JPH0475639A - 顔画像モデル生成装置 - Google Patents
顔画像モデル生成装置Info
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- JPH0475639A JPH0475639A JP2192136A JP19213690A JPH0475639A JP H0475639 A JPH0475639 A JP H0475639A JP 2192136 A JP2192136 A JP 2192136A JP 19213690 A JP19213690 A JP 19213690A JP H0475639 A JPH0475639 A JP H0475639A
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- 238000000034 method Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
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Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野〕
この発明は、顔画像モデル生成装置に関し、特に、正面
および側面から見た人物の顔画像信号に基づいて、顔画
像モデルを生成する顔画像モデル生成装置に関する。
および側面から見た人物の顔画像信号に基づいて、顔画
像モデルを生成する顔画像モデル生成装置に関する。
［従来の技術および発明が解決しようとする課題］顔画
像モデルを生成する方法として、従来から、モアレ法を
用いる方法が知られている。モアレ法を用いる方法では
、たとえば「顔画像の入力と生成に関する位置検討」と
題された論文（１９８９年電子情報通信学会春期全国大
会、５Ｄ−３−１３）において記載されている。しかし
ながら、このモアレ法では、顔の形状を示すモアレ縞を
生成するのに、スリット光を照射するためのプロジェク
タや、プロジェクタとカメラの光軸を設定する光軸調整
装置などの特殊で大掛かりな設備が必要となる。また、
スリット光を照射したときに、顔面上のスリット光が容
易に識別できるように、顔面に顔料を塗ったり、また、
周囲の照明条件を厳密に調整しなければならないという
不都合があった。
像モデルを生成する方法として、従来から、モアレ法を
用いる方法が知られている。モアレ法を用いる方法では
、たとえば「顔画像の入力と生成に関する位置検討」と
題された論文（１９８９年電子情報通信学会春期全国大
会、５Ｄ−３−１３）において記載されている。しかし
ながら、このモアレ法では、顔の形状を示すモアレ縞を
生成するのに、スリット光を照射するためのプロジェク
タや、プロジェクタとカメラの光軸を設定する光軸調整
装置などの特殊で大掛かりな設備が必要となる。また、
スリット光を照射したときに、顔面上のスリット光が容
易に識別できるように、顔面に顔料を塗ったり、また、
周囲の照明条件を厳密に調整しなければならないという
不都合があった。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされ
たもので、顔画像モデルを生成するのに必要な設備およ
び準備が簡単化された顔画像モデル生成装置を提供する
ことを目的とする。
たもので、顔画像モデルを生成するのに必要な設備およ
び準備が簡単化された顔画像モデル生成装置を提供する
ことを目的とする。
［課題を解決するための手段］
この発明に係る顔画像モデル生成装置は、対象人物の顔
を正面から見たときの正面顔画像を撮像する第１の撮像
手段と、対象人物の顔を側面から見たときの側面顔画像
を撮像する第２の撮像手段と、正面顔画像信号および側
面顔画像信号に基づいて、対象人物の顔の特徴点を検出
する特徴点検出手段と、標準の人物の顔を構成するワイ
ヤフレームモデル信号を予め記憶する記憶手段と、特徴
点検出手段によって検出された特徴点データに応答して
、記憶手段に記憶されたワイヤフレームモデル信号に含
まれる標準の人物の顔の特徴点データを変更する特徴点
変更手段とを含む。
を正面から見たときの正面顔画像を撮像する第１の撮像
手段と、対象人物の顔を側面から見たときの側面顔画像
を撮像する第２の撮像手段と、正面顔画像信号および側
面顔画像信号に基づいて、対象人物の顔の特徴点を検出
する特徴点検出手段と、標準の人物の顔を構成するワイ
ヤフレームモデル信号を予め記憶する記憶手段と、特徴
点検出手段によって検出された特徴点データに応答して
、記憶手段に記憶されたワイヤフレームモデル信号に含
まれる標準の人物の顔の特徴点データを変更する特徴点
変更手段とを含む。
［作用コ
この発明における顔画像モデル生成装置では、正面およ
び側面の２つの方向から見た対象人物の顔画像に基づい
て、特徴点検出手段により対象人物の顔の特徴点が検出
される。生成されるべき顔画像モデルは、特徴点検出手
段によって検出された特徴点データに応答して、標準の
人物の顔を構成するワイヤフレームモデル信号中の特徴
点データを変更することにより生成される。このように
、対象人物の顔を２つの方向から撮像する第１および第
２の撮像手段以外に、顔画像を撮像するのに必要な設備
または準備が必要とされないので、設備および準備の簡
単化が図れる。
び側面の２つの方向から見た対象人物の顔画像に基づい
て、特徴点検出手段により対象人物の顔の特徴点が検出
される。生成されるべき顔画像モデルは、特徴点検出手
段によって検出された特徴点データに応答して、標準の
人物の顔を構成するワイヤフレームモデル信号中の特徴
点データを変更することにより生成される。このように
、対象人物の顔を２つの方向から撮像する第１および第
２の撮像手段以外に、顔画像を撮像するのに必要な設備
または準備が必要とされないので、設備および準備の簡
単化が図れる。
［発明の実施例］
第１図は、この発明の一実施例を示す顔画像モデル生成
装置のブロック図である。第１図を参照して、この顔画
像モデル生成装置は、対象となる人物１８の正面の顔画
像を撮像するビデオカメラ１１と、側面の顔画像を撮像
するビデオカメラ１２と、撮像された映像信号をディジ
タル信号に変換するＡ／Ｄ変換器２および３と、ディジ
タル変換された画像信号Ｓ１およびＳ２に基づいて顔画
像モデル生成のための演算処理を行なう演算処理部１と
を含む。演算処理部１は、正面の顔画像信号Ｓ１および
側面の顔画像信号Ｓ２に基づいて対象人物１８の顔画像
の特徴点を抽出する特徴点検出部１３と、標準となる人
物の顔画像のワイヤフレームモデルデータを予めストア
する標準モデル記憶部１５と、特徴点検出部１３によっ
て検出された特徴点データ信号Ｓ７に応答して、記憶部
１５内にストアされている標準の人物の顔画像のワイヤ
フレームモデルデータを変更処理する変更処理部１４と
、変更されたワイヤフレームモデルに濃淡情報を付与す
るテクスチャーマツピング部１６とを含む。
装置のブロック図である。第１図を参照して、この顔画
像モデル生成装置は、対象となる人物１８の正面の顔画
像を撮像するビデオカメラ１１と、側面の顔画像を撮像
するビデオカメラ１２と、撮像された映像信号をディジ
タル信号に変換するＡ／Ｄ変換器２および３と、ディジ
タル変換された画像信号Ｓ１およびＳ２に基づいて顔画
像モデル生成のための演算処理を行なう演算処理部１と
を含む。演算処理部１は、正面の顔画像信号Ｓ１および
側面の顔画像信号Ｓ２に基づいて対象人物１８の顔画像
の特徴点を抽出する特徴点検出部１３と、標準となる人
物の顔画像のワイヤフレームモデルデータを予めストア
する標準モデル記憶部１５と、特徴点検出部１３によっ
て検出された特徴点データ信号Ｓ７に応答して、記憶部
１５内にストアされている標準の人物の顔画像のワイヤ
フレームモデルデータを変更処理する変更処理部１４と
、変更されたワイヤフレームモデルに濃淡情報を付与す
るテクスチャーマツピング部１６とを含む。
動作において、ビデオカメラ１１により対象人物１８の
正面から見た顔画像が撮像され、他方、ビデオカメラ１
２により人物１８の側面から見た顔画像が撮像される。
正面から見た顔画像が撮像され、他方、ビデオカメラ１
２により人物１８の側面から見た顔画像が撮像される。
撮像された各顔画像信号は、Ａ／Ｄ変換器２および３に
よりディジタル信号Ｓ１およびＳ２に変換された後、演
算処理部１に与えられる。正面の顔画像信号Ｓ１に基づ
いて、画面１９が得られる。また、側面の顔画像信号Ｓ
２に基づいて画面２０が得られる。画面１９は、正面の
顔画像をｘ−ｙ平面に投影した画像、一方、画像２０は
、側面の顔画像をｙ−ｚ平面に投影した画像として捕ら
えられる。すなわち、ｘ、ｙ。
よりディジタル信号Ｓ１およびＳ２に変換された後、演
算処理部１に与えられる。正面の顔画像信号Ｓ１に基づ
いて、画面１９が得られる。また、側面の顔画像信号Ｓ
２に基づいて画面２０が得られる。画面１９は、正面の
顔画像をｘ−ｙ平面に投影した画像、一方、画像２０は
、側面の顔画像をｙ−ｚ平面に投影した画像として捕ら
えられる。すなわち、ｘ、ｙ。
２の座標軸が設定され、正面画像と側面画像での対応点
のｙ座標値が一致するようにされる。
のｙ座標値が一致するようにされる。
特徴点検出部１３は、Ａ／Ｄ変換器２および３からの出
力信号Ｓ１およびＳ２に基づいて、顔画像の輪郭線およ
び眼２ロ、鼻の輪郭線を抽出し、抽出した輪郭線より、
予め定められた特徴点の３次元座標を計測する。特徴点
は、個人の顔形状特徴を表わし、かつ画像処理手法によ
り比較的容易に検出できるような点が選ばれる。
力信号Ｓ１およびＳ２に基づいて、顔画像の輪郭線およ
び眼２ロ、鼻の輪郭線を抽出し、抽出した輪郭線より、
予め定められた特徴点の３次元座標を計測する。特徴点
は、個人の顔形状特徴を表わし、かつ画像処理手法によ
り比較的容易に検出できるような点が選ばれる。
第２図は、第１図に示した特徴点検出部１３のブロック
図である。特徴点検出部１３において抽出される特徴点
の例として、第３Ａ図および第３Ｂ図に示すような画像
内の２１点が設定される。
図である。特徴点検出部１３において抽出される特徴点
の例として、第３Ａ図および第３Ｂ図に示すような画像
内の２１点が設定される。
第２図を参照して、この特徴点検出部は、信号Ｓ１に基
づいて正面画像の輪郭線を抽出する抽出部３０１と、信
号Ｓ２に基づいて側面画像の輪郭線を抽出する抽出部３
０２と、正面画像の中心線の座標を決定する中心座標決
定部３０３と、側面画像の輪郭線の曲率を検出する曲率
検出部３０４と、検出された曲率に基づいて側面画像の
特徴点を抽出する特徴点抽出部３０５と、正面画像にお
いて小領域を設定する小領域設定部３０６と、側面画像
において小領域を設定する小領域設定部３０７と、設定
された各小領域において特徴点をそれぞれ抽出する特徴
点抽出部３０８および３０９と、抽出された特徴点の３
次元座標を決定する３次元座標決定部３１０とを含む。
づいて正面画像の輪郭線を抽出する抽出部３０１と、信
号Ｓ２に基づいて側面画像の輪郭線を抽出する抽出部３
０２と、正面画像の中心線の座標を決定する中心座標決
定部３０３と、側面画像の輪郭線の曲率を検出する曲率
検出部３０４と、検出された曲率に基づいて側面画像の
特徴点を抽出する特徴点抽出部３０５と、正面画像にお
いて小領域を設定する小領域設定部３０６と、側面画像
において小領域を設定する小領域設定部３０７と、設定
された各小領域において特徴点をそれぞれ抽出する特徴
点抽出部３０８および３０９と、抽出された特徴点の３
次元座標を決定する３次元座標決定部３１０とを含む。
動作において、正面輪郭線抽出部３０１および側面輪郭
線抽出部３０２は、正面画像および側面画像の輪郭線を
それぞれ抽出する。ここで顔画像の背景を白にすること
により、濃度ヒストグラム法によって容易に輪郭線を抽
出できる。抽出された輪郭線の例が第４Ａ図および第４
Ｂ図に示される。
線抽出部３０２は、正面画像および側面画像の輪郭線を
それぞれ抽出する。ここで顔画像の背景を白にすること
により、濃度ヒストグラム法によって容易に輪郭線を抽
出できる。抽出された輪郭線の例が第４Ａ図および第４
Ｂ図に示される。
第２図に示した中心座標決定部３０３は、正面輪郭線抽
出部３０１の出力輪郭線より、中心線ＣＬを規定する中
心座標値Ｘｃを求める。この値ＸＣは、特徴点ａないし
ｉのＸ座標に相当する。
出部３０１の出力輪郭線より、中心線ＣＬを規定する中
心座標値Ｘｃを求める。この値ＸＣは、特徴点ａないし
ｉのＸ座標に相当する。
曲率検出部３０４は、側面輪郭線抽出部３０２の出力輪
郭線上の各点の曲率を検出する。特徴点抽出部３０５は
、曲率検出部３０４で検出された曲率値が予め定められ
たしきい値よりも大きい点を顔の特徴点の候補として抽
出する。なお、ここでは、顔側面輪郭線上の特徴点とし
て、第３Ａ図に示すように、眉間、眼間、鼻上、鼻下、
上唇。
郭線上の各点の曲率を検出する。特徴点抽出部３０５は
、曲率検出部３０４で検出された曲率値が予め定められ
たしきい値よりも大きい点を顔の特徴点の候補として抽
出する。なお、ここでは、顔側面輪郭線上の特徴点とし
て、第３Ａ図に示すように、眉間、眼間、鼻上、鼻下、
上唇。
唇間、下唇、顎上および顎先の９つの特徴点ａないしｉ
を定めた。特徴点の相互位置関係について、予めストア
されているデータと検出された特徴点候補のデータとを
対比することにより、正しい特徴点が決定され、そのｙ
、 ｚ座標が求められる。
を定めた。特徴点の相互位置関係について、予めストア
されているデータと検出された特徴点候補のデータとを
対比することにより、正しい特徴点が決定され、そのｙ
、 ｚ座標が求められる。
この値は、特徴点ａないしｉのｙ、 ｚ座標に相当す
る。
る。
小領域設定部３０６は、特徴点抽出部３０５で求められ
た特徴点ａないしｉのｙ座標と、中心座標決定部３０３
で求められた特徴点ａないしｉのＸ座標とを利用して、
正面画像の眼、鼻９口および顎部分をそれぞれ含む、小
領域を設定する。小領域設定部３０７は、特徴点抽出部
３０５で求められた特徴点ａないしｉのｙ、ｚ座標を利
用して、側面画像の眼、鼻および口部分をそれぞれ含む
小領域を設定する。小領域の位置は、経験的に定められ
た値を用い、その−例が第５図に示される。
た特徴点ａないしｉのｙ座標と、中心座標決定部３０３
で求められた特徴点ａないしｉのＸ座標とを利用して、
正面画像の眼、鼻９口および顎部分をそれぞれ含む、小
領域を設定する。小領域設定部３０７は、特徴点抽出部
３０５で求められた特徴点ａないしｉのｙ、ｚ座標を利
用して、側面画像の眼、鼻および口部分をそれぞれ含む
小領域を設定する。小領域の位置は、経験的に定められ
た値を用い、その−例が第５図に示される。
ここで小領域の大きさは、眼、鼻２口および顎の構成要
素が入るような大きさを、人物の顔面の計測データを基
にして予め定めておく。計測データとしては、たとえば
「人物頭部特徴点の３次元分布」と題された論文（１９
８７年電子情報通信学会部門別全国大会１−１０１）に
記載されたデータなどが利用できる。なお、入力画像の
大きさが変化したときには、たとえば特徴点ｄ−ｆ間の
距離に従って入力画像の大きさが比例的に変化される。
素が入るような大きさを、人物の顔面の計測データを基
にして予め定めておく。計測データとしては、たとえば
「人物頭部特徴点の３次元分布」と題された論文（１９
８７年電子情報通信学会部門別全国大会１−１０１）に
記載されたデータなどが利用できる。なお、入力画像の
大きさが変化したときには、たとえば特徴点ｄ−ｆ間の
距離に従って入力画像の大きさが比例的に変化される。
特徴点抽出部３０８は、各小領域ごとにエツジ検出処理
、２値化処理および細線化処理を行ない、第３Ｂ図に示
す特徴点ｊないしＵのｘ、 ｙ座標および顎部分の輪
郭線のｘ、 ｙ座標を求める。特徴点抽出部３０９は
、各小領域ごとにエツジ検出処理、２値化処理および細
線化処理を行ない、第３Ａ図に示す特徴点ｊ、 ｋ、
ｍ、 ｒおよびｔの２座標を決定する。
、２値化処理および細線化処理を行ない、第３Ｂ図に示
す特徴点ｊないしＵのｘ、 ｙ座標および顎部分の輪
郭線のｘ、 ｙ座標を求める。特徴点抽出部３０９は
、各小領域ごとにエツジ検出処理、２値化処理および細
線化処理を行ない、第３Ａ図に示す特徴点ｊ、 ｋ、
ｍ、 ｒおよびｔの２座標を決定する。
３次元座標決定部３１０は、顔画像の対象性を仮定して
、特徴点抽出部３０９で求められた値を利用して、特徴
点ｏ、 ｐ、 ｑ、 ｓおよびＵの２座標を決定
する。また、正面画像と側面画像の処理では求めること
ができない座標は、人物の顔面の平均的な値を利用して
決定する。たとえば、特徴点りおよびｎの２座標は、側
面画像では死角になるため求められないので、特徴点ｊ
およびｐからの平均的な距離が用いられる。平均的な値
とじては、たとえば「人物頭部特徴点の３次元分布」と
題された論文（１９８７年電子情報通信学会部門別全国
大会１−１０１）に記載されたデータなどが利用できる
。３次元座標決定部３１０で決定された第３Ａ図および
第３Ｂ図の２１の特徴点ａないしＵおよび顔輪郭線のｘ
、 ｙ、 ｚ座標は、第１図に示された変更処理部
１４へ与えられる。
、特徴点抽出部３０９で求められた値を利用して、特徴
点ｏ、 ｐ、 ｑ、 ｓおよびＵの２座標を決定
する。また、正面画像と側面画像の処理では求めること
ができない座標は、人物の顔面の平均的な値を利用して
決定する。たとえば、特徴点りおよびｎの２座標は、側
面画像では死角になるため求められないので、特徴点ｊ
およびｐからの平均的な距離が用いられる。平均的な値
とじては、たとえば「人物頭部特徴点の３次元分布」と
題された論文（１９８７年電子情報通信学会部門別全国
大会１−１０１）に記載されたデータなどが利用できる
。３次元座標決定部３１０で決定された第３Ａ図および
第３Ｂ図の２１の特徴点ａないしＵおよび顔輪郭線のｘ
、 ｙ、 ｚ座標は、第１図に示された変更処理部
１４へ与えられる。
変更処理部１４では、特徴点抽出部１３で求められた輪
郭線と特徴点の３次元座標値に基づいて予め準備された
標準モデルの頂点を移動させる。
郭線と特徴点の３次元座標値に基づいて予め準備された
標準モデルの頂点を移動させる。
標準モデル記憶部１５は、標準的な顔形状を表わすワイ
ヤフレームモデルの３次元データが記憶されている。変
更処理部１４における変更処理は、まず、正面輪郭線に
対応する標準モデル上の頂点を移動させ、次に、特徴点
座標に対応する頂点を移動させる。特徴点以外の標準モ
デルの頂点は、求められた輪郭線および特徴点の移動量
に基づいて線形移動される。
ヤフレームモデルの３次元データが記憶されている。変
更処理部１４における変更処理は、まず、正面輪郭線に
対応する標準モデル上の頂点を移動させ、次に、特徴点
座標に対応する頂点を移動させる。特徴点以外の標準モ
デルの頂点は、求められた輪郭線および特徴点の移動量
に基づいて線形移動される。
テクスチャーマツピング部１６では、変更処理部１４で
変形されたワイヤフレームモデルに対して、ビデオカメ
ラ１１および１２によ撮像された画像を投影し、濃淡情
報を付与することにより、顔画像モデルを生成する。
変形されたワイヤフレームモデルに対して、ビデオカメ
ラ１１および１２によ撮像された画像を投影し、濃淡情
報を付与することにより、顔画像モデルを生成する。
生成された顔画像モデルは、Ｄ／Ａ変換器４を介して表
示部１７に与えられる。生成された顔画像モデルは、３
次元座標に基づいて生成されているので、様々な方向お
よび距離から見た顔画像を表示部１７上に表示すること
ができる。
示部１７に与えられる。生成された顔画像モデルは、３
次元座標に基づいて生成されているので、様々な方向お
よび距離から見た顔画像を表示部１７上に表示すること
ができる。
このように、第１図に示した構成を有する顔画像モデル
生成装置を用いると、２つのビデオカメラ１１および１
２により撮像された画像に基づいて顔面上の特徴点が抽
出され、抽出された特徴点情報に基づいて標準のワイヤ
フレームモデルを変形することにより顔画像モデルを生
成することができる。この装置では、特殊な装置を準備
する必要がなく、さらに周囲の照明条件を厳格に調整す
る必要もないので、顔画像モデルの生成に必要な設備を
大幅に簡単化することができる。
生成装置を用いると、２つのビデオカメラ１１および１
２により撮像された画像に基づいて顔面上の特徴点が抽
出され、抽出された特徴点情報に基づいて標準のワイヤ
フレームモデルを変形することにより顔画像モデルを生
成することができる。この装置では、特殊な装置を準備
する必要がなく、さらに周囲の照明条件を厳格に調整す
る必要もないので、顔画像モデルの生成に必要な設備を
大幅に簡単化することができる。
［発明の効果コ
以上のように、この発明によれば、第１および第２の撮
像手段によって得られた対象人物の正面および側面の顔
画像信号に基づいて顔画像モデルが生成されるので、顔
画像モデルの生成に使われる画像データを得るのに必要
な設備および準備が簡単化された顔画像モデル生成装置
が得られた。
像手段によって得られた対象人物の正面および側面の顔
画像信号に基づいて顔画像モデルが生成されるので、顔
画像モデルの生成に使われる画像データを得るのに必要
な設備および準備が簡単化された顔画像モデル生成装置
が得られた。
第１図は、この発明の一実施例を示す顔画像モデル生成
装置のブロック図である。第２図は、第１図に示した特
徴点検出部のブロック図である。 第３Ａ図および第３Ｂ図は、第２図に示した特徴点検出
部において検出される特徴点の例を示す特徴点図である
。第４Ａ図および第４Ｂ図は、第２図に示した輪郭線抽
出部において抽出される輪郭線の例を示す輪郭線図であ
る。第５図は、第２図に示した小領域設定部において設
定される小領域の位置を示す小領域位置図である。 図において、１は演算処理部、１３は特徴点検出部、１
４は変更処理部、１５は標準モデル記憶部、１６はテク
スチャーマツピング部、３０１は正面輪郭線抽出部、３
０２は側面輪郭線抽出部、３０３は中心座標決定部、３
０４は曲率検出部、３０５は特徴点抽出部、３０６，３
０７は小領域設定部、３０８，３０９は特徴点抽出部、
３１０は３次元座標決定部である。
装置のブロック図である。第２図は、第１図に示した特
徴点検出部のブロック図である。 第３Ａ図および第３Ｂ図は、第２図に示した特徴点検出
部において検出される特徴点の例を示す特徴点図である
。第４Ａ図および第４Ｂ図は、第２図に示した輪郭線抽
出部において抽出される輪郭線の例を示す輪郭線図であ
る。第５図は、第２図に示した小領域設定部において設
定される小領域の位置を示す小領域位置図である。 図において、１は演算処理部、１３は特徴点検出部、１
４は変更処理部、１５は標準モデル記憶部、１６はテク
スチャーマツピング部、３０１は正面輪郭線抽出部、３
０２は側面輪郭線抽出部、３０３は中心座標決定部、３
０４は曲率検出部、３０５は特徴点抽出部、３０６，３
０７は小領域設定部、３０８，３０９は特徴点抽出部、
３１０は３次元座標決定部である。
Claims (3)
- （１）対象となった人物の顔画像モデルを生成する顔画
像モデル生成装置であって、 前記人物の顔を正面から見たときの正面顔画像を撮像す
る第１の撮像手段と、 前記人物の顔を側面から見たときの側面顔画像を撮像す
る第２の撮像手段と、 正面顔画像信号および側面顔画像信号に基づいて、前記
人物の顔の特徴点を検出する特徴点検出手段と、 標準の人物の顔を構成するワイヤフレームモデル信号を
予め記憶する記憶手段とを含み、前記ワイヤフレームモ
デル信号は、前記標準の人物の顔の特徴点データを含ん
でおり、 前記特徴点検出手段によって検出された特徴点データに
応答して、前記記憶手段に記憶された特徴点データを変
更する特徴点変更手段を含む、顔画像モデル生成装置。 - （２）前記特徴点検出手段は、 正面顔画像信号に基づいて、前記正面顔画像の中心線の
座標を検出する中心線検出手段と、側面顔画像信号に基
づいて、前記側面顔画像の輪郭線の座標を検出する輪郭
線検出手段と、前記輪郭線検出手段によって検出された
輪郭線の曲率を検出する曲率検出手段とを含み、前記人
物の顔の特徴点は、前記曲率検出手段によって検出され
た曲率値に応答して決定され、前記人物の顔の特徴点の
座標は、前記中心線検出手段によって検出された中心線
の座標と、前記輪郭線検出手段によって検出された輪郭
線の座標とによって規定される、請求項１に記載の顔画
像モデル生成装置。 - （３）前記特徴点検出手段は、さらに、 前記対象人物の顔の特徴点の座標値に基づいて、前記対
象人物の各眼、鼻、口および顎部分をそれぞれ示す複数
の領域を前記正面顔画像および側面顔画像の中で決定す
る領域決定手段と、前記領域決定手段によって決定され
た各領域内において、前記対象人物の各眼、鼻、口およ
び顎部分の形状の図形処理により特徴点を抽出する特徴
点抽出手段とを含む、請求項２に記載の顔画像モデル生
成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2192136A JP2787612B2 (ja) | 1990-07-19 | 1990-07-19 | 顔画像モデル生成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2192136A JP2787612B2 (ja) | 1990-07-19 | 1990-07-19 | 顔画像モデル生成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0475639A true JPH0475639A (ja) | 1992-03-10 |
| JP2787612B2 JP2787612B2 (ja) | 1998-08-20 |
Family
ID=16286286
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2192136A Expired - Fee Related JP2787612B2 (ja) | 1990-07-19 | 1990-07-19 | 顔画像モデル生成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2787612B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11219421A (ja) * | 1998-01-30 | 1999-08-10 | Toshiba Corp | 画像認識装置及び画像認識装置方法 |
| JP2008307568A (ja) * | 2007-06-14 | 2008-12-25 | Sintokogio Ltd | 回収鋳型砂の冷却方法およびその装置 |
| JP2012177954A (ja) * | 2011-01-17 | 2012-09-13 | One Face Co Ltd | 三次元面フィギュア製作方法 |
| JP6456461B1 (ja) * | 2017-11-17 | 2019-01-23 | 株式会社アルム | 鼻弁狭窄診断装置、および鼻弁狭窄診断システム |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4216824B2 (ja) | 2005-03-07 | 2009-01-28 | 株式会社東芝 | ３次元モデル生成装置、３次元モデル生成方法および３次元モデル生成プログラム |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01114986A (ja) * | 1987-10-29 | 1989-05-08 | Nippon Genshiryoku Bougo Syst Kk | 個人識別装置 |
-
1990
- 1990-07-19 JP JP2192136A patent/JP2787612B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2008307568A (ja) * | 2007-06-14 | 2008-12-25 | Sintokogio Ltd | 回収鋳型砂の冷却方法およびその装置 |
| JP2012177954A (ja) * | 2011-01-17 | 2012-09-13 | One Face Co Ltd | 三次元面フィギュア製作方法 |
| JP6456461B1 (ja) * | 2017-11-17 | 2019-01-23 | 株式会社アルム | 鼻弁狭窄診断装置、および鼻弁狭窄診断システム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2787612B2 (ja) | 1998-08-20 |
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