JP5361530B2 - 画像認識装置、撮像装置及び画像認識方法 - Google Patents
画像認識装置、撮像装置及び画像認識方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5361530B2 JP5361530B2 JP2009122414A JP2009122414A JP5361530B2 JP 5361530 B2 JP5361530 B2 JP 5361530B2 JP 2009122414 A JP2009122414 A JP 2009122414A JP 2009122414 A JP2009122414 A JP 2009122414A JP 5361530 B2 JP5361530 B2 JP 5361530B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- face
- gradient
- image
- generating
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
- G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/174—Facial expression recognition
- G06V40/176—Dynamic expression
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Description
以下、本発明を実施するための第1の実施形態について図面を参照しながら説明する。本実施形態では、顔のサイズに基づいて、勾配ヒストグラムのパラメータを設定する例について説明する。
図1(a)において、画像認識装置1001は、画像入力部1000、顔検出部1100、画像正規化部1200、パラメータ設定部1300、勾配ヒストグラム特徴ベクトル生成部1400及び表情識別部1500で構成されている。なお、本実施形態では、人物の表情を認識する処理について説明する。
第1のパラメータ:勾配方向と強度を算出する際の周辺4画素値までの距離(ΔxとΔy)。
第2のパラメータ:1つの勾配ヒストグラムを生成する領域(以下、1セル)。
第3のパラメータ:1つの勾配ヒストグラムのビンの幅。
第4のパラメータ:勾配ヒストグラムを正規化する領域。
まず、ステップS2000において、画像入力部1000は画像データを入力する。そして、ステップS2001において、顔検出部1100は、画像入力部1000によって入力された画像データに対して顔検出処理を実行する。
図3(a)〜図3(e)に示したテーブルを作成する場合には、まず、予め様々なパラメータ値のリストと、表情を含む学習のための学習画像と、学習結果を検証する検証画像とを用意する。次に、あるパラメータと学習画像とを用いて生成した特徴ベクトルVを用いて表情識別器(SVM)に学習させ、学習した表情識別器を検証画像で評価する。そして、この処理をすべてのパラメータの組み合わせに対して実行することで、最適なパラメータを決定するようにしている。
まず、ステップS1900において、パラメータ設定部1300は、パラメータリストを生成する。具体的には、以下のパラメータリストを作成する。
(1)図3(a)に示す、正規化する画像の幅w及び高さh
(2)図3(b)に示す、勾配方向と勾配強度を算出するための周辺4画素値までの距離(Δx及びΔy)
(3)図3(c)に示す、1セルを構成する際の画素数(第2のパラメータ)
(4)図3(d)に示す、勾配ヒストグラムのビンの数(第3のパラメータ)
(5)図3(e)に示す、勾配ヒストグラムを正規化する領域(第4のパラメータ)
以下、本発明を実施するための第2の実施形態について図面を参照しながら説明する。本実施形態では、顔の領域毎にパラメータを変える例について説明する。
図1(b)において、画像認識装置2001は、画像入力部2000、顔検出部2100、顔画像正規化部2200、領域設定部2300、領域パラメータ設定部2400、勾配ヒストグラム特徴ベクトル生成部2500及び表情識別部2600で構成されている。なお、画像入力部2000及び顔検出部2100は、第1の実施形態で説明した図1(a)と同様であるため、説明を省略する。
まず、ステップS3000において、画像入力部2000は画像データを入力する。そして、ステップS3001において、顔検出部2100は、画像入力部2000によって入力された画像データに対して顔検出処理を実行する。
以下、本発明を実施するための第3の実施形態について図面を参照しながら説明する。本実施形態では、多重解像度画像を用いて個人識別を行う例について説明する。
図1(c)において、画像認識装置3001は、画像入力部3000、顔検出部3100、画像正規化部3200、複数の解像度画像生成部3300、パラメータ設定部3400、勾配ヒストグラム特徴ベクトル生成部3500及び個人識別部3600で構成される。
なお、画像入力部3000、顔検出部3100、画像正規化部3200は、第1の実施形態で説明した図1(a)と同様であるため、説明を省略する。また、画像正規化部3200において用いる左右の眼の中心座標間距離Ewは第2の実施形態と同様に30とする。
以下、本発明を実施するための第4の実施形態について図面を参照しながら説明する。本実施形態では、顔の領域毎に重み付けを行う例について説明する。
図1(d)において、画像認識装置4001は、画像入力部4000、顔検出部4100、顔画像正規化部4200、領域設定部4300及び領域重み付け設定部4400を備えている。さらに、領域パラメータ設定部4500、勾配ヒストグラム特徴ベクトル生成部4600、勾配ヒストグラム特徴ベクトル統合部4700、及び表情識別部4800を備えている。
第1〜第4の実施形態で説明した技術は、言うまでもないが、画像検索に関わらず、電子スチルカメラなどの撮像装置にも応用することができる。図18は、第1〜第4の実施形態で説明した技術を適用した撮像装置3800の構成例を示すブロック図である。
図18において、撮像部3801は、レンズ群、レンズ駆動回路及び撮像素子から構成されている。レンズ駆動回路により絞り等のレンズ群が駆動されることにより、CCDからなる撮像素子の結像面上に被写体像が結像される。そして、撮像素子において光を電荷に変換してアナログ信号を生成し、カメラ信号処理部3803に出力する。
図23において、電源が投入されることにより処理を開始する。まず、ステップS4000において、撮像装置3800内の内部のメモリの各種フラグや制御変数等を初期化する。
前述した本発明の実施形態における画像認識装置、撮像装置を構成する各手段、並びに画像認識方法の各工程は、コンピュータのRAMやROMなどに記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。このプログラム及び前記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は本発明に含まれる。
Claims (14)
- 入力された画像データから人物の顔を検出する顔検出手段と、
前記検出された顔の大きさに基づいて、画素値の勾配方向及び勾配強度を示す勾配ヒストグラムを生成するためのパラメータを設定するパラメータ設定手段と、
前記パラメータ設定手段によって設定されたパラメータに基づいて、前記顔検出手段によって検出された顔の領域から、前記勾配ヒストグラムを生成する対象となる領域を少なくとも1つ設定する生成領域設定手段と、
前記パラメータ設定手段によって設定されたパラメータに基づいて、前記生成領域設定手段によって設定された領域毎に、前記勾配ヒストグラムを生成する生成手段と、
前記生成手段によって生成された勾配ヒストグラムを用いて、前記顔検出手段によって検出された顔を識別する識別手段とを備えたことを特徴とする画像認識装置。 - 前記パラメータ設定手段によって設定されたパラメータに基づいて、前記顔検出手段によって検出された顔の領域に対する勾配方向及び勾配強度を算出する算出手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記算出手段によって算出された勾配方向及び勾配強度を用いた勾配ヒストグラムを生成することを特徴とする請求項1に記載の画像認識装置。 - 前記検出された顔を、前記顔の大きさに応じた大きさ、かつ、所定の向きになるように変換する第1の正規化手段をさらに備え、
前記生成領域設定手段は、前記第1の正規化手段によって正規化された顔の領域から、前記勾配ヒストグラムを生成する対象となる領域を1つ以上、設定することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像認識装置。 - 前記生成手段によって、前記生成領域設定手段によって設定された領域毎に生成された勾配ヒストグラムを正規化する第2の正規化手段をさらに備え、
前記識別手段は、前記第2の正規化手段によって正規化された結果を用いて、前記顔検出手段によって検出された顔を識別することを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載の画像認識装置。 - 前記顔検出手段によって検出された顔の領域から、前記勾配ヒストグラムを生成する対象となる複数の領域を抽出する領域抽出手段を更に備え、
前記パラメータ設定手段は、前記領域抽出手段によって抽出された夫々の領域に対して、前記検出された顔の大きさと前記夫々の領域の位置とに基づいて、前記勾配ヒストグラムを生成するためのパラメータを設定することを特徴とする請求項1に記載の画像認識装置。 - 前記顔検出手段によって検出された顔の領域から異なる解像度の画像を生成する画像生成手段をさらに備え、
前記識別手段は、前記画像生成手段によって生成された異なる解像度の画像から生成した勾配ヒストグラムを用いて、前記顔検出手段によって検出された顔を識別することを特徴とする請求項1に記載の画像認識装置。 - 前記パラメータ設定手段によって設定されるパラメータは、前記勾配方向及び勾配強度を算出するための範囲、前記生成領域設定手段によって設定される領域の大きさ、前記勾配ヒストグラムのビンの幅、前記生成手段によって生成される勾配ヒストグラムの数であることを特徴とする請求項1に記載の画像認識装置。
- 前記算出手段は、所定の画素を中心として、所定の距離だけ離れた上下左右の画素値を参照することによって前記勾配方向及び勾配強度を算出することを特徴とする請求項2に記載の画像認識装置。
- 前記勾配ヒストグラムは、横軸を前記勾配方向とし、縦軸を前記勾配強度とするヒストグラムであることを特徴とする請求項1〜8の何れか1項に記載の画像認識装置。
- 前記識別手段は、人物の表情、または個人を識別することを特徴とする請求項1に記載の画像認識装置。
- 被写体を撮像して画像データを生成する撮像手段と、
前記撮像手段によって生成された画像データから人物の顔を検出する顔検出手段と、
前記検出された顔の大きさに基づいて、画素値の勾配方向及び勾配強度を示す勾配ヒストグラムを生成するためのパラメータを設定するパラメータ設定手段と、
前記パラメータ設定手段によって設定されたパラメータに基づいて、前記顔検出手段によって検出された顔の領域から、前記勾配ヒストグラムを生成する対象となる領域を少なくとも1つ設定する生成領域設定手段と、
前記パラメータ設定手段によって設定されたパラメータに基づいて、前記生成領域設定手段によって設定された領域毎に、前記勾配ヒストグラムを生成する生成手段と、
前記生成手段によって生成された勾配ヒストグラムを用いて、前記顔検出手段によって検出された顔を識別する識別手段と、
前記画像データを記憶する画像記憶手段とを備えたことを特徴とする撮像装置。 - 入力された画像から人物の顔を検出する顔検出工程と、
前記検出された顔の大きさに基づいて、画素値の勾配方向及び勾配強度を示す勾配ヒストグラムを生成するためのパラメータを設定するパラメータ設定工程と、
前記パラメータ設定工程において設定されたパラメータに基づいて、前記顔検出工程において検出された顔の領域から、前記勾配ヒストグラムを生成する対象となる領域を少なくとも1つ設定する生成領域設定工程と、
前記パラメータ設定工程において設定されたパラメータに基づいて、前記生成領域設定工程において設定された領域毎に、前記勾配ヒストグラムを生成する生成工程と、
前記生成工程において生成された勾配ヒストグラムを用いて、前記顔検出工程において検出された顔を識別する識別工程とを備えたことを特徴とする画像認識方法。 - 入力された画像から人物の顔を検出する顔検出工程と、
前記検出された顔の大きさに基づいて、画素値の勾配方向及び勾配強度を示す勾配ヒストグラムを生成するためのパラメータを設定するパラメータ設定工程と、
前記パラメータ設定工程において設定されたパラメータに基づいて、前記顔検出工程において検出された顔の領域から、前記勾配ヒストグラムを生成する対象となる領域を少なくとも1つ設定する生成領域設定工程と、
前記パラメータ設定工程において設定されたパラメータに基づいて、前記生成領域設定工程において設定された領域毎に、前記勾配ヒストグラムを生成する生成工程と、
前記生成工程において生成された勾配ヒストグラムを用いて、前記顔検出工程において検出された顔を識別する識別工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 請求項13に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009122414A JP5361530B2 (ja) | 2009-05-20 | 2009-05-20 | 画像認識装置、撮像装置及び画像認識方法 |
US12/781,728 US20100296706A1 (en) | 2009-05-20 | 2010-05-17 | Image recognition apparatus for identifying facial expression or individual, and method for the same |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009122414A JP5361530B2 (ja) | 2009-05-20 | 2009-05-20 | 画像認識装置、撮像装置及び画像認識方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010271872A JP2010271872A (ja) | 2010-12-02 |
JP5361530B2 true JP5361530B2 (ja) | 2013-12-04 |
Family
ID=43124582
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009122414A Active JP5361530B2 (ja) | 2009-05-20 | 2009-05-20 | 画像認識装置、撮像装置及び画像認識方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20100296706A1 (ja) |
JP (1) | JP5361530B2 (ja) |
Families Citing this family (44)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11410438B2 (en) | 2010-06-07 | 2022-08-09 | Affectiva, Inc. | Image analysis using a semiconductor processor for facial evaluation in vehicles |
JP5776187B2 (ja) * | 2011-01-27 | 2015-09-09 | 富士通株式会社 | 表情判定プログラムおよび表情判定装置 |
JP2012181628A (ja) * | 2011-02-28 | 2012-09-20 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | 顔検出方法および顔検出装置、ならびに、プログラム |
US10895917B2 (en) * | 2011-03-12 | 2021-01-19 | Uday Parshionikar | Multipurpose controllers and methods |
US8903130B1 (en) * | 2011-05-09 | 2014-12-02 | Google Inc. | Virtual camera operator |
JP5913940B2 (ja) * | 2011-12-01 | 2016-05-11 | キヤノン株式会社 | 画像認識装置、画像認識装置の制御方法、およびプログラム |
US8811664B2 (en) * | 2011-12-06 | 2014-08-19 | Xerox Corporation | Vehicle occupancy detection via single band infrared imaging |
JP5950441B2 (ja) * | 2012-02-01 | 2016-07-13 | 日本電産エレシス株式会社 | 画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラム |
JP2013164643A (ja) * | 2012-02-09 | 2013-08-22 | Honda Elesys Co Ltd | 画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラム |
US9110501B2 (en) * | 2012-04-17 | 2015-08-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for detecting talking segments in a video sequence using visual cues |
KR102094723B1 (ko) * | 2012-07-17 | 2020-04-14 | 삼성전자주식회사 | 견고한 얼굴 표정 인식을 위한 특징 기술자 |
US9405962B2 (en) | 2012-08-14 | 2016-08-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method for on-the-fly learning of facial artifacts for facial emotion recognition |
US9600711B2 (en) * | 2012-08-29 | 2017-03-21 | Conduent Business Services, Llc | Method and system for automatically recognizing facial expressions via algorithmic periocular localization |
JP5651659B2 (ja) | 2012-08-31 | 2015-01-14 | 株式会社東芝 | 物体検出システムおよびプログラム |
FR2996331B1 (fr) * | 2012-09-28 | 2015-12-18 | Morpho | Procede de detection de la realite de reseaux veineux a des fins d'identification d'individus |
JP6198187B2 (ja) * | 2012-12-27 | 2017-09-20 | 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. | 信号処理装置及び信号処理方法 |
US8856541B1 (en) * | 2013-01-10 | 2014-10-07 | Google Inc. | Liveness detection |
US9141851B2 (en) | 2013-06-28 | 2015-09-22 | Qualcomm Incorporated | Deformable expression detector |
JP5982026B2 (ja) * | 2014-03-07 | 2016-08-31 | タタ コンサルタンシー サービシズ リミテッドTATA Consultancy Services Limited | 多範囲オブジェクト検出装置および方法 |
JP6550642B2 (ja) * | 2014-06-09 | 2019-07-31 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 皺検出装置および皺検出方法 |
US10268876B2 (en) | 2014-07-17 | 2019-04-23 | Nec Solution Innovators, Ltd. | Attribute factor analysis method, device, and program |
US20160026898A1 (en) * | 2014-07-24 | 2016-01-28 | Agt International Gmbh | Method and system for object detection with multi-scale single pass sliding window hog linear svm classifiers |
CN104598900A (zh) * | 2015-02-26 | 2015-05-06 | 张耀 | 一种人体识别方法以及装置 |
US9552510B2 (en) | 2015-03-18 | 2017-01-24 | Adobe Systems Incorporated | Facial expression capture for character animation |
US10373024B2 (en) * | 2015-04-02 | 2019-08-06 | Hitachi, Ltd. | Image processing device, object detection device, image processing method |
CN106295270B (zh) * | 2015-06-25 | 2019-03-29 | 联想(北京)有限公司 | 一种用户识别方法及电子设备 |
JP6788264B2 (ja) * | 2016-09-29 | 2020-11-25 | 国立大学法人神戸大学 | 表情認識方法、表情認識装置、コンピュータプログラム及び広告管理システム |
JP7165353B2 (ja) * | 2017-01-31 | 2022-11-04 | 株式会社アイシン | 画像特徴量出力装置、画像認識装置、画像特徴量出力プログラム、及び画像認識プログラム |
US11004205B2 (en) * | 2017-04-18 | 2021-05-11 | Texas Instruments Incorporated | Hardware accelerator for histogram of oriented gradients computation |
CN107242876B (zh) * | 2017-04-20 | 2020-12-15 | 合肥工业大学 | 一种用于精神状态的计算机视觉方法 |
WO2018235198A1 (ja) | 2017-06-21 | 2018-12-27 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム |
CN109389015A (zh) * | 2017-08-10 | 2019-02-26 | 丽宝大数据股份有限公司 | 脸部相似度评估方法与电子装置 |
KR102005150B1 (ko) * | 2017-09-29 | 2019-10-01 | 이인규 | 머신 러닝을 이용한 얼굴 표정 인식 시스템 및 방법 |
CN108229324B (zh) * | 2017-11-30 | 2021-01-26 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 手势追踪方法和装置、电子设备、计算机存储介质 |
WO2019157344A1 (en) | 2018-02-12 | 2019-08-15 | Avodah Labs, Inc. | Real-time gesture recognition method and apparatus |
US10489639B2 (en) | 2018-02-12 | 2019-11-26 | Avodah Labs, Inc. | Automated sign language translation and communication using multiple input and output modalities |
US10546409B1 (en) * | 2018-08-07 | 2020-01-28 | Adobe Inc. | Animation production system |
JP7201211B2 (ja) * | 2018-08-31 | 2023-01-10 | 国立大学法人岩手大学 | 物体検出方法及び物体検出装置 |
CN109388727A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-02-26 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于聚类的bgp人脸快速检索方法 |
USD912139S1 (en) | 2019-01-28 | 2021-03-02 | Avodah, Inc. | Integrated dual display sensor |
CN110020638B (zh) * | 2019-04-17 | 2023-05-12 | 唐晓颖 | 人脸表情识别方法、装置、设备和介质 |
WO2021171538A1 (ja) * | 2020-02-28 | 2021-09-02 | 三菱電機株式会社 | 表情認識装置及び表情認識方法 |
WO2022025113A1 (ja) * | 2020-07-29 | 2022-02-03 | 浩行 喜屋武 | オンラインショー演出システム、笑い解析装置および笑い解析方法 |
CN112580617B (zh) * | 2021-03-01 | 2021-06-18 | 中国科学院自动化研究所 | 自然场景下的表情识别方法和装置 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6879709B2 (en) * | 2002-01-17 | 2005-04-12 | International Business Machines Corporation | System and method for automatically detecting neutral expressionless faces in digital images |
JP5086563B2 (ja) * | 2006-05-26 | 2012-11-28 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP4795864B2 (ja) * | 2006-06-21 | 2011-10-19 | 富士フイルム株式会社 | 特徴点検出装置および方法並びにプログラム |
JP4999570B2 (ja) * | 2007-06-18 | 2012-08-15 | キヤノン株式会社 | 表情認識装置及び方法、並びに撮像装置 |
-
2009
- 2009-05-20 JP JP2009122414A patent/JP5361530B2/ja active Active
-
2010
- 2010-05-17 US US12/781,728 patent/US20100296706A1/en not_active Abandoned
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20100296706A1 (en) | 2010-11-25 |
JP2010271872A (ja) | 2010-12-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5361530B2 (ja) | 画像認識装置、撮像装置及び画像認識方法 | |
Ahmed et al. | LBPH based improved face recognition at low resolution | |
US11527055B2 (en) | Feature density object classification, systems and methods | |
JP5629803B2 (ja) | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法 | |
JP4743823B2 (ja) | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法 | |
US8837786B2 (en) | Face recognition apparatus and method | |
Adouani et al. | Comparison of Haar-like, HOG and LBP approaches for face detection in video sequences | |
KR102462818B1 (ko) | 모션벡터 및 특징벡터 기반 위조 얼굴 검출 방법 및 장치 | |
US7912253B2 (en) | Object recognition method and apparatus therefor | |
Marcel et al. | On the recent use of local binary patterns for face authentication | |
JP5554987B2 (ja) | オブジェクト識別装置及びその制御方法 | |
JP4933186B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体 | |
Zhu et al. | Dynamic cascades with bidirectional bootstrapping for action unit detection in spontaneous facial behavior | |
WO2005008593A1 (ja) | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法 | |
Gudipati et al. | Efficient facial expression recognition using adaboost and haar cascade classifiers | |
JPWO2012046426A1 (ja) | 物体検出装置、物体検出方法および物体検出プログラム | |
Roy et al. | Haar local binary pattern feature for fast illumination invariant face detection | |
US20120052473A1 (en) | Learning apparatus, learning method, and computer program product | |
Thuseethan et al. | Eigenface based recognition of emotion variant faces | |
KR101408344B1 (ko) | 얼굴 검출 장치 | |
KR20080101388A (ko) | 엔엠씨티 기반의 얼굴 검출 방법 | |
Otiniano-Rodríguez et al. | Finger spelling recognition using kernel descriptors and depth images | |
Shimizu et al. | Direction estimation of pedestrian from images | |
Shaikh et al. | Identification and Recognition of Text and Face Using Image Processing for Visually Impaired | |
JP3841482B2 (ja) | 顔画像認識装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120521 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20130222 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130312 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130508 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130806 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130903 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5361530 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |