(57)【要約】【課題】本発明は、顔画像中の照明条件を評価する方法及び装置を提供する。【解決手段】かかる方法は、顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解し；顔画像中の所定領域を抽出し；所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算し；及び最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴に基づいて、顔画像中の照明条件を評価するステップを含む。【選択図】図１
2019075118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔画像中の照明条件を評価する方法であって、
前記顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解し；
前記顔画像中の所定領域を抽出し；
前記所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算し；及び
前記最大輝度特徴、前記最小輝度特徴、及び前記照明方向特徴に基づいて、前記顔画像中の照明条件を評価するステップを含む、方法。
【請求項２】
請求項1に記載の方法であって、
前記分解ステップは、
全変動TV（Total  Variation）モデル、対数全変動LTV（Logarithm  Total  Variation）モデル、及びSQI（Self  Quotient  Image）モデルのうちの１つを用いて、前記顔画像を初期照明特徴成分と初期顔特徴成分に分解して、前記照明特徴成分と前記顔特徴成分とすることを含む、方法。
【請求項３】
請求項1に記載の方法であって、
前記分解ステップは、
全変動TVモデル、対数全変動LTVモデル、及びSQIモデルのうちの１つを用いて、前記顔画像を初期照明特徴成分と初期顔特徴成分に分解し；
前記初期照明特徴成分に前記初期顔特徴成分の平均値をかけて、前記照明特徴成分を取得し；
前記初期顔特徴成分を前記初期顔特徴成分の平均値で割って、前記顔特徴成分を取得することを含む、方法。
【請求項４】
請求項1に記載の方法であって、
前記所定領域は、２つの目、鼻、及び口を覆う４つの領域を含む、方法。
【請求項５】
請求項1に記載の方法であって、
前記計算ステップは、
前記所定領域内の各領域中の平均照明特徴成分を計算し；
前記平均照明特徴成分のうちの最大値、最小値、及び平均値を、前記最大輝度特徴、前記最小輝度特徴、及び全体平均値として計算し；
前記平均照明特徴成分及び前記全体平均値に基づいて、前記所定領域内の隣接する領域のグレースケール偏差を計算し；及び
前記グレースケール偏差に基づいて、前記照明方向特徴を計算することを含む、方法。
【請求項６】
請求項1に記載の方法であって、
前記評価ステップは、
前記最大輝度特徴が低輝度閾値よりも小さい場合、低輝度条件と評価し；
前記最小輝度特徴が高輝度閾値よりも大きい場合、高輝度条件と評価し；及び
前記照明方向特徴の絶対値が照明方向閾値よりも大きい場合、側光条件と評価することを含む、方法。
【請求項７】
請求項1に記載の方法であって、
評価結果をユーザにフィードバックするステップをさらに含む、方法。
【請求項８】
請求項1に記載の方法であって、
前記照明条件が所定条件を満足しない顔画像を除去するステップをさらに含む、方法。
【請求項９】
請求項8に記載の方法であって、
前記所定条件は、輝度均一、直射光、又は乱反射を含む、方法。
【請求項１０】
顔画像中の照明条件を評価する装置であって、
前記顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解する分解手段；
前記顔画像中の所定領域を抽出する抽出手段；
前記所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算する計算手段；及び
前記最大輝度特徴、前記最小輝度特徴、及び前記照明方向特徴に基づいて、前記顔画像中の照明条件を評価する評価手段を含む、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術に関し、特に、顔画像中の照明条件（lighting  condition）を効率よく評価し得る方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報技術の進歩に伴い、顔認識に基づく応用が増えている。顔認識システムについて言えば、照明条件は、顔の検出、アラインメント、検証などのモジュールに大きく影響することがある。例えば、異なる照明条件、例えば、光源、照明方向、照明輝度の違いにより、顔認識に異なる程度の影響を与え得る。特に低輝度や高輝度、側光（サイドライト）条件は、顔認識システムのパフォーマンスにシビアなダメージを与えることができる。
【０００３】
上述のような問題を解決するために、サンプルの数を増やし、例えば、同じ人物から異なる照明条件下での多くの顔画像を取得することにより、異なる照明環境中での顔認識のロバストネスを向上させる技術が提案されている。しかし、このような方法は、データ量がかなり増え、データの収集がより難しくなるだけでなく、検証モジュールの収斂（収束）が難しいため、検証モジュールをトレーニングする困難さも増してしまう。また、関心のない照明成分（component）を除去することにより、顔画像をより規則的にする新しい照明正規化方法も開発されている。しかし、このような方法は、より多くの計算量を要するので、システムの即時性が低下してしまうと共に、関連モデルを、新しい照明正規化方法による顔画像の新しい特性に適応するために再びトレーニングする必要もある。
【０００４】
上述のような問題を解決するとともに、従来技術の欠点を回避し、照明条件が良くない顔画像の顔認識システムへの影響を簡単且つ有効に避けるために、顔画像中の照明条件を評価し、将評価結果をユーザにフィードバックし、又は、照明条件が理想でない顔画像を直接除去することができる。このようにして、顔認識システムの認識率を上げ、ユーザとのインタラクションにより、顔認識システムのユーザーフレンドリーを向上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】
【０００５】
本発明の目的は、顔画像中の照明条件を効率よく評価することができる方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の目的を達成するために、本発明の一側面によれば、顔画像中の照明条件を評価する方法が提供され、該方法は、顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解し；顔画像中の所定領域を抽出し；所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算し；及び、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴に基づいて、顔画像中の照明条件を評価することを含む。
【０００７】
本発明の他の側面によれば、顔画像中の照明条件を評価する装置が提供され、該装置は、顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解する分解手段；顔画像中の所定領域を抽出する抽出手段；所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算する計算手段；及び最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴に基づいて、顔画像中の照明条件を評価する評価手段を含む。
【０００８】
本発明の他の側面によれば、記憶媒体が提供される。前記記憶媒体には、マシン（コンピュータ）可読プログラムが含まれており、情報処理装置（コンピュータ）上で前記プログラムを行う時に、前記プログラムは、前記情報処理装置に、本発明の上述のような方法を実行させることができる。
【０００９】
また、本発明の他の側面によれば、コンピュータプログラムが提供される。前記プログラムには、マシン（コンピュータ）実行可能な指令が含まれており、情報処理装置（コンピュータ）上で前記指令を行う時に、前記指令は、前記情報処理装置に、本発明の上述のような方法を実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例による顔画像中の照明条件を評価する方法のフローチャートである。
【図２】グレースケール顔画像の一例を示す図である。
【図３】図2から分解された照明特徴成分を示す図である。
【図４】図2から分解された顔特徴成分を示す図である。
【図５】所定領域の一例を示す図である。
【図６】図1中のステップS3の処理プロセスを示す図である。
【図７】本発明の実施例による顔画像中の照明条件を評価する装置の構成図である。
【図８】本発明の実施例に用いられ得るコンピュータの構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための好適な実施例を詳しく説明する。なお、本発明の実施例では、評価ターゲットとしての照明条件は、主に、照明の量（quantity  of  illumination／light（照明量／光量とも言う））及び照明する方向（照明方向とも言う）を含む。
【００１２】
以下、図1をもとに、本発明の実施例による顔画像中の照明条件を評価する方法の処理フローを説明する。
【００１３】
図1は、本発明の実施例による顔画像中の照明条件を評価する方法のフローチャートである。図1に示すように、該方法は、次のようなステップを含み、即ち、顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解し（ステップS1）；顔画像中の所定領域を抽出し（ステップS2）；所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算し（ステップS3）；及び、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴に基づいて、顔画像中の照明条件を評価する（ステップS4）。
【００１４】
ステップS1では、顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解する。
【００１５】
入力画像がグレースケール画像の場合、直接、顔画像とすることができる。入力画像がカラー画像の場合、グレースケール画像に変換してから顔画像とする必要があり、例えば、RGB画像ならグレースケール画像に変換し、HSV画像ならVチャネル成分を抽出する。
【００１６】
顔画像中の各画素点の照明特徴成分は、該画素点の照明強度を表す。各画素点の「照明特徴成分」×（乗算）「反射率」は、該画素点のグレースケール値に等しい。照明特徴成分は、外部照明及び物体の陰影を反映する。
【００１７】
顔特徴成分が表すのは、顔画像中の顔に関する特徴であり、その中には、照明に関する特徴が一切含まれない。
【００１８】
顔画像は、照明特徴成分と顔特徴成分の２つの成分のみに分解する。言い換えると、この２つの成分は、完全な顔画像を構成する。
【００１９】
従来の全変動（TV／Total  Variation）モデル、対数全変動（LTV）モデル、及びSQI（Self  Quotient  Image／SQI）モデルのうちの１つのモデルを用いて、ステップS1の分解を実現することができる。
【００２０】
具体的には、上述のモデルのうちの１つを直接利用することで、顔画像を初期（initial）照明特徴成分と初期顔特徴成分に分解して、照明特徴成分と顔特徴成分とすることができる。
【００２１】
他の実施例では、TVモデル、LTVモデル、及びSQIモデルのうちの１つを用いて、顔画像を初期照明特徴成分と初期顔特徴成分にし、その後、「初期照明特徴成分」×「初期顔特徴成分の平均値」を照明特徴成分とし、また、「初期顔特徴成分」／（除算）「初期顔特徴成分の平均値」を顔特徴成分とすることができる。
【００２２】
「初期顔特徴成分」／「初期顔特徴成分の平均値」は、本質的には、顔特徴成分を正規化することである。上述のように、顔画像を２つの成分のみに分解し、その２つの成分は、完全な顔画像を構成する。よって、顔特徴成分正規化後、それ相応に、「初期照明特徴成分」×「初期顔特徴成分の平均値」で、照明特徴成分を得ることができる。このようにして、異なる顔画像を比較する時に、１つの成分としての顔特徴成分がすべて正規化され、これにより、もう１つの成分としての照明特徴成分がより良い比較可能性を有し、照明特徴成分の比較を行いやすい。
【００２３】
図2は、グレースケール顔画像の一例を示している。図3は、図2から分解された照明特徴成分を示している。図4は、図2から分解された顔特徴成分を示している。
【００２４】
ステップS2では、顔画像中の所定領域を抽出する。
【００２５】
顔認識システムの関心領域が顔画像全体でなく、目や鼻、口をコアとする中心領域であるため、前段（preceding  stage）としての照明条件の評価も、このような中心領域に集中する。
【００２６】
ステップS2中の所定領域は、目（２つ）、鼻、及び口を覆う（カバーする）４つの領域を含む。図5は、所定領域の一例を示している。なお、図5に示す４つの領域は、例示に過ぎずない。所定領域が目、鼻、及び口をカバーすることができれば良く、また、領域の個数が４つであることも、例示に過ぎない。上下左右で計４つの領域が存在する時に、後続の照明方向特徴の検出に有利である。何故なら、顔が平らであるとするため、隣接する領域の相違（差）を用いて照明方向を判断できるからである。
【００２７】
従来の画像処理方法及びCNNに基づく技術は、上述の所定領域を検出することができる。例えば、先ず、２つの目の２つの中心点及び口角を表す２つの特徴点を検出し、そして、この４つのポイント（特徴点）を用いて図5に示すような４つの領域を形成する。以下、所定領域内の照明特徴成分に基づいて、顔画像の照明条件を評価する。具体的には、図5に示す４つの所定領域を例として説明を行う。
【００２８】
ステップS3では、所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算。
【００２９】
図6は、ステップS3の詳しいプロセスを示している。
【００３０】
図6に示すように、ステップS61では、所定領域内の各領域中の平均照明特徴成分l1〜l4を計算する。
【００３１】
ステップS62では、上述の平均照明特徴成分l1〜l4のうちの最大値lmax、最小値lmin、及び平均値
（外1）
2019075118.tif 000003
を最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び全体の平均値（全体平均値とも言う）として計算する。
【００３２】
ステップS63では、上述の平均照明特徴成分l1〜l4及び全体平均値に基づいて、所定領域内の隣接領域のグレースケール偏差l’1〜l’4を計算する。
【００３３】
そして、次のような行列Aを形成することができる。
【数１】
2019075118.tif 000004
【００３４】
そのうち、
【数２】
2019075118.tif 000005
であり、i＝1，2，3，4である。
【００３５】
ステップS64では、グレースケール偏差l’1〜l’4に基づいて、照明方向特徴la、leを計算する。
【００３６】
平面の方程式（Plane  Equation）Ax＝0の場合、そのうち、x＝[a，b，c]であり、
【数３】
2019075118.tif 000006
を満足する必要がある。ｘの値を求めば、a、b、cの値を得ることができる。
【００３７】
【数４】
2019075118.tif 000007
とすれば、d＜0の場合、la＝a且つle＝-bであり、d＞0の場合、la＝-a且つle＝bである。
【００３８】
ステップS4では、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴に基づいて、顔画像中の照明条件を評価する。
【００３９】
評価の基準は、次の通りであり、即ち、
最大輝度特徴lmaxが低輝度閾値THlよりも小さい場合、低輝度条件と評価し；
最小輝度特徴lminが高輝度閾値THhよりも大きい場合、高輝度条件と評価し；及び
照明方向特徴laの絶対値及びleの絶対値のうちの少なくとも１つがその対応する照明方向閾値THa又はTHeよりも大きい場合、側光（サイドライト（side  light））条件と評価する。
【００４０】
閾値の例は、例えば、THl＝0.2、THh＝0.8、THa＝0.2、THe＝0.2である。
【００４１】
顔が円柱状であるとする場合、他の方法を用いて、グレースケール偏差に基づいて、照明方向特徴を計算することもできる。なお、関連する計算は、当業者にとって既知である。
【００４２】
１つの実施例では、評価結果をユーザにフィードバックする。ユーザは、例えば、再び顔画像を撮影により取得することができる。
【００４３】
１つの実施例では、照明条件が所定条件を満足しない顔画像を除去する。所定条件は、輝度均一、直射光、又は乱反射を含む。高輝度条件、低輝度条件、及び側光条件と評価された顔画像は、すべて、所定条件を満足しない顔画像である。
【００４４】
以下、図7に基づいて、本発明の実施例による顔画像中の照明条件を評価する装置を説明する。
【００４５】
図7は、本発明の実施例における顔画像中の照明条件を評価する装置の構成図である。図7に示すように、本実施例による顔画像中の照明条件を評価する装置700は、分解手段71であって、顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解するように構成されるもの；抽出手段72であって、顔画像中の所定領域を抽出するように構成されるもの；計算手段73であって、所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算するように構成されるもの；及び評価手段74であって、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴に基づいて、顔画像中の照明条件を評価するように構成させるものを含む。
【００４６】
１つの実施例では、分解手段71は、さらに、全変動TVモデル、対数全変動LTVモデル、及びSQIモデルのうちの１つを用いて、顔画像を初期照明特徴成分と初期顔特徴成分に分解して、前記照明特徴成分と前記顔特徴成分とするように構成される。
【００４７】
１つの実施例では、分解手段71は、さらに、TVモデル、LTVモデル、及びSQIモデルのうちの１つを用いて、顔画像を初期照明特徴成分と初期顔特徴成分に分解し；そして、「初期照明特徴成分」×「初期顔特徴成分の平均値」で前記照明特徴成分を取得し、また、「初期顔特徴成分」／「初期顔特徴成分の平均値」で前記顔特徴成分を取得するように構成される。
【００４８】
１つの実施例では、所定領域は、目（２つ）、鼻、及び口をカバーする４つの領域を含む。
【００４９】
１つの実施例では、計算手段73は、さらに、所定領域内の各領域中の平均照明特徴成分を計算し；これらの平均照明特徴成分のうちの最大値、最小値、及び平均値を、前記最大輝度特徴、前記最小輝度特徴、及び全体平均値として計算し；これらの平均照明特徴成分及び全体平均値に基づいて、所定領域内の隣接領域のグレースケール偏差を計算し；そして、グレースケール偏差に基づいて、照明方向特徴を計算するように構成される。
【００５０】
１つの実施例では、評価手段74は、さらに、最大輝度特徴が低輝度閾値よりも小さい場合、低輝度条件と評価し；最小輝度特徴が高輝度閾値よりも大きい場合、高輝度条件と評価し；及び、照明方向特徴の絶対値が照明方向閾値よりも大きい場合、側光条件と評価するように構成される。
【００５１】
１つの実施例では、装置700は、フィードバック手段であって、評価結果をユーザにフィードバックするように構成されるものをさらに含む。
【００５２】
１つの実施例では、装置700は、除去手段であって、照明条件が所定条件を満足しない顔画像を除去するように構成されるものをさらに含む。
【００５３】
１つの実施例では、所定条件は、輝度均一、直射光、又は乱反射を含む。
【００５４】
本実施例による装置700に含まれる各手段の処理は、上述の方法に含まれる各ステップの処理と同様であるので、便宜のため、ここでは、これらの処理の詳細な説明を省略する。
【００５５】
なお、上述の装置中の各手段は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はその組み合わせの方式で構成されても良い。構成に当たって使用可能な具体的な手段又は方法は、当業にとって既知であるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。ソフトウェア又はファームウェアにより実現される場合、記憶媒体又はネットワークから専用ハードウェア構造を有するコンピュータ（例えば、図8に示す汎用コンピュータ800）に該ソフトウェアを構成するプログラムをインストールし、該コンピュータは、各種のプログラムがインストールされている時に、上述のような各種の機能を実行することができる。
【００５６】
図8は、本発明の実施例に用いられ得るコンピュータ800の構成図である。
【００５７】
図8では、中央処理装置（CPU）801は、ROM  802に記憶されているプログラム、又は、記憶部808からRAM  803にロードされているプログラムに基づいて、各種の処理を行う。RAM  803には、必要に応じて、CPU  801が各種の処理を実行する時に必要なデータを記憶しても良い。なお、CPU  801、ROM  802及びRAM  803は、バス804を経由して接続される。入力／出力インターフェース805も、バス804に接続される。
【００５８】
また、次のような部品は、入力／出力インターフェース805に接続され、即ち、入力部806（キーボード、マウスなどを含む）、出力部807（表示器、例えば、CRT、LCDなど、及びスピーカーなどを含む）、記憶部808（ハードディスクなどを含む）、及び通信部809（ネットワーク・インターフェース・カード、例えば、LANカード、モデムなどを含む）というような部品である。通信部809は、ネットワーク、例えば、インターネットを経由して通信処理を行う。なお、必要に応じて、ドライブ810を入力／出力インターフェース805に接続させても良い。取り外し可能な媒体811、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶器などは、必要に応じて、ドライブ810にセットされ、その中から読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じて記憶部808にインスタールされるようにさせることができる。
【００５９】
ソフトウェアにより上述の一連の処理を実現する場合、ネットワーク、例えば、インターネット、又は記憶媒体、例えば、取り外し可能な媒体811から、ソフトウェアを構成するプログラムをインストールすることができる。
【００６０】
なお、当業者が理解すべきは、このような記憶媒体は、図8に示すような取り外し可能な811に限定されない。取り外し可能な媒体811は、例えば、磁気ディスク（フロッピーディスク（登録商標）を含む）、ディスク（CD-ROM及びDVDを含む）、光磁気ディスク（MD（登録商標）を含む）、及び半導体記憶器を含む。或いは、記憶媒体は、ROM  802、記憶部分808中のハードディスクなどであっても良い。
【００６１】
本発明は、さらに、マシン可読指令コードを含むプログラムプロダクト（プログラム）に関する。指令コードは、マシン（例えば、コンピュータ）により読み出されて実行される時に、前述の実施例における方法を実行することができる。
【００６２】
それ相応に、前述のようなマシン可読取指令コードを含むプログラムプロダクトを記憶した記憶媒体も本発明の開示に含まれる。該記憶媒体は、フロッピーディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカードなどを含むが、これらに限定されない。
【００６３】
また、以上の実施例などに関し、さらに次のような付記を開示する。
【００６４】
（付記1）
顔画像中の照明条件を評価の方法であって、
顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解し；
顔画像中の所定領域を抽出し；
所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算し；及び
最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴に基づいて、顔画像中の照明条件を評価するステップを含む、方法。
【００６５】
（付記2）
付記1に記載の方法であって、
前記分解ステップは、
全変動TVモデル、対数全変動LTVモデル、及びSQIモデルのうちの１つを用いて、顔画像を初期照明特徴成分と初期顔特徴成分に分解して、前記照明特徴成分と前記顔特徴成分とすることを含む、方法。
【００６６】
（付記3）
付記1に記載の方法であって、
前記分解ステップは、
全変動TVモデル、対数全変動LTVモデル、及びSQIモデルのうちの１つを用いて、顔画像を初期照明特徴成分と初期顔特徴成分に分解し；
初期照明特徴成分に初期顔特徴成分の平均値をかけて、前記照明特徴成分を取得し；
初期顔特徴成分を初期顔特徴成分の平均値で割って、前記顔特徴成分を取得することを含む、方法。
【００６７】
（付記4）
付記1に記載の方法であって、
前記所定領域は、２つの目、鼻、及び口を覆う４つの領域を含む、方法。
【００６８】
（付記5）
付記1に記載の方法であって、
前記計算ステップは、
所定領域内の各領域中の平均照明特徴成分を計算し；
前記平均照明特徴成分のうちの最大値、最小値、及び平均値を、前記最大輝度特徴、前記最小輝度特徴、及び前記全体平均値として計算し；
前記平均照明特徴成分及び前記全体平均値に基づいて、所定領域内の隣接領域のグレースケール偏差を計算し；及び
前記グレースケール偏差に基づいて、照明方向特徴を計算することを含む、方法。
【００６９】
（付記6）
付記1に記載の方法であって、
前記評価ステップは、
最大輝度特徴が低輝度閾値よりも小さい場合、低輝度条件と評価し；
最小輝度特徴が高輝度閾値よりも大きい場合、高輝度条件と評価し；及び
照明方向特徴の絶対値が照明方向閾値よりも大きい場合、側光条件と評価することを含む、方法。
【００７０】
（付記7）
付記1に記載の方法であって、
評価結果をユーザにフィードバックするステップをさらに含む、方法。
【００７１】
（付記8）
付記1に記載の方法であって、
照明条件が所定条件を満足しない顔画像を除去するステップをさらに含む、方法。
【００７２】
（付記9）
付記8に記載の方法であって、
所定条件は、輝度均一、直射光、又は乱反射を含む、方法。
【００７３】
（付記10）
顔画像中の照明条件を評価する装置であって、
顔画像を照明特徴成分と顔特徴成分に分解する分解手段；
顔画像中の所定領域を抽出する抽出手段；
所定領域内の照明特徴成分に基づいて、最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴を計算する計算手段；及び
最大輝度特徴、最小輝度特徴、及び照明方向特徴に基づいて、顔画像中の照明条件を評価する評価手段を含む、装置。
【００７４】
（付記11）
付記10に記載の装置であって、
前記分解手段は、さらに、
全変動TVモデル、対数全変動LTVモデル、及びSQIモデルのうちの１つを用いて、顔画像分解を初期照明特徴成分と初期顔特徴成分に分解して、前記照明特徴成分と顔特徴成分とするように構成される、装置。
【００７５】
（付記12）
付記10に記載の装置であって、
前記分解手段は、さらに、
TVモデル、LTVモデル、及びSQIモデルのうちの１つを用いて、顔画像を初期照明特徴成分と初期顔特徴成分に分解し；
初期照明特徴成分に初期顔特徴成分の平均値をかけて、前記照明特徴成分を取得し；及び
初期顔特徴成分を初期顔特徴成分の平均値で割って、前記顔特徴成分を取得するように構成される、装置。
【００７６】
（付記13）
付記10に記載の装置であって、
前記所定領域は、２つの目、鼻、及び口を覆う４つの領域を含む、装置。
【００７７】
（付記14）
付記10に記載の装置であって、
前記計算手段は、さらに、
所定領域内の各領域中の平均照明特徴成分を計算し；
前記平均照明特徴成分のうちの最大値、最小値、及び平均値を、前記最大輝度特徴、前記最小輝度特徴、及び全体平均値として計算し；及び
前記平均照明特徴成分及び前記全体平均値に基づいて、前記所定領域内の隣接領域のグレースケール偏差を計算し；及び
前記グレースケール偏差に基づいて、照明方向特徴を計算するように構成される、装置。
【００７８】
（付記15）
付記10に記載の装置であって、
前記評価手段は、さらに、
最大輝度特徴が低輝度閾値よりも小さい場合、低輝度条件と評価し；
最小輝度特徴が高輝度閾値よりも大きい場合、高輝度条件と評価し；及び
照明方向特徴の絶対値が方向閾値よりも大きい場合、側光条件と評価するように構成される、装置。
【００７９】
（付記16）
付記10に記載の装置であって、
評価結果をユーザにフィードバックするフィードバック手段をさらに含む、装置。
【００８０】
（付記17）
付記10に記載の装置であって、
照明条件が所定条件を満足しない顔画像を除去する除去手段をさらに含む、装置。
【００８１】
（付記18）
付記17に記載の装置であって、
所定条件は、輝度均一、直射光、又は乱反射を含む、装置。
【００８２】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
【図１】
2019075118.tif 000008
【図２】
2019075118.tif 000009
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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