(57)【要約】【課題】眼鏡での反射光などが映る画像に対しても顔領域の検出を簡易に精度良く行える顔検出技術を提供する。【解決手段】顔検出装置においては、画像に対し一定サイズのウィンドウＷＤでスキャンしてウィンドウＷＤ内に顔が存在するかを判定することにより顔検出が行われる。この場合、画像内の人物が眼鏡をかけており、これに外光等が反射する場合には、目の部分が遮蔽されるため、顔検出の精度が低下することとなる。そこで、ウィンドウＷＤ内の画像部分から高輝度部位ＨＢを検出し、これを例えば黒色に相当する低輝度部位ＬＢに変換する処理を行うようにする。その結果、眼鏡の反射光などが映る画像に対しても顔検出を簡易に精度良く行える。【選択図】図３
2006048328.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から顔領域を検出する顔検出装置であって、
(a)画像を取得する取得手段と、
(b)前記取得手段で取得された画像に内包される一定サイズの検出エリアに関して、前記検出エリアの位置を前記画像において変更することで、前記画像をスキャンするスキャン手段と、
(c)前記スキャン手段によって変更される前記検出エリアの各位置において、前記検出エリアに対応する画像部分を前記画像から抽出し、前記画像部分について顔領域の検出を行う顔検出手段と、
を備え、
前記顔検出手段は、
(c-1)前記画像部分について高輝度部位を検出する高輝度検出手段と、
(c-2)前記高輝度検出手段により前記高輝度部位が検出された場合には、前記画像部分から前記高輝度部位を除去する除去手段と、
を有することを特徴とする顔検出装置。
【請求項２】
画像から顔領域を検出する顔検出装置であって、
(a)原画像を取得する取得手段と、
(b)前記取得手段で取得された原画像の解像度を変換した１以上の変換画像を生成し、前記原画像と前記１以上の変換画像とを処理対象画像として記憶する解像度変換手段と、
(c)前記処理対象画像それぞれに内包可能な一定サイズの検出エリアに関して、前記検出エリアの位置を前記処理対象画像において変更することで、前記処理対象画像それぞれをスキャンするスキャン手段と、
(d)前記スキャン手段によって変更される前記検出エリアの各位置において、前記検出エリアに対応する画像部分を前記処理対象画像から抽出し、前記画像部分について顔領域の検出を行う顔検出手段と、
を備え、
前記顔検出手段は、
(d-1)前記画像部分について高輝度部位を検出する高輝度検出手段と、
(d-2)前記高輝度検出手段により前記高輝度部位が検出された場合には、前記画像部分から前記高輝度部位を除去する除去手段と、
を有することを特徴とする顔検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の顔検出装置において、
前記高輝度検出手段は、
前記画像部分について平均輝度値を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された平均輝度値に基づき、前記高輝度部位を検出する手段と、
を有することを特徴とする顔検出装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の顔検出装置において、
前記検出エリアには、前記検出エリア内で顔領域が検出される場合に眼鏡が存在し得る所定エリアが規定されており、
前記高輝度検出手段は、
前記画像部分のうち前記所定エリアに対応する部分について、前記高輝度部位を検出する手段、
を有することを特徴とする顔検出装置。
【請求項５】
画像から顔領域を検出する顔検出方法であって、
画像を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得された画像に内包される一定サイズの検出エリアに関して、前記検出エリアの位置を前記画像において変更することで、前記画像をスキャンするスキャン工程と、
前記スキャン工程において変更される前記検出エリアの各位置において、前記検出エリアに対応する画像部分を前記画像から抽出し、前記画像部分について顔領域の検出を行う顔検出工程と、
を備え、
前記顔検出工程は、
前記画像部分について高輝度部位を検出する高輝度検出工程と、
前記高輝度検出工程において前記高輝度部位が検出された場合には、前記画像部分から前記高輝度部位を除去する除去工程と、
を有することを特徴とする顔検出方法。
【請求項６】
画像から顔領域を検出する顔検出方法であって、
原画像を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得された原画像の解像度を変換した１以上の変換画像を生成し、前記原画像と前記１以上の変換画像とを処理対象画像として記憶する解像度変換工程と、
前記処理対象画像それぞれに内包可能な一定サイズの検出エリアに関して、前記検出エリアの位置を前記処理対象画像において変更することで、前記処理対象画像それぞれをスキャンするスキャン工程と、
前記スキャン工程において変更される前記検出エリアの各位置において、前記検出エリアに対応する画像部分を前記処理対象画像から抽出し、前記画像部分について顔領域の検出を行う顔検出工程と、
を備え、
前記顔検出工程は、
前記画像部分について高輝度部位を検出する高輝度検出工程と、
前記高輝度検出工程において前記高輝度部位が検出された場合には、前記画像部分から前記高輝度部位を除去する除去工程と、
を有することを特徴とする顔検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像から顔領域を検出する顔検出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像から顔領域を検出する技術については、例えば特許文献１に開示されている。この顔検出技術では、所定サイズのウィンドウで検出対象の画像をスキャンし、ウィンドウ内に顔が含まれるかを判定する。この判定については、ウィンドウ内の画素をベクトル化して主成分空間に射影した後に、ベクトルの主成分空間までの距離と主成分空間内での距離とが計算されて、ウィンドウ内に顔領域が存在するか否かが判断される。
【０００３】
また、他の顔検出技術としては、例えば特許文献２に背景差分法を利用したものが開示されている。この技術は、予め取得済みの背景画像（人物が映っていない画像）と人物が映っている画像との差分情報から顔領域および目領域の位置を特定するもので、検出された人物が眼鏡をかけているために外光等の反射で目の部分が遮蔽される場合は、この部分を周囲の画素情報から補正するようにしている。
【０００４】
【特許文献１】特開平８−３３３９４４５号公報
【特許文献２】特開２００２−２６９５４５号公報
【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、特許文献１の技術では、ウィンドウ内に存在する顔が適切な状態でない場合には、精度の良い顔検出が困難となる。例えば、眼鏡をかけた人物の顔を検出する場合において、外光等が眼鏡に反射して目の部分が遮蔽されている状態では、顔検出精度が著しく低下することとなる。
【０００６】
一方、特許文献２の技術では、背景差分法を利用しているため、そもそも背景画像が取得できない画像に対しては顔検出が不可能であり、顔検出を簡単に行えない。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、眼鏡での反射光などが映る画像に対しても顔領域の検出を簡易に精度良く行える顔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、画像から顔領域を検出する顔検出装置であって、(a)画像を取得する取得手段と、(b)前記取得手段で取得された画像に内包される一定サイズの検出エリアに関して、前記検出エリアの位置を前記画像において変更することで、前記画像をスキャンするスキャン手段と、(c)前記スキャン手段によって変更される前記検出エリアの各位置において、前記検出エリアに対応する画像部分を前記画像から抽出し、前記画像部分について顔領域の検出を行う顔検出手段とを備え、前記顔検出手段は、(c-1)前記画像部分について高輝度部位を検出する高輝度検出手段と、(c-2)前記高輝度検出手段により前記高輝度部位が検出された場合には、前記画像部分から前記高輝度部位を除去する除去手段とを有する。
【０００９】
また、請求項２の発明は、画像から顔領域を検出する顔検出装置であって、(a)原画像を取得する取得手段と、(b)前記取得手段で取得された原画像の解像度を変換した１以上の変換画像を生成し、前記原画像と前記１以上の変換画像とを処理対象画像として記憶する解像度変換手段と、(c)前記処理対象画像それぞれに内包可能な一定サイズの検出エリアに関して、前記検出エリアの位置を前記処理対象画像において変更することで、前記処理対象画像それぞれをスキャンするスキャン手段と、(d)前記スキャン手段によって変更される前記検出エリアの各位置において、前記検出エリアに対応する画像部分を前記処理対象画像から抽出し、前記画像部分について顔領域の検出を行う顔検出手段とを備え、前記顔検出手段は、(d-1)前記画像部分について高輝度部位を検出する高輝度検出手段と、(d-2)前記高輝度検出手段により前記高輝度部位が検出された場合には、前記画像部分から前記高輝度部位を除去する除去手段とを有する。
【００１０】
また、請求項３の発明は、請求項１または請求項２の発明に係る顔検出装置において、前記高輝度検出手段は、前記画像部分について平均輝度値を算出する算出手段と、前記算出手段で算出された平均輝度値に基づき、前記高輝度部位を検出する手段とを有する。
【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顔検出装置において、前記検出エリアには、前記検出エリア内で顔領域が検出される場合に眼鏡が存在し得る所定エリアが規定されており、前記高輝度検出手段は、前記画像部分のうち前記所定エリアに対応する部分について、前記高輝度部位を検出する手段を有する。
【００１２】
また、請求項５の発明は、画像から顔領域を検出する顔検出方法であって、画像を取得する取得工程と、前記取得工程で取得された画像に内包される一定サイズの検出エリアに関して、前記検出エリアの位置を前記画像において変更することで、前記画像をスキャンするスキャン工程と、前記スキャン工程において変更される前記検出エリアの各位置において、前記検出エリアに対応する画像部分を前記画像から抽出し、前記画像部分について顔領域の検出を行う顔検出工程とを備え、前記顔検出工程は、前記画像部分について高輝度部位を検出する高輝度検出工程と、前記高輝度検出工程において前記高輝度部位が検出された場合には、前記画像部分から前記高輝度部位を除去する除去工程とを有する。
【００１３】
また、請求項６の発明は、画像から顔領域を検出する顔検出方法であって、原画像を取得する取得工程と、前記取得工程で取得された原画像の解像度を変換した１以上の変換画像を生成し、前記原画像と前記１以上の変換画像とを処理対象画像として記憶する解像度変換工程と、前記処理対象画像それぞれに内包可能な一定サイズの検出エリアに関して、前記検出エリアの位置を前記処理対象画像において変更することで、前記処理対象画像それぞれをスキャンするスキャン工程と、前記スキャン工程において変更される前記検出エリアの各位置において、前記検出エリアに対応する画像部分を前記処理対象画像から抽出し、前記画像部分について顔領域の検出を行う顔検出工程とを備え、前記顔検出工程は、前記画像部分について高輝度部位を検出する高輝度検出工程と、前記高輝度検出工程において前記高輝度部位が検出された場合には、前記画像部分から前記高輝度部位を除去する除去工程とを有する。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１ないし請求項６の発明によれば、画像において変更される検出エリアの各位置で検出エリアに対応する画像部分を画像から抽出し、画像部分について顔領域の検出を行う際において、画像部分から高輝度部位が検出された場合には高輝度部位を除去する。その結果、眼鏡での反射光などが映る画像に対しても顔領域の検出を簡易に精度良く行える。
【００１５】
特に請求項２および請求項６の発明においては、原画像の解像度を変換した１以上の変換画像を生成するため、原画像おける顔のサイズに依存せずに顔検出を行える。
【００１６】
また、請求項３の発明においては、画像部分について算出された平均輝度値に基づき高輝度部位を検出するため、画像の輝度特性に応じて適切に顔領域の検出を行える。
【００１７】
また、請求項４の発明においては、画像部分のうち、検出エリア内で顔領域が検出される場合に眼鏡が存在し得る所定エリアに対応する部分について高輝度部位を検出するため、高輝度部位の検出を効率良く行える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
＜第１実施形態＞
＜画像処理装置の構成＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置１Ａの構成を示す機能ブロック図である。
【００１９】
画像処理装置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、キーボードやマウスを有しユーザからの入力操作を受付ける操作部１１と、操作部１１に伝送可能に接続する制御部１０Ａとを備えている。また、画像処理装置１Ａは、制御部１０Ａに接続する画像入力部１２と顔検出部１３と記憶部１４とを備えており、画像から顔領域を検出する顔検出装置として機能する。
【００２０】
画像入力部１２は、例えばデジタルカメラで撮影されたデジタル画像を入力する部位であり、画像を取得する取得手段として機能する。例えば、メモリカードから記録画像が読み出されて画像入力が行われることとなる。
【００２１】
顔検出部１３は、人物が撮影された画像に対して、後で詳述する顔検出を行う部位である。
【００２２】
記憶部１４は、画像入力部１２に入力された画像等を記憶する部位である。
【００２３】
制御部１０Ａは、ＣＰＵおよびメモリを有しており、画像処理装置１Ａの動作を統括制御する部位である。
【００２４】
＜顔検出について＞
画像処理装置１Ａでは、画像入力部１２に入力された画像に対して顔検出部１３で顔領域の検出が行われるが、この処理を以下で説明する。
【００２５】
図２は、顔検出を説明するための図である。
【００２６】
入力された画像ＧＩに対して、画像ＧＩに内包される一定サイズのウィンドウ(検出エリア)ＷＤの位置を矢印方向ＤＲに沿って変更する処理、すなわち画像ＧＩの一部に相当する大きさのウィンドウＷＤをラスタ走査して画像ＧＩ全体をスキャンする。なお、画像ＧＩの輝度値（画素値）は、２５６階調を有するものとする。上記のスキャン動作においは、画像ＧＩにおけるウィンドウＷＤの各位置において、ウィンドウＷＤに対応する画像部分を画像ＧＩから抽出し、この抽出した画像部分について順次に顔領域の検出が行われる。これにより、ウィンドウＷＤ内に人物の顔ＦＣが入る場合には、顔領域として検出できる。
【００２７】
ただし、画像内の人物が眼鏡をかけており、この眼鏡に外光などの光が反射する場合などには、図３(ａ)に示すように目の部分が高輝度部位(例えば白色)ＨＢとなるため、顔検出の精度が著しく低下することとなる。
【００２８】
そこで、顔検出部１３では、ウィンドウＷＤ内の画像に高輝度部位が存在する場合には、高輝度部位を構成する各画素の輝度値(画素値)を低下させる処理、つまり低輝度に変換する処理を行う。
【００２９】
具体的には、まずウィンドウＷＤ内の各画素の輝度値Ｐ(ｎ)が閾値Ｔｈ１より大きいか、つまり次の式(１)を満たすかを判定する。
【００３０】
Ｐ(ｎ)＞Ｔｈ１  ・・・・(１)
【００３１】
ここで、眼鏡の反射光成分は輝度値が非常に高いため、閾値Ｔｈ１として例えば２５０を設定する。
【００３２】
以上の判定動作により、高輝度部位の検出を適切に行えることとなる。
【００３３】
そして、上式(１)を満たしている画素については、次の式(２)のように輝度値Ｐ(ｎ)をαに変更する。このαとしては、低輝度値、例えば０が設定される。
【００３４】
Ｐ(ｎ)＝α  ・・・・・・(２)
【００３５】
以上の処理により、図３(ａ)に示す目の部分に対応する高輝度部位ＨＢが検出される場合には、低輝度(例えば黒色)の画素で構成される低輝度部位ＬＢに変換されることとなる。その結果、顔検出対象の画像における光成分(高輝度部位)が適切に除去されるため、目の部分が適切な状態となり、顔検出を精度良く行える。
【００３６】
＜画像処理装置１Ａの動作＞
図４は、画像処理装置１Ａの基本的な動作を示すフローチャートである。本動作については、制御部１０Ａにより実行される。
【００３７】
ステップＳ１では、画像入力部１２に顔検出処理を行う画像を入力する。ここでは、例えば図２に示す画像ＧＩが入力される。
【００３８】
ステップＳ２では、ステップＳ１で入力された画像ＧＩに対して、図２に示すウィンドウＷＤでスキャンする。
【００３９】
ステップＳ３では、ステップＳ２でスキャンされていない残りの画像部分が存在するかを判定する。例えば、図２に示すように画像ＧＩの左上からスキャンを開始する場合にウィンドウＷＤが画像ＧＩの右下まで到達したかを判断する。ここで、残りの画像部分が存在する場合には、ステップＳ４に進み、存在しない場合には、ステップＳ６に進む。
【００４０】
ステップＳ４では、ウィンドウＷＤ内の画像部分に対する光成分除去を行う(後述)。
【００４１】
ステップＳ５では、ステップＳ４で光成分が除去されたウィンドウＷＤ内の画像に顔が存在するかを判定する。この顔判定においては、例えば上記の特許文献１に記載される方法で人物の顔領域を検出する。
【００４２】
ステップＳ６では、顔選択の処理を行う。例えば、ステップＳ５において画像ＧＩのほぼ同じ位置に顔が複数検出された場合には、同一人物の顔として１つを選択する処理を行う。
【００４３】
図５は、ステップＳ４に対応する動作で、光成分除去の動作を示すフローチャートである。
【００４４】
ステップＳ１１では、ウィンドウ内の画像部分において処理対象の画素を選択する。これにより、順次に画素が処理されることとなる。
【００４５】
ステップＳ１２では、ウィンドウ内の画像部分のうちステップＳ１１で選択されていない残りの画素が存在するかを判定する。すなわち、ウィンドウ内の全画素が選択されたか否かを判断する。ここで、残りの画素が存在する場合には、ステップＳ１３に進み、存在しない場合には、ステップＳ５に進む。
【００４６】
ステップＳ１３では、ステップＳ１１で選択された画素の輝度値Ｐ(ｎ)が、上記の式(１)のように閾値Ｔｈ１より大きいかを判定する。この動作により、上述したようにウィンドウ内の高輝度画素が検出できることとなる。ここで、画素の輝度値Ｐ(ｎ)が閾値Ｔｈ１より大きい場合には、ステップＳ１４に進み、そうでない場合には、ステップＳ１１に戻る。
【００４７】
ステップＳ１４では、ステップＳ１１で選択された画素の輝度値Ｐ(ｎ)にαを代入する。すなわち、上記の式(２)のように、高輝度画素を低輝度α(例えば０)に変更する。
【００４８】
以上の画像処理装置１Ａの動作により、眼鏡の反射光などの高輝度部位を検出して除去するため、顔検出を簡易に精度良く行える。すなわち、眼鏡に映り込む反射光成分の輝度値が非常に高いという性質を利用して、反射光成分に対応する画素値を補正するため、顔検出精度の低下を防止できる。
【００４９】
なお、画像処理装置１Ａにおいては、図４のフローチャートに示すステップＳ６で次のように顔選択処理を行って顔の位置を特定するようにしても良い。
【００５０】
まず、顔と判定されたウィンドウの中心座標位置を、そのウィンドウの代表座標位置と定める。そして、複数のウィンドウ位置で顔が検出された場合には、これらの代表座標位置を平均化した平均座標位置を算出し、この平均座標位置を顔の位置として決定する。
【００５１】
以上のように顔選択処理によっても、顔の位置を適切に定めることが可能となる。
【００５２】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態に係る画像処理装置１Ｂは、図１に示す第１実施形態の画像処理装置１Ａと類似の構成を有しているが、顔検出部が異なっている。
【００５３】
すなわち、画像処理装置１Ｂの顔検出部１３Ｂでは、以下で説明する光成分除去の動作を行う。
【００５４】
＜光成分除去について＞
図６は、光成分除去の動作を示すフローチャートである。なお、画像処理装置１Ｂの顔検出処理では、図４のフローチャートと同様の動作が行われるが、ステップＳ４の動作については、図６のフローチャートに示す光成分除去の動作が行われることとなる。
【００５５】
ステップＳ２１では、ウィンドウ内の全画素に関する平均輝度値Ａｖｅを算出する。
【００５６】
ステップＳ２２〜Ｓ２３では、図５のフローチャートに示すステップＳ１１〜Ｓ１２と同様の動作を行う。
【００５７】
ステップＳ２４では、ステップＳ２２で選択された画素の輝度値Ｐ(ｎ)が、次の式(３)の条件を満足するかを判定する。
【００５８】
Ｐ(ｎ)＞Ａｖｅ＋Ｔｈ２  ・・・・(３)
【００５９】
上式(３)で、Ａｖｅは、ステップＳ２１で算出された平均輝度値であり、Ｔｈ２は、予め定められた閾値である。
【００６０】
以上の判定動作により、平均輝度値Ａｖｅに基づいて高輝度部位を適切に検出できることとなる。このステップＳ２４において、上式(３)を満足する場合には、ステップＳ２５に進み、満足しない場合には、ステップＳ２２に戻る。
【００６１】
ステップＳ２５では、図５のステップＳ１４と同様に、ステップＳ２２で選択された画素の輝度値Ｐ(ｎ)にα（例えば０）を代入する。
【００６２】
以上の画像処理装置１Ｂにより、眼鏡の反射光などの高輝度部位を検出して除去するため、顔検出を簡易に精度良く行える。すなわち、眼鏡に映り込む反射光をウィンドウ内の平均輝度値を利用して判定するため、ウィンドウ内の輝度特性に応じた反射光成分の補正が可能となり、顔検出精度の低下を防止できる。
【００６３】
＜第３実施形態＞
本発明の第３実施形態に係る画像処理装置１Ｃは、図１に示す第１実施形態の画像処理装置１Ａと類似の構成を有しているが、顔検出部が異なっている。
【００６４】
すなわち、画像処理装置１Ｃの顔検出部１３Ｃでは、以下で説明する光除去処理の動作を行う。
【００６５】
＜光成分除去について＞
図７は、画像処理装置１Ｃの光成分除去を説明するための図である。
【００６６】
顔検出においては、ウィンドウＷＤ内に顔が存在するか否かを判定する処理を行うため、ウィンドウＷＤ内に顔が検出されるのであれば、そのパーツの位置つまり目、鼻、口等の位置が概略予想できる。
【００６７】
そこで、画像処理装置１Ｃでは、ウィンドウＷＤ内の全画素について上式(１)の条件を満たす高輝度画素を検出するのではなく、図７に示すようにウィンドウＷＤ内で顔が検出される場合に眼鏡が存在し得る２つのエリアＥ１、Ｅ２を規定し、このエリアＥ１、Ｅ２に対応する画像部分を構成する各画素を対象として高輝度画素を検出することとする。
【００６８】
以上のようにウィンドウＷＤの中央付近におけるエリアＥ１、Ｅ２のみで高輝度部位を検出するため、ウィンドウＷＤ内における反射光成分の検出を効率良く行え、迅速な処理が可能となる。
【００６９】
このような構成の画像処理装置１Ｃでは、図４および図５のフローチャートと同様の動作が行われるが、図５のステップＳ１１については、図７に示す領域Ｅ１、Ｅ２内の各画素が選択されることとなる。
【００７０】
以上の画像処理装置１Ｃの動作により、第１実施形態と同様の効果を奏する。さらに、ウィンドウ内で眼鏡が存在し得る領域のみ反射光成分の検出を行うため、この高輝度部位の検出を効率良く行える。
【００７１】
＜第４実施形態＞
本発明の第４実施形態に係る画像処理装置１Ｄは、図１に示す第１実施形態の画像処理装置１Ａと類似の構成を有しているが、顔検出部および制御部が異なっている。
【００７２】
すなわち、画像処理装置１Ｄの顔検出部１３Ｄおよび制御部１０Ｂにおいては、以下で説明する画像処理装置１Ｄの動作を行う。
【００７３】
＜画像処理装置１Ｄの動作＞
図８は、画像処理装置１Ｄの基本的な動作を示すフローチャートである。
【００７４】
ステップＳ３１では、図４のフローチャートに示すステップＳ１と同様の動作を行う。
【００７５】
ステップＳ３２では、多重解像度画像を作成する。具体的には、ステップＳ３１で入力された画像に対して、予め定められている倍率で順次に縮小した画像を作成する。すなわち、ステップＳ３１で取得された原画像の解像度が変換された１以上の変換画像、例えば図９に示すように原画像ＧＩと解像度が異なる３枚の縮小画像ＧＩａ〜ＧＩｃが生成される。そして、各縮小画像(変換画像)ＧＩａ〜ＧＩｃと原画像ＧＩとは、顔検出が行われる処理対象画像として記憶部１４に記憶される。
【００７６】
ステップＳ３３では、上記の処理対象画像に対するウィンドウの走査を行う。具体的には、図９に示す解像度が異なる４枚の画像ＧＩ、ＧＩａ〜ＧＩｃに対して、順次にウィンドウＷＮの走査が行われる。このウィンドウＷＮは、各画像ＧＩ、ＧＩａ〜ＧＩｃに内包可能な一定サイズとなっているため、図９に示すように各画像ＧＩ、ＧＩａ〜ＧＩｃに対するウィンドウＷＮの面積比は、異なることとなる。
【００７７】
ステップＳ３４では、ステップＳ３３でスキャンされていない残りの画像部分が存在するかを判定する。すなわち、処理対象画像ＧＩ、ＧＩａ〜ＧＩｃそれぞれについてウィンドウの走査を行うが、最後の画像における全画像部分についてスキャンが完了したか否かを判断する。ここで、残りの画像部分が存在する場合には、ステップＳ３５に進み、存在しない場合には、ステップＳ３７に進む。
【００７８】
ステップＳ３５〜Ｓ３７では、図４のフローチャートに示すステップＳ４〜Ｓ６と同様の動作を行う。
【００７９】
以上の画像処理装置１Ｄの動作により、第１実施形態と同様の効果を奏する。さらに、解像度の異なる各画像(多重解像度画像)に対して一定サイズのウィンドウでスキャンするため、原画像における顔のサイズに依存せずに顔検出を行える。
【００８０】
なお、図８のステップＳ３７の顔選択処理においては、上述のように顔が検出された複数のウィンドウの代表座標位置を平均化することに加えて、多重解像度画像における各スケールについても平均化することが好ましい。これについて、以下で具体的に説明する。
【００８１】
例えば原画像のサイズが３２０×２４０ピクセルでウィンドウのサイズが２０×２０であるケースを考える。１６０×１２０の解像度の画像で顔が検出された場合には、原画像における顔の大きさは４０×４０となる。さらに、１００×７５の解像度の画像で顔が検出された場合には、原画像における顔の大きさが６４×６４となる。このように２種類の解像度で顔が検出され、その位置がほぼ同一である場合には、２つのサイズを平均化し、５２×５２のサイズを原画像における最終的な顔の大きさと判断する。
【００８２】
以上のように多重解像度画像における各スケールに関しても平均化することで、適切な大きさの顔として検出できることとなる。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の第１実施形態に係る画像処理装置１Ａの構成を示す機能ブロック図である。
【図２】顔検出を説明するための図である。
【図３】光成分の除去を説明するための図である。
【図４】画像処理装置１Ａの基本的な動作を示すフローチャートである。
【図５】光成分除去の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第２実施形態に係る画像処理装置１Ｂにおける光成分除去の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第３実施形態に係る画像処理装置１Ｃの光成分除去を説明するための図である。
【図８】本発明の第４実施形態に係る画像処理装置１Ｄの基本的な動作を示すフローチャートである。
【図９】多重解像度画像を説明するための図である。
【符号の説明】
【００８４】
１Ａ〜１Ｄ  画像処理装置
１０Ａ、１０Ｂ  制御部
１２  画像入力部
１３Ａ〜１３Ｄ  顔検出部
Ｅ１、Ｅ２  眼鏡が存在し得るエリア
ＦＣ  顔
ＧＩ  画像(原画像)
ＧＩａ〜ＧＩｃ  縮小画像
ＨＢ  高輝度部位
ＬＢ  低輝度部位
ＷＤ、ＷＮ  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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【図９】
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