JP5796185B2 - 対象物判定装置 - Google Patents
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Description
図1は、本発明の実施の形態1に係る対象物判定装置の概略構成を示すブロック図である。同図において、実施の形態1の対象物判定装置1は、入力部10と、縮小・拡大部11と、画像ウインドウ切り出し部12と、特徴量生成部13と、尤度算出部14と、学習データ記憶部15と、比較部16とを備える。入力部10は、例えばカメラで撮像して得られた画像情報の取り込みを行う。縮小・拡大部11は、入力部10で取り込まれた画像に対して縮小や拡大等の処理を行う。画像ウインドウ切り出し部12は、縮小・拡大部11で処理された画像から部分画像を切り出す。特徴量生成部13は、画像ウインドウ切り出し部12で切り出された画像に対して設定した各テンプレートの特徴量として特徴パターンを求める。この特徴量生成部13が行う処理の詳細については後述する。学習データ記憶部15には、Boostingなどにより事前に学習した人の顔に関する学習データが記憶されている。この学習データは、各テンプレートごとに存在する、当該テンプレートの特徴量(特徴パターン)に対するスコアの対比表となっている。尤度算出部14はこの学習データにより各テンプレートの特徴量(特徴パターン)から同テンプレートのスコアを求め、各テンプレートのスコアを総和することにより、顔らしさの尤度を算出する。比較部16は、尤度算出部14で算出された尤度と所定の尤度閾値を比較して、顔位置情報(切り出された画像が顔であるか否かの情報)を出力する。
Pi=0 (Aiav<Ak[i]av) i=0〜5
Pi=1 (Aiav≧Ak[i]av) i=0〜5
(特徴[1])
図8〜図10は、本発明の特徴[1]を説明するための図である。図8は、テンプレート100で、矩形ブロックAiのブロック輝度値を比較参照値Ak[i]av(i=0〜5)としたときの特徴パターンの平均画像の一例を示す図である。図8の(a)は、矩形ブロックA0のブロック輝度値を比較参照値Ak[0]avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8の(b)は、矩形ブロックA1のブロック輝度値を比較参照値Ak[1]avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8の(c)は、矩形ブロックA2のブロック輝度値を比較参照値Ak[2]avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8の(d)は、矩形ブロックA3のブロック輝度値を比較参照値Ak[3]avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8の(e)は、矩形ブロックA4のブロック輝度値を比較参照値Ak[4]avとしたときの特徴パターンの平均画像、図8の(f)は、矩形ブロックA5のブロック輝度値を比較参照値Ak[5]avとしたときの特徴パターンの平均画像である。図8に示すように、特徴パターンに各方向や細かなエッジ(端)があり、顔パーツの特徴を多く残しているのが分る。
図11は、本発明の特徴[2]を説明するための図である。図11に示すように、本発明では、異なる顔の向きの各々に共通なテンプレートで、顔/非顔判定が行える可能性が高くなる。図11の(a)は左向き、(b)は正面、(c)は右向き、(d)は左回転、(e)は右回転である。これらの顔の向きに対して、共通の位置関係にある矩形ブロックA0〜A7が設定される。そして、以下に示す関係であればスコアを高く、そうでなければスコアを低くする(Boostingなどの学習によってそのように設定される)。
図12は、実施の形態1の対象物判定装置1の動作を説明するためのフローチャートである。同図において、まずブロック輝度算出部131が、画像上に複数の矩形ブロックから構成されるテンプレートを1乃至複数個設定すると共に、テンプレート内の各矩形ブロックの輝度の平均値(ブロック輝度値)を算出する(ステップS1)。次いで、ブロック対設定部132が、各テンプレートにおいて、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックのうちいずれか2つを1対とするブロック対を複数設定する(ステップS2)。次いで、比較部133が、ブロック対設定部132で設定された複数のブロック対の各々においてブロック輝度値同士の大小関係を示す特徴パターンを求め、特徴量保持部134に保持する(ステップS3)。次いで、尤度算出部14が、学習データ15を参照して各テンプレートの特徴パターンに対するスコアを求め、更に、全テンプレートのスコアを総和して尤度を求める(ステップS4)。最後に、比較部16が、尤度により、画像内に対象物である人の顔(または顔パーツなどの顔の一部)が含まれるか否かを判定する(ステップS5)。
前述した実施の形態1の対象物判定装置1では、特徴量を特徴パターンPiのみとしたが、実施の形態2の対象物判定装置1A(図1参照)では、特徴量は、特徴パターンと、比較参照値(Aref)に対する明暗差を示す値(この値を“強度”と呼ぶ)の組としている。強度を含む特徴量は、特徴量生成部13A(図1参照)で生成される。明暗差を示す強度は、比較参照値(Aref)の矩形ブロックの明るさに対する明(明るい)の矩形ブロック(An<Aref)と、暗(暗い)の矩形ブロック(An>Aref)の振れ幅(即ち、明の矩形ブロックAnと暗の矩形ブロックAnの差)を示す値とする。これにより、強度Kは、輝度変化量が少なければ小さく、輝度変化量が多ければ大きい値をとり、目、口、鼻それぞれの境界等にあるエッジの強さを示すことになる。なお、特徴パターンを空間的周波数と捉えるならば、強度はその振幅と考えられる。
Di=1 (Aiav<Ak[i]av) i=0〜5
Di=0 (Aiav≧Ak[i]av) i=0〜5
Bi=0 (Aiav<Ak[i]av) i=0〜5
Bi=1 (Aiav≧Ak[i]av) i=0〜5
K=(ΣBi×Aiav)÷ΣBi−(ΣDi×Aiav)÷ΣDi
10 入力部
11 縮小・拡大部
12 画像ウインドウ切り出し部
13,13A 特徴量生成部
14 尤度算出部
15 学習データ記憶部
16 比較部
100,101,102 テンプレート
110−1〜110−5 特徴パターン
131 ブロック輝度算出部
132 ブロック対設定部
133 比較部
134 特徴量保持部
150 画像例
200 スコア
300 鼻輪郭情報
A0,A1,A2,A3,A4,A5 矩形ブロック
Claims (3)
- 画像上に複数の矩形ブロックから構成されるテンプレートを1乃至複数個所設定し、各テンプレートの各々において、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックの輝度の平均値をブロック輝度値として求めるブロック輝度算出手段と、
各テンプレートの各々において、当該テンプレートに含まれる各矩形ブロックのうちいずれか2つを1対とするブロック対を複数設定するブロック対設定手段と、
前記ブロック対の各々においてブロック輝度値同士の大小関係を求める比較手段と、
当該テンプレートに設定された複数のブロック対の各々のブロック輝度値の大小関係によって、前記テンプレート内に対象物の一部が含まれる度合いを示すスコアをテンプレート毎に保持するスコア保持手段と、を備え、
前記各テンプレートの複数ブロック対の各々のブロック輝度値の大小関係から、前記スコア保持手段を参照して、全テンプレートのスコアの総和値を求め、同総和値により、前記画像内に対象物が含まれるか否かを判定することを特徴とする対象物判定装置。 - 前記矩形ブロックは、互いに重なり合っていることを特徴とする請求項1に記載の対象物判定装置。
- 前記矩形ブロックは、互いに接触していることを特徴とする請求項1に記載の対象物判定装置。
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