JP2007219899A - 個人識別装置、個人識別方法および個人識別プログラム - Google Patents

個人識別装置、個人識別方法および個人識別プログラム Download PDF

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Osamu Wada
修 和田
Yoshitaka Ito
嘉高 伊藤
Hideki Kojima
英揮 小島
Hideki Matsuda
秀樹 松田
Masanobu Kobayashi
雅暢 小林
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セイコーエプソン株式会社
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Abstract

【課題】入力された画像から画像の中の人物を抽出し、抽出した人物の個人を識別する機能を簡易的かつ高速に処理する装置を提供する。
【解決手段】個人識別装置1は、入力されたデータが示す画像の中から、肌の色と略同一な色領域を抽出して、抽出した色領域の形状から、当該色領域が人物顔の候補か、否かを判定し、前記人物顔の候補と判定された色領域の大きさに応じて一定の領域毎に分割されたフィルタを、当該色領域の全域に適用して、前記色領域の明暗情報を当該フィルタの領域毎に検出し、前記検出した明暗情報が示す明暗のパターンから、目に該当する部分を探索することで、前記色領域が人物の正面顔画像か、否かを判定し、前記正面顔画像と判定された色領域を走査して得られる前記肌の色の出現回数から、前記正面顔画像の各器官に該当する位置を検出し、前記検出した各器官の位置から、各器官間の距離を算出し、当該距離の関係から個人を識別する。
【選択図】図3

Description

本発明は、デジタル画像データが示す電子写真のような画像から人物像を抽出し、当該人物像の個人を識別する個人識別装置、個人識別方法および個人識別プログラムに関する。
デジタルカメラ等で撮影された画像の中から人物の顔画像を抽出し、抽出した顔画像から個人を識別する方法としては、画像を構成する画素の濃淡値の変化や、顔の特定の器官のパターンマッチング等により、顔画像を抽出した後、下記特許文献1に記載されているように、顔画像に対して輝度の変化が2つの方向から見てV字エッジとなる構造点を検出し、いくつかの構造点から得られる構造点間距離が人物により異なることを利用して、個人を識別した。
特開平8−315133号公報
しかしながら、上記した方法による装置は、顔画像を抽出する機能と、個人を識別する機能とがそれぞれ必要であるため、装置が複雑になることに加え、一連の処理に多くの時間を要した。
上記した課題を解決するために、本発明の個人識別装置は、識別すべき人物像を含む画像のデータが入力される画像入力手段と、前記入力されたデータが示す画像の中から、肌の色と略同一な色領域を抽出する色領域抽出手段と、前記抽出された色領域の形状から、当該色領域が人物顔の候補か、否かを判定する人物顔候補判定手段と、前記人物顔の候補と判定された色領域の大きさに応じて一定の領域毎に分割されたフィルタを、当該色領域の全域に適用して、前記色領域の明暗情報を当該フィルタの領域毎に検出する明暗情報検出手段と、前記検出された明暗情報が示す明暗のパターンから、顔の器官に該当する部分を探索することで、前記色領域が人物の正面顔画像か、否かを判定する正面顔判定手段と、前記正面顔画像と判定された色領域を上下方向に走査することにより得られる前記肌の色の出現回数から、前記正面顔画像の少なくとも鼻と口の各器官に該当する位置をそれぞれ検出する器官位置検出手段と、前記検出された各器官の位置から、各器官間の距離を算出し、当該距離の関係から個人を識別する個人識別手段と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、肌の色と形状と顔の器官とから正面顔画像を抽出すると共に、少なくとも鼻と口を含む器官間距離の関係に基いて個人を識別することから、複雑な画像処理等の機能は不要であるため、入力された画像から簡易かつ高速に個人識別できる。
本発明は、前記人物顔の候補と判定された色領域の画像をアファイン変換で写像することにより、前記色領域の傾きを補正する傾き補正手段を更に備えることが好ましい。
この発明によれば、人物顔候補として判定された画像の傾きが補正されるため、顔の部位に相当する部分を精度良く認識できる。
本発明では、前記フィルタは、それぞれの大きさが略同一な複数の矩形状に分割されても良い。
本発明では、前記正面顔判定手段は、前記色領域の明暗情報の配置パターンの中から、2つの目のそれぞれに対応する2つの暗部を探索し、当該2つの暗部の有無に基き判定することが好ましい。
この発明によれば、顔画像の中の2つの目に対応する部分を、画像の明暗情報の2つの暗部から探索するため、高速で容易に探索できる。
本発明では、前記個人識別手段は、目と鼻との距離と、当該目と口との距離との距離比に基き、前記個人を識別することが好ましい。
この発明によれば、目と鼻の距離と、目と口の距離との距離比で個人を識別するため、予め個人の距離比の情報を備えることにより、個人を識別する処理を高速化できる。
上記した課題を解決するために、本発明の個人識別方法は、画像中の人物像の個人識別をコンピュータを用いて実行させる方法であって、識別すべき人物像を含む画像のデータが入力される画像入力工程と、前記入力されたデータが示す画像の中から、肌の色と略同一な色領域を抽出する色領域抽出工程と、前記抽出された色領域の形状から、当該色領域が人物顔の候補か、否かを判定する人物顔候補判定工程と、前記人物顔の候補と判定された色領域の大きさに応じて一定の領域毎に分割されたフィルタを、当該色領域の全域に適用して、前記色領域の明暗情報を当該フィルタの領域毎に検出する明暗情報検出工程と、前記検出された明暗情報が示す明暗のパターンから、顔の器官に該当する部分を探索することで、前記色領域が人物の正面顔画像か、否かを判定する正面顔判定工程と、前記正面顔画像と判定された色領域を上下方向に走査することにより得られる前記肌の色の出現回数から、前記正面顔画像の少なくとも鼻と口の各器官に該当する位置をそれぞれ検出する器官位置検出工程と、前記検出された各器官の位置から、各器官間の距離を算出し、当該距離の関係から個人を識別する個人識別工程と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、肌の色と形状と顔の器官とから正面顔画像を抽出すると共に、少なくとも鼻と口を含む器官間距離の関係に基いて個人を識別することから、複雑な画像処理等の機能は不要であるため、入力された画像から簡易かつ高速に個人識別できる。
上記した課題を解決するために、本発明の個人識別プログラムは、識別すべき人物像を含む画像のデータが入力される画像入力手順と、前記入力されたデータが示す画像の中から、肌の色と略同一な色領域を抽出する色領域抽出手順と、前記抽出された色領域の形状から、当該色領域が人物顔の候補か、否かを判定する人物顔候補判定手順と、前記人物顔の候補と判定された色領域の大きさに応じて一定の領域毎に分割されたフィルタを、当該色領域の全域に適用して、前記色領域の明暗情報を当該フィルタの領域毎に検出する明暗情報検出手順と、前記検出された明暗情報が示す明暗のパターンから、顔の器官に該当する部分を探索することで、前記色領域が人物の正面顔画像か、否かを判定する正面顔判定手順と、前記正面顔画像と判定された色領域を上下方向に走査することにより得られる前記肌の色の出現回数から、前記正面顔画像の少なくとも鼻と口の各器官に該当する位置をそれぞれ検出する器官位置検出手順と、前記検出された各器官の位置から、各器官間の距離を算出し、当該距離の関係から個人を識別する個人識別手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
この発明によれば、肌の色と形状と顔の器官とから正面顔画像を抽出すると共に、少なくとも鼻と口を含む器官間距離の関係に基いて個人を識別することから、複雑な画像処理等の機能は不要であるため、入力された画像から簡易かつ高速に個人識別できる。
以下、本発明の実施形態について、画像に含まれる人物像の個人を識別する個人識別装置1を用いて説明する。
(実施形態)
図1は、個人識別装置1のハードウェア構成を示す図である。この個人識別装置1は、識別すべき人物像を含む画像の中から、人物像を抽出すると共に、抽出した人物像の個人を識別する機能を有する。この個人識別装置1のハードウェア構成は、CPU(Central Processing Unit)10と、RAM(Random Access Memory)12と、ROM(Read Only Memory)16と、記憶装置18と、入出力I/F(Interface)14と、グラフィックスサブシステム20とを具備する。これらのハードウェアは、バス30により各信号が授受可能に接続されている。更に、これらのハードウェアは、基本ソフトウェアであるBIOS(Basic Input Output System)や、オペレーティングシステム(OS)により管理され、これらの管理下で、ROM16や記憶装置18に記憶されたドライバを含む種々のソフトウェアにより、所定の機能が実行される。
CPU10は、基本ソフトウェアや入出力I/F14に接続された各装置のデバイスドライバや、アプリケーションソフトウェアなどの各種プログラム、および各種のデータをROM16や記憶装置18から読み込み、これらをRAM12内に設けられるメインメモリ領域に展開して実行する。また、記憶装置18は、情報を読書き可能に記憶する装置であり、例えば、ハードディスクドライブやフラッシュメモリを採用できる。
入出力I/F14には、メモリカードドライブ24、クレードル(Cradle)22および操作入力装置26が所定の規格に従い接続されている。メモリカードドライブ24は、SDメモリカード(登録商標)のようにフラッシュメモリを内部に備えたメモリカード38を装着することで、メモリカード38に記憶された画像等のデータを読み込んだり、これらのデータをメモリカード38に書き込むことができる。例えば、デジタルカメラ36等で撮影されたデジタル画像データが保存されたメモリカード38を、メモリカードドライブ24に装着することで、デジタル画像データを読み込める。また、デジタル画像データや、このデジタル画像データをメモリカード38に書き込むことにより、メモリカード38を装着可能な他の装置との間で、デジタル画像データを授受できる。
クレードル22は、スタンド型の接続機器であり、本実施形態では、デジタルカメラ36をクレードル22の所定の位置に設置することで、デジタルカメラ36と電気的に接続され、デジタルカメラ36で撮影された画像データを読み込める。また、操作入力装置26は、個人識別装置1の操作を指示するための装置であり、具体的には、マウスや無線によるリモコン等を採用できる。
グラフィックスサブシステム20は、グラフィックスチップ、グラフィックスメモリ等で構成され、画像表示装置28に対して画像信号を出力する。この画像表示装置28は、液晶パネル等のディスプレイ装置であり、グラフィックスサブシステム20から出力された画像信号が示す画像を表示する。尚、画像表示装置28は、液晶パネルのようなディスプレイ装置に限定されず、フロントプロジェクタやリアプロジェクションテレビ等にも適用できる。
図2は、個人識別装置1の機能構成を示す図である。この個人識別装置1は、画像データ入力手段50、色領域抽出手段52、人物顔候補判定手段54、傾き補正手段62、明暗情報検出手段64、正面顔判定手段72、器官位置検出手段80、個人識別手段88および識別結果表示手段96を具備する。
画像データ入力手段50は、デジタルカメラ36等の電子撮影装置で撮影された電子写真のデジタル画像データが入力される。このデジタル画像データには、撮影された画像のビットマップデータ群と、撮影された日時や撮影された条件等の属性情報を示すメタデータとが含まれる。ここで入力されたデジタル画像データは、色領域抽出手段52に送られる。
色領域抽出手段52は、画像データ入力手段50から送られるデジタル画像データが示す画像の中から、肌の色と略同一な色領域の画像を抽出する。この肌の色の領域に関する情報は、予め所定の情報が入力されている。この色領域抽出手段52で抽出された色領域の画像は、人物顔候補判定手段54に送られる。
人物顔候補判定手段54は、形状認識手段56、ノイズ除去手段58および顔形状データベース60を有し、色領域抽出手段52で抽出された色領域の形状から、この色領域が人物顔の候補か、否かを判定する。具体的には、形状認識手段56は、色領域抽出手段52から送られる画像に含まれる色領域の形状をパターンで認識する。ノイズ除去手段58は、色領域の形状のパターンを、顔形状データベース60に記憶された顔形状のパターンと照合して、例えば、三角形パターンや星型パターンのように、明らかに顔の形状としては有り得ない形状の色領域や、縦横比が顔形状では有り得ないような形状の色領域をノイズとして画像から排除する。この結果、人物顔の候補として残る色領域の画像は、傾き補正手段62に送られる。
傾き補正手段62は、人物顔の候補と判定された色領域の画像をアファイン変換で写像することにより、前記色領域の傾きを補正する。ここで、アファイン変換とは、ある座標系から別の座標系への線形変換を言い、画像の拡大、縮小、回転、平行移動を変換行列の係数を選んで乗算することによって求めることができる変換方法であり、色領域の画像が傾いた顔画像である場合、変換行列の係数を適切に設定することで、この顔画像の傾きを、画像面に垂直な方向を法線として、該法線に略平行に補正できる。ここで必要に応じて補正された色領域の画像は、明暗情報検出手段64に送られる。
明暗情報検出手段64は、顔幅測定手段66、フィルタリング手段68およびフィルタ形状設定手段70を有し、人物顔の候補と判定された色領域の大きさに応じて一定の領域毎に分割されたフィルタを、この色領域の全域に適用して、色領域の明暗情報をフィルタの領域毎に検出する。即ち、顔幅測定手段66は、色領域の画像が顔画像であると仮定して、顔幅に該当する寸法を画像から測定する。フィルタ形状設定手段70は、顔幅測定手段66で測定された顔幅に該当する寸法を参照して、この顔幅に適した大きさのフィルタの形状を設定する。
具体的には、このフィルタは、それぞれの大きさが略同一な矩形状に分割され、色領域の画像が顔画像であると仮定してフィルタを色領域の画像に重畳させた場合、少なくとも顔画像の2つの目の部分が、フィルタの2つの領域にそれぞれ該当するようにフィルタの形状が設定される。フィルタリング手段68は、フィルタ形状設定手段70で設定されたフィルタを色領域の画像の全域に順次適用して、それぞれの矩形状で区切られる部分毎の明暗情報を検出する。ここで検出された明暗情報は、色領域の画像と共に、正面顔判定手段72に送られる。
正面顔判定手段72は、配置パターン比較手段74、顔面パターンテーブル78および眼部判定手段76を有し、明暗情報検出手段64で検出された明暗情報が示す明暗のパターンから、目の器官に該当する部分を探索することで、色領域が人物の正面顔画像か、否かを判定する。即ち、配置パターン比較手段74は、顔面パターンテーブル78に記憶された正面顔の眼部近傍の明暗の配置パターンと、フィルタリング手段68から送られる色領域の明暗情報とを比較する。眼部判定手段76は、顔面パターンテーブル78に記憶された正面顔の眼部近傍の2つの目のそれぞれに対応する2つの暗部を探索し、これら2つの暗部の有無に基き判定する。
具体的には、2つの暗部と他の明部との濃淡差や、合致した部分の近傍領域の明暗のパターンに基いて、人物の正面顔の眼部であるか、否かを判定する。この結果により、色領域が人物の正面顔画像か、否かが判定される。また、この判定は、同時に送られた他の色領域に対しても、それぞれ判定された後、色領域の画像は、判定結果と共に器官位置検出手段80に送られる。
器官位置検出手段80は、色領域走査手段82、ヒストグラム作成手段86およびヒストグラム解析手段84を有し、正面顔画像と判定された色領域を上下方向に走査することにより得られる肌の色の出現回数から、正面顔画像の目と鼻と口の各器官に該当する位置をそれぞれ検出する。即ち、色領域走査手段82は、人物の正面顔画像と判定された色領域を、顔の上部から下部にかけて走査を行い、それぞれの場所での肌の色の出現回数を取得する。ヒストグラム作成手段86は、肌の色の出現回数をヒストグラムにプロットする。また、ヒストグラム解析手段84は、プロットされたヒストグラムの形状から、目と鼻と口の各器官に該当する位置を特定する。ここで検出された各器官の相対的な位置情報は、個人識別手段88に送られる。
個人識別手段88は、器官間距離算出手段90、個人データベース92および個人決定手段94を有し、器官位置検出手段80で検出された各器官の位置から、各器官間の距離を算出し、これらの距離から個人を識別する。即ち、器官間距離算出手段90は、器官位置検出手段80から送られる各器官の相対位置から、目と鼻との距離と、目と口との距離との距離比を算出する。また、個人決定手段94は、器官間距離算出手段90が算出した距離比と同一の距離比を有する個人を、個人データベース92に記憶された個人の情報の中から探索することで、個人を決定する。このようにして識別された個人の情報は、識別結果表示手段96に送られ、画像表示装置28に表示される。また、色領域が属する画像データがメモリカード38に保存されている場合、識別した個人の情報を、この画像データのメタデータに書き込んでも良い。
以上、個人識別装置1の各機能部を説明したが、これらの機能は、前記したハードウェア資源と、ソフトウェアとが有機的に協働することで実現される。
図3は、個人識別装置1における個人識別処理の流れを示すフローチャートであり、このフローチャートに従い説明する。また、この処理について、説明および理解を容易にすべく、入力された画像から正面顔を判定する処理を説明する図4と、正面顔から器官位置を検出して個人を識別する処理を説明する図5も適宜参照する。
最初に、処理が開始されると、画像入力工程が実行され、画像に人物像を含むデジタル画像データが画像データ入力手段50に入力される(ステップS100)。このような画像は、例えば、図4に示す入力画像150のように、画像中に人物像を含むスナップ写真のような画像を想定できる。
次に、色領域抽出工程が実行され、色領域抽出手段52により入力画像150の中から肌の色と略同一な色領域の画像が抽出される(ステップS102)。この結果。色領域抽出画像155のように、所定の色情報を持つ領域の画像(35A〜35E)が抽出される。
次に、人物顔候補判定工程が実行され、人物顔候補判定手段54により所定の色情報を持つ領域の画像(35A〜35E)が、それぞれ人物顔の候補か、否か判定される(ステップS104)。ここで、何れの画像も人物顔と判定されない場合(ステップS106でNo)、エラーメッセージが表示され(ステップS124)、一連の処理が終了する。
他方で、所定の色情報を持つ領域の画像(35A〜35E)の少なくとも1つ以上が人物顔と判定された場合(ステップS106でYes)、人物顔でない画像(35D,35E)は、ノイズとして除外され、人物顔候補と判定された画像(35A,35B,35C)は、傾き補正手段62により傾きが補正される(ステップS108)。具体的には、所定の傾きを持つ画像35Cが補正され、傾き補正された画像160には、傾き補正された人物顔候補画像(40A,40B,40C)が表示される。
次に、明暗情報検出工程が実行され、明暗情報検出手段64により色領域、即ち傾き補正された人物顔候補画像(40A,40B,40C)のそれぞれの全域に矩形フィルタが適用され、明暗情報が検出される(ステップS110)。具体的には、最初に、傾き補正された人物顔候補画像(40A,40B,40C)のそれぞれに対して、顔幅測定された画像165に示すように、顔幅測定手段66により幅が測定される。続いて、フィルタ形状設定手段70により、それぞれの顔幅に応じて明暗検出フィルタ170の形状が設定される。尚、本実施形態では、明暗検出フィルタ170は、3行3列の9つの矩形状から成り、それぞれの矩形状内の輝度が検出できるように構成される。更に、1回の検出において、明暗検出フィルタ170の各矩形を、横方向(パターン1〜3)、縦方向(パターン4〜6)および斜め方向(パターン7,8)の8通りのパターンで検出するように設定されている。また、ここで検出される輝度は、絶対値または正規化した相対値の何れでも良い。また、明暗検出フィルタ170は、3行3列の9つの矩形状に限定されない。
次に、正面顔判定工程が実行され、正面顔判定手段72により明暗情報が示す明暗パターンから、色領域、即ち傾き補正された人物顔候補画像(40A,40B,40C)が、それぞれ人物の正面顔画像か、否かが判定される(ステップS112)。具体的には、明暗情報検出手段64で検出された人物顔候補画像(40A,40B,40C)のそれぞれの明暗パターンの中から、以下の条件を満足する画像が探索される。
1.横方向の上段(パターン1)の輝度が、全て「明」である。
2.横方向の中段(パターン2)の輝度が、順に「暗」、「明」、「暗」である。
3.横方向の下段(パターン3)の輝度が、全て「明」である。
4.横方向の上段(パターン1)の輝度の総和と、横方向の中段(パターン2)の輝度の総和との差が最大である。
5.横方向の下段(パターン3)の輝度の総和と、横方向の中段(パターン2)の輝度の総和との差が最大である。
上記の条件を満足する画像が、人物の正面顔であると判定される。より具体的には、フィルタリングされた画像175における正面顔画像(41A,41B)の場合、明暗検出フィルタ(170A,170B)を構成する矩形の中で、中段の2つの端部が、両方の目を含むような場合に、上記条件が満足され、眼部判定手段76により正面顔の眼部であると判定される。ここで、何れの画像も人物の正面顔であると判定されない場合(ステップS114でNo)、エラーメッセージが表示され(ステップS124)、一連の処理が終了する。
他方で、人物顔候補画像(40A,40B,40C)の少なくとも1つが人物の正面顔と判定された場合(ステップS114でYes)、器官位置検出工程が実行され、器官位置検出手段80により色領域、即ち正面顔画像(41A,41B)が、それぞれ縦方向に走査され、肌の色の出現回数から器官の位置が検出される(ステップS116)。具体的には、正面顔画像(41A,41B)が色領域走査手段で走査され、図5に示す肌の色の出現回数ヒストグラム(42A,42B)が、ヒストグラム作成手段86により作成される。この出現回数ヒストグラム(42A,42B)が示すように、顔の目、鼻および口の各器官に対応する位置は肌の色の出現回数が急激に減少するため、ヒストグラムの変曲点を抽出することにより、個々の顔に依存することなく、これらの器官の位置を特定できる。
次に、個人識別工程が実行され、個人識別手段88により検出された器官の位置から器官間の距離が算出され、それぞれの距離から個人が識別される(ステップS118)。即ち、正面顔画像(41A,41B)の各器官の位置から、目頭と鼻との距離と、目頭と上唇境界との距離とがそれぞれ算出されると共に、算出された2つの距離の比、即ち鼻口比(44A,44B)が算出される。続いて、算出された鼻口比(44A,44B)を、個人データベース92に記憶された個人の鼻口比リスト46と比較することで、個人が識別される。即ち、本実施形態では、一方の正面顔画像41Aが、対象者「B」に該当すると共に、他方の正面顔画像41Bは、鼻口比リスト46内に該当者がいないため、個人識別できない。ここで、個人の鼻口比リスト46の中に一致する鼻口比44が1つも見つからない場合、即ち、正面顔画像(41A,41B)の中で、個人が1人も識別されない場合(ステップS120でNo)、エラーメッセージが表示され(ステップS124)、一連の処理が終了する。
他方で、正面顔画像(41A,41B)の少なくとも1つが、個人識別された場合(ステップS120でYes)、識別結果表示手段96により識別された個人に関する情報が表示され(ステップS122)、一連の処理が終了する。
上記した一連の工程により、入力された画像から画像の中の人物を抽出し、抽出した人物に対して個人を識別できる。
以上述べた実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
(1)人物顔候補判定手段54により、人物顔を含まないデジタル画像のデータは、ノイズとして除外されるため、画像データ入力手段50に入力されるデジタル画像は、風景画のように、人物像を含まないような画像でも対応できる。
以上、本発明を図示した実施形態に基いて説明したが、本発明は、本実施形態に限定されるものではなく、以下に述べるような変形例も想定できる。
(1)個人識別装置1は、単独で使用される様態には限定されず、例えば、映像を用いたコミュニケーションのための情報装置に組み込まれ、必要に応じて個人識別装置1により映像の中の個人を識別しても良い。
本発明の実施形態に係る個人識別装置のハードウェア構成を示す図。 本発明の実施形態に係る個人識別装置の機能構成を示す図。 本発明の実施形態に係る個人識別装置における個人識別処理の流れを示すフローチャート。 入力された画像から正面顔を判定する処理を説明する図。 正面顔から器官位置を検出して個人を識別する処理を説明する図。
符号の説明
1…個人識別装置、10…CPU、12…RAM、14…入出力I/F、16…ROM、18…記憶装置、20…グラフィックスサブシステム、22…クレードル、24…メモリカードドライブ、26…操作入力装置、28…画像表示装置、30…バス、35A〜35E…所定の色情報を持つ領域の画像、36…デジタルカメラ、38…メモリカード、40A〜40C…傾き補正された人物顔候補画像、41A,41B…正面顔画像、42A,42B…肌の色の出現回数ヒストグラム、44A,44B…鼻口比、46…鼻口比リスト、50…画像データ入力手段、52…色領域抽出手段、54…人物顔候補判定手段、56…形状認識手段、58…ノイズ除去手段、60…顔形状データベース、62…傾き補正手段、64…明暗情報検出手段、66…顔幅測定手段、68…フィルタリング手段、70…フィルタ形状設定手段、72…正面顔判定手段、74…配置パターン比較手段、76…眼部判定手段、78…顔面パターンテーブル、80…器官位置検出手段、82…色領域走査手段、84…ヒストグラム解析手段、86…ヒストグラム作成手段、88…個人識別手段、90…器官間距離算出手段、92…個人データベース、94…個人決定手段、96…識別結果表示手段、150…入力画像、155…色領域抽出画像、160…傾き補正された画像、165…顔幅測定された画像、170…明暗検出フィルタ、175…フィルタリングされた画像。

Claims (7)

  1. 識別すべき人物像を含む画像のデータが入力される画像入力手段と、
    前記入力されたデータが示す画像の中から、肌の色と略同一な色領域を抽出する色領域抽出手段と、
    前記抽出された色領域の形状から、当該色領域が人物顔の候補か、否かを判定する人物顔候補判定手段と、
    前記人物顔の候補と判定された色領域の大きさに応じて一定の領域毎に分割されたフィルタを、当該色領域の全域に適用して、前記色領域の明暗情報を当該フィルタの領域毎に検出する明暗情報検出手段と、
    前記検出された明暗情報が示す明暗のパターンから、顔の器官に該当する部分を探索することで、前記色領域が人物の正面顔画像か、否かを判定する正面顔判定手段と、
    前記正面顔画像と判定された色領域を上下方向に走査することにより得られる前記肌の色の出現回数から、前記正面顔画像の少なくとも鼻と口の各器官に該当する位置をそれぞれ検出する器官位置検出手段と、
    前記検出された各器官の位置から、各器官間の距離を算出し、当該距離の関係から個人を識別する個人識別手段と、
    を備えることを特徴とする個人識別装置。
  2. 請求項1に記載の個人識別装置において、
    前記人物顔の候補と判定された色領域の画像をアファイン変換で写像することにより、前記色領域の傾きを補正する傾き補正手段を更に備えることを特徴とする個人識別装置。
  3. 請求項1乃至2のいずれかに記載の個人識別装置において、
    前記フィルタは、それぞれの大きさが略同一な複数の矩形状に分割されていることを特徴とする個人識別装置。
  4. 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の個人識別装置において、
    前記正面顔判定手段は、
    前記色領域の明暗情報の配置パターンの中から、2つの目のそれぞれに対応する2つの暗部を探索し、当該2つの暗部の有無に基き判定することを特徴とする個人識別装置。
  5. 請求項1乃至4のいずれか1項に記載の個人識別装置において、
    前記個人識別手段は、
    目と鼻との距離と、当該目と口との距離との距離比に基き、前記個人を識別することを特徴とする個人識別装置。
  6. 画像中の人物像の個人識別をコンピュータを用いて実行させる方法であって、
    識別すべき人物像を含む画像のデータが入力される画像入力工程と、
    前記入力されたデータが示す画像の中から、肌の色と略同一な色領域を抽出する色領域抽出工程と、
    前記抽出された色領域の形状から、当該色領域が人物顔の候補か、否かを判定する人物顔候補判定工程と、
    前記人物顔の候補と判定された色領域の大きさに応じて一定の領域毎に分割されたフィルタを、当該色領域の全域に適用して、前記色領域の明暗情報を当該フィルタの領域毎に検出する明暗情報検出工程と、
    前記検出された明暗情報が示す明暗のパターンから、顔の器官に該当する部分を探索することで、前記色領域が人物の正面顔画像か、否かを判定する正面顔判定工程と、
    前記正面顔画像と判定された色領域を上下方向に走査することにより得られる前記肌の色の出現回数から、前記正面顔画像の少なくとも鼻と口の各器官に該当する位置をそれぞれ検出する器官位置検出工程と、
    前記検出された各器官の位置から、各器官間の距離を算出し、当該距離の関係から個人を識別する個人識別工程と、
    を備えることを特徴とする個人識別方法。
  7. 識別すべき人物像を含む画像のデータが入力される画像入力手順と、
    前記入力されたデータが示す画像の中から、肌の色と略同一な色領域を抽出する色領域抽出手順と、
    前記抽出された色領域の形状から、当該色領域が人物顔の候補か、否かを判定する人物顔候補判定手順と、
    前記人物顔の候補と判定された色領域の大きさに応じて一定の領域毎に分割されたフィルタを、当該色領域の全域に適用して、前記色領域の明暗情報を当該フィルタの領域毎に検出する明暗情報検出手順と、
    前記検出された明暗情報が示す明暗のパターンから、顔の器官に該当する部分を探索することで、前記色領域が人物の正面顔画像か、否かを判定する正面顔判定手順と、
    前記正面顔画像と判定された色領域を上下方向に走査することにより得られる前記肌の色の出現回数から、前記正面顔画像の少なくとも鼻と口の各器官に該当する位置をそれぞれ検出する器官位置検出手順と、
    前記検出された各器官の位置から、各器官間の距離を算出し、当該距離の関係から個人を識別する個人識別手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする個人識別プログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US9959454B2 (en) 2014-07-24 2018-05-01 Fujitsu Limited Face recognition device, face recognition method, and computer-readable recording medium

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