JP5568166B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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そして、これは登録者特徴量データを記憶するときのみならず、登録者特徴量データとの類似度を求めるための認証者特徴量データを求めるときについても、同様の課題が存在する。すなわち、認証者特徴量データを求めるときも、照明条件の影響を排除するためには、照明条件を変えながら複数の顔画像から認証者特徴量データを求める必要が生じてしまうという課題があった。
以下、図面を参照して本発明の好適且つ例示的な実施形態について詳細に説明する。
図1は、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置の一例としての、デジタルカメラの構成を示す図である。
タイミング発生部18は、撮像素子14、A/D変換器16、D/A変換器26にクロック信号や制御信号を供給する。
また、画像処理部20においては、撮像した画像データを用いて所定の演算処理を行う。この所定の演算処理については後述する。
A/D変換器16の出力データは、メモリ制御部22を介して、画像表示メモリ24或いはメモリ30に書き込まれる。
操作部70は、システム制御部50に各種の動作指示を入力するための操作手段を構成する。
RAWモードでは、撮像素子14の色フィルタの画素配列に応じて、ライン毎にそのまま画像データを読み出し、A/D変換器16、メモリ制御部22を介して、メモリ30に書き込まれた画像データを読み出し、外部記録媒体120に記録する。
また、部分階調補正は、8ビット以上の階調を有するガンマ補正前の信号、具体的にはRAW信号で実施することで、階調とびを防ぎ、より精度の高い辞書データが取得できる。
公知の顔検出技術としては、ニューラルネットワークなどを利用した学習に基づく手法、テンプレートマッチングを用いて目、鼻、口等の形状に特徴のある部位を画像から探し出し、類似度が高ければ顔とみなす手法などがある。また、他にも、肌の色や目の形といった画像特徴量を検出し、統計的解析を用いた手法等、多数提案されている。一般的にはこれらの手法を複数組み合わせ、顔検出の精度を向上させている。
具体的な例としては特開2002−251380号公報に記載のウェーブレット変換と画像特徴量を利用して顔検出する方法などが挙げられる。
S106において、ブロック積分処理部210は、顔検出処理部209からの顔検出結果に従い、顔領域を矩形状と見なして、図4に示すようなブロックに分割する。ブロックの大きさは、例えば、平均的な大きさの顔領域が予め定めた数に分割されるように予め定めておくことができる。
AYAV = (YAV[0][4]×BLW[0][4]+YAV[0][5]×BLW[0][5]+・・・YAV[6][3]×BLW[6][3])/(BLW[0][4]+・・・BLW[6][3])
CGA[x][y] = AYAV / YAV[x][y] (BLW[x][y]>0)
CGA[x][y] = 1 (BLW[x][y]=0)
なお、このブロック補正ゲインは、必ずしも平均輝度値を用いて求める必要はない。例えば、顔領域としての適正輝度値を予め設定しておいて、ブロックごとの輝度平均値をこの適正輝度値にするためのブロック補正ゲインを求めるようにしてもよい。
図8(b)は、適正輝度値が120である場合に算出されるブロック補正ゲインの例を示している。
CGAAverage = (CGA[0][4]+CGA[0][5]+・・・CGA[6][3])/28
S115において、YUV変換処理部213は、輝度補正後の画像信号をYUV信号へ変換する。
S116において、リサイズ処理部214は、YUV信号の縦横比が1:1となるようリサイズ処理する。
S118において、デジタルカメラ100が、抽出した特徴量データを辞書データとして登録する辞書登録モードに設定されていれば、S119に進む。デジタルカメラ100が、画像から抽出した特徴量データを、不揮発性メモリ56に辞書データとして既に記録されている特徴量データと照合する認証モードに設定されていれば、S120に進む。
S120において、特徴点抽出処理部215は、抽出した特徴量データを特徴量データ比較部216に出力する。特徴量データ比較部216は、不揮発性メモリ56からすべての辞書データを読み出し、特徴点抽出処理部215から出力された特徴量データとの類似度を算出する。そして、読み出した辞書データのうち、最も類似度の高かった辞書データと、特徴点抽出処理部215から出力された特徴量データとが同一人物であると判断することで、認証を行う。
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。
本実施形態に係る画像処理装置は、目、鼻、口、輪郭等、認証対象者の顔部品の特徴量を示す登録者特徴量データ(辞書データ)を抽出する際に、顔領域におけるスミアの発生を検出し、スミアの影響のない顔部品の特徴量を算出することを特徴とする。
S904において、画像処理部20は、スミア発生量を算出する。
図11は、撮像素子14を、便宜上、水平方向26画素×垂直方向30画素の受光画素110と、水平方向26画素×垂直3画素のスミア検出用の遮光画素112を備えた構成として示す図である。以下の説明において、水平方向m番目、垂直方向n番目の画素の出力値をPIX(m,n)と記述する。
SME[0]= (PIX(0,30)+PIX(0,31)+PIX(0,32))/3
で算出できる。
SME[7] = 400
SME[8] = 400
SME[9] = 200 (いずれも10ビットA/Dの場合)
である場合を示している。
また、画像処理部20は、スミア発生量に加え、スミア発生領域及び飽和画素領域も検出する。スミア発生領域と飽和画素領域は、スミア発生が検出された列における画素値に基づいて検出することができる。
PIX(m,n) = PIX(m,n) - SME[m]
との演算を行う。
S907において、顔検出処理部209が顔検出結果として出力する顔領域の位置に関する情報(顔座標)が、顔領域を含む矩形領域の対角点座標であるとする。そして、図11に示す例において、顔検出処理部209が顔座標として、座標(5,2)と座標(18,27)を出力したとする。
さらに、辞書データを登録するときのみならず、登録済みの辞書データを用いて顔認証する際にも、同様の処理を適用した画像から特徴量データを抽出することができ、認証精度の向上が実現できる。
Claims (7)
- 画像から人間の顔の領域を検出する顔検出手段と、
前記画像におけるスミア発生領域、および、スミアの発生量を求め、前記スミア発生領域に含まれる画素値を、前記発生量に基づいて補正するスミア補正手段と、
前記スミア補正手段にて補正された画像から、認証に用いるための、前記顔の領域の特徴量データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した特徴量データを、前記認証に用いる辞書データとして登録するメモリとを有し、
前記スミア補正手段は、前記スミア発生領域における飽和画素領域を検出し、
前記メモリには、前記飽和画素領域についての特徴量データは前記辞書データとして登録されないことを特徴とする画像処理装置。 - 前記スミア補正手段が、前記補正を前記画像のRAW信号に対して行うことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 画像から人間の顔を検出する顔検出手段と、
前記画像から飽和画素領域を検出する飽和画素検出手段と、
前記画像から、認証に用いるための、前記顔の領域の特徴量データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した特徴量データを、前記認証に用いる辞書データとして登録するメモリとを有し、
前記メモリには、前記飽和画素領域についての前記特徴量データは記憶されないことを特徴とする画像処理装置。 - 前記抽出手段が抽出した特徴量データと、予めメモリに記憶された辞書データとの類似度を算出することで、前記認証を行う比較手段を有することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 顔検出手段が、画像から人間の顔を検出する顔検出工程と、
スミア補正手段が、前記画像におけるスミア発生領域、および、スミアの発生量を求め、前記スミア発生領域に含まれる画素の値を、前記発生量に基づいて補正するスミア補正工程と、
抽出手段が、前記スミア補正工程によって補正された画像から、認証に用いるための、前記顔の領域の特徴量データを抽出する抽出工程と、
登録手段が、前記抽出工程によって抽出された特徴量データを、前記認証に用いる辞書データとしてメモリに登録する登録工程とを有し、
前記スミア補正工程では、前記スミア発生領域における飽和画素領域を検出し、
前記登録工程では、前記飽和画素領域についての特徴量データは前記辞書データとして前記メモリに登録しないことを特徴とする画像処理方法。 - 顔検出手段が、画像から人間の顔の領域を検出する顔検出工程と、
飽和画素検出手段が、前記画像から飽和画素領域を検出する飽和画素検出工程と、
抽出手段が、前記画像から、認証に用いるための、前記顔の領域の特徴量データを抽出する抽出工程と、
メモリが、前記抽出工程で抽出された特徴量データを、前記認証に用いる辞書データとして登録する記憶工程を有し、
前記メモリには、前記飽和画素領域における前記特徴量データは記憶されないことを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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