(57)【要約】【課題】  検出対象画像の中から、人物顔を識別する方法は、平均的な顔画像のテンプレートを用いて、この検出対象画像とのマッチングを行うことで、顔画像を検出していたが、顔の向きが変化した場合、顔の検出もれが生じることがあり、これを防ぐために、テンプレートの基準を緩和すると、顔以外の画像を顔として誤検出するという問題があった。【解決手段】  顔画像検出装置１は、検出対象領域として読み取る画像読取手段１０と、正規化した画像を複数のブロックに分割して、当該ブロック毎に画像特徴量の代表値を算出し、当該代表値から画像特性の特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段３０と、前記特徴ベクトルが示す前記画像特性に基づいて、前記検出対象領域内に顔画像が存在するか否かを、異なる基準で識別する少なくとも２つ以上の識別手段５０と、前記特徴ベクトルに応じて、前記識別手段を選択する識別手段選択部４０とを備える。【選択図】      図１
2006048322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクト画像が含まれているか否かが判明していない検出対象画像中に、オブジェクト画像が存在するか否かを検出するオブジェクト画像検出装置であって、
前記検出対象画像の所定の領域を検出対象領域として読み取る画像読取手段と、
所定の大きさで正規化した前記検出対象領域の画像を複数のブロックに分割して、当該ブロック毎に所定の画像特性を示す画像特徴量の代表値を算出し、当該代表値から前記検出対象領域内における当該画像特性の特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトルが示す前記画像特性に基づいて、前記検出対象領域内にオブジェクト画像が存在するか否かを、異なる基準で識別する少なくとも２つ以上の識別手段とを備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記特徴ベクトルが示す前記画像特性の統計的な特徴に応じて、前記識別手段を選択する識別手段選択部を更に備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項３】
請求項１乃至２のいずれかに記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記特徴ベクトル生成手段は、
前記検出対象領域内の画像を所定の大きさで正規化する正規化部と、
前記画像を前記所定の画像特性で数値化して算出する画像特性算出部と、
前記検出対象領域を複数のブロックに分割して、前記数値化された数値の平均値又は分散値を当該ブロック毎に算出する平均・分散値算出部とを備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記画像特性算出部は、前記検出対象領域内の画像を構成する各画素における輝度値を算出する輝度算出部を備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記画像特性算出部は、前記検出対象領域内のエッジの強度を算出するエッジ強度算出部を備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項６】
請求項５に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記エッジの強度は、前記検出対象領域内の画像を構成する各画素におけるＳｏｂｅｌのオペレータを用いて算出されることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記識別手段は、予め複数の学習用のサンプルオブジェクト画像とサンプル非オブジェクト画像を学習したサポートベクタマシンから成ることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記識別器は、前段の識別器と、後段の識別器とから成り、
前記前段の識別器は、前記後段の識別器よりも高速に識別処理が可能であり、
前記後段の識別器は、前記前段の識別器よりも高精度で識別処理が可能であることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項９】
請求項８に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記後段の識別器は、前記前段の識別器で識別可能な前記特徴ベクトルを対象に識別することを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１０】
請求項８乃至９のいずれかに記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記前段の識別器は、前記サポートベクタマシンの識別関数として、線形のカーネル関数を備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１１】
請求項８乃至１０のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記後段の識別器は、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備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記識別器は、一方の識別器と、前記一方の識別器の後段に配置された他方の識別器とから成り、
それぞれの前記識別器は、それぞれ異なる前記画像特性に基づいて識別することを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記他方の識別器は、前記学習用のオブジェクト画像と、
前記一方の識別器が誤識別した非オブジェクト画像とを学習したサポートベクタマシンを備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記オブジェクト画像は、顔画像であることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１５】
顔画像が含まれているか否かが判明していない検出対象画像中に顔画像が存在するか否かを検出する顔画像検出プログラムであって、
コンピュータを、
前記検出対象画像の所定の領域を検出対象領域として読み取る画像読取手段と、
所定の大きさで正規化した前記検出対象領域の画像を複数のブロックに分割して、当該ブロック毎に所定の画像特性を示す画像特徴量の代表値を算出し、当該代表値から前記検出対象領域内における当該画像特性の特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトルが示す前記画像特性に基づいて、前記検出対象領域内にオブジェクト画像が存在するか否かを、異なる基準で識別する少なくとも２つ以上の識別手段として機能させることを特徴とする顔画像検出プログラム。
【請求項１６】
顔画像が含まれているか否かが判明していない検出対象画像中に、顔画像が存在するか否かを検出する顔画像検出方法であって、
前記検出対象画像内の所定の領域を検出対象領域として設定する工程と、
前記検出対象領域内の画像を所定の大きさで正規化する工程と、
前記検出対象領域を複数のブロックに分割する工程と、
前記ブロック毎に含まれる画像特徴量の代表値を算出する工程と、
前記画像特徴量の代表値から、前記検出対象領域内の画像の特徴を示す特徴ベクトルを生成する工程と、
前記特徴ベクトルを、識別する基準がそれぞれ異なる少なくとも２つ以上の識別器に入力して、前記検出対象領域内に顔画像が存在するか否かを検出する工程と
を備えることを特徴とする顔画像検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン認識やオブジェクト認識技術に係り、画像中に人物顔のようなオブジェクトが含まれているかを検出するためのオブジェクト画像検出装置、顔画像検出プログラムおよび顔画像検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人物顔のようなオブジェクトが含まれるか否かが判明していない検出対象画像の中から、このオブジェクトを識別する方法としては、下記の特許文献１に記載されるように、平均的な顔画像を表わすテンプレートを用いて、この検出対象画像とのマッチングを行うことにより、顔画像を検出していた。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２７１９３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の方法では、テンプレートを用いるため、顔の向きが変化した場合に、顔の検出もれが生じることがあり、この検出もれを防ぐために、テンプレートの基準を緩和すると、顔以外の画像を顔として誤検出するという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記した課題を解決するために、本発明のオブジェクト画像検出装置は、オブジェクト画像が含まれているか否かが判明していない検出対象画像中に、オブジェクト画像が存在するか否かを検出するオブジェクト画像検出装置であって、前記検出対象画像の所定の領域を検出対象領域として読み取る画像読取手段と、所定の大きさで正規化した前記検出対象領域の画像を複数のブロックに分割して、当該ブロック毎に所定の画像特性を示す画像特徴量の代表値を算出し、当該代表値から前記検出対象領域内における当該画像特性の特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記特徴ベクトルが示す前記画像特性に基づいて、前記検出対象領域内にオブジェクト画像が存在するか否かを、異なる基準で識別する少なくとも２つ以上の識別手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
上記構成によれば、検出対象領域の画像特徴量を示す特徴ベクトルは、複数のブロックに分割された検出対象領域の画像特徴量の代表値から生成され、異なる基準で識別する少なくとも２つ以上の識別手段に入力される。従って、検出対象領域は、少なくとも２つ以上の異なる基準でオブジェクトか否かを識別されるため、本発明のオブジェクト画像検出装置は、オブジェクトの向きに依らず、検出対象領域のオブジェクトを高い信頼性で検出できる。
【０００７】
本発明のオブジェクト画像検出装置は、前記特徴ベクトルが示す前記画像特性の統計的な特徴に応じて、前記識別手段を選択する識別手段選択部を更に備えることが好ましい。
上記構成によれば、特徴ベクトルが示す画像特性の統計的な特徴から識別手段を選択する。従って、識別手段の適切な選択が可能になり、適切な識別手段が選択されることで、オブジェクトの検出精度と検出処理速度が向上する。
【０００８】
本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記特徴ベクトル生成手段は、前記検出対象領域内の画像を所定の大きさで正規化する正規化部と、前記画像を前記所定の画像特性で数値化して算出する画像特性算出部と、前記検出対象領域を複数のブロックに分割して、前記数値化された数値の平均値又は分散値を当該ブロック毎に算出する平均・分散値算出部とを備えることが好ましい。
上記構成によれば、所定の大きさで正規化された検出対象領域の画像を複数のブロックに分割して、そのブロック毎の特性値を平均値または分散値で代表して特徴ベクトルを算出する。従って、ブロック毎の特性値が損なわれないことに加え、特徴ベクトルを算出する演算量が激減するため、特徴ベクトルを的確かつ高速に算出できる。
【０００９】
本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記画像特性算出部は、前記検出対象領域内の画像を構成する各画素における輝度値を算出する輝度算出部を備えることが好ましい。
更に、本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記画像特性算出部は、前記検出対象領域内のエッジの強度を算出するエッジ強度算出部を備えることが好ましい。
上記構成によれば、検出対象領域内にオブジェクト画像が存在する場合は、その画像を精度良く、高速に識別できる。
【００１０】
本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記エッジの強度は、前記検出対象領域内の画像を構成する各画素におけるＳｏｂｅｌのオペレータを用いて算出されることが好ましい。
上記構成によれば、エッジの強度を精度良く検出できる。
【００１１】
本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記識別手段は、予め複数の学習用のサンプルオブジェクト画像とサンプル非オブジェクト画像を学習したサポートベクタマシンから成ることが好ましい。
上記構成によれば、検出対象領域内にオブジェクト画像が存在するか否かを、高速、かつ高い精度で識別できる。
【００１２】
本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記識別器は、前段の識別器と、後段の識別器とから成り、前記前段の識別器は、前記後段の識別器よりも高速に識別処理が可能であり、前記後段の識別器は、前記前段の識別器よりも高精度で識別処理が可能であることが好ましい。
【００１３】
また、本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記後段の識別器は、前記前段の識別器で識別可能な前記特徴ベクトルを対象に識別することが好ましい。
上記構成によれば、高速な識別器と高精度な識別器を組合わせて識別処理するため、効率的に識別処理できる。
【００１４】
本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記前段の識別器は、前記サポートベクタマシンの識別関数として、線形のカーネル関数を備えることが好ましい。
また、本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記後段の識別器は、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備えることが好ましい。
上記構成によれば、識別処理をカーネル関数に置き換えて演算することで、演算の単純化に加えて、演算量を低減できるため、高速な識別処理が可能になる。
【００１５】
本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記識別器は、一方の識別器と、前記一方の識別器の後段に配置された他方の識別器とから成り、それぞれの前記識別器は、それぞれ異なる前記画像特性に基づいて識別することが好ましい。
上記構成によれば、それぞれ異なる画像特性に基づいた識別を連続して行うため、より精度の高い識別が可能になる。
【００１６】
本発明のオブジェクト画像検出装置では、前記他方の識別器は、前記学習用のオブジェクト画像と、前記一方の識別器が誤識別した非オブジェクト画像とを学習したサポートベクタマシンを備えることが好ましい。
上記構成によれば、前記他方の識別器は、誤識別画像を再度、誤識別することがないように効果的な学習が可能になる。
【００１７】
そして、上記したオブジェクト画像を、顔画像に適用することで、検出処理速度が速いことに加え、検出信頼性が高い顔画像検出装置を実現できる。
【００１８】
上記した課題を解決するために、本発明の顔画像検出プログラムは、顔画像が含まれているか否かが判明していない検出対象画像中に顔画像が存在するか否かを検出する顔画像検出プログラムであって、コンピュータを、前記検出対象画像の所定の領域を検出対象領域として読み取る画像読取手段と、所定の大きさで正規化した前記検出対象領域の画像を複数のブロックに分割して、当該ブロック毎に所定の画像特性を示す画像特徴量の代表値を算出し、当該代表値から前記検出対象領域内における当該画像特性の特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記特徴ベクトルが示す前記画像特性に基づいて、前記検出対象領域内にオブジェクト画像が存在するか否かを、異なる基準で識別する少なくとも２つ以上の識別手段として機能させることを特徴とする。
上記プログラムによれば、前記請求項１のオブジェクト画像検出装置と同様の効果を奏するプログラムが実現できる。
【００１９】
上記した課題を解決するために、本発明の顔画像検出方法は、顔画像が含まれているか否かが判明していない検出対象画像中に、顔画像が存在するか否かを検出する顔画像検出方法であって、前記検出対象画像内の所定の領域を検出対象領域として選択する工程と、前記検出対象領域内の画像を所定の大きさで正規化する工程と、前記検出対象領域を複数のブロックに分割する工程と、前記ブロック毎に含まれる画像特徴量の代表値を算出する工程と、前記画像特徴量の代表値から、前記検出対象領域内の画像の特徴を示す特徴ベクトルを生成する工程と、前記特徴ベクトルを、識別する基準がそれぞれ異なる少なくとも２つ以上の識別器に入力して、前記検出対象領域内に顔画像が存在するか否かを検出する工程とを備えることを特徴とする。
上記方法によれば、前記請求項１のオブジェクト画像検出装置と同様の効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態について、オブジェクト画像検出装置の一例として、人物の顔画像を検出する顔画像検出装置を用いて説明する。
【実施例】
【００２１】
（Ａ．装置の構成）
以下、本発明を実施するための最良の形態を添付図面を参照しながら詳述する。
図１は、本発明に係る顔画像検出装置１の実施の一形態の構成を示すブロック図である。図示するように、この顔画像検出装置１は、学習用のサンプル画像である学習画像８０と、検出対象画像９０とを読み取るための画像読取手段１０と、複数のブロックに分割した画像の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段３０と、この特徴ベクトルを入力して、前記検出対象画像９０が顔画像候補領域であるか否かを識別する複数の識別手段５０であるＳＶＭ（サポートベクタマシーン）と、これら複数のＳＶＭ５０の中から識別処理するＳＶＭ５０を選択する識別手段選択部４０とから主に構成されている。
【００２２】
画像読取手段１０は、具体的には、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等のＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ：電荷結合素子）カメラやビジコンカメラ、イメージスキャナ等であり、読み込んだ検出対象画像９０内の所定の領域、及び学習画像８０となる複数の顔画像と非顔画像とをＡ／Ｄ変換して、そのデジタルデータを特徴ベクトル生成手段３０へ送る機能を提供する。
【００２３】
特徴ベクトル生成手段３０は、画像読取手段１０で読み取った画像を所定の大きさに正規化する正規化部３１と、正規化された画像の画像特性を数値化して算出する画像特性算出部３２と、画素領域を所定の大きさで複数のブロックに分割して、数値化された数値の平均値または分散値を算出する平均・分散値算出部３８とを備える。また、この画像特性算出部３２は、画像中の輝度を算出する輝度算出部３４と、画像中のエッジの強度を算出するエッジ強度算出部３６とを備える。そして、これらの機能部により、検出対象画像９０、及び学習画像８０の画像特性を示す画像特徴ベクトルがそれぞれ生成され、識別手段選択部４０に順次送られる。
【００２４】
この中で、正規化部３１は、検出対象画像９０および学習画像８０の大きさを所定の大きさ（例えば、２４×２４ピクセル）に正規化する。ここで、正規化する方法としては、画像ピクセル間の補間方法であるバイリニア法やバイキュービック法を採用できる。また、他の各機能の詳細は、後述する。
【００２５】
識別手段選択部４０は、生成された画像特徴ベクトルが示す画像特性の統計的な特徴に応じて、複数のＳＶＭ５０から、適切なＳＶＭ５０を選択する。このＳＶＭ５０が選択される処理については、後述する。
【００２６】
ＳＶＭ５０は、学習画像８０から多数の顔画像及び非顔画像を学習すると共に、その学習結果から特徴ベクトル生成手段３０で生成した検出対象画像９０内の所定の領域が顔画像であるか否かを識別する機能を提供する。
【００２７】
ここで、本発明で用いるＳＶＭ５０について詳述する。このＳＶＭ５０は、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、線形分離不可能な場合でもカーネルトリック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できることが知られている。
尚、本実施の形態で用いるＳＶＭ５０は、次の２つのステップに分かれる。
（１）学習を行うステップ
（２）識別を行うステップ
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である多数の顔画像及び非顔画像から成る学習画像８０を、画像読取手段１０で読み取る。そして、特徴ベクトル生成手段３０で正規化した学習画像８０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。
【００２８】
次に、（２）識別を行うステップでは、検出対象画像９０内の所定の領域を順次読み取り、特徴ベクトル生成手段３０で正規化した当該領域の画像特徴ベクトルを生成し、これを特徴ベクトルとして入力する。そして、入力した画像特徴ベクトルが、識別超平面に対して何れかの領域に該当するか、否かを調べ、この結果に基づいて、顔画像が存在する可能性が高い領域か否かを判定する。
【００２９】
さらに、このＳＶＭ５０について「パターン認識と学習の統計学」（岩波書店、麻生英樹、津田宏治、村田昇著）ｐｐ．１０７〜１１８の記述に基づいて多少詳しく説明すると、識別する問題が非線形である場合、ＳＶＭ５０では非線形なカーネル関数を用いることができ、この場合の識別関数は以下の式で示される。ここで、識別関数の値が「０」の場合は識別超平面になり、「０」以外の場合は与えられた画像特徴ベクトルから計算した識別超平面からの距離となる。また、識別関数の結果が非負の場合は顔画像であり、負の場合は非顔画像である。
【００３０】
【数１】
2006048322.tif 000003
【００３１】
ここで、ｘは特徴ベクトル、ｘｉはサポートベクトルであり、特徴ベクトル生成手段３０で生成された値を用いる。また、Ｋはカーネル関数であり、一般には、多項式やガウス関数が用いられる。本実施の形態では、高速で処理する高速ＳＶＭ（５０Ａ，図３）では線形関数を適用し、高性能ＳＶＭ（５０Ｂ，図３）では、非線形関数であるＲＢＦ関数を適用する。尚、本実施形態における複数のＳＶＭ５０の識別特性については、後述する。
【００３２】
次に、図２は、この顔画像検出装置１のハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、各種制御や演算処理を担う中央演算処理装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０と、主記憶装置（Ｍａｉｎ  Ｓｔｏｒａｇｅ）に用いられるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６４と、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６２と、ハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）や半導体メモリ等の補助記憶装置（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ）６６、及びモニタ（ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）やＣＲＴ（陰極線管））等からなる出力装置７２、イメージスキャナやキーボード、マウス、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像センサ等からなる入力装置７４と、これらの入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）６８等との間を、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスやＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ；アイサ）バスやＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）バス等からなるプロセッサバス、メモリバス、システムバス、入出力バス等の各種のバス７０によってバス接続されたものである。
【００３３】
そして、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ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）７６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６６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ＲＡＭ６４にロードし、そのＲＡＭ６４にロードされたプログラムに従ってＣＰＵ６０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７０を介して出力装置７２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６６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。
【００３４】
尚、この顔画像検出装置１を構成する画像読取手段１０、特徴ベクトル生成手段３０、識別手段選択部４０およびＳＶＭ５０等は、実際には、ＣＰＵ６０やＲＡＭ６４等からなるハードウェア資源と、ＲＯＭ６２や補助記憶装置６６に記憶されたソフトウェアとが有機的に協働することにより、それぞれの機能を実現している。
【００３５】
次に、ＳＶＭ５０の識別特性について説明する。図３は、本実施形態におけるＳＶＭ５０の構成を示す概略構成図である。この顔画像検出装置１を構成する複数のＳＶＭ５０は、大別して２種類の識別特性に分類できる。即ち、一方は、推定能力を示す汎化性能は必ずしも高くはないが、高速な識別処理が可能な高速ＳＶＭ５０Ａであり、他方は、処理時間については高速ＳＶＭ５０Ａよりも掛かるが、汎化性能が高く、高精度で識別処理可能な高性能ＳＶＭ５０Ｂである。また、高性能ＳＶＭ５０Ｂについては、対応する画像特徴ベクトルが示す画像特性についても種々の特性が適用できる。例えば、画像の各画素における輝度値を用いて生成した画像特徴ベクトルに対応する輝度対応ＳＶＭ（５０Ｅ，５０Ｇ）や、画像のエッジ強度を用いて生成した画像特徴ベクトルに対応するエッジ強度対応ＳＶＭ（５０Ｆ，５０Ｈ）等である。
【００３６】
更に、高性能ＳＶＭ５０Ｂは、画像特徴量の統計的な性質を利用して、ＳＶＭ５０を専用化できる。例えば、人物顔において、一方は、日本人顔をサンプル画像として学習した日本人顔用ＳＶＭ５０Ｃであり、他方は、欧米人顔をサンプル画像として学習した欧米人顔用ＳＶＭ５０Ｄである。このような画像特徴量の統計的な性質は、以下のようにして求まる。
（１）顔画像を、人種あるいは視覚的な特徴に応じてグループ化する。
（２）グループ化した顔画像から平均的な顔画像の画像特徴量を算出する。
（３）学習画像８０と検出対象画像９０について、各グループの平均的な顔画像とのユークリッド距離を求め、この距離が最小となるグループに属すると判定する。
以上述べたＳＶＭ５０は、それぞれの処理の段階や階層に応じて、識別手段選択部４０により適切に選択される。加えて、この識別手段選択部４０は、１つのＳＶＭ５０のみの選択に限らず、ＳＶＭ５０を多段的に選択することで、複合的な識別処理を行う。この多段的な選択のパターンとしては、次のような組み合わせが適用できる。
（１）「高速処理と高精度処理の直列パターン」
（２）「異なる画像特性による処理の直列パターン」
（３）「画像特徴量の統計的な性質で専用化した並列パターン」
【００３７】
（１）「高速処理と高精度処理の直列パターン」としては、例えば、顔画像選択の前段の処理として、高速ＳＶＭ５０Ａが選択され、この高速ＳＶＭ５０Ａは粗い精度で識別を行う。次に、後段の処理として、高性能ＳＶＭ５０Ｂが選択され、この高性能ＳＶＭ５０Ｂは、高速ＳＶＭ５０Ａが識別できた画像を対象にして、精度の高い識別を行う。
（２）「異なる画像特性による処理の直列パターン」としては、例えば、高性能ＳＶＭ５０Ｂの中で前段の処理として、輝度対応ＳＶＭ５０Ｅが選択され、この輝度対応ＳＶＭ５０Ｅは、顔画像の識別を行う。次に、識別できた画像を対象にして、後段の処理として、エッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆが選択され、このエッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆは、識別できた画像を対象にして、より精度の高い識別を行う。
（３）「画像特徴量の統計的な性質で専用化した並列パターン」としては、例えば、顔画像特徴量の統計的な性質を利用して専用化されたＳＶＭ５０を複数用意して、識別する顔画像の統計的な性質により、処理するＳＶＭ５０を適切に選択する。
また、上記したパターンを更に組合わせることで、更に複合的なＳＶＭ５０処理を行うことも可能である。
【００３８】
（Ｂ．ＳＶＭの学習方法）
次に、ＳＶＭ５０による学習方法について説明する。図４は、ＳＶＭ５０に対する学習方法を説明する図である。この図では、ＳＶＭ５０の組合わせを、前記（２）「異なる画像特性による処理の直列パターン」で構成している。即ち、高性能ＳＶＭ５０Ｂの中で、前段の処理として、エッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆを適用すると供に、後段の処理として、エッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆを適用する。また、高性能ＳＶＭ５０Ｂの中で、日本人顔をサンプル画像として学習した日本人顔用ＳＶＭ５０Ｃの場合に限定して説明しているが、欧米人顔をサンプル画像として学習する欧米人顔用ＳＶＭ５０Ｄについても、日本人顔と同様な方法で学習できる。
学習方法としては、最初に、前段の処理として、日本人顔用ＳＶＭ５０Ｃの中のエッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆで学習を行う。即ち、前段ＳＶＭでの学習画像８０Ａの中から、顔画像８１または非顔画像８２を選択して、選択した画像を特徴ベクトル生成手段３０の正規化部３１で正規化を行った後、エッジ強度算出部３６で正規化した画像のエッジ強度を算出して、算出したエッジ強度を画像特性とする特徴ベクトルを生成する。そして、この特徴ベクトルをエッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆに入力して、このエッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆに学習させる。以上のような学習を、多くの顔画像８１および非顔画像８２について行うことで、エッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆの推定能力が向上する。
【００３９】
次に、エッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆの学習で使用した非顔画像８２を、正常認識できたグループ８５Ｂと、誤認識したグループ８５Ａとに分ける。そして、誤認識したグループ８５Ａの非顔画像８３を、後段ＳＶＭでの学習画像８０Ｂとして使用する。また、この後段ＳＶＭでの学習画像８０Ｂで使用する顔画像８１は、前段ＳＶＭでの学習画像８０Ａの顔画像８１を使用する。
そして、後段の処理として、日本人顔用ＳＶＭ５０Ｃの中の輝度対応ＳＶＭ５０Ｅで学習を行う。即ち、後段ＳＶＭでの学習画像８０Ｂの中から、顔画像８１または非顔画像８３を選択して、選択した画像を特徴ベクトル生成手段３０の正規化部３１で正規化を行った後、輝度算出部３４で正規化した画像の輝度を算出して、算出した輝度を画像特性とする特徴ベクトルを生成する。そして、この特徴ベクトルを輝度対応ＳＶＭ５０Ｅに入力して、この輝度対応ＳＶＭ５０Ｅに学習させる。以上のような学習を、多くの顔画像８１および非顔画像８３について行うことで、輝度対応ＳＶＭ５０Ｅの推定能力が向上する。
【００４０】
（Ｃ．ＳＶＭによる識別処理の流れ）
次に、前記した構成を顔画像検出装置１に適用した顔画像検出方法の一例を説明する。図５は、実際に検索対象となる画像に対する顔画像検出方法の一例を示すフローチャートであるが、実際の検出対象画像を用いて識別を実施する前には、前述したように識別に用いるＳＶＭ５０に対する学習用のサンプル画像となる顔画像及び非顔画像を学習させるステップを経る必要がある。
【００４１】
この学習ステップは、従来通り、サンプル画像となる顔画像及び非顔画像毎の特徴ベクトルを生成してその特徴ベクトルを顔画像であるか非顔画像であるかの情報と共に入力するものである。尚、ここで学習に用いる学習画像は、実際の検出対象画像の領域と同じ処理が成された画像を用いることが望ましい。すなわち、本発明の識別対象となる画像領域は、次元圧縮されていることから、それと同じ次元まで予め圧縮した画像を用いることで、より高速かつ高精度な識別を行うことが可能となる。
【００４２】
また、この顔画像検出装置１では、ＳＶＭ５０による識別処理は、最初に、前記した（１）「高速処理と高精度処理の直列パターン」で識別する。次に、（３）「画像特徴量の統計的な性質で専用化した並列パターン」の処理を行う。そして、この並列パターン内において、それぞれ（２）「異なる画像特性による処理の直列パターン」を組合わせ、複合的な識別処理を行う。
【００４３】
この顔画像検出装置１は、使用を開始すると、先ず、検出対象画像を入力する工程を実行する。即ち、顔画像検出装置１は、画像読取手段１０により、入力装置７４から顔検出の対象となる検出対象画像９０を入力する（ステップＳ１００）。
次に、顔画像検出装置１は、検出対象画像内の検出対象となる領域を設定する。尚、この検出対象領域の決定方法としては、特に限定されるものではなく、他の顔画像識別手段で得られた領域をそのまま採用したり、又は本システムの利用者等が検出対象画像内で任意に指定した領域を採用しても良い。この検出対象画像については、原則としてどの位置に顔画像が含まれているかは勿論のこと、顔画像が含まれているか否かも分かっていないことが殆どであると考えられる。従って、例えば、検出対象画像の左上の角を始点とした一定の領域から始めて、順次水平及び垂直方向に一定の画素毎にずらしながら全ての領域を探索するようにして、その領域を選択することが望ましい。また、その領域の大きさは一定である必要はなく、適宜大きさを変えながら選択するようにしても良い（ステップＳ１０２）。
【００４４】
次に、顔画像検出装置１は、正規化部３１により、その最初の検出対象領域の大きさを所定のサイズ、例えば２４×２４画素に正規化（リサイズ）する。すなわち、原則として検出対象となる画像には顔画像が含まれている否かは勿論、その大きさも不明であるため、選択される領域の顔画像の大きさによっては、その画素数が大幅に異なることから、選択された領域については、基準となる大きさ（２４×２４画素）に正規化する（ステップＳ１０４）。
次に、顔画像検出装置１は、特徴ベクトル生成手段により、一方の画像特性である画像のエッジ強度を用いて画像特徴ベクトルを生成する。この画像特徴ベクトルの生成については、後述する（ステップＳ１０６）。
次に、顔画像検出装置１は、識別手段選択部４０により、高速ＳＶＭ５０Ａを選択して、画像特徴ベクトルを入力することで、最初の検出対象領域に顔画像が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０８）。
ここで、顔画像が存在すると判定されない場合（ステップＳ１１０でＮｏ）は、最初の検出対象領域の画像は、非顔画像であると判断する工程に進む（ステップＳ１２６）。
他方で、顔画像が存在すると判定された場合（ステップＳ１１０でＹｅｓ）は、次の工程（ステップＳ１１２）に進む。
【００４５】
次に、顔画像検出装置１は、識別手段選択部４０により、顔画像特徴量の統計的な性質を利用して専用化された高性能ＳＶＭ（５０Ｃ，５０Ｄ）から、何れかを選択する（ステップＳ１１２）。尚、以降の工程は、何れを選択した場合も同様であるので、便宜上、日本人顔で学習した日本人顔用ＳＶＭ５０Ｃが選択されたものとする。
次に、顔画像検出装置１は、エッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆに、画像のエッジ強度を用いて生成した画像特徴ベクトルを入力することで、最初の検出対象領域に顔画像が存在するか否かを判定する（ステップＳ１１４）。
ここで、顔画像が存在すると判定されない場合（ステップＳ１１６でＮｏ）は、最初の検出対象領域の画像は、非顔画像であると判断する工程に進む（ステップＳ１２６）。
他方で、顔画像が存在すると判定された場合（ステップＳ１１６でＹｅｓ）は、次の工程（ステップＳ１１８）に進む。
【００４６】
顔画像検出装置１は、特徴ベクトル生成手段により、他方の画像特性である画像の輝度を用いて画像特徴ベクトルを生成する。この画像特徴ベクトルの生成については、後述する（ステップＳ１１８）。
次に、顔画像検出装置１は、輝度対応ＳＶＭ５０Ｅに、画像の輝度を用いて生成した画像特徴ベクトルを入力することで、最初の検出対象領域に顔画像が存在するか否かを判定する（ステップＳ１２０）。
ここで、顔画像が存在すると判定されない場合（ステップＳ１２２でＮｏ）は、最初の検出対象領域の画像は、非顔画像であると判断する工程に進む（ステップＳ１２６）。
他方で、顔画像が存在すると判定された場合（ステップＳ１２２でＹｅｓ）は、顔画像であると判断する工程（ステップＳ１２４）に進む。
非顔画像であると判断する工程（ステップＳ１２６）、および、顔画像であると判断する工程（ステップＳ１２４）では、それぞれの判断結果は、その判断が下される都度、あるいは、他の判断結果と共にまとめて顔画像検出装置１の使用者に出力装置７２を介して識別結果の出力９５として示されると共に、次の工程（ステップＳ１２８）に進む。
【００４７】
顔画像検出装置１は、検出対象画像の領域を、設定された全ての大きさの検出対象領域で検出したか否かを判定する（ステップＳ１２８）。
ここで、設定された大きさの検出対象領域での検出が全て完了していないと判定された場合（ステップＳ１２８でＮｏ）は、検出対象領域の大きさを変更して（ステップＳ１３０）、正規化部３１により、検出対象領域の大きさを所定のサイズに正規化する工程（Ｓ１０４）まで戻る。
また、設定された大きさの検出対象領域での検出が全て完了したと判定された場合（ステップＳ１２８でＹｅｓ）は、顔画像検出処理を終了する。
【００４８】
次に、画像特徴ベクトルの生成方法について説明する。図６は、画像特徴ベクトルの生成を示すフローチャートである。この画像特徴ベクトルの生成処理が開始されると、先ず、画像特性はエッジ強度を採用するか否かを判断する工程（ステップＳ１４０）が実行される。ここで、画像特性としてエッジ強度を採用するか、または画素の輝度を採用するかについては、画像特徴ベクトルの生成処理が開始される前に、予め決定されている。
前記決定に従い、画像特性はエッジ強度を採用すると判断された場合（ステップＳ１４０でＹｅｓ）、顔画像検出装置１は、エッジ強度算出部３６により画像特徴量として、検出対象領域の画像のエッジ強度を算出する（ステップＳ１４２）。その後、次の工程（ステップＳ１４６）に進む。
【００４９】
尚、このエッジを検出する方法としては、図７に示すような差分型エッジ検出オペレータの１つである「Ｓｏｂｅｌのオペレータ」を適用できる。図７（ａ）に示すオペレータ（フィルタ）は、２行２列目の注目画素を囲む８つの画素値のうち、左列及び右列に位置するそれぞれ３つの画素値を調整することで横方向のエッジを強調し、図７（ｂ）に示すオペレータは、２行２列目の注目画素を囲む８つの画素値のうち、上行及び下列に位置するそれぞれ３つの画素値を調整して縦方向のエッジを強調することで縦横のエッジを検出するものである。
そして、このようなオペレータで生成した結果を二乗和した後、平方根をとることでエッジの強度を求め、各画素におけるエッジの強さ、又はエッジの分散値を生成することにより、画像特徴ベクトルを精度良く検出することができる事が知られている。
【００５０】
また、前記決定に従い、画像特性はエッジ強度を採用すると判断されない場合（ステップＳ１４０でＮｏ）、顔画像検出装置１は、輝度算出部３４により画像特徴量として、検出対象領域の画素の輝度を算出する（ステップＳ１４４）。その後、次の工程（ステップＳ１４６）に進む。
【００５１】
顔画像検出装置１は、検出対象領域内を複数のブロックに分割する。図８は、ブロック化した領域を示す図であり、検出対象領域９０Ａ内の正規化された画素９２を、４×３ピクセル（画素）のブロック９４で分割する（ステップＳ１４６）。
次に、顔画像検出装置１は、平均・分散値算出部３８において、平均値を採用するか否かを判断する（ステップＳ１４８）。ここで、代表値として、平均値を採用するか、または分散値を採用するかについては、画像特徴ベクトルの生成処理が開始される前に、予め決定されている。  前記決定に従い、平均値を採用すると判断された場合（ステップＳ１４８でＹｅｓ）、各ブロック内の画像特徴量の平均値を算出して（ステップＳ１５０）、画像特徴ベクトルの生成処理を終了する。
また、前記決定に従い、平均値を採用すると判断されない場合（ステップＳ１４８でＮｏ）、各ブロック内の画像特徴量の分散値を算出して（ステップＳ１５２）、画像特徴ベクトルの生成処理を終了する。
【００５２】
以上述べたような実施例によれば、次のような効果がある。
（１）直列パターンで構成された高性能ＳＶＭ５０Ｂの学習において、後段側のＳＶＭ５０Ｅで使用する学習画像は、前段側のＳＶＭ５０Ｆで誤認識された非顔画像８３を使用するため、後段側において効果的な学習が可能で、誤認識した非顔画像８３を再び誤認識しない信頼性の高い学習効果が得られる。
（２）上記に加えて、前段側のＳＶＭ５０Ｅと後段側のＳＶＭ５０Ｆとは、異なる画像特徴量を使用するため、顔画像を確実に識別できる。
（３）画像特徴量の統計的性質に応じて、その性質により専用化したＳＶＭ５０を使い分けることにより、識別超平面が単純化されて、検出精度と識別の処理速度を向上できる。
【００５３】
以上、本発明の顔画像検出装置を図示した実施形態に基づいて説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、以下に述べるような変形例も想定できる。
（１）本発明では、検出対象画像として、人間の顔全体の画像を対象としたが、これに限らず、人間の顔や体の特定の部位、あるいは、人間に限らない動物の顔の識別にも適用できる。
（２）エッジの強度を求める方法として、「Ｓｏｂｅｌのオペレータ」を採用したが、これに限らず、「Ｒｏｂｅｒｔｓ」や「Ｐｒｅｗｉｔｔ」等のオペレータも採用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明に係る顔画像検出装置の実施の一形態を示すブロック図。
【図２】顔画像検出装置のハードウェア構成を示す図。
【図３】本実施形態におけるＳＶＭの構成を示す概略構成図。
【図４】ＳＶＭに対する学習方法を説明する図。
【図５】検索対象となる画像に対する顔画像検出方法の一例を示すフローチャート。
【図６】画像特徴ベクトルの生成を示すフローチャート。
【図７】Ｓｏｂｅｌのフィルタの形状を示す図。
【図８】検出対象領域のブロック化を示す図。
【符号の説明】
【００５５】
１…顔画像検出装置、１０…画像読取手段、３０…特徴ベクトル生成手段、３１…正規化部、３２…画像特性算出部、３４…輝度算出部、３６…エッジ強度算出部、３８…平均・分散値算出部、４０…識別手段選択部、５０…ＳＶＭ、６０…ＣＰＵ、６２…ＲＯＭ、６４…ＲＡＭ、６６…補助記憶装置、７０…バス、７２…出力装置、７４…入力装置、８０…学習画像、８１…顔画像、８２、８３…非顔画像、９０…検出対象画像、９２…画素、９４…ブロック。
【図１】
2006048322.tif 000004
【図２】
2006048322.tif 000005
【図３】
2006048322.tif 000006
【図４】
2006048322.tif 000007
【図５】
2006048322.tif 000008
【図６】
2006048322.tif 000009
【図７】
2006048322.tif 000010
【図８】
2006048322.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成17年6月3日(2005.6.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
尚、このエッジを検出する方法としては、図７に示すような差分型エッジ検出オペレータの１つである「Ｓｏｂｅｌのオペレータ」を適用できる。図７（ａ）に示すオペレータ（フィルタ）は、２行２列目の注目画素を囲む８つの画素値のうち、左列及び右列に位置するそれぞれ３つの画素値を調整することで横方向のエッジを強調し、図７（ｂ）に示すオペレータは、２行２列目の注目画素を囲む８つの画素値のうち、上行及び下行に位置するそれぞれ３つの画素値を調整して縦方向のエッジを強調することで縦横のエッジを検出するものである。
そして、このようなオペレータで生成した結果を二乗和した後、平方根をとることでエッジの強度を求め、各画素におけるエッジの強さ、又はエッジの分散値を生成することにより、画像特徴ベクトルを精度良く検出することができる事が知られている。
【手続補正書】
【提出日】平成17年10月28日(2005.10.28)
【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】
オブジェクト画像が含まれているか否かが判明していない検出対象画像中に、オブジェクト画像が存在するか否かを検出するオブジェクト画像検出装置であって、
前記検出対象画像の所定の領域を検出対象領域として読み取る画像読取手段と、
所定の大きさで正規化した前記検出対象領域の画像を複数のブロックに分割して、当該ブロック毎に所定の画像特性を示す画像特徴量の代表値を算出し、当該代表値から前記検出対象領域内における当該画像特性の特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記検出対象領域内にオブジェクト画像が存在するか否かを識別する画像識別手段とを備え、
前記画像識別手段は、異なる基準で識別する少なくとも２つ以上の識別手段を備えるとともに、前記特徴ベクトルが示す前記画像特性に基づいて前記識別手段を選択し、選択した前記識別手段を用いて前記検出対象領域内に前記オブジェクト画像が存在するか否かを識別すること
を特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記特徴ベクトルが示す前記画像特性の統計的な特徴に応じて、前記識別手段を選択する識別手段選択部を更に備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項３】
請求項１乃至２のいずれかに記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記特徴ベクトル生成手段は、
前記検出対象領域内の画像を所定の大きさで正規化する正規化部と、
前記画像を前記所定の画像特性で数値化して算出する画像特性算出部と、
前記検出対象領域を複数のブロックに分割して、前記数値化された数値の平均値又は分散値を当該ブロック毎に算出する平均・分散値算出部とを備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、前記画像特性算出部は、前記検出対象領域内の画像を構成する各画素における輝度値を算出する輝度算出部を備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、前記画像特性算出部は、前記検出対象領域内のエッジの強度を算出するエッジ強度算出部を備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項６】
請求項５に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記エッジの強度は、前記検出対象領域内の画像を構成する各画素におけるＳｏｂｅｌのオペレータを用いて算出されることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、前記識別手段は、予め複数の学習用のサンプルオブジェクト画像とサンプル非オブジェクト画像を学習したサポートベクタマシンから成ることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、前記識別器は、前段の識別器と、後段の識別器とから成り、
前記前段の識別器は、前記後段の識別器よりも高速に識別処理が可能であり、
前記後段の識別器は、前記前段の識別器よりも高精度で識別処理が可能であることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項９】
請求項８に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記後段の識別器は、前記前段の識別器で識別可能な前記特徴ベクトルを対象に識別することを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１０】
請求項８乃至９のいずれかに記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記前段の識別器は、線形カーネル関数を前記サポートベクタマシンの識別関数として備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１１】
請求項８乃至１０のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記後段の識別器は、非線形カーネル関数を前記サポートベクタマシンの識別関数として備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、前記識別器は、一方の識別器と、前記一方の識別器の後段に配置された他方の識別器とから成り、
それぞれの前記識別器は、それぞれ異なる前記画像特性に基づいて識別することを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載のオブジェクト画像検出装置において、
前記他方の識別器は、前記学習用のオブジェクト画像と、
前記一方の識別器が誤識別した非オブジェクト画像とを学習したサポートベクタマシンを備えることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれか１項に記載のオブジェクト画像検出装置において、前記オブジェクト画像は、顔画像であることを特徴とするオブジェクト画像検出装置。
【請求項１５】
顔画像が含まれているか否かが判明していない検出対象画像中に顔画像が存在するか否かを検出する顔画像検出プログラムであって、
コンピュータを、
前記検出対象画像の所定の領域を検出対象領域として読み取る画像読取手段と、
所定の大きさで正規化した前記検出対象領域の画像を複数のブロックに分割して、当該ブロック毎に所定の画像特性を示す画像特徴量の代表値を算出し、当該代表値から前記検出対象領域内における当該画像特性の特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記検出対象領域内に顔画像が存在するか否かを識別する画像識別手段として機能させ、
前記画像識別手段は、異なる基準で識別する少なくとも２つ以上の識別手段を備えるとともに、前記特徴ベクトルが示す前記画像特性に基づいて前記識別手段を選択し、選択した前記識別手段を用いて前記検出対象領域内に前記顔画像が存在するか否かを識別するように機能させる
ことを特徴とする顔画像検出プログラム。
【請求項１６】
顔画像が含まれているか否かが判明していない検出対象画像中に、顔画像が存在するか否かを検出する顔画像検出方法であって、
前記検出対象画像内の所定の領域を検出対象領域として設定する工程と、
前記検出対象領域内の画像を所定の大きさで正規化する工程と、
前記検出対象領域を複数のブロックに分割する工程と、
前記ブロック毎に含まれる画像特徴量の代表値を算出する工程と、
前記画像特徴量の代表値から、前記検出対象領域内の画像の特徴を示す特徴ベクトルを生成する工程と、
前記特徴ベクトルに基づいて、識別する基準がそれぞれ異なる少なくとも２つ以上の識別器のうちのいずれかを選択して、選択した前記識別器を用いて前記検出対象領域内に顔画像が存在するか否かを検出する工程と
を備えることを特徴とする顔画像検出方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４５】
次に、顔画像検出装置１は、識別手段選択部４０により、顔画像特徴量の統計的な性質を利用して専用化された高性能ＳＶＭ（５０Ｃ，５０Ｄ）から、何れかを選択する（ステップＳ１１２）。例えば、識別手段選択部４０は、あらかじめ学習した各顔画像グループ（例えば日本人顔と欧米人顔）の平均的な顔画像の画像特徴量と、検出対象画像の画像特徴量とのユークリッド距離により、この距離が最小となるグループに検出対象画像が属すると判定し、検出対象画像が属すると判定されたグループ用の高性能ＳＶＭを選択する。尚、以降の工程は、何れを選択した場合も同様であるので、便宜上、日本人顔で学習した日本人顔用ＳＶＭ５０Ｃが選択されたものとする。
次に、顔画像検出装置１は、エッジ強度対応ＳＶＭ５０Ｆに、画像のエッジ強度を用いて生成した画像特徴ベクトルを入力することで、最初の検出対象領域に顔画像が存在するか否かを判定する（ステップＳ１１４）。
ここで、顔画像が存在すると判定されない場合（ステップＳ１１６でＮｏ）は、最初の検出対象領域の画像は、非顔画像であると判断する工程に進む（ステップＳ１２６）。
他方で、顔画像が存在すると判定された場合（ステップＳ１１６でＹｅｓ）は、次の工程（ステップＳ１１８）に進む。