JPH0765149A - 人物認識装置 - Google Patents
人物認識装置Info
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- JPH0765149A JPH0765149A JP21285793A JP21285793A JPH0765149A JP H0765149 A JPH0765149 A JP H0765149A JP 21285793 A JP21285793 A JP 21285793A JP 21285793 A JP21285793 A JP 21285793A JP H0765149 A JPH0765149 A JP H0765149A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像処理による人物の認識を確実にする。
【構成】 比較部５により異なるフレームの画像から検
出された動く領域の情報を２値に変換する。２値に変換
された情報を処理して、最大Ｙ軸投影座標抽出部１１に
より頭頂位置を求め、これを基準として頭幅抽出部１２
により顔候補位置を検出し、この情報とエッジ検出部１
４からの情報により顔特徴抽出判定部１３において人物
の顔を認識する。
出された動く領域の情報を２値に変換する。２値に変換
された情報を処理して、最大Ｙ軸投影座標抽出部１１に
より頭頂位置を求め、これを基準として頭幅抽出部１２
により顔候補位置を検出し、この情報とエッジ検出部１
４からの情報により顔特徴抽出判定部１３において人物
の顔を認識する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、動く物体、特に人物の
認識を確実にすることができるようにした画像処理装置
の改良に関するもので、テレビドアホン，テレビ電話，
テレビ会議装置，監視装置等の自動的に人間を認識する
人物センサとして利用できる。
認識を確実にすることができるようにした画像処理装置
の改良に関するもので、テレビドアホン，テレビ電話，
テレビ会議装置，監視装置等の自動的に人間を認識する
人物センサとして利用できる。
【０００２】
【従来の技術】従来、人体を検知するセンサとしては、
人体から発せられる赤外線を検知するセンサや、超音波
や電波あるいは光などの反射や遮断特性を利用したセン
サなどがある。しかし、それらはいずれも人体を間接的
に検知するものであり、正確に人物そのものを検知する
ものではなく、人体以外の動物やその他の移動物体に対
しても検知してしまっている。
人体から発せられる赤外線を検知するセンサや、超音波
や電波あるいは光などの反射や遮断特性を利用したセン
サなどがある。しかし、それらはいずれも人体を間接的
に検知するものであり、正確に人物そのものを検知する
ものではなく、人体以外の動物やその他の移動物体に対
しても検知してしまっている。
【０００３】また、画像を利用した方法としては、山本
他により述べられているように（1991 IEEE THPM 14.5
）、入力画像の連続しているフレームの画像間差分を
求めることで動く領域を求め、その領域が大きい部分を
人体領域とし、動く領域の最上部を人体の頭頂部として
認識している。しかし、この場合においても、人体以外
の物体や人体の一部（手など）の動きを人体の顔が動い
ていると検出してしまっており、適切な動作を行なうに
至っていない。
他により述べられているように（1991 IEEE THPM 14.5
）、入力画像の連続しているフレームの画像間差分を
求めることで動く領域を求め、その領域が大きい部分を
人体領域とし、動く領域の最上部を人体の頭頂部として
認識している。しかし、この場合においても、人体以外
の物体や人体の一部（手など）の動きを人体の顔が動い
ていると検出してしまっており、適切な動作を行なうに
至っていない。
【０００４】そこで、本出願人の平成５年６月２４日出
願に係る特願平５−１５３９３３「画像処理装置」（以
下先願という）に述べられているように、人体の顔特徴
情報の一種である頬の縦線および眉毛や目などの横線を
利用して、顔を検知する方法が考案されている。
願に係る特願平５−１５３９３３「画像処理装置」（以
下先願という）に述べられているように、人体の顔特徴
情報の一種である頬の縦線および眉毛や目などの横線を
利用して、顔を検知する方法が考案されている。
【０００５】図８は、先願の技術を要約したブロック図
である。ＣＣＤカメラなどにより撮像された画像信号１
は、画像メモリ２，絶対差分部３，しきい値決定部４，
エッジ検出部１４等に入力される。画像メモリ２の出力
は、絶対差分部３に入力され、絶対差分部３およびしき
い値決定部４の出力は、比較部５に入力される。エッジ
検出部１４の出力は顔特徴抽出判定部１３に入力され
る。比較部５の出力は、Ｘ軸濃度投影部６，Ｙ軸濃度投
影部１０，頭幅抽出部１２，顔特徴抽出判定部１３等に
入力される。Ｘ軸濃度投影部６の出力は、最大Ｘ軸投影
座標抽出部７に供給され、さらにその出力はＹ軸濃度投
影部１０に供給され、その出力は最大Ｙ軸投影座標抽出
部１１に供給され、その出力は頭幅抽出部１２に供給さ
れ、その出力は顔特徴抽出判定部１３に入力される。顔
特徴抽出判定部１３の出力は顔判定結果１６となる。
である。ＣＣＤカメラなどにより撮像された画像信号１
は、画像メモリ２，絶対差分部３，しきい値決定部４，
エッジ検出部１４等に入力される。画像メモリ２の出力
は、絶対差分部３に入力され、絶対差分部３およびしき
い値決定部４の出力は、比較部５に入力される。エッジ
検出部１４の出力は顔特徴抽出判定部１３に入力され
る。比較部５の出力は、Ｘ軸濃度投影部６，Ｙ軸濃度投
影部１０，頭幅抽出部１２，顔特徴抽出判定部１３等に
入力される。Ｘ軸濃度投影部６の出力は、最大Ｘ軸投影
座標抽出部７に供給され、さらにその出力はＹ軸濃度投
影部１０に供給され、その出力は最大Ｙ軸投影座標抽出
部１１に供給され、その出力は頭幅抽出部１２に供給さ
れ、その出力は顔特徴抽出判定部１３に入力される。顔
特徴抽出判定部１３の出力は顔判定結果１６となる。
【０００６】各部については、前述の先願の明細書に詳
細に述べられているので説明を省略する。
細に述べられているので説明を省略する。
【０００７】次にこの装置の動作を図８，図９（ａ），
（ｂ）および（ｃ）について説明する。
（ｂ）および（ｃ）について説明する。
【０００８】まず、ＣＣＤカメラなどにより入力された
画像信号１を画像メモリ２に記録する。
画像信号１を画像メモリ２に記録する。
【０００９】（モード１） 図９（ａ）に示すように、
ｎフレーム後（ｎは条件に応じて変化する）にＣＣＤカ
メラなどより入力された画像信号１と、画像メモリ２に
記録してあった先のフレームの画像データとの絶対差分
すなわち画像の動く領域を絶対差分部３により求め、動
く領域が検出される。その差分値を、入力画像に応じて
しきい値決定部４により定められたあるしきい値で、比
較部５により２値化する。さらに、その２値化された内
容をＸ軸濃度投影部６でＸ軸に対して濃度投影（同じＸ
座標の値を累積計算する）をし、最大Ｘ軸投影座標抽出
部７で濃度投影データの中で最大の水平長さのＸ座標
（Ｘａ１１，Ｘｂ１１）を求める。このようにして動く
物体の水平位置が検出される。
ｎフレーム後（ｎは条件に応じて変化する）にＣＣＤカ
メラなどより入力された画像信号１と、画像メモリ２に
記録してあった先のフレームの画像データとの絶対差分
すなわち画像の動く領域を絶対差分部３により求め、動
く領域が検出される。その差分値を、入力画像に応じて
しきい値決定部４により定められたあるしきい値で、比
較部５により２値化する。さらに、その２値化された内
容をＸ軸濃度投影部６でＸ軸に対して濃度投影（同じＸ
座標の値を累積計算する）をし、最大Ｘ軸投影座標抽出
部７で濃度投影データの中で最大の水平長さのＸ座標
（Ｘａ１１，Ｘｂ１１）を求める。このようにして動く
物体の水平位置が検出される。
【００１０】（モード２） 次に図９（ｂ）に示される
ように、求めたＸ座標（Ｘａ１１，Ｘｂ１１）の内包区
間（Ｘ座標 Ｘａ１１〜Ｘｂ１１）での２値化された内
容を、Ｙ軸濃度投影部１０でＹ軸に濃度投影を行ない、
最大Ｙ軸投影座標抽出部１１で投影されたデータの中で
最大垂直長さのＹ座標の最上部（Ｙｔｏｐ）を求める。
ここでＹｔｏｐが人体の頭頂座標となり、頭頂位置が検
出される。
ように、求めたＸ座標（Ｘａ１１，Ｘｂ１１）の内包区
間（Ｘ座標 Ｘａ１１〜Ｘｂ１１）での２値化された内
容を、Ｙ軸濃度投影部１０でＹ軸に濃度投影を行ない、
最大Ｙ軸投影座標抽出部１１で投影されたデータの中で
最大垂直長さのＹ座標の最上部（Ｙｔｏｐ）を求める。
ここでＹｔｏｐが人体の頭頂座標となり、頭頂位置が検
出される。
【００１１】（モード３） 図９（ｃ）に示されるよう
に、頭幅抽出部１２でＹｔｏｐをサーチ開始点として２
値化されている領域を下方向にサーチすることで、人体
の頭幅のＸ座標（Ｘａ１２，Ｘｂ１２）を求める。これ
により顔候補位置が検出される。
に、頭幅抽出部１２でＹｔｏｐをサーチ開始点として２
値化されている領域を下方向にサーチすることで、人体
の頭幅のＸ座標（Ｘａ１２，Ｘｂ１２）を求める。これ
により顔候補位置が検出される。
【００１２】（モード４） 最後に顔特徴抽出判定部１
３で求められた頭幅のＸ座標（Ｘａ１２，Ｘｂ１２）お
よび頭頂座標（Ｙｔｏｐ）を元にして定められた人体の
顔候補位置について、画像信号１からエッジ検出部１４
により作成されたエッジ情報を調べる。すなわち、人体
の顔特徴情報である頬の縦線および眉毛や目などの横線
に相当する情報が含まれているかを分析することで、正
しく人体の頭部が検出できているかどうかの判定を行な
う。なお本明細書において、人体の首から上を頭部とい
い頭部の表面を顔という。
３で求められた頭幅のＸ座標（Ｘａ１２，Ｘｂ１２）お
よび頭頂座標（Ｙｔｏｐ）を元にして定められた人体の
顔候補位置について、画像信号１からエッジ検出部１４
により作成されたエッジ情報を調べる。すなわち、人体
の顔特徴情報である頬の縦線および眉毛や目などの横線
に相当する情報が含まれているかを分析することで、正
しく人体の頭部が検出できているかどうかの判定を行な
う。なお本明細書において、人体の首から上を頭部とい
い頭部の表面を顔という。
【００１３】本発明は、この先願のような装置におい
て、人物の認識をさらに確実にするためのものである。
て、人物の認識をさらに確実にするためのものである。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】前述の先願では、連続
した画像信号の絶対差分で作成された動く領域の最上部
を人体の頭頂座標と定めている。そこで、対象となる人
物の頭の上に何らかの物体がある場合、たとえば傘をさ
しているような場合を考えると、連続した画像信号の絶
対差分で作成された動く領域は、図１０に示されるよう
に傘の画像領域も当然のことながら人体と同様に動く領
域となって作成される。そして従来技術の手法を用いて
動く領域を２値化し、その２値化された内容をＸ軸に対
して濃度投影することで動く領域のＸ座標を求めた後、
２値化された内容をＹ軸に濃度投影を行ない、投影され
たデータの中で最大垂直長さのＹ座標の最上部すなわち
人体の頭頂座標を求めると、図１０に示すように求めら
れた座標（Ｙｔｏｐ）は、人体の頭頂座標ではなく傘の
上端座標となってしまう。したがって、その後求められ
た頭頂座標（正しくは傘の上端座標）を用いて作成され
る人体の顔候補位置は全く本来の人体の頭部位置とは異
なってしまい、人体の顔特徴情報である頬の縦線および
眉毛や目などの横線に相当する情報がその候補位置には
含まれていないため人体の検出ができない。
した画像信号の絶対差分で作成された動く領域の最上部
を人体の頭頂座標と定めている。そこで、対象となる人
物の頭の上に何らかの物体がある場合、たとえば傘をさ
しているような場合を考えると、連続した画像信号の絶
対差分で作成された動く領域は、図１０に示されるよう
に傘の画像領域も当然のことながら人体と同様に動く領
域となって作成される。そして従来技術の手法を用いて
動く領域を２値化し、その２値化された内容をＸ軸に対
して濃度投影することで動く領域のＸ座標を求めた後、
２値化された内容をＹ軸に濃度投影を行ない、投影され
たデータの中で最大垂直長さのＹ座標の最上部すなわち
人体の頭頂座標を求めると、図１０に示すように求めら
れた座標（Ｙｔｏｐ）は、人体の頭頂座標ではなく傘の
上端座標となってしまう。したがって、その後求められ
た頭頂座標（正しくは傘の上端座標）を用いて作成され
る人体の顔候補位置は全く本来の人体の頭部位置とは異
なってしまい、人体の顔特徴情報である頬の縦線および
眉毛や目などの横線に相当する情報がその候補位置には
含まれていないため人体の検出ができない。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明の装置において
は、ある基準位置を決定する手段により基準位置を求
め、この基準位置から２値画像の水平長さを判定して動
き物体の顔候補位置を検出するようにした。基準位置と
しては頭頂位置を用いる場合と、胴体の一部を通る基準
位置を用いる場合とがある。頭頂位置を用いる場合は、
２値画像の特性により人体以外のものの影響を先に排除
して頭頂位置を基準にして顔候補位置を検出し、胴体の
一部を通る基準位置を用いる場合は、２値画像の特性に
より顔候補位置を検出しその後の人体以外のものの影響
を排除する。
は、ある基準位置を決定する手段により基準位置を求
め、この基準位置から２値画像の水平長さを判定して動
き物体の顔候補位置を検出するようにした。基準位置と
しては頭頂位置を用いる場合と、胴体の一部を通る基準
位置を用いる場合とがある。頭頂位置を用いる場合は、
２値画像の特性により人体以外のものの影響を先に排除
して頭頂位置を基準にして顔候補位置を検出し、胴体の
一部を通る基準位置を用いる場合は、２値画像の特性に
より顔候補位置を検出しその後の人体以外のものの影響
を排除する。
【００１６】
【作用】本発明によれば、２値画像の特性により人体以
外のもの、たとえば傘の影響を排除し、顔候補位置を適
切に判定できる。
外のもの、たとえば傘の影響を排除し、顔候補位置を適
切に判定できる。
【００１７】
【実施例】まず第１の実施例について説明する。前述の
先願の技術で求められた動く領域のＸ座標は、対象とな
る人物が傘をさしているような状況においては、人体と
傘の両者を含んだ領域となっている。さらに、傘は本体
表面がほとんど同等の色調である特性があるので、連続
した画像信号の絶対差分で作成された動く領域として抽
出されるのは、傘の端の部分がほとんどであり、傘の内
部部分では動く領域としてあまり抽出されない。それ
で、連続した画像信号の絶対差分で作成された動く領域
を、人体の頭頂位置から垂直に上方に向かって観察する
と、頭頂から動く領域として不連続の期間が存在した
後、傘の上端での動く領域が見つかるといった特性があ
るので、傘をさしている場合では、傘の位置の中央に人
体が存在する頻度が多いという特性も踏まえ、従来技術
で求められた動く領域のＸ座標からさらに狭い範囲であ
るところの中央部に新たなＸ座標を算出し、その新しい
Ｘ座標で制限される画像領域での動く領域に対してＹ軸
に濃度投影することで求めた動く領域の最上座標は、傘
に影響されることがなく正しく人体の頭頂位置を指し示
すこととなり、正確な人体の顔候補位置の算出を可能に
する。
先願の技術で求められた動く領域のＸ座標は、対象とな
る人物が傘をさしているような状況においては、人体と
傘の両者を含んだ領域となっている。さらに、傘は本体
表面がほとんど同等の色調である特性があるので、連続
した画像信号の絶対差分で作成された動く領域として抽
出されるのは、傘の端の部分がほとんどであり、傘の内
部部分では動く領域としてあまり抽出されない。それ
で、連続した画像信号の絶対差分で作成された動く領域
を、人体の頭頂位置から垂直に上方に向かって観察する
と、頭頂から動く領域として不連続の期間が存在した
後、傘の上端での動く領域が見つかるといった特性があ
るので、傘をさしている場合では、傘の位置の中央に人
体が存在する頻度が多いという特性も踏まえ、従来技術
で求められた動く領域のＸ座標からさらに狭い範囲であ
るところの中央部に新たなＸ座標を算出し、その新しい
Ｘ座標で制限される画像領域での動く領域に対してＹ軸
に濃度投影することで求めた動く領域の最上座標は、傘
に影響されることがなく正しく人体の頭頂位置を指し示
すこととなり、正確な人体の顔候補位置の算出を可能に
する。
【００１８】ここで、傘をさしている場合では、傘の位
置の中央に人体が存在する頻度が多いという特性がある
と述べたが、傘の左右端に人体が存在する状況も十分考
えられる。そこで、従来技術で求められた動く領域のＸ
座標から人体が存在するところの新たなＸ座標を算出す
る際、動く領域をＸ軸に濃度投影して作成されたデータ
は、人体が存在する水平位置では明らかにそのデータ量
が増大することが観察されるので、従来技術で求められ
た動く領域のＸ座標に加えて、そのＸ軸に濃度投影して
作成されたデータ量がある一定値以上の領域であるＸ座
標を人体が存在するところの新たなＸ座標として採用す
ることで、傘の左右端に人体が存在するという状況にお
いても正確な人体の顔候補位置の算出を可能とする。
置の中央に人体が存在する頻度が多いという特性がある
と述べたが、傘の左右端に人体が存在する状況も十分考
えられる。そこで、従来技術で求められた動く領域のＸ
座標から人体が存在するところの新たなＸ座標を算出す
る際、動く領域をＸ軸に濃度投影して作成されたデータ
は、人体が存在する水平位置では明らかにそのデータ量
が増大することが観察されるので、従来技術で求められ
た動く領域のＸ座標に加えて、そのＸ軸に濃度投影して
作成されたデータ量がある一定値以上の領域であるＸ座
標を人体が存在するところの新たなＸ座標として採用す
ることで、傘の左右端に人体が存在するという状況にお
いても正確な人体の顔候補位置の算出を可能とする。
【００１９】図１は第１の実施例のブロック図である。
図８の従来例と異なるところは、図８においては最大Ｘ
軸投影座標抽出部７が１個であったのに対し、図１にお
いては第１の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−１と第２の最
大Ｘ軸投影座標抽出部７−２と２個設けられ、これらの
出力を供給される最大Ｘ軸投影物体中心座標抽出部８が
設けられていることである。
図８の従来例と異なるところは、図８においては最大Ｘ
軸投影座標抽出部７が１個であったのに対し、図１にお
いては第１の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−１と第２の最
大Ｘ軸投影座標抽出部７−２と２個設けられ、これらの
出力を供給される最大Ｘ軸投影物体中心座標抽出部８が
設けられていることである。
【００２０】まず、図８の従来技術と同様に、ＣＣＤカ
メラなどにより入力された画像信号１を画像メモリ２に
記録し、ｎフレーム後（ｎは条件に応じて変化する）に
ＣＣＤカメラなどより入力された画像信号１と画像メモ
リ２に記録してあった画像データとの絶対差分すなわち
画像での動く領域を絶対差分部３により検出し、その差
分値を入力画像に応じてしきい値決定部４により定めら
れたあるしきい値で比較部５により２値化する。
メラなどにより入力された画像信号１を画像メモリ２に
記録し、ｎフレーム後（ｎは条件に応じて変化する）に
ＣＣＤカメラなどより入力された画像信号１と画像メモ
リ２に記録してあった画像データとの絶対差分すなわち
画像での動く領域を絶対差分部３により検出し、その差
分値を入力画像に応じてしきい値決定部４により定めら
れたあるしきい値で比較部５により２値化する。
【００２１】ここで、ｎフレーム時間での動く物体の動
きが小さかった場合では、動く領域がうまく検出できな
かったり、動く部分の画像上での濃度差が不十分なため
１つの動く物体が複数の動く領域に分離されてしまうこ
とがあるが、そのための対応として、ｎフレームの時間
設定のコードおよび画像の平滑化や積分化などの対応が
なされているものとする。
きが小さかった場合では、動く領域がうまく検出できな
かったり、動く部分の画像上での濃度差が不十分なため
１つの動く物体が複数の動く領域に分離されてしまうこ
とがあるが、そのための対応として、ｎフレームの時間
設定のコードおよび画像の平滑化や積分化などの対応が
なされているものとする。
【００２２】次に、動く物体水平位置検出手段について
説明する。前述のように２値化された内容をＸ軸濃度投
影部６でＸ軸に対して濃度投影（同じＸ座標の値を累積
計算する）したデータを求める。そして第１の最大Ｘ軸
投影座標抽出部７−１で、その濃度投影したデータの中
でその水平長さは最大であるＸ座標（図２Ｘａ１，Ｘｂ
１）を求める。ここで水平長さが最大である座標を求め
た理由は、一番主要な動く物体以外の細かな物体（たと
えば、その主要物体以外の小さな移動物など）を排除し
て、主要な動く物体を１つだけとらえるようにしている
ためである。この際図２および図３に示すように対象と
なる人物が傘をさしているような場合には、ここで求め
たＸ座標（Ｘａ１，Ｘｂ１）には対象となる人物に加え
て傘自体の動きも含まれている。
説明する。前述のように２値化された内容をＸ軸濃度投
影部６でＸ軸に対して濃度投影（同じＸ座標の値を累積
計算する）したデータを求める。そして第１の最大Ｘ軸
投影座標抽出部７−１で、その濃度投影したデータの中
でその水平長さは最大であるＸ座標（図２Ｘａ１，Ｘｂ
１）を求める。ここで水平長さが最大である座標を求め
た理由は、一番主要な動く物体以外の細かな物体（たと
えば、その主要物体以外の小さな移動物など）を排除し
て、主要な動く物体を１つだけとらえるようにしている
ためである。この際図２および図３に示すように対象と
なる人物が傘をさしているような場合には、ここで求め
たＸ座標（Ｘａ１，Ｘｂ１）には対象となる人物に加え
て傘自体の動きも含まれている。
【００２３】次に水平中心位置算出手段について説明す
る。対象となる人物の座標を抽出するために、最大Ｘ軸
投影物体中心座標抽出部８で、求めたＸ座標（Ｘａ１，
Ｘｂ１）より物体の水平中心座標Ｘｃを求め、さらに物
体の予測Ｘ座標（Ｘａ３，Ｘｂ３）を求める。ここで、 Ｘｃ＝（Ｘａ１＋Ｘｂ１）／２ … （１） Ｘａ３＝Ｘｃ−Ｈｗ／２ Ｘｂ３＝Ｘｃ＋Ｈｗ／２ Ｈｗ：人物の顔の予測幅（固定値） ただしこの方法では、図２のように対象となる人物が傘
の中心に位置している場合では有効であるが、図３のよ
うに対象となる人物が傘を動かし傘の中心からずれてい
ると、正しく人物の位置が求められない。その対応とし
て、第２の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−２で、その濃度
投影したデータがある一定値ＴＨ以上のデータに対し
て、その濃度投影データの水平長さは最大であるＸ座標
（Ｘａ２，Ｘｂ２）を求めるようにする。そして求めた
Ｘ座標（Ｘａ２，Ｘｂ２）を最大Ｘ軸投影物体中心座標
抽出部８に与えることにより、物体の水平中心座標Ｘｃ
は、 Ｘｃ＝（Ｘａ２＋Ｘｂ２）／２ … （２） で正しく対象となる人物の水平中心座標が求まり、以降
は同様にして物体の予測Ｘ座標（Ｘａ３，Ｘｂ３）を求
める。（１）式で求めたＸｃと（２）式で求めたＸｃが
一致しないときは、ＴＨを変化させて一致点を求めるか
あるいは第２の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−２の出力を
優先させる。または第２の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−
２のみとすることもできる。
る。対象となる人物の座標を抽出するために、最大Ｘ軸
投影物体中心座標抽出部８で、求めたＸ座標（Ｘａ１，
Ｘｂ１）より物体の水平中心座標Ｘｃを求め、さらに物
体の予測Ｘ座標（Ｘａ３，Ｘｂ３）を求める。ここで、 Ｘｃ＝（Ｘａ１＋Ｘｂ１）／２ … （１） Ｘａ３＝Ｘｃ−Ｈｗ／２ Ｘｂ３＝Ｘｃ＋Ｈｗ／２ Ｈｗ：人物の顔の予測幅（固定値） ただしこの方法では、図２のように対象となる人物が傘
の中心に位置している場合では有効であるが、図３のよ
うに対象となる人物が傘を動かし傘の中心からずれてい
ると、正しく人物の位置が求められない。その対応とし
て、第２の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−２で、その濃度
投影したデータがある一定値ＴＨ以上のデータに対し
て、その濃度投影データの水平長さは最大であるＸ座標
（Ｘａ２，Ｘｂ２）を求めるようにする。そして求めた
Ｘ座標（Ｘａ２，Ｘｂ２）を最大Ｘ軸投影物体中心座標
抽出部８に与えることにより、物体の水平中心座標Ｘｃ
は、 Ｘｃ＝（Ｘａ２＋Ｘｂ２）／２ … （２） で正しく対象となる人物の水平中心座標が求まり、以降
は同様にして物体の予測Ｘ座標（Ｘａ３，Ｘｂ３）を求
める。（１）式で求めたＸｃと（２）式で求めたＸｃが
一致しないときは、ＴＨを変化させて一致点を求めるか
あるいは第２の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−２の出力を
優先させる。または第２の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−
２のみとすることもできる。
【００２４】次に、頭頂位置検出手段について説明す
る。図４に示されるように、求めたＸ座標（Ｘａ３，Ｘ
ｂ３）の内包区間（Ｘ座標 Ｘａ３〜Ｘｂ3)に対しての
み２値化された動く領域を、Ｙ軸濃度投影部１０でＹ軸
に濃度投影を行ない、そして最大Ｙ軸投影座標抽出部１
１で投影されたデータの中で最大垂直長さのＹ座標の最
上部（Ｙｔｏｐ）を求める。ここで、布などが張られて
いる傘の内部部分では画像としては濃度値の変化が少な
いので、傘での２値化された動く領域として表れるのは
ほとんど傘の輪郭の部分である。したがって図４に示す
ように、水平座標が物体（人物の）水平中心座標Ｘｃで
ある座標についての動く領域を見ると、傘による動く領
域部分（ａ）と人体による動く領域部分（ｂ）の間に
は、動く領域が不連続になる部分が存在するので、その
Ｙ軸に濃度投影を行なったところのデータとしても、動
く領域部分（ｃ）と人体による動く領域部分（ｄ）の間
にも不連続部分が出てくることになるが、（ｃ）の長さ
は（ｄ）の長さよりも短い。投影されたデータの中で最
大垂直長さである（ｄ）のＹ座標の最上部（Ｙｔｏｐ）
を最大Ｙ軸投影座標抽出部１１で求めると、対象となる
人物が傘をさしている場合であっても、正しく人体の頭
頂座標Ｙｔｏｐが求まることになる。
る。図４に示されるように、求めたＸ座標（Ｘａ３，Ｘ
ｂ３）の内包区間（Ｘ座標 Ｘａ３〜Ｘｂ3)に対しての
み２値化された動く領域を、Ｙ軸濃度投影部１０でＹ軸
に濃度投影を行ない、そして最大Ｙ軸投影座標抽出部１
１で投影されたデータの中で最大垂直長さのＹ座標の最
上部（Ｙｔｏｐ）を求める。ここで、布などが張られて
いる傘の内部部分では画像としては濃度値の変化が少な
いので、傘での２値化された動く領域として表れるのは
ほとんど傘の輪郭の部分である。したがって図４に示す
ように、水平座標が物体（人物の）水平中心座標Ｘｃで
ある座標についての動く領域を見ると、傘による動く領
域部分（ａ）と人体による動く領域部分（ｂ）の間に
は、動く領域が不連続になる部分が存在するので、その
Ｙ軸に濃度投影を行なったところのデータとしても、動
く領域部分（ｃ）と人体による動く領域部分（ｄ）の間
にも不連続部分が出てくることになるが、（ｃ）の長さ
は（ｄ）の長さよりも短い。投影されたデータの中で最
大垂直長さである（ｄ）のＹ座標の最上部（Ｙｔｏｐ）
を最大Ｙ軸投影座標抽出部１１で求めると、対象となる
人物が傘をさしている場合であっても、正しく人体の頭
頂座標Ｙｔｏｐが求まることになる。
【００２５】次に、顔候補位置検出手段について述べ
る。頭幅抽出部１２で、図５に示すようにＹｔｏｐをサ
ーチ開始点として２値化されている領域を下方向にサー
チして、Ｙｔｏｐからサーチ距離Ｌ1 とその垂直位置で
の２値化された動く領域の長さＬ2 などより、人体の顔
幅のＸ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）を求める。
る。頭幅抽出部１２で、図５に示すようにＹｔｏｐをサ
ーチ開始点として２値化されている領域を下方向にサー
チして、Ｙｔｏｐからサーチ距離Ｌ1 とその垂直位置で
の２値化された動く領域の長さＬ2 などより、人体の顔
幅のＸ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）を求める。
【００２６】最後に求められた顔幅のＸ座標（Ｘａ４，
Ｘｂ４）および頭頂座標（Ｙｔｏｐ）を顔特徴抽出判定
部１３に入力し、Ｘ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）および頭頂
座標（Ｙｔｏｐ）で定められた人体の顔候補領域につい
て、画像信号１からエッジ検出部１４により作成された
画像信号のエッジ情報（エッジの方向，強さなど）を調
べることにより、人体の顔特徴情報である頬の縦線およ
び眉毛や目などの横線に相当する情報が、人体の顔候補
領域に正しく含まれているかどうかを分析することで、
正しく人体の頭部が検出できているかどうかの判定を行
なう。
Ｘｂ４）および頭頂座標（Ｙｔｏｐ）を顔特徴抽出判定
部１３に入力し、Ｘ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）および頭頂
座標（Ｙｔｏｐ）で定められた人体の顔候補領域につい
て、画像信号１からエッジ検出部１４により作成された
画像信号のエッジ情報（エッジの方向，強さなど）を調
べることにより、人体の顔特徴情報である頬の縦線およ
び眉毛や目などの横線に相当する情報が、人体の顔候補
領域に正しく含まれているかどうかを分析することで、
正しく人体の頭部が検出できているかどうかの判定を行
なう。
【００２７】前述の手法は、Ｘ軸に対して濃度投影した
データを利用して、頭頂位置を基準として人物の顔候補
領域を求めているが、他の手法としてＹ軸に対して濃度
投影したデータを利用する胴体の一部を通る基準位置に
よる方法も考えられる。
データを利用して、頭頂位置を基準として人物の顔候補
領域を求めているが、他の手法としてＹ軸に対して濃度
投影したデータを利用する胴体の一部を通る基準位置に
よる方法も考えられる。
【００２８】以下第２の実施例について説明する。連続
した画像信号の絶対差分で作成された動く領域を従来技
術と同一の手法で動く領域のＸ座標を求めた後、そのＸ
座標で制限される画像領域での動く領域に対して、Ｙ軸
に濃度投影することで求めた動く領域の最大座標のたと
えば１／２の垂直方向高さに相当する位置を求めると、
その垂直高さ位置には動く物体が人体であるならば、人
体の胴体部分が存在することが予測できるので、その垂
直高さ位置を基準として、垂直に上方向に動く領域を検
索し、各水平位置での動く領域の水平長さを判定するこ
とで、人体の胴体部から頭部に至る箇所での動く領域の
水平長さの顕著な変化を検出することで、正確な人体の
顔候補位置の算出を可能にすることができる。
した画像信号の絶対差分で作成された動く領域を従来技
術と同一の手法で動く領域のＸ座標を求めた後、そのＸ
座標で制限される画像領域での動く領域に対して、Ｙ軸
に濃度投影することで求めた動く領域の最大座標のたと
えば１／２の垂直方向高さに相当する位置を求めると、
その垂直高さ位置には動く物体が人体であるならば、人
体の胴体部分が存在することが予測できるので、その垂
直高さ位置を基準として、垂直に上方向に動く領域を検
索し、各水平位置での動く領域の水平長さを判定するこ
とで、人体の胴体部から頭部に至る箇所での動く領域の
水平長さの顕著な変化を検出することで、正確な人体の
顔候補位置の算出を可能にすることができる。
【００２９】図６は第２の実施例のブロック図である。
図１の第１の実施例と異なるところは、最大Ｘ軸投影座
標抽出部７を１個とし、最大Ｘ軸投影物体中心座標抽出
部を除き、垂直中心座標抽出部１５を頭幅抽出部１２と
比較部５との間に介在させ、最大Ｙ軸投影座標抽出部１
１からの情報を垂直中心座標抽出部１５に供給するよう
にしたことである。
図１の第１の実施例と異なるところは、最大Ｘ軸投影座
標抽出部７を１個とし、最大Ｘ軸投影物体中心座標抽出
部を除き、垂直中心座標抽出部１５を頭幅抽出部１２と
比較部５との間に介在させ、最大Ｙ軸投影座標抽出部１
１からの情報を垂直中心座標抽出部１５に供給するよう
にしたことである。
【００３０】まず、従来技術と同様にして、ＣＣＤカメ
ラなどにより入力された画像信号１を画像メモリ２，絶
対差分部３，しきい値決定部４，比較部５，Ｘ軸濃度投
影部６，最大Ｘ軸投影座標抽出部７により２値化された
動く物体のＸ座標（図７Ｘａ１，Ｘｂ１）を求め動き物
体水平位置を検出する。そして求められたＸ座標（Ｘａ
１，Ｘｂ１）の内包区間（Ｘ座標 Ｘａ１〜Ｘｂ１）に
対してのみ２値化された動く領域を、Ｙ軸濃度投影部１
０でＹ軸に濃度投影を行ない、そして最大Ｙ軸投影座標
抽出部１１で、投影されたデータの中で最大垂直長さの
Ｙ座標の最上部（Ｙｔｏｐ１）を求める。
ラなどにより入力された画像信号１を画像メモリ２，絶
対差分部３，しきい値決定部４，比較部５，Ｘ軸濃度投
影部６，最大Ｘ軸投影座標抽出部７により２値化された
動く物体のＸ座標（図７Ｘａ１，Ｘｂ１）を求め動き物
体水平位置を検出する。そして求められたＸ座標（Ｘａ
１，Ｘｂ１）の内包区間（Ｘ座標 Ｘａ１〜Ｘｂ１）に
対してのみ２値化された動く領域を、Ｙ軸濃度投影部１
０でＹ軸に濃度投影を行ない、そして最大Ｙ軸投影座標
抽出部１１で、投影されたデータの中で最大垂直長さの
Ｙ座標の最上部（Ｙｔｏｐ１）を求める。
【００３１】次に垂直基準位置算出手段について説明す
る。Ｙ座標の最上部（Ｙｔｏｐ１）を垂直中心座標抽出
部１５に与えることにより、次の式のように物体の垂直
中心座標Ｙｃを求める。
る。Ｙ座標の最上部（Ｙｔｏｐ１）を垂直中心座標抽出
部１５に与えることにより、次の式のように物体の垂直
中心座標Ｙｃを求める。
【００３２】Ｙｃ＝Ｙｔｏｐ１×１／２ すると図７を参照してわかるように、動く物体が人物で
あるならば、垂直中心座標Ｙｃは人体の胴体部分をとら
えていることになる。この垂直中心座標Ｙｃを垂直基準
位置として顔候補位置を検出することになる。なお垂直
基準位置は、人物の胴体を通っておればよいのでＹｔｏ
ｐ１に乗算する係数は適宜変更することができる。
あるならば、垂直中心座標Ｙｃは人体の胴体部分をとら
えていることになる。この垂直中心座標Ｙｃを垂直基準
位置として顔候補位置を検出することになる。なお垂直
基準位置は、人物の胴体を通っておればよいのでＹｔｏ
ｐ１に乗算する係数は適宜変更することができる。
【００３３】次に頭幅抽出部１２で、Ｙｃをサーチ開始
点として２値化されている領域を上方向にサーチし、そ
のサーチしている垂直位置での２値化された動く領域の
長さ（ｅ）を調べ、サーチ開始点である垂直中心座標Ｙ
ｃでの２値化された動く領域の長さ（ｆ）と、その部分
からサーチされた動く領域の長さ（ｅ）との比率や、各
サーチ位置における動く領域の長さ（ｅ）の変化量を用
いて、人体の胴体部分から顔部分の位置を見つけていく
手法により、人体の顔幅のＸ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）お
よび頭頂座標Ｙｔｏｐ２を求める。すると、対象となる
人物が傘をさしているような状況においても、傘の動き
による２値化された動く領域に関係なく、人体の顔候補
領域が求まる。最後に、求められた顔幅のＸ座標（Ｘａ
４，Ｘｂ４）および頭頂座標（Ｙｔｏｐ２）を顔特徴抽
出判定部１２に入力し、Ｘ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）およ
び頭頂座標（Ｙｔｏｐ２）で定められた人体の顔候補領
域について、画像信号１からエッジ検出部１４により作
成された画像信号のエッジ情報（エッジの方向，強さな
ど）を調べることにより、人体の顔特徴情報である頬の
縦線および眉毛や目などの横線に相当する情報が、人体
の顔候補領域に正しく含まれているかどうかを分析する
ことで、正しく人体の頭部が検出できているかどうかの
判定を行なうことができる。
点として２値化されている領域を上方向にサーチし、そ
のサーチしている垂直位置での２値化された動く領域の
長さ（ｅ）を調べ、サーチ開始点である垂直中心座標Ｙ
ｃでの２値化された動く領域の長さ（ｆ）と、その部分
からサーチされた動く領域の長さ（ｅ）との比率や、各
サーチ位置における動く領域の長さ（ｅ）の変化量を用
いて、人体の胴体部分から顔部分の位置を見つけていく
手法により、人体の顔幅のＸ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）お
よび頭頂座標Ｙｔｏｐ２を求める。すると、対象となる
人物が傘をさしているような状況においても、傘の動き
による２値化された動く領域に関係なく、人体の顔候補
領域が求まる。最後に、求められた顔幅のＸ座標（Ｘａ
４，Ｘｂ４）および頭頂座標（Ｙｔｏｐ２）を顔特徴抽
出判定部１２に入力し、Ｘ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）およ
び頭頂座標（Ｙｔｏｐ２）で定められた人体の顔候補領
域について、画像信号１からエッジ検出部１４により作
成された画像信号のエッジ情報（エッジの方向，強さな
ど）を調べることにより、人体の顔特徴情報である頬の
縦線および眉毛や目などの横線に相当する情報が、人体
の顔候補領域に正しく含まれているかどうかを分析する
ことで、正しく人体の頭部が検出できているかどうかの
判定を行なうことができる。
【００３４】
【発明の効果】本発明によれば、対象となる人物が傘を
さしているような状況においても、傘のような物体の影
響を排除できるから、人体の顔候補位置を正確に検出で
きる。したがって、対象となる人物が傘をさしているよ
うな状況が見られる屋外での画像処理装置としての利用
が可能となり、より広範囲な応用が可能となる。
さしているような状況においても、傘のような物体の影
響を排除できるから、人体の顔候補位置を正確に検出で
きる。したがって、対象となる人物が傘をさしているよ
うな状況が見られる屋外での画像処理装置としての利用
が可能となり、より広範囲な応用が可能となる。
【図１】本発明の一実施例のブロック図である。
【図２】本発明の機能の説明図である。
【図３】本発明の機能の説明図である。。
【図４】本発明の機能の説明図である。
【図５】本発明の機能の説明図である。
【図６】本発明の他の実施例のブロック図である。
【図７】本発明の機能の説明図である。
【図８】従来例のブロック図である。
【図９】（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ図８の各モードの
説明図である。
説明図である。
【図１０】図８の装置の機能の説明図である。
１ 画像信号 ２ 画像メモリ ３ 絶対差分部 ４ しきい値決定部 ５ 比較部 ６ Ｘ軸濃度投影部 ７ 最大Ｘ軸投影座標抽出部 ８ 最大Ｘ軸投影物体中心座標抽出部 １０ Ｙ軸濃度投影部 １１ 最大Ｙ軸投影座標抽出部 １２ 頭幅抽出部 １３ 顔特徴抽出判定部 １４ エッジ検出部 １５ 垂直中心座標抽出部 １６ 顔判定結果
Claims (3)
- 【請求項１】 一連の画像の異なるフレームの時間差分
量を求めることで画像上での動く部分を検出する動く領
域検出手段と、 その検出手段により求めた動く領域をある一定の条件に
よるしきい値と比較し２値画像に変換する２値変化手段
と、 その２値画像を水平方向に投影し動く物体の水平位置を
検出する動く物体水平位置検出手段と、 検出した水平位置からその水平中心位置を求める水平中
心位置算出手段と、 算出した水平中心位置に対してのみ２値画像を垂直方向
に投影することで動く物体の頭頂位置を検出する頭頂位
置検出手段と、 検出した水平位置および頭頂位置での２値画像に対して
頭頂位置を基準位置としてこれより２値画像の水平長さ
を判定することで動き物体の顔候補位置を検出する顔候
補位置検出手段と、 求めた顔候補位置の情報より人物の判定認識をする顔特
徴抽出判定部を有することを特徴とする人物認識装置。 - 【請求項２】 動く物体水平位置検出手段は、水平方向
に投影した２値画像の積算量がある一定値以上である領
域の水平位置を検出するようにされていることを特徴と
する請求項１記載の人物認識装置。 - 【請求項３】 一連の画像の異なるフレームの時間差分
量を求めることで画像上での動く部分を検出する動く領
域検出手段と、 その検出手段により求められた動く領域をある一定の条
件によるしきい値と比較し２値画像に変換する２値変換
手段と、 その２値画像を水平方向に投影することで動く物体の水
平位置を検出する動く物体水平位置検出手段と、 検出した水平位置に対してのみ２値画像を垂直方向に投
影することで動く物体の垂直方向最上部を検出する最大
Ｙ軸投影座標抽出部と、 最大Ｙ軸投影座標抽出部により検出された最大Ｙ軸投影
座標より動く物体の胴体を通る垂直基準位置を求める垂
直基準位置算出手段と、 検出した水平位置での２値画像に対して２値画像の水平
長さを垂直基準位置より判定していくことで動き物体の
顔候補位置を検出する顔候補位置検出手段と、 求めた顔候補位置の情報より人物の判定認識をする顔特
徴抽出判定部を有することを特徴とする人物認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5212857A JP3025133B2 (ja) | 1993-08-27 | 1993-08-27 | 人物認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5212857A JP3025133B2 (ja) | 1993-08-27 | 1993-08-27 | 人物認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0765149A true JPH0765149A (ja) | 1995-03-10 |
| JP3025133B2 JP3025133B2 (ja) | 2000-03-27 |
Family
ID=16629461
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5212857A Expired - Fee Related JP3025133B2 (ja) | 1993-08-27 | 1993-08-27 | 人物認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3025133B2 (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6638993B2 (en) | 2001-12-12 | 2003-10-28 | Milliken & Company | Colored antimicrobial vulcanized rubber articles |
| JP2004272933A (ja) * | 2004-06-03 | 2004-09-30 | Toshiba Corp | 顔画像監視システム |
| JP2005025313A (ja) * | 2003-06-30 | 2005-01-27 | Secom Co Ltd | 滞留者検知システム |
| US6852782B2 (en) | 2003-04-25 | 2005-02-08 | Milliken & Company | Antimicrobial articles and compositions made from non-silicone vulcanized rubber |
| JP2006030092A (ja) * | 2004-07-20 | 2006-02-02 | Max Co Ltd | 剥離紙付きのラベル測定方法、その測定装置およびラベルプリンタ |
| US7060739B2 (en) | 2003-04-25 | 2006-06-13 | Milliken & Company | Antimicrobial fluoroelastomer rubber articles and compositions |
| US7756299B2 (en) | 2004-12-14 | 2010-07-13 | Honda Motor Co., Ltd. | Face region estimating device, face region estimating method, and face region estimating program |
| US9235778B2 (en) | 2012-05-31 | 2016-01-12 | Denso Corporation | Human detection apparatus |
| US9235776B2 (en) | 2012-06-11 | 2016-01-12 | Denso Corporation | Person detection apparatus |
| JP2016042328A (ja) * | 2014-08-19 | 2016-03-31 | 株式会社岩崎電機製作所 | 位置変化検出装置 |
-
1993
- 1993-08-27 JP JP5212857A patent/JP3025133B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6638993B2 (en) | 2001-12-12 | 2003-10-28 | Milliken & Company | Colored antimicrobial vulcanized rubber articles |
| US6852782B2 (en) | 2003-04-25 | 2005-02-08 | Milliken & Company | Antimicrobial articles and compositions made from non-silicone vulcanized rubber |
| US7060739B2 (en) | 2003-04-25 | 2006-06-13 | Milliken & Company | Antimicrobial fluoroelastomer rubber articles and compositions |
| JP2005025313A (ja) * | 2003-06-30 | 2005-01-27 | Secom Co Ltd | 滞留者検知システム |
| JP4578072B2 (ja) * | 2003-06-30 | 2010-11-10 | セコム株式会社 | 滞留者検知システム |
| JP2004272933A (ja) * | 2004-06-03 | 2004-09-30 | Toshiba Corp | 顔画像監視システム |
| JP2006030092A (ja) * | 2004-07-20 | 2006-02-02 | Max Co Ltd | 剥離紙付きのラベル測定方法、その測定装置およびラベルプリンタ |
| US7756299B2 (en) | 2004-12-14 | 2010-07-13 | Honda Motor Co., Ltd. | Face region estimating device, face region estimating method, and face region estimating program |
| US9235778B2 (en) | 2012-05-31 | 2016-01-12 | Denso Corporation | Human detection apparatus |
| US9235776B2 (en) | 2012-06-11 | 2016-01-12 | Denso Corporation | Person detection apparatus |
| JP2016042328A (ja) * | 2014-08-19 | 2016-03-31 | 株式会社岩崎電機製作所 | 位置変化検出装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3025133B2 (ja) | 2000-03-27 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
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