JPH04277873A - Features recognizing device - Google Patents
Features recognizing deviceInfo
- Publication number
- JPH04277873A JPH04277873A JP3843291A JP3843291A JPH04277873A JP H04277873 A JPH04277873 A JP H04277873A JP 3843291 A JP3843291 A JP 3843291A JP 3843291 A JP3843291 A JP 3843291A JP H04277873 A JPH04277873 A JP H04277873A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- profile data
- face
- person
- vertical
- signal
- 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.)
- Granted
Links
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 5
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 5
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Abstract
Description
【0001】0001
【産業上の利用分野】 本発明は人物の顔を認識する
顔認識装置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a face recognition device for recognizing a person's face.
【0002】0002
【従来の技術】 セキュリティシステムなどにおいて
は、オペレータなどの個人を自動的に同定することが必
要になる。そして、このような技術としては、指紋によ
る個人認識や、パスワードによる個人識別が知られてい
る。一方、個人の顔を認識する技術も知られており、こ
のようなものとしては、坂井らによる「計算機による顔
画像の解析」、信学論、Vol.56−D,No.4,
PP226〜223,(1973−4)や、坂口らによ
る「顔画像の等濃度線を利用した人物同定に関する研究
」、情報処理学前期全大、4E−8,(1989−3)
などがある。2. Description of the Related Art In security systems and the like, it is necessary to automatically identify individuals such as operators. As such techniques, personal recognition using fingerprints and personal identification using passwords are known. On the other hand, techniques for recognizing individual faces are also known, such as Sakai et al., "Analysis of Facial Images by Computer," IEICE Theory, Vol. 56-D, No. 4,
PP226-223, (1973-4) and Sakaguchi et al., "Study on person identification using isoconcentration lines of facial images", Information Processing Science, 4E-8, (1989-3)
and so on.
【0003】また、顔画像から目、口などを画像処理し
て抽出し、それらの重心を求め、両方の目の重心と口の
重心との距離関係を利用して、アフィン変換などの幾何
学的手段で入力位置の正規化を行なう技術も知られてい
る。また、認識方法についても、特徴である重心との距
離や相関などで判別する技術が知られている。[0003] In addition, the eyes, mouth, etc. are extracted from a face image by image processing, their centroids are determined, and geometric techniques such as affine transformation are performed using the distance relationship between the centroids of both eyes and the centroid of the mouth. Techniques for normalizing input positions using manual means are also known. Also, as for recognition methods, there are known techniques that discriminate based on characteristics such as distance to the center of gravity and correlation.
【0004】0004
【発明が解決しようとする課題】 しかしながら、上
記の従来技術では、撮像データから顔情報のみを抽出す
るのが難しい欠点があった。また、顔の撮像データには
外形(シルエット)情報だけでなく、目や鼻などの色、
濃淡情報も含まれているので、簡易なシステムで人物を
同定するのが難しい。[Problems to be Solved by the Invention] However, the above-mentioned conventional technology has a drawback in that it is difficult to extract only facial information from image data. In addition, facial imaging data includes not only external shape (silhouette) information, but also the color of the eyes and nose, etc.
Since it also includes shading information, it is difficult to identify a person using a simple system.
【0005】そこで本発明は、簡単なシステムによって
、容易に人物の顔を認識し、同定することのできる顔認
識装置を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a face recognition device that can easily recognize and identify a person's face using a simple system.
【0006】[0006]
【課題を解決するための手段】 本発明に係る顔認識
装置は、人物の顔を認識する顔認識装置において、顔を
正面および側面から撮像し、正面映像信号および側面映
像信号を出力する撮像手段と、正面および側面映像信号
を人物の領域と背景領域の間のレベルで二値化し、正面
および側面二値化信号を出力する二値化手段と、正面も
しくは側面二値化信号を人物に対して横方向に画素積算
して第1のプロファイルデータを求める積算手段と、人
物に対して縦方向の第1のプロファイルデータの変化に
もとづき、人物の頭頂部の位置を求め、顔情報として処
理すべき垂直方向の範囲を設定する垂直範囲設定手段と
、垂直範囲設定手段で設定された範囲内において正面二
値化信号を縦方向に画像積算して第2のプロファイルデ
ータを求め、人物に対して横方向の第2のプロファイル
データの変化にもとづき顔情報として処理すべき水平方
向の範囲を設定する水平範囲設定手段と、垂直および水
平範囲設定手段で設定された範囲の第1および第2のプ
ロファイルデータにもとづき、人物の顔を認識する認識
手段とを備えることを特徴とする。[Means for Solving the Problems] A face recognition device according to the present invention is a face recognition device that recognizes a person's face, and includes an imaging unit that images a face from the front and the side and outputs a front video signal and a side video signal. a binarizing means for binarizing the front and side image signals at a level between the area of the person and the background area and outputting the front and side binarized signals; an integrating means for obtaining first profile data by integrating pixels in the horizontal direction, and a position of the top of the person's head based on changes in the first profile data in the vertical direction with respect to the person, and processing it as facial information. Vertical range setting means for setting a vertical range to be used, and image integration of the frontal binarized signal in the vertical direction within the range set by the vertical range setting means to obtain second profile data. horizontal range setting means for setting a horizontal range to be processed as facial information based on a change in second profile data in the horizontal direction; and first and second profiles for the ranges set by the vertical and horizontal range setting means. The present invention is characterized by comprising a recognition means for recognizing a person's face based on the data.
【0007】[0007]
【作用】 本発明によれば、人物の顔の正面情報と側
面情報を映像信号として取り込み、これを二値化するこ
とで顔の正面と側面の外形(シルエット)情報を求めて
いる。このシルエット情報は顔の凹凸に対応しており、
この凹凸は個人の同定において重要な情報となる。[Operation] According to the present invention, front information and side information of a person's face are taken in as video signals, and this is binarized to obtain external shape (silhouette) information of the front and side faces of the face. This silhouette information corresponds to the unevenness of the face,
These irregularities provide important information for identifying individuals.
【0008】[0008]
【実施例】 以下、添付図面を参照して本発明の実施
例を説明する。Embodiments Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
【0009】図1は実施例装置における人物の顔認識方
式を概念的に示す図、図2は顔の正面情報および側面情
報を取り込む手法を説明する図、図3は実施例に係る顔
認識装置を機能ブロックで示した図である。図2に示す
ように、同定すべき人物1の正面側には正面カメラ21
、側方には側面カメラ22が設置され、正面映像信号3
1および側面映像信号32が生成される。この正面映像
信号31および側面映像信号32は、図3のように、そ
れぞれ正面二値化回路41と側面二値化回路42に入力
され、ここで基準レベルと比較される。ここで、基準レ
ベルは人物1の部分と背景部分のレベルの中間になるよ
うに設定されているので、正面映像信号31と側面映像
信号32は人物部と背景部に二値化される。すなわち、
図3に示すような、シルエット情報をもった正面二値化
信号51と側面二値化信号52が得られる。FIG. 1 is a diagram conceptually showing a method for recognizing a person's face in an embodiment of the apparatus, FIG. 2 is a diagram illustrating a method of capturing frontal and side information of a face, and FIG. 3 is a diagram of a face recognition apparatus according to an embodiment. FIG. 2 is a diagram showing functional blocks. As shown in FIG. 2, a front camera 21 is mounted on the front side of the person 1 to be identified.
, a side camera 22 is installed on the side, and a front video signal 3 is installed.
1 and a side image signal 32 are generated. The front video signal 31 and the side video signal 32 are inputted to a front binarization circuit 41 and a side binarization circuit 42, respectively, as shown in FIG. 3, where they are compared with a reference level. Here, since the reference level is set to be intermediate between the level of the person 1 portion and the background portion, the front video signal 31 and the side video signal 32 are binarized into the person portion and the background portion. That is,
A front binarized signal 51 and a side binarized signal 52 having silhouette information as shown in FIG. 3 are obtained.
【0010】図3において、プロファイルデータ生成部
61と範囲設定部62と認識処理部63は、例えばマイ
クロプロセッサにおいてソフトウェアとして実現されて
いる。まず、正面二値化信号51はプロファイルデータ
生成部61に与えられ、図1において横方向に画素積算
がされ、一次元のプロファイルデータが生成される。す
ると、このプロファイルデータは人物1の頭頂部の位置
P1(図1)において急変するので、この位置P1がま
ず求められ、次に頭頂部の位置P1から所定の幅(顔の
縦方向の幅)だけ下側に移動した顔下部の位置P2(図
1)が求められる。この頭頂部の位置P1と顔下部の位
置P2にもとづき、範囲設定部62において認識すべき
縦方向(垂直方向)の範囲(P1〜P2)が設定される
。そして、このP1〜P2におけるプロファイルデータ
が、図1に示すような認識すべき一次元プロファイルデ
ータ71となる。このP1〜P2の範囲データは再び図
3のプロファイルデータ生成部61に戻され、プロファ
イルデータ生成部61では正面二値化信号51の縦方向
の画像積算がされ、範囲P1〜P2における認識すべき
一次元プロファイルデータ72が求まる(図1)。ここ
で、一次元プロファイルデータ72は顔の左右の端部で
急変するので、顔の幅(P3〜P4)と中心位置が求ま
る。In FIG. 3, a profile data generation section 61, a range setting section 62, and a recognition processing section 63 are realized as software in, for example, a microprocessor. First, the front binarized signal 51 is given to the profile data generation section 61, where pixel integration is performed in the horizontal direction in FIG. 1, and one-dimensional profile data is generated. Then, since this profile data suddenly changes at the position P1 of the top of the head of person 1 (FIG. 1), this position P1 is first determined, and then a predetermined width (vertical width of the face) is calculated from the position P1 of the top of the head. The position P2 (FIG. 1) of the lower part of the face that has moved downward by the amount shown in FIG. Based on the position P1 of the top of the head and the position P2 of the lower part of the face, the range setting section 62 sets a vertical range (P1 to P2) to be recognized. The profile data at P1 and P2 becomes the one-dimensional profile data 71 to be recognized as shown in FIG. This range data of P1 to P2 is returned to the profile data generation unit 61 in FIG. One-dimensional profile data 72 is determined (FIG. 1). Here, since the one-dimensional profile data 72 changes suddenly at the left and right ends of the face, the width (P3 to P4) and center position of the face are determined.
【0011】顔の側面の認識については、後面(後頭部
)よりも前面が重要であるので、側面二値化信号52の
中心位置から前面側のみが取り出され、プロファイルデ
ータ生成部61において一次元プロファイルデータ73
が求められる。ここで、一次元プロファイルデータ73
の上下の幅については、先に求めた範囲P1〜P2が参
照される(図1)。以上のようにして、正面二値化信号
51の水平方向の一次元プロファイルデータ71にもと
づくシルエット情報81と、正面二値化信号51の垂直
方向の一次元プロファイルデータ72にもとづくシルエ
ット情報82と、側面二値化信号52の水平方向の一次
元プロファイルデータ73にもとづくシルエット情報8
3が得られる。しかも、これらシルエット情報81,8
2,83は顔のみの凹凸情報を含んでいるので、顔認識
を容易かつ正確に行ない得る。具体的な顔の認識は、ニ
ューラルネットワークを用いればよい。すなわち、上記
のようなプロファイルデータをニューラルネットワーク
に入力し、学習させればよい。Regarding the recognition of the side faces of the face, since the front side is more important than the back side (the back of the head), only the front side is extracted from the center position of the side face binarized signal 52, and the profile data generation unit 61 generates a one-dimensional profile. data 73
is required. Here, the one-dimensional profile data 73
Regarding the upper and lower widths of , the previously determined range P1 to P2 is referred to (FIG. 1). As described above, silhouette information 81 based on horizontal one-dimensional profile data 71 of front binarized signal 51, silhouette information 82 based on vertical one-dimensional profile data 72 of front binarized signal 51, Silhouette information 8 based on horizontal one-dimensional profile data 73 of side surface binarized signal 52
3 is obtained. Moreover, these silhouette information 81,8
No. 2 and 83 contain unevenness information of only the face, so face recognition can be easily and accurately performed. For specific face recognition, a neural network may be used. In other words, profile data such as the one described above may be input to the neural network and the neural network may be trained.
【0012】以上のようにして、シルエットによる顔の
認識を行なうことができるが、認識の精度を向上させる
ためには、次のような構成を付加してもよい。すなわち
、上記のシステムで得られた顔の範囲に関する情報(垂
直方向がP1〜P2、水平方向がP3〜P4)により、
認識すべき範囲を特定して画素ごとにデータを処理する
。すなわち、図4に示すように、認識範囲の画素を丸印
の1〜4の4種類に分別し(同図(a),(b))、そ
れぞれまとめることで(同図(c))、図5のような4
個のニューラルネットワークに分割して入力する。そし
て、多数決により結果を求める。このように、マスク領
域(P1〜P2,P3〜P4)のみを画像処理の画像に
分散させることで、画素数を少なくできる。[0012] As described above, faces can be recognized using silhouettes, but in order to improve recognition accuracy, the following configuration may be added. That is, based on the information regarding the face range (P1 to P2 in the vertical direction and P3 to P4 in the horizontal direction) obtained by the above system,
Identify the range to be recognized and process the data pixel by pixel. That is, as shown in FIG. 4, by classifying the pixels in the recognition range into four types of circles 1 to 4 (see (a) and (b) in the same figure) and grouping them together ((c) in the same figure), 4 as shown in Figure 5
Divide and input into several neural networks. The result is then determined by majority vote. In this way, the number of pixels can be reduced by dispersing only the mask areas (P1 to P2, P3 to P4) in the image for image processing.
【0013】[0013]
【発明の効果】 以上、詳細に説明した通り本発明で
は、人物の顔の正面情報と側面情報を映像信号として取
り込み、これを二値化することで顔の正面と側面の外形
(シルエット)情報を求めている。このシルエット情報
は顔の凹凸に対応しており、この凹凸は個人の同定にお
いて重要な情報となる。そこで本発明は、簡単なシステ
ムによって、容易に人物の顔を認識し、同定することの
できる顔認識装置を提供することを目的とする。Effects of the Invention As described above in detail, the present invention captures front information and side information of a person's face as a video signal, and binarizes this to provide information on the external shape (silhouette) of the front and side faces. I'm looking for. This silhouette information corresponds to the unevenness of the face, and this unevenness is important information for identifying an individual. Therefore, an object of the present invention is to provide a face recognition device that can easily recognize and identify a person's face using a simple system.
【図1】実施例に係る顔認識装置に適用された方式を示
す概念図である。FIG. 1 is a conceptual diagram showing a method applied to a face recognition device according to an embodiment.
【図2】正面および側面情報の取り込みを示す概念図で
ある。FIG. 2 is a conceptual diagram showing the capture of front and side information.
【図3】実施例に係る顔認識装置の構成を示す機能ブロ
ック図である。FIG. 3 is a functional block diagram showing the configuration of a face recognition device according to an embodiment.
【図4】変形例の手法を説明する概念図である。FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating a method of a modified example.
【図5】図4の手法を処理する装置の構成図である。FIG. 5 is a configuration diagram of an apparatus that processes the method of FIG. 4;
21…正面カメラ 22…側面カメラ 31…正面映像信号 32…側面映像信号 41…正面二値化回路 42…側面二値化回路 51…正面二値化信号 52…側面二値化信号 61…プロファイルデータ生成部 62…範囲設定部 63…認識処理部 21...Front camera 22...Side camera 31...Front video signal 32...Side video signal 41... Front binarization circuit 42...Side binarization circuit 51...Front binary signal 52...Side binary signal 61...Profile data generation unit 62...Range setting section 63...Recognition processing unit
Claims (3)
て、前記顔を正面および側面から撮像し、正面映像信号
および側面映像信号を出力する撮像手段と、前記正面お
よび側面映像信号を人物の領域と背景領域の間のレベル
で二値化し、正面および側面二値化信号を出力する二値
化手段と、前記正面もしくは側面二値化信号を人物に対
して横方向に画素積算して第1のプロファイルデータを
求める積算手段と、人物に対して縦方向の前記第1のプ
ロファイルデータの変化にもとづき、当該人物の頭頂部
の位置を求め、顔情報として処理すべき垂直方向の範囲
を設定する垂直範囲設定手段と、前記垂直範囲設定手段
で設定された範囲内において前記正面二値化信号を縦方
向に画像積算して第2のプロファイルデータを求め、人
物に対して横方向の前記第2のプロファイルデータの変
化にもとづき顔情報として処理すべき水平方向の範囲を
設定する水平範囲設定手段と、前記垂直および水平範囲
設定手段で設定された範囲の前記第1および第2のプロ
ファイルデータにもとづき、人物の顔を認識する認識手
段とを備えることを特徴とする顔認識装置。1. A face recognition device that recognizes a person's face, comprising: an imaging unit that images the face from the front and the side, and outputs a frontal image signal and a side image signal; a binarizing means for binarizing at a level between the front and background areas and outputting front and side binarized signals; and an integration means for obtaining profile data of the person, and a position of the top of the head of the person based on changes in the first profile data in the vertical direction with respect to the person, and setting a vertical range to be processed as facial information. vertical range setting means; image integrating the frontal binarized signal in the vertical direction within the range set by the vertical range setting means to obtain second profile data; horizontal range setting means for setting a horizontal range to be processed as facial information based on a change in the profile data; and based on the first and second profile data of the range set by the vertical and horizontal range setting means. , and recognition means for recognizing a person's face.
から得た前記第1および第2のプロファイルデータと、
前記側面二値化信号のうちの顔の前半分に対応する信号
から得た第1のプロファイルデータにもとづき、人物の
顔を認識するよう構成されている請求項1記載の顔認識
装置。2. The recognition means includes the first and second profile data obtained from the frontal binarized signal;
2. The face recognition device according to claim 1, wherein the face recognition device is configured to recognize a person's face based on first profile data obtained from a signal corresponding to the front half of the face of the side surface binarized signal.
定された範囲の前記正面もしくは映像二値化信号を、画
素ごと又は隣接する複数の画素ごとにニューラルネット
ワークを有する学習認識手段に入力し、人物の顔を認識
するように構成された手段を更に備える請求項1または
2記載の顔認識装置。3. The front view or video binarized signal in the range set by the vertical and horizontal range setting means is inputted to a learning recognition means having a neural network for each pixel or for each of a plurality of adjacent pixels. 3. The face recognition device according to claim 1, further comprising means configured to recognize a face of a person.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3038432A JP2500203B2 (en) | 1991-03-05 | 1991-03-05 | Face recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3038432A JP2500203B2 (en) | 1991-03-05 | 1991-03-05 | Face recognition device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH04277873A true JPH04277873A (en) | 1992-10-02 |
JP2500203B2 JP2500203B2 (en) | 1996-05-29 |
Family
ID=12525151
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3038432A Expired - Fee Related JP2500203B2 (en) | 1991-03-05 | 1991-03-05 | Face recognition device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2500203B2 (en) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5148749A (en) * | 1974-10-23 | 1976-04-27 | Kobashi Kinzoku Kk | RINGUTAI JIDOSEI ZOKIKAI |
JPS5856429A (en) * | 1981-09-30 | 1983-04-04 | Fujitsu Ltd | Pattern position detector |
JPS60126858U (en) * | 1984-02-02 | 1985-08-26 | 三菱重工業株式会社 | personal identification device |
JPS6152783A (en) * | 1984-08-22 | 1986-03-15 | Toshiba Corp | Pattern recognizing system |
JPS62105286A (en) * | 1985-10-31 | 1987-05-15 | Toshiba Corp | Plate number reader for vehicle |
JPS62192142A (en) * | 1986-02-18 | 1987-08-22 | インタ−ナショナル ビジネス マシ−ンズ コ−ポレ−ション | Hand print collation apparatus |
JPS63126076A (en) * | 1986-11-14 | 1988-05-30 | Nippon Denshi Kiki Kk | Setting system for profile reading range of face collating device |
JPH01214986A (en) * | 1988-02-23 | 1989-08-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Person identifying device |
JPH02239377A (en) * | 1989-03-14 | 1990-09-21 | Fuji Electric Co Ltd | Individual collating device |
-
1991
- 1991-03-05 JP JP3038432A patent/JP2500203B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5148749A (en) * | 1974-10-23 | 1976-04-27 | Kobashi Kinzoku Kk | RINGUTAI JIDOSEI ZOKIKAI |
JPS5856429A (en) * | 1981-09-30 | 1983-04-04 | Fujitsu Ltd | Pattern position detector |
JPS60126858U (en) * | 1984-02-02 | 1985-08-26 | 三菱重工業株式会社 | personal identification device |
JPS6152783A (en) * | 1984-08-22 | 1986-03-15 | Toshiba Corp | Pattern recognizing system |
JPS62105286A (en) * | 1985-10-31 | 1987-05-15 | Toshiba Corp | Plate number reader for vehicle |
JPS62192142A (en) * | 1986-02-18 | 1987-08-22 | インタ−ナショナル ビジネス マシ−ンズ コ−ポレ−ション | Hand print collation apparatus |
JPS63126076A (en) * | 1986-11-14 | 1988-05-30 | Nippon Denshi Kiki Kk | Setting system for profile reading range of face collating device |
JPH01214986A (en) * | 1988-02-23 | 1989-08-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Person identifying device |
JPH02239377A (en) * | 1989-03-14 | 1990-09-21 | Fuji Electric Co Ltd | Individual collating device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2500203B2 (en) | 1996-05-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR100480781B1 (en) | Method of extracting teeth area from teeth image and personal identification method and apparatus using teeth image | |
Miao et al. | A hierarchical multiscale and multiangle system for human face detection in a complex background using gravity-center template | |
RU2431190C2 (en) | Facial prominence recognition method and device | |
US5109428A (en) | Minutia data extraction in fingerprint identification | |
US6873713B2 (en) | Image processing apparatus and method for extracting feature of object | |
JP4970195B2 (en) | Person tracking system, person tracking apparatus, and person tracking program | |
US7277562B2 (en) | Biometric imaging capture system and method | |
CN107798279B (en) | Face living body detection method and device | |
US20050063569A1 (en) | Method and apparatus for face recognition | |
Paul et al. | A study on face detection using viola-jones algorithm in various backgrounds, angles and distances | |
JP2002507035A (en) | How to authenticate the validity of an image recorded for personal identification | |
KR101821144B1 (en) | Access Control System using Depth Information based Face Recognition | |
CN106991448A (en) | A kind of portrait compares processing method | |
JP3372419B2 (en) | Object recognition method | |
US4596038A (en) | Method and apparatus for character recognition | |
JP2500203B2 (en) | Face recognition device | |
JP2893948B2 (en) | License plate recognition device | |
US20060193495A1 (en) | Method for detecting object traveling direction | |
JP3936039B2 (en) | Screened area extraction device | |
JP2000193420A (en) | Eye position detecting device | |
JPH09147113A (en) | Fingerprint collating method and device therefor | |
CN109359546A (en) | Library ticket testimony of a witness comparison method | |
CN111860343B (en) | Method and device for determining face comparison result | |
TWI689872B (en) | Method for identifying an image | |
CN115457163B (en) | Machine learning model-based certificate photo synthesis method and system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |