JP3279913B2 - 人物認証装置、特徴点抽出装置及び特徴点抽出方法 - Google Patents

人物認証装置、特徴点抽出装置及び特徴点抽出方法

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力された画像中
から顔領域を安定に抽出して人物認証を行なう人物認証
装置と、人物認証などに適用される特徴点抽出装置及び
特徴点抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】個人認証は、高度なヒューマンインタフ
ェースに向けて重要な技術である。これまでに様々な個
人認証法が提案されてきた。最近の個人認証技術につい
ての技術動向は後述する文献［１］に詳しく述べてあ
る。従来の個人認証の基本的な処理の流れは以下の通り
である。
【０００３】１．画像中から顔領域抽出 ２．抽出された顔領域から目、鼻、口などの特徴点抽出 ３．識別処理 顔領域抽出法としては、顔を２次元パターンとして捉え
て、文字認識で確立された複合類似度などのパターン認
識理論あるいは予め学習させたニューラルネットワーク
を用いた抽出方法［７］などが提案されている。
【０００４】特徴点抽出法としては、エッジ情報やカラ
ー情報に基づく方法や、モデルマッチング［６］などの
様々な方法が提案されている。識別法は大きく分ける
と、以下の２つに分類できる。
【０００５】一つは、抽出された各特徴点の位置、形
状、サイズをパラメータ化して特徴ベクトルを生成し、
予め登録されている対象人物の特徴ベクトルとの類似度
を計算する方法である。最も類似度が高い辞書ベクトル
を表す人物を当人と識別する。これらは構造解析的な手
法に分類される。
【０００６】もう一つの方法は、目、鼻などの特徴点を
基準とした２次元affine変換などの幾何学変換により位
置、サイズが正規化された画像と予め登録されている辞
書正規化画像とのパターンの類似度に基づいた方法であ
る。前者と同様に最も類似度が高い辞書画像を表す人物
を当人と識別する。これらは従来の文字認識で実用化さ
れている方法でパターン的な手法に分類できる。
【０００７】上記の２つの手法のどちらの場合も、類似
度としては画像間の相関値や特徴空間中でのユークリッ
ド距離などの統計的な距離を用いる。この識別処理に
は、文字認識で実用化されている様々なパターン認識理
論、例えば部分空間法［５］や複合類似度などの方法が
適用できる。識別法の構成は「舟久保登”パターン認
識”共立出版（１９９１）」や「飯島泰蔵”パターン認
識理論”森北出版（１９８９）」などに詳しい。
【０００８】ここで、両者いずれの場合も全体の識別性
能に最も影響するのは、特徴点抽出の安定性および精度
である。前者の場合は、特徴ベクトルの要素として各特
徴点の位置、形状、サイズを直接用いているためにその
影響が大きい。後者の場合も認識性能は、類似度を計算
する際の正規化画像と辞書画像の精度に依存するので特
徴点抽出の精度と安定性は強い影響を与える。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上記したように、人物
認識を行う場合において、全体の識別性能に最も影響す
るのは特徴点抽出の安定性および精度である。従来の代
表的な特徴点抽出は、画像中のエッジ情報に基づく方法
である。これは、ソーベルなどのエッジオペレータを用
いて顔領域内のエッジを抽出してモデル当てはめなどに
より目、鼻、口などを抽出する。しかし、顔画像は３次
元的に滑らかに形状変化しているので、明瞭なエッジが
得られることが少ない。適用は照明条件が良好な極限ら
れた場合に限る。
【００１０】また、ノイズに弱いという課題を解決する
ために、目、口などの形状モデルを準備して抽出する方
法も提案されている。また、カラー情報に基づく方法も
提案されているが、これは照明条件によりカラーがうま
く抽出できない場合が多い。
【００１１】これに対して、テンプレートパターンの当
て填めによる方法が提案されている。例えば、予め登録
された顔の目、鼻、口領域などの各部分パターンとの照
合により特徴点を抽出する方法である。しかし、この方
法では、対象パターンのサイズ、位置などの変化に対応
するためには、非常に多くのテンプレートを持つ必要が
ある。このため、検索範囲が広くなる場合、計算量が多
くなってしまうという問題があった。また、領域全体の
パターンだけを見ているために、似たパターンの場合に
は区別が難しいといった問題があった。
【００１２】上記の問題に加えて、如何に特徴点の全体
配置情報を使って特徴点を安定に求めるかが問題であ
る。例えば、目、鼻、口などの配置は統計的には正規分
布しているという仮定のもとで各特徴点あるいは領域間
を仮想のスプリングで接続して特徴点を抽出する方法
［８］や、予め各特徴点の配置に対する評価関数を設定
しておいて、この関数値を最小化することで正しい特徴
点を抽出する方法［６］も提案されている。
【００１３】しかし、仮想スプリングを用いる方法で
は、全体的な制約なので眉毛の端と黒目を間違えた場合
などの僅かな部分的な誤りに対しては、高い精度の識別
を達成することが難しかった。また、評価関数を用いる
方法でも性能を大きく左右する評価関数の重みを如何に
設定するかという課題も残されたままである。また、最
小化処理のための繰り返し計算が必要である。
【００１４】本発明は上記のような点に鑑みなされたも
ので、輝度変化などに影響されずに、入力画像から目、
鼻などの特徴点を安定に抽出し、その特徴点を用いて人
物認証を高精度に行うことのできる人物認証装置、特徴
点抽出装置及び特徴点抽出方法を提供することを目的と
する。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明は、円形やだ円な
どの特定形状の領域を抽出する分離度フィルタとテンプ
レートパターンの照合の組合せにより安定な特徴点抽出
を実現する。まず円形やだ円などの特定形状の領域を分
離度フィルタで目、鼻穴、口端などを特徴点候補として
抽出する。この分離度フィルタは後で述べるように円形
やだ円などの特徴点の形状のみに依存した多変量解析に
おける線形判別基準、具体的には
【数３】 を用いた一の演算処理によって常に１．０に正規化され
た値を出力する。このフィルタの出力値は、明るさに依
存しないので、明暗の差が少ない不明瞭な特徴点に対し
ても安定な抽出が可能である。また、エッジ情報に比べ
て領域情報に基づく方法なので、ノイズに対してもロバ
ストである。
【００１６】次に、このようにして抽出された各特徴点
候補に対して、顔の構造的な制約を用いた絞り込みを行
う。例えば、鼻穴は目より下に位置する。あるいは、２
つの鼻穴を結んだベクトルと２つの目を結んだベクトル
は平行であるといった制約を用いる。
【００１７】次に、絞り込まれた各特徴点の位置とサイ
ズを基準にして、例えば矩形の特徴点近傍領域を切り出
す。この切り出された領域と予め登録されている目領
域、鼻領域、口領域のテンプレートの比較を行い、類似
度を計算する。
【００１８】本発明は、初めからテンプレートの当て填
めを行う場合に比べて、予め分離度フィルタと顔の構造
的な制約で特徴点の候補を絞り込んでいるので、より少
ないテンプレート数で済み、同時に抽出に誤りが少なく
なる。
【００１９】
【発明の実施の形態】個人認証は画像を用いたセキュリ
ティ技術において不可欠な要素技術である。ここでは、
顔認証を用いた個人認証装置を例にとって説明する。図
１は本発明の一実施形態に係る個人認証装置の概略構成
を示すブロック図である。本装置は、画像入力部１１、
顔領域抽出部１２、特徴点抽出部１３、特徴点セット候
補選択部１４、パターン評価部１５、正規化生成部１
６、認識部１７からなる。
【００２０】画像入力部１１は、認識対象となる人物の
画像を入力するためのものであり、例えばＴＶカメラか
らなる。この画像入力部１１から入力された画像は、Ａ
／Ｄ変換器によりテジタル化されて顔領域抽出部１２に
送られる。
【００２１】顔領域抽出部１２は、画像入力部１１から
送られてきた入力画像から当該人物の顔領域を常時抽出
し続ける。本実施形態では、予め登録された標準顔画像
（テンプレート）を全画面に渡って移動させながら相関
値を計算し、最も高い相関値を有する領域を顔領域とす
る。相関値が設定された閾値より低い場合は、顔が存在
しないとする。具体的には、最大相関値を「１００」と
した場合、閾値を「３０」に設定する。顔の向き変化に
対応するするために、複合類似度などにより複数のテン
プレートを用いると、さらに安定に顔領域を抽出でき
る。この処理は先に述べたカラー情報に基づく抽出法に
置き換えても良い。
【００２２】特徴点抽出部１３は、後述する図３の分離
度フィルタを用いて、抽出部１２によって抽出された顔
領域の中から眼球（黒目）や鼻穴などの特徴徴点の候補
を抽出する。この際、顔領域全体を処理すると時間が掛
かるので、輝度が閾値より小さいピクセルに対してのみ
出力を求める。この閾値は顔領域内の輝度分布から自動
的に例えばモード法などで決める。
【００２３】また、特徴点のサイズの変化に対応するた
めに幾つかのサイズの分離度フィルタを同時に適用し、
最大値の出力をしたサイズをその点のサイズ、その値を
出力値とする。全対象領域に対して処理が完了したら、
ガウシアンフィルタを用いて平滑化した後に局所最大点
を抽出して特徴点の候補とする。
【００２４】特徴点セット候補選択部１４は、構造パラ
メータ算出部と配置評価部からなる。構造パラメータ算
出部は、抽出された特徴点候補群から構造パラメータを
算出する。この構造パラメータは配置評価部に送られ、
配置評価部は評価関数に基づいて評価値を算出し、その
値が高い方から上位ｎ候補を当該特徴点セット（ここで
は、黒目と鼻穴の４点からなる特徴点セット）の候補と
して選択する。
【００２５】パターン評価部１５は、特徴点セット候補
選択部１４によって選択されたｎ個の特徴点セット候補
に対して、予め登録してある目、鼻、口領域などのテン
プレート１５ｂとの類似度を類似度計算部１５ａで計算
してその加重和の整合度を求め、最も高い整合度を持つ
特徴点セットを正しい組合せと決定する。
【００２６】正規化生成部１６は、パターン評価部１５
で決定された特徴点セットから正規化画像を生成する。
正規化生成部１６で生成された正規化画像は、認識部１
７に送られる。
【００２７】認識部１７は、類似度計算部１７ａと画像
記憶部１７ｂを有し、正規化生成部１６で生成された正
規化画像と予め登録されている各登録者の辞書画像との
類似度を計算し、類似度が高い辞書画像を表す人物を当
人と識別する。その際に複合類似度を用いて識別する。
【００２８】次に、同実施形態の動作を説明する。大ま
かな処理の流れを図２に示す。ここでは、黒目、鼻穴の
４点からなる特徴点セットを抽出する場合を例に説明す
る。この画像は、通常ディスプレイの前面下部にＴＶカ
メラを設置した場合に得られる。
【００２９】画像入力部１１によって認識対象となる人
物の画像が得られると、顔領域抽出部１２は当該人物の
顔領域を抽出する。なお、人物画像の入力に際し、ここ
では鼻穴が見える画像を取り込むものとする。
【００３０】ここで、顔領域抽出部１２は、分離度フィ
ルタを用いて、顔領域の中から黒目、鼻穴、口などの特
徴点を抽出する。この場合、図３（ａ）、（ｂ）に示す
ような円形あるいは楕円形の内部領域１と外部領域２か
ら構成されるマスクを準備する。ここで、内側領域１と
外側領域２間で輝度などの画像特徴量がどの程度分離さ
れているかの量、すなわち、“分離度”を多変量解析に
おける線形判別式から定義される。マスクが円形の場合
は黒目、鼻穴などの円形状の特徴点にフィットする程
「１．０」に近い値を出力する（図３（ｃ））。対象領
域の形状が円形から離れる連れて出力値は低下してゆ
き、円形特徴がない領域では、ほぼ「０」に近い値に出
力する。マスク形状を円形から楕円に変えることで、唇
や目全体領域の抽出も可能である。以降、マスク形状が
円形の場合を分離度円形フィルタと呼び、これを使った
例を説明する。具体的には、フィルタ出力値（分離度η
2 ）は、次式から求まる。
【００３１】
【数１】
【００３２】分離度は、０＜η 2 ≦１．０の範囲の値を
とる。ここでは、Ｐiを輝度レベルとしたが、色相、彩
度、テクスチャなどの他の画像特徴量を用いることも可
能である。
【００３３】なお、完全な平坦領域に対する分離度は、
分母の分散が「０」となるため定義できない。実用上
は、領域内の全分散値σT が、基準閾値σL より小さい
場合は、分離度を「０」に設定する。目、鼻穴などは周
囲より輝度が小さいという拘束条件を加えると処理時間
が短縮できる。分離度を輪郭抽出およびエッジ抽出に適
用した例は文献［２，３，９］に詳しい。また、分離度
の考えは、画像の２値化処理において、最適な閾値を決
定する「大津のしきい値決定法」として知られている。
【００３４】ここで、フィルタ形状を円、楕円、長方
形、三角形などに変更すれば、様々な形状の特徴点抽出
にも適用可能である。例えば、円形を用いると、眼球、
鼻穴、口端、楕円を用いると目、眉、口全体領域などが
抽出できる。
【００３５】複数の異なる形状のフィルタを同時に適用
して、これらの出力値の分布を調べることで、さらに確
実な特徴点抽出が実現できる。例えば、目は円形と楕円
形状のフィルタに対して高い値を出力するので、円形と
楕円フィルタの両方の出力値が高い部分を目候補として
抽出すれば安定性が増す。
【００３６】抽出された特徴点候補は明らかに構造的に
誤った特徴点を含むので、特徴点セット候補選択部１４
は顔の構造的な制約を用いて特徴点組合せ（セット）の
候補を絞り込む。例えば、図５に構造パラメータを示
す。
【００３７】図中Ｅ１、Ｅ２は黒目の中心点、Ｎ１，Ｎ
２は鼻穴の中心点、Ｍ１、Ｍ２は口の端点、ｌｅｎ１，
ｌｅｎ２，ｌｅｎ３はそれぞれＥ１とＥ２、Ｎ１とＮ
２、Ｍ１とＭ２の距離である。ｌｅｎ４はＥ１とＥ２の
中点Ｃ１とＮ１とＮ２の中点Ｃ２を結んだ距離である。
また、θ１はベクトルＥ１Ｅ２とベクトルＮ１Ｎ２のな
す角度、θ２はベクトルＥ１Ｅ２とベクトルＣ１Ｃ２が
なす角度である。各構造パラメータを用いて以下の評価
関数を設定する。
【００３８】
【数２】
【００３９】実際の適用の際には、膨大な組合せによっ
て処理時間が増加するのを防ぐために、予めｌｅｎ１／
ｌｅｎ２やｌｅｎ１／ｌｅｎ５に対する閾値を実験的に
決めておくと良い。
【００４０】しかして、特徴点セット候補選択部１４は
評価値Ｖalの高い方から上位ｎ個を特徴点セットを候補
として算出する。この場合、ｎを大きく設定するほど正
しい特徴点セットが含まれる率が高くなるが、処理時間
が多くなる。ここでは、ｎ＝１０と設定する。
【００４１】次に、パターン評価部１５において、顔領
域から各特徴点の位置を基準にして代表的な特徴点のサ
イズ、例えば黒目のサイズに依存した大きさの矩形領域
を切り出す。あるいは、先に抽出している大まかな顔領
域のサイズを基準にしても良い。図４に目および口端領
域の切り出しの例を示す。この切り出された矩形領域と
予め登録してある目、鼻、口領域などの部分テンプレー
トの類似度を計算する。
【００４２】テンプレートとしては、様々な人物の目、
鼻、口領域画像の平均画像を用いることができる。ある
いは、部分空間法や複合類似度法などを用いて効率良く
複数のテンプレートを持てば、より安定に類似度を得る
ことができる。また、２つの目領域のパターン相関を計
算して、特徴点の類似度にしても良い。
【００４３】パターン評価部１５は、このようにして求
めた各特徴点に対する適合度の加重和を特徴点の組合せ
に対する整合度とする。これを全ての特徴点の組合せに
対して求めて、最も高い整合度を有する特徴点の組合せ
（セット）を正しい特徴点の組合せとして決定する。
【００４４】次に、正規化生成部１６は、この最終的に
決定された正しい特徴点セットを基準にして位置、サイ
ズを正規化して正規化画像を得る。例えば、目、鼻穴を
基準とする場合は、Ｅ１，Ｅ２の向きを平行に補正し、
更にＣ１，Ｃ２の上から１／３の点ＣＰを正規化画像の
中心座標、横幅をＥ１，Ｅ２の２倍、縦幅をＣ１，Ｃ２
の２倍に設定する。図４に正規化の流れを示す。
【００４５】認識部１７は、正規化生成部１６で生成さ
れた正規化画像と予め登録されている各登録者の辞書画
像との類似度を計算し、類似度が高い辞書画像を表す人
物を当人と識別する。その際、複合類似度法を用いても
良い。この複合類似度法を用いた場合には、例えば左右
上下などの様々な向きから撮った複数枚の辞書画像との
比較によって、より正確に人物の識別処理が行われる。
【００４６】このように、円形や矩形などの特定形状の
領域を抽出する分離度フィルタとテンプレートパターン
の照合の組合せにより特徴点抽出を行うことにより、輝
度変化などに影響されずに、入力画像から目、鼻などの
特徴点を安定に抽出して人物認証を行うことができる。
【００４７】また、この特徴点の位置情報を用いて顔の
向きを検出することができる。また、２台のカメラを用
いて特徴点を抽出すると、ステレオ視覚が実現できる。
なお、本明細書で参考した文献を以下に列挙する。 ［１］塩野他：”個人認証技術の最近の研究動向”，信
学技法ＯＳＦ９２−１７ ［２］福井：“領域間の分離度を用いた輪郭抽出”，情
処研報ＣＶ８８−２，pp．9-16(1994) ［３］Ｋ．Ｆukui：”Ｅdge Ｅxtraction Ｍethod Ｂas
ed on Ｓeparabilityof Ｉmage Ｆeatures ”，ＭＶ
Ａ’94，pp391-396(1994) ［４］小杉：”シーンの中の顔の探索と認識”，情処研
法ＣＶ76-7pp．49-56(1992) ． ［５］Ｔurk Ｍ．Ａ他：“Ｆace racognition using ei
genfaces”，Ｐroc.ＣＶＰＲ，pp．453-458(1993). ［６］Ｙuille Ａ．Ｌ．他：”Ｆeature extraction fr
om faces using deformable templates ”，ＩＪＣＶ，
vol.８：２，pp．99-111(1992)． ［７］Ｓung 他：”Ｅxample-based learing for view-
based human face detection”，ＡＩ．ＭＥＭＯ1521，
ＣＢＣＬ Ｐaper 112，ＭＩＴ，Ｄecember(1994). ［８］Ｆisher,Ｍ．Ａ他：”Ｔhe representation and
matching of pictorial structures”，ＩＥＥＥ Ｔra
ns．Ｃomput.Ｃ-22,1,pp.67-92(1973). ［９］山口他：“分離度特徴を用いた顔画像解析−目、
瞳の検出−”，情報処理学会第５２回全国大会，P187−
188 （1995）
【００４８】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、認識対象
となる人物の入力画像から当該人物の顔領域が抽出され
た際に、その顔領域の中から分離度フィルタを用いて顔
の各特徴点候補を抽出し、この各特徴点候補の中から顔
の構造的な制約情報に基づいて上記各特徴点のセット候
補を選択し、この各特徴点セット候補を基準に切り出し
た特徴点近傍領域と予め登録してあるテンプレートパタ
ーンとの照合により各適合度を計算してその緩和を求
め、最も適合度の緩和が高い特徴点セットを正しい特徴
点セットとして選択し、この正しい特徴点セットを用い
て正規化画像を生成し、この正規化画像と予め登録され
た各登録者の辞書画像とを比較して当該人物を識別する
ようにしたため、輝度変化などに影響されずに、入力画
像から目、鼻などの特徴点を安定に抽出し、その特徴点
を用いて人物認証を高精度に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る人物認証装置の構成
を示すブロック図。
【図２】同実施形態における人物認証処理を説明するた
めの図。
【図３】同実施形態における分離度フィルタを示す図。
【図４】同実施形態における正規化の流れを示す図。
【図５】同実施形態における正規化画像を示す図。
【符号の説明】
１１…画像入力部 １２…顔領域抽出部 １３…特徴点抽出部 １４…特徴点セット候補選択部 １５…パターン評価部 １５ａ…類似度計算部 １５ｂ…テンプレート １６…正規化生成部 １７…認識部 １７ａ…類似度計算部 １７ｂ…画像記憶部

Claims (14)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】認識対象となる人物の画像を入力する画像
    入力手段と、この画像入力手段によって得られた入力画
    像中の顔の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、この特
    徴点抽出手段により抽出された特徴点から当該人物を識
    別する識別手段とを具備する人物認証装置において、 前記特徴点抽出手段は、前記入力画像中の予め定められ
    た特定形状の領域を検出するために円形またはだ円形の
    内部領域と外部領域から構成される分離度フィルタを用
    いて、 【数３】 から当該内部領域と外部領域間で画像特徴量がどの程度
    分離されているかを示す分離度η（ただし、０＜η≦
    １）を一の演算処理で求めることにより、前記円形また
    はだ円形の形状に適合する程度の高い特徴点候補を抽出
    する特徴点候補抽出手段を有することを特徴とする人物
    認証装置。
  2. 【請求項２】前記画像特徴量として、入力画像の画素の
    輝度、色相、彩度またはテクスチャの値を用いることを
    特徴とする請求項１記載の人物認証装置。
  3. 【請求項３】前記特徴点候補抽出手段は、前記入力画像
    から抽出された顔領域の中から顔の特徴点候補を抽出す
    ることを特徴とする請求項１記載の人物認証装置。
  4. 【請求項４】前記特徴点抽出手段は、前記特徴点候補抽
    出手段によって抽出された特徴点候補の近傍を含む特徴
    点候補近傍パターンと予め登録してある辞書パターンと
    の類似度を計算して正しい特徴点を決定する特徴点決定
    手段をさらに含むことを特徴とする請求項１記載の人物
    認証装置。
  5. 【請求項５】前記特徴点決定手段は、前記特徴点候補抽
    出手段によって抽出された特徴点候補の中から顔の構造
    的な制約情報に基づいて特徴点セット候補を選択し、こ
    の特徴点セット候補選択手段によって選択された特徴点
    セット候補に対して、その位置あるいはその位置の形状
    を基準に切り出して前記特徴点候補近傍パターンを求
    め、この特徴点候補近傍パターンと前記辞書パターンと
    の類似度を計算し、各特徴点候補に対する類似度から正
    しい特徴点を決定することを特徴とする請求項４記載の
    人物認証装置。
  6. 【請求項６】前記識別手段は、前記特徴点抽出手段によ
    り抽出された特徴点を用いて正規化画像を生成し、この
    正規化画像と予め登録された各登録者の辞書画像とを比
    較して当該人物を識別することを特徴とする請求項１乃
    至５のいずれか１項記載の人物認証装置。
  7. 【請求項７】認識対象となる人物の画像を入力する画像
    入力手段と、この画像入力手段によって得られた入力画
    像中の顔の特徴点を抽出する特徴点抽出手段とを具備
    し、前記特徴点抽出手段は、前記入力画像中の予め定め
    られた特定形状の領域を検出するために円形またはだ円
    形の内部領域と外部領域から構成される分離度フィルタ
    を用いて、 【数３】 から当該内部領域と外部領域間で画像特徴量がどの程度
    分離されているかを示す分離度η（ただし、０＜η≦
    １）を一の演算処理で求めることにより、前記円形また
    はだ円形の形状に適合する程度の高い特徴点候補を抽出
    する特徴点候補抽出手段を有することを特徴とする特徴
    点抽出装置。
  8. 【請求項８】前記特徴点候補抽出手段は、前記入力画像
    から抽出された顔領域の中から顔の特徴点候補を抽出す
    ることを特徴とする請求項７記載の特徴点抽出装置。
  9. 【請求項９】前記特徴点抽出手段は、前記特徴点候補抽
    出手段によって抽出された特徴点候補の近傍を含む特徴
    点候補近傍パターンと予め登録してある辞書パターンと
    の類似度を計算して正しい特徴点を決定する特徴点決定
    手段をさらに含むことを特徴とする請求項７記載の特徴
    点抽出装置。
  10. 【請求項１０】前記特徴点決定手段は、前記特徴点候補
    抽出手段によって抽出された特徴点候補の中から顔の構
    造的な制約情報に基づいて特徴点セット候補を選択し、
    この特徴点セット候補選択手段によって選択された特徴
    点セット候補に対して、その位置あるいはその位置と形
    状を基準に切り出して前記特徴点候補近傍パターンを求
    め、この特徴点候補近傍パターンと前記辞書パターンと
    の類似度を計算し、各特徴点候補に対する類似度から正
    しい特徴点を決定することを特徴とする請求項９記載の
    特徴点抽出装置。
  11. 【請求項１１】認識対象となる人物の画像を入力し、こ
    の入力画像の顔の特徴点を抽出する特徴点抽出方法にお
    いて、 前記入力画像中の予め定められた特定形状の領域を検出
    するために円形またはだ円形の内部領域と外部領域から
    構成される分離度フィルタを用いて、 【数３】 から当該内部領域と外部領域間で画像特徴量がどの程度
    分離されているかを示す分離度η（ただし、０＜η≦
    １）を一の演算で求めることにより、前記円形またはだ
    円形の形状に適合する程度の高い特徴点候補を抽出する
    特徴点候補抽出ステップを有することを特徴とする特徴
    点抽出方法。
  12. 【請求項１２】前記特徴点候補抽出ステップは、前記入
    力画像から抽出された顔領域の中から顔の特徴点候補を
    抽出することを特徴とする請求項１１記載の特徴点抽出
    方法。
  13. 【請求項１３】前記特徴点候補抽出ステップによって抽
    出された特徴点候補の近傍を含む特徴点候補近傍パター
    ンと予め登録してある辞書パターンとの類似度を計算し
    て正しい特徴点を決定する特徴点決定ステップをさらに
    有することを特徴とする請求項１１記載の特徴点抽出方
    法。
  14. 【請求項１４】前記特徴点決定ステップは、前記特徴点
    候補抽出ステップによって抽出された特徴点候補の中か
    ら顔の構造的な制約条件に基づいて特徴点セット候補を
    選択し、選択した特徴点セット候補に対して、その位置
    あるいはその位置と形状を基準に切り出して前記特徴点
    候補近傍パターンを求め、この特徴点候補近傍パターン
    と前記辞書パターンとの類似度を計算し、各特徴点候補
    に対する類似度から正しい特徴点を決定することを特徴
    とする請求項１３記載の特徴点抽出方法。
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