JP2006303897A - Device and method for extracting facial image - Google Patents

Device and method for extracting facial image Download PDF

Info

Publication number
JP2006303897A
JP2006303897A JP2005122551A JP2005122551A JP2006303897A JP 2006303897 A JP2006303897 A JP 2006303897A JP 2005122551 A JP2005122551 A JP 2005122551A JP 2005122551 A JP2005122551 A JP 2005122551A JP 2006303897 A JP2006303897 A JP 2006303897A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
evaluation value
face image
memory
output
frame rate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2005122551A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kenji Tokuda
憲治 徳田
Yoshito Tosawa
義人 東沢
Hiromichi Sotodate
弘理 外舘
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority to JP2005122551A priority Critical patent/JP2006303897A/en
Publication of JP2006303897A publication Critical patent/JP2006303897A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a facial image extracting device for surely acquiring a facial image, which is required for monitoring, with small amount of arithmetic, and to provide a facial image extracting method. <P>SOLUTION: Inputted videos are accumulated in a memory, and a frame rate converting means thins the inputted video in the temporal direction, so as to convert the frame rate; the face of a person is extracted, based on the input image from the memory or the frame rate converting means, and then, the face image is outputted; the face image is evaluated by a prescribed method, so as to calculate an evaluation value. The calculated evaluation values are accumulated; a range is determined, from which the highest evaluation value is believed to be capable of being obtained from among the accumulated evaluation values; the reproduction of the videos within the applicable range is indicated to the memory; and then, the highest evaluation value is selected among the calculated evaluation values, so as to output the corresponding face image. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、撮影した映像から監視に必要な顔画像を抽出する顔画像抽出装置及び顔画像抽出方法に関する。   The present invention relates to a face image extraction apparatus and a face image extraction method for extracting a face image necessary for monitoring from a captured video.

近年、監視カメラを用いたセキュリティ映像監視システムの普及が進んでおり、金融機関や個人商店等を対象とした小規模なシステムから、数十台以上の監視カメラを用いて空港や駅など広範囲を監視する大規模なシステムまで、様々なシステムが利用されている。   In recent years, security video surveillance systems using surveillance cameras have been spreading. From small-scale systems targeting financial institutions and private shops, to a wide range of airports and stations using dozens of surveillance cameras. Various systems are used up to large-scale systems to be monitored.

こうした監視システムでは、モニタに表示された監視映像を監視員が直接モニタするだけでなく、撮影された映像をタイムラプスレコーダやハードディスクレコーダといった記録装置に録画し、後で記録された映像を必要に応じて確認する方法が採られていることが多い。常に映像を記録する方法では、記録装置の容量を無駄に消費し、確認時に人の映っていない無駄な部分も全て確認しなければならない。そのため、記録装置に接続された赤外線センサや、画像処理装置を用いて、例えば監視対象に動きがあった部分といった監視に必要と判断される映像のみを記録することのできる記録装置が知られている。   In such a monitoring system, not only the monitoring image directly displayed on the monitor is monitored, but also the recorded image is recorded on a recording device such as a time lapse recorder or a hard disk recorder, and the recorded image is later recorded as needed. In many cases, a confirmation method is used. In the method of always recording video, the capacity of the recording device is wasted, and it is necessary to check all the useless parts where no people are shown at the time of confirmation. For this reason, there is known a recording apparatus that can record only an image determined to be necessary for monitoring, for example, a portion where the monitoring target has moved, using an infrared sensor or an image processing apparatus connected to the recording apparatus. Yes.

例えば、特許文献1では、撮影された映像から人物の顔画像を抽出しデータベースとして登録することで特定の人物の検索を実現し、監視業務を効率化することのできる顔画像監視システムが提案されている。   For example, Patent Document 1 proposes a face image monitoring system that can search for a specific person by extracting a person's face image from a captured video and registering it as a database, thereby improving the efficiency of monitoring work. ing.

特開2002―191044号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2002-191044

しかしながら、上記特許文献1に開示されている顔画像監視システムに用いられている従来の顔画像抽出装置では、映像を記録すべきかどうかの判断に画像処理を行う必要があるため、処理を実現するための高速な演算装置が必要であり、顔画像抽出装置のコストが増加してしまうという問題がある。また、演算量を抑制するために入力映像を間引いて処理を行う方法もあるが、この方法では顔画像を取りこぼす可能性がある。   However, in the conventional face image extraction device used in the face image monitoring system disclosed in Patent Document 1, it is necessary to perform image processing to determine whether or not to record a video, so that the processing is realized. Therefore, there is a problem that a high-speed computing device is required, and the cost of the face image extracting device increases. In addition, there is a method in which processing is performed by thinning out the input video in order to reduce the amount of calculation, but this method may miss a face image.

本発明は、係る事情に鑑みてなされたものであり、少ない演算量で監視に必要な顔画像を確実に取得することのできる顔画像抽出装置及び顔画像抽出方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide a face image extraction device and a face image extraction method that can reliably acquire a face image necessary for monitoring with a small amount of calculation. .

上記目的は下記構成及び方法により達成される。
(1) 顔画像抽出装置であって、入力された映像を蓄積するメモリと、前記映像を時間方向に間引いてフレームレートを変換するフレームレート変換手段と、前記メモリの出力と前記フレームレート変換手段の出力とを切り替える切替手段と、前記切替手段の出力から人物の顔を抽出し顔画像を出力する顔検出手段と、前記顔検出手段から出力された顔画像を所定の方法で評価値を算出する評価値算出手段と、算出された前記評価値の出力先を切り替える出力切替手段と、前記出力切替手段からの前記評価値を蓄積する評価値蓄積手段と、前記評価値蓄積手段に蓄積された前記評価値から最も高い評価値が得られると考えられる範囲を決定し、前記メモリに該当する範囲の映像の再生を指示する詳細解析範囲決定手段と、前記出力切替手段からの前記評価値の中から最も高い評価値を選択し対応する顔画像を出力する最大評価値選択手段と、を備える。
The above object can be achieved by the following constitution and method.
(1) A face image extraction device, a memory for storing input video, a frame rate conversion means for thinning out the video in the time direction and converting a frame rate, an output of the memory, and the frame rate conversion means Switching means for switching the output of the face, face detection means for extracting a human face from the output of the switching means and outputting a face image, and calculating the evaluation value of the face image output from the face detection means by a predetermined method Evaluation value calculation means, output switching means for switching the output destination of the calculated evaluation value, evaluation value storage means for storing the evaluation value from the output switching means, and stored in the evaluation value storage means A detailed analysis range determining means for determining a range in which the highest evaluation value can be obtained from the evaluation value, and instructing reproduction of a video in a range corresponding to the memory; and the output switching means And a maximum evaluation value selection means for selecting the highest evaluation value from the evaluation values and outputting a corresponding face image.

この構成により、出力切替手段からの評価値の中から最大評価値選択手段により最も高い評価値を選択し対応する顔画像を出力するので、少ない演算量で監視に必要な顔画像を確実に取得することができる。   With this configuration, the highest evaluation value is selected by the maximum evaluation value selection means from the evaluation values from the output switching means, and the corresponding face image is output, so the face image necessary for monitoring can be reliably acquired with a small amount of computation. can do.

(2) 上記(1)に記載の顔画像抽出装置において、前記評価値蓄積手段が更新されるたびに詳細解析範囲の絞込みを行い、前記メモリから不要な画像を削除する画像削除手段を備える。 (2) The face image extraction device according to (1) above includes an image deletion unit that narrows down a detailed analysis range each time the evaluation value storage unit is updated and deletes an unnecessary image from the memory.

この構成により、評価値蓄積手段が更新されるたびに、画像削除手段により詳細解析範囲の絞込みを行い、メモリから不要な画像を削除するので、メモリが蓄積しなければならない画像の量を削減することができる。   With this configuration, every time the evaluation value storage unit is updated, the detailed analysis range is narrowed down by the image deletion unit, and unnecessary images are deleted from the memory, so that the amount of images that must be stored in the memory is reduced. be able to.

(3) 監視システムであって、上記(1)又は(2)に記載の顔画像抽出装置を備える。 (3) A monitoring system, comprising the face image extraction device according to (1) or (2).

この構成により、上記(1)又は(2)に記載の顔画像抽出装置による効果と同様の効果を有する監視システムを提供することができる。   With this configuration, it is possible to provide a monitoring system having the same effect as the effect obtained by the face image extracting device described in (1) or (2) above.

(4) 顔画像抽出方法であって、入力された映像をメモリに蓄積し、前記入力映像をフレームレート変換手段で時間方向に間引いてフレームレートを変換し、前記メモリ又は前記フレームレート変換手段からの入力画像から人物の顔を抽出し顔画像を出力し、前記顔画像を所定の方法で評価して評価値を算出し、算出された前記評価値を蓄積し、蓄積された前記評価値から最も高い評価値が得られると考えられる範囲を決定し、前記メモリに該当する範囲の映像の再生を指示し、算出された前記評価値の中から最も高い評価値を選択し対応する顔画像を出力する。 (4) A face image extraction method, wherein input video is stored in a memory, and the input video is thinned out in a time direction by a frame rate conversion means to convert a frame rate, and from the memory or the frame rate conversion means The face of the person is extracted from the input image and the face image is output, the face image is evaluated by a predetermined method to calculate an evaluation value, the calculated evaluation value is accumulated, and the accumulated evaluation value is A range in which the highest evaluation value is considered to be obtained is determined, an instruction to reproduce video in the range corresponding to the memory is given, the highest evaluation value is selected from the calculated evaluation values, and a corresponding face image is selected. Output.

この構成により、算出された評価値の中から最も高い評価値を選択し対応する顔画像を出力するので、比較的小さな演算量で監視に必要な顔画像を確実に取得するができる。   With this configuration, since the highest evaluation value is selected from the calculated evaluation values and the corresponding face image is output, the face image necessary for monitoring can be reliably acquired with a relatively small amount of calculation.

(5) 上記(4)に記載の顔画像抽出方法において、前記蓄積された評価値が更新されるたびに詳細解析範囲の絞込みを行い、前記メモリから不要な画像を削除する。 (5) In the face image extraction method according to (4), the detailed analysis range is narrowed down each time the accumulated evaluation value is updated, and unnecessary images are deleted from the memory.

この構成により、蓄積された評価値が更新されるたびに、詳細解析範囲の絞込みを行い、メモリから不要な画像を削除するので、メモリが蓄積しなければならない画像の量を削減することができる。   With this configuration, every time the accumulated evaluation value is updated, the detailed analysis range is narrowed down and unnecessary images are deleted from the memory, so that the amount of images that the memory must accumulate can be reduced. .

(6) 記録媒体であって、上記(4)又は(5)に記載の顔画像抽出方法を実行するプログラムが記録されている。 (6) A recording medium on which a program for executing the face image extraction method described in (4) or (5) is recorded.

この構成により、上記(4)又は(5)に記載の顔画像抽出方法による効果と同様の効果を有する記録媒体を提供することができる。   With this configuration, it is possible to provide a recording medium having the same effect as that obtained by the face image extraction method described in (4) or (5).

本発明は、出力切替手段からの評価値の中から最大評価値選択手段により最も高い評価値を選択し対応する顔画像を出力するので、少ない演算量で監視に必要な顔画像を確実に取得することができるという効果を有する顔画像抽出装置を提供できるものである。   Since the present invention selects the highest evaluation value from the evaluation values from the output switching means by the maximum evaluation value selection means and outputs the corresponding face image, the face image necessary for monitoring is reliably acquired with a small amount of computation. Therefore, it is possible to provide a face image extraction device having an effect that it can be performed.

以下に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

(実施の形態1)
図1は、本発明の実施の形態1に係る顔画像抽出装置の構成を示すブロック図である。この図において、本実施の形態の顔画像抽出装置100は、入力された映像(入力映像)を蓄積するメモリ101と、前記入力映像を時間方向に間引いてフレームレートを変換するフレームレート変換部102と、メモリ101とフレームレート変換部102に接続され後段への入力を切り替える入力切替部103と、入力切替部103の出力から人物の顔を抽出し顔画像を出力する顔検出部104と、顔検出部104から出力された顔画像を所定の方法で評価して評価値を算出する評価値算出部105と、前記算出された評価値の出力先を切り替える出力切替部108と、出力切替部108の前記評価値を蓄積する評価値蓄積部107と、評価値蓄積部107に蓄積された前記評価値から最も高い評価値が得られると考えられる範囲を決定し、メモリ101に該当する範囲(詳細解析範囲)の映像の再生を指示する詳細解析範囲選択部106と、前記最も高い評価値が得られると考えられる範囲に対応するメモリ101に蓄積された映像の範囲の中から、出力切替部108からの出力に基づき前記最も高い評価値を選択し対応する顔画像を出力する最大評価値選択部109と、を備えている。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a face image extraction apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. In this figure, a face image extraction apparatus 100 according to the present embodiment includes a memory 101 that stores input video (input video), and a frame rate conversion unit 102 that converts the frame rate by thinning out the input video in the time direction. An input switching unit 103 that is connected to the memory 101 and the frame rate conversion unit 102 and switches input to the subsequent stage; a face detection unit 104 that extracts a human face from the output of the input switching unit 103 and outputs a face image; An evaluation value calculation unit 105 that evaluates the face image output from the detection unit 104 by a predetermined method to calculate an evaluation value, an output switching unit 108 that switches an output destination of the calculated evaluation value, and an output switching unit 108 An evaluation value accumulating unit 107 that accumulates the evaluation value, and a range in which the highest evaluation value can be obtained from the evaluation value accumulated in the evaluation value accumulating unit 107 is determined , A detailed analysis range selection unit 106 for instructing reproduction of a video in a range (detailed analysis range) corresponding to the memory 101, and a video stored in the memory 101 corresponding to the range where the highest evaluation value is considered to be obtained. A maximum evaluation value selection unit 109 that selects the highest evaluation value from the range based on the output from the output switching unit 108 and outputs a corresponding face image;

以上のように構成された顔画像抽出装置100について、図1及び図2のフローチャートを参照しながらその動作を説明する。まず、入力切替部103はフレームレート変換部102を入力元とし、出力切替部108は評価値蓄積部107を出力先とするように設定しておく。撮影された映像(入力映像)はフレームレート変換部102によって、一定間隔で間引き処理が行われ(ステップS201)、入力切替部103を介して顔検出部104に入力される。顔検出部104は入力された画像から顔画像を抽出し(ステップS202)、評価値算出部105は抽出された顔画像に対して所定の方法で評価値を算出して、算出した評価値を出力切替部108を介して評価値蓄積部107に蓄積する(ステップS203)。   The operation of the face image extraction apparatus 100 configured as described above will be described with reference to the flowcharts of FIGS. First, the input switching unit 103 is set so that the frame rate conversion unit 102 is the input source, and the output switching unit 108 is the evaluation value storage unit 107 as the output destination. The captured video (input video) is subjected to thinning processing at regular intervals by the frame rate conversion unit 102 (step S201), and is input to the face detection unit 104 via the input switching unit 103. The face detection unit 104 extracts a face image from the input image (step S202), and the evaluation value calculation unit 105 calculates an evaluation value for the extracted face image by a predetermined method, and uses the calculated evaluation value. The evaluation value is stored in the evaluation value storage unit 107 via the output switching unit 108 (step S203).

詳細解析範囲選択部106は、例えば評価値が閾値以下になったら(ステップS204)、評価値蓄積部107を確認して、それまでに蓄積された評価値の中で最も高い評価値を選択しその前後の評価値を元に、詳細に解析する映像の範囲を決定する(ステップS205)。そして、入力切替部103の入力元をメモリ101に、出力切替部108の出力先を最大評価値選択部109に設定し(ステップS206)、詳細に解析する範囲の映像の再生をメモリ101に指示する(ステップS207)。   For example, when the evaluation value is equal to or lower than the threshold value (step S204), the detailed analysis range selection unit 106 checks the evaluation value storage unit 107 and selects the highest evaluation value among the evaluation values accumulated so far. Based on the evaluation values before and after that, the range of the video to be analyzed in detail is determined (step S205). Then, the input source of the input switching unit 103 is set in the memory 101, the output destination of the output switching unit 108 is set in the maximum evaluation value selection unit 109 (step S206), and the memory 101 is instructed to reproduce the video in the range to be analyzed in detail. (Step S207).

顔検出部104、評価値算出部105は、上記と同様の方法で、メモリ101が再生した画像の各フレームに対する評価値を算出し、最大評価値選択部109に通知する(ステップS208、ステップS209)。該当範囲の評価値算出が全て終わった時点で最大評価値選択部109は、最も評価値の高かったフレームを選択して最終出力とする(ステップS210)。出力終了後、最大評価値選択部109は入力切替部103の入力元をフレームレート変換部102に、出力切替部108の出力先を評価値蓄積部107に設定する(ステップS211)。   The face detection unit 104 and the evaluation value calculation unit 105 calculate the evaluation value for each frame of the image reproduced by the memory 101 by the same method as described above, and notify the maximum evaluation value selection unit 109 (steps S208 and S209). ). When all the evaluation values in the corresponding range have been calculated, the maximum evaluation value selection unit 109 selects the frame with the highest evaluation value and outputs it as the final output (step S210). After the output, the maximum evaluation value selection unit 109 sets the input source of the input switching unit 103 to the frame rate conversion unit 102 and the output destination of the output switching unit 108 to the evaluation value storage unit 107 (step S211).

顔検出部104としては様々な手法が提案されているが、例えば、入力画像と背景画像との差分をとり閾値で2値化し、2値画像の各領域に対してパターンマッチングを行って人らしいと判断された領域の上部を顔画像として取り出す方法を用いても良い。   Various methods have been proposed for the face detection unit 104. For example, the difference between the input image and the background image is taken and binarized with a threshold value, and pattern matching is performed on each area of the binary image, which is human. Alternatively, a method of extracting the upper part of the area determined as a face image may be used.

評価値算出部105は、出力画像の良し悪しを評価できるものならば、どんなものでも良い。一般的には、顔の大きさや、画像のコントラスト、標準的な顔テンプレートとのマッチングなどを用いることができる。   The evaluation value calculation unit 105 may be anything as long as it can evaluate the quality of the output image. In general, face size, image contrast, matching with a standard face template, or the like can be used.

なお、詳細解析範囲の選択においては、最も高い評価値が得られたフレームの前後としたが、例えば、評価値蓄積部107に蓄積されたデータを関数で近似し、最も高い評価値を得ることができると考えられるフレームを予測し、そのフレームの前後を詳細解析範囲として選択しても良い。   Note that the detailed analysis range is selected before and after the frame in which the highest evaluation value is obtained. For example, the data stored in the evaluation value storage unit 107 is approximated by a function to obtain the highest evaluation value. It is also possible to predict a frame that is considered to be capable of being selected, and select the frame before and after that frame as the detailed analysis range.

また、最大評価値選択部109は、評価値が最大のフレームを出力するものとしたが、例えば、評価値が上位のものを複数出力するように設定しても良い。   In addition, although the maximum evaluation value selection unit 109 outputs a frame having the maximum evaluation value, for example, it may be set to output a plurality of higher evaluation values.

以上の構成及び動作により、顔画像の取りこぼしを発生させることなく、演算量の削減を図ることができる。ここで、図3を用いて、本実施の形態における演算量について説明する。図3(a)は従来例における処理しなければならないフレーム数を、図3(b)は本実施の形態における処理しなければならないフレーム数をそれぞれ表している。縦軸は評価値を、横軸は時間軸を、横軸下の△印は顔検出及び評価値算出処理を行ったフレームをそれぞれ表している。   With the above configuration and operation, it is possible to reduce the amount of calculation without causing face image omission. Here, the amount of calculation in the present embodiment will be described with reference to FIG. 3A shows the number of frames to be processed in the conventional example, and FIG. 3B shows the number of frames to be processed in the present embodiment. The vertical axis represents the evaluation value, the horizontal axis represents the time axis, and the Δ mark below the horizontal axis represents the frame subjected to face detection and evaluation value calculation processing.

図3(a)では、全31フレームの評価値を算出しているが、図3(b)では、まずフレームを1/6に間引いて大きな○で示される6フレームの評価値を算出し、その結果から高い評価値の期待される5フレームについて、更に評価値を算出している。この結果、従来例においては31フレームについて評価値を算出しているのに対して、本実施の形態においては11フレームについて評価値を算出しているため、精度を落とさずに演算量を65%削減できている。   In FIG. 3 (a), evaluation values for all 31 frames are calculated, but in FIG. 3 (b), first, frames are thinned out to 1/6 to calculate evaluation values for 6 frames indicated by large circles. From the result, further evaluation values are calculated for five frames in which high evaluation values are expected. As a result, the evaluation value is calculated for 31 frames in the conventional example, whereas the evaluation value is calculated for 11 frames in the present embodiment, so that the calculation amount is reduced by 65% without reducing accuracy. Reduced.

(実施の形態2)
図4は、本発明の実施の形態2に係る顔画像抽出装置の構成を示すブロック図である。なお、この図において上述した図1と共通する構成部分には同一符号を付してその説明を省略する。
(Embodiment 2)
FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the face image extraction apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. In this figure, the same components as those in FIG. 1 described above are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.

図4において、本実施の形態の顔画像抽出装置200は、上述した実施の形態1の顔画像抽出装置100と同じ構成の他に、メモリ101から不要な画像を削除する画像削除部201を追加した構成を有している。   In FIG. 4, the face image extraction apparatus 200 according to the present embodiment adds an image deletion unit 201 that deletes unnecessary images from the memory 101 in addition to the same configuration as the face image extraction apparatus 100 according to the first embodiment described above. It has the structure.

以上のように構成された顔画像抽出装置200の動作について、図4及び図5のフローチャートを参照しながらその動作を説明する。なお、図5において、図2と共通するステップについては、図2と同一符号を付してその説明を省略する。図5において、画像削除部201は、評価値蓄積部107が更新されるたびに、詳細解析範囲の絞込みを行い(ステップS301)、その時点で詳細解析範囲となり得ない範囲の画像(不要な画像)をメモリ101から削除する(ステップS302)。   The operation of the face image extraction apparatus 200 configured as described above will be described with reference to the flowcharts of FIGS. In FIG. 5, the steps common to FIG. 2 are denoted by the same reference numerals as those in FIG. In FIG. 5, every time the evaluation value storage unit 107 is updated, the image deletion unit 201 narrows down the detailed analysis range (step S <b> 301), and images in a range that cannot be the detailed analysis range at that time (unnecessary images) ) Is deleted from the memory 101 (step S302).

このような構成及び動作により、メモリ101が蓄積しなければならない画像の量を削減することができる。   With such a configuration and operation, the amount of images that must be stored in the memory 101 can be reduced.

本発明は、少ない演算量で監視に必要な顔画像を確実に取得することができるという効果を有し、監視カメラを用いた映像監視システム等に用いて有用である。   The present invention has an effect that a face image necessary for monitoring can be reliably acquired with a small amount of calculation, and is useful for a video monitoring system using a monitoring camera.

本発明の実施の形態1に係る顔画像抽出装置の構成を示すブロック図1 is a block diagram showing the configuration of a face image extraction device according to Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態1に係る顔画像抽出装置の動作を説明するためのフローチャートThe flowchart for demonstrating operation | movement of the face image extraction apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る顔画像抽出装置の演算量を説明するための図The figure for demonstrating the amount of calculations of the face image extraction apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態2に係る顔画像抽出装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the face image extraction apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2に係る顔画像抽出装置の動作を説明するためのフローチャートThe flowchart for demonstrating operation | movement of the face image extraction apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

100、200 顔画像抽出装置
101 メモリ
102 フレームレート変換部
103 入力切替部
104 顔検出部
105 評価値算出部
106 詳細解析範囲選択部
107 評価値蓄積部
108 出力切替部
109 最大評価値選択部
201 画像削除部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100, 200 Face image extraction apparatus 101 Memory 102 Frame rate conversion part 103 Input switching part 104 Face detection part 105 Evaluation value calculation part 106 Detailed analysis range selection part 107 Evaluation value storage part 108 Output switching part 109 Maximum evaluation value selection part 201 Image Delete part

Claims (6)

入力された映像を蓄積するメモリと、
前記映像を時間方向に間引いてフレームレートを変換するフレームレート変換手段と、
前記メモリの出力と前記フレームレート変換手段の出力とを切り替える切替手段と、
前記切替手段の出力から人物の顔を抽出し顔画像を出力する顔検出手段と、
前記顔検出手段から出力された顔画像を所定の方法で評価値を算出する評価値算出手段と、
算出された前記評価値の出力先を切り替える出力切替手段と、
前記出力切替手段からの前記評価値を蓄積する評価値蓄積手段と、
前記評価値蓄積手段に蓄積された前記評価値から最も高い評価値が得られると考えられる範囲を決定し、前記メモリに該当する範囲の映像の再生を指示する詳細解析範囲決定手段と、
前記出力切替手段からの前記評価値の中から最も高い評価値を選択し対応する顔画像を出力する最大評価値選択手段と、
を備える顔画像抽出装置。
A memory for storing the input video,
Frame rate conversion means for converting the frame rate by thinning out the video in the time direction;
Switching means for switching between the output of the memory and the output of the frame rate conversion means;
Face detection means for extracting a human face from the output of the switching means and outputting a face image;
Evaluation value calculating means for calculating an evaluation value of the face image output from the face detecting means by a predetermined method;
Output switching means for switching the output destination of the calculated evaluation value;
Evaluation value storage means for storing the evaluation value from the output switching means;
A detailed analysis range determining unit that determines a range in which the highest evaluation value can be obtained from the evaluation value stored in the evaluation value storage unit, and that instructs the reproduction of the video corresponding to the memory;
Maximum evaluation value selection means for selecting the highest evaluation value from the evaluation values from the output switching means and outputting a corresponding face image;
A face image extraction apparatus comprising:
前記評価値蓄積手段が更新されるたびに詳細解析範囲の絞込みを行い、前記メモリから不要な画像を削除する画像削除手段を備える請求項1に記載の顔画像抽出装置。   The face image extraction apparatus according to claim 1, further comprising an image deletion unit that narrows down a detailed analysis range and deletes an unnecessary image from the memory each time the evaluation value storage unit is updated. 請求項1又は2に記載の顔画像抽出装置を備える監視システム。   A monitoring system comprising the face image extraction device according to claim 1. 入力された映像をメモリに蓄積し、前記入力映像をフレームレート変換手段で時間方向に間引いてフレームレートを変換し、前記メモリ又は前記フレームレート変換手段からの入力画像から人物の顔を抽出し顔画像を出力し、前記顔画像を所定の方法で評価して評価値を算出し、算出された前記評価値を蓄積し、蓄積された前記評価値から最も高い評価値が得られると考えられる範囲を決定し、前記メモリに該当する範囲の映像の再生を指示し、算出された前記評価値の中から最も高い評価値を選択し対応する顔画像を出力する顔画像抽出方法。   The input video is stored in a memory, the frame rate is converted by thinning the input video in the time direction by a frame rate conversion unit, and a human face is extracted from the input image from the memory or the frame rate conversion unit. An image is output, the face image is evaluated by a predetermined method to calculate an evaluation value, the calculated evaluation value is accumulated, and a range in which the highest evaluation value can be obtained from the accumulated evaluation value , Instructing the reproduction of the video in the range corresponding to the memory, selecting the highest evaluation value from the calculated evaluation values, and outputting a corresponding face image. 前記蓄積された評価値が更新されるたびに詳細解析範囲の絞込みを行い、前記メモリから不要な画像を削除する請求項4に記載の顔画像抽出方法。   The face image extraction method according to claim 4, wherein a detailed analysis range is narrowed every time the accumulated evaluation value is updated, and unnecessary images are deleted from the memory. 請求項4又は5に記載の顔画像抽出方法を実行するプログラムが記録された記録媒体。   A recording medium on which a program for executing the face image extraction method according to claim 4 is recorded.
JP2005122551A 2005-04-20 2005-04-20 Device and method for extracting facial image Withdrawn JP2006303897A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005122551A JP2006303897A (en) 2005-04-20 2005-04-20 Device and method for extracting facial image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005122551A JP2006303897A (en) 2005-04-20 2005-04-20 Device and method for extracting facial image

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2006303897A true JP2006303897A (en) 2006-11-02

Family

ID=37471657

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005122551A Withdrawn JP2006303897A (en) 2005-04-20 2005-04-20 Device and method for extracting facial image

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2006303897A (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008289104A (en) * 2007-05-21 2008-11-27 Sanyo Electric Co Ltd Image processing device and imaging apparatus with the same mounted therein
JP2009087187A (en) * 2007-10-02 2009-04-23 Yamaha Motor Co Ltd Vending machine
WO2016164720A1 (en) * 2015-04-10 2016-10-13 Microsoft Technology Licensing, Llc Snapshot capture for a communication session
JP2022130470A (en) * 2019-03-25 2022-09-06 日本電気株式会社 Image processing device and image processing method

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008289104A (en) * 2007-05-21 2008-11-27 Sanyo Electric Co Ltd Image processing device and imaging apparatus with the same mounted therein
JP2009087187A (en) * 2007-10-02 2009-04-23 Yamaha Motor Co Ltd Vending machine
WO2016164720A1 (en) * 2015-04-10 2016-10-13 Microsoft Technology Licensing, Llc Snapshot capture for a communication session
US9509741B2 (en) 2015-04-10 2016-11-29 Microsoft Technology Licensing, Llc Snapshot capture for a communication session
JP2022130470A (en) * 2019-03-25 2022-09-06 日本電気株式会社 Image processing device and image processing method
JP7363971B2 (en) 2019-03-25 2023-10-18 日本電気株式会社 Image processing device and image processing method
US11985432B2 (en) 2019-03-25 2024-05-14 Nec Corporation Image processing device and image processing method suitably applied to biometric authentication

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101942808B1 (en) Apparatus for CCTV Video Analytics Based on Object-Image Recognition DCNN
US10489660B2 (en) Video processing with object identification
JP6561830B2 (en) Information processing system, information processing method, and program
JP4775306B2 (en) Image processing apparatus, imaging apparatus, image display control method, and computer program
WO2018198373A1 (en) Video monitoring system
CN102004918A (en) Image processing apparatus, image processing method, program, and electronic device
JP2010136032A (en) Video monitoring system
KR101634242B1 (en) Black box for car using the idle time of the black box and its control method
KR20080020441A (en) Image monitoring system for object identification
JP2007243699A (en) Method and apparatus for video recording and playback
CN105659279B (en) Information processing apparatus, information processing method, and computer program
JP6292540B2 (en) Information processing system, information processing method, and program
KR101212082B1 (en) Image Recognition Apparatus and Vison Monitoring Method thereof
JP2010166288A (en) Video output method, video output device, and monitored video output system
KR102129771B1 (en) Cctv management system apparatus that recognizes behavior of subject of shooting in video from video taken through cctv camera and operating method thereof
JP2006303897A (en) Device and method for extracting facial image
JP2010016660A (en) Scene change detector, scene change detection method and program
KR100548211B1 (en) CCTV system capable of detecting face image and method for detecting face image thereof
JP2008131572A (en) Monitoring camera apparatus and photographing method of same
JP4773998B2 (en) Surveillance camera system, moving image search device, face image database update device, and operation control method thereof
JP4909315B2 (en) Video processing apparatus and method, program, and computer-readable recording medium
JP4036321B2 (en) Video search device and search program
JP2016208355A (en) Image monitoring device, image monitoring method, and image monitoring program
JP2010087937A (en) Video detection device, video detection method and video detection program
JP2016021155A (en) Imaging apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20071113

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20071120

A300 Withdrawal of application because of no request for examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20080701