JP3139617B2 - 似顔絵作成方法及び装置 - Google Patents
似顔絵作成方法及び装置Info
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Description
メラや電子スチルカメラ等にて得られた対象人物の顔画
像を基に似顔絵を自動的に作成するための似顔絵作成方
法及び装置に係り、特に、顔部品画像間の相対的な位置
関係、並びに、顔部品画像それ自体の大きさや形状を、
対象人物の顔の計測値を用いて誇張することにより、似
顔絵の本質的な特徴である誇張した顔画像を自動的に作
成できるようにした似顔絵作成方法及び装置に関する。
される装置としては、例えば、特開平6−324671
号公報に記載された『図形表示装置』が知られている。
この装置にあっては、要するに、眉・目・鼻・口など顔
を構成する顔部品の画像データベースから適当な部品画
像を選択し、選択された部品画像を顔部品のない無地の
顔画像上に配置するものである。
人物画を挿入する似顔絵の向きを示すパラメータD、人
物画の拡大・縮小処理を行うための拡大率M、背景の中
に人物画を挿入する位置を示す位置パラメータCnをそ
れぞれ選択する。そして、背景データの上の位置パラメ
ータCnで示される位置に似顔絵合成結果データを合成
して表示装置に表示する。これにより、正面からの似顔
絵入力を行い、その後は表示角度データdに対応する向
きパラメータDを選択するだけで異なる角度の似顔絵デ
ータを自動生成し、似顔絵を背景データの内容と容易に
一致させ、しかも各図形の大きさも適切に合わせるよう
にしたものである。
うな従来装置にあっては、顔部品画像を配置する場所
が、固定あるいは実物の部品の場所と同じであったた
め、似顔絵の本質的な特徴である誇張した顔画像を作成
できないと言う問題点があった。
いろいろな人の顔部品に対応できるように、多くの顔部
品画像をあらかじめ用意しておかねばならないと言う問
題がある。
目してなされたものであり、その目的とするところは、
似顔絵の本質的特徴である誇張した顔画像を自動的に作
成できるようにした似顔絵作成方法及び装置を提供する
ことにある。
いろな人の顔部品に対応する場合でも、多くの顔部品を
あらかじめ用意することを不要とすることができる似顔
絵作成方法及び装置を提供することにある。
載の発明は、顔画像を入力するための顔画像入力手段
と、前記顔画像入力手段から入力された顔画像を解析し
て顔部品の形状及び配置に関する特徴量である顔特徴量
を抽出する顔特徴量抽出手段と、予め各顔部品の種類毎
に用意された複数の顔部品データを記憶しておくための
顔部品データ記憶手段と、前記顔部品データ記憶手段か
ら、前記顔部品の形状に関する特徴量を用いて、その形
状特徴量に該当する顔部品データを各顔部品の種類毎に
抽出する顔部品データ抽出手段と、前記抽出した顔部品
データで表現される顔部品を配置する位置の変更を制御
する変更パラメータを入力するための変更パラメータ入
力手段と、前記変更パラメータに基づいて前記顔特徴量
の中の顔部品の配置特徴量を修正して、前記顔部品デー
タ抽出手段で抽出した顔部品データに対応する顔部品パ
ターンを前記修正した配置特徴量で示される位置に配置
する顔部品配置手段と、を具備することを特徴とする似
顔絵作成装置にある。
置又は配置する位置を生成することのできる特徴量を意
味するものであり、後述する実施の形態では、X1,Y
1,Eye height等がこれに相当する。
ば、顔の特徴を強調するように顔部品を配置することが
可能となるので、似顔絵の本質的特徴である誇張した顔
画像を自動的に作成できる。
変更パラメータは、似顔絵作成対象人物の性別情報及び
/又は似顔絵作成対象人物が成人か否かの情報を含んで
いる請求項1に記載の似顔絵作成装置にある。
ば、性別や成人子供の別に合わせて、一層誇張した似顔
絵を自動的に作成することができる。
られた顔画像を解析して顔部品の形状及び配置に関する
特徴量である顔特徴量を抽出する顔特徴量抽出ステップ
と、各顔部品の種類毎に予め記憶された複数の顔部品デ
ータの中から、前記顔部品の形状に関する特徴量を用い
て、その形状特徴量に該当する顔部品データを各顔部品
の種類毎に抽出する顔部品データ抽出ステップと、前記
抽出した顔部品データで表現される顔部品を配置する位
置の変更を制御する変更パラメータを入力する変更パラ
メータ入力ステップと、前記入力された変更パラメータ
に基づいて前記顔特徴量の中の顔部品の配置特徴量を修
正して、前記顔部品データ抽出ステップで抽出した顔部
品データに対応する顔部品パターンを前記修正した配置
特徴量で示される位置に配置する顔部品配置ステップ
と、を具備することを特徴とする似顔絵作成方法にあ
る。
ば、顔の特徴を強調するように顔部品を配置することが
可能となるので、似顔絵の本質的特徴である誇張した顔
画像を自動的に作成できる。
変更パラメータは、似顔絵作成対象人物の性別又は似顔
絵作成対象者が成人か否かの情報を含んでいる請求項3
に記載の似顔絵作成方法にある。
ば、性別や成人子供の別に合わせて、一層誇張した似顔
絵を自動的に作成することができる。
像を入力するための顔画像入力手段と、前記入力された
顔画像から顔部品の特徴量を抽出する顔部品特徴量抽出
手段と、予め各顔部品の種類毎に用意された複数の顔部
品データを記憶しておくための顔部品データ記憶手段
と、前記顔部品データ記憶手段から、似顔絵作成におい
て使用される顔部品データを各顔部品の種類毎に抽出す
る顔部品抽出手段と、前記抽出された顔部品データで表
現される顔部品の大きさ又は形状を前記顔部品の特徴量
に基づいて修正するための相関を生成する相関生成手段
と、前記顔部品データ記憶手段から読み出した顔部品デ
ータの大きさ又は形状を前記相関によって修正して得た
顔部品を用いて似顔絵を合成する似顔絵合成手段と、を
具備することを特徴とする似顔絵作成装置にある。
ば、顔部品の形状や大きさを変換して誇張できるので、
印象的な似顔絵を作成できると共に、そのための顔部品
画像の記憶量を節減することができる。
相関生成手段は、似顔絵作成対象人物の性別又は成人か
否かの情報に基づいて相関を生成するものである、請求
項5に記載の似顔絵作成装置にある。
ば、子供のような顔や女性らしい顔等を容易に作成する
ことができる。
像を入力するための顔画像入力手段と、前記入力された
顔画像を解析して、顔部品の形状及び配置に関する特徴
量である顔特徴量を抽出する顔特徴量抽出手段と、予め
各顔部品の種類毎に用意された複数の顔部品データを記
憶しておくための顔部品データ記憶手段と、前記顔部品
データ記憶手段から似顔絵において使用する顔部品デー
タを選択する際に用いられるパラメータを入力するパラ
メータ入力手段と、似顔絵において使用する顔部品デー
タを、前記パラメータに基づいて、前記顔部品データ記
憶手段から顔部品の種類毎に抽出する顔部品抽出手段
と、前記抽出された顔部品データで表現される顔部品の
大きさ又は形状を、前記顔部品の形状に関する特徴量に
基づいて修正する顔部品修正手段と、前記顔部品修正手
段によって修正して得られる顔部品を、前記配置に関す
る特徴量に基づき配置して似顔絵を合成する似顔絵合成
手段と、を具備する似顔絵作成装置にある。
ば、顔部品の形状や大きさ、配置を変換して誇張するこ
とができるため、より印象的な似顔絵を作成することが
できる。それにより、予め顔部品を大量に設ける必要も
なくなり、顔部品画像の記憶量を節減することができ
る。
られた顔画像を解析して顔部品の特徴量を抽出する顔部
品特徴量抽出ステップと、各顔部品の種類毎に予め用意
され記憶された複数の顔部品データの中から、似顔絵作
成において使用される顔部品データを各顔部品の種類毎
に抽出する顔部データ品抽出ステップと、前記抽出した
顔部品データで表現される顔部品の大きさ又は形状を前
記顔部品の特徴量に基づいて修正するための相関を生成
する相関生成ステップと、前記抽出した顔部品データで
表現される顔部品の大きさ又は形状を前記相関によって
修正して得た顔部品を用いて似顔絵を合成する似顔絵合
成ステップと、を具備する、ことを特徴とする似顔絵作
成方法にある。
ば、顔部品の形状や大きさを変換して誇張することがで
きるため、より印象的な似顔絵を作成することができ
る。それにより、予め顔部品を大量に設ける必要もなく
なり、顔部品画像の記憶量を節減することができる。
相関生成ステップは、似顔絵作成対象人物の性別又は成
人か否かの情報に基づいて相関が生成されるものであ
る、請求項8に記載の似顔絵作成方法にある。
ば、子供のような顔や女性らしい顔等を容易に作成する
ことができる。
顔絵作成対象となる顔画像を入力する顔画像入力ステッ
プと、前記入力された顔画像を解析して、顔部品の形状
及び配置に関する特徴量である顔特徴量を抽出する顔特
徴量抽出ステップと、予め各顔部品の種類毎に用意され
た複数の顔部品データから似顔絵において使用される顔
部品データを選択する際に用いられるパラメータを入力
するパラメータ入力ステップと、前記予め用意された複
数の顔部品データから似顔絵において使用される顔部品
データを、前記パラメータに基づいて、各顔部品の種類
毎に抽出する顔部品抽出ステップと、前記抽出された顔
部品データで表現される顔部品の大きさ又は形状を、前
記顔部品の形状に関する特徴量に基づいて修正する顔部
品修正ステップと、前記顔部品修正ステップによって修
正して得られる顔部品を、前記配置に関する特徴量に基
づき配置して似顔絵を合成する似顔絵合成ステップと、
を具備することを特徴とする似顔絵作成方法にある。
れば、顔部品の形状や大きさ、配置を変換して誇張でき
るので、印象的な似顔絵を作成できると共に、そのため
の顔部品画像の記憶量を節減することができる。
形態につき、添付図面を参照して詳細に説明する。
施の形態)である似顔絵作成装置の全体構成を図1に示
し、またその動作手順を説明するためのフローチャート
を図2に示す。
置は、データ入力手段1と、画像入力手段2と、特徴量
抽出手段3と、特徴量記憶手段4と、非線形関数作成手
段5と、輪郭画像抽出手段6と、部品画像記憶手段7
と、部品配置手段8と、顔画像出力手段9とから構成さ
れている。これらの手段1〜9は、具体的には、以下の
ように構成されている。
人物パラメータや誇張程度パラメータを入力するために
使用されるものであり、例えばキーボードやマウス等の
入力装置により構成されている。ここで、この例では、
人物パラメータ(Person_para)の値は整数とされてお
り、具体的には、0(成人男性)、1(成人女性)、2
(子供)と決められている。尚、この例では、成人と子
供の区別は、15歳以上を成人、15歳未満を子供とし
ている。
物のカラー顔画像を取り込むためのものであり、具体的
には、例えばビデオカメラや電子スチルカメラ等で構成
することができるほか、予め撮影されたカラー顔画像が
何らかの記録媒体(例えば、フロッピーディスク、MO
ディスク、DVD等)に格納されているのであれば、そ
のような記録媒体からカラー顔画像を再生する再生装置
により構成することもできる。
入力されたカラー顔画像から、対象人物の顔の特徴量を
抽出するためのものである。ここで言う特徴量は、選択
用特徴量と、配置用特徴量と、拡大縮小率(Scale_rati
o)とから構成されている。選択用特徴量には、目の大
きさ(Eye_size)、目の形状(Eye_shape)、鼻の形状
(Nose_shape)、口の大きさ(Mouth_size)、口の形状
(Mouth_shape)、眉の濃さ(Brow_thickness)が含ま
れている。配置用特徴量には、顔輪郭の特徴量(X1,
Y1)、目の高さ(Eye_height)、目鼻間距離(Eye_no
se)、鼻口間距離(Nose_mouth)、目と目の間隔(Eye_
space)、目と眉の間隔(Eye_brow)が含まれている。
そして、上述の選択用特徴量は部品画像記憶手段7に記
憶されている部品画像を選択するために用いられ、また
上述の配置用特徴量は部品画像を輪郭画像上に合成する
ために用いられる。
われる選択用特徴量、配置用特徴量、拡大縮小率の具体
的な求め方を詳細に説明する。
法を説明する。ここで、顔の輪郭の特徴点(頭の頂点P
1、アゴの下端点P2、アゴの右端点P3、アゴの左端
点P4)は図3に示されるように定義される。このよう
な特徴点を求めるためには、まず、入力画像(RGB)
をHSVに変換し、肌色領域を抽出する。次いで、肌色
領域内を下側から探索することによりアゴのエッジを検
出し、アゴのエッジの最下点をP2とする。次いで、肌
色領域の右端点をP3、左端点をP4とする。次いで、
HSV変換後の顔画像から黒色領域を抽出し、その最上
点をP1とする。以上の4点(P1〜P4)を求めた
後、顔画像をグレー濃淡画像に変換する。
〜P4)を用いて顔輪郭の特徴点X1,Y1を求める方
法を説明する。xpiを特徴点iのX座標、ypiを特徴点i
のY座標とすれば、顔輪郭の特徴点X1,Y1は次式
(数1)により表される。
右端の特徴点の求めるための方法を説明する。ここで、
これらの特徴点(右目頭P5、右目尻P6、左目頭P
7、左目尻P8、鼻頭P9、鼻右端P10、鼻左端P1
1、口右端P12、口左端P13)は図3に示されるよ
うに定義される。これらの特徴点は、特徴点を含む特徴
点周辺部分の画像のテンプレートマッチングにより求め
られる。テンプレートマッチングの方法としては、例え
ば正規化濃度相関法を挙げることができる。正規化濃度
相関法ではグレー濃淡画像が用いられる。すなわち、対
象画像とテンプレート画像との間でグレー濃度の変化パ
ターンが照合され、グレー濃度の変化パターンが類似し
ているほど、照合一致の度合いが大きいものとされる。
そして、探索範囲内で最も照合一致の度合いが大きい点
が特徴点として抽出される。このとき、テンプレートと
しては、複数人の顔画像の各特徴点付近のグレー濃度を
平均化して求めた画像データが用いられる。テンプレー
トマッチングによる具体的な照合結果の一例を図19に
示す。
hape)並びに配置用特徴量(Eye_height,Eye_space)を
求めるための方法を図4を参照して説明する。なお、こ
こでは左目についてのみ説明するが、右目についても同
様な方法により求めることができる。図4において、目
頭P7の座標値(xp7,yp7)と目尻P8の座標値(xp8,y
p8)が既に与えられているものとする。尚、右目の場合
であれば、目頭P5と目尻P6とが与えられているもの
とする。
(イ)〜(ヌ)の通りである。 (イ)目の垂直中心線はY軸に平行、目の水平中心線は
X軸に平行 (ロ)目の垂直中心線のX座標=(目頭のX座標値+目
尻のX座標値)/2 (ハ)目の水平中心線のY座標=(目頭のY座標値+目
尻のY座標値)/2 (ニ)EyeSearchArea_X=Y1×0.02 (ホ)EyeSearchArea_Y=Y1×0.1 (ヘ)Y座標における加算明るさ=EyeSearchArea_X内
の該当Y座標における輝度の総和 (ト)Y座標における加算明るさの差分=Y座標の加算
明るさ−(Y−1)座標の明るさ (チ)D1=目の水平中心線よりも下で水平中心線に最
も近い位置に存在する加算明るさの極大値 (リ)D2=目の水平中心線よりも上で水平中心線に最
も近い位置に存在する加算明るさの極大値 (ヌ)D3=0.7×min(D1,D2) 但し、上記の計算式において、小数点以下は切り捨て
(座標値は整数値)
線を求める。ここで、目の基準水平線は、(yp7+yp8)
/2の点を通りX軸に平行な直線として求められ、また
目の基準垂直線は、(xp7+xp8)/2を通りY軸に平行
な直線として求められる。次いで、次式(数2)に従
い、目のX方向及びY方向のサーチ範囲を決定する。
Area_Y)の範囲内の各Y座標において、輝度値を総和す
る。但し、輝度値は255−濃度値とする。この例で
は、黒い画素の濃度を255、白い画素の濃度を0とし
ている。次いで、各Y座標において、{(xp7+xp8)/
2−(EyeSearchArea_X/2)}〜{(xp7+xp8)/2+
(EyeSearchArea_X/2)}の範囲の輝度値を『加算明
るさ』と定義し、この定義される加算明るさを{(yp7+
yp8)/2−(EyeSearchArea_Y/2)}〜{(yp7+yp
8)/2+(EyeSearchArea_Y/2)}の範囲内の各Y座
標について求める。ここで、1画素の輝度を用いずに加
算明るさを求める理由は、ノイズの影響を防ぐためであ
る。次いで、図4に示される(EyeSearchArea_X×EyeSe
archArea_Y)の範囲内の各Y座標において、上記の加算
明るさの差分を求める。このとき求められる差分は、次
式(数3)に示されるように、隣接するY座標の加算明
るさの差である。
ここで、D1は基準水平線よりも下で基準水平線に最も
近い位置に存在する加算明るさの極大点の値、D2は基
準水平線よりも上で基準水平線に最も近い位置に存在す
る加算明るさの極大点の値、D3はD1とD2のうち
で、値の小さい方の値に0.7を掛けた値、すなわち、
D3=0.7× min(D1,D2)である。次いで、
目の水平中心線から上方向へ探索していき、加算明るさ
がD3よりも大きくなる点を見つけ、この点を通りX軸
に平行な直線をEyeLineTop2とする。次いで、目の水平
中心線から下方向へ探索していき、加算明るさがD3よ
りも大きくなる点を見つけ、この点を通りX軸に平行な
直線をEyeLineBot2とする。次いで、直線EyeLineTop2か
ら上下方向にY1×0.03の範囲内で探索し、明るさ
の差分の極大点を見つける。この極大点を通りX軸に平
行な直線をEyeLineTop1とする。次いで、直線EyeLineBo
t2から上下方向にY1×0.03の範囲内で探索し、明
るさの差分の極大点を見つける。この極大点を通りX軸
に平行な直線をEyeLineBot1とする。次いで、互いに平
行な2直線EyeLineTop1とEyeLineBot1の距離をLeft_Eye
Width_Yとする。次いで、次式(数4)によりLeft EyeW
idth_Xを求める。
びにRight_EyeWidth_Yを求め、次式(数5)に従い左右
の値を平均化する。
により求める。
により求める。
Eye_noseを求めるための方法を説明する。この場合に
は、次式(数8)に示されるように、左右の目頭P5,
P7と鼻頭P9のY座標値を用いてRight Eye_nose,Lef
t Eye_noseを求める。次いで、求められたRight Eye_no
se,Left Eye_noseを平均化してY4を求める。次いで、
左右の鼻端点P10,P11と先に求められたY4とか
らNose_shape並びにY2を用いてEye_noseを求める。
配置用特徴量Nose_mouthを求めるための方法を図5を参
照して説明する。先ず、目の特徴量EyeLineTop1,EyeLin
eBot1を求めたと同様にして、MouthLineTop1,MouthLine
Bot1を求める。次いで、互いに平行な直線MouthLineTop
1とMouthLineBot1の距離をMouthWidth_Yとする。次い
で、次式(数9)を用いて、MouthWidth_Xを求める。
uth_sizeとMouth_shapeとを求める。
se_mouthを求める。尚、数11において、ymcはMouthLi
neTop1とMouthLineBot1とに平行でこれら直線の中間を
通る直線のY座標である。
徴量Eye_browを求める方法を図6を参照して説明する。
尚、ここでは、左眉の場合のみを説明するが、右眉につ
いても同様にして求めることができる。先ず、目の上側
のラインEyeLineTop1から上に向かって目の基準垂直線
上を探索していき、輝度が極小となる点を見つける。こ
の点が、最も黒い部分であり、眉の中心となる。次い
で、上記の極小点を通り、X軸に平行な直線を求め、こ
れを眉の基準水平線とする。眉の基準垂直線について
は、目の基準垂直線を延長した線とする。次いで、目の
特徴量EyeLineTop1,EyeLineBot1を求めたときと同様に
して、BrowLineTop1,BrowLineBot1を求める。次いで、
互いに平行な直線BrowLineTop1とBrowLineBot1との距離
を求め、これをLeft_BrowWidth_Yとする。右眉について
も、同様にして、Right_Browwidth_Yが求められる。次
いで、次式(数12)に従って、選択用特徴量Brow_thi
cknessが求められる。
って求められる。尚、次式において、ybLは左眉のBrowL
ineBot1のY座標値、ybRは右眉のBrowLineBot1のY座標
値、yeLは左目のEyelineTop1のY座標、yeRは右目のEye
lineTop1のY座標である。
って求める。尚、次式において、Scale_baseは予め設定
しておいた整数値である。
4、部品画像記憶手段7、及び部品配置手段8へと出力
されるデータの構造を図7に示す。
3から特徴量記憶手段4に対しては、Eye_height,Eye_s
pace,Eye_nose,Eye_mouth,Eye_browが出力される。ま
た、特徴量抽出手段3から部品画像記憶手段7に対して
は、Eye_size,Eye_shape,Nose_shape,Mouth_size,Mouth
_shape,Brow_thicknessが出力される。さらに、特徴量
抽出手段3から部品配置手段8に対しては、Scale_rati
o,Eye_height,Eye_space,Eye_nose,Nose_mouth,Eye_bro
w,X1,Y1が出力される。
る。本手段の入力は人物パラメータPerson_paraと配置
用特徴量であり、出力は(人物パラメータ、配置用特徴
量)のデータ列である。特徴量記憶手段4には、人物パ
ラメータPerson_paraと配置用特徴量とが対となって記
憶されている。特徴量記憶手段4に記憶される各データ
の構造を図8に示す。同図に示されるように、特徴量記
憶手段4内には、前述したPerson_para,Eye_height,Eye
_space,Eye_nose,Nose_mouth,Eye_browが記憶されてい
る。
のフローチャートを参照して説明する。この非線形関数
作成手段5の入力は人物パラメータ並びに配置用特徴量
のデータ列であり、またその出力は非線形関数である。
ここで、非線形関数とは、部品配置手段8において顔輪
郭と部品の位置関係、部品と部品の位置関係を誇張する
ために使用されるものである。この非線形関数の入力は
実物から得られた配置用特徴量であり、またその出力は
作成すべき顔画像の部品間の距離パラメータである。非
線形関数としては、例えば、図10に示される曲線のよ
うに、配置用特徴量がある値を越えると、部品間距離パ
ラメータの値が急激に増加する傾向にあるものが使用さ
れる。この例で使用される非線形関数としては、ファジ
イ推論ルールが採用されている。ファジイ推論ルールの
一例を図11に示す。この例にあっては、ファジイ推論
ルールの後件部の値は人物パラメータの値により使い分
けられるようにされており、特徴量データベースの場合
と同様にして、成人男性用、成人女性用、子供用の3種
類のルールが用意されている。後件部の値の一例を図1
1の右端に示す。また、ファジイラベルに関しては、そ
れぞれの特徴量に対して、SMALL,MEDIUM,
BIGの3種類のものが用意されている。各々のファジ
イ推論ルールは、1入力1出力である。また、ファジイ
推論の入力値は、特徴量抽出手段3にて求められた特徴
量(Eye_height,Eye_space,Eye_nose,Nose_mouth,Eye_b
row)である。尚、後に説明する数式においては、入力
値として使用されているXとは、これらの特徴量(Eye_
height,Eye_space,Eye_nose,Nose_mouth,Eye_brow)の
いずれか一つを示すものである。また、ファジイ推論の
出力値は部品間パラメータである。
関数の決定方法を図9のフローチャートを適宜に参照し
つつ以下に説明する。先ず、特徴量記憶手段4から成人
男性、成人女性、子供のそれぞれについて(ステップ9
02〜905)、配置用特徴量のデータ群を読み込み
(ステップ901)、次いで各々(ステップ9031,
9035,9036)の最小値MIN,平均値AVE、
最大値MAXを求める(ステップ9032)。次いで、
上記で求めた最小値MIN,平均値AVE、最大値MA
Xを用いて、次式(数15)に従い、各数値LEFT,
RIGHTを計算により求める(ステップ9033)。
大値MAX、LEFT,RIGHTの値を用いて、SM
ALL,MEDIUM,BIGの各メンバーシップ関数
を求める(ステップ9034)。なお、図9のフローチ
ャートにおいて、Iは人物パラメータであり、I=0の
場合は成人男性、I=1の場合は成人女性、I=2の場
合は子供のデータについて処理するものとする。また、
Jは特徴量の種別を示し、J=0の場合はEye_height,
J=1の場合はEye_space,J=2の場合はEye_nose,
J=3の場合はNose_mouth,J=4の場合はEye_browの
特徴量について処理するものとする。
数は、入力値をX、出力値をμs(X)とした場合、次
式(数16)により求められる。
X、出力値をμm(X)とした場合、次式(数17)に
より求められる。
出力値をμb(X)とした場合、次式(数18)により
求められる。
画像抽出手段6の入力はカラーの顔画像であり、またそ
の出力は2値の顔輪郭の画像である。先ず、輪郭画像抽
出手段6は、カラー顔画像の肌色領域を抽出する。次い
で、輪郭画像抽出手段6は、カラー顔画像を2値化す
る。次いで、輪郭画像抽出手段6は、2値化した顔画像
において、上記肌色領域と一致する領域の内部の濃度値
を0に設定する。輪郭画像抽出手段6により抽出された
顔輪郭の幾つかの例が図16に示されている。同図から
明らかなように、この輪郭画像抽出手段6によれば、対
象人物のそれぞれに関して、髪形と顎の輪郭線とで囲ま
れた図形として顔の輪郭を抽出することができる。
る。部品画像記憶手段7には、複数種類の右眉、左眉、
右目、左目、鼻、口の顔部品の画像が画像データベース
として記憶されており、これらの部品画像は、特徴量抽
出手段3から入力される選択用特徴量の値に応じて適宜
に選択され、部品配置手段8へと出力される。ここで、
部品画像は2値画像とされている。また、部品画像記憶
手段7は、特徴量抽出手段3から入力される選択用特徴
量の値を、図12に示される境界を用いて評価し、その
評価結果に応じて次のように選択用パラメータの値を変
える。
用意されており、選択パラメータに応じた部品が部品配
置手段8へと出力される。すなわち、眉の部品として
は、Brow_thicknessの3個の選択用パラメータに対して
3個の部品が用意されている。但し、左眉用と右眉用で
合計は6個の部品であり、左右の部品形状はY軸に関し
て対象である。また、目の部品としては、Eye_sizeの3
個の選択用パラメータとEye_shapeの3個の選択用パラ
メータの組み合わせに対して9個の部品が用意されてい
る。但し、左目用と右目用で合計は18個の部品であ
り、左右の部品形状はY軸に関して対象である。また、
鼻の部品としては、Nose_shapeの3個の選択用パラメー
タに対して3個の部品が用意されている。さらに、口の
部品としては、Mouth_sizeの3個の選択用パラメータと
Mouth_shapeの3個の選択用パラメータの組み合わせに
対して9個の部品が用意されている。
ローチャートを参照しつつ説明する。部品配置手段8の
入力は、配置用特徴量、拡大縮小率、部品画像、輪郭画
像、非線形関数、人物パラメータ、誇張程度パラメータ
である。また、部品配置手段8の出力は、部品画像と輪
郭画像とを合成した顔画像である。すなわち、部品配置
手段8は、データ入力手段1から人物パラメータ、誇張
程度パラメータを読み込み(ステップ1301)、輪郭
画像抽出手段6から輪郭画像を読み込み(ステップ13
02)、部品画像記憶手段7から部品画像を読み込み
(ステップ1303)、最後に、特徴量抽出手段3から
配置用特徴量並びに拡大縮小率を読み込む(ステップ1
304)。その後、それらの読み込まれたデータに基づ
いて、ファジイ推論ルールを用いて部品配置パラメータ
が推論により求められる(ステップ1305)。
11に示される部品配置ルールを一般化すると、各々の
配置場所は次式(数19)にて示される3つのルールに
て表現される。
ーシップ関数の出力値を各々μs(X),μm(X),
μb(X)とした場合、ファジイ推論の出力値である部
品間距離パラメータFZは、次式(数20)で示される
W1,W2,W3を用いた関数により表される。
合はFA、眉と目の間隔の場合はFB、目と鼻の間隔の
場合はFC、鼻と口の間隔の場合はFD、左右の目の間
隔の場合はFEであり、これらの値を用いて部品配置用
の実数値(YY2,YY3,YY4,XX2)が求めら
れる。
非線形関数の形を変える(ステップ1306)。誇張程
度パラメータの値をExaggerate_paraとした場合、部品
配置ルールにおけるW1とW3の値を変える。変更前の
W1,W3の値を各々W1_old,W3_old,変更後の値
をW1_new,W3_newとした場合、両者の関係は次式
(数21)により表される。
の符号が両式では異なる点である。そのため、Exaggera
te_paraの値が大きくなるほど、誇張の程度が大きくな
る。
の値Scale_ratioを利用して、各部品画像を拡大又は縮
小する(ステップ1307)。部品画像のある点(x,
y)が、拡大縮小されて点(X,Y)に位置を変えると
すると、両者の間には次式(数22)の関係が成立す
る。尚、具体的な変換方法については、参考文献『C言
語で学ぶ実践画像処理』(オーム社)等の記載を参照す
ることにより、当業者であれば容易に理解されるはずで
ある。
図14に示される部品配置用の実数値(YY2,YY
3,YY4,XX2)を次式(数23)により求める
(ステップ1306)。但し、FA,FB,FC,F
D,FEは、ファジイ推論の出力値である部品間距離パ
ラメータである。
14に示されるように、各部品画像を配置する(ステッ
プ1308)。但し、図15に示される各部品の代表点
が次式(数24)に示す位置になるように配置する。す
なわち、各部品の代表点が配置される座標は次式(数2
4)により表される。尚、ここで作成される画像は、2
値画像である。
像出力手段9は、以上で合成された顔画像を可視的に出
力させるものであり、具体的には、顔画像である2値画
像のハードコピーを出力する印刷装置や映像を映し出す
ディスプレイ装置等により構成されている。このように
して出力される顔画像の幾つかの例を図17及び図18
に示す。これらの図から明らかなように、顔部品画像間
の相対的な位置関係を対象人物の顔の計測値を用いて誇
張することにより、似顔絵の本質的な特徴である誇張し
た顔画像を自動的に作成していることが理解されるであ
ろう。
(1)部品の位置関係を誇張することにより、似顔絵の
本来的な特徴である誇張した顔画像を自動的に作成する
ことができること、(2)顔画像が対象者の顔に似なく
なるような過度の誇張を防ぐことができること、等の格
別の作用効果を有する。
(第2の実施の形態)である似顔絵作成装置の全体構成
を図20に示し、またその動作手順を説明するためのフ
ローチャートを図21に示す。
装置は、データ入力手段101と、画像入力手段102
と、特徴量抽出手段103と、特徴量記憶手段104
と、部品誇張用非線形関数作成手段105と、配置誇張
用非線形関数作成手段106と、輪郭画像抽出手段10
7と、部品画像記憶手段108と、部品誇張手段109
と、部品配置手段110と、顔画像出力手段111とか
ら構成されている。これらの手段101〜111は、具
体的には、以下のように構成されている。
する人物パラメータ、誇張部分選択パラメータ、誇張程
度パラメータ等を入力するために使用されるものであ
り、例えばキーボードやマウス等の入力装置により構成
されている。
rson_para)の値は整数とされており、具体的には、0
(成人男性)、1(成人女性)、2(子供)と決められ
ている。尚、この例では、成人と子供の区別は、15歳
以上を成人、15歳未満を子供としている。
lect_para)の値も整数値とされており、具体的には、
1(目の大きさ)、2(目の形状)、3(鼻の形状)、
4(口の大きさ)、5(口の形状)、6(眉の厚さ)、
7(目の高さ)、8(目と鼻の間隔)、9(鼻と口の間
隔)、10(左右の目の間隔)、11(目と眉の間隔)
と決められている。
とされており、具体的には、後述する非線形関数の表現
形態によって、Exaggerate_paraの場合と、R1,R2
の場合とが存在する。
象人物のカラー顔画像を取り込むためのものであり、具
体的には、例えばビデオカメラや電子スチルカメラ等で
構成することができるほか、予め撮影されたカラー顔画
像が何らかの記録媒体(例えば、フロッピーディスク、
MOディスク、DVD等)に格納されているのであれ
ば、そのような記録媒体からカラー顔画像を再生する再
生装置により構成することもできる。
にて入力されたカラー顔画像から、対象人物の顔の特徴
量を抽出するためのものである。ここで言う特徴量は、
部品誇張用特徴量と、配置誇張用特徴量と、拡大縮小率
(Scale_ratio)とから構成されている。
size)、目の形状(Eye_shape)、鼻の形状(Nose_shap
e)、口の大きさ(Mouth_size)、口の形状(Mouth_sha
pe)、眉の濃さ(Brow_thickness)が含まれている。
徴量(X1,Y1)、目の高さ(Eye_height)、目鼻間
距離(Eye_nose)、鼻口間距離(Nose_mouth)、目と目
の間隔(Eye_space)、目と眉の間隔(Eye_brow)が含
まれている。
置誇張用特徴量は、特徴量記憶手段104に記憶され
る。それらの中で、部品誇張用特徴量は部品画像の大き
さや形状を誇張するために用いられ、また配置誇張用特
徴量は部品画像を輪郭画像上に合成する場合に部品画像
間の位置関係を誇張するために用いられる。
て行われる部品誇張用特徴量、配置誇張用特徴量、拡大
縮小率の具体的な求め方を詳細に説明する。なお、この
説明は、先に説明した第1の実施の形態と一部重複する
であろうが、第2の実施の形態の理解を容易とするため
に、敢えて繰り返すものとする。
法を説明する。ここで、顔の輪郭の特徴点(頭の頂点P
1、アゴの下端点P2、アゴの右端点P3、アゴの左端
点P4)は図22に示されるように定義される。このよ
うな特徴点を求めるためには、まず、入力画像(RG
B)をHSVに変換し、肌色領域を抽出する。次いで、
肌色領域内を下側から探索することによりアゴのエッジ
を検出し、アゴのエッジの最下点をP2とする。次い
で、肌色領域の右端点をP3、左端点をP4とする。次
いで、HSV変換後の顔画像から黒色領域を抽出し、そ
の最上点をP1とする。以上の4点(P1〜P4)を求
めた後、顔画像をグレー濃淡画像に変換する。
〜P4)を用いて顔輪郭の特徴点X1,Y1を求める方
法を説明する。xpiを特徴点iのX座標、ypiを特徴点i
のY座標とすれば、顔輪郭の特徴点X1,Y1は次式
(数25)により表される。
右端の特徴点の求めるための方法を説明する。ここで、
これらの特徴点(右目頭P5、右目尻P6、左目頭P
7、左目尻P8、鼻頭P9、鼻右端P10、鼻左端P1
1、口右端P12、口左端P13)は図22に示される
ように定義される。これらの特徴点は、特徴点を含む特
徴点周辺部分の画像のテンプレートマッチングにより求
められる。テンプレートマッチングの方法としては、例
えば正規化濃度相関法を挙げることができる。正規化濃
度相関法ではグレー濃淡画像が用いられる。すなわち、
対象画像とテンプレート画像との間でグレー濃度の変化
パターンが照合され、グレー濃度の変化パターンが類似
しているほど、照合一致の度合いが大きいものとされ
る。そして、探索範囲内で最も照合一致の度合いが大き
い点が特徴点として抽出される。このとき、テンプレー
トとしては、複数人の顔画像の各特徴点付近のグレー濃
度を平均化して求めた画像データが用いられる。テンプ
レートマッチングによる具体的な照合結果の一例を図1
9に示す。
ye_shape)並びに配置誇張用特徴量(Eye_height,Eye_s
pace)を求めるための方法を図23を参照して説明す
る。なお、ここでは左目についてのみ説明するが、右目
についても同様な方法により求めることができる。図2
3において、目頭P7の座標値(xp7,yp7)と目尻P8
の座標値(xp8,yp8)が既に与えられているものとす
る。尚、右目の場合であれば、目頭P5と目尻P6とが
与えられているものとする。
下(イ)〜(ヌ)の通りである。 (イ)目の垂直中心線はY軸に平行、目の水平中心線は
X軸に平行 (ロ)目の垂直中心線のX座標=(目頭のX座標値+目
尻のX座標値)/2 (ハ)目の水平中心線のY座標=(目頭のY座標値+目
尻のY座標値)/2 (ニ)EyeSearchArea_X=Y1×0.02 (ホ)EyeSearchArea_Y=Y1×0.1 (ヘ)Y座標における加算明るさ=EyeSearchArea_X内
の該当Y座標における輝度の総和 (ト)Y座標における加算明るさの差分=Y座標の加算
明るさ−(Y−1)座標の明るさ (チ)D1=目の水平中心線よりも下で水平中心線に最
も近い位置に存在する加算明るさの極大値 (リ)D2=目の水平中心線よりも上で水平中心線に最
も近い位置に存在する加算明るさの極大値 (ヌ)D3=0.7×min(D1,D2) 但し、上記の計算式において、小数点以下は切り捨て
(座標値は整数値)
線を求める。ここで、目の基準水平線は、(yp7+yp8)
/2の点を通りX軸に平行な直線として求められ、また
目の基準垂直線は、(xp7+xp8)/2を通りY軸に平行
な直線として求められる。次いで、次式(数26)に従
い、目のX方向及びY方向のサーチ範囲を決定する。
chArea_Y)の範囲内の各Y座標において、輝度値を総和
する。但し、輝度値は255−濃度値とする。この例で
は、黒い画素の濃度値を255、白い画素の濃度値を0
としている。次いで、各Y座標において、{(xp7+xp
8)/2−(EyeSearchArea_X/2)}〜{(xp7+xp8)
/2+(EyeSearchArea_X/2)}の範囲の輝度値を
『加算明るさ』と定義し、この定義される加算明るさを
{(yp7+yp8)/2−(EyeSearchArea_Y/2)}〜
{(yp7+yp8)/2+(EyeSearchArea_Y/2)}の範囲
内の各Y座標について求める。ここで、1画素の輝度を
用いずに加算明るさを求める理由は、ノイズの影響を防
ぐためである。
a_X×EyeSearchArea_Y)の範囲内の各Y座標において、
上記の加算明るさの差分を求める。このとき求められる
差分は、次式(数27)に示されるように、隣接するY
座標の加算明るさの差である。
る。ここで、D1は基準水平線よりも下で基準水平線に
最も近い位置に存在する加算明るさの極大点の値、D2
は基準水平線よりも上で基準水平線に最も近い位置に存
在する加算明るさの極大点の値、D3はD1とD2のう
ちで、値の小さい方の値に0.7を掛けた値、すなわ
ち、D3=0.7× min(D1,D2)である。
していき、加算明るさがD3よりも大きくなる点を見つ
け、この点を通りX軸に平行な直線をEyeLineTop2とす
る。
していき、加算明るさがD3よりも大きくなる点を見つ
け、この点を通りX軸に平行な直線をEyeLineBot2とす
る。
Y1×0.03の範囲内で探索し、明るさの差分の極大
点を見つける。この極大点を通りX軸に平行な直線をEy
eLineTop1とする。
Y1×0.03の範囲内で探索し、明るさの差分の極大
点を見つける。この極大点を通りX軸に平行な直線をEy
eLineBot1とする。
とEyeLineBot1の距離をLeft_EyeWidth_Yとする。
dth Xを求める。
びにRight_EyeWidth_Yを求め、次式(数29)に従い左
右の値を平均化する。
を次式(数30)に従って計算により求める。
t_Eye_height,Y2,Eye_height,Eye_space)を次式(数3
1)に従って計算により求める。
用特徴量Eye_noseを求めるための方法を説明する。この
場合には、次式(数32)に示されるように、左右の目
頭P5,P7と鼻頭P9のY座標値を用いてRight_Eye_
nose,Left_Eye_noseを求める。
Eye_noseを平均化することによりY4が求められる。
に求められたY4とからNose_shape並びにY2を用いて
Eye_noseを求める。
びに配置誇張用特徴量Nose_mouthを求めるための方法を
図24を参照して説明する。先ず、目の特徴量EyeLineT
op1,EyeLineBot1を求めたと同様にして、MouthLineTop
1,MouthLineBot1を求める。
とMouthLineBot1の距離をMouthWidth_Yとする。次い
で、次式(数33)を用いて、MouthWidth_Xを求め
る。
量Mouth_sizeとMouth_shapeとを求める。
量Nose_mouthを求める。尚、数35において、ymcはMou
thLineTop1とMouthLineBot1とに平行でこれら直線の中
間を通る直線のY座標である。
誇張用特徴量Eye_browを求める方法を図25を参照して
説明する。尚、ここでは、左眉の場合のみを説明する
が、右眉についても同様にして求めることができる。先
ず、目の上側のラインEyeLineTop1から上に向かって目
の基準垂直線上を探索していき、輝度が極小となる点を
見つける。この点が、最も黒い部分であり、眉の中心と
なる。
な直線を求め、これを眉の基準水平線とする。眉の基準
垂直線については、目の基準垂直線を延長した線とす
る。
ot1を求めたときと同様にして、BrowLineTop1,BrowLine
Bot1を求める。
BrowLineBot1との距離を求め、これをLeft_BrowWidth_
Yとする。右眉についても、同様にして、Right_Browwi
dth_Yが求められる。
張用特徴量Brow_thicknessが求められる。
に従って求められる。尚、次式において、ybLは左眉のB
rowLineBot1のY座標値、ybRは右眉のBrowLineBot1のY
座標値、yeLは左目のEyelineTop1のY座標、yeRは右目
のEyelineTop1のY座標である。
って求める。尚、次式において、Scale_baseは予め設定
しておいた整数値である。
段104、部品誇張手段109、及び、部品配置手段1
10へと出力されるデータの構造を図26に示す。
103から特徴量記憶手段104に対しては、Eye_heig
ht,Eye_space,Eye_nose,Nose_mouth,Eye_brow,Eye_siz
e,Eye_shape,Nose_shape,Mouth_size,Mouth_shape,Brow
_thicknessが出力される。
手段109に対しては、Eye_size,Eye_shape,Nose_shap
e,Mouth_size,Mouth_shape,Brow_thicknessが出力され
る。
置手段110に対しては、Scale_ratio,Eye_height,Eye
_space,Eye_nose,Nose_mouth,Eye_brow,X1,Y1が出
力される。
する。本手段の入力は人物パラメータPerson_para、部
品誇張用特徴量、及び、配置誇張用特徴量である。
作成手段105並びに配置誇張用非線形関数作成手段1
06へと供給される。ここで、部品誇張用非線形関数作
成手段105への出力は、人物パラメータ並びに部品誇
張用特徴量である。また、配置誇張用非線形関数作成手
段106への出力は、人物パラメータ並びに配置誇張用
特徴量である。
タPerson_para、部品誇張用特徴量、及び、配置誇張用
特徴量が記憶されている。特徴量記憶手段104に記憶
される各データの構造を図27に示す。同図に示される
ように、特徴量記憶手段104内には、前述したPerson
_para,Eye_height,Eye_space,Eye_nose,Nose_mouth,Eye
_brow,Eye_size,Eye_shape,Nose_shape,Mouth_size,Mou
th_shape,Brow_thicknessが記憶されている。
5の構成を図28(非線形関数がファジイルール表現の
場合)並びに図29(非線形関数が数式表現の場合)の
フローチャートを参照して説明する。
の入力は人物パラメータ並びに部品誇張用特徴量のデー
タ列であり、またその出力は非線形関数並びに特徴量中
間値(非線形関数が数式表現の場合)である。ここで、
非線形関数とは、部品誇張手段109において顔部品の
形状や大きさを誇張するために使用されるものである。
この非線形関数の入力は実物から得られた部品誇張用特
徴量であり、またその出力は作成すべき顔部品の部品誇
張パラメータ(画像の拡大縮小率)である。非線形関数
としては、例えば、図32、図33に示される曲線のよ
うに、入力である部品誇張用特徴量xがある値を越える
と、出力である部品誇張パラメータf(x)の値が急激
に増加するS字傾向にあるものが使用される。
ファジイ推論ルールを用いる場合と数式を用いる場合と
が考えられる。部品誇張用のファジイ推論ルールの一例
を図34に示す。この例にあっては、ファジイ推論ルー
ルの後件部の値は人物パラメータの値により使い分けら
れるようにされており、特徴量データベースの場合と同
様にして、成人男性用、成人女性用、子供用の3種類の
ルールが用意されている。後件部の値の一例を図34の
右端に示す。また、ファジイラベルに関しては、それぞ
れの特徴量に対して、SMALL,MEDIUM,BI
Gの3種類のものが用意されている。各々のファジイ推
論ルールは、1入力1出力である。また、ファジイ推論
の入力値は、特徴量抽出手段103にて求められた部品
誇張用特徴量(Eye_size,Eye_shape,Nose_shape,Mouth_
size,Mouth_shape,Brow_thickness)である。尚、後に
説明する数式においては、入力値として使用されている
Xとは、これらの特徴量(Eye_size,Eye_shape,Nose_sh
ape,Mouth_size,Mouth_shape,Brow_thickness)のいず
れか一つを示すものである。また、ファジイ推論の出力
値は部品誇張パラメータである。
場合における部品誇張用非線形関数作成手段105の構
成を、特に、各ファジイラベルに対するメンバーシップ
関数の決定方法を中心として図28のフローチャートを
適宜に参照しつつ説明する。
性、成人女性、子供のそれぞれについて(ステップ28
02〜2805)、部品誇張用特徴量のデータ群を読み
込み(ステップ2801)、次いで各々(ステップ28
031,28035,28036)の最小値MIN,平
均値AVE、最大値MAXを求める(ステップ2803
2)。
値AVE、最大値MAXを用いて、次式(数39)に従
い、各数値LEFT,RIGHTを計算により求める
(ステップ28033)。
大値MAX、LEFT,RIGHTの値を用いて、SM
ALL,MEDIUM,BIGの各メンバーシップ関数
を求める(ステップ28034)。すなわち、SMAL
Lのメンバーシップ関数は、入力値をX、出力値をμs
(X)とした場合、次式(数40)により求められる。
X、出力値をμm(X)とした場合、次式(数41)に
より求められる。
出力値をμb(X)とした場合、次式(数42)により
求められる。
非線形関数は、部品誇張手段109へと送られ、これに
より後述の部品誇張処理に供される(ステップ280
6)。
る部品誇張用非線形関数作成手段105の構成を、図2
9のフローチャートを適宜に参照しつつ説明する。
性、成人女性、子供のそれぞれについて(ステップ29
02〜2905)、部品誇張用特徴量のデータ群を読み
込み(ステップ2901)、次いで各々(ステップ29
031,29035,29036)の最小値MIN並び
に最大値MAXを求める(ステップ29032)。
大値MAXを用いて、次式(数43)に従い、特徴量中
間値MIDを計算により求める(ステップ2903
3)。
MAX、特徴量中間値MID、定数R1,R2の値を用
いて、次式(数44)に従い、現在のIとJの値に相当
する特徴量について、非線形関数の係数aが計算により
求められる(ステップ29034)。但し、Iは人物パ
ラメータであり、I=0の場合は成人男性、I=1の場
合は成人女性、I=2の場合は子供のデータについて処
理するものとする。また、Jは特徴量の種別であり、J
=0の場合はEye_size、J=1の場合はEye_shape、J
=2の場合はNose_shape、J=3の場合はMouth_size、
J=4の場合はMouth_shape、J=5の場合はBrow_thic
knessの特徴量について処理するものとする。
非線形関数f(x)の出力が1となるような係数aを求
めることを意味している。すなわち、中間値MIDが入
力された場合には、部品画像の大きさや形状は誇張され
ない。
法について理論的な説明を行う。例えば、図32並びに
図33に示されるS字形状を有する非線形関数は一般に
次式(数45)により表される。
張用特徴量の場合と後に説明する配置誇張用特徴量の場
合とでは異なる。また、R1,R2の初期値はデフォル
ト値であるが、これらの値を変更することにより、誇張
の程度を調整することができる。例えば、デフォルト値
を使用すると、a=10の場合、非線形関数f(x)の
最大値は1.2となり、最小値は0.8となる。また、
係数aの値は、式(数44)に従って、計算により求め
られることは、先に説明したとおりである。
の非線形関数は、部品誇張手段109へと送られ、後述
の部品誇張処理に供される(ステップ2906)。
6の構成を図30(非線形関数がファジイルール表現の
場合)並びに図31(非線形関数が数式表現の場合)の
フローチャートを参照して説明する。
の入力は人物パラメータ並びに配置誇張用特徴量のデー
タ列であり、またその出力は非線形関数並びに特徴量中
間値(非線形関数が数式表現の場合)である。ここで、
非線形関数とは、部品配置手段110において顔輪郭と
部品の位置関係、部品と部品の位置関係等を誇張するた
めに使用されるものである。この非線形関数の入力は実
物から得られた配置誇張用特徴量であり、またその出力
は作成すべき顔画像の部品間の配置誇張パラメータであ
る。非線形関数としては、例えば、図32、図33に示
される曲線のように、入力である配置誇張用特徴量xが
ある値を越えると、出力である配置誇張パラメータf
(x)の値が急激に増加するS字傾向にあるものが使用
される。
ファジイ推論ルールを用いる場合と数式を用いる場合と
が考えられる。配置誇張用のファジイ推論ルールの一例
を図35に示す。この例にあっては、ファジイ推論ルー
ルの後件部の値は人物パラメータの値により使い分けら
れるようにされており、特徴量データベースの場合と同
様にして、成人男性用、成人女性用、子供用の3種類の
ルールが用意されている。後件部の値の一例を図35の
右端に示す。また、ファジイラベルに関しては、それぞ
れの特徴量に対して、SMALL,MEDIUM,BI
Gの3種類のものが用意されている。各々のファジイ推
論ルールは、1入力1出力である。また、ファジイ推論
の入力値は、特徴量抽出手段103にて求められた配置
誇張用特徴量(Eye_height,Eye_brow,Eye_nose,Nose_mo
uth,Eye_space)である。尚、後に説明する数式におい
ては、入力値として使用されているXとは、これらの特
徴量(Eye_height,Eye_brow,Eye_nose,Nose_mouth,Eye_
space)のいずれか一つを示すものである。また、ファ
ジイ推論の出力値は配置誇張パラメータである。
場合における配置誇張用非線形関数作成手段106の構
成を、特に、各ファジイラベルに対するメンバーシップ
関数の決定方法を中心として図30のフローチャートを
適宜に参照しつつ説明する。
性、成人女性、子供のそれぞれについて(ステップ30
02〜3005)、配置誇張用特徴量のデータ群を読み
込み(ステップ3001)、次いで各々(ステップ30
031,30035,30036)の最小値MIN,平
均値AVE、最大値MAXを求める(ステップ3003
2)。
値AVE、最大値MAXを用いて、先に部品誇張用非線
形関数作成手段の説明に際して引用した式(数39)に
従い、各数値LEFT,RIGHTを計算により求める
(ステップ28033)。
値AVE、最大値MAX、LEFT,RIGHTの値を
用いて、SMALL,MEDIUM,BIGの各メンバ
ーシップ関数を求める(ステップ28034)。
数は、入力値をX、出力値をμs(X)とした場合、先
に部品誇張用非線形関数作成手段の説明に際して引用し
た式(数40)により求められる。
は、入力値をX、出力値をμm(X)とした場合、先に
部品誇張用非線形関数作成手段の説明に際して引用した
式(数41)により求められる。
入力値をX、出力値をμb(X)とした場合、先に部品
誇張用非線形関数作成手段の説明に際して引用した式
(数42)により求められる。
ルール表現の非線形関数は、部品配置手段110へと送
られ、これにより後述の部品誇張処理に供される(ステ
ップ3006)。
る配置誇張用非線形関数作成手段106の構成を、図3
1のフローチャートを適宜に参照しつつ説明する。
性、成人女性、子供のそれぞれについて(ステップ31
02〜3105)、配置誇張用特徴量のデータ群を読み
込み(ステップ3101)、次いで各々(ステップ31
031,31035,31036)の最小値MIN並び
に最大値MAXを求める(ステップ31032)。
大値MAXを用いて、先に部品誇張用非線形関数作成手
段の説明に際して引用した式(数43)に従い、特徴量
中間値MIDを計算により求める(ステップ3103
3)。
特徴量最大値MAX、特徴量中間値MID、定数R1,
R2の値を用いて、先に部品誇張用非線形関数作成手段
の説明に際して引用した式(数44)に従い、現在のI
とJの値に相当する特徴量について、非線形関数の係数
aが計算により求められる(ステップ31034)。但
し、Iは人物パラメータであり、I=0の場合は成人男
性、I=1の場合は成人女性、I=2の場合は子供のデ
ータについて処理するものとする。また、Jは特徴量の
種別であり、J=0の場合はEye_height、J=1の場合
はEye_space、J=2の場合はEye_nose、J=3の場合
はNose_mouth、J=4の場合はEye_browの特徴量につい
て処理するものとする。
値が入力されたときに、非線形関数f(x)の出力が1
となるような係数aを求めることを意味している。すな
わち、中間値MIDが入力された場合には、部品配置は
誇張されない。
法について理論的な説明については、先に説明した部品
誇張用特徴量の場合と同様であるから省略する。
の非線形関数は、部品誇張手段109へと送られ、後述
の部品誇張処理に供される(ステップ3106)。
明する。この輪郭画像抽出手段107の入力はカラーの
顔画像であり、またその出力は2値の顔輪郭の画像であ
る。先ず、輪郭画像抽出手段107は、カラー顔画像の
肌色領域を抽出する。次いで、輪郭画像抽出手段107
は、カラー顔画像を2値化する。次いで、輪郭画像抽出
手段107は、2値化した顔画像において、上記肌色領
域と一致する領域の内部の濃度値を0に設定する。
郭画像抽出手段6により抽出された顔輪郭の幾つかの例
が図16に示されている。同図から明らかなように、こ
の輪郭画像抽出手段107によれば、対象人物のそれぞ
れに関して、髪形と顎の輪郭線とで囲まれた図形として
顔の輪郭を抽出することができる。
抽出された輪郭画像は、部品配置手段110に出力され
る。
明する。部品画像記憶手段108には、右眉、左眉、右
目、左目、鼻、口の顔部品の画像が、人物パラメータ
(I=0,1,2)の値毎に、画像データベースとして
記憶されており、これらの部品画像は、データ入力手段
101から入力される人物パラメータIの値に応じて適
宜に選択され、部品誇張手段109へと出力される。こ
こで、部品画像は2値画像とされている。
のフローチャートを参照しつつ説明する。部品誇張手段
109の入力は、特徴量抽出手段103から到来する部
品誇張用特徴量と、部品誇張用非線形関数作成手段10
5から到来する非線形関数並びに特徴量中間値と、部品
画像記憶手段108から到来する部品画像と、データ入
力手段101から到来する人物パラメータ、誇張部分選
択パラメータ、並びに、誇張程度パラメータである。ま
た、部品誇張手段109の出力は、大きさや形状が変更
された部品画像である。
入力手段101から人物パラメータ、誇張部分選択パラ
メータ、並びに、誇張程度パラメータを読み込み(ステ
ップ3601)、部品画像記憶手段108から部品画像
を読み込み(ステップ3602)、最後に、特徴量抽出
手段103から部品誇張用特徴量を読み込む(ステップ
3603)。
づいて、非線形関数を用いることにより、部品誇張パラ
メータが求められる(ステップ3604)。このとき、
図34に示される部品誇張ルールの後件部の値は、人物
パラメータの値により使い分けられる。
34に示される部品誇張ルールを一般化すると、各々の
配置場所は次式(数46)にて示される3つのルールに
て表現される。
ーシップ関数の出力値を各々μs(X),μm(X),
μb(X)とした場合、ファジイ推論の出力値である部
品誇張パラメータFZは、次式(数47)で示されるW
1,W2,W3を用いた関数により表される。
場合はFA、目の形状の場合はFB、鼻の形状の場合は
FC、口の大きさの場合はFD、口の形状の場合はF
E、眉の厚さの場合はFFであり、これらの値を用いて
部品の大きさや形状が変更される。
張部分選択パラメータと誇張程度パラメータとが入力さ
れると、それらの値に応じて非線形関数の形が変更され
る(ステップ3604)。すなわち、誇張部分選択パラ
メータで指定される特徴量の非線形関数が変形される。
形関数がファジイルールで表現されている場合と数式で
表現されている場合とで異なる。
いる場合には、次のように処理が進行される。ユーザが
入力する誇張程度パラメータの値をExaggerate_paraと
した場合、部品配置ルールにおけるW1とW3の値が変
更される。変更前のW1,W3の値を各々W1_old,W
3_old,変更後の値をW1_new,W3_newとした場合、
両者の関係は次式(数48)により表される。
rate_para の符号が両式では異なる点である。そのた
め、Exaggerate_paraの値が大きくなるほど、誇張の程
度が大きくなる。
は、次のように処理が進行される。この場合、先に説明
したように、非線形関数は次式(数49)にて表され
る。
値は、R1とR2である。これらの値に応じて、関数が
直接に変形されて誇張の程度が変更される。但し、特徴
量中間値MIDを用いて係数aの値を変更する必要があ
る。この係数aの値の変更は、次式(数50)に従って
行われる。
を変更する方法を以下に説明する。部品画像上の点
(x,y)が、拡大縮小されて点(X,Y)に位置を変
えるとすれば、大きさや形状の変更は次式(数51)で
表される。
品画像を相似的に拡大縮小することになり、x方向とy
方向の拡大縮小率が異なれば、部品画像を変形すること
になる。尚、画像の大きさや形状の具体的な変換方法に
ついては、参考文献『C言語で学ぶ実践画像処理』(オ
ーム社)等の記載を参照することにより、当業者であれ
ば容易に理解されるはずである。
のフローチャートを参照しつつ説明する。部品配置手段
10の入力は、特徴量抽出手段103から到来する配置
誇張用特徴量並びに拡大縮小率と、配置誇張用非線形関
数作成手段106から到来する非線形関数並びに特徴量
中間値と、部品誇張手段109から到来する部品画像
と、輪郭画像抽出手段107から到来する輪郭画像と、
データ入力手段101から入力される人物パラメータ、
誇張部分選択パラメータ、並びに、誇張程度パラメータ
である。また、部品配置手段110の出力は、部品画像
と輪郭画像とを合成した顔画像である。
入力手段1から人物パラメータ、誇張部分選択パラメー
タ、並びに、誇張程度パラメータを読み込み(ステップ
3701)、輪郭画像抽出手段107から輪郭画像を読
み込み(ステップ3702)、部品誇張手段109から
部品画像を読み込み(ステップ3703)、最後に、特
徴量抽出手段103から配置誇張用特徴量並びに拡大縮
小率を読み込む(ステップ3704)。その後、それら
の読み込まれたデータに基づいて、非線形関数を用い
て、配置誇張パラメータが求められる(ステップ370
5)。このとき、図35に示される配置誇張ルールの後
件部の値は、人物パラメータの値により使い分けられ
る。
35に示される配置誇張ルールを一般化すると、各々の
配置場所は次式(数52)にて示される3つのルールに
て表現される。
ーシップ関数の出力値を各々μs(X),μm(X),
μb(X)とした場合、ファジイ推論の出力値である配
置誇張パラメータFZは、次式(数53)で示されるW
1,W2,W3を用いた関数により表される。
合はFG、眉と目の間隔の場合はFH、目と鼻の間隔の
場合はFI、鼻と口の間隔の場合はFJ、左右の目の間
隔の場合はFKであり、これらの値を用いて部品配置用
の実数値(YY2,YY3,YY4,XX2)が求めら
れる。
張部分選択パラメータ並びに誇張程度パラメータが入力
された場合には、先に説明した部品誇張手段109の場
合と同様にして、その値に応じて非線形関数の形が変更
される(ステップ3705)。すなわち、ユーザが入力
する誇張程度パラメータの値をExaggerate_paraとした
場合、部品配置ルールにおけるW1とW3の値が変更さ
れる。変更前のW1,W3の値を各々W1_old,W3_ol
d,変更後の値をW1_new,W3_newとした場合、両者の
関係は先に引用した式(数48)により表される。
て、Exaggerate_para の符号が両式では異なる点であ
る。そのため、Exaggerate_paraの値が大きくなるほ
ど、誇張の程度が大きくなる。
の大きさに合わせるために、拡大縮小パラメータの値Sc
ale_ratioを利用して、各部品画像を拡大又は縮小する
(ステップ3707)。部品画像のある点(x,y)
が、拡大縮小されて点(X,Y)に位置を変えるとする
と、両者の間には次式(数54)の関係が成立する。
尚、具体的な変換方法については、参考文献『C言語で
学ぶ実践画像処理』(オーム社)等の記載を参照するこ
とにより、当業者であれば容易に理解されるはずであ
る。
図38に示される部品配置用の実数値(YY2,YY
3,YY4,XX2)を次式(数55)により求める
(ステップ3706)。但し、FG,FH,FI,F
J,FKは、ファジイ推論の出力値である部品間距離パ
ラメータである。
38に示されるように、各部品画像を配置する(ステッ
プ3708)。但し、図39に示される各部品の代表点
が次式(数56)に示す位置になるように配置する。す
なわち、各部品の代表点が配置される座標は次式(数5
6)により表される。尚、ここで作成される画像は、2
値画像である。
顔画像出力手段111は、以上で合成された顔画像を可
視的に出力させるものであり、具体的には、顔画像であ
る2値画像のハードコピーを出力する印刷装置や映像を
映し出すディスプレイ装置等により構成されている。
(1)部品の位置関係のみならず、部品の形状や大きさ
を誇張することにより、似顔絵の本質的な特徴である誇
張した印象的な顔画像を自動作成することができるこ
と、(2)多くの部品画像を用意しておく必要がないこ
と、(3)顔画像が対象者の顔に似なくなるような過度
の誇張を防ぐことができること、(4)利用者の好みに
応じて誇張の程度を調整することができること、等の格
別の作用効果を有する。
(第3の実施の形態)である変装シミュレーション機能
付きの似顔絵作成装置の全体構成を図40に示し、また
その動作手順を説明するためのフローチャートを図41
並びに図42に示す。
装置は、データ入力手段201と、似顔絵作成手段20
2と、部品画像記憶手段203と、選択メニュー記憶手
段204と、画像合成手段205と、表示手段206
と、印刷手段207とから構成されている。これらの手
段201〜207は、具体的には、以下のように構成さ
れている。
ら入力された属性番号や部品番号を部品画像記憶手段2
03へと与えたり、或いは、部品の変形や位置調整等と
言った利用者からの指示入力を画像合成手段205へと
与える機能を有するものであり、例えばキーボードやマ
ウス等の入力装置により構成されている。
用して、後述の選択メニューから「P.印刷」を選択し
た場合には、画像合成手段205にて合成された画像が
印刷手段207へと出力される。なお、この選択操作
は、例えばキーボードから「P」の文字を入力するか、
或いは画面上の「P.印刷」の部分にマウスカーソルを
移動させ、マウスボタンをクリックすること等により行
われる。
用して、後述の選択メニューから「Q.終了」を選択し
た場合には、画像合成手段205にて合成された画像が
印刷手段207へと出力される。なお、この選択操作
は、例えばキーボードから「Q」の文字を入力するか、
或いは画面上の「Q.終了」の部分にマウスカーソルを
移動させ、マウスボタンをクリックすること等により行
われる。
成は、先に図1若しくは図20を参照して説明した第1
若しくは第2の実施の形態におけるそれとほぼ同一であ
り、顔写真から抽出した特徴量に基づいて似顔絵を作成
するものである。ただし、この似顔絵作成手段202の
出力は、合成された似顔絵画像ではなくて、その前段階
の情報、すなわち選択されかつ誇張された似顔絵部品
(顔部品)、部品画像座標データ、位置関係データ
である点で、第1若しくは第2の実施の形態のそれとは
若干相違している。
この例では、左右の眉、左右の目、鼻、並びに、口が使
用されている。また、部品画像座標データとしては、第
1の実施の形態における図15並びに第2の実施の形態
における図39において×印で示された各部品の代表点
の座標が使用されている。また、位置関係データとして
は、第1の実施の形態の場合には、図14に示される、
Y2(目の高さ)、Y3(眉と目の間隔)、Y4(目と
鼻の間隔)、Y5(鼻と口の間隔)、並びに、X2(左
右の目の間隔)が使用され、第2の実施の形態の場合に
は、図38に示される、YY2(目の高さ)、YY3
(眉と目の間隔)、YY4(目と鼻の間隔)、YY5
(鼻と口の間隔)、並びに、XX2(左右の目の間隔)
が使用される。
絵に相当する顔部品と合成して例えば変装シミュレーシ
ョンを行うための背景部品、すなわち、顔輪郭部品・髪
型部品・胴体部品・メガネ部品・髭部品等の画像が複数
パターン記憶されている。それら背景部品画像の一例が
図43に示されている。なお、各部品のサイズは統一さ
れており、大きさを変更することなく、前述の似顔絵に
相当する顔部品(左右の眉、左右の目、鼻、並びに、
口)と違和感なく合成できるようになされている。
されている。カテゴリ記号は、利用者が合成したい背景
部品のカテゴリを選択するための記号であり、例えば、
顔輪郭部品は「A」、髪型部品は「B」、胴体部品は
「C」のように決められている。部品番号は、個々の部
品に付された番号(正の整数値)であり、利用者が複数
パターンの同種部品から1つの部品を選択する場合に使
用される。
と、そのカテゴリ記号が示す種類に含まれる全ての部品
画像の一覧が、それに付随する部品番号と共に、部品画
像記憶手段203から読み出され、表示手段206へと
送出される。これにより、利用者は、そのカテゴリ内か
ら合成したい部品画像を、その部品番号を使用して選択
指示することができる。利用者からの部品番号の入力が
あると、その部品番号が示す部品画像が部品画像記憶手
段203から読み出され、画像合成手段205へと送出
される。
においてそれらを互い整合させて合成させることができ
るように、基準点が決定されている。各背景部品に付さ
れた基準点の例が図43に示されている。すなわち、同
図に示されるように、顔輪郭部品には上下左右の各点P
1,P2,P3,P4からなる4個の基準点が(同図
a)、髪型部品にはその上部中央の点Qからなる1個の
基準点が(同図b)、胴体部品にはその首中央の点Qか
らなる1個の基準点が(同図c)、メガネ部品にはその
中央の点Qからなる1個の基準点が(同図d)、さら
に、髭部品にはその上部中央の点Qからなる1個の基準
点が決定されている(同図e)。また、それらの基準点
に対応して、各背景部品には、次のような座標値データ
が付随されている。すなわち、顔輪郭部品には4個の基
準点P1〜P4の座標値が、髪型部品には顔輪郭部品の
基準点P1に対する基準点Qの相対座標値が、胴体部品
には顔輪郭部品の基準点P2に対する基準点Qの相対座
標値が、メガネ部品には図44(a)に示される左目基
準点Eに対する基準点Qの相対座標値が、さらに、髭部
品には図44(b)に示される髭部品基準点Mに対する
基準点Qの相対座標値がそれぞれ付随的に記憶されてい
る。
利用者が選択可能な背景部品のカテゴリ名が文字列とし
て記憶されている。ここで、背景部品としては、例え
ば、「顔輪郭」、「髪型」、「胴体」、「メガネ」、
「髭」等が挙げられる。
上述の各カテゴリ名がその先頭に部品記号が付された状
態で読み出され、例えば、「A.顔輪郭」、「B.髪
型」の如くに、表示手段206へと送出される。これに
より、利用者は、変装で使用したい背景部品のカテゴリ
を、そのカテゴリ記号を使用して選択指示することがで
きる。
の印刷指示を受け付けるためのガイド項目「P.印
刷」、並びに、利用者からのプログラム終了指示を受け
付けるためのガイド項目「Q.終了」が設けられてい
る。
手段202から得られる似顔絵部品画像と部品画像記憶
手段203から得られる背景部品画像とを合成すること
により背景合成が施された似顔絵画像を生成し、これを
表示手段206又は印刷手段207へと送出する。
像(図43(a)参照)の中に似顔絵作成手段202か
ら得られる似顔絵部品(顔部品)を配置して似顔絵画像
を生成する第1の処理と、生成された似顔絵画像に背景
部品(図43(b),(c),(d),(e)参照)を
配置して背景合成(変装)似顔絵画像を生成する第2の
処理とを含んでいる。
処理については、先に説明した第1並びに第2の実施形
態における部品配置処理とほぼ同様であるため、該当部
分の記述を参照することにより、当業者であれば容易に
理解されるであろう。ただし、顔輪郭部品のそれぞれに
は、図43(a)に示されるように、4個の基準点(P
1,P2,P3,P4)の座標値が付随しているため、
これらの座標値を使用することにより顔輪郭部品と似顔
絵部品(顔部品)との合成が行われる。また、顔輪郭部
品が合成時のベースとなるため、他のカテゴリ部品が選
ばれる前に、先ず顔輪郭部品の選択モードに設定される
必要があるであろう。
を生成する第2の処理については、次のようにして行わ
れる。すなわち、先に説明したように、図43(b)〜
図43(e)に示される髪形、胴体、メガネ、髭の各部
品画像には基準点Qが設けられており、これらの基準点
には顔輪郭部品の基準点(図43(a)のP1,P2,
P3,P4)若しくは似顔絵部品の基準点(図44
(a)のE,図44(b)のM)に対する相対座標値が
付されている。そして、これらの相対座標値を利用する
ことにより、各変装部品の配置が行われる。
品については、髪形部品の基準点Qと顔輪郭の基準点P
1とが一致するように、部品配置が行われる。
は、顔輪郭部品の基準点P2(Xp2,Yp2)に対す
る胴体部品の基準点Qの相対座標値(dx,dy)が胴
体に付随して記憶されており、合成後の基準点Qの座標
値(Xq,Yq)が次式(数57)となるように部品配
置が行われる。
目頭の基準点E(Xe,Ye)に対するメガネ部品の基
準点Qの相対座標値(dx,dy)がメガネ部品に付随
して記憶されており、合成後のQの座標値(Xq,Y
q)が次式(数58)となるように部品配置が行われ
る。
M(Xm,Ym)に対する髭部品の基準点Qの相対座標
値(dx,dy)が髭部品に付随して記憶されており、
合成後のQの座標(Xq,Yq)が次式(数59)とな
るように部品配置が行われる。
配置されるが、利用者はキーホードやマウスを使用した
操作によって、画像上の部品サイズ変更や位置変更を行
うことができる。この機能は、グラフィカル・ユーザ・
インタフェースの機能を使用すれば、容易に実現するこ
とができる。
カテゴリの違う部品に置換したい場合もあるであろう。
この場合には、次のような機能を設けることが好まし
い。すなわち、各カテゴリに選択済みフラグを設ける。
全ての選択済みフラグの初期値は“0”(オフ)であ
る。一旦、カテゴリが選択されると、そのカテゴリの選
択済みフラグの値を“1”(オン)にする。選択済みフ
ラグがオンの状態で、同じカテゴリが再度選択される
と、既に合成していた該当カテゴリの部品を削除して、
新しい部品を合成する。
ためには、パソコン等の描画ツールで用いられるレイヤ
構造を利用すればよいであろう。例えば、レイヤ1に顔
輪郭部品、レイヤ2に似顔絵部品、レイヤ3に髪形部
品、・・・と言ったように、レイヤ別に部品を配置する
ことにより、合成した部品を削除することができる。
部品画像一覧、合成画像等を映し出すものであり、例え
ば液晶、CRT、プラズマディスプレイ等のディスプレ
イ装置にて構成することができる。
(変装)処理等が施された似顔絵画像のハードコピーを
生成するためのものであり、レーザビームプリンタ等の
各種のカラー若しくはモノクロプリンタ装置で構成する
ことができる。
トを参照しつつ、以上説明した変装シミュレーション機
能付きの似顔絵作成装置の一連の動作の流れを系統的に
説明する。利用者により装置が起動されると、当該利用
者の顔画像が電子カメラ等で読み込まれ、続いて、第1
並びに第2の実施の形態にて詳細に説明した経過を経
て、顔特徴量の抽出処理、似顔絵部品(顔部品)の選択
処理、似顔絵部品の誇張処理、位置関係データの作成処
理が実行される(ステップ4101)。
顔部品画像の一覧が表示されて、利用者の顔輪郭選択操
作を待機する状態となる(ステップ4102)。この状
態において、利用者から顔輪郭部品の部品番号が受け取
られると(ステップ4103)、指定された番号の顔輪
郭部品と似顔絵部品(顔部品)との合成処理が行われ
て、似顔絵が完成する(ステップ4104)。
なり(ステップ4105)、入力操作に応じて(ステッ
プ4106)、画像合成処理(ステップ4107)、画
像印刷処理(ステップ4108)、若しくは、終了処理
が実行される。
(ステップ4107)では、先ず、該当カテゴリの選択
済みフラグの内容が判定され(ステップ4201)、こ
れがオフ状態であれば(ステップ4201オフ)、該当
するカテゴリの選択済みフラグをオン状態にしたのち
(ステップ4202)、カテゴリ記号に相当する背景部
品画像の一覧がディスフプレイ装置の画面上に表示され
(ステップ4204)、利用者の選択操作を待機する状
態となる。これに対して、該当するカテゴリの選択済み
フラグがオン状態であれば(ステップ4201オン)、
既に合成されている該当カテゴリの背景部品を合成画像
から削除したのち(ステップ4203)、カテゴリ記号
に相当する部品画像の一覧がディスフプレイ装置の画面
上に表示され(ステップ4204)、利用者の選択操作
を待機する状態となる。
が受け取られると(ステップ4203)、部品番号に相
当する背景部品と似顔絵との合成処理が行われる(ステ
ップ4204)、背景合成された似顔絵はディスプレイ
装置の画面上に表示される。その後、利用者がマウスに
より部品サイズや位置の変更操作を行うと、それに応じ
て背景合成(変装)似顔絵の修正が行われて所望の変装
似顔絵が完成する(ステップ4205)。
プ4106)、完成した変装似顔絵はプリンタ装置から
カラー若しくはモノクロでプリントアウトされ(ステッ
プ4108)、これにより変装似顔絵のハードコピーが
得られることとなる。
変装シミュレーション機能付きの似顔絵作成方法及び装
置によれば、実際の顔画像から自動的に誇張して作成さ
れた似顔絵を用いつつも、これに適宜に背景部品を取り
付けて変装シミュレーションを行うことにより、より一
層興趣に富んだ似顔絵を作成することができる。
(第4の実施の形態)である簡易作成機能付きの似顔絵
作成装置の全体構成を図45に示し、またその動作手順
を説明するためのフローチャートを図46、図47、並
びに、図48に示す。
装置は、似顔絵作成手段301と、背景画像合成手段3
02と、表示手段303と、部品コード連結手段304
と、エンコード手段305と、画像バーコード合成手段
306と、印刷手段307と、デコード手段309と、
バーコード読み取り手段308とから構成される。
先に図1若しくは図20を参照して説明した第1若しく
は第2の実施の形態におけるそれとほぼ同一であり、顔
写真から抽出した特徴量に基づいて似顔絵を作成するも
のである。ただし、この似顔絵作成手段302の出力
は、顔画像を一定の規則に従って誇張して得られる似顔
絵画像だけではなくて、それに加えて、その前段階の情
報、すなわち似顔絵部品コード、配置コード、並び
に、部品座標データを出力する点で、第1若しくは第
2の実施の形態のそれとは若干相違している。
は、目・鼻・口・眉等の顔部品に関するコードとされて
いる。似顔絵部品が目である場合における似顔絵部品コ
ードの一例が図51に示されている。同図に示されるよ
うに、目の大きさに関しては、小さい(1)、普通
(2)、大きい(3)と決められている。目の形に関し
ては、細い(1)、普通(2)、丸い(3)と決められ
ている。さらに、目の傾きに関しては、下がり目
(1)、水平(2)、上がり目(3)と決められてい
る。そのため、例えば、目の特徴が、小さく・普通の形
・下がり目であると想定すると、目に関する似顔絵部品
コードは(121)となる。鼻、口、眉に関する顔部品
コードについてもそれぞれの特徴項目を例えば数値に変
換することで同様にして生成される。
置関係をコード化したものである。例えば、目と眉との
距離が325画素であると想定すると、目と眉の位置関
係に関するコードは(325)とされる。同様にして、
顔輪郭と目、右目と左目、目と鼻、鼻と口の位置関係が
それぞれコード化され、それら個別相互の位置関係コー
ドを連結することにより、目的とする配置コードが最終
的に生成される。
ば、第1の実施の形態における図15並びに第2の実施
の形態における図39において×印で示された各部品の
代表点の座標が使用される。
作成手段301から得られる似顔絵に背景画像を合成す
ることにより、背景合成された似顔絵画像を生成する。
なお、複雑化を回避するために図示を省略しているが、
図45に示される背景画像合成手段302には、先に、
第3の実施の形態の説明に際して参照した図40に示さ
れるデータ入力手段201、部品画像記憶手段203、
選択メニュー記憶手段204が含まれているものと理解
されたい。そのため、この背景画像合成手段302にお
ける背景画像合成処理は、第3の実施の形態において先
に説明したように、似顔絵作成手段301から得られる
似顔絵情報並びに部品座標データと、利用者が画面上の
メニューを見ながら対話処理で選択した背景部品画像と
を合成することにより行われる。そして、この背景合成
された似顔絵画像は、表示手段303へと送出される。
式、プラズマディスプレイ式等々のカラー若しくはモノ
クロのディスプレイ装置にて構成されており、この表示
手段303には背景合成された似顔絵画像や各種の操作
用メニュー画像等が適宜に表示されることとなる。
絵作成手段301から得られる似顔絵部品(顔部品)
コード並びに配置コードと、背景画像合成手段302
から得られる背景部品コードとを連結することによ
り、一定のフォーマットから成るコード列を生成する。
こうして得られたコード列は、エンコード手段305へ
と送出される。
ード連結手段304から送られてくるコード列を対応す
るバーコードに符号変換する。こうして得られたバーコ
ード情報は、画像バーコード合成手段306へと送出さ
れる。
は、背景画像合成手段302から得られる背景合成画像
とエンコード手段305から得られるバーコード情報と
に基づいて、背景合成画像とバーコードとが合成された
画像データを作成する。こうして作成された画像データ
は印刷手段307へと送出される。
装置では、画像バーコード合成手段306から得られる
画像データに基づいてプリント処理を実行することによ
り、図45の右下に印刷結果の一例が示されているよう
に、背景合成画像とバーコード310とが合成された画
像をカラー若しくはモノクロにて所定の若しくは任意の
用紙上にプリントアウトすることとなる。
先ほど背景合成画像がプリントアウトされた用紙からそ
れに付されたバーコード310を読み取る機能を有する
ものであり、公知のバーコードリーダにより実現するこ
とができる。こうして読み取られたバーコードは、デコ
ード手段309へと送出される。
ド読み取り手段308から送られてくるバーコードを復
号変換することにより、似顔絵部品(顔部品)コー
ド、配置コード、並びに、背景部品コードを生成出
力する。こうして得られた似顔絵部品コード並びに配置
コードは似顔絵作成手段301へと送出され、また背景
部品コードは背景画像合成手段302へと送出される。
ード手段309から得られた似顔絵部品コード並びに配
置コードに基づいて、顔写真等の利用者の顔画像に頼る
ことなく、所定の簡易手法を用いて似顔絵作成処理を実
行する。なお、この簡易手法を用いた似顔絵作成処理の
詳細については、図50を参照しつつ後に詳細に説明す
る。また、背景画像合成手段302では、デコード手段
309から得られる背景部品コードに基づいて、背景画
像合成処理を実行する。
並びに、図49及び図50の処理工程説明図を参照しつ
つ、この第4の実施の形態に係る簡易作成機能付きの似
顔絵作成装置の動作を系統的に説明する。
に、所定のモード指定操作を行うことにより(ステップ
4601)、写真から似顔絵作成を行う通常モード(ス
テップ4602)とバーコードから似顔絵作成を行う簡
易モード(ステップ4603)とのいずれかを選択的に
実行させることができる。
理内容の詳細が図47のフローチャート並びに図49の
処理工程説明図に示されている。図47のフローチャー
トに示されるように、処理が開始されると、先ず、似顔
絵作成手段301では、顔写真から抽出した特徴量に基
づいて似顔絵の作成を行う(ステップ4701)。すな
わち、図49の処理工程説明図に示されるように、電子
カメラ等から得られた顔写真に対して特徴抽出処理(4
901)が実行されて、顔に関する各種の特徴量が抽出
され、これらの特徴量に従って部品選択処理(490
2)が実行されて、目・鼻・口の部品コードが求められ
る。さらに、それらの特徴量に従って配置誇張処理(4
903)が実行されて、目・鼻・口の配置コードが求め
られる。
は、似顔絵と背景部品とを合成した背景合成画像の作成
が行われる(ステップ4702)。すなわち、似顔絵作
成手段301から得られる似顔絵画像並びに部品配置座
標データと別途利用者から指定された背景部品画像(胴
体・メガネ等)とに基づいて背景部品合成処理(490
4)が実行されて、背景合成画像が生成され、この背景
合成画像は表示手段303を構成するディスプレイ装置
の画面上に表示される。
ては、似顔絵部品(顔部品)コード、配置コード、
並びに、背景コードのそれぞれを連結する処理が実行
される(ステップ4703)。すなわち、目・鼻・口の
部品コードに対しては部品コード連結処理(4905)
が、目・鼻・口の配置コードに関しては配置コード連結
処理(4906)が、さらに、胴体・メガネ等の背景部
品コードに関しては背景コード連結処理(4907)が
実行され、これにより部品・配置・背景の各々別にコー
ド連結処理が行われる。さらに、それらの部品コード・
配置コード・背景コードに対して連結処理(4908)
が実行されて、最終的に、似顔絵コードが生成される。
したコード列から成る似顔絵コードを似顔絵バーコード
に変換する処理が行われる(ステップ4704)。すな
わち、似顔絵コードから似顔絵バーコードへの変換処理
(4909)が実行されて、似顔絵バーコードが出力さ
れるのである。
は、背景合成画像とバーコードとを合成した画像データ
が合成され、この画像データは印刷手段307へと送出
される(ステップ4705)。
ード合成手段306から得られる画像データに基づいて
印刷処理を実行することにより、背景合成画像とバーコ
ードとが合成された画像をプリントアウトすることとな
る(ステップ4706)。
モードの処理内容の詳細が図48のフローチャート並び
に図50の処理工程説明図に示されている。図48のフ
ローチャートに示されるように、処理が開始されると、
先ず、バーコード読み取り手段308では、先にプリン
トアウトされた似顔絵画像のハードコピー311からバ
ーコードの読み取りが行われる(ステップ4801)。
読み取られたバーコードは、似顔絵部品コード、配
置コード、並びに、背景部品コードに変換される(ス
テップ4802)。すなわち、図50の処理工程説明図
に示されるように、バーコード読み取り手段308にて
読み取られたバーコードに対してコード分解処理(50
01)が実行されることにより、目・鼻・口の部品コー
ド、目・鼻・口の配置コード、並びに、胴体・メガネ等
の背景コードが生成される。
は、似顔絵部品コードに対応する部品を選択して、配置
コードに基づき似顔絵画像を作成する(ステップ480
3)。すなわち、図50の処理工程説明図に示されるよ
うに、目・鼻・口の部品コードにより部品選択処理(5
002)が、また目・鼻・口の配置コードにより配置誇
張処理(5003)が実行されて、似顔絵画像が作成さ
れるのである。
は、図50の処理工程説明図に示されるように、胴体・
メガネ等の背景コードにより背景部品合成処理(500
4)が実行されて、背景合成された似顔絵画像が作成さ
れる(ステップ4804,4805,4806,480
7)。このとき、利用者に対しては、背景画像の変更が
許されている。すなわち、利用者が背景画像の変更を選
択しない場合には(ステップ4804変更しない)、背
景部品コードに対応する背景部品が選択されて(ステッ
プ4805)、背景合成処理が実行されるのに対して
(ステップ4807)、利用者が背景画像の変更を選択
する場合には(ステップ4804変更する)、利用者が
別の背景を選択するのを待って(ステップ4806)、
その新たに選択された背景部品により背景合成処理が実
行される(ステップ4807)。
おいては、背景合成画像とバーコードとを合成した画像
データが作成される(ステップ4808)。すなわち、
それに先立ち、部品コード連結手段304においては、
部品選択処理(5002)、配置誇張処理(500
3)、並びに、背景部品合成処理(5004)にて使用
された部品コード、配置コード、並びに、背景コードを
連結して似顔絵コードを生成するコード連結処理(50
05)が実行され、さらに、エンコード手段305にお
いては、似顔絵コードから似顔絵バーコードへの符号変
換処理(5006)が実行される。そして、この似顔絵
バーコードが背景合成された似顔絵と合成されるのであ
る。
簡易作成機能付きの似顔絵作成方法及び装置によれば、
実際の顔画像から自動的に誇張して作成された似顔絵を
用いつつも、これに適宜に背景部品を取り付けて変装シ
ミュレーションを行うことにより、より一層興趣に富ん
だ似顔絵を作成することができ、しかも、似顔絵のハー
ドコピーに付されたバーコードを装置に読み込まれるこ
とにより、気に入った顔写真から作成された似顔絵画像
を何度も繰り返して簡単に作成することができる。
第4の実施の形態において、図1、図20、図40、並
びに、図45に示される各機能実現手段は、コンピュー
タプログラムにて実現することができ、その際に、その
ようなコンピュータプログラムはフロッピーディスク、
CD、DVD等の可搬型記憶媒体に格納されて提供さ
れ、また一般にコンピュータの補助記憶装置(ハードデ
ィスク等)にインストールされて実行されるであろう。
によれば、似顔絵の本質的特徴である誇張した顔画像を
自動的に作成することができる。また、本発明によれ
ば、似顔絵の合成に必要とされる顔部品の量を節減する
ことができる。
置の全体構成を示すブロック図である。
置の動作を概略的に示すフローチャートである。
置において、顔の特徴点を説明するための図である。
置において、目の特徴量の抽出方法を説明するための図
である。
置において、口の特徴量の抽出方法を説明するための図
である。
置において、眉の特徴量の抽出方法を説明するための図
である。
置において、特徴量抽出手段から他の手段へ出力される
データの構造を示すための図である。
置において、特徴量データベースの各データの構造を示
す図である。
置において、非線形関数作成手段の構成を説明するため
のフローチャートである。
装置において、非線形関数の入出力特性の一例を説明す
るためのグラフである。
装置において、ファジイ推論ルールを説明するための図
である。
装置において、選択用特徴量に対する境界を説明するた
めの図である。
装置において、部品配置手段の構成を説明するためのフ
ローチャートである。
装置において、顔部品の配置方法を説明するための図で
ある。
装置において、顔部品配置における顔部品代表点の位置
を示す図である。
装置において、無地の全体顔画像の一例を説明するため
の図である。
装置において、出力画像の幾つかの例を示す図である。
装置において、出力画像の幾つかの例を示す図である。
装置において、テンプレートマッチングによる特徴点抽
出結果の一例を示す図である。
装置の全体構成を示すブロック図である。
装置の動作を概略的に示すフローチャートである。
装置において、顔の特徴点を説明するための図である。
装置において、目の特徴量の抽出方法を説明するための
図である。
装置において、口の特徴量の抽出方法を説明するための
図である。
装置において、眉の特徴量の抽出方法を説明するための
図である。
装置において、特徴量抽出手段から他の手段へ出力され
るデータの構造を示すための図である。
装置において、特徴量データベースの各データの構造を
示す図である。
装置において、部品誇張用非線形関数作成手段(非線形
関数がファジイルール表現の場合)の構成を説明するた
めのフローチャートである。
装置において、部品誇張用非線形関数作成手段(非線形
関数が数式表現の場合)の構成を説明するためのフロー
チャートである。
装置において、配置誇張用非線形関数作成手段(非線形
関数がファジイルール表現の場合)の構成を説明するた
めのフローチャートである。
装置において、配置誇張用非線形関数作成手段(非線形
関数が数式表現の場合)の構成を説明するためのフロー
チャートである。
装置において、非線形関数の一例を説明するための図で
ある。
装置において、非線形関数の他の一例を説明するための
図である。
装置において、部品誇張のためのファジイルールの一例
を説明するための図である。
装置において、配置誇張のためのファジイルールの一例
を説明するための図である。
装置において、部品誇張手段の構成を説明するためのフ
ローチャートである。
装置において、部品配置手段の構成を説明するためのフ
ローチャートである。
装置において、顔部品の配置方法を説明するための図で
ある。
装置において、顔部品配置における顔部品代表点の位置
を示す図である。
装置の全体構成を示すブロック図である。
装置の動作を概略的に示すフローチャートである。
理の詳細を示すフローチャートである。
装置において、背景部品とその基準点の関係を説明する
ための図である。
装置において、顔部品の基準点を説明するための図であ
る。
装置の全体構成を示すブロック図である。
装置の動作を概略的に示すフローチャートである。
似顔絵作成処理の詳細を示すフローチャートである。
からの似顔絵作成処理の詳細を示すフローチャートであ
る。
似顔絵作成処理の処理工程の内容を説明するためのブロ
ック図である。
コードからの似顔絵作成処理の処理工程の内容を説明す
るためのブロック図である。
の場合の部品コードの内容を説明する図である。
Claims (10)
- 【請求項1】 顔画像を入力するための顔画像入力手段
と、 前記顔画像入力手段から入力された顔画像を解析して顔
部品の形状及び配置に関する特徴量である顔特徴量を抽
出する顔特徴量抽出手段と、 予め各顔部品の種類毎に用意された複数の顔部品データ
を記憶しておくための顔部品データ記憶手段と、 前記顔部品データ記憶手段から、前記顔部品の形状に関
する特徴量を用いて、その形状特徴量に該当する顔部品
データを各顔部品の種類毎に抽出する顔部品データ抽出
手段と、 前記抽出した顔部品データで表現される顔部品を配置す
る位置の変更を制御する変更パラメータを入力するため
の変更パラメータ入力手段と、 前記変更パラメータに基づいて前記顔特徴量の中の顔部
品の配置特徴量を修正して、前記顔部品データ抽出手段
で抽出した顔部品データに対応する顔部品パターンを前
記修正した配置特徴量で示される位置に配置する顔部品
配置手段と、 を具備することを特徴とする似顔絵作成装置。 - 【請求項2】 前記変更パラメータは、似顔絵作成対象
人物の性別情報及び/又は似顔絵作成対象人物が成人か
否かの情報を含んでいる請求項1に記載の似顔絵作成装
置。 - 【請求項3】 与えられた顔画像を解析して顔部品の形
状及び配置に関する特徴量である顔特徴量を抽出する顔
特徴量抽出ステップと、 各顔部品の種類毎に予め記憶された複数の顔部品データ
の中から、前記顔部品の形状に関する特徴量を用いて、
その形状特徴量に該当する顔部品データを各顔部品の種
類毎に抽出する顔部品データ抽出ステップと、 前記抽出した顔部品データで表現される顔部品を配置す
る位置の変更を制御する変更パラメータを入力する変更
パラメータ入力ステップと、 前記入力された変更パラメータに基づいて前記顔特徴量
の中の顔部品の配置特徴量を修正して、前記顔部品デー
タ抽出ステップで抽出した顔部品データに対応する顔部
品パターンを前記修正した配置特徴量で示される位置に
配置する顔部品配置ステップと、 を具備することを特徴とする似顔絵作成方法。 - 【請求項4】 前記変更パラメータは、似顔絵作成対象
人物の性別又は似顔絵作成対象者が成人か否かの情報を
含んでいる請求項3に記載の似顔絵作成方法。 - 【請求項5】 顔画像を入力するための顔画像入力手段
と、 前記入力された顔画像から顔部品の特徴量を抽出する顔
部品特徴量抽出手段と、 予め各顔部品の種類毎に用意された複数の顔部品データ
を記憶しておくための顔部品データ記憶手段と、 前記顔部品データ記憶手段から、似顔絵作成において使
用される顔部品データを各顔部品の種類毎に抽出する顔
部品抽出手段と、 前記抽出された顔部品データで表現される顔部品の大き
さ又は形状を前記顔部品の特徴量に基づいて修正するた
めの相関を生成する相関生成手段と、 前記顔部品データ記憶手段から読み出した顔部品データ
の大きさ又は形状を前記相関によって修正して得た顔部
品を用いて似顔絵を合成する似顔絵合成手段と、 を具備することを特徴とする似顔絵作成装置。 - 【請求項6】 前記相関生成手段は、似顔絵作成対象人
物の性別又は成人か否かの情報に基づいて相関を生成す
るものである、請求項5に記載の似顔絵作成装置。 - 【請求項7】 顔画像を入力するための顔画像入力手段
と、 前記入力された顔画像を解析して、顔部品の形状及び配
置に関する特徴量である顔特徴量を抽出する顔特徴量抽
出手段と、 予め各顔部品の種類毎に用意された複数の顔部品データ
を記憶しておくための顔部品データ記憶手段と、 前記顔部品データ記憶手段から似顔絵において使用する
顔部品データを選択する際に用いられるパラメータを入
力するパラメータ入力手段と、 似顔絵において使用する顔部品データを、前記パラメー
タに基づいて、前記顔部品データ記憶手段から顔部品の
種類毎に抽出する顔部品抽出手段と、 前記抽出された顔部品データで表現される顔部品の大き
さ又は形状を、前記顔部品の形状に関する特徴量に基づ
いて修正する顔部品修正手段と、 前記顔部品修正手段によって修正して得られる顔部品
を、前記配置に関する特徴量に基づき配置して似顔絵を
合成する似顔絵合成手段と、 を具備する似顔絵作成装置。 - 【請求項8】 与えられた顔画像を解析して顔部品の特
徴量を抽出する顔部品特徴量抽出ステップと、 各顔部品の種類毎に予め用意され記憶された複数の顔部
品データの中から、似顔絵作成において使用される顔部
品データを各顔部品の種類毎に抽出する顔部データ品抽
出ステップと、 前記抽出した顔部品データで表現される顔部品の大きさ
又は形状を前記顔部品の特徴量に基づいて修正するため
の相関を生成する相関生成ステップと、 前記抽出した顔部品データで表現される顔部品の大きさ
又は形状を前記相関によって修正して得た顔部品を用い
て似顔絵を合成する似顔絵合成ステップと、 を具備する、ことを特徴とする似顔絵作成方法。 - 【請求項9】 前記相関生成ステップは、似顔絵作成対
象人物の性別又は成人か否かの情報に基づいて相関が生
成されるものである、請求項8に記載の似顔絵作成方
法。 - 【請求項10】 似顔絵作成対象となる顔画像を入力す
る顔画像入力ステップと、 前記入力された顔画像を解析して、顔部品の形状及び配
置に関する特徴量である顔特徴量を抽出する顔特徴量抽
出ステップと、 予め各顔部品の種類毎に用意された複数の顔部品データ
から似顔絵において使用される顔部品データを選択する
際に用いられるパラメータを入力するパラメータ入力ス
テップと、 前記予め用意された複数の顔部品データから似顔絵にお
いて使用される顔部品データを、前記パラメータに基づ
いて、各顔部品の種類毎に抽出する顔部品抽出ステップ
と、 前記抽出された顔部品データで表現される顔部品の大き
さ又は形状を、前記顔部品の形状に関する特徴量に基づ
いて修正する顔部品修正ステップと、 前記顔部品修正ステップによって修正して得られる顔部
品を、前記配置に関する特徴量に基づき配置して似顔絵
を合成する似顔絵合成ステップと、 を具備することを特徴とする似顔絵作成方法。
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JP8-94872 | 1997-01-13 | ||
JP9-15890 | 1997-01-13 | ||
JP1589097 | 1997-01-13 | ||
JP09050928A JP3139617B2 (ja) | 1996-03-25 | 1997-02-18 | 似顔絵作成方法及び装置 |
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Publication Number | Publication Date |
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JPH10255017A JPH10255017A (ja) | 1998-09-25 |
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Family
ID=27281183
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP09050928A Expired - Lifetime JP3139617B2 (ja) | 1996-03-25 | 1997-02-18 | 似顔絵作成方法及び装置 |
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JP2002175538A (ja) * | 2000-12-08 | 2002-06-21 | Mitsubishi Electric Corp | 似顔絵生成装置及び似顔絵生成方法及び似顔絵生成プログラムを記録した記録媒体及び通信用端末及び通信用端末による通信方法 |
JP3842073B2 (ja) * | 2001-05-25 | 2006-11-08 | シャープ株式会社 | 画像処理装置および画像処理プログラムならびに画像処理プログラムを記録した記録媒体 |
JP2003296713A (ja) * | 2002-04-04 | 2003-10-17 | Mitsubishi Electric Corp | 顔画像合成装置、顔画像合成方法およびその方法を実行するプログラムならびに顔画像合成装置を備えた通信用端末およびその通信用端末による通信方法 |
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JP2011090466A (ja) | 2009-10-21 | 2011-05-06 | Sony Corp | 情報処理装置及び方法、並びにプログラム |
JP2014048767A (ja) * | 2012-08-30 | 2014-03-17 | Casio Comput Co Ltd | 画像生成装置、画像生成方法及びプログラム |
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-
1997
- 1997-02-18 JP JP09050928A patent/JP3139617B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
Title |
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錯視を用いた似顔絵生成システム PICASSO について 村上和人 輿水大和 中山晶 福村晃夫 情報処理学会論文誌 Vol.34 Number10 P.2106−2116 平成5年10月15日発行 |
Also Published As
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JPH10255017A (ja) | 1998-09-25 |
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