JPH05197793A - 顔画像特徴点抽出装置 - Google Patents
顔画像特徴点抽出装置Info
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- Collating Specific Patterns (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 二値化されたエッジ画像を用い、顔の構成部
品の形状データ並びに形状データ変更部を有することに
より、光源の状態が変化しても安定して顔の特徴点を抽
出する。 【構成】 顔画像の入力を行なう画像入力部１と、画像
に対しエッジ処理を行なうエッジ抽出部２と、エッジ処
理された画像に対して、顔部品の候補領域ごとに二値化
処理を行なう二値化部３と、顔の特定部の形状を記憶し
た形状データベース部４と、形状データベース部内のデ
ータの変更を行なう形状データ変更部６と、二値化され
た画像と形状データベース部内のデータとの一致度を算
出する画像演算部５を有し、前記一致度と形状データを
基に画像の特徴点を抽出する出力部７とから成る。
品の形状データ並びに形状データ変更部を有することに
より、光源の状態が変化しても安定して顔の特徴点を抽
出する。 【構成】 顔画像の入力を行なう画像入力部１と、画像
に対しエッジ処理を行なうエッジ抽出部２と、エッジ処
理された画像に対して、顔部品の候補領域ごとに二値化
処理を行なう二値化部３と、顔の特定部の形状を記憶し
た形状データベース部４と、形状データベース部内のデ
ータの変更を行なう形状データ変更部６と、二値化され
た画像と形状データベース部内のデータとの一致度を算
出する画像演算部５を有し、前記一致度と形状データを
基に画像の特徴点を抽出する出力部７とから成る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は顔画像通信のための表
情認識装置をはじめ、顔を用いた個人識別装置の特徴点
抽出部に関する。
情認識装置をはじめ、顔を用いた個人識別装置の特徴点
抽出部に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来，顔画像から特徴点もしくは特徴量
を抽出する方法は、例えば特開昭６１−２０８１８５号
公報、特開昭６３−２２３９７４号公報に記載されるも
のがあった。前者は画像入力部により入力された顔画像
を画像記憶部に一旦蓄え、二値化部により適当な閾値θ
で二値化し、二値画像から顔の特徴部分を、特徴パラメ
ータ（面積・周囲長・重心座標等）により抽出するもの
である。後者は画像記憶部に蓄えられた顔画像に色相変
換を施し、得られた肌色領域をマスクパターンとして顔
の特徴部分を抽出するものである。
を抽出する方法は、例えば特開昭６１−２０８１８５号
公報、特開昭６３−２２３９７４号公報に記載されるも
のがあった。前者は画像入力部により入力された顔画像
を画像記憶部に一旦蓄え、二値化部により適当な閾値θ
で二値化し、二値画像から顔の特徴部分を、特徴パラメ
ータ（面積・周囲長・重心座標等）により抽出するもの
である。後者は画像記憶部に蓄えられた顔画像に色相変
換を施し、得られた肌色領域をマスクパターンとして顔
の特徴部分を抽出するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来の技術におい
て、二値画像を用いる場合、閾値θの値が変化すると得
られる特徴領域の面積が変化し、特徴点がずれてしまう
という欠点があった。また同一の顔であっても、画像入
力時に光源の位置が異なると顔表面上の輝度分布が異な
り、閾値θで二値化した場合、特徴領域の面積が変化し
てしまう。そのため、同一の顔に対して、違った抽出結
果を出力することになる。
て、二値画像を用いる場合、閾値θの値が変化すると得
られる特徴領域の面積が変化し、特徴点がずれてしまう
という欠点があった。また同一の顔であっても、画像入
力時に光源の位置が異なると顔表面上の輝度分布が異な
り、閾値θで二値化した場合、特徴領域の面積が変化し
てしまう。そのため、同一の顔に対して、違った抽出結
果を出力することになる。
【０００４】色相を用いる場合には、太陽光、蛍光灯な
ど光源の種類によって肌色領域を含め、各領域のの色相
が変化してしまうという問題があった。そのため、従来
の技術においては、光源の位置、色などをある程度固定
させる必要があった。また、色相を用いる場合、画像入
力部としてテレビカメラを用いると、入力信号をＡＤ変
換して画像記憶部に蓄える際、強いエッジのある部分で
色相が不安定となり、特徴点の正確な抽出が不可能にな
る。
ど光源の種類によって肌色領域を含め、各領域のの色相
が変化してしまうという問題があった。そのため、従来
の技術においては、光源の位置、色などをある程度固定
させる必要があった。また、色相を用いる場合、画像入
力部としてテレビカメラを用いると、入力信号をＡＤ変
換して画像記憶部に蓄える際、強いエッジのある部分で
色相が不安定となり、特徴点の正確な抽出が不可能にな
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記問題点を
解決するために、光源の状態が変化しても比較的安定し
ているエッジ画像を用いて特徴点を抽出する。そのため
入力画像からエッジ画像を生成するエッジ抽出部を有
し、エッジ画像の雑音を除去するために二値化部を有す
る。また口、眉などの顔の特徴領域を形状として捕らえ
るために、これらの形状を記録した形状データベース部
を有している。さらに、顔の個人差を吸収し、入力され
た顔画像に形状データを合わせるために形状データを変
更する形状データ変更部を具備したものである。
解決するために、光源の状態が変化しても比較的安定し
ているエッジ画像を用いて特徴点を抽出する。そのため
入力画像からエッジ画像を生成するエッジ抽出部を有
し、エッジ画像の雑音を除去するために二値化部を有す
る。また口、眉などの顔の特徴領域を形状として捕らえ
るために、これらの形状を記録した形状データベース部
を有している。さらに、顔の個人差を吸収し、入力され
た顔画像に形状データを合わせるために形状データを変
更する形状データ変更部を具備したものである。
【０００６】
【作用】本発明では、画像入力部より入力された顔画像
データに対し、エッジ抽出部によりエッジ画像を生成す
る。エッジ画像には髭、皺などによる微少な雑音が多く
含まれるので、この画像中の探索領域に対して二値化部
により、二値画像を生成する。得られた二値画像の探索
領域内から形状データベース部内の形状データに近い領
域を、画像演算部により得られる形状データとの一致度
を基に選択する。選択された領域付近の形状に合うよう
に形状データ変更部により形状データを変更し、画像演
算部により出力される一致度がある値以上になると変形
された形状データを基に、出力部より求める特徴点を出
力するものである。
データに対し、エッジ抽出部によりエッジ画像を生成す
る。エッジ画像には髭、皺などによる微少な雑音が多く
含まれるので、この画像中の探索領域に対して二値化部
により、二値画像を生成する。得られた二値画像の探索
領域内から形状データベース部内の形状データに近い領
域を、画像演算部により得られる形状データとの一致度
を基に選択する。選択された領域付近の形状に合うよう
に形状データ変更部により形状データを変更し、画像演
算部により出力される一致度がある値以上になると変形
された形状データを基に、出力部より求める特徴点を出
力するものである。
【０００７】
【実施例】図１にこの発明の一実施例の構成図を示す。
１はテレビカメラ等の顔画像の入力を行なう画像入力部
であり、２は入力画像に対してエッジ処理を行なうエッ
ジ抽出部である。３はエッジ処理された画像に対して、
顔部品の候補領域ごとに二値化処理を行なう二値化部で
ある。４は虹彩、鼻、口、眉などの顔部品の形状を記憶
した形状データベース部であり、５は３により二値化さ
れた画像と４の形状データとの一致度を算出する画像演
算部である。６は得られた一致度を基に４の内容を変更
する形状データ変更部である。７は４の形状データと５
により得られる一致度から画像の特徴点を抽出する出力
部である。
１はテレビカメラ等の顔画像の入力を行なう画像入力部
であり、２は入力画像に対してエッジ処理を行なうエッ
ジ抽出部である。３はエッジ処理された画像に対して、
顔部品の候補領域ごとに二値化処理を行なう二値化部で
ある。４は虹彩、鼻、口、眉などの顔部品の形状を記憶
した形状データベース部であり、５は３により二値化さ
れた画像と４の形状データとの一致度を算出する画像演
算部である。６は得られた一致度を基に４の内容を変更
する形状データ変更部である。７は４の形状データと５
により得られる一致度から画像の特徴点を抽出する出力
部である。
【０００８】以下具体的に特徴点を抽出する方法につい
て説明する。まず画像入力部１から顔画像を取り込み、
エッジ抽出部２により入力画像からエッジ画像を生成す
る。この場合、例えばＳｏｂｅｌオペレータ（Ｄ．Ｈ．
バラード（ＢＡＬＬＡＲＤ）、Ｃ．Ｍ．ブラウン（ＢＲ
ＯＷＮ）著、副村晃夫訳:"コンピュータビジョン"、日
本コンピュータ協会、1987、P98）のようなエッジの大
きさだけでなく方向の得られる演算子を用いる。以降、
このエッジのことを大きさと向きを持っているのでエッ
ジベクトルとも言う。図２に入力画像の例と各部品の探
索領域を示す。以下、虹彩を例に特徴点を抽出する場合
を示す。まず、図２に示す虹彩の探索領域中のエッジの
強度を閾値θで０か１に二値化する。この処理は３の二
値化部で行なわれる。エッジの強度ｍは画像を撮影する
際の光源の状態によって変化するので、閾値θは強度ｍ
の度数分布から決定される。例えば強度の大きい方から
２０％のエッジを大きさ１に、残りの８０％を大きさ０
に二値化するように閾値θを決定する。図３及び図４に
形状データベース部４に記憶されている内容の一例を示
す。図３は虹彩の形状データであり、虹彩は内部が黒の
円形をしているため図中の勾配ベクトルはすべて円の中
心に向かう単位ベクトルとなっている。図４は顔部品の
形状の一例である。次にエッジ画面の探索領域を探索
し、画像演算部６で一致度φを計算する。一致度φはエ
ッジ、形状データ共にベクトルで表現されているので、
例えばベクトルの内積計算によって計算される。
て説明する。まず画像入力部１から顔画像を取り込み、
エッジ抽出部２により入力画像からエッジ画像を生成す
る。この場合、例えばＳｏｂｅｌオペレータ（Ｄ．Ｈ．
バラード（ＢＡＬＬＡＲＤ）、Ｃ．Ｍ．ブラウン（ＢＲ
ＯＷＮ）著、副村晃夫訳:"コンピュータビジョン"、日
本コンピュータ協会、1987、P98）のようなエッジの大
きさだけでなく方向の得られる演算子を用いる。以降、
このエッジのことを大きさと向きを持っているのでエッ
ジベクトルとも言う。図２に入力画像の例と各部品の探
索領域を示す。以下、虹彩を例に特徴点を抽出する場合
を示す。まず、図２に示す虹彩の探索領域中のエッジの
強度を閾値θで０か１に二値化する。この処理は３の二
値化部で行なわれる。エッジの強度ｍは画像を撮影する
際の光源の状態によって変化するので、閾値θは強度ｍ
の度数分布から決定される。例えば強度の大きい方から
２０％のエッジを大きさ１に、残りの８０％を大きさ０
に二値化するように閾値θを決定する。図３及び図４に
形状データベース部４に記憶されている内容の一例を示
す。図３は虹彩の形状データであり、虹彩は内部が黒の
円形をしているため図中の勾配ベクトルはすべて円の中
心に向かう単位ベクトルとなっている。図４は顔部品の
形状の一例である。次にエッジ画面の探索領域を探索
し、画像演算部６で一致度φを計算する。一致度φはエ
ッジ、形状データ共にベクトルで表現されているので、
例えばベクトルの内積計算によって計算される。
【０００９】エッジ画像中のエッジベクトルを ｕi,j＝（ｕx，ｕy） (ｉ，ｊ：画像のｘ，ｙ座標、ｕ
x 2＋ｕy 2＝１) とし、形状データを 要素データ ｐk＝（ｌk，ｍk） (ｌk，ｍk：要素の
ｘ，ｙ座標) 勾配ベクトル ｖk＝（ｖx，ｖy） (ｖx 2＋ｖy 2＝１) 但し１≦ｋ≦ｎ（ｎは要素数） とすると、エッジ画像中の座標（ｉ，ｊ）における形状
データとの一致度φは φ＝（Σｕi+lk,j+mk・ｖk）／ｎ （１≦ｋ≦ｎ） 但し、ｕi+lk,j+mk・ｖk＝ｕx×ｖx＋ｕy×ｖy となる。このようにして探索領域の各座標に対する形状
データとの一致度が算出される。このうち、一致度φの
大きい複数の座標値をこの顔部品の候補領域とする。
x 2＋ｕy 2＝１) とし、形状データを 要素データ ｐk＝（ｌk，ｍk） (ｌk，ｍk：要素の
ｘ，ｙ座標) 勾配ベクトル ｖk＝（ｖx，ｖy） (ｖx 2＋ｖy 2＝１) 但し１≦ｋ≦ｎ（ｎは要素数） とすると、エッジ画像中の座標（ｉ，ｊ）における形状
データとの一致度φは φ＝（Σｕi+lk,j+mk・ｖk）／ｎ （１≦ｋ≦ｎ） 但し、ｕi+lk,j+mk・ｖk＝ｕx×ｖx＋ｕy×ｖy となる。このようにして探索領域の各座標に対する形状
データとの一致度が算出される。このうち、一致度φの
大きい複数の座標値をこの顔部品の候補領域とする。
【００１０】次に各々の候補領域において、形状データ
変更部６により形状データを変更し、再び一致度φを求
める。変更の方法は例えばデータの要素を勾配ベクトル
の方向に±１づつ移動する。移動後、勾配ベクトルの方
向も形状データに会うように変更を行なう。このように
して、一致度φが向上するように形状データを順次変更
してゆき、一致度φが向上しなくなったり、またφがあ
る値ｓ以上になると、形状データの変更を中止する。
変更部６により形状データを変更し、再び一致度φを求
める。変更の方法は例えばデータの要素を勾配ベクトル
の方向に±１づつ移動する。移動後、勾配ベクトルの方
向も形状データに会うように変更を行なう。このように
して、一致度φが向上するように形状データを順次変更
してゆき、一致度φが向上しなくなったり、またφがあ
る値ｓ以上になると、形状データの変更を中止する。
【００１１】その後、変更された形状データにしたがっ
て出力部７から特徴点を出力する。出力の方法は、例え
ば一致度φの最終値がある値ｔ（ｓ＞ｔ）未満の場合、
一致度φが最大の候補領域並びにそこでの形状データを
目的とする顔部品として、必要な特徴点だけ出力する。
またある値ｔ以上のものが複数ある場合、統計的手法な
どにより候補領域を決定し、そこに近いもの全てを正し
い形状データとし、全ての形状データの要素の平均をと
って新たな形状データを作成する。得られた形状データ
を目的とする顔部品として、必要な特徴点だけ出力す
る。例えば虹彩の場合、全ての形状データの要素の平均
をとって中心部の点を、ｙ座標の最大の点と最小の点を
虹彩の上下の点として出力する。
て出力部７から特徴点を出力する。出力の方法は、例え
ば一致度φの最終値がある値ｔ（ｓ＞ｔ）未満の場合、
一致度φが最大の候補領域並びにそこでの形状データを
目的とする顔部品として、必要な特徴点だけ出力する。
またある値ｔ以上のものが複数ある場合、統計的手法な
どにより候補領域を決定し、そこに近いもの全てを正し
い形状データとし、全ての形状データの要素の平均をと
って新たな形状データを作成する。得られた形状データ
を目的とする顔部品として、必要な特徴点だけ出力す
る。例えば虹彩の場合、全ての形状データの要素の平均
をとって中心部の点を、ｙ座標の最大の点と最小の点を
虹彩の上下の点として出力する。
【００１２】なお、虹彩は二つあるため、距離ｄ以上離
れた一致度φの大きい２カ所を虹彩として出力する必要
がある。
れた一致度φの大きい２カ所を虹彩として出力する必要
がある。
【００１３】同様にして口、鼻、眉、頬の各特徴点を抽
出する事ができる。例えば口なら上下左右並びに中心の
５点、眉なら上下左右の４点を抽出する。
出する事ができる。例えば口なら上下左右並びに中心の
５点、眉なら上下左右の４点を抽出する。
【００１４】また図５に請求項２に記載した発明の一実
施例の構成図を示す。図２において、例えば虹彩の範囲
のみ探索領域を固定しておき、後の部品の探索領域は抽
出された虹彩の特徴点をもとに領域決定部８により決定
すれば、より少ない演算量で残りの特徴点の抽出が可能
となる。例えば、鼻は口と目の間にあり、眉は目の少し
上にある等の知識により探索領域を決定する。
施例の構成図を示す。図２において、例えば虹彩の範囲
のみ探索領域を固定しておき、後の部品の探索領域は抽
出された虹彩の特徴点をもとに領域決定部８により決定
すれば、より少ない演算量で残りの特徴点の抽出が可能
となる。例えば、鼻は口と目の間にあり、眉は目の少し
上にある等の知識により探索領域を決定する。
【００１５】さらに、二つの虹彩の座標が決定されれ
ば、入力された顔画像の傾き角が得られるので、これを
基に形状データ変更部６により形状データベース部４内
の形状データを得られた傾き角だけ回転させることによ
り、傾いた顔画像に対しても特徴点の抽出が可能であ
る。
ば、入力された顔画像の傾き角が得られるので、これを
基に形状データ変更部６により形状データベース部４内
の形状データを得られた傾き角だけ回転させることによ
り、傾いた顔画像に対しても特徴点の抽出が可能であ
る。
【００１６】図６に請求項４に記載した発明の一実施例
の構成図を示す。眉は生え際がなめらかなので他の顔部
品と違って強いエッジ成分が得られない。そのため、眉
の特徴点を抽出する場合、眉の探索領域を二値化部１１
によって予め二値化しておくことにより、強いエッジ成
分を得ることが可能である。この処理は、処理選択部１
０によって選択される。なお本発明は眉に限らず、例え
ば髭などエッジ成分がなめらかな場合に有効である。ま
た、特に眉の特徴点を抽出する場合、眉は左右に長く、
両端での輝度分布は大きく違う。そのため探索領域を一
度に二値化すると正確な眉の形が現われない場合があ
る。そこで、請求項５に記載した発明のように、眉の探
索領域を垂直方向に分割し、各々の小領域内でｊ％の領
域を０に二値化するような閾値をそれぞれ決定する。ｊ
は探索領域の面積などにより決定される。小領域ごとに
得られた閾値の平均、分散を求め、各小領域ごとに単独
に二値化する。その際、閾値が平均値より大きくはずれ
る場合には小領域中に眉が無い。小領域中に髪の毛が多
く存在する。のどちらかとみなし、該当小領域を全て０
か１に二値化するように処理を行なう。本発明は、光源
が顔の正面から左右にずれている場合に有効なばかりで
なく、眉領域に存在する髪の毛の影響を減少させるとい
う点でも有効である。
の構成図を示す。眉は生え際がなめらかなので他の顔部
品と違って強いエッジ成分が得られない。そのため、眉
の特徴点を抽出する場合、眉の探索領域を二値化部１１
によって予め二値化しておくことにより、強いエッジ成
分を得ることが可能である。この処理は、処理選択部１
０によって選択される。なお本発明は眉に限らず、例え
ば髭などエッジ成分がなめらかな場合に有効である。ま
た、特に眉の特徴点を抽出する場合、眉は左右に長く、
両端での輝度分布は大きく違う。そのため探索領域を一
度に二値化すると正確な眉の形が現われない場合があ
る。そこで、請求項５に記載した発明のように、眉の探
索領域を垂直方向に分割し、各々の小領域内でｊ％の領
域を０に二値化するような閾値をそれぞれ決定する。ｊ
は探索領域の面積などにより決定される。小領域ごとに
得られた閾値の平均、分散を求め、各小領域ごとに単独
に二値化する。その際、閾値が平均値より大きくはずれ
る場合には小領域中に眉が無い。小領域中に髪の毛が多
く存在する。のどちらかとみなし、該当小領域を全て０
か１に二値化するように処理を行なう。本発明は、光源
が顔の正面から左右にずれている場合に有効なばかりで
なく、眉領域に存在する髪の毛の影響を減少させるとい
う点でも有効である。
【００１７】図７に請求項６に記載した発明の一実施例
の構成図を示す。請求項６の発明の場合、顔の部品ごと
に得られた候補領域を取捨選択部９に記録しておき、そ
れらを組み合わせて正しい顔形状となるものを求める。
そのための条件として例えば、二つの虹彩間の垂直二等
分線上に鼻並びに口が存在する。左右の眉、虹彩間の距
離がほぼ等しい。上記、垂直二等分線からほぼ等距離に
左右の頬が存在する。などである。このようにして顔の
各部品について最適な候補領域を求め、形状データを基
に目的とする特徴点を得る。
の構成図を示す。請求項６の発明の場合、顔の部品ごと
に得られた候補領域を取捨選択部９に記録しておき、そ
れらを組み合わせて正しい顔形状となるものを求める。
そのための条件として例えば、二つの虹彩間の垂直二等
分線上に鼻並びに口が存在する。左右の眉、虹彩間の距
離がほぼ等しい。上記、垂直二等分線からほぼ等距離に
左右の頬が存在する。などである。このようにして顔の
各部品について最適な候補領域を求め、形状データを基
に目的とする特徴点を得る。
【００１８】尚、本発明ではカラー画像を用いる必要が
なく、白黒写真であっても特徴点の抽出が可能である。
また、形状データも一つの顔部品に対して複数個のデー
タを用意することによって抽出精度を高めることができ
る。
なく、白黒写真であっても特徴点の抽出が可能である。
また、形状データも一つの顔部品に対して複数個のデー
タを用意することによって抽出精度を高めることができ
る。
【００１９】
【発明の効果】以上のように、本発明ではエッジ画像を
二値化して用いているため、光源の位置、色等、条件に
対する自由度が広い。また、形状データを持っているの
で眼鏡などによって生じる雑音に対しても誤動作が少な
い。さらに、形状データ変更部を有することにより顔の
個人差を吸収し抽出精度を高めることができる。
二値化して用いているため、光源の位置、色等、条件に
対する自由度が広い。また、形状データを持っているの
で眼鏡などによって生じる雑音に対しても誤動作が少な
い。さらに、形状データ変更部を有することにより顔の
個人差を吸収し抽出精度を高めることができる。
【図１】請求項１に記載の発明の１実施例を示す構成図
【図２】入力画像と顔部品の探索領域の例
【図３】形状データベース部内の形状データの例
【図４】顔の各構成要素の形状の例
【図５】請求項２に記載の発明の１実施例を示す構成図
【図６】請求項４に記載の発明の１実施例を示す構成図
【図７】請求項６に記載の発明の１実施例を示す構成図
１ 画像入力部 ２ エッジ抽出部 ３ 二値化部 ４ 形状データベース部 ５ 画像演算部 ６ 形状データ変更部 ７ 出力部 ８ 領域決定部 ９ 取捨選択部 １０ 処理選択部 １１ 二値化部
Claims (6)
- 【請求項１】顔画像の入力を行なう画像入力部と、画像
に対しエッジ処理を行なうエッジ抽出部と、エッジ処理
された画像に対して、顔部品の候補領域ごとに二値化処
理を行なう二値化部と、顔部品の形状を記憶した形状デ
ータベース部と、形状データベース部内のデータの変更
を行なう形状データ変更部と、二値化された画像と形状
データベース部内のデータとの一致度を算出する画像演
算部を有し、前記一致度と形状データを基に画像の特徴
点を抽出する出力部を有することを特徴とする顔画像特
徴点抽出装置。 - 【請求項２】顔の特徴点抽出処理において、領域決定部
を有し、最初に抽出する顔部品の探索領域は固定してお
き、残りの顔部品の探索領域は予め抽出された顔部品の
位置情報をもとに、領域決定部により決定されることを
特徴とする請求項１記載の顔画像特徴点抽出装置。 - 【請求項３】顔の特徴点抽出処理において、虹彩の位置
を最初に抽出することを特徴とする請求項２記載の顔画
像特徴点抽出装置。 - 【請求項４】顔の特徴点抽出処理において、処理選択部
を有し、特定の顔部品においてエッジ抽出の前に二値化
処理を行なう二値化部を有することを特徴とする請求項
２記載の顔画像特徴点抽出装置。 - 【請求項５】顔の特徴点抽出処理において、二値化すべ
き候補領域を複数の小領域に分割し、各小領域ごとの二
値化の閾値を小領域ごとの輝度分布から求めて二値化す
る二値化部を有することを特徴とする請求項４記載の顔
画像特徴点抽出装置。 - 【請求項６】顔の特徴点抽出処理において、取捨選択部
を有し、顔部品の候補位置を全て求め、取捨選択部で誤
抽出された要素を切り捨てることにより画像の特徴点を
抽出することを特徴とする請求項１記載の顔画像特徴点
抽出装置。
Priority Applications (5)
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