JPH07507168A - テンプレートの形成方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 テンプレートの形成方法 本発明は対象物のイメージのテンプレートの形成方法に関し、このテンプレート は特に、それに限定されるものではないが、セキュリティおよび管理用のイメー ジおよびモデルベースのイメージコードディングによる対象物の認識に適用され る。

テンプレートは、テンプレートがその他のイメージに続いて比較されることがで きるように、イメージの顕著な特徴を含むことを目的とする対象物のイメージの 表示であり、別のイメージに対するテンプレートの適合の良好さはこのイメージ が対象物のサブイメージであるかまたはそれを可能性の尺度を提供する。例えば 、一連のテンプレートは１グループの人々の顔の各イメージから形成される。セ キュリティカメラによって捕らえられた人の顔のイメージはテンプレートに比較 され、その人物がグループの１人であるか否かを決定することができる。

テンプレートを使用した既知の方法は、文献（Ａ　Ｌ　Ｙｕｉｌｌｔ　、　Ｄ　 Ｓ　ＣｏｈｅｎおよびＰ　Ｗ　Ｈａｌｌｉｎｍｎ氏らによる“Ｆｕｌｗｕ　Ｅｌ ！ｒａｃｆｉｏｎ　ＦｒｏＩＩＩＦａｃｅ　Ｕｓｉｎｇ　Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ Ｔｅｍｐｌｘｌｅｓ　”　、　Ｂａｒｙａｒｄ　Ｒｏｂｏｔｉｃｓ　Ｌｘｂｏｒ ａｆｏｒ７　Ｔ＊ｃｂｎｉｃｉｌ　Ｒｃｐｏｒｌ　３３−２　、　１９８８年） に記載されている。この方法において、重要な特徴または対象物は、対象物の形 状の知識を含む１組のパラメータによっこのようなテンプレートの例が記載され ており、１つは目を認識するために使用され、他方は口に対して使用される。前 者の場合、制作者によって定められた目のテンプレートは虹彩の外側境界に対応 した円、２つの放物線を含む目の上部および下部に対応した境界線、目の白色部 に対応した領域および目の白色部の中心に対応した２つの点を含んでいた。

Ｙｕｉｌｌｓ氏他のテンプレートは、テンプレートの成分が成分間の概念的な構 成的な抑制力を前提として移動できる点で変形可能である。テンプレートが試験 イメージに整合された場合、テンプレートの成分は誘引力がテンプレートの成分 間の構成力によって全体的に抵抗されたイメージの種々の谷、エツジおよびピー ク成分に引き付けられる。エネルギ関数は、イメージの特徴へのテンプレート成 分の誘引力およびテンプレートの変形に抵抗する構成力に関して定められ、テン プレートはこのエネルギ関数を最小にするように変形される。このエネルギ関数 は、イメージに対するテンプレートの適合の良好さの尺度を提供し、テンプレー トが事実上イメージに成功的に整合されているか否か、すなわちイメージが本当 にテンプレートに対応するか否かの尺度として使用されることができる。

テンプレートを形成するこの方法は、Ｙｕｉｌｌｓ氏他の特定の場合では顔の特 徴である、テンプレートが整合されるべき対象物の特徴の外観に関して有効な優 先（ｐｒｉｏｒｉ）情報がテンプレート中に含まれることが可能であり、全体構 造として局部情報を含むエツジまたはその他の特徴を検出する機構を提供するよ うに考えられた。

しかしながら、出願人はこのテンプレート形成方法に関連した欠点が存在するこ とを認識した。第１に、テンプレート設計は優先情報に基づいているため、テン プレート中に含まれた情報は正確であることが重要である。例えば、それが簡単 な幾何学形状のラインとしてテンプレートに反映されることができるようにエツ ジを簡単化することは、事実上イメージに対するテンプレートの整合を妨げる。

例えば、下方アイラインのエツジは異なる国の人々の間で著しく変化する可能性 が高いため、典型的な“西洋人“の目を認識するように設計されたテンプレート は、典型的な“東洋人”の目にテンプレートを適合しようと試みた場合に良好に 機能しないことが認められている。

このような既知のテンプレートの特徴は、いくつかの場合においてそれがイメー ジ中の特徴を正確に表現しないで、人間がイメージ中の対象物の顕著な特徴であ ると知覚するものを正確に表記することである。別の欠点は、これらのテンプレ ートが“手製で”設計され、個別にコード化されなければならず、これは時間を 費やし、不正確に行われる可能性があることである。

本発明によると、対象物のイメージのテンプレートを形成する方法は： （ａ）各基準を満たすイメージ内の１以上の特徴タイプの発生を検出し、 （ｂ）このような各発生に対して、特徴タイプの発生が配置されていると考えら れるイメージ内の点である特徴位置を決定し、 （ｃ）特徴位置間のリンクの構造メツシュを構成するステップを含む。

本発明の方法は、対象物のトレーニングイメージから直接的に特定の対象物（例 えば、目または顔）に適したテンプレートを形成するようにイメージを処理する 。この方法の利点は、テンプレートがイメージ中に存在している対象物の顕著な 特質（アトリビュート）をコード化し、錯覚を生じさせる可能性のある細部をエ ンコードすることを試みないことである。さらに、この方法はテンプレートの設 計への人為的入力を伴わずに実行されることが可能であり、トレーニングイメー ジに存在している任意の対象物に潜在的に適用されることができる。テンプレー トは１度形成されると、既知の変形可能なテンプレートがイメージ認識およびそ の他の適用において使用するために使用されることができる。

本発明の方法において、人間のオペレータの誘導なしに、またトレーニングイメ ージを処理することによってイメージが表わすものの予備知識を必要とせずに、 テンプレートはトレーニングイメージから直接得られる。

イメージから適切なテンプレートを獲得する合理的な機会を本発明の方法に提供 するために、対象物はイメージ内の中心に配置され、その他の特徴から分離され ることが好ましい。

すなわち、テンプレートが探索する対象物だけがイメージ中に存在していること が好ましい。この状況は、テンプレートが試験イメージに整合するために続いて 使用された場合に緩和される。

特徴部分間のリンクの構造メツシュのノードは、各トークン（ｊｏｋ！ｎ　）が 特徴のタイプ、特徴タイプの強度および大きさ等の可能性のあるアトリビュート 値、並びにその位置から構成されたリンクされたトークンとして考えられること ができる。本発明の方法によって形成されたテンプレートは、適切なイメージ処 理動作によってトレーニングイメージから抽出されたこのようなプリミティブな トークンのネットワークから構成されていると考えることができる。

本発明の方法は、特徴タイプのどの発生がテンプレートに含まれるかに関して選 択的である。例えば、イメージ中に十分な強度を何する特徴タイプだけが、顕著 なイメージアトリビュートである可能性があると考えられ、基準は検出された所 望の特徴タイプを除いた全てを廃棄するように設定されることができることが好 ましい。

一般に、特徴タイプはイメージの一部分上に延在している。

本発明のテンプレートにおいて、特徴タイプはイメージ内の点に位置されている と考えられるため、それはテンプレートの構造メツシュのノードを形成すること ができる。したがって、要求された基準を満たす特徴タイプの発生に対して、特 徴が位置されていると考えられるその点が決定されなければならない。これは、 例えば特徴タイプの重心であることができる。

特徴位置間のリンクの構造メツシュは、試験イメージに整合されている時のテン プレートの変形を抑制するためにメツシュのノード間に構造力を含んでいる。

イメージ内における特徴タイプの発生の検出は：（ｄ）特徴タイプであるイメー ジのその部分だけが強調される表示イメージを形成し、 （ｅ）イメージビットマツプを得るために表示イメージをしきい値処理し、 （ｆ）イメージビットマツプ内の活動の領域の位置を定め、（ｇ）配置された活 動の領域のどれが特徴タイプの発生として検出されるべき基準を満たすかを決定 することによって直接実行されることができる。

これらのステップは、テンプレートを形成するために使用される各クラスおよび 特徴タイプの方位付けに対して実行される。全ての特徴タイプが識別されると、 リンクの構造メツシュはそれらの間に形成されることができる。

特徴タイプは、例えば理想的ではないかもしれないが、本発明によるテンプレー トを形成するのに有効な開始セットを提供すると認められた方位付けされたエツ ジ、谷およびピークイメージを含む。

選択された特徴タイプは、任意の適当な手段によって識別されることができる。

例えば、エツジイメージは簡単な方位付けされたソベル（Ｓ　ｏｂ＜Ｉ）フィル タを使用することによって見出され、ピークおよび谷イメージは方位感応性形態 フィルタを使用して得られる。異なる方位を除く特徴の所定のりラスの特徴タイ プ（例えばエツジまたは谷）間の応答の重複を全て除去するために、全ての方位 にわたる最大値の画像成分だけが保持されることが好ましい。その他全ての方位 における対応した画像成分は０に設定される。この方法において、各特徴タイプ の各方位に対して１組の表示イメージを得ることができる。

特徴タイプがイメージ中で発生したと考えられる基準は、活動の領域中の画像成 分の数がしきい値の大きさより大きいとすると都合が良い。小さいそれらの領域 は廃棄され、残りのものだけがテンプレートの構造メツシュのノードを形成する ために使用される。

特徴タイプの発生の特徴位置は、修正されたイメージビットマツプにおけるイメ ージ活動の対応した領域の重心、或はしみ（ｂｌｏｂ）であると考えられること が好ましい。

本発明は、特徴タイプを互いに結合するために形成された任意の特定タイプの構 造メツシュに限定されない。１つの便利な構造メツシュは、全ての特徴タイプの 既知のデローネイ（Ｄｅｌａｕｎｅ７）三角形分割を実行することによって形成 される。

結果的な特徴タイプの三角形に分割されたメツシュ、すなわちトークンはトレー ニングイメージ中に表された対象物に対してテンプレートを形成する。

いくつかの例において、物理的に緊密に結合されていない領域間においてテンプ レートをさらに自由に移動させるために、予め定められた長さより大きいテンプ レートリンクを削除することが好ましい。

任意の特徴タイプと関連したトークンは付加的なアトリビュートとして、例えば 活動領域の寸法、主な方位およびアスペクト比を含んでいる。

最後のテンプレートからミーニングを抽出することが可能である。導出されたテ ンプレートは、各構成トークンを個別に変換することによって表示されることが できる。各トークンが予ｐ１されたイメージアトリビュートを描くと、対応した アトリビュートがイメージ上の適切な位置に表示され、それに関してテンプレー トが全体的に観察されることを可能にすることができる。視覚的な検査および実 際的に任意のトークンと一致する必要はない重要なキーポイントのラベル付けに よってテンプレートの一部分にミーニングを割当てることができる。例えば、キ ーポイントはテンプレートが適合されるイメージに関して維持されることが適切 である。例えば顔に対して、任意の一致したイメージ活動を有しない鼻の公称的 な中心位置がラベル付けされることができる。この位置は、任意の顔に対するテ ンプレートの適合内のコンテキストによって獲得されることができる。

単一のトレーニングイメージを解析することによって形成されたテンプレートは 、特にそのイメージがそれにテンプレートを整合することによって再発生した時 を識別するのに適している。しかしながら、トレーニングイメージに特に現れな い対象物の存在を識別する必要がある多数の適用が存在している。例えば、一般 的な条件でイメージ中に目の存在を認識する必要がある場合、目の一例を解析す ることから形成されたテンプレートは、テンプレートが形成された特定の目は概 して共通した目の特徴ではない特徴タイプを含んでいるため、この一般的な認識 問題に理想的には適さない。これらの状況において、それぞれ認識されるべき異 なる・タイプの対象物例であるいくつかのイメージから形成されたテンプレート を組合せることによって形成される一般化されたテンプレートを形成することが 有効であることが認められている。したがって、例えば一連の異なった目が各シ リーズのテンプレートを形成するために使用されることができる。これらのテン プレートは、−膜化されたテンプレートを形成するために組合せられる。

テンプレートを組合せて複合Ｔを形成する問題に対して多数の可能な方法が本出 願人により考慮されてきた。これらは、例えば、文献（Ｊ　Ｓ　ｅｇａｎ氏によ る“Ｍｏｄｅｌ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ａｎｄ　Ｒｒｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｏｆ　 Ｎｏｎ−Ｒｉｇｉｄ　０ｂｊＣｃｔｓ　”　Ｃｏｍｐｕｔｅｔ　Ｖｉｓｉｏｎ　 ａｎｄＰａＮｓｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｌｉｏｎ　、５９７乃至６０２頁、　１９ ８９年）に記載されたようなグラフ整合方法、およびイメージにテンプレートを 適合する時に、しかしテンプレート間で使用されるものに類似したエネルギ最小 比較技術を含んでいた。

しかしながら、この特許出願を出願する時に最も有望であると考えられる方法は 、遺伝子アルゴリズムを使用することである。遺伝子アルゴリズムは、生物学的 系統において発見された自然選択および進化の原理に基づいている。本出願人は 遺伝子学的なタイプのアルゴリズムを考案し、テンプレートを組合せるのに適用 している。１組の可能な解は、この場合テンプレートは最良のメンバーを組合せ ることによって構成されるポピユレーションとして維持され、一方その他のもの は例えば顔にさらに良好に適合することができる成功的なテンプレートを漸次的 に発生するために廃棄される。

以下、例示および添付図面の参照により本発明の１実施例を説明する。

図１は、男性の頭部および肩のイメージを構成する写真である。

図２（ａ）乃至２（ｄ）は、図１のイメージから得られた表示イメージの写真で あり、それぞれ異なる特徴タイプの発生を保持している。

図３（ａ）乃至３（ｄ）は、図２（ａ）乃至２（ｄ）の表示イメージからそれぞ れ得られたイメージビットマツプの写真である。

図４（ａ）乃至４（ｄ）は、予め定められたしきい値の大きさより大きい活動の 領域の写真であり、図３（ａ）乃至３（ｄ）の各イメージビットマツプにおける 特徴タイプの発生と考えられる。

図５は、テンプレートが得られた図１のイメージ上に重ねられて示された図４（ ａ）乃至４（ｄ）の特徴タイプから形成されたテンプレートの写真である。

図６は、遺伝学的ベースのテンプレート組合せアルゴリズムに対するテンプレー トの染色体表示を示した概略図である。

図７は、染色体として表示するためにゾーンに分割されたイメージの図である。

図８は、図６の染色体の各遺伝子と関連した情報の表示である。

図９は、循環方法によってゾーンにイメージを分割する方法を示した図である。

図１０は、図９に関連した再分割循環ツリーを示したグラフである。

図１１および図１２は、２つの親染色体が交差メカニズムによりどのようにして ２つの子孫染色体を生成するかを示した図である。

図１３は、染色体が遺伝子ストリングを反転することによってどのようにして修 正されることができるかを示した図である。

図１を参照すると、本発明によるテンプレート形成方法が説明される男性の頭部 および肩のイメージ例が示されている。

イメージは、構成画像成分の値を記憶したイメージ記憶装置に結合されたＴＶカ メラによって捕らえられる。この特定の例において、４つの特徴タイプ、すなわ ち垂直および水平エツジ並びに垂線に対して４５°で走るエツジが考慮された。

したがって、各特徴タイプのイメージのそれらの部分だけが保持された４つの表 示イメージを形成する既知の方法でイメージが処理された。これらの特徴に対す る結果的な表示イメージは、図２（ａ）乃至２（ｄ）に示されている。

以下、特徴タイプが処理された表示からどのようにして抽出されるかを説明する ために図２（ａ）の表示イメージの処理に限定して考える。同じ処理は、図２（ ｂ）乃至２（ｄ）のその他３つの表示イメージにも適用された。

第１に、図２（ａ）の表示イメージは、適切な特徴タイプのイメージのそれらの 部分だけを保持した図３（ａ）に示されたようなイメージビットマツプを得るた めにしきい値処理された。その後、所定の特徴タイプの異なる方位のイメージビ ットマツプの画像成分が比較され、最大値の画像成分だけが保持された。それは その画素を保持した最大値画像成分を含むイメージビットマツプであり、一方そ れが比較された別のイメージビットマツプ中の等価な画像成分は削除される。

これは、その特徴タイプの種々の方位に対する活動の領域間で重複を生ぜずに所 定の特徴タイプに一連のイメージビットマツプを提供する。図３（ａ）のイメー ジビットマツプの個々の領域の大きさは、特定の特徴の中の画像成分の数をカウ ントすることによって定められる。これは後にしきい値に対して試験される特徴 の大きさの尺度を提供した。小さ過ぎるものは図４（ａ）の修正されたイメージ ビットマツプを得るためにイメージビットマツプから削除された。

図４（ａ）の修正されたイメージビットマツプに残った活動の領域は特徴タイプ の発生として検出され、その地金ての例が無効にされた。位置が特徴の位置され たイメージの点であると考えられる特徴の画像成分要素、すなわち特徴の重心を 加重平均することによって特徴位置が計算された。特徴タイプおよびイメージ内 のその位置を表すトークンはこの特徴と関連していた。

テンプレートが置かれようとしている特定の適用によると重要である任意のアト リビュートはまたトークンの一部分を形成することが可能であった。例えば、そ れは特徴の大きさおよびその強度に関する情報を含むことができた。

この処理の結果、元のイメージの特徴タイプの内容を特徴づける一連のトークン が得られた。同様にして、１組のトークンは最後のテンプレートを形成する時に 使用される別の特徴タイプに対して得られた。全ての特徴タイプに対する全ての 組のトークンが構成され、この組は特徴タイプの位置を三角形分割することによ って得られた元のイメージのテンプレートの基本を形成した。

図５を参照すると、図４（ａ）乃至４（ｄ）の全てのトークン化された特徴タイ プの特徴位置間のリンクの構造メツシュを形成することによって構成されたテン プレートが示されている。この場合、メツシュは全ての特徴位置のデローネイ三 角形分割を使用して三角形分割されたメツシュによって特徴位置を接続すること によって形成された。そのようにして形成されたテンプレートは、元のイメージ の所望のテンプレート表示であった。

図５の写真は、直線セグメントによって結合されたノード位置により特徴位置が 示されている元のイメージに重ねられたテンプレートを示す。

テンプレートの形成にどの特徴タイプが使用されるかの選択は固定されていない 。しかしながら、選択された組はそのメンバーが異なっており、キ一対象物のデ ィテールを採取する意図で情報を提供し、できるだけ照明の変化と無関係である ように選ばれなければならない。文献（Ａｎｎｅ　Ｔｒｅｉｓ＋ａｕ氏による” ＰｒＣ−ＡＨｅｎｌｉｖ＊　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｉｎ　Ｖｉｓｉｏｎ”　、 　ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ、Ｇｒａｐｈｉｃｓ、ａｎｄ　１ｍｘｇｓ　Ｐ ｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｖｏｌ　３１．１５６乃至１７７頁、　１９８５年）にお いて、このような特徴タイプの可能な組が定められている。

一般に、テンプレートを形成するためのイメージの処理中、異なる処理イメージ はビジュアルディスプレイ装置上に可視的に示されない。本発明のステップは、 逆にトレーニングイメージの記憶された表示およびその処理形態を利用する。

本発明によるテンプレフトは、それがイメージ中の対象物の近くでそれを初期化 し、テンプレート特徴タイプがターゲットイメージ中の対応した特徴に引付けら れることを可能にし、一方間時にイメージディテールが整合されることができる 緊密さの程度による限界内でその幾何学形状を変形することによって訓練される 対象物タイプの新しい例の形状の認識および表示の両方を行うために使用される 。この適合処理は、Ｙｕｉｌｌｅ氏他によって記載された上記に参照されたタイ プの伝統的な変形可能なテンプレートによって使用されたものに類似している。

テンプレートが適合に適しており、続いて遭遇す所定の対象物の新しい例の大部 分の形状を示した場合、認識されるべき対象物のクラスの異なるメンバーの１以 上のイメージからテンプレートが形成され、テンプレートを組合わせて一般化さ れたテンプレートを形成することが非常に有効であることが本出願人によって認 められている。本発明のある観点を構成するこの方式は、クラスの特定のメンバ ーに対する特有の特徴以外のクラスの対象物に適した顕著な特徴を含む一般化さ れたテンプレートを提供する。これは、１つのイメージが好ましいテンプレート だけに基づいた場合に対象物のクラスの特定のメンバーを識別するのと対照的に 、対象物を分類するのに適したテンプレートを提供する。

以下、本発明にしたがってテンプレートを組合せてこのような一般化されたテン プレートを形成する特定の方法を説明する。

本出願人により一般化されたテンプレートを形成する好ましい方法は、テンプレ ート特徴がそれが訓練されたクラス中の対象物を認識する時に最も有効か否かを 決定するために遺伝子アルゴリズムを使用することである。基本的なアルゴリズ ムは生物中の染色体に類似した遺伝子表示を必要とし、それはこの表示を変換し てポピユレーションメンバーを形成スる方法および各ポピユレーションメンバー の適合性を設定する方法である。

アルゴリズム自身は最初の適合性の低いまたは適合しないポピユレーションによ り開始し、次の世代のメンバーの親であるような適合メンバーを優先的に選択す ることによって適合性を反復的に改良する。したがって、より適合したメンバー が次の世代の遺伝子給源に優先的に貢献する傾向があり、上記の平均適合性に貢 献した遺伝子が世代間で頻度的に指数関数的に増加する傾向があることを示すこ とができる。

遺伝子アルゴリズムのパワーは適者生存方法だけでなく、２つのポピユレーショ ンメンバーが組合せられる方法にある。

任意の２つの親からの染色体は、交差によってそれらの子供の染色体（通常２つ が生成される）に貢献しなければならない。これは、２つの染色体が互いに整列 し、遺伝材料の隣接したストランドが交換される動物遺伝学において観察される 現象である。したがって、適合したポピユレーションメンバーからの遺伝子の新 しい組合せは、全体的な適合性の改良を行うことを一定して全体的に試みられて いる。

本発明のコンチクストにおいて、組合せられるべきテンプレートの組は、将来遭 遇される可能性のある対象物を表わした１組のトレーニングイメージに基づいて いなければならない。特に、得られたテンプレートによって示されたイメージ特 徴の組は、イ、メージ認識装置に与えられる可能性のある最も新しい対象物の外 観を描くのに適した全ての要素を含んでいなければならない。

遺伝子アルゴリズムは、種々の異なる初期テンプレートがら得られた新しい混合 要素を含む新しい染色体表示テンプレートを生成する効果を有し、世代間におい て染色体間で要素を交換するために適用される。１つのテンプレートにおいて例 えば目を整合するのに良好なテンプレートの一部分は、口を整合するのに良好な 別のテンプレートの一部分と結合され、それによって両タスクを実行するのに巧 みな複合テンプレートを生成してもよい。

以下、このような遺伝子アルゴリズムの構成をさらに詳細に説明する。

複合テンプレートに貢献しようとしている各テンプレートは、それで動作する遺 伝子アルゴリズム用の染色体表示としてエンコードされなければならない。

テンプレートの染色体表示だけでなく、対応した個々のテンプレートを導出する ために染色体を変換する方法もまた存在していなければならない。本発明のコン チクストにおいて、導出されたテンプレートのトレーニング組を与えられた開始 ポピユレーションを初期化するためにテンプレート描写を与えられた染色体を生 成することができなければならない。

一般的に遺伝子アルゴリズムによりて与えられた制限および実際的な考慮事項に よって、染色体表示が生じることが望ましいある特性が存在している。固定数の 遺伝子ユニットから構成された固定された長さの染色体描写を有することは、染 色体の結合および交差中に役立つため好ましい。個体中の何効なアトリビュート を提供する遺伝子のコレクションは相互適合（ｃｏａｄａｐｆ　）されると考え られ、すなわちそれらは互いに良好に作用する。このような相互適合された遺伝 子は、交差中に保存されるように染色体上に局部的に集合することが好ましい。

各遺伝子は低いオーダーのアルファベットで要素を表すことが好ましい。すなわ ち、それは小さい範囲の値だけを示すことができなければならない。

これまで科学文献に記載された染色体は、遺伝子の直線ストリングから構成され ている。２−Ｄ染色体表示はテンプレートの２−Ｄ性質に近いと考えられるが、 本発明の実施例は、その他の適用には該当しないが、理論が合理的に十分に展開 されるもっと伝統的な遺伝子の直線マツピングを使用する。

別の染色体表示方法は、有効であることを示した場合にはもちるん適応されても よい。しかしながら、初期化中、空間的に近接している特徴タイプは染色体上で 緊密な遺伝子にょって表されるため、染色体内の遺伝子の直線構造に問題があっ ではならない。遺伝子アルゴリズムによって示される特性は、染色体上に相互適 合された遺伝子の集群を生じさせることであり、それはこのような集群が交差中 に破壊されることを阻止するのに役立つ。

図６を参照すると、使用されるテンプレートの染色体表示はｉ−Ｑ乃至ｎ−１で ある１組のｎ個の遺伝子Ｇ、を含み、各遺伝子Ｇ、はイメージの１領域における 特徴タイプを表していた。染色体の長さを固定するために、イメージ領域は図７ に示されているように固定された番号のゾーン（方形領域）Ｚｌに量子化された 。各ゾーンＺｉは認識可能な特徴タイプの１以上の例を含むことができたが、１ つだけが染色体においてコード化された。

図８は、染色体の遺伝子Ｇ　によってエンコードされた情報を示す。それは３つ の遺伝子フィールドＦ１、Ｆ２およびＦ３から構成された。遺伝子フィールドＦ ｌは、それがエンコードするゾーンＺｉの番号、この場合はゾーン番号３４を含 んでいた。遺伝子フィールドＦ　は、そのゾーン内の特徴りイブが活動的である か否かを示したフラッグを含んでいた。

遺伝子フィールドＦ３は特徴タイプ、この場合は右上から左下への４５″エツジ を示した。

遺伝子Ｇ１はそれらがゾーン番号Ｚ１に対応するイメージのゾーンＺ　に対する 基準を含んでいるため、したがって染色体上の遺伝子の位置は独立的であり、そ れらは所望に応じて相対的な染色体位置を自由に変化することが可能であった。

遺伝子は、許容可能な特徴タイプの番号からなる比較的低いオーダーのアルファ ベットからの要素に制限されていた。

上記のように、遺伝子Ｇ、が対応するゾーン２．はゾーン番号によって示された 。ゾーン位置および近接情報等の実際のゾーンの詳細は、各遺伝子によってコー ド化されなければならない無関係の詳細を最小にするために分離した箇所に保持 された。コンパクトな表示はさらに効果的であり、それはアルゴリズムの実施中 に重要であった。

テンプレート構造メツシュ内の特徴タイプの接続性は遺伝子表示内において全く エンコードされなかったが、以下説明されるように染色体の表記中に自動的に生 成されて対応したテンプレートを生成した。

遺伝子アルゴリズムはしばしばランダムに初期化され、その後に解を探索するこ とが認められているが、重要な対象物の１組のトレーニングイメージからｉ５ら れた１組の基本テンプレートからのポピユレーションを初期化することが好まし い。これらのイメージは、各イメージ中の目および口の中心も遺伝子アルゴリズ ムが以降の段階中にテンプレートを組合せるのを助けるために全てのイメージに わたって整列するように非常に粗く正規化されたことに留意すべきである。

初期化の第１の段階は、それらの等価な染色体表示に基本テンプレートを変換す ることであった。これは、各テンプレート特徴タイプがどのゾーン内に存在する がを決定し、その特徴タイプに対して遺伝子を割当てることから構成されていた 。１以上の９特徴タイプが単一ゾーン内にある場合、任意の１つを保持し、残り のものを廃棄した。初期化で変化可能な残りのものだけが染色体上の遺伝子の順 序であった。初期化時にはどの特徴タイプが関連しているか、したがってどの遺 伝子が相互適合された知られていなかったため、最適な遺伝子の順序は分からな かった。しかしながら、局部的な特徴タイプがしばしば互いに関連していること が認められているので、染色体上の類似した近さの空間的に緊密なトークンを含 む遺伝子を配置する方法が選択された。

どの遺伝子が染色体上のどこに位置するかを決定するためにこの実施例において 使用された方法は、イメージ全体の空間に適用される循環的な空間細分割処理か ら構成されていた。

図９および図１０を参照すると、全イメージ６２は一度イメージの中間点を中心 として４個のサブ領域Ｓ　乃至Ｓ４に均−に循環的に分割され、そのサブ領域は ランダムに順序付けられ、サブ領域Ｓ１□１が特定されたゾーン寸法に達するま で再度分割された。循環が最小寸法のゾーンサブ領域に達するたびに、対応した 遺伝子は染色体上で成長している遺伝子リストの末端に付加された。空間的に近 いゾーンは一般的に循環ツリーにおいて近接しており、直ぐ近くの遺伝子にマツ プされた。

ローカリティを保存する２−Ｄから１−Ｄまでの完全なマツピングは存在しない が、この処理は高度のローカリティを示す順序を提供し、一方異なる初期の染色 体の間等の順序にいくらかの可変性を導入した。

個体の染色体表示は遺伝子型として知られており、これは表現型（ｐｂｅｎｏｔ ７ｐｓ　）として知られた個体自身を形成するように表されるか、または変換さ れることができる。続いて所定の個体の適合性を評価する前に、表現型に基づい て染色体を表すことができることが必要である。表現型は、この例ではテンプレ ートから構成されている。

染色体を表す処理は、この場合比較的容易である。染色体の各遺伝子Ｇ　は試験 され、活動的であるとマークされてい！ る場合には、遺伝子Ｇ　のフィールドＦ３によって特定されま たタイプの一般化されたテンプレート構造において対応した特徴タイプが生成さ れた。遺伝子Ｇ、はまたゾーン詳細のりストに交差照会されて特徴位置情報を提 供することができるゾーンインデクスに基ついて特徴タイプの位置を無条件にコ ード化する。

テンプレートは、前に説明されたように所定の試験イメージに適合するテンプレ ートを形成するために三角形分割されなければならなかった。三角形分割は、テ ンプレートを適合させる直前の後処理段階として実行された。ノード接続性情報 は遺伝子表示自身内においてエンコードされなかった。

選択のメカニズムが進行することが可能であるために、２つのテンプレート染色 体の組合せから生じた所定のテンプレート子孫に対するメリットまたは適合性を 表わす尺度を評価する手段を有することが必要であった。個々のテンプレートは 、上記のように最初に対応した染色体表示から得られた。

その後、それは適合性に対して評価されなければならないかった。

最初に、対象物の所定のイメージに対して良好なテンプレートか意味することを 定める必要がある。基本的な要求は、テンプレートが所定の試験イメージのイメ ージデータへの良好な整合を実行すると共に、小さい変形との幾何学形状的適合 を実施することである。所定のテンプレートの適合性を試験するために使用され る適合処理は、試験イメージに整合したときに最終的な複合テンプレートに関し て使用されるべき適合処理に対応する。

上記の要求が与えられたと仮定すると、最大適合およびイメージ応答を得るため の通常の方法は、整合されるべき全ての可能な特徴タイプで試験イメージを飽和 させるテンプレートであることが理解されることができる。テンプレート表示は できるだけ簡明である、すなわち特徴タイプを超過した例を伴わないことも要求 されるため、費用は特徴タイプの発生数の増加と共に増加するテンプレートに関 連し、それ故テンプレートノードの過剰飽和を阻止する。

より望ましいテンプレートを示した場合に、所定の試験イメージに適用された所 定のテンプレートに対するメリットの客観的尺度を公式化することができる。こ の実施例において使用されるメリット式は によって与えられるメリット値Ｇであった。ここで変数は：Ｇ　メリットの正規 化されていない数 ｎ　ノードの数 Ｎ　ノードの所望の数 エ　イメージ応答表示タイプｔ ｔｌ　ノードｉのタイプ ｘｌ　特徴タイプｉの位置 ｎｕｍ　ｅｄｇｅｓ　ノード間接続数 １、　接続されたノード間の現在の距離Ｌ　接続されたノード間の元の距離 Ｇ、　全体的なメツシュスケール ｐ　過剰ノードペナルティ定数 に１　実験的に決定された加重係数 最終的なテンプレートは、遭遇される可能性のある新しい顔のほとんどに対して 良好に機能しなければならず、したがって顔の範囲に対してテンプレートのメリ ット尺度を評価することが必要であった。したがって、最初のトレーニングセッ トから分離された顔イメージの環境が使用された。所定の世代のポピユレーショ ンの各メンバーを評価するために、試験的な顔イメージのサンプルが環境セット からランダムに採取された。各個体のテンプレートは上記のメリットの尺度に関 する少数の反復を使用してイメージの各試験組に適合され、単一の平均メリット 値が１テンプレート当り計算された。これらの値は、各テンプレートに対して最 終的なメリットの正規化されていない尺度を形成した。

上記のメリット値Ｇは負および正の両値を含む。負ではなく、任意の所定の世代 中にポピユレーションにわたって均一な値の拡散を示す遺伝子アルゴリズムによ る使用のために適合の尺度を形成することが必要であり、それで良好なメンバー が効果的に識別されることができる。尺度Ｇはこれらの基準を得て、利用可能な 適合値を生成するために正規化された。

客観的メリット尺度の正規化が、さらに有効な適合尺度を形成するいくつかの可 能性が存在している。正規化は、ポピユレーションの平均実行数が１の適合性を 受取るように行われ、良好なメンバーはより大きい適合値を有し、悪いメンバー は低いが常に負ではない適合値を有した。可能な正規化方式は、式： を使用して正規化された適合性ｆを計算することである。ここで、ポピユレーシ ョンにわたる値Ｇの平均μおよび標準的偏差σが最初に計算され、その後正規化 された適合性が各ポピユレーションメンバーに対して計算される。“ｋ”は小さ い定数であり、典型的に３より小さく、結果的な適合値の拡散を支配する。結果 的な適合性ｆが負であるいくつかの例において、それは０に設定される。

遺伝子アルゴリズムは、既存のポピユレーションからメンバーを選択して次の世 代を繁殖させて生成する。この選択は、各メンバーの相対的な適合性に依存した 着熱的方法で行われる。この実施例において使用された実際の方法は、単にラン ダムな工程よりも良好に作用することが認められている確率的な余りの選択であ る。この方法は、繁殖しているポピユレーションの残りのもののランダムな選択 の前に繁殖しているポピユレーションの一部分を決定論的に割当てることによっ て、平均メンバーより良好なものが後続する世代で適切に表わされることを保証 する。

交差は、この遺伝子アルゴリズムにおいて使用される最もパワフルな遺伝子オペ レータであり、以下図１１および図１２を参照して説明する。交差は、１個体の 有効なアトリビュートが別の個体からの別の有効なアトリビュートと結合して、 両者の強度を示すことが望まれる子供を生成する手段を提供する。多数の組合せ が試みられ、貧弱な組合せは適合性選択によって取除かれる。交差は約０．６の 高い確率で適用された。

切断部分７０および７１がランダムに選択された。切断部分７ｏお＾　Ｂ よび７１は親染色体Ｇ　乃至Ｇ　およびＧ　乃至Ｇ８．。

ｃ　ｄ　ｃ の２つの領域をそれぞれ定める。これらは交換され、図１２に示されているよう な２つの子孫染色体Ｇ　およびｃＤを生成した。

両者の子供染色体の完全さを維持するために解決されなければならない小さい問 題が存在していた。それは、入来したＡ　伝子によって１つの子供に対して表さ れるゾーンの組は、遺伝子シーケンスが変化するために、しばしば出て行く遺伝 子によりコード化されたものに整合しないことがあった。このような場合、いく つかのゾーンは何回も表され、その他のものは全く表されない。これは交差領域 の外側の第１の子供Ｇ　中の余分な遺伝子を交差領域の外側の第２の子供ＧＤ中 の余分な遺伝子と整合し、２つのストリング間でこれらを交換することによって 修復された。このようにして、両方の子供Ｇ　およびＧＤは必要に応じて全ての 可能なトークンゾーン位置を表す完全に必要な数の遺伝子により完結した。交差 領域における遺伝子のシーケンスの完全さは常に維持された。

このタイプの方法は、トラベリングセールスマン問題に適用された遺伝子アルゴ リズムのような遺伝子順序が変化することができる類似した問題に前に成功的に 適用された。

遺伝子アルゴリズムにおいて使用される別の技術は、遺伝子オペレータが単一の 遺伝子に作用し、ある方法でランダムにそれを変化させる突然変異であった。突 然変異のオペレータ遺伝子は全体としてのアルゴリズムに対する背景オペレータ 遺伝子として非常に低い確率を与えられ、その機能は失われた遺伝子変化または 新しい有効な変化を再導入することである。この遺伝子アルゴリズムの基本的な メカニズムは、交差オペレータ遺伝子および適者生存選択の組合せである。

突然変異は比較的稀にしか発生しないので、突然変異が全ての遺伝子に対して発 生するか否かを検査し続けるよりも以下の方法を採用する二手めどの遺伝子が突 然変異するかを決定する。単一の遺伝子が突然変異する確率ｐを仮定すると、１ ｉｌｌ伝子ストリング中の単一の突然変異の累算的な確率Ｃは：ｃ＝１−　（１ −ｐ）　Ｉｌ によって与えられる。

したかって、範囲（０，１）における累算的な確率をランダムに選択し、遺伝子 ストリングにおいてｎ遺伝子位置だけ前方の遺伝子として突然変異する次の遺伝 子を３１算することが可能であった。ｎの値は、上記の式を再構成することによ って計算された： ｎ＝　ｌｏｇ　（１−ｃ／　ｌｏｇ　（１−ｐ）　）突然変異がモデルにおいて 遺伝子内で発生した場合、遺伝子の活動、したがって対応したトークンがトグル される。遺伝子が活動的であり、トークンを含んでいた場合、それは非活動的で あるとマークされ、そうでなければそれれは活動的であるとマークされ、対応し た特徴タイプフィールドＦ３がそれらの許容可能なものからランダムな特徴タイ プを割当てられた。イメージ内の全てのゾーンに対して遺伝子が存在しているた め、特徴タイプはいずれの有効なイメージ位置の任意のゾーンＺ、に関して潜在 的に活動的になることが可能であった。

反転オペレータは、かなり低い確率で生じる本発明のアルゴリズムに含まれる別 のタイプの突然変異オペレータであった。それは単一の染色体に作用し、その影 響は図１３に示されたように染色体上の遺伝子のランダムに選択されたストリン グのシーケンス順序を完全に反転することである。

反転されるべき染色体ｃＥの遺伝子ストリングは、染色体の全長にわたる均一な 確率関数に基づいて２つの端部分７２゜７３をランダムに選択することによって 選択される。この遺伝子ストリングは染色体ｃＥ内において順次反転され、新し い染色体ｃＦを形成する。

遺伝子の順序に関係なく、同じトークンがコード化されるので、反転は現在の世 代中に染色体に対応したテンプレートに影響を与えないことに注意すべきである 。反転の主な効果は、相互適合された遺伝子が経時的に集群化される傾向を有す るように、遺伝子が染色体上の位置を変化することを可能にすることである。遺 伝子が染色体上で物理的に近接している場合に相互適合された遺伝子間に切断点 が存在する可能性が低いため、このような遺伝子の集群は交差の間に保存される 傾向かある。−例として、目を整合するのに巧みな特徴タイプの遺伝子コーディ ングは集群化し、その後ポピユレーションを通って有効に伝播し、最終的に口を 整合するのに適した類似した相互適合された遺伝子集群と組合わせられ、それに よってテンプレートを全体的に改良する。

上記のアルゴリズムは、６４個の個々のトランスピユータベースの処理ノードお よびグラフィックディスプレイカードからなるいくつかの特別なノードのアレイ から構成されたメイコー（Ｍｅｉｋｏ　）　）ランスピユータアレイで実行され た。上記のアルゴリズムの実際の構成は、個々のテンプレートの組から一般化さ れたテンプレートを計算するのに要する時間だけに影響を与える程度まで随意で ある。

観　親　子　子 染色体（ＧＡ）　染色体（Ｇ８）　染色体（Ｇ　）　染色体（ＣＤ）ｒＶＪＡ　 腔　」−本　編　牛 、　Ｍ＋　ＰＣＴ／鎚　９３１００１７９

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. １．（ａ）各基準に合致するイメージ内の１以上の特徴タイプの発生を検出し、 （ｂ）このような各発生に対して、特徴タイプの発生が位置されていると考えら れるイメージ内の点である特徴位置を決定し、 （ｃ）特徴位置間のリンクの構造メッシユを構成するステツプを含んでいる対象 物のイメージのテンプレートを形成する方法。
2. ２．各特徴タイプに関して、 （ｄ）特徴タイプであるイメージのその部分だけが強調される表示イメージを形 成し、 （ｅ）イメージビットマップを得るために表示イメージをしきい値処理し、 （ｆ）イメージビットマップ内の活動領域の位置を決定し、（ｇ）位置の決定さ れた活動の領域のどれが特徴タイプの発生として検出されるべき基準を満たすか を決定するステツプを含んでいる請求項１記載の方法。
3. ３．イメージビットマップ内に活動領域の位置を決定するステップは、所定の特 徴タイプの異なる方位のイメージビットマップの対応した画像成分を比較し、最 大値の画像成分だけを保持する請求項２記載の方法。
4. ４．基準は、活動領域がしきい値寸法より大きくなければならないことである請 求項２および３のいずれか１項記載の方法。
5. ５．特徴位置は修正されたイメージビットマップ中の対応した活動領域の重心で ある請求項２および３のいずれか１項記載の方法。
6. ６．構造メッシュはデローネイ三角形分割によつて構成される請求項１乃至５の いずれか１項記載の方法。
7. ７．テンプレートは予あ定められた長さより大きい長さを削除することによって 修正される請求項１乃至６のいずれか１項記載の方法。
8. ８．特徴タイプは方位付けされたエッジ、方位付けされたピークおよび方位付け された谷を含む１組の特徴タイプから選択される請求項１乃至７のいずれか１項 記載の方法。
9. ９．請求項１乃至８にしたがつて異なるメンバーの対象物のクラスの各イメージ を形成する複数のテンプレートを導出し、テンプレートを組合せて一般化された テンプレートを形成するテンプレート形成方法。
10. １０．テンプレートは遺伝子アルゴリズムを使用して組合せられる請求項９記載 の方法。