(57)【要約】【課題】デジタル画像の顔を検出する方法および装置。【解決手段】デジタル画像における顔を検出する方法はデジタル画像の部分ウィンドウを選択することを含む。次に部分ウィンドウのサンプル領域が選択される。サンプル領域を分析し、部分ウィンドウが顔を表し得るか判定される。【選択図】図１
2008117391.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像における顔を検出する方法で、
前記デジタル画像の部分ウィンドウを選択するステップと、
前記部分ウィンドウにおいてサンプル領域を選択するステップと、
前記サンプル領域を分析して前記部分ウィンドウが顔を表し得るか判定するステップと
、
を含むことを特徴とするデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項２】
前記サンプル領域は矩形であることを特徴とする請求項１に記載のデジタル画像におけ
る顔を検出する方法。
【請求項３】
前記サンプル領域を選択する前に、前記部分ウィンドウをフレームに分割し、前記サン
プル領域各々は前記フレームの異なったフレームに位置するステップを含むことを特徴と
する請求項１に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項４】
前記サンプル領域は前記フレームの前記境界からオフセットされていることを特徴とす
る請求項３に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項５】
前記部分ウィンドウは少なくとも４つのフレームに分割されることを特徴とする請求項
３に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項６】
前記サンプル領域は前記部分ウィンドウの所定位置にあることを特徴とする請求項１に
記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項７】
前記サンプル領域はパターンを形成することを特徴とする請求項１に記載のデジタル画
像における顔を検出する方法。
【請求項８】
前記パターンは格子パターンであることを特徴とする請求項７に記載のデジタル画像に
おける顔を検出する方法。
【請求項９】
前記分析はアダブースト方法を用いて前記サンプル領域を処理するステップを含むこと
を特徴とする請求項１に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項１０】
前記画像にわたり前記部分ウィンドウをパンするステップと、前記画像内における前記
部分ウィンドウの各位置に対し前記選択および分析を再実施するステップと、を含むこと
を特徴とする請求項１に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項１１】
前記画像にわたり前記部分ウィンドウがパンされた後に、前記部分ウィンドウのスケー
ルを調節し、前記パンおよび前記再実施のステップを繰り返すステップとを含むことを特
徴とする請求項１０に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項１２】
前記調節は前記部分ウィンドウが最小閾値サイズに縮小されるまで再実施されることを
特徴とする請求項１１に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項１３】
前記分析の際、前記サンプル領域は一連の処理段階にかけられ、前記部分ウィンドウに
おける顔の存在を検出し確認することを特徴とする請求項１１に記載のデジタル画像にお
ける顔を検出する方法。
【請求項１４】
前記処理段階は、肌色による分類、エッジ強度による分類、およびアダブーストによる
分類の少なくとも２つを含むことを特徴とする請求項１３に記載のデジタル画像における
顔を検出する方法。
【請求項１５】
前記部分ウィンドウにおける顔の存在を検出するために肌色による分類が用いられるこ
とを特徴とする請求項１４に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項１６】
前記部分ウィンドウにおける顔の存在を確認するためにエッジ強度による分類が用いら
れることを特徴とする請求項１５に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項１７】
前記部分ウィンドウにおける顔の存在を再確認するためにアダブーストによる分類が用
いられることを特徴とする請求項１６に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項１８】
デジタル画像における顔を検出する装置で、
前記デジタル画像の部分ウィンドウを選択する部分ウィンドウ選択器と、
前記部分ウィンドウ内のサンプル領域を選択するサンプル領域選択器と、
前記サンプル領域を分析して前記部分ウィンドウが顔を表し得るか判定するサンプル領
域分析器と、
を含むことを特徴とするデジタル画像における顔を検出する装置。
【請求項１９】
前記サンプル領域選択器は前記部分ウィンドウをフレームに分割し、前記サンプル領域
の各々を前記フレームの異なったフレームから選択することを特徴とする請求項１８に記
載のデジタル画像における顔を検出する装置。
【請求項２０】
前記サンプル領域は前記フレームの前記境界からオフセットされていることを特徴とす
る請求項１９に記載のデジタル画像における顔を検出する装置。
【請求項２１】
前記サンプル領域は前記部分ウィンドウにおける所定位置にあることを特徴とする請求
項１８に記載のデジタル画像における顔を検出する装置。
【請求項２２】
前記サンプル領域はパターンとして選択されることを特徴とする請求項１９に記載のデ
ジタル画像における顔を検出する装置。
【請求項２３】
前記パターンは格子パターンであることを特徴とする請求項２２に記載のデジタル画像
における顔を検出する装置。
【請求項２４】
前記サンプル領域分析器は前記サンプル領域を一連の処理段階にかけ、前記部分ウィン
ドウにおける顔の存在を検出し確認することを特徴とする請求項１９に記載のデジタル画
像における顔を検出する装置。
【請求項２５】
前記一連の処理段階は肌色による分類、エッジ強度による分類、およびアダブーストに
よる分類の少なくとも２つを含むことを特徴とする請求項２４に記載のデジタル画像にお
ける顔を検出する装置。
【請求項２６】
デジタル画像における顔を検出する方法で、
前記デジタル画像の部分ウィンドウを選択するステップと、
前記部分ウィンドウの区域を選択するステップと、
前記部分ウィンドウの前記区域をフレームの二次元アレーに分割するステップと、
フレームの前記二次元アレーを分析し前記区域の各々に対し特徴を生成するステップと
、
前記特徴を用い、前記部分ウィンドウは顔を表し得るか判定するステップと、
を含むデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項２７】
前記区域は少なくとも４つのフレームに分割されることを特徴とする請求項２６に記載
のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項２８】
前記分析は、
前記フレームの各々のピクセル特性を閾値化して各フレームに対しバイナリ・マップを
生成するステップと、
各フレームの前記バイナリ・マップの総和に対し関数を実施することにより前記特徴を
生成するステップと、
を含むことを特徴とする請求項２７に記載のデジタル画像における顔を検出する方法。
【請求項２９】
前記特性はピクセル輝度であることを特徴とする請求項２８に記載のデジタル画像にお
ける顔を検出する方法。
【請求項３０】
前記特性は前記ピクセルの色値であることを特徴とする請求項２８に記載のデジタル画
像における顔を検出する方法。
【請求項３１】
前記特性は前記ピクセルのエッジ強度であることを特徴とする請求項３１に記載のデジ
タル画像における顔を検出する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的に画像処理に関し、特にデジタル画像において顔を検出する方法および
装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
分類および認識システムは日常的にデジタル画像を処理し、顔などその中の特徴を検出
している。デジタル画像における顔認識はパターン認識が係わる二クラス（顔または非顔
）の分類問題である。しかし顔を表すパターンを認識することは、顔を表すパターン同士
がしばしばかなり異なっており、容貌、照明、表情、および他の要因により通常極めて複
雑であるため難問となる。その結果、画像における顔を検出するために用いられる方法は
精度を向上させるために非常に複雑になっている。
【０００３】
例えば、画像における顔検出に顔／非顔分類器のカスケードを用いる、学習に基づく方
法が提案されている。これらの学習に基づく方法は画像訓練プロセスを通じて弱分類器（
weak classifier）を学習し、学習した弱分類器を用いてより強分類器（stronger classi
fiers）を構築する。学習に基づく方法の一つはP. ViolaおよびM. Jones共著の「非対称A
daBoostおよび検出カスケード」（Proc. Of Neural Information Processing Systems、
カナダ・バンクーバー市、２００１年）と題される出版で提案されたアダブースト（Ａｄ
ａＢｏｏｓｔ）手法である。アダブースト手法は非常に複雑な分類器においてパターンを
認識するのに特に適している。アダブースト手法は弱分類器のシーケンスを学習し、弱分
類器を直線的に組み合わせ、強分類器を構築することにより弱分類器が指標として機能す
る能力を高める。弱分類器を直線的に組み合わせるために、処理される各画像における隣
接矩形領域の小セットからハール（Ｈａａｒ）または類似した特徴が抽出される。各領域
においてすべてのピクセルが分析されるので、この手法はプロセッサおよび時間集約的で
ある。
【０００４】
学習に基づく顔検出方法の明らかな利点にも拘わらず、カスケードの後期になると弱分
類器が弱くなり過ぎるため、より高い性能の達成が制限される。現在の学習に基づく方法
は分類器を再訓練するために使用される非顔例（誤り検出）を収集するのにブートストラ
ップを用いる。しかし強分類器の力がある点に達すると、ブートストラップで得られた非
顔例は顔パターンに非常に類似するようになり、従って分類器を再訓練できなくなる。ハ
ール状の、特徴に基づく弱分類器の分類エラーは５０％に近いことが経験的に示され、従
ってブートストラップは実際面で有効でなくなる。
【０００５】
デジタル画像における顔検出の他の手法も提案されている。例えば、Zhang他の米国特
許出願番号第２００４／０２６４７４４号明細書は画像内に複数の初期候補ウィンドウが
確立される顔検出方法を開示している。初期候補ウィンドウ各々に対し色空間情報を用い
て各ピクセルを肌色ピクセルまたは非肌色ピクセルのいずれかに分類する。肌色ピクセル
および非肌色ピクセルの数に基づき、少なくとも１つの候補ウィンドウが非顔ウィンドウ
と分類される。分類された候補ウィンドウに対し信頼得点が判定され、信頼得点に基づき
少なくとも１つの空間的に近接する候補ウィンドウの分類を選択的に飛ばすことができる
。
【０００６】
Chen他の米国特許出願番号第２００４／０１７９７１９号明細書は一連のカスケードさ
れたテストが用いられる顔検出方法およびシステムを開示している。各テストは高い信頼
性で非顔オブジェクトを切り捨て、殆どの顔を保持する。第１の色度テストは飽和した緑
色および青色ピクセルなど、非肌色ピクセルを切り捨てる。続く幾何学テストで、ピクセ
ルは色度に基づきグループ化され、幾何学的形状、サイズ、および位置が調べられる。続
く格子パターン・テストで、平均格子パターン要素画像が幾何学テストから得られた残り
の領域と比較される。格子パターン・テストに合格した部分画像は顔候補として印が付け
られる。顔候補は続いて位置テストで確認され、密接した顔候補が組み合わされて１つの
顔候補になる。
【０００７】
Xiao他の米国特許出願番号第２００５／００１３４７９号明細書は多段階顔検出方法を
開示している。第１段階の際、線形フィルタリングを用いて画像の非顔的部分を取り除く
。特に、画像の事前フィルタにアダブースト学習方法が用いられる。第２段階において、
推進チェーンを導入して階層「チェーン」構造内の推進分類器が組み合わせられる。第３
段階で、画像の前処理、ＳＶＭフィルタリング、および色フィルタリングを用いて事後フ
ィルタリングが行われる。
【０００８】
Morisadaの米国特許出願番号第２００５／００６９２０８号明細書はテンプレート照合
を用いて顔候補を選ぶ、画像内の顔を検出する方法を開示している。各顔候補は次にサポ
ート・ベクター・マシンによるパターン認識を用いて判定される。画像の肌色領域を特定
の上、顔候補と照合して肌色の望ましいレベル未満のものを除外する。非顔を表すとみな
された候補は次に取り除かれる。
【０００９】
Smith他の米国特許第５８７０１３８号明細書は顔内容に対応する画像部分をみつけ、
置換する方法およびシステムを開示している。画像は比色分析され、顔の輪郭、唇、眼、
等々の顔の特徴を特定する。特定された特徴の位置に対応する特徴抽出データを含む追跡
信号が発信される。望まれる場合、特徴抽出データを用いて画像に存在する元の顔を代わ
りの顔で置換することができる。
【００１０】
Kreschの米国特許第６４６３１６３号明細書は候補選択器が、候補選択器により選択さ
れた候補領域が実際に顔内容を含むか確認する顔検出器と連動して動作する顔検出システ
ムおよび方法を開示している。候補選択器は入力画像から候補領域を選択するための直列
で動作する線形照合フィルタおよび非線形フィルタを含む。線形照合フィルタはフィルタ
リング・カーネルを用いて入力画像に線形相関を行い、相関画像を導き出す。極大を有し
、相関閾値を超えた相関値を有する領域が選択される。非線形フィルタが次に線形照合フ
ィルタにより選択された画像領域の各種部分領域からのコントラスト値を調べ適切な候補
領域を選別する。顔検出器は選択された領域に顔が含まれるか否かの判定にニューラル・
ネットワークを用いる。
【００１１】
Abdel-Mottaleb他の米国特許第６５７４３５４号明細書は画像における顔を検出するシ
ステムおよび方法を開示しており、肌色のピクセルがグループ化され、ピクセル・グルー
プのエッジが取り除かれる。残りのグループ化された肌色のピクセルは分析され、顔を含
むか判定される。分析はピクセル・グループのバウンディング・ボックス範囲、アスペク
ト比、検出された肌色のバウンディング・ボックスに対する比率、引き延ばしたオブジェ
クトの方位、およびバウンディング・ボックスの中心とバウンディング・ボックス範囲の
重心との距離の判定を含む。
【００１２】
Ho他の米国特許第６６６１９０７号明細書は画像における顔を検出する方法を開示して
おり、画像は類似色の領域に分割される。顔検出分析は肌色領域に対してのみ行われる。
【００１３】
Tian他の米国特許第６８７９７０９号明細書は画像において中立的で無表情の顔を検出
するシステムおよび方法を開示している。画像における顔のポーズと位置を検出し、顔の
構成要素をみつけるために顔検出器が用いられる。画像で顔が検出されると、検出された
顔は標準サイズの顔に正規化される。次に幾何学的な目鼻立ちのセットおよび口の区域に
おけるヒストグラムが３つ抽出される。目鼻立ちは分類器に供給され、検出された顔が中
立的で無表情であるか判定される。
【００１４】
Matsuo他の米国特許出願番号第２００２／０１９１８１８号明細書は顔検出方法および
システムを開示しており、画像に対しエッジ抽出が行われ、エッジ画像が作り出される。
顔画像を含む候補である部分画像がエッジ画像から抽出される。顔検出は部分画像に対し
学習辞書を用い部分画像が顔画像を含むか否かを検出することにより行われる。
【００１５】
Lestideauの米国特許出願番号第２００３／００５３６８５号明細書は画像における顔
を検出する方法を開示しており、人の肌である可能性が高い画像の部分が特定される。次
に特定された部分に対しバウンディング・ボックスが判定される。バウンディング・ボッ
クス内における区域の特徴を分析して高レベルのテクスチャが存在するか判定される。バ
ウンディング・ボックス内で高レベルのテクスチャを有する区域が検出された場合、その
区域は人の顔を表していないとみなされる。
【００１６】
Huang他の米国特許出願番号第２００５／０１４７２９２号明細書は画像に描かれる人
とその顔のポーズを特定する顔検出システムおよび方法を開示している。顔領域が抽出さ
れ、画像の正規化に始まって前処理される。画像で顔が見つかった場合、顔はクロップさ
れる。次に顔は顔のポーズに従い分類され、固有顔の方法を用いて顔が抽出される。
【００１７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００４／０２６４７４４号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
上記文献は顔検出の各種方法を開示しているが、改良が求められる。従って本発明の一
目的はデジタル画像における顔を検出する新規の方法および装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
よって、一態様においてデジタル画像における顔を検出する方法が提供され、前記デジ
タル画像の部分ウィンドウを選択するステップと、前記部分ウィンドウにおけるサンプル
領域を選択するステップと、前記サンプル領域を分析し、前記部分ウィンドウが顔を表し
得るか判定するステップと、を含むことを特徴とする。
【００２０】
一実施形態で、サンプル領域は矩形である。サンプル領域を選択する前に、部分ウィン
ドウはフレームに分割され、各サンプル領域は異なったフレームの１つに位置する。サン
プル領域はフレームの境界からオフセットされ、パターンを形成する。
【００２１】
部分ウィンドウは画像にわたりパンされ、部分ウィンドウの画像内における各位置に対
し、選択および分析が再実施される。部分ウィンドウが画像にわたりパンされた後、部分
ウィンドウのスケールが調節され、パンおよび再実施が繰り返される。調節は部分ウィン
ドウが最小サイズの閾値に達するまで行われる。
【００２２】
分析の際、サンプル領域は部分ウィンドウに顔が存在することを検出し確認するために
一連の処理段階を受ける。処理段階は少なくとも肌色分類、エッジ強度、およびアダブー
スト分類を含む。肌色分類は部分ウィンドウに顔が存在することを検出するために用いら
れる。エッジ強度およびアダブースト分類は部分ウィンドウに顔が存在することを確認す
るために用いられる。
【００２３】
別の態様において、デジタル画像における顔を検出する装置が提供され、前記デジタル
画像の部分ウィンドウを選択する部分ウィンドウ選択器と、前記部分ウィンドウ内のサン
プル領域を選択するサンプル領域選択器と、前記サンプル領域と分析して前記部分ウィン
ドウが顔を表し得るかを判定するサンプル領域分析器と、を含むことを特徴とする。
【００２４】
さらに別の態様において、デジタル画像における顔を検出するコンピュータ・プログラ
ムを含むコンピュータ読み取り可能な媒体が提供され、前記コンピュータ・プログラムは
、前記デジタル画像の部分ウィンドウを選択するコンピュータ・プログラム・コードと、
前記部分ウィンドウにおけるサンプル領域のコンピュータ・プログラム・コードと、前記
サンプル領域と分析して前記部分ウィンドウが顔を表し得るかを判定するコンピュータ・
プログラム・コードと、を含むことを特徴とする。
【００２５】
さらに別の態様において、デジタル画像における顔を検出する方法が提供され、前記デ
ジタル画像の部分ウィンドウを選択するステップと、前記部分ウィンドウの区域を選択す
るステップと、前記部分ウィンドウの前記区域をフレームの二次元アレーに分割するステ
ップと、前記フレームの二次元アレーを分析して前記区域各々に対し特徴を生成するステ
ップと、前記特徴を用い、前記部分ウィンドウが顔を表し得るか判定するステップと、を
含むことを特徴とする。
【００２６】
一実施形態で、区域は少なくとも４つのフレームに分割される。各フレームのピクセル
の特性は閾値化され、各フレームのバイナリ・マップが生成され、バイナリ・マップの和
に関数を実施することにより特徴が生成される。特性はピクセル輝度であることができる
。あるいは特性はピクセルの色またはエッジ強度であることができる。
【００２７】
さらに別の態様において、デジタル画像における顔を検出する装置が提供され、前記デ
ジタル画像の部分ウィンドウの区域を選択し、前記部分ウィンドウの前記区域をフレーム
の二次元アレーに分割する部分ウィンドウ選択器と、前記フレームの二次元アレーを分析
し、前記区域各々に対し特徴を生成し、前記特徴を用いて前記部分ウィンドウが顔を表し
得るかを判定する部分ウィンドウ分析器と、を含むことを特徴とする。
【００２８】
さらに別の態様において、デジタル画像における顔を検出するコンピュータ・プログラ
ムを含むコンピュータ読み取り可能な媒体が提供され、前記コンピュータ・プログラムは
、前記デジタル画像の部分ウィンドウを選択するコンピュータ・プログラム・コードと、
前記部分ウィンドウの区域を選択するコンピュータ・プログラム・コードと、前記部分ウ
ィンドウの前記区域をフレームの二次元アレーに分割するコンピュータ・プログラム・コ
ードと、前記フレームの二次元アレーを分析して前記区域各々に対し特徴を生成するコン
ピュータ・プログラム・コードと、前記特徴を用いて前記部分ウィンドウが顔を表し得る
かを判定するコンピュータ・プログラム・コードと、を含むことを特徴とする。
【００２９】
本発明の一態様である、デジタル画像における顔を検出する方法は、前記デジタル画像
の部分ウィンドウを選択するステップと、前記部分ウィンドウにおいてサンプル領域を選
択するステップと、前記サンプル領域を分析して前記部分ウィンドウが顔を表し得るか判
定するステップとを含むことを特徴とする。
【００３０】
また、前記サンプル領域は矩形であるものであってもよい。
【００３１】
また、さらに、前記サンプル領域を選択する前に、前記部分ウィンドウをフレームに分
割し、前記サンプル領域各々は前記フレームの異なったフレームに位置するステップを含
むものであってもよい。
【００３２】
また、前記サンプル領域は前記フレームの前記境界からオフセットされているものであ
ってもよい。
【００３３】
また、前記部分ウィンドウは少なくとも４つのフレームに分割されるものであってもよ
い。
【００３４】
また、前記サンプル領域は前記部分ウィンドウの所定位置にあるものであってもよい。
【００３５】
また、前記サンプル領域はパターンを形成するものであってもよい。
【００３６】
また、前記パターンは格子パターンであるものであってもよい。
【００３７】
また、前記分析はアダブースト方法を用いて前記サンプル領域を処理することを含むも
のであってもよい。
【００３８】
また、さらに、前記画像にわたり前記部分ウィンドウをパンするステップと、前記画像
内における前記部分ウィンドウの各位置に対し前記選択および分析を再実施するステップ
と、を含むものであってもよい。
【００３９】
また、さらに、前記画像にわたり前記部分ウィンドウがパンされた後に、前記部分ウィ
ンドウのスケールを調節し、前記パンおよび前記再実施のステップを繰り返すステップと
を含むものであってもよい。
【００４０】
また、前記調節は前記部分ウィンドウが最小閾値サイズに縮小されるまで再実施される
ものであってもよい。
【００４１】
また、前記分析の際、前記サンプル領域は一連の処理段階にかけられ、前記部分ウィン
ドウにおける顔の存在を検出し確認するものであってもよい。
【００４２】
また、前記処理段階は肌色による分類、エッジ強度による分類、およびアダブーストに
よる分類の少なくとも２つを含むものであってもよい。
【００４３】
また、前記部分ウィンドウにおける顔の存在を検出するために肌色による分類が用いら
れるものであってもよい。
【００４４】
また、前記部分ウィンドウにおける顔の存在を確認するためにエッジ強度による分類が
用いられるものであってもよい。
【００４５】
また、前記部分ウィンドウにおける顔の存在を再確認するためにアダブーストによる分
類が用いられるものであってもよい。
【００４６】
本発明の一態様である、デジタル画像における顔を検出する装置は、前記デジタル画像
の部分ウィンドウを選択する部分ウィンドウ選択器と、前記部分ウィンドウ内のサンプル
領域を選択するサンプル領域選択器と、前記サンプル領域を分析して前記部分ウィンドウ
が顔を表し得るか判定するサンプル領域分析器と、を含むことを特徴とする。
【００４７】
また前記サンプル領域選択器は前記部分ウィンドウをフレームに分割し、前記サンプル
領域の各々を前記フレームの異なったフレームから選択するものであってもよい。
【００４８】
また、前記サンプル領域は前記フレームの前記境界からオフセットされているものであ
ってもよい。
【００４９】
また、前記サンプル領域は前記部分ウィンドウにおける所定位置にあるものであっても
よい。
【００５０】
また、前記サンプル領域はパターンとして選択されるものであってもよい。
【００５１】
また、前記パターンは格子パターンであるものであってもよい。
【００５２】
また、前記サンプル領域分析器は前記サンプル領域を一連の処理段階にかけ、前記部分
ウィンドウにおける顔の存在を検出し確認するものであってもよい。
【００５３】
また、前記一連の処理段階は肌色による分類、エッジ強度による分類、およびアダブー
ストによる分類の少なくとも２つを含むものであってもよい。
【００５４】
本発明の一態様である。デジタル画像における顔を検出する方法は、前記デジタル画像
の部分ウィンドウを選択するステップと、前記部分ウィンドウの区域を選択するステップ
と、前記部分ウィンドウの前記区域をフレームの二次元アレーに分割するステップと、フ
レームの前記二次元アレーを分析し前記区域の各々に対し特徴を生成するステップと、前
記特徴を用い、前記部分ウィンドウは顔を表し得るか判定するステップと、を含むことを
特徴とする。
【００５５】
また、前記区域は少なくとも４つのフレームに分割されるものであってもよい。
【００５６】
また、前記フレームの各々のピクセル特性を閾値化して各フレームに対しバイナリ・マ
ップを生成するステップと、各フレームの前記バイナリ・マップの総和に対し関数を実施
することにより前記特徴を生成するステップと、を含むものであってもよい。
【００５７】
また、前記特性はピクセル輝度であるものであってもよい。
【００５８】
また、前記特性は前記ピクセルの色値であるものであってもよい。
【００５９】
また、前記特性は前記ピクセルのエッジ強度であるものであってもよい。
【００６０】
方法および装置はデジタル画像における顔検出に対する高速な方法を提供する。デジタ
ル画像の部分ウィンドウの区域を表すサンプル領域を分析することにより、精度を著しく
低減させることなく演算コストを削減することができる。さらに、フレームの二次元アレ
ーを分析して特徴を生成することにより、画像の部分ウィンドウを顔または非顔に分類す
る場合より少ない特徴を利用することができ、それにより処理条件および時間を削減でき
る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６１】
以下に添付図面を参照して実施形態をさらに詳しく説明する。以下の説明において、デ
ジタル画像における顔を検出する方法、装置、およびコンピュータ・プログラムを具現す
るコンピュータ読み取り可能な媒体が提供される。方法の際、異なったサイズおよび位置
のいくつかの部分ウィンドウが分析される。場合により、部分ウィンドウ内のサンプル領
域のセットのみ分析され、それにより演算コスト（すなわち処理能力および時間）が削減
される。各部分ウィンドウに対し、次の分類器−肌色に基づく分類器、エッジ強度に基づ
く分類器、およびジェントル・アダブーストに基づく分類器−がカスケードの段階のセッ
トに決定され、部分ウィンドウが顔を含むか検出する。第１段階は演算上速く、または「
安く」、続くテストの各段階で必要な処理能力が増える。いずれかの段階で、部分ウィン
ドウがおそらく顔を表していないと判定された場合、部分ウィンドウの分析は終了し、次
の部分ウィンドウの分析を開始することができる。部分ウィンドウは３つの分類器各々に
合格して初めて顔を含むと判定される。
【００６２】
図１を見ると、デジタル画像における顔を検出する装置が示され、全般的に装置２０で
識別される。本実施形態で、装置はパソコン等々で、処理装置２４、ランダムアクセス・
メモリ（「ＲＡＭ」）２８、非揮発性メモリ３２、通信インタフェース３６、入力インタ
フェース４０、および出力インタフェース４４を含み、すべてローカル・バス４８を通じ
て通信している。処理装置２４は非揮発性メモリ３２に格納される顔検出アプリケーショ
ンを実行する。装置２０は通信インタフェース３６経由でネットワークまたは画像および
顔検出結果を格納するサーバに接続されることができる。入力インタフェース４０はキー
パッド、マウス、および／あるいは他のユーザ入力装置を含み、ユーザが顔検出アプリケ
ーションとやりとりできるようにする。入力インタフェースはさらに顔検出のために分析
される画像を取り込むスキャナを含むことができる。出力インタフェース４４はディスプ
レーを含み、望まれる場合は顔検出の結果を視覚的に表示することができ、調節用に顔検
出アプリケーションの設定を表示することができる。
【００６３】
次に図２乃至図４を見ると、顔検出アプリケーションの実行の際、装置２０が画像を処
理してその中の顔を検出するために行う一般工程が示される。最初に特定スケールの部分
ウィンドウが選択される（ステップＳ１１０）。部分ウィンドウはｘ（ｍ，ｎ，ｓ）の形
を取り、ｍおよびｎは各々画像の左上の隅から水平および垂直のオフセットをピクセルで
表し、ｓは部分ウィンドウのスケールを表す。本実施形態で、部分ウィンドウは正方形で
、正方形の高さおよび幅は両方ｓピクセルに等しい。図３は画像２００に対する部分ウィ
ンドウ２０４の例を示す。選択される最初の部分ウィンドウのスケール、ｓ、は画像２０
０にはまる最大サイズの正方形領域である。すなわち、ｓは画像の高さおよび幅のより小
さい方に設定され、ｍおよびｎは最初ゼロ（０）に設定される。部分ウィンドウ２０４は
次にいくつかの等しいフレームに分割され、本例では図４に示すように４つのフレームＡ
〜Ｄに分割される（ステップＳ１１５）。部分ウィンドウ２０４は次に画像２００の左上
の隅に適用され、部分ウィンドウ２０４内のフレームは肌色に基づく分類器を用いて分析
され、部分ウィンドウ内に顔が存在する判定される（ステップＳ１２０）。部分ウィンド
ウ２４０に顔が見つかった場合、部分ウィンドウ内のフレームＡ〜Ｄが次にエッジ強度に
基づく分類器を用いて分析され部分ウィンドウにおける顔の存在を確認する（ステップＳ
１３０）。顔の存在が確認された場合、部分ウィンドウ２０４内のフレームＡ〜Ｄはジェ
ントル・アダブーストに基づく分類器を用いて再度分析され、部分ウィンドウにおける顔
の存在が確認される（ステップＳ１４０）。顔の存在が確認された場合、部分ウィンドウ
２０４は顔を包含するものとして登録される（ステップＳ１５０）。
【００６４】
次に部分ウィンドウ２０４が画像２００全体にわたりパンされたか判定するために調査
が行われる（ステップＳ１６０）。されていない場合、部分ウィンドウの位置は増分され
（ステップＳ１７０）、ステップＳ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０，Ｓ１５０，Ｓ１６０が
新しい部分ウィンドウ位置に対し繰り返される。ステップＳ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０
，Ｓ１５０，Ｓ１６０は画像２００に対しあり得る部分ウィンドウ位置各々に対し繰り返
されることが理解されよう。
【００６５】
ステップＳ１２０で顔が存在しないとみなされるか、または部分ウィンドウ２０４にお
ける顔の存在がステップＳ１３０またはステップＳ１４０で確認されない場合、プロセス
はステップＳ１６０に進む。
【００６６】
一旦、部分ウィンドウ２０４が画像全体にわたりパンされると、他のスケールの部分ウ
ィンドウが選択できるか調査が行われる（すなわち部分ウィンドウが最小サイズになって
いるか）（ステップＳ１８０）。本実施形態で、部分ウィンドウの最小サイズは１７×１
７ピクセルに等しい。部分ウィンドウが最小サイズになっていない場合、部分ウィンドウ
は１４％縮小の上、最も近い整数に四捨五入され（ステップＳ１９０）、ステップＳ１２
０，Ｓ１３０，Ｓ１４０，Ｓ１５０，Ｓ１６０がその部分ウィンドウに対し繰り返される
。上記プロセスはより小さいスケールの追加部分ウィンドウが選択できなくなるまで続け
られる。
【００６７】
ステップＳ１２０において、部分ウィンドウ２０４内のフレームを分析する際、部分ウ
ィンドウ２０４のフレーム内の各ピクセルの赤、緑、および青（「ＲＧＢ」）値がバイナ
リ・ベイズ分類器に供給される。バイナリ・ベイズ分類器はピクセルのＲＧＢ色値に基づ
き各ピクセルが肌または非肌を表す可能性を判定する。
バイナリ・ベイズ分類器は訓練画像から取られた部分ウィンドウのサンプル・セットを
用いて訓練される。訓練の際、各訓練画像の各部分ウィンドウは顔または非顔を表すと手
動で分類され、部分ウィンドウのピクセルは各々肌および非肌のヒストグラムを生成する
のに用いられる。ヒストグラムは三次元アレーで、各次元はＲＧＢ色空間の赤Ｒピクセル
値、緑Ｇピクセル値、および青Ｂピクセル値に対応する。具体的に、ヒストグラムは３２
×３２×３２の寸法である。訓練画像は肌を表すか表さないか手動で特定されるので、し
かるべき肌または非肌のヒストグラムに訓練画像からのピクセル値が入れられる。これら
のヒストグラムは次に肌および非肌の対象からもたらされるピクセル色値のベイズの確率
を計算するために用いられる。具体的に、特定のピクセル色値、ｚ、が肌からもたらされ
る確率Ｐ（ｚ｜ｓｋｉｎ）は以下による。
【００６８】
【数１】
2008117391.tif 000003
【００６９】
ここで、
Ｈs（ｚ）は、分析されるピクセルと同じＲＧＢビンにある訓練画像のセットから構築
された肌ヒストグラムにおけるピクセル数、Ｎsは、肌ヒストグラムに含まれるピクセル
の合計数である。
同様に、特定のピクセル色値、ｚ、が非肌からもたらされる確率Ｐ（ｚ｜ｎｏｎ−ｓｋ
ｉｎ）は以下による。
【００７０】
【数２】
2008117391.tif 000004
【００７１】
ここで、
Ｈn（ｚ）は分析されるピクセルと同じＲＧＢビンにある訓練画像のセットから構築さ
れた非肌ヒストグラムにおけるピクセル数、Ｎsは非肌ヒストグラムに含まれるピクセル
の合計数である。
【００７２】
上記の２つの確率を用い、各ピクセルに対するベイズ分類器は以下のとおりである。
【００７３】
【数３】
2008117391.tif 000005
【００７４】
ここで、
θgは正しい肌検出と偽陽性との間のトレードオフを調節するのに用いることのできる
閾値である。
このように部分ウィンドウ２０４に対しバイナリの肌／非肌色マップが生成され、肌を
表すとみなされるピクセルには１の値が割り当てられ、非肌を表すとみなされるピクセル
にはゼロ（０）の値が割り当てられる。図５は部分ウィンドウ２０４がデジタル画像の肌
色マップに適用されるところを示す。
【００７５】
次に部分ウィンドウ２０４に対し以下のように７つの和に基づくスカラー特徴ｆ1から
ｆ7が計算される。
【００７６】
【数４】
2008117391.tif 000006
【００７７】
ここで、
ｓｕｍ（Ｚ）はフレームＺに対応する肌色マップのピクセル値ｇ（ｚ）の和を意味する
。スカラー特徴ｆ1〜ｆ7は肌色マップの範囲総和表または積分画像を用いて効率的に計算
される。スカラー特徴ｆ1〜ｆ7は各々を対応閾値と比較することにより部分ウィンドウ２
０４を分類するために用いられる。すなわち以下のとおりである。
【００７８】
【数５】
2008117391.tif 000007
【００７９】
ここで、
θiは訓練データを評価することにより決定される閾値である。
【００８０】
比較中スカラー特徴ｆ1〜ｆ7は、スカラー特徴ｆ1〜ｆ7の順序でカスケードされた形で
各々対応する閾値と比較される。部分ウィンドウ２０４に対するいずれかのスカラー特徴
がその対応する閾値を満足しない場合、部分ウィンドウ２０４は非顔を表すとみなされ、
残りのスカラー特徴および他の分類器は打ち切られる。
【００８１】
ステップＳ１２０において肌色に基づく分類器を用いて部分ウィンドウ２０４が顔を表
すとみなされる場合、前述のとおりステップＳ１３０においてエッジ強度に基づく分類器
を用いて顔の存在を確認する。ステップＳ１３０における顔の確認の際、各ピクセルのエ
ッジ強度を用いて入力画像のエッジ強度マップが生成される。エッジ強度は次の一次導関
数を用いて判定される。
【００８２】
【数６】
2008117391.tif 000008
【００８３】
本実施形態で、ソーベル・エッジ検出手法が用いられる。ソーベル・エッジ検出手法は
３×３ピクセル・カーネルを用い、部分ウィンドウ２０４の各ピクセルについて８つの隣
接ピクセルの輝度値に対するそのピクセルの輝度値に基づきエッジ強度を判定する。結果
はデジタル画像における各ピクセルのエッジ強度値を含むエッジ強度マップが得られる。
【００８４】
図６は図５のデジタル画像のバイナリ・エッジ強度マップに部分ウィンドウ２０４を適
用したところを示す。バイナリ・エッジ強度マップは各ピクセルについて次を判定するこ
とにより得られる。
【００８５】
【数７】
2008117391.tif 000009
【００８６】
ここで、
ｓ（Ｉ）はピクセルのエッジ強度、θeは調節可能な閾値である。
【００８７】
部分ウィンドウ２０４のエッジ強度マップがｅ（ｘ）として、スカラー特徴ｆ1〜ｆ7は
エッジ強度マップのピクセル値を用いて再度直列的に計算される。各スカラー特徴が計算
されるにつれ、対応する閾値と比較される。部分ウィンドウ２０４に対するいずれかの計
算されたスカラー特徴が各々の閾値を満足しない場合、部分ウィンドウは非顔を表すとみ
なされ、残りのスカラー特徴の判定および分類器は打ち切られる。
【００８８】
上述のとおり、ステップＳ１３０が顔を表すとみなされる部分ウィンドウ２０４をもた
らした場合、ステップＳ１４０でジェントル・アダブーストに基づく分類器を用いて結果
が確認される。訓練画像のセットが与えられた場合、ジェントル・アダブーストの発想は
訓練段階中に訓練画像セットに対し弱いが多様な分類器を特定し、次に弱分類器を直線的
に組み合わせて１つ以上の強分類器を形成することである。訓練エラーを直接最小限にす
るために撤回機構が導入される。これは非効率的な弱分類器を取り除き、強分類器を構築
するために組み合わされる弱分類器の数を削減するのに役立つ。各弱分類器は訓練画像の
部分ウィンドウにおける１つのスカラー特徴と結び付けられる。スカラー特徴はテンプレ
ートに従い部分ウィンドウの特定区域におけるピクセル輝度の荷重和を計算することによ
り判定される。弱分類器の組み合わせに基づく部分ウィンドウの分類は実質的に人が顔を
認識するために行うパターン認識のファジー論理に類似している。
【００８９】
離散的ジェントル・アダブーストの基本形は２階級問題を扱う。Ｎラベルの訓練画像の
セットが（ｘ1，ｙ1），…，（ｘN，ｙN）として与えられ、ｙ1∈｛＋１，−１｝は訓練
画像セットｘi∈Ｒnに対する階級ラベルである。
【００９０】
【数８】
2008117391.tif 000010
【００９１】
ジェントル・アダブーストは訓練画像セットの分布（上記式（Ａ）による）に関し訓練
画像セットからの弱分類器ｈm（ｘ）（ｍ＝１，２，…，Ｍ）の学習シーケンスに対し手
順があると仮定する。
【００９２】
弱分類器はテンプレートを用いて生成された１つのスカラー特徴に対応する。テンプレ
ートは２０×２０ピクセル・アレーを用いて訓練中に選択される。従って、部分ウィンド
ウ２０４に対するスカラー特徴を判定するために、部分ウィンドウは２０×２０ピクセル
に再度縮小され、テンプレートが適用される。
【００９３】
図７は部分ウィンドウ２０４ならびにスカラー特徴に結び付いた３つのテンプレート２
１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃを示す。各テンプレート２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃは９
つの３×３のフレーム２１６に分割され、各フレーム内に矩形のサンプル領域２２０が位
置される。このように矩形のサンプル領域２２０はテンプレート２１２ａ，２１２ｂ，２
１２ｃにおいて格子パターンを形成する。テンプレート２１２ｂはＸ0〜Ｘ3の水平範囲と
Ｙ0〜Ｙ3の垂直範囲にかかるよう示される。
【００９４】
９つの矩形のサンプル領域２２０は、下記の式（Ｂ）で示される。
【００９５】
【数９】
2008117391.tif 000011
【００９６】
これらの９つの矩形のサンプル領域２２０（上記式（Ｂ）による）の位置および寸法は
以下の変数のセットに支配される。
【００９７】
【数１０】
2008117391.tif 000012
【００９８】
例示の場合、各サンプル領域２２０は関連しているフレーム２１６の境界からオフセッ
トされている。
【００９９】
スカラー加重係数、Ｂij∈Ｒ、が各サンプル領域（上記式（Ｂ）による）と結び付いて
いる。部分ウィンドウ２０４のスカラー特徴はテンプレートで規定される９つのサンプル
領域２２０内におけるピクセルの輝度値総和の線形加重組み合わせにより計算される、す
なわち、
【０１００】
【数１１】
2008117391.tif 000013
【０１０１】
ここで、
【０１０２】
【数１２】
2008117391.tif 000014
【０１０３】
はすべての変数のセット、ｓｕｍ（Ｗij）はサンプル領域Ｗijのすべてのピクセルにわ
たる総和を意味する。
関数ｓｕｍ（Ｗij）はSIGGGRAPH、1984年,18(3）巻,207-212頁記載のF.Crow著「テクスチ
ャ・マッピング用の範囲総和表」（「Summed-area tables for texture mapping」）と題
する資料で説明されるような範囲総和表から効率的に演算することができる。あるいは関
数ｓｕｍ（Ｗij）はInternational Journal of Computer Vision、57巻、2004年5月、137
〜154頁記載のPaul Viola およびMichael J. Jones共著「頑強なリアルタイム顔検出」（
「Robust real-time face detection」）と題する資料で説明されるような積分画像から
効率的に演算される。可変セットδの値を変化させることにより各種スカラー特徴が一般
化される。
図８は選択されたスカラー特徴を判定するのに使用される加重係数Ｂijの各種スキーム
を用いるテンプレートを示す。装置２０で用いられる１６の加重スキームの内６つが示さ
れる。本実施形態で、−１、０、および１といった３つの別個の加重係数が用いられる。
テンプレートにおけるサンプル領域Ｗijに対する加重係数Ｂijは次の方程式を満足するこ
とが特記される。
【０１０４】
【数１３】
2008117391.tif 000015
【０１０５】
１つのスカラー特徴を演算するためにはサンプル領域２２０に対しピクセルの９つの総
和が必要であることが方程式８から分かる。このように演算されるスカラー特徴の演算上
の複雑度は単純なハール的特徴より４．５倍高い。その結果、演算されたスカラー特徴の
セットは顔検出の目的に対しより多くの情報を提供する。
【０１０６】
テンプレートの複雑さのため、エッジより複雑な画像特徴を検出することができる。単
一のハール特徴は一次元的なエッジの検出しかできない。その結果、本件の顔検出方法は
ハール方法と同じ精度をかなり減らされたスカラー特徴を用いて達成することができる。
【０１０７】
強分類器は図９に示すようにカスケードされた形で組織される。推進強分類器は顔を表
す部分ウィンドウに対し高い検出率を維持しながら非顔の部分ウィンドウ２０４の大部分
を有効に排除する。このカスケード構成において、初期の強分類器の方が弱分類器数が少
なく偽陽性検出率が高い。部分ウィンドウ処理の際、強分類器に合格しない部分ウィンド
ウはそれ以上後続の強分類器により処理されない。部分ウィンドウ２０４はｎ個の強分類
器すべてに合格すると顔を表すとみなされる。段階毎に処理コストおよび識別レベルが高
くなる。従って、部分ウィンドウ２０４がいずれかの段階でテストに不合格となると、部
分ウィンドウをさらに分析してさらに処理能力および時間を無駄にするということがない
。このカスケード式強分類器の方法は検出プロセスの速度を相当高め、偽陽性を減らすこ
とができる。
【０１０８】
上述のように、スカラー特徴を判定するために用いられるテンプレートは訓練プロセス
中に選択される。縮小し直した、サイズが２０×２０ピクセル部分ウィンドウの場合スカ
ラー特徴となり得るものは何万とある。これらのスカラー特徴は部分ウィンドウに対し過
剰に揃ったスカラー特徴のセットを形成する。訓練段階の際、各種サイズ、加重方式およ
び位置の二次元テンプレートを用いてスカラー特徴が生成され、人間のオペレータにより
分類される各部分ウィンドウに適用される。
【０１０９】
各弱分類器ｈm（ｘ）は１つのスカラー特徴ｆiと結び付いている。従って最良の新規弱
分類器をみつけるという課題は最良の対応スカラー特徴を選択することに等しい。弱分類
器は、訓練中に顔および非顔を表すと特定された部分ウィンドウに対し生成されたヒスト
グラムに基づき、肌色およびエッジ強度分類器に対しベイズ確率が判定されるのと同じよ
うに、部分ウィンドウ２０４が顔を表すというベイズの確率を判定することにより構築さ
れる。ベイズ確率は次に訓練セットを用いてその特定のスカラー特徴の結果を評価するこ
とにより判定される閾値と比較される。
【０１１０】
【数１４】
2008117391.tif 000016
【０１１１】
強分類器は次に従ってＭ個の弱分類器を組み合わせることにより構築される。
【０１１２】
【数１５】
2008117391.tif 000017
【０１１３】
ここで、
θbは検出率と偽陽性との間のトレードオフを支配する閾値である。
【０１１４】
ｘの分類はｙ（ｘ）＝ｓｉｇｎ［ＨM（ｘ）］として求められ、正規化された信頼得点
は｜ＨM（ｘ）｜である。ｈm（ｘ）の元の形は離散関数である。ジェントル・アダブース
トは次の加重最小二乗エラーを最小限にすることを目標としている。
【０１１５】
【数１６】
2008117391.tif 000018
【０１１６】
ｈmのパラメータは最良のスカラー特徴ｆiと併せ、エラーを最小限にすることにより判
定できる。
【０１１７】
【数１７】
2008117391.tif 000019
【０１１８】
訓練段階の際、テンプレートのパラメータおよび位置はさまざまで、テンプレートの各
サンプル領域に結び付いた加重係数も同様である。これは人間のオペレータにより分類さ
れた各部分ウィンドウに対し行われる。このような差異は多数あるため過剰に揃ったスカ
ラー特徴のセットが提供されることが理解されよう。差異の数のため訓練は比較的長時間
かかる。
【０１１９】
スカラー特徴はすべて顔を表すと特定された部分ウィンドウとの結び付きに基づき優先
順位が付けられる。強分類器を生成するために、弱分類器は顔識別の望ましいレベルが達
成されるまで組み合わされる。最初の強分類器の場合、弱分類器は加重された形で少なく
とも９８％の真陽性、最大５０％の偽陽性が達成されるまで組み合わされる。
【０１２０】
後続の強分類器を判定するために、各々前の強分類器に合格した２０，０００個の顔お
よび２０，０００個の非顔を有してなる訓練セットを用いて弱分類器のセットを判定し、
これらは次に同様に優先順位が付けられる。すなわち、後続の強分類器を判定するために
、前の強分類器を用いて顔と分類された部分ウィンドウに基づき新規訓練セットが選択さ
れる。次に望ましい合格率を有する強分類器が判定されるまで弱分類器が加重された形で
組み合わされる。このように、提案された過剰に揃ったスカラー特徴のセットが最も重要
なスカラー特徴を選択するためにジェントル・アダブースト学習が用いられる。
【０１２１】
後続の強分類器生成のために訓練画像のセットを生成することおよび可能なスカラー特
徴すべての分析は非常に時間がかかり得る。しかし一旦、強分類器を生成するのに用いら
れる弱分類器が訓練段階で選択されると、その後の部分画像の分析は効率的かつ望ましい
正確さのレベルで行われる。部分ウィンドウの各フレームのフレーム全体でなく、サンプ
ル領域を分析することは必要な計算を減らし、従って結果の精度を著しく減少させること
なく処理時間を減らす。
【０１２２】
本明細書で提案される顔検出装置および方法は色分析、演算し易いスカラー特徴および
ジェントル・アダブースト学習など、画像処理、パターン認識、および機械学習における
いくつかの強力な手法を組み合わせている。これらの手法を用い３つの個別的顔分類器が
作り出され、これらはカスケードされた形で組織される。これにより装置は肌色、エッジ
、およびグレースケールに基づくスカラー特徴など利用可能な各種の情報を用い、デジタ
ル画像における顔を望ましいレベルの精度を以って迅速に識別できる。
【０１２３】
図面を参考に一実施形態が説明されたが、当業者であれば各種の変形が可能であること
を理解しよう。例えば、上述の総和に基づくスカラー特徴の代わりに、またはこれを補強
するために偏差に基づくスカラー特徴を用いることができる。このように、顔検出に用い
るスカラー特徴の数をかなり増やすことができる。また、部分ウィンドウの肌色およびエ
ッジ分析の際、部分ウィンドウ全体が分析されるように説明されたが、当業者であれば部
分ウィンドウの分類の精度を著しく低減させることなく部分ウィンドウのサンプル領域の
み分析することも可能であることを理解しよう。
【０１２４】
ジェントル・アダブーストに基づく分析は色、エッジ方向、エッジ強度等々、部分ウィ
ンドウの他の特性を用いて行うことができる。またアダブースト方法の他の形態をジェン
トル・アダブーストの代わりに用いることができる。
【０１２５】
使用テンプレートはいくらでも異なった加重係数を含むことができる。テンプレートの
フレームおよびサンプル領域の特性も変えることができる。
【０１２６】
提案された総和に基づくスカラー特徴は色画像、グレースケール画像、色画像の肌色マ
ップ、および色またはグレースケール画像のエッジ・マップなど任意の二次元信号から抽
出することができる。提案される顔検出システムにこれらのスカラー特徴は３つの要素分
類器−肌色に基づく分類器、エッジ強度に基づく分類器、およびジェントル・アダブース
トに基づく分類器−において用いられる。
【０１２７】
顔検出アプリケーションは独立したデジタル画像ツールとして実行でき、または他の利
用可能なデジタル画像処理アプリケーションに組み入れ、これらのデジタル画像処理アプ
リケーションに拡大機能を提供できる。ソフトウェア・アプリケーションはルーチン、プ
ログラム、オブジェクト・コンポーネント、データ構造等々を含むプログラム・モジュー
ルを含むことができ、コンピュータ読み取り可能な媒体に格納されるコンピュータ読み取
り可能なプログラム・コードとして具現されることができる。コンピュータ読み取り可能
な媒体は後にコンピュータ・システムにより読み取られるデータを格納する任意のデータ
記憶装置である。コンピュータ読み取り可能な媒体の例としては例えば読み取り専用メモ
リ、ランダムアクセス・メモリ、ハードディスク・ドライブ、磁気テープ、ならびにＣＤ
−ＲＯＭおよび他の光学データ記憶装置が含まれる。コンピュータ読み取り可能なプログ
ラム・コードは、コンピュータ読み取り可能なコードが分散した形で格納され実行される
よう、連結コンピュータ・システムなどを含むネットワーク上で分散されることもできる
。
【０１２８】
特定の実施形態が説明されたが、当業者であれば添付クレームに定義される精神および
範囲を逸脱することなく変形および修正をなすことが可能であることを理解しよう。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】デジタル画像における顔を検出する装置の概略図である。
【図２】図１の装置により用いられる顔検出方法のフローチャートである。
【図３】顔検出の際、分析されるデジタル画像における部分ウィンドウのパラメータを示す。
【図４】図３に示す部分ウィンドウのフレームを示す。
【図５】デジタル画像の肌色マップに適用された図４の部分ウィンドウを示す。
【図６】図５のデジタル画像におけるエッジ・マップに適用された図４の部分ウィンドウを示す。
【図７】部分ウィンドウのフレームに適用されるテンプレートを示す。
【図８】６つのテンプレートを示す。
【図９】図１の装置により用いられるジェントル・アダブースト（Gentle AdaBoost）に基づく分類方法のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１３０】
２０…装置、２４…処理装置、３２…非揮発性メモリ、３６…通信インタフェース、４
０…入力インタフェース、４４…出力インタフェース。
【図１】
2008117391.tif 000020
【図２】
2008117391.tif 000021
【図３】
2008117391.tif 000022
【図４】
2008117391.tif 000023
【図５】
2008117391.tif 000024
【図６】
2008117391.tif 000025
【図９】
2008117391.tif 000026
【図７】
2008117391.tif 000027
【図８】
2008117391.tif 000028