JP2005202841A - 画像処理方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 形状DBを持たずに、簡単な構成で、証明写真画像から頭部領域等を検出する際の画像処理を高速化することができる画像処理方法を提供する。
【解決手段】対象画像から頭部領域を抽出するため情報を生成する方法であって、対象画像から輪郭を抽出することで対象画像を２値化する前処理（Ｓ１）と、２値化した画像に対して頭頂検索点を決定する頭頂検索点決定処理（Ｓ２）と、決定した頭頂検索点を始点として、頭上部の輪郭に近似する上に凸の曲線を検索する頭部輪郭検出処理（Ｓ３）と、下顎部の輪郭に近似する下に凸の曲線を検索する顎部輪郭検出処理（Ｓ４）とを有している。
【選択図】 図１

Description

証明写真などの背景を含む人物画像から頭部が占める領域を抽出する際に用いて好適な画像処理方法及び装置に関する

証明写真では一般に、顔を画像中の中心に配置すると共に、印刷をした場合の頭頂の位置が画像上部から十数mm以内程度のある範囲内に位置するようにし、かつ頭部や顔の領域が示す広さが画像中のある範囲内に収まっている必要がある。このとき重要なのは、頭頂点と顎（アゴ）位置、顔幅の各寸法であると考えられる。

証明写真用にある人物画像（顔画像）が入力された際に、証明写真のフォーマットに合わせて人物画像を自動でトリミングして印刷するようなシステムでは、頭頂、顎位置、顔幅などの情報が自動的に抽出される。従来から顔や頭部を検出する技術は多いが、それらは（１）肌色検出によるもの、（２）顔部位である目や口の周りに顔があるといった顔全体の相関関係を用いたもの、（３）顔の特徴形状をあらかじめDB（データベース）などに持っておき、対象画像の中からそれらに一致するものを抽出するもの、などの３つに大別できる。

しかし、証明写真用途においては、（１）は、光源が太陽光であるのか、室内蛍光灯であるのかなどによってその範囲がことなることや、頭頂点が髪の毛の領域であること、顎位置が、肌色領域ではあるが首と連続した領域であるため、正確な検出が難しい。（２）の顔部位の相関関係を用いる場合では、そもそも個人差のある顔を正確に検出することは難しい。

一方、（３）の方法では、特徴形状を多数用意しておき、また特徴形状あるいは比較対象の形状を補正しながら比較を行うことで、（１）や（２）よりも比較的正確な検出を行うことが可能である。この（３）の方法の従来例が、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載されている従来例は、形状DBを持ち、形状データを補正しながら画像中の特定形状の検出を行う。

なお、本発明の実施の形態で用いる画像の２値化処理の背景となる技術については、例えば特許文献２に記載されている。
特開平５−１９７７９２号公報 特開２００１−２４５１４８号公報

しかし、特許文献１に記載されている方法では、形状DBを持つ必要があるため構成が複雑化するという課題があったり、補正しながら形状を特定するので、複数の形状データを選択する処理や、形状データを繰り返し補正する処理に時間がかかるという課題があったりする。また、形状データ初期値によって処理時間が大きく左右されるという課題もある。

本発明は、上記の点に鑑み、形状DBを持たずに、特徴を比較するためのデータを適宜生成するなどする簡単な構成で、頭部領域等を検出する際の画像処理を高速化することができる画像処理方法及び装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、対象画像から頭部領域を抽出するため情報を生成する方法であって、対象画像から輪郭を抽出することで対象画像を２値化する前処理過程と、２値化した画像に対して頭頂検索点を決定する頭頂検索点決定過程と、決定した頭頂検索点を始点として、頭上部の輪郭に近似する上に凸の曲線を検索する頭上部輪郭検索過程と、下顎部の輪郭に近似する下に凸の曲線を検索する顎部輪郭検索過程とを有することを特徴とする。これによれば、頭頂部に対応する点を検索の始点として適切な位置から検索を開始し、また、近似する形状を曲線形状としているので、形状DBを持たずに、半径や係数を変更することで近似する形状を適宜簡単に生成・補正することができ、比較処理等に要する時間も短縮することができる。

また、本発明は、前記上に凸の曲線が半径Ｒの半円曲線であって、前記下に凸の曲線が半径Ｒの逆数を係数とする二次曲線であることを特徴とする。これによれば、二次曲線を近似曲線とするので、曲線形状を補正する際の処理を比較的簡単に行うことができ、検索処理を容易に高速化することができる。

また、本発明は、前記頭頂検索点決定過程で、あらかじめ撮影しておいた人物が写っていない画像と、人物が写った対象画像との比較によって抽出した人物領域の最上部点を、頭頂検索点とすることを特徴とする。これによれば、一定の背景画像を基準として抽出した人物領域を利用して頭頂部を検索するので、頭頂部に対応する点を正確に検索することができる。

また、本発明は、前記頭頂検索点決定過程で、人物が写った対象画像の左若しくは右又はその両方の上隅の色情報を抽出し、その色情報と近似した色情報を有する領域を背景領域として抽出し、それ以外の領域を人物領域として抽出し、その最上部点を、頭頂検索点とすることを特徴とする。これによれば、背景画像を基準として抽出した人物領域を利用して頭頂部を検索するので、頭頂部に対応する点を簡単な構成で比較的正確に検索することができる。

また、本発明は、前記顎部輪郭検索過程で用いる下に凸の曲線の最下部部分に所定の範囲、近似の対象としない領域が設けられていることを特徴とする。これによれば、例えば下唇等に対応する部分に近似の非対象範囲を設定しておけば、下顎輪郭以外の部分に対して近似される可能性を低くすることができ、正確な検索結果を得やすくなる。

また、本発明は、前記顎部輪郭検索過程で、検索結果として得られた下に凸の曲線の上側でその曲線に囲まれた領域が、肌色領域内にあるかどうかを評価し、無い場合には頭頂点方向へ再度近似曲線を検索し直すことを特徴とする。これによれば、下顎輪郭以外の部分に対して近似された場合にも修正できる可能性を高くすることができる。

また、本発明は、他の態様として、対象画像から頭部領域を抽出するため情報を生成する装置であって、対象画像から輪郭を抽出することで対象画像を２値化する前処理手段と、２値化した画像に対して頭頂検索点を決定する頭頂検索点決定手段と、決定した頭頂検索点を始点として、頭上部の輪郭に近似する上に凸の曲線を検索する頭上部輪郭検索手段と、下顎部の輪郭に近似する下に凸の曲線を検索する顎部輪郭検索手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、さらに他の態様として、対象画像から頭部領域を抽出するため情報を生成する方法を実行するためのプログラムであって、対象画像から輪郭を抽出することで対象画像を２値化する前処理過程と、２値化した画像に対して頭頂検索点を決定する頭頂検索点決定過程と、決定した頭頂検索点を始点として、頭上部の輪郭に近似する上に凸の曲線を検索する頭上部輪郭検索過程と、下顎部の輪郭に近似する下に凸の曲線を検索する顎部輪郭検索過程とをコンピュータを用いて実行するための記述を含むこをと特徴とする。

以下、図面を参照して本発明による画像処理装置の実施の形態について説明する。本発明の画像処理装置は、コンピュータおよびその周辺装置と、そのコンピュータで実行されるプログラムとによって実現することができる。コンピュータとしては、例えば、パーソナルコンピュータや業務用撮影装置に組み込まれたコンピュータが考えられる。周辺装置としては、デジタルスチルカメラ、イメージスキャナ、フィルムスキャナ等を用いて直接または、種々の記録媒体もしくは通信回線を介して画像データを入力するための装置が含まれていることとする。また、処理対象とする人物画像は、証明写真用に頭部が中心となるように１人の人物に対して撮影されたものであるとする。

図１は、本実施の形態の基本的な処理の流れを示すフローチャートであり、各ステップは本装置によって実現される各機能に対応している。本装置では、まず処理対象人物画像を入力あるいは指定した後、その画像に対して、前処理（ステップＳ１）、頭頂検索点決定処理（ステップＳ２）、頭部輪郭検出処理（ステップＳ３）、および顎部輪郭検出処理（ステップＳ４）を行って、その画像中に含まれる頭部領域を抽出するための情報を生成する。各ステップの処理の概要は次の通りである。

ステップＳ１の前処理では、対象画像から輪郭を抽出することで対象画像を２値化する処理を行う。具体的には、図２に示すように、入力した処理対象の画像に対して、肌色抽出（ステップＳ１１）、輪郭抽出（ステップＳ１２）、２値化（ステップＳ１３）などの準備を行う。

ステップＳ２の頭頂検索点決定処理では、２値化した画像に対して頭部の頂点の位置を検索する処理を行う際の検索開始点を決定する処理を行う。すなわち、頭部検出において検出の基準点となる検索の開始点となる位置を決定する。

ステップＳ３の頭部検出処理では、決定された頭頂検索点を始点として、頭の上部の輪郭に近似する上に凸の曲線を検索する処理を行う。例えば、半径Rの上半円曲線を用いて、半径や中心の位置を変えながら、頭部の境界線を検出する処理を行う。これによって、頭頂点と、顔幅が求まることになる。

そして、ステップＳ４の顎部輪郭検出処理では、下顎部の輪郭に近似する下に凸の曲線を検索する処理を行う。例えば、頭部検出で求めた半径Rの逆数1/Rを係数とした２次曲線（ｙ＝ｘ＊ｘ／Ｒ）にて、下顎境界線を検出する。

以下、各ステップの詳細について説明する。

（１）前処理（図１のステップＳ１）：図３〜図６に前処理前後の画像の一例を示した。図３は元画像であり、図４は肌色領域抽出を行った画像であり、図５は輪郭抽出を行った画像であり、そして、図６が２値化処理を行った画像である。一般に対象画像は、RGB色空間（Red Green Blue色空間）によって表現されている。まず、RGB信号から検索した結果に対してそれが適当かどうかの評価を行う際に用いる肌色領域を抽出する処理を行う（図２のステップＳ１１）。

肌色領域抽出処理では、RGB色空間から、HSV色空間に変換し、あらかじめ設定してある肌色の色範囲内にある画素を抽出する。肌色領域は、H（色相）が、0〜40又は、350以上、S（彩度）が、0〜160、そして、V（輝度）が、100〜255といった範囲にあるか否かを画素単位で比較処理をすることで、抽出することができる。ただし、この範囲は一例であり、ユーザーが設定値を変更できるようなユーザーインターフェースを持たせておくこともできる。

このとき、背景領域や服領域などに肌色領域が検出される場合がある。しかし、本実施の形態では、この情報は検出結果の評価の際に用いるのであって、これをもとに頭部領域や顔（顎部分）の検出をするわけではない。したがって、肌色範囲としては、大きめに設定しておいても良く、光源などの変化に対応できる。

次に、輪郭抽出を行う（図２のステップＳ１２）。RGB色空間から、輝度情報を計算し、輪郭抽出を行う。輪郭抽出演算は、図７に示すような、３＊３のマトリクスにて構成されるラプラシアンフィルタに基づくフィルタ演算にて行われる。ただし、ソーベルフィルタなど他の方法を用いても良い。

また、輪郭抽出を行う前に、ノイズ除去フィルタなどを利用するとより良い結果が得られる。

次に２値化処理を行う（図２のステップＳ１３）。例えば、輪郭抽出した値が、しきい値32以上の画素を255、それ以下の画素を0とする２値化処理を行う。ここで、しきい値32は、一例でありユーザーが変更できるユーザーインターフェースを持たせても良いし、判別２値化法を用いても良い。判別２値化法は、例えば特許文献２に記載されているように通常に用いられている手法である。

（２）頭頂検索点決定（図１のステップＳ２）：本実施の形態では、入力画像が、証明写真用に撮られているため、一般に背景が一様な色である。したがって、図６のように前処理後の処理画像では、背景値が0（黒）となっている。そこで、本実施の形態では、最も上にある背景値（0）以外の画素（画素値が255（白）の画素）が、頭頂部であるという仮定の下で次のような決定処理を行っている。

まず、画像左上の画素から初めて、右の画素へと、画素値が255になる値を有する画素の検索を行う。右端まで行くと1画素下へ移動して同様に右へ検索する。そして最初に0以外の値を検出した画素位置を、頭頂検索点とする。

なお、他の方法としては、上の行から、横一列の画素値の和を取っていき、最初に0以上の和を検出した行に頭頂があることとし、その中央点を頭頂検索点とすることもできる。この方法によると、分岐命令が少なくなるため、より高速化が望める。

（３）頭部輪郭検出（図１のステップＳ３）：この実施の形態では、頭部の輪郭を検索する際に、頭頂検索点を頂点として半径Rの上半円を描き、その円周上の画素値の和を取る。そして、その和が最大となる点が頭頂点であり、半径R×２が、顔幅となる。

処理フローを図８に示す。まず、半径Rの初期値は、図９に示すように、頭頂検索点から画像１の左、右、下端までの距離（R_left、R_right、R_height）の最短距離とする（図８のステップＳ１０１）。そして、頭頂検索点からR初期値下へ移動した点を中心とする半円を設定し、半円を左右に分割し、それぞれ円周上の画素値（輪郭値）の和（SUM_L(R)、SUM_R(R)とする）を求める（ステップＳ１０３）。なお、ステップＳ１０２では、変数SUM_R_MAX、SUM_L_MAX、R_L_MAX、R_R_MAX をそれぞれ0に初期化する。変数SUM_R_MAX、SUM_L_MAX、R_L_MAX、R_R_MAX はそれぞれ、右側の半円上の画素値の和の最大値、左側の半円上の画素値の和の最大値、画素値の和を最大とする右側の半円の半径の値、画素値の和を最大とする左側の半円の半径の値を保持するために用いられる。

次に、半径Rを１画素（ピクセル）ずつ減少させながら、同時に中心点も1画素ずつ上に移動させながら、同様にSUM_L(R)、SUM_R(R)を求めていき（ステップＳ１０３）、各々最大値となるR（R_L_MAX、R_R_MAX）を求める（ステップＳ１０４〜Ｓ１０７）。半径Rは、例えば20画素以上の間計算を行う（ステップＳ１０８〜Ｓ１０９）。本実施の形態では処理対象が証明写真用画像であるため、頭部領域（顔領域）が20画素以上の解像度を持っている必要があるとして、この値を用いている。それ以下の場合は曲線部が階段状となるため出力写真として不適であると考えられる。

また、それ以上の解像度が必要である場合などは、適宜より大きな値に変更することができる。さらには、より高解像度な画像を入力する場合、例えば1600×1200（共に画素）のような画像の場合は、検出すべき顔領域がかなり大きな画素領域を占めることが考えられる。この場合は、あらかじめ画像を1／2倍などしてから、前処理をしておくことも有効である。

半径Rが20画素未満となるまで検索を行った結果、SUM_L(R_L_MAX)とSUM_R(R_R_MAX)が0以上であり、R_L_MAXとR_R_MAXが絶対値で差が１画素以下なら、頭頂検索点を頭頂とする（ステップＳ１１０で「Ｙｅｓ」）。すなわち、例えば図１０に示すように、最大の和が得られる半円の値は、右側と左側とで必ずしも一致しない。しかし、処理対象の画像が証明写真用であることを考えれば、極端に値が異なること、すなわち中心がずれている場合には、頭頂部の検出が誤検出である可能性が高いと考えられる。そこで、この場合、半径Rの曲線上に右左両側に輪郭が検出され、かつ左右の半径の差が小さい（１画素以内となる）場合に、頭頂を決定するようにしている。

一方、異なっていた場合（ステップＳ１１０で「Ｎｏ」）、登頂検索点を水平移動（左右方向に移動）する。このときの移動量DXは、以下で表される（ステップＳ１１１）。

DX = ( (R_L_MAX + R_R_MAX) / 2 ) − R_L_MAX )

DXが、1の場合、隣の画素であるため、ほぼ頭頂とみなし、頭頂検索点を頭頂とする（ステップＳ１１２で「Ｙｅｓ」）。DXが、1以上の場合（ステップＳ１１２で「Ｎｏ」）、頭頂検索点をDX分移動させ（ステップＳ１１３）、再度R初期値の設定から繰り返す。

以上のようにすれば、頭頂点と、頭部領域の幅（顔幅）（R×２）が求まる。ここで半径Ｒは、例えばR_L_MAX と R_R_MAXの平均値、小さい方の値あるいは大きい方の値とすることができる。

（４）顎部輪郭検出（図１のステップＳ４）：ここでは、図１１に示すように、頭頂点から係数1／Rの２次曲線（ｙ＝ｘ2／Ｒ；ただし、画像１の水平方向をｘ方向、垂直方向をｙ方向とした場合）を用いて、顎部輪郭（顎位置）を検出する。検索の方法は、ステップＳ３の頭部輪郭検出処理の場合と同様に行う。すなわち２次曲線上の画素の和を取りながら最大値を取る曲線を検索する。２次曲線の形状を変えずに単に検出開始点のみをずらしてもよいし、係数の値を変更して例えば頭部輪郭の近似曲線（半径Ｒの半円）の端部に常に接するようにしてもよい。

検索の際には、まず、検出開始点を、頭頂点から顔幅分（R×２）下へ移動した位置から開始して、1画素ずつ下へ移動してR×４分まで行う。近似曲線上の画素値の和が最大となる点をあご位置として検出する。

なお、このとき、近似曲線上を、図１２に実線の太線で示すように、２次曲線中下端部分や、上部を除いた、ｘ≧R/4かつｙ≦R/2となるような範囲内のみ和を取ることで、口や耳付近で誤検出することを防ぐこともできる。すなわち、顎部輪郭検索の際に、下に凸の曲線の最下部部分に所定の範囲、近似の対象としない領域を設けることで、誤検出を防止するようにすることができる。また、左右別々に和の最大値を求め、その平均値を最終的なあご位置とする方法も有効である。

次に、顎位置の評価処理について説明する。ここでは、顎位置が、前処理で行った肌色検出内にあるかどうかを評価して、最終的なあご位置と決定する。この顎位置が肌色領域内にあるかどうかの判断は、２次曲線最下端点だけでなく、ｙ≦R/2の２次曲線範囲が全て肌色領域にあるか、あるいは、８０％の領域が肌色領域に収まっているかを判断基準とする。肌色領域に収まっていない場合は、現在の顎位置から上方へ顎位置検索を行って最大値を得る点をあご位置とする。すなわち、顎部輪郭検索で、検索結果として得られた下に凸の曲線の上側でその曲線に囲まれた領域が、肌色領域内にあるかどうかを評価し、無い場合には頭頂点方向へ再度近似曲線を検索し直す処理を行うことで顎部輪郭を決定する。このようにして、顎位置を求めることができる。

以上のように、頭頂点、頭部領域幅（顔幅）、下顎輪郭（顎位置）が検出できたため、その領域を頭部領域（顔領域）と特定できるため、証明写真用に頭部位置（顔位置）を所定のフォーマットに収まるように調整して出力することできる。本発明によれば、証明写真用に、形状DBを持たず、形状データを適宜生成し、処理速度の速い顔検出が可能となる。

次に上記実施の形態の変形例について説明する。

例えば、図１のステップＳ１の前処理から、ステップＳ２の頭頂検索点決定においては、上記実施の形態では背景領域に模様があるなど、輪郭抽出で頭頂以外の点を誤検出する可能性がある。そこで、あらかじめ背景のみの画像を撮っておき、所望の人物画像を得た際に、背景差分を行う。これにより、人物領域と背景領域を分割した画像が得られる。人物領域のみの画像から頭頂検索点決定の処理を行うことで、同様な処理で頭頂検索点を決定できる。すなわち、頭頂検索点決定処理で、あらかじめ撮影しておいた人物が写っていない画像と、人物が写った対象画像との比較によって抽出した人物領域の最上部点を、頭頂検索点とすることができる。

また、別の方法では、あらかじめ背景領域の色領域を指定しておく。１つ目は、あらかじめユーザーが直接色範囲を指定し、例えば、150＜R＜200、150＜G＜200、150＜B＜200の色範囲を背景領域としておく。または、背景画像のみを撮っておいた画像などから、背景領域の色範囲を設定しておく。これにより、所望の人物画像を得た際に、その色範囲の色領域を抽出し、あらかじめ黒（RGB=(0,0,0)）など同一色に変更しておけば、輪郭抽出時には、背景領域は0となるため誤検出せず、良好な結果を得られる。

２つ目は、入力した人物画像の例えば、左右上隅領域（図１３参照）にある色範囲の平均値を元に、例えばしきい値：32を上下に加えた色範囲を背景領域として設定する。以下は上記と同様である。左右上隅領域は、画像端からの距離th1と領域サイズth2で指定され、例えば、th1は、5画素、th2は10画素または、画像幅の2%の大きい方などを用いる。上記は一例であり、ユーザーが設定値を変更できるようなユーザーインターフェースを持たせておくこともできる。すなわち、頭頂検索点決定処理で、人物が写った対象画像の左若しくは右またはその両方の上隅の色情報を抽出し、その色情報と近似した色情報を有する領域を背景領域として抽出し、それ以外の領域を人物領域として抽出し、その最上部点を、頭頂検索点とすることができる。

以上のように上記の実施の形態によれば、証明写真用途に即した、顔検出方法として、頭頂点の検出と顎位置の検出、顔幅の検出が精度良く、処理速度も速く行える。

なお、本発明の実施の形態は上記のものに限定されず、例えば、各処理の実行順序を変更したり、入力や出力を行う装置と、画像処理を行う装置とを通信回線を介して分散したりする変更が可能である。

また、上記実施の形態では、各画素の色をRGB表現で表したが、これに限定されるものではない。例えば、あらかじめＹＵＶやＬａｂなどに変換しておき、その値にて以上の計算を行っても良い。ここで、ＹＵＶは、輝度信号（Ｙ）と、輝度信号と赤色成分の差（Ｕ）および輝度信号と青色成分の差（Ｖ）の２つの色度とで色を表現する方式である。そして、Ｌａｂは、黒から白（明度）と、緑から赤の範囲の要素（ａ）、青から黄の範囲の要素（ｂ）の２つの色彩要素とで色を表現する方式である。

本発明の実施の形態の処理の流れを示すフローチャート。 図１のステップＳ１の構成を示すフローチャート。 図２の処理への入力画像の一例を示す図。 図２のステップＳ１１の肌色検出処理後の画像の一例（白い領域が肌色として検出された領域）を示す図。 図２のステップＳ１２の輪郭抽出処理後の画像の一例（白い領域が輪郭として抽出された領域）を示す図。 図２のステップＳ１３の２値化処理後の画像の一例（白い領域が画素値255の領域）を示す図。 図２のステップＳ１２の輪郭抽出処理の内容を説明するための説明図 図１のステップＳ３の頭部輪郭検出処理の処理内容を示すフローチャート。 図８を説明するための説明図。 図８を説明するための説明図。 図１のステップＳ４の顎部輪郭検出処理を説明するため説明図。 図１のステップＳ４の顎部輪郭検出処理を説明するため説明図。 図１の実施の形態の変形例を説明するため説明図。

符号の説明

Ｓ１ 前処理、Ｓ２ 頭頂検索点決定処理、Ｓ３ 頭部輪郭検出処理、Ｓ４ 顎部輪郭検出処理

Claims (8)

1. 対象画像から頭部領域を抽出するため情報を生成する方法であって、
   対象画像から輪郭を抽出することで対象画像を２値化する前処理過程と、
   ２値化した画像に対して頭頂検索点を決定する頭頂検索点決定過程と、
   決定した頭頂検索点を始点として、頭上部の輪郭に近似する上に凸の曲線を検索する頭上部輪郭検索過程と、
   下顎部の輪郭に近似する下に凸の曲線を検索する顎部輪郭検索過程と
   を有することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記上に凸の曲線が半径Ｒの半円曲線であって、
   前記下に凸の曲線が半径Ｒの逆数を係数とする二次曲線である
   ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
3. 前記頭頂検索点決定過程で、あらかじめ撮影しておいた人物が写っていない画像と、人物が写った対象画像との比較によって抽出した人物領域の最上部点を、頭頂検索点とすることを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理方法。
4. 前記頭頂検索点決定過程で、人物が写った対象画像の左若しくは右又はその両方の上隅の色情報を抽出し、その色情報と近似した色情報を有する領域を背景領域として抽出し、それ以外の領域を人物領域として抽出し、その最上部点を、頭頂検索点とすることを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理方法。
5. 前記顎部輪郭検索過程で用いる下に凸の曲線の最下部部分に所定の範囲、近似の対象としない領域が設けられていることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
6. 前記顎部輪郭検索過程で、検索結果として得られた下に凸の曲線の上側でその曲線に囲まれた領域が、肌色領域内にあるかどうかを評価し、無い場合には頭頂点方向へ再度近似曲線を検索し直す
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
7. 対象画像から頭部領域を抽出するため情報を生成する装置であって、
   対象画像から輪郭を抽出することで対象画像を２値化する前処理手段と、
   ２値化した画像に対して頭頂検索点を決定する頭頂検索点決定手段と、
   決定した頭頂検索点を始点として、頭上部の輪郭に近似する上に凸の曲線を検索する頭上部輪郭検索手段と、
   下顎部の輪郭に近似する下に凸の曲線を検索する顎部輪郭検索手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
8. 対象画像から頭部領域を抽出するため情報を生成する方法を実行するためのプログラムであって、
   対象画像から輪郭を抽出することで対象画像を２値化する前処理過程と、
   ２値化した画像に対して頭頂検索点を決定する頭頂検索点決定過程と、
   決定した頭頂検索点を始点として、頭上部の輪郭に近似する上に凸の曲線を検索する頭上部輪郭検索過程と、
   下顎部の輪郭に近似する下に凸の曲線を検索する顎部輪郭検索過程と
   をコンピュータを用いて実行するための記述を含むこをと特徴とする画像処理プログラム。
   

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