JP4653606B2 - 画像認識装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Description
山口、福井、「顔向き表情変化にロバストな顔認識システム‘smartface’」, 信学論 (D-II), vol.J84-D-II, No.6,p.1045-1052,2001. V. Blanz and T. Vetter, "A morphable model for the synthesis of 3-D faces," in Proc. SIGGRAPH,1999,pp.187--194.
以下、図1〜図2を参照して本発明に係わる第1の実施形態の画像認識装置10について述べる。
本実施形態の画像認識装置10は、図1のブロック図に示すように、対象となる人物の顔を入力する画像入力部12と、入力された画像内から人物の顔を検出する物体検出部14と、検出された顔と予め保持してある3次元形状情報を用いて3次元顔モデルを生成するモデル生成部16と、3次元顔モデルから顔パターン画像を生成するパターン生成部18と、生成した顔パターン画像から認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出部20と、予め登録してある登録辞書22との類似度を計算する類似度計算部24とを備えている。
まず、画像入力部12は、処理対象となる顔画像を入力する。画像入力部12を構成する装置の一つの例として、USBカメラやデジタルカメラ等が挙げられる。また、予め撮影、保存された顔画像データを保持している記録装置やビデオテープ、DVD等を用いても良いし、顔写真をスキャンするスキャナでも良い。ネットワーク等を経由して画像を入力しても構わない。
物体検出部14では、顔特徴点として、画像中の顔部位の座標を検出する。顔特徴点の検出はどのような方法を用いても構わないが、例えば、非特許文献3(福井、山口、「形状抽出とパターン照合の組合せによる顔特徴点抽出」, 信学論(D-II) vol.J80-D-II, No.9, p.2170-2177,1997.)の方法を用いて検出することができる。
モデル生成部16では、予め保持している3次元形状情報を利用して、3次元顔モデルを生成する。
次に、パターン生成部18では、得られた3次元顔モデルを用いて顔パターン画像を生成する。
次に、特徴抽出部20により、識別に必要な特徴を抽出する。
次に、類似度計算部24では、予め計算された特徴量と特徴抽出部20で計算された入力に対する特徴量との類似度を計算する。
このように、第1の実施形態に係わる画像認識装置10によれば、3次元形状情報を利用して3次元顔モデルを生成することによって、任意の枚数の画像から一般的なカメラを用いて高精度に認識することが可能である。
図3〜図4を参照して本発明に係わる第2の実施形態の画像認識装置10について述べる。
本実施形態の画像認識装置10は、図3のブロック図に示すように、対象となる人物の顔を入力する画像入力部12と、入力された画像内から人物の顔を検出する物体検出部14と、検出された顔と予め保持してある3次元形状情報を用いて3次元顔モデルを生成するモデル生成部16と、テクスチャから複数の顔パターン画像を生成するテクスチャ摂動部26と、生成した顔パターン画像から認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出部20と、予め登録してある登録辞書22との類似度を計算する類似度計算部24とを備えている。
次に、本実施形態の特徴的な部分であるテクスチャ摂動部26について説明する。
このように、第2の実施形態に係わる画像認識装置10によれば、生成した3次元顔モデルから、コンピュータグラフィックスの技術に基づいてレンダリングせずに、テクスチャから複数の顔パターン画像を生成することによって、高速に認識することが可能である。
図5を参照して本発明に係わる第3の実施形態の画像認識装置10について述べる。
本実施形態の画像認識装置10は、図5のブロック図に示すように、対象となる人物の顔を入力する画像入力部12と、入力された画像内から人物の顔を検出する物体検出部14と、予め保持してある3次元形状情報と、物体検出部14からの結果を用いて適切な3次元形状情報を選択する形状選択部28と、形状選択部28から得られる3次元形状情報を用いて3次元顔モデルを生成するモデル生成部16と、3次元顔モデルから顔パターン画像を生成するパターン生成部18と、生成した顔パターン画像から認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出部20と、予め登録してある登録辞書22との類似度を計算する類似度計算部24とを備えている。
次に、本実施形態の特徴的な部分である形状選択部28について説明する。
このように、第3の実施形態に係わる画像認識装置10によれば、入力された画像に対して適切な3次元形状を選択することで、より高精度に認識を行うことが可能である。
図6を参照して本発明に係わる第4の実施形態の画像認識装置10について述べる。
本実施形態の画像認識装置10は、図6のブロック図に示すように、対象となる人物の顔を入力する画像入力部12と、入力された画像内から人物の顔を検出する物体検出部14と、検出された顔と予め保持してある3次元形状情報を用いて3次元顔モデルを生成するモデル生成部16と、3次元顔モデルから顔パターン画像を生成するパターン生成部18と、生成した顔パターン画像を用いて物体検出部14から得られた特徴点を検証するパターン画像検証部30と、生成した顔パターン画像から認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出部20と、予め登録してある登録辞書22との類似度を計算する類似度計算部24とを備えている。
次に、本実施形態の特徴的な部分であるパターン画像検証部30について説明する。
このように、第4の実施形態に係わる画像認識装置10によれば、生成した3次元顔モデルから、検出された顔特徴点を検証することができ、より高精度に認識を行うことが可能である。
図7および図8を参照して本発明に係わる第5の実施形態の画像認識装置について述べる。
本実施形態の画像認識装置10は、図7のブロック図に示すように、対象となる人物の顔を入力する画像入力部12と、入力された画像内から人物の顔を検出する物体検出部14と、対象となる人物の顔の3次元形状を入力する形状入力部72と、予め保持してある参照形状情報74を用いて入力された顔形状を正規化する形状正規化部76と、検出された顔と正規化された3次元形状情報78を用いて3次元顔モデルを生成するモデル生成部16と、3次元顔モデルから顔パターン画像を生成するパターン生成部18と、生成した顔パターン画像から認識に用いる特徴量を抽出する特徴抽出部20と、予め登録してある登録辞書22との類似度を計算する類似度計算部24とを備えている。
形状入力部72では、レンジファインダなど物体の3次元形状を計測可能な装置により取得された対象となる人物の顔の3次元形状(図8の入力形状82)が入力される。レンジファインダには、3次元形状だけでなく、撮影した物体の画像も同時に取得できるものもあるため、画像入力部12と形状入力部72を同一の機器で構成してもかまわない。また、複数の画像からステレオ法により形状を求めてもかまわないし、認識対象の形状を求める方法についてはこれらに限らない。
図8は、入力形状82からの形状正規化における概念図である。形状正規化部76は、形状入力部72で入力された3次元形状である入力形状82を、予め保持されている参照形状情報74を用いて正規化することにより、3次元形状情報78を生成する。
このように、第5の実施形態に係わる画像認識装置によれば、参照形状情報74を用いて個人ごとに3次元形状情報を正規化し、この正規化された個人ごとの3次元形状情報78に従って顔モデルを生成することができ、より高精度に認識を行うことが可能である。
画像入力部において、レンジファインダなどの3次元形状を計測可能な装置から、奥行きを画素値とする画像(デプスマップ)を入力してもかまわない。その場合、登録辞書もデプスマップから生成した特徴量を用いて類似度の計算を行う。
12 画像入力部
14 物体検出部
16 モデル生成部
18 パターン生成部
20 特徴抽出部
22 登録辞書
24 類似度計算部
Claims (7)
- 3次元形状を有する物体を撮影した画像を用いて前記物体の画像認識を行う画像認識装置において、
前記画像が入力される画像入力手段と、
前記物体の3次元モデルの原型となる3次元形状情報を記憶しておく3次元形状情報保持手段と、
前記入力画像と前記3次元形状情報とを用いて推定されたテクスチャ画像を生成するモデル生成手段と、
前記生成されたテクスチャ画像に対してそれぞれ異なる2次元的な変形を加えて複数のパターン画像を生成するテクスチャ摂動手段と、
前記複数のパターン画像から特徴量の抽出を行う特徴抽出手段と、
前記物体の特徴量を登録しておく登録辞書保持手段と、
前記抽出された特徴量と前記登録された物体の特徴量との類似度を計算し、この計算した類似度に基づいて前記物体の認識を行う類似度計算手段と、
を有する
ことを特徴とする画像認識装置。 - 前記モデル生成手段は、前記入力画像の特徴点と対応する前記3次元形状情報における特徴点から計算される射影行列により前記テクスチャ画像を推定する
ことを特徴とする請求項1記載の画像認識装置。 - 前記特徴抽出手段は、前記パターン画像から主成分分析を行うことで特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項1記載の画像認識装置。 - 前記類似度計算手段は、前記抽出された特徴量の一つである部分空間と前記登録された物体の特徴量の一つである部分空間の間の角度を類似度として計算する
ことを特徴とする請求項1記載の画像認識装置。 - 前記3次元形状保持手段にある3次元形状情報は、
前記物体の3次元形状を計測する形状入力手段と、
前記物体の3次元モデルの原型となる3次元形状情報を記憶しておく参照形状情報保持手段と、
前記3次元形状と参照形状情報とを用いて3次元形状情報を正規化する形状正規化手段により求める
ことを特徴とした請求項1乃至請求項4の何れか1項記載の画像認識装置。 - 3次元形状を有する物体を撮影した画像を用いて前記物体の画像認識を行う画像認識方法において、
前記画像が入力される画像入力ステップと、
前記物体の3次元モデルの原型となる3次元形状情報を記憶しておく3次元形状情報保持ステップと、
前記入力画像と前記3次元形状情報とを用いて推定されたテクスチャ画像を生成するモデル生成ステップと、
前記生成されたテクスチャ画像に対してそれぞれ異なる2次元的な変形を加えて複数のパターン画像を生成するテクスチャ摂動ステップと、
前記複数のパターン画像から特徴量の抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記物体の特徴量を登録しておく登録辞書保持ステップと、
前記抽出された特徴量と前記登録された物体の特徴量との類似度を計算し、この計算した類似度に基づいて前記物体の認識を行う類似度計算ステップと、
を有する
ことを特徴とする画像認識方法。 - 3次元形状を有する物体を撮影した画像を用いて前記物体の画像認識を行う画像認識方法をコンピュータによって実現するプログラムにおいて、
前記画像が入力される画像入力機能と、
前記物体の3次元モデルの原型となる3次元形状情報を記憶しておく3次元形状情報保持機能と、
前記入力画像と前記3次元形状情報とを用いて推定されたテクスチャ画像を生成するモデル生成機能と、
前記生成されたテクスチャ画像に対してそれぞれ異なる2次元的な変形を加えて複数のパターン画像を生成するテクスチャ摂動機能と、
前記複数のパターン画像から特徴量の抽出を行う特徴抽出機能と、
前記物体の特徴量を登録しておく登録辞書保持機能と、
前記抽出された特徴量と前記登録された物体の特徴量との類似度を計算し、この計算した類似度に基づいて前記物体の認識を行う類似度計算機能と、
を実現する
ことを特徴とする画像認識方法のプログラム。
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