JP3985373B2 - 顔画像認識装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、顔画像の自動認識による人物データベース検索、セキュリティ維持の分野で認識率の向上に寄与する顔画像認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来より、顔画像の自動認識方法においては、判定すべき人物の正面顔の実画像またはその直交変換画像、あるいはそれらから抽出された諸特徴点のリストをリファレンスとして持ち、未知画像から得られる対応項目との照合を行って、差異の少ないものが得られると、当該未知画像は、リファレンス者のものという判定を行っていた。
【0003】
これらのうち、画像自体あるいはその直交変換像などの照合を行う場合、未知画像とリファレンス画像との幾何学的差異が判定時のノイズとなる。したがって、両顔画像の照明方向、輝度分布、相対的位置、大きさ及び傾きの差を吸収してから照合しなければならない。
【0004】
このため、上述した両顔画像の相対的位置、大きさ及び傾きについては、顔画像内の目、口など、まず概要位置から把握しやすい特徴点を抽出し、未知画像のそれとリファレンスのそれを一致させるよう、画像変形を行ってから照合する必要がある。
【0005】
従来の傾き補正方法について述べる。
図1はテレビカメラまたは電子カメラなどの画像入力装置から得られたフレームメモリ上の正面顔画像を示すものである。ここで、肌色領域抽出などを行って、顔画像の切り出しを行った後、その重心位置から顔画像の中心近傍を求める。顔画像の中心から上部左右にある黒い領域を探索し、目と眉を分離し、かつ目の中心位置(同図X,Y)を抽出する。この作業は、公知の方法によって行うことができる。
【0006】
次に、抽出された目の位置XとYの結合線Eと、フレームメモリの水平走査方向Hとの角度αを計測し、これをゼロとするように画像を回転させていくことで、傾きを補正する。この場合、新たに口の位置(同図Z)を求め、これが、目の位置XとYの中点から、画像の垂直走査方向Vの延長上にくるように回転中心位置を定める場合もある。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、正面顔画像を採取する場合、カメラなどの画像採取装置に対して、正対するよう被験者を促すことにより、顔の水平、垂直角のばらつきについては比較的少ない画像が得られ、また、このばらつきが顔画像判定に影響する度合いは少ない。しかし、顔の傾きについては、眉、目、口など顔画面内全要部のずれをもたらし、判定に影響するところが大である。したがって、従来の方法でも補正し得ない誤差の解消が重要である。
【0008】
図1において、目の位置XとYは、眼球の光反射具合、睫毛からの陰影の影響で、必ずしも瞳孔の中心を示しているわけではない。上述した従来の方法では、この位置を基準にして傾き補正を行うため、誤差の発生が免れない。
【0009】
本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、顔の線対称性に着眼し、実像と鏡像の照合から目、口など要部の位置を一層正確に抽出できる顔画像認識装置を提供することを目的とするものである。
【0010】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するために、本発明に係る顔画像認識装置は、リファレンス顔画像と未知顔画像との照合の際、顔の同一代表位置で両顔画像が一致するように代表位置を修正して顔画像を認識する顔画像認識装置において、
両眼の代表位置を示す2点の中点を通る垂直走査線を軸として、当該軸に関し実顔画像を線対称に回転させて鏡像を得る手段と、
両眼の代表位置を連結する連結線と前記中点を通る水平走査線との角度をパラメータとして実像の両眼像と鏡像の両眼像との照合に基づいて最小の一致度を得る最適角度を求める手段と、
前記代表位置を修正する手段とを、
有することを特徴とするものである。なお、本発明でいう「一致度」というパラメータは、値が小さいほど一致する性質を有するものとする。
【0011】
また、前記中点を通る水平走査線方向への移動量をパラメータとして実像の両眼像と鏡像の両眼像との照合に基づいて最小の一致度を得る最適水平移動位置を求め、前記代表位置を修正することを特徴とするものである。
【0012】
さらに、口の代表位置と前記中点とを連結する連結線と前記垂直走査線との角度をパラメータとして実像の口画像と鏡像の口画像との照合に基づいて最小の一致度を得る第2の最適角度を求め、前記代表位置を修正することを特徴とするものである。
【0013】
【発明の実施の形態】
まず、本発明では、未知顔画像とリファレンス顔画像との幾何学的な差異を解消するために、両顔画像の傾きに関し、両眼の特徴点の連結線を、テレビカメラの水平走査方向と角度比較するなどして修正していた傾き補正方法を精密化し、顔画像の対称性を用いて、より高精度な補正を可能とするものである。
【0014】
正面顔画像の傾き(面内回転)を抽出する一つの方法は、左右両眼の連結線を描き、この方向と、撮像側の水平走査線方向、あるいはフレームメモリの水平画素列方向を比較することにより、導かれるものである。しかし、両眼の位置を知るための特徴点検出で、各瞳孔を正確に抽出できず、誤差を含んだ点同士を結んだものとなった場合は、誤った傾きとなり、さらにこれを修正する手段がない。
【0015】
しかし、人間の顔は、おおむね鼻の線を中心とした線対称の構造を持っているため、この両眼位置座標がもし瞳孔位置にあれば、かなりの精度で鏡像との照合一致度がよくなる。
【0016】
この性質を用いて、両眼連結線の中点で、垂直走査線に関して鏡像を作り、これらを照合しながら傾き角と位置調整を行って照合値を検討すれば、最適照合の角度と位置を再抽出することができ、これにより、従来補正できなかった両眼連結線の傾きを再補正できるようになり、顔画像全体の認識精度が向上することとなる。
【0017】
また、口の形もおおむね左右対称であるため、前記の鏡像画像との照合による抽出精度の向上がもたらされる。
顔画像の実認識判定に際しては、リファレンス顔画像に対しても、前記修正を適用しておき、また、未知顔画像に対しても、同様の修正を適用する。
そして、これらが有する両眼および口の特徴点位置を両画像で一致させるように、アフィン変換など公知の方法により画像全体を変形させてから、全体的照合を行って人物判定を行うことができる。
【0018】
次に、本発明に係る具体的な顔画像認識方法について説明する。
今、図1において、点X,Yは、抽出された目の代表位置である。この両点の中点をOとする。また、点Zは、抽出された口の代表位置である。点Xと点Yの連結線をEとし、それと点Oを通る水平走査線Hとの角度をαとする。さらに、点Oと点Zの連結線をNとし、それと点Oを通る垂直走査線Vとの角度をβとする。
【0019】
図1の顔画像は、目を基準とすると、角度αだけ傾いているように見えるが、実際は、点X,Yが目の瞳孔位置を示していないため、図1ではさらに大きな傾きを持っていると言える。
【0020】
ここで、図1の顔画像を垂直走査線Vに関して線対称に回転し、式(1)に従って鏡像を得るものとする。これにより得られる画像が図2の点線である。新たに得られた鏡像の記号は、すべて「’」が付記される。実画像が垂直走査線Vに関して非対称であるため、眉、目、鼻、口などの要部は二重像となる。
【0021】
Pij=P(2m−1)j ・・・(1)
なお、P:色を含む実画像の画素値
i:水平走査線H方向、左からi番目を意味する添字
j:垂直走査線V方向、上からj番目を意味する添字
m:垂直走査線V方向に走る鏡像対称線の水平走査線H方向アドレス
【0022】
次に、点Xの近傍(設定領域)の画像と、点Y’の近傍の画像を、また、点Yと点X’の近傍の画像を、角度αを減少させる方向で式(2)に従って回転し、式(3)に従って同時に照合していく。これにより、人間の顔の対称性から最適照合位置を得る最適角度αeが得られる。
【0023】
Pij=Pkl ・・・(2)
なお、k:Hc+Rcosγ
l:Vc+Rsinγ
γ:Φ+Θ
R:√{(i−Hc)2+(j−Vc)2}
Φ:tan-1{(j−Vc)/(i−Hc)}
Θ:変数
Vc:回転中心V座標
Hc:回転中心H座標
【0024】
F=Σ|Pij−Qij| ・・・(3)
なお、F:一致度
Q:色を含む鏡像の画素値
【0025】
次に、点Y’を点Xに対して、水平走査線H方向への移動量をパラメータとして、式(4)に従い、再照合を図る。
F=Σ|Pij−Q(2m−c−i)j| ・・・(4)
なお、c:点X,Y間の距離の垂直走査線H成分
【0026】
図3は、図1と図2の点、線を抽出したものである。同図で、点XとYの距離及び点X’、Y’の距離は等しく、かつ同一顔画像につき一定である。その水平走査線H成分をcとする。これは、線分XOの水平走査線H成分をa、線分OYの垂直走査線H成分をbとすると、c=a+bとなる。
【0027】
つまり、aとbの値はシーソーの関係にあり、点Y’の近傍画像を点Y’も含めて全体的に左に移動させて照合する相手は、点Xの近傍画像の等量右に寄ったものとなる。点X’の近傍画像と、点Yの近傍画像との関係も同様である。
これにより、水平移動照合による一致度が最も高い最適パラメータaeが得られる。
【0028】
以上の操作で、点XとY’および点X’とYは、近傍に位置することになるが、一致しているとは限らない。そこで、各組の平均位置をXnとYnとして、修正顔画像と共にこれに付加する。
【0029】
次に、目の検討から得られた前記最適角度αe、最適水平移動パラメータaeにより口を含めて変形された実画像と鏡像における口の位置を独立に修正する。図2において、線分Nの垂直走査線Vに対する角度はβであるが、前記修正を施した後の角度はβではない。そこで、新Z近傍の画像と新Z’近傍の画像を、角ZOZ’が小となる方向で、式(2)、(3)に従って照合してみる。ここで得られた最適照合時の角度をβeとする。この時にZとZ’の平均位置Znを再定義する。
【0030】
これにより、点Z近傍の口の画像は、点X,Y近傍の目の画像の修正と独立に実施されるため、画像全体としては、ずれを生じる。したがって、この中間領域画像に、両修正値の差を分散する必要がある。この修正は、口の水平方向の修正値となって現れるため、点Znから点Oにかけて、式(5)に従って垂直走査線V方向に比例的に修正値を減少させていく作業を行うことにより、前記の目と口の独立修正を、顔画像内で集中したずれを生ずることなく反映させることができる。
実応用の際は、前記X,Y,Zの修正を、リファレンス顔画像に対して施し、また、照合時の未知顔画像に対しても同様に適用する。
【0031】
Dj=(j−k)Dl/(l−k) ・・・(5)
なお、D:水平ずれ量
j:垂直走査線V方向添字(ただしk≦j≦1)
k:点Oの垂直走査線V方向座標
l:点Znの垂直走査線V方向座標
【0032】
図4と図5に上述した本発明の実施の形態に係る顔画像認識方法を説明するためのフローチャートを示す。
まず、図1に示す両眼の各代表位置X,Yを抽出し(ステップS1)、それらの連結線Eと、水平走査線Hとの角度をαとする線分XYの長さの垂直走査線H方向成分をcとする(ステップS2,図3参照)。
【0033】
同様に、図1における口の代表位置Zを抽出し(ステップS3)、両眼の代表位置XとYの中点Oを通り、垂直走査線と平行な直線をVとし、それを軸として実顔画像を線対称に回転させて顔画像の鏡像を得る(ステップS4)。
【0034】
次に、繰り返しループ回数nを1に設定するとともに、両眼の代表位置X,Yを連結する連結線Eと中点Oを通る水平走査線Hとの角度αをα1に設定し(ステップS5)、実像の両眼近傍画像と鏡像の同画像を照合し、一致度Fを得る(ステップS6)。
【0035】
その一致度FをF(n)に代入し(ステップS7)、nを逐次増加させるとともに、角度αを逐次減少させることで(ステップS8)、角度αが所定角度α2に達したか否かを判断し、所定角度α2に達していなければ、ステップS6〜S9を繰り返し、所定角度α2に達すれば、後続のステップS10に移行する。ステップS10では、上述した過程で得られる最小の一致度F(n)時の角度αを最適角度αeとする。
このようにして、両眼の代表位置2カ所(X,Y)の中点を中心に、X,Y近傍の画像を回転させて、その鏡像との一致をとることで、両眼の代表位置を修正する。
【0036】
次に、上記ステップS5と同様に、ステップS11において、繰り返しループ回数nを1に設定するとともに、線分XOの水平走査線H成分a(図3参照)をa1に設定する。そして、α=αeにおける実像の両眼近傍画像と鏡像の同画像を照合し、一致度Fを得る(ステップS12)。
【0037】
その一致度FをF(n)に代入し(ステップS13)、nを逐次増加させるとともに、線分XOの水平走査線H成分aを逐次減少させることで(ステップS14)、水平走査線H成分aが所定値a2に達したか否かを判断し、所定値a2に達していなければ、ステップS12〜S15を繰り返し、所定値a2に達すれば、後続のステップS16(図5)に移行する。ステップS16では、上述した過程で得られる最小の一致度F(n)時の水平走査線H成分aを最適パラメータaeとする。すなわち、水平移動照合による一致度が最も高い最適パラメータaeが得られる。
このようにして、回転角αeを保持したまま、両眼を例えば左→右に(比較対照の鏡像は、その逆で右→左)に動かし、鏡像との一致をとることで、両眼の代表位置を修正する。
【0038】
以上の作業により、点XとY’および点X’とYは、近傍に位置することになるが、一致しているとは限らず、ずれた位置をとる。そこで、α=αe及びa=aeにおける各組の平均位置をXnとYnとして、修正顔画像とともにこれに付加する(ステップS17)。すなわち、代表位置の修正とは、点XとY’の幾何学的平均位置を出し、回転と水平移動後の原画像(鏡像ではない)の目の平均位置に新たにXnという修正代表位置を付記することである。同様に、もう一方の目には点X’とYの平均位置Ynを付記することになる。
【0039】
次に、目の検討から得られた前記最適角度αe、最適水平移動パラメータaeにより口を含めて変形された実画像と鏡像における口の位置を独立に修正する。まず、上記ステップS5及びステップS11と同様に、ステップS18において、繰り返しループ回数nを1に設定するとともに、線分Nの垂直走査線Vに対する角度β(図3参照)をβ1に設定する。そして、α=αe及びa=aeにおける実像の口近傍画像と鏡像の同画像を照合し、一致度Fを得る(ステップS19)。
【0040】
その一致度FをF(n)に代入し(ステップS20)、nを逐次増加させるとともに、線分Nの垂直走査線Vに対する角度βを逐次減少させることで(ステップS21)、角度βaが所定角度β2に達したか否かを判断し、所定角度β2に達していなければ、ステップS19〜S22を繰り返し、所定角度β2に達すれば、後続のステップS23に移行する。ステップS23では、上述した過程で得られる最小の一致度F(n)時の垂直走査線Vに対する角度βを最適角度βeとする。そして、この時にβ=βeにおける実像のZと鏡像のZ’の平均位置Znを再定義する(ステップS24)。
【0041】
これにより、点Z近傍の口の画像は、点X,Y近傍の目の画像の修正と独立に実施されるため、画像全体としては、ずれを生じる。
したがって、この中間領域画像に、両修正値の差を分散する必要がある。この修正は、口の水平方向の修正値となって現れるため、点Znから点Oにかけて、式(5)に従って垂直走査線V方向に比例的に修正値を減少させていく作業を行うことにより、前記の目と口の独立修正を、顔画像内で集中したずれを生ずることなく反映させることができる。
【0042】
まず、α=αeにおける実像のZと、α=αe、β=βe下で鏡像のZから平均化されたZnとの水平走査線H方向の差をDとする(ステップS25)。そして、点Oの垂直走査線V方向座標をk、点ZnのV方向座標をlとし(ステップS30)、jをkに設定し(ステップS31)、垂直走査線V方向座標jの水平走査線H方向画素列を、(j−k)(D/(l−k))だけ移動させる(ステップS32)。
【0043】
次に、jを逐次増加させ(ステップS33)、lに達したか否かを判断し(ステップS34)、達していなければ、ステップS32〜S34を繰り返し、lに達すれば、修正を完了する。
このようにして、垂直走査線V方向に比例的に修正値を減少させていく作業を行うことにより、前記の目と口の独立修正を、顔画像内で集中したずれが現れないようにすることができる。
【0044】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、顔画像の傾き並びに目、口の代表点位置抽出の精度を向上させることが可能となり、正面顔画像の自動人物認識判定の高性能化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明に係る顔画像認識装置を適用する顔画像の説明図である。
【図2】 図1の顔画像を垂直走査線Vに関して線対称に回転して得られる鏡像の説明図である。
【図3】 本発明に係る顔画像認識装置の処理説明図である。
【図4】 本発明に係る顔画像認識装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図5】 図4に続くフローチャートである。
【符号の説明】
S1〜S10 両眼の代表位置(X,Y)の中点を中心にX,Y近傍の画像を回転させてその鏡像との一致をとるステップ
S11〜S16 両眼を水平移動させて鏡像との一致をとるステップ
S17 両眼の代表位置を修正するステップ
S18〜S23 口の代表位置Zの近傍画像を上記中点を中心に回転させてその鏡像との一致をとるステップ
S24 口の代表位置を修正するステップ
S25〜S34 目と口を独立に修正したことによる顔画像全体のずれが局所的に現れないようにする分散作業のステップ
Claims (3)
- リファレンス顔画像と未知顔画像との照合の際、顔の同一代表位置で両顔画像が一致するように代表位置を修正して顔画像を認識する顔画像認識装置において、
両眼の代表位置を示す2点の中点を通る垂直走査線を軸として、当該軸に関し実顔画像を線対称に回転させて鏡像を得る手段と、
両眼の代表位置を連結する連結線と前記中点を通る水平走査線との角度をパラメータとして実像の両眼像と鏡像の両眼像との照合に基づいて最小の一致度を得る最適角度を求める手段と、
前記代表位置を修正する手段とを、
有することを特徴とする顔画像認識装置。 - 請求項1記載の顔画像認識装置において、前記代表位置を修正する手段が、前記中点を通る水平走査線方向への移動量をパラメータとして実像の両眼像と鏡像の両眼像との照合に基づいて最小の一致度を得る最適水平移動位置を求めるよう構成されていることを特徴とする顔画像認識装置。
- 請求項1又は2記載の顔画像認識装置において、前記代表位置を修正する手段が、口の代表位置と前記中点とを連結する連結線と前記垂直走査線との角度をパラメータとして実像の口画像と鏡像の口画像との照合に基づいて最小の一致度を得る第2の最適角度を求めるよう構成されていることを特徴とする顔画像認識装置。
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