(57)【要約】【課題】  顎の位置を精確に検出する。【解決手段】    目検出部３０は、顔写真画像Ｓ０における両目の夫々の位置を検出し、顎範囲推定部７０ａは、両目の夫々の位置に基づいて、顎の部位と顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定し、顎位置検出部９０は、非肌色画素除去部８０により非肌色画素を除去した顎範囲内において、顎の位置を検出する。【選択図】          図１
2006133824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔写真画像からおおよその顔の位置および大きさを検出し、
検出された前記顔の位置および大きさに基づいて、該顔における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定し、
推定された前記領域内において、前記顎の位置を検出することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
顔写真画像における両目の位置を取得し、
取得された前記顔写真画像における両目の位置に基づいて、該顔写真画像における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定し、
推定された前記範囲内において、前記顎の位置を検出することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
顔写真画像からおおよその顔の位置および大きさを取得する顔検出手段と、
検出された前記顔の位置および大きさに基づいて、該顔における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定する顎範囲推定手段と、
推定された前記範囲において、前記顎の位置を検出する顎位置検出手段とを備えてなることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
顔写真画像における両目の夫々の位置を取得する目位置取得手段と、
取得された前記両目の夫々の位置に基づいて、前記顔写真画像における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定する顎範囲推定手段と、
推定された前記範囲内において、前記顎の位置を検出する顎位置検出手段とを備えてなることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記目位置取得手段が、前記顔写真画像から前記両目の夫々の位置を検出する目位置検出手段であることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記顔における口の位置を取得する口位置取得手段をさらに備え、
前記顎範囲推定手段が、前記顎範囲を前記口の位置より下に推定するものであることを特徴とする請求項３から５のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記顎範囲推定手段により推定された前記顎範囲内の各々の画素のうち、肌色以外の画素を検出して除去する非肌色画素除去手段をさらに備え、
前記顎位置検出手段が、前記肌色以外の画素が除去された前記顎範囲において、前記顎の位置を検出するものであることを特徴とする請求項３から６のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記顎位置検出手段が、前記顎範囲内の各画素の画素値を、前記顔の縦方向に沿った軸に対して射影を行って、前記軸方向の高さ毎の射影情報を得る射影手段と、
前記射影情報に基づいて、前記高さ毎のエッジ強度を求めるエッジ強度取得手段と、
最も大きい前記エッジ強度を有する前記高さが対応する前記画素の位置を前記顎の位置として決定する顎位置決定手段とからなることを特徴とする請求項３から７のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項９】
顔写真画像からおおよその顔の位置および大きさを検出する処理と、
検出された前記顔の位置および大きさに基づいて、該顔における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定する処理と、
推定された前記範囲内において、前記顎の位置を検出する処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
顔写真画像における両目の位置を取得する処理と、
取得された前記顔写真画像における両目の位置に基づいて、該顔写真画像における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定する処理と、
推定された前記範囲内において、前記顎の位置を検出する処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は顔写真画像から、顎の位置を取得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。このため、利用者の撮影を行うための撮影室が設けられ、撮影室内の椅子に着座した利用者を撮影し、利用者の証明写真用の顔写真画像をシートに記録した証明写真シートを作成することを自動的に行う証明写真の自動作成装置が従来より利用されている。このような自動作成装置は、大型であるため、設置場所が限られているため、利用者が証明写真を取得するためには、自動作成装置が設置された場所を探して出向く必要があり、不便である。
【０００３】
この問題を解決するために、例えば、特許文献１に記載されたように、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頭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つの位置および証明写真の出力規格に基づいて顔の拡大縮小率、顔の位置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、証明写真の自動作成装置よりも多数存在している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】
しかしながら、この技術では、表示されている顔写真画像に対して頭頭部位置と顎の位置を各々指示する、という煩雑な操作をオペレータが行う必要があるので、特に多数の利用者の証明写真を作成するなどの場合にオペレータの負担が大きい。また、顎の色と、顎の下の首部分の色とが同じ肌色であるため、特に表示されて顔写真画像中の顔の領域の面積が小さい場合や、顔写真画像の解像度が粗いなどの場合には、顎の位置をオペレータが迅速かつ正確に指示することは困難であり、適切かつ迅速に証明写真を作成することができないという問題がある。
【０００５】
また、顔における目、口などの他のパーツと比べ、顎の色と顎の下の首部分の色とが同じ肌色であると共に、顎と首との間に形成されたエッジの強度も比較的に弱いため、画像処理の技術を利用して検出することも困難である。
【０００６】
特許文献２および特許文献３には、顔から目、口を検出すると共に、顔における顎、口間の距離と、目、口間の距離との比が略一定であるとの仮定に基づいて、顔写真画像における目および口の位置から顎の位置を推定する方法が提案されている。
【０００７】
顎の位置より、顔写真画像から目および口の位置を検出するほうが精確にできるので、特許文献２および特許文献３に提案された方法によって、顔写真画像から目および口の位置を検出し、検出された目および口の位置から顎の位置を推定するようにすれば、オペレータにより顎の先端位置を指示することを必要とせずに顔写真画像から証明写真の作成ができる。
【０００８】
同様に、顎の位置より、目の位置と口の位置を指定するほうが適切かつ迅速にできるので、オペレータに目の位置と口の位置を指定させ、指定された位置から顎の位置を推定するようにしても、オペレータにより顎の先端位置を指示することを必要とせずに顔写真画像から証明写真の作成ができる。
【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】
【０００９】
しかしながら、顔における各パーツの位置関係は、必ずしも一定とは限らない。特に顎と他のパーツとの位置関係は、顎が長い人、顎が短い人がいるように生まれ付きの個人差もあるし、人種、性別、年齢などによっても変動するものである。また、太っているか痩せているか、無表情であるか笑っているかなどの要因によって、顎と他のパーツ間の位置関係も一定とは言いがたい。
【００１０】
特許文献２および特許文献３に提案された方法は、オペレータにより顎の位置を指定することを避けるために、検出も、オペレータによる指定も顎の位置よりしやすい目および口の位置から顎の位置を推定しているので、平均的な顎位置を得ることができるが、精確な顎の位置を得ることができない。その結果として、顎の位置を必要とする例えばトリミング処理なども適切に行えず、良い証明写真を得ることがでないという問題がある。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑み、精確に顔写真画像における顎の位置を検出することができ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】
【００１２】
本発明の第１の画像処理方法は、顔写真画像からおおよその顔の位置および大きさを検出し、
検出された前記顔の位置および大きさに基づいて、該顔における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定し、
推定された前記領域内において、前記顎の位置を検出することを特徴とするものである。
【００１３】
本発明において、「顎範囲」とは、顎と顎の近傍領域とからなる範囲であり、顎の存在する可能性が大きく、かつ領域ができるだけ小さい範囲である。顎範囲を推定するのに際し、顔における顎以外の他のパーツや、首にかかった衣服などの領域をできるだけ排除するように推定することが望ましい。
【００１４】
本発明の第２の画像処理方法は、顔写真画像における両目の位置を取得し、
取得された前記顔写真画像における両目の位置に基づいて、該顔写真画像における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定し、
推定された前記範囲内において、前記顎の位置を検出することを特徴とするものである。
【００１５】
本発明の第１の画像処理装置は、顔写真画像からおおよその顔の位置および大きさを取得する顔検出手段と、
検出された前記顔の位置および大きさに基づいて、該顔における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定する顎範囲推定手段と、
推定された前記範囲において、前記顎の位置を検出する顎位置検出手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００１６】
本発明の第２の画像処理装置は、顔写真画像における両目の夫々の位置を取得する目位置取得手段と、
取得された前記両目の夫々の位置に基づいて、前記顔写真画像における顎と前記顎の近傍領域とからなる顎範囲を推定する顎範囲推定手段と、
推定された前記範囲内において、前記顎の位置を検出する顎位置検出手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００１７】
ここで、目位置取得手段は、オペレータに両目の位置を指定させる入力手段であってもよいが、オペレータの負担を減らすために、顔写真画像から両目の夫々の位置を検出する目検出手段であることが好ましい。
【００１８】
本発明の画像処理装置は、前記顔における口の位置を取得する口位置取得手段をさらに備え、
前記顎範囲推定手段が、前記顎範囲を前記口の位置より下に推定するものであることが好ましい。
【００１９】
本発明の画像処理装置は、前記顎範囲推定手段により推定された前記顎範囲内の各々の画素のうち、肌色以外の画素を検出して除去する非肌色画素除去手段をさらに備え、
前記顎位置検出手段が、前記肌色以外の画素が除去された前記顎範囲において、前記顎の位置を検出するものであることが好ましい。
【００２０】
本発明の画像処理装置における前記顎位置検出手段は、前記顎範囲内の各画素の画素値を、前記顔の縦方向に沿った軸に対して射影を行って、前記軸方向の高さ毎の射影情報を得る射影手段と、
前記射影情報に基づいて、前記高さ毎のエッジ強度を求めるエッジ強度取得手段と、
最も大きい前記エッジ強度を有する前記高さが対応する前記画素の位置を前記顎の位置として決定する顎位置決定手段とからなるものであることが好ましい。
【００２１】
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】
【００２２】
本発明の第１の画像処理方法および装置によれば、顔写真画像からおおよその顔の位置および大きさを検出して、検出された顔の位置および大きさに基づいて顎と顎の近傍領域からなる顎範囲を推定する。そして、推定された顎範囲において顎の位置を検出する。おおよその顔の位置および大きさが分かっても、顔における顎の位置は個人差があるので、精確に顎の位置を推定することができないが、おおよその顎範囲を推定することができる。そして、このように推定された顎範囲において顎の位置を検出することによって、個人差があるにも拘わらず、精確に顎の位置を得ることができる。
【００２３】
本発明の第２の画像処理方法および装置によれば、顔写真画像における両目の位置を取得し、取得された両目の位置に基づいて顎範囲を推定する。そして、推定された範囲において顎の位置を検出しているので、第１の画像処理方法および装置と同じような効果を得ることができる。
【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、本発明の第１の実施形態となる画像処理システムＡ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Ａは、顔写真画像（以下略して写真画像という）Ｓ０から顎の位置を検出するものであり、この顎の位置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Ａ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における顔のおおよそ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４０ａと、顔画像Ｓ１から肌色画素を検出する肌色画素検出部５０と、肌色画素検出部５０の検出結果に基づいて口の位置を検出する口検出部６０と、目検出部３０により検出された両目の位置、および口検出部６０により検出された口の位置に基づいて顎範囲を推定する顎範囲推定部７０ａと、肌色画素検出部５０の検出結果に基づいて、顎範囲推定部７０ａにより推定された顎範囲の画素のうちの、肌色画素ではない画素を除去する非肌色画素除去部８０と、非肌色画素が除去された顎範囲内において、顎の位置を検出する顎位置検出部９０と、顎位置検出部９０により得られた顎位置を示す情報を出力して、例えばトリミングなどの処理に供する出力部１００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Ａ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Ａ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４０ａ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４０ａ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４０ａ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４０ａ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４０ｂ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９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】
肌色画素検出部５０は、顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１から肌色の画素を検出するものであり、その検出の方法としては、既存のいかなるものを用いてもよい。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、予め肌色の範囲を設定し、設定されたこの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。
【００６９】
口検出部６０は、肌色画素検出部５０の検出結果に顔画像Ｓ１から口の縦方向（両目の並ぶ方向と垂直する方法）の位置を検出するものであり、その検出の方法としては、既存のいかなるものを用いてもよい。例えば、まず、顔画像Ｓ１の各画素のうちの、肌色画素検出部５０により肌色画素として検出されなかった画素（以下非肌色画素という）に対して、その赤みの強度を算出する。そして、算出された各非肌色画素の赤みの強度を、顔の横方向（縦方向と垂直する方向）において累積して顔の縦方向の高さ毎の累積値を得る。そして、最も高い累積値が対応する高さを、口が顔の縦方向における位置として検出する。
【００７０】
顎範囲推定部７０ａは、目検出部３０により検出された両目の位置と、口検出部６０により検出された口の位置とに基づいて顎範囲を推定するものである。顎範囲の推定は、顎の位置を精確かつ迅速に検出するためのものであり、顎が存在し、かつ顔における顎以外の他のパーツ、首にかかった衣服などをできるだけ排除した領域を顎範囲として推定することが望ましい。例えば顔の中心位置以下の領域や、目の位置以下の領域などを顎範囲として推定するように、顎範囲の上限（顎範囲が顔の縦方向における最上端の位置）のみを決める推定方法でも、頭頂部や、目などのパーツを排除することができるが、首にかかった衣服などをできるだけ排除するためには、顎範囲の上限と共に、顎範囲の下限（顎範囲が顔の縦方向における最下端の位置）も決めるようにすることが好ましい。さらに、顔下部の左右側にあるエラ部分は、エッジを形成しているので、顎の位置をより精確に検出するために、エラ部分も顎範囲から排除することが好ましい。ここで、図１５を参照しながら顎範囲推定部７０ａを説明する。
【００７１】
本実施形態の画像処理システムＡにおける顎範囲推定部７０ａは、下記のように顎範囲を推定する。
【００７２】
１．        まず、両目の位置（図１５には点Ａ１、Ａ２により示されている）から両目間の距離Ｄを求め、両目の位置および両目間の距離Ｄに基づいて顎の仮位置を推定する。
【００７３】
人の顔の大きさは夫々異なるが、特別な例を除いて、顔の大きさ（横幅、縦幅）は、両目間の距離と対応する関係にあると共に、目から顎までの距離（両目間の中心位置から顎までの垂直距離）も、両目間の距離と対応する関係にある。本実施形態における顎範囲推定部７０ａは、この点に着目し、まず、下記の式（１）に従って、目から顎までの距離Ｌを推定することによって顎の仮位置を推定する。
【００７４】
Ｌ＝ｕ×Ｄ                （１）
但し，Ｌ：目から顎までの推定距離
Ｄ：両目間の距離
ｕ：２．１７０
ここで係数ｕは、多数のサンプル顔写真画像を用いて求められたものである。
【００７５】
顎範囲推定部７０ａは、両目間の中心線上において、目の位置の下にあり、両目間の中心位置（図中点Ａ）までの距離が式（１）に従って求められた距離Ｌとなる点（図中は例としてＣ）を顎の仮位置として推定する。
【００７６】
２．        次に、顎範囲推定部７０ａは、顎の仮位置Ｃを中心する顎範囲を示す枠を推定する。具体的には、まず、両目間の距離Ｄを枠の横幅とする。そして、両目間の中心線上において、口検出部６０により検出された口の高さに対応する位置（図中点Ｂ）の下にあり、点Ｂと顎の仮位置Ｃとの間で点Ｂ寄りの位置（本実施形態においては、点Ｂからの距離が、点Ｂと顎の仮位置Ｃとの距離（ｄ）の１／５となる点（図中Ｂ１））を枠の上辺の中心点とする。すなわち、顎範囲推定部７０ａは、顎の仮位置Ｃを中心とした、高さが（２×ｄ）／５で、横幅がＤである枠（図中斜線部分）を顎範囲として推定する。
【００７７】
顎範囲推定部７０ａは、このようにして顎範囲を推定して、顎範囲の位置および大きさを示す情報を非肌色画素除去部８０に出力する。
【００７８】
非肌色画素除去部８０は、顎の位置をより精確に検出することができるように、顎範囲推定部７０ａにより得られた顎範囲内の画素のうちの、肌色画素ではない画素を除去するものである。具体的には、非肌色画素除去部８０は、顎範囲推定部７０ａにより得られた顎範囲内の画素のうちの、肌色画素検出部５０により肌色画素として検出された画素以外の画素、すなわち非肌色画素を除去する。
【００７９】
顎位置検出部９０は、非肌色画素除去部８０により非肌色画素を除去された顎範囲内において、顎の位置を検出する。図１６は、顎位置検出部９０の構成を示すブロック図である。図示のように、顎位置検出部９０は、射影処理部９２と、エッジ強度検出部９４と、顎位置決定部９６とを備えてなる。
【００８０】
ここで、顔における両目の並ぶ方向の軸をｘ軸、ｘ方向と垂直する方向の軸をｙ軸として顎位置検出部９０を説明する。
【００８１】
まず、射影処理部９２は、図１５における斜線部分により示された、顎範囲推定部７０ａにより推定された顎範囲内の画素（非肌色画素は、除去済み）に対して、その画素値をｙ軸に対して射影する。すなわち、ｙ軸における高さが同じである画素の画素値（例えば輝度値）を累積してｙ軸の高さ毎の累積画素値を得る。
【００８２】
エッジ強度検出部９４は、累積画素値を用いて、ｙ軸における高さ毎のエッジ強度を検出する。具体的には、例えば図１７に示すような微分フィルタを累積画素値に対してｙ軸に沿った方向に適用して、ｙ軸における高さ毎のエッジ強度を検出する。
【００８３】
顎位置決定部９６は、エッジ強度検出部９４により検出された各々のエッジ強度のうち、最もエッジ強度が大きい高さを顎の位置の高さとすると共に、両目間の中心線上における、この高さに対応する位置を顎位置として検出する。
【００８４】
出力部１００は、顎位置検出部９０により検出された顎の位置を示す情報を出力し、顎の位置を必要とするトリミング処理などの処理に供する。
【００８５】
図１８は、図１に示す実施形態の画像処理システムＡの処理を示すフローチャートである。図示のように、本発明形態の画像処理システムＡ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、Ｓ１２）。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る（Ｓ１４）。目の位置の検出と並行して、肌色画素検出部５０により顔画像Ｓ１における肌色画素が検出される（Ｓ１６）。そして、口検出部６０により、肌色画素検出部５０の検出結果を利用して、顔画像Ｓ１における口の位置が検出される（Ｓ１８）。目検出部３０により得られた両目の位置、および口検出部６０により得られた口の位置に基づいて、顎範囲が顎範囲推定部７０ａにより推定される（Ｓ２０）。顎位置検出部９０は、非肌色画素除去部８０により非肌色画素を除去した顎範囲内において、顎の位置を検出する（Ｓ２５、Ｓ３０）。顎位置検出部９０により検出された顎の位置を示す情報は、出力部１００により出力される（Ｓ４０）ことをもって、画像処理システムＡの処理が終了する。
【００８６】
このように、本実施形態の画像処理システムＡによれば、顔写真画像から両目の位置を夫々検出し、検出された両目の位置に基づいて顎範囲を推定し、推定された顎範囲内において顎の位置を検出するようにしているので、両目の位置などから顎の位置を推定する従来の顎位置の取得方法より、精確な顎の位置を得ることができる。さらに、口の位置も検出して、顎範囲を口より下の領域に設定しているので、口の影響による顎の位置の検出精度の低下を防ぐことができる。
【００８７】
また、顎と首とが略同じ肌色であるため、顎と首とが形成されたエッジが弱いため、通常のエッジ検出手法により顎の位置を検出することが困難であるが、本実施形態における顎位置検出部９０は、顎範囲内の画素の画素値をｙ軸に対して射影して累積画素値を得、この累積画素値をもってｙ軸に沿った方向における高さ毎のエッジ強度を求め、求められたエッジ強度に基づいて顎の位置を決定するようにしているので、確実に顎の位置を検出することができる。
【００８８】
図１９は、本発明の第２の実施形態となる画像処理システムＢの構成を示すブロック図である。図示のように、本実施形態の画像処理システムＢ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における顔のおおよその位置および大きさを検出し、顔画像Ｓ１を得る顔検出部２０と、顔検出部２０に用いられる参照データＥ１を記憶したデータベース４０ｂと、顔画像Ｓ１から肌色画素を検出する肌色画素検出部５０と、肌色画素検出部５０の検出結果に基づいて口の位置を検出する口検出部６０と、顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１、および口検出部６０により検出された口の位置に基づいて顎範囲を推定する顎範囲推定部７０ｂと、肌色画素検出部５０の検出結果に基づいて、顎範囲推定部７０ｂにより推定された顎範囲の画素のうちの、肌色画素ではない画素を除去する非肌色画素除去部８０と、非肌色画素が除去された顎範囲内において、顎の位置を検出する顎位置検出部９０と、顎位置検出部９０により得られた顎位置を示す情報を出力して、例えばトリミングなどの処理に供する出力部１００とを備えてなる。
【００８９】
なお、本実施形態の画像処理システムＢの各構成については、図１に示す画像処理システムＡにおける相対応する構成と同じものについては、同じ符号を付与すると共に、その詳細な説明を省略する。
【００９０】
画像処理システムＢの顎範囲推定部７０ｂは、顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１、および口検出部６０により得られた口の位置に基づいて顎範囲を推定するものである。具体的には、口より下の所定の範囲、例えば図２０に示すように、顔画像Ｓ１の中心線と同じ中心線を有し、顔画像Ｓ１の底辺の位置を底辺の位置とすると共に、横幅は顔画像Ｓ１の横幅の１／２であり、高さは口の位置Ｂから顔画像Ｓ１の底辺までの距離ｄの９／１０である枠を顎範囲として推定する。
【００９１】
図２１は、本実施形態の画像処理システムＢにおける処理を示すフローチャートである。図示のように、本実施形態に画像処理システムＢ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（Ｓ５０、Ｓ５２）。顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１に対して、肌色画素検出部５０により肌色画素が検出される（Ｓ５４）。そして、口検出部６０により、肌色画素検出部５０の検出結果を利用して、顔画像Ｓ１における口の位置が検出される（Ｓ５６）。顔検出部２０により得られた顔画像Ｓ１、および口検出部６０により得られた口の位置に基づいて、顎範囲が顎範囲推定部７０ｂにより推定される（Ｓ５８）。顎位置検出部９０は、非肌色画素除去部８０により非肌色画素を除去した顎範囲内において、顎の位置を検出する（Ｓ６０、Ｓ６５）。顎位置検出部９０により検出された顎の位置を示す情報が、出力部１００により出力される（Ｓ７０）ことをもって、画像処理システムＢの処理が終了する。
【００９２】
このように、本実施形態の画像処理システムＢは、顔画像Ｓ１の底辺を顎範囲の枠の底辺とするようにしているため、図１に示す実施形態の画像処理システムＢにより推定された顎範囲より縦方向における高さが長く、顎範囲内に首にかかった衣服などが含まれる可能性が高いが、顎が存在し、かつ顔における他のパーツを排除した範囲内で検出により顎の位置を取得しているので、両目の位置などから顎の位置を推定する従来の顎位置の取得方法より、精確な顎の位置を得ることができる。また、非肌色画素除去部８０により、顎範囲内の画素から非肌色画素が除去されることによって、衣服などの影響を防ぎ、一層検出精度の向上を図ることができる。
【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、図１に示す実施形態の画像処理システムＡにおいて、目の位置を検出するようにしているが、ユーザに指定させるようにしてもよい。勿論、口の位置についても同じである。
【００９５】
また、図１に示す実施形態の画像処理システムＡは、両目の位置および両目間の距離に基づいて式（１）に従って顎の仮位置を推定するようにしているが、例えば特許文献２または３に記載された方法のように、両目の位置に加え、両目の位置および口の位置に基づいて顎の仮位置を推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Ａにおける目検出部３０は、目の中心位置を目の位置として検出しているが、瞳の位置や、目尻、目頭などの位置を用いても勿論よい。
【００９７】
また、顔の検出、口の検出についても、上述した実施形態に用いられた方法に限られることがなく、顔のおおよその位置および大きさ、口の位置を検出することができれば、いかなる方法を用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明の第１の実施形態となる画像処理システムＡ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】顎範囲推定部７０ａを説明するための図
【図１６】顎位置検出部９０の構成を示すブロック図
【図１７】エッジ強度を求めるためのフィルタの例を示す図
【図１８】図１に示す実施形態の画像処理システムＡの処理を示すフローチャート
【図１９】本発明の第２の実施形態となる画像処理システムＢの構成を示すブロック図
【図２０】顎範囲推定部７０ｂを説明するための図
【図２１】図１９に示す実施形態の画像処理システムＢ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
４０ａ，４０ｂ    データベース
５０    肌色画素検出部
６０    口検出部
７０ａ，７０ｂ    顎範囲推定部
８０    非肌色画素除去部
９０    顎位置検出部
９２    射影処理部
９４    エッジ強度検出部
９６    顎位置決定部
１００    出力部
Ｓ０    顔写真画像
Ｓ１    顔画像
Ｅ１，Ｅ２    参照データ
【図１】
2006133824.tif 000003
【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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【図２１】
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