(57)【要約】【課題】入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出すること。【解決手段】修正入力画像生成部５０１は、顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成し、顔検出部５０６は、生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する。【選択図】        図２
2006065816.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の特徴ベクトルを所定の顔画像の特徴ベクトルと比較して前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する顔検出装置であって、
前記顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成する修正入力画像生成手段と、
前記修正入力画像生成手段により生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと前記顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する検出手段と、
を備えたことを特徴とする顔検出装置。
【請求項２】
前記修正入力画像生成手段は、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の顔検出装置。
【請求項３】
前記検出手段は、前記修正入力画像の正規化特徴ベクトルと前記顔画像の正規化特徴ベクトルのベクトル距離の逆数に基づいて前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出することを特徴とする請求項１または２に記載の顔検出装置。
【請求項４】
前記入力画像を拡大縮小する拡大縮小手段をさらに備え、前記修正入力画像生成手段は、前記拡大縮小手段により拡大または縮小された入力画像に前記画像ノイズを付加して修正入力画像を生成することを特徴とする請求項１、２または３に記載の顔検出装置。
【請求項５】
前記修正入力画像生成手段は、前記入力画像に前記画像ノイズを付加した修正入力画像を拡大縮小する修正入力画像拡大縮小手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１、２または３に記載の顔検出装置。
【請求項６】
前記所定の顔画像は、複数人の顔画像を平均化した平均顔であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の顔検出装置。
【請求項７】
入力画像の特徴ベクトルを所定の顔画像の特徴ベクトルと比較して前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する顔検出方法であって、
前記顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成する修正入力画像生成工程と、
前記修正入力画像生成工程により生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと前記顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する検出工程と、
を含んだことを特徴とする顔検出方法。
【請求項８】
前記修正入力画像生成工程は、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成することを特徴とする請求項７に記載の顔検出方法。
【請求項９】
入力画像の特徴ベクトルを所定の顔画像の特徴ベクトルと比較して前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する顔検出プログラムであって、
前記顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成する修正入力画像生成手順と、
前記修正入力画像生成手順により生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと前記顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する検出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする顔検出プログラム。
【請求項１０】
前記修正入力画像生成手順は、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成することを特徴とする請求項９に記載の顔検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像の特徴ベクトルを所定の顔画像の特徴ベクトルと比較して入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する顔検出装置、顔検出方法および顔検出プログラムに関し、特に、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができる顔検出装置、顔検出方法および顔検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人の顔を撮像した顔画像を用いて本人認証をおこなう顔認証技術が知られている。かかる顔認証をおこなうには、入力画像から人の顔の領域（以下「顔領域」と言う）を背景と区別して検出する必要がある。
【０００３】
このため、特許文献１には、入力画像の肌色領域の有無を判定し、背景等の影響による誤検出を減らし、効率的に入力画像中から人間の顔を見つける技術が開示されている。また、特許文献２には、肌色領域を抽出し、抽出した肌色領域を楕円領域で近似して、少ない演算量でリアルタイムに楕円領域が顔領域か否かを判断する技術が開示されている。すなわち、これらの特許文献１および２のものは、人の顔が肌色であるという点に着目して、適正に顔領域を検出できるようにしている。
【０００４】
また、特許文献３には、２つのカメラの検出結果を統合することにより該カメラからの距離や撮影条件に依らず安定した顔検出をおこなう技術が開示されている。すなわち、この特許文献３では、複数のカメラを用いることにより撮影環境に起因する誤検出を防止するようにしたものである。
【０００５】
さらに、特許文献４には、各顔パーツらしさを求めた後、それらの結果を位置のバラツキを考慮して統合することにより、顔検出の信頼性を向上させるようにした技術が開示されている。すなわち、この特許文献４のものは、顔を形成する各パーツに着目して背景部分ではなく顔部分を抽出している。
【０００６】
【特許文献１】特開平９−５０５２８号公報
【特許文献２】特開平１１−１８５０２６号公報
【特許文献３】特開２００３−２１６９３５号公報
【特許文献４】特開２００４−５４４４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１および２によれば、肌色という色彩に着目しているので入力画像がカラー画像である場合にしか適用することができず、入力画像が白黒画像である場合には適用できないという問題がある。また、たとえ入力画像がカラー画像であったとしても、たとえば肌色の壁を背景として顔を撮像したような場合には、誤って風景領域を顔領域として検出してしまう可能性もある。
【０００８】
また、上記特許文献３によれば、撮影環境の影響を低減できるものの、背景をなす壁に縦横方向のシミなどが付着しているような場合には、背景領域を顔領域として誤って検出してしまう可能性がある。さらに、上記特許文献４についても、背景をなす壁に目や口などの顔のパーツに似たシミが付着しているような場合には、同様の問題が発生してしまう可能性がある。
【０００９】
そもそも、これらの特許文献１〜４は、入力画像に顔領域が含まれていることを前提としてなされたものであり、入力画像中に顔領域が存在しない場合を対象とはしていないが、実際には、背景がやや複雑であれば入力画像中の背景領域を誤って顔領域と誤判定してしまうようなケースが多いため、かかる問題をいかにして解決するかが問題となる。
【００１０】
本発明は、上記課題（問題点）を解決するためになされたものであって、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができる顔検出装置、顔検出方法および顔検出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】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、入力画像の特徴ベクトルを所定の顔画像の特徴ベクトルと比較して前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する顔検出装置であって、前記顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成する修正入力画像生成手段と、前記修正入力画像生成手段により生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと前記顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する検出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記発明において、前記修正入力画像生成手段は、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、前記検出手段は、前記修正入力画像の正規化特徴ベクトルと前記顔画像の正規化特徴ベクトルのベクトル距離の逆数に基づいて前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、上記発明において、前記入力画像を拡大縮小する拡大縮小手段をさらに備え、前記修正入力画像生成手段は、前記拡大縮小手段により拡大または縮小された入力画像に前記画像ノイズを付加して修正入力画像を生成することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、上記発明において、前記修正入力画像生成手段は、前記入力画像に前記画像ノイズを付加した修正入力画像を拡大縮小する修正入力画像拡大縮小手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、上記発明において、前記所定の顔画像は、複数人の顔画像を平均化した平均顔であることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、入力画像の特徴ベクトルを所定の顔画像の特徴ベクトルと比較して前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する顔検出方法であって、前記顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成する修正入力画像生成工程と、前記修正入力画像生成工程により生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと前記顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する検出工程とを含んだことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記発明において、前記修正入力画像生成工程は、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、入力画像の特徴ベクトルを所定の顔画像の特徴ベクトルと比較して前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する顔検出プログラムであって、前記顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成する修正入力画像生成手順と、前記修正入力画像生成手順により生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと前記顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて前記入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する検出手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、上記発明において、前記修正入力画像生成手順は、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成し、生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出するよう構成したので、顔検出装置は、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができるという効果を奏する。
【００２２】
また、本発明によれば、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成するよう構成したので、顔検出装置は、修正入力画像を容易に生成できるという効果を奏する。
【００２３】
また、本発明によれば、修正入力画像の正規化特徴ベクトルと顔画像の正規化特徴ベクトルのベクトル距離の逆数に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出するよう構成したので、顔検出装置は、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができるという効果を奏する。
【００２４】
また、本発明によれば、入力画像を拡大縮小し、拡大または縮小された入力画像に画像ノイズを付加して修正入力画像を生成するよう構成したので、顔検出装置は、入力画像に付加する画像ノイズの効果を容易に変更できるという効果を奏する。
【００２５】
また、本発明によれば、入力画像に画像ノイズを付加した修正入力画像を拡大縮小するよう構成したので、顔検出装置は、入力画像に付加した画像ノイズの効果を変えずに拡大縮小できるという効果を奏する。
【００２６】
また、本発明によれば、所定の顔画像は、複数人の顔画像を平均化した平均顔であるよう構成したので、顔検出装置は、入力画像中に顔領域が含まれているか否かをより正確に検出することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に、本発明に係る顔検出装置の実施例１および２を図面に基づいて以下に説明する。本発明は、これらの実施例に示すように画像ノイズを付加することがポイントである。
・  実施例１は、拡大縮小処理する前の入力画像に斜線を画像ノイズとして付加する場合について説明する。
・  実施例２は、拡大縮小処理した後の入力画像に斜線を画像ノイズとして付加する場合について説明する。
なお、本発明は、これらの実施例により限定されるものではない。
【実施例１】
【００２８】
本実施例１では、拡大縮小処理する前の入力画像に斜線を画像ノイズとして付加する場合について説明する。以下においては、（１−１）顔検出装置の概要と主要な特徴、（１−２）顔検出装置の構成、（１−３）顔検出装置の顔検出手順の順番に説明する。
【００２９】
（１−１）顔検出装置の概要と主要な特徴
まず、図１−１、図１−２および図２を参照して、顔検出装置１の概要と主要な特徴について説明する。図１−１および図１−２は、本発明に係る顔検出装置１の原理を説明する図である。また、図２は、実施例１に係る顔検出装置１の構成を示す機能ブロック図である。
【００３０】
図１−１に示すように、本発明に係る顔検出装置１は、入力画像の特徴ベクトルを所定の顔画像の特徴ベクトルと比較して入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する装置であり、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができることを特徴とする。
【００３１】
また、図１−２および図２に示すように、修正入力画像生成部５０１は、顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを前記入力画像に付加して修正入力画像を生成し、顔検出部５０６は、生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出することとしたので、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができる。
【００３２】
さらに具体的に説明すると、風景画像から顔画像が誤検出されるのは、図１−１に示すように、風景画像の濃度変化が顔画像と類似し、特徴ベクトルを正規化すると、（実線で示された）正規化された入力画像特徴ベクトルと（破線で示された）顔テンプレート特徴ベクトルとの距離が近くなってしまうためである。
【００３３】
そこで、図１−２に示すように、画像ノイズ、例えば、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成すると、風景画像は、斜線によって顔としての特徴量が抑制されるが、顔画像は、斜線によって顔としての特徴が抑制されることが少ない。結果的に、風景画像は、顔画像に比べて、正規化後の修正入力画像特徴ベクトルと顔テンプレート特徴ベクトルとの距離が大きくなる。このことを利用して顔画像と風景画像を識別すると、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができる。
【００３４】
（１−２）顔検出装置の構成
次に、図２を参照して、実施例１に係る顔検出装置１の構成について説明する。顔検出装置１は、撮像部１０、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、制御部５０を有する。撮像部１０は、ＣＣＤ（  Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）などを利用したカメラであり、アナログの画像信号をデジタルの画像データに変換して、制御部５０に出力する。また、入力部２０は、ユーザの要求や指示を入力する入力装置であり、キーボードやマウスなどである。また、表示部３０は、入力画像や画像ノイズを付加した入力画像を表示する表示装置であり、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）などである。
【００３５】
記憶部４０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などのメモリであり、顔テンプレート特徴ベクトルを記憶する顔テンプレート特徴ベクトル記憶部４０１、複数の入力画像を記憶する入力画像記憶部４０２を有する。なお、顔テンプレートとは、顔画像を検出する基準となる所定の顔画像であり、例えば、所定の顔画像は、複数人の顔画像を平均化した平均顔である。このように、所定の顔画像は、複数人の顔画像を平均化した平均顔であることとしたので、顔検出装置１は、入力画像中に顔領域が含まれているか否かをより正確に検出することができる。
【００３６】
制御部５０は、修正入力画像生成部５０１、画像拡大縮小処理部５０２、特徴量抽出部５０３、特徴ベクトル算出部５０４、ベクトル距離算出部５０５、顔検出部５０６を有する。修正入力画像生成部５０１は、顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成する生成部である。また、修正入力画像生成部５０１は、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成する。
【００３７】
このように、修正入力画像生成部５０１は、所定方向の斜線を所定の間隔で並べた画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成することとしたので、顔検出装置１は、修正入力画像を容易に生成できる。
【００３８】
画像拡大縮小処理部５０２は、所定の倍率のアフィン変換によって修正入力画像を拡大縮小し、修正入力画像を顔テンプレートの画像サイズに合わせる。本実施例１では、０．８倍のアフィン変換で修正入力画像を縮小処理する。
【００３９】
このように、画像拡大縮小処理部５０２は、入力画像に画像ノイズを付加した修正入力画像を拡大縮小することとしたので、顔検出装置１は、入力画像に付加した画像ノイズの効果を変えずに拡大縮小できる。
【００４０】
ここで、図３−１および図３−２を参照して、実施例１に係る顔検出装置１の修正入力画像として風景画像の一例および顔画像の一例について説明する。図３−１は、実施例１に係る顔検出装置１の修正入力画像として風景画像の一例を示す図であり、図３−２は、実施例１に係る顔検出装置１の修正入力画像として顔画像の一例を示す図である。図３−１および図３−２に付加された斜線の方向は、例えば、４５度、斜線の間隔は、例えば、４５画素である。
【００４１】
図２の説明に戻ると、特徴量抽出部５０３は、縮小処理した修正入力画像に複数の振幅、例えば、４方向の振幅のガボールフィルタをかけて特徴量、すなわち画像の輪郭線の抽出を行う処理部である。また、特徴ベクトル算出部５０４は、特徴量抽出部５０３によって複数の修正入力画像から抽出された特徴量をサンプリングして特徴ベクトルを算出し、算出した特徴ベクトルを正規化する算出部である。例えば、特徴ベクトル算出部５０４は、４枚の修正入力画像からそれぞれ５×５の特徴量をサンプリングして１００次元の特徴ベクトルを算出し、算出した特徴ベクトルを正規化する。
【００４２】
ベクトル距離算出部５０５は、特徴ベクトル算出部５０４によって算出された修正入力画像の特徴ベクトルと顔テンプレート特徴ベクトル記憶部４０１に記憶されている顔テンプレート特徴ベクトルとのベクトル距離を算出する算出部である。
【００４３】
顔検出部５０６は、修正入力画像生成部５０１により生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する検出部である。また、顔検出部５０６は、修正入力画像の正規化特徴ベクトルと顔画像の正規化特徴ベクトルのベクトル距離の逆数を評価値と設定して、設定した評価値に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出する。例えば、顔検出部５０６は、評価値が所定の閾値以上、例えば、０．５以上である場合に顔画像として検出する。
【００４４】
このように、顔検出部５０６は、修正入力画像の正規化特徴ベクトルと顔画像の正規化特徴ベクトルのベクトル距離の逆数に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出することとしたので、顔検出装置１は、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができる。
【００４５】
（１−３）顔検出装置の顔検出手順
次に、図４を参照して、図２に示す顔検出装置１の顔検出手順について説明する。図４は、図２に示す顔検出装置１の顔検出手順を示すフローチャートである。同図に示すように、顔検出装置１が起動し、撮像部１０は、複数の画像を撮影し、入力して、入力画像記憶部４０２に記憶する（ステップＳ３０１）。また、これらの画像は、スキャナなどの図示しない入力装置を用いて入力することもできる。
【００４６】
そして、修正入力画像生成部５０１は、入力画像記憶部４０２から取出された入力画像にデジタル処理を行い、所定方向の斜線を所定の間隔、例えば、４５度の方向の斜線を４５画素の間隔で並べた画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成する（ステップＳ３０２）。さらに、画像拡大縮小処理部５０２は、修正入力画像を所定の倍率、例えば、０．８倍のアフィン変換によって縮小処理する（ステップＳ３０３）。
【００４７】
そして、特徴量抽出部５０３は、縮小処理された修正入力画像に複数の方向の振幅、例えば、４方向の振幅のガボールフィルタをかけて画像の特徴量、すなわち輪郭線を抽出する（ステップＳ３０４）。さらに、特徴ベクトル算出部５０４は、特徴量抽出部５０３によって複数の修正入力画像から抽出された特徴量をサンプリングして特徴ベクトルを算出し、正規化する（ステップＳ３０５）。例えば、特徴ベクトル算出部５０４は、４枚の修正入力画像からそれぞれ５×５の特徴量をサンプリングして１００次元の特徴ベクトルを算出し、算出した特徴ベクトルを正規化する。
【００４８】
そして、ベクトル距離算出部５０５は、修正入力画像の特徴ベクトルと顔テンプレートの特徴ベクトルとのベクトル距離を算出し（ステップＳ３０６）、顔検出部５０６は、ベクトル距離の逆数を算出し、評価値として設定する（ステップＳ３０７）。さらに、顔検出部５０６は、所定の数の入力画像の顔検出処理を終了したか否かを確認する（ステップＳ３０８）。
【００４９】
その結果、所定の数の入力画像の顔検出処理を終了していない場合は（ステップＳ３０８肯定）、顔検出部５０６は、ステップＳ３０３に戻って、ステップＳ３０３〜スッテップＳ３０７の手順を繰り返す。一方、所定の数の入力画像の顔検出処理を終了した場合は（ステップＳ３０８肯定）、顔検出部５０６は、所定の数の入力画像の評価値の中で最も高い評価値を取得する（ステップＳ３０９）。
【００５０】
そして、顔検出部５０６は、取得された評価値が閾値以上であるか否かを検出する（ステップＳ３１０）。その結果、取得された評価値が閾値以上である場合は（ステップＳ３１０肯定）、顔検出部５０６は、顔領域が存在すると判定する（ステップＳ３１１）。一方、取得された評価値が閾値未満である場合は（ステップＳ３１０否定）、顔検出部５０６は、顔領域が存在しないと判定する（ステップＳ３１２）。
【００５１】
上記一連の処理をおこなうことにより、顔検出装置１は、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができる。なお、ここでは、ガボールフィルタを用いて特徴量を抽出したが、微分フィルタを用いて特徴量を抽出することもできる。
【００５２】
上述してきたように、本実施例１では、修正入力画像生成部５０１は、顔画像の特徴ベクトルとベクトル方向が異なる所定の画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成し、顔検出部５０６は、生成された修正入力画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルと顔画像の特徴ベクトルを正規化した正規化特徴ベクトルのなす角度に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出することとしたので、顔検出装置１は、入力画像中に顔領域が含まれているか否かを効率的に検出することができる。
【実施例２】
【００５３】
ところで、上記実施例１では、拡大縮小処理する前の入力画像に斜線を画像ノイズとして付加する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるもではなく、拡大縮小処理した後の入力画像に斜線を画像ノイズとして付加する場合に適用できる。そこで、本実施例２では、拡大縮小処理した後の入力画像に斜線を画像ノイズとして付加する場合について説明する。なお、本実施例２の機能ブロック図は、実施例１の機能ブロック図と同じであるので、説明は省略する。
【００５４】
まず、図５を参照して、実施例２に係る顔検出装置１の顔検出手順について説明する。図５は、実施例２に係る顔検出装置１の顔検出手順を示すフローチャートである。図５のフローチャートのステップＳ６０４〜ステップＳ６１２は、図４のフローチャートのステップＳ３０４〜ステップＳ３１２と同じであるので、ステップＳ６０１〜ステップＳ６０３について説明する。
【００５５】
同図に示すように、顔検出装置１が起動し、撮像部１０は、複数の画像を撮影し、入力して、入力画像記憶部４０２に記憶する（ステップＳ６０１）。また、これらの画像は、スキャナなどの図示しない入力装置を用いて入力することもできる。
【００５６】
そして、画像拡大縮小処理部５０２は、斜線を付加された入力画像を所定の倍率、例えば、０．８倍のアフィン変換によって縮小処理する（ステップＳ６０２）。さらに、修正入力画像生成部５０１は、入力画像記憶部４０２から取出された入力画像にデジタル処理を行い、所定方向の斜線を所定の間隔、例えば、４５度の方向の斜線を４５画素の間隔で並べた画像ノイズを入力画像に付加して修正入力画像を生成する（ステップＳ６０３）。
【００５７】
上述してきたように、本実施例２では、修正入力画像生成部５０１は、入力画像を拡大縮小し、拡大または縮小された入力画像に画像ノイズを付加して修正入力画像を生成することとしたので、顔検出装置１は、入力画像に付加する画像ノイズの効果を容易に変更できる。
【００５８】
ところで、本実施例１および２では、修正入力画像の正規化特徴ベクトルと顔画像の正規化特徴ベクトルのベクトル距離の逆数を評価値と設定して、設定した評価値に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出したが、本発明はこれに限定されるものではなく、修正入力画像の正規化特徴ベクトルと顔画像の正規化特徴ベクトルの成す角度を評価値と設定して、設定した評価値に基づいて入力画像に顔領域が存在するか否かを検出することもできる。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
以上のように、本発明にかかる顔検出装置は、顔認識装置全般に有用であり、特に、顔認証装置に適している。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１−１】本発明に係る顔検出装置の原理を説明する図である。
【図１−２】本発明に係る顔検出装置の原理を説明する図である。
【図２】実施例１に係る顔検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３−１】実施例に係る顔検出装置の修正入力画像として風景画像の一例を示す図である。
【図３−２】実施例に係る顔検出装置の修正入力画像として顔画像の一例を示す図である。
【図４】図２に示す顔検出装置の顔検出手順を示すフローチャートである。
【図５】実施例２係る顔検出装置の顔検出手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１        顔検出装置
１０      撮像部
２０      入力部
３０      表示部
４０      記憶部
４０１    顔テンプレート特徴ベクトル記憶部
４０２    入力画像記憶部
５０      制御部
５０１    修正入力画像生成部
５０２    画像拡大縮小処理部
５０３    特徴量算出部
５０４    特徴ベクトル抽出部
５０５    ベクトル距離算出部
５０６    顔検出部
【図１−１】
2006065816.tif 000003
【図１−２】
2006065816.tif 000004
【図２】
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【図３−１】
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【図３−２】
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【図４】
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【図５】
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