JP2008065378A - 画像認識プログラム、画像認識方法及び画像認識装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】メモリのデータ量を削減し、かつ認識が困難な環境下で撮像された画像であっても高精度で認識する。
【解決手段】登録画像記憶部201は、認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として予め記憶し、撮像画像取得部102は、認識対象物を撮像した撮像画像を取得し、画像認識部103は、撮像画像を認識し、特徴点抽出部112は、撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、登録画像内の認識対象物を表す領域において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出し、写像関数算出部113は、第1の特徴点の画素値と第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出し、補正部114は、写像関数を用いて撮像画像の各画素値を逆写像変換し、撮像画像を補正する。
【選択図】図2
【解決手段】登録画像記憶部201は、認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として予め記憶し、撮像画像取得部102は、認識対象物を撮像した撮像画像を取得し、画像認識部103は、撮像画像を認識し、特徴点抽出部112は、撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、登録画像内の認識対象物を表す領域において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出し、写像関数算出部113は、第1の特徴点の画素値と第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出し、補正部114は、写像関数を用いて撮像画像の各画素値を逆写像変換し、撮像画像を補正する。
【選択図】図2
Description
本発明は、画像を認識するための画像認識プログラム、画像認識方法及び画像認識装置に関するものである。
従来のパターン認識方法では、認識対象物を撮影して得られた撮影画像を基準画像として予め記憶しておき、認識対象物を撮影して得られた撮影画像と基準画像とを比較し、撮影画像に一致又は類似する基準画像を検索し、認識対象物が特定される。
かかるパターン認識方法では、認識対象物に対する照明の当たり具合などにより、認識対象物の表面の色が変化するため、基準画像を取得した環境と同じ環境下で撮影画像を取得しなければ、認識対象物を正確に認識することができないという問題があった。
そこで、このような問題を解決すべく、照明条件の異なる複数の登録パターンを予め格納しておき、この複数の登録パターンを用いて中間の照明条件に対応する補間パターンを作成し、これら登録パターンと補間パターンとを用いて、撮像された認識対象物の内容を特定するパターン認識処理装置が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
特開2002−222421号公報
しかしながら、特許文献1の技術では、照明条件の異なる複数の登録パターンから補間パターンを作成し、登録パターンと補間パターンとを用いて画像を認識しているので、認識対象となる1つの画像に対して複数の登録パターンが必要となり、認識対象が増えるにつれて記憶するデータ量が膨大なものとなってしまう。
本発明は、上記の問題を解決するためになされたもので、メモリのデータ量を削減することができ、かつ認識が困難な環境下で撮像された画像であっても高精度で認識することができる画像認識プログラム、画像認識方法及び画像認識装置を提供することを目的とするものである。
本発明に係る画像認識プログラムは、認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として予め記憶する登録画像記憶手段と、前記認識対象物を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、前記撮像画像取得手段によって取得された撮像画像を認識する認識手段と、前記認識手段による前記撮像画像の認識が成功したか否かを判断する判断手段と、前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像内の前記認識対象物を表す領域において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段によって抽出された前記第1の特徴点の画素値と、前記第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出する写像関数算出手段と、前記写像関数算出手段によって算出された前記写像関数を用いて、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像の各画素値を逆写像変換し、前記撮像画像を補正する補正手段としてコンピュータを機能させる。
本発明に係る画像認識方法は、撮像画像取得手段が、認識対象物を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得ステップと、認識手段が、前記撮像画像取得ステップにおいて取得された撮像画像を認識する認識ステップと、判断手段が、前記認識ステップにおける前記撮像画像の認識が成功したか否かを判断する判断ステップと、特徴点抽出手段が、前記判断ステップにおいて前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得ステップにおいて取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、前記認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として予め記憶する登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像内の前記認識対象物を表す領域において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、写像関数算出手段が、前記特徴点抽出ステップにおいて抽出された前記第1の特徴点の画素値と、前記第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出する写像関数算出ステップと、補正手段が、前記写像関数算出ステップにおいて算出された前記写像関数を用いて、前記撮像画像取得ステップにおいて取得された前記撮像画像の各画素値を逆写像変換し、前記撮像画像を補正する補正ステップとを含む。
本発明に係る画像認識装置は、認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として予め記憶する登録画像記憶手段と、前記認識対象物を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、前記撮像画像取得手段によって取得された撮像画像を認識する認識手段と、前記認識手段による前記撮像画像の認識が成功したか否かを判断する判断手段と、前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像内の前記認識対象物を表す領域において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段によって抽出された前記第1の特徴点の画素値と、前記第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出する写像関数算出手段と、前記写像関数算出手段によって算出された前記写像関数を用いて、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像の各画素値を逆写像変換し、前記撮像画像を補正する補正手段とを備える。
これらの構成によれば、認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像が登録画像として予め記憶される。そして、認識対象物を撮像した撮像画像が取得され、取得された撮像画像が認識され、撮像画像の認識が成功したか否かが判断される。撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点が抽出されるとともに、登録画像内の認識対象物を表す領域において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点が抽出される。その後、第1の特徴点の画素値と、第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数が算出され、算出された写像関数を用いて、撮像画像の各画素値が逆写像変換され、撮像画像が補正される。
したがって、予め認識可能であると判断された画像を用いて補正されるので、認識が困難な環境下で撮像された画像であっても高精度で認識することができる。また、認識対象となる1つの画像に対して予め複数の画像を登録しておく必要がないので、メモリのデータ量を削減することができる。
また、上記の画像認識プログラムにおいて、前記認識対象物は、人間の顔であることが好ましい。この構成によれば、人間の顔を認識することができ、例えば仮想的に顔に化粧を施す化粧シミュレーションなどに認識した顔画像を用いることができる。
また、上記の画像認識プログラムにおいて、前記認識手段は、前記補正手段によって補正された前記撮像画像を再度認識し、前記判断手段は、前記認識手段による前記撮像画像の認識が成功したか否かを判断し、前記特徴点抽出手段は、前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている別の前記登録画像内の前記認識対象物を表す領域において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出することが好ましい。
この構成によれば、補正された撮像画像が再度認識され、補正された撮像画像の認識が成功したか否かが判断される。補正された撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点が抽出されるとともに、別の登録画像内の認識対象物を表す領域において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点が抽出される。したがって、補正後の撮像画像を再度認識した結果、再度認識が失敗した場合であっても、別の登録画像を用いて補正することができる。
また、上記の画像認識プログラムにおいて、前記認識手段は、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる特徴点を抽出し、前記判断手段は、前記認識手段によって前記特徴点が正常に抽出された場合に認識が成功したと判断し、前記特徴点が正常に抽出されなかった場合に認識が失敗したと判断することが好ましい。
この構成によれば、撮像画像内の認識対象物を表す領域に含まれる特徴点が抽出され、特徴点が正常に抽出された場合に認識が成功したと判断され、特徴点が正常に抽出されなかった場合に認識が失敗したと判断される。したがって、特徴点が正常に抽出されたか否かを判断することにより、画像の認識の成否を判断することができる。
また、上記の画像認識プログラムにおいて、前記特徴点抽出手段は、前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の肌色領域を抽出し、抽出した前記肌色領域に基づいて特定される第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像内の肌色領域を抽出し、抽出した前記肌色領域において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出することが好ましい。
この構成によれば、撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の肌色領域が抽出され、抽出された肌色領域に基づいて特定される第1の特徴点が抽出されるとともに、登録画像において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点が抽出される。
したがって、撮像画像内の肌色領域、すなわち人間の顔を表す領域が抽出され、抽出された肌色領域に基づいて第1の特徴点が特定されるので、撮像画像から直接第1の特徴点を抽出することが困難な場合であっても、確実に第1の特徴点を抽出することができる。
また、上記の画像認識プログラムにおいて、前記認識対象物の撮像時において、前記認識対象物を撮像した撮像画像を表示するように表示装置を制御する表示制御手段としてコンピュータをさらに機能させ、前記表示制御手段は、前記撮像画像上における前記認識対象物の位置を決めるためのマーカを画面上に表示するように前記表示装置を制御し、前記特徴点抽出手段は、前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の所定の領域を肌色領域として抽出し、抽出した前記肌色領域に基づいて特定される第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出することが好ましい。
この構成によれば、認識対象物の撮像時において、認識対象物を撮像した撮像画像を表示するように表示装置が制御され、撮像画像上における認識対象物の位置を決めるためのマーカが画面上に表示されるように表示装置が制御される。そして、撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の所定の領域が肌色領域として抽出され、抽出された肌色領域に基づいて特定される第1の特徴点が抽出されるとともに、登録画像において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点が抽出される。
したがって、撮像画像内の肌色領域を抽出することが困難な場合であっても、撮像画像上における認識対象物の位置を決めるためのマーカを画面上に表示し、撮像画像内の予め決められた領域を肌色領域として抽出することにより、確実に肌色領域を抽出することができる。
本発明によれば、予め認識可能であると判断された画像を用いて補正されるので、認識が困難な環境下で撮像された画像であっても高精度で認識することができる。また、認識対象となる1つの画像に対して予め複数の画像を登録しておく必要がないので、メモリのデータ量を削減することができる。
以下、本発明に係る実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、本発明の一実施形態による画像認識装置のハードウエア構成を示す図である。
図1に示す画像認識装置は、通常のコンピュータから構成され、入力装置1、ROM(リードオンリメモリ)2、CPU(中央演算処理装置)3、RAM(ランダムアクセスメモリ)4、外部記憶装置5、表示装置6、記録媒体駆動装置7及びI/F(入出力インターフェイス)9を備えて構成される。各ブロックは内部のバスに接続され、このバスを介して種々のデータ等が入出力され、CPU3の制御の下、種々の処理が実行される。
入力装置1は、キーボード及びマウス等から構成され、操作者が種々のデータ及び操作指令等を入力するために使用される。ROM2には、BIOS(Basic Input/Output System)等のシステムプログラム等が記憶されている。外部記憶装置5は、ハードディスクドライブ等から構成され、所定のOS(Operating System)及び後述する画像認識プログラム等が記憶されている。RAM4は、CPU3の作業領域等として用いられる。
記録媒体駆動装置7は、DVD−ROMドライブ、CD−ROMドライブ又はフレキシブルディスクドライブ等から構成される。なお、画像認識プログラムを、DVD−ROM、CD−ROM又はフレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体8に記録し、記録媒体駆動装置7により記録媒体8から画像認識プログラムを読み出して外部記憶装置5にインストールして実行するようにしてもよい。また、画像認識装置が通信装置等を備え、画像認識プログラムが通信ネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶されている場合、当該コンピュータからネットワークを介して画像認識プログラムをダウンロードして実行するようにしてもよい。
カメラ10は、I/F9を介してバスラインに接続され、CCDエリアセンサにより、人間の顔を含む画像(顔画像)を所定のフレームレート(例えば1/30sec)で取得する。表示装置6は、液晶表示装置又はCRT(陰極線管)等から構成され、CPU3の制御の基、カメラ10が撮影した人間の顔画像を表示する。
図2は、画像認識装置の機能を説明するためのブロック図である。図2に示すように、画像認識装置は、プログラム実行部100及び記憶部200を備えて構成される。プログラム実行部100は、CPU3が画像認識プログラムを実行することにより実現され、ユーザID取得部101、撮像画像取得部102、画像認識部103、判断部104、画像補正処理部105及び表示制御部106を備えて構成される。記憶部200は、RAM4等から構成され、CPU3が画像認識プログラムを実行することにより実現され、登録画像記憶部201及び撮像画像記憶部202を備えて構成される。
入力装置1は、ユーザを識別するためのユーザIDの入力を受け付ける。ユーザID取得部101は、入力装置1によって入力されたユーザIDを取得する。撮像画像取得部102は、認識対象物である人間(ユーザ)の顔を撮像した2次元の撮像画像をカメラ10から取得する。なお、撮像画像取得部102は、入力装置1を用いてユーザにより指定された1フレーム分の静止画像をカメラ10から取得する。
画像認識部103は、撮像画像取得部102によって取得された撮像画像を認識する。判断部104は、画像認識部103による撮像画像の認識が成功したか否かを判断する。登録画像記憶部201は、人間の顔を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として予め記憶する。また、登録画像記憶部201は、ユーザIDに対応付けて登録画像を記憶する。
画像補正処理部105は、判断部104によって撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像取得部102によって取得された撮像画像を補正する。画像補正処理部105は、登録画像取得部111、特徴点抽出部112、写像関数算出部113及び補正部114を備えて構成される。
登録画像取得部111は、ユーザID取得部101によって取得されたユーザIDに対応付けられている登録画像を登録画像記憶部201から取得する。特徴点抽出部112は、判断部104によって撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像取得部102によって取得された撮像画像内の顔領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、登録画像記憶部201に記憶されている登録画像内の顔領域において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出する。
写像関数算出部113は、特徴点抽出部112によって抽出された第1の特徴点の画素値と、第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出する。補正部114は、写像関数算出部113によって算出された写像関数を用いて、撮像画像取得部102によって取得された撮像画像の各画素値を逆写像変換し、撮像画像を補正する。ここで、撮像画像は、所定行×所定列でマトリックス状に配列された画素から構成され、各画素の画素値は、R,G,Bの3つの色成分を有し、R,G,Bの色成分は、各々、例えば0〜255の数値で表される。
なお、本実施の形態において、各画素の画素値は、RGB表色系で表される色成分を有しているが、本発明は特にこれに限定されず、HSV(H:色相、S:彩度、V:明度)表色系を用いてもよく、HSV表色系以外の表色系、例えばマンセル表色系、L*a*b*表色系、XYZ表色系又はCIE表色系等を用いてもよい。
撮像画像記憶部202は、補正部114によって補正された撮像画像を記憶する。なお、撮像画像記憶部202に記憶される撮像画像は、人間の顔に対して仮想的に化粧を施す化粧シミュレーションなどに用いられる。
表示制御部106は、人間の顔の撮像時において、顔を撮像した撮像画像を表示装置6に表示するように制御する。表示制御部106は、撮像画像上における顔の位置を決めるためのマーカを表示装置6の画面上に表示するように制御する。
なお、本実施の形態において、登録画像記憶部201が登録画像記憶手段の一例に相当し、撮像画像取得部102が撮像画像取得手段の一例に相当し、画像認識部103が認識手段の一例に相当し、判断部104が判断手段の一例に相当し、特徴点抽出部112が特徴点抽出手段の一例に相当し、写像関数算出部113が写像関数算出手段の一例に相当し、補正部114が補正手段の一例に相当し、表示制御部106が表示制御手段の一例に相当する。
ここで、登録画像記憶部201に画像を登録する登録処理について説明する。撮像画像を認識する画像認識処理の前段階として以下の登録処理が行われる。図3は、図2に示す画像認識装置による登録処理の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップS1において、ユーザID取得部101は、入力装置1によって入力されたユーザIDを取得する。このとき、表示制御部106は、ユーザによるユーザIDの入力を受け付けるためのユーザID入力画面を表示するように表示装置6を制御する。ユーザは、入力装置1を用いてユーザIDを入力する。
次に、ステップS2において、撮像画像取得部102は、ユーザの顔を撮像した撮像画像をカメラ10から取得する。次に、ステップS3において、画像認識部103は、撮像画像取得部102によって取得された撮像画像を認識する。具体的に、画像認識部103は、撮像画像取得部102によって取得された撮像画像内の顔を表す顔領域に含まれる特徴点を抽出する。この特徴点とは、顔領域における眉、目、鼻、唇、頬及び顎などの特徴的な部位を表す点である。なお、特徴点の抽出については、従来から種々の技術が提案されており、本実施の形態ではこれらの従来技術を用いることが可能である。
ここで、特徴点の抽出について説明する。図4は、撮像画像内の顔領域から抽出される特徴点の一例を示す図である。図4に示すように、複数の特徴点が、撮像画像20の顔領域21から抽出される。画像認識部103は、右目の瞳部分の特徴点P1、右目の目頭部分の特徴点P2、右目の目尻部分の特徴点P3、右目の上端部分の特徴点P4及び右目の下端部分の特徴点P5を抽出する。画像認識部103は、同様にして左目の特徴点P6〜P10を抽出する。また、画像認識部103は、右眉の右端部分の特徴点P11、右眉の左端部分の特徴点P12、左眉の右端部分の特徴点P13、左眉の左端部分の特徴点P14を抽出する。さらに、画像認識部103は、唇の右口角部分の特徴点P15及び左口角部分の特徴点P16を抽出する。さらにまた、画像認識部103は、鼻頭部分の特徴点P17、右頬の中心部分の特徴点P18及び左頬の中心部分の特徴点P19を抽出する。
例えば、目の位置に相当する特徴点P1〜P10を抽出する場合、撮像画像に対してエッジ検出が行われ、ハフ変換が行われることにより、左右の目の領域が検出される。そして、画像認識部103は、右目領域の瞳部分の中心画素を特徴点P1として抽出し、右目領域の右端の画素を特徴点P2として抽出し、右目領域の左端の画素を特徴点P3として抽出し、右目領域の上端の画素を特徴点P4として抽出し、右目領域の下端の画素を特徴点P5として抽出する。同様に、画像認識部103は、左目領域の瞳部分の中心画素を特徴点P6として抽出し、左目領域の左端の画素を特徴点P7として抽出し、左目領域の右端の画素を特徴点P8として抽出し、左目領域の上端の画素を特徴点P9として抽出し、左目領域の下端の画素を特徴点P10として抽出する。
また、例えば、眉の位置に相当する特徴点P11〜P14を抽出する場合、撮像画像の各画素が走査され、各画素の色成分値が黒色を示す領域が抽出され、抽出した黒色の領域の横幅が縦幅よりも2倍以上となる領域が抽出され、左右の眉の領域の位置が検出される。そして、画像認識部103は、右眉領域の右端の画素を特徴点P11として抽出し、右眉領域の左端の画素を特徴点P12として抽出し、左眉領域の左端の画素を特徴点P13として抽出し、左眉領域の右端の画素を特徴点P14として抽出する。
また、例えば、唇の位置に相当する特徴点P15,P16を抽出する場合、撮像画像の各画素が走査され、各画素の色成分値が赤色を示す領域が抽出され、唇領域の位置が検出される。画像認識部103は、唇領域の左端の画素を特徴点P15として抽出し、唇領域の右端の画素を特徴点P16として抽出する。
さらに、例えば、鼻頭の位置に相当する特徴点P17を抽出する場合、撮像画像の各画素が走査され、各画素の色成分値が黒色を示す2つの鼻孔領域が抽出される。そして、画像認識部103は、各鼻孔領域の中心点を結ぶ直線を底辺とする所定の2等辺三角形の頂点の画素を特徴点P17として抽出する。
さらにまた、例えば、左右の頬の位置に相当する特徴点P18,P19を抽出する場合、画像認識部103は、鼻頭の特徴点P17から所定の距離だけ左方向に離れた位置の画素を特徴点P18として抽出し、鼻頭の特徴点P17から所定の距離だけ右方向に離れた位置の画素を特徴点P19として抽出する。
なお、特徴点P1〜P19は一例であって、特徴点P1〜P19のうちのいずれかの特徴点を省略してもよいし、新たに特徴点を追加してもよく、図4に示す点に限定されない。また、上記の特徴点P1〜P19の抽出方法は一例であって、他の方法で特徴点P1〜P19を抽出してもよい。本実施の形態における特徴点は、画像上における1つの画素であるが、本発明は特にこれに限定されず、複数の画素の集合であってもよい。
図3に戻って、次にステップS4において、判断部104は、画像認識部103による撮像画像の認識が成功したか否かを判断する。具体的に、判断部104は、画像認識部103によって特徴点が正常に抽出された場合に認識が成功したと判断し、特徴点が正常に抽出されなかった場合に認識が失敗したと判断する。
図5は、特徴点を抽出することができない撮像画像の一例を示す図である。図5に示す撮像画像22は、照明の当たり具合により、顔全体の明度が低く、顔全体が暗くなっている。上記のように、特徴点の抽出には、エッジ検出や色成分値の検出が行われる。そのため、認識対象物に対する照明の当たり具合や、照明の色など、認識対象物が撮像される環境によっては、特徴点が抽出できない場合がある。すなわち、顔全体が暗かったり、顔全体が明るかったり、顔の色が異なったりした場合、特徴点が抽出できない場合がある。
図5の例では、顔全体が暗くなっているため、左目領域や右目領域を検出することができず、左目領域や右目領域の特徴点P1〜P10を抽出することができない。本実施の形態では、判断部104は、予め定められた複数の特徴点が全て抽出された場合や、抽出された各特徴点の位置関係が適切である場合、画像認識部103によって特徴点が正常に抽出されたと判断し、複数の特徴点のうち1つでも抽出できない点が存在する場合や、抽出された各特徴点の位置関係が不適切である場合、画像認識部103によって特徴点が正常に抽出されなかったと判断する。人間の目、鼻及び唇の位置関係は予め決まっている。そのため、各特徴点の距離が所定の範囲内である場合、各特徴点の位置関係が適切であると判断することができ、各特徴点の距離が所定の範囲外である場合、各特徴点の位置関係が不適切であると判断することができる。
撮像画像の認識が成功しなかったと判断された場合、すなわち、撮像画像の認識が失敗したと判断された場合(ステップS4でNO)、ステップS2の処理へ戻り、撮像画像取得部102は、ユーザの顔を撮像した撮像画像をカメラ10から再度取得する。そして、撮像画像の認識が成功するまで、ステップS2〜S4までの処理が繰り返し実行される。
一方、撮像画像の認識が成功したと判断された場合(ステップS4でYES)、ステップS5において、判断部104は、ユーザの顔を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として登録画像記憶部201に記憶する。このとき、判断部104は、ユーザID取得部101によって取得されたユーザIDを登録画像に対応付けて登録画像記憶部201に記憶する。
なお、本実施の形態では、所定の特徴点が全て抽出された場合及び/又は抽出された所定の特徴点同士の距離が所定の範囲内である場合に、認識可能と判断しているが、本発明は特にこれに限定されず、例えば、複数の顔パターンを予め記憶しておき、撮像画像がこの複数の顔パターンのうちの1つに略一致する場合に認識可能と判断してもよく、所定の認識条件を満たす場合に認識可能と判断してもよい。
このようにして、認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として登録画像記憶部201に予め記憶することができる。そして、画像認識処理時において、撮像画像の認識が失敗した場合、この登録画像を用いて撮像画像の補正が行われる。
続いて、カメラ10によって撮像された撮像画像を認識する画像認識処理について説明する。図6は、図2に示す画像認識装置による画像認識処理の一例を示すフローチャートである。なお、図6において、ステップS11〜S14の処理は、図3におけるステップS1〜S4の処理と同じであるので説明を省略する。撮像画像の認識が成功したと判断された場合(ステップS14でYES)、撮像画像の認識が正常に行われたため、画像認識処理を終了する。
一方、撮像画像の認識が成功しなかったと判断された場合、すなわち、撮像画像の認識が失敗したと判断された場合(ステップS14でNO)、ステップS15において、画像補正処理部105は、撮像画像取得部102によって取得された撮像画像を補正する画像補正処理を実行する。そして、画像補正処理部105による画像補正処理が実行された後、画像認識処理を終了する。
ここで、図6のステップS15における画像補正処理について説明する。図7は、図6のステップS15における画像補正処理の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップS21において、登録画像取得部111は、ユーザID取得部101によって取得されたユーザIDに対応付けられている登録画像を登録画像記憶部201から取得する。
次に、ステップS22において、特徴点抽出部112は、撮像画像取得部102によって取得された撮像画像内の肌色領域を抽出する。一般的に、日本人の顔は肌色であるので、肌色領域を抽出することによって、登録画像内における顔の位置を特定することが可能となる。特徴点抽出部112は、撮像画像の各画素を走査し、各画素の色成分を検出する。そして、特徴点抽出部112は、検出した色成分が肌色を示す画素の集合を肌色領域として抽出する。
なお、本実施の形態では、撮像画像から必ずしも肌色領域を抽出することができるとは限らない。例えば、照明の当たり具合によっては顔に影ができたり、照明の色によっては顔の肌の色が予め定めた肌色の色成分の範囲内に収まらない場合がある。このような場合、肌色領域を正確に抽出することは困難である。そこで、撮像画像から抽出する顔領域の範囲を予め決めておき、表示制御部106は、撮像画像上における顔の位置を決めるためのマーカを表示装置6の画面上に表示するように制御する。
図8は、表示装置の画面上に表示されるマーカの一例を示す図である。表示制御部106は、表示装置6の画面23上にユーザの顎及び頬の位置を決めるためのマーカ24を表示する。ユーザは、顔をこのマーカ24に合わせる。そして、特徴点抽出部112は、予め決められている領域を撮像画像から抽出することにより、撮像画像における顔領域の大まかな位置を特定することが可能となる。なお、マーカ24の位置は、上記に限定されず、顔領域の位置を特定することが可能な他の位置に表示してもよい。
図7に戻って、次に、ステップS23において、特徴点抽出部112は、撮像画像から抽出した肌色領域に基づいて特定される第1の特徴点を抽出するとともに、登録画像において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出する。ここで、第1の特徴点及び第2の特徴点は、少なくとも3つの特徴点を含む。本実施の形態では、鼻の頭部分に相当する特徴点と左右の頬の中央部分に相当する特徴点とが抽出される。これらの特徴点は、髪により特徴点が隠れていまい特徴点を抽出することができなくなるという不具合が生じにくい。また、これらの特徴点は、化粧などの影響による色変化が小さいため、容易に抽出することが可能である。特徴点抽出部112は、各四辺が撮像画像の各四辺に平行であり、撮像画像の肌色領域に外接する四角形の中心点を鼻の頭部分に相当する第1の特徴点として抽出する。また、特徴点抽出部112は、鼻頭の特徴点から所定の距離だけ左方向に離れた位置の画素を右の頬の中央部分に相当する第1の特徴点として抽出し、鼻頭の特徴点から所定の距離だけ右方向に離れた位置の画素を左の頬の中央部分に相当する第1の特徴点として抽出する。そして、特徴点抽出部112は、撮像画像における第1の特徴点の座標に対応する登録画像における座標を第2の特徴点として抽出する。
次に、ステップS24において、写像関数算出部113は、特徴点抽出部112によって抽出された第1の特徴点の画素値と、第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出する。ここで、登録画像における第2の特徴点の画素値をP(i)とし、撮像画像における第1の特徴点の画素値をQ(i)とし、写像関数をSとすると、下記の(1)式の関係が成り立つ。
ただし、上記の(1)式において、iは特徴点の数を表し、i≧3であり、P(i),Q(i)∈N3である。N3は、自然数からなる3次元空間(色空間)を表している。そして、上記の(1)式を写像関数Sについて求めると、下記の(2)式が得られる。
上記の(2)式に示すように、写像関数算出部113は、特徴点抽出部112によって抽出された第1の特徴点の画素値P(i)の疑似逆行列と、第2の特徴点の画素値Q(i)とを乗算することにより写像関数Sを算出する。なお、本実施の形態において、特徴点が複数の画素の集合である場合、複数の画素の画素値の平均値を特徴点の画素値とする。
次に、ステップS25において、補正部114は、写像関数算出部113によって算出された写像関数を用いて、撮像画像取得部102によって取得された撮像画像の各画素値を逆写像変換し、撮像画像を補正する。ここで、撮像画像の画素値をQ(i)とし、補正後の撮像画像の画素値をR(i)とすると、下記の(3)式が成り立つ。
R(i)=S−1Q(i)・・・・(3)
ただし、上記の(3)式において、iは撮像画像の画素数を表し、Q(i),R(i)∈N3である。N3は、自然数からなる3次元空間(色空間)を表している。上記の(3)式に示すように、補正部114は、写像関数Sの逆写像関数S−1と、撮像画像の画素値Q(i)とを乗算することにより、補正後の撮像画像の画素値R(i)を算出する。補正部114は、算出した画素値R(i)に撮像画像の画素値Q(i)を変換する。そして、補正部114は、補正後の撮像画像を撮像画像記憶部202に記憶する。
ただし、上記の(3)式において、iは撮像画像の画素数を表し、Q(i),R(i)∈N3である。N3は、自然数からなる3次元空間(色空間)を表している。上記の(3)式に示すように、補正部114は、写像関数Sの逆写像関数S−1と、撮像画像の画素値Q(i)とを乗算することにより、補正後の撮像画像の画素値R(i)を算出する。補正部114は、算出した画素値R(i)に撮像画像の画素値Q(i)を変換する。そして、補正部114は、補正後の撮像画像を撮像画像記憶部202に記憶する。
図9は、撮像画像の補正について説明するための図である。図9の左図に示すように、撮像画像25は、顔全体が暗くなっている。補正部114は、撮像画像25の画素値Q(i)に逆写像関数S−1を乗算することにより、補正後の撮像画像26の画素値R(i)を算出する。これにより、撮像画像25の画素値Q(i)は、画素値R(i)に補正され、図9の右図に示すように、顔全体を明るくすることができる。
このように、顔を撮像して認識可能と判断された撮像画像が登録画像として予め記憶される。そして、顔を撮像した撮像画像が取得され、取得された撮像画像が認識され、撮像画像の認識が成功したか否かが判断される。撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の顔を表す領域に含まれる第1の特徴点が抽出されるとともに、登録画像内の顔を表す領域において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点が抽出される。その後、第1の特徴点の画素値と、第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数が算出され、算出された写像関数を用いて、撮像画像の各画素値が逆写像変換され、撮像画像が補正される。
したがって、予め認識可能であると判断された画像を用いて補正されるので、認識が困難な環境下で撮像された画像であっても高精度で認識することができる。また、認識対象となる1つの画像に対して予め複数の画像を登録しておく必要がないので、メモリのデータ量を削減することができる。
また、撮像画像内の顔を表す領域に含まれる特徴点が抽出され、特徴点が正常に抽出された場合に認識が成功したと判断され、特徴点が正常に抽出されなかった場合に認識が失敗したと判断される。したがって、特徴点が正常に抽出されたか否かを判断することにより、画像の認識の成否を判断することができる。
さらに、撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の肌色領域が抽出され、抽出された肌色領域に基づいて特定される第1の特徴点が抽出されるとともに、登録画像において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点が抽出される。
したがって、撮像画像内の肌色領域、すなわち人間の顔を表す領域が抽出され、抽出された肌色領域に基づいて第1の特徴点が特定されるので、撮像画像から直接第1の特徴点を抽出することが困難な場合であっても、確実に第1の特徴点を抽出することができる。
さらにまた、顔の撮像時において、顔を撮像した撮像画像を表示するように表示装置6が制御され、撮像画像上における顔の位置を決めるためのマーカが画面上に表示されるように表示装置6が制御される。そして、撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の所定の領域が肌色領域として抽出され、抽出された肌色領域に基づいて特定される第1の特徴点が抽出されるとともに、登録画像において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点が抽出される。
したがって、撮像画像内の肌色領域を抽出することが困難な場合であっても、撮像画像上における認識対象物の位置を決めるためのマーカを画面上に表示し、撮像画像内の予め決められた領域を肌色領域として抽出することにより、確実に肌色領域を抽出することができる。
なお、本実施の形態では、撮像画像から肌色領域を抽出し、抽出した肌色領域に基づいて撮像画像及び登録画像から第1及び第2の特徴点を抽出しているが、本発明は特にこれに限定されず、撮像画像から肌色領域を抽出するとともに、登録画像から肌色領域を抽出し、抽出した肌色領域に基づいて撮像画像及び登録画像から第1及び第2の特徴点を抽出してもよい。登録画像の肌色領域は、撮像画像から肌色領域を抽出する上記の手法と同様に抽出することが可能である。また、登録画像における第2の特徴点も、撮像画像から第1の特徴点を抽出する上記の手法と同様に抽出することが可能である。
また、本実施の形態では、撮像画像から肌色領域を抽出し、抽出した肌色領域に基づいて撮像画像から第1の特徴点を抽出しているが、本発明は特にこれに限定されない。予め認識可能と判断された登録画像からは、特徴点を確実に抽出することができるので、先に登録画像から第2の特徴点を抽出し、抽出した第2の特徴点の座標に対応する撮像画像における座標を第1の特徴点として抽出してもよい。
さらに、本実施の形態では、撮像画像の全ての画素を補正しているが、本発明は特にこれに限定されず、髪を表す領域及び背景を表す領域以外の顔領域、すなわち撮像画像内の肌色の領域のみの画素を補正してもよい。この場合、補正する領域が少なくて済むため、処理時間を短縮することができる。
さらにまた、本実施の形態では、撮像画像が補正された後、画像認識処理を終了しているが、本発明は特にこれに限定されず、補正後の撮像画像を再度認識してもよい。図10は、補正後の撮像画像を再度認識する場合における画像認識処理の一例を示すフローチャートである。
図10に示すステップS31〜S35までの処理は、図6に示すステップS11〜S15までの処理と同じである。ステップS35において画像補正処理部105による画像補正処理が実行された後、ステップS33の処理へ戻り、補正後の撮像画像が再度認識される。
図11は、図10のステップS35における画像補正処理の一例を示すフローチャートである。まず、ステップS41において、登録画像取得部111は、撮像画像が既に補正済みであるか否かを判断する。なお、この判断は、撮像画像が補正されたか否かを表す補正情報を確認することで行われる。ここで、撮像画像が既に補正済みであると判断された場合(ステップS41でYES)、ステップS43において、登録画像取得部111は、前回取得した登録画像とは異なる登録画像を登録画像記憶部201から取得する。このとき、登録画像取得部111は、登録画像を登録画像記憶部201からランダムに取得してもよいし、ユーザIDに対応付けられている登録画像が複数記憶されている場合、ユーザIDに対応付けられている他の登録画像を登録画像記憶部201から取得してもよい。そして、前回取得した登録画像とは異なる登録画像が取得された後、ステップS44の処理へ移行する。
一方、撮像画像が既に補正済みでないと判断された場合、すなわち、撮像画像が補正されていないと判断された場合(ステップS41でYES)、ステップS42の処理へ移行する。なお、ステップS42〜S47までの処理は、図7のステップS21〜S25までの処理と同じであるので説明を省略する。
このように、補正された撮像画像が再度認識され、補正された撮像画像の認識が成功したか否かが判断される。補正された撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、撮像画像内の認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点が抽出されるとともに、別の登録画像内の認識対象物を表す領域において第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点が抽出される。したがって、補正後の撮像画像を再度認識した結果、再度認識が失敗した場合であっても、別の登録画像を用いて補正することができる。
なお、本実施の形態では、認識対象物を人間の顔とし、顔を認識する画像認識について説明しているが、本発明は特にこれに限定されず、人間の体の部位を認識する画像認識にも適用可能であり、さらに人間以外の動物や物品を認識する画像認識にも適用可能である。
1 入力装置
2 ROM
3 CPU
4 RAM
5 外部記憶装置
6 表示装置
7 記録媒体駆動装置
8 記録媒体
9 I/F
10 カメラ
100 プログラム実行部
101 ユーザID取得部
102 撮像画像取得部
103 画像認識部
104 判断部
105 画像補正処理部
106 表示制御部
111 登録画像取得部
112 特徴点抽出部
113 写像関数算出部
114 補正部
200 記憶部
201 登録画像記憶部
202 撮像画像記憶部
2 ROM
3 CPU
4 RAM
5 外部記憶装置
6 表示装置
7 記録媒体駆動装置
8 記録媒体
9 I/F
10 カメラ
100 プログラム実行部
101 ユーザID取得部
102 撮像画像取得部
103 画像認識部
104 判断部
105 画像補正処理部
106 表示制御部
111 登録画像取得部
112 特徴点抽出部
113 写像関数算出部
114 補正部
200 記憶部
201 登録画像記憶部
202 撮像画像記憶部
Claims (8)
- 認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として予め記憶する登録画像記憶手段と、
前記認識対象物を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、
前記撮像画像取得手段によって取得された撮像画像を認識する認識手段と、
前記認識手段による前記撮像画像の認識が成功したか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像内の前記認識対象物を表す領域において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段によって抽出された前記第1の特徴点の画素値と、前記第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出する写像関数算出手段と、
前記写像関数算出手段によって算出された前記写像関数を用いて、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像の各画素値を逆写像変換し、前記撮像画像を補正する補正手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする画像認識プログラム。 - 前記認識対象物は、人間の顔であることを特徴とする請求項1記載の画像認識プログラム。
- 前記認識手段は、前記補正手段によって補正された前記撮像画像を再度認識し、
前記判断手段は、前記認識手段による前記撮像画像の認識が成功したか否かを判断し、
前記特徴点抽出手段は、前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている別の前記登録画像内の前記認識対象物を表す領域において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出することを特徴とする請求項1又は2記載の画像認識プログラム。 - 前記認識手段は、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる特徴点を抽出し、
前記判断手段は、前記認識手段によって前記特徴点が正常に抽出された場合に認識が成功したと判断し、前記特徴点が正常に抽出されなかった場合に認識が失敗したと判断することを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の画像認識プログラム。 - 前記特徴点抽出手段は、前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の肌色領域を抽出し、抽出した前記肌色領域に基づいて特定される第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出することを特徴とする請求項2記載の画像認識プログラム。
- 前記認識対象物の撮像時において、前記認識対象物を撮像した撮像画像を表示するように表示装置を制御する表示制御手段としてコンピュータをさらに機能させ、
前記表示制御手段は、前記撮像画像上における前記認識対象物の位置を決めるためのマーカを画面上に表示するように前記表示装置を制御し、
前記特徴点抽出手段は、前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の所定の領域を肌色領域として抽出し、抽出した前記肌色領域に基づいて特定される第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出することを特徴とする請求項5記載の画像認識プログラム。 - 撮像画像取得手段が、認識対象物を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得ステップと、
認識手段が、前記撮像画像取得ステップにおいて取得された撮像画像を認識する認識ステップと、
判断手段が、前記認識ステップにおける前記撮像画像の認識が成功したか否かを判断する判断ステップと、
特徴点抽出手段が、前記判断ステップにおいて前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得ステップにおいて取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、前記認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として予め記憶する登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像内の前記認識対象物を表す領域において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
写像関数算出手段が、前記特徴点抽出ステップにおいて抽出された前記第1の特徴点の画素値と、前記第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出する写像関数算出ステップと、
補正手段が、前記写像関数算出ステップにおいて算出された前記写像関数を用いて、前記撮像画像取得ステップにおいて取得された前記撮像画像の各画素値を逆写像変換し、前記撮像画像を補正する補正ステップとを含むことを特徴とする画像認識方法。 - 認識対象物を撮像して認識可能と判断された撮像画像を登録画像として予め記憶する登録画像記憶手段と、
前記認識対象物を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、
前記撮像画像取得手段によって取得された撮像画像を認識する認識手段と、
前記認識手段による前記撮像画像の認識が成功したか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって前記撮像画像の認識が失敗したと判断された場合、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像内の前記認識対象物を表す領域に含まれる第1の特徴点を抽出するとともに、前記登録画像記憶手段に記憶されている前記登録画像内の前記認識対象物を表す領域において前記第1の特徴点と同じ位置にある第2の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段によって抽出された前記第1の特徴点の画素値と、前記第2の特徴点の画素値との関係を表す写像関数を算出する写像関数算出手段と、
前記写像関数算出手段によって算出された前記写像関数を用いて、前記撮像画像取得手段によって取得された前記撮像画像の各画素値を逆写像変換し、前記撮像画像を補正する補正手段とを備えることを特徴とする画像認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006239282A JP2008065378A (ja) | 2006-09-04 | 2006-09-04 | 画像認識プログラム、画像認識方法及び画像認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2006239282A JP2008065378A (ja) | 2006-09-04 | 2006-09-04 | 画像認識プログラム、画像認識方法及び画像認識装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JP2008065378A true JP2008065378A (ja) | 2008-03-21 |
Family
ID=39288078
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2006239282A Pending JP2008065378A (ja) | 2006-09-04 | 2006-09-04 | 画像認識プログラム、画像認識方法及び画像認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP2008065378A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9087265B2 (en) | 2010-02-25 | 2015-07-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Recognition apparatus and method thereof, and computer program |
-
2006
- 2006-09-04 JP JP2006239282A patent/JP2008065378A/ja active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US9087265B2 (en) | 2010-02-25 | 2015-07-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Recognition apparatus and method thereof, and computer program |
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