JP2007516525A - 顔面イメージ取得と識別の方法及びシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、１種の赤外顔面イメージの取得と識別の方法及びそのシステムを開示し、その内、赤外顔面イメージの取得は主動近赤外光源を採用し、被写顔面エリアを照射し、並びに結像ユニット中に１つの近赤外光濾過ガラスを加え、環境可視光の抑制に使用し、近赤外光を通り抜かせる。この様に、取得した近赤外顔面イメージは顔識別に良好なイメージ品質を提供、その内、赤外顔面イメージの識別は、主動近赤外光源が目エリアで生じた高光点を利用し、速やかに的確に人眼と顔面を定位する。本発明は、有効的に環境光線の変化による顔面イメージへの影響の低減が可能であり、したがって、異なる光照条件下で、的確で、更に速やかに顔識別を達成する。主動近赤外光源は不可視光である為、本発明が提供するのは、非障害で、友好的な人工照明顔面イメージの取得と識別の方式である。
【選択図】図４

Description

本発明は、コンピューターのイメージ識別と処理技術の分野に関し、特に顔識別過程において主動光源を利用して顔面照明をする顔面イメージの生成、顔識別を行う方法及びそのシステム技術に関する。

顔識別はコンピューター、画像処理、パターン識別等の技術を踏まえての生体認証技術の一種である。ここ数年、殊にアメリカの９．１１テロ事件後、世界各国の安全に対する意識が高まり、その為顔識別技術は以前より更に注目されている。

生体認証技術は、主に人体の身体特徴に依存して身分検証を行うハイテク識別技術の一種である。人の指紋、手紋、眼虹彩膜、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）及び顔面相貌等の人体特徴は人体固有の、コピーできない特徴であり、安定性を備えており、コピー、盗難或いは紛失の恐れが無い。人々のこれらの特徴は相異なり、人体のこれら独特の生理特徴を利用して、人々の身分を正しく識別することができる。既存の生体認証技術には顔識別、指紋識別、音声識別、手形識別、サイン識別、眼虹彩膜、網膜識別等がある。

顔識別は、他の識別技術と比べると自然で、簡単で、使用しやすく、ユーザーの受取性が良好で、無接触、邪魔にならないなどの多くの長所を備えている。顔識別は、人間の普通行為を妨害すること無く、識別の目的を実現できる。人々が指の指紋の採集設備に置くのが嫌か否か、或いはマイクに向かって話したいかしたくないか、或いは彼らの目をレーザースキャン装置に向けるか否かについての交渉の必要がなく、カメラの前を通るだけで、素早く識別できる。したがって、顔識別技術は安全検証、モニターリング、出入口コントロール、パソコン登録、ネットワーク登録及び身分認証、電子ビジネス情報システム、金庫の安全設施、保険ロッカー、ＡＴＭ、容疑者追及および逮捕、テロ対策及びその他の分野への幅広い応用が可能である。

よく使用されている顔識別技術の典型的応用方式は、下記の内容を含む。

身分鑑定（１対多のマッチング）：鑑定モード下で１人の身分を確認するには、高速にリアルタイム採集した顔紋データと顔像データベース中の既知人員の顔紋データとの間の擬似度（ｓｉｍｉｌａｌｉｔｙ ｓｃｏｒｅ）を計算できる。擬似度により降順に並べた人員リストを作り出す。或いは簡単に鑑定結果（擬似度最高の）と対応する信用度を戻す。

身分確認（１対１の比較）：確認モード下で顔紋データは、ＩＣカード或いはデジタルレコード中に保留できる。簡単にリアルタイムの顔紋データを記憶しているデータと比べるだけである。もし、信用度が１つの設定した閾値を超えた場合は、比較が成功だとみなされ、身分が確認される。

モニターリング：顔像のキャッチ、顔像識別技術を利用し、モニターリング範囲内で人を追跡し、この人の位置を確定する。

監視：モニターリング範囲内で顔面の発見が可能である。その遠いか近いか、位置を問わず、連続的に彼らを追跡し、彼らを背景から分離でき、対象の顔像をモニターリングリストと比較照合を行う。全過程は干渉、連続、リアルタイムを必要としない。

上記の各種の応用モードは、下記の広範な多分野に応用できる。

身分確認と人員検索：パソコン／ネットワークセキュリティ、銀行業務、ＩＣカード、訪問コントロール、国境コントロール等の分野に応用できる。

身分証明：選挙登録、身分証明証、パスポート、運転免許、業務証等に応用できる。
コンピューターの情報保護システム：顔像特徴を利用してユーザーを識別し、コンピューターの情報を保護する。

犯罪容疑者識別システム：頬写真登録システム、事件後の分析システムに応用する。

遠距離身分識別：監視、モニターリング、ケーブルテレビ、交通管理、敵か仲間かの識別等に応用される。

図１を参照。１つの完璧な顔識別過程は、識別必要の顔面イメージをデータベース中の顔面と比較照合後、識別判断を出す。比較照合識別は、顔面特徴コードの基礎で行われる。当過程はイメージ採集１０、特徴抽出２０、と特徴照合３０の３つのステップよりなる。顔識別システムに対応：イメージ採集モジュール：イメージ採集装置を通して作成（例えばカメラ、デジタルカメラ等）採集の顔面イメージ或いはイメージビデオの序列をコンピューターに送り処理を行う。特徴抽出モジュール：これは、コンピューター中に設置されており、入力したイメージの中から定位の人頬をテストし、並びに顔面姿態を校正後、顔面の特徴情報を抜き出す。即ち、顔面特徴コードのことである。特徴比較照合モジュール：コンピューター中に設置されており、識別したい人の顔面特徴の情報（顔面特徴コード）を顔面特徴データベース中の特徴情報（顔面特徴コード）と比較照合を行い、これらの情報から最良の整合対象を探し出す。

明らかに、顔面特徴データベースは、識別の前に立ち上げの必要がある。図２を参考すると、１つの顔識別システムにおける識別は、顔識別と顔面ファイルにリードインの２つの大きな過程により構成すべきである。その内、顔面ファイルにリードイン過程の目的は、顔識別過程で使用の顔面特徴データベースの立ち上げのことである。

顔識別と顔面ファイルにリードインの両過程は、共にイメージ採集と特徴抽出過程を含み、イメージを取得して特徴を抜き出す。しかし、顔識別過程は、抽出の特徴コードを顔面特徴データベース中の特徴コードと特徴比較照合を行い、顔面ファイルにリードイン過程は抽出の特徴コードを入顔面特徴データベースに保留する。

顔面の特徴抽出２０は、顔面測定或いは顔面追跡２０１、顔面の特徴定位校正２０２と、顔面特徴抽取２０３等のいくつかのステップよりなっている。顔面測定は、動態のシーンと複雑な背景とにおいて顔面をキャッチし、顔面を分離するのである。顔面追跡は、測定される顔面に対し動態目標追跡を行い、顔面校正は、肝心の部位を利用して顔面に幾何校正を施す（例えば、偏移の顔面姿態の校正）。顔面特徴抽出は、測定校正の顔面に対し行う頬の本質特徴計算を指している。

顔面の特徴対比３０は、顔面特徴を抽出して要識別の顔面をデータベース４０中の顔面と次々と比較照合を行い、整合信用度、並びに最良整合対象を判定する。したがって、顔面の特徴解説は顔識別の具体方法と機能とを決定した。

信頼性が高く、精確な顔識別効果を得る為に抽出した顔面特徴は、頬の本質特徴を反映すべきであり、即ち、皮膚色合い、顔部毛髪、髪型、眼鏡、表情、姿態、光線等の変化に伴っての変化はしない。しかし、既存の顔識別技術に存在する１つの大きな難題は環境光線の変化で、顔面特徴への影響が非常大きく、異なる環境の光線下で得た顔面イメージの識別効果の差異は、極めて大きい。

研究により、光線変化がもたらした同一顔面のイメージ差が、異なる顔面のイメージ差よりずっと大きいことが知られている。（Ｙａｅｌ Ａｄｎｉｎ、 Ｙａｅｌ Ｍｏｓｅｓ ａｎｄ Ｓｈｉｍｏｎ Ｕｌｌｍａｎ、 「Ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ： Ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｎｇ ｆｏｒ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（顔識別：光照の方向変化の補償問題）」、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、 Ｖｏｌ． １９、 Ｎｏ． ７、 １９９７、７１２−７３２ページを参照）。既存の顔識別技術に主に依頼するのは「被動」光源、即ち、環境光源である。しかし、実際の応用過程において、環境の光は千差万別で、かつ、コントロールしにくい。環境光源の変化が取得の顔面に顕著な変化を生じ、抽出した顔面特徴に顕著な変化をもたらす。すると、顔面特徴の比較照合の確率は、下がることになる。

顔面表面上の１点Ｐｉの法線ベクトルを設けてｎ_ｉ＝（ｎ_ｘ，ｎ_ｙ，ｎ_ｚ）^Ｔとし、単位ベクトルをｎ_ｉ ^Ｔとする。即ち‖ｎ‖＝１である。光源を点光源とし、方向はｓ＝（ｓ_ｘ、ｓ_ｙ、ｓ_ｚ）^Ｔである。顔面の結像公式は、簡単にＬａｍｂｅｒｔｉａｎのモデルで表示できる。Ｐｉ点のグレースケールＩｉは、以下の通りである。

その内、ｉ＝１、２、…、ｋ、は顔面の含む画素点数である。
ρ_ｉは、顔面Ｐｉ点での表面反射率
ｎ_ｉ ^Ｔは、顔面の１点ｉの面法線ベクトルを表示
は、内積を表示
ｘ、ｙ、ｚはＰｉの３次元空間中の座標を表示
上記の公式から、下記のことが判る。顔面の結像と顔面の表面の反射率、顔面の３次元形状と光照とは関係がある。顔面の結像過程において、この３要素は不可欠である。その内、前２項は顔面自身に内在する性質と関係があり、顔識別に必要な情報である。最後の１項の光線は、顔面結像の外在要因であり、顔識別機能に影響を与える主な要因である。

光線の強度‖ｓ‖＝１は、顔面イメージのグレースケールに影響を与えるが、このような影響は全体性のものである為、簡単な線形変換を利用して校正できる。本当に顔識別機能に影響を与えるのは、光線の顔面表面法線ベクトルに対しての入射角度である。θｉを入射光線と顔面表面法線ベクトルＰｉ点の角度とすると（０≦θ_ｉ≦π）、光線強度は‖ｓ‖＝１で、公式（１）は下記の通りに表示できる。

その内、ｉ＝１、２、…、ｋである。ｋは、顔面が含む画素点数である。

公式（２）から見ると、光線の入射角度が変化する場合、θｉに位相の変化が生じる。したがって、異なる光照角度の下では、同一顔面のイメージに差をもたらしている。関連の分析により判るように、１つの顔面の左側から入射光線が生じた顔面イメージと、１つの顔面の右側から入射光線が生じた顔面イメージとの関連係数は一般には負値であり、これは２幅イメージが完全に異なることを証明している。

実際の応用過程において、光線の角度はシステムの適用環境と関係がある。実際の環境は千差万別で、しかもコントロールしにくい。ところが、現在の顔識別技術においては内在的要因と外在定要因が混合されており、現在の最先端の顔識別システムの光線変化の状況下での識別率が５０％である原因は、ここにある。（２００２年アメリカ国家基準局「顔識別製品評測」報告会を参照（ＦＲＶＴ ２００２ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｒｅｐｏｒｔ、 Ｐ．Ｊ． Ｐｈｉｌｌｉｐｓ、 Ｐ． Ｇｒｏｔｈｅｒ、 Ｒ．Ｊ Ｍｉｃｈｅａｌｓ、 Ｄ．Ｍ． Ｂｌａｃｋｂｕｒｎ、 Ｅ Ｔａｂａｓｓｉ、 ａｎｄ Ｊ．Ｍ． Ｂｏｎｅ． Ｍａｒｃｈ ２００３）。

現在、上記の顔識別においては様々な方法で補償、規格化等の処理を行っている。（下記参照：Ｐ． Ｎ． Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ、 Ｄａｖｉｄ Ｊ． Ｋｒｉｅｇｍａｎ、 「Ｗｈａｔ ｉｓ ｔｈｅ ｓｅｔ ｏｆ Ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ａｎ Ｏｂｊｅｃｔ Ｕｎｄｅｒ Ａｌｌ ｐｏｓｓｉｂｌｅ Ｌｉｇｈｔｉｎｇ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ？」、 ＩＥＥＥ ｃｏｎｆ． Ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、 １９９６。Ａｔｈｉｎｏｄｏｒｏｓ Ｓ． Ｇｅｏｒｇｈｉａｄｅｓ ａｎｄ Ｐｅｔｅｒ Ｎ． Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ、 「Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｃｏｎｅ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｖａｒｉａｂｌｅ ｌｉｇｈｔｉｎｇ ： Ｆａｃｅｓ」、 ＣＶＰＲ、 １９９８。Ａｔｈｉｎｏｄｏｒｏｓ Ｓ． Ｇｅｏｒｇｈｉａｄｅｓ ａｎｄ Ｐｅｔｅｒ Ｎ． Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ、 」Ｆｒｏｍ Ｆｅｗ ｔｏ ｍａｎｙ： Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｃｏｎｅ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｖａｒｉａｂｌｅ ｌｉｇｈｔｉｎｇ ａｎｄ ｐｏｓｅ」、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、 Ｖｏｌ． ２３、 Ｎｏ． ６、 ｐｐ ６４３−６６０、 ２００１。Ａｍｎｏｎ Ｓｈａｓｈｕａ、 ａｎｄ Ｔａｍｍｙ Ｒｉｋｌｉｎ−Ｒａｖｉｖ、 「Ｔｈｅ ｑｕｏｔｉｅｎｔ ｉｍａｇｅ： Ｃｌａｓｓ−ｂａｓｅｄ ｒｅ−ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｖａｒｙｉｎｇ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｓ」、 Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、 Ｖｏｌ． ２３、 Ｎｏ． ２、 ｐｐ１２９−１３９、 ２００１。Ｔ． Ｒｉｋｌｉｎ−Ｒａｖｉｖ ａｎｄ Ａ． Ｓｈａｓｈｕａ． 「Ｔｈｅ Ｑｕｏｔｉｅｎｔ ｉｍａｇｅ： Ｃｌａｓｓ ｂａｓｅｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ｕｎｄｅｒ ｖａｒｙｉｎｇ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ」． Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １９９９ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、 ｐａｇｅｓ ５６６−−５７１、 Ｆｏｒｔ Ｃｏｌｌｉｎｓ、 ＣＯ、 １９９９。Ｒａｖｉ Ｒａｍａｍｏｏｒｔｈｉ、 Ｐａｔ ｈａｎｒａｈａｎ、 「 Ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒａｄｉａｎｃｅ ａｎｄ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ： ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ａ ｃｏｎｖｅｘ Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ ｏｂｊｅｃｔ」、 Ｊ． Ｏｐｔ． Ｓｏｃ． Ａｍ．、 Ｖｏｌ． １８、 Ｎｏ． １０、 ２００１。Ｒａｖｉ Ｒａｍａｍｏｏｒｔｈｉ、 「Ａｎａｌｙｔｉｃ ＰＣＡ Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｌｉｇｈｔｉｎｇ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ Ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ａ Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ Ｏｂｊｅｃｔ」、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、 Ｖｏｌ． ２４、 Ｎｏ． １０、 ２００２−１０−２１。Ｒａｖｉ Ｒａｍａｍｏｏｒｔｈｉ ａｎｄ Ｐａｔ ｈａｎｒａｈａｎ、 「Ａｎ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｍａｐｓ」、 ＳＩＧＧＲＡＰＨ ０１、 ｐａｇｅｓ ４９７−−５００、 ２００１。Ｒｏｎｅｎ Ｂａｓｒｉ、 Ｄａｖｉｄ Ｊａｃｏｂｓ、 「Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ａｎｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｓｕｂｓｐａｃｅｓ」、 ＮＥＣ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ２０００−１７２Ｒ。Ｒｏｎｅｎ Ｂａｓｒｉ ａｎｄ Ｄａｖｉｄ Ｊａｃｏｂｓ、 Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ａｎｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｓｕｂｓｐａｃｅｓ、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、 ｆｏｒｔｈｃｏｍｉｎｇ。Ｔｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｍ、 Ｔａｋｅｏ Ｋａｎａｄｅ、 「Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｆａｃｅ」、 ＣＭＵ−ＲＩ−ＴＲ−０１−３１、 Ｓｅｐｔ． ２８、 ２００１等）しかし、その効果は顕著ではなく、更に処理システムの計算能力への要求が非常に高い。これらの方法の中には、顔面に対して３次元モデリングを行ったり、顔面の形状を仮定したりするが、これらの制限が顔識別技術の操作性を遥かに低くしており、なかなか良い効果は得られていない。

顔面イメージ識別技術の応用面では、既に一種の顔像識別ドアセキュリティと勤務考査システムが公開されている。例えば、中国特許のＺＬ９９１１７３６０．ｘである。しかし、当特許はただいかに顔面イメージ識別技術を利用し、ドアセキュリティと勤務考査システムの面での応用をするかを公開しただけであり、顔面イメージの採集、識別と処理の効果と安定性の分析研究、例えば皮膚色合い、髭、髪型、眼鏡、表情、姿態と光線の変化による変化と影響は行われていない。この案は、光線変化の状況下での識別率は依然として比較的低く、その応用分野も一定の程度で制限されている。

他に、虹彩膜識別技術の採用は識別率が高い為、虹彩膜識別を利用して身分鑑定を行うこともある。例えば、アメリカのＩｒｉｄｉａｎ公司の製品である。しかし、当赤外虹彩膜のイメージ採集装置は比較的復雑で、製造コストも比較的高い。したがって、応用は数多くの場合で非常に大きく制限されている。中国特許のＺＬ９９１１０８２５．６も一種の小型携帯式光メカトロニクス装置を公開したが、当装置にも使用、ユーザーにとって不便利等の問題が存在する。虹彩膜の合わせ標識はあまりにも小さく、ユーザーに過度な密切協力と動画撮影装置の相対角度と位置の調整が要求される。また、使用上でも操作が不便等の問題もある為、ユーザーの協力を得るのは非常に困難である。この他に、当クラスイメージ採集、識別と処理システムの据付、メンテナンスの面及びオート化コントロールの面でも問題がある。

本発明が解決しようとする技術問題は、一種の主動光源を利用して顔面照明を行う顔面イメージの生成、識別方法とシステムの提供である。その環境光の顔面イメージ安定性への影響の克服が可能であり、識別率は比較的高い。

本発明のもう一つの目的は、一種の主動光源を利用して顔面イメージを取得及び識別する方法を提供することである。主動光源を通じて顔面に対して照明を行い、的確に、迅速に顔面イメージ中の目の位置情報をキャッチする。それにより顔面イメージの測定追跡の難度を低減し、イメージ処理の効率を高める。

本発明のもう一つの目的は、一種の赤外光源を利用して顔面イメージを取得及び識別するシステムの提供である。その識別効果と安定性は高く、システムインテグレーション度も高く、製造コストは低く、各関連分野での応用時の据付、メンテナンスが便利で、かつ、オート化度も高い。

上記課題を解決するために本発明は顔面イメージを利用し識別を行う方法であって、
ステップ１、顔面イメージ識別システムをスタートし；
ステップ２、人体が上述の識別システムに近づき、主動光源を触発し、人体の頬エリアに照射を行い；
ステップ３、結像装置は主動光源が照射した頬エリアの撮影を行い、相応のイメージを取得し；
ステップ４、上記結像装置は、した少なくとも１幅のイメージをキャッチし、イメージデータ処理システムに伝送し、上記イメージデータ処理システムが当該イメージ中から人間の目と／或いは顔面を測定し、定位し；
ステップ５、上記イメージ中から顔面イメージを取り、並びに、顔面イメージの特徴抽出を行い；
ステップ６、データベース中の顔面イメージデータと顔面の特徴対比を行い；
ステップ７、識別結果を取得するステップを含むことを特徴とする。

上記主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその任意の組合せであることを特徴とする。

上記ステップ２から上記ステップ４までの環境光源が人体の頬エリアに照射を行うことも含み、上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人の頬の位置で生じた結像のエネルギーより大きいことを特徴とする。

上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で産生した結像エネルギーの２倍より少なくないことを特徴とする。

ステップ４の後に人間の目と／或いは顔面の測定が成功か否かを判断するステップを含み、もし成功した場合は、引き続きステップ５を実行し、そうでない場合はステップ４を実行することを特徴とする。

ステップ４で上記イメージ中の人間の目反射で生じた高明点の測定、並びに定位し、上記高明点を利用し、イメージ中から人間の目位置を測定、並びに定位するステップも含むことを特徴とする。

ステップ３で上記結像装置は主動光源の照射エリアに伴い顔面を追跡し、撮影を行うステップも含むことを特徴とする。

上記課題を解決するために、主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法であって、
主動光源を採用し撮影された顔面エリアに照射を行い、
結像装置を使用し顔面の撮影を行い、相応のイメージを取得し、顔面イメージの採集及び識別処理を行い、
その内、上記主動光源と環境光源は、人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーより大きいことを特徴とする主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法を提供する。

上記主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法で、主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で産生した結像エネルギーの２倍より少なくないことを特徴とする。

上記主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法で、主動光源と上記結像装置の相対位置が固定され、上記主動光源の投射方向と上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と鋭角、即ち、０−９０度の間になることを特徴とする。

上記主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法で、主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその組合せであることを特徴とする。

上記主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法は、主動光源を使用しイメージ採集後、上記イメージデータ処理システムがイメージにおいての高明点をテストし、並びに、上記高明点を利用し、上記イメージ中から眼球の位置を特定することを特徴とする。

上記課題を解決するために、本発明は、又、顔面イメージ識別システムを提供して、結像装置、主動光源、コントロールスイッチとイメージデータ処理システムを含み；
上記主動光源は、上記人体の頬エリアの照射を行うのに使用され；
上記コントロールスイッチは、主動光源をコントロールし、上記人体の頬エリアの照射に使用され；
上記結像装置は、上記主動光源が照射した顔面エリアの撮影を行い、相応のイメージを取得し、キャッチした少なくとも１幅のイメージをイメージデータ処理システムに伝送するのに使用され；
上記イメージデータ処理システムは、上記結像装置が転送したイメージを受け入れ、上記イメージにおいて人間の目と／或いは顔面を測定、並びに定位し、上記イメージ中から人の頬分イメージを取り顔面の特徴抽出を行い、データベース中の顔面イメージデータと顔面の特徴対比に使用されることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、更に環境光源を含み、上記人体の頬エリアの照射に使用され、その内、上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーより大きいことを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、主動光源と上記結像装置の相対位置が固定され、上記主動光源の投射方向は、上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と鋭角、即ち、０−９０度の間になることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、主動光源の投射方向は、上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と方向平行であることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその任意の組合せであることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、赤外光源の波長は７４０ｎｍ−４０００ｎｍであり、或いは上記波長の範囲以内の異なる波長の赤外光源の組合せであることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、赤外光源を主動光源とする際に、上記結像装置の動画撮影レンズ前に可視光線の抑制に使用される赤外光濾過ガラスを加え、当該赤外光濾過ガラスの通過光線の波長は、上記赤外光源の波長と適することを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、赤外光濾過ガラスがバンドパス型或いはロングバス型光濾過ガラスで、可視光線を抑制し、主動照射の赤外光を通過させることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、結像装置の動画撮影レンズ枠に顔面イメージフィードバック表示装置が設置され、上記フィードバック表示装置は顔面の水準／垂直方向での定位を補助し、上記フィードバック表示装置の法線は、上記動画撮影レンズの軸線と同軸であることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、フィードバック表示装置が一つの鏡、或いは一つの液晶表示スクリーンであることを特徴とする。

上記結像装置が電子ビデオカメラ或いはデジタルカメラであることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、イメージデータ処理システムがイメージ処理ソフトを設置しているパーソナルコンピュータ、或いはイメージ処理ソフトを嵌め込むデータプロセッサーであることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、コントロールスイッチが主動光源を触発し照明させる赤外接近スイッチであることを特徴とする。

上記顔面イメージ識別システムで、主動光源が対称的に上記結像装置の周辺に設けられてあることを特徴とする。

本発明は、有効的に異なる光照環境下で光線変化が顔面イメージに与える影響を低減することができ、各種の光照条件下で的確に顔識別を行う。使用時に主動光源を利用して顔面に照明し、主動光源が動画撮影装置の相対位置と変化しないのを保持する。顔面結像中の主動光源の光の強度が環境の光の強度より強い為、採集した顔面イメージが最も安定しており、最良の識別効果の取得が可能である。

以下は、添付の図面と具体的な実施例を結び付け、本発明の更なる詳細を説明をする。

図４において、本発明の一つのよりよい実施例を明示した。当顔識別システム４２０には主動光源４２１、結像装置４２２、定位鏡４２３、光フィルター４２４、コントロールスイッチ４２６、イメージデータ処理システム４３０、指示ランプ４２５と電源がある。筐体の周りには当主動光源４２１が据付られており、中心には定位鏡４２３、光フィルター４２４と結像装置４２２が設置されている。当定位鏡４２３が筐体の中心部位に粘り付けてあり、当定位鏡４２３の中間部には光フィルター４２４と結像装置４２２がある。当光フィルター４２４は、当結像装置４２２の前に設置されている。当結像装置４２２は、イメージデータ処理システム４３０と電気的に接続されている。当コントロールスイッチ４２６は、一つの赤外誘導スイッチであり、その筐体の下部に設置されている。筐体には、当指示ランプ４２５が設置されている。当コントロールスイッチ４２６は、それぞれ主動光源４２１、結像装置４２２、指示ランプ４２５と電源と連接している。当コントロールスイッチ４２６が触発起動されると、当主動光源４２１と結像装置４２２が稼動する。この際に、指示ランプ４２５は、赤灯点滅状態を呈する。当コントロールスイッチ４２６がオフされると、当主動光源４２１と結像装置４２２は稼動を中止し、この際に指示ランプ４２５は、グリーン状態を呈する。

先ず、主動光源４２１を採用して撮影された顔面４１０エリアの照射を行う。同時に、結像装置４２２を使用し、例えば、パソコンカメラ、産業カメラ、赤外専用カメラ等、顔面４１０に対して撮影を行い、相応のイメージを取得する。その後、キャッチしたイメージをイメージデータ処理システム４３０に伝送し、顔面イメージの識別処理を行う。

図４ａにおいて、本発明の顔面イメージ識別システムの実施方法を明示した。下記のステップを含む。
ステップＳ１００は、顔識別システム４２０をスタートする。
ステップＳ１１０は、人体が当顔識別システム４２０に近づき、赤外誘導スイッチ４２６を触発し、主動光源４２１を顔面エリアに照射させる。
ステップＳ１２０は、当結像装置４２２が主動光源４２１の照射エリアに伴い顔面を追跡して撮影を行う。
ステップＳ１３０は、当結像装置４２２が少なくとも１枚のイメージをキャッチし、イメージデータ処理システム４３０に伝送する（例えばパソコン、或いはデータプロセッサー）。
ステップＳ１４０は、データプロセッサー４３０が人間の目と／或いは顔面をイメージ中からマッチング測定し、定位する。
ステップＳ１５０は、人間の目と／或いは顔面の測定定位が成功したか否かを判定する。成功の場合はステップＳ１６０を実行し、そうでなければステップＳ１３０を実行する。
ステップＳ１６０は、イメージ中から顔面イメージを取得する。
ステップＳ１７０は、顔面特徴の抽出を行う。
ステップＳ１８０は、顔面特徴データベース中の顔面イメージの特徴対比を行う。
ステップＳ１９０は、識別結果を取得する。

上記のステップにおいて、採用した主動光源と環境光源４２７が人顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人顔部で生じた結像エネルギーの２倍より大きい。例えば、環境光の人顔部での光の強度が３０ルックス（ＬＵＸ）ならば、顔面イメージを撮影する際の主動光源の人顔部での光の強度は１２０ＬＵＸであり、その総光の強度は環境光源の人顔部での光の強度の４倍である。

一般的に、本発明の当主動光源４２１は、主動輻射源から構成でき、赤外光源、フラッシュライト、或いは可視光線ライト等を含む。フラッシュライトを利用した撮影時に顔面に照射を行う場合は、フラッシュライトの光の強度が環境光より遥かに大きく、環境光の結像への影響を低減できる。可視光線ライトも同様の効果を得ることができる。

図４と図４ａにおいて、本発明は赤外光源を利用する撮影において顔面に照射を行う際、人間の目が赤外に微弱に感受或いは感受しない為、顔面イメージの撮影時には、赤外光源の人への障害は無い。赤外光源を採用する顔面に照射すると同時に、撮影設備（例えば、電子カメラ、デジタルカメラ等）レンズに相応の赤外光濾過ガラス４２１を加えることができ、赤外光濾過ガラスを使用して更に環境光の影響を低減する。したがって、赤外光源は顔識別の主動照明光源として一番適している。

本発明の具体な実施方式中に、上記のどの主動光源を採用して顔面に照射を行っても、主動光源と結像装置間の相対的位置の固定を保持すべきであり、かつ、主動光源の投射方向は結像装置の動画撮影レンズ軸線と一つの鋭角になる。

図３を参照。顔面イメージの入力と識別の過程において、出来る限り顔面４１０の顔面平面と結像装置４２２との相対位置が変化しないとこを保持する。かつ、顔面４１０の顔面平面と結像装置４２２中の動画撮影レンズ軸線の方向と相互垂直を保持（即ち、顔面平面の法線ベクトルと動画撮影レンズ軸線の方向を平行にする）すべきである。こうして、当該顔面平面の法線ベクトルは、主動光源４２１の投射方向との夾角θは基本的に変わらない。この用に顔面に照明を行い、取得したイメージが最安定である。

赤外光源の使用時の赤外光源と可視光線の波長が異なる為、動画撮影レンズで赤外光濾過ガラスを加えての設置が可能であり、これにより可視光線を抑制、更に環境光の影響を低減する。本発明において、使用可能な赤外光源波長は７４０ｎｍ−１７００ｎｍの近赤外光源、或いは１７００ｎｍ−４０００ｎｍの中赤外光源の照明である。赤外光は可視光線ではなく、かつ、人間の目が赤外に対し微かに感覚或いは感覚しない為、赤外光源の人への影響は無い。赤外光源応用は、人が察しない時に行うことが可能である。並びに、赤外光源を利用し、完全な暗闇においても顔識別が可能である。

赤外光濾過ガラスを加え使用する際に、上記赤外光濾過ガラスはバンドパス型或いはロングバス型であることが可能である。例えば、８５０ｎｍ赤外発光ダイオードを採用し照明する際に、センター波長が８５０ｎｍであるバンドパス型赤外光濾過ガラスと一緒に使用し、８５０ｎｍの赤外光を通過させ、その他の波長の光線を分離し除去できる。或いは、波長が８５０ｎｍまでのロングバス赤外光フィルターと共に波長が８００ｎｍ以上の赤外光を通過させ、８００ｎｍ以下の光線を分離し除去できる。

図４と図４ｂで、本発明が採用するイメージデータ処理システムは、直接にパーソナルコンピューター、或いは嵌込式イメージデータプロセッサーの採用が可能である。（図４ｂを参照）
図４ｂで、識別システムを簡略化する為、各機能電気回路を１つの電気回路コントロール板に集積し、１筐体内に設置できる。当該電気回路コントロール板には赤外誘導スイッチ４２６、アナログ信号コンパレーター４２２３、シングルチップコンピューター４２２２、カメラ４２２（例えば、ＬｏｇｉＴｅｃｈ Ｐｒｏ４０００）、コントロールリレー４２２１、主動光源４２１（赤外発光ダイオードマットリックス）と嵌込イメージ処理ソフトのデータプロセッサー４３０（例えば、ＭＣＳ−５１シリーズ）等が設置される。

図５ａと図５ｂで、識別効率と安定性の提供の為に、本発明は主動光源が人間の目のセンターで結像し高明点（図５ａ）を発生するという識別方法を利用して人間の目をテストし、更に顔面をテストする（図５ｂ）。主動光源は、赤外光である際に取得した顔面イメージの人間の目のセンターは、１つの高明点である。この様な特徴を利用し、撮影イメージを取得する際に、先ずイメージ中に現れた人間の目を、反映する高明点に測定を行うことが可能であり、上記高明点を見つける際に、その周辺エリアが顔面イメージエリアであると判断できる。或いは、人間の目と顔面イメージの幾何関係に基づき、2箇所に現れた高明点を利用し、相応の模板と協力し、的確で迅速にイメージ中の顔面エリアの定位が可能である。これは、困難であった顔面検出問題を遥かに簡単にした。

更に、図３を参照。主動光源４２１中の光源の投射方向が動画撮影レンズ軸線方向との夾角をθとし、環境光をＳ_２とし、もし１つの主動光源Ｓ_１を追加する場合は、前述の公式（１）は以下のようになる。

式において、ｉ＝１、２、…、ｋである。

もし、主動光源Ｓ_１の強度が環境光Ｓ_２より遥かに大きい場合、即ち‖Ｓ_１‖≫‖Ｓ_２‖の場合は、公式（３）は下記のように近似表示できる。

式において、ｉ＝１、２、…、ｋである。

もし、システム識別過程において、更に顔面と動画撮影装置の相対位置が変わらないことを制約する場合は、顔面表面の法線ベクトルが主動光源の投射方向との夾角は変わらない。公式（４）に基づき取得した顔面イメージは、ただ顔面自体の性質（即ち、表面反射率と表面法線ベクトル）と関係はあるが、環境光照条件とはほぼ無関係である。この様に採集した顔面イメージが最も安定で、最良のコンピューター識別効果の取得が可能である。

図６と図７で、本発明の一種の応用実施例を明示した。即ち、一種の顔識別を実現できるドアセキュリティコントロールシステムである。

図６に示したように、門４００の上にコントロール装置４５０が設置され、主動光源の識別システム４２０を採用し取得した顔面情報を物体イメージ信号を通じてイメージデータプロセッサー４３０に伝送し、イメージデータプロセッサー４３０は取得したイメージ信号に基づき判断を行う。並びに、判断結果を門４００の上のコントロール装置４５０に送信し、当該コントロール装置４５０を通じて門を開くか否かをコントロールする。

図６と図７で、本発明には主動光源の識別システム４２０を採用し、カメラ上で８−１２個の８５０ｎｍ赤外発光ダイオードを主動光源４２１にし、並びにそれをカメラ４２２のレンズ前に置き、カメラレンズと同軸（この際、顔面平面方向を主動光源の投射方向と垂直にする場合は、夾角はゼロである）で、センター波長が８５０ｎｍのバンドパス赤外光濾過ガラス４２３を組み合わせ、８５０ｎｍの赤外光を通過させ、その他の波長光線を分離し除去する。或いは、截止波長が８００ｎｍであるロングバス赤外光フィルターと共に、波長が８００ｎｍ以上の赤外光を通過させ、８００ｎｍ以下の光線を分離し除去する。当該カメラを通して顔面４１０のイメージを採集し、イメージデータプロセッサー４３０に伝送して処理する。その後、主動光源を利用して人間の目の中心で高明点を発生し、簡単なイメージ処理技術を使用し、この２つの高明点を検出し、更に顔面の位置をテストする。最後に、測定した顔面の校正を行い、特徴を抜き出し、その後、特徴照合及び識別判決をする。イメージデータプロセッサー４３０は識別判決の結果に基づき、ドアセキュリティシステム開閉の操作をコントロールする。本実施例において、イメージデータプロセッサー４３０はデスクトップＰＣである。

図８、図８ａと図８ｂで、本発明のもう一種の応用実施例を明示した。即ち、顔識別システムを税関進出入境証明書類検査に応用することである。実際に応用中の識別率と安定性を高める為に、本発明は先ず当該識別システムの顔面イメージ採集を行うべきであり、図８ａが示したようである。主に、下記ステップを含む。
ステップＳ３００は、顔面イメージ採集をスタートすることである。
ステップＳ３１０は、人体が証明書類検査台５００に近づき（約５０ｃｍ）、手を出して窓口５０１へ関係証明書類５０２を提出し、赤外誘導スイッチに近づく（２０ｃｍより近く）と、顔面エリアへの主動光源照明（赤外ダイオードの光源）がスタートする。
ステップＳ３２０は、証明書類所有者が識別システム上の定位鏡を利用し頭部を移動し、頬の結像部位は鏡のセンターであることを保証し、光フィルターを帯びたカメラが当該主動光源の照らすエリア中の顔面の撮影を行う。
ステップＳ３３０は、カメラは少なくとも１幅のイメージをキャッチし、イメージデータプロセッサー（或いはパソコン）まで送信する。
ステップＳ３４０は、データプロセッサーは当該のイメージ中から人間の目センターの２つの高明点をマッチングする。
ステップＳ３５０は、人間の目の高明点をテストしたか否かを判断する。もしテストした場合は、引き続きステップＳ３６０を実行し、もししなかった場合は、ステップＳ３３０を実行する。
ステップＳ３６０は、当該イメージ中から顔面イメージエリアを取り、眼中の高明点を基準として顔面エリアを取ることである。
ステップＳ３７０は、更に顔面特徴を抜き出すことである。
ステップＳ３８０は、顔面特徴のデータベースに保存することである。

図８ｂで、本発明は更に当該識別システムの顔面イメージの識別と処理過程を明示した。主に、下記ステップを含む。
ステップＳ２００は、顔面特徴の識別システムをスタートすることである。
ステップＳ２１０は、人体が証明書類検査台５００に近づき（約５０ｃｍ）、手を出し窓口５０１へ関係証明書類５０２を提出し、近赤外誘導スイッチに近づく（２０ｃｍより近く）と、顔面エリアへの主動光源照明（赤外ダイオードの光源）をスタートする。
ステップＳ２２０は、証明書類所有者人が識別システム上の定位鏡を利用し頭部を移動し、頬の結像部位が鏡の中心であることを保証し、光フィルターを帯びたカメラが当該主動光源照らすエリアの顔面の撮影を行う。
ステップＳ２３０は、カメラは少なくとも１枚のイメージをキャッチし、イメージデータプロセッサー（或いはパソコン）まで送信する。
ステップＳ２４０は、データプロセッサーは当該イメージ中から人間の眼球の中央に生じる２つの高明点をマッチングする。
ステップＳ２５０は、人間の目の高明点を検出したか否かを判断する。もしテストした場合は、引き続きステップＳ２６０を実行し、もししなかった場合は、ステップＳ２３０を実行する。
ステップＳ２６０は、当該イメージ中から顔面イメージエリアを取り、眼中の高明点を基準とし顔面エリアを取る。
ステップＳ２７０は、更に顔面の特徴を抜き出すことである。
ステップＳ２８０は、顔面特徴のデータベース中の顔面イメージデータとの特徴対比を行う。
ステップＳ２９０は、識別結果を取得することである。

実際の応用過程において、イメージの採集過程はイメージの識別システムと共に使用することが可能であり、区別は主に顔面特徴のデータベースにおいて、既に関連人のイメージや関連人員の情報が存在するか否かの判断を必要とすることであり、もしない場合は、更に初めて識別であるか否かを判断する。もし初めてである場合は、関係イメージをデータベースに保存し、もし初めてでない場合は、一応不法進入または退去者であると認定する。

図８が示した実施案において、鏡は１つのフィードバックイメージＬＣＤモニターとの取り換えが可能であり、人々は物体表示スクリーンを通して頭部位置を調整できる。例えば、デジタルカメラを結像装置の作成が可能であり、並びに、その表示スクリーンを使用する。

この他に、本発明は更に結像装置と主動光源の据付構成の調整が可能であり、雲台を持つ結像装置を使用する場合は、主動光源の移動に伴い調整が可能である。同時に、移動動画撮影システムを利用し人体移動を追跡し、顔面イメージをキャッチし、主動光源を起動と駆動し顔面を照射する。例えば、人の身長と立っている位置が異なると頬の位置も必ず異なる。その為、結像装置と主動光源は、上下移動と左右オート移動の実現できる機構を採用し、より良い効果をもたらすことが可能である。

本発明を応用する際に環境光源を使用せず、完全な黒暗においての識別も可能である。
本発明は識別率が高く、効果が安定で、かつ、システムインテグレーション度が高く、製造コストが低く、各関連分野での応用の際に便利に操作できる。更に、オート化程度も高く、かつ、据付と修理も便利である。

最後に説明すべきなのは、以上の実施例が本発明を部分的に説明するだけで、本発明の解説した技術案を制限するわけではない。したがって、本説明書は上記の各実施例を参照し、既に本発明の詳細な説明を行ったといっても、本分野の一般の技術者が理解すべきことは、依然として本発明の修正或いは同等置換が可能である。全ての本発明の精神と範囲を離脱しない技術案及びその改善は、全て本発明の請求の範囲でカバーされるべきである。

顔面イメージ識別の基本フローを示す概略図である。 顔面イメージ識別認証及びファイルへのリードインフローを示す概略図である。 本発明の主動光源の投射方向が動画撮影レンズ軸線方向に相対する角度を示す概略図である。 本発明を実現する顔面イメージ識別方法のシステムの構成を示す概略図である。 図４中で上記方法の実施ステップのフロー図である。 図４中で上記システムのイメージデータプロセッサーの電気回路を示す概略図である。 本発明が主動光源結像を利用して人間の目の中心で高明点を発生させる概略図である。 赤外主動光源を採用する結像装置の概略図である。 本発明の顔識別ドアセキュリティコントロールシステムの概略図である。 本発明の顔識別システムの進出入証明書類検査の面での応用を示す概略図である。 図８の識別システムの顔面イメージの採集方法の概略図である。 図８の識別システムの顔面イメージの識別方法の概略図である。

Claims (26)

1. 顔面イメージを利用し識別を行う方法であって、
   ステップ１、顔面イメージ識別システムをスタートし；
   ステップ２、人体が上述の識別システムに近づき、主動光源を触発し、人体の頬エリアに照射を行い；
   ステップ３、結像装置は主動光源が照射した頬エリアの撮影を行い、相応のイメージを取得し；
   ステップ４、上記結像装置は、撮影した少なくとも１枚のイメージをキャッチし、イメージデータ処理システムに伝送し、上記イメージデータ処理システムが当該イメージ中から人間の目及び／又は顔面を測定し、定位し；
   ステップ５、上記イメージ中から顔面イメージを取得、並びに、顔面イメージの特徴抽出を行い；
   ステップ６、データベース中の顔面イメージデータと顔面の特徴対比を行い；
   ステップ７、識別結果を取得する；
   ことを含むのを特徴とする顔面イメージを利用し識別を行う方法。
2. 上記主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその任意の組合せであることを特徴とする請求項１記載の顔面イメージを利用し識別する方法。
3. 上記ステップ２から上記ステップ４までの環境光源が人体の頬エリアに照射を行うことも含み、上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人の頬の位置で生じた結像のエネルギーより大きいことを特徴とする請求項１或いは請求項２記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
4. 上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーの２倍以上であることを特徴とする請求項３記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
5. ステップ４の後に人間の目と／或いは顔面の測定が成功か否かを判断するステップを含み、もし成功した場合は、引き続きステップ５を実行し、そうでない場合はステップ４を実行することを特徴とする請求項２記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
6. ステップ４で上記イメージ中の人間の目反射で生じた高明点の測定、並びに定位し、上記高明点を利用し、イメージ中から人間の目位置を測定、並びに定位するステップも含むことを特徴とする請求項１、２、４又は５記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
7. ステップ３で上記結像装置は主動光源の照射エリアに伴い顔面を追跡し、撮影を行うステップも含むことを特徴とする請求項６記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
8. 主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法であって、主動光源を採用し撮影された顔面エリアに照射を行い、結像装置を使用し顔面の撮影を行い、相応のイメージを取得し、顔面イメージの識別処理を行い、その内、上記主動光源と環境光源は、人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーより大きいことを特徴とする主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
9. 上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーの２倍以上であることを特徴とする請求項８記載の主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
10. 上記主動光源と上記結像装置の相対位置が固定され、上記主動光源の投射方向と上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と鋭角、即ち、０−９０度の間になることを特徴とする請求項８又は９記載の主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
11. 上記主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその組合せであることを特徴とする請求項８記載の主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
12. 主動光源を使用しイメージ採集後、上記イメージデータ処理システムが当該主動光源がイメージにおいての高明点をテストし、並びに、上記高明点を利用し、上記イメージ中から顔面イメージをテストすることを特徴とする請求項１１記載の主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
13. 請求項１又は８で述べた方法を実現する顔面イメージ識別システムであって、結像装置、主動光源、コントロールスイッチとイメージデータ処理システムを含み；上記主動光源は、上記人体の頬エリアの照射を行うのに使用され；上記コントロールスイッチは、主動光源をコントロールし、上記人体の頬エリアの照射に使用され；上記結像装置は、上記主動光源が照射した顔面エリアの撮影を行い、相応のイメージを取得し、撮影した少なくとも１枚のイメージをイメージデータ処理システムに伝送するのに使用され；上記イメージデータ処理システムは、上記結像装置が転送したイメージを受け入れ、上記イメージにおいて人間の目と／或いは顔面を測定、並びに定位し、上記イメージ中から人の頬分イメージを取り顔面の特徴抽出を行い、データベース中の顔面イメージデータと顔面の特徴対比に使用されることを特徴とする顔面イメージ識別システム。
14. 更に環境光源を含み、上記人体の頬エリアの照射に使用され、その内、上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーより大きいことを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。
15. 上記主動光源と上記結像装置の相対位置が固定され、上記主動光源の投射方向は、上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と鋭角、即ち、０−９０度の間になることを特徴とする請求項１４記載の顔面イメージ識別システム。
16. 上記主動光源の投射方向は、上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と平行方向であることを特徴とする請求項１５記載の顔面イメージ識別システム。
17. 上記主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその任意の組合せであることを特徴とする請求項１５又は１６記載の顔面イメージ識別システム。
18. 上記赤外光源の波長は７４０ｎｍ−４０００ｎｍであり、或いは上記波長の範囲以内の異なる波長の赤外光源の組合せであることを特徴とする請求項１７記載の顔面イメージ識別システム。
19. 赤外光源を主動光源とする際に、上記結像装置の動画撮影レンズ前に可視光線の抑制に使用される赤外光濾過ガラスを加え、当該赤外光濾過ガラスの通過光線の波長は、上記赤外光源の波長と適することを特徴とする請求項１４、１５、１６又は１８記載の顔面イメージ識別システム。
20. 上記赤外光濾過ガラスがバンドパス型或いはロングパス型光濾過ガラスで、可視光線を抑制し、主動照射の赤外光を通過させることを特徴とする請求項１９記載の顔面イメージ識別システム。
21. 上記結像装置の動画撮影レンズ枠に顔面イメージフィードバック表示装置が設置され、上記フィードバック表示装置は顔面の水準／垂直方向での定位を補助し、上記フィードバック表示装置の法線は、上記動画撮影レンズの軸線と同軸であることを特徴とする請求項１４、１５、１６、１８又は２０記載の顔面イメージ識別システム。
22. 上記フィードバック表示装置が一つの鏡、或いは一つの液晶表示スクリーンであることを特徴とする請求項２１記載の顔面イメージ識別システム。
23. 上記結像装置が電子ビデオカメラ或いはデジタルカメラであることを特徴とする請求項１３又は２２記載の顔面イメージ識別システム。
24. 上記イメージデータ処理システムがイメージ処理ソフトを設置しているパーソナルコンピュータ、或いはイメージ処理ソフトを嵌め込むデータプロセッサーであることを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。
25. 上記コントロールスイッチが主動光源を触発し照明させる赤外接近スイッチであることを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。
26. 上記主動光源が対称的に上記結像装置の周辺に布置されてあることを特徴とする請求項１３、１４、１６、１７、１８、１９、２０、２２、２４又は２５記載の顔面イメージ識別システム。
    

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