【事件の表示】
　特許第３２５６４７４号「色映像信号における皮膚のトーンを定める装置およびその方法、ならびに、皮膚領域を符号化する装置およびその方法」の請求項１ないし４、１０、１２ないし１５、２１に係る特許に対する特許異議の申立てについて、次のとおり決定する。
【結　論】
　訂正を認める。
　特許第３２５６４７４号の請求項１、２、９、１０に係る特許を維持する。
【理　由】
１．手続の経緯
　特許第３２５６４７４号に係る発明についての出願は、平成９年１０月８日（パリ条約による優先権主張１９９６年１０月８日、米国）の特許出願であって、平成１３年１１月３０日にその発明について特許の設定登録がなされ、その後、その特許請求の範囲における請求項１−４，１０，１２−１５，２１に係る発明について、異議申立人大木茂より特許異議の申立てがなされ、取消理由通知がなされ、その指定期間内である平成１５年４月２３日に特許異議意見書が提出され、更にその後、取消理由通知がなされ、その指定期間内である平成１６年５月１０日に訂正請求書及び特許異議意見書が提出されたものである。
　　
２．訂正の適否について
（１）訂正の内容
　平成１６年５月１０日付けの訂正請求書による訂正事項は、次の（ａ）〜（ｅ）に示されるとおりである。
　
（ａ）特許請求の範囲の請求項１と１２の「ロケータ」を「ソーベル式ロケータ」に訂正する。
（ｂ）特許請求の範囲の請求項１と１２の「信号エネルギー」を「皮膚領域に特徴的な信号エネルギー」に訂正する。
（ｃ）特許請求の範囲の請求項１と１２の「少なくとも１つの画素」を「画素」に訂正する。
（ｄ）特許請求の範囲の請求項２，３，１０，１３，１４及び２１を削除する。
（ｅ）請求項１１と２２の文頭に、「前記形状が目−鼻−口領域と関連した画素を含んでいるかを判断し、」を加える。
　
　（なお、上記（ｅ）の請求項１１については、訂正請求書では請求項１０と記載されているが、上記（ｄ）および添付の全文訂正明細書の記載からみて、明かな誤記と認められる。）
　
（２）訂正の目的の適否、新規事項の有無及び拡張・変更の存否
　上記訂正事項（ａ）及び（ｂ）は、願書に添付した明細書に記載された事項の範囲内において訂正するものであり、特許請求の範囲の減縮に該当し、新規事項の追加に該当しない。
　上記訂正事項（ｃ）は、願書に添付した明細書に記載された事項の範囲内において訂正するものであり、明りょうでない記載の釈明に該当し新規事項の追加に該当しない。
　上記訂正事項（ｄ）は、特許請求の範囲の請求項２，３，１０，１３，１４及び２１を削除するものであり、特許請求の範囲の減縮に該当し、新規事項の追加に該当しない。
　上記訂正事項（ｅ）は、願書に添付した明細書に記載された事項の範囲内において訂正するものであり、特許請求の範囲の減縮に該当し、新規事項の追加に該当しない。
　そして、上記訂正は、実質上特許請求の範囲を拡張し、変更するものでもない。
　
（３）独立特許要件
　上記請求項１１及び２２に係る訂正は、特許異議の申立てがされていない請求項についての訂正であって、特許請求の範囲の減縮を目的としたものに該当するから、訂正明細書の請求項８（訂正前の明細書の請求項１１に対応）及び１６（訂正前の明細書の請求項２２に対応）に係る発明の独立特許要件について検討する。
　訂正明細書の請求項８及び１６に係る発明は、訂正明細書の特許請求の範囲の請求項８及び１６に記載された事項により特定されたとおりのものであって（上記（１）訂正の内容の（ｅ）参照。）、訂正明細書の請求項８は、訂正明細書の請求項１（訂正前の明細書の請求項１に対応）に係る発明を特定する事項をすべて含み、また、訂正明細書の請求項１６は、訂正明細書の請求項９（訂正前の請求項１２に対応）に係る発明を特定する事項をすべて含むものである。
　そして、訂正明細書の請求項１及び９に係る発明が、下記「６．１」及び「６．２」のように、申立人の提出した全刊行物に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明できたものと認めることができないので、同様の理由により、訂正明細書の請求項８及び１６に係る発明は、申立人が提出した全刊行物に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明できたものと認めることができない。
　したがって、訂正明細書の請求項８及び１６に係る発明は、出願の際、独立して特許を受けることができるものである。
　また、引用している請求項が訂正されることによって、結果として訂正したこととなる請求項３ないし７（特許時の請求項５ないし９に対応）、並びに１１ないし１５（特許時の請求項１６ないし２０に対応）に係る発明についも同様である。
　
（４）以上のとおりであるから、上記訂正は、特許法第１２０条の４第２項及び同条第３項において準用する特許法第１２６条第２項から第４項までの規定に適合するので、当該訂正を認める。
　
３．特許異議の申立てについて
　異議申立人大木茂は、証拠として
甲第１号証（特開平８−　６３５９７号公報）
甲第２号証（特開平７−３１１８３３号公報）
甲第３号証（特開平５−１９７７９３号公報）
を提出し、本件請求項１−４，１０，１２−１５，２１に係る発明は、甲第１号証〜甲第３号証に記載された発明に基いて当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないものであり、したがって、本件請求項１−４，１０，１２−１５，２１に係る発明の特許を取消すべき旨主張している。
　　
４．本件発明
　平成１６年５月１０日付けで提出された訂正明細書は、訂正前の明細書の特許請求の範囲の請求項２，３，１０、１３，１４，及び２１を削除し、残った全請求項に対して新たに連続な項番号を付すものであり、この項番号の付け替えに伴い、訂正前の明細書の請求項１−４，１０，１２−１５，２１の項番号は、次の対応表のとおりになった。
　
　前請求項の番号　　訂正後の請求項の番号
　　　　　１　　　　　　　　　１
　　　　　２　　　　　　削除により対応番号なし
　　　　　３　　　　　　削除により対応番号なし
　　　　　４　　　　　　　　　２
　　　　１０　　　　　　削除により対応番号なし
　　　　１２　　　　　　　　　９
　　　　１３　　　　　　削除により対応番号なし
　　　　１４　　　　　　削除により対応番号なし
　　　　１５　　　　　　　　１０
　　　　２１　　　　　　削除により対応番号なし
　
　したがって、特許異議申立の対象となっている請求項に係る発明、すなわち訂正前の特許請求の範囲の請求項１−４，１０，１２−１５，２１に係る発明は、平成１６年５月１０日付けで提出された訂正明細書の特許請求の範囲の請求項１，２，９，１０に係る発明となったが、その特許請求の範囲の請求項１，２，９，１０に記載された発明は、次のとおりのものである。
　
【請求項１】色映像信号の少なくとも一部分から所定の形状を有する対象を認識するソーベル式ロケーターと、
　解析される画素が皮膚領域を示す所定の範囲内に皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有しているかを判断するために、前記所定の形状を有する、認識された前記対象の少なくとも１つから、画素を解析する検出器と、
　を有することを特徴とする色映像信号における皮膚のトーンを定める装置。
　
【請求項２】前記所定の形状は、楕円形であることを特徴とする請求項１の装置。
　
【請求項９】色映像信号の少なくとも一部分から所定の形状を有する対象をソーベル式ロケーターにより認識するステップと、
　解析される画素が皮膚領域を示す所定の範囲内に皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有しているかを判断するために、前記所定の形状を有する、認識された前記対象の少なくとも１つから、画素を解析するステップと、
　を有することを特徴とする色映像信号における皮膚のトーンを定める方法。
　
【請求項１０】前記所定の形状は、楕円形であることを特徴とする請求項９の方法。
　
５．引用刊行物記載の発明
（１）当審で通知した取消理由に引用した刊行物１（特開平８−６３５９７号公報）（甲第１号証）には、次のような発明が記載されている。
　「ネガフィルムやポジフィルム等のカラー原画像において、先ず複数の顔の形状をしたテンプレートと前記原画像とのマッチング度を計算し、人の顔の形状に相当する顔候補領域を決定し、次に該顔候補領域内における、色相、明度及び空間周波数応答を表す特徴量から真の顔領域を決定する顔抽出方法。」
　
（２）当審で通知した取消理由に引用した刊行物２（特開平７−３１１８３３号公報）（甲第２号証）には、次のような発明が記載されている。
　「人物の顔が撮影されている画像に対して、先ず一次微分と二次微分演算を実行することにより明るさが明から暗に変化する点と、暗から明に変化する点で挟まれる領域を検出し、次に該領域内において、その輝度特性が人の目に近い特性を有する領域検出しこれを目候補領域とし、また人の口に近い特性を有する領域を検出しこれを口候補領域として取り出し、その任意の組み合わせから人の顔らしい配置をなす組み合わせを求め、それを顔候補領域とする人物の顔の検出方法。」
　
（３）当審で通知した取消理由に引用した刊行物３（特開平５−１９７７９３号公報）（甲第３号証）には、次のような発明が記載されている。
　「顔画像に対しエッジ抽出部によりエッジ抽出を行い、該エッジ処理された画像に対して二値化部により顔部品の候補毎に二値化処理を行い、該顔部品の候補毎に二値化された画像と顔の特定部の形状を記憶した形状データベース部内の各データとの間において一致度を算出し、得られた一致度から顔の特徴点を抽出する顔画像特徴点抽出方法。」
　
６．対比・判断
（６．１）請求項１に係る発明と刊行物１〜３に記載された発明とを対比すると、
　刊行物１〜３に記載された発明はいずれも、請求項１に記載された発明を特定する事項の一部である
　「所定の形状を有する対像を認識するソーベル式ロケータ」、および
　「解析される画素が皮膚領域を示す所定の範囲内に皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有しているかを判断するために、前記所定の形状を有する、認識された前記対象の少なくとも１つから、画素を解析する検出器」
について開示しない。
　そして、請求項１に係る発明は、上記発明を特定する事項を有することにより、明細書記載の皮膚の色を同じくしないすべての人に対して皮膚の色によらずに皮膚領域のエネルギー分布を解析することにより皮膚領域の検出ができるという効果を奏するものであるから、請求項１に係る発明は、刊行物１〜３に記載された発明であるとも、刊行物１〜３に記載された発明に基いて当業者が容易に発明をすることができた発明であるともいえない。
　
（６．２）請求項９に係る発明と刊行物１〜３に記載された発明とを対比すると、
　刊行物１〜３に記載された発明はいずれも、請求項９に記載された発明を特定する事項の一部である
　「所定の形状を有する対像を認識するソーベル式ロケータにより認識するステップ」、および
　「解析される画素が皮膚領域を示す所定の範囲内に皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有しているかを判断するために、前記所定の形状を有する、認識された前記対象の少なくとも１つから、画素を解析するステップ」
について開示しない。
　そして、請求項９に係る発明は、上記発明を特定する事項を有することにより、明細書記載の皮膚の色を同じくしないすべての人に対して皮膚の色によらずに皮膚領域のエネルギー分布を解析することにより皮膚領域の検出ができるという効果を奏するものであるから、請求項９に係る発明は、刊行物１〜３に記載された発明であるとも、刊行物１〜３に記載された発明に基いて当業者が容易に発明をすることができた発明であるともいえない。
　
（６．３）請求項２及び１０に係る発明と刊行物１〜３に記載された発明とを対比すると、
　請求項２に係る発明は請求項１を引用するものであり、また、請求項１０に係る発明は請求項９を引用するものであるから、先の項「６．１」及び項「６．２」で述べたと同じ理由により、請求項２に係る発明と請求項１０に係る発明とは、刊行物１〜３に記載された発明であるとも、刊行物１〜３に記載された発明に基いて当業者が容易に発明をすることができた発明であるともいえない。
　
７．むすび
　以上のとおりであるから、特許異議申立の理由及び証拠によっては、本件請求項１，２，９，１０に係る発明の特許を取り消すことができない。
　また、他に本件請求項１，２，９，１０に係る発明の特許を取り消すべき理由を発見しない。
　
　よって、結論のとおり決定する。
【異議決定日】
平成１６年５月２７日（２００４．５．２７）
【訂正の要旨】
審決（決定）の【理由】欄参照。
（５４）【発明の名称】
色映像信号における皮膚のトーンを定める装置およびその方法、ならびに、皮膚領域を符号化する装置およびその方法
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】　色映像信号の少なくとも一部分から所定の形状を有する対象を認識する
ソーベル式
皮膚領域に特徴的な
画素
　【請求項２】　前記所定の形状は、楕円形であることを特徴とする請求項
１
　【請求項３】　前記解析される画素は前記皮膚領域を示す輝度パラメーターを有し、前記輝度パラメータは前記解析される画素についての交流（ＡＣ）信号エネルギー成分を含むことを特徴とする請求項１の装置。
　【請求項４】　前記検出器が、前記解析される画素の少なくとも１つの色パラメーターを定めるために、前記解析される画素をさらにサンプリングすることを特徴とする請求項１の装置。
　【請求項５】　前記少なくとも１つの色パラメーターは、クロミナンスパラメーターであることを特徴とする請求項
４
　【請求項６】　前記検出器が、さらに比較器を有し、
　この比較器は、前記解析される画素についての前記少なくとも１つの色パラメーターと同一となっている、未解析の画素における複数の色パラメーターを認識するために、前記解析される画素について定められた前記少なくとも１つの色パラメーターを、前記色映像信号についての未解析の画素における該複数の色パラメーターと比較することを特徴とする請求項
４
　【請求項７】　前記解析される画素についての前記少なくとも１つの色パラメーターの位置を基に、符号器が符号セグメントを生成することを特徴とする請求項
４
　【請求項８】　
前記形状が目−鼻−口領域と関連した画素を含んでいるかを判断し、
１
　【請求項９】　色映像信号の少なくとも一部分から所定の形状を有する対象を
ソーベル式ロケーターにより
皮膚領域に特徴的な
画素
　【請求項１０】　前記所定の形状は、楕円形であることを特徴とする請求項
９
　【請求項１１】　前記解析される画素は前記皮膚領域を示す輝度パラメーターを有し、前記輝度パラメーターは前記解析される画素についての交流（ＡＣ）信号エネルギー成分を含むことを特徴とする請求項
９
　【請求項１２】　画素の少なくとも１つの色パラメーターを定めるために、前記解析される画素をサンプリングするステップをさらに有することを特徴とする請求項
９
　【請求項１３】　前記少なくとも１つの色パラメーターは、クロミナンスパラメーターであることを特徴とする請求項
１２
　【請求項１４】　前記解析される画素についての前記少なくとも１つの色パラメーターと同一となっている、未解析の画素における複数の色パラメーターを認識するために、前記解析される画素について定められた前記少なくとも１つの色パラメーターを、前記色映像信号についての未解析の画素における該複数の色パラメーターと比較するステップをさらに有することを特徴とする請求項
１２
　【請求項１５】　前記解析される画素についての前記少なくとも１つの色パラメーターの位置を基に、符号セグメントを生成するステップをさらに有することを特徴とする請求項
１３
　【請求項１６】　
前記形状が目−鼻−口領域と関連した画素を含んでいるかを判断し、
９
　【請求項１７】　所定の形状を有する対象を認識するために色映像信号の少なくとも一部分を解析する形状ロケーターと、
　解析した画素が皮膚領域を示す信号エネルギーについての所定の範囲内に信号エネルギーを有する輝度パラメーターを有しているかを判断するために、前記所定の形状を有する、認識された前記対象の少なくとも１つから、少なくとも１つの画素を解析するトーン検出器と、
　前記少なくとも１つの認識された対象が皮膚領域を示す信号エネルギーを有する輝度パラメーターを有していると判断された表示を受信し、該前記受信に応じて、前記少なくとも１つの認識された対象をより高いビット数で符号化するために映像符号器を制御する映像コントローラーと、
を有することを特徴とする、入力色映像信号において皮膚領域を定め、皮膚領域であると決定された領域をより高いビット数で符号化する装置。
　【請求項１８】　前記色映像信号の少なくとも一部分はフレームを有し、前記形状ロケーターは前記フレーム内の所定の形状を有するすべての対象を認識することを特徴とする請求項
１７
　【請求項１９】　前記少なくとも１つの画素の色をテストする色サンプリングプロセッサーを有することを特徴とする請求項
１８
　【請求項２０】　前記トーン検出器は非皮膚領域の判断も動作可能であり、前記映像コントローラーは前記色サンプリングプロセッサーによるテストから前記非皮膚領域を除去することを特徴とする請求項
１９
　【請求項２１】　前記信号エネルギーは前記輝度パラメーターの二乗の和であることを特徴とする請求項
１７
　【請求項２２】　前記解析される対象のすべての画素は、前記解析される対象に対する皮膚のトーンの値についての範囲を決定するためにサンプリングされることを特徴とする請求項
１７
　【請求項２３】　前記皮膚のトーンの値についての範囲は、同じ皮膚のトーンの値を有する他の領域を認識するために映像イメージに含まれたすべてのトーンと比較されることを特徴とする請求項
２２
　【請求項２４】　所定の形状を有する対象を認識するために色映像信号の少なくとも一部分を解析する第１解析ステップと、
　解析される画素が皮膚領域を示す信号エネルギーについての所定の範囲内に信号エネルギーを有する輝度パラメーターを有しているかを判断するために、前記所定の形状を有する、認識された前記対象の少なくとも１つから、少なくとも１つの画素を解析する第２解析ステップと、
　前記少なくとも１つの認識された対象がより高いビット数で符号化されるように映像符号器を制御するために、前記少なくとも１つの認識された対象が皮膚領域を示す信号エネルギーを有する輝度パラメーターを有していると判断された表示を利用するステップと、
を有することを特徴とする、入力色映像信号において皮膚領域を定め、皮膚領域であると決定された領域をより高いビット数で符号化する方法。
　【請求項２５】　前記色映像信号の少なくとも一部分はフレームを有し、
　前記第１解析ステップは、
　前記フレーム内の所定の形状を有するすべての対象を認識するステップを有することを特徴とする請求項
２４
　【請求項２６】　前記少なくとも１つの画素の色をテストするステップをさらに有することを特徴とする請求項
２５
　【請求項２７】　非皮膚領域を決定するステップと、
　色テストから前記非皮膚領域を除去するステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項
２６
　【請求項２８】　前記信号エネルギーは前記輝度パラメーターの二乗の和であることを特徴とする請求項
２４
　【請求項２９】　前記解析される対象のすべての画素は、前記解析される対象に対する皮膚のトーンの値についての範囲を決定するためにサンプリングされることを特徴とする請求項
２４
　【請求項３０】　同じ皮膚のトーンの値を有する他の領域を認識するために、前記皮膚のトーンの値についての範囲を映像イメージに含まれたすべてのトーンと比較するステップをさらに有することを特徴とする請求項
２４
　【請求項３１】　色映像信号の少なくとも一部分から所定の形状を有する対象を認識する手段と、
　解析される画素が皮膚領域を示す所定の範囲内に信号エネルギーを有しているかを判断するために、前記所定の形状を有する、認識された前記対象の少なくとも１つから、少なくとも１つの画素を解析する手段と、
　前記少なくとも１つの認識された対象が皮膚領域を示す信号エネルギーを有する輝度パラメーターを有していると判断された表示を受信し、該前記受信に応じて、前記少なくとも１つの認識された対象をより高いビット数で符号化するために、映像符号器を制御する手段と、を有することを特徴とする、入力色映像信号において皮膚領域を定め、皮膚領域であると決定された領域をより高いビット数で符号化する装置。
　【請求項３２】　前記色映像信号の少なくとも一部分はフレームを有し、前記認識する手段は、前記フレーム内の所定の形状を有するすべての対象を認識することを特徴とする請求項
３１
　【請求項３３】　前記少なくとも１つの画素の色をテストする手段をさらに有することを特徴とする請求項
３１
　【請求項３４】　前記解析する手段は、非皮膚領域の判断も可能であり、前記制御する手段は、前記テストする手段によるテストから前記非皮膚領域を除去することも可能であることを特徴とする請求項
３３
　【請求項３５】　前記信号エネルギーは、前記少なくとも１つの画素に対する前記輝度パラメーターの二乗の和であることを特徴とする請求項
３１
　【請求項３６】　前記解析される対象のすべての画素は、前記解析される対象に対する皮膚のトーンの値についての範囲を決定するためにサンプリングされることを特徴とする請求項
３１
　【請求項３７】　前記皮膚のトーンの値についての範囲は、同じ皮膚のトーンの値を有する他の領域を認識するために映像イメージに含まれたすべてのトーンと比較されることを特徴とする請求項
３６
【発明の詳細な説明】
　【０００１】
　【発明の属する技術分野】
　本発明は、映像を用いた電話会議システムといった、マルチメディアへの応用向けの低ビット速度通信システムに関するものである。より特定すると、映像における皮膚領域の認識を行う方法及び、システムに関するものである。
　【０００２】
　【従来の技術】
　フルカラー、フルモーションの画像の保存及び伝送への需要は増加しつつある。これらの画像は、映画やテレビの製作におけるようなエンターテイメント（娯楽）向けのみならず、技術的解析及び医療用画像といった解析及び診断業務にも用いられている。
　【０００３】
　これらの画像をデジタル形式で提供することには、幾つもの利点がある。例えば、デジタル画像は、画質の向上（強調）や操作がより行い易いのである。また、デジタル映像の場合、最小限の信号劣化で、何回にもわたって精緻に再生がなされることが可能である。
　【０００４】
　一方、デジタル映像は、保存に相当量のメモリ容量を必要とし、同様に、伝送に高バンド幅（高帯域幅）のチャネルを必要とする。例えば、２５６段階のグレーレベル（濃度レベル）を有する、５１２×５１２画素のグレースケール（無彩色スケール）での単一の画像は、その保存に２５６，０００バイト以上を必要とする。フルカラーの画像では、ほぼ８００，０００バイトを必要とする。動きが自然に見えるには、毎秒少なくとも３０回は画像が更新されることを要する。
　【０００５】
　従って、動きが自然に見える、フルカラーの動画像向けの伝送チャネルは、毎秒およそ１９０メガビット提供するものでなくてはならない。しかしながら、テレビ電話、ビデオオンディマンド用セットトップボックス、映像による電話会議システムを含めた、今日のデジタル通信の応用例では、伝送チャネルにハンド幅（帯域幅）の限界があり、映像情報を伝送するのに利用可能なビット数は、毎秒１９０メガビット以下である。
　【０００６】
　その結果、デジタル映像信号を保存及び伝送するに必要とされる情報量を低減させるのに、例えば、離散コサイン変換（ｄｉｓｃｒｅｔｅ　ｃｏｓｉｎｅ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＤＣＴ）といった、幾つもの画像圧縮技術が用いられてきた。これらの技術は一般に、デジタル映像を伝送、記録、複製するために用いられたデータ量を低減させるべく、本来の画像に存する多量の冗長性を利用するものである。
　【０００７】
　例えば、伝送される画像が、晴天の空の画像であるとすれば、離散コサイン変換（ＤＣＴ）による画像データ情報は、多くのゼロデータ成分を有していることとなる。というのは、そのような画像で描写された対象（物）においては、変化がごく僅かか、あるいはほとんど存在していないからである。そこで、晴天の空の画像情報は、少数の非ゼロデータ成分のみを伝送することで圧縮されるのである。
　【０００８】
　離散コサイン変換（ＤＣＴ）のような画像圧縮技術に関連した、一つの問題点は、このような技術では、損失画像が生じるということである。というのは、ビット速度を低減させるため、部分的な画像情報のみが伝送されるからである。損失画像とは、復号された画像内容を元の画像内容と比較すると、描かれた対象（物）にひずみを含んでいる映像のことである。
　【０００９】
　映像による電話会議や電話による応用例のほとんどの場合、背景よりもむしろ人を含んでいる画像へ関心が向けられていることから、ひずみのない映像を伝送する能力が重要視されるのである。これは、見る者（ビューアー）は自らの注意を、例えば衣服や背景といったものに対する代わりに、映像シーケンスに含まれた、当該場面に存する人の顔、手、あるいはその他の皮膚領域といった特定の特徴（対象）へ向ける傾向があると考えられるからである。
　【００１０】
　幾つかの状況では、映像シーケンスに含まれた顔の特徴を極めてうまく表現するということは、その理解しやすさにとって優れたものとなるのである。例えば、読唇術に依存していることが考えられる聴力障害のあるビューアーの場合が、そのような例である。そのような応用例の場合、顔の領域についてひずみを受けたものを含んでいる、復号された映像シーケンスは、見る者（ビューアー）にとって困ったものとなりうる。
　【００１１】
　というのは。そのような画像シーケンスは、顔の特徴が過度に平滑化されて描かれている場合が多く、顔に人工的な特質を与えるのである。例えば、元の映像に見られる顔に存するしわのような、細かい顔の特徴は、圧縮され伝送された映像を復号したものにおいては消われている傾向があり、このようなことから、映像を見る際の障害となるのである。
　【００１２】
　伝送されている画像の皮膚領域におけるひずみを低減させる、幾つかの技術では、場面に存する人の顔、手、その他の皮膚領域を含む映像の内容についての、質に関する情報を抽出することに注目してきた。これは、より少ないデータ圧縮成分を用いて、そのような認識された領域を符号化するためである。従って、これらの認識された領域は、より大きな値のビット速度（ビット／秒）を用いて、符号化され、伝送される。そこで、当該映像が復号された際、そのような認識された領域が、ひずみを受けた特徴を含む程度は少なくなるわけである。
　【００１３】
　ある技術では、映像イメージのシーケンスを、対称な形状を求めてサーチ（検索）する。ここで、対称な形状とは、対称軸について同一のもの半分ずつに分割可能な形状として定義される。対称軸とは、対象（物）を等しい部分へと分割する線分のことである。対称な形状の例としては、正方形、円、楕円などがある。映像における対象（物）が、対称な形状を求めてサーチ（検索）される場合、映像に示された顔や頭の一部については認識可能である。対称に描かれた顔や頭は、典型的な場合、楕円の形状に近いものであり、目の間、鼻の中心を通って、口の中間を横切って縦方向に位置する、対称軸を有している。
　【００１４】
　半楕円のそれぞれは、対称である。というのは、それぞれ、一つの目、鼻の半分、口の半分を含んでいるからである。しかしながら、映像において対称的に描かれている顔及び頭のみが、認識可能であって、側面で（側面の輪郭で）みた際には（左側を向いた場合あるいは右側を向いた場合）、顔や頭の認識はできない。なぜなら、側面で（側面の輪郭で）みた顔や頭は、対称軸を含んでいないからである。場面に存する人の手やその他の皮膚領域についても、同様に対称なものではないし、また、対称をベースとした技術を用いては認識不可能である。
　【００１５】
　別の技術では、例えば楕円形、矩形、三角形といった、特定の幾何学的形状を求めて映像をサーチ（検索）するものがある。特定の幾何学的形状につき映像をサーチ（検索）することで、しばしば頭及び顔を探し出すことが可能となるが、それでもなお、場面に存する人の手やその他の皮膚領域を認識することはできない。というのは、そのような領域は、典型的な場合、特定された幾何学的形状で表されることがないからである。さらに、特定された幾何学的形状に近似するものでない、部分的に遮られたところのある顔及び頭も、同様に認識可能ではない。
　【００１６】
　さらに別の技術では、映像のシーケンスは、頭、顔、手を含む皮膚領域を認識するのに、色（色相）を用いてサーチ（検索）される。色（色相）をベースにした認識は、特定された皮膚のトーン（色調）の集合を用いて、適合する皮膚の色を有する対象（物）を求めて、映像シーケンスをサーチ（検索）することに依存している。色（色相）をベースにした認識は、ある場面について手、顔、その他の皮膚領域を認識するに有用である場合もある一方で、そのような領域の他の多くの場合、認識されることができない。
　【００１７】
　なぜなら、すべての人が、皮膚の同じトーンを有しているということはないからである。さらに、映像シーケンスの多くの皮膚領域における色の変化についてもまた、検出不可能であろう。その理由としては、適合する皮膚領域をサーチ（検索）するのに、特定された皮膚のトーンについての集合を用いるため、色をベースとした技術では、背景の照明あるいはシェーディングによる変化といった、対象（物）の色への予見不可能な変化を補償することができないことがある。
　【００１８】
　【発明が解決しようとする課題】
　このようなことから、場面に存する人の手、顔、及びその他の皮膚領域を認識する皮膚認識技術が、求められ続けているのである。
　【００１９】
　【課題を解決するための手段】
　本発明は、映像における皮膚領域を認識するための皮膚領域検出器に向けられたものであり、例示的な実施例では、映像符号化／復号化（Ｃｏｄｅｃ）装置の映像符号器（ビデオ・コーダ）と結びつけて用いられている。皮膚領域検出器は、映像シーケンスにおけるすべての対象（物）の形状を最初に解析し、皮膚領域を含んでいる可能性のある対象（物）の位置を割り出すことで、映像フレームにおける皮膚領域を認識する。皮膚領域を含んでいる可能性のある対象（物）はさらに解析され、そのような対象（物）の画素が、皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有しているかを判断する。
　【００２０】
　ここで用いられた信号エネルギーという語は、映像信号における、特定された画素グループについての輝度（明るさ）パラメーターの二乗の合計を示している。信号エネルギーは、２つの成分を含んでいる。即ち、直流（ＤＣ）信号エネルギーと交流（ＡＣ）信号エネルギーである。さらに、皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有する画素を伴った対象（物）についての色パラメーターが、サンプリング（標本化）され、対象（物）に対する皮膚のトーンの値についての範囲を決定する。そこで、解析された対象（物）についての皮膚のトーンの値で、このようにサンプリングされたものの範囲は、映像に含まれたすべてのトーンと比較される。
　【００２１】
　これは、皮膚のトーンの値で同一の値を有する他の領域を、当該映像シーケンスにおいて認識するようにするためである。皮膚領域に特徴的な信号エネルギーの判断及び形状解析を基に、対象（物）における皮膚領域の可能性のある部分を認識するのは有効であるといえる。というのは、皮膚のトーンの値についての範囲を判断するため、そのように認識された対象（物）の色サンプリングを続いて行うことで、対象（物）における色の変化を自動的に補償し、映像シーケンスの内容（コンテンツ）に関する皮膚検出は動的なものとなるからである。
　【００２２】
　ここでの例示的な具体例では、皮膚領域検出器は統合されているが、符号器、復号器、符号化コントローラーといったものを含む映像符号化／復号化（Ｃｏｄｅｃ）装置の他の構成要素部分とは独立して機能している。一つの実施例では、皮膚領域検出器は、入力映像信号と符号化コントローラーの間に挿入されており、映像の符号化に先だって、映像シーケンスにおける皮膚領域の位置に関連した入力を提供している。
　【００２３】
　本発明の一つの例においては、皮膚領域検出器は、形状ロケーター（形状位置決め器）とトーン検出器を含んでいる。形状ロケーター（形状位置決め器）は、入力映像シーケンスを解析し、映像フレームにおけるすべての対象（物）のエッジ（端部）を認識し、そのようなエッジが、皮膚領域を含んでいる可能性のある形状の輪郭に近似しているかを判断する。形状ロケーター（形状位置決め器）は、皮膚領域を含んでいる可能性のある、ある形状を認識するようにうまくプログラムされている。例えば、人の顔はおおよそ楕円の形状を有していることから、形状ロケーター（形状位置決め器）は、映像信号において楕円形状をした対象（物）をサーチ（検索）するようプログラムされている。
　【００２４】
　映像フレーム全体は、あまりに大きすぎるため、全体にわたって解析することはできないため、入力映像シーケンスの映像フレームは、最初に幾つかの画像領域に区切られている方が有利である。各画像領域についてはさらに、隣接する画素に対する、画素強度の大きさにおける変化を元に、対象（物）のエッジが決定される。各画像領域において、隣接する画素に対する画素強度の大きさにおける変化が、特定された大きさよりも大きい場合には、そのような画像領域の位置は、対象（物）のエッジあるいはエッジの一部を含むものとして認識されるのである。
　【００２５】
　その後、認識されたエッジあるいは認識されたエッジの一部は、さらに解析され、対象（物）の輪郭を表している、そのようなエッジが、皮膚領域を含んでいる可能性のある形状に近似しているのかを判断する。皮膚領域は、大抵の場合、人間の形状のより滑らかな曲線（例えば、首筋やあご先の曲線）により画定されていることから、角張った境界は、典型的な場合、皮膚領域を示しているものではない。
　【００２６】
　従って、より滑らかな人間の形状と関連している輪郭は、大抵、皮膚領域を含んでいる可能性のあるものとして選択される。例えば、楕円形は、人の顔や頭の形状に近似していることから、楕円形に近似している対象（物）の輪郭を認識するのに、映像シーケンスの解析を行うことで、当該映像シーケンスにおいて皮膚領域を含んでいる可能性のある位置をうまく決定することとなる。また、映像による会議の場合、典型的には、少なくとも任意の人間がカメラに面していることから、誰かが部屋に在室しているとすれば、楕円形状が認識される可能性がある。
　【００２７】
　皮膚領域を含んでいる可能性のある対象（物）について、一旦、形状ロケーター（形状位置決め器）により位置が突き止められると、トーン検出器は、位置が定められた対象（物）の画素を検証し、そのような画素が皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有しているかを判断する。さらに、そのような認識された対象（物）について、皮膚のトーンについての範囲をサンプリングし、サンプリングされた皮膚のトーンについての範囲をフレーム全体におけるトーンと比較し、適合する皮膚のトーンをすべて決定する。本実施例においては、輝度パラメーターの信号エネルギー成分（ＤＣ及びＡＣエネルギーなる構成要素）は、離散コサイン変換（ＤＣＴ）技術を用いてうまく決定される。
　【００２８】
　本発明の技術では、皮膚領域を含んでいる可能性があるものとして認識された対象（物）における、特定された画素グループについての信号エネルギーの離散コサイン変換（ＤＣＴ）が演算される。その後、各画素のＡＣエネルギーによる成分は、当該離散コサイン変換（ＤＣＴ）から、各画素のＤＣエネルギーによる成分を引く（減ずる）ことで決定される。
　【００２９】
　各画素についてのＡＣエネルギーによる成分の値を元に、当該画素が、皮膚領域に特徴的なＡＣ信号エネルギーを有しているかについての判断がなされる。検証された画素についてのＡＣ信号エネルギーが、特定された値よりも小さい場合には、典型的には、そのような画素は皮膚に関する画素として認識される。その後、トーン検出器は、そのような認識された画素の色パラメーターをサンプリングして、対象（物）の領域内に含まれる、皮膚のトーンを示している色パラメーターの範囲を決定する。
　【００３０】
　トーン検出器によりサンプリングされた色パラメーターは、有利なことに、クロミナンスパラメーターＣｒ、Ｃｂとなっている。ここで用いられているクロミナンスパラメーターという語は、映像信号についての色差の値を示しており、ここで、Ｃｒとは、赤色の成分と映像信号の輝度パラメーター（Ｙ）との間の差として定義され、Ｃｂとは、青色の成分と映像信号の輝度パラメーター（Ｙ）との間の差として定義される。続いて、トーン検出器は、サンプリングされた対象（物）から認識された皮膚のトーンの値についての範囲を映像フレームの残りについての色パラメーターと比較して、他の皮膚領域を認識する。
　【００３１】
　その後、本発明の皮膚領域検出器は、映像シーケンスの次のフレームを解析して、皮膚のトーンの値についての範囲を決定し、次の映像フレームにおける皮膚領域を認識する。皮膚領域検出器は、選択的には、映像シーケンスの一つのフレームで認識された、皮膚のトーンの値についての範囲を用いて、映像シーケンスの次のフレームにおける皮膚領域を認識することも行う。
　【００３２】
　皮膚領域検出器は、選択的には、人の顔あるいは頭の形状に近似する対象（物）を解析するのに、目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域検出器を含んで、目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域の位置を決定する。一実施例では、ＥＮＭ検出器は、形状ロケーター（形状位置決め器）とトーン検出器の間に挿入され、ＥＮＭ領域の位置を認識し、そのような領域をトーン検出器による解析のベースとして用いる。目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域検出器は、対称性をベースとした方法を利用して、人の顔あるいは頭の形状に近似している対象（物）内に位置したＥＮＭ領域を認識するものである。目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域が認識されるのは有効であるといえる。
　【００３３】
　というのは、顔のそのような領域は、例えば、目の色についてのパラメーター、眉毛の色のパラメーター、唇の色のパラメーター、及び髪の色のパラメーターといった、皮膚のトーンについてのパラメーターより他の色パラメーターはもちろん、皮膚の色についてのパラメーターも含んでいるからである。また、目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域の認識は、演算上の複雑さを低減させるものである。なぜなら、皮膚のトーンについてのパラメーターは、認識された対象（物）の僅かな領域からサンプリングされるからである。
　【００３４】
　【発明の実施の形態】
　図１は、本発明の例示的な応用例を示しており、ここで、皮膚領域検出器１２は、例えば、映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０といった、映像符号化／復号化システムと結びつけて用いられている。映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０のような映像符号化／復号化システムは、主として、画像圧縮技術をベースとして映像シーケンスの符号化及び復号化を行う、電話会議に関連する産業において利用されている。
　【００３５】
　映像シーケンスの符号化及び復号化にとって有用な、画像圧縮技術の例としては、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｈ．２６３（「狭帯域通信チャネル用映像符号化」）において記述された、離散コサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏｓｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＣＴ）による方法がある。もちろん、本発明は、映像符号器／復号器（ｃｏｄｅｃ、コーデック）より他の、例えば、映画編集装置といった映像システムについても有用であることは理解されるべきである。実際、本発明は、デジタルカラー映像信号が入力である任意の装置において利用に供されるべく応用可能である。
　【００３６】
　本発明の一実施例は、図１に例示されている。これは、映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０内に配置された、皮膚領域検出器１２（点線で囲まれた部分）を示している。皮膚領域検出器１２は、統合されているものの、映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０の他の構成要素部分とは独立して機能している。例えば、映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０は、映像符号器２２、映像復号器２４、符号化コントローラー１６といった付加的な構成要素部分を含んでいる。そのような構成要素部分については、映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０の動作に関する以下の説明と結びつけて議論されることとなろう。
　【００３７】
　図２のブロック線図でより詳細に示された、皮膚領域検出器１２は、形状ロケーター（形状位置決め器）５０及びトーン検出器５６を含んでいる。形状ロケーター（形状位置決め器）５０及びトーン検出器５６により提示された機能は、ソフトウエアを実行させることの可能なハードウエアを含めた、共有ないしは専用ハードウエアを利用することを通じて選択的に提供される。例えば、形状ロケーター（形状位置決め器）５０及びトーン検出器５６の機能は、単一の共有プロセッサーか、あるいは複数の個々のプロセッサーによって選択的に提供される。
　【００３８】
　また、形状ロケーター（形状位置決め器）５０及びトーン検出器５６を表している、個々の機能的なブロックを用いていることは、ソフトウエアを実行可能なハードウエアに専ら限って示しているものと解されるべきではない。上で記述された機能的ブロックについての付加的な例示的実施例としては、例えば、ＡＴ＆Ｔ社のＤＳＰ１６あるいはＤＳＰ３２Ｃといった、デジタルシグナルプロセッサー（ＤＳＰ）というハードウエア、以下で論じられる動作を実行するソフトウエアを保存するための読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、デジタルシグナルプロセッサー（ＤＳＰ）の結果を保存するランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）を含んでいる。
　【００３９】
　また、選択的には、汎用デジタルシグナルプロセッサー（ＤＳＰ）回路と組み合わせたカスタムＶＬＳＩ回路同様に、超大規模集積（ＶＬＳＩ）ハードウエアによる実施例も考えられる。そういった実施例の任意のもの、あるいはすべてのものは、形状ロケーター（形状位置決め器）５０及びトーン検出器５６と表記された機能的ブロックの意味の中に入るものと考えられる。
　【００４０】
　本発明は、映像シーケンスにおける皮膚領域を認識するものである。形状ロケーター（形状位置決め器）５０は、映像フレームにおけるすべての対象（物）のエッジの認識、及び、そういったエッジの任意のものが所定の形状の輪郭に近似しているかについての判断を基にして、映像フレームにおいて皮膚領域と目される部分を最初に探し出す。所定の形状に対する近似を基にエッジの解析を行うことは、重要なことといえる。
　【００４１】
　というのは、皮膚領域を含んでいる可能性のある対象（物）は、認識される高い確率を有しているからである。例えば、幾つかの例においては、人の顔あるいは頭は、楕円形の形状にほとんど近似していることになろう。従って、楕円形を認識するべく映像フレームの解析を行うことで、一部の皮膚領域の位置割り出しについて高い確率を提供するといえる。
　【００４２】
　皮膚領域の可能性があるものとして認識された対象（物）は、その後、トーン検出器５６により解析されて、そのような対象（物）の任意のものについての画素が、皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有しているかを判断する。ここでの開示で用いられた、信号エネルギーなる語とは、映像信号における特定の画素グループについての、輝度（明るさ）パラメーターの二乗の合計を示しており、直流（ＤＣ）信号エネルギーと交流（ＡＣ）信号エネルギーという２つのエネルギー成分を含んでいる。そこで、皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有している画素を伴った対象（物）の色パラメーターがサンプリングされて、当該対象（物）に対する皮膚のトーン（色）の値についての範囲を決定する。
　【００４３】
　当該対象（物）に対する皮膚のトーンの値についての範囲はさらに、映像に含まれたすべてのトーンと比較される。これは、当該映像シーケンスにおいて、皮膚のトーンについて同一の値を有する他の領域を認識するようにするためである。信号エネルギーについての解析、さらに、皮膚のトーンの値についてのサンプリングがなされることをベースとして皮膚領域が認識される際には、皮膚検出は、映像シーケンスの内容（コンテンツ）に関して動的になされているといえる。というのは、認識された対象（物）について皮膚のトーンのサンプリングを行うことで、背景の照明あるいはシェーディングによる変化といった、対象（物）のトーンに対する予見不可能な変化を自動的に補償するからである。
　【００４４】
　形状ロケーター（形状位置決め器）５０及びトーン検出器５６の両方の構成要素部分は、図２を参照して、皮膚領域検出器１２の動作の説明の一部として以下で記述されている。対象（物）の画像に対応するフレームシーケンスを時間の関数として表現している入力映像信号２６は、従来の映像カメラ（ビデオカメラ）（示されていない）から形状ロケーター（形状位置決め器）５０へと供給されている。従来の映像カメラ（ビデオカメラ）としては、例えば、シャープ株式会社により製造されている、Ｖｉｅｗ　Ｃａｍがある。
　【００４５】
　形状ロケーター（形状位置決め器）５０は、入力映像信号２６のフレームの少なくとも一つを解析して、フレーム内のすべての対象（物）のエッジを認識し、エッジあるいはエッジの一部が、皮膚領域を含んでいる可能性のある形状に近似しているかを判断する。皮膚領域を含んでいる可能性のある形状の例としては、楕円形、弧形、及び曲線等がある。ここでの開示において用いられた曲線という語とは、直線ではないエッジの一部を少なくとも有している形状のことを示している。
　【００４６】
　形状ロケーター（形状位置決め器）５０の構成要素部分は、図３で例示されており、粗スキャナー１００、精細（細密）スキャナー１０２、形状フィッター１０４、はもちろん、形状位置プリプロセッサー９４を含んでいる。形状フィッター１０４は、形状ロケーター（形状位置決め器）信号１０６を生成し、これは、トーン検出器５６へと供給される。
　【００４７】
　形状位置プリプロセッサー９４は、映像領域を解析し、映像フレームに含まれた対象（物）のエッジを認識するよう機能する。これらの形状位置プリプロセッサー９４は、ダウンサンプラ１１８、フィルター１２０、デシメーター１２２、エッジ検出器１２４、しきい値回路１２６を含む、図４で例示されるような、プリプロセッシング回路を組み込んでいる。
　【００４８】
　時間に関するダウンサンプラ１１８は、入力映像信号２６において利用可能な全フレーム数から、解析目的のため、少数のフレームのみを選択することによって、形状認識のために利用可能な映像信号のフレーム数を制限するよう機能する。例示的な具体例としては、入力映像信号２６のような映像信号についての典型的なフレームレートとしては、おおよそ毎秒３０フレーム（３０ｆｐｓ）で近似され、この場合、連続する各フレームは、前のフレームと本質的に同一の情報を含んでいる。
　【００４９】
　連続する各フレームが本質的に同一の情報を含んでいることから、形状解析のためには、映像信号から少数のフレームのみを選択することで、演算上の複雑さを低減させることが有効といえる。そこで、本例に関しては、演算上の複雑さを低減させるため、ダウンサンプラは、形状解析のため入力映像信号について全フレームの４分の１のフレームのみを選択するものとする。その結果、ダウンサンプラーは、形状ロケーター（形状位置決め器）５０への入力としてのフレームレートを、毎秒およそ３０フレーム（３０ｆｐｓ）というレートから毎秒およそ７．５フレーム（７．５ｆｐｓ）というレートへと低減させる。
　【００５０】
　フィルター１２０は、典型的には、ダウンサンプリングされた映像フレームの空間フィルタリングを実行するための分離形フィルターであり、３６０×２４０の画素サイズを有し、π／ｃという遮断周波数（カットオフ周波数）を有している。ここでｃとは、有利なことに、以下で論じるデシメーション（分割）ファクターに等しいものである。典型的な場合、フィルター１２０のようなフィルターは、周波数の範囲を画定する。
　【００５１】
　ダウンサンプリングされた入力映像信号２６のような信号がフィルター１２０へ供給されると、映像信号に含まれた周波数で、当該フィルターについて画定された周波数の範囲内にあるもののみが出力となる。映像信号に含まれた周波数で、当該フィルターについて画定された周波数の範囲外にあるものについては、抑制されることとなる。フィルター１２０の例としては、有限インパルス応答（ｆｉｎｉｔｅ　ｉｍｐｕｌｓｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ、ＦＩＲ）フィルター及び無限インパルス応答（ｉｎｆｉｎｉｔｅ　ｉｍｐｕｌｓｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ，ＩＩＲ）フィルターがある。
　【００５２】
　フィルターを通された映像信号は、デシメーター１２２への入力となる。ここで、エッジ解析のため、映像フレームの水平方向及び垂直方向の広がりは、所定のより小さいサイズを持つ画像領域へと分割される。例示的な具体例として、デシメーター１２２のようなデシメーターが、ｃ＝８というデシメーションファクター（デシメーション因子）を有しており、かつ、映像フレームが３６０×２４０の画素寸法を有しているとすれば、映像フレームは、４５×３０の画素寸法を有する画像領域へと分割される。
　【００５３】
　エッジ検出器１２４は、映像フレームの分割された画像領域のそれぞれについてエッジ検出を実行し、対象（物）のエッジを求めてサーチ（検索）を行う。任意の映像フレームにおける対象（物）のエッジは、典型的には、隣接する各画素についての画素強度の大きさにおける変化により特徴付けられる。例えば、３×３の画素サイズの画像領域が、対象（物）のエッジを含んでいないとすれば、そのような画像領域を表している、隣接する各画素についての画素強度の大きさは、以下の行列Ａ（数１）に示されるようにほとんど等しいものとなる。
　【数１】
　【００５４】
　一方、３×３の画素サイズの同様の画像領域が、対象（物）のエッジを含んでいるとすれば、そのような画像領域を表している、隣接する各画素についての画素強度の大きさは、以下の行列Ｂ（数２）に示されるように、鋭い遷移（変化）を含むこととなる。
　【数２】
　【００５５】
　エッジ検出器１２４といった、エッジ検出器は、ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）演算子を含む技術を利用して、分割された画像領域について、例えば行列ＡあるいはＢで示された、隣接する画素についての画素強度の大きさと、δｘおよびδｙといった二次元ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）演算子の畳み込みの二乗を合計することで、対象（物）のエッジを認識する。例示的な具体例としては、ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）演算子技術を用いて、水平方向にはδｘという演算子、垂直方向にはδｙという演算子により二次元形式で表現された、ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）演算子が以下の数３のように記述されているとすれば、
　【数３】
　【００５６】
　これらの演算子は、例えば行列Ａについての隣接する画素に対する画素強度のような、対象（物）のエッジを含んでいない画像領域における、隣接する画素についての画素強度の大きさをもって畳み込まれる。これは以下（数４）のように示される。
　【数４】
　結果としての畳み込みは、部分的には以下（数５）で示すような結果を生成する。
　【数５】
　　δｘＡ＝（−１×１１）＋（０×１０）＋（１×１０）＋（−２×１０）＋（０×１０）＋（２×１０）＋（−１×１０）＋（０×１０）＋（１×１１）≡０
　　δｙＡ＝（１×１１）＋（２×１０）＋（１×１０）＋（０×１０）＋（０×１０）＋（０×１０）＋（−１×１０）＋（−２×１０）＋（−１×１１）≡０
　【００５７】
　ここでの大きさは、二次元において０に近似しているものである。一方、例えば行列Ｂにおいて示された、隣接する画素についての画素強度のように、対象（物）のエッジを含む画像領域における隣接する画素についての画素強度の大きさをもって、ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）演算子が畳み込まれる場合には、結果としての畳み込みは、部分的には以下（数６）で示すような結果を生成する。
　【数６】
　　δｘＢ＝（−１×１０）＋（０×５０）＋（１×９０）＋（−２×５０）＋（０×５０）＋（２×９０）＋（−１×９０）＋（０×９０）＋（１×９０）≡１６０
　　δｙＢ＝（１×１０）＋（２×５０）＋（１×９０）＋（０×５０）＋（０×５０）＋（０×９０）＋（−１×９０）＋（−２×９０）＋（−１×９０）≡−１６０
ここでの大きさは０に近似するものではない。例えば、上で記述したソーベル（Ｓｏｂｅｌ）演算子技術を利用しているエッジ検出技術は、映像フレームについての分割された４５×３０の画素領域のそれぞれにつき実行される。
　【００５８】
　さらに、しきい値回路１２６は、分割された４５×３０の各画素領域における画素を認識する。そのような認識された画素に０でない数値を割り当てる際には、隣接する画素についての、畳み込まれ、二乗され、合計された画素強度の大きさは、特定された値よりも大きなものとなる。隣接する画素についての、畳み込まれ、二乗され、合計された画素強度の大きさが、しきい値回路１２６の特定された値よりも小さい場合には、画素には０という数値が割り当てられる。
　【００５９】
　引き続いて、０でない画素の値に対応するエッジデータ信号１２８が、しきい値回路１２６により生成される。しきい値回路１２６のような、しきい値回路を組み込むことで、輪郭を付けられた皮膚領域でエッジでないものが、エッジとして誤って認識されることをうまく防いでいる。というのは、隣接する画素について画素強度の大きさにおける僅かな変化によって、典型的な場合、畳み込まれ、二乗され、合計された（画素強度の）大きさが、しきい値回路１２６の特定された値よりも小さいものとなるからである。
　【００６０】
　再度、図３を参照すると、形状位置プリプロセッサー９４により生成されたエッジデータ信号１２８は、形状ロケーター（形状位置決め器）５０の粗スキャナー１００への入力となる。粗スキャナー１００は、形状位置プリプロセッサー９４により供給されたエッジデータ信号１２８をＢ×Ｂの画素サイズのブロックへとセグメント化する（切り出す）。例えば、５×５の画素サイズのブロックへとセグメント化する。ブロックにおける画素の少なくとも一つが、上で論じたように、０でない値を有している場合には、各ブロックは、さらに粗スキャナー１００によりマーキングされる。
　【００６１】
　そこで、セグメント化されたＢ×Ｂのブロックのアレーは、例えば、左から右へ、上部から下部へといったようにしてスキャンされ、マーキングされたブロックの隣接するランを求めてサーチ（検索）がなされる。マーキングされたブロックについての、そのような各ランについて、精細（細密）スキャニングと形状フィッティングが実行される。形状ロケーター（形状位置決め器）５０の構成要素部分として粗スキャナー１００を含めることは、利用されるシステムについての演算上の複雑さによって、選択の余地がある。
　【００６２】
　精細（細密）スキャナー１０２は、セグメント化され、マーキングされたＢ×Ｂのブロックについての隣接するランそれぞれにおける画素を、例えば、左から右へ、上部から下部へといったようにしてスキャンし、画素の各列において、０でない値を有している最初の画素と０でない値を有している最後の画素を検出する。各列について検出された、０でない最初と最後の画素は、それぞれ、座標（ｘｓｔａｒｔ，ｙ）及び（ｘｅｎｄ，ｙ）とラベル付けされる。
　【００６３】
　形状フィッター１０４は、画素の各列について（ｘｓｔａｒｔ，ｙ）及び（ｘｅｎｄ，ｙ）とラベル付けされた座標をスキャンする。形状フィッター１０４のメモリに保存された、様々なサイズ及びアスペクト比を持った幾何学的形状で、皮膚領域を含んでいる可能性のあるものは、そこで、ラベル付けされた座標領域と比較される。これは、おおよその形状の適合を判断するためである。所定の形状についてよく適合する組み合わせから、例えば、楕円形といったような皮膚領域を含む可能性のある形状の輪郭を判断すると、形状ロケーター（形状位置決め器）５０は、よく適合した形状についての座標を基に、形状位置信号１０６を生成し、そのような形状位置信号１０６をトーン検出器５６へと供給する。
　【００６４】
　対象（物）が皮膚領域を含んでいる可能性を示している境界を伴った、当該対象（物）の位置について形状ロケーター（形状位置決め器）５０が認識すると、トーン検出器５６は、そのような対象（物）が、皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを含んでいるかについて解析を行うよう機能する。当該対象（物）が、皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを含んでいる場合には、皮膚のトーンの値についての範囲を認識するため、トーン検出器５６は、当該対象（物）の色パラメーターをサンプリングする。さらにトーン検出器５６は、皮膚のトーンの値についての認識された範囲を映像フレームの残りについての色パラメーターと比較して、皮膚のトーンの同じ値を含む他の領域を認識する。
　【００６５】
　カラーデジタル映像信号は、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）という成分を含んでおり、典型的には、標準ＹＵＶカラー映像フォーマットで利用可能である。ここで、Ｙとは、輝度パラメーターを表しており、Ｕ及びＶはクロミナンスパラメーターを表している。輝度（Ｙ）パラメーターは映像の明るさを特徴付けており、一方、クロミナンス（Ｕ，Ｖ）パラメーターは、２つの色差の値、Ｃｒ、Ｃｂを定義している。輝度（Ｙ）パラメーター、色差の値、Ｃｒ、Ｃｂと３つの色の成分Ｒ、Ｇ、Ｂとの間の関係は、典型的には次のように表現される。
　　Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＝０．１１４Ｂ
　　Ｃｒ＝Ｒ−Ｙ
　　Ｃｂ＝Ｂ−Ｙ
　【００６６】
　本発明の一実施例では、図５で示されたように、トーン検出器５６は、皮膚領域検出器２００、Ｃｒヒストグラム生成器２０１、Ｃｂヒストグラム生成器２０３、Ｃｒ範囲検出器２０５、Ｃｂ範囲検出器２０７、トーン比較器２０９を含んでいる。
　【００６７】
　皮膚領域検出器２００は、入力映像信号２６を形状位置信号１０６と相互に関連付け、そこで、映像フレームにおいて認識された対象（物）は、形状ロケーター（形状位置決め器）５０によりＤ×Ｄの画素ブロックへとセグメント化される。Ｄ＝２のときには、皮膚領域検出器２００は、認識された形状を２×２の画素ブロックへとうまくセグメント化する。これは、２×２の画素ブロックすべてについて、一つのＣｒの値と一つのＣｂの値を得るためはもちろん、各画素について一つの輝度パラメーターを得るためである。
　【００６８】
　例示的な具体例として、図６は、画素３００についての４×４のブロックを示している。輝度パラメーター（Ｙ）３０１は、各画素３００について存在している。一方、画素３００についての２×２の各ブロックは、一つのＣｒの値３０２と一つのＣｂの値３０３を有しており、水平及び垂直の両方向における中間点に存在している。このように、２×２の画素ブロックそれぞれは、一つのＣｒの値３０２と一つのＣｂの値３０３はもちろん、４つの輝度（Ｙ）パラメーター３０１を含んでいる。上で論じたように、認識された対象（物）について皮膚のトーンのサンプリングが実行される際には、一つのＣｒの値のみと一つのＣｂの値のみを含めるべく、そのようなセグメント化を行うことは重要であるといえる。
　【００６９】
　Ｄ×Ｄの各画素ブロックが皮膚領域に特徴的な信号エネルギーを有しているかを判断することで、皮膚領域検出器２００は、認識された対象（物）周辺にあるＤ×Ｄの画素ブロックいずれが皮膚領域を表しているのかを解析するよう機能している。カラー映像信号の輝度（Ｙ）パラメーターは、２つの信号エネルギー成分を有している。すなわち、交流（ＡＣ）エネルギー成分と直流（ＤＣ）エネルギー成分である。皮膚領域の画素は、典型的には、特定されたしきい値エネルギーＴｅｎよりも小さい値を伴った交流（ＡＣ）エネルギー成分を有している。
　【００７０】
　本発明の実施例では、カラー映像信号の輝度（Ｙ）パラメーターについての交流（ＡＣ）エネルギー成分に関する演算に基づいて、皮膚領域が検出される。ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｈ．２６３（「狭帯域通信チャネル用映像符号化」）において記述された、離散コサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏｓｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＣＴ）技術を含む方法が、輝度（Ｙ）パラメーターの信号エネルギーを演算するのに有用である。
　【００７１】
　例示的な具体例として、Ｄ×Ｄの各画素ブロックについての輝度パラメーターに関する交流（ＡＣ）エネルギー成分と直流（ＤＣ）エネルギー成分は、以下に示されているように、数７の式から、各画素について離散コサイン変換（ＤＣＴ）の関数Ｆ（ｕ，ｖ）を最初に演算することで決定される。
　【数７】
ここでＦ（ｕ，ｖ）とは、離散コサイン変換（ＤＣＴ）の関数を表しており、Ｃ（ｕ）及びＣ（ｖ）は、以下のように定義される。
　　Ｃ（ω）＝１／２１／２　　　　　　（ω＝０）
　　Ｃ（ω）＝１　　　　　　　　　　　（ω＝１，２，３，．．．）
これらは、Ｄ×Ｄの画素ブロックについての各画素位置Ｆ（ｕ，ｖ）につき合計される。
　【００７２】
　さらに、交流（ＡＣ）信号エネルギーＥ（ｍ，ｌ）は、以下の数８の式に示されているように、離散コサイン変換の関数Ｆ（ｕ，ｖ）の二乗から直流（ＤＣ）信号エネルギーＦｍ，ｌ（０，０）の二乗を引くことで決定される。
　【数８】
そこで、交流（ＡＣ）信号エネルギーＥ（ｍ，ｌ）は、しきい値エネルギーＴｅｎと比較される。Ｄ×Ｄの各画素ブロックについて、交流（ＡＣ）信号エネルギーＥ（ｍ，ｌ）が、あらかじめ選択されたしきい値エネルギーＴｅｎよりも小さい場合には、画素ブロックは、以下に示されるように、皮膚領域として認識される。
　　Ｅ（ｍ，ｌ）＜Ｔｅｎ　　　皮膚領域
　　Ｅ（ｍ，ｌ）≧Ｔｅｎ　　　非皮膚領域
　【００７３】
　典型的には、Ｄ×Ｄの画素ブロックが、１２０，０００よりも小さい交流（ＡＣ）信号エネルギーの値を有している際には、そのような画素ブロックは皮膚領域として認識される。皮膚領域を判断するのに輝度パラメーターの信号エネルギー成分を利用するのは有効であるといえる。というのは、非皮膚領域は、皮膚領域よりも、より高い信号エネルギー成分を有する傾向があるからである。そのような非皮膚領域を認識し、色サンプリングプロセスからそれらの領域を取り除くことで、サンプリングされた画素の色が、実際に皮膚領域の画素となる確率が増加し、従って、サンプリングされるトーンの範囲の精度が改善されることになる。
　【００７４】
　Ｄ×Ｄの画素ブロックが、皮膚領域検出器２００により皮膚領域として一旦認識されると、当該Ｄ×Ｄの画素ブロックについてのＣｒの値とＣｂの値は、それぞれ、Ｃｒヒストグラム生成器２０１及びＣｂヒストグラム生成器２０３によりサンプリングされる。前に論じたように、Ｄ×Ｄの画素ブロックが、２×２の画素ブロックであるとすれば有効である。というのは、そのようなブロックは、一つのＣｒの値のみと一つのＣｂの値のみを含んでいるからである。そこで、Ｃｒヒストグラム生成器２０１とＣｂヒストグラム生成器２０３の両方は、サンプリングされたＣｒとＣｂの値それぞれについてのヒストグラムを生成する。
　【００７５】
　一旦、ＣｒのヒストグラムとＣｂのヒストグラムが生成されると、サンプリングされた対象（物）についての皮膚のトーンを表している色パラメーターの範囲は、統計解析技術を用いて、Ｃｒ範囲検出器２０５及びＣｂ範囲検出器２０７を用いて決定される。例えば、サンプリングされたＤ×Ｄの各画素ブロックに対する、ＣｒとＣｂの値の平均値とモード値が、各データセットについて決定される。ＣｒとＣｂの値の平均値とモード値が、それぞれについて特定された距離Ｄｐ内にある際には、そのようなＣｒとＣｂの値の平均値とモード値は、単一のピークを表しているものとして認識される。
　【００７６】
　その後、Ｄ×Ｄの各画素ブロックについて、画素の色パラメーターが、単一のピークを表すＣｒとＣｂの値の平均値とモード値についての所定の距離、例えば、ある標準偏差、の範囲内にある場合には、当該画素の色パラメーターは、皮膚のトーンの値についての範囲に含まれる。平均値とモード値が、特定された距離Ｄｐよりも大きい際には、ＣｒとＣｂの値の平均値とモード値は２つの個別なピークを表しているものとして認識される。Ｄ×Ｄの画素ブロックについての画素の色パラメーターが、２つの個別なピークを表している、ＣｒとＣｂの値の平均値とモード値を伴っている場合には、それらは皮膚のトーンの値についての範囲に含まれない。
　【００７７】
　Ｃｒ範囲検出器２０５及びＣｂ範囲検出器２０７それぞれにおいて生成された、ＣｒとＣｂの値の範囲を基に、トーン比較器２０９は、入力映像信号２６の全フレームを解析し、同一のクロミナンスパラメーターを含む、他のすべての領域の位置を探し出す。そのような他の領域の位置が明らかにされると、皮膚領域の位置を示している皮膚情報信号２１１がトーン比較器２０９により生成される。
　【００７８】
　皮膚領域検出器１２は、映像シーケンスの各フレームについて上述の解析を実行するか、あるいは、選択的には単一のフレームを解析し、さらに、トーン比較器２０９は、皮膚のトーンの値についての範囲を利用して、次の、幾つかの特定された数のフレームにおいて皮膚領域を認識する。
　【００７９】
　本発明の実施例においては、形状ロケーター（形状位置決め器）５０により認識された対象（物）の輪郭が、楕円形とうまく適合しており、そのような形状が皮膚領域を含んでいることが確かめられる以前に、形状ロケーター（形状位置決め器）５０により生成された形状位置信号１０６が、選択的に、図７で示されるように、目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域検出器５２へと供給される。
　【００８０】
　目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域検出器５２は、形状ロケーター（形状位置決め器）５０から、うまく適合した楕円形の輪郭の座標を受け取り、図８に示されているように、当該楕円領域を矩形ウインドウ６０及び相補領域６２（矩形ウインドウ６０内に位置していない、楕円形の残りの部分を含んでいる）へとセグメント化する。ＥＮＭ領域検出器５２は、楕円形のパラメーターを受け取り、矩形ウインドウ６０が、目、鼻、口の領域に対応する楕円領域を把握すべく配置されるように、それらを処理する。
　【００８１】
　ＥＮＭ領域検出器５２は、サーチ（検索）領域識別子１０８を用いて矩形ウインドウ６０の位置決めを行うサーチ（検索）領域を決定する。ここで、図８で示されているような楕円形の輪郭についての中心点（ｘ０，ｙ０）の座標は、矩形ウインドウ６０の位置決めのためのおおよそを得るため用いられる。ＥＮＭ領域の中心点の位置決めを行うサーチ（検索）領域は、例えば１２×１５の画素といったように、Ｓ×Ｔの画素サイズの矩形であり、楕円形状の輪郭の長軸及び短軸について決まったサイズを有するようにうまく選択される。
　【００８２】
　ここでの開示で用いられた長軸という語は、図８に関連して定義されるものであり、点ｙ１及びｙ２の間で楕円形を二分する線分のことを示している。ここでの開示で用いられた短軸という語はまた、図８に関連して定義されるものであり、点ｘ１及びｘ２の間で楕円形を二分する線分のことを示している。例示的な具体例として、楕円形が、長軸に沿って５０画素の長さ、短軸に沿って３０画素の長さを有しているものとする。矩形ウインドウ６０のサイズは、２５×１５の画素サイズを有するようにうまく選択される。このサイズは、長軸と短軸の両方に沿って楕円形の半分の長さに近似しているものであり、当該形状の目−鼻−口領域について、もっとも考えられる配置をとらえているものである。
　【００８３】
　矩形ウインドウ６０が楕円形内に一旦位置を定められると、サーチ（検索）領域スキャナー１１０は、矩形ウインドウを解析し、当該楕円形の目−鼻−口領域に関しての対称軸についての候補となる各位置を決定する。例えば、サーチ（検索）領域スキャナー１１０は、左から右といった手法で、長軸に並行に置かれた線分６４を用いて、矩形ウインドウ６０内の縦の画素行それぞれを選択する。これは、鼻の中心を通り、口の半分を通過し、両目の間に位置した、対称軸を求めてサーチ（検索）するためである。
　【００８４】
　顔の軸に関する対称軸が決定された後には、ＥＮＭ領域検出器５２は、矩形ウインドウ６０についての結果として得られる目−鼻−口領域の座標に対応するＥＮＭ領域信号５４を生成する。ＥＮＭ信号５４は、対象（物）の目−鼻−口領域の位置に対する座標をトーン検出器５６へ通知し、そこで、そのような領域に含まれていない画素は、以降の色パラメーター解析からは取り除かれることになる。
　【００８５】
　目−鼻−口領域が認識されるのは有効といえる。というのは、そのような顔の領域は、例えば、目の色のパラメーター、眉毛の色のパラメーター、唇の色のパラメーター、髪の色のパラメーターを含む、皮膚のトーンのパラメーターより他の色パラメーターはもちろん、皮膚の色のパラメーターを含んでいるからである。目−鼻−口領域で皮膚の色のパラメーターを認識することは、サンプリングされる色パラメーターの範囲についての精度を改善することになる。なぜなら、ＥＮＭ領域の認識は、皮膚領域の存在を強く示すものであるからである。また、ＥＮＭ領域は、それが導かれている、適切に適合した楕円形よりも小さいものであることから、演算上の複雑さも有効に低減される。
　【００８６】
　目−鼻−口領域の検出はまた、主体が直接カメラをみていないという場合に、影響が及ぼされうる。これは、例えば、映像による電話会議の状況においてしばしば生じることである。ＥＮＭ領域検出器５２はまた、入力映像についての目−鼻−口領域の検出も包含しており、この場合、主体はカメラに直接面と向かっているわけではなく、顔に髪の毛がかかっていたり、眼鏡をかけていたりする。
　【００８７】
　ＥＮＭ領域検出器５２は、鼻を経て口を横切る縦軸につき、顔の特徴についての代表的な対称性を活用している。ここで、対称軸は、図８で示されているように、画像の縦軸に関して、角θ１で傾斜されうる。そのような傾斜された楕円形については、目−鼻−口領域の検出におけるロバストネス（強健さ）を提供するため、矩形ウインドウ６０は、ウインドウの中心について別個の値の角度だけ回転される。角θ１は、−１０°から１０°の範囲内の値を有していると都合がよい。
　【００８８】
　皮膚領域検出器１２は、選択的には、映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０のような映像符号器／復号器（コーデック、ｃｏｄｅｃ）と結びつけて用いられる。以下の説明は、図１で示されたような映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０の他の構成要素に関する皮膚領域検出器１２の動作を論じるものである。映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０は、映像符号器２２及び映像復号器２４を含んでおり、ここで、映像符号器２２は、符号化コントローラー１６によりコントロールされている。
　【００８９】
　符号化操作のため、映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０は入力映像信号２６を受け取る。これは皮膚領域検出器１２と映像符号器２２へと前送りされる。皮膚領域検出器１２は、上述のように入力映像信号を解析し、皮膚領域の位置に関係した情報を符号化コンロローラー１６へと供給する。映像符号器２２は、符号化コントローラー１６のコントロールの下で入力映像信号を符号化し、符号化ビットストリーム出力３０を生成する。
　【００９０】
　ここで、上述の皮膚領域検出器を用いて認識された皮膚領域は、そのように認識されていない領域よりも高いビット数をもって符号化されている。例えば、符号化コントローラー１６のような符号化コントローラーは、典型的な場合、あるしきい値（量子化ファクター）以上の値を有する、離散コサイン変換のデータ成分のみを符号化し、伝送する。例示的な具体例として、１６×１６の画素領域が、１から１６の範囲の値を有するデータ成分を有しており、しきい値が８に選択されたものとする。すると、符号化コントローラーは、８というしきい値よりも大きい値を有する、ＤＣＴデータ成分のみを符号化することになろう。
　【００９１】
　しかしながら、本発明の実施例においては、皮膚領域を含むものとして認識されている映像信号の部分について、しきい値以下の値を有するデータ成分は、ここで、しきい値以上の値を有するデータ成分といっしょに符号化される。結果として、皮膚領域として認識されている映像領域は、そのように認識されない領域よりも高いビット数をもって符号化される。一実施例では、映像符号器２２は、ソース符号器３２、映像多重符号器３４，伝送バッファー３６、伝送符号器３８を用いて入力映像信号２６を符号化し、符号化ビットストリーム出力３０を生成する。
　【００９２】
　復号化操作については、映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）１０は、符号化ビットストリーム入力４０を受け取る。映像復号器２４は、映像信号出力７０を生成するため、受信復号器４２，受信バッファー４４、映像多重復号器４６、及びソース復号器４８を用いて、符号化ビットストリーム入力４０を復号する。
　【００９３】
　【発明の効果】
　本発明により、映像における人の手、顔、及びその他の皮膚領域の認識を行う皮膚認識技術において、従来の技術にみられた問題点を解決した皮膚領域検出方法及びシステムが実現された。とりわけ、本発明は、映像を用いた電話会議システムといった、マルチメディア環境での応用を目指した通信システムへ適用されることが期される。
【図面の簡単な説明】
　【図１】
　図１は、本発明の原理についての例示的な応用例を具体化している、映像符号器／復号器（コーデック、Ｃｏｄｅｃ）のブロック線図である。
　【図２】
　図２は、本発明の皮膚領域検出器のブロック線図である。
　【図３】
　図３は、図２の形状ロケーター（形状位置決め器）のブロック線図を示している。
　【図４】
　図４は、図３の形状ロケーター（形状位置決め器）についてのプリプロセッサー回路のブロック線図である。
　【図５】
　図５は、図２のトーン検出器のブロック線図を示している。
　【図６】
　図６は、４×４の画素ブロックを例示している。
　【図７】
　図７は、目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域検出器を含む、皮膚領域検出器のブロック線図を示している
　【図８】
　図８は、楕円形内に配置された矩形ウインドウを例示している。
　【符号の説明】
　　１０　映像コーデック（ｃｏｄｅｃ、符号器／復号器）
　　１２　皮膚領域検出器
　　１６　符号化コントローラー
　　１８　バッファーレート変調器
　　２０　バッファーサイズ変調器
　　２２　映像符号器
　　２４　映像復号器
　　２６　入力映像信号
　　３０　符号化ビットストリーム出力
　　３２　ソース符号器
　　３４　映像多重符号器
　　３６　伝送バッファー
　　３８　伝送符号器
　　４０　符号化ビットストリーム入力
　　４２　受信復号器
　　４４　受信バッファー
　　４６　映像多重復号器
　　４８　ソース復号器
　　５０　形状ロケーター（形状位置決め器）
　　５２　目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域検出器
　　５４　目−鼻−口（ｅｙｅｓ−ｎｏｓｅ−ｍｏｕｔｈ，ＥＮＭ）領域信号
　　５６　トーン検出器
　　６０　矩形ウインドウ
　　６２　相補領域
　　７０　出力映像信号
　　８０　出力信号
　　９４　形状位置プリプロセッサー（形状ロケータープリプロセッサー）
　１００　粗スキャナー
　１０２　精細（細密）スキャナー
　１０４　形状フィッター
　１０６　形状位置信号（形状ロケーター信号）
　１０８　サーチ（検索）領域識別子
　１１０　サーチ（検索）領域スキャナー
　１１８　（時間）ダウンサンプラ
　１２０　フィルター
　１２２　デシメータ
　１２４　エッジ検出器
　１２６　しきい値回路
　１２８　エッジデータ信号
　２００　皮膚領域検出器
　２０１　Ｃｒヒストグラム生成器
　２０３　Ｃｂヒストグラム生成器
　２０５　Ｃｒ範囲検出器
　２０７　Ｃｂ範囲検出器
　２０９　トーン比較器
　２１１　皮膚情報信号（出力）
　３００　４×４の画素ブロック
　３０１　輝度パラメーター（Ｙ）
　３０２　Ｃｒの値
　３０３　Ｃｂの値