(57)【要約】 【課題】  学習や認識の精度を向上できる画像認識装置、画像抽出装置、画像抽出方法及びプログラムを提供すること。【解決手段】  顔画像部分を含む対象画像データを取得する対象画像データ取得部１２と、前記対象画像データに含まれる左右の目に相当する目領域を検出する特徴領域検出部１４と、前記検出される目領域の相対位置に基づいて前記顔画像部分の奥行方向の傾きを推定し、前記推定される傾きに応じて抽出対象領域の形状を決定し、前記対象画像データから前記決定される形状の抽出対象領域を抽出する抽出対象領域抽出部１６と、を含み、前記抽出対象領域は、所定処理に供されることを特徴とする画像認識装置。【選択図】      図２
2005309765.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔画像部分を含む対象画像データを取得する対象画像データ取得手段と、
前記対象画像データに含まれる左右の目に相当する目領域を検出する特徴領域検出手段と、
前記検出される目領域の相対位置に基づいて前記顔画像部分の奥行方向の傾きを推定する傾き推定手段と、
前記傾き推定手段により推定される傾きに応じて抽出対象領域の形状を決定する抽出対象領域決定手段と、
前記対象画像データから前記決定される形状の抽出対象領域を抽出する抽出対象領域抽出手段と、
を含み、
前記抽出対象領域は、所定処理に供される、
ことを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
注目部分を含む対象画像データを取得する対象画像データ取得手段と、
前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する傾き推定手段と、
前記推定される傾きに応じて決定される抽出対象領域を前記対象画像データから抽出する抽出対象領域抽出手段と、
を含むことを特徴とする画像抽出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像抽出装置において、
前記対象画像データに含まれる複数の特徴領域を検出する特徴領域検出手段、をさらに含み、
前記傾き推定手段は、前記特徴領域に基づいて前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する、
ことを特徴とする画像抽出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像抽出装置において、
前記傾き推定手段は、前記複数の特徴領域の相対位置に基づいて前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する、
ことを特徴とする画像抽出装置。
【請求項５】
請求項２から４のいずれか１項に記載の画像抽出装置において、
前記傾き推定手段により推定される傾きに応じて前記抽出対象領域の幅が決定される、
ことを特徴とする画像抽出装置。
【請求項６】
注目部分を含む対象画像データを取得する対象画像データ取得ステップと、
前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する傾き推定ステップと、
前記推定される傾きに応じて決定される抽出対象領域を前記対象画像データから抽出する抽出対象領域抽出ステップと、
を含むことを特徴とする画像抽出方法。
【請求項７】
注目部分を含む対象画像データを取得する対象画像データ取得手段、
前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する傾き推定手段、及び
前記推定される傾きに応じて決定される抽出対象領域を前記対象画像データから抽出する抽出対象領域抽出手段、
としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔などの対象物を認識する画像認識装置、画像抽出装置、画像抽出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の個体認証によるセキュリティ向上の要請の高まりに伴い、個人の顔を認識することにより個体認証を行うシステムが注目を集めている。
【０００３】
このような顔による個体認証システムでは、例えば特許文献１に開示されているように、顔の画像の回転や中央からのシフト等の変動を検出することにより、顔認識の精度を高める方法が採られている。
【０００４】
具体的には、例えば特許文献１に開示されている方法では、該顔画像の変動を認識するために、まず認識対象となる個人のサンプル顔画像の領域ごとのエントロピー等の特徴量に基づいて特徴パターン（目の位置、口の位置等）が抽出される。該特徴パターンは部分空間上に射影した場合の座標として記憶される。そして顔認識時には、入力された個人の顔画像から同様に上記特徴パターンが抽出される。そして該特徴パターンを部分空間上に射影し、記憶されている特徴パターンの射影との類似度が閾値を上回る場合に、該入力された顔画像と該記憶されている顔画像は同一人物の顔画像である、と認識される。
【０００５】
しかしこの際、顔の傾き等の変動により精度が上がらない場合がある。そこで、意図的に変動させた多数の顔画像を教師信号として、顔画像の変動例がニューラルネットに学習させ、該ニューラルネットに上記特徴パターンを入力することにより、正規化された（変動の影響を除去した）画像を取得するようにしているのである。
【特許文献１】特開２００３−２８１５４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで顔画像は、例えば図９に示すように、対象画像データの部分領域ごとのエントロピーを計算することにより検出される２つの目の間を中心１００とした真円１０２で対象画像データを切り取ることにより、取得される。真円としているのは、人間の顔を真円で切り取ることが、顔画像から特徴パターン抽出のために必要な部分を切り抜くための十分条件であるからである。また、従来の見解からすれば、部分空間の形成やニューラルネットによる学習が行われる結果、背景が入ったとしても学習／認識の精度は変わらないと考えられていた。
【０００７】
しかしながら実際には、例えば図１０に示すように、顔が正面を向いていない場合に上記のように２つの目の間を中心１０４とした真円１０６で画像を切り取ると、顔でない部分１０８（通常は背景の部分）が切り取られた画像に含まれ、背景が影響してそもそも特徴パターンの抽出が困難となったり、誤差の大きいものとなったりする場合があった。そうすると、上記ニューラルネットの入力である特徴パターンの誤差が大きいのであるから、学習の場面においては精度のよい学習ができず、認識の場面においてはニューラルネットによる正規化によっても意味のある出力が得られないことになる。さらに、特徴パターンの部分空間への射影にも影響を及ぼす。
【０００８】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、学習や認識の精度を向上できる画像認識装置、画像抽出装置、画像抽出方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するための本発明に係る画像認識装置は、顔画像部分を含む対象画像データを取得する対象画像データ取得手段と、前記対象画像データに含まれる左右の目に相当する目領域を検出する特徴領域検出手段と、前記検出される目領域の相対位置に基づいて前記顔画像部分の奥行方向の傾きを推定する傾き推定手段と、前記傾き推定手段により推定される傾きに応じて抽出対象領域の形状を決定する抽出対象領域決定手段と、前記対象画像データから前記決定される形状の抽出対象領域を抽出する抽出対象領域抽出手段と、を含み、前記抽出対象領域は、所定処理に供される、ことを特徴とする。このようにすることにより、パターン認識における学習や認識の精度を向上できる。
【００１０】
また、本発明の別の態様に係る画像抽出装置は、注目部分を含む対象画像データを取得する対象画像データ取得手段と、前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する傾き推定手段と、前記推定される傾きに応じて決定される抽出対象領域を前記対象画像データから抽出する抽出対象領域抽出手段と、を含むことを特徴とする。
【００１１】
また、上記画像抽出装置において、前記対象画像データに含まれる複数の特徴領域を検出する特徴領域検出手段、をさらに含み、前記傾き推定手段は、前記特徴領域に基づいて前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する、こととしてもよい。
【００１２】
また、上記画像抽出装置において、前記傾き推定手段は、前記複数の特徴領域の相対位置に基づいて前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する、こととしてもよい。
【００１３】
また、上記画像抽出装置において、前記傾き推定手段により推定される傾きに応じて前記抽出対象領域の幅が決定される、こととしてもよい。
【００１４】
また、本発明に係る画像抽出方法は、注目部分を含む対象画像データを取得する対象画像データ取得ステップと、前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する傾き推定ステップと、前記推定される傾きに応じて決定される抽出対象領域を前記対象画像データから抽出する抽出対象領域抽出ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係るプログラムは、注目部分を含む対象画像データを取得する対象画像データ取得手段、前記注目部分の奥行方向の傾きを推定する傾き推定手段、及び前記推定される傾きに応じて決定される抽出対象領域を前記対象画像データから抽出する抽出対象領域抽出手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１７】
本実施の形態に係る画像認識装置として使用されるコンピュータ１は、図１に示すように、制御部２、記憶部３、撮像部４、操作部５、記憶媒体６、表示部７及び通信部８を含んで構成されている。制御部２はコンピュータ１の各部を制御する。記憶部３は制御部２のワークメモリとして動作する。また、この記憶部３は、制御部２によって行われる各種処理に関わるプログラムやパラメータを保持している。操作部５は、例えばマウスやキーボードを含んで構成されており、コンピュータ１の利用者からの入力を受け付けて制御部２に出力している。表示部７は、例えば液晶表示装置を含んで構成されており、制御部２から入力される信号に従って情報を表示出力する。記憶媒体６は、例えば本実施の形態に係るプログラムを記憶しており、制御部２は該プログラムを記憶部３に展開し、実行する。撮像部４は、例えばカメラを含んで構成されており、該カメラにより撮影される画像を制御部２に出力する。通信部８は、ネットワーク９に接続され、制御部２の指示に従って各種信号をネットワーク９に送信し、また受信する各種信号を制御部２に出力する。
【００１８】
次に、図２はコンピュータ１を画像認識装置１０として使用する場合の機能ブロック図である。図２に示すように、本実施の形態に係る画像認識装置１０は、対象画像データ取得部１２、特徴領域検出部１４、抽出対象領域抽出部１６及び類似度判断部１８を含んで構成されている。
【００１９】
対象画像データ取得部１２は、個体認証等の処理の対象となる対象画像データを取得する。具体的には、例えばコンピュータ１に具備される撮像部４において、カメラの前に立つ人間の写真を撮影することにより取得してもよいし、通信部８において、該通信手段を介してネットワーク上の例えばサーバから取得することとしてもよい。ここでは、対象画像データは注目部分として人間の顔画像部分を含むこととして説明を進める。そして、対象画像データ取得部１２は、該対象画像データを特徴領域検出部１４に対して出力する。
【００２０】
特徴領域検出部１４は、対象画像データ取得部１２により入力される対象画像データに含まれる特徴領域を検出する。特徴領域は例えば人間の目に相当する領域であり、この場合には特徴領域検出部１４は該目に相当する目領域を検出する。この特徴領域を検出する方法は、例えば従来公知のエントロピー計算による検出方法が好適である。
【００２１】
エントロピー計算による特徴領域の検出方法の例を、目を検出する場合を例に取り、簡単に説明する。この検出方法では、目の領域は黒目の部分と白目の部分のコントラストが大きいという特徴を利用する。そして、図５に示すように、対象画像データを格子状に区切り、それぞれの格子におけるエントロピーを計算する（図５は対象画像データに含まれる目の部分のみを示している）。具体的には、例えば格子内の各画素の輝度により計算することができる。すなわち、図６に示すように、各画素の輝度をヒストグラムにする。図６は図５のＡ−Ｂの交点の格子のヒストグラムの例である。黒目の部分は輝度が「暗」であり、白目の部分は輝度が「明」であるため、ヒストグラムは「明」と「暗」に偏り、中間輝度に相当する画素が存在しない。そして、該ヒストグラムを線形補完近似により近似した結果を積分する。図６では、線形補完近似による線は、ヒストグラムの頂点を結ぶ折れ線となっている。ここで、画素数が所定閾値以下の部分の頂点は無視することとしている。こうすると、画素の輝度の分布が均一でなければないほど、該積分の結果は大きくなる。そこで、該積分の結果の加法における逆元をエントロピーとして取り扱うことにより、各格子におけるエントロピーを計算することができる。なお、これは簡易なエントロピー計算の一例であり、各輝度の出現確率をpi（iは各輝度に対応）として、エントロピーを-Σ(pi×log(pi))と計算してもよいことは勿論である。
【００２２】
そして、人間の顔画像においては、目の部分のようなコントラストが大きい部分は、図５のＡ−Ｂの交点の格子のように、該格子に含まれる画素の輝度の差が大きいため、エントロピーが小さくなる。このようにして、各画素のエントロピーを計算することにより、目の部分を検出することができる。そして該検出した特徴領域データを抽出対象領域抽出部１６に出力する。
【００２３】
抽出対象領域抽出部１６は特徴領域検出部１４が出力した特徴領域データを受け取り、該特徴領域に基づいて注目部分の奥行方向の傾きを取得する。すなわち、通常１つの顔画像には左右２つの目があり、該左右の目と考えられる複数の特徴領域の相対位置に基づいて、注目部分である顔画像の奥行き方向の傾きを取得する。具体的な例を、図３及び図４に示す。図３は顔画像が正面を向いている場合、図４は顔画像が奥行方向に傾いている場合の例である。
【００２４】
図３において検出される目領域の間の距離はａである。図４において検出される目領域の間の距離はａ’である。そして、顔の傾きが奥行方向にθである場合に、ａとａ’の間には、以下の式（１）で表される関係が成り立つ。
【００２５】
（数１）
ａ’＝ａ×ｃｏｓθ  …（１）
【００２６】
人間の顔の目の距離ａは誰であるかに関わらず概ね一定であると仮定すると、２つの目領域の相対位置を表すａ’を測定することにより、式（１）より顔の奥行方向の傾きθを推定することができる。
【００２７】
なお、より正確に顔の奥行方向の傾きを推定するためには、目領域に加え、口領域も特徴領域として検出することがより好ましい。口領域も目領域同様エントロピー計算による検出方法により検出することができる。図３では、目領域の中間と口領域の距離はｂである。図４では、目領域の中間と口領域の距離はｂ’である。そして、顔の傾きが奥行方向にθである場合には、以下の式（２）で表される関係が成り立つ。
【００２８】
（数２）
ａ’／ｂ’＝（ａ／ｂ）×ｃｏｓθ  …（２）
【００２９】
このようにすることにより、例えばカメラから顔までの距離の影響を排除することができる。また、人間の顔の目の距離ａは誰であるかに関わらず概ね一定であると仮定する代わりに、ａ／ｂは誰であるかに関わらず概ね一定であると仮定することができ、より正確に傾きθを推定することができる。
【００３０】
そして、傾きθが推定できた場合には、該傾きに応じて抽出対称領域の形状を決定し、該抽出対称領域を対象画像データから抽出する。具体的には、傾きθに応じて、抽出対象領域の幅を決定することにより形状を決定することとしてもよい。すなわち、例えば図１０に示すように、注目部分が奥行方向に対して傾いている場合に抽出対象領域を真円１０６とすると注目部分以外の部分が含まれてしまうが、図４に示すように抽出対象領域の幅が縮小するように決定することにより、すなわち抽出対象領域を楕円３２とすることにより、抽出対象領域に注目部分以外の部分が含まれないようにすることができる。すなわち、注目部分が正面を向いている場合には図３に示すように抽出対象領域は真円３０とし、奥行方向に傾いている場合には、図４に示すように、抽出対象領域は、傾きに応じて真円３０の幅を縮小した楕円３２とする。
【００３１】
なお、該抽出対象領域は楕円でなくてもよい。つまり、後述する類似度判断部１８において使用する特徴ベクトルを抽出する対象となる領域が含まれる領域を抽出対象領域とできればよいので、例えば長方形とすることもできる。この場合には、長方形の幅を縮小することにより、抽出対象領域に注目部分以外の部分が含まれないようにすることができる。なお、「抽出対象領域に注目部分以外の部分が含まれないようにする」とは、抽出対象領域に注目部分以外の部分が全く含まれないことを意味するのではなく、後述する類似度判断部１８における学習や認識に対する影響を低減できる程度に注目部分以外の部分が含まれないことを意味する。同様に、傾きθも厳密に推定される必要はなく、後述する類似度判断部１８における学習や認識に対する影響を低減できる程度に推定できればよい。そして、抽出した抽出対象領域データを類似度判断部１８に出力する。
【００３２】
類似度判断部１８は、抽出対象領域抽出部１６が出力した抽出対象領域データに対し所定の処理を行うことにより、抽出対象領域に含まれる注目部分による個体認証を行う。抽出対象領域抽出部１６が抽出した抽出対象領域データに対して行う所定の処理は、いわゆるパターン認識処理として知られている。パターン認識処理とは、抽出対象領域に含まれる注目部分の画像を、予め学習される複数のテンプレート画像データのうちの一つに対応させる処理である。該パターン認識処理の例を以下に概説する。
【００３３】
まず、抽出対象領域の画像から特徴ベクトルを抽出する。例えば、抽出対象領域の画像を表すパターンを表す特徴としてｄ個の特徴を用いることにすると、特徴ベクトルはｄ次元のベクトルとなる。
【００３４】
そして、該特徴ベクトルと、テンプレート画像データから同様に抽出された各テンプレート画像データの特徴ベクトルとの類似度を計算する。該類似度の計算には様々な方法が提案されており、例えば該特徴空間によって張られる空間である特徴空間上での特徴ベクトルと各テンプレート画像データの特徴ベクトルとの距離によって類似度を判定する最近傍決定則、各テンプレート画像データに対する重み係数を記憶し、該重み係数と特徴ベクトルとの内積の値に基づいて類似度を判定する識別関数法（パーセプトロン）、ニューラルネットに上記重み係数を学習させるオートエンコーダ、テンプレート画像データの特徴ベクトルを利用して作られる部分空間だけに着目して類似度を判定する部分空間法等が挙げられる。いずれの方法においても、類似度判断部１８は、テンプレート画像データに関する情報を記憶し、該テンプレート画像データに関する情報と抽出対象領域の画像から抽出される特徴ベクトルに基づいて、類似度を判断する。
【００３５】
具体的な類似度判断部１８の処理の一例を、図８を参照しながら、詳しく述べる。
【００３６】
図８は、類似度判断部１８における処理の詳細な機能ブロック図である。類似度判断部１８は、画像保持部５０、類似度計算部５２、判定部５４、特徴パターン生成部５６、部分空間射影計算部５８、変形推定部６０、推定誤差評価部６２、画像変形部６４、画像変形調停部６６を含んで構成されている。そして、これらの機能部は図８のように接続されている。また、特徴パターン生成部５６、部分空間射影計算部５８、変形推定部６０、推定誤差評価部６２、画像変形部６４は、画像変形度推定部６８を構成し、画像変形度推定部６８は特徴パターンの種類ごとに設けられるため、通常複数含まれる。
【００３７】
画像保持部５０は、抽出対象領域抽出部１６から入力された認識対象物である抽出対象領域データを保持する。抽出対象領域データは、例えば抽出対象領域データの各画素の輝度を成分とし、画素数の次元を持つベクトルパターンとして保持される。保持された抽出対象領域データは画像変形部６４により適宜変形され、変形された画像は再び画像保持部５０に保持される。
【００３８】
類似度計算部５２は、画像保持部５０に保持された抽出対象領域データと予め指定された参照物のテンプレート画像データとの類似度を計算する。類似度は、画像保持部５０に保持された抽出対象領域データとテンプレート画像データの間のユークリッド距離すなわち対応する画素の輝度の差の２乗和の平方根や、画像保持部５０に保持された抽出対象領域データと、複数のテンプレート画像データの分布を近似した部分空間との距離などを用いて表せる。例えば、これらの距離の逆数を類似度とすれば、これらの距離が小さいほど類似度が大きいことになる。また、類似度計算部５２は、後述する推定誤差評価部６２と兼ねることもできる。
【００３９】
判定部５４は、類似度計算部５２によって計算された類似度を予め定められた閾値と比較し、類似度が閾値より大きい場合に認識対象物が参照物と同一であると判定する。
【００４０】
画像変形度推定部６８は、それぞれ、画像保持部５０に保持された抽出対象領域データがテンプレート画像データからどれくらい変形しているかを各々が異なる画像変形の自由度に関して推定する。画像変形の自由度としては、例えば、位置の移動、回転、拡大縮小などが上げられる。また画像変形度推定部６８は、推定された画像変形の精度も評価して出力する。
【００４１】
画像変形部６４は、それぞれ、画像変形度推定部６８と１対１に対応し、画像保持部５０に保持された抽出対象領域データを変形してテンプレート画像データに近づける。画像変形部６４の画像変形操作の自由度は、それぞれ対応した画像変形度推定部６８の画像変形自由度と同じであり、変形操作量は対応した画像変形度推定部６８からの画像変形度推定値とその精度に応じて決められる。変形操作量は画像変形度推定値に減速因子を乗じた値とする。減速因子は推定値誤差が０の時１で、推定値誤差が大きくなるにつれ０に近づくようにする。画像変形操作の方向は画像保持部５０に保持された抽出対象領域データがテンプレート画像データに近づく方向とする。すなわち推定誤差が小さいほど少ない画像操作で画像保持部５０に保持された画像がテンプレート画像データに近づくことになる。
【００４２】
画像変形調停部６６は、画像変形部６４のそれぞれによる画像操作を調停する。調停は各画像変形度推定部６８から送られる画像変形度推定値の推定値誤差によってなされ、この値が一番小さな画像変形部６４を優先的に動作させる。ただし、画像変形度推定値が一定値以下の画像変形部６４は動作させない。
【００４３】
次に、画像変形度推定部６８の構成について詳しく説明する。
【００４４】
特徴パターン生成部５６は、画像保持部５０から入力された抽出対象領域データを表すベクトルパターンから予め定められた変換により特徴パターンを生成する。この変換の方法は、例えば、ベクトルパターンを予め多数の任意の画像データに対して主成分解析して得られた固有値の大きな有限個の基底ベクトルに射影する方法、ベクトルパターンに対しフーリエ変換を施す方法、ベクトルパターンに対しウェーブレット変換を行う方法などが可能である。
【００４５】
部分空間射影計算部５８は、参照物画像の特徴パターンの分布を近似する部分空間を予め学習してあり、抽出対象領域データの特徴パターンが入力されたとき、この特徴パターンを部分空間に射影し、その射影の部分空間上の座標系における座標値を出力する。ここで特徴パターンの部分空間への射影ベクトルとは、特徴パターンともっとも距離が近くなる部分空間上の点と定義する。実世界での特徴パターンの変動は非常に複雑なため、その変動を近似するためには、非線形の部分空間が好ましい。
【００４６】
非線形の部分空間は、例えばオートエンコーダと呼ばれるニューラルネットによって表現することが可能である。オートエンコーダは多層パーセプトロンの一種であり、入力層のニューロン数と出力層のニューロン数が同じで、中間層のニューロン数が入力層のニューロン数より少なくなっている。そして入力層に入力された値に対して同じ値を教師信号として出力層のニューロンに与え、恒等写像を実現するように各シナプス結合の重みを学習させる。学習は通常のバックプロパゲーション法で行うことができる。
【００４７】
学習されたオートエンコーダの出力層の出力は、入力を表すｎ次元空間内で学習サンプルの分布を近似する非線形部分空間を構成し、オートエンコーダの中間層のニューロンの出力は非線形部分空間３２上の座標系での座標成分に対応する。従って、学習されたオートエンコーダに特徴パターンを入力した時の出力層の出力が特徴パターンの非線形部分空間への射影となり、中間層のニューロンの出力がその射影ベクトルを非線形部分空間上の座標系で表したものとなる。
【００４８】
変形度推定部６０は、部分空間射影計算部５８から出力された特徴パターンの部分空間への射影と画像変形度の関係を予め学習しており、これを用いて部分空間への射影値から画像変形度を求めて出力する。部分空間への射影と画像変形度の関係は、例えば、部分空間が中間層のニューロン数が２のオートエンコーダで表される。そして中間層のニューロンの出力と画像変形度の関係は、変形度推定部６０中に近似関数として保存したり、ルックアップテーブルとして記憶部３に保存されたりする。
【００４９】
推定誤差評価部６２は、特徴パターンと非線形部分空間との距離ｄを計算し、この距離ｄを変形度推定部６０において推定された画像変形度の精度として出力する。ここで特徴パターンと非線形部分空間との距離とは特徴パターンとその非線形部分空間上への射影ベクトルのユークリッド距離であり、例えば、非線形部分空間がオートエンコーダで表現されている場合、オートエンコーダの入力と出力の間のユークリッド距離で表せる。特徴ベクトルと非線形部分空間との距離が小さいほど特徴ベクトルが非線形部分空間によって良く近似できているとみなせるため、画像変形度の精度としてｄを用いることは妥当である。もちろん、ｄに関する任意の単調増加関数を用いても構わない。
【００５０】
以上のようにして、類似度判断部１８において類似度が判定され、抽出対象領域に含まれる注目部分と最も類似しているテンプレート画像データを出力する。すなわち、該出力されるテンプレート画像が個体認証の結果として類似度が最も高いと判断された画像となる。このように、類似度判断部１８は抽出対象領域の特徴ベクトルを類似判定に使用するため、注目部分に基づく特徴ベクトルが正確に抽出できなければ、類似度判断の精度が上がらない。このことは、各テンプレート画像の特徴ベクトルを抽出する段階でも同様であり、各テンプレート画像の特徴ベクトルが正確に抽出できなければ、精度のよい学習ができず、当然認識の精度も上がらない。
【００５１】
上記処理を、フロー図を用いてさらに詳細に説明する。
【００５２】
図７は、本実施の形態にかかる抽出対象領域抽出部１６の処理の例である。本処理では、まず対象画像データを取得する（Ｓ２００）。そして、目・口の部分を画定する（Ｓ２０２）。具体的には、上述のようにエントロピーの計算から画定することが出来る。そして、目の間の距離及び左右の目の中心から口までの距離を算出する（Ｓ２０４）。該距離は、例えば上記エントロピー計算により目領域や口領域と判定される領域の重心を算出し、該重心位置からの距離とすることができる。そして、目の間の距離のα倍を短径とし、目の中心から口までの距離の２倍のβ倍を長径とし、長径が鉛直方向となり、かつ中心が左右の目の中心となる楕円にて、対象画像データを切り取る（Ｓ２０６）、ことにより、抽出対象領域を抽出している。すなわち、人間の顔全体が注目部分である場合には、左右の目の中心は一般に顔の中心となるので、該注目部分の中心を中心とする楕円としている。また、α及びβは予め定められる定数であり、注目部分を抽出するために最適な値を取ることが望ましい。なお、顔画像が正面を向いている場合に真円となり、かつ顔全体が含まれるとともに顔でない部分が極力含まれないように決められることが好適である。なお、個体認証に必要な特徴ベクトルが抽出できればよいので、類似度判断部１８の処理に応じて、必要な部分だけを注目部分として含むように切り取るようにしてもよい。例えば目，鼻，口の位置のみを特徴として用いる個体認証の場合には、目，鼻，口が含まれるように切り取ればよい。そして切り取る部分は楕円である必要はなく、四角形等でもよい。そして、顔の傾きθに応じて切り取る領域の幅を変えることにより、切り取る領域に注目部分以外の部分が含まれないようにしている。
【００５３】
なお、図７に示すフロー図でθを使用していないように、明示的にθを算出する必要はない。明示的にθを算出しなくとも、例えば図７に示すフロー図の場合を例に取ると、式（３）のような計算をしているのと等価であり、注目部分が正面を向いている場合の抽出対象画像の縦横比と図７に示すフロー図において切り取られる抽出対象画像の縦横比の比率は結局傾きθによって決められる。
【００５４】
（数３）
（ａ’α）／（２ｂ’β）＝（（ａα）／（２ｂβ））×ｃｏｓθ  …（３）
【００５５】
以上のようにして、抽出対象領域に注目部分以外の部分が含まれないようにすることにより、各テンプレート画像データの学習や認識の精度を上げることが出来るため、個体認証の精度を上げることが出来る。
【００５６】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。
【００５７】
例えば、本発明は注目部分が顔画像である場合以外にも適用できる。すなわち、認識対象となる対象画像データの注目部分に奥行き方向の傾きがある場合に、該傾きの影響を低減することができる。また本発明によると、対象画像データから注目部分の奥行方向の傾きに応じて必要な部分のみを抽出することができるので、類似度判断処理がどのような処理であっても適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施の形態に係るコンピュータのハードウェア構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像認識装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る、対象画像データから抽出対象領域を抽出する方法の説明図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る、対象画像データから抽出対象領域を抽出する方法の説明図である。
【図５】本発明の実施の形態に係るエントロピー計算の説明図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る線形補完近似によるエントロピー計算の説明図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る画像認識処理のフロー図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る類似度判断部の機能ブロック図である。
【図９】従来技術に係る、対象画像データから抽出対象領域を抽出する方法の説明図である。
【図１０】従来技術に係る、対象画像データから抽出対象領域を抽出する方法の説明図である。
【符号の説明】
【００５９】
１  コンピュータ、２  制御部、３  記憶部、４  撮像部、５  操作部、６  記憶媒体、７  表示部、８  通信部、９  ネットワーク、１０  画像認識装置、１２  対象画像データ取得部、１４  特徴領域検出部、１６  抽出対象領域抽出部、１８  類似度判断部。
【図１】
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【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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