JP3650323B2 - 光学的顔画像認識方法及びその装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、光学的顔画像認識方法及びその装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
デジタルコンピュータによる顔画像認識の手法は、既に発表されている。しかし、デジタルコンピュータの場合、膨大なデータベースとの照合は計算能力の面から困難があり、パスワードなどのデータ呼び出しによる照合がほとんどである。一方、光学的な演算技術を取り入れた場合、膨大なデータベースの照合が容易である。そのような面から光学的に相関演算を行うことはメリットがあるが、これまでに光学的なデータベース検索による顔画像認識の手法は確立されていない。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、従来のデジタルコンピュータによる顔画像認識の手法は、効率の面で問題があり、一方、光学的なデータベース検索による顔画像認識であれば、超光速な演算の実行が可能であり有効であるが、技術的に満足のいくものではなかった。
【0004】
本発明は、上記状況に鑑みて、超高速な演算を実行することができる光学的顔画像認識方法及びその装置を提供することを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために、
〔1〕光学的信号処理部とデジタルコンピュータ部を用いる光学的顔画像認識方法であって、補正用画像およびデータベース画像を出力する光学的メモリシステムを配置し、発光ダイオードからの照射光を受ける電気書込み型液晶空間変調器と、この電気書込み型液晶空間変調器からの出力光を拡散する拡散板と、この拡散板によって拡散された光をコリメートするコリメートレンズと、このコリメートレンズからの平行光線を受ける回折型のバイナリ光学素子アレイと、このバイナリ光学素子アレイからの光を受けるとともに、前記光学メモリシステムからの出力光を受けるハーフミラーとを有する光学的デュプリケートシステムとを配置し、入力画像を前記電気書込み型液晶空間変調器に表示し、バイナリ光学素子アレイを有する光学的デュプリケートシステムにより前記入力画像をチャンネル数分複製し、前記光学的メモリシステムからの補正用画像およびデータベース画像を読み出し、各チャンネル補正用相関信号強度およびデータベース画像との相関信号強度を取得し、下記式により比較値Ciを求め、
【0006】
【数2】
【0007】
(ここで、Nはデータベース画像数、Pijはi番目の入力画像に対するj番目のデータベース画像との相関信号強度、Pimaxはi番目の入力画像に対する最大の相関信号強度)、この比較値Ciとしきい値との比較を行い、比較値Ciがしきい値より小さい場合は、登録者の顔であり、比較値Ciがしきい値より大きい場合は、登録者の顔ではないと評価することを特徴とする。
【0008】
〔2〕光学的信号処理部とデジタルコンピュータ部を用いる光学的顔画像認識装置であって、補正用画像およびデータベース画像を出力する光学的メモリシステムと、発光ダイオードと、この発光ダイオードからの照射光を受ける電気書込み型液晶空間変調器と、この電気書込み型液晶空間変調器からの出力光を拡散する拡散板と、この拡散板によって拡散された光をコリメートするコリメートレンズと、このコリメートレンズからの平行光線を受ける回折型のバイナリ光学素子アレイと、このバイナリ光学素子アレイからの光を受 けるとともに、前記光学メモリシステムからの出力光を受けるハーフミラーとを有する光学的デュプリケートシステムとを具備し、入力画像を前記電気書込み型液晶空間変調器に表示し、前記光学的デュプリケートシステムにより前記入力画像をチャンネル数分複製し、前記光学的メモリシステムからの補正用画像およびデータベース画像を読み出し、各チャンネルにおいて、入力画像と補正用画像およびデータベース画像との相関信号強度を取得し、その相関信号に基づいて登録者・未登録者の識別のための評価値を求めることを特徴とする。
【0009】
〔3〕上記〔2〕記載の光学的顔画像認識装置において、前記デジタルコンピュータは、光演算に適した3点指定による大きさの正規化、エッジ抽出・2値化処理の前処理と前記光演算で得られた相関信号からの登録者・未登録者の識別のための評価値を求める後処理を有し、再現性のある最適条件を提供することを特徴とする。
【0010】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【0011】
図1は本発明の実施例を示す光学システムの構成図であり、入力画像の複製に光学的なデュプリケート、データベース画像に光メモリを用いたシステムである。図2は本発明の実施例を示す光学的顔画像認識の全体フローチャート、図3はその光並列相関器(PJTC:Parallel Joint Transform Correlator)による演算を行うための前処理の工程図である。JTCは、大きさに対する依存性が高いため、その正規化が必要となっている。
【0012】
図1において、Aは光学的メモリシステム、Bは光学的デュプリケートシステム、1はHe−Neレーザ、2は偏光板、3は対物レンズ、4はピンホール、5は第1のコリメートレンズ、6は第1のハーフミラー、7は第2のハーフミラー、8は第1のミラー、9はフォトリフラクティブ結晶、10は第2のミラー、11は第2のコリメートレンズ、12は発光ダイオード(LED)、13は電気書き込み型液晶空間光変調器(ESLM)、14は拡散板、15は第3のコリメートレンズ、16はバイナリアレイ光学素子(BZPA)、17は第3のハーフミラー、18は光書き込み型液晶空間光変調器(OSLM)、19は第4のハーフミラー、20はバイナリアレイ光学素子(BZPA)、21は光書き込み型液晶空間光変調器(OSLM)、22は第5のハーフミラー、23はバイナリアレイ光学素子(BZPA)、24はCCDカメラである。
【0013】
図1に示すように、光源は定盤上システムにおいては、He−Neレーザ1、デュプリケートにはLED12とし、小型化システムにおいては、表1に示すような仕様とした。
【0014】
【表1】
【0015】
次に、定盤上システムにおけるシステム過程の説明を行う。
【0016】
1入力顔画像に対しては、データベースから5つの異なる顔画像を同時に読み出し、5チャンネル同時の並列演算を行っている。光が相関器を一度、通過するのを1ループとすると、100人のデータベースでは20ループでよいことになり、演算時間が短縮されている。このフーリエ変換アレイ素子としては、小型・軽量・高効率及び設計の自由度のある回折型のBZPA16,20,23を用い、開口は顔画像の情報を失わない大きさである5mm、焦点距離は相関信号の受光器のCCDカメラ24のピクセルサイズを考慮した300mmとした。また、画像表示ESLM13からの高次回折光の影響がない設計の5並列とした。
【0017】
以下、図2を参照しながら、光学的顔画像認識のフローを説明する。
【0018】
(1)まず、デジタルカメラやスキャナなどの画像入力デバイスからのデータ(オリジナルイメージ)の入力を行う(ステップS1)。
【0019】
(2)入力画像をディスプレイに表示する(ステップS2)。
【0020】
(3)次に、3点指定による顔画像の大きさの正規化と切り出し処理を行う(ステップS3)。
【0021】
具体的には、図3(a)に示すように、(1)目頭、鼻下点の3点をクリックし、(2)その3点からなる三角形の面積Tの計算を行う。次に、図3(b)に示すように、(3)予め実験により確認した正規化の値Tnormになるような倍率(Tnorm/T)で拡大縮小を行う。次に、図3(c),(d)に示すように、(4)鼻下点を基準として128×128ピクセルに切り出す。
【0022】
(4)次に、入力顔画像の前処理を行う(ステップS4)。
【0023】
具体的には、図3(e)に示すように、(1)ソベル(Sobel)フィルタによるエッジ抽出を行う。次に、図3(f)に示すように、(2)横方向(x方向)を1/2に縮小し、(3)全体の20%が白くなるような2値化処理を行う。
【0024】
(5)次に、各チャンネル補正及び相関演算の準備を行う(ステップS5)。
【0025】
具体的には、(1)入力画像を電気書き込み型液晶空間光変調器に表示する。次に、(2)光学的デュプリケートにより入力画像をチャンネル数分複製する。次に、(3)光メモリからの補正用画像を読み出し、(4)各チャンネル補正用相関信号強度Ikを取得する。
【0026】
(6)次に、相関信号の取得及び補正処理を行う(ステップS6)。
【0027】
具体的には、(1)光メモリから画像を読み出す。次に、(2)データベース画像と入力画像の相関信号を取得する。次に、(3)補正処理を行う。これは各チャンネルごとにIkで規格化を施すというものである。この補正により相関信号強度のばらつきが40%程度までなら演算が可能となった。
【0028】
(7)次に、後処理を行う(ステップS7)。
【0029】
具体的には比較値の計算を行う。ここで、比較値Ci は、
【0030】
【数3】
【0031】
ここで、Nはデータベース、Pijはi番目の入力画像に対するj番目のデータベース画像との相関信号強度、Pimaxはi番目の入力画像に対する最大の相関信号強度である。
【0032】
(8)次に、識別を行う(ステップS8)。
【0033】
具体的には、しきい値との比較を行う。Ci がしきい値より小さい場合は、登録された顔である。また、Ci がしきい値より大きい場合は、登録された顔ではない。
【0034】
以下、各処理について順次説明する。
【0035】
A.前処理
上記したように、前処理として、目頭、鼻下点の3点を指定し、その3点からなる三角形の面積が一定になるように取得した顔画像の縮小・拡大を行い、鼻下点を基準として認識に用いる画像サイズ128×128ピクセルに切り出す。
【0036】
その後、光演算において、透過光量の均一化と、SN比向上のためにソベルフィルタによるエッジ抽出と全体の20%を白くする2値化処理を行っている。
【0037】
以上の前処理により、認識に対するロバスト性を向上させた。
【0038】
B.相関演算
本発明の相関演算は、画像認識に適しているといわれているJTCの原理を基に、フーリエ変換用レンズにバイナリ光学素子を適用することで並列演算を可能とした。
【0039】
データベースからの読み出し、入力画像表示をデジタルコンピュータを用いて制御した場合でも、光演算による処理を行うので、1入力に対し、100人のデータベースの演算が13sと、高速で処理が可能である。
【0040】
また、本発明のデュプリケート表示および、光メモリを用いることで、電子・光変換にビデオレートに依存しない超高速な演算を可能とし、処理速度を1s以下に向上させることができる。
【0041】
C.フーリエ変換用バイナリ素子の設計手法
JTCによる演算を空間並列に行うために、フーリエ変換用レンズにBinary Zone Plate Array(BZPA)を適用している。BZPAは小型・軽量で設計の自由度が高く、本発明のシステムに適している。このBZPAの配置設計には、画像表示用の液晶空間光変調器のピクセル構造や光書き込み型液晶空間光変調器の解像度などのデバイス特徴を考慮する必要があり、BZPAの設計手法に依る。この設計手法で、JTC演算用のBZPAの自動設計が可能になる。
【0042】
以下、BZPAの設計手法について説明する。
【0043】
図4は本発明の実施例を示すBZPAの設計フローチャートである。
【0044】
(1)まず、認識対象画像サイズの決定を行う(ステップS11)。
【0045】
すなわち、(a)並列度向上のためには画像サイズを最小にする必要がある。また、(b)認識に影響を及ぼさないサイズであることも必要なため、両方を考慮して、認識に影響を及ぼさない最小サイズにする。
【0046】
(2)次に、開口サイズの決定を行う(ステップS12)。
【0047】
具体的には、画像を表示するESLMのピクセルピッチPe mmを考慮する。
【0048】
D=x×Pe ×sqrt(2)
=Pe x×sqrt(2)mm
(3)次に、焦点距離の決定を行う(ステップS13)。
【0049】
干渉縞の空間周波数kと焦点距離fの間には
k=d/fλ
という関係式が成り立つ。また、干渉縞を書き込むPAL−SLMの解像度は、20%以上の回折効率を得るためには18lp/mm以下となるため、焦点距離fは以下の式より求められる。
【0050】
f≧〔D/2(mm)〕/〔18(lp/mm)×λ(mm)〕
(4)さらに、高次複製像の考慮をする(ステップS14)。
【0051】
すなわち、ESLMのピクセル構造の回折による高次複製像を避けたアレイ化の設計が必要であり、高次回折像は、
λf/Pe
の距離で生じるので、この距離に重ならないように配置を行う。
【0052】
この設計手法により、表1のデバイス仕様に基づき、設計を行うと、定盤システムでは5チャンネル、小型システム(COPaC)では4チャンネルの配置となる。
【0053】
D.各チャンネル補正
並列演算を行うに当たり問題となるのが、各チャンネルの光強度が均一であるか否かである。これはシステムの小型化を考えた場合、折り返しのミラーの数が多くなり、さらに光源の半導体レーザなどの時空間の光強度分布の変化により各チャンネルで得られる光相関信号強度に10〜30%程度の不均一性が生じてしまう。そこで、これを是正するための補正処理が必要となってくる。補正処理の方法としては、まず、毎回の演算ごとに補正用画像を表示し、その相関光強度を補正信号として得る。そして、相関演算で得られた光信号強度を各チャンネルで規格化し、補正された信号Pijとする。この補正処理により、相関信号強度のばらつきが40%程度までなら演算が可能となった。
【0054】
E.後処理
得られた相関信号を再度コンピュータに取り込み、後処理として比較値(Comparison Value)を求め、この値により識別を行う。
【0055】
入力画像のコード番号をi、データベース画像のコード番号をjとし、入力画像code#iに対するデータベース画像data#jとの相関強度の測定値をPijとすると、データベース画像の数がNならば、この相関強度値はj=1からNまでN個得られる。登録者が入力されれば、自己相関値Pijは全データベース画像との相関演算信号の光強度より高い値をとり、一方、未登録者が入力された時には、本人がそこに存在しないので、どのPijも低い値を取る。ここでPi1〜PiNの最大値PimaxでPijを1を最大値として規格化すると、登録者の場合にはその最大値(=1)を除いた他の平均値は低く、未登録者は高くなる。これを入力画像code#1に対する比較値として表したのが、Comparison Valueであり、その算出手法を示す。
【0056】
〔具体的実施例〕
本発明によって、パスワードなどのIDレスで顔画像を入力し、大規模データベースからの個人検索および未登録者の排除が高速処理で可能であり、コンピュータなどへのログインや入退室の際のセキュリティチェックも可能である。
【0057】
コンピュータへのIDレス顔パスログインや個人検索などの検討では、実際に実験を行って確認をしている。
【0058】
また、実現する際に相関演算後の出力面から相関信号のみを効率よく取得するために、不要な成分である0次光をカットするためのマスクを出力面に使用することが必要である。
【0059】
図5は本発明の実施例を示す0次カットマスク効果を示す図である。
【0060】
これまで、相関演算を行った結果は、図5(a)に示すように、相関信号として必要のない0次光もCCDカメラ内に入ってしまっていた。また、そのために、0次光の強い強度により1次光も強度を引っ張られ影響が及ぼされていた。そこで、本発明の実施例(COPaCにおいて)では、相関信号がCCDカメラに納まるように縮小光学系を組み、4チャンネルの相関信号が取得できる縮小率にした。そのため、図5(b)に示すように相関信号のみの取得が可能となった。
【0061】
また、相関信号取得のための検出器として、フォトディテクタアレイを用いることにより、より高速な相関処理が可能となり、その可能性も実験的に確かめている。
【0062】
本発明によれば、顔画像認識に光並列相関器(PJTC)の演算手法を用いて並列処理を可能にしているので、従来の1チャネルの認識技術に比べ、光学的な手法の優位性を充分に活用することができる。
【0063】
また、本発明の手法は、入力画像としての顔の取得からその正規化、相関演算、後処理まで、PJTCを中心として認識に必要な処理をすべて含んでおり、この手法により顔画像認識が可能になる。
【0064】
また、本発明にかかる顔画像認識システムは、アナログ光演算のデータベース画像としてホログラフィック多重メモリを用いる。さらに、入力画像に対し、光学的デュプリケートを用いることで電子・光子変換に時間(ビデオレートの30ms)に依存しない超高速な演算を可能とする。
【0065】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。
【0066】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、以下のような効果を奏することができる。
【0067】
(A)顔画像認識に光並列相関器(PJTC)の演算手法を用いて並列処理を可能にしているので、従来の1チャンネルの認識技術に比べ、光学的な手法の優位性を充分に活用することができる。
【0068】
また、本発明の顔画像認識方法は、入力画像としての顔の取得からその正規化、相関演算、後処理まで、PJTCを中心として認識に必要な処理をすべて含んでおり、この手法により、顔画像認識を可能にすることができる。
【0069】
(B)顔画像認識装置は、アナログ光演算のデータベース画像としてホログラフィック多重メモリを用い、入力画像に対し光学的デュプリケートを用いることにより、電子・光子変換に時間(ビデオレートの30ms)に依存しない超高速な演算を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の実施例を示す光学的デュプリケートシステムと光学的メモリシステムを含む光学システムの構成図である。
【図2】 本発明の実施例を示す光学的顔画像認識の全体フローチャートである。
【図3】 本発明の実施例を示す光並列相関器(PJTC)による演算を行うための前処理の工程図である。
【図4】 本発明の実施例を示すBZPAの設計フローチャートである。
【図5】 本発明の実施例を示す0次光カットマスク効果を示す図である。
【符号の説明】
A 光学的メモリシステム
B 光学的デュプリケートシステム
1 He−Neレーザ
2 偏光板
3 対物レンズ
4 ピンホール
5 第1のコリメートレンズ
6 第1のハーフミラー
7 第2のハーフミラー
8 第1のミラー
9 フォトリフラクティブ結晶
10 第2のミラー
11 第2のコリメートレンズ
12 発光ダイオード(LED)
13 電気書き込み型液晶空間光変調器(ESLM)
14 拡散板
15 第3のコリメートレンズ
16,20,23 バイナリアレイ光学素子(BZPA)
17 第3のハーフミラー
18,21 光書き込み型液晶空間光変調器(OSLM)
19 第4のハーフミラー
22 第5のハーフミラー
24 CCDカメラ
Claims (3)
- 光学的信号処理部とデジタルコンピュータ部を用いる光学的顔画像認識方法であって、
(a)補正用画像およびデータベース画像を出力する光学的メモリシステムを配置し、
(b)発光ダイオードからの照射光を受ける電気書込み型液晶空間変調器と、該電気書込み型液晶空間変調器からの出力光を拡散する拡散板と、該拡散板によって拡散された光をコリメートするコリメートレンズと、該コリメートレンズからの平行光線を受ける回折型のバイナリ光学素子アレイと、該バイナリ光学素子アレイからの光を受けるとともに、前記光学メモリシステムからの出力光を受けるハーフミラーとを有する光学的デュプリケートシステムとを配置し、
(c)入力画像を前記電気書込み型液晶空間変調器に表示し、バイナリ光学素子アレイを有する光学的デュプリケートシステムにより前記入力画像をチャンネル数分複製し、前記光学的メモリシステムからの補正用画像およびデータベース画像を読み出し、各チャンネル補正用相関信号強度およびデータベース画像との相関信号強度を取得し、下記式により比較値Ciを求め、
- 光学的信号処理部とデジタルコンピュータ部を用いる光学的顔画像認識装置であって、
(a)補正用画像およびデータベース画像を出力する光学的メモリシステムと、
(b)発光ダイオードと、該発光ダイオードからの照射光を受ける電気書込み型液晶空間変調器と、該電気書込み型液晶空間変調器からの出力光を拡散する拡散板と、該拡散板によって拡散された光をコリメートするコリメートレンズと、該コリメートレンズからの平行光線を受ける回折型のバイナリ光学素子アレイと、該バイナリ光学素子アレイからの光を受けるとともに、前記光学メモリシステムからの出力光を受けるハーフミラーとを有する光学的デュプリケートシステムとを具備し、
(c)入力画像を前記電気書込み型液晶空間変調器に表示し、前記光学的デュプリケートシステムにより前記入力画像をチャンネル数分複製し、前記光学的メモリシステムからの補正用画像およびデータベース画像を読み出し、各チャンネルにおいて、入力画像と補正用画像およびデータベース画像との相関信号強度を取得し、その相関信号に基づいて登録者・未登録者の識別のための評価値を求めることを特徴とする光学的顔画像認識装置。 - 請求項2記載の光学的顔画像認識装置において、前記デジタルコンピュータは、光演算に適した3点指定による大きさの正規化、エッジ抽出・2値化処理の前処理と前記光演算で得られた相関信号からの登録者・未登録者の識別のための評価値を求める後処理を有し、再現性のある最適条件を提供することを特徴とする光学的顔画像認識装置。
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