【手続補正書】
【提出日】平成17年4月28日(2005.4.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔画像が含まれているか否かが判明しない検索対象画像中から当該顔画像が存在する可能性が高い顔画像候補領域を検索する方法であって、
前記検索対象画像内を所定の領域毎に順次選択してから当該選択領域の画像特徴ベクトルを生成し、その後、予め複数の学習用のサンプル画像の画像特徴ベクトルを学習済みのサポートベクタマシンにその画像特徴ベクトルを入力し、その識別超平面に対する位置関係に応じて当該選択領域に顔画像が存在するか否かを判定するようにしたことを特徴とする顔画像候補領域検索方法。
【請求項２】
請求項１に記載の顔画像候補領域検索方法において、
前記選択領域の画像特徴ベクトルが前記サポートベクタマシンの識別超平面で区画された非顔領域であって、かつ、前記識別超平面からの距離が所定の閾値以上であるときは、その選択画像領域の近傍に顔画像が存在しないと判定するようにしたことを特徴とする顔画像候補領域検索方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の顔画像候補領域検索方法において、
前記サポートベクタマシンの識別関数として、非線形のカーネル関数を使用することを特徴とする顔画像候補領域検索方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の顔画像候補領域検索方法において、
前記画像特徴ベクトルは、顔の特徴を反映する、各画素の対応した値を用いるようにしたことを特徴とする顔画像候補領域検索方法。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の顔画像候補領域検索方法において、
前記画像特徴ベクトルは、各画素におけるエッジの強さに関する値、または各画素におけるエッジの分散値、または各画素における輝度の値のいずれか、あるいはこれらいずれかの値を組み合わせた値を用いて生成することを特徴とする顔画像候補領域検索方法。
【請求項６】
請求項５に記載の顔画像候補領域検索方法において、
前記各画素におけるエッジの強さ、またはエッジの分散値は、Ｓｏｂｅｌのオペレータを用いて生成することを特徴とする顔画像候補領域検索方法。
【請求項７】
顔画像が含まれているか否かが判明しない検索対象画像中から当該顔画像が存在する可能性が高い顔画像候補領域を検索するシステムであって、
前記検索対象画像内の選択領域及び学習用のサンプル画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段で読み取った前記検索対象画像内の選択領域及び学習用のサンプル画像の画像特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトル生成手段で生成した学習用のサンプル画像の画像特徴ベクトルから識別超平面を求めると共に、その識別超平面に対する前記特徴ベクトル生成手段で生成した前記検索対象画像内の選択領域の画像特徴ベクトルの関係から当該選択領域に顔画像が存在するか否かを判定するサポートベクタマシンと、を備えたことを特徴とする顔画像候補領域検索システム。
【請求項８】
請求項７に記載の顔画像候補領域検索システムにおいて、
前記サポートベクタマシンの識別関数は、非線形のカーネル関数を使用することを特徴とする顔画像候補領域検索システム。
【請求項９】
顔画像が含まれているか否かが判明しない検索対象画像中から当該顔画像が存在する可能性が高い顔画像候補領域を検索するためのプログラムであって、前記検索対象画像内の選択領域及び学習用のサンプル画像を読み取る画像読取ステップと、
前記画像読取ステップで読み取った前記検索対象画像内の選択領域及び学習用のサンプル画像の画像特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップと、
前記特徴ベクトル生成ステップで生成した学習用のサンプル画像の画像特徴ベクトルから識別超平面を求めると共に、その識別超平面に対する前記特徴ベクトル生成ステップで生成した前記検索対象画像内の選択領域の画像特徴ベクトルの関係から当該選択領域に顔画像が存在するか否かを判定するサポートベクタマシンとして機能させることを特徴とする顔画像候補領域検索プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の顔画像候補領域検索プログラムにおいて、
前記サポートベクタマシンの識別関数は、非線形のカーネル関数を使用することを特徴とする顔画像候補領域検索プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】顔画像候補領域検索方法及び顔画像候補領域検索システム並びに顔画像候補領域検索プログラム
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、パターン認識（Ｐａｔｔｅｒｎ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）やオブジェクト認識技術に係り、特に画像の中から人物の顔画像が存在する可能性が高い領域を高速に検索するための顔画像候補領域方法及び顔画像候補領域検索システム並びに顔画像候補領域検索プログラムに関するものである。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
例えば、以下の特許文献１等では、ある入力画像について、まず、肌色領域の有無を判定し、その肌色領域をモザイク化し、そのモザイク領域と人物顔辞書との距離を計算することにより人物顔の有無を判定し、人物顔の切り出しを行うことによって、背景等の影響による誤抽出を減らし、効率的に画像中から人間の顔を自動的に見つけるようにしている。
【特許文献１】特開平９−５０５２８号公報
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
そこで、本発明はこのような課題を有効に解決するために案出されたものであり、その目的は、画像の中から人の顔画像が存在する可能性が高い領域を高速、かつ精度良く検索することができる新規な顔画像候補領域検索方法及び顔画像候補領域検索システム並びに顔画像候補領域検索プログラムを提供するものである。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
すなわち、本発明では生成された画像特徴ベクトルの識別手段として、サポートベクタマシンを利用するようにしたものであり、これによって検索対象画像中から人の顔画像が存在する可能性が高い領域を高速、かつ精度良く検索することが可能となる。
ここで本発明で用いる、「サポートベクタマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ：以下、適宜「ＳＶＭ」と称する）」とは、後に詳述するが、１９９５年にＡＴ＆ＴのＶ．Ｖａｐｎｉｋによって統計的学習理論の枠組みで提案され、マージン（ｍａｒｇｉｎ）という指標を用いて全ての２クラスの入力データを線形分離するのに最適な超平面を求めることができる学習機械のことであり、パターン認識の能力において最も優秀な学習モデルの一つであることが知られている。また、後述するように、線形分離不可能な場合でもカーネルトリック（ｋｅｒｎｅｌ−ｔｒｉｃｋ）というテクニックを用いることにより、高い識別能力を発揮することが可能となっている。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
〔発明２〕
発明２の顔画像候補領域検索方法は、
発明１に記載の顔画像候補領域検索方法において、前記選択領域の画像特徴ベクトルが前記サポートベクタマシンの識別超平面で区画された非顔領域であって、かつ、前記識別超平面からの距離が所定の閾値以上であるときは、その選択画像領域に顔画像が存在しないと判定するようにしたことを特徴とするものである。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
すなわち、この閾値以上の非顔領域である場合にはその領域近傍には顔領域が存在する可能性がないとみなし、顔画像が存在するか否かの判定を省略することにより、高速に顔画像領域候補の検索を行うものである。
〔発明３〕
発明３の顔画像候補領域検索方法は、
発明１又は２に記載の顔画像候補領域検索方法において、前記サポートベクタマシンの識別関数として、非線形のカーネル関数を使用することを特徴とするものである。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
これによって、顔画像以外のオブジェクト等を顔画像と誤判別することがなくなり、判定対象となる各選択領域に顔画像が存在するか否かを精度良く識別することができる。
〔発明５〕
発明５の顔画像候補領域検索方法は、
発明１〜３のいずれか１項に記載の顔画像候補領域検索方法において、前記画像特徴ベクトルは、各画素におけるエッジの強さに関する値、または各画素におけるエッジの分散値、または各画素における輝度の値のいずれか、あるいはこれらいずれかの値を組み合わせた値を用いて生成することを特徴とするものである。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
これによって、発明１と同様に、検索対象画像中から人の顔画像が存在する可能性が高い領域を高速、かつ精度良く検索することが可能となる。
〔発明８〕
発明８の顔画像候補領域検索システムは、
発明７に記載の顔画像候補領域検索システムにおいて、前記サポートベクタマシンの識別関数は、非線形なカーネル関数を使用することを特徴とするものである。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
これによって、発明３と同様に線形分離不可能なデータである高次元の画像特徴ベクトルでも容易に分離することができる。
〔発明９〕
発明９の顔画像候補領域検索プログラムは、
顔画像が含まれているか否かが判明しない検索対象画像中から当該顔画像が存在する可能性が高い顔画像候補領域を検索するためのプログラムであって、前記検索対象画像内の選択領域及び学習用のサンプル画像を読み取る画像読取ステップと、前記画像読取ステップで読み取った前記検索対象画像内の選択領域及び学習用のサンプル画像の画像特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップと、前記特徴ベクトル生成ステップで生成した学習用のサンプル画像の画像特徴ベクトルから識別超平面を求めると共に、その識別超平面に対する前記特徴ベクトル生成ステップで生成した前記検索対象画像内の選択領域の画像特徴ベクトルの関係から当該選択領域に顔画像が存在するか否かを判定するサポートベクタマシンと、をコンピュータに機能させることを特徴とするものである。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
これによって、発明１と同様な効果が得られると共に、パソコン等の汎用のコンピュータシステムを用いてソフトウェア上でそれらの各機能を実現することができるため、それぞれ専用のハードウェアを製作して実現する場合に比べて、経済的かつ容易に実現することが可能となる。また、プログラムの一部を書き換えるだけでそれら各機能の改良も容易に行うことができる。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
そして、本実施の形態で用いるＳＶＭ３０は、１．学習を行うステップと、２．識別を行うステップ、といった２つのステップに分かれる。
先ず、１．学習を行うステップは、図１に示すように学習用のサンプル画像となる多数の顔画像及び非顔画像を画像読取手段１０で読み取った後、特徴ベクトル生成部２０で各画像の特徴ベクトルを生成し、これを画像特徴ベクトルとして学習するものである。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３３】
そして、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク等の記憶媒体、あるいは通信ネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット等）Ｎを介して供給される各種制御用プログラムやデータを補助記憶装置４３等にインストールすると共にそのプログラムやデータを必要に応じて主記憶装置４１にロードし、その主記憶装置４１にロードされたプログラムに従ってＣＰＵ４０が各種リソースを駆使して所定の制御及び演算処理を行い、その処理結果（処理データ）をバス４７を介して出力装置４４に出力して表示すると共に、そのデータを必要に応じて補助記憶装置４３によって形成されるデータベースに適宜記憶、保存（更新）処理するようにしたものである。