JP2012181628A - 顔検出方法および顔検出装置、ならびに、プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像から顔を検出し、検出された顔から目の特徴点を抽出する。抽出された目の特徴点から目の縦幅および横幅を求め、目の縦幅および横幅と、目について予め求められた標準の縦幅および横幅との差分をそれぞれ算出する。算出された差分が0未満の場合には、差分を0と見做す。算出された目の縦幅および横幅それぞれの差分に基づき、検出された顔内の目が覆われた状態か否かを判定する。両目の縦幅および横幅の差分が全て閾値以上である場合に、目が覆われていると判定する。
【選択図】図2
Description
subNormalLy=eyeLy−normalLy …(5)
subNormalLy<0 …(6)
eyeLyDeviancy=subNormalLy×pixelsToEyeLyDeviancy …(7)
差分subNormalLx=0.17−0.15=0.02
逸脱度合=0.02×10000=200<Thx(=250)
となる。
差分subNormalRy=0.065−0.05=0.015
逸脱度合=0.015×8000=120<Thy(=500)
となる。
差分subNormalRx=0.16−0.15=0.01
逸脱度合=0.01×10000=100<Thx(=250)
となる。
差分subNormalLy=0.053−0.05=0.003
逸脱度合=0.003×8000=24<Thy(=500)
となる。
差分subNormalLx=0.14−0.15=−0.01
となる。
ここで、差分subNormalLx=−0.01<0であり式(6)を満たすため、差分subNormalLx=0と見做される。したがって、
逸脱度合=0.0×10000=0<Thx(=250)
となる。
差分subNormalRy=0.062−0.05=0.012
逸脱度合=0.012×8000=96<Thy(=500)
となる。
差分subNormalRx=0.14−0.15=−0.01
となる。
この場合も、差分subNormalRx=−0.01<0であり式(6)を満たすため、差分subNormalRx=0と見做される。したがって、
逸脱度合=0.0×10000=0<Thx(=250)
となる。
差分subNormalLy=0.051−0.05=0.001
逸脱度合=0.001×8000=8<Thy(=500)
となる。
差分subNormalLx=0.16−0.15=0.01
逸脱度合=0.01×10000=100<Thx(=250)
となる。
差分subNormalRy=0.032−0.05=−0.018
となる。
ここで、差分subNormalRy=−0.018<0であり式(6)を満たすため、差分subNormalRy=0と見做される。したがって、
逸脱度合=0.0×8000=0<Thy(=500)
となる。
差分subNormalRx=0.16−0.15=0.01
逸脱度合=0.01×10000=100<Thx(=250)
となる。
差分subNormalLy=0.14−0.05=0.09
逸脱度合=0.09×8000=720>Thy(=500)
となる。
差分subNormalLx=0.18−0.15=0.03
逸脱度合=0.03×10000=300>Thx(=250)
となる。
差分subNormalRy=0.14−0.05=0.09
逸脱度合=0.09×8000=720>Thy(=500)
となる。
差分subNormalRx=0.23−0.15=0.08
逸脱度合=0.08×10000=800>Thx(=250)
となる。
10a 右目
10b 左目
11 矩形
20 サングラス
100 画像入力部
101 顔検出部
102 特徴点抽出部
103 算出部
104 判定部
Claims (8)
- 顔検出手段が、画像から顔を検出する顔検出ステップと、
特徴点抽出手段が、前記顔検出ステップにより検出された顔から目の特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
算出手段が、前記特徴点抽出ステップにより抽出された前記目の特徴点から該目の縦幅および横幅を求め、該目の縦幅および横幅と、目について予め求められた標準の縦幅および横幅との差分をそれぞれ算出する算出ステップと、
判定手段が、前記算出ステップにより算出された目の縦幅および横幅それぞれの前記差分に基づき、前記顔検出ステップにより検出された顔内の目が覆われた状態か否かを判定する判定ステップと
を有する
ことを特徴とする顔検出方法。 - 前記判定ステップは、
前記算出ステップにより右目および左目についてそれぞれ算出された前記目の縦幅および横幅それぞれの前記差分の全てが、右目および左目それぞれの縦幅および横幅に対してそれぞれ定められた閾値以上である場合に、前記目が覆われた状態であると判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の顔検出方法。 - 前記算出ステップは、
前記差分が0未満の場合に、該差分が0であると見做す
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の顔検出方法。 - 前記判定ステップは、
前記算出ステップにより右目および左目についてそれぞれ算出された前記目の縦幅および横幅それぞれの前記差分の全てが、右目および左目それぞれの縦幅および横幅に対してそれぞれ定められた閾値以上であり、且つ、該右目および左目を含む予め定められた範囲の輝度が該輝度に対して定められた閾値以下である場合に、前記目が覆われた状態であると判定する
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3の何れか1項に記載の顔検出方法。 - 前記算出ステップは、
右目および左目についてそれぞれ算出された前記目の縦幅および横幅それぞれの前記差分に対して1を超える係数を乗じ、
前記判定ステップは、
前記係数を乗じられた前記差分に基づき前記判定を行う
ことを特徴とする請求項1乃至請求項4の何れか1項に記載の顔検出方法。 - 前記顔検出ステップは、
前記画像から矩形領域として前記顔を検出し、
前記算出ステップは、
前記矩形領域の対角線の長さで正規化した前記目の横幅および縦幅を用いて前記差分を求める
ことを特徴とする請求項1乃至請求項5の何れか1項に記載の顔検出方法。 - 画像から顔を検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段で検出された顔から目の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段で抽出された前記目の特徴点から該目の縦幅および横幅を求め、該目の縦幅および横幅と、目について予め求められた標準の縦幅および横幅との差分をそれぞれ算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された目の縦幅および横幅それぞれの前記差分に基づき、前記顔検出手段で検出された顔内の目が覆われた状態か否かを判定する判定手段と
を有する
ことを特徴とする顔検出装置。 - 画像から顔を検出する顔検出ステップと、
前記顔検出ステップにより検出された顔から目の特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点抽出ステップにより抽出された前記目の特徴点から該目の縦幅および横幅を求め、該目の縦幅および横幅と、目について予め求められた標準の縦幅および横幅との差分をそれぞれ算出する算出ステップと、
前記算出ステップにより算出された目の縦幅および横幅それぞれの前記差分に基づき、前記顔検出ステップにより検出された顔内の目が覆われた状態か否かを判定する判定ステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011043201A JP2012181628A (ja) | 2011-02-28 | 2011-02-28 | 顔検出方法および顔検出装置、ならびに、プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011043201A JP2012181628A (ja) | 2011-02-28 | 2011-02-28 | 顔検出方法および顔検出装置、ならびに、プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012181628A true JP2012181628A (ja) | 2012-09-20 |
Family
ID=47012783
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011043201A Pending JP2012181628A (ja) | 2011-02-28 | 2011-02-28 | 顔検出方法および顔検出装置、ならびに、プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2012181628A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109903320A (zh) * | 2019-01-28 | 2019-06-18 | 浙江大学 | 一种基于肤色先验的人脸本征图像分解方法 |
Citations (5)
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-
2011
- 2011-02-28 JP JP2011043201A patent/JP2012181628A/ja active Pending
Patent Citations (5)
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Title |
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岡崎 彰夫、外5名: ""正面顔の自動履歴機能をもったアクセス管理システムとその顔トラッキング能力について"", 映像情報メディア学会誌, vol. 57, no. 9, JPN6015003240, 1 September 2003 (2003-09-01), JP, pages 1168 - 1176, ISSN: 0002994023 * |
林 健、外5名: ""5.運転者監視のための映像処理技術 〜顔向き検知センサの開発〜"", 映像情報メディア学会誌, vol. 61, no. 12, JPN6014049610, 1 December 2007 (2007-12-01), JP, pages 21 - 24, ISSN: 0002948737 * |
Cited By (2)
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CN109903320A (zh) * | 2019-01-28 | 2019-06-18 | 浙江大学 | 一种基于肤色先验的人脸本征图像分解方法 |
CN109903320B (zh) * | 2019-01-28 | 2021-06-08 | 浙江大学 | 一种基于肤色先验的人脸本征图像分解方法 |
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