JPH05215531A - ３次元物体の識別処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、例えば顔の大局的な３次元形状を
表す特徴である顔の距離画像に着目する方法において、
距離画像を作成するための顔の基準方向の決定方法、す
なわち視点の正規化を如何に正確に行うかということを
解決することを目的としている。 【構成】 本発明で用いる特徴として、入力条件の変化
に対しても不変である所の顔の３次元情報を用いるよう
にする。即ち、視点の変化に対しても影響を受けない特
徴として顔表面の法線という３次元情報を用いて識別を
行うようにする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、形状の違いによって複
数の識別対象カテゴリが定義される３次元物体を、その
表面形状情報を用いてその物体の所属クラスを識別する
３次元物体の識別処理方法に関するものである。

【０００２】以下では、上記のような性質をもつ識別対
象物体の一例として主に人物の顔をとりあげ、顔形状に
よる個人識別への適用を例として説明を行うこととする
が、本発明自体は各種の３次元物体の識別に広く適用で
きる方法であることは言うまでもない。

【０００３】

【従来の技術】従来、人物の顔の識別に当っては、特徴
として顔の２次元濃淡画像から得られる情報を利用して
いた。まず、濃淡画像そのものを特徴とする方法があ
る。例えば、「小杉信、「ニューラルネットを用いた顔
画像の識別と特徴抽出」、情処学技報，Vol.91, No.56,
pp9-16 」に述べられている。これは正規化した顔領域
の２次元濃淡画像を特徴として顔の識別を行っている。
また、２次元濃淡画像から得られる顔の造作等の２次元
的な位置・形状を特徴とする方法がある。例えば、「萩
原栄一、増田功、「パターンマッチングを主体にした顔
画像による個人ＩＤ」、信学技報，Vol.88, No.112, pp
53-60 」に述べられている。これは２次元濃淡画像から
得られる顔の造作の長さ等を特徴として顔の識別を行っ
ている。

【０００４】しかしながら、これらの方法では、顔の向
き・傾き、照明等の影響を受けやすく、一定の２次元濃
淡画像を得ることができない。さらに、顔の凹凸や奥行
き等の情報を十分に用いることができず、顔の微妙な形
状の表現には不十分である。その結果、識別がうまく行
えなくなるという問題があった。

【０００５】これに対して、特徴として顔の３次元形状
情報から得られる距離画像を利用する方法がある。例え
ば、「増井信彦、赤松茂、末永康仁、「３Ｄ計測による
顔画像認識の基礎検討」、ＴＶ学技報，Vol.14, No.36,
pp7-12 」に述べられている。これはより直接的に顔表
面の３次元形状の分布状態に着目するアプローチであ
り、顔の大局的な３次元形状を表す特徴である顔正面像
における距離画像を特徴として顔の識別を行っている。
そのため、この方法では、照明の影響を受けず、顔の凹
凸や奥行き等の顔の特徴をよく表現することができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法でも、顔の向き・傾き、すなわち人物頭部の姿勢とい
う入力条件の変動の影響を受けるため、特徴の識別能力
の安定性という点ではなお不十分である。その結果、識
別がうまく行えなくなるという問題があった。

【０００７】本発明は、例えば顔の大局的な３次元形状
を表す特徴である顔の距離画像に着目する方法におい
て、距離画像を作成するための顔の基準方向の決定方
法、すなわち視点の正規化を如何に正確に行うかという
ことを解決することを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】前記の問題を解決するた
めに、特徴として、入力条件の変化に対しても不変であ
る所の顔の３次元情報を用いるようにする。すなわち、
視点の変化に対しても影響を受けない特徴として顔表面
の法線という３次元情報を用いて識別を行うようにす
る。

【０００９】

【作用】前述の手段によれば、人物顔形状を用いた個人
識別を行う際、識別のための特徴に、従来用いられてい
た２次元濃淡画像や距離画像を用いるのではなく、３次
元形状から得られる法線という３次元情報を用いること
により、より安定な特徴を抽出できるようになり、さら
に、微妙な顔の３次元形状を表現でき、顔形状による個
人識別を安定に行うことができる。しかも、特徴を３次
元形状データから法線データに変換しているため、情報
量を圧縮できる。

【００１０】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体
的に説明する。なお、実施例を説明するための全図にお
いて、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰
り返しの説明は省略する。

【００１１】図１は、本発明の３次元物体の識別方法の
一実施例の概略構成を示すブロック図であり、図２は、
図１の特徴抽出手段の機能システムの構成を示すブロッ
ク図である。

【００１２】図１において、１は入力手段、２は基準点
抽出手段、３は基準姿勢算出手段、４は基準姿勢変換手
段、５は照合領域位置算出手段、６は照合領域切り出し
手段、７は特徴抽出手段、８は照合処理手段、９は識別
辞書ファイル、１０は判定処理手段、１１は全体の処理
の進行を管理する制御手段である。

【００１３】なお、ここで、基準点抽出手段２、基準姿
勢算出手段３、…、制御手段１１は同一計算機内に構築
することも可能な構成要素である。前記特徴抽出手段７
は、図２に示すように、特徴量変換部７１、法線分布抽
出部７２で構成されている。

【００１４】入力手段１では、３次元計測装置を用い
て、人物の顔の３次元形状データの入力が行われ、この
データを以後の処理にあった形式に変換を施し、基準点
抽出手段２と基準姿勢変換手段４に送られる。

【００１５】３次元物体の表面形状を計測する方法につ
いては、例えば、「井口征士、「三次元センシング技術
の現状」、画像ラボ, Vol.1, No.4, pp44-47」に記載さ
れた方法を用いることができる。

【００１６】基準点抽出手段２では、３次元形状データ
に基づいて基準姿勢算出のための基準点と照合領域算出
のための基準点が抽出される。顔の基準点の抽出につい
ては、例えば、顔表面の曲率の変化を調べることにより
抽出される。具体的には、顔の正面の中央付近で、曲率
の絶対値が最大となる点が鼻頂点であり、顔の側面の中
央付近で、曲率の絶対値が最大となる点が耳穴点であ
る、として抽出される。

【００１７】基準姿勢算出手段３では、基準点抽出手段
２で得られた基準点を用いて基準姿勢が算出される。基
準姿勢の算出は、例えば、図３に示すように基準点（鼻
頂点と左右の耳穴点）を基にして基準位置と基準方向と
して算出される。具体的には、左右の耳穴点Ｌ，Ｒの中
点Ｃを基準位置とし、左右の耳穴点の中点と鼻頂点Ｎを
結ぶベクトルＣＮを基準方向として算出される。

【００１８】基準姿勢変換手段４では、入力手段１で入
力されたデータに対して、基準姿勢算出手段３で算出さ
れた基準姿勢を用いて基準姿勢データが作成される。基
準姿勢への変換は、例えば、基準位置ＣがＸＹＺ座標系
の原点と一致するように移動し、基準方向ベクトルＣＮ
がＺ軸正方向と一致するように回転する。これを基準姿
勢データとする。

【００１９】照合領域位置算出手段５では、基準姿勢変
換手段４で作成された基準姿勢データに対して、基準点
抽出手段２で得られた基準点を用いて、照合の際に必要
な照合領域位置が算出される。

【００２０】照合領域位置の算出は、例えば図４に示す
ように基準点（鼻頂点と左右の耳穴点）を基にして算出
される。具体的には、以下の手順で行われる。 （１）鼻頂点と左右の耳穴点の距離の平均Ｍを求める。 （２）鼻頂点からの距離がＭの定数倍（αＭ）の領域を
照合領域とする。

【００２１】照合領域切り出し手段６では、基準姿勢変
換手段４で作成された基準姿勢データに対して、照合領
域位置算出手段５で算出された照合領域の位置情報に従
って、照合の際に必要な領域が切り出される。

【００２２】特徴抽出手段７では、照合領域切り出し手
段６で切り出された照合用３次元形状データに対して、
照合時に比較する特徴の抽出処理が行われ、照合パタン
が生成される。

【００２３】ここでの処理は図２に沿って説明する。特
徴抽出手段７に送られてきた３次元形状データは、特徴
量変換部７１で任意の大きさで（勿論局所的な曲面でも
可）曲面を平面に近似し、その平面の単位法線ベクトル
とその面積が求められる。曲面を平面に近似するには、
曲面上の最低３つの点を用いて当該３つの点を通る平面
を求め、当該曲面を当該平面に近似することにより求め
られる。上記近似した『平面の単位法線ベクトル』と
は、当該近似された平面における法線を考えて与える。
その結果から法線分布抽出部７２で各単位法線ベクトル
の大きさをその平面の面積で表した法線分布、すなわち
その面積に比例する大きさを持ったベクトルの集合、が
求められる。３次元形状データは法線分布に特徴変換さ
れ照合処理手段８に送られる。

【００２４】次に、照合処理手段８では、特徴抽出手段
７で抽出された特徴からなる特徴パタンを、前記特徴抽
出手段７までの処理を施して、予め登録することによ
り、用意された識別辞書ファイル９中の標準パタンと照
合し、両者の間の類似性尺度が数値化される。

【００２５】判定処理手段１０では、前記照合処理手段
８で計算された入力パタンと各カテゴリの標準パタンと
の間の類似性尺度のデータ群を利用しようとする形態に
最適な値によるしきい値処理などによって判定し、その
結果が出力される。

【００２６】以上の説明からわかるように、本発明によ
れば、人物顔形状を用いた個人識別を行う際、２次元濃
淡画像を用いるのではなく、顔表面の法線という３次元
形状情報を用いるので、顔の向き・傾き、照明等の影響
を受けず、また、顔の凹凸や奥行き等の情報を十分に用
いることができて、顔の微妙な形状の表現ができるた
め、安定な特徴を抽出することができて、顔形状による
個人識別を安定に行うことができる。また、３次元形状
データをそのまま用いるのではなく、特徴を法線データ
に変換しているため、情報量を圧縮できる。

【００２７】以上、本発明を主に人物の顔を識別の対象
とする場合の識別システムにおける実施例に基づいて具
体的に説明したが、本発明は、前記実施例に限定される
ものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々
変更可能であることは言うまでもない。

【００２８】

【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、例えば顔データについて、３次元形状情報を特徴と
するため安定な特徴抽出が行え、かつ、顔の３次元形状
が表現できるので、顔形状による個人識別を安定に行う
ことができる。また、３次元形状データをそのまま用い
るのではなく、特徴を法線データに変換しているためデ
ータ量が圧縮できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の３次元物体の識別方法の一実施例の概
略構成を示すブロック図である。

【図２】図１の特徴抽出手段の機能システムの構成を示
すブロック図である。

【図３】顔の基準姿勢を求める方法の一例を示す図であ
る。

【図４】顔の照合領域の算出の方法の一例を示す図であ
る。

【符号の説明】

１ 入力手段 ２ 基準点抽出手段 ３ 基準姿勢算出手段 ４ 基準姿勢変換手段 ５ 照合領域位置算出手段 ６ 照合領域切り出し手段 ７ 特徴抽出手段 ８ 照合処理手段 ９ 識別辞書ファイル １０ 判定処理手段 １１ 制御手段 ７１ 特徴量変換部 ７２ 法線分布抽出部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ３次元計測装置によって対象とする３次
   元物体の表面形状の入力処理を行う入力手段と、 入力された３次元物体の基準姿勢と照合領域とを求める
   ための基準点の抽出を行う基準点抽出手段と、 抽出された基準点を基に３次元物体の基準姿勢を求める
   基準姿勢算出手段と、 入力された３次元物体を基準姿勢に移動する基準姿勢変
   換手段と、 抽出された基準点を基に照合領域の位置を算出する照合
   領域位置算出手段と、 算出結果を基に基準姿勢３次元物体に対して切り出し操
   作を施し、照合に必要となる領域を切り出す照合領域切
   り出し手段と、 照合領域から照合の際に必要な特徴パタンを抽出する処
   理を行う特徴抽出手段と、 抽出された特徴パタンとあらかじめ用意しておいた標準
   パタンとの照合処理を行う照合処理手段と、 照合結果が妥当であるかを判断する判定処理手段と、 各処理部を連絡し制御する制御手段とを具備し、３次元
   物体の識別を行うことを特徴とする３次元物体の識別処
   理方法。
2. 【請求項２】 前記特徴抽出手段は、任意の大きさで曲
   面を平面に近似し、その平面の単位法線ベクトルとその
   面積を求める特徴量変換部と、その結果を基に法線分布
   を求める法線分布抽出部とで構成されることを特徴とす
   る請求項１記載の３次元物体の識別処理方法。