JPH0644365A - 顔基準点抽出方法 - Google Patents
顔基準点抽出方法Info
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- JPH0644365A JPH0644365A JP3144540A JP14454091A JPH0644365A JP H0644365 A JPH0644365 A JP H0644365A JP 3144540 A JP3144540 A JP 3144540A JP 14454091 A JP14454091 A JP 14454091A JP H0644365 A JPH0644365 A JP H0644365A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像中の顔の位置合わせ基準点を、画像中か
ら抽出する方法において、画像による基準点抽出を安定
に行うことが可能な技術を提供する。 【構成】 人物顔画像を用いた個人識別を行う際、入力
画像から処理に必要な色情報を取り出し、該色情報と顔
構造の特徴を表した辞書を用いて顔画像を領域分割し、
該顔画像分割領域をラベリングすることにより顔の基準
点の存在する領域を抽出した後その領域から基準点を取
り出し、該基準点候補を基にそれが正しい基準点である
かどうかを検定する顔基準点抽出方法である。 【効果】 正面から入力された顔画像について、その位
置、大きさの正規化を安定に行うことができ、その結
果、顔画像による個人識別を安定に行うことができる。
ら抽出する方法において、画像による基準点抽出を安定
に行うことが可能な技術を提供する。 【構成】 人物顔画像を用いた個人識別を行う際、入力
画像から処理に必要な色情報を取り出し、該色情報と顔
構造の特徴を表した辞書を用いて顔画像を領域分割し、
該顔画像分割領域をラベリングすることにより顔の基準
点の存在する領域を抽出した後その領域から基準点を取
り出し、該基準点候補を基にそれが正しい基準点である
かどうかを検定する顔基準点抽出方法である。 【効果】 正面から入力された顔画像について、その位
置、大きさの正規化を安定に行うことができ、その結
果、顔画像による個人識別を安定に行うことができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像中の顔の位置合わ
せなどに用いる基準点を、画像中から抽出する方法に関
するものである。
せなどに用いる基準点を、画像中から抽出する方法に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、二次元顔画像を用いた個人の認識
・分類は、対象とする顔画像から抽出した特徴点を用い
て位置合わせと正規化を行った後、パタン照合法などを
用いて行われている。このとき、位置合わせと正規化の
際に必要な特徴の抽出は、二値化や各種オペレータを作
用させてエッジ情報を求め、このエッジ情報を解析する
ことにより行われている。
・分類は、対象とする顔画像から抽出した特徴点を用い
て位置合わせと正規化を行った後、パタン照合法などを
用いて行われている。このとき、位置合わせと正規化の
際に必要な特徴の抽出は、二値化や各種オペレータを作
用させてエッジ情報を求め、このエッジ情報を解析する
ことにより行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来法
では、必要な特徴の抽出は、二値化や各種オペレータを
作用させてエッジ情報を求め、そのエッジ情報を解析す
ることにより行っているため、特徴抽出が安定に行うこ
とができない。特徴抽出を安定に行わないまま位置合わ
せと、正規化が正確に行えなくなり、その結果、認識・
分類がうまく行えなくなるという問題があった。
では、必要な特徴の抽出は、二値化や各種オペレータを
作用させてエッジ情報を求め、そのエッジ情報を解析す
ることにより行っているため、特徴抽出が安定に行うこ
とができない。特徴抽出を安定に行わないまま位置合わ
せと、正規化が正確に行えなくなり、その結果、認識・
分類がうまく行えなくなるという問題があった。
【０００４】本発明は、前記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、画像中の顔の位置
合わせなどに用いる基準点を、画像中から抽出する方法
において、画像による基準点抽出を安定に行うことが可
能な技術を提供することにある。
されたものであり、本発明の目的は、画像中の顔の位置
合わせなどに用いる基準点を、画像中から抽出する方法
において、画像による基準点抽出を安定に行うことが可
能な技術を提供することにある。
【０００５】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。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明においては、顔基準点抽出方法において、入
力画像から処理に必要な色情報を取り出す過程と、該色
情報と顔構造の特徴を表した辞書を用いて顔画像を領域
分割する過程と、該顔画像分割領域をラベリングするこ
とにより顔の基準点の存在する領域を抽出した後その領
域から基準点を取り出す過程と、該基準点候補を基にそ
れが正しい基準点であるかどうかを検定する過程を備え
たことを最も主要な特徴とする。
に、本発明においては、顔基準点抽出方法において、入
力画像から処理に必要な色情報を取り出す過程と、該色
情報と顔構造の特徴を表した辞書を用いて顔画像を領域
分割する過程と、該顔画像分割領域をラベリングするこ
とにより顔の基準点の存在する領域を抽出した後その領
域から基準点を取り出す過程と、該基準点候補を基にそ
れが正しい基準点であるかどうかを検定する過程を備え
たことを最も主要な特徴とする。
【０００７】つまり、顔画像中から安定に基準点抽出を
行うために、目や口の造作を表すエッジ情報ではなく色
情報に着目し、この色情報によって領域分割を行い得る
べき造作の候補を抽出する。抽出された候補領域とテン
プレートとを照合することにより、候補領域中から正し
い候補を選択するものである。
行うために、目や口の造作を表すエッジ情報ではなく色
情報に着目し、この色情報によって領域分割を行い得る
べき造作の候補を抽出する。抽出された候補領域とテン
プレートとを照合することにより、候補領域中から正し
い候補を選択するものである。
【０００８】
【作用】前述の手段によれば、人物顔画像を用いた個人
識別を行う際、位置と大きさの正規化のために必要な顔
の基準点の抽出に、従来用いられていたエッジ情報を基
にした特徴点抽出によるのではなく、より安定に抽出す
ることが可能となった目、口等の顔の造作に対応する領
域から求めることにより、位置と大きさの正規化を安定
に行うことができる。
識別を行う際、位置と大きさの正規化のために必要な顔
の基準点の抽出に、従来用いられていたエッジ情報を基
にした特徴点抽出によるのではなく、より安定に抽出す
ることが可能となった目、口等の顔の造作に対応する領
域から求めることにより、位置と大きさの正規化を安定
に行うことができる。
【０００９】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて詳細
に説明する。なお、ここでは、人物の顔を認識対象とす
る画像認識システムの一例として参考文献〔１〕《佐々
木，赤松，末永，「顔画像照合装置」，特願平２−２１
９６７５，平成２年８月２０日出願》を想定し、この顔
画像認識システムの基準点抽出部に用いることを例にあ
げて説明する。
に説明する。なお、ここでは、人物の顔を認識対象とす
る画像認識システムの一例として参考文献〔１〕《佐々
木，赤松，末永，「顔画像照合装置」，特願平２−２１
９６７５，平成２年８月２０日出願》を想定し、この顔
画像認識システムの基準点抽出部に用いることを例にあ
げて説明する。
【００１０】図１は、本発明の一実施例の概略機能構成
を示すブロック図であり、１は基準点抽出を行おうとす
る対象顔画像、２は濃度変換処理部、３は表色系変換処
理部、４は基準点候補抽出処理部、５は検定処理部、６
は処理結果の出力、７は全体の処理の進行を管理する制
御部である。なお、ここで、前記２，３，４，・・・７
は同一計算機内に構築することも可能な構成要素であ
る。
を示すブロック図であり、１は基準点抽出を行おうとす
る対象顔画像、２は濃度変換処理部、３は表色系変換処
理部、４は基準点候補抽出処理部、５は検定処理部、６
は処理結果の出力、７は全体の処理の進行を管理する制
御部である。なお、ここで、前記２，３，４，・・・７
は同一計算機内に構築することも可能な構成要素であ
る。
【００１１】まず、テレビカメラなどによってカラーで
撮影された人物の対象顔画像１は濃度変換処理部２へ送
られる。
撮影された人物の対象顔画像１は濃度変換処理部２へ送
られる。
【００１２】濃度変換処理部２では、対象顔画像に対し
て、輝度値の補正（輝度値の正規化）などの濃度変換処
理や、ノイズ除去や、事前に蓄えられている背景との差
分をとって背景分離などの処理を施す。
て、輝度値の補正（輝度値の正規化）などの濃度変換処
理や、ノイズ除去や、事前に蓄えられている背景との差
分をとって背景分離などの処理を施す。
【００１３】表色変換処理部３では、濃度変換処理部２
を経て送られてきたカラー顔画像から、色相成分と色差
成分を表色系を変換処理することにより求める。色相成
分（Ｈue：以後Ｈ成分と呼ぶ）は、例えばＨＶＳ表色系
のＨ成分が利用できる。また、色差成分は、例えばＹＩ
Ｑ表色系のＩ成分、Ｑ成分が利用できる。ここでは、一
般的なＨＶＳ表色系とＹＩＱ表色系を用いた場合につい
て述べるが、色相成分と色差成分を持つ表色系であれば
適用できることは言うまでもない。ＨＳＶ表色系とＹＩ
Ｑ表色系に変換する変換方法は、文献〔２〕《A.R.Smit
h,"Color GamutTransform Pairs,”Computer Graphics,
Vol.12,pp.12-19,1978（Proc.SIGGRAPH78）》などに記
載された方法により簡単に求められる。また、ここで
は、ＨＳＶとＹＩＱ表色系の各成分を次の入力があるま
で蓄積し、必要に応じて蓄積した情報を提供する。
を経て送られてきたカラー顔画像から、色相成分と色差
成分を表色系を変換処理することにより求める。色相成
分（Ｈue：以後Ｈ成分と呼ぶ）は、例えばＨＶＳ表色系
のＨ成分が利用できる。また、色差成分は、例えばＹＩ
Ｑ表色系のＩ成分、Ｑ成分が利用できる。ここでは、一
般的なＨＶＳ表色系とＹＩＱ表色系を用いた場合につい
て述べるが、色相成分と色差成分を持つ表色系であれば
適用できることは言うまでもない。ＨＳＶ表色系とＹＩ
Ｑ表色系に変換する変換方法は、文献〔２〕《A.R.Smit
h,"Color GamutTransform Pairs,”Computer Graphics,
Vol.12,pp.12-19,1978（Proc.SIGGRAPH78）》などに記
載された方法により簡単に求められる。また、ここで
は、ＨＳＶとＹＩＱ表色系の各成分を次の入力があるま
で蓄積し、必要に応じて蓄積した情報を提供する。
【００１４】次に、基準点候補抽出処理部４では、具体
例として、３つの表色系変換処理部で求められたＨ成分
と、Ｉ成分に対して処理を施し、Ｑ成分を参照しながら
基準点の候補を抽出する処理について述べる。しかし、
Ｉ成分を除いたＨ成分とＱ成分で構成することもでき、
ここでＩ成分を用いているのは相補的効果を高め、処理
結果を確実なものにするためである。ここでの処理は、
図２に従って説明する。
例として、３つの表色系変換処理部で求められたＨ成分
と、Ｉ成分に対して処理を施し、Ｑ成分を参照しながら
基準点の候補を抽出する処理について述べる。しかし、
Ｉ成分を除いたＨ成分とＱ成分で構成することもでき、
ここでＩ成分を用いているのは相補的効果を高め、処理
結果を確実なものにするためである。ここでの処理は、
図２に従って説明する。
【００１５】図２は、基準点候補抽出処理部４の機能構
成を示すブロック図であり、４１はＩ成分処理部、４２
はＨ成分処理部、４２はＱ成分蓄積メモリ、４４は顔マ
スク作成部、４５は口唇領域抽出部、４６は目領域候補
抽出部である。
成を示すブロック図であり、４１はＩ成分処理部、４２
はＨ成分処理部、４２はＱ成分蓄積メモリ、４４は顔マ
スク作成部、４５は口唇領域抽出部、４６は目領域候補
抽出部である。
【００１６】Ｉ成分処理部４１では、Ｉ成分の人の肌に
対して強いピークを持つ性質を利用して、例えば、大津
の手法（文献〔４〕《大津，「判別および最小２乗基準
に基づく自動しきい値選定法」，信学論（Ｄ），Vol.J6
3-D,pp.349-356,（1980-4）》）などで得られる閾値で
二値化を施し顔領域を求める。この得られた領域が複数
の場合でも、人の顔の形状を利用したり、領域の面積を
比較したりすることにより容易に顔領域が求められる。
求めた顔領域は、顔マスク作成部４４へ送られる。ここ
では、この顔領域のことを便宜的にＦ0とする。処理例
を図３に示す。
対して強いピークを持つ性質を利用して、例えば、大津
の手法（文献〔４〕《大津，「判別および最小２乗基準
に基づく自動しきい値選定法」，信学論（Ｄ），Vol.J6
3-D,pp.349-356,（1980-4）》）などで得られる閾値で
二値化を施し顔領域を求める。この得られた領域が複数
の場合でも、人の顔の形状を利用したり、領域の面積を
比較したりすることにより容易に顔領域が求められる。
求めた顔領域は、顔マスク作成部４４へ送られる。ここ
では、この顔領域のことを便宜的にＦ0とする。処理例
を図３に示す。
【００１７】Ｈ成分処理部４２では、人の肌色が存在す
る範囲の値、すなわち、肌領域を閾値処理によって求め
て口唇領域抽出部４５へ送る。この肌領域を便宜的にＦ
3とする。なお、処理の際の閾値は、対象とする人種な
どによって異なってくるが、ニューラルネットワークを
用いて学習的に求めたり、統計的に求めたりできる値で
あるし、文献〔３〕《池田，「色彩工学の基礎」，朝倉
書店．》による１．３ＹＲ〜７．４ＹＲの範囲にある値
を用いても良い。処理例を図４に示す。
る範囲の値、すなわち、肌領域を閾値処理によって求め
て口唇領域抽出部４５へ送る。この肌領域を便宜的にＦ
3とする。なお、処理の際の閾値は、対象とする人種な
どによって異なってくるが、ニューラルネットワークを
用いて学習的に求めたり、統計的に求めたりできる値で
あるし、文献〔３〕《池田，「色彩工学の基礎」，朝倉
書店．》による１．３ＹＲ〜７．４ＹＲの範囲にある値
を用いても良い。処理例を図４に示す。
【００１８】Ｑ成分蓄積メモリ４３は、３つの表色系変
換処理部で得られた顔画像のＱ成分を蓄えているところ
であり、口唇領域抽出部４５での処理が行われる際に参
照される。
換処理部で得られた顔画像のＱ成分を蓄えているところ
であり、口唇領域抽出部４５での処理が行われる際に参
照される。
【００１９】顔マスク作成部４４では、Ｉ成分処理部４
１から送られてきたＦ0領域の内部を、例えば領域の境
界追跡を行い、境界内を塗りつぶしたりすることにより
顔マスク領域Ｆｍを得る。処理例を図５に示す。
１から送られてきたＦ0領域の内部を、例えば領域の境
界追跡を行い、境界内を塗りつぶしたりすることにより
顔マスク領域Ｆｍを得る。処理例を図５に示す。
【００２０】口唇領域抽出部４５では、Ｈ成分処理部４
２で得られたＦｓと顔マスク作成部４４で得られたＦｍ
の領域間で
２で得られたＦｓと顔マスク作成部４４で得られたＦｍ
の領域間で
【００２１】
【数１】
【００２２】の演算により、口唇候補領域４５を算出す
る（図６参照）。
る（図６参照）。
【００２３】次に、口唇候補領域群の中から、Ｑ成分蓄
積メモリ４３を参照することにより、Ｑ成分強度のもっ
とも高い領域を口唇領域として選択する（図７参照）。
また、Ｑ成分の強度の他に領域の面積や偏平率を考慮し
たり、評価への重み付けなどを行うことも考えられる。
積メモリ４３を参照することにより、Ｑ成分強度のもっ
とも高い領域を口唇領域として選択する（図７参照）。
また、Ｑ成分の強度の他に領域の面積や偏平率を考慮し
たり、評価への重み付けなどを行うことも考えられる。
【００２４】次に、選択された口唇領域の重心を求める
ことで、または、領域の両端点を求めた後その中点を求
めることで、口基準点を得る。
ことで、または、領域の両端点を求めた後その中点を求
めることで、口基準点を得る。
【００２５】目領域候補抽出部４６では、Ｉ成分処理部
４１で得られたＦ0領域と顔マスク作成部４４で得られ
たＦｍ領域の間で、
４１で得られたＦ0領域と顔マスク作成部４４で得られ
たＦｍ領域の間で、
【００２６】
【数２】
【００２７】なる演算を行うことにより目領域候補を得
る（図８参照）。なお、このとき、Ｆ0ではなく、Ｈ成
分処理部４２で得られたＦｓを用いても同様の結果が得
られるため、適宜、都合の良い方を選べば良い。
る（図８参照）。なお、このとき、Ｆ0ではなく、Ｈ成
分処理部４２で得られたＦｓを用いても同様の結果が得
られるため、適宜、都合の良い方を選べば良い。
【００２８】次に、目候補領域の中で、口唇領域抽出部
４５で得られた口唇領域より頭頂方向にある領域で、例
えば、目候補領域全体でモーメント主軸などで得られる
軸を求め、これを顔の対称軸とする。この対称軸をはさ
んで面積がほぼ等しく、対称軸とのなす角があまり大き
くない領域をさがし、これを目候補ペア領域（図９参
照）とし、一つの目候補として、得られた領域の重心を
求めたり、または、領域の両端点を求めた後その中点を
求めることで、目の基準点候補を得て、これに口の基準
点を加えて検定処理部５へ送られる。図９の例では、目
候補として２つ得られており、顔の基準点候補は、２組
得られたことになる。
４５で得られた口唇領域より頭頂方向にある領域で、例
えば、目候補領域全体でモーメント主軸などで得られる
軸を求め、これを顔の対称軸とする。この対称軸をはさ
んで面積がほぼ等しく、対称軸とのなす角があまり大き
くない領域をさがし、これを目候補ペア領域（図９参
照）とし、一つの目候補として、得られた領域の重心を
求めたり、または、領域の両端点を求めた後その中点を
求めることで、目の基準点候補を得て、これに口の基準
点を加えて検定処理部５へ送られる。図９の例では、目
候補として２つ得られており、顔の基準点候補は、２組
得られたことになる。
【００２９】なお、この時評価される面積には、例え
ば、着目領域間の面積比率として０．５程度が考えられ
るが、装置の処理速度に余裕があればもっと小さな値で
も構わない。対称軸となす角度の評価も同様であり、例
えば、各目候補領域のモーメント主軸間の角度の分散の
整数倍などが考えられる。
ば、着目領域間の面積比率として０．５程度が考えられ
るが、装置の処理速度に余裕があればもっと小さな値で
も構わない。対称軸となす角度の評価も同様であり、例
えば、各目候補領域のモーメント主軸間の角度の分散の
整数倍などが考えられる。
【００３０】顔の基準点候補が唯一つの場合、検定処理
部５では何も行われず、そのまま出力部６に送られる。
図９のように複数の基準点候補が得られた場合、検定処
理部５では、顔の構造知識を用いて作成した顔のテンプ
レートと基準点候補抽出処理部４で得られた基準点候補
による顔画像を正規化して得られたパタン群を比較し、
もっとも差の小さいパタンを与えた基準点候補を求める
基準点とし、出力部６に送る。
部５では何も行われず、そのまま出力部６に送られる。
図９のように複数の基準点候補が得られた場合、検定処
理部５では、顔の構造知識を用いて作成した顔のテンプ
レートと基準点候補抽出処理部４で得られた基準点候補
による顔画像を正規化して得られたパタン群を比較し、
もっとも差の小さいパタンを与えた基準点候補を求める
基準点とし、出力部６に送る。
【００３１】検定処理の具体的な実施例を、図１０によ
り説明する。図１０は、前記検定処理部５の機能構成を
示すブロック図であり、５１は顔画像切り出し部、５２
はパタン照合部、５３は照合用テンプレート蓄積メモリ
である。
り説明する。図１０は、前記検定処理部５の機能構成を
示すブロック図であり、５１は顔画像切り出し部、５２
はパタン照合部、５３は照合用テンプレート蓄積メモリ
である。
【００３２】顔画像切り出し部５１では、基準点候補抽
出部４から送られてきたｎ組の基準点候補の右目点、左
目点、口点をそれぞれＥｒ，Ｅl，Ｍ点とし、図１１
（顔画像の正規化例）に示すように、以下の手順で対象
顔画像１を正規化する。 （１）ＥｒとＥｌを結ぶ直線にＭからおろした垂線の足
をＯとする。 （２）線分ＯＭが画面の垂線と一致し、その一定内分点
が一定位置に来るよう、平行・回転移動を行う。 （３）線分ＯＭの長さが一定値となるよう、画像を等方
的に拡大・縮小する。正規化された顔画像から、例え
ば、図１１の中で枠で囲んだような領域を照合用パタン
として切り出す。これを基準点候補の数ｎ組分行い、ｎ
個の照合用パタンを得る。
出部４から送られてきたｎ組の基準点候補の右目点、左
目点、口点をそれぞれＥｒ，Ｅl，Ｍ点とし、図１１
（顔画像の正規化例）に示すように、以下の手順で対象
顔画像１を正規化する。 （１）ＥｒとＥｌを結ぶ直線にＭからおろした垂線の足
をＯとする。 （２）線分ＯＭが画面の垂線と一致し、その一定内分点
が一定位置に来るよう、平行・回転移動を行う。 （３）線分ＯＭの長さが一定値となるよう、画像を等方
的に拡大・縮小する。正規化された顔画像から、例え
ば、図１１の中で枠で囲んだような領域を照合用パタン
として切り出す。これを基準点候補の数ｎ組分行い、ｎ
個の照合用パタンを得る。
【００３３】パタン照合部５２では、顔画像切り出し部
５１で得られたｎ個の照合用パタンと照合用テンプレー
ト蓄積メモリ５３のパタンと比較し、もっとも差の少な
いものを与えた基準点候補を正しい基準点として、出力
部６へ送る。
５１で得られたｎ個の照合用パタンと照合用テンプレー
ト蓄積メモリ５３のパタンと比較し、もっとも差の少な
いものを与えた基準点候補を正しい基準点として、出力
部６へ送る。
【００３４】比較の仕方として、例えば以下のような方
法がある。照合用パタンをＸｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）
とし、照合用テンプレートをＭとすると、
法がある。照合用パタンをＸｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）
とし、照合用テンプレートをＭとすると、
【００３５】
【数３】
【００３６】で誤差Ｅｉが得られ、あとは、Ｅmin＝ｍ
ｉｎ（Ｅ1，Ｅ2，…，Ｅｎ）を与える基準点候補を正し
い基準点とする方法である。
ｉｎ（Ｅ1，Ｅ2，…，Ｅｎ）を与える基準点候補を正し
い基準点とする方法である。
【００３７】照合用テンプレート蓄積メモリ５３は、パ
タン照合部５２で参照されるパタンを蓄えているところ
である。
タン照合部５２で参照されるパタンを蓄えているところ
である。
【００３８】この照合用テンプレートの作成例として
は、基準点が正しく抽出されている多数の顔画像を、顔
画像切り出し部５１と同じ手法により顔パタンとして切
り出し、加算し平均する方法がある。
は、基準点が正しく抽出されている多数の顔画像を、顔
画像切り出し部５１と同じ手法により顔パタンとして切
り出し、加算し平均する方法がある。
【００３９】また、別の方法として、パタン照合部５２
で得られた照合用パタンＸｉを、ＫＬ展開による固有顔
により展開した後、その展開係数を用いてすべての固有
顔の加重和として復元される画像Ｘ'iを照合用テンプレ
ートＭとする方法もある(文献〔５〕《赤松，佐々木，
深町，末永，「ＫＬ展開によるパタン記述法の顔画像識
別への応用の評価」，信学技報，ＰＲＵ90-152，（1991
-3）》)。
で得られた照合用パタンＸｉを、ＫＬ展開による固有顔
により展開した後、その展開係数を用いてすべての固有
顔の加重和として復元される画像Ｘ'iを照合用テンプレ
ートＭとする方法もある(文献〔５〕《赤松，佐々木，
深町，末永，「ＫＬ展開によるパタン記述法の顔画像識
別への応用の評価」，信学技報，ＰＲＵ90-152，（1991
-3）》)。
【００４０】出力部６では、検定処理部５で求められた
基準点を受け、出力する。
基準点を受け、出力する。
【００４１】以上の説明からわかるように、本実施例に
よれば、人物顔画像を用いた個人識別を行う際、位置と
大きさの正規化のために必要な顔の基準点の抽出に、従
来用いられていたエッジ情報を基にした特徴点抽出によ
るのではなく、入力画像から処理に必要な色情報を取り
出し、該色情報と顔構造の特徴を表した辞書を用いて顔
画像を領域分割し、該顔画像分割領域をラベリングする
ことにより顔の基準点の存在する領域を抽出した後その
領域から基準点を取り出し、該基準点候補を基にそれが
正しい基準点であるかどうかを検定するするので、正面
から入力された顔画像について、その位置、大きさの正
規化を安定に行うことができ、その結果、顔画像による
個人識別を安定に行うことができる。
よれば、人物顔画像を用いた個人識別を行う際、位置と
大きさの正規化のために必要な顔の基準点の抽出に、従
来用いられていたエッジ情報を基にした特徴点抽出によ
るのではなく、入力画像から処理に必要な色情報を取り
出し、該色情報と顔構造の特徴を表した辞書を用いて顔
画像を領域分割し、該顔画像分割領域をラベリングする
ことにより顔の基準点の存在する領域を抽出した後その
領域から基準点を取り出し、該基準点候補を基にそれが
正しい基準点であるかどうかを検定するするので、正面
から入力された顔画像について、その位置、大きさの正
規化を安定に行うことができ、その結果、顔画像による
個人識別を安定に行うことができる。
【００４２】以上、本発明を実施例に基づき具体的に説
明したが、本発明は、前記実施例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
であることは言うまでもない。例えば、頭部三次元表面
情報と表面色情報を得ることができれば、三次元への拡
張も容易である。
明したが、本発明は、前記実施例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
であることは言うまでもない。例えば、頭部三次元表面
情報と表面色情報を得ることができれば、三次元への拡
張も容易である。
【００４３】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、正
面から入力された顔画像について、その位置、大きさの
正規化を安定に行うことができ、その結果、顔画像によ
る個人識別を安定に行うことができる。
面から入力された顔画像について、その位置、大きさの
正規化を安定に行うことができ、その結果、顔画像によ
る個人識別を安定に行うことができる。
【図１】 本発明の一実施例の概略機能構成を示すブロ
ック図、
ック図、
【図２】 本実施例の基準点候補抽出処理部の機能構成
を示すブロック図、
を示すブロック図、
【図３】 本実施例のＩ成分処理部の処理例を示す図、
【図４】 本実施例のＨ成分処理部の処理例を示す図、
【図５】 本実施例の処理例を示す図、
【図６】 本実施例の口唇候補領域を示す図、
【図７】 本実施例の口唇領域を示す図、
【図８】 本実施例の目領域候補を示す図、
【図９】 本実施例の目候補ペア領域を示す図、
【図１０】 本実施例の検定処理部の機能構成を示すブ
ロック図、
ロック図、
【図１１】 本実施例の顔基準点抽出方法を説明するた
めの説明図である。
めの説明図である。
１…対象顔画像、２…濃度変換処理部、３…表色系変換
処理部、４…基準点候補抽出処理部、５…検定処理部、
６…出力部、７…制御部、４１…Ｉ成分処理部、４２…
Ｈ成分処理部、４２…Ｑ成分蓄積メモリ、４４…顔マス
ク作成部、４５…口唇領域抽出部、４６…目領域候補抽
出部、５１…顔画像切り出し部、５２…パタン照合部、
５３…照合用テンプレート蓄積メモリ。
処理部、４…基準点候補抽出処理部、５…検定処理部、
６…出力部、７…制御部、４１…Ｉ成分処理部、４２…
Ｈ成分処理部、４２…Ｑ成分蓄積メモリ、４４…顔マス
ク作成部、４５…口唇領域抽出部、４６…目領域候補抽
出部、５１…顔画像切り出し部、５２…パタン照合部、
５３…照合用テンプレート蓄積メモリ。
Claims (1)
- 【請求項１】 入力画像から処理に必要な色情報を取り
出す過程と、該色情報と顔構造の特徴を表した辞書を用
いて顔画像を領域分割する過程と、該顔画像分割領域を
ラベリングすることにより顔の基準点の存在する領域を
抽出した後その領域から基準点を取り出す過程と、該基
準点候補を基にそれが正しい基準点であるかどうかを検
定する過程を備えたことを特徴とする顔基準点抽出方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03144540A JP3089605B2 (ja) | 1991-06-17 | 1991-06-17 | 顔基準点抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03144540A JP3089605B2 (ja) | 1991-06-17 | 1991-06-17 | 顔基準点抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0644365A true JPH0644365A (ja) | 1994-02-18 |
| JP3089605B2 JP3089605B2 (ja) | 2000-09-18 |
Family
ID=15364683
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03144540A Expired - Fee Related JP3089605B2 (ja) | 1991-06-17 | 1991-06-17 | 顔基準点抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3089605B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6088137A (en) * | 1995-07-28 | 2000-07-11 | Sharp Kabushiki Kaisha | Specified image-area extracting method and device |
| WO2006031147A1 (fr) * | 2004-08-12 | 2006-03-23 | A4 Vision S.A. | Dispositif de controle biometrique de la surface d'un visage |
| US8238661B2 (en) | 2004-08-12 | 2012-08-07 | Bioscrypt, Inc. | Device for contactlessly controlling the surface profile of objects |
| US12299792B2 (en) | 2021-07-16 | 2025-05-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device for generating mouth shape and method for operating thereof |
-
1991
- 1991-06-17 JP JP03144540A patent/JP3089605B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6088137A (en) * | 1995-07-28 | 2000-07-11 | Sharp Kabushiki Kaisha | Specified image-area extracting method and device |
| WO2006031147A1 (fr) * | 2004-08-12 | 2006-03-23 | A4 Vision S.A. | Dispositif de controle biometrique de la surface d'un visage |
| US8238661B2 (en) | 2004-08-12 | 2012-08-07 | Bioscrypt, Inc. | Device for contactlessly controlling the surface profile of objects |
| US9117107B2 (en) | 2004-08-12 | 2015-08-25 | Bioscrypt, Inc. | Device for biometrically controlling a face surface |
| US12299792B2 (en) | 2021-07-16 | 2025-05-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device for generating mouth shape and method for operating thereof |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3089605B2 (ja) | 2000-09-18 |
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