JP4690190B2 - 画像処理方法および装置並びにプログラム - Google Patents
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Description
S=(X1,X2,・・・,Xn,Xn+1,Xn+2,・・・,X2n) (1)
但し,S:フレームモデル
n:ランドマークの個数
Xi(1≦i≦n):i番目のランドマークの位置のX方向座標値
Xn+i(1≦i≦n):i番目のランドマークの位置のY方向座標値
また、平均フレームモデルSavは、下記の式(2)のように表すことができる。
式(3)に示す行列から、K(1≦K≦2n)個の固有ベクトルPj(Pj1,Pj2,・・・,Pj(2n))(1≦j≦K)および各固有ベクトルPjに夫々対応するK個の固有値λj(1≦j≦K)が求められ、平均フレームモデルSavの変形は、下記の式(4)に従って、固有ベクトルPjを用いて行われる。
式(4)におけるΔSは、各ランドマークの移動量を表すものであり、すなわち、平均フレームモデルSavの変形は、各ランドマークの位置を移動させることによって行われる。また、式(4)から分かるように、各ランドマークの移動量ΔSは、変形パラメータbjと固有ベクトルPjから求められるものであり、固有ベクトルPjは既に求められているので、平均フレームモデルSavを変形させるために、変形パラメータbjを求める必要がある。ここで、変形パラメータbjの求め方について説明する。
ASMは、このようにして、平均フレームモデルSav上における各ランドマークの位置を移動させて平均フレームモデルSavを収束するまで変形させ、収束時における各ランドマークの位置により示される、処理対象の画像に含まれる所定対象物のフレームモデルを得る。
T.F.Coots, A.Hill, C.J.Taylor, J.Haslam, "The Use of Active Shape Models for Locating Structures in Medical Images", Image and Vision Computing, pp.276−286, 1994
1つの前記仮位置を含む所定の範囲内の各画素に対して、該仮位置が対応するランドマークに対して定義された、該ランドマークを識別するための特徴量を算出する共に、該特徴量に基づいて前記各画素の夫々が、該ランドマークを示す画素であるか否かを識別することによって前記各画素に該ランドマークを示す画素が含まれるか否かを判定し、該判定が肯定された場合、該ランドマークを示す画素として識別された前記画素の位置に前記仮位置が近づくように前記仮位置を移動させる処理を、各前記仮位置毎に行い、
各前記仮位置が移動された後の夫々の位置を、該仮位置が対応する前記ランドマークの位置として取得する画像処理方法において、
前記画素が該当するランドマークを示す画像であるか否かの識別を、複数の前記対象物のサンプル画像の夫々における、該ランドマークであることが分かっている位置の前記特徴量と、該ランドマークではないことが分かっている位置の前記特徴量とを、マシンラーニングの手法により予め学習することにより得られた前記特徴量に対応する識別条件に基づいて行うことを特徴とするものである。
1つの前記仮位置を含む所定の範囲内の各画素に対して、該仮位置が対応するランドマークに対して定義された、該ランドマークを識別するための特徴量を算出する共に、該特徴量に基づいて前記各画素の夫々が、該ランドマークを示す画素であるか否かを識別することによって前記各画素に該ランドマークを示す画素が含まれるか否かを判定し、該判定が肯定された場合、該ランドマークを示す画素として識別された前記画素の位置に前記仮位置が近づくように前記仮位置を移動させる処理を、各前記仮位置毎に行う移動手段と、
各前記仮位置が移動された後の夫々の位置を、該仮位置が対応する前記ランドマークの位置として取得するランドマーク位置取得手段とを備えてなる画像処理装置であって、
前記移動手段が、前記画素が該当するランドマークを示す画像であるか否かの識別を、複数の前記対象物のサンプル画像の夫々における、該ランドマークであることが分かっている位置の前記特徴量と、該ランドマークではないことが分かっている位置の前記特徴量とを、マシンラーニングの手法により予め学習することにより得られた前記特徴量に対応する識別条件に基づいて行うことを特徴とするものである。
組み合わせの値=((勾配ベクトルの方向+1)×勾配ベクトルの大きさ(勾配ベクトルの大きさ>0の場合)
これにより、組み合わせ数が94通りとなるため、特徴量C0のデータ数を低減できる。
Vb=V−Va (6)
但し,V:総合移動量
Va:全体移動量
Vb:個別移動量
そして、変形パラメータ算出部64は、前述した式(4)を用いて、第2のデータベース80に記憶された固有ベクトルPjと、式(6)により求められた個別移動量Vb(式(4)中ΔSに対応する)とを用いて、移動量Vbが対応する変形パラメータbjを算出する。
20 顔検出部
22 第1の特徴量算出部
24 顔検出実行部
30 目検出部
32 第2の特徴量算出部
34 目検出実行部
40 第1のデータベース
50 フレームモデル構築部
52 モデル嵌込部
54 プロファイル算出部
60 変形部
61 識別部
62 全体位置調整部
63 ランドマーク位置調整部
64 変形パラメータ算出部
65 変形パラメータ調整部
66 位置調整実行部
68 判断部
80 第2のデータベース
Sav 平均フレームモデル
Claims (13)
- 所定対象物上の、各々の位置および/または互いの位置関係によって前記所定対象物の形状を示すことができる複数のランドマークの位置を、画像に含まれる前記対象物から検出するのに際し、予め取得された、前記所定対象物の平均形状を示す前記複数のランドマークの各々の位置を、前記画像に含まれる前記対象物における前記複数の前記ランドマークの夫々の仮位置とし、
1つの前記仮位置を含む所定の範囲内の各画素に対して、該仮位置が対応するランドマークに対して定義された、該ランドマークを識別するための特徴量を算出する共に、該特徴量に基づいて前記各画素の夫々が、該ランドマークを示す画素であるか否かを識別することによって前記各画素に該ランドマークを示す画素が含まれるか否かを判定し、該判定が肯定された場合、該ランドマークを示す画素として識別された前記画素の位置に前記仮位置が近づくように前記仮位置を移動させる処理を、各前記仮位置毎に行い、
各前記仮位置が移動された後の夫々の位置を、該仮位置が対応する前記ランドマークの位置として取得する画像処理方法において、該方法は、
前記画素が該当するランドマークを示す画像であるか否かの識別を、複数の前記対象物のサンプル画像の夫々における、該ランドマークであることが分かっている位置の前記特徴量と、該ランドマークではないことが分かっている位置の前記特徴量とを、マシンラーニングの手法により予め学習することにより得られた前記特徴量に対応する識別条件に基づいて行うものであり、
前記仮位置を含む所定の範囲内の各画素に、該仮位置が対応するランドマークを示す画素が含まれないと判定された場合、該仮位置を移動させないものであることを特徴とする画像処理方法。 - 前記マシンラーニング手法が、ブースティング手法であることを特徴とする請求項1記載の画像処理方法。
- 前記マシンラーニング手法が、ニューラルネットワーク手法であることを特徴とする請求項1記載の画像処理方法。
- 前記特徴量が、前記ランドマークの位置における輝度プロファイルであることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項記載の画像処理方法。
- 前記輝度プロファイルが多値化されたものであることを特徴とする請求項4記載の画像処理方法。
- 前記所定対象物が、人物の顔であることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項記載の画像処理方法。
- 所定対象物上の、各々の位置および/または互いの位置関係によって前記所定対象物の形状を示すことができる複数のランドマークの位置を、画像に含まれる前記対象物から検出するのに際し、予め取得された、前記所定対象物の平均形状を示す前記複数のランドマークの各々の位置を、前記画像に含まれる前記対象物における前記複数の前記ランドマークの夫々の仮位置とする仮位置設定手段と、
1つの前記仮位置を含む所定の範囲内の各画素に対して、該仮位置が対応するランドマークに対して定義された、該ランドマークを識別するための特徴量を算出する共に、該特徴量に基づいて前記各画素の夫々が、該ランドマークを示す画素であるか否かを識別することによって前記各画素に該ランドマークを示す画素が含まれるか否かを判定し、該判定が肯定された場合、該ランドマークを示す画素として識別された前記画素の位置に前記仮位置が近づくように前記仮位置を移動させる処理を、各前記仮位置毎に行う移動手段と、
各前記仮位置が移動された後の夫々の位置を、該仮位置が対応する前記ランドマークの位置として取得するランドマーク位置取得手段とを備えてなる画像処理装置であって、
前記移動手段が、前記画素が該当するランドマークを示す画像であるか否かの識別を、複数の前記対象物のサンプル画像の夫々における、該ランドマークであることが分かっている位置の前記特徴量と、該ランドマークではないことが分かっている位置の前記特徴量とを、マシンラーニングの手法により予め学習することにより得られた前記特徴量に対応する識別条件に基づいて行うものであり、前記仮位置を含む所定の範囲内の各画素に、該仮位置が対応するランドマークを示す画素が含まれないと判定された場合、該仮位置を移動させないものであることを特徴とする画像処理装置。 - 前記マシンラーニング手法が、ブースティング手法であることを特徴とする請求項7記載の画像処理装置。
- 前記マシンラーニング手法が、ニューラルネットワーク手法であることを特徴とする請求項7記載の画像処理装置。
- 前記特徴量が、前記ランドマークの位置における輝度プロファイルであることを特徴とする請求項7から9のいずれか1項記載の画像処理装置。
- 前記輝度プロファイルが多値化されたものであることを特徴とする請求項10記載の画像処理装置。
- 前記所定対象物が、人物の顔であることを特徴とする請求項7から11のいずれか1項記載の画像処理装置。
- 所定対象物上の、各々の位置および/または互いの位置関係によって前記所定対象物の形状を示すことができる複数のランドマークの位置を、画像に含まれる前記対象物から検出するのに際し、予め取得された、前記所定対象物の平均形状を示す前記複数のランドマークの各々の位置を、前記画像に含まれる前記対象物における前記複数の前記ランドマークの夫々の仮位置とする手順と、
1つの前記仮位置を含む所定の範囲内の各画素に対して、該仮位置が対応するランドマークに対して定義された、該ランドマークを識別するための特徴量を算出する共に、該特徴量に基づいて前記各画素の夫々が、該ランドマークを示す画素であるか否かを識別することによって前記各画素に該ランドマークを示す画素が含まれるか否かを判定し、該判定が肯定された場合、該ランドマークを示す画素として識別された前記画素の位置に前記仮位置が近づくように前記仮位置を移動させる処理を、各前記仮位置毎に行う手順と、
各前記仮位置が移動された後の夫々の位置を、該仮位置が対応する前記ランドマークの位置として取得する手順とを有する画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、該プログラムは、
前記画素が該当するランドマークを示す画像であるか否かの識別を、複数の前記対象物のサンプル画像の夫々における、該ランドマークであることが分かっている位置の前記特徴量と、該ランドマークではないことが分かっている位置の前記特徴量とを、マシンラーニングの手法により予め学習することにより得られた前記特徴量に対応する識別条件に基づいて前記コンピュータに行わせるものであり、
前記仮位置を含む所定の範囲内の各画素に、該仮位置が対応するランドマークを示す画素が含まれないと判定された場合、該仮位置を移動させないものであることを特徴とするプログラム。
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