JP5244345B2 - 顔認証装置 - Google Patents

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Description

本発明は、画像に写った顔の向きが異なる複数の顔画像データ間で照合処理を行う顔認証装置に関する。
従来、生体情報から個人を認証する生体認証技術については、より高度なセキュリティの実現を目指して、様々な分野に亘って研究が行われている。中でも、顔画像を用いた顔認証方法は、個別認証に必要な生体情報を入力するのに、認証対象となる人に時間や手間をほとんどかけさせないという利点がある。すなわち、顔認証方法では、認証対象者の顔をカメラにより撮影して認証用の顔画像を取得するので、指紋認証や血管パターン認証のように指や手を差し出させたり、虹彩認証のように直接眼球に光を照射したりする必要がなく、認証対象者が生体情報を入力するのに非協力的であっても、容易に認証を実現できる。
一方で、顔認証においては、認証対象者の顔の向きおよび表情や装身具の着用有無や周囲の照明等は一定でなく撮影時によって変動し、これらの変動が影響して認証結果が不安定になり、認証精度が低下する。このため、高精度な認証を行うのに、上記要因に起因する影響を低減することが望まれる。
そこで、認証対象者の顔の向きの変動に対応するために、例えば特許文献1に記載の画像認識装置が提案されている。この画像認識装置では、認証対象者の2次元の顔画像と予め保存された3次元形状情報とを用いて3次元顔モデルを生成し、この3次元顔モデルから認証用に複数の2次元合成顔画像(顔パターン画像)を生成し、当該複数の2次元合成画像から特徴量を抽出して、抽出された特徴量を予め用意された特徴量と比較することにより両特徴量の類似度を計算している。このとき、2次元合成顔画像は様々な顔向きに対応して複数生成され、画像認証装置はこれら様々な顔向きに対応した複数の2次元合成顔画像を用いて顔認証を行っている。
特開2007−4767号公報
しかしながら、従来の顔認証技術では、上述のように3次元顔モデルから認証用に様々な顔向きの顔画像を合成しているが、3次元顔モデルは2次元の顔画像を基に作られており元々不完全であるために、合成する顔向きによっては認証に適さない2次元合成顔画像が生成されてしまう。認証に適さない顔画像には、例えば横向きの顔画像から生成した3次元顔モデルを用いて正面向きの顔画像を合成した場合が挙げられる。この場合、情報量が十分でない領域が画像上に占める割合が大きくなったり、鼻等の陰となっていて元々画像情報がない領域を合成することになる。このように、認証に適さない顔画像を用いて顔認証を行った場合、顔認証の精度が低下してしまうという問題があった。
本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたもので、撮影時の顔向きが変動する場合であっても、照合に適した合成顔画像を生成でき、高精度な顔認証を行うことができる顔認証装置を提供することを目的とする。
本発明の顔認証装置は、複数の顔画像データに基づいて、前記複数の顔画像データの3次元顔モデルをそれぞれ生成する3次元顔モデル生成部と、前記複数の顔画像データに基づいて、前記複数の顔画像データの顔向きである撮影顔向きをそれぞれ推定する顔向き推定部と、前記複数の顔画像データの3次元顔モデルおよび撮影顔向きに基づいて、画像照合で用いる顔の向きである照合用顔向きを決定する照合用顔向き決定部と、前記複数の3次元顔モデルを前記照合用顔向きに対応した平面に射影した複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成する合成顔画像生成部と、前記複数の2次元合成顔画像を照合することにより、前記複数の顔画像データ内の人物が同一人であるか否かを判定する顔照合部とを備え、前記照合用顔向き決定部は、前記複数の3次元顔モデルから前記複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成した時に生じる歪が最小となる顔の向きを前記照合用顔向きに決定する構成を有している。
この構成により、複数の3次元顔モデルから複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成した時に生じる歪が最小となる顔の向きを照合用顔向きに決定し、複数の3次元顔モデルを照合用顔向きに対応した平面に射影した複数の2次元合成画像をそれぞれ生成する。これにより、画像合成による歪を低減できる。この結果、撮影時の顔向きが変動する場合であっても、照合に適した合成顔画像を生成でき、高精度な顔認証を行うことができる。
また、本発明の顔認証装置において、前記照合用顔向き決定部は、前記複数の3次元顔モデルの各々を前記顔向き推定部により推定された前記撮影用顔向きに射影した2次元合成画像と前記照合用顔向きに射影した2次元合成画像との間の面積変動の合計が最小になるように、前記照合用顔向きを決定する構成を有している。これにより、複数の3次元顔モデルから複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成した時に生じる画像情報の欠損および冗長化を低減することができ、画像合成で生じる歪を最小にできる。この結果、撮影時の顔向きが変動する場合であっても、照合に適した合成顔画像を生成でき、より高精度な顔認証を行うことができる。
また、本発明の顔認証装置において、前記複数の3次元顔モデルは複数のポリゴンで構成され、前記照合用顔向き決定部は、前記複数の3次元顔モデルの各々において、前記撮影用顔向きから前記照合用顔向きに各ポリゴンを回転させたときの前記撮影顔向きに前記各ポリゴンを射影した面積と前記照合用顔向きに前記各ポリゴンを射影した面積とに基づき、前記複数の3次元顔モデルを構成する各ポリゴンについての面積変動の総計が最小になるように、前記照合用顔向きを決定する構成を有している。これにより、複数の3次元顔モデルから複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成した時に生じる画像情報の欠損および冗長化を低減することができ、画像合成で生じる歪を最小にできる。この結果、撮影時の顔向きが変動する場合であっても、照合に適した合成顔画像を生成でき、より高精度な顔認証を行うことができる。
また、本発明の顔認証装置において、前記照合用向き決定部は、前記複数の顔画像データを撮影したカメラの設置角情報に基づいて、前記照合用顔向きを決定する。このカメラ設置角情報を予め固定して設定することで、当該カメラが被撮影者を撮影する際の撮影顔向きをカメラの設置角情報から求めることができる。そして、カメラの設置角情報から求めた顔画像データの撮影顔向きを用いて、照合用顔向きを簡単に決定することができる。これにより、逐次得られるカメラの撮影画像から、照合用顔向きの2次元合成画像を予め作成して認証用の登録データベースを構築し、登録データベースの複数の人物と新たに撮影された顔画像とを一括で照合するといったことも容易になる。
本発明は、複数の3次元顔モデルから複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成した時に生じる歪が最小となる顔の向きを照合用顔向きに決定し、複数の3次元顔モデルを照合用顔向きに対応した平面に射影した複数の2次元合成画像をそれぞれ生成するので、撮影時の顔向きが変動する場合であっても、照合に適した合成顔画像を生成でき、高精度な顔認証を行うことができるという効果を有する顔認証装置を提供することができるものである。
(第1の実施の形態)
以下、本発明の第1の実施の形態に係る顔認証装置について、図面を用いて説明する。本発明の実施の形態1における顔認証装置を示すブロックを図1に示す。図1に示されるように、本実施形態1の顔認証装置100は、一対の3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bと、照合用顔向き決定部102と、一対の合成顔画像生成部103a、103bと、顔照合部104とを備えている。
3次元モデル・顔向き推定部101a、101bは、入力される各顔画像データに基づいて、各顔画像データの3次元顔モデルをそれぞれ生成すると共に、各顔画像データの顔向きである撮影顔向きを推定する。すなわち、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bは3次元顔モデル生成部および顔向き推定部として機能する。
顔画像データはデジタルカメラやデジタルビデオカメラ等により撮影される顔画像情報であり、本実施形態では顔画像データAはカメラ1、顔画像データBはカメラ2により撮影されたものである。照明用顔向き決定部102は、3次元モデル・顔向き推定部101a、101bから供給される顔画像データの3次元顔モデルおよび撮影顔向きに基づいて、画像照合で用いる顔の向きである照合用顔向きを決定する。このとき、照明用顔向き決定部102は、後で詳細に説明するように、3次元顔モデルから画像照合用の2次元合成顔画像を生成した時に生じる歪が最小となる顔の向きを照合用顔向きに決定する。
合成顔画像生成部103a、103bは、3次元モデル・顔向き推定部101a、101bにより生成された顔画像データの3次元顔モデルを照合用顔向きに対応した平面に射影した複数の2次元合成顔画像を画像照合用に生成する。顔照合部104は、合成顔画像生成部103a、103bにより生成された2次元合成顔画像を照合することにより、顔画像データ内の人物が同一人であるか否かを判定する。
次に、本発明の実施の形態1における顔認証装置100の原理および認証方法を、図に基づいて説明する。図2は顔認証装置100の原理の概要を説明する図である。図2において、顔画像データA201はカメラ1により撮影され、顔画像データB202はカメラ1とは別のカメラ2により撮影されたものであり、これら顔画像データA201およびB202内の人物が同一人物であるかを顔認証装置100により判定する例について説明する。
図2に示されるように、顔画像データA201およびB202は、互いに異なる顔の向きで撮影されており、これらの顔画像データをそのまま顔照合しても十分な認証精度は得られない。そこで、図2に示されるように、顔画像データA201およびB202を照合する際に用いる顔向きである照合用顔向きφを決定して、顔向きが照合用顔向きφで同一となる2次元合成顔画像C210、D220を画像照合用に生成する。照合用顔向きφは上述の通り、照明用顔向き決定部102により、顔画像データA201、B202の3次元顔モデルおよび撮影顔向きに基づいて決定される。
2次元合成顔画像C210は顔画像データA201を照合用顔向きφに合成した合成画像であり、2次元合成顔画像D220は顔画像データB202を照合用顔向きφに合成した合成画像である。そして、2次元合成顔画像C210、D220は顔照合部104により顔照合され、この照合結果に基づいて顔画像データA201およびB202内の人物が同一人であるか否かが判定される。このように、顔画像データA201およびB202から、顔向きが照合用顔向きφで同一の2次元合成顔画像C210、D220を画像照合用に生成して、これらの合成画像210、220を顔照合することで、高い精度の顔認証を実現することができる。
次に、図3〜図5を用いて、顔認証装置100の認証方法の原理をより詳細に説明しながら、顔認証装置100の動作について説明する。図3〜図5は図2をより詳細にしたものに相当し、顔画像データA201およびB202内の顔の向きである撮影顔向きは互いに異なっている。3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bは顔画像データA201、B202に基づいて、当該顔画像データA201、B202の3次顔元モデル203、204を生成すると共に、当該顔画像データA201、B202の撮影顔向きを推定する。
ここでは、撮影顔向きは、顔画像データ内の顔が正面かつ水平に向いている場合を基準に定義する。そして、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bによって、顔画像データA201では撮影顔向きはθ1と推定され、顔画像データB202では撮影顔向きはθ2と推定されるとする。撮影顔向きは顔画像データA201、B202の顔の外形や目や鼻や口等の特徴点の位置から推定される。
3次元顔モデル203、204は、複数個の3次元座標により定められた複数のポリゴンにより構成されており、顔画像データA201、B202に基づいて生成される。このとき、撮影した各カメラのカメラキャリブレーション情報に基づいて3次元顔モデル203、204を生成することもできる。図3では3次元顔モデル203、204を頭頂部側から見た際の図を模式的に示している。3次元顔モデル203、204の模式図中の実線部はデータが存在し、点線部はデータが存在しないことを意味する(以下同じ)。すなわち、顔画像データA201、B202は2次元画像であるため、顔画像データA201、B202に写っていない部分については3次元顔モデル203、204に反映されない。
3次元顔モデル203、204には、テキスチャマッピング(Texture mapping)が施され、顔画像データA201、B202を微小画像に分割した各テキスチャが各ポリゴンに関連付けられている。本実施形態では三角形のポリゴンが使用され、3点の座標を結ぶ三角形の内側に上記テキスチャが関連付けられている。
なお、3次元顔モデルおよび撮影顔向きの具体的な算出については、例えば「Real-Time Combined 2D+3D Active Appearance Models J. Xiao, S. Baker, I. Matthews, and T. Kanade Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, June, 2004」に記載されている。
次に、図4に示されるように、照合用顔向き決定部102は、3次元モデル・顔向き推定部101a、101bにより生成または推定された顔画像データの3次元顔モデル203、204と撮影顔向きθ1、θ2に基づいて、画像照合で用いる照合用顔向きφを決定する。具体的には、3次元顔モデル203、204から、顔向きが照合用顔向きφで同一の2次元合成顔画像210、220をそれぞれ生成した時に生じる歪が最小となるように、次のように照合用顔向きφを決定する。
ここでは、まず、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bによる推定結果である3次元形状の点、すなわち3次元顔モデル203、204における各ポリゴンの頂点座標を、(x ,y ,z )と表す。iは点番号であり、tはカメラ1またはカメラ2を表すインデックスである。カメラ1、2はそれぞれ顔画像データA201、B202を生成するので、t=1、2は、顔画像データA201、B202から生成された3次元顔モデル203、204を指している。また、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bにより推定された顔向きを、(α,β,γ)と表す。αはx軸周りの回転、βはy軸周りの回転、γはz軸周りの回転である。tは、上述のようにカメラ1、2を表すインデックスである。
上記の表現を用いると、ある顔向き(α,β,γ)に回転したときの3次元形状上の点(ポリゴンの頂点)は、下記の式(1)により表される。
式(1)において、Rは、x軸周りの回転、y軸周りの回転、z軸周りの回転により決まる回転行列である。
さて、本実施の形態では、3次元顔モデルを撮影顔向きから認証用顔向きに回転したときの歪みを考慮して照合用顔向きφを決定するが、歪みの程度すなわち歪み量は、回転による情報の欠損及び冗長化の程度(量)で表される。そして、本実施の形態では、歪みの程度、すなわち情報の欠損及び冗長化の程度を、回転によるポリゴン内の面積の増減によって表す。この面積の増減を求めるために、任意の3点(x,y),(x,y),(x,y)が形成する3角形の面積を、下記のように定義する。
ここで、area(x,y,x,y,x,y)は、面積を求める関数である。また、自己隠蔽領域とは、3次元モデルとしては定義されるが、原画上では見えない領域である。
上記の定義を用いると、2台のカメラ1、2の撮影画像から推定された2つの3次元顔モデル203、204をある顔向き(α,β,γ)に回転したときのポリゴンの面積の増減は、下記の式(2)で表される。
ここで、式(2)のf(α,β,γ)は面積変動を表すパラメータであり、具体的には、下記の(2A)、(2B)の値の和である。
(2A)右辺第1項:カメラ1で撮影された3次元顔モデル203を、カメラ1での撮影顔向き(α,β,γ)から顔向き(α,β,γ)に回転したときの、各ポリゴンの面積変動の総和。
(2B)右辺第2項:カメラ2で撮影された3次元顔モデル204を、カメラ2での撮影顔向き(α,β,γ)から顔向き(α,β,γ)に回転したときの、各ポリゴンの面積変動の総和。
上記の式(2)において、面積変動の総和は、“各ポリゴンの面積差の2乗”の総和で表されている。本実施の形態では、式(2)のf(α,β,γ)を面積変動の総計を表すパラメータとして用いる。この面積変動パラメータf(α,β,γ)は、顔向きの変換による情報の欠損及び冗長化の程度を表しており、すなわち、顔向きを変換したときの歪みの程度すなわち歪み量を表す。したがって、面積変動パラメータf(α,β,γ)が最小になるとき、歪み(2つの3次元モデルを同じ向きへと変換したときの歪み)が最小になる。
そこで、本実施の形態では、照合用顔向き決定部102が、式(2)を用いて、面積変動パラメータf(α,β,γ)が最も小さくなる顔向きを、照合用顔向きφとして算出する。ここでは、回転後の顔向き(α,β,γ)を変えながら式(2)が計算されて、式(2)の値が最小になる顔向き(α,β,γ)が探索されてよい。この最小値の計算は、ニュートン法などによって行われてよい。このように式(2)の値が最小になる顔向き(α,β,γ)を照合用顔向きφに決定することにより、次のステップの画像合成処理で2次元合成画像C210、D210に生じる歪みを最小にすることができる。
次に、図5に示されるように、合成顔画像生成部103a、103bは、3次元顔モデル203、204を、照合用顔向きφに対応した平面に射影した2次元合成顔画像C210、D220をそれぞれ生成する。上述したように、3次元顔モデル203、204には、テキスチャマッピングが施され、顔画像データA201、B202を微小画像に分割した各テキスチャが各ポリゴンに関連付けられている。
合成顔画像生成部103a、103bは、3次元顔モデル203、204の各ポリゴン頂点の3次元座標を照合用顔向きφに対応した平面に射影し、当該平面に射影された各ポリゴン(三角形パッチ)に各テキスチャを貼り付けて、2次元合成顔画像C210、D220を生成する。図5ではテキスチャを貼り付けた領域に斜線のハッチングを施している。なお、顔画像データA201、B202の撮影向きθ1、θ2との関係から、2次元合成顔画像C210、D220のうちの一部において、テキスチャが貼り付けられない領域が生じる場合もある。
次に、顔照合部104は、顔向きが照合用顔向きφで同一の2次元合成顔画像C210、D220を照合することにより、顔画像データA201、B202内の人物が同一人であるか否かを判定する。具体的には、顔照合部104は、2次元合成顔画像C210、D220の顔画像部分を切り出して、この大きさを一定にする。そして、顔照合部104は、2次元合成顔画像C210、D220から切り出した顔画像部分における任意箇所の輝度値を測定し、この輝度値から取得される周波数情報を比較照合することにより顔画像データA201、B202内の人物が同一人であるか否かを判定する。
なお、顔画像の輝度値から周波数情報を取得する際の具体的な算出については、例えば「Local Gabor Binary Pattern Histogram Sequence (LGBPHS): A Novel Non-Statistical Model for Face Representation and Recognition W. Zhang, S. Shan, W. Gao, X. Chen, and H. Zhang, in Proc. 10th IEEE Int. Conf. Computer Vision, 2005」に記載されている。
このような本発明の第1の実施の形態の顔認証装置100によれば、複数の3次元顔モデルA201、B202から複数の2次元合成顔画像C210、D220をそれぞれ生成した時に生じる歪が最小となる顔の向きを照合用顔向きφに決定し、複数の3次元顔モデル203、204を照合用顔向きφに対応した平面に射影した複数の2次元合成画像C210、D220をそれぞれ生成する。これにより、画像合成による歪を低減できる。この結果、撮影時の顔向きが変動する場合であっても、照合に適した合成顔画像を生成でき、高精度な顔認証を行うことができる。
また、本発明の第1の実施の形態の顔認証装置100によれば、複数の3次元顔モデル203、204の各々を撮影用顔向きθ1、θ2に射影した2次元合成画像と照合用顔向きφに射影した2次元合成画像との間の面積変動の合計が最小になるように、照合用顔向きφを決定する。これにより、複数の3次元顔モデルから複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成した時に生じる画像情報の欠損および冗長化を低減することができ、画像合成で生じる歪を最小にできる。この結果、撮影時の顔向きが変動する場合であっても、照合に適した合成顔画像を生成でき、より高精度な顔認証を行うことができる。
また、本発明の第1の実施の形態の顔認証装置100によれば、複数の3次元顔モデル203、204は複数のポリゴンで構成され、複数の3次元顔モデル203、204の各々において、撮影用顔向きθ1、θ2から照合用顔向きφに各ポリゴンを回転させたときの撮影顔向きθ1、θ2に各ポリゴンを射影した面積と照合用顔向きφに各ポリゴンを射影した面積とに基づき、複数の3次元顔モデル203、204を構成する各ポリゴンについての面積変動の総計が最小になるように、照合用顔向きφを決定する。これにより、複数の3次元顔モデルから複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成した時に生じる画像情報の欠損および冗長化を低減することができ、画像合成で生じる歪を最小にできる。この結果、撮影時の顔向きが変動する場合であっても、照合に適した合成顔画像を生成でき、より高精度な顔認証を行うことができる。
(第2の実施の形態)
以下、本発明の第2の実施の形態に係る顔認証装置について、図面を用いて説明する。本発明の実施の形態2における顔認証装置を示すブロックを図6に示す。図6に示されるように、本実施形態の顔認証装置300では、第1の実施の形態の顔認証装置100と比較して、3次元モデルデータベース301と、一対の3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bとを更に備えている点で相違する。また、第1の実施の形態と異なり、照合用顔向き決定部102が3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bからの情報に基づいて処理を行うように構成され、更に照合用顔向き決定部102が平均顔向き決定部102aを備えている。
3次元顔モデルデータベース301には、N個(N≧1)の3次元顔モデルが予め記憶されている。好ましくは、3次元顔モデルデータベース301には様々なタイプの3次元顔モデルが記憶されている。これら3次元顔モデルの各々は、複数個の3次元座標により定められた複数のポリゴンにより構成されている。本実施形態においても第1の実施の形態と同様に三角形のポリゴンが使用されている。
3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bは、3次元顔モデルデータベース301に記憶されている各3次元顔モデルとカメラ毎の顔向き情報とに基づいて、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bの出力結果と同等な3次元顔モデルと撮影顔向きを、N個の3次元顔モデル全てに対して順次設定する。
ここで、上記カメラ毎の顔向き情報は、顔画像データA201、B202の撮影顔向きに相当する。但し、第1の実施の形態では、撮影顔向きは、顔認証に使用する顔画像データA201、B202から推定して求められた。一方、本実施形態では、撮影顔向きは、顔画像データA、Bを撮影するカメラ1、2の設置角情報とカメラ1、2の撮像領域内にて被撮影者が現れる向きとから演繹的に決定される。なお、被撮影者が現れる向きは、カメラの設置場所の状況(通路向き等)に応じて予め決定される。また、変形例としては、実際にカメラ1、2により複数人の顔画像を撮影した結果、最も高い頻度の顔向きを上記カメラ毎の顔向き情報としてもよい。このような撮影顔向き情報が3次元顔モデルに付与され、これにより、3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bからは、第1の実施の形態の3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bの出力結果と同等の情報が設定および出力される。
照合用顔向き決定部102は、3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bにより設定される3次元顔モデルと撮影顔向きとに基づいて、顔照合部104にて画像照合で用いる照合用顔向きを決定する。このとき、照合用顔向き決定部102は、3次元顔モデルデータベース301中のN個の3次元顔モデルの各々に対して、第1の実施の形態と同様に照合用顔向きを算出し、これにより、全ての3次元顔モデルそれぞれに対応する照合用顔向きを算出する。全ての3次元顔モデルから求めた照合用顔向きが平均顔向き決定部102aにより平均化され、平均化した結果が照合用顔向き決定部102にて上記照合用顔向きに決定される。
次に、図7〜図9を用いて、顔認証装置300の動作を説明しながら、本実施形態の認証技術の原理および認証方法について詳しく説明する。本実施形態においても、第1の実施の形態と同様に、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bには顔画像データA201、B202が入力されており、これら顔画像データA201およびB202内の人物が同一人物であるかを顔認証装置300により判定する例について説明する。
顔画像データA201およびB202内の顔の向きである撮影顔向きは互いに異なっている。第1の実施の形態と同様に、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bは顔画像データA201、B202に基づいて、当該顔画像データA201、B202の3次顔元モデル203、204を生成すると共に、当該顔画像データA201、B202の撮影顔向きを推定する。第1の実施の形態と同様に、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bにより生成される3次元顔モデルにはテキスチャマッピングが施され、顔画像データA201、B202を微小画像に分割した各テキスチャが各ポリゴンに関連付けられている。
3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bには、カメラ1、2の顔向き情報が入力され、3次元顔モデルデータベース301中の各3次元顔モデルが提供される。図7の3次元顔モデルデータベース301中には、N個の3次元顔モデルを頭頂部側から見た図を模式的に示している。
図7に示すように、3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bは、3次元顔モデルデータベース301中の各3次元顔モデルについて、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bの出力結果と同等な3次元顔モデル401と撮影顔向きθ1、θ2を設定する。これらの情報はN個の3次元顔モデル全てに対して順次設定される。ここで、3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bからそれぞれ出力される3次元顔モデル401のデータ自体は同一であり、3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bから出力されるデータは撮影顔向きのみθ1とθ2とで異なる。図7において、3次元顔モデル401を頭頂部側から見た図を模式的に示している。3次元顔モデル401は複数のポリゴンでそれぞれ構成されており、また、3次元顔モデル401は図3で説明した3次元顔モデル203、204とは異なり、顔全周に亘りポリゴンが形成されていてよい。
次に、図8に示されるように、照合用顔向き決定部102は、3次元顔モデル顔向き設定部302a、302bにより設定される各3次元顔モデル401と撮影顔向きθ1、θ2とに基づいて、N個の3次元顔モデル全てについて、各3次元顔モデルにおける照合用顔向きφ(1)、φ(2)、・・・φ(N)をそれぞれ決定する。各3次元顔モデルにおける照合用顔向きφ(1)、φ(2)、・・・φ(N)は、実施形態1の説明と同様に、式(3)に従って、f(α、β、γ)が最小となる顔向きからそれぞれ算出する。そして、平均顔向き決定部102aが、φ(1)、φ(2)、・・・φ(N)を平均化して、この平均結果を照合用顔向きφに決定する。このように、3次元顔モデルデータベース301中の各3次元顔モデルから、顔向きがφで同一の2次元合成顔画像をそれぞれ生成した時に生じる歪が最小となるように、照合用顔向きφを決定することができる。
なお、照合用顔向きは、カメラ1、2のカメラ設置角情報に基づいて、カメラ1およびカメラ2の設置角の中間角に対応する顔向きに設定してもよい。これにより、簡単に照合用顔向きを決定することができる。
次に、図9に示されるように、合成顔画像生成部103a、103bは、3次元顔モデル・顔向き推定部101a、101bで生成された3次元顔モデル203、204を、照合用顔向きφに対応した平面に射影した2次元合成顔画像E410、F420をそれぞれ生成する。上述したように、3次元顔モデル203、204には、テキスチャマッピングが施され、顔画像データA201、B202を微小画像に分割した各テキスチャが各ポリゴンに関連付けられている。
合成顔画像生成部103a、103bは、3次元顔モデル203、204の各ポリゴン頂点の3次元座標を照合用顔向きφに対応した平面に射影し、当該平面に射影された各ポリゴン(三角形パッチ)に、それぞれ関連付けられていた各テキスチャを貼り付けて、2次元合成顔画像E410、F420を生成する。図9では、図5で説明したのと同様に、テキスチャを貼り付けた領域に斜線のハッチングを施している。なお、顔画像データA201、B202の撮影向きθ1、θ2との関係から、2次元合成顔画像E410、F420のうちの一部において、テキスチャが貼り付けられない領域が生じる場合もある。
次に、顔照合部104は、顔向きが照合用顔向きφで同一の2次元合成顔画像E410、F420を照合することにより、顔画像データA201、B202内の人物が同一人であるか否かを判定する。具体的には、顔照合部104は、2次元合成顔画像E410、F420の顔画像部分を切り出して、この大きさを一定にする。そして、顔照合部104は、2次元合成顔画像E410、F420から切り出した顔画像部分における任意箇所の輝度値を測定し、この輝度値から輝度値情報あるいは局所的な周波数情報を取得し、これらを比較照合することにより顔画像データA201、B202内の人物が同一人であるか否かを判定する。
なお、顔認証用の学習データを用意して、顔照合部104により取得した輝度値情報あるいは局所的な周波数情報を個人識別に適した情報に補正してもよい。この補正方法については、例えば「Weak Orthogonalization of Face and Perturbation, CVPR 1998, Kenji Nagao, Masaki Sohma」に記載されている。
このような本発明の第2の実施の形態の顔認証装置300によれば、複数の顔画像データA201、B202を撮影したカメラの設置角情報に基づいて、照合用顔向きφを決定する。このカメラ設置角情報を予め固定して設定することで、当該カメラが被撮影者を撮影する際の撮影顔向きをカメラの設置角情報からに求めることができる。そして、カメラの設置角情報から求めた顔画像データの撮影顔向きを用いて、照合用顔向きを簡単に決定することができる。これにより、逐次得られるカメラの撮影画像から、照合用顔向きの2次元合成画像を予め作成して認証用の登録データベースを構築し、登録データベースの複数の人物と新たに撮影された顔画像とを一括で照合するといったことも容易になる。なお、登録データベースは図示されていない。
以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。
以上のように、本発明は、撮影時の顔向きが変動する場合であっても、照合に適した合成顔画像を生成でき、高精度な顔認証を行うことができるという効果を有し、画像に写った顔の向きが異なる複数の顔画像データ間で照合処理を行う顔認証装置に有用である。
本発明の第1の実施の形態における顔認証装置を示すブロック図 本発明の第1の実施の形態における顔認証装置の原理概要を説明する図 本発明の第1の実施の形態における顔認証装置の原理および認証方法を説明する図 本発明の第1の実施の形態における顔認証装置の原理および認証方法を説明する図 本発明の第1の実施の形態における顔認証装置の原理および認証方法を説明する図 本発明の第2の実施の形態における顔認証装置を示すブロック図 本発明の第2の実施の形態における顔認証装置の原理および認証方法を説明する図 本発明の第2の実施の形態における顔認証装置の原理および認証方法を説明する図 本発明の第2の実施の形態における顔認証装置の原理および認証方法を説明する図
符号の説明
100 顔認証装置
101a、101b 3次元顔モデル・顔向き推定部
102 照合用顔向き決定部
102a 平均顔向き決定部
103a、103b 合成顔画像生成部
104 顔照合部
301 3次元顔モデルデータベース
302a、302b 3次元顔モデル顔向き設定部

Claims (5)

  1. 数の顔画像データに基づいて、前記複数の顔画像データの顔向きである撮影顔向きをそれぞれ推定する顔向き推定部と、
    前記複数の顔画像データの3次元顔モデルおよび撮影顔向きに基づいて、画像照合で用いる顔の向きである照合用顔向きを決定する照合用顔向き決定部と、
    前記複数の3次元顔モデルを前記照合用顔向きに対応した平面に射影した複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成する合成顔画像生成部と、
    前記複数の2次元合成顔画像を照合することにより、前記複数の顔画像データ内の人物が同一人であるか否かを判定する顔照合部とを備え、
    前記照合用顔向き決定部は、前記複数の顔画像データを撮影したカメラの設置角情報に基づいて、前記照合用顔向きを決定することを特徴とする顔認証装置。
  2. 前記照合用顔向き決定部は、前記複数の3次元顔モデルから前記複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成した時に生じる歪が最小となる顔の向きを前記照合用顔向きに決定することを特徴とする請求項1に記載の顔認証装置。
  3. 前記照合用顔向き決定部は、前記複数の3次元顔モデルの各々を前記顔向き推定部により推定された前記撮影用顔向きに射影した2次元合成顔画像と前記照合用顔向きに射影した2次元合成顔画像との間の面積変動の合計が最小になるように、前記照合用顔向きを決定することを特徴とする請求項1または2に記載の顔認証装置。
  4. 前記複数の3次元顔モデルは複数のポリゴンで構成され、
    前記照合用顔向き決定部は、前記複数の3次元顔モデルの各々において、前記撮影用顔向きから前記照合用顔向きに各ポリゴンを回転させたときの前記撮影顔向きに前記各ポリゴンを射影した面積と前記照合用顔向きに前記各ポリゴンを射影した面積とに基づき、前記複数の3次元顔モデルを構成する各ポリゴンについての面積変動の総計が最小になるように、前記照合用顔向きを決定することを特徴とする請求項に記載の顔認証装置。
  5. 計算機を用いた顔認証方法であって、
    複数の顔画像データに基づいて、前記複数の顔画像データの顔向きである撮影顔向きをそれぞれ推定する顔向き推定ステップと、
    前記複数の顔画像データの3次元顔モデルおよび撮影顔向きに基づいて、画像照合で用いる顔の向きである照合用顔向きを決定する照合用顔向き決定ステップと、
    前記複数の3次元顔モデルを前記照合用顔向きに対応した平面に射影した複数の2次元合成顔画像をそれぞれ生成する合成顔画像生成ステップと、
    前記複数の2次元合成顔画像を照合することにより、前記複数の顔画像データ内の人物が同一人であるか否かを判定する顔照合ステップとを備え、
    前記照合用顔向き決定ステップは、前記複数の顔画像データを撮影したカメラの設置角情報に基づいて、前記照合用顔向きを決定することを特徴とする顔認証方法。
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