JP4333360B2 - 顔画像レイアウトシステム及び顔画像レイアウトプログラム - Google Patents

Description

本発明は、パターン認識（Ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）やオブジェクト認識技術に係り、特に人物顔を中心とした複数の顔画像をバランス良くレイアウトするための顔画像レイアウト方法及び顔画像レイアウトシステム並びに顔画像レイアウトプログラムに関するものである。

従来、中学や高校の卒業アルバムや子供の成長アルバム等のように複数枚の顔写真（顔画像）を一つのページ（レイアウト領域）上にレイアウトする場合には、各顔写真を無造作（ランダム）にレイアウトするよりも顔写真間の内容的な関係や顔写真間の位置関係等に一定の法則性を持たせたり、全体のバランス等を考慮してできるだけ見栄えが良くなるようにレイアウトするのが一般的である。

しかしながら、このようなレイアウト作業は作成者（デザイナ）の手作業によって行われるのが普通であるため、デザイナのデザインセンスや経験によってはレイアウト結果に大きなバラツキが発生することが否めない。
そのため、例えば、以下の特許文献１等では、画像が配置されるバランスや間隔、年代等やプレファレンス等を評価し、遺伝的アルゴリズムを用いて自動的にレイアウトを決定できるようなソフトウェアを利用することで、誰でも見栄え良いレイアウトを簡単に行えるような方法が提案されている。
特開平９−５０５２８号公報

しかしながら、前記方法では、レイアウトを実施するに際して各画像に写っている（含まれている）被写体の内容までも考慮したものではないため、その被写体の内容によっては位置関係がバラバラな印象を受けるようなレイアウトがなされることが考えられる。
そこで、本発明はこのような課題を有効に解決するために案出されたものであり、その目的は、複数の顔画像をレイアウトするに際して各画像の内容を考慮してバランスの良いレイアウトを自動的に行うことができる新規な顔画像レイアウト方法及び顔画像レイアウトシステム並びに顔画像レイアウトプログラムを提供するものである。

〔発明１〕
上記課題を解決するために発明１の顔画像レイアウト方法は、
複数のレイアウト領域が予め決まっているレイアウト画像上に複数の顔画像をレイアウトするための方法であって、前記各顔画像毎にその顔画像中の人物顔を検出すると共に、検出した人物顔の顔面積と顔分散値とを求めた後、当該顔画像の中から１枚の顔画像を選択してこれを前記レイアウト画像上の一つのレイアウト領域内に配置し、しかる後、当該顔画像の顔面積と顔分散値とに基づいて当該顔画像と近似する顔画像を前記残りの顔画像の中から選択してこれを当該顔画像に対して対称の位置関係になるように前記レイアウト画像上の他のレイアウト領域内に配置してレイアウトするようにしたことを特徴とするものである。

このように本発明は、顔画像をレイアウト画像上のレイアウト領域にレイアウトするに際し、選択された顔画像の人物顔の顔面積と顔分散値と考慮して、内容が近似する顔画像同士が対称の位置関係となるようにレイアウトするようにしたことからバランスの良いレイアウトを容易に行うことができる。
〔発明２〕
発明２の顔画像レイアウト方法は、
発明１に記載の顔画像レイアウト方法において、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向も考慮して前記顔画像を配置してレイアウトするようにしたことを特徴とするものである。

これによって、レイアウト画像に設定された重心方向も考慮したバランスの良いレイアウトを容易に行うことができる。
〔発明３〕
発明３の顔画像レイアウト方法は、
発明１に記載の顔画像レイアウト方法において、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向に人物顔の顔面積が徐々に変化するように顔面積の大きさに従って前記顔画像を順に配置してレイアウトするようにしたことを特徴とするものである。

これによって、レイアウト画像に設定された重心方向を強調したよりバランスの良いレイアウトを容易に行うことができる。
〔発明４〕
発明４の顔画像レイアウトシステムは、
複数のレイアウト領域が予め決まっているレイアウト画像上に複数の顔画像をレイアウトするためのレイアウトシステムであって、レイアウト候補となる前記顔画像を読み取って取り込む画像読取手段と、当該画像読取手段で読み取った画像中の人物顔の位置及び大きさを検出する顔画像検出手段と、当該顔画像検出手段で検出した人物顔の位置及び大きさに基づいて当該画像中の顔面積及び顔分散値を算出する顔面積・顔分散値算出手段と、前記レイアウト画像を選択すると共に選択されたレイアウト画像毎のレイアウト領域と対称線を認識するレイアウト画像選択手段と、当該レイアウト画像選択手段で選択されたレイアウト画像上の各レイアウト領域内に、前記顔面積・顔分散値算出手段で得られた当該画像中の顔面積及び顔分散値に基づいて前記顔画像の対称性を考慮しながらレイアウトしていくレイアウト手段と、を備えたことを特徴とするものである。

これによって、ユーザ等はレイアウト画像とこれに合成する複数枚の顔面積とを選択するだけで発明１と同様にバランスの良いレイアウトが成された合成画像を自動的に作成することができる。
〔発明５〕
発明５の顔画像レイアウトシステムは、
発明４に記載の顔画像レイアウトシステムにおいて、前記レイアウト手段は、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向も考慮して前記顔画像を配置してレイアウトするようにしたことを特徴とするものである。

これによって、発明２と同様にレイアウト画像に設定された重心方向も考慮したバランスの良いレイアウトが成された合成画像を自動的に得ることができる。
〔発明６〕
発明６の顔画像レイアウトシステムは、
発明４に記載の顔画像レイアウトシステムにおいて、前記レイアウト手段は、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向に人物顔の顔面積が徐々に変化するように顔面積の大きさに従って前記顔画像を順に配置してレイアウトするようにしたことを特徴とするものである。

これによって、発明３と同様にレイアウト画像に設定された重心方向を強調したよりバランスの良いレイアウトが成された合成画像を自動的に得ることができる。
〔発明７〕
発明７の顔画像レイアウトプログラムは、
複数のレイアウト領域が予め決まっているレイアウト画像上に複数の顔画像をレイアウトするためのレイアウトプログラムであって、コンピュータを、
レイアウト候補となる前記顔画像を読み取って取り込む画像読取手段と、当該画像読取手段で読み取った画像中の人物顔の位置及び大きさを検出する顔画像検出手段と、当該顔画像検出手段で検出した人物顔の位置及び大きさに基づいて当該画像中の顔面積及び顔分散値を算出する顔面積・顔分散値算出手段と、前記レイアウト画像を選択すると共に選択されたレイアウト画像毎のレイアウト領域と対称線を認識するレイアウト画像選択手段と、当該レイアウト画像選択手段で選択されたレイアウト画像上の各レイアウト領域内に、前記顔面積・顔分散値算出手段で得られた当該画像中の顔面積及び顔分散値に基づいて前記顔画像の対称性を考慮しながらレイアウトしていくレイアウト手段と、して機能させることを特徴とするものである。

これによって、発明４と同様にユーザ等はレイアウト画像とこれに合成する複数枚の顔面積とを選択するだけでバランスの良いレイアウトが成された合成画像を自動的に作成することができる。また、パソコン等の汎用のコンピュータシステムを用いてソフトウェア上でそれらの各機能を実現することができるため、それぞれ専用のハードウェアを製作して実現する場合に比べて、経済的かつ容易に実現することが可能となる。また、プログラムの書き換えだけでそれら各機能の改良も容易に行うことができる。

〔発明８〕
発明８の顔画像レイアウトプログラムは、
発明７に記載の顔画像レイアウトプログラムにおいて、前記レイアウト手段は、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向も考慮して前記顔画像を配置してレイアウトするようにしたことを特徴とするものである。

これによって、発明５と同様な効果が得られると共に、発明７と同様にそれらの作用・効果を経済的かつ容易に実現することが可能となり、また、その機能の改良も容易に行うことができる。
〔発明９〕
発明９の顔画像レイアウトプログラムは、
発明７に記載の顔画像レイアウトプログラムにおいて、前記レイアウト手段は、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向に人物顔の顔面積が徐々に変化するように顔面積の大きさに従って前記顔画像を順に配置してレイアウトするようにしたことを特徴とするものである。

これによって、発明６と同様な効果が得られると共に、発明７と同様にそれらの作用・効果を経済的かつ容易に実現することが可能となり、また、その機能の改良も容易に行うことができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を添付図面を参照しながら詳述する。
図１は、本発明に係る顔画像レイアウトシステム１００の実施の一形態を示したものである。
図示するように、この顔画像レイアウトシステム１００は、画像読取手段１０と、顔画像検出手段１２と、顔面積・顔分散値算出手段１４と、レイアウト画像選択手段１６と、レイアウト手段１８とから主に構成されている。

画像読取手段１０は、レイアウト候補となる顔画像を読み取って画素毎の値（例えば、ＲＧＢの値）として取り込む機能を提供するようになっている。具体的には、ディジタルスチルカメラやディジタルビデオカメラ等のＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ：電荷結合素子）カメラやビジコンカメラ、イメージスキャナ、ドラムスキャナ等であり、読み込んだ顔画像をＡ／Ｄ変換してそのディジタルデータを顔画像検出手段１２へ順次送るようになっている。尚、この画像読取手段１０によって読み取られる顔画像は、直ちに顔画像検出手段１２に送っても良いが、顔画像を読み取った後、顔画像データベース（ＤＢ）２０に一時的に全て保存しておき、適宜必要な顔画像を取り出すようにしても良い。

顔画像検出手段１２は、この画像読取手段１０で読み取った画像中の人物顔の位置及び大きさを検出してその情報を顔面積・顔分散値算出手段１４に送る機能を提供するようになっている。この顔画像検出手段１２による人物顔の位置及び大きさを検出する方法としては、従来から様々な手法が提案されており、例えば、特開平９−５０５２８号公報等に示されているように、まず、人物肌色領域の有無を判定し、人物肌色領域に対して自動的にモザイクサイズを決定し、候補領域をモザイク化し、人物顔辞書との距離を計算することによって人物顔の有無を判定し、さらに人物顔の切り出しを行うことによって人物顔の位置及び大きさを検出できるようになっている。

顔面積・顔分散値算出手段１４は、前記顔画像検出手段１２で検出した人物顔の位置及び大きさに基づいて当該画像中の顔面積及び顔分散値を算出する機能を提供するようになっている。具体的には、レイアウトする画像ｋの大きさをＳ_ｋ、画像ｋで検出された顔画像ｉの面積をＦｉ、顔画像の数をｎ_ｋとすると、顔画像が占める面積Ｗ_ｋ（顔面積）は、以下の式１によって算出することができる。

また、ｎをレイアウトする画像の数、ＷをＷ_ｋの平均値とすれば、ＷとＷ_ｋの分散値（顔分散値）Ｖ_ｋは、以下の式２及び式３のように求めることができる。

尚、視覚が受ける感覚量Ｓは、以下の式４に示すようなウェーバ・フェヒナーの法則により、物理的な刺激量Ｒの対数に比例することが知られている。数式１，２，３のＦｉの代わりに数式４で求めたＦＡｉを使用しても良い。

ここでａとｂはそれぞれの場合にて定まる定数である。
レイアウト画像選択手段１６は、前記画像読取手段１０で読み取られた複数の顔画像をレイアウトするためのレイアウト画像Ｇをレイアウト画像データベース（ＤＢ）３０等から選択すると共に、選択されたレイアウト画像Ｇ毎のレイアウト領域と対称軸を認識する機能を提供するようになっている。

すなわち、このレイアウト画像Ｇは、例えば図４及び図５に示すように、前記複数の顔画像Ｆをそれぞれレイアウトするためのレイアウト領域Ｅと対称軸ｍとを少なくとも備えたものであり、このレイアウト領域Ｅの数及び位置、大きさ、対称軸ｍの位置及び種類がレイアウト画像選択手段１６によって選択されると同時に認識されるようになっている。
図４のレイアウト画像Ｇにおいては、点対称であり、円周上に一定の間隔を隔ててそれぞれ矩形状をした８つのレイアウト領域Ｅ１〜Ｅ８が形成されている。尚、点対称の中心の模様はデザイン上の模様であり、レイアウト画像Ｇの一部を成している。

一方、図５のレイアウト画像Ｇにおいては、対称軸ｍが画像中央に垂直方向に形成され、その対称軸ｍを挟んだ両側にそれぞれ矩形状をした６つのレイアウト領域Ｅ１〜Ｅ６が形成されている。尚、図５のレイアウト画像Ｇは、対称軸ｍを「幹」にみたてた「樹木」の模様が一体的に書き込まれ、その枝端に相当する位置に６つのレイアウト領域Ｅ１〜Ｅ６が形成されたものである。

そして、レイアウト手段１８は、このレイアウト画像選択手段１６で選択されたレイアウト画像Ｇ上の各レイアウト領域Ｅ内に、前記顔面積・顔分散値算出手段１４で得られた画像中の顔面積及び顔分散値に基づいて前記顔画像Ｆの対称性を考慮しながらレイアウトしていく機能を提供するものであり、その具体例については後述する。
尚、この顔画像レイアウトシステム１００を構成する画像読取手段１０、顔画像検出手段１２、顔面積・顔分散値算出手段１４、レイアウト画像選択手段１６、レイアウト手段１８、顔画像データベース（ＤＢ）２０、レイアウト画像データベース（ＤＢ）３０等は、実際には、ＣＰＵやＲＡＭ等からなるハードウェアと、専用のコンピュータプログラム（ソフトウェア）とからなるパソコン（ＰＣ）等のコンピュータシステムによって実現されるようになっている。

すなわち、この顔画像レイアウトシステム１００を実現するためのコンピュータシステムは、例えば、図２に示すように、各種制御や演算処理を担う中央演算処理装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４０と、主記憶装置（Ｍａｉｎ Ｓｔｏｒａｇｅ）に用いられるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４１と、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）４２と、ハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）や半導体メモリ等の補助記憶装置（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｓｔｏｒａｇｅ）４３、及びモニタ（ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）やＣＲＴ（陰極線管））等からなる出力装置４４、イメージスキャナやキーボード、マウス、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像センサ等からなる入力装置４５と、これらの入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）４６等との間を、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスやＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ；アイサ）バス等からなるプロセッサバス、メモリバス、システムバス、入出力バス等の各種内外バス４７によってバス接続したものである。

そして、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等の記憶媒体、あるいは通信ネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット等）Ｎを介して供給される各種制御用プログラムやデータを補助記憶装置４３等にインストールすると共にそのプログラムやデータを必要に応じて主記憶装置４４にロードし、その主記憶装置４１にロードされたプログラムに従ってＣＰＵ４４が各種リソースを駆使して所定の制御及び演算処理を行い、その処理結果（処理データ）をバス４７を介して出力装置４４に出力して表示すると共に、そのデータを必要に応じて補助記憶装置４３によって形成されるデータベースに適宜記憶、保存（更新）処理するようにしたものである。

次に、このような構成を顔画像レイアウトシステム１００を用いた顔画像レイアウト方法の一例を説明する。
図３はこの顔画像レイアウト方法の処理の流れの一例を示したフローチャート図である。図示するようにまず、最初のステップＳ１００において、１枚のレイアウト画像Ｇと、これにレイアウトされる複数枚の顔画像Ｆを選択する。例えば、選択されたレイアウト画像Ｇが図４に示すように８つのレイアウト領域Ｅ１〜Ｅ８を有するものであった場合には、少なくとも８つ以上の顔画像Ｆが選択される。ここで、選択される顔画像Ｆは、その内容が少なくとも２種類以上異なるものであれば、一部でその内容が重複したものであっても良い。また、全てのレイアウト領域Ｅにレイアウトしない場合には、当然ながら選択される顔画像Ｆの数はレイアウト領域Ｅの数よりも少なくても良い。

次に、このようにしてレイアウトに供するレイアウト画像Ｇと複数の顔画像Ｆとが選択されたならば、次のステップＳ１０１に移行してレイアウト対象となる複数の顔画像Ｆについてそれぞれの顔検出を行った後、ステップＳ１０３に移行して検出した顔画像から顔面積と分散値とをそれぞれ求める。この顔面積と分散値は前記の式１〜式３を用いることで容易且つ正確に算出することができる。

その後、このようにして選択された全ての顔画像Ｆについての顔面積と分散値とが求められたならば、次のステップＳ１０５に移行してレイアウト対象となる１枚の顔画像Ｆを選び出してその顔画像Ｆを、レイアウト画像Ｇ上のいずれかのレイアウト領域Ｅにレイアウト（合成）する。
このようにしてまず最初の顔画像Ｆが配置されたならば、次にステップＳ１０７に移行して、残りの顔画像中からこの顔画像Ｆと顔画像数、顔面積、顔分散値が最も近い顔画像Ｆを選択してから、次のステップＳ１０９に移行して、その選択した顔画像Ｆを最初にレイアウトした顔画像Ｆの対称の位置関係になる他のレイアウト領域Ｅにレイアウトする。

例えば、選択されたレイアウト画像Ｇが図４に示すように点対称を有するものであって、そのうちの一つのレイアウト領域Ｅ２に最初に選択された顔画像Ｆ１がレイアウトされたならば、図７に示すように、その顔画像Ｆ１と顔画像数、顔面積、顔分散値が最も近い顔画像Ｆ２が選択され、この顔画像Ｆ２が、顔画像Ｆ１の位置と対称関係となるレイアウト領域Ｅ６にレイアウトされることになる。

そして、このようにしてまず最初に一組の顔画像Ｆ、Ｆについてのレイアウトが終了したならば、ステップＳ１１１を経て再びステップＳ１０５に戻って残りの顔画像Ｆのなから任意の１つの顔画像Ｆ枚を選択し、これを残りのいずれかのレイアウト領域Ｅにレイアウトした後、同様にして残りの顔画像Ｆの中からこの顔画像Ｆと近似した顔画像Ｆを選択し、これをその対称の位置関係となる他のレイアウト領域Ｅにレイアウトし、その後このような動作を繰り返し実行し、全ての顔画像Ｆがなくなったならばレイアウト処理を終了することになる。

図７の例でいえば、レイアウト領域Ｅ２及びＥ６に対してそれぞれ顔画像Ｆ１、Ｆ２がレイアウトされたならば、残りの顔画像Ｆ３，Ｆ４，Ｆ５，Ｆ６，Ｆ７，Ｆ８のうち、３つの人物顔が含まれる顔画像Ｆ３が選択されてこれがレイアウト領域Ｅ８にレイアウトされた後、この顔画像Ｆ３と最も近い顔画像Ｆ４がその対称位置であるレイアウト領域Ｅ４にレイアウトされる。その後、さらに残りの顔画像Ｆ５，Ｆ６，Ｆ７，Ｆ８のうち、２つの人物顔が含まれる顔画像Ｆ５が選択されてこれがレイアウト領域Ｅ１にレイアウトされた後、この顔画像Ｆ５と最も近い顔画像Ｆ６がその対称位置であるレイアウト領域Ｅ５にレイアウトされ、さらに同様にして、残り２つの顔画像Ｆ７，Ｆ８のうち、１つの人物顔が小さく含まれる顔画像Ｆ７が選択されてこれがレイアウト領域Ｅ３にレイアウトされた後、最後に残った顔画像Ｆ８がその対称位置であるレイアウト領域Ｅ７にレイアウトされることになる。

これによって、図７に示すように内容がほぼ似通った顔画像同士が対称軸ｍ上に対称性をもってレイアウトされるようになるため、例えば図６に示すように顔画像Ｆをランダムに配置した場合に比べてレイアウトバランスに優れた合成画像を容易に作成することができる。
尚、前記のように顔画像Ｆを一つずつ選択しながらレイアウトするようにしても良いが、図６に示すように全ての顔画像Ｆを取り敢えずレイアウト画像Ｇの各レイアウト領域Ｅに対して一旦ランダムに配置し、その後に一つの顔画像Ｆを基準にして順にその位置を入れ替えるようにしてレイアウトを行うようにしても良い。

また、図９に示すように対称軸ｍがレイアウト画像Ｇの中心を垂直上下に形成されている場合には、この対称軸ｍを挟んでその左右に各顔画像Ｆをレイアウトすることになるが、このとき、重心方向も指定されている場合にはその重心方向も考慮したレイアウトを行えば、図８に示すように、ランダムにレイアウトする場合に比べてレイアウトバランスに優れた合成画像を容易に作成することができる。図９の例では、顔画像Ｆ中の人物顔の分散値に着目し、顔画像の面積の合計が大きい顔画像Ｆほど重い印象を受けることから、これらをレイアウト画像Ｇの下側のレイアウト領域Ｅにレイアウトし、顔画像の面積が小さい顔画像Ｆになるに従ってこれらをレイアウト画像Ｇの上側のレイアウト領域Ｅにレイアウトするようにしたものである。

次に、図１１及び図１２は、さらに本発明の他の実施の形態を示したものであり、放射状の延びる複数の対称軸ｍとそれぞれの対称軸ｍ毎の重心方向とを考慮してレイアウトを行うようにしたものである。
図１０のフローチャートに示すように本実施の形態は、前記実施の形態と同様にステップＳ２０１，Ｓ２０３においてまずレイアウト対象となる全顔画像Ｆの顔検出を行うと共に、検出した顔から顔面積と顔分散値を求める。

次に、このようにして各顔画像Ｆに対して顔面積の大きさの順に顔画像を順序づけたなら、ステップＳ２０７に移行して基準となる最初の対称軸ｍ１を選択した後、ステップＳ２０９に移行してその対称軸ｍ１の重心方向の最も遠い位置のレイアウト領域Ｅに顔面積が最も大きい顔画像Ｆをレイアウト（合成）する。
次にこのようにしてレイアウトした顔画像Ｆに対して対称のレイアウト領域Ｅがあれば、そのレイアウト領域Ｅに残りの顔画像の中から最も近似する顔画像Ｆを選択してレイアウトするが、ない場合には、その対称軸ｍ１周りの他のレイアウト領域Ｅを選択してそのレイアウト領域Ｅに、その残りの顔画像Ｆの中から任意の顔画像Ｆを選択してレイアウトした後、そのレイアウト領域Ｅと対称となるレイアウト領域Ｅに残りの顔画像Ｆのその顔画像と最も近似する顔画像Ｆを選択してレイアウトすることになる。

この結果、その対称軸ｍ１の周りにはその重心方向と対称性が保たれた複数の顔画像Ｆがレイアウトされることになる。
そして、このようにして一つの対称軸ｍ１周りのレイアウトが終了したならば、ステップＳ２１３、Ｓ２１５，２１７を経て次の対称軸ｍ２に対して同様な方法によって残りの顔画像Ｆをレイアウトし、ステップＳ２１３で全てのレイアウトが終了したと判断したならば、レイアウト処理を終了することになる。

本実施の形態を図１２の例でいえば、まず、基準となる最初の対称軸ｍ１が決まったなら、その重心方向に最も近い位置にある対称軸ｍ１先端のレイアウト領域Ｅ１内に顔面積の最も大きい顔画像Ｆ１が選択されてレイアウトされる。この最初のレイアウト領域Ｅ１には対称となるレイアウト領域Ｅ１がないことから、次に、対称軸ｍ１側部のレイアウト領域Ｅ２が選択され、レイアウト領域Ｅ２内に残りの顔画像Ｆのうち最も顔面積の合計が大きい顔画像Ｆ２が選択されてレイアウトされる。そして残りの顔画像Ｆのうち、この顔画像Ｆ２と最も近似する顔画像Ｆ３が選択されてこれが、レイアウト領域Ｅ２に対して対称の位置にあるレイアウト領域Ｅ３にレイアウトされる。これによって最初に選択された対称軸ｍ１について重心方向と対称性が維持されたレイアウトが成されることになる。

次に、このようにして最初の対称軸ｍ１についてレイアウトが終了したならば、次に隣接する対称軸ｍ２が選択されて、その重心方向に最も近い位置にある対称軸ｍ２先端のレイアウト領域Ｅ４内に残りの顔画像Ｆのうち顔面積の最も大きい顔画像Ｆ４が選択されてレイアウトされた後、その対称軸ｍ２周りのレイアウト領域Ｅ５、Ｅ６にそれぞれ次に顔分散値の大きい顔画像Ｆ５、Ｆ６が順にレイアウトされることになる。

そして、このようにして対称軸ｍ２周りのレイアウトが終了したならば、同様な方法によって最後（対称軸が３つである場合）の対称軸ｍ３周りの各レイアウト領域Ｅ７、Ｅ８、Ｅ９に、それぞれ顔画像Ｆ７、Ｆ８、Ｆ９をレイアウトすることで処理が終了することになる。
これによって、図１１に示すように各レイアウト領域Ｅにランダムに顔画像Ｆを配置するのと比べてレイアウトバランスに優れた見栄えの良い合成画像を得ることができる。

尚、前記実施の形態では、顔面積のみで顔画像を選択したが、顔面積が等しい、あるいはほぼ等しいレイアウト画像が複数枚ある場合には、顔分散値が近いものを選択することが望ましい。これは顔分散値が近いほど視覚的に類似の画像となるからである。

顔画像レイアウトシステムの実施の一形態を示すブロック図である。 顔画像レイアウトシステムを実現するハードウェア構成を示す図である。 顔画像レイアウト方法の実施の一形態を示すフローチャート図である。 複数のレイアウト領域が指定されたレイアウト画像の一例を示す図である。 複数のレイアウト領域が指定されたレイアウト画像の一例を示す図である。 レイアウト画像に顔画像をランダムにレイアウトした例を示す図である。 レイアウト画像に顔画像を対称性を考慮してレイアウトした例を示す図である。 レイアウト画像に顔画像をランダムにレイアウトした例を示す図である。 対称性と重心方向を考慮して顔画像をレイアウト画像にレイアウトした例を示す図である。 顔画像レイアウト方法の実施の一形態を示すフローチャート図である。 レイアウト画像に顔画像をランダムにレイアウトした例を示す図である。 対称性と重心方向を考慮して顔画像をレイアウト画像にレイアウトした例を示す図である。

符号の説明

１０…画像読取手段、１２…顔画像検出手段、１４…顔面積・顔分散値算出手段、１６…レイアウト画像選択手段、１８…レイアウト手段、２０…顔画像データベース、３０…レイアウト画像データベース、４０…ＣＰＵ、４１…ＲＡＭ、４２…ＲＯＭ、４３…補助記憶装置、４４…出力装置、４５…入力装置、４６…入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）、４７…バス、１００…顔画像レイアウトシステム、Ｅ…レイアウト領域、Ｆ…顔画像、Ｇ…レイアウト画像、ｍ…対称軸。

Claims (6)

1. 複数のレイアウト領域が予め決まっているレイアウト画像上に複数の顔画像をレイアウトするためのレイアウトシステムであって、
   レイアウト候補となる前記顔画像を読み取って取り込む画像読取手段と、
   当該画像読取手段で読み取った画像中の人物顔の位置及び大きさを検出する顔画像検出手段と、
   当該顔画像検出手段で検出した人物顔の位置及び大きさに基づいて当該画像中の顔面積及び顔分散値を算出する顔面積・顔分散値算出手段と、
   前記レイアウト画像を選択すると共に選択されたレイアウト画像毎のレイアウト領域と対称線を認識するレイアウト画像選択手段と、
   当該レイアウト画像選択手段で選択されたレイアウト画像上の各レイアウト領域内に、前記顔面積・顔分散値算出手段で得られた当該画像中の顔面積及び顔分散値に基づいて前記顔画像の対称性を考慮しながらレイアウトしていくレイアウト手段と、を備えたことを特徴とする顔画像レイアウトシステム。
2. 請求項１に記載の顔画像レイアウトシステムにおいて、
   前記レイアウト手段は、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向も考慮して前記顔画像を配置してレイアウトするようにしたことを特徴とする顔画像レイアウトシステム。
3. 請求項１に記載の顔画像レイアウトシステムにおいて、
   前記レイアウト手段は、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向に人物顔の顔面積が徐々に変化するように顔面積の大きさに従って前記顔画像を順に配置してレイアウトするようにしたことを特徴とする顔画像レイアウトシステム。
4. 複数のレイアウト領域が予め決まっているレイアウト画像上に複数の顔画像をレイアウトするためのレイアウトプログラムであって、コンピュータを、
   レイアウト候補となる前記顔画像を読み取って取り込む画像読取手段と、
   当該画像読取手段で読み取った画像中の人物顔の位置及び大きさを検出する顔画像検出手段と、
   当該顔画像検出手段で検出した人物顔の位置及び大きさに基づいて当該画像中の顔面積及び顔分散値を算出する顔面積・顔分散値算出手段と、
   前記レイアウト画像を選択すると共に選択されたレイアウト画像毎のレイアウト領域と対称線を認識するレイアウト画像選択手段と、
   当該レイアウト画像選択手段で選択されたレイアウト画像上の各レイアウト領域内に、前記顔面積・顔分散値算出手段で得られた当該画像中の顔面積及び顔分散値に基づいて前記顔画像の対称性を考慮しながらレイアウトしていくレイアウト手段と、して機能させることを特徴とする顔画像レイアウトプログラム。
5. 請求項４に記載の顔画像レイアウトプログラムにおいて、
   前記レイアウト手段は、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向も考慮して前記顔画像を配置してレイアウトするようにしたことを特徴とする顔画像レイアウトプログラム。
6. 請求項４に記載の顔画像レイアウトプログラムにおいて、
   前記レイアウト手段は、前記レイアウト画像に重心方向が設定されているときは、その重心方向に人物顔の顔面積が徐々に変化するように顔面積の大きさに従って前記顔画像を順に配置してレイアウトするようにしたことを特徴とする顔画像レイアウトプログラム。

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