JP3305551B2 - 特定対称物体判定方法 - Google Patents
特定対称物体判定方法Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、監視カメラからの
画像情報を解析することで、例えば銀行のＡＴＭ管理シ
ステムなどのセキュリティ分野において、不審人物等の
判定を行なうような場合に好適な特定対称物体判定方法
に関するものである。
画像情報を解析することで、例えば銀行のＡＴＭ管理シ
ステムなどのセキュリティ分野において、不審人物等の
判定を行なうような場合に好適な特定対称物体判定方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】この種の画像解析による従来の対称物体
判定方法は、基本的には、対称物体であるための拘束条
件をフィルター化し、これを用いた画像処理を行なうこ
とで対称物体を抽出している。
判定方法は、基本的には、対称物体であるための拘束条
件をフィルター化し、これを用いた画像処理を行なうこ
とで対称物体を抽出している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像解析による対称物体判定方法では、対称物体抽
出のためのフィルター設計が複雑であるという問題があ
った。また、不特定な対称物体を抽出することは可能で
あるが、特定の対称物体か否かを判定することは困難で
あった。
来の画像解析による対称物体判定方法では、対称物体抽
出のためのフィルター設計が複雑であるという問題があ
った。また、不特定な対称物体を抽出することは可能で
あるが、特定の対称物体か否かを判定することは困難で
あった。
【０００４】本発明は、このような問題点を解決するた
めになされたものであり、その目的は、簡単なフィルタ
ー処理を用いて、特定の対称物体を容易に判定できる特
定対称物体判定方法を提供することにある。
めになされたものであり、その目的は、簡単なフィルタ
ー処理を用いて、特定の対称物体を容易に判定できる特
定対称物体判定方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明は、画像入力手段より取り込まれた画像か
ら、特定対称物体を抽出する方法であって、抽出したい
特定対称物体の代表的な画像を辞書用画像データとし、
これと画像入力手段より取り込まれた画像との相関値を
算出し、最も高い相関値を示した領域を特定対称物体判
定領域として抽出する第１の段階と、前記第１の段階で
抽出された特定対称物体判定領域をフーリエ変換して得
られた判定領域フーリエ変換データと、前記辞書用画像
データをフーリエ変換して得られる辞書用フーリエ変換
データとの各々の虚数成分における相関値を算出し、該
相関値に基づいて前記特定対称物体判定領域に特定対称
物体が含まれているかを判定する第２の段階と、を有す
ることを特徴とする。
め、本発明は、画像入力手段より取り込まれた画像か
ら、特定対称物体を抽出する方法であって、抽出したい
特定対称物体の代表的な画像を辞書用画像データとし、
これと画像入力手段より取り込まれた画像との相関値を
算出し、最も高い相関値を示した領域を特定対称物体判
定領域として抽出する第１の段階と、前記第１の段階で
抽出された特定対称物体判定領域をフーリエ変換して得
られた判定領域フーリエ変換データと、前記辞書用画像
データをフーリエ変換して得られる辞書用フーリエ変換
データとの各々の虚数成分における相関値を算出し、該
相関値に基づいて前記特定対称物体判定領域に特定対称
物体が含まれているかを判定する第２の段階と、を有す
ることを特徴とする。
【０００６】上記の特定対称物体判定方法において、第
１の段階では、該画像入力手段より取り込まれた画像と
あらかじめ該画像入力手段から取り込んだ背景画像との
差分画像の各座標軸に投影した投影像のヒストグラムの
変化点から画像中の領域を限定して特定対称物体判定領
域を抽出するのが、正確に特定対称物体を判定する上で
好適である。
１の段階では、該画像入力手段より取り込まれた画像と
あらかじめ該画像入力手段から取り込んだ背景画像との
差分画像の各座標軸に投影した投影像のヒストグラムの
変化点から画像中の領域を限定して特定対称物体判定領
域を抽出するのが、正確に特定対称物体を判定する上で
好適である。
【０００７】また、以上の特定対称物体判定方法におい
て、第１の段階では、該画像入力手段より取り込まれた
画像とあらかじめ該画像入力手段から取り込んだ背景画
像との差分画像画素を半分以上含む領域から該辞書用画
像データとの相関を算出して特定対称物体判定領域を抽
出するのが、計算コストの低減を図る上で好適である。
て、第１の段階では、該画像入力手段より取り込まれた
画像とあらかじめ該画像入力手段から取り込んだ背景画
像との差分画像画素を半分以上含む領域から該辞書用画
像データとの相関を算出して特定対称物体判定領域を抽
出するのが、計算コストの低減を図る上で好適である。
【０００８】本発明では、まず、第１の段階において、
特定対称物体の代表的画像を辞書画像データとし、これ
と画像入力手段からの画像との相関を取ることで、特定
対称物体の候補となる領域を抽出する。次に、第２の段
階では、上記で抽出された特定対称物体の候補となる領
域をフーリエ変換し、代表的な特定対称物体の画像をフ
ーリエ変換したものと虚数成分について相関を調べるこ
とで、特定対称物体であるか否かを判定をする。このよ
うに辞書画像データを用いたテンプレートマッチングを
用いることで、特定の対称物体のみを抽出可能としてい
る。また、画像の非対称性を表すフーリエ変換データの
虚数成分を用い、その相関を調べることで特定対称物体
か否かを判定することにより、フーリエ変換以外の複雑
なフィルター処理の必要性をなくしている。以上の第１
の段階と第２の段階により、画像入力手段から得られた
画像を計算機等で自動的に解析して、特定対称物体が含
まれているか否かの判定を可能にしている。
特定対称物体の代表的画像を辞書画像データとし、これ
と画像入力手段からの画像との相関を取ることで、特定
対称物体の候補となる領域を抽出する。次に、第２の段
階では、上記で抽出された特定対称物体の候補となる領
域をフーリエ変換し、代表的な特定対称物体の画像をフ
ーリエ変換したものと虚数成分について相関を調べるこ
とで、特定対称物体であるか否かを判定をする。このよ
うに辞書画像データを用いたテンプレートマッチングを
用いることで、特定の対称物体のみを抽出可能としてい
る。また、画像の非対称性を表すフーリエ変換データの
虚数成分を用い、その相関を調べることで特定対称物体
か否かを判定することにより、フーリエ変換以外の複雑
なフィルター処理の必要性をなくしている。以上の第１
の段階と第２の段階により、画像入力手段から得られた
画像を計算機等で自動的に解析して、特定対称物体が含
まれているか否かの判定を可能にしている。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を、図
面を用いて詳しく説明する。
面を用いて詳しく説明する。
【００１０】ここでは、銀行のＡＴＭにおける不審者検
出方法を例にとって説明する。すなわち、特定対称物体
は不審者の顔である。なお、ここで言う不審者とは、サ
ングラスやメガネあるいはマスク等の道具を使ったり、
極端にうつむいたりすることで、顔の一部を隠している
か、あるいは、顔が画像入力手段である監視カメラ対し
て著しく正面を向いていない人物を指す。また、ここ
で、監視カメラはＡＴＭの操作パネルの近くに設定され
ているものとする。
出方法を例にとって説明する。すなわち、特定対称物体
は不審者の顔である。なお、ここで言う不審者とは、サ
ングラスやメガネあるいはマスク等の道具を使ったり、
極端にうつむいたりすることで、顔の一部を隠している
か、あるいは、顔が画像入力手段である監視カメラ対し
て著しく正面を向いていない人物を指す。また、ここ
で、監視カメラはＡＴＭの操作パネルの近くに設定され
ているものとする。
【００１１】図１は本発明の実施の形態例を示す不審者
検出方法のフローチャートである。本不審者検出方法
は、〔１〕顔領域を抽出する段階、〔２〕抽出された顔
領域が正常な顔か否かを判定する（不審者判定）段階、
からなる。なお、ここで、正常な顔とは、監視カメラに
対して３０°以内の傾きで撮影された、サングラスやメ
ガネ等をかけていないものを指す。
検出方法のフローチャートである。本不審者検出方法
は、〔１〕顔領域を抽出する段階、〔２〕抽出された顔
領域が正常な顔か否かを判定する（不審者判定）段階、
からなる。なお、ここで、正常な顔とは、監視カメラに
対して３０°以内の傾きで撮影された、サングラスやメ
ガネ等をかけていないものを指す。
【００１２】始めに、図１中の〔１〕に示す顔領域を抽
出する段階について説明する。図２はその顔領域の抽出
方法を説明する図である。
出する段階について説明する。図２はその顔領域の抽出
方法を説明する図である。
【００１３】まず、設定されている監視カメラで、予め
背景画像データを取り込んでおく。また、ある人物の正
常な顔画像を撮影し、各々の画像について、顔領域をｍ
face×ｎface個数のブロックに分割し、各々のブロック
の濃淡値の平均を代表値で表現する。そして、これを辞
書画像データとして顔領域探索用辞書データベースに格
納しておく。
背景画像データを取り込んでおく。また、ある人物の正
常な顔画像を撮影し、各々の画像について、顔領域をｍ
face×ｎface個数のブロックに分割し、各々のブロック
の濃淡値の平均を代表値で表現する。そして、これを辞
書画像データとして顔領域探索用辞書データベースに格
納しておく。
【００１４】次に、監視カメラからＡＴＭの使用者の顔
画像を計算機上に取り込み、この画像と予め用意してあ
る背景画像の画像差分を求める。そして、各画素ごとに
差異のあるエリアには値１００、差異のない部分には値
０を入れて２値化した背景差分画像情報として計算機上
に格納する。
画像を計算機上に取り込み、この画像と予め用意してあ
る背景画像の画像差分を求める。そして、各画素ごとに
差異のあるエリアには値１００、差異のない部分には値
０を入れて２値化した背景差分画像情報として計算機上
に格納する。
【００１５】次に、背景差分画像情報をｘ軸、ｙ軸各々
の軸へ投影した投影像を求める。ここで、ｘ軸への投影
像のヒストグラム曲線については、２つの変曲点間の距
離ＸＬを、そして、ｙ軸への投影像のヒストグラム曲線
については、ヒストグラム曲線の立ち上がった地点から
最初に現れる変曲点までの距離ＹＬを求める。これら２
つの値に基づき、照合領域のブロックサイズを、ｘ方向
の大きさはＸＬ／ｍface、ｙ方向の大きさはＹＬ／ｎ
faceの前後で変化させる。さらに、この差分画像より探
索領域を限定する。例えば、ｘ軸上ではヒストグラム曲
線における２つの変曲点間の範囲、ｙ軸上ではヒストグ
ラム曲線の立ち上がった地点から最初に現れる変曲点ま
での範囲からなる領域を、探索領域として限定する。
の軸へ投影した投影像を求める。ここで、ｘ軸への投影
像のヒストグラム曲線については、２つの変曲点間の距
離ＸＬを、そして、ｙ軸への投影像のヒストグラム曲線
については、ヒストグラム曲線の立ち上がった地点から
最初に現れる変曲点までの距離ＹＬを求める。これら２
つの値に基づき、照合領域のブロックサイズを、ｘ方向
の大きさはＸＬ／ｍface、ｙ方向の大きさはＹＬ／ｎ
faceの前後で変化させる。さらに、この差分画像より探
索領域を限定する。例えば、ｘ軸上ではヒストグラム曲
線における２つの変曲点間の範囲、ｙ軸上ではヒストグ
ラム曲線の立ち上がった地点から最初に現れる変曲点ま
での範囲からなる領域を、探索領域として限定する。
【００１６】次に、辞書画像データを用いたテンプレー
トマッチングを行ない、顔領域を抽出する。まず、画像
中の探索領域において、照合領域も背景差分画像情報の
値１００の画素が照合領域中に半分以上含まれるか否か
を判定することで、辞書画像データと照合するか否かを
決定する。このようにするのが、顔領域として抽出され
る可能性の低い無効な照合を避けて計算コストを削減す
る点で好適である。次いで、照合する場合は、ｍface×
ｎface個の各々のブロックの濃淡値の平均を代表値とし
てブロック画像データを作成し、このｍface×ｎface個
のブロック画像データをベクトル表現と考え、辞書画像
データとの内積等で相関を算出し、それを類似尺度とし
て用いる。そして、この相関値が最も高い照合領域を顔
領域として抽出する。
トマッチングを行ない、顔領域を抽出する。まず、画像
中の探索領域において、照合領域も背景差分画像情報の
値１００の画素が照合領域中に半分以上含まれるか否か
を判定することで、辞書画像データと照合するか否かを
決定する。このようにするのが、顔領域として抽出され
る可能性の低い無効な照合を避けて計算コストを削減す
る点で好適である。次いで、照合する場合は、ｍface×
ｎface個の各々のブロックの濃淡値の平均を代表値とし
てブロック画像データを作成し、このｍface×ｎface個
のブロック画像データをベクトル表現と考え、辞書画像
データとの内積等で相関を算出し、それを類似尺度とし
て用いる。そして、この相関値が最も高い照合領域を顔
領域として抽出する。
【００１７】続いて、図１中の〔２〕に示す抽出された
顔領域が正常な顔か否かを判定する段階について説明す
る。図３は、その顔領域が正常な顔か否かの判定（不審
者判定）方法を説明する図である。
顔領域が正常な顔か否かを判定する段階について説明す
る。図３は、その顔領域が正常な顔か否かの判定（不審
者判定）方法を説明する図である。
【００１８】まず、前段階で得られた顔領域にフーリエ
変換を施し、顔領域フーリエ変換データを作成する。
変換を施し、顔領域フーリエ変換データを作成する。
【００１９】次に、予め用意されている正常な顔画像を
フーリエ変換して作成した辞書用フーリエ変換データ
と、上記で作成した顔領域フーリエ変換データとの虚数
成分に関する相関を算出する。
フーリエ変換して作成した辞書用フーリエ変換データ
と、上記で作成した顔領域フーリエ変換データとの虚数
成分に関する相関を算出する。
【００２０】次に、算出された相関値が設定しきい値の
範囲を超える場合は不審者として判定する。
範囲を超える場合は不審者として判定する。
【００２１】なお、以上の実施の形態例では、不審者判
定を例に説明したが、本発明はその例に限定されるもの
ではなく、特定対称物体の判定に適用できるものであ
る。
定を例に説明したが、本発明はその例に限定されるもの
ではなく、特定対称物体の判定に適用できるものであ
る。
【００２２】
【発明の効果】以上の説明で明らかなように、本発明に
よれば、 （１）画像入力手段から得られた画像を計算機等で自動
的に解析して特定対称物体があるか否かを判定できる。
よれば、 （１）画像入力手段から得られた画像を計算機等で自動
的に解析して特定対称物体があるか否かを判定できる。
【００２３】（２）辞書画像データを用いたテンプレー
トマッチングを行なっているので、特定の対称物体のみ
に限定した抽出が可能である。
トマッチングを行なっているので、特定の対称物体のみ
に限定した抽出が可能である。
【００２４】（３）特定対称物体か否かの判定の際に
は、フーリエ変換したデータのみを用いているので、複
雑なフィルターを用いる必要がない。
は、フーリエ変換したデータのみを用いているので、複
雑なフィルターを用いる必要がない。
【００２５】また、取り込んだ画像と背景画像との差分
画像から対称物体判定領域を限定してその抽出を行うよ
うにした場合には、特に、背景画像を含むことによる誤
判定を低減させて、より正確に特定対称物体を判定する
ことができる。
画像から対称物体判定領域を限定してその抽出を行うよ
うにした場合には、特に、背景画像を含むことによる誤
判定を低減させて、より正確に特定対称物体を判定する
ことができる。
【００２６】さらに、差分画像画素が半分以上含まれる
領域から辞書用画像データとの相関を算出して特定対称
物体判定領域を抽出する場合には、特に、むだな辞書用
画像データとの照合を排除して計算コストの低減を図る
ことができる。
領域から辞書用画像データとの相関を算出して特定対称
物体判定領域を抽出する場合には、特に、むだな辞書用
画像データとの照合を排除して計算コストの低減を図る
ことができる。
【図１】本発明による特定対称物体判定方法の一実施の
形態例を示す図であって、不審者検出システムに適用し
た場合における不審者検出方法の一例を示すフローチャ
ートである。
形態例を示す図であって、不審者検出システムに適用し
た場合における不審者検出方法の一例を示すフローチャ
ートである。
【図２】上記実施の形態例における不審者検出方法のう
ちの顔領域抽出方法の一例を説明する図である。
ちの顔領域抽出方法の一例を説明する図である。
【図３】上記実施の形態例における不審者検出方法のう
ちの不審者判定方法の一例を説明する図である。
ちの不審者判定方法の一例を説明する図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平７−302327（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−166090（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−35992（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−76690（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−91429（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−91432（ＪＰ，Ａ) 赤松茂外３名，濃淡画像マッチングに よるロバストな正面顔の識別法，電子情 報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，1993年７月 31日，Ｖｏｌ．Ｊ76−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ. ７，ｐｐ．1363−1373 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 G06T 1/00 G08B 13/00 - 15/02 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (3)
- 【請求項１】 画像入力手段より取り込まれた画像か
ら、特定対称物体を抽出する方法であって、 抽出したい特定対称物体の代表的な画像を辞書用画像デ
ータとし、これと画像入力手段より取り込まれた画像と
の相関値を算出し、最も高い相関値を示した領域を特定
対称物体判定領域として抽出する第１の段階と、 前記第１の段階で抽出された特定対称物体判定領域をフ
ーリエ変換して得られた判定領域フーリエ変換データ
と、前記辞書用画像データをフーリエ変換して得られる
辞書用フーリエ変換データとの各々の虚数成分における
相関値を算出し、該相関値に基づいて前記特定対称物体
判定領域に特定対称物体が含まれているかを判定する第
２の段階と、 を有することを特徴とする特定対称物体判定方法。 - 【請求項２】 第１の段階では、該 画像入力手段より取り込まれた画像とあらかじめ該画
像入力手段から取り込んだ背景画像との差分画像の各座
標軸に投影した投影像のヒストグラムの変化点から画像
中の領域を限定して特定対称物体判定領域を抽出するこ
とを特徴とする請求項１記載の特定対称物体判定方法。 - 【請求項３】 第１の段階では、該画像入力手段より取り込まれた画像とあらかじめ該画
像入力手段から取り込んだ背景画像との 差分画像画素を
半分以上含む領域から該辞書用画像データとの相関を算
出して特定対称物体判定領域を抽出することを特徴とす
る請求項１または請求項２記載の特定対称物体判定方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31221295A JP3305551B2 (ja) | 1995-11-30 | 1995-11-30 | 特定対称物体判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31221295A JP3305551B2 (ja) | 1995-11-30 | 1995-11-30 | 特定対称物体判定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09153135A JPH09153135A (ja) | 1997-06-10 |
| JP3305551B2 true JP3305551B2 (ja) | 2002-07-22 |
Family
ID=18026549
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31221295A Expired - Fee Related JP3305551B2 (ja) | 1995-11-30 | 1995-11-30 | 特定対称物体判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3305551B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008217803A (ja) * | 2002-02-27 | 2008-09-18 | Nec Corp | 画像認識システム及びその認識方法並びにプログラム |
| JP4161659B2 (ja) | 2002-02-27 | 2008-10-08 | 日本電気株式会社 | 画像認識システム及びその認識方法並びにプログラム |
| JP4770932B2 (ja) * | 2002-07-16 | 2011-09-14 | 日本電気株式会社 | パターン特徴抽出方法及びその装置 |
| JP4292837B2 (ja) | 2002-07-16 | 2009-07-08 | 日本電気株式会社 | パターン特徴抽出方法及びその装置 |
| JP5523900B2 (ja) * | 2009-03-31 | 2014-06-18 | 綜合警備保障株式会社 | 人物検索装置、人物検索方法、及び人物検索プログラム |
| JP6613030B2 (ja) * | 2015-01-19 | 2019-11-27 | 株式会社メガチップス | 判定装置、制御プログラム及び判定方法 |
-
1995
- 1995-11-30 JP JP31221295A patent/JP3305551B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 赤松茂外３名，濃淡画像マッチングによるロバストな正面顔の識別法，電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，１９９３年７月３１日，Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．７，ｐｐ．１３６３−１３７３ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09153135A (ja) | 1997-06-10 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |