(57)【要約】【課題】証明写真画像から人物の頭部領域を検出する際に計算量を減らすことができる画像処理方法を提供する。【解決手段】証明写真用の画像から頭部領域を検出する方法であって、画像中の背景色を特定する背景色特定処理（Ｓ１０２）と、背景色を基準として画像上部を走査し、人物の頭頂点を検出する処理（Ｓ１０３）と、非背景色領域が最も広くなる部分に対応させて頭部左右端を検出する処理（Ｓ１０４）と、背景色を基準として画像下部を走査し、非背景色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出する処理（Ｓ１０５）と、検出した頭頂点、頭部左右端、頸部最狭部で囲まれた領域を頭部領域として出力する処理（Ｓ１０６）とからなる画像処理方法である。【選択図】            図１
2005208731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
証明写真用の画像から頭部領域を検出する方法であって、
画像中の背景色を特定する背景色特定過程と、
背景色を基準として画像上部を走査し、人物の頭頂点を検出するとともに、非背景色領域が最も広くなる部分に対応させて頭部左右端を検出する上部検出過程と、
背景色を基準として画像下部を走査し、非背景色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出する下部検出過程と、
検出した頭頂点、頭部左右端、頸部最狭部で囲まれた領域を頭部領域として出力する出力過程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記下部検出過程で、前記背景色に代えて又は前記背景色に加えて肌色を基準として画像下部を走査し、肌色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記上部検出過程では、
画像を上縁から下への順で水平走査し、最も上の非背景色点を頭頂点とし、
画像の中心点を原点とする座標系で、画像を上下左右の四象限(右上から反時計廻り)に区分けして、
前記頭頂点に対応する座標から出発し、第一象限で、背景色と非背景色の境界線を検出しながら、下方向へ走査し、第一象限での最右の非背景色点を右端とし、
前記頭頂点に対応する座標から出発し、第二象限で、背景色と非背景色の境界線を検出しながら、下方向へ走査し、第二象限での最左の非背景色点を左端とし、
第三象限と第四象限で抽出した、最短距離を持つ非背景色の二点から頸部最狭部を特定する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記背景色特定過程で、画像左上隅近傍領域画素の平均値、画像右上隅近傍領域画素の平均値、又はこの二つの近傍領域画素の平均値を背景色とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
証明写真用の画像から頭部領域を検出する装置であって、
画像中の背景色を特定する背景色特定手段と、
背景色を基準として画像上部を走査し、人物の頭頂点を検出するとともに、非背景色領域が最も広くなる部分に対応させて頭部左右端を検出する上部検出手段と、
背景色を基準として画像下部を走査し、非背景色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出する下部検出手段と、
検出した頭頂点、頭部左右端、頸部最狭部で囲まれた領域を頭部領域として出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
証明写真用の画像から頭部領域を検出する方法を実行するためのプログラムであって、
画像中の背景色を特定する背景色特定過程と、
背景色を基準として画像上部を走査し、人物の頭頂点を検出するとともに、非背景色領域が最も広くなる部分に対応させて頭部左右端を検出する上部検出過程と、
背景色を基準として画像下部を走査し、非背景色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出する下部検出過程と、
検出した頭頂点、頭部左右端、頸部最狭部で囲まれた領域を頭部領域として出力する出力過程と
をコンピュータによって実行するための記述を含むことを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、証明写真画像から人物の頭部領域を検出する際に用いて好適な画像処理方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
証明写真を用いて個人認識をするには、写真画像から人物の頭部領域の検出する処理が一般的に用いられている。証明写真から人物の頭部領域を抽出する従来例には、特許文献１に提案示された方法がある。この方法では、人物写真の輝度画像上で、人物の候補領域から背景と同じ輝度を持つ閉領域を除去した後、事前に用意した複数個の顔の横幅、縦幅（高さ）等からなるパラメータセットを試し、人物領域の候補からパラメータセットに規定された縦横比を満たす領域を探すことで頭部領域の検出を行っている。
【０００３】
【特許文献１】特許第３１６４８３５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、頭部領域の大きさは画像によって異なるため、この方法では、事前に用意した複数個のパラメータセットを、大きい値のパラメータセットから小さい値のパラメータセットへの順で一つずつ試すことで、大きな顔から小さな顔までを検出している。また輝度情報だけに基づいて領域検出を行うため、検出することに前処理も必要である。したがって、頭部領域を検出するまでに多くの時間を必要とする。
【０００５】
上記の事情に鑑み、本発明は、証明写真画像から人物の頭部領域を検出するにあたって、従来例より計算量を減らすことができる画像処理方法及び装置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】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明は、証明写真用の画像から頭部領域を検出する方法であって、画像中の背景色を特定する背景色特定過程と、背景色を基準として画像上部を走査し、人物の頭頂点を検出するとともに、非背景色領域が最も広くなる部分に対応させて頭部左右端を検出する上部検出過程と、背景色を基準として画像下部を走査し、非背景色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出する下部検出過程と、検出した頭頂点、頭部左右端、頸部最狭部で囲まれた領域を頭部領域として出力する出力過程とを有することを特徴とする。
【０００７】
上記構成は、頭部領域が持つ下記の一般的な特徴に注目してなされたものである。すなわち、（１）頭頂部と、頭部領域の幅を網羅する点は、証明写真画像の上半分にある。（２）頸部最狭部は、証明写真画像の下半分にあり、その水平位置は顎の水平位置に近似する。そして、この特徴に基づいて、写真画像を背景色領域と非背景色領域（即ち、人物領域）からなるものとし、画像全体に対して一回だけの走査を行い、頭頂点、左右端及び頸部最狭部を検出することで、これらの点で囲まれた矩形等の領域を頭部領域とする検出方法を提案するものである。この特徴によって、本発明は、頭部領域検出において従来例より計算量を減らすという効果を奏する。
【０００８】
本発明は、また、前記下部検出過程で、前記背景色に代えて又は前記背景色に加えて肌色を基準として画像下部を走査し、肌色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出することを特徴とする。これによって頸部最狭部の検出が、背景色のみを用いた場合に精度良くできないようなときに精度の改善を図ることができる。
【０００９】
本発明は、また、前記上部検出過程では、画像を上縁から下への順で水平走査し、最も上の非背景色点を頭頂点とし、画像の中心点を原点とする座標系で、画像を上下左右の四象限(右上から反時計廻り)に区分けして、前記頭頂点に対応する座標から出発し、第一象限で、背景色と非背景色の境界線を検出しながら、下方向へ走査し、第一象限での最右の非背景色点を右端とし、前記頭頂点に対応する座標から出発し、第二象限で、背景色と非背景色の境界線を検出しながら、下方向へ走査し、第二象限での最左の非背景色点を左端とし、第三象限と第四象限で抽出した、最短距離を持つ非背景色の二点から頸部最狭部を特定することを特徴とする。これによれば、各処理を簡単に行うことができるので、構成上および作用上の効率を向上させることができる。
【００１０】
なお、検出した頸部最狭部は、顎の水平位置に近似するものであるととらえることができるが、最短距離を持つ非背景色の二点の水平座標が異なる場合には二点の中間点、または二点を結ぶ直線と画像を区分けるための垂直座標軸との交差点を顎位置としてとらえることができる。
【００１１】
本発明は、また、前記背景色特定過程で、画像左上隅近傍領域画素の平均値、画像右上隅近傍領域画素の平均値、又はこの二つの近傍領域画素の平均値を背景色とすることを特徴とする。この構成によれば、背景色の特定処理を簡単に行うことができるので、構成上および作用上の効率を向上させることができる。
【００１２】
本発明は、また、他の態様として、証明写真用の画像から頭部領域を検出する装置であって、画像中の背景色を特定する背景色特定手段と、背景色を基準として画像上部を走査し、人物の頭頂点を検出するとともに、非背景色領域が最も広くなる部分に対応させて頭部左右端を検出する上部検出手段と、背景色を基準として画像下部を走査し、非背景色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出する下部検出手段と、検出した頭頂点、頭部左右端、頸部最狭部で囲まれた領域を頭部領域として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明は、また、他の態様として、証明写真用の画像から頭部領域を検出する方法を実行するためのプログラムであって、画像中の背景色を特定する背景色特定過程と、背景色を基準として画像上部を走査し、人物の頭頂点を検出するとともに、非背景色領域が最も広くなる部分に対応させて頭部左右端を検出する上部検出過程と、背景色を基準として画像下部を走査し、非背景色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出する下部検出過程と、検出した頭頂点、頭部左右端、頸部最狭部で囲まれた領域を頭部領域として出力する出力過程とをコンピュータによって実行するための記述を含むことを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明による画像処理装置の実施の形態について説明する。本発明の画像処理装置は、コンピュータおよびその周辺装置と、そのコンピュータで実行されるプログラムとによって実現することができる。コンピュータとしては、例えば、パーソナルコンピュータや業務用撮影装置に組み込まれたコンピュータが考えられる。周辺装置としては、デジタルスチルカメラ、イメージスキャナ、フィルムスキャナ等を用いて直接または、種々の記録媒体もしくは通信回線を介して画像データを入力するための装置が含まれていることとする。また、処理対象とする人物画像は、証明写真用に頭部が中心となるように１人の人物に対して撮影されたものであるとする。
【００１５】
図１は、本実施の形態の基本的な処理の流れを示すフローチャートであり、各ステップは本装置によって実現される各機能に対応している。以下の実施形態の説明は、この処理フローに沿って行う。
【００１６】
（１）証明写真の入力（ステップＳ１０１）：  まず、証明写真画像を入力する。この例では、入力画像はRGB形式で表現されているものとする。すなわち画像を構成する各画素の色はR、G、B（Red、Blue、Green）の各色成分からなる。
【００１７】
（２）背景色の特定（ステップＳ１０２）：ここでは、画像中の背景色を特定する処理が行われる。背景色の特定処理では、例えば、画像左上隅近傍の所定の大きさの領域画素の平均値、画像右上隅近傍の所定の大きさの領域画素の平均値、これらの二つの近傍領域画素の平均値等を背景色とする。
【００１８】
ここでは、左右両方の隅の所定領域の画素の平均値を用いる場合を一例として説明する。この例では、図２に示すように、入力された画像１において、背景色を、画像の左上隅画素を含む10画素×10画素の領域２１と、右上隅画素を含む10画素×10画素の領域２２の平均値から決定する。背景色の各色の成分は、各領域に対して次のようにして計算することができる。
【００１９】
背景色のR成分＝（左上隅領域画素R成分の総和  ＋  右上隅画素R成分の総和）/（左上隅領域画素数  ＋  右上隅領域画素数）；背景色のG成分＝（左上隅領域画素G成分の総和  ＋  右上隅画素G成分の総和）/（左上隅領域画素数  ＋  右上隅領域画素数）；背景色のB成分＝（左上隅領域画素B成分の総和  ＋  右上隅画素B成分の総和）/（左上隅領域画素数  ＋  右上隅領域画素数）。ここで、左または右上隅領域画素数は、10×10＝100画素である。
【００２０】
（３）頭頂の特定（ステップＳ１０３）：頭頂を検出するための走査は、まず図２に示されたように、画像１の左上端３１から右へ（X方向へ）と行う。走査が画像１の右端に到達したら、走査線を下へ（Y方向へ）1画素分進めて、画像左端から右へと行う。この順序に沿って走査して行く。図３は、頭頂を特定する処理の内容を示すフローチャートである。
【００２１】
図３では、まず頭頂の座標を格納する変数である頭頂点座標を図２に示す画像１の左上端３１の座標に対応する原点（0，0）に設定する（ステップＳ２０１）。次に水平方向（X方向）を走査する（ステップＳ２０２）。ここでは同一Y座標における水平方向の全画素について順に画素値（RBG値）を検出する。
【００２２】
次に走査した各画素に非背景色の画素が含まれているかどうかを判定する（ステップＳ２０３）。図１のステップＳ１０２で特定した背景色に対して所定の範囲内にあるものを背景色の画素、範囲外となるものを非背景色の画素として、非背景色に該当する画素があるかどうかを判定する。図２に示す画像１の例では、画像の上部は背景領域１１となっているので、一回目の走査では非背景色の画素は検出されない。
【００２３】
非背景色の画素がない場合（ステップＳ２０３で「いいえ」）、画像の下端に到達しているかどうかを判定する（ステップＳ２０４）。画像の下端に到達していない場合には（ステップＳ２０４で「いいえ」）、走査線のY座標を１画素分増分して（ステップＳ２０５）、ステップＳ２０２以降の処理を繰り返して行う。
【００２４】
一方、ステップＳ２０３の判定で非背景色の画素があると判定された場合には（ステップＳ２０３で「はい」）、検出された非背景色の画素を頭頂点座標として記憶して（ステップＳ２０７）、処理を終了する。例えば、図２では、頭部領域１２の最上部の座標が頭頂点Ｔの座標として記憶される。なお、同一水平走査画素において複数の頭頂点座標が検出された場合には、例えば最も画像１の中央に近い画素の座標を頭頂点Ｔとしたり、検出された複数の画素の中間を頭頂点Ｔとしたりすることで、その座標を記憶する。
【００２５】
また、ステップＳ２０４で画像の下端に到達したと判定された場合には（ステップＳ２０４で「はい」）、非背景画素が検出されなかったことを報告して（例えば図３の処理を呼び出した処理への戻り値にその旨を設定して）（ステップＳ２０６）、処理を終了する。
【００２６】
（４）頭部左右端の検出（図１のステップＳ１０４）：頭部左右端を検出するための処理では、まず、画像の中心点を原点とする座標系で、画像を上下左右の四象限（右上からは反時計廻り）に区分けする処理を行う。
【００２７】
区分けした例を図４に示した。図４に示すように画像１が、第一象限、第二象限、第三象限、および第四象限の４つの領域に区分けされる。そして、第一象限にある頭部領域１の右端のＲ点、第二象限にある左端のＬ点が、象限毎に実施される走査によって、それぞれ検出されることになる。
【００２８】
頭部右端R点の検出は、図５に示されたように、画像の第一象限にて行う。走査始点のXY座標は、X座標を画像の中心点、Y座標を図１のステップＳ１０３で特定した頭頂点ＴのＹ座標とする。すなわち、画像中心点を原点とするX座標と、頭頂点TのY座標を原点とするY座標とからなるXY平面に対して走査を行う。走査始点から出発し、背景色と非背景色の境界線を検出しながら、下方向へ走査して、第一象限での最右の非背景色点を探しだし、それを頭部右端とする。図６に右端検出の処理のフローチャートを示した。
【００２９】
まず右端座標（X，Y）の初期値として、走査始点である画像横幅の２分の１の値と、頭頂点TのY座標値を設定する（ステップＳ３０１）。右端座標は、走査が終わった時点で頭部右端R点に対応する座標値を保持する変数であり、その各成分を右端X座標、右端Y座標とする。また走査画素の座標は、走査画素座標であり、その各成分は走査X座標、走査Y座標とする。ただし、ここで用いられる各座標の値は、図２に示すような画像の左上を原点とする座標系の値であるとする。次に、走査画素座標（図５の走査始点の座標）として、右端座標を設定する（ステップＳ３０２）。
【００３０】
次に走査画素座標に位置する画素の画素値を検出する（ステップＳ３０３）。そして、その画素が非背景色であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。図１のステップＳ１０２で特定した背景色に対して所定の範囲内にあるものを背景色の画素、範囲外となるものを非背景色の画素として、非背景色に該当する画素であるかどうかを判定する。
【００３１】
非背景色の場合には（ステップＳ３０４で「はい」）、走査画素のX座標（走査X座標）が右端座標のX座標（右端X座標）より大きいかどうかを判定し（ステップＳ３０５）、大きいときには右端座標にその走査画素座標を格納する（ステップＳ３０６）。そして、走査画素座標を水平方向に１画素分移動して（ステップＳ３０７）、画像の右端に到達したか否かを判定し（ステップＳ３０８）、画像の右端に到達していない場合には（ステップＳ３０８で「いいえ」）、再びステップＳ３０３以降の処理を行う。
【００３２】
一方、非背景色でない場合には（ステップＳ３０４で「いいえ」）、走査画素座標を水平方向に１画素分移動して（ステップＳ３０７）、画像の右端に到達したか否かを判定し（ステップＳ３０８）、到達していないときには（ステップＳ３０８で「いいえ」）、再びステップＳ３０３以降の処理を行う。
【００３３】
またステップＳ３０８の判定で、画像の右端に到達していたときには（ステップＳ３０８で「はい」）、走査画素座標のY座標値（走査Y座標）が第一象限の下端の値に等しいか否かを判定する（ステップＳ３０９）。
【００３４】
走査画素が下端に到達していない場合には（ステップＳ３０９で「いいえ」）、走査画素座標をＹ方向に１画素分移動させて（ステップＳ３１０）、再びステップＳ３０３以降の処理を行う。一方、走査画素が下端に到達した場合には（ステップＳ３０９で「はい」）、処理を終了する。
【００３５】
なお、ステップＳ３１０で走査画素座標をY方向に移動させる際には、走査画素座標のX座標値（走査X座標を）を、走査するXY平面の原点ではなく、それまでに検出された右端座標のX座標値に設定している。これは、背景領域１１と頭部領域１２（非背景領域）の境界線の中で最も右端の座標（頭部右端R点）が必要となる値であるからである。つまり、図５に示すように、例えば現在の右端座標のX座標値がX1である場合に、X1より小さいX座標値を有する境界線を検出する必要がないためである。
【００３６】
以上の処理によって右端座標として、頭部右端R点に対応する座標値が検出される。
【００３７】
次に、頭部左端L点の検出は、図７に示されたように、画像１の第二象限にて行う。走査始点のXY座標は、それぞれ、画像中心点のX座標値と、頭頂点TのY座標値とする。走査始点から出発し、図７のX方向およびY方向に沿って最左の非背景色点を探しだし、それを左端とする。
【００３８】
図８に左端検出のフローチャートを示す。図８に示すステップＳ４０１〜Ｓ４１０は、図６の左端検出のフローチャートにおけるステップＳ３０１〜Ｓ３１０にそれぞれ対応している。ただし、左端検出の際には、対象とする象限が第二象限であってX方向で値が減少する方向に走査が行われるので、ステップＳ４０５の判定の条件、ステップＳ４０７の座標の移動量の符号等が、右端検出のものと異なっている。
【００３９】
（５）頸部最狭部の検出（図１のステップＳ１０５）：頸部最狭部の検出は、図４に示されたように、画像の第三象限と第四象限にて行う。ここでは、背景色を基準として画像下部を走査し、非背景色領域が最も狭くなる部分に対応させて頸部最狭部を検出する。その際、第三象限と第四象限で抽出した最短距離を持つ非背景色の二点から頸部最狭部を特定する。
【００４０】
図９に頸部最狭部の検出処理の一例を示した。図９に示す処理では、走査に先立って、頸部１３の幅（変数；頸部幅）の初期値を、画像の横幅とする。そして、上述した左右端検出と同様の方法で、画像の中心を走査始点として、各水平画素位置で、画像の第三象限にて最左の非背景色点Mを探しだし、第四象限にて最右の非背景色点Nを探しだす。走査中はこの二点間の距離が頸部幅より短い場合は、頸部幅を更新すると共に、M、Nの二点の座標も更新する。走査は画像の下端に到達するまで繰り返し行われる。
【００４１】
図９に示す例では、まず、頸部左端（点M）のXY座標を(0，画像縦幅／２)に、頸部右端（点N）のXY座標を(画像横幅−1，画像縦幅／２)に、そして、頸部幅を頸部右端と頸部左端の水平距離に設定する（ステップＳ５０１）。次に、走査画素のY座標を画像縦幅の２分の１に設定する（ステップＳ５０２）。
【００４２】
次に、第三象限にて水平方向に走査して最左非背景色画素Mを検出する（ステップＳ５０３）。さらに、第四象限にて水平方向に走査して最右非背景色画素Nを検出する（ステップＳ５０４）。
【００４３】
次に、M点とN点間の距離がそれまでの頸部幅より小さいか否かを判定する（ステップＳ５０５）。そして、小さい場合にのみ、頸部左端にM点座標を設定し、頸部右端にN点座標を設定し、そして頸部幅にM点とN点の距離を設定する（ステップＳ５０６）。
【００４４】
次に、画像の下端に到達したかどうかを判定する（ステップＳ５０７）。下端に達していない場合には（ステップＳ５０７で「いいえ」）、走査画素のY座標を１画素分移動して（ステップＳ５０８）、ステップＳ５０３以降の処理を繰り返して行う。下端に達した場合には（ステップＳ５０７で「はい」）、処理を終了する。
【００４５】
（６）頭部領域の出力（図１のステップＳ１０６）：上記手順で得た5点の座標から、例えば次の座標で定義される矩形を頭部領域として出力する。矩形の左上隅座標は、左端LのX座標値をX座標値、頭頂点TのY座標値をY座標値とする。矩形の右下隅座標は、右端RのX座標値をX座標値、頸部最狭部のM点またはN点のY座標値をY座標値とする。すなわち、ここでは、上記各処理で検出した頭頂点、頭部左右端、頸部最狭部で囲まれた領域を、顔領域（顔器官を含む矩形領域）を表す頭部領域として出力する。
【００４６】
本実施の形態では、単色背景のカラー写真等の証明写真画像から人物の頭部領域を検出するにあたって、写真画像を背景色領域と非背景色画素領域からなると仮定し、水平方向に各画素を走査する処理を画像の縦方向に対して一回だけ行う。この走査によって、頭頂点と左右端および頸部最狭部を検出し、これらの点で囲まれた矩形を頭部領域として求めることができる。したがって、頭部領域検出の計算量を従来例より減らす効果がある。
【００４７】
なお、上記の実施の形態では、図１のステップＳ１０５の処理を示す図９のフローチャートで、頸部最狭部を同一水平位置で点Mと点Nの距離が最小値となる座標にすることとしているが、他の計算手法を用いることもできる。例えば、第三象限と第四象限の全水平位置についてそれぞれで検出した最短距離の点Mと点Nとから求めるようにしてもよい。図４に示す例では、第三象限では点Mが、第四象限では点Naがそれぞれ中心から最短距離に位置する背景画素であるとしている。この場合、点Mと点Naは水平座標が異なっている。この場合、頸部最狭部の水平座標（顎位置として仮定するY座標）としては、二点の中間点や、二点を結ぶ直線と画像の縦方向の中心軸との交差点を用いることができる。
【００４８】
また、図１のステップＳ１０５の頸部の最狭部を特定する処理では、背景色による頸部最狭部の特定に代えて、あるいは背景色による特定に加えて、肌色を基準として画像下部を走査し、肌色領域が最も狭くなる部分、あるいはそれに背景色による検出結果による補正等を行った結果に対応させて頸部最狭部を検出するようにすることができる。肌色の検出は、例えば次のようにして行う。
【００４９】
肌色領域検出の際には、各画素の画素値をRGB色空間から、HSV色空間に変換し、あらかじめ設定してある肌色の色範囲内にあるか否かを判定することで検出を行う。肌色領域は、HSV色空間で、H（色相）が、0〜40または350以上、S（彩度）が、0〜160、そして、V（輝度）が、100〜255といった範囲にあるか否かを画素単位で比較処理をして検出することができる。ただし、この範囲は一例であり、ユーザーが設定値を変更できるようなユーザーインターフェースを持たせておくこともできる。
【００５０】
また、頸部最狭部の検出の際には、最狭部の検出点に対して、画像の横幅の半分で制限を掛けるような構成とすることも可能である。例えば肌色領域による検出を行う場合に、検出された頸部最狭部が横幅の半分以上であるときには、その水平位置における検出結果を採用しないようにする。これによれば、肌色領域による検出が難しいような色の分布であるときに頸部最狭部、すなわち顎部に対応する位置を誤検出した結果が正常な検出結果として出力されることを防止できる可能性を高めることができる。
【００５１】
なお、本発明の実施の形態は上記のものに限定されず、例えば、各処理の実行順序を変更したり、入力や出力を行う装置と、画像処理を行う装置とを通信回線を介して分散したりする変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の実施の形態の処理の流れを示すフローチャート。
【図２】図１のステップＳ１０２の処理を説明するための入力画像の一例を示す図。
【図３】図１のステップＳ１０３の処理を説明するためのフローチャート。
【図４】図１のステップＳ１０４の処理を説明するための入力画像の一例を示す図。
【図５】図４の画像１の第一象限における頭部右端を検出するための処理を説明するための説明図。
【図６】図４の画像１の第一象限における頭部右端を検出する処理を示すフローチャート。
【図７】図４の画像１の第二象限における頭部左端を検出するための処理を説明するための説明図。
【図８】図４の画像１の第二象限における頭部左端を検出する処理を示すフローチャート。
【図９】図１のステップＳ１０５の処理を説明するためのフローチャート。
【符号の説明】
【００５３】
１  画像、１１  背景領域、１２  頭部領域、１３  頸部領域、Ｔ  頭頂点、Ｒ  頭部右端、Ｌ  頭部左端、Ｍ  頸部最狭部左端、Ｎ  頸部最狭部右端
【図１】
2005208731.tif 000003
【図２】
2005208731.tif 000004
【図３】
2005208731.tif 000005
【図４】
2005208731.tif 000006
【図５】
2005208731.tif 000007
【図６】
2005208731.tif 000008
【図７】
2005208731.tif 000009
【図８】
2005208731.tif 000010
【図９】
2005208731.tif 000011