(57)【要約】本発明は、１種の赤外顔面イメージの取得と識別の方法及びそのシステムを開示し、その内、赤外顔面イメージの取得は主動近赤外光源を採用し、被写顔面エリアを照射し、並びに結像ユニット中に１つの近赤外光濾過ガラスを加え、環境可視光の抑制に使用し、近赤外光を通り抜かせる。この様に、取得した近赤外顔面イメージは顔識別に良好なイメージ品質を提供、その内、赤外顔面イメージの識別は、主動近赤外光源が目エリアで生じた高光点を利用し、速やかに的確に人眼と顔面を定位する。本発明は、有効的に環境光線の変化による顔面イメージへの影響の低減が可能であり、したがって、異なる光照条件下で、的確で、更に速やかに顔識別を達成する。主動近赤外光源は不可視光である為、本発明が提供するのは、非障害で、友好的な人工照明顔面イメージの取得と識別の方式である。【選択図】図４
2007516525.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔面イメージを利用し識別を行う方法であって、
ステップ１、顔面イメージ識別システムをスタートし；
ステップ２、人体が上述の識別システムに近づき、主動光源を触発し、人体の頬エリアに照射を行い；
ステップ３、結像装置は主動光源が照射した頬エリアの撮影を行い、相応のイメージを取得し；
ステップ４、上記結像装置は、撮影した少なくとも１枚のイメージをキャッチし、イメージデータ処理システムに伝送し、上記イメージデータ処理システムが当該イメージ中から人間の目及び／又は顔面を測定し、定位し；
ステップ５、上記イメージ中から顔面イメージを取得、並びに、顔面イメージの特徴抽出を行い；
ステップ６、データベース中の顔面イメージデータと顔面の特徴対比を行い；
ステップ７、識別結果を取得する；
ことを含むのを特徴とする顔面イメージを利用し識別を行う方法。
【請求項２】
上記主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその任意の組合せであることを特徴とする請求項１記載の顔面イメージを利用し識別する方法。
【請求項３】
上記ステップ２から上記ステップ４までの環境光源が人体の頬エリアに照射を行うことも含み、上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人の頬の位置で生じた結像のエネルギーより大きいことを特徴とする請求項１或いは請求項２記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
【請求項４】
上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーの２倍以上であることを特徴とする請求項３記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
【請求項５】
ステップ４の後に人間の目と／或いは顔面の測定が成功か否かを判断するステップを含み、もし成功した場合は、引き続きステップ５を実行し、そうでない場合はステップ４を実行することを特徴とする請求項２記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
【請求項６】
ステップ４で上記イメージ中の人間の目反射で生じた高明点の測定、並びに定位し、上記高明点を利用し、イメージ中から人間の目位置を測定、並びに定位するステップも含むことを特徴とする請求項１、２、４又は５記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
【請求項７】
ステップ３で上記結像装置は主動光源の照射エリアに伴い顔面を追跡し、撮影を行うステップも含むことを特徴とする請求項６記載の顔面イメージを利用し識別を行う方法。
【請求項８】
主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法であって、主動光源を採用し撮影された顔面エリアに照射を行い、結像装置を使用し顔面の撮影を行い、相応のイメージを取得し、顔面イメージの識別処理を行い、その内、上記主動光源と環境光源は、人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーより大きいことを特徴とする主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
【請求項９】
上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーの２倍以上であることを特徴とする請求項８記載の主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
【請求項１０】
上記主動光源と上記結像装置の相対位置が固定され、上記主動光源の投射方向と上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と鋭角、即ち、０−９０度の間になることを特徴とする請求項８又は９記載の主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
【請求項１１】
上記主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその組合せであることを特徴とする請求項８記載の主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
【請求項１２】
主動光源を使用しイメージ採集後、上記イメージデータ処理システムが当該主動光源がイメージにおいての高明点をテストし、並びに、上記高明点を利用し、上記イメージ中から顔面イメージをテストすることを特徴とする請求項１１記載の主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法。
【請求項１３】
請求項１又は８で述べた方法を実現する顔面イメージ識別システムであって、結像装置、主動光源、コントロールスイッチとイメージデータ処理システムを含み；上記主動光源は、上記人体の頬エリアの照射を行うのに使用され；上記コントロールスイッチは、主動光源をコントロールし、上記人体の頬エリアの照射に使用され；上記結像装置は、上記主動光源が照射した顔面エリアの撮影を行い、相応のイメージを取得し、撮影した少なくとも１枚のイメージをイメージデータ処理システムに伝送するのに使用され；上記イメージデータ処理システムは、上記結像装置が転送したイメージを受け入れ、上記イメージにおいて人間の目と／或いは顔面を測定、並びに定位し、上記イメージ中から人の頬分イメージを取り顔面の特徴抽出を行い、データベース中の顔面イメージデータと顔面の特徴対比に使用されることを特徴とする顔面イメージ識別システム。
【請求項１４】
更に環境光源を含み、上記人体の頬エリアの照射に使用され、その内、上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーより大きいことを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項１５】
上記主動光源と上記結像装置の相対位置が固定され、上記主動光源の投射方向は、上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と鋭角、即ち、０−９０度の間になることを特徴とする請求項１４記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項１６】
上記主動光源の投射方向は、上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と平行方向であることを特徴とする請求項１５記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項１７】
上記主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその任意の組合せであることを特徴とする請求項１５又は１６記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項１８】
上記赤外光源の波長は７４０ｎｍ−４０００ｎｍであり、或いは上記波長の範囲以内の異なる波長の赤外光源の組合せであることを特徴とする請求項１７記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項１９】
赤外光源を主動光源とする際に、上記結像装置の動画撮影レンズ前に可視光線の抑制に使用される赤外光濾過ガラスを加え、当該赤外光濾過ガラスの通過光線の波長は、上記赤外光源の波長と適することを特徴とする請求項１４、１５、１６又は１８記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項２０】
上記赤外光濾過ガラスがバンドパス型或いはロングパス型光濾過ガラスで、可視光線を抑制し、主動照射の赤外光を通過させることを特徴とする請求項１９記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項２１】
上記結像装置の動画撮影レンズ枠に顔面イメージフィードバック表示装置が設置され、上記フィードバック表示装置は顔面の水準／垂直方向での定位を補助し、上記フィードバック表示装置の法線は、上記動画撮影レンズの軸線と同軸であることを特徴とする請求項１４、１５、１６、１８又は２０記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項２２】
上記フィードバック表示装置が一つの鏡、或いは一つの液晶表示スクリーンであることを特徴とする請求項２１記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項２３】
上記結像装置が電子ビデオカメラ或いはデジタルカメラであることを特徴とする請求項１３又は２２記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項２４】
上記イメージデータ処理システムがイメージ処理ソフトを設置しているパーソナルコンピュータ、或いはイメージ処理ソフトを嵌め込むデータプロセッサーであることを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項２５】
上記コントロールスイッチが主動光源を触発し照明させる赤外接近スイッチであることを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項２６】
上記主動光源が対称的に上記結像装置の周辺に布置されてあることを特徴とする請求項１３、１４、１６、１７、１８、１９、２０、２２、２４又は２５記載の顔面イメージ識別システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピューターのイメージ識別と処理技術の分野に関し、特に顔識別過程において主動光源を利用して顔面照明をする顔面イメージの生成、顔識別を行う方法及びそのシステム技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔識別はコンピューター、画像処理、パターン識別等の技術を踏まえての生体認証技術の一種である。ここ数年、殊にアメリカの９．１１テロ事件後、世界各国の安全に対する意識が高まり、その為顔識別技術は以前より更に注目されている。
【０００３】
生体認証技術は、主に人体の身体特徴に依存して身分検証を行うハイテク識別技術の一種である。人の指紋、手紋、眼虹彩膜、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）及び顔面相貌等の人体特徴は人体固有の、コピーできない特徴であり、安定性を備えており、コピー、盗難或いは紛失の恐れが無い。人々のこれらの特徴は相異なり、人体のこれら独特の生理特徴を利用して、人々の身分を正しく識別することができる。既存の生体認証技術には顔識別、指紋識別、音声識別、手形識別、サイン識別、眼虹彩膜、網膜識別等がある。
【０００４】
顔識別は、他の識別技術と比べると自然で、簡単で、使用しやすく、ユーザーの受取性が良好で、無接触、邪魔にならないなどの多くの長所を備えている。顔識別は、人間の普通行為を妨害すること無く、識別の目的を実現できる。人々が指の指紋の採集設備に置くのが嫌か否か、或いはマイクに向かって話したいかしたくないか、或いは彼らの目をレーザースキャン装置に向けるか否かについての交渉の必要がなく、カメラの前を通るだけで、素早く識別できる。したがって、顔識別技術は安全検証、モニターリング、出入口コントロール、パソコン登録、ネットワーク登録及び身分認証、電子ビジネス情報システム、金庫の安全設施、保険ロッカー、ＡＴＭ、容疑者追及および逮捕、テロ対策及びその他の分野への幅広い応用が可能である。
【０００５】
よく使用されている顔識別技術の典型的応用方式は、下記の内容を含む。
【０００６】
身分鑑定（１対多のマッチング）：鑑定モード下で１人の身分を確認するには、高速にリアルタイム採集した顔紋データと顔像データベース中の既知人員の顔紋データとの間の擬似度（ｓｉｍｉｌａｌｉｔｙ  ｓｃｏｒｅ）を計算できる。擬似度により降順に並べた人員リストを作り出す。或いは簡単に鑑定結果（擬似度最高の）と対応する信用度を戻す。
【０００７】
身分確認（１対１の比較）：確認モード下で顔紋データは、ＩＣカード或いはデジタルレコード中に保留できる。簡単にリアルタイムの顔紋データを記憶しているデータと比べるだけである。もし、信用度が１つの設定した閾値を超えた場合は、比較が成功だとみなされ、身分が確認される。
【０００８】
モニターリング：顔像のキャッチ、顔像識別技術を利用し、モニターリング範囲内で人を追跡し、この人の位置を確定する。
【０００９】
監視：モニターリング範囲内で顔面の発見が可能である。その遠いか近いか、位置を問わず、連続的に彼らを追跡し、彼らを背景から分離でき、対象の顔像をモニターリングリストと比較照合を行う。全過程は干渉、連続、リアルタイムを必要としない。
【００１０】
上記の各種の応用モードは、下記の広範な多分野に応用できる。
【００１１】
身分確認と人員検索：パソコン／ネットワークセキュリティ、銀行業務、ＩＣカード、訪問コントロール、国境コントロール等の分野に応用できる。
【００１２】
身分証明：選挙登録、身分証明証、パスポート、運転免許、業務証等に応用できる。
コンピューターの情報保護システム：顔像特徴を利用してユーザーを識別し、コンピューターの情報を保護する。
【００１３】
犯罪容疑者識別システム：頬写真登録システム、事件後の分析システムに応用する。
【００１４】
遠距離身分識別：監視、モニターリング、ケーブルテレビ、交通管理、敵か仲間かの識別等に応用される。
【００１５】
図１を参照。１つの完璧な顔識別過程は、識別必要の顔面イメージをデータベース中の顔面と比較照合後、識別判断を出す。比較照合識別は、顔面特徴コードの基礎で行われる。当過程はイメージ採集１０、特徴抽出２０、と特徴照合３０の３つのステップよりなる。顔識別システムに対応：イメージ採集モジュール：イメージ採集装置を通して作成（例えばカメラ、デジタルカメラ等）採集の顔面イメージ或いはイメージビデオの序列をコンピューターに送り処理を行う。特徴抽出モジュール：これは、コンピューター中に設置されており、入力したイメージの中から定位の人頬をテストし、並びに顔面姿態を校正後、顔面の特徴情報を抜き出す。即ち、顔面特徴コードのことである。特徴比較照合モジュール：コンピューター中に設置されており、識別したい人の顔面特徴の情報（顔面特徴コード）を顔面特徴データベース中の特徴情報（顔面特徴コード）と比較照合を行い、これらの情報から最良の整合対象を探し出す。
【００１６】
明らかに、顔面特徴データベースは、識別の前に立ち上げの必要がある。図２を参考すると、１つの顔識別システムにおける識別は、顔識別と顔面ファイルにリードインの２つの大きな過程により構成すべきである。その内、顔面ファイルにリードイン過程の目的は、顔識別過程で使用の顔面特徴データベースの立ち上げのことである。
【００１７】
顔識別と顔面ファイルにリードインの両過程は、共にイメージ採集と特徴抽出過程を含み、イメージを取得して特徴を抜き出す。しかし、顔識別過程は、抽出の特徴コードを顔面特徴データベース中の特徴コードと特徴比較照合を行い、顔面ファイルにリードイン過程は抽出の特徴コードを入顔面特徴データベースに保留する。
【００１８】
顔面の特徴抽出２０は、顔面測定或いは顔面追跡２０１、顔面の特徴定位校正２０２と、顔面特徴抽取２０３等のいくつかのステップよりなっている。顔面測定は、動態のシーンと複雑な背景とにおいて顔面をキャッチし、顔面を分離するのである。顔面追跡は、測定される顔面に対し動態目標追跡を行い、顔面校正は、肝心の部位を利用して顔面に幾何校正を施す（例えば、偏移の顔面姿態の校正）。顔面特徴抽出は、測定校正の顔面に対し行う頬の本質特徴計算を指している。
【００１９】
顔面の特徴対比３０は、顔面特徴を抽出して要識別の顔面をデータベース４０中の顔面と次々と比較照合を行い、整合信用度、並びに最良整合対象を判定する。したがって、顔面の特徴解説は顔識別の具体方法と機能とを決定した。
【００２０】
信頼性が高く、精確な顔識別効果を得る為に抽出した顔面特徴は、頬の本質特徴を反映すべきであり、即ち、皮膚色合い、顔部毛髪、髪型、眼鏡、表情、姿態、光線等の変化に伴っての変化はしない。しかし、既存の顔識別技術に存在する１つの大きな難題は環境光線の変化で、顔面特徴への影響が非常大きく、異なる環境の光線下で得た顔面イメージの識別効果の差異は、極めて大きい。
【００２１】
研究により、光線変化がもたらした同一顔面のイメージ差が、異なる顔面のイメージ差よりずっと大きいことが知られている。（Ｙａｅｌ  Ａｄｎｉｎ、  Ｙａｅｌ  Ｍｏｓｅｓ  ａｎｄ  Ｓｈｉｍｏｎ  Ｕｌｌｍａｎ、  「Ｆａｃｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：  Ｔｈｅ  ｐｒｏｂｌｅｍ  ｏｆ  ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｎｇ  ｆｏｒ  ｃｈａｎｇｅｓ  ｉｎ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（顔識別：光照の方向変化の補償問題）」、  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、  Ｖｏｌ．  １９、  Ｎｏ．  ７、  １９９７、７１２−７３２ページを参照）。既存の顔識別技術に主に依頼するのは「被動」光源、即ち、環境光源である。しかし、実際の応用過程において、環境の光は千差万別で、かつ、コントロールしにくい。環境光源の変化が取得の顔面に顕著な変化を生じ、抽出した顔面特徴に顕著な変化をもたらす。すると、顔面特徴の比較照合の確率は、下がることになる。
【００２２】
顔面表面上の１点Ｐｉの法線ベクトルを設けてｎｉ＝（ｎｘ，ｎｙ，ｎｚ）Ｔとし、単位ベクトルをｎｉＴとする。即ち‖ｎ‖＝１である。光源を点光源とし、方向はｓ＝（ｓｘ、ｓｙ、ｓｚ）Ｔである。顔面の結像公式は、簡単にＬａｍｂｅｒｔｉａｎのモデルで表示できる。Ｐｉ点のグレースケールＩｉは、以下の通りである。
2007516525.tif 000003
【００２３】
その内、ｉ＝１、２、…、ｋ、は顔面の含む画素点数である。
ρｉは、顔面Ｐｉ点での表面反射率
ｎｉＴは、顔面の１点ｉの面法線ベクトルを表示
は、内積を表示
ｘ、ｙ、ｚはＰｉの３次元空間中の座標を表示
上記の公式から、下記のことが判る。顔面の結像と顔面の表面の反射率、顔面の３次元形状と光照とは関係がある。顔面の結像過程において、この３要素は不可欠である。その内、前２項は顔面自身に内在する性質と関係があり、顔識別に必要な情報である。最後の１項の光線は、顔面結像の外在要因であり、顔識別機能に影響を与える主な要因である。
【００２４】
光線の強度‖ｓ‖＝１は、顔面イメージのグレースケールに影響を与えるが、このような影響は全体性のものである為、簡単な線形変換を利用して校正できる。本当に顔識別機能に影響を与えるのは、光線の顔面表面法線ベクトルに対しての入射角度である。θｉを入射光線と顔面表面法線ベクトルＰｉ点の角度とすると（０≦θｉ≦π）、光線強度は‖ｓ‖＝１で、公式（１）は下記の通りに表示できる。
2007516525.tif 000004
【００２５】
その内、ｉ＝１、２、…、ｋである。ｋは、顔面が含む画素点数である。
【００２６】
公式（２）から見ると、光線の入射角度が変化する場合、θｉに位相の変化が生じる。したがって、異なる光照角度の下では、同一顔面のイメージに差をもたらしている。関連の分析により判るように、１つの顔面の左側から入射光線が生じた顔面イメージと、１つの顔面の右側から入射光線が生じた顔面イメージとの関連係数は一般には負値であり、これは２幅イメージが完全に異なることを証明している。
【００２７】
実際の応用過程において、光線の角度はシステムの適用環境と関係がある。実際の環境は千差万別で、しかもコントロールしにくい。ところが、現在の顔識別技術においては内在的要因と外在定要因が混合されており、現在の最先端の顔識別システムの光線変化の状況下での識別率が５０％である原因は、ここにある。（２００２年アメリカ国家基準局「顔識別製品評測」報告会を参照（ＦＲＶＴ  ２００２  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｒｅｐｏｒｔ、  Ｐ．Ｊ．  Ｐｈｉｌｌｉｐｓ、  Ｐ．  Ｇｒｏｔｈｅｒ、  Ｒ．Ｊ  Ｍｉｃｈｅａｌｓ、  Ｄ．Ｍ．  Ｂｌａｃｋｂｕｒｎ、  Ｅ  Ｔａｂａｓｓｉ、  ａｎｄ  Ｊ．Ｍ．  Ｂｏｎｅ．  Ｍａｒｃｈ  ２００３）。
【００２８】
現在、上記の顔識別においては様々な方法で補償、規格化等の処理を行っている。（下記参照：Ｐ．  Ｎ．  Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ、  Ｄａｖｉｄ  Ｊ．  Ｋｒｉｅｇｍａｎ、  「Ｗｈａｔ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｅｔ  ｏｆ  Ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  ａｎ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｕｎｄｅｒ  Ａｌｌ  ｐｏｓｓｉｂｌｅ  Ｌｉｇｈｔｉｎｇ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ？」、    ＩＥＥＥ  ｃｏｎｆ．  Ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、  １９９６。Ａｔｈｉｎｏｄｏｒｏｓ  Ｓ．  Ｇｅｏｒｇｈｉａｄｅｓ  ａｎｄ  Ｐｅｔｅｒ  Ｎ．  Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ、  「Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｃｏｎｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｕｎｄｅｒ  ｖａｒｉａｂｌｅ  ｌｉｇｈｔｉｎｇ  ：  Ｆａｃｅｓ」、  ＣＶＰＲ、  １９９８。Ａｔｈｉｎｏｄｏｒｏｓ  Ｓ．  Ｇｅｏｒｇｈｉａｄｅｓ  ａｎｄ  Ｐｅｔｅｒ  Ｎ．  Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ、  」Ｆｒｏｍ  Ｆｅｗ  ｔｏ  ｍａｎｙ：  Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｃｏｎｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  ｆａｃｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｕｎｄｅｒ  ｖａｒｉａｂｌｅ  ｌｉｇｈｔｉｎｇ  ａｎｄ  ｐｏｓｅ」、  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、  Ｖｏｌ．  ２３、  Ｎｏ．  ６、  ｐｐ  ６４３−６６０、  ２００１。Ａｍｎｏｎ  Ｓｈａｓｈｕａ、  ａｎｄ  Ｔａｍｍｙ  Ｒｉｋｌｉｎ−Ｒａｖｉｖ、  「Ｔｈｅ  ｑｕｏｔｉｅｎｔ  ｉｍａｇｅ：  Ｃｌａｓｓ−ｂａｓｅｄ  ｒｅ−ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｖａｒｙｉｎｇ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｓ」、  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、  Ｖｏｌ．  ２３、  Ｎｏ．  ２、  ｐｐ１２９−１３９、  ２００１。Ｔ．  Ｒｉｋｌｉｎ−Ｒａｖｉｖ  ａｎｄ  Ａ．  Ｓｈａｓｈｕａ．  「Ｔｈｅ  Ｑｕｏｔｉｅｎｔ  ｉｍａｇｅ：  Ｃｌａｓｓ  ｂａｓｅｄ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｕｎｄｅｒ  ｖａｒｙｉｎｇ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ」．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １９９９  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、  ｐａｇｅｓ  ５６６−−５７１、  Ｆｏｒｔ  Ｃｏｌｌｉｎｓ、  ＣＯ、  １９９９。Ｒａｖｉ  Ｒａｍａｍｏｏｒｔｈｉ、  Ｐａｔ  ｈａｎｒａｈａｎ、  「  Ｏｎ  ｔｈｅ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｒａｄｉａｎｃｅ  ａｎｄ  ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ：  ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ  ｔｈｅ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  ａ  ｃｏｎｖｅｘ  Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ  ｏｂｊｅｃｔ」、  Ｊ．  Ｏｐｔ．  Ｓｏｃ．  Ａｍ．、  Ｖｏｌ．  １８、  Ｎｏ．  １０、  ２００１。Ｒａｖｉ  Ｒａｍａｍｏｏｒｔｈｉ、  「Ａｎａｌｙｔｉｃ  ＰＣＡ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｌｉｇｈｔｉｎｇ  Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ  ｉｎ  Ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  ａ  Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ  Ｏｂｊｅｃｔ」、  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  ��ｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、  Ｖｏｌ．  ２４、  Ｎｏ．  １０、  ２００２−１０−２１。Ｒａｖｉ  Ｒａｍａｍｏｏｒｔｈｉ  ａｎｄ  Ｐａｔ  ｈａｎｒａｈａｎ、  「Ａｎ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  Ｍａｐｓ」、  ＳＩＧＧＲＡＰＨ  ０１、  ｐａｇｅｓ  ４９７−−５００、  ２００１。Ｒｏｎｅｎ  Ｂａｓｒｉ、  Ｄａｖｉｄ  Ｊａｃｏｂｓ、  「Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  ａｎｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｕｂｓｐａｃｅｓ」、  ＮＥＣ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ２０００−１７２Ｒ。Ｒｏｎｅｎ  Ｂａｓｒｉ  ａｎｄ  Ｄａｖｉｄ  Ｊａｃｏｂｓ、  Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  ａｎｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｕｂｓｐａｃｅｓ、  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、  ｆｏｒｔｈｃｏｍｉｎｇ。Ｔｅｒｅｎｃｅ  Ｓｉｍ、  Ｔａｋｅｏ  Ｋａｎａｄｅ、  「Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｆａｃｅ」、  ＣＭＵ−ＲＩ−ＴＲ−０１−３１、  Ｓｅｐｔ．  ２８、  ２００１等）しかし、その効果は顕著ではなく、更に処理システムの計算能力への要求が非常に高い。これらの方法の中には、顔面に対して３次元モデリングを行ったり、顔面の形状を仮定したりするが、これらの制限が顔識別技術の操作性を遥かに低くしており、なかなか良い効果は得られていない。
【００２９】
顔面イメージ識別技術の応用面では、既に一種の顔像識別ドアセキュリティと勤務考査システムが公開されている。例えば、中国特許のＺＬ９９１１７３６０．ｘである。しかし、当特許はただいかに顔面イメージ識別技術を利用し、ドアセキュリティと勤務考査システムの面での応用をするかを公開しただけであり、顔面イメージの採集、識別と処理の効果と安定性の分析研究、例えば皮膚色合い、髭、髪型、眼鏡、表情、姿態と光線の変化による変化と影響は行われていない。この案は、光線変化の状況下での識別率は依然として比較的低く、その応用分野も一定の程度で制限されている。
【００３０】
他に、虹彩膜識別技術の採用は識別率が高い為、虹彩膜識別を利用して身分鑑定を行うこともある。例えば、アメリカのＩｒｉｄｉａｎ公司の製品である。しかし、当赤外虹彩膜のイメージ採集装置は比較的復雑で、製造コストも比較的高い。したがって、応用は数多くの場合で非常に大きく制限されている。中国特許のＺＬ９９１１０８２５．６も一種の小型携帯式光メカトロニクス装置を公開したが、当装置にも使用、ユーザーにとって不便利等の問題が存在する。虹彩膜の合わせ標識はあまりにも小さく、ユーザーに過度な密切協力と動画撮影装置の相対角度と位置の調整が要求される。また、使用上でも操作が不便等の問題もある為、ユーザーの協力を得るのは非常に困難である。この他に、当クラスイメージ採集、識別と処理システムの据付、メンテナンスの面及びオート化コントロールの面でも問題がある。
【発明の開示】
【００３１】
本発明が解決しようとする技術問題は、一種の主動光源を利用して顔面照明を行う顔面イメージの生成、識別方法とシステムの提供である。その環境光の顔面イメージ安定性への影響の克服が可能であり、識別率は比較的高い。
【００３２】
本発明のもう一つの目的は、一種の主動光源を利用して顔面イメージを取得及び識別する方法を提供することである。主動光源を通じて顔面に対して照明を行い、的確に、迅速に顔面イメージ中の目の位置情報をキャッチする。それにより顔面イメージの測定追跡の難度を低減し、イメージ処理の効率を高める。
【００３３】
本発明のもう一つの目的は、一種の赤外光源を利用して顔面イメージを取得及び識別するシステムの提供である。その識別効果と安定性は高く、システムインテグレーション度も高く、製造コストは低く、各関連分野での応用時の据付、メンテナンスが便利で、かつ、オート化度も高い。
【００３４】
上記課題を解決するために本発明は顔面イメージを利用し識別を行う方法であって、
ステップ１、顔面イメージ識別システムをスタートし；
ステップ２、人体が上述の識別システムに近づき、主動光源を触発し、人体の頬エリアに照射を行い；
ステップ３、結像装置は主動光源が照射した頬エリアの撮影を行い、相応のイメージを取得し；
ステップ４、上記結像装置は、した少なくとも１幅のイメージをキャッチし、イメージデータ処理システムに伝送し、上記イメージデータ処理システムが当該イメージ中から人間の目と／或いは顔面を測定し、定位し；
ステップ５、上記イメージ中から顔面イメージを取り、並びに、顔面イメージの特徴抽出を行い；
ステップ６、データベース中の顔面イメージデータと顔面の特徴対比を行い；
ステップ７、識別結果を取得するステップを含むことを特徴とする。
【００３５】
上記主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその任意の組合せであることを特徴とする。
【００３６】
上記ステップ２から上記ステップ４までの環境光源が人体の頬エリアに照射を行うことも含み、上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人の頬の位置で生じた結像のエネルギーより大きいことを特徴とする。
【００３７】
上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で産生した結像エネルギーの２倍より少なくないことを特徴とする。
【００３８】
ステップ４の後に人間の目と／或いは顔面の測定が成功か否かを判断するステップを含み、もし成功した場合は、引き続きステップ５を実行し、そうでない場合はステップ４を実行することを特徴とする。
【００３９】
ステップ４で上記イメージ中の人間の目反射で生じた高明点の測定、並びに定位し、上記高明点を利用し、イメージ中から人間の目位置を測定、並びに定位するステップも含むことを特徴とする。
【００４０】
ステップ３で上記結像装置は主動光源の照射エリアに伴い顔面を追跡し、撮影を行うステップも含むことを特徴とする。
【００４１】
上記課題を解決するために、主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法であって、
主動光源を採用し撮影された顔面エリアに照射を行い、
結像装置を使用し顔面の撮影を行い、相応のイメージを取得し、顔面イメージの採集及び識別処理を行い、
その内、上記主動光源と環境光源は、人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーより大きいことを特徴とする主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法を提供する。
【００４２】
上記主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法で、主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは環境光源が人の顔部で産生した結像エネルギーの２倍より少なくないことを特徴とする。
【００４３】
上記主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法で、主動光源と上記結像装置の相対位置が固定され、上記主動光源の投射方向と上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と鋭角、即ち、０−９０度の間になることを特徴とする。
【００４４】
上記主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法で、主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその組合せであることを特徴とする。
【００４５】
上記主動光源を利用し顔面イメージを取得する方法は、主動光源を使用しイメージ採集後、上記イメージデータ処理システムがイメージにおいての高明点をテストし、並びに、上記高明点を利用し、上記イメージ中から眼球の位置を特定することを特徴とする。
【００４６】
上記課題を解決するために、本発明は、又、顔面イメージ識別システムを提供して、結像装置、主動光源、コントロールスイッチとイメージデータ処理システムを含み；
上記主動光源は、上記人体の頬エリアの照射を行うのに使用され；
上記コントロールスイッチは、主動光源をコントロールし、上記人体の頬エリアの照射に使用され；
上記結像装置は、上記主動光源が照射した顔面エリアの撮影を行い、相応のイメージを取得し、キャッチした少なくとも１幅のイメージをイメージデータ処理システムに伝送するのに使用され；
上記イメージデータ処理システムは、上記結像装置が転送したイメージを受け入れ、上記イメージにおいて人間の目と／或いは顔面を測定、並びに定位し、上記イメージ中から人の頬分イメージを取り顔面の特徴抽出を行い、データベース中の顔面イメージデータと顔面の特徴対比に使用されることを特徴とする。
【００４７】
上記顔面イメージ識別システムで、更に環境光源を含み、上記人体の頬エリアの照射に使用され、その内、上記主動光源と環境光源が人の顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人の顔部で生じた結像エネルギーより大きいことを特徴とする。
【００４８】
上記顔面イメージ識別システムで、主動光源と上記結像装置の相対位置が固定され、上記主動光源の投射方向は、上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と鋭角、即ち、０−９０度の間になることを特徴とする。
【００４９】
上記顔面イメージ識別システムで、主動光源の投射方向は、上記結像装置の動画撮影レンズの軸線と方向平行であることを特徴とする。
【００５０】
上記顔面イメージ識別システムで、主動光源が主動輻射源であり、少なくとも赤外光源或いは可視光源或いはフラッシュライト、或いはその任意の組合せであることを特徴とする。
【００５１】
上記顔面イメージ識別システムで、赤外光源の波長は７４０ｎｍ−４０００ｎｍであり、或いは上記波長の範囲以内の異なる波長の赤外光源の組合せであることを特徴とする。
【００５２】
上記顔面イメージ識別システムで、赤外光源を主動光源とする際に、上記結像装置の動画撮影レンズ前に可視光線の抑制に使用される赤外光濾過ガラスを加え、当該赤外光濾過ガラスの通過光線の波長は、上記赤外光源の波長と適することを特徴とする。
【００５３】
上記顔面イメージ識別システムで、赤外光濾過ガラスがバンドパス型或いはロングバス型光濾過ガラスで、可視光線を抑制し、主動照射の赤外光を通過させることを特徴とする。
【００５４】
上記顔面イメージ識別システムで、結像装置の動画撮影レンズ枠に顔面イメージフィードバック表示装置が設置され、上記フィードバック表示装置は顔面の水準／垂直方向での定位を補助し、上記フィードバック表示装置の法線は、上記動画撮影レンズの軸線と同軸であることを特徴とする。
【００５５】
上記顔面イメージ識別システムで、フィードバック表示装置が一つの鏡、或いは一つの液晶表示スクリーンであることを特徴とする。
【００５６】
上記結像装置が電子ビデオカメラ或いはデジタルカメラであることを特徴とする。
【００５７】
上記顔面イメージ識別システムで、イメージデータ処理システムがイメージ処理ソフトを設置しているパーソナルコンピュータ、或いはイメージ処理ソフトを嵌め込むデータプロセッサーであることを特徴とする。
【００５８】
上記顔面イメージ識別システムで、コントロールスイッチが主動光源を触発し照明させる赤外接近スイッチであることを特徴とする。
【００５９】
上記顔面イメージ識別システムで、主動光源が対称的に上記結像装置の周辺に設けられてあることを特徴とする。
【００６０】
本発明は、有効的に異なる光照環境下で光線変化が顔面イメージに与える影響を低減することができ、各種の光照条件下で的確に顔識別を行う。使用時に主動光源を利用して顔面に照明し、主動光源が動画撮影装置の相対位置と変化しないのを保持する。顔面結像中の主動光源の光の強度が環境の光の強度より強い為、採集した顔面イメージが最も安定しており、最良の識別効果の取得が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６１】
以下は、添付の図面と具体的な実施例を結び付け、本発明の更なる詳細を説明をする。
【００６２】
図４において、本発明の一つのよりよい実施例を明示した。当顔識別システム４２０には主動光源４２１、結像装置４２２、定位鏡４２３、光フィルター４２４、コントロールスイッチ４２６、イメージデータ処理システム４３０、指示ランプ４２５と電源がある。筐体の周りには当主動光源４２１が据付られており、中心には定位鏡４２３、光フィルター４２４と結像装置４２２が設置されている。当定位鏡４２３が筐体の中心部位に粘り付けてあり、当定位鏡４２３の中間部には光フィルター４２４と結像装置４２２がある。当光フィルター４２４は、当結像装置４２２の前に設置されている。当結像装置４２２は、イメージデータ処理システム４３０と電気的に接続されている。当コントロールスイッチ４２６は、一つの赤外誘導スイッチであり、その筐体の下部に設置されている。筐体には、当指示ランプ４２５が設置されている。当コントロールスイッチ４２６は、それぞれ主動光源４２１、結像装置４２２、指示ランプ４２５と電源と連接している。当コントロールスイッチ４２６が触発起動されると、当主動光源４２１と結像装置４２２が稼動する。この際に、指示ランプ４２５は、赤灯点滅状態を呈する。当コントロールスイッチ４２６がオフされると、当主動光源４２１と結像装置４２２は稼動を中止し、この際に指示ランプ４２５は、グリーン状態を呈する。
【００６３】
先ず、主動光源４２１を採用して撮影された顔面４１０エリアの照射を行う。同時に、結像装置４２２を使用し、例えば、パソコンカメラ、産業カメラ、赤外専用カメラ等、顔面４１０に対して撮影を行い、相応のイメージを取得する。その後、キャッチしたイメージをイメージデータ処理システム４３０に伝送し、顔面イメージの識別処理を行う。
【００６４】
図４ａにおいて、本発明の顔面イメージ識別システムの実施方法を明示した。下記のステップを含む。
ステップＳ１００は、顔識別システム４２０をスタートする。
ステップＳ１１０は、人体が当顔識別システム４２０に近づき、赤外誘導スイッチ４２６を触発し、主動光源４２１を顔面エリアに照射させる。
ステップＳ１２０は、当結像装置４２２が主動光源４２１の照射エリアに伴い顔面を追跡して撮影を行う。
ステップＳ１３０は、当結像装置４２２が少なくとも１枚のイメージをキャッチし、イメージデータ処理システム４３０に伝送する（例えばパソコン、或いはデータプロセッサー）。
ステップＳ１４０は、データプロセッサー４３０が人間の目と／或いは顔面をイメージ中からマッチング測定し、定位する。
ステップＳ１５０は、人間の目と／或いは顔面の測定定位が成功したか否かを判定する。成功の場合はステップＳ１６０を実行し、そうでなければステップＳ１３０を実行する。
ステップＳ１６０は、イメージ中から顔面イメージを取得する。
ステップＳ１７０は、顔面特徴の抽出を行う。
ステップＳ１８０は、顔面特徴データベース中の顔面イメージの特徴対比を行う。
ステップＳ１９０は、識別結果を取得する。
【００６５】
上記のステップにおいて、採用した主動光源と環境光源４２７が人顔部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人顔部で生じた結像エネルギーの２倍より大きい。例えば、環境光の人顔部での光の強度が３０ルックス（ＬＵＸ）ならば、顔面イメージを撮影する際の主動光源の人顔部での光の強度は１２０ＬＵＸであり、その総光の強度は環境光源の人顔部での光の強度の４倍である。
【００６６】
一般的に、本発明の当主動光源４２１は、主動輻射源から構成でき、赤外光源、フラッシュライト、或いは可視光線ライト等を含む。フラッシュライトを利用した撮影時に顔面に照射を行う場合は、フラッシュライトの光の強度が環境光より遥かに大きく、環境光の結像への影響を低減できる。可視光線ライトも同様の効果を得ることができる。
【００６７】
図４と図４ａにおいて、本発明は赤外光源を利用する撮影において顔面に照射を行う際、人間の目が赤外に微弱に感受或いは感受しない為、顔面イメージの撮影時には、赤外光源の人への障害は無い。赤外光源を採用する顔面に照射すると同時に、撮影設備（例えば、電子カメラ、デジタルカメラ等）レンズに相応の赤外光濾過ガラス４２１を加えることができ、赤外光濾過ガラスを使用して更に環境光の影響を低減する。したがって、赤外光源は顔識別の主動照明光源として一番適している。
【００６８】
本発明の具体な実施方式中に、上記のどの主動光源を採用して顔面に照射を行っても、主動光源と結像装置間の相対的位置の固定を保持すべきであり、かつ、主動光源の投射方向は結像装置の動画撮影レンズ軸線と一つの鋭角になる。
【００６９】
図３を参照。顔面イメージの入力と識別の過程において、出来る限り顔面４１０の顔面平面と結像装置４２２との相対位置が変化しないとこを保持する。かつ、顔面４１０の顔面平面と結像装置４２２中の動画撮影レンズ軸線の方向と相互垂直を保持（即ち、顔面平面の法線ベクトルと動画撮影レンズ軸線の方向を平行にする）すべきである。こうして、当該顔面平面の法線ベクトルは、主動光源４２１の投射方向との夾角θは基本的に変わらない。この用に顔面に照明を行い、取得したイメージが最安定である。
【００７０】
赤外光源の使用時の赤外光源と可視光線の波長が異なる為、動画撮影レンズで赤外光濾過ガラスを加えての設置が可能であり、これにより可視光線を抑制、更に環境光の影響を低減する。本発明において、使用可能な赤外光源波長は７４０ｎｍ−１７００ｎｍの近赤外光源、或いは１７００ｎｍ−４０００ｎｍの中赤外光源の照明である。赤外光は可視光線ではなく、かつ、人間の目が赤外に対し微かに感覚或いは感覚しない為、赤外光源の人への影響は無い。赤外光源応用は、人が察しない時に行うことが可能である。並びに、赤外光源を利用し、完全な暗闇においても顔識別が可能である。
【００７１】
赤外光濾過ガラスを加え使用する際に、上記赤外光濾過ガラスはバンドパス型或いはロングバス型であることが可能である。例えば、８５０ｎｍ赤外発光ダイオードを採用し照明する際に、センター波長が８５０ｎｍであるバンドパス型赤外光濾過ガラスと一緒に使用し、８５０ｎｍの赤外光を通過させ、その他の波長の光線を分離し除去できる。或いは、波長が８５０ｎｍまでのロングバス赤外光フィルターと共に波長が８００ｎｍ以上の赤外光を通過させ、８００ｎｍ以下の光線を分離し除去できる。
【００７２】
図４と図４ｂで、本発明が採用するイメージデータ処理システムは、直接にパーソナルコンピューター、或いは嵌込式イメージデータプロセッサーの採用が可能である。（図４ｂを参照）
図４ｂで、識別システムを簡略化する為、各機能電気回路を１つの電気回路コントロール板に集積し、１筐体内に設置できる。当該電気回路コントロール板には赤外誘導スイッチ４２６、アナログ信号コンパレーター４２２３、シングルチップコンピューター４２２２、カメラ４２２（例えば、ＬｏｇｉＴｅｃｈ  Ｐｒｏ４０００）、コントロールリレー４２２１、主動光源４２１（赤外発光ダイオードマットリックス）と嵌込イメージ処理ソフトのデータプロセッサー４３０（例えば、ＭＣＳ−５１シリーズ）等が設置される。
【００７３】
図５ａと図５ｂで、識別効率と安定性の提供の為に、本発明は主動光源が人間の目のセンターで結像し高明点（図５ａ）を発生するという識別方法を利用して人間の目をテストし、更に顔面をテストする（図５ｂ）。主動光源は、赤外光である際に取得した顔面イメージの人間の目のセンターは、１つの高明点である。この様な特徴を利用し、撮影イメージを取得する際に、先ずイメージ中に現れた人間の目を、反映する高明点に測定を行うことが可能であり、上記高明点を見つける際に、その周辺エリアが顔面イメージエリアであると判断できる。或いは、人間の目と顔面イメージの幾何関係に基づき、2箇所に現れた高明点を利用し、相応の模板と協力し、的確で迅速にイメージ中の顔面エリアの定位が可能である。これは、困難であった顔面検出問題を遥かに簡単にした。
【００７４】
更に、図３を参照。主動光源４２１中の光源の投射方向が動画撮影レンズ軸線方向との夾角をθとし、環境光をＳ２とし、もし１つの主動光源Ｓ１を追加する場合は、前述の公式（１）は以下のようになる。
2007516525.tif 000005
【００７５】
式において、ｉ＝１、２、…、ｋである。
【００７６】
もし、主動光源Ｓ１の強度が環境光Ｓ２より遥かに大きい場合、即ち‖Ｓ１‖≫‖Ｓ２‖の場合は、公式（３）は下記のように近似表示できる。
2007516525.tif 000006
【００７７】
式において、ｉ＝１、２、…、ｋである。
【００７８】
もし、システム識別過程において、更に顔面と動画撮影装置の相対位置が変わらないことを制約する場合は、顔面表面の法線ベクトルが主動光源の投射方向との夾角は変わらない。公式（４）に基づき取得した顔面イメージは、ただ顔面自体の性質（即ち、表面反射率と表面法線ベクトル）と関係はあるが、環境光照条件とはほぼ無関係である。この様に採集した顔面イメージが最も安定で、最良のコンピューター識別効果の取得が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
図６と図７で、本発明の一種の応用実施例を明示した。即ち、一種の顔識別を実現できるドアセキュリティコントロールシステムである。
【００８０】
図６に示したように、門４００の上にコントロール装置４５０が設置され、主動光源の識別システム４２０を採用し取得した顔面情報を物体イメージ信号を通じてイメージデータプロセッサー４３０に伝送し、イメージデータプロセッサー４３０は取得したイメージ信号に基づき判断を行う。並びに、判断結果を門４００の上のコントロール装置４５０に送信し、当該コントロール装置４５０を通じて門を開くか否かをコントロールする。
【００８１】
図６と図７で、本発明には主動光源の識別システム４２０を採用し、カメラ上で８−１２個の８５０ｎｍ赤外発光ダイオードを主動光源４２１にし、並びにそれをカメラ４２２のレンズ前に置き、カメラレンズと同軸（この際、顔面平面方向を主動光源の投射方向と垂直にする場合は、夾角はゼロである）で、センター波長が８５０ｎｍのバンドパス赤外光濾過ガラス４２３を組み合わせ、８５０ｎｍの赤外光を通過させ、その他の波長光線を分離し除去する。或いは、截止波長が８００ｎｍであるロングバス赤外光フィルターと共に、波長が８００ｎｍ以上の赤外光を通過させ、８００ｎｍ以下の光線を分離し除去する。当該カメラを通して顔面４１０のイメージを採集し、イメージデータプロセッサー４３０に伝送して処理する。その後、主動光源を利用して人間の目の中心で高明点を発生し、簡単なイメージ処理技術を使用し、この２つの高明点を検出し、更に顔面の位置をテストする。最後に、測定した顔面の校正を行い、特徴を抜き出し、その後、特徴照合及び識別判決をする。イメージデータプロセッサー４３０は識別判決の結果に基づき、ドアセキュリティシステム開閉の操作をコントロールする。本実施例において、イメージデータプロセッサー４３０はデスクトップＰＣである。
【００８２】
図８、図８ａと図８ｂで、本発明のもう一種の応用実施例を明示した。即ち、顔識別システムを税関進出入境証明書類検査に応用することである。実際に応用中の識別率と安定性を高める為に、本発明は先ず当該識別システムの顔面イメージ採集を行うべきであり、図８ａが示したようである。主に、下記ステップを含む。
ステップＳ３００は、顔面イメージ採集をスタートすることである。
ステップＳ３１０は、人体が証明書類検査台５００に近づき（約５０ｃｍ）、手を出して窓口５０１へ関係証明書類５０２を提出し、赤外誘導スイッチに近づく（２０ｃｍより近く）と、顔面エリアへの主動光源照明（赤外ダイオードの光源）がスタートする。
ステップＳ３２０は、証明書類所有者が識別システム上の定位鏡を利用し頭部を移動し、頬の結像部位は鏡のセンターであることを保証し、光フィルターを帯びたカメラが当該主動光源の照らすエリア中の顔面の撮影を行う。
ステップＳ３３０は、カメラは少なくとも１幅のイメージをキャッチし、イメージデータプロセッサー（或いはパソコン）まで送信する。
ステップＳ３４０は、データプロセッサーは当該のイメージ中から人間の目センターの２つの高明点をマッチングする。
ステップＳ３５０は、人間の目の高明点をテストしたか否かを判断する。もしテストした場合は、引き続きステップＳ３６０を実行し、もししなかった場合は、ステップＳ３３０を実行する。
ステップＳ３６０は、当該イメージ中から顔面イメージエリアを取り、眼中の高明点を基準として顔面エリアを取ることである。
ステップＳ３７０は、更に顔面特徴を抜き出すことである。
ステップＳ３８０は、顔面特徴のデータベースに保存することである。
【００８３】
図８ｂで、本発明は更に当該識別システムの顔面イメージの識別と処理過程を明示した。主に、下記ステップを含む。
ステップＳ２００は、顔面特徴の識別システムをスタートすることである。
ステップＳ２１０は、人体が証明書類検査台５００に近づき（約５０ｃｍ）、手を出し窓口５０１へ関係証明書類５０２を提出し、近赤外誘導スイッチに近づく（２０ｃｍより近く）と、顔面エリアへの主動光源照明（赤外ダイオードの光源）をスタートする。
ステップＳ２２０は、証明書類所有者人が識別システム上の定位鏡を利用し頭部を移動し、頬の結像部位が鏡の中心であることを保証し、光フィルターを帯びたカメラが当該主動光源照らすエリアの顔面の撮影を行う。
ステップＳ２３０は、カメラは少なくとも１枚のイメージをキャッチし、イメージデータプロセッサー（或いはパソコン）まで送信する。
ステップＳ２４０は、データプロセッサーは当該イメージ中から人間の眼球の中央に生じる２つの高明点をマッチングする。
ステップＳ２５０は、人間の目の高明点を検出したか否かを判断する。もしテストした場合は、引き続きステップＳ２６０を実行し、もししなかった場合は、ステップＳ２３０を実行する。
ステップＳ２６０は、当該イメージ中から顔面イメージエリアを取り、眼中の高明点を基準とし顔面エリアを取る。
ステップＳ２７０は、更に顔面の特徴を抜き出すことである。
ステップＳ２８０は、顔面特徴のデータベース中の顔面イメージデータとの特徴対比を行う。
ステップＳ２９０は、識別結果を取得することである。
【００８４】
実際の応用過程において、イメージの採集過程はイメージの識別システムと共に使用することが可能であり、区別は主に顔面特徴のデータベースにおいて、既に関連人のイメージや関連人員の情報が存在するか否かの判断を必要とすることであり、もしない場合は、更に初めて識別であるか否かを判断する。もし初めてである場合は、関係イメージをデータベースに保存し、もし初めてでない場合は、一応不法進入または退去者であると認定する。
【００８５】
図８が示した実施案において、鏡は１つのフィードバックイメージＬＣＤモニターとの取り換えが可能であり、人々は物体表示スクリーンを通して頭部位置を調整できる。例えば、デジタルカメラを結像装置の作成が可能であり、並びに、その表示スクリーンを使用する。
【００８６】
この他に、本発明は更に結像装置と主動光源の据付構成の調整が可能であり、雲台を持つ結像装置を使用する場合は、主動光源の移動に伴い調整が可能である。同時に、移動動画撮影システムを利用し人体移動を追跡し、顔面イメージをキャッチし、主動光源を起動と駆動し顔面を照射する。例えば、人の身長と立っている位置が異なると頬の位置も必ず異なる。その為、結像装置と主動光源は、上下移動と左右オート移動の実現できる機構を採用し、より良い効果をもたらすことが可能である。
【００８７】
本発明を応用する際に環境光源を使用せず、完全な黒暗においての識別も可能である。
本発明は識別率が高く、効果が安定で、かつ、システムインテグレーション度が高く、製造コストが低く、各関連分野での応用の際に便利に操作できる。更に、オート化程度も高く、かつ、据付と修理も便利である。
【００８８】
最後に説明すべきなのは、以上の実施例が本発明を部分的に説明するだけで、本発明の解説した技術案を制限するわけではない。したがって、本説明書は上記の各実施例を参照し、既に本発明の詳細な説明を行ったといっても、本分野の一般の技術者が理解すべきことは、依然として本発明の修正或いは同等置換が可能である。全ての本発明の精神と範囲を離脱しない技術案及びその改善は、全て本発明の請求の範囲でカバーされるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】顔面イメージ識別の基本フローを示す概略図である。
【図２】顔面イメージ識別認証及びファイルへのリードインフローを示す概略図である。
【図３】本発明の主動光源の投射方向が動画撮影レンズ軸線方向に相対する角度を示す概略図である。
【図４】本発明を実現する顔面イメージ識別方法のシステムの構成を示す概略図である。
【図４ａ】図４中で上記方法の実施ステップのフロー図である。
【図４ｂ】図４中で上記システムのイメージデータプロセッサーの電気回路を示す概略図である。
【図５】本発明が主動光源結像を利用して人間の目の中心で高明点を発生させる概略図である。
【図６】赤外主動光源を採用する結像装置の概略図である。
【図７】本発明の顔識別ドアセキュリティコントロールシステムの概略図である。
【図８】本発明の顔識別システムの進出入証明書類検査の面での応用を示す概略図である。
【図８ａ】図８の識別システムの顔面イメージの採集方法の概略図である。
【図８ｂ】図８の識別システムの顔面イメージの識別方法の概略図である。
【図１】
2007516525.tif 000007
【図２】
2007516525.tif 000008
【図３】
2007516525.tif 000009
【図４】
2007516525.tif 000010
【図４ａ】
2007516525.tif 000011
【図４ｂ】
2007516525.tif 000012
【図５ａ】
2007516525.tif 000013
【図５ｂ】
2007516525.tif 000014
【図６】
2007516525.tif 000015
【図７】
2007516525.tif 000016
【図８】
2007516525.tif 000017
【図８ａ】
2007516525.tif 000018
【図８ｂ】
2007516525.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】平成18年8月30日(2006.8.30)
【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】
１種の顔面イメージの識別方法で、その特徴は、下記の通りのステップを含む：
ステップ１、人体が上記識別システムの結像ユニットに近付き、主動赤外光源が上記人体の頬エリアを照射する。上記主動赤外光源は近赤外が結像ユニットのレンズ周辺に設置された近赤外光源；
ステップ２、上記結像ユニットが上記主動近赤外光源照射の頬エリアを撮影し、相応の近赤外顔面イメージを取得し、並びにキャッチした少なくとも１枚の近赤外顔面イメージをデータ処理ユニットに伝送し；
ステップ３、上記データ処理ユニットは、当該枚イメージから人眼と／或いは顔面を測定、定位し、上記近赤外顔面イメージから人頬部のイメージを取り；
ステップ４、上記データ処理ユニットは、人頬部のイメージから顔面特徴を抜き出し；
ステップ５、上記データ処理ユニットは、データベース中の顔面イメージデータと顔面特徴の対比を行い；
ステップ６、上記データ処理ユニットが結果を出力し、識別することを特徴とする顔面イメージの識別方法。
【請求項２】
ステップ２で、上記結像ユニットが１つの可視光を抑制し、かつ、近赤外光を通過させるために使用する近赤外光濾過ガラスを設置することで、近赤外顔面イメージの取得効果を改善することを特徴とする請求項１記載の顔面イメージの識別方法。
【請求項３】
ステップ３で、更に上記近赤外顔面イメージの人眼の反射がもたらした高明点を測定し、並びに定位し、並びに上記高明点を利用し、上記近赤外顔面イメージからの人眼位置を測定、定位に従い、顔面を定位するステップを含むことを特徴とする請求項１記載の顔面イメージ識別方法。
【請求項４】
ステップ３後に、更に１つの人眼と／或いは顔面の判断測定が成功か否かのステップを含む。もし、成功の場合は引き続きステップ４を実行し、そうでなければステップ３を実行し、タイムオーバーまで実行することを特徴とする請求項１記載の顔面イメージ識別方法。
【請求項５】
ステップ２において、更に上記結像ユニットが上記追跡顔面に伴い撮影を行うステップを含むことを特徴とする請求項１記載の顔面イメージ識別方法。
【請求項６】
１種の顔面イメージ取得方法で、その特徴は、
主動近赤外光源を採用し被写の顔面エリアを人工照射し、上記主動近赤外光源が結像ユニットのレンズ周辺に設置し；
結像ユニットを使用し顔面撮影を行い、相応の近赤外光顔面イメージを得、並びに、更に上記近赤外顔面イメージを相応のデータ処理ユニットに伝送と／或いは記憶させ、顔面イメージの定位と／或いは識別処理を行うステップを含み、
その内、上記主動近赤外光源と環境光源が人頬部で生じた結像の総エネルギーは、環境光源が人頬部で生じた結像エネルギーより大きいことを特徴とする顔面イメージの取得方法。
【請求項７】
上記結像ユニットが１つの可視光を抑制し、かつ、近赤外光を通過させるために使用する近赤外光濾過ガラスを設置することにより、より良く近赤外顔面イメージを取得することを特徴とする請求項６記載の顔面イメージの取得方法。
【請求項８】
請求項６で述べた方法を実現する顔面イメージ取得システムで、主動結像ユニット、赤外光源を含み、その特徴は、上記結像ユニットが１つのイメージセンサーと１つの光学レンズを含み、
上記主動光源は上記結像ユニットのレンズ周辺に設置される近赤外光源で、上記人体の頬エリアの人工補助照明に使用し、
上記結像ユニットが顔面撮影を行い、並びに、キャッチした少なくとも１枚の顔面イメージをデータ処理ユニットに転送と／或いは記憶させることを特徴とする顔面イメージ取得システム。
【請求項９】
上記主動近赤外光源は不変近赤外光源或いは近赤外フラッシュ光源、或いはその任意の組合せであることを特徴とする請求項８記載の顔面イメージ取得システム。
【請求項１０】
上記主動近赤外光源の投射方向が上記結像ユニットの動画撮影レンズ軸線方向とが近似平行していることを特徴とする請求項８或いは９記載の顔面イメージ取得システム。
【請求項１１】
上記結像ユニットは１つのバンドパス型或いはロングバス型近赤外光濾過ガラスを有し、可視光を抑制し近赤外光を通過させるのに使用することを特徴とする請求項８記載の顔面イメージ取得システム。
【請求項１２】
上記近赤外光濾過ガラスは近赤外光学被服、或いは近赤外フィルタであり、上記動画撮影レンズの前或いは内部に、或いは結像ユニットのイメージセンサーとレンズ間に設置されることを特徴とする請求項１１記載の顔面イメージ取得システム。
【請求項１３】
請求項１で述べた方法を実現する顔面イメージ識別システムで、主動光源、結像ユニット、データ処理ユニットを含み、その特徴は：
上記主動光源は結像ユニットのレンズ周辺に設置された近赤外光源であり、上記人体の頬エリアを照射するのに使用し、
上記結像ユニットで、上記主動近赤外光源照射の顔面エリアの撮影に使用し、相応の近赤外顔面イメージを取得し、キャッチした少なくとも１枚のイメージを上記データ処理ユニットに伝送し、
上記データ処理ユニットは、顔面イメージ処理ソフトを設置したＰＣコンピューター或いは嵌込式プロセッサーであり、上記結像ユニット転送の近赤外顔面イメージの受け入れを使用し、上記近赤外顔面イメージで人眼と／或いは顔面を測定並びに定位し、上記近赤外顔面イメージから人頬部イメージを取り、顔面特徴の抽出を行い、並びにデータベース中の顔面イメージデータと顔面特徴の対比を行い、顔識別を行うことを特徴とする顔面イメージ識別システム。
【請求項１４】
上記主動光源は恒定近赤外光源或いは近赤外フラッシュ光源で、或いはその任意組合であることを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項１５】
上記主動光源の投射方向が上記結像ユニットの動画撮影レンズ軸線方向と近似平行していることを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。  
【請求項１６】
上記結像ユニットは１つのバンドパス型或いはロングパス型の近赤外光濾過ガラス或いはレンズ被服を有し、可視光を抑制し、上記近赤外光を通過させるのに使用することを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。
【請求項１７】
上記データ処理ユニット、更に１つの高明点測定と定位算法を含んでおり、上記近赤外顔面イメージに人眼の反射でもたらした高明点の測定並びに定位するのに使用し、並びに、上記高明点を利用し上記近赤外顔面イメージから人眼位置の定位をテストをし、顔面位置を定めることを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。  
【請求項１８】
上記結像ユニットの動画撮影レンズ囲辺には、更に１つの顔面イメージが設置されており、顔面の水平／垂直方向で定位のフィードバック表示装置の補助として使用し、一方、鏡或いはデータ処理ユニットに連接する液晶モニターであり、その表面法線は上記動画撮影レンズ軸線と同軸になることを特徴とする請求項１３の顔面イメージ識別システム。  
【請求項１９】
上記主動光源照明の開閉が１つのスイッチでコントロール可能であり、接近スイッチ或いはＲＦのＲＦＩＤカードコントロールスイッチであることが可能であることを特徴とする請求項１３記載の顔面イメージ識別システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピューターのイメージの処理とモードの識別の技術の分野にまで及び、特に、顔識別過程においては主動で近赤外光源を利用して人工で照明を当てながら近赤外線の顔面イメージを採集し、採集した近赤外線顔面イメージを利用して顔面を識別する方法及びそのシステムである。本発明は、現在の可視光の技術に基づいた環境光の変化の影響を受けて識別率が下がる、という難点を克服しており、ユーザーに障害をもたらさず、友好的な方式である。
【背景技術】
【０００２】
顔識別はコンピューター、画像処理、パターン識別等の技術を踏まえての生体認証技術の１種である。ここ数年、殊にアメリカの９．１１テロ事件後、世界各国は安全を最重要課題と位置づけ、その為顔識別技術は以前より更に多く注目を浴びている。
【０００３】
生体認証技術は、主に人体の身体特徴に依存して身分検証を行うハイテク識別技術の１種である。人の指紋、手紋、眼虹彩膜、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）及び顔面相貌等の人体特徴は人体固有の、コピーできない唯一の特徴であり、安定性を備えており、コピー、盗難或いは紛失の恐れが無い。人々のこれらの特徴は相異なり、人体のこれら独特の生理特徴を利用して、人々の身分を正しく識別することができる。既存の生体認証方法には顔識別、指紋識別、音声識別、手形識別、サイン識別、眼虹彩膜、網膜識別等がある。
【０００４】
顔識別は、他の識別技術と比べると自然で、簡単で、使用しやすく、ユーザーの受取性が良好で、無接触、邪魔にならない等の多くの長所を備えている。顔識別は、人間の通常行為を妨害すること無く、識別の目的を実現できる。人々が指を指紋の採集設備に置くのが嫌か否か、或いはマイクに向かって話したいかしたくないか、或いは彼らの目をレーザースキャン装置に向けるか否かについての交渉の必要がなく、カメラの前を通るだけで、素早く識別できる。したがって、顔識別技術は安全検証、モニターリング、出入口コントロール、パソコン登録、インターネットワーク登録及び身分認証、電子ビジネス情報システム、金庫の安全設施、保険ロッカー、ＡＴＭ、容疑者追及および逮捕、反テロ及びその他の分野への幅広い応用が可能である。
【０００５】
よく使用されている顔識別技術の典型的応用方式は、下記の内容を含む。
身分鑑定（１対多のマッチング）：鑑定モード下で１人の身分を確認するには、  高速にリアルタイム採集した顔紋データと顔像データベース中の既知人員の顔紋データとの間の擬似度（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｓｃｏｒｅ）を計算できる。擬似度により降順に並べた人員リストを作り出す。或いは簡単に鑑定結果（擬似度最高の）と対応する信用度を戻す。
身分確認（１対１の比較）：確認モード下で顔紋データは、知能カード或いはデジタルレコード中に保留できる。簡単にリアルタイムの顔紋データを記憶しているデータと比べるだけである。もし、信用度が１つの認定した閾値を超えた場合は、比較が成功だとみなされ、身分が確認される。
モニターリング：顔像のキャッチ、顔像識別技術を利用し、モニターリング範囲内で人を追跡し、この人の位置を確定する。
監視：モニターリング範囲内で顔面の発見が可能である。その遠いか近いか、位置を問わず、連続的に彼らを追跡し、彼らを背景から分離でき、対象の顔像をモニターリングリストと比較照合を行う。全過程は干渉、連続、リアルタイムを問わない。
【０００６】
上記の各種の応用モードは、下記の広範な多分野に応用できる。
身分確認と人員検索：パソコン／ネットワークセキュリティ、銀行業務、ＩＣカード、訪問コントロール、国境コントロール等の分野に応用できる。
身分証明：選挙登録、身分証明証、パスポート、運転免許、業務証等に応用できる。
コンピューターの情報保護システム：顔像特徴を利用してユーザーを識別し、コンピューターの情報を保護する。
犯罪容疑者識別システム：顔写真登録システム、事件後の分析システムに応用する。
遠距離身分識別：監視、モニターリング、ケーブルテレビ、交通管理、敵か仲間かの識別等に応用される。
【０００７】
図１を参照。１つの完璧な顔識別過程は、識別対象の顔面イメージをデータベース中の顔面と比較照合後、識別判断を出力する。比較照合識別は、顔面特徴コードをもとに行われる。当過程はイメージ採集１０、特徴抽出２０、と特徴照合３０の３つのステップよりなる。顔識別システムに対応：イメージ採集モジュール：イメージ採集装置を通して作成（例えばカメラ、デジカメ等）採集の顔面イメージ或いはイメージビデオの序列をコンピューターに送り処理を行う。特徴抽出モジュール：これは、コンピューター中に設置されており、入力したイメージの中から定位の顔をテストし、並びに顔面姿態を校正後、顔面の特徴情報を抜き出す。即ち、顔面特徴コードのことである。特徴比較照合モジュール：コンピューター中に設置されており、識別したい人の顔面特徴の情報（顔面特徴コード）を顔面特徴データベース中の特徴情報（顔面特徴コード）と比較照合を行い、これらの情報から最良の適合対象を探し出す。
【０００８】
顔面特徴データベースは、明らかに、識別前に立ち上げが必要である。それ故、図２を参照すると、１つの顔識別システムは、顔識別Ａと顔面ファイルにリードインするＢという２大過程から構成すべきであり、その内、顔面ファイルにリードインするＢ過程の目的は、顔識別過程において使用される顔面特徴データベースの立ち上げである。
【０００９】
顔識別Ａと顔面ファイルにリードインするＢという両過程は、いずれもイメージ採集と特徴抽出過程を含んでおり、それにより、イメージと抽出特徴を得る。しかし、顔識別過程は特徴コードを抜き出し、顔面特徴データベースに保存している特徴コードと特徴照合整合を行うことであり、一方、顔面ファイルにリードインする過程は特徴コードを抜き出し、顔面特徴データベースを保存することである。
【００１０】
顔面の特徴抽出２０は、顔面測定或いは顔面追跡２０１、顔面の特徴定位校正２０２と、顔面特徴抽取２０３等のいくつかのステップよりなっている。顔面測定は、動態のシーンと復雑な背景とにおいて顔面をキャッチし、顔面を分離するのである。顔面追跡は、測定される顔面に対し動態目標追跡を行い、顔面校正は、肝心の部位を利用して顔面に幾何校正を施す（例えば、偏移の顔面姿態の校正）。顔面特徴抽出は、測定校正の顔面に対しする頬の本質特徴計算を指している。
【００１１】
顔面の特徴対比３０は、顔面特徴を抽出して要識別の顔面をデータベース４０中の顔面と次々と比較照合を行い、整合信用度、並びに最良整合対象を判定する。したがって、顔面の特徴解説は顔識別の具体方法と機能とを決定した。
【００１２】
信頼性が高く、精確な顔識別効果を得る為に抽出した顔面特徴は、頬の本質特徴を反映すべきであり、即ち、皮膚色合い、顔部毛髪、髪型、眼鏡、表情、姿態、光線等の変化に伴っての変化はしない。
【００１３】
既存の顔識別技術は、概ね可視光イメージを踏まえており、この種類の技術は、環境光線の変化に適応しにくい。環境光線の変化は、顔面特徴に変化もたらす。従って、識別環境光線が登録環境光線に等しくない時に、可視光イメージを踏まえる顔識別技術識別の精度が低下する。例えば、アメリカ特許申請ＵＳ２００１／００３１０２Ａ１である。
【００１４】
既存の顔識別技術に存在する問題は、下記の通りである。研究により、光線変化がもたらした同一顔面のイメージ差が、異なる顔面のイメージ差より遥かに大きいと分かった。（Ｙａｅｌ  Ａｄｎｉｎ、  Ｙａｅｌ  Ｍｏｓｅｓ  ａｎｄ  Ｓｈｉｍｏｎ  Ｕｌｌｍａｎ、  「Ｆａｃｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：  Ｔｈｅ  ｐｒｏｂｌｅｍ  ｏｆ  ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｎｇ  ｆｏｒ  ｃｈａｎｇｅｓ  ｉｎ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（顔識別：光照の方向変化の補償問題）」、  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、  Ｖｏｌ．  １９、  Ｎｏ．  ７、  １９９７、７１２−７３２ページを参照）。既存の顔識別技術に主に依頼するのは「被動」光源、即ち、環境光源である。しかし、実際の応用過程において、環境光は千差万別で、かつ、コントロールしにくい。環境光源の変化が取得の顔面に顕著な変化を生じ、抽出した顔面特徴に顕著な変化をもたらす。すると、顔面特徴の比較照合の確率は、下がることになる。
【００１５】
顔面表面上の１点Ｐｉの法線ベクトルを設けてｎｉ＝（ｎｘ，ｎｙ，ｎｚ）Ｔとし、単位ベクトルをｎｉＴとする。即ち‖ｎ‖＝１である。光源を点光源とし、方向はｓ＝（ｓｘ、ｓｙ、ｓｚ）Ｔである。顔面の結像公式は、簡単にＬａｍｂｅｒｔｉａｎのモデルで表示できる。Ｐｉ点のグレースケールＩｉは、以下の通りである。
2007516525.tif 000020
【００１６】
その内、ｉ＝１、２、…、ｋ、は顔面の含む画素点数である。
ρｉは、顔面Ｐｉ点での表面反射率
ｎｉＴは、顔面の１点ｉの面法線ベクトルを表示
は、内積を表示
ｘ、ｙ、ｚはＰｉの３次元空間中の座標を表示
上記の公式から、下記のことが判る。顔面の結像と顔面の表面の反射率、顔面の３次元形状と光照とは関係がある。顔面の結像過程において、この３要素は不可欠である。その内、前２項は顔面自身に内在する性質と関係があり、顔識別に必要な情報である。最後の１項の光線は、顔面結像の外在要因であり、顔識別機能に影響を与える主な要因である。
【００１７】
光線の強度‖ｓ‖＝１は、顔面イメージのグレースケールに影響を与えるが、このような影響は全体性のものである為、簡単な線形変換を利用して校正できる。本当に顔識別機能に影響を与えるのは、光線の顔面表面法線ベクトルに対しての入射角度である。θｉを入射光線と顔面表面法線ベクトルＰｉ点の角度とすると（０≦θｉ≦π）、光線強度は‖ｓ‖＝１で、公式（１）は下記の通りに表示できる。
2007516525.tif 000021
【００１８】
その内、ｉ＝１、２、…、ｋである。ｋは、顔面が含む画素点数である。
【００１９】
公式（２）から見ると、光線の入射角度が変化する場合、θｉに位相の変化が生じる。したがって、異なる光照角度の下では、同一顔面のイメージに差をもたらしている。関連の分析により判るように、１つの顔面の左側から入射光線が生じた顔面イメージと、１つの顔面の右側から入射光線が生じた顔面イメージとの関連係数は一般には負値であり、これは２幅イメージが完全に異なることを証明している。
実際の応用過程において、光線の角度はシステムの応用環境と関係がある。実際の環境は千差万別で、しかもコントロールしにくい。現在の顔識別技術の使用イメージは、内在と外在の要因を混合した。現在の最先端の顔識別システムの光線変化の状況下での識別率が５０％である原因は、ここにある。（２００２年アメリカ国家基準局「顔識別製品評測」報告会を参照（ＦＲＶＴ  ２００２  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｒｅｐｏｒｔ、  Ｐ．Ｊ．  Ｐｈｉｌｌｉｐｓ、  Ｐ．  Ｇｒｏｔｈｅｒ、  Ｒ．Ｊ  Ｍｉｃｈｅａｌｓ、  Ｄ．Ｍ．  Ｂｌａｃｋｂｕｒｎ、  Ｅ  Ｔａｂａｓｓｉ、  ａｎｄ  Ｊ．Ｍ．  Ｂｏｎｅ．  Ｍａｒｃｈ  ２００３）。
【００２０】
現在、上記の顔識別においては様々な方法で補償、帰一化等の処理を行っている。（下記参照：Ｐ．  Ｎ．  Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ，  Ｄａｖｉｄ  Ｊ．  Ｋｒｉｅｇｍａｎ，  “Ｗｈａｔ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｓｅｔ  ｏｆ  Ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  ａｎ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｕｎｄｅｒ  Ａｌｌ  ｐｏｓｓｉｂｌｅ  Ｌｉｇｈｔｉｎｇ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ？”，    ＩＥＥＥ  ｃｏｎｆ．  Ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，  １９９６；Ａｔｈｉｎｏｄｏｒｏｓ  Ｓ．  Ｇｅｏｒｇｈｉａｄｅｓ  ａｎｄ  Ｐｅｔｅｒ  Ｎ．  Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ，  “Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｃｏｎｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｕｎｄｅｒ  ｖａｒｉａｂｌｅ  ｌｉｇｈｔｉｎｇ  ：  Ｆａｃｅｓ”，  ＣＶＰＲ，  １９９８；Ａｔｈｉｎｏｄｏｒｏｓ  Ｓ．  Ｇｅｏｒｇｈｉａｄｅｓ  ａｎｄ  Ｐｅｔｅｒ  Ｎ．  Ｂｅｌｈｕｍｅｕｒ，  ”Ｆｒｏｍ  Ｆｅｗ  ｔｏ  ｍａｎｙ：  Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｃｏｎｅ  ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  ｆａｃｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｕｎｄｅｒ  ｖａｒｉａｂｌｅ  ｌｉｇｈｔｉｎｇ  ａｎｄ  ｐｏｓｅ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  Ｖｏｌ．  ２３，  Ｎｏ．  ６，  ｐｐ  ６４３−６６０，  ２００１；Ａｍｎｏｎ  Ｓｈａｓｈｕａ，  ａｎｄ  Ｔａｍｍｙ  Ｒｉｋｌｉｎ−Ｒａｖｉｖ，  “Ｔｈｅ  ｑｕｏｔｉｅｎｔ  ｉｍａｇｅ：  Ｃｌａｓｓ−ｂａｓｅｄ  ｒｅ−ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｖａｒｙｉｎｇ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｓ”，  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  Ｖｏｌ．  ２３，  Ｎｏ．  ２，  ｐｐ１２９−１３９，  ２００１；Ｔ．  Ｒｉｋｌｉｎ−Ｒａｖｉｖ  ａｎｄ  Ａ．  Ｓｈａｓｈｕａ．  “Ｔｈｅ  Ｑｕｏｔｉｅｎｔ  ｉｍａｇｅ：  Ｃｌａｓｓ  ｂａｓｅｄ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｕｎｄｅｒ  ｖａｒｙｉｎｇ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ”．  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １９９９  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  ｐａｇｅｓ  ５６６−−５７１，  Ｆｏｒｔ  Ｃｏｌｌｉｎｓ，  ＣＯ，  １９９９；Ｒａｖｉ  Ｒａｍａｍｏｏｒｔｈｉ，  Ｐａｔ  Ｈａｎｒａｈａｎ，  “  Ｏｎ  ｔｈｅ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｒａｄｉａｎｃｅ  ａｎｄ  ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ：  ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ  ｔｈｅ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  ａ  ｃｏｎｖｅｘ  Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ  ｏｂｊｅｃｔ”，  Ｊ．  Ｏｐｔ．  Ｓｏｃ．  Ａｍ．，  Ｖｏｌ．  １８，  Ｎｏ．  １０，  ２００１；Ｒａｖｉ  Ｒａｍａｍｏｏｒｔｈｉ，  “Ａｎａｌｙｔｉｃ  ＰＣＡ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｌｉｇｈｔｉｎｇ  Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ  ｉｎ  Ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  ａ  Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ  Ｏｂｊｅｃｔ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  ��ｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  Ｖｏｌ．  ２４，  Ｎｏ．  １０，  ２００２−１０−２１；Ｒａｖｉ  Ｒａｍａｍｏｏｒｔｈｉ  ａｎｄ  Ｐａｔ  Ｈａｎｒａｈａｎ，  “Ａｎ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  Ｍａｐｓ”，  ＳＩＧＧＲＡＰＨ  ０１，  ｐａｇｅｓ  ４９７−−５００，  ２００１；Ｒｏｎｅｎ  Ｂａｓｒｉ，  Ｄａｖｉｄ  Ｊａｃｏｂｓ，  “Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  ａｎｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｕｂｓｐａｃｅｓ”，  ＮＥＣ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ２０００−１７２Ｒ；Ｒｏｎｅｎ  Ｂａｓｒｉ  ａｎｄ  Ｄａｖｉｄ  Ｊａｃｏｂｓ，  Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  ａｎｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｕｂｓｐａｃｅｓ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  ｆｏｒｔｈｃｏｍｉｎｇ；Ｔｅｒｅｎｃｅ  Ｓｉｍ，  Ｔａｋｅｏ  Ｋａｎａｄｅ，  “Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｆａｃｅ”，  ＣＭＵ−ＲＩ−ＴＲ−０１−３１，  Ｓｅｐｔ．  ２８，２００１等）しかし、その効果は顕著ではなく、更に処理システムの計算能力への要求が非常に高い。これらの方法の中には、顔面に対して３次元モデリングを行ったり、  顔面の形状に対して仮定を行ったりするが、これらの制限が顔識別技術の操作性を遥かに低くしており、なかなか良い効果を得ていない。
【００２１】
顔面イメージ識別技術の応用面では、既に１種の顔像識別ドアセキュリティと勤務考査システムが公開されている。例えば、中国特許のＺＬ９９１１７３６０．ｘである。しかし、当特許はただいかに顔面イメージ識別技術を利用し、ドアセキュリティと勤務考査システムの面での応用をするかを公開しただけであり、顔面イメージの採集、識別と処理の効果と安定性の分析研究、例えば皮膚色合い、面部毛髪、髪型、眼鏡、表情、姿態と光線の変化による変化と影響は行われていない。この案は、光線変化の状況下での識別率は依然として比較的低く、その応用分野も一定の程度で制限されている。
【００２２】
アメリカの特許申請（ＵＳ２００１／００３１０７２Ａ１）は、１種の輻射光を利用して顔面を照らし顔面イメージ識別を行う装置、及び出入口のコントロール装置を開示している。当該装置は主動な可視光源を利用し、依然として既存する可視光を踏まえた顔識別技術の照射の影響で識別率が下がるという問題が存在する。並びに、可視光源は眼に一定度の損傷を与え、特に、可視光源の光の強度が環境光の強度を超過する時に、この問題は顕著である。説明書の実施例では、主動的に可視光の光源を利用してイメージ識別を行う装置を開示しているが、当該装置がいかにして赤外光を利用して主動光源として顔面を照らし、顔面イメージを得て識別を行うか、いかにして結像装置上に赤外光源と赤外光濾過ガラスを設置し、より良い方式で顔面イメージの採集と識別を行うかについては開示していなかった。
【００２３】
他に、虹彩膜識別技術の採用は識別率が高い為、虹彩膜識別を利用して身分鑑定を行うこともある。例えば、アメリカのＩｒｉｄｉａｎ社の製品である。しかし、当赤外虹彩膜のイメージ採集装置は比較的復雑で、製造コストも比較的高い。したがって、応用は数多くの場合で非常に大きく制限されている。中国特許のＺＬ９９１１０８２５．６も１種の小型携帯式光メカトロニクス装置を公開したが、当装置にも使用、ユーザーにとって不便利等の問題が存在する。虹彩膜の合わせ標識はあまりにも小さく、ユーザーに過度な密接協力と動画撮影装置の相対角度と位置の調整が要求される。また、使用上でも操作が不便等の問題もある為、ユーザーの協力を得るのは非常に困難である。この他に、当クラスイメージ採集、識別と処理システムの据付、メンテナンスの面及びオート化コントロールの面でも問題がある。
【発明の開示】
【００２４】
本発明が解決しようとする技術問題は、一種の顔面イメージの識別方法とシステムを提供して、既存の可視光を踏まえた顔識別技術の環境光が変化時に識別率が下がってしまうという問題を解決し、的確で迅速に顔識別を実現、一種類の有効的な、邪魔にならない、友好的な方式を提供しており、関係領域で応用する際に、故意に環境光源を配置する必要が無く、使用は便利で、実用化の程度が高い。
【００２５】
本発明の１つの目的は、１種の顔面イメージの識別方法とシステムを提供することである。主動近赤外光源を利用し顔面を照射し、近赤外顔面イメージを採集し、著しく環境光の変化で顔面イメージへの不利な影響を減少させ、良好な光条件の近赤外顔面イメージを得、顔面の識別率を高める。
【００２６】
本発明のもう１つの目的は、１種の顔面イメージの識別方法とシステムの提供である。主動近赤外光源を利用し近赤外顔面イメージを採集し、近赤外顔面イメージの中から的確に迅速に眼と顔面を定位し、的確に速やかに顔面の識別を実現する。
【００２７】
上記の目的の実現の為に、本発明は１種の顔面イメージを踏まえた顔識別方法を提供しており、下記のステップを含む：
ステップ１、人体が上記識別システムに近寄り、主動赤外光源が上記人体の頬エリアを照射し、上記主動赤外光源は結像ユニットのレンズ周辺に設置している近赤外光源であり；
ステップ２、結像ユニットが上記主動近赤外光源照射の頬エリアを撮影し、相応の近赤外顔面イメージを得；
ステップ３、上記結像ユニットがキャッチした少なくとも１枚の近赤外顔面イメージデータを処理ユニットに伝送し、上記データ処理ユニットが当該枚のイメージ中から、眼と／或いは顔面を測定し、並びに定位し；
ステップ４、上記近赤外顔面イメージから人頬部イメージを取り、並びに顔面の特徴を抽出し；
ステップ５、データベース中の顔面イメージデータと顔面特徴との対比を行い；
ステップ６、識別結果を得る。
【００２８】
上記の顔面イメージ識別方法で、その特徴は、ステップ２において上記結像ユニットが１つの可視光を抑制し、かつ、近赤外光を透過させるのに使用する近赤外光濾過ガラスの設置により、近赤外顔面イメージを得ることである。
【００２９】
上記顔面イメージ識別方法で、その特徴は、ステップ３において、更に、上記近赤外顔面イメージの人眼の反射がもたらした高明点を測定し、並びに定位し、更に上記高明点を利用し、上記近赤外顔面イメージから人眼の位置を測定、定位するステップを含む。
【００３０】
上記顔面イメージ識別方法で、その特徴は、ステップ３の後で、更に１つの人眼と／或いは顔面判断、測定が成功したか否かの判断、測定ステップを含み、成功の場合は引き続きステップ４を実行し、そうでなければステップ３を実行する。
【００３１】
上記目的をより良く実現する為に、本発明は更に１種の顔面イメージ取得方法を提供しており、下記のステップを含む：
結像レンズ周辺に設置された近赤外光源を採用し、主動赤外光源として被写顔面のエリアを照射し；
結像ユニットを使用し顔面を撮影し、相応のイメージを得、並びに、更に上記近赤外顔面イメージを相応のデータ処理ユニットに伝送し顔面の測定、定位、識別処理を行う。
【００３２】
上記の主動赤外光源を利用し顔面イメージを取得する方法で、その特徴は、１つの可視光を抑制し、かつ、近赤外光を通り抜かせるのに使用する近赤外光濾過ガラスの設置により近赤外顔面イメージを取得することである。
【００３３】
上記目的をより良く実現する為に、本発明は又、１種の上記の顔面イメージの取得方法を実現する顔面イメージ取得システムを提供して、主動赤外光源と結像ユニットを含み；
上記の顔面イメージ取得システムで、その特徴は、上記主動赤外光源は、上記結像ユニットのレンズの周辺に設置される近赤外光源であり、上記人体の頬エリアの照射に使用する。上記結像ユニット、上記赤外光源照射の顔面エリアを撮影に使用し、相応の近赤外光顔面のイメージを取得し、キャッチした少なくとも１枚のイメージをデータ処理ユニットに伝送することである。
【００３４】
上記の顔面イメージの取得システムで、その特徴は、上記結像ユニットが近赤外光濾過ガラスを帯び、上記結像ユニット内部に、或いは動画撮影レンズ前、或いは動画撮影レンズ内部に設置されることである。
【００３５】
上記の顔面イメージの取得システムで、その特徴は、上記主動近赤外光源の周波範囲は７４０ｎｍ〜１７００ｎｍであり、上記主動近赤外光源が恒定赤外光源或いは赤外フラッシュ光源、或いはその任意組合を含むことである。
【００３６】
上記の顔面イメージの取得システムで、その特徴は、上記主動赤外光源の投射方向が上記結像ユニットの動画撮影レンズ軸線方向と平行することである。
【００３７】
上記の顔面イメージの取得システムで、その特徴は、人眼の鏡面反射により、上記主動赤外光源の照射が採集した近赤外顔面イメージの人眼部で高明点を発生することである。
【００３８】
上記の顔面イメージ取得のシステムで、その特徴は、上記赤外光源と環境光源が人頬位で生じた結像の総エネルギーが、環境光源が人頬位で生じた結像エネルギーの２倍以下であることである。
【００３９】
上記の顔面イメージの取得システムで、その特徴は、上記赤外光濾過ガラスがバンドパス型或いはロングパス型赤外光濾過ガラス、或いはレンズ被膜であることである。
【００４０】
上記目的をより良く実現させる為に、本発明は又、１種類の上記顔面イメージを踏まえた顔識別方法を実現した顔面イメージ識別システムを提供している。それは主動赤外光源、結像ユニット、データ処理ユニットを含んでおり、特徴は、
上記主動赤外光源は、上記結像ユニットのレンズ周辺に設置されている近赤外光源であり、人体の頬エリアを照射するのに使用し；
上記結像ユニットはイメージセンサー、動画撮影レンズと関連電気回路から構成され、上記主動近赤外光源照射の顔面エリアへの撮影に使用し、相応の近赤外顔面イメージを取得し、キャッチした少なくとも１枚のイメージを上記データ処理ユニットに伝送し；  
上記データ処理ユニットは、１つのＰＣコンピューター或いは嵌め込み式のプロセッサーであり、イメージ処理ソフトが設置されており、上記結像ユニットから転送したイメージを受け入れ、上記近赤外顔面イメージにおける人眼と／或いは顔面を測定し並びに定位し、上記近赤外顔面イメージから人頬部イメージを取り顔面特徴の抽出を行い、並びにデータベース中の顔面イメージデータと顔面特徴の対比に使用する。
【００４１】
上記の顔面イメージ識別システムで、その特徴は、上記主動赤外光源を上記結像ユニットのレンズ周辺に設置することである。
【００４２】
上記顔面イメージ識別システムで、その特徴は、上記主動近赤外光源の周波数領域は７４０ｎｍ〜１７００ｎｍで、不動赤外光源或いは赤外フラッシュ光源、或いはその任意の組合せを含むことである。
【００４３】
上記顔面イメージ識別システムで、その特徴は、上記結像ユニットが近赤外光濾過ガラスを帯び、可視光を制御し主動照射の近赤外光を通過させるのに使用することである。
【００４４】
上記顔面イメージ識別システムで、その特徴は、上記赤外光濾過ガラスが上記結像ユニット内部に、或いは結像ユニットの動画撮影レンズ前或いは動画撮影レンズ内部に設置されていることである。
【００４５】
上記の顔面イメージ識別システムで、その特徴は、上記主動赤外光源の投射方向が上記結像ユニットの動画撮影レンズ軸線方向と平行となることである。
【００４６】
上記の顔面イメージ識別システムで、その特徴は、上記赤外光濾過ガラスがバンドパス型或いはロングバス截止型光濾過ガラス或いはレンズ鍍膜であることである。
【００４７】
上記の顔面イメージ識別システムで、その特徴は、上記結像ユニットの動画撮影レンズ囲辺には鏡或いは表示スクリーンを設置しており、そのフィードバックしたイメージが、使用者を助け顔面を定位することである。
【００４８】
上記の顔面イメージ識別システムで、その特徴は、主動赤外光源照明の開閉が１つのスイッチでコントロールされ、赤外接近スイッチ或いはＲＦＩＤカードコントロールスイッチである可能性があることである。
【００４９】
本発明は、有効的に既存の可視光顔識別技術を踏まえた環境光線の変化時に識別率が下がる問題を克服し、顔識別率を高める。
【００５０】
本発明は、環境光より強い主動近赤外光源を使用し顔面を照射する為、並びに結像ユニット中で可視光を抑制し、かつ、近赤外光を通り抜かせるのに使用する近赤外光濾過ガラスを加えている。従って、採集した近赤外顔面イメージは、環境光の変化による顔面イメージへの不利な影響を顕著に減少させることが可能であり、解消することまでも出来、良好な光照条件の近赤外顔面イメージを得、従って、顔識別率の向上が可能になる。  
本発明に使用される近赤外光は不可視スペクトルで、人眼はそれに対ししての感受は無い。その為、主動近赤外光源は肉眼に障害をもたらさず、１種のユーザーに友好な方式である。
【００５１】
本発明で採集された近赤外顔面イメージで、主動赤外光が人眼部で高明点を形成出来ることにより、本発明は当該高明点を利用し、的確に、速やかに顔面イメージ中の両眼の位置情報をキャッチする。従って、イメージ中の顔面を的確に測定、定位する。正しく定位した顔面イメージの基礎上で顔面特徴を抜き出し、機能は安定で、識別の精度が高い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５２】
以下は、附図と具体的な実施例を結び付け、本発明の更なる詳細を説明をする。
【００５３】
図４において、本発明は一つのよりよい実施例を明示した。当顔識別システム４２０には主動光源４２１、結像装置４２２、定位鏡４２３、光フィルタ４２４、コントロールスイッチ４２６、イメージデータ処理システム４３０、指示ランプ４２５と電源がある。筐体の周りには当主動光源４２１が据付られており、中心には定位鏡４２３、光フィルタ４２４と結像装置４２２が設置されている。当定位鏡４２３が筐体の中心部位に粘り付けてあり、当定位鏡４２３の中間部には光フィルタ４２４と結像装置４２２がある。当光フィルタ４２４は、当結像装置４２２の前に設置されている。当結像装置４２２は、イメージデータ処理システム４３０と電気的に接続している。当コントロールスイッチ４２６は、一つの赤外誘導スイッチであり、その筐体の下部に設置されている。筐体には、当指示ランプ４２５が設置されている。当コントロールスイッチ４２６は、それぞれ主動光源４２１、結像装置４２２、指示ランプ４２５と電源と連接している。当コントロールスイッチ４２６が触発起動されると、当主動光源４２１と結像装置４２２が稼動する。この際に、指示ランプ４２５は、赤灯点滅状態を呈する。当コントロールスイッチ４２６がオフされると、当主動光源４２１と結像装置４２２は稼動を中止し、この際に指示ランプ４２５は、グリーン状態を呈する。
【００５４】
先ず、主動光源４２１を採用して撮影された顔面４１０エリアの照射を行う。同時に、結像装置４２２を使用し、例えば、パソコンカメラ、産業カメラ、赤外専用カメラ等、顔面４１０に対して撮影を行い、相応のイメージを取得する。その後、キャッチしたイメージをイメージデータ処理システム４３０に伝送し、顔面イメージの識別処理を行う。
【００５５】
図４ａにおいて、本発明の顔面イメージ識別システムの実施方法を明示した。下記のステップを含む。
ステップＳ１００は、顔識別システム４２０をスタートする。
ステップＳ１１０は、人体が当顔識別システム４２０に近づき、赤外誘導スイッチ４２６を触発し、主動光源４２１を顔面エリアに照射させる。
ステップＳ１２０は、当結像装置４２２が主動光源４２１の照射エリアに伴い顔面を追跡して撮影を行う。
ステップＳ１３０は、当結像装置４２２が少なくとも１枚のイメージをキャッチし、イメージデータ処理システム４３０に伝送する（例えばパソコン、或いはデータプロセッサー）。
ステップＳ１４０は、データプロセッサー４３０が人間の目と／或いは顔面を当幅イメージ中から検索測定し、定位する。
ステップＳ１５０は、人間の目と／或いは顔面の測定定位が成功したか否かを判定する。成功の場合はステップＳ１６０を実行し、そうでなければステップＳ１３０を実行する。
ステップＳ１６０は、当幅イメージ中から顔面イメージを取る。
ステップＳ１７０は、顔面特徴の抽出を行う。
ステップＳ１８０は、顔面特徴データベース中の顔面イメージの特徴を特徴対比を行う。
ステップＳ１９０は、識別結果を取得する。
【００５６】
上記のステップにおいて、採用した主動光源と環境光源４２７が人顔部で生じた結像の総エネルギーは、２倍の環境光源が人顔部で生じた結像エネルギーより大きい。例えば、環境光の人顔部での光の強度が３０ルックス（ＬＵＸ）ならば、顔面イメージを撮影する際の主動光源の人顔部での光の強度は１２０  ＬＵＸであり、その総光の強度は環境光線の人顔部での光の強度の４倍である。
【００５７】
図４及び図４ａ中で、本発明は近赤外光源を利用し、撮影中に顔面を照射する。一般的に、本発明の当該主動赤外光源４２１は、主動近赤外輻射源から構成出来る。直流赤外光源、赤外光フラッシュライト等を含み、フラッシュライトの光の強度は遥かに環境光より大きい為、環境光の結像への影響を著しく低減可能である。可視光ライトも、類似効果に達成可能である。
【００５８】
しかし、人眼の赤外に対する感受が弱く、感受しない場合もあり、それ故、顔面イメージの撮影時に、赤外光源による人間への妨げが無い。赤外光源を採用し顔面を照射すると同時に、撮影設備（例えば、電子カメラ、デジカメ等）のレンズ上で相応の近赤外光濾過ガラス４２１を加えることが可能で、赤外光濾過ガラスで、更に環境光の影響を低減する。それ故、赤外光源が顔識別の主動照明光源とするには最適である。
【００５９】
本発明の具体な実施方式中に、上記のどの主動光源を採用して顔面に照射を行っても、  主動光源と結像装置間の相対的位置の固定を保持すべきであり、かつ、主動光源の投射方向は結像装置の動画撮影レンズ軸線と一つの鋭角になる。
【００６０】
図３を参照。顔面イメージの入力と識別の過程において、出来る限り顔面４１０の顔面平面と結像装置４２２との相対位置が変化しないとこを保持する。かつ、顔面４１０の顔面平面と結像装置４２２中の動画撮影レンズ軸線の方向と相互垂直を保持（即ち、顔面平面の法線ベクトルと動画撮影レンズ軸線の方向を平行にする）すべきである。こうして、当該顔面平面の法線ベクトルは、主動光源４２１の投射方向との夾角θは基本的に変わらない。この用に顔面に照明を行い、取得したイメージが最安定である。
【００６１】
赤外光源の使用時の赤外光源と可視光線の波長が異なる為、動画撮影レンズで赤外光濾過ガラスを加えての設置が可能であり、可視光線を抑制するために使用し、これで更に環境光の影響を低減する。本発明において、使用可能な赤外光源波長は７４０ｎｍ−１７００ｎｍの近赤外光源、或いは１７００ｎｍ−４０００ｎｍの中赤外光源の照明である。赤外光は可視光線ではなく、かつ、人間の目が赤外に対し微かに感覚或いは感覚しない為、赤外光源の人への影響は無い。赤外光源応用は、人が察しない時に行うことが可能である。並びに、赤外光源を利用し、完全な黒暗においても顔識別が可能である。
【００６２】
赤外光濾過ガラスを加え使用する際に、上記赤外光濾過ガラスはバンドパス型或いはロングバス型であることが可能である。例えば、８５０ｎｍ赤外発光ダイオードを採用し照明する際に、センター波長が８５０ｎｍであるバンドパス型赤外光濾過ガラスと一緒に使用し、８５０ｎｍの赤外光を通過させ、その他の波長の光線を分離し除去できる。或いは、波長が８５０ｎｍまでのロングバス赤外光フィルタと共に波長が８００ｎｍ以上の赤外光を通過させ、８００ｎｍ以下の光線を分離し除去できる。
【００６３】
図４と図４ｂで、本発明が採用するイメージデータ処理システムは、直接にパーソナルコンピューター、或いは嵌込式イメージデータプロセッサーの採用が可能である。（図４ｂを参照）
図４ｂで、識別システムを簡略化する為、各機能電気回路を１つの電気回路コントロール板に集積し、１筐体内に設置できる。当該電気回路コントロール板には赤外誘導スイッチ４２６、アナログ信号コンパレーター４２２３、シングルチップコンピューター４２２２、カメラ４２２（例えば、ＬｏｇｉＴｅｃｈ  Ｐｒｏ４０００）、コントロールリレー４２２１、主動光源４２１（赤外発光ダイオードマットリックス）と嵌込イメージ処理ソフトのデータプロセッサー４３０（例えば、ＭＣＳ−５１シリーズ）等が設置される。
【００６４】
図５ａと図５ｂで、識別效率と安定性の提供の為に、本発明は主動光源が人間の目のセンターで結像し高明点（図５ａ）を発生するという識別方法を利用して人間の目をテストし、更に顔面をテストする（図５ｂ）。主動光源は、赤外光である際に取得した顔面イメージの人間の目のセンターは、１つの高明点である。この様な特徴を利用し、撮影イメージを取得する際に、先ずイメージ中に現れた人間の目を、反映する高明点に測定を行うことが可能であり、上記高明点を見つける際に、その周辺エリアが顔面イメージエリアであると判断できる。或いは、人間の目と顔面イメージの幾何関係に基づき、ダブルとして現れた高明点を利用し、対応するモデルを参照する事で、的確で迅速にイメージ中の顔面エリアの定位が可能である。これは、困難であった顔面測定問題を遥かに簡単にした。
【００６５】
更に、図３を参照。主動光源４２１中の光源の投射方向が動画撮影レンズ軸線方向との夾角をθとし、環境光をＳ２とし、もし１つの主動光源Ｓ１を追加する場合は、前述の公式（１）は以下のようになる。
2007516525.tif 000022
【００６６】
式において、ｉ＝１、２、…、ｋである。
【００６７】
もし、主動光源Ｓ１の強度が環境光Ｓ２より遥かに大きい場合、即ち‖Ｓ１‖≫‖Ｓ２‖の場合は、公式（３）は下記のように近似表示できる。
2007516525.tif 000023
【００６８】
式において、ｉ＝１、２、…、ｋである。
【００６９】
もし、システム識別過程において、更に顔面と動画撮影装置の相対位置が変わらないことを制約する場合は、顔面表面の法線ベクトルが主動光源の投射方向との夾角は変わらない。公式（４）に基づき取得した顔面イメージは、ただ顔面自体の性質（即ち、表面反射率と表面法線ベクトル）と関係はあるが、環境光照条件とはほぼ無関係である。この様に採集した顔面イメージが最も安定で、最良のコンピューター識別効果の取得が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
図６と図７で、本発明の１種の応用実施例を明示した。即ち、１種の顔識別を実現できるドアセキュリティコントロールシステムである。
【００７１】
図６に示したように、門４００の上にコントロール装置４５０が設置され、主動光源の識別システム４２０を採用し取得した顔面情報を物体イメージ信号を通じてイメージデータプロセッサー４３０に伝送し、イメージデータプロセッサー４３０は取得したイメージ信号に基づき判断を行う。並びに、判断結果を門４００の上のコントロール装置４５０に送信し、当該コントロール装置４５０を通じて門を開くか否かをコントロールする。
【００７２】
図６と図７で、本発明には主動光源の識別システム４２０を採用し、カメラ上で８−１２個の８５０ｎｍ赤外発光ダイオードを主動光源４２１にし、並びにそれをカメラ４２２のレンズ前に置き、カメラレンズと同軸（この際、顔面平面方向は主動光源の投射方向と垂直にする場合は、夾角はゼロである）で、センター波長が８５０ｎｍのバンドパス赤外光濾過ガラス４２３と協力し、８５０ｎｍの赤外光を通過させ、その他の波長光線を分離し除去する。或いは、カットオフ波長が８００ｎｍであるロングパス赤外光フィルタと共に、波長が８００ｎｍ以上の赤外光を通過させ、８００ｎｍ以下の光線を分離し除去する。当該カメラを通して顔面４１０のイメージを採集し、イメージデータプロセッサー４３０に伝送して処理する。その後、主動光源を利用して人間の目の中心で高明点を発生し、簡単なイメージ処理技術を使用し、この２つの高明点を検出し、更に顔面の位置をテストする。最後に、測定した顔面の校正を行い、特徴を抜き出し、その後、特徴照合及び識別判決をする。イメージデータプロセッサー４３０は識別判決の結果に基づき、ドアセキュリティシステム開閉の操作をコントロールする。本実施例において、イメージデータプロセッサー４３０はデスクトップＰＣである。
【００７３】
図８、図８ａと図８ｂで、本発明のもう１種の応用実施例を明示した。即ち、顔識別システムを税関進出入境証明書類検査に応用することである。実際に応用中の識別率と安定性を高める為に、本発明は先ず当該識別システムの顔面イメージ採集を行うべきであり、図８ａが示したようである。主に、下記ステップを含む。
ステップＳ３００は、顔面イメージ採集をスタートする。
ステップＳ３１０は、人体が証明書類検査台５００に近づき（約５０ｃｍ）、手を出して窓口５０１へ関係証明書類５０２を提出し、赤外誘導スイッチに近づく（２０ｃｍより近く）と、顔面エリアへの主動光源照明（赤外ダイオードの光源）がスタートする。
ステップＳ３２０は、証明書類所有者が識別システム上の定位鏡を利用し頭部を移動し、頬の結像部位は鏡のセンターであることを保証し、光フィルタを帯びたカメラが当該主動光源の照らすエリア中の顔面の撮影を行う。
ステップＳ３３０は、カメラは少なくとも１枚のイメージをキャッチし、イメージデータプロセッサー（或いはパソコン）まで送信する。
ステップＳ３４０は、データプロセッサーは当該のイメージ中から人間の目センターの２つの高明点を検索する。
ステップＳ３５０は、人間の目の高明点をテストしたか否かを判断する。もしテストした場合は、引き続きステップＳ３６０を実行し、もししなかった場合は、ステップＳ３３０を実行する。
ステップＳ３６０は、当該イメージ中から顔面イメージエリアを取り、眼中の高明点を基準として顔面エリアを取る。
ステップＳ３７０は、更に顔面特徴を抜き出す。
ステップＳ３８０は、顔面特徴のデータベースに保存する。
図８ｂで、本発明は更に当該識別システムの顔面イメージの識別と処理過程を明示した。主に、下記ステップを含む。
ステップＳ２００は、顔面特徴の識別システムをスタートする。
ステップＳ２１０は、人体が証明書類検査台５００に近づき（約５０ｃｍ）、手を出し窓口５０１へ関係証明書類５０２を提出し、近赤外誘導スイッチに近づく（２０ｃｍより近く）と、顔面エリアへの主動光源照明（赤外ダイオードの光源）をスタートする。
ステップＳ２２０は、証明書類所有者人が識別システム上の定位鏡を利用し頭部を移動し、頬の結像部位が鏡の中心であることを保証し、光フィルタを帯びたカメラが当該主動光源照らすエリアの顔面の撮影を行う。
ステップＳ２３０は、カメラは少なくとも１枚のイメージをキャッチし、イメージデータプロセッサー（或いはパソコン）まで送信する。
ステップＳ２４０は、データプロセッサーは当該イメージ中から人間の目センターの２つの高明点をマッチングする。
ステップＳ２５０は、人間の目の高明点をテストしたか否かを判断する。もしテストした場合は、引き続きステップＳ２６０を実行し、もししなかった場合は、ステップＳ２３０を実行する。
ステップＳ２６０は、当該イメージ中から顔面イメージエリアを取り、眼中の高明点を基準とし顔面エリアを取る。
ステップＳ２７０は、更に顔面の特徴を抜き出すことである。
ステップＳ２８０は、顔面特徴のデータベース中の顔面イメージデータとの特徴対比を行う。  
ステップＳ２９０は、識別結果を取得することである。
【００７４】
イメージ採集過程は、実際の応用中にイメージ識別システムと共に使用することが可能である。区別は、主には顔面特徴データベース中で既に関連人間のイメージと関連人員情報が存在しているか否かを判断する必要があることであり、もし無い場合は、更に、初めての識別か否かを判断し、もしそうである場合は、関係イメージをデータベースに保存し、そうでない場合は、初歩的に、これは非法進／出入者と認定する。例えば、税関検査人員が通関人員のパスポート或いは身分証明書などの関連情報を更に身分情報システムで確認を行い、並びに人員情報を当該人員顔面特徴情報と関連リンクを作成し、この人間は初の通過が可能か否かを確認する。
【００７５】
図８が示した実施案において、鏡は１つのフィードバックイメージＬＣＤモニターとの取り換えが可能であり、人々は物体表示スクリーンを通して頭部位置を調整できる。例えば、デジタルカメラを結像装置の作成が可能であり、並びに、その表示スクリーンを使用する。
【００７６】
この他に、本発明は更に結像装置と主動光源の据付構成の調整が可能であり、雲台を帯びた結像装置を使用する場合は、主動光源の移動に伴い調整が可能である。同時に、移動動画撮影システムを利用し人体移動を追跡し、顔面イメージをキャッチし、主動光源を起動と駆動し顔面を照射する。例えば、人の身長と立っている位置が異なると頬の位置も必ず異なる。その為、結像装置と主動光源は、上下移動と左右オート移動の実現できる機構を採用し、より良い効果をもたらすことが可能である。
【００７７】
本発明を応用する際に環境光源を使用せず、完全な黒暗においての識別も可能である。
【００７８】
本発明は識別率が高く、効果が安定で、かつ、システムインタグレーション度が高く、製造コストが低く、各関連分野での応用の際に便利に操作できる。更に、オート化程度も高く、かつ、据付と修理も便利である。
【００７９】
最後に説明すべきなのは、以上の実施例が本発明の一部を記述するだけで、本発明の解説した技術案を制限するわけではない。したがって、本説明書は上記の各実施例を参照し、既に本発明の詳細な説明を行ったといっても、本分野の一般の技術人員が理解すべきことは、依然として本発明の修正或いは同等置換が可能である。全ての本発明の精神と範囲を離脱しない技術案及びその改善は、全て本発明の請求項範囲でカバーされるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】顔面イメージ識別の基本フローを示す図である。
【図２】顔面イメージ識別認証及びファイルへのリードインフローを示す図である。
【図３】本発明の主動光源の投射方向が動画撮影レンズ軸線方向に相対する角度を示す図である。
【図４】本発明を実現する顔面イメージ識別方法のシステムの構成を示す図である。
【図４ａ】図４中で上記方法の実施ステップのフロー図である。
【図４ｂ】図４中で上記システムのイメージデータプロセッサーの電気回路を示す図である。
【図５】本発明が主動光源結像を利用して人間の目の中心で高明点を発生させる様子を示す図である。
【図６】赤外主動光源を採用する結像装置である。
【図７】本発明の顔識別ドアセキュリティコントロールシステムである。
【図８】本発明の顔識別システムの進出入証明書類検査の面での応用である。
【図８ａ】図８の識別システムの顔面イメージの採集方法を示す図である。
【図８ｂ】図８の識別システムの顔面イメージの識別方法を示す図である。
【手続補正書】
【提出日】平成18年12月15日(2006.12.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】手続補正書
【補正対象項目名】手続補正３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【国際調査報告】
2007516525.tif 000024
2007516525.tif 000025
2007516525.tif 000026
2007516525.tif 000027