JP2006343791A - 顔画像データベース作成方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】入力された動画像を上記動画像をカット分割し、動画像を構成する各フレームから顔領域を検出して上記カットを構成するフレームについて上記顔領域を追跡する。抽出された顔領域はグループ化して上記フレーム内に存在する複数の顔領域それぞれに互いに別人であることを示す別人情報を用いて上記複数の顔領域グループ間での該顔領域の特徴量を互いに区別するように学習する顔画像データベース作成方法、装置。
【選択図】図1
Description
ここで、顔画像データベースの構築に人物の顔特徴量の学習を導入することで、顔識別性能が向上する可能性がある。したがって、人物の顔判別性能の向上のためには顔画像データベースの構築する手法が有利である。しかし、顔画像データベースを構築するためには、同一人物の顔画像であることが分かっている顔画像サンプルを学習データとして収集する必要があり、人手による学習データの収集作業が大きな負担となっていた。
本発明は、この問題点に鑑みてなされたものであり、同一人物の顔画像と、異なる人物の顔画像を教師情報として自動的に収集し、顔画像データベースの人手による構築作業が不要という長所と顔識別性能の向上という利点の両立を図ったものである。
図1は、本発明の一実施例を説明する機能ブロック図である。本ブロック図を大別すると、動画像処理を行う102〜106の部分と、顔グループ(各カット内において連続したフレームに対し顔領域検出と領域追跡を行い、顔領域をまとめたもの)を生成する部分107,108、データを生成する部分109〜114、顔識別情報を生成する部分115〜117、全顔識別情報に対して顔グループ単位で顔識別処理をする部分118, 119とで構成されている。また、図中の正学習用顔データ(113)、反学習用顔データ(114)、顔識別情報(117)、別人情報(122)、顔領域情報(124)、メタデータ(126)は、顔画像データベース内に高速アクセス可能な状態で蓄積される。この顔画像データベースは、一つのデータベースで構成されていてもよいし、複数のデータベースで構成されて連携して機能していても良い。
101は映像コンテンツである。主に、編集意図によるカットが存在する映像コンテンツを対象としている。
102で映像コンテンツの映像と音声を分離し、106で映像フォーマットを判別してコーデックを選択し、103にて映像をデコードする。104で映像から各フレームが抽出され、107の顔領域検出処理と105のカット分割処理へ送られる。
105は、カット分割処理であり、公知の技術等を用いて映像のカットの変わり目を検出する。映像の切り替わり効果であるディゾルブ(前後二つのカットの画面が二重写しとなりつつ、前カットから後カットへ徐々に移り変わる効果)とワイプ(ある画面に他の画面が割り込んでくるような形で次のカットへ置き換わる効果)の特殊効果も検出する。
107の顔領域検出では、後述の顔の回転処理を考慮して顔領域の対角線を一辺とする顔領域より大きな正方領域を抽出する。
108は、カット内の各フレームで検出された顔領域を追跡し、グループ化する処理であり、顔グループ化された結果は121別人情報生成処理、123顔領域情報生成処理へ送られ使用される。また、顔画像データ(127)は顔画像データベースへ格納されて必要に応じて読み出され、109顔画像サイズの正規化処理と110顔画像左右反転処理で使用される。
109では、フレームの中の顔領域で指定される顔画像の部分のみを正規化、すなわち、拡大や縮小を行って一定のサイズへ変換する。
123では、顔グループ毎に顔領域が含まれているフレームと、顔領域の位置およびサイズの情報を含む顔領域情報(124)を生成する。その顔領域情報は、125で人物毎にフレームと顔領域を分類してメタデータを生成する際に参照される。また、顔グループ単位の処理を行う際にも必要に応じて参照される。
111は、入力された画像について、必要に応じて顔画像の中心を軸として時計回り、反時計回りに回転した画像を出力する。顔画像のモーメントを算出することで長軸を見出して回転角度を決めることで、顔の傾きがどのような画像が入力されても、顔の傾きを一定にそろえることができる。あるいは、傾きにロバストな学習を行う場合には、110の左右反転と111の回転の組み合わせで多くの傾きや顔の向きの画像サンプルを生成することも可能である。
112は、109と同じで顔画像サイズの正規化処理である。さらに、顔画像を顔グループに応じて正学習用顔画像データ(113)と反学習用顔画像データ(114)に振り分ける。同一フレームに複数の顔領域が存在する場合、一つのカット内に複数の顔グループが生成される。それらの顔グループのうち、一つの顔グループを取り上げ、その顔グループの顔画像を正学習用顔データとして扱い、他の顔グループの顔画像を反学習用顔データとして扱う。これらの処理は別人情報(122)を参照して行われる。
118では、116で生成された顔識別情報(117)を用い、109でサイズが正規化された顔画像を判別し、顔領域情報(124)を参照して顔グループ毎に判別できた顔画像数を集計する。これを全ての顔判別部で繰り返す。
119は、リジェクト機能、すなわち、顔識別された結果のうち、ある条件を満たすものを却下することで信頼性の高い結果を残す機能である。例えば、顔グループに含まれる顔画像を対象として、顔識別で同一人物であると判別した画像の枚数を計数し、事前に設定されたしきい値以下の場合にリジェクトする。
118と119で全てのが行われ、さらに、顔グループ毎に生成されたフレームとフレーム内の顔領域に関する顔領域情報(124)を参照して、人物の指定により人物が登場するフレームとフレーム内の顔領域が参照可能とする情報と、フレーム内の顔領域から人物を参照可能とする情報をメタデータ(126)として出力する。
カット(201)は、二つの映像変化点(202)によって分割された映像の一部である。その中にフレームが時系列として右方向へ並んでいる。その中に二つの顔領域が含まれている。一つの顔領域について、顔領域検出手段によって203の顔領域が検出されたとする。その後、顔領域追跡手段によってフレーム間における近傍探索を色情報や輝度変化方向情報のヒストグラム等の照合で行い、対応する領域を見つけることによって、時系列方向に向かってフレーム内を追跡し、特定される顔画像をグループ化し、顔グループI(205)を得る。こうして得られた顔グループ内には同一人物の顔が集められている。
本発明によれば、このような性質を活かして、前述の顔領域検出手段と顔領域追跡手段を用いて、顔領域が検出できないフレームが続いたとしても、一度顔領域が検出できれば、カット内において時系列をさかのぼって顔領域を追跡することができるので、カット内のフレームからの顔画像の抽出漏れを少なくすることができる。
片側のみ識別する図6の方法に比べて、識別の信頼性の低い顔グループのペアはリジェクトされやすくなるため、顔識別精度を高めることができる。
以下に、前述のように作成された顔領域のサイズと座標等を含むメタデータの活用方法を説明する。メタデータは通常、映像再生端末によって受信され、利用されるのが一般的である。したがって、下記は映像再生端末側の動作の例を示す。
こうして人物一覧表示画面が生成される。人物ごとに最も大きな顔領域を持つ画像が表示されているので、ユーザにとって人物が見やすく選択し易くする効果がある。
人物一覧モードを選択した場合、903で人物一覧モードと判定され、904へ処理が移る。904では、一覧からの人物画像選択がユーザに要求され、ユーザが選択を行う。この処理の中で、図8の人物一覧の作成(801)が呼び出される。次に、905にてユーザによって選択された人物画像に対応する分類ラベルが、データベース化されたメタデータを参照することによって、取得される。
910では分類ラベルに対応するフレーム番号の範囲が、データベースアクセスにより取得され、911でそのフレーム番号の範囲が次々と再生される。
こうして、指定した人物の映像が再生されるので、ユーザは好みの人物の映像のみを視聴することができる。
102: 映像音声分離部
103: 映像デコード部
104: フレーム抽出部
105: カット分割処理部
106: コーデック自動選択部
107: 顔領域検出部
108: 顔グループ生成部
109: 顔画像サイズ正規化部
110: 顔画像左右反転部
111: 顔画像回転部
112: 顔画像サイズ正規化部
113: 正学習用画像データ
114: 反学習用画像データ
115: 顔特徴量抽出部
116: 顔識別情報作成部
117: 顔識別情報
118: 顔グループ単位で同一人物の顔識別数を出力
119: リジェクト処理部
120: 顔グループ対応付け処理
121: 別人情報生成部
122: 別人情報
123: 顔領域情報生成部
124: 顔領域情報
125: フレーム領域分類処理
126: メタデータ
127: 顔画像データ
201: カット
202: 映像変化点
203: 検出された顔領域
204: カットの途中で検出された顔領域
205: 顔グループ
206: 顔グループ
301: 顔グループID
302: 分類ラベル
303: 顔領域数
304: 顔領域情報
310: フレーム番号
311: 顔領域のx座標
312: 顔領域のy座標
313: 顔領域の幅
314: 顔領域の高さ
401: 顔画像から抽出された顔特徴量空間
402: 学習データAの分布
403: 学習データBの分布
404: 分布の分散が大きい軸が主軸にとなるように回転した空間
405: 擾乱済み分割データA1
406: 各分布が等方的となるように正規化した空間
407: 未知サンプル
501: 顔グループ
502: 含まれる顔画像を特徴抽出
503: 特徴抽出された顔グループ
504: 異なる顔グループ
505: 特徴抽出された顔グループ
506: 顔特徴量同士の照合
601: 顔識別情報(顔グループI)
602: 顔グループIの顔画像群
603: 顔グループKの顔画像群
604: 同一人物と識別された顔画像数の計数
605: 顔画像数リジェクト
606: しきい値判定
607: 顔グループIと顔グループJは同一人物判定
701: 顔識別情報(顔グループK)
702: 同一人物と識別された顔画像数の計数
703: 顔画像数リジェクト
704: しきい値判定
705: 顔グループIと顔グループJは同一人物判定。
Claims (7)
- 入力された動画像をカット分割し、
上記動画像を構成する各フレームから顔領域を検出し、
上記カットを構成するフレームについて上記顔領域を追跡して、抽出された顔領域をグループ化し、
上記フレーム内に存在する複数の顔領域それぞれに互いに別人であることを示す別人情報を付し、
上記別人情報を用いて上記複数の顔領域グループ間での該顔領域の特徴量を互いに区別するように学習することを特徴とする顔画像データベース作成方法。 - 上記カットを構成するフレームの何れかにおいて顔領域が検出された場合に、時系列をさかのぼって顔領域を追跡することを特徴とする請求項1の顔画像データベース作成方法。
- 上記抽出された顔領域のフレーム該顔領域のフレーム中の位置及びサイズ情報を含む顔領域情報を顔グループ毎に生成し、
同一人物であることを判定される上記顔グループ同士を対応付ける顔グループ対応付け、
前記対応付けられた各顔グループの前記顔領域情報を用いて、該映像中の各フレームに含まれる顔領域を人物ごとに分類することを特徴とする請求項1又は2に記載の顔画像データベース作成方法。 - 上記顔グループ対応付けは、上記顔画像の特徴量を用いて異なる上記顔グループ間の顔画像同士を照合することにより行われることを特徴とする請求項3の顔画像データベース作成方法。
- 対象とする顔領域に対して、上記別人情報の付されている顔領域データ、あるいは、事前に用意された顔グループを反学習データとして用いて上記学習を行うことを特徴とする請求項1乃至3の何れかに記載の顔画像データベース作成方法。
- 上記顔グループ対応付けは顔画像識別情報データベースを用いて別の顔グループの顔画像を顔識別することによりその顔グループと別の顔グループとの対応付けを行うことを特徴とする請求項3の顔画像データベース作成方法。
- 上記顔グループ対応付けは、一方の顔グループの顔識別情報を用いて他方の顔グループの顔画像を顔識別し、さらに、後者の顔グループの顔識別情報を用いて前者の顔グループの顔画像を顔識別し、両者が互いに同一人物であると顔識別された場合に、それらの顔グループ同士を対応付けることにより行われることを特徴とする請求項3の顔画像データベース作成方法。
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