JP4744655B2 - ディジタル画像中の人間の目を自動的に検出する方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は概してディジタル画像処理に関し、更に特定的にはディジタル画像中で対象を探し出す方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像中における対象の同定は様々な画像処理機能によって実行される。例えば、画像中の赤目を修正するために、人間の目が探し出され、目の中の望ましくない赤色の部分は審美的により満足のいく色によって置換される。「ＫＯＤＡＫ」ディジタルプリントステーションでは、画像はタッチスクリーン上に表示され、１回触るたびに目の赤い部分を更にズームさせるため１つの目が繰り返し触られる。目の赤い部分はズームプロセスによって画成された領域の中で赤い画素に対するサーチによって同定され、同定された赤い画素は画像を審美的により満足のいくようにさせるため所定の色によって置換される。処理は次に他方の目に対して繰り返される。
【０００３】
人間の目を探し出すニューラルネットワーク方法は、１９９５年１１月のMIT の人工知能研究所のK.K.Sungによる「Learning An Example Selection for Object and Pattern Recognition」に開示される。この方法は、予め選択された目のテンプレートから許容可能な歪みを有する目を認識するためにニューラルネットを学習する方法を開示する。操作者は元の目のテンプレートを繰り返し歪ませ、目を歪ませることによって生成された全ての変形は許容可能又は許容不可能のいずれかとしてラベル付けされる。歪んだサンプル、即ち学習画像及び関連づけられたラベル付け情報はニューラルネットへ供給される。この学習プロセスはニューラルネットが学習画像に対して満足のいく認識性能を達成するまで繰り返される。学習されたニューラルネットは目の可能な変形を効果的に記憶している。目の探索は、所望の出力、即ち一致が生ずるかどうかを決定するよう画像中の領域をニューラルネットへ供給することによって行われる。全ての一致は目として同定される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
目を同定するための現在既知であり使用されている方法は充分であるが、欠点がないわけではない。タッチスクリーン方法は目をズームさせるためにタッチスクリーンを繰り返し触るという一定の人間の相互作用を必要とし、結果として幾らか労働集約的となる。更に、ニューラルネット方法は広い学習を必要とし、また目の全ての可能な大きさ及び向きに対して徹底的なサーチが実行されねばならないためマッチングプロセスにおいて計算に関して集約的である。
【０００５】
従って、上述の欠点を克服するよう画像中で対象を探し出す方法を改善する必要性がある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は上述の１つ以上の問題を克服することを目的とする。概略するに、本発明の１つの面によれば、第１及び第２の対象の間の距離の比率及び各対象の大きさが略不変である夫々が略同じ物理特徴を有する第１及び第２の対象を探し出すためのコンピュータプログラム物であって、
（ａ）画像中の潜在肌領域を決定する段階と、
（ｂ）画像中の谷領域を決定する段階と、
（ｃ）テンプレートに対して対象の所望の一致を与える複数の位置を決定するテンプレートマッチングを実行する段階と、
（ｄ）１対の潜在対象候補が上記段階（ｃ）において決定される位置にある可能性を決定する確認を実行する段階とを実行するためのコンピュータプログラムを記憶されたコンピュータ読取り可能な記憶媒体を有するコンピュータプログラム物を提供する。
【０００７】
本発明は上述の欠点を克服する画像中で対象を見つける方法を提供することを目的とする。
本発明はまた自動的に画像中で対象を見つける方法を提供することを目的とする。
本発明は見つけられるべき対象の物理的な大きさを推定する方法を提供することを更なる目的とする。
【０００８】
本発明は見つけられるべき対象の物理的な向きを推定する方法を提供することを更なる目的とする。
本発明は画像中で対象を探し出す有効な方法を提供することを利点とする。
本発明は各対象の潜在的な領域の形状及び大きさに基づいて各対象の推定される大きさを決定することを特徴とする。
【０００９】
本発明は各対象の潜在的な領域の形状及び向きに基づいて各対象の推定される向きを決定することを特徴とする。本発明は第１の対象と第２の対象との間の関係に対する事前の知識に基づいて決定される複数の性能指数に基づいて対象の対（又はグループ）を決定することを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明の上述及び他の目的は、図面に共通な同一要素を示すために可能な限り同一の参照番号が使用されている以下の説明及び図面に関連してより明らかとなろう。
以下の説明では、本発明はソフトウエアプログラムとしての望ましい実施例として説明される。当業者はそのようなソフトウエアの等価物がハードウエア中に構築されうることを容易に認識するであろう。
【００１１】
更にここでは、コンピュータ読取り可能な記憶媒体は、例えば、（フロッピーディスクといった）磁気ディスク又は磁気テープといった磁気記憶媒体と、光ディスク、光学テープ又は機械読取り可能なバーコードといった光学記憶媒体と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又は読み取り可能メモリ（ＲＯＭ）といった固体電子記憶装置と、コンピュータプログラムを記憶するのに使用される任意の他の物理的装置又は媒体とのいずれかを有しうる。
【００１２】
図１を参照するに、本発明を実施するためのコンピュータシステム１０が図示されている。望ましい実施例を図示するためにコンピュータシステム１０が示されているが、本発明はコンピュータシステム１０に制限されるものではなく任意の電子処理システムで使用されうる。コンピュータシステム１０はソフトウエアプログラムを受信及び処理し、他の処理機能を実行するためのマイクロプロセッサベースドユニット２０を含む。タッチスクリーンディスプレイ３０は、ソフトウエアに関連づけられたユーザ関連情報を表示し、スクリーンを触ることによるユーザ入力を受信するよう、マイクロプロセッサベースドユニット２０に電気的に接続されている。キーボード４０もまた、ユーザがソフトウエアに情報を入力することを許すよう、マイクロプロセッサベースドユニット２０に接続されている。入力のためにキーボード４０を使用する代わりに、従来技術で周知のように、ディスプレイ３０上のセレクタ５２を動かし、セレクタ５２が重なっている項目を選択するためにマウス５０が使用されうる。
【００１３】
コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）５５は、ソフトウエアプログラムを受信し、典型的にソフトウエアプログラムを含むコンパクトディスク５７によってマイクロプロセッサベースドユニット２０へソフトウエアプログラム及び他の情報を入力する手段を与えるためにマイクロプロセッサベースドユニット２０に接続される。更に、フロッピーディスク６１もまたソフトウエアプログラムを含むことができ、ソフトウエアプログラムを入力するためにマイクロプロセッサベースドユニット２０の中に挿入される。更に、マイクロプロセッサベースドユニット２０は従来技術で周知のように、内部的にソフトウエアプログラムを記憶するようプログラムされうる。プリンタ５６はコンピュータシステム１０の出力のハードコピーを印刷するためにマイクロプロセッサベースドユニット２０に接続される。
【００１４】
画像はまた、パーソナルコンピュータカード（ＰＣカード）６２、又は従来既知であるように、カード６２を電子的に実施したディジタル化画像を含むパーソナルコンピュータメモリカード国際協会カード（ＰＣＭＣＩＡカード）によってディスプレイ３０上に表示されうる。ＰＣカード６２は最後に画像をディスプレイ３０上に可視に表示することを許すようマイクロプロセッサベースドユニット２０の中に挿入される。
【００１５】
図２を参照するに、本発明のソフトウエアプログラムのフローチャートが示されている。フローチャートの細部を議論する前に、当業者によって明らかとなるように、プログラムの一部は人間の肌を検出することを含むが、プログラムが変更されれば任意の動物の肌もまた検出されうることに注意すべきである。プログラムはＳ２で始動され、次に肌マップを形成するよう人間の肌の検出が行われる（Ｓ４）。
【００１６】
図５を参照するに、図２中のＳ４の肌マップを形成する段階の詳細なフローチャートが示されている。これに関して、カラー画像はＰＣカード６２といった任意の周知の手段によってマイクロプロセッサベースドユニット２０へ入力され（Ｓ４ａ）、望ましくはＬＳＴカラー空間であるカラー空間へ変換される（Ｓ４ｂ）。次にヒストグラムのｂｉｎの総数を減少させるため、画像符号値は量子化される（Ｓ４ｃ）。典型的に３つのチャネルを有するカラー画像に対して３次元（３Ｄ）のヒストグラムが形成される（Ｓ４ｄ）。この３次元ヒストグラムは雑音を減少させるために平滑化され（Ｓ４ｅ）、３次元ヒストグラム中のピークが探し出される（Ｓ４ｆ）。ピークをヒストグラムの各ｂｉｎに割り当てることによってｂｉｎのクラスタ化が実行される（Ｓ４ｇ）。カラー画像中の各画素に対して画素の色に対応するｂｉｎに基づいて値が割り当てられる（Ｓ４ｈ）。少なくとも最小画素数（ＭｉｎＮｏＰｉｘｅｌｓ）を有する連結された領域はラベル付けされる（Ｓ４ｉ）。最小画素数は望ましくは５０個の画素であるが、他の値もまた使用されうる。許可される領域数の最大数はＭａｘＮｏＲｅｇｉｏｎｓであり（Ｓ４ｉ）、この最大数は望ましくは２０の領域であるが、他の値もまた使用されうる。人間の肌の平均変換カラー成分値及び所与の領域の平均カラー値に基づいて、各ラベル付けされた領域に対して肌確率Ｐskinが計算される（Ｓ４ｊ）。SkinThreshold よりも大きいＰskinを有する領域に固有のラベルが割り当てられる（Ｓ４ｋ）。SkinThreshold は望ましくは７であるが、他の値もまた使用されうる。全ての非肌画素はゼロに設定される。２つ以上の肌領域が接触していれば、これらは単一の肌領域へとマージされる（Ｓ４ｌ）。
【００１７】
図６を参照するに、プログラムは肌マップデータを受信し、各連結された肌領域に対して周知の楕円形当てはめ技術を実行する。当てはめられた楕円形のアスペクト比及びコンパクトさは不規則な形状の肌領域を排除するために測定される。アスペクト比は長軸と短軸との比として定義され、コンパクトさは当てはめられた楕円形によって囲まれる領域と肌領域全体との比として定義される。当てはめられた楕円形は、そのアスペクト比が３より上であれば排除され、又はそのコンパクトさが９より下であれば排除される。再び図２を参照するに、プログラムは、夫々の残る肌領域に当てはめられた楕円形によって目のプログラムによって推定される大きさ及び向きを決定する（Ｓ６）。この決定は、ｂをピクセルで表わされる当てはめられた楕円形の短軸の長さとし、ｓをピクセルで表わされる目の推定の大きさ又は長さとすると、
ｓ＝ｂ／４ （１）
によって表される、図６にグラフによって示される式を使用して実行される。
【００１８】
目の推定される向きもまた、図６に示されるように当てはめられた楕円形の向きから発生される（Ｓ６）。２つの目は整列しており、従って夫々の目の向きは当てはめられた楕円形の短軸の向きと略同じであることが仮定される。θによって示されるこの角度は、短軸と水平な線との間に形成される。副画像は各肌領域に対して抽出される（Ｓ８）。この推定される目の大きさから、画像中の目が目のテンプレートと略同じ大きさを有するよう抽出された副画像の解像度が変更されうることに注意すべきである（Ｓ８）。図８に示されるように、特定の目のテンプレートは水平方向に１９ピクセル、垂直方向に１３ピクセルの解像度を有する。以下詳述されるように、この解像度の変化、又はリサイズ処理は画像中の目がテンプレートと同じ解像度で、同じ量の構造的細部と一致されることを可能にする。或いは、異なる量の細部を有する一組のテンプレートを設計し、画像の解像度を変化させないことである。そのような他の設計は当業者によって容易に達成される。
【００１９】
再び図２を参照するに、各抽出された副画像に対する谷マップを形成するよう谷検出が実行される（Ｓ１０）。谷検出は、平坦な肌領域を更なる考慮から除去することを目的とする。図７を参照するに、谷検出は複数の段階からなる。まず望ましくは形態学的オープン操作とそれに続く形態学的クローズ操作とを使用して、存在しうる目又は眼鏡の中の全ての雑音及び小さな反射ハイライトを減少させるために平滑化操作が行われる（Ｓ１０ａ）。平滑化された画像中の谷領域は望ましくは形態学的にクローズされた画像と谷領域自体との間の差の出力として同定される（Ｓ１０ｂ）。この出力画像の符号値は谷の存在の確実性を表している。画像中の雑音及び長細い構造を減少させるよう獲得された谷領域に対してメディアンフィルタリング動作が適用される（Ｓ１０ｃ）。概して、目は谷画像中の長細い領域の中には無い。また、谷画像中の絶対符号値は必ずしも眼窩である可能性に対応しない。しかしながら、望ましくは谷画像とその形態学的にクローズされた変形との間の差を使用して、処理された谷画像中の局部最大は強調される（Ｓ１０ｄ）。Ｓ１０ｄの結果は、テクスチャ抑制の結果に組み合わせられる（Ｓ１０ｅ）と共に、他の抑制的な機構、例えばＳ１０ｇの論理ＡＮＤ演算による赤目検出の場合は目の「赤さ」に組み合わせられる（Ｓ１０ｆ）。
【００２０】
Ｓ１０ｇの後、所定の閾値よりも大きい符号値を有する画素は１に設定され、閾値以下であればゼロに設定される。このようにして２値谷マップが形成される（Ｓ１０ｈ）。続くサーチを指示するマスクマップは肌マップと谷マップとの交点として形成される（Ｓ１２）。
以下説明されるようにＳ１４において、テンプレートと画像との間の相互相関は、テンプレートの中心の画素を各肌領域のサーチするマスクマップの中の各画素に値して順番に移動させ、目の中心の画素を決定するために各画素の位置において特定のタイプのゾーンベースド相互相関を実行することによって計算される。
【００２１】
図３及び図４を参照するに、ゾーンベースド相互相関（Ｓ１４）は初期化される（Ｓ１４ａ）。ただし、図３はゾーンベースド相互相関プロセスの前半を示す詳細なフローチャートであり、図４はゾーンベースド相互相関プロセスの後半を示す詳細なフローチャートである。次にテンプレートが検索され（Ｓ１４ｂ）、既に正規化された状態で記憶されていなければ正規化される。図８を参照するに、テンプレートは複数の目をサンプリングし、例えば各画素位置において平均値をとることによって、それらの対応する画素を関連づけることによって発生されることが望ましい。次にテンプレートは瞼、虹彩及び目の２つの端を表わす４つの副領域へ分割される。テンプレートを正規化するためには、テンプレート画像全体に対する平均画素値は各画素値から引き算され、正規化された画素値を獲得するために結果としての画素値はテンプレート画像全体の標準偏差によって割り算される。結果としてのテンプレートは従って、ゼロの平均値を有し、１の分散を有する。
【００２２】
更に特定的には、図３及び図４を参照するに、テンプレートの中心を関心となる画素位置にしたとき、ゾーンベースド相互相関は、まずその中心を現在の画素にし、その大きさ／向きをテンプレートと同じにしたブロックを抽出し（Ｓ１４ｃ）、抽出されたブロックを正規化し（Ｓ１４ｄ）、抽出された各副領域と、画像の画素を副領域の中心にしたテンプレート中の同等物との間の相関を計算する段階（Ｓ１４ｅ）を含み、これはゾーンベースド相関と称される。各副ゾーンに対する相互相関が望ましくは０．５である所定の閾値以上であるとき、相互相関はテンプレート全体によって同じ関心となる画像画素に対して実行され（Ｓ１４ｆ）、これは以下完全な相関と称される。望ましくは０．７である閾値が再び満たされれば、プログラムはバッファの中に相関値及びテンプレートの大きさ／向きを一時的に記憶する（Ｓ１４ｈ）。１つ以上の副ゾーンに対する相互相関が閾値に達しなければ、又はテンプレート全体に対する相互相関が閾値に達しなければ、関心となる画素のおける相互相関は「０」に設定され関連する大きさ／向きは「Ｎ／Ａ」に設定される（Ｓ１４ｉ）。上述の分割された相関及び完全な相関動作を繰り返すためにプログラムはサーチマスクマップ中の次の画素位置へ続き、そうでなければ非ゼロマスク値を有する最後の画素へ続く（Ｓ１４ｌ）。
【００２３】
上述のゾーンベースド相関及び完全な相関は目の大きさ及び向きを洗練させるために、テンプレートを推定される大きさの付近の複数の大きさに変化（増加及び減少）させること、及び推定される向きの付近の複数の向きに変化（時計回り及び反時計回りの回転）させることによって繰り返される（Ｓ１４ｊ）。そのようなテンプレートの大きさ／向きの増加及び減少は当業者によって容易に達成される。この洗練処理は上述のステップＳ１４ｃ乃至１４ｉと同じ段階を含む。関心となる画素位置における１つ以上の完全な相関スコアが閾値以上の値となれば、プログラムは一時バッファの中の最も高い相関値及び最も高い値を獲得するのに使用されるその対応するテンプレートの大きさ／向きを選択し、それらをメモリの中に配置する（Ｓ１４ｋ）。これは上述のテンプレートの大きさの変化が式１からの目の推定される大きさの更なる洗練のためであり、最もよく一致するテンプレートの変形の大きさ／向きは次に実際の目の正確な大きさ／向きを示すということに対する理解を容易にさせるであろう。
【００２４】
例えば、テンプレートの大きさが１０％ｘ１０％だけ増加されるとする。最も高い相関値が１９ｘ１３の解像度のテンプレートからの値であれば、目の推定される大きさは調整されない。他の解像度の両方が最も高い相関値を生成すれば、目の推定される大きさは最も高い相関スコアを生成するテンプレートの大きさに一致するよう調整される。同様に、テンプレートの向きは１０度ｘ１０度だけ増加される。関心となる結果の画素の位置における１つ以上の完全な相関のスコアが閾値より上の値であれば、プログラムは一時バッファの中の最も高い相関値と最も高い値を獲得するために使用される対応するテンプレートの向きを選択し、メモリの中に配置する。最も高い相関値が元の推定される向きにおけるテンプレートからの値であれば、目の推定される向きは調整されない。他の向きの両方が最も高い相関値を生成すれば、目の推定される向きは最も高い相関値を生成するテンプレートの向きと一致するよう調整される。
【００２５】
上述のように、プログラムは、関心となる画素に対する大きさ及び向きが洗練された後（Ｓ１４ｋ）、上述のゾーンベースド及び完全な相関を繰り返すためにサーチマスクによって同定される次の画素位置へ続く（Ｓ１４ｌ）。プログラムは次に、各窓の中の複数のピーク相関点のうち目の中心の画素である可能性が最も高い候補を確認する（Ｓ１６乃至Ｓ２４）。ピーク点は局部最大完全相関スコアを有する点として探し出される（Ｓ１６）。これらのピークの位置はバッファの中に記憶される（Ｓ１８）。図８を参照するに、確認するために、複数の確認段階が使用される。これらの段階は１対の目に対する既知の特徴を相関の間に選択された画素の全ての組み合わせに対してマッチングさせる段階を含み、目の中心の位置の対である可能性が最も高い対を選択するためにスコアリング技術（性能指数）が使用される。
【００２６】
図２及び図８を参照するに、第１の段階は、関連する肌領域の中で可能性のある候補として選択された全ての画素の組み合わせを形成することである（Ｓ２０）。換言すれば、各ピーク画素は同じ肌領域中の全ての他のピーク画像と対にされる。図９を参照するに、角度的な向き、即ち関心となる２つの画素とそのうちの１つの画素を通る水平な線との間に形成される、望ましくは左の方に向いた角度が決定される。角度的な向きが推定される角度的な向きの１０度以内でなければ（Ｓ１４ｃ）、対は両目の中心である可能性のある候補から除去される。角度的な向きが推定される角度的な向きの５度以内であれば、対はその特定のスコアと共に記憶される。
【００２７】
また図９を参照するに、２つの候補の目の間の距離が決定される。距離が人間の顔としての知識による目の大きさに比例しなければ、対は両目の中心である可能性のある候補から除去される。比率が通常の比率の２０％以内であれば、対はその特定のスコアと共に記憶される。
図１０を参照するに、次の段階は可能な組み合わせで２つの画素を通る水平な線に沿って画素を取ることを含む。図１０は、各組み合わせに対する符号値対画素位置を示すグラフ形状を示す図である。グラフ形状が実質的に逸脱すれば、対は両目の中心である可能性のある候補から除去される。実質的に逸脱しなければ、対はその特定のスコアと共に記憶される。当業者は他の適当な逸脱の尺度を決定しうるが、逸脱は中心のピーク点と２つの谷点の平均との比率によって決定されることが望ましい。
【００２８】
図１２を参照するに、次に全ての組み合わせは対称について検査される。これは全ての組み合わせの間の距離を取り、その間の半分の距離の点からこの半分の距離の点を垂直に通る画素を通る画像の両側の対称を探すことを含む。顔を含む対称となる領域は、目の間の距離の２倍の幅を有し、目の間の距離の３倍の高さを有することが望ましい。顔領域は目の位置によって左側と右側の半分に分割される。当業者は対称性の他の尺度によって決定しうるが、対称性は左側と、右側の鏡像との間の相関によって決定されることが望ましい。対称性が２つの側について存在すれば、対及びその特定的なスコアは再び記憶される。対称性がなければ、対は両目の中心である可能性のある候補から除去される。
【００２９】
全ての組み合わせはまた、抽出された副画像又は当てはめられた楕円形の中の中心性について検査される。当業者は逸脱の他の適当な尺度を決定しうるが、そのような中心性の望ましい尺度は２つの対称の中心点及び当てはめられた楕円形の長軸の間の距離として定義されることが望ましい。
また図１２を参照するに、画像は次に推定される位置に口が存在するかどうかについて検査される。プログラムは目の間の距離に等しい幅を有し、分析される１対の画素から所定の距離にある矩形のボックスの中の３又は４の平行線（縁）を探す。当業者は他の距離値又は同様の規準を決定しうるが、この距離は候補対の間の距離の１．２倍である。線（縁）が存在すれば、対及びその特定のスコアは記憶される。存在しなければ対は可能な候補から除去される。
【００３０】
組み合わせは次に２つの候補の結合相関について検査される。結合相関は２つの候補位置における完全な相関のスコアの合計である。結合相関が所定の閾値以上であれば、対及びそれらのスコアは記憶される。閾値より下であれば対は可能な候補から除去される。
最も可能性の高い対は、最も高い累積スコアを有する対である（Ｓ２２）。目の最終的な位置はこの対によって決定される（Ｓ２４）。Ｓ８乃至Ｓ２４のプロセスは、最後の肌領域が処理されるまで次の同定された肌領域に対して繰り返される。
【００３１】
図１１は、上述の性能指数の夫々に対するスコアリング関数の形状を示す図である。このスコアリング関数では、組み合わせは特定の性能指数の閾値に達しなくても大きなペナルティーを割り当てられるが、上述のように除去される代わりに更なる考慮のため保持される。性能指数ｘが閾値Ｔ０に関して十分であれば、スコアアキュムレータへの入力であるスコアリング関数の出力は正規化された最大値１．０に近い。ｘが閾値に達しなければ、どれだけｘが閾値に達していないかによって増加する量のペナルティーを得る。このようなスコアリング関数を使用することにより、候補対が閾値をわずかに閾値に達していないが最も高い累積スコアを有するときにより高い強さを与えるという利点を有する。
【００３２】
本発明は望ましい実施例を参照して説明された。しかしながら、本発明の範囲を逸脱することなく当業者によって変更及び修正がなされることは認められる。ここで以下の通り著作権保護を主張する。著作権所有者は米国特許商標庁のファイル及び記録にあるような特許書類又は特許開示の複製を許すが、他の全ての権利は留保される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実施するためのコンピュータシステムを示す斜視図である。
【図２】本発明によって使用されるサーチ手続きの示すフローチャートである。
【図３】ゾーンベースド相互相関プロセスの前半を示す詳細図である。
【図４】ゾーンベースド相互相関プロセスの後半を示す詳細図である。
【図５】肌検出プロセスを示す詳細図である。
【図６】谷検出プロセスを示す詳細図である。
【図７】本発明によるテンプレートのゾーン分割を示す図である。
【図８】目の候補のペアリングを示す図である。
【図９】２つの目の間の距離及び向きのための確認手続きを示す図である。
【図１０】目の間のプロファイルのマッチングを示す図である。
【図１１】スコアリング関数を示す図である。
【図１２】顔ボックス及び口ボックスを示す図である。
【符号の説明】
１０ コンピュータシステム
２０ マイクロプロセッサベースドユニット
３０ ディスプレイ
４０ キーボード
５０ マウス
５２ セレクタ
５５ ＣＤ−ＲＯＭ
５６ プリンタ
５７ コンパクトディスク
６１ フロッピーディスク
６２ ＰＣカード

Claims (2)

1. 対象としての人間の第１の眼及び第２の眼の大きさと前記第１の眼及び前記第２の眼間の距離との比率が実質的に不変である、夫々が実質的に同じ物理特性を有する前記第１の眼及び第２の眼を探し出すためのプログラムを有するコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、
   （ａ）強度画像内で楕円を当てはめることにより、有効である可能性のある肌領域を決定する段階と、
   （ｂ）前記決定された肌領域の形状及び大きさに基づいて、前記第１の眼及び第２の眼の両方の大きさを決定する手順、並びに、前記決定された肌領域の形状及び角度的な向きに基づいて、前記第１の眼及び第２の眼の両方の角度的な向きを決定する手順、を有する段階であって、前記第１の眼又は第２の眼の推定される角度的な向きは、前記当てはめられた楕円の短軸と水平線との間の角度で表される、段階と、
   （ｃ）前記強度画像の局所領域で小さい強度値を有する実質的に非平坦な領域を決定するために、強度画像内で谷領域を決定する段階と、
   （ｄ）強度に基づくテンプレートに対して、前記第１の眼及び第２の眼の所望の一致を与える複数の位置を決定するように、前記肌領域内の前記谷領域の近傍で前記テンプレートを用いて前記強度画像内で一致化を実行する段階であって、前記テンプレートの推定される位置を決定するように、前記第１の眼及び第２の眼と前記テンプレートとの間の相互相関を用いる、段階と、
   （ｅ）前記テンプレートが一致化された前記第１の眼及び第２の眼の対の向き、比率、形状、対称性及び中心性を有する群から選択された確認基準を用いて、前記第１の眼及び第２の眼の対が、前記テンプレートに対応する所望の一致化と適合されることを確認する段階であって、該段階は、複数の確認基準についての組み合わせにおいて又は個別に性能指数を計算することにより、最適な前記第１の眼及び第２の眼の位置の対を求める手順を有し、該手順において、向きについての前記性能指数は、前記第１の眼及び第２の眼を結ぶ直線と前記第１の眼又は第２の眼の一を通る水平線との間の角度的な向きが前記推定される角度的な向きに対して１０度以内であるように、判定される、段階と、
   を実行する、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
2. 前記第１の眼及び第２の眼をサーチするためのマスク画像を形成する段階であって、サーチが実行される位置は前記決定された肌領域の中の谷領域によって決定される、段階を更に有する請求項１記載のコンピュータ読み取り可能記憶媒体。

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