(57)【要約】  【構成】  ステレオカメラ１４は人の通過する領域Ｅ１を上方から撮影し、正面カメラ１６は領域Ｅ１の任意の一部である領域Ｅ２を人の進行方向から撮影する。従って、ＲＡＭ２０には、領域Ｅ１の全体を俯瞰する三次元画像と、領域Ｅ１の一部を正面から捉えた画像とが記憶される。ＣＰＵ２６は、三次元画像に基づいて被写体の頂点Ｈｔを検出し、検出結果の移動速度を算出し、検出結果および算出結果が高さ条件および移動速度条件をそれぞれ満足するか否かを判別する。高さ条件および移動速度条件のいずれも満足すると判別されると、頂点Ｈｔから人体の顔位置Ｈｃを推定して、顔位置Ｈｃを含む領域Ｅ２を撮影するように正面カメラ１６の姿勢を制御する。そして、制御処理の後に正面カメラ１６で撮影された画像をハードディスク２４ｄに記録する。  【効果】  特定位置を通過する人体の顔画像を簡単に記録できる。【選択図】  図１
2007199766.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定領域を特定方向に通過する人体の顔画像を記録する顔画像記録装置であって、
前記特定領域を当該特定領域の上方から三次元的に撮影する第１撮影手段、
前記特定領域の一部である任意の部分領域を前記特定方向から撮影する第２撮影手段、
前記第１撮影手段によって撮影された三次元画像に基づいて前記特定領域内の被写体の頂点を検出する頂点検出手段、
前記頂点検出手段の検出結果が高さ条件を満足するか否かを判別する第１判別手段、
前記第１判別手段によって高さ条件を満足すると判別されたとき前記頂点検出手段の検出結果から前記人体の顔位置を推定する推定手段、
前記推定手段によって推定された顔位置を含む部分領域を撮影するように前記第２撮影手段の姿勢を制御する制御手段、および
前記制御手段の制御処理の後に前記第２撮影手段によって撮影された画像を記録する記録手段を備える、顔画像記録装置。
【請求項２】
前記第１撮影手段は撮影を繰り返し行い、
前記頂点検出手段は検出を撮影の度に行う、請求項１記載の顔画像記録装置。
【請求項３】
前記頂点検出手段の複数の検出結果に基づいて前記頂点の移動速度を算出する移動速度算出手段をさらに備え、
第１判別手段は前記移動速度算出手段の算出結果が移動速度条件を満足するか否かをさらに判別し、
前記推定手段は前記第１判別手段によって高さ条件および移動速度条件のいずれも満足すると判別されたとき推定を行う、請求項２記載の顔画像記録装置。
【請求項４】
前記第２撮影手段によって撮影された画像から輪郭線を検出する輪郭線検出手段、および
前記輪郭線検出手段によって検出された輪郭線および当該輪郭線で囲まれた領域内の画像が大きさ条件および色条件をそれぞれ満足するか否かを判別する第２判別手段をさらに備え、
前記記録手段は前記第２判別手段によって大きさ条件および色条件がいずれも満足されると判別されたとき記録処理を実行する、請求項１ないし３のいずれかに記載の顔画像記録装置。
【請求項５】
前記輪郭線検出手段によって検出された輪郭線で囲まれた領域内の画像が記録済みか否かを判別する第３判別手段をさらに備え、
前記記録手段は前記第３判別手段によって記録済みでないと判別されたとき記録処理を実行する、請求項４記載の顔画像記録装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、顔画像記録装置に関し、特にたとえば、ゲートを通過する人体を撮影してその顔画像を記録する、顔画像記録装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の顔画像記録装置では一般に、ゲートの近傍を繰り返し撮影して、得られた画像から顔の存在する可能性の高い領域を検出し、検出された領域内の画像を顔画像として記録する。ところが、ゲートの近傍に人が存在するかどうかは不確定なので、画像から顔の存在する可能性の高い領域を効率的にかつ精度よく検出しなければならない。
【０００３】
人体の存否が不確定な被写界を撮影した画像から顔の存在する領域を検出する従来技術としては、特許文献１に開示されたものが知られている。この従来技術は、画像を複数のブロックに分割して圧縮し、人体の特徴を示す特徴ベクトルをブロック毎に算出し、そして算出結果に基づいて顔の存在する可能性の高い領域を検出するものである。
【特許文献１】特開２００５−１９０４００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、この従来技術を顔画像記録装置に適用したとしても、圧縮するとはいえ画像の全体に渡って、しかも撮影の度に、特徴計算（パターンマッチング）を行う必要があるため、膨大な計算量が要求される。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、ゲートなどの特定位置を通過する人体の顔画像を簡単に記録できる、顔画像記録装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１の発明に従う顔画像記録装置は、特定領域(E1)を特定方向(y)に通過する人体の顔画像を記録する顔画像記録装置であって、特定領域(E1)を当該特定領域の上方から三次元的に撮影する第１撮影手段(14) 、特定領域の一部である任意の部分領域(E2)を特定方向から撮影する第２撮影手段(16)、第１撮影手段によって撮影された三次元画像に基づいて特定領域内の被写体の頂点(Ht)を検出する頂点検出手段(S47)、頂点検出手段の検出結果が高さ条件を満足するか否かを判別する第１判別手段(S9)、第１判別手段によって高さ条件を満足すると判別されたとき頂点検出手段の検出結果から人体の顔位置(Hc)を推定する推定手段(S11)、推定手段によって推定された顔位置を含む部分領域を撮影するように第２撮影手段の姿勢を制御する制御手段(S13)、および制御手段の制御処理の後に第２撮影手段によって撮影された画像を記録する記録手段(S29)を備える。
【０００７】
請求項１の発明では、特定領域は、第１撮影手段によって当該特定領域の上方から三次元的に撮影される。特定領域の一部である任意の部分領域は、第２撮影手段によって特定方向から撮影される。頂点検出手段は、第１撮影手段によって撮影された三次元画像に基づいて、特定領域内の被写体の頂点を検出する。頂点検出手段の検出結果が高さ条件を満足するか否かは、第１判別手段によって判別される。第１判別手段によって高さ条件を満足すると判別されると、推定手段が頂点検出手段の検出結果から人体の顔位置を推定し、制御手段は推定手段によって推定された顔位置を含む部分領域を撮影するように第２撮影手段の姿勢を制御する。そして、かかる制御処理の後に第２撮影手段によって撮影された画像が、記録手段によって記録される。
【０００８】
請求項１の発明に従えば、人体の通過する特定領域を第１撮影手段で上方から三次元的に撮影する一方、その一部つまり任意の部分領域を第２撮影手段で特定方向つまり人体の正面から撮影する。従って、第１撮影手段からは、特定領域の全体を俯瞰する三次元画像が得られ、第２撮影手段からは、特定領域の一部を正面から捉えた画像が得られる。
【０００９】
第１撮影手段による三次元画像に基づいて被写体の頂点を検出し、検出結果が高さ条件を満足するか否かを判別する。従って、人体に適合する高さ条件を設定することで、人体とそれ以外の被写体とを弁別できる。
【００１０】
高さ条件を満足すると判別されると、検出結果つまり頂点から人体の顔位置を推定し、推定結果を含む部分領域を撮影するように第２撮影手段の姿勢を制御し、そして制御処理の後に第２撮影手段によって撮影された画像を記録する。従って、部分領域つまり第２記録手段の被写界を人の顔に適合する大きさに設定することで、特定領域を通過する人体の顔画像が記録される。
【００１１】
請求項１の発明によれば、パターンマッチングのような複雑な計算を行うことなく、特定位置を通過する人体の顔画像を記録できる。
【００１２】
なお、好ましい実施例では、第１撮影手段は第１被写界を互いに異なる方向から同時に撮影する複数のカメラ(14a,14b,…)を含み、三次元画像は複数のカメラによってそれぞれ撮影された複数の画像で構成され、頂点検出手段は複数の画像の間の視差に基づいて検出を行う。
【００１３】
すなわち、特定領域は、複数のカメラによって互いに異なる方向から同時に撮影される。従って、三次元画像は、複数のカメラによってそれぞれ撮影された複数の画像で構成され、頂点検出手段は、かかる複数の画像の間の視差に基づいて検出を行う。これにより、特定領域内の被写体の頂点つまり人体の頭頂部を容易に検出できる。
【００１４】
また、推定手段は、頂点検出手段の検出結果に所定の演算を施すことによって顔位置に対応する三次元座標を算出する三次元座標算出手段(S63)を含む。すなわち、頂点検出手段の検出結果に所定の演算を施すことで、顔位置に対応する三次元座標を算出する。なお、簡単な演算としては、例えば、頂点の座標(Xt,Yt,Zt)に平均的な顔の形状および大きさから計算された定数(α,β,γ)を加算して顔の中心座標(Xc,Yc,Zc)を求める演算がある。そして、かかる三次元座標を推定結果として利用する。
【００１５】
請求項２の発明に従う顔画像記録装置は、請求項１に従属し、第１撮影手段は撮影を繰り返し行い、頂点検出手段は検出を撮影の度に行う。
【００１６】
請求項２の発明によれば、頂点検出を繰り返すことで、被写体の動きを検知するためのセンサを特別に設けなくても、的確な頂点検出が行える。
【００１７】
請求項３の発明に従う顔画像記録装置は、請求項２に従属し、頂点検出手段の複数の検出結果に基づいて頂点の移動速度を算出する移動速度算出手段をさらに備え、第１判別手段は移動速度算出手段の算出結果が移動速度条件を満足するか否かをさらに判別し、推定手段は第１判別手段によって高さ条件および移動速度条件のいずれも満足すると判別されたとき推定を行う。
【００１８】
請求項３の発明では、移動速度算出手段が、頂点検出手段の複数の検出結果に基づいて頂点の移動速度を算出する。なお、頂点の移動速度は、簡単には、前回検出された頂点と今回検出された頂点との距離を求め、この距離を撮影周期で除することにより得られる。この算出結果が移動速度条件を満足するか否かが第１判別手段によってさらに判別され、推定手段の推定処理は、高さ条件および移動速度条件のいずれも満足すると判別されたとき実行される。
【００１９】
請求項３の発明によれば、頂点の高さに加えてその移動速度も考慮するので、人体とそれ以外の被写体との弁別の精度が高まる。
【００２０】
請求項４の発明に従う顔画像記録装置は、請求項１ないし３のいずれかに従属し、第２撮影手段によって撮影された画像から輪郭線を検出する輪郭線検出手段(S17)、および輪郭線検出手段によって検出された輪郭線および当該輪郭線で囲まれた領域内の画像が大きさ条件および色条件をそれぞれ満足するか否かを判別する第２判別手段(S21)をさらに備え、記録手段は第２判別手段によって大きさ条件および色条件がいずれも満足されると判別されたとき記録処理を実行する。
【００２１】
請求項４の発明では、第２撮影手段によって撮影された画像から輪郭線が輪郭線検出手段によって検出される。第２判別手段は、検出された輪郭線および当該輪郭線で囲まれた領域内の画像が大きさ条件および色条件をそれぞれ満足するか否かを判別する。従って、人の顔に適合する大きさ条件および色条件を設定することで、人の顔とそれ以外の被写体とを弁別できる。
【００２２】
記録処理は、大きさ条件および色条件のいずれも満足すると判別されたときに実行される。従って、より高い精度で人の顔画像を記録できる。
【００２３】
請求項５の発明に従う顔画像記録装置は、請求項４に従属し、輪郭線検出手段によって検出された輪郭線で囲まれた領域内の画像が記録済みか否かを判別する第３判別手段(S25)をさらに備え、記録手段は第３判別手段によって記録済みでないと判別されたとき記録処理を実行する。
【００２４】
請求項５の発明では、輪郭線内の画像が記録済みか否かは、第３判別手段判別によって判別される。記録処理は、輪郭線内の画像が記録済みでないと判別されたとき実行される。
【００２５】
請求項５の発明によれば、未記録の顔画像だけを効率よく記録できる。
【００２６】
なお、好ましい実施例では、記録手段は輪郭線検出手段によって検出された輪郭線で囲まれた領域内の画像だけを記録する。つまり、背景が除去された顔画像を記録するので、記録される顔画像のデータ量を抑制でき、また記録済みか否かの判別が容易になる。
【発明の効果】
【００２７】
この発明によれば、特定位置を通過する人体の顔画像を簡単に記録することができる。
【００２８】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
図１を参照して、この実施例の入室管理システム１０は、ゲートＧの鉛直上方に固定的に設置されるステレオカメラ１４と、ゲートＧの正面に回動可能に設置される正面カメラ１６と、両カメラを制御して入室管理を行うサーバ１２と含む。
【００３０】
ステレオカメラ１４は、複数ここでは２つのカメラ１４ａおよび１４ｂで構成され、これら２つのカメラ１４ａおよび１４ｂで同一の被写界を撮影し、同一の被写界の対応する２つの画像（以下“２つの画像”）を出力する。従って、ステレオカメラ１４から出力される２つの画像の間には視差が存在する。
【００３１】
サーバ１２は、かかる２つの画像に基づいて、ゲートＧから入室する人物の顔Ｈの位置を三次元的に特定し、特定された位置に被写界の中心が重なるように正面カメラ１６の姿勢を制御する。
【００３２】
また、サーバ１２は、過去に入室し登録された人物の顔画像を登録済み顔画像として記憶しており、正面カメラ１６によって顔画像が撮影される度に、撮影された顔画像を登録済み顔画像と照合し、未登録であればこれを登録する。一方、撮影された顔画像が登録済みであれば、その顔画像に対応する人物の氏名（ないしは識別子）を入室時刻と共に記録する。なお、入室者の顔画像を登録したり氏名等を記録する際に、その人物に告知すべき情報を出力したり、係員に対する警告メッセージを出力してもよい。
【００３３】
詳しくは、サーバ１２は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４を含む。登録済み顔画像は、ＨＤＤ２４内のハードディスク２４ｄ内に記憶される（図３（Ｂ）参照）。図２も併せて参照して、ステレオカメラ１４は、ゲートＧの近傍に割り当てられた領域Ｅ１を撮像領域とする。ここで領域Ｅ１は、ゲートＧの面をｙ方向に一定距離平行移動して得られる直方体領域であって、例えば横１ｍ×奥行き１ｍ×高さ２ｍ程度の大きさを有する。
【００３４】
なお、この実施例では、図１，図２に示すように、ステレオカメラ１４を原点として、鉛直下向きをｚ軸とし、ゲートＧの面に垂直で室外から室内に向かう向きをｙ軸とし、そしてｚ軸およびｙ軸に垂直な向きをｘ軸としている。
【００３５】
また、正面カメラ１６は、領域Ｅ１内の任意の領域Ｅ２を撮像領域とする。領域Ｅ２は、例えば０．４ｍ×０．３ｍ×０．４ｍ程度の大きさを有する。サーバ１２が正面カメラ１６の姿勢を制御することで、この領域Ｅ２の中心点が人物の顔Ｈの中心点Ｈｃと一致する。従って、領域Ｅ１が固定領域であるのに対し、領域Ｅ２は人物に従って移動する移動領域である。
【００３６】
ステレオカメラ１４から出力される２つの画像は、メモリコントローラ２２を通してＲＡＭ２０のステレオカメラ画像記憶領域２０ａに別々に一時記憶される（図３（Ａ）参照）。一方、正面カメラ１６によって撮影された画像は、同じくメモリコントローラ２２を通してＲＡＭ２０の正面カメラ画像記憶領域２０ｂに一時記憶される（図３（Ａ）参照）。
【００３７】
ＣＰＵ２６は、メモリコントローラ２２を通してステレオカメラ画像記憶領域２０ａから２つの画像を読み出し、読み出された２つの画像の間の視差に基づいて人物の顔位置を推定する。
【００３８】
すなわち、ＣＰＵ２６は、ステレオカメラ画像記憶領域２０ａから２つの画像を読み出し、読み出された２つの画像の少なくとも一方に基づいて、まず被写界に背景以外の被写体が含まれるか否かを判別する。ここで背景以外の被写体ありと判別されると、読み出された２つの画像の間の視差に基づいて被写体の頂点を検出する。
【００３９】
頂点検出は、具体的には次の手順で行う。最初、領域Ｅ１を所定数（例えば５０×１００）の領域に分割する。次に、２つの画像の間の視差を領域毎に求め、そして視差に基づいて被写体までの距離を領域毎に算出する。これにより、被写体までの距離を領域毎に示した距離分布情報が得られる。そして、この距離分布情報から、被写体の頂点を検出する。検出された頂点の座標（Ｘｔ，Ｙｔ，Ｚｔ）は、ＲＡＭ２０の頂点座標記憶領域２０ｃ（図３（Ａ）参照）に記憶される。
【００４０】
続いてＣＰＵ２６は、頂点座標記憶領域２０ｃ内の複数の座標から頂点の移動速度を算出する。そして、頂点の高さおよび移動速度がそれぞれ所定の範囲内にあるか否かを判別する。高さおよび移動速度がいずれも所定の範囲内にあれば、被写体は人体であると見なされる。
【００４１】
そこでＣＰＵ２６は、頂点つまり頭頂部の座標（Ｘｔ，Ｙｔ，Ｚｔ）から顔Ｈの中心位置Ｈｃを推定する。推定結果は、顔中心座標記憶領域２０ｄに記憶される。なお、顔Ｈの中心座標（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）は、簡単には、頭頂部の座標（Ｘｔ，Ｙｔ，Ｚｔ）に、平均的な顔の形状および大きさから計算された定数（α，β，γ）をそれぞれ加算することにより求めることができる。
【００４２】
そしてＣＰＵ２６は、顔中心座標を参照して、正面カメラ１６の撮像領域Ｅ２の中心が顔Ｈの中心と一致するように正面カメラ１６の姿勢を制御する。そして姿勢制御の完了後に、正面カメラ画像記憶領域２０ｂ内の正面カメラ画像から輪郭線を検出する。
【００４３】
輪郭線検出は、例えば、次の手順で行われる。最初、領域Ｅ２を所定数（例えば４００×４００）の領域に分割する。次に、正面カメラ画像に含まれる輝度情報を参照して、互いに隣接する２つの領域の間の輝度差を算出する。そして、算出結果を閾値と比較して、閾値を超えていればその２つの領域の位置に境界線が存在すると判定する。かかる処理を繰り返すことで、輪郭線が検出される。
【００４４】
続いてＣＰＵ２６は、検出された輪郭線の大きさと、この輪郭線で囲まれた領域内の色情報とに基づいて、輪郭線で囲まれた画像が人の顔であるかどうかを判別する。大きさおよび色がいずれも所定の範囲内にあれば、輪郭線で囲まれた画像は人の顔であると判別し、正面カメラ画像から輪郭線で囲まれた画像を抽出する。抽出された画像は、入室しようとしている人物の顔画像として、顔画像記憶領域２０ｅ（図３（Ａ）参照）に記憶される。
【００４５】
次に、ＣＰＵ２６は、顔画像記憶領域２０ｅの顔画像をハードディスク２４ｄ内の登録済み顔画像と照合し、未登録であれば新規登録を行う。新規登録処理では、顔画像記憶領域２０ｅから顔画像を読み出し、読み出された顔画像をＨＤＤ２４を介してハードディスク２４ｄに記録する。また、キーボード等（図示せず）を介して性別，年齢その他の個人情報を入力する操作を受け付け、受け付けられた個人情報をデータベース（図示せず）に追加する。一方、顔画像が登録済みであれば、この顔画像に対応する人物の個人情報をデータベースから取得し、その人物つまり入室者の氏名，入室時刻等をハードディスク２４ｄに記録する。
【００４６】
より具体的には、サーバ１２のＣＰＵ２６は、図４〜図７のフローチャートに従って動作する。なお、これらのフロー図に対応するプログラムは、ＲＯＭ２８に記憶されている。
【００４７】
図４を参照して、電源が投入されると、まずステップＳ１で、ステレオカメラ１４および正面カメラ１６からの画像の取り込みをメモリコントローラ２２に命令する。それに応じてメモリコントローラ２２は、ステレオカメラ１４および正面カメラ１６からそれぞれ画像を取得し、取得された画像をＲＡＭ２０内のステレオカメラ画像記憶領域２０ａおよび正面カメラ画像記憶領域２０ｂにそれぞれ書き込む。
【００４８】
続いて、ステップＳ３でステレオカメラ画像記憶領域２０ａの画像を参照し、ステップＳ５では背景のみか否かを判別する。ステレオカメラ画像記憶領域２０ａの画像と予め記憶された背景画像とが一致条件を満足すれば、ステップＳ５でＹＥＳと判別し、ステップＳ３に戻る。なお、判別は、ステレオカメラ画像記憶領域２０ａ内の２つの画像で構成される三次元画像に基づいても、２つの画像のいずれか一方つまり平面画像に基づいてもよい。
【００４９】
ステップＳ５でＮＯであれば、ステップＳ７に移って、ステレオカメラ画像記憶領域２０ａの２つの画像に基づいて、被写体の頂点を検出し、かつ頂点の移動速度を算出する（後述）。検出された頂点の座標（Ｘｔ，Ｙｔ，Ｚｔ）は、頂点座標記憶領域２０ｃに記憶される（図３（Ａ）参照）。
【００５０】
続くステップＳ９では、検出された頂点の高さおよび算出された移動速度が人体の値として適当か否かを判別する。ここでＮＯであればステップＳ３に戻り、ＹＥＳであればステップＳ１１に移る。より具体的には、高さおよび移動速度が高さ条件および移動速度条件を満足するか否かを判別し、高さ条件および移動速度条件を共に満足すれば人体と判別する。いずれか一方でも満足しなければ、人体でないと判別する。
【００５１】
ステップＳ１１では、頂点すなわち頭頂部の座標（Ｘｔ，Ｙｔ，Ｚｔ）に基づいて、顔Ｈの中心位置を推定する（後述）。そしてステップＳ１３で、領域Ｅ２の中心が顔Ｈの中心Ｈｃと一致するように正面カメラ１６の姿勢を制御する（図１，図２参照）。姿勢制御が完了すると、ステップＳ１５に移る。
【００５２】
次に、ステップＳ１５で正面カメラ画像記憶領域２０ｂの画像を参照し、ステップＳ１７ではこの正面カメラ画像から輪郭線を検出する（後述）。ステップＳ１９では、輪郭線の大きさと、輪郭線で囲まれた領域内の色とをそれぞれ評価する。ステップＳ２１では、評価結果が人の顔の値として適当かを判別する。大きさおよび色がそれぞれ所定範囲内にあれば、ステップＳ２１でＹＥＳと判別され、ステップＳ２３に移る。ここでＮＯであればステップＳ３に戻る。
【００５３】
ステップＳ２３では、正面カメラ画像から輪郭線で囲まれた領域内の画像を抽出する。抽出された画像は、顔画像として顔画像記憶領域２０ｅ（図３（Ａ）参照）に記憶される。続くステップＳ２５では、ハードディスク２４ｄ内の登録済み顔画像と照合することで、顔画像記憶領域２０ｅの顔画像が登録済みか否かを判別する。この顔画像との間で一致条件を満足する登録済み顔画像があれば、ステップＳ２５でＹＥＳと判別され、ステップＳ２７に移る。一致条件を満足する登録済み顔画像がなければ、ステップＳ２９に移る。
【００５４】
ステップＳ２７では、入室記録処理を実行する。入室記録処理では、この顔画像に該当する人物の個人情報をデータベース（図示せず）から取得し、その氏名および入室時刻をハードディスク２４ｄに記録する。その後、ステップＳ３に戻る。
【００５５】
一方、ステップＳ２９では、顔画像の新規登録を行う。新規登録処理では、この顔画像をハードディスク２４ｄに記録し、また、この顔画像に該当する個人情報をデータベースに追加する。その後、ステップＳ３に戻る。なお、ステップＳ２７ないしはＳ２９で、必要に応じて本人への告知，係員への警告等を行ってもよい。
【００５６】
次に、上記ステップＳ７の頂点検出および移動速度算出処理は、図５のサブルーチンに従う。図５を参照して、まずステップＳ４１で、ステレオカメラ１４の被写界つまり領域Ｅ１を所定数（例えば５０×１００）の領域に分割する。続いて、ステップＳ４３でステレオカメラ画像記憶領域２０ａに記憶された２つの画像の間の視差を領域毎に算出し、ステップＳ４５では視差に基づいて被写体までの距離を領域毎に算出する。これにより、被写体までの距離を領域毎に示す距離分布情報が得られる。
【００５７】
次に、ステップＳ４７で距離分布情報に基づいて被写体の頂点を検出し、ステップＳ４９では、検出された頂点の三次元座標を頂点座標記憶領域２０ｃに記憶する。そしてステップＳ５１で、頂点座標記憶領域２０ｃを参照して、頂点の移動速度を算出する。算出後、上位層のルーチンに復帰する。
【００５８】
一方、上記ステップＳ１１の顔位中心推定処理は、図６のサブルーチンに従う。図６を参照して、ステップＳ６１で頂点座標記憶領域２０ｃの座標（Ｘｔ，Ｙｔ，Ｚｔ）を参照し、ステップＳ６３では、顔中心座標（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）を次の近似式により算出する。
【００５９】
Ｘｃ＝Ｘｔ＋α，Ｙｃ＝Ｙｔ＋β，Ｚｃ＝Ｚｔ＋γ
ここで（α，β，γ）は、平均的な顔の形状および大きさから計算された定数である。
【００６０】
ステップＳ６５では、算出結果を顔中心座標記憶領域２０ｄに記憶する。記憶後、上位層のルーチンに復帰する。
【００６１】
また、上記ステップＳ１７の輪郭線検出処理は、図７のサブルーチンに従う。図７を参照して、まずステップＳ７１で、正面カメラ１６の被写界（領域Ｅ２）を所定数（例えば４００×４００）の領域に分割する。続いて、ステップＳ７３で正面カメラ画像に含まれる輝度情報を参照し、ステップＳ７５では、隣接領域間の輝度差に基づいて輪郭線を検出する。
【００６２】
この輪郭線検出の具体的な処理としては、例えば、隣接する２つの領域の間の輝度差を算出し、算出結果が閾値を超えていれば当該２つの領域の境界線を輪郭線の一部と判定する。このような判定処理を正面カメラ画像の全体に渡って実行することで、正面カメラ画像に含まれる顔画像の輪郭線を検出できる。または、最初に境界線の一部が検出されるまでは逐次判定を行い、検出後は輪郭線の方向に沿って進みつつ輪郭線の近傍領域のみについて判定を行えば、効率よく輪郭線を検出することができる。検出後、上位層のルーチンに復帰する。
【００６３】
以上から明らかなように、この実施例の顔画像記録装置１０は、人の通過する領域Ｅ１をステレオカメラ１４で上方から撮影する一方、領域Ｅ１の任意の一部である領域Ｅ２を正面カメラ１６で撮影する。従って、ＲＡＭ２０には、領域Ｅ１の全体を俯瞰する三次元画像と、領域Ｅ１の一部を正面から捉えた画像とが記憶される。
【００６４】
ＣＰＵ２６は、ＲＡＭ２０に記憶された三次元画像に基づいて被写体の頂点Ｈｔを検出し（Ｓ４７）、検出結果の移動速度を算出し（Ｓ５１）、検出結果および算出結果が高さ条件および移動速度条件をそれぞれ満足するか否かを判別する（Ｓ９）。従って、人体に適合する高さ条件および移動速度条件を設定することで、人体とそれ以外の被写体とを弁別できる。
【００６５】
高さ条件および移動速度条件のいずれも満足すると判別されると、頂点Ｈｔから顔中心位置Ｈｃを推定して（Ｓ１１）、顔中心位置Ｈｃを中心に含む領域Ｅ２を撮影するように正面カメラ１６の姿勢を制御する（Ｓ１３）。そして、制御処理の後に正面カメラ１６で撮影された画像から輪郭線を検出し（Ｓ１７）、検出された輪郭線および当該輪郭線で囲まれた領域内の画像が大きさ条件および色条件をそれぞれ満足するか否かを判別する（Ｓ２１）。従って、人の顔に適合する大きさ条件および色条件を設定することで、人の顔とそれ以外の被写体とを弁別できる。
【００６６】
そして、大きさ条件および色条件のいずれも満足すると判別されると、正面カメラ画像から輪郭線で囲まれた領域内の画像を抽出し（Ｓ２３）、抽出された画像が記録済みか否かを判別し（Ｓ２５）、未記録であればこれをハードディスク２４ｄに記録する（Ｓ２９）。従って、領域Ｅ２つまり正面カメラ１６の被写界を人の顔に適合する大きさに設定することで、領域Ｅ１を通過する未登録の人体の顔画像がハードディスク２４ｄに記録される。
【００６７】
これにより、パターンマッチングのような複雑な計算を行うことなく、ゲートＧから入室する未登録の人体の顔画像を記録することができる。
【００６８】
なお、この実施例では、ステレオカメラ１４の画像に人体が含まれると判別されたとき、顔の位置を推定して正面カメラ１６の姿勢を制御し、その後、正面カメラ１６の画像に顔が含まれるか否かをさらに判別して、顔が含まれると判別された時点で画像を記録しているが、後者の判別を省略して、姿勢制御の後すぐに正面カメラ１６の画像を記録してもよい。ただし、後者の判別を行うことで、記録精度が向上する。
【００６９】
また、輪郭線で囲まれた領域内の画像だけを記録したが、正面カメラ画像をそのまま記録してもよい。ただし、輪郭線内の画像だけを記録することで、記録する画像のデータ量を削減でき、また記録済みか否かの判別が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】この発明の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】図１実施例の動作例を示す図解図である。
【図３】（Ａ）は図１実施例に適用されるメモリマップの一部を示すブロック図であり、（Ｂ）は図１実施例に適用されるメモリマップの他の一部を示すブロック図である。
【図４】図１実施例に適用されるＣＰＵ動作の一部を示すフロー図である。
【図５】図１実施例に適用されるＣＰＵ動作の他の一部を示すフロー図である。
【図６】図１実施例に適用されるＣＰＵ動作のその他の一部を示すフロー図である。
【図７】図１実施例に適用されるＣＰＵ動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。
【符号の説明】
【００７１】
１０…入室管理システム
１２…サーバ
１４…ステレオカメラ
１６…正面カメラ
２０…ＲＡＭ
２４ｄ…ハードディスク
２６…ＣＰＵ
Ｇ…ゲート
Ｈ…顔（頭部）
Ｈｃ…顔中心
Ｈｔ…頭頂部
【図１】
2007199766.tif 000003
【図２】
2007199766.tif 000004
【図３】
2007199766.tif 000005
【図４】
2007199766.tif 000006
【図５】
2007199766.tif 000007
【図６】
2007199766.tif 000008
【図７】
2007199766.tif 000009