(57)【要約】【課題】画像サンプル集合から得られた部分空間を利用して入力画像から特定オブジェクトの画像領域を検出する検出処理を高速化できる領域検出技術を提供する。【解決手段】領域検出装置では、顔(特定オブジェクト)の画像サンプル集合の主成分分析に基づく主成分空間を利用し、入力画像から切出された画像領域に顔が含まれるかを検出する。この検出では、画像領域のピクセルをベクトル化し、まず主成分空間を張る複数の基底ベクトルのうち１の基底ベクトルに射影して、主成分空間までの距離(DFFS)と主成分空間内での距離(DIFS)とを算出する。ここで、算出されたDFFS、DIFSが所定の範囲内にない場合には、画像領域内に顔がないとして他の基底ベクトルへの射影を打切る。その結果、特定オブジェクトに関する検出処理を高速化できる。【選択図】図６
2006092151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像から特定のオブジェクトに関する画像領域を検出する領域検出装置であって、
(a)前記画像に内包される検出エリアに対応した画像領域を、前記画像から抽出する抽出手段と、
(b)前記抽出手段で抽出された画像領域に関する特定の数値情報をベクトル化し、前記特定のオブジェクトに係る画像サンプル集合から得られた部分空間を張る複数の基底ベクトルのうち１の基底ベクトルに射影する射影手段と、
(c)前記射影手段で射影された結果に基づき、前記画像領域が前記特定のオブジェクトを含む領域であるか否かを判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする領域検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の領域検出装置において、
前記部分空間は、前記特定のオブジェクトの特徴を表現した特徴空間の直交補空間であることを特徴とする領域検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の領域検出装置において、
前記射影手段は、
(b-1)前記直交補空間の次元数が前記特徴空間の次元数より小さい場合に、前記直交補空間に関する１の基底ベクトルに射影する手段、
を有することを特徴とする領域検出装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の領域検出装置において、
前記射影手段は、
(b-2)前記画像サンプル集合の各サンプルを前記複数の基底ベクトルそれぞれに射影した場合において分散が大きくなる基底ベクトルの順に、各基底ベクトルに射影する手段と、
を有することを特徴とする領域検出装置。
【請求項５】
領域検出装置に内蔵されたコンピュータにおいて実行されることにより、当該領域検出装置を請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の領域検出装置として機能させることを特徴とする領域検出プログラム。
【請求項６】
入力された画像から特定のオブジェクトに関する画像領域を検出する領域検出方法であって、
(a)前記画像に内包される検出エリアに対応した画像領域を、前記画像から抽出する抽出工程と、
(b)前記抽出工程で抽出された画像領域に関する特定の数値情報をベクトル化し、前記特定のオブジェクトに係る画像サンプル集合から得られた部分空間を張る複数の基底ベクトルのうち１の基底ベクトルに射影する射影工程と、
(c)前記射影工程で射影された結果に基づき、前記画像領域が前記特定のオブジェクトを含む領域であるか否かを判定する判定工程と、
を備えることを特徴とする領域検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像から特定のオブジェクトに関する画像領域を検出する領域検出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な背景を持つ画像から特定物体(特定のオブジェクト)を含む領域を検出する検出方法については、例えば特許文献１に開示されている。この検出方法では、画像内に規定される矩形領域(ウィンドウ)を走査して画面全体に移動させつつ、ウィンドウで順次に切出される画像領域が特定物体を含むものであるかが判定される。この方法を、以下で具体的に説明する。
【０００３】
まず、ウィンドウ内の各ピクセルがベクトル化され、主成分空間に投影される。そして、主成分空間までの距離（ＤＦＦＳ：Distance From Feature Space）と主成分空間内での距離（ＤＩＦＳ：Distance In Feature Space）とを演算し、この演算結果に基づき特定物体を含む画像領域か否かを判断する。以上のように主成分空間への射影を行えば、単純なテンプレートマッチングによる検出方法に比べて、ロバストに物体を抽出できる。
【０００４】
上記の主成分空間については、あらかじめ多数収集した特定物体の画像サンプル群に関して主成分分析を行い、サンプル群に対するその空間への平均二乗残差が最小になるように構成された部分空間となっている。ここで、一般に特定物体の画像上での見え方は、例えば人の顔であれば個人や表情によって顔のパターンが変化するなど、様々な要因で変動するため、特定物体の検出においては、パターン変動の各モードに対応した多次元の主成分空間が抽出されることとなる。
【０００５】
【特許文献１】特開平８−３３９４４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の特許文献１の技術では、画像全体を走査するウィンドウで順次に切出される各画像領域に関して、多次元の主成分空間全体への射影が行われるため、演算時間が長くなるという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、画像サンプル集合から得られた部分空間を利用して入力画像から特定オブジェクトの画像領域を検出する検出処理を高速化できる領域検出技術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】
【０００８】
上記の課題を解決するため、請求項１の発明は、入力された画像から特定のオブジェクトに関する画像領域を検出する領域検出装置であって、(a)前記画像に内包される検出エリアに対応した画像領域を、前記画像から抽出する抽出手段と、(b)前記抽出手段で抽出された画像領域に関する特定の数値情報をベクトル化し、前記特定のオブジェクトに係る画像サンプル集合から得られた部分空間を張る複数の基底ベクトルのうち１の基底ベクトルに射影する射影手段と、(c)前記射影手段で射影された結果に基づき、前記画像領域が前記特定のオブジェクトを含む領域であるか否かを判定する判定手段とを備える。
【０００９】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明に係る領域検出装置において、前記部分空間は、前記特定のオブジェクトの特徴を表現した特徴空間の直交補空間である。
【００１０】
また、請求項３の発明は、請求項２の発明に係る領域検出装置において、前記射影手段は、(b-1)前記直交補空間の次元数が前記特徴空間の次元数より小さい場合に、前記直交補空間に関する１の基底ベクトルに射影する手段を有する。
【００１１】
また、請求項４の発明は、請求項１ないし請求項３のいずれかの発明に係る領域検出装置において、前記射影手段は、(b-2)前記画像サンプル集合の各サンプルを前記複数の基底ベクトルそれぞれに射影した場合において分散が大きくなる基底ベクトルの順に、各基底ベクトルに射影する手段とを有する。
【００１２】
また、請求項５の発明は、領域検出装置に内蔵されたコンピュータにおいて実行されることにより、当該領域検出装置を請求項１ないし請求項４のいずれかの発明に係る領域検出装置として機能させるプログラムである。
【００１３】
また、請求項６の発明は、入力された画像から特定のオブジェクトに関する画像領域を検出する領域検出方法であって、(a)前記画像に内包される検出エリアに対応した画像領域を、前記画像から抽出する抽出工程と、(b)前記抽出工程で抽出された画像領域に関する特定の数値情報をベクトル化し、前記特定のオブジェクトに係る画像サンプル集合から得られた部分空間を張る複数の基底ベクトルのうち１の基底ベクトルに射影する射影工程と、(c)前記射影工程で射影された結果に基づき、前記画像領域が前記特定のオブジェクトを含む領域であるか否かを判定する判定工程とを備える。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１ないし請求項６の発明によれば、画像から抽出された画像領域に関する特定の数値情報をベクトル化し、特定のオブジェクトに係る画像サンプル集合から得られた部分空間を張る複数の基底ベクトルのうち１の基底ベクトルに射影して、この射影結果に基づき画像領域が特定のオブジェクトを含む領域であるか否かを判定する。その結果、特定のオブジェクトに関する検出処理を高速化できる。
【００１５】
特に、請求項２の発明においては、部分空間が特定のオブジェクトの特徴を表現した特徴空間の直交補空間であるため、特定のオブジェクトを含まない画像領域に関する判定処理を高速化できる。
【００１６】
また、請求項３の発明においては、直交補空間の次元数が特徴空間の次元数より小さい場合に直交補空間に関する１の基底ベクトルに射影するため、より高速に検出処理を行える。
【００１７】
また、請求項４の発明においては、画像サンプル集合の各サンプルを複数の基底ベクトルそれぞれに射影した場合において分散が大きくなる基底ベクトルの順に、各基底ベクトルに射影するため、特定のオブジェクトか否かの判定処理を効率良く行える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
＜第１実施形態＞
＜領域検出装置の要部構成＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る領域検出装置１Ａの要部構成を示す概略図である。
【００１９】
領域検出装置１Ａは、例えばパーソナルコンピュータとして構成されており、顔などの特定オブジェクトに関する画像領域を入力画像から検出できる(後で詳述)。この領域検出装置１Ａは、箱状の形状を有する処理部１０と、操作部１１と、表示部１２とを備えている。
【００２０】
処理部１０の前面には、光ディスク９１を挿入するドライブ１０１と、メモリカード９２を挿入するドライブ１０２とが設けられている。
【００２１】
操作部１１は、マウス１１１とキーボード１１２とを有しており、ユーザからの領域検出装置１Ａに対する操作入力を受付ける。
【００２２】
表示部１２は、例えばＣＲＴで構成され、表示手段として機能する。
【００２３】
図２は、領域検出装置１Ａの機能ブロックを示す図である。
【００２４】
領域検出装置１Ａの処理部１０は、上記の操作部１１および表示部１２に接続する入出力Ｉ／Ｆ１３と、入出力Ｉ／Ｆ１３に伝送可能に接続する制御部１４とを備えている。また、処理部１０は、制御部１４に伝送可能に接続する記憶部１５と、入出力Ｉ／Ｆ１６と、顔領域検索部１７とを備えている。
【００２５】
入出力Ｉ／Ｆ１３は、操作部１１および表示部１２と制御部１４との間でデータの送受をコントロールするためのインターフェースである。
【００２６】
記憶部１５は、例えばハードディスクとして構成されており、顔領域の検出を行うための領域検出プログラムなどを格納する。
【００２７】
入出力Ｉ／Ｆ１６は、ドライブ１０１、１０２を介して、記録媒体である光ディスク９１、メモリカード９２に対するデータの入出力を行うためのインターフェースである。
【００２８】
顔領域検索部１７は、入力画像から顔領域(の候補)を検出するための部位である。
【００２９】
制御部１４は、コンピュータとして働くＣＰＵ１４１およびメモリ１４２を有しており、領域検出装置１Ａの動作を統括制御する部位である。この制御部１４で記憶部１５内の領域検出プログラムが実行されることにより、顔領域検索部１７などを制御して入力画像に関する顔検出を行える。
【００３０】
制御部１４のメモリ１４２には、光ディスク９１に記録されている顔の領域検出プログラムなどのプログラムデータを入出力Ｉ／Ｆ１６を介して格納することができる。これにより、この格納したプログラムを領域検出装置１Ａの動作に反映できる。
【００３１】
＜顔領域検出について＞
図３は、顔領域の検出を説明するための図である。
【００３２】
まず、画像入力部２１として機能する入出力Ｉ／Ｆ１６を介して、例えばデジタルカメラで撮影された画像が記録されたメモリカード９２から、領域検出装置１Ａに画像を入力する。
【００３３】
そして、顔領域検出部１７の画像領域切出し部１７１において、入力画像ＧＩから、矢印ＳＮのようにラスタスキャンされるウィンドウＷＤに対応した画像領域が切出される（図４参照）。
【００３４】
次に、前処理部１７２では、画像領域切出し部１７１で切出された画像領域に対して、マスキング処理を施すとともに、非顔領域の判別や輝度の正規化などの処理が行われる。
【００３５】
顔領域検索部１７の識別部１７３Ａでは、ウィンドウ内の画像領域のピクセルをベクトル化し、顔の特徴を表現した特徴空間に射影して顔領域であるか否かの判断が行われる。この顔領域の判定では、予め多数の顔画像サンプルを用いた統計的な学習により導き出された特徴空間(部分空間)を張る基底ベクトルやＤＦＦＳ・ＤＩＦＳの閾値が記憶される識別辞書１７４が参照される。
【００３６】
後処理部２２では、顔領域検索部１７で検出された入力画像内の顔候補の位置と大きさとについて、重複するものを統合し、最終的な検出枠ＦＲ(図４参照)が生成される。そして、後処理部２２での最終的な結果は、表示部１２に表示されることとなる。
【００３７】
＜領域検出装置１Ａの動作＞
図５は、領域検出装置１Ａの基本的な動作を示すフローチャートである。本動作は、制御部１４において記憶部１５内の領域検出プログラムが実行されることにより実施される。
【００３８】
まず、顔領域を検出したい画像が格納されるメモリカード９２をドライブ１０２に装着して画像読出しを行うことで、画像入力部２１に画像を入力する（ステップＳ１）。
【００３９】
次に、ステップＳ２では、画像領域切出し部１７１において、入力画像内に顔検出エリアに相当するウィンドウ領域を設定する。
【００４０】
具体的には、図４に示すように、入力画像ＧＩに内包される例えば２０×２０ピクセルの大きさのウィンドウＷＤをラスタ走査し、入力画像ＧＩの全体にわたってウィンドウＷＤの大きさに対応した画像領域を入力画像ＧＩから順次に切出すこととなる。
【００４１】
ステップＳ３では、前処理部１７２において、顔の特徴と関係がない背景の影響を除くために、ウィンドウＷＤによって抽出された画像領域の４隅などへのマスキング処理を行う。
【００４２】
ステップＳ４では、前処理部１７２において、ステップＳ３で処理された画像領域に対し、顔でない非顔領域であるか否かの判別を行う。この非顔領域の判別については、例えば特開２００３−２２４４１号公報（「領域抽出方法、領域抽出プログラム、領域抽出プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体、および領域抽出装置」）に記載される判別方法を利用し、低輝度で暗い画像領域などを非顔領域と判断する。ここで、非顔領域とされた画像領域は、破棄されることとなる。
【００４３】
ステップＳ５では、前処理部１７２において、ステップＳ４の動作により非顔領域として破棄されなかった画像領域に対して輝度の正規化処理を行う。例えば、画像領域内の輝度勾配を補正する平面当てはめ正規化や、全ての輝度レベルのところに同じ数の画素を割り当てるように輝度ヒストグラムを変換するヒストグラム平坦化処理が行われる。
【００４４】
ステップＳ６では、識別部１７３Ａにおいて、ステップＳ５の動作により平滑化された画像領域内の各ピクセルの輝度値(数値情報)をベクトル化し、特徴空間として主成分空間を利用した顔領域の判定処理を行う（後で詳述）。
【００４５】
ステップＳ７では、入力画像ＧＩの全体に対してウィンドウＷＤのスキャンが完了したかを判定する。ここで、スキャンが完了した場合には、ステップＳ８に進み、完了していない場合には、ウィンドウＷＤで切出す次の画像領域に対しての顔検出を行うため、ステップＳ２に戻る。
【００４６】
ステップＳ８では、ステップＳ６において顔が検出された顔領域の候補に対し、検出枠の決定を後処理部２２で行う。具体的には、位置が近い複数の顔領域候補は同じ顔が検出されているとして、これらの位置および大きさを平均化し、一つの検出枠に統合する。また、互いに重なる顔領域候補については、ＤＦＦＳやＤＩＦＳに基づいて１つの検出枠を選択し、他を誤検出とみなして削除する。
【００４７】
ステップＳ９では、ステップＳ８で決定された検出枠を、例えば図４の検出枠ＦＲのように顔領域の検出結果として表示部１２に表示する。
【００４８】
図６は、上記のステップＳ６に対応し、特徴空間での判定動作を示すフローチャートである。
【００４９】
ステップＳ１１では、ステップＳ５で輝度の正規化が行われた画像領域における各画素の輝度値をベクトル化する。ここでは、画像領域内の各画素を例えばラスタ走査の順番に並べたベクトルが定義される。
【００５０】
ステップＳ１２では、基底ベクトルの基底番号ｉに１を代入する。この基底ベクトルの番号について、簡単に説明する。
【００５１】
顔の画像サンプル集合に対して主成分分析を行って、主成分空間で正規直交化されたｎ個の基底ベクトルの組を｛ｅ1，ｅ2，・・・，ｅn｝と定義する。これらの基底ベクトルについては、共分散行列における固有値が大きい順(降順)、すなわち顔の画像サンプル集合の各サンプルをベクトル化しｎ個の基底ベクトルそれぞれに射影した場合において分散が大きくなる順にソートして、基底番号が付されている。
【００５２】
ステップＳ１３では、ｉ番目までの基底ベクトルｅiに関するＤＩＦＳの累積計算を行う。
【００５３】
例えば、基底番号ｉ＝１の場合では、ｅ1軸に対してのＤＩＦＳであるｓｕｂDIFS(1)が、次の式(１)のようにｌ2ノルムの二乗として算出される。
【００５４】
【数１】
2006092151.tif 000003
【００５５】
この式(１)において、(，)は内積を示し、ｘ0は平均ベクトルを示している。なお、以降の各式においても同様である。
【００５６】
上式(１)のｓｕｂDIFS(1)については、図７の概念図に示すように、ベクトル(ｘ−ｘ0)を基底ベクトルｅ1で規定される第１主成分方向に投影した場合の距離を表すこととなる。
【００５７】
ステップＳ１４では、ステップＳ１３で算出されたＤＩＦＳが所定の範囲内か否かを判定する。例えば、閾値εDIFSと比較され、この閾値εDIFSより大きいかが判断される。ここで、ＤＩＦＳが所定の範囲内の場合には、ステップＳ１５に進み、範囲外の場合には、画像領域が非顔領域であるとして、本サブルーチンを抜けステップＳ７に進む。
【００５８】
ステップＳ１５では、ｉ番目までの基底ベクトルｅiに関するＤＦＦＳの累積計算を行う。
【００５９】
例えば、基底番号ｉ＝１の場合では、ｅ1軸に対してのＤＦＦＳであるｓｕｂDFFS(1)が、次の式(２)のようにｌ2ノルムの二乗として算出される。
【００６０】
【数２】
2006092151.tif 000004
【００６１】
上式(２)のｓｕｂDFFS(1)については、図７の概念図に示すように、ベクトル(ｘ−ｘ0)と上記のｓｕｂDIFS(1)との差、つまり基底ベクトルｅ1で規定される第１主成分までの距離を表すこととなる。
【００６２】
ステップＳ１６では、ステップＳ１５で算出されたＤＦＦＳが所定の範囲内か否かを判定する。例えば、閾値εDFFSと比較され、この閾値εDFFSより小さいかが判断される。ここで、ＤＦＦＳが所定の範囲内の場合には、本サブルーチンを抜けてステップＳ７に進み、範囲外の場合には、ステップＳ１７に進む。
【００６３】
ステップＳ１７では、主成分空間を張るｎ個全ての基底ベクトルに関する計算が終了したかを判定する。ここで、計算が終了した場合には、ウィンドウＷＤで切出された画像領域内で顔検出されないとして、本サブルーチンを抜けてステップＳ７に進み、終了していない場合には、ステップＳ１８に進む。
【００６４】
ステップＳ１８では、基底番号ｉに(ｉ＋１)を代入する。
【００６５】
上記のステップＳ１３〜Ｓ１６の動作により、主成分空間を張る複数の基底ベクトルのうち１の基底ベクトルに射影した結果に基づき画像領域が顔を含む領域であるか否かを判定する、具体的にはＤＩＦＳが所定の閾値を越える場合には顔が存在しないとして、ＤＦＦＳが所定の閾値内にある場合には顔が存在するとして、他の基底ベクトルに関するＤＩＦＳおよびＤＦＦＳの演算を打切るため、処理の効率化を図れることとなる。
【００６６】
上記のステップＳ１３およびステップＳ１５について、基底番号がｊ(２≦ｊ＜ｎ)までのＤＩＦＳおよびＤＦＦＳの累積計算に関して、以下で簡単な補足説明を行う。
【００６７】
基底番号１〜ｊに対応する基底ベクトルの組を｛ｅ1，ｅ2，・・・，ｅj｝と規定し、それぞれのＤＩＦＳ、ＤＦＦＳを合計した部分ＤＩＦＳをｓDIFS(j)、部分ＤＦＦＳをｓDFFS(j)とする。
【００６８】
ここで、基底ベクトルｅj+1までを考慮した部分ＤＩＦＳであるｓDIFS(j+1)は、次の式（３）で算出される。
【００６９】
【数３】
2006092151.tif 000005
【００７０】
そして、上式(３)で算出された部分ＤＩＦＳのｓDIFS(j+1)は、ステップＳ１４において、閾値εDIFSより大きいか否かが判定され、閾値εDIFSより大きい場合には、非顔領域として破棄されることとなる。
【００７１】
一方、基底ベクトルｅj+1までを考慮した部分ＤＦＦＳであるｓDFFS(j+1)は、次の式（４）で算出される。
【００７２】
【数４】
2006092151.tif 000006
【００７３】
そして、上式(４)で算出された部分ＤＦＦＳのｓDFFS(j+1)は、ステップＳ１６において、閾値εDFFSより大きいか否かが判定され、閾値εDFFSより小さい場合には、顔領域として判断されることとなる。
【００７４】
以上の領域検出装置１Ａの動作により、主成分空間を張る各基底ベクトルに対するＤＩＦＳおよびＤＦＦＳを順次に演算し、演算結果に応じて他の基底ベクトルの演算を打切るため、顔検出処理を高速化できる。また、画像サンプル集合の分散が大きい基底ベクトルの順に射影するため、顔領域か否かの判定処理を効率よく行える。
【００７５】
なお、領域検出装置１Ａにおいては、顔の主成分空間を利用して顔検出を行うのは必須でなく、顔でないサンプル集合から得られた非顔の主成分空間を利用するようにしても良い。
【００７６】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態に係る領域検出装置１Ｂについては、図１〜２に示す第１実施形態の領域検出装置１Ａと類似の構成を有しているが、図３に示す識別部が異なっている。
【００７７】
すなわち、第２実施形態の識別部１７３Ｂは、次で説明する顔領域検出が行われる。
【００７８】
＜顔領域検出について＞
顔サンプル集合に対する主成分分析を行った結果、特徴空間としての主成分空間の次元数が、その直交補空間の次元数より高い場合には、直交補空間に関する各基底ベクトルへの射影計算、つまりＤＩＦＳおよびＤＦＦＳの計算を行うことで、処理の高速化を図れるが、これを利用して領域検出装置１Ｂの識別部１７３Ｂでは、顔検出を行うこととする。上記の直交補空間について、具体的に説明する。
【００７９】
顔サンプル集合から得られた主成分空間をＦ、その直交補空間をＦ⊥とすれば、特徴ベクトルの原空間Ｘは、次の式(５)で表わされる。
【００８０】
【数５】
2006092151.tif 000007
【００８１】
上記２つの部分空間を基底ベクトルを用いて表現すると、次の式(６)のようになる。
【００８２】
【数６】
2006092151.tif 000008
【００８３】
すなわち、基底番号１〜ｎの基底ベクトルによって主成分空間Ｆが規定され、基底番号(ｎ＋１)〜ｍの基底ベクトルによって直交補空間Ｆ⊥が規定される。ここで、ｍは、原空間Ｘの次元に対応した数となり、例えばウィンドウＷＤ内の画像領域を構成する画素の数から、マスク領域内の画素数を引き算した数に相当する。
【００８４】
ここで、ｎ＞(ｍ−ｎ)の場合、つまり主成分空間の次元数が直交補空間の次元数に比べて大きい場合には、主成分空間への射影計算より直交補空間への射影計算の方が、計算量が小さくなる。このような場合には、識別部１７３Ｂにおいて直交補空間を利用した顔領域の検出を行う。
【００８５】
以上の領域検出装置１Ｂの動作については、図５のフローチャートに示す第１実施形態の領域検出装置１Ａと同様の動作を行う。ただし、ステップＳ６の動作については、以下で説明する動作が行われる。
【００８６】
図８は、領域検出装置１Ｂにおける特徴空間での判定動作を示すフローチャートである。なお、本動作の前提として主成分空間の次元が直交補空間の次元より高いものとする。
【００８７】
ステップＳ２１では、図６のフローチャートに示すステップＳ１１と同様の動作を行う。
【００８８】
ステップＳ２２では、基底ベクトルの基底番号ｉにｎ＋１を代入する。これにより、主成分空間ではなく、直交補空間における第１番目の基底に対する射影計算を開始できる。
【００８９】
直交補空間の基底ベクトルについては、第１実施形態と同様に、顔の各サンプルを射影した場合の分散が大きくなる順にソートし、基底番号が付されている。
【００９０】
ステップＳ２３では、ｉ番目までの基底ベクトルｅiに関するＤＦＦＳの計算を行う。
【００９１】
例えば、直交補空間の第１番目の基底に対応する基底番号ｉ＝ｎ＋１の場合では、ｅn+1軸に対してのＤＦＦＳであるｓｕｂDFFS(n+1)が、次の式(７)のようにｌ2ノルムの二乗として算出される。
【００９２】
【数７】
2006092151.tif 000009
【００９３】
ステップＳ２４では、ステップＳ２３で算出されたＤＦＦＳが所定の範囲内か否かを判定する。例えば、閾値εDFFSと比較され、この閾値εDFFSより大きいかが判断される。ここで、ＤＦＦＳが所定の範囲内の場合には、ステップＳ２５に進み、範囲外の場合には、非顔領域として本サブルーチンを抜けステップＳ７に進む。
【００９４】
ステップＳ２５では、ｉ番目までの基底ベクトルｅiに関するＤＩＦＳの計算を行う。
【００９５】
例えば、基底番号ｉ＝ｎ＋１の場合では、ｅn+1軸に対してのＤＩＦＳであるｓｕｂDIFS(n+1)が、次の式(８)のようにｌ2ノルムの二乗として算出される。
【００９６】
【数８】
2006092151.tif 000010
【００９７】
ステップＳ２６では、ステップＳ２５で算出されたＤＩＦＳが所定の範囲内か否かを判定する。例えば、閾値εDIFSと比較され、この閾値εDIFSより小さいかが判断される。ここで、ＤＩＦＳが所定の範囲内の場合には、ステップＳ２７に進み、範囲外の場合には、本サブルーチンを抜けてステップＳ７に進む。
【００９８】
ステップＳ２７では、直交補空間を張る(ｍ−ｎ)個全ての基底ベクトルに関する計算が終了したかを判定する。ここで、計算が終了した場合には、ウィンドウＷＤで切出された画像領域で顔が検出されたとして、本サブルーチンを抜けてステップＳ７に進み、終了していない場合には、ステップＳ２８に進む。
【００９９】
ステップＳ２８では、基底番号ｉに(ｉ＋１)を代入する。
【０１００】
上記のステップＳ２３〜Ｓ２６の動作により、ＤＩＦＳまたはＤＦＦＳが所定の閾値を超える場合には顔が存在しないと判断して、他の基底ベクトルに関するＤＩＦＳおよびＤＦＦＳの演算を打切るため、処理の効率化を図れることとなる。
【０１０１】
上記のステップＳ２３およびステップＳ２５について、基底番号がｊ(ｎ＋２≦ｊ＜ｍ)までのＤＦＦＳおよびＤＩＦＳの計算に関して、以下で簡単な補足説明を行う。
【０１０２】
基底番号(ｎ＋１)〜ｊに対応する基底ベクトルの組を｛ｅn+1，ｅn+2，・・・，ｅj｝と規定し、それぞれのＤＦＦＳ、ＤＩＦＳを合計した部分ＤＦＦＳをｓDFFS(j)、部分ＤＩＦＳをｓDIFS(j)とする。
【０１０３】
ここで、基底ベクトルｅj+1までを考慮した部分ＤＦＦＳであるｓDFFS(j+1)は、次の式（９）で算出される。
【０１０４】
【数９】
2006092151.tif 000011
【０１０５】
そして、上式(９)で算出された部分ＤＦＦＳのｓDFFS(j+1)は、ステップＳ２４において、閾値εDFFSより大きいか否かが判定され、閾値εDFFSより小さい場合には、顔領域として判断されることとなる。
【０１０６】
一方、基底ベクトルｅj+1軸までを考慮した部分ＤＩＦＳであるｓDIFS(j+1)は、次の式（１０）で算出される。
【０１０７】
【数１０】
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【０１０８】
そして、上式(１０)で算出された部分ＤＩＦＳのｓDIFS(j+1)は、ステップＳ２６において、閾値εDIFSより大きいか否かが判定され、閾値εDIFSより大きい場合には、非顔領域として破棄されることとなる。
【０１０９】
以上の領域検出装置１Ｂの動作により、直交補空間を張る各基底ベクトルに対するＤＩＦＳおよびＤＦＦＳを順次に演算し、演算結果に応じて他の基底ベクトルの演算を打切るため、非顔の判定処理を高速化できる。さらに、直交補空間の次元数が主成分空間の次元数より小さい場合には直交補空間への射影計算を行うと、より高速な処理を行えることとなる。
【０１１０】
＜変形例＞
◎上記の各実施形態においては、メモリカードなどの記録媒体から画像入力するのは必須でなく、領域検出装置に接続されるデジタルカメラやスキャナから画像を入力するようにしても良い。
【０１１１】
◎上記の各実施形態においては、入力画像に対してウィンドウの走査を行うだけでなく、入力画像に基づき解像度の異なる複数の画像を作成し、これらの画像に対して順次にウィンドウを走査するようにしても良い。このように画像ピラミッドを生成することにより、入力画像に対して大きさの異なる顔を検出する場合でも、確実な顔検出を行えることとなる。
【０１１２】
◎上記の各実施形態においては、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置で顔領域の検出を行うのは必須でなく、デジタルカメラに顔領域の検出機能を持たせるようにしても良い。
【０１１３】
◎上記の各実施形態においては、人間の顔を検出するのは必須でなく、人間の臓器や顔の部位(例えば目や口)、自動車などの特定のオブジェクトを検出するようにしても良い。
【０１１４】
◎上記の各実施形態における特徴空間については、主成分分析を利用して生成するのは必須でなく、判別分析などを利用して生成するようにしても良い。
【０１１５】
◎上記の各実施形態に顔領域の検出については、顔サンプル集合から得られる主成分空間を利用するのは必須でなく、擬似顔(顔に近い非顔)サンプル集合から得られる主成分空間を利用しても良い。例えば、部分空間法であるクラフィック法や投影距離法を用いて顔検出する場合には、顔の主成分空間および疑似顔の主成分空間までの２つのＤＦＦＳが比較される。これにより、顔の主成分空間までのＤＦＦＳを計算した後、擬似顔空間との距離の比較を高速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】本発明の第１実施形態に係る領域検出装置１Ａの要部構成を示す概略図である。
【図２】領域検出装置１Ａの機能ブロックを示す図である。
【図３】顔領域の検出を説明するための図である。
【図４】ウィンドウＷＤによる画像領域の抽出を説明するための図である。
【図５】領域検出装置１Ａの基本的な動作を示すフローチャートである。
【図６】特徴空間での判定動作を示すフローチャートである。
【図７】ＤＩＦＳおよびＤＦＦＳを説明するための概念図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係る領域検出装置１Ｂにおける特徴空間での判定動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１７】
１Ａ、１Ｂ  領域検出装置
１２  表示部
１７  顔領域検索部
１７１  画像領域切出し部
１７２  前処理部
１７３Ａ、１７３Ｂ  識別部
１７４  識別辞書
２２  後処理部
９１  メモリカード
ＧＩ  入力画像
ＷＤ  ウィンドウ
【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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