(57)【要約】【課題】  顔写真画像に写った顔の横幅を検出する。【解決手段】    肌色領域抽出部７０は、顔写真画像Ｓ０から切り出された顔画像Ｓ１から肌色領域を抽出する。顔横幅取得部９０は、この肌色領域の画像に対して、顔の横方向（両目を結ぶ線の伸びる方向）と縦方向（横方向と直交する方向）を夫々主走査方向と副走査方向とするスキャンを行って、各副走査位置における領域の横幅を検出すると共に、これらの横幅が縦方向に沿って変化する態様に基づいて、横幅が不連続に増加する副走査位置を第１の位置とし、第１の位置より下にあり、横幅が不連続に減少する副走査位置より一つ上の副走査位置を第２の位置として検出する。そして、第１の位置から第２の位置までの範囲内における各副走査位置の横幅のうち、最も大きい横幅を顔の横幅Ｗとして決定する。【選択図】          図１
2006164133.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔写真画像に写った顔の横幅を検出する画像処理方法において、
前記顔における肌色領域を検出し、
検出された前記肌色領域の、前記顔の頭頂部から顎に向かう方向に沿った位置毎の左右幅を取得し、
前記左右幅が不連続に増加する位置を第１の位置とし、前記第１の位置より顎に近く、かつ前記左右幅が不連続に減少する位置の１つ顎から遠い位置を第２の位置として、前記第１の位置から前記第２の位置までの範囲内の所定の位置における前記左右幅を前記顔の横幅として決定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記第１の位置から前記第２の位置までの範囲内の各位置における前記左右幅のうちの、最も大きい前記左右幅を前記顔の横幅として決定することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記第１の位置における前記左右幅と、前記第２の位置における前記左右幅とのうちの、大きい方の前記左右幅を前記顔の横幅として決定することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項４】
肌色であると推定される領域を基準領域として前記顔に対して設定し、
設定された該基準領域の色と近似色を有する画素を前記顔から検出し、
検出された前記画素により構成された領域を前記肌色領域として検出することを特徴とする請求項１から３のいずれか記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記顔における目と鼻先との間の領域を前記基準領域として設定することを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。
【請求項６】
顔写真画像に写った顔の横幅を検出する画像処理装置であって、
前記顔における肌色領域を検出する肌色領域検出手段と、
検出された前記肌色領域の、前記顔の頭頂部から顎に向かう方向に沿った位置毎の左右幅を取得する位置毎横幅取得手段と、
前記左右幅が不連続に増加する位置を第１の位置とし、前記第１の位置より顎に近く、かつ前記左右幅が不連続に減少する位置の１つ顎から遠い位置を第２の位置として、前記第１の位置から前記第２の位置までの範囲内の所定の位置における前記左右幅を前記顔の横幅として決定する顔横幅決定手段とを有してなることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記顔横幅決定手段が、前記第１の位置から前記第２の位置までの範囲内の各位置における前記左右幅のうちの、最も大きい前記左右幅を前記顔の横幅として決定するものであることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記顔横幅決定手段が、前記第１の位置における前記左右幅と、前記第２の位置における前記左右幅とのうちの、大きい方の前記左右幅を前記顔の横幅として決定するものであることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記肌色領域検出手段が、肌色であると推定される領域を基準領域として前記顔に対して設定する基準領域設定手段と、
設定された該基準領域の色と近似色を有する画素を前記顔から検出し、検出された前記画素により構成された領域を前記肌色領域として検出する肌色画素検出手段とを有してなるものであことを特徴とする請求項６から８のいずれか記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記基準領域設定手段が、前記顔における目と鼻先との間の領域を前記基準領域として設定するものであることを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
顔写真画像に写った顔の横幅を検出する顔横幅検出処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記顔横幅検出処理が、前記顔における肌色領域を検出する肌色領域検出処理と、
検出された前記肌色領域の、前記顔の頭頂部から顎に向かう方向に沿った位置毎の左右幅を取得する処理と、
前記左右幅が不連続に増加する位置を第１の位置とし、前記第１の位置より顎に近く、かつ前記左右幅が不連続に減少する位置の１つ顎から遠い位置を第２の位置として、前記第１の位置から前記第２の位置までの範囲内の所定の位置における前記左右幅を前記顔の横幅として決定する処理とからなることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
前記肌色領域検出処理が、肌色であると推定される領域を基準領域として前記顔に対して設定する処理と、
設定された該基準領域の色と近似色を有する画素を前記顔から検出し、検出された前記画素により構成された領域を前記肌色領域として検出する処理であことを特徴とする請求項１１記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理、具体的には顔写真画像に写った顔の横幅を検出する画像処理方法および装置並びにそのためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
パスポートや免許証の交付申請、あるいは履歴書の作成などの場合において、本人の顔が写っている予め定められた出力規格の写真（以下証明写真という）の提出が要求されることが多い。証明写真の出力規格としては、上下方向において、仕上がり画像の全体の長さと共に顔（または顔の一部分）の長さも規定するのに対し、左右方向においては、仕上がり画像の全体の長さ（幅）を規定する一方、顔の横幅を規定しないのがほとんどである。
【０００３】
このような証明写真を得るために、様々な方法が提案されている。例えば、特許文献１に記載されているように、証明写真の作成に用いる顔写真画像（顔が写されている画像）がモニタなどの表示装置で表示されている状態で、表示されている顔写真画像における頭頂部位置と顎の先端位置（以下顎の位置という）を指示すると、コンピュータが指示された２つの位置に基づいて顔の位置および大きさ（長さ）を求め、さらに証明写真の出力規格に基づいて顔の拡大縮小率を求めて画像を拡大縮小すると共に、拡大縮小した画像中の顔が証明写真における所定の位置に配置されるように拡大縮小した顔写真画像をトリミングして証明写真画像を形成する方法が提案されている。このような方法によって、利用者は、ＤＰＥ店などに証明写真の作成を依頼することができると共に、手持ちの写真のうち、写りが良いなどのような気に入った写真が記録された写真フィルムまたは記録媒体をＤＰＥ店などに持ち込むことで、気に入った写真から証明写真を作成させることも可能となる。
【０００４】
または、特許文献２および特許文献３に記載されているように、オペレータの手動による指示の代わりに、顔写真画像から目や、口などのパーツを検出し、検出されたパーツの位置に基づいて頭頂部位置や、顎の位置などを推定してトリミング処理を行って証明写真画像を形成する方法も提案されている。
【特許文献１】特開平１１―３４１２７２号公報
【特許文献２】特開２００４−５３８４号公報
【特許文献３】特開２００４−９６４８６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、近年、セキュリティに対する要求が厳しくなる背景において、証明写真の規格としては、証明写真における顔の長さと共に、顔の横幅も規定される傾向にあるため、顔写真画像に写った顔の横幅を把握した上でトリミング処理を行う必要がある。一方、上述した従来の方法は、顔の長さに重心を置いてトリミング処理を行うものであるため、このような規格を満たすことができない。
【０００６】
また、証明写真の分野以外にも、顔写真画像に写った顔の横幅を必要とする場合がある。例えば、卒業アルバムなどを製作する場合には、仕上がったアルバムに各々の写真画像における顔の大きさが略同じようになることが望まれる。顔の大きさを統一するためには、顔の長さのみならず、顔の横幅も取得して、各顔の面積が略同じくなるようにする必要がある。
【０００７】
このように、仕上がり画像において顔の横幅も規定される写真を作成するために、元の顔写真画像における顔の横幅を把握する必要があるが、従来、顔写真画像に写った顔の横幅を検出する方法がなかった。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、厳格な証明写真の規格を満たすためのトリミング処理や、複数の写真画像における顔のサイズを統一するための処理などのために、顔写真画像から顔の横幅を検出する画像処理方法および装置並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の画像処理方法は、顔写真画像に写った顔の横幅を検出する画像処理方法において、
前記顔における肌色領域を検出し、
検出された前記肌色領域の、前記顔の頭頂部から顎に向かう方向に沿った位置毎の左右幅を取得し、
前記左右幅が不連続に増加する位置を第１の位置とし、前記第１の位置より顎に近く、かつ前記左右幅が不連続に減少する位置の１つ顎から遠い位置を第２の位置として、前記第１の位置から前記第２の位置までの範囲内の所定の位置における前記左右幅を前記顔の横幅として決定することを特徴とするものである。
【００１０】
本発明の画像処理方法は、前記第１の位置から前記第２の位置までの範囲内の各位置における前記左右幅のうちの、最も大きい前記左右幅を前記顔の横幅として決定することが好ましい。
【００１１】
本発明の画像処理方法は、前記第１の位置における前記左右幅と、前記第２の位置における前記左右幅とのうちの、大きい方の前記左右幅を前記顔の横幅として決定するようにしてもよい。
【００１２】
本発明の画像処理方法は、肌色であると推定される領域を基準領域として前記顔に対して設定し、
設定された該基準領域の色と近似色を有する画素を前記顔から検出し、
検出された前記画素により構成された領域を前記肌色領域として検出することが好ましい。
【００１３】
なお、前記基準領域を設定するのに際し、前記顔における目と鼻先との間の領域を前記基準領域として設定することが好ましい。
【００１４】
本発明の画像処理装置は、顔写真画像に写った顔の横幅を検出する画像処理装置であって、
前記顔における肌色領域を検出する肌色領域検出手段と、
検出された前記肌色領域の、前記顔の頭頂部から顎に向かう方向に沿った位置毎の左右幅を取得する位置毎横幅取得手段と、
前記左右幅が不連続に増加する位置を第１の位置とし、前記第１の位置より顎に近く、かつ前記左右幅が不連続に減少する位置の１つ顎から遠い位置を第２の位置として、前記第１の位置から前記第２の位置までの範囲内の所定の位置における前記左右幅を前記顔の横幅として決定する顔横幅決定手段とを有してなることを特徴とするものである。
【００１５】
ここで、前記顔横幅決定手段は、前記第１の位置から前記第２の位置までの範囲内の各位置における前記左右幅のうちの、最も大きい前記左右幅を前記顔の横幅として決定するものであることが好ましい。
【００１６】
また、前記顔横幅決定手段は、前記第１の位置における前記左右幅と、前記第２の位置における前記左右幅とのうちの、大きい方の前記左右幅を前記顔の横幅として決定するものであってもよい。
【００１７】
前記肌色領域検出手段は、肌色であると推定される領域を基準領域として前記顔に対して設定する基準領域設定手段と、
設定された該基準領域の色と近似色を有する画素を前記顔から検出し、検出された前記画素により構成された領域を前記肌色領域として検出する肌色画素検出手段とを有してなるものであことが好ましい。
【００１８】
前記前記基準領域設定手段は、前記顔における目と鼻先との間の領域を前記基準領域として設定するものであることが好ましい。
【００１９】
なお、本発明の画像処理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の画像処理方法および装置によれば、人間の顔は、耳の存在によって、耳の上付け根において横幅が急増することと、耳の下付け根部分において横幅が急減することとを利用して、まず、顔写真画像から肌色領域を検出して、この肌色領域の左右幅が不連続に増加する位置を第１の位置（すなわち耳の上付け根の位置）とすると共に、この第１の位置より顎に近く、かつ左右幅が不連続に減少する位置の１つ顎から遠い位置を第２の位置（すなわち耳の下付け根の位置）として取得する。そして、人間の顔は、耳の上付け根から耳の下付け根までの範囲内の各位置における横幅間の差が小さいことに着目し、該範囲内の所定の位置における横幅を顔の横幅として取得する。こうすることによって、確実に顔の横幅を取得することができる。
【００２１】
また、検出された上記範囲内のいずれかの位置における横幅を顔の横幅として決定してもよいが、この範囲内の各位置における横幅のうち、最も大きい横幅を顔の横幅とするようにすれば、より精確に顔の横幅を得ることができる。
【００２２】
さらに、統計的に見ると、人間の顔は、耳の上の付け根の位置における横幅と、耳の下の付け根の位置における横幅とのうちのいずれかは、顔の各位置における横幅のうちの最大値を示すことが多いため、耳の上の付け根の位置における横幅と、耳の下の付け根の位置における横幅とのうちの、大きい方の横幅を顔の横幅として決定するようにすれば、迅速に顔の横幅を得ることができる。
【００２３】
また、顔の各位置における横幅を検出するために顔における肌色領域を検出する必要がある。しかし、人種、日焼け度合いなどによって人間の肌色がかなり異なるものである。本発明の画像処理方法および装置は、肌色であると推定される領域を基準領域として顔に対して設定し、この基準領域の色と近似色を有する画素を検出することによって肌色領域を取得するようにしているので、肌色の個人差に影響されることがなく、確実に肌色を検出することができ、ひいては顔の横幅を正確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
【００２５】
図１は、本発明の実施形態となる画像処理システムの構成を示すブロック図である。本発明の画像処理システムは、顔写真画像（以下略して写真画像という）Ｓ０から、この写真画像Ｓ０における顔の横幅を検出するものであり、この横幅を検出するする処理が、補助記憶装置に読み込まれた処理プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００２６】
図示のように、本実施形態の画像処理システムは、写真画像Ｓ０を入力する画像入力部１０と、画像入力部１０により入力された写真画像Ｓ０における顔のおおよさの位置および大きさを検出し、顔部分の画像（以下顔画像という）Ｓ１を得る顔検出部２０と、顔画像Ｓ１から両目の位置を夫々検出する目検出部３０と、顔検出部２０および目検出部３０に用いられる後述する参照データＥ１、Ｅ２を記憶したデータベース４０と、顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１に対して平滑化処理を施して平滑顔画像Ｓ２を得る平滑処理部５０と、目検出部３０の検出結果に基づいて確実に肌色である領域を基準領域として設定する基準領域設定部６０と、基準領域設定部６０により設定された基準領域の色に基づいて平滑顔画像Ｓ２から肌色領域を抽出する肌色領域抽出部７０と、ノイズ除去処理などの処理を施して肌色領域抽出部７０により抽出された肌色領域の画像から顔領域マスク画像Ｓ５を生成する顔領域マスク画像生成部８０と、顔領域マスク画像Ｓ５を用いて顔の横幅Ｗを取得する顔横幅取得部９０とを備えてなる。
【００２７】
画像入力部１０は、本実施形態の画像処理システムに処理対象の写真画像Ｓ０を入力するものであり、例えば、ネットワークを介して送信されてきた写真画像Ｓ０を受信する受信部や、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体から写真画像Ｓ０を読み出す読取部や、紙や、プリント用紙などの印刷媒体から印刷媒体に印刷（プリントを含む）された画像を光電変換によって読み取って写真画像Ｓ０を得るスキャナなどとすることができる。
【００２８】
図２は、図１に示す画像処理システムにおける顔検出部２０の構成を示すブロック図である。顔検出部２０は、写真画像Ｓ０における顔のおおよその位置および大きさを検出し、この位置および大きさにより示される領域の画像を写真画像Ｓ０から抽出して顔画像Ｓ１を得るものであり、図２に示すように、写真画像Ｓ０から特徴量Ｃ０を算出する第１の特徴量算出部２２と、特徴量Ｃ０およびデータベース４０に記憶された参照データＥ１とを用いて顔検出を実行する顔検出実行部２４とを備えてなる。ここで、データベース４０に記憶された参照データＥ１、顔検出部２０の各構成の詳細について説明する。
【００２９】
顔検出部２０の第１の特徴量算出部２２は、顔の識別に用いる特徴量Ｃ０を写真画像Ｓ０から算出する。具体的には、勾配ベクトル（すなわち写真画像Ｓ０上の各画素における濃度が変化する方向および変化の大きさ）を特徴量Ｃ０として算出する。以下、勾配ベクトルの算出について説明する。まず、第１の特徴量算出部２２は、写真画像Ｓ０に対して図５（ａ）に示す水平方向のエッジ検出フィルタによるフィルタリング処理を施して写真画像Ｓ０における水平方向のエッジを検出する。また、第１の特徴量算出部２２は、写真画像Ｓ０に対して図５（ｂ）に示す垂直方向のエッジ検出フィルタによるフィルタリング処理を施して写真画像Ｓ０における垂直方向のエッジを検出する。そして、写真画像Ｓ０上の各画素における水平方向のエッジの大きさＨおよび垂直方向のエッジの大きさＶとから、図６に示すように、各画素における勾配ベクトルＫを算出する。
【００３０】
なお、このようにして算出された勾配ベクトルＫは、図７（ａ）に示すような人物の顔の場合、図７（ｂ）に示すように、目および口のように暗い部分においては目および口の中央を向き、鼻のように明るい部分においては鼻の位置から外側を向くものとなる。また、口よりも目の方が濃度の変化が大きいため、勾配ベクトルＫは口よりも目の方が大きくなる。
【００３１】
そして、この勾配ベクトルＫの方向および大きさを特徴量Ｃ０とする。なお、勾配ベクトルＫの方向は、勾配ベクトルＫの所定方向（例えば図６におけるｘ方向）を基準とした０から３５９度の値となる。
【００３２】
ここで、勾配ベクトルＫの大きさは正規化される。この正規化は、写真画像Ｓ０の全画素における勾配ベクトルＫの大きさのヒストグラムを求め、その大きさの分布が写真画像Ｓ０の各画素が取り得る値（８ビットであれば０〜２５５）に均一に分布されるようにヒストグラムを平滑化して勾配ベクトルＫの大きさを修正することにより行う。例えば、勾配ベクトルＫの大きさが小さく、図８（ａ）に示すように勾配ベクトルＫの大きさが小さい側に偏ってヒストグラムが分布している場合には、大きさが０〜２５５の全領域に亘るものとなるように勾配ベクトルＫの大きさを正規化して図８（ｂ）に示すようにヒストグラムが分布するようにする。なお、演算量を低減するために、図８（ｃ）に示すように、勾配ベクトルＫのヒストグラムにおける分布範囲を例えば５分割し、５分割された頻度分布が図８（ｄ）に示すように０〜２５５の値を５分割した範囲に亘るものとなるように正規化することが好ましい。
【００３３】
データベース４０に記憶された参照データＥ１は、後述するサンプル画像から選択された複数画素の組み合わせからなる複数種類の画素群の夫々について、各画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせに対する識別条件を規定したものである。
【００３４】
参照データＥ１中の、各画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせおよび識別条件は、顔であることが分かっている複数のサンプル画像と顔でないことが分かっている複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群の学習により、あらかじめ決められたものである。
【００３５】
なお、本実施形態においては、参照データＥ１を生成する際には、顔であることが分かっているサンプル画像として、３０×３０画素サイズを有し、図９に示すように、１つの顔の画像について両目の中心間の距離が１０画素、９画素および１１画素であり、両目の中心間距離において垂直に立った顔を平面上±１５度の範囲において３度単位で段階的に回転させた（すなわち、回転角度が−１５度，−１２度，−９度，−６度，−３度，０度，３度，６度，９度，１２度，１５度）サンプル画像を用いるものとする。したがって、１つの顔の画像につきサンプル画像は３×１１＝３３通り用意される。なお、図９においては−１５度、０度および＋１５度に回転させたサンプル画像のみを示す。また、回転の中心はサンプル画像の対角線の交点である。ここで、両目の中心間の距離が１０画素のサンプル画像であれば、目の中心位置はすべて同一となっている。この目の中心位置をサンプル画像の左上隅を原点とする座標上において（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）とする。また、図面上上下方向における目の位置（すなわちｙ１，ｙ２）はすべてのサンプル画像において同一である。
【００３６】
また、顔でないことが分かっているサンプル画像としては、３０×３０画素サイズを有する任意の画像を用いるものとする。
【００３７】
ここで、顔であることが分かっているサンプル画像として、両目の中心間距離が１０画素であり、平面上の回転角度が０度（すなわち顔が垂直な状態）のもののみを用いて学習を行った場合、参照データＥ１を参照して顔であると識別されるのは、両目の中心間距離が１０画素で全く回転していない顔のみである。写真画像Ｓ０に含まれる可能性がある顔のサイズは一定ではないため、顔が含まれるか否かを識別する際には、後述するように写真画像Ｓ０を拡大縮小して、サンプル画像のサイズに適合するサイズの顔の位置を識別できるようにしている。しかしながら、両目の中心間距離を正確に１０画素とするためには、写真画像Ｓ０のサイズを拡大率として例えば１．１単位で段階的に拡大縮小しつつ識別を行う必要があるため、演算量が膨大なものとなる。
【００３８】
また、写真画像Ｓ０に含まれる可能性がある顔は、図１１（ａ）に示すように平面上の回転角度が０度のみではなく、図１１（ｂ）、（ｃ）に示すように回転している場合もある。しかしながら、両目の中心間距離が１０画素であり、顔の回転角度が０度のサンプル画像のみを使用して学習を行った場合、顔であるにも拘わらず、図１１（ｂ）、（ｃ）に示すように回転した顔については識別を行うことができなくなってしまう。
【００３９】
このため、本実施形態においては、顔であることが分かっているサンプル画像として、図９に示すように両目の中心間距離が９，１０，１１画素であり、各距離において平面上±１５度の範囲にて３度単位で段階的に顔を回転させたサンプル画像を用いて、参照データＥ１の学習に許容度を持たせるようにしたものである。これにより、後述する顔検出実行部２４において識別を行う際には、写真画像Ｓ０を拡大率として１１／９単位で段階的に拡大縮小すればよいため、写真画像Ｓ０のサイズを例えば拡大率として例えば１．１単位で段階的に拡大縮小する場合と比較して、演算時間を低減できる。また、図１１（ｂ）、（ｃ）に示すように回転している顔も識別することができる。
【００４０】
以下、図１２のフローチャートを参照しながらサンプル画像群の学習手法の一例を説明する。
【００４１】
図１３を参照しながらある識別器の作成について説明する。図１３の左側のサンプル画像に示すように、この識別器を作成するための画素群を構成する各画素は、顔であることが分かっている複数のサンプル画像上における、右目の中心にある画素Ｐ１、右側の頬の部分にある画素Ｐ２、額の部分にある画素Ｐ３および左側の頬の部分にある画素Ｐ４である。そして顔であることが分かっているすべてのサンプル画像について全画素Ｐ１〜Ｐ４における特徴量Ｃ０の組み合わせが求められ、そのヒストグラムが作成される。ここで、特徴量Ｃ０は勾配ベクトルＫの方向および大きさを表すが、勾配ベクトルＫの方向は０〜３５９の３６０通り、勾配ベクトルＫの大きさは０〜２５５の２５６通りあるため、これをそのまま用いたのでは、組み合わせの数は１画素につき３６０×２５６通りの４画素分、すなわち（３６０×２５６）4通りとなってしまい、学習および検出のために多大なサンプルの数、時間およびメモリを要することとなる。このため、本実施形態においては、勾配ベクトルの方向を０〜３５９を０〜４４と３１５〜３５９（右方向、値：０），４５〜１３４（上方向値：１），１３５〜２２４（左方向、値：２），２２５〜３１４（下方向、値３）に４値化し、勾配ベクトルの大きさを３値化（値：０〜２）する。そして、以下の式を用いて組み合わせの値を算出する。
【００４２】
組み合わせの値＝０（勾配ベクトルの大きさ＝０の場合）
組み合わせの値＝（（勾配ベクトルの方向＋１）×勾配ベクトルの大きさ（勾配ベクトルの大きさ＞０の場合）
これにより、組み合わせ数が９4通りとなるため、特徴量Ｃ０のデータ数を低減できる。
【００４３】
同様に、顔でないことが分かっている複数のサンプル画像についても、ヒストグラムが作成される。なお、顔でないことが分かっているサンプル画像については、顔であることが分かっているサンプル画像上における上記画素Ｐ１〜Ｐ４の位置に対応する画素が用いられる。これらの２つのヒストグラムが示す頻度値の比の対数値を取ってヒストグラムで表したものが、図１３の一番右側に示す、識別器として用いられるヒストグラムである。この識別器のヒストグラムが示す各縦軸の値を、以下、識別ポイントと称する。この識別器によれば、正の識別ポイントに対応する特徴量Ｃ０の分布を示す画像は顔である可能性が高く、識別ポイントの絶対値が大きいほどその可能性は高まると言える。逆に、負の識別ポイントに対応する特徴量Ｃ０の分布を示す画像は顔でない可能性が高く、やはり識別ポイントの絶対値が大きいほどその可能性は高まる。ステップＳ２では、識別に使用され得る複数種類の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせについて、上記のヒストグラム形式の複数の識別器が作成される。
【００４４】
続いて、ステップＳ２で作成した複数の識別器のうち、画像が顔であるか否かを識別するのに最も有効な識別器が選択される。最も有効な識別器の選択は、各サンプル画像の重みを考慮して行われる。この例では、各識別器の重み付き正答率が比較され、最も高い重み付き正答率を示す識別器が選択される（Ｓ３）。すなわち、最初のステップＳ３では、各サンプル画像の重みは等しく１であるので、単純にその識別器によって画像が顔であるか否かが正しく識別されるサンプル画像の数が最も多いものが、最も有効な識別器として選択される。一方、後述するステップＳ５において各サンプル画像の重みが更新された後の２回目のステップＳ３では、重みが１のサンプル画像、重みが１よりも大きいサンプル画像、および重みが１よりも小さいサンプル画像が混在しており、重みが１よりも大きいサンプル画像は、正答率の評価において、重みが１のサンプル画像よりも重みが大きい分多くカウントされる。これにより、２回目以降のステップＳ３では、重みが小さいサンプル画像よりも、重みが大きいサンプル画像が正しく識別されることに、より重点が置かれる。
【００４５】
次に、それまでに選択した識別器の組み合わせの正答率、すなわち、それまでに選択した識別器を組み合わせて使用して各サンプル画像が顔の画像であるか否かを識別した結果が、実際に顔の画像であるか否かの答えと一致する率が、所定の閾値を超えたか否かが確かめられる（Ｓ４）。ここで、組み合わせの正答率の評価に用いられるのは、現在の重みが付けられたサンプル画像群でも、重みが等しくされたサンプル画像群でもよい。所定の閾値を超えた場合は、それまでに選択した識別器を用いれば画像が顔であるか否かを十分に高い確率で識別できるため、学習は終了する。所定の閾値以下である場合は、それまでに選択した識別器と組み合わせて用いるための追加の識別器を選択するために、ステップＳ６へと進む。
【００４６】
ステップＳ６では、直近のステップＳ３で選択された識別器が再び選択されないようにするため、その識別器が除外される。
【００４７】
次に、直近のステップＳ３で選択された識別器では顔であるか否かを正しく識別できなかったサンプル画像の重みが大きくされ、画像が顔であるか否かを正しく識別できたサンプル画像の重みが小さくされる（Ｓ５）。このように重みを大小させる理由は、次の識別器の選択において、既に選択された識別器では正しく識別できなかった画像を重要視し、それらの画像が顔であるか否かを正しく識別できる識別器が選択されるようにして、識別器の組み合わせの効果を高めるためである。
【００４８】
続いて、ステップＳ３へと戻り、上記したように重み付き正答率を基準にして次に有効な識別器が選択される。
【００４９】
以上のステップＳ３からＳ６を繰り返して、顔が含まれるか否かを識別するのに適した識別器として、特定の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせに対応する識別器が選択されたところで、ステップＳ４で確認される正答率が閾値を超えたとすると、顔が含まれるか否かの識別に用いる識別器の種類と識別条件とが確定され（Ｓ７）、これにより参照データＥ１の学習を終了する。
【００５０】
なお、上記の学習手法を採用する場合において、識別器は、特定の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせを用いて顔の画像と顔でない画像とを識別する基準を提供するものであれば、上記のヒストグラムの形式のものに限られずいかなるものであってもよく、例えば２値データ、閾値または関数等であってもよい。また、同じヒストグラムの形式であっても、図１３の中央に示した２つのヒストグラムの差分値の分布を示すヒストグラム等を用いてもよい。
【００５１】
また、学習の方法としては上記手法に限定されるものではなく、ニューラルネットワーク等他のマシンラーニングの手法を用いることができる。
【００５２】
顔検出実行部２４は、複数種類の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせのすべてについて参照データＥ１が学習した識別条件を参照して、各々の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせについての識別ポイントを求め、すべての識別ポイントを総合して顔を検出する。この際、特徴量Ｃ０である勾配ベクトルＫの方向は４値化され大きさは３値化される。本実施形態では、すべての識別ポイントを加算して、その加算値の正負および大小によって顔を検出する。例えば、識別ポイントの総和が正の値である場合、顔であると判断し、負の値である場合には顔ではないと判断する。
【００５３】
ここで、写真画像Ｓ０のサイズは３０×３０画素のサンプル画像とは異なり、各種サイズを有するものとなっている可能性がある。また、顔が含まれる場合、平面上における顔の回転角度が０度であるとは限らない。このため、顔検出実行部２４は、図１４に示すように、写真画像Ｓ０を縦または横のサイズが３０画素となるまで段階的に拡大縮小するとともに平面上で段階的に３６０度回転させつつ（図１４においては縮小する状態を示す）、各段階において拡大縮小された写真画像Ｓ０上に３０×３０画素サイズのマスクＭを設定し、マスクＭを拡大縮小された写真画像Ｓ０上において１画素ずつ移動させながら、マスク内の画像が顔の画像であるか否か（すなわち、マスク内の画像に対して得られた識別ポイントの加算値が正か負か）の識別を行う。そして、この識別を拡大縮小および回転の全段階の写真画像Ｓ０について行い、識別ポイントの加算値が最も高い正の値が得られた段階におけるサイズおよび回転角度の写真画像Ｓ０から、識別されたマスクＭの位置に対応する３０×３０画素の領域を顔領域として検出すると共に、この領域の画像を顔画像Ｓ１として写真画像Ｓ０から抽出する。
【００５４】
なお、参照データＥ１の生成時に学習したサンプル画像として両目の中心位置の画素数が９，１０，１１画素のものを使用しているため、写真画像Ｓ０を拡大縮小する時の拡大率は１１／９とすればよい。また、参照データＥ１の生成時に学習したサンプル画像として、顔が平面上で±１５度の範囲において回転させたものを使用しているため、写真画像Ｓ０は３０度単位で３６０度回転させればよい。
【００５５】
なお、第１の特徴量算出部２２は、写真画像Ｓ０の拡大縮小および回転という変形の各段階において特徴量Ｃ０を算出している。
【００５６】
顔検出部２０は、このようにして写真画像Ｓ０からおおよその顔の位置および大きさを検出して、顔画像Ｓ１を得る。
【００５７】
図３は、目検出部３０の構成を示すブロック図である。目検出部３０は、顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１から両目の位置を検出するものであり、図示のように、顔画像Ｓ１から特徴量Ｃ０を算出する第２の特徴量算出部３２と、特徴量Ｃ０およびデータベース４０に記憶された参照データＥ２に基づいて目の位置の検出を実行する目検出実行部３４とを備えてなる。
【００５８】
本実施形態において、目検出実行部３４により識別される目の位置とは、顔における目尻から目頭の間の中心位置（図４中×で示す）であり、図４（ａ）に示すように真正面を向いた目の場合においては瞳の中心位置と同様であるが、図４（ｂ）に示すように右を向いた目の場合は瞳の中心位置ではなく、瞳の中心から外れた位置または白目部分に位置する。
【００５９】
第２の特徴量算出部３２は、写真画像Ｓ０ではなく、顔画像Ｓ１から特徴量Ｃ０を算出する点を除いて、図２に示す顔検出部２０における第１の特徴量算出部２２と同じであるため、ここで、その詳細な説明を省略する。
【００６０】
データベース４０に記憶された第２の参照データＥ２は、第１の参照データＥ１と同じように、後述するサンプル画像から選択された複数画素の組み合わせからなる複数種類の画素群のそれぞれについて、各画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせに対する識別条件を規定したものである。
【００６１】
ここで、第２の参照データＥ２の学習には、図１０に示すように両目の中心間距離が９．７，１０，１０．３画素であり、各距離において平面上±３度の範囲にて１度単位で段階的に顔を回転させたサンプル画像を用いている。そのため、第１の参照データＥ１と比較して学習の許容度は小さく、精確に目の位置を検出することができる。なお、第２の参照データＥ２を得るための学習は、用いられるサンプル画像群が異なる点を除いて、第１の参照データＥ１を得るための学習と同じであるので、ここでその詳細な説明を省略する。
【００６２】
目検出実行部３４は、顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１上において、複数種類の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせのすべてについて第２の参照データＥ２が学習した識別条件を参照して、各々の画素群を構成する各画素における特徴量Ｃ０の組み合わせについての識別ポイントを求め、すべての識別ポイントを総合して顔に含まれる目の位置を識別する。この際、特徴量Ｃ０である勾配ベクトルＫの方向は４値化され大きさは３値化される。
【００６３】
ここで、目検出実行部３４は、顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１のサイズを段階的に拡大縮小するとともに平面上で段階的に３６０度回転させつつ、各段階において拡大縮小された顔画像上に３０×３０画素サイズのマスクＭを設定し、マスクＭを拡大縮小された顔上において１画素ずつ移動させながら、マスク内の画像における目の位置の検出を行う。
【００６４】
なお、第２参照データＥ２の生成時に学習したサンプル画像として両目の中心位置の画素数が９．０７，１０，１０．３画素のものを使用しているため、顔画像Ｓ１の拡大縮小時の拡大率は１０．３／９．７とすればよい。また、第２の参照データＥ２の生成時に学習したサンプル画像として、顔が平面上で±３度の範囲において回転させたものを使用しているため、顔画像は６度単位で３６０度回転させればよい。
【００６５】
なお、第２の特徴量算出部３２は、顔画像Ｓ１の拡大縮小および回転という変形の各段階において特徴量Ｃ０を算出する。
【００６６】
そして、本実施形態では、顔画像Ｓ１の変形の全段階においてすべての識別ポイントを加算し、加算値が最も大きい変形の段階における３０×３０画素のマスクＭ内の画像において、左上隅を原点とする座標を設定し、サンプル画像における目の位置の座標（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）に対応する位置を求め、変形前の顔画像Ｓ１におけるこの位置に対応する位置を目の位置として検出する。
【００６７】
目検出部３０は、このようにして、顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１から両目の位置を夫々検出する。
【００６８】
平滑処理部５０は、後に肌色領域を抽出し易くするために顔画像Ｓ１に対して平滑化処理を施すものであり、本実施形態の画像処理システムは、例として、ガウシアンフィルタを平滑化処理フィルタとして顔画像Ｓ１に適用して平滑顔画像Ｓ２を得る。なお、ここでは、平滑処理部５０は、顔画像Ｓ１に対してＲ、Ｇ、Ｂチャンネル毎に平滑化処理を施すものである。
【００６９】
基準領域設定部６０は、顔画像Ｓ１において、確実に肌色である領域を肌色の基準領域として設定するものであり、ここでは、目の近傍の位置のうちの、目の下縁より下の位置から、鼻先の近傍の位置のうちの、鼻先より上の位置までの範囲内において基準領域を設定する。具体的には、基準領域設定部６０は、まず、目検出部３０により得られた両目の夫々の位置（図１５に示す点Ａ１および点Ａ２）から、顔画像Ｓ１における両目間の距離Ｄを算出する。そして、人間の顔における各パーツ間の距離は個人差があるものの、両目間の距離と、両目を結ぶ線（図１５に示す破線Ｌ１）から口までの垂直距離とが略同じであることを利用して口の高さ位置（図１５に示す破線Ｌ３）を推定する。最後に、鼻先が口と目との間の、口寄りの高さ位置にあることに基づいて、両目と口との間の中心位置を、鼻先の近傍であって、鼻先より上の高さ位置（図１５に示す破線Ｌ４）として推定する。
【００７０】
また、基準領域設定部６０は、目の中心点から下にＤ／１０離れた位置（図１５に示す破線Ｌ１）を、目の近傍であって、目の下縁より下の高さ位置として推定する。
【００７１】
基準領域設定部６０は、このようにして得られた線Ｌ１と線Ｌ４との間の領域内で基準領域を設定する。線Ｌ１は、目の下縁より下にあり、線Ｌ４は鼻先より上にあるため、線Ｌ１と線Ｌ４との間には、睫や、瞳、口の回りの髭などが排除されているので、この領域内であれば、いなかる部位でも確実に肌色であると言えるが、本実施形態においては、頬の外側に髭がある場合の影響も避けるため、線Ｌ１と線Ｌ４との間の領域において、両目間の距離Ｄと同じ幅を有し、左右方向の中心に位置する部位（図１５に示す斜線部分）を基準領域として設定する。
【００７２】
基準領域設定部６０は、このようにして設定した基準領域の位置を示す情報を肌色領域抽出部７０に出力する。
【００７３】
肌色領域抽出部７０は、平滑顔画像Ｓ２から肌色領域を抽出するものであり、図１６は、その構成を示す図である。図示のように、肌色領域抽出部７０は、基準領域特徴量算出部７２と、肌色画素抽出部７４とを備えてなる。
【００７４】
基準領域特徴量算出部７２は、平滑顔画像Ｓ２における基準領域内の画像の平均色相角度αを基準領域の特徴量として算出するものである。
【００７５】
肌色画素抽出部７４は、下記のように、平滑顔画像Ｓ２において、基準領域の色の近似色を有する全ての画素を抽出する。具体的には、下記の全ての条件を満たす画素を抽出する。
【００７６】
１．Ｒ≧Ｇ≧Ｋ×Ｂ  （Ｒ、Ｇ、Ｂ：Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値，Ｋ：係数）
係数Ｋは、０．９〜１．０の範囲内の値であり、ここでは０．９５とする。
【００７７】
２．色相角度と、基準領域の平均色相角度αとの差が所定のHue-range閾値（例えば２０）以下である。
【００７８】
肌色領域抽出部７０は、肌色画素抽出部７４により抽出された各画素により構成された領域を肌色領域として、この肌色領域の位置を示す情報を顔領域マスク画像生成部８０に出力する。
【００７９】
顔領域マスク画像生成部８０は、顔の横幅を検出し易くするために平滑顔画像Ｓ２から顔領域マスク画像Ｓ５を生成するものであり、図１７は、その構成を示すブロック図である。図示のように、顔領域マスク画像生成部８０は、２値化画像生成部８２と、ノイズ除去部８４と、横方向不連続領域除去部８６とを有してなり、ここで、その各構成の詳細について説明する。
【００８０】
２値化画像生成部８２は、肌色領域抽出部７０により抽出された肌色領域の位置を示す情報に基づいて、平滑顔画像Ｓ２に対して、肌色領域に位置する画素を白（すなわち、当該画素の画素値をダイナミックレンジ内の最大値例えば２５５）に、非肌色領域（すなわち肌色領域以外の領域）に位置する画素を黒（すなわち当該画素の画素値を０）に変換するようにして、図１８（ａ）に例示するような２値化画像Ｓ３を得る。
【００８１】
ノイズ除去部８４は、顔の横幅の検出をし易くするために、図１８（ａ）に例示されたような２値化画像Ｓ３に対してノイズ除去を行って、ノイズ除去済み画像Ｓ４を得るものである。ここで、ノイズ除去部８４による除去の対象となるノイズは、通常の意味でのノイズは勿論、顔の横幅の検出を困難にしたり、不正確な検出結果をもたらしたりする可能性のあるものも含むものである。本実施形態の画像処理システムにおいて、ノイズ除去部８４は、下記のようにノイズ除去を行う。
【００８２】
１．孤立小領域の除去
ここで、孤立小領域とは、肌色領域に囲まれ、他の非肌色領域から孤立した、所定の閾値以下の大きさである領域のことであり、例えば、顔における目（瞳）、鼻穴などを例として挙げることができる。また、図１８（ａ）に示す例において、額部の黒い点状のノイズも孤立領域である。
【００８３】
ノイズ除去部８４は、２値化画像Ｓ３に対して、このような孤立小領域を、その画素を白にすることによって除去する。
【００８４】
２．細長領域の除去
ここで、細長領域とは、横方向に延びる細長い黒い領域を意味する。ノイズ除去部８４は、２値化画像Ｓ３に対して、顔の縦方向と横方向を夫々主走査方向と副走査方向とするスキャンを行って、このような細長領域を検出すると共に、検出された領域の画素を白にすることによって除去する。
【００８５】
こうすることによって、メガネのフレームや、眉毛、顔にかかった髪毛などを除去することができる。
【００８６】
図１８（ｂ）は、ノイズ除去部８４により得られたノイズ除去済み画像Ｓ４の例を示している。
【００８７】
横方向不連続領域除去部８６は、ノイズ除去部８４により得られたノイズ除去済み画像Ｓ４に対して、横方向において、不連続する肌色領域を除去する処理を行って、顔領域マスク画像Ｓ５を得るものである。具体的には、ノイズ除去済み画像Ｓ４に対して、顔の縦方向と横方向を夫々主走査方向と副走査方向とするスキャンを行って、肌色領域（すなわち白い領域）が横方向において不連続する位置を検出すると共に、検出された位置の左右両側のうちの、肌色領域の中心部から遠い側の肌色領域を、その画素を黒にすることによって除去する。
【００８８】
図１８（ｃ）は、図１８（ｂ）に示す例のノイズ除去済み画像Ｓ４に対して横方向不連続領域の除去を行って得た顔領域マスク画像Ｓ５を示している。図示のように、顔領域マスク画像Ｓ５において、耳の上付け根より上の耳の部分と、耳の下付け根より下の耳の部分の画素が黒くされている。
【００８９】
顔横幅取得部９０は、顔領域マスク画像Ｓ５を用いて顔の横幅Ｗを取得するものであり、図１９は、その構成を示すブロック図である。図示のように、顔横幅取得部９０は、スキャン部９２と、顔横幅決定部９４とを備えてなる。スキャン部９２は、図１８（ｃ）に示すような顔領域マスク画像Ｓ５に対して、顔の横方向と縦方向を夫々主走査方向と副走査方向とするスキャンを行って、各副走査位置（すなわち、顔の縦方向の位置）における白い領域の横幅Ｗ１、Ｗ２、・・・を検出する。顔横幅決定部９４は、まず、これらの横幅Ｗ１、Ｗ２、・・・が縦方向に沿って変化する態様に基づいて、横幅が不連続に増加する副走査位置（すなわち、耳の上付け根の縦方向の位置）を第１の位置とすると共に、第１の位置より下にあり、横幅が不連続に減少する副走査位置（すなわち、耳の下付け根の縦方向の位置）より一つ上の副走査位置を第２の位置として検出する。そして、顔横幅決定部９４は、第１の位置から第２の位置までの範囲内における各副走査位置の横幅のうち、最も大きい横幅を顔の横幅Ｗとして決定する。
【００９０】
図２０は、図１に示す実施形態の画像処理システムにおいて行われる処理を示すフローチャートである。図示のように、図示のように、本発明形態の画像処理システムにおいて、画像入力部１０により入力された顔写真画像Ｓ０に対して、まず、顔検出部２０により顔のおおよその位置および大きさを得るための顔検出が行われる（Ｓ１０、Ｓ１５）。顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１に対して、さらに目検出部３０により両目の位置が検出され（Ｓ３０）。そして、基準領域設定部６０により、両目の位置に基づいて、肌色領域を抽出するための基準領域が設定される（Ｓ３５）。目検出部３０と基準領域設定部６０の処理と並行して、平滑処理部５０により顔画像Ｓ１の平滑化処理が施されて平滑顔画像Ｓ２が得られる（Ｓ２０）。肌色領域抽出部７０は、基準領域設定部６０により設定された基準領域の平均色相角度αを算出し、顔画像Ｓ１から、色相角度と、この平均色相角度αとの差が所定の閾値以下である画素を肌色画素として抽出して、これらの肌色画素により構成される肌色領域を得る（Ｓ４０）。顔領域マスク画像生成部８０は、顔画像Ｓ１に対して、ノイズ除去や、不連続領域の除去などの処理を行って、顔領域マスク画像Ｓ５を得る（Ｓ４５）。顔横幅取得部９０は、まず、顔領域マスク画像Ｓ５に対して、顔の横方向と縦方向を夫々主走査方向と副走査方向とするスキャンを行って、各副走査位置における白い領域の横幅Ｗ１、Ｗ２、・・・を検出すると共に、これらの横幅Ｗ１、Ｗ２、・・・が縦方向に沿って変化する態様に基づいて、横幅が不連続に増加する副走査位置を第１の位置とし、第１の位置より下にあり、横幅が不連続に減少する副走査位置より一つ上の副走査位置を第２の位置として検出する。そして、第１の位置から第２の位置までの範囲内における各副走査位置の横幅のうち、最も大きい横幅を顔の横幅Ｗとして決定する（Ｓ５０）。
【００９１】
このように、本実施形態の画像処理システムは、人間の顔は、耳の上付け根から耳の下付け根までの範囲内の各縦方向の位置における横幅は顔の他の部分の横幅より大きいことに着目し、この範囲を検出すると共に、該範囲内の各位置における横幅のうちの、最も大きい横幅を顔の横幅として取得する。こうすることによって、確実かつ精確に顔の横幅を取得することができ、ひいては顔の横幅を必要とする処理、例えば顔の横幅を規定する規格の証明写真の作成のためのトリミング処理や、複数の顔写真画像における夫々の顔の大きさを統一することが必要な卒業アルバムの作成のためのトリミング処理などを可能とする。
【００９２】
また、本実施形態の画像処理システムにおいて、顔写真画像に写った顔の肌色領域を検出する際に、当該顔写真画像における顔の、確実に肌色である領域を基準領域に設定し、この基準領域の色と近似色を有する画素の領域を肌色領域として検出するようにしているので、人種、日焼け度合いなどによって肌色の個人差があるにも拘わらず、確実に肌色領域を検出することができ、ひいては顔の横幅を正確に検出することができる。
【００９３】
以上、本発明の画像処理方法および装置並びにそのためのプログラムの望ましい実施形態を説明したが、本発明の画像処理方法および装置並びにプログラムは、上述した実施形態に限らず、本発明の主旨から逸脱しない限り、種々の増減、変更を加えることができる。
【００９４】
例えば、肌色領域の検出方法としては、上述した実施形態の画像処理システムにおける肌色領域抽出部７０による手法以外に、他の手法を用いてもよい。具体的には、例えば、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値を夫々Ｒ、Ｇ、Ｂとし、「ｒ＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ），ｇ＝Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）」により表されるｒ、ｇを２つの座標軸とする２次元平面において、基準領域の各画素の画素値に基づいて設定された肌色範囲に含まれる色を有する画素を肌色画素として検出すればよい。肌色範囲は、例えば、基準領域の平均ｒ値、平均ｇ値を求め、この平均ｒ値を中心とする所定の範囲と、平均ｇ値を中心とする所定の範囲とを合わさった範囲を肌色範囲とするように設定すればよい。
【００９５】
また、顔の横幅を決定する際に、耳の上の付け根の位置における横幅と、耳の下の付け根の位置における横幅とのうちの、大きい方の横幅を顔の横幅として決定するようにしてもよい。
【００９６】
また、図１に示す実施形態の画像処理システムにおいて、顔の位置や、目の位置を自動的に検出するようにしているが、ユーザの手動により指定されたものを用いてもよい。
【００９７】
さらに、基準領域を設定する際に、図１に示す実施形態の画像処理システムによる方法に限らず、例えば、「肌色である領域」をユーザに指定させ、指定された領域を基準領域として設定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明の実施形態となる画像処理システムの構成を示すブロック図
【図２】顔検出部２０の構成を示すブロック図
【図３】目検出部３０の構成を示すブロック図
【図４】目の中心位置を説明するための図
【図５】（ａ）は水平方向のエッジ検出フィルタを示す図、（ｂ）は垂直方向のエッジ検出フィルタを示す図
【図６】勾配ベクトルの算出を説明するための図
【図７】（ａ）は人物の顔を示す図、（ｂ）は（ａ）に示す人物の顔の目および口付近の勾配ベクトルを示す図
【図８】（ａ）は正規化前の勾配ベクトルの大きさのヒストグラムを示す図、（ｂ）は正規化後の勾配ベクトルの大きさのヒストグラムを示す図、（ｃ）は５値化した勾配ベクトルの大きさのヒストグラムを示す図、（ｄ）は正規化後の５値化した勾配ベクトルの大きさのヒストグラムを示す図
【図９】第１の参照データの学習に用いられる顔であることが分かっているサンプル画像の例を示す図
【図１０】第２の参照データの学習に用いられる顔であることが分かっているサンプル画像の例を示す図
【図１１】顔の回転を説明するための図
【図１２】参照データの学習手法を示すフローチャート
【図１３】識別器の導出方法を示す図
【図１４】識別対象画像の段階的な変形を説明するための図
【図１５】基準領域の設定を説明するための図
【図１６】肌色領域抽出部７０の構成を示すブロック図
【図１７】顔領域マスク画像生成部８０の構成を示すブロック図
【図１８】顔領域マスク画像生成部８０の処理を説明するための図
【図１９】顔横幅取得部９０の構成を示すブロック図
【図２０】図１に示す実施形態の画像処理システムの処理を示すフローチャート
【符号の説明】
【００９９】
１０    画像入力部
２０    顔検出部
２２    第１の特徴量算出部
２４    顔検出実行部
３０    目検出部
３２    第２の特徴量算出部
３４    目検出実行部
４０    データベース
５０    平滑処理部
６０    基準領域設定部
７０    肌色領域抽出部
７２    基準領域特徴量算出部
７４    肌色画素抽出部
８０    顔領域マスク画像生成部
８２    ２値画像作成部
８４    ノイズ除去部
８６    横方向不連続領域除去部
９０    顔横幅取得部
９２    スキャン部
９４    顔横幅決定部
Ｓ０    顔写真画像
Ｓ１    顔画像
Ｓ２    平滑顔画像
Ｓ５    顔領域マスク画像
α    基準領域の平均色相角度
Ｅ１，Ｅ２    参照データ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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