JPH11161791A - 個人識別装置 - Google Patents
個人識別装置Info
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- JPH11161791A JPH11161791A JP34445197A JP34445197A JPH11161791A JP H11161791 A JPH11161791 A JP H11161791A JP 34445197 A JP34445197 A JP 34445197A JP 34445197 A JP34445197 A JP 34445197A JP H11161791 A JPH11161791 A JP H11161791A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 顔の表情や向きが変化したとしても高精度に
て個人認識が可能な個人識別装置を提供する。 【解決手段】 識別すべき人物の顔画像を入力するため
の画像入力部１１と、画像入力部により入力された顔画
像の特徴点を抽出する特徴点抽出部１３と、標準的な顔
画像の特徴点を記録させた第１のデータベース部１４
と、特徴点が標準的な顔画像の特徴点と一致するように
変形させられた基準顔画像を人物毎に記録させた第２の
データベース部と、特徴点が第１のデータベース部の標
準的な顔画像の特徴点と一致するように、画像入力部に
よって入力された顔画像を変形させる顔正規化部１２
と、顔正規化部によって正規化された顔画像と第２のデ
ータベース部１６に記録された人物毎の顔画像との相関
を逐次求める画像相関演算部１７とを有し、最も相関の
高い基準顔画像に対する相関値に基づいて個人の識別を
行うものである。
て個人認識が可能な個人識別装置を提供する。 【解決手段】 識別すべき人物の顔画像を入力するため
の画像入力部１１と、画像入力部により入力された顔画
像の特徴点を抽出する特徴点抽出部１３と、標準的な顔
画像の特徴点を記録させた第１のデータベース部１４
と、特徴点が標準的な顔画像の特徴点と一致するように
変形させられた基準顔画像を人物毎に記録させた第２の
データベース部と、特徴点が第１のデータベース部の標
準的な顔画像の特徴点と一致するように、画像入力部に
よって入力された顔画像を変形させる顔正規化部１２
と、顔正規化部によって正規化された顔画像と第２のデ
ータベース部１６に記録された人物毎の顔画像との相関
を逐次求める画像相関演算部１７とを有し、最も相関の
高い基準顔画像に対する相関値に基づいて個人の識別を
行うものである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、顔の画像により個
人の識別を行う個人識別装置に関する。
人の識別を行う個人識別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の顔画像による個人識別として、例
えば、特開平５−４６７４３号公報に記載のものがあっ
た。図４はこの個人識別装置の概略構成を示すブロック
図である。同図において、顔画像を入力するための画像
入力部１は、例えば、テレビカメラであり、識別対象者
のカラー顔画像を取り込んで特徴点抽出部２に与える。
特徴点抽出部２は入力された画像をＡ／Ｄ変換してデジ
タル画像に変換した後、回転、拡大、縮小等の補正を行
った後、輝度情報、色相情報などを基に輪郭抽出、２値
化処理等を行うことにより眉、目、鼻、口などの各特徴
点の位置情報を抽出する。この特徴点の位置情報は表情
変化の影響を受けない点の一つである鼻の頂点を原点と
して二次元座標に変換される。
えば、特開平５−４６７４３号公報に記載のものがあっ
た。図４はこの個人識別装置の概略構成を示すブロック
図である。同図において、顔画像を入力するための画像
入力部１は、例えば、テレビカメラであり、識別対象者
のカラー顔画像を取り込んで特徴点抽出部２に与える。
特徴点抽出部２は入力された画像をＡ／Ｄ変換してデジ
タル画像に変換した後、回転、拡大、縮小等の補正を行
った後、輝度情報、色相情報などを基に輪郭抽出、２値
化処理等を行うことにより眉、目、鼻、口などの各特徴
点の位置情報を抽出する。この特徴点の位置情報は表情
変化の影響を受けない点の一つである鼻の頂点を原点と
して二次元座標に変換される。
【０００３】一方、個人データベース部３には識別対象
者の無表情顔画像の特徴点が記録されている。そこで、
差分検出部４が特徴点抽出部２によって抽出された特徴
点の各座標値と個人データベース部に記録されている顔
画像の特徴点の各座標値との差分を検出し差分ベクトル
を求める。また、表情筋データベース５には表情筋の動
きベクトルが格納されている。そして、処理部６が差分
検出部４の差分情報と、個人データベース部３、表情筋
データベース部５の情報とに基づき本人かどうかの検出
を行う構成になっている。
者の無表情顔画像の特徴点が記録されている。そこで、
差分検出部４が特徴点抽出部２によって抽出された特徴
点の各座標値と個人データベース部に記録されている顔
画像の特徴点の各座標値との差分を検出し差分ベクトル
を求める。また、表情筋データベース５には表情筋の動
きベクトルが格納されている。そして、処理部６が差分
検出部４の差分情報と、個人データベース部３、表情筋
データベース部５の情報とに基づき本人かどうかの検出
を行う構成になっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の個人識
別装置にあっては、顔の幾何学的特徴量のみに基づいて
顔の識別を行っていた。この識別に際して、表情の変化
による特徴点位置の変位に対する補正を行っているが、
顔の向きの変化などによる特徴点位置の変化に対する補
正は行っておらず、顔の向きの変化に対して個人認識率
が低下するという問題があった。
別装置にあっては、顔の幾何学的特徴量のみに基づいて
顔の識別を行っていた。この識別に際して、表情の変化
による特徴点位置の変位に対する補正を行っているが、
顔の向きの変化などによる特徴点位置の変化に対する補
正は行っておらず、顔の向きの変化に対して個人認識率
が低下するという問題があった。
【０００５】本発明は上記の問題点を解決するためにな
されたもので、本発明は顔の表情や向きが変化したとし
ても高精度にて個人認識が可能な個人識別装置を提供す
ることを目的とする。
されたもので、本発明は顔の表情や向きが変化したとし
ても高精度にて個人認識が可能な個人識別装置を提供す
ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明では入力された顔画像に所定の変形処理を施
すようにして高い個人認識率を得るようにしている。す
なわち本発明によれば、識別すべき人物の顔画像を入力
するための画像入力部と、画像入力部により入力された
顔画像の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、標準的な顔
画像の特徴点を記録させた第１のデータベース部と、特
徴点が標準的な顔画像の特徴点と一致するように変形さ
せられた基準顔画像を人物毎に記録させた第２のデータ
ベース部と、特徴点が第１のデータベース部の標準的な
顔画像の特徴点と一致するように、画像入力部によって
入力された顔画像を変形させる顔正規化部と、顔正規化
部によって正規化された顔画像と第２のデータベース部
に記録された人物毎の顔画像との相関を逐次求める画像
相関演算部とを、有し、最も相関の高い基準顔画像に対
する相関値に基づいて個人の識別を行う個人識別装置が
提供される。
め、本発明では入力された顔画像に所定の変形処理を施
すようにして高い個人認識率を得るようにしている。す
なわち本発明によれば、識別すべき人物の顔画像を入力
するための画像入力部と、画像入力部により入力された
顔画像の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、標準的な顔
画像の特徴点を記録させた第１のデータベース部と、特
徴点が標準的な顔画像の特徴点と一致するように変形さ
せられた基準顔画像を人物毎に記録させた第２のデータ
ベース部と、特徴点が第１のデータベース部の標準的な
顔画像の特徴点と一致するように、画像入力部によって
入力された顔画像を変形させる顔正規化部と、顔正規化
部によって正規化された顔画像と第２のデータベース部
に記録された人物毎の顔画像との相関を逐次求める画像
相関演算部とを、有し、最も相関の高い基準顔画像に対
する相関値に基づいて個人の識別を行う個人識別装置が
提供される。
【０００７】また本発明によれば、識別すべき人物の顔
画像を入力するための画像入力部と、画像入力部により
入力された顔画像を、眼と口の中心があらかじめ設定し
た位置にくるように変形させる一次顔正規化部と、一次
顔正規化部によって正規化された顔画像の特徴点を抽出
する特徴点抽出部と、標準的な顔画像の特徴点を記録さ
せた第１のデータベース部と、特徴点が標準的な顔画像
の特徴点と一致するように変形させられた基準顔画像を
人物毎に記録させた第２のデータベース部と、特徴点が
第１のデータベース部の標準的な顔画像の特徴点と一致
するように、画像入力部によって入力された顔画像を変
形させる二次顔正規化部と、二次顔正規化部によって正
規化された顔画像と第２のデータベース部に記録された
人物毎の顔画像との相関を逐次求める画像相関演算部と
を、有し、最も相関の高い基準顔画像に対する相関値に
基づいて個人の識別を行う個人識別装置が提供される。
画像を入力するための画像入力部と、画像入力部により
入力された顔画像を、眼と口の中心があらかじめ設定し
た位置にくるように変形させる一次顔正規化部と、一次
顔正規化部によって正規化された顔画像の特徴点を抽出
する特徴点抽出部と、標準的な顔画像の特徴点を記録さ
せた第１のデータベース部と、特徴点が標準的な顔画像
の特徴点と一致するように変形させられた基準顔画像を
人物毎に記録させた第２のデータベース部と、特徴点が
第１のデータベース部の標準的な顔画像の特徴点と一致
するように、画像入力部によって入力された顔画像を変
形させる二次顔正規化部と、二次顔正規化部によって正
規化された顔画像と第２のデータベース部に記録された
人物毎の顔画像との相関を逐次求める画像相関演算部と
を、有し、最も相関の高い基準顔画像に対する相関値に
基づいて個人の識別を行う個人識別装置が提供される。
【０００８】また本発明によれば、識別すべき人物の顔
画像を入力するための画像入力部と、画像入力部により
入力された顔画像の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
標準的な顔画像の特徴点を記録させた第１のデータベー
ス部と、特徴点が標準的な顔画像の特徴点と一致するよ
うに変形させられた基準顔画像を人物毎に記録させた第
２のデータベース部と、特徴点が第１のデータベース部
の標準的な顔画像の特徴点と一致するように、画像入力
部によって入力された顔画像を変形させる顔正規化部
と、顔正規化部によって正規化された顔画像と第２のデ
ータベース部に記録された人物毎の顔画像との相関を逐
次求める画像相関演算部と、個人の基準顔画像の特徴点
と標準顔画像の特徴点との変位量を記憶させた第３のデ
ータベース部と、第１のデータベース部に記録させた標
準的な顔画像の特徴点と特徴点抽出部で抽出された顔画
像の特徴点との変位量を求める変位量演算部と、第３の
データベース部の変位量と変位量演算部で求めた人物毎
の変位量との相関を逐次求める変位量相関演算部とを、
有し、最も相関の高い基準顔画像に対する相関値と最も
相関の高い特徴点変位量に対する相関値とに基づいて個
人の識別を行う個人識別装置が提供される。
画像を入力するための画像入力部と、画像入力部により
入力された顔画像の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
標準的な顔画像の特徴点を記録させた第１のデータベー
ス部と、特徴点が標準的な顔画像の特徴点と一致するよ
うに変形させられた基準顔画像を人物毎に記録させた第
２のデータベース部と、特徴点が第１のデータベース部
の標準的な顔画像の特徴点と一致するように、画像入力
部によって入力された顔画像を変形させる顔正規化部
と、顔正規化部によって正規化された顔画像と第２のデ
ータベース部に記録された人物毎の顔画像との相関を逐
次求める画像相関演算部と、個人の基準顔画像の特徴点
と標準顔画像の特徴点との変位量を記憶させた第３のデ
ータベース部と、第１のデータベース部に記録させた標
準的な顔画像の特徴点と特徴点抽出部で抽出された顔画
像の特徴点との変位量を求める変位量演算部と、第３の
データベース部の変位量と変位量演算部で求めた人物毎
の変位量との相関を逐次求める変位量相関演算部とを、
有し、最も相関の高い基準顔画像に対する相関値と最も
相関の高い特徴点変位量に対する相関値とに基づいて個
人の識別を行う個人識別装置が提供される。
【０００９】また本発明によれば、識別すべき人物の顔
画像を入力するための画像入力部と、画像入力部により
入力された顔画像を、眼と口の中心をあらかじめ設定し
た位置にくるように変形させる一次顔正規化部と、一次
顔正規化部によって正規化された顔画像の特徴点を抽出
する特徴点抽出部と、標準的な顔画像の特徴点を記録さ
せた第１のデータベース部と、特徴点が標準的な顔画像
の特徴点と一致するように変形させられた基準顔画像を
人物毎に記録させた第２のデータベース部と、特徴点が
第１のデータベース部の標準的な顔画像の特徴点と一致
するように、画像入力部によって入力された顔画像を変
形させる二次顔正規化部と、二次顔正規化部によって正
規化された顔画像と第２のデータベース部に記録された
人物毎の顔画像との相関を逐次求める画像相関演算部
と、個人の基準顔画像の特徴点と標準顔画像の特徴点と
の変位量を記憶させた第３のデータベース部と、第１の
データベース部に記録させた標準的な顔画像の特徴点と
特徴点抽出部で抽出された顔画像の特徴点との変位量を
求める変位量演算部と、第３のデータベース部の変位量
と変位量演算部で求めた人物毎の変位量との相関を逐次
求める変位量相関演算部とを、有し、最も相関の高い基
準顔画像に対する相関値と最も相関の高い特徴点変位量
に対する相関値とに基づいて個人の識別を行う個人識別
装置が提供される。
画像を入力するための画像入力部と、画像入力部により
入力された顔画像を、眼と口の中心をあらかじめ設定し
た位置にくるように変形させる一次顔正規化部と、一次
顔正規化部によって正規化された顔画像の特徴点を抽出
する特徴点抽出部と、標準的な顔画像の特徴点を記録さ
せた第１のデータベース部と、特徴点が標準的な顔画像
の特徴点と一致するように変形させられた基準顔画像を
人物毎に記録させた第２のデータベース部と、特徴点が
第１のデータベース部の標準的な顔画像の特徴点と一致
するように、画像入力部によって入力された顔画像を変
形させる二次顔正規化部と、二次顔正規化部によって正
規化された顔画像と第２のデータベース部に記録された
人物毎の顔画像との相関を逐次求める画像相関演算部
と、個人の基準顔画像の特徴点と標準顔画像の特徴点と
の変位量を記憶させた第３のデータベース部と、第１の
データベース部に記録させた標準的な顔画像の特徴点と
特徴点抽出部で抽出された顔画像の特徴点との変位量を
求める変位量演算部と、第３のデータベース部の変位量
と変位量演算部で求めた人物毎の変位量との相関を逐次
求める変位量相関演算部とを、有し、最も相関の高い基
準顔画像に対する相関値と最も相関の高い特徴点変位量
に対する相関値とに基づいて個人の識別を行う個人識別
装置が提供される。
【００１０】また本発明によれば、上記画像相関演算部
で求められた相関値と変位量相関演算部で求められた相
関値とにそれぞれ重み係数を乗算し、得られた値の両方
が所定の閾値を超えるか否かにより個人識別を行う判断
部を備えた個人識別装置が提供される。
で求められた相関値と変位量相関演算部で求められた相
関値とにそれぞれ重み係数を乗算し、得られた値の両方
が所定の閾値を超えるか否かにより個人識別を行う判断
部を備えた個人識別装置が提供される。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明を好適な実施形態に
基づいて詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態の
構成を示すブロック図である。同図において、画像入力
部１１としては、例えば、テレビカメラを用いることが
できる。画像入力部１１は識別対象者の顔画像を取り込
んで一次顔正規化部１２に与える。一次顔正規化部１２
は、眼と口の位置があらかじめ指定した位置にくるよう
に正規化し、その顔画像を特徴点抽出部１３と二次顔正
規化部１５とに与える。このうち、特徴点抽出部１３は
顔の特徴点の位置情報を抽出して二次顔正規化部１５に
与える。
基づいて詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態の
構成を示すブロック図である。同図において、画像入力
部１１としては、例えば、テレビカメラを用いることが
できる。画像入力部１１は識別対象者の顔画像を取り込
んで一次顔正規化部１２に与える。一次顔正規化部１２
は、眼と口の位置があらかじめ指定した位置にくるよう
に正規化し、その顔画像を特徴点抽出部１３と二次顔正
規化部１５とに与える。このうち、特徴点抽出部１３は
顔の特徴点の位置情報を抽出して二次顔正規化部１５に
与える。
【００１２】一方、標準顔画像特徴点データベース部１
４は人間の標準的な顔の特徴点座標を記録させたもので
あり、基準顔画像データベース部１６には標準的な顔画
像の特徴点と一致するように変形させられた人物毎の基
準顔画像が記録されている。二次顔正規化部１５は特徴
点抽出部１３で検出された特徴点が、標準顔画像特徴点
データベース部１４に記録された対応する特徴点位置に
くるように顔画像を変形させるものである。画像相関演
算部１７は、基準顔画像データベース部１６の基準顔画
像と二次顔正規化部１５で変形された顔画像との相関を
求めるものである。
４は人間の標準的な顔の特徴点座標を記録させたもので
あり、基準顔画像データベース部１６には標準的な顔画
像の特徴点と一致するように変形させられた人物毎の基
準顔画像が記録されている。二次顔正規化部１５は特徴
点抽出部１３で検出された特徴点が、標準顔画像特徴点
データベース部１４に記録された対応する特徴点位置に
くるように顔画像を変形させるものである。画像相関演
算部１７は、基準顔画像データベース部１６の基準顔画
像と二次顔正規化部１５で変形された顔画像との相関を
求めるものである。
【００１３】また、特徴点変位量データベース部２２に
は標準顔画像特徴点データベース部１４に記録された標
準顔画像の特徴点に対する人物毎の顔画像の特徴点の変
位量が記録されている。変位量演算部２１は、特徴点抽
出部１３で抽出された位置情報と標準顔画像特徴点デー
タベース部１４に記録された特徴点座標との変位量を演
算するものである。変位量相関演算部２３は特徴点変位
量データベース部２２に記録された個人の顔画像の特徴
点の変位量と変位量演算部で演算された特徴点の変位量
との相関を求めるものである。判断部１８は画像相関演
算部１７と変位量相関演算部２３でそれぞれ演算された
相関値に基づき、画像入力部１１から画像が入力された
顔の人物を特定するものである。
は標準顔画像特徴点データベース部１４に記録された標
準顔画像の特徴点に対する人物毎の顔画像の特徴点の変
位量が記録されている。変位量演算部２１は、特徴点抽
出部１３で抽出された位置情報と標準顔画像特徴点デー
タベース部１４に記録された特徴点座標との変位量を演
算するものである。変位量相関演算部２３は特徴点変位
量データベース部２２に記録された個人の顔画像の特徴
点の変位量と変位量演算部で演算された特徴点の変位量
との相関を求めるものである。判断部１８は画像相関演
算部１７と変位量相関演算部２３でそれぞれ演算された
相関値に基づき、画像入力部１１から画像が入力された
顔の人物を特定するものである。
【００１４】上記のように構成された本実施形態の動作
について、図２及び図３をも参照して以下に説明する。
画像入力部１１で取り込んで得られた顔画像Ｆ１０が一
次顔正規化部１２に入力される。この場合、顔画像Ｆ１
０は図２（ａ）に示したように傾斜したり、その輪郭が
狭くなったりしていることが多い。そこで、一次顔正規
化部１２は図２（ｂ）に示したように両眼と口の位置が
あらかじめ指定した位置にくるようにアフィン変換を実
行し、眼と口を基準として傾斜分と大きさを補正した顔
画像Ｆ２０を出力する。特徴点抽出部１３は顔画像Ｆ２
０に基づいて、図３に示すような特徴点、例えば、顎の
下端ａ、唇の上下ｂ，ｃ、左右端ｄ，ｅ、口の横方向に
延長した頬の端ｆ，ｇ、鼻孔の位置ｈ，ｉ、鼻孔の横方
向に延長した頬の端ｊ，ｋなどを含む多数の特徴点の座
標を求め、その座標データＤ１０を出力する。
について、図２及び図３をも参照して以下に説明する。
画像入力部１１で取り込んで得られた顔画像Ｆ１０が一
次顔正規化部１２に入力される。この場合、顔画像Ｆ１
０は図２（ａ）に示したように傾斜したり、その輪郭が
狭くなったりしていることが多い。そこで、一次顔正規
化部１２は図２（ｂ）に示したように両眼と口の位置が
あらかじめ指定した位置にくるようにアフィン変換を実
行し、眼と口を基準として傾斜分と大きさを補正した顔
画像Ｆ２０を出力する。特徴点抽出部１３は顔画像Ｆ２
０に基づいて、図３に示すような特徴点、例えば、顎の
下端ａ、唇の上下ｂ，ｃ、左右端ｄ，ｅ、口の横方向に
延長した頬の端ｆ，ｇ、鼻孔の位置ｈ，ｉ、鼻孔の横方
向に延長した頬の端ｊ，ｋなどを含む多数の特徴点の座
標を求め、その座標データＤ１０を出力する。
【００１５】二次顔正規化部１５は特徴点抽出部１３で
求めた各特徴点が標準顔画像特徴点データベース部１４
に記録されている特徴点位置にくるようにモルフィング
（MORPHING）により画像を変形させ、顔画像Ｆ３０を出
力する。画像相関演算部１７は二次顔正規化部１５で求
められた顔画像Ｆ３０と基準顔画像データベース部１６
に記憶させてある各個人の顔画像との相関Ｒ１０を求め
る。また、変位量演算部２１は特徴点抽出部１３で求め
た各特徴点の座標データＤ１０と標準顔画像特徴点デー
タベース部１４に記憶されている標準顔画像の対応する
各特徴点座標との変位量Ｅ１０を求める。そこで、変位
量相関演算部２３は変位量演算で求められた変位量Ｅ１
０と特徴点変位量データベース部２２に記録されている
各個人の変位量との相関Ｒ２０を求める。
求めた各特徴点が標準顔画像特徴点データベース部１４
に記録されている特徴点位置にくるようにモルフィング
（MORPHING）により画像を変形させ、顔画像Ｆ３０を出
力する。画像相関演算部１７は二次顔正規化部１５で求
められた顔画像Ｆ３０と基準顔画像データベース部１６
に記憶させてある各個人の顔画像との相関Ｒ１０を求め
る。また、変位量演算部２１は特徴点抽出部１３で求め
た各特徴点の座標データＤ１０と標準顔画像特徴点デー
タベース部１４に記憶されている標準顔画像の対応する
各特徴点座標との変位量Ｅ１０を求める。そこで、変位
量相関演算部２３は変位量演算で求められた変位量Ｅ１
０と特徴点変位量データベース部２２に記録されている
各個人の変位量との相関Ｒ２０を求める。
【００１６】最後に、判断部１８は画像相関演算部１７
で求められた相関Ｒ１０と、変位量相関演算部２３で求
められた相関Ｒ２０に対して、それぞれ適当な重み係数
を乗算した値から最も相関の高いものを選択する。そし
て、相関Ｒ１０に重み係数を乗算した値と、相関Ｒ２０
に重み係数を乗算した値のうち、少なくとも相関Ｒ１０
に重み係数を乗算した値があらかじめ定めた閾値を超え
たとき、顔画像が入力された人物が基準顔画像データベ
ース部１６及び特徴点変位量データベース部２２に登録
した人物であると判定するとともに、その人物を特定す
る。
で求められた相関Ｒ１０と、変位量相関演算部２３で求
められた相関Ｒ２０に対して、それぞれ適当な重み係数
を乗算した値から最も相関の高いものを選択する。そし
て、相関Ｒ１０に重み係数を乗算した値と、相関Ｒ２０
に重み係数を乗算した値のうち、少なくとも相関Ｒ１０
に重み係数を乗算した値があらかじめ定めた閾値を超え
たとき、顔画像が入力された人物が基準顔画像データベ
ース部１６及び特徴点変位量データベース部２２に登録
した人物であると判定するとともに、その人物を特定す
る。
【００１７】したがって、この実施形態によれば、特徴
点が標準的な顔画像の特徴点と一致するように変形させ
られた基準顔画像と、新たに入力された顔画像を標準的
な顔画像の特徴点と一致するように変形させられた顔画
像との相関を演算するので、顔の表情や向きが変化した
としても高精度にて個人認識することが可能になる。こ
の場合、相関Ｒ１０に重み係数を乗算した値が閾値を超
え、かつ、相関Ｒ２０に重み係数を乗算した値が閾値を
超えたことを条件にすることにより、認識精度をより一
層高めることができる。
点が標準的な顔画像の特徴点と一致するように変形させ
られた基準顔画像と、新たに入力された顔画像を標準的
な顔画像の特徴点と一致するように変形させられた顔画
像との相関を演算するので、顔の表情や向きが変化した
としても高精度にて個人認識することが可能になる。こ
の場合、相関Ｒ１０に重み係数を乗算した値が閾値を超
え、かつ、相関Ｒ２０に重み係数を乗算した値が閾値を
超えたことを条件にすることにより、認識精度をより一
層高めることができる。
【００１８】なお、上記実施形態では一次顔正規化部１
２によって両眼と口の位置があらかじめ指定した位置に
くるようにアフィン変換を実行し、眼と口の合計３点を
基準として傾斜分と大きさを補正したが、画像入力部１
１に対する識別すべき人物の顔画像の傾斜や大きさが無
視できる程度であれば、一次顔正規化部１２を除去する
ことによって簡易構成の個人識別装置が得られる。
２によって両眼と口の位置があらかじめ指定した位置に
くるようにアフィン変換を実行し、眼と口の合計３点を
基準として傾斜分と大きさを補正したが、画像入力部１
１に対する識別すべき人物の顔画像の傾斜や大きさが無
視できる程度であれば、一次顔正規化部１２を除去する
ことによって簡易構成の個人識別装置が得られる。
【００１９】また、識別精度が若干低下しても支障の無
い場合には、相関Ｒ１０に重み係数を乗算した値と相関
Ｒ２０に重み係数を乗算した値のいずれか一方が閾値を
超えたことを条件として個人識別を行うようにすること
もできる。
い場合には、相関Ｒ１０に重み係数を乗算した値と相関
Ｒ２０に重み係数を乗算した値のいずれか一方が閾値を
超えたことを条件として個人識別を行うようにすること
もできる。
【００２０】
【発明の効果】以上の説明によって明らかなように、請
求項１の発明によれば、特徴点が標準的な顔画像の特徴
点と一致するように変形させられた基準顔画像と、新た
に入力された顔画像を標準的な顔画像の特徴点と一致す
るように変形させられた顔画像との相関値に基づいて個
人識別を行うので、顔の表情や向きが変化したとしても
高精度にて個人認識をすることが可能になる。
求項１の発明によれば、特徴点が標準的な顔画像の特徴
点と一致するように変形させられた基準顔画像と、新た
に入力された顔画像を標準的な顔画像の特徴点と一致す
るように変形させられた顔画像との相関値に基づいて個
人識別を行うので、顔の表情や向きが変化したとしても
高精度にて個人認識をすることが可能になる。
【００２１】請求項２の発明によれば、両眼と口の位置
があらかじめ指定した位置にくるようにアフィン変換を
実行するので、識別すべき人物の顔画像の入力が容易に
なるという効果もある。
があらかじめ指定した位置にくるようにアフィン変換を
実行するので、識別すべき人物の顔画像の入力が容易に
なるという効果もある。
【００２２】請求項３及び請求項４の発明によれば、顔
画像の相関と併せて、特徴点に対する変位量の相関をも
条件とするので、認識精度を一層高めることができる。
画像の相関と併せて、特徴点に対する変位量の相関をも
条件とするので、認識精度を一層高めることができる。
【００２３】請求項５の発明によれば、顔画像の相関値
及び特徴点の変位量の相関値にそれぞれ適当な重み係数
を乗じて個人識別を行うので、得られた値の両方が所定
の閾値を超えるか否かにより個人識別を行うので、認識
精度をさらに高める効果もある。
及び特徴点の変位量の相関値にそれぞれ適当な重み係数
を乗じて個人識別を行うので、得られた値の両方が所定
の閾値を超えるか否かにより個人識別を行うので、認識
精度をさらに高める効果もある。
【図１】本発明の一実施形態の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図２】図１に示した実施形態の動作のうち、特に、ア
フィン変換を説明するための説明図である。
フィン変換を説明するための説明図である。
【図３】図１に示した実施形態の動作を説明するため
に、あらかじめ設定する特徴点位置を示した図である。
に、あらかじめ設定する特徴点位置を示した図である。
【図４】従来の個人識別装置の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
１１ 画像入力部 １２ 一次顔正規化部 １３ 特徴点抽出部 １４ 標準顔画像特徴点データベース部（第１のデータ
ベース部） １５ 二次顔正規化部 １６ 基準顔画像データベース部（第２のデータベース
部） １７ 画像相関演算部 １８ 判断部 ２１ 変位量演算部 ２２ 特徴点変位量データベース部（第３のデータベー
ス部） ２３ 変位量相関演算部
ベース部） １５ 二次顔正規化部 １６ 基準顔画像データベース部（第２のデータベース
部） １７ 画像相関演算部 １８ 判断部 ２１ 変位量演算部 ２２ 特徴点変位量データベース部（第３のデータベー
ス部） ２３ 変位量相関演算部
Claims (5)
- 【請求項１】 識別すべき人物の顔画像を入力するため
の画像入力部と、 前記画像入力部により入力された顔画像の特徴点を抽出
する特徴点抽出部と、 標準的な顔画像の特徴点を記録させた第１のデータベー
ス部と、 特徴点が前記標準的な顔画像の特徴点と一致するように
変形させられた基準顔画像を人物毎に記録させた第２の
データベース部と、 特徴点が前記第１のデータベース部の標準的な顔画像の
特徴点と一致するように、前記画像入力部によって入力
された顔画像を変形させる顔正規化部と、 前記顔正規化部によって正規化された顔画像と前記第２
のデータベース部に記録された人物毎の顔画像との相関
を逐次求める画像相関演算部とを、 有し、最も相関の高い基準顔画像に対する相関値に基づ
いて個人の識別を行う個人識別装置。 - 【請求項２】 識別すべき人物の顔画像を入力するため
の画像入力部と、 前記画像入力部により入力された顔画像を、眼と口の中
心があらかじめ設定した位置にくるように変形させる一
次顔正規化部と、 前記一次顔正規化部によって正規化された顔画像の特徴
点を抽出する特徴点抽出部と、 標準的な顔画像の特徴点を記録させた第１のデータベー
ス部と、 特徴点が前記標準的な顔画像の特徴点と一致するように
変形させられた基準顔画像を人物毎に記録させた第２の
データベース部と、 特徴点が前記第１のデータベース部の標準的な顔画像の
特徴点と一致するように、前記画像入力部によって入力
された顔画像を変形させる二次顔正規化部と、 前記二次顔正規化部によって正規化された顔画像と前記
第２のデータベース部に記録された人物毎の顔画像との
相関を逐次求める画像相関演算部とを、 有し、最も相関の高い基準顔画像に対する相関値に基づ
いて個人の識別を行う個人識別装置。 - 【請求項３】 識別すべき人物の顔画像を入力するため
の画像入力部と、 前記画像入力部により入力された顔画像の特徴点を抽出
する特徴点抽出部と、 標準的な顔画像の特徴点を記録させた第１のデータベー
ス部と、 特徴点が前記標準的な顔画像の特徴点と一致するように
変形させられた基準顔画像を人物毎に記録させた第２の
データベース部と、 特徴点が前記第１のデータベース部の標準的な顔画像の
特徴点と一致するように、前記画像入力部によって入力
された顔画像を変形させる顔正規化部と、 前記顔正規化部によって正規化された顔画像と前記第２
のデータベース部に記録された人物毎の顔画像との相関
を逐次求める画像相関演算部と、 個人の基準顔画像の特徴点と標準顔画像の特徴点との変
位量を記憶させた第３のデータベース部と、 前記第１のデータベース部に記録させた標準的な顔画像
の特徴点と前記特徴点抽出部で抽出された顔画像の特徴
点との変位量を求める変位量演算部と、 前記第３のデータベース部の変位量と変位量演算部で求
めた人物毎の変位量との相関を逐次求める変位量相関演
算部とを、 有し、最も相関の高い基準顔画像に対する相関値と最も
相関の高い特徴点変位量に対する相関値とに基づいて個
人の識別を行う個人識別装置。 - 【請求項４】 識別すべき人物の顔画像を入力するため
の画像入力部と、 前記画像入力部により入力された顔画像を、眼と口の中
心をあらかじめ設定した位置にくるように変形させる一
次顔正規化部と、 前記一次顔正規化部によって正規化された顔画像の特徴
点を抽出する特徴点抽出部と、 標準的な顔画像の特徴点を記録させた第１のデータベー
ス部と、 特徴点が前記標準的な顔画像の特徴点と一致するように
変形させられた基準顔画像を人物毎に記録させた第２の
データベース部と、 特徴点が前記第１のデータベース部の標準的な顔画像の
特徴点と一致するように、前記画像入力部によって入力
された顔画像を変形させる二次顔正規化部と、 前記二次顔正規化部によって正規化された顔画像と前記
第２のデータベース部に記録された人物毎の顔画像との
相関を逐次求める画像相関演算部と、 個人の基準顔画像の特徴点と標準顔画像の特徴点との変
位量を記憶させた第３のデータベース部と、 前記第１のデータベース部に記録させた標準的な顔画像
の特徴点と前記特徴点抽出部で抽出された顔画像の特徴
点との変位量を求める変位量演算部と、 前記第３のデータベース部の変位量と前記変位量演算部
で求めた人物毎の変位量との相関を逐次求める変位量相
関演算部とを、 有し、最も相関の高い基準顔画像に対する相関値と最も
相関の高い特徴点変位量に対する相関値とに基づいて個
人の識別を行う個人識別装置。 - 【請求項５】前記画像相関演算部で求められた相関値と
変位量相関演算部で求められた相関値とにそれぞれ重み
係数を乗算し、得られた値の両方が所定の閾値を超える
か否かにより個人識別を行う判断部を備えた請求項３又
は４に記載の個人識別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34445197A JP3861421B2 (ja) | 1997-11-28 | 1997-11-28 | 個人識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34445197A JP3861421B2 (ja) | 1997-11-28 | 1997-11-28 | 個人識別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11161791A true JPH11161791A (ja) | 1999-06-18 |
| JP3861421B2 JP3861421B2 (ja) | 2006-12-20 |
Family
ID=18369373
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34445197A Expired - Lifetime JP3861421B2 (ja) | 1997-11-28 | 1997-11-28 | 個人識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3861421B2 (ja) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20010044393A (ko) * | 2001-02-16 | 2001-06-05 | 김영익 | 인간의 얼굴정보를 이용한 출입통제 및 보안 방법 |
| JP2003058888A (ja) * | 2001-08-15 | 2003-02-28 | Secom Co Ltd | 個人照合装置 |
| KR20060129821A (ko) * | 2005-06-13 | 2006-12-18 | 삼성전자주식회사 | 조명 정규화장치 및 방법과 이를 이용한 얼굴인식장치 및방법 |
| JP2010231354A (ja) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Kddi Corp | 顔認識装置及び顔器官の特徴点特定方法 |
| US7881524B2 (en) | 2005-04-08 | 2011-02-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus and information processing method |
| JP2012003539A (ja) * | 2010-06-17 | 2012-01-05 | Sanyo Electric Co Ltd | 画像処理装置 |
| US8155398B2 (en) | 2007-02-02 | 2012-04-10 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method and computer program |
| JP2013045207A (ja) * | 2011-08-23 | 2013-03-04 | Nagoya Univ | 画像処理装置、および画像処理プログラム |
| JP2013152558A (ja) * | 2012-01-24 | 2013-08-08 | Tokai Univ | 筆跡鑑定方法，筆跡鑑定装置及び筆跡鑑定プログラム |
| CN104063842A (zh) * | 2014-05-30 | 2014-09-24 | 小米科技有限责任公司 | 处理图像的方法、装置及终端 |
| US8897568B2 (en) | 2009-11-25 | 2014-11-25 | Nec Corporation | Device and method that compare facial images |
| JP2015100117A (ja) * | 2007-05-30 | 2015-05-28 | インテレクチュアル ベンチャーズ ファンド ８３ エルエルシー | 携帯型ビデオ通信システム |
| WO2015128961A1 (ja) * | 2014-02-26 | 2015-09-03 | 株式会社日立製作所 | 顔認証システム |
-
1997
- 1997-11-28 JP JP34445197A patent/JP3861421B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20010044393A (ko) * | 2001-02-16 | 2001-06-05 | 김영익 | 인간의 얼굴정보를 이용한 출입통제 및 보안 방법 |
| JP2003058888A (ja) * | 2001-08-15 | 2003-02-28 | Secom Co Ltd | 個人照合装置 |
| US7881524B2 (en) | 2005-04-08 | 2011-02-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus and information processing method |
| KR20060129821A (ko) * | 2005-06-13 | 2006-12-18 | 삼성전자주식회사 | 조명 정규화장치 및 방법과 이를 이용한 얼굴인식장치 및방법 |
| US8155398B2 (en) | 2007-02-02 | 2012-04-10 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method and computer program |
| JP2015100117A (ja) * | 2007-05-30 | 2015-05-28 | インテレクチュアル ベンチャーズ ファンド ８３ エルエルシー | 携帯型ビデオ通信システム |
| JP2010231354A (ja) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Kddi Corp | 顔認識装置及び顔器官の特徴点特定方法 |
| US8897568B2 (en) | 2009-11-25 | 2014-11-25 | Nec Corporation | Device and method that compare facial images |
| JP5644773B2 (ja) * | 2009-11-25 | 2014-12-24 | 日本電気株式会社 | 顔画像を照合する装置および方法 |
| JP2012003539A (ja) * | 2010-06-17 | 2012-01-05 | Sanyo Electric Co Ltd | 画像処理装置 |
| JP2013045207A (ja) * | 2011-08-23 | 2013-03-04 | Nagoya Univ | 画像処理装置、および画像処理プログラム |
| JP2013152558A (ja) * | 2012-01-24 | 2013-08-08 | Tokai Univ | 筆跡鑑定方法，筆跡鑑定装置及び筆跡鑑定プログラム |
| WO2015128961A1 (ja) * | 2014-02-26 | 2015-09-03 | 株式会社日立製作所 | 顔認証システム |
| JPWO2015128961A1 (ja) * | 2014-02-26 | 2017-03-30 | 株式会社日立製作所 | 顔認証システム |
| US9922237B2 (en) | 2014-02-26 | 2018-03-20 | Hitachi, Ltd. | Face authentication system |
| CN104063842A (zh) * | 2014-05-30 | 2014-09-24 | 小米科技有限责任公司 | 处理图像的方法、装置及终端 |
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|---|---|
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