(57)【要約】【課題】撮影環境が変化しても、その変化に迅速に対応して人物の顔を検出する。【解決手段】顔検出装置は、人物の顔を撮像して画像を生成するカメラ１０と、カメラ１０の撮像パラメータを変更するパラメータ調整部２３と、撮像パラメータが変更される毎に、カメラ１０により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出する顔検出部２２と、算出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの撮像パラメータになるようにカメラ１０を制御するカメラ制御部２４と、を備えている。【選択図】図１
2008312036.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物の顔を撮像して画像を生成する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像パラメータを変更するパラメータ変更手段と、
パラメータ変更手段により前記撮像パラメータが変更される毎に、前記撮像手段により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出する顔検出尤度算出手段と、
前記顔検出尤度算出手段により算出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの撮像パラメータになるように前記撮像手段を制御する撮像制御手段と、
を備えた顔検出装置。
【請求項２】
前記撮像パラメータは、カメラゲイン、ガンマ補正係数、電子シャッタ速度、絞り値の少なくとも１つである
請求項１に記載の顔検出装置。
【請求項３】
人物の顔を撮像して画像を生成する撮像手段と、
前記撮像手段により生成された画像を変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段の画像変換パラメータを変更するパラメータ変更手段と、
パラメータ変更手段により前記画像変換パラメータが変更される毎に、前記画像変換手段により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出する顔検出尤度算出手段と、
前記顔検出尤度算出手段により算出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの画像変換パラメータになるように前記画像変換手段を制御する画像変換制御手段と、
を備えた顔検出装置。
【請求項４】
前記画像変換パラメータは、濃度変換における入力レベルに対する出力レベルの閾値、又は濃度変換のための変換関数である
請求項３に記載の顔検出装置。
【請求項５】
撮像手段が撮像パラメータに従って人物の顔を撮像して画像を生成し、
前記撮像パラメータが変更される毎に、前記撮像手段により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出し、
前記算出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの撮像パラメータになるように前記撮像手段を制御する
顔検出方法。
【請求項６】
撮像手段が人物の顔を撮像して画像を生成する撮像手段と、
画像変換手段が前記撮像手段により生成された画像を画像変換パラメータに従って変換し、
前記画像変換パラメータが変更される毎に、前記画像変換手段により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出し、
前記検出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの画像変換パラメータになるように前記画像変換手段を制御する
顔検出方法。
【請求項７】
コンピュータを、
人物の顔を撮像して画像を生成する撮像手段の撮像パラメータを変更するパラメータ変更手段と、
前記パラメータ変更手段により前記撮像パラメータが変更される毎に、前記撮像手段により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出する顔検出尤度算出手段と、
前記顔検出尤度算出手段により算出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの撮像パラメータになるように前記撮像手段を制御する撮像制御手段と、
として機能させる顔検出プログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
人物の顔を撮像して画像を生成する撮像手段により生成された画像を変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段の画像変換パラメータを変更するパラメータ変更手段と、
前記パラメータ変更手段により前記画像変換パラメータが変更される毎に、前記画像変換手段により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出する顔検出尤度算出手段と、
前記顔検出尤度算出手段により検出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの画像変換パラメータになるように前記画像変換手段を制御する画像変換制御手段と、
として機能させる顔検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔検出装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、様々な環境下であっても、所定のパラメータを制御することにより人の顔を検出する技術が提案されている。特許文献１の本人特定装置は、識別不可能なエラーが発生した場合、人の身体的特徴を取得する画像取得手段の再画像取得時に、身体的特徴の再画像取得結果を前回と異ならせる。具体的には、顔が傾いている場合は、最も有効なパラメータが判定され、正面顔の画像が得られるように撮像カメラが移動調整される。また、顔の半分が暗くなった場合は、最も有効なパラメータが判定され、正規の均一な照明が得られるように照明ライトが移動調整される。
【０００３】
特許文献２の顔認識装置は、人物の顔画像を用いて当該人物を認識する際に、周辺の照明環境や人物の洋服の変化などの影響を受けずに人物の認識に最適な画像を取得する。
【特許文献１】特開平１１−３１６８３６号公報
【特許文献２】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】
【０００４】
しかし、特許文献１では、最も有効なパラメータの具体的な求め方が記載されていない。このため、特許文献１の本人特定装置によって変更されたパラメータが最適であるかについては保証されていない。また、特許文献２の顔認識装置は、パラメータ制御のために予め学習する必要があり、また、顔照合の実行時にパラメータを様々な値に変更してそれぞれにおける顔の類似度から最適なパラメータを設定しなければならず、煩雑な処理を要してしまう。
【０００５】
このため、特許文献１及び２の技術は、照明、明るさなどが逐次変化する状況では、その変化に対応することができず、人物の顔を迅速に検出できないという問題がある。
【０００６】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、撮影環境が変化しても、その変化に迅速に対応して人物の顔を検出できる顔検出装置、方法及びプログラム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】
本発明に係る顔検出装置は、人物の顔を撮像して画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段の撮像パラメータを変更するパラメータ変更手段と、パラメータ変更手段により前記撮像パラメータが変更される毎に、前記撮像手段により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出する顔検出尤度算出手段と、前記顔検出尤度算出手段により算出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの撮像パラメータになるように前記撮像手段を制御する撮像制御手段と、を備えている。
【０００８】
上記顔検出装置によれば、撮像パラメータが変更される毎に、撮像手段により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出するし、算出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの撮像パラメータになるように撮像手段を制御することにより、撮影環境が変化しても、その変化に対応して撮像パラメータが変更されるので、迅速に顔を検出することができる。
【０００９】
本発明に係る顔検出装置は、人物の顔を撮像して画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段により生成された画像を変換する画像変換手段と、前記画像変換手段の画像変換パラメータを変更するパラメータ変更手段と、パラメータ変更手段により前記画像変換パラメータが変更される毎に、前記画像変換手段により生成された画像に基づいて、顔らしさを示す顔検出尤度を算出する顔検出尤度算出手段と、前記顔検出尤度算出手段により算出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの画像変換パラメータになるように前記画像変換手段を制御する画像変換制御手段と、を備えた顔検出装置。
【００１０】
上記顔検出装置によれば、画像変換パラメータが変更される毎に、画像変換手段により生成された画像に基づいて顔らしさを示す顔検出尤度を算出し、算出された顔検出尤度が最も顔らしさを示すときの画像変換パラメータになるように画像変換手段を制御することにより、撮影環境が変化しても、その変化に対応して画像変換パラメータが変更されるので、迅速に顔を検出することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る顔検出装置、方法及びプログラムは、撮影環境が変化しても、その変化に対応して迅速に顔を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１３】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の実施の形態に係る顔検出装置の構成を示すブロック図である。顔検出装置は、人物の顔を撮像するカメラ１０と、カメラ１０により生成された画像に基づいて顔検出処理を行うコンピュータ２０と、を備えている。
【００１４】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、入出力ポート等を備えている。コンピュータ２０は、機能的には図１に示すように、画像を入力する画像入力部２１と、画像入力部２１に入力された画像に基づいて人物の顔検出処理を行う顔検出部２２と、カメラ１０のパラメータを調整するパラメータ調整部２３と、調整されたパラメータに基づいてカメラ１０を制御するカメラ制御部２４と、を備えている。
【００１５】
以上のように構成された顔検出装置において、次の顔検出処理ルーチンが実行される。図２は、コンピュータ２０が実行する顔検出処理ルーチンを示すフローチャートである。なお、本実施形態では、撮像パラメータとしてカメラゲインを用いた場合について説明する。
【００１６】
ステップＳ１１では、パラメータ調整部２３は、基準画像パラメータｐｃを初期値ｐ０に設定して、ステップＳ１２に進む。ここでは、カメラゲインが１〜１００まで連続して設定可能な場合は、初期値ｐ０として例えば中間値５０が設定される。また、本装置の使用環境下で最適な値を初期値ｐ０としてもよい。
【００１７】
ステップＳ１２では、パラメータ調整部２３は、繰り返し回数ｉをゼロに設定して、ステップＳ１３に進む。
【００１８】
ステップＳ１３では、パラメータ調整部２３は、基準画像パラメータｐｄと画像パラメータ変動のためのパラメータｃ（ｉ）を用いて、式（１）に示すように現状の基準画像パラメータｐｃを設定して、ステップＳ１４に進む。
【００１９】
【数１】
2008312036.tif 000003
【００２０】
ここで、ｃ（ｉ）は、繰り返し回数ｉに依存したパラメータであり、例えば式（２）に示すように定義される。
【００２１】
【数２】
2008312036.tif 000004
【００２２】
ここで、Ｎは、繰り返し回数閾値である。Δｐは画像パラメータの変動分であり、本実施形態では例えばΔｐ＝２である。これにより、繰り返し回数ｉに応じて、基準画像パラメータｐｄを基準にして、画像パラメータｐｃが変動可能になる。
【００２３】
例えば、Ｎ＝５回、現在の基準画像パラメータｐｄ＝５０である場合、ｉ＝０のときｐｃ＝４６、ｉ＝１のときｐｃ＝４８、ｉ＝２のときｐｃ＝５０、ｉ＝３のときｐｃ＝５２、ｉ＝４のときｐｃ＝５４となる。これにより、少しずつ画像パラメータｐｃを変化させた状態で画像が生成される。
【００２４】
ステップＳ１４では、カメラ制御部２４は、パラメータ調整部２３において現在設定されている画像パラメータｐｃになるようにカメラ１０のカメラゲインを調整して、ステップＳ１５に進む。この結果、カメラ１０は、カメラ制御部２４で設定されたカメラゲインの状態で人物を撮像して、画像を生成する。この画像は、画像入力部２１を介して、顔検出部２２に供給される。
【００２５】
ステップＳ１５では、顔検出部２２は、画像入力部２１から供給された画像に基づいて顔の検出処理を行い、更に検出された顔の信頼度（顔らしさを示す指標）である顔検出尤度φ（ｉ）を算出する。ここで、顔の検出処理は、公知の画像処理方法を用いることができ、学習型の顔検出処理であるニューラルネットワークを用いた手法、サポートベクターマシンを用いた方法、あるいはブースティング手法を用いることができる。
【００２６】
ニューラルネットワークを用いた手法としては、例えば、「Rowleyら、Neural Network-Based Face Detection(PAMI, January 1998)」に記載されている技術を用いることができる。また、ブースティング手法として、例えば、「Violaら、Robust Real-Time Face Detection, International Journal of Computer Vision 57(2), 137-154, 2004」に記載された技術を用いることができる。
【００２７】
そして、顔検出部２２は、上記のように顔検出尤度φ（ｉ）を算出し、この顔検出尤度φ（ｉ）を記録した後、ステップＳ１６に進む。本実施形態で使用される顔検出尤度φ（ｉ）は、顔検出処理により検出された画像特徴が顔らしくなくなるに従ってゼロに近づき、画像特徴が顔らしくなるに従って大きな値になる。
【００２８】
ステップＳ１６では、パラメータ調整部２３は、繰り返し回数ｉを１増分し、増分後の繰り返し回数ｉが繰り返し回数閾値Ｎより小さいか否かを判定する。増分後の繰り返し回数ｉが繰り返し回数閾値Ｎより小さいときはステップＳ１３に戻り、小さくないときはステップＳ１７に進む。この結果、繰り返し回数ｉが繰り返し回数閾値Ｎに達するまで、ステップＳ１３からステップＳ１５までの処理が繰り返される。
【００２９】
ステップＳ１７では、パラメータ調整部２３は、顔検出処理に最適な基準画像パラメータｐｄを更新する。具体的には、φ（ｉ）｛ｉ＝０，…，Ｎ−１｝において最大の尤度を与えるｉをｉｍａｘとすると、パラメータ調整部２３は、式（３）に示すように、ｐｄ＋ｃ（ｉｍａｘ）を新たな基準画像パラメータｐｄとして、ステップＳ１８に進む。
【００３０】
【数３】
2008312036.tif 000005
【００３１】
ただし、ｉｍａｘは次の式（４）を満たす。
【００３２】
【数４】
2008312036.tif 000006
【００３３】
ステップＳ１８では、パラメータ調整部２３は、処理を継続するか否かを判定し、処理の終了が指示されない場合は処理を継続すべく再びステップＳ１２に戻る。そして、更新された基準画像パラメータｐｄを用いて上述した処理が行われる。また、処理の終了が指示されたときは処理を終了する。そして、この処理の終了後、顔検出部２２は、更新された新たな基準画像パラメータｐｄ（本実施形態ではカメラゲイン）のときの画像に基づいて人物の顔を検出する。
【００３４】
以上のように、第１の実施形態に係る顔検出装置は、各々異なるカメラゲインを用いて人物を撮像し、生成された画像から顔らしさを表す顔検出尤度を算出し、その顔検出尤度がもっとも最適な値になるときのカメラゲインを次回の撮像に用いる。このため、顔検出装置は、連続的に顔検出を行う際に徐々に明るさの条件や照明の当たり具合などが変化する場合においても、安定に顔を検出することができる。
【００３５】
［第２の実施形態］
つぎに、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第１の実施形態と同一の部位には同一の符号を付し、主に異なる点について説明する。第１の実施形態では撮像パラメータとしてカメラゲインを用いたが、第２の実施形態ではカメラゲインの代わりに画像変換パラメータとしてガンマ補正係数を用いる。このとき、図２の各ステップでは、第１の実施形態と同様の処理が行われるが、次のステップＳ１１、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１７では、以下のような処理が行われる。
【００３６】
ステップＳ１１では、パラメータ調整部２３は、基準画像パラメータｐｄの初期値ｐ０として、例えば標準的なガンマ補正係数１．０を設定する。
【００３７】
ステップＳ１３では、パラメータ調整部２３は、式（２）におけるΔｐを０．１として、画像パラメータｐｃを設定する。この場合、例えばＮ＝５とすると、画像パラメータｐｃは０．９８〜１．０２までの値をとる。
【００３８】
ステップＳ１４では、カメラ制御部２４は、パラメータ調整部２３で現在設定されているガンマ補正係数になるようにカメラ１０を制御する。この結果、カメラ１０は、カメラ制御部２４で設定されたガンマ補正係数を用いて人物の画像にガンマ補正を行った後、画像を出力する。
【００３９】
ステップＳ１７では、パラメータ調整部２３は、式（３）に従って基準画像パラメータｐｄを更新する。
【００４０】
以上のように、第２の実施形態に係る顔検出装置は、一般的にガンマ補正係数は１．０に設定されているが、顔検出尤度φ（ｉ）が最適な値になるようなガンマ補正係数を設定することにより、カメラ１０により生成される画像の質を向上させることができる。
【００４１】
［第３の実施形態］
つぎに、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同一の部位には同一の符号を付し、主に異なる点について説明する。第３の実施形態では、画像変換パラメータとして、濃度変換のための閾値を用いる。なお、濃度変換は、画像入力部２１において行われる。
【００４２】
図３は、入力レベルに対する出力レベルを表した濃度変換テーブルを示す図である。（ア）の濃度変換テーブルは、濃度変換を行わない場合の入力レベルと出力レベルの関係を示している。（イ）の濃度変換テーブルは、入力レベルＶを輝度値０に、入力レベル（Ｖ＋１５０）を輝度値２５５に変換することを示している。（イ）の濃度変換テーブルは、対象の輝度分布が集中している場合に、輝度分散を可能にする。
【００４３】
そこで、本実施形態では、画像入力部２１が、画像パラメータとしてこの入力レベルＶを用いて、顔検出に最適な入力レベルＶとなるような濃度変換テーブルを設定する。このとき、図２の各ステップでは、第１の実施形態と同様の処理が行われるが、次のステップＳ１１、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ１７では、以下のような処理が行われる。
【００４４】
ステップＳ１１では、パラメータ調整部２３は、（１）濃度変換の対象となる入力レベルの幅を例えば１５０とし、（２）入力レベル１２８が出力レベル１２８に相当する、という条件を満たすように、初期値ｐ０を設定する。本実施形態では、基準画像パラメータｐｄの初期値ｐ０として、入力レベル５３が設定される。
【００４５】
ステップＳ１３では、パラメータ調整部２３は、式（２）における△ｐ＝３として、画像パラメータｐｃを設定する。この場合、例えばＮ＝５であれば、図３における入力レベルＶの値は、４７、５０、５３、５６、５９の値になる。
【００４６】
ステップＳ１４では、画像入力部２１は、パラメータ調整部２３で現在設定されている入力レベルＶになるような濃度変換テーブルを作成し、この濃度変換テーブルに従って、入力画像の濃度変換を行う。
【００４７】
ステップＳ１５では、顔検出部２２は、画像入力部２１で濃度変換された画像を用いて顔検出処理を実行する。
【００４８】
ステップＳ１７では、パラメータ調整部２３は、式（３）に従って基準画像パラメータｐｄを更新する。
【００４９】
以上のように、第３の実施形態に係る発明は、入力画像の濃度変換のための閾値（図３の入力レベルの切片）を、顔検出尤度を基に最適な値に設定することで、環境の明るさや照明の当たり具合の変動に対しても安定な顔検出を実現できる。
【００５０】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で設計上の変更をされたものにも適用可能であるのは勿論である。
【００５１】
例えば、撮像パラメータ及び画像変換パラメータは、上述した実施形態のものに限定されるものではなく、カメラの電子シャッタ速度や、絞り値、或いは濃度変換のための変換関数などにも適用可能である。また、撮像パラメータ、画像変換パラメータは、それぞれの任意の画像パラメータを組み合わせたものでもよい。なお、撮像パラメータと画像変換パラメータの制御は、同時に行ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の実施の形態に係る顔検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】コンピュータが実行する顔検出処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３】入力レベルに対する出力レベルを表した濃度変換テーブルを示す図である。
【符号の説明】
【００５３】
１０  カメラ
２０  コンピュータ
２１  画像入力部
２２  顔検出部
２３  パラメータ調整部
２４  カメラ制御部
【図１】
2008312036.tif 000007
【図２】
2008312036.tif 000008
【図３】
2008312036.tif 000009