JPH11306318A - 顔すげ替え編集装置 - Google Patents
顔すげ替え編集装置Info
- Publication number
- JPH11306318A JPH11306318A JP10105935A JP10593598A JPH11306318A JP H11306318 A JPH11306318 A JP H11306318A JP 10105935 A JP10105935 A JP 10105935A JP 10593598 A JP10593598 A JP 10593598A JP H11306318 A JPH11306318 A JP H11306318A
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- JP
- Japan
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- face
- image
- skin color
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- dimensional
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Abstract
(57)【要約】
【構成】 顔抽出装置１４では肌色テーブルを用いて肌
色領域と髪領域を抽出することによって、顔領域を決定
する。そして顔モデル装置１６に記憶されている顔モデ
ルパターンを用いて、ファジーパターンマッチング法を
行い顔画像を抽出する。このとき顔の位置と大きさが検
出される。抽出された顔画像は顔編集装置１８に入力さ
れ、顔の向きが推定される。そして３次元顔モデル記憶
装置２０に記憶されている３次元顔モデル画像を抽出さ
れた顔画像の大きさおよび向きに合わせて調整し、顔画
像の位置に貼り付ける。 【効果】 顔のすげ替え編集を自動的に行うことができ
る。
色領域と髪領域を抽出することによって、顔領域を決定
する。そして顔モデル装置１６に記憶されている顔モデ
ルパターンを用いて、ファジーパターンマッチング法を
行い顔画像を抽出する。このとき顔の位置と大きさが検
出される。抽出された顔画像は顔編集装置１８に入力さ
れ、顔の向きが推定される。そして３次元顔モデル記憶
装置２０に記憶されている３次元顔モデル画像を抽出さ
れた顔画像の大きさおよび向きに合わせて調整し、顔画
像の位置に貼り付ける。 【効果】 顔のすげ替え編集を自動的に行うことができ
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は顔すげ替え編集装置に
関し、特にたとえばテレビジョン画像に含まれる人物画
像の顔をコンピュータによってすげ替える、顔すげ替え
編集装置に関する。
関し、特にたとえばテレビジョン画像に含まれる人物画
像の顔をコンピュータによってすげ替える、顔すげ替え
編集装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の編集装置では、人間がフ
レーム毎に映像内の顔の位置を発見し、位置，大きさ，
および向きを判断し編集を行っていた。
レーム毎に映像内の顔の位置を発見し、位置，大きさ，
および向きを判断し編集を行っていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の技術では、映像
の編集に非常に多くの手間と時間を要し、自動編集の技
術が求められていた。それゆえに、この発明の主たる目
的は、顔のすげ替え編集を自動的に行うことのできる、
顔すげ替え編集装置を提供することである。
の編集に非常に多くの手間と時間を要し、自動編集の技
術が求められていた。それゆえに、この発明の主たる目
的は、顔のすげ替え編集を自動的に行うことのできる、
顔すげ替え編集装置を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明は、人物を撮影
した入力画像を入力する画像入力手段、入力画像から顔
画像を抽出する顔画像抽出手段、３次元顔モデル画像を
記憶する３次元顔モデル記憶手段、および顔画像を３次
元顔モデル画像とすげ替える編集手段を備える、顔すげ
替え編集装置である。
した入力画像を入力する画像入力手段、入力画像から顔
画像を抽出する顔画像抽出手段、３次元顔モデル画像を
記憶する３次元顔モデル記憶手段、および顔画像を３次
元顔モデル画像とすげ替える編集手段を備える、顔すげ
替え編集装置である。
【０００５】
【作用】入力画像からたとえば肌色テーブルを用いて肌
色領域と髪領域を抽出することによって顔画像を抽出す
る。抽出された顔画像からは、顔の位置と大きさが得ら
れる。また、顔編集手段では顔の向きを推定する。そし
て予め記憶されていた３次元顔モデル画像の大きさ，お
よび向きを検出した大きさおよび推定した向きに合わ
せ、検出した位置に貼り付けることによって顔画像をす
げ替える。
色領域と髪領域を抽出することによって顔画像を抽出す
る。抽出された顔画像からは、顔の位置と大きさが得ら
れる。また、顔編集手段では顔の向きを推定する。そし
て予め記憶されていた３次元顔モデル画像の大きさ，お
よび向きを検出した大きさおよび推定した向きに合わ
せ、検出した位置に貼り付けることによって顔画像をす
げ替える。
【０００６】
【発明の効果】この発明によれば、さまざまな複雑な環
境下で撮影された映像でも顔の領域を自動的に抽出し、
かつ顔の向きを推定することができるので、顔のすげ替
え編集を自動化することができる。この発明の上述の目
的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して
行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろ
う。
境下で撮影された映像でも顔の領域を自動的に抽出し、
かつ顔の向きを推定することができるので、顔のすげ替
え編集を自動化することができる。この発明の上述の目
的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して
行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろ
う。
【０００７】
【実施例】図１に示すこの発明の実施例の顔すげ替え編
集装置１０は、たとえばビデオカメラを含む画像入力装
置１２によって撮影された入力画像を処理する。この入
力画像は顔抽出装置１４によって処理される。顔抽出装
置１４では肌色テーブルを用いて肌色領域と髪領域を抽
出することによって、顔領域を決定する。そして、顔モ
デル装置１６に記憶されている顔モデルパターンを用い
て、ファジィパターンマッチング法を行うことによって
顔画像を抽出する。このとき顔の位置と大きさが検出さ
れる。抽出された顔画像は顔編集装置１８に入力され
る。顔編集装置１８ではまず顔の向きを推定する。そし
て３次元顔モデル記憶装置２０に記憶されている３次元
顔モデル画像を抽出された顔画像の大きさおよび向きに
合わせて調整する。そして調整された３次元顔モデル画
像は抽出された顔画像の位置に貼り付けられる。なお、
顔編集装置１８に用いる計算機には、たとえばＳＧＩ社
の「ＩＭＰＡＣＴ」を用いることができる。
集装置１０は、たとえばビデオカメラを含む画像入力装
置１２によって撮影された入力画像を処理する。この入
力画像は顔抽出装置１４によって処理される。顔抽出装
置１４では肌色テーブルを用いて肌色領域と髪領域を抽
出することによって、顔領域を決定する。そして、顔モ
デル装置１６に記憶されている顔モデルパターンを用い
て、ファジィパターンマッチング法を行うことによって
顔画像を抽出する。このとき顔の位置と大きさが検出さ
れる。抽出された顔画像は顔編集装置１８に入力され
る。顔編集装置１８ではまず顔の向きを推定する。そし
て３次元顔モデル記憶装置２０に記憶されている３次元
顔モデル画像を抽出された顔画像の大きさおよび向きに
合わせて調整する。そして調整された３次元顔モデル画
像は抽出された顔画像の位置に貼り付けられる。なお、
顔編集装置１８に用いる計算機には、たとえばＳＧＩ社
の「ＩＭＰＡＣＴ」を用いることができる。
【０００８】以下、図２に示すこの実施例のフロー図を
参照してこの実施例の説明を行う。まず、ステップ１で
は、画像入力装置１２によって画像が入力される。ステ
ップ２では、顔抽出装置１２によって頭部の肌色領域と
髪領域を抽出する。抽出は色情報を用いることによって
行われる。そして抽出された肌領域と髪領域から顔領域
が決定される。
参照してこの実施例の説明を行う。まず、ステップ１で
は、画像入力装置１２によって画像が入力される。ステ
ップ２では、顔抽出装置１２によって頭部の肌色領域と
髪領域を抽出する。抽出は色情報を用いることによって
行われる。そして抽出された肌領域と髪領域から顔領域
が決定される。
【０００９】肌色領域の抽出は、入力画像の各画素の肌
色らしさを表現することにより行う。まず、入力画面の
色をＲＧＢ色空間からＣＩＥのＸＹＺ空間に変換する。
そしてｘとｙで表示した色成分は均等色度図表を利用し
て非線型変換される。その変換結果は、ｕｆとｖｆで表
される。
色らしさを表現することにより行う。まず、入力画面の
色をＲＧＢ色空間からＣＩＥのＸＹＺ空間に変換する。
そしてｘとｙで表示した色成分は均等色度図表を利用し
て非線型変換される。その変換結果は、ｕｆとｖｆで表
される。
【００１０】
【数１】（ｘ，ｙ）→（ｕf ，ｖf ） 次に（ｕf ，ｖf ）色空間において、多くのサンプル画
像から獲得した肌色分布関数により、入力画素の肌色ら
しさを推定する。それを全ての画素に対して行ったもの
が、肌色類似度マップである。以下に肌色類似度と肌色
分布関数を示す。
像から獲得した肌色分布関数により、入力画素の肌色ら
しさを推定する。それを全ての画素に対して行ったもの
が、肌色類似度マップである。以下に肌色類似度と肌色
分布関数を示す。
【００１１】
【数２】 ＳＣＳ（ｐ）＝ＳＣＤＦ（ｕf （ｐ），ｖf （ｐ））
【００１２】
【数３】
【００１３】ここでｐは画素中のある画素で、（ｕ
f （ｐ），ｖf （ｐ））は（ｕf ，ｖf）色空間での画
素ｐの色である。数４は実験により決定する。
f （ｐ），ｖf （ｐ））は（ｕf ，ｖf）色空間での画
素ｐの色である。数４は実験により決定する。
【００１４】
【数４】
【００１５】しかし入力画像から人間の顔領域を見つけ
るためには、肌色領域の情報だけでは不十分で、髪らし
い領域の情報も必要である。髪らしい領域は入力画像か
ら明るさが低い領域を抽出することにより獲得すること
ができる。髪らしい画素は「１」で表し、その他の画素
は「０」で表す。そしてステップ３では顔画像の抽出を
行う。顔画像の抽出には顔モデルパターンによるファジ
ィパターンマッチング法を用いる。入力画像の中で、顔
のサイズと位置が未知である。そこで画像に現れる顔を
正面、右向きと左向きと３種類に分類し、それに応じて
３種類の１０×１２の正方形のセルの顔パターンを用意
する。顔パターンの中に４種類のセルがあり、それらは
顔画像の中のセルに対応している領域の属性を定義す
る。図３にこの顔モデルパターンの例を示す。このモデ
ルの大きさは可変で任意のサイズの顔候補が発見でき
る。
るためには、肌色領域の情報だけでは不十分で、髪らし
い領域の情報も必要である。髪らしい領域は入力画像か
ら明るさが低い領域を抽出することにより獲得すること
ができる。髪らしい画素は「１」で表し、その他の画素
は「０」で表す。そしてステップ３では顔画像の抽出を
行う。顔画像の抽出には顔モデルパターンによるファジ
ィパターンマッチング法を用いる。入力画像の中で、顔
のサイズと位置が未知である。そこで画像に現れる顔を
正面、右向きと左向きと３種類に分類し、それに応じて
３種類の１０×１２の正方形のセルの顔パターンを用意
する。顔パターンの中に４種類のセルがあり、それらは
顔画像の中のセルに対応している領域の属性を定義す
る。図３にこの顔モデルパターンの例を示す。このモデ
ルの大きさは可変で任意のサイズの顔候補が発見でき
る。
【００１６】そこで大きさを変化させながら入力画像上
を走査し、ファジィパターンマッチングにより画像中の
矩形領域と顔モデルとのマッチング程度を評価する。こ
の画像の中の全ての矩形領域のマッチング程度は行列で
表現する。この行列がマッチング程度マップと呼ばれ
る。マッチング程度マップの局所最大の値が閾値より大
きいとき、この矩形の中に顔が存在する可能性が高い。
従って、この矩形を肌色類似度マップ上および髪らしい
領域上の顔の候補とする。
を走査し、ファジィパターンマッチングにより画像中の
矩形領域と顔モデルとのマッチング程度を評価する。こ
の画像の中の全ての矩形領域のマッチング程度は行列で
表現する。この行列がマッチング程度マップと呼ばれ
る。マッチング程度マップの局所最大の値が閾値より大
きいとき、この矩形の中に顔が存在する可能性が高い。
従って、この矩形を肌色類似度マップ上および髪らしい
領域上の顔の候補とする。
【００１７】次にステップ４において、顔画像の抽出結
果の確認を行う。顔画像の抽出に成功したと判断した場
合は、ステップ７に進む。反対に顔画像の抽出に失敗し
たと判断された場合はステップ５に進む。これは、前述
の方法によって肌色領域を抽出するときに、入力画像に
よっては照明条件やカメラの特性等の環境条件の違いな
どにより肌色分布関数の値が低くなり肌色領域の抽出が
困難な場合があるためである。
果の確認を行う。顔画像の抽出に成功したと判断した場
合は、ステップ７に進む。反対に顔画像の抽出に失敗し
たと判断された場合はステップ５に進む。これは、前述
の方法によって肌色領域を抽出するときに、入力画像に
よっては照明条件やカメラの特性等の環境条件の違いな
どにより肌色分布関数の値が低くなり肌色領域の抽出が
困難な場合があるためである。
【００１８】ステップ５では、インタラクテイブな処理
を行うことによりさらに正確な顔の抽出を行う。このイ
ンタラクテイブな処理とは、本システムの使用者に入力
画像内の肌色領域の指定を指示するものである。次のス
テップ６では、指定された肌色により肌色テンプレート
を作成する。そしてステップ２に戻り再度顔画像の抽出
を行う。具体的には、指定された肌色領域の画素値から
肌色分布関数のパラメータを再計算し、新たなパラメー
タを用いた肌色分布関数により入力画素を再評価するこ
とにより、肌色領域を再抽出する。これにより入力画像
によらず正確にかつ安定した顔画像の抽出が可能とな
る。
を行うことによりさらに正確な顔の抽出を行う。このイ
ンタラクテイブな処理とは、本システムの使用者に入力
画像内の肌色領域の指定を指示するものである。次のス
テップ６では、指定された肌色により肌色テンプレート
を作成する。そしてステップ２に戻り再度顔画像の抽出
を行う。具体的には、指定された肌色領域の画素値から
肌色分布関数のパラメータを再計算し、新たなパラメー
タを用いた肌色分布関数により入力画素を再評価するこ
とにより、肌色領域を再抽出する。これにより入力画像
によらず正確にかつ安定した顔画像の抽出が可能とな
る。
【００１９】スッテプ７では、抽出された顔画像から顔
の位置と大きさを検出する。そして、以上の方法によっ
て抽出された顔画像は顔編集装置１８に入力される。次
のステップ８では顔の向きを推定する。図４にｘ，ｙ，
ｚ，軸の回転角を推定した図を示す。顔のｘ軸，ｙ軸回
りの回転角の推定には肌色領域の情報と髪色領域の情報
を用いる。顔がカメラに対してｘ軸，ｙ軸回りに回転す
ると、得られた画像の中での肌色領域、髪色領域の重心
の位置も回転角に合わせて移動する。このことから、そ
れぞれの領域の重心間の関係などを調べれば、ｘ、ｙ軸
回りの回転要素を推定できることが予想される。そこで
この実施例では頭部領域（肌色領域と髪領域を併せた領
域）の重心に対する肌色領域の重心の垂直（Ｆy ），水
平方向距離（Ｆx ）を用いた。以下にＦx ，Ｆy から
ｘ，ｙ軸回りの顔の回転角θy ，θx を推定する関数を
示す。
の位置と大きさを検出する。そして、以上の方法によっ
て抽出された顔画像は顔編集装置１８に入力される。次
のステップ８では顔の向きを推定する。図４にｘ，ｙ，
ｚ，軸の回転角を推定した図を示す。顔のｘ軸，ｙ軸回
りの回転角の推定には肌色領域の情報と髪色領域の情報
を用いる。顔がカメラに対してｘ軸，ｙ軸回りに回転す
ると、得られた画像の中での肌色領域、髪色領域の重心
の位置も回転角に合わせて移動する。このことから、そ
れぞれの領域の重心間の関係などを調べれば、ｘ、ｙ軸
回りの回転要素を推定できることが予想される。そこで
この実施例では頭部領域（肌色領域と髪領域を併せた領
域）の重心に対する肌色領域の重心の垂直（Ｆy ），水
平方向距離（Ｆx ）を用いた。以下にＦx ，Ｆy から
ｘ，ｙ軸回りの顔の回転角θy ，θx を推定する関数を
示す。
【００２０】
【数５】θy ＝ｆ（ｘf −ｘc ）
【００２１】
【数６】θx ＝ｆ（ｙf −ｙc ） ｚ軸回りの回転要素の推定については慣性主軸を用い
る。頭部の形状は頭の中心軸に関してほぼ左右対称であ
り、またほぼ楕円形としてみなすことができる。このこ
とから顔がカメラ座標軸系のｚ軸回りを行った場合（つ
まり顔を傾ける運動をした場合）、画像内の頭部を楕円
とみなした時の長軸の方向を調べれば、このｚ軸回りの
回転要素を推定することができる。この長軸方向の傾き
は、慣性主軸を求めることにより推定できる。慣性主軸
とは、物体の各点までの距離の２乗の積分を最小にする
直線のことである。慣性主軸の方向φは次式より計算で
きる。
る。頭部の形状は頭の中心軸に関してほぼ左右対称であ
り、またほぼ楕円形としてみなすことができる。このこ
とから顔がカメラ座標軸系のｚ軸回りを行った場合（つ
まり顔を傾ける運動をした場合）、画像内の頭部を楕円
とみなした時の長軸の方向を調べれば、このｚ軸回りの
回転要素を推定することができる。この長軸方向の傾き
は、慣性主軸を求めることにより推定できる。慣性主軸
とは、物体の各点までの距離の２乗の積分を最小にする
直線のことである。慣性主軸の方向φは次式より計算で
きる。
【００２２】
【数７】tan２φ＝ｂ／（ａ−ｃ） ただしａ，ｂ，ｃは以下とする。
【００２３】
【数８】
【００２４】ステップ９では、３次元顔モデル画像の生
成を行う。これは、入力画像より抽出された顔の大きさ
および向きの情報に合わせて、３次元顔モデル記憶装置
２０に記憶されている３次元顔モデルの大きさ，向きを
変化させるものである。そしてステップ１０では、ステ
ップ９で生成した３次元顔モデル画像を入力画像に合成
する。つまり、抽出した顔画像と３次元顔モデル画像の
すげ替えを行う。図５はこのとき行った顔のすげ替えの
結果を示したものである。１段目が入力画像，２段目が
抽出結果,３段目が抽出された顔画像，そして４段目が
すげ替えの完了した出力画像となっている。以上のよう
にこの実施例の顔すげ替え装置を用いることにより、容
易に顔のすげ替え編集を行うことができる。
成を行う。これは、入力画像より抽出された顔の大きさ
および向きの情報に合わせて、３次元顔モデル記憶装置
２０に記憶されている３次元顔モデルの大きさ，向きを
変化させるものである。そしてステップ１０では、ステ
ップ９で生成した３次元顔モデル画像を入力画像に合成
する。つまり、抽出した顔画像と３次元顔モデル画像の
すげ替えを行う。図５はこのとき行った顔のすげ替えの
結果を示したものである。１段目が入力画像，２段目が
抽出結果,３段目が抽出された顔画像，そして４段目が
すげ替えの完了した出力画像となっている。以上のよう
にこの実施例の顔すげ替え装置を用いることにより、容
易に顔のすげ替え編集を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例を示す機能ブロック図であ
る。
る。
【図２】この実施例を示すフロー図である。
【図３】顔モデルパターンを示す表示画像である。
【図４】顔の向きの推定方法を示す表示画像である。
【図５】顔のすげ替えを行った結果を示す図解図であ
る。
る。
１０ …顔のすげ替え装置 １２ …画像入力装置 １４ …顔画像抽出装置 １６ …顔モデル記憶装置 １８ …顔編集装置 ２０ …３次元顔モデル記憶装置
Claims (8)
- 【請求項１】人物を撮影した入力画像を入力する画像入
力手段、 前記入力画像から顔画像を抽出する顔画像抽出手段、 ３次元顔モデル画像を記憶する３次元顔モデル画像記憶
手段、および前記顔画像を前記３次元顔モデル画像とす
げ替える編集手段を備える、顔すげ替え編集装置。 - 【請求項２】前記顔画像抽出手段は前記入力画像から人
物の肌色領域および髪領域を抽出する領域抽出手段を備
える、請求項１記載の顔すげ替え編集装置。 - 【請求項３】前記領域抽出手段は、複数の肌色データを
記憶した肌色テーブル、および前記肌色テーブルを用い
て肌色領域を検出する計算手段を含む、請求項２記載の
顔すげ替え編集装置。 - 【請求項４】前記領域抽出手段は前記計算手段が前記肌
色テーブルを用いるかどうか選択する選択手段をさらに
含む、請求項３記載の顔すげ替え編集装置。 - 【請求項５】前記選択手段で前記肌色テーブルを用いな
い選択をした場合に肌色領域を指定する指定手段を備え
る、請求項４記載の顔すげ替え編集装置。 - 【請求項６】前記指定手段によって指定された肌色領域
に従って肌色テーブルを作成する肌色テーブル作成手段
をさらに備える、請求項５記載の顔すげ替え編集装置。 - 【請求項７】前記編集手段は、前記顔画像の向きを推定
する推定手段、および推定した向きに前記３次元顔モデ
ル画像を合わせる手段を含む、請求項１ないし６のいず
れかに記載の顔すげ替え編集装置。 - 【請求項８】前記画像抽出手段は前記顔画像の位置およ
び大きさを示すデータを出力し、前記編集手段は前記大
きさに従って前記向きを調整した前記３次元顔モデル画
像の大きさを調整する手段、および前記大きさを調整し
た３次元モデル画像を前記位置に貼り付る貼り付け手段
を含む、請求項７記載の顔すげ替え編集装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10105935A JPH11306318A (ja) | 1998-04-16 | 1998-04-16 | 顔すげ替え編集装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10105935A JPH11306318A (ja) | 1998-04-16 | 1998-04-16 | 顔すげ替え編集装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11306318A true JPH11306318A (ja) | 1999-11-05 |
Family
ID=14420718
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10105935A Withdrawn JPH11306318A (ja) | 1998-04-16 | 1998-04-16 | 顔すげ替え編集装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11306318A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001186323A (ja) * | 1999-12-24 | 2001-07-06 | Fuji Photo Film Co Ltd | 証明写真システム及び画像処理方法 |
| JP2006338329A (ja) * | 2005-06-02 | 2006-12-14 | Seiko Epson Corp | 顔向き検出方法、顔向き検出装置、顔向き検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2009157767A (ja) * | 2007-12-27 | 2009-07-16 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 顔画像認識装置、顔画像認識方法、顔画像認識プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2012068419A (ja) * | 2010-09-23 | 2012-04-05 | Brother Ind Ltd | カラオケ装置 |
| JP2012078526A (ja) * | 2010-09-30 | 2012-04-19 | Xing Inc | カラオケシステム |
| US8406519B1 (en) | 2010-03-10 | 2013-03-26 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Compositing head regions into target images |
| CN107690673A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-02-13 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 图像处理方法、装置及服务器 |
-
1998
- 1998-04-16 JP JP10105935A patent/JPH11306318A/ja not_active Withdrawn
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001186323A (ja) * | 1999-12-24 | 2001-07-06 | Fuji Photo Film Co Ltd | 証明写真システム及び画像処理方法 |
| JP2006338329A (ja) * | 2005-06-02 | 2006-12-14 | Seiko Epson Corp | 顔向き検出方法、顔向き検出装置、顔向き検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
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| US8406519B1 (en) | 2010-03-10 | 2013-03-26 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Compositing head regions into target images |
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| JP2012078526A (ja) * | 2010-09-30 | 2012-04-19 | Xing Inc | カラオケシステム |
| CN107690673A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-02-13 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 图像处理方法、装置及服务器 |
| CN107690673B (zh) * | 2017-08-24 | 2021-04-02 | 达闼机器人有限公司 | 图像处理方法、装置及服务器 |
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