JPH07311833A - 人物の顔の検出装置 - Google Patents
人物の顔の検出装置Info
- Publication number
- JPH07311833A JPH07311833A JP6102412A JP10241294A JPH07311833A JP H07311833 A JPH07311833 A JP H07311833A JP 6102412 A JP6102412 A JP 6102412A JP 10241294 A JP10241294 A JP 10241294A JP H07311833 A JPH07311833 A JP H07311833A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- face
- region
- candidate
- mouth
- area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Burglar Alarm Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 顔の大きさの変化や平行・回転移動、また照
明条件の変動に強い、顔検出装置を提供する。 【構成】 人物の顔を含む画像を入力し、顔の構成要素
を領域として切り出す領域検出装置２１と、顔構成要素
領域の大きさや位置関係より顔の候補を出力する顔候補
検出装置２２と、顔候補を詳しく調べて顔であるか否か
を判定する顔判定装置２３とから成る。
明条件の変動に強い、顔検出装置を提供する。 【構成】 人物の顔を含む画像を入力し、顔の構成要素
を領域として切り出す領域検出装置２１と、顔構成要素
領域の大きさや位置関係より顔の候補を出力する顔候補
検出装置２２と、顔候補を詳しく調べて顔であるか否か
を判定する顔判定装置２３とから成る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像中から人物の顔を検
出する技術であり、ビルの監視システムやロボットの視
覚システムに利用可能である。
出する技術であり、ビルの監視システムやロボットの視
覚システムに利用可能である。
【０００２】
【従来の技術】人物画像から、人物の顔を検出する従来
方式の一例として、文献『自然感の高いビジュアルヒュ
ーマンインターフェースの実現のための人物動画像の実
時間並列協調的認識（長谷川修、横沢一彦、石塚満、電
子情報通信学会論文誌Ｖｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ Ｎ
ｏ．１ Ｊａｎ（１９９４）』に基づいて大まかに説明
する。
方式の一例として、文献『自然感の高いビジュアルヒュ
ーマンインターフェースの実現のための人物動画像の実
時間並列協調的認識（長谷川修、横沢一彦、石塚満、電
子情報通信学会論文誌Ｖｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ Ｎ
ｏ．１ Ｊａｎ（１９９４）』に基づいて大まかに説明
する。
【０００３】該文献で用いられているアルゴリズムは動
画像が入力された時、ボトムアップ処理として次に示す
特徴を抽出する。
画像が入力された時、ボトムアップ処理として次に示す
特徴を抽出する。
【０００４】１．画像中４００点（２０×２０点）の平
均輝度 ２．画像中２５００点（５０×５０点）のフレーム間差
分に基づく動きベクトル ３．画像中２５００点（５０×５０点）の各点におけ
る、ＲＧＢ値の比に基づく髪と肌色の領域 ４．画像中２５００点（５０×５０点）と設定（背景）
画像の間の差分が大きな領域 ５．画像中に設定したウインド内のエッジ特徴 ここで特徴抽出処理３、４は閾値の設定が必要となる。
固定の閾値を与えると適応できる場面が少なくなるた
め、処理１の結果によって画像全体の明るさを判別し、
これらの閾値を適応的に変化させている。
均輝度 ２．画像中２５００点（５０×５０点）のフレーム間差
分に基づく動きベクトル ３．画像中２５００点（５０×５０点）の各点におけ
る、ＲＧＢ値の比に基づく髪と肌色の領域 ４．画像中２５００点（５０×５０点）と設定（背景）
画像の間の差分が大きな領域 ５．画像中に設定したウインド内のエッジ特徴 ここで特徴抽出処理３、４は閾値の設定が必要となる。
固定の閾値を与えると適応できる場面が少なくなるた
め、処理１の結果によって画像全体の明るさを判別し、
これらの閾値を適応的に変化させている。
【０００５】処理３では、典型的な日本人が持つ黒い髪
と肌色を想定した閾値を設定している。処理３と４の結
果は論理積がとられ、設定画像中に存在しない肌色領域
を抽出する。更に各領域を動き情報と対応付け、動いて
いる顔を検出する際に用いる。
と肌色を想定した閾値を設定している。処理３と４の結
果は論理積がとられ、設定画像中に存在しない肌色領域
を抽出する。更に各領域を動き情報と対応付け、動いて
いる顔を検出する際に用いる。
【０００６】また他方でトップダウン処理として顔モデ
ルを以下の条件を用いて構築している。
ルを以下の条件を用いて構築している。
【０００７】１．髪領域と肌領域の面積比が±３０％以
内である。
内である。
【０００８】２．肌色領域上にエッジ情報（目・鼻・
口）が設定した範囲の量だけ存在する。
口）が設定した範囲の量だけ存在する。
【０００９】３．上記エッジ情報は一様な分布をしてい
ない。
ない。
【００１０】４．エッジ情報は肌色領域上部に比較的集
まっている（目）。 本処理はボトムアップ処理の結果顔が存在すると思われ
る領域について行われ、検出結果はボトムアップ処理中
の５を行うためのウインド設定に使用される。
まっている（目）。 本処理はボトムアップ処理の結果顔が存在すると思われ
る領域について行われ、検出結果はボトムアップ処理中
の５を行うためのウインド設定に使用される。
【００１１】従来技術の一例としてもう一つ、『Ｔａｒ
ｇｅｔ ｉｍａｇｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｆｏｒ
ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｔｈ
ｅｓｕｂ−ｓｐａｃｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｍｅｔｈｏｄ（Ｓ．Ａｋａｍａｔｓｕ，Ｔ．Ｓａｓａ
ｋｉ，Ｈ．Ｆｕｋａｍａｃｈｉ，Ｙ．Ｓｕｅｎａｇａ，
ＭＶＡ’９２ ｐｐ．４６５−４６８（１９９２）』に
基づいて大まかに説明する。
ｇｅｔ ｉｍａｇｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｆｏｒ
ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｔｈ
ｅｓｕｂ−ｓｐａｃｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｍｅｔｈｏｄ（Ｓ．Ａｋａｍａｔｓｕ，Ｔ．Ｓａｓａ
ｋｉ，Ｈ．Ｆｕｋａｍａｃｈｉ，Ｙ．Ｓｕｅｎａｇａ，
ＭＶＡ’９２ ｐｐ．４６５−４６８（１９９２）』に
基づいて大まかに説明する。
【００１２】日本人人物顔が入っているカラー画像が入
力された時、該画像をＨＳＶ色空間とＹＩＱ色空間それ
ぞれで観察することにより、次の知見が得られたとして
いる。
力された時、該画像をＨＳＶ色空間とＹＩＱ色空間それ
ぞれで観察することにより、次の知見が得られたとして
いる。
【００１３】・ＹＩＱ色空間のＱ軸上で、唇は回りと比
較して高い値を持つ。
較して高い値を持つ。
【００１４】・肌領域はＨＳＶ色空間のＨ軸上と、ＹＩ
Ｑ色空間のＩ軸上で特徴的なピークを持っている。そこ
でＲＧＢで入力されたカラー画像をＨＳＶとＹＩＱに色
変換して閾値処理を行い肌領域を検出した後、領域の上
記特徴により唇領域を検出する。また肌領域内の穴を目
候補として、目・口が顔らしい配置を成している組み合
わせを顔候補とする。
Ｑ色空間のＩ軸上で特徴的なピークを持っている。そこ
でＲＧＢで入力されたカラー画像をＨＳＶとＹＩＱに色
変換して閾値処理を行い肌領域を検出した後、領域の上
記特徴により唇領域を検出する。また肌領域内の穴を目
候補として、目・口が顔らしい配置を成している組み合
わせを顔候補とする。
【００１５】得られた顔候補は目と眉を間違えて検出し
たものも含まれる。図２に検出される顔候補を、目と口
で位置の正規化を行い６つに分類して示した。（ａ）は
検出成功した場合に得られる画像であり、（ｂ）と
（ｃ）はそれぞれ目の片側を眉であると間違った例であ
る。（ｄ）・（ｅ）・（ｆ）はそれぞれ眼鏡をかけた人
の例である。
たものも含まれる。図２に検出される顔候補を、目と口
で位置の正規化を行い６つに分類して示した。（ａ）は
検出成功した場合に得られる画像であり、（ｂ）と
（ｃ）はそれぞれ目の片側を眉であると間違った例であ
る。（ｄ）・（ｅ）・（ｆ）はそれぞれ眼鏡をかけた人
の例である。
【００１６】本従来技術ではこれら６つの標準画像を用
意しておき、（ａ）または（ｄ）に最も近い候補を検出
した顔であるとして出力する。
意しておき、（ａ）または（ｄ）に最も近い候補を検出
した顔であるとして出力する。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】従来技術では顔を検出
する処理の核となる肌色領域抽出の際に、閾値を明示的
に与える必要があった。また照明条件の変化によって顔
検出に適した閾値は変化してしまう。上記文献中では画
像全体の平均輝度によって閾値を変化させているが、例
えば肌色を抽出するための閾値は該当する肌色に依るも
ので、決して画像全体の平均輝度で定めることができる
わけではない。このため、照明条件の変化に対して、よ
り強靱なアルゴリズムが求められている。
する処理の核となる肌色領域抽出の際に、閾値を明示的
に与える必要があった。また照明条件の変化によって顔
検出に適した閾値は変化してしまう。上記文献中では画
像全体の平均輝度によって閾値を変化させているが、例
えば肌色を抽出するための閾値は該当する肌色に依るも
ので、決して画像全体の平均輝度で定めることができる
わけではない。このため、照明条件の変化に対して、よ
り強靱なアルゴリズムが求められている。
【００１８】
【課題を解決するための手段】本発明の顔検出装置は、
人物の顔が撮影されている画像中を、画像の天地方向に
調べた時に、明るさが明から暗そして明に変化する点
と、暗から明に変化する点で挟まれる領域を検出する手
段と、該領域から、該領域の形状特徴と領域内の輝度特
徴が人物の目に近い領域を目候補領域として取り出す手
段と、上記領域から、上記領域の形状特徴と領域内の輝
度特徴が人物の口に近い領域を口候補領域として取り出
す手段と、上記目候補領域から２つ、上記口候補領域か
ら１つを重複せずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい
配置を為している組み合わせを取り出して顔候補領域と
して検出する手段とを有することを特徴とする。
人物の顔が撮影されている画像中を、画像の天地方向に
調べた時に、明るさが明から暗そして明に変化する点
と、暗から明に変化する点で挟まれる領域を検出する手
段と、該領域から、該領域の形状特徴と領域内の輝度特
徴が人物の目に近い領域を目候補領域として取り出す手
段と、上記領域から、上記領域の形状特徴と領域内の輝
度特徴が人物の口に近い領域を口候補領域として取り出
す手段と、上記目候補領域から２つ、上記口候補領域か
ら１つを重複せずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい
配置を為している組み合わせを取り出して顔候補領域と
して検出する手段とを有することを特徴とする。
【００１９】又、本発明の顔検出装置は、人物の顔が撮
影されている画像中を、画像の天地方向に調べた時に、
明るさが暗から明に変化する点と、明から暗そして明に
変化する点で挟まれる領域を検出する手段と、該領域か
ら、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の目に
近い領域を目候補領域として取り出す手段と、上記領域
から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の
口に近い領域を口候補領域として取り出す手段と、上記
目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重複せ
ずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為してい
る組み合わせを取り出して顔候補領域として検出する手
段とを有することを特徴とする。
影されている画像中を、画像の天地方向に調べた時に、
明るさが暗から明に変化する点と、明から暗そして明に
変化する点で挟まれる領域を検出する手段と、該領域か
ら、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の目に
近い領域を目候補領域として取り出す手段と、上記領域
から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の
口に近い領域を口候補領域として取り出す手段と、上記
目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重複せ
ずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為してい
る組み合わせを取り出して顔候補領域として検出する手
段とを有することを特徴とする。
【００２０】又、本発明の顔検出装置は、人物の顔が撮
影されている画像中を、画像の天地方向に調べた時に、
明るさが明から暗そして明に変化する点と、暗から明に
変化する点で挟まれる領域を検出する手段と、該領域か
ら、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の目に
近い領域を目候補領域として取り出す手段と、上記領域
から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の
口に近い領域を口候補領域として取り出す手段と、上記
目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重複せ
ずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為してい
る組み合わせを顔候補領域として取り出す手段と、標準
顔と上記顔候補領域を比較することにより人物の顔を検
出する手段とを有することを特徴とする。
影されている画像中を、画像の天地方向に調べた時に、
明るさが明から暗そして明に変化する点と、暗から明に
変化する点で挟まれる領域を検出する手段と、該領域か
ら、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の目に
近い領域を目候補領域として取り出す手段と、上記領域
から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の
口に近い領域を口候補領域として取り出す手段と、上記
目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重複せ
ずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為してい
る組み合わせを顔候補領域として取り出す手段と、標準
顔と上記顔候補領域を比較することにより人物の顔を検
出する手段とを有することを特徴とする。
【００２１】又、本発明の顔検出装置は、人物の顔が撮
影されている画像中を、画像の天地方向に調べた時に、
明るさが明から暗に変化する点と、明から暗そして明に
変化する点で挟まれる領域を検出する手段と、該領域か
ら、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の目に
近い領域を目候補領域として取り出す手段と、上記領域
から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の
口に近い領域を口候補領域として取り出す手段と、上記
目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重複せ
ずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為してい
る組み合わせを顔候補領域として取り出す手段と、標準
顔と上記顔候補領域を比較することにより人物の顔を検
出する手段とを有することを特徴とする。
影されている画像中を、画像の天地方向に調べた時に、
明るさが明から暗に変化する点と、明から暗そして明に
変化する点で挟まれる領域を検出する手段と、該領域か
ら、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の目に
近い領域を目候補領域として取り出す手段と、上記領域
から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人物の
口に近い領域を口候補領域として取り出す手段と、上記
目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重複せ
ずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為してい
る組み合わせを顔候補領域として取り出す手段と、標準
顔と上記顔候補領域を比較することにより人物の顔を検
出する手段とを有することを特徴とする。
【００２２】
【作用】図３（ａ）に入力画像の例を示す。画像中に人
間の正面向きに近い顔が撮影されているとする。
間の正面向きに近い顔が撮影されているとする。
【００２３】顔は人それぞれ多様ではあるが、目や鼻、
口、顔の形状やその色など、構造上極めて強い制限を持
っている。このことから本発明では、特に目と口に注目
する。入力画像信号５１を切断面ａ５２や切断面ｂ５３
で切断し、その典型的な輝度変化を図４に示す。このよ
うに目や口はその周辺に比べて暗くなっていることで簡
単な判別をすることができるが、従来技術のように閾値
を閾値信号５８のように与えることでは、照明変化に対
し頑健なアルゴリズムとは言えない。
口、顔の形状やその色など、構造上極めて強い制限を持
っている。このことから本発明では、特に目と口に注目
する。入力画像信号５１を切断面ａ５２や切断面ｂ５３
で切断し、その典型的な輝度変化を図４に示す。このよ
うに目や口はその周辺に比べて暗くなっていることで簡
単な判別をすることができるが、従来技術のように閾値
を閾値信号５８のように与えることでは、照明変化に対
し頑健なアルゴリズムとは言えない。
【００２４】そこで暗い領域を検出することを止めて、
暗い領域近辺即ち図４における輝度が局所的に最も小さ
くなる輝度極小点５９と、大きくなって行く輝度変曲点
ａ６０を検出し、この２点で挟まれる領域を検出するこ
とにする。輝度極小点を検出するには画像を一次・二次
微分し、その符号がそれぞれ０・＋となる条件により実
現できる。輝度変曲点を検出するには同様に画像を一次
・二次微分して符号がそれぞれ＋・０となる条件により
実現できる。
暗い領域近辺即ち図４における輝度が局所的に最も小さ
くなる輝度極小点５９と、大きくなって行く輝度変曲点
ａ６０を検出し、この２点で挟まれる領域を検出するこ
とにする。輝度極小点を検出するには画像を一次・二次
微分し、その符号がそれぞれ０・＋となる条件により実
現できる。輝度変曲点を検出するには同様に画像を一次
・二次微分して符号がそれぞれ＋・０となる条件により
実現できる。
【００２５】同じように暗い領域検出の代わりに図４に
おける局所的に輝度が小さくなって行く輝度変曲点ｂ６
１と、最も小さくなる輝度極小点５９とで挟まれる領域
を使用することでも同じ効果を得ることが可能である。
但し上記輝度変曲点ａ６０と上記輝度変曲点ｂ６１で挟
まれる領域は、双方とも二次微分が０というノイズに弱
い条件による検出処理となるために有効ではない。
おける局所的に輝度が小さくなって行く輝度変曲点ｂ６
１と、最も小さくなる輝度極小点５９とで挟まれる領域
を使用することでも同じ効果を得ることが可能である。
但し上記輝度変曲点ａ６０と上記輝度変曲点ｂ６１で挟
まれる領域は、双方とも二次微分が０というノイズに弱
い条件による検出処理となるために有効ではない。
【００２６】上記領域検出処理は従来技術、例えば特開
平５−１８９５６６号公報『エッジ・領域検出方法及び
装置』を用いると、閾値を用いずに容易に検出すること
ができる。また周辺に比べて暗い領域を切り取っている
だけであることから、白色人種や黄色人種一般に対して
有効である。
平５−１８９５６６号公報『エッジ・領域検出方法及び
装置』を用いると、閾値を用いずに容易に検出すること
ができる。また周辺に比べて暗い領域を切り取っている
だけであることから、白色人種や黄色人種一般に対して
有効である。
【００２７】検出された領域は目や口の候補領域とな
る。この候補領域から、目の候補や口の候補を選び出
す。目・口はそれぞれ特徴的な形状やテクスチャを為し
ていることから、幅や高さとその比、領域内のテクスチ
ャ情報に対して緩やかな閾値を設けることにより、目・
口のそれぞれの候補領域を求める。本発明が用いる領域
検出処理では輝度の変化するエッジ点を組み合わせて用
いているが、一般にエッジ検出処理はノイズに敏感であ
ることから、目・口以外の不必要な自然物体に起因する
領域は複雑な形状を成していることから、これらの領域
を効果的に削減することができる。
る。この候補領域から、目の候補や口の候補を選び出
す。目・口はそれぞれ特徴的な形状やテクスチャを為し
ていることから、幅や高さとその比、領域内のテクスチ
ャ情報に対して緩やかな閾値を設けることにより、目・
口のそれぞれの候補領域を求める。本発明が用いる領域
検出処理では輝度の変化するエッジ点を組み合わせて用
いているが、一般にエッジ検出処理はノイズに敏感であ
ることから、目・口以外の不必要な自然物体に起因する
領域は複雑な形状を成していることから、これらの領域
を効果的に削減することができる。
【００２８】更に、人物の顔は通常目二つ・口一つが特
異な配列で構成されていることから、既に得ている目候
補領域から二つ、口候補領域から一つを重複せずに取り
出して、配置を調べて顔らしいか否かのチェックを行
う。
異な配列で構成されていることから、既に得ている目候
補領域から二つ、口候補領域から一つを重複せずに取り
出して、配置を調べて顔らしいか否かのチェックを行
う。
【００２９】得られた顔候補の目や口の位置を元にし
て、原画像から図３（ｂ）のように顔候補画像を切り出
し、同図（ｃ）のようなあらかじめ用意した標準顔画像
と比較することによって、画像中から顔を切り出すこと
が可能となる。
て、原画像から図３（ｂ）のように顔候補画像を切り出
し、同図（ｃ）のようなあらかじめ用意した標準顔画像
と比較することによって、画像中から顔を切り出すこと
が可能となる。
【００３０】
【実施例】以下に本発明の一実施例を、図１を用いて説
明する。
明する。
【００３１】図３（ａ）に示した様な、人物の顔を含む
画像があり、これを入力画像信号３１とする。本発明で
ある顔検出装置２０は、顔の構成要素を領域として切り
出す領域検出装置２１と、顔構成要素領域の大きさや位
置関係より顔の候補を出力する顔候補検出装置２２、顔
候補を詳しく調べて顔であるか否かを判定する顔判定装
置２３の、３つの処理装置から構成される。
画像があり、これを入力画像信号３１とする。本発明で
ある顔検出装置２０は、顔の構成要素を領域として切り
出す領域検出装置２１と、顔構成要素領域の大きさや位
置関係より顔の候補を出力する顔候補検出装置２２、顔
候補を詳しく調べて顔であるか否かを判定する顔判定装
置２３の、３つの処理装置から構成される。
【００３２】前記入力画像信号３１を一次微分手段１に
より、画像上の上から下の方向に一次微分を行い一次微
分信号３２を出力する。該一次微分信号を二値化手段２
により０で二値化し、一次微分二値化信号３３を出力す
る。また前記入力画像信号を二次微分手段３により二次
微分を行い、二次微分信号３４を出力する。該二次微分
信号を二値化手段４により０で二値化し、二次微分二値
化信号３５を出力する。
より、画像上の上から下の方向に一次微分を行い一次微
分信号３２を出力する。該一次微分信号を二値化手段２
により０で二値化し、一次微分二値化信号３３を出力す
る。また前記入力画像信号を二次微分手段３により二次
微分を行い、二次微分信号３４を出力する。該二次微分
信号を二値化手段４により０で二値化し、二次微分二値
化信号３５を出力する。
【００３３】論理和手段５により、前記一次微分二値化
信号３３と前記二次微分二値化信号３５の論理和をとり
目・口第一候補信号３６を出力する。該目・口第一候補
信号において連結領域特徴量算出手段６により、連結領
域を成している各領域に対して面積、重心位置、領域の
縦・横の長さ、また前記入力画像信号をも入力とし、各
領域に対して領域内の輝度の平均・分散の領域の特徴量
を、領域特徴量信号３７として出力する。
信号３３と前記二次微分二値化信号３５の論理和をとり
目・口第一候補信号３６を出力する。該目・口第一候補
信号において連結領域特徴量算出手段６により、連結領
域を成している各領域に対して面積、重心位置、領域の
縦・横の長さ、また前記入力画像信号をも入力とし、各
領域に対して領域内の輝度の平均・分散の領域の特徴量
を、領域特徴量信号３７として出力する。
【００３４】該領域特徴量信号を入力とする目第二候補
判定手段７が、各領域の面積、領域の縦・横の長さ、輝
度平均・分散を調べて、該領域が目らしい領域を判定
し、領域の特徴量と合わせて目第二候補信号３８として
出力する。同様に前記領域特徴量信号を入力とする口第
二候補判定手段８が、各領域の面積、領域の縦・横の長
さ、輝度平均・分散を調べて、該領域が口らしい領域を
判定し、領域の特徴量と合わせて口第二候補信号３９と
して出力する。
判定手段７が、各領域の面積、領域の縦・横の長さ、輝
度平均・分散を調べて、該領域が目らしい領域を判定
し、領域の特徴量と合わせて目第二候補信号３８として
出力する。同様に前記領域特徴量信号を入力とする口第
二候補判定手段８が、各領域の面積、領域の縦・横の長
さ、輝度平均・分散を調べて、該領域が口らしい領域を
判定し、領域の特徴量と合わせて口第二候補信号３９と
して出力する。
【００３５】顔候補判定手段９により、前記目第二候補
信号から目候補領域を２つ、前記口第二候補信号から口
候補領域を１つ、全ての領域が互いに重複しないように
選択し、各領域の重心位置を調べて顔らしい配置をして
いる候補の組を全ての組み合わせについて調べ、顔候補
信号４０として出力する。
信号から目候補領域を２つ、前記口第二候補信号から口
候補領域を１つ、全ての領域が互いに重複しないように
選択し、各領域の重心位置を調べて顔らしい配置をして
いる候補の組を全ての組み合わせについて調べ、顔候補
信号４０として出力する。
【００３６】該顔候補信号中の左右の目の候補領域の重
心位置を基準に、顔の存在する候補領域を、顔候補領域
画像切り出し手段１０によりアフィン変換を用いて切り
出し、図３（ｂ）に示した様な、顔候補画像信号４１と
して出力する。該顔候補画像信号と、図３（ｃ）に示し
た様な顔標準パターンの間の距離を算出し、ある閾値よ
りも小さければ、前記入力画像信号の対応する場所に人
間の顔が撮影されていると判断し、顔の存在する位置・
大きさ・角度を顔信号４２として出力する、顔判定手段
１１から構成される。
心位置を基準に、顔の存在する候補領域を、顔候補領域
画像切り出し手段１０によりアフィン変換を用いて切り
出し、図３（ｂ）に示した様な、顔候補画像信号４１と
して出力する。該顔候補画像信号と、図３（ｃ）に示し
た様な顔標準パターンの間の距離を算出し、ある閾値よ
りも小さければ、前記入力画像信号の対応する場所に人
間の顔が撮影されていると判断し、顔の存在する位置・
大きさ・角度を顔信号４２として出力する、顔判定手段
１１から構成される。
【００３７】実施例中で述べた上記顔判定装置２３は、
最も簡単な例として挙げたものである。該顔判定装置と
しては従来顔検出装置として用いられてきた様々な技術
を適用することが可能であり、上記領域検出装置２１と
上記顔候補検出装置２２により顔の存在範囲を効果的に
削減することが可能である。また画像中に、顔以外の背
景物が余り移っていない状況下であれば、上記領域検出
装置２１と上記顔候補検出装置２２の組み合わせだけ
で、同様の効果を十分発揮することができる。
最も簡単な例として挙げたものである。該顔判定装置と
しては従来顔検出装置として用いられてきた様々な技術
を適用することが可能であり、上記領域検出装置２１と
上記顔候補検出装置２２により顔の存在範囲を効果的に
削減することが可能である。また画像中に、顔以外の背
景物が余り移っていない状況下であれば、上記領域検出
装置２１と上記顔候補検出装置２２の組み合わせだけ
で、同様の効果を十分発揮することができる。
【００３８】本発明の一実施例を構成する領域検出装置
２４を図５を用いながら説明する。前記入力画像信号を
一次微分手段１により、画像上の上から下の方向に一次
微分を行い一次微分信号３２を出力する。該一次微分信
号を二値化手段２により０で二値化し、一次微分二値化
信号３３を出力する。論理負手段１２は上記一次微分二
値化信号３３を入力とし、論理負を計算して一次微分二
値化論理負信号４３を出力する。また前記入力画像信号
を二次微分手段３により二次微分を行い、二次微分信号
３４を出力する。該二次微分信号を二値化手段４により
０で二値化し、二次微分二値化信号３５を出力する。
２４を図５を用いながら説明する。前記入力画像信号を
一次微分手段１により、画像上の上から下の方向に一次
微分を行い一次微分信号３２を出力する。該一次微分信
号を二値化手段２により０で二値化し、一次微分二値化
信号３３を出力する。論理負手段１２は上記一次微分二
値化信号３３を入力とし、論理負を計算して一次微分二
値化論理負信号４３を出力する。また前記入力画像信号
を二次微分手段３により二次微分を行い、二次微分信号
３４を出力する。該二次微分信号を二値化手段４により
０で二値化し、二次微分二値化信号３５を出力する。
【００３９】論理和手段５により、前記一次微分二値化
論理負信号４３と前記二次微分二値化信号３５の論理和
をとり目・口第一候補信号３６を出力する。
論理負信号４３と前記二次微分二値化信号３５の論理和
をとり目・口第一候補信号３６を出力する。
【００４０】本領域検出装置２４を図１の領域検出装置
２１と置き換えることにより、同様の効果を得ることが
できる顔検出装置を構成することができる。画像中に、
顔以外の背景物が余り移っていない状況下であれば、上
記領域検出装置２４と上記顔候補検出装置２２の組み合
わせだけで、同様の効果を十分発揮することができる。
２１と置き換えることにより、同様の効果を得ることが
できる顔検出装置を構成することができる。画像中に、
顔以外の背景物が余り移っていない状況下であれば、上
記領域検出装置２４と上記顔候補検出装置２２の組み合
わせだけで、同様の効果を十分発揮することができる。
【００４１】
【発明の効果】本発明により、該顔の大きさの変化や平
行・回転移動、また照明条件の変動に強い、顔検出装置
が提供できる。
行・回転移動、また照明条件の変動に強い、顔検出装置
が提供できる。
【図１】本発明である顔検出装置の一実施例の構成図で
ある。
ある。
【図２】従来技術である顔検出装置が途中で用いる６つ
の候補である。（ａ）・（ｂ）・（ｃ）は眼鏡をかけて
いない場合の候補で、（ａ）が正しく（ｂ）・（ｃ）は
目と眉を間違えたものである。（ｄ）・（ｅ）・（ｆ）
は眼鏡をかけている場合の候補で、（ｄ）が正しく
（ｅ）・（ｆ）は目と眉を間違えた例である。
の候補である。（ａ）・（ｂ）・（ｃ）は眼鏡をかけて
いない場合の候補で、（ａ）が正しく（ｂ）・（ｃ）は
目と眉を間違えたものである。（ｄ）・（ｅ）・（ｆ）
は眼鏡をかけている場合の候補で、（ｄ）が正しく
（ｅ）・（ｆ）は目と眉を間違えた例である。
【図３】（ａ）は入力画像の一例である。（ｂ）は入力
画像（ａ）から顔領域をアフィン変換して得た画像であ
る。（ｃ）は典型的な人物の顔画像である。
画像（ａ）から顔領域をアフィン変換して得た画像であ
る。（ｃ）は典型的な人物の顔画像である。
【図４】目・口を横断する輝度信号の典型的な振舞いで
ある。
ある。
【図５】本発明である顔検出装置を構成する、領域検出
装置の一例である。
装置の一例である。
１ 一次微分手段 ２ 二値化手段 ３ 二次微分手段 ４ 二値化手段 ５ 論理和手段 ６ 連結領域特徴量算出手段 ７ 目第二候補判定手段 ８ 口第二候補判定手段 ９ 顔候補判定手段 １０ 顔候補領域画像切り出し手段 １１ 顔判定手段 １２ 論理負手段 ２０ 顔検出装置 ２１ 領域検出装置 ２２ 顔候補検出装置 ２３ 顔判定装置 ２４ 領域検出装置 ３１ 入力画像信号 ３２ 一次微分信号 ３３ 一次微分二値化信号 ３４ 二次微分信号 ３５ 二次微分二値化信号 ３６ 目・口第一候補信号 ３７ 領域特徴量信号 ３８ 目第二候補信号 ３９ 口第二候補信号 ４０ 顔候補信号 ４１ 顔候補画像信号 ４２ 顔信号 ４３ 一次微分二値化論理負信号 ５１ 入力画像信号 ５２ 画像切断線ａ ５３ 画像切断線ｂ ５４ 輝度信号 ５５ 肌領域ａ ５６ 目・口領域 ５７ 肌領域ｂ ５８ 閾値信号 ５９ 輝度極小点 ６０ 輝度変曲点ａ ６１ 輝度変曲点ｂ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｇ０８Ｂ 13/196 4234−5Ｇ 9061−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/70 ４６０ Ｅ
Claims (4)
- 【請求項１】人物の顔が撮影されている画像中を、 画像の天地方向に調べた時に、明るさが明から暗そして
明に変化する点と、暗から明に変化する点で挟まれる領
域を検出する手段と、 該領域から、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人
物の目に近い領域を目候補領域として取り出す手段と、 上記領域から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴
が人物の口に近い領域を口候補領域として取り出す手段
と、 上記目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重
複せずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為し
ている組み合わせを取り出して顔候補領域として検出す
る手段とを有することを特徴とする顔検出装置。 - 【請求項２】人物の顔が撮影されている画像中を、 画像の天地方向に調べた時に、明るさが暗から明に変化
する点と、明から暗そして明に変化する点で挟まれる領
域を検出する手段と、 該領域から、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人
物の目に近い領域を目候補領域として取り出す手段と、 上記領域から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴
が人物の口に近い領域を口候補領域として取り出す手段
と、 上記目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重
複せずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為し
ている組み合わせを取り出して顔候補領域として検出す
る手段とを有することを特徴とする顔検出装置。 - 【請求項３】人物の顔が撮影されている画像中を、 画像の天地方向に調べた時に、明るさが明から暗そして
明に変化する点と、暗から明に変化する点で挟まれる領
域を検出する手段と、 該領域から、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人
物の目に近い領域を目候補領域として取り出す手段と、 上記領域から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴
が人物の口に近い領域を口候補領域として取り出す手段
と、 上記目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重
複せずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為し
ている組み合わせを顔候補領域として取り出す手段と、 標準顔と上記顔候補領域を比較することにより人物の顔
を検出する手段とを有することを特徴とする顔検出装
置。 - 【請求項４】人物の顔が撮影されている画像中を、 画像の天地方向に調べた時に、明るさが明から暗に変化
する点と、明から暗そして明に変化する点で挟まれる領
域を検出する手段と、 該領域から、該領域の形状特徴と領域内の輝度特徴が人
物の目に近い領域を目候補領域として取り出す手段と、 上記領域から、上記領域の形状特徴と領域内の輝度特徴
が人物の口に近い領域を口候補領域として取り出す手段
と、 上記目候補領域から２つ、上記口候補領域から１つを重
複せずに任意に組み合わせ、人物の顔らしい配置を為し
ている組み合わせを顔候補領域として取り出す手段と、 標準顔と上記顔候補領域を比較することにより人物の顔
を検出する手段とを有することを特徴とする顔検出装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6102412A JPH07311833A (ja) | 1994-05-17 | 1994-05-17 | 人物の顔の検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6102412A JPH07311833A (ja) | 1994-05-17 | 1994-05-17 | 人物の顔の検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07311833A true JPH07311833A (ja) | 1995-11-28 |
Family
ID=14326735
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6102412A Pending JPH07311833A (ja) | 1994-05-17 | 1994-05-17 | 人物の顔の検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07311833A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| JP2004361989A (ja) * | 2003-05-30 | 2004-12-24 | Seiko Epson Corp | 画像選択システム及び画像選択プログラム、並びに画像選択方法 |
| US6885760B2 (en) | 2000-02-01 | 2005-04-26 | Matsushita Electric Industrial, Co., Ltd. | Method for detecting a human face and an apparatus of the same |
| US7483548B2 (en) | 2002-11-08 | 2009-01-27 | Minolta Co., Ltd. | Method for detecting object formed of regions from image |
| KR100893086B1 (ko) * | 2006-03-28 | 2009-04-14 | (주)코아정보시스템 | 조명 변화에 강인한 얼굴 검출 방법 |
| WO2009116210A1 (ja) * | 2008-03-18 | 2009-09-24 | 富士通株式会社 | 画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法 |
| US7657252B2 (en) | 2004-04-14 | 2010-02-02 | Nec Corporation | Portable terminal, response message transmitting method and server |
| KR100942766B1 (ko) * | 2007-02-09 | 2010-02-18 | 후지필름 가부시키가이샤 | 촬영 장치와 방법, 및 프로그램 기록 매체 |
| US7840035B2 (en) | 2006-03-02 | 2010-11-23 | Fuji Xerox, Co., Ltd. | Information processing apparatus, method of computer control, computer readable medium, and computer data signal |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01314385A (ja) * | 1988-06-14 | 1989-12-19 | Nec Corp | 顔画像検出方法及び装置 |
| JPH0678901A (ja) * | 1992-06-12 | 1994-03-22 | Nec Corp | 上まぶた領域、目頭・目尻・上まぶた領域及び目の構造の検出方法及び装置 |
-
1994
- 1994-05-17 JP JP6102412A patent/JPH07311833A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01314385A (ja) * | 1988-06-14 | 1989-12-19 | Nec Corp | 顔画像検出方法及び装置 |
| JPH0678901A (ja) * | 1992-06-12 | 1994-03-22 | Nec Corp | 上まぶた領域、目頭・目尻・上まぶた領域及び目の構造の検出方法及び装置 |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6885760B2 (en) | 2000-02-01 | 2005-04-26 | Matsushita Electric Industrial, Co., Ltd. | Method for detecting a human face and an apparatus of the same |
| 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 |
| US7483548B2 (en) | 2002-11-08 | 2009-01-27 | Minolta Co., Ltd. | Method for detecting object formed of regions from image |
| JP2004361989A (ja) * | 2003-05-30 | 2004-12-24 | Seiko Epson Corp | 画像選択システム及び画像選択プログラム、並びに画像選択方法 |
| US7657252B2 (en) | 2004-04-14 | 2010-02-02 | Nec Corporation | Portable terminal, response message transmitting method and server |
| US7840035B2 (en) | 2006-03-02 | 2010-11-23 | Fuji Xerox, Co., Ltd. | Information processing apparatus, method of computer control, computer readable medium, and computer data signal |
| KR100893086B1 (ko) * | 2006-03-28 | 2009-04-14 | (주)코아정보시스템 | 조명 변화에 강인한 얼굴 검출 방법 |
| KR100942766B1 (ko) * | 2007-02-09 | 2010-02-18 | 후지필름 가부시키가이샤 | 촬영 장치와 방법, 및 프로그램 기록 매체 |
| US7868915B2 (en) | 2007-02-09 | 2011-01-11 | Fujifilm Corporation | Photographing apparatus, method and computer program product |
| WO2009116210A1 (ja) * | 2008-03-18 | 2009-09-24 | 富士通株式会社 | 画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法 |
| JP2009225347A (ja) * | 2008-03-18 | 2009-10-01 | Fujitsu Ltd | 画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法 |
| US8471934B2 (en) | 2008-03-18 | 2013-06-25 | Fujitsu Limited | Computer readable storage medium, image correction apparatus, and image correction method |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zhou et al. | Moving vehicle detection for automatic traffic monitoring | |
| JP2500726B2 (ja) | 上まぶた領域、目頭・目尻・上まぶた領域及び目の構造の検出方法及び装置 | |
| JP4845698B2 (ja) | 眼部検出装置、眼部検出方法及びプログラム | |
| Asteriadis et al. | Facial feature detection using distance vector fields | |
| Abate et al. | BIRD: Watershed based iris detection for mobile devices | |
| Du et al. | A new approach to iris pattern recognition | |
| JPH07311833A (ja) | 人物の顔の検出装置 | |
| Tian et al. | Real-time driver's eye state detection | |
| Arsic et al. | Improved lip detection algorithm based on region segmentation and edge detection | |
| Das et al. | Human face detection in color images using HSV color histogram and WLD | |
| KR20130126386A (ko) | 적응적 피부색 검출 방법, 그리고 이를 이용한 얼굴 검출 방법 및 그 장치 | |
| Mandal et al. | Human visual system inspired object detection and recognition | |
| Min et al. | A nonparametric skin color model for face detection from color images | |
| KR100596197B1 (ko) | 가변 타원 마스크와 형태학적 특징을 이용한 얼굴 인식 방법 | |
| Hemdan et al. | Facial features-based method for human tracking | |
| Subban et al. | Human skin segmentation in color images using gaussian color model | |
| Revathi et al. | Indian sign board recognition using image processing techniques | |
| Rao et al. | Neural network approach for eye detection | |
| Zhang et al. | A new method for face detection in colour images for emotional bio-robots | |
| Jing et al. | A novel method for horizontal eye line detection under various environments | |
| Ghimire et al. | A lighting insensitive face detection method on color images | |
| Jang et al. | Skin region segmentation using an image-adapted colour model | |
| Aminian et al. | Face detection using color segmentation and RHT | |
| KR20160017152A (ko) | 이진 하르 캐스케이드에 기반한 성별 분류 방법 | |
| RU2390844C2 (ru) | Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19970930 |