JP2006350704A - 判別器の学習方法、顔判別方法および装置並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】検出対象画像上で順次切り出した部分画像Wに対して左右反転処理や90度単位の回転処理を施すことにより、部分画像Wの反転/回転画像を生成し、これらの画像に対して所定の種類の判別器を用いて当該画像が所定の顔の向きおよび天地方向にある顔画像であるか否かを判別する。判別器の種類と入力された画像の種類との組合せから種々の向きおよび天地方向にある顔であるか否かを判別する。
【選択図】 図18
Description
「高速全方向顔検出」,Shihong LAO他,画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2004),2004年7月,P.II-271−II-276
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する判別器の学習方法であって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得する顔サンプル画像群取得ステップと、
前記N種類の顔サンプル画像群のうちの少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得る顔サンプル画像群生成ステップと、
それぞれの判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させて、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器を得る判別器学習ステップとを有することを特徴とするものである。
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別方法であって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得し、
前記N種類の顔サンプル画像群のうちの少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得、
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する各判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させることにより得られた、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器を、前記判別対象画像に対して用いることにより、前記Nより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別する判別ステップを有することを特徴とするものである(第1の顔判別方法)。
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別装置であって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得し、
前記N種類の顔サンプル画像群のうちの少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得、
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する各判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させることにより得られた、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器と、
前記N+M種類の判別器を前記判別対象画像に対して用いることにより、前記N+M種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別する判別処理手段とを備えたことを特徴とするものである(第1の顔判別装置)。
コンピュータに、判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する判別器の学習処理を実行させるためのプログラムであって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得する顔サンプル画像群取得処理と、
前記N種類の顔サンプル画像群のうち少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得る顔サンプル画像群生成処理と、
それぞれの判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させて、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器を得る判別器学習処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
コンピュータに、判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別処理を実行させるためのプログラムであって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得し、
前記N種類の顔サンプル画像群のうちの少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得、
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する各判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させることにより得られた、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器を、前記判別対象画像に対して用いることにより、前記Nより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別する判別処理をコンピュータに実行させることを特徴とするものである(第1の顔判別器プログラム)。
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別方法であって、
前記判別対象画像に対して画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施してなるJ種類の反転/回転画像を生成する画像生成ステップと、
前記判別対象画像と前記J種類の反転/回転画像とからなる複数の画像の各々について、判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の判別器を用いて、該画像が顔画像であるか否かを判別する判別ステップとを有し、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とするものである(第2の顔判別方法)。
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別装置であって、
前記判別対象画像に対して画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施してなるJ種類の反転/回転画像を生成する画像生成手段と、
前記判別対象画像と前記J種類の反転/回転画像とからなる複数の画像の各々について、判別すべき顔の向きと天地方向が互いに異なる所定のK種類の判別器を用いて、該画像が顔画像であるか否かを判別する判別手段とを備え、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とするものである(第2の顔判別装置)。
前記K種類の判別器は、判別すべき顔の向きが正面であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向と同一である第1の正面判別器と、判別すべき顔の向きが正面であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から所定角度回転した方向である第2の正面判別器とからなる2種類の判別器であり、
最小で3種類、最大で12種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別するものであってもよい。
前記K種類の判別器は、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向と同一である第1の横顔判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から該顔が上向く向きに所定角度回転した方向である第2の横顔判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から該顔が下向く向きに所定角度回転した方向である第3の横顔判別器とからなる3種類の判別器であり、
最小で6種類、最大で24種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別するものであってもよい。
前記K種類の判別器が、判別すべき顔の向きが正面であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向と同一である第1の正面判別器と、判別すべき顔の向きが正面であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から所定角度回転した方向である第2の正面判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向と同一である第1の横顔判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から該顔が上向く向きに所定角度回転した方向である第2の横顔判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から該顔が下向く向きに所定角度回転した方向である第3の横顔判別器とからなる5種類の判別器であり、
最小で9種類、最大で36種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別するものであってもよい。
コンピュータに、判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別処理を実行させるためのプログラムであって、
前記判別対象画像に対して左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施してなるJ種類の反転/回転画像を生成する画像生成処理と、
前記判別対象画像と前記J種類の反転/回転画像とからなる複数の画像の各々について、判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の判別器を用いて、該画像が顔画像であるか否かを判別する判別処理とをコンピュータに実行させることにより、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とするものである(第2の顔判別プログラム)。
判別対象画像上の所定の画素の濃度に係る特徴量に基づいて前記判別対象画像が所定の向きおよび天地方向の顔を表す顔画像であるか否かを判別する判別器を用いて、前記判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別方法であって、
判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の前記判別器を用意するステップと、
該判別器毎に、前記特徴量を算出する基礎とすべき画素の前記判別対象画像に対する位置を、予め定められた所定の位置にした場合と、左右反転および/または90度単位の回転により移動した位置にした各場合とにおいて、前記特徴量をそれぞれ算出して複数の判別を行うステップとを有し、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とするものである(第3の顔判別方法)。
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別装置であって、
前記判別対象画像上の所定の画素の濃度に係る特徴量に基づいて、前記判別対象画像が所定の向きおよび天地方向の顔を表す顔画像であるか否かを判別する、判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の判別器と、
該判別器毎に、前記特徴量を算出する基礎とすべき画素の前記判別対象画像に対する位置を、予め定められた所定の位置にした場合と、左右反転および/または90度単位の回転により移動した各場合とにおいて、前記特徴量をそれぞれ算出して複数の判別を行う判別処理手段とを備え、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とするものである(第3の顔判別装置)。
本発明のプログラムは、
コンピュータを、
前記判別対象画像上の所定の画素の濃度に係る特徴量に基づいて、前記判別対象画像が所定の向きおよび天地方向の顔を表す顔画像であるか否かを判別する、判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の判別器と、
該判別器毎に、前記特徴量を算出する基礎とすべき画素の前記判別対象画像に対する位置を、予め定められた所定の位置にした場合と、左右反転および/または90度単位の回転により移動した各場合とにおいて、前記特徴量をそれぞれ算出して複数の判別を行う判別処理手段として機能させるためのプログラムであり、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とするものである(第3の顔判別プログラム)。
10 多重解像度化部
20 局所正規化部
30 顔検出部
31 検出制御部(判別処理手段の構成要素)
32 解像度画像選択部
33 サブウィンドウ設定部(判別処理手段の構成要素)
34 第1の判別器群
35 第2の判別器群
40 重複検出判定部
Claims (18)
- 判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する判別器の学習方法であって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得する顔サンプル画像群取得ステップと、
前記N種類の顔サンプル画像群のうちの少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得る顔サンプル画像群生成ステップと、
それぞれの判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させて、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器を得る判別器学習ステップとを有することを特徴とする判別器の学習方法。 - 判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別方法であって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得し、
前記N種類の顔サンプル画像群のうちの少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得、
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する各判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させることにより得られた、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器を、前記判別対象画像に対して用いることにより、前記Nより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別する判別ステップを有することを特徴とする顔判別方法。 - 判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別装置であって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得し、
前記N種類の顔サンプル画像群のうちの少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得、
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する各判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させることにより得られた、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器と、
前記N+M種類の判別器を前記判別対象画像に対して用いることにより、前記N+M種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別する判別処理手段とを備えたことを特徴とする顔判別装置。 - コンピュータに、判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する判別器の学習処理を実行させるためのプログラムであって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得する顔サンプル画像群取得処理と、
前記N種類の顔サンプル画像群のうち少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得る顔サンプル画像群生成処理と、
それぞれの判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させて、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器を得る判別器学習処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - コンピュータに、判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別処理を実行させるためのプログラムであって、
顔の向きおよび天地方向が略揃った複数の異なる顔サンプル画像からなる顔サンプル画像群を、互いに異なる所定の前記向きおよび天地方向のN種類の組合せについて取得し、
前記N種類の顔サンプル画像群のうちの少なくとも1つの顔サンプル画像群に対して、画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施すことにより、前記向きおよび天地方向が前記N種類の顔サンプル画像群とは異なる他のM種類の顔サンプル画像群を生成して、N+M種類の顔サンプル画像群を得、
判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する各判別器に前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応する顔の特徴を学習させることにより得られた、判別すべき顔の向きおよび天地方向の組合せがそれぞれ前記N+M種類の顔サンプル画像群の各々に対応するN+M種類の判別器を、前記判別対象画像に対して用いることにより、前記Nより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別する判別処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別方法であって、
前記判別対象画像に対して画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施してなるJ種類の反転/回転画像を生成する画像生成ステップと、
前記判別対象画像と前記J種類の反転/回転画像とからなる複数の画像の各々について、判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の判別器を用いて、該画像が顔画像であるか否かを判別する判別ステップとを有し、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とする顔判別方法。 - 判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別装置であって、
前記判別対象画像に対して画像の左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施してなるJ種類の反転/回転画像を生成する画像生成手段と、
前記判別対象画像と前記J種類の反転/回転画像とからなる複数の画像の各々について、判別すべき顔の向きと天地方向が互いに異なる所定のK種類の判別器を用いて、該画像が顔画像であるか否かを判別する判別手段とを備え、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とする顔判別装置。 - 前記K種類の判別器が、判別すべき顔の向きが正面であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向と同一である第1の正面判別器と、判別すべき顔の向きが正面であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から所定角度回転した方向である第2の正面判別器とからなる2種類の判別器であり、
最小で3種類、最大で12種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とする請求項7記載の顔判別装置。 - 前記K種類の判別器が、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向と同一である第1の横顔判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から該顔が上向く向きに所定角度回転した方向である第2の横顔判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から該顔が下向く向きに所定角度回転した方向である第3の横顔判別器とからなる3種類の判別器であり、
最小で6種類、最大で24種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とする請求項7記載の顔判別装置。 - 前記K種類の判別器が、判別すべき顔の向きが正面であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向と同一である第1の正面判別器と、判別すべき顔の向きが正面であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から所定角度回転した方向である第2の正面判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向と同一である第1の横顔判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から該顔が上向く向きに所定角度回転した方向である第2の横顔判別器と、判別すべき顔の向きが右横または左横であり該顔の天地方向が前記判別対象画像の天地方向から該顔が下向く向きに所定角度回転した方向である第3の横顔判別器とからなる5種類の判別器であり、
最小で9種類、最大で36種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とする請求項7記載の顔判別装置。 - 前記所定角度が30度であることを特徴とする請求項8、9または10記載の顔判別装置。
- 前記K種類の判別器が、顔の向きおよび天地方向がそれぞれ所定の向きおよび方向に略揃ったK種類の顔サンプル画像群の該種類毎の学習により得られたものであることを特徴とする請求項7から11いずれか記載の顔判別装置。
- 前記顔サンプル画像群が、顔の天地方向が前記所定の方向を基準として正負15度未満の範囲において散在する複数の顔サンプル画像からなるものであることを特徴とする請求項12記載の顔判別装置。
- 前記判別対象画像が、正方形であることを特徴とする請求項7から13いずれか記載の顔判別装置。
- コンピュータに、判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別処理を実行させるためのプログラムであって、
前記判別対象画像に対して左右反転処理および/または90度単位の回転処理を施してなるJ種類の反転/回転画像を生成する画像生成処理と、
前記判別対象画像と前記J種類の反転/回転画像とからなる複数の画像の各々について、判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の判別器を用いて、該画像が顔画像であるか否かを判別する判別処理とをコンピュータに実行させることにより、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とするプログラム。 - 判別対象画像上の所定の画素の濃度に係る特徴量に基づいて前記判別対象画像が所定の向きおよび天地方向の顔を表す顔画像であるか否かを判別する判別器を用いて、前記判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別方法であって、
判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の前記判別器を用意するステップと、
該判別器毎に、前記特徴量を算出する基礎とすべき画素の前記判別対象画像に対する位置を、予め定められた所定の位置にした場合と、左右反転および/または90度単位の回転により移動した位置にした各場合とにおいて、前記特徴量をそれぞれ算出して複数の判別を行うステップとを有し、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とする顔判別方法。 - 判別対象画像が顔画像であるか否かを判別する顔判別装置であって、
前記判別対象画像上の所定の画素の濃度に係る特徴量に基づいて、前記判別対象画像が所定の向きおよび天地方向の顔を表す顔画像であるか否かを判別する、判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の判別器と、
該判別器毎に、前記特徴量を算出する基礎とすべき画素の前記判別対象画像に対する位置を、予め定められた所定の位置にした場合と、左右反転および/または90度単位の回転により移動した各場合とにおいて、前記特徴量をそれぞれ算出して複数の判別を行う判別処理手段とを備え、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とする顔判別装置。 - コンピュータを、
前記判別対象画像上の所定の画素の濃度に係る特徴量に基づいて、前記判別対象画像が所定の向きおよび天地方向の顔を表す顔画像であるか否かを判別する、判別すべき顔の向きと天地方向の組合せが互いに異なる所定のK種類の判別器と、
該判別器毎に、前記特徴量を算出する基礎とすべき画素の前記判別対象画像に対する位置を、予め定められた所定の位置にした場合と、左右反転および/または90度単位の回転により移動した各場合とにおいて、前記特徴量をそれぞれ算出して複数の判別を行う判別処理手段として機能させるためのプログラムであり、
前記Kより大きい数の種類の所定の向きおよび天地方向の各顔について、顔画像であるか否かを判別することを特徴とするプログラム。
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Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008287704A (ja) * | 2007-04-20 | 2008-11-27 | Panasonic Corp | 顔画像検出装置、顔画像検出方法及び撮影装置 |
JP2010092162A (ja) * | 2008-10-06 | 2010-04-22 | Canon Inc | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2010160757A (ja) * | 2009-01-09 | 2010-07-22 | Sony Corp | 対象物検出装置、撮像装置、物体検出方法およびプログラム |
WO2010119657A1 (ja) * | 2009-04-14 | 2010-10-21 | 日本電気株式会社 | 画像識別子抽出装置 |
US8005271B2 (en) | 2007-06-18 | 2011-08-23 | Fujifilm Corporation | Face detection method and digital camera |
JP2012084177A (ja) * | 2012-01-18 | 2012-04-26 | Seiko Epson Corp | 印刷装置 |
US8295556B2 (en) | 2007-09-03 | 2012-10-23 | Sony Corporation | Apparatus and method for determining line-of-sight direction in a face image and controlling camera operations therefrom |
JP2013041312A (ja) * | 2011-07-19 | 2013-02-28 | Fujifilm Corp | 高速判別装置および高速判別装置を高速化する方法、並びに高速判別装置プログラム |
JP2015036906A (ja) * | 2013-08-14 | 2015-02-23 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
WO2015146389A1 (ja) * | 2014-03-26 | 2015-10-01 | 株式会社メガチップス | 物体検出装置 |
JP2017005307A (ja) * | 2015-06-04 | 2017-01-05 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、その制御方法及びコンピュータプログラム |
JP2017045341A (ja) * | 2015-08-28 | 2017-03-02 | カシオ計算機株式会社 | 診断装置、及び診断装置における学習処理方法、並びにプログラム |
JP2018041434A (ja) * | 2016-09-01 | 2018-03-15 | カシオ計算機株式会社 | 診断支援装置、及び診断支援装置における画像処理方法、並びにプログラム |
JP2018195309A (ja) * | 2017-05-17 | 2018-12-06 | 富士通株式会社 | 顔認識のための画像処理装置の訓練方法及び訓練装置 |
US10586331B2 (en) | 2016-09-01 | 2020-03-10 | Casio Computer Co., Ltd. | Diagnosis assisting device, image processing method in diagnosis assisting device, and non-transitory storage medium having stored therein program |
WO2023188171A1 (ja) * | 2022-03-30 | 2023-10-05 | 日本電気株式会社 | 学習装置、対称性評価装置、学習方法および記録媒体 |
Families Citing this family (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4845755B2 (ja) | 2007-01-30 | 2011-12-28 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体 |
US8447100B2 (en) * | 2007-10-10 | 2013-05-21 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Detecting apparatus of human component and method thereof |
JP5053802B2 (ja) * | 2007-11-05 | 2012-10-24 | オリンパス株式会社 | 信号処理装置及び信号処理プログラム |
JP2009282699A (ja) * | 2008-05-21 | 2009-12-03 | Seiko Epson Corp | 画像における顔の器官の画像に対応する器官領域の検出 |
US8331655B2 (en) * | 2008-06-30 | 2012-12-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Learning apparatus for pattern detector, learning method and computer-readable storage medium |
JP5188334B2 (ja) * | 2008-09-04 | 2013-04-24 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
KR101033098B1 (ko) * | 2009-02-09 | 2011-05-06 | 성균관대학교산학협력단 | 실시간 얼굴 검출 장치 |
JP5371541B2 (ja) * | 2009-05-19 | 2013-12-18 | キヤノン株式会社 | データ処理装置及びその処理方法 |
JP2012027572A (ja) * | 2010-07-21 | 2012-02-09 | Sony Corp | 画像処理装置および方法、並びにプログラム |
US8705811B1 (en) * | 2010-10-26 | 2014-04-22 | Apple Inc. | Luminance adjusted face detection |
JP5773736B2 (ja) * | 2011-05-10 | 2015-09-02 | アズビル株式会社 | 照合装置 |
WO2012175785A1 (en) * | 2011-06-20 | 2012-12-27 | Nokia Corporation | Methods, apparatuses and computer program products for performing accurate pose estimation of objects |
KR101381439B1 (ko) * | 2011-09-15 | 2014-04-04 | 가부시끼가이샤 도시바 | 얼굴 인식 장치 및 얼굴 인식 방법 |
TWI459310B (zh) * | 2011-12-30 | 2014-11-01 | Altek Corp | 可簡化影像特徵值組之影像擷取裝置及其控制方法 |
JP6000602B2 (ja) * | 2012-03-30 | 2016-09-28 | キヤノン株式会社 | 体検出方法及び物体検出装置 |
KR101791604B1 (ko) | 2012-09-11 | 2017-10-30 | 삼성전자주식회사 | 헤드 포지션 추정 방법 및 장치, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 |
JP6448204B2 (ja) | 2014-03-28 | 2019-01-09 | キヤノン株式会社 | 物体検出装置、物体検出方法及びプログラム |
CN103927767B (zh) * | 2014-04-18 | 2018-05-04 | 北京智谷睿拓技术服务有限公司 | 图像处理方法及图像处理装置 |
US10347218B2 (en) * | 2016-07-12 | 2019-07-09 | Qualcomm Incorporated | Multiple orientation detection |
CN106407976B (zh) * | 2016-08-30 | 2019-11-05 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 图像字符识别模型生成和竖列字符图像识别方法和装置 |
US10977548B2 (en) | 2018-12-05 | 2021-04-13 | Bank Of America Corporation | Generation of capsule neural networks for enhancing image processing platforms |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000187733A (ja) * | 1998-12-22 | 2000-07-04 | Canon Inc | 画像処理装置及び方法並びに記憶媒体 |
JP2005108196A (ja) * | 2003-09-09 | 2005-04-21 | Fuji Photo Film Co Ltd | 対象物識別装置および方法並びにプログラム |
JP2005267512A (ja) * | 2004-03-22 | 2005-09-29 | Fuji Photo Film Co Ltd | 特定領域検出方法、特定領域検出装置、およびプログラム |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001357404A (ja) * | 2000-06-14 | 2001-12-26 | Minolta Co Ltd | 画像抽出装置 |
EP1231565A1 (en) * | 2001-02-09 | 2002-08-14 | GRETAG IMAGING Trading AG | Image colour correction based on image pattern recognition, the image pattern including a reference colour |
US7920725B2 (en) | 2003-09-09 | 2011-04-05 | Fujifilm Corporation | Apparatus, method, and program for discriminating subjects |
JP2005242640A (ja) * | 2004-02-26 | 2005-09-08 | Fuji Photo Film Co Ltd | 対象物検出方法および装置並びにプログラム |
-
2005
- 2005-06-16 JP JP2005176346A patent/JP4628882B2/ja active Active
-
2006
- 2006-06-16 US US11/453,777 patent/US7689034B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000187733A (ja) * | 1998-12-22 | 2000-07-04 | Canon Inc | 画像処理装置及び方法並びに記憶媒体 |
JP2005108196A (ja) * | 2003-09-09 | 2005-04-21 | Fuji Photo Film Co Ltd | 対象物識別装置および方法並びにプログラム |
JP2005267512A (ja) * | 2004-03-22 | 2005-09-29 | Fuji Photo Film Co Ltd | 特定領域検出方法、特定領域検出装置、およびプログラム |
Cited By (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008287704A (ja) * | 2007-04-20 | 2008-11-27 | Panasonic Corp | 顔画像検出装置、顔画像検出方法及び撮影装置 |
US8005271B2 (en) | 2007-06-18 | 2011-08-23 | Fujifilm Corporation | Face detection method and digital camera |
US8340369B2 (en) | 2007-06-18 | 2012-12-25 | Fujifilm Corporation | Face detection method and digital camera |
US8295556B2 (en) | 2007-09-03 | 2012-10-23 | Sony Corporation | Apparatus and method for determining line-of-sight direction in a face image and controlling camera operations therefrom |
JP2010092162A (ja) * | 2008-10-06 | 2010-04-22 | Canon Inc | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2010160757A (ja) * | 2009-01-09 | 2010-07-22 | Sony Corp | 対象物検出装置、撮像装置、物体検出方法およびプログラム |
US8547438B2 (en) | 2009-01-09 | 2013-10-01 | Sony Corporation | Apparatus, method and program for recognizing an object in an image |
JP4710978B2 (ja) * | 2009-01-09 | 2011-06-29 | ソニー株式会社 | 対象物検出装置、撮像装置、対象物検出方法およびプログラム |
CN102395998A (zh) * | 2009-04-14 | 2012-03-28 | 日本电气株式会社 | 图像签名提取设备 |
JP4935961B2 (ja) * | 2009-04-14 | 2012-05-23 | 日本電気株式会社 | 画像識別子抽出装置 |
WO2010119657A1 (ja) * | 2009-04-14 | 2010-10-21 | 日本電気株式会社 | 画像識別子抽出装置 |
US8861871B2 (en) | 2009-04-14 | 2014-10-14 | Nec Corporation | Image signature extraction device |
JP2013041312A (ja) * | 2011-07-19 | 2013-02-28 | Fujifilm Corp | 高速判別装置および高速判別装置を高速化する方法、並びに高速判別装置プログラム |
JP2012084177A (ja) * | 2012-01-18 | 2012-04-26 | Seiko Epson Corp | 印刷装置 |
JP2015036906A (ja) * | 2013-08-14 | 2015-02-23 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
WO2015146389A1 (ja) * | 2014-03-26 | 2015-10-01 | 株式会社メガチップス | 物体検出装置 |
JP2015187782A (ja) * | 2014-03-26 | 2015-10-29 | 株式会社メガチップス | 物体検出装置 |
JP2017005307A (ja) * | 2015-06-04 | 2017-01-05 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、その制御方法及びコンピュータプログラム |
JP2017045341A (ja) * | 2015-08-28 | 2017-03-02 | カシオ計算機株式会社 | 診断装置、及び診断装置における学習処理方法、並びにプログラム |
JP2018041434A (ja) * | 2016-09-01 | 2018-03-15 | カシオ計算機株式会社 | 診断支援装置、及び診断支援装置における画像処理方法、並びにプログラム |
US10586331B2 (en) | 2016-09-01 | 2020-03-10 | Casio Computer Co., Ltd. | Diagnosis assisting device, image processing method in diagnosis assisting device, and non-transitory storage medium having stored therein program |
JP2018195309A (ja) * | 2017-05-17 | 2018-12-06 | 富士通株式会社 | 顔認識のための画像処理装置の訓練方法及び訓練装置 |
JP7040278B2 (ja) | 2017-05-17 | 2022-03-23 | 富士通株式会社 | 顔認識のための画像処理装置の訓練方法及び訓練装置 |
WO2023188171A1 (ja) * | 2022-03-30 | 2023-10-05 | 日本電気株式会社 | 学習装置、対称性評価装置、学習方法および記録媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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