JP2005107783A - 画像認識方法及びその装置 - Google Patents

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香椎子 小舘
Eriko Watanabe
恵理子 渡邉
Noriko Takeda
紀子 武田
Michiko Nakanishi
美智子 中西
Isao Minegishi
功 峯岸
Hiroshi Koizumi
浩 小泉
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Abstract

【課題】
画像認識方法に於いて、判別の基準となる閾値の適正な設定を行い、高精度の画像認識が行える様にする。
【解決手段】
光相関手法を用いた2以上の画像の同一性、類似性を相関値と閾値の比較で判定する画像認識方法に於いて、認識対象画像同士で得られる自己相関値を基準に閾値の設定を行う。
【選択図】 図2

Description

本発明は2以上の画像の同一性、類似性を判定する画像認識方法及びその装置に関するものである。
画像、例えば指紋画像、網膜上の血管像、或は顔画像等の個人特有の特徴を表す画像の認識は個人認識に利用することができる。顔画像等の画像認識による個人認識は、非接触で個人の個別認識が可能である為、IDカードや暗証番号に代るセキュリティ技術として関心が高まっている。
認識の手法としては、画像処理によるもの、画像を光信号に変換し光相関手法を用いて高速に処理を行うものがあり、画像を光信号に変換して処理するものとして例えば特許文献1、特許文献2、特許文献3に示されるものがある。
光信号に変換して処理する顔画像認識装置では、予め多数の認識用画像がデータベースとして用意されており、用意された画像と新しく取得した顔画像とを比較し、同一人物か否かの判定を光相関手法を用いて行っている。光処理により相関を行う場合、相関値は光強度として得られる。
斯かる顔画像認識装置では、自己相関値(同一人物の相関信号)と相互相関値(他人の相関値)とを認識する為の閾値を設定する必要がある。閾値の設定は予め用意した数百人の顔画像データを基に自己相関値と相互相関値を取り、それらの値から閾値を設定している。閾値は他人か本人かを認識するパラメータであり、閾値をどの様に設定するかで認識結果に大きな影響を与える。
又、認識の対象画像が顔画像の様に、個人差により自己相関値が異なってくる可能性があり、画一的に設定した閾値では認識結果に影響を与える可能性がある。
特開2002−117404号公報
特開2002−117406号公報
特開2003−223642号公報
本発明は斯かる実情に鑑み、適正な閾値の設定を行い、高精度の画像認識が行える様にするものである。
本発明は、光相関手法を用いた2以上の画像の同一性、類似性を相関値と閾値の比較で判定する画像認識方法に於いて、認識対象画像同士で得られる自己相関値を基準に閾値の設定を行う画像認識方法に係るものである。
又本発明は、画像をデータベースとして格納する記憶部と、画像を表示する画像入力装置と、認識対象の画像から作成したマッチトフィルタと、表示された前記画像を前記マッチトフィルタに投影する光学系と、マッチトフィルタからの光を受光する光検出器と、該光検出器からの受光信号と閾値との比較により画像認識を行う信号処理部とを具備し、前記マッチトフィルタは認識対象画像より作成し、前記閾値は認識対象画像と認識対象画像より作成した前記マッチトフィルタにより得られた自己相関値を基準に設定する様にした画像認識装置に係るものである。
更に、本発明は画像は顔画像であり、個人認識が行われる画像認識方法又は画像認識装置に係るものである。
本発明によれば、光相関手法を用いた2以上の画像の同一性、類似性を相関値と閾値の比較で判定する画像認識方法に於いて、認識対象画像同士で得られる自己相関値を基準に閾値の設定を行うので、対象画像毎に自己相関値が異なる場合等個体差が相関値に影響を及す様な場合でも、適正な閾値の設定が可能であり、高精度の測定が行える。
以下、図面を参照しつつ本発明を実施する為の最良の形態を説明する。
以下、Vander Lugt Correlation法による光相関手法を用いた画像認識装置の例で述べるが、Joint Transform Correlation法による光相関手法を用いた装置でも同様に本発明を適用できる。
以下は画像として顔画像を用いた例を示しているが、画像として指紋画像、網膜上の血管像等を用いた場合も同様である。
図1中、1は透過型液晶表示装置等の画像入力装置、2は第1のフーリエ変換レンズ、3は位相変調素子、4は第2のフーリエ変換レンズ、5は光検出器である。
前記画像入力装置1にはデータベースとして格納された格納顔画像6が表示され、前記画像入力装置1にコヒーレントな平行光線7が照射される。前記画像入力装置1を透過した光は前記第1のフーリエ変換レンズ2によりフーリエ変換され、前記位相変調素子3上に集光し、前記格納顔画像6のフーリエ変換像8を結像する。
前記位相変調素子3は、表示装置例えば液晶表示部及び該液晶表示部に表示されマッチトフィルタとして機能する位相フィルタ11によって構成され、該位相フィルタ11は、認識の対象となる顔を撮像した取得画像9から作成される。尚、マッチトフィルタとしては、位相型ではなく、強度変調型のフィルタで構成してもよい。
前記フーリエ変換像8が前記位相フィルタ11を透過することで相関演算処理が行われ、透過光の一部はそのまま透過し(0次光)、一部は平面波(1次光)となる。
前記第2のフーリエ変換レンズ4を透過した0次光は前記光検出器5上に格納顔画像6′を結像し、又前記第2のフーリエ変換レンズ4を透過した1次光は前記光検出器5上に点像12を結像する。
前記格納顔画像6と前記取得画像9が類似している程、前記1次光の割合が大きくなり、前記点像12の光強度が増大する。この点像12の光強度が相関値を表す。従って、相関値の最大値は同一の認識対象の画像から作成したフィルタにより得られたものとなる。
尚、画像認識装置として図示していないが、前記光検出器5の受光面に対峙してピンホールが設けられており、前記光検出器5にはピンホールを透過した点像12のみが投影される様になっている。
而して、前記光検出器5からの受光信号を閾値を基準として大小を判断して認識の対象が本人であるか否かが判断される。
上記閾値の設定について図1、図2を参照して説明する。尚、認識対象を顔画像として説明する。
測定の開始前に、認識対象画像から前記位相フィルタ11を作成する。この時、認識対象画像は基準画像PA として位置付けられ、前記位相フィルタ11は基準フィルタFA として位置付けられる。前記基準画像PA を前記画像入力装置1に表示させ、更に前記位相変調素子3に前記基準フィルタFA を表示させる(STEP1)。
前記平行光線7を照射し、前記光検出器5上に点像12を結像させ、該点像12の光強度に基づき相関値IMax を得る(STEP2)。該相関値IMax は前記基準画像PA 即ち認識対象画像に関する相関値として最大値となる。
前記相関値IMax に基づき所定の定数αを掛けて、閾値Ithを得る(STEP3)。ここで、定数αは、過去のデータに基づき、要求される認識精度等測定時の認識状況に応じて適宜決定される。
次に、上記定数αの設定の一例について図3を参照して説明する。
所定数、例えば数百人の顔画像の自己相関値(本人の顔画像同士の相関値)と相互相関値(本人の顔画像と他人の顔画像との相関値)を測定する。
自己相関値について本人拒否率(本人の顔画像同士を比較した場合の本人でないと判断する率)、相互相関値について他人受入率(本人の顔画像と他人の顔画像との比較した場合で本人であると判断する率)のそれぞれについてプロットして得られた本人拒否率曲線14、他人受入率曲線15を示したのが図3である。
図3に於いて、前記光検出器5からの受光信号強度α(αは相関信号強度の最大値に対する比率を示している)を閾値とすると、他人を受入れる率(他画像受入れ率)は0%となるが、本人を拒否する率(同画像拒否率)が数十%となる。図3に於いて、前記本人拒否率曲線14と他人受入率曲線15の交点が本人でないと判断する誤差、本人であると判断する誤差を考慮した総合誤差が最も小さくなる値であると判断され、例えば前記本人拒否率曲線14と他人受入率曲線15の交点の相関信号強度を閾値Aとする。尚、例えば他人受入率を重視して、他人受入率の誤差をより低く設定する場合も有り、その場合は、両曲線の交点より相関信号強度は大きくなる値で設定される。又、具体的な数値としては、前記本人拒否率と他人受入率とが必ずしも一致した値でなくとも、同等又は同等と見られる点が選択される。
図3を基に得られ、選択されたαが上記定数として設定される。
次に、図4により本発明の実施の形態に係る画像認識装置の概略構成を説明する。
図4中、図1中で示したものと同等のものには同符号を付してある。
測定光軸17上に画像入力装置1、第1のフーリエ変換レンズ2、フィルタ表示器21が設けられ、前記画像入力装置1と第1のフーリエ変換レンズ2との間にビームスプリッタ(又はハーフミラー)20、前記第1のフーリエ変換レンズ2とフィルタ表示器21との間にはビームスプリッタ(又はハーフミラー)22が設けられている。
前記画像入力装置1には記憶部16からの画像信号が入力される様になっており、該画像入力装置1には液晶表示装置、特に高速で表示の切替が可能な強誘電性液晶の表示装置が使用されることが好ましい。前記記憶部16には例えば数百人の顔画像がイメージデータとして格納され、又基準画像、該基準画像より作成した基準フィルタがイメージデータとして格納されている。
発光素子例えばレーザダイオード18からのコヒーレントな光線は集光レンズ19により平行光束とされ、前記ビームスプリッタ20を介して画像入力装置1に入射される様になっている。前記フィルタ表示器21は前記位相変調素子3を具備し、該位相変調素子3に基準フィルタ或は取得画像9から得られる位相フィルタ11を表示する様になっている。又、表示するフィルタは認識画像の変更に伴って切替可能となっている。
画像の取得はデジタルカメラ等、取得画像について映像のデジタル信号を出力する撮像装置によって行うことが好ましい。又、前記フィルタ表示器21にフィルタ作成機能を具備させることで、前記記憶部16より前記フィルタ表示器21に基準画像のイメージデータを直接入力し、或は前記フィルタ表示器21にデジタルカメラ等から直接イメージデータを入力する様にしてもよい。
前記フィルタ表示器21上で得られた0次光、1次光は前記ビームスプリッタ22を経て前記第2のフーリエ変換レンズ4により光検出器5上に結像される。前記光検出器5の受光面に対峙してマスク23が設けられており、該マスク23はピンホール24を有し、前記第2のフーリエ変換レンズ4で集光された1次光のみが光検出器5で受光される様になっている。尚、前記マスク23は受光面に直接設けられてもよく、或は受光面を微小面積として、受光面自体をピンホールとして機能させてもよい。前記光検出器5は受光した1次光を光電変換し、相関信号として信号処理部25へ出力する。該信号処理部25は閾値を基準として画像の一致、不一致を判断する。
画像認識装置に電源が投入されると、基準画像PA が前記画像入力装置1に送出され、又基準フィルタFA が作成され、前記フィルタ表示器21に表示される。前記レーザダイオード18から光線が照射され、1次光が前記光検出器5で受光され、該光検出器5から相関値IMax が前記信号処理部25に送出される。該信号処理部25に於いて、相関値IMax に前記定数αが乗算され、認識対象画像に対する閾値Ithが保存設定される。
閾値Ithの設定が完了すると、取得画像から作成された前記位相フィルタ11がフィルタ表示器21に表示され、前記画像入力装置1に前記記憶部16からデータベースとして格納されたイメージデータが前記画像入力装置1に順次送出され、該画像入力装置1に順次画像が表示される。表示された画像毎に1次光が前記光検出器5に投影され、相関値が測定される。該相関値と前記信号処理部25に保存された閾値Ithを基に画像の一致、不一致が判断される。
本発明の対象となる画像認識装置の概略説明図である。 該画像認識装置に於ける閾値設定を示すフローチャートである。 閾値を設定する場合に使用される定数の求め方の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態に係る画像認識装置の概略構成図である。
符号の説明
1 画像入力装置
2 第1のフーリエ変換レンズ
3 位相変調素子
4 第2のフーリエ変換レンズ
5 光検出器
6 格納顔画像
11 位相フィルタ
12 点像
16 記憶部
18 レーザダイオード
21 フィルタ表示器
23 マスク
25 信号処理部

Claims (3)

  1. 光相関手法を用いた2以上の画像の同一性、類似性を相関値と閾値の比較で判定する画像認識方法に於いて、認識対象画像同士で得られる自己相関値を基準に閾値の設定を行うことを特徴とする画像認識方法。
  2. 画像をデータベースとして格納する記憶部と、画像を表示する画像入力装置と、認識対象の画像から作成したマッチトフィルタと、表示された前記画像を前記マッチトフィルタに投影する光学系と、マッチトフィルタからの光を受光する光検出器と、該光検出器からの受光信号と閾値との比較により画像認識を行う信号処理部とを具備し、前記マッチトフィルタは認識対象画像より作成し、前記閾値は認識対象画像と認識対象画像より作成した前記マッチトフィルタにより得られた自己相関値を基準に設定する様にしたことを特徴とする画像認識装置。
  3. 画像は顔画像であり、個人認識が行われる請求項1の画像認識方法又は請求項2の画像認識装置。
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