JP2007249280A - 特徴点検出装置、特徴点検出方法および特徴点検出プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】学習画像を用いて、各ノードが特徴点の正しい位置に配置された正解モデルと、いずれかのノードが誤った位置に配置された誤差モデルとの差、及び誤差モデルに基づいて取得されたノード特徴量、についての相関関係の情報を予め取得しておく。入力画像から特徴点を検出する際には、複数のノードの3次元位置を定めた3次元モデルを作成し、各ノードを入力画像上に投影し、投影点からノード特徴量を取得し、このノード特徴量と学習した相関関係の情報に基づいて、現在の各ノードの位置と対応する特徴点の位置とのずれを示す誤差推定量を取得し、この誤差推定量と現在の各ノードの位置に基づいて、入力画像における各特徴点の3次元位置を推定する。
【選択図】図5
Description
れた特徴点の座標に対応する顔姿勢が、このルックアップテーブルから判断され、推定結果として出力される。この他にも、顔全体又は顔の特徴量のテンプレートを複数の顔の向きに対応して用意し、これらのテンプレートとマッチングをとることによって顔姿勢を求める手法もある。しかしながら、これらの手法においても、顔姿勢の推定が正確に実行できるか否かは、顔の特徴点位置の精度に依存する。従って、顔の特徴点位置の取得を正確に実行できなければ、顔姿勢の推定も正確に行うことができなかった。
量を推定することが可能になる。AAMでは、以上の処理が学習処理として、予め実行される。
次元モデルは、3次元モデルの各ノードを入力画像上に射影した射影点が、各ノードの対応する特徴点に近いと想定される位置であることが望ましい。従って、このような基準に基づいて作成される3次元モデルの初期位置及び姿勢が予め定められると良い。例えば、対象物は画面中央に正面向きに撮像されることが多いという経験に基づいて、画面中央を初期位置とし、正面向きとすることができる。
に達した場合に終了を判定するように構成されても良い。終了判定手段がさらに備えられる場合、モデル作成手段は、誤差推定量が得られた場合は、この誤差推定量に基づいて現在の各ノードの位置を移動させて新たな3次元モデルを作成する。そして、モデル作成手段と誤差推定量取得手段とは、繰り返して処理を実行し、推定手段は、終了判定手段によって終了が判定された時点での誤差推定量と、この時点での3次元モデルとに基づいて、入力された画像における各特徴点の3次元位置を推定する。
成されても良い。この場合、モデル作成手段は、3次元モデルにおける各ノードの3次元位置を定めた3次元ノードモデルを有しており、顔検出手段によって検出された顔の大きさに基づいて、3次元ノードモデルを変形させて使用するように構成されても良い。例えば、モデル作成手段は、顔検出手段によって検出された顔の大きさに基づいて、3次元ノードモデルを拡大又は縮小して使用するように構成されても良い。このように構成されることにより、予め用意された3次元ノードモデルを変形せずに使用する場合に比べて、各特徴点の位置をより正確に検出することが可能となる。
モデルを用いて、入力画像における顔の特徴点の3次元配置を推定する特徴点検出装置である。本発明の第二の態様に係る特徴点検出装置は、モデル作成手段,射影手段,特徴量取得手段,記憶手段,誤差推定量取得手段,変更手段,及び推定手段を備える。
まず、特徴点検出装置1を動作させるために必要となる学習処理について説明する。この学習処理は、特徴点検出装置1によって顔画像から特徴点の位置を検出するために予め実施しておく必要のある処理である。まず、本学習処理のフローを説明するにあたって必要となる処理、3次元顔形状モデルの取得、3次元顔形状モデルの画像平面への射影、レティナサンプリング、及び誤差推定行列の取得について説明する。その後、学習処理の具体的なフローの例について説明する。
学習処理では、まず、複数の学習用顔画像(以下、学習処理の説明において「顔画像」と呼ぶ)と、各顔画像における特徴点の3次元座標を用意する。特徴点は、例えば、レーザスキャナやステレオカメラなどの技術によって取得することができるが、その他どのような技術を用いても良い。この特徴点抽出処理は、学習処理の精度を高めるためにも、人間によって実施されることが望ましい。図1(a)は、顔画像から抽出された特徴点の例を示す図である。図1(a)において、斜線を含む円の中心位置が特徴点となる。具体的には、両目の両端(目頭と目尻)及び中心部分、左右のほお骨部分(眼窩底部分)、鼻の頂点、左右の口角、口の中心、鼻の左右端点と左右の口角の中間点などを特徴点とすることができる。なお、図1(a)は特徴点の位置を説明するために平面的な図として示しているが、実際には図1(b)に示すように3次元座標として特徴点が抽出される。各特徴点piの座標を、pi(xi,yi,zi)とする。このとき、iは、1からn(nは特徴点の数を示す)の値を示す。
ついて説明する。例えば、ある顔画像jについての特徴点配置ベクトルXjについて、点p1〜pnの重心座標をpGとするとき、重心pGを原点とする座標系に各点を移動させた後、数2によって定義されるLmを用いて、その大きさを正規化することができる。具体的には、Lmによって移動後の座標値を割ることにより、大きさを正規化することができる。ここで、Lmは、重心から各点までの直線距離の平均値である。
3次元形状モデルは、2次元平面に射影することにより2次元画像上での処理が可能になる。3次元形状を2次元平面に射影する方法としては、平行投影法、透視投影法などの各種の手法が存在する。ここでは、透視投影法のうち単点透視投影を例に説明する。もっとも、他のどのような手法を使用しても同様の効果を得ることができる。z=0平面への単点透視投影行列は、数10に示すとおりである。
次に、特徴量のサンプリングについて説明する。特徴量のサンプリングは、画像上に射影された顔形状モデルに対し可変レティナ構造を組み合わせることによって行う。レティナ構造とは、ある着目したい特徴点(ノード)の周囲に放射状に離散的に配置されたサンプリング点の構造のことである。図2は、レティナ構造の例を示す図である。図2では、注目したい特徴点の座標は原点であり、その他の座標に位置する各点がレティナ構造におけるサンプリング点を示す。レティナ構造によるサンプリングを実施することにより、特徴点周りの情報を、低次元で効率的にサンプリングすることが可能となる。本学習処理では、3次元顔形状モデルから2次元平面に射影された顔形状モデル(以下、2次元顔形状モデルという)の各ノードの射影点(各点p)においてレティナ構造によるサンプリングを実施する。なお、レティナ構造によるサンプリングとは、レティナ構造に従って定められたサンプリング点においてサンプリングを実施することを言う。
次に、本学習処理において実行する誤差推定行列の取得について説明する。誤差推定行列の取得は、正準相関分析(Canonical Correlation Analysis)を用いることにより実施する。正準相関分析は、二つの次元の異なる変量間の相関関係を求める手法の一つである。正準相関分析により、顔形状モデルの各ノードが誤った位置(検出すべき特徴点と異なる位置)に配置されてしまった際にどの方向に修正すべきかの相関関係について学習結果を得ることができる。
対応する変量の影響を無視することが可能となる。従って、誤差推定に影響しない要素の影響を排除することが可能となり、より安定した誤差推定が可能となる。よって、係る効果を必要としないのであれば、正準相関分析ではなく上記した他の分析手法を用いて誤差推定行列の取得を実施することも可能である。また、誤差推定行列は、SVM、RVMなどの手法によって取得することも可能である。
以上、本学習処理に必要となる三つの処理、即ち顔形状モデルの取得、レティナサンプリング、及び誤差推定行列の取得について説明した。次に、これらの処理を用いて学習処理を行う際のフローについて説明する。図5は、学習処理のフローの例を示すフローチャートである。以下、図5を用いて学習処理の流れの例について説明する。なお、以下に説明する処理は、学習処理プログラムがインストールされた情報処理装置によって実行される。この情報処理装置は、接続された記憶装置から学習用の顔画像及び各顔画像において予め抽出されている各特徴点の3次元座標位置(特徴点の正解座標)を読み出すことが可能に構成される。この情報処理装置は、上記した記憶装置からのみならず、ネットワークを介することにより、又は記録媒体にアクセスすること等によって、上記データを読み出すことが可能に構成されても良い。
次に、特徴点検出装置1について説明する。特徴点検出装置1は、上記した学習処理によって得られる誤差推定行列や正規化パラメタ等に基づいて、入力された顔画像から特徴点を検出する。まず、特徴点検出装置1の装置構成について説明する。
例えば、特徴点検出装置1は、ハードウェア的には、バスを介して接続されたCPU(
中央演算処理装置),主記憶装置(RAM),補助記憶装置などを備えるように構成されても良い。この場合は、プログラムがCPUによって実行されることにより、特徴点検出装置1が実現される。ここで言う補助記憶装置は、不揮発性記憶装置を用いて構成される。不揮発瀬記憶装置とは、いわゆるROM(Read−Only Memory:EPROM(Erasable Programmable Read−Only Memory),EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read−Only Memory),マスクROM等を含む),FeRAM(Ferroelectric RAM),ハードディスク等を指す。
得られたサンプリング特徴量fを、誤差推定部6へ渡す。
差推定部6は、数29によって表されるΔkの値が閾値以下になった場合に、処理を終了すると判定しても良い。また、誤差推定部6は、取得されたki+1の値が正常範囲内であるか否かに基づいて終了判定を行っても良い。例えば、誤差推定部6は、取得されたki+1の値が、明らかに人の顔の画像における正解位置を示すものでない場合には、エラーを出力することにより終了することを決定しても良い。また、誤差推定部6は、取得されたki+1によって表されるノードの一部が、処理対象の画像からはみでてしまった場合にも、エラーを出力することにより終了することを決定しても良い。
図7は、特徴点検出装置1の動作例を示すフローチャートである。以下、図7を用いて特徴点検出装置1の動作例について説明する。まず、特徴点検出装置1は、画像入力部2を介して、処理対象となる画像を読み込む(S20)。次に、顔検出部3は、処理対象となる画像から人の顔を検出する。次に、特徴量取得部4は、初期パラメタkinitに基づいた3次元顔形状モデルを、顔検出部3による顔検出処理の結果に従って得られる初期位置に配置する(S21)。次に、特徴量取得部4は、変数iを定義し1を代入する。また、特徴量取得部4は、kiを定義し、初期パラメタkinitを代入する(S22)。そして、特徴量取得部4はkiで表される3次元顔形状モデルを処理対象の画像上に射影する(S23)。特徴量取得部4は、射影された2次元形状モデルに従って、レティナ構造に基づき、サンプリング特徴量fを取得する(S24)。
従来のASMでは、顔形状モデルの各ノード周囲において探索処理を繰り返す必要があった。また、従来のAAMでは、各ノードによって構成されるパッチ内で均質且つ高密度なサンプリングを行い、さらにこの結果に対し形状修正処理を行う必要があった。具体的には、従来のAAMでは通常1万点以上のサンプリングが必要とされていた。即ち、特徴点の検出処理には処理速度や応答性が要求されているにも関わらず、従来のこれらの技術では、計算量を削減することが十分には実現されていなかった。
学習結果記憶部5は、予め複数の顔の状態を示す初期パラメタkinitを記憶していても良い。例えば、学習結果記憶部5は、横を向いた顔や上を向いた顔などに対応する初期パラメタkinitの値を記憶していても良い。そして、特徴量取得部4は、取得されるki+1の値によっては、使用する顔形状モデルを変更しても良い。具体的には、まず、各初期パラメタが担当する顔形状モデルの範囲を予め定めておく。特徴量取得部4は、誤差推定部6によって新たに取得されたki+1の値が採用した初期パラメタの担当範囲からずれた場合には、このki+1の値を破棄して、採用された初期パラメタkとは異なる別の初期パラメタを学習結果記憶部5から読み出し、その値に基づいてS21以降の処理を再度実行するように構成されても良い。
2 画像入力部
3 顔検出部
4 特徴量取得部
5 学習結果記憶部
6 誤差推定部
Claims (16)
- 入力された画像から、所定の対象物の画像における複数の特徴点の3次元位置を推定する特徴点検出装置であって、
前記複数の特徴点にそれぞれ対応する複数のノードの3次元位置を定めた3次元モデルを作成するモデル作成手段と、
前記3次元モデルによって定められた各ノードを前記画像上に射影する射影手段と、
前記3次元モデルの各ノードのノード特徴量として、前記射影手段によって射影された各ノードの射影点の周囲の複数のサンプリング点から特徴量を取得する特徴量取得手段と、
学習用の画像において、複数のノードがそれぞれ対応する特徴点の正しい位置に3次元配置された正解モデルと、複数のノードのうちの少なくともいずれかが対応する特徴点の正しい位置からずれた位置に3次元配置された誤差モデルとの差、及び、前記誤差モデルを学習用の画像に射影した射影点から取得されるノード特徴量、についての相関関係の情報を予め記憶している記憶手段と、
前記記憶手段に記憶される前記相関関係の情報と、前記特徴量取得手段によって取得された各ノードのノード特徴量とに基づいて、現在の3次元モデルとそれぞれに対応する特徴点の位置のずれを示す誤差推定量を取得する誤差推定量取得手段と、
前記誤差推定量取得手段によって得られた誤差推定量と、現在の3次元モデルとに基づいて、入力された画像における各特徴点の3次元位置を推定する推定手段とを備える特徴点検出装置。 - 繰り返し処理の終了を判定する終了判定手段をさらに備え、
前記モデル作成手段は、前記誤差推定量が得られた場合は、この誤差推定量に基づいて現在の各ノードの位置を移動させて新たな3次元モデルを作成し、
前記モデル作成手段と前記誤差推定量取得手段とは、繰り返して処理を実行し、
前記推定手段は、前記終了判定手段によって終了が判定された時点での誤差推定量と、この時点での3次元モデルとに基づいて、入力された画像における各特徴点の3次元位置を推定する請求項1に記載の特徴点検出装置。 - 前記終了判定手段は、前記誤差推定量取得手段によって得られた誤差推定量が閾値以下になった場合に、繰り返し処理の終了と判定する請求項2に記載の特徴点検出装置。
- 前記モデル作成手段は、
繰り返し処理の初期段階においては、前記誤差推定量に基づいて、現在の各ノードの相対位置関係を保ったまま移動及び/又は回転させて姿勢を変化させた新たな3次元モデルを作成し、
3次元モデルの姿勢に関する誤差が所定の閾値以下になった後は、前記誤差推定量に基づいて、現在の各ノードの相対位置も変化させて新たな3次元モデルを作成する
請求項2又は3に記載の特徴点検出装置。 - 前記対象物は人の顔である請求項1〜4のいずれかに記載の特徴点検出装置。
- 前記入力された画像から少なくとも人の顔又は人の顔の要素の位置を検出する顔検出手段をさらに備え、
前記配置手段は、前記検出された人の顔又は人の顔の要素の位置に基づいて、前記3次元モデルにおける各ノードの3次元位置を決定する請求項5に記載の特徴点検出装置。 - 前記顔検出手段は、人の顔の向きをさらに検出し、
前記モデル作成手段は、3次元モデルにおける各ノードの3次元位置を定めた3次元ノ
ードモデルを有しており、前記顔検出手段によって検出された顔の向きに基づいて、前記3次元ノードモデルを変形させて使用する請求項6に記載の特徴点検出装置。 - 前記顔検出手段は、人の顔の大きさをさらに検出し、
前記モデル作成手段は、3次元モデルにおける各ノードの3次元位置を定めた3次元ノードモデルを有しており、前記顔検出手段によって検出された顔の大きさに基づいて、前記3次元ノードモデルを変形させて使用する請求項6に記載の特徴点検出装置。 - 前記顔検出手段は、人の顔の向きをさらに検出し、
前記モデル作成手段は、3次元モデルにおける各ノードの3次元位置を定めた3次元ノードモデルを、顔の向きに応じて複数有しており、
前記記憶手段は、それぞれに対応する向きの顔が撮像された前記学習用画像を用いて予め得られた各3次元ノードモデルに対応する前記相関関係の情報を記憶し、
前記モデル作成手段は、前記顔検出手段によって検出された顔の向きに基づいて、使用する3次元ノードモデルを選択し、
前記誤差推定量取得手段は、前記モデル作成手段によって選択された3次元ノードモデルに対応する前記相関関係の情報を前記記憶手段から読み出し使用する
請求項6に記載の特徴点検出装置。 - 前記顔検出手段は、人の顔の大きさをさらに検出し、
前記モデル作成手段は、3次元モデルにおける各ノードの3次元位置を定めた3次元ノードモデルを、顔の大きさに応じて複数有しており、
前記記憶手段は、それぞれに対応する大きさの顔が撮像された前記学習用画像を用いて予め得られた各3次元ノードモデルに対応する前記相関関係の情報を記憶し、
前記モデル作成手段は、前記顔検出手段によって検出された顔の大きさに基づいて、使用する3次元ノードモデルを選択し、
前記誤差推定量取得手段は、前記モデル作成手段によって選択された3次元ノードモデルに対応する前記相関関係の情報を前記記憶手段から読み出し使用する
請求項6に記載の特徴点検出装置。 - 前記複数のサンプリング点は、ノードの射影点の周囲に離散的に配置している請求項1〜10のいずれかに記載の特徴点検出装置。
- 人の顔における複数の特徴点の3次元配置を表す3次元顔形状モデルを用いて、入力画像における顔の特徴点の3次元位置を推定する特徴点検出装置であって、
前記3次元顔形状モデルを作成するモデル作成手段と、
前記モデル作成手段によって作成された3次元顔形状モデルの各ノードを入力された画像平面上に射影する射影手段と、
前記射影手段によって射影された各ノードの射影点の位置の周囲で離散的に複数の特徴量を取得し、一つの射影点に基づいて取得された複数の特徴量を一つのノード特徴量として取得する特徴量取得手段と、
各ノードが正しい位置に配置された正解3次元顔形状モデルと、少なくともいずれかのノードが正しい位置からずれて配置された誤差3次元顔形状モデルとにおける各ノードの位置の差を示すベクトルの集合、及び、前記誤差3次元顔形状モデルを学習用の画像に射影した射影点から取得されるノード特徴量の集合、を入力とした正準相関分析により予め取得された変換ベクトル行列を誤差推定行列として記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶される誤差推定行列と、前記特徴量取得手段によって取得されたノード特徴量の集合とに基づいて、3次元顔形状モデルの各ノードの現在位置と顔の特徴点の位置とのずれを示す誤差推定量を取得する誤差推定量取得手段と、
前記誤差推定量取得手段によって得られた前記誤差推定量に基づいて、現在の3次元顔
形状モデルの各ノード位置を変更する変更手段と、
前記変更手段によって位置が変更された後の各ノード位置を特徴点の3次元位置として推定する推定手段と
を備える特徴点検出装置。 - 入力された画像から、所定の対象物の画像における複数の特徴点の3次元位置を推定する特徴点検出方法であって、
情報処理装置が、
前記複数の特徴点にそれぞれ対応する複数のノードの3次元位置を定めた3次元モデルを作成するステップと、
前記3次元モデルによって定められた各ノードを前記画像上に射影するステップと、
前記3次元モデルの各ノードのノード特徴量として、前記射影手段によって射影された各ノードの射影点の周囲の複数のサンプリング点から特徴量を取得するステップと、
学習用の画像に基づいて予め取得されている、複数のノードがそれぞれ対応する特徴点の正しい位置に3次元配置された正解モデルと、複数のノードのうちの少なくともいずれかが対応する特徴点の正しい位置からずれた位置に3次元配置された誤差モデルとの差、及び、前記誤差モデルを学習用の画像に射影した射影点から取得されるノード特徴量、についての相関関係の情報と、前記特徴量を取得するステップにおいて取得された各ノードのノード特徴量とに基づいて、現在の3次元モデルとそれぞれに対応する特徴点の位置のずれを示す誤差推定量を取得するステップと、
前記誤差推定量と、現在の3次元モデルとに基づいて、入力された画像における各特徴点の3次元位置を推定するステップと
を実行する特徴点検出方法。 - 情報処理装置に、入力された画像から、所定の対象物の画像における複数の特徴点の3次元位置を推定させるための特徴点検出プログラムであって、
情報処理装置に対して、
前記複数の特徴点にそれぞれ対応する複数のノードの3次元位置を定めた3次元モデルを作成するステップと、
前記3次元モデルによって定められた各ノードを前記画像上に射影するステップと、
前記3次元モデルの各ノードのノード特徴量として、前記射影手段によって射影された各ノードの射影点の周囲の複数のサンプリング点から特徴量を取得するステップと、
学習用の画像に基づいて予め取得されている、複数のノードがそれぞれ対応する特徴点の正しい位置に3次元配置された正解モデルと、複数のノードのうちの少なくともいずれかが対応する特徴点の正しい位置からずれた位置に3次元配置された誤差モデルとの差、及び、前記誤差モデルを学習用の画像に射影した射影点から取得されるノード特徴量、についての相関関係の情報と、前記特徴量を取得するステップにおいて取得された各ノードのノード特徴量とに基づいて、現在の3次元モデルとそれぞれに対応する特徴点の位置のずれを示す誤差推定量を取得するステップと、
前記誤差推定量と、現在の3次元モデルとに基づいて、入力された画像における各特徴点の3次元位置を推定するステップと
を実行させる特徴点検出プログラム。 - 人の顔における複数の特徴点の3次元配置を表す3次元顔形状モデルを用いて、入力画像における顔の特徴点の3次元位置を推定する特徴点検出方法であって、
情報処理装置が、
前記3次元顔形状モデルを作成するステップと、
作成された3次元顔形状モデルの各ノードを入力された画像平面上に射影するステップと、
射影された各ノードの射影点の周囲で離散的に複数の特徴量を取得し、一つの射影点に
基づいて取得された複数の特徴量を一つのノード特徴量として取得するステップと、
学習用の画像に基づいて予め取得されている、各ノードが正しい位置に配置された正解3次元顔形状モデルと、少なくともいずれかのノードが正しい位置からずれて配置された誤差3次元顔形状モデルとにおける各ノードの位置の差を示すベクトルの集合、及び、前記誤差3次元顔形状モデルを学習用の画像に射影した射影点から取得されるノード特徴量の集合、を入力とした正準相関分析により予め取得される変換ベクトル行列と、前記特徴量を取得するステップにおいて取得されたノード特徴量の集合とに基づいて、3次元顔形状モデルの各ノードの現在位置と顔の特徴点の位置とのずれを示す誤差推定量を取得するステップと、
取得された前記誤差推定量に基づいて、現在の3次元顔形状モデルの各ノード位置を変更するステップと、
位置が変更された後の各ノード位置を特徴点の3次元位置として推定するステップと
を実行する特徴点検出方法。 - 情報処理装置に、人の顔における複数の特徴点の3次元配置を表す3次元顔形状モデルを用いて、入力画像における顔の特徴点の3次元位置を推定させる特徴点検出プログラムであって、
情報処理装置に対して、
前記3次元顔形状モデルを作成するステップと、
作成された3次元顔形状モデルの各ノードを入力された画像平面上に射影するステップと、
射影された各ノードの射影点の周囲で離散的に複数の特徴量を取得し、一つの射影点に基づいて取得された複数の特徴量を一つのノード特徴量として取得するステップと、
学習用の画像に基づいて予め取得されている、各ノードが正しい位置に配置された正解3次元顔形状モデルと、少なくともいずれかのノードが正しい位置からずれて配置された誤差3次元顔形状モデルとにおける各ノードの位置の差を示すベクトルの集合、及び、前記誤差3次元顔形状モデルを学習用の画像に射影した射影点から取得されるノード特徴量の集合、を入力とした正準相関分析により予め取得される変換ベクトル行列と、前記特徴量を取得するステップにおいて取得されたノード特徴量の集合とに基づいて、3次元顔形状モデルの各ノードの現在位置と顔の特徴点の位置とのずれを示す誤差推定量を取得するステップと、
取得された前記誤差推定量に基づいて、現在の3次元顔形状モデルの各ノード位置を変更するステップと、
位置が変更された後の各ノード位置を特徴点の3次元位置として推定するステップと
を実行させる特徴点検出プログラム。
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