JPH11250267A - 目の位置検出方法、目の位置検出装置および目の位置検出プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
目の位置検出方法、目の位置検出装置および目の位置検出プログラムを記録した記録媒体Info
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- JPH11250267A JPH11250267A JP10053027A JP5302798A JPH11250267A JP H11250267 A JPH11250267 A JP H11250267A JP 10053027 A JP10053027 A JP 10053027A JP 5302798 A JP5302798 A JP 5302798A JP H11250267 A JPH11250267 A JP H11250267A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 様々な撮影条件で撮影された様々な人の顔画
像に対して、安定して正しい両目の位置を検出できる目
の位置検出方法を提供する。 【解決手段】 人のカラー顔画像をＹＩＱ色表現に変換
してＹＩＱ顔画像を生成し、ＹＩＱ顔画像のＩ成分画像
から２値化画像を生成し、２値化画像から肌領域を抽出
し、肌領域内から目候補領域を抽出し、目候補領域の中
から左目候補領域と右目候補領域を選択し、左目候補領
域と右目候補領域の位置を基準にして前記カラー顔画像
から部分顔画像を生成し、部分顔画像と人の典型的な顔
画像からその目の位置を基準にして生成された平均顔画
像との相違度を計算し、目候補領域内の全ての左目候補
領域と右目候補領域の対に対して前記相違度の計算を行
い最も相違度が小さくなるような左目候補領域と右目候
補領域の対を左目領域および右目領域と決定する。
像に対して、安定して正しい両目の位置を検出できる目
の位置検出方法を提供する。 【解決手段】 人のカラー顔画像をＹＩＱ色表現に変換
してＹＩＱ顔画像を生成し、ＹＩＱ顔画像のＩ成分画像
から２値化画像を生成し、２値化画像から肌領域を抽出
し、肌領域内から目候補領域を抽出し、目候補領域の中
から左目候補領域と右目候補領域を選択し、左目候補領
域と右目候補領域の位置を基準にして前記カラー顔画像
から部分顔画像を生成し、部分顔画像と人の典型的な顔
画像からその目の位置を基準にして生成された平均顔画
像との相違度を計算し、目候補領域内の全ての左目候補
領域と右目候補領域の対に対して前記相違度の計算を行
い最も相違度が小さくなるような左目候補領域と右目候
補領域の対を左目領域および右目領域と決定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、目の位置検出方
法、目の位置検出装置および目の位置検出プログラムを
記録した記録媒体に係わり、特に、デジタルカメラやビ
デオカメラ等により、デジタルデータとしてコンピュー
タ等に取り込まれた人の顔画像の中から目の位置を自動
的に検出する目の位置検出方法、目の位置検出装置およ
び目の位置検出プログラムを記録した記録媒体に関す
る。
法、目の位置検出装置および目の位置検出プログラムを
記録した記録媒体に係わり、特に、デジタルカメラやビ
デオカメラ等により、デジタルデータとしてコンピュー
タ等に取り込まれた人の顔画像の中から目の位置を自動
的に検出する目の位置検出方法、目の位置検出装置およ
び目の位置検出プログラムを記録した記録媒体に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】例えば、ある眼鏡を装用したとき自分の
顔がどのように見えるかをシミュレーションする眼鏡装
用シミュレーションシステムにおいては、人の顔画像か
ら目の位置を検出する技術が必要となる。即ち、眼鏡装
用シミュレーションシステムでは、人の顔画像上に眼鏡
画像を重畳表示するため、その重畳位置や眼鏡画像のサ
イズは顔画像中の両目の位置や両目の間隔に基づいて決
める必要がある。従来の顔画像中から目の位置を検出す
る方法として、下記（１）または（２）の方法が知られ
ている。 （１）先ず、顔画像の中から肌色の領域を抽出しその領
域を肌領域とみなし、次に、肌領域の中から肌色と異な
る領域を抽出し目候補領域とし、目候補領域の中から肌
領域の中心に対して上部にあり、かつ左右に対称に位置
する一対の２つの領域を左目候補領域及び右目候補領域
とみなして、その２領域それぞれの中心位置を両目の位
置とする。 （２）顔画像中から肌色の領域を抽出し、その肌領域中
で急激に輝度が変化している部分（エッジ）を抽出し、
抽出されたエッジの中から、人の顔の中の目、鼻、口等
の位置関係から目に対応するエッジを選択する。
顔がどのように見えるかをシミュレーションする眼鏡装
用シミュレーションシステムにおいては、人の顔画像か
ら目の位置を検出する技術が必要となる。即ち、眼鏡装
用シミュレーションシステムでは、人の顔画像上に眼鏡
画像を重畳表示するため、その重畳位置や眼鏡画像のサ
イズは顔画像中の両目の位置や両目の間隔に基づいて決
める必要がある。従来の顔画像中から目の位置を検出す
る方法として、下記（１）または（２）の方法が知られ
ている。 （１）先ず、顔画像の中から肌色の領域を抽出しその領
域を肌領域とみなし、次に、肌領域の中から肌色と異な
る領域を抽出し目候補領域とし、目候補領域の中から肌
領域の中心に対して上部にあり、かつ左右に対称に位置
する一対の２つの領域を左目候補領域及び右目候補領域
とみなして、その２領域それぞれの中心位置を両目の位
置とする。 （２）顔画像中から肌色の領域を抽出し、その肌領域中
で急激に輝度が変化している部分（エッジ）を抽出し、
抽出されたエッジの中から、人の顔の中の目、鼻、口等
の位置関係から目に対応するエッジを選択する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、顔画像
中の肌領域は目や口以外はほとんど均一という場合はほ
とんどなく、顔の凹凸による陰影や肌の不均一性によっ
て肌色と異なる領域やエッジとして抽出される領域は多
数存在することが多い。したがって、前記（１）、
（２）の方法のように、そのような多数の領域から正し
く両目に該当する一対の領域を顔の目、鼻、口等の位置
関係のみに基づいて選択することは極めて困難となる。
中の肌領域は目や口以外はほとんど均一という場合はほ
とんどなく、顔の凹凸による陰影や肌の不均一性によっ
て肌色と異なる領域やエッジとして抽出される領域は多
数存在することが多い。したがって、前記（１）、
（２）の方法のように、そのような多数の領域から正し
く両目に該当する一対の領域を顔の目、鼻、口等の位置
関係のみに基づいて選択することは極めて困難となる。
【０００４】例えば、目以外に眉の部分が肌色と大きく
異なる領域として検出されることが多く、そのようなと
きは眉の領域を目の領域とみなしてしまい、最終的に目
の位置として誤った位置を出力してしまうことが比較的
高い確率で発生していた。
異なる領域として検出されることが多く、そのようなと
きは眉の領域を目の領域とみなしてしまい、最終的に目
の位置として誤った位置を出力してしまうことが比較的
高い確率で発生していた。
【０００５】本発明は、前記従来技術の問題点を解決す
るためになされたものであり、本発明の目的は、目の位
置検出方法および目の位置検出装置において、様々な撮
影条件で撮影された様々な人の顔画像に対して、安定し
て正しい両目の位置を検出することが可能となる技術を
提供することにある。
るためになされたものであり、本発明の目的は、目の位
置検出方法および目の位置検出装置において、様々な撮
影条件で撮影された様々な人の顔画像に対して、安定し
て正しい両目の位置を検出することが可能となる技術を
提供することにある。
【０００６】また、本発明の他の目的は、前記目の位置
検出方法をコンピュータに実行させるための目の位置検
出プログラムが記録された記録媒体を提供することにあ
る。
検出方法をコンピュータに実行させるための目の位置検
出プログラムが記録された記録媒体を提供することにあ
る。
【０００７】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
にする。
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
にする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
下記の通りである。
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
下記の通りである。
【０００９】即ち、本発明は、先ず、人の典型的な顔画
像からその目の位置を基準にして顔内部領域を切り出し
て生成した平均顔画像を予め用意しておき、入力された
人のカラー顔画像をＹＩＱ色表現に変換してＹＩＱ顔画
像を生成し、当該ＹＩＱ顔画像のＩ成分画像をその画素
値分布に基づいて決定されたしきい値により２値化して
２値化画像を生成し、当該２値化画像から顔画像の中央
付近に位置し所定の面積より大きい連結領域を肌領域と
して抽出し、当該肌領域の最外周より内側に存在する肌
領域でない複数の連結領域を目候補領域として抽出し、
当該複数の目候補領域の中から左目候補領域と右目候補
領域の対を選択し、当該選択された左目候補領域と右目
候補領域との位置を基準にして入力されたカラー顔画像
から顔内部領域を切出して部分顔画像を生成し、部分顔
画像と前記平均顔画像との相違度を計算し、目候補領域
内の全ての左目候補領域と右目候補領域の対に対して前
記部分顔画像の生成と相違度の計算を行い最も相違度が
小さくなる左目候補領域と右目候補領域の対を、それぞ
れを左目領域および右目領域と決定し目の位置とするこ
とを特徴とする。
像からその目の位置を基準にして顔内部領域を切り出し
て生成した平均顔画像を予め用意しておき、入力された
人のカラー顔画像をＹＩＱ色表現に変換してＹＩＱ顔画
像を生成し、当該ＹＩＱ顔画像のＩ成分画像をその画素
値分布に基づいて決定されたしきい値により２値化して
２値化画像を生成し、当該２値化画像から顔画像の中央
付近に位置し所定の面積より大きい連結領域を肌領域と
して抽出し、当該肌領域の最外周より内側に存在する肌
領域でない複数の連結領域を目候補領域として抽出し、
当該複数の目候補領域の中から左目候補領域と右目候補
領域の対を選択し、当該選択された左目候補領域と右目
候補領域との位置を基準にして入力されたカラー顔画像
から顔内部領域を切出して部分顔画像を生成し、部分顔
画像と前記平均顔画像との相違度を計算し、目候補領域
内の全ての左目候補領域と右目候補領域の対に対して前
記部分顔画像の生成と相違度の計算を行い最も相違度が
小さくなる左目候補領域と右目候補領域の対を、それぞ
れを左目領域および右目領域と決定し目の位置とするこ
とを特徴とする。
【００１０】また、本発明は、決定された左目領域およ
び右目領域それぞれの重心位置を求めることにより目の
位置とすることを特徴とする。
び右目領域それぞれの重心位置を求めることにより目の
位置とすることを特徴とする。
【００１１】また、本発明は、決定された左目領域およ
び右目領域それぞれの縦横の中心を求めることにより目
の位置とすることを特徴とする。
び右目領域それぞれの縦横の中心を求めることにより目
の位置とすることを特徴とする。
【００１２】また、本発明は、眼球を正面から照明した
ときの眼球による反射光の輝度パターンを予め用意して
おき、決定された左目領域および右目領域の内部で、当
該輝度パターンと左目領域または右目領域の輝度との相
違度を、当該輝度パターンを移動させながら計算し、相
違度が最も小さくなるときの輝度パターンの中心位置を
左目または右目の位置とすることを特徴とする。
ときの眼球による反射光の輝度パターンを予め用意して
おき、決定された左目領域および右目領域の内部で、当
該輝度パターンと左目領域または右目領域の輝度との相
違度を、当該輝度パターンを移動させながら計算し、相
違度が最も小さくなるときの輝度パターンの中心位置を
左目または右目の位置とすることを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を詳細に説明する。
施の形態を詳細に説明する。
【００１４】なお、実施の形態を説明するための全図に
おいて、同一機能を有するものは同一符号を付け、その
繰り返しの説明は省略する。
おいて、同一機能を有するものは同一符号を付け、その
繰り返しの説明は省略する。
【００１５】図１は、本発明の実施の形態の目の位置検
出装置の概略構成を示すブロック図である。同図におい
て、１０は制御部、１１は顔画像蓄積部、１２は平均顔
画像蓄積部、１３は輝度パターン蓄積部、１４は顔画像
蓄積部１１平均顔画像蓄積部１２および輝度パターン蓄
積部１３が設けられる蓄積手段、２０は入力部、２１は
ＹＩＱ変換部、２２は２値化画像生成部、２３は肌領域
抽出部、２４は目候補領域抽出部、２５は部分顔画像生
成部、２６は顔画像相違度計算部、２７は左目・右目領
域決定部、２８は左目・右目相違度計算部、２９は左目
・右目位置決定部である。
出装置の概略構成を示すブロック図である。同図におい
て、１０は制御部、１１は顔画像蓄積部、１２は平均顔
画像蓄積部、１３は輝度パターン蓄積部、１４は顔画像
蓄積部１１平均顔画像蓄積部１２および輝度パターン蓄
積部１３が設けられる蓄積手段、２０は入力部、２１は
ＹＩＱ変換部、２２は２値化画像生成部、２３は肌領域
抽出部、２４は目候補領域抽出部、２５は部分顔画像生
成部、２６は顔画像相違度計算部、２７は左目・右目領
域決定部、２８は左目・右目相違度計算部、２９は左目
・右目位置決定部である。
【００１６】図２は、本実施の形態の目の位置検出方法
を説明するためのフローチャートである。以下、図１、
図２を用いて、本実施の形態の目の位置検出方法につい
て説明する。始めに、入力部２０から入力される平均顔
画像を蓄積手段１４内の平均顔画像蓄積部１２に蓄積す
る（ステップ１０１）。この平均顔画像とは、人の典型
的な顔画像から、例えば、図３に示すように、その目の
位置を基準にして、位置と大きさとを決めて切り出した
背景、頭髪、衣類などを含まない顔内部のみの部分の画
像である。つまり、図３に示すように、典型的な顔画像
において両目の間の距離が２Ｌ（または、両目の間の距
離の１／２がＬ）である場合、ａ、ｂ、ｃを予め適切な
値に設定した定数とし、左右方向には左右の目の位置か
らそれぞれａ×Ｌ、上方向には目の位置からｂ×Ｌ、下
方向には目の位置からｃ×Ｌほどの大きさとなるように
範囲を決めて切り出し、平均顔画像とする。ここでは説
明を簡単にするために、平均顔画像は白黒画像とする。
を説明するためのフローチャートである。以下、図１、
図２を用いて、本実施の形態の目の位置検出方法につい
て説明する。始めに、入力部２０から入力される平均顔
画像を蓄積手段１４内の平均顔画像蓄積部１２に蓄積す
る（ステップ１０１）。この平均顔画像とは、人の典型
的な顔画像から、例えば、図３に示すように、その目の
位置を基準にして、位置と大きさとを決めて切り出した
背景、頭髪、衣類などを含まない顔内部のみの部分の画
像である。つまり、図３に示すように、典型的な顔画像
において両目の間の距離が２Ｌ（または、両目の間の距
離の１／２がＬ）である場合、ａ、ｂ、ｃを予め適切な
値に設定した定数とし、左右方向には左右の目の位置か
らそれぞれａ×Ｌ、上方向には目の位置からｂ×Ｌ、下
方向には目の位置からｃ×Ｌほどの大きさとなるように
範囲を決めて切り出し、平均顔画像とする。ここでは説
明を簡単にするために、平均顔画像は白黒画像とする。
【００１７】次に、入力部２０から入力される眼球によ
る反射光の輝度パターンを蓄積手段１４内の輝度パター
ン蓄積部１３に蓄積する（ステップ１０２）。この眼鏡
による反射光の輝度パターンとは、図４に示すように、
目に正面から光をあてた場合に生じるスポット状の輝点
を中心として、所定の大きさにその部分を切り取った画
像である。ここでは説明を簡単にするために、輝度パタ
ーンは白黒の輝度画像とするが、カラー画像であっても
良い。
る反射光の輝度パターンを蓄積手段１４内の輝度パター
ン蓄積部１３に蓄積する（ステップ１０２）。この眼鏡
による反射光の輝度パターンとは、図４に示すように、
目に正面から光をあてた場合に生じるスポット状の輝点
を中心として、所定の大きさにその部分を切り取った画
像である。ここでは説明を簡単にするために、輝度パタ
ーンは白黒の輝度画像とするが、カラー画像であっても
良い。
【００１８】次に、入力部２０から入力される、目の位
置を検出するカラー顔画像を蓄積手段１４内の顔画像蓄
積部１１に蓄積する（ステップ１０３）。ここでは説明
を簡単にするために、カラー顔画像は、赤、緑、青の三
原色（ＲＧＢ）で表現されているものとするが、別の色
表現方法で表現されたカラー画像であってもよい。な
お、顔画像を撮影時には、顔の正面から一つの光源で照
明して撮影するものとする。
置を検出するカラー顔画像を蓄積手段１４内の顔画像蓄
積部１１に蓄積する（ステップ１０３）。ここでは説明
を簡単にするために、カラー顔画像は、赤、緑、青の三
原色（ＲＧＢ）で表現されているものとするが、別の色
表現方法で表現されたカラー画像であってもよい。な
お、顔画像を撮影時には、顔の正面から一つの光源で照
明して撮影するものとする。
【００１９】次に、ＹＩＱ変換部２１で、カラー顔画像
をＹＩＱ色表現に変換し、ＹＩＱ顔画像を生成する（ス
テップ１０４）。ＲＧＢ色表現からＹＩＱ色表現への変
換は、よく知られており、例えば、下記（１）式の計算
により変換できる。
をＹＩＱ色表現に変換し、ＹＩＱ顔画像を生成する（ス
テップ１０４）。ＲＧＢ色表現からＹＩＱ色表現への変
換は、よく知られており、例えば、下記（１）式の計算
により変換できる。
【００２０】
【数１】 Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ Ｉ＝０．５９６Ｒ−０．２７４Ｇ−０．３２２Ｂ Ｑ＝０．２１１Ｒ−０．５２２Ｇ＋０．３１１Ｂ ・・・（１） 次に、２値化画像生成部２２で、ＹＩＱ顔画像のＩ成分
画像の各画素の値があるしきい値より大きい場合はその
画素の値を「１」に、小さい場合は「０」にすることに
より、Ｉ成分画像を２値化する（ステップ１０５）。２
値化するためのしきい値は、Ｉ成分画像の各画素の値の
分布に基づいて決めることができる。このしきい値の決
め方はいろいろあるが、例えば、画素の値を横軸に、そ
の値を持つ画素の個数を縦軸とするヒストグラムを生成
し、そのヒストグラムをあるしきい値によって２つにク
ラスに分割したときのクラス間の分散が最大になるよう
にしきい値を選ぶ方法（大津：”判別及び最小２乗規準
に基づく自動しきい値選定法”、電子通信学会論文誌、
ｖｏｌ．Ｊ６３−Ｄ，ｎｏ．４，ＰＰ．３４９−３５
６，１９８０年参照）等がある。
画像の各画素の値があるしきい値より大きい場合はその
画素の値を「１」に、小さい場合は「０」にすることに
より、Ｉ成分画像を２値化する（ステップ１０５）。２
値化するためのしきい値は、Ｉ成分画像の各画素の値の
分布に基づいて決めることができる。このしきい値の決
め方はいろいろあるが、例えば、画素の値を横軸に、そ
の値を持つ画素の個数を縦軸とするヒストグラムを生成
し、そのヒストグラムをあるしきい値によって２つにク
ラスに分割したときのクラス間の分散が最大になるよう
にしきい値を選ぶ方法（大津：”判別及び最小２乗規準
に基づく自動しきい値選定法”、電子通信学会論文誌、
ｖｏｌ．Ｊ６３−Ｄ，ｎｏ．４，ＰＰ．３４９−３５
６，１９８０年参照）等がある。
【００２１】次に、肌領域抽出部２３で、２値化画像か
ら「１」の値を持ち隣接している画素の集合である連結
領域を抽出し、また、その連結領域の重心位置と面積を
求め、その重心位置が画像の中央部を示す所定の範囲内
にある連結領域の中で最も面積が大きい連結領域を選択
し、それを肌領域とする（ステップ１０６）。領域の重
心位置とは、その領域に含まれている各画素のｘ座標値
の平均を重心位置のｘ座標、領域に含まれている各画素
のｙ座標値の平均を重心位置のｙ座標とする位置であ
る。
ら「１」の値を持ち隣接している画素の集合である連結
領域を抽出し、また、その連結領域の重心位置と面積を
求め、その重心位置が画像の中央部を示す所定の範囲内
にある連結領域の中で最も面積が大きい連結領域を選択
し、それを肌領域とする（ステップ１０６）。領域の重
心位置とは、その領域に含まれている各画素のｘ座標値
の平均を重心位置のｘ座標、領域に含まれている各画素
のｙ座標値の平均を重心位置のｙ座標とする位置であ
る。
【００２２】次に、目候補領域抽出部２４で、Ｉ成分画
像において、肌領域の最外周を通る閉曲線の内側にあり
「０」の値の画素で構成される連結領域、即ち、肌領域
の最外周の内部に存在する肌領域ではない領域（つまり
肌領域内の穴）を抽出し、それらの連結領域を目候補領
域とする（ステップ１０７）。図５に、肌領域３１と目
候補領域３２との一例を図示する。
像において、肌領域の最外周を通る閉曲線の内側にあり
「０」の値の画素で構成される連結領域、即ち、肌領域
の最外周の内部に存在する肌領域ではない領域（つまり
肌領域内の穴）を抽出し、それらの連結領域を目候補領
域とする（ステップ１０７）。図５に、肌領域３１と目
候補領域３２との一例を図示する。
【００２３】次に、部分顔画像生成部２５で、部分顔画
像を生成する。即ち、目候補領域（図５に示す３２）か
ら肌領域（図５に示す３１）の左右の中心線の左側にあ
る領域を一つ選択して左目候補領域とし、右側にある領
域を一つ選択して右目候補領域とする（ステップ１０
８）。次に、ステップ１０８で選択した左目候補領域お
よび右目候補領域の重心位置に基づいて平均顔画像の生
成と同じ方法で顔画像の顔部分を切出し、さらに切り出
した画像の大きさが平均顔画像と同じになるように拡大
縮小して部分顔画像を生成する（ステップ１０９）。
像を生成する。即ち、目候補領域（図５に示す３２）か
ら肌領域（図５に示す３１）の左右の中心線の左側にあ
る領域を一つ選択して左目候補領域とし、右側にある領
域を一つ選択して右目候補領域とする（ステップ１０
８）。次に、ステップ１０８で選択した左目候補領域お
よび右目候補領域の重心位置に基づいて平均顔画像の生
成と同じ方法で顔画像の顔部分を切出し、さらに切り出
した画像の大きさが平均顔画像と同じになるように拡大
縮小して部分顔画像を生成する（ステップ１０９）。
【００２４】図６に、眉の部分が左目候補領域および右
目候補領域とされた場合の部分顔画像の切出しの様子を
示す。図６に示すように、左目候補領域および右目候補
領域である左右の眉の間の距離が２Ｘ（または、左右の
眉の間の距離の１／２がＸ）の場合、図３に示すＬの代
わりにＸとして、図２と同様に入力されたカラー顔画像
４１から所定の範囲を切出し、部分顔画像４２とする。
なお、以下の説明を簡単にするために、部分顔画像４２
はＹＩＱ顔画像のＹ成分画像を切り出した白黒画像とす
る。
目候補領域とされた場合の部分顔画像の切出しの様子を
示す。図６に示すように、左目候補領域および右目候補
領域である左右の眉の間の距離が２Ｘ（または、左右の
眉の間の距離の１／２がＸ）の場合、図３に示すＬの代
わりにＸとして、図２と同様に入力されたカラー顔画像
４１から所定の範囲を切出し、部分顔画像４２とする。
なお、以下の説明を簡単にするために、部分顔画像４２
はＹＩＱ顔画像のＹ成分画像を切り出した白黒画像とす
る。
【００２５】次に、顔画像相違度計算部２６で、部分顔
画像（図６の４２）と平均顔画像との相違度を計算する
（ステップ１１０）。この相違度の計算は、例えば、部
分顔画像および平均顔画像の座標（ｉ，ｊ）の位置の画
素の輝度（値）をそれぞれＰ（ｉ，ｊ）、Ａ（ｉ，ｊ）
とするとき、下記（２）式により計算する。
画像（図６の４２）と平均顔画像との相違度を計算する
（ステップ１１０）。この相違度の計算は、例えば、部
分顔画像および平均顔画像の座標（ｉ，ｊ）の位置の画
素の輝度（値）をそれぞれＰ（ｉ，ｊ）、Ａ（ｉ，ｊ）
とするとき、下記（２）式により計算する。
【００２６】
【数２】
【００２７】なお、この（２）式において、Ｎ、Ｍはそ
れぞれ部分顔画像または平均顔画像の横または縦の大き
さ（画素数）である。また、前記（２）式のように、Ｐ
（ｉ，ｊ）とＡ（ｉ，ｊ）の差の２乗和の平方根ではな
く、Ｐ（ｉ，ｊ）とＡ（ｉ，ｊ）の差の絶対値の和を求
めて、それを相違度とする方法もあり、さらに、部分顔
画像４２と平均顔画像の相互相関係数を求めて、例え
ば、求められた相互相関係数の逆数を相違度とする方法
などもある。
れぞれ部分顔画像または平均顔画像の横または縦の大き
さ（画素数）である。また、前記（２）式のように、Ｐ
（ｉ，ｊ）とＡ（ｉ，ｊ）の差の２乗和の平方根ではな
く、Ｐ（ｉ，ｊ）とＡ（ｉ，ｊ）の差の絶対値の和を求
めて、それを相違度とする方法もあり、さらに、部分顔
画像４２と平均顔画像の相互相関係数を求めて、例え
ば、求められた相互相関係数の逆数を相違度とする方法
などもある。
【００２８】次に、今回の計算で得られた相違度が、今
までの相違度の最小よりもさらに小さい場合、今回の相
違度とその相違度を与えた左目候補領域および右目候補
領域を記録する（ステップ１１１）。そして、前記ステ
ップ１０８からステップ１１１までの処理を、目候補領
域から選択される左目候補領域および右目候補領域の対
のすべての可能な選択について行い、左目・右目領域決
定部２７で、最小の相違度を与える左目候補領域および
右目候補領域を、左目領域および右目領域と決定する
（ステップ１１３）。
までの相違度の最小よりもさらに小さい場合、今回の相
違度とその相違度を与えた左目候補領域および右目候補
領域を記録する（ステップ１１１）。そして、前記ステ
ップ１０８からステップ１１１までの処理を、目候補領
域から選択される左目候補領域および右目候補領域の対
のすべての可能な選択について行い、左目・右目領域決
定部２７で、最小の相違度を与える左目候補領域および
右目候補領域を、左目領域および右目領域と決定する
（ステップ１１３）。
【００２９】ＹＩＱ顔画像のＩ成分画像を２値化するこ
とにより、安定して肌領域を抽出できることが経験上分
かっており、その肌領域内の肌色でない部分を抽出する
ことにより、目や眉の領域を安定して抽出できる。した
がって、本実施の形態の目の位置検出方法のように、こ
れらの目候補領域から左目候補領域および右目候補領域
を適当に選択し、その左目候補領域および右目候補領域
の位置に基づいて切り出された部分顔画像（図６に示す
４２）と、人の典型的な顔画像から生成された平均顔画
像を比較して、全体的に最も平均顔画像に類似している
部分顔画像を作り出すような左目候補領域および右目候
補領域を選び出すことにより、確実に左目領域および右
目領域を選び出すことができる。なお、本実施の形態の
目の位置検出方法においては、左目候補領域および右目
候補領域のみを検出し、口の検出を行わないので、不確
実な口の検出（唇の色は肌色に近いため肌領域から口領
域を抽出することが困難となる）を必要としないため
に、安定した結果を得ることができる。
とにより、安定して肌領域を抽出できることが経験上分
かっており、その肌領域内の肌色でない部分を抽出する
ことにより、目や眉の領域を安定して抽出できる。した
がって、本実施の形態の目の位置検出方法のように、こ
れらの目候補領域から左目候補領域および右目候補領域
を適当に選択し、その左目候補領域および右目候補領域
の位置に基づいて切り出された部分顔画像（図６に示す
４２）と、人の典型的な顔画像から生成された平均顔画
像を比較して、全体的に最も平均顔画像に類似している
部分顔画像を作り出すような左目候補領域および右目候
補領域を選び出すことにより、確実に左目領域および右
目領域を選び出すことができる。なお、本実施の形態の
目の位置検出方法においては、左目候補領域および右目
候補領域のみを検出し、口の検出を行わないので、不確
実な口の検出（唇の色は肌色に近いため肌領域から口領
域を抽出することが困難となる）を必要としないため
に、安定した結果を得ることができる。
【００３０】次に、左目・右目相違度計算部２８で、輝
度パターン蓄積部１３に蓄積されている輝度パターンと
顔画像のＹ成分画像との相違度を計算する。即ち、輝度
パターン蓄積部１３に蓄積されている、眼球による反射
光の輝度パターンの中心を、前記左目・右目領域決定部
２７で決定された左目領域および右目領域内の適当な場
所に置き（ステップ１１４）、その位置において輝度パ
ターンと顔画像のＹ成分画像との相違度を輝度パターン
の範囲内で計算する（ステップ１１５）。
度パターン蓄積部１３に蓄積されている輝度パターンと
顔画像のＹ成分画像との相違度を計算する。即ち、輝度
パターン蓄積部１３に蓄積されている、眼球による反射
光の輝度パターンの中心を、前記左目・右目領域決定部
２７で決定された左目領域および右目領域内の適当な場
所に置き（ステップ１１４）、その位置において輝度パ
ターンと顔画像のＹ成分画像との相違度を輝度パターン
の範囲内で計算する（ステップ１１５）。
【００３１】この相違度の計算を、輝度パターン中心を
左目領域内または右目領域内で移動させながら行い（ス
テップ１１６、ステップ１１７）、左目領域または右目
領域のそれぞれにおいて最も小さい相違度を与える輝度
パターンの中心位置を求め、左目・右目位置決定部２９
で、最小の相違度を与える輝度パターンの中心位置を左
目の位置または右目の位置と決定する（ステップ１１
８）。なお、前記各ステップは、制御部１０の指示の基
に実行される。このように、本実施の形態の目の位置検
出方法では、眼球を正面から照明したときの眼球による
反射光の輝度パターンを、左目領域および右目領域中か
ら検出するようにしたので、正確な目の中心位置を得る
ことができる。なお、本実施の形態において、最終的な
目の位置として、眼球に照明光が反射して生じるスポッ
ト状の輝点を検出し、その位置を目の位置と決定（ステ
ップ１１４〜ステップ１１８）するようにしたが、ステ
ップ１１３で得られた左目領域および右目領域の重心位
置を目の位置としたり、左目領域および右目領域の左右
・上下の中心の位置を目の位置とすることも可能であ
る。また、前記実施の形態において、例えば、入力画像
中の微小なノイズを低減するための処理や、色や輝度の
補正処理や、肌領域や目候補領域の抽出の時に微小な連
結領域を無視するための平滑化処理など、必要があれば
よく知られている画像の処理を付加するようにしてもよ
い。
左目領域内または右目領域内で移動させながら行い（ス
テップ１１６、ステップ１１７）、左目領域または右目
領域のそれぞれにおいて最も小さい相違度を与える輝度
パターンの中心位置を求め、左目・右目位置決定部２９
で、最小の相違度を与える輝度パターンの中心位置を左
目の位置または右目の位置と決定する（ステップ１１
８）。なお、前記各ステップは、制御部１０の指示の基
に実行される。このように、本実施の形態の目の位置検
出方法では、眼球を正面から照明したときの眼球による
反射光の輝度パターンを、左目領域および右目領域中か
ら検出するようにしたので、正確な目の中心位置を得る
ことができる。なお、本実施の形態において、最終的な
目の位置として、眼球に照明光が反射して生じるスポッ
ト状の輝点を検出し、その位置を目の位置と決定（ステ
ップ１１４〜ステップ１１８）するようにしたが、ステ
ップ１１３で得られた左目領域および右目領域の重心位
置を目の位置としたり、左目領域および右目領域の左右
・上下の中心の位置を目の位置とすることも可能であ
る。また、前記実施の形態において、例えば、入力画像
中の微小なノイズを低減するための処理や、色や輝度の
補正処理や、肌領域や目候補領域の抽出の時に微小な連
結領域を無視するための平滑化処理など、必要があれば
よく知られている画像の処理を付加するようにしてもよ
い。
【００３２】また、本実施の形態の目の位置検出方法に
おいては、制御部１０、入力部２０、ＹＩＣ変換部２
１、２値化画像生成部２２、肌領域抽出部２３、目領域
抽出部２４、部分顔画像生成部２５、顔画像相違度計算
部２６、左目・右目領域決定部２７、左目・右目相違度
計算部２８、および左目・右目決定部２９がそれぞれ専
用のハードウェアで構成される場合について説明した
が、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、
コンピュータのソフトウェア処理で実行することも可能
である。この場合に、本実施の形態の目の位置検出方法
は、図７に示す中央処理装置（ＣＰＵ）２１０が、主メ
モリ２０２に読み込まれた目の位置検出プログラムを実
行することにより行われる。この場合に、ＹＩＣ変換部
２１、２値化画像生成部２２、肌領域抽出部２３、目領
域抽出部２４、部分顔画像生成部２５、顔画像相違度計
算部２６、左目・右目領域決定部２７、左目・右目相違
度計算部２８、および左目・右目決定部２９は、図７に
示すＹＩＣ変換部２１１、２値化画像生成部２１２、肌
領域抽出部２１３、目領域抽出部２１４、部分顔画像生
成部２１５、顔画像相違度計算部２１６、左目・右目領
域決定部２１７、左目・右目相違度計算部２１８、およ
び左目・右目決定部２１９のように、中央処理装置（Ｃ
ＰＵ）２１０により実現される機能手段となる。なお、
図７は、本実施の形態の目の位置検出プログラムを実行
するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
同図において、２０１は画像を入力するための画像入力
装置、２０２は主メモリ、２０３はキーボード・マウス
等の入力装置、２０４は補助記憶装置、２０５は表示装
置、２０６はバスライン、２１０は中央処理装置（ＣＰ
Ｕ）である。前記目の位置検出プログラムは、例えば、
ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体により提供され主メモリ２０
２に読み込まれか、あるいは、例えば、補助記憶装置２
０４に格納される。
おいては、制御部１０、入力部２０、ＹＩＣ変換部２
１、２値化画像生成部２２、肌領域抽出部２３、目領域
抽出部２４、部分顔画像生成部２５、顔画像相違度計算
部２６、左目・右目領域決定部２７、左目・右目相違度
計算部２８、および左目・右目決定部２９がそれぞれ専
用のハードウェアで構成される場合について説明した
が、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、
コンピュータのソフトウェア処理で実行することも可能
である。この場合に、本実施の形態の目の位置検出方法
は、図７に示す中央処理装置（ＣＰＵ）２１０が、主メ
モリ２０２に読み込まれた目の位置検出プログラムを実
行することにより行われる。この場合に、ＹＩＣ変換部
２１、２値化画像生成部２２、肌領域抽出部２３、目領
域抽出部２４、部分顔画像生成部２５、顔画像相違度計
算部２６、左目・右目領域決定部２７、左目・右目相違
度計算部２８、および左目・右目決定部２９は、図７に
示すＹＩＣ変換部２１１、２値化画像生成部２１２、肌
領域抽出部２１３、目領域抽出部２１４、部分顔画像生
成部２１５、顔画像相違度計算部２１６、左目・右目領
域決定部２１７、左目・右目相違度計算部２１８、およ
び左目・右目決定部２１９のように、中央処理装置（Ｃ
ＰＵ）２１０により実現される機能手段となる。なお、
図７は、本実施の形態の目の位置検出プログラムを実行
するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
同図において、２０１は画像を入力するための画像入力
装置、２０２は主メモリ、２０３はキーボード・マウス
等の入力装置、２０４は補助記憶装置、２０５は表示装
置、２０６はバスライン、２１０は中央処理装置（ＣＰ
Ｕ）である。前記目の位置検出プログラムは、例えば、
ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体により提供され主メモリ２０
２に読み込まれか、あるいは、例えば、補助記憶装置２
０４に格納される。
【００３３】以上、本発明者によってなされた発明を、
前記実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明
は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要
旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは
勿論である。
前記実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明
は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要
旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは
勿論である。
【００３４】
【発明の効果】本願において開示される発明のうち代表
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下
記の通りである。
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下
記の通りである。
【００３５】（１）本発明によれば、肌領域内の肌色で
ない部分として抽出された目候補領域から左目候補領域
および右目候補領域を適当に選択し、その左目候補領域
および右目候補領域の位置に基づいて切り出された部分
顔画像と人の典型的な顔画像から生成された平均顔画像
を比較して、全体的に最も平均顔画像に類似している部
分顔画像を生成する左目候補領域および右目候補領域を
選び出すようにしたので、左目領域および右目領域を確
実に選び出すことが可能となる。
ない部分として抽出された目候補領域から左目候補領域
および右目候補領域を適当に選択し、その左目候補領域
および右目候補領域の位置に基づいて切り出された部分
顔画像と人の典型的な顔画像から生成された平均顔画像
を比較して、全体的に最も平均顔画像に類似している部
分顔画像を生成する左目候補領域および右目候補領域を
選び出すようにしたので、左目領域および右目領域を確
実に選び出すことが可能となる。
【００３６】（２）本発明によれば、眼球を正面から照
明したときの眼球による反射光の輝度パターンを、左目
領域および右目領域中から検出するようにしたので、目
の中心位置を正確に得ることが可能となる。
明したときの眼球による反射光の輝度パターンを、左目
領域および右目領域中から検出するようにしたので、目
の中心位置を正確に得ることが可能となる。
【図１】本発明の実施の形態の目の位置検出装置の概略
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態の目の位置検出方法を説明するた
めのフローチャートである。
めのフローチャートである。
【図３】図１に示す平均顔画像を説明するための図であ
る。
る。
【図４】図１に示す眼球による反射光の輝度パターンを
説明するための図である。
説明するための図である。
【図５】本実施の形態における、肌領域と目候補領域と
の一例を示す図である。
の一例を示す図である。
【図６】本実施の形態における、眉の部分が左目候補領
域および右目候補領域とされた場合の部分顔画像の切出
しの様子を示す。
域および右目候補領域とされた場合の部分顔画像の切出
しの様子を示す。
【図７】本実施の形態の目の位置検出プログラムを実行
するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
１０…制御部、１１…顔画像蓄積部、１２…平均顔画像
蓄積部、１３…輝度パターン蓄積部、１４…蓄積手段、
２０…入力部、２１，２１１…ＹＩＣ変換部、２２，２
１２…２値化画像生成部、２３，２１３…肌領域抽出
部、２４，２１４…目領域抽出部、２５，２１５…部分
顔画像生成部、２６，２１６…顔画像相違度計算部、２
７，２１７…左目・右目領域決定部、２８，２１８…左
目・右目相違度計算部、２９，２１９…左目・右目決定
部、３１…肌領域、３２…目候補領域、４１…カラー顔
画像、４２…部分顔画像、２０１…画像入力装置、２０
２…主メモリ、２０３…キーボード・マウス等の入力装
置、２０４…補助記憶装置、２０５…表示装置、２０６
…バスライン、２１０…中央処理装置（ＣＰＵ）。
蓄積部、１３…輝度パターン蓄積部、１４…蓄積手段、
２０…入力部、２１，２１１…ＹＩＣ変換部、２２，２
１２…２値化画像生成部、２３，２１３…肌領域抽出
部、２４，２１４…目領域抽出部、２５，２１５…部分
顔画像生成部、２６，２１６…顔画像相違度計算部、２
７，２１７…左目・右目領域決定部、２８，２１８…左
目・右目相違度計算部、２９，２１９…左目・右目決定
部、３１…肌領域、３２…目候補領域、４１…カラー顔
画像、４２…部分顔画像、２０１…画像入力装置、２０
２…主メモリ、２０３…キーボード・マウス等の入力装
置、２０４…補助記憶装置、２０５…表示装置、２０６
…バスライン、２１０…中央処理装置（ＣＰＵ）。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 鈴木 智 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内
Claims (9)
- 【請求項１】 人のカラー顔画像から目の位置を検出す
る目の位置検出装置において、 入力された人のカラー顔画像をＹＩＱ色表現に変換して
ＹＩＱ顔画像を生成する第１の手段と、 前記第１の手段で生成されたＹＩＱ顔画像のＩ成分画像
を、その画素値分布に基づいて決定されるしきい値によ
り２値化して２値化画像を生成する第２の手段と、 前記第２の手段で生成された２値化画像から顔画像の中
央付近に位置し所定の面積より大きい連結領域を肌領域
として抽出する第３の手段と、 前記第３の手段で抽出された肌領域の最外周より内側に
存在する肌領域でない複数の連結領域を目候補領域とし
て抽出する第４の手段と、 前記第４の手段で抽出された複数の目候補領域の中から
左目候補領域と右目候補領域の対を選択する第５の手段
と、 前記第５の手段で選択された全ての左目候補領域と右目
候補領域の対に対して、左目候補領域と右目候補領域と
の位置を基準にして、前記入力されたカラー顔画像から
顔内部領域を切出して部分顔画像を生成する第６の手段
と、 前記第６の手段で生成された部分顔画像と、人の典型的
な顔画像からその目の位置を基準にして顔内部領域を切
り出して生成した平均顔画像との相違度を計算する第７
の手段と、 前記第７の手段で計算された相違度が最も小さくなる左
目候補領域と右目候補領域の対を、左目領域および右目
領域と決定する第８の手段とを有することを特徴とする
目の位置検出装置。 - 【請求項２】 前記第８の手段で決定された左目領域お
よび右目領域の重心の位置、あるいは、前記第８の手段
で決定された左目領域および右目領域のそれぞれの領域
の左右並びに上下の中心の位置を目の位置と決定する第
９の手段を、さらに有することを特徴とする請求項１に
記載の目の位置検出装置。 - 【請求項３】 前記第８の手段で決定された左目領域お
よび右目領域の内部で、眼球を正面から照明したときの
眼球による反射光の輝度パターンと左目領域または右目
領域の輝度との相違度を、前記輝度パターンを移動させ
ながら計算し、相違度が最も小さくなるときの前記輝度
パターンの中心位置を左目または右目の位置と決定する
第９の手段とを、さらに有することを特徴とする請求項
１に記載の目の位置検出装置。 - 【請求項４】 人のカラー顔画像から目の位置を検出す
る目の位置検出方法において、 人の典型的な顔画像からその目の位置を基準にして顔内
部領域を切り出して生成した平均顔画像を予め用意する
第１のステップと、 入力された人のカラー顔画像をＹＩＱ色表現に変換して
ＹＩＱ顔画像を生成する第２のステップと、 前記第２のステップで生成されたＹＩＱ顔画像のＩ成分
画像を、その画素値分布に基づいて決定されるしきい値
により２値化して２値化画像を生成する第３のステップ
と、 前記第３のステップで生成された２値化画像から顔画像
の中央付近に位置し所定の面積より大きい連結領域を肌
領域として抽出する第４のステップと、 前記第４のステップで抽出された肌領域の最外周より内
側に存在する肌領域でない複数の連結領域を目候補領域
として抽出する第５のステップと、 前記第５のステップで抽出された複数の目候補領域の中
から左目候補領域と右目候補領域の対を選択する第６の
ステップと、 前記第６のステップで選択された左目候補領域と右目候
補領域との位置を基準にして、前記入力されたカラー顔
画像から顔内部領域を切出して部分顔画像を生成する第
７のステップと、 前記第７のステップで生成された部分顔画像と、前記第
１のステップで予め用意された平均顔画像との相違度を
計算する第８のステップと、 前記第５のステップで抽出された目候補領域内の全ての
左目候補領域と右目候補領域の対に対して、前記第６な
いし第８のステップを実行し、最も相違度が小さくなる
左目候補領域と右目候補領域の対を、左目領域および右
目領域と決定する第９のステップとを有することを特徴
とする目の位置検出方法。 - 【請求項５】 前記第９のステップで決定された左目領
域および右目領域の重心の位置、あるいは、前記第９の
ステップで決定された左目領域および右目領域のそれぞ
れの領域の左右並びに上下の中心の位置を目の位置と決
定する第１０のステップを、さらに有することを特徴と
する請求項４に記載の目の位置検出方法。 - 【請求項６】 眼球を正面から照明したときの眼球によ
る反射光の輝度パターンを予め用意する第１０のステッ
プと、前記第９のステップで決定された左目領域および
右目領域の内部で、前記第１０のステップで予め用意さ
れた輝度パターンと左目領域または右目領域の輝度との
相違度を、前記輝度パターンを移動させながら計算し、
相違度が最も小さくなるときの輝度パターンの中心位置
を左目または右目の位置と決定する第１１のステップと
を、さらに有することを特徴とする請求項４に記載の目
の位置検出方法。 - 【請求項７】 コンピュータによって、人のカラー顔画
像から目の位置を検出するための目の位置検出プログラ
ムを記録した記録媒体であって、 当該目の位置検出プログラムは、コンピュータに、入力
された人のカラー顔画像をＹＩＱ色表現に変換してＹＩ
Ｑ顔画像を生成させ、前記生成させたＹＩＱ顔画像のＩ
成分画像をその画素値分布に基づいて決定されるしきい
値により２値化して２値化画像を生成させ、前記生成さ
せた２値化画像から顔画像の中央付近に位置し所定の面
積より大きい連結領域を肌領域として抽出させ、前記抽
出させた肌領域の最外周より内側に存在する肌領域でな
い複数の連結領域を目候補領域として抽出させ、前記抽
出させた複数の目候補領域の中から左目候補領域と右目
候補領域の対を選択させ、前記選択させた全ての左目候
補領域と右目候補領域の対に対して、左目候補領域と右
目候補領域との位置を基準にして前記入力されたカラー
顔画像から顔内部領域を切出して部分顔画像を生成さ
せ、前記生成させた部分顔画像と人の典型的な顔画像か
らその目の位置を基準にして顔内部領域を切り出して生
成した平均顔画像との相違度を計算させ、前記計算させ
た相違度が最も小さくなる左目候補領域と右目候補領域
の対を左目領域および右目領域と決定させることを特徴
とする目の位置検出プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項８】 前記目の位置検出プログラムは、さら
に、コンピュータに、前記決定させた左目領域および右
目領域の重心の位置、あるいは、前記決定させた左目領
域および右目領域のそれぞれの領域の左右並びに上下の
中心の位置を目の位置と決定させることを特徴とする請
求項７に記載の目の位置検出プログラムを記録した記録
媒体。 - 【請求項９】 前記目の位置検出プログラムは、さら
に、コンピュータに、前記決定させた左目領域および右
目領域の内部で、眼球を正面から照明したときの眼球に
よる反射光の輝度パターンと左目領域または右目領域の
輝度との相違度を、前記輝度パターンを移動させながら
計算し、相違度が最も小さくなるときの前記輝度パター
ンの中心位置を左目または右目の位置と決定させること
を特徴とする請求項７に記載の目の位置検出プログラム
を記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05302798A JP3549013B2 (ja) | 1998-03-05 | 1998-03-05 | 目の位置検出方法、目の位置検出装置および目の位置検出プログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05302798A JP3549013B2 (ja) | 1998-03-05 | 1998-03-05 | 目の位置検出方法、目の位置検出装置および目の位置検出プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11250267A true JPH11250267A (ja) | 1999-09-17 |
| JP3549013B2 JP3549013B2 (ja) | 2004-08-04 |
Family
ID=12931419
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP05302798A Expired - Fee Related JP3549013B2 (ja) | 1998-03-05 | 1998-03-05 | 目の位置検出方法、目の位置検出装置および目の位置検出プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3549013B2 (ja) |
Cited By (35)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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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 |
| WO2004055735A1 (ja) * | 2002-12-16 | 2004-07-01 | Canon Kabushiki Kaisha | パターン識別方法、その装置及びそのプログラム |
| WO2006087790A1 (ja) * | 2005-02-17 | 2006-08-24 | Fujitsu Limited | 画像処理方法、画像処理システム、撮像装置、画像処理装置及びコンピュータプログラム |
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| CN100407221C (zh) * | 2004-08-27 | 2008-07-30 | 爱信精机株式会社 | 面部中央位置检测设备、方法 |
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| US8374439B2 (en) | 2008-06-25 | 2013-02-12 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, program, and computer-readable print medium |
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| US8442315B2 (en) | 2010-07-16 | 2013-05-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable medium |
| US8457397B2 (en) | 2010-07-16 | 2013-06-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable medium |
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