JP2005011097A - 顔有無判定装置及び顔有無判定プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ドライバーが存在可能な領域を撮影して得られた画像を取り込み(100)、取り込んだ画像から横エッジ画像を検出し(102)、検出した横エッジ画像において、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定すると共に、複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出し、最も値の大きい顔中心候補線を中心候補として検出する(104)。そして、中心候補の確からしさの値に基づいて、顔の有無を判定する(106)。
【選択図】 図3
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、顔有無判定装置及び顔有無判定プログラムに係り、より詳細には、所定領域を撮影して得られた画像に基づいて、所定領域中の顔の有無を判定する顔有無判定装置及び顔有無判定プログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、顔の有無を判定する技術に関連して、車両内における乗員の有無を自動的に検知するために、シートに荷重センサーを配置し、荷重センサーの検出状態に基づいて、乗員の有無を検知している。しかしながら、荷重センサーの検出状態に基づいて乗員の有無を検知する場合、体重の軽い子供の場合には、乗員なしと判定される場合がある。
【0003】
そこで、従来、裸眼(めがねを含む)を撮影し、顔画像のエッジを検出して、エッジの密度、位置などを使って顔部品の位置を検出して顔を認識する装置が提案されている(特許文献1参照。)。
【0004】
【特許文献1】
特開平9−171560号公報
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、顔画像のエッジを検出して、エッジの密度、位置などを使って顔部品の位置を検出して顔を認識する場合、例えば、ドライバーがサングラス等をかけていると、顔部品が検出できないため、顔の認識は困難であり、よって、顔の有無を精度よく判定することはできない。
【0006】
本発明は、上記事実に鑑み成されたもので、顔の有無の判定精度を向上させることの可能な顔有無判定装置及び顔有無判定プログラム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】
上記目的達成のため請求項1記載の顔有無判定装置は、所定領域を撮影して得られた画像を入力する画像入力手段と、前記入力された画像の各画素の輝度値に基づいて、該画像中の輝度値の変化状態を示す輝度値変化状態画像を生成する輝度値変化状態画像生成手段と、前記生成された輝度値変化状態画像に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定する設定手段と、前記設定手段により設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出する算出手段と、前記算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、前記所定領域中の顔の有無を判定する判定手段と、を備えている。
【0008】
画像入力手段により、所定領域を撮影して得られた画像が入力されると、輝度値変化状態画像生成手段は、入力された画像の各画素の輝度値に基づいて、該画像中の輝度値の変化状態を示す輝度値変化状態画像を生成する。具体的には、入力された画像の各画素の輝度変化に基づいて、輝度値変化状態画像としてエッジ画像を生成する。なお、請求項3のように、エッジ画像生成手段は、各画素の所定方向の輝度変化に基づく第1の輝度値変化状態画像及び前記各画素の該所定方向と交差する方向の輝度変化に基づく第2の輝度値変化状態画像の少なくとも一方を生成するようにしてもよい。
【0009】
設定手段は、上記生成された輝度値変化状態画像に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定する。
【0010】
算出手段は、設定手段により設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出する。
【0011】
ここで、算出手段は、請求項2のように、輝度値変化状態画像の前記顔中心候補線を基準にした線対称性を示す値を算出することにより、顔の中心線である確からしさを表す値を算出する。より具体的には、輝度値変化状態画像において顔中心候補線を基準に線対称となる、輝度値の変化が所定値以上の画素であるエッジ画素の組及び顔中心候補線を基準に線対称となる位置にエッジ画素が存在しない組の少なくと一方を計数することにより、顔の中心線である確からしさを表す値を算出する。
【0012】
即ち、人の顔には、目や耳など、顔の中心線を基準に線対称となっている部分が多く、また、人の顔の全体も顔の中心線を基準に大よそ線対称となっている。従って、上記のように、輝度値変化状態画像の前記顔中心候補線を基準にした線対称性を示す値、例えば、顔中心候補線を基準に線対称となるエッジ画素の組及び顔中心候補線を基準に線対称となる位置にエッジ画素が存在しない組の少なくと一方を計数すると、計数値は、顔の中心線である確からしさを表す値となる。
【0013】
なお、サングラス等をかけて目などの顔部品が検出できない場合でも、その他の部分において中心線を基準に線対称となっている部分があるので、顔の中心線である確からしさを表す値を算出することができる。
【0014】
そして、判定手段は、算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、所定領域中の顔の有無を判定する。
【0015】
このように、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定し、設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出し、算出された値に基づいて、所定領域中の顔の有無を判定するので、顔の一部が隠れていてもその他の部分により顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出でき、所定領域中の顔の有無を判定することができる。
【0016】
ところで、輝度値変化状態画像生成手段が、上述した第1の輝度値変化状態画像及び第2の輝度値変化状態画像を生成する場合には、請求項4のように、設定手段は、第1の輝度値変化状態画像及び第2の輝度値変化状態画像各々に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定するようにしてもよい。
【0017】
この場合、設定手段は、生成された第1の輝度値変化状態画像及び第2の輝度値変化状態画像各々の輝度値変化状態画像に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定し、算出手段は、第1の輝度値変化状態画像及び第2の輝度値変化状態画像各々の輝度値変化状態画像に基づいて設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出し、判定手段は、複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、所定領域中の顔の有無を判定する。
【0018】
請求項5記載の発明は、請求項1乃至請求項4の何れか1項の発明において、前記算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、前記設定手段により設定された複数の顔中心候補線の中から、より顔の中心線として確からしい少なくとも1つの顔中心候補線を選択する選択手段と、前記選択手段により選択された顔中心候補線に基づいて、複数の顔中心候補線を再度設定するための部分輝度値変化状態画像を設定する部分輝度値変化状態画像設定手段と、を更に備えている。
【0019】
この場合、設定手段は、部分輝度値変化状態画像選定手段により設定された部分輝度値変化状態画像に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を再度設定する。
【0020】
算出手段は、設定手段により再度設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出する。
【0021】
そして、判定手段は、設定手段により再度設定された複数の顔中心候補線各々に対する顔の中心線である確からしさを表す値と、再度設定される前の複数の顔中心候補線各々に対する顔の中心線である確からしさを表す値と、に基づいて、前記所定領域中の顔の有無を判定する。
【0022】
請求項6記載の発明は、請求項1乃至請求項5の何れか1項に記載の発明において、前記生成された輝度値変化状態画像に基づいて、顔の両端を検出する顔両端検出手段と、前記算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、前記設定手段により設定された複数の顔中心候補線の中から、より顔の中心線として確からしい顔中心候補線を選択する選択手段と、を更に備えている。
【0023】
この場合、判定手段は、顔両端検出手段により検出された顔の両端と、選択手段により選択された顔中心候補線と、に基づいて、所定領域中の顔の有無を判定する。
【0024】
判定手段は、例えば、請求項7のように、選択手段は、確からしさを表す値が所定値以上の顔中心候補線を選択し、判定手段は、顔両端検出手段により顔の両端が検出されると共に、選択手段により顔中心候補線が選択された場合に、所定領域中に顔が有ると判定するようにしてもよく、請求項8のように、顔両端検出手段により検出された顔の両端と、選択手段により選択された顔中心候補線と、に基づいて、顔の向きを判定する顔向き判定手段を更に備え、判定手段は、顔向き判定手段による顔の向きの判定状態に基づいて、所定領域中の顔の有無を判定するようにしてもよい。
【0025】
なお、上記顔有無判定装置の上記手段は、コンピュータに以下の顔有無判定プログラムを実行させることにより実現することができる。即ち、顔有無判定プログラムは、所定領域を撮影して得られた画像を入力するステップと、前記入力された画像の各画素の所定方向の輝度変化に基づいて、輝度値変化状態画像を生成するステップと、前記生成された輝度値変化状態画像に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定するステップと、前記設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出するステップと、前記算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、前記所定領域中の顔の有無を判定するステップと、をコンピュータに実行させる。
【0026】
なお、所定領域を撮影して得られた画像を入力するステップと、前記入力された画像の各画素の所定方向の輝度変化に基づいて、輝度値変化状態画像を生成するステップと、前記生成された輝度値変化状態画像に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定するステップと、前記設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出するステップと、前記算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、前記所定領域中の顔の有無を判定するステップと、を備える顔有無判定方法も提案される。
【0027】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
(第1の実施の形態)
図1に示すように、本実施の形態に係る顔有無判定装置を含む顔有無判定システムは、ドライバの顔を撮影するカメラ10、ドライバの顔を照明する照明光源12、顔有無判定装置としてのコンピュータ14、及びコンピュータ14に接続された表示装置16を備えている。なお、カメラ10は、ドライバが正面を向いたときにドライバの顔を正面かつ斜め下から撮影可能な位置に配置されている。なお、カメラ10をドライバの顔を正面かつ斜め下から撮影可能な位置に配置したのは、後述するように本実施の形態では顔の中心線を基準に線対称な部分があることに基づいて、顔の有無を判定しており、ドライバの顔を正面かつ斜め下から撮影すると、顔の中心線を基準に線対称な鼻の穴を撮影することができ、判定精度を向上させることができるからである。表示装置16は、CRT等で構成され、カメラ10で撮影された顔画像から抽出された2値化画像等を表示する。
【0028】
図2に示すように、コンピュータ14は、CPU22、ROM24、RAM26、及び、画像入力手段としての入出力(I/O)ポート28を備え、入出力(I/O)ポート28には、カメラ10から入力された画像信号をディジタル信号に変換するA/D(アナログ/ディジタル)変換器28、光源12、画像データを記憶する画像メモリ30、及び表示装置16が接続されている。ROM24には、後述する顔有無判定処理プログラムを実行するプログラムが記憶されている。
【0029】
なお、後述する他の実施の形態に係る顔有無判定装置も本実施の形態に係る顔有無判定装置と同様の構成である。
【0030】
次に、本実施の形態の作用を説明する。
【0031】
図3には、本実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートが示されている。本顔有無判定処理プログラムは、図示しないスタートボタンが押された場合にスタートし、ステップ100において、画像メモリ30に記憶されている顔画像を取り込む。なお、カメラ10から入力された画像信号は、A/D変換器28によってディジタルの画像データに変換されて画像メモリ30に記憶されている。
【0032】
ステップ102で、取り込んだ顔画像に対して所定の閾値を用いて横エッジ(輝度値変化状態画像、第1の輝度値変化状態画像)を検出する。図4(A)に示す顔画像(グレー画像)を例に、横エッジを検出する例について説明する。まず、垂直方向に隣接する画素の輝度値の差を予め設定された閾値と比較し、輝度値の差が閾値を超える画素(横エッジ点)の出力値を1、輝度値の差が閾値を超えない画素の出力値を0とするようにラべリングを行い、顔画像をラベル0、1が付された2値画像に変換する。これにより、図4(B)に示すように、横エッジ点が白色で表示された白黒の横エッジ画像が得られる。
【0033】
ステップ104では、得られた横エッジ画像を用いて顔の中心線候補を選択する。図5に示すように、縦横のサイズがY1、X1の矩形状の横エッジ画像に対し、縦横のサイズが各々Y1、2K+1(<X1)のウインドウ(斜線を付した矩形部分)20を想定する。横エッジ画像の左下端をXY座標の原点(0,0)とすると、ウインドウ20を横エッジ画像の左端に設定した場合には、ウインドウ20の横方向の線分を2等分する線はX=Kの直線(顔中心候補線)になる。
【0034】
そして、顔の中心線である確からしさを表す値を算出する。即ち、横エッジ画像のX=Kの直線を基準にした線対称性を示す値を算出する。即ち、X=Kの直線に対して線対称な座標位置の両方に横エッジ点が存在する場合には予め設定した点数を加算する。例えば、画素aと画素bのように、X=Kの直線から左右にそれぞれ距離K1離れた位置に存在する画素の各々が共に横エッジ点になる場合には、点数が加算される。一方、線対称な座標位置の両方に横エッジ点が存在しない場合には、即ち、片方のみに存在する場合及び両方共に存在しない場合には、点数を加算しない。この演算をウインドウ20内の総ての画素に対して実施して獲得した点数の総和は、X=Kの直線の顔の中心線の確からしさの度合を表している。即ち、得点が大きいほど、その直線に対するエッジ部分の対称性が高く、横エッジ画像の中心線である可能性が高いことになる。
【0035】
ウインドウ20を横エッジ画像の右端まで右方向に少しずつ移動させながら、各ウインドウ位置により定まる直線について得点(確からしさを表す値)を求める。そして、最も得点が大きい直線が顔の中心線候補として選択され、該中心線候補でのX座標と得点とが得られる。
【0036】
ステップ106では、選択された中心線候補が中心線として適切か否かを判定する。中心線候補での得点が予め設定された閾値よりも大きい場合には、ステップ108で顔が存在すると決定する。一方、得点が予め設定された閾値よりも小さい場合には、顔が存在しないと判定し、ステップ100に戻って顔有無の判定をやり直す。また、ステップ108で顔が存在すると決定した後も、ステップ100に戻って次の顔画像を取り込み、次の顔画像から顔の有無を判定する。
【0037】
以上説明したように本実施の形態では、横エッジ画像において顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定し、設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出し、算出された値に基づいて、所定領域中の顔の有無を判定するので、顔の一部が隠れていてもその他の部分により顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出でき、所定領域中の顔の有無を判定することができる。
(第2の実施の形態)
次に、本実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを説明する。
【0038】
図6には、本実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートが示されている。図6に示すように、本実施の形態係る顔有無判定処理プログラムと前述した第1の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムとは、第1の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムでは、ステップ102で横エッジ画像(第1の輝度値変化状態画像)を検出しているのに対し、本実施の形態係る顔有無判定処理プログラムでは、ステップ103で、取り込んだ顔画像に対して縦エッジ画像(第2の輝度値変化状態画像)を検出する点で相違する。即ち、横エッジの検出の場合と同様に、顔画像について水平方向の輝度変化を予め設定された閾値と比較し、輝度値の差が閾値を超える画素(縦エッジ点)の出力値を1、輝度値の差が閾値を超えない画素の出力値を0とするようにラべリングを行い、顔画像をラベル0、1が付された2値画像に変換することにより縦エッジを検出する。これにより、例えば、図7に示すように、縦エッジ点が白色で表示された白黒の縦エッジ画像が得られる。その後は、本実施の形態では、中心位置検出(ステップ104)、顔有無判定(ステップ106)は、縦エッジ画像を用いて行う。
(第3の実施の形態)
前述した第1の実施の形態及び第2の実施の形態では横エッジ画像又は縦エッジ画像だけを用いて顔の中心線を検出したが、本実施の形態では横エッジ画像と縦エッジ画像の両方を用いて顔の中心線を検出する。この場合の中心線検出処理プログラムを、図8を参照して説明する。
【0039】
ステップ200において、画像メモリ30に記憶されている顔画像を取り込み、ステップ202で、ステップ102と同様にして、取り込んだ顔画像に対して横エッジを検出する。これにより、例えば、図9(A)に示すように、白黒の横エッジ画像が得られる。ステップ204で、今度は取り込んだ顔画像に対して縦エッジを検出する。横エッジの検出の場合と同様に、顔画像について水平方向の輝度変化を予め設定された閾値と比較し、輝度値の差が閾値を超える画素(縦エッジ点)の出力値を1、輝度値の差が閾値を超えない画素の出力値を0とするようにラべリングを行い、顔画像をラベル0、1が付された2値画像に変換することにより縦エッジを検出する。これにより、例えば、図9(B)に示すように、縦エッジ点が白色で表示された白黒の縦エッジ画像が得られる。
【0040】
ステップ206では、ステップ104と同様にして、得られた横エッジ画像を用いて第1の中心線候補(中心線候補1)を選択する。
【0041】
ここで、図6のステップ104のように縦エッジ画像を用いて第2の中心線候補(中心線候補2)を選択し、第1の中心線候補及び第2の中心線候補の各々の得点に基づいて顔の有無を判定するようにしてもよいが、本実施の形態では、次のようにしている。
【0042】
次に、ステップ208で、得られた縦エッジ画像を用いて第1の中心線候補の近傍領域において第2の中心線候補を選択する。図9(B)に示すように、第1の中心線候補の近傍にウインドウ20より小さい矩形のウインドウ(近傍領域(部分輝度値変化状態画像))30を設定する。ウインドウ30の横方向の線分を2等分する線に対して線対称な座標位置の両方に縦エッジ点が存在する場合には予め設定した点数を加算する。この演算をウインドウ30内の総ての画素に対して実施する。ウインドウ30を第1の中心線候補の近傍の所定範囲で少しずつ横方向に移動させながら、各ウインドウ位置により定まる直線について得点(確からしさを表す値)を求める。そして、最も得点が大きい直線が第2の中心線候補として選択され、第2の中心線候補でのX座標と得点とが得られる。
【0043】
ステップ210では、第1の中心線候補及び第2の中心線候補に基づいて、顔の有無を判定し、顔が存在すると判定された場合には、ステップ212で、顔が存在すると決定し、再度、ステップ200に戻る。なお、顔が存在しないと判定された場合にもステップ200に戻る。
【0044】
次に、上記ステップ210における顔有無の判定の内容を詳細に説明する。
【0045】
最初に、図10を参照して、ステップ210の第1の例を説明する。図10には、特にステップ210の第1の例(ステップ210A)の詳細が示されている。即ち、上記ステップ200〜208の処理の後、ステップ210A1で、第1の条件が成立したか否かを判断する。
【0046】
ここで、第1の条件は、第1の中心線候補での得点が、予め設定された第1の閾値よりも大きいことである。
【0047】
第1の条件が成立したと判断された場合には、ステップ212に進む。一方、第1の条件が成立しなかったと判断された場合には、ステップ210A2で、第2の条件が成立したか否かを判断する。
【0048】
ここで、第2の条件は、第1の中心線候補での得点が、予め設定された第2の閾値(<第1の閾値)よりも大きいことである。
【0049】
第2の条件が成立しなかったと判断された場合には、ステップ200に戻る。一方、第2の条件が成立したと判断された場合には、ステップ210A3で、第3の条件が成立したか否かを判断する。
【0050】
ここで、第3の条件は、第2の中心線候補での得点が、第3の閾値より大きいことである。
【0051】
第3の条件が成立しなかったと判断された場合には、ステップ200に戻り、第3の条件が成立したと判断された場合には、ステップ212に進む。
【0052】
次に、図11を参照して、ステップ210の第2の例を説明する。図11には、特にステップ210の第2の例(ステップ210B)の詳細が示されている。即ち、ステップ210の第2の例は、上記第1の例におけるステップ210A(ステップ210A1〜210A3)の処理を実行するが、ステップ210A1及びステップ210A3のそれぞれで肯定判定の場合には、ステップ210B1で、第4の条件が成立したか否かを判断する。
【0053】
ここで、第4の条件は、第1の中心線候補と第2の中心線候補との座標位置の差分が、予め設定された第4の閾値よりも小さいことである。
【0054】
第4の条件が成立しなかったと判断された場合には、ステップ200に戻る。一方、第4の条件が成立したと判断された場合には、ステップ212に進む。
【0055】
なお、上記第1の例及び第2の例において、第3の条件が成立しなかったと判断された場合にステップ200に戻るようにしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、第3の条件が成立しなかったと判断された場合に、第2の中心線候補での得点が、予め設定された他の閾値(=第5の閾値<第3の閾値)よりも大きい(第5の条件)か否かを判断し、第2の中心線候補での得点が、予め設定された他の閾値よりも大きくない(第5の条件が不成立)と判断した場合に、ステップ200に戻り、第2の中心線候補での得点が、予め設定された他の閾値よりも大きいと判断した場合には、第1の例では、ステップ212に進み、第2の例では、ステップ210B1に進むようにしてもよい。
【0056】
上述した通り、顔画像には横エッジを生じる部分が多いが、図6(B)から分かるように、顔の中心付近では鼻に起因して縦エッジ点が多くなる。従って、横エッジ画像のエッジ部分の対称性が最も高くなるように第1の中心線候補を検出した後、この第1の中心線候補の近傍において、縦エッジ画像のエッジ部分の対称性が最も高くなるように第2の中心線候補を選択することで、より正確に顔の中心線を検出することができる。
【0057】
なお、上記の例では、得られた横エッジ画像を用いて第1の中心線候補を検出した後に、縦エッジ画像を用いて第2の中心線候補を選択したが、縦エッジ画像に現れた顔の輪郭線の左右両端を表すエッジ部分の対称性から第1の中心線候補を検出した後に、横エッジ画像を用いて第2の中心線候補を選択してもよい。また、この場合、第1の中心線候補と第2の中心線候補との座標位置の差分から、顔の向き(例えば、斜め前方を向いている等)を検出することができる。
【0058】
上記例では、横エッジ画像を生成して第1の中心線候補を得た後、縦エッジ画像を用いて第1の中心線候補の近傍領域において第2の中心線候補を選択するようにしているが、本発明は、これに限定されるものではなく、縦エッジ画像を生成して第1の中心線候補を得た後、横エッジ画像を用いて第1の中心線候補の近傍領域において第2の中心線候補を選択するようにしてもよい。
(第4の実施の形態)
本実施の形態では、図13(A)に示すように、ドライバがマスクを装着しており、鼻がマスクで覆われている場合の顔の中心線検出例について説明する。この場合の中心線検出処理プログラムを、図12を参照して説明する。
【0059】
ステップ300において、画像メモリに記憶されている顔画像を取り込み、ステップ302で、ステップ102と同様にして、取り込んだ顔画像に対して横エッジを検出する。これにより、図13(B)に示すように、白黒の横エッジ画像が得られる。ステップ304で、ステップ104と同様に、得られた横エッジ画像のエッジ部分の対称性に着目して第1の中心線候補を選択する。
【0060】
次に、ステップ306で、今度は横エッジ画像の非エッジ部分(エッジ点が存在しない部分)の対称性に着目して、第1の中心線候補(中心線候補1)の近傍領域において第2の中心線候補を選択する。図13(B)に示すように、第1の中心線候補の近傍にウインドウ20より小さい矩形のウインドウ(近傍領域)40を設定する。ウインドウ40の横方向の線分を2等分する線に対して線対称な座標位置の両方に横エッジ点が存在しない場合に、予め設定した点数を加算する。この点で、線対称な座標位置の両方にエッジ点が存在する場合に点数を加算する第1〜第3の実施の形態とは相違する。即ち、得点が大きいほど、その直線に対する非エッジ部分の対称性が高く、横エッジ画像の中心線である可能性が高いことになる。
【0061】
この演算をウインドウ40内の総ての画素に対して実施する。ウインドウ40を第1の中心線候補の近傍の所定範囲で少しずつ横方向に移動させながら、各ウインドウ位置により定まる直線について得点を求める。そして、最も得点が大きい直線が第2の中心線候補として選択され、第2の中心線候補でのX座標と得点とが得られる。
【0062】
ステップ308では、第1の中心線候補及び第2の中心線候補に基づいて、顔の有無を判定し、顔が存在すると判定された場合には、ステップ310で、顔が存在すると決定し、再度、ステップ300に戻る。なお、顔が存在しないと判定された場合にもステップ300に戻る。
【0063】
次に、上記ステップ308における顔有無の判定の内容を詳細に説明する。
【0064】
最初に、図14を参照して、ステップ306の第1の例を説明する。図14には、特にステップ308の第1の例(ステップ308A)の詳細が示されている。即ち、本ステップ308Aでは、ステップ308A1〜308A3を実行するが、ステップ308A1〜308A3ではそれぞれ、本実施の形態における第1の中心線候補、第2の中心線候補について、前述した第3の実施の形態における第1の中心線候補、第2の中心線候補について実行するステップ210A1〜210A3の処理を実行する。
【0065】
次に、図15を参照して、ステップ308の第2の例を説明する。図15には、特にステップ308の第2の例(ステップ308B)の詳細が示されている。即ち、ステップ308の第2の例は、上記ステップ210Bと同一であるので、その説明を省略する。
【0066】
なお、上記第1の例及び第2の例において、第3の条件が成立しなかったと判断された場合にステップ300に戻るようにしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、第3の条件が成立しなかったと判断された場合に、第2の中心線候補での得点が、予め設定された他の閾値(=第5の閾値<第3の閾値)よりも大きい(第5の条件)か否かを判断し、第2の中心線候補での得点が、予め設定された他の閾値よりも大きくない(第5の条件が不成立)と判断した場合に、ステップ300に戻り、第2の中心線候補での得点が、予め設定された他の閾値よりも大きいと判断した場合には、第1の例では、ステップ310に進み、第2の例では、ステップ308B1に進むようにしてもよい。
【0067】
上述した通り、顔画像には横エッジを生じる部分が多いが、図13(B)から分かるように、顔の中心付近では横エッジ点が少なくなる。また、ドライバがマスクを装着した状態では、顔の中心付近の縦エッジを抽出することもできない。従って、横エッジ画像のエッジ部分の対称性が最も高くなるように第1の中心線候補を検出した後、第1の中心線候補の近傍において、横エッジ画像の非エッジ部分の対称性が最も高くなるように第2の中心線候補を選択することで、より正確に顔の中心線を検出することができる。
(第5の実施の形態)
次に、図16に示す本実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを説明する。
【0068】
ステップ400で、中心線候補検出処理(中心線位置)を実行する。なお、本ステップでは、上記説明した第1の実施の形態乃至第4の実施の形態の中心線候補検出処理の何れも適用可能である。
【0069】
次のステップ401で、中心線候補が検出されたか否かを判断し、検出されなかったと判断された場合には、ステップ400に戻り、中心線候補が検出されたと判断された場合には、ステップ402で、中心線候補検出処理の際に用いた横エッジ画像及び縦エッジ画像の少なくとも一方を用いて、顔の両端の位置を検出する。即ち、横エッジ画像及び縦エッジ画像の少なくとも一方、例えば、図17(A)に示すように、縦エッジ画像の各エッジを、図17(B)に示すように、X軸に投影したヒストグラムを生成する。図17(B)に示すヒストグラムから理解されるように、顔の両端位置で、ピーク値を有する。そこで、ピーク値に対して閾値を設定し、閾値を上回った位置を顔の両端位置とする。
【0070】
ステップ403で、ピーク値が閾値を上回った位置が2つある、即ち、顔の両端が検出されたか否かを判断し、顔の両端が検出されなかった場合には、ステップ400に戻り、顔の両端が検出された場合には、ステップ404で、顔が存在すると検定して、ステップ400に戻る。
(第6の実施の形態)
次に、図18に示す本実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを説明する。
【0071】
前述した第5の実施の形態と同様に、ステップ400で、中心線候補検出処理(中心線位置)を実行し、ステップ402で、顔の両端の位置を検出する。
【0072】
次にステップ405で、顔の角度を算出する。即ち、図19に示すように、顔を円筒モデルとして考え、上記検出された顔の中心線と顔の両端位置とに基づいて、水平方向の顔の角度を算出する。即ち、顔の両端の何れか一方に他方より顔の中心線が近い場合には、顔は正面(カメラに向く方向)に対して顔の当該一方に向いている。本ステップはこの角度を算出する。
【0073】
ステップ406で、上記算出された角度が、顔が正面を向いていると判断できる設定角度以内か否かを判断する。顔が設定角度以内に向いていないと判断された場合には、ステップ400に戻り、顔が設定角度以内に向いている、即ち、顔がある程度正面を向いていると判断された場合には、ステップ408で、回数をカウントする。即ち、本ステップを実行するたびにカウント値を1インクリメントする。なお、顔が設定角度以内に向いていないと判断された場合には、当該カウントをリセットする。
【0074】
ステップ410で、カウント値が設定値以上か否かを判断する。カウント値が設定値以上でないと判断された場合には、顔が正面を向いていることが少ない、即ち、顔が存在しないと判断でき、ステップ400に戻る。即ち、ドライバは通常の運転時では、正面を向いていることが多く、カウント値が設定値以上でないということは、顔が正面を向いていることが少ない、即ち、顔が存在しないと判断できる。
【0075】
一方、カウント値が設定値以上と判断された場合には、ステップ412で、顔が存在すると決定する。
(変形例)
上記第1乃至第6の実施の形態では、設定したウインドウ内の総ての線対称な座標位置について演算を実施したが、線対称な座標位置を探索する範囲を限定してもよい。例えば、図20に示すように、探索領域50を、眼、鼻等の顔部品が存在する領域に限定することで、顔部品の特徴を確実に捉えることができ、中心線候補の検出精度が向上する。
【0076】
また、上記第1乃至第6の実施の形態では、線対称な座標位置の両方にエッジ点が存在するか否かを基準に点数を加算したが、一方の座標位置に隣接する座標位置にエッジ点が存在する場合にも、点数を加算するようにしてもよい。例えば、図21に示すように、ウインドウ20の横方向の2等分線をX=Kの直線とすると、同じY座標上にある画素aと画素bの各々が横エッジ点になる場合に点数を加算する外、画素aが横エッジ点となり且つ画素bに対し垂直方向に隣接する画素c又は画素dが横エッジ点になる場合にも点数を加算する。このように、対応する画素を所定範囲内で縦方向に探索することで、顔の傾きに対してもある程度対応することができ、中心線候補の検出精度が向上する。
【0077】
また、上記第1乃至第6の実施の形態では、縦エッジ又は横エッジを検出する例について説明したが、エッジを縦方向成分と横方向成分とに分けて検出するソーベルフィルタを用いてエッジ角度をモニターすることで、種々の方向のエッジを検出できる。例えば、図22に示すように、縦エッジ画像と横エッジ画像を用いる代わりに、左45度のエッジ画像と右45度のエッジ画像を用いることもできる。なお、縦エッジ画像及び横エッジ画像以外のエッジ画像を用いる場合には、線対称な座標位置の両方に同じ角度方向のエッジ点が存在するか否かを基準に点数を加算する。
【0078】
更に、上記各例では、顔の中心線である確からしさを表す値を算出するために、顔の中心線の候補となる直線から左右にそれぞれ所定距離離れた位置に存在する画素の各々が共に横エッジ点又は縦エッジ点になる場合、又は、顔の候補となる直線に対して線対称な座標位置の両方に横エッジ点又は縦エッジ点が存在しない場合に、点数を加算しているが、本発明はこれに限定されず、顔の中心線の候補となる直線から左右にそれぞれ所定距離離れた位置に存在する画素の各々が共に横エッジ点又は縦エッジ点になる場合、及び、顔の候補となる直線に対して線対称な座標位置の両方に横エッジ点又は縦エッジ点が存在しない場合に、点数を加算するようにしてもよい。
【0079】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定し、設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出し、算出された値に基づいて、所定領域中の顔の有無を判定するので、顔の一部が隠れていてもその他の部分により顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出でき、所定領域中の顔の有無を判定することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施の形態に係る顔画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図2】本実施の形態に係る顔画像処理装置のコンピュータの内部構成を主として示すブロック図である。
【図3】第1の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートである。
【図4】(A)は顔画像の原画像を示す図であり、(B)は(A)を2値化して得られた横エッジ画像である。
【図5】横エッジ画像に対して矩形のウインドウを設定した図である。
【図6】第2の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートである。
【図7】顔画像の原画像をを2値化して得られた縦エッジ画像である。
【図8】第3の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートである。
【図9】(A)は横エッジ画像であり、(B)は縦エッジ画像である。
【図10】第3の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートであって、特にステップ210の第1の例の詳細を示すフローチャートである。
【図11】第3の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートであって、特にステップ210の第2の例の詳細を示すフローチャートである。
【図12】第4の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートである。
【図13】(A)はマスクを装着したドライバの顔画像の原画像を示す図であり、(B)は(A)を2値化して得られた横エッジ画像である。
【図14】第4の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートであって、特にステップ308の第1の例の詳細を示すフローチャートである。
【図15】第4の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートであって、特にステップ308の第2の例の詳細を示すフローチャートである。
【図16】第5の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートである。
【図17】顔の両端の検出内容を説明する説明図であって、(A)は、縦エッジ画像であり、(B)は、縦エッジ画像をX軸方向に投影して得られたヒストグラムである。
【図18】第6の実施の形態に係る顔有無判定処理プログラムを示すフローチャートである。
【図19】顔の円筒形モデルの概念図である。
【図20】設定したウインドウ内で線対称な座標位置を探索する範囲を特定した図である。
【図21】一方の座標位置に対応する画素を所定範囲内で縦方向に探索する例を示す図である。
【図22】エッジ方向の置き換え例を示す図である。
【符号の説明】
10 カメラ
12 照明光源
14 画像処理用のコンピュータ
16 表示装置
20、30、40 ウインドウ
50 探索領域
Claims (9)
- 所定領域を撮影して得られた画像を入力する画像入力手段と、
前記入力された画像の各画素の輝度値に基づいて、該画像中の輝度値の変化状態を示す輝度値変化状態画像を生成する輝度値変化状態画像生成手段と、
前記生成された輝度値変化状態画像に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出する算出手段と、
前記算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、前記所定領域中の顔の有無を判定する判定手段と、
を備えた顔有無判定装置。 - 前記算出手段は、前記輝度値変化状態画像の前記顔中心候補線を基準にした線対称性を示す値を算出することにより、顔の中心線である確からしさを表す値を算出することを特徴とする請求項1記載の顔有無判定装置。
- 前記輝度値変化状態画像生成手段は、前記各画素の所定方向の輝度変化に基づく第1の輝度値変化状態画像及び前記各画素の該所定方向と交差する方向の輝度変化に基づく第2の輝度値変化状態画像の少なくとも一方を生成することを特徴とする請求項1又は請求項2記載の顔有無判定装置。
- 前記輝度値変化状態画像生成手段は、前記第1の輝度値変化状態画像及び前記第2の輝度値変化状態画像を生成し、
前記設定手段は、前記生成された第1の輝度値変化状態画像及び第2の輝度値変化状態画像各々に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定することを特徴とする請求項3記載の顔有無判定装置。 - 前記算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、前記設定手段により設定された複数の顔中心候補線の中から、より顔の中心線として確からしい少なくとも1つの顔中心候補線を選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された顔中心候補線に基づいて、複数の顔中心候補線を再度設定するための部分輝度値変化状態画像を設定する部分輝度値変化状態画像設定手段と、
を備え、
前記設定手段は、前記部分輝度値変化状態画像選定手段により設定された部分輝度値変化状態画像に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を再度設定し、
前記算出手段は、前記設定手段により再度設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出し、
前記判定手段は、前記設定手段により再度設定された複数の顔中心候補線各々に対する顔の中心線である確からしさを表す値と、再度設定される前の複数の顔中心候補線各々に対する顔の中心線である確からしさを表す値と、に基づいて、前記所定領域中の顔の有無を判定する、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項4の何れか1項に記載の顔有無判定装置。 - 前記生成された輝度値変化状態画像に基づいて、顔の両端を検出する顔両端検出手段と、
前記算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、前記設定手段により設定された複数の顔中心候補線の中から、より顔の中心線として確からしい顔中心候補線を選択する選択手段と、
前記判定手段は、前記顔両端検出手段により検出された顔の両端と、前記選択手段により選択された顔中心候補線と、に基づいて、前記所定領域中の顔の有無を判定する、
請求項1乃至請求項5の何れか1項に記載の顔有無判定装置。 - 前記選択手段は、確からしさを表す値が所定値以上の顔中心候補線を選択し、
前記判定手段は、前記顔両端検出手段により顔の両端が検出されると共に、前記選択手段により顔中心候補線が選択された場合に、前記所定領域中に顔が有ると判定する、
ことを特徴とする請求項6記載の顔有無判定装置。 - 前記顔両端検出手段により検出された顔の両端と、前記選択手段により選択された顔中心候補線と、に基づいて、顔の向きを判定する顔向き判定手段を更に備え、
前記判定手段は、前記顔向き判定手段による顔の向きの判定状態に基づいて、所定領域中の顔の有無を判定する、
請求項6記載の顔有無判定装置。 - コンピュータに、
所定領域を撮影して得られた画像を入力するステップと、
前記入力された画像の各画素の所定方向の輝度変化に基づいて、輝度値変化状態画像を生成するステップと、
前記生成された輝度値変化状態画像に基づいて、顔の中心線の候補線としての複数の顔中心候補線を設定するステップと、
前記設定された複数の顔中心候補線各々に対して、該顔中心候補線が顔の中心線である確からしさを表す値を算出するステップと、
前記算出手段により複数の顔中心候補線各々に対して算出された顔の中心線である確からしさを表す値に基づいて、前記所定領域中の顔の有無を判定するステップと、
を実行させるための顔有無判定プログラム。
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