(57)【要約】  顔認証システム１００は、人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、入力画像の各画素値からぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成部１０７と、入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証部１１２と、を含む。
2013035150.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成部と、  前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証部と、を含む顔認証システム。
【請求項２】
請求項１に記載の顔認証システムにおいて、  前記顔認証部は、前記入力反射率画像と前記登録反射率画像との画素値の相関係数に基づき、当該相関係数が所定の設定値以上となる場合に、前記入力画像に含まれる人が前記登録反射率画像の人と一致すると判定する顔認証システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の顔認証システムにおいて、  前記ぼかし画像生成部は、前記入力画像にガウシアンフィルタを適用することにより前記ぼかし画像を生成する顔認証システム。
【請求項４】
請求項１から３いずれか一項に記載の顔認証システムにおいて、  前記入力画像または前記入力反射率画像の予め登録された基準顔画像に対する動きベクトルを算出する動きベクトル算出部と、  前記動きベクトルに基づき、前記入力画像または前記入力反射率画像に含まれる人の顔の位置ずれを補正する位置ずれ補正部と、をさらに含み、  前記顔認証部は、前記位置ずれ補正部により位置ずれが補正された後の前記入力反射率画像に基づき、顔認証を行う顔認証システム。
【請求項５】
請求項４に記載の顔認証システムにおいて、  前記基準顔画像は、複数の人の顔の平均である平均顔の画像である顔認証システム。
【請求項６】
請求項４または５に記載の顔認証システムにおいて、  前記顔認証部は、前記位置ずれ補正部により位置ずれが補正された後の前記入力反射率画像を前記登録反射率画像に対してピクセル単位で所定の範囲内で二次元方向に移動させ、各状態での前記入力反射率画像と前記登録反射率画像との類似度を算出し、類似度が最も高い状態における前記入力反射率画像と前記登録反射率画像とに基づき顔認証を行う顔認証システム。
【請求項７】
人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成するステップと、  前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行うステップと、を含む顔認証方法。
【請求項８】
コンピュータを、  人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成手段、  前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証手段、として機能させる顔認証プログラム。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔認証システム、顔認証方法、および顔認証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、対象者の認証を行うために、対象者の顔画像を取得して、登録者の顔画像と照合する顔認証処理の開発が進められている。このように画像を比較して認証を行う場合、対象者の顔画像を取得する際の斜光や木陰等の照明光の影響により特徴量が異なってしまい、認証が正しく行えないという問題があった。  【０００３】
特許文献１（特開２００７−１４０７２３号公報）には、入力画像の照明勾配を算出し、算出された勾配に基づいてフィルタを選択し、選択したフィルタにより入力画像の特徴抽出対象の特徴を算出する技術が記載されている。ここで、特徴を抽出するためにガボールフィルタを用い、ブロックごとに照明勾配の大きさおよび方向を考慮してガボールフィルタを選択することが記載されている。  【０００４】
また、特許文献２（特開平１１−３０６３４８号公報）には、顔等の被識別対象物の検出を行う際に、入力画像に対して目、鼻、口等の被照合局所領域を順次指定し、この指定した被照合局所領域の輝度正規化を行った後に、この被照合局所領域に対して部分的に判定要素を取得する技術が記載されている。これにより、光源等の環境変動の影響をあまり受けずに被識別対象物の検出ができるとされている。  【０００５】
特許文献３（特開２００８−９７４５号公報）には、エッジ検出フィルタを用いて照明光の影響を除去した画像から、顔検出を行うことが記載されている。  【０００６】
特許文献４（特開２００９−１５１５３９号公報）には、顔検出の対象となる画像毎に陰影有無の判定を行い、陰影が有ると判定された切出画像から陰影を除去する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−１４０７２３号公報
【特許文献２】特開平１１−３０６３４８号公報
【特許文献３】特開２００８−９７４５号公報
【特許文献４】特開２００９−１５１５３９号公報
【特許文献５】特開２０１０−１９３１９９号公報
【特許文献６】米国特許７，８４７，８２３号
【特許文献７】米国特許７，７７３，８１９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、顔認証を行う際に、特許文献１や特許文献２に記載されたような特徴部分に注目した局所的な補正を行う技術では、特徴部分以外の、たとえば顔の肌部分などのなだらかな部分の情報を用いることができず、精度の高い認証が行えないという課題がある。  【０００９】
また、特許文献３に記載されたようなエッジ検出フィルタを用いる技術や特許文献４に記載された陰影有無の判定を行う技術では、たとえば顔の肌部分等、近接する画素の画素値差の勾配がなだらかな部分について、良好に照明光の影響を除去することが困難だという問題がある。  【００１０】
本発明者は、顔認証を行う際の認証精度を高めるための技術を鋭意検討した結果、人の顔の反射率成分を用いることにより、照明光も含めた様々な撮影環境の影響を受けることなくその人の顔固有の特徴を精度よく取り出せることを見出した。  【００１１】
ここで、カメラ等の撮影装置で撮影した原画像が照明光成分と反射率成分とから成り立つと考えるＲｅｔｉｎｅｘ理論が知られている。たとえば、特許文献５（特開２０１０−１９３１９９号公報）には、Ｒｅｔｉｎｅｘ理論を用いて入力画像を補正してコントラストを向上させた補正画像を得ることが記載されている。  【００１２】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、顔認証を行う際に、入力画像および登録画像から撮影環境の影響を良好に除去し、精度のよい認証処理を行う技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明によれば、  人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成部と、  前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証部と、を含む顔認証システムが提供される。  【００１４】
本発明によれば、  人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成するステップと、  前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行うステップと、を含む顔認証方法が提供される。  【００１５】
本発明によれば、  人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成手段、  前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証手段、として機能させる顔認証プログラムが提供される。  【００１６】
本発明者は、顔認証を行う際の認証精度を高めるためには、入力画像から照明光の影響を除去するという概念だけではなく、入力画像および登録画像の双方から撮影環境の影響を除去する概念が必要であることを見出し、本発明に到達した。ここで、撮影環境の影響とは、たとえば撮影時の照明光の違い、カメラ等の撮影装置の種類や性能等による違い、およびホワイトバランスや露出等の撮影条件による違いにより生じる影響とすることができる。  【００１７】
本発明の顔認証技術によれば、顔認証を行う際に、反射率画像を用いるので、入力画像および登録画像から撮影環境の影響を良好に除去することができる。これにより、その人の顔固有の特徴どうしを比較することができるので、精度のよい顔認証を行うことが可能となる。  【００１８】
また、このようなぼかし画像を用いることにより、撮影環境の影響や撮影対象者の違い等に基づく画像特性によらず、汎用性の高い処理を行うことができる。  【００１９】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、顔認証を行う際に、入力画像および登録画像から撮影環境の影響を良好に除去し、精度のよい認証処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施の形態における顔認証システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における顔認証システムの処理手順を示す概念図である。
【図３】本発明の実施の形態における顔認証システムの構成の他の例を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態における第１のずれ量補正部による処理を示す概略図である。
【図５】本発明の実施の形態における第１のずれ量補正部の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】移動量記憶部の構成の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における顔認証システムによる処理手順を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態における顔認証システムにより処理された実際の処理画像を示す図である。
【図９】実施例および比較例における照明方向を説明するための図である。
【図１０】比較例で用いたソーベルフィルタの係数を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。  
【００２３】
（第１の実施の形態）  図１は、本実施の形態における顔認証システムの構成を示すブロック図である。  顔認証システム１００は、画像入力部１０２、反射率画像生成部１０７、顔認証部１１２、および登録反射率画像記憶部１２２を含む。反射率画像生成部１０７は、ぼかし画像生成部１０８および分離部１１０を含む。  
【００２４】
図２は、本実施の形態における顔認証システムによる処理を示す概念図である。以下、図１および図２を参照して説明する。  
【００２５】
画像入力部１０２は、人の顔を含む処理対象の入力顔画像２０２を入力する。  反射率画像生成部１０７は、入力顔画像２０２に基づき、入力反射率画像２０６を生成する。  
【００２６】
具体的には、本実施の形態において、反射率画像生成部１０７は、以下の式（１）〜式（３）の処理によって入力反射率画像２０６を生成する。  
【００２７】
【数１】
2013035150.tif 000003
【００２８】
ここで、Ｉｉ（ｘ，ｙ）は処理対象画像（入力顔画像２０２）の座標（ｘ，ｙ）の画素値、Ｌｉ（ｘ，ｙ）は撮影環境の影響を示す画像の座標（ｘ，ｙ）の画素値、Ｒｉ（ｘ，ｙ）は反射率画像（入力反射率画像２０６）の座標（ｘ，ｙ）の画素値である。ここで、画素値は、各画素の特徴を示す特徴量とすることができ、たとえば輝度とすることができるが、これに限定されない。  
【００２９】
ぼかし画像生成部１０８は、撮影環境の影響を示す画像として、入力顔画像２０２にぼかし処理を行った入力ぼかし画像２０４を生成する。ぼかし画像生成部１０８は、たとえば入力顔画像２０２を平滑化することにより入力ぼかし画像２０４を生成することができる。  
【００３０】
本実施の形態において、ぼかし画像生成部１０８は、入力顔画像２０２にガウシアンフィルタを適用することにより入力ぼかし画像２０４を生成することができる。式（２）および式（３）にこの例を示す。式（２）のＦ（ｘ，ｙ）は、式（３）に示すようなガウシアンフィルタ（ガウシアン関数）である。「＊」はコンボリューション積分を表す。  
【００３１】
【数２】
2013035150.tif 000004
【００３２】
【数３】
2013035150.tif 000005
【００３３】
つまり、ここでは、入力顔画像２０２の各画素の画素値を当該画素に近い画素の画素値に大きな重みをつけ、遠い画素の画素値には小さい重みを付けた加重平均値で置換している。これにより、自然なぼかしを実現することができる。ここで、σは標準偏差である。  
【００３４】
本実施の形態において、入力顔画像２０２にガウシアンフィルタを複数回適用する構成とすることもできる。入力顔画像２０２にガウシアンフィルタを複数回適用する場合、たとえばまず大きいフィルタサイズのガウシアンフィルタを適用した後、小さいサイズのガウシアンフィルタを適用する構成とすることができる。このような構成により、入力顔画像２０２の局所的な特徴を残しつつ全体をぼかした良好な入力ぼかし画像２０４を得ることができる。  
【００３５】
分離部１１０は、式（１）に基づき、入力顔画像２０２の各画素の画素値から入力ぼかし画像２０４の対応する各画素の画素値を除した後そのｌｏｇを算出することにより、入力反射率画像２０６を生成する。これにより、入力顔画像２０２の各画素値から入力ぼかし画像２０４の対応する各画素値を分離した入力反射率画像２０６が得られる。なお、図２の入力顔画像２０２、入力ぼかし画像２０４、入力反射率画像２０６、および登録反射率画像２２２は概念図であり、実際の処理画像を示したものではない。  
【００３６】
図８は、実際の処理画像を示す図である。  図８（ｂ）は、図８（ａ）に示した入力顔画像２０２に実際にガウシアンフィルタを適用して生成した入力ぼかし画像２０４を示す。図８（ｃ）は、図８（ａ）の入力顔画像２０２の画素値から図８（ｂ）の入力ぼかし画像２０４の画素値を分離して生成した入力反射率画像２０６を示す。図８（ａ）の入力顔画像２０２においては、人の顔の向かって右半分は、左半分に比べて照明光の影響により明るいことがわかる。一方、図８（ｃ）の入力反射率画像２０６においては、このような照明光の影響がほとんど
除去されている。  
【００３７】
登録反射率画像記憶部１２２は、入力反射率画像２０６の顔認証を行う際の比較対象として予め登録された人の顔画像を記憶している。本実施の形態において、予め登録する顔画像は、カメラ等の撮影装置で撮影した画像に、上述したのと同様な式（１）〜式（３）の処理により得られた反射率画像とすることができる。登録反射率画像記憶部１２２は、複数の人物の登録反射率画像２２２を記憶している。各登録反射率画像２２２は、顔が正面を向くとともに主な領域を占めているものとすることができる。  
【００３８】
顔認証部１１２は、反射率画像生成部１０７が生成した入力反射率画像２０６を、登録反射率画像記憶部１２２に記憶された各登録反射率画像２２２（たとえば２２２ａ）と比較して類似度を算出して顔認証を行う。本実施の形態において、顔認証部１１２は、類似度として入力反射率画像２０６と各登録反射率画像２２２との画素値の相関係数を算出する。顔認証部１１２は、相関係数が所定の設定値以上となる場合に、入力反射率画像２０６の人物がその登録反射率画像２２２の人物と一致すると判定する。ここで、相関係数としては、たとえばピアソンの相関（コサイン相関）を用いることができる。顔認証部１１２は、判定結果を出力する。  
【００３９】
本実施の形態において、入力ぼかし画像２０４は、入力顔画像２０２の細かい画素差を平滑化して生成される。そのため、入力ぼかし画像２０４が、撮影時の照明光の違いに加えて、カメラ等の撮影装置の種類や性能等による違いや、ホワイトバランスや露出等の撮影条件による違い等の撮影環境の違いを大まかに表すようにすることができる。これにより、入力顔画像２０２をこのような入力ぼかし画像２０４で補正することにより生成される入力反射率画像２０６は、撮影環境の違いに殆ど依存することなく、人の顔固有の特徴を示すようにすることができる。また、同様にして生成された登録反射率画像２２２も、撮影環境の違いに殆ど依存することなく、人の顔固有の特徴を示すようにすることができる。  
【００４０】
以上のように、本実施の形態の顔認証システム１００によれば、顔認証を行う際に、反射率画像どうしを比較するので、入力画像および登録画像から撮影環境の影響を良好に除去することができる。これにより、その人の顔固有の特徴どうしを比較することができるので、精度のよい顔認証を行うことが可能となる。  
【００４１】
さらに、本実施の形態において、入力反射率画像２０６は、入力顔画像２０２の各画素を、当該画素およびその周囲の画素の画素値に基づき、距離が遠いほど重みが小さくなるようにした加重平均値で補正した入力ぼかし画像２０４を用いて補正することにより得られる。このように、入力ぼかし画像２０４を生成する際に、周囲の画素の画素値も用いている。そのため、微少な位置ずれを良好に補正することもでき、多少の位置ずれがあった場合でも、顔認証を精度よく行うこともできる。  
【００４２】
さらに、顔画像の認証を、たとえば目や口等の特徴点部分のみを抽出して特徴点部分のみの類似度で判断する場合に比べて、たとえば顔の肌部分等、近接する画素の画素値差の勾配がなだらかな部分の画素値も用いて画素値の相関係数に基づき認証を行う場合、画像の陰影の影響を受けやすい。しかし、本実施の形態において、反射率画像を用いることにより、画像特性によらず画像の陰影を低減することができる。そのため、近接する画素の画素値差の勾配がなだらかな部分の画素値も特徴量として用いることができ、精度のよい認証を行うことが可能となる。  
【００４３】
また、たとえば従来用いられている、近接する画素間の画素値差に基づき画像の補正を行うエッジフィルタを用いた場合、画素値差が大きい部分への補正は行われるが、画素値差が小さい部分への補正が行われない等の問題があった。そのため、たとえば肌部分等、画素間の濃淡差が少ない部分に対しては補正が適切に行われず、そのような部分も用いた類似度の判断が精度よく行えないという問題があった。また、部分的な処理が行われるため、位置ずれがあった場合に、誤差が大きくなるという問題もあった。本実施の形態の顔認証システム１００によれば、入力顔画像２０２全体にガウシアンフィルタを適用して、入力顔画像２０２の各画素の画素値に関わらず均一な処理を行い、入力ぼかし画像２０４を生成している。そして、入力ぼかし画像２０４により、入力顔画像２０２を補正している。そのため、画像全体に均一な処理を適用することができ、画像特性に関わらず、撮影環境の影響を低減することができる。  
【００４４】
さらに、本実施の形態の顔認証システム１００によれば、特許文献１に記載されたようなガボールフィルタを用いた場合に比べて、計算量も少なくすることができる。  
【００４５】
（第２の実施の形態）  画像入力部１０２が入力する入力画像は、所定の領域内に顔が正面を向いた状態で含まれているとは限らず、顔の位置ずれ等が生じている可能性がある。顔認証部１１２において、入力画像を登録画像と比較する際に、画素値の相関係数に基づき認証を行う場合、顔の位置ずれにより、相関係数の算出値の精度が低下してしまうことがある。そこで、本実施の形態においては、顔認証システム１００が入力画像の位置ずれを補正する処理を行う構成とする。  
【００４６】
図３は、本実施の形態における顔認証システム１００の構成を示すブロック図である。  本実施の形態において、顔認証システム１００は、第１の実施の形態において図２を参照して説明した構成に加えて、さらに顔領域検出部１０４、第１のずれ量補正部１０６、および基準顔画像記憶部１２０を含む。また、顔認証部１１２は、第２のずれ量補正部１１４、判定部１１６、および移動量記憶部１２４を含む。  
【００４７】
本実施の形態においては、画像入力部１０２が入力する入力画像２００は、必ずしも顔のみを含むものではなく、また顔の向きも正面を向いているとは限らない状態とすることができる。  
【００４８】
（顔領域検出）  顔領域検出部１０４は、たとえばViola-Jonesの顔検出手法等の既知の顔検出技術により、画像入力部１０２が入力した入力画像２００から所定の矩形形状の顔領域を検出する。以下、顔領域検出部１０４が検出した顔領域を入力顔領域画像２０１として説明する。  
【００４９】
（第１のずれ量補正）  基準顔画像記憶部１２０は、複数の人の顔の平均である平均顔が正面を向くとともに主な領域を占めている平均顔画像２２０を記憶する。  
【００５０】
図４は、本実施の形態における第１のずれ量補正部１０６による処理を示す概略図である。  第１のずれ量補正部１０６は、入力顔領域画像２０１と平均顔画像２２０とを比較して、入力顔領域画像２０１の平均顔画像２２０に対する動きベクトルＭｖｅｃを算出する。第１のずれ量補正部１０６は、算出した動きベクトルＭｖｅｃに基づき入力顔領域画像２０１中の顔画像の位置ずれを補正する。  
【００５１】
ここで、動きベクトルＭｖｅｃは、カメラ等の撮影装置で撮影した画像の手ぶれを補正する際に用いられるものを用いることができる。本実施の形態において、第１のずれ量補正部１０６は、たとえば特許文献６（米国特許７，８４７，８２３号）や特許文献７（米国特許７，７７３，８１９号）に記載された技術を応用して入力顔領域画像２０１の平均顔画像２２０に対する動きベクトルを算出することができる。なお、特許文献６（米国特許７，８４７，８２３号）や特許文献７（米国特許７，７７３，８１９号）は、参照により、その全てが本明細書に取り込まれる。  
【００５２】
図５は、第１のずれ量補正部１０６の構成の一例を示すブロック図である。  ここでは、特許文献７に記載された手順で動きベクトルＭｖｅｃを算出する手順を用いる例を説明する。第１のずれ量補正部１０６は、多重解像度画像生成部１３０、動きベクトル算出部１３２、および位置ずれ補正部１３４（図中、補正部とのみ記載）を含む。  
【００５３】
多重解像度画像生成部１３０は、入力顔領域画像２０１および平均顔画像２２０それぞれにつき、所定の解像度レベルまでの多重解像度画像を生成する。また、平均顔画像２２０の多重解像度画像は、予め基準顔画像記憶部１２０に記憶された構成とすることもできる。  
【００５４】
動きベクトル算出部１３２は、まず入力顔領域画像２０１および平均顔画像２２０の多重解像度画像の最低解像度画像に基づき、画像間の２次元のずれを検出して動きベクトルを算出する。その後、動きベクトル算出部１３２は、次に解像度の低い画像に基づき、前段階で算出した動きベクトルを初期値として用いて、画像間の２次元のずれを検出して動きベクトルを補正する。動きベクトル算出部１３２はこの処理を繰り返し、前段階で求めた動きベクトルを初期値として用いて、動きベクトルをより高解像度の画像によって補正することによって、精度の高い動きベクトルＭｖｅｃを生成する。なお、動きベクトル算出部１３２は、解像度の低い画像に対しては、まず全範囲マッチングを行って、画像間の２次元のずれを検出し、解像度の比較的高い画像に対しては、ブロックマッチングによって、特徴点ごとのずれを検出する。また、本実施の形態において、動きベクトルＭｖｅｃは、移動量（縦横方向のずれ）、回転ずれ（上下方向、横方向、または光軸周りの回転ずれ）、拡大縮小（前後のずれ）を含むことができる。  
【００５５】
位置ずれ補正部１３４は、動きベクトル算出部１３２が算出した動きベクトルＭｖｅｃに基づき、入力顔領域画像２０１を補正する。このような処理により、入力顔領域画像２０１に位置ずれがあった場合でも、平均顔画像２２０を用いた補正が行われるので、位置ずれを低減することができる。また、動きベクトルを算出して、動きベクトルに基づき位置ずれを補正するので、比較的大きな位置ずれや顔の向きが異なっているような場合でも、精度よく補正を行うことができる。本実施の形態において、顔領域検出部１０４は、第１のずれ量補正部１０６により入力顔領域画像２０１に対応する領域が補正された入力画像２００から、再度既知の顔検出技術により、所定の矩形形状の顔領域を入力顔画像２０２として検出することができる。ここで、入力顔画像２０２は、登録反射率画像２２２と同じサイズとすることができる。入力顔画像２０２は、入力顔領域画像２０１と同じサイズとすることもできるが、入力顔領域画像２０１よりも小さいサイズとすることもできる。  
【００５６】
動きベクトルを算出するためには、計算量が大きくなるという問題があったが、特許文献６や特許文献７に記載の技術を用いることによって、計算機に負担をかけることなく、比較的単純な処理によって精度の高い動きベクトルを算出することができる。また、本実施の形態において、平均顔画像２２０を用いて、入力顔領域画像２０１と平均顔画像２２０との位置ずれに基づき動きベクトルを算出しているので、大まかな位置ずれの補正を迅速に行うことができる。  
【００５７】
（第２のずれ量補正）  図３に戻り、第２のずれ量補正部１１４は、反射率画像生成部１０７により生成された入力反射率画像２０６の、登録反射率画像記憶部１２２に記憶された各登録反射率画像２２２に対する位置ずれの微修正を行う。  
【００５８】
以下、第２のずれ量補正部１１４による処理手順を説明する。  まず、第２のずれ量補正部１１４は、登録反射率画像記憶部１２２から比較対象の登録反射率画像２２２を選択する。次いで、第２のずれ量補正部１１４は、反射率画像生成部１０７が生成した入力反射率画像２０６と選択された登録反射率画像２２２との類似度を判定する。ここでは、類似度を判定するために距離関数を用いる。具体的には、第２のずれ量補正部１１４は、反射率画像生成部１０７が生成した入力反射率画像２０６と選択された登録反射率画像２２２とを重ね合わせ、距離関数を用いて画像間の距離差を算出する。距離関数としては、たとえばＬ１距離（ａｂｓ）を用いることができる。第２のずれ量補正部１１４は、算出した距離差を移動量記憶部１２４に一時的に記憶しておく。  
【００５９】
その後、第２のずれ量補正部１１４は、登録反射
率画像２２２を固定した状態で、入力反射率画像２０６をピクセル単位で縦方向または横方向に移動させ（摂動させ）、移動させた状態の入力反射率画像２０６と登録反射率画像２２２との距離差を算出する。ここで、入力反射率画像２０６の移動量の範囲は、入力反射率画像２０６の解像度にもよるが、たとえば横方向および縦方向いずれも±５ピクセル以下程度とすることができる。第２のずれ量補正部１１４は、各状態について算出した距離差を各移動量に対応付けて移動量記憶部１２４に一時的に記憶しておく。所定範囲の移動が終了すると、第２のずれ量補正部１１４は、最も距離差が小さい移動量をその登録反射率画像２２２に対する入力反射率画像２０６の最適な移動量として選択して移動量記憶部１２４に記憶する。第２のずれ量補正部１１４は、登録反射率画像記憶部１２２に記憶されている他の登録反射率画像２２２についても同様の処理を行う。  
【００６０】
また、入力反射率画像２０６の移動量の範囲は、第１のずれ量補正部１０６の動きベクトル算出部１３２が算出した動きベクトルＭｖｅｃの大きさに応じて、動きベクトルＭｖｅｃの大きさが大きい場合には移動量を大きくするようにしてもよい。動きベクトルＭｖｅｃの大きさが大きい場合、第１のずれ量補正部１０６による補正量も大きくなり、もとの入力画像２００からの変化が大きいことになる。そのため、このような場合に入力反射率画像２０６の移動量の範囲を大きくすることにより、変化の大きさにより生じる不安定さを吸収するようにすることができる。  
【００６１】
図６は、移動量記憶部１２４の構成の一例を示す図である。  ここでは、各登録反射率画像２２２毎に、その登録反射率画像２２２に対して、入力反射率画像２０６との距離差が最も小さくなったときの移動量（横方向，縦方向）が記憶された状態を示す。ここで、（＋１，＋１）とあるのは、入力反射率画像２０６を横方向および縦方向にそれぞれ＋１ピクセル移動した状態、（−２，−１）とあるのは、入力反射率画像２０６を横方向に−２ピクセル、縦方向に−１ピクセル移動した状態を示す。横方向の＋は右方向への移動、縦方向の＋は上方向への移動を示す。  
【００６２】
（相関係数の算出）  図３に戻り、判定部１１６は、入力反射率画像２０６と各登録反射率画像２２２との相関係数を算出する。このとき、判定部１１６は、移動量記憶部１２４を参照して、各登録反射率画像２２２について、距離差が最も小さいときの入力反射率画像２０６の移動量に基づき、入力反射率画像２０６を移動させた状態で、その登録反射率画像２２２との相関係数を算出する。判定部１１６は、相関係数が所定の設定値以上となった場合に、入力反射率画像２０６がその登録反射率画像２２２と一致すると判定する。なお、図示していないが、移動量記憶部１２４には、移動量だけでなく、距離差も記憶しておくことができ、判定部１１６は、移動量記憶部１２４を参照して、距離差が最も小さい登録反射率画像２２２から順に相関係数を算出する処理を行うことができる。  
【００６３】
一例として、判定部１１６は、入力反射率画像２０６と登録反射率画像２２２の画像全体での相関係数を算出することができる。また、判定部１１６は、入力反射率画像２０６および登録反射率画像２２２をそれぞれ対応するようにブロック分割して、ブロック毎に相関係数を算出することもできる。  
【００６４】
以下、ブロック毎に相関係数を算出する場合の例を説明する。  判定部１１６は、入力反射率画像２０６と登録反射率画像２２２とをそれぞれ対応する領域でブロック分割する。判定部１１６は、ブロック毎に、対応するブロック間の相関係数を算出する。つづいて、判定部１１６は、相関係数が高いブロックほど重み付け係数が高くなるようにして、各ブロックの相関係数に重み付け係数を乗算して、全ブロックの重み付け係数と相関係数との積を加算した合計を全ての重み付け係数の合計で除算した値（加重平均値）を算出する。なお、ブロック分割する際、認識精度を高めるため、ブロック間でオーバーラップが生じるようにすることもできる。  
【００６５】
このようにすれば、相関係数が低いブロックの相関係数には低い重み付け係数が乗算される。そのため、たとえば同じ人物であっても、眼鏡の有無や髪型の相違等の状況の違いにより異なるブロックの影響を低減するとともに、状況の違いによっても変化しないブロックの類似度に基づいて相関係数を算出することができる。  
【００６６】
なお、他の例として、ブロック毎に相関係数を算出する場合、各ブロックの相関係数に付与する重み付け係数は学習で求めてもよく、顔の部位に応じて、重要度順に高い重み付け係数が付与されるようにしてもよい。  
【００６７】
また、判定部１１６は、顔認証の類似度を判定する際に用いられている種々の方法を用いて、入力反射率画像２０６と各登録反射率画像２２２との相関係数を算出することができる。たとえば、判定部１１６は、入力反射率画像２０６と登録反射率画像２２２の顔の特定部分に特徴部分に重みを持たせて、相関係数を算出するようにしてもよい。  
【００６８】
図７は、本実施の形態における顔認証システム１００による処理手順を示すフローチャートである。  まず、画像入力部１０２が入力画像２００を入力する（Ｓ１００）。つづいて、顔領域検出部１０４が、入力画像２００から顔領域を入力顔領域画像２０１として検出する（Ｓ１０２）。次いで、第１のずれ量補正部１０６の動きベクトル算出部１３２が、入力顔領域画像２０１の平均顔画像２２０に対する動きベクトルＭｖｅｃを算出する（Ｓ１０４）。その後、位置ずれ補正部１３４が、動きベクトルＭｖｅｃに基づき入力画像２００の入力顔領域画像２０１に対応する領域を補正する（Ｓ１０６）。その後、顔領域検出部１０４は、入力顔領域画像２０１に対応する領域が補正された入力画像２００から、顔領域を入力顔画像２０２として抽出する（Ｓ１０７）。  
【００６９】
つづいて、反射率画像生成部１０７のぼかし画像生成部１０８が、入力顔画像２０２に基づき、入力ぼかし画像２０４を生成する（Ｓ１０８）。次いで、分離部１１０が、入力顔画像２０２と入力ぼかし画像２０４とを用いてＲｅｔｉｎｅｘ理論に基づき、入力反射率画像２０６を生成する（Ｓ１１０）。  
【００７０】
その後、顔認証部１１２の第２のずれ量補正部１１４が、入力反射率画像２０６と各登録反射率画像２２２との間で最も距離差が小さくなる移動量をそれぞれ算出する（Ｓ１１２）。つづいて、判定部１１６が、ステップＳ１１２で算出された距離差が小さくなる移動量を考慮して、入力反射率画像２０６と各登録反射率画像２２２との間の相関係数を算出する（Ｓ１１４）。判定部１１６は、相関係数が所定の設定値以上となった場合に、入力反射率画像２０６がその登録反射率画像２２２と一致すると判定する（Ｓ１１６）。ここで、全ての登録反射率画像２２２との比較を行っても相関係数が所定の設定値以上とならない場合、判定部１１６は、入力された入力画像２００の認証が行えなかったことを出力する。  
【００７１】
本実施の形態における顔認証システム１００の処理手順により、第１のずれ量補正部１０６が平均顔画像２２０に対する入力顔領域画像２０１の動きベクトルを算出し、算出した動きベクトルに基づき位置ずれの補正を行っている。このような平均顔画像２２０を用いることにより、一つの画像に対する動きベクトルを算出すればよいので、たとえば登録反射率画像記憶部１２２に記憶された複数の登録反射率画像２２２それぞれと比較する場合に比べて計算量を少なくすることができる。一方、平均顔画像２２０を用いた補正では、微少な位置ずれが残っているおそれがある。本実施の形態における顔認証システム１００は、第１のずれ量補正部１０６による位置ずれの補正処理の後に、第２のずれ量補正部１１４により入力反射率画像２０６を各登録反射率画像２２２に対して移動させた状態で、再度位置ずれ補正を行う構成となっている。これにより、平均顔画像２２０を用いた場合の個人差に基づき微少な位置ずれを補正した状態で顔認証を行うことができ、計算量を低減しつつ、精度の高い顔認証を行うことができる。  
【００７２】
なお、以上の実施の形態においては、第１のずれ量補正部１０６が入力顔領域画像２０１の位置ずれを補正する処理の後（Ｓ１０４およびＳ１０６の後）に、反射率画像生成部１０７が補正後の入力顔画像２０２を用いて入力反射率画像２０６を生成する処理（Ｓ１０８およびＳ１１０）を行う例を示した。このような順序で処理を行うことにより、顔の位置ずれが補正された状態で入力顔画像２０２を抽出することができる。そのため、入力顔画像２０２のサイズが小さくても、精度よく顔部分を抽出することができるので、入力顔画像２０２のサイズを小さくすることができる。これにより、入力反射率画像２０６を生成する処理において、処理量を少なくすることができ、計算コストを削減することができる。このような例において、入力顔画像２０２は、入力顔領域画像２０１よりも小さいサイズとすることもできる。  
【００７３】
一方、他の例として、第１のずれ量補正部１０６による処理と反射率画像生成部１０７による処理とは、順番を入れ替えてもよい。つまり、反射率画像生成部１０７は、第１のずれ量補正部１０６による補正の前の入力顔領域画像２０１を入力顔画像２０２として、その入力反射率画像を生成することもできる。この場合、基準顔画像記憶部１２０は、平均顔画像２２０の反射率画像を記憶しておくことができる。第１のずれ量補正部１０６は、反射率画像生成部１０７が生成した入力顔画像２０２の入力反射率画像の、基準顔画像記憶部１２０に記憶された平均顔画像２２０の反射率画像に対する動きベクトルを算出し、当該動きベクトルに基づき、入力顔領域画像２０１の入力反射率画像の位置ずれを補正することができる。この場合、第１のずれ量補正部１０６は、撮影環境の影響が除去された反射率画像どうしの比較により位置ずれを補正することができるので、撮影環境に影響されずに位置ずれを補正できるという効果が得られる。
【実施例】
【００７４】
特定の方向からの照明が存在しない条件で撮影された顔画像を元画像ａとして、元画像データａに対して、所定の方向から所定の強度で照明が照射される照明条件の加工処理を行い、照明条件変更画像ｂ〜ｇを準備した。各照明条件変更画像ｂ〜ｇの照明方向は表１に示す。  【００７５】
（実施例：反射率画像）  元画像ａおよび照明条件変更画像ｂ〜ｇそれぞれにつき、以上の実施の形態で説明した手順と同様の手順で反射率画像を得た。元画像ａおよび照明条件変更画像ｂ〜ｇに基づき得られた反射率画像をそれぞれ反射率画像ａ’〜 ｇ’とする。ここでは、１５×１５ピクセルのフィルタサイズのガウシアンフィルタを適用した後、７×７ピクセルのフィルタサイズのガウシアンフィルタを適用した。  【００７６】
反射率画像ｂ’〜 ｇ’それぞれと、反射率画像ａ’との類似度を算出して、相関係数を得た。結果を表１に示す。図９は、照明方向を説明するための図である。ここで、顔がｘ座標、ｙ座標、およびｚ座標の原点に位置する場合に、光源は原点からの距離がｒ、z軸の正部分（図中原点より上部分のz軸）とのなす角度θ、x軸の正部分（図中原点より右部分）と、当該x軸の正部分からy軸の負部分に向かう方向（時計回り）になす角度φの位置に配置し、原点の方向に光を照射した。なお、顔の正面方向は、θ＝４５度、φ＝０度とした。  【００７７】
（比較例１：未処理）  照明条件変更画像ｂ〜ｇそれぞれと、元画像ａとの類似度を算出して、相関係数を得た。結果を表１に示す。  【００７８】
（比較例２：エッジ（ソーベルフィルタ））  元画像ａおよび照明条件変更画像ｂ〜ｇそれぞれにつき、ソーベルフィルタを用いてエッジ処理を行った。ソーベルフィルタとしては、図１０に示す３×３のサイズのものを用いた。図１０（ａ）のフィルタを各画像のｘ方向（横方向）、図１０（ｂ）のフィルタを各画像のｙ方向に適用した。  【００７９】
元画像ａおよび照明条件変更画像ｂ〜ｇに基づき得られたエッジ処理画像をそれぞれエッ
ジ処理画像ａ"〜 ｇ"とする。  エッジ処理画像ｂ"〜 ｇ"それぞれと、エッジ処理画像ａ"との類似度を算出して、相関係数を得た。結果を表１に示す。  【００８０】
（結果）  表１に示すように、いずれの条件においても、反射率画像どうしの比較により類似度を判定することにより、未処理の画像どうしやエッジ処理を行った画像どうしで比較を行った場合よりも、相関係数が高くなるようにすることができた。  【００８１】
【表１】
2013035150.tif 000006
【００８２】
図１、図３、および図５に示した顔認証システム１００の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。顔認証システム１００の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶ユニット、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。  【００８３】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。  【００８４】
たとえば、以上の実施の形態においては、ぼかし画像生成部１０８が入力顔画像２０２にガウシアンフィルタを適用する例を示した。しかし、他の例として、ぼかし画像生成部１０８は、たとえば離散フーリエ変換等を用いた擬似的なガウシアンフィルタを適用することにより入力顔画像２０２の入力ぼかし画像２０４を生成することもできる。このような処理により、入力ぼかし画像２０４を高速で生成することができる。  【００８５】
また、他の例として、ぼかし画像生成部１０８は、入力顔画像２０２にアベレージフィルタを適用することにより、入力顔画像２０２の入力ぼかし画像２０４を生成することもできる。この場合、アベレージフィルタは、入力顔画像２０２の各画素の画素値を当該画素とその周辺の画素の画素値とを用いて画素値を平均した平均値で置換することができる。アベレージフィルタは、所定サイズのボックスとすることができる。また、アベレージフィルタを用いる場合も、入力顔画像２０２にアベレージフィルタを複数回適用する構成とすることもできる。入力顔画像２０２にアベレージフィルタを複数回適用する場合、たとえばまず大きいフィルタサイズのアベレージフィルタを適用した後、小さいサイズのアベレージフィルタを適用する構成とすることができる。このような構成により、入力顔画像２０２の局所的な特徴を残しつつ全体をぼかした良好な入力ぼかし画像２０４を得ることができる。  【００８６】
以上の実施の形態においては、第１のずれ量補正部１０６が、平均顔画像２２０を基準顔として、入力顔領域画像２０１の平均顔画像２２０に対する動きベクトルを算出する例を示した。しかし、他の例として、第１のずれ量補正部１０６は、登録反射率画像記憶部１２２に登録された各登録者の顔画像との比較で各登録者の顔画像に対する動きベクトルを算出するようにすることもできる。このような処理とした場合、各登録者の顔画像毎に動きベクトルを算出する必要があるので処理量が多くなってしまう。一方、第１のずれ量補正部１０６による処理で精度のよい位置ずれ補正ができるので、たとえば図７のステップＳ１１２の処理は省略することもできる。  【００８７】
また、顔領域検出部１０４において入力画像２００から顔領域が検出できない場合や第１のずれ量補正部１０６において動きベクトルを算出する際の特徴点が検出できない場合等には、顔認証システム１００は、エラー処理としてこれ以上のたとえば顔認証部１１２による顔認証処理を中止することもできる。また、たとえば、顔認証システム１００は、顔領域検出部１０４により入力顔画像２０２が抽出された時点で、顔認証部１１２により入力顔画像２０２と平均顔画像２２０との顔認証を行わせ、それらの間の相関係数が非常に低い場合にも、エラー処理とするようにすることもできる。これにより、認証不能な画像について、登録反射率画像記憶部１２２に記憶された複数の登録反射率画像２２２との比較を行うことを防ぎ、無駄な処理時間が生じるのを防ぐことができる。 
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成25年7月22日(2013.7.22)
【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】
人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成部と、
前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証部と、
前記入力画像または前記入力反射率画像の予め登録された基準顔画像に対する動きベクトルを算出する動きベクトル算出部と、
前記動きベクトルに基づき、前記入力画像または前記入力反射率画像に含まれる人の顔の位置ズレを補正する位置ズレ補正部と、を含む顔認証システムであって、
前記動きベクトル算出部は、前記入力画像または前記入力反射率画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の入力多重解像度画像、及び、前記基準顔画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の基準多重解像度画像を用いて、これら画像間のズレを検出して動きベクトルを算出し、
前記顔認証部は、前記位置ズレ補正部により位置ズレが補正された後の前記入力反射率画像に基づき、顔認証を行う顔認証システム。
【請求項２】
請求項１に記載の顔認証システムにおいて、前記複数の基準多重解像度画像は、予め登録されていることを特徴とする顔認証システム。
【請求項３】
人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成部と、
前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証部と、
前記入力反射率画像の前記予め登録された人の顔の登録反射率画像に対する動きベクトルを算出する動きベクトル算出部と、
前記動きベクトルに基づき、前記入力反射率画像に含まれる人の顔の位置ズレを補正する位置ズレ補正部と、を含む顔認証システムであって、
前記動きベクトル算出部は、前記入力反射率画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の入力反射率多重解像度画像、及び、前記登録反射率画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の登録反射率多重解像度画像を用いて、これら画像間のズレを検出して動きベクトルを算出し、
前記顔認証部は、前記位置ズレ補正部により位置ズレが補正された後の前記入力反射率画像に基づき、顔認証を行う顔認証システム。
【請求項４】
請求項３に記載の顔認証システムにおいて、前記複数の入力反射率多重解像度画像は、予め登録されていることを特徴とする顔認証システム。
【請求項５】
人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成部と、
前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証部と、を含む顔認証システムであって、
前記顔認証部は、前記入力反射率画像と前記登録反射率画像とをそれぞれブロック分割し、対応するブロック間の相関係数に基づき、当該相関係数が所定の設定値以上となる場合に、前記入力画像に含まれる人が前記登録反射率画像の人と一致すると判定する顔認証システム。
【請求項６】
請求項５に記載の顔認証システムであって、前記顔認証部は、相関係数が高いブロックほど重み付け係数が高くなるように付与し、付与された重み付け係数を用いて相関係数の加重平均値を算出し、当該加重平均値に基づいて判定する顔認証システム。
【請求項７】
請求項５または６に記載の顔認証システムであって、前記ブロック分割は、ブロック間でオーバーラップが生じるように行われる顔認証システム。
【請求項８】
請求項５または７に記載の顔認証システムであって、各ブロック相関係数に付与する重み付け係数は、学習で求められたものである、または顔の部位に応じて重要度順に高い重み付け係数が付与されたものである顔認証システム。
【請求項９】
人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成するステップと、
前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証ステップと、
前記入力画像または前記入力反射率画像の予め登録された基準顔画像に対する動きベクトルを算出する動きベクトル算出ステップと、
前記動きベクトルに基づき、前記入力画像または前記入力反射率画像に含まれる人の顔の位置ズレを補正する位置ズレ補正ステップと、を含む顔認証方法であって、
前記動きベクトル算出ステップは、前記入力画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の入力多重解像度画像、及び、前記基準顔画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の基準多重解像度画像を用いて、これら画像間のズレを検出して動きベクトルを算出し、
前記顔認証ステップは、前記位置ズレ補正ステップにより位置ズレが補正された後の前記入力反射率画像に基づき、顔認証を行う顔認証方法。
【請求項１０】
人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成するステップと、
前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証ステップと、
前記入力反射率画像の前記予め登録された人の顔の登録反射率画像に対する動きベクトルを算出する動きベクトル算出ステップと、
前記動きベクトルに基づき、前記入力反射率画像に含まれる人の顔の位置ズレを補正する位置ズレ補正ステップと、を含む顔認証方法であって、
前記動きベクトル算出ステップは、前記入力反射率画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の入力反射率多重解像度画像、及び、前記登録反射率画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の登録反射率多重解像度画像を用いて、これら画像間のズレを検出して動きベクトルを算出し、
前記顔認証ステップは、前記位置ズレ補正ステップにより位置ズレが補正された後の前記入力反射率画像に基づき、顔認証を行う顔認証方法。
【請求項１１】
人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成するステップと、
前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証ステップと、を含む顔認証方法であって、
前記顔認証ステップは、前記入力反射率画像と前記登録反射率画像とをそれぞれブロック分割し、対応するブロック間の相関係数に基づき、当該相関係数が所定の設定値以上となる場合に、前記入力画像に含まれる人が前記登録反射率画像の人と一致すると判定する顔認証方法。
【請求項１２】
コンピュータを、人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成手段、前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証手段、前記入力画像または前記入力反射率画像の予め登録された基準顔画像に対する動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段、前記動きベクトルに基づき、前記入力画像または前記入力反射率画像に含まれる人の顔の位置ズレを補正する位置ズレ補正手段、として機能させる顔認証プログラムであって、
前記動きベクトル算出手段は、前記入力画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の入力多重解像度画像、及び、前記基準顔画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の基準多重解像度画像を用いて、これら画像間のズレを検出して動きベクトルを算出し、
前記顔認証手段は、前記位置ズレ補正手段により位置ズレが補正された後の前記入力反射率画像に基づき、顔認証を行う顔認証プログラム。
【請求項１３】
コンピュータを、人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成手段、前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証手段、前記入力反射率画像の前記予め登録された人の顔の登録反射率画像に対する動きベクトルを算出する動きベクトル算出手段、前記動きベクトルに基づき、前記入力反射率画像に含まれる人の顔の位置ズレを補正する位置ズレ補正手段、として機能させる顔認証プログラムであって、
前記動きベクトル算出手段は、前記入力反射率画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の入力反射率多重解像度画像、及び、前記登録反射率画像の解像度をそれぞれ段階的に変更することで得られる複数の登録反射率多重解像度画像を用いて、これら画像間のズレを検出して動きベクトルを算出し、
前記顔認証手段は、前記位置ズレ補正手段により位置ズレが補正された後の前記入力反射率画像に基づき、顔認証を行う顔認証プログラム。
【請求項１４】
コンピュータを、人の顔を含む処理対象の入力画像に基づき当該入力画像のぼかし画像を生成し、前記入力画像の各画素値から前記ぼかし画像の対応する各画素値を分離して入力反射率画像を生成する反射率画像生成手段、前記入力反射率画像を、予め登録された人の顔の登録反射率画像と比較することにより、前記入力画像に含まれる人の顔の顔認証を行う顔認証手段、として機能させる顔認証プログラムであって、
前記顔認証手段は、前記入力反射率画像と前記登録反射率画像とをそれぞれブロック分割し、対応するブロック間の相関係数に基づき、当該相関係数が所定の設定値以上となる場合に、前記入力画像に含まれる人が前記登録反射率画像の人と一致すると判定する顔認証プログラム。
【国際調査報告】
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2013035150.tif 000018