JP2007072620A - 画像認識装置及びその方法 - Google Patents
画像認識装置及びその方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2007072620A JP2007072620A JP2005257100A JP2005257100A JP2007072620A JP 2007072620 A JP2007072620 A JP 2007072620A JP 2005257100 A JP2005257100 A JP 2005257100A JP 2005257100 A JP2005257100 A JP 2005257100A JP 2007072620 A JP2007072620 A JP 2007072620A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- subspace
- dictionary
- image
- input
- environment
- 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.)
- Abandoned
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/32—Normalisation of the pattern dimensions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/76—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries based on eigen-space representations, e.g. from pose or different illumination conditions; Shape manifolds
Abstract
【解決手段】認識対象となる画像を入力する画像入力部12と、入力画像から物体を検出する物体検出部14と、認識対象の環境変動を表すモデル部分空間を保持する環境辞書20と、検出した物体から認識に用いる特徴量を抽出する入力特徴抽出部18と、前記入力特徴量とモデル部分空間を用いて両者を非類似にする射影変換を行う入力特徴変換部18と、予め登録してある登録辞書26との類似度を計算する類似度計算部28とを具備する。
【選択図】 図1
Description
相馬 正宣,長尾 健司,「取得過程の極端に異なる顔画像の照合」,信学論D−II Vol.J80−D−II,No.8,2225−2231,1997 福井 和広,山口 修,鈴木 薫,前田 賢一,「制約相互部分空間法を用いた環境変動にロバストな顔画像認識−照明変動の影響を抑える制約相互部分空間の学習−」.信学論D−II Vol.J82−D−II,No.4,613−620,1999
以下、図1〜図3を参照して本発明に係わる第1の実施形態の画像認識装置10について述べる。
図1は、画像認識装置10の構成を表す図である。
次に、図2のフローチャートを用いて、画像認識装置10の動作について説明する。
ステップ1において、画像入力部12は、処理対象となる顔画像を入力する。
ステップ2において、物体検出部14が、顔特徴点として、画像中の目、鼻、口などの顔部位の顔特徴点の座標(xi ,yi )を検出する。
ステップ3において、画像正規化部16が、検出された顔特徴点に基づいて正規化画像を生成する。
ステップ4において、入力特徴抽出部18が、生成された正規化画像をもとに、識別に必要な特徴量を抽出する。
ステップ5において、射影行列計算部22が、予め保持された環境辞書20を用いて、入力特徴抽出部18で生成された特徴量から、環境変動による影響を抑制するような部分空間に射影する射影行列を計算して環境射影辞書23に記憶させる。
ステップ6において、射影変換部24では、射影行列計算部22で得られた射影行列に基づいて、入力された特徴量を射影変換して環境変動による影響を抑制した特徴量(以下、環境抑制特徴量という)を生成する。この射影変換を行った環境抑制特徴量を用いて認識を行う。
ステップ7において、類似度計算部28では、登録辞書26に記憶された人物の顔に関する辞書特徴量と、射影変換部24で計算された環境抑制特徴量との類似度を計算する。このとき、登録辞書26についても入力された特徴量に行ったのと同様に射影変換がされているものとする。
このように、第1の実施形態に係わる画像認識装置10によれば、予め生成した環境辞書20を用いることで、認識に重要な個人性を表す特徴を損なわず、環境変動による影響のみを取り除き、高精度に認識することが可能である。
次に、図4を参照して本発明に係わる第2の実施形態の画像認識装置10について述べる。
図4は、画像認識装置10の構成を表す図である。
画像入力部12、物体検出部14、画像正規化部16、環境辞書20、入力特徴抽出部18、登録辞書26、類似度計算部28は第1の実施形態に記載してあるものと同じである。
次に、図5を参照して本発明に係わる第3の実施形態の画像認識装置10について述べる。
図5は、画像認識装置10の構成を表す図である。
次に、環境摂動部32の動作について説明する。
本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
変更例1について図6と図7に基づいて説明する。
変更例2について説明する。
12 画像入力部
14 物体検出部
16 画像正規化部
18 入力特徴抽出部
20 環境辞書
22 射影行列計算部
24 射影変換部
26 登録辞書
28 類似度計算部
Claims (21)
- 認識対象が写った画像を入力する画像入力部と、
前記入力画像から入力部分空間を生成する入力部分空間生成部と、
複数の異なる環境条件下における3次元認識対象モデルを表すモデル部分空間を保持する環境辞書部と、
前記入力部分空間と前記モデル部分空間とで共通する成分を抑制する射影変換を前記入力部分空間に行って環境変動による影響を抑制した環境抑制部分空間を求める環境射影変換部と、
前記被認識対象に関する辞書部分空間を保持する登録辞書部と、
前記環境抑制部分空間と前記辞書部分空間との類似度を計算する類似度計算部と、
前記認識対象を、閾値より大きい類似度を持つ前記辞書部分空間に対応する前記被認識対象と同定する認識部と、
を有する
ことを特徴とする画像認識装置。 - 前記辞書部分空間同士で共通する成分を抑制するように前記環境抑制部分空間を射影変換して、前記被認識対象間の差異を拡げた新たな環境抑制部分空間を求める辞書射影変換部をさらに有し、
前記類似度計算部は、前記新たな環境抑制部分空間と前記辞書部分空間との類似度を計算する
ことを特徴とする請求項1記載の画像認識装置。 - 前記入力画像から前記認識対象の特徴点を抽出する特徴点検出部を有し、
前記入力部分空間生成部は、前記特徴点から前記入力部分空間を生成する
ことを特徴とする請求項1または2記載の画像認識装置。 - 前記環境条件とは、照明変化による条件、経年変化による条件、または、その両者による条件である
ことを特徴とする請求項1または2記載の画像認識装置。 - 前記類似度計算部は、前記環境抑制部分空間と前記辞書部分空間の間の角度を類似度として用いる
ことを特徴とする請求項1または2記載の画像認識装置。 - 前記入力部分空間の生成に使われる画像、前記辞書部分空間の生成に使われる画像の両者に環境変動を付与する環境摂動部を持つ
ことを特徴とする請求項1または2記載の画像認識装置。 - 前記辞書射影変換部は、前記辞書部分空間の間の差異を大きくする射影行列を求め、この射影行列を用いて前記環境抑制部分空間を射影変換して前記新たな環境抑制部分空間を求める
ことを特徴とする請求項1または請求項2記載の画像認識装置。 - 前記認識対象が写った画像を入力し、
前記入力画像から入力部分空間を生成し、
異なる環境条件下における3次元認識対象モデルを表すモデル部分空間を保持し、
前記入力部分空間と前記モデル部分空間とで共通する成分を抑制する射影変換を前記入力部分空間に行って環境変動による影響を抑制した環境抑制部分空間を求め、
前記被認識対象に関する辞書部分空間を保持し、
前記環境抑制部分空間と前記辞書部分空間との類似度を計算し、
前記認識対象を、閾値より大きい類似度を持つ前記辞書部分空間に対応する前記被認識対象と同定する
ことを特徴とする画像認識方法。 - 前記類似度を計算する前に、前記辞書部分空間同士で共通する成分を抑制するように前記環境抑制部分空間を射影変換して、前記被認識対象間の差異を拡げた新たな環境抑制部分空間を求め、前記新たな環境抑制部分空間と前記辞書部分空間との類似度を計算する
ことを特徴とする請求項8記載の画像認識方法。 - 前記入力部分空間を生成するときに、
前記入力画像から前記認識対象の特徴点を抽出し、前記特徴点から前記入力部分空間を生成する
ことを特徴とする請求項8または9記載の画像認識方法。 - 前記環境条件とは、照明変化による条件、経年変化による条件、または、その両者による条件である
ことを特徴とする請求項8または9記載の画像認識方法。 - 前記類似度を計算するときに、前記環境抑制部分空間と前記辞書部分空間の間の角度を類似度として用いる
ことを特徴とする請求項8または9記載の画像認識方法。 - 前記入力部分空間の生成に使われる画像、前記辞書部分空間の生成に使われる画像の両者に環境変動を付与する
ことを特徴とする請求項8または9記載の画像認識方法。 - 前記新たな環境抑制部分空間を求めるときに、前記辞書部分空間の間の差異を大きくする射影行列を求め、この射影行列を用いて前記環境抑制部分空間を射影変換して前記新たな環境抑制部分空間を求める
ことを特徴とする請求項8または請求項9記載の画像認識方法。 - 前記認識対象が写った画像を入力する画像入力機能と、
前記入力画像から入力部分空間を生成する入力部分空間生成機能と、
異なる環境条件下における3次元認識対象モデルを表すモデル部分空間を保持する環境辞書機能と、
前記入力部分空間と前記モデル部分空間とで共通する成分を抑制する射影変換を前記入力部分空間に行って環境変動による影響を抑制した環境抑制部分空間を求める環境射影変換機能と、
前記被認識対象に関する辞書部分空間を保持する登録辞書機能と、
前記環境抑制部分空間と前記辞書部分空間との類似度を計算する類似度計算機能と、
前記認識対象を、閾値より大きい類似度を持つ前記辞書部分空間に対応する前記被認識対象と同定する認識機能と、
をコンピュータによって実現する
ことを特徴とする画像認識プログラム。 - 前記辞書部分空間同士で共通する成分を抑制するように前記環境抑制部分空間を射影変換して、前記被認識対象間の差異を拡げた新たな環境抑制部分空間を求める辞書射影変換機能をさらに有し、
前記類似度計算機能は、前記新たな環境抑制部分空間と前記辞書部分空間との類似度を計算する
ことを特徴とする請求項15記載の画像認識プログラム。 - 前記入力画像から前記認識対象の特徴点を抽出する特徴点検出機能を有し、
前記入力部分空間生成部は、前記特徴点から前記入力部分空間を生成する
ことを特徴とする請求項15または16記載の画像認識プログラム。 - 前記環境条件とは、照明変化による条件、経年変化による条件、または、その両者による条件である
ことを特徴とする請求項15または16記載の画像認識プログラム。 - 前記類似度計算機能は、前記環境抑制部分空間と前記辞書部分空間の間の角度を類似度として用いる
ことを特徴とする請求項15または16記載の画像認識プログラム。 - 前記入力部分空間の生成に使われる画像、前記辞書部分空間の生成に使われる画像の両者に環境変動を付与する環境摂動機能を実現する
ことを特徴とする請求項15または16記載の画像認識プログラム。 - 前記辞書射影変換機能は、前記辞書部分空間の間の差異を大きくする射影行列を求め、この射影行列を用いて前記環境抑制部分空間を射影変換して前記新たな環境抑制部分空間を求める
ことを特徴とする請求項15または16記載の画像認識プログラム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005257100A JP2007072620A (ja) | 2005-09-05 | 2005-09-05 | 画像認識装置及びその方法 |
US11/504,597 US20070053590A1 (en) | 2005-09-05 | 2006-08-16 | Image recognition apparatus and its method |
CNB2006101285865A CN100452084C (zh) | 2005-09-05 | 2006-09-05 | 图像识别装置及其方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005257100A JP2007072620A (ja) | 2005-09-05 | 2005-09-05 | 画像認識装置及びその方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007072620A true JP2007072620A (ja) | 2007-03-22 |
Family
ID=37830093
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005257100A Abandoned JP2007072620A (ja) | 2005-09-05 | 2005-09-05 | 画像認識装置及びその方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20070053590A1 (ja) |
JP (1) | JP2007072620A (ja) |
CN (1) | CN100452084C (ja) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010231350A (ja) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Toshiba Corp | 人物識別装置、そのプログラム、及び、その方法 |
JP2012138132A (ja) * | 2012-04-24 | 2012-07-19 | Universal Entertainment Corp | 個人識別データ登録方法 |
JP2015032220A (ja) * | 2013-08-05 | 2015-02-16 | Kddi株式会社 | 画像識別装置及びプログラム |
JP2019040503A (ja) * | 2017-08-28 | 2019-03-14 | 沖電気工業株式会社 | 認証装置、プログラムおよび認証方法 |
JP2019096113A (ja) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | Kddi株式会社 | キーポイントデータに関する加工装置、方法及びプログラム |
KR20200083119A (ko) * | 2018-12-31 | 2020-07-08 | 삼성전자주식회사 | 사용자 인증 장치 및 방법 |
US11403878B2 (en) * | 2018-12-31 | 2022-08-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method with user verification |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050114331A1 (en) * | 2003-11-26 | 2005-05-26 | International Business Machines Corporation | Near-neighbor search in pattern distance spaces |
US20110102553A1 (en) * | 2007-02-28 | 2011-05-05 | Tessera Technologies Ireland Limited | Enhanced real-time face models from stereo imaging |
JP2008191816A (ja) * | 2007-02-02 | 2008-08-21 | Sony Corp | 画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム |
EP2115662B1 (en) * | 2007-02-28 | 2010-06-23 | Fotonation Vision Limited | Separating directional lighting variability in statistical face modelling based on texture space decomposition |
US8229168B2 (en) * | 2008-02-20 | 2012-07-24 | International Business Machines Corporation | Fast license plate verifier |
JP4791598B2 (ja) * | 2008-09-17 | 2011-10-12 | 富士通株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
CN102369549B (zh) * | 2009-03-04 | 2014-09-03 | 日本电气株式会社 | 用于估计物体位置的信息创建设备、用于估计物体位置的信息创建方法 |
JP5451302B2 (ja) * | 2009-10-19 | 2014-03-26 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び方法、プログラム及び記憶媒体 |
JP4940461B2 (ja) * | 2010-07-27 | 2012-05-30 | 株式会社三次元メディア | 3次元物体認識装置及び3次元物体認識方法 |
JP2012221053A (ja) * | 2011-04-05 | 2012-11-12 | Canon Inc | 画像認識装置、画像認識方法、及びプログラム |
US9361672B2 (en) * | 2012-03-26 | 2016-06-07 | Google Technology Holdings LLC | Image blur detection |
CN109684955B (zh) * | 2018-12-13 | 2022-10-11 | 深圳市信义科技有限公司 | 一种基于深度学习的环境识别智能方法 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE19951078C2 (de) * | 1999-10-23 | 2002-10-24 | Cortologic Ag | Verfahren zur Musterklassifizierung |
JP4167390B2 (ja) * | 2000-11-20 | 2008-10-15 | 日本電気株式会社 | 物体照合方法,物体照合装置,およびそのプログラムを記録した記録媒体 |
JP3790680B2 (ja) * | 2001-05-25 | 2006-06-28 | 株式会社東芝 | 画像処理システム及びこれを用いた運転支援システム |
US7330591B2 (en) * | 2002-02-25 | 2008-02-12 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Apparatus for generating a pattern recognition dictionary, a method thereof, a pattern recognition apparatus and a method thereof |
JP2003281503A (ja) * | 2002-03-20 | 2003-10-03 | Fuji Heavy Ind Ltd | 立体物の画像認識装置 |
EP1530157B1 (en) * | 2002-07-10 | 2007-10-03 | NEC Corporation | Image matching system using 3-dimensional object model, image matching method, and image matching program |
CN1209731C (zh) * | 2003-07-01 | 2005-07-06 | 南京大学 | 一种基于每人一幅图像的自动人脸识别方法 |
-
2005
- 2005-09-05 JP JP2005257100A patent/JP2007072620A/ja not_active Abandoned
-
2006
- 2006-08-16 US US11/504,597 patent/US20070053590A1/en not_active Abandoned
- 2006-09-05 CN CNB2006101285865A patent/CN100452084C/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010231350A (ja) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Toshiba Corp | 人物識別装置、そのプログラム、及び、その方法 |
JP2012138132A (ja) * | 2012-04-24 | 2012-07-19 | Universal Entertainment Corp | 個人識別データ登録方法 |
JP2015032220A (ja) * | 2013-08-05 | 2015-02-16 | Kddi株式会社 | 画像識別装置及びプログラム |
JP2019040503A (ja) * | 2017-08-28 | 2019-03-14 | 沖電気工業株式会社 | 認証装置、プログラムおよび認証方法 |
JP2019096113A (ja) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | Kddi株式会社 | キーポイントデータに関する加工装置、方法及びプログラム |
JP7015152B2 (ja) | 2017-11-24 | 2022-02-15 | Kddi株式会社 | キーポイントデータに関する加工装置、方法及びプログラム |
KR20200083119A (ko) * | 2018-12-31 | 2020-07-08 | 삼성전자주식회사 | 사용자 인증 장치 및 방법 |
US11403878B2 (en) * | 2018-12-31 | 2022-08-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method with user verification |
KR102483650B1 (ko) * | 2018-12-31 | 2023-01-03 | 삼성전자주식회사 | 사용자 인증 장치 및 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20070053590A1 (en) | 2007-03-08 |
CN1928895A (zh) | 2007-03-14 |
CN100452084C (zh) | 2009-01-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2007072620A (ja) | 画像認識装置及びその方法 | |
Li et al. | Visual tracking via incremental log-euclidean riemannian subspace learning | |
US9053388B2 (en) | Image processing apparatus and method, and computer-readable storage medium | |
JP4372051B2 (ja) | 手形状認識装置及びその方法 | |
JP5801601B2 (ja) | 画像認識装置、画像認識装置の制御方法、およびプログラム | |
JP4947769B2 (ja) | 顔照合装置および方法並びにプログラム | |
JP5361524B2 (ja) | パターン認識システム及びパターン認識方法 | |
WO2013122009A1 (ja) | 信頼度取得装置、信頼度取得方法および信頼度取得プログラム | |
US10891740B2 (en) | Moving object tracking apparatus, moving object tracking method, and computer program product | |
Lee et al. | Head and body orientation estimation using convolutional random projection forests | |
JP2007213528A (ja) | 行動認識システム | |
JP2013218605A (ja) | 画像認識装置、画像認識方法及びプログラム | |
Shukla et al. | An Introduction of Face Recognition and Face Detection for Blurred and Noisy Images | |
JP4816874B2 (ja) | パラメータ学習装置、パラメータ学習方法、およびプログラム | |
Kukharev et al. | Methods of face photo-sketch comparison | |
KR100955255B1 (ko) | 얼굴 인식 장치 및 그 방법, 얼굴의 내외적 환경 변화 정도추정 방법 | |
JP5791361B2 (ja) | パターン識別装置、パターン識別方法およびプログラム | |
Arya et al. | Very low resolution face recognition using fused visual and texture features | |
JP4449483B2 (ja) | 画像解析装置、および画像解析方法、並びにコンピュータ・プログラム | |
CN112990047A (zh) | 一种结合面部角度信息的多姿态人脸验证方法 | |
CN111353353A (zh) | 跨姿态的人脸识别方法及装置 | |
Betta et al. | Metrological characterization of 3D biometric face recognition systems in actual operating conditions | |
Anusha et al. | Analysis of Various Learning Approaches in Occluded Face Recognition | |
Freitas | 3D face recognition under unconstrained settings using low-cost sensors | |
Bhatia et al. | Facial Expression Recognition: Detection and Tracking |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20061211 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090623 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090824 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100209 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100226 |
|
A762 | Written abandonment of application |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A762 Effective date: 20100407 |