JP5179329B2 - 顔認証システム - Google Patents

Description

本発明は、濃度勾配画像を用いて撮像された画像における認証対象者の顔を認証する顔認証システムに関する。

従来から、認証対象の人の顔を含む画像を撮像し、撮像された画像から抽出された認証対象者の顔画像と予め登録された登録者の顔を示す基準顔画像とを比較して認証対象者が登録者であるか否かを判定する顔認証システムが提供されており、例えば特許文献１に開示されているようなものがある。特許文献１に記載の従来例は、個人識別を実現する顔画像照合装置であって、対象人物の顔画像の入力処理を行う画像入力手段と、入力顔画像の輝度補正等の濃淡処理を行う濃度変換手段と、入力された顔画像の位置・大きさに関する正規化を行う位置正規化処理手段と、正規化された顔画像から照合の際に必要な特徴パタンを抽出する処理を行う特徴抽出手段と、抽出された特徴パタンを予め登録された各人物の顔画像の標準パタンと照合する照合処理手段と、照合の結果から個人識別の判定を行う判定処理手段とを有する。
特開平５−２０４４２号公報

しかしながら、上記従来例では、入力画像を正規化する際に入力画像の位置をずらしたり大きさを変更したりすることから量子化誤差が発生する。そして、目や鼻などの顔の各器官の境界部分のように濃淡の変化が大きい部分では量子化誤差の影響を受け易く、当該境界部分において量子化誤差が発生した場合、当該境界部分に表れる各個人の特徴が失われ、認証対象者本人と他人との区別が困難になるという問題があった。上記問題を解決するために、顔の各器官の境界部分を強調するために２次微分フィルタであるラプラシアンフィルタを用いて処理する方法もあるが、ラプラシアンフィルタではノイズ成分まで強調してしまうという問題があった。

本発明は、上記の点に鑑みて為されたもので、ノイズ成分に対する耐性を確保しつつ量子化誤差による影響を受け難くすることのできる顔認証システムを提供することを目的とする。

請求項１の発明は、上記目的を達成するために、認証対象の人の顔を含む画像を撮像する撮像手段と、撮像手段で得られた撮像画像から顔に該当する部位を検出する顔検出手段と、撮像画像から顔検出手段で検出された顔に該当する領域を切り出すとともに予め設定されたサイズ及び角度に合わせて正規化した正規化画像を生成する正規化手段と、正規化手段で得られた正規化画像の各画素の画素値を対象画素の位置での濃度勾配の向きに応じた数値に置き換えた濃度勾配画像を生成する濃度勾配画像生成手段と、濃度勾配画像の全ての画素について対象画素と周辺画素との濃度勾配の向きを示す角度の差分を演算するフィルタ手段と、全ての画素についてフィルタ手段で得られた差分結果と予め設定された閾値とを比較するとともに濃度勾配画像において差分結果が閾値を超える画素に対してマスク処理を施すマスク処理手段と、マスク処理手段で得られた画像と予め登録された認証対象者の顔を示す基準顔画像とを比較して顔認証を行う認証手段とを備えたことを特徴とする。

請求項２の発明は、請求項１の発明において、フィルタ手段は、対象画素と周辺画素との濃度勾配の向きを示す角度の差分の最大値を当該対象画素の差分結果とすることを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項１の発明において、フィルタ手段は、対象画素と周辺画素との濃度勾配の向きを示す角度の差分の総和を当該対象画素の差分結果とすることを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項１乃至３の何れか１項の発明において、マスク処理手段は、閾値を予め設定された固定値とすることを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項１乃至３の何れか１項の発明において、マスク処理手段は、正規化画像の全体の画素数と濃度勾配の向きを示す角度の差分が閾値を超える画素数との割合が所定値となるように閾値を設定することを特徴とする。

本発明によれば、対象画素と周辺画素との濃度勾配の向きを示す角度の差分を演算するとともに当該検出結果が閾値を超える画素を顔の各器官の境界部分として抽出し、抽出された部分にマスク処理を施すことで、量子化誤差の影響を受け易い顔の各器官の境界部分の画素値を認証時に用いないようにすることができ、量子化誤差による影響を受け難くすることができる。また、ラプラシアンフィルタなどの２次微分フィルタを用いずに顔の各器官の境界部分を抽出することができるので、ノイズ成分への耐性を確保することができる。

以下、本発明に係る顔認証システムの実施形態について図面を用いて説明する。本実施形態は、図１（ａ），（ｂ）に示すように、検出対象の人の顔を含む画像を撮像する撮像手段１と、撮像手段１で得られた撮像画像から顔に該当する部位を検出する顔検出手段２と、撮像手段１で得られた撮像画像を記憶する第１の記憶手段３と、第１の記憶手段３から読み出された撮像画像から顔検出手段２で検出された顔に該当する領域を切り出すとともに予め設定された所定のサイズ及び所定の角度に合わせて正規化して正規化画像を得る正規化手段４と、正規化手段４で得られた正規化画像から濃度勾配画像を生成する濃度勾配画像生成手段５と、濃度勾配画像の全ての画素について対象画素に対する周辺画素の濃度勾配の向きを示す角度の差分を演算するフィルタ手段６と、全ての画素についてフィルタ手段６で得られた差分結果に応じて濃度勾配画像にマスク処理を施すマスク処理手段７と、マスク処理手段７で得られた画像と予め登録された認証対象者の顔を示す基準顔画像とを比較して顔認証を行う認証手段８とから構成される。

撮像手段１は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ等の撮像機器から成り、認証対象者の顔を含んだ濃淡画像を撮像して顔検出手段２に入力するとともに、撮像した画像を第１の記憶手段３に入力して記憶させる。

顔検出手段２は、図２（ａ）に示すように、撮像手段１で撮像された濃淡画像（同図におけるア）から顔に該当する部位を含んだ例えば矩形状の領域（同図におけるイ）を検出し、検出結果を正規化手段４に入力する。尚、撮像された濃淡画像から顔に該当する部位を検出する方法は周知であるので、ここでは詳細な説明を省略するものとする。

正規化手段４は、図２（ｂ）に示すように、顔検出手段２の検出結果に基づいて第１の記憶手段３から読み出された濃淡画像から顔画像を切り出す。そして、当該顔画像を適宜回転するとともにそのサイズを適宜拡大又は縮小することで、予め設定されたサイズ及び角度の一致した正規化画像を得る。例えば、予め設定された所定のサイズが２０×２０ピクセルで、切り出された顔画像のサイズが３０×３０ピクセルである場合には、顔画像のサイズを縦横各々２／３倍に縮小する。

濃度勾配画像生成手段５は、先ず正規化画像の各画素についてそれぞれ当該画素の位置での左右方向（ｘ方向）についての濃度勾配ｄｘと、上下方向（ｙ方向）についての濃度勾配ｄｙとを演算する。濃度勾配ｄｘ，ｄｙの演算には、例えば周知のソーベルフィルタを用いる。そして、濃度勾配の演算の対象となっている対象画素、及び対象画素の近傍の左上、上、右上、左、右、左下、下、右下の８つの各画素（８近傍の画素）に対して３×３のｘ方向ソーベルフィルタ及びｙ方向ソーベルフィルタを適用することで、対象画素におけるｘ軸方向の微分値である濃度勾配ｄｘと、ｙ軸方向の微分値である濃度勾配ｄｙを求めることができる。

ここで、右方向を０°として時計回りに数値が増加する角度表現を用いて、対象画素の位置での濃度勾配の向き（即ち、正規化画像において画素値が低くなる向き）を示す角度（以下、「濃度勾配方向値」と呼ぶ）θは、θ＝ａｒｃｔａｎ（ｄｙ／ｄｘ）で表される（ｄｘ＞０，ｄｙ≧０の場合）。濃度勾配ｄｘ，ｄｙが何れも０である場合を除けば、あらゆる濃度勾配ｄｘ，ｄｙについて濃度勾配方向値θの値は０°≦θ＜３６０°の範囲内で決定可能である。具体的には、ｄｘ＝０の場合、ｄｙ＞０であればθ＝９０°、ｄｙ＜０であればθ＝２７０°とし、ｄｘ＞０且つｄｙ＜０であればθ＝ａｒｃｔａｎ（ｄｙ／ｄｘ）＋３６０°とし、ｄｘ＜０であればθ＝ａｒｃｔａｎ（ｄｙ／ｄｘ）＋１８０°とする。そして、濃度勾配画像生成手段５は、濃度勾配ｄｘ，ｄｙが得られた対象画素について上記範囲内で濃度勾配方向値θを決定する。

次に、濃度勾配画像生成手段５は、濃度勾配方向値θが決定された対象画素について、濃度勾配画像における画素値を決定する。本実施形態では、濃度勾配画像における画素値が取り得る値は、上下左右、及び右上、右下、左上、左下方向の８方向に１対１に対応する８通りの値である。以上の処理を正規化画像の全ての画素について行うことで、正規化画像に基づく濃度勾配画像が生成される（図２（ｃ）参照）。

フィルタ手段６は、対象画素の濃度勾配方向値θと、対象画素の近傍の８つの画素の濃度勾配方向値θとの差分（絶対値）を演算し、差分の累積値（総和）に応じた画素値を決定する。例えば、図３（ａ），（ｂ）に示すように、任意の３×３ピクセルの画素のうち中央の画素を対象画素として残りの８つの周辺画素との差分を演算すると、左上、上、右上、左、右、左下、下、右下の順に０°、０°、０°、９０°、０°、９０°、１８０°、４５°となり、その累積値は４０５°となる。以上の処理を濃度勾配画像の全ての画素について行うことで、フィルタ処理された画像（以下、「フィルタ画像」と呼ぶ）が生成される。ここで、対象画素の画素値と周辺画素の画素値との差が大きい程累積値が大きくなるため、顔の各器官の境界部分を強調したフィルタ画像が得られる（図２（ｄ）参照）。

マスク処理手段７は、フィルタ手段６で得られたフィルタ画像に基づいてマスク画像を生成し、濃度勾配画像にマスク画像を合成することで濃度勾配画像にマスク処理を施す。ここで、マスク画像を生成する際には、フィルタ画像の各画素における前記累積値が予め固定値で設定された閾値を超えるか否かで画素値を決定する。即ち、前記累積値が閾値を超える部分では白色、前記累積値が閾値を超えない部分では黒色となり、結果として顔の各器官の境界部分が白色で強調されたマスク画像が得られる（図２（ｅ）参照）。このマスク画像と濃度勾配画像とを合成することで、濃度勾配画像においてマスク画像の白色部分と対応する画素がマスク処理され、顔の各器官の境界部分の画素値が失われた濃度勾配画像（以下、「合成画像」と呼ぶ）が得られる（図２（ｆ）参照）。尚、合成画像は、後段の認証手段８に入力されて認証対象者の認証に用いられるが、認証対象者の基準顔画像が登録されていない場合には、不揮発性メモリから成る第２の記憶手段９に合成画像が認証対象者の基準顔画像として記憶される。

認証手段８では、マスク処理手段７からの合成画像と第２の記憶手段９で読み出された認証対象者の基準顔画像とを比較することで、予め登録されている認証対象者本人であるか否かを判定する。尚、判定方法については周知であるので、ここでは詳細な説明を省略するものとする。ここで、上述のように本実施形態では合成画像及び基準顔画像において顔の各器官の境界部分の画素値が失われているため、量子化誤差の影響を受け易い顔の各器官の境界部分の画素値を認証時に用いないようにすることができ、量子化誤差による影響を受け難くすることができる。また、ラプラシアンフィルタなどの２次微分フィルタを用いずに顔の各器官の境界部分を抽出できるので、ノイズ成分への耐性を確保することができる。

尚、本実施形態ではマスク処理手段７における閾値を固定値に設定している。このため、固定値を適宜設定することで濃度勾配方向値θの差分の累積値が一定値よりも高い画素は、量子化誤差が発生し易い画素として全てマスク処理することができる。但し、マスク処理手段７における閾値の設定はこれに限定される必要は無く、例えば正規化画像の全体の画素数とマスク処理される画素数との比が所定の割合となるように閾値を設定しても構わない。即ち、濃度勾配方向値θの差分の累積値の大きい方から画素数を加算していき、画素数の総和が正規化画像の全体の画素数の所定の割合（例えば、１０％）となる前記累積値を閾値に設定する。この場合、マスク処理に用いられる画素数が撮像画像の画素数に依らずほぼ一定となるため、認証時に用いられる画素数にバラツキが生じるのを防ぐことができる。

また、本実施形態ではマスク処理手段７において対象画素と周辺画素との濃度勾配方向値θの差分の累積値を演算して閾値と比較しているが、対象画素と周辺画素との濃度勾配方向値θの差分の最大値を演算して閾値と比較するように構成しても構わない。最大値を演算する場合では、累積値を演算する場合と比較して演算量を小さくすることができるとともに、局所的な変動を捉えることができることから顔の各器官の境界部分を抽出する感度を高めることができる。一方、累積値を演算する場合では、最大値を演算する場合と比較して感度が低くなる代わりにノイズ成分への耐性を高めることができる。

本発明に係る顔認証システムの実施形態を示す図で、（ａ）はシステムの概略図で、（ｂ）はフローチャートである。 （ａ）〜（ｆ）は同上の各処理工程における顔画像を示す図である。 （ａ），（ｂ）は同上のフィルタ手段の説明図である。

符号の説明

１ 撮像手段
２ 顔検出手段
４ 正規化手段
５ 濃度勾配画像生成手段
６ フィルタ手段
７ マスク処理手段
８ 認証手段

Claims (5)

1. 認証対象の人の顔を含む画像を撮像する撮像手段と、撮像手段で得られた撮像画像から顔に該当する部位を検出する顔検出手段と、撮像画像から顔検出手段で検出された顔に該当する領域を切り出すとともに予め設定されたサイズ及び角度に合わせて正規化した正規化画像を生成する正規化手段と、正規化手段で得られた正規化画像の各画素の画素値を対象画素の位置での濃度勾配の向きに応じた数値に置き換えた濃度勾配画像を生成する濃度勾配画像生成手段と、濃度勾配画像の全ての画素について対象画素と周辺画素との濃度勾配の向きを示す角度の差分を演算するフィルタ手段と、全ての画素についてフィルタ手段で得られた差分結果と予め設定された閾値とを比較するとともに濃度勾配画像において差分結果が閾値を超える画素に対してマスク処理を施すマスク処理手段と、マスク処理手段で得られた画像と予め登録された認証対象者の顔を示す基準顔画像とを比較して顔認証を行う認証手段とを備えたことを特徴とする顔認証システム。
2. 前記フィルタ手段は、対象画素と周辺画素との濃度勾配の向きを示す角度の差分の最大値を当該対象画素の差分結果とすることを特徴とする請求項１記載の顔認証システム。
3. 前記フィルタ手段は、対象画素と周辺画素との濃度勾配の向きを示す角度の差分の総和を当該対象画素の差分結果とすることを特徴とする請求項１記載の顔認証システム。
4. 前記マスク処理手段は、閾値を予め設定された固定値とすることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の顔認証システム。
5. 前記マスク処理手段は、正規化画像の全体の画素数と濃度勾配の向きを示す角度の差分が閾値を超える画素数との割合が所定値となるように閾値を設定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の顔認証システム。