(57)【要約】【課題】テンプレートと判定用の濃度勾配方向画像の各画素毎の残差の分布状態が異なる場合でも正確なテンプレートマッチングが行える画像処理方法および画像処理装置を提供する。【解決手段】保持手段４は、判定対象の対象物を含む濃淡画像から作成した濃度勾配方向画像より対象物の特徴部分を含む領域を抽出したテンプレートを保持する。濃度勾配方向画像作成手段３は判定用の入力濃淡画像を得て、この入力濃淡画像から判定用の濃度勾配方向画像を作成する。判定手段５は判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算を画素毎に行い、各画素毎の差分値を、差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けして、各階級毎の度数分布を求めるとともに、この度数分布の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め判定対象となる対象物を含む濃淡画像を得て該濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成し、該濃度勾配方向画像から前記対象物の特徴を含む領域を抽出して作成したテンプレートを保持しておき、前記対象物を含むか否かを判定する判定用の入力濃淡画像を得て該入力濃淡画像から判定用の濃度勾配方向画像を作成し、該判定用の濃度勾配方向画像と前記テンプレートとの差分演算を画素毎に行い、この演算結果から判定用の入力濃淡画像中における前記対象物の存否を判定するにあたり、前記判定用の濃度勾配方向画像と前記テンプレートとの各画素毎の差分値を、差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けして、該階級の度数分布を求めた後に、度数の分布状態を数値化した評価値を得て該評価値と所定のしきい値との大小を比較することで前記対象物の存否を判定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
少なくとも前記入力濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成する過程において、濃淡画像中の任意の注目画素とその周囲の１乃至複数の画素に微分フィルタを適用して直交座標系のｘ方向およびｙ方向における微分値をそれぞれ求め、前記ｘ方向および前記ｙ方向の微分値が何れも略ゼロとなる注目画素を特異画素として記憶しておき、前記判定用の濃度勾配方向画像と前記テンプレートとの差分演算の過程で前記特異画素を差分演算の対象から除外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】
少なくとも前記入力濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成する過程において、濃淡画像中の任意の注目画素とその周囲の１乃至複数の画素の内、少なくとも１つの画素の濃度値が濃淡画像の撮像手段の出力の最大値付近の値となる注目画素を特異画素として記憶しておき、前記判定用の濃度勾配方向画像と前記テンプレートとの差分演算の過程で前記特異画素を差分演算の対象から除外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】
前記評価値として、前記複数の階級の内前記対象物の存否の判定に有効な１乃至複数の階級に属する度数の、前記テンプレートの画素数に占める割合を用いることを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記評価値として、前記度数分布をもとに作成したヒストグラムの折れ線グラフを関数で近似したときの定数項を少なくとも用いることを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記テンプレートの画像から、前記対象物の存否を判定するのに特徴的な特徴領域を部分的に抽出しておき、前記判定用の濃度勾配方向画像と前記テンプレートとの差分演算を行う際に、先ず前記特徴領域について差分演算を行って度数分布を求め、この度数分布の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで前記対象物の存否を判定し、前記対象物が存在するとの判定結果が出た場合は判定処理を終了し、前記対象物が存在しないとの判定結果が出た場合は前記テンプレートの残りの領域についてさらに差分演算を行って、特徴領域と前記残りの領域とを合わせた全体の度数分布を求め、この度数分布の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで前記対象物の存否を判定することを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記テンプレートの画像から、前記対象物の存否を判定するのに特徴的な特徴領域を部分的に抽出しておき、前記判定用の濃度勾配方向画像と前記テンプレートとの差分演算を行う際に、前記特徴領域のみで差分演算を行って度数分布を求め、この度数分布の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで前記対象物の存否を判定することを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の画像処理方法。
【請求項８】
予め判定対象となる対象物を含む濃淡画像を得て該濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成し、該濃度勾配方向画像から前記対象物の特徴を含む領域を抽出して作成したテンプレートを保持する保持手段と、前記対象物を含むか否かを判定する判定用の入力濃淡画像を得て該入力濃淡画像から判定用の濃度勾配方向画像を作成する濃度勾配方向画像作成手段と、前記判定用の濃度勾配方向画像と前記テンプレートとの差分演算を画素毎に行い、この演算結果から前記判定用の入力濃淡画像中における前記対象物の存否を判定する判定手段とを備え、
前記判定手段は、前記判定用の濃度勾配方向画像と前記テンプレートとの各画素毎の差分値を、差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けして、該階級の度数分布を求め、度数の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで前記対象物の存否を判定することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テンプレートマッチングを利用して入力濃淡画像中における対象物の存否を判定する画像処理方法および画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、テンプレートマッチングを利用して入力濃淡画像中における対象物の存否を判定する画像処理方法並びに画像処理装置が様々な分野で利用されている（特許文献１参照）。
【０００３】
一般的なテンプレートマッチングにおいては、テンプレートと入力濃淡画像の各画素毎の濃度値Ｉ(i,j)、Ｔ(i,j)から、下記の（式１）で示す残差Ｒや（式２）で示す相互相関係数Ｃ（これらを総称して「相関値」と呼ぶ）を求め、これら相関値から両画像の一致度を判定していた。
【０００４】
【数１】
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【０００５】
ところで、近年では上述のようなテンプレートマッチングを利用して個人認証を行う方法や装置がセキュリティ分野で用いられている。例えば、図１７（ａ）に示すように入室が許可された人物の顔の濃淡画像（以下、単に「顔画像」と呼ぶ）を予めテンプートＴＰとして登録しておき、入室を希望する希望者の顔画像Ｖが入力されると、図１７（ｂ）に示すように先ず顔画像Ｖの初期位置にテンプレートＴＰを重ね合わせて、テンプレートＴＰに重なる顔画像Ｖの領域内でテンプレートＴＰと顔画像Ｖとのパターンマッチングを行って相関値を演算する。そしてテンプレートＴＰの位置を水平方向又は垂直方向へ１画素ずつずらして、テンプレートＴＰと顔画像Ｖとのパターンマッチングを行うことにより相関値を求め、最も高い相関値に基づいて当該希望者が入出が許可されている人物と一致するか否かを判定するものである。
【特許文献１】特開平８−２４９４６６号公報（第３頁〜第７頁、第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように濃淡画像で直接テンプレートマッチングを行った場合、例えばテンプレートＴＰを作成したときの明るさと、認証時に入室希望者の顔画像を入力するときの明るさとが異なってしまうと、同一人物の顔画像Ｖであっても濃度値が大きく変化してしまう。すなわち、上述の残差Ｒを相関値とする場合であれば濃度値Ｉ(i,j)が変化することで残差Ｒの値が全く異なってしまうし、相互相関係数Ｃを相関値とする場合でも同様である。
【０００７】
このように濃淡画像をそのまま用いてテンプレートマッチングを行ってしまうと、テンプレートを作成するための画像を撮像したときと、入力画像を撮像したときとで、局所的なスポット光の照射や照明状況の不均一な変化が顔画像の濃度値に加わって正確なパターンマッチングが行い難いという問題がある。
【０００８】
そこで、予め判定対象となる対象物を含む濃度勾配方向画像を得て該濃度勾配方向画像から対象物の特徴を抽出して作成したテンプレートを保持しておき、判定用の入力濃淡画像を得て該入力濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成し、該濃度勾配方向画像と前記テンプレートとの相関値演算を行う画像処理方法及び画像処理装置が提案されている。
【０００９】
ここで濃度勾配方向画像は、図１８（ａ）（ｂ）に示すように画像中の注目画素に対して差分フィルタを適用して求めた濃度勾配方向（図１８に矢印で示す方向）で与えられるものであり、図１８（ａ）（ｂ）に示すように明るさの変化に応じて濃度値が変動したとしてもほぼ一定の値となる。また図１９（ａ）および図２０（ａ）は同じ人物の濃淡画像Ｖ１，Ｖ２の例図であり、濃淡画像Ｖ１，Ｖ２の場合は同一人物のものであっても照明変動によって濃度値が大きく変化しているのに対して、これらの濃淡画像Ｖ１，Ｖ２から得た濃度勾配方向画像Ｖ１’，Ｖ２’（図１９（ｂ）および図２０（ｂ）参照）の場合は、照明変動に関係無くほぼ同じ画像となっている。
【００１０】
濃淡画像から濃度勾配方向画像を求める最も一般的な方法は濃淡に関する微分の方向を求める方法である。すなわち、画素(i,j)における濃度値をｄ(i,j)とし、画素(i,j)における２次元直交座標系のｘ方向およびｙ方向の微分をそれぞれｄｘ(i,j)、ｄｙ(i,j)とすると、これらは下記の（式３）、（式４）で表される。
【００１１】
ｄｘ(i,j)＝ｄ(i+1,j)−ｄ(i,j)    …（式３）
ｄｙ(i,j)＝ｄ(i,j+1)−ｄ(i,j)    …（式４）
このとき、微分の強度（濃度勾配強度と言う）｜Ｇ(i,j)｜および微分の方向（濃度勾配方向と言う）θはそれぞれ下記の（式５）、（式６）で表される。
【００１２】
｜Ｇ(i,j)｜＝{ｄｘ2(i,j)＋ｄｙ2(i,j)}1/2    …（式５）
θ＝tan-1(ｄｙ／ｄｘ)    …（式６）
濃度勾配方向画像は上記濃度勾配方向θを画素値に持つ画像であるから、かかる濃度勾配方向画像を用いてテンプレートマッチングを行えば、テンプレート作成時と実際の判定時とで明るさの変化があってもその影響を受け難くなり、より正確な判定が可能となるのである。
【００１３】
しかしながら、上記の（式１）で示されるように、テンプレートと入力濃淡画像との各画素毎の差分値あるいは残差の総和を用いて対象物の存否を判断する場合、或いは、テンプレートと判定用の濃度勾配方向画像との各画素毎の差分値あるいは残差の総和を用いて対象物の存否を判断する場合では、各画素毎の差分値を複数の階級に区分分けしたときの分布状態が判らないため、対象物の存否の判断を正確に行えない可能性がある。例えば各画素毎の差分値の度数分布が表１に示すような度数分布表で表される場合、そのヒストグラム形状は図２１（ａ）に示すような形状となり、存否の判断に用いる残差の総和は３３０００であった。ここで残差の総和が３３０００になるような差分値の分布は、図２１（ａ）に示す度数分布以外にもあり得、例えば各画素毎の差分値の度数分布が表２に示す度数分布表で表され、そのヒストグラム形状が図２１（ｂ）に示すような形状となる場合でも、残差の総和が３３０００となっていた。
【００１４】
【表１】
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【００１５】
【表２】
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【００１６】
表２および図２１（ｂ）に示す度数分布の場合には残差の大きい階級、すなわち１２０以上１８０以下の２つの階級Ｃ５，Ｃ６に含まれる度数が、表１および図２１（ａ）に示す度数分布の場合よりも多く、対象物と異なることを示している可能性が高いにも関わらず、残差の総和から対象物か否かを判断する判断方式では、この違いを抽出することができず、対象物の存否の判断を正確に行えない可能性があった。なお表１，表２に示す度数分布では差分値を３０毎の階級に区分分けしているが、差分値の階級をさらに細かくしたとしても、同様の問題が発生する可能性があった。
【００１７】
本発明は上記問題点に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、テンプレートと判定用の濃度勾配方向画像の各画素毎の残差の分布状態が異なる場合でも正確なテンプレートマッチングが行える画像処理方法および画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的を達成するために、請求項１の発明は、予め判定対象となる対象物を含む濃淡画像を得て該濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成し、該濃度勾配方向画像から対象物の特徴を含む領域を抽出して作成したテンプレートを保持しておき、対象物を含むか否かを判定する判定用の入力濃淡画像を得て該入力濃淡画像から判定用の濃度勾配方向画像を作成し、該判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算を画素毎に行い、この演算結果から判定用の入力濃淡画像中における対象物の存否を判定するにあたり、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの各画素毎の差分値を、差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けして、該階級の度数分布を求めた後に、度数の分布状態を数値化した評価値を得て該評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、少なくとも入力濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成する過程において、濃淡画像中の任意の注目画素とその周囲の１乃至複数の画素に微分フィルタを適用して直交座標系のｘ方向およびｙ方向における微分値をそれぞれ求め、ｘ方向およびｙ方向の微分値が何れも略ゼロとなる注目画素を特異画素として記憶しておき、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算の過程で特異画素を差分演算の対象から除外することを特徴とする。
【００２０】
請求項３の発明は、請求項１又は２の発明において、少なくとも前記入力濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成する過程において、濃淡画像中の任意の注目画素とその周囲の１乃至複数の画素の内、少なくとも１つの画素の濃度値が濃淡画像の撮像手段の出力の最大値付近の値となる注目画素を特異画素として記憶しておき、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算の過程で特異画素を差分演算の対象から除外することを特徴とする。
【００２１】
請求項４の発明は、請求項１〜３の何れか１つの発明において、評価値として、複数の階級の内対象物の存否の判定に有効な１乃至複数の階級に属する度数のテンプレートの画素数に占める割合を用いることを特徴とする。
【００２２】
請求項５の発明は、請求項１〜３の何れか１つの発明において、評価値として、度数分布をもとに作成したヒストグラムの折れ線グラフを関数で近似したときの定数項を少なくとも用いることを特徴とする。
【００２３】
請求項６の発明は、請求項１〜４の何れか１つの発明において、テンプレートの画像から、対象物の存否を判定するのに特徴的な特徴領域を部分的に抽出しておき、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算を行う際に、先ず特徴領域について差分演算を行って度数分布を求め、この度数分布の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定し、対象物が存在するとの判定結果が出た場合は判定処理を終了し、対象物が存在しないとの判定結果が出た場合はテンプレートの残りの領域についてさらに差分演算を行って、特徴領域と前記残りの領域とを合わせた全体の度数分布を求め、この度数分布の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定することを特徴とする。
【００２４】
請求項７の発明は、請求項１〜４の何れか１つの発明において、テンプレートの画像から、対象物の存否を判定するのに特徴的な特徴領域を部分的に抽出しておき、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算を行う際に、特徴領域のみで差分演算を行って度数分布を求め、この度数分布の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定することを特徴とする。
【００２５】
請求項８の発明は、予め判定対象となる対象物を含む濃淡画像を得て該濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成し、該濃度勾配方向画像から対象物の特徴を含む領域を抽出して作成したテンプレートを保持する保持手段と、対象物を含むか否かを判定する判定用の入力濃淡画像を得て該入力濃淡画像から判定用の濃度勾配方向画像を作成する濃度勾配方向画像作成手段と、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算を画素毎に行い、この演算結果から判定用の入力濃淡画像中における対象物の存否を判定する判定手段とを備え、判定手段は、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの各画素毎の差分値を、差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けして、各階級毎の度数分布を求め、度数の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
請求項１の発明によれば、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの各画素毎の差分値を、差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けして、各階級毎の度数分布を求めた後に、度数の分布状態を数値化した評価値を得て、この評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定しているので、差分値の総和が同じ場合でも差分値の度数分布が異なる場合を確実に判別することができ、度数分布の分布状態から対象物が存在しているか否かを正確に判別できる画像処理方法が提供可能となる。
【００２７】
請求項２の発明によれば、ｘ方向及びｙ方向の微分値が何れも略ゼロとなる平坦な部分の画素を特異画素として差分演算の対象から除外しているため、入力濃淡画像中に濃度勾配のない平坦な部分が存在しても濃度勾配方向画像を用いて正確なパターンマッチングが行える画像処理方法が提供可能となる。
【００２８】
請求項３の発明によれば、濃度値が濃淡画像を撮像する撮像手段の出力の最大値付近の値となる注目画素を特異画素として差分演算の対象から除外しているため、入力濃淡画像中に撮像手段の出力が飽和している部分が存在しても、その部分を除外することで濃度勾配方向画像を用いて正確なパターンマッチングが行える画像処理方法が提供可能となる。
【００２９】
請求項４の発明によれば、評価値として、複数の階級の内対象物の存否の判定に有効な１乃至複数の階級に属する度数のテンプレートの画素数に占める割合を用いており、この割合としきい値との大小を比較することで対象物の存否を正確に判定できる画像処理方法が提供可能になる。さらにテンプレートの画素数は予め判っているので、判定に有効な階級に属する画素数のみを計数すれば、評価値を求めることができ、判定処理を簡略化できるという効果もある。
【００３０】
請求項５の発明によれば、評価値として、度数分布をもとに作成したヒストグラムの折れ線グラフを関数で近似したときの定数項を少なくとも用いており、この定数項と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を正確に判定できる画像処理方法が提供可能になる。
【００３１】
請求項６の発明によれば、先ず初めに対象物の存否を判定するのに特徴的な特徴領域において判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算を行い、その演算結果をもとに対象物の存否を判定しており、対象物が存在するという判定結果がでれば、その時点で判定処理を終了しているので、テンプレートの全ての領域で差分演算を行い、その演算結果をもとに対象物の存否を判定する場合に比べて、判定処理を短時間で行える画像処理方法が提供可能になる。
【００３２】
請求項７の発明によれば、対象物の存否を判定するのに特徴的な特徴領域のみで判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算を行い、その演算結果をもとに対象物の存否を判定しているので、テンプレートの全ての領域で差分演算を行い、その演算結果をもとに対象物の存否を判定する場合に比べて、判定処理を短時間で行える画像処理方法が提供可能になる。
【００３３】
請求項８の発明によれば、判定手段は、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの各画素毎の差分値を、差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けして、各階級毎の度数分布を求めるとともに、この度数分布の分布状態を数値化した評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定しているので、差分値の総和が同じ場合でも差分値の度数分布が異なる場合を確実に判別することができ、度数分布の分布状態から対象物が存在しているか否かを正確に判別できる画像処理装置が提供可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
（実施形態１）
図１は本発明の画像処理方法を実施するための画像処理装置を、認証された人物のみに入室を許可する入室管理装置に適用した一実施形態を示しており、対象物（例えば、人物Ｈ）を含めた画像を撮像するＣＣＤカメラのような撮像手段１と、撮像手段１で撮像されたアナログの画像信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手段２と、デジタル信号に変換されたデジタル濃淡画像（以下、入力濃淡画像と呼ぶ）から判定用の濃度勾配方向画像を作成する濃度勾配方向画像作成手段３と、予め判定対象となる対象物（例えば、入室が許可されている人物）を含む濃度勾配方向画像を得て該濃度勾配方向画像から対象物の特徴を含む領域を抽出して作成したテンプレートを保持する保持手段４と、判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算を行い、この演算結果から判定用の入力濃淡画像中における対象物の存否、言い換えれば、撮像された人物Ｈの顔がテンプレートとして予め登録された人物の顔に一致するか否かを判定する判定手段５とを備えている。なお、少なくとも濃度勾配方向画像作成手段３、保持手段４並びに判定手段５は、例えば汎用のコンピュータに各手段における処理を実行させるためのソフトウェア（プログラム）を搭載して構成される。
【００３５】
撮像手段１により対象物を含めた画像が撮像され、撮像手段１で撮像されたアナログの画像信号がＡ／Ｄ変換手段２によりデジタル信号に変換されて濃度勾配方向画像作成手段３に入力されると、濃度勾配方向画像作成手段３は以下に示す手順で入力濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成する。
【００３６】
この濃度勾配方向画像の作成に当たっては、図２（ａ）に示すマスクサイズ３×３のソーベルフィルタＦｘ，Ｆｙを入力濃淡画像Ａ１に含まれる全ての画素Ｐに適用することにより局所空間微分を行い、各画素Ｐにおけるｘ方向の微分値ｄｘとｙ方向の微分値ｄｙとを下記の（式７）、（式８）により求める。但し、ａ〜ｉは図２（ｂ）に示すように注目画素とその８近傍の画素における画素値（濃度値）を表すものとする。
【００３７】
ｄｘ＝（ｃ＋２ｆ＋ｉ）−（ａ＋２ｄ＋ｇ）  …（式７）
ｄｙ＝（ｇ＋２ｈ＋ｉ）−（ａ＋２ｂ＋ｃ）  …（式８）
上述のようにして求めた微分値ｄｘ，ｄｙが何れもゼロでなければ、従来技術で説明した（式４）及び（式５）を用いて濃度勾配強度｜Ｇ｜並びに濃度勾配方向θを求める。そして、入力濃淡画像Ａ１に含まれる全ての画素Ｐに対して上述の処理を繰り返すことで、入力濃淡画像Ａ１の各画素Ｐの画素値を濃度勾配方向θの値に置き換えた濃度勾配方向画像が得られるのである。
【００３８】
例えば図３（ａ）に示すように、正四角錐を頂点からみた画像の濃淡画像Ａ２は頂点とその近傍の濃度値が大きく、周囲にいくほど濃度値が小さくなるような画像となるが、これを濃度勾配方向画像に変換した画像Ａ３は同図（ｂ）のように表される。但し、同図に示す濃度勾配方向画像Ａ３においては、同図（ｃ）に示すように濃度勾配方向θが０度のときに最も濃度値が小さく、且つ、３５９度のときに最も濃度値が大きくなるようなスケールＳＣを用いて各濃度勾配方向θを濃度値に置き換えてある。また、図４（ａ）に示すような人物Ｈを含む濃淡画像Ａ４から得られる濃度勾配方向画像Ａ５は同図（ｂ）のように表される。また保持手段４には、判定対象となる人物Ｈを含む濃淡画像から上述と同様の方法で濃度勾配方向画像を作成し、この濃度勾配方向画像から人物Ｈの特徴を含む領域を抽出して作成したテンプレートＴＰが保持されている（同図（ｃ）参照）。なお、従来技術で説明したように濃度勾配方向は画像の明るさによらずにほぼ一定の値となるから、濃度勾配方向画像を用いてテンプレートマッチングを行えば、テンプレート作成時と実際の判定時とで明るさの変化があってもその影響を受け難くなり、より正確な判定が可能となる。
【００３９】
ここで、微分の強度（濃度勾配強度）｜Ｇ(i,j)｜および微分の方向（濃度勾配方向）θはそれぞれ従来技術で説明した（式５）および（式６）を用いて求めるのであるが、濃度勾配方向θを求める（式６）は周期が１８０度の周期的な値をとる（基礎数学ハンドブック、森北出版、１９８０年９月３０日発行、第１版１５刷Ｐ１７５参照）。濃度勾配方向θによるテンプレートマッチングを行うためには、０度以上３６０度以下の角度範囲で方向を出力する必要があるので、本実施形態では濃度勾配方向画像作成手段３が、濃淡画像から濃度勾配方向画像を作成する過程において、濃度勾配方向θを求める際に用いるＸ方向およびＹ方向の微分値ｄｘ、ｄｙの符号を加味することで、濃度勾配方向θを０度以上３６０度以下の範囲で求めている。
【００４０】
例えば図５（ａ）に示すように、ｄｘ＝＋１（＞０）、ｄｙ＝＋１（＞０）の場合は、濃度勾配方向θは第１象限の角度となるので、（式６）の演算結果（４５度）をそのまま用いて、θ＝４５［度］とする。また同図（ｂ）に示すように、ｄｘ＝−１（＜０）、ｄｙ＝＋１（＞０）の場合、濃度勾配方向θは第２象限の角度となるので、（式６）の演算結果（１３５度）をそのまま用いて、θ＝１３５［度］とする。また同図（ｃ）に示すように、ｄｘ＝−１（＜０）、ｄｙ＝−１（＜０）の場合、濃度勾配方向θは第３象限の角度となるので、（式６）の演算結果（４５度）を用い、θ＝１８０＋４５＝２２５［度］（または−１３５度）とする。また同図（ｄ）に示すように、ｄｘ＝１（＞０）、ｄｙ＝−１（＜０）の場合、濃度勾配方向θは第４象限の角度となるので、（式６）の演算結果（１３５度）を用い、θ＝１８０＋１３５＝３１５［度］（または−４５度）とする。
【００４１】
また別の例では、ｄｘ＝＋√３（＞０）、ｄｙ＝＋１（＞０）の場合は、濃度勾配方向θは第１象限の角度となるので、（式６）の演算結果（３０度）をそのまま用いて、θ＝３０［度］とする。またｄｘ＝−√３（＜０）、ｄｙ＝＋１（＞０）の場合、濃度勾配方向θは第２象限の角度となるので、（式６）の演算結果（１５０度）をそのまま用いて、θ＝１５０［度］とする。またｄｘ＝−√３（＜０）、ｄｙ＝−１（＜０）の場合、濃度勾配方向θは第３象限の角度となるので、（式６）の演算結果（３０度）を用い、θ＝１８０＋３０＝２１０［度］（または−１５０度）とする。またｄｘ＝√３（＞０）、ｄｙ＝−１（＜０）の場合、濃度勾配方向θは第４象限の角度となるので、（式６）の演算結果（１５０度）を用い、θ＝１８０＋１５０＝３３０［度］（または−３０度）とする。
【００４２】
なおデジタル画像の画像処理は、通常コンピュータやＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）等のハードウェアに搭載された専用のソフトウェア（プログラム）によって実行されるものであり、かかる画像処理用のプログラムを記述するためのプログラミング言語（例えばＣ言語など）には予め多種多様な関数が用意されていて、その中には逆正接（tan-1）を求める関数も含まれていることが多く、さらに従来技術で示した（式６）で言えばｄｘ、ｄｙの値を引数として、逆正接（tan-1）を求める関数に与えると、ｄｘ，ｄｙの符号を加味して、０度以上３６０度未満の角度範囲で角度を出力するものもあり、その場合には上述のような条件判定は不要である。
【００４３】
ところで、図６（ａ）に示すように注目画素とその８近傍の画素の濃度値ａ〜ｉが全て同じ値（例えば１００）となり、注目画素の近傍で濃度変化が無い平坦な領域の場合は、上記の（式７）、（式８）より微分値ｄｘ，ｄｙが何れもゼロとなって、（式５）で定義される濃度勾配強度｜Ｇ｜もゼロとなり、また（式６）で定義される濃度勾配方向θの値が数学的に求められなくなる。上述のように画像処理用のプログラムを記述するためのプログラミング言語（例えば、Ｃ言語など）には、逆正接（tan-1）を求める関数が予め用意されているが、プログラミング言語の仕様によっては逆正接の引数が何れもゼロのときに計算不能として処理を中断するものもあれば、特定の値（例えば、「０」）を出力するものもある。
【００４４】
ここで、上述のように逆正接の関数において引数が何れもゼロである場合に特定の値を出力する仕様になっていれば、この時の濃度勾配方向θが本来採り得る値（０度〜３５９度）と混同されてしまい、後段のパターンマッチングにおける差分演算において正しい結果が得られなくなる虞がある。すなわち、上記特定の値として「０」を出力する場合、０度方向への濃度勾配があるのか、微分値ｄｘ，ｄｙが何れもゼロで濃度勾配がなく平坦であるのかの区別ができず、そのままテンプレートマッチングを行うと０度方向の濃度勾配がある部分と、濃度勾配のない部分とが一致すると判断されてしまうことになり、正確なテンプレートマッチングが行えず、異なった形状がテンプレートと一致すると誤判定されてしまう場合がある。また、上述のような場合に計算不能となって処理を中断してしまうと、特に人物の認証には実質的に使用できないことになる。
【００４５】
したがって濃度勾配方向画像作成手段３では、注目画素とその８近傍の画素とに微分フィルタを適用して微分値を求めた際に微分値ｄｘ，ｄｙが何れも略ゼロとなる場合に、この注目画素を特異画素とし、入力濃淡画像Ａ１における特異画素の位置（座標）を記憶しており、判定手段５が差分演算を行う際に記憶された特異画素を差分演算の対象から除外することで、誤った判断結果がでるのを防止している。
【００４６】
また撮像手段１の画素に許容最大受光量よりも明るい光が入射したときは、この画素の濃度値が出力範囲の最大値で飽和してしまい、正しい画像が出力されなくなる場合がある。例えば撮像手段１として出力が２５５階調（８ビット）のものを使用した場合に、許容最大受光量とほぼ同じ明るさの光が入力されると、その画素の濃度値が最大値の２５５になり、これ以上明るい光が入射したとしても、撮像素子の出力は最大値で飽和するため、撮像素子の出力に反映されなくなる。図６（ｂ）は許容最大受光量よりも明るい光が入力された場合の注目画素とその８近傍の画素の濃度値の一例であり、この例では注目画素の周りの４つの画素の濃度値ａ〜ｄが最大値（２５５）で飽和している。この時には実際の撮像対象の濃度勾配方向が撮像手段１の出力に反映されていないため、このまま濃度勾配方向を算出したとしても、正しい結果を得ることができないのである。また撮像素子の出力値は、許容最大受光量付近になると受光量と出力値の関係が非線形になるため、出力の最大値付近の値になると濃度勾配方向が正しく算出できない可能性がある。
【００４７】
そこで、濃度勾配方向画像作成手段３では、濃淡画像から濃淡勾配方向画像を作成する過程において、微分値ｄｘ，ｄｙが両方共にゼロとなる注目画素に加えて、注目画素とその８近傍の画素の内、少なくとも１つの画素の濃度値が撮像手段１の出力の最大値付近の値となる注目画素も特異画素とし、入力濃淡画像における特異画素の位置（座標）を記憶しており、判定手段５が判定用の濃度勾配方向画像とテンプレートとの差分演算を行う際に記憶された特異画素を差分演算の対象から除外している。なお本実施形態では、濃淡画像から濃淡勾配方向画像を作成する過程において、濃度勾配方向画像作成手段３が、注目画素とその８近傍の画素に微分フィルタを適用して求めた微分値ｄｘ，ｄｙが両方共に略ゼロとなる注目画素、および、注目画素とその８近傍の画素の内少なくとも１つの画素の濃度値が撮像手段１の出力の最大値付近の値となる注目画素の両方を特異画素として記憶しているが、何れか一方のみを特異画素として記憶するようにしても良い。
【００４８】
次に、判定手段５が、上述のようにして作成された濃度勾配方向画像（以下、単に「入力画像」と呼ぶ）とテンプレートとの差分演算を行い、その演算結果から対象物である人物Ｈの顔の一致度を判定する手順について説明する。
【００４９】
先ず判定手段５は、入力画像Ａ５の初期位置、例えば図４（ｂ）に示す入力画像Ａ５の左上隅の位置に同図（ｃ）に示すテンプレートＴＰを重ね合わせ、テンプレートＴＰの各画素と、これに重なる入力画像Ａ５の領域内（以下、「部分画像」と呼ぶ）の各画素との間で画素値（すなわち濃度勾配方向θ）の差分を求めるとともに、差分のうちで絶対値が小さい方の差分ｄθを各画素毎の差分値とする（図７参照）。すなわち、差分値ｄθ＝（テンプレートの濃度勾配方向θ１）−（入力画像の濃度勾配方向θ２）と定義したとき、ｄθ＜０［度］ならば、ｄθ＝ｄθ＋３６０［度］又はｄθ＝−ｄθ［度］とし、ｄθ≧０ならばｄθ＝ｄθ［度］とする処理を行い、その次に、ｄθ＞１８０［度］ならばｄθ＝３６０−ｄθ［度］とし、さらに０［度］≦ｄθ≦１８０［度］ならばｄθ＝ｄθ［度］とする処理を行う。なお後段の処理では１８０度を境界値として異なる処理を実行するようにしているが、前段の処理の結果でｄθ＝１６０［度］の時と、ｄθ＝２００［度］の時が明らかに有意な差があるのであれば、１６０度および２００度という値を用いるために、例えば２１０度を境界値に設定し、後段の処理においてｄθ＞２１０［度］ならばｄθ＝３６０−ｄθ［度］とし、０［度］≦ｄθ≦２１０［度］ならばｄθ＝ｄθ［度］とする処理を行っても良い。
【００５０】
判定手段５は、上述の処理をテンプレートＴＰおよび部分画像中の全ての画素に対して実行することにより、各々の画素毎に差分値を求めており、全ての画素について差分値が求まると、各画素の差分値をその大きさをもとに複数の階級に区分分けして、各階級毎の度数分布を求めるとともに、この度数分布の分布状態を数値化した評価値を得る。ここでは評価値として、複数の階級の内対象物の存否の判定に有効な１乃至複数の階級に属する度数の、テンプレートＴＰ中の画素数に占める割合を用いており、判定手段５はこの評価値と所定のしきい値との大小を比較することによって、度数分布の分布状態から部分画像がテンプレートＴＰと一致しているか否かを判定でき、差分値の総和が同じ場合でも差分値の度数分布が異なる場合を確実に判別することができる。ここに、テンプレートＴＰ中の全画素数（一定値）から上述の特異画素を除外した画素数（以下、有効画素数と言う）を「テンプレートＴＰの画素数」と定義しており、判定手段５では、差分演算を行って対象物の存否を判定する際に、差分演算の対象となっている部分画像の画素の中に濃度勾配方向画像の作成過程で特異画素であるとして記憶した座標と一致する画素が存在した場合、当該特異画素とこれに対応するテンプレートＴＰの画素との差分値は求めない。またテンプレートＴＰの画素の中に特異画素が存在する場合も同様に差分値は求めない。そして判定手段５は、特異画素を除いた全ての画素について差分値を求めたら、差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けして、度数分布を求め、度数分布の分布状態を示す評価値を求めるのである。
【００５１】
ここで、図８及び図９はテンプレートＴＰと部分画像との差分演算を各々の画素毎に行い、その演算結果から度数分布を求めて作成したヒストグラムを示しており、図８（ａ）（ｂ）は別人の入力画像の場合のヒストグラムの２つの例を、図９（ａ）（ｂ）は同一人物の入力画像の場合のヒストグラムの２つの例をそれぞれ示している。なお図８及び図９に示すヒストグラムでは個々の階級として角度差分値を用いており、このヒストグラムは、０度以上１度未満、１度以上２度未満、…と１度区切りで作成した度数分布を示している。
【００５２】
そして、複数の階級の中で差分値の小さい階級を含む領域（図１０中の階級Ｃａから階級Ｃｂまでの領域）に着目すると、部分画像に含まれる対象人物がテンプレートＴＰの人物と同一人物であれば上記の領域に含まれる度数の有効画素数に対する割合Ｋ１が高くなり（同図（ａ）参照）、別人であれば上記の割合Ｋ１が低くなる（同図（ｂ）参照）。したがって、判定手段５では、上記の領域に含まれる度数を計数し、その計数値の有効画素数に対する割合Ｋ１を求めて、この割合Ｋ１と所定のしきい値との大小を判別することで、部分画像とテンプレートＴＰの人物が一致するか否かを判別している。すなわち判定手段５は、上記の割合Ｋ１がしきい値よりも高ければ同一人物と判定し、しきい値よりも低ければ別人と判定する。
【００５３】
また、複数の階級の中で差分値の大きい階級を含む領域（図１１中の階級Ｃｃから階級Ｃｄまでの領域）に着目すると、部分画像に含まれる対象人物がテンプレートＴＰの人物と同一人物であれば上記の領域に含まれる度数の有効画素数に対する割合Ｋ２が低くなり（同図（ａ）参照）、別人であれば上記の割合Ｋ２が高くなる（同図（ｂ）参照）。したがって、判定手段５では、上記の領域に含まれる度数を計数し、その計数値の有効画素数に対する割合Ｋ２を求めて、この割合Ｋ２と所定のしきい値との大小を判別することで、部分画像とテンプレートＴＰの人物が一致するか否かを判別している。すなわち判定手段５は、上記の割合Ｋ２がしきい値よりも高ければ別人と判定し、しきい値よりも低ければ同一人物と判定する。
【００５４】
そして、判定手段５は、部分画像とテンプレートＴＰの人物が一致するか否かを判別した結果、部分画像とテンプレートＴＰの人物が一致していなければ、テンプレートＴＰを重ね合わせる入力画像Ａ５の位置を水平方向又は垂直方向に１画素ずつずらして上記の判定処理を行い、入力画像Ａ５の終了位置、例えば図４（ｂ）に示す入力画像Ａ５の右下隅の位置までテンプレートＴＰを移動させて判定処理を行うと、入力画像Ａ５に対する判定処理を終了する。
【００５５】
なお、上述のように判定手段５は、差分値の小さい領域と差分値の大きい領域の両方で、各領域に含まれる度数の計数値の有効画素数に対する割合Ｋ１，Ｋ２を求め、それぞれ所定のしきい値との高低を比較することで、部分画像に含まれる人物とテンプレートＴＰの人物とが同一人物か否かを判定しているが、何れか一方の領域（差分値の小さい領域、あるいは、差分値の大きい領域）のみで度数を計数し、その計数値の有効画素数に対する割合を求めて、所定のしきい値との高低を比較することで、同一人物か否かの判定を行うようにしても良い。
【００５６】
また判定手段５は、各画素毎の差分値を、差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けするのであるが、全ての階級毎の度数を計数する必要はなく、対象物の存否の判定に有効な１乃至複数の階級に含まれる度数と有効画素数とを計数した後、上記の階級に含まれる度数を有効画素数で除算することによって比較値を求めればよい。なおテンプレートＴＰの画素数を、テンプレートＴＰの全画素数から特異画素の画素数を除外した画素数（有効画素数）と定義しているが、有効画素数の代わりにテンプレートＴＰの全画素数に対する割合を求めるようにしても良く、テンプレートＴＰの全画素数は常に一定で予め判明しているので、有効画素数の計数処理が不要になり、必要な階級に含まれる画素数のみを計数した後、その計数結果を全画素数で除算した値と所定のしきい値とを比較することによって対象物が存在するか否かを判定できるから、演算処理の簡略化が可能である。
【００５７】
（実施形態２）
本発明の実施形態２を図１２及び図１３に基づいて説明する。なお画像処理装置の基本的な構成は実施形態１と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付して、その説明は省略する。
【００５８】
上述の実施形態１では、対象物の存否の判定に用いる評価値として、複数の階級の内、対象物の存否の判定に有効な１乃至複数の階級に属する度数のテンプレートＴＰの画素数に占める割合を用いているが、本実施形態では、上記の評価値として、度数分布をもとに作成したヒストグラムの折れ線グラフを関数で近似したときの定数項を用いている。
【００５９】
すなわち、判定手段５が入力用の濃淡画像中における対象物の存否を判定する際に、濃度勾配方向画像作成手段３により作成された濃淡勾配画像（入力画像）が判定手段５に入力されると、判定手段５は、実施形態１で説明したように、入力画像にテンプレートＴＰを重ね合わせ、テンプレートＴＰの各画素と、これに重なる入力画像の領域（部分画像）内の各画素との間で画素値（すなわち濃度勾配方向θ）の差分を求めるとともに、差分のうちで絶対値が小さい方の差分ｄθを各画素毎の差分値とする。そして、判定手段５は、上述の処理をテンプレートＴＰおよび部分画像中の全ての画素に対して実行することにより、各々の画素毎に差分値を求めており、全ての画素について差分値が求まると、各画素の差分値を差分値の大きさをもとに複数の階級に区分分けして、各階級毎の度数分布を求め、この度数分布の分布状態を数値化した評価値を得る。
【００６０】
ここでは評価値として、度数分布をもとに作成したヒストグラムの折れ線グラフを関数で近似したときの定数項を用いており、判定手段５は、各画素毎の差分値を複数の階級値に区分分けして得たヒストグラムを先ず折れ線グラフで近似した後、折れ線を関数で近似して、定数項を求めている。
【００６１】
例えば図９（ａ）（ｂ）は同一人物の２つの入力画像をそれぞれテンプレートＴＰと比較することによって作成したヒストグラムの例を、図８（ａ）（ｂ）は別人の２つの入力画像をそれぞれテンプレートＴＰと比較することによって作成したヒストグラムの例を示しており、このヒストグラムを折れ線グラフで近似した結果を図１２（ａ）（ｂ）に示す。尚、図１２（ａ）は同一人物の場合のヒストグラムを折れ線で近似したグラフを示し、同図（ｂ）は別人の場合のヒストグラムを折れ線で近似したグラフを示している。
【００６２】
次に判定手段５が、ヒストグラムを折れ線グラフで近似した結果を関数で近似する方法について説明する。先ず判定手段５は、階級値が０の時の度数が１となるように各階級値の度数を正規化する（表３参照）。
【００６３】
【表３】
2005339388.tif 000006
【００６４】
そして、判定手段５は、各階級値の正規化された度数を以下の（式９）で示される関数で近似する。但し、ｙは度数、ｘは階級値、Ｂは定数項である。
【００６５】
【数２】
2005339388.tif 000007
【００６６】
例えば図１３（ａ）（ｂ）は、それぞれ、部分画像とテンプレートＴＰの人物が別人の場合の近似結果を示しており、同図（ａ）の場合は定数項Ｂが１．０１となり、同図（ｂ）の場合は定数項Ｂが１．００２となっている。一方、図１３（ｃ）は部分画像とテンプレートＴＰの人物が同一人物の場合の近似結果を示し、この場合の定数項Ｂは１．０５となっており、部分画像とテンプレートＴＰとの一致度が高いほど定数項Ｂの値が大きくなっている。ここで、判定手段５では、この評価値（定数項Ｂ）のしきい値を例えば１．０３としており、定数項Ｂの値としきい値との大小を比較することで、度数分布の分布状態から部分画像中における対象物の存否を判定することができる。
【００６７】
なお本実施形態では各階級値の度数を階級値が０の時の度数で正規化した後に（式９）の関数で近似しているが、正規化を行わず、ヒストグラムの度数のままで（式９）の関数を用いて近似するようにしても良い。この場合は上記の（式９）に係数Ａがかかり、下記の（式１０）で示される関数を用いて近似することになる。
【００６８】
【数３】
2005339388.tif 000008
【００６９】
ここに、上式の係数Ａは階級値ｘが０の時の度数そのままの値であり、階級値が「０」の場合の度数とは、テンプレートＴＰと入力画像中の部分画像とで濃度勾配方向が略等しい画素数であって、この値を存否判断の手段として用いることもできる。尚、この場合の定数項Ｂも、（式９）で近似した場合と同様に存否判断の評価値として用いることができ、この定数項Ｂと係数Ａとは独立の関係にある。
【００７０】
すなわち、判定手段５は、度数分布をもとに作成したヒストグラムの折れ線グラフを関数で近似したときの係数Ａおよび定数項Ｂを評価値として用いており、これらの係数Ａおよび定数項Ｂと所定のしきい値との大小をそれぞれ比較することによって、対象物の存否を判定することが可能である。なお判定手段５は、対象物の存否を判定するに当たり、係数Ａおよび定数項Ｂが両方共に対象物が存在すると判断できる値であれば対象物が存在するとの判定結果を出力するようにしても良いし、係数Ａまたは定数項Ｂの何れか一方でも対象物が存在すると判断できる値になれば対象物が存在するとの判定結果を出力するようにしても良い。
【００７１】
（実施形態３）
本発明の実施形態３を図１４及び図１５に基づいて説明する。なお画像処理装置の基本的な構成は実施形態１と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付して、その説明は省略する。
【００７２】
上述の実施形態２では、判定手段５が、ヒストグラムを折れ線グラフで近似した結果を、（式９）および（式１０）で示される関数で近似しているが、本実施形態ではヒストグラムを折れ線グラフで近似した結果を、階級値が０の時の度数が１となるように各階級値の度数を正規化した後に、以下の（式１１）で示される関数によって近似して、定数項Ｄを求め、この定数項Ｄと所定のしきい値との大小を比較することで、対象物の存否を判別している。
【００７３】
ｙ＝（−Ｄ）／（ｘ−Ｄ）  …（式１１）
例えば図１４（ａ）は、部分画像とテンプレートＴＰの人物が別人の場合の近似結果を示しており、この場合は定数項Ｄが（−２０）となる。また図１５（ａ）（ｂ）も、それぞれ、部分画像とテンプレートＴＰの人物が別人の場合の近似結果を示しており、この場合の定数項Ｄはそれぞれ（−５００）、（−４００）となっている。一方、図１４（ｂ）は部分画像とテンプレートＴＰの人物が同一人物の場合の近似結果を示し、この場合は定数項Ｄが（−５）となり、部分画像とテンプレートＴＰとの一致度が高いほど定数項Ｄの値が大きくなっている。而して判定手段５では、この評価値（定数項Ｄ）のしきい値を例えば（−２０）に設定し、定数項Ｄの値としきい値（−２０）との大小を比較することで、度数分布の分布状態から部分画像中における対象物の存否を判定することができる。
【００７４】
なお本実施形態では各階級値の度数を階級値が０の時の度数で正規化した後に上記の（式１１）の関数で近似しているが、正規化を行わず、ヒストグラムの度数のままで（式１１）の関数を用いて近似するようにしても良い。この場合は上記の（式１１）に係数Ａがかかり、下記の（式１２）で示される関数を用いて近似することになる。
【００７５】
ｙ＝Ａ×（−Ｄ）／（ｘ−Ｄ）  …（式１２）
ここに、上式の係数Ａは階級値ｘが０の時の度数そのままの値であり、階級値が「０」の場合の度数とは、テンプレートＴＰと入力画像中の部分画像とで濃度勾配方向が略等しい画素数であって、この値を存否判断の手段として用いることもできる。尚、この場合の定数項Ｄも、（式１１）で近似した場合と同様に存否判断の評価値として用いることができ、この定数項Ｄと係数Ａとは独立の関係にある。
【００７６】
すなわち、判定手段５は、度数分布をもとに作成したヒストグラムの折れ線グラフを関数で近似したときの係数Ａおよび定数項Ｄを評価値として用いており、これらの係数Ａおよび定数項Ｄと所定のしきい値との大小をそれぞれ比較することによって、対象物の存否を判定している。なお判定手段５は、対象物の存否を判定するに当たり、係数Ａおよび定数項Ｄが両方共に対象物が存在すると判断できる値であれば対象物が存在するとの判定結果を出力するようにしても良いし、係数Ａまたは定数項Ｄの何れか一方でも対象物が存在すると判断できる値になれば対象物が存在するとの判定結果を出力するようにしても良い。
【００７７】
なお実施形態２、３では、度数分布をもとに作成したヒストグラムの折れ線グラフを上記の（式９）〜（式１２）で示される関数で近似した時の定数項を用いて、対象物の存否を判断しているが、折れ線グラフを近似する関数を上記の関数に限定する趣旨のものではなく、折れ線グラフとの誤差ができるだけ小さくなるような関数で近似できるのであれば、上記以外の関数を用いて近似すれば良い。
【００７８】
（実施形態４）
本発明の実施形態４を図１６に基づいて説明する。なお画像処理装置の基本的な構成は実施形態１と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付して、その説明は省略する。
【００７９】
上述の各実施形態で説明した画像処理装置は、認証された人物のみに入室を許可する入室管理装置に適用されるもので、撮像された人物の顔と予め登録されたテンプレートＴＰの顔とが一致するか否かを判定している。
【００８０】
ここで、判定手段５は、入力画像に含まれる人物の顔と、テンプレートＴＰに登録された人物の顔とが一致するか否かを判定するのであるが、顔の場合、その中で個人毎に特徴的な場所は目、鼻、口、眉などであることは容易に推定できるので、顔画像の中で個人を同定するのに有効な特徴領域について、先ず差分演算を行い、その演算結果をもとに対象物の存否を判別するようにしても良い。
【００８１】
すなわち、判定手段５では、対象物の存否を判定するに当たり、図１６に示すように保持手段４に保持されたテンプレートＴＰから目と眉を含む矩形の領域Ｂ１，Ｂ２と、口を含む矩形の領域Ｂ３とを予め抽出しておき、このテンプレートＴＰを入力画像に重ね合わせた際に、テンプレートＴＰに重なる入力画像の領域（部分画像）から上記の領域Ｂ１〜Ｂ３にそれぞれ対応する領域を抽出し、抽出された各領域で各画素毎に差分演算を行っている。そして、判定手段５は、差分演算の演算結果を複数の階級に区分分けして度数分布を求め、実施形態１〜３の何れかで説明した方法を用いて度数分布の分布状態を数値化した評価値を求め、この評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定している。ここで、抽出領域における判定の結果が対象物は存在するとの判定結果であれば、判定手段５は、最終的な判定結果として対象物が存在するとの判定結果を出力するとともに、対象物の存否の判定処理を終了する。一方、抽出領域における判定の結果が対象物は存在しないとの判定結果であれば、判定手段５は、抽出領域以外の残りの領域について、さらに差分演算を行い、差分演算の演算結果を複数の階級に区分分けして、抽出領域とそれ以外の領域とを含めた全体の領域について度数分布を求めた後、度数分布の分布状態を数値化した評価値を求め、この評価値と所定のしきい値との大小を比較することで対象物の存否を判定している。
【００８２】
このように判定手段５では、先ず初めに目、眉、口などの特徴領域において差分演算を行い、その演算結果をもとに対象物の存否を判定しており、対象物が存在しないという判定結果がでれば、残りの領域において差分演算を行って、その演算結果から対象物の存否を判定しており、特徴領域についての判定の結果、対象物が存在するという判定結果がでれば、その段階で判定処理を終了しているので、テンプレートＴＰ中の全ての画素について差分演算および度数分布状態の数値化の処理を実行する場合に比べて処理量を減らすことができる。
【００８３】
なお判定手段５が、対象物の存否を判定するに当たり、目、眉、口などの特徴領域のみで差分演算を行い、その演算結果をもとに対象物の存否を判定するようにしても良く、テンプレートＴＰ中の全ての画素について差分演算および度数分布状態の数値化の処理を実行する場合に比べて処理量を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】実施形態１の画像処理装置を示すブロック図である。
【図２】（ａ）（ｂ）はソーベルフィルタを用いた濃度勾配方向画像の作成方法を説明する説明図である。
【図３】（ａ）は濃淡画像、（ｂ）は濃度勾配方向画像、（ｃ）は濃度勾配方向画像を濃度値で表す場合のスケールを示す図である。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は濃度勾配方向画像を用いたパターンマッチングの説明図である。
【図５】（ａ）〜（ｄ）は濃度勾配方向の導出手順を説明する説明図である。
【図６】（ａ）（ｂ）は注目画素およびその８近傍の画素の濃度値の説明図である。
【図７】差分演算の処理を説明するための説明図である。
【図８】（ａ）（ｂ）は別人の場合の度数分布を説明する説明図である。
【図９】（ａ）（ｂ）は同一人物の場合の度数分布を説明する説明図である。
【図１０】（ａ）（ｂ）は度数分布をもとにした判定方法の説明図である。
【図１１】（ａ）（ｂ）は度数分布をもとにした判定方法の説明図である。
【図１２】実施形態２を示し、（ａ）（ｂ）はヒストグラムを折れ線で近似した結果を示すグラフである。
【図１３】（ａ）〜（ｃ）はヒストグラムを正規化した度数を近似した関数の説明図である。
【図１４】実施形態３を示し、（ａ）（ｂ）はヒストグラムを正規化した度数を近似した関数の説明図である。
【図１５】（ａ）（ｂ）はヒストグラムを正規化した度数を近似した関数の説明図である。
【図１６】実施形態４を示し、テンプレートから目および眉と口の領域を抽出した状態を示す説明図である。
【図１７】（ａ）（ｂ）は従来のパターンマッチングを説明する説明図である。
【図１８】（ａ）（ｂ）は濃度勾配方向画像を説明するための説明図である。
【図１９】（ａ）（ｂ）は濃淡画像とそれを元に作成した濃度勾配方向画像の例図である。
【図２０】（ａ）（ｂ）は別の濃淡画像とそれを元に作成した濃度勾配方向画像の例図である。
【図２１】（ａ）（ｂ）は度数分布を示すヒストグラムである。
【符号の説明】
【００８５】
１  撮像手段
２  Ａ／Ｄ変換手段
３  濃度勾配方向画像作成手段
４  保持手段
５  判定手段
【図１】
2005339388.tif 000009
【図２】
2005339388.tif 000010
【図５】
2005339388.tif 000011
【図６】
2005339388.tif 000012
【図７】
2005339388.tif 000013
【図８】
2005339388.tif 000014
【図９】
2005339388.tif 000015
【図１０】
2005339388.tif 000016
【図１１】
2005339388.tif 000017
【図１２】
2005339388.tif 000018
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図２１】
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【図３】
2005339388.tif 000023
【図４】
2005339388.tif 000024
【図１６】
2005339388.tif 000025
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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