JP6897082B2 - 顔向き推定用コンピュータプログラム、顔向き推定装置及び顔向き推定方法 - Google Patents
顔向き推定用コンピュータプログラム、顔向き推定装置及び顔向き推定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6897082B2 JP6897082B2 JP2016241143A JP2016241143A JP6897082B2 JP 6897082 B2 JP6897082 B2 JP 6897082B2 JP 2016241143 A JP2016241143 A JP 2016241143A JP 2016241143 A JP2016241143 A JP 2016241143A JP 6897082 B2 JP6897082 B2 JP 6897082B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- face
- image
- orientation
- assumed
- inverted
- 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
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
- G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
- G06V10/242—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by image rotation, e.g. by 90 degrees
-
- 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
- G06V10/462—Salient features, e.g. scale invariant feature transforms [SIFT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
- G06V20/597—Recognising the driver's state or behaviour, e.g. attention or drowsiness
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
- G06V20/647—Three-dimensional objects by matching two-dimensional images to three-dimensional objects
-
- 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
-
- 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
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/165—Detection; Localisation; Normalisation using facial parts and geometric relationships
-
- 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
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
- G06T2207/30201—Face
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30268—Vehicle interior
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Geometry (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
制御部4が有するこれらの各部は、制御部4が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムにより実現される機能モジュールである。あるいは、制御部4が有するこれらの各部は、その各部に対応する回路が集積された一つまたは複数の集積回路として、制御部4が有するプロセッサとは別個に、運転支援装置1に実装されてもよい。
3次元顔形状モデルは、例えば、3次元の三角形のパッチPiの集合{Pi;i∈{1,2,...,N}}(Nは、三角形のパッチの総数)として規定される。個々の三角形のパッチは、3次元顔形状モデルにおける、顔の表面の一部を表す。また、パッチPiの各頂点は、Vj i(j∈{1,2,3})として規定される。そして3次元顔形状モデルは、頭蓋重心位置が正規化顔画像に対応する仮想的なカメラの位置を原点とするカメラ座標系において、位置(X0,Y0,Z0)となるように配置されていると仮定する。なお、カメラ座標系において、Z方向は、光軸と平行な方向を表す。また、X方向及びY方向は、それぞれ、正規化顔画像における水平方向及び垂直方向を表す。
図7(a)〜図7(c)を参照しつつ、各指標について説明する。
(1)入力画像に表された顔と照合用反転顔画像に表された顔間の相違度合いS1:
図7(a)に示されるように、入力画像701の各画素と、照合用反転顔画像702の対応画素間の輝度の差が算出され、その差の絶対値和が相違度合いS1として算出される。もし、仮定された顔の向きが正しければ、入力画像に表された顔と照合用反転顔画像に表された顔とは、同じ方向を向いているはずである。また、人の顔は一般的に左右対称性が高いので、相違度合いS1は小さくなる。一方、仮定された顔の向きと実際の顔の向きとの差が大きくなるほど、照合用反転顔画像の顔の各位置の画素値は、顔の異なる位置の画素値が参照されることで求められていることになるので、相違度合いS1は大きくなる。相違度合いS1は、例えば、次式に従って算出される。
図7(b)に示されるように、顔器官特徴点ごとに、入力画像711上の位置(Ix,Iy)と、照合用反転顔画像712上の位置(Dx,Dy)の差が算出され、その差の絶対値和が相違度合いS2として算出される。もし、仮定された顔の向きが正しければ、入力画像上での各顔器官特徴点の位置と、照合用反転顔画像上での対応する顔器官特徴点の位置とは、ほぼ同じとなるはずである。そのため、相違度合いS2は小さくなる。一方、仮定された顔の向きと実際の顔の向きとの差が大きくなるほど、入力画像上での各顔器官特徴点の位置と、照合用反転顔画像上での対応する顔器官特徴点の位置の差も大きくなると想定されるので、相違度合いS2は大きくなる。相違度合いS2は、例えば、次式に従って算出される。
図7(c)に示されるように、正規化顔画像721の各画素と、補正基準顔画像722の対応画素間の輝度の差が算出され、その差の絶対値和が相違度合いS3として算出される。人の顔の構造は、異なる人の顔同士でもある程度類似しているため、仮定された顔の向きが正しければ、正規化顔画像に表された顔と補正基準顔画像に表された基準顔画像間の相違は小さい。そのため、相違度合いS3は小さくなる。一方、仮定された顔の向きと実際の顔の向きとの差が大きくなるほど、正規化顔画像に表された顔の向きと補正基準顔画像に表された基準顔画像の向きの差が大きくなる。そのため、仮定された顔の向きと実際の顔の向きとの差が大きくなるほど、正規化顔画像に表された顔と補正基準顔画像に表された基準顔画像間の相違も大きくなり、相違度合いS3も大きくなる。相違度合いS3は、例えば、次式に従って算出される。
(付記1)
顔が表された入力画像を入力し、
前記入力画像に表された顔に対して仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて所定の向きへ変換した顔向き変換画像を生成し、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記顔向き変換画像に表された顔を反転して反転顔画像を生成し、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きとなるように変換するか、または、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて前記所定の向きへ変換し、
変換した結果に基づいて、前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔と前記入力画像に表された顔間の相違度を表す評価値を算出し、
前記評価値に基づいて、前記仮定された複数の顔の向きのうち、一の顔の向きを前記入力画像に表された顔の向きとして特定する、
ことをコンピュータに実行させるための顔向き推定用コンピュータプログラム。
(付記2)
前記特定された前記入力画像に表された顔の向きが所定の条件を満たすか否か判定し、判定結果に応じた信号を出力することをさらにコンピュータに実行させる、付記1に記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
(付記3)
前記顔の向きを特定することは、前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて算出された前記相違度が小さいほど値が小さくなる評価値のうちの最小値に対応する仮定された顔の向きを、前記入力画像に表された顔の向きとして特定する、付記1または2に記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
(付記4)
前記所定の向きは前記入力画像を取得するカメラに対する正面方向である、付記1〜3の何れかに記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
(付記5)
前記所定の向きは、前記仮定された顔の向きに対して、前記入力画像を取得するカメラに対する正面方向を挟んで反対の向きである、付記1〜3の何れかに記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
(付記6)
前記入力画像から前記顔の複数の特徴点を検出し、前記複数の特徴点のそれぞれが所定の位置となるように前記入力画像上の前記顔の位置を移動して正規化顔画像を生成することをさらにコンピュータに実行させ、
前記顔向き変換画像を生成することは、前記正規化顔画像に表された顔の向きを前記仮定された顔の向きに応じて前記所定の向きへ変換することで前記顔向き変換画像を生成する、付記1〜5の何れかに記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
(付記7)
前記評価値を算出することは、前記入力画像上の各画素と前記反転顔画像上の対応画素間の画素値の差に基づいて前記評価値を算出する、付記1〜6の何れかに記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
(付記8)
前記評価値を算出することは、複数の顔の特徴点のそれぞれについて、前記入力画像上の当該顔の特徴点の位置と前記反転顔画像上の当該顔の特徴点の位置との差にさらに基づいて前記評価値を算出する、付記7に記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
(付記9)
前記入力画像を取得するカメラに対する正面方向を向いた顔が表された基準顔画像について、当該基準顔画像に表された顔の向きを前記仮定された顔の向きとなるよう変換して補正基準顔画像を生成することをさらにコンピュータに実行させ、
前記評価値を算出することは、前記入力画像上の各画素と前記補正基準顔画像上の対応画素間の画素値の差にさらに基づいて前記評価値を算出する、付記7または8に記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
(付記10)
顔が表された入力画像を入力し、
前記入力画像に表された顔に対して仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて所定の向きへ変換した顔向き変換画像を生成し、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記顔向き変換画像に表された顔を反転して反転顔画像を生成し、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きとなるように変換するか、または、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて前記所定の向きへ変換し、
変換した結果に基づいて、前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔と前記入力画像に表された顔間の相違度を表す評価値を算出し、
前記評価値に基づいて、前記仮定された複数の顔の向きのうち、一の顔の向きを前記入力画像に表された顔の向きとして特定する、
ことを含む顔向き推定方法。
(付記11)
顔が表された入力画像を入力し、前記入力画像に表された顔に対して仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて所定の向きへ変換した顔向き変換画像を生成する顔向き変換部と、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記顔向き変換画像に表された顔を反転して反転顔画像を生成し、前記反転顔画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きとなるように変換するか、または、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて前記所定の向きへ変換する反転顔画像生成部と、
変換した結果に基づいて、前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔と前記入力画像に表された顔間の相違度を表す評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記仮定された複数の顔の向きのうち、一の顔の向きを前記入力画像に表された顔の向きとして特定する顔向き推定部と、
を有する顔向き推定装置。
2 カメラ
3 記憶部
4 制御部(顔向き推定装置)
5 通信インターフェース部
6 車内ネットワーク
7 基板
10 車両
11 ドライバ
21 顔検出部
22 顔向き変換部
23 顔反転部
24 顔向き逆変換部
25 評価値算出部
26 顔向き推定部
Claims (7)
- 顔が表された入力画像を入力し、
前記入力画像に表された顔に対して仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて所定の向きへ変換した顔向き変換画像を生成し、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記顔向き変換画像に表された顔を反転して反転顔画像を生成し、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きとなるように変換して照合用反転顔画像を生成するか、または、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて前記所定の向きへ変換して照合用顔画像を生成し、
前記入力画像と照合用反転画像を対比するか、または前記反転顔画像と前記照合用顔画像とを対比することで、前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔と前記入力画像に表された顔間の相違度を表す評価値を算出し、
前記評価値に基づいて、前記仮定された複数の顔の向きのうち、一の顔の向きを前記入力画像に表された顔の向きとして特定する、
ことをコンピュータに実行させるための顔向き推定用コンピュータプログラム。 - 前記顔の向きを特定することは、前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて算出された前記相違度が小さいほど値が小さくなる評価値のうちの最小値に対応する仮定された顔の向きを、前記入力画像に表された顔の向きとして特定する、請求項1に記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
- 前記所定の向きは前記入力画像を取得するカメラに対する正面方向である、請求項1または2に記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
- 前記入力画像から前記顔の複数の特徴点を検出し、前記複数の特徴点のそれぞれが所定の位置となるように前記入力画像上の前記顔の位置を移動して正規化顔画像を生成することをさらにコンピュータに実行させ、
前記顔向き変換画像を生成することは、前記正規化顔画像に表された顔の向きを前記仮定された顔の向きに応じて前記所定の向きへ変換することで前記顔向き変換画像を生成する、請求項1〜3の何れか一項に記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。 - 前記評価値を算出することは、前記入力画像上の各画素と前記反転顔画像上の対応画素間の画素値の差に基づいて前記評価値を算出する、請求項1〜4の何れか一項に記載の顔向き推定用コンピュータプログラム。
- 顔が表された入力画像を入力し、
前記入力画像に表された顔に対して仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて所定の向きへ変換した顔向き変換画像を生成し、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記顔向き変換画像に表された顔を反転して反転顔画像を生成し、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きとなるように変換して照合用反転顔画像を生成するか、または、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて前記所定の向きへ変換して照合用顔画像を生成し、
前記入力画像と照合用反転画像を対比するか、または前記反転顔画像と前記照合用顔画像とを対比することで、前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔と前記入力画像に表された顔間の相違度を表す評価値を算出し、
前記評価値に基づいて、前記仮定された複数の顔の向きのうち、一の顔の向きを前記入力画像に表された顔の向きとして特定する、
ことを含む顔向き推定方法。 - 顔が表された入力画像を入力し、前記入力画像に表された顔に対して仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて所定の向きへ変換した顔向き変換画像を生成する顔向き変換部と、
前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記顔向き変換画像に表された顔を反転して反転顔画像を生成し、前記反転顔画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きとなるように変換して照合用反転顔画像を生成するか、または、前記入力画像に表された顔の向きを当該仮定された顔の向きに応じて前記所定の向きへ変換して照合用顔画像を生成する反転顔画像生成部と、
前記入力画像と照合用反転画像を対比するか、または前記反転顔画像と前記照合用顔画像とを対比することで、前記仮定された複数の顔の向きのそれぞれについて、前記反転顔画像に表された顔と前記入力画像に表された顔間の相違度を表す評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて、前記仮定された複数の顔の向きのうち、一の顔の向きを前記入力画像に表された顔の向きとして特定する顔向き推定部と、
を有する顔向き推定装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016241143A JP6897082B2 (ja) | 2016-12-13 | 2016-12-13 | 顔向き推定用コンピュータプログラム、顔向き推定装置及び顔向き推定方法 |
EP17198585.6A EP3336753A3 (en) | 2016-12-13 | 2017-10-26 | Face direction estimation device and face direction estimation method |
US15/794,061 US10740923B2 (en) | 2016-12-13 | 2017-10-26 | Face direction estimation device and face direction estimation method for estimating the direction of a face represented on an image |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016241143A JP6897082B2 (ja) | 2016-12-13 | 2016-12-13 | 顔向き推定用コンピュータプログラム、顔向き推定装置及び顔向き推定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018097573A JP2018097573A (ja) | 2018-06-21 |
JP6897082B2 true JP6897082B2 (ja) | 2021-06-30 |
Family
ID=60201838
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016241143A Active JP6897082B2 (ja) | 2016-12-13 | 2016-12-13 | 顔向き推定用コンピュータプログラム、顔向き推定装置及び顔向き推定方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10740923B2 (ja) |
EP (1) | EP3336753A3 (ja) |
JP (1) | JP6897082B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6897082B2 (ja) * | 2016-12-13 | 2021-06-30 | 富士通株式会社 | 顔向き推定用コンピュータプログラム、顔向き推定装置及び顔向き推定方法 |
JP7014680B2 (ja) * | 2018-07-13 | 2022-02-01 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 注視対象物検知装置、注視対象物検知方法、およびプログラム |
CN111104822B (zh) * | 2018-10-25 | 2023-09-19 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 人脸朝向识别方法、装置及电子设备 |
EP3958208A4 (en) * | 2019-04-19 | 2022-04-20 | Fujitsu Limited | IMAGE PROCESSING DEVICE, IMAGE PROCESSING METHOD AND IMAGE PROCESSING PROGRAM |
KR102389066B1 (ko) * | 2019-11-15 | 2022-04-22 | 주식회사 에버정보기술 | 얼굴 인식을 위한 얼굴영상 생성 방법 |
CN114581627B (zh) * | 2022-03-04 | 2024-04-16 | 合众新能源汽车股份有限公司 | 基于arhud的成像方法和系统 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4238542B2 (ja) * | 2002-08-30 | 2009-03-18 | 日本電気株式会社 | 顔向き推定装置および顔向き推定方法ならびに顔向き推定プログラム |
JP4093273B2 (ja) * | 2006-03-13 | 2008-06-04 | オムロン株式会社 | 特徴点検出装置、特徴点検出方法および特徴点検出プログラム |
EP2042079B1 (en) | 2006-07-14 | 2010-10-20 | Panasonic Corporation | Visual axis direction detection device and visual line direction detection method |
JP2008146132A (ja) * | 2006-12-06 | 2008-06-26 | System Product Co Ltd | 画像検出装置、プログラム及び画像検出方法 |
JP2008310392A (ja) * | 2007-06-12 | 2008-12-25 | Yamaha Motor Co Ltd | 人物属性識別装置及びその方法 |
JP2010245721A (ja) | 2009-04-03 | 2010-10-28 | Seiko Epson Corp | 顔画像に対する画像処理 |
JP5484184B2 (ja) * | 2010-04-30 | 2014-05-07 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
EP2717223A4 (en) * | 2011-05-24 | 2015-06-17 | Nec Corp | INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND INFORMATION PROCESSING PROGRAM |
US9727776B2 (en) * | 2014-05-27 | 2017-08-08 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Object orientation estimation |
US10082877B2 (en) * | 2016-03-15 | 2018-09-25 | Ford Global Technologies, Llc | Orientation-independent air gesture detection service for in-vehicle environments |
JP6897082B2 (ja) * | 2016-12-13 | 2021-06-30 | 富士通株式会社 | 顔向き推定用コンピュータプログラム、顔向き推定装置及び顔向き推定方法 |
-
2016
- 2016-12-13 JP JP2016241143A patent/JP6897082B2/ja active Active
-
2017
- 2017-10-26 US US15/794,061 patent/US10740923B2/en active Active
- 2017-10-26 EP EP17198585.6A patent/EP3336753A3/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3336753A3 (en) | 2018-09-19 |
JP2018097573A (ja) | 2018-06-21 |
EP3336753A2 (en) | 2018-06-20 |
US10740923B2 (en) | 2020-08-11 |
US20180165832A1 (en) | 2018-06-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6897082B2 (ja) | 顔向き推定用コンピュータプログラム、顔向き推定装置及び顔向き推定方法 | |
US9429418B2 (en) | Information processing method and information processing apparatus | |
JP6330987B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び記憶媒体 | |
JP6685827B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
JP2019536170A (ja) | 仮想的に拡張された視覚的同時位置特定及びマッピングのシステム及び方法 | |
WO2009091029A1 (ja) | 顔姿勢推定装置、顔姿勢推定方法、及び、顔姿勢推定プログラム | |
US11233983B2 (en) | Camera-parameter-set calculation apparatus, camera-parameter-set calculation method, and recording medium | |
CN107274483A (zh) | 一种物体三维模型构建方法 | |
JP2008204384A (ja) | 撮像装置、物体検出方法及び姿勢パラメータの算出方法 | |
KR102386444B1 (ko) | 이미지 심도 결정 방법 및 생체 식별 방법, 회로, 디바이스, 및 매체 | |
KR101510312B1 (ko) | 복수의 카메라들을 이용한 3d 얼굴 모델링 장치, 시스템 및 방법 | |
WO2019075948A1 (zh) | 移动机器人的位姿估计方法 | |
US20120162387A1 (en) | Imaging parameter acquisition apparatus, imaging parameter acquisition method and storage medium | |
US20190156511A1 (en) | Region of interest image generating device | |
CN111854620A (zh) | 基于单目相机的实际瞳距测定方法、装置以及设备 | |
CN114742866A (zh) | 图像配准方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN108460368B (zh) | 三维图像合成方法、装置及计算机可读存储介质 | |
JP3822482B2 (ja) | 顔向き計算方法及びその装置 | |
CN112800966B (zh) | 一种视线的追踪方法及电子设备 | |
JP2006215743A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP2006227739A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
CN112767453B (zh) | 人脸跟踪方法、装置、电子设备及存储介质 | |
KR102457265B1 (ko) | 탑-뷰 영상 생성 장치 및 그 방법 | |
JP5178905B2 (ja) | 撮像装置、物体検出方法及び姿勢パラメータの算出方法 | |
WO2024009377A1 (ja) | 情報処理装置、自己位置推定方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190910 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20201009 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20201110 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210112 |
|
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: 20210511 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210524 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6897082 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |