JP2005108207A - 画像処理方法および装置並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 トリミング領域を正確かつ迅速に決定する。
【解決手段】 顔写真画像における両瞳間の距離Ｄ１に対して式（４４）に従った演算を行って得た値Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、Ｌ１ｃを夫々、両目間の中心位置Ｐｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、中心位置Ｐｍから顔枠の上辺までの距離、中心位置Ｐｍから顔枠の下辺までの距離とするようにして顔枠を決定し、この顔枠を用いてトリミング領域を設定する。
Ｌ１ａ＝Ｄ×３．２５０
Ｌ１ｂ＝Ｄ×１．９０５ （４４）
Ｌ１ｃ＝Ｄ×２．１７０
【選択図】 図１

Description

本発明は顔写真画像に対して、トリミング領域を設定する画像処理方法および装置並びにそのためのプログラム並びにデジタルカメラ並びに写真ボックス装置に関するものである。

パスポートや免許証の交付申請、あるいは履歴書の作成などの場合において、本人の顔が写っている予め定められた出力規格の写真（以下証明写真という）の提出が要求されることが多い。このため、利用者の撮影を行うための撮影室が設けられ、撮影室内の椅子に着座した利用者を撮影し、利用者の証明写真用の顔写真画像をシートに記録した証明写真シートを作成することを自動的に行う証明写真の自動作成装置が従来より利用されている。このような自動作成装置は、大型であるため、設置場所が限られているため、利用者が証明写真を取得するためには、自動作成装置が設置された場所を探して出向く必要があり、不便である。

この問題を解決するために、例えば、特許文献１に記載されたように、証明写真の作成に用いる顔写真画像（顔が写されている画像）がモニタなどの表示装置で表示されている状態で、表示されている顔写真画像における頭頭部位置と顎の先端位置を指示すると、コンピュータが指示された２つの位置および証明写真の出力規格に基づいて顔の拡大縮小率、顔の位置を求めて画像を拡大縮小すると共に、拡大縮小した画像中の顔が証明写真における所定の位置に配置されるように拡大縮小した顔写真画像をトリミングして証明写真画像を形成する方法が提案されている。このような方法によって、利用者は、証明写真の自動作成装置よりも多数存在しているＤＰＥ店などに証明写真の作成を依頼することができると共に、手持ちの写真のうち、写りが良いなどのような気に入った写真が記録された写真フィルムまたは記録媒体をＤＰＥ店などに持ち込むことで、気に入った写真から証明写真を作成させることも可能となる。

しかしながら、この技術では、表示されている顔写真画像に対して頭頭部位置と顎の先端位置を各々指示する、という煩雑な操作をオペレータが行う必要があるので、特に多数の利用者の証明写真を作成するなどの場合にオペレータの負担が大きい。また、特に表示されて顔写真画像中の顔の領域の面積が小さい場合や、顔写真画像の解像度が粗いなどの場合には、頭頭部位置と顎の先端位置をオペレータが迅速かつ正確に指示することは困難であり、適切な証明写真の迅速な作成ができないという問題がある。

特許文献２には、顔写真画像中の頭頭部位置および両目の位置を検出すると共に、検出された頭頭部位置と両目の位置から顎の先端位置を推定してトリミング領域を設定する方法を提案している。この方法によれば、オペレータにより頭頭部位置と顎の先端位置を指示することを必要とせずに顔写真画像から証明写真の作成ができる。
特開平１１−３４１２７２号公報 特開２００２−１５２４９２号公報

しかしながら、特許文献２記載の方法では、目の検出に加え、頭頂部の検出も必要とし、処理が煩雑である。

また、頭頂部の検出においては、頭頂部が目より上の部分に位置するのにも拘らず、顔写真画像全体から頭頂部を検出するようにしているため、処理時間がかかることは勿論、顔写真画像に写った人物の衣装の色によっては正確に頭頂部を検出することができない可能性が生じ、結果として適切なトリミング領域を設定することができないという問題がある。

本発明は、上記事情に鑑み、正確かつ迅速に顔写真画像中のトリミング領域を設定することできる画像処理方法および装置並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明の第１の画像処理方法は、顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを用いて式（１）に従った演算を行って得た値Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、Ｌ１ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得し、
前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定する画像処理方法において、
前記係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ１ａ、Ｕｔ１ｂ、Ｕｔ１ｃを用いて式（２）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ１ａ、Ｌｔ１ｂ、Ｌｔ１ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の横幅、前記両目間の中心位置から前記顔の上端までの距離、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ１ａ＝Ｄ×Ｕ１ａ
Ｌ１ｂ＝Ｄ×Ｕ１ｂ （１）
Ｌ１ｃ＝Ｄ×Ｕ１ｃ

Ｌｔ１ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ａ
Ｌｔ１ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｂ （２）
Ｌｔ１ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｃ

ここで、前記「顔の横幅」とは、顔が横方向（両目が並ぶ方向）における最大の幅であり、例えば左耳から右耳までの距離とすることができる。「顔の上端」とは、前記横方向と直交する縦方向における顔の最も上部の位置を意味し、例えば頭頂部とすることができる。「顔の下端」とは、前記縦方向における顔の最も下部の位置を意味し、例えば顎の先端とすることができる。

人の顔の大きさは夫々異なるが、特別な例を除いて、顔の大きさ（横幅、縦幅）は、両目間の距離と対応する関係にあると共に、目から頭頂部までの距離および目から顎の先端までの距離も、両目間の距離と対応する関係にある。本発明の第１の画像処理方法は、この点に着目し、多数のサンプル顔写真画像を用いて、顔の横幅、目から顔の上端までの距離、目から顔の下端までの距離の夫々と、両目間の距離との関係を示す係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを統計的に求め、顔写真画像の目の位置および両目間の距離に基づいて、顔枠取得してトリミング領域を設定するものである。

また、本発明において、目の位置とは、目の中心点に限られることがなく、瞳の位置、目尻の位置などとしてもよい。

また、両目間の距離として、図３０に示すように、両目の夫々の瞳間の距離ｄ１を用いることが望ましいが、例えば、同図におけるｄ２、ｄ３、ｄ４、ｄ５が示すような、目頭間の距離、目の中心点間の距離、一方の目の目尻と他方の目の中心点間の距離、両目の目尻間の距離を用いてもよい。図示していないが、一方の目の瞳と他方の目の中心点間の距離や、一方の目の瞳と他方の目の目尻間の距離と、一方の目の目尻と他方の目の目頭間の距離などを用いても勿論よい。

本発明の第２の画像処理方法は、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出し、
前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃを用いて式（３）に従った演算を行って得た値Ｌ２ａ、Ｌ２ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得し、
前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定する画像処理方法において、
前記係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ２ａ、Ｕｔ２ｃを用いて式（４）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ２ａ、Ｌｔ２ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ２ａ＝Ｄ×Ｕ２ａ
Ｌ２ｃ＝Ｈ×Ｕ２ｃ （３）


Ｌｔ２ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ２ａ
Ｌｔ２ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ２ｃ （４）

本発明の第３の画像処理方法は、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出し、
前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃを用いて式（５）に従った演算を行って得た値Ｌ３ａ、Ｌ３ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得し、
前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定する画像処理方法において、
前記係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ３ａ、Ｕｔ３ｂ、Ｕｔ３ｃを用いて式（６）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ３ａ、Ｌｔ３ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ３ａ＝Ｄ×Ｕ３ａ
Ｌ３ｃ＝Ｄ×Ｕ３ｂ＋Ｈ×Ｕ３ｃ （５）


Ｌｔ３ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ａ
Ｌｔ３ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ｂ＋Ｈｓ×Ｕｔ３ｃ （６）

本発明の第４の画像処理方法は、顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃを用いて式（７）に従った演算を行って得た値Ｌ４ａ、Ｌ４ｂ、Ｌ４ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定する画像処理方法において、
前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ４ａ、Ｕｔ４ｂ、Ｕｔ４ｃを用いて式（８）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ４ａ、Ｌｔ４ｂ、Ｌｔ４ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ４ａ＝Ｄ×Ｕ４ａ
Ｌ４ｂ＝Ｄ×Ｕ４ｂ （７）
Ｌ４ｃ＝Ｄ×Ｕ４ｃ

Ｌｔ４ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ａ
Ｌｔ４ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｂ （８）
Ｌｔ４ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｃ

本発明の第５の画像処理方法は、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出し、
前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃを用いて式（９）に従った演算を行って得た値Ｌ５ａ、Ｌ５ｂ、Ｌ５ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにするようにして前記トリミング領域を設定する画像処理方法において、
前記係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ５ａ、Ｕｔ５ｂ、Ｕｔ５ｃを用いて式（１０）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ５ａ、Ｌｔ５ｂ、Ｌｔ５ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ５ａ＝Ｄ×Ｕ５ａ
Ｌ５ｂ＝Ｈ×Ｕ５ｂ （９）
Ｌ５ｃ＝Ｈ×Ｕ５ｃ

Ｌｔ５ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ５ａ
Ｌｔ５ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｂ （１０）
Ｌｔ５ｃ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｃ

本発明の第６の画像処理方法は、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出し、
前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２を用いて式（１１）に従った演算を行って得た値Ｌ６ａ、Ｌ６ｂ、Ｌ６ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定する画像処理方法において、
前記係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２が、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ６ａ、Ｕｔ６ｂ１、Ｕｔ６ｃ１、Ｕｔ６ｂ２、Ｕｔ６ｃ２を用いて式（１２）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ６ａ、Ｌｔ６ｂ、Ｌｔ６ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ６ａ＝Ｄ×Ｕ６ａ
Ｌ６ｂ＝Ｄ×Ｕ６ｂ１＋Ｈ×Ｕ６ｃ１ （１１）
Ｌ６ｃ＝Ｄ×Ｕ６ｂ２＋Ｈ×Ｕ６ｃ２

Ｌｔ６ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ａ
Ｌｔ６ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ１＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ１ （１２）
Ｌｔ６ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ２＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ２

すなわち、本発明の第４、第５、第６の画像処理方法は、第１、第２、第３の画像処理方法のように顔枠を求めて、該顔枠の位置と大きさに基づいて所定の出力規格に合致したトリミング領域を設定する代わりに、目の位置、両目間の距離に基づいて、または目の位置、両目間の距離、目から頭頂部までの垂直距離Ｈに基づいて直接トリミングする枠を設定するものである。

本発明の第１の画像処理装置は、顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを用いて式（１３）に従った演算を行って得た値Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、Ｌ１ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得する顔枠取得手段と、
前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
前記係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ１ａ、Ｕｔ１ｂ、Ｕｔ１ｃを用いて式（１４）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ１ａ、Ｌｔ１ｂ、Ｌｔ１ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の横幅、前記両目間の中心位置から前記顔の上端までの距離、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ１ａ＝Ｄ×Ｕ１ａ
Ｌ１ｂ＝Ｄ×Ｕ１ｂ （１３）
Ｌ１ｃ＝Ｄ×Ｕ１ｃ

Ｌｔ１ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ａ
Ｌｔ１ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｂ （１４）
Ｌｔ１ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｃ

ここで、前記両目間の距離として、両目の夫々の瞳間の距離を用いることができる。この場合、前記係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃの値が、夫々３．２５０×（１±０．０５）、１．９０５×（１±０．０５）、２．１７０×（１±０．０５）の範囲内にあることが望ましい。

本発明の第２の画像処理装置は、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する頭頂部検出手段と、
前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃを用いて式（１５）に従った演算を行って得た値Ｌ２ａ、Ｌ２ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得する顔枠取得手段と、
前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
前記係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ２ａ、Ｕｔ２ｃを用いて式（１６）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ２ａ、Ｌｔ２ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ２ａ＝Ｄ×Ｕ２ａ
Ｌ２ｃ＝Ｈ×Ｕ２ｃ （１５）

Ｌｔ２ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ２ａ
Ｌｔ２ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ２ｃ （１６）

ここで、前記両目間の距離として、両目の夫々の瞳間の距離を用いることができる。この場合、前記係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃの値が、夫々３．２５０×（１±０．０５）、０．９００×（１±０．０５）の範囲内にあることが好ましい。

本発明の第３の画像処理装置は、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する頭頂部検出手段と、
前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃを用いて式（１７）に従った演算を行って得た値Ｌ３ａ、Ｌ３ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得する顔枠取得手段と、
前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
前記係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ３ａ、Ｕｔ３ｂ、Ｕｔ３ｃを用いて式（１８）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ３ａ、Ｌｔ３ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ３ａ＝Ｄ×Ｕ３ａ
Ｌ３ｃ＝Ｄ×Ｕ３ｂ＋Ｈ×Ｕ３ｃ （１７）

Ｌｔ３ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ａ
Ｌｔ３ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ｂ＋Ｈｓ×Ｕｔ３ｃ （１８）

ここで、前記両目間の距離として、両目の夫々の瞳間の距離を用いることができる。この場合、前記係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃの値が、夫々３．２５０×（１±０．０５）、１．５２５×（１±０．０５）、０．１８７×（１±０．０５）の範囲内にあることが好ましい。

本発明の第４の画像処理装置は、顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃを用いて式（１９）に従った演算を行って得た値Ｌ４ａ、Ｌ４ｂ、Ｌ４ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定するトリミング領域設定手段を備えた画像処理装置であって、
前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ４ａ、Ｕｔ４ｂ、Ｕｔ４ｃを用いて式（２０）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ４ａ、Ｌｔ４ｂ、Ｌｔ４ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ４ａ＝Ｄ×Ｕ４ａ
Ｌ４ｂ＝Ｄ×Ｕ４ｂ （１９）
Ｌ４ｃ＝Ｄ×Ｕ４ｃ

Ｌｔ４ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ａ
Ｌｔ４ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｂ （２０）
Ｌｔ４ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｃ

また、前記両目間の距離として、両目の夫々の瞳間の距離を用いることができる。この場合、前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃの値は、夫々（５．０４×範囲係数）、（３．０１×範囲係数）、（３．４７×範囲係数）の範囲内にあり、該範囲係数が（１±０．４）とすることができる。

ここで、前記範囲係数は、（１±０．２５）であることが好ましい。

さらに、前記範囲係数は、（１±０．１０）であることがより好ましい。

さらに、前記範囲係数は、（１±０．０５）であることがより好ましい。

すなわち、本発明の第４の画像処理装置は、本発明の第４の画像処理方法に対応し、統計的に求められた係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃを用いて、顔写真画像の目の位置および両目間の距離に基づいて、トリミング領域を直接設定するものである。

ここで、本願発明者は、多数のサンプル顔写真画像（数千枚）を用いて求められた前記係数は、夫々５．０４、３．０１、３．４７（以下説明の便宜のため、係数Ｕ０という）であり、これらの係数Ｕ０を用いて前記トリミング領域を設定することが最も望ましいが、使用するサンプル顔写真画像の数などによって前記係数にばらつきが生じる可能性があることと、用途によって出力規格の厳しさが異なるので、ここでは、各係数に幅を持たせることができる。

係数Ｕ０×（１±０．０５）の範囲内にある値を前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃとして使用すると、出力規格が厳しい場合（例えばパスポート写真を取得する場合）においても、設定されたトリミング領域に基づいてトリミングして得た証明写真の合格率が高い。本願発明者が実際にテストした結果、パスポート写真を取得する場合において、９０％以上の合格率を得ている。

また、写真証や、免許証などの証明写真の場合、出力規格がパスポート写真ほど厳しくないため、係数Ｕ０×（１±０．１０）の範囲内にある値を前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃとして使用することができる。

さらに、携帯電話機付属のカメラにより取得した顔写真画像から顔部分をトリミングする場合や、プリクラなどの証明写真以外の目的で顔部分をトリミングする場合において、出力規格はより緩く、係数Ｕ０×（１±０．２５）の範囲内にある値を前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃとして使用することができる。

さらに、「顔さえあればよい」に等しい出力規格もあるため、このような場合には係数にさらに幅を持たせてもよいが、各係数は夫々係数Ｕ０×（１＋０．４）よりも大きいと、トリミングして得た画像に顔の部分が小さすぎることと、各係数は夫々係数Ｕ０×（１−０．４）よりも小さいと、トリミング領域内に顔全体が入れない可能性が高いこととの理由から、いかに厳しくない出力規格に対しても、係数Ｕ０×（１±０．４０）の範囲内にある値を前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃとして使用することが望ましい。

本発明の第５の画像処理装置は、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する頭頂部検出手段と、
前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃを用いて式（２１）に従った演算を行って得た値Ｌ５ａ、Ｌ５ｂ、Ｌ５ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにするようにして前記トリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
前記係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ５ａ、Ｕｔ５ｂ、Ｕｔ５ｃを用いて式（２２）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ５ａ、Ｌｔ５ｂ、Ｌｔ５ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ５ａ＝Ｄ×Ｕ５ａ
Ｌ５ｂ＝Ｈ×Ｕ５ｂ （２１）
Ｌ５ｃ＝Ｈ×Ｕ５ｃ

Ｌｔ５ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ５ａ
Ｌｔ５ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｂ （２２）
Ｌｔ５ｃ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｃ

また、前記両目間の距離として、両目の夫々の瞳間の距離を用いることができる。この場合、前記係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃの値は、夫々（５．０４×範囲係数）、（１．４９５×範囲係数）、（１．８９×範囲係数）の範囲内にあり、該範囲係数が（１±０．４）とすることができる。

また、出力規格が厳しくなるに連れ、前記範囲係数は、（１±０．２５）、（１±０．１０）、（１±０．０５）とするようにすることが好ましい。

本発明の第６の画像処理装置は、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する頭頂部検出手段と、
前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２を用いて式（２３）に従った演算を行って得た値Ｌ６ａ、Ｌ６ｂ、Ｌ６ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
前記係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２が、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ６ａ、Ｕｔ６ｂ１、Ｕｔ６ｃ１、Ｕｔ６ｂ２、Ｕｔ６ｃ２を用いて式（２４）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ６ａ、Ｌｔ６ｂ、Ｌｔ６ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするものである。

Ｌ６ａ＝Ｄ×Ｕ６ａ
Ｌ６ｂ＝Ｄ×Ｕ６ｂ１＋Ｈ×Ｕ６ｃ１ （２３）
Ｌ６ｃ＝Ｄ×Ｕ６ｂ２＋Ｈ×Ｕ６ｃ２

Ｌｔ６ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ａ
Ｌｔ６ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ１＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ１ （２４）
Ｌｔ６ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ２＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ２

また、前記両目間の距離として、両目の夫々の瞳間の距離を用いることができる。この場合、係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２の値は、夫々（５．０４×範囲係数）、（２．６７４×範囲係数）、（０．４０７４×範囲係数）、（０．４９２６×範囲係数）、（１．２５９×範囲係数）の範囲内にあり、該範囲係数が（１±０．４）とすることができる。

また、出力規格が厳しくなるに連れ、前記範囲係数は、（１±０．２５）、（１±０．１０）、（１±０．０５）とするようにすることが好ましい。

顔写真画像における目の位置の指定は、頭頂部および顎の先端の指定よりかなり簡単かつ正確に行うことができるので、本発明の画像処理装置において、オペレータにより顔写真画像における目の位置を指定するようにしてもよいが、人による操作を減らし、処理の効率向上を図る視点から、本発明の画像処理装置に、前記顔写真画像における目の位置を検出すると共に、前記目の位置に基づいて、前記両目間の距離Ｄおよび前記両目間の中心位置Ｇｍを算出する目検出手段をさらに設けることが好ましい。

また、近年、デジタルカメラ（携帯電話機に付属するデジタルカメラを含む）の機能が急激に向上しているが、デジタルカメラの表示画面の大きさには限度がある。デジタルカメラの表示画面で顔写真画像の顔部分を確認したい場合や、顔部分の画像のみをネットワーク上のサーバに送信したり、ラボに送信してプリントしてもらったりするなどの需要があり、顔部分の画像を効率良くトリミングすることができるデジタルカメラが期待されている。

本発明のデジタルカメラは、本発明の画像処理装置をデジタルカメラに適用したものであり、撮像手段と、
該撮像手段により得られた顔写真画像におけるトリミング領域を取得するトリミング領域取得手段と、
該トリミング領域取得手段により取得された前記トリミング領域に基づいて前記顔写真画像に対してトリミング処理を施してトリミング画像を得るトリミング実行手段とを備えたデジタルカメラであって、
前記トリミング領域取得手段は、本発明の画像処理装置であることを特徴とするものである。

また、本発明の画像処理装置は、写真ボックス装置に適用することもできる。すなわち、本発明の写真ボックス装置は、撮像手段と、
該撮像手段により得られた顔写真画像におけるトリミング領域を取得するトリミング領域取得手段と、
該トリミング領域取得手段により取得された前記トリミング領域に基づいて前記顔写真画像に対してトリミング処理を施してトリミング画像を得るトリミング実行手段とを備えた写真ボックス装置であって、
前記トリミング領域取得手段は、本発明の画像処理装置であることを特徴とするものである。

ここで、本発明の「写真ボックス装置」とは、撮像から写真プリントを得るまでの処理を自動的に処理する自動写真ボックスのことを意味し、駅や、繁華街などに設置される証明写真用の写真ボックス装置は勿論、プリクラなども含むものである。

本発明の画像処理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本発明の第１の画像処理方法および装置によれば、顔写真画像における目の位置、両目間の距離を用いて顔枠を取得し、取得された顔枠の大きさおよび位置に基づいて、所定の出力規格に合致するように顔写真画像におけるトリミング領域を設定するようにしているので、処理が簡単である。

本発明の第４の画像処理方法および装置によれば、顔写真画像における目の位置、両目間の距離を用いて直接トリミング領域を設定し、処理がより簡単である。

また、顔写真画像における目の位置の指定は、頭頂部と顎先端の指定より簡単かつ正確に行うことができるので、本発明の顔写真画像中の目の位置は、オペレータの手動により指定するようにしても、オペレータへの負担はそれほど大きくない。また、目検出手段を設けて自動的に検出するようにしてもよく、この場合、目の位置のみを検出すればよいので、効率がよい。

本発明の第２および第３の画像処理方法および装置によれば、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出し、目の位置、両目間の距離、頭頂部の位置に基づいて顔枠を取得するようにしているので、頭頂部を検出する範囲を目の位置より上の部分に限定することによって、処理が早いことは勿論、人物の衣装の色などに影響されず、正確に頭頂部の位置を検出することができ、結果としては適切なトリミング領域の設定ができる。

本発明の第５および第６の画像方法および装置によれば、顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出し、目の位置、両目間の距離、頭頂部の位置に基づいて直接トリミング領域を設定するようにしているので、頭頂部を検出する範囲を目の位置より上の部分に限定することによって、処理が早いことは勿論、人物の衣装の色などに影響されず、正確に頭頂部の位置を検出することができ、結果としては適切なトリミング領域の設定ができる。

本発明の画像処理装置を適用したデジタルカメラおよび写真ボックス装置は、効率良く顔部分の画像をトリミングすることができるため、質の良いトリミング画像を得ることができる。特に写真ボックス装置の場合、被写体の人物の座った位置が規定の位置から外れたなどの場合においても、顔の一部分が切れるなどのトラブルなしにユーザ所望の写真を得ることができる。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態となる画像処理システムＡの構成を示すブロック図である。図示のように、本実施形態の画像処理システムＡは、入力された写真画像Ｓ０に顔部分が含まれているか否かを識別すると共に、顔部分が含まれていない場合には写真画像Ｓ０に対する処理を中断する一方、顔部分が含まれている（すなわち、写真画像Ｓ０が顔写真画像である）場合にはさらに左目と右目を検出し、両目の位置Ｐａ、Ｐｂおよび両目間の距離Ｄ（ここでは、図３０に示す両目の夫々の中心点間の距離ｄ３となる）を含む情報Ｑを得る目検出部１と、目検出部１からの情報Ｑに基づいて両目の瞳の中心位置Ｇ’ａ、Ｇ’ｂを検出すると共に、２つの瞳の間の距離Ｄ１（ここでは、図３０に示す距離ｄ１となる）を求め、情報Ｑに含まれる両目の位置Ｐａ、Ｐｂから両目間の中心位置Ｐｍを求める瞳中心位置検出部５０と、両目間の中心位置Ｐｍ、瞳間距離Ｄ１、および後述する第１の記憶部６８ａに記憶された係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃに基づいて顔写真画像Ｓ０における顔枠を算出すると共に、算出された顔枠の位置および大きさに基づいてトリミング領域を設定するトリミング領域取得部６０ａと、トリミング領域取得部６０ａにより取得されたトリミング領域に基づいて、顔写真画像Ｓ０をトリミングしてトリミング画像Ｓ５を得る第１のトリミング部７０と、トリミング画像Ｓ５をプリントして証明写真を得る出力部８０と、係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃ、およびトリミング領域取得部６０ａと第１のトリミング部７０とが必要とする他のデータ（出力規格など）を記憶する第１の記憶部６８ａとを有してなる。

以下、図１に示す画像処理システムＡの各構成の詳細について説明する。

まず、目検出部１の詳細について説明する。

図２は、目検出部１の詳細構成を示すブロック図である。図示のように、目検出部１は、写真画像Ｓ０から特徴量Ｃ０を算出する特徴量算出部２と、後述する第１および第２の参照データＥ１，Ｅ２が格納されている第２の記憶部４と、特徴量算出部２が算出した特徴量Ｃ０と第２の記憶部４内の第１の参照データＥ１とに基づいて、写真画像Ｓ０に人物の顔が含まれているか否かを識別する第１の識別部５と、第１の識別部５により写真画像Ｓ０に顔が含まれていると識別された場合に、特徴量算出部２が算出した顔の画像内の特徴量Ｃ０と第２の記憶部４内の第２の参照データＥ２とに基づいて、その顔に含まれる目の位置を識別する第２の識別部６と、並びに第１の出力部７とを備えてなる。

なお、目検出部１により識別される目の位置とは、顔における目尻から目頭の間の中心位置（図３中×で示す）であり、図３（ａ）に示すように真正面を向いた目の場合においては瞳の中心位置と同様であるが、図３（ｂ）に示すように右を向いた目の場合は瞳の中心位置ではなく、瞳の中心から外れた位置または白目部分に位置する。

特徴量算出部２は、顔の識別に用いる特徴量Ｃ０を写真画像Ｓ０から算出する。また、写真画像Ｓ０に顔が含まれると識別された場合には、後述するように抽出された顔の画像から同様の特徴量Ｃ０を算出する。具体的には、勾配ベクトル（すなわち写真画像Ｓ０上および顔画像上の各画素における濃度が変化する方向および変化の大きさ）を特徴量Ｃ０として算出する。以下、勾配ベクトルの算出について説明する。まず、特徴量算出部２は、写真画像Ｓ０に対して図４（ａ）に示す水平方向のエッジ検出フィルタによるフィルタリング処理を施して写真画像Ｓ０における水平方向のエッジを検出する。また、特徴量算出部２は、写真画像Ｓ０に対して図４（ｂ）に示す垂直方向のエッジ検出フィルタによるフィルタリング処理を施して写真画像Ｓ０における垂直方向のエッジを検出する。そして、写真画像Ｓ０上の各画素における水平方向のエッジの大きさＨおよび垂直方向のエッジの大きさＶとから、図５に示すように、各画素における勾配ベクトルＫを算出する。また、顔画像についても同様に勾配ベクトルＫを算出する。なお、特徴量算出部２は、後述するように写真画像Ｓ０および顔画像の変形の各段階において特徴量Ｃ０を算出する。

なお、このようにして算出された勾配ベクトルＫは、図６（ａ）に示すような人物の顔の場合、図６（ｂ）に示すように、目および口のように暗い部分においては目および口の中央を向き、鼻のように明るい部分においては鼻の位置から外側を向くものとなる。また、口よりも目の方が濃度の変化が大きいため、勾配ベクトルＫは口よりも目の方が大きくなる。

そして、この勾配ベクトルＫの方向および大きさを特徴量Ｃ０とする。なお、勾配ベクトルＫの方向は、勾配ベクトルＫの所定方向（例えば図５におけるｘ方向）を基準とした０から３５９度の値となる。

ここで、勾配ベクトルＫの大きさは正規化される。この正規化は、写真画像Ｓ０の全画素における勾配ベクトルＫの大きさのヒストグラムを求め、その大きさの分布が写真画像Ｓ０の各画素が取り得る値（８ビットであれば０〜２５５）に均一に分布されるようにヒストグラムを平滑化して勾配ベクトルＫの大きさを修正することにより行う。例えば、勾配ベクトルＫの大きさが小さく、図７（ａ）に示すように勾配ベクトルＫの大きさが小さい側に偏ってヒストグラムが分布している場合には、大きさが０〜２５５の全領域に亘るものとなるように勾配ベクトルＫの大きさを正規化して図７（ｂ）に示すようにヒストグラムが分布するようにする。なお、演算量を低減するために、図７（ｃ）に示すように、勾配ベクトルＫのヒストグラムにおける分布範囲を例えば５分割し、５分割された頻度分布が図７（ｄ）に示すように０〜２５５の値を５分割した範囲に亘るものとなるように正規化することが好ましい。

第２の記憶部４内に格納されている第１および第２の参照データＥ１，Ｅ２は、後述するサンプル画像から選択された複数画素の組み合わせからなる複数種類の画素群のそれぞれについて、各画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせに対する識別条件を規定したものである。

第１および第２の参照データＥ１，Ｅ２中の、各画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせおよび識別条件は、顔であることが分かっている複数のサンプル画像と顔でないことが分かっている複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群の学習により、あらかじめ決められたものである。

なお、本実施形態においては、第１の参照データＥ１を生成する際には、顔であることが分かっているサンプル画像として、３０×３０画素サイズを有し、図８に示すように、１つの顔の画像について両目の中心間の距離が１０画素、９画素および１１画素であり、両目の中心間距離において垂直に立った顔を平面上±１５度の範囲において３度単位で段階的に回転させた（すなわち、回転角度が−１５度，−１２度，−９度，−６度，−３度，０度，３度，６度，９度，１２度，１５度）サンプル画像を用いるものとする。したがって、１つの顔の画像につきサンプル画像は３×１１＝３３通り用意される。なお、図８においては−１５度、０度および＋１５度に回転させたサンプル画像のみを示す。また、回転の中心はサンプル画像の対角線の交点である。ここで、両目の中心間の距離が１０画素のサンプル画像であれば、目の中心位置はすべて同一となっている。この目の中心位置をサンプル画像の左上隅を原点とする座標上において（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）とする。また、図面上上下方向における目の位置（すなわちｙ１，ｙ２）はすべてのサンプル画像において同一である。

また、第２の参照データＥ２を生成する際には、顔であることが分かっているサンプル画像として、３０×３０画素サイズを有し、図９に示すように、１つの顔の画像について両目の中心間の距離が１０画素、９．７画素および１０．３画素であり、各両目の中心間距離において垂直に立った顔を平面上±３度の範囲において１度単位で段階的に回転させた（すなわち、回転角度が−３度，−２度，−１度，０度，１度，２度，３度）サンプル画像を用いるものとする。したがって、１つの顔の画像につきサンプル画像は３×７＝２１通り用意される。なお、図９においては−３度、０度および＋３度に回転させたサンプル画像のみを示す。また、回転の中心はサンプル画像の対角線の交点である。ここで、図面上上下方向における目の位置はすべてのサンプル画像において同一である。なお、両目の中心間の距離を９．７画素および１０．３画素とするためには、両目の中心間の距離が１０画素のサンプル画像を９．７倍あるいは１０．３倍に拡大縮小して、拡大縮小後のサンプル画像のサイズを３０×３０画素とすればよい。

そして、第２の参照データＥ２の学習に用いられるサンプル画像における目の中心位置を、本実施形態において識別する目の位置とする。

また、顔でないことが分かっているサンプル画像としては、３０×３０画素サイズを有する任意の画像を用いるものとする。

ここで、顔であることが分かっているサンプル画像として、両目の中心間距離が１０画素であり、平面上の回転角度が０度（すなわち顔が垂直な状態）のもののみを用いて学習を行った場合、第１および第２の参照データＥ１，Ｅ２を参照して顔または目の位置であると識別されるのは、両目の中心間距離が１０画素で全く回転していない顔のみである。写真画像Ｓ０に含まれる可能性がある顔のサイズは一定ではないため、顔が含まれるか否かあるいは目の位置を識別する際には、後述するように写真画像Ｓ０を拡大縮小して、サンプル画像のサイズに適合するサイズの顔および目の位置を識別できるようにしている。しかしながら、両目の中心間距離を正確に１０画素とするためには、写真画像Ｓ０のサイズを拡大率として例えば１．１単位で段階的に拡大縮小しつつ識別を行う必要があるため、演算量が膨大なものとなる。

また、写真画像Ｓ０に含まれる可能性がある顔は、図１０（ａ）に示すように平面上の回転角度が０度のみではなく、図１０（ｂ）、（ｃ）に示すように回転している場合もある。しかしながら、両目の中心間距離が１０画素であり、顔の回転角度が０度のサンプル画像のみを使用して学習を行った場合、顔であるにも拘わらず、図１０（ｂ）、（ｃ）に示すように回転した顔については識別を行うことができなくなってしまう。

このため、本実施形態においては、顔であることが分かっているサンプル画像として、図８に示すように両目の中心間距離が９，１０，１１画素であり、各距離において平面上±１５度の範囲にて３度単位で段階的に顔を回転させたサンプル画像を用いて、第１の参照データＥ１の学習に許容度を持たせるようにしたものである。これにより、後述する第１の識別部５において識別を行う際には、写真画像Ｓ０を拡大率として１１／９単位で段階的に拡大縮小すればよいため、写真画像Ｓ０のサイズを例えば拡大率として例えば１．１単位で段階的に拡大縮小する場合と比較して、演算時間を低減できる。また、図１０（ｂ）、（ｃ）に示すように回転している顔も識別することができる。

一方、第２の参照データＥ２の学習には、図９に示すように両目の中心間距離が９．７，１０，１０．３画素であり、各距離において平面上±３度の範囲にて１度単位で段階的に顔を回転させたサンプル画像を用いているため、第１の参照データＥ１と比較して学習の許容度は小さい。また、後述する第２の識別部６において識別を行う際には、写真画像Ｓ０を拡大率として１０．３／９．７単位で拡大縮小する必要があるため、第１の識別部５において行われる識別よりも演算に長時間を要する。しかしながら、第２の識別部６において識別を行うのは第１の識別部５が識別した顔内の画像のみであるため、写真画像Ｓ０の全体を用いる場合と比較して目の位置の識別を行うための演算量を低減することができる。

以下、図１１のフローチャートを参照しながらサンプル画像群の学習手法の一例を説明する。なお、ここでは第１の参照データＥ１の学習について説明する。

学習の対象となるサンプル画像群は、顔であることが分かっている複数のサンプル画像と、顔でないことが分かっている複数のサンプル画像とからなる。なお、顔であることが分かっているサンプル画像は、上述したように１つのサンプル画像につき両目の中心位置が９，１０，１１画素であり、各距離において平面上±１５度の範囲にて３度単位で段階的に顔を回転させたものを用いる。各サンプル画像には、重みすなわち重要度が割り当てられる。まず、すべてのサンプル画像の重みの初期値が等しく１に設定される（Ｓ１）。

次に、サンプル画像における複数種類の画素群のそれぞれについて識別器が作成される（Ｓ２）。ここで、それぞれの識別器とは、１つの画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせを用いて、顔の画像と顔でない画像とを識別する基準を提供するものである。本実施形態においては、１つの画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせについてのヒストグラムを識別器として使用する。

図１２を参照しながらある識別器の作成について説明する。図１２の左側のサンプル画像に示すように、この識別器を作成するための画素群を構成する各画素は、顔であることが分かっている複数のサンプル画像上における、右目の中心にある画素Ｐ１、右側の頬の部分にある画素Ｐ２、額の部分にある画素Ｐ３および左側の頬の部分にある画素Ｐ４である。そして顔であることが分かっているすべてのサンプル画像について全画素Ｐ１〜Ｐ４における特徴量Ｃ０の組み合わせが求められ、そのヒストグラムが作成される。ここで、特徴量Ｃ０は勾配ベクトルＫの方向および大きさを表すが、勾配ベクトルＫの方向は０〜３５９の３６０通り、勾配ベクトルＫの大きさは０〜２５５の２５６通りあるため、これをそのまま用いたのでは、組み合わせの数は１画素につき３６０×２５６通りの４画素分、すなわち（３６０×２５６）⁴通りとなってしまい、学習および検出のために多大なサンプルの数、時間およびメモリを要することとなる。このため、本実施形態においては、勾配ベクトルの方向を０〜３５９を０〜４４と３１５〜３５９（右方向、値：０），４５〜１３４（上方向値：１），１３５〜２２４（左方向、値：２），２２５〜３１４（下方向、値３）に４値化し、勾配ベクトルの大きさを３値化（値：０〜２）する。そして、以下の式を用いて組み合わせの値を算出する。

組み合わせの値＝０（勾配ベクトルの大きさ＝０の場合）
組み合わせの値＝（（勾配ベクトルの方向＋１）×勾配ベクトルの大きさ（勾配ベクトルの大きさ＞０の場合）
これにより、組み合わせ数が９⁴通りとなるため、特徴量Ｃ０のデータ数を低減できる。

同様に、顔でないことが分かっている複数のサンプル画像についても、ヒストグラムが作成される。なお、顔でないことが分かっているサンプル画像については、顔であることが分かっているサンプル画像上における上記画素Ｐ１〜Ｐ４の位置に対応する画素が用いられる。これらの２つのヒストグラムが示す頻度値の比の対数値を取ってヒストグラムで表したものが、図１２の一番右側に示す、識別器として用いられるヒストグラムである。この識別器のヒストグラムが示す各縦軸の値を、以下、識別ポイントと称する。この識別器によれば、正の識別ポイントに対応する特徴量Ｃ０の分布を示す画像は顔である可能性が高く、識別ポイントの絶対値が大きいほどその可能性は高まると言える。逆に、負の識別ポイントに対応する特徴量Ｃ０の分布を示す画像は顔でない可能性が高く、やはり識別ポイントの絶対値が大きいほどその可能性は高まる。ステップＳ２では、識別に使用され得る複数種類の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせについて、上記のヒストグラム形式の複数の識別器が作成される。

続いて、ステップＳ２で作成した複数の識別器のうち、画像が顔であるか否かを識別するのに最も有効な識別器が選択される。最も有効な識別器の選択は、各サンプル画像の重みを考慮して行われる。この例では、各識別器の重み付き正答率が比較され、最も高い重み付き正答率を示す識別器が選択される（Ｓ３）。すなわち、最初のステップＳ３では、各サンプル画像の重みは等しく１であるので、単純にその識別器によって画像が顔であるか否かが正しく識別されるサンプル画像の数が最も多いものが、最も有効な識別器として選択される。一方、後述するステップＳ５において各サンプル画像の重みが更新された後の２回目のステップＳ３では、重みが１のサンプル画像、重みが１よりも大きいサンプル画像、および重みが１よりも小さいサンプル画像が混在しており、重みが１よりも大きいサンプル画像は、正答率の評価において、重みが１のサンプル画像よりも重みが大きい分多くカウントされる。これにより、２回目以降のステップＳ３では、重みが小さいサンプル画像よりも、重みが大きいサンプル画像が正しく識別されることに、より重点が置かれる。

次に、それまでに選択した識別器の組み合わせの正答率、すなわち、それまでに選択した識別器を組み合わせて使用して各サンプル画像が顔の画像であるか否かを識別した結果が、実際に顔の画像であるか否かの答えと一致する率が、所定の閾値を超えたか否かが確かめられる（Ｓ４）。ここで、組み合わせの正答率の評価に用いられるのは、現在の重みが付けられたサンプル画像群でも、重みが等しくされたサンプル画像群でもよい。所定の閾値を超えた場合は、それまでに選択した識別器を用いれば画像が顔であるか否かを十分に高い確率で識別できるため、学習は終了する。所定の閾値以下である場合は、それまでに選択した識別器と組み合わせて用いるための追加の識別器を選択するために、ステップＳ６へと進む。

ステップＳ６では、直近のステップＳ３で選択された識別器が再び選択されないようにするため、その識別器が除外される。

次に、直近のステップＳ３で選択された識別器では顔であるか否かを正しく識別できなかったサンプル画像の重みが大きくされ、画像が顔であるか否かを正しく識別できたサンプル画像の重みが小さくされる（Ｓ５）。このように重みを大小させる理由は、次の識別器の選択において、既に選択された識別器では正しく識別できなかった画像を重要視し、それらの画像が顔であるか否かを正しく識別できる識別器が選択されるようにして、識別器の組み合わせの効果を高めるためである。

続いて、ステップＳ３へと戻り、上記したように重み付き正答率を基準にして次に有効な識別器が選択される。

以上のステップＳ３からＳ６を繰り返して、顔が含まれるか否かを識別するのに適した識別器として、特定の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせに対応する識別器が選択されたところで、ステップＳ４で確認される正答率が閾値を超えたとすると、顔が含まれるか否かの識別に用いる識別器の種類と識別条件とが確定され（Ｓ７）、これにより第１の参照データＥ１の学習を終了する。

そして、上記と同様に識別器の種類と識別条件とを求めることにより第２の参照データＥ２の学習がなされる。

なお、上記の学習手法を採用する場合において、識別器は、特定の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせを用いて顔の画像と顔でない画像とを識別する基準を提供するものであれば、上記のヒストグラムの形式のものに限られずいかなるものであってもよく、例えば２値データ、閾値または関数等であってもよい。また、同じヒストグラムの形式であっても、図１２の中央に示した２つのヒストグラムの差分値の分布を示すヒストグラム等を用いてもよい。

また、学習の方法としては上記手法に限定されるものではなく、ニューラルネットワーク等他のマシンラーニングの手法を用いることができる。

第１の識別部５は、複数種類の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせのすべてについて第１の参照データＥ１が学習した識別条件を参照して、各々の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせについての識別ポイントを求め、すべての識別ポイントを総合して写真画像Ｓ０に顔が含まれるか否かを識別する。この際、特徴量Ｃ０である勾配ベクトルＫの方向は４値化され大きさは３値化される。本実施形態では、すべての識別ポイントを加算して、その加算値の正負によって識別を行うものとする。例えば、識別ポイントの総和が正の値である場合には写真画像Ｓ０には顔が含まれると判断し、負の値である場合には顔は含まれないと判断する。なお、第１の識別部５が行う写真画像Ｓ０に顔が含まれるか否かの識別を第１の識別と称する。

ここで、写真画像Ｓ０のサイズは３０×３０画素のサンプル画像とは異なり、各種サイズを有するものとなっている。また、顔が含まれる場合、平面上における顔の回転角度が０度であるとは限らない。このため、第１の識別部５は、図１３に示すように、写真画像Ｓ０を縦または横のサイズが３０画素となるまで段階的に拡大縮小するとともに平面上で段階的に３６０度回転させつつ（図１３においては縮小する状態を示す）、各段階において拡大縮小された写真画像Ｓ０上に３０×３０画素サイズのマスクＭを設定し、マスクＭを拡大縮小された写真画像Ｓ０上において１画素ずつ移動させながら、マスク内の画像が顔の画像であるか否かの識別を行うことにより、写真画像Ｓ０に顔が含まれるか否かを識別する。

なお、第１参照データＥ１の生成時に学習したサンプル画像として両目の中心位置の画素数が９，１０，１１画素のものを使用しているため、写真画像Ｓ０の拡大縮小時の拡大率は１１／９とすればよい。また、第１および第２の参照データＥ１，Ｅ２の生成時に学習したサンプル画像として、顔が平面上で±１５度の範囲において回転させたものを使用しているため、写真画像Ｓ０は３０度単位で３６０度回転させればよい。

なお、特徴量算出部２は、写真画像Ｓ０の拡大縮小および回転という変形の各段階において特徴量Ｃ０を算出する。

そして、写真画像Ｓ０に顔が含まれるか否かの識別を拡大縮小および回転の全段階の写真画像Ｓ０について行い、一度でも顔が含まれると識別された場合には、写真画像Ｓ０には顔が含まれると識別し、顔が含まれると識別された段階におけるサイズおよび回転角度の写真画像Ｓ０から、識別されたマスクＭの位置に対応する３０×３０画素の領域を顔の画像として抽出する。

第２の識別部６は、第１の識別部５が抽出した顔の画像上において、複数種類の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせのすべてについて第２の参照データＥ２が学習した識別条件を参照して、各々の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせについての識別ポイントを求め、すべての識別ポイントを総合して顔に含まれる目の位置を識別する。この際、特徴量Ｃ０である勾配ベクトルＫの方向は４値化され大きさは３値化される。

ここで、第２の識別部６は、第１の識別部５が抽出した顔画像のサイズを段階的に拡大縮小するとともに平面上で段階的に３６０度回転させつつ、各段階において拡大縮小された顔画像上に３０×３０画素サイズのマスクＭを設定し、マスクＭを拡大縮小された顔上において１画素ずつ移動させながら、マスク内の画像における目の位置の識別を行う。

なお、第２参照データＥ２の生成時に学習したサンプル画像として両目の中心位置の画素数が９．０７，１０，１０．３画素のものを使用しているため、顔画像の拡大縮小時の拡大率は１０．３／９．７とすればよい。また、第２の参照データＥ２の生成時に学習したサンプル画像として、顔が平面上で±３度の範囲において回転させたものを使用しているため、顔画像は６度単位で３６０度回転させればよい。

なお、特徴量算出部２は、顔画像の拡大縮小および回転という変形の各段階において特徴量Ｃ０を算出する。

そして、本実施形態では、抽出された顔画像の変形の全段階においてすべての識別ポイントを加算し、加算値が最も大きい変形の段階における３０×３０画素のマスクＭ内の顔画像において、左上隅を原点とする座標を設定し、サンプル画像における目の位置の座標（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）に対応する位置を求め、変形前の写真画像Ｓ０におけるこの位置に対応する位置を目の位置と識別する。

第１の出力部７は、第１の識別部５が写真画像Ｓ０に顔が含まれると認識した場合には、第２の識別部６が識別した両目の位置Ｐａ、Ｐｂから両目間の距離Ｄを求め、両目の位置Ｐａ、Ｐｂおよび両目間の距離Ｄを情報Ｑとして瞳中心位置検出部５０に出力する。

図１４は本実施形態における目検出部１の動作を示すフローチャートである。写真画像Ｓ０に対して、まず、特徴量算出部２が写真画像Ｓ０の拡大縮小および回転の各段階において、写真画像Ｓ０の勾配ベクトルＫの方向および大きさを特徴量Ｃ０として算出する（Ｓ１２）。そして、第１の識別部５が第２の記憶部４から第１の参照データＥ１を読み出し（Ｓ１３）、写真画像Ｓ０に顔が含まれるか否かの第１の識別を行う（Ｓ１４）。

第１の識別部５は、写真画像Ｓ０に顔が含まれると判別する（Ｓ１４：Ｙｅｓ）と、写真画像Ｓ０から顔を抽出する（Ｓ１５）。ここでは、１つの顔に限らず複数の顔を抽出してもよい。次いで、特徴量算出部２が顔画像の拡大縮小および回転の各段階において、顔画像の勾配ベクトルＫの方向および大きさを特徴量Ｃ０として算出する（Ｓ１６）。そして、第２の識別部６が第２の記憶部４から第２の参照データＥ２を読み出し（Ｓ１７）、顔に含まれる目の位置を識別する第２の識別を行う（Ｓ１８）。

続いて、第１の出力部７が写真画像Ｓ０から識別された目の位置Ｐａ、Ｐｂおよび、この目の位置に基づいて求められた両目の中心点間の距離Ｄを情報Ｑとして瞳中心位置検出部５０に出力する（Ｓ１９）。

一方、ステップＳ１４において、写真画像Ｓ０に顔が含まれていないと判別される（Ｓ１４：Ｎｏ）と、目検出部１は、写真画像Ｓ０に対する処理を終了する。

次に瞳中心位置検出部５０について説明する。

図２は、瞳中心位置検出部５０の構成を示すブロック図である。図示のように、瞳中心位置検出部５０は、目検出部１からの情報Ｑに基づいて、写真画像Ｓ０（この場合顔写真画像となるが、以下略して写真画像という）をトリミングして左目と右目とを夫々含む目近傍トリミング画像Ｓ１ａ、Ｓ１ｂ（以下、区別して説明する必要がない場合には、両方を指す意味でＳ１という）を得る第２のトリミング部１０と、目近傍トリミング画像Ｓ１に対してグレー変換を行い、目近傍トリミング画像Ｓ１のグレースケール画像Ｓ２（Ｓ２ａ，Ｓ２ｂ）を得るグレー変換部１２と、グレースケール画像Ｓ２に対して前処理を行って前処理済み画像Ｓ３（Ｓ３ａ，Ｓ３ｂ）を得る前処理部１４と、前処理済み画像Ｓ３を２値化するための閾値Ｔを算出する２値化閾値算出部１８を有し、該２値化閾値算出部１８により得られた閾値Ｔを用いて前処理済み画像Ｓ３を２値化処理して２値画像Ｓ４（Ｓ４ａ，Ｓ４ｂ）を得る２値化部２０と、２値画像Ｓ４の各画素の座標を円環のハフ空間に投票し、投票された各投票位置の投票値を得ると共に、同じ円心座標を有する投票位置の統合投票値Ｗ（Ｗａ，Ｗｂ）を算出する投票部３５と、投票部３５により得られた各統合投票値のうちの最も大きい統合投票値が対応する円心座標を中心位置候補Ｇ（Ｇａ，Ｇｂ）とすると共に、後述する照合部４０から次の中心位置候補を探すように指示されたとき、次の中心位置候補を求める中心位置候補取得部３５と、中心位置候補取得部３５により取得した中心位置候補は照合基準に満たしているか否かを判別し、照合基準に満たしていればこの中心位置候補を瞳の中心位置として後述する微調整部４５に出力する一方、照合基準に満たしていなければ中心位置候補取得部３５に中心位置候補を取得し直すことをさせると共に、中心位置候補取得部３５により取得された中心位置候補が照合基準を満たすようになるまで中心位置候補取得部３５に中心位置候補の取得し直しを繰り返させる照合部４０と、照合部４０から出力されてきた瞳の中心位置Ｇ（Ｇａ，Ｇｂ）に対して微調整を行って最終中心位置Ｇ’（Ｇ’ａ，Ｇ’ｂ）を得て、この最終中心位置から２つの瞳間の中心位置間の距離Ｄ１を求めると共に、情報Ｑに含まれた両目の中心位置Ｐａ、Ｐｂから両目間の中心位置Ｐｍ（両目の夫々の中心位置間の中心点）を求める微調整部４５とを有してなるものである。

第２のトリミング部１０は、目検出部１から出力されてきた情報Ｑに基づいて、左目のみと右目のみとを夫々含む所定の範囲を切り出して目近傍トリミング画像Ｓ１ａとＳ１ｂを得るものである。ここで、トリミングする際の所定の範囲とは、夫々の目の近傍を外枠にした範囲であり、例えば、図１６に示す斜線範囲のように、目検出部１より識別した目の位置（目の中心点）を中心とした、図示Ｘ方向とＹ方向の長さが夫々Ｄと０．５Ｄである長方形の範囲とすることができる。なお、図示斜線範囲は、図中の左目のトリミングの範囲であるが、右目についても同様である。

グレー変換部１２は、第２のトリミング部１０により得られた目近傍トリミング画像Ｓ１に対して下記の式（３７）に従ってグレー変換処理を行ってグレースケール画像Ｓ２を得る。

Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ （３７）
但し、Ｙ：輝度値
Ｒ，Ｇ，Ｂ：Ｒ、Ｇ、Ｂ値

前処理部１４は、グレースケール画像Ｓ２に対して前処理を行うものであり、ここでは、前処理として、平滑化処理と穴埋め処理が行われる。また、平滑化処理は、例えばカウシアンフィルタを適用することによって行われ、穴埋め処理は、補間処理とすることができる。

図３に示すように、写真画像における瞳の部分において、中心より上が部分的に明るくなる傾向があるため、穴埋め処理を行ってこの部分のデータを補間することにより瞳の中心位置の検出精度を向上させることができる。

２値化部２０は、２値化閾値算出部１８を有し、該２値化閾値算出部１８により算出した閾値Ｔを用いて、前処理部１４により得られた前処理済み画像Ｓ３を２値化して２値画像Ｓ４を得るものである。２値化閾値算出部１８は、具体的には前処理済み画像Ｓ３に対して、図１７に示す輝度のヒストグラムを作成し、前処理済み画像Ｓ３の全画素数の数分の１（図示では１／５となる２０％）に相当する出現頻度に対応する輝度値を２値化用の閾値Ｔとして求める。２値化部２０は、この閾値Ｔを用いて前処理済み画像Ｓ３を２値化して２値画像Ｓ４を得る。

投票部３０は、まず、２値化画像Ｓ４における各画素（画素値が１となる画素）の座標を円環のハフ空間（円中心点Ｘ座標，円中心点Ｙ座標，半径ｒ）に投票して、各投票位置の投票値を算出する。通常、１つの投票位置がある画素により投票されると、１回投票されたとして投票値に１が加算されるようにして各投票位置の投票値を求めるようにしているが、ここでは、１つの投票位置がある画素に投票されると、投票値に１を加算するのではなく、投票した画素の輝度値を参照して、輝度値が小さいほど、大きい重みを付けて加算するようにして各投票位置の投票値を求める。図１８は、図１に示す実施形態の瞳中心位置検出装置における投票部３０に使用された重付け係数のテーブルを示している。なお、図中Ｔは、２値化閾値算出部１８により算出された２値化用の閾値Ｔである。

投票部３０は、このようにして各投票位置の投票値を求めた後、これらの投票位置のうち、円環中心点座標値、即ち円環ハフ空間（Ｘ，Ｙ，ｒ）における（Ｘ，Ｙ）座標値が同じである投票位置同士の投票値を加算して各々の（Ｘ，Ｙ）座標値に対応する統合投票値Ｗを得て、相対応する（Ｘ，Ｙ）座標値と対応付けて中心位置候補取得部３５に出力する。

中心位置候補取得部３５は、まず、投票部３０からの各々の統合投票値から、最も大きい統合投票値に対応する（Ｘ，Ｙ）座標値を、瞳の中心位置候補Ｇとして取得して、照合部４０に出力する。ここで、中心位置候補取得部３５により取得された中心位置候補Ｇは、左瞳の中心位置Ｇａと右瞳の中心位置Ｇｂとの２つであり、照合部４０は、目検出部１により出力された両目間の距離Ｄに基づいて、２つの中心位置Ｇａ、Ｇｂの照合を行う。

具体的には、照合部４０は、次の２つの照合基準に基づいて照合を行う。

１． 左瞳の中心位置と右瞳の中心位置とのＹ座標値の差が（Ｄ／５０）以下。

２． 左瞳の中心位置と右瞳の中心位置とのＸ座標値の差が（０．８×Ｄ〜１．２×Ｄ）の範囲内。

照合部４０は、中心位置候補取得部３５からの２つの瞳の中心位置候補Ｇａ、Ｇｂが上記２つの照合基準を満たしているか否かを判別し、２つの基準とも満たしていれば（以下照合基準を満たしているという）、瞳の中心位置候補Ｇａ、Ｇｂを瞳の中心位置として微調整部４５に出力する。一方、２つの基準または２つの基準のうちの１つを満たしていなければ（以下照合基準を満たしていないという）、中心位置候補取得部３５に次の中心位置候補を取得するように指示すると共に、中心位置候補取得部３５により取得された次の中心位置候補に対して上述した照合、照合基準を満たしている場合の中心位置出力、照合基準を満たしていない場合の中心位置候補を再取得する指示などの処理を、照合基準を満たすようになるまで繰り返す。

片方、中心位置候補取得部３５は、照合部４０から次の中心位置候補の取得が指示されると、まず、片方（ここでは、左瞳）の中心位置を固定して、もう片方（ここでは右瞳）の各々の統合投票値Ｗｂから、下記の３つの条件に合う投票位置の（Ｘ，Ｙ）座標値を次の中心位置候補として取得する。

１．最後に照合部４０に出力した中心位置候補の（Ｘ、Ｙ）座標値により示される位置とＤ／３０以上（Ｄ：両目中心点間の距離）離れている。

２．相対応する統合投票値が、条件１を満たす（Ｘ，Ｙ）座標値に対応する統合投票値のうち、最後に照合部４０に出力した中心位置候補の（Ｘ，Ｙ）座標値に対応する統合投票値の次に大きい。

３．相対応する統合投票値が、１回目に照合部４０に出力した中心位置候補の（Ｘ，Ｙ）座標値に対応する統合投票値（最も大きい統合投票値）の１０パーセント以上である。

中心位置候補取得部３５は、まず、左瞳の中心位置を固定して、右瞳に対して求められた統合投票値Ｗｂに基づいて上記３つの条件を満たす右瞳の中心位置候補を探すが、上記３つの条件を満たす候補を見つからない場合には、右瞳の中心位置を固定して、左瞳に対して求められた統合投票値Ｗａに基づいて上記の３つの条件を満たす左瞳の中心位置を探す。

微調整部４５は、照合部４０から出力してきた瞳の中心位置Ｇ（照合基準を満たしている中心位置候補）に対して微調整を行うものである。まず、左瞳の中心位置の微調整を説明する。微調整部４５は、２値化部２０により得られた左目の目近傍トリミング画像Ｓ１ａの２値画像Ｓ４ａに対して、サイズが９×９で、オール１のマスクを用いてマスク演算を３回繰り返し、このマスク演算の結果により得られた最大結果値を有する画素の位置（Ｇｍとする）に基づいて、照合部４０から出力してきた左瞳の中心位置Ｇａに対して微調整を行う。具体的には、例えば、位置Ｇｍと中心位置Ｇａとの平均を取って得た平均位置を瞳の最終中心位置Ｇ’aとするようにしてもよいし、中心位置Ｇａの方に重みを付けて平均演算して得た平均位置を瞳の最終中心位置Ｇ’ａとするようにしてもよい。ここでは、中心位置Ｇａの方に重みを付けて平均演算することにする。

また、右瞳の中心位置の微調整は、右目の目近傍トリミング画像Ｓ１ｂの２値画像Ｓ４ｂを用いて上記と同じように行われる。

微調整部４５は、このようにして、照合部４０から出力してきた瞳の中心位置Ｇａ、Ｇｂに対して微調整を行って最終中心位置Ｇ’ａ、Ｇ’ｂを得、最終中心位置Ｇ’を用いて２つの瞳間の距離Ｄ１を求めると共に、情報Ｑに含まれた両目の中心位置Ｐａ、Ｐｂから両目間の中心位置Ｐｍを求めて、距離Ｄ１と中心位置Ｐｍとをトリミング領域取得部６０ａに出力する。

図１９は、図１に示す実施形態の画像処理システムＡにおける目検出部１と瞳中心位置検出部５０の処理を示すフローチャートである。図示のように、写真画像Ｓ０は、まず目検出部１において顔が含まれているか否かの判別がされる（Ｓ１１０）。判別の結果、写真画像Ｓ０に顔が含まれていなければ（Ｓ１１５：Ｎｏ）、写真画像Ｓ０に対する処理が終了される一方、写真画像Ｓ０に顔が含まれていれば（Ｓ１１５：Ｙｅｓ）、さらに、目検出部１において写真画像Ｓ０における目の位置が検出され、両目の位置および両目中心点間の距離Ｄが情報Ｑとして第２のトリミング部１０に出力される（Ｓ１２０）。第２のトリミング部１０において、写真画像Ｓ０がトリミングされ、左目のみを含む目近傍トリミング画像Ｓ１ａと右目のみを含む目近傍トリミング画像Ｓ１ｂが得られる（Ｓ１２５）。目近傍トリミング画像Ｓ１は、グレー変換部１２によりグレー変換されてグレースケール画像Ｓ２となる（Ｓ１３０）。グレースケール画像Ｓ２は、前処理部１４により平滑化処理と穴埋め処理を施され、さらに２値化部２０により２値化処理されて２値画像Ｓ４となる（Ｓ１３５、Ｓ１４０）。投票部３０において、２値画像Ｓ４の各画素の座標は円環のハフ空間に投票され、その結果、各々の円中心点を示す（Ｘ，Ｙ）座標値に対応する統合投票値Ｗが得られる（Ｓ１４５）。中心位置候補取得部３５は、まず、最も大きい統合投票値に対応する（Ｘ，Ｙ）座標値を瞳の中心位置候補Ｇとして照合部４０に出力する（Ｓ１５０）。照合部４０は、前述した照合基準に基づいて中心位置候補取得部３５からの２つの中心位置候補Ｇａ、Ｇｂに対して照合を行い（Ｓ１１５）、２つの中心位置候補Ｇａ、Ｇｂが照合基準を満たしていれば（Ｓ１６０：Ｙｅｓ）、この２つの中心位置候補Ｇａ、Ｇｂを中心位置として微調整部４５に出力する一方、２つの中心位置候補Ｇａ、Ｇｂが照合基準を満たしていなければ（Ｓ１６０：Ｎｏ）、中心位置候補取得部３５に次の中心位置候補を探すように指示する（Ｓ１５０）。ステップＳ１５０からステップＳ１６０までの処理が、照合部４０により、中心位置候補取得部３５からの中心位置候補Ｇが照合基準を満たすと判別されるまで繰り返される。

微調整部４５は、照合部４０から出力された中心位置Ｇに対して微調整を行い、最終中心位置Ｇ’から２つの瞳間の距離Ｄ１を求めると共に、情報Ｑに含まれた両目の中心位置Ｐａ、Ｐｂから両目間の中心位置Ｐｍを求めて、トリミング領域取得部６０ａに出力する（Ｓ１６５）。

図２０は、トリミング領域取得部６０ａの構成を示すブロック図である。図示のように、トリミング領域取得部６０ａは、顔枠取得部６２ａとトリミング領域設定部６４ａとを有してなる。顔枠取得部６２ａは、顔写真画像Ｓ０における両瞳間の距離Ｄ１、両目間の中心位置Ｐｍ、および係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを用いて式（３８）に従った演算を行って得た値Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、Ｌ１ｃを夫々、顔写真画像Ｓ０における両目間の中心位置Ｐｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、中心位置Ｐｍから顔枠の上辺までの距離、中心位置Ｐｍから顔枠の下辺までの距離とするようにして顔枠を取得する。なお、係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃは、第１の記憶部６８ａに記憶されており、本実施形態においては夫々３．２５０、１．９０５、２．１７０となっている。

トリミング領域設定部６４ａは、顔枠取得部６２ａにより取得された顔枠の位置および大きさに基づいて、出力部８０による出力規格に合致するように顔写真画像Ｓ０におけるトリミング領域を設定する。

Ｌ１ａ＝Ｄ１×Ｕ１ａ
Ｌ１ｂ＝Ｄ１×Ｕ１ｂ （３８）
Ｌ１ｃ＝Ｄ１×Ｕ１ｃ
Ｕ１ａ＝３．２５０
Ｕ１ｂ＝１．９０５
Ｕ１ｃ＝２．１７０

図２１は、図１に示す本発明の第１の実施形態となる画像処理システムＡの処理を示すフローチャートである。図示のように、本実施形態の画像処理システムＡにおいて、顔写真画像となる画像Ｓ０に対して、まず、目検出部１により両目の位置（両目の夫々の中心位置）が検出され、両目の位置および両目中心点間の距離Ｄを含む情報Ｑが得られる（Ｓ２１０）。瞳中心位置検出部５０は、目検出部１からの情報Ｑに基づいて両目の瞳の中心位置Ｇ’ａ、Ｇ’ｂを検出すると共に、２つの瞳の間の距離Ｄ１、両目間の中心位置Ｐｍを求める（Ｓ２１５）。トリミング領域取得部６０ａは、まず、顔枠取得部６２ａにより、両目間の中心位置Ｐｍ、瞳間距離Ｄ１、および第１の記憶部６８ａに記憶された係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを用いて前述の式（３８）に従って顔写真画像Ｓ０における顔枠を算出する（Ｓ２２５）。そして、トリミング領域取得部６０ａのトリミング領域設定部６４ａは、顔枠取得部６２ａにより得られた顔枠の位置および大きさに基づいてトリミング領域を設定する（Ｓ２３５）。第１のトリミング部７０は、トリミング領域取得部６０ａにより設定されたトリミング領域に基づいて、顔写真画像Ｓ０をトリミングしてトリミング画像Ｓ５を得る（Ｓ２４０）。出力部８０は、トリミング画像Ｓ５をプリントして証明写真を得る（Ｓ２４５）。

このように、本実施形態の画像処理システムＡによれば、顔写真画像Ｓ０から両目の位置、瞳の中心位置を検出し、両目間の中心位置Ｐｍおよび瞳間の距離Ｄ１に基づいて顔枠を算出し、算出された顔枠に基づいてトリミング領域を設定するようにし、両目間の中心位置および瞳間の距離さえ分かればトリミング領域を設定することができるので、処理が簡単である。

また、本実施形態の画像処理システムＡにおいて、目ないし瞳の位置を自動的に検出するようにしているが、オペレータに目または瞳の中心位置を指定させ、指定された位置、および指定された位置から算出した両目間の距離に基づいて顔枠の取得をするようにしてもよい。

図２２は、本発明の第２の実施形態となる画像処理システムＢの構成を示すブロック図である。トリミング領域取得部６０ｂと第３の記憶部６８ｂを除いて、画像処理システムＢの他の構成は、図１に示す画像処理システムＡの相対応する構成と同様なので、ここでトリミング領域取得部６０ｂおよび第３の記憶部６８ｂについてのみ説明すると共に、他の構成については、図１に示す画像処理システムＡにおける相対応する構成と同じ符号を付与する。

第３の記憶部６８ｂは、図１に示す画像処理システムＡにおける第１の記憶部６８ａと同じように、第１のトリミング部７０が必要とするデータを記憶していると共に、トリミング領域取得部６０ｂが必要とする、後述する係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ、Ｕ２ｃを記憶している。なお、本実施形態において、第３の記憶部６８ｂにより記憶された係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ、Ｕ２ｃは、例として３．２５０、１．５２５、０．１８７となっている。

図２３は、トリミング領域取得部６０ｂの構成を示すブロック図である。図２３に示すように、トリミング領域取得部６０ｂは、頭頂部検出部６１ｂと、顔枠取得部６２ｂと、トリミング領域設定部６４ｂとを有してなる。

頭頂部検出部６１ｂは、瞳より上の部分に対して頭頂部の検出を行って顔写真画像となる画像Ｓ０における頭頂部の位置を検出すると共に、検出された頭頂部の位置から、瞳中心位置検出部５０により算出された両目間の中心位置Ｐｍまでの垂直距離Ｈを算出する。なお、頭頂部の位置の検出は、例えば、特許文献２記載の方法を用いればよい。

顔枠取得部６２ｂは、瞳中心位置検出部５０により得られた顔写真画像Ｓ０における両瞳間の距離Ｄ１、両目間の中心位置Ｐｍ、および頭頂部検出部６１ｂにより検出された垂直距離Ｈおよび第３の記憶部６８ｂに記憶された係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ、Ｕ２ｃを用いて式（３９）に従った演算を行って得た値Ｌ２ａ、Ｌ２ｃを夫々、顔写真画像Ｓ０における両目間の中心位置Ｐｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、中心位置Ｐｍから顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、垂直距離Ｈを中心位置Ｐｍから顔枠の上辺までの距離とするようにして顔枠を取得する。

Ｌ２ａ＝Ｄ１×Ｕ２ａ
Ｌ２ｃ＝Ｄ１×Ｕ２ｂ＋Ｈ×Ｕ２ｃ （３９）
Ｕ２ａ＝３．２５０
Ｕ２ｂ＝１．５２５
Ｕ２ｃ＝０．１８７

トリミング領域設定部６４ｂは、顔枠取得部６２ｂにより取得された顔枠の位置および大きさに基づいて、出力部８０による出力規格に合致するように顔写真画像Ｓ０におけるトリミング領域を設定する。

図２４は、図２２に示す画像処理システムＢの処理を示すフローチャートである。図示のように、本実施形態の画像処理システムＢにおいて、顔写真画像となる画像Ｓ０に対して、まず、目検出部１により両目の位置が検出され、両目の位置および両目中心点間の距離Ｄを含む情報Ｑが得られる（Ｓ３１０）。瞳中心位置検出部５０は、目検出部１からの情報Ｑに基づいて両目の瞳の中心位置Ｇ’ａ、Ｇ’ｂを検出すると共に、２つの瞳の間の距離Ｄ１、両目間の中心距離Ｐｍを求める（Ｓ３１５）。トリミング領域取得部６０ｂは、まず、頭頂部検出部６１ｂにより、顔写真画像Ｓ０おける頭頂部の位置を検出すると共に、検出された頭頂部の位置から、両目間の中心位置Ｐｍまでの垂直距離Ｈを算出する（Ｓ３２０）。そして、顔枠取得部６２ｂは、両目間の中心位置Ｐｍ、瞳間距離Ｄ１、垂直距離Ｈ、および第３の記憶部６８ｂに記憶された係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ、Ｕ２ｃを用いて前述の式（３９）に従って顔写真画像Ｓ０における顔枠を算出する（Ｓ３２５）。トリミング領域取得部６０ｂのトリミング領域設定部６４ｂは、顔枠取得部６０ｂにより得られた顔枠の位置および大きさに基づいてトリミング領域を設定し（Ｓ３３５）、第１のトリミング部７０は、トリミング領域取得部６０ｂにより設定されたトリミング領域に基づいて、顔写真画像Ｓ０をトリミングしてトリミング画像Ｓ５を得る（Ｓ３４０）。出力部８０は、トリミング画像Ｓ５をプリントして証明写真を得る（Ｓ３４５）。

このように、本実施形態の画像処理システムＢによれば、まず、顔写真画像Ｓ０から両目の中心位置および瞳の中心位置を検出し、両目間の中心位置および瞳間の距離を得ると共に、瞳より上の部分から頭頂部の位置を検出して頭頂部から目までの垂直距離を得る。そして、両目間の中心位置、瞳間の距離、頭頂部の位置、および頭頂部から瞳までの垂直距離に基づいて顔枠を算出し、算出された顔枠に基づいてトリミング領域を設定するようにし、図１に示す実施形態の画像処理システムＡと同じように、簡単な処理でトリミング領域を設定することができると共に、瞳間の距離に加え、頭頂部の位置および頭頂部から目までの垂直距離に基づいて顔枠を算出しているので、より精確に顔枠を決定することができ、ひいてはより精確にトリミング領域の設定ができる。

また、目（ここでは瞳）の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出するようにしているので、顔写真画像全体を用いる方法より迅速かつ正確に頭頂部の位置を検出することができる。

なお、本実施形態の画像処理システムＢにおいて、顔枠取得部６２ｂは、上記の式（３９）に従って、両瞳間の距離Ｄ１、頭頂部検出部６１ｂにより検出された垂直距離Ｈ、および係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ、Ｕ２ｃを用いて演算を行って得た値Ｌ２ａ、Ｌ２ｃを夫々、顔写真画像Ｓ０における両目間の中心位置Ｐｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、中心位置Ｐｍから顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、垂直距離Ｈを中心位置Ｐｍから顔枠の上辺までの距離とするようにして顔枠を取得するようにしているが、中心位置Ｐｍから顔枠の下辺までの距離を、垂直距離Ｈのみに基づいて算出するようにしてもよい。具体的には、下記の式（４０）に従って、両瞳間の距離Ｄ１および係数Ｕ２ａを用いて、両瞳間の中心位置Ｐｍを横方向の中心とする顔枠の横幅（Ｌ２ａ）を、垂直距離Ｈおよび係数Ｕ２ｃを用いて、中心位置Ｐｍから顔枠の下辺までの距離（Ｌ２ｃ）を算出するようにしてもよい。

Ｌ２ａ＝Ｄ１×Ｕ２ａ
Ｌ２ｃ＝Ｈ×Ｕ２ｃ （４０）
Ｕ２ａ＝３．２５０
Ｕ２ｃ＝０．９００

また、本実施形態の画像処理システムＢにおいて、目ないし瞳の位置、頭頂部の位置を自動的に検出するようにしているが、オペレータに目または瞳の中心位置を指定させ、指定された位置より上の部分から頭頂部の検出を行うようにしてもよい。

また、上述した実施形態の画像処理システムＡおよび画像処理システムＢは、顔枠を設定する際の各係数Ｕ１a、Ｕ１ｂ、・・・Ｕ２ｃなどとしてはパスポートなど厳しい出力条件にも適用することができる値を用いているが、社員証、履歴書など、出力条件がそれほど厳しくない用途の証明写真の場合や、プリクラなど、顔さえあればいい場合などにおいては、各係数は、上述した各々の値の夫々の（１±０．０５）倍の範囲内であればよく、上述した値に限られることがない。

図２５は、本発明の第３の実施形態となる画像処理システムＣの構成を示すブロック図である。トリミング領域設定部６０ｃと第４の記憶部６８ｃを除いて、画像処理システムＣの他の構成は、前述の画像処理システムＡまたは画像処理システムＢの相対応する構成と同様なので、ここでトリミング領域設定部６０ｃおよび第４の記憶部６８ｃについてのみ説明すると共に、他の構成については、前述の画像処理システムＡまたは画像処理システムＢにおける相対応する構成と同じ符号を付与する。

第４の記憶部６８ｃは、前述の画像処理システムＡまたは画像処理システムＢにおける第１の記憶部６８ａ、第３の記憶部６８ｂと同じように、第１のトリミング部７０が必要とするデータを記憶していると共に、トリミング領域設定部６０ｃが必要とする、後述する係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを記憶している。なお、本実施形態において、第３の記憶部６８ｃにより記憶された係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃは、例として５．０４、３．０１、３．４７となっている。

トリミング領域設定部６０ｃは、瞳中心位置検出部５０により得られた顔写真画像Ｓ０における両瞳間の距離Ｄ１、両目間の中心位置Ｐｍ、および第４の記憶部６８ｃに記憶された係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを用いて式（４１）に従った演算を行って得た値Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、Ｌ１ｃを夫々、顔写真画像Ｓ０における両目間の中心位置Ｐｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、中心位置Ｐｍからトリミング領域の上辺までの距離、中心位置Ｐｍからトリミング領域の下辺までの距離とするようにしてトリミング領域を設定する。

Ｌ１ａ＝Ｄ１×Ｕ１ａ
Ｌ１ｂ＝Ｄ１×Ｕ１ｂ （４１）
Ｌ１ｃ＝Ｄ１×Ｕ１ｃ
Ｕ１ａ＝５．０４
Ｕ１ｂ＝３．０１
Ｕ１ｃ＝３．４７

図２６は、図２５に示す画像処理システムＣの処理を示すフローチャートである。図示のように、本実施形態の画像処理システムＣにおいて、顔写真画像となる画像Ｓ０に対して、まず、目検出部１により両目の位置が検出され、両目の位置および両目中心点間の距離Ｄを含む情報Ｑが得られる（Ｓ４１０）。瞳中心位置検出部５０は、目検出部１からの情報Ｑに基づいて両目の瞳の中心位置Ｇ’ａ、Ｇ’ｂを検出し、２つの瞳の間の距離Ｄ１を求めると共に、両目間の中心位置Ｐｍを求める（Ｓ４１５）。トリミング領域設定部６０ｃは、両目間の中心位置Ｐｍ、瞳間距離Ｄ１、および第４の記憶部６８ｃに記憶された係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを用いて前述の式（４１）に従ってトリミング領域を設定する（Ｓ４３０）。第１のトリミング部７０は、トリミング領域設定部６０ｃにより設定されたトリミング領域に基づいて、顔写真画像Ｓ０をトリミングしてトリミング画像Ｓ５を得る（Ｓ４４０）。出力部８０は、トリミング画像Ｓ５をプリントして証明写真を得る（Ｓ４４５）。

このように、本実施形態の画像処理システムＣは、図１に示す画像処理システムＡと同じように、目（ここでは瞳）の位置と距離さえ分かればトリミング領域を設定することができると共に、顔枠の算出をせずに直接トリミング領域を設定しているので、より処理の高速化を図ることができる。

勿論、画像処理システムＡ、画像処理システムＢの場合と同じように、目の位置をオペレータに指定させるようにしてもよい。

図２７は、本発明の第４の実施形態となる画像処理システムＤの構成を示すブロック図である。トリミング領域取得部６０ｄと第５の記憶部６８ｄを除いて、画像処理システムＣの他の構成は、前述の各実施形態の画像処理システムの相対応する構成と同様なので、ここでトリミング領域取得部６０ｄおよび第５の記憶部６８ｄについてのみ説明すると共に、他の構成については、前述の各実施形態の画像処理システムにおける相対応する構成と同じ符号を付与する。

第５の記憶部６８ｄは、第１のトリミング部７０が必要とするデータ（出力部８０による出力規格など）を記憶していると共に、トリミング領域取得部６０ｄが必要とする、後述する係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ１、Ｕ２ｃ１、Ｕ２ｂ２、Ｕ２ｃ２を記憶している。なお、本実施形態において、第５の記憶部６８ｄにより記憶された係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ１、Ｕ２ｃ１、Ｕ２ｂ２、Ｕ２ｃ２は、例として５．０４、２．６７４、０．４０７４、０．４９２６、１．２５９となっている。

図２８は、トリミング領域取得部６０ｄの構成を示すブロック図である。図２８に示すように、トリミング領域取得部６０ｄは、頭頂部検出部６１ｄと、トリミング領域設定部６４ｄとを有してなる。

頭頂部検出部６１ｄは、瞳より上の部分に対して頭頂部の検出を行って顔写真画像となる画像Ｓ０における頭頂部の位置を検出すると共に、検出された頭頂部の位置から、瞳中心位置検出部５０により算出された両目間の中心位置Ｐｍまでの垂直距離Ｈを算出する。

トリミング領域設定部６４ｄは、顔写真画像Ｓ０における両瞳間の距離Ｄ１および頭頂部検出部６１ｄにより検出された瞳から頭頂部までの垂直距離Ｈおよび係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ１、Ｕ２ｃ１、Ｕ２ｂ２、Ｕ２ｃ２を用いて式（４２）に従った演算を行って得た値Ｌ２ａ、Ｌ２ｂ、Ｌ２ｃを夫々、顔写真画像Ｓ０における両目間の中心位置Ｐｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、中心位置Ｐｍからトリミング領域の上辺までの距離、中心位置Ｐｍからトリミング領域の下辺までの距離とするようにしてトリミング領域を設定する。

Ｌ２ａ＝Ｄ１×Ｕ２ａ
Ｌ２ｂ＝Ｄ１×Ｕ２ｂ１＋Ｈ×Ｕ２ｃ１ （４２）
Ｌ２ｃ＝Ｄ１×Ｕ２ｂ２＋Ｈ×Ｕ２ｃ２
Ｕ２ａ＝５．０４
Ｕ２ｂ１＝２．６７４
Ｕ２ｃ１＝０．４０７４
Ｕ２ｂ２＝０．４９２６
Ｕ２ｃ２＝１．２５９

図２９は、図２７に示す画像処理システムＤの処理を示すフローチャートである。図示のように、本実施形態の画像処理システムＤにおいて、顔写真画像となる画像Ｓ０に対して、まず、目検出部１により両目の位置が検出され、両目の位置および両目中心点間の距離Ｄを含む情報Ｑが得られる（Ｓ５１０）。瞳中心位置検出部５０は、目検出部１からの情報Ｑに基づいて両目の瞳の中心位置Ｇ’ａ、Ｇ’ｂを検出して２つの瞳の間の距離Ｄ１を求めると共に、両目間の中心位置Ｐｍを求める（Ｓ５１５）。トリミング領域取得部６０ｄは、両目間の中心位置Ｐｍ、瞳間距離Ｄ１、および第５の記憶部６８ｄに記憶された係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ１、Ｕ２ｃ１、Ｕ２ｂ２、Ｕ２ｃ２を用いて前述の式（４２）に従ってトリミング領域を設定する（Ｓ５３０）。第１のトリミング部７０は、トリミング領域取得部６０ｄにより得られたトリミング領域に基づいて、顔写真画像Ｓ０をトリミングしてトリミング画像Ｓ５を得る（Ｓ５４０）。出力部８０は、トリミング画像Ｓ５をプリントして証明写真を得る（Ｓ５４５）。

本実施形態の画像処理システムＤにおいて、トリミング領域取得部６０ｄは、上記の式（４２）に従って、両瞳間の距離Ｄ１、頭頂部検出部６１ｄにより検出された垂直距離Ｈ、および係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｂ１、Ｕ２ｃ１、Ｕ２ｂ２、Ｕ２ｃ２を用いて演算を行って得た値Ｌ２ａ、Ｌ２ｂ、Ｌ２ｃを夫々、顔写真画像Ｓ０における両目間の中心位置Ｐｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、中心位置Ｐｍからトリミング領域の上辺までの距離、中心位置Ｐｍからトリミング領域の下辺までの距離とするようにしてトリミング領域を設定するようにしているが、中心位置Ｐｍからトリミング領域の上辺と、中心位置Ｐｍからトリミング領域の下辺までの距離とを、垂直距離Ｈのみに基づいて算出するようにしてもよい。具体的には、下記の式（４３）に従って、両瞳間の距離Ｄ１および係数Ｕ２ａを用いて、両目間の中心位置Ｐｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅（Ｌ２ａ）を、垂直距離Ｈおよび係数Ｕ２ｂを用いて、中心位置Ｐｍからトリミング領域の上辺までの距離（Ｌ２ｂ）を、垂直距離Ｈおよび係数Ｕ２ｃを用いて、中心位置Ｐｍからトリミング領域の下辺までの距離（Ｌ２ｃ）を夫々算出するようにしてもよい。

Ｌ２ａ＝Ｄ１×Ｕ２ａ
Ｌ２ｂ＝Ｈ×Ｕ２ｂ （４３）
Ｌ２ｃ＝Ｈ×Ｕ２ｃ
Ｕ２ａ＝５．０４
Ｕ２ｂ＝１．４９５
Ｕ２ｃ＝１．８９

以上、本発明の主旨を分かり易くするために、入力された顔写真画像に対してトリミング処理を施して証明写真を得る画像処理システムを実施形態として説明したが、本発明は、上述した画像処理システムの実施形態に限らず、顔写真画像を撮像することから、目的の写真プリントや、トリミングした画像を得ることまでの処理を行う装置、例えば、前述した各実施形態の画像処理システムの機能を備えた写真ボックス装置には勿論、上述した各実施形態の画像処理システムの、トリミングするまでの機能を備えたデジタルカメラなどにも適用することができる。

また、顔枠の取得や、トリミング領域の設定などの際に使われた各係数は、被写体人物の生年月日や、目の色、国籍などに応じて変更するようにしてもよい。

また、上述した各画像処理システムにおいて、顔写真画像Ｓ０において１つの顔しかないことを前提としているが、本発明は、１つの画像に複数の顔が存在する場合にも適用することができる。例えば、１つの画像に複数の顔が存在する場合、各顔に対して、上述した画像処理システムＡまたはＢにおける、顔枠を取得する処理を各顔に対して行い、各顔枠のうちの、上辺が最も上の顔枠の上辺の位置と、下辺が最も下の顔枠の下辺をトリミング領域の上下端の基準にして、これらの複数の顔を一括トリミングするためのトリミング領域を設定するようにすることができる。同様に、各顔枠のうちの、左辺が最も左の顔枠の左辺の位置と、右辺が最も右の顔枠の右辺をトリミング領域の左右端の基準にして、これらの複数の顔を一括トリミングするためのトリミング領域を設定するようにすることもできる。

また、上述した各実施形態は、目の位置および両目間の距離を用いて顔枠（すなわち、顔の左右端、上下端）を推定するか、顔枠のうち、上端（目から頭頂部までの垂直距離）を検出すると共に、顔の左右端、下端（顎）については、目の位置と、両目間の距離と、検出により得られた目から頭頂部までの距離とを用いて推定するかによって顔枠を得るようにするものであるが、上述した各実施形態における顔端部の推定手法を、端部を検出することによって顔枠を得る画像処理システムに部分的に適用するようにしてもよい。顔のトリミングを目的に顔の端部を得る手法としては、「検出」と「推定」とのいずれかが用いられるが、一般的には、顔写真画像の背景部分が安定しているなど画像処理（検出）が容易な場合には、「推定」よりも「検出」によって端部を取得する方は精度が高く、逆に、顔写真画像の背景部分が複雑などの画像処理が困難な場合には、「検出」よりも「推定」によって端部を取得するほうは精度が高い。例えば、髪の毛によって耳が隠れている場合と耳が露出する場合との夫々において、画像処理の難易さが変わる。一方、証明写真のために撮像して得た顔画像は、撮像時に耳の露出が規定されているので、上述した各実施形態のように、「推定」により顔の左右端を取得するシステムにおいて、対象となる顔写真画像が、証明写真用に撮像されたものである場合に限って、推定せずに、画像処理によって顔の左右端を検出するように切り替えるようにしてもよい。また、顎の先端のエッジがはっきりしている場合とはっきりしていない場合との夫々において、画像処理の難易さが変わるので、撮像する際に顎の線がはっきりするように照明が当てられる写真ボックス装置などにおいて、顎の先端位置（顔の下端部）を、推定せずに検出するようにすることができる。

すなわち、本発明の顔枠推定手法は、上述した実施形態に限らず、下記のように部分的に検出手法と組み合わせてもよい。

例えば、目の位置、頭頂部位置、顔の左右両端位置を、検出することによって取得し、目の位置（および目の位置から算出される両目間の距離。以下同じ）から、または目の位置および頭頂部の位置（および目の位置と頭頂部の位置とから算出される目から頭頂部までの垂直距離。以下同じ）から顎の先端位置を推定するようにしてもよい。

または、目の位置、頭頂部位置、顎の先端位置を、検出することによって取得し、顔の左右両端位置を推定するようにしてもよい。

または、顔の左右端、上下端の位置を全部、検出することによって取得するが、いずれかの位置の検出の精度が低いと判断された場合、検出された他の位置から、この検出精度の低い位置を推定に切り替えて取得するようにしてもよい。

なお、顔の左右端の位置、上下端の位置の検出は、従来の種々の方法を適用することができる。例えば、顔の概略中心点を起点とし、左右および上下方向に肌色領域のエッジを抽出し、抽出されたエッジの左右上下の端点を顔の端点とするようにすることができる。さらに、上端の端点を取得するのに際し、上端のエッジを抽出した後に、髪の毛の領域に対してもエッジ抽出を行い、肌色のエッジと、髪の毛の領域のエッジとを比較することによってより精確に上端の位置を得るようにしてもよい。

本発明の第１の実施形態となる画像処理システムＡの構成を示すブロック図 目検出部１の構成を示すブロック図 目の中心位置を説明するための図 （ａ）は水平方向のエッジ検出フィルタを示す図、（ｂ）は垂直方向のエッジ検出フィルタを示す図 勾配ベクトルの算出を説明するための図 （ａ）は人物の顔を示す図、（ｂ）は（ａ）に示す人物の顔の目および口付近の勾配ベクトルを示す図 （ａ）は正規化前の勾配ベクトルの大きさのヒストグラムを示す図、（ｂ）は正規化後の勾配ベクトルの大きさのヒストグラムを示す図、（ｃ）は５値化した勾配ベクトルの大きさのヒストグラムを示す図、（ｄ）は正規化後の５値化した勾配ベクトルの大きさのヒストグラムを示す図 第１の参照データの学習に用いられる顔であることが分かっているサンプル画像の例を示す図 第２の参照データの学習に用いられる顔であることが分かっているサンプル画像の例を示す図 顔の回転を説明するための図 参照データの学習手法を示すフローチャート 識別器の導出方法を示す図 識別対象画像の段階的な変形を説明するための図 目検出部１の処理を示すフローチャート 瞳中心位置検出部５０の構成を示すブロック図 第２のトリミング部１０がトリミングする位置を説明するための図 ２値化閾値の求め方を説明するための図 投票値の重み付けを説明するための図 目検出部１および瞳中心位置検出部５０の処理を示すフローチャート トリミング領域取得部６０ａの構成を示すブロック図 図１に示す画像処理システムＡの処理を示すフローチャート 本発明の第２の実施形態となる画像処理システムＢの構成を示すブロック図 トリミング領域取得部６０ｂの構成を示すブロック図 図２２に示す画像処理システムＢの処理を示すフローチャート 本発明の第３の実施形態となる画像処理システムＣの構成を示すブロック図 図２５に示す画像処理システムＣの処理を示すフローチャート 本発明の第４の実施形態となる画像処理システムＤの構成を示すブロック図 トリミング領域取得部６０ｄの構成を示すブロック図 図２７に示す画像処理システムＤの処理を示すフローチャート 両目間の距離の例を示す図

符号の説明

１ 目検出部
２ 特徴量算出部
４ 第２の記憶部
５ 第１の識別部
６ 第２の識別部
７ 第１の出力部
１０ 第２のトリミング部
１２ グレー変換部
１４ 前処理部
１８ ２値化閾値算出部
２０ ２値化部
３０ 投票部
３５ 中心位置候補取得部
４０ 照合部
４５ 微調整部
５０ 瞳中心位置検出部
６０ａ トリミング領域取得部
６２ａ 顔枠取得部
６４ａ トリミング領域設定部
６８ａ 第１の記憶部
６０ｂ トリミング領域取得部
６１ｂ 頭頂部検出部
６２ｂ 顔枠取得部
６４ｂ トリミング領域設定部
６８ｂ 第３の記憶部
６０ｃ トリミング領域設定部
６８ｃ 第４の記憶部
６０ｄ トリミング領域取得部
６１ｄ 頭頂部検出部
６４ｄ トリミング領域設定部
６８ｄ 第５の記憶部
７０ 第２のトリミング部
８０ 出力部
Ｓ０ 写真画像

Claims (29)

1. 顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを用いて式（１）に従った演算を行って得た値Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、Ｌ１ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得し、
   前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定する画像処理方法において、
   前記係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ１ａ、Ｕｔ１ｂ、Ｕｔ１ｃを用いて式（２）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ１ａ、Ｌｔ１ｂ、Ｌｔ１ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の横幅、前記両目間の中心位置から前記顔の上端までの距離、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理方法。
   
   Ｌ１ａ＝Ｄ×Ｕ１ａ
   Ｌ１ｂ＝Ｄ×Ｕ１ｂ （１）
   Ｌ１ｃ＝Ｄ×Ｕ１ｃ
   
   Ｌｔ１ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ａ
   Ｌｔ１ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｂ （２）
   Ｌｔ１ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｃ
2. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出し、
   前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃを用いて式（３）に従った演算を行って得た値Ｌ２ａ、Ｌ２ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得し、
   前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定する画像処理方法において、
   前記係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ２ａ、Ｕｔ２ｃを用いて式（４）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ２ａ、Ｌｔ２ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理方法。
   
   Ｌ２ａ＝Ｄ×Ｕ２ａ
   Ｌ２ｃ＝Ｈ×Ｕ２ｃ （３）
   
   
   Ｌｔ２ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ２ａ
   Ｌｔ２ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ２ｃ （４）
   
3. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出し、
   前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃを用いて式（５）に従った演算を行って得た値Ｌ３ａ、Ｌ３ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得し、
   前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定する画像処理方法において、
   前記係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ３ａ、Ｕｔ３ｂ、Ｕｔ３ｃを用いて式（６）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ３ａ、Ｌｔ３ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理方法。
   
   Ｌ３ａ＝Ｄ×Ｕ３ａ
   Ｌ３ｃ＝Ｄ×Ｕ３ｂ＋Ｈ×Ｕ３ｃ （５）
   
   
   Ｌｔ３ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ａ
   Ｌｔ３ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ｂ＋Ｈｓ×Ｕｔ３ｃ （６）
   
4. 顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃを用いて式（７）に従った演算を行って得た値Ｌ４ａ、Ｌ４ｂ、Ｌ４ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定する画像処理方法において、
   前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ４ａ、Ｕｔ４ｂ、Ｕｔ４ｃを用いて式（８）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ４ａ、Ｌｔ４ｂ、Ｌｔ４ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理方法。
   
   Ｌ４ａ＝Ｄ×Ｕ４ａ
   Ｌ４ｂ＝Ｄ×Ｕ４ｂ （７）
   Ｌ４ｃ＝Ｄ×Ｕ４ｃ
   
   Ｌｔ４ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ａ
   Ｌｔ４ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｂ （８）
   Ｌｔ４ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｃ
   
5. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出し、
   前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃを用いて式（９）に従った演算を行って得た値Ｌ５ａ、Ｌ５ｂ、Ｌ５ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにするようにして前記トリミング領域を設定する画像処理方法において、
   前記係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ５ａ、Ｕｔ５ｂ、Ｕｔ５ｃを用いて式（１０）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ５ａ、Ｌｔ５ｂ、Ｌｔ５ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理方法。
   
   Ｌ５ａ＝Ｄ×Ｕ５ａ
   Ｌ５ｂ＝Ｈ×Ｕ５ｂ （９）
   Ｌ５ｃ＝Ｈ×Ｕ５ｃ
   
   Ｌｔ５ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ５ａ
   Ｌｔ５ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｂ （１０）
   Ｌｔ５ｃ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｃ
   
6. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出し、
   前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２を用いて式（１１）に従った演算を行って得た値Ｌ６ａ、Ｌ６ｂ、Ｌ６ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定する画像処理方法において、
   前記係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２が、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ６ａ、Ｕｔ６ｂ１、Ｕｔ６ｃ１、Ｕｔ６ｂ２、Ｕｔ６ｃ２を用いて式（１２）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ６ａ、Ｌｔ６ｂ、Ｌｔ６ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理方法。
   
   Ｌ６ａ＝Ｄ×Ｕ６ａ
   Ｌ６ｂ＝Ｄ×Ｕ６ｂ１＋Ｈ×Ｕ６ｃ１ （１１）
   Ｌ６ｃ＝Ｄ×Ｕ６ｂ２＋Ｈ×Ｕ６ｃ２
   
   Ｌｔ６ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ａ
   Ｌｔ６ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ１＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ１ （１２）
   Ｌｔ６ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ２＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ２
   
7. 顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを用いて式（１３）に従った演算を行って得た値Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、Ｌ１ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得する顔枠取得手段と、
   前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
   前記係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ１ａ、Ｕｔ１ｂ、Ｕｔ１ｃを用いて式（１４）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ１ａ、Ｌｔ１ｂ、Ｌｔ１ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の横幅、前記両目間の中心位置から前記顔の上端までの距離、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理装置。
   
   Ｌ１ａ＝Ｄ×Ｕ１ａ
   Ｌ１ｂ＝Ｄ×Ｕ１ｂ （１３）
   Ｌ１ｃ＝Ｄ×Ｕ１ｃ
   
   Ｌｔ１ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ａ
   Ｌｔ１ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｂ （１４）
   Ｌｔ１ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｃ
   
8. 前記両目間の距離が、前記両目の夫々の瞳間の距離であり、
   前記係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃの値が、夫々３．２５０×（１±０．０５）、１．９０５×（１±０．０５）、２．１７０×（１±０．０５）の範囲内にあることを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
9. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する頭頂部検出手段と、
   前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃを用いて式（１５）に従った演算を行って得た値Ｌ２ａ、Ｌ２ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得する顔枠取得手段と、
   前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
   前記係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ２ａ、Ｕｔ２ｃを用いて式（１６）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ２ａ、Ｌｔ２ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理装置。
   
   Ｌ２ａ＝Ｄ×Ｕ２ａ
   Ｌ２ｃ＝Ｈ×Ｕ２ｃ （１５）
   
   Ｌｔ２ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ２ａ
   Ｌｔ２ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ２ｃ （１６）
   
10. 前記両目間の距離が、前記両目の夫々の瞳間の距離であり、
    前記係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃの値が、夫々３．２５０×（１±０．０５）、０．９００×（１±０．０５）の範囲内にあることを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
11. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する頭頂部検出手段と、
    前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃを用いて式（１７）に従った演算を行って得た値Ｌ３ａ、Ｌ３ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得する顔枠取得手段と、
    前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
    前記係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ３ａ、Ｕｔ３ｂ、Ｕｔ３ｃを用いて式（１８）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ３ａ、Ｌｔ３ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理装置。
    
    Ｌ３ａ＝Ｄ×Ｕ３ａ
    Ｌ３ｃ＝Ｄ×Ｕ３ｂ＋Ｈ×Ｕ３ｃ （１７）
    
    Ｌｔ３ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ａ
    Ｌｔ３ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ｂ＋Ｈｓ×Ｕｔ３ｃ （１８）
    
12. 前記両目間の距離が、前記両目の夫々の瞳間の距離であり、
    前記係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃの値が、夫々３．２５０×（１±０．０５）、１．５２５×（１±０．０５）、０．１８７×（１±０．０５）の範囲内にあることを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
13. 顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃを用いて式（１９）に従った演算を行って得た値Ｌ４ａ、Ｌ４ｂ、Ｌ４ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定するトリミング領域設定手段を備えた画像処理装置であって、
    前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ４ａ、Ｕｔ４ｂ、Ｕｔ４ｃを用いて式（２０）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ４ａ、Ｌｔ４ｂ、Ｌｔ４ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理装置。
    
    Ｌ４ａ＝Ｄ×Ｕ４ａ
    Ｌ４ｂ＝Ｄ×Ｕ４ｂ （１９）
    Ｌ４ｃ＝Ｄ×Ｕ４ｃ
    
    Ｌｔ４ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ａ
    Ｌｔ４ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｂ （２０）
    Ｌｔ４ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｃ
    
14. 前記両目間の距離が、前記両目の夫々の瞳間の距離であり、
    前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃの値が、夫々（５．０４×範囲係数）、（３．０１×範囲係数）、（３．４７×範囲係数）の範囲内にあり、該範囲係数が（１±０．４）であることを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。
15. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する頭頂部検出手段と、
    前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃを用いて式（２１）に従った演算を行って得た値Ｌ５ａ、Ｌ５ｂ、Ｌ５ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにするようにして前記トリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
    前記係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ５ａ、Ｕｔ５ｂ、Ｕｔ５ｃを用いて式（２２）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ５ａ、Ｌｔ５ｂ、Ｌｔ５ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理装置。
    
    Ｌ５ａ＝Ｄ×Ｕ５ａ
    Ｌ５ｂ＝Ｈ×Ｕ５ｂ （２１）
    Ｌ５ｃ＝Ｈ×Ｕ５ｃ
    
    Ｌｔ５ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ５ａ
    Ｌｔ５ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｂ （２２）
    Ｌｔ５ｃ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｃ
    
16. 前記両目間の距離が、前記両目の夫々の瞳間の距離であり、
    前記係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃの値が、夫々（５．０４×範囲係数）、（１．４９５×範囲係数）、（１．８９×範囲係数）の範囲内にあり、該範囲係数が（１±０．４）であることを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。
17. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する頭頂部検出手段と、
    前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２を用いて式（２３）に従った演算を行って得た値Ｌ６ａ、Ｌ６ｂ、Ｌ６ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定するトリミング領域設定手段とを備えてなる画像処理装置であって、
    前記係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２が、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ６ａ、Ｕｔ６ｂ１、Ｕｔ６ｃ１、Ｕｔ６ｂ２、Ｕｔ６ｃ２を用いて式（２４）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ６ａ、Ｌｔ６ｂ、Ｌｔ６ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とする画像処理装置。
    
    Ｌ６ａ＝Ｄ×Ｕ６ａ
    Ｌ６ｂ＝Ｄ×Ｕ６ｂ１＋Ｈ×Ｕ６ｃ１ （２３）
    Ｌ６ｃ＝Ｄ×Ｕ６ｂ２＋Ｈ×Ｕ６ｃ２
    
    Ｌｔ６ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ａ
    Ｌｔ６ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ１＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ１ （２４）
    Ｌｔ６ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ２＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ２
    
18. 前記両目間の距離が、前記両目の夫々の瞳間の距離であり、
    前記係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２の値が、夫々（５．０４×範囲係数）、（２．６７４×範囲係数）、（０．４０７４×範囲係数）、（０．４９２６×範囲係数）、（１．２５９×範囲係数）の範囲内にあり、該範囲係数が（１±０．４）であることを特徴とする請求項１７記載の画像処理装置。
19. 前記範囲係数が、（１±０．２５）であることを特徴とする請求項１４、１６、１８のいずれか１項記載の画像処理装置。
20. 前記範囲係数が、（１±０．１０）であることを特徴とする請求項１９記載の画像処理装置。
21. 前記範囲係数が、（１±０．０５）であることを特徴とする請求項２０記載の画像処理装置。
22. 顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃを用いて式（２５）に従った演算を行って得た値Ｌ１ａ、Ｌ１ｂ、Ｌ１ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得する処理と、
    前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記係数Ｕ１ａ、Ｕ１ｂ、Ｕ１ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ１ａ、Ｕｔ１ｂ、Ｕｔ１ｃを用いて式（２６）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ１ａ、Ｌｔ１ｂ、Ｌｔ１ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の横幅、前記両目間の中心位置から前記顔の上端までの距離、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするプログラム。
    
    Ｌ１ａ＝Ｄ×Ｕ１ａ
    Ｌ１ｂ＝Ｄ×Ｕ１ｂ （２５）
    Ｌ１ｃ＝Ｄ×Ｕ１ｃ
    
    Ｌｔ１ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ａ
    Ｌｔ１ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｂ （２６）
    Ｌｔ１ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ１ｃ
    
23. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する処理と、
    前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃを用いて式（２７）に従った演算を行って得た値Ｌ２ａ、Ｌ２ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得する処理と、
    前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記係数Ｕ２ａ、Ｕ２ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ２ａ、Ｕｔ２ｃを用いて式（２８）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ２ａ、Ｌｔ２ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするプログラム。
    
    Ｌ２ａ＝Ｄ×Ｕ２ａ
    Ｌ２ｃ＝Ｈ×Ｕ２ｃ （２７）
    
    Ｌｔ２ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ２ａ
    Ｌｔ２ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ２ｃ （２８）
    
24. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する処理と、
    前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃを用いて式（２９）に従った演算を行って得た値Ｌ３ａ、Ｌ３ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とする顔枠の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の下辺までの距離とするようにすると共に、前記垂直距離Ｈを前記中心位置Ｇｍから前記顔枠の上辺までの距離とするようにして前記顔枠を取得する処理と、
    前記顔枠の位置および大きさに基づいて、所定の出力規格に合致するように前記顔写真画像におけるトリミング領域を設定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記係数Ｕ３ａ、Ｕ３ｂ、Ｕ３ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ３ａ、Ｕｔ３ｂ、Ｕｔ３ｃを用いて式（３０）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ３ａ、Ｌｔ３ｃと、前記サンプル顔写真画像における顔の幅、前記両目間の中心位置から前記顔の下端までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするプログラム。
    
    Ｌ３ａ＝Ｄ×Ｕ３ａ
    Ｌ３ｃ＝Ｄ×Ｕ３ｂ＋Ｈ×Ｕ３ｃ （２９）
    
    
    Ｌｔ３ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ａ
    Ｌｔ３ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ３ｂ＋Ｈｓ×Ｕｔ３ｃ （３０）
    
25. 顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃを用いて式（３１）に従った演算を行って得た値Ｌ４ａ、Ｌ４ｂ、Ｌ４ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記係数Ｕ４ａ、Ｕ４ｂ、Ｕ４ｃが、サンプル顔写真画像における両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ４ａ、Ｕｔ４ｂ、Ｕｔ４ｃを用いて式（３２）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ４ａ、Ｌｔ４ｂ、Ｌｔ４ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするプログラム。
    
    Ｌ４ａ＝Ｄ×Ｕ４ａ
    Ｌ４ｂ＝Ｄ×Ｕ４ｂ （３１）
    Ｌ４ｃ＝Ｄ×Ｕ４ｃ
    
    Ｌｔ４ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ａ
    Ｌｔ４ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｂ （３２）
    Ｌｔ４ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ４ｃ
    
26. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する処理と、
    前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃを用いて式（３３）に従った演算を行って得た値Ｌ５ａ、Ｌ５ｂ、Ｌ５ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにするようにして前記トリミング領域を設定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記係数Ｕ５ａ、Ｕ５ｂ、Ｕ５ｃが、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ５ａ、Ｕｔ５ｂ、Ｕｔ５ｃを用いて式（３４）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ５ａ、Ｌｔ５ｂ、Ｌｔ５ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするプログラム。
    
    Ｌ５ａ＝Ｄ×Ｕ５ａ
    Ｌ５ｂ＝Ｈ×Ｕ５ｂ （３３）
    Ｌ５ｃ＝Ｈ×Ｕ５ｃ
    
    Ｌｔ５ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ５ａ
    Ｌｔ５ｂ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｂ （３４）
    Ｌｔ５ｃ＝Ｈｓ×Ｕｔ５ｃ
27. 顔写真画像における目の位置より上の部分から頭頂部の位置を検出すると共に、前記目から前記頭頂部までの垂直距離Ｈを算出する処理と、
    前記顔写真画像における両目間の距離Ｄおよび前記垂直距離Ｈおよび係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２を用いて式（３５）に従った演算を行って得た値Ｌ６ａ、Ｌ６ｂ、Ｌ６ｃを夫々、前記顔写真画像における前記両目間の中心位置Ｇｍを横方向の中心とするトリミング領域の横幅、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の上辺までの距離、前記中心位置Ｇｍから前記トリミング領域の下辺までの距離とするようにして前記トリミング領域を設定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記係数Ｕ６ａ、Ｕ６ｂ１、Ｕ６ｃ１、Ｕ６ｂ２、Ｕ６ｃ２が、サンプル顔写真画像における目から頭頂部までの垂直距離Ｈｓおよび両目間の距離Ｄｓおよび所定のテスト係数Ｕｔ６ａ、Ｕｔ６ｂ１、Ｕｔ６ｃ１、Ｕｔ６ｂ２、Ｕｔ６ｃ２を用いて式（３６）に従った演算を行って得た夫々の値Ｌｔ６ａ、Ｌｔ６ｂ、Ｌｔ６ｃと、前記サンプル顔写真画像における前記両目間の中心位置を横方向の中心とする所定のトリミング領域の横幅、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の上辺までの距離、前記両目間の中心位置から前記所定のトリミング領域の下辺までの距離の夫々との差の絶対値を求める処理を多数の前記サンプル顔写真画像に対して行い、各々の前記サンプル顔写真画像に対して求められた前記差の絶対値の総和が最小となるように前記テスト係数を最適化して得たものであることを特徴とするプログラム。
    
    Ｌ６ａ＝Ｄ×Ｕ６ａ
    Ｌ６ｂ＝Ｄ×Ｕ６ｂ１＋Ｈ×Ｕ６ｃ１ （３５）
    Ｌ６ｃ＝Ｄ×Ｕ６ｂ２＋Ｈ×Ｕ６ｃ２
    
    Ｌｔ６ａ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ａ
    Ｌｔ６ｂ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ１＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ１ （３６）
    Ｌｔ６ｃ＝Ｄｓ×Ｕｔ６ｂ２＋Ｈｓ×Ｕｔ６ｃ２
    
28. 撮像手段と、
    該撮像手段により得られた顔写真画像におけるトリミング領域を取得するトリミング領域取得手段と、
    該トリミング領域取得手段により取得された前記トリミング領域に基づいて前記顔写真画像に対してトリミング処理を施してトリミング画像を得るトリミング実行手段とを備えたデジタルカメラであって、
    前記トリミング領域取得手段が、請求項７から２１のいずれか１項記載の画像処理装置であることを特徴とするデジタルカメラ。
29. 撮像手段と、
    該撮像手段により得られた顔写真画像におけるトリミング領域を取得するトリミング領域取得手段と、
    該トリミング領域取得手段により取得された前記トリミング領域に基づいて前記顔写真画像に対してトリミング処理を施してトリミング画像を得るトリミング実行手段とを備えた写真ボックス装置であって、
    前記トリミング領域取得手段が、請求項７から２１のいずれか１項記載の画像処理装置であることを特徴とする写真ボックス装置。

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