JPH11185026A - 顔領域抽出装置 - Google Patents
顔領域抽出装置Info
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- JPH11185026A JPH11185026A JP9365581A JP36558197A JPH11185026A JP H11185026 A JPH11185026 A JP H11185026A JP 9365581 A JP9365581 A JP 9365581A JP 36558197 A JP36558197 A JP 36558197A JP H11185026 A JPH11185026 A JP H11185026A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像から顔領域をリアルタイムで、かつ少な
い演算量で求めることができる顔領域抽出装置を得る。 【解決手段】 入力される画像の現画像と以前画像との
差分に基づいて画像の背景のみの画像を記録する背景画
像記録手段（１００、１１０、１２０、１３０、１４
０）と、背景のみからなる入力画像を記録した時点と異
なる時点に、入力される画像の肌色領域を抽出する肌色
領域抽出手段（１６０）と、抽出した肌色領域を残し、
背景部分を除外する背景部分除外手段（１５０、１７
０）と、肌色領域を楕円領域で近似する楕円近似手段
（１８０、１９０）と、近似した楕円領域と前記差分領
域に基づいて楕円内の差分領域の割合及び近似した楕円
領域のパラメータに基づいて楕円領域が顔領域か否かを
判断する顔判断手段（２００、２１０）とを備えた。
い演算量で求めることができる顔領域抽出装置を得る。 【解決手段】 入力される画像の現画像と以前画像との
差分に基づいて画像の背景のみの画像を記録する背景画
像記録手段（１００、１１０、１２０、１３０、１４
０）と、背景のみからなる入力画像を記録した時点と異
なる時点に、入力される画像の肌色領域を抽出する肌色
領域抽出手段（１６０）と、抽出した肌色領域を残し、
背景部分を除外する背景部分除外手段（１５０、１７
０）と、肌色領域を楕円領域で近似する楕円近似手段
（１８０、１９０）と、近似した楕円領域と前記差分領
域に基づいて楕円内の差分領域の割合及び近似した楕円
領域のパラメータに基づいて楕円領域が顔領域か否かを
判断する顔判断手段（２００、２１０）とを備えた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、顔画像で人物の識
別を行う上での前処理として、画像から顔領域を抽出す
る顔領域抽出装置に関する。
別を行う上での前処理として、画像から顔領域を抽出す
る顔領域抽出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータと人間のインタフェースを
より自然に行えるようにするための一方法として画像認
識技術を用いてユーザーの識別、表情の認識の研究を行
っているものがある。例えば特開平５−１６５１１９号
公報は、人物の顔のデータ抽出方法を開示している。こ
の公報の方法では、入力画像からあらかじめ設定された
肌色と考えられる色相範囲にある領域を求め、次に、色
領域に内接する円又は楕円を想定し、面積の大きい順に
円又は楕円で肌色領域を分割している。次に、求めた円
又は楕円の内少なくとも一つを選択して、短軸長軸の値
から大きさなどの補正を行い、あらかじめ求めた顔の標
準パターンとの相関を求めて、相関が大きければその領
域を顔領域としている。
より自然に行えるようにするための一方法として画像認
識技術を用いてユーザーの識別、表情の認識の研究を行
っているものがある。例えば特開平５−１６５１１９号
公報は、人物の顔のデータ抽出方法を開示している。こ
の公報の方法では、入力画像からあらかじめ設定された
肌色と考えられる色相範囲にある領域を求め、次に、色
領域に内接する円又は楕円を想定し、面積の大きい順に
円又は楕円で肌色領域を分割している。次に、求めた円
又は楕円の内少なくとも一つを選択して、短軸長軸の値
から大きさなどの補正を行い、あらかじめ求めた顔の標
準パターンとの相関を求めて、相関が大きければその領
域を顔領域としている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来技術では次のような問題点があった。 （１）肌色領域全域にわたって円又は楕円近似を行うた
め、計算量が多く、リアルタイム処理に向かない。 （２）顔の領域か否かを、最終的にあらかじめ求めた顔
の標準パターンとの相関に基づき判断するため、判断精
度を上げるためには多量な標準パターンが必要となり、
コストアップになる。
た従来技術では次のような問題点があった。 （１）肌色領域全域にわたって円又は楕円近似を行うた
め、計算量が多く、リアルタイム処理に向かない。 （２）顔の領域か否かを、最終的にあらかじめ求めた顔
の標準パターンとの相関に基づき判断するため、判断精
度を上げるためには多量な標準パターンが必要となり、
コストアップになる。
【０００４】そこで、本発明は上述した従来例に係る問
題点に鑑みてなされたもので、画像から顔領域をリアル
タイムで、かつ少ない演算量で求めることができる顔領
域抽出装置を得ることを目的とする。
題点に鑑みてなされたもので、画像から顔領域をリアル
タイムで、かつ少ない演算量で求めることができる顔領
域抽出装置を得ることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明に係る顔領域抽出装置は、入力される画像の
現画像と以前画像との差分に基づいて入力画像が背景の
みからなるか否かを判断し、背景のみからなる入力画像
を記録する背景画像記録手段と、背景のみからなる入力
画像を記録した時点と異なる時点に、入力される画像に
肌色領域があれば、前記肌色領域を抽出する肌色領域抽
出手段と、抽出した前記肌色領域を残し、前記背景のみ
からなる画像に相当する部分を除外する背景部分除外手
段と、前記肌色領域を楕円領域で近似する楕円近似手段
と、近似した前記楕円領域と前記差分領域に基づいて楕
円内の差分領域の割合及び近似した楕円領域のパラメー
タに基づいて楕円領域が顔領域か否かを判断する顔領域
判断手段とを備えたものである。これらの各手段は、Ｃ
ＰＵ（中央演算処理装置）やＤＳＰ（デジタルシグナル
プロセッサ）とメモリやインタフェースなどを組み合わ
せて構成することができる。
め、本発明に係る顔領域抽出装置は、入力される画像の
現画像と以前画像との差分に基づいて入力画像が背景の
みからなるか否かを判断し、背景のみからなる入力画像
を記録する背景画像記録手段と、背景のみからなる入力
画像を記録した時点と異なる時点に、入力される画像に
肌色領域があれば、前記肌色領域を抽出する肌色領域抽
出手段と、抽出した前記肌色領域を残し、前記背景のみ
からなる画像に相当する部分を除外する背景部分除外手
段と、前記肌色領域を楕円領域で近似する楕円近似手段
と、近似した前記楕円領域と前記差分領域に基づいて楕
円内の差分領域の割合及び近似した楕円領域のパラメー
タに基づいて楕円領域が顔領域か否かを判断する顔領域
判断手段とを備えたものである。これらの各手段は、Ｃ
ＰＵ（中央演算処理装置）やＤＳＰ（デジタルシグナル
プロセッサ）とメモリやインタフェースなどを組み合わ
せて構成することができる。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の具体的な実施の形
態を図面に従って説明する。図１は本実施の形態に係る
顔領域抽出装置の構成を示すブロック図である。図１に
示す顔領域抽出装置の構成としては、入力される画像の
現画像と以前画像との差分領域に基づいて画像の背景部
分を記録する背景画像記録手段と、この記録の前又は後
に入力される画像の肌色領域を抽出する肌色領域抽出手
段と、抽出した肌色領域を残し、背景のみからなる画像
に相当する部分を除外する背景部分除外手段と、肌色領
域を楕円領域で近似する楕円近似手段と、近似した楕円
領域と前記差分領域に基づいて楕円内の差分領域の割合
及び近似した楕円領域のパラメータに基づいて楕円領域
が顔領域か否かを判断する顔領域判断手段とを備えてい
る。
態を図面に従って説明する。図１は本実施の形態に係る
顔領域抽出装置の構成を示すブロック図である。図１に
示す顔領域抽出装置の構成としては、入力される画像の
現画像と以前画像との差分領域に基づいて画像の背景部
分を記録する背景画像記録手段と、この記録の前又は後
に入力される画像の肌色領域を抽出する肌色領域抽出手
段と、抽出した肌色領域を残し、背景のみからなる画像
に相当する部分を除外する背景部分除外手段と、肌色領
域を楕円領域で近似する楕円近似手段と、近似した楕円
領域と前記差分領域に基づいて楕円内の差分領域の割合
及び近似した楕円領域のパラメータに基づいて楕円領域
が顔領域か否かを判断する顔領域判断手段とを備えてい
る。
【０００７】ここで、背景画像記録手段は、画像入力部
１００、画像記録部１１０、差分検出部１２０、背景判
断部１３０及び背景記録部１４０を有し、前記画像入力
部１００は、ビデオカメラなどから、例えば図２に示す
ような画像を入力して輝度（Ｙ）、色差（Ｂ−Ｙ、Ｒ−
Ｙ）信号の画像を出力し、その出力された画像信号
（Ｙ、Ｂ−Ｙ、Ｒ−Ｙ）は前記画像記録部１１０に記録
される。前記差分検出部１２０は、画像入力部１００か
ら出力される現フレームの画像信号と、画像記録部１１
０からの１フレーム前の画像信号を受け、Ｙ、Ｂ−Ｙ、
Ｒ−Ｙ各信号の対応する座標ごとの差分の絶対値を求め
て、一つでもあらかじめ設定した値よりも大きい絶対値
を持つ画素を差分領域とした２値画像を出力する。
１００、画像記録部１１０、差分検出部１２０、背景判
断部１３０及び背景記録部１４０を有し、前記画像入力
部１００は、ビデオカメラなどから、例えば図２に示す
ような画像を入力して輝度（Ｙ）、色差（Ｂ−Ｙ、Ｒ−
Ｙ）信号の画像を出力し、その出力された画像信号
（Ｙ、Ｂ−Ｙ、Ｒ−Ｙ）は前記画像記録部１１０に記録
される。前記差分検出部１２０は、画像入力部１００か
ら出力される現フレームの画像信号と、画像記録部１１
０からの１フレーム前の画像信号を受け、Ｙ、Ｂ−Ｙ、
Ｒ−Ｙ各信号の対応する座標ごとの差分の絶対値を求め
て、一つでもあらかじめ設定した値よりも大きい絶対値
を持つ画素を差分領域とした２値画像を出力する。
【０００８】前記背景判断部１３０は、差分検出部１２
０の出力である差分領域２値画像の２値画像領域の面積
（画素数）を求めて、時間軸方向に図示しないローパス
フィルタ（ＬＰＦ１）をかけ（ローパスフィルタリン
グ）、そのローパスフィルタＬＰＦ１の出力があらかじ
め設定されたしきい値より小さい場合のフレーム数を図
示しないカウンタでカウントし、カウント数があらかじ
め設定されたしきい値より大きいとき現フレームの画像
は背景であると判断する。背景記録部１４０では、背景
判断部１３０が背景と判断した場合、現フレームの画像
をメモリに記録する。一例として、今パソコンが机の上
に置いてあり、その前に椅子があるものとする。パソコ
ンのディスプレーの上にはテレビカメラが載置され、パ
ソコンのオペレータが椅子に座ったときに、その人の顔
を撮像するよう設定されているものする。ここで、オペ
レータが席を外している間は、撮像画像は背景のみであ
り、静止画である。この背景のみであることを検出し
て、背景のみの画像が背景記録部１４０により記録され
る。
０の出力である差分領域２値画像の２値画像領域の面積
（画素数）を求めて、時間軸方向に図示しないローパス
フィルタ（ＬＰＦ１）をかけ（ローパスフィルタリン
グ）、そのローパスフィルタＬＰＦ１の出力があらかじ
め設定されたしきい値より小さい場合のフレーム数を図
示しないカウンタでカウントし、カウント数があらかじ
め設定されたしきい値より大きいとき現フレームの画像
は背景であると判断する。背景記録部１４０では、背景
判断部１３０が背景と判断した場合、現フレームの画像
をメモリに記録する。一例として、今パソコンが机の上
に置いてあり、その前に椅子があるものとする。パソコ
ンのディスプレーの上にはテレビカメラが載置され、パ
ソコンのオペレータが椅子に座ったときに、その人の顔
を撮像するよう設定されているものする。ここで、オペ
レータが席を外している間は、撮像画像は背景のみであ
り、静止画である。この背景のみであることを検出し
て、背景のみの画像が背景記録部１４０により記録され
る。
【０００９】その後、オペレータが座席に着席した後の
撮像画像には肌色部分が含まれているので次に説明する
肌色領域抽出手段により抽出が行われる。すなわち、肌
色領域抽出手段は、肌色検出部１６０を有し、前記肌色
検出部１６０では、画像入力部１００の色差出力から色
相を求めて、あらかじめ設定した肌色の色相範囲内の領
域を検出し、検出した領域に対して縮小拡大処理を行っ
て孤立点等のノイズ成分を除去するとともに、領域の抜
けの部分の穴埋め処理を行う。
撮像画像には肌色部分が含まれているので次に説明する
肌色領域抽出手段により抽出が行われる。すなわち、肌
色領域抽出手段は、肌色検出部１６０を有し、前記肌色
検出部１６０では、画像入力部１００の色差出力から色
相を求めて、あらかじめ設定した肌色の色相範囲内の領
域を検出し、検出した領域に対して縮小拡大処理を行っ
て孤立点等のノイズ成分を除去するとともに、領域の抜
けの部分の穴埋め処理を行う。
【００１０】また、背景部分除外手段は、背景差分領域
検出部１５０と背景マスク部１７０を有し、前記背景差
分領域検出部１５０では、背景画像と現フレーム画像と
の各対応した画素における輝度、色差信号の差分の絶対
値があらかじめ設定したしきい値より大きい領域を検出
し、検出した領域に対して縮小拡大処理をして孤立点等
のノイズ成分を除去するとともに、領域の抜けの部分の
穴埋め処理を行う。そして、背景マスク部１７０では、
背景差分領域検出部１５０の出力である非背景領域と肌
色検出部１６０の出力である肌色領域との積領域として
の肌色領域を求める。図３はこうして求められた肌色領
域を示していて、この例では２つの顔画像Ａ、Ｂが示さ
れている。
検出部１５０と背景マスク部１７０を有し、前記背景差
分領域検出部１５０では、背景画像と現フレーム画像と
の各対応した画素における輝度、色差信号の差分の絶対
値があらかじめ設定したしきい値より大きい領域を検出
し、検出した領域に対して縮小拡大処理をして孤立点等
のノイズ成分を除去するとともに、領域の抜けの部分の
穴埋め処理を行う。そして、背景マスク部１７０では、
背景差分領域検出部１５０の出力である非背景領域と肌
色検出部１６０の出力である肌色領域との積領域として
の肌色領域を求める。図３はこうして求められた肌色領
域を示していて、この例では２つの顔画像Ａ、Ｂが示さ
れている。
【００１１】また、楕円近似手段は、最大面積領域検出
部１８０と楕円近似部１９０を有し、前記最大面積領域
検出部１８０では、背景マスク部１７０の出力である肌
色領域の各領域の面積を求めて面積が最大となる領域を
求める。図３の例では、顔画像Ａの面積が、もう１つの
顔画像の面積より大きいので、顔画像Ａが選択される。
図４はこの様子を示している。
部１８０と楕円近似部１９０を有し、前記最大面積領域
検出部１８０では、背景マスク部１７０の出力である肌
色領域の各領域の面積を求めて面積が最大となる領域を
求める。図３の例では、顔画像Ａの面積が、もう１つの
顔画像の面積より大きいので、顔画像Ａが選択される。
図４はこの様子を示している。
【００１２】次に、前記楕円近似部１９０では、最大面
積領域検出部１８０で求めた面積最大領域を楕円で近似
する。具体的には次の通りである。まず最初に、面積最
大領域の重心の座標を求める。次に、重心を楕円の中心
として、楕円の軸の傾きと短半径と長半径をパラメータ
として、あらかじめ設定した範囲内をあらかじめ設定し
た間隔で変化させて楕円領域を作成する。図５はこの動
作を示す図であり、（ａ）に示すように面積最大領域Ｍ
の重心Ｏを求め、その後（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示す
ように楕円のパラメータを変化させ、各種の楕円Ｅ１、
Ｅ２、Ｅ３を作成する。さらに、図６に示すように作成
した楕円領域と最大面積領域との積領域（図６の（ａ）
中のハッチング部分）と和領域（図６の（ｂ）中のハッ
チング部分）との重ならない領域（図６の（ｃ）中のハ
ッチング部分）、すなわち差の面積を求めて、面積が最
小となる楕円を選択する。この例では、図５（ｃ）に示
した楕円Ｅ２が面積最大領域Ｍに対して最小の差を与え
るものとして選択されている。
積領域検出部１８０で求めた面積最大領域を楕円で近似
する。具体的には次の通りである。まず最初に、面積最
大領域の重心の座標を求める。次に、重心を楕円の中心
として、楕円の軸の傾きと短半径と長半径をパラメータ
として、あらかじめ設定した範囲内をあらかじめ設定し
た間隔で変化させて楕円領域を作成する。図５はこの動
作を示す図であり、（ａ）に示すように面積最大領域Ｍ
の重心Ｏを求め、その後（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示す
ように楕円のパラメータを変化させ、各種の楕円Ｅ１、
Ｅ２、Ｅ３を作成する。さらに、図６に示すように作成
した楕円領域と最大面積領域との積領域（図６の（ａ）
中のハッチング部分）と和領域（図６の（ｂ）中のハッ
チング部分）との重ならない領域（図６の（ｃ）中のハ
ッチング部分）、すなわち差の面積を求めて、面積が最
小となる楕円を選択する。この例では、図５（ｃ）に示
した楕円Ｅ２が面積最大領域Ｍに対して最小の差を与え
るものとして選択されている。
【００１３】また、顔領域判断手段は、楕円差分検出部
２００と顔判断部２１０を有し、前記楕円差分検出部２
００では、楕円近似部１９０で求めた楕円領域と差分検
出部１２０で求めた差分領域の積を取り、積の面積を楕
円の面積で割り、楕円内の差分領域の割合を求める。そ
して、前記顔判断部２１０では、楕円差分検出部２００
で求めた差分領域の割合を時間方向に図示しないローパ
スフィルター（ＬＰＦ２）を通し、このローパスフィル
タＬＰＦ２の出力があらかじめ設定したしきい値よりも
大きいかどうか調べる。また、楕円近似部１９０で求め
た楕円の長軸の傾きと長半径値、短半径値、及び長半径
と短半径の比の値があらかじめ設定された範囲内に入っ
ているかどうかを調べる。ローパスフィルタＬＰＦ２の
出力がしきい値より大きく、かつ楕円のパラメータが所
定の範囲内に入っている場合、楕円領域は顔の領域であ
ると判断する。
２００と顔判断部２１０を有し、前記楕円差分検出部２
００では、楕円近似部１９０で求めた楕円領域と差分検
出部１２０で求めた差分領域の積を取り、積の面積を楕
円の面積で割り、楕円内の差分領域の割合を求める。そ
して、前記顔判断部２１０では、楕円差分検出部２００
で求めた差分領域の割合を時間方向に図示しないローパ
スフィルター（ＬＰＦ２）を通し、このローパスフィル
タＬＰＦ２の出力があらかじめ設定したしきい値よりも
大きいかどうか調べる。また、楕円近似部１９０で求め
た楕円の長軸の傾きと長半径値、短半径値、及び長半径
と短半径の比の値があらかじめ設定された範囲内に入っ
ているかどうかを調べる。ローパスフィルタＬＰＦ２の
出力がしきい値より大きく、かつ楕円のパラメータが所
定の範囲内に入っている場合、楕円領域は顔の領域であ
ると判断する。
【００１４】
【発明の効果】したがって、本発明によれば、次のよう
な効果を奏する。 （１）背景の肌色領域を除去した後に肌色領域の楕円近
似を行うため、計算量が少なくて済み、リアルタイム処
理が可能である。 （２）楕円内の差分領域の割合及び近似した楕円領域の
パラメータに基づいて楕円領域が顔領域か否かを判断す
るため、従来例のように顔の標準パターンとの相関に基
づいて顔領域を判断せず、このため、顔の標準パターン
を必要とせず、メモリが少なくて済む。
な効果を奏する。 （１）背景の肌色領域を除去した後に肌色領域の楕円近
似を行うため、計算量が少なくて済み、リアルタイム処
理が可能である。 （２）楕円内の差分領域の割合及び近似した楕円領域の
パラメータに基づいて楕円領域が顔領域か否かを判断す
るため、従来例のように顔の標準パターンとの相関に基
づいて顔領域を判断せず、このため、顔の標準パターン
を必要とせず、メモリが少なくて済む。
【図１】本発明の一実施の形態に係る顔領域抽出装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における入力画像の例を示
す図である。
す図である。
【図３】本発明の実施の形態における背景マスク部の出
力信号としての肌色領域の例を示す図である。
力信号としての肌色領域の例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における最大面積領域検出
部により検出、選択された肌色領域の例を示す図であ
る。
部により検出、選択された肌色領域の例を示す図であ
る。
【図５】本発明の実施の形態において面積最大領域の重
心を求め、楕円のパラメータを変化させ、各種の楕円を
作成する様子を示図である。
心を求め、楕円のパラメータを変化させ、各種の楕円を
作成する様子を示図である。
【図６】本発明の実施の形態において楕円領域と最大面
積領域との積領域と和領域との重ならない領域の面積が
最小となる楕円を選択する手順を示す図である。
積領域との積領域と和領域との重ならない領域の面積が
最小となる楕円を選択する手順を示す図である。
１００ 画像入力部 １１０ 画像記録部 １２０ 差分検出部 １３０ 背景判断部 １４０ 背景記録部（画像入力部、画像記録部、差分検
出部、背景判断部とともに背景画像記録手段を構成す
る） １５０ 背景差分領域検出部 １６０ 肌色検出部（肌色領域抽出手段） １７０ 背景マスク部（背景差分領域検出部とともに背
景部分除外手段を構成する） １８０ 最大面積領域検出部 １９０ 楕円近似部（最大面積領域検出部とともに楕円
近似手段を構成する） ２００ 楕円差分検出部 ２１０ 顔判断部（楕円差分検出部とともに顔領域判断
手段を構成する） Ａ、Ｂ 肌色領域としての顔画像 Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３ 楕円 Ｍ 面積最大領域
出部、背景判断部とともに背景画像記録手段を構成す
る） １５０ 背景差分領域検出部 １６０ 肌色検出部（肌色領域抽出手段） １７０ 背景マスク部（背景差分領域検出部とともに背
景部分除外手段を構成する） １８０ 最大面積領域検出部 １９０ 楕円近似部（最大面積領域検出部とともに楕円
近似手段を構成する） ２００ 楕円差分検出部 ２１０ 顔判断部（楕円差分検出部とともに顔領域判断
手段を構成する） Ａ、Ｂ 肌色領域としての顔画像 Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３ 楕円 Ｍ 面積最大領域
Claims (5)
- 【請求項１】 入力される画像の現画像と以前画像との
差分に基づいて入力画像が背景のみからなるか否かを判
断し、背景のみからなる入力画像を記録する背景画像記
録手段と、 背景のみからなる入力画像を記録した時点と異なる時点
に、入力される画像に肌色領域があれば、前記肌色領域
を抽出する肌色領域抽出手段と、 抽出した前記肌色領域を残し、前記背景のみからなる画
像に相当する部分を除外する背景部分除外手段と、 前記肌色領域を楕円領域で近似する楕円近似手段と、 近似した前記楕円領域と前記差分領域に基づいて楕円内
の差分領域の割合及び近似した楕円領域のパラメータに
基づいて楕円領域が顔領域か否かを判断する顔領域判断
手段とを、 有する顔領域抽出装置。 - 【請求項２】 前記背景部分除外手段にて得られた前記
肌色領域が複数あるとき、各肌色領域の面積を求める手
段と、 前記各肌色領域の中で最大の面積を有する肌色領域を決
定する最大肌色面積決定手段とを更に有し、前記最大の
面積を有する肌色領域について前記楕円領域での近似を
行うよう構成された請求項１記載の顔領域抽出装置。 - 【請求項３】 前記楕円近似手段が、前記肌色領域の重
心を求める手段と、 前記重心を中心とする楕円の軸の傾き、短半径、長半径
の少なくとも１つを変化させ、前記肌色領域と楕円領域
の和領域から積領域を取り除いた差の領域の面積が最小
となる楕円を検出する近似楕円検出手段とを有する請求
項１又は２記載の顔領域抽出装置。 - 【請求項４】 前記顔領域判断手段が、近似した前記楕
円領域と前記差分領域の積を取る手段と、前記積の面積
を近似した前記楕円領域の面積で除算して前記楕円領域
内の前記差分領域の割合を求める手段とを有する請求項
１ないし３のいずれか１つに記載の顔領域抽出装置。 - 【請求項５】 前記顔領域判断手段が、前記差分領域の
割合を時間方向にローパスフィルタリングする手段と、
前記ローパスフィルタリングする手段の出力信号があら
かじめ設定した閾値より大きいか否かを判断する手段
と、前記楕円近似部で求めた楕円のパラメータが所定範
囲内のものか否かを判断する手段と、前記ローパスフィ
ルタリングする手段の出力信号があらかじめ設定した閾
値より大きくて、かつ、前記楕円近似部で求めた楕円の
パラメータが所定範囲内にあるとき、前記楕円領域は顔
領域であると判断する判断手段とを有する請求項４記載
の顔領域抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9365581A JPH11185026A (ja) | 1997-12-22 | 1997-12-22 | 顔領域抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9365581A JPH11185026A (ja) | 1997-12-22 | 1997-12-22 | 顔領域抽出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11185026A true JPH11185026A (ja) | 1999-07-09 |
Family
ID=18484621
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9365581A Pending JPH11185026A (ja) | 1997-12-22 | 1997-12-22 | 顔領域抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11185026A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001243466A (ja) * | 2000-03-02 | 2001-09-07 | Honda Motor Co Ltd | 顔認識装置およびその方法 |
| JP2004054960A (ja) * | 2002-07-19 | 2004-02-19 | Samsung Electronics Co Ltd | 映像視覚情報を結合してリアルタイムで複数の顔を検出して追跡する顔検出・追跡システム及びその方法 |
| JP2008109344A (ja) * | 2006-10-25 | 2008-05-08 | Fujifilm Corp | 特定被写体像の検出方法およびデジタルカメラ |
| US7593585B2 (en) | 2003-07-31 | 2009-09-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method therefor |
| JP2011090412A (ja) * | 2009-10-20 | 2011-05-06 | Canon Inc | 情報処理装置及びその制御方法、プログラム |
-
1997
- 1997-12-22 JP JP9365581A patent/JPH11185026A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP4526639B2 (ja) * | 2000-03-02 | 2010-08-18 | 本田技研工業株式会社 | 顔認識装置およびその方法 |
| JP2004054960A (ja) * | 2002-07-19 | 2004-02-19 | Samsung Electronics Co Ltd | 映像視覚情報を結合してリアルタイムで複数の顔を検出して追跡する顔検出・追跡システム及びその方法 |
| US7593585B2 (en) | 2003-07-31 | 2009-09-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method therefor |
| US7840087B2 (en) | 2003-07-31 | 2010-11-23 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method therefor |
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| JP4732299B2 (ja) * | 2006-10-25 | 2011-07-27 | 富士フイルム株式会社 | 特定被写体像の検出方法およびデジタルカメラ |
| JP2011090412A (ja) * | 2009-10-20 | 2011-05-06 | Canon Inc | 情報処理装置及びその制御方法、プログラム |
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