JP2500203B2 - 顔認識装置 - Google Patents
顔認識装置Info
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- JP2500203B2 JP2500203B2 JP3038432A JP3843291A JP2500203B2 JP 2500203 B2 JP2500203 B2 JP 2500203B2 JP 3038432 A JP3038432 A JP 3038432A JP 3843291 A JP3843291 A JP 3843291A JP 2500203 B2 JP2500203 B2 JP 2500203B2
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- signal
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】 本発明は人物の顔を認識する顔
認識装置に関するものである。
認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】 セキュリティシステムなどにおいて
は、オペレータなどの個人を自動的に同定することが必
要になる。そして、このような技術としては、指紋によ
る個人認識や、パスワードによる個人識別が知られてい
る。一方、個人の顔を認識する技術も知られており、こ
のようなものとしては、坂井らによる「計算機による顔
画像の解析」、信学論、Vol.56-D,No.4,PP226〜223,(19
73-4)や、坂口らによる「顔画像の等濃度線を利用した
人物同定に関する研究」、情報処理学前期全大、4E-8,
(1989-3) などがある。
は、オペレータなどの個人を自動的に同定することが必
要になる。そして、このような技術としては、指紋によ
る個人認識や、パスワードによる個人識別が知られてい
る。一方、個人の顔を認識する技術も知られており、こ
のようなものとしては、坂井らによる「計算機による顔
画像の解析」、信学論、Vol.56-D,No.4,PP226〜223,(19
73-4)や、坂口らによる「顔画像の等濃度線を利用した
人物同定に関する研究」、情報処理学前期全大、4E-8,
(1989-3) などがある。
【０００３】また、顔画像から目、口などを画像処理し
て抽出し、それらの重心を求め、両方の目の重心と口の
重心との距離関係を利用して、アフィン変換などの幾何
学的手段で入力位置の正規化を行なう技術も知られてい
る。また、認識方法についても、特徴である重心との距
離や相関などで判別する技術が知られている。
て抽出し、それらの重心を求め、両方の目の重心と口の
重心との距離関係を利用して、アフィン変換などの幾何
学的手段で入力位置の正規化を行なう技術も知られてい
る。また、認識方法についても、特徴である重心との距
離や相関などで判別する技術が知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】 しかしながら、上記
の従来技術では、撮像データから顔情報のみを抽出する
のが難しい欠点があった。また、顔の撮像データには外
形（シルエット）情報だけでなく、目や鼻などの色、濃
淡情報も含まれているので、簡易なシステムで人物を同
定するのが難しい。
の従来技術では、撮像データから顔情報のみを抽出する
のが難しい欠点があった。また、顔の撮像データには外
形（シルエット）情報だけでなく、目や鼻などの色、濃
淡情報も含まれているので、簡易なシステムで人物を同
定するのが難しい。
【０００５】そこで本発明は、簡単なシステムによっ
て、容易に人物の顔を認識し、同定することのできる顔
認識装置を提供することを目的とする。
て、容易に人物の顔を認識し、同定することのできる顔
認識装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の顔認識装置は、
人物の顔を認識する顔認識装置において、顔を正面およ
び側面から撮像し、正面映像信号および側面映像信号を
出力する撮像手段と、正面映像信号および側面映像信号
を人物の領域と背景領域の間のレベルで二値化し、正面
二値化信号および側面二値化信号を出力する二値化手段
と、正面二値化信号もしくは側面二値化信号を人物に対
して横方向に画素積算して横方向プロファイルデータを
求める積算手段と、人物に対して縦方向の横方向プロフ
ァイルデータの変化にもとづき、当該人物の頭頂部の位
置を求め、顔情報として処理すべき垂直方向の範囲を設
定する垂直範囲設定手段と、垂直範囲設定手段で設定さ
れた範囲内において正面二値化信号を縦方向に画像積算
して縦方向プロファイルデータを求め、人物に対して横
方向の縦方向プロファイルデータの変化にもとづき顔情
報として処理すべき水平方向の範囲を設定する水平範囲
設定手段と、垂直範囲設定手段および水平範囲設定手段
で設定された範囲の正面二値化信号から得た横方向プロ
ファイルデータおよび縦方向プロファイルデータと、側
面二値化信号のうちの顔の前半分に対応する信号から得
た横方向プロファイルデータにもとづき、人物の顔を認
識する認識手段とを備えることを特徴とする。また、垂
直範囲設定手段および水平範囲設定手段で設定された範
囲の正面二値化信号もしくは側面二値化信号を、画素ご
と又は隣接する複数の画素ごとにニューラルネットワー
クを有する学習認識手段に入力し、人物の顔を認識する
ように構成された手段を更に備えるようにしてもよい。
人物の顔を認識する顔認識装置において、顔を正面およ
び側面から撮像し、正面映像信号および側面映像信号を
出力する撮像手段と、正面映像信号および側面映像信号
を人物の領域と背景領域の間のレベルで二値化し、正面
二値化信号および側面二値化信号を出力する二値化手段
と、正面二値化信号もしくは側面二値化信号を人物に対
して横方向に画素積算して横方向プロファイルデータを
求める積算手段と、人物に対して縦方向の横方向プロフ
ァイルデータの変化にもとづき、当該人物の頭頂部の位
置を求め、顔情報として処理すべき垂直方向の範囲を設
定する垂直範囲設定手段と、垂直範囲設定手段で設定さ
れた範囲内において正面二値化信号を縦方向に画像積算
して縦方向プロファイルデータを求め、人物に対して横
方向の縦方向プロファイルデータの変化にもとづき顔情
報として処理すべき水平方向の範囲を設定する水平範囲
設定手段と、垂直範囲設定手段および水平範囲設定手段
で設定された範囲の正面二値化信号から得た横方向プロ
ファイルデータおよび縦方向プロファイルデータと、側
面二値化信号のうちの顔の前半分に対応する信号から得
た横方向プロファイルデータにもとづき、人物の顔を認
識する認識手段とを備えることを特徴とする。また、垂
直範囲設定手段および水平範囲設定手段で設定された範
囲の正面二値化信号もしくは側面二値化信号を、画素ご
と又は隣接する複数の画素ごとにニューラルネットワー
クを有する学習認識手段に入力し、人物の顔を認識する
ように構成された手段を更に備えるようにしてもよい。
【０００７】
【作用】 本発明によれば、人物の顔の正面情報と側面
情報を映像信号として取り込み、これを二値化すること
で顔の正面と側面の外形（シルエット）情報を求めてい
る。このシルエット情報は顔の凹凸に対応しており、こ
の凹凸は個人の同定において重要な情報となる。
情報を映像信号として取り込み、これを二値化すること
で顔の正面と側面の外形（シルエット）情報を求めてい
る。このシルエット情報は顔の凹凸に対応しており、こ
の凹凸は個人の同定において重要な情報となる。
【０００８】
【実施例】 以下、添付図面を参照して本発明の実施例
を説明する。
を説明する。
【０００９】図１は実施例装置における人物の顔認識方
式を概念的に示す図、図２は顔の正面情報および側面情
報を取り込む手法を説明する図、図３は実施例に係る顔
認識装置を機能ブロックで示した図である。図２に示す
ように、同定すべき人物１の正面側には正面カメラ２
１、側方には側面カメラ２２が設置され、正面映像信号
３１および側面映像信号３２が生成される。この正面映
像信号３１および側面映像信号３２は、図３のように、
それぞれ正面二値化回路４１と側面二値化回路４２に入
力され、ここで基準レベルと比較される。ここで、基準
レベルは人物１の部分と背景部分のレベルの中間になる
ように設定されているので、正面映像信号３１と側面映
像信号３２は人物部と背景部に二値化される。すなわ
ち、図３に示すような、シルエット情報をもった正面二
値化信号５１と側面二値化信号５２が得られる。
式を概念的に示す図、図２は顔の正面情報および側面情
報を取り込む手法を説明する図、図３は実施例に係る顔
認識装置を機能ブロックで示した図である。図２に示す
ように、同定すべき人物１の正面側には正面カメラ２
１、側方には側面カメラ２２が設置され、正面映像信号
３１および側面映像信号３２が生成される。この正面映
像信号３１および側面映像信号３２は、図３のように、
それぞれ正面二値化回路４１と側面二値化回路４２に入
力され、ここで基準レベルと比較される。ここで、基準
レベルは人物１の部分と背景部分のレベルの中間になる
ように設定されているので、正面映像信号３１と側面映
像信号３２は人物部と背景部に二値化される。すなわ
ち、図３に示すような、シルエット情報をもった正面二
値化信号５１と側面二値化信号５２が得られる。
【００１０】図３において、プロファイルデータ生成部
６１と範囲設定部６２と認識処理部６３は、例えばマイ
クロプロセッサにおいてソフトウェアとして実現されて
いる。まず、正面二値化信号５１はプロファイルデータ
生成部６１に与えられ、図１において横方向に画素積算
がされ、一次元のプロファイルデータが生成される。す
ると、このプロファイルデータは人物１の頭頂部の位置
Ｐ１（図１）において急変するので、この位置Ｐ１がま
ず求められ、次に頭頂部の位置Ｐ１から所定の幅（顔の
縦方向の幅）だけ下側に移動した顔下部の位置Ｐ２（図
１）が求められる。この頭頂部の位置Ｐ１と顔下部の位
置Ｐ２にもとづき、範囲設定部６２において認識すべき
縦方向（垂直方向）の範囲（Ｐ１〜Ｐ２）が設定され
る。そして、このＰ１〜Ｐ２におけるプロファイルデー
タが、図１に示すような認識すべき一次元プロファイル
データ７１となる。このＰ１〜Ｐ２の範囲データは再び
図３のプロファイルデータ生成部６１に戻され、プロフ
ァイルデータ生成部６１では正面二値化信号５１の縦方
向の画像積算がされ、範囲Ｐ１〜Ｐ２における認識すべ
き一次元プロファイルデータ７２が求まる（図１）。こ
こで、一次元プロファイルデータ７２は顔の左右の端部
で急変するので、顔の幅（Ｐ３〜Ｐ４）と中心位置が求
まる。
６１と範囲設定部６２と認識処理部６３は、例えばマイ
クロプロセッサにおいてソフトウェアとして実現されて
いる。まず、正面二値化信号５１はプロファイルデータ
生成部６１に与えられ、図１において横方向に画素積算
がされ、一次元のプロファイルデータが生成される。す
ると、このプロファイルデータは人物１の頭頂部の位置
Ｐ１（図１）において急変するので、この位置Ｐ１がま
ず求められ、次に頭頂部の位置Ｐ１から所定の幅（顔の
縦方向の幅）だけ下側に移動した顔下部の位置Ｐ２（図
１）が求められる。この頭頂部の位置Ｐ１と顔下部の位
置Ｐ２にもとづき、範囲設定部６２において認識すべき
縦方向（垂直方向）の範囲（Ｐ１〜Ｐ２）が設定され
る。そして、このＰ１〜Ｐ２におけるプロファイルデー
タが、図１に示すような認識すべき一次元プロファイル
データ７１となる。このＰ１〜Ｐ２の範囲データは再び
図３のプロファイルデータ生成部６１に戻され、プロフ
ァイルデータ生成部６１では正面二値化信号５１の縦方
向の画像積算がされ、範囲Ｐ１〜Ｐ２における認識すべ
き一次元プロファイルデータ７２が求まる（図１）。こ
こで、一次元プロファイルデータ７２は顔の左右の端部
で急変するので、顔の幅（Ｐ３〜Ｐ４）と中心位置が求
まる。
【００１１】顔の側面の認識については、後面（後頭
部）よりも前面が重要であるので、側面二値化信号５２
の中心位置から前面側のみが取り出され、プロファイル
データ生成部６１において一次元プロファイルデータ７
３が求められる。ここで、一次元プロファイルデータ７
３の上下の幅については、先に求めた範囲Ｐ１〜Ｐ２が
参照される（図１）。以上のようにして、正面二値化信
号５１の水平方向の一次元プロファイルデータ７１にも
とづくシルエット情報８１と、正面二値化信号５１の垂
直方向の一次元プロファイルデータ７２にもとづくシル
エット情報８２と、側面二値化信号５２の水平方向の一
次元プロファイルデータ７３にもとづくシルエット情報
８３が得られる。しかも、これらシルエット情報８１，
８２，８３は顔のみの凹凸情報を含んでいるので、顔認
識を容易かつ正確に行ない得る。具体的な顔の認識は、
ニューラルネットワークを用いればよい。すなわち、上
記のようなプロファイルデータをニューラルネットワー
クに入力し、学習させればよい。
部）よりも前面が重要であるので、側面二値化信号５２
の中心位置から前面側のみが取り出され、プロファイル
データ生成部６１において一次元プロファイルデータ７
３が求められる。ここで、一次元プロファイルデータ７
３の上下の幅については、先に求めた範囲Ｐ１〜Ｐ２が
参照される（図１）。以上のようにして、正面二値化信
号５１の水平方向の一次元プロファイルデータ７１にも
とづくシルエット情報８１と、正面二値化信号５１の垂
直方向の一次元プロファイルデータ７２にもとづくシル
エット情報８２と、側面二値化信号５２の水平方向の一
次元プロファイルデータ７３にもとづくシルエット情報
８３が得られる。しかも、これらシルエット情報８１，
８２，８３は顔のみの凹凸情報を含んでいるので、顔認
識を容易かつ正確に行ない得る。具体的な顔の認識は、
ニューラルネットワークを用いればよい。すなわち、上
記のようなプロファイルデータをニューラルネットワー
クに入力し、学習させればよい。
【００１２】以上のようにして、シルエットによる顔の
認識を行なうことができるが、認識の精度を向上させる
ためには、次のような構成を付加してもよい。すなわ
ち、上記のシステムで得られた顔の範囲に関する情報
（垂直方向がＰ１〜Ｐ２、水平方向がＰ３〜Ｐ４）によ
り、認識すべき範囲を特定して画素ごとにデータを処理
する。すなわち、図４に示すように、認識範囲の画素を
丸印の１〜４の４種類に分別し（同図（ａ），
（ｂ））、それぞれまとめることで（同図（ｃ））、図
５のような４個のニューラルネットワークに分割して入
力する。そして、多数決により結果を求める。このよう
に、マスク領域（Ｐ１〜Ｐ２，Ｐ３〜Ｐ４）のみを画像
処理の画像に分散させることで、画素数を少なくでき
る。
認識を行なうことができるが、認識の精度を向上させる
ためには、次のような構成を付加してもよい。すなわ
ち、上記のシステムで得られた顔の範囲に関する情報
（垂直方向がＰ１〜Ｐ２、水平方向がＰ３〜Ｐ４）によ
り、認識すべき範囲を特定して画素ごとにデータを処理
する。すなわち、図４に示すように、認識範囲の画素を
丸印の１〜４の４種類に分別し（同図（ａ），
（ｂ））、それぞれまとめることで（同図（ｃ））、図
５のような４個のニューラルネットワークに分割して入
力する。そして、多数決により結果を求める。このよう
に、マスク領域（Ｐ１〜Ｐ２，Ｐ３〜Ｐ４）のみを画像
処理の画像に分散させることで、画素数を少なくでき
る。
【００１３】
【発明の効果】 以上、詳細に説明した通り本発明で
は、人物の顔の正面情報と側面情報を映像信号として取
り込み、これを二値化することで顔の正面と側面の外形
（シルエット）情報を求めている。このシルエット情報
は顔の凹凸に対応しており、この凹凸は個人の同定にお
いて重要な情報となる。そこで本発明は、簡単なシステ
ムによって、容易に人物の顔を認識し、同定することの
できる顔認識装置を提供することを目的とする。
は、人物の顔の正面情報と側面情報を映像信号として取
り込み、これを二値化することで顔の正面と側面の外形
（シルエット）情報を求めている。このシルエット情報
は顔の凹凸に対応しており、この凹凸は個人の同定にお
いて重要な情報となる。そこで本発明は、簡単なシステ
ムによって、容易に人物の顔を認識し、同定することの
できる顔認識装置を提供することを目的とする。
【図１】実施例に係る顔認識装置に適用された方式を示
す概念図である。
す概念図である。
【図２】正面および側面情報の取り込みを示す概念図で
ある。
ある。
【図３】実施例に係る顔認識装置の構成を示す機能ブロ
ック図である。
ック図である。
【図４】変形例の手法を説明する概念図である。
【図５】図４の手法を処理する装置の構成図である。
２１…正面カメラ ２２…側面カメラ ３１…正面映像信号 ３２…側面映像信号 ４１…正面二値化回路 ４２…側面二値化回路 ５１…正面二値化信号 ５２…側面二値化信号 ６１…プロファイルデータ生成部 ６２…範囲設定部 ６３…認識処理部
Claims (2)
- 【請求項１】 人物の顔を認識する顔認識装置におい
て、 前記顔を正面および側面から撮像し、正面映像信号およ
び側面映像信号を出力する撮像手段と、 前記正面映像信号および側面映像信号を人物の領域と背
景領域の間のレベルで二値化し、正面二値化信号および
側面二値化信号を出力する二値化手段と、 前記正面二値化信号もしくは側面二値化信号を人物に対
して横方向に画素積算して横方向プロファイルデータを
求める積算手段と、 人物に対して縦方向の前記横方向プロファイルデータの
変化にもとづき、当該人物の頭頂部の位置を求め、顔情
報として処理すべき垂直方向の範囲を設定する垂直範囲
設定手段と、 前記垂直範囲設定手段で設定された範囲内において前記
正面二値化信号を縦方向に画像積算して縦方向プロファ
イルデータを求め、人物に対して横方向の前記縦方向プ
ロファイルデータの変化にもとづき顔情報として処理す
べき水平方向の範囲を設定する水平範囲設定手段と、 前記垂直範囲設定手段および水平範囲設定手段で設定さ
れた範囲の前記正面二値化信号から得た前記横方向プロ
ファイルデータおよび縦方向プロファイルデータと、前
記側面二値化信号のうちの顔の前半分に対応する信号か
ら得た横方向プロファイルデータにもとづき、人物の顔
を認識する認識手段とを備えることを特徴とする顔認識
装置。 - 【請求項２】 前記垂直範囲設定手段および水平範囲設
定手段で設定された範囲の前記正面二値化信号もしくは
側面二値化信号を、画素ごと又は隣接する複数の画素ご
とにニューラルネットワークを有する学習認識手段に入
力し、人物の顔を認識するように構成された手段を更に
備える請求項１記載の顔認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3038432A JP2500203B2 (ja) | 1991-03-05 | 1991-03-05 | 顔認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3038432A JP2500203B2 (ja) | 1991-03-05 | 1991-03-05 | 顔認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04277873A JPH04277873A (ja) | 1992-10-02 |
| JP2500203B2 true JP2500203B2 (ja) | 1996-05-29 |
Family
ID=12525151
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3038432A Expired - Fee Related JP2500203B2 (ja) | 1991-03-05 | 1991-03-05 | 顔認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2500203B2 (ja) |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5148749A (ja) * | 1974-10-23 | 1976-04-27 | Kobashi Kinzoku Kk | Ringutaijidoseizokikai |
| JPS5856429A (ja) * | 1981-09-30 | 1983-04-04 | Fujitsu Ltd | パタ−ン位置検出装置 |
| JPS60126858U (ja) * | 1984-02-02 | 1985-08-26 | 三菱重工業株式会社 | 個人識別装置 |
| JPS6152783A (ja) * | 1984-08-22 | 1986-03-15 | Toshiba Corp | パタ−ン認識方法 |
| JPS62105286A (ja) * | 1985-10-31 | 1987-05-15 | Toshiba Corp | 車両のナンバプレ−ト読取装置 |
| US4720869A (en) * | 1986-02-18 | 1988-01-19 | International Business Machines Corporation | Hand dimension verification |
| JPS63126076A (ja) * | 1986-11-14 | 1988-05-30 | Nippon Denshi Kiki Kk | 横顔照合装置 |
| JPH01214986A (ja) * | 1988-02-23 | 1989-08-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 人物識別装置 |
| JPH02239377A (ja) * | 1989-03-14 | 1990-09-21 | Fuji Electric Co Ltd | 個人照合装置 |
-
1991
- 1991-03-05 JP JP3038432A patent/JP2500203B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04277873A (ja) | 1992-10-02 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |