(57)【要約】【課題】顔認識において、なりすましを正しく検出可能な画像処理技術を提供する。【解決手段】取得部５１は、撮影された認証対象の画像を時系列に取得して、隣接フレームを抽出する。設定部５２は、隣接フレームのそれぞれについて、顔領域と背景領域とを設定する。対応付け部５３は、顔領域と背景領域とのそれぞれにおいて、隣接フレーム間の各画素の対応付けを行う。算出部５４は、顔領域と背景領域とのそれぞれにおいて、動き特徴量を算出する。判定部５５は、顔領域における動き特徴量と背景領域における動き特徴量とを比較して、認証対象が写真であるか人間であるかを判定する。【選択図】        図１
2010225118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取得した画像のうち時間的に隣接する２つの画像のそれぞれについて、顔の少なくとも一部を含む顔領域と、背景を含む背景領域とを設定する設定部と、
前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、前記２つの画像間の各画素の対応付けを行って、各画素の動きを推定する対応付け部と、
前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、各画素の動きの統計的な分布を表す動き特徴量を算出する算出部と、
前記顔領域における動き特徴量と前記背景領域における動き特徴量とを比較して、前記画像に撮影されたものが写真であるか人間であるかを判定する判定部とを備える
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
各画素の動きから、はずれ値を除去する除去部を更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記対応付け部は、前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、前記２つの画像間の各画素の対応付けを、オプティカルフローを算出することにより行い、
前記除去部は、各画素のオプティカルフローの大きさから分散を求め、当該分散の定数倍より大きいオプティカルフローをはずれ値として除去する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記対応付け部は、前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、前記２つの画像間の各画素の対応付けを、オプティカルフローを算出することにより行い、
前記算出部は、前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、前記オプティカルフローの方向を離散化して方向ヒストグラムを作成することにより、前記動き特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記顔領域において算出された前記方向ヒストグラムと、前記背景領域において算出された前記方向ヒストグラムとの類似度を求め、当該類似度が閾値以上である場合、前記画像に撮影されたものが写真であると判定し、当該類似度が閾値より小さい場合、前記画像に撮影されたものが人間であると判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
ユーザが知覚可能な刺激を発生させる指示部を更に備え、
前記取得部は、前記刺激が発生した後に、前記画像を取得する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
撮影した画像を入力する画像入力部を更に備える
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像処理方法であって、
設定部が、取得した画像のうち時間的に隣接する２つの画像のそれぞれについて、顔の全部又は一部を含む顔領域と、背景を含む背景領域とを設定し、
対応付け部が、前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、前記２つの画像間の各画素の対応付けを行って、各画素の動きを推定し、
算出部が、前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、各画素の動きの統計的な分布を表す動き特徴量を算出し、
判定部が、前記顔領域における動き特徴量と前記背景領域における動き特徴量とを比較して、前記画像に撮影されたものが写真であるか人間であるかを判定する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、
取得した画像のうち時間的に隣接する２つの画像のそれぞれについて、顔の少なくとも一部を含む顔領域と、背景を含む背景領域とを設定する設定部と、
前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、前記２つの画像間の各画素の対応付けを行って、各画素の動きを推定する対応付け部と、
前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、各画素の動きの統計的な分布を表す動き特徴量を算出する算出部と、
前記顔領域における動き特徴量と前記背景領域における動き特徴量とを比較して、前記画像に撮影されたものが写真であるか人間であるかを判定する判定部と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、例えば、ユーザに対してサービスの利用の許可を与える際に、ユーザの顔をカメラで撮影してその顔を認証する顔認識装置がある。この認証の際に、生きた人間の顔ではなく写真の顔をカメラに提示することで顔認識装置を欺く行為がある。このような行為はなりすましと呼ばれる。このなりすましはセキュリティーの観点からして大きな問題である。これを防ぐためには、カメラで撮影された顔が、生きた人間のものか、または、写真なのかを判定する必要がある。このような判定を写真検知と呼ぶ。写真検知の手法の一つとして、顔の動きを用いる方法がある。人間であれば認証の際に顔が動くのに対し、写真中の顔は動かないことを利用するのである。例えば、特許文献１の技術では、目の領域や口の領域を時間方向に探索して顔の動きを求める。写真であれば時間が経過しても目と口は動かないのに対し、人間であれば時間が経過すると目や口が動く。このような人間の動きを検出するために、特許文献１の技術では、各領域においてフレーム間の差分をとり、差分の値の合計が小さい場合は動きのない写真として判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３３０９３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１の技術で写真検知に用いているのは、顔の局所的な領域のみである。そのため以下の問題が発生する恐れがある。写真検知の精度が、目や口といった顔の局所的な部分の領域自体を検出する技術の性能に強く依存する。このため、目や口の検出ずれが発生すると、写真中の顔でも動きがあると判定され、なりすましを正しく検出できない恐れがある。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、顔認識において、なりすましを正しく検出可能な画像処理装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様は、画像処理装置であって、取得した画像のうち時間的に隣接する２つの画像のそれぞれについて、顔の全部又は一部を含む顔領域と、背景を含む背景領域とを設定する設定部と、前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、前記２つの画像間の各画素の対応付けを行って、各画素の動きを推定する対応付け部と、前記顔領域と前記背景領域とのそれぞれにおいて、各画素の動きの統計的な分布を表す動き特徴量を算出する算出部と、前記顔領域における動き特徴量と前記背景領域における動き特徴量とを比較して、前記画像に撮影されたものが写真であるか人間であるかを判定する判定部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、顔認識において、なりすましを正しく検出可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施の形態にかかる画像処理装置５０の機能的構成を例示する図である。
【図２】第１の実施の形態にかかる顔領域及び背景領域を例示する図である。
【図３】第１の実施の形態にかかるオプティカルフローの算出方法を概念的に例示する図である。
【図４】第１の実施の形態にかかる顔領域における画素毎のオプティカルフロー及び背景領域における画素毎のオプティカルフローを例示する図である。
【図５】第１の実施の形態にかかる顔領域における画素毎のオプティカルフロー及び背景領域における画素毎のオプティカルフローを例示する図である。
【図６】第１の実施の形態にかかるオプティカルフローを量子化する方向を例示する図である。
【図７】第１の実施の形態にかかる方向ヒストグラムを例示する図である。
【図８】第１の実施の形態にかかる画像処理装置５０の行う写真検知処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】第２の実施の形態にかかる画像処理装置５０の機能的構成を例示する図である。
【図１０】第２の実施の形態にかかる画像処理装置５０の行う写真検知処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】第３の実施の形態にかかる画像処理装置５０の機能的構成を例示する図である。
【図１２】第３の実施の形態にかかる画像処理装置５０の行う写真検知処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】一変形例にかかる顔領域及び背景領域を例示する図である。
【図１４】一変形例にかかる顔領域及び背景領域を例示する図である。
【図１５】一変形例にかかる顔領域及び背景領域を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
[第１の実施の形態]
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置の実施の形態を詳細に説明する。ここで、画像処理装置のハードウェア構成について説明する。本実施の形態の画像処理装置は、装置全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部と、各種データや各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶部と、各種データや各種プログラムを記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＣＤ（Compact Disk）ドライブ装置等の外部記憶部と、これらを接続するバスとを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。また、画像処理装置には、認証対象を撮影してその画像を入力するＣＣＤ(Charge Coupled Device Image Sensor)カメラなどにより構成される画像入力部と、ユーザの指示入力を受け付けるキーボードやマウス等の操作入力部と、外部装置の通信を制御する通信Ｉ／Ｆ（interface）とが有線又は無線により各々接続される。
【００１０】
次に、このようなハードウェア構成において、画像処理装置のＣＰＵが記憶装置や外部記憶部に記憶された各種プログラムを実行することにより実現される各種機能について説明する。図１は、画像処理装置５０の機能的構成を例示する図である。画像処理装置５０は、取得部５１と、設定部５２と、対応付け部５３と、算出部５４と、判定部５５とを有する。これら各部は、ＣＰＵのプログラム実行時にＲＡＭなどの記憶部上に生成されるものである。
【００１１】
取得部５１は、画像入力部で時系列に撮影された認証対象の画像をフレーム単位で取得して、時間的に隣接するフレーム（隣接フレームという）を抽出する。隣接フレームとは、具体的には、時刻ｔで取得された第１のフレームと時刻「ｔ−１」で取得された第２のフレームとである。
【００１２】
ここで、本実施の形態における前提について説明する。写真の画像が認証対象の画像として取得される場合、その写真は顔と背景とを含み顔だけがトリミングされた写真ではないと仮定する。また、認証対象が人間である場合、この人間は顔の向きを随時変えると仮定する。これらの仮定のもとで背景の動きと顔の動きとを比較すると、認証対象が写真であれば背景と顔とが同じ方向へ動くことに対し、認証対象が人間であれば異なる方向に動く。本実施の形態においてはこの相対的な動きの違いを写真検知に用いる。以降ではこの相対的な動きの違いを写真検知にどのように用いるかを詳細に説明する。
【００１３】
図１の説明に戻る。設定部５２は、取得部５１が抽出した第１フレームに対して顔領域の検出を行い、顔領域を設定する。次に、設定部５２は、第１フレームの顔領域以外の領域から背景領域を設定する。図２は、顔領域及び背景領域を例示する図である。同図に示されるように、顔の全部又は一部を含む領域が顔領域として設定され、顔の付近の領域が背景領域として設定される。ここでは背景領域は複数設定され、顔領域に隣接する左右の領域に設定される。また、設定部５２は、取得部５１が抽出した第２フレームに対しても同様に顔領域の検出を行い、顔領域を設定し、背景領域を設定する。尚、計算時間を少なくするために、第２フレームで設定する顔領域及び背景領域は各々、第１フレームで設定した顔領域及び背景領域と同じものにしても良い。尚、以降、顔領域及び背景領域を区別する必要がない場合には、説明の便宜上、単に領域と記載する。
【００１４】
対応付け部５３は、第１フレームに対して設定部５２が設定した顔領域と、第２フレームに対して設定部５２が設定した顔領域との間で、各画素の対応付けを行うと共に、第１フレームに対して設定部５２が設定した背景領域と、第２フレームに対して設定部５２が設定した背景領域との間で、各画素の対応付けを行う。対応付けにはオプティカルフローの算出方法を用いる。図３は、オプティカルフローの算出方法を概念的に例示する図である。オプティカルフローとは、ある時刻ｔにおける点が、そのΔｔ後の時刻「ｔ＋Δｔ」にどれくらい移動したかを表す２次元方向ベクトルである。画像内においてこのような移動する点を画素として、ある時刻ｔのフレームにおける画素が、そのΔｔ後の時刻「ｔ＋Δｔ」のフレームにおいてどの画素に対応するのかを画素毎に求める。このようにして、対応付け部５３は、各画素の動きを推定し、その対応付けを示すオプティカルフローを画素毎に算出する。尚、オプティカルフローの算出方法には、相関（ブロックマッチング法）による対応付けや、勾配法による対応付けや、特徴点追跡を利用した対応付けなどの様々な方法が従来からあるが、本実施の形態においてはいずれの方法を適用しても良い。対応付け部５３は、このように顔領域において算出した画素毎のオプティカルフロー及び背景領域において算出した画素毎のオプティカルフローを、対応付けの結果として各々出力する。尚、複数設定されている背景領域については対応付け部５３はそれぞれに対してオプティカルフローを算出して出力する。
【００１５】
図４〜５は、顔領域における画素毎のオプティカルフロー及び背景領域における画素毎のオプティカルフローを例示する図である。但し、図４は、認証対象が人間である場合のオプティカルフローを例示し、図５は、認証対象が写真である場合のオプティカルフローを例示している。尚、図面が煩雑になるのを防ぐため、各領域におけるオプティカルフローを簡略化して例示している。各図に示されるように、第１のフレームにおいて現れるある点と、当該点が移動して第２のフレームに現れる点とが結ばれてベクトルとして表される。
【００１６】
算出部５４は、対応付け部５３が出力した顔領域における画素毎のオプティカルフローを用いて、顔領域の動き特徴量を算出すると共に、対応付け部５３が出力した背景領域における画素毎のオプティカルフローを用いて、背景領域の動き特徴量を算出する。動き特徴量とは、領域内の動きが、どのような分布を統計的にもつかを表すものである。ここでは動きの分布を方向ヒストグラムとして表現する。オプティカルフローの方向は連続値であるためこれを離散化すべく、算出部５４は、オプティカルフローの方向を例えば図６に示すように８方向に量子化する。量子化するための算式は例えば以下の式１に示される。
【００１７】
【数１】
2010225118.tif 000003
【００１８】
そして、算出部５４は、例えば図７に示されるように、量子化した各方向の出現頻度を算出して、各方向に対応した８個のビンをもつヒストグラムを作成する。このヒストグラムが方向ヒストグラムである。この方向ヒストグラムを動き特徴量とする。ヒストグラムの各ビンを合計した値が１となるように正規化する。このような動き特徴量を顔領域及び背景領域のそれぞれについて算出部５４は算出する。尚、複数設定されている背景領域については算出部５４はそれぞれに対して動き特徴量を算出する。
【００１９】
判定部５５は、算出部５４が算出した、顔領域の動き特徴量と、背景領域の動き特徴量との類似度を算出し、その類似度を用いて、認証対象が写真であるか否かを判定する。動き特徴量の類似度には、ヒストグラム間のインターセクション、相関、バタッチャリア係数などを用いれば良い。認証対象が写真であれば、図５に示したように、背景領域と顔領域とが同じ動き特徴量をもつため、類似度が高くなる。逆に、認証対象が人間であれば、図４に示したように、背景領域と顔領域とが異なる動き特徴量をもち、類似度が低くなる。従って、判定部５５は、算出した類似度が閾値以上であるか否かを判定することにより、認証対象が写真であるか否かを判定する。この閾値の値は、例えば予め設定されてＨＤＤなどの外部記憶部に記憶される。尚、複数設定されている背景領域については、判定部５５はこれらの動き特徴量を合算して、顔領域の動き特徴量との類似度を算出するようにしても良いし、各背景領域のそれぞれの動き特徴量と、顔領域の動き特徴量との類似度を算出するようにしても良い。
【００２０】
次に、本実施の形態にかかる画像処理装置５０の行う写真検知処理の手順について図８を用いて説明する。画像処理装置５０は、まず、画像入力部で時系列に撮影された認証対象の画像をフレーム単位で取得して、隣接フレームである第１フレーム及び第２フレームを抽出する（ステップＳ１）。次いで、画像処理装置５０は、ステップＳ１で抽出した第１フレームに対して顔領域の検出を行い、例えば図２に示されるように、顔領域を設定し（ステップＳ２）、第１フレームの顔領域以外の領域から背景領域を設定する(ステップＳ３)。また、画像処理装置５０は、ステップＳ１で抽出した第２フレームについても顔領域を設定し（ステップＳ４）、背景領域を設定する（ステップＳ５）。
【００２１】
次いで、画像処理装置５０は、ステップＳ２で第１フレームに対して設定した顔領域と、ステップＳ４で第２フレームに対して設定した顔領域との間で、各画素の対応付けを行って、その対応付けの結果を出力する（ステップＳ６）。更に、画像処理装置５０は、ステップＳ３で第１フレームに対して設定した背景領域と、ステップＳ５で第２フレームに対して設定した背景領域との間で、各画素の対応付けを行って、その対応付けの結果を出力する(ステップＳ７)。その後、画像処理装置５０は、ステップＳ６で出力した顔領域における画素毎のオプティカルフローを用いて、顔領域の動き特徴量を算出する（ステップＳ８）。また、画像処理装置５０は、ステップＳ７で出力した背景領域における画素毎のオプティカルフローを用いて、背景領域の動き特徴量を算出する（ステップＳ９）。
【００２２】
続いて、画像処理装置５０は、ステップＳ８で算出した顔領域の動き特徴量と、ステップＳ９で算出した背景領域の動き特徴量との類似度を算出して、その類似度が閾値以上であるか否かを判定することにより、認証対象が写真であるか否かを判定する（ステップＳ１０）。
【００２３】
以上のように、顔領域の動きだけではなく、背景領域の動きを求め、背景の動きと顔の動きとの相対的な違いから、写真検知を行う。この結果、正しく安定的な写真検知を行うことができ、即ち、顔認識におけるなりすましを正しく検出可能である。
【００２４】
また、従来のように、目や口といった顔の局所的な部分を検出する必要がなく、形状に合わせた見え方として３次元的な見え方を補正する必要がない。つまり、カメラからの目や口の見え方は、顔の向きの変化に併せて変化するが、平面である写真でも３次元空間で向きを変えることによってその見え方は変化する。このため、目や口の検出により写真検知を行う場合、それぞれの形状に応じた３次元的な補正を行なって、向きの影響を除去しなければ、精度高く写真検知を行うことは困難であった。しかし、本実施の構成によればこのような３次元的な補正を必要とすることなく、精度高く写真検知を行うことができる。
【００２５】
更に、目や口の検出により写真検知を行う場合、顔がどう動いたかを判別することは困難であり、動きが大きかったからといって、フレーム間の差分の合計値が大きくなるとは限らない。このため、従来技術欄で説明したように、フレーム間の差分の値の合計が小さい場合を写真として判定すると、認証対象が人間であるのに写真であると誤判定する恐れがあった。しかし、本実施の形態のように、背景の動きと顔の動きとの相対的な違いから写真検知を行うことにより、精度高く写真検知を行うことができる。
【００２６】
[第２の実施の形態]
次に、画像処理装置、方法及びプログラムの第２の実施の形態について説明する。なお、上述の第１の実施の形態と共通する部分については、同一の符号を使用して説明したり、説明を省略したりする。
【００２７】
本実施の形態においては、上述の第１の実施の形態で説明したオプティカルフローのはずれ値を除去して、より正しく安定的な写真検知を行なう。図９は、本実施の形態にかかる画像処理装置５０の機能的構成を例示する図である。本実施の形態にかかる画像処理装置５０の構成は、上述の第１の実施の形態にかかる画像処理装置５０の構成とは以下の点で異なる。画像処理装置５０は、除去部５６を更に有する。
【００２８】
除去部５６は、対応付け部５３が出力した顔領域の画素毎のオプティカルフローから、当該オプティカルフローの大きさの分散を算出し、分散の一定倍以上の大きさをもつオプティカルフロー（はずれ値という）を除去する。同様に、除去部５６は、対応付け部５３が出力した背景領域の画素毎のオプティカルフローから、当該オプティカルフローの大きさの分散を算出し、分散の一定倍以上の大きさをもつオプティカルフロー（はずれ値）を除去する。複数設定されている背景領域については除去部５６はそれぞれの背景領域のオプティカルフローからはずれ値を除去する。
【００２９】
算出部５４は、対応付け部５３が出力した背景領域における画素毎のオプティカルフローのうち除去部５６がはずれ値を除去したオプティカルフローを用いて、顔領域の動き特徴量を算出すると共に、対応付け部５３が出力した背景領域における画素毎のオプティカルフローのうち除去部５６がはずれ値を除去したオプティカルフローを用いて、背景領域の動き特徴量を算出する。その他の構成は上述の第１の実施の形態と同様である。
【００３０】
次に、本実施の形態にかかる画像処理装置５０の行う写真検知処理の手順について図１０を用いて説明する。ステップＳ１〜Ｓ７は上述の第１の実施の形態と同様である。ステップＳ７の後、画像処理装置５０は、ステップＳ６で出力した顔領域における画素毎のオプティカルフローからはずれ値を除去する（ステップＳ２０）。また、画像処理装置５０は、ステップＳ７で出力した背景領域における画素毎のオプティカルフローからはずれ値を除去する（ステップＳ２１）。その後、ステップＳ８では、画像処理装置５０は、ステップＳ２０ではずれ値を除去したオプティカルフローを用いて、顔領域の動き特徴量を算出する（ステップＳ８）。また、ステップＳ９では、画像処理装置５０は、ステップＳ２１ではずれ値を除去したオプティカルフローを用いて、背景領域の動き特徴量を算出する。ステップＳ１０は上述の第１の実施の形態と同様である。
【００３１】
以上のように、オプティカルフローのはずれ値を除去することで、各画素の対応付けの誤差の影響を排除することができる。このため、より正しく安定的な写真検知を行うことができる。
【００３２】
[第３の実施の形態]
次に、画像処理装置、方法及びプログラムの第３の実施の形態について説明する。なお、上述の第１の実施の形態又は第２の実施の形態と共通する部分については、同一の符号を使用して説明したり、説明を省略したりする。
【００３３】
本実施の形態においては、写真と人間との動きの違いを明確にするために、ユーザに対して顔を意識的に動かすように指示を与える。このような指示を与えるための出力部が画像処理装置５０に接続される。出力部は、ユーザが知覚可能な刺激を発生させるものであり、例えば、情報を表示する表示部、音声を出力する音声出力部、光を発生させる光発生部などである。
【００３４】
図１１は、本実施の形態にかかる画像処理装置５０の機能的構成を例示する図である。本実施の形態にかかる画像処理装置５０の構成は、上述の第１の実施の形態にかかる画像処理装置５０の構成とは以下の点で異なる。画像処理装置５０は、指示部５７を更に有する。指示部５７は、画像入力部で顔が撮影されるユーザに対し、顔を動かす契機となる刺激を出力部を介して発生させる。例えば、出力部が表示部である場合、指示部５７は、例えば、「顔を動かして下さい」などというメッセージを表す画像を表示部に出力する。また、出力部が光発生部である場合、指示部５７は、例えば、光を光発生部に発生させる。これらの視覚的な刺激がユーザの顔を動かす契機となる。また、出力部が音声出力部である場合、指示部５７は、例えば、「顔を動かして下さい」などという音声やアラーム音を音声出力部に出力する。このような聴覚的な刺激がユーザの顔を動かす契機となる。指示部５７は、このような画像の表示や、音の出力や、光の発生を契機としてユーザに顔を動かすことを指示する。取得部５１は、このような指示に従って動いているであろう認証対象の画像をフレーム単位で取得して、隣接フレームを抽出する。その他の構成は上述の第１の実施の形態と同様である。
【００３５】
次に、本実施の形態にかかる画像処理装置５０の行う写真検知処理の手順について図１２を用いて説明する。まず、ステップＳ３０では、画像処理装置５０は、ユーザが知覚可能な刺激を出力部を介して発生させることにより、ユーザに顔を動かすことを指示する。以降、ステップＳ１〜Ｓ１０は上述の第１の実施の形態と同様である。
【００３６】
以上のように、指示を与えてユーザの顔を動かすことにより、写真と人間との動きの違いを明確にすることができ、より正しく安定的な写真検知を行うことができる。
【００３７】
なお、本発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。また、以下に例示するような種々の変形が可能である。
【００３８】
上述した各実施の形態において、画像処理装置５０で実行される各種プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また当該各種プログラムを、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成しても良い。
【００３９】
上述した各実施の形態の写真検知処理では、ステップＳ２〜Ｓ５の順に処理を行ったが、この順に限らない。同様に、ステップＳ６〜Ｓ７の順もこれに限らず、ステップＳ８〜Ｓ９の順もこれに限らない。
【００４０】
上述した各実施の形態において設定する顔領域及び背景領域は、図２に示したものに限らない。図１３〜１５は、顔領域及び背景領域を例示する図である。これらの図に示されるように、背景領域は複数であっても１つであっても良いし、顔領域及び背景領域の形状は、矩形ではなく任意の形状でも良い。
【００４１】
上述した各実施の形態において、方向ヒストグラムにおける方向は、８方向に量子化したが、方向の数はこれに限らない。また、動きのない状態、即ち、方向がない状態を取り扱うようにしても良い。
【符号の説明】
【００４２】
５０  画像処理装置
５１  取得部
５２  設定部
５３  対応付け部
５４  算出部
５５  判定部
５６  除去部
５７  指示部
【図１】
2010225118.tif 000004
【図２】
2010225118.tif 000005
【図３】
2010225118.tif 000006
【図４】
2010225118.tif 000007
【図５】
2010225118.tif 000008
【図６】
2010225118.tif 000009
【図７】
2010225118.tif 000010
【図８】
2010225118.tif 000011
【図９】
2010225118.tif 000012
【図１０】
2010225118.tif 000013
【図１１】
2010225118.tif 000014
【図１２】
2010225118.tif 000015
【図１３】
2010225118.tif 000016
【図１４】
2010225118.tif 000017
【図１５】
2010225118.tif 000018