(57)【要約】【課題】誤検出率の低下及び顔検出精度の向上に有利な顔検出追跡方法、及び、ロボット頭部回動中の動作のスムーズさの保証及び引っ掛かり現象の抑制に有利なロボット頭部の回動制御方法の提供。【解決手段】本発明に係る顔検出追跡方法は、画像を撮像して前記画像の奥行き検出処理を行い、前記画像における各画素ドットの奥行き値を取得するステップと、現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定するステップと、  前記顔候補領域に対して顔を検証して、前記現在フレーム画像の顔枠を決定するステップと、前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、を含む。【選択図】図１
2018018489.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔検出追跡方法であって、
画像を撮像して前記画像の奥行き検出処理を行い、前記画像における各画素ドットの奥行き値を取得するステップと、
現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定するステップと、
前記顔候補領域に対して顔を検証して、前記現在フレーム画像の顔枠を決定するステップと、
前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、を含むことを特徴とする顔検出追跡方法。
【請求項２】
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定するステップでは、
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する検出窓を決定するステップと、
前記検出窓に基づいて前記検出窓に隣接する隣接窓を決定するステップと、
前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たすか否かを判断するステップと、
前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たす場合、前記検出窓を前記顔候補領域とするステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の顔検出追跡方法。
【請求項３】
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する検出窓を決定するステップは、
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する顔幅を決定するステップと、
各画素ドットを中心にし、前記画素ドットに対応する顔幅を辺長として形成される正方形の検出枠を、前記画素ドットに対応する検出窓とするステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の顔検出追跡方法。
【請求項４】
前記検出窓に基づき、前記検出窓に隣接する隣接窓を決定するステップは、
前記検出窓の左側、右側及び上側において、前記検出窓を囲む左窓、右窓及び上窓をそれぞれ決定するステップを含み、
前記左窓、右窓及び上窓は、前記検出窓と第１所定の幅を空けて設定されることを特徴とする請求項３に記載の顔検出追跡方法。
【請求項５】
前記顔候補領域のマスク条件は、前記検出窓の平均奥行き値と画素ドットの奥行き値との差分値の絶対値が第１閾値よりも小さく、且つ前記隣接窓の平均奥行き値と画素ドットの奥行き値との差分値の絶対値が第２閾値よりも小さいという条件を含み、
前記第１閾値は、前記第２閾値よりも小さいことを特徴とする請求項４に記載の顔検出追跡方法。
【請求項６】
前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップは、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像であるか否かを判断するステップと、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像でないと判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であるか否かを判断するステップと、
前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、
前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上でないと判断した場合、前記追跡顔枠と前記現在フレーム画像の顔枠との交差領域を求め、前記交差領域内における追跡顔枠を現在フレーム画像の追跡枠とし、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、を含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の顔検出追跡方法。
【請求項７】
前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップは、
前のフレーム画像から複数のオブジェクト画像及び背景画像を撮像し、前記オブジェクト画像及び前記背景画像をマルチスケール幾何変換してマルチスケール画像抽出特徴を得、疎な計測マトリックスを用いて前記マルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得、前記次元縮退特徴により単純ベイズ分類器をトレーニングするステップと、
前記現在フレーム画像のオブジェクト窓の周りにある複数の走査窓のオブジェクト画像を走査し、前記オブジェクト画像のマルチスケール画像抽出特徴を抽出し、前記疎な計測マトリックスを用いて前記マルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得、前記単純ベイズ分類器にて前記次元縮退特徴を分類し、分類された最も分数の大きい窓を現在フレーム画像のオブジェクト窓とするステップと、を含むことを特徴とする請求項６に記載の顔検出追跡方法。
【請求項８】
ロボット頭部の回動制御方法であって、
画像の中心領域を予め設定するステップと、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の顔検出追跡方法により前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するステップと、
ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるステップと、を含むことを特徴とするロボット頭部の回動制御方法。
【請求項９】
ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるステップは、
前記追跡枠の中心に対する前記中心領域の中心の水平ずれ量及び垂直ずれ量を計算するステップと、
ロボット頭部を水平方向に水平ずれ量で回動させるとともに垂直方向に垂直ずれ量で回動させるように制御することで、前記中心領域の中心を前記追跡枠の中心と重ねるステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載のロボット頭部の回動制御方法。
【請求項１０】
前記ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるステップは、
ロボット頭部を水平方向及び垂直方向に回動させるように制御することで、追跡枠の中心を前記中心領域の境界範囲内に位置させるステップを含むことを特徴とする請求項８に記載のロボット頭部の回動制御方法。
【請求項１１】
顔検出追跡装置であって、
画像を撮像して前記画像の奥行き検出処理を行い、前記画像における各画素ドットの奥行き値を取得するための奥行き検出処理モジュールと、
現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定するための顔候補領域決定モジュールと、
前記顔候補領域に対して顔を検証して、前記現在フレーム画像の顔枠を決定するための顔枠決定モジュールと、
前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための顔追跡モジュールと、を含むことを特徴とする顔検出追跡装置。
【請求項１２】
前記顔候補領域決定モジュールは、
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する検出窓を決定するための検出窓決定サブモジュールと、
前記検出窓に基づいて前記検出窓に隣接する隣接窓を決定するための隣接窓決定サブモジュールと、
前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たすか否かを判断するためのマスク条件判断サブモジュールと、
前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たす場合、前記検出窓を前記顔候補領域に決定するための候補領域決定サブモジュールと、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の顔検出追跡装置。
【請求項１３】
前記顔追跡モジュールは、
記現在フレーム画像が第１フレーム画像であるか否かを判断するための判断モジュールと、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための第１判断処理モジュールと、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像でないと判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であるか否かを判断するための第２判断処理モジュールと、
前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための第１追跡枠決定モジュールと、
前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上でないと判断した場合、前記追跡顔枠と前記現在フレーム画像の顔枠との交差領域を求め、前記交差領域内における追跡顔枠を現在フレーム画像の追跡枠とし、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための第２追跡枠決定モジュールと、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の顔検出追跡装置。
【請求項１４】
ロボット頭部の回動制御システムであって、
画像の中心領域を予め設定するための中心領域予め設定モジュールと、
前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するための、請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載の顔検出追跡装置と、
ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるための頭部回動制御モジュールと、を含むことを特徴とするロボット頭部の回動制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は顔認証領域に関し、特に、顔検出追跡方法、顔検出追跡装置、ロボット頭部の回動制御方法及びロボット頭部の回動制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータビジョン技術の発達に伴って、コンピュータビジョン技術は、人々の日常生活に幅広く適用されている。例えば、ロボットは、コンピュータビジョン技術により制御されることで、視覚機能を持つようになり、様々な検出、判断、識別及び測定などのスマート操作を行うことができる。従来のロボットでは、顔検出技術により、内蔵される撮影装置が撮像した画像における顔を検出することができるほか、機械的運動によって顔を追跡できて、顔の移動に伴ってロボット頭部を回動させることができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の顔検出追跡方法の誤検出率が高いため、顔でないものを顔と検出することが多い。従来の顔検出追跡方法によりロボット頭部の回動を制御する場合、顔検出の誤検出率が高いため、ロボット頭部の回動動作が不正確になり、回動中に引っ掛かりしやすくなる。
【０００４】
このように、上記の問題点を解決可能な顔検出追跡方法、顔検出追跡装置、ロボット頭部の回動制御方法及びロボット頭部の回動制御システムを提供することが、本発明が解決しようとする課題となっている。
【０００５】
上記の問題点を解決するために、本発明に係る顔検出追跡方法は、画像を撮像して前記画像の奥行き検出処理を行い、前記画像における各画素ドットの奥行き値を取得するステップと、現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定するステップと、前記顔候補領域に対して顔を検証して、前記現在フレーム画像の顔枠を決定するステップと、前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、を含む。
【０００６】
好適には、前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定するステップでは、前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する検出窓を決定するステップと、前記検出窓に基づいて前記検出窓に隣接する隣接窓を決定するステップと、前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たすか否かを判断するステップと、前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たす場合、前記検出窓を前記顔候補領域とするステップと、を含む。
【０００７】
好適には、前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する検出窓を決定するステップは、前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する顔幅を決定するステップと、各画素ドットを中心にし、前記画素ドットに対応する顔幅を辺長として形成される正方形の検出枠を、前記画素ドットに対応する検出窓とするステップと、を含む。
【０００８】
好適には、前記検出窓に基づき、前記検出窓に隣接する隣接窓を決定するステップは、前記検出窓の左側、右側及び上側において、前記検出窓を囲む左窓、右窓及び上窓をそれぞれ決定するステップを含む。前記左窓、右窓及び上窓は、前記検出窓と第１所定の幅を空けて設定される。
【０００９】
好適には、前記顔候補領域のマスク条件は、前記検出窓の平均奥行き値と画素ドットの奥行き値との差分値の絶対値が第１閾値よりも小さく、且つ前記隣接窓の平均奥行き値と画素ドットの奥行き値との差分値の絶対値が第２閾値よりも小さいという条件を含む。前記第１閾値は、前記第２閾値よりも小さい。
【００１０】
好適には、前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップは、前記現在フレーム画像が第１フレーム画像であるか否かを判断するステップと、前記現在フレーム画像が第１フレーム画像であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、前記現在フレーム画像が第１フレーム画像でないと判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であるか否かを判断するステップと、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上でないと判断した場合、前記追跡顔枠と前記現在フレーム画像の顔枠との交差領域を求め、前記交差領域内における追跡顔枠を現在フレーム画像の追跡枠とし、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、を含む。
【００１１】
好適には、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップは、前のフレーム画像から複数のオブジェクト画像及び背景画像を撮像し、前記オブジェクト画像及び前記背景画像をマルチスケール幾何変換してマルチスケール画像抽出特徴を得、疎な計測マトリックスを用いて前記マルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得、前記次元縮退特徴により単純ベイズ分類器をトレーニングするステップと、前記現在フレーム画像のオブジェクト窓の周りにある複数の走査窓のオブジェクト画像を走査し、前記オブジェクト画像のマルチスケール画像抽出特徴を抽出し、前記疎な計測マトリックスを用いて前記マルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得、前記単純ベイズ分類器にて前記次元縮退特徴を分類し、分類された最も分数の大きい窓を現在フレーム画像のオブジェクト窓とするステップと、を含む。
【００１２】
また、本発明に係るロボット頭部の回動制御方法は、画像の中心領域を予め設定するステップと、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の顔検出追跡方法により前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するステップと、ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるステップと、を含む。
【００１３】
好適には、ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるステップは、前記追跡枠の中心に対する前記中心領域の中心の水平ずれ量及び垂直ずれ量を計算するステップと、ロボット頭部を水平方向に水平ずれ量で回動させるとともに垂直方向に垂直ずれ量で回動させるように制御することで、前記中心領域の中心を前記追跡枠の中心と重ねるステップと、を含む。
【００１４】
好適には、前記ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるステップは、ロボット頭部を水平方向及び垂直方向に回動させるように制御することで、追跡枠の中心を前記中心領域の境界範囲内に位置させるステップを含む。
【００１５】
また、本発明に係る顔検出追跡装置は、画像を撮像して前記画像の奥行き検出処理を行い、前記画像における各画素ドットの奥行き値を取得するための奥行き検出処理モジュールと、現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定するための顔候補領域決定モジュールと、前記顔候補領域に対して顔を検証して、前記現在フレーム画像の顔枠を決定するための顔枠決定モジュールと、前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための顔追跡モジュールと、を含む。
【００１６】
好適には、前記顔候補領域決定モジュールは、前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する検出窓を決定するための検出窓決定サブモジュールと、前記検出窓に基づいて前記検出窓に隣接する隣接窓を決定するための隣接窓決定サブモジュールと、前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たすか否かを判断するためのマスク条件判断サブモジュールと、前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たす場合、前記検出窓を前記顔候補領域に決定するための候補領域決定サブモジュールと、を含む。
【００１７】
好適には、前記顔追跡モジュールは、記現在フレーム画像が第１フレーム画像であるか否かを判断するための判断モジュールと、前記現在フレーム画像が第１フレーム画像であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための第１判断処理モジュールと、前記現在フレーム画像が第１フレーム画像でないと判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であるか否かを判断するための第２判断処理モジュールと、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための第１追跡枠決定モジュールと、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上でないと判断した場合、前記追跡顔枠と前記現在フレーム画像の顔枠との交差領域を求め、前記交差領域内における追跡顔枠を現在フレーム画像の追跡枠とし、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための第２追跡枠決定モジュールと、を含む。
【００１８】
また、本発明の係るロボット頭部の回動制御システムは、画像の中心領域を予め設定するための中心領域予め設定モジュールと、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するための、請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載の顔検出追跡装置と、ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるための頭部回動制御モジュールと、を含む。
【００１９】
従来技術と比べて、本発明は以下通りのメリットを有する。
本実施形態に係る顔検出認証方法及び顔検出認証装置では、まず、画像を撮像し、撮像された画像の奥行き検出処理を行い、画像における各画素ドットの奥行き値を決定する。次に、各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定する。次に、顔候補領域内において顔を検出して現在フレーム画像の顔枠を決定する。こうすることで、誤検出率の低下及び顔検出精度の向上に有利である。最後に、現在フレーム画像の顔枠に基づき、現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに追跡枠内の顔を追跡する。こうすることで、検出された顔の連続性を保証することができる。
【００２０】
本実施形態に係るロボット頭部の回動制御方法及びロボット頭部の回動制御システムでは、画像の中心領域を予め設定し、顔検出追跡方法により現在フレーム画像の追跡枠を決定し、ロボット頭部を回動させて追跡枠を中心領域に移動させる。さらに、このロボット頭部の回動制御方法では、現在フレーム画像の追跡枠及び画像の中心領域の位置に基づき、ロボットの左右回動や上下回動を制御することで、ロボットの動きがよりリアルになる。顔検出追跡方法により現在フレーム画像の追跡枠を決定することで、ロボット頭部回動中の動作のスムーズさの保証及び引っ掛かり現象の抑制に有利である。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る顔検出追跡方法を示すフローチャートである。
【図２】本発明の第１実施形態に係る顔検出追跡方法を示す他のフローチャートである。
【図３】本発明の第１実施形態の検出窓及び隣接窓を示す図である。
【図４】本発明の第２実施形態に係るロボット頭部の回動制御方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２実施形態の撮像された現在フレーム画像を示す図である。
【図６】本発明の第３実施形態に係る顔検出追跡装置の原理を説明するための図である。
【図７】本発明の第４実施形態に係るロボットの回動制御システムの原理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の目的、特徴及び利点をより明確にするために、図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳しく説明する。
【００２３】
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る顔検出追跡方法を示すフローチャートである。図２は、本発明の第１実施形態に係る顔検出追跡方法を示す他のフローチャートである。図１に示すように、顔検出追跡方法は、下記のステップを含む。
ステップＳ１１では、画像を撮像して画像の奥行き検出処理を行い、画像における各画素ドットの奥行き値を取得する。なお、各フレーム画像は、Ｉ×Ｊ個の画素ドットを有する。画像における各画素ドット（ｉ，ｊ）は、第ｉ行第ｊ列の画素ドットであることを示す。画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値は、ｄ（ｉ，ｊ）とされる。本実施形態においては、奥行きセンサを用いて撮像された画像の奥行き検出処理を行い、各画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）を取得する。
【００２４】
ステップＳ１２では、現在フレーム画像における各画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）に基づき、顔候補領域を決定する。なお、顔候補領域は、顔が存在する可能性のある領域である。さらに、顔検出方法により、顔候補領域に対して顔検出を行うことから、顔検出の精度の向上に有利である。具体的には、ステップＳ１２は、以下のステップを含む。
【００２５】
ステップＳ１２１では、現在フレーム画像における各画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）に基づき、各画素ドットに対応する検出窓ｗ１を決定する。具体的には、現在フレーム画像における各画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）に基づき、各画素ドット（ｉ，ｊ）に対応する顔幅ｓ（ｉ，ｊ）を決定する。さらに、各画素ドット（ｉ，ｊ）を中心にし、画素ドット（ｉ，ｊ）に対応する顔幅ｓ（ｉ，ｊ）を辺長として形成された正方形の検出枠を、画素ドット（ｉ，ｊ）に対応する検出窓ｗ１とする。なお、各画素ドット（ｉ，ｊ）に対応する顔幅ｓ（ｉ，ｊ）＝奥行きセンサのフォーカスｆ×顔の平均幅
2018018489.tif 000003
÷画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）、すなわち、次式（１）のようになる。
【００２６】
【数１】
2018018489.tif 000004
【００２７】
ステップＳ１２２では、検出窓ｗ１に基づいて検出窓ｗ１に隣接する隣接窓を決定する。隣接窓は、検出窓ｗ１の左側に設定された左窓ｗ２と、検出窓ｗ１の右側に設定された右窓ｗ３と、検出窓ｗ１の上側に設定された上窓ｗ４とを含む。具体的には、ステップＳ１２２では、図３に示すように、検出窓ｗ１の左側、右側及び上側に、検出窓ｗ１を囲む左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４をそれぞれ決定する。そして、左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４と検出窓ｗ１との間隔は、第１所定幅とされる。本実施形態において、第１所定幅が１／４顔幅ｓ（ｉ，ｊ）の場合、１／４顔幅ｓ（ｉ，ｊ）は、顔候補領域と非顔候補領域との境界となる。左窓ｗ２及び右窓ｗ３は、一辺が１／２顔幅ｓ（ｉ，ｊ）、他辺が５／４の顔幅ｓ（ｉ，ｊ）の矩形である。そして、左窓ｗ２の下辺及び右窓ｗ３の下辺と検出窓ｗ１の下辺とは、面一状態となる。上窓ｗ４は、一辺が１／２顔幅ｓ（ｉ，ｊ）、他辺が５／２顔幅ｓ（ｉ，ｊ）の矩形である。そして、上窓ｗ４の左辺と左窓ｗ２の左辺とは、面一状態となる。また、上窓ｗ４の右辺と右窓ｗ３の右辺とは、面一状態となる。本実施形態において、検出窓ｗ１及び隣接窓（左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４を含む）の各辺長は経験値であり、顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）に関連する。
【００２８】
ステップＳ１２３では、検出窓ｗ１及び隣接窓が顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）を満たすか否かを判断する。隣接窓は、左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４を含む。具体的には、顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）は、検出窓ｗ１の平均奥行き値μｗ１（ｉ，ｊ）と画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）との差分値の絶対値が第１閾値τ１よりも小さく、且つ隣接窓の平均奥行き値（左窓の平均奥行き値μｗ２（ｉ，ｊ）、右窓の平均奥行き値μｗ３（ｉ，ｊ）及び上窓の平均奥行き値μｗ４（ｉ，ｊ）を含む）と画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）との差分値の絶対値が第２閾値τ２よりも小さいというものである。なお、第１閾値τ１は、第２閾値τ２よりも小さい。｜μｗ１（ｉ，ｊ）―ｄ（ｉ，ｊ）｜＜τ１、且つ｜μｗ２（ｉ，ｊ）―ｄ（ｉ，ｊ）｜＜τ２、｜μｗ３（ｉ，ｊ）―ｄ（ｉ，ｊ）｜＜τ２、｜μｗ４（ｉ，ｊ）―ｄ（ｉ，ｊ）｜＜τ２の場合には、顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）が１、検出窓ｗ１の所在する画素ドットが顔候補領域となる。逆の場合には、顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）が０、検出窓ｗ１の所在する画素ドットが顔候補領域とならない。本実施形態では、第１閾値τ１が１００ｍｍ、第２閾値τ２が２００ｍｍである。
【００２９】
検出窓の平均奥行き値は、検出窓ｗ１における全ての画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）と対応する画素ドットの有効奥行き測定値ｖ（ｉ，ｊ）の積の和を、全ての画素ドットの有効奥行き測定値ｖ（ｉ，ｊ）の合計と定数εとの和で除した値である。隣接窓の平均奥行き値は、隣接窓における全ての画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）と対応する画素ドットの有効奥行き測定値ｖ（ｉ，ｊ）の積の和を、全ての画素ドットの有効奥行き測定値ｖ（ｉ，ｊ）の合計と定数εとの和で除した値である。ここでは、画素ドットの有効奥行き測定値が０または１、定数が０ではない。なお、検出窓ｗ１、左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４の平均奥行き値は、いずれも次式（２）により計算される。
【００３０】
【数２】
2018018489.tif 000005
ここで、εは、除数が０になることを避けるための定数である。
【００３１】
具体的には、画素ドットの有効奥行き測定値は、以下のステップにより決定される。まず、画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）が０よりも大きく且つ第３閾値Ｔよりも小さいか否かを判断する。画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）が０よりも大きく且つ第３閾値Ｔよりも小さいと判断した場合、画素ドットの有効奥行き測定値は１となる。画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）が０よりも大きく且つ第３閾値Ｔよりも小さくないと判断した場合、画素ドットの有効奥行き測定値は０となる。ここで、第３閾値Ｔは、奥行きセンサのフォーカスｆと顔の平均幅
2018018489.tif 000006
の積を、最小顔幅
2018018489.tif 000007
で除した値である。なお、画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）が第３閾値Ｔよりも大きい場合には、この画素ドットの検出窓ｓ（ｉ，ｊ）の大きさが最小顔幅
2018018489.tif 000008
よりも小さくなり、顔検出時に検出窓ｓ（ｉ，ｊ）を識別することができなくなる。本実施形態では、最小顔幅
2018018489.tif 000009
を２０ｐｉｘｅｌに、Ｔを４．５ｍに設定する。
【００３２】
ステップＳ１２４では、検出窓ｗ１及び隣接窓が顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）を満たす場合、検出窓ｗ１が顔候補領域となる。なお、検出窓ｗ１における各画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）は近い値であり、左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４の各画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）と検出窓ｗ１における各画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）との違いは大きい。このため、検出窓ｗ１及び隣接窓が顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）を満たす場合、検出窓ｗ１が顔候補領域と認識されることになる。
【００３３】
ステップＳ１３では、顔候補領域に対して顔検出を行って、現在フレーム画像の顔枠を決定する。本実施形態において、Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法という顔検出アルゴリズムにより、撮像された顔候補領域に対して顔検出を行う。Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法では、画像を積分することで画像の特徴値を抽出し、顔検出の速度をある程度に上げることができる。さらに、Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法では、Ａｄａｂｏｏｓｔ分類器の特徴によって特徴をフィルタリングし、最も有用な特徴を保留して検出時の演算の複雑さを減らすことで、顔検出の速度を上げることができる。また、Ａｄａｂｏｏｓｔ分類器は、Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法により改造されて、カスケード型Ａｄａｂｏｏｓｔ分類器になることで、顔検出の精度を向上させることができる。なお、顔検出追跡方法では、本実施形態のＶｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法により、撮像された顔候補領域に対して顔検出を行って、各フレーム画像の顔枠を決定してもよいが、これに限定されない。
【００３４】
ステップＳ１４では、現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。追跡顔枠は、顔追跡アルゴリズムにより現在フレーム画像から追跡された顔枠である。なお、ステップＳ１４では、前のフレーム画像から追跡された顔枠をその後のフレーム画像の追跡顔枠とするから、撮像されたフレーム画像において顔が存在せず、連続する何枚のフレーム画像の顔検出結果が連続的ではないことを避ける。ステップＳ１４は、具体的に以下のステップを含む。
【００３５】
ステップＳ１４１では、現在フレーム画像が第１フレーム画像であるか否かを判断する。
【００３６】
ステップＳ１４２では、現在フレーム画像が第１フレーム画像の場合、現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を現在フレーム画像の追跡枠として、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。なお、現在フレーム画像が第１フレーム画像の場合、追跡顔枠は現在フレーム画像における顔枠となる。また、現在フレーム画像内に１つ以上の顔枠が存在する可能性がある場合、各顔枠の面積はその幅と高さの積であり、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠を選択して現在フレーム画像の追跡枠として、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。
【００３７】
ステップＳ１４３では、現在フレーム画像が第１フレーム画像でない場合、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠の面積が追跡顔枠の面積以上であるか否かを判断する。ここでは、追跡顔枠の面積は、その幅と高さの積となる。
【００３８】
ステップＳ１４４では、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠の面積が追跡顔枠の面積以上の場合、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠を現在フレーム画像の追跡枠に決定し、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。
【００３９】
ステップＳ１４５では、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠の面積が追跡顔枠の面積未満の場合、追跡顔枠と現在フレーム画像の顔枠との交差領域を求めるとともに、交差領域内における追跡顔枠を現在フレーム画像の追跡枠として、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。追跡顔枠と顔候補領域との交差領域が存在しない場合、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠を現在フレーム画像の追跡枠として、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。その際、元の追跡顔枠は、消えた顔となる。
【００４０】
具体的には、圧縮追跡アルゴリズム（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）により、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。圧縮追跡アルゴリズムは、具体的に以下のステップを含む。
【００４１】
まず、前のフレーム画像から、複数枚のオブジェクト画像及び背景画像を撮像する。次に、オブジェクト画像及び背景画像をマルチスケール幾何変換してマルチスケール画像抽出特徴を得る。次に、疎な計測マトリックスを用いてマルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得る。最後に、次元縮退特徴により単純ベイズ分類器をトレーニングし、現在フレーム画像のオブジェクト窓をフィルタリングする。ここでは、オブジェクト画像は、現在フレーム画像の追跡枠内において撮像された画像である。各オブジェクト画像は異なる。それに応じて、背景画像は、現在フレーム画像の追跡枠外において撮像された画像である。各背景画像は異なる。
【００４２】
次に、現在フレーム画像のオブジェクト窓の周りにある複数の走査窓のオブジェクト画像を走査するとともに、走査窓のオブジェクト画像のマルチスケール画像抽出特徴を抽出する。これにより、現在フレーム画像全体の走査を避けることができる。次に、上述したように、疎な計測マトリックスを用いてマルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得る。次に、現在フレーム画像からトレーニングされた単純ベイズ分類器を用いて次元縮退特徴を分類し、分類された分数の最も大きい窓を１フレーム後のフレーム画像のオブジェクト窓と認定する。こうすることで、前のフレーム画像からその１フレーム後のフレーム画像を追跡することを実現できる。なお、現在フレーム画像のオブジェクト窓の周りから複数の走査窓のオブジェクト画像を撮像してマルチスケール画像抽出特徴を抽出し、次いで、マルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させ、分類するように単純ベイズ分類器をトレーニングする。これにより、前のフレーム画像からその１フレーム後のフレーム画像を追跡することを実現できる。その結果、顔追跡アルゴリズムの処理範囲を縮小し、処理速度を上げることができる。
【００４３】
本実施形態に係る顔検出認証方法では、まず、撮像された画像の奥行き検出処理を行い、画像における各画素ドットの奥行き値を決定する。次に、各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定する。次に、顔候補領域内において顔を検出して現在フレーム画像の顔枠を決定する。こうすることで、誤検出率の低下及び顔検出精度の向上に有利である。最後に、現在フレーム画像の顔枠に基づき、現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに追跡枠内の顔を追跡する。こうすることで、検出された顔の連続性を保証することができる。
【００４４】
（第２実施形態）
図４は、本発明の第２実施形態に係るロボット頭部の回動制御方法を示すフローチャートである。ロボットには、画像を撮像するための撮像装置と、画像の奥行きを検出するための奥行きセンサ及びプロセッサとが内蔵される。ロボット頭部の回動制御方法は、主にプロセッサによって実行され、下記のステップを含む。
【００４５】
ステップＳ２１では、画像の中心領域を予め設定する。図５に示すように、現在フレーム画像の左下隅を原点Ｏとする座標系ＯＸＹを定義し、予め設定された画像の幅をｗ、その高さをｈとする。予め設定された画像の中心領域の幅が０．１ｗ、その高さが０．１ｈの場合、予め設定された画像の中心領域の中心が予め設定された画像の中心に位置するため、予め設定された画像の中心領域の中心Ａの座標は（０．５ｗ，０．５ｈ）となる。それに応じて、中心領域の左下隅の座標が（０．４５ｗ，０．４５ｈ）、左上隅の座標が（０．４５ｗ，０．５５ｈ）、右下隅の座標が（０．５５ｗ，０．４５ｈ）、右上隅の座標が（０．５５ｗ，０．５５ｈ）となる。なお、予め設定された画像の中心領域の境界範囲における幅の範囲が（０．４５ｗ〜０．５５ｗ）、高さの範囲が（０．４５ｈ〜０．５５ｈ）となる。
【００４６】
ステップＳ２２では、第１実施形態に係る顔検出追跡方法により、現在フレーム画像の追跡枠及び追跡枠の中心を決定し、現在フレーム画像の追跡枠の中心Ｂの座標（ｘ０，ｙ０）をリアルタイムに読み取る。なお、第１実施形態に係る顔検出追跡方法により顔を追跡する場合には、まず、画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定する。次に、顔候補領域に対して顔を検出する。これにより、誤検出率の低下及び顔検出の精度の向上に有利である。次に、現在フレーム画像の顔枠に基づき、現在フレーム画像の追跡枠を決定して追跡枠内の顔を追跡する。これにより、ロボット頭部回動中の動作のスムーズさの保証及び引っ掛かり現象の抑制に有利である。
【００４７】
ステップＳ２３では、ロボット頭部の回動を制御して、現在フレーム画像の追跡枠を中心領域に移動させる。なお、撮像された現在フレーム画像の追跡枠が移動すると、ロボット頭部を回動させる。これにより、現在フレーム画像の追跡枠を中心領域に維持して、顔の移動に伴うロボット頭部の回動を実現することができる。
【００４８】
ステップＳ２３は、下記のステップにより実現されてもよい。追跡枠の中心に対する中心領域の中心の水平ずれ量及び垂直ずれ量を計算し、ロボット頭部を水平方向に水平ずれ量で回動させるとともに垂直方向に垂直ずれ量で回動させる。これにより、中心領域の中心が追跡枠の中心と重なるようになる。
図５において、水平ずれ量が∠ＡＢＤ、垂直ずれ量が∠ＡＢＣであり、Ａ（０．５ｗ，０．５ｈ）、Ｂ（ｘ０，ｙ０）の場合、ＢＤ、ＡＣ、ＢＣ、ＡＤ及びＡＢは次式（３）に示すようになる。余弦の法則により、ｃｏｓ∠ＡＢＤ＝ＢＤ／ＡＢ＝ａ／ｃのため、水平ずれ量が∠ＡＢＤ＝ａｒｃｃｏｓ  ａ／ｃになる。同様に、ｃｏｓ∠ＡＢＣ＝ＢＣ／ＡＢ＝ｂ／ｃのため、垂直ずれ量が∠ＡＢＣ＝ａｒｃｃｏｓ  ｂ／ｃになる。本実施形態において、ロボット頭部を水平方向に水平ずれ量∠ＡＢＤで移動させるとともに垂直方向に垂直ずれ量∠ＡBCで移動させると、ロボットにより撮像された現在フレーム画像の追跡枠の中心Ｂが中心領域の中心Ａと重なる。これにより、ロボット頭部が検出された顔の移動に伴って回動して、ロボットの動きがよりリアルになる。
【００４９】
【数３】
2018018489.tif 000010
【００５０】
また、ステップＳ２３は、下記のステップにより実現されてもよい。ロボット頭部を水平方向及び垂直方向に回動させて、追跡枠の中心を中心領域の境界範囲内に位置させる。なお、ロボットは、現在フレーム画像の追跡枠の中心Ｂの座標（ｘ０，ｙ０）をリアルタイムに読み取るとともに、中心領域の境界範囲の幅の範囲である（０．４５ｗ〜０．５５ｗ）をｘ０と比較し、中心領域の境界範囲の高さの範囲である（０．４５ｈ〜０．５５ｈ）をｙ０と比較する。ｘ０＜０．４５ｗの場合、ロボット頭部を左へ回動させる。ｘ０＞０．５５ｗの場合、ロボット頭部を右へ回動させる。ｙ０＜０．４５ｈの場合、ロボット頭部を下へおじきさせる。ｙ０＞０．５５ｈの場合、ロボット頭部を上へ向かせる。追跡顔が画像の中心領域にある場合、ロボット頭部を動かさないままにする。この方法によれば、ロボット頭部が検出された顔の移動に伴って回動する過程が簡単になり、計算量が少なく、制御速度が速い。
【００５１】
本実施形態に係るロボット頭部の回動制御方法では、内蔵撮影装置で画像を撮像して画像の中心領域を予め設定し、顔検出追跡方法により現在フレーム画像の追跡枠を決定し、ロボット頭部を回動させて追跡枠を中心領域に移動させる。さらに、このロボット頭部の回動制御方法では、現在フレーム画像の追跡枠及び画像の中心領域の位置に基づき、ロボットの左右回動や上下回動を制御することで、ロボットの動きがよりリアルになる。顔検出追跡方法により現在フレーム画像の追跡枠を決定することで、ロボット頭部回動中の動作のスムーズさの保証及び引っ掛かり現象の抑制に有利である。
【００５２】
（第３実施形態）
図６は、本発明の第３実施形態に係る顔検出追跡装置１の原理を説明するための図である。図６に示すように、この顔検出追跡装置１は、奥行き検出処理モジュール１０と、顔候補領域決定モジュール２０と、顔枠決定モジュール３０と、顔追跡モジュール４０とを含む。
【００５３】
奥行き検出処理モジュール１０は、画像を撮像して画像の奥行き検出処理を行い、画像における各画素ドットの奥行き値を取得する。なお、各フレーム画像は、Ｉ×Ｊ個の画素ドットを有する。画像における各画素ドット（ｉ，ｊ）は、第ｉ行第ｊ列の画素ドットであることを示す。画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値は、ｄ（ｉ，ｊ）とされる。本実施形態においては、奥行きセンサを用いて撮像された画像の奥行き検出処理を行い、各画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）を取得する。
【００５４】
顔候補領域決定モジュール２０は、現在フレーム画像における各画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）に基づき、顔候補領域を決定する。なお、顔候補領域は、顔が存在する可能性のある領域である。さらに、顔検出方法により、顔候補領域に対して顔検出を行うことから、顔検出の精度の向上に有利である。顔候補領域決定モジュール２０は、検出窓決定サブモジュール２１と、隣接窓決定サブモジュール２２と、マスク条件判断サブモジュール２３と、候補領域決定サブモジュール２４とを含む。
【００５５】
検出窓決定サブモジュール２１は、現在フレーム画像における各画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）に基づき、各画素ドットに対応する検出窓ｗ１を決定する。具体的には、現在フレーム画像における各画素ドット（ｉ，ｊ）の奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）に基づき、各画素ドット（ｉ，ｊ）に対応する顔幅ｓ（ｉ，ｊ）を決定する。さらに、各画素ドット（ｉ，ｊ）を中心にし、画素ドット（ｉ，ｊ）に対応する顔幅ｓ（ｉ，ｊ）を辺長として形成された正方形の検出枠を、画素ドット（ｉ，ｊ）に対応する検出窓ｗ１とする。なお、各画素ドット（ｉ，ｊ）に対応する顔幅ｓ（ｉ，ｊ）＝奥行きセンサのフォーカスｆ×顔の平均幅
2018018489.tif 000011
÷画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）、すなわち、
2018018489.tif 000012
のようになる。
【００５６】
隣接窓決定サブモジュール２２は、検出窓ｗ１に基づいて検出窓ｗ１に隣接する隣接窓を決定する。隣接窓は、検出窓ｗ１の左側に設定された左窓ｗ２と、検出窓ｗ１の右側に設定された右窓ｗ３と、検出窓ｗ１の上側に設定された上窓ｗ４とを含む。図３に示すように、検出窓ｗ１の左側、右側及び上側に、検出窓ｗ１を囲む左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４をそれぞれ決定する。そして、左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４と検出窓ｗ１との間隔は、１／Ｎ顔幅ｓ（ｉ，ｊ）となる。ここでは、Ｎが１より大きい正整数である。
【００５７】
本実施形態において、左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４と検出窓ｗ１との間隔が１／４顔幅ｓ（ｉ，ｊ）の場合、１／４顔幅ｓ（ｉ，ｊ）は、顔候補領域と非顔候補領域との境界となる。左窓ｗ２及び右窓ｗ３は、一辺が１／２顔幅ｓ（ｉ，ｊ）、他辺が５／４の顔幅ｓ（ｉ，ｊ）の矩形である。そして、左窓ｗ２の下辺及び右窓ｗ３の下辺と検出窓ｗ１の下辺とは、面一状態となる。上窓ｗ４は、一辺が１／２顔幅ｓ（ｉ，ｊ）、他辺が５／２顔幅ｓ（ｉ，ｊ）の矩形である。そして、上窓ｗ４の左辺と左窓ｗ２の左辺とは、面一状態となる。また、上窓ｗ４の右辺と右窓ｗ３の右辺とは、面一状態となる。本実施形態において、検出窓ｗ１及び隣接窓（左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４を含む）の各辺長は経験値であり、顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）に関連する。
【００５８】
マスク条件判断サブモジュール２３は、検出窓ｗ１及び隣接窓が顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）を満たすか否かを判断する。隣接窓は、左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４を含む。具体的には、顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）は、検出窓ｗ１の平均奥行き値μｗ１（ｉ，ｊ）と画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）との差分値の絶対値が第１閾値τ１よりも小さく、且つ隣接窓の平均奥行き値（左窓の平均奥行き値μｗ２（ｉ，ｊ）、右窓の平均奥行き値μｗ３（ｉ，ｊ）及び上窓の平均奥行き値μｗ４（ｉ，ｊ）を含む）と画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）との差分値の絶対値が第２閾値τ２よりも小さいというものである。なお、第１閾値τ１は、第２閾値τ２よりも小さい。｜μｗ１（ｉ，ｊ）―ｄ（ｉ，ｊ）｜＜τ１、且つ｜μｗ２（ｉ，ｊ）―ｄ（ｉ，ｊ）｜＜τ２、｜μｗ３（ｉ，ｊ）―ｄ（ｉ，ｊ）｜＜τ２、｜μｗ４（ｉ，ｊ）―ｄ（ｉ，ｊ）｜＜τ２の場合には、顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）が１、検出窓ｗ１の所在する画素ドットが顔候補領域となる。逆の場合には、顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）が０、検出窓ｗ１の所在する画素ドットが顔候補領域とならない。本実施形態では、第１閾値τ１が１００ｍｍ、第２閾値τ２が２００ｍｍである。
【００５９】
検出窓の平均奥行き値は、検出窓ｗ１における全ての画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）と対応する画素ドットの有効奥行き測定値ｖ（ｉ，ｊ）の積の和を、全ての画素ドットの有効奥行き測定値ｖ（ｉ，ｊ）の合計と定数εとの和で除した値である。隣接窓の平均奥行き値は、隣接窓における全ての画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）と対応する画素ドットの有効奥行き測定値ｖ（ｉ，ｊ）の積の和を、全ての画素ドットの有効奥行き測定値ｖ（ｉ，ｊ）の合計と定数εとの和で除した値である。ここでは、画素ドットの有効奥行き測定値が０または１、定数が０ではない。なお、検出窓ｗ１、左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４の平均奥行き値は、いずれも
2018018489.tif 000013
により計算される。ここで、εは、除数が０になることを避けるための定数である。
【００６０】
具体的には、画素ドットの有効奥行き測定値は、以下のステップにより決定される。まず、画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）が０よりも大きく且つ第３閾値Ｔよりも小さいか否かを判断する。画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）が０よりも大きく且つ第３閾値Ｔよりも小さいと判断した場合、画素ドットの有効奥行き測定値は１となる。画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）が０よりも大きく且つ第３閾値Ｔよりも小さくないと判断した場合、画素ドットの有効奥行き測定値は０となる。ここでは、第３閾値Ｔは、奥行きセンサのフォーカスｆと顔の平均幅
2018018489.tif 000014
の積を、最小顔幅
2018018489.tif 000015
で除した値である。なお、画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）が第３閾値Ｔよりも大きい場合には、この画素ドットの検出窓ｓ（ｉ，ｊ）の大きさが最小顔幅
2018018489.tif 000016
よりも小さくなり、顔検出時に検出窓ｓ（ｉ，ｊ）を識別することができなくなる。本実施形態では、最小顔幅
2018018489.tif 000017
を２０ｐｉｘｅｌに、Ｔを４．５ｍに設定する。
【００６１】
候補領域決定サブモジュール２４は、検出窓ｗ１及び隣接窓が顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）を満たす場合、検出窓ｗ１を顔候補領域に決定する。なお、検出窓ｗ１における各画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）は近い値であり、左窓ｗ２、右窓ｗ３及び上窓ｗ４の各画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）と検出窓ｗ１における各画素ドットの奥行き値ｄ（ｉ，ｊ）との違いは大きい。このため、検出窓ｗ１及び隣接窓が顔候補領域のマスク条件ｍ（ｉ，ｊ）を満たす場合、検出窓ｗ１が顔候補領域と認識されることになる。
【００６２】
顔枠決定モジュール３０は、顔候補領域に対して顔検出を行って、現在フレーム画像の顔枠を決定する。本実施形態において、Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法という顔検出アルゴリズムにより、撮像された顔候補領域に対して顔検出を行う。Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法では、画像を積分することで画像の特徴値を抽出し、顔検出の速度をある程度に上げることができる。さらに、Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法では、Ａｄａｂｏｏｓｔ分類器の特徴によって特徴をフィルタリングし、最も有用な特徴を保留して検出時の演算の複雑さを減らすことで、顔検出の速度を上げることができる。また、Ａｄａｂｏｏｓｔ分類器は、Ｖｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法により改造されて、カスケード型Ａｄａｂｏｏｓｔ分類器になることで、顔検出の精度を向上させることができる。なお、顔検出追跡方法では、本実施形態のＶｉｏｌａ−Ｊｏｎｅｓ法により、撮像された顔候補領域に対して顔検出を行って、各フレーム画像の顔枠を決定してもよいが、これに限定されない。
【００６３】
顔追跡モジュール４０は、現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。追跡顔枠は、顔追跡アルゴリズムにより現在フレーム画像から追跡された顔枠である。具体的に、顔追跡モジュール４０は、前のフレーム画像から追跡された顔枠をその後のフレーム画像の追跡顔枠とするから、撮像されたフレーム画像において顔が存在せず、連続する何枚のフレーム画像の顔検出結果が連続的ではないことを避ける。顔追跡モジュール４０は、判断モジュール４１と、第１判断処理モジュール４２と、第２判断処理モジュール４３と、第１追跡枠決定モジュール４４と、第２追跡枠決定モジュール４５とを含む。
【００６４】
判断モジュール４１は、現在フレーム画像が第１フレーム画像であるか否かを判断する。
【００６５】
第１判断処理モジュール４２は、現在フレーム画像が第１フレーム画像の場合、現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を現在フレーム画像の追跡枠として、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。なお、現在フレーム画像が第１フレーム画像の場合、追跡顔枠は現在フレーム画像における顔枠となる。また、現在フレーム画像内に１つ以上の顔枠が存在する可能性がある場合、各顔枠の面積はその幅と高さの積であり、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠を選択して現在フレーム画像の追跡枠として、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。
【００６６】
第２判断処理モジュール４３は、現在フレーム画像が第１フレーム画像でない場合、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠の面積が追跡顔枠の面積以上であるか否かを判断する。ここでは、追跡顔枠の面積は、その幅と高さの積となる。
【００６７】
第１追跡枠決定モジュール４４は、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠の面積が追跡顔枠の面積以上の場合、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠を現在フレーム画像の追跡枠に決定し、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。
【００６８】
第２追跡枠決定モジュール４５は、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠の面積が追跡顔枠の面積未満の場合、追跡顔枠と現在フレーム画像の顔枠との交差領域を求めるとともに、交差領域内における追跡顔枠を現在フレーム画像の追跡枠として、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。追跡顔枠と顔候補領域との交差領域が存在しない場合、現在フレーム画像における面積の最も大きい顔枠を現在フレーム画像の追跡枠として、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。その際、元の追跡顔枠は、消えた顔となる。
【００６９】
具体的には、圧縮追跡アルゴリズム（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）により、現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡する。圧縮追跡アルゴリズムは、具体的に以下のステップを含む。
【００７０】
まず、前のフレーム画像から、複数枚のオブジェクト画像及び背景画像を撮像する。次に、オブジェクト画像及び背景画像をマルチスケール幾何変換してマルチスケール画像抽出特徴を得る。次に、疎な計測マトリックスを用いて前記マルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得る。最後に、次元縮退特徴により単純ベイズ分類器をトレーニングし、現在フレーム画像のオブジェクト窓をフィルタリングする。ここでは、オブジェクト画像は、現在フレーム画像の追跡枠内において撮像された画像である。各オブジェクト画像は異なる。それに応じて、背景画像は、現在フレーム画像の追跡枠外において撮像された画像である。各背景画像は異なる。
【００７１】
次に、現在フレーム画像のオブジェクト窓の周りにある複数の走査窓のオブジェクト画像を走査するとともに、走査窓のオブジェクト画像のマルチスケール画像抽出特徴を抽出する。これにより、現在フレーム画像全体の走査を避けることができる。次に、上述したように、疎な計測マトリックスを用いてマルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得る。次に、現在フレーム画像からトレーニングされた単純ベイズ分類器を用いて次元縮退特徴を分類し、分類された分数の最も大きい窓を１フレーム後のフレーム画像のオブジェクト窓と認定する。こうすることで、前のフレーム画像からその１フレーム後のフレーム画像を追跡することを実現できる。なお、現在フレーム画像のオブジェクト窓の周りから複数の走査窓のオブジェクト画像を撮像してマルチスケール画像抽出特徴を抽出し、次いで、マルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させ、分類するように単純ベイズ分類器をトレーニングする。これにより、前のフレーム画像からその１フレーム後のフレーム画像を追跡することを実現できる。その結果、顔追跡アルゴリズムの処理範囲を縮小し、処理速度を上げることができる。
【００７２】
本実施形態に係る顔検出認証装置１では、奥行き検出処理モジュール１０により撮像された画像の奥行き検出処理を行い、画像における各画素ドットの奥行き値を決定する。次に、顔候補領域決定モジュール２０により、各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定する。次に、顔枠決定モジュール３０により、顔候補領域内において顔を検出して現在フレーム画像の顔枠を決定する。これにより、誤検出率の低下及び顔検出精度の向上に有利である。最後に、顔追跡モジュール４０により、現在フレーム画像の顔枠に基づき、現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに追跡枠内における顔を追跡する。こうすることで、検出された顔の連続性を保証することができる。
【００７３】
（第４実施形態）
図７は、本発明の第４実施形態に係るロボットの回動制御システムの原理を説明するための図である。ロボットには、画像を撮像するための撮像装置と、画像の奥行きを検出するための奥行きセンサ及びプロセッサとが内蔵される。ロボットの回動制御システムは、中心領域予め設定モジュール５０と、顔検出追跡装置１と、頭部回動制御モジュール６０とを含む。
【００７４】
中心領域予め設定モジュール５０は、画像の中心領域を予め設定する。図５に示すように、現在フレーム画像の左下隅を原点Ｏとする座標系ＯＸＹを定義し、予め設定された画像の幅をｗ、その高さをｈとする。予め設定された画像の中心領域の幅が０．１ｗ、その高さが０．１ｈの場合、予め設定された画像の中心領域の中心が予め設定された画像の中心に位置するため、予め設定された画像の中心領域の中心Ａの座標は（０．５ｗ，０．５ｈ）となる。それに応じて、中心領域の左下隅の座標が（０．４５ｗ，０．４５ｈ）、左上隅の座標が（０．４５ｗ，０．５５ｈ）、右下隅の座標が（０．５５ｗ，０．４５ｈ）、右上隅の座標が（０．５５ｗ，０．５５ｈ）となる。なお、予め設定された画像の中心領域の境界範囲における幅の範囲が（０．４５ｗ〜０．５５ｗ）、高さの範囲が（０．４５ｈ〜０．５５ｈ）となる。
【００７５】
顔検出追跡装置は、すなわち、第３実施形態に係る顔検出追跡装置であり、現在フレーム画像の追跡枠及び追跡枠の中心を決定し、現在フレーム画像の追跡枠の中心Ｂの座標（ｘ０，ｙ０）をリアルタイムに読み取る。なお、第１実施形態に係る顔検出追跡方法により顔を追跡する場合には、まず、画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定する。次に、顔候補領域に対して顔を検出する。これにより、誤検出率の低下及び顔検出の精度の向上に有利である。次に、現在フレーム画像の顔枠に基づき、現在フレーム画像の追跡枠を決定して追跡枠内の顔を追跡する。これにより、ロボット頭部回動中の動作のスムーズさの保証及び引っ掛かり現象の抑制に有利である。
【００７６】
頭部回動制御モジュール６０は、ロボット頭部の回動を制御して、現在フレーム画像の追跡枠を中心領域に移動させる。なお、撮像された現在フレーム画像の追跡枠が移動すると、ロボット頭部を回動させる。これにより、現在フレーム画像の追跡枠を中心領域に維持して、顔の移動に伴うロボット頭部の回動を実現することができる。
【００７７】
頭部回動制御モジュール６０は、追跡枠の中心に対する中心領域の中心の水平ずれ量及び垂直ずれ量を計算し、ロボット頭部を水平方向に水平ずれ量で回動させるとともに垂直方向に垂直ずれ量で回動させてもよい。これにより、中心領域の中心が追跡枠の中心と重なるようになる。
【００７８】
図５において、水平ずれ量が∠ＡＢＤ、垂直ずれ量が∠ＡＢＣであり、Ａ（０．５ｗ，０．５ｈ）、Ｂ（ｘ０，ｙ０）の場合、ＢＤ、ＡＣ、ＢＣ、ＡＤ及びＡＢは式
2018018489.tif 000018
に示すようになる。余弦の法則により、ｃｏｓ∠ＡＢＤ＝ＢＤ／ＡＢ＝ａ／ｃのため、水平ずれ量が∠ＡＢＤ＝ａｒｃｃｏｓ  ａ／ｃになる。同様に、ｃｏｓ∠ＡＢＣ＝ＢＣ／ＡＢ＝ｂ／ｃのため、垂直ずれ量が∠ＡＢＣ＝ａｒｃｃｏｓ  ｂ／ｃになる。本実施形態において、ロボット頭部を水平方向に水平ずれ量∠ＡＢＤで移動させるとともに垂直方向に垂直ずれ量∠ＡBCで移動させると、ロボットにより撮像された現在フレーム画像の追跡枠の中心Ｂが中心領域の中心Ａと重なる。これにより、ロボット頭部が検出された顔の移動に伴って回動して、ロボットの動きがよりリアルになる。
【００７９】
頭部回動制御モジュール６０は、ロボット頭部を水平方向及び垂直方向に回動させて、追跡枠の中心を中心領域の境界範囲内に位置させてもよい。なお、ロボットは、現在フレーム画像の追跡枠の中心Ｂの座標（ｘ０，ｙ０）をリアルタイムに読み取るとともに、中心領域の境界範囲の幅の範囲である（０．４５ｗ〜０．５５ｗ）をｘ０と比較し、中心領域の境界範囲の高さの範囲である（０．４５ｈ〜０．５５ｈ）をｙ０と比較する。ｘ０＜０．４５ｗの場合、ロボット頭部を左へ回動させる。ｘ０＞０．５５ｗの場合、ロボット頭部を右へ回動させる。ｙ０＜０．４５ｈの場合、ロボット頭部を下へおじきさせる。ｙ０＞０．５５の場合、ロボット頭部を上へ立ち上がる。追跡顔が画像の中心領域にある場合、ロボット頭部を動かさないままにする。この方法によれば、ロボット頭部が検出された顔の移動に伴って回動する過程が簡単になり、計算量が少なく、制御速度が速い。
【００８０】
本実施形態に係るロボット頭部の回動制御システムでは、内蔵された撮影装置で画像を撮像し、中心領域予め設定モジュール５０により画像の中心領域を予め設定し、第３実施形態に係る顔検出追跡装置１により現在フレーム画像の追跡枠を決定し、頭部回動制御モジュール６０によりロボット頭部を回動させて追跡枠を中心領域に移動させる。さらに、このロボット頭部の回動制御システムでは、現在フレーム画像の追跡枠及び画像の中心領域の位置に基づき、ロボットの左右回動や上下回動を制御することで、ロボットの動きがよりリアルになる。顔検出追跡装置により現在フレーム画像の追跡枠を決定することで、ロボット頭部回動中の動作のスムーズさの保証及び引っ掛かり現象の抑制に有利である。
【００８１】
以上、本発明の好適な実施例を挙げて説明したが、これは本発明を限定するものではなく、当業者であれば本発明の精神及び範囲を逸脱しない限り、各種の変動や潤色を加えることができる。また、特定の状況や具体的な状態に応じて、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲において、種々の変更が可能である。このため、本発明は、上記の好適な実施例に限定されず、本発明の技術的範囲に含まれるすべての実施形態を含むべきである。
【符号の説明】
【００８２】
１ 顔検出追跡装置
１０ 奥行き検出処理モジュール
２０ 顔候補領域決定モジュール
２１ 検出窓決定サブモジュール
２２ 隣接窓決定サブモジュール
２３ マスク条件判断サブモジュール
２４ 候補領域決定サブモジュール
３０ 顔枠決定モジュール
４０ 顔追跡モジュール
４１ 判断モジュール
４２ 第１判断処理モジュール
４３ 第２判断処理モジュール
４４ 第１追跡枠決定モジュール
４５ 第２追跡枠決定モジュール
５０ 中心領域予め設定モジュール
６０ 頭部回動制御モジュール
【図１】
2018018489.tif 000019
【図２】
2018018489.tif 000020
【図３】
2018018489.tif 000021
【図４】
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【図５】
2018018489.tif 000023
【図６】
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【図７】
2018018489.tif 000025
【手続補正書】
【提出日】平成29年6月2日(2017.6.2)
【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】
顔検出追跡方法であって、
画像を撮像して前記画像の奥行き検出処理を行い、前記画像における各画素ドットの奥行き値を取得するステップと、
現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて、各画素ドットを中心とする顔候補領域を決定するステップと、
前記顔候補領域に対して顔を検証して、前記現在フレーム画像の顔枠を決定するステップと、
前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、を含むことを特徴とする顔検出追跡方法。
【請求項２】
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて顔候補領域を決定するステップでは、
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する検出窓を決定するステップと、
前記検出窓に基づいて前記検出窓に隣接する隣接窓を決定するステップと、
前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たすか否かを判断するステップと、
前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たす場合、前記検出窓を前記顔候補領域とするステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の顔検出追跡方法。
【請求項３】
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する検出窓を決定するステップは、
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する顔幅を決定するステップと、
各画素ドットを中心にし、前記画素ドットに対応する顔幅を辺長として形成される正方形の検出枠を、前記画素ドットに対応する検出窓とするステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の顔検出追跡方法。
【請求項４】
前記検出窓に基づき、前記検出窓に隣接する隣接窓を決定するステップは、
前記検出窓の左側、右側及び上側において、前記検出窓を囲む左窓、右窓及び上窓をそれぞれ決定するステップを含み、
前記左窓、右窓及び上窓は、前記検出窓と第１所定の幅を空けて設定されることを特徴とする請求項３に記載の顔検出追跡方法。
【請求項５】
前記顔候補領域のマスク条件は、前記検出窓の平均奥行き値と検出窓における画素ドットの奥行き値との差分値の絶対値が第１閾値よりも小さく、且つ前記隣接窓の平均奥行き値と検出窓における画素ドットの奥行き値との差分値の絶対値が第２閾値よりも小さいという条件を含み、
前記第１閾値は、前記第２閾値よりも小さいことを特徴とする請求項４に記載の顔検出追跡方法。
【請求項６】
前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップは、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像であるか否かを判断するステップと、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像でないと判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であるか否かを判断するステップと、
前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、
前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上でないと判断した場合、前記追跡顔枠と前記現在フレーム画像の顔枠との交差領域を求め、前記交差領域内における追跡顔枠を現在フレーム画像の追跡枠とし、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップと、を含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の顔検出追跡方法。
【請求項７】
前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するステップは、
前のフレーム画像から複数のオブジェクト画像及び背景画像を撮像し、前記オブジェクト画像及び前記背景画像をマルチスケール幾何変換してマルチスケール画像抽出特徴を得、疎な計測マトリックスを用いて前記マルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得、前記次元縮退特徴により単純ベイズ分類器をトレーニングするステップと、
前記現在フレーム画像のオブジェクト窓の周りにある複数の走査窓のオブジェクト画像を走査し、前記オブジェクト画像のマルチスケール画像抽出特徴を抽出し、前記疎な計測マトリックスを用いて前記マルチスケール画像抽出特徴に対して次元を縮退させて次元縮退特徴を得、前記単純ベイズ分類器にて前記次元縮退特徴を分類し、分類された最も分数の大きい窓を現在フレーム画像のオブジェクト窓とするステップと、を含むことを特徴とする請求項６に記載の顔検出追跡方法。
【請求項８】
ロボット頭部の回動制御方法であって、
画像の中心領域を予め設定するステップと、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の顔検出追跡方法により前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するステップと、
ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるステップと、を含むことを特徴とするロボット頭部の回動制御方法。
【請求項９】
ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるステップは、
前記追跡枠の中心に対する前記中心領域の中心の水平ずれ量及び垂直ずれ量を計算するステップと、
ロボット頭部を水平方向に水平ずれ量で回動させるとともに垂直方向に垂直ずれ量で回動させるように制御することで、前記中心領域の中心を前記追跡枠の中心と重ねるステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載のロボット頭部の回動制御方法。
【請求項１０】
前記ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるステップは、
ロボット頭部を水平方向及び垂直方向に回動させるように制御することで、追跡枠の中心を前記中心領域の境界範囲内に位置させるステップを含むことを特徴とする請求項８に記載のロボット頭部の回動制御方法。
【請求項１１】
顔検出追跡装置であって、
画像を撮像して前記画像の奥行き検出処理を行い、前記画像における各画素ドットの奥行き値を取得するための奥行き検出処理モジュールと、
現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づいて、各画素ドットを中心とする顔候補領域を決定するための顔候補領域決定モジュールと、
前記顔候補領域に対して顔を検証して、前記現在フレーム画像の顔枠を決定するための顔枠決定モジュールと、
前記現在フレーム画像の顔枠及び追跡顔枠に基づき、前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するとともに、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための顔追跡モジュールと、を含むことを特徴とする顔検出追跡装置。
【請求項１２】
前記顔候補領域決定モジュールは、
前記現在フレーム画像における各画素ドットの奥行き値に基づき、各画素ドットに対応する検出窓を決定するための検出窓決定サブモジュールと、
前記検出窓に基づいて前記検出窓に隣接する隣接窓を決定するための隣接窓決定サブモジュールと、
前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たすか否かを判断するためのマスク条件判断サブモジュールと、
前記検出窓及び前記隣接窓が前記顔候補領域のマスク条件を満たす場合、前記検出窓を前記顔候補領域に決定するための候補領域決定サブモジュールと、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の顔検出追跡装置。
【請求項１３】
前記顔追跡モジュールは、
記現在フレーム画像が第１フレーム画像であるか否かを判断するための判断モジュールと、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための第１判断処理モジュールと、
前記現在フレーム画像が第１フレーム画像でないと判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であるか否かを判断するための第２判断処理モジュールと、
前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上であると判断した場合、前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠を前記現在フレーム画像の追跡枠に決定し、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための第１追跡枠決定モジュールと、
前記現在フレーム画像における最も面積の大きい顔枠が前記追跡顔枠の面積以上でないと判断した場合、前記追跡顔枠と前記現在フレーム画像の顔枠との交差領域を求め、前記交差領域内における追跡顔枠を現在フレーム画像の追跡枠とし、前記現在フレーム画像の追跡枠内の顔を追跡するための第２追跡枠決定モジュールと、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の顔検出追跡装置。
【請求項１４】
ロボット頭部の回動制御システムであって、
画像の中心領域を予め設定するための中心領域予め設定モジュールと、
前記現在フレーム画像の追跡枠を決定するための、請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載の顔検出追跡装置と、
ロボット頭部の回動を制御して、前記現在フレーム画像の追跡枠を前記中心領域に移動させるための頭部回動制御モジュールと、を含むことを特徴とするロボット頭部の回動制御システム。