(57)【要約】【課題】  人物上半身のエッジや背景にあるノイズエッジによる悪影響を低減して、人物の頭部を含む画像から当該頭部の輪郭を近似する頭部楕円を高精度で検出することを可能にする技術を提供する。【解決手段】  人物の頭部を含む画像から当該頭部の輪郭を近似する頭部楕円を決定する情報処理装置は、画像から頭部の輪郭における複数の画素をエッジ画素として検出し、複数のエッジ画素の各々について当該エッジ画素を通過する複数の楕円を楕円を規定するパラメータの予め定められたパラメータ区間から楕円候補として決定し、複数のエッジ画素ごとに当該エッジ画素について決定された複数の楕円候補の各々に対して該エッジ画素の当該楕円候補における位置に基づいて評価値を計算し、決定された楕円候補ごとに評価値を累積し、評価値の累積値が最も大きな楕円候補を頭部楕円として選出する。【選択図】  図１
2011090412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物の頭部を含む画像から、当該頭部の輪郭を近似する頭部楕円を決定する情報処理装置であって、
前記画像から前記頭部の輪郭における複数の画素をエッジ画素として検出する検出手段と、
前記複数のエッジ画素の各々について、当該エッジ画素を通過する複数の楕円を、楕円を規定するパラメータの予め定められたパラメータ区間から、楕円候補として決定する決定手段と、
前記複数のエッジ画素ごとに、当該エッジ画素について決定された前記複数の楕円候補の各々に対して、該エッジ画素の当該楕円候補における位置に基づいて評価値を計算する計算手段と、
前記決定手段で決定された前記楕円候補ごとに、前記評価値を累積する累積手段と、
前記評価値の累積値が最も大きな楕円候補を前記頭部楕円として選出する選出手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記パラメータには、楕円の、中心Ｘ軸座標と、中心Ｙ軸座標と、縦軸長と、横軸長と、回転角度との少なくともいずれか１つが含まれ、
前記パラメータ区間は、前記パラメータの各々の最小値から最大値の区間である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記計算手段は、前記エッジ画素の前記楕円候補における縦位置または横位置に基づいて前記評価値を計算することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記計算手段は、楕円の回転角度に合わせて回転させた座標系において、前記エッジ画素の前記楕円候補における縦位置または横位置に基づいて前記評価値を計算することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選出手段は、
前記評価値の累積値が大きなものから予め定められた個数の楕円候補を選択し、当該個数の楕円候補の中から、楕円上のエッジ画素数の最大値に対する当該楕円上のエッジ画素数と、円周長に対するエッジ画素数と、円弧長に対するエッジ画素数と、楕円の円形度との少なくともいずれか１つの指標に基づいて、前記頭部楕円を選出する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記計算手段は、
前記複数のエッジ画素ごとに、当該エッジ画素について決定された前記複数の楕円候補の各々に対して、該エッジ画素の当該楕円候補における位置に関わらず同一の評価値を計算することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
人物の頭部を含む画像から、当該頭部の輪郭を近似する頭部楕円を決定する情報処理装置の制御方法であって、
前記画像から前記頭部の輪郭における複数の画素をエッジ画素として検出する検出工程と、
前記複数のエッジ画素の各々について、当該エッジ画素を通過する複数の楕円を、楕円を規定するパラメータの予め定められたパラメータ区間から、楕円候補として決定する決定工程と、
前記複数のエッジ画素ごとに、当該エッジ画素について決定された前記複数の楕円候補の各々に対して、該エッジ画素の当該楕円候補における位置に基づいて評価値を計算する計算工程と、
前記決定工程において決定された前記楕円候補ごとに、前記評価値を累積する累積工程と、
前記評価値の累積値が最も大きな楕円候補を前記頭部楕円として選出する選出工程と
を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項８】
コンピュータを請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置が備える各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報処理装置及びその制御方法、プログラムに関し、特に、撮影装置（カメラ）から撮影された人物を対象とした画像から頭部領域を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、カメラなどの撮影装置から撮影された画像又は映像において、指定された人物の位置を特定して追尾することにより、カメラのフォーカス、露出、およびカメラのパン、チルト、ズームなどを自動制御する機能が注目されている。
【０００３】
人物の位置を特定するために、人物の顔パターンを検出し、その動きを追尾することが一般的である。このような画像中から顔を検出する技術としては、非特許文献１に各種方式が記載されている。特に、実行速度と検出率の高さから、非特許文献２に記載されるＶｉｏｌａらのＡｄａＢｏｏｓｔベースの手法は、顔検出技術において広く使用されている。
【０００４】
一方、人物の位置を特定するために、人物の顔パターンを検出し追尾するだけでは十分ではない。人物顔の横回転や後ろ反転などにより、顔パターンを検出できない場合がある。顔の代わりに、頭部領域を検出し追尾することは有力な代替手段である。
【０００５】
頭部領域を検出するために、非特許文献３に掲載されるハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換を用い楕円形状を検出する手法は古くから知られている。また、近年、Ｓｔａｎ  Ｂｉｒｃｈｆｉｅｌｄらは非特許文献４に記載されるように、楕円円周上の勾配情報と楕円内部のカラーヒストグラムマッチングにより頭部の楕円形状を検出する研究を行っている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｍ．Ｈ．  Ｙａｎｇ，  Ｄ．Ｊ．  Ｋｒｉｅｇｍａｎ  ａｎｄ  Ｎ．  Ａｈｕｊａ．  "Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｆａｃｅｓ  ｉｎ  Ｉｍａｇｅｓ：Ａ  Ｓｕｒｖｅｙ，"  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  ｏｎ  ＰＡＭＩ，  ｖｏｌ．２４，  ｎｏ．１，  ｐｐ．３４−５８，  Ｊａｎｕａｒｙ，  ２００２．
【非特許文献２】Ｐ．  Ｖｉｏｌａ  ａｎｄ  Ｍ．  Ｊｏｎｅｓ．  "Ｒｏｂｕｓｔ  Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，"  ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ＳＣＴＶ，  Ｊｕｌｙ，  ２００１．
【非特許文献３】Ｄｕｄａ，  Ｒ．  Ｏ．  ａｎｄ  Ｐ．  Ｅ．  Ｈａｒｔ，  ”Ｕｓｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈｏｕｇｈ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｄｅｔｅｃｔ  Ｌｉｎｅｓ  ａｎｄ  Ｃｕｒｖｅｓ  ｉｎ  Ｐｉｃｔｕｒｅｓ，"  Ｃｏｍｍ．  ＡＣＭ，  Ｖｏｌ．  １５，  ｐｐ．  １１−１５  （Ｊａｎｕａｒｙ，  １９７２）．
【非特許文献４】Ｓｔａｎ  Ｂｉｒｃｈｆｉｅｌｄ，  "Ｅｌｌｉｐｔｉｃａｌ  Ｈｅａｄ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ａｎｄ  Ｃｏｌｏｒ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ，"  Ｐｒｏｃ．  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  Ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＣＶＰＲ  ‘９８），  Ｓａｎｔａ  Ｂａｒｂａｒａ，  Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，  ｐｐ．２３２−２３７，  Ｊｕｎｅ  １９９８．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
人物を含めた画像または映像は、個人差のあるものの、一般に、頭部上方のエッジは比較的に安定で頭部を示す好適な特徴となる。しかし、人物頭部下方は上半身のエッジがたくさん存在し、また、背景領域に横エッジ及び縦エッジが存在することがしばしばある。従来のハフ変換や、Ｓｔａｎ  Ｂｉｒｃｈｆｉｅｌｄらの手法を用いて頭部楕円を検出しようとする際、これらのエッジを頭部楕円として検出することがあり、頭部特徴である頭部上方のエッジを正しく検出できない場合がある。また、背景エッジと頭部エッジの組み合わせで、大きい楕円円弧として検出する場合もあり、頭部上方のエッジを正しく検出できない場合がある。
【０００８】
そこで、本発明は、人物上半身のエッジや背景にあるノイズエッジによる悪影響を低減して、人物の頭部を含む画像から当該頭部の輪郭を近似する頭部楕円を高精度で検出することを可能にする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】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明によれば、
人物の頭部を含む画像から、当該頭部の輪郭を近似する頭部楕円を決定する情報処理装置であって、
前記画像から前記頭部の輪郭における複数の画素をエッジ画素として検出する検出手段と、
前記複数のエッジ画素の各々について、当該エッジ画素を通過する複数の楕円を、楕円を規定するパラメータの予め定められたパラメータ区間から、楕円候補として決定する決定手段と、
前記複数のエッジ画素ごとに、当該エッジ画素について決定された前記複数の楕円候補の各々に対して、該エッジ画素の当該楕円候補における位置に基づいて評価値を計算する計算手段と、
前記決定手段で決定された前記楕円候補ごとに、前記評価値を累積する累積手段と、
前記評価値の累積値が最も大きな楕円候補を前記頭部楕円として選出する選出手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、人物上半身のエッジや背景にあるノイズエッジによる悪影響を低減して、人物の頭部を含む画像から当該頭部の輪郭を近似する頭部楕円を高精度で検出することを可能にする技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】人物頭部領域検出装置の機能構成例を示すブロック図。
【図２】人物頭部領域検出部の処理手順例を示すフローチャート。
【図３】ハフ変換の楕円パラメータ変化範囲の設定例を示す図。
【図４】エッジ画素の縦位置（横位置）による重み設定例を示す図。
【図５】人物頭部領域検出装置のハードウェア構成例を示すブロック図。
【図６】楕円回転方向における位置よるエッジ画素の重み設定例を示す図。
【図７】人物頭部領域検出装置の機能構成例を示すブロック図。
【図８】人物頭部領域検出部の処理手順例を示すフローチャート。
【図９】エッジ画素が占める楕円円弧の円弧長ＡＢを示す図。
【図１０】人物頭部領域検出装置の機能構成を示すブロック図。
【図１１】「画素数／円周長」指標の計算を示す図。
【図１２】人物頭部領域検出部の処理手順例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１３】
＜＜実施形態１＞＞
（機能構成）
図１は、人物の頭部領域を検出する頭部領域検出装置（情報処理装置）１００の機能構成例を示すブロック図である。
【００１４】
頭部検出領域設定部１０２は、入力された画像または映像（以下、入力画像）１０１について、人間の頭部を含む大きめの領域を頭部検出領域として設定する。エッジ検出部１０３は、頭部検出領域設定部１０２で設定された頭部検出領域について、ＳｏｂｅｌやＰｒｅｗｉｔｔなどのエッジ検出オペレータを用いて、エッジ検出を行い、頭部検出領域のエッジ画像を得る。
【００１５】
パラメータ設定部１０４は、頭部検出領域設定部１０２で設定された頭部検出領域に基づいて、頭部楕円の各パラメータ変化範囲を設定する。例えば、以下のパラメータ変化範囲を設定する。
・楕円の中心座標（ｘ０，ｙ０）の変化範囲［ｘ０の最小値，ｘ０の最大値］と［ｙ０の最小値，ｙ０の最大値］。
・楕円縦軸長ｂと横軸長ａの変化範囲［ｂの最小値，ｂの最大値］と［ａの最小値，ａの最大値］。
・楕円の傾き角度θの変化範囲［θの最小値，θの最大値］。
設定された楕円の各パラメータの変化範囲に、各パラメータ値の全ての組み合わせを楕円パラメータ区間と呼ぶことにする。
【００１６】
重み設定部１０５は、エッジ検出部１０３で検出した各エッジ画素について、パラメータ設定部１０４で設定されたパラメータ区間の楕円上に存在位置により、重みを設定する。累積部１０６は、パラメータ設定部１０４で設定された楕円パラメータ区間において、重み設定部１０５で設定された各エッジ画素の重みを累積する。頭部楕円選出部１０７は、累積部１０６で累積した重み付きエッジ画素数に基づいて、累積数の最も多い楕円を頭部楕円１０８として選出し、出力する。このようにして、頭部領域検出装置１００は、人物の頭部を含む画像から、当該頭部の輪郭を近似する頭部楕円を決定する。
【００１７】
（処理手順）
次に、本実施形態に係る頭部領域検出装置１００が実行する処理の流れについて、図２のフローチャートを用いて説明する。
【００１８】
Ｓ１０１において、不図示の画像データ入力部から、画像データ１０１を頭部領域検出装置１００に入力する。画像データ１０１は、静止画像でもよいし、連続映像のフレーム画像でもよい。
【００１９】
Ｓ１０２において、頭部検出領域設定部１０２が、入力された画像データに頭部領域を囲む領域をユーザインタフェースから入力する。すなわち、後述するキーボード１００４やポインティングデバイス１００５を介して、ユーザによる頭部検出領域の設定を受け付ける。該領域は四角、多辺形、円形、楕円形の領域のいずれもよい。
【００２０】
Ｓ１０３において、エッジ検出部１０３が、Ｓ１０２で設定された頭部検出領域からエッジ画素を検出する。エッジ画素の検出は、例えば、ＳｏｂｅｌやＰｒｅｗｉｔｔやＬａｐｌａｃｉａｎなどのエッジ検出オペレータを使用して勾配画像を計算し、勾配画像を所定閾値により二値化することによって行うことができる。エッジ検出オペレータのほかに、ｃａｎｎｙエッジ検出法や、ｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓｉｎｇエッジ検出法、ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙエッジ検出法などでエッジ画素を検出してもよい。このようにして、Ｓ１０３では、入力された画像データから頭部の輪郭における複数の画素をエッジ画素として検出する。
【００２１】
Ｓ１０４において、パラメータ設定部１０４は、図３に示すように、設定された頭部検出領域のサイズに基づいて、ハフ変換の楕円パラメータ変化範囲、すなわち、楕円パラメータ空間を設定する。頭部検出領域の外接矩形２００の左上座標を（ｘ１，ｙ１）、右下座標を（ｘ３、ｙ３）とし、横、縦のサイズ（長さ）をｗとｈとしたとする。この場合、パラメータ設定部１０４は、まず、式（１）のように頭部検出領域のサイズに比例して縦軸長ｂと横軸長ａの変化範囲を設定する。ここで、αとβは予め定められたパラメータである。
【００２２】
【数１】
2011090412.tif 000003
【００２３】
次に、楕円の中心座標（ｘ０，ｙ０）の範囲を式（２）より設定する。
【００２４】
【数２】
2011090412.tif 000004
ただし、ａ＿ｍｉｎ、ｂ＿ｍｉｎは予め定められた値である。
【００２５】
そして、頭部領域検出装置１００の応用ユースケースに応じて楕円の回転角度θの範囲［θの最小値，θの最大値］を設定する。
【００２６】
Ｓ１０５において、累積部１０６が、頭部検出領域設定部１０２で設定された頭部検出領域内の全てのエッジ画素について、Ｓ１０６からＳ１１０の処理を繰り返し行う。
【００２７】
Ｓ１０６において、累積部１０６が、Ｓ１０４で設定された楕円パラメータ空間について、Ｓ１０７からＳ１０９の処理を繰り返し行う。
【００２８】
Ｓ１０７において、重み設定部１０５が、楕円パラメータ空間上の各楕円について注目エッジ画素を通過する楕円を計算する。すなわち、注目エッジ画素を通過する楕円の中心Ｘ軸座標および中心Ｙ軸座標（ｘ０，ｙ０）、縦軸長ｂ、横軸長ａ、回転角度θを、Ｓ１０４で設定した楕円パラメータ範囲の中で計算する。このようにして、Ｓ１０７では、複数のエッジ画素の各々について、当該エッジ画素を通過する複数の楕円を、楕円を規定するパラメータの予め定められたパラメータ区間から、楕円候補として決定する。
【００２９】
Ｓ１０８において、重み設定部１０５が、Ｓ１０７で求めた楕円パラメータ空間上エッジ画素を通過する楕円（ｘ０，ｙ０，ｂ，ａ，θ）上の位置により重みを設定する。図４に示すように、エッジ画素の座標を（ｘ，ｙ）とし、分離点から楕円中心（Ｘ軸）までの垂直距離をｄ１とｄ２とする。換言すると、Ｘ軸から所定距離ｄ１、ｄ２の点を分離点とする。エッジ画素を通す楕円の中心位置が（ｘ０，ｙ０）であるので、式（３）に示すように重みを設定する。
【００３０】
【数３】
2011090412.tif 000005
【００３１】
なお、分離点とは、頭部を近似する楕円（頭部楕円）において、頭部上方及び頭部下方を区切る境界となる点をいう。ｄ１、ｄ２は予め定められた値であり、Ｘ軸からの距離がｄ１の分離点は楕円の頭部上方とそれ以外の部分との境界を示す点に該当する。他方、Ｘ軸からの距離がｄ２の分離点は楕円の頭部下方とそれ以外の部分との境界を示す。
【００３２】
また、分離点は、Ｘ軸よりも上方にある場合、すなわち分離点のｙ座標が正の場合、分離点からＸ軸までの垂直距離ｄ１，ｄ２は負数とする。一方、分離点がＸ軸よりも下方にある場合、すなわち分離点のｙ座標が負の場合、分離点からＸ軸までの垂直距離ｄ１，ｄ２は正数とする。図４に示すように、分離点ａ及び分離点ｃからＸ軸までの垂直距離は負数であり、分離点ｂからＸ軸までの垂直距離は０であり、分離点ｄからＸ軸までの垂直距離は正数である。このようにして、Ｓ１０８では、複数のエッジ画素ごとに、当該エッジ画素について決定された複数の楕円候補の各々に対して、該エッジ画素の当該楕円候補における位置に基づいて評価値（上記の例では、注目エッジ画素の重み）を計算する。
【００３３】
Ｓ１０９において、累積部１０６が、注目エッジ画素を通過する楕円（ｘ０，ｙ０，ｂ，ａ，θ）について、Ｓ１０８で求めた注目エッジ画素の重みを累積する。
【００３４】
Ｓ１１０において、累積部１０６が、設定された楕円パラメータ範囲内の全ての楕円について、Ｓ１０７からＳ１０９の処理を終わったかどうかを判断する。終了した場合、Ｓ１１１に移る。
【００３５】
Ｓ１１１において、累積部１０６が、Ｓ１０５と対応して、Ｓ１０６からステップ１１０の処理は全てのエッジ画素に対して終わったかどうかを判断する。全部のエッジ画素の処理を終わった場合、Ｓ１１２に移り、そうでない場合、他のエッジ画素について、Ｓ１０６からステップ１１０までの処理を行う。
【００３６】
Ｓ１１２において、頭部楕円選出部１０７が、累積部１０６で累積した楕円パラメータ空間上の各楕円の重み付きエッジ画素数に基づいて、重み付きエッジ画素数（評価値の累積値）が最も大きな楕円を頭部楕円１０８として選択する。
【００３７】
Ｓ１１３において、頭部楕円選出部１０７が、Ｓ１１２で選出した頭部楕円１０８を出力する。
【００３８】
上記のように、本実施形態では、エッジ画素ごとに、当該エッジ画素について決定された各楕円候補に対して、エッジ画素の当該楕円候補における位置に基づいて評価値を計算する。そして、楕円候補ごとに評価値を累積して、評価値の累積値が最も大きな楕円候補を頭部楕円として選出する。このため、頭部を好適に示す頭部上方に対してより大きな評価値を計算するようにすることで、ノイズエッジによる悪影響を低減して、人物の頭部を含む画像から頭部楕円を高精度で検出することが可能になる。
【００３９】
また、本実施形態では、エッジ画素の楕円候補における縦位置または横位置に基づいて評価値（エッジ画素の重み）を計算する。このため、複雑な演算を要さず、低い計算コストで評価値を計算することが可能である。
【００４０】
上記のように、本実施形態の構成においては、エッジ画素がハフ変換における楕円パラメータ区間上それぞれの楕円に存在する位置によりエッジ画素に重みを計算し、計算された重みを楕円パラメータ区間に累積する。このため、頭部上方のエッジの特徴である上に凸の円弧が優先して検出でき、上半身のエッジが頭部検出に影響しにくいようになる。また、背景領域にある横エッジまたは縦エッジが楕円円弧として誤検出することも低減される。
【００４１】
なお、本実施形態において、累積部１０６は、エッジ画素が各楕円上の位置により、段階状関数で重みを設定したが、段階状関数のほかに、連続関数や、一次導関数が連続する滑らかな関数などでエッジ画素の重みを設定してもよい。
【００４２】
また、本実施形態では、楕円パラメータとして、縦軸長と横軸長を独立に扱っていたが、縦軸長と横軸長を同じ値に制限してもよい。また、楕円の傾き角度を変化させていたが、楕円は傾いていないものとして、傾き角度はパラメータとして扱わないようにしてもよい。
【００４３】
なお、本実施形態において、頭部検出領域の設定はユーザインタフェースから入力するとしたが、顔検出技術を利用して、顔を検出し、顔領域に基づいて、頭部検出領域を設定してもよい。また、入力データは連続映像の場合、前フレームに検出した頭部領域に基づいて、現在フレームの頭部検出領域を設定してもよい。
【００４４】
また、本実施形態において、頭部検出領域を利用してハフ変換のパラメータ空間を設定したが、顔検出技術を利用して、顔を検出し、顔領域に基づいて、ハフ変換のパラメータ空間を設定してもよい。また、入力データは連続映像の場合、前フレームに検出した頭部領域に基づいて、現在フレームのハフ変換のパラメータ空間を設定してもよい。
【００４５】
（ハードウェア構成）
図５は、本実施形態における頭部領域検出装置１００を実現するための、コンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。図５において、１００１はＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、本実施形態の頭部領域検出装置１００における各種制御を実行する。１００２はＲＯＭ（Read Only Memory）であり、本装置の立ち上げ時に実行されるブートプログラムや各種データを格納する。１００３はＲＡＭ（Random Access Memory）であり、ＣＰＵ１００１が処理するための制御プログラムを格納するとともに、ＣＰＵ１００１が各種制御を実行する際の作業領域を提供する。１００４はキーボード、１００５はポインティングデバイスであり、ユーザによる各種入力操作環境を提供する。
【００４６】
１００６は外部記憶装置であり、ハードディスクやフレキシブルディスク、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ等で構成される。ただし、外部記憶装置１００６は、制御プログラムや各種データを全てＲＯＭ１００２に持つようにすれば、必ずしも必要な構成要素ではない。
【００４７】
１００７は表示器であり、ディスプレイなどで構成され、結果等をユーザに対して表示する。表示器１００７は、キーボード１００４、ポインティングデバイス１００５等と連携してユーザインタフェースを構成する。
【００４８】
１００８はネットワークインターフェースでる。１００９はビデオインターフェースであり、撮像部と同軸ケーブルを解したフレーム画像の取り込みを可能とする。また、１０１１は上記の各構成を接続するバスである。
【００４９】
＜＜実施形態２＞＞
本実施形態は、実施形態１と比較すると、エッジ画素の重みの設定方法が異なる。他の処理は実施形態１と同じなので、説明を省略する。機能構成は実施形態１と同様に図１で示され、処理手順はフローチャートは図２で示される。
【００５０】
本実施形態において、重み設定部１０５が、図６に示すように、Ｓ１０７で求めた楕円パラメータ空間上のエッジ画素を通す楕円（ｘ０，ｙ０，ｂ，ａ，θ）の回転方向に、エッジ画素が楕円上の位置により、エッジ画素の重みを設定する。
【００５１】
エッジ画素の座標は（ｘ，ｙ）とし、回転した楕円の横軸はＨ’とする。頭部上方との境界となる分離点ｅからＨ’までの垂直距離をｄ１とし、頭部下方との境界となる分離点ｆからＨ’までの垂直距離をｄ２とする。エッジ画素（ｘ，ｙ）からＨ’までの距離は式（４）より求める。ここで、楕円の中心（ｘ０，ｙ０）を回転中心とし、Ｙ軸を右方向へ回転する場合、角度θが正数とする。
【００５２】
【数４】
2011090412.tif 000006
【００５３】
回転したＹ軸の座標ｙ’とｙ０の差に基づいて、式（５）によりエッジ画素（ｘ，ｙ）の重みを設定する。
【００５４】
【数５】
2011090412.tif 000007
【００５５】
式（５）の重みを累積して、重みの累積値が最も大きい頭部楕円を選出することは、実施形態１と同様である。
【００５６】
上記のように、本実施形態では、楕円の回転角度θに合わせて回転させた座標系において頭部上方、頭部下方の分離点を設定して、エッジ画素の重みの累積値を算出する。すなわち、楕円の回転角度に合わせて回転させた座標系において、エッジ画素の楕円候補における縦位置または横位置に基づいて評価値を計算して、頭部楕円を選出する。このため、被写体の頭部が傾いていたとしても、適切な頭部楕円を高い精度で求めることが可能である。
【００５７】
＜＜実施形態３＞＞
（機能構成）
図７は、本実施形態における頭部領域検出装置３００の別の機能構成例を示すブロック図である。実施形態１（図１）と比較すると、本実施形態では、頭部領域検出装置３００からエッジ画素の重み設定部１０５が省略されており、候補楕円選出部３０６が追加されている点が相違する。本実施形態の処理部３０２、３０３、３０４の処理は第１実施形態の処理部１０２、１０３、１０４の処理と同様なので、詳細な説明を省略する。
【００５８】
累積部３０５は、パラメータ設定部３０４で設定された楕円パラメータ区間において、それぞれの楕円に、重みを付けず、単純にエッジ画素数を累積する。候補楕円選出部３０６は、累積部３０５で、それぞれの楕円に累積したエッジ画素数をソートし、画素数が上位の楕円をＮ個選出し、候補楕円とする。後述するように、Ｎは楕円パラメータ空間のサイズにより設定される整数値である。
【００５９】
頭部楕円選出部３０７は、候補楕円選出部３０６で選出したＮ個候補楕円を以下の指標に基づいて、総合指標を算出し、総合指標のトップ楕円を頭部楕円３０８として選出する。
（１）大きい楕円を優先的に選択する「相対画素数」指標。
（２）小さい楕円を優先的に選択する「画素数／円周長」指標。
（３）楕円上部のエッジ円弧を重視して楕円を選択する「画素数／円弧長」指標。
（４）所定形状の楕円を優先的に選択する「円形度」指標。
【００６０】
（処理手順）
以下、図８を用いて、本実施形態の処理フローを詳細に説明する。Ｓ３０１〜Ｓ３１０の処理は、実施形態１（図２）の処理フローのＳ１０１〜Ｓ１１１と比べると、Ｓ１０８を省略しただけで、他の処理は同じなので、ここでは詳細な説明を省略する。
【００６１】
Ｓ３１１では、候補楕円選出部３０６が、ステップ３０８で累積計算した各楕円のエッジ画素数をソートし、画素数が上位のＮ個の楕円を選出する。ここのＮはパラメータであり、楕円パラメータ空間のサイズにより設定される。
【００６２】
Ｓ３１２において、頭部楕円選出部３０７が、選出されたＮ個の候補楕円について、以下の（１）〜（４）の楕円性指標に基づいて、総合指標を算出する。なお、Ｎ個候補楕円のエッジ画素数はそれぞれｎk（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ）とする。
【００６３】
（１）大きい楕円を優先的に選択する「相対画素数」指標
相対画素数指標はエッジ画素数の相対比率であり、相対画素数指標は式（６）により計算する。式（６）から分かるように、「相対画素数」指標は、楕円上のエッジ画素数の最大値に対する当該楕円上のエッジ画素数を示す指標である。
【００６４】
【数６】
2011090412.tif 000008
【００６５】
（２）小さい楕円を優先的に選択する「画素数／円周長」指標
画素数／円周長指標は、式（７）により計算する。ここで、ａkとｂkはそれぞれ、第ｋ番目候補楕円の長軸と短軸である。楕円の円周長は（ａk＋ｂk）に比例するとするが、式（８）に示すような本来の楕円円周長計算式に計算してもよい。式（７）、式（８）から分かるように、「画素数／円周長」指標は、円周長に対するエッジ画素数を示す指標である。
【００６６】
【数７】
2011090412.tif 000009
【００６７】
【数８】
2011090412.tif 000010
【００６８】
（３）楕円上部のエッジ円弧を重視して楕円を選択する「画素数／円弧長」指標
図９に示すように、左楕円円弧の最も下の画素はＡとし、右楕円円弧の最も下の画素はＢとする。また、Ａから反時計方向へＢまでの上部楕円円弧の円弧長はＡＢkとする。画素数／円弧長指標は式（９）により計算する。ここで、円弧長ＡＢkは候補楕円を生成するとき、円弧ＡＢ間の楕円画素数である。このように、「画素数／円弧長」指標は、円弧長に対するエッジ画素数を示す指標である。
【００６９】
【数９】
2011090412.tif 000011
【００７０】
（４）所定形状の楕円を優先的に選択する「円形度」指標
候補楕円の長軸と短軸は、それぞれ、ａkとｂkとすれば、円形度指標は式（１０）により、計算する。ここでαはパラメータであり、人間の頭部形状を統計して計算した値である。このように、「円形度」指標は、楕円の円形度を示す指標である。
【００７１】
【数１０】
2011090412.tif 000012
【００７２】
総合指標は、以上の四つの指標（１）〜（４）を線形組み合わせで計算する。
【００７３】
【数１１】
2011090412.tif 000013
【００７４】
ここで、総合指標は、各指標の線形組み合わせとしたが、各指標の単調関数の線形組み合わせとしてもよい。また、四つの楕円性指標の内、二つか、三つの指標の線形組み合わせで構成してもよい。さらに、線形組み合わせのほかに、足し算と乗算の組み合わせなどのその他の一般的な関数で構成してもよい。
【００７５】
また、総合指標は、各指標の関数で構成することではなく、一つの指標により評価し、同じ評価値になった楕円が複数存在する場合、他の指標により同じ評価値の楕円を評価し選択するようにしてもよい。また、同じ評価値の楕円が複数存在する場合、くりかえし、他の指標により同じ評価値の楕円を評価するように構成してもよい。同様に、四つの指標に内、二つまたは三つの指標のみで構成してもよい。
【００７６】
また、総合指標は、各指標の関数で構成することではなく、各指標において、候補楕円の評価値が、式（１２）に示すように所定範囲に入る場合、頭部楕円として選出するようにしてもよい。この場合、所定範囲内に複数の頭部楕円が存在する場合、さらに、一つの指標を利用して、頭部楕円を選出してもよい。同様に、ここで、四つの楕円性指標を全部利用して所定範囲に入るかどうかを判断するが、四つの楕円性指標の内、二つまたは三つの指標のみで構成してもよい。式（１２）を満たす楕円がない場合、頭部検出が失敗とする。
【００７７】
【数１２】
2011090412.tif 000014
【００７８】
なお、頭部楕円選出部２０７は、四つの指標の組み合わせを用いて、候補楕円から頭部楕円を選出するが、楕円上部のエッジ円弧を重視して楕円を選択する「画素数／円弧長」指標のみで頭部楕円を選出してもよい。同様に、所定形状の楕円を優先的に選択する「円形度」指標のみで頭部楕円を選出してもよい。
【００７９】
Ｓ３１３において、頭部楕円選出部３０７は、Ｓ３１２で求めた総合指標にしたがって、最もトップ評価値の楕円を選出し、頭部楕円３０８とする。Ｓ３１４において、頭部楕円選出部３０７は、Ｓ３１３で選択した頭部楕円３０８を出力する。
【００８０】
上記のように、本実施形態によれば、頭部楕円を選択する際、上位累積数の候補楕円から、異なる頭部楕円性の指標の組み合わせで、より頭部らしい楕円を優先的に選択できる。ここで、上述のように、頭部楕円性の指標には、
・大きい楕円を優先的に選択する累積数の相対比率の指標。
・小さい楕円を優先的に選択するエッジ画素数対楕円円周長の比率の指標。
・楕円上部のエッジ円弧を重視して楕円を選択するエッジ画素数対占める上部楕円円弧長の比率の指標。
・所定形状の楕円を優先的に選択する楕円長軸対短軸の比率の指標。
が含まれる。
【００８１】
＜＜実施形態４＞＞
（機能構成）
図１０は本実施形態に係る頭部領域検出装置４００の別の機能構成例を示すブロック図である。実施形態３の構成と比較すると、重み設定部４０９が追加されている。実施形態３では、エッジ画素ごとに、楕円候補の各々に対して、該エッジ画素の当該楕円候補における位置に関わらず同一の評価値を計算する場合を説明したが、本実施形態ではエッジ画素の位置による重み付けを行う場合を説明する。本実施形態において、４０２、４０３、４０４、４０５、４０９の各処理部の処理は実施形態１（図１）の１０２、１０３、１０４、１０６、１０５処理部の処理と同じなので、詳細な説明は省略する。
【００８２】
候補楕円選出部４０６は、累積エッジ画素数に代わりに、重み付きの累積エッジ画素数を用いて、上位累積数の楕円をＮ個候補楕円として、選出する。
【００８３】
頭部楕円選出部４０７は、実施形態３の頭部楕円選出部３０７と同様に、式（６）、式（７）、式（９）、式（１０）に従って以下の四つの指標を算出し、これらの指標を組み合わせて総合指標を決定し、総合指標のトップ楕円を頭部楕円４０８として選出する。
（１）大きい楕円を優先的に選択する「相対画素数」指標。
（２）小さい楕円を優先的に選択する「画素数／円周長」指標。
（３）楕円上部のエッジ円弧を重視して楕円を選択する「画素数／円弧長」指標。
（４）所定形状の楕円を優先的に選択する「円形度」指標。
【００８４】
また、本実施形態において、四つの楕円性指標に重み設定部４０９で設定したエッジ画素の重みを反映してもよい。以下、Ｎ個候補楕円の重み付けエッジ画素数はそれぞれ
ｗｎk  ｋ＝１，２，．．．，Ｎとする。
【００８５】
（１）「相対画素数」指標は式（１３）により計算する。
【００８６】
【数１３】
2011090412.tif 000015
【００８７】
（２）「画素数／円周長」指標は式（１４）により計算する。
ここで、ｗxyは円弧ｘｙの重みであり、ｎxyは円弧ｘｙの画素数（長さ）である。なお、重みは段階関数でなく、一般関数で設定する場合、式（１４）分母の総和の代わりに、重みの積分になる。各円弧とその重みは図１１（ａ）（ｂ）（ｃ）に示される。
【００８８】
【数１４】
2011090412.tif 000016
【００８９】
（３）「画素数／円弧長」指標は式（１５）により計算する。ここで、
ｗxyは円弧ｘｙの重みであり、ｎxyは円弧ｘｙの画素数（長さ）である。なお、重みは段階関数でなく、一般関数で設定する場合、式（１５）分母の総和の代わりに、重みの積分になる。各円弧は図１１（ｄ）（ｅ）（ｆ）に示される。
【００９０】
【数１５】
2011090412.tif 000017
【００９１】
（４）「円形度」指標は実施形態３と同様に計算する。
【００９２】
なお、総合指標は、実施形態３と同様に、式（１１）を使用して求めることが可能である。
【００９３】
（処理手順）
本実施形態の処理手順は図１２のフローチャートに示される。図１２のＳ４０１〜Ｓ４１１の処理は、実施形態１（図２）の処理フローのＳ１０１〜Ｓ１１１の処理と同様であるため、ここでは説明を省略する。また、Ｓ４１２〜Ｓ４１５の処理は、Ｓ４１３で総合指標を求める際に、上述の重み付けされた指標を求めること以外は、実施形態３（図８）の処理フローのＳ３１１〜Ｓ３１４の処理と同様である。
【００９４】
上記のように、本実施形態では、実施形態１と同様に、評価値に対して重み付けを行い、当該評価値の累積値が大きなものから予め定められた個数の楕円候補を選択する。そして、重み付けを反映した上記４つの指標の少なくともいずれか１つの指標に基づいて、楕円候補の中から頭部楕円を選出する。このため、本実施形態によれば、適切な頭部楕円をさらに精度よく検出することが可能である。
【００９５】
＜＜その他の実施形態＞＞
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
2011090412.tif 000018
【図２】
2011090412.tif 000019
【図３】
2011090412.tif 000020
【図４】
2011090412.tif 000021
【図５】
2011090412.tif 000022
【図６】
2011090412.tif 000023
【図７】
2011090412.tif 000024
【図８】
2011090412.tif 000025
【図９】
2011090412.tif 000026
【図１０】
2011090412.tif 000027
【図１１】
2011090412.tif 000028
【図１２】
2011090412.tif 000029