(57)【要約】捕捉された画像の顔における表情が記憶されている画像の顔における表情と異なるときに、改善された正確度を有する、識別及び／又は確認システムに関する。１つ又はそれ以上の人の画像が捕捉される。捕捉された画像の表情豊かな顔の特徴が位置決めされる。そのシステムは、次いで、表情豊かな顔特徴を記憶されている画像の表情豊かな顔特徴と比較する。一致性がない場合、捕捉された画像における非一致性の表情豊かな顔の特徴の位置が記憶される。それらの位置は、次いで、捕捉された画像と記憶されている画像との間の全体的比較から取り除かれる。全体的な画像の続く比較からそれらの位置を取り除くことにより、捕捉された画像と一致する記憶されている画像との顔の表情における差からもたらされる偽陰性を減少することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
捕捉された画像を記憶されている画像と比較する方法であって：
表情の特徴を有する顔画像を捕捉する段階；
前記の捕捉された顔画像の表情の特徴を位置決めする段階；
前記の捕捉された顔画像の前記の表情の特徴を、記憶されている画像の類似する表情の特徴と比較する段階であって、記憶されている画像の前記の類似する表情の特徴との一致性がない場合、マーキングされる表情の特徴として前記の表情の特徴をマーキングする、段階；並びに
前記のマーキングされた表情の特徴を差し引いた、前記の捕捉された画像を、前記のマーキングされた特徴に対応する前記の類似する表情の特徴を差し引いた前記の記憶されている画像と比較する段階；
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記の捕捉された画像は顔モデルの形であり、前記の記憶されている画像は顔モデルの形である、ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記の表情の特徴の位置はオプティカルフロー技術を用いて検出される、ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法であって、前記顔モデルは分類器を用いて生成される、ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記分類器はニューラルネットワークである、ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法であって、前記分類器は最尤距離メトリックである、ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項４に記載の方法であって、前記分類器はベイジアンネットワークである、ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項４に記載の方法であって、前記分類器はラジアル基底関数である、ことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、前記の比較する段階は、前記の捕捉された画像の表情の特徴における画素を前記の記憶されている画像の前記の表情の特徴における画素と比較する、ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、前記のマスキングする段階は、前記の捕捉された画像の非一致性の表情の特徴の座標を記憶する、ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
捕捉された画像における画素を記憶されている画像における画素と比較するための装置であって：
表情の特徴を有する顔画像を捕捉する捕捉器；
前記の捕捉された顔画像の表情の特徴を位置決めする顔特徴位置決め器；並びに
前記の捕捉された顔画像の前記の表情の特徴を、記憶されている画像の類似する表情の特徴と比較する比較器であって、記憶されている画像の前記の類似する表情の特徴との一致性がない場合、マーキングされる表情の特徴として前記の表情の特徴をマーキングする、比較器；
を有する装置であり、
前記比較器は又、前記のマーキングされた表情の特徴を差し引いた前記の捕捉された画像を、前記のマーキングされた特徴に対応する前記の類似する表情の特徴を差し引いた前記の記憶されている画像と比較する；
ことを特徴とする装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の装置であって、前記の捕捉された画像は顔モデルの形であり、前記の記憶されている画像は顔モデルの形である、ことを特徴とする装置。
【請求項１３】
請求項１１に記載の装置であって、前記顔特徴位置決め器は最尤距離メトリックである、ことを特徴とする装置。
【請求項１４】
請求項１１に記載の装置であって、前記捕捉器は映像グラバである、ことを特徴とする装置。
【請求項１５】
請求項１１に記載の装置であって、前記捕捉器は記憶媒体である、ことを特徴とする装置。
【請求項１６】
請求項１１に記載の装置であって、前記比較器は、前記の捕捉された画像の表情の特徴における画素を前記の記憶されている画像の前記の表情の特徴における画素と比較する、ことを特徴とする装置。
【請求項１７】
請求項１１に記載の装置であって、前記の捕捉された画像の被一致性の表情の特徴の座標を記憶することにより、前記の表情の特徴をマーキングする記憶器を更に有する、ことを特徴とする装置。
【請求項１８】
捕捉された画像における画素を記憶されている画像における画素と比較するための装置であって：
表情の特徴を有する顔画像を捕捉する捕捉器；
前記の捕捉された顔画像の表情の特徴を位置決めするための顔特徴位置決め手段；並びに
前記の捕捉された顔画像の前記の表情の特徴における画素を、記憶されている画像の表情の特徴における画素と比較する比較手段であって、記憶されている画像の前記の類似する表情の特徴との一致性がない場合、前記の捕捉された画像の前記の表情の特徴の位置をメモリに記憶する、比較手段；
を有する装置であり、
前記比較手段は、前記の非一致性の表情の特徴の位置における画素を差し引いた前記の捕捉された画像における画素を又、前記の非一致性の表情の特徴の位置における画素を差し引いた前記の記憶されている画像における画素と比較する；
ことを特徴とする装置。
【請求項１９】
請求項１８に記載の装置であって、前記画像は顔モデルとして記憶される、ことを特徴とする装置。
【請求項２０】
請求項１８に記載の装置であって、前記位置決め手段は最尤距離メトリックである、ことを特徴とする装置。
【請求項２１】
請求項１９に記載の装置であって、前記顔モデルはラジアル基底関数を用いて生成される、ことを特徴とする装置。
【請求項２２】
請求項１９に記載の装置であって、前記顔モデルはベイジアンネットワークを用いて生成される、ことを特徴とする装置。
【請求項２３】
顔検出装置であって：
表情の特徴を有する顔画像を捕捉する捕捉器；
前記の捕捉された顔画像の表情の特徴を位置決めするための顔特徴位置決め器；並びに
前記の捕捉された顔画像の前記の表情の特徴における画素を、記憶されている画像の表情の特徴における画素と比較する比較器であって、記憶されている画像の前記の類似する表情の特徴との一致性がない場合、前記の捕捉された画像の前記の表情の特徴の位置をメモリに記憶する、比較器；
を有する顔検出装置であり、
前記比較器は、前記の非一致性の表情の特徴の位置を差し引いた前記の捕捉された画像を又、前記の非一致性の表情の特徴の座標を差し引いた前記の記憶されている画像と比較する；
ことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、顔認識に関し、特に、人の表情が捕捉された画像において記憶されている画像と異なる場合であっても、画像を認識することができる改善された顔認識技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔認識システムは、例えば、容易さを確保して入るための許可を得ること、ホームネットワーク環境におけるようなサービスを個人化するように人を認識すること及び公共施設において指名手配者を特定すること等の種々のアプリケーションに対して個人の識別及び確認のために使用される。いずれの顔認識システムのデザインにおける最終目的は、最良にして可能な分類の（予測可能な）実行を達成することである。顔認識システムの使用によっては、比較が高い正確度を有することを確保することは重要である場合とそうでない場合がある。高い安全度を必要とするアプリケーションにおいて、及び指名手配者を特定するためには、捕捉された画像と記憶されている画像との間の僅かな違いに拘らず、特定化が達成されることは非常に重要である。
【０００３】
顔認識処理は、典型的には、画像の捕捉又は人の複数の画像を必要とし、画像を処理し、次いで、処理された画像を記憶された画像と比較する。記憶された画像と捕捉された画像との間に有効な一致性が存在する場合、個人の同一性が検出されるか又は確認されることができる。これに基づいて、用語“一致性”は、必ずしも正確に一致することを意味するものではなく、記憶されている画像において示される人が、捕捉された画像における人又は対象者と同一である可能性を意味する。米国特許第６，２９２，５７５号明細書においては、そのようなシステムについて記載されており、本発明は、その文献を援用することにより説明の一部を代替する。
【０００４】
記憶された画像は、典型的には、ある種の分類器により画像を通過させることにより顔モデルの形で記憶され、それらの顔モデルの１つについては、米国特許出願公開第０９・７９４，４４３号明細書に記載されており、本発明は、その文献を援用することにより説明の一部を代替し、その文献においては、幾つかの画像は、ニュウラルネットワークにより通過され、顔の対象物（例えば、目、鼻、口）が分類される。次いで、顔モデル画像が構築され、続く、捕捉された画像の顔モデルとの比較のために記憶される。
【０００５】
多くのシステムは、捕捉された画像における個人の顔のアライメントが記憶されている画像との比較の正確度を確実にするように一部の度合いを制御する必要がある。更に、照明が記憶されている画像の照明に類似していることを確実にするように、多くのシステムは捕捉される画像の照明を制御する。一旦、個人が正確に位置付けされると、カメラはその人の１枚の又は複数の写真を撮影し、顔モデルを構築し、記憶されている顔モデルとの比較がなされる。
【０００６】
それらのシステムを用いる問題点は、捕捉された画像における人の顔の表情が記憶されている画像における表情と異なることである。人が記憶されている画像において微笑んでいることがあり得るが、捕捉された画像においてはそうではなく、又は、記憶されている画像においては、人は眼鏡を掛けていることがあり得るが、捕捉された画像においてはコンタクトレンズを付けていることがあり得る。このようなことは、記憶された画像と補足される画像の一致性における不正確さに繋がり、結果的に個人の同一化の失敗をもたらし得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、本発明の目的は、捕捉された画像の顔における表情の特徴が記憶されている画像の顔における表情の特徴と異なるとき、正確度を改善する同一化及び／又は確認化システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の好適な実施形態に従ったシステムは、人の１つの又は複数の画像尾を捕捉する。そのシステムは、次いで、捕捉された画像の顔の表情の特徴を位置決めし、その画像の顔の表情を記憶されている画像の顔の表情の特徴と比較する。一致性が存在しない場合、捕捉された画像における非一致性の顔の表情の特徴の座標はマーキング及び／又は記憶される。それらの座標における画素は、次いで、捕捉された画像と記憶されている画像との間の全体的な比較から取り除かれる。全体の画像の次の比較からそれらの画素を取り除くことにより、顔の表情における捕捉された画像と一致する記憶された画像との間の差からもたらされる偽陰性を減少させる。
【０００９】
他の目的及び優位性については、明細書と特許請求の範囲と照らし合わせることにより明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、例示としての、顔の表情の変化を有する人の一連の６つの画像を示している。画像（ａ）は記憶されている画像である。顔は、非常に僅かな顔の表情を有し、その顔はピクチャにおいて中心に置かれている。画像（ｂ）乃至（ｆ）は捕捉された画像である。それらの画像においては顔の表情が変化しており、それらの幾つかはピクチャの中心に置かれていない。画像（ｂ）乃至（ｆ）が記憶されている画像（ａ）と比較される場合、確実な識別は、それらの異なる顔の表情のために、検出されない可能性がある。
【００１１】
図２ａは、画像捕捉器と顔特徴位置決め器を示している。映像グラバ２０は画像を捕捉する。映像グラバ２０は、（可視光又は赤外線）画像を電気的画像に変換するためのいずれの光センシング器を有することができる。そのような装置は、ビデオカメラ、白黒カメラ、カラーカメラ、又は、赤外線デバイスのようなスペクトルの非可視部分に感応するカメラを有する。映像グラバは又、画像を捕捉するためのいずれの適切な機構又は多様な種々のタイプのビデオカメラとして実現されることが可能である。映像グラバは又、種々の画像を記憶する記憶器へのインタフェースであることが可能である。映像グラバの出力は、例えば、ＲＧＢ、ＹＵＶ、ＨＩＳ又は階調の様式である。
【００１２】
映像グラバ２０により取得されるイマジナリ（ｉｍａｇｉｎａｒｙ）は、通常、顔以上のものを有する。イマジナリにおいて顔を位置決めするために、第１の及び最も重要な段階は顔検出を実行することである。顔検出は、例えば、全体の顔が同時に検出される全体に基づく、又は、個人の顔の表情が検出される表情に基づく、種々の方法において実行されることができる。本発明は、顔の表情を表す部分を位置決めすることに関連するため、表情に基づく方法を、目の間のｉｎｔｅｒｌｏｃｃｕｌａｒ距離を検出するために用いる。特徴に基づく顔検出方法の例については、文献“Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｏｆ  Ｆａｃｅｓ  ａｎｄ  Ｆａｃｉａｌ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ”，ｂｙ  ＡＮｔｏｎｉｏ  Ｃｏｌｍｅｎａｒｅｚ，Ｂｒｅｎｄａｎ  Ｆｒｅｙ  ａｎｄ  Ｔｈｏｍａｓ  Ｈｕａｎｇ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｋｏｂｅ，Ｊａｐａｎ，１９９９に記載されており、その文献の援用により、本発明の説明の一部を代替する。しばしば、画像が取得される人は、直接、画像化器をのぞき込むことをしないため、カメラに対向することに代えて、顔を回転することが可能である。一旦、顔が再設定されると、顔はサイズを変更される。顔検出器／正規化器２１は、顔画像を予め設定されたＮｘＮの画素アレイサイズに正規化され、好適な実施形態においては、このサイズは６４ｘ７２画素であり、それ故、画像における顔は他の記憶されている画像と略同じサイズである。これは、記憶されている顔のｉｎｔｅｒｌｏｃｃｕｌａｒ距離と検出された顔のｉｎｔｅｒｌｏｃｃｕｌａｒ距離を比較することにより達成される。検出された顔は、それ故、その比較が示すことに依存して、大きく又は小さくされる。顔検出器／正規化器２１は、強度値のＮｘＮアレイを有する二次元画像として各々の検出された顔画像を特徴付けるように、当業者に周知の従来の処理を用いる。
【００１３】
捕捉された正規化された画像２２は、次いで、顔モデル生成器２２に送られる。顔モデル生成器２２は、検出された正規化された顔を受け取り、個人の顔を識別するために顔モデルを生成する。顔モデルは、ラジアル基底関数（ＲＢＦ）ネットワークを用いて、生成される。各々の顔モデルは検出された顔画像と同じサイズである。ラジアル基底関数ネットワークは一種の分類化装置であり、そのことについては、“Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｏｂｊｅｃｔｓ  ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｍｏｄｅｌ  ＥＮｓｅｍｂｌｅｓ”と題され、２００１年２月２７日に出願された、同時係属の米国特許出願公開第０９／７９４，４４３号明細書に記載されており、その文献の全部の内容及び開示を援用することにより、上記のように、本発明の説明の一部を代替する。例えば、ベイジアンネットワーク、最尤距離メトリック又はラジアル基底関数ネットワーク等の顔モデルを生成するために、殆どあらゆる分類器を使用することができる。
【００１４】
顔特徴位置決め器２３は、眉の始まりと終わり、目の始まりと終わり、鼻の穴、口の始まりと終わり、及び図２ｂに示すような付加的特徴等の顔特徴を位置決めする。顔特徴は、手で特徴を選択することによるか、又は、文献“Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｏｆ  Ｆａｃｅｓ  ａｎｄ  Ｆａｃｉａｌ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ”ｂｙ  Ａｎｔｏｎｉｎｏ  Ｃｏｌｍｅｎａｒｅｚ  ａｎｄ  Ｔｏｍａｓ  Ｈｕａｎｇに記載されているようなＭＬ距離メトリックを用いることにより位置決めされる。他の特徴検出方法には、オプティカルフロー法がある。システムによっては、顔特徴全てを位置決めする必要はなく、人の顔の変化において表情として変化する傾向にある、表情豊かな顔特徴のみを必要とする。顔特徴位置決め器は、捕捉された画像における顔特徴の位置を記憶する。（記憶される画像は又、顔モデルの形をとり、顔検出が実行されたものであることに留意されたい。）
【００１５】
顔特徴が検出された後、顔識別及び／又は確認が実行される。図３は、本発明の好適な実施形態に従った顔識別及び／又は確認システムのブロック図を示している。図３に示すシステムは第１段階及び第２段階を有する。第１段階は、図２ａに示すように、捕捉器／顔特徴位置決め器である。この段階は、人の画像を捕捉する映像グラバ、画像を正規化する顔検出器／正規化器２１、顔モデル生成器２２及び顔特徴位置決め器２３を有する。第２段階は、捕捉された画像を記憶されている画像と比較するための比較段階である。この段階は、特徴差検出器２４、非一致性の特徴の座標を記憶するための記憶器２５及び非一致性の表情豊かな特徴を差し引いた全体的画像を記憶されている画像と比較するための最終比較手順を有する。
【００１６】
画素間の実際の比較は、ユークリッド距離を用いて実行される。２つの画素、即ち、ｐ１＝［Ｒ１  Ｇ１  Ｂ１］及びｐ２＝［Ｒ２  Ｇ２  Ｂ２］に対して、この距離は次式
ｄ＝（（Ｒ１−Ｒ２）２＋（Ｇ１−Ｇ２）２＋（Ｂ１−Ｂ２）２）１／２
として計算される。
【００１７】
ｄが小さければ小さい程、２つの画素間の一致性は良好になる。上記は、画素がＲＧＢフォーマットの状態であることを前提としている。当業者は、これと同じタイプの比較を他の画素フォーマット（例えば、ＹＵＶ）に対しても又、適用することが可能である。
【００１８】
不一致性の特徴のみが、比較器２６により実行される全体的比較から取り除かれることに留意する必要がある。特定の特徴が記憶されている画像における同様の特徴と一致する場合、表情豊かな特徴は考慮されず、比較においては残される。一致性は、特定の許容限度の範囲内にあることを意味する。
【００１９】
例えば、捕捉された画像における左目は、記憶されている画像における左眼全てと比較される（図５）。その比較は、ＮｘＮの捕捉された画像における目の画素の強度値とＮｘＮの記憶されている画像の目の画素の強度値と比較することにより実行される。捕捉された画像の表情豊かな顔特徴と対応する表情豊かな特徴との間に一致性がない場合、捕捉された画像の表情豊かな特徴の座標はブロック２５において記憶される。捕捉された画像の表情豊かな顔特徴と記憶されている画像の対応する表情豊かな顔特徴との間の一致性がないということは、捕捉された画像はいずれの記憶された画像と一致しないこと意味することがあり得、又は捕捉された画像における目は閉じている一方、記憶されている画像と一致する目は開いていることを意味することがあり得る。従って、それらの表情豊かな特徴は、全体的な画像比較において用いられる必要はない。
【００２０】
他の表情豊かな顔特徴が又、比較され、記憶されている画像におけるいずれの対応する表情豊かな顔特徴と一致しない表情豊かな特徴の座標は、ブロック２５において記憶される。比較器２６は、次いで、捕捉された画像を取り込み、一致性のない表情豊かな顔特徴の記憶されている座標の範囲内にある画素を取り去り、一致性の確率を決定するために捕捉された画像の表情豊かでない特徴を記憶されている画像の表情豊かでない特徴と単に比較し、又、一致性を有する捕捉された画像の表情豊かな顔特徴を記憶されている画像の表情豊かな特徴と比較する。
【００２１】
図４は、本発明の公的な実施形態に従ったフロー図である。このフロー図は、捕捉され画像と記憶されている画像との間で実行される全体的な比較について示している。段階Ｓ１００においては、顔モデルが捕捉された画像から生成され、表情豊かな特徴の位置が検出される。表情豊かな特徴は、例えば、目、眉、鼻及び口である。それらの表情豊かな特徴の一部又は全てが識別されることができる。表情豊かな特徴の座標が、次いで、識別される。９０及びＳ１１０に示すように、捕捉された画像の左目の座標が検出される。それらの座標を、ここでは、ＣＬＥ１乃至ＣＬＥ４で示している。同様な座標が右目に対してＣＲＥ１乃至ＣＲＥ４と検出され、口に対してＣＭ１乃至ＣＭ４と検出される。段階Ｓ１２０においては、捕捉された画像の顔特徴が、記憶されている画像との比較のために選択される。左目は閉じていると仮定する。左目ＣＬＥ１乃至ＣＬＥ４の座標における画素は、次いで、段階Ｓ１２０において、記憶されている画像の左目の座標（ＳｎＬＥ１乃至ＳｎＬＥ４）における対応する画素と比較される（図５参照）。段階Ｓ１３０において、捕捉された画像の左目の座標における画素が記憶されている画像のいずれの左目の座標における画素と一致しない場合、段階Ｓ１４０において、捕捉された画像の左目の座標ＣＬＥ１乃至ＣＬＥ４は記憶され、段階Ｓ１２０において、次の表情豊かな顔特徴が選択される。捕捉された画像の左目の座標における画素が、段階Ｓ１３０において、記憶されている画像の１つの左目の座標における画素と一致する場合、それらの座標は“表情豊かな”特徴の座標として記憶されず、他の表情豊かな顔特徴が、段階Ｓ１２０において、選択される。用語“一致”は、一致性の高い確率、高い一致性又は正確な一致を意味することに留意されたい。
【００２２】
一旦、表情豊かな顔特徴全てが比較されると、捕捉された画像のＮｘＮの画素アレイ（ＣＮｘＮ）は、記憶されている画像のＮｘＮのアレイと比較される（Ｓ１ＮｘＮ．．．ＳｎＮｘＮ）。しかしながら、この比較は、捕捉された画像のいずれの記憶される座標の範囲内に入らない画素を除外した後に、実行される（段階Ｓ１５０）。例えば、捕捉された画像において、人が左目をウィンクしており、記憶されている画像においては、彼はウィンクを指定ない場合、その比較は次のようにされることが可能である。即ち、
（（ＣＮｘＮ）−ＣＬＥ１−４）は（（Ｓ１ＮｘＮ）−Ｓ１ＬＥ１−４）．．．（ＳｎＮｘＮ）−ＳｎＬＥ１−４）と比較される。
【００２３】
この比較は、段階Ｓ１６０において、記憶されている画像との一致性の確率を結果として得る。非一致性の表情豊かな特徴（ウィンクしている左目）を取り除くことにより、開いている／閉じている目に関する差は、その比較の一部ではなくなり、それ故、偽陰性を減少させる。
【００２４】
当業者は、本発明の顔検出システムが、セキュリティシステムの分野において、及び、ホームプリファレンス（ｈｏｍｅ  ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）を設定するためにユーザが識別される必要があるホームネットワークシステムにおいて、特に有用であることを理解するであろう。家族構成員の画像が記憶される。ユーザが部屋に入るとき、画像が捕捉され、部屋の中の個人の識別を決定するように記憶されている画像と即座に比較される。人は絶えず日常的な活動を行っているため、彼らが特定環境に入っていくときの人の顔の表情が、記憶されている画像における彼／彼女の顔表情とどのように異なるかを容易に理解することができる。同様に、空港のようなセキュリティアプリケーションにおいては、彼／彼女がチェックされているときの人の画像は、記憶されているデータベースにおける彼／彼女の画像と異なり得る。図６は、本発明に従ったホームネットワークシステムを示している。
【００２５】
画像化器はディジタルカメラ６０であり、それはリビングルームのような部屋に置かれている。人６１がソファ／椅子に座っているとき、ディジタルカメラは画像を細くする。画像は、次いで、本発明を用いて、パーソナルコンピュータ６２におけるデータベースに記憶されている画像と比較される。一旦、識別がなされると、テレビジョン６３におけるチャネルは彼／彼女の好みのチャネルに切り替えられ、コンピュータ６２は彼／彼女のデフォルトのウェブページに設定される。
【００２６】
本発明の好適な実施形態であると考えられるものについて図を参照して説明してきたが、本発明の範囲から逸脱することなく、勿論、形態又は詳細において種々の修正及び変更を容易に行うことが可能であることが理解されるであろう。従って、本発明は、図を参照して説明した、まさにその形態に限定されるものではなく、同時提出の特許請求の範囲における範囲に包含される全ての変形を網羅すると解釈される必要がある。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】異なる顔の表情を有する人の画像を示す図である。
【図２ａ】顔特徴位置決め器を示す図である。
【図２ｂ】表情豊かな顔の特徴の位置決めを有する顔画像を示す図である。
【図３】本発明の好適な実施形態を示す図である。
【図４】本発明の好適な実施形態のフロー図である。
【図５】表情の特徴の比較を表す図である。
【図６】本発明の実施形態におけるホームネットワーク顔識別システムを示す図である。
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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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【国際調査報告】
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2006510109.tif 000012
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