JPS61145690A - 顔の特徴部分の認識装置 - Google Patents
顔の特徴部分の認識装置Info
- Publication number
- JPS61145690A JPS61145690A JP59269001A JP26900184A JPS61145690A JP S61145690 A JPS61145690 A JP S61145690A JP 59269001 A JP59269001 A JP 59269001A JP 26900184 A JP26900184 A JP 26900184A JP S61145690 A JPS61145690 A JP S61145690A
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- Japan
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-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P10/00—Technologies related to metal processing
- Y02P10/20—Recycling
Landscapes
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は人の顔の識別等に用いる人相識別システムの特
徴点認識部分に関するものである。
徴点認識部分に関するものである。
従来の技術
人の顔の特徴点認識は古くて新しいテーマである。これ
まで、人間の顔の識別に関しては、顔写真分類のための
マンマシンシステム、顔の特徴パラメータの検討などの
研究が見られるが、いすね、も研究の域を脱していない
。
まで、人間の顔の識別に関しては、顔写真分類のための
マンマシンシステム、顔の特徴パラメータの検討などの
研究が見られるが、いすね、も研究の域を脱していない
。
その後二つの研究が発表されている。一つは、横顔のＲ
ｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ Ｈｕｍａｎ ｆａｃｅｓ
ｆｒｏｍ Ｐｌｙｆｉｌｅ ５ｉｌｈｏｕｅｔｔｅＪ
Ｉ ＥＥＥ Ｔｒａｎｓ、ｏｎ ＳＭＣ、ｖｏｌ、ＳＭ
Ｃ−６，ｎｏ 、 ２ 、 Ｆ ＥＢ １９７６ 。
ｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ Ｈｕｍａｎ ｆａｃｅｓ
ｆｒｏｍ Ｐｌｙｆｉｌｅ ５ｉｌｈｏｕｅｔｔｅＪ
Ｉ ＥＥＥ Ｔｒａｎｓ、ｏｎ ＳＭＣ、ｖｏｌ、ＳＭ
Ｃ−６，ｎｏ 、 ２ 、 Ｆ ＥＢ １９７６ 。
ＰＰ、１１３−１２１ ））、もう一つは、顔正面の画
像データをフィルタリングしてエツジ検出し、エツジ形
状の特徴を検出して、個々の特徴点（口・鼻・目・・・
等）を識別する方法（坂井他、「計算機による顔写真の
解析」、電子通信学会論文誌り、７３年４月。
像データをフィルタリングしてエツジ検出し、エツジ形
状の特徴を検出して、個々の特徴点（口・鼻・目・・・
等）を識別する方法（坂井他、「計算機による顔写真の
解析」、電子通信学会論文誌り、７３年４月。
Ｐ Ｐ 、 ２２６−２３３ ）である。
発明が解決しようとする問題点
本発明における主要な目的の一つは、顔画像デ−夕より
、目・鼻・口等の各特徴点の位置とその存在領域を得る
ことにある。得られた結果は人相識別の主要なパラメー
タとなる。
、目・鼻・口等の各特徴点の位置とその存在領域を得る
ことにある。得られた結果は人相識別の主要なパラメー
タとなる。
前記従来例においては、顔のシルエット画像を使った場
合、各特徴点の領域情報（存在範囲や形状等）は画像入
力時に欠落しており、前記主要目的に合致しない。また
、フィルタリング画像を用いた特徴点検出方法の場合、
領域情報を得るためには、マスク・サイズの大きなフィ
ルタリング・オペレータを必要とし、これを全画像サイ
ズに施すには膨大な演算量を要する。さらにフィルタリ
ング画像の場合、頭内に出現する影に敏感となる。
合、各特徴点の領域情報（存在範囲や形状等）は画像入
力時に欠落しており、前記主要目的に合致しない。また
、フィルタリング画像を用いた特徴点検出方法の場合、
領域情報を得るためには、マスク・サイズの大きなフィ
ルタリング・オペレータを必要とし、これを全画像サイ
ズに施すには膨大な演算量を要する。さらにフィルタリ
ング画像の場合、頭内に出現する影に敏感となる。
この結果、めがね等を着用した顔画像の場合、めがねの
影やめがねのフレームのために目の識別が困難になる。
影やめがねのフレームのために目の識別が困難になる。
問題点を解決するための手段
かかる問題点を解決するため、本発明は、適当な閾値を
設定して目や髪・眉等の領域を含む二値画像を生成し、
得られた前記領域中、画像入力時の条件等により、安定
して出現する特定特徴点を選択し、この特徴点の領域を
、各領域の特徴パラメータ（面積・周囲長・重心座標等
）を用い識別するものである。
設定して目や髪・眉等の領域を含む二値画像を生成し、
得られた前記領域中、画像入力時の条件等により、安定
して出現する特定特徴点を選択し、この特徴点の領域を
、各領域の特徴パラメータ（面積・周囲長・重心座標等
）を用い識別するものである。
作 用
本発明の顔の特徴部分の認識方法は、画像入力装置より
入力した人の顔の画像データを、画像メそりに記憶し、
記憶した画像データを二値化し、顔の特定領域を含む二
値画像を生成し、生成した二値画像中の各領域の特徴パ
ラメータ値を算出し、顔の特定領域の標準パラメータ値
と比較することにより、前記領域を識別することにより
、特定領域の位置検出と領域形状の検出を行なうもので
ある０ 実施例 第１図は本発明を実施するための装置例の概要を示す図
である。図において１０１は画像入力部である。画像入
力部１０１より入力された顔画像は画像記憶部１０２に
記憶される。記憶された顔画像データは二値化部１０３
で二値化され、この二値画像を一旦記憶する。二値画像
を各領域毎にラベル付けし、各ラベル（領域）毎に特徴
パラメータ（面積・周囲長・重心位置等）を算出し、こ
れ等を基に顔の特定（目の）領域を検出するのが、顔の
特定領域検出部１０４である。
入力した人の顔の画像データを、画像メそりに記憶し、
記憶した画像データを二値化し、顔の特定領域を含む二
値画像を生成し、生成した二値画像中の各領域の特徴パ
ラメータ値を算出し、顔の特定領域の標準パラメータ値
と比較することにより、前記領域を識別することにより
、特定領域の位置検出と領域形状の検出を行なうもので
ある０ 実施例 第１図は本発明を実施するための装置例の概要を示す図
である。図において１０１は画像入力部である。画像入
力部１０１より入力された顔画像は画像記憶部１０２に
記憶される。記憶された顔画像データは二値化部１０３
で二値化され、この二値画像を一旦記憶する。二値画像
を各領域毎にラベル付けし、各ラベル（領域）毎に特徴
パラメータ（面積・周囲長・重心位置等）を算出し、こ
れ等を基に顔の特定（目の）領域を検出するのが、顔の
特定領域検出部１０４である。
本実施例では、顔の特定領域を目とし、以下具体的に認
識方法について説明する。
識方法について説明する。
第２図は閾値θにて二値化した顔画像データの例である
。図で示されるように、簡潔な二値画像が得られ、また
目の形状もリアルさを失っていないＯ 第３図は閾値θの関係をヒストグラム（濃度の度数分布
）で示した。図で左から一番目の谷での濃度レベルが閾
値θである。一定の照明条件で、背景を明るい単一色と
して画像を入力した場合、第３図のような明確な変化を
もつヒストグラムが得られる。このうち図の工のレベル
範囲には目や黒髪等が相当する。■のレベル範囲には、
前記以外の顔の部分領域が相当する。■のレベル範囲に
は背景の領域が相当する。この傾向は、前記条件を保っ
た場合、数百枚の画像に対しても、はとんど変化しない
。またθの値もほぼ一定となる。この性質を用い、■の
レベル範囲を二値化して抜き出したものが第２図である
。
。図で示されるように、簡潔な二値画像が得られ、また
目の形状もリアルさを失っていないＯ 第３図は閾値θの関係をヒストグラム（濃度の度数分布
）で示した。図で左から一番目の谷での濃度レベルが閾
値θである。一定の照明条件で、背景を明るい単一色と
して画像を入力した場合、第３図のような明確な変化を
もつヒストグラムが得られる。このうち図の工のレベル
範囲には目や黒髪等が相当する。■のレベル範囲には、
前記以外の顔の部分領域が相当する。■のレベル範囲に
は背景の領域が相当する。この傾向は、前記条件を保っ
た場合、数百枚の画像に対しても、はとんど変化しない
。またθの値もほぼ一定となる。この性質を用い、■の
レベル範囲を二値化して抜き出したものが第２図である
。
第２図のデータは当初、画素の集合であり領域としての
意味をもたない。この隣接する画素を結合し領域を抽出
するのがラベリングである。ラベリングについては参考
文献１リスフ−ＣＰ、）１．ウィンストン他「ＬＩＳＰ
Ｊ培風館、ＰＰ、１３ｓ−１ｓｅ）を見られたい。
意味をもたない。この隣接する画素を結合し領域を抽出
するのがラベリングである。ラベリングについては参考
文献１リスフ−ＣＰ、）１．ウィンストン他「ＬＩＳＰ
Ｊ培風館、ＰＰ、１３ｓ−１ｓｅ）を見られたい。
第４図はラベリング後、領域毎に番号付けした結果であ
る。また第６図は各ラベル毎に特徴パラメータを算出し
た結果である。これら特徴パラメータにまず単独の目の
条件を適用し、次に一組のペアとしての目の条件を適用
することにより目の領域ペアを検出する。
る。また第６図は各ラベル毎に特徴パラメータを算出し
た結果である。これら特徴パラメータにまず単独の目の
条件を適用し、次に一組のペアとしての目の条件を適用
することにより目の領域ペアを検出する。
次に目の単独条件およびペア条件を示す。
目の単独条件
■ Ｓ く面積＜８２
（匹艮叫旬 佳限画旬
■ 面積〉ｋ１×周囲長
目のベア条件
■ １ｙ１−ｙ２１＜ΔＹ
（上下差の限界）
■ Δｘ１＜Ｈｚｌ−ｘ２１＜Δｘ２
（左右差の下限） （左右差の上限）以上の結果得ら
れた目の領域が第６図である。
れた目の領域が第６図である。
発明の効果
このように本発明は、識別のために二値画像を用いたこ
とで、演算量を小さくすることができた。
とで、演算量を小さくすることができた。
また、二値化の閾値を選択することにより、リアルな領
域形状を得ることが可能で、領域を識別する場合にも、
本来の形状特徴をその識別関数に用いることが可能な方
法である。
域形状を得ることが可能で、領域を識別する場合にも、
本来の形状特徴をその識別関数に用いることが可能な方
法である。
第１図は本発明を実施するための装置例の概要を示すブ
ロック図、第２図は二値化して得られた画像例を示−ｔ
−ｔｍ、第３図は第２図の原画像データのヒストグラム
と閾値θの関係を示す５鳩、第４図は第２図の画像をラ
ベリングして各領域に番号付けした結果を示す＠ｕｓ５
図は第４図の各領域に対し特徴パラメータを算出した結
果を示す利諷第６図は第２図の画像より目を識別した結
果を示す状箆凹である。 １０１・・・・・・画像入力部、１０２・・・・・・画
像記憶部、１０３・・・・・・二値化部、１０４・・・
・・目の位置検出部。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか１名第１
図 １θ／ 、θ２ 第２図 第４図 第５図 １と ノ（工・ ラヘ）４３ 面ｉ χ彦４す、 ＪメＩ孫
乃１洲１（銘菓／ ６４７９ ’／６
１０／ ８６６ ０’ 、５２ １６
７ ２２７ ？’？ （／第６図
ロック図、第２図は二値化して得られた画像例を示−ｔ
−ｔｍ、第３図は第２図の原画像データのヒストグラム
と閾値θの関係を示す５鳩、第４図は第２図の画像をラ
ベリングして各領域に番号付けした結果を示す＠ｕｓ５
図は第４図の各領域に対し特徴パラメータを算出した結
果を示す利諷第６図は第２図の画像より目を識別した結
果を示す状箆凹である。 １０１・・・・・・画像入力部、１０２・・・・・・画
像記憶部、１０３・・・・・・二値化部、１０４・・・
・・目の位置検出部。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか１名第１
図 １θ／ 、θ２ 第２図 第４図 第５図 １と ノ（工・ ラヘ）４３ 面ｉ χ彦４す、 ＪメＩ孫
乃１洲１（銘菓／ ６４７９ ’／６
１０／ ８６６ ０’ 、５２ １６
７ ２２７ ？’？ （／第６図
Claims (3)
- （１）画像入力装置より入力した人の顔の画像データを
、画像メモリに記憶する手段と、記憶した画像データを
二値化し、顔の特定領域を含む二値画像を生成する手段
と、生成した二値画像中の各領域の特徴パラメータ値を
算出し、顔の特定領域の標準パラメータ値と比較するこ
とにより、前記領域を識別する手段とで構成されること
を特徴とする、顔の特徴部分の認識装置。 - （２）特定領域は目であることを特徴とする、特許請求
の範囲第１項記載の顔の特徴部分の認識装置。 - （３）特徴パラメータを二値画像中の各領域の面積・重
心座標・周囲長とすることを特徴とする特許請求の範囲
第１項記載の顔の特徴部分の認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59269001A JPS61145690A (ja) | 1984-12-19 | 1984-12-19 | 顔の特徴部分の認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59269001A JPS61145690A (ja) | 1984-12-19 | 1984-12-19 | 顔の特徴部分の認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61145690A true JPS61145690A (ja) | 1986-07-03 |
| JPH0510706B2 JPH0510706B2 (ja) | 1993-02-10 |
Family
ID=17466289
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59269001A Granted JPS61145690A (ja) | 1984-12-19 | 1984-12-19 | 顔の特徴部分の認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61145690A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01314385A (ja) * | 1988-06-14 | 1989-12-19 | Nec Corp | 顔画像検出方法及び装置 |
| CN1333370C (zh) * | 2003-06-18 | 2007-08-22 | 佳能株式会社 | 图像处理方法及装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5499529A (en) * | 1978-01-17 | 1979-08-06 | Nec Corp | Pattern recognizer |
| JPS59790A (ja) * | 1982-06-28 | 1984-01-05 | Fuji Electric Co Ltd | パタ−ン識別装置 |
| JPS59194274A (ja) * | 1983-04-18 | 1984-11-05 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 人物判定装置 |
-
1984
- 1984-12-19 JP JP59269001A patent/JPS61145690A/ja active Granted
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5499529A (en) * | 1978-01-17 | 1979-08-06 | Nec Corp | Pattern recognizer |
| JPS59790A (ja) * | 1982-06-28 | 1984-01-05 | Fuji Electric Co Ltd | パタ−ン識別装置 |
| JPS59194274A (ja) * | 1983-04-18 | 1984-11-05 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 人物判定装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01314385A (ja) * | 1988-06-14 | 1989-12-19 | Nec Corp | 顔画像検出方法及び装置 |
| JP2767814B2 (ja) * | 1988-06-14 | 1998-06-18 | 日本電気株式会社 | 顔画像検出方法及び装置 |
| CN1333370C (zh) * | 2003-06-18 | 2007-08-22 | 佳能株式会社 | 图像处理方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0510706B2 (ja) | 1993-02-10 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |