JP2010102725A - デジタル画像におけるオブジェクト検出方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】非オブジェクト特定基準に従ってデジタル画像の第1セグメンテーションマップを生成するステップと、オブジェクト特定基準に従って前記デジタル画像の第2セグメンテーションマップを生成するステップと、前記第1及び第2セグメンテーションマップを利用することにより、前記デジタル画像におけるオブジェクトを検出するステップとにより上記課題を解決する。
【選択図】図1
Description
また、本発明によるデジタル画像におけるオブジェクト検出方法は、請求項5に記載されるように、皮膚領域の検出に際し、前記カラー同質性基準及び前記オブジェクト特定カラー類似性基準の少なくとも一方はスキンカラーに関し、前記検出されたオブジェクトは検出スキンカラー領域であることを特徴とする。
また、本発明によるデジタル画像におけるオブジェクト検出方法は、請求項6に記載されるように、さらに、前記検出スキンカラー領域における赤目を検出するステップを備えることを特徴とする。
Dcolor = {(Li − Lj)2 + (Si − Sj)2 + (Ti − Tj)2}1/2
により与えられる領域iとj間のカラーディスタンスDcolorが、40.0に設定されたMaxMergeColorDistance未満であることが求められる。
より与えられる(ステップS4l)。スキンカラーでない領域には、コード値0が付される。連続性をもつ個々のスキンカラー領域には、領域サイズに関して降順に1から順に番号付けがなされる。図4は、2人の人間の画像中のスキンカラー領域230aのマップを示す。
1.確率マップのラプラシアンまたは勾配(gradient)を計算
2.高い勾配あるいはラプラシアン値に基づきマスクを導出
3.マスクに従い勾配の高い画素のみを使ってヒストグラムを構築
4.構築されたヒストグラムをbin数の少ないより稠密なヒストグラム(256binから64bin)に量子化
5.稠密なヒストグラムに移動平均スムージング処理を行い、明確なピークと谷間を有する明確なヒストグラムを生成
6.明確なヒストグラムの中からピークと谷間を検出
7.適当な谷間(例えば、明確なヒストグラムの下方における最初の谷間)に閾値を設定
8.ヒストグラムbin量子化のため閾値を(例えば、ステップ4において用いられた例において、谷間の値に4を乗ずることにより)調整
インデックスi∈{1, 2, …, N}を画像位置とする。iにおける確率をp(i)により表す。閉区間[0, 1]がK(例えば、K=256)個のbinに量子化されるとする。従来技術によるヒストグラムは、
h[k] = h[k] + 1, if p[i] = k, i =1, 2,…, N, k = 0, 1, …, K-1
により計算される。
1.この領域の外形輪郭D1を追跡
2.この輪郭をスムージング処理し、ノイズの除去
3.スムージングされた輪郭に沿って大きな曲率をもつ臨界点D2とD3を検出
4.負の曲率の臨界点(NCP)D2を特定
5.各NCPに対して、他の輪郭点を抽出し、「カット(cut)」D4を形成
6.カットにおける領域を分割し、シンプルなブロブ領域を生成
輪郭追跡の後、各領域の輪郭は (x, y) 座標の順序付けされたリストとして表される。インデックスi∈{1, 2, …, N}をこの座標リストとする。輪郭は、このリストをある固定された任意の基準点 (x’, y’) に関する極座標
dist(P0, PS) > dist_threshold
が成り立つときP0は削除される。ただし、distはユークリッド距離関数である。このフィルタでは、あまりに遠く離れすぎて存続可能なペアになれない点が除去される。
PSおよびP0における接線ベクトルが比較され、2つのベクトルのなす角がang_thresholdより小さいとき、P0は削除される。従来は、これら接線ベクトルは輪郭の向きと同じ方向に向いていた。このフィルタは、妥当なカットの両端が常にほぼ反対の接線ベクトルを有するということに基づき動機付けされている。ang_thresholdは通常90°に設定されている。しかしながら、もしPSにおける曲率が大きければ、接線角はノイズとなってしまう。従って、もしPSにおける曲率がある閾値(例えば、-0.2)以下であれば、ang_thresholdは(例えば、135°まで)引き上げられる。
ベクトルPSP0とPSにおける法線ベクトルとのなす角がang_thresh未満であれば、P0は削除される。理想的には2つのベクトルは反対方向を向いていることが望ましい。上述のように、ang_thresholdはPSにおける曲率に基づき、自動的に設定される。
[外1]
であれば、PSによりカットは形成されない。一方もし
[外2]
であれば、1つ以上の候補となる点がPSによるカットを形成するために選ばれる。SNCPSの要素は凸形状を表すので、SNCPSの要素となる候補ペアを選ぶことがしばしばベストである。SNCPの近傍の輪郭点を含む集合SNは以下のように定義される。
ただし、Cdistは以前に定義された輪郭距離関数である。そしてユークリッド距離D1=dist(P1, PS)を最小にするような点P1∈SCが選ばれる。もし集合SNが非空であれば、ユークリッド距離D2=dist(P2, PS)を最小にするような点P2∈SNが選ばれる。
[外3]
のとき、P2に最も近いSNCPが最終的なカットペアとして選ばれる。逆にD2 > (1.1)D1のとき、P1が選ばれる。本発明の変形例として、各PS∈SNCPに対して、複数の候補点が選ばれうる。
ただし、R, G, Bはそれぞれサブカラー画像の赤、緑、青のコード値を表す。
Pcorr = pC(C)
と定義される。
ゾーン相関に関するスコアPzoneは、ゾーン相関スコアリング関数の加重平均である。ゾーン4(瞳)における相関は他のゾーンよりも目の存在を示すより信頼性の高いとして使われる。このため、ゾーン4は他のゾーンよりもより大きなウェイトが置かれる。典型的には、そのウェイトWは6.0に設定される。このときPzoneは以下の式によって与えられる。
最終的に、候補となる赤目画素の色は実際の赤目を示しているに違いない。この計算のため、候補となる赤目画素の赤、緑および青のコード値が、明度(Lum)、色相(Hue)及び彩度(Sat)の値に変換される。明度は以下のように計算される。
Pcolor = pL(Lum)pH(Hue)pS(Sat)
によって定義される。
Peye = PcorrPzonePsigmaPcolor
により定義される。この値は0.0から1.0の範囲をとる。スコアPeyeはペアとなる赤目画素の候補の左右両方に対し計算される。この2つの値の平均は、
最終的なスコアPは、以下で示されるPsymとPpairの積となる。
もし0.0から1.0までの値をとりうるこのスコアが0.05に設定された閾値MinScore以上であれば、ステップS26において候補となる赤目画素ペアはリサイズされたサブカラー画像において赤目不良ペアの位置を表しているとみなされる。
12 カラーセグメンテーションステージ
14 カラーセグメンテーションマップ
16 オブジェクト特定パス
18 オブジェクト特定セグメンテーションマップ
20 スキン画素検出ステージ
22 適応型判別ステージ
24 領域抽出ステージ
26 領域拡大ステージ
28 形状分解ステージ
30 併合ステージ
32 併合セグメンテーションマップ
34 赤目ペア分類器
36 フェース検証器
38 赤目リスト
40 赤目補正ステージ
110 コンピュータシステム
112 マイクロプロセッサベースユニット
114 ディスプレイ
116 キーボード
118 マウス
120 セレクタ
122、132 ドライブ装置
124 コンパクトディスク
126 フロッピーディスク
128 プリンタ
130 PCカード
134 デジタルカメラ
136 スキャナ
140 通信リンク
Claims (1)
- デジタル画像におけるオブジェクトを検出する方法であって、
a)各領域がスキンカラーに対応する平均的なカラーを有すると特定された複数の同質なカラーの領域を少なくとも特定することによって、前記デジタル画像の第1セグメント化マップを生成するステップと、
b)スキンカラーの画素の領域を少なくとも特定することによって、前記デジタル画像の第2セグメント化マップを生成するステップと、
c)前記第1セグメント化マップと前記第2セグメント化マップの双方を使用して、前記デジタル画像におけるオブジェクトを検出するステップと、
を有し、
前記ステップc)は、前記第1及び第2セグメント化マップの一方において特定され、前記第1及び第2セグメント化マップの他方において特定されないセグメントの少なくとも一部を使用することによって、前記デジタル画像におけるオブジェクトを検出する方法。
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