(57)【要約】  画像に対して自動的に顔又は肌にぼかしを入れることを設ける画像処理システムを開示する。全ての顔又は肌にぼかしを入れ得るか、特定の顔にぼかしを入れ得る。本発明の一特徴においては、映像における画像又は画像列上の特定の顔にぼかしが入れられる。顔は画像において判定されて、特定の顔を画像における顔に突合するよう顔突合が行われる。突合が見出された場合、画像における顔又は顔の一部にぼかしが入れられる。ぼかしを入れることは特定の顔を有する画像の一部に行われる。ぼかしを入れることは種々の手法によって行い得る。本発明の別の特徴においては、音声処理が、画像又は画像列における顔にぼかしを入れるべきかを判定するよう、顔解析に付属して、又は、顔解析の代わりに、用いられる。本発明の別の特徴においては、画像又は画像列における顔又は人間の肌全てにぼかしが入れられる。
2005512203.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって：
画像を、該画像における人間の肌を見出す画像処理手法を用いて、解析する工程；及び
該人間の肌の少なくとも一部を有する該画像の領域にぼかしを入れる工程；
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、前記人間の肌が人間の顔の一部であることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって：
前記解析する工程が更に、画像を、該画像における人間の肌全てを見出すよう、解析する工程を有し；かつ
前記ぼかしを入れる工程が更に、人間の肌を有する該画像の各領域にぼかしを入れる工程を有する；
ことを特徴とする方法。
【請求項４】
方法であって：
画像を、該画像における少なくとも１つの顔を判定するよう、解析する工程；及び
該少なくとも１つの顔の少なくとも一部を有する該画像、の少なくとも１つの領域にぼかしを入れる工程；
を有することを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法であって：
前記少なくとも１つの顔が複数の顔を有し；
前記解析する工程が更に、該複数の顔から少なくとも１つの適切な顔を識別する工程を有し；かつ
前記ぼかしを入れる工程が更に、該少なくとも１つの適切な顔の少なくとも一部を有する前記画像の領域にぼかしを入れる工程を有する；
ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項４記載の方法であって、前記画像が映像からの画像列における１つの画像であって、更に：
該映像に相当する音声における音が特定の人に割り当てられることが可能であるかを判定する工程；
を有し；かつ
前記ぼかしを入れる工程が更に、該音声が適切な人に相当する場合に、前記画像の各々の領域にぼかしを入れる工程を有し、該領域の各々が前記少なくとも１つの顔の１つを、前記画像における顔全てにぼかしが入れられるように、有する；
ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項４記載の方法であって：
前記画像が映像からの画像列における１つの画像であって、更に：
該映像に相当する音声における音が特定の人に割り当てられることが可能であるかを判定する工程；
を有し；かつ
前記ぼかしを入れる工程が更に、該音声が適切な人に相当する場合に、前記画像の各々の領域にぼかしを入れる工程を有し、該領域の各々が該適切な人に相当する顔を有する；
ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項４記載の方法であって、特定の領域が顔を有して、前記ぼかしを入れる工程が更に、前記顔全体にぼかしを入れた前記領域の一部にぼかしを入れることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項４記載の方法であって、前記解析する工程が更に、前記画像における顔毎に、該顔の位置を判定する工程を有することを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９記載の方法であって、前記位置を判定する工程が更に、位置毎に、区域を判定する工程を有することを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の方法であって、各区域が形状を有することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項４記載の方法であって：
前記少なくとも１つの顔が複数の顔を有し；
前記解析する工程が更に、該複数の顔が存在する前記画像における領域を識別する工程を有し；かつ
前記ぼかしを入れる工程が更に、該複数の顔の各々にぼかしを入れるよう、該領域の各々にぼかしを入れる工程を有する；
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
システムであって：
コンピュータ判読可能コードを記憶するメモリ；及び
該メモリに対して動作するよう結合されたプロセッサ；
を有し、該プロセッサは該コンピュータ判読可能コードを実行するよう構成され、該コンピュータ判読可能コードは：
画像を、該画像における少なくとも１つの特定の人間の体の特徴を判定するよう、解析する工程；及び
該少なくとも１つの特定の人間の体の特徴の少なくとも一部を有する前記画像の少なくとも１つの領域にぼかしを入れる工程；
を行うよう構成されたことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１３記載のシステムであって、前記少なくとも１つの特定の人間の体の特徴が顔の一部を有することを特徴とするシステム。
【請求項１５】
製造物品であって：
コンピュータ判読可能媒体；
を有し、該コンピュータ判読可能媒体は該コンピュータ判読可能媒体上に実施されたコンピュータ判読可能プログラム・コード手段を有し、該コンピュータ判読可能プログラム・コード手段は：
画像を、該画像における少なくとも１つの特定の人間の体の特徴を判定するよう、解析する工程；及び
該少なくとも１つの特定の人間の体の特徴の一部を有する該画像の少なくとも１つの領域にぼかしを入れる工程；
を有することを特徴とする製造物品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、画像処理手法、特に、画像において自動的に顔及び人間の肌にぼかしを入れる方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
カメラは公及び私の場所において広く普及してきている。公の場所においては、カメラは種々の、異なる、かつ、見たところでは無関係な、場面において用いられている。例えば、商店は、顧客及び従業員による万引を削減するよう、カメラを用いる。別の例として、多くの都市は特定の交差点又は特定の高速道路にカメラを配備して、それによって交通量のリアルタイム画像を設けている。更に、公の場所におけるカメラの別の用途として顔識別があり、指名手配犯を逮捕するよう公的行事にて用いられている。
【０００３】
カメラは、家のような、私の場所においても更に普及している。主婦は子供がきちんと世話されていることを確認するよう、又は、ホーム・セキュリティ及び監視の目的で、カメラを用いている。更に、カメラは、ホーム・セキュリティ・システムに組み入れられているので、ホーム・セキュリティ・システムが、何かの不都合があって画像を送信すべきであると、判定する場合に、家の中からの画像を監視設備に伝送し得る。
【０００４】
これらの場所においてカメラが存在することはプライバシー問題と密接に関係する。例えば、万引の場合には、犯人が映像におさまっているかもしれない。しかしながら、犯人ではない買物客も同じ映像におさまっているかもしれなくて、それはこれらの人たちがたまたま、犯人と同時に店内にいたということである。家の場合には、侵入者が、セキュリティ・システムが装備されている時に、家に侵入するかもしれない。侵入者は、家にいる居住者及び宿泊人とともに、画像におさまっているかもしれない。
【０００５】
これらの場合には、映像におさまっている、犯人以外の、人々がいる。これらの人々は映像に自らの姿がおさまることを所望するかもしれないし、所望しないかもしれない。
【０００６】
プライバシーを保持する取り組みはいくつかある。例えば、テレビ番組「コップス」では、犯人及び警察には顔にぼかしが入れられない一方で、通行人及び他の人達には顔にぼかしが入れられる。これによって、犯人及び、自らの姿が使用されてもよい、他の人達がだれも視野から遮断されない一方、見物人が視野から遮断される方法を設ける。しかしながら、このぼかしを入れることは映像における画像に手作業で付加されるものである。これは比較的長くて冗長な作業である。
【０００７】
音声によって話し手を識別する手法はいろいろある。音声を用いた、話し手識別手法を記載したものがある（「System  for  permitting  access  to  a  common  resource  in  response  to  speaker  identification  and  verification」と題する特許文献１、「Method  and  Apparatus  for  Speaker  Identification  Using  Mixture  Discriminant  Analysis  to  Develop  Speaker  Models」と題する特許文献２、「Speaker  Verification  and  Speaker  Identification  Based  on  Eigenvoices」と題する特許文献３、「Sequential,  Nonparametric  Speech  Recognition  and  Speaker  Identification」と題する特許文献４、及び「Speaker  Identification  Using  Unsupervised  Speech  Models」と題する特許文献５参照。）。
【０００８】
背景をモデル化して、更に新規画面を該モデル化背景と比較することによってどのオブジェクトが動き中であるかを判定する、よく用いられる追跡手法を記載したものもある（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００９】
又、記載された教示に従って顔検出を行い得るものもある（例えば、「Method  and  System  for  Gesture  Based  Option  Selection」と題する、本発明の承継人による特許文献6、非特許文献２、非特許文献３、及び非特許文献４参照。）。
【００１０】
更に、頭の傾き及び他のパラメータを予測する手法を表したものもある（「Method  and  Apparatus  for  Interleaving  a  User  Image  in  an  Original  Image  Sequence」と題する、Gutta他による西暦2001年7月３日付出願の特許文献７参照。）。
【００１１】
又、オブジェクトの分類を記載したものもある（「Classification  of  Objects  through  Model  Ensembles」と題する、Srinivas  Gutta  and  Vasanth  Philominによる西暦2001年２月２７日付出願特許文献８参照。）。
【００１２】
上記のように、顔検出には種々の手法がある。更に、顔認識についても種々の手法がある。記載された教示に従って顔認識を行い得るものもある（例えば、非特許文献５及び非特許文献６参照。）。
【００１３】
又、種々の、人間の肌を見出す、手法を記載したものもある（例えば、非特許文献７参照。）。
【特許文献１】米国特許第６２４６９８７号明細書
【特許文献２】米国特許第６２３３５５５号明細書
【特許文献３】米国特許第６１４１６４４号明細書
【特許文献４】米国特許第６０２９１２４号明細書
【特許文献５】米国特許第５９４６６５４号明細書
【特許文献６】国際公開第９９３２９５９号パンフレット
【特許文献７】米国特許出願公開第０９/８９８１３９号明細書
【特許文献８】米国特許出願公開第０９/７９４４４３号明細書
【非特許文献１】Elgammal  A.,  Harwood  D.  and  Davis  L.,  “Non-Parametric  Model  for  Background  Subtraction”,  Proc.  of  the  6th  European  Conf.  on  Computer  Vision,  751-767,  Dublin,  Ireland,  June/July  2000
【非特許文献２】Damian  Lyons  and  Daniel  Pelletier,  “A  Line-Scan  Computer  Vision  Algorithm  for  Identifying  Human  Body  Features”,  Gesture’99,85-96  France(1999)
【非特許文献３】Ming-Hsuan  Yang  and  Narendra  Ahuja,  “Detecting  Human  Faces  in  Color  Images,”  Proc.  of  the  1998  IEEE  Int’l  Conf.  on  Image  Processing  (ICIP  98),  Vol.1,  127-130,  （October,1998）
【非特許文献４】I.  Haritaoglu,  D.  Harwood,  L.  Davis,  “Hydra:  Multiple  People  Detection  and  Tracking  Using  Silhouettes”,  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition,  Second  Workshop  of  Video  Surveillance  (CVPR,  1999)
【非特許文献５】Antonio  Colmenarez  and  Thomas  Huang,  “Maximum  Likelihood  Face  Detection”,  2nd  Int’l  Conf.  on  Face  and  Gesture  Recognition,  307-311,  Killington,  Vermont  (October  14-16,  1996)
【非特許文献６】Srinivas  Gutta他、”Face  and  Gesture  Recognition  Using  Hybrid  Classifiers”,  2d  Int’l  Conf.  on  Face  and  Gesture  Recognition,  164-169,  Killington,  Vermont  (October  14-16,  1996)
【非特許文献７】Forsyth  and  Fleck,  “Identifying  Nude  Pictures”,  Proc.  of  the  Third  IEEE  Workshop,  Appl.  Of  Computer  Vision,  103-108,  Dec.  2-4,  1996
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
したがって、画像列を、自らの身元を明らかにしたくない人々のような、特定の個人について、顔画像にぼかしを入れるよう、自動的に修正する、方法及び装置に対するニーズが存在する。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
一般に、画像について顔又は肌に自動的にぼかしを入れることを設ける画像処理システムを開示する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の一特徴においては、映像における画像又は画像列上の特定の顔にぼかしが入れられる。顔は画像において判定されて、特定の顔が画像中の顔と突合するよう顔認識が行われる。突合が見出された場合、顔又は顔の一部にぼかしが画像において入れられる。ぼかしを入れることは特定の顔を有する画像の一部に行われる。ぼかしを入れることは種々の手法によって行い得る。
【００１７】
本発明の別の特徴においては、音声処理が、画像又は画像列における顔にぼかしを入れるべきかを判定するよう、顔解析に付加して、又は、顔解析の代わりに、用いられる。
【００１８】
本発明の別の特徴においては、画像又は画像列における顔又は人間の肌全てにぼかしが入れられる。
【００１９】
以下の詳細説明及び図面によって、本発明、更には本発明の特徴及び効果、を更に完全に理解することができる。
【実施例】
【００２０】
図１は本発明による例示的画像処理システム１００を示す。本発明の一特徴によれば、画像処理システム１００は入力音声１１０、入力映像１２０、及びディジタル多目的ディスク（DVD）１６０と相互作用して、出力映像150を生成する。
【００２１】
画像処理システム１００は、中央処理装置（CPU）のような、プロセッサ１３０、及び、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）及び読み取り専用メモリ（ROM）のような、メモリ１４０を有する、パーソナル・コンピュータ又はワークステーションのような、如何なる計算機装置としてでも実施し得る。別の実施例においては、ここに開示する画像処理システム１００は、例えば、映像処理システムの一部としての、特定用途向集積回路（ASIC）として、実施し得る。図１に表して、図３乃至５各々とともに更に以下に説明したように、画像処理システム１００のメモリ１４０は音声解析処理３００、顔解析処理４００、及びぼかし処理５００を有する。公知のように、処理３００、４００、及び５００は１つの処理に組み入れ得るか、更に小さな処理にし得る。処理３００、４００、及び５００は説明及び理解を容易にするようここでは分割している。
【００２２】
入力音声１１０及び入力映像１２０は通常、マイクロフォン付属の単一のカメラによって生成される。しかしながら、入力音声１１０及び入力映像１２０は別個の装置によって生成し得る。更に、入力音声１１０は任意のものである。一般に、入力音声１１０及び入力映像１２０はディジタルのものである。しかしながら、これらの信号の一方又は両方が更にアナログのものであり得て、画像処理システム１００は信号をディジタル化するよう周知の手法を用い得る。
【００２３】
一般に、音声解析処理３００は入力音声１１０を解析して1人以上の話し手が話しているかを判定する。特定の話し手の１人以上が話していると判断された場合、画像又は画像列における顔全て又は潜在的には人間の肌全てにぼかしが入れられる。更に、画像における、特定の話し手に相当する、顔にぼかしを入れて追跡することが可能である。音声解析は更に、顔解析を助力するがそれは、特定の話し手が見出された場合、顔解析はその場合、特定の話し手の顔が画像において見出されるはずであるという前提で開始し得る。
【００２４】
顔解析処理４００は画像における人間の顔を判定する。顔解析処理４００は人間の顔全てについての画像における位置を判定して、特定の顔を判定し得る。選択的に、顔解析処理４００は画像における人間の肌の存在を判定し得る。ぼかし処理５００は画像の領域にぼかしを入れる。ぼかし処理５００は実質的に、特定の顔、全ての顔、又は全ての肌を有する画像の領域にぼかしを入れるものである。
【００２５】
公知のように、ここで説明する方法及び装置は製造物品として配布し得、該物品自体はコンピュータ判読可能媒体を有し、該媒体上にはコンピュータ判読コード手段が実施されている。コンピュータ判読可能プログラム・コード手段は、コンピュータ・システムとともに、ここで説明した方法を実行するか、ここで説明した装置を生成する工程の全部又は一部を行うよう動作可能である。コンピュータ判読可能媒体は記録可能媒体（例えば、フロッピー（登録商標）・ディスク、ハード・ディスク、DVD１６０のようなコンパクト・ディスク、又はメモリ・カード）であってもよく、又は、伝送媒体（例えば、光ファイバー、ワールド・ワイド・ウェブ、ケーブル、又は時分割多元アクセス、符号分割多元アクセス、又は他の無線周波数チャネルを用いた無線チャネル）であってもよい。コンピュータ・システムとの利用に適した情報を記憶し得る、既知の、すなわち成熟した、如何なる媒体をも用い得る。コンピュータ判読可能コード手段は、磁気媒体上の磁気変動又は、DVD１６０のようなコンパクト・ディスク、の表面上の高さ変動のような、コンピュータが命令及びデータを読み取ることを可能にする、何らかの仕組みである。
【００２６】
メモリ１４０はここに開示した方法、工程、及び関数を実施するようプロセッサ１３０を構成するものである。メモリ１４０は分散型又は局所型のものであり得て、プロセッサ１３０は分散型又は単一のものであり得る。メモリ１４０は、電気、磁気、若しくは光メモリ、又は、これら若しくは他の種類の記憶装置の如何なる組み合わせとしてでも、実施し得る。本明細書及び特許請求の範囲の原文における「memory」の語はプロセッサ１３０によってアクセスされるアドレス指定可能な領域におけるアドレスから読み取るか該アドレスに書き込むことが可能な如何なる情報をも有するのに十分に広く解釈すべきである。この定義によって、ネットワーク上の情報はなお、画像処理システム１００のメモリ１４０内部にあるがそれはプロセッサ１３０がネットワークから情報を取り出し得るからである。
【００２７】
図２は本発明によって行われる動作の例示的概略図を示す。図２に表すように、音声解析処理３００は音声情報230を用いて、入力音声１１０を受理して解析する。音声解析処理３００は図３によって詳細に説明する。音声情報２３０は音声解析処理３００が、特定の話し手が入力映像１２０に存在するかを、判定することを可能にする。例えば、ホーム・セキュリティ・システムについては、家の居住者からの音声を記憶するよう音声情報２３０リポジトリに集約する。他のシステムについては、本発明の顔ぼかし手法によって自らのプライバシーを保護することを所望する人はだれでも、自らの音声情報を音声情報２３０に記憶させることが可能である。
【００２８】
音声解析処理３００が、音声入力110の全部又は一部が特定の話し手の1人と関係するものであると判定する場合、音声解析処理３００はこの情報を顔解析処理４００に設ける。顔解析処理４００は図４において更に詳細に説明する。
【００２９】
顔解析処理４００は入力映像１２０を解析し、該映像はこの例においては画像１２１、１２２、及び１２３の列を有する。顔解析処理４００は各画像１２１、１２２、及び１２３を検査して、画像における顔並びに位置、及び、概して、顔のおおよその区域を判定する。顔解析処理４００は更に、画像における特定の顔を判定し得る。選択的に、顔解析処理は単に、人間の肌を探し出すよう画像１２１、１２２、及び１２３を検査し得る。
【００３０】
画像１２１、１２２、及び１２３における特定の顔を判定するよう、顔解析処理４００は顔情報２４０を用いる。顔解析処理４００はぼかし処理５００にデータを設けて画像のどの領域にぼかしを入れるかをぼかし処理５００に通知する。ぼかし処理は更に詳細に図５によって説明する。ぼかし処理500は更に、各画像１２１、１２２、及び１２３の特定の領域にぼかしを入れる。このように、ぼかし処理５００は画像２２１、２２２、及び２２３を有する、出力映像１５０を生成する。出力映像１５０は領域に、特定の条件が満たされる場合に、ぼかしが入れられた画像を有する。
【００３１】
図２の例においては、画像２２１は領域２２０にぼかしが入れられている。画像１２１はぼかしが入れられ始める前の画像を表して、画像２２１はぼかし処理５００によってぼかしが行われた後のこの同じ画像を表す。この例における、領域２２０は顔２１０の全てにぼかしを入れる。しかしながら、顔の、目のような、部分に代わりにぼかしを入れ得る。更に、所望される場合、画像における人間の肌全てにぼかしを入れ得る。
【００３２】
図３は音声解析処理３００の例示的実施例を表す流れ図である。上記のように、音声解析処理３００は、特定の話し手が画像に存在するかを判定するよう、音声情報２３０を用いて、入力音声１１０を解析する。一般に、音声解析処理３００は音声を用いて話し手識別を行う。
【００３３】
方法３１０は、入力音声110が解析される、工程３１０で始まる。一般に、話し手を識別する方法はある種類の情報を音声１１０から抽出して（工程３１０）、この抽出情報が、ある所定の正確性以内での突合を判定するよう、話し手からの記憶音声情報２３０と比較される（工程３２０）。
【００３４】
例えば、特許文献２においては、音声情報２３０は２つの段階から導き出される。登録段階では話し手からのパスワード発話が複数回受理される。パスワード発話のトランスクリプトが音素列として得られて、該音素列が当該群の他の話し手の音素列を有するデータベースに記憶される。訓練段階では、特徴ベクトルの第１群が各パスワードから抽出されて、パスワード・トランスクリプトにおける音素毎の音素境界が話し手に無関係な音素認識器によって得られる。音素毎に話し手からの所定のパスワードのミクスチャ・モデルが生成される。更に、当該群における話し手の全てのパスワード発話からの特徴ベクトルを用いて、変換パラメータ及び変換モデルが音素及び話し手毎に、ミクスチャ判別解析を用いて生成される。変換パラメータ及び変換モデルは音声情報２３０として記憶される。
【００３５】
特許文献２における処理は更に、以下のように続く。話し手からの発話が入力音声１１０から受理されて特徴ベクトルの第１群の列が受理発話に基づいて計算される（工程３１０）。特徴ベクトルの第1群は更に特定のセグメンテーション単位に特有の変換を用いて特徴ベクトルの第２群に変換されて(工程３１０)、特徴ベクトルの第２群の尤度スコアがミクスチャ判別解析を用いて訓練された（音声情報２３０に記憶された）話し手モデルを用いて計算される（工程３１０）。尤度スコアは更に、発話スコアを判定するよう合算されて話し手の身元が発話スコアに基づいて検証される（工程３２０）。
【００３６】
当業者は話し手識別に適した手法がいろいろあることがわかるものである。
【００３７】
音声シグネチャが見出された（工程３３０＝はい、の）、すなわち、話し手が所定の正確性の程度内で識別された、場合、特定の話し手を示す情報が出力される。これは工程３４０で行われる。
【００３８】
単一の話し手を追跡することが考えられるかもしれない。例えば、カメラが、1人だけが話している部屋全体をみることができる場合、音声解析は音声情報が音声情報２３０に記憶された話し手からであることを判定し得る。話し手の身元が判定されると、当該人物を追跡する追跡手法を該人物がカメラの視野に入っている間に用いることが可能である。
【００３９】
更に部屋の中にいる人が自らの音声情報を音声情報２３０に記憶させた人に相当することを判定することが可能である。工程３２０で音声シグネチャを判定し得る別の人が部屋に入る場合、システムは更にこの人を追跡するよう追跡手法を用い得る。
【００４０】
これらの場合には、特定の個人情報３４０は当該人物がだれで、該人物がいつカメラの視野に入ったかを有し得る。これによって顔解析手法を、下記のように、助力するが、これは1人以上の人物がカメラの視野内に存在することがわかるものであるからである。
【００４１】
選択的に、工程３４０では、特定の話し手が見出されたということが、該人物についての特定の情報の代わりに出力される。このケースは特に、1人の音声シグナチャが見出された場合、全ての顔にぼかしをいれる場合には特に有用である。当該ケースは利用者が動作可能又は動作不能にし得る設定であり得る。
【００４２】
全ての個人について音声情報の全てが検査されていない、（工程３５０＝いいえ、の）、場合には、音声解析処理３００は今度もまた、工程３１０に進む。選択的に、工程３１０は音声解析処理300が行われる毎に1度行われて、工程３５０は今度もまた工程３２０で開始する。全ての個人について全ての情報が検査されていない、（工程３５０＝いいえ、の）、場合には、音声解析処理３００は停止する。
【００４３】
図４に表すように、利用者が画像における全ての顔にぼかしを入れる選択肢を選定した場合に、顔解析処理４００は工程４０５で開始する。この選択肢が選定された（工程４０５＝はい、の）場合、全ての顔が工程４１０で検出される。
【００４４】
顔解析手法の多くは訓練を必要とし、該訓練は空き部屋のカメラ視野に基礎データを判定させることによって行われる。顔及び動きはその場合、更に容易に判定し得る。これらの手法は当業者には周知のものである。
【００４５】
全ての顔４１０を検出するのは顔の、先行して記憶された、位置４１５を用いて更に容易に行い得る。毎回、顔解析処理４００は記憶装置における顔の現時の位置４１５を記憶して、更に顔解析処理４００が次回に実行される場合にこれらの位置を用い得る。
【００４６】
全ての顔が工程４１０において見出されると、顔の「位置」及び区域が予測される。予測位置は一般に顔の輪郭の中心位置であって、顔の輪郭は一般に、予測区域に相当する。予測位置は利用者入力４２５によって左右される。例えば、利用者は顔の区域を予測するよう工程４２０で楕円を使用させるよう選択し得る。顔の位置はその場合、楕円の中心点で、楕円は顔全体を有するよう傾けることが可能である。
【００４７】
別の例として、利用者は区域を長方形又は別の形状によって予測させようとしてもよい。長方形は、例えば、顔及び、頭髪の一部、に後続する段階でぼかしを入れることを徹底するのに有用であり得る。楕円と同様に、長方形及び別の形状を顔の区域の最良の予測を設けるよう適切に傾けることが可能である。
【００４８】
工程420の後、顔解析処理４００は工程４６０におけるぼかし情報を出力する。そのようなぼかし情報は顔全ての位置及び区域を有し、該区域は一般に、楕円又は長方形のような数理的形状によって表される。
【００４９】
全ての顔にぼかしを入れる選択肢が動作不能にされた（工程４０５＝いいえ、の）場合、顔情報が顔情報リポジトリ２４０から取り出される。これは工程４３０で行われる。工程４３５では、適切な顔が識別される。「適切な」顔とは単に、該顔に、画像において所定の正確性の度合いまでに見出された場合に、ぼかしが入れられる顔ということである。一般に、工程４３５は2つの工程；顔検出；更には、顔認識；を有する。工程４３５のこのバージョンについては、一般に動きが最初に検出され、それは背景解析に関係し、次にオブジェクト上の顔の検出の実行が行われる。工程４３５で用いてもよい、別の手法は、画像におけるオブジェクトを分類して該オブジェクトが人間であることを判定する。該オブジェクトが人間であると判定された後、当該システムは顔を検出して該顔を認識し得る。
【００５０】
音声解析データ４４５は、音声解析処理３００の出力で、更に、顔にぼかしを入れるべき人物が少なくとも1人は存在することを判定するのに用い得る。この情報は更に、該人物がだれであるかについての情報を有し得る。これによって工程４３５が更に容易に顔認識を行うことを可能にする。更に、カメラの視野内に１つの顔しか存在しない場合、顔認識を行う必要はない。音声解析データ４４５は、単一の人物の音声シグネチャが見出されると全ての顔にぼかしが入れられることを、示し得ることを特筆する。この場合、工程４３５は全ての顔を見出す役割を果たして工程４５０は全ての顔についての位置及び区域情報を設ける役割を果たす。
【００５１】
更に、顔解析処理４００は、特定の場合においては、適切な顔４４０の先行する位置を用いることによって簡素化し得ることを特筆する。これによって工程４３５による処理の量を削減するがそれは適切な顔の現時の位置が適切な顔の先行する位置に近いはずであるからである。
【００５２】
工程４５０では、適切な顔の位置及び区域が予測されて、適切な顔についての出力情報が工程４６０で出力される。適切な顔が見出されなかった場合には出力情報はなにもないかもしれないことを特筆する。顔解析処理方法４００はその場合、工程４６０の後、終了する。
【００５３】
方法４００は選択的に、人間の肌を判定して次に該肌にぼかしを入れるよう用いられることが可能であることを特筆する。これは、例えば、映像における人物の服装が不適切である場合に、役に立ち得る。人間の肌にぼかしを入れる修正方法４００の例示的なやり方は以下の通りである。工程４０５では、全ての人間の肌にぼかしを入れるよう判定される。工程４１０では、全ての人間の肌が画像において見出される。工程４１０は先行して記憶された位置４１５を用い得る。
【００５４】
工程４２０では、人間の肌の位置及び区域が判定されて、この工程は利用者選好４２５によって左右され得る。位置及び区域は工程４６０で出力される。今度もまた、肌を有する画像の区域を表す形状を用いることが考えられる。その代わりに、更に、工程４６０で、画像における特定の画素にぼかしを入れさせる出力を生成することも考えられる。例えば、画像における各画素に対して1ビットを有するビットマップを作成し得、該ビットマップにおける「１」は該画素にぼかしをいれることを示して「０」は該画素にはぼかしを入れないことを示すものである。本発明は画像におけるどの画素にぼかしをいれるべきかを表すのに適した如何なる手法をも用い得る。
【００５５】
図５はぼかし処理５００の例示的実施例を表す流れ図である。上記のように、ぼかし処理５００は画像の領域にぼかしを入れる。一般に、画像のこれらの領域は顔に相当する。ぼかし処理５００は、ぼかし情報が受理される、工程５１０で開始する。そのようなぼかし情報は一般に位置及び区域の群を有する。位置は一般に区域の中心点であって、該区域は一般に数理的に記述される。該数理は形状及び該形状に対する向きを有し得る。
【００５６】
工程５２０では、ぼかし処理５００は画像の領域に、ぼかし情報を用いることによって、ぼかしを入れる。該領域は利用者入力によって修正し得る。例えば、利用者は該領域を更に大きく又は小さくさせることが可能であり、異なる形状を選択することも可能である。先行するぼかし情報は先行してぼかしが入れられた区域の記憶装置５２５に記憶される。この記憶装置は利用者設定を保存して、出力ぼかし画像を更に容易に設けるよう入力画像と統合し得る「ぼかしだけの画像」を設けるのに用いることが可能である。該ぼかしだけの画像は入力画像に対してマッピングされて、ぼかしを入れる位置、又は、ひょっとしたら、既に存在する画素に付加するか該画像を減じる画素データ、を設ける。
【００５７】
更に、利用者入力４２５はぼかしを入れることをどのようにして行うべきかについての情報を設け得る。公知のように、ぼかしを入れるのに有用な手法はいろいろある。例えば、特定の画素から平均値を判定し得る。該平均値は更にぼかしを入れる画素に対して出力される。
【００５８】
ここで表して説明した実施例及び変形例は単に本発明の原理を例示するものであること及び種々の修正が当業者によって本発明の範囲及び精神から逸脱することなく実施し得ることがわかる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明による例示的画像処理システムの図である。
【図２】本発明によって行われる動作の概略図である。
【図３】図１の音声解析処理の例示的実施例を表す流れ図である。
【図４】図１の顔解析処理の例示的実施例を表す流れ図である。
【図５】図１のぼかし処理の例示的実施例を表す流れ図である。
【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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【国際調査報告】
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