TWI781893B - 資訊處理裝置、資訊處理方法及程式產品 - Google Patents

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TWI781893B
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柏裘恩 史坦傑
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日商樂天集團股份有限公司
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Abstract

本發明之資訊處理裝置之課題在於容易讓管理者預先設定適切之提問。資訊處理裝置從由攝像裝置拍攝到之圖像中，提取判定為存在人之人區域；取得藉由將前述人區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數而算出之第1特徵值之代表值；基於前述代表值，修正表示藉由前述轉換函數而取得之特徵值所表示之色為人之肌膚顏色的肌膚範圍；基於針對構成由前述攝像裝置取得之圖像之一部分的複數個像素各者、藉由前述轉換函數而算出之第2特徵值是否含在前述經修正之肌膚範圍內，而判定於前述圖像之一部分中是否有人。

Description

資訊處理裝置、資訊處理方法及程式產品
本發明係關於一種資訊處理裝置、資訊處理方法及程式產品。
業已存在根據由攝像裝置拍攝到之圖像，判定是否存在人之技術。作為判定人之存在之方法之一，業已存在基於位於圖像之部分區域之像素之色是否落於預設之範圍而進行判定之方法。
於非專利文獻1中，曾揭示藉由將像素之色輸入至特定之函數而取得值，於該值位於特定之範圍之情形下，判定為該像素為肌膚。 [先前技術文獻] [專利文獻]
[非專利文獻1]A NEW COLOUR SPACE FOR SKIN TONE DETECTION，Abbas Cheddad, Joan Condell, Kevin Curran and Paul Mc Kevitt，2009 IEEE International Conference on Image Processing
[發明所欲解決之問題]
有因照明等之影響，而拍攝到之圖像中之肌膚顏色不落於預設之色之範圍之情形。於如此之情形下，有不適切地判定人之存在之情形。
本發明係鑒於上述問題而完成者，其目的在於提供一種基於圖像中之色，而更高精度地判定是否存在人之技術。 [解決問題之技術手段]
為了解決上述問題，本發明之資訊處理裝置包含：提取機構，其從由攝像裝置拍攝到之圖像中，提取判定為存在人之人區域；代表取得機構，其取得藉由將前述人區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數而算出之第1特徵值之代表值；修正機構，其基於前述代表值，修正表示藉由前述轉換函數而取得之特徵值所表示之色為人之肌膚顏色的肌膚範圍；及判定機構，其基於針對構成由前述攝像裝置取得之圖像之一部分的複數個像素各者、藉由前述轉換函數而算出之第2特徵值是否含在前述經修正之肌膚範圍內，而判定於前述圖像之一部分中是否有人。
又，本發明之資訊處理方法包含以下步驟：從由攝像裝置拍攝到之圖像中，提取判定為存在人之人區域；取得藉由將前述人區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數而算出之第1特徵值之代表值；基於前述代表值，修正表示藉由前述轉換函數而取得之特徵值所表示之色為人之肌膚顏色的肌膚範圍；及基於針對構成由前述攝像裝置取得之圖像之一部分的複數個像素各者、藉由前述轉換函數而算出之第2特徵值是否含在前述經修正之肌膚範圍內，而判定前述圖像之一部分中是否有人。
又，本發明之程式使電腦作為下述機構發揮功能，即：提取機構，其從由攝像裝置拍攝到之圖像中，提取判定為存在人之人區域；代表取得機構，其取得藉由將前述人區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數而算出之第1特徵值之代表值；修正機構，其基於前述代表值，修正表示藉由前述轉換函數而取得之特徵值所表示之色為人之肌膚顏色的肌膚範圍；及判定機構，其基於針對構成由前述攝像裝置取得之圖像之一部分的複數個像素各者、藉由前述轉換函數而算出之第2特徵值是否含在前述經修正之肌膚範圍內，而判定於前述圖像之一部分中是否有人。
於本發明之一形態中，前述人區域為臉部區域；前述人區域中之一部分係包含前述人區域中之眼睛之附近、且不包含嘴巴附近及額頭之上部之區域。
於本發明之一形態中，前述修正機構可以前述第1特徵值不包含於前述肌膚範圍內之像素之量越少則修正量越少之方式，修正前述肌膚範圍。
於本發明之一形態中，前述代表值可為前述特徵值之平均值。
於本發明之一形態中，若將像素之紅色成分設為R、將綠色成分設為G、將藍色成分設為B、將Cr、Cg、Cb設為預設之係數時，可藉由式e=Cr×R+Cg×G+Cb×B-max(G,B)而算出前述轉換函數之輸出e。
於本發明之一形態中，若將用來算出修正前之肌膚範圍的特徵值之平均值設為μr、將前述第1特徵值之平均值設為μ1、將前述第1特徵值非位在前述肌膚範圍之內之像素之量設為An、將構成前述人區域中之一部分之像素之量設為Ap、將n設為1以上3以下之整數時，可基於藉由式Δμ=(μ1-μr)×(An/Ap) n而算出之Δμ，而修正前述肌膚範圍之上限值與下限值。
於本發明之一形態中，若將用來算出修正前之肌膚範圍的特徵值之平均值設為μr、將前述第1特徵值之平均值設為μ1、將前述第1特徵值不位於前述肌膚範圍內之像素之量設為An、將構成前述人區域中之一部分之像素之量設為Ap、將含在前述一部分中之眼睛區域之像素之量設為Ae、將n設為1以上3以下之整數時，可基於藉由式Δμ=(μ1-μr)×(An/(Ap-Ae)) n而算出之Δμ，而修正前述肌膚範圍之上限值與下限值。
於本發明之一形態中，前述提取機構提取複數個臉部區域作為複數個人區域；前述代表取得機構將前述複數個臉部區域中最大之臉部區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數，取得藉由轉換函數而算出之各個像素之第1特徵值之代表值；前述判定機構基於針對前述複數個臉部區域中未被用來取得前述代表值之臉部區域中所含之像素、藉由前述轉換函數而算出之第2特徵值是否含在前述經修正之肌膚範圍內，而判定該臉部區域是否包含人之臉部。 [發明之效果]
根據本發明，可根據圖像更高精度地判定是否有人。
以下，基於圖式說明本發明之實施形態。對於賦予相同符號之構成，省略重複之說明。於本實施形態中，針對以下之資訊處理系統進行說明，即：於如遠程工作般不進行嚴格之入室管理之環境中，基於拍攝到之圖像，而檢測作業者以外之人是否正在窺視。
圖1係顯示本發明之實施形態之資訊處理系統之一例之圖。資訊處理系統包含資訊處理伺服器1及用戶端裝置2。資訊處理伺服器1與1個或複數個用戶端裝置2經由網路連接。
資訊處理伺服器1包含處理器11、記憶部12、通訊部13、及輸入輸出部14。此外，資訊處理伺服器1係伺服器電腦。資訊處理伺服器1之處理可由複數個伺服器電腦實現。用戶端裝置2包含處理器11、記憶部12、通訊部13、輸入輸出部14、及相機25。用戶端裝置2係個人電腦或平板終端。
處理器11、21依照儲存於記憶部12、22之程式而動作。又，處理器11、21控制通訊部13、23、輸入輸出部14、24。處理器21依照程式，亦控制相機25。此外，上述程式可為經由網際網路等而提供者，亦可為儲存於快閃記憶體或DVD-ROM等可以電腦讀取之記憶媒體而提供者。
記憶部12、22係由RAM及快閃記憶體等記憶體元件及如硬碟機之外部記憶裝置構成。記憶部12、22儲存上述程式。又，記憶部12、22儲存自處理器11、21、通訊部13、23、輸入輸出部14、24輸入之資訊及運算結果。
通訊部13、23係實現與其他裝置通訊之功能者，可由例如實現無線LAN、有線LAN之積體電路等構成。通訊部13、23基於處理器11、21之控制，將自其他裝置接收到之資訊輸入至處理器11、21及記憶部12、22，並朝其他裝置發送資訊。
輸入輸出部14、24係由控制顯示輸出器件之視頻控制器、及取得來自輸入器件之資料之控制器等構成。作為輸入器件，存在鍵盤、滑鼠、觸控面板等。輸入輸出部14、24基於處理器11、21之控制，朝顯示輸出器件輸出顯示資料，並取得藉由使用者操作輸入器件而輸入之資料。顯示輸出器件係例如連接於外部之顯示器裝置。
相機25基於處理器21之控制而拍攝圖像。相機25內置於例如個人電腦或平板終端，配置於如於大致中央拍攝到操作個人電腦或平板終端之人物之位置。
其次，針對資訊處理系統提供之功能進行說明。圖2係顯示資訊處理系統實現之功能之方塊圖。資訊處理系統於功能上包含圖像取得部51、臉部提取部52、代表值取得部53、肌膚範圍修正部54、人判定部55、及結果輸出部56。該等功能藉由利用用戶端裝置2中所含之處理器21執行儲存於記憶部22之程式，控制通訊部23、相機25等而實現。此外，亦可藉由資訊處理伺服器1中所含之處理器11執行儲存於記憶部12之程式，對通訊部13等進行控制，而實現該等功能。
圖像取得部51取得由作為攝像裝置之相機25拍攝到之圖像。於圖像取得部51由資訊處理伺服器1實現之情形下，亦可經由通訊部13接收自用戶端裝置2之通訊部23發送之拍攝到之圖像，而取得該圖像。
臉部提取部52自所取得之圖像中，提取判定為存在臉部之臉部區域70。臉部提取部52將所取得之圖像轉換為灰度，將基於圖案辨識之周知之臉部檢測技術所辨識出之存在臉部之區域，提取作為臉部區域70。所提取之臉部區域70可為矩形之區域。此外，臉部提取部52亦可根據基於圖案辨識之周知之技術，取代臉部區域70而檢測例如手等臉部以外之人之部位或具有人之輪廓之人區域，將該人區域取代臉部區域70而用於後述之處理。
圖3係顯示自圖像辨識出之臉部區域70之一例之圖。於圖3中，自圖像中提取臉部區域71、72作為臉部區域70之一例。臉部區域71乃提取出操作用戶端裝置2之人物之臉部之圖像者，但臉部區域72則為因存在於背景中之家具等之樣式被誤辨識為臉部而提取出者。
代表值取得部53將臉部區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數，算出該像素各者之特徵值。代表值取得部53取得算出之特徵值之代表值、例如特徵值之平均值。成為代表值取得部53之處理之對象之臉部區域70係由臉部提取部52提取出之臉部區域70中最大之臉部區域70或位於中央之臉部區域70。針對轉換函數及特徵值之細節於後文描述。
肌膚範圍修正部54基於所取得之代表值，而修正表示藉由轉換函數而取得之特徵值所表示之色為人之肌膚顏色的肌膚範圍。針對肌膚範圍之細節於後文描述。
人判定部55基於針對構成由相機25拍攝到之圖像之一部分之複數個像素各者藉由轉換函數而算出之特徵值是否含在經修正之肌膚範圍內，而判定於該圖像之該一部分是否存在人。人判定部55之處理所使用之圖像之一部分，可為由臉部提取部52提取之臉部區域70中、在代表值取得部53中未被用來取得代表值的臉部區域70。由人判定部55進行之處理可於由臉部提取部52提取出複數個臉部區域70之情形下進行。
結果輸出部56輸出人判定部55之判定結果。更具體而言，若於人判定部55之處理中，判定為於由相機25拍攝到之圖像之該一部分中有人，更具體而言，若針對未被用來取得代表值之1個或複數個臉部區域70中之任一者判定為有人時，結果輸出部56輸出表示人正在窺視之警告訊息。警告訊息之輸出目的地可為用戶端裝置2之顯示器或揚聲器。
其次，針對資訊處理系統之處理之細節進行說明。圖4、5係顯示用戶端裝置2執行之處理之一例之流程圖。圖4、5所示之處理可以一定之時間間隔重複執行。
首先，圖像取得部51取得由相機25拍攝到之圖像(步驟S101)。其次，臉部提取部52藉由周知之臉部辨識技術，自所取得之圖像取得1個或複數個臉部區域70(步驟S102)。
若取得臉部區域70，則代表值取得部53自1個或複數個臉部區域70選擇1個臉部區域70，自該所選擇之臉部區域70取得位於眼睛之周圍之參考區域75(步驟S103)。代表值取得部53可於所選擇之臉部區域70之中，取得位於眼睛之周圍存在之或然率高之相對位置之區域作為參考區域75。又，代表值取得部53可取得由圖像辨識特定出為眼睛之周圍之區域作為參考區域75。以下，針對參考區域75進行說明，且針對前者之方法進一步進行說明。
圖6係說明臉部區域70中所含之參考區域75之圖。臉部區域70包含參考區域75、上區域76、及下區域77。參考區域75係包含眼睛之附近之區域。上區域76係位於參考區域75之上、且包含額頭之上側之部分之區域。下區域77係位於參考區域75之下、且包含嘴巴之區域。上區域76之額頭之上側之部分由頭髮遮住之可能性較高，下區域77之嘴巴之周圍由口罩遮住之可能性較高。因此，位於眼睛之周圍之參考區域75係最容易視認出人之肌膚顏色之區域。
代表值取得部53基於臉部區域70之內部之相對位置，而決定參考區域75。例如，臉部區域70係具有於拍攝到之圖像之縱橫向方向延伸之邊之矩形之區域，且假設該矩形之臉部區域70之左上方之座標為(tx,ty)，橫向方向之尺寸為th、縱向方向之尺寸為tv。該情形下，代表值取得部53可取得左上方之座標為(tx+0.05×th,ty+0.1tv)、右下方之座標為(tx+0.9×th,ty+0.45tv)之矩形之區域作為參考區域75。此外，參考區域75可為肌膚露出之或然率高之其他區域。
代表值取得部53針對位於參考區域75之像素各者，藉由轉換函數e而取得特徵值(步驟S104)。更具體而言，代表值取得部53針對位於參考區域75之像素各者，將像素之色輸入至轉換函數e，取得轉換函數e之輸出作為特徵值。轉換函數e為以下之式。
e=Cr×R+Cg×G+Cb×B-max(G,B)
此處，R、G、B為各個像素之色之紅色、綠色、藍色成分。max(G,B)係輸出G、B中之較大者之函數。Cr、Cg、Cb係預設之係數。Cr、Cg、Cb係藉由基於成為基準之照明進行觀測而算出，且為例如以下之值。該等值可基於環境等而調整。
Cr=0.2989 Cg=0.5870 Cb=0.1402
若針對位於參考區域75之像素各者算出特徵值，則代表值取得部53取得平均值作為特徵值之代表值(步驟S105)。代表值取得部53可利用眾數等其他方法來算出代表值。
又，肌膚範圍修正部54算出特徵值不含在肌膚範圍R之像素之量(步驟S106)。
圖7係說明肌膚顏色之分佈之圖。於圖7中顯示針對反映出基於環境差異及遺傳差異的個人差異之人之肌膚顏色的特徵值之常態分佈。若將常態分佈之平均值設為μ，將離差設為σ，則肌膚範圍R之下限值為(μ-σ)，上限值為(μ+3σ)。μ、σ之值係由實驗求得，例如μ為12.3057，σ為5.09026。
針對處理進行具體記載。肌膚範圍修正部54判定像素各者之特徵值是否含在肌膚範圍R內，且計數特徵值不含在肌膚範圍R內之像素之數(數量)。
而後，肌膚範圍修正部54基於算出之代表值、及算出之肌膚範圍R中所含之像素之量，而修正肌膚範圍R(步驟S107)。
肌膚範圍R係藉由基於Δμ算出該下限值及上限值各者而修正。作為具體之例，修正後之肌膚範圍R之下限值為(μ+Δμ-σ)，上限值為(μ+Δμ+3σ)。此處，Δμ係利用以下之式求得。
Δμ=(μ1-μr)×(An/Ap) n
圖8係概略性說明照明之影響之圖，且係說明因照明之差異所致之特徵值之分佈之變化、亦即產生Δμ之圖。μ1係根據修正前之分佈而求得之μ之值。μr為針對位於參考區域75之像素各者而算出之特徵值之代表值(此處為平均值)。
An為位於參考區域75之像素中特徵值不含在肌膚範圍R內之像素之量，Ap為參考區域75中所含之所有像素之量。An相當於參考區域75中特徵值不含在肌膚範圍R內之部分之面積，Ap相當於參考區域75之面積。n為1以上之整數，較佳為3，但可為1。
因採用特徵值不含在肌膚範圍R內之像素之量越少則修正越弱之方式，故可提出因照明以外之要因被反映在修正等理由而成為過度修正之可能性。又，藉由將n增大，故於肌膚範圍R中所含之像素較多之情形下，可降低肌膚範圍R之修正過度之可能性。
此外，Δμ可利用以下之式求得。
Δμ=(μ1-μr)×(An/(Ap-Ae)) n
於該式中，Ae為參考區域75中存在眼睛之像素之量，可僅為參考區域75之所有像素量中之特定之比例(例如5%)。該情形下，可藉由僅將參考區域75之像素之量乘以小於1之常數(例如0.95)而求得Ap-Ae。
若修正肌膚範圍R，則人判定部55根據由相機25拍攝到之圖像，判定於求得用於修正肌膚範圍R之代表值之臉部區域70以外之臉部區域70中是否包含人之臉部。該處理更具體而言，人判定部55判定是否存在由臉部提取部52提取且求得代表值之臉部區域70以外之臉部區域70(步驟S111)。於不存在其他臉部區域70時(步驟S111之否)，判定為不存在與用戶端裝置2之操作者不同之人，並結束處理。
另一方面，於存在其他臉部區域70時(步驟S111之是)，人判定部55選擇其他臉部區域70中之1個(步驟S112)。而後，人判定部55針對位於所選擇之臉部區域70中之像素各者，藉由轉換函數而取得特徵值(步驟S113)。人判定部55算出特徵值位於經修正之肌膚範圍R內之像素之量相對於參考區域75之所有像素之量之比例(步驟S114)。
於算出之比例超過預設之判定臨限值時(步驟S115之是)，結果輸出部56輸出有可能僅向操作用戶端裝置2之使用者可見之意旨之警告訊息(步驟S116)，且向資訊處理伺服器1發送該意旨之資訊。結果輸出部56於判定為算出之比例超過預設之判定臨限值之次數或時間超過特定之臨限值時，強制關閉用戶端裝置2。另一方面，於算出之比例不超過判定臨限值時(步驟S115之否)，跳過步驟S116之處理。
而後，人判定部55判定於其他臉部區域70中是否存在未選擇者(步驟S117)。於存在未選擇之臉部區域70時(步驟S117之是)，自未選擇之其他臉部區域70選擇1個(步驟S118)，並重複步驟S113以後之處理。另一方面，於不存在未選擇之臉部區域70時(步驟S117之否)，結束處理。
此外，圖4、5所示之處理可由資訊處理伺服器1而非用戶端裝置2執行。該情形下，於步驟S101中，圖像取得部51取得自用戶端裝置2發送之圖像。又，於步驟S116中向該用戶端裝置2發送朝用戶端裝置2輸出警告訊息之資訊。
如目前為止所說明般，利用容易辨識出肌膚顏色之區域來修正肌膚範圍R，藉由將該經修正之肌膚範圍用於圖像中之肌膚之存在之判定，而可減輕因由照明所致之拍攝到之肌膚顏色之變換所致之判定精度之降低。
1:資訊處理伺服器 2:用戶端裝置 11, 21:處理器 12, 22:記憶部 13, 23:通訊部 14, 24:輸入輸出部 25:相機 51:圖像取得部 52:臉部提取部 53:代表值取得部 54:肌膚範圍修正部 55:人判定部 56:結果輸出部 70, 71, 72:臉部區域 75:參考區域 76:上區域 77:下區域 R:肌膚範圍 σ:離差 µ:高斯分佈之平均值 µ1:特徵值之平均值 µr:特徵值之平均值
圖1係顯示本發明之實施形態之資訊處理系統之一例之圖。 圖2係顯示資訊處理系統實現之功能之方塊圖。 圖3係顯示根據圖像辨識出之臉部區域之一例之圖。 圖4係顯示用戶端裝置執行之處理之一例之流程圖。 圖5係顯示用戶端裝置執行之處理之一例之流程圖。 圖6係說明臉部區域中所含之參考區域之圖。 圖7係說明肌膚顏色之分佈之圖。 圖8係概略性說明照明之影響之圖。

Claims (10)

  1. 一種資訊處理裝置，其包含： 提取機構，其從由攝像裝置拍攝到之圖像中，提取判定為存在人之人區域； 代表取得機構，其取得藉由將前述人區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數而算出之第1特徵值之代表值； 修正機構，其基於前述代表值，修正表示藉由前述轉換函數而取得之特徵值所表示之色為人之肌膚顏色的肌膚範圍；及 判定機構，其基於針對構成由前述攝像裝置取得之圖像之一部分的複數個像素各者而藉由前述轉換函數所算出之第2特徵值是否含在前述經修正之肌膚範圍內，而判定前述圖像之一部分中是否有人。
  2. 如請求項1之資訊處理裝置，其中 前述人區域係臉部區域；且 前述人區域中之一部分係包含前述人區域中之眼睛之附近、且不包含嘴巴附近及額頭之上部之區域。
  3. 如請求項1或2之資訊處理裝置，其中 前述修正機構係：以前述第1特徵值不含在前述肌膚範圍內之像素之量越少則修正量越少之方式，修正前述肌膚範圍。
  4. 如請求項1之資訊處理裝置，其中 前述代表值係前述特徵值之平均值。
  5. 如請求項1之資訊處理裝置，其中 若將像素之紅色成分設為R、將綠色成分設為G、將藍色成分設為B、將Cr、Cg、Cb設為預設之係數時，藉由下式而算出前述轉換函數之輸出e： e=Cr×R+Cg×G+Cb×B-max(G,B)。
  6. 如請求項5之資訊處理裝置，其中 若將用來算出修正前之肌膚範圍的特徵值之平均值設為μr、將前述第1特徵值之平均值設為μ1、將前述第1特徵值非位在前述肌膚範圍內之像素之量設為An、將構成前述人區域中之一部分之像素之量設為Ap、將n設為1以上3以下之整數時，基於藉由式 Δμ=(μ1-μr)×(An/Ap) n算出之Δμ，而修正前述肌膚範圍之上限值與下限值。
  7. 如請求項5之資訊處理裝置，其中 若將用來算出修正前之肌膚範圍的特徵值之平均值設為μr、將前述第1特徵值之平均值設為μ1、將前述第1特徵值不位於前述肌膚範圍內之像素之量設為An、將構成前述人區域中之一部分之像素之量設為Ap、將含在前述一部分中之眼睛區域之像素之量設為Ae、將n設為1以上3以下之整數時，基於藉由式 Δμ=(μ1-μr)×(An/(Ap-Ae)) n算出之Δμ，而修正前述肌膚範圍之上限值與下限值。
  8. 如請求項1之資訊處理裝置，其中 前述提取機構提取複數個臉部區域作為複數個人區域；且 前述代表取得機構將前述複數個臉部區域中最大之臉部區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數，取得藉由轉換函數而算出之各個像素之第1特徵值之代表值； 前述判定機構基於針對前述複數個臉部區域中未被用來取得前述代表值之臉部區域中所含之像素、藉由前述轉換函數而算出之第2特徵值是否含在前述經修正之肌膚範圍內，而判定該臉部區域是否包含人之臉部。
  9. 一種資訊處理方法，其包含以下步驟： 從由攝像裝置拍攝到之圖像中，提取判定為存在人之人區域； 取得藉由將前述人區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數而算出之第1特徵值之代表值； 基於前述代表值，修正表示藉由前述轉換函數而取得之特徵值所表示之色為人之肌膚顏色的肌膚範圍；及 基於針對構成由前述攝像裝置取得之圖像之一部分的複數個像素各者、藉由前述轉換函數而算出之第2特徵值是否含在前述經修正之肌膚範圍內，而判定前述圖像之一部分中是否有人。
  10. 一種程式產品，其用於使電腦作為下述機構發揮功能： 提取機構，其從由攝像裝置拍攝到之圖像中，提取判定為存在臉部之人區域； 代表取得機構，其取得藉由將前述人區域中之一部分中所含之各個像素之色輸入至轉換函數而算出之第1特徵值之代表值； 修正機構，其基於前述代表值，修正表示藉由前述轉換函數而取得之特徵值所表示之色為人之肌膚顏色的肌膚範圍；及 判定機構，其基於針對構成由前述攝像裝置取得之圖像之一部分的複數個像素各者、藉由前述轉換函數而算出之第2特徵值是否含在前述經修正之肌膚範圍內，而判定前述圖像之一部分中是否有人。
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