JP4448304B2 - 顔検知装置 - Google Patents
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Description
更に、特徴部分を抽出する画像処理には多くの計算量が必要となるため、リアルタイム処理には不向きであった。
そのため、このような技術を組み込んだ製品は非常に高価となり、また、処理効率が悪いという問題を抱えていた。
すなわち、手で顔を覆って人相を隠しているような場合であっても、肌色画素の密集度合いに基づき顔領域が存在すると判定して、顔領域の情報として出力する。そのため、出力される情報には、人相を判別できる情報と判別できない情報とが混在してしまうという問題があった。
また、撮影された画像中に、覆面などで人相を隠している顔が含まれている場合に、このような不審な行為を検知することができない上に、画像中に顔領域が存在することをも判定できず、何らの情報も出力できないという問題があった。
図1を用いて、顔検知装置を備えるインターホンの横成を説明する。
インターホンは、玄関近辺の屋外に設置されたインターホン子機150と、屋内に設置されたインターホン親機100により構成される。インターホン子機150とインターホン親機100は通信線140にて接続される。
制御部160は、CPUなどにより構成され、各部の動作や信号の流れを制御する。制御部160には、画像入力部152、マイク154、スピーカ156、呼び出し釦158、通信部162が接続される。
マイク154は、訪問者の音声を集音して音声信号として出力する。
スピーカ156は、インターホン親機100から送信された音声信号を訪問者に報知する。
通信部162は、インターホン親機100へ、画像信号、音声信号、起動信号を送信し、インターホン親機100から、音声信号を受信する。
正面に、画像入力部152、マイク154、スピーカ156、呼び出し釦158が配置される。更に、画像入力部152の近傍に穿設孔が設けられ、この穿設孔の内部にLED604が配置される。
LED604は穿設孔内部に配置されるため、画像入力部152と対面する箇所からのみ認識することができる。 このLED604を認識できる箇所に訪問者が位置することにより、画像入力部152に、訪問者を正面から撮像した画像が入力されることになる。
制御部124は、CPU、マイコン、DSPなどのプロセッサ及びSRAM、DRAMなどのメモリなどを用いて構成され、各処理部の動作及び、各信号の流れを制御する。
これら各部は、画像入力部152からの入力画像データに基づき画像中に正常なる顔の画像が含まれるか否かを判定する。
なお、本実施形態において、正常なる顔とは、顔表面を手などで覆って人相を隠したり、顔が画角外へ隠れたりしていない画像のことであり、人物を特定でき得る画像のことである。
スピーカ132は、インターホン子機150から入力される起動信号に基づき発生された呼び出し音を鳴動させる。記憶部136に記憶された音データを再生することで、複数種類の呼び出し音を鳴動させることができる。
表示部130は、画像入力部152から送られてきた画像を可視化して利用者に提示する手段であり、液晶モニタあるいはCRTなどで構成される。
通話部134は送受話器であり、インターホン子機150のマイク154、スピーカ156を介して、訪問者との通話を可能とする。
特徴画像生成部108は、入力画像データの輝度情報を用い輝度エッジ画像として縦エッジ画像及び横エッジ画像を生成し、また、色情報を用いて肌色度合い画像を生成し出力する。(以下、これらの画像を総称して特徴画像データと呼ぶ)
輝度情報から計算したエッジは、輝度値の明るい部分と暗い部分の境界を示す。輝度エッジ画像とは、入力された画像における画素毎に、明るさの境界であるかどうかを周辺の画素との比較によりその度合い(明るさの変化度合い=エッジ強度)を計算し、全画素についての計算結果を画像として示したものである。
通常、この明るさの境界に方向(どちらの方向に明るくなっているか)を持たせることが多い。一般的には、縦方向と横方向に分けて上記の計算を行う。左から右(または右から左)にどの程度明るさが変化しているかを計算した結果を縦エッジ画像といい、上から下(または下から上)にどの程度明るさが変化しているかを計算した結果を横エッジ画像という。
−1 0 +1 −1 −1 −1
−1 0 +1 0 0 0
−1 0 +1 +1 +1 +1
縦エッジ計算用フィルタ 横エッジ計算用フィルタ
肌色度合い画像は、画像中の各画素において肌色らしさを計算した結果を画像として示すものであり、肌色度合いが強いほど、その画素値を高くする。例えば、肌色らしさは次のようにして計算する。
20≦H≦40の場合:肌色度合い=255
それ以外の場合:肌色度合い=(255−2×|H−30|)の絶対値
等のようにしてもよい。
以下に、RGBからHSVへの変換式(式1)〜(式3)を示す。
動き領域抽出部126は、画像記憶部114から入力画像と背景画像を読み出し、背景差分法によって人物などの動きのある領域を抽出し、抽出結果を出力する。
前記抽出処理は例えば、楕円形状の参照パターンを用いて前記エッジ画像内を探索することで実現可能である。
まず、頭部候補領域202(図3)の中央部に顔候補領域204を設定する。顔候補領域204は、頭部候補領域202を示す矩形領域を予め定めた比率でX方向、Y方向に縮小した矩形領域などとする。
特徴ベクトルCは例えば、以下に示すような16種類の特徴量により構成される。
c1 :頭部候補領域202内の縦エッジ強度の平均値
c2 :頭部候補領域202内の横エッジ強度の平均値
c3 :頭部候補領域202内の輝度の平均値
c4 :頭部候補領域202内の輝度の標準偏差
c5 :頭部候補領域202内の肌色度合いの平均値
c6 :頭部候補領域202内の横エッジ強度の平均値と縦エッジ強度の平均値の比
c7 :頭部候補領域202内の肌色度合いが所定値以上である画素数と全画素数の比
c8 :頭部候補領域202内の肌色度合いが所定値以上である画素数が所定値以上存在する横ライン数と全横ライン数の比
c9 :頭部候補領域202内の横エッジ強度が頭部候補領域202内の横エッジ強度の平均値より大きい画素数と全画素数の比
c10:顔候補領域204内の縦エッジ強度の平均値
c11:顔候補領域204内の横エッジ強度の平均値
c12:顔候補領域204内の輝度の平均値
c13:顔候補領域204内の輝度の標準偏差
c14:顔候補領域204内の肌色度合いの平均値
c15:顔候補領域204内の肌色度合いの平均値と頭部候補領域202内の肌色度合いの平均値の比
c16:顔候補領域204内の輝度の標準偏差と頭部候補領域202内の輝度の標準偏差の比
図4に、テンプレートの作成方法を示す。
テンプレートは順光、逆光、日陰、夕暮れ、夜間などの想定される代表的な撮影環境ごとに用意し、各テンプレートは、前述の特徴ベクトルCと同じ大きさの平均ベクトルA(j)と標準偏差ベクトルS(j)とからなる。ただし、jは前記環境を識別する変数である。
A(j)=〔a1(j),a2(j),…,a16(j)〕 (式5)
S(j)=〔s1(j),s2(j),…,s16(j)〕 (式6)
W(j)=〔w1(j),w2(j),…,w16(j)〕 (式7)
すなわち、距離値Dは頭部候補領域内に正常なる顔が存在する場合に小さな値となり、正常なる顔が存在しない場合に大きな値となる。
+w2(j)・f(c2,a2(j),s2(j))+…
+w16(j)・f(c16,a16(j),s16(j)) (式8)
第一の処理は、環境評価値を基に行う処理である。入力画像について環境評価値算出部104で算出した環境評価値e1,e2,e3と環境j毎にテンプレート記憶部116に記憶された環境評価値E1(j),E2(j),E3(j)との差が大きいほど大きな値のペナルティを算出するような関数g1を定義しておき、前記距離値Dにg1(e1,e2,e3,E1,E2,E3)を加算する。関数g1は例えば(式9)に示す数式で表される。
なお、ペナルティgh1〜gh3の値は、何れか一つでも距離値Dに加算されると加算後の距離値Dが正常なる顔と判定されない大きな値として設定されることが好ましいが、複数のペナルティが加算されることにより距離値Dが正常なる顔と判定されないような値に設定されてもよい。
手の画像は、手の甲・手のひら側に比べ指側に多くのエッジが抽出される。そのため、図6(b),(c)に示すように、頭部候補領域202に手が横向きに写っている場合、横エッジ画像中において手の指側は横エッジが多く、手の甲・手のひらの側は横エッジが少なくなる。したがって、横エッジの重心は指側に位置することとなる。
また同様に、頭部候補領域202に手が横向きに写っている場合、手の甲・手のひら側に比較して、指側では指の間が暗い線で映るために相対的に指側の平均輝度値が低くなる。そのため、輝度の重心は手の甲・手のひら側によることになる。
一方で、図6(a)に示すように、頭部候補領域202に顔が写っている場合、この顔の画像が正常なる顔のものであれば、横エッジの重心及び輝度重心は、X座標に関してはほぼ中央付近に位置するため、差異が小さい。また、顔に横から光が当たっている場合、光の当たっている側のエッジ強度が強くなり、輝度重心、横エッジ重心ともに近接する位置となるため差異は小さい。
したがって、頭部候補領域202中に横向きの手があるか否かは、頭部候補領域202の横エッジ強度の重心と輝度の重心とのX座標の差に基づき判別することができる。
したがって、肌色度合の重心のX座標と、横エッジ強度の重心のX座標GXExとの差に注目することによって、上述の輝度の重心のX座標GIxを用いた処理と同様にして、横向きの手の有無を判別することができる。
頭部候補領域202内の肌色画素にて、横エッジ強度の平均(XEAve)と、縦エッジ強度の平均(YEAve)に基づき、これらエッジ強度の平均の比(XEAve/YEAve)を求めた場合、頭部候補領域202内の画像が正常なる顔であればエッジ強度の平均の比(XEAve/YEAve)は1以上の値として得られる。
これは、図7に示すように、顔の構成パーツは、特に肌色領域内において、縦エッジよりも横エッジの方が多く抽出され(図7(a)参照)、縦向きの手では横エッジよりも縦エッジの方が多く抽出される(図7(b)、(c)参照)という知見に基づいている。
そこで、この処理では、肌色領域内エッジ強度の平均の比(XEAve/YEAve)に基づき縦向きの手の有無を判定する。すなわち、エッジ強度平均の比(XEAve/YEAve)が所定しきい値以下の場合、頭部候補領域202内に縦向きの手が存在すると判定して、距離値Dに縦向きの手が存在するペナルティgh2を加算する。
なお、この判定に用いるしきい値は、例えば1.0などに設定することが好ましい。
一般に、斜めのエッジ成分が多いと、縦エッジ画像と横エッジ画像の相関は高くなる。したがって、図8(b),(c)に示すように、頭部候補領域202内に斜め向きの手が存在する場合、縦エッジ画像と横エッジ画像の相関は高くなる。他方、図8(a)に示すように、顔の画像は斜めのエッジ成分が少ないため相関は高くなりにくい。そこで、この処理では、頭部候補領域の縦エッジ強度画像と横エッジ強度画像の正規化相関ZNに基づき斜め向きの手の有無を判定する。
例えば、頭部候補領域の縦エッジ画像及び横エッジ画像のエッジ画素に細線化処理を施して、各々細線化する前と後のエッジ画素数の比を求めて、このエッジ画像の比に基づき手の有無を判定する構成としてもよい。これは、顔の画像は太い直線成分は多いが長い直線成分が少なく、手の画像は長い直線成分は多いが太い直線成分が少ないという知見に基づくものである。
すなわち、顔の画像は細線化前後でエッジ画素の数が大きく変化し、手の画像を含んでいる場合は細線化前後でエッジ画素の数が変化する割合が少ない。
この場合、しきい値処理にて細線化前のエッジ画素の数が略固定値となるようにしておくことが好ましく、また、長い直線成分を強調して検出できるように横長(例えばPrewittフィルタを7×3に拡張したもの)及び縦長(例えばPrewittフィルタを3×7に拡張したもの)のエッジフィルターを用いて横エッジ画像及び縦エッジ画像を生成することが好ましい。
この第三の処理は、頭部候補領域202に含まれる画像が、覆面等の不審な画像であるか否かを判定する処理である。この第三の処理により、画像入力部152付近の撮影環境によって、仮に、前述の特徴ベクトルCによる判定精度が低くなるような場合があっても、特に注意すべき不審な画像の有無を判定して距離値Dを補正する。そのため、この第三の処理によって頭部候補領域202と特定の不審な画像との類似度を算出し、この類似度が高い場合に出力される不審な画像のペナルティgd1、gd2を定義しておき、前記距離値Dにgd1、gd2を加算する。本実施形態では、不審な画像として、特に、サングラスとマスクを装着している顔の画像(以下サングラス+マスク画像と称す)、目出し帽を被っている顔の画像(以下、目出し帽画像と称す)について判定する。
なお、ペナルティgd1、gd2の値は、何れか一つでも距離値Dに加算されると加算後の距離値Dが正常なる顔と判定されない大きな値として設定されることが好ましいが、複数のペナルティが加算されることにより距離値Dが顔と判定されないような値に設定されてもよい。
サングラス+マスク画像(図9(b)参照)は、正常なる顔の画像(図9(a))に比べて、上方に暗い画素が集中するため縦方向の輝度重心が中心より低い位置となる。また、横方向に見たライン毎の輝度値の分散は小さいのに対し縦方向に見たライン毎の輝度値の分散は大きい。さらに、サングラスの部分により輝度値が極端に低いという性質がある。
目出し帽画像(図9(c)参照)は、正常なる顔の画像(図9(a))に比べて、特定の色彩が多く含まれるという性質がある。そこで、この処理では、頭部候補領域202内の各画素を彩度Sで判定して目出し帽の判定を行う。なお、彩度Sは(式2)によって算出する。
また、頭部候補領域202内で、彩度Sがしきい値より大きい画素の割合を算出し、この割合が所定の値を超える場合に、目出し帽だと判定し、頭部候補領域202内の画像は赤や青等の原色の色合いを持つ目出し帽であると判定して、目出し帽が存在するペナルティgd2を距離値Dに加算する。
楕円領域抽出部102による、楕円領域(頭部候補領域)200の抽出処理は、前述したように輝度エッジ画像から楕円形状の領域を抽出するが、このとき、図10(a)に示すように、重複した位置に複数の楕円領域200a,200bを抽出する場合がある。
この場合、重複した位置に、他の頭部候補領域を包含する頭部候補領域202a(以下、包含頭部候補領域と称す)と、包含される頭部候補領域202b(以下、被包含頭部候補領域と称す)とが設定されることとなる。頭部候補領域の包含関係は、例えば、各頭部候補領域の左下及び右上の座標を検出することで判別できる。
例えば、目出し帽を被っている顔の画像(図10(b)参照)などにおいては、頭部の外接領域となる包含頭部候補領域202aと、目出し帽の目の周りや口周りの領域となる被包含頭部候補領域202bとが設定される場合がある。この場合、包含頭部候補領域202aは、前述の距離算出部112の処理によって正常なる顔ではないと判定されていても、被包含頭部候補領域202bが、その特徴量によっては正常なる顔であると判定される可能性がある。
顔判定部120は、存在の有無と前記最小の距離値を算出した頭部候補領域の位置と大きさを特定する情報とを出力する。
まず、信頼度判定部118は、画像記憶部114から縦エッジ画像を読み出して輝線ノイズとなるスミアやブルーミングの有無を検出する。
ここでは、説明の為にスミアが縦方向に生じるものとして説明しているが、CCD撮像素子を例えば90度傾けて設置すればスミアは横方向に生じることになる。この場合、信頼度判定部118は画像記憶部114から横エッジ画像を読み出してスミアを検出すればよい。
また、ここでは、スミア検出に、各ラインで縦方向にエッジ強度の高い画素を数える手法を説明したが、例えばHough変換により縦エッジ強度の強い直線を検出するなどの手法を用いることも可能である。
本例は、頭部候補領域として画像中から楕円領域を抽出し、この楕円領域を画像処理して、正常なる顔の存在を判定することにより、異なる出力を行うものである。
環境評価値のうち、逆光度合いと暗闇度合いの算出では、画面の上部からある一定の割合の領域中で、かつ背景差分法で求められた領域内において算出することを特徴とする。
そして、最も距離が小さくなるテンプレートとの距離値Dに基づき顔検知判定を行う。
呼び出し釦158が操作されるまでの間、呼び出し釦158の操作を監視する(S700)。同時に、一定時間間隔で背景画像の更新を行う。この間の動作は次のようなものである。
なお、この人物不在と判定された場合、家人の好みによって、所定の呼び出し音を鳴動するよう設定しても良い。
インターホン子機150の制御部160では、送られてきた音声データをスピーカ156によって再生する。この動作により、いたずらなどを行う者に対する牽制をする。
ここでの動作は、呼び出し釦158が操作され、人物程度の面積を持つ領域が抽出されたにもかかわらず、頭部領域候補(楕円領域)が存在しないという異常を検出したことを家人に知らせることを意味する。
S708で、頭部候補領域が存在する場合(S708−Yes)、処理はS710へと進む。
距離算出部112は、前記特徴量に基づき、頭部候補領域とテンプレート記憶部116に記憶されている複数のテンプレートとを比較して各テンプレート毎に距離値Dを算出する(S712)。
他方、全ての頭部候補領域に対して距離値Dの算出処理が終了した場合(S720−Yes)、S722へと進む。
これにより、複数の頭部候補領域が互いに包含関係をなす場合であっても、不審な顔の一部分を抽出し、誤って正常なる顔の存在を判定してしまうことを防止する。
正常なる顔が存在し信頼度が1であるか否かが判定される(S730)。正常なる顔が存在し信頼度が1である場合(S730−Yes)、制御部124は、記憶部136から通常の呼び出し音の音データを読み出してスピーカ132で再生すると共に、表示部130に入力画像データを表示する(S736)。
なお、この場合、家人の好みによって、異常の場合に呼び出し音が鳴動しないように設定してもよい。
なお、この場合、家人の好みによって、呼び出し音を通常のものと区別して、特定の判定不能呼び出し音が鳴動するようにしてもよい。また、表示部130に判定不能である旨を表示するようにしても良い。
従来装置のように、目、口、耳などといった顔の部位ではなく、頭部候補領域と該頭部候補領域内に設定した顔候補領域との各領域の統計量を特徴量として用いて顔検知を行うので、高精細なカメラや高性能のプロセッサを必要とせず、安価に装置を構成することができる。これにより、手や覆面などで顔が隠されている場合であっても、頭部領域の有無及び正常なる顔の画像であるか否かを高速に検知できる。
さらに、特に注意すべき不審な画像については、個別にその存在を判定することができ、正常なる顔の画像と不審な画像とを高精度に判別できるため、利用者に警戒を促すことができる。
これにより、顔検知結果に基づいて出力を変化させることによって、不審人物の有無を確認することが可能とある。
さらに、信頼度を算出し、顔検知結果と信頼度とから出力を生成するので、スミアやブルーミングの影響によって顔検知が正しく行われなかった場合にも、利用者に確認を促すことが可能となる。
102…楕円領域抽出部
104…環境評価値算出部
106…包含判定部
108…特徴画像生成部
110…特徴量抽出部
112…距離算出部
114…画像記憶部
116…テンプレート記憶部
118…信頼度判定部
120…顔判定部
I24…制御部
126…動き領域抽出部
130…表示部
132…スピーカ
134…通話部
136…記憶部
138…通信部
140…通信線
150…インターホン子機
152…画像入力部
154…マイク
156…スピーカ
158…呼び出し釦
160…制御部
162…通信部
200…楕円領域
202…頭部候補領域
204…顔候補領域
604…LED
Claims (2)
- 撮影された画像が人相の判別でき得る顔の画像を含んでいるか否かを判定する顔検知装置であって、
顔の画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部より入力された画像の肌色画素の分布特徴に基づき顔らしさ度合を算出する顔検出手段と、
前記画像入力部より入力された画像のエッジ強度の分布特徴に基づき手らしさ度合を算出する手検出手段と、
前記顔らしさ度合及び手らしさ度合に基づき人相の判別でき得る顔画像の有無を判定する判定部と、を具備することを特徴とした顔検知装置。 - 前記エッジ強度の分布特徴は、横エッジ強度の重心座標及び縦エッジ強度画像と横エッジ強度画像との相関値に基づく値である請求項1
記載の顔検知装置。
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