JP4552431B2 - 画像照合装置、画像照合方法及び画像照合プログラム - Google Patents
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2次元画像をあらかじめ登録しておき、入力として2次元画像を用いる画像照合技術の一例として、特許文献1の特許第2872776号「顔画像照合装置」に開示される従来技術がある。本従来技術は、照合対象として人間の顔を想定しており、図13のような構成をとっている。登録時は、カメラ11により撮影された2次元画像を記憶手段12に記憶しておく。照合時は、カメラ13により2次元の顔画像を入力画像として撮影し、正規化手段14によって、前記入力画像から目や鼻の位置などの姿勢や大きさの基準となる顔特徴点を画像処理技術により抽出する。該顔特徴点の座標位置を基準として、画像上において2次元的な位置と大きさの正規化を行った正規化画像を出力する。最後に、画像比較手段15によって記憶手段12から読み出される登録画像と前記正規化画像をパターン認識技術により比較し、照合結果を出力する。
3次元形状を用いた従来の照合技術の例として、特許文献2の特開平9−259271号公報「人物照合装置」に開示された従来技術がある。本従来技術では、図14のような構成をとる。登録時には、3次元形状カラー情報計測手段21により照合対象物体の3次元形状とカラー情報を測定し、記憶手段22に記憶しておく。照合時にも、3次元形状カラー情報計測手段23により入力データとして3次元形状とカラー情報を測定する。平行移動・回転手段24により、当該入力データを重心が登録データと一致するように平行移動し、微少回転を加えたデータを多数生成し、最小誤差計算手段25によって誤差の最小値を求めることにより、3次元的な位置姿勢の補正を行う。最後に、当該最小誤差計算手段25により補正されたデータと登録データの照合を行う。
特許文献3の特開平6−168317号公報「個人識別装置」は、図15のような構成をとり、登録時と照合時ともに2次元画像を撮影する照合技術である。登録時には、カメラ41により2次元画像を撮影し、特徴抽出手段42において輝度変動の大きな画素位置を検出して特徴点位置を出力し、記憶手段43に記憶しておく。照合時には、カメラ44により入力画像として2次元画像を撮影し、特徴抽出手段45において輝度変動の大きな画素位置を検出して特徴点位置を出力する。最後に、照合手段47において上記登録されている特徴点位置と上記入力画像の特徴点位置を比較することにより照合を行っている。このとき、認識対象物体の位置や姿勢の変動を吸収するために、特徴抽出手段45から出力された特徴点位置データは、位置姿勢正規化手段46においてあらかじめ用意されている標準的な物体の3次元形状モデルを利用して、その位置姿勢が正規化される。
登録過程・照合過程双方で通常の2次元画像だけを用いる従来技術であって、位置や姿勢の変動だけでなく、照明条件による変動をも補正する従来技術として、非特許文献1(「Visual Learning and Recognition of3-D Objects from Appearance 」,Hiroshi Murase and Shree K. Nayer, Int. J. Computer Vision, vol.14,pp.5-24,1995)がある。本従来技術では図16のような構成をとる。登録時には、撮影手段71により登録する各物体についての入力画像において、考えられるあらゆる姿勢や照明条件を網羅したサンプル画像群を撮影し、多様体計算手段72により当該画像群の変化を十分表せるような基底画像群を主成分分析により求める。当該基底画像群との相関を特徴とする特徴空間を生成し、上記サンプル画像群の特徴空間における軌跡を多様体として求め、記憶手段73に記憶しておく。照合時には、カメラ74により入力画像として2次元画像を撮影し、距離計算手段75において当該入力画像と上記多様体との特徴空間における距離を計算し、当該距離を尺度として照合を行う。これにより様々な位置姿勢や照明条件で撮影された入力画像の照合を可能にしている。
物体の位置姿勢が固定である場合の照明条件による2次元画像の変化については非特許文献2(「What Is the Set of Images of an Object Under All Possible Illumination Conditions? 」, Peter N. Belhumeur and David J. Kriegman,Int. J. Computer Vision, vol.28, pp.245-260,1998 )において詳しく分析されている。物体の位置姿勢を固定すれば、任意の照明条件での画像は、一つの点光源のもとでの画像の和に分解してあらわすことができる。したがって、任意の数の光源のもとでの画像は、それぞれひとつずつの光源の強さを係数として、そのひとつの光源のもとでの画像の線形和であらわすことができる。上述の分析に基づき、Illumination Subspace Methodと呼ばれる図17のような構成を提案している。
非特許文献3 (「Illumination Cones for Recognition Under Variable Lighting:Faces 」, A.S. Georghiades,Proc. IEEEInt. Conf. CVPR,pp.52--58,1998)は、上述したIllumination Subspace Methodにおいてextreme ray を計算する際に、光線追跡などのコンピュータグラフィックスの技術を用いて、物体の3次元形状から、どの画素が影になるかを計算し、影をつける処理を行う方法を示している。これにより形状が凸でない形状の物体にも当該Illumination Subspace Methodが適用できるとしている。
また、非特許文献4(「What Is the Set of Images of an Object Under All Possible Illumination Conditions? 」, Peter N. Belhumeur and David J. Kriegman,Int. J. Computer Vision, vol.28, pp.245-260,1998 )は、さらにSampling Method として図18のような構成を提案している。上述したIllumination Subspace Methodのように全てのextreme ray を計算することは手間がかかるので、登録時に、撮影手段61において、例えば図4のθ,φの角度が可能な限り等間隔に全体を覆うように適当な数の照明方向を設定して画像群を撮影し、当該画像群をextreme ray として代用する。以降はIllumination Subspace Methodと同様に非負最小二乗法を適用して照明補正を行い、物体認識を行う。
(第1の実施の形態)
図1は、第1の実施の形態における画像照合装置の構成及び処理の流れを示すブロック図である。図2は、本実施の形態の構成図である。図1に示すように、登録手段100は、3次元形状測定装置を用いて物体の3次元形状と、物体表面の反射率または色情報を測定し、両者を記憶しておく。照合手段200は、ビデオカメラ等の撮像装置を用いて2次元の画像を撮影し、登録手段100に登録されているデータとの照合処理を行う。
次に、本発明の第2の実施の形態について図6と図7を参照して詳細に説明する。図6は、第2の実施の形態における画像照合装置の構成および処理の流れを示すブロック図である。本実施の形態は、第1の実施の形態と比較し、反射率測定手段120において反射率を測定する代わりに、複数の照明条件下で画像を撮影しておき、それらの画像を反射率の代わりに用いて照明変動画像群を生成する点、および照明条件変化手段231がない点が異なる。
次に、本発明の第3の実施の形態について詳細に説明する。図8は、本実施の形態における画像照合装置の構成および処理の流れを示すブロック図である。本実施の形態は、第1の実施の形態と比較して、複数の物体を登録する場合に3次元形状測定手段3110において全ての物体の3次元形状を測定する代わりに、1つないし少数の3次元形状を計測するだけで、平均形状生成手段3150において当該1つないし少数の3次元形状の平均となる3次元形状1つを出力し、照合対象となる全ての物体の形状は計測しない点、および照合手段3200において当該平均の3次元形状を利用する点が異なる。
次に、本発明の第4の実施の形態について詳細に説明する。本実施の形態では照合対象物体の一例として人の顔を用いる。図10は、本実施の形態における画像照合装置の構成及び処理の流れを示すブロック図である。本実施の形態は、第1の実施の形態と比較し、登録手段4100において、物体の画像上で輝度値が大きく変化するなどの特徴的な点の位置を抽出し、特徴点位置として出力する特徴点位置抽出手段4140が追加されている点、データ記憶手段4130において物体の特徴点の位置も記憶する点、および照合手段4200の位置姿勢推定手段4220において、データ記憶手段4130から当該特徴点位置を読み込み、物体の位置姿勢を自動的に推定する点が異なる。
次に、本発明の第5の実施の形態について詳細に説明する。本実施の形態においては、登録される物体が工業製品などであり、その形状の設計図がCADデータとして保存されており、表面の塗装の仕様がデザイン図によって決められているとする。本実施の形態は、第1の実施の形態と比較し、3次元形状測定手段110において、設計図のCADデータから3次元形状を、反射率測定手段120においてデザイン図から反射率を読み込む点が異なる。照合対象となる物体が工業製品など設計図の存在する物体である場合や、建築物など3次元形状の測定が一般の3次元形状計測装置では困難であり、別途測量等を行い形状を測定する場合等に適用するとよい。
110 3次元形状測定手段
120 反射率測定手段
130 データ記憶手段
200 照合手段
210 撮影手段
220 位置姿勢推定手段
230 照明補正手段
231 照明条件変化手段
232 画像生成手段
233 照明変動空間生成手段
234 照明条件推定手段
240 画像比較手段
250 照合判定手段
Claims (33)
- 登録対象となる物体のデータを3次元形状データとして登録する登録手段と、
入力画像に写っている物体の位置姿勢を推定する位置姿勢補正手段と、
前記位置姿勢補正手段によって補正された位置姿勢と、前記登録手段に登録された物体の登録データとから、前記位置姿勢補正手段によって推定された位置姿勢にあって、様々な照明条件からなる照明条件群の各々の照射条件の下での画像を照明変動画像群として生成する画像生成手段と、
該画像生成手段により生成された照明変動画像群の線形和であらわされる画像のなかから前記入力画像と最も近似する画像を生成して比較画像として、画像比較手段に出力する照明条件推定手段と、
該比較画像と前記入力画像とを比較し、該二つの画像の類似度の評価値を算出する前記画像比較手段と、
該画像比較手段により算出された評価値に基づいて、前記撮影された物体が前記登録手段に登録された物体であるか否かを判定する照合判定手段と、
を有して構成されることを特徴とする画像照合装置。 - 前記登録手段は、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定手段と、
前記登録対象となる物体の3次元形状の各位置における表面の反射率を測定する反射率測定手段と、
前記3次元形状測定手段により測定された3次元形状と、前記反射率測定手段により測定された反射率とを登録データとして記憶するデータ記憶手段と、
を有して構成されることを特徴とする請求項1記載の画像照合装置。 - 前記登録手段は、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定手段と、
前記登録対象となる物体を撮影し、該物体の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記3次元形状測定手段により測定された3次元形状と、前記画像情報取得手段により取得された画像情報とを登録データとして記憶するデータ記憶手段と、
を有して構成されることを特徴とする請求項1記載の画像照合装置。 - 前記登録手段は、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定手段と、
複数の物体を登録するとき、前記3次元形状測定手段により測定された複数の3次元形状の平均となる平均3次元形状を生成する平均形状生成手段と、
前記登録対象となる物体の3次元形状の各位置における表面の反射率を測定する反射率測定手段と、
前記3次元形状測定手段により測定された3次元形状と、前記平均形状生成手段により生成された平均3次元形状と、前記反射率測定手段により測定された反射率とを登録データとして記憶するデータ記憶手段と、
を有して構成されることを特徴とする請求項1記載の画像照合装置。 - 前記登録手段は、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定手段と、
前記登録対象となる物体を様々な照明条件で撮影し、テクスチャ画像群を生成するテクスチャ画像撮影手段と、
前記3次元形状測定手段により測定された3次元形状と、前記テクスチャ画像撮影手段により撮影されたテクスチャ画像群とを登録データとして記憶するデータ記憶手段とを有して構成され、
前記画像生成手段は、
前記登録手段に登録された物体の3次元形状とテクスチャ画像群とから、前記物体が前記位置姿勢補正手段により推定された位置姿勢にあり、前記テクスチャ画像撮影時の多様な照明条件での画像群を生成するように構成されることを特徴とする請求項1記載の画像照合装置。 - 前記位置姿勢補正手段は、
あらかじめ設定された一定の位置姿勢を前記画像生成手段に出力することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項記載の画像照合装置。 - 前記位置姿勢補正手段は、
前記入力画像に写っている物体の位置姿勢のパラメタを入力し、該入力した位置姿勢を前記画像生成手段に出力することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項記載の画像照合装置。 - 前記登録手段は、
前記登録された3次元形状データの特徴点位置を抽出する第1の特徴点抽出手段と、前記形状データと、前記第1の特徴点抽出手段により抽出された特徴点位置とを登録データとして記憶するデータ記憶手段とを有して構成され、
前記位置姿勢補正手段は、
前記データ記憶手段により記憶された特徴点位置と同一の特徴点位置を前記入力画像から入力画像特徴点位置として抽出する第2の特徴点抽出手段と、
前記データ記憶手段により記憶された3次元形状と特徴点位置と、前記第2の特徴点抽出手段により抽出された入力画像特徴点位置とから、前記撮影された物体の位置姿勢を推定し、該推定された位置姿勢を前記画像生成手段に出力する位置姿勢計算手段と、を有して構成されることを特徴とする請求項1記載の画像照合装置。 - 前記照明条件推定手段は、
前記画像生成手段により生成された照明変動画像群により張られる照明変動空間を生成する照明変動空間生成手段をさらに有して構成され、
前記照明変動空間生成手段により生成された照明変動空間内から前記入力画像に最も近似する画像を生成して比較画像として、前記画像比較手段に出力することを特徴とする請求項1から8のいずれか1項記載の画像照合装置。 - 前記照明変動空間生成手段は、前記画像生成手段により生成された照明変動画像群に対して主成分分析を施すことにより、照明条件により画像上に現れている変動要因の大部分を覆う空間の基底ベクトル群を生成し、
前記照明条件推定手段は、前記照明変動空間生成手段により生成された基底ベクトル群と、前記入力画像との間の相関を求め、該相関を基に前記基底ベクトル群から前記入力画像に最も近似する画像を生成して比較画像として前記画像比較手段に出力することを特徴とする請求項9記載の画像照合装置。 - 前記画像生成手段は、様々な照明条件を設定し照明条件群として前記画像生成手段に出力する照明条件変化手段をさらに有して構成されることを特徴とする請求項9又は10記載の画像照合装置。
- 登録対象となる物体のデータを3次元形状データとして登録する登録工程と、
入力画像における物体の位置姿勢を推定する位置姿勢補正工程と、
前記位置姿勢補正工程において補正された位置姿勢と、前記登録工程において登録された物体の登録データとから、前記位置姿勢補正工程において推定された位置姿勢にあって、様々な照明条件からなる照明条件群の各々の照射条件の下での画像を照明変動画像群として生成する画像生成工程と、
該画像生成工程において生成された照明変動画像群の線形和であらわされる画像のなかから前記入力画像と最も近似する画像を生成して比較画像として出力する照明条件推定工程と、
該比較画像と前記入力画像とを比較し、該二つの画像の類似度の評価値を算出する画像比較工程と、
該画像比較工程において算出された評価値に基づいて、前記撮影された物体が前記登録工程において登録された物体であるか否かを判定する照合判定工程と、
を有して構成されることを特徴とする画像照合方法。 - 前記登録工程では、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定処理と、
前記登録対象となる物体の3次元形状の各位置における表面の反射率を測定する反射率測定処理と、
前記3次元形状測定処理により測定された3次元形状と、前記反射率測定処理により測定された反射率とを登録データとして記憶するデータ記憶処理と、
を行うことを特徴とする請求項12記載の画像照合方法。 - 前記登録工程では、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定処理と、
前記登録対象となる物体を撮影し、該物体の画像情報を取得する画像情報取得処理と、
前記3次元形状測定処理により測定された3次元形状と、前記画像情報取得処理により取得された画像情報とを登録データとして記憶するデータ記憶処理と、
を行うことを特徴とする請求項12記載の画像照合方法。 - 前記登録工程では、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定処理と、
複数の物体を登録するとき、前記3次元形状測定処理により測定された複数の3次元形状の平均となる平均3次元形状を生成する平均形状生成処理と、
前記登録対象となる物体の3次元形状の各位置における表面の反射率を測定する反射率測定処理と、
前記3次元形状測定処理により測定された3次元形状と、前記平均形状生成処理により生成された平均3次元形状と、前記反射率測定処理により測定された反射率とを登録データとして記憶するデータ記憶処理と、
を行うことを特徴とする請求項12記載の画像照合方法。 - 前記登録工程では、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定処理と、
前記登録対象となる物体を様々な照明条件で撮影し、テクスチャ画像群を生成するテクスチャ画像撮影処理と、
前記3次元形状測定処理により測定された3次元形状と、前記テクスチャ画像撮影処理により撮影されたテクスチャ画像群とを登録データとして記憶するデータ記憶処理とを行い、
前記画像生成工程では、
前記登録工程において登録された物体の3次元形状とテクスチャ画像群とから、前記物体が前記位置姿勢補正工程において推定された位置姿勢にあり、前記テクスチャ画像撮影時の多様な照明条件での画像群を生成することを特徴とする請求項12記載の画像照合方法。 - 前記位置姿勢補正工程では、
あらかじめ設定された一定の位置姿勢を次工程に出力することを特徴とする請求項12から16のいずれか1項記載の画像照合方法。 - 前記位置姿勢補正工程では、
前記入力画像に写っている物体の位置姿勢のパラメタを入力し、該入力した位置姿勢を次工程に出力することを特徴とする請求項12から16のいずれか1項記載の画像照合方法。 - 前記登録工程では、
前記登録された3次元形状データの特徴点位置を抽出する第1の特徴点抽出処理と、前記形状データと、前記第1特徴点抽出処理により抽出された特徴点位置とを登録データとして記憶するデータ記憶処理とを行い、
前記位置姿勢補正工程では、
前記データ記憶処理により記憶された特徴点位置と同一の特徴点位置を前記撮影処理により撮影された入力画像から入力画像特徴点位置として抽出する第2の特徴点抽出処理と、
前記データ記憶処理により記憶された3次元形状と特徴点位置と、前記第2の特徴点抽出処理により抽出された入力画像特徴点位置とから、前記入力画像における物体の位置姿勢を推定し、該推定された位置姿勢を出力する位置姿勢計算処理と、を行うことを特徴とする請求項12記載の画像照合方法。 - 前記照明条件推定工程では、
前記画像生成工程において生成された照明変動画像群により張られる照明変動空間を生成する照明変動空間生成処理を行い、
前記照明変動空間生成処理により生成された照明変動空間内から前記入力画像に最も近似する画像を生成して比較画像として、次工程に出力することを特徴とする請求項12から19のいずれか1項記載の画像照合方法。 - 前記照明変動空間生成工程では、前記画像生成工程において生成された照明変動画像群に対して主成分分析を施すことにより、照明条件により画像上に現れている変動要因の大部分を覆う空間の基底ベクトル群を生成し、
前記照明条件推定工程では、前記照明変動空間生成処理により生成された基底ベクトル群と、前記入力画像との間の相関を求め、該相関を基に前記基底ベクトル群から前記入力画像に最も近似する画像を生成して比較画像として次工程に出力することを特徴とする請求項20記載の画像照合方法。 - 前記画像生成工程では、様々な照明条件を設定し照明条件群として前記画像生成工程に出力する照明条件変化処理をさらに行うことを特徴とする請求項20又は21記載の画像照合方法。
- コンピュータに、
登録対象となる物体のデータを3次元形状データとして登録する登録工程と、
入力画像における物体の位置姿勢を推定する位置姿勢補正工程と、
前記位置姿勢補正工程において補正された位置姿勢と、前記登録工程において登録された物体の登録データとから、前記位置姿勢補正工程において推定された位置姿勢にあって、様々な照明条件からなる照明条件群の各々の照射条件の下での画像を照明変動画像群として生成する画像生成工程と、
該画像生成工程において生成された照明変動画像群の線形和であらわされる画像のなかから前記入力画像と最も近似する画像を生成して比較画像として出力する照明条件推定工程と、
該比較画像と前記入力画像とを比較し、該二つの画像の類似度の評価値を算出する画像比較工程と、
該画像比較工程において算出された評価値に基づいて、前記撮影された物体が前記登録工程において登録された物体であるか否かを判定する照合判定工程と、
を実行させることを特徴とする画像照合プログラム。 - 前記登録工程では、前記コンピュータに、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定処理と、
前記登録対象となる物体の3次元形状の各位置における表面の反射率を測定する反射率測定処理と、
前記3次元形状測定処理により測定された3次元形状と、前記反射率測定処理により測定された反射率とを登録データとして記憶するデータ記憶処理と、
を実行させることを特徴とする請求項23記載の画像照合プログラム。 - 前記登録工程では、前記コンピュータに、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定処理と、
前記登録対象となる物体を撮影し、該物体の画像情報を取得する画像情報取得処理と、
前記3次元形状測定処理により測定された3次元形状と、前記画像情報取得処理により取得された画像情報とを登録データとして記憶するデータ記憶処理と、
を実行させることを特徴とする請求項23記載の画像照合プログラム。 - 前記登録工程では、前記コンピュータに、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定処理と、
複数の物体を登録するとき、前記3次元形状測定処理により測定された複数の3次元形状の平均となる平均3次元形状を生成する平均形状生成処理と、
前記登録対象となる物体の3次元形状の各位置における表面の反射率を測定する反射率測定処理と、
前記3次元形状測定処理により測定された3次元形状と、前記平均形状生成処理により生成された平均3次元形状と、前記反射率測定処理により測定された反射率とを登録データとして記憶するデータ記憶処理と、
を実行させることを特徴とする請求項23記載の画像照合プログラム。 - 前記登録工程では、前記コンピュータに、
前記登録対象となる物体の3次元形状を測定する3次元形状測定処理と、
前記登録対象となる物体を様々な照明条件で撮影し、テクスチャ画像群を生成するテクスチャ画像撮影処理と、
前記3次元形状測定処理により測定された3次元形状と、前記テクスチャ画像撮影処理により撮影されたテクスチャ画像群とを登録データとして記憶するデータ記憶処理とを実行させ、
前記画像生成工程では、前記コンピュータに、
前記登録工程において登録された物体の3次元形状とテクスチャ画像群とから、前記物体が前記位置姿勢補正工程において推定された位置姿勢にあり、前記テクスチャ画像撮影時の多様な照明条件での画像群を生成させることを特徴とする請求項23記載の画像照合プログラム。 - 前記位置姿勢補正工程では、前記コンピュータに、
あらかじめ設定された一定の位置姿勢を次工程に出力させることを特徴とする請求項23から27のいずれか1項記載の画像照合プログラム。 - 前記位置姿勢補正工程では、前記コンピュータに、
前記入力画像に写っている物体の位置姿勢のパラメタを入力し、該入力した位置姿勢を次工程に出力させることを特徴とする請求項23から27のいずれか1項記載の画像照合プログラム。 - 前記登録工程では、前記コンピュータに、
前記登録された3次元形状データの特徴点位置を抽出する第1の特徴点抽出処理と、前記形状データと、前記第1特徴点抽出処理により抽出された特徴点位置とを登録データとして記憶するデータ記憶処理とを行い、
前記位置姿勢補正工程では、
前記データ記憶処理により記憶された特徴点位置と同一の特徴点位置を前記撮影処理により撮影された入力画像から入力画像特徴点位置として抽出する第2の特徴点抽出処理と、
前記データ記憶処理により記憶された3次元形状と特徴点位置と、前記第2の特徴点抽出処理により抽出された入力画像特徴点位置とから、前記入力画像における物体の位置姿勢を推定し、該推定された位置姿勢を出力する位置姿勢計算処理と、実行させることを特徴とする請求項23記載の画像照合プログラム。 - 前記照明条件推定工程では、前記コンピュータに、
前記画像生成工程において生成された照明変動画像群により張られる照明変動空間を生成する照明変動空間生成処理を実行させ、
前記照明変動空間生成処理により生成された照明変動空間内から前記入力画像に最も近似する画像を生成して比較画像として、次工程に出力させることを特徴とする請求項23から30のいずれか1項記載の画像照合方法。 - 前記照明変動空間生成工程では、前記コンピュータに、前記画像生成工程において生成された照明変動画像群に対して主成分分析を施すことにより、照明条件により画像上に現れている変動要因の大部分を覆う空間の基底ベクトル群を生成させ、
前記照明条件推定工程では、前記コンピュータに、前記照明変動空間生成処理により生成された基底ベクトル群と、前記入力画像との間の相関を求めさせ、該相関を基に前記基底ベクトル群から前記入力画像に最も近似する画像を生成して比較画像として次工程に出力させることを特徴とする請求項31記載の画像照合プログラム。 - 前記画像生成工程では、前記コンピュータに、様々な照明条件を設定し照明条件群として前記画像生成工程に出力する照明条件変化処理をさらに実行させることを特徴とする請求項31又は32記載の画像照合プログラム。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10878657B2 (en) | 2018-07-25 | 2020-12-29 | Konami Gaming, Inc. | Casino management system with a patron facial recognition system and methods of operating same |
US11521460B2 (en) | 2018-07-25 | 2022-12-06 | Konami Gaming, Inc. | Casino management system with a patron facial recognition system and methods of operating same |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4573085B2 (ja) * | 2001-08-10 | 2010-11-04 | 日本電気株式会社 | 位置姿勢認識装置とその位置姿勢認識方法、及び位置姿勢認識プログラム |
JP4623320B2 (ja) * | 2004-11-04 | 2011-02-02 | 日本電気株式会社 | 三次元形状推定システム及び画像生成システム |
EP1808810A4 (en) | 2004-11-04 | 2013-07-24 | Nec Corp | 3D-FORM-ESTIMATING SYSTEM AND PICTURE GENERATION SYSTEM |
US7853082B2 (en) | 2004-11-08 | 2010-12-14 | Panasonic Corporation | Normal line information estimation device, registered image group formation device and image collation device, and normal line information estimation method |
WO2006090731A1 (ja) * | 2005-02-23 | 2006-08-31 | Nec Corporation | 顔画像分類方法、顔画像分類装置及び顔画像分類プログラム |
WO2006129791A1 (ja) * | 2005-06-03 | 2006-12-07 | Nec Corporation | 画像処理システム、3次元形状推定システム、物体位置姿勢推定システム及び画像生成システム |
JP4362489B2 (ja) | 2006-03-29 | 2009-11-11 | 日本電気株式会社 | 3次元顔データ登録システム、3次元顔データ登録方法、及び登録処理プログラム |
JP5206366B2 (ja) * | 2008-11-27 | 2013-06-12 | カシオ計算機株式会社 | 3次元データ作成装置 |
JPWO2010122721A1 (ja) | 2009-04-22 | 2012-10-25 | 日本電気株式会社 | 照合装置、照合方法および照合プログラム |
JP6991771B2 (ja) * | 2017-07-31 | 2022-01-13 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
CN112304424B (zh) * | 2019-07-23 | 2023-11-14 | 杭州远方光电信息股份有限公司 | 一种照明现场实时监测方法及装置 |
JP7362453B2 (ja) | 2019-11-28 | 2023-10-17 | 株式会社日立製作所 | モデル作成装置及びモデル作成方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2532985B2 (ja) * | 1990-09-20 | 1996-09-11 | 工業技術院長 | 3次元画像評価装置 |
JPH04256185A (ja) * | 1991-02-08 | 1992-09-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像認識システムのサンプル画像収集方法 |
JPH06109441A (ja) * | 1992-09-29 | 1994-04-19 | Toshiba Corp | モデル入力装置 |
-
2003
- 2003-12-08 JP JP2003409475A patent/JP4552431B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10878657B2 (en) | 2018-07-25 | 2020-12-29 | Konami Gaming, Inc. | Casino management system with a patron facial recognition system and methods of operating same |
US11455864B2 (en) | 2018-07-25 | 2022-09-27 | Konami Gaming, Inc. | Casino management system with a patron facial recognition system and methods of operating same |
US11521460B2 (en) | 2018-07-25 | 2022-12-06 | Konami Gaming, Inc. | Casino management system with a patron facial recognition system and methods of operating same |
Also Published As
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