JPH07282227A - 人物顔領域検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】人物の顔領域の検出を、確実かつ高速に検出す
ることが可能な人物顔領域検出装置を提供する。 【構成】画像蓄積部１１に取り込まれた人物の濃淡画像
に対し、顔領域検出部１３において、ｙ方向の射影を計
測し、その射影を一定の画素数おきに順次比較して、極
大点を検出し、また、同時にその極大点における射影微
分値を求め、その極大点の分布状態から複数の顔領域分
割位置候補を検出して、人物画像を複数の領域に分割
し、極大点の射影微分値の統計量と、その各領域内の極
大点の射影微分値を比較して、頭頂位置および顔底位置
を検出し、さらに、ｘ軸上射影計測範囲内において濃淡
画像のｘ方向の射影を計測し、その射影の一次微分値と
それらの統計値とを比較して顔の左右端を検出し、これ
らの情報を顔領域検出制御信号として動作制御部１４に
出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば、監視領域内に
侵入する人物の画像からその顔領域を検出する人物顔領
域検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】この種の人物顔領域検出装置では、例え
ば、次のような方法により顔領域を検出を行っていた。
すなわち、監視領域内に侵入する人物を、例えば、ＩＴ
Ｖカメラによって撮像し、その撮像された画像の濃淡で
２値化を行った後、連結領域を検出することによって顔
領域を検出する方法である。

【０００３】また、他の顔領域の検出方法としては、Ｉ
ＴＶカメラによって撮像された画像を、その濃淡で２値
化を行なった後、縦、横方向についての射影を計算し、
そのパターン上の領域の領域分割をパターン値のしきい
値によって行なうという方法である。さらに、他の顔領
域の検出方法として、ＩＴＶカメラによって撮像された
カラー画像を用いて、２値化を行った後、領域分割を行
なうという方法もある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記の３方法によれ
ば、撮像された画像を、２値化した後、例えば、フレー
ムバッファに記憶し、そのフレームバッファにアクセス
して、２値化画像を２次元配列として取り扱うことによ
り、領域分割を行う処理を行っていたので、所望の領域
を確実に、かつ高速に検出することが、簡便な処理手段
のみで実現するのは困難であるという問題点があった。
そこで、本発明は、人物の顔領域の検出を、確実かつ高
速に検出することが可能な人物顔領域検出装置を提供す
ることを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の人物顔領域検出
装置は、人物の顔領域を含む濃淡画像からその顔領域を
検出する人物顔領域検出装置において、人物の顔領域を
含む濃淡画像を入力する画像入力手段と、この画像入力
手段で入力された濃淡画像のｙ方向の射影を計測する第
１の射影計測手段と、この第１の射影計測手段で計測さ
れた射影をもとに前記画像入力手段で入力された濃淡画
像を複数の領域に分割する分割手段と、この分割手段で
分割された各領域内の特徴を評価することにより、ｙ方
向顔領域分割位置を検出する第１の検出手段と、前記画
像入力手段で入力された画像のｘ方向の射影を計測する
第２の射影計測手段と、この第２の射影計測手段で計測
された射影をもとにｘ方向顔領域分割位置を検出する第
２の検出手段とを具備している。

【０００６】また、本発明の人物顔領域検出装置は、人
物の顔領域を含む濃淡画像からその顔領域を検出する人
物顔領域検出装置において、人物の顔領域を含む濃淡画
像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段で入力
された濃淡画像のｙ方向の射影を計測する第１の射影計
測手段と、この第１の射影計測手段で計測された射影の
極大点を検出する極大点検出手段と、この極大点検出手
段で検出された極大点をもとに前記画像入力手段で入力
された濃淡画像を複数の領域に分割する分割手段と、前
記極大点検出手段で検出された極大点における微分値の
統計量と、前記極大点検出手段で検出された極大点のう
ち、前記分割手段で分割された領域の上方の境界周辺の
極大点における射影の微分値を比較して、頭頂位置を検
出する第１の検出手段と、前記画像入力段で入力された
濃淡画像のｘ方向の射影を計測する第２の射影計測手段
と、この第２の射影計測手段で計測された射影の微分値
をもとにｘ方向顔領域分割位置を検出する第２の検出手
段とを具備している。

【０００７】また、本発明の人物顔領域検出装置は、人
物の顔領域を含む濃淡画像からその顔領域を検出する人
物顔領域検出装置において、人物の顔領域を含む濃淡画
像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段で入力
された濃淡画像のｙ方向の射影を計測する第１の射影計
測手段と、この第１の射影計測手段で計測された射影か
ら極大点を検出する極大点検出手段と、この極大点検出
手段で検出された極大点をもとに前記画像入力手段で入
力された濃淡画像を複数の領域に分割する分割手段と、
前記極大点検出手段で検出された極大点のうち、前記分
割手段で分割された領域の下方の境界周辺の極大点にお
ける射影をもとに顔底位置を検出する第１の検出手段
と、前記画像入力手段で入力された濃淡画像のｘ方向の
射影を計測する第２の射影計測手段と、この第２の射影
計測手段で計測された射影の微分値をもとに顔領域分割
位置を検出する第２の検出手段とを具備している。

【０００８】また、本発明の人物顔領域検出装置は、人
物の顔領域を含む濃淡画像からその顔領域を検出する人
物顔領域検出装置において、人物の顔領域を含む濃淡画
像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段で入力
された画像のｙ方向の射影を計測する第１の射影計測手
段と、この第１の射影計測手段で計測された射影から極
大点を検出する極大点検出手段と、この極大点検出手段
で検出された極大点をもとに前記画像入力手段で入力さ
れた濃淡画像を複数の領域に分割する分割手段と、この
分割手段で分割された各領域内の特徴を評価することに
より、ｙ方向顔領域分割位置を検出する第１の検出手段
と、この第１の検出手段で検出されたｙ方向顔領域分割
位置をもとに、変化特徴の強い目の位置を推定し、その
領域において、ｘ方向射影計測領域を検出する第２の検
出手段と、この第２の検出手段で検出されたｘ方向射影
計測領域内において、前記画像入力手段で入力された濃
淡画像のｘ方向の射影を計測する第２の射影計測手段
と、この第２の射影計測手段で計測された射影の微分値
をもとにｘ方向顔領域分割位置を検出する第３の検出手
段とを具備している。

【０００９】また、本発明の人物顔領域検出装置は、ｙ
方向における顔とそれ以外の部分のように、領域よって
濃淡変化の周期の異なるものの領域分割を行うために、
ある軸上の射影の極大点間隔の分布を用い、それを閾値
処理する方式を用いることを特徴とする。

【００１０】さらに、本発明の人物顔領域検出装置は、
人物の顔領域を含む濃淡画像からその顔領域を検出する
人物顔領域検出装置において、人物の顔領域を含む濃淡
画像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段で入
力された濃淡画像のｙ方向の射影を計測する第１の射影
計測手段と、前記第１の射影計測手段で計測された射影
に対し、サンプリング間隔を変化させて射影のサンプリ
ングを複数行い、それぞれの場合における極大点を検出
する極大点検出手段と、この極大点検出手段で検出され
たそれぞれの場合の極大点の分布状態をもとに、最適な
サンプリング間隔の場合の極大点を選択し、その極大点
をもとに前記画像入力手段で入力された濃淡画像を複数
の領域に分割する分割手段と、この分割手段で分割され
た各領域内の特徴を評価することにより、ｙ方向顔領域
分割位置を検出する第１の検出手段と、前記画像入力手
段で入力された画像のｘ方向の射影を計測する第２の射
影計測手段と、この第２の射影計測手段で計測された射
影の微分値をもとにｘ方向顔領域分割位置を検出する第
２の検出手段とを具備している。

【００１１】

【作用】人物の濃淡画像のｙ方向の射影を計測し、その
射影の極大点を検出し、その極大点の分布状態から複数
の領域に分割し、前記極大点の微分値の統計量と、前記
領域の上方の境界周辺の極大点における射影の微分値を
比較して、頭頂位置を検出し、また、前記領域の下方の
境界周辺の極大点における射影の形状を用いて顔底位置
を検出し、これら検出された頭頂位置および顔底位置を
もとにｘ方向射影計測領域を検出し、その領域内におい
て、前記濃淡画像のｘ方向の射影を計測し、その射影の
微分値とそれらの統計値をもとにｘ方向顔領域分割位置
を検出することにより、人物の顔領域の検出を、確実か
つ高速に検出することが可能となる。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。図１は、本実施例に係る人物顔領域処理装
置を概略的に示したものである。すなわち、ＩＴＶカメ
ラ１は監視領域７内の画像をモノクロで撮像し、電気信
号に変換する。このＩＴＶカメラ１で撮像された画像信
号は、伝送路２によって処理装置３および表示装置４に
送られる。表示装置４は、ＩＴＶカメラ１で撮像された
画像を表示し、処理装置３は、ＩＴＶカメラ１で撮像さ
れた画像を連続的に取り込み、人物を含む画像からその
人物の顔領域を検出するための画像処理や判断等を行
う。その結果、顔領域を検出すると、表示装置４の画面
上に顔領域検出の表示を行ったり、警報装置５によりア
ラーム音を発したりするとともに、ＶＣＲ等の画像記録
装置６に、そのときの画像を記録したりする。

【００１３】図２は、上記した人物顔領域処理装置の要
部を概略的に示すものである。尚、図１と同一部分には
同一符号を付して説明する。図２において、処理装置３
は、Ａ／Ｄ変換器１０、画像蓄積部１１、カメラ制御部
１２、顔領域検出部１３、動作制御部１４、認識結果情
報記録部１５から構成される。

【００１４】ＩＴＶカメラ１からのモノクロの画像信号
は、一定時間間隔でＡ／Ｄ変換器１０でデジタル信号に
変換され、数フレームごとの８bitsの画像データとして
画像蓄積部１１に取り込まれる。

【００１５】カメラ制御部１２は、ＩＴＶカメラ１の動
作を制御するもので、ＩＴＶカメラ１の撮像領域を調節
して画像入力範囲を設定したりする。顔領域検出部１３
では、画像蓄積部１１に取り込まれた画像をもとに、画
像中の人物の顔領域の検出を行うものである。画像中か
ら人物の顔領域が検出された場合、顔領域検出結果信号
を出力する。

【００１６】動作制御部１３では、顔領域検出部１３で
出力された顔領域検出結果信号をもとに、各種制御信号
を出力して、各部の動作制御を行うものである。すなわ
ち、表示装置４に対し検出結果表示制御信号を出力し、
警報装置５に対し警報制御信号を出力し、画像記録装置
６に対し画像記録制御信号を出力し、画像蓄積部１１に
対し蓄積制御信号を出力し、カメラ制御部１２に対し入
力領域信号を出力し、顔領域検出部１３に対し顔領域検
出制御信号を出力し、認識結果情報記録部１５に対し時
刻信号を出力する。

【００１７】表示装置４は、画像蓄積部１１に取り込ま
れた画像を表示したり、顔領域検出部１３で画像中から
人物の顔領域が検出された場合に、動作制御部１４から
の検出結果制御信号をもとに、検出結果を表示するもの
である。

【００１８】画像記録装置６は、顔領域検出部１３で画
像中から人物の顔領域が検出された場合に、動作制御部
１４からの画像記録制御信号をもとに、人物の顔領域が
検出された画像を記録するものである。

【００１９】警報装置５は、顔領域検出部１３で画像中
から人物の顔領域が検出された場合に、動作制御部１４
からの警報制御信号をもとにアラーム音を発するもので
ある。

【００２０】画像蓄積部１１は、顔領域検出部１３で画
像中から人物の顔領域が検出された場合に、動作制御部
１４からの蓄積制御信号をもとに、Ａ／Ｄ変換器１０か
らの画像データの取り込み動作を制御するようになって
いる。

【００２１】カメラ制御部１２は、顔領域検出部１３で
画像中から人物の顔領域が検出された場合に、動作制御
部１４からの入力領域信号をもとに、ＩＴＶカメラ１の
ズーミング動作を行うようになっている。

【００２２】顔領域検出部１３は、顔領域検出部１３で
画像中から人物の顔領域が検出された場合に、動作制御
部１４からの顔領域検出制御信号をもとに、顔領域の検
出動作を制御するようになっている。

【００２３】認識結果情報記録部１５は、顔領域検出部
１３で画像中から人物の顔領域が検出された場合に、顔
領域検出部１３からの顔領域検出結果信号と、動作制御
部１４からの時刻信号をもとに、検出された顔領域の情
報を時刻とともに履歴情報として記録するようになって
いる。

【００２４】次に、図１に示した人物顔領域検出装置の
処理動作について、図３に示すフローチャートを参照し
て説明する。まず、ステップＳ１に進み、動作制御部１
４は、画像入力範囲をＩＴＶカメラ１の撮像領域全体に
設定し、ステップＳ２に進む。

【００２５】ステップＳ２では、ＩＴＶカメラ１で撮像
された画像が処理装置３に入力され、Ａ／Ｄ変換器１０
で、デジタル信号に変換される。ステップＳ３では、デ
ジタル信号に変換された画像データが画像蓄積部１１に
取り込まれる。また、表示装置４に画像蓄積部１１に取
り込まれた画像が表示される。

【００２６】ステップＳ４では、画像蓄積部１１で取り
込まれた画像をもとに、顔領域検出部１３において、検
出された人物の顔領域の検出処理を行う。尚、画像蓄積
部１１で取り込まれた画像から人物を検出する方法とし
ては、画像蓄積部１１に時系列に取り込まれた複数枚の
画像に対し、差分演算および２値化演算処理を行うこと
により変化領域を切り出し、この変化領域に外接する矩
形を求めて、この矩形の大きさが、ある一定値（画素数
の閾値）よりも大きいならば、人物を検出したとする方
法等が考えられるが、本発明の趣旨ではないので、説明
は省略する。

【００２７】ステップＳ５に進み、ステップＳ４で人物
の顔領域が検出されたときステップＳ６に進み、検出さ
れなかったらステップＳ１にもどり、前記同様に処理が
行われる。

【００２８】ステップＳ６では、動作制御部１４が、顔
領域検出部１３からの顔領域検出結果信号を受信する
と、画像記録装置６に対し画像記録制御信号を出力し、
顔領域が検出された画像が画像記録部６で記録され、ス
テップＳ７に進む。

【００２９】ステップＳ７では、動作制御部１４が、顔
領域検出部１３からの顔領域検出結果信号を受信する
と、警報装置５に対し警報制御信号を出力し、警報装置
５では、警報制御信号アを受信するとアラーム音を発す
る。

【００３０】ステップＳ８では、動作制御部１４が、顔
領域検出部１３からの顔領域検出結果信号をもとに、画
像入力範囲を検出された人物の顔領域を中心となるよう
に、カメラ制御部１２に対して入力領域信号を出力し、
カメラ制御部１２は、ＩＴＶカメラ１のズーミング制御
を行う。

【００３１】ステップＳ９では、ＩＴＶカメラ１で撮像
された拡大された画像が処理装置３に入力され、Ａ／Ｄ
変換器１０で、デジタル信号に変換される。ステップＳ
１０では、デジタル信号に変換された画像データが画像
蓄積部１１に取り込まれ、ステップＳ１１に進む。

【００３２】ステップＳ１１では、画像蓄積部１１に取
り込まれ、検出された人物の顔領域を中心とする拡大さ
れた画像が、表示装置４には表示される。ステップＳ１
２では、検出された人物の顔領域を中心とする拡大され
た画像が画像記録装置６に記録される。

【００３３】ステップＳ１３では、動作制御部１４から
の時刻信号および顔領域検出部１３からの顔領域検出結
果信号をもとに、画像記録装置６に記録されたときの記
録時刻と、ステップＳ４で行われた顔領域検出処理のた
めの演算の途中結果を含めた顔領域検出処理結果が認識
結果情報記録手段８に記録される。

【００３４】このように、顔領域検出処理が終了する
と、ステップＳ１に戻り、再び前述同様の処理動作が実
行される。次に、ステップＳ４で実行される顔領域検出
処理について説明する。

【００３５】まず、本実施例における顔領域検出方法の
原理について簡単に説明する。検出対象の画像は、画像
蓄積部１１に取り込まれたモノクロの濃淡画像を対象と
する。この場合、画像中の検出されるべき顔の領域とし
て特徴的なものは、顔内部のパーツ（目、鼻、口等）に
より顔以外の部分とくらべて、画像の濃淡の変化が細か
いということである。

【００３６】そこで、濃淡画像について、ｘ軸上および
ｙ軸上へ濃淡射影をとり、それぞれの射影において、他
部位に比べて細かい変化を認めることができる領域が、
顔に相当する領域となる。

【００３７】さらに、ｘ方向、ｙ方向の射影の特性を比
べると、ｙ方向では顔とその他部位での射影の変化の度
合いの違いが顕著であることがわかる。これらの画像特
徴を利用して顔領域を検出するために、まず、ｙ軸への
射影を計測し、その変化の度合いによってｙ方向の領域
分割を行なう。そして、顔の上下端があらかじめ検出さ
れた後に、この範囲内でｘ軸上への射影をとって、顔の
左右端を決定すればよい。ｙ軸上への射影変化の度合い
の尺度として射影の濃淡変化の極大点の空間周波数を用
いる。これは極大点の位置を検出し、その間の距離で近
似するものである。

【００３８】図４に示すフローチャートを参照して、本
実施例における顔領域検出処理について説明する。ステ
ップＳ２０〜ステップＳ２３の処理では、ｙ軸への射影
を計測し、その変化の度合いによってｙ方向の領域分割
を行なう。図５を参照してその処理について説明する。

【００３９】まず、ステップＳ２０に進み、人物が検出
された濃淡画像のｙ軸方向について、その濃淡の計測を
行い、ｙ軸上の濃淡射影をとる。図５の斜線で示した部
分が、濃淡画像の人物像３０のｙ軸方向（縦方向）につ
いて、その濃淡の計測を行った結果得られたｙ軸上への
濃淡射影パターン３１である。

【００４０】次に、ステップ２１に進み、ステップＳ２
０で求めたｙ軸上への濃淡射影パターンからその濃淡変
化の極大点（ｙ軸上への濃淡射影パターンのの変化点）
の位置を検出し極大射影を求める。すなわち、ｙ軸上の
１点ｙにおける濃淡射影値をｐ（ｙ）と表し、その点ｙ
からΔ画素離れた点の濃淡射影値をそれぞれ、ｐ（ｙ−
Δ）、ｐ（ｙ＋Δ）とするとき、ｐ（ｙ−Δ）＜＝ｐ
（ｙ）かつｐ（ｙ）＞＝ｐ（ｙ＋Δ）なる点ｙを選択す
ることによって、極大点を検出する。このような処理を
ｙ軸上の全ての点について行った結果を、その点の射影
極大値ｐΔ（ｙ）とともに表したものが、図５において
太い実線で表された極大射影３２である。

【００４１】射影極大値ｐΔ（ｙ）は、 ｐΔ（ｙ）＝［｛ｐ（ｙ）−ｐ（ｙ−Δ）｝＋｛ｐ（ｙ
＋Δ）−ｐ（ｙ）｝］／２ と表せる。

【００４２】また、極大点間隔は、ｙ方向における、
目、鼻など特徴の存在する細かさを示すと考えられる。
次に、ステップＳ２２に進み、最適極大射影の選択を行
う。

【００４３】前述した画素数Δの値により、ノイズ等の
影響の受けやすさが変わり、極大点の検出のされ方、す
なわち、極大点の検出位置が変わる。そこで、画素数Δ
を変化させてその検出位置の分離度を評価し、その評価
値が最大、すなわち分離度最大の場合を選択する。ここ
では、分離度として、極大点間距離の分布の分散（また
は標準偏差）を用いる。

【００４４】これは具体的には、画素数Δをある範囲
（ここでは、１〜１０）で可変して検出した極大点間隔
Ｄの標準偏差を求め、それを最大にする画素数Δの場合
の極大点およびその極大射影を、それぞれ最適極大点お
よび最適極大射影とする。尚、このステップＳ２２で選
択された最適極大射影は、図５の極大射影３２であり、
以下、この極大射影３２を最適極大射影３２と呼ぶ。
尚、最適極大点ｙにおける射影極大値をｐｍｘΔ（ｙ）
と表す。

【００４５】次に、ステップＳ２３に進み、ｙ方向の顔
領域分割位置の候補を抽出する。最適極大射影３２中の
最適極大点間隔Ｄを検出し、その最大からα番目（本実
施例ではα＝６）の値Ｄαを選択する。尚、このαの値
は、画面の縦方向を頭頂の背景、人物の顔らしい領域、
人物の首から下の領域といった概略の領域に分割すると
きの領域数に相当するものである。そして、最適極大射
影３２を画像の上から下へスキャンし、その最適極大点
間隔Ｄについて、Ｄ＞＝Ｄαなる最適極大点を顔領域分
割位置の候補とする。このようにして全ての最適極大射
影３２について求めたものが、図５において、細い実線
で表されたｙ方向の顔領域分割位置候補３３である。す
なわち、人物が検出された輝度による濃淡画像のｙ軸上
への濃淡射影から、ｙ方向の顔領域分割位置候補３３が
抽出できたことになる。

【００４６】次に、以下のステップＳ２４〜ステップＳ
２６において、ｙ方向の顔領域分割位置候補３３のう
ち、上端付近のもの（頭頂の背景の可能性大）と、下端
付近のもの（首から下の洋服等の可能性大）を細かく調
べて、最終的に顔とその他の部分との領域境界を見つけ
る。

【００４７】まず、ステップＳ２４に進み、ステップＳ
２３で求めたｙ方向の顔領域分割位置候補の中から登頂
部の顔領域分割位置、すなわち、頭頂位置を検出する。
図６を参照して説明する。図６において、細い実線で示
したものがｙ方向の顔領域分割位置候補３４で、極大点
ｙ（ｙ軸上への濃淡射影パターンの変化点）における射
影微分値を表したものが極大射影３５である。閾値３６
は、（射影微分値の平均値）＋（射影微分値の標準偏
差）×Ｃ０である。ここで、各種条件に応じてあらかじ
め設定される数値Ｃ０はＣ０＝３とする。

【００４８】このような設定で、ｙ方向の顔領域分割位
置候補３４のうち、最上端からｎ番目の顔領域分割位置
候補より上に、（射影微分値）＞（閾値３６）なる射影
微分値を有する極大点がある場合、それらの射影微分値
のうち最大の射影微分値を有する極大点の位置を中心と
して上側に向かって、その最大値のＣ１倍より小さくな
る射影微分値を選択して、その値を有する極大点の位置
を頭頂位置３８とする。ここで、あらかじめ設定される
数値ｎおよびＣ１は、ｎ＝０（すなわち、顔領域分割位
置候補３３のうち最上端の顔領域分割位置候補を指定し
ている。）、Ｃ１＝０．２２３１とする。

【００４９】このとき、ｙ方向の顔領域分割位置候補３
３のうち、最上端からｎ番目の顔領域分割位置候補より
上に、（射影微分値）＞（閾値３６）なる射影微分値を
有する極大点がない場合、最上端からｎ番目の顔領域分
割位置候補のｙ座標位置をそのまま頭頂位置とする。

【００５０】ステップＳ２４において検出された頭頂位
置３８の位置情報は動作制御部１４に顔領域検出信号と
して出力される。また、頭頂位置３８が検出されなかっ
たときも頭頂位置が検出されなかった旨の情報を通知す
る信号が動作制御部１４に対して出力される。

【００５１】次に、ステップＳ２５に進み、ステップＳ
２３で求めたｙ方向の顔領域分割位置候補の中から顔底
位置を検出する。図７を参照して説明する。

【００５２】図７において、破線で示したものが顔領域
分割位置候補３９であり、太い実線で示したものが、ｙ
軸上への濃淡射影パターン４０の極大点ｙにおける極大
射影４１である。また、細い実線で示したものが濃淡射
影パターン４０の最適極大点についての最適極大射影４
２である。

【００５３】顔領域分割位置候補３９のうち、最下方か
ら、例えば、２番目までの顔領域分割位置候補のｙ軸上
の座標点と、そのすぐ上の極大点における、濃淡射影パ
ターン４０の射影値をサンプリングし、Ｓ＝（射影値の
差の絶対値）×（２点間のｙ座標差）から評価値Ｓを求
める。すなわち、例えば、最下方から２番目の顔領域分
割位置候補のｙ軸上の座標点と、そのすぐ上の極大点に
おける評価値Ｓを求めると、図７の三角形Ｓ１の面積に
相当する。また、例えば、最下方の顔領域分割位置候補
のｙ軸上の座標点と、そのすぐ上の極大点における評価
値Ｓを求めると、図７の三角形Ｓ２の面積に相当する。

【００５４】このようにして求めた評価値Ｓにうち、そ
の評価値が最大となる顔領域分割位置候補を選択し、さ
らに、その顔領域分割位置候補とすぐ上の最適極大点と
の間に存在する射影微分値が最大の極大点の位置を顔底
位置４３とする。

【００５５】ステップＳ２５において検出された顔底位
置４３の位置情報は動作制御部１４に顔領域検出信号と
して出力される。また、顔底位置４３が検出されなかっ
たときも顔底位置が検出されなかった旨の情報を通知す
る信号が動作制御部１４に対して出力される。

【００５６】次に、ステップＳ２６に進み、頭頂位置の
修正を行う。ステップＳ２４において、検出された頭頂
位置が、最上端からｎ番目の顔領域分割位置候補のｙ座
標位置である場合、実際の頭頂位置は、この位置の下側
の極大点上にあると考えられる。そこで、このステップ
Ｓ２６では、ステップＳ２４において、検出された頭頂
位置と、ステップＳ２５において検出された顔底位置と
の差によって求められる顔の高さを用いて、頭頂位置の
修正の処理を行う。

【００５７】図８を参照して説明する。図８において、
破線で示したものは顔領域分割位置候補４５であり、細
い実線で示したものは最適極大射影４６である。ステッ
プＳ２５で検出された顔底位置４７から上方へ、ステッ
プＳ４で検出された頭頂位置４８までの高さを顔の高さ
４９とする。値Ｃ２はあらかじめ設定される値で、例え
ば、Ｃ２＝０．２と設定する。このとき、頭頂位置４８
から下方へ（顔の高さ）×Ｃ２の検索範囲５０で検索
し、最適射影極大値が最大となる最適極大点の位置を検
出したら、その最適極大点の位置を修正された頭頂位置
５１とする。

【００５８】以上述べたように、ステップＳ２４〜ステ
ップＳ２６において、頭頂位置および顔底位置が検出さ
れた。次に、ステップＳ２７に進み、ｘ軸上への射影計
測範囲を決定する。すなわち、ステップＳ２４〜ステッ
プＳ２６で検出された頭頂位置および顔底位置の間の領
域に相当するｙ座標範囲から目が存在すると考えられる
領域を推定し、ｘ軸上射影計測範囲を決定する。

【００５９】図９を参照して説明する。図９において、
顔底位置から上方へ頭頂位置までの高さを顔の高さ５５
とする。目の位置に相当するｙ座標範囲としては、頭頂
位置から顔の高さの１／３〜２／３の領域を使用する。
すなわち、この領域がｘ軸上射影計測範囲５６である。

【００６０】次に、ステップＳ２８に進み、ステップＳ
２７で決定されたｘ軸上射影計測範囲における濃淡画像
の人物像３０のｘ軸方向について、その濃淡の計測を行
い、ｘ軸上の濃淡射影をとる。すなわち、図１０の斜線
で示した部分が、人物像３０のｘ軸方向について、その
濃淡の計測を行った結果得られたｘ軸上への濃淡射影パ
ターン６０である。

【００６１】次に、ステップＳ２９に進み、ｘ軸方向の
顔領域の分割、すなわち、顔の左右端の決定を行う。図
１１を参照して説明する。

【００６２】図１１において、ステップＳ２８で求めら
れたｘ軸上への濃淡射影パターンについて、一次微分を
求めて得られたものが、微分曲線６５である。このステ
ップＳ２９では、微分曲線６５の一次微分値の平均値ｍ
ｄおよび標準偏差値ｄｄを使用し、曲線の左右の立ち上
がり点を検出して、それらを顔の左端および右端とする
処理が行われる。すなわち、目の周辺位置に相当する顔
の縦の位置範囲で計測した濃淡射影パターンの濃淡変化
点ｘにおける一次微分値ｐｄ（ｘ）を左右のマージン６
８（図１１の斜線部分）を除外した領域内において閾値
処理を行う。

【００６３】微分曲線６５が閾値ｍｄ＋Ｃ３×ｄｄを横
切るときの符号変化を、ｐｄ（ｘ）が閾値ｍｄ＋Ｃ３×
ｄｄより小さい値からｐｄ（ｘ）＞ｍｄ＋Ｃ３×ｄｄと
なるときの符号変化を正とし、また、ｐｄ（ｘ）が閾値
ｍｄ＋Ｃ３×ｄｄより大きい値からｐｄ（ｘ）＜ｍｄ−
Ｃ３×ｄｄとなるときの符号変化を負と定義する。濃淡
変化点ｘにおける一次微分値ｐｄ（ｘ）をｘの昇べき、
降べき順にそれぞれスキャンし、それぞれの場合におい
て、最初に符号変化が正、負あるいは負、正となるとき
の閾値ｍｄ＋Ｃ３×ｄｄを横切る座標点ｘが顔の左右端
とする。ただし、ここでは実験的にＣ３＝１．０とす
る。

【００６４】ステップＳ２９において、顔の左右端が検
出された場合、それらの位置情報を顔領域検出結果信号
として動作制御手段９に出力される。また、顔の左右端
が検出されなかった場合も、顔領域が検出されなかった
旨の情報を通知する信号が動作制御部１４に対し出力さ
れる。

【００６５】以上、説明したように、上記実施例によれ
ば、画像蓄積部１１に取り込まれた人物の濃淡画像に対
し、顔領域検出部１３において、ｙ方向の射影ｐ（ｙ）
を計測し、その射影ｐ（ｙ）を一定の画素数Δおきに順
次比較して、極大点を検出し、また、同時にその極大点
における射影極大値ｐΔ（ｙ）を求め、その極大点の分
布状態から複数の顔領域分割位置候補を検出して、人物
画像を複数の領域に分割する。極大点の射影極大値の統
計量と、分割された領域のうち最上端の領域内の極大点
の射影微分値を比較して、頭頂位置を検出し、また、分
割された領域のうち下方の領域内の極大点の位置とその
射影値から求まる評価値Ｓから顔領域分割位置候補を１
つ選択し、その選択された顔領域分割位置候補と、その
上方の極大点の射影極大値とを比較して顔底位置を検出
する。さらに、この検出された頭頂位置と顔底位置をも
とに、人物の濃淡画像の目の領域を検出し、その領域を
ｘ軸上射影計測範囲として、その範囲内において濃淡画
像のｘ方向の射影を計測し、その射影の一次微分値ｐｄ
（ｘ）とそれらの統計値とを比較して顔の左右端を検出
する。

【００６６】このように、上記実施例によれば、人物の
濃淡画像のｘ軸方向ｙ軸方向の射影をもとにして、頭頂
位置、顔底位置、顔の左右端を検出することにより、人
物の顔領域の検出を、確実かつ高速に検出することが可
能となる。尚、上記実施例に用いられてる設定値Ｃ０、
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、ｎの値は上記の値のみに限らず、各
種条件に応じて可変するものである。

【００６７】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
人物の顔領域の検出を、確実かつ高速に検出することが
可能な人物顔領域検出装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例に係る人物顔領域検出装置を概
略的に示す図。

【図２】人物顔領域検出装置の要部の構成を概略的に示
すブロック図。

【図３】人物顔領域検出装置の動作を説明するためのフ
ローチャート。

【図４】顔領域検出処理を説明するためのフローチャー
ト。

【図５】領域分割処理を説明するための図。

【図６】頭頂位置を検出する処理を説明するための図。

【図７】顔底位置を検出する処理を説明するための図。

【図８】頭頂位置の修正修正処理を説明するための図。

【図９】ｘ軸上射影計測範囲を決定する処理を説明する
ための図。

【図１０】ｘ軸上の濃淡射影の計測結果を示した図。

【図１１】顔の左右端を検出する処理を説明するための
図。

【符号の説明】

１…ＩＶＴカメラ、２…伝送路、３…処理装置、４…表
示装置、５…警報手段、６…画像記録装置、７…監視領
域、１０…Ａ／Ｄ変換器、１１…画像蓄積部、１２…カ
メラ制御部、１３…顔領域検出部、１４…動作制御部、
１５…認識結果情報記録部、３０…人物像、３１…濃淡
射影パターン、３２…極大射影、３３…顔領域分割位置
候補、３４…顔領域分割位置候補、３５…極大射影、３
６…閾値、３８…頭頂位置、３９…顔領域分割位置候
補、４０…濃淡射影パターン、４１…極大射影、４２…
最適極大射影、４３…顔底位置、４５…顔領域分割位置
候補、４６…最適極大射影、４７…顔底位置、４８…頭
頂位置、４９…顔の高さ、５０…検索範囲、５１…修正
された頭頂位置、５５…顔の高さ、５６…ｘ軸上射影計
測範囲、６０…濃淡射影パターン、６５…微分曲線、６
８…マージン。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 人物の顔領域を含む濃淡画像からその顔
   領域を検出する人物顔領域検出装置において、 人物の顔領域を含む濃淡画像を入力する画像入力手段
   と、 この画像入力手段で入力された濃淡画像のｙ方向の射影
   を計測する第１の射影計測手段と、 この第１の射影計測手段で計測された射影をもとに前記
   画像入力手段で入力された濃淡画像を複数の領域に分割
   する分割手段と、 この分割手段で分割された各領域内の特徴を評価するこ
   とにより、ｙ方向顔領域分割位置を検出する第１の検出
   手段と、 前記画像入力手段で入力された画像のｘ方向の射影を計
   測する第２の射影計測手段と、 この第２の射影計測手段で計測された射影をもとにｘ方
   向顔領域分割位置を検出する第２の検出手段と、 を具備したことを特徴とする人物顔領域検出装置。
2. 【請求項２】 人物の顔領域を含む濃淡画像からその顔
   領域を検出する人物顔領域検出装置において、 人物の顔領域を含む濃淡画像を入力する画像入力手段
   と、 この画像入力手段で入力された濃淡画像のｙ方向の射影
   を計測する第１の射影計測手段と、 この第１の射影計測手段で計測された射影の極大点を検
   出する極大点検出手段と、 この極大点検出手段で検出された極大点をもとに前記画
   像入力手段で入力された濃淡画像を複数の領域に分割す
   る分割手段と、 前記極大点検出手段で検出された極大点における微分値
   の統計量と、前記極大点検出手段で検出された極大点の
   うち、前記分割手段で分割された領域の上方の境界周辺
   の極大点における射影の微分値を比較して、頭頂位置を
   検出する第１の検出手段と、 前記画像入力段で入力された濃淡画像のｘ方向の射影を
   計測する第２の射影計測手段と、 この第２の射影計測手段で計測された射影の微分値をも
   とにｘ方向顔領域分割位置を検出する第２の検出手段
   と、 を具備したことを特徴とする人物顔領域検出装置。
3. 【請求項３】 人物の顔領域を含む濃淡画像からその顔
   領域を検出する人物顔領域検出装置において、 人物の顔領域を含む濃淡画像を入力する画像入力手段
   と、 この画像入力手段で入力された濃淡画像のｙ方向の射影
   を計測する第１の射影計測手段と、 この第１の射影計測手段で計測された射影から極大点を
   検出する極大点検出手段と、 この極大点検出手段で検出された極大点をもとに前記画
   像入力手段で入力された濃淡画像を複数の領域に分割す
   る分割手段と、 前記極大点検出手段で検出された極大点のうち、前記分
   割手段で分割された領域の下方の境界周辺の極大点にお
   ける射影をもとに顔底位置を検出する第１の検出手段
   と、 前記画像入力手段で入力された濃淡画像のｘ方向の射影
   を計測する第２の射影計測手段と、 この第２の射影計測手段で計測された射影の微分値をも
   とに顔領域分割位置を検出する第２の検出手段と、 を具備したことを特徴とする人物顔領域検出装置。
4. 【請求項４】 人物の顔領域を含む濃淡画像からその顔
   領域を検出する人物顔領域検出装置において、 人物の顔領域を含む濃淡画像を入力する画像入力手段
   と、 この画像入力手段で入力された画像のｙ方向の射影を計
   測する第１の射影計測手段と、 この第１の射影計測手段で計測された射影から極大点を
   検出する極大点検出手段と、 この極大点検出手段で検出された極大点をもとに前記画
   像入力手段で入力された濃淡画像を複数の領域に分割す
   る分割手段と、 この分割手段で分割された各領域内の特徴を評価するこ
   とにより、ｙ方向顔領域分割位置を検出する第１の検出
   手段と、 この第１の検出手段で検出されたｙ方向顔領域分割位置
   をもとに、変化特徴の強い目の位置を推定し、その領域
   において、ｘ方向射影計測領域を検出する第２の検出手
   段と、 この第２の検出手段で検出されたｘ方向射影計測領域内
   において、前記画像入力手段で入力された濃淡画像のｘ
   方向の射影を計測する第２の射影計測手段と、 この第２の射影計測手段で計測された射影の微分値をも
   とにｘ方向顔領域分割位置を検出する第３の検出手段
   と、 を具備したことを特徴とする人物顔領域検出装置。
5. 【請求項５】 ｙ方向における顔とそれ以外の部分のよ
   うに、領域によって濃淡変化の周期の異なるものの領域
   分割を行うために、ある軸上の射影の極大点間隔の分布
   を用い、それを閾値処理する方式を用いることを特徴と
   する人物顔領域検出装置。
6. 【請求項６】 人物の顔領域を含む濃淡画像からその顔
   領域を検出する人物顔領域検出装置において、 人物の顔領域を含む濃淡画像を入力する画像入力手段
   と、 この画像入力手段で入力された濃淡画像のｙ方向の射影
   を計測する第１の射影計測手段と、 前記第１の射影計測手段で計測された射影に対し、サン
   プリング間隔を変化させて射影のサンプリングを複数行
   い、それぞれの場合における極大点を検出する極大点検
   出手段と、 この極大点検出手段で検出されたそれぞれの場合の極大
   点の分布状態をもとに、最適なサンプリング間隔の場合
   の極大点を選択し、その極大点をもとに前記画像入力手
   段で入力された濃淡画像を複数の領域に分割する分割手
   段と、 この分割手段で分割された各領域内の特徴を評価するこ
   とにより、ｙ方向顔領域分割位置を検出する第１の検出
   手段と、 前記画像入力手段で入力された画像のｘ方向の射影を計
   測する第２の射影計測手段と、 この第２の射影計測手段で計測された射影の微分値をも
   とにｘ方向顔領域分割位置を検出する第２の検出手段
   と、 を具備したことを特徴とする人物顔領域検出装置。