(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像における特定の色の領域を認識するための装置であって、
前記特定の色の領域を有するキャリブレーション画像から、それを構成する画素毎に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値を特定し、各値に、段階的に設定された複数の係数を乗算して、前記キャリブレーション画像の拡張配列を作成する、拡張配列作成部と、
前記キャリブレーション画像の前記拡張配列を、色相、彩度、及び明度によって規定される配列に変換する、配列変換部と、
変換後の前記キャリブレーション画像の拡張配列から、一方の軸を色相とし、他方の軸を彩度とした、２次元のヒストグラムを作成する、ヒストグラム作成部と、
前記対象画像を構成する各画素のＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、色相、彩度、及び明度によって規定された前記対象画像の配列を作成し、作成した前記配列から、前記画素毎に、色相の値と彩度の値とを特定し、前記画素毎に特定した前記色相の値及び前記彩度の値と前記２次元のヒストグラムとを用いて、前記対象画像における前記特定の色の領域を認識する、色認識部と、
を備えていることを特徴とする色認識装置。
【請求項２】
前記２次元のヒストグラムを用いて共分散行列を求め、求めた前記共分散行列を用いて、前記キャリブレーション画像における、色相の値と彩度の値との組合せ毎のマハラノビス距離を算出し、算出した各マハラノビス距離を、色相及び彩度によって規定される２次元配列に格納する、キャリブレーション処理部を更に備え、
前記色認識部が、前記画素毎に特定した前記色相の値及び前記彩度の値を、前記２次元配列に照合して、前記対象画像を構成する画素毎のマハラノビス距離を特定し、特定したマハラノビス距離に基づいて、前記対象画像における前記特定の色の領域を認識する、
請求項１に記載の色認識装置。
【請求項３】
前記ヒストグラム作成部が、前記２次元のヒストグラムから、色相の値が閾値以下又は閾値未満となるビンを除去し、
前記キャリブレーション処理部が、前記ビンが除去された前記２次元のヒストグラムを用いて共分散行列を求める、
請求項２に記載の色認識装置。
【請求項４】
前記複数の係数が、前記特定の色に応じて設定される、請求項１〜３のいずれかに記載の色認識装置。
【請求項５】
対象画像における特定の色の領域を認識するための方法であって、
（ａ）前記特定の色の領域を有するキャリブレーション画像から、それを構成する画素毎に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値を特定し、各値に、段階的に設定された複数の係数を乗算して、前記キャリブレーション画像の拡張配列を作成する、ステップと、
（ｂ）前記キャリブレーション画像の前記拡張配列を、色相、彩度、及び明度によって規定される配列に変換する、ステップと、
（ｃ）変換後の前記キャリブレーション画像の拡張配列から、一方の軸を色相とし、他方の軸を彩度とした、２次元のヒストグラムを作成する、ステップと、
（ｄ）前記対象画像を構成する各画素のＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、色相、彩度、及び明度によって規定された前記対象画像の配列を作成し、作成した前記配列から、前記画素毎に、色相の値と彩度の値とを特定し、前記画素毎に特定した前記色相の値及び前記彩度の値と前記２次元のヒストグラムとを用いて、前記対象画像における前記特定の色の領域を認識する、ステップと、
を有することを特徴とする色認識方法。
【請求項６】
（ｅ）前記２次元のヒストグラムを用いて共分散行列を求め、求めた前記共分散行列を用いて、前記キャリブレーション画像における、色相の値と彩度の値との組合せ毎のマハラノビス距離を算出し、算出した各マハラノビス距離を、色相及び彩度によって規定される２次元配列に格納する、ステップを更に有し、
前記（ｄ）のステップにおいて、前記画素毎に特定した前記色相の値及び前記彩度の値を、前記（ｅ）のステップで得られた前記２次元配列に照合して、前記対象画像を構成する画素毎のマハラノビス距離を特定し、特定したマハラノビス距離に基づいて、前記対象画像における前記特定の色の領域を認識する、
請求項５に記載の色認識方法。
【請求項７】
前記（ｃ）のステップにおいて、前記２次元のヒストグラムから、色相の値が閾値以下又は閾値未満となるビンを除去し、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記ビンが除去された前記２次元のヒストグラムを用いて共分散行列を求める、
請求項６に記載の色認識方法。
【請求項８】
前記複数の係数が、前記特定の色に応じて設定される、請求項５〜７のいずれかに記載の色認識方法。
【請求項９】
コンピュータによって、対象画像における特定の色の領域を認識するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記特定の色の領域を有するキャリブレーション画像から、それを構成する画素毎に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値を特定し、各値に、段階的に設定された複数の係数を乗算して、前記キャリブレーション画像の拡張配列を作成する、ステップと、
（ｂ）前記キャリブレーション画像の前記拡張配列を、色相、彩度、及び明度によって規定される配列に変換する、ステップと、
（ｃ）変換後の前記キャリブレーション画像の拡張配列から、一方の軸を色相とし、他方の軸を彩度とした、２次元のヒストグラムを作成する、ステップと、
（ｄ）前記対象画像を構成する各画素のＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、色相、彩度、及び明度によって規定された前記対象画像の配列を作成し、作成した前記配列から、前記画素毎に、色相の値と彩度の値とを特定し、前記画素毎に特定した前記色相の値及び前記彩度の値と前記２次元のヒストグラムとを用いて、前記対象画像における前記特定の色の領域を認識する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータに、
（ｅ）前記２次元のヒストグラムを用いて共分散行列を求め、求めた前記共分散行列を用いて、前記キャリブレーション画像における、色相の値と彩度の値との組合せ毎のマハラノビス距離を算出し、算出した各マハラノビス距離を、色相及び彩度によって規定される２次元配列に格納する、ステップを更に実行させ、
前記（ｄ）のステップにおいて、前記画素毎に特定した前記色相の値及び前記彩度の値を、前記（ｅ）のステップで得られた前記２次元配列に照合して、前記対象画像を構成する画素毎のマハラノビス距離を特定し、特定したマハラノビス距離に基づいて、前記対象画像における前記特定の色の領域を認識する、
請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記（ｃ）のステップにおいて、前記２次元のヒストグラムから、色相の値が閾値以下又は閾値未満となるビンを除去し、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記ビンが除去された前記２次元のヒストグラムを用いて共分散行列を求める、
請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記複数の係数が、前記特定の色に応じて設定される、請求項９〜１１のいずれかに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定の色を認識するための色認識装置及び色認識方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、種々の分野で、画像から、特定の色の部分を抽出することが行われている。例えば、人の手又は顔を検出するために、画像から、領域を抽出することが行われている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
具体的には、特許文献１は、画面上の肌色の領域を抽出することによって人の手の認識を行う、手形状認識装置を開示している。特許文献１に開示された手形状認識装置は、入力された画像に対して、予め作成された肌色のテンプレート値との相関値を算出し、相関値に基づいて、入力された画像から肌色の領域を抽出する。
【０００４】
また、特許文献１に開示された手形状認識装置では、テンプレート値は、ＲＧＢデータで与えられており、適宜更新される。テンプレート値の更新は、抽出された肌色領域の平均値と、テンプレート値との平均を求め、求めた値を、最新のテンプレート値とすることによって行われる。このため、特許文献１に開示された手形状認識装置によれば、システムの負担を軽減しつつ、正確に肌色の領域を抽出できると考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−１６７４５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、画像の手段となるカメラには、通常、オートホワイトバランス機能が付加されているため、画像中の肌色の領域の明るさは、撮影された環境に応じて大きく変化してしまう。このため、上記特許文献１に開示された手形状認識装置では、テンプレート値が適宜実行されるにもかかわらず、例えば、被写体が日向から日陰に移動するような状況下で検出精度が大きく低下してしまう場合がある。
【０００７】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、撮影環境に左右されることなく、特定の色を精度良く検出し得る、色認識装置、色認識方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における色認識装置は、対象画像における特定の色の領域を認識するための装置であって、
前記特定の色の領域を有するキャリブレーション画像から、それを構成する画素毎に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値を特定し、各値に、段階的に設定された複数の係数を乗算して、前記キャリブレーション画像の拡張配列を作成する、拡張配列作成部と、
前記キャリブレーション画像の前記拡張配列を、色相、彩度、及び明度によって規定される配列に変換する、配列変換部と、
変換後の前記キャリブレーション画像の拡張配列から、一方の軸を色相とし、他方の軸を彩度とした、２次元のヒストグラムを作成する、ヒストグラム作成部と、
前記対象画像を構成する各画素のＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、色相、彩度、及び明度に
よって規定された前記対象画像の配列を作成し、作成した前記対象画像の配列と前記ヒストグラムとを用いて、前記対象画像における前記特定の色の領域を認識する、色認識部と、
を備えていることを特徴とする。
【０００９】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における色認識方法は、対象画像における特定の色の領域を認識するための方法であって、
（ａ）前記特定の色の領域を有するキャリブレーション画像から、それを構成する画素毎に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値を特定し、各値に、段階的に設定された複数の係数を乗算して、前記キャリブレーション画像の拡張配列を作成する、ステップと、
（ｂ）前記キャリブレーション画像の前記拡張配列を、色相、彩度、及び明度によって規定される配列に変換する、ステップと、
（ｃ）変換後の前記キャリブレーション画像の拡張配列から、一方の軸を色相とし、他方の軸を彩度とした、２次元のヒストグラムを作成する、ステップと、
（ｄ）前記対象画像を構成する各画素のＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、色相、彩度、及び明度によって規定された前記対象画像の配列を作成し、作成した前記対象画像の配列と前記ヒストグラムとを用いて、前記対象画像における前記特定の色の領域を認識する、ステップと、
を有することを特徴とする。
【００１０】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、対象画像における特定の色の領域を認識するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記特定の色の領域を有するキャリブレーション画像から、それを構成する画素毎に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値を特定し、各値に、段階的に設定された複数の係数を乗算して、前記キャリブレーション画像の拡張配列を作成する、ステップと、
（ｂ）前記キャリブレーション画像の前記拡張配列を、色相、彩度、及び明度によって規定される配列に変換する、ステップと、
（ｃ）変換後の前記キャリブレーション画像の拡張配列から、一方の軸を色相とし、他方の軸を彩度とした、２次元のヒストグラムを作成する、ステップと、
（ｄ）前記対象画像を構成する各画素のＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、色相、彩度、及び明度によって規定された前記対象画像の配列を作成し、作成した前記対象画像の配列と前記ヒストグラムとを用いて、前記対象画像における前記特定の色の領域を認識する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
以上のように、本発明によれば、撮影環境に左右されることなく、特定の色を精度良く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における色認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における色認識装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態で用いられるキャリブレーション画像の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態で作成される拡張配列の一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態で用いられるルックアップテーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態における色認識装置のキャリブレーション処理時の動作を示すフロー図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態における色認識装置の認識処理時の動作を示すフロー図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態における色認識装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、色認識装置、色認識方法、及びプログラムについて、図１〜図８を参照しながら説明する。
【００１４】
［装置構成］
最初に、本発明の実施の形態における色認識装置の構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態における色認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１に示す本実施の形態における色認識装置１００は、対象画像における特定の色の領域を認識するための装置である。図１に示すように、色認識装置は、拡張配列作成部１０と、配列変換部２０と、ヒストグラム作成部３０と、色認識部４０とを備えている。
【００１６】
拡張配列作成部１０は、特定の色の領域を有するキャリブレーション画像から、それを構成する画素毎に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値を特定し、各値に、段階的に設定された複数の係数を乗算して、キャリブレーション画像の拡張配列を作成する。
【００１７】
配列変換部２０は、拡張配列作成部１０によって作成されたキャリブレーション画像の拡張配列を、色相、彩度、及び明度によって規定される配列に変換する。ヒストグラム作成部３０は、変換後のキャリブレーション画像の拡張配列から、一方の軸を色相とし、他方の軸を彩度とした、２次元のヒストグラムを作成する。
【００１８】
色認識部４０は、まず、対象画像を構成する各画素のＲ値、Ｇ値、及びＢ値から、色相、彩度、及び明度によって規定された対象画像の配列を作成する。続いて、色認識部４０は、作成した対象画像の配列と、ヒストグラム作成部３０によって作成されたヒストグラムとを用いて、対象画像における特定の色の領域を認識する。
【００１９】
このように、本実施の形態では、まず、ヒストグラムは、キャリブレーション画像から作成されているので、そのビンは特定の色を強調したものとなっている。また、ヒストグラムの作成に際して、キャリブレーション画像のＲＧＢ値が拡張され、その上で色空間の変換が行なわれるので、ヒストグラムは、特定の色の環境による変化に対応したものとなる。このため、本実施の形態によれば、撮影環境に左右されることなく、特定の色を精度良く認識することが可能となる。
【００２０】
続いて、図２を用いて、本発明の実施の形態における色認識装置の構成を更に具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態における色認識装置の具体的構成を示すブロック図である。また、以降では、認識対象となる特定の色が肌色である場合を例に挙げて説明する。
【００２１】
図２に示すように、本実施の形態における色認識装置１００は、上述した、拡張配列作成部１０、配列変換部２０、ヒストグラム作成部３０、及び色認識部４０に加えて、キャリブレーション処理部５０と、記憶部６０と、画像取得部７０とを備えている。
【００２２】
このうち、画像取得部７０は、外部から、対象画像の画像データ（以下「対象画像データ」と表記する。）、及びキャリブレーション画像の元となる画像データが入力されてくると、これらを取得する。また、画像取得部７０は、対象画像データを取得した場合は、これを色認識部４０に入力する。
【００２３】
更に、画像取得部７０は、キャリブレーション画像の元となる画像データが入力されてくると、画像データから、キャリブレーション画像となる部分の画像データのみを抽出する。そして、画像取得部７０は、取り出した画像データ（以下「キャリブレーション用画像データ」と表記する。）を、拡張配列作成部１０に入力する。
【００２４】
また、本実施の形態では、例えば、図３に示すように、画像取得部７０は、キャリブレーション画像の元となる画像データが入力されてくると、この画像データによって特定される画像７１を、表示装置（図２において図示せず）の画面に表示することもできる。この場合、図３に示すように、画像取得部７０は、更に、キャリブレーション画像７２となる部分の指定を受け付け、指定された部分（キャリブレーション画像７２）の画像データを抽出し、これをキャリブレーション画像データとして拡張配列作成部１０に入力する。
【００２５】
図３は、本発明の実施の形態で用いられるキャリブレーション画像の一例を示す図である。図３の例では、特定の色が肌色であるため、画像７１としては、人の手が被写体となった画像が用いられている。また、キャリブレーション画像７２としては、手のひらの一部分の画像が用いられている。
【００２６】
また、拡張配列作成部１０は、キャリブレーション画像データが入力されると、キャリブレーション画像データから画素毎に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値を特定し、特定した各値に、段階的に設定された係数を乗算する。具体的には、本実施の形態では、図４に示すように、拡張配列作成部１０は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれに、０．７〜１．３の範囲内にある係数を０．０５刻みで乗算して、拡張配列を作成する。
【００２７】
図４は、本発明の実施の形態で作成される拡張配列の一例を示す図である。図４の例では、１画素分の拡張配列のみを示している。例えば、キャリブレーション画像の画素数が５０×５０であるとすると、拡張配列の大きさは、５０×５０×３×１３となる。また、上述の係数は、肌色を認識する場合の一例であるが、係数間の間隔、係数の数は、色認識装置１００の性能に応じて適宜設定される。
【００２８】
更に、本実施の形態では、乗算される係数は、認識対象となる色に応じて設定される。例えば、各係数の設定は、波長成分の組成に応じて、特定の値に乗算する係数のみとしたり、特定の値に乗算する係数の値を大きくしたりすることによって、行なわれる。具体的には、赤の波長成分が多い色が認識対象となる場合であれば、Ｒ値に乗算される係数の値が大きくなるように、又はＲ値に乗算される係数のみとなるように、各係数の設定が行なわれる。
【００２９】
配列変換部２０は、本実施の形態では、一般的なＲＧＢ空間からＨＳＶ空間への変換処理を用いることで、拡張配列を、色相、彩度、及び明度によって規定される配列に変換することができる。
【００３０】
また、ヒストグラム作成部３０は、本実施の形態では、変換後の配列から、明度の成分を除去し、残った成分を用いて、２次元のヒストグラムを作成する。更に、このとき、ヒストグラム作成部３０は、ノイズの除去のため、作成したヒストグラムから、色相の値が閾値以下又は閾値未満となるビンを除去することができる。具体的には、ヒストグラム作成部３０は、色相の値が閾値以下又は閾値未満となるビンを特定し、特定したビンの色相
の値をゼロに設定する。
【００３１】
キャリブレーション処理部５０は、ヒストグラムを用いて共分散行列を求め、求めた共分散行列を用いて、キャリブレーション画像における、色相の値と彩度の値との組合せ毎のマハラノビス距離を算出する。
【００３２】
具体的には、ヒストグラムの各ビンにおける色相の値をＨｉ、彩度の値をＳｊとするとき、Ｈｉ、Ｓｊで示されるＨＳ平面上の座標（極座標系）を直交座標系に変換した値を入力ベクトルｘｋ、入力ベクトルの数をｎ、入力ベクトルの平均ベクトルをμとすると、キャリブレーション処理部５０は、下記の数１を用いて、共分散行列Σを求め、更に、求めた共分散行列Σを下記数２に適用することで、ＨｉとＳｊとの組合せ（Ｈｉ，Ｓｊ）毎のマハラノビス距離Ｄを算出することができる。なお、ｉ及びｊは、ぞれぞれ、０から２５５の任意の整数である。
【００３３】
【数１】
0006614658.tif 000002
【００３４】
【数２】
0006614658.tif 000003
【００３５】
また、キャリブレーション処理部５０は、算出した各マハラノビス距離を、色相及び彩度によって規定される２次元配列（以下「ルックアップテーブル」と表記する。）に格納する。本実施の形態では、マハラノビス距離が格納されたルックアップテーブルは、テーブル格納部６０に記憶される。図５は、本発明の実施の形態で用いられるルックアップテーブルの一例を示す図である。
【００３６】
色認識部４０は、本実施の形態では、上述した配列変換部２０と同様に、ＲＧＢ空間からＨＳＶ空間への変換処理を用いて、対象画像の配列を作成する。また、色認識部４０は、本実施の形態では、作成した対象画像の配列を、上述のルックアップテーブルに照合して、対象画像を構成する画素毎のマハラノビス距離を特定する。続いて、色認識部４０は、特定したマハラノビス距離に基づいて、対象画像における特定の色の領域を認識する。
【００３７】
具体的には、色認識部４０は、対象画像の画素毎に、対象画像の配列から、色相の値Ｈと彩度の値Ｓとを特定し、更に、特定した値（Ｈ，Ｓ）をルックアップテーブルに照合し、特定した値（Ｈ，Ｓ）が対応しているマハラノビス距離を特定する。続いて、色認識部４０は、画素毎に、特定したマハラノビス距離と設定された閾値とを対比して、マハラノビス距離が閾値以下となる画素を特定し、特定した画素で構成される領域を特定の色の領域と判断する。
【００３８】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における色認識装置１００の動作について図６及び図７を用いて説明する。また、以下の説明においては、適宜図１〜図５を参酌する。また、本実施の形態では、色認識装置１００を動作させることによって、色認識方法が実施される。よって、本実施の形態における色認識方法の説明は、以下の色認識装置１００の動作説明に代える。
【００３９】
まず、図６を用いて、色認識装置１００がキャリブレーション処理を実行する際の動作について説明する。図６は、本発明の実施の形態における色認識装置のキャリブレーション処理時の動作を示すフロー図である。
【００４０】
図６に示すように、最初に、画像取得部７０は、キャリブレーション画像の元となる画像データを取得する（ステップＡ１）。具体的には、本実施の形態では、外部の装置（図示せず）から、人の手の画像データ、又は顔の画像データが送信されてくると、画像取得部７０は、送信されてきた画像データを取得する。
【００４１】
次に、画像取得部７０は、ステップＡ１で取得した画像データから、キャリブレーション画像となる部分の画像データを抽出する（ステップＡ２）。具体的には、図３に示すように、画像取得部７０は、ステップＡ１で取得した画像データによって特定される画像７１を、表示装置の画面に表示し、キャリブレーション画像７２となる部分の指定を受け付け、指定が行なわれると、指定された部分の画像データを抽出する。
【００４２】
次に、拡張配列作成部１０は、ステップＡ２で抽出した画像データの各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値を取得する（ステップＡ３）。続いて、拡張配列作成部１０は、各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれに、段階的に設定された係数を乗算して、拡張配列を作成する（ステップＡ４）。
【００４３】
次に、配列変換部２０は、拡張配列の色空間を、ＲＧＢ空間からＨＳＶ空間へと変換し、色素、彩度、及び明度で規定される配列を作成する（ステップＡ５）。
【００４４】
次に、ヒストグラム作成部３０は、色空間が変換された配列から、明度の成分を除去して、色相及び彩度による２次元のヒストグラムを算出する（ステップＡ６）。また、ステップＡ６では、ヒストグラム作成部３０は、ノイズを除去するために、色相の値が閾値以下又は閾値未満となるビンを特定し、特定したビンの色相の値をゼロに設定する。
【００４５】
次に、キャリブレーション処理部５０は、ステップＡ６で作成されたヒストグラムを用いて、共分散行列を求める（ステップＡ７）。ステップＡ７により、肌色に相当する色空間が特定されることになる。
【００４６】
その後、キャリブレーション処理部５０は、色相の値と彩度の値との組合せ毎に、マハラノビス距離を算出し、得られた各マハラノビス距離を、ルックアップテーブルに格納する（ステップＡ８）。ステップＡ８の実行により、ルックアップテーブルが完成するので、キャリブレーション処理は終了する。
【００４７】
続いて、図７を用いて、色認識装置１００が認識処理を実行する際の動作について説明する。図７は、本発明の実施の形態における色認識装置の認識処理時の動作を示すフロー図である。
【００４８】
図７に示すように、最初に、画像取得部７０は、認識対象となる画像の画像データ（対象画像データ）を取得する（ステップＢ１）。具体的には、本実施の形態では、外部の装置（図示せず）から、対象画像データが送信されてくると、画像取得部７０は、送信されてきた画像データを取得する。
【００４９】
次に、色認識部４０は、ステップＢ１で取得した画像データの各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値を取得する（ステップＢ２）。続いて、色認識部４０は、取得したＲ値、Ｇ値、Ｂ値を元に、ＲＧＢ空間からＨＳＶ空間への変換処理を行なって、色相、彩度、及び明度によっ
て規定された、対象画像の配列を作成する。（ステップＢ３）。
【００５０】
次に、色認識部４０は、ステップＢ３で得られた配列から、対象画像の画素毎に、色相の値Ｈと彩度の値Ｓとを特定する。続いて、色認識部４０は、特定した値（Ｈ，Ｓ）を、ステップＡ８で得られたルックアップテーブルに照合し、特定した値（Ｈ，Ｓ）が対応しているマハラノビス距離を特定する（ステップＢ４）。
【００５１】
次に、色認識部４０、画素毎に、ステップＢ４で特定したマハラノビス距離と設定された閾値とを対比して、マハラノビス距離が閾値以下となる画素を特定し、特定した画素で構成される領域を特定の色の領域と判断する（ステップＢ５）。
【００５２】
以上のように本実施の形態では、キャリブレーション画像のＲＧＢ空間が拡張され、拡張されたＲＧＢ空間から、特定の色の認識に必要なヒストグラムが生成されているので、撮影環境に左右されることなく、特定の色を精度良く認識することが可能となる。
【００５３】
また、本実施の形態では、予め、色相及び彩度の組毎のマハラノビス距離がルックアップテーブルに登録されており、認識時には、各画素の色相及び彩度を求めるだけで、画素毎のマハラノビス距離が特定され、直ぐに各画素が特定の色かどうかを判断できる。このため、特定の色の認識処理における負荷の軽減も可能となる。
【００５４】
なお、本実施の形態では、キャリブレーション処理は、ステップＡ１〜Ａ６までで終了していても良い。この場合は、認識処理において、ステップＢ３の実行後に、ステップＡ７及びＡ８が実行され、その後に、ステップＢ４及びＢ５が実行される。
【００５５】
［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図６に示すステップＡ１〜Ａ８、図７に示すステップＢ１〜Ｂ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における色認識装置と色認識方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、拡張配列作成部１０、配列変換部２０、ヒストグラム作成部３０、色認識部４０、キャリブレーション処理部５０及び画像取得部７０として機能し、処理を行なう。
【００５６】
なお、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、拡張配列作成部１０、配列変換部２０、ヒストグラム作成部３０、色認識部４０、キャリブレーション処理部５０及び画像取得部７０として機能しても良い。また、記憶部６０は、本実施の形態におけるプログラムを実行するコンピュータとは別のコンピュータ上に構築されていても良い。
【００５７】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、色認識装置１００を実現するコンピュータについて図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態における色認識装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００５８】
図８に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【００５９】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コ
ード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【００６０】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００６１】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００６２】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
以上のように、本発明によれば、撮影環境に左右されることなく、特定の色、例えば、肌色を精度良く検出することができる。本発明は、特定の色を認識することが必要なシステム、例えば、手認識による入力が行なわれるシステム、人の顔を認識するシステム等に有用である。
【符号の説明】
【００６４】
１０  拡張配列作成部
２０  配列変換部
３０  ヒストグラム作成部
４０  色認識部
５０  キャリブレーション処理部
６０  記憶部
７０  画像取得部
１００  色認識装置
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
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【図２】
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【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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