(57)【要約】【課題】ＡＴＭに併設されたカメラなどからの入力画像に写った人物が、サングラスを着用しているか否かを判定し、不自然にサングラス着用のままでいる人物を検出する装置を提供する。【解決手段】サングラス特有の形状に着目し、入力画像中で所定の条件を満たす黒い画素の分布からサングラスの着用を判定する。判定には、黒い画素が顔の左右で対称に分布していることを表す指標、レンズ下部とブリッジ部分とが画像中で上下に離れていることを表す指標を用いる。【選択図】図２
2010186274.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を取得する画像入力部と、
前記入力画像からサングラスを着用している人物を検出する画像処理部と、
を具備するサングラス着用検出装置であって、
前記画像処理部は、
前記入力画像から人物の頭部に相当する頭部領域を抽出する頭部抽出手段と、
前記頭部領域に含まれる略黒色を呈する黒画素を抽出する黒画素抽出手段と、
前記黒画素の分布に基づいて前記頭部領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量を用いて、前記黒画素が略左右対称に分布していると前記人物がサングラスを着用していると判定し、前記黒画素が略左右対称に分布していないと前記人物はサングラスを着用していないと判定する判定手段
を備えるサングラス着用検出装置。
【請求項２】
前記特徴量算出手段は、前記黒画素を垂直軸に射影した度数に関する縦ヒストグラムを算出し、前記縦ヒストグラムの最大度数を示した垂直位置にて水平方向に黒画素が略左右対称か否かを表す前記特徴量を算出する請求項１に記載のサングラス着用検出装置。
【請求項３】
前記特徴量算出手段は、前記頭部領域から正中線を算出し、前記正中線を基準として前記黒画素が略左右対称か否かを表す特徴量を算出する請求項１または２のいずれか１つに記載のサングラス着用検出装置。
【請求項４】
前記特徴量算出手段は、前記垂直位置より下方に存在し、かつ前記正中線から所定画素数離れており前記黒画素とその他の色の画素との境界である境界画素のうち、最下部に位置する画素と前記垂直位置までの間の垂直画素数を算出し、
前記判定手段は、前記垂直画素数が所定の閾値以下であれば、サングラスを着用していないと判定することを特徴とする請求項３に記載のサングラス着用検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理において順次撮影される画像中の人物がサングラスを着用しているか否かを判定する装置に関する。特に、ＡＴＭ（現金自動預け支払機）に併設することで、サングラスを着用のまま操作する人物を不審人物として検出することが可能となる装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、発生件数が増大し、社会問題になっている犯罪にいわゆる「振り込め詐欺」がある。これは、例えば家族が交通事故を起こしたので示談金を振り込むよう騙された高齢者が、犯人が指定した口座に振り込んでしまい、その後、犯人グループの一員が、その口座から現金を引き出すという詐欺の手口である。
この詐欺の手口では、犯人グループのうち、現金を引き出す役割を担う一員の顔画像が防犯カメラやＡＴＭに備え付けのカメラにより撮影されることが多く、犯人逮捕につなげるひとつの手がかりになっている。
【０００３】
しかし、ＡＴＭから現金を引き出す人物が犯人グループの一員であることは、引き出された後に初めてわかるものであるうえ、人相がわからないようサングラスの着用など変装を行っているのが一般的である。そこで、ＡＴＭの前に立った人物が、人相がわからないようサングラスを着用しているならば、サングラスを外すよう依頼したり、場合によっては警備担当者に通報することが望まれる。
【０００４】
特許文献１には、ＡＴＭの前に立った人物の顔画像を取得し、予め記憶した目の周辺部分の標準パターンとの比較の結果、所定以上類似していない場合、当該人物がサングラスを着用しているとして、そのままＡＴＭの操作をしようとすると不審な人物と判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平０９−０９１４３２号公報
【０００６】
特許文献１の技術では、目の周辺部分の明るさの分布に基づくことを基本にして判定しているため、標準パターンとの比較を行うにしても、ＡＴＭ周辺の照明条件によっては、目の周辺が暗く映ってしまい、その場合には、標準パターンとは類似していないこととなり、不要な不審者判定を行ってしまう可能性がある。
【０００７】
不要な不審者判定の頻発は、利用者に多大な不快感を与えるとともに、不審者の判定装置を設置した金融機関への信頼感を大きく損なうものであり、照明条件や髪型による明るさの分布の影響を受けない判定方法が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、本発明は、画像処理において順次撮影される画像中の人物がサングラスを着用をしているか否かを、サングラス特有の形状に基づいて検出するサングラス着用検出装置を提供することを目的とする。本発明にかかる装置を用い、ＡＴＭの前に立つ人物を撮影した場合には、不審人物の検出が可能となる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明にかかるサングラス着用検出装置は、入力画像を取得する画像入力部と、前記入力画像からサングラスを着用している人物を検出する画像処理部と、を具備し、前記画像処理部は、前記入力画像から人物の頭部に相当する頭部領域を抽出する頭部抽出手段と、前記頭部領域に含まれる略黒色を呈する黒画素を抽出する黒画素抽出手段と、前記黒画素の分布に基づいて前記頭部領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量を用いて、前記黒画素が略左右対称に分布していると前記人物がサングラスを着用していると判定し、前記黒画素が略左右対称に分布していないと前記人物はサングラスを着用していないと判定する判定手段を備えることを特徴とする。
【００１０】
サングラスは左右対称の形状であることに注目し、人間の顔面を含む頭部領域を抽出したうえで、その内部にサングラスを写していると思われる黒画素について顔の左右の分布を調べ、それが対称性を持つと判断される場合にサングラスの着用を判定する構成により、頭髪の影や照明条件の影響を受けにくくなり、高精度にサングラスの着用を判定できる。
【００１１】
本発明にかかるサングラス着用検出装置において、前記黒画素を垂直軸に射影した度数に関する縦ヒストグラムを作成し、前記縦ヒストグラムの最大度数の示した垂直位置にて前記特徴量を算出することが好適である。
【００１２】
かかる構成により、サングラスを写していると思われる黒画素が集中する行に特に着目するので、サングラス以外の原因による黒画素、即ちノイズの影響を受けにくくなる効果がある。
【００１３】
本発明にかかるサングラス着用検出装置において、左右の対称性を判断する基準を、人間の頭部の正中線にして、特徴量を算出することが好適である。
【００１４】
サングラスの形状は一般的に、ブリッジ（左右のレンズをつなぐフレーム）が細く、その両脇にレンズがあるので、頭部領域中でブリッジが位置する正中線を基準に左右の対称性を判定すると高精度にサングラスの着用を判定できる。
【００１５】
本発明にかかるサングラス着用検出装置において、前記特徴量算出手段は、前記垂直位置より下方に存在し、かつ前記正中線から所定画素数離れており前記黒画素とその他の色の画素との境界である境界画素のうち、最下部に位置する画素と前記垂直位置までとの垂直画素数を算出し、前記判定手段は、前記垂直画素数が所定の閾値以下であれば、サングラスを着用していないと判定する、サングラスの着用を判定しないことが好適である。
【００１６】
サングラスはブリッジ部分にはレンズが無いのが一般的であるので、黒画素であっても正中線上に存在するものと、レンズ下部に対応した黒画素とは垂直方向の距離は大きくなる。それが小さい場合には、サングラス以外の原因で黒画素が抽出された場合であるので、サングラス着用とは判定しないことで、高い精度を実現できる。  
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、照明条件や髪型による明るさの分布の影響を受けずに、サングラス特有の形状に基づいて精度良く、サングラス着用の有無を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態であるＡＴＭの見取り図である
【図２】本発明の一実施形態である不審人物検出装置のブロック図である
【図３】サングラスの検出に用いる特徴量の計算を説明するための画像の模式図である
【図４】人間の頭部を抽出するための楕円テンプレートを説明する図である
【図５】楕円テンプレートを用いた類似度の計算方法を説明するための図である
【図６】サングラスの検出には不要な、頭髪や耳を除いて処理する領域を説明するための図である
【図７】本発明の一実施形態である不審人物検出装置の全体動作を示すフロー図である
【図８】サングラス検出処理の詳細を示すフロー図である
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の好適な実施形態として、本発明にかかるサングラス着用検出装置を、金融機関のＡＴＭに併設される不審人物検出装置に適用し、サングラスを着用したままＡＴＭを操作する人物を画像処理によって不審人物として検出する例について説明する。
【００２０】
本実施の形態にかかる不審人物検出装置は、ＡＴＭに併設され、その撮像装置はそのＡＴＭを操作する人物を撮像する。そして、当該人物がサングラスを着用していると判定される場合に、所定の警告を発したり、警備担当者に通知する機能を有する。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態である不審人物検出装置が備えられたＡＴＭの例を示す図である。図１の例に示すように、ＡＴＭ４０には、人の接近を検知するセンサ（以下、「人感センサ」）３０と、撮像装置２０を併設するものとする。本実施の形態にかかる不審人物検出装置の本体（図１では不図示）は、利用者が触ることができないよう金融機関の従業者のみが立ち入ることができる場所、いわゆるバックヤードに設置されているとする。
【００２２】
人感センサ３０は、ＡＴＭ４０を操作しようとＡＴＭ４０に近づいた人物が存在すると判定される場合に、その旨を不審人物検出装置に出力する。人感センサ３０は、人物の存在または接近を検出できるタイプであれば、任意の検出機構を有するものでよい。例えば、超音波やマイクロ波による測距型のセンサを用いることができる。また、利用者がＡＴＭ４０の真正面に立つとは限らないので、図１に示すように、横に複数並べて設置することが望ましい。
【００２３】
撮像装置２０は、いわゆるカメラである。ＡＴＭ４０の前に立つ人物を所定の時間間隔で撮影し、撮影された画像を順次不審人物検出装置に送る。以下、この所定時間で刻まれる時間の単位を時刻と称する。撮像装置２０としては、例えば、ＣＣＤ素子又はＣ−ＭＯＳ素子等の撮像素子、光学系部品、Ａ／Ｄ変換器等を含んで構成される内蔵カメラ又は外部カメラなどの公知のものを用いることができる。また、撮像装置２０の解像度は、適宜要求される画角などに応じて選ぶことができ、例えばＮＴＳＣ規格、ＳＤＴＶ規格またはＨＤＴＶ規格を用いることができる。また、画像の撮像に用いる波長帯としては、後述のように肌色か黒色かの区別をするためカラー情報を用いることとするので、可視光波長を選択する。
【００２４】
図２は、本発明の一実施形態である、サングラス着用検出装置１０が実装された不審人物検出装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本発明のサングラス着用検出装置１０は、画像入力部１１０、画像処理部１３０、記憶部１４０、通報部１５０を有し、撮像装置２０および人感センサ３０に接続されている。
【００２５】
画像入力部１１０は、撮像装置２０から順次送られる画像信号を受け取るためのインターフェースであり、撮像装置２０からＳＣＳＩ、ＵＳＢ、ＬＡＮ、専用ケーブル、などの有線又は無線配線を介して画像を受信する。画像入力部１１０は、撮像装置２０から受信した画像をサングラス着用検出装置１０の各部へ送る。尚、本実施例では、画像を構成する各画素のうち、人間の肌を写していると判断される画素であるか否かの判定に色情報を用いて説明するので、撮像装置２０及び画像入力部１１０としては、カラー画像を処理できるものを使用する。
【００２６】
記憶部１４０は、各種プログラム及び各種データを記憶することができ、例えばＲＡＭ又はＲＯＭ、ＥＰＲＯＭなどの半導体メモリ、ハードディスクなどの磁気記録媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ／Ｗなどの光記録媒体などを用いて構成することができる。記憶部１４０は、画像入力部１１０、画像処理部１３０、通報部１５０と接続されており、各部からの要求に応じて各種プログラムや各種データなどを読み書きする。記憶部１４０は、基準画像１４２と、不審者画像１４４を記憶する。
【００２７】
基準画像１４２は、変化領域を抽出するとき比較対象の基準となる画像であり、例えば、人感センサ３０がＯＦＦ、すなわちＡＴＭ４０の前に人が存在しない場合に、撮像装置２０にて撮影された画像を記憶部１４０に記憶しておく。また、後述のように更新手段１３７により、適宜更新される。
【００２８】
不審者画像１４４は、後述のように画像処理部１３０にて、撮像装置２０にて撮影された画像に含まれる人物がサングラスを着用していると判定された際、この人物の画像を記憶したものである。
【００２９】
画像処理部１３０は、画像入力部１１０から順次受け取った画像を処理して画像中に含まれる人物がサングラスを着用しているか否かを判定する。図２に示すように、画像処理部１３０は、変化領域抽出手段１３１と、頭部抽出手段１３１と、黒画素抽出手段１３３と、特徴量算出手段１３５と、判定手段１３６とを備える。
【００３０】
変化領域抽出手段１３１は、予め記憶部１４０に記憶しておいたＡＴＭ４０の前に人が存在しない基準画像１４２と、撮像装置２０が撮影し画像入力部１１０を介して受け取った画像（以下、入力画像という）との間で、公知の方法で白黒化した上で差分を計算し、一定の閾値以上の差分がある画素群を変化領域として抽出する。閾値は実験により求めるものとする。ＡＴＭ４０の前に立つ人物以外に人物や光の射し込みなどでノイズが抽出されることもあるので、適宜画像処理技術では周知な膨張収縮処理を行い、ノイズ除去を行う。
【００３１】
頭部抽出手段１３２は、撮像装置２０が取得した入力画像から、変化領域抽出手段１３１にて抽出した変化領域の内部において、ＡＴＭ４０の前に立つ人物の頭部を抽出する。
【００３２】
まず、頭部抽出手段１３２は、入力画像を公知の方法にて白黒化し、エッジ抽出フィルターを作用させ、エッジ強度とエッジ角度（水平を基準としたエッジ方向）を求める。そしてエッジ強度画像とエッジ角度画像を作成して記憶部１４０に一時的に記憶させる。同時に入力画像を白黒化した画像も、後続の各処理のため、一時的に記憶部１４０に記憶させておく。これら一時的に記憶した画像は、次の時刻で新たな入力画像が取得された場合に、順次消去される。なお、エッジ抽出フィルターはＳｏｂｅｌフィルターなどの公知のものを用いればよい。
【００３３】
次に、頭部抽出手段１３２は、あらかじめ作成され、記憶部１４０に記憶してある複数の楕円テンプレートをエッジ強度画像およびエッジ角度画像上にてずらしマッチングを行い、エッジ強度とエッジ角度を用いて各画素において類似度を求め、それが高い位置を、ＡＴＭ４０の前に立つ人物の頭部候補として抽出する。
【００３４】
頭部候補を抽出するための楕円テンプレートを、図４を用いて説明する。楕円テンプレートは図４（ａ）の符号３００にて斜線部分として示すように、所定の幅を持つ楕円形状の部分画像である。楕円テンプレート３００は、ＡＴＭ４０の前に立つ人物の頭部の大きさに対応できるよう複数種類を用意する。
【００３５】
図４（ｂ）に示すように、楕円テンプレート３００上の各画素３１３は、楕円の中心３１２から、符号３１１ａ乃至３１１ｄに示すような放射方向に方向ベクトル３１０を考えた時の、Ｘ軸（水平軸）に対する角度θを有する。
【００３６】
楕円テンプレート３００とエッジ強度画像との類似度は、楕円テンプレート３００をエッジ強度画像に重ねた際、楕円テンプレート３００に含まれることになる画素のエッジ強度の総和で求められる。但し、その画素について、楕円テンプレート３００に定義されている角度と、エッジ角度画像上での角度との差が大きい場合は類似度の計算に際して加算の対象とはしない。これを図５を用いて説明する。
【００３７】
図５において、頭部抽出手段１３２にて求められたエッジ強度画像について、ノイズを除去できる閾値以上の強度である画素のうち、楕円テンプレート３００（描画都合上、点線で示す）と重なりを持つものを模式的に線状で符号３２２と３２４に示す。符号３２２に含まれる画素を、説明のため符号３２６に示す。同様に符号３２４に含まれる画素を、説明のために符号３２８に示す。
【００３８】
画素３２６のエッジ方向は、エッジ角度画像を参照して、符号３３２とする。またその画素についての、楕円テンプレートの中心からの方向ベクトルを符号３３０とすると、符号３３２と符号３３０とのなす角度はδ１である。δ１が１８０度を超えると３６０度から引いた値とする。このδ１が所定のエッジ角度閾値より小さい場合には、画素３２６についてエッジ強度画像を参照して、類似度にエッジ強度を加算する。
画素３２８についても同様に、エッジ方向３３４と方向ベクトル３２４とから角度δ２を求める。この角度δ２は前記エッジ角度閾値よりも大きい場合である。この場合には類似度にエッジ強度を加算することはしない。
【００３９】
以上のように、楕円テンプレート３００に重なり、一定以上の強度の画素について、角度情報も参照することで、楕円形状と関係のないエッジ成分の影響を除去できる。なお、変化領域抽出手段１３２にて抽出した変化領域からはずれる部分にＡＴＭ４０の前に立つ人物の頭部がある可能性は低いので、楕円テンプレート３００によるずらしマッチング処理は、その中心３１２が、変化領域抽出手段１３２にて抽出した変化領域内にある場合に限定して行うことが好適である。
【００４０】
楕円テンプレート３００によるマッチング処理により、頭部候補として、入力画像中で適切なところ、即ち所定以上の類似度が求まった楕円テンプレート３００の位置が１つのみであった場合には、その位置にてＡＴＭ４０の前に立つ人物の頭部として決定する。頭部候補として適切なところが複数抽出された場合には、さらに次に述べるような取捨選択のための判断処理を行い、１つに絞り込むとする。
【００４１】
頭部抽出手段１３２は、各頭部候補について特徴量として（ｉ）中心の上方度ａ１、（ｉｉ）エッジ包含率ａ２、（ｉｉｉ）肌色画素比率ａ３、（ｉｖ）中心の横偏心度ａ４、（ｖ）変化領域境界一致度ａ５、を算出し、それらと、（ｖｉ）楕円テンプレート３００による類似度ａ６、との線形和にて、入力画像から人物の頭部を抽出する。
【００４２】
（ｉ）中心の上方度ａ１は、頭部候補の中心点が、入力画像中でどれだけ上方にあるかを示す特徴量である。これは頭部候補が誤って、人物の胴体部分で抽出される可能性も否定できない一方、頭部は入力画像中で上方に位置するのが常であることに着目したものである。頭部候補の中心点が入力画像の最上部にあるときに１．０、最下部にあるときに０としてＹ座標に応じて線形に比例関係にあるものとし、頭部候補の中心点のＹ座標を調べて決定する。
【００４３】
（ｉｉ）エッジ包含率ａ２は、頭部候補に含まれるエッジ強度の平均を、最大のエッジ強度である２５５で除算したものである。これは、顔の各部位についてある程度の強度のエッジが抽出されるものの、服などでは強いエッジは抽出されないことを利用したものである。
【００４４】
（ｉｉｉ）肌色画素比率ａ３は、頭部候補に含まれる総画素数に対する、肌色と思われる画素数の割合である。肌色かどうかの判断は、各画素の色成分をＨ（色相）Ｓ（彩度）Ｖ（明度）に分解し、あらかじめ定めたＨＳＶ表色系の範囲から肌色の可能性が十分に大きいか否かによる。この判断に当たっては、近年ディジタルカメラにおいて実用化されている、人間の顔検出機能に用いられているものと同様な公知の検出処理を用い、いわゆる肌色の条件を満たす画素を特定すれば良いので、詳細は省略する。
【００４５】
（ｉｖ）中心の横偏心度ａ４は、頭部候補の中心のＸ座標が入力画像のＸ軸方向の中心にあるときに１．０、画像の左右端にあるときに０となり、その間は画像のＸ座標に比例して線形に変化するような値とする。これは、ＡＴＭ利用者はＡＴＭの正面で操作することが多いため、頭部は入力画像中では中心に位置する可能性が高いという性質を利用したものである。
【００４６】
（ｖ）変化領域境界一致度ａ５は、変化領域抽出手段１３２にて抽出した変化領域の最上端を結んだ曲線について、頭部候補に対応する楕円テンプレートが一致する度合いである。最上端の曲線に含まれる総画素数に対する、楕円テンプレート３００を構成する画素中で一致する画素数の割合で定義する。通常はＡＴＭ４０の前に立つ人物の頭部は変化領域の最上端に位置するため、最上端の曲線と楕円テンプレートの上側とは一致しやすいという性質を利用したものである。
【００４７】
（ｖｉ）楕円テンプレート３００による類似度の算出方法は既に述べたが、さらに０乃至１の値に収まるように、正規化する。それには、楕円テンプレート３００に含まれる画素数に最大のエッジ強度である２５５を乗算して、求めた類似度を除算することで正規化後の類似度ａ６を算出する。
【００４８】
以上のａ１乃至ａ６から次式（１）に示すように、それぞれに対する重み係数ｗ１乃至ｗ６を乗算し、線形和を求めて、頭部らしい度合いである頭部度合いＨとし、それが最大の頭部候補を、ＡＴＭ４０の前に立つ人物の頭部として決定する。
【００４９】
Ｈ＝ｗ１×ａ１＋ｗ２×ａ２＋ｗ３×ａ３＋ｗ４×ａ４＋ｗ５×ａ５＋ｗ６×ａ６  ・・・（１）
【００５０】
重み係数ｗ１乃至ｗ６は、撮影条件などにより適宜実験的に決めるものとする。本実施の形態では、簡単にすべて１とした。
【００５１】
なお、サングラスの有無を検出するには、頭部全体を処理対象としても良いが、頭髪や耳や顎は不要である。そこで、図６に示すように、楕円テンプレート３００に対して、頭髪などを含まないような、符号３５２のような矩形領域を考え、入力画像中において矩形領域３５２に含まれる部分のみを以後の処理対象とするのが好適である。入力画像から矩形領域３５２に含まれる部分を切り出したものを頭部領域画像として、記憶部１４０に一時的に記憶しておく。
【００５２】
黒画素抽出手段１３３は、頭部抽出手段１３２にて抽出した、図６の符号３５２に示す矩形領域画像に含まれる各画素が、サングラスを写している可能性の高い画素であるか否かを判断し、可能性の高い画素（以下、「黒画素」と称する）を抽出する。この黒画素の抽出処理について図３を用いて説明する。
【００５３】
図３（ａ）に示す符号２００は、頭部抽出手段１３２にて抽出された頭部領域画像を示している。
人間の顔つきは個人ごとに特徴があるものの、顔を構成する目や鼻などの各部位の位置関係はおおよそ人に依らず一定である。そこで、頭部領域画像２００が得られた場合に、おおよそ目が位置すると思われる部分を含むように、図３（ａ）の符号２０２に示すようなサングラス検索領域を設定し、この領域内で黒画素を抽出し、以下で述べるようにその分布からサングラスの存在を判定する処理を行う。
【００５４】
ここで、ＡＴＭ４０が設置されるのは多くの場合、金融機関併設のＡＴＭコーナーや無人ＡＴＭブースであり、加えて近年ではコンビニエンスストアの店内にも設置されることが多くなった。
従って、入力画像を取得するにあたり、照明条件はＡＴＭ４０が設置される場所により大きく変わり、それに従い、入力画像中のＡＴＭ４０を操作する人物の顔の明るさや色合いはばらつきが生じ、それによる判定精度の低下が無視できない。そこで、頭部領域画像の画素値を正規化した上で以下に述べる処理を行うものとする。
【００５５】
頭部領域画像に含まれる各画素の色成分に基づき、人の肌色の可能性が高い画素を抽出する。その方法は、前述のようにディジタルカメラの分野にて用いられている周知の方法を採用すればよい。
【００５６】
次に、抽出した肌色の可能性が高い画素内の画素のカラーバランス（ＲＧａｉｎ＝Ｒ／Ｇ、ＢＧａｉｎ＝Ｂ／Ｇ）と、公知の方法にて白黒化した場合の輝度値について、平均値を算出し、それぞれをＲＧａｉｎＡｖｅ、ＢＧａｉｎＡｖｅ、ＧｒａｙＡｖｅとする。そして、頭部領域画像２００内の全画素について、カラーバランスと輝度値を正規化する。正規化は、次式（２）乃至（４）による。なお、ＲＴとＢＴは、それぞれ、理想的に肌色が抽出された際のＲ成分とＢ成分である。
【００５７】
Ｒ＝Ｒ×ＲＴ／ＲＧａｉｎＡｖｅ×ＧｒａｙＴ／ＧｒａｙＡｖｅ  ・・・（２）
【００５８】
Ｇ＝Ｇ×ＧｒａｙＴ／ＧｒａｙＡｖｅ  ・・・（３）
【００５９】
Ｒ＝Ｂ×ＢＴ／ＢＧａｉｎＡｖｅ×ＧｒａｙＴ／ＧｒａｙＡｖｅ  ・・・（４）
【００６０】
そして、正規化後の各画素についてＳ（彩度）、Ｖ（明度）、ＲＧａｉｎおよびＢＧａｉｎを用い、次式（５）または次式（６）のいずれかを満たした場合は、サングラスの可能性が大きい画素である黒画素として抽出する。ただし、Ｓ（彩度）とＶ（明度）の値は、０〜２５５の範囲に正規化されているものとする。
【００６１】
（Ｓ＜３０  ｏｒ  ７０＜Ｓ）ａｎｄ  Ｖ＜７０     ・・・（５）
【００６２】
（ＲＧａｉｎ＜０．８  ｏｒ  ＢＧａｉｎ＞１．２）ａｎｄ  ７０≦Ｖ＜１２０  ・・・（６）
【００６３】
式（５）は、画素が黒いこと、すなわち、公知の方法にてグレースケール化した場合、輝度が低く、かつ、Ｓ（彩度）の範囲として肌色を表さない条件を示している。
通常、サングラスは黒いため、Ｖ（明度）は低くなるが、その一方で人間の肌も照明条件や髪型、帽子の鍔の影によっては暗くなり、明度が低くなることも多い。よって、単純に明度のみでは、画素がサングラスを写しているのか、影がかかった肌を写しているのかの区別は困難である。そこで式（５）ではＳ（彩度）の値も参照することにより、判定精度を高めている。
【００６４】
式（６）は、サングラスの表面で鏡面反射が発生し、明度が高くなった場合に対応するものである。鏡面反射が発生した場合、鏡面反射が発生していない部分よりも明度は高くなるものの、例えば直接光源を撮影するような、撮像装置２０のダイナミックレンジを越えるほどの明るさにはならない。
また鏡面反射の色は、サングラスが写している他の物体、例えばＡＴＭコーナーの壁やＡＴＭ本体の塗装によって生じる色であり、あらかじめ範囲を定めることが難しい。そこでＲＧａｉｎとＢＧａｉｎの値を参照し、明らかに肌色ではない画素のみを黒画素として抽出する。
【００６５】
ただし、頭部抽出手段１３２が求めたエッジ強度画像中、エッジ強度が高い画素に対応する頭部領域画像２００中の画素は黒画素とはしない。これは目や眉毛は黒く、単に色成分を調べると黒画素との区別が困難であるためである。そこで、サングラスのレンズにはテクスチャは無いものの、目や眉毛にはテクスチャがあることに着目し、輝度エッジ強度が高い部分は黒画素にはしないこととしたものである。
【００６６】
特徴量算出手段１３５は、ＡＴＭ４０の前に立つ人物がサングラスを着用しているかどうかの可能性を表すサングラス特徴量を、黒画素抽出手段１３３にて抽出した黒画素の分布状況に基づいて算出する。サングラス特徴量は、（ｉ）対称度、（ｉｉ）エッジ一致度、（ｉｉｉ）形状度に分けられる。
【００６７】
（ｉ）対称度は、黒画素が頭部領域画像２００において左右対称、即ち、図３（ａ）のようにＸ軸とＹ軸を定義した場合に、頭部領域画像２００を左右に２分するＸ座標一定の線を対称軸として、その左右で概略同等に分布していることを表す特徴量である。この対称度の求め方を以下に説明する。
【００６８】
まず黒画素を垂直軸（Ｙ軸）に投影して、度数に関するヒストグラムを作成する。当然ながら、度数が多い部分ほど頭部領域画像２００において、実際にサングラスのレンズが存在する可能性が高いことになる。ヒストグラムの例を図３（ｂ）の符号２１１に示し、以下、本明細書では「縦ヒストグラム」と称する。また、縦ヒストグラムの最大度数を示したＹ座標をＨｍａｘＹとする。なお、符号２１３に示す斜線領域は、黒画素抽出手段１３３にて抽出された黒画素が含まれる領域を示している。
【００６９】
次にＹ座標がＨｍａｘＹの行において、その度数を調べ、度数に関する閾値ｔｈ１より小さい場合には、後述の判定手段１３６でサングラスは検出されなかったと判定する。これは、サングラスらしい画素があまり含まれていない場合であるので、以降の処理を行う必要がない場合である。閾値ｔｈ１は、撮像装置２０の解像度や画角を考慮して適切な値を設定する。
【００７０】
また、ＨｍａｘＹが、座標に関する閾値ｔｈ２より大きい場合、つまり、ＨｍａｘＹが頭部領域画像２００の下の方に位置することになった場合も後述の判定手段１３６でサングラスは検出されなかったと判定する。これは、サングラスは、人の顔の構造上、上部にある目の付近に位置することを利用したものである。閾値ｔｈ２は、撮像装置２０の解像度や画角を考慮して決定する。
【００７１】
次に、Ｙ座標がＨｍａｘＹとなる行に含まれる黒画素の数ＳＰｉｘＡＬＬを計数し、頭部領域画像２００の横幅の画素数に対する割合をＳＲａｔｉｏとする。このＳＲａｔｉｏが大きいほどその行はサングラスを写している行の可能性が高いが、Ｙ座標がＨｍａｘＹである行は、一般的なサングラスの形状を考慮すると、ブリッジ等フレーム付近の行であると考えられる。
【００７２】
その一方で、例えば前髪を大きく垂らす髪型の場合には、髪も黒いのでサングラスでなくてもＳＲａｔｉｏが大きくなる場合がある。しかし、図３（ｅ）の符号２４０に示す頭部領域画像のように、片目を髪が覆うことがあっても両目を覆うと前が見えず、ＡＴＭを操作するのが難しくなるため、両目を覆うことは少ないと考えられる。よって、サングラスの形状は左右で対称であることを利用した対称度に着目できるのである。対称度は次式（７）にて求められる。
【００７３】
対称度＝Ｍｉｎ（ＳＰｉｘＬ/ＳＰｉｘＡＬＬ，ＳＰｉｘＲ/ＳＰｉｘＡＬＬ）×２  ・・・・（７）
【００７４】
ここで、ＳＰｉｘＲは、頭部領域画像２００において、基準位置から人の顔の右半面に相当する部分に含まれる黒画素の数であり、ＳＰｉｘＬは、同様に左半面に相当する部分に含まれる黒画素の数である。また、Ｍｉｎ（、）は、かっこ内の数値のうちの最小値を示す。
【００７５】
対称度は、Ｙ座標がＨｍａｘＹの行において、顔の半面にのみ黒画素が存在する場合に０となり、黒画素が左右対称に分布している場合に１となる。１になるほど対称性が高いことを表す。
【００７６】
人の顔の右半面と左半面を区別する基準位置の決め方は、人の顔に関する構造情報に基づいたものを適宜採用することができるが、本実施の形態では簡単に頭部領域画像２００の左右の中点を基準位置とする。後述のように、人の頭部の正中線を求めて、それを基準にしても良い。
【００７７】
（ｉｉ）エッジ一致度は、上部一致度と下部一致度に基づいて定まり、サングラスの着用と、帽子や髪の影が目の付近にかかっていたり、彫りの深い顔つきの人物では目の付近が暗くなったりすることとの区別をするために導入したものである。
すなわち、画素の明るさや色合いだけでは、一般に黒いサングラスと黒い髪や影がかかった肌との区別は難しい。一方で、帽子や髪の影、彫りの深い顔つきの目の付近では、黒い画素が固まって抽出されてもその周辺部分に着目すると、強いエッジが抽出されることは稀で、抽出されても黒画素の位置とは一致しないことが多い。当然、サングラスを着用していれば、レンズの縁で強いエッジが抽出され、サングラス候補領域の境界とは一致しやすいことを利用したものである。
【００７８】
上部一致度の求め方を、図３（ｂ）を用いて説明する。特徴量算出手段１３５は、頭部領域画像２００のＹ座標がＨｍａｘＹとなる行について、黒画素となっている画素を特定し、その各画素のＸ座標について上方向（Ｙ座標が小さくなる方向）に黒画素の有無を調べる。そして黒画素が途切れる画素（以下、「上部境界画素」と称する）を特定し、計数する。特定した上部境界画素ＥＵＰｉｘを並べて曲線で表したもの図３（ｃ）の符号２２０で示す。サングラスのレンズは２枚あるので、図３（ｃ）でも曲線２２０は２つある。
【００７９】
次に、特徴量算出手段１３５は、頭部抽出手段１３２にて抽出したエッジ強度画像を参照し、一定以上のエッジ強度の画素であり、上部境界画素ＥＵＰｉｘと頭部領域画像２００中で一致する画素ＳＵＰｉｘを計数する。そして、次式（８）にて上部一致度を求める。
【００８０】
上部一致度  ＝  ＳＵＰｉｘの個数／ＥＵＰｉｘの個数  ・・・（８）
【００８１】
次に下部一致度の求め方を図３（ｂ）を用いて説明する。特徴量算出手段１３５は、頭部領域画像２００のＹ座標がＨｍａｘＹとなる行について、黒画素となっている画素を特定し、その各画素のＸ座標について下方向（Ｙ座標が大きくなる方向）に黒画素の有無を調べていき、黒画素が途切れる画素（以下、「下部境界画素」と称する）を特定し、計数する。特定した下部境界画素ＥＬＰｉｘを並べて曲線で表したものを図３（ｄ）の符号２３０で示す。サングラスのレンズは２枚あるので、図３（ｄ）でも曲線２３０は２つある。
【００８２】
図３（ｃ）の曲線２２０、図３（ｄ）の曲線２３０とも、例示としては２つに分かれて描画したが、サングラスの形状は典型的には図３（ａ）の符号２０１に示すようなものではあるものの、必ずしもレンズが概楕円形で、ブリッジが細いとは限らない。レンズもブリッジも他のフレーム部分も同じプラスチック素材で、太いデザインである場合には曲線２２０と曲線２３０は１つとなることもある。
【００８３】
次に、特徴量算出手段１３５は、頭部抽出手段１３２にて抽出したエッジ強度画像を参照し、一定以上のエッジ強度の画素であり、下部境界画素ＥＬＰｉｘと頭部領域画像３５２中で一致する画素ＳＬＰｉｘを計数する。そして、次式（９）にて下部一致度を求める。
【００８４】
下部一致度  ＝  ＳＬＰｉｘの個数／ＥＬＰｉｘの個数  ・・・（９）
【００８５】
そして、エッジ一致度を次式（１０）で求める。
【００８６】
エッジ一致度＝Ｍａｘ（上部一致度、下部一致度）  ・・・（１０）
【００８７】
ここで、Ｍａｘ（、）は、括弧内の値のうち最大のものを求めることを表す。エッジ一致度は、黒画素とそうではない画素との境界と強いエッジ画素とが一致するほど１に近い値となり、全く一致しない場合に０となる。
【００８８】
（ｉｉｉ）形状度は、サングラスは人の顔にかけるものである、という性質上、レンズ下部に比べ、ブリッジ付近は凹んでおり、正面から見るとレンズ下部よりもブリッジは上部に位置するものであることを捉えたものである。
【００８９】
形状度の求め方を図３（ｂ）および（ｄ）を用いて説明する。まず下部一致度を求める際に特定した下部境界画素ＥＬＰｉｘのうち、顔の左半面に属するものの中から頭部候補画像中で最も下にあるもの、すなわちＹ座標が最も大きい画素ＰＬを特定する。同様に顔の右半面に属する下部境界画素ＥＬＰｉｘのうち、最も下にあるもの、すなわちＹ座標が最も大きい画素ＰＲを特定する。それぞれの座標を（ＸＬ、ＹＬ）、（ＸＲ、ＹＲ）とする。
【００９０】
但し、画素ＰＬと画素ＰＲは、人の顔の右半面と左半面を区別する基準位置である頭部領域画像２００の中点より、一定以上左右に離れた位置、例えば、頭部領域画像２００の幅の１／４だけ離れた点を中心に、頭部領域画像２００の幅の１／８の幅の領域に含まれる下部境界画素ＥＬＰｉｘから選ぶものとする。これはサングラスの形状として、上述のようにブリッジ付近は凹んでおり、黒画素の領域は下向きに凹となっていることを捉えるためのものである。
【００９１】
次に、下部境界画素ＥＬＰｉｘのうち、Ｘ座標についてＸＲ＜ｘ＜ＸＬを満たす画素のＹ座標を順次調べ、その最小値、即ち、頭部領域画像２００中で最も上部にある画素ＰＣを特定する。その座標を（ＸＣ、ＹＣ）とする。但し、サングラスの形状によっては図３（ｄ）のように曲線２３０が２つに分かれ、画素ＰＣを下部境界画素ＥＬＰｉｘから特定できない場合もある。機械的に画素ＰＣを特定すると図３（ｄ）のようにＹＣ＝０、つまり頭部領域画像２００の最上端となってしまうので、このような場合にはＹＣの最小値としてＨｍａｘＹと定義し、Ｘ座標を頭部領域画像２００の中点とした画素ＰＣ’を画素ＰＣの代わりとする。
【００９２】
形状度は、次式（１１）を満たす場合に１、満たさない場合に０と定義する。ここで、ｔｈ３はサングラスの形状に関する閾値であり、適宜実験的に決めることとする。
【００９３】
ＭＩＮ（ＹＬ、ＹＲ）  ―  ＹＣ  ＞  ｔｈ３  ・・・（１１）
【００９４】
この形状度は、例えば鍔付きの帽子を深く被ることで、鍔の帽子の影により図３（ａ）の符号２０２で示したサングラス検索領域付近が暗くなった場合との判別に用いるためのものである。つまり、帽子を深く被った場合には、サングラスを着用した場合とは異なり、鼻梁を写している部分である中央付近も黒画素が存在する。よって、上記のような画素ＰＣと、画素ＰＲまたはＰＬとが垂直方向に大きく離れない場合には、サングラス着用ではないと判断することとしたものである。
【００９５】
判定手段１３６は、特徴量算出手段１３５にて求めた、各サングラス特徴量に基づき、ＡＴＭ４０の前に立つ人物がサングラスを着用しているか否かを判定する。また、サングラス特徴量を算出する途中で、ＡＴＭ４０の前に立つ人物が明らかにサングラス着用の条件を満たしていない場合に、サングラス非着用と判定する。
その判定には次式（１２）で定義するサングラスらしさを求めて、それが所定のサングラス閾値ｔｈ４以上の場合には、ＡＴＭ４０の前に立つ人物がサングラスを着用していると判定する。サングラス閾値ｔｈ４は、実験により求めるものとする。
【００９６】
サングラスらしさ＝（対称度）×（エッジ一致度）×（形状度）  ・・・（１２）
【００９７】
なお、前述のように形状度の値は０または１のいずれかをとるため、（１１）式を満たさない場合には、サングラスらしさは０となるため、判定手段１３６は、必ずサングラス非着用の結果を出力する。
【００９８】
更新手段１３７は、記憶部に１４０に記憶されている基準画像１４２を更新する。
更新には、各時点で撮像装置２０により取得された入力画像の各画素の画素値と、既に記憶済みの基準画像１４２の対応する画素にそれぞれ所定の重み計数を乗算して、加算して更新する。単純に入力画像を丸ごと基準画像１４２に置き換えても良い。
但し、基準画像１４２の更新は人感センサ３０がＯＦＦ、即ち、ＡＴＭ４０の前には人がいない状態で行うものとする。
【００９９】
通報部１５０は、判定手段１３６の結果に基づき、ＡＴＭ４０の前に立つ人物がサングラスを着用している場合に、不審者であるとして、その旨を外部に出力する。ＬＥＤなどの警報ランプや警報ブザーなどによって、サングラスを外すよう促したり、予め記憶されたメッセージを、スピーカーなどを介して音声として流したり、ディスプレイ上に表示したりしてもよい。また、記億部１４０に記憶された不審者画像１４４は、ディスプレイやプリンタなどの出力装置（図示せず）を介して出力することもできる。
さらには、通報部１５０に通信Ｉ／Ｆの機能を持たせ、警備システムに結線することで、金融機関または警備会社に通報して迅速な対応をとることが可能となる。
【０１００】
次にフロー図を参照し、本実施の形態にかかる不審人物検出装置１の動作を説明する。図７は、そのメインフロー図である。まず不審人物検出装置１の電源を投入後、各種初期設定などが終了しているとする。
【０１０１】
ステップＳ１００にて、各時刻において撮像装置２０が、ＡＴＭ４０の前の領域を撮影し、取得した入力画像を画像入力部１１０に送信する。
【０１０２】
サングラス着用検出装置１０は、人感センサ３０が反応しているか否かを調べ（ステップＳ１２０）、反応していない場合（ＯＦＦの場合）は、ＡＴＭ４０の前は無人であるとして、フラグをＯＦＦにセットする（ステップＳ１４０）。
このフラグは、ＡＴＭ４０の前に人が立ったことが検出された場合に、当該人物についてサングラス検出処理を既に行っているか否かを、次以降の時刻にて参照するためのものであり、記憶部１４０に記憶されているものである。
【０１０３】
人感センサ３０が反応していない場合、ステップＳ１６０にて、記憶部１４０の基準画像１４２を更新するものとする。日照変動などに対応するためである。
【０１０４】
ステップＳ１２０にて、人感センサ３０が反応している場合、つまりＡＴＭ４０の前に人が立っていると判断される場合にはステップＳ１８０に進み、前述のフラグの状態を調べる。フラグがＯＮにセットされている場合は、既にサングラス検出処理は済んでおり、後述のように警告アナウンスや通常の来客に対する操作案内がされているとして、ステップＳ１００に戻る（ステップＳ１８０のＹの分岐）。
【０１０５】
ステップＳ１８０にて、フラグがＯＦＦの場合には、ＡＴＭ４０の前には人がいるが、サングラス検出処理は未だ行われていない場合なので、サングラス検出処理を行うべくステップＳ２００に進む。
【０１０６】
ステップＳ２００にて、変化領域抽出手段１３１は、記憶部１４０に記憶されている基準画像１４２と、画像入力部１１０から送られてきた入力画像を白黒化して画素ごとの差分処理（背景差分処理）を行い、入力画像中に生じた変化領域を抽出する。
【０１０７】
ステップＳ２２０にて、頭部抽出手段１３２は、変化領域抽出手段１３１が抽出した変化領域から、ＡＴＭ４０の前に立つ人物の頭部に相当する部分を抽出する。
【０１０８】
ステップＳ２４０にて、黒画素抽出手段１３３が抽出した黒画素の分布に基づき、特徴量算出手段１３５が算出した各特徴量からサングラスらしさを求め、判定手段１３６が、それに基づき、ＡＴＭ４０の前に立つ人物がサングラスを着用しているか否かを判定する。この処理の詳細は後述する。
【０１０９】
ステップＳ２６０にて、フラグをＯＮにセットする。これにより、一旦サングラスの着用の検出処理を行った後は、ステップＳ１８０でＹの分岐をたどるため、ＡＴＭ４０の前に立つ人物が立ち去るまで処理負荷の高いサングラス検出処理を繰り返さないで済む。
【０１１０】
ステップＳ２８０では、ステップＳ２４０での処理結果を参照し、サングラスが検出されなかった場合、つまりＡＴＭ４０の前に立つ人物がサングラスを着用してないと判断された場合は、Ｎの分岐をたどり、「いらっしゃいませ」などの通常のアナウンスを流し（ステップＳ３００）、ステップＳ１００に戻る。
【０１１１】
ステップＳ２４０の処理結果を参照し、サングラスが検出された場合（ステップＳ２８０でＹの分岐）、ＡＴＭ４０の前に立つ人物に「サングラスを外してご利用ください」等の警告アナウンスを流す。通報部１５０が通信Ｉ／Ｆの機能を有し、ＡＴＭ４０と結線されている場合には、サングラス着用検出装置１０は、ＡＴＭ４０の利用を停止する信号を出力しても良い。さらにはサングラスが検出された時の入力画像を記憶部１４０の不審者画像１４４に記憶しておき、外部からの送信要求に応じて、または自動的に通報部１５０経由で外部に送信しても良い。
【０１１２】
次に、図８を参照して、ステップＳ２４０におけるサングラス検出処理の詳細について説明する。
【０１１３】
ステップＳ５００にて、黒画素抽出手段１３３は、頭部抽出手段１３２が抽出した頭部領域画像２００の中から、サングラスを写している可能性が高く、色が黒い画素を抽出する。
【０１１４】
ステップＳ５１０にて、特徴量算出手段１３５は、抽出した黒画素の分布から縦ヒストグラムを作成する。
【０１１５】
ステップＳ５２０にて、特徴量算出手段１３５は、ステップＳ５１０にて作成した縦ヒストグラムのうち、度数が最大となる行のＹ座標を特定し、それをＨｍａｘＹとする。
【０１１６】
ステップＳ５３０にて、特徴量算出手段１３５は、縦ヒストグラムの度数の最大値を参照し、閾値ｔｈ１と比較する。それが閾値ｔｈ１より小さい場合には、その旨を判定手段１３６に出力し、ＡＴＭ４０の前に立つ人物がサングラスを着用していないとして（Ｎの分岐）、ステップＳ２４０の処理を終了する（ステップＳ６１０）。縦ヒストグラムの度数が閾値ｔｈ１以上の場合には（Ｙの分岐）、ステップＳ５４０に進む。
ここで、縦ヒストグラムの度数の最大値を閾値処理する代わりに、頭部領域画像２００の横幅に対する黒画素数の割合であるＳＲａｔｉｏを閾値処理しても良い。
【０１１７】
ステップＳ５４０にて、特徴量算出手段１３５は、ステップＳ５２０にて特定したＨｍａｘＹと座標に関する閾値ｔｈ２を比較する。ＨｍａｘＹが閾値ｔｈ２以上の場合には、その旨を判定手段１３６に出力し、ＡＴＭ４０の前に立つ人物がサングラスを着用していないとして（Ｎの分岐）、ステップＳ２４０の処理を終了する（ステップＳ６１０）。ＨｍａｘＹが閾値ｔｈ２より小さい場合（Ｙの分岐）、ステップＳ５５０に進む。
【０１１８】
ステップＳ５５０にて、特徴量算出手段１３５は、黒画素抽出手段１３３にて抽出した黒画素の分布から、対称度を算出する。算出方法は、特徴量算出手段１３５の説明で述べた通りである。
【０１１９】
ステップＳ５６０にて、特徴量算出手段１３５は、頭部抽出手段１３２が作成し、記憶部１４０に一時記憶されているエッジ強度画像と、黒画素抽出手段１３３が抽出した黒画素の分布から、エッジ一致度を算出する。算出方法は、特徴量算出手段１３５の説明で述べた通りである。
【０１２０】
ステップＳ５７０にて、特徴量算出手段１３５は、黒画素抽出手段１３３にて抽出した黒画素の分布から、形状度を算出する。算出方法は、特徴量算出手段１３５の説明で述べた通りである。
【０１２１】
ステップＳ５８０にて、特徴量算出手段１３５は、対称度、エッジ一致度、形状度からサングラスらしさを式（１２）により算出する。
【０１２２】
ステップＳ５９０にて、判定手段１３６は、特徴量算出手段１３５が算出したサングラスらしさと閾値ｔｈ４とを比較して、ｔｈ４以下の場合には（Ｎの分岐）ＡＴＭ４０の前に立つ人物がサングラスを着用していないとして（ステップＳ６１０）、ステップＳ２４０の処理を終了する。サングラスらしさが閾値ｔｈ４より大きい場合には（Ｙの分岐）、同人物が、サングラスを着用しているとして（ステップＳ６２０）、ステップＳ２４０の処理を終了する。
【０１２３】
本実施の形態では、人の顔の右半面と左半面を区別する基準位置の決め方として、簡単に頭部領域画像２００の幅の中点としていたが、他の方法でも良い。
例えば、頭部抽出に用いた楕円テンプレート２００の長軸を頭部領域画像２００に重ねて基準位置の決定に用いても良い。
また、鼻梁を基準にすることもでき、その場合には記憶部１４０に人の鼻の標準的な形を表すエッジに関するテンプレートを用意して記憶しておき、大きさを様々に変化させて、頭部抽出手段１３２にて抽出したエッジ強度画像と最もマッチする位置を鼻の位置とすることで鼻梁を求めることができる。
さらには、公知の方法で口と鼻を抽出して、口点と鼻頭点を結ぶ直線を正中線として基準位置の決定に用いても良い。正中線は左右の口角点を結ぶ直線の垂直２等分線としてもよい。
【０１２４】
他には、特徴量算出手段１３５が、図３（ａ）に示すサングラス検索領域２０２の全ての行を対象にして、各Ｘ軸座標の列に含まれる黒画素の度数をヒストグラム化したもの（本明細書では「横ヒストグラム」と称する。図３（ｂ）の符号２１２に例示する）を求め、横ヒストグラムの概略中心付近にて度数が極小値となる位置に対応するＸ座標にすることもできる。
【０１２５】
本実施の形態では、対称度、エッジ一致度、形状度の乗算によりサングラスらしさを求めていたが、全てを用いる必要はない。例えば、サングラスは左右対称の形状であることに特に着目して、対称度のみを採用して検出結果を出力するものとしても良い。
さらにはＹ座標値がＨｍａｘＹである行のみに限らず、上述の横ヒストグラムを参照し、その分布曲線が図３（ｂ）の符号２１２に示すような双峰性を示した場合に、対称性が高いと判定して出力しても良い。
【０１２６】
本実施の形態では、頭部を抽出するにあたり、記憶部１４０に基準画像１４２を用意し、変化領域抽出手段１３１が、撮像装置２０にて得られた入力画像との差分処理を行ったが、これに限られない。予め、人の頭を表すデータを多数用意して、学習させた識別器（ディテクタ）を入力画像に作用させて、差分処理に依らず直接頭部を抽出しても、同様の効果を得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２７】
本発明を、ＡＴＭに備えることで、サングラスを着用したまま現金を引き出そうとする不審人物を、その操作前に検出でき、振り込め詐欺の犯人グループの早期摘発、および未然防止に役立てることができる。
【符号の説明】
【０１２８】
１    不審人物検出装置
１０    サングラス着用検出装置
１３２    頭部抽出手段
１３３    黒画素抽出手段
１３５    特徴量算出手段
【図１】
2010186274.tif 000003
【図５】
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【図６】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図７】
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【図８】
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