JP2001167273A5 - - Google Patents

Claims (49)

1. カラーデジタル画像中の顔面を検出する顔面検出方法であって、
   前記画像を各々がほぼ同色を有する複数の領域に分割する分割工程と、
   前記分割工程で生成された前記領域の各々の色を試験して、主に肌色を有する領域を判定する判定工程と、
   前記判定工程で主に肌色を持つと決定された画素に基づいて、顔面特徴解析を実行する解析工程と
   を備えることを特徴とする顔面検出方法。
2. 前記判定工程は、色分布モデルを利用する
   ことを特徴とする請求項１に記載の顔面検出方法。
3. ＲＧＢ値から抽出される有彩色を前記判定工程において使用する工程を更に含む
   ことを特徴とする請求項１に記載の顔面検出方法。
4. 前記画像は、カメラから得られる
   ことを特徴とする請求項１に記載の顔面検出方法。
5. 前記画像は、フラッシュを使用して撮影された画像及びフラッシュを使用せずに撮影された画像を含む画像群から選択される
   ことを特徴とする請求項４に記載の顔面検出方法。
6. 前記解析工程の前記顔面特徴解析は、顔面の色から独立している
   ことを特徴とする請求項１に記載の顔面検出方法。
7. カラーデジタル画像中の顔面を検出する顔面検出装置であって、
   前記画像を各々がほぼ同色を有する複数の領域に分割する分割手段と、
   前記分割手段に接続され、該分割手段で生成された前記領域の各々の色を試験して、主に肌色を有する領域を判定する判定手段と、
   前記判定手段に接続され、前記判定手段で主に肌色を持つと決定された画素に基づいて、顔面特徴解析を実行する解析手段と
   を備えることを特徴とする顔面検出装置。
8. 前記判定手段は、色分布モデルを利用する
   ことを特徴とする請求項７に記載の顔面検出装置。
9. 前記画像は、カメラから得られる
   ことを特徴とする請求項７に記載の顔面検出装置。
10. 前記画像は、フラッシュを使用して撮影された画像及びフラッシュを使用せずに撮影された画像を含む画像群から選択される
    ことを特徴とする請求項７に記載の顔面検出装置。
11. カラーデジタル画像中の顔面を検出するコンピュータプログラム製品を記憶するコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムは、
    前記画像を各々がほぼ同色を有する複数の領域に分割する分割工程と、
    前記分割工程で生成された前記領域の各々の色を試験して、主に肌色を有する領域を判定する判定工程と、
    前記判定工程で主に肌色を持つと決定された画素に基づいて、顔面特徴解析を実行する解析工程と
    を実行するコンピュータ実行可能な命令シーケンスを備える
    ことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
12. 前記判定工程は、色分布モデルを利用する
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
13. 前記画像は、カメラから得られる
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
14. 前記画像は、フラッシュを使用して撮影された画像及びフラッシュを使用せずに撮影された画像を含む画像群から選択される
    ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
15. 複数の画素から形成されるカラーデジタル画像中の顔面を検出する顔面検出方法であって、
    前記画像から得られる少なくとも１つの画像撮影条件を利用して前記画素の色の試験を行い、該画素から主に肌色を有する画素を判定する判定工程と、
    前記判定工程で主に肌色を持つと決定された画素に基づいて、顔面特徴解析を実行する解析工程と
    を備えることを特徴とする顔面検出方法。
16. 前記画像撮影条件は、該画像の撮影時に取得される
    ことを特徴とする請求項１５に記載の顔面検出方法。
17. 前記画像は、所定フォーマットに従って符号化され、前記少なくとも１つの画像撮影条件は、前記所定フォーマットに関連するメタデータとして表現される ことを特徴とする請求項１６に記載の顔面検出方法。
18. 前記少なくとも１つの画像撮影条件は、前記画像の撮影時の照明条件を有する
    ことを特徴とする請求項１５に記載の顔面検出方法。
19. 前記判定工程は、前記試験の前に、
    前記画像を各々複数の前記画素を有する領域に分割する分割工程とを備え、
    前記試験は、主に肌色である領域の１つを判定するために、前記領域各々内の画素に対し実行される
    ことを特徴とする請求項１５に記載の顔面検出方法。
20. 前記判定工程は、色分布モデルを利用する
    ことを特徴とする請求項１５に記載の顔面検出方法。
21. 前記色分布モデルは、特定画像撮影装置用に生成される
    ことを特徴する請求項２０に記載の顔面検出方法。
22. 前記色分布モデルは、異なる前記画像撮影条件用に生成される
    ことを特徴とする請求項２０に記載の顔面検出方法。
23. 前記少なくとも１つの画像撮影条件は、前記画像の撮影時の照明条件を有し、前記色分布モデルは、前記先にサンプリングされた顔面画像データの撮影時の異なる照明条件用に生成される
    ことを特徴とする請求項２２に記載の顔面検出方法。
24. 前記色分布モデルは、フラッシュを使用して撮影された画像群及びフラッシュを使用せずに撮影された画像群用に生成される
    ことを特徴とする請求項２３に記載の顔面検出方法。
25. 前記色色分布モデルは、屋内で撮影された画像群及び屋外で撮影された画像群用に生成される
    ことを特徴とする請求項２３に記載の顔面検出方法。
26. 前記色分布モデルの各々は、色表現ベクトルの周波数ヒストグラムとして表現される
    ことを特徴とする請求項２０に記載の顔面検出方法。
27. 前記色分布モデルの各々は、色表現ベクトルの確率分布として表現される
    ことを特徴とする請求項２０に記載の顔面検出方法。
28. 前記色分布モデルの各々は、色表現ベクトルのバイナリマップとして表現される
    ことを特徴とする請求項２０に記載の顔面検出方法。
29. 前記色表現ベクトルは、前記先にサンプリングされた顔面画像データにおける前記所定肌色画素の知覚色空間から抽出される
    ことを特徴とする請求項２６乃至請求項２８のいずれか１項に記載の顔面検出方法。
30. 前記色表現ベクトルは、前記先にサンプリングされた顔面画像データにおける前記所定肌色画素のＲＧＢ値から抽出される有彩色値を含む
    ことを特徴とする請求項２６乃至請求項２８のいずれか１項に記載の顔面検出方法。
31. 前記バイナリマップは、前記先にサンプリングされた画像データにおいて識別される肌色画素の割合を有する
    ことを特徴とする請求項２８に記載の顔面検出方法。
32. 前記画素の１つは、該画素に対応する前記色表現ベクトルが前記バイナリマップ内で発生する場合に、肌色として区分される
    ことを特徴とする請求項３１に記載の顔面検出方法。
33. 前記画素の各々は、該画素の各々に対応する前記色表現ベクトルの前記周波数が所定閾値周波数を超える場合に、肌色として区分される
    ことを特徴とする請求項２６に記載の顔面検出方法。
34. 前記画素の各々は、該画素の各々に対応する前記色表現ベクトルの前記確率が所定確率閾値を超える場合に、肌色として区分される
    ことを特徴とする請求項２７に記載の顔面検出方法。
35. 前記領域は、該領域内の前記画素の総数の所定割合以上が肌色として区分される場合、主に肌色であると判定される
    ことを特徴とする請求項３２に記載の顔面検出方法。
36. 前記画像撮影条件は、メタデータとして表現される
    ことを特徴とする請求項１６に記載の顔面検出方法。
37. 複数の画素から形成されるカラーデジタル画像中の顔面を検出する顔面検出装置であって、
    前記画像から得られる少なくとも１つの画像撮影条件を利用して前記画素の色の試験を行い、該画素から主に肌色を有する画素を判定する判定手段と、
    前記判定手段で前記判定工程で主に肌色を持つと決定された画素に基づいて、顔面特徴解析を実行する解析手段と
    を備えることを特徴とする顔面検出装置。
38. 前記画像撮影条件は、前記画像の撮影時に取得される
    ことを特徴とする請求項３７に記載の顔面検出装置。
39. 前記画像は、所定フォーマットに従って符号化され、前記少なくとも１つの画像撮影条件は、前記所定フォーマットに関連するメタデータとして表現される ことを特徴とする請求項３８に記載の顔面検出装置。
40. 前記少なくとも１つの画像撮影条件は、該画像の撮影時の照明条件を
    有する
    ことを特徴とする請求項３７に記載の顔面検出装置。
41. 前記判定手段は、前記試験の前に、
    前記画像を各々複数の前記画素を有する領域に分割する分割手段とを備え、
    前記試験は、主に肌色である領域の１つを判定するために、前記試験を、前記領域各々内の画素に対して実行される
    ことを特徴とする請求項３７に記載の顔面検出装置。
42. 複数の画素から形成されるカラーデジタル画像中の顔面を検出するコンピュータプログラム製品を記憶するコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラム製品は、
    前記画像から得られる少なくとも１つの画像撮影条件を利用して前記画素の色の試験を行い、該画素から主に肌色を有する画素を判定する判定手段と、
    前記判定手段で前記判定工程で主に肌色を持つと決定された画素に基づいて、顔面特徴解析を実行する解析手段と
    を備えることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
43. 前記画像撮影条件は、前記画像の撮影時に取得される
    ことを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータ可読媒体。
44. 前記画像は、所定フォーマットに従って符号化され、前記少なくとも１つの画像撮影条件は、前記所定フォーマットに関連するメタデータとして表現される ことを特徴とする請求項４３に記載のコンピュータ可読媒体。
45. 前記少なくとも１つの画像撮影条件は、前記画像の撮影時の照明条件を有する
    ことを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータ可読媒体。
46. 前記画像撮影条件は、メタデータとして表現される
    ことを特徴とする請求項４３に記載のコンピュータ可読媒体。
47. 前記画像撮影条件は、メタデータとして表現される
    ことを特徴とする請求項３８に記載の顔面検出装置。
48. 複数の画素によって形成されたカラーデジタル画像における顔面検出方法であって、
    主に肌色を有する画素を決定するために複数の画素の色を判定する判定工程と、
    前記判定工程で主に肌色をもつと決定された画素に基づいて、顔面特徴解析を実行する解析工程とを備え、
    前記判定工程は、前記カラーデジタル画像に対応する少なくとも１つの画像撮影条件に依存する少なくとも１つのしきい値を使用し、前記画像撮影条件はメタデータとして表現される
    ことを特徴とする顔面検出方法。
49. 複数の画素によって形成されたカラーデジタル画像における顔面検出装置であって、
    主に肌色を有する画素を決定するために複数の画素の色を判定する判定手段と、
    前記判定手段で主に肌色をもつと決定された画素に基づいて、顔面特徴解析を実行する解析手段とを備え、
    前記判定手段は、前記カラーデジタル画像に対応する少なくとも１つの画像撮影条件に依存する少なくとも１つのしきい値を使用し、前記画像撮影条件はメタデータとして表現される
    ことを特徴とする顔面検出装置。