(57)【要約】【課題】  判別対象オブジェクト画像が目的とする画像であるか否かを高精度に判別できるオブジェクト画像判別方法および画像判別システム、画像判別プログラム並びに誤検出判別方法、誤検出判別システム、誤検出判別プログラムの提供。【解決手段】判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定し、その基準軸を境にその画像を２つの領域に分割し、各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出してから各画素の画像特徴量と前記基準軸設定ステップで設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出し、算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する。これによって、判別対象オブジェクト画像が目的とする画像であるか否かを高精度に判別できる。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するための方法であって、
前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、
当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、
当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、
当該画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定ステップで設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出ステップと、
当該モーメント算出ステップで算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項２】
請求項１に記載のオブジェクト画像判別方法において、
前記画像判定ステップは、前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られる統計的な分布に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定することを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項３】
請求項１に記載のオブジェクト画像判別方法において、
前記画像判定ステップは、前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られるマハラノビス距離に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定することを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項４】
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するための方法であって、
前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、
当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、
当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、
当該画像特徴量算出ステップで算出された前記各分割領域の画像特徴量から対称性のずれ量を算出する対称度算出ステップと、
当該対称度算出ステップで算出された対称性のずれ量に応じて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項５】
請求項４に記載のオブジェクト画像判別方法において、
前記対称度算出ステップでの対称性のずれ量は、前記画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定手段で設定された基準軸からの距離とから得られる各画素毎のモーメントの差に基づいて算出することを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項６】
請求項４に記載のオブジェクト画像判別方法において、
前記対称度算出ステップでの対称性のずれ量は、前記画像特徴量算出手段で算出された各画素の画像特徴量の総和、または平均値の比に基づいて算出することを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載のオブジェクト画像判別方法において、
前記基準軸設定ステップは、前記判別対象オブジェクト画像が矩形状であるときは、前記基準軸を当該判別対象オブジェクト画像の中心から垂直方向、または水平方向、あるいは斜め方向に設定することを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項８】
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するための方法であって、
前記判別対象オブジェクト画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
当該画像分割ステップで分割された各分割領域毎の画像特徴量の総和、または平均を算出する画像特徴量算出ステップと、
当該画像特徴量算出ステップで算出された前記各分割領域の画像特徴量の総和、または平均値の比に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載のオブジェクト画像判別方法において、
前記画像特徴量は、前記判別対象オブジェクト画像および検出対象画像画素のエッジの強度から算出することを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載のオブジェクト画像判別方法において、
前記画像特徴量は、前記判別対象オブジェクト画像および検出対象画像の画素の輝度から算出することを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか１項に記載のオブジェクト画像判別方法において、
前記検出対象画像が人物の顔画像であることを特徴とするオブジェクト画像判別方法。
【請求項１２】
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するためのシステムであって、
前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定手段と、
当該基準軸設定手段で設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割手段と、
当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、
当該画像特徴量算出手段で算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定手段で設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出手段と、
当該モーメント算出手段で算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とするオブジェクト画像判別システム。
【請求項１３】
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するためのプログラムであって、コンピュータを、
前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、
当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、
当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、
当該画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定ステップで設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出ステップと、
当該モーメント算出ステップで算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、
として機能させることを特徴とするオブジェクト画像判別プログラム。
【請求項１４】
判別対象オブジェクト画像の誤検出を判別するための方法であって、
原画像中から前記判別対象オブジェクト画像に相当する領域を抽出するオブジェクト画像抽出ステップと、
前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、
当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、
当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、
当該画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定ステップで設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出ステップと、
当該モーメント算出ステップで算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が誤検出であるか否かを判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする誤検出判別方法。
【請求項１５】
判別対象オブジェクト画像の誤検出を判別するためのシステムであって、
原画像中から前記判別対象オブジェクト画像に相当する領域を抽出するオブジェクト画像抽出手段と、
前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定手段と、
当該基準軸設定手段で設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割手段と、
当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、
当該画像特徴量算出手段で算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定手段で設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出手段と、
当該モーメント算出手段で算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が誤検出であるか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする誤検出判別システム。
【請求項１６】
判別対象オブジェクト画像の誤検出を判別するためのプログラムであって、コンピュータを、
原画像中から前記判別対象オブジェクト画像に相当する領域を抽出するオブジェクト画像抽出ステップと、
前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、
当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、
当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、
当該画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定ステップで設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出ステップと、
当該モーメント算出ステップで算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が誤検出であるか否かを判定する判定ステップと、
として機能させることを特徴とする誤検出判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン認識（Ｐａｔｔｅｒｎ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）やオブジェクト認識技術に係り、特に、公知のオブジェクト画像検出方法等により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを判別するためのオブジェクト画像判別方法およびオブジェクト画像判別システム、オブジェクト画像判別プログラム、並びに誤検出判別方法、誤検出判別システム、誤検出判別プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年のパターン認識技術やコンピュータ等の情報処理装置の高性能化に伴ってマシンによる文字や音声の認識精度は飛躍的に向上してきているが、人物や物体・景色等が映っている画像、例えば、デジタルスチルカメラ等によって取り込まれた画像のパターン認識のうち、特にその画像中に人の顔が映っているか否かを正確かつ高速に識別するといった点に関しては未だに極めて困難な作業であることが知られている。
【０００３】
しかしながら、このように画像中に人の顔が映っているか否か、さらにはその人物が誰であるのかをコンピュータ等によって自動的に正確に識別することは、生体認識技術の確立やセキュリティの向上、犯罪捜査の迅速化、画像データの整理・検索作業の高速化等を実現する上で極めて重要なテーマとなってきている。
このように将来極めて有用性が高い顔認識技術を確立するためには、先ず、検出対象となる画像中の人物顔が存在する領域を可能な限り迅速にかつ正確に検出して特定する技術が必要となってくる。
【０００４】
例えば、以下の特許文献１等では、先ず画像中の肌色領域を抽出し、抽出した領域に合わせてモザイクデータを作成し、これを画像辞書と比較してその一致度を計算して顔画像領域を検出するようにしている。
顔やオブジェクトを画像から検出する方法は、様々な方法が知られている。
また、以下の特許文献１等では、画像を構成する各画素の輝度に基づいて人物の顔領域を検出するようにしている。
【０００５】
また、下記の非特許文献１には画像中の人物顔を検出するための数多くの公知技術が紹介されている。
【特許文献１】特開平９−５０５２８号公報
【特許文献２】特開２００３−２２４４１１号公報
【非特許文献１】MH Yang, D.J.Kriegman, and N.Ahuja, ”Detecting Faces in Images : A Survey ”,IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.24,no.1,pp.34-58,January 2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、これら従来公知の顔検出技術は、いずれも人物の顔領域を誤検出（顔領域でない領域を顔領域と誤判定）するという問題があった。
例えば、特許文献１等に開示されているような画像中の肌色領域に基づいて人物顔を抽出する技術の場合では、その肌色領域は必ずしも人間の顔領域とは一致せず、段ボールや落葉した地面等の人間の肌色領域に近い領域を人物顔として誤検出してしまうといった問題がある。
【０００７】
また、前記特許文献２等に開示されているような画素の輝度に基づいて顔領域を検出する技術の場合、画像中の輝度は照明の変化を受けやすく一様ではないといった問題点がある。
そこで、本発明はこのような課題を有効に解決するために案出されたものであり、その目的は、このような公知の顔画像検出技術により検出された画像（オブジェクト画像）が目的とする顔画像であるか否かを高精度に判別することができる新規なオブジェクト画像判別方法およびオブジェクト画像判別システム、オブジェクト画像判別プログラム、並びに誤検出判別方法、誤検出判別システム、誤検出判別プログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
〔発明１〕上記課題を解決するために発明１のオブジェクト画像判別方法は、  
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するための方法であって、前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、当該画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定ステップで設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出ステップと、当該モーメント算出ステップで算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、を含むことを特徴とするものである。
【０００９】
このように本発明は、先ず、前述したような公知のオブジェクト画像検出技術によって検出された判別対象オブジェクト画像に対してその画像の所定の位置に基準軸を設定し、その基準軸を境にその判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する。
この基準軸の設定位置としては、特に限定されるものではないが、以下の発明７等に示すようにその判別対象オブジェクト画像が矩形状であるときは、その判別対象オブジェクト画像の中心から垂直方向、水平方向あるいは斜め方向に設定することができる。特に、このなかでも判別対象オブジェクト画像の中心から垂直方向に基準線を設定し、その基準線を境に判別対象オブジェクト画像を左右２つの領域に分割することが望ましい。
【００１０】
そして、このようにして判別対象オブジェクト画像をその基準線を境に２つの領域に分割したならば、各分割領域を構成する各画素の画像特徴量をエッジ強度や輝度等に基づいて算出した後、算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出し、その各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定するようにしたものである。
【００１１】
具体的には、以下の発明２や３等に示すように、各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られる統計的な分布やマハラノビス距離が所定の範囲内や閾値内にあるか否か等の判断基準に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定することができる。
これによって、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００１２】
なお、本発明でいう「オブジェクト画像」とは、検出対象画像の中から目的となる画像部分を公知の画像検出技術により抽出可能な一部の領域をいい、スナップ写真や証明写真等のように背景と共に「人物の顔画像」等を含む「様々な物体の画像」をいうものとする（以下のオブジェクト画像判別方法、オブジェクト画像判別システム、オブジェクト画像判別プログラムにおいて同じである）。
【００１３】
〔発明２〕また、発明２のオブジェクト画像判別方法は、
発明１に記載のオブジェクト画像判別方法において、前記画像判定ステップは、前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られる統計的な分布に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定することを特徴とするものである。
【００１４】
すなわち、本発明は前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られる統計的な分布が所定の範囲にあるかどうかを判定し、所定の範囲にある場合は、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であると判断し、所定の範囲から外れる場合は、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像ではないと判断することができる。
これによっても、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００１５】
〔発明３〕また、発明３のオブジェクト画像判別方法は、
発明１に記載のオブジェクト画像判別方法において、前記画像判定ステップは、前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られるマハラノビス距離に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定することを特徴とするものである。
【００１６】
すなわち、本発明は前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られるマハラノビス距離（分布の中心からの距離）が分布の中心から一定の距離にある閾値内にあるかどうかを判定し、その閾値内にある場合は、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であると判断し、閾値を超える場合は、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像ではないと判断することができる。
これによっても、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００１７】
〔発明４〕また、発明４のオブジェクト画像判別方法は、
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するための方法であって、前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、当該画像特徴量算出ステップで算出された前記各分割領域の画像特徴量から対称性のずれ量を算出する対称度算出ステップと、当該対称度算出ステップで算出された対称性のずれ量に応じて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、を含むことを特徴とするものである。
【００１８】
このように本発明は、先ず、前述したような公知のオブジェクト画像検出技術によって検出された判別対象オブジェクト画像に対してその画像の所定の位置に基準軸を設定し、その基準軸を境にその判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する。
この基準軸の設定位置としては、発明１と同様に特に限定されるものではないが、以下の発明７等に示すようにその判別対象オブジェクト画像が矩形状であるときは、その判別対象オブジェクト画像の中心から垂直方向、水平方向あるいは斜め方向に設定することができる。特に、このなかでも判別対象オブジェクト画像の中心から垂直方向に基準線を設定し、その基準線を境に判別対象オブジェクト画像を左右２つの領域に分割することが望ましい。
【００１９】
そして、このようにして判別対象オブジェクト画像をその基準線を境に２つの領域に分割したならば、各分割領域を構成する各画素の画像特徴量をエッジ強度や輝度等に基づいて算出した後、算出された各画素の画像特徴量から対称性のずれ量を算出し、算出された対称性のずれ量に応じてその判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定するようにしたものである。
【００２０】
具体的には検出対象画像となるサンプル画像を用意し、そのサンプル画像について同様な手法によって予め求められた対称性のずれ量と、判別対象オブジェクト画像の対称性のずれ量とを比較することで判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するようにしたものである。
これによって、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００２１】
〔発明５〕また、発明５のオブジェクト画像判別方法は、
発明４に記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記対称度算出ステップでの対称性のずれ量は、前記画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定手段で設定された基準軸からの距離とから得られる各画素毎のモーメントの差に基づいて算出することを特徴とするものである。
これによって、対称性のずれ量を数値化して明確に表示することができるため、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００２２】
〔発明６〕また、発明６のオブジェクト画像判別方法は、
発明４に記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記対称度算出ステップでの対称性のずれ量は、前記画像特徴量算出手段で算出された各画素の画像特徴量の総和、または平均値の比に基づいて算出することを特徴とするものである。
これによっても、対称性のずれ量を数値化して明確に表示することができるため、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００２３】
〔発明７〕また、発明７のオブジェクト画像判別方法は、
発明１〜６のいずれかに記載のオブジェクト画像判別方法において、前記基準軸設定ステップは、前記判別対象オブジェクト画像が矩形状であるときは、前記基準軸を当該判別対象オブジェクト画像の中心から垂直方向、または水平方向、あるいは斜め方向に設定することを特徴とするものである。
これによって、判別対象オブジェクト画像を２つの領域に均等に分割することができるため、モーメントの算出や対称性のずれ量を正確に算出することができる。
【００２４】
〔発明８〕また、発明８のオブジェクト画像判別方法は、
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するための方法であって、前記判別対象オブジェクト画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、当該画像分割ステップで分割された各分割領域毎の画像特徴量の総和、または平均を算出する画像特徴量算出ステップと、当該画像特徴量算出ステップで算出された前記各分割領域の画像特徴量の総和、または平均値の比に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、を含むことを特徴とするものである。
【００２５】
すなわち、本発明は、判別対象オブジェクト画像を複数の領域に分割してから、各分割領域毎の画像特徴量の総和、または平均を算出し、算出された画像特徴量の総和、または平均値の比に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定するようにしたものである。
従って、算出された画像特徴量の総和、または平均値の比が所定の範囲であれば、判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であり、所定の範囲を超えれば判別対象オブジェクト画像が検出対象画像でないというような判別を容易に行うことができる。
【００２６】
〔発明９〕また、発明９のオブジェクト画像判別方法は、
発明１〜８のいずれかに記載のオブジェクト画像判別方法において、前記画像特徴量は、前記判別対象オブジェクト画像および検出対象画像画素のエッジの強度から算出することを特徴とするものである。
このように画像特徴量として画素のエッジの強度を用いれば、その画像が作成された際の照明環境、照明方向に起因する陰影等の影響を受け難くなり、その画像本来の正確な画像特徴量を算出することができる。
【００２７】
〔発明１０〕また、発明１０のオブジェクト画像判別方法は、
発明１〜９のいずれかに記載のオブジェクト画像判別方法において、前記画像特徴量は、前記判別対象オブジェクト画像および検出対象画像の画素の輝度から算出することを特徴とするものである。
これによって、比較的容易にその画像本来の正確な画像特徴量を算出することができる。
【００２８】
〔発明１１〕また、発明１１のオブジェクト画像判別方法は、
発明１〜１０のいずれかに記載のオブジェクト画像判別方法において、前記検出対象画像が人物の顔画像であることを特徴とするものである。
これによって、公知の顔検出技術によって検出された画像が、人物の顔画像であるか否かを容易に判別することができる。
【００２９】
〔発明１２〕また、発明１２のオブジェクト画像判別システムは、
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するためのシステムであって、前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定手段と、当該基準軸設定手段で設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割手段と、当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、当該画像特徴量算出手段で算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定手段で設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出手段と、当該モーメント算出手段で算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とするものである。
これによって、発明１と同様に、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００３０】
〔発明１３〕また、発明１３のオブジェクト画像判別システムは、
発明１２に記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記判定手段は、前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られる統計的な分布に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定するようになっていることを特徴とするものである。
これによって、発明２と同様に、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００３１】
〔発明１４〕また、発明１４のオブジェクト画像判別システムは、
発明１２に記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記判定手段は、前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られるマハラノビス距離に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定するようになっていることを特徴とするものである。
これによって、発明３と同様に、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００３２】
〔発明１５〕また、発明１５のオブジェクト画像判別システムは、
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するためのシステムであって、前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定手段と、当該基準軸設定手段で設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割手段と、当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、当該画像特徴量算出手段で算出された前記各分割領域の画像特徴量から対称性のずれ量を算出する対称度算出手段と、当該対称度算出手段で算出された対称性のずれ量に応じて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とするものである。
これによって、発明４と同様に、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００３３】
〔発明１６〕また、発明１６のオブジェクト画像判別システムは、
発明１５に記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記対称度算出手段による対称性のずれ量は、前記画像特徴量算出手段で算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定手段で設定された基準軸からの距離とから得られる各画素毎のモーメントの差に基づいて算出するようになっていることを特徴とするものである。
これによって、発明５と同様に、対称性のずれ量を数値化して明確に表示することができるため、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００３４】
〔発明１７〕また、発明１７のオブジェクト画像判別システムは、
発明１５に記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記対称度算出手段による対称性のずれ量は、前記画像特徴量算出手段で算出された各画素の画像特徴量の総和、または平均の比に基づいて算出するようになっていることを特徴とするものである。
これによっても、発明６と同様に、対称性のずれ量を数値化して明確に表示することができるため、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００３５】
〔発明１８〕また、発明１８のオブジェクト画像判別システムは、
発明１２〜１７のいずれかに記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記基準軸設定手段は、前記判別対象オブジェクト画像が矩形状であるときは、前記基準軸を当該判別対象オブジェクト画像の中心から垂直方向、または水平方向、あるいは斜め方向に設定するようになっていることを特徴とするものである。
これによって、発明７と同様に、判別対象オブジェクト画像を２つの領域に均等に分割することができるため、モーメントの算出や対称性のずれ量を正確に算出することができる。
【００３６】
〔発明１９〕また、発明１９のオブジェクト画像判別システムは、
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するためのシステムであって、前記判別対象オブジェクト画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、当該画像分割手段で分割された各分割領域毎の画像特徴量の総和、または平均を算出する画像特徴量算出手段と、当該画像特徴量算出手段で算出された前記各分割領域の比に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する画像判定手段と、を有することを特徴とするものである。
これによって、発明８と同様に、算出された画像特徴量の総和、または平均値の比が所定の範囲であれば、判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であり、所定の範囲を超えれば判別対象オブジェクト画像が検出対象画像でないというような判別を容易に行うことができる。
【００３７】
〔発明２０〕また、発明２０のオブジェクト画像判別システムは、
発明１２〜１９のいずれかに記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記画像特徴量は、画素のエッジの強度から算出されることを特徴とするものである。
これによって、発明９と同様に、その画像が作成された際の照明環境、照明方向に起因する陰影等の影響を受け難くなり、その画像本来の正確な画像特徴量を算出することができる。
【００３８】
〔発明２１〕また、発明２１のオブジェクト画像判別システムは、
発明１２〜１９のいずれか１項に記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記画像特徴量は、画素の輝度から算出されることを特徴とするものである。
これによって、発明１０と同様に、比較的容易にその画像本来の正確な画像特徴量を算出することができる。
【００３９】
〔発明２２〕また、発明２２のオブジェクト画像判別システムは、
発明１２〜２１のいずれか１項に記載のオブジェクト画像判別システムにおいて、前記検出対象画像が、顔画像であることを特徴とするものである。
これによって、発明１１と同様に、公知の顔検出技術によって検出された画像が、人物の顔画像であるか否かを容易に判別することができる。
【００４０】
〔発明２３〕また、発明２３のオブジェクト画像判別プログラムは、
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するためのプログラムであって、コンピュータを、前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、当該画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定ステップで設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出ステップと、当該モーメント算出ステップで算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、として機能させることを特徴とするものである。
【００４１】
これによって、発明１と同様に、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。また、パソコン（ＰＣ）等の汎用のコンピュータ（ハードウェア）を用いてソフトウェア上でその機能を実現することが可能となるため、専用の装置を作成して実現する場合に比べて経済的かつ容易に実現することができる。また、多くの場合プログラムの書き換えだけでその機能の変更、改良等のバージョンアップを容易に達成することが可能となる。
【００４２】
なお、ここでいう「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である（以下のオブジェクト画像判別プログラム、誤検出判別プログラム等において同じである）。
【００４３】
〔発明２４〕また、発明２４のオブジェクト画像判別プログラムは、
発明２３に記載のオブジェクト画像判別プログラムにおいて、前記画像判定ステップは、前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られる統計的な分布に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定することを特徴とするものである。
これによって、発明２と同様に、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００４４】
〔発明２５〕また、発明２５のオブジェクト画像判別プログラムは、
発明２３に記載のオブジェクト画像判別プログラムにおいて、前記画像判定ステップは、前記各分割領域間で対応する画素のモーメントの差の平方の平均値と、当該画素のモーメントの差の平方の分散値から得られるマハラノビス距離に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定することを特徴とするものである。
これによって、発明３と同様に、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００４５】
〔発明２６〕また、発明２６のオブジェクト画像判別プログラムは、
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するためのプログラムであって、コンピュータを、前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、当該画像特徴量算出ステップで算出された前記各分割領域の画像特徴量から対称性のずれ量を算出する対称度算出ステップと、当該対称度算出ステップで算出された対称性のずれ量に応じて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、して機能させることを特徴とするものである。
これによって、発明４と同様に、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００４６】
〔発明２７〕また、発明２７のオブジェクト画像判別プログラムは、
発明２６に記載のオブジェクト画像判別プログラムにおいて、前記対称度算出ステップでの対称性のずれ量は、前記画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定手段で設定された基準軸からの距離とから得られる各画素毎のモーメントの差に基づいて算出することを特徴とするものである。
これによって、発明５と同様に、対称性のずれ量を数値化して明確に表示することができるため、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００４７】
〔発明２８〕また、発明２８のオブジェクト画像判別プログラムは、
発明２６に記載のオブジェクト画像判別プログラムにおいて、前記対称度算出ステップでの対称性のずれ量は、前記画像特徴量算出手段で算出された各画素の画像特徴量の総和、または平均値の比に基づいて算出することを特徴とするものである。
これによっても、発明６と同様に、対称性のずれ量を数値化して明確に表示することができるため、公知のオブジェクト画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が目的とするオブジェクト画像であるか否かを高精度に判別することができる。
【００４８】
〔発明２９〕また、発明２９のオブジェクト画像判別プログラムは、
発明２３〜２８のいずれかに記載のオブジェクト画像判別プログラムにおいて、前記基準軸設定ステップは、前記判別対象オブジェクト画像が矩形状であるときは、前記基準軸を当該判別対象オブジェクト画像の中心から垂直方向、または水平方向、あるいは斜め方向に設定することを特徴とするものである。
これによって、発明７と同様に、判別対象オブジェクト画像を２つの領域に均等に分割することができるため、モーメントの算出や対称性のずれ量を正確に算出することができる。
【００４９】
〔発明３０〕また、発明３０のオブジェクト画像判別プログラムは、
判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判別するためのプログラムであって、コンピュータを、前記判別対象オブジェクト画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、当該画像分割ステップで分割された各分割領域毎の画像特徴量の総和、または平均を算出する画像特徴量算出ステップと、当該画像特徴量算出ステップで算出された前記各分割領域の画像特徴量の総和、または平均値の比に基づいて前記判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であるか否かを判定する判定ステップと、して機能させることを特徴とするものである。
これによって、発明８と同様に、算出された画像特徴量の総和、または平均値の比が所定の範囲であれば、判別対象オブジェクト画像が検出対象画像であり、所定の範囲を超えれば判別対象オブジェクト画像が検出対象画像でないというような判別を容易に行うことができる。
【００５０】
〔発明３１〕また、発明３１のオブジェクト画像判別プログラムは、
発明２３〜３０のいずれかに記載のオブジェクト画像判別プログラムにおいて、前記画像特徴量は、前記判別対象オブジェクト画像および検出対象画像画素のエッジの強度から算出することを特徴とするものである。
これによって、発明９と同様に、その画像が作成された際の照明環境、照明方向に起因する陰影等の影響を受け難くなり、その画像本来の正確な画像特徴量を算出することができる。
【００５１】
〔発明３２〕また、発明３２のオブジェクト画像判別プログラムは、
発明２３〜３１のいずれか１項に記載のオブジェクト画像判別プログラムにおいて、前記画像特徴量は、前記判別対象オブジェクト画像および検出対象画像の画素の輝度から算出することを特徴とするものである。
これによって、発明１０と同様に、比較的容易にその画像本来の正確な画像特徴量を算出することができる。
【００５２】
〔発明３３〕また、発明３３のオブジェクト画像判別プログラムは、
発明２３〜３１のいずれかに記載のオブジェクト画像判別プログラムにおいて、前記検出対象画像が人物の顔画像であることを特徴とするものである。
これによって、発明１１と同様に、公知の顔検出技術によって検出された画像が、人物の顔画像であるか否かを容易に判別することができる。
【００５３】
〔発明３４〕また、発明３４の誤検出判別方法は、
判別対象オブジェクト画像の誤検出を判別するための方法であって、原画像中から前記判別対象オブジェクト画像に相当する領域を抽出するオブジェクト画像抽出ステップと、前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、当該画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定ステップで設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出ステップと、当該モーメント算出ステップで算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が誤検出であるか否かを判定する判定ステップと、を含むことを特徴とするものである。
これによって、原画像中から抽出された判別対象オブジェクト画像が目的とする検出対象画像であるか否かの判別を高精度に行うことができるため、目的とする検出対象画像の誤検出を回避することができる。
【００５４】
〔発明３５〕また、発明３５の誤検出判別システムは、
判別対象オブジェクト画像の誤検出を判別するためのシステムであって、原画像中から前記判別対象オブジェクト画像に相当する領域を抽出するオブジェクト画像抽出手段と、前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定手段と、当該基準軸設定手段で設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割手段と、当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、当該画像特徴量算出手段で算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定手段で設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出手段と、当該モーメント算出手段で算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が誤検出であるか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とするものである。
これによって、発明３４と同様に、原画像中から抽出された判別対象オブジェクト画像が目的とする検出対象画像であるか否かの判別を高精度に行うことができるため、目的とする検出対象画像の誤検出を回避することができる。
【００５５】
〔発明３６〕また、発明３６の誤検出判別プログラムは、
判別対象オブジェクト画像の誤検出を判別するためのプログラムであって、コンピュータを、原画像中から前記判別対象オブジェクト画像に相当する領域を抽出するオブジェクト画像抽出ステップと、前記判別対象オブジェクト画像の所定の位置に基準軸を設定する基準軸設定ステップと、当該基準軸設定ステップで設定された基準軸を境に前記判別対象オブジェクト画像を２つの領域に分割する画像分割ステップと、当該画像分割手段で分割された各分割領域を構成する各画素の画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、当該画像特徴量算出ステップで算出された各画素の画像特徴量と前記基準軸設定ステップで設定された基準軸からの距離に基づいて各画素毎のモーメントを算出するモーメント算出ステップと、当該モーメント算出ステップで算出された各画素毎のモーメントに基づいて前記判別対象オブジェクト画像が誤検出であるか否かを判定する判定ステップと、して機能させることを特徴とするものである。
【００５６】
これによって、発明３４と同様に、原画像中から抽出された判別対象オブジェクト画像が目的とする検出対象画像であるか否かの判別を高精度に行うことができるため、目的とする検出対象画像の誤検出を回避することができる。
また、発明２３と同様に、パソコン（ＰＣ）等の汎用のコンピュータ（ハードウェア）を用いてソフトウェア上でその機能を実現することが可能となるため、専用の装置を作成して実現する場合に比べて経済的かつ容易に実現することができる。また、多くの場合プログラムの書き換えだけでその機能の変更、改良等のバージョンアップを容易に達成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５７】
以下、本発明を実施するための最良の形態を添付図面を参照しながら詳述する。
図１は、本発明に係る誤検出判別システム１００の実施の一形態を示したものである。
図示するように、この誤検出判別システム１００は、人物顔が存在する原画像Ｇを読み取る画像読取手段１０と、この画像読取手段１０で読み取った原画像Ｇ中から人物顔候補領域（判別対象オブジェクト画像）Ｚを抽出するオブジェクト画像抽出手段２０と、このオブジェクト画像抽出手段２０で抽出した人物顔候補領域Ｚに基準軸Ｓを設定する基準軸設定手段３０と、この基準軸設定手段３０で設定された基準軸Ｓを境に前記人物顔候補領域Ｚを２つの領域Ｚ１、Ｚ２に分割する画像分割手段４０と、この画像分割手段４０で分割された各分割領域Ｚ１、Ｚ２を構成する各画素Ｐの画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段５０と、この画像特徴量算出手段５０で算出された各画素Ｐの画像特徴量と前記基準軸設定手段３０で設定された基準軸Ｓからの距離に基づいて各画素Ｐ毎のモーメントＭを算出するモーメント算出手段６０と、このモーメント算出手段６０で算出された各画素Ｐ毎のモーメントＭに基づいて前記人物顔候補領域Ｚが人物顔領域であるか否かを判定する判定手段７０とから主に構成されている。
【００５８】
先ず、画像読取手段１０は、スナップ写真や記念写真等のように、背景と共に少なくとも一人以上の人物顔が含まれる原画像Ｇを、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ：電荷結合素子）や、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像センサを利用して、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のそれぞれの画素データからなるデジタル画像データとして読み取って取り込むような機能を提供するようになっている。
【００５９】
具体的には、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等のＣＣＤ、ＣＭＯＳカメラやビジコンカメラ、イメージスキャナ、ドラムスキャナ等であり、前記撮像センサ光学的に読み込んだ顔画像ＧをＡ／Ｄ変換してそのデジタル画像データをオブジェクト画像抽出手段２０へ送る機能を提供するようになっている。
なお、この画像読取手段１０にはデータ保存機能が備えられており、読み込んだ顔画像データをハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）等の記憶装置やＤＶＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体等に適宜保存可能となっている。また、原画像Ｇがネットワークや記憶媒体等を介してデジタル画像データとして供給される場合には、この画像読取手段１０は不要となるか、あるいは、ＤＣＥ（Ｄａｔａ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｔｅｒｍｉｎａｔｉｎｇ  Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）やＣＣＵ（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）、ＣＣＰ（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等の通信手段やインターフェース（Ｉ／Ｆ）等として機能することになる。
【００６０】
次に、オブジェクト画像抽出手段２０は、この画像読取手段１０で読み取った原画像Ｇ中から人物顔候補領域（判別対象オブジェクト画像）Ｚを抽出する機能を提供するものであり、前述したような特許文献１，２や非特許文献１等に記載された公知の顔画像検出技術、例えば、肌色領域を人物顔として抽出するような公知技術をそのまま適用することができる。例えば、図４（ａ）〜（ｄ）は、正面向きの人物顔の鼻の部分を中心とし、口と両目部分に至る矩形状の領域を人物顔候補領域Ｚとして検出したものである。
【００６１】
次に、基準軸設定手段３０は、このオブジェクト画像抽出手段２０で抽出した人物顔候補領域Ｚに基準軸Ｓを設定する機能を提供するものであり、例えば、図４（ａ）は、人物顔候補領域Ｚの中心部分から垂直方向に基準軸Ｚを設けたものである。また、同図（ｂ）は、人物顔候補領域Ｚの中心部分から水平方向に、また、同図（ｃ）、（ｄ）は、人物顔候補領域Ｚの中心部分から対角線（斜め）方向にそれぞれ基準軸Ｚを設けたものである。
【００６２】
画像分割手段４０は、この基準軸設定手段３０で設定された基準軸Ｓを境に前記人物顔候補領域Ｚを２つの領域Ｚ１、Ｚ２に分割する機能を提供するものであり、例えば、図４（ａ）の例では、垂直に延びる基準軸Ｓを境に人物顔候補領域Ｚを左右２つの分割領域Ｚ１、Ｚ２に分割するようになっている。また、同図（ｂ）の例では、水平に延びる基準軸Ｓを境に人物顔候補領域Ｚを上下２つの分割領域Ｚ１、Ｚ２に、また、同図（ｃ）、（ｄ）の例では、対角線方向に延びる基準軸Ｓを境に人物顔候補領域Ｚを斜め上下２つの分割領域Ｚ１、Ｚ２にそれぞれ分割するようになっている。
【００６３】
画像特徴量算出手段５０は、この画像分割手段４０で分割された各分割領域Ｚ１、Ｚ２を構成する各画素Ｐの画像特徴量を算出する機能を提供するようになっている。なお、ここでいう各画素Ｐの画像特徴量とは、各画素Ｐの輝度（Ｙ）やエッジ強度等を用いることができる。例えば、輝度（Ｙ）を２５６階調で表現した場合は、その輝度値が画像特徴量となり、また、エッジ強度は、例えば、この輝度値を基に「Ｓｏｂｅｌのエッジ検出オペレータ」等に代表される公知の一次微分型（差分型）のエッジ検出オペレータを用いることで容易に算出することができる。なお、このＳｏｂｅｌのエッジ検出オペレータは、注目画素Ｐを囲む８つの画素値のうち、左列および右列に位置するそれぞれ３つの画素値を調整することで横方向のエッジを強調したり、注目画素Ｐを囲む８つの画素値のうち、上行および下列に位置するそれぞれ３つの画素値を調整して縦方向のエッジを強調することで縦横のエッジを検出するものである。そして、このようなオペレータで生成した結果を二乗和した後、平方根をとることでエッジの強度を求めることができるようになっている。また、この「Ｓｏｂｅｌのオペレータ」に代えて「Ｒｏｂｅｒｔｓ」や「Ｐｒｅｗｉｔｔ」等の他の一次微分型のエッジ検出オペレータ等を適用することも可能である。
【００６４】
次に、モーメント算出手段６０は、この画像特徴量算出手段５０で算出された各画素Ｐの画像特徴量と前記基準軸設定手段３０で設定された基準軸Ｓからの距離に基づいて各画素Ｐ毎のモーメントＭを算出する機能を提供するようになっている。例えば、図５に示すように、人物顔候補領域Ｚ内に基準軸Ｓを垂直に設定した場合、一方の分割領域Ｚ１に存在するある画素ＰのモーメントＭは、基準軸Ｓからの距離Ｌとその画像特徴量Ｅを乗算して算出された値となり、また、この画素Ｐの対称の位置関係となる他方の分割領域Ｚ２に存在する画素Ｐ´のモーメントＭも同じく基準軸Ｓからの距離Ｌ´とその画像特徴量Ｅ´を乗算して算出された値となる。また、図６に示すように、対角線方向に基準軸Ｓを垂直に設定した場合には、一方の分割領域Ｚ１に存在するある画素ＰのモーメントＭは、基準軸Ｓからの距離Ｌとその画像特徴量Ｅを乗算して算出された値となり、また、この画素Ｐの対称の位置関係となる他方の分割領域Ｚ２に存在する画素Ｐ´のモーメントＭも同じく基準軸Ｓからの距離Ｌ´とその画像特徴量Ｅ´を乗算して算出された値となる。
【００６５】
判定手段７０は、このモーメント算出手段６０で算出された各画素Ｐ毎のモーメントＭに基づいて前記人物顔候補領域Ｚが人物顔領域であるか否かを判定する機能を提供するものである。ここで、この判定手段７０における判定方法としては、主に、以下の２つの方法が有効である。  
先ず、１つめの判定方法は、前記各分割領域Ｚ１，Ｚ２間で対応する画素Ｐ、Ｐ´のモーメントＭの差の平方の平均値（ａｖｅ）と、当該画素Ｐ、Ｐ´のモーメントＭの差の平方の分散値（ｖａｒ）を以下の数式１に基づいて算出し、算出された平均値（ａｖｅ）と分散値（ｖａｒ）から得られる統計的な分布に基づいて判別する方法である。
【００６６】
【数１】
2005346663.tif 000003
【００６７】
そして、このようにして得られた統計的な分布位置が所定の範囲内にある場合は、その人物顔候補領域Ｚは、人物顔であると判別することができ、所定の範囲を外れる場合は人物顔ではないと判別することができる。
図７、図８はそれぞれ本物の人物顔をサンプル画像として作成した平均値（ａｖｅ）と分散値（ｖａｒ）から得られた統計的な分布を示したものであり、各プロットがそれぞれ１つのサンプル画像に対応している。なお、図７は、図５のように基準線Ｓを垂直に設定した場合に得られた分布図、図８は、図６のように基準線Ｓを対角線状に設定した場合に得られた分布図である。
【００６８】
図示するように、本物の人物顔からなるサンプル画像の場合では、いずれも平均値（ａｖｅ）と分散値（ｖａｒ）との比が一定であって「０」を始点した対角線上に集中していることが分かる。従って、この一定の領域を人物顔領域とし、得られた人物顔候補領域Ｚの平均値（ａｖｅ）と分散値（ｖａｒ）との関係から得られる分布位置がこの領域内に入っていれば、人物顔であると判別することができ、この領域から外れる場合は人物顔ではないと判別することができる。なお、図７の例では、この領域を４つの直線（ｙ＝０．６６６７ｘ、ｙ＝０．４ｘ＋８００、ｙ＝０．１６６７ｘ、ｙ＝０．３７１４ｘ−６１４）で囲み、その領域の境界線を明確にしたものである。また、図８の例では、この領域を同じく４つの直線（ｙ＝０．８ｘ、ｙ＝０．３２５ｘ＋９５０、ｙ＝０．２５ｘ、ｙ＝０．２５）で囲み、その領域の境界線を明確にしたものである。従って、この境界線を基準とすればより明確にその判別を実現することができる。
【００６９】
一方、２つめの判定方法は、前記と同様にして得られる各分割領域Ｚ１，Ｚ２間で対応する画素Ｐ、Ｐ´のモーメントＭの差の平方の平均値（ａｖｅ）と、この画素Ｐ、Ｐ´のモーメントＭの差の平方の分散値（ｖａｒ）から得られるマハラノビス距離に基づいて判別する方法である。
そして、このようにして得られたマハラノビス距離が所定の範囲内にある場合は、その人物顔候補領域Ｚは、人物顔であると判別することができ、所定の範囲を外れる場合は人物顔ではないと判別することができる。
【００７０】
図９は、本物の人物顔をサンプル画像として作成した平均値（ａｖｅ）で分散値（ｖａｒ）を割った値（ｖａｒ／ａｖｅ）と、そのサンプル画像の画像特徴量（図の例ではエッジの強さ）の和との関係を示したのであり、各プロットがそれぞれ１つのサンプル画像に対応している。
図示するように、本物の人物顔からなるサンプル画像の場合では、いずれも両者の関係が一定の範囲（領域）に集中しているのが分かる。従って、この領域の中心からの距離であるマハラノビス距離に閾値を設け、得られた人物顔候補領域Ｚの平均値（ａｖｅ）で分散値（ｖａｒ）を割った値（ｖａｒ／ａｖｅ）と、そのサンプル画像の画像特徴量の和との関係から得られるマハラノビス距離がその閾値を超えなければ人物顔であると判別することができ、そのマハラノビス距離がその閾値を超える場合は人物顔ではないと判別することが可能となる。
【００７１】
なお、このような本発明の誤検出判別システム１００を構成する各手段１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０等は、実際には、図２に示すようにＣＰＵやＲＡＭ等からなるハードウェアと、図３に示すようなアルゴリズムを記述した専用のコンピュータプログラム（ソフトウェア）とからなるパソコン（ＰＣ）等のコンピュータシステムによって実現されるようになっている。
【００７２】
すなわち、この誤検出判別システム１００を実現するためのハードウェアは、図２に示すように、各種制御や演算処理を担う中央演算処理装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１０と、主記憶装置（Ｍａｉｎ  Ｓｔｏｒａｇｅ）に用いられるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２０と、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３０と、ハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）や半導体メモリ等の補助記憶装置（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ）１４０、およびモニタ（ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）やＣＲＴ（陰極線管））等からなる出力装置１５０、イメージスキャナやキーボード、マウス、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像センサ等からなる入力装置１６０と、これらの入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）１７０等との間を、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスやＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ；アイサ）バス等からなるプロセッサバス、メモリバス、システムバス、入出力バス等の各種内外バス１８０によってバス接続したものである。
【００７３】
そして、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等の記憶媒体、あるいは通信ネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット等）Ｎを介して供給される各種制御用プログラムやデータを補助記憶装置１４０等にインストールすると共にそのプログラムやデータを必要に応じて主記憶装置１２０にロードし、その主記憶装置１２０にロードされたプログラムに従ってＣＰＵ１１０が各種リソースを駆使して所定の制御および演算処理を行い、その処理結果（処理データ）をバス１８０を介して出力装置１５０に出力して表示すると共に、そのデータを必要に応じて補助記憶装置１４０によって形成されるデータベースに適宜記憶、保存（更新）処理するようにしたものである。
【００７４】
次に、このような構成をした本発明の誤検出判別システム１００を用いた人物顔候補領域の判別方法を主に図３のフローを参照しながら説明する。
図３は、本発明の誤検出判別に関する処理の流れの一例を示したフローチャートである。
ＣＰＵ１１０によってプログラムが実行されると、最初のステップＳ１００において、画像読込手段１０によって原画像Ｇが読み込まれた後、次のステップＳ１０２に移行し、ここでオブジェクト画像抽出手段２０によってその原画像Ｇ中の顔画像候補領域Ｚが抽出されることになる。なお、本実施の形態では、図４に示すようにこの顔画像候補領域Ｚが矩形状に抽出された例で示すが、必ずしも矩形に限定されるものでなく、他の形状であっても良い。
【００７５】
次に、このようにして顔画像候補領域Ｚが抽出されたならば、次のステップ１０４に移行して基準軸設定手段３０によってその顔画像候補領域Ｚに基準軸Ｓを設定する。ここで、基準軸Ｓの設定方法としては、前述したように、顔画像候補領域Ｚが矩形状であれば、その中心から垂直方向に設定する他、水平方向および対角線方向に設定することが可能であるが、人物顔の場合は、その対称性を最大限に利用できるように図４（ａ）に垂直方向に設けることが望ましい。
【００７６】
次に、このようにして基準線Ｓが設定されたならば、次のステップＳ１０６に移行して画像分割手段４０によって、この基準線Ｓを境に顔画像候補領域Ｚを２つの分割領域Ｚ１，Ｚ２に分割した後、次のステップＳ１０８に移行して特徴量算出手段５０によって各分割領域Ｚ１，Ｚ２の画像特徴量を算出する。ここで、画像特徴量としては、前述したように、輝度やエッジの強度を用いることが可能であり、エッジの強度を用いれば、高速に算出できる上に照明の影響を軽減できるといった効果が得られる。しかしながら、背景に人物以外のものが写っていて背景と人物のエッジ強度の差異が小さいなどの場合にはエッジ強度を用いることが適当でないため、このような場合は、輝度（Ｙ）のみを用いればより確実に画像特徴量を算出することができる。
【００７７】
その後、このようにして各分割領域Ｚ１，Ｚ２の画像特徴量が算出されたならば、次のステップＳ１１０に移行し、モーメント算出手段６０によって前述したように各画素Ｐ毎のモーメントＭを算出する。
そして、このようにして各画素Ｐ毎のモーメントＭが算出されたならば、次の判断ステップＳ１１２に移行し、判断手段７０によってそのモーメントＭから人物顔候補領域Ｚの平均値と分散値とに基づいてその人物顔候補領域Ｚの分布位置が所定の範囲内であるか否かを前述したような第１の判別方法によって判断する。
【００７８】
その結果、その人物顔候補領域Ｚの分布位置が所定の範囲内にあると判断したとき（Ｙｅｓ）は、次のステップＳ１１４に移行してその人物顔候補領域Ｚが顔画像であると判断し、その旨をモニタ等の出力装置１１０等によってユーザ等に告知して処理を終了することになるが、反対にその人物顔候補領域Ｚの分布位置が所定の範囲内にないと判断したとき（Ｎｏ）は、次のステップＳ１１６に移行してその人物顔候補領域Ｚが顔画像でないと判断し、その旨を同じくモニタ等の出力装置１１０等によってユーザ等に告知して処理を終了することになる。
【００７９】
これによって、公知の顔画像検出技術により検出されたオブジェクト画像が顔画像であるか否かを高精度に判別することができるため、従来の人物候補領域検出方法による誤検出を大幅に低減することができる。
なお、判断ステップＳ１１２において前述した第２の判別方法を採用する場合は、マハラノビス距離に応じてその人物顔候補領域Ｚが顔画像であるか否かを正確かつ容易に判断できることは勿論である。
【００８０】
また、前記実施の形態では、画像特徴量に基づくモーメントを利用して判別対象オブジェクト画像を判別するようにしたものであるが、このようなモーメントまで算出することなく、図１０や図１１に示すように複数の基準軸Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３と、画像特徴量にのみ基づいて判別対象オブジェクト画像Ｚが目的とする検出対象画像（顔画像）であるか否かを判別することも可能である。
【００８１】
すなわち、図１０は、垂直方向に延びる２本の基準軸Ｓ１、Ｓ２と水平に延びる基準軸Ｓ３とによって判別対象オブジェクト画像Ｚ内を４つの分割領域Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３、Ｚ４に分割してから各分割領域Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３、Ｚ４の画像特徴量の総和、または平均値の比を算出し、その比に基づいてその判別対象オブジェクト画像Ｚが目的とする検出対象画像（顔画像）するようにしたものである。そして、例えば、分割領域Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３の画像特徴量の比（Ｚ１／Ｚ２、Ｚ３／Ｚ２）がサンプル画像から求められた比（例えば、０．５０〜４．６６）の範囲内であれば、目的とする検出対象画像（顔画像）であると判断し、この比の範囲外であれば、目的とする検出対象画像（顔画像）でないと判断することができる。
【００８２】
また、図１１の場合も同様に、２本の水平な基準軸Ｓ１、Ｓ２で分割された各分割領域Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３の比（Ｚ１／Ｚ２、Ｚ３／Ｚ２）がサンプル画像から求められた比（例えば、０．５０〜４．６６）の範囲内であれば、目的とする検出対象画像（顔画像）であると判断し、この比の範囲外であれば、目的とする検出対象画像（顔画像）でないと判断することができる。
【００８３】
なお、上記各実施の形態では、発明１でいう「オブジェクト画像」として「顔画像」を例に説明したが、この「オブジェクト画像」は「顔画像」に限定されるものでなく、画像特徴量を有するその他のあらゆる有体物、例えば、車や動物、建物、美術品、電機製品等も含まれる。
また、本実施の形態では、画像読取手段１０やオブジェクト画像抽出手段２０を備えた誤検出判別システム１００の例について説明したが、この画像読取手段１０やオブジェクト画像抽出手段２０を有することなく、既にこれらの手段を備えた公知のオブジェクト画像抽出システムによって抽出されたオブジェクト画像を対象としたオブジェクト画像判別システム（すなわち、図１の構成から画像読取手段１０とオブジェクト画像抽出手段２０を除いたもの）によっても同様の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明に係る誤検出判別システムの実施の一形態を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る誤検出判別システムのハードウェア構成を示す図である。
【図３】本発明に係る誤検出判別方法の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図４】基準軸の設定パターンの例を示す図である。
【図５】各画素のモーメントの算出例を示す図である。
【図６】各画素のモーメントの算出例を示す図である。
【図７】モーメントの差の平方の平均値と分散値との関係を示す分布図である。
【図８】モーメントの差の平方の平均値と分散値との関係を示す分布図である。
【図９】サンプル画像の平均値で分散値を割った値と、そのサンプル画像の画像特徴量の和との関係を示した分布図である。
【図１０】基準軸の設定例と分割パターンを示す図である。
【図１１】基準軸の設定例と分割パターンを示す図である。
【符号の説明】
【００８５】
１０…画像読取手段、２０…オブジェクト画像抽出手段、３０…基準軸設定手段、４０…画像分割手段、５０…特徴量算出手段、６０…モーメント算出手段、７０…判定手段、１００…誤検出判別システム（オブジェクト画像判別システム）、１１０…ＣＰＵ、１２０…ＲＡＭ、１３０…ＲＯＭ、１４０…補助記憶装置、１５０…出力装置、１６０…入力装置、１７０…入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）、１８０…バス、Ｎ…ネットワーク、Ｐ、Ｐ´…画素、Ｓ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）…基準軸、Ｚ…判別対象オブジェクト画像（人物顔候補領域）、Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４…分割領域。
【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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【図１１】
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