JPH10283472A - 顔画像特徴点抽出装置及びこの装置を使用した個人認証システム - Google Patents
顔画像特徴点抽出装置及びこの装置を使用した個人認証システムInfo
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- JPH10283472A JPH10283472A JP8533397A JP8533397A JPH10283472A JP H10283472 A JPH10283472 A JP H10283472A JP 8533397 A JP8533397 A JP 8533397A JP 8533397 A JP8533397 A JP 8533397A JP H10283472 A JPH10283472 A JP H10283472A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】顔画像から特徴点を安定して抽出し、しかも処
理の高速化を図る。 【解決手段】人の顔画像データを入力する画像入力部１
と、この入力部１から入力した顔画像データに対してエ
ッジ抽出を行うエッジ抽出部２と、このエッジ抽出部２
でエッジ抽出した顔画像データを２値化する２値化部３
と、この２値化部３で２値化したエッジを連結し、この
連結した領域から特徴点候補の絞り込みを行うために抽
出目標となる特徴点に適合した方向に拡大処理を行う拡
大部４と、この拡大部４の拡大処理によって連結した領
域を特徴点候補とし、各候補領域から特徴パラメータを
抽出する特徴パラメータ抽出部５と、この抽出部５によ
り抽出した特徴パラメータを解析して候補領域から特徴
点を抽出する特徴点判定部６とを備えている。
理の高速化を図る。 【解決手段】人の顔画像データを入力する画像入力部１
と、この入力部１から入力した顔画像データに対してエ
ッジ抽出を行うエッジ抽出部２と、このエッジ抽出部２
でエッジ抽出した顔画像データを２値化する２値化部３
と、この２値化部３で２値化したエッジを連結し、この
連結した領域から特徴点候補の絞り込みを行うために抽
出目標となる特徴点に適合した方向に拡大処理を行う拡
大部４と、この拡大部４の拡大処理によって連結した領
域を特徴点候補とし、各候補領域から特徴パラメータを
抽出する特徴パラメータ抽出部５と、この抽出部５によ
り抽出した特徴パラメータを解析して候補領域から特徴
点を抽出する特徴点判定部６とを備えている。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力した顔画像デ
ータから顔画像の特徴点を抽出する顔画像特徴点抽出装
置及びこの装置を使用した個人認証システムに関する。
ータから顔画像の特徴点を抽出する顔画像特徴点抽出装
置及びこの装置を使用した個人認証システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、個人の認証は、２次元の顔画像
データを入力し、この顔画像データから特徴点を抽出
し、この抽出した特徴点を用いて位置合わせと正規化を
行ってからパターン照合法等により照合して行うように
なっている。例えば、特公平５−１０７０６号公報に
は、画像入力装置より入力した人の顔の画像データを画
像メモリに記憶し、この記憶した画像データを２値化し
て顔の目の領域を含む２値画像を生成し、生成した２値
画像中の各領域の特徴パラメータ値を算出し、予め用意
した顔の目の領域の特徴を示す標準パラメータ値、すな
わち目領域単独では面積・周囲長、両目のペア領域では
各目領域の重心位置関係を比較することにより該当する
領域を識別し、得られた領域の位置情報により各特徴部
分に適した処理を行う顔の特徴部分の認識装置が記載さ
れている。また、特開平５−１９７７９３号公報には、
顔画像の入力を行う画像入力部と、画像に対しエッジ処
理を行うエッジ抽出部と、エッジ処理された画像に対し
て顔部品の候補領域毎に２値化処理を行う２値化部と、
顔の特定部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う形状データ変
更部と、２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、一致度と
形状データを基に画像の特徴点を抽出する顔画像特徴点
抽出装置が記載されている。
データを入力し、この顔画像データから特徴点を抽出
し、この抽出した特徴点を用いて位置合わせと正規化を
行ってからパターン照合法等により照合して行うように
なっている。例えば、特公平５−１０７０６号公報に
は、画像入力装置より入力した人の顔の画像データを画
像メモリに記憶し、この記憶した画像データを２値化し
て顔の目の領域を含む２値画像を生成し、生成した２値
画像中の各領域の特徴パラメータ値を算出し、予め用意
した顔の目の領域の特徴を示す標準パラメータ値、すな
わち目領域単独では面積・周囲長、両目のペア領域では
各目領域の重心位置関係を比較することにより該当する
領域を識別し、得られた領域の位置情報により各特徴部
分に適した処理を行う顔の特徴部分の認識装置が記載さ
れている。また、特開平５−１９７７９３号公報には、
顔画像の入力を行う画像入力部と、画像に対しエッジ処
理を行うエッジ抽出部と、エッジ処理された画像に対し
て顔部品の候補領域毎に２値化処理を行う２値化部と、
顔の特定部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う形状データ変
更部と、２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、一致度と
形状データを基に画像の特徴点を抽出する顔画像特徴点
抽出装置が記載されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで２値画像を用
いる場合、２値化の閾値によって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問題がある。
また、同一の顔であっても画像入力時に光源の位置や顔
の向きなどが異なると顔表面上の輝度分布が変化し、同
じ閾値であっても特徴領域の面積が異なってしまうとい
う問題がある。
いる場合、２値化の閾値によって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問題がある。
また、同一の顔であっても画像入力時に光源の位置や顔
の向きなどが異なると顔表面上の輝度分布が変化し、同
じ閾値であっても特徴領域の面積が異なってしまうとい
う問題がある。
【０００４】しかし、前述した各公報に記載したもの
は、これらに対する対策が講じられていないため、顔画
像から特徴点を安定して抽出することができない問題が
あった。従って、これに基づいて個人の認証を行った場
合、正確に個人認証ができないという問題があった。
は、これらに対する対策が講じられていないため、顔画
像から特徴点を安定して抽出することができない問題が
あった。従って、これに基づいて個人の認証を行った場
合、正確に個人認証ができないという問題があった。
【０００５】また、エッジ画像を２値化して形状データ
ベースとの一致度を算出する、特開平５−１９７７９３
号公報においては、さらに、エッジ画像中のエッジベク
トルを求める必要があり、また、全エッジベクトルとベ
クトル表現された形状データの一致度を算出するために
多くの内積計算が必要となり、このため処理に時間がか
かり高速化を実現できないという問題があった。
ベースとの一致度を算出する、特開平５−１９７７９３
号公報においては、さらに、エッジ画像中のエッジベク
トルを求める必要があり、また、全エッジベクトルとベ
クトル表現された形状データの一致度を算出するために
多くの内積計算が必要となり、このため処理に時間がか
かり高速化を実現できないという問題があった。
【０００６】請求項１乃至３記載の発明は、顔画像から
特徴点を安定して抽出することができ、しかも処理の高
速化を図ることができる顔画像特徴点抽出装置を提供す
る。また、請求項２記載の発明は、さらに、処理のより
高速化を図ることができる顔画像特徴点抽出装置を提供
する。また、請求項４記載の発明は、正確な個人認証が
でき、しかも処理の高速化を図ることができる個人認証
システムを提供する。
特徴点を安定して抽出することができ、しかも処理の高
速化を図ることができる顔画像特徴点抽出装置を提供す
る。また、請求項２記載の発明は、さらに、処理のより
高速化を図ることができる顔画像特徴点抽出装置を提供
する。また、請求項４記載の発明は、正確な個人認証が
でき、しかも処理の高速化を図ることができる個人認証
システムを提供する。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
人の顔画像データを入力する画像入力部と、この入力部
から入力した顔画像データに対してエッジ抽出を行うエ
ッジ抽出部と、このエッジ抽出部でエッジ抽出した顔画
像データを２値化する２値化部と、この２値化部で２値
化したエッジを連結し、この連結した領域から特徴点候
補の絞り込みを行うために抽出目標となる特徴点に適合
した方向に拡大処理を行う拡大部と、この拡大部の拡大
処理によって連結した領域を特徴点候補とし、各候補領
域から特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部
と、この抽出部により抽出した特徴パラメータを解析し
て候補領域から特徴点を抽出する特徴点判定部とを備え
ている。
人の顔画像データを入力する画像入力部と、この入力部
から入力した顔画像データに対してエッジ抽出を行うエ
ッジ抽出部と、このエッジ抽出部でエッジ抽出した顔画
像データを２値化する２値化部と、この２値化部で２値
化したエッジを連結し、この連結した領域から特徴点候
補の絞り込みを行うために抽出目標となる特徴点に適合
した方向に拡大処理を行う拡大部と、この拡大部の拡大
処理によって連結した領域を特徴点候補とし、各候補領
域から特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部
と、この抽出部により抽出した特徴パラメータを解析し
て候補領域から特徴点を抽出する特徴点判定部とを備え
ている。
【０００８】請求項２記載の発明は、人の顔画像データ
を入力する画像入力部と、この入力部から入力した顔画
像データから抽出目標となる特徴点を含んだ限定領域を
切出す画像切出し部と、この画像切出し部により切出し
た限定領域の顔画像データに対してエッジ抽出を行うエ
ッジ抽出部と、このエッジ抽出部でエッジ抽出した顔画
像データを２値化する２値化部と、この２値化部で２値
化したエッジを連結し、この連結した領域から特徴点候
補の絞り込みを行うために抽出目標となる特徴点に適合
した方向に拡大処理を行う拡大部と、この拡大部の拡大
処理によって連結した領域を特徴点候補とし、各候補領
域から特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部
と、この抽出部により抽出した特徴パラメータを解析し
て候補領域から特徴点を抽出する特徴点判定部とを備え
ている。
を入力する画像入力部と、この入力部から入力した顔画
像データから抽出目標となる特徴点を含んだ限定領域を
切出す画像切出し部と、この画像切出し部により切出し
た限定領域の顔画像データに対してエッジ抽出を行うエ
ッジ抽出部と、このエッジ抽出部でエッジ抽出した顔画
像データを２値化する２値化部と、この２値化部で２値
化したエッジを連結し、この連結した領域から特徴点候
補の絞り込みを行うために抽出目標となる特徴点に適合
した方向に拡大処理を行う拡大部と、この拡大部の拡大
処理によって連結した領域を特徴点候補とし、各候補領
域から特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部
と、この抽出部により抽出した特徴パラメータを解析し
て候補領域から特徴点を抽出する特徴点判定部とを備え
ている。
【０００９】請求項３記載の発明は、請求項１又は２記
載の顔画像特徴点抽出装置において、特徴点判定部は、
特徴パラメータから、顔画像データ中に存在しペアで構
成される領域の目、眉、鼻孔、耳のいずれか１つ又は複
数を特徴点として抽出することにある。
載の顔画像特徴点抽出装置において、特徴点判定部は、
特徴パラメータから、顔画像データ中に存在しペアで構
成される領域の目、眉、鼻孔、耳のいずれか１つ又は複
数を特徴点として抽出することにある。
【００１０】請求項４記載の発明は、人の顔画像データ
を入力する画像入力部と、この入力部から入力した顔画
像データに対してエッジ抽出を行うエッジ抽出部と、こ
のエッジ抽出部でエッジ抽出した顔画像データを２値化
する２値化部と、この２値化部で２値化したエッジを連
結し、この連結した領域から特徴点候補の絞り込みを行
うために抽出目標となる特徴点に適合した方向に拡大処
理を行う拡大部と、この拡大部の拡大処理によって連結
した領域を特徴点候補とし、各候補領域から特徴パラメ
ータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、この抽出部に
より抽出した特徴パラメータを解析して候補領域から特
徴点を抽出する特徴点判定部と、この特徴点判定部が抽
出した特徴点の情報を基に画像入力部から入力した顔画
像データに対して移動、回転などの処理を行って位置合
わせする位置合わせ部と、この位置合わせ部により位置
合わせした顔画像データを所定の状態に正規化する正規
化部と、この正規化部により正規化した顔画像データ
を、予め正規化した多数の顔画像データを記憶したデー
タベースの顔画像データと照合して個人認証を行う照合
部とを備えている。
を入力する画像入力部と、この入力部から入力した顔画
像データに対してエッジ抽出を行うエッジ抽出部と、こ
のエッジ抽出部でエッジ抽出した顔画像データを２値化
する２値化部と、この２値化部で２値化したエッジを連
結し、この連結した領域から特徴点候補の絞り込みを行
うために抽出目標となる特徴点に適合した方向に拡大処
理を行う拡大部と、この拡大部の拡大処理によって連結
した領域を特徴点候補とし、各候補領域から特徴パラメ
ータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、この抽出部に
より抽出した特徴パラメータを解析して候補領域から特
徴点を抽出する特徴点判定部と、この特徴点判定部が抽
出した特徴点の情報を基に画像入力部から入力した顔画
像データに対して移動、回転などの処理を行って位置合
わせする位置合わせ部と、この位置合わせ部により位置
合わせした顔画像データを所定の状態に正規化する正規
化部と、この正規化部により正規化した顔画像データ
を、予め正規化した多数の顔画像データを記憶したデー
タベースの顔画像データと照合して個人認証を行う照合
部とを備えている。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照した説明する。 （第１の実施の形態）なお、この実施の形態は請求項１
に対応した実施の形態について述べる。図１において、
１は、ＣＣＤカメラ等の顔画像の入力を行う画像入力
部、２は、この画像入力部１が入力した顔画像データに
対してエッジ抽出を行うエッジ抽出部、３は、このエッ
ジ抽出部２でエッジ抽出した顔画像データを２値化する
２値化部、４は、この２値化部３で２値化したエッジを
連結し、この連結した領域から特徴点候補の絞り込みを
行うために抽出目標となる特徴点に適合した方向に拡大
処理を行う拡大部、５は、この拡大部４の拡大処理によ
って連結した領域を特徴点候補とし、各候補領域から特
徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部、６は、
この抽出部５により抽出した特徴パラメータを解析して
候補領域から特徴点を抽出する特徴点判定部である。
を参照した説明する。 （第１の実施の形態）なお、この実施の形態は請求項１
に対応した実施の形態について述べる。図１において、
１は、ＣＣＤカメラ等の顔画像の入力を行う画像入力
部、２は、この画像入力部１が入力した顔画像データに
対してエッジ抽出を行うエッジ抽出部、３は、このエッ
ジ抽出部２でエッジ抽出した顔画像データを２値化する
２値化部、４は、この２値化部３で２値化したエッジを
連結し、この連結した領域から特徴点候補の絞り込みを
行うために抽出目標となる特徴点に適合した方向に拡大
処理を行う拡大部、５は、この拡大部４の拡大処理によ
って連結した領域を特徴点候補とし、各候補領域から特
徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部、６は、
この抽出部５により抽出した特徴パラメータを解析して
候補領域から特徴点を抽出する特徴点判定部である。
【００１２】この構成による特徴点の抽出は、以下のよ
うに行っている。前記画像入力部１から顔画像を取込
み、前記エッジ抽出部２で顔画像からエッジ画像を作成
する。この場合、顔画像からエッジを抽出する濃度勾配
オペレータとして、例えば、Ｓｏｂｅｌオペレータがあ
る。このＳｏｂｅｌオペレータは、３×３オペレータの
重み関数を＋１，＋２，＋１；−１，−２，−１とした
ものである。
うに行っている。前記画像入力部１から顔画像を取込
み、前記エッジ抽出部２で顔画像からエッジ画像を作成
する。この場合、顔画像からエッジを抽出する濃度勾配
オペレータとして、例えば、Ｓｏｂｅｌオペレータがあ
る。このＳｏｂｅｌオペレータは、３×３オペレータの
重み関数を＋１，＋２，＋１；−１，−２，−１とした
ものである。
【００１３】次に、前記２値化部３でエッジ画像を２値
化し、２値化画像を生成する。２値化の閾値には、予め
サンプル画像によって求めた閾値を設定したり、対象と
なるエッジ画像毎にエッジ濃度のヒストグラムを求め、
ヒストグラムの分布を所定の割合に分割する濃度値を閾
値として設定する方法等がある。
化し、２値化画像を生成する。２値化の閾値には、予め
サンプル画像によって求めた閾値を設定したり、対象と
なるエッジ画像毎にエッジ濃度のヒストグラムを求め、
ヒストグラムの分布を所定の割合に分割する濃度値を閾
値として設定する方法等がある。
【００１４】このようにして２値化した画像例を示す
と、図２に示すようになる。図２では、顔の輪郭や目、
眉、鼻孔、口、耳等、顔を構成する部位の輪郭が表れて
いる。同時に、髪の毛のエッジ、ほくろ等の顔面の細か
い変化も表れている。ここで、顔を構成する目、眉、鼻
孔、口、耳等の各部位に注目した場合、各部位の輪郭が
２値化処理によって寸断なく理想的に抽出されていると
は限らない。
と、図２に示すようになる。図２では、顔の輪郭や目、
眉、鼻孔、口、耳等、顔を構成する部位の輪郭が表れて
いる。同時に、髪の毛のエッジ、ほくろ等の顔面の細か
い変化も表れている。ここで、顔を構成する目、眉、鼻
孔、口、耳等の各部位に注目した場合、各部位の輪郭が
２値化処理によって寸断なく理想的に抽出されていると
は限らない。
【００１５】そこで寸断されたエッジ画像を連結すると
ともに連結した領域から特徴点候補の絞り込みを行うた
めに次段の拡大部４で拡大処理を行う。この拡大部４
は、２値化したエッジ画像に対し注目する特徴点に適合
した所定方向に拡大することにより特徴点の抽出を容易
にしている。例えば、水平方向と垂直方向の拡大倍率を
個々に設定できるようになっている。例として、水平方
向に３回、垂直方向に１回拡大処理した結果を図３に示
す。
ともに連結した領域から特徴点候補の絞り込みを行うた
めに次段の拡大部４で拡大処理を行う。この拡大部４
は、２値化したエッジ画像に対し注目する特徴点に適合
した所定方向に拡大することにより特徴点の抽出を容易
にしている。例えば、水平方向と垂直方向の拡大倍率を
個々に設定できるようになっている。例として、水平方
向に３回、垂直方向に１回拡大処理した結果を図３に示
す。
【００１６】そして、拡大処理によって生成した個々の
領域の面積を求め、この面積が所定範囲内の領域を特徴
点の候補として抽出する。図４に特徴点の候補領域の例
を示すが、極小領域や極大領域は削除され、顔の中央部
に位置する領域が抽出される。
領域の面積を求め、この面積が所定範囲内の領域を特徴
点の候補として抽出する。図４に特徴点の候補領域の例
を示すが、極小領域や極大領域は削除され、顔の中央部
に位置する領域が抽出される。
【００１７】次段の特徴パラメータ抽出部５では、それ
ぞれの特徴点の候補領域から特徴パラメータを抽出す
る。図５は、前記特徴パラメータ抽出部５の機能を示す
ブロック図で、特徴パラメータとしては、絶対最大長、
パターン幅、パターン方向、重心位置等があり、特徴パ
ラメータ抽出部５は、絶対最大長抽出機能５ａ、パター
ン幅抽出機能５ｂ、パターン方向抽出機能５ｃ、重心位
置抽出機能５ｄにより特徴パラメータの抽出を行うよう
になっている。
ぞれの特徴点の候補領域から特徴パラメータを抽出す
る。図５は、前記特徴パラメータ抽出部５の機能を示す
ブロック図で、特徴パラメータとしては、絶対最大長、
パターン幅、パターン方向、重心位置等があり、特徴パ
ラメータ抽出部５は、絶対最大長抽出機能５ａ、パター
ン幅抽出機能５ｂ、パターン方向抽出機能５ｃ、重心位
置抽出機能５ｄにより特徴パラメータの抽出を行うよう
になっている。
【００１８】絶対最大長抽出機能５ａは領域パターン周
上の任意の２点間距離の最大長Ａを抽出し、パターン幅
抽出機能５ｂは絶対最大長Ａの方向にパターンを挟む２
本の直線間の距離Ｂを抽出し、パターン方向５ｃは絶対
最大長Ａの方向と水平線の為す角度を抽出し、重心位置
抽出機能５ｄは領域パターンの重心位置を抽出する。図
６に絶対最大長Ａとパターン幅Ｂの概念を示す。
上の任意の２点間距離の最大長Ａを抽出し、パターン幅
抽出機能５ｂは絶対最大長Ａの方向にパターンを挟む２
本の直線間の距離Ｂを抽出し、パターン方向５ｃは絶対
最大長Ａの方向と水平線の為す角度を抽出し、重心位置
抽出機能５ｄは領域パターンの重心位置を抽出する。図
６に絶対最大長Ａとパターン幅Ｂの概念を示す。
【００１９】次段の特徴点判定部６は、特徴パラメータ
抽出部５が抽出した特徴パラメータを解析し、候補領域
の中から特徴点を抽出する。特徴点は顔画像の位置合わ
せと正規化を行うために必要であり、ペア領域である両
目を特徴点として抽出する場合が多い。
抽出部５が抽出した特徴パラメータを解析し、候補領域
の中から特徴点を抽出する。特徴点は顔画像の位置合わ
せと正規化を行うために必要であり、ペア領域である両
目を特徴点として抽出する場合が多い。
【００２０】以下、両目を特徴点として抽出する方法に
ついて述べる。特徴点の候補領域から両目候補のペア領
域を構成し対となる２つの領域に対して両目の可能性を
特徴パラメータを使用して算出する。例えば、絶対最大
長及びパターン幅の特徴パラメータから２領域の大きさ
の違いを算出したり、パターン方向の特徴パラメータか
ら傾きの対象性を角度の違いとして算出する。また、２
つの領域のそれぞれの重心を結ぶ直線の傾きが所定の角
度以上の場合、このペア領域を両目の候補から外す方法
もある。
ついて述べる。特徴点の候補領域から両目候補のペア領
域を構成し対となる２つの領域に対して両目の可能性を
特徴パラメータを使用して算出する。例えば、絶対最大
長及びパターン幅の特徴パラメータから２領域の大きさ
の違いを算出したり、パターン方向の特徴パラメータか
ら傾きの対象性を角度の違いとして算出する。また、２
つの領域のそれぞれの重心を結ぶ直線の傾きが所定の角
度以上の場合、このペア領域を両目の候補から外す方法
もある。
【００２１】このように、両目の候補となり得る。全ペ
ア領域について同様の計算を行い、数値が最も低いペア
領域、あるいは計算方法によっては数値が最も高いペア
領域を両目の特徴点として抽出する。図７は、特徴点判
定部６によって抽出した両目の特徴点を示している。
ア領域について同様の計算を行い、数値が最も低いペア
領域、あるいは計算方法によっては数値が最も高いペア
領域を両目の特徴点として抽出する。図７は、特徴点判
定部６によって抽出した両目の特徴点を示している。
【００２２】このように、入力した顔画像データからエ
ッジ抽出部２でエッジ画像を作成し、このエッジ画像を
２値化した後、拡大部４で拡大処理して特徴点候補を抽
出し、さらに特徴パラメータ抽出部５で特徴点の候補領
域から特徴パラメータを抽出し、この抽出した特徴パラ
メータを特徴点判定部６で解析して候補領域の中から特
徴点を抽出しているので、顔画像から特徴点を安定して
抽出でき、しかも処理の高速化を図ることができる。
ッジ抽出部２でエッジ画像を作成し、このエッジ画像を
２値化した後、拡大部４で拡大処理して特徴点候補を抽
出し、さらに特徴パラメータ抽出部５で特徴点の候補領
域から特徴パラメータを抽出し、この抽出した特徴パラ
メータを特徴点判定部６で解析して候補領域の中から特
徴点を抽出しているので、顔画像から特徴点を安定して
抽出でき、しかも処理の高速化を図ることができる。
【００２３】（第２の実施の形態）この実施の形態は請
求項２に対応した実施の形態について述べる。なお、前
述した第１の実施の形態と同一の部分には同一の符号を
付し、異なる点について述べる。図８に示すように、画
像入力部１とエッジ抽出部２との間に画像切出し部７を
設けたもので、他は第１の実施の形態と同一である。
求項２に対応した実施の形態について述べる。なお、前
述した第１の実施の形態と同一の部分には同一の符号を
付し、異なる点について述べる。図８に示すように、画
像入力部１とエッジ抽出部２との間に画像切出し部７を
設けたもので、他は第１の実施の形態と同一である。
【００２４】前記画像切出し部７は、前記画像入力部１
が入力した顔画像データから抽出目標となる特徴点を含
んだ限定領域を切出すもので、画像入力部１にて顔画像
を入力するときに顔を固定して入力する場合には、目、
眉、口等の部位に多少の個人差があっても、その相対的
位置関係に大きな違いはない。そこで、特徴点の抽出処
理をより高速、より高能率に行うために、個人差の影響
も考慮した上で抽出目標となる特徴点が存在する領域の
切り出しを行う。例えば、目の抽出であれば入力画像を
縦方向に３分割し、その中央部のみを対象画像とすれば
よい。
が入力した顔画像データから抽出目標となる特徴点を含
んだ限定領域を切出すもので、画像入力部１にて顔画像
を入力するときに顔を固定して入力する場合には、目、
眉、口等の部位に多少の個人差があっても、その相対的
位置関係に大きな違いはない。そこで、特徴点の抽出処
理をより高速、より高能率に行うために、個人差の影響
も考慮した上で抽出目標となる特徴点が存在する領域の
切り出しを行う。例えば、目の抽出であれば入力画像を
縦方向に３分割し、その中央部のみを対象画像とすれば
よい。
【００２５】このようにして切出した顔画像に対してエ
ッジ抽出部２でエッジ画像作成を行い、２値化部３で２
値化を行い、拡大部４で拡大処理と特徴点候補の抽出を
行い、さらに特徴パラメータ抽出部５で特徴点候補領域
からの特徴パラメータの抽出を行い、さらに特徴点判定
部６で特徴パラメータの解析、候補領域からの特徴点抽
出を行うことで、処理のより高速化を図ることができ
る。なお、この実施の形態においても顔画像から特徴点
を安定して抽出できるのは勿論である。
ッジ抽出部２でエッジ画像作成を行い、２値化部３で２
値化を行い、拡大部４で拡大処理と特徴点候補の抽出を
行い、さらに特徴パラメータ抽出部５で特徴点候補領域
からの特徴パラメータの抽出を行い、さらに特徴点判定
部６で特徴パラメータの解析、候補領域からの特徴点抽
出を行うことで、処理のより高速化を図ることができ
る。なお、この実施の形態においても顔画像から特徴点
を安定して抽出できるのは勿論である。
【００２６】（第３の実施の形態）この実施の形態は請
求項４に対応した実施の形態で、第１の実施の形態の顔
画像特徴点抽出装置を使用した個人認証システムについ
て述べる。なお、前述した第１の実施の形態と同一の部
分には同一の符号を付し、異なる点について述べる。
求項４に対応した実施の形態で、第１の実施の形態の顔
画像特徴点抽出装置を使用した個人認証システムについ
て述べる。なお、前述した第１の実施の形態と同一の部
分には同一の符号を付し、異なる点について述べる。
【００２７】図９に示すように、特徴点判定部６によっ
て両目を特徴点として抽出した情報を基に、位置合わせ
部８で画像入力部１が入力した顔画像データに対して移
動、回転などの処理を行って位置合わせを行い、続いて
正規化部９で所定の状態に正規化し、続いて照合部１０
で正規化した顔画像データをデータベース１１の顔画像
データと照合して個人認証を行い、結果を出力するよう
になっている。
て両目を特徴点として抽出した情報を基に、位置合わせ
部８で画像入力部１が入力した顔画像データに対して移
動、回転などの処理を行って位置合わせを行い、続いて
正規化部９で所定の状態に正規化し、続いて照合部１０
で正規化した顔画像データをデータベース１１の顔画像
データと照合して個人認証を行い、結果を出力するよう
になっている。
【００２８】前記位置合わせ部８は、例えば抽出したそ
れぞれの目の特徴点の領域の重心を結ぶ直線の中点座標
を求め、この中点を基準点として前記画像入力部１が入
力した顔画像データの平行移動や回転を行う。この場
合、基準点が所定の位置と合致するように画像全体を平
行移動したり、重心を結ぶ直線が水平になるように画像
を所定の方向に回転する。なお、移動処理と回転処理を
まとめてアフィン変換処理と呼ぶ場合もある。
れぞれの目の特徴点の領域の重心を結ぶ直線の中点座標
を求め、この中点を基準点として前記画像入力部１が入
力した顔画像データの平行移動や回転を行う。この場
合、基準点が所定の位置と合致するように画像全体を平
行移動したり、重心を結ぶ直線が水平になるように画像
を所定の方向に回転する。なお、移動処理と回転処理を
まとめてアフィン変換処理と呼ぶ場合もある。
【００２９】前記正規化部９は、両目の重心間隔が所定
距離になるように画像全体を拡大あるいは縮小する。な
お、正規化部９では、画像全体が所定の濃度になるよう
に画像の濃度変換を行う場合もある。前記照合部１０
は、予め正規化した多数の顔画像データを記憶した前記
データベース１１を用いてパターンマッチングを行い、
例えば、一致度の最も高いデータを照合結果として出力
する。
距離になるように画像全体を拡大あるいは縮小する。な
お、正規化部９では、画像全体が所定の濃度になるよう
に画像の濃度変換を行う場合もある。前記照合部１０
は、予め正規化した多数の顔画像データを記憶した前記
データベース１１を用いてパターンマッチングを行い、
例えば、一致度の最も高いデータを照合結果として出力
する。
【００３０】従って、データベース１１に正規化した多
数の人の顔画像を設定しておけば、照合部１０において
画像入力部１が入力した顔画像とデータベース１１に記
憶した顔画像の照合ができ、個人認証ができる。そし
て、この個人認証システムは画像入力部１、エッジ抽出
部２、２値化部３、拡大部４、特徴パラメータ抽出部５
及び特徴点判定部６において、顔画像から特徴点を安定
して抽出するとともに処理を高速で行い、さらに特徴点
判定部６によって両目を特徴点として抽出した情報を基
に位置合わせ部８が画像入力部１からの入力顔画像デー
タに対して移動、回転などの処理を行って位置合わせ
し、正規化部９が顔画像データを所定の状態に正規化
し、その後に照合部１０が顔画像データの照合を行って
いるので、正確な個人認証ができ、しかも処理の高速化
を図ることができる。
数の人の顔画像を設定しておけば、照合部１０において
画像入力部１が入力した顔画像とデータベース１１に記
憶した顔画像の照合ができ、個人認証ができる。そし
て、この個人認証システムは画像入力部１、エッジ抽出
部２、２値化部３、拡大部４、特徴パラメータ抽出部５
及び特徴点判定部６において、顔画像から特徴点を安定
して抽出するとともに処理を高速で行い、さらに特徴点
判定部６によって両目を特徴点として抽出した情報を基
に位置合わせ部８が画像入力部１からの入力顔画像デー
タに対して移動、回転などの処理を行って位置合わせ
し、正規化部９が顔画像データを所定の状態に正規化
し、その後に照合部１０が顔画像データの照合を行って
いるので、正確な個人認証ができ、しかも処理の高速化
を図ることができる。
【００３１】なお、前述した各実施の形態では、特徴点
判定部６として、特徴パラメータから、顔画像データ中
に存在しペアで構成される領域の目、眉、鼻孔、耳のう
ち、両目を特徴点として抽出するものについて述べたが
必ずしもこれに限定するものではなく、両眉、両鼻孔、
両耳のいずれかを特徴点として抽出するものであって
も、また、両目、両眉、両鼻孔、両耳のうちの複数を特
徴点として抽出するものであってもよい。
判定部６として、特徴パラメータから、顔画像データ中
に存在しペアで構成される領域の目、眉、鼻孔、耳のう
ち、両目を特徴点として抽出するものについて述べたが
必ずしもこれに限定するものではなく、両眉、両鼻孔、
両耳のいずれかを特徴点として抽出するものであって
も、また、両目、両眉、両鼻孔、両耳のうちの複数を特
徴点として抽出するものであってもよい。
【００３２】
【発明の効果】以上、請求項１乃至３記載の発明によれ
ば、顔画像から特徴点を安定して抽出することができ、
しかも処理の高速化を図ることができる顔画像特徴点抽
出装置を提供できる。また、請求項２記載の発明によれ
ば、さらに、処理のより高速化を図ることができる顔画
像特徴点抽出装置を提供できる。また、請求項４記載の
発明によれば、正確な個人認証ができ、しかも処理の高
速化を図ることができる個人認証システムを提供でき
る。
ば、顔画像から特徴点を安定して抽出することができ、
しかも処理の高速化を図ることができる顔画像特徴点抽
出装置を提供できる。また、請求項２記載の発明によれ
ば、さらに、処理のより高速化を図ることができる顔画
像特徴点抽出装置を提供できる。また、請求項４記載の
発明によれば、正確な個人認証ができ、しかも処理の高
速化を図ることができる個人認証システムを提供でき
る。
【図１】本発明の第１の実施の形態を示すブロック図。
【図２】同実施の形態における２値化部で２値化した顔
画像例を示す図。
画像例を示す図。
【図３】同実施の形態における拡大部で拡大処理した顔
画像例を示す図。
画像例を示す図。
【図４】同実施の形態において拡大処理した顔画像から
抽出した特徴点の候補領域例を示す図。
抽出した特徴点の候補領域例を示す図。
【図５】同実施の形態における特徴パラメータ抽出部の
機能を示すブロック図。
機能を示すブロック図。
【図６】同実施の形態における特徴パラメータ抽出部が
抽出する特徴パラメータの例を示す図。
抽出する特徴パラメータの例を示す図。
【図７】同実施の形態における特徴点判定部が抽出した
両目の特徴点を示す図。
両目の特徴点を示す図。
【図８】本発明の第２の実施の形態を示すブロック図。
【図９】本発明の第３の実施の形態を示すブロック図。
１…画像入力部 ２…エッジ抽出部 ３…２値化部 ４…拡大部 ５…特徴パラメータ抽出部 ６…特徴点判定部
Claims (4)
- 【請求項１】 人の顔画像データを入力する画像入力部
と、この入力部から入力した顔画像データに対してエッ
ジ抽出を行うエッジ抽出部と、このエッジ抽出部でエッ
ジ抽出した顔画像データを２値化する２値化部と、この
２値化部で２値化したエッジを連結し、この連結した領
域から特徴点候補の絞り込みを行うために抽出目標とな
る特徴点に適合した方向に拡大処理を行う拡大部と、こ
の拡大部の拡大処理によって連結した領域を特徴点候補
とし、各候補領域から特徴パラメータを抽出する特徴パ
ラメータ抽出部と、この抽出部により抽出した特徴パラ
メータを解析して候補領域から特徴点を抽出する特徴点
判定部とを備えたことを特徴とする顔画像特徴点抽出装
置。 - 【請求項２】 人の顔画像データを入力する画像入力部
と、この入力部から入力した顔画像データから抽出目標
となる特徴点を含んだ限定領域を切出す画像切出し部
と、この画像切出し部により切出した限定領域の顔画像
データに対してエッジ抽出を行うエッジ抽出部と、この
エッジ抽出部でエッジ抽出した顔画像データを２値化す
る２値化部と、この２値化部で２値化したエッジを連結
し、この連結した領域から特徴点候補の絞り込みを行う
ために抽出目標となる特徴点に適合した方向に拡大処理
を行う拡大部と、この拡大部の拡大処理によって連結し
た領域を特徴点候補とし、各候補領域から特徴パラメー
タを抽出する特徴パラメータ抽出部と、この抽出部によ
り抽出した特徴パラメータを解析して候補領域から特徴
点を抽出する特徴点判定部とを備えたことを特徴とする
顔画像特徴点抽出装置。 - 【請求項３】 特徴点判定部は、特徴パラメータから、
顔画像データ中に存在しペアで構成される領域の目、
眉、鼻孔、耳のいずれか１つ又は複数を特徴点として抽
出することを特徴とする請求項１又は２記載の顔画像特
徴点抽出装置。 - 【請求項４】 人の顔画像データを入力する画像入力部
と、この入力部から入力した顔画像データに対してエッ
ジ抽出を行うエッジ抽出部と、このエッジ抽出部でエッ
ジ抽出した顔画像データを２値化する２値化部と、この
２値化部で２値化したエッジを連結し、この連結した領
域から特徴点候補の絞り込みを行うために抽出目標とな
る特徴点に適合した方向に拡大処理を行う拡大部と、こ
の拡大部の拡大処理によって連結した領域を特徴点候補
とし、各候補領域から特徴パラメータを抽出する特徴パ
ラメータ抽出部と、この抽出部により抽出した特徴パラ
メータを解析して候補領域から特徴点を抽出する特徴点
判定部と、この特徴点判定部が抽出した特徴点の情報を
基に前記画像入力部から入力した顔画像データに対して
移動、回転などの処理を行って位置合わせする位置合わ
せ部と、この位置合わせ部により位置合わせした顔画像
データを所定の状態に正規化する正規化部と、この正規
化部により正規化した顔画像データを、予め正規化した
多数の顔画像データを記憶したデータベースの顔画像デ
ータと照合して個人認証を行う照合部とを備えたことを
特徴とする個人認証システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8533397A JPH10283472A (ja) | 1997-04-03 | 1997-04-03 | 顔画像特徴点抽出装置及びこの装置を使用した個人認証システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8533397A JPH10283472A (ja) | 1997-04-03 | 1997-04-03 | 顔画像特徴点抽出装置及びこの装置を使用した個人認証システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10283472A true JPH10283472A (ja) | 1998-10-23 |
Family
ID=13855722
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8533397A Pending JPH10283472A (ja) | 1997-04-03 | 1997-04-03 | 顔画像特徴点抽出装置及びこの装置を使用した個人認証システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10283472A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002117406A (ja) * | 2000-10-06 | 2002-04-19 | Japan Science & Technology Corp | 光学的顔画像認識方法及びその装置 |
| JP2002208014A (ja) * | 2000-12-19 | 2002-07-26 | Eastman Kodak Co | 目を検出するマルチモードデジタル画像処理方法 |
| US6697299B2 (en) | 2000-11-08 | 2004-02-24 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Individual authentication method, individual authentication apparatus, information communication apparatus equipped with the apparatus, and individual authentication system including the apparatus |
| CN102288606A (zh) * | 2011-05-06 | 2011-12-21 | 山东农业大学 | 基于机器视觉的花粉活力测定方法 |
| JP2015028724A (ja) * | 2013-07-30 | 2015-02-12 | 富士通株式会社 | 生体情報認証装置および生体情報処理方法 |
-
1997
- 1997-04-03 JP JP8533397A patent/JPH10283472A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002117406A (ja) * | 2000-10-06 | 2002-04-19 | Japan Science & Technology Corp | 光学的顔画像認識方法及びその装置 |
| US6697299B2 (en) | 2000-11-08 | 2004-02-24 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Individual authentication method, individual authentication apparatus, information communication apparatus equipped with the apparatus, and individual authentication system including the apparatus |
| JP2002208014A (ja) * | 2000-12-19 | 2002-07-26 | Eastman Kodak Co | 目を検出するマルチモードデジタル画像処理方法 |
| CN102288606A (zh) * | 2011-05-06 | 2011-12-21 | 山东农业大学 | 基于机器视觉的花粉活力测定方法 |
| JP2015028724A (ja) * | 2013-07-30 | 2015-02-12 | 富士通株式会社 | 生体情報認証装置および生体情報処理方法 |
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