(57)【要約】【課題】顔認証に適した顔画像を得ることに優れた顔認証装置を提供すること。【解決手段】たとえば、歩行者を認証対象とし、当該歩行者から取得した顔画像をあらかじめ登録された辞書情報と照合することにより当該歩行者はあらかじめ登録された人物であるかを判定する顔認証装置において、カメラから得られる高階調入力画像について変化検出と頭部候補検出を行ない、次に、頭部候補領域について顔輝度変換を行なうことにより低階調入力画像に変換し、さらに、得られた低階調入力画像について顔パターン検出を行なう。【選択図】      図１
2008234619.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動する人物の少なくとも顔を含む画像を高階調入力画像として取得する画像取得手段と、
この画像取得手段から一定時間ごとに得られる高階調入力画像から移動物体の領域を変化領域として検出する変化検出手段と、
この変化検出手段により検出された変化領域の画像から人物の頭部候補領域を検出する頭部候補検出手段と、
この頭部候補検出手段により検出された頭部候補領域の画像に対して輝度変換を行なうことにより高階調入力画像から低階調入力画像を生成する輝度変換手段と、
この輝度変換手段により生成された低階調入力画像の頭部候補領域に対して人物の顔候補領域を検出する顔検出手段と、
この顔検出手段により検出された顔候補領域の画像をあらかじめ登録された辞書情報と照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔認証手段と、
を具備したことを特徴とする顔認証装置。
【請求項２】
前記変化検出手段は、前記画像取得手段から一定時間ごとに得られる高階調入力画像から水平微分画像および垂直微分画像を取得し、この取得した水平微分画像および垂直微分画像を用いて増分符合フレーム間差分の計算を行なうことにより変化領域を検出するもので、その増分符合フレーム間差分の計算において、前記取得した水平微分画像および垂直微分画像を前記高階調入力画像の輝度の平方根で割る計算を行なうことにより、前記画像取得手段で発生する光ショットノイズの影響を除去するための補正処理を行なうことを特徴とする請求項１記載の顔認証装置。
【請求項３】
前記変化検出手段は、前記画像取得手段から一定時間ごとに得られる高階調入力画像に対して輝度フレーム間差分の計算を行なうことにより変化領域を検出するもので、その輝度フレーム間差分の計算において、輝度の時間差分を前記高階調入力画像の輝度の平方根で割る計算を行なうことにより、前記画像取得手段で発生する光ショットノイズの影響を除去するための補正処理を行なうことを特徴とする請求項１記載の顔認証装置。
【請求項４】
一定時間ごとに得られる高階調入力画像から水平微分画像および垂直微分画像を取得し、この取得した水平微分画像および垂直微分画像を用いて増分符合フレーム間差分の計算を行なうことにより変化領域を検出する画像処理装置であって、
前記増分符合フレーム間差分の計算において、前記取得した水平微分画像および垂直微分画像を前記高階調入力画像の輝度の平方根で割る計算を行なうことにより、画像取得時に発生する光ショットノイズの影響を除去するための補正処理を行なうことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
一定時間ごとに得られる高階調入力画像に対して輝度フレーム間差分の計算を行なうことにより変化領域を検出する画像処理装置であって、
前記輝度フレーム間差分の計算において、輝度の時間差分を前記高階調入力画像の輝度の平方根で割る計算を行なうことにより、画像取得時に発生する光ショットノイズの影響を除去するための補正処理を行なうことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
移動する人物の少なくとも顔を含む画像を高階調入力画像として取得する画像取得ステップと、
この画像取得ステップから一定時間ごとに得られる高階調入力画像から移動物体の領域を変化領域として検出する変化検出ステップと、
この変化検出ステップにより検出された変化領域の画像から人物の頭部候補領域を検出する頭部候補検出ステップと、
この頭部候補検出ステップにより検出された頭部候補領域の画像に対して輝度変換を行なうことにより高階調入力画像から低階調入力画像を生成する輝度変換ステップと、
この輝度変換ステップにより生成された低階調入力画像の頭部候補領域に対して人物の顔候補領域を検出する顔検出ステップと、
この顔検出ステップにより検出された顔候補領域の画像をあらかじめ登録された辞書情報と照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔認証ステップと、
を具備したことを特徴とする顔認証方法。
【請求項７】
一定時間ごとに得られる高階調入力画像から水平微分画像および垂直微分画像を取得し、この取得した水平微分画像および垂直微分画像を用いて増分符合フレーム間差分の計算を行なうことにより変化領域を検出する画像処理方法であって、
前記増分符合フレーム間差分の計算において、前記取得した水平微分画像および垂直微分画像を前記高階調入力画像の輝度の平方根で割る計算を行なうことにより、画像取得時に発生する光ショットノイズの影響を除去するための補正処理を行なうことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
一定時間ごとに得られる高階調入力画像に対して輝度フレーム間差分の計算を行なうことにより変化領域を検出する画像処理方法であって、
前記輝度フレーム間差分の計算において、輝度の時間差分を前記高階調入力画像の輝度の平方根で割る計算を行なうことにより、画像取得時に発生する光ショットノイズの影響を除去するための補正処理を行なうことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
第１階調度の入力画像を構成する複数フレーム間から変化領域を検出し、前記変化領域から頭部候補領域を検出する検出手段と、
前記頭部候補領域の輝度を変換し、前記第１階調度の入力動画像から前記第１階調度より低い第２階調度の入力画像を生成する変換手段と、
前記第２階調度の入力画像から顔パターンを検出する顔パターン検出手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
前記検出手段は、前記入力画像の微分値から計算される特徴量に対して、前記入力画像の輝度値もしくは輝度値の平均値による補正処理を行い、フレーム間差分を計算し、前記変化領域を検出することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
フレーム間差分を計算する画像処理装置であって、
入力画像の微分値から計算される特徴量に対して、前記入力画像の輝度値もしくは輝度値の平均値による補正処理を行い、フレーム間差分を計算することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
前記入力画像から空間微分画像を取得し、この空間微分画像を前記入力画像の輝度から計算される値で割り、正規化増分符号フレーム間差分を計算することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記入力画像の輝度から計算される値は、入力輝度平均値が大きくなるに従い、大きな値を出力する関数によって計算される値であることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記入力画像から空間微分画像を取得し、この空間微分画像を前記入力画像の輝度の平方根で割り、前記正規化増分符号フレーム間差分を計算することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記入力画像の輝度の時間差分を前記入力画像の輝度から計算される値で割り、時間差分正規化輝度フレーム間差分を計算することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記入力画像の輝度から計算される値とは、入力輝度平均値が大きくなるに従い、大きな値を出力する関数によって計算される値であることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記入力画像の輝度の時間差分を前記入力画像の輝度の平方根で割り、時間差分正規化輝度フレーム間差分を計算することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記入力画像に含まれる小領域Ｗの微分値の平均値を、前記入力画像の輝度の平均値から計算される値で割り、オプティカルフローを抽出するか否かを判定し、オプティカルフローを抽出する小領域を決定することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記入力画像の輝度の平均値から計算される値とは、入力輝度平均値が大きくなるに従い、大きな値を出力する関数によって計算される値であることを特徴とする請求項１８に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記入力画像に含まれる小領域Ｗの微分値の平均値を、前記入力画像の輝度の平均値の平方根で割り、オプティカルフローを抽出するか否かを判定し、オプティカルフローを抽出する小領域を決定することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば、歩行者を認証対象とし、当該歩行者から取得した顔画像をあらかじめ登録された辞書情報と照合することにより当該歩行者はあらかじめ登録された人物であるかを判定する顔認証装置および顔認証方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、この種の顔認証装置は、あらかじめ認証対象となる人物の顔画像をカメラやセンサなどを用いて取得し、この取得した顔画像から得られる顔の特徴情報を辞書情報として辞書記憶手段に記憶しておく。  
そして、照合時（認証識時）には、認証対象となる人物の顔画像をカメラやセンサなどを用いて再度取得し、この取得した顔画像から得られる顔の特徴情報が辞書記憶手段にあらかじめ記憶されている辞書情報と類似しているかどうかを評価し、類似性が高い場合には当該人物は登録者（本人）であると判定し、類似性が低い場合には未登録者（本人ではない）と判定するようになっている。
【０００３】
このような顔認証装置で利用される画像取得手段であるカメラやセンサは、入力された画像全体の明るさや色あいからゲイン、シャッタ速度、アイリス、ホワイトバランスといった制御パラメータを自動的に最適なものに調整する技術が搭載されているものが多い。
【０００４】
顔を対象にしてゲイン制御を行なう方法としては、カメラで人物の顔を撮影し、撮影した顔が予め登録された人物か否かを判定する顔認証装置において、カメラの出力をＡ／Ｄ変換する際のゲイン値を、顔認証にとって適した値となるように制御する技術が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００５−２０２７３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、認証対象とする人物は、カメラの前に立ち止まることなく、移動する人物（通行者）である。このため、ゲイン値を徐々に変化させながら、顔認証に適したゲイン値を得ようとする間に、人物がカメラの視野から外れしまう場合がある。
【０００６】
そこで、本発明は、顔認証に適した顔画像を得ることに優れた顔認証装置および顔認証方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態に係る顔認証装置は、移動する人物の少なくとも顔を含む画像を高階調入力画像として取得する画像取得手段と、この画像取得手段から一定時間ごとに得られる高階調入力画像から移動物体の領域を変化領域として検出する変化検出手段と、この変化検出手段により検出された変化領域の画像から人物の頭部候補領域を検出する頭部候補検出手段と、この頭部候補検出手段により検出された頭部候補領域の画像に対して輝度変換を行なうことにより高階調入力画像から低階調入力画像を生成する輝度変換手段と、この輝度変換手段により生成された低階調入力画像の頭部候補領域に対して人物の顔候補領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段により検出された顔候補領域の画像をあらかじめ登録された辞書情報と照合することにより当該人物はあらかじめ登録された人物であるか否かを判定する顔認証手段とを具備している。
【０００８】
また、本発明の一実施形態に係る顔認証装置は、変化検出手段は、前記画像取得手段から一定時間ごとに得られる高階調入力画像から水平微分画像および垂直微分画像を取得し、この取得した水平微分画像および垂直微分画像を用いて増分符合フレーム間差分の計算を行なうことにより変化領域を検出するもので、その増分符合フレーム間差分の計算において、前記取得した水平微分画像および垂直微分画像を前記高階調入力画像の輝度の平方根で割る計算を行なうことにより、前記画像取得手段で発生する光ショットノイズの影響を除去するための補正処理を行なうことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の顔認証装置は、変化検出手段は、前記画像取得手段から一定時間ごとに得られる高階調入力画像に対して輝度フレーム間差分の計算を行なうことにより変化領域を検出するもので、その輝度フレーム間差分の計算において、輝度の時間差分を前記高階調入力画像の輝度の平方根で割る計算を行なうことにより、前記画像取得手段で発生する光ショットノイズの影響を除去するための補正処理を行なうことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ゲイン値を切り換えずに高階調入力画像を処理するため、移動する人物に対して顔の輝度制御が容易にでき、よって顔認証に適した顔画像が得られ、結果として顔の認証性能が向上する顔認証装置および顔認証方法を提供できる。
【００１１】
また、本発明によれば、光ショットノイズを変化として検出しなくなり、変化検出の性能が向上するので、その後段の処理での性能が向上し、結果として顔の認証性能が向上する顔認証装置および顔認証方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。  
図１２に、カメラからの出力をＡ／Ｄ変換する例を示す。図１２の（ａ）は、カメラのアナログ出力信号および顔領域についてのアナログ出力レベルヒストグラムである。Ａ／Ｄ変換器に対して、ゲイン値ｇ１、ｇ２、ｇ３（ｇ３＞ｇ２＞ｇ１）を与え、図１２の（ａ）から得られる入力画像および顔領域についての輝度ヒストグラムは、それぞれ、図１２の（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）となるとする。
【００１３】
図１２の例では、図１２の（ｂ）のように、顔領域の輝度が全ての画素について階調の最小値となるようなゲイン値ｇ１や、図１２の（ｄ）のように、顔領域の輝度が全ての画素について階調の最大値となるようなゲイン値ｇ３は望ましくなく、図１２の（ｃ）のように、入力画像の階調の中に納まるようなゲイン値ｇ２に設定することが望ましい。
【００１４】
具体的には、ゲイン値を段階的に変えて、入力画像からの顔パターンの検出および検出した顔候補領域の輝度ヒストグラムから評価値の計算を行ない、評価値が最大となるゲイン値を選択する。
【００１５】
評価値としては、白とび率、黒つぶれ率を考慮した次のような値が考えられる。
【００１６】
−ｍａｘ（白とび率、黒つぶれ率）
白とび率とは、所定の領域（上記の場合は顔の領域）で、輝度が飽和している（輝度値が入力画像の階調の最大値となっている）画素数の割合である。黒つぶれ率とは、所定の領域で、輝度値が入力画像の階調の最小値である画素の割合である。
【００１７】
また、カメラから一定時間ごとに得られる入力画像系列から、動きのある領域（変化領域）を検出する変化検出方法としては、輝度フレーム間差分の計算を用いる方法や増分符号フレーム間差分の計算を用いる方法が知られている。
【００１８】
輝度フレーム間差分とは、時刻ｔの入力画像Ｉｔ（ｘ，ｙ）と時刻ｔ−１の入力画像Ｉｔ−１（ｘ，ｙ）から、以下のように変化画像ＤＩＦＦｔ（ｘ，ｙ）を計算する方法である。
【００１９】
まず、入力画像から、下記式１に示す差分画像ＤＩｔ（ｘ，ｙ）を計算する。  
【数１】
2008234619.tif 000003
【００２０】
次に、計算した差分画像ＤＩｔ（ｘ，ｙ）と閾値ＴＨ_ＦＤとを比較し、下記式２に示す比較結果を得る。
【数２】
2008234619.tif 000004
【００２１】
ＤＩＦＦｔ（ｘ，ｙ）＝１は、画素（ｘ，ｙ）において変化が検出されたことを表す。また、ＤＩＦＦｔ（ｘ，ｙ）＝０は、画素（ｘ，ｙ）において変化が検出されなかったことを表す。
【００２２】
このような輝度フレーム間差分は、入力画像Ｉｔ（ｘ，ｙ）の輝度を直接用いているため、フリッカや照明のオン／オフなどに影響を受けやすく、および、対象物（人物等の認証対象）と背景物の輝度差が小さい場合に、対象物が検出されにくい。
【００２３】
これに対して、入力画像Ｉｔ（ｘ，ｙ）について直接時間差分を計算するのではなく、Ｉｔ（ｘ，ｙ）から計算される増分符号画像の時間差分を用いることが考えられる。  
増分符号とは、たとえば、文献（佐藤雄隆，金子俊一，五十嵐悟，“周辺増分符号相関画像に基づくロバスト物体検出及び分離”，信学論，ｖｏｌ．Ｊ８４−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１２）にあるように、注目画素と周囲の画素との輝度の大小関係を符号化したものである。
【００２４】
増分符号としては、たとえば、着目画素の水平方向に隣接する画素との差を符号化して得られるＤＳ_Ｘｔ（ｘ，ｙ）、および、着目画素の垂直方向に隣接する画素との差を符号化したＤＳ_Ｙｔ（ｘ，ｙ）を用いる。
【００２５】
ＤＳ_Ｘｔ（ｘ，ｙ）、ＤＳ_Ｙｔ（ｘ，ｙ）は、下記式３−１、式３−２、式４−１、式４−２に示す計算により得られる。  
【数３】
2008234619.tif 000005
【００２６】
【数４】
2008234619.tif 000006
【００２７】
増分符号フレーム間差分画像ＤＩＦＦ_Ｓｔ（ｘ，ｙ）は、下記式５−１、式５−２、式５−３のように計算する。  
【数５】
2008234619.tif 000007
【００２８】
増分符号フレーム間差分は、周辺画素との大小関係に基づくため照明変動に対してロバストであり、かつ、背景と対象物との輝度差が小さい場合でも、対象物の検出の性能が高いという利点がある。
【００２９】
顔を対象にしたゲイン制御により、以下が起こり得る。  
（１）人物が移動する場合に、顔認証に適したゲイン値および顔画像が得られないことがある。
【００３０】
（２）カメラの視野内に同時に複数の人物が存在し、かつ、顔に対しての照度が大きく異なる場合に、一方の人物の顔領域に対してゲイン制御を行うと、他の人物の顔領域に対して、顔認証に適した入力画像が得られない。
【００３１】
上記（１）について説明すると、人物はカメラの前に立ち止まり、認証処理が終了するまで待つことを想定している。このため、顔認証に適した顔画像が得られるまで、ゲイン値を徐々に変化させながら、顔を撮影することができる。
【００３２】
しかし、本発明で対象とする人物は、カメラの前に立ち止まることなく、移動する人物（通行者）である。このため、ゲイン値を徐々に変化させながら、顔認証に適したゲイン値を得ようとする間に、人物がカメラの視野から外れしまう場合がある。
【００３３】
上記（２）について説明する。たとえば、図１３Ａ及び図１３Ｂに示すような状況を考える。図１３Ａでは、複数のスポット光照明装置Ｌ１，Ｌ２が一定間隔で配設された環境を、複数の人物Ｍ１，Ｍ２が図示矢印方向に移動している状況を表している。
【００３４】
この場合に、カメラＣＡのアナログ映像出力は、図１３Ｂに示すようになり、人物Ｍ１と人物Ｍ２の顔の明るさが大きく異なっている。このような場合、人物Ｍ１の顔領域についてゲイン制御を行なえば、人物Ｍ２の顔領域において多く白とびが発生し、人物Ｍ２については、顔認証に適した入力画像が得られない。一方、人物Ｍ２の顔領域についてゲイン制御を行なえば、人物Ｍ１の顔領域について多く黒つぶれが発生し、人物Ｍ１については、顔認証に適した入力画像が得られない。
【００３５】
図１３Ａ及び図１３Ｂの人物Ｍ１と人物Ｍ２の顔領域について輝度調整を行なった場合の具体例を図１４Ａ及び図１４Ｂに示す。図１４Ａは、人物Ｍ１の顔領域に対してゲイン制御を行なった結果である。この場合、人物Ｍ２の顔領域において多く白とびが発生しており、顔認証に適した入力画像が得られていない。図１４Ｂは、人物Ｍ２の顔領域に対してゲイン制御を行なった結果である。この場合、人物Ｍ１の顔領域において多く黒つぶれが発生しており、顔認証に適した入力画像が得られていない。
【００３６】
また、増分符号フレーム間差分による変化領域の検出方法によると、光ショットノイズの影響により、テクスチャがなく、かつ、動きのない領域を変化領域として誤って検出してしまうことがある。
【００３７】
ここに、光ショットノイズとは、周知のように、カメラに用いられるイメージセンサで発生するノイズである。一般に、イメージセンサに一定照度で一定時間の光を当てた場合でも、イメージセンサの出力にばらつきが発生する。光ショットノイズは、このばらつきとして観測される。
【００３８】
図１５Ａに示すように、イメージセンサに一定照度で一定時間の光を当てたときの出力Ｓを時刻ｔについてプロットすると、図１５Ｂに示すようになる。これは、平均値Ｓ_ｍｅａｎを中心とした標準偏差ノイズ成分を含んだ信号である。なお、標準偏差は下記式６により示される。
【数６】
2008234619.tif 000008
【００３９】
図１５ＢをＳの値についてヒストグラムを生成すると、図１５Ｃに示すように、平均値Ｓ_ｍｅａｎ、標準偏差の正規分布となる。
【００４０】
イメージセンサの出力をＡ／Ｄ変換して得られる入力画像中では、光ショットノイズの標準偏差σｔ（ｘ，ｙ）は、下記式７に示すように、輝度の平方根に比例する。ここで、Ｉｔ（ｘ，ｙ）は、入力画像の輝度とする。  
【数７】
2008234619.tif 000009
【００４１】
図１６Ａの入力画像の直線ｙ＝ｙｏでの輝度値Ｉｔ（ｘ，ｙ０）を垂直軸とし、入力画像のｘ軸を水平軸としたグラフは、図１６Ｂのようになる。Ｉｔ（ｘ，ｙ０）をｘ方向に微分した画像ＤＩ_Ｘｔ（ｘ，ｙ０）を垂直軸に、入力画像のｘ軸を水平軸としたグラフは、図１６Ｃのようになる。図１６Ａにおいて、Ｍは人物を示している。
【００４２】
図１６Ａ、図１６Ｂ、図１６Ｃから明らかなように、明るい壁の領域Ｅ１において、ノイズにより閾値ＴＨ_ＳＤよりも値が大きくなる、あるいは、閾値−ＴＨ_ＳＤよりも値が小さくなる画素が多く存在する。このような明るい壁の領域での増分符号ＤＳ_Ｘｔ（ｘ，ｙ）およびＤＳ_Ｙｔ（ｘ，ｙ）は、時間的に頻繁に変動する。
【００４３】
そのため、図１７に示すように、輝度の高い領域において、ノイズの影響を受け、たとえば、壁の領域Ｅ１と天井の領域Ｅ２を変化領域として誤って検出してしまう。図１７の差分画像ＤＩＦＦ_Ｓｔ（ｘ，ｙ）では、変化の検出された画素は黒と斜線で、変化の検出されなかった画素は白で表されている。
【００４４】
光ショットノイズの影響を受けないように、閾値ＴＨ_ＳＤの値を大きくすることが考えられる。しかし、図１６の例では人物の輪郭部分がエッジのない平坦とみなされてしまい、つまり、増分符号ＤＳ_Ｘｔ（ｘ，ｙ）およびＤＳ_Ｙｔ（ｘ，ｙ）において、人物の輪郭部分が「０」となってしまい、人物の移動を変化として検出できなくなる。
【００４５】
入力画像での光ショットノイズは、入力画像の輝度値に比例するため、入力画像の１画素当たりのビット数ｎが大きいほど、入力画像の輝度値の最大値が大きくなり、その結果、増分符号フレーム間差分は、光ショットノイズの影響を受けやすくなる。
【００４６】
そこで、本実施形態で説明する顔認証装置及び顔認証方法によれば、顔認証に適した顔画像が得られ、結果として顔の認証性能が向上する。また、本実施形態で説明する顔認証装置及び顔認証方法によれば、光ショットノイズを変化として検出しなくなり、変化検出の性能が向上し、結果として顔の認証性能が向上する。
【００４７】
以下、本実施形態の概要について簡単に説明する。本実施形態では、たとえば、図２に示すように、人物（歩行者）Ｍが図示矢印方向に移動する通路１などの壁面２にカメラ１１を配設し、一定時間ごとに人物Ｍの少なくとも顔を含む画像を取得する。得られる画像系列から人物Ｍの顔領域を検出し、追跡する。得られた顔画像から、移動する人物Ｍがあらかじめ登録された人物が否かを判定する。
【００４８】
本発明が適用される対象としては、たとえば、入室の制限を行ないたい部屋の入口付近に設置し、あらかじめ入室を許可する人物であると判定した場合に、部屋の鍵を開錠する等に用いることが考えられる。  
または、店舗等に設置し、あらかじめ要注意人物を登録しておき、通行する人物が要注意人物であると判定した場合には、警報を発する等に用いることも考えられる。
【００４９】
以下、第１の実施の形態について説明する。  
図１は、第１の実施の形態に係る顔認証装置の構成を概略的に示すものである。この顔認証装置は、ビデオカメラ（以降、単にカメラと略称する）１１、Ａ／Ｄ変換部１２、高階調入力画像バッファ１３、変化検出部１４、頭部候補領域検出部１５、顔輝度変換部１６、低階調入力画像バッファ１７、顔検出辞書（メモリ）１８、顔パターン検出部１９、顔追跡部２０、顔認証辞書（メモリ）２１、及び顔認証部２２を備えている。
【００５０】
ビデオカメラ１１は、歩行者Ｍの少なくとも顔を含む画像を取得する。Ａ／Ｄ変換部１２は、カメラ１１から得られるアナログ映像信号をデジタル高階調入力画像（第１階調度の入力画像）に変換する。高階調入力画像バッファ１３は、Ａ／Ｄ変換部１２から得られる高階調入力画像を一時格納する。
【００５１】
変化検出部１４は、高階調入力画像バッファ１３に格納された高階調入力画像から移動物体の領域を変化領域として検出する。つまり、変化検出部１４は、高階調入力画像を構成する複数フレーム間から変化領域を検出する。頭部候補領域検出部１５は、変化検出部１４により検出された変化領域の画像から人物の頭部候補領域を検出する。顔輝度変換部１６は、頭部候補領域検出部１５により検出された頭部候補領域の画像に対して輝度変換を行なうことにより、高階調入力画像から低階調入力画像（第２階調度の入力画像）を生成する。
【００５２】
低階調入力画像バッファ１７は、顔輝度変換部１６により生成された低階調入力画像を一時格納する。顔検出辞書１８は、顔候補領域の検出に用いる顔検出辞書パターンを格納する。顔パターン検出部１９、低階調入力画像バッファ１７に格納された低階調入力画像の頭部候補領域から人物の顔候補領域を検出する。顔追跡部２０は、顔パターン検出部１９により検出された顔候補領域を追跡する。顔認証辞書２１は、複数の辞書情報をあらかじめ登録（記憶）する。顔認証部２２は、顔追跡部２０で得られた顔領域の画像（顔画像）と顔認証辞書２１にあらかじめ登録された辞書情報とを照合し、当該人物Ｍはあらかじめ登録された人物であるかを判定する。
【００５３】
以下、各構成要素について詳細に説明する。  
カメラ１１は、たとえば、図２に示すように、人物（歩行者）Ｍが図示矢印方向に移動する通路１などの壁面２に設置されていて、移動する人物Ｍの正面方向から少なくとも顔を含む画像を一定時間ごとに撮像するもので、イメージセンサを主体に構成されている。
【００５４】
Ａ／Ｄ変換部１２、カメラ１１からのアナログ映像信号を１画素当たりｍビットの高階調入力画像に変換し、高階調入力画像バッファ１３に格納する。ここに、ｍとしては、たとえば、「１４」を用いるものとする。
【００５５】
変化検出部１４は、高階調入力画像バッファ１３内の高階調入力画像から移動物体の領域を変化領域として検出するもので、その検出結果は、画素値「１」が変化あり、画素値「０」が変化なしとなるような変化画像として出力する。
【００５６】
頭部候補領域検出部１５は、変化検出部１４により検出された変化画像から、人物の頭部らしい領域を検出する。具体的には、たとえば、変化領域に対して輪郭抽出を行ない、抽出した輪郭の曲率から頭部候補を検出する。
【００５７】
顔輝度変換部１６は、頭部候補領域検出部１５からの頭部候補領域について、高階調入力画像から低階調入力画像を生成し、低階調入力画像バッファ１７に格納する。ここに、低階調入力画像とは、１画素当たりｎ（＜ｍ）ビットの画像であり、ｎとしては、たとえば、「８」を用いるものとする。
【００５８】
なお、高階調入力画像から低階調入力画像への変換は、顔パターン検出および顔認証にとって適切な変換となるようにする。具体的には、たとえば、低階調入力画像において、顔領域の白とびや黒つぶれが発生しないような変換を行なう。
【００５９】
顔パターン検出部１９は、顔輝度変換部１６により生成された低階調入力画像の頭部候補領域を対象として、顔検出辞書１８内の顔検出辞書パターンとのパターンマッチングを行なうことで、顔らしい領域を顔候補領域として検出する。
【００６０】
顔追跡部２０は、顔パターン検出部１９により検出された顔候補領域を時間的に追跡する。  
顔認証処理２２は、顔追跡部２０から得られた顔画像を顔認証辞書２１内の辞書情報とを照合することにより当該人物Ｍはあらかじめ登録された人物であるかを判定する。
【００６１】
図３は、全体的な処理の流れを概略的に示しており、以下、それについて説明する。  
まず、ステップＳ１の画像入力処理では、カメラ１１からのアナログ映像信号を入力する。次に、ステップＳ２のＡ／Ｄ変換処理は、Ａ／Ｄ変換部１２において、カメラ１１からのアナログ映像信号を１画素当たりｍビットの高階調入力画像に変換し、高階調入力画像バッファ１３に格納する。
【００６２】
次に、ステップＳ３の変化検出処理は、変化検出部１４において、高階調入力画像バッファ１３内の高階調入力画像から移動物体の領域を変化領域として検出する。その検出結果は、画素値「１」が変化あり、画素値「０」が変化なしとなるような変化画像として出力する。
【００６３】
次に、ステップＳ４の頭部候補領域検出処理は、頭部候補領域検出部１５において、変化検出部１４により検出された変化画像から、人物の頭部らしい領域を検出する。具体的には、変化領域に対して輪郭抽出を行ない、抽出した輪郭の曲率から頭部候補を検出する。
【００６４】
次に、ステップＳ５の顔輝度変換処理は、顔輝度変換部１６において、頭部候補領域検出部１５からの頭部候補領域について、高階調入力画像から低階調入力画像を生成し、低階調入力画像バッファ１７に格納する。
【００６５】
なお、高階調入力画像から低階調入力画像への変換は、顔パターン検出および顔認証にとって適切な変換となるようにする。具体的には、低階調入力画像において、顔領域の白とびや黒つぶれが発生しないような変換を行なう。
【００６６】
次に、ステップＳ６の顔パターン検出処理は、顔パターン検出部１９において、顔輝度変換部１６により生成された低階調入力画像の頭部候補領域を対象として、顔検出辞書１８内の顔検出辞書パターンとのパターンマッチングを行なうことで、顔らしい領域を顔候補領域として検出する。
【００６７】
次に、ステップＳ７の顔追跡処理は、顔追跡部２０において、顔パターン検出部１９により検出された顔候補領域を時間的に追跡する。そして、顔追跡部２０により顔追跡中の人物について、顔の画像が一定枚数（Ｎ_ＩＭＧ）以上得られた場合（ステップＳ８）、ステップＳ９の顔認証処理が行なわれる。
【００６８】
ステップＳ９の顔認証処理は、顔認証処理２２において、顔追跡部２０から得られた顔画像を顔認証辞書２１内の辞書情報とを照合することにより当該人物Ｍはあらかじめ登録された人物であるかを判定する。
【００６９】
以下、ステップＳ３の変化検出処理、ステップＳ５の顔輝度変換処理、ステップＳ６の顔パターン検出処理、ステップＳ７の顔追跡処理、ステップＳ９の顔認証処理について詳細に説明する。
【００７０】
まず、ステップＳ３の変化検出処理について説明する。  
変化検出処理は、正規化増分符号フレーム間差分を用いて変化領域の検出を行なうものである。正規化増分符号フレーム間差分とは、前述した増分符号フレーム間差分を改良したものであり、以下、正規化増分符号フレーム間差分の計算について説明する。
【００７１】
まず、時刻ｔの高階調入力画像Ｉｔ（ｘ，ｙ）から、下記式８−１、式８−２により、水平微分画像ＤＩ_Ｘｔ（ｘ，ｙ）および垂直微分画像ＤＩ_Ｙｔ（ｘ，ｙ）を取得する。  
【数８】
2008234619.tif 000010
【００７２】
次に、光ショットノイズの影響を受けないようにするため、下記式９−１、式９−２に示す補正処理を実行する。  
【数９】
2008234619.tif 000011
【００７３】
なお、上記式９−１、式９−２に記載のαｓｄは定数とする。
【００７４】
なお、上記式９−１、式９−２の替わりに、下記式Ａ−１、式Ａ−２を用いても良い。
【００７５】
N_DI_Xt(x,y)  =  ( αsd / SD(It(x,y)) ) * DI_Xt(x,y)      ［式Ａ−１］
N_DI_Yt(x,y)  =  ( αsd / SD(It(x,y)) ) * DI_Yt(x,y)      ［式Ａ−２］
なお、上記式式Ａ−１、式Ａ−２に記載のSD(It(x,y)) は、sqrt( It(x,y) )の近似であり、具体的には、次のように実現する。
【００７６】
SD(I) の計算例 1 
高階調入力画像の階調数2m の要素数を持つ、SD_ARRAY(I) ( I = 0, 1, 2, .., 2m − 1) を用意し、SD_ARRAY(I) = sqrt(I)  ( I = 0, 1, 2, .., 2m − 1) となるように、SD_ARRAY(I) に値を保持する。
【００７７】
例えば、m=12, n=8 のときには、下記のようになる。
【００７８】
SD_ARRAY(0) = 0
SD_ARRRY(1) = 1
SD_ARRRY(2) = 1.14
SD_ARRRY(3) = 1.73
SD_ARRRY(4) = 2
….
SD_ARRAY(4095) =63.99
式Ａ−１、式Ａ−２においては、下記式Ｂにより計算する。
【００７９】
SD(It(x,y)) = SD_ARRAY(It(x,y) )       ［式Ｂ−１］
SD(I) の計算例 2
SD(I) として、区分直線近似を行い計算する。具体的には、図１８の点線（区分直線）で近似する。図１８は、m=12 の場合の例である。図１８の実線は、sqrt(I)である。この曲線を図１８中の点A、B、C、Dで区切り、これらを順に結んだ点線で示される直線により近似する。計算の精度がそれほど必要でない状況においては、例えば、A、B、Dを結んだ直線のように、区分直線を作る際に、用いる点の数を減らしてもよい。
【００８０】
次に、下記式１０−１、式１０−２に示すように、補正処理後の画像Ｎ_ＤＩ_Ｘｔ（ｘ，ｙ）、Ｎ_ＤＩ_Ｙｔ（ｘ，ｙ）を、あらかじめ定められた所定の閾値ＴＨ_ＳＤと比較することにより、それぞれ、正規化増分符号画像Ｎ_ＤＳ_Ｘｔ（ｘ，ｙ）とＮ_ＤＳ_Ｙｔ（ｘ，ｙ）を取得する。  
【数１０】
2008234619.tif 000012
【００８１】
また、時刻ｔ−１の高階調入力画像Ｉｔ（ｘ，ｙ）に対するＮ_ＤＳ_Ｘｔ−１（ｘ，ｙ）とＮ_ＤＳ_Ｙｔ−１も同様に計算する。
【００８２】
次に、下記式１１−１、式１１−２により、変化画像Ｎ_ＤＩＦＦ_Ｓ_Ｘｔ−１（ｘ，ｙ）、Ｎ_ＤＩＦＦ_Ｓ_Ｙｔ−１（ｘ，ｙ）を計算する。  
【数１１】
2008234619.tif 000013
【００８３】
最後に、正規化増分符号フレーム間差分画像Ｎ_ＤＩＦＦ_Ｓｔ（ｘ，ｙ）を下記式１２により計算する。  
【数１２】
2008234619.tif 000014
【００８４】
次に、ステップＳ５の顔輝度変換処理について説明する。  
顔輝度変換処理は、頭部候補領域について高階調入力画像から低階調入力画像を生成する。すなわち、頭部候補領域の中心の領域について、高階調入力画像の輝度ヒストグラムを計算する。得られた輝度ヒストグラムが例えば図４Ａに示すものだとすると、輝度ヒストグラムの輝度の最大値、最小値をそれぞれ、Ｉ_ｍａｘ、Ｉ_ｍｉｎとして求め、Ｉ_ｍａｘ、Ｉ_ｍｉｎが、図４Ｂに示すように、変換後の低階調入力画像において階調値の最小値「０」、階調の最大値「２ｎ−１」となるように輝度変換を行なう。
【００８５】
この輝度変換は、頭部候補領域についてだけ下記数１２のような輝度変換を行なう。ここで、下記式１３におけるＩｉｎは、高階調入力画像の輝度値、１ｏｕｔは、低階調入力画像の輝度値とする。  
【数１３】
2008234619.tif 000015
【００８６】
輝度変換の例を図５に示す。頭部候補領域の中心領域についての高階調入力画像の輝度ヒストグラムが図５の（ｂ）の場合に、顔輝度変換の結果、得られる低階調入力画像の頭部候補領域の中心領域についての輝度ヒストグラムは図５の（ｃ）に示すようになる。図５の（ａ）は、カメラ１１のアナログ出力信号および顔領域についてのアナログ出力レベルヒストグラムである。
【００８７】
次に、ステップＳ６の顔パターン検出処理について説明する。  
顔輝度変換処理により得られた頭部候補領域の低階調入力画像について顔パターン検出を行なう。顔パターン検出の手法としては、たとえば、文献（三田，金子，堀，“微小な差異を含む画像の認証に適した空間差分確率テンプレートの提案”，第９会画像センシングシンポジウム講演論文集，ＳＳＩＩ０３，２００３）に記載された手法を用いることができる。これは、事前に顔の学習パターンから顔検出辞書パターンを作成しておき、顔検出辞書パターンと高い類似度を持つ領域を入力画像中から探す手法である。
【００８８】
顔検出辞書パターンは、たとえば、大量の正面向きの顔画像から作成する。このように作成した顔検出辞書パターンを顔検出辞書１８に格納しておき、顔パターン検出の際に用いることで、ほぼ正面向きの顔候補領域が検出される。検出された顔候補領域は、図６に示すように正方形の顔候補矩形ＦＥとして表す。
【００８９】
次に、ステップＳ７の顔追跡処理について説明する。  
顔追跡処理は、前フレームの顔候補領域から現フレームでの顔候補領域を得るもので、図７に顔追跡処理の流れを示す。ここで、前フレームとは時刻ｔ−１の入力画像とし、現フレームとは時刻ｔの入力画像とする。
【００９０】
まず、前フレームの顔候補領域について、オプティカルフローを抽出する（ステップＳ２１）。具体的には、前フレームの顔候補領域を小ブロックに分割し、各ブロックが現フレームでどの位置にあるかを、テンプレートマッチング等を用いて計算する。図８に顔候補領域ＦＥのオプティカルフローの例を示す。
【００９１】
オプティカルフローを抽出する小ブロックＷは、ｘ方向とｙ方向のエッジを共に持つことが望ましい。これは、エッジのない平坦な領域からオプティカルフローを抽出すると、誤ったオプティカルフローを抽出してしまうためである。具体的には、下記式１４を満たす小ブロックＷからオプティカルフローを抽出する。
【数１４】
2008234619.tif 000016
【００９２】
ここで、Ｔｘ（Ｗ）、Ｔｙ（Ｗ）は、それぞれ小ブロックＷのｘについての微分の絶対値の平均、ｙについての微分の絶対値の平均である。また、Ｖ（Ｗ）は、小ブロックＷの輝度平均であり、ＴＨ_ＴＥＸＴＵＲＥは閾値である。
【００９３】
なお、Ｅｔｅｘｔｕｒｅ（Ｗ）の計算において、微分の絶対値の平均を小ブロックＷの輝度平均の平方根で割算しているのは、明るい小ブロックにおいて、光ショットノイズにより微分の絶対値の平均が大きくなり、エッジを含まない平坦な領域についてオプティカルフローを計算するのを防ぐためである。
【００９４】
Ｔｘ（Ｗ）、Ｔｙ（Ｗ）、Ｖ（Ｗ）は次のように表される。ここで、下記式１５−１、式１５−２、式１５−３におけるＡｗは小ブロックＷの面積とする。  
【数１５】
2008234619.tif 000017
【００９５】
なお、上記式１４を下記式Ｃに置き換えてもよい。
【００９６】
Etexuture(W) = min( Tx(W), Ty(W) ) /  SD( V(W)  ) > TH_TEXTURE      ［式Ｃ］
SD(V(W)) は、sqrt(V(W))の近似である。前述のSD(I)の計算方法の具体例で説明したのと同様の方法により、計算する。
【００９７】
ここで、前フレームの顔候補領域の小ブロックの中心点、及び中心点に対応する現フレームの点を下記の通り定義する。
【数１６】
2008234619.tif 000018
【００９８】
前フレームの顔候補領域の小ブロックの中心点は、下記式１７に示す通りである。
【数１７】
2008234619.tif 000019
【００９９】
また、中心点に対応する現フレームの点は、下記式１８に示す通りである。
【数１８】
2008234619.tif 000020
【０１００】
次に、顔変形パラメータ計算を行なう（ステップＳ２２）。つまり、下記に示す変換式を計算する。
【数１９】
2008234619.tif 000021
【０１０１】
たとえば、変換式として、下記式２０−１、式２０−２を用いる。  
【数２０】
2008234619.tif 000022
【０１０２】
これは、ｘ軸とｙ軸それぞれのスケーリングと平行移動の変換式である。
【０１０３】
次に、回帰分析を用いて、Ａｘ，Ｂｘ，Ａｙ，Ｂｙを予測し、得られた値をＡ′ｘ，Ｂ′ｘ，Ａ′ｙ，Ｂ′ｙとし、下記式２１−１、式２１−２の演算を行なう。  
【数２１】
2008234619.tif 000023
【０１０４】
式２１−１、式２１−２で求められた各値が共にあらかじめ定められた閾値よりも小さな場合には、顔変形パラメータの計算が得られたとして（ステップＳ２３）、前フレームの顔候補領域の外接矩形Ｒｔ−１から現フレームの顔候補領域の外接矩形Ｒｔを計算して、現フレームの顔候補領域の位置とし（ステップＳ２４）、処理を終了する。
【０１０５】
Ｒｔ−１の左上と右下の点の座標をそれぞれ、（ＬＥＦＴｔ−１，ＴＯＰｔ−１）、（ＲＩＧＨＴｔ−１，ＢＯＴＴＯＭｔ−１とし、Ｒｔの左上と右下の点の座標をそれぞれ、（ＬＥＦＴｔ，ＴＯＰｔ）、（ＲＩＧＨＴｔ，ＢＯＴＴＯＭｔ）とすると、Ｒｔの左上と右下の点の座標は、下記式２２−１、式２２−２、式２２−３、式２２−４に示すように変換される。
【数２２】
2008234619.tif 000024
【０１０６】
変形パラメータの計算に失敗した場合（ステップＳ２３）、つまり、式２１で求められた各値が共にあらかじめ定められた閾値以上の場合には、前フレームの顔候補領域を一定サイズ拡張した領域について顔パターン検出を行なう（ステップＳ２５）。顔パターンにより顔候補領域が検出されれば（ステップＳ２６）、それを現フレームでの顔候補領域とし（ステップＳ２７）、処理を終了する。顔パターンにより顔候補領域が検出されなければ（ステップＳ２６）、前フレームの顔候補領域を現フレームの顔候補領域とする（ステップＳ２８）。
【０１０７】
次に、連続で前フレームの顔候補領域を現フレームの顔候補領域としたフレーム数が所定の閾値Ｔ_ＮＯＴ_ＤＥＴＥＣＴＥＤ以上か否かをチェックし（ステップＳ２９）、閾値Ｔ_ＮＯＴ_ＤＥＴＥＣＴＥＤ以上でない場合は処理を終了し、閾値Ｔ_ＮＯＴ_ＤＥＴＥＣＴＥＤ以上の場合には、人物Ｍがカメラ１１の視野からいなくなったとみなして、顔の追跡を中止し（ステップＳ３０）、処理を終了する。
【０１０８】
次に、ステップＳ９の顔認証処理について説明する。  
顔認証処理は、顔追跡処理で得られた顔画像について、顔認証辞書２１にあらかじめ登録された人物か否かの判定を行なう。具体的には、たとえば、特開２００１−２６６１５２号公報に記載されているように、あらかじめ登録者（歩行者）の顔画像を用意し、その顔画像から抽出した顔の固有の特徴情報を辞書情報として顔認識辞書２１に記憶（登録）しておく。そして、顔追跡処理で得られた顔領域の画像（特徴情報）と顔認識辞書２１にあらかじめ登録された辞書情報とを照合して両者の類似度を求め、求めた類似度があらかじめ設定された閾値以上である場合、当該人物（歩行者）Ｍはあらかじめ登録された人物であると判定し、求めた類似度が閾値以上でない場合、当該人物Ｍはあらかじめ登録された人物でないと判定する。
【０１０９】
以上説明したように第１の実施の形態によれば、高階調入力画像について変化検出と頭部候補検出を行ない、次に、頭部候補領域について顔輝度変換を行ない、さらに、得られた低階調入力画像について顔パターン検出を行なうことにより、ゲイン値を切換えずに、高階調入力画像を処理するため、移動する人物に対して顔の輝度制御が容易にできるようになる。これに対し、前述したように、複数のゲイン値を切換えながら画像を取得することを前提とすると、移動する人物に対しての輝度制御が困難となる。
【０１１０】
また、図１３に示したような、複数の人物が存在し、各人物についての顔の照度が大きく異なる場合でも個々の人物の顔について適切に輝度制御が行なわれることがある。ゲイン値切換えの手法を図１３の場合に適用して得られる顔の画像では、図１４Ａまたは図１４Ｂのような、一方の人物についてのみしか適切な輝度制御が行なわれていない。これに対して、第１の実施の形態では、各顔の別々に輝度制御が行なわれるので、図９に示すような、適切な輝度制御が行なわれた結果が得られる。
【０１１１】
さらに、変化検出を行なう増分符号フレーム間差分の計算において、微分画像を入力画像の輝度の平方根で割り、光ショットノイズに影響を受けにくくした正規化増分符号フレーム間差分を用いることにより、図１０Ａの状況から得られた図１０Ｂ、さらに図１０Ｂから得られた図１０Ｃに示すＤＩ_Ｘｔ（ｘ，ｙ）は、図１０Ｄに示すＮ_ＤＩ_Ｓｔ（ｘ，ｙ）に変換され、明るい壁の領域Ｅ１のノイズ成分が低減される。なお、図１０Ａ〜図１０Ｃは、図１６Ａ〜図１６Ｃに対応するので、図１０Ａ〜図１０Ｃの詳細な説明は省略する。  
その結果、差分画像Ｎ_ＤＩＦＦ_Ｓｔ（ｘ，ｙ）は図１１に示すようになり、光ショットノイズを変化として検出しなくなる。これにより、その後段の処理での性能が向上し、結果として顔認証としての認証性能が向上する。
【０１１２】
次に、第２の実施の形態について説明する。  
第２の実施の形態の装置構成および処理の流れは、基本的には前述した第１の実施の形態と同様であるので説明は省略し、第１の実施の形態と異なる部分についだけ説明する。第２の実施の形態では、ステップＳ３の変化検出処理において、時間差分正規化輝度フレーム間差分を用い変化領域の検出を行なうものである。時間差分正規化輝度フレーム間差分とは、前述した輝度フレーム間差分を、光ショットノイズの影響を受けにくくするように改良したものであり、以下、時間差分正規化輝度フレーム間差分の計算について説明する。
【０１１３】
まず、時刻ｔの入力画像Ｉｔ（ｘ，ｙ）と時刻ｔ−１の入力画像Ｉｔ−１（ｘ，ｙ）から、下記式２３に示す差分画像ＤＩｔ（ｘ，ｙ）を計算する。  
【数２３】
2008234619.tif 000025
【０１１４】
次に、計算した差分画像ＤＩｔ（ｘ，ｙ）を、下記式２４により正規化する。ここで、下記式２４におけるαｄは定数とする。  
【数２４】
2008234619.tif 000026
【０１１５】
次に、下記式２５に示すように、正規化した差分画像Ｎ_ＤＩｔ（ｘ，ｙ）と閾値ＴＨ_ＦＤとを比較し、変化画像Ｎ_ＤＩＦＦｔ（ｘ，ｙ）を求める。  
【数２５】
2008234619.tif 000027
【０１１６】
Ｎ_ＤＩＦＦｔ（ｘ，ｙ）＝１は、画素（ｘ，ｙ）において変化が検出されたことを表す。また、Ｎ_ＤＩＦＦｔ（ｘ，ｙ）＝０は、画素（ｘ，ｙ）において変化が検出されなかったことを表す。
【０１１７】
以上説明したように第２の実施の形態によれば、変化検出を行なう輝度フレーム間差分において、輝度の時間差分を入力画像の輝度の平方根で割り、光ショットノイズに影響を受けにくくした時間差分正規化輝度フレーム間差分を用いることにより、輝度フレーム間差分に比較して、光ショットノイズの影響を受けにくくなり、変化検出の性能が向上する。これにより、その後段の処理での性能が向上し、結果として顔認証としての認証性能が向上する。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る顔認証装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】カメラの設置状態を説明する模式図。
【図３】全体的な処理の流れを概略的に示すフローチャート。
【図４Ａ】高階調入力画像の輝度ヒストグラムを示す図。
【図４Ｂ】高階調入力画像から変換された低階調入力画像の輝度ヒストグラムを示す図。
【図５】顔輝度制御を説明する図。
【図６】顔候補領域を説明する図。
【図７】顔追跡処理の流れを示すフローチャート。
【図８】顔候補領域についてのオプティカルフローを説明する図。
【図９】顔輝度制御の結果を説明する図。
【図１０Ａ】エッジ画像の正規化を説明する図。
【図１０Ｂ】エッジ画像の正規化を説明する図。
【図１０Ｃ】エッジ画像の正規化を説明する図。
【図１０Ｄ】エッジ画像の正規化を説明する図。
【図１１】正規化増分符号フレーム間差分の処理を説明する図。
【図１２】ゲイン値によるＡ／Ｄ変換の例を説明する図。
【図１３Ａ】顔の輝度制御が難しい例を説明する図。
【図１３Ｂ】顔の輝度制御が難しい例を説明する図。
【図１４Ａ】顔輝度制御の結果を説明する図。
【図１４Ｂ】顔輝度制御の結果を説明する図。
【図１５Ａ】光ショットノイズを説明する図。
【図１５Ｂ】光ショットノイズを説明する図。
【図１５Ｃ】光ショットノイズを説明する図。
【図１６Ａ】１次微分の光ショットノイズによる影響を説明する図。
【図１６Ｂ】１次微分の光ショットノイズによる影響を説明する図。
【図１６Ｃ】１次微分の光ショットノイズによる影響を説明する図。
【図１７】増分符号フレーム間差分の処理を説明する図。
【図１８】SD(I)の計算を説明するための図。
【符号の説明】
【０１１９】
Ｍ，Ｍ１，Ｍ２…歩行者（移動する人物）、１１…カメラ（画像取得手段）、１２…Ａ／Ｄ変換部（Ａ／Ｄ変換手段、画像取得手段）、１３…高階調入力画像バッファ、１４…変化検出部（変化検出手段）、１５…頭部候補領域検出部（頭部候補検出手段）、１６…顔輝度変換部（輝度変換手段）、１７…低階調入力画像バッファ、１８…顔検出辞書（メモリ）、１９…顔パターン検出部（顔検出手段）、２０…顔追跡部（顔追跡手段）、２１…顔認証辞書（メモリ、辞書記憶手段）、２２…顔認証部（顔認証手段）。
【図１】
2008234619.tif 000028
【図２】
2008234619.tif 000029
【図３】
2008234619.tif 000030
【図４Ａ】
2008234619.tif 000031
【図４Ｂ】
2008234619.tif 000032
【図５】
2008234619.tif 000033
【図６】
2008234619.tif 000034
【図７】
2008234619.tif 000035
【図８】
2008234619.tif 000036
【図９】
2008234619.tif 000037
【図１０Ａ】
2008234619.tif 000038
【図１０Ｂ】
2008234619.tif 000039
【図１０Ｃ】
2008234619.tif 000040
【図１０Ｄ】
2008234619.tif 000041
【図１１】
2008234619.tif 000042
【図１２】
2008234619.tif 000043
【図１３Ａ】
2008234619.tif 000044
【図１３Ｂ】
2008234619.tif 000045
【図１４Ａ】
2008234619.tif 000046
【図１４Ｂ】
2008234619.tif 000047
【図１５Ａ】
2008234619.tif 000048
【図１５Ｂ】
2008234619.tif 000049
【図１５Ｃ】
2008234619.tif 000050
【図１６Ａ】
2008234619.tif 000051
【図１６Ｂ】
2008234619.tif 000052
【図１６Ｃ】
2008234619.tif 000053
【図１７】
2008234619.tif 000054
【図１８】
2008234619.tif 000055