(57)【要約】【課題】照明の影響がある環境であっても良好な顔検出を行うことのできる顔検出装置を得る。【解決手段】識別器４ａは、照明変動除去画像生成装置３で照明の影響を除去した顔画像と非顔画像とにより学習を行い、学習結果として、照明の影響を除去した顔画像と非顔画像との識別情報を蓄積する。顔検出処理を行う場合、照明変動除去画像生成装置３は、顔検出対象画像から照明の影響を除去した画像を生成し、識別器４ａは、この画像に対して識別を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔検出対象画像から照明の影響を除去した画像を生成する照明変動除去画像生成装置と、
顔画像と非顔画像とを識別する識別情報に基づいて、前記照明変動除去画像生成装置から出力された前記画像に対して、顔と非顔の識別を行う識別器とを備えた顔検出装置。
【請求項２】
照明変動除去画像生成装置は、学習を行うための顔画像と非顔画像とに対して、照明の影響を除去したそれぞれの画像を生成し、
識別器は、前記照明変動除去画像生成装置で照明の影響を除去した顔画像と非顔画像とにより学習を行い、学習結果として、照明の影響を除去した顔画像と非顔画像との識別情報を蓄積することを特徴とする請求項１記載の顔検出装置。
【請求項３】
照明変動除去画像生成装置は、エッジ検出フィルタを用いて照明の影響を除去した画像を生成することを特徴とする請求項１または請求項２記載の顔検出装置。
【請求項４】
照明変動除去画像生成装置は、顔検出対象画像と、学習を行うための顔画像と非顔画像とに対して、それぞれ、エッジ検出フィルタを用いたエッジ検出処理とフーリエ変換処理とを任意に用い、照明の影響を除去した画像を生成することを特徴とする請求項２記載の顔検出装置。
【請求項５】
識別器は、顔検出対象画像に対する顔と非顔の識別結果を、照明の影響を除去した学習を行うための顔画像と非顔画像として学習を行うことを特徴とする請求項２記載の顔検出装置。
【請求項６】
識別器は、サポートベクターマシンまたはニューラルネットワークを用いて識別を行うことを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の顔検出装置。
【請求項７】
照明変動除去画像生成装置は、複数方向から照明したそれぞれの方向の照明モデルを有し、それぞれの照明モデルの輝度分布と対象となる画像の輝度分布とを比較して照明の方向を推定し、当該推定した照明の方向に基づいて照明の影響を除去した画像を出力することを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１項記載の顔検出装置。
【請求項８】
顔検出対象画像及び学習を行うための顔画像と非顔画像は、立体画像であることを特徴とする請求項２記載の顔検出装置。
【請求項９】
顔検出対象画像及び学習を行うための顔画像と非顔画像は、赤外画像であることを特徴とする請求項２記載の顔検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、監視カメラで取得された画像といった入力画像から、画像処理技術を用いて顔を検出する顔検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像中から人物の顔を抽出する技術は、撮影画像中から人物を発見してセキュリティ用途に用いるなどの応用が期待できるため、有用な技術である。従来より、顔検出は様々な手法が提案されているが、顔検出を実運用に用いる場合、照明変化に影響され易いという問題があった。つまり、逆光や測光の環境において検出に失敗する場合があった。
【０００３】
このような照明の変化に頑強な顔検出の手法としては、識別性能の高いサポートベクターマシンを用いて検出を行ったり、テンプレートマッチングを行ったりするという手法がある。しかしながら、サポートベクターマシンやテンプレートマッチングは、検出処理に時間がかかるという問題がある。そこで、処理時間を低減するために、入力画像に対して、顔の探索を画像全体に行うのではなく、顔が含まれると推測される領域を前もって推定し、探索領域を狭くすることにより検出処理時間を減らすという方法があった。また、例えば、人間の肌色情報を用いて探索領域を狭くする手法があった。更に、単純に肌色領域を探索領域にするのでは照明の条件によって肌色の定義があいまいになることから、状況に適応的な肌色モデルの自動更新による探索領域制限を用い、その領域においてサポートベクターマシンで顔の検出を行う手法があった（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、色情報を使わずに、濃淡画像中から画像の明暗のパターンを元に、目や口らしい領域の位置を検出し、それらの位置関係の組み合わせから探索領域を制限し、その領域でテンプレートマッチングにより顔検出を行うという手法もあった（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
更に、入力画像のエッジ画像を生成し、エッジ画像の極大点は人物の頭頂部であると仮定して、その点を中心とした領域を探索領域とし、サポートベクターマシンを用いて識別を行う手法もあった（例えば、特許文献３参照）。
【０００６】
更に、矩形を６分割したフィルタを用いて眉間候補位置をいくつか探索し、眉間候補位置を基準としてサポートベクターマシンを用いて顔の検出を行うようにしたものがあった（例えば、特許文献４参照）。
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−２４２５８２号公報
【特許文献２】特開平７−３１１８３３号公報
【特許文献３】特開２００３−４４８５３号公報
【特許文献４】特開２００４−１８５６１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したように、探索領域を制限してから検出処理を行うものは、領域制限後に、サポートベクターマシンやテンプレートマッチングに限らず、ニューラルネットワークなどの他の統計的パターン分類の手法を用いることで検出装置が実現できる。しかしながら、これらの手法は探索領域が制限されることにより検出処理は軽減されるが、識別性能自体が向上するわけではない。
即ち、識別精度は、サポートベクターマシンやニューラルネットワーク、テンプレートマッチングなどの識別手法の性能によるのであって、それらの手法で検出できない逆光や測光の条件の場合、探索領域を制限したとしても検出精度は向上しない。また、制限された探索領域に必ず顔が含まれているとは限らず、時間や場所の変化による照明の変動により、顔の検出ができなくなるという問題があった。
【０００９】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、照明の影響がある環境であっても良好な顔検出を行うことのできる顔検出装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明に係る顔検出装置は、顔検出対象画像から照明の影響を除去した画像を生成する照明変動除去画像生成装置と、顔画像と非顔画像とを識別する識別情報に基づいて、照明変動除去画像生成装置から出力された画像に対して、顔と非顔の識別を行う識別器とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１１】
この発明の顔検出装置は、顔検出対象画像から照明の影響を除去した画像を生成して、顔と非顔の識別を行うようにしたので、照明の影響がある環境であっても良好な顔検出を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による顔検出装置を示す構成図である。
図において、顔検出装置は、画像記憶装置１、画像入力装置２、照明変動除去画像生成装置３、顔抽出装置４を備えている。画像記憶装置１は、顔抽出装置４の識別器４ａが学習を行うためのサンプル画像を記憶する記憶装置である。画像入力装置２は、顔抽出装置４が顔検出を行う対象となる画像を入力する装置であり、例えば、図示しない監視カメラ等で取得された画像の入力手段を構成している。照明変動除去画像生成装置３は、画像記憶装置１の画像または画像入力装置２の画像に対して、照明の影響を除去した画像を生成する装置であり、例えば、ラプラシアンフィルタといったエッジ検出フィルタを用いて構成されている。
【００１３】
顔抽出装置４は、画像入力装置２から入力された顔検出対象となる画像から、顔検出を行う装置であり、識別器４ａと探索部４ｂとを備えている。識別器４ａは、対象画像が顔か非顔かの識別を行うものであり、例えば、機械学習の枠組みの一つであるアダブースト（AdaBoost）の手法を用いて構築されている。即ち、識別能力の比較的低い識別器（以下、弱識別器という）を多数用いて、それらをカスケード構造にすることにより全体として識別能力の高い識別器を構築している。弱識別器とは、対象画像の特徴量を算出するものであり、例えば２値の矩形フィルタであるレクタングルフィルタを用いることができる。様々な位置、大きさのレクタングルフィルタを用いることで、多数の弱識別器を構成することができる。また、弱識別器は、対象画像の特徴量を算出する機能を持っていればよく、レクタングルフィルタ以外にもガボールウェーブレットフィルタやリングフィルタを用いることも可能である。探索部４ｂは、識別器４ａを用いて検出対象画像を探索して顔領域を抽出するものである。
【００１４】
次に、実施の形態１の動作について説明する。
先ず、学習処理について説明する。
図２は、学習処理を示すフローチャートである。
学習処理では、先ず学習画像を準備する（ステップＳＴ１）。即ち、画像記憶装置１に学習処理を行うための画像を格納する。用意する画像は顔と非顔の画像である。顔画像は顔を含むことが予め確認されているサンプル画像であり、非顔画像は、顔の含まれていない任意のサンプル画像である。それぞれの学習画像として、例えば、縦横２４ピクセルのサイズの画像を用いるが、画像サイズはこの値に限るものではない。
【００１５】
次に、顔、非顔画像それぞれに対して、照明変動除去画像生成装置３によって対象画像の照明変動除去画像を生成する（ステップＳＴ２）。照明変動除去画像の生成には図３に示すような３×３のサイズのラプラシアンフィルタを用いてエッジ画像を生成し、これを照明変動除去画像とする。エッジ画像を生成するのは、対象画像から大局的な照明の影響を除去するためであり、これを実現するためであればラプラシアンフィルタに限るものではない。例えば、ロバーツフィルタ，プリューウィットフィルタ，ソーベルフィルタなどのエッジ検出フィルタを用いても本発明の効果を得ることができる。これらのフィルタを用いることにより、画像中の比較的周期の長い（周波数成分の低い）照明変動を効率よく除去することができる。
【００１６】
次に、顔抽出装置４の識別器４ａは、照明変動除去画像生成装置３で照明変動の影響が除去された学習画像に基づいて学習を行う（ステップＳＴ３）。この学習とは、例えば、学習用顔画像と学習用非顔画像とから、レクタングルフィルタ等を用いてそれぞれ特徴量の抽出を行い、これらの特徴量に基づいてアダブーストによる識別関数を生成する、といった処理である。そして、このような学習結果を、顔画像と非顔画像とを識別する識別情報として保持する。
このように、本発明では、識別器４ａを構築する際、照明の影響を除去したエッジ画像を学習データとして用いているため、エッジ画像中における顔の検出が可能となる。
【００１７】
次に、顔検出処理について説明する。
図４は、顔検出処理のフローチャートである。
先ず、図示しない監視カメラ等から画像入力装置２に対して画像が入力される（ステップＳＴ１１）。即ち、この画像は顔検出対象となる任意の画像である。画像入力装置２に顔検出対象となる画像が入力されると、照明変動除去画像生成装置３は、この画像に対して照明の影響を除去したエッジ画像を生成する（ステップＳＴ１２）。照明変動除去画像生成装置３における照明変動除去画像の生成は、学習処理の場合と同様に、例えば、図３に示すようなラプラシアンフィルタを用いて行う。
【００１８】
次に、顔抽出装置４では、探索部４ｂが、入力画像のどの位置・大きさに顔があるかどうかを探索するための矩形領域の初期位置を設定する（ステップＳＴ１３）。例えば、矩形領域の初期位置は入力画像の左上とするが、その初期位置は任意の位置で構わない。探索部４ｂによって探索矩形領域が設定されると、識別器４ａは、上述した学習処理の学習結果に基づいて、この矩形領域の画像が顔か否かを識別する（ステップＳＴ１４）。識別器４ａは、識別対象である矩形領域が顔であると判定すると、その領域の位置と大きさの情報を検出情報として保存する（ステップＳＴ１５）。次に、探索部４ｂは、検出対象の画像に対して全ての領域の探索が終了したかを判定し（ステップＳＴ１６）、全ての探索領域が終了していない場合は、探索領域を更新して（ステップＳＴ１７）、ステップＳＴ１４に戻る。即ち、ステップＳＴ１４〜ステップＳＴ１７において、探索する矩形領域の位置と大きさを更新して、矩形領域が顔であるか否かを識別し、入力画像中の任意の位置と大きさの顔を検出する。ステップＳＴ１６において、全ての矩形領域を探索したと判断した場合は、ステップＳＴ１５において保存した顔領域の位置と大きさの情報を出力する（ステップＳＴ１８）。また、ステップＳＴ１４〜ステップＳＴ１７において顔領域が検出できなかった場合は、ステップＳＴ１８で検出されなかった旨の検出結果を出力する。
【００１９】
以上のように、実施の形態１の顔検出装置によれば、顔検出対象画像から照明の影響を除去した顔検出対象画像を生成する照明変動除去画像生成装置と、顔画像と非顔画像とを識別する識別情報に基づいて、照明変動除去画像生成装置から出力された画像に対して、顔と非顔の識別を行う識別器とを備えたので、照明条件に影響されない顔検出が可能となる。
【００２０】
また、実施の形態１の顔検出装置によれば、照明変動除去画像生成装置は、学習を行うための顔画像と非顔画像とに対して、照明の影響を除去したそれぞれの画像を生成し、識別器は、照明変動除去画像生成装置で照明の影響を除去した顔画像と非顔画像とにより学習を行い、学習結果として、照明の影響を除去した顔画像と非顔画像との識別情報を蓄積するようにしたので、照明条件に影響されない顔検出を可能とするための識別情報を得ることができる。
【００２１】
また、実施の形態１の顔検出装置は、照明変動除去画像生成装置が、エッジ検出フィルタを用いて照明の影響を除去した画像を生成するようにしたので、画像中の比較的周期の長い（周波数成分の低い）照明変動を効率よく除去することができる。
【００２２】
実施の形態２．
実施の形態２は、照明変動除去画像の生成にフーリエ変換処理を用いるようにしたものである。
図面上の構成は実施の形態１と同様であるため、図１を援用して説明する。実施の形態２における照明変動除去画像生成装置３は、フーリエ変換処理によって照明変動除去画像を生成するよう構成されている。それ以外の画像記憶装置１、画像入力装置２および顔抽出装置４の構成は、実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００２３】
次に、実施の形態２の動作について説明する。
学習処理および顔検出処理の基本的な動作は、実施の形態１と同様である。実施の形態２では、照明変動除去画像の生成において、エッジ検出フィルタを適用するのではなく、フーリエ変換画像を用いる。即ち、フーリエ変換により一旦周波数空間に写像し、周波数領域の低域を除去することにより得られる画像を学習処理および顔検出処理に用いる。周波数領域の低域を除去するため、画像は照明の変動を除去した画像となる。
このような動作により、照明の影響を除去した画像が得られ、照明の条件に影響されない、識別器４ａの学習処理と検出処理とを行うことが可能である。
【００２４】
尚、上記の説明では、学習処理と検出処理の照明変動除去画像生成装置３は同じ構成としたが、これを、学習処理ではラプラシアンフィルタを用い、顔検出処理ではフーリエ変換を用いる等、それぞれの処理時で用いる構成を変えることも可能である。また、学習処理ではフーリエ変換を用い、顔検出処理ではラプラシアンフィルタを用いるといった逆の構成であってもよい。更に、フーリエ変換やラプラシアンフィルタの代わりにロバーツフィルタ、プリューウィットフィルタ、ソーベルフィルタを用いることも可能である。即ち、照明変動除去画像生成装置３は、複数の異なる照明変動除去画像生成手段を備え、これらの手段を学習処理および顔検出処理に対して任意に適用するようにしてもよい。
【００２５】
以上のように、実施の形態２の顔検出装置によれば、照明変動除去画像生成装置は、顔検出対象画像と、学習を行うための顔画像と非顔画像とに対して、それぞれ、エッジ検出フィルタを用いたエッジ検出処理とフーリエ変換処理とを任意に用い、照明の影響を除去した画像を生成するようにしたので、学習処理と顔検出処理のそれぞれの処理に最適な手段を用いることで、効率よく学習処理や顔検出処理を行うことができる。
【００２６】
実施の形態３．
実施の形態３は、学習処理と顔検出処理を並行して行うようにしたものである。
実施の形態３においても、図面上の構成は実施の形態１と同様であるため、図１を援用して説明する。
実施の形態３における識別器４ａは、顔検出処理における顔と非顔との識別結果を、学習を行うための照明の影響を除去した顔画像と非顔画像として用いるよう構成されている。これ以外の構成は、実施の形態１の顔検出装置と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００２７】
次に、実施の形態３の動作を説明する。
図５は、実施の形態３の動作を示すフローチャートである。
図５において、ステップＳＴ２１〜ステップＳＴ２８の処理は、実施の形態１の図４におけるステップＳＴ１１〜ステップＳＴ１８の処理と同様である。即ち、画像入力装置２に入力された画像から照明変動除去画像を生成し、この照明変動除去画像に基づいて顔検出を行い、顔画像を検出した場合は、その顔画像の位置と大きさの情報を出力する。次に、実施の形態３では、顔検出処理で求められた顔画像と非顔画像に基づいて識別器４ａの学習を行う（ステップＳＴ２９）。この学習処理は、実施の形態１における図２のステップＳＴ３の学習処理と同様である。学習処理が終了するとステップＳＴ２１に戻り、このような処理を繰り返す。
【００２８】
尚、上記実施の形態３において、顔検出処理の初期段階では学習が十分に行われていないことから、識別器４ａにおける所望の識別性能が得られないため、ある程度、学習用の顔画像と非顔画像を用いて学習を行い、その後、図５のフローチャートに示したような顔検出処理と学習処理とを並行して行うよう構成してもよい。
【００２９】
以上のように、実施の形態３の顔検出装置によれば、識別器は、顔検出対象画像に対する顔と非顔の識別結果を、照明の影響を除去した学習を行うための顔画像と非顔画像として学習を行うようにしたので、顔検出装置は、設置された状況で得られる識別結果の画像を学習処理に用いるため、設置された状況下により適応的な顔検出装置が得られる。
【００３０】
実施の形態４．
実施の形態４は、識別器４ａに、サポートベクターマシンまたはニューラルネットワークを用いるようにしたものである。これ以外の構成は、上記いずれかの実施の形態と同様である。また、サポートベクターマシンやニューラルネットワークについては、公知であるため、ここでの詳細な説明は省略する。
実施の形態４では、サポートベクターマシンやニューラルネットワークに照明の変動を除去した顔・非顔画像を学習データとして与えることで、照明変動除去画像において顔・非顔の識別が可能な識別器４ａが得られる。
【００３１】
以上のように、実施の形態４の顔検出装置によれば、識別器は、サポートベクターマシンまたはニューラルネットワークを用いて識別を行うようにしたので、識別能力が高く、照明変動に影響されない識別器を得ることができる。
【００３２】
実施の形態５．
実施の形態５は、複数の照明モデルを用意し、これら照明モデルを対象画像と比較することによって、対象画像の被照射方向を推定し、その推定した照射方向に基づいて照明の影響を除去するようにしたものである。図面上の構成は、実施の形態１と同様であるため、図１を援用して説明する。
【００３３】
実施の形態５の照明変動除去画像生成装置３は、複数方向から照明したそれぞれの方向の照明モデルを用意して、対象画像の輝度分布がどの照明モデルに近いかにより、対象画像の被照射方向を推定し、その推定した照射方向に基づいて照明の影響を除去するよう構成されている。その他の構成は上記いずれかの実施の形態と同様である。
【００３４】
ここで、照明モデルとしては、例えば、予め、上、下、左、右、右上、左上、右下、左下の８方向から照明を照射した照明モデルを用意する。このような照明モデルの生成方法としては、例えば、コンピュータで仮想的に３次元空間で回転楕円体照明を８方向から照射し、その２次元画像を生成し、これらをそれぞれの照明照射方向の照明モデルとするものである。そして、これら照明モデルと対象画像との対応画素の輝度値の差の総和が最小となる照明モデルの照射方向を、対象画像の照明被照射方向とする。
【００３５】
次に、求めた被照射方向に従って照明成分の除去を行う。照明成分の除去には、それぞれの照明方向毎に照明除去モデルを作成しておき、この照明除去モデルを対象画像から減算することで照明成分の除去を行う。照明除去モデルは、例えば、回転楕円体に各照明方向から照明を照射したモデルを用いる。
【００３６】
また、照明方向の推定は上記手法以外にも、照明方向を確率分布でモデル化し、その分布に対する尤度を求めるなどの手法によっても可能である。
【００３７】
以上のように、実施の形態５の顔検出装置によれば、照明変動除去画像生成装置は、複数方向から照明したそれぞれの方向の照明モデルを有し、それぞれの照明モデルの輝度分布と対象となる画像の輝度分布とを比較して照明の方向を推定し、推定した照明の方向に基づいて照明の影響を除去した画像を出力するようにしたので、照明の方向に則した照明変動除去画像が得られ、照明条件に影響されない顔検出が可能となる。
【００３８】
実施の形態６．
実施の形態６は、顔検出対象画像及び学習を行うための顔画像と非顔画像を、ステレオカメラで撮影した立体画像としたものである。図面上の構成は、実施の形態１と同様であるため、図１を援用して説明する。
【００３９】
実施の形態６では、画像記憶装置１に記憶される学習処理用の顔画像と非顔画像、および、画像入力装置２に入力される顔検出処理を行う対象画像は、ステレオカメラで撮影した立体画像（３次元画像）である。即ち、この立体画像とは、同一の対象を異なる位置から撮影した複数の画像からなるものである。照明変動除去画像生成装置３は、このような立体画像に対して照明変動除去画像を生成する。更に、識別器４ａでは、このような立体画像により学習処理を行うと共に、顔検出処理を行う。尚、顔抽出装置４における探索部４ｂの構成は、上記いずれかの実施の形態と同様である。
【００４０】
このような処理を行うことにより、照明変動に頑健な特徴量を得ることができる。例えば、２次元画像で識別を行う場合、照明条件の違いにより、ある位置の点が明るく見えたり暗く見えたりすることで識別結果が異なってしまう場合がある。これに対し、異なる照明条件において正確な３次元情報が得られたとすると、ある位置の点に対して複数の方向から撮影した画像で識別を行うことができるため、照明条件の違いにかかわらず、ある位置の点の明暗による見え方の違いによる識別誤りを無くすことができる。
【００４１】
以上のように、実施の形態６の顔検出装置によれば、顔検出対象画像及び学習を行うための顔画像と非顔画像を立体画像としたので、更に、照明条件に影響されない顔検出が可能となる。
【００４２】
実施の形態７．
実施の形態７は、顔検出対象画像及び学習を行うための顔画像と非顔画像を、赤外画像としたものである。図面上の構成は、実施の形態１と同様であるため、図１を援用して説明する。
【００４３】
実施の形態７では、画像記憶装置１に記憶される学習処理用の顔画像と非顔画像、および、画像入力装置２に入力される顔検出処理を行う対象画像は、赤外線カメラで撮影した赤外画像である。そして、照明変動除去画像生成装置３は、このような赤外画像に対して照明変動除去画像を生成する。更に、識別器４ａでは、このような赤外画像により学習処理を行うと共に、顔検出処理を行う。尚、顔抽出装置４における探索部４ｂの構成は、上記いずれかの実施の形態と同様である。
【００４４】
このように構成された実施の形態７の顔検出装置において、学習処理を行う場合は、画像記憶装置１に保存された顔と非顔の赤外画像に対して照明変動除去画像生成装置３で照明変動除去画像を生成し、顔抽出装置４の識別器４ａでは、照明変動除去画像生成装置３で生成された照明変動除去画像に基づいて学習を行う。
【００４５】
また、顔検出処理では、画像入力装置２に、例えば、監視カメラによる夜間撮影画像（監視対象に対して赤外光を照射し、赤外線カメラで取得した画像）といった赤外画像が入力される。これに対して、照明変動除去画像生成装置３は学習時と同様に照明変動除去画像を生成する。そして、顔抽出装置４では、上記各実施の形態と同様に、顔検出処理を行う。
【００４６】
以上のように、実施の形態７の顔検出装置では、顔検出対象画像及び学習を行うための顔画像と非顔画像を赤外画像としたので、例えば、監視カメラによる夜間の監視といった場合でも確実に顔検出処理を行うことができる等、可視光による照明が得られないような環境でも良好に顔検出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】この発明の実施の形態１による顔検出装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による顔検出装置の学習処理を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１における顔検出装置のラプラシアンフィルタの一例を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１による顔検出装置の顔検出処理を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態３による顔検出装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４８】
１  画像記憶装置、２  画像入力装置、３  照明変動除去画像生成装置、４ａ  識別器。
【図１】
2008009745.tif 000003
【図２】
2008009745.tif 000004
【図３】
2008009745.tif 000005
【図４】
2008009745.tif 000006
【図５】
2008009745.tif 000007