JP3139617B2 - 似顔絵作成方法及び装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、ビデオカ
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。

【０００２】

【従来の技術】従来、似顔絵などの顔画像の作成に利用
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。

【０００３】すなわち、同装置にあっては、背景の中に
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。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
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。

【０００５】加えて、このような従来装置にあっては、
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。

【０００６】この発明は、このような従来の問題点に着
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。

【０００７】この発明の他の目的とするところは、いろ
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。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この出願の請求項１に記
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。

【０００９】ここで、『配置特徴量』とは、配置する位
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。

【００１０】そして、この請求項１に記載の発明によれ
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。

【００１１】この出願の請求項２に記載の発明は、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にある。

【００１２】そして、この請求項２に記載の発明によれ
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。

【００１３】この出願の請求項３に記載の発明は、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にあ
る。

【００１４】そして、この請求項３に記載の発明によれ
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。

【００１５】この出願の請求項４に記載の発明は、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にある。

【００１６】そして、この請求項４に記載の発明によれ
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。

【００１７】この出願の請求項５に記載の発明は、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。

【００１８】そして、この請求項５に記載の発明によれ
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。

【００１９】この出願の請求項６に記載の発明は、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にある。

【００２０】そして、この請求項６に記載の発明によれ
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。

【００２１】この出願の請求項７に記載の発明は、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。

【００２２】そして、この請求項７に記載の発明によれ
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。

【００２３】この出願の請求項８に記載の発明は、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
成方法にある。

【００２４】そして、この請求項８に記載の発明によれ
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。

【００２５】この出願の請求項９に記載の発明は、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にある。

【００２６】そして、この請求項９に記載の発明によれ
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。

【００２７】この出願の請求項１０に記載の発明は、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にある。

【００２８】そして、この請求項１０に記載の発明によ
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。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下、この発明の好ましい実施の
形態につき、添付図面を参照して詳細に説明する。

【００３０】この発明の好ましい実施の形態（第１の実
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。

【００３１】図１に示されるように、この似顔絵作成装
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。

【００３２】データ入力手段１は、利用者が、後述する
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。

【００３３】画像入力手段２は、本装置の内部に対象人
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。

【００３４】特徴量抽出手段３は、画像入力手段２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、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。

【００３５】以下に、上述した特徴量抽出手段３にて行
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。

【００３６】先ず、顔の輪郭の特徴点を求めるための方
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。

【００３７】次に、上記で求めた顔画像の特徴点（Ｐ１
〜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。

【００３８】

【数１】 Ｘ１＝ｘ_p4−ｘ_p3 Ｙ１＝ｙ_p1−ｙ_p2 （数１） 次に、目頭、目尻、鼻頭、鼻左端、鼻右端、口左端、口
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。

【００３９】次に、目の選択用特徴量（Eye_size,Eye_s
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。

【００４０】また、図４における作図上の約束事は以下
（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）

【００４１】先ず、目の基準水平線並びに目の基準垂直
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。

【００４２】

【数２】 EyeSearchArea_Ｘ＝Ｙ１×０．０２ EyeSearchArea_Ｙ＝Ｙ１×０．１ （数２） 次いで、図４に示される（EyeSearchArea_X×EyeSearch
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。

【００４３】

【数３】 差分＝Ｙ座標の加算明るさ−（Ｙ−１）座標の加算明るさ （数３） 次いで、図４に示される値Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を求める。
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。

【００４４】

【数４】 Left_EyeWidth_Ｘ＝Ｘ_p7−Ｘ_p8 （数４） 次いで、右目についても同様にしてRight_EyeWidth_X並
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。

【００４５】

【数５】 EyeWidth_Ｘ＝（Left_EyeWidth_Ｘ＋Right_EyeWidth_Ｘ）／２ EyeWidth_Ｙ＝（Left_EyeWidth_Ｙ＋Right_EyeWidth_Ｙ）／２ （数５） 次いで、目の選択用特徴量を次式（数６）に従って計算
により求める。

【００４６】

【数６】 Eye_size＝（EyeWidth_Ｘ×EyeWidth_Ｙ）／（Ｘ１×Ｙ１） Eye_shape＝EyeWidth_Ｙ／EyeWidth_Ｘ （数６） 次いで、目の配置用特徴量を次式（数７）に従って計算
により求める。

【００４７】

【数７】 Right_Eye_height＝（ｙ_p5＋ｙ_p6）／２−ｙ_p2 Left_Eye_height＝（ｙ_p7＋ｙ_p8）／２−ｙ_p2 Ｙ２＝（Right_Eye_height＋Left_Eye_height）／２ Eye_height＝Ｙ２／Ｙ１ Eye_space＝（ｘ_p7−ｘ_p5）／Ｘ１ （数７ ） 次に、鼻の選択用特徴量Nose_shape並びに配置用特徴量
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。

【００４８】

【数８】 Right_eye_nose＝ｙ_p5−ｙ_p9 Left_eye_nose＝ｙ_p7−ｙ_p9 Ｙ４＝（Right_eye_nose＋Left_eye_nose）／２ Nose_shape＝（ｘ_p11−ｘ_p10）／Ｙ４ Eye_nose＝Ｙ４／Ｙ２ （数８） 次に、口の選択用特徴量Mouth_size,Mouth_shape並びに
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。

【００４９】

【数９】 MouthWidth_Ｘ＝Ｘ_p13−Ｘ_p12 （数９ ） 次いで、次式（数１０）を用いて、口の選択用特徴量Mo
uth_sizeとMouth_shapeとを求める。

【００５０】

【数１０】 Mouth_size＝MouthWidth_Ｘ／Ｘ１ Mouth_shape＝MouthWidth_Ｙ／MouthWidth_Ｘ （数１０） 次いで、次式（数１１）を用いて、口の配置用特徴量No
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。

【００５１】

【数１１】 Ｙ５＝ｙ_p9−ｙ_mc Nose_mouth＝Ｙ５／Ｙ２ （数１１） 次に、眉の選択用特徴量Brow_thickness並びに配置用特
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。

【００５２】

【数１２】 Brow_thickness ＝（Left_BrowWidth_Ｙ＋Right_BrowWidth_Ｙ）／２／Ｙ１ （数１２） 次いで、配置用特徴量については、次式（数１３）に従
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。

【００５３】

【数１３】 Ｙ３＝（ｙ_bL＋ｙ_bR）／２−（ｙ_eL＋ｙ_eR）／２ Eye_brow＝Ｙ３／Ｙ２ （数１３） 次いで、拡大縮小率Scale_ratioを次式（数１４）に従
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。

【００５４】

【数１４】 Scale_ratio＝（Ｘ１×Ｙ１）／Scale_base （数１４） 以上説明した特徴量抽出手段３から、特徴量記憶手段
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。

【００５５】同図から明らかなように、特徴量抽出手段
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。

【００５６】次に、特徴量記憶手段４の構成を説明す
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。

【００５７】次に、非線形関数作成手段５の構成を図９
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。

【００５８】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）。

【００５９】

【数１５】 ＬＥＦＴ＝（ＭＩＮ＋ＡＶＥ）／２ ＲＩＧＨＴ＝（ＡＶＥ＋ＭＡＸ）／２ （数１５） 次いで、上記で求めた最小値ＭＩＮ，平均値ＡＶＥ、最
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。

【００６０】すなわち、ＳＭＡＬＬ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１６）により求められる。

【００６１】

【数１６】 また、ＭＥＤＩＵＭのメンバーシップ関数は、入力値を
Ｘ、出力値をμｍ（Ｘ）とした場合、次式（数１７）に
より求められる。

【００６２】

【数１７】 さらに、ＢＩＧのメンバーシップ関数は、入力値をＸ、
出力値をμｂ（Ｘ）とした場合、次式（数１８）により
求められる。

【００６３】

【数１８】 次に、輪郭画像抽出手段６の構成を説明する。この輪郭
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。

【００６４】次に、部品画像記憶手段７の構成を説明す
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。

【００６５】 選択用特徴量の値≦境界１ならば、選択用パラメータ値＝０ 境界１＜選択用特徴量の値≦境界２ならば、選択用パラメータ値＝１ 境界２＜選択用特徴量の値ならば、選択用パラメータ値＝２ 部品画像としては、選択用パラメータに対応した部品が
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。

【００６６】次に、部品配置手段８の構成を図１３のフ
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）。

【００６７】ファジイ推論の方法を以下に説明する。図
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。

【００６８】

【数１９】 ＩＦ Ｘ is ＳＭＡＬＬ ＴＨＥＮ ＦＺ is Ｗ１ ＩＦ Ｘ is ＭＥＤＩＵＭ ＴＨＥＮ ＦＺ is Ｗ２ ＩＦ Ｘ is ＢＩＧ ＴＨＥＮ ＦＺ is Ｗ３ （数１９） ここで、ＳＭＡＬＬ，ＭＥＤＩＵＭ，ＢＩＧの各メンバ
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。

【００６９】

【数２０】 但し、部品配置パラメータであるＦＺは、目の高さの場
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。

【００７０】次いで、誇張程度パラメータの値に応じて
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。

【００７１】

【数２１】 Ｗ１_new＝Ｗ１_old×（１−Exaggerate_para） Ｗ３_new＝Ｗ３_old×（１＋Exaggerate_para） ただし、０≦Exaggerate_para＜１ （数２１） ここで着目すべきは、前式において、Exaggerate_para
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。

【００７２】次いで、特徴量のうち拡大縮小パラメータ
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。

【００７３】

【数２２】 Ｙ＝Scale_ratio×ｙ， Ｘ＝Scale_ratio×ｘ （数２２） 次いで、部品距離パラメータ並びにＸ１，Ｙ１を基に、
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。

【００７４】

【数２３】 目の高さ ＹＹ２＝ＦＡ×Ｙ１ 眉と目の間隔 ＹＹ３＝ＦＢ×ＹＹ２ 目と鼻の間隔 ＹＹ４＝ＦＣ×ＹＹ２ 鼻と口の間隔 ＹＹ５＝ＦＤ×ＹＹ２ 左右の目の間隔 ＸＸ２＝ＦＥ×Ｘ１ （数２３） 次いで、求められた部品配置用の実数値に基づいて、図
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。

【００７５】

【数２４】 ｘ_center＝（ｘ_p3＋ｘ_p4）／２ 右眉：（ｘ_center−ＸＸ２／２，ｙ_p2＋ＹＹ２＋Eye_half_Ｙ＋ＹＹ３） 左眉：（ｘ_center＋ＸＸ２／２，ｙ_p2＋ＹＹ２＋Eye_half_Ｙ＋ＹＹ３） 右目：（ｘ_center−ＸＸ２／２，ｙ_p2＋ＹＹ２） 左目：（ｘ_center＋ＸＸ２／２，ｙ_p2＋ＹＹ２） 鼻：（ｘ_center，ｙ_p2＋ＹＹ２−ＹＹ４） 口：（ｘ_center，ｙ_p2＋ＹＹ２−ＹＹ４−ＹＹ５） （数２４ ） 次に、顔画像出力手段９の構成について説明する。顔画
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。

【００７６】そして、この第１の実施の形態によれば、
（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。

【００７７】次に、この発明の好ましい他の実施の形態
（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。

【００７８】図２０に示されるように、この似顔絵作成
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。

【００７９】データ入力手段１０１は、利用者が、後述
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。

【００８０】ここで、この例では、人物パラメータ（Pe
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。

【００８１】また、誇張部分選択パラメータ（Parts_se
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。

【００８２】さらに、誇張程度パラメータの値は実数値
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。

【００８３】画像入力手段１０２は、本装置の内部に対
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。

【００８４】特徴量抽出手段１０３は、画像入力手段２
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。

【００８５】部品誇張用特徴量には、目の大きさ（Eye_
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。

【００８６】また、配置誇張用特徴量には、顔輪郭の特
徴量（Ｘ１，Ｙ１）、目の高さ（Eye_height）、目鼻間
距離（Eye_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。

【００８７】そして、上述の部品誇張用特徴量並びに配
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。

【００８８】以下に、上述した特徴量抽出手段１０３に
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。

【００８９】先ず、顔の輪郭の特徴点を求めるための方
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。

【００９０】次に、上記で求めた顔画像の特徴点（Ｐ１
〜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。

【００９１】

【数２５】 Ｘ１＝ｘ_p4−ｘ_p3 Ｙ１＝ｙ_p1−ｙ_p2 （数２５） 次に、目頭、目尻、鼻頭、鼻左端、鼻右端、口左端、口
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。

【００９２】次に、目の部品誇張用特徴量（Eye_size,E
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。

【００９３】また、図２３における作図上の約束事は以
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）

【００９４】先ず、目の基準水平線並びに目の基準垂直
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。

【００９５】

【数２６】 EyeSearchArea_Ｘ＝Ｙ１×０．０２ EyeSearchArea_Ｙ＝Ｙ１×０．１ （数２６） 次いで、図２３に示される（EyeSearchArea_X×EyeSear
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。

【００９６】次いで、図２３に示される（EyeSearchAre
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。

【００９７】

【数２７】 差分＝Ｙ座標の加算明るさ−（Ｙ−１）座標の加算明るさ （数２７） 次いで、図２３に示される値Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を求め
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。

【００９８】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。

【００９９】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。

【０１００】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Ey
eLineTop1とする。

【０１０１】次いで、直線EyeLineBot2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Ey
eLineBot1とする。

【０１０２】次いで、互いに平行な２直線EyeLineTop1
とEyeLineBot1の距離をLeft_EyeWidth_Yとする。

【０１０３】次いで、次式（数２８）によりLeft_EyeWi
dth Xを求める。

【０１０４】

【数２８】 Left_EyeWidth_Ｘ＝Ｘ_p7−Ｘ_p8 （数２８） 次いで、右目についても同様にしてRight_EyeWidth_X並
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。

【０１０５】

【数２９】 EyeWidth_Ｘ＝（Left_EyeWidth_Ｘ＋Right_EyeWidth_Ｘ）／２ EyeWidth_Ｙ＝（Left_EyeWidth_Ｙ＋Right_EyeWidth_Ｙ）／２ （数２９） 次いで、目の部品誇張用特徴量（Eye_size,Eye_shape）
を次式（数３０）に従って計算により求める。

【０１０６】

【数３０】 Eye_size＝（EyeWidth_Ｘ×EyeWidth_Ｙ）／（Ｘ１×Ｙ１） Eye_shape＝EyeWidth_Ｙ／EyeWidth_Ｘ （数３０） 次いで、目の配置誇張用特徴量（Right_Eye_height,Lef
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。

【０１０７】

【数３１】 Right_Eye_height＝（ｙ_p5＋ｙ_p6）／２−ｙ_p2 Left_Eye_height＝（ｙ_p7＋ｙ_p8）／２−ｙ_p2 Ｙ２＝（Right_Eye_height＋Left_Eye_height）／２ Eye_height＝Ｙ２／Ｙ１ Eye_space＝（ｘ_p7−ｘ_p5）／Ｘ１ （数３１） 次に、鼻の部品誇張用特徴量Nose_shape並びに配置誇張
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。

【０１０８】次いで、求められたRight_Eye_nose,Left_
Eye_noseを平均化することによりＹ４が求められる。

【０１０９】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。

【０１１０】

【数３２】 Right_eye_nose＝ｙ_p5−ｙ_p9 Left_eye_nose＝ｙ_p7−ｙ_p9 Ｙ４＝（Right_eye_nose＋Left_eye_nose）／２ Nose_shape＝（ｘ_p11−ｘ_p10）／Ｙ４ Eye_nose＝Ｙ４／Ｙ２ （数３２） 次に、口の部品誇張用特徴量Mouth_size,Mouth_shape並
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。

【０１１１】次いで、互いに平行な直線MouthLineTop1
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。

【０１１２】

【数３３】 MouthWidth_Ｘ＝Ｘ_p13−Ｘ_p12 （数３３ ） 次いで、次式（数３４）を用いて、口の部品誇張用特徴
量Mouth_sizeとMouth_shapeとを求める。

【０１１３】

【数３４】 Mouth_size＝MouthWidth_Ｘ／Ｘ１ Mouth_shape＝MouthWidth_Ｙ／MouthWidth_Ｘ （数３４） 次いで、次式（数３５）を用いて、口の配置誇張用特徴
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。

【０１１４】

【数３５】 Ｙ５＝ｙ_p9−ｙ_mc Nose_mouth＝Ｙ５／Ｙ２ （数３５） 次に、眉の部品誇張用特徴量Brow_thickness並びに配置
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。

【０１１５】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。

【０１１６】次いで、目の特徴量EyeLineTop1,EyeLineB
ot1を求めたときと同様にして、BrowLineTop1,BrowLine
Bot1を求める。

【０１１７】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_Browwi
dth_Ｙが求められる。

【０１１８】次いで、次式（数３６）に従って、部品誇
張用特徴量Brow_thicknessが求められる。

【０１１９】

【数３６】 Brow_thickness ＝（Left_BrowWidth_Ｙ＋Right_BrowWidth_Ｙ）／２／Ｙ１ （数３６） 次いで、配置誇張用特徴量については、次式（数３７）
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。

【０１２０】

【数３７】 Ｙ３＝（ｙ_bL＋ｙ_bR）／２−（ｙ_eL＋ｙ_eR）／２ Eye_brow＝Ｙ３／Ｙ２ （数３７） 次いで、拡大縮小率Scale_ratioを次式（数３８）に従
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。

【０１２１】

【数３８】 Scale_ratio＝（Ｘ１×Ｙ１）／Scale_base （数３８） 以上説明した特徴量抽出手段１０３から、特徴量記憶手
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。

【０１２２】同図から明らかなように、特徴量抽出手段
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。

【０１２３】また、特徴量抽出手段１０３から部品誇張
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。

【０１２４】さらに、特徴量抽出手段１０３から部品配
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。

【０１２５】次に、特徴量記憶手段１０４の構成を説明
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。

【０１２６】また、その出力は、部品誇張用非線形関数
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。

【０１２７】特徴量記憶手段１０４には、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。

【０１２８】次に、部品誇張用非線形関数作成手段１０
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。

【０１２９】この部品誇張用非線形関数作成手段１０５
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。

【０１３０】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。

【０１３１】次に、非線形関数がファジイルール表現の
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。

【０１３２】先ず、特徴量記憶手段１０４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）。

【０１３３】次いで、上記で求めた最小値ＭＩＮ，平均
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）。

【０１３４】

【数３９】 ＬＥＦＴ＝（ＭＩＮ＋ＡＶＥ）／２ ＲＩＧＨＴ＝（ＡＶＥ＋ＭＡＸ）／２ （数３９） 次いで、上記で求めた最小値ＭＩＮ，平均値ＡＶＥ、最
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。

【０１３５】

【数４０】 また、ＭＥＤＩＵＭのメンバーシップ関数は、入力値を
Ｘ、出力値をμｍ（Ｘ）とした場合、次式（数４１）に
より求められる。

【０１３６】

【数４１】 さらに、ＢＩＧのメンバーシップ関数は、入力値をＸ、
出力値をμｂ（Ｘ）とした場合、次式（数４２）により
求められる。

【０１３７】

【数４２】 そして、このようにして得られたファジイルール表現の
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）。

【０１３８】次に、非線形関数が数式表現の場合におけ
る部品誇張用非線形関数作成手段１０５の構成を、図２
９のフローチャートを適宜に参照しつつ説明する。

【０１３９】先ず、特徴量記憶手段１０４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）。

【０１４０】次いで、上で求めた最小値ＭＩＮ並びに最
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）。

【０１４１】

【数４３】 ＭＩＤ←（ＭＩＮ＋ＭＡＸ）／２ （数４３） 次いで、上で求めた特徴量最小値ＭＩＮ、特徴量最大値
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。

【０１４２】

【数４４】 上式は、特徴量データ群の中間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、部品画像の大きさや形状は誇張され
ない。

【０１４３】ここで、数式を用いた非線形関数の実現方
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。

【０１４４】

【数４５】 ここで、Ｒ１，Ｒ２，ａの値は、ここで説明する部品誇
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。

【０１４５】そして、このようにして得られた数式表現
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）。

【０１４６】次に、配置誇張用非線形関数作成手段１０
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。

【０１４７】この配置誇張用非線形関数作成手段１０６
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。

【０１４８】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。

【０１４９】次に、非線形関数がファジイルール表現の
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。

【０１５０】先ず、特徴量記憶手段１０４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）。

【０１５１】次いで、上記で求めた最小値ＭＩＮ，平均
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）。

【０１５２】次いで、上記で求めた最小値ＭＩＮ，平均
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）。

【０１５３】すなわち、ＳＭＡＬＬ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、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。

【０１５４】また、ＭＥＤＩＵＭのメンバーシップ関数
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。

【０１５５】さらに、ＢＩＧのメンバーシップ関数は、
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。

【０１５６】そして、このようにして得られたファジイ
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）。

【０１５７】次に、非線形関数が数式表現の場合におけ
る配置誇張用非線形関数作成手段１０６の構成を、図３
１のフローチャートを適宜に参照しつつ説明する。

【０１５８】先ず、特徴量記憶手段１０４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）。

【０１５９】次いで、上で求めた最小値ＭＩＮ並びに最
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）。

【０１６０】次いで、上で求めた特徴量最小値ＭＩＮ、
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。

【０１６１】上式（数４４）は、特徴量データ群の中間
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。

【０１６２】ここで、数式を用いた非線形関数の実現方
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。

【０１６３】そして、このようにして得られた数式表現
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）。

【０１６４】次に、輪郭画像抽出手段１０７の構成を説
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。

【０１６５】第１の実施の形態にて説明したように、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。

【０１６６】このようにして輪郭画像抽出手段１０７で
抽出された輪郭画像は、部品配置手段１１０に出力され
る。

【０１６７】次に、部品画像記憶手段１０８の構成を説
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。

【０１６８】次に、部品誇張手段１０９の構成を図３６
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。

【０１６９】すなわち、部品誇張手段１０９は、データ
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）。

【０１７０】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。

【０１７１】ファジイ推論の方法を以下に説明する。図
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。

【０１７２】

【数４６】 ＩＦ Ｘ is ＳＭＡＬＬ ＴＨＥＮ ＦＺ is Ｗ１ ＩＦ Ｘ is ＭＥＤＩＵＭ ＴＨＥＮ ＦＺ is Ｗ２ ＩＦ Ｘ is ＢＩＧ ＴＨＥＮ ＦＺ is Ｗ３ （数４６） ここで、ＳＭＡＬＬ，ＭＥＤＩＵＭ，ＢＩＧの各メンバ
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。

【０１７３】

【数４７】 但し、部品誇張パラメータであるＦＺは、目の大きさの
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。

【０１７４】また、データ入力手段１０１において、誇
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。

【０１７５】誇張程度パラメータと変形方法とは、非線
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。

【０１７６】非線形関数がファジイルールで表現されて
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。

【０１７７】

【数４８】 Ｗ１_new＝Ｗ１_old×（１−Exaggerate_para） Ｗ３_new＝Ｗ３_old×（１＋Exaggerate_para） ただし、０≦Exaggerate_para＜１ （数４８） ここで着目すべきは、前式（数４８）において、Exagge
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。

【０１７８】非線形関数が数式で表現されている場合に
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。

【０１７９】

【数４９】 上式において、ユーザが入力する誇張程度パラメータの
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。

【０１８０】

【数５０】 次に、非線形関数の出力値を用いて部品の大きさや形状
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。

【０１８１】

【数５１】 ・目の大きさの場合 Ｙ＝ＦＡ×ｙ， Ｘ＝ＦＡ×ｘ ・目の形状の場合 Ｙ＝ＦＢ×ｙ， Ｘ＝ｘ ・鼻の形状の場合 Ｙ＝ｙ， Ｘ＝ＦＣ×ｘ ・口の大きさの場合 Ｙ＝ＦＤ×ｙ， Ｘ＝ＦＤ×ｘ （数５１） ここで、ｘ方向とｙ方向の拡大縮小率が等しければ、部
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。

【０１８２】次に、部品配置手段１１０の構成を図３７
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。

【０１８３】すなわち、部品配置手段１１０は、データ
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。

【０１８４】ファジイ推論の方法を以下に説明する。図
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。

【０１８５】

【数５２】 ＩＦ Ｘ is ＳＭＡＬＬ ＴＨＥＮ ＦＺ is Ｗ１ ＩＦ Ｘ is ＭＥＤＩＵＭ ＴＨＥＮ ＦＺ is Ｗ２ ＩＦ Ｘ is ＢＩＧ ＴＨＥＮ ＦＺ is Ｗ３ （数５２） ここで、ＳＭＡＬＬ，ＭＥＤＩＵＭ，ＢＩＧの各メンバ
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。

【０１８６】

【数５３】 但し、配置誇張パラメータであるＦＺは、目の高さの場
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。

【０１８７】なお、データ入力手段１０１において、誇
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。

【０１８８】ここで着目すべきは、式（数４８）におい
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。

【０１８９】次いで、各部品画像の大きさを顔輪郭画像
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。

【０１９０】

【数５４】 Ｙ＝Scale_ratio×ｙ， Ｘ＝Scale_ratio×ｘ （数５４） 次いで、配置誇張パラメータ並びにＸ１，Ｙ１を基に、
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。

【０１９１】

【数５５】 目の高さ ＹＹ２＝ＦＧ×Ｙ１ 眉と目の間隔 ＹＹ３＝ＦＨ×ＹＹ２ 目と鼻の間隔 ＹＹ４＝ＦＩ×ＹＹ２ 鼻と口の間隔 ＹＹ５＝ＦＪ×ＹＹ２ 左右の目の間隔 ＸＸ２＝ＦＫ×Ｘ１ （数５５） 次いで、求められた部品配置用の実数値に基づいて、図
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。

【０１９２】

【数５６】 ｘ_center＝（ｘ_p3＋ｘ_p4）／２ 右眉：（ｘ_center−ＸＸ２／２，ｙ_p2＋ＹＹ２＋Eye_half_Ｙ＋ＹＹ３） 左眉：（ｘ_center＋ＸＸ２／２，ｙ_p2＋ＹＹ２＋Eye_half_Ｙ＋ＹＹ３） 右目：（ｘ_center−ＸＸ２／２，ｙ_p2＋ＹＹ２） 左目：（ｘ_center＋ＸＸ２／２，ｙ_p2＋ＹＹ２） 鼻：（ｘ_center，ｙ_p2＋ＹＹ２−ＹＹ４） 口：（ｘ_center，ｙ_p2＋ＹＹ２−ＹＹ４−ＹＹ５） （数５６ ） 次に、顔画像出力手段１１１の構成について説明する。
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。

【０１９３】そして、この第２の実施の形態によれば、
（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。

【０１９４】次に、この発明の好ましい他の実施の形態
（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。

【０１９５】図４０に示されるように、この似顔絵作成
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。

【０１９６】先ず、データ入力手段２０１は、利用者か
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。

【０１９７】利用者が、このデータ入力手段２０１を使
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。

【０１９８】利用者が、このデータ入力手段２０１を使
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。

【０１９９】次に、似顔絵作成手段２０２の基本的な構
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。

【０２００】ここで、似顔絵部品（顔部品）としては、
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。

【０２０１】次に、部品画像記憶手段２０３には、似顔
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。

【０２０２】各部品にはカテゴリ記号と部品番号とが付
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。

【０２０３】利用者からのカテゴリ記号の入力がある
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。

【０２０４】各背景部品画像には、画像合成手段２０５
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。

【０２０５】次に、選択メニュー記憶手段２０４には、
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。

【０２０６】この選択メニュー記憶手段２０４からは、
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。

【０２０７】なお、選択メニューの中には、利用者から
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。

【０２０８】次に、画像合成手段２０５は、似顔絵作成
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。

【０２０９】この背景合成処理は、選択された顔輪郭画
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。

【０２１０】そのうちで、似顔絵画像を生成する第１の
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。

【０２１１】背景合成（変装）がかけられた似顔絵画像
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。

【０２１２】すなわち、図４３（ｂ）に示される髪形部
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。

【０２１３】図４３（ｃ）に示される胴体部品について
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。

【０２１４】

【数５７】 Ｘｑ＝Ｘｐ２＋ｄｘ， Ｙｑ＝Ｙｐ２＋ｄｙ （数５７） 図４３（ｄ）に示されるメガネ部品については、左目の
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。

【０２１５】

【数５８】 Ｘｑ＝Ｘｅ＋ｄｘ， Ｙｑ＝Ｙｅ＋ｄｙ （数５８） 図４３（ｅ）に示される髭部品については、口の基準点
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。

【０２１６】

【数５９】 Ｘｑ＝Ｘｍ＋ｄｘ， Ｙｑ＝Ｙｍ＋ｄｙ （数５９） このような処理により、各部品は基準点に基づく位置に
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。

【０２１７】一旦部品を合成した後で、その部品を同じ
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。

【０２１８】既に合成した部品を削除できるようにする
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。

【０２１９】次に、表示手段２０６は、選択メニュー、
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。

【０２２０】最後に、画像印刷手段２０７は、背景合成
（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。

【０２２１】次に、図４１並びに図４２のフローチャー
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）。

【０２２２】次いで、ディスプレイ装置の画面上には、
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）。

【０２２３】以後、利用者の入力操作を待機する状態と
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。

【０２２４】図４２に示されるように、画像合成処理
（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。

【０２２５】この状態において、利用者からの部品番号
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）。

【０２２６】以後、利用者が印刷指示を行うと（ステッ
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。

【０２２７】このように、この第３の実施の形態に係る
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。

【０２２８】次に、この発明の好ましい他の実施の形態
（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。

【０２２９】図４５に示されるように、この似顔絵作成
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。

【０２３０】似顔絵作成手段３０１の基本的な構成は、
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。

【０２３１】ここで、この例における似顔絵部品コード
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。

【０２３２】また、配置コードは、目・鼻・口・眉の位
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。

【０２３３】さらに、部品座標データとしては、例え
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。

【０２３４】次に、背景画像合成手段３０２は、似顔絵
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。

【０２３５】次に、表示手段３０３は、液晶式、ＣＲＴ
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。

【０２３６】次に、部品コード連結手段３０４は、似顔
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。

【０２３７】次に、エンコード手段３０５では、部品コ
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。

【０２３８】次に、画像バーコード合成手段３０６で
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。

【０２３９】次に、印刷手段３０７を構成するプリンタ
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。

【０２４０】次に、バーコード読み取り手段３０８は、
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。

【０２４１】次に、デコード手段３０９では、バーコー
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。

【０２４２】その後、似顔絵作成手段３０１では、デコ
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。

【０２４３】次に、図４６〜図４８のフローチャート、
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。

【０２４４】図４６のフローチャートに示されるよう
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。

【０２４５】写真から似顔絵作成を行う通常モードの処
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。

【０２４６】次いで、背景画像合成手段３０２において
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。

【０２４７】次いで、部品コード連結手段３０４におい
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。

【０２４８】次いで、エンコード手段３０５では、連結
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。

【０２４９】次いで、画像バーコード合成手段３０６で
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）。

【０２５０】最後に、印刷手段３０７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
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）。

【０２５１】バーコードからから似顔絵作成を行う簡易
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）。

【０２５２】次いで、デコード手段３０９においては、
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。

【０２５３】次いで、似顔絵作成手段３０１において
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。

【０２５４】次いで、背景画像合成手段３０２において
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）。

【０２５５】次いで、画像バーコード合成手段３０６に
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。

【０２５６】このように、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。

【０２５７】なお、以上の第１、第２、第３、並びに、
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。

【０２５８】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
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。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成装
置の全体構成を示すブロック図である。

【図２】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成装
置の動作を概略的に示すフローチャートである。

【図３】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成装
置において、顔の特徴点を説明するための図である。

【図４】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成装
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。

【図５】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成装
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。

【図６】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成装
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。

【図７】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成装
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。

【図８】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成装
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。

【図９】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成装
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。

【図１０】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図１１】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図１２】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図１３】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図１４】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図１５】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図１６】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図１７】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
装置において、出力画像の幾つかの例を示す図である。

【図１８】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
装置において、出力画像の幾つかの例を示す図である。

【図１９】本発明の第１の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図２０】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
装置の全体構成を示すブロック図である。

【図２１】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
装置の動作を概略的に示すフローチャートである。

【図２２】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
装置において、顔の特徴点を説明するための図である。

【図２３】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図２４】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図２５】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図２６】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図２７】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図２８】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図２９】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３０】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３１】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３２】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３３】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３４】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３５】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３６】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３７】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３８】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図３９】本発明の第２の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図４０】本発明の第３の実施の形態に係る顔画像作成
装置の全体構成を示すブロック図である。

【図４１】本発明の第３の実施の形態に係る顔画像作成
装置の動作を概略的に示すフローチャートである。

【図４２】本発明の第３の実施の形態に係る画像合成処
理の詳細を示すフローチャートである。

【図４３】本発明の第３の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図４４】本発明の第３の実施の形態に係る顔画像作成
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。

【図４５】本発明の第４の実施の形態に係る顔画像作成
装置の全体構成を示すブロック図である。

【図４６】本発明の第４の実施の形態に係る顔画像作成
装置の動作を概略的に示すフローチャートである。

【図４７】本発明の第４の実施の形態に係る写真からの
似顔絵作成処理の詳細を示すフローチャートである。

【図４８】本発明の第４の実施の形態に係るバーコード
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。

【図４９】本発明の第４の実施の形態に係る写真からの
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。

【図５０】本発明の第４の実施の形態に係る似顔絵バー
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。

【図５１】本発明の第４の実施の形態における目の部品
の場合の部品コードの内容を説明する図である。

【符号の説明】

１ データ入力手段 ２ 画像入力手段 ３ 特徴量抽出手段 ４ 特徴量記憶手段 ５ 非線形関数作成手段 ６ 輪郭画像抽出手段 ７ 部品画像記憶手段 ８ 部品配置手段 ９ 顔画像出力手段 １０１ データ入力手段 １０２ 画像入力手段 １０３ 特徴量抽出手段 １０４ 特徴量記憶手段 １０５ 部品誇張用非線形関数作成手段 １０６ 配置誇張用非線形関数作成手段 １０７ 輪郭画像抽出手段 １０８ 部品画像記憶手段 １０９ 部品誇張手段 １１０ 部品配置手段 １１１ 顔画像出力手段 ２０１ データ入力手段 ２０２ 似顔絵作成手段 ２０３ 部品画像記憶手段 ２０４ 選択メニュー記憶手段 ２０５ 画像合成手段 ２０６ 表示手段 ２０７ 印刷手段 ３０１ 似顔絵作成手段 ３０２ 背景画像合成手段 ３０３ 表示手段 ３０４ 部品コード連結手段 ３０５ エンコード手段 ３０６ 画像バーコード合成手段 ３０７ 印刷手段 ３０８ バーコード読み取り手段 ３０９ デコード手段 ３１０ バーコード ３１１ 背景合成された似顔絵画像のハードコピー

フロントページの続き (72)発明者 川出 雅人 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オムロン株式会社内 (72)発明者 石田 勉 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オムロン株式会社内 (72)発明者 田坂 吉朗 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オムロン株式会社内 (56)参考文献 特開 平７−239945（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−85240（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−324670（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−360276（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−129787（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−161058（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−161086（ＪＰ，Ａ) 錯視を用いた似顔絵生成システム Ｐ ＩＣＡＳＳＯ 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 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 1/00 280 G06T 11/80 特許ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ) ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【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。
2. 【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。
3. 【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。
4. 【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。
5. 【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。
6. 【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。
7. 【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。
8. 【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。
9. 【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。
10. 【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。