(57)【要約】【課題】撮像対象である対象人物の違いに影響を受けること無しに、対象人物の顔データを作成し、登録することの出来る顔識別装置を提供する。【解決手段】カメラ１によって撮像された対象人物の撮像画像を基に前記対象人物の顔を識別する識別手段４５を備えた顔識別装置４であって、撮像画像から生成した対象人物の輪郭情報及び色領域情報に基づいて、対象人物の身長情報及び顔情報を取得する対象情報取得手段４１と、身長情報に基づいて、対象人物をカテゴリ別に分類する対象人物分類手段４２と、対象人物分類手段における分類結果に応じた条件で、顔情報を正規化処理した上で、対象人物の顔データを作成する顔データ作成手段４３と、顔データ作成手段で作成された顔データを、記憶手段に登録する顔データ登録手段４４とを備えた顔識別装置。【選択図】  図１
2004303150.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラによって撮像された対象人物の撮像画像を基に前記対象人物の顔を識別する識別手段を備えた顔識別装置であって、
前記撮像画像から生成した前記対象人物の輪郭情報及び色領域情報に基づいて、前記対象人物の身長情報及び顔情報を取得する対象情報取得手段と、
前記身長情報に基づいて、前記対象人物を、カテゴリ別に分類する対象人物分類手段と、
前記対象人物分類手段における分類結果に応じた条件で、前記顔情報を正規化処理した上で、前記対象人物の顔データを作成する顔データ作成手段と、
前記顔データ作成手段で作成された顔データを、記憶手段に登録する顔データ登録手段と
を有することを特徴とする顔識別装置
【請求項２】
前記顔データ登録手段は、前記顔データ作成手段で作成された顔データを、前記カテゴリの区別ができる状態で、前記記憶手段に登録することを特徴とする請求項１に記載の顔識別装置。
【請求項３】
前記顔データ登録手段は、前記顔データ作成手段で作成された顔データを、前記対象人物分類手段で分類したカテゴリの区別に応じて、
別々のデータベースに登録することを特徴とする請求項２に記載の顔識別装置。
【請求項４】
カメラによって撮像された対象人物の撮像画像を基に前記対象人物の顔を識別する方法であって、
前記撮像画像から生成した前記対象人物の輪郭情報及び色領域情報に基づいて、前記対象人物の身長情報及び顔情報を取得する対象情報取得ステップと、
前記身長情報に基づいて、前記対象人物を、カテゴリ別に分類する対象人物分類ステップと、
前記対象人物分類ステップにおける分類結果に応じた条件で、前記顔情報を正規化処理した上で、前記対象人物の顔データを作成する顔データ作成ステップと、
前記顔データ作成ステップで作成された顔データを、記憶手段に登録する顔データ登録ステップと
前記顔データ作成ステップで作成された顔データを、前記記憶手段に登録された顔データと比較・照合する顔識別ステップと
を有することを特徴とする顔識別方法。
【請求項５】
カメラによって撮像された対象人物の撮像画像を基に前記対象人物の顔を識別するために、コンピュータを
前記撮像画像から生成した前記対象人物の輪郭情報及び色領域情報に基づいて、前記対象人物の身長情報及び顔情報を取得する対象情報取得手段と、
前記身長情報に基づいて、前記対象人物を、カテゴリ別に分類する対象人物分類手段と、
前記対象人物分類手段における分類結果に応じた条件で、前記顔情報を正規化処理した上で、前記対象人物の顔データを作成する顔データ作成手段と、
前記顔データ作成手段で作成された顔データを、記憶手段に登録する顔データ登録手段と
前記顔データ作成手段で作成された顔データを、前記記憶手段に登録された顔データと比較・照合する顔識別手段と
して機能させることを特徴とする顔識別装置プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮像対象である対象人物の顔を識別する顔識別装置、顔識別方法及び顔識別プログラムに関するものである。
より詳細には、撮像対象である撮像人物を撮像して得られた撮像画像に基づいて、撮像対象を所定のカテゴリ、例えば大人と子供に分類し、分類別に用意された所定の処理を前記撮像画像に行って撮像対象の顔データを取得し、この顔データを基に対象人物の顔を識別する顔識別装置、顔識別方法及び顔識別プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＣＣＤカメラなどの撮像手段によって対象人物を撮像した画像から、対象人物の顔を認識する方法が数多く提案されている。
この種の従来の技術としては、以下のようなものがある。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１０−２３２９３４号公報（段落［００２８］−［００３２］、図４）
【０００４】
【特許文献２】
特許第２８７２７７６号公報（第５欄、第６欄、図４）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
これら特許文献１及び特許文献２に記載された発明の場合、対象人物を撮像して得られた撮像画像から顔の領域（顔領域）を抽出し、抽出した顔領域に含まれる目や口などの特徴点を基準として顔領域に正規化処理を施して、正規化した顔領域の画像（正規化顔画像）を作成する。そして、正規化顔画像と予め用意された辞書画像とを比較・照合して、対象人物の顔の認識・識別を行っている。
【０００６】
これらの特許文献１及び特許文献２において行われる正規化処理は、目や口といった顔の各パーツの位置関係や大きさ等の違いに関係なく、同一の基準に沿って行われている。そのため、対象人物が大人と子供である場合、大人と子供では、顔の各パーツの顔全体における位置関係や大きさが異なっているので、同一の基準に沿って正規化処理を行うと、正規化処理により得られた正規化顔画像では、対象人物の顔の一部がフレームアウトしている、顔のパーツの一部が正規化顔画像内で歪んで表示される、といった不具合が生じる場合があった。
そのため、従来の発明における対象人物の顔の識別では、得られる正規化顔画像の不具合に起因して、正規化顔画像と予め用意された辞書画像との比較・照合がうまく行かず、対象人物の顔認識率が低下するという問題があった。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、カメラによって撮像された対象人物の撮像画像を基に前記対象人物の顔を識別する識別手段を備えた顔識別装置に関するものである。この顔識別装置は、前記撮像画像から生成した前記対象人物の輪郭情報及び色領域情報に基づいて、前記対象人物の身長情報及び顔情報を取得する対象情報取得手段と、前記身長情報に基づいて、前記対象人物を、カテゴリ別に分類する対象人物分類手段と、前記対象人物分類手段における分類結果に応じた条件で、前記顔情報を正規化処理した上で、前記対象人物の顔データを作成する顔データ作成手段と、前記顔データ作成手段で作成された顔データを、記憶手段に登録する顔データ登録手段とを有して構成される。
【０００８】
このような構成の顔識別装置によると、対象人物の撮像画像から作成される対象人物の輪郭情報及び色領域情報に基づいて、対象人物の身長情報及び顔情報が、撮像画像から取得される。そして、この身長情報及び顔情報に基づいて、対象人物が予め用意されたカテゴリの何れのカテゴリに属するのかという、カテゴリ分類が行われる。続いて、この分類毎に予め設定された条件に基づいて、対象人物の顔情報の正規化処理が行われた上で、対象人物の顔データが作成される。そして、この作成された顔データが記憶手段に登録されると共に、作成された顔データと、記憶手段に記憶された顔データ群との比較・照合が行われ、対象人物が、顔データが記憶手段内に記憶されている人物の何れに該当するのかという、対象人物の識別が行われる。
【０００９】
このように、カテゴリ分類ごとに用意された条件で顔情報が処理されて、顔データが作成される、例えば、対象人物が大人というカテゴリ分類に属するのであれば大人用の条件で、子供というカテゴリ分類に属するのであれば子供用の条件で、顔情報が正規化処理された上で、対象人物の顔データが作成されるので、大人と子供のように、目、鼻、口などの顔の各パーツの位置関係や大きさが異なる場合であっても、処理の結果得られる顔データに、不具合が生じることが防止される。
【００１０】
尚、本発明の顔識別装置の対象情報取得手段における対象人物の各カテゴリへの分類は、対象人物の身長情報のみならず、対象人物の頭身、対象人物の顔における目の高さ、そして対象人物の顔に占める目の割合の少なくとも一つを利用して、行われることが好ましい。
これにより、対象人物のカテゴリへの分類が少なくとも一つの明確な基準を用いて行われるので、対象人物の各カテゴリへの分類がより明確に行われることになる。
【００１１】
ここで、本発明に係る方法により、カテゴリ毎に用意された条件で顔情報の正規化処理を行った上で顔データを作成すると、作成される顔データの位置精度が優れることになると共に、各カテゴリ中の顔データが類似した系統の顔の集合となる。
よって、本発明の顔識別装置の前記顔識別手段における対象人物の顔識別に、固有空間法が用いられている場合には、固有空間法を用いた顔識別では、作成した顔データの位置精度は、顔識別の確度に大きく影響する因子であるので、顔データの位置精度が向上する結果、顔識別の確度が向上することになる。
また、類似した顔の集合から固有空間を作成した方が、上位の固有ベクトルで適切に顔を分類することが出来るので、顔識別の確度が向上することになる。
【００１２】
さらに、本発明に係る顔識別装置では、顔データ登録手段により行われる正規化された顔データの記憶手段への登録は、大人と子供とを識別できる状態で、より好ましくは、対象人物分類手段で分類した大人、子供の分類に応じて別々のデータベースに行われることが好ましい。
これにより、記憶手段に記憶された顔データからなる顔データ群は、大人用の顔データが集められたデータ群と、子供用の顔データが集められたデータ群とに、区別される。
よって、対象人物が大人の場合には、作成された顔データを大人用のデータ群と、対象人物が子供の場合には、作成された顔データを子供用のデータ群というように、作成された顔データの比較・照合が別々に行えるので、対象人物の顔を認識する際に要する検索時間を短縮することが可能となる。
【００１３】
なお、前記顔データ登録手段は、前記顔データ作成手段で作成された顔データと合致若しくは類似する顔データが、前記記憶手段に記憶された顔データ群の中に存在しない場合に、前記顔データを前記情報記録手段に記憶する構成としても良い。
【００１４】
これにより、記憶手段に顔データが登録されていない対象人物の顔データのみが順次記憶されるので、記憶手段に記憶される顔データの重複が防止されると共に、比較・照合用の顔データの情報量が豊富になる。
よって、カメラによって撮像された対象人物の撮像画像から顔データを作成し、作成された顔データと記憶手段に記憶された顔データ群との比較・照合をする際に、多くの顔データが記憶手段に登録されていることになるので、対象人物の顔を識別できる確率が向上することになる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の好ましい実施態様を説明する。ここでは、始めに、本発明に係る顔画像識別装置を含む顔画像識別システムの構成について図１乃至図１１を参照して説明し、その後、顔画像識別システムの動作について図１２乃至図１４を参照して説明する。
【００１６】
（顔識別システムＡの構成）
まず、本発明に係る顔識別装置４を含む顔識別システムＡの全体構成について図１を参照して説明する。図１は顔識別システムＡの全体構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示すように、顔識別システムＡは、対象人物（図示せず）を撮像する２台のカメラ１（１ａ，１ｂ）と、カメラ１で撮像された画像（撮像画像）を解析して各種情報を生成する撮像画像解析装置２と、撮像画像解析装置２で生成された各種情報に基づいて対象人物の輪郭を抽出する輪郭抽出装置３と、撮像画像解析装置２で生成された各種情報及び輪郭抽出装置３で抽出された対象人物の輪郭（輪郭情報）に基づいて、対象人物の顔を識別する顔識別装置４とから構成される。以下、カメラ１、撮像画像解析装置２、輪郭抽出装置３、顔識別装置４について、順に説明する。
【００１８】
（カメラ１）
カメラ１（１ａ，１ｂ）はカラーＣＣＤカメラであり、右カメラ１ａと左カメラ１ｂは、左右に距離Ｂだけ離れて並設されている。ここでは、右カメラ１ａを基準カメラとしている。カメラ１ａ，１ｂで撮像された画像（撮像画像）は、フレーム毎に図示しないフレームグラバに記憶された後、撮像画像解析装置２に同期して入力される。
【００１９】
なお、カメラ１ａ，１ｂで画像（撮像画像）は、図示しない補正機器によりキャリブレーション処理とレクティフィケーション処理を行い、画像補正した後に撮像画像解析装置２に入力される。また、カメラ１が移動カメラであり、撮像画像内の背景が変化する場合は、撮像画像毎のパン、チルト等のカメラ移動量に基づいて、撮像画像をそのカメラ移動量分だけ補正する。
【００２０】
（撮像画像解析装置２）
撮像画像解析装置２は、カメラ１ａ，１ｂから入力された画像（撮像画像）を解析して、「距離情報」、「動き情報」、「エッジ情報」、「肌色領域情報」を生成する装置である（図１参照）。
【００２１】
図２は、図１に示した顔識別システムＡに含まれる撮像画像解析装置２と輪郭抽出装置３の構成を示すブロック図である。図２に示すように、撮像画像解析装置２は、「距離情報」を生成する距離情報生成部２１と、「動き情報」を生成する動き情報生成部２２と、「エッジ情報」を生成するエッジ情報生成部２３と、「肌色領域情報」を生成する肌色領域情報生成部２４とから構成されている。
【００２２】
（距離情報生成部２１）
距離情報生成部２１は、同時刻にカメラ１ａ，１ｂで撮像された２枚の撮像画像の視差に基づいて、各画素についてカメラ１からの距離を検出する。具体的には、基準カメラであるカメラ１ａで撮像された第１の撮像画像と、カメラ１ｂで撮像された第２の撮像画像とからブロック相関法を用いて視差を求め、その視差から三角法を用いてカメラ１から各画素に撮像された物までの距離を求める。そして、求めた距離を第１の撮像画像の各画素に対応付けて、距離を画素値で表した距離画像Ｄ１（図３（ａ）参照）を生成する。この距離画像Ｄ１が距離情報となる。図３（ａ）の例では、同一の距離に対象人物Ｃが存在している。
【００２３】
なお、ブロック相関法とは、第１の撮像画像と第２の撮像画像とで特定の大きさの同一ブロック（例えば１６×１６画素）を比較し、第１の撮像画像と第２の撮像画像とでブロック内の被写体が何画素分ずれているかを調べることにより視差を検出する方法である。
【００２４】
（動き情報生成部２２）
動き情報生成部２２は、基準カメラであるカメラ１ａで時系列に撮像した時刻ｔにおける「撮像画像（ｔ）」と、時刻ｔ＋１における「撮像画像（ｔ＋１）」との差分に基づいて、対象人物の動きを検出する。具体的には、「撮像画像（ｔ）」と「撮像画像（ｔ＋１）」との差分をとり、各画素の変位を調べる。そして、調べた変位に基づいて変位ベクトルを求め、求めた変位ベクトルを画素値で表わした差分画像Ｄ２（図３（ｂ）参照）を生成する。この差分画像Ｄ２が動き情報となる。図３（ｂ）の例では、対象人物Ｃの左腕に動きが検出されている。
【００２５】
（エッジ情報生成部２３）
エッジ情報生成部２３は、基準カメラであるカメラ１ａで撮像された画像（撮像画像）における各画素の濃淡情報又は色情報に基づいて、その撮像画像内に存在するエッジを抽出したエッジ画像を生成する。具体的には、撮像画像における各画素の輝度に基づいて、輝度が大きく変化する部分をエッジとして検出し、そのエッジのみからなるエッジ画像Ｄ３（図３（ｃ）参照）を生成する。このエッジ画像Ｄ３がエッジ情報となる。
【００２６】
エッジの検出は、例えばＳｏｂｅｌオペレータを画素毎に乗算し、行又は列単位で、隣の線分と所定の差がある線分をエッジ（横エッジ又は縦エッジ）として検出する。なお、Ｓｏｂｅｌオペレータとは、ある画素の近傍領域の画素に対して重み係数を持つ係数行例のことである。
【００２７】
（肌色領域情報生成部２４）
肌色領域情報生成部２４は、基準カメラであるカメラ１ａで撮像された画像（撮像画像）から、その撮像画像内に存在する対象人物の肌色領域を抽出する。具体的には、撮像画像における全画素のＲＧＢ値を、色相、明度、彩度からなるＨＬＳ空間に変換し、色相、明度、彩度が予め設定された閾値の範囲内にある画素を肌色領域として抽出する（図３（ｄ）参照）。図３（ｄ）の例では、対象人物Ｃの顔が肌色領域Ｒ１として抽出され、手先が肌色領域Ｒ２として抽出されている。この肌色領域Ｒ１，Ｒ２が肌色領域情報となる。
【００２８】
撮像画像解析装置２で生成された「距離情報（距離画像Ｄ１）」、「動き情報（差分画像Ｄ２）」、「エッジ情報（エッジ画像Ｄ３）」、は、輪郭抽出装置３に入力される。また、撮像画像解析装置２で生成された「距離情報（距離画像Ｄ１）」と「肌色領域情報（肌色領域Ｒ１，Ｒ２）」は、顔識別装置４に入力される。
【００２９】
（輪郭抽出装置３）
輪郭抽出装置３は、撮像画像解析装置２で生成された「距離情報（距離画像Ｄ１）」、「動き情報（差分画像Ｄ２）」、「エッジ情報（エッジ画像Ｄ３）」に基づいて、対象人物の輪郭を抽出する装置である（図１参照）。
【００３０】
図２に示すように、輪郭抽出装置３は、対象人物が存在する距離である「対象距離」を設定する対象距離設定部３１と、「対象距離」に基づいた「対象距離画像」を生成する対象距離画像生成部３２と、「対象距離画像内」における「対象領域」を設定する対象領域設定部３３と、「対象領域内」から「対象人物の輪郭」を抽出する輪郭抽出部３４とから構成されている。
【００３１】
（対象距離設定部３１）
対象距離設定部３１は、撮像画像解析装置２で生成された距離画像Ｄ１（図３（ａ）参照）と、動き情報生成部２２で生成された差分画像Ｄ２（図３（ｂ）参照）とに基づいて、対象人物が存在する距離である「対象距離」を設定する。具体的には、距離画像Ｄ１における同一の画素値を有する画素を一群（画素群）として、差分画像Ｄ２における前記画素群の画素値を累計する。そして、画素値の累計値が所定値よりも大きい、かつ、カメラ１に最も近い距離にある領域に、最も動き量の多い移動物体、即ち対象人物が存在しているとみなし、その距離を対象距離とする（図４（ａ）参照）。図４（ａ）の例では、対象距離は２．２ｍに設定されている。対象距離設定部３１で設定された対象距離は、対象距離画像生成部３２に入力される。
【００３２】
（対象距離画像生成部３２）
対象距離画像生成部３２は、撮像画像解析装置２で生成された距離画像Ｄ１（図３（ａ）参照）を参照し、対象距離設定部３１で設定された対象距離±αｍに存在する画素に対応する画素をエッジ画像Ｄ３（図３（ｃ）参照）から抽出した「対象距離画像Ｄ４」を生成する。具体的には、距離画像Ｄ１における対象距離設定部３１から入力された対象距離±αｍに対応する画素を求める。そして、求められた画素のみをエッジ情報生成部２３で生成されたエッジ画像Ｄ３（図３（ｃ）参照）から抽出し、対象距離画像Ｄ４（図４（ｂ）参照）を生成する。したがって、対象距離画像Ｄ４は、対象距離に存在する対象人物をエッジで表した画像になる。なお、図３（ｃ）の例では、αは０．５ｍに設定されている。対象距離画像生成部３２で生成された対象距離画像Ｄ４は、対象領域設定部３３と輪郭抽出部３４に入力される。
【００３３】
（対象領域設定部３３）
対象領域設定部３３は、対象距離画像生成部３２で生成された対象距離画像Ｄ４内における「対象領域Ｔ」を設定する。具体的には、対象距離画像Ｄ４の縦方向の画素値を累計したヒストグラムＨを生成し、ヒストグラムＨにおける度数が最大となる位置を、対象人物Ｃの水平方向における中心位置と特定する（図５（ａ）参照）。そして、特定された中心位置の左右に特定の大きさ（例えば０．５ｍ）の範囲を対象領域Ｔとして設定する（図５（ｂ）参照）。なお、対象領域Ｔの縦方向の範囲は、特定の大きさ（例えば２ｍ）に設定される。また、対象領域Ｔを設定する際は、カメラ１のチルト角や、カメラ１の高さ等のカメラパラメータを参照して、対象領域Ｔの設定範囲を補正する。対象領域設定部３３で設定された対象領域Ｔは、輪郭抽出部３４に入力される。
【００３４】
（輪郭抽出部３４）
輪郭抽出部３４は、対象距離画像生成部３２で生成された対象領域画像Ｄ４（図４（ｂ）参照）において、対象領域設定部３３で設定された対象領域Ｔ内から対象人物の輪郭を抽出する。具体的には、Ｓｎａｋｅｓと呼ばれる手法を用いて対象人物Ｃの輪郭Ｏを抽出する（図５（ｃ）参照）。なお、Ｓｎａｋｅｓとは、スネークと呼ばれる閉曲線からなる動的輪郭モデルを用い、予め定義したエネルギーを最小化するように閉曲線を収縮変形させることにより、物体の輪郭を抽出する手法である。輪郭抽出部３４で抽出された対象人物Ｃの輪郭Ｏは、「輪郭情報」として顔識別装置４に入力される（図１参照）。
【００３５】
（顔識別装置４）
図６は、図１に示した顔識別システムＡに含まれる顔識別装置４の構成を示すブロック図である。
顔識別装置４は、輪郭抽出装置３から入力される輪郭情報、そして撮像画像解析装置２から入力される肌色領域情報及び距離情報に基づいて、対象人物の識別を行うものである。
【００３６】
図１及び図６に示すように、顔識別装置４は、対象情報取得手段４１と、対象人物分類手段４２と、顔データ作成手段４３と、顔データ登録手段４４と、顔識別手段４５と、記憶手段４６とから構成される。
【００３７】
記憶手段４６には、大人用ＤＢ４６ａと、子供用ＤＢ４６ｂと、大人と子供のそれぞれに合わせて生成された固有空間を規定する大人用と子供用の固有ベクトル（図示せず）とが登録されている。
大人用ＤＢ４６ａには、大人の各個人を大人用の固有ベクトルの線形和で表したときの係数が、複数人数分登録されている。
子供用ＤＢ４６ｂには、子供の各個人を子供用の固有ベクトルの線形和で表したときの係数が、複数人数分登録されている。
大人用、子供用の各固有ベクトルは、十分なバラツキを持った複数の正規化された顔画像を主成分分析して得られた固有ベクトルのうち、寄与率の高いものである。
【００３８】
（対象情報取得手段４１）
対象情報取得手段４１は、輪郭抽出装置３から入力される輪郭情報、そして撮像画像解析装置２から入力される肌色領域情報及び距離情報に基づいて、対象人物の身長情報及び顔情報を取得するものである。
【００３９】
具体的には、図７に示すように、対象情報取得手段４１は、撮像画像解析装置２から入力された肌色領域情報に含まれる対象人物Ｃの肌色領域Ｒ１、…、Ｒｎのうち、一番面積の大きい肌色領域（図中ではＲ１）を対象人物Ｃの顔であるとみなし、この顔とみなされた肌色領域Ｒ１（以下、顔領域という）の面積Ａを、肌色領域情報から求める。
続いて、対象情報取得手段４１は、肌色領域情報の中から、顔領域とみなされた肌色領域Ｒ１に関する部分を取りだして顔領域情報とし、この顔領域情報と、面積Ａとから、対象人物Ｃの顔情報を作成する（図８参照）。
【００４０】
さらに、対象情報取得手段４１は、輪郭抽出装置３から入力された輪郭情報に含まれる対象人物Ｃの輪郭Ｏうち、対象人物Ｃの顔であるとみなされた顔領域に最も近い位置にあって、最も高い位置にある端部を、対象人物Ｃの頭頂部Ｐとみなし、対象人物Ｃの頭頂部Ｐの位置を示す頭頂部位置情報を取得する。
そして、対象情報取得手段４１は、撮像画像解析装置２から入力された距離情報から、カメラ１から対象人物Ｃまでの離間距離を示す対象距離を取得し、取得した対象距離と頭頂部位置情報とから、対象人物の身長情報を作成する（図８参照）。
【００４１】
そして、対象情報取得手段４１は、作成した身長情報と顔情報とを対象人物分類手段４２に出力すると共に、顔情報のみを顔データ作成手段４３に出力する。
【００４２】
（対象人物分類手段４２）
対象人物分類手段４２は、対象情報取得手段４１から入力された身長情報及び顔情報に基づいて、カメラ１によって撮像された対象人物Ｃが、大人であるか、子供であるかを判断し、大人若しくは子供という区分に対象人物Ｃを分類するものである。
【００４３】
この対象人物分類手段４２は、図６に示すように、身長認識部４７と、頭身認識部４８と、目の位置認識部４９と、目の割合認識部５０と、大人／子供判断部５１とを含んで構成される。
【００４４】
身長認識部４７は、対象人物の身長を、数値化して表すものである。この身長認識部４７は、対象情報取得手段４１から入力された身長情報に基づいて撮像対象である対象人物Ｃの身長を数値化して求め、求めた値を、身長を示す身長データとして、大人／子供判断部５１に出力する。
【００４５】
具体的には、図７に示すように、身長認識部４７は、身長情報に含まれる対象距離と頭頂部位置情報とから対象人物Ｃ（Ｃ’）の頭頂部Ｐ（Ｐ’）の高さ位置Ｈ（Ｈ’）を求め、この頭頂部Ｐ（Ｐ’）の高さ位置Ｈ（Ｈ’）を、対象人物Ｃ（Ｃ’）の身長とみなす。そして、この対象人物の身長とみなされた高さ位置Ｈ（Ｈ’）を、身長データとして、大人／子供判断部５１に出力する。
【００４６】
頭身認識部４８は、対象人物の頭身を、数値化して表すものである。この頭身認識部４８は、対象情報取得手段４１から入力された身長情報及び顔情報に基づいて、撮像対象である対象人物の頭身を数値化して求め、求めた値を頭身を示す頭身データとして、大人／子供判断部５１に出力する。
【００４７】
具体的には、図９に示すように、頭身認識部４８は、対象人物Ｃ（Ｃ’）の頭頂部Ｐ（Ｐ’）から顔領域の下端までの長さＬ（Ｌ’）を、対象人物Ｃ（Ｃ’）の頭頂部Ｐ（Ｐ’）の位置を示す頭頂部位置情報と、顔領域情報とから求める。
そして、求めた長さＬ（Ｌ’）を、対象人物Ｃ（Ｃ’）の頭部の高さ方向の長さ（以下、頭部長さという）とみなし、この頭部長さＬ（Ｌ’）と、身長情報から取得した対象人物Ｃ（Ｃ’）の身長Ｈ（Ｈ’）との比（身長Ｈ（Ｈ’）／頭部長さＬ（Ｌ’））を求める。そして得られた値を、頭身データとして、大人／子供判断部５１に出力する。
【００４８】
目の位置認識部４９は、対象人物の顔領域における目の位置を、数値化して表すものである。この目の位置認識部４９は、対象情報取得手段４１から入力された顔情報に基づいて、対象人物Ｃの顔領域における目の位置を数値化して求め、求めた値を、目の位置データとして、大人／子供判断部５１に出力する。
【００４９】
具体的には、図１０（ａ）に示すように、目の位置認識部４９は、顔情報に含まれる顔領域情報から、対象人物Ｃの顔であるとみなされた肌色領域（顔領域）Ｒ１の高さ方向の長さＬ１を求める。そして、目の位置認識部４９は、この顔領域Ｒ１の中から二つの黒丸（瞳）を検索し、検索された二つの黒丸（瞳）が含まれる目周辺領域を設定する。そして、設定した目周辺領域の中から、黒丸（瞳）を円形エッジフィルタで正確に抽出し、抽出した黒丸（瞳）の高さ方向の中央部から、顔領域Ｒ１の下端までの長さＬ２を、顔領域情報から求める。
続いて、目の位置認識部４９は、この長さＬ１とＬ２との比（Ｌ２／Ｌ１）を求め、求めた値を、目の位置データとして、大人／子供判断部５１に出力する。
【００５０】
目の割合認識部５０は、対象人物の顔領域Ｒ１において、対象人物Ｃの目の面積Ｅが当該顔領域Ｒ１においてどれくらいの割合を占めるのかを、数値化して表すものである。この目の位置認識部４９は、対象情報取得手段４１から入力された顔情報に基づいて、対象人物Ｃの顔領域における目の割合を数値化して求め、求めた値を、目の割合データとして、大人／子供判断部５１に出力する。
【００５１】
具体的には、図１０（ｂ）に示すように、この目の割合認識部５０は、対象情報取得手段４１から入力された顔情報から、顔面積Ａを取得する。
そして、目の割合認識部５０は、顔領域Ｒ１の中から二つの黒丸（瞳）を検索し、検索された二つの黒丸（瞳）が含まれる目周辺領域を設定する。そして、設定した目周辺領域の中から、黒丸（瞳）を円形エッジフィルタで正確に抽出し、抽出した黒丸（瞳）の面積（瞳面積）を、瞳面積Ｅとして求める。ここで、人の顔には、通常、目が二つあるので、瞳面積Ｅは、二つの黒丸（Ｅｌ、Ｅｒ）の面積の和で求められる（尚、Ｅｌは向かって左側の瞳の面積、Ｅｒは向かって右側の瞳の面積である）。
【００５２】
続いて、目の割合認識部５０は、瞳面積Ｅと、顔面積Ａとの比（瞳面積Ｅ／顔面積Ａ）を求め、得られた値を、目の割合データとして、大人／子供判断部５１に出力する。
【００５３】
大人／子供判断部５１は、身長認識部４７から入力された対象人物の身長データ、頭身認識部４８から入力された対象人物の頭身データ、目の位置認識部４９から入力された目の高さデータ、目の割合認識部５０から入力された目の割合データの少なくとも一つを利用して、対象人物Ｃを、大人若しくは子供に分類するものである。
【００５４】
身長認識部４７から入力された対象人物Ｃの身長データを使用して、対象人物Ｃの分類を行う場合、大人／子供判断部５１は、対象人物Ｃの身長データと所定の閾値とを比較し、対象人物Ｃの身長データが閾値よりも大きい場合には、対象人物Ｃが大人であると判断する。一方、対象人物Ｃの身長データが閾値以下である場合には、対象人物が子供であると判断する。
そして、対象人物Ｃが大人であるか子供であるかを示す分類結果を、顔データ作成手段４３に出力する。
【００５５】
本実施の形態の場合、閾値は、平均的な小学校２年生から３年生の身長に相当する１２０ｃｍに設定されている。
よって、対象人物Ｃの身長データが１２０よりも大きいと、対象人物Ｃは大人に分類され、対象人物Ｃの身長データが１２０以下であると、対象人物Ｃは子供に分類される。
【００５６】
頭身認識部４８から入力された対象人物の頭身データを使用して、対象人物の分類を行う場合、大人／子供判断部５１は、対象人物の頭身データと、所定の閾値とを比較し、対象人物の頭身データが閾値よりも大きい場合、対象人物が大人であると判断する。一方、対象人物の頭身データが閾値以下である場合には、対象人物が子供であると判断する。
そして、対象人物が大人であるか子供であるかを示す分類結果を、顔データ作成手段４３に出力する。
【００５７】
本実施の形態の場合、閾値は、平均的な小学校２年生から３年生の頭身に相当する６頭身に設定されている。
よって、対象人物Ｃの頭身データが、６よりも大きいと、対象人物Ｃは大人に分類され、対象人物Ｃの頭身が６以下であると、対象人物Ｃは子供に分類される。
【００５８】
目の位置認識部４９から入力された目の位置データを使用して、対象人物Ｃの分類を行う場合、大人／子供判断部５１は、対象人物Ｃの目の位置データと、所定の閾値とを比較し、対象人物Ｃの目の位置データが閾値よりも大きい場合、対象人物Ｃが大人であると判断する。一方、対象人物Ｃの目の位置データが閾値以下である場合には、対象人物Ｃが子供であると判断する。
そして、対象人物Ｃが大人であるか子供であるかを示す分類結果を、顔データ作成手段４３に出力する。
【００５９】
本実施の形態の場合、閾値は、平均的な小学校２年生から３年生の目の高さに相当する６０％に設定されている。
よって、対象人物Ｃの目の位置データが０．６よりも大きいと、対象人物Ｃは大人に分類され、対象人物Ｃの目の位置データが０．６以下であると、対象人物Ｃは子供に分類される。
【００６０】
目の割合認識部５０から入力された目の割合データを使用して、対象人物Ｃの分類を行う場合、大人／子供判断部５１は、対象人物Ｃの目の割合データと、所定の閾値とを比較し、対象人物Ｃの目の割合データが閾値よりも大きい場合、対象人物Ｃが子供であると判断する。一方、対象人物Ｃの目の割合データが閾値以下である場合には、対象人物Ｃが大人であると判断する。
そして、対象人物Ｃが大人であるか子供であるかを示す分類結果を、顔データ作成手段４３に出力する。
【００６１】
本実施の形態の場合、閾値は、平均的な小学校２年生から３年生の目の割合に相当する２％に設定されている。
よって、対象人物Ｃの目の割合データが０．０２よりも大きいと、対象人物Ｃは子供に分類され、対象人物Ｃの目の割合データが０．０２以下であると、対象人物Ｃは大人に分類される。
【００６２】
このように、大人／子供判断部５１では、上述した方法の少なくとも一つを利用して、対象人物が大人であるか子供であるかを判断する。
【００６３】
ここで、上述した方法の複数を同時に利用して大人／子供の分類を行う場合、判断に利用したデータの種類によって、異なる分類結果が得られる場合がある。
この場合、大人／子供判断部５１では、得られた大人／子供の分類結果のうち、出現頻度の多い方を分類結果として採用する構成とすることも可能である。
【００６４】
なお、大人／子供判断部５１において、各認識部４７、４８、４９、５０から出力されるデータの蓄積量、求められた値の分散率や確度などを加味した重み付けを、各認識部４７、４８、４９、５０から出力されるデータのそれぞれについて行い、重み付けにより得られた結果に基づいて、大人／子供を判断する構成とすることも可能である。
【００６５】
（顔データ作成手段４３）
顔データ作成手段４３は、対象人物分類手段４２における分類結果に応じた条件で、対象情報取得手段４１から入力される顔情報の正規化処理を行って、対象人物Ｃの正規化顔画像を作成し、作成した正規化顔画像の特徴抽出により、対象人物の顔を表す特徴パラメータを求めるものである。
【００６６】
顔データ作成手段４３は、図６に示すように、切り出し画像作成部５２と、正規化処理部５３、特徴パラメータ生成部５４とから構成される
【００６７】
切り出し画像作成部５２は、対象情報取得手段４１から入力された顔情報から、対象人物Ｃの顔の領域を切り出すものである。
具体的には、図１１に示すように、顔情報に含まれる顔領域情報の中から、対象人物の顔であるとみなされた肌色領域（顔領域）を切り出して、切り出し画像を作成する。そして、この切り出し画像の中で、二つの黒丸（瞳）を検索し、検索された二つの黒丸（瞳）が含まれる目周辺領域を設定する。
【００６８】
そして、この目周辺領域に含まれる二つの黒丸（瞳）を結ぶ線分が、水平になるように切り出し画像を回転させて、切り出し画像における対象人物Ｃの顔の傾きを補正して、正規化処理用の切り出し画像を形成する。
そして、切り出し画像作成部５２は、正規化処理用の切り出し画像を、正規化処理部５３に出力する。
【００６９】
正規化処理部５３は、切り出し画像を正規化処理して、対象人物の顔領域の正規化顔画像を作成するものである。
【００７０】
具体的には、図１１に示すように、正規化処理部５３は、対象人物分類手段４２から入力された分類結果、すなわち、対象人物が大人であるかそれとも子供であるかを示す分類結果を参照し、分類結果別に予め設定された条件で、切り出し画像作成部５２から入力された正規化処理用の切り出し画像を正規化処理して、正規化顔画像を作成する。
【００７１】
以下に、対象人物が大人である場合と、子供である場合とに分けて、切り出し画像の正規化処理を説明する。
【００７２】
＜対象人物が大人である場合＞
対象人物が大人である場合、正規化処理部５３は、切り出し画像を、大人用の条件で正規化処理して、６４×６４画素の領域で構成される正規化顔画像を作成する。
この際、正規化処理部５３は、対象人物の瞳の位置が、６４×６４画素の領域の高さ方向の３／４の位置となるように、さらに、対象人物の一方の瞳の幅方向の中央部αと、他方の瞳の幅方向の中央部βとの間が、３５画素で表されるように、対象人物の顔の領域を拡大・縮小して、正規化顔画像を作成する。
【００７３】
＜対象人物が子供である場合＞
対象人物が子供である場合、正規化処理部５３は、切り出し画像を、子供用の条件で正規化処理して、６４×６４画素の領域で構成される正規化顔画像を作成する。
この際、正規化処理部５３は、対象人物の瞳の位置が、６４×６４画素の領域の高さ方向の２／３の位置となるように、さらに、対象人物の一方の瞳の幅方向の中央部αと、他方の瞳の幅方向の中央部βとの間が、４０画素で現されるように、顔領域を拡大・縮小して、正規化顔画像を作成する。
【００７４】
そして、顔データ作成手段４３は、正規化処理により得られた正規化顔画像を、特徴パラメータ生成部５４に出力する。
【００７５】
特徴パラメータ生成部５４は、正規化処理部５３から入力された正規化顔画像をベクトルとして表し、このベクトルと、記憶手段４６内の各固有ベクトルとの内積をとって特徴抽出処理を行い、対象人物の特徴パラメータを算出するものである。
【００７６】
具体的には、特徴パラメータ生成部５４は、パターンマッチングによる顔識別を迅速に行うことが出来るように、正規化顔画像の特徴パラメータ（対象人物の顔領域の特徴パラメータ）を求めつつ、正規化顔画像の情報圧縮を行う、そして、求めた特徴パラメータを、顔データ登録手段４４及び顔識別手段４５に、それぞれ出力する。
【００７７】
（顔データ登録手段４４）
顔データ登録手段４４は、顔データ作成手段４３から入力された特徴パラメータを、記憶手段４６に登録するものである。
【００７８】
具体的には、顔データ登録手段４４は、対象人物分類手段４２から入力された分類結果を参照し、対象人物Ｃが大人であるという分類結果が入力されている場合には、特徴パラメータを、記憶手段４６の大人用の領域（大人用ＤＢ４６ａ）に記憶する。
一方、対象人物Ｃが子供であるという分類結果が入力されている場合には、特徴パラメータを、記憶手段４６の子供用の領域（子供用ＤＢ４６ｂ）に記憶する。
すなわち、顔データ登録手段４４は、作成された特徴パラメータを大人と子供とを識別できる状態で、記憶手段４６に記憶する。
この際、顔データ登録手段４４は、対象人物Ｃが誰であるのかを示す氏名情報と、対象人物Ｃの撮像画像のうち、当該対象人物Ｃの顔の領域に関する情報である顔情報とを、特徴パラメータと共に記憶手段４６に記憶する。
【００７９】
なお、特徴パラメータの記憶手段４６への記憶（登録）は、大人と子供とを識別できる状態で行われていれば、この構成に限定されるものではない。例えば、大人／子供の識別フィールドを設けて記憶手段４６の同じ領域（ＤＢ）に記憶させ、大人、子供の識別フィールドに入力されたデータにより、大人／子供の識別を行える状態とする構成も選択可能である。
【００８０】
また、本実施の形態では、データ量を少なくするために、対象人物Ｃの特徴パラメータを、記憶手段４６に記憶しているが、対象人物Ｃの正規化顔画像や、対象人物Ｃの撮像画像をそのまま記憶手段４６に記憶する構成とすることも可能である。
【００８１】
（顔識別手段４５）
顔識別手段４５は、顔データ作成手段４３から入力された特徴パラメータを基に記憶手段４６を参照し、当該記憶手段４６に特徴パラメータが登録された人物群の中で、顔データ作成手段４３から入力された特徴パラメータに最も近い特徴パラメータを有する人物を検索するものである。
【００８２】
具体的には、顔識別手段４５は、対象人物分類手段４２から入力された分類結果を参照し、対象人物Ｃが大人であるという分類結果が入力されている場合には、記憶手段４６の大人用の領域（大人用ＤＢ４６ａ）について、顔データ作成手段４３から入力された特徴パラメータとの比較・照合を行う。
一方、対象人物Ｃが子供であるという分類結果が入力されている場合には、顔識別手段４５は、記憶手段４６の子供用の領域（子供用ＤＢ４６ｂ）について、顔データ作成手段４３から入力された特徴パラメータとの比較・照合を行う。
【００８３】
ここで、対象人物Ｃの撮像画像から最終的に作成された対象人物Ｃの顔データ、すなわち特徴パラメータに最も近い特徴パラメータを有する人物の検索は、特徴パラメータ生成部５４で生成された特徴パラメータと、記憶手段４６に記憶された各人物の特徴パラメータと間の差が、ある閾値以下となるものを記憶手段４６において検索し、この条件を満たす特徴パラメータが、顔データの特徴パラメータが合致する顔データとして取り扱われる。
【００８４】
そして、顔識別手段４５は、記憶手段４６内に、特徴パラメータが合致する顔データが存在する場合には、当該顔データの氏名情報を参照し、対象人物が誰であるのかを認識し、認識結果を出力する。
一方、特徴パラメータが合致する顔データが存在しない場合には、対象人物が登録されていない旨の認識結果を出力する。
【００８５】
次に、図１に示すブロック図、そして図１２に示すフローチャートを参照して、顔識別装置４において行われる処理について詳しく説明する。
【００８６】
図１に示す撮像画像解析装置２により対象人物Ｃの撮像が行われ、距離情報及び肌色領域情報が、撮像画像解析装置２から、輪郭情報が、輪郭抽出装置３から顔識別装置４にそれぞれ入力されると、対象情報取得手段４１は、入力された距離情報、肌色領域情報、そして、輪郭情報から、対象人物Ｃの身長情報及び顔情報を取得する（ステップＳ１）。そして、取得した身長情報及び顔情報を、対象人物分類手段４２に、顔情報のみを顔データ作成手段４３にそれぞれ出力する。
【００８７】
対象人物分類手段４２に身長情報及び顔情報が入力されると、対象人物分類手段４２の各部（身長認識部４７、頭身認識部４８、目の位置認識部４９、そして目の割合認識部５０）は、それぞれ、対象人物を大人若しくは子供に分類するための分類用データ（身長データ、頭身データ、目の位置データ、そして目の割合データ）を作成する（ステップＳ２）。
【００８８】
そして、対象人物分類手段４２の大人／子供判断部５１において、対象人物Ｃが大人であるのか、それとも子供であるのかが判断され、対象人物が大人又は子供に分類される（ステップＳ３）。
続いて、大人であるのか子供であるのかを示す分類結果が顔データ作成手段４３に出力される。
【００８９】
分類結果が顔データ作成手段４３に入力されると、顔データ作成手段４３は、対象人物Ｃが大人であるか、それとも子供であるのかを確認する（ステップＳ４）。
【００９０】
対象人物Ｃが大人である場合、顔データ作成手段４３は、対象情報取得手段４１から入力された顔情報から切り出し画像を作成し、この切り出した切り出し画像に対して、大人用の条件で正規化処理を行って正規化顔画像を作成し、この正規化顔画像から顔データを作成する（ステップＳ５）。
そして、この作成された顔データを顔データ登録手段４４に出力する。
【００９１】
顔データが顔データ登録手段４４に入力されると、顔データ登録手段４４は、顔データを記憶手段４６の大人用のデータベース（大人用ＤＢ４６ａ）に登録する（ステップＳ６）。
【００９２】
一方、対象人物Ｃが子供である場合、顔データ作成手段４３は、対象情報取得手段４１から入力された顔情報から対象人物Ｃの切り出し画像を作成し、この切り出した切り出し画像に対して、子供用の条件で正規化処理を行って正規化顔画像を作成し、この正規化顔画像から顔データを作成する（ステップＳ７）。
そして、この作成された顔データを顔データ登録手段４４に出力する。
【００９３】
顔データが顔データ登録手段４４に入力されると、顔データ登録手段４４は、顔データを記憶手段４６の子供用のデータベース（子供用ＤＢ４６ｂ）に登録する（ステップＳ８）。
【００９４】
（顔識別システムＡの動作）
次に、顔識別システムＡの動作について図１に示す顔識別システムＡの全体構成を示すブロック図と、図１３及び図１４に示すフローチャートを参照して説明する。
【００９５】
＜撮像画像解析ステップ＞
図１３に示すフローチャートを参照して、撮像画像解析装置２では、カメラ１ａ，１ｂから撮像画像が入力されると（ステップＳ１０１）、距離情報生成部２１において、撮像画像から距離情報である距離画像Ｄ１（図３（ａ）参照）を生成し（ステップＳ１０２）、動き情報生成部２２において、撮像画像から動き情報である差分画像Ｄ２（図３（ｂ）参照）を生成する（ステップＳ１０３）。また、エッジ情報生成部２３において、撮像画像からエッジ情報であるエッジ画像Ｄ３（図３（Ｃ）参照）を生成し（ステップＳ１０４）、肌色領域情報生成部２４において、撮像画像から肌色領域情報である肌色領域Ｒ１，Ｒ２（図３（ｄ）参照）を抽出する（ステップＳ１０５）。
【００９６】
＜輪郭抽出ステップ＞
引き続き図１４に示すフローチャートを参照して、輪郭抽出装置３では、まず、対象距離設定部３１において、ステップＳ１０２とステップＳ１０３で生成された距離画像Ｄ１と差分画像Ｄ２から、対象人物が存在する距離である対象距離を設定する（ステップＳ１０６）。続いて、対象距離画像生成部３２において、ステップＳ１０４で生成されたエッジ画像Ｄ３からステップＳ１０６で設定された対象距離に存在する画素を抽出した対象距離画像Ｄ４（図４（ｂ）参照）を生成する（ステップＳ１０７）。
【００９７】
次に、対象領域設定部３３において、ステップＳ１０７で生成された対象距離画像Ｄ４内における対象領域Ｔ（図５（ｂ）参照）を設定する（ステップＳ１０８）。そして、輪郭抽出部３４において、ステップＳ１０８で設定された対象領域Ｔ内から、対象人物の輪郭Ｏ（図５（ｃ）参照）を抽出する（ステップＳ１０９）。
【００９８】
＜対象情報取得ステップ＞
引き続き図１４に示すフローチャートを参照して、顔識別装置４では、対象情報取得手段４１において、ステップＳ１０２に生成された距離情報と、ステップＳ１０５で抽出された肌色領域情報、そしてステップ１０９で抽出された対象人物の輪郭情報Ｏとから、対象人物の身長情報及び顔情報が取得される（ステップＳ１１０）。
【００９９】
＜対象人物分類ステップ＞
次に、対象人物分類手段４２では、ステップＳ１１０において取得された対象人物の身長情報及び顔情報とから、対象人物の分類用データが生成される。そして、生成された分類データと所定の閾値との比較により、対象人物が大人であるのか、それとも子供であるのかが判断され、対象人物が、大人若しくは子供に分類される（ステップＳ１１２）
【０１００】
＜顔データ作成ステップ＞
顔データ作成手段４３では、ステップＳ１１０において生成された顔情報から対象人物の切り出し画像を生成する。そして、ステップＳ１１２における分類結果を参照し、対象人物が大人に分類された場合には大人の条件で、対象人物が子供に分類された場合には子供の条件で、生成した切り出し画像に正規化処理を行って正規化顔画像を作成し、この正規化顔画像から顔データを生成する（ステップＳ１１３）。
【０１０１】
＜顔データ登録ステップ＞
顔データ登録手段４４では、ステップＳ１１２における分類結果を参照し、対象人物が大人に分類された場合には、記憶手段４６における大人用ＤＢ４６ａに、対象人物が子供に分類された場合には、記憶手段４６における子供用ＤＢ４６ｂに、顔データを登録する（ステップＳ１１４）。
【０１０２】
＜顔識別ステップ＞
顔識別手段４５では、ステップＳ１１２における分類結果を参照し、対象人物が大人に分類された場合には、ステップＳ１１３で生成された顔データを元に、記憶手段４６における大人用ＤＢ４６ａを参照し、当該顔データに合致する顔データを検索する。一方、対象人物が子供に分類された場合には、ステップＳ１１３で生成された顔データを元に、記憶手段４６における子供用ＤＢ４６ｂを参照し、当該顔データに合致する顔データを検索する。そして、検索結果を出力する（ステップＳ１１５）。
【０１０３】
【発明の効果】
本発明に係る顔識別装置によると、対象人物の撮像画像から作成される対象人物の輪郭情報及び色領域情報に基づいて、対象人物の身長情報及び顔情報が、撮像画像から取得され、この身長情報及び顔情報に基づいて、対象人物が大人であるかそれとも子供であるかという、大人と子供への分類が行われる。
続いて、この分類毎に予め設定された条件に基づいて、対象人物の顔情報の正規化処理が行われた上で、対象人物の顔データが作成される。そして、この作成された顔データが記憶手段に登録されると共に、作成された顔データと、記憶手段に記憶された顔データ群との比較・照合が行われ、対象人物が、顔データが記憶手段内に記憶されている人物の何れに該当するのかという、対象人物の識別が行われる。
【０１０４】
このように、大人、子供という分類ごとに用意された条件で顔情報が処理されて、顔データが作成される、すなわち、対象人物が大人であれば大人用の条件で、子供であれば子供用の条件で、顔情報が正規化処理された上で、対象人物の顔データが作成されるので、大人と子供のように、目、鼻、口などの顔の各パーツの位置関係や大きさが異なる場合であっても、処理の結果得られる顔データに、不具合が生じることが防止される。よって、対象人物の顔の認識率が向上することになる。
【０１０５】
ここで、本発明に係る方法により、カテゴリ毎に用意された条件で顔情報の正規化処理を行った上で顔データを作成すると、作成される顔データの位置精度が優れることになる。
よって、本発明の顔識別装置の前記顔識別手段における対象人物の顔識別に、固有空間法が用いられている場合には、固有空間法を用いた顔識別の場合、作成した顔データの位置精度は顔識別の確度に大きく影響する因子であるので、顔データの位置精度が向上する結果、顔識別の確度が向上することになる。
すなわち、人の顔のように似通った特徴を有する対象物であっても、正確に顔の識別が行える。
【０１０６】
さらに、本発明に係る顔識別装置では、顔データ登録手段により行われる顔データの記憶手段への登録は、大人と子供とを識別できる状態で、より好ましくは、別々のデータベースに行われる。
これにより、記憶手段に記憶された顔データからなる顔データ群は、大人用の顔データが集められたデータ群と、子供用の顔データが集められたデータ群とに、区別されるので、対象人物が大人の場合には、作成された顔データを大人用のデータ群と、対象人物が子供の場合には、作成された顔データを子供用のデータ群というように、作成された顔データの比較・照合が別々に行えるので、対象人物の顔を認識する際に要する検索時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は顔識別システムＡの全体構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示した顔識別システムＡに含まれる撮像画像解析装置２と輪郭抽出装置３の構成を示すブロック図である。
【図３】（ａ）は距離画像Ｄ１、（ｂ）は差分画像Ｄ２、（ｃ）はエッジ画像Ｄ３、（ｄ）は肌色領域Ｒ１，Ｒ２を示す図である。
【図４】対象距離を設定する方法を説明するための図である。
【図５】対象領域Ｔを設定する方法と、対象領域Ｔ内から対象人物Ｃの輪郭Ｏを抽出する方法を説明するための図である。
【図６】図１に示した顔識別システムＡに含まれる顔識別装置４の構成を示すブロック図である。
【図７】対象人物の身長データの生成方法を説明するための図である。
【図８】対象情報取得手段で生成される身長情報及び顔情報の構成を説明する説明図である。
【図９】対象人物の頭身データの生成方法を説明するための図である。
【図１０】（ａ）は、対象人物の目の高さデータの生成方法を説明するための図である。（ｂ）は、対象人物の目の割合データの生成方法を説明するための図である。
【図１１】対象人物の顔情報から、顔データ（正規化顔画像）を生成するまでの流れを説明するための説明図である。
【図１２】顔認識部４における処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】顔認識システムＡにおける処理を説明するためのフローチャートである。
【図１４】顔認識システムＡにおける処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
Ａ      顔認識システム
１      カメラ
２      撮像画像解析装置
３      輪郭抽出装置
４      顔識別装置
４１    対象情報取得手段
４２    対象人物分類手段
４３    顔データ作成手段
４４    顔データ登録手段
４５    顔識別手段
４６    記憶手段
４７    身長認識部
４８    頭身認識部
４９    目の位置認識部
５０    目の割合認識部
５１    大人／子供判断部
５２    切り出し画像作成部
５３    正規化処理部
【図１】
2004303150.tif 000003
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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