徴とする上記
    請求項９に記載の肖像写真画像生成装置。
11. 【請求項１１】 上記顔面判定手段は、上記顔面が含ま
    れると判定した場合に上記顔面における目の位置を設定
    可能であるとともに、上記肖像写真画像生成手段は、上
    記外郭線の上辺から上記略毛髪高さを加えた顔面頂部ま
    でが同顔面頂部から上記設定された目の位置までの略二
    分の一の長さになるように顔面の位置を決定することを
    特徴とする上記請求項１０に記載の肖像写真画像生成装
    置。
12. 【請求項１２】 予め作成された顔面の写真画像におけ
    る輪郭上にて所定の間隔を隔てた所定数の離散点から構
    成されるテンプレート画像を利用して元写真画像から人
    物の上半身が所定のサイズの外郭線の範囲内において同
    人物の顔面が所定の位置になるように配置された肖像写
    真画像を生成する肖像写真画像生成方法であって、 ドットマトリクス状の複数画素を多階調にて表現した上
    記元写真画像を入力する元画像入力工程と、 上記入力した元写真画像から上記顔面を構成し得る所定
    色範囲の画素を検出するとともに、同検出した画素に基
    づいて同元写真画像から輪郭画像を抽出する輪郭画像抽
    出工程と、 この抽出した輪郭画像に基づいて上記元写真画像を所定
    の間隔を隔てた離散点から構成されっる判定画像に変換
    する画像変換工程と、 上記画像変換工程にて変換された判定画像に対して上記
    テンプレート画像を相対的に移動させてテンプレートマ
    ッチングさせるにあたり、一方の画像の上記離散点につ
    いて相手側の画像の上記離散点の中で最も近い離散点を
    特定しつつその間隔を求めて合算し、当該合算値が所定
    の値よりも小さくなったときにマッチングしたと判断す
    るテンプレートマッチング工程と、 このテンプレートマッチング工程での判断結果に基づい
    て、上記元写真画像中に上記顔面が含まれるか否かを判
    定する顔面判定工程と上記顔面が含まれていると判定さ
    れた場合、上記所定のサイズの外郭線の範囲内において
    人物の顔面が所定の位置になるように顔面の位置を決定
    して上記肖像写真画像を生成する肖像写真画像生成工程
    とを具備することを特徴とする肖像写真画像生成方法。
13. 【請求項１３】 元写真画像から人物の上半身が所定の
    サイズの外郭線の範囲内において同人物の顔面が所定の
    位置になるように配置された肖像写真画像を生成する機
    能をコンピュータに実行させる肖像写真画像生成処理プ
    ログラムを記録した媒体であって、 ドットマトリクス状の複数画素を多階調にて表現した上
    記元写真画像を入力する元画像入力機能と、 上記入力した元写真画像から上記顔面を構成し得る所定
    色範囲の画素を検出するとともに、同検出した画素に基
    づいて同元写真画像から輪郭画像を抽出する輪郭画像抽
    出機能と、 この抽出した輪郭画像に基づいて上記元写真画像を所定
    の間隔を隔てた離散点から構成される判定画像に変換す
    る画像変換機能と、 上記顔面の写真画像における輪郭上にて所定の間隔を隔
    てた所定数の離散点から構成されるテンプレート画像を
    保存するテンプレート画像保存機能と、 上記画像変換機能にて変換された判定画像に対して上記
    テンプレート画像保存機能にて保存されているテンプレ
    ート画像を相対的に移動させてテンプレートマッチング
    させるにあたり、一方の画像の上記離散点について相手
    側の画像の上記離散点の中で最も近い離散点を特定しつ
    つその間隔を求めて合算し、当該合算値が所定の値より
    も小さくなったときにマッチングしたと判断するテンプ
    レートマッチング機能と、 このテンプレートマッチング機能での判断結果に基づい
    て、上記元写真画像中に上記顔面が含まれるか否かを判
    定する顔面判定機能と、 上記顔面が含まれていると判定された場合、上記所定の
    サイズの外郭線の範囲内において人物の顔面が所定の位
    置になるように顔面の位置を決定して上記肖像写真画像
    を生成する肖像写真画像生成機能とをコンピュータに実
    行させることを特徴とする肖像写真画像生成処理プログ
    ラムを記録した媒体。