(57)【要約】【課題】画像の画素の色に依存せずに人物領域の候補となる領域を特定できる技術を提供する技術を提供する。【解決手段】人物領域検出装置では、対象画像の各画素におけるエッジ強度が導出され（ステップＳ２１）、対象画像においてエッジ強度が同一のレベルに属し互いに隣接する画素群がそれぞれ、当該レベルに属する等高領域として設定される（ステップＳ２３）。そして、エッジ強度が最大のレベルに属する一の等高領域が初期の注目領域とされ、最大のレベルとは異なるレベルに属する注目領域に近接する等高領域が、エッジ強度が大きなレベルから順に注目領域に結合される（ステップＳ２６）。その結果として得られた注目領域が人物候補領域とされる。対象画像の画素の色を用いず、エッジ強度に基づいて人物候補領域を特定することから、対象画像の画素の色に依存せずに人物候補領域を特定できる。【選択図】図４
2007264887.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像から人物を示す人物領域を検出する人物領域検出装置であって、
前記対象画像の各画素におけるエッジ強度を導出する手段と、
前記エッジ強度を複数のレベルに区分し、前記対象画像において前記エッジ強度が同一のレベルに属し互いに隣接する画素群をそれぞれ、当該レベルに属する等高領域として設定する手段と、
前記エッジ強度が最大のレベルに属する一の前記等高領域を初期の注目領域とし、前記最大のレベルとは異なるレベルに属し前記注目領域に近接する前記等高領域を、前記注目領域に結合して前記注目領域の一部とする結合手段と、
を備え、
前記結合手段は、前記注目領域への前記等高領域の結合を前記エッジ強度が大きなレベルに属する前記等高領域の順に行い、得られた前記注目領域を前記人物領域の候補となる人物候補領域とすることを特徴とする人物領域検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の人物領域検出装置において、
前記結合手段による結合前の前記等高領域を拡張する手段、
をさらに備えることを特徴とする人物領域検出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の人物領域検出装置において、
前記結合手段によって得られた前記人物候補領域の内部に存在する空き領域を補完する補完手段、
をさらに備えることを特徴とする人物領域検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の人物領域検出装置において、
前記空き領域の補完後の前記人物候補領域において、エッジ強度が所定の閾値以上となり互いに隣接する画素群をそれぞれ、人物の目を示す領域の候補となる目候補領域として抽出する目候補領域抽出手段、
をさらに備えることを特徴とする人物領域検出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の人物領域検出装置において、
前記目候補領域抽出手段は、前記エッジ強度が所定の閾値以上となり互いに隣接する画素群のうち、サイズが所定条件を満足するものをそれぞれ、前記目候補領域として抽出することを特徴とする人物領域検出装置。
【請求項６】
請求項４または５に記載の人物領域検出装置において、
所定数以上の前記目候補領域が抽出されない前記人物候補領域を、前記人物領域の候補から除外する手段、
をさらに備えることを特徴とする人物領域検出装置。
【請求項７】
請求項４ないし６のいずれかに記載の人物領域検出装置において、
前記人物候補領域から抽出されたいずれか２つの前記目候補領域のサイズの比較結果に基づいて、前記人物候補領域が前記人物領域であるか否かを判定する判定手段、
をさらに備えることを特徴とする人物領域検出装置。
【請求項８】
請求項４ないし７のいずれかに記載の人物領域検出装置において、
前記人物候補領域から抽出されたいずれか２つの前記目候補領域の相互の配置関係に基づいて、前記人物候補領域が前記人物領域であるか否かを判定する判定手段、
をさらに備えることを特徴とする人物領域検出装置。
【請求項９】
対象画像から人物を示す人物領域を検出する人物領域検出方法であって、
（ａ）前記対象画像の各画素におけるエッジ強度を導出する工程と、
（ｂ）前記エッジ強度を複数のレベルに区分し、前記対象画像において前記エッジ強度が同一のレベルに属し互いに隣接する画素群をそれぞれ、当該レベルに属する等高領域として設定する工程と、
（ｃ）前記エッジ強度が最大のレベルに属する一の前記等高領域を初期の注目領域とし、前記最大のレベルとは異なるレベルに属し前記注目領域に近接する前記等高領域を、前記注目領域に結合して前記注目領域の一部とする工程と、
を備え、
前記（ｃ）工程では、前記注目領域への前記等高領域の結合を前記エッジ強度が大きなレベルに属する前記等高領域の順に行い、得られた前記注目領域を前記人物領域の候補となる人物候補領域とすることを特徴とする人物領域検出方法。
【請求項１０】
対象画像から人物を示す人物領域を検出するためのプログラムであって、コンピュータに、
（ａ）前記対象画像の各画素におけるエッジ強度を導出する工程と、
（ｂ）前記エッジ強度を複数のレベルに区分し、前記対象画像において前記エッジ強度が同一のレベルに属し互いに隣接する画素群をそれぞれ、当該レベルに属する等高領域として設定する工程と、
（ｃ）前記エッジ強度が最大のレベルに属する一の前記等高領域を初期の注目領域とし、前記最大のレベルとは異なるレベルに属し前記注目領域に近接する前記等高領域を、前記注目領域に結合して前記注目領域の一部とする工程と、
を実行させ、
前記（ｃ）工程では、前記注目領域への前記等高領域の結合を前記エッジ強度が大きなレベルに属する前記等高領域の順に行い、得られた前記注目領域を前記人物領域の候補となる人物候補領域とす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、画像から人物を示す人物領域を検出するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラやコンピュータ等の普及により、幅広い分野においてデジタルの画像が取り扱われるようになっている。これに伴い、取り扱うデジタルの画像から人物を示す人物領域を検出する技術が要望されており、従来より各種の技術が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、対象となる画像中において肌色の画素の領域を検出し、当該肌色の領域の形状に基づいて人物領域を検出する手法が開示されている。また、特許文献２には、対象となる画像中において肌色の画素の領域を検出し、当該肌色の領域に顔の特徴である要素（目や口など）が存在するか否かに基づいて人物領域を検出する手法が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−４８１８４号公報
【特許文献２】特開２００４−５３８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来から提案されている人物領域の検出手法はいずれも、肌色の画素の領域の検出を前提とするものである。しかしながら、人物の肌色は個人差があり、照射された照明光に応じても変化することから、画像中の肌色を一義的に定義できない。このため、肌色の判定条件としては比較的広い許容幅を確保する必要があり、これにより、人物以外の多くの領域が検出されてしまうこととなっていた。
【０００６】
また、グレースケールの画像や色相を大きく変更した画像などを対象とする場合には、たとえ人物領域であったとしても肌色とならないため、肌色の領域の検出では人物領域を検出することは不可能である。
【０００７】
すなわち、従来の技術は、画像の画素の色に依存した手法を採用していたために、人物領域、あるいは、その候補となる領域を必ずしも正しく特定できなかった。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、画像の画素の色に依存せずに人物領域の候補となる領域を特定できる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、請求項１の発明は、対象画像から人物を示す人物領域を検出する人物領域検出装置であって、前記対象画像の各画素におけるエッジ強度を導出する手段と、前記エッジ強度を複数のレベルに区分し、前記対象画像において前記エッジ強度が同一のレベルに属し互いに隣接する画素群をそれぞれ、当該レベルに属する等高領域として設定する手段と、前記エッジ強度が最大のレベルに属する一の前記等高領域を初期の注目領域とし、前記最大のレベルとは異なるレベルに属し前記注目領域に近接する前記等高領域を、前記注目領域に結合して前記注目領域の一部とする結合手段と、を備え、前記結合手段は、前記注目領域への前記等高領域の結合を前記エッジ強度が大きなレベルに属する前記等高領域の順に行い、得られた前記注目領域を前記人物領域の候補となる人物候補領域とする。
【００１０】
また、請求項２の発明は、請求項１に記載の人物領域検出装置において、前記結合手段による結合前の前記等高領域を拡張する手段、をさらに備えている。
【００１１】
また、請求項３の発明は、請求項１または２に記載の人物領域検出装置において、前記結合手段によって得られた前記人物候補領域の内部に存在する空き領域を補完する補完手段、をさらに備えている。
【００１２】
また、請求項４の発明は、請求項３に記載の人物領域検出装置において、前記空き領域の補完後の前記人物候補領域において、エッジ強度が所定の閾値以上となり互いに隣接する画素群をそれぞれ、人物の目を示す領域の候補となる目候補領域として抽出する目候補領域抽出手段、をさらに備えている。
【００１３】
また、請求項５の発明は、請求項４に記載の人物領域検出装置において、前記目候補領域抽出手段は、前記エッジ強度が所定の閾値以上となり互いに隣接する画素群のうち、サイズが所定条件を満足するものをそれぞれ、前記目候補領域として抽出する。
【００１４】
また、請求項６の発明は、請求項４または５に記載の人物領域検出装置において、所定数以上の前記目候補領域が抽出されない前記人物候補領域を、前記人物領域の候補から除外する手段、をさらに備えている。
【００１５】
また、請求項７の発明は、請求項４ないし６のいずれかに記載の人物領域検出装置において、前記人物候補領域から抽出されたいずれか２つの前記目候補領域のサイズの比較結果に基づいて、前記人物候補領域が前記人物領域であるか否かを判定する判定手段、をさらに備えている。
【００１６】
また、請求項８の発明は、請求項４ないし７のいずれかに記載の人物領域検出装置において、前記人物候補領域から抽出されたいずれか２つの前記目候補領域の相互の配置関係に基づいて、前記人物候補領域が前記人物領域であるか否かを判定する判定手段、をさらに備えている。
【００１７】
また、請求項９の発明は、対象画像から人物を示す人物領域を検出する人物領域検出方法であって、（ａ）前記対象画像の各画素におけるエッジ強度を導出する工程と、（ｂ）前記エッジ強度を複数のレベルに区分し、前記対象画像において前記エッジ強度が同一のレベルに属し互いに隣接する画素群をそれぞれ、当該レベルに属する等高領域として設定する工程と、（ｃ）前記エッジ強度が最大のレベルに属する一の前記等高領域を初期の注目領域とし、前記最大のレベルとは異なるレベルに属し前記注目領域に近接する前記等高領域を、前記注目領域に結合して前記注目領域の一部とする工程と、を備え、前記（ｃ）工程では、前記注目領域への前記等高領域の結合を前記エッジ強度が大きなレベルに属する前記等高領域の順に行い、得られた前記注目領域を前記人物領域の候補となる人物候補領域とする。
【００１８】
また、請求項１０の発明は、対象画像から人物を示す人物領域を検出するためのプログラムであって、コンピュータに、（ａ）前記対象画像の各画素におけるエッジ強度を導出する工程と、（ｂ）前記エッジ強度を複数のレベルに区分し、前記対象画像において前記エッジ強度が同一のレベルに属し互いに隣接する画素群をそれぞれ、当該レベルに属する等高領域として設定する工程と、（ｃ）前記エッジ強度が最大のレベルに属する一の前記等高領域を初期の注目領域とし、前記最大のレベルとは異なるレベルに属し前記注目領域に近接する前記等高領域を、前記注目領域に結合して前記注目領域の一部とする工程と、を実行させ、前記（ｃ）工程では、前記注目領域への前記等高領域の結合を前記エッジ強度が大きなレベルに属する前記等高領域の順に行い、得られた前記注目領域を前記人物領域の候補となる人物候補領域とする。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１ないし１０の発明によれば、対象画像のエッジ強度に基づいて人物候補領域を特定するため、対象画像の画素の色に依存せずに人物候補領域を特定できる。
【００２０】
また、特に請求項２の発明によれば、結合する際の近接判定の基準を緩和できる。
【００２１】
また、特に請求項３の発明によれば、空き領域を埋めることで、より人物らしい人物候補領域を取得できる。
【００２２】
また、特に請求項４の発明によれば、エッジ強度に基づいて容易に目候補領域を抽出できる。
【００２３】
また、特に請求項５の発明によれば、より正確に目候補領域を抽出できる。
【００２４】
また、特に請求項６の発明によれば、所定数以上の目候補領域を含まない人物候補領域を人物領域の候補から除外するため、より正しい人物候補領域のみを人物領域の候補とすることができる。
【００２５】
また、特に請求項７の発明によれば、目候補領域のサイズの比較結果に基づいて、人物領域を正確に特定できる。
【００２６】
また、特に請求項８の発明によれば、目候補領域の相互の配置関係に基づいて、人物領域を正確に特定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。
【００２８】
＜１．装置構成＞
図１は、本発明の実施の形態に係る人物領域検出装置１０の外観図である。この人物領域検出装置１０は、対象とするデジタルの画像（以下、「対象画像」という。）中から人物の像（代表的には、人物の顔の像）を示す領域（以下、「人物領域」という。）を検出する機能を有している。図に示すように、人物領域検出装置１０は装置構成としては一般的なコンピュータであり、コンピュータとしての本体部１、各種情報の表示を行うディスプレイ２、並びに、ユーザからの各種入力を受け付けるキーボード３及びマウス４を備えている。
【００２９】
図２は、本体部１の内部構成を模式的に示すブロック図である。本体部１は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、各種情報を記憶する記憶装置であるハードディスク２５、記録媒体９１を読み取る読取装置２６、及び、インターネットなどのネットワーク９２を介して通信を行う通信部２７などを備え、それぞれをバスライン２９によって接続した構成となっている。また、このバスライン２９にはインターフェイス（Ｉ／Ｆ）を介して、上述したディスプレイ２、キーボード３及びマウス４が接続されている。このような構成により、人物領域検出装置１０の各部はＣＰＵ２１の制御下で動作する。
【００３０】
ハードディスク２５には、プログラム４１が記憶されている。このプログラム４１は、記録媒体９１からの読み出しや、ネットワーク９２に接続された外部のサーバ装置からのダウンロードなどにより、ハードディスク２５に記憶される。このプログラム４１を、メモリたるＲＡＭ２３と協働しつつＣＰＵ２１が実行することにより、人物領域検出装置としての各種の機能が実現されるようになっている。
【００３１】
図中では、プログラム４１がＣＰＵ２１により実行されることで実現される主たる機能を、人物候補抽出部３１、領域補完部３２、目候補抽出部３３及び人物判定部３４として模式的に示している。
【００３２】
＜２．処理＞
次に、人物領域検出装置１０の処理について説明する。以下では最初に、対象画像から人物領域を検出する全体処理を概略的に説明し、その後、全体処理の各工程となるサブ処理それぞれの詳細について説明する。
【００３３】
＜２−１．全体処理の概要＞
図３は、人物領域を検出する処理の全体の流れを示す図である。
【００３４】
まず、サブ処理である人物候補領域抽出処理が行われる（ステップＳ１１）。この人物候補領域抽出処理では、対象画像から人物領域の候補となる人物候補領域が抽出される。通常、この処理では、複数の人物候補領域が抽出される。
【００３５】
次に、抽出された人物候補領域のうちから、一の人物候補領域が処理の対象となる「対象人物候補領域」として決定される（ステップＳ１２）。そして以降、対象人物候補領域に対して、３つのサブ処理、具体的には、空き領域補完処理（ステップＳ１３）、目候補領域抽出処理（ステップＳ１４）及び人物判定処理（ステップＳ１５）がこの順で行われる。
【００３６】
空き領域補完処理（ステップＳ１３）では、対象人物候補領域の画素が補完され、対象人物候補領域内に存在する空き領域が補完される。また、目候補領域抽出処理（ステップＳ１４）では、空き領域の補完後の対象人物候補領域から人物の目を示す領域の候補となる目候補領域が抽出される。さらに、人物判定処理（ステップＳ１５）では、抽出された目候補領域に基づいて、対象人物候補領域が人物領域であるか否かの判定がなされる。つまり、このような３つのサブ処理により人物領域が検出されるわけである。
【００３７】
一の対象人物候補領域に関して処理がなされると、未処理の人物候補領域が存在しているかが判定される（ステップＳ１６）。そして、存在していた場合は（ステップＳ１６にてＹｅｓ）、次の対象人物候補領域が決定され（ステップＳ１２）、この対象人物候補領域に対して上記と同様の３つサブ処理が繰り返される。このような処理が繰り返され、最終的に全ての人物候補領域に関して３つサブ処理が行われて、人物領域か否かの判定がなされる。これにより、対象画像中の全ての人物領域が検出されることになる。
【００３８】
＜２−２．人物候補領域抽出処理＞
次に、人物候補領域抽出処理（図３：ステップＳ１１）の詳細について説明する。図４は、人物候補領域抽出処理の詳細な流れを示す図である。特に言及しない限り、人物候補領域抽出処理の各工程は全て、図２に示した人物候補抽出部３１により行われる。
【００３９】
まず、対象画像の各画素におけるエッジ強度が導出される（ステップＳ２１）。具体的には、対象画像の各画素に関して、図５に示すラプラシアンフィルタ５を利用した畳み込み処理がなされ、各画素のエッジ強度を示すエッジ画像が生成される。例えば、図６の上部に例示する画像を対象画像６１とした場合は、ラプラシアンフィルタ５の適用により、図６の下部に示すエッジ画像６２が求められる。このエッジ画像６２の画素数は対象画像と同数となる。
【００４０】
エッジ画像６２の各画素は対応する対象画像の各画素におけるエッジ強度を示すことになる。ラプラシアンフィルタ５を利用した畳み込み処理では、中央画素と周辺画素との輝度の差が大きいほど（すなわち、エッジ強度が大きいほど）、その結果の値が大きくなる。このため、エッジ画像６２の画素の画素値は、対応する対象画像６１の画素のエッジ強度が大きいほど、大きくなる。
【００４１】
次に、生成されたエッジ画像６２に基づいて、対象画像６１においてエッジ強度が同一のレベルに属する画素の位置を示すデータであるマスクデータが生成される（図４：ステップＳ２２）。
【００４２】
本実施の形態では、エッジ強度は、レベル０，レベル１，レベル２の３つのレベルに区分されている。エッジ強度が最大のレベルはレベル０であり、以降、レベル１，レベル２の順でエッジ強度は小さくなる。具体的には、エッジ強度は、閾値Ｔｈ１以上でレベル０、閾値Ｔｈ１未満かつ閾値Ｔｈ２（Ｔｈ２＜Ｔｈ１）以上でレベル１、閾値Ｔｈ２未満かつ閾値Ｔｈ３（０＜Ｔｈ３＜Ｔｈ２）以上でレベル２にそれぞれ区分される。
【００４３】
図７に示すように、これらの各レベル毎にマスクデータ６３ａ〜６３ｃが生成される。これらのマスクデータは各画素の値が「０」か「１」かで示される２値の画像データであり、その画素数は対象画像６１やエッジ画像６２と同数である。
【００４４】
エッジ画像６２にて画素値（すなわち、エッジ強度）がレベル０に属する画素に対応するレベル０のマスクデータ６３ａの画素の値は「１」となり、このマスクデータ６３ａの他の画素の値は「０」となる。同様に、エッジ画像６２にて画素値がレベル１に属する画素に対応するレベル１のマスクデータ６３ｂの画素の値は「１」となり、他の画素の値は「０」となる。さらに、エッジ画像６２にて画素値がレベル２に属する画素に対応するレベル２のマスクデータ６３ｃの画素の値は「１」となり、他の画素の値は「０」となる。
【００４５】
したがって、レベル０のマスクデータ６３ａは、対象画像６１においてエッジ強度がレベル０に属する画素（エッジ強度が比較的大の画素）の位置を示すことになる。同様に、レベル１のマスクデータ６３ｂは対象画像６１においてエッジ強度がレベル１に属する画素の位置を示し、レベル２のマスクデータ６３ｃは対象画像６１においてエッジ強度がレベル２に属する画素（エッジ強度が比較的小の画素）の位置を示すことになる。
【００４６】
次に、生成されたマスクデータに基づいて、エッジ強度が同一レベルに属しかつ互いに隣接する画素群が、当該レベルに属する等高領域として設定される（図４：ステップＳ２３）。
【００４７】
具体的には、図７に示すように、マスクデータ６３ａ〜６３ｃが利用され、マスクデータにおいて値が「１」の画素に対応する対象画像６１の画素のみから構成される画像６４ａ〜６４ｃが各レベルごとに生成される。すなわち、これらの画像６４ａ〜６４ｃは、対象画像６１においてエッジ強度が同一のレベルに属する画素のみから構成される画像（以下、「等高画像」という。）となる。
【００４８】
そして、各レベルに属する等高画像６４ａ〜６４ｃのそれぞれにおいて、水平方向あるいは垂直方向で隣接して一つの領域を形成する画素群が、当該レベルに属する一つの等高領域として設定されてＲＡＭ２３に記憶される。等高領域は、それが含まれる等高画像のレベルに属するものとして設定される。例えば、レベル０の等高画像６４ａに含まれていた等高領域は、レベル０に属する等高領域として設定される。
【００４９】
一つの等高画像からは、一または複数の等高領域が設定される。例えば、図７に例示するレベル０の等高画像６４ａにおいては、目近傍の領域Ａ１、耳近傍の領域Ａ２、鼻近傍の領域Ａ３、及び、口近傍の領域Ａ４などがそれぞれレベル０に属する等高領域として設定される。また、図７に例示するレベル１の等高画像６４ｂにおいては、肌に相当する領域Ａ５などがレベル１に属する等高領域として設定される。
【００５０】
図４に戻り、次に、レベル０の等高領域のうちから、一の等高領域が初期の注目領域として決定される（ステップＳ２４）。次に、処理の対象となる対象レベルにレベル１が設定され（ステップＳ２５）、この対象レベル（レベル１）に属する等高領域を、所定の条件下で注目領域（レベル０に属する等高領域）に結合する等高領域結合処理が行われる（ステップＳ２６）。
【００５１】
図８は、等高領域結合処理（図４：ステップＳ２６）の詳細な流れを示す図である。まず、対象レベルに属する等高領域のうちから、一の等高領域が処理の対象となる「対象等高領域」として決定される（ステップＳ３１）。
【００５２】
次に、対象等高領域が注目領域に近接しているか否かが判定される（ステップＳ３２）。この近接判定は、互いの画素が少なくとも一部でも水平方向又は垂直方向で隣接しているか否かに基づいて行われる。
【００５３】
例えば、図９に例示する領域が注目領域ＴＡ１であり、図１０に例示する領域が対象等高領域ＥＡ１であるとする。図１１に示すように、対象画像においてこれらの２つの領域ＴＡ１，ＥＡ１の画素が互いに隣接していた場合は、対象等高領域ＥＡ１は注目領域ＴＡ１に近接していると判定される。一方、図１２に示すように、対象画像においてこれらの２つの領域ＴＡ１，ＥＡ１のいずれの画素も隣接していない場合（離間している場合）は対象等高領域ＥＡ１は注目領域ＴＡ１に近接していないと判定される。画素同士の隣接は水平方向又は垂直方向で判断されるため、図１２の状態でも画素が隣接していることにはならない。
【００５４】
このような判定により、対象等高領域が注目領域に近接していた場合は（図８：ステップＳ３２にてＹｅｓ）、対象等高領域は注目領域に結合すべき結合対象に設定される（ステップＳ３３）。一方、対象等高領域が注目領域に近接していない場合は（ステップＳ３２にてＮｏ）、対象等高領域は結合対象に設定されずに除外される。
【００５５】
このようにして一の対象等高領域に関して近接判定がなされると、対象レベルに属する未処理の等高領域が存在しているかが判定される（ステップＳ３４）。そして、存在していた場合は（ステップＳ３４にてＹｅｓ）、次の対象等高領域が決定され（ステップＳ３１）、この対象等高領域に対して上記と同様の近接判定が繰り返される。このような処理が繰り返され、最終的に対象レベルに属する全ての等高領域に関して近接判定がなされ、近接していた等高領域は結合対象に設定されることになる。
【００５６】
次に、結合対象に設定された全ての等高領域が注目領域に結合され、注目領域の一部とされる。すなわち、元の注目領域と、結合対象に設定された全ての等高領域とからなる全領域が、新たな注目領域とされる。例えば、図１１の例では、元の注目領域ＴＡ１と等高領域ＥＡ１とが結合されて、新たな注目領域ＴＡ２が形成されることになる（ステップＳ３５）。
【００５７】
なお、ステップＳ３２の近接判定の際には、対象等高領域の周縁を形成する画素に関して、所定の画素分（例えば、１〜２画素）水平方向及び垂直方向の双方に画素を付加して領域を拡張した後に近接判定を行うようにしてもよい。これによれば、対象等高領域が拡張されるため、拡張した画素分に応じて近接判定の基準を緩和でき、ノイズなどの影響により離間してしまった領域同士を近接していると判断できる。例えば、図１２のような状態でも、対象等高領域ＥＡ１が注目領域ＴＡ１に近接していると判断されることになる。なお、このような拡張を行った場合は、一部の画素において重複が生じることもあるが、この重複の場合も近接していると判断すればよい。
【００５８】
図４に戻って説明する。以上のようにして等高領域結合処理（ステップＳ２６）が完了すると、次に、その時点の対象レベルよりも、エッジ強度が小となる下位のレベルが存在しているかが判定される（ステップＳ２７）。そして、下位のレベルが存在していた場合は、その時点の対象レベルより１つ下位のレベル（ステップＳ２８）が新たな対象レベルに設定される。例えば、その時点の対象レベルがレベル１であれば、レベル２が新たな対象レベルに設定される。そして、この新たな対象レベルに属する等高領域を注目領域に結合する等高領域結合処理が再び行われる（ステップＳ２６）。
【００５９】
前述のように本実施の形態では、エッジ強度はレベル０，レベル１，レベル２の３つのレベルに区分されるため、上記の処理により、レベル１を対象レベルにした等高領域結合処理の後、レベル２を対象レベルにした等高領域結合処理が行われる。したがって、レベル０の初期の注目領域に対してまずレベル１の等高領域が結合され、その結果として得られた注目領域に対してさらにレベル２の等高領域が結合されることになる。
【００６０】
また他の実施の態様としてエッジ強度を４以上のレベルに区分した場合を想定すると、この場合でも上記の処理により、レベル０以外のレベルに関してエッジ強度が大きなレベルから順に各レベルを対象レベルにした等高領域結合処理が順次に行われる。つまり、注目領域への等高領域の結合が、エッジ強度が大きなレベルに属する等高領域の順に行われていくことになる。
【００６１】
レベル０以外の全てのレベルに関して等高領域結合処理がなされると、その時点で結果として得られた注目領域が人物候補領域とされる。つまり、レベル０の初期の注目領域に対して、各レベルの等高領域がエッジ強度が大きな順に結合された結果が、人物候補領域とされるわけである（ステップＳ２９）。
【００６２】
一般に、人物の顔を示す画像においては目の領域が最もエッジ強度が大きくなる。このことから、レベル０の領域は目の領域である可能性が高い。したがって、図１３に示すように、レベル０の領域を注目領域ＴＡとし、その注目領域ＴＡに対して近接する下位のレベルの等高領域ＥＡをエッジ強度が大きいものから順に結合していけば、その結果として得られる領域ＮＡは、人物を示す領域である可能性が高い。本実施の形態では、この原理に基づいて人物候補領域を抽出するわけである。
【００６３】
図４に戻り、以上のようにしてレベル０の一の等高領域を注目領域として人物候補領域が抽出されると、レベル０に属し、注目領域とされていない未処理の等高領域が存在しているかが判定される（ステップＳ３０）。そして、存在していた場合は（ステップＳ３０にてＹｅｓ）、次の一の等高領域が初期の注目領域として決定され（ステップＳ２４）、この注目領域に対して上記と同様にして近接する下位のレベルの等高領域が結合され、人物候補領域が抽出される。このような処理が繰り返され、最終的にレベル０に属する全ての等高領域に関して下位のレベルの等高領域が結合されて人物候補領域が抽出されることになる。
【００６４】
＜２−３．空き領域補完処理＞
次に、空き領域補完処理（図３：ステップＳ１３）の詳細について説明する。上述した人物候補領域抽出処理で抽出された人物候補領域では、アルゴリズム上、図１３の下部に示すように、閉じた領域ＮＡの内部の所々に、その領域の一部として認識されない空き領域（画素が抜け落ちた状態の欠損領域）Ｓａが存在することが多い。空き領域補完処理では、対象人物候補領域に対してこのような空き領域が補完され、空き領域の無い対象人物候補領域が生成されることになる。
【００６５】
図１４は、空き領域補完処理の詳細な流れを示す図である。特に言及しない限り、空き領域補完処理の各工程は全て、図２に示した領域補完部３２により行われる。
【００６６】
まず、対象画像において対象人物候補領域が存在する位置を示すマスクデータが生成される（ステップＳ４１）。このマスクデータは、画素数が対象画像と同数となり、各画素の値が「０」か「１」かの２値で示される画像データである。マスクデータでは、対象画像において対象人物候補領域に含まれる画素に対応する画素の値は「１」、他の画素の値は「０」となる。例えば、図１３の下部に例示する人物候補領域ＮＡからは、図１５の上部に例示するマスクデータＭＤ０が生成される。なお、図１５では、マスクデータにおいて値が「１」となる画素をハッチングで示している。
【００６７】
また、この処理では、図１５に示すように、マスクデータにＸＹ座標系が設定され、水平方向がＸ軸方向、垂直方向がＹ軸方向とされる。このＸＹ座標系の原点はマスクデータデータの左上端とされ、右側が＋Ｘ側、下側が＋Ｙ側とされる。そして、マスクデータデータの各画素は、このＸＹ座標系の座標位置（ｘ，ｙ）を用いてＰ（ｘ，ｙ）で示される。例えば、左上端の画素はＰ（１，１）で示され、その右側の画素はＰ（２，１）、その下側の画素はＰ（１，２）で示される。
【００６８】
マスクデータが生成されると、次に、このマスクデータの各水平画素列が＋Ｘ向きに走査され、以下の式（１）の演算が各画素を対象になされる（ステップＳ４２）。
【００６９】
Ｐ（ｘ，ｙ）＝Ｐ（ｘ−１，ｙ）  ＯＲ  Ｐ（ｘ，ｙ）  …（１）
すなわち、画素の値とその左側に隣接する画素の値との論理和を、新たに当該画素の値とする処理が各画素に関して行われる。演算対象とする画素は、左端部の画素から右端部の画素に向かう順番で変更される。これにより、その水平画素列において値が「１」となる画素が存在すれば、その画素の右側の画素の値は全て「１」となる。この処理はマスクデータの全ての水平画素列においてなされ、その結果、第１修正データが生成される。例えば、図１５の上部に例示するマスクデータＭＤ０からは、その下部に例示する第１修正データＭＤ１が生成される。
【００７０】
次に、ステップＳ４２とは逆に、マスクデータの各水平画素列が−Ｘ向きに走査され、以下の式（２）の演算が各画素を対象になされる（ステップＳ４３）。
【００７１】
Ｐ（ｘ，ｙ）＝Ｐ（ｘ，ｙ）  ＯＲ  Ｐ（ｘ＋１，ｙ）  …（２）
すなわち、画素の値とその右側に隣接する画素の値との論理和を、新たに当該画素の値とする処理が各画素に関して行われる。演算対象とする画素は、右端部の画素から左端部の画素に向かう順番で変更される。これにより、その水平画素列において値が「１」となる画素が存在すれば、その画素の左側の画素の値は全て「１」となる。この処理はマスクデータの全ての水平画素列においてなされ、その結果、第２修正データが生成される。例えば、図１５の上部に例示するマスクデータＭＤ０からは、その下部に例示する第２修正データＭＤ２が生成される。
【００７２】
次に、このマスクデータの各垂直画素列が＋Ｙ向きに走査され、以下の式（３）の演算が各画素を対象になされる（ステップＳ４４）。
【００７３】
Ｐ（ｘ，ｙ）＝Ｐ（ｘ，ｙ−１）  ＯＲ  Ｐ（ｘ，ｙ）  …（３）
すなわち、画素の値とその上側に隣接する画素の値との論理和を、新たに当該画素の値とする処理が各画素に関して行われる。演算対象とする画素は、上端部の画素から下端部の画素に向かう順番で変更される。これにより、その垂直画素列において値が「１」となる画素が存在すれば、その画素の下側の画素の値は全て「１」となる。この処理はマスクデータの全ての垂直画素列においてなされ、その結果、第３修正データが生成される。例えば、図１５の上部に例示するマスクデータＭＤ０からは、その下部に例示する第３修正データＭＤ３が生成される。
【００７４】
次に、ステップＳ４４とは逆に、このマスクデータの各垂直画素列が−Ｙ向きに走査され、以下の式（４）の演算が各画素を対象になされる（ステップＳ４５）。
【００７５】
Ｐ（ｘ，ｙ）＝Ｐ（ｘ，ｙ）  ＯＲ  Ｐ（ｘ，ｙ＋１）  …（４）
すなわち、画素の値とその下側に隣接する画素の値との論理和を、新たに当該画素の値とする処理が各画素に関して行われる。演算対象とする画素は、下端部の画素から上端部の画素に向かう順番で変更される。これにより、その垂直画素列において値が「１」となる画素が存在すれば、その画素の上側の画素の値は全て「１」となる。この処理はマスクデータの全ての垂直画素列においてなされ、その結果、第４修正データが生成される。例えば、図１５の上部に例示するマスクデータＭＤ０からは、その下部に例示する第４修正データＭＤ４が生成される。
【００７６】
以上のようにして、第１ないし第４修正データが得られると、これら４つの修正データの論理積（ＡＮＤ）が導出される。これにより、元のマスクデータにおいて空き領域に相当する画素が埋められたデータが、補完マスクデータとして生成される（ステップＳ４６）。例えば、図１５に例示する第１ないし第４修正データＭＤ１〜ＭＤ４からは、図１５の下部に示す補完マスクデータＭＤ５が生成される。マスクデータＭＤ０と、補完マスクデータＭＤ５とを比較してわかるように、補完マスクデータＭＤ５では空き領域に相当する画素が埋められている。
【００７７】
補完マスクデータが得られると、この補完マスタデータが利用され、補完マスクデータにおいて値が「１」の画素に対応する対象画像の画素から構成される領域が取得される。これにより、空き領域が補完された対象人物候補領域が取得されることになる（ステップＳ４７）。
【００７８】
＜２−４．目候補領域抽出処理＞
次に、目候補領域抽出処理（図３：ステップＳ１４）の詳細について説明する。この目候補領域抽出処理では、上記のようにして空き領域が補完された対象人物候補領域から、目の領域の候補となる目候補領域が抽出される。前述のように、人物の顔を示す画像においては目の領域が最もエッジ強度が大きくなることから、目候補領域を抽出する場合でもエッジ強度が利用されるようになっている。
【００７９】
図１６は、目候補領域抽出処理の詳細な流れを示す図である。特に言及しない限り、目候補領域抽出処理の各工程は全て、図２に示した目候補抽出部３３により行われる。
【００８０】
まず、対象人物候補領域の各画素のエッジ強度が導出される（ステップＳ５１）。このエッジ強度の導出は、図４のステップＳ２１と同様にラプラシアンフィルタ５を利用した畳み込み処理により行われる。
【００８１】
次に、導出されたエッジ強度が所定の閾値Ｔｈ０以上となり、互いに隣接する画素群がそれぞれ高エッジ領域として設定される（ステップＳ５２）。これにより、一または複数の高エッジ領域が設定される。この高エッジ領域を設定する手法は、閾値を考慮しなければ、上述したレベル０の等高領域を設定する手法と実質的に同一である。このため、閾値Ｔｈ０と閾値Ｔｈ１とが同一でよいならば、対象人物候補領域内に含まれるレベル０の等高領域をそのまま高エッジ領域として設定してよい。
【００８２】
次に、設定された高エッジ領域のうちから、一の高エッジ領域が処理の対象となる「対象高エッジ領域」として決定される（ステップＳ５３）。そして、対象高エッジ領域のサイズが所定条件を満足するか否かが判定される（ステップＳ５４）。対象高エッジ領域のサイズは、３つのサイズ変数で表現され、それぞれのサイズ変数が所定の閾値以上となるか否かが判定される。
【００８３】
サイズ変数の１つは、対象高エッジ領域に含まれる「画素数」（Ｐｎｕｍ）である。そして、この画素数（Ｐｎｕｍ）が所定の閾値（ＰｎｕｍＴｈ）以上であるか否かが判定される。具体的には、次式（５）を満足するか否かが判定される。
【００８４】
Ｐｎｕｍ＞ＰｎｕｍＴｈ  …（５）
また、サイズ変数の他の１つは、図１７に示すように、対象高エッジ領域ＥＮに外接する最小の矩形たる外接矩形Ｒｅの画素数（ＲａＰｎ）に対する対象高エッジ領域ＥＮに含まれる画素数（Ｐｎｕｍ）の率である「矩形面積率」（Ｒａｒ）である。矩形面積率（Ｒａｒ）は、次式（６）で導出される。
【００８５】
Ｒａｒ＝Ｐｎｕｍ／ＲａＰｎ  …（６）
そして、この矩形面積率（Ｒａｒ）が所定の閾値（ＲａｒＴｈ）以上であるか否かが判定される。具体的には、次式（７）を満足するか否かが判定される。
【００８６】
Ｒａｒ＞ＲａｒＴｈ  …（７）
さらに、サイズ変数の他の１つは、対象画像の全画素数（ＡａＰｎ）に対する対象高エッジ領域に含まれる画素数（Ｐｎｕｍ）の率である「画像面積率」（Ａａｒ）である。画像面積率（Ａａｒ）は、次式（８）で導出される。
【００８７】
Ａａｒ＝Ｐｎｕｍ／ＡａＰｎ  …（８）
そして、この画像面積率（Ａａｒ）が所定の閾値（ＡａｒＴｈ）以上であるか否かが判定される。具体的には、次式（９）を満足するか否かが判定される。
【００８８】
Ａａｒ＞ＡａｒＴｈ  …（９）
上記３つのサイズ変数の全てが条件を満足した場合（すなわち、式（５）（７）（９）の全てが満足した場合）に、対象高エッジ領域のサイズが所定条件を満足すると判定される（図１６：ステップＳ５４にてＹｅｓ）。そして、この場合は、対象高エッジ領域が目候補領域に設定される（ステップＳ５５）。一方、対象高エッジ領域のサイズが所定条件を満足しない場合（サイズの比較的小さな場合）は、対象高エッジ領域は目候補領域に設定されない。
【００８９】
以上のようにして、一の対象高エッジ領域に関してサイズの判定がなされると、未処理の高エッジ領域が存在しているかが判定される（ステップＳ５６）。そして、存在していた場合は（ステップＳ５６にてＹｅｓ）、次の対象高エッジ領域が決定され（ステップＳ５３）、この対象高エッジ領域に対して上記と同様のサイズの判定がなされる。このような処理が繰り返され、最終的に全ての高エッジ領域に関してサイズの判定がなされ、条件を満足した高エッジ領域のみが目候補領域として抽出される。これにより、目の候補でない可能性が低い、サイズの比較的小さな高エッジ領域が除外されるため、より正確に目候補領域を抽出できることになる。
【００９０】
このようにして目候補領域が抽出されると、次に、２以上の目候補領域が抽出されたか否かが判断される（ステップＳ５７）。人物の顔には２つの目が存在するため、人物領域では、少なくとも２以上の目候補領域が存在するはずである。このため、対象人物候補領域から２以上の目候補領域が抽出されない場合は（ステップＳ５７にてＮｏ）、対象人物候補領域は人物領域の候補から除外される（ステップＳ５８）。そして、以降の人物判定処理（図３：ステップＳ１５）はなされず、処理はそのまま図３のステップＳ１６に進むことになる。
【００９１】
＜２−５．人物判定処理＞
次に、人物判定処理（図３：ステップＳ１５）の詳細について説明する。この人物判定処理では、上記のようにして対象人物候補領域から抽出された目候補領域のうちのいずれか２つに基づいて、対象人物候補領域が人物領域であるか否かの判定がなされる。２つの目候補領域が実際に人物の目の領域であれば、それらはほぼ同サイズとなり、また、それらは互いに一定の範囲内に存在するはずである。このため、この人物判定処理では、２つの目候補領域のサイズの比較結果、及び、相互の配置関係のそれぞれに関して、人物領域の可能性が高いほど高くなるように点数を付ける。そして、点数が所定値以上あれば対象人物候補領域が人物領域であると判断されるようになっている。
【００９２】
図１８は、人物判定処理の詳細な流れを示す図である。特に言及しない限り、人物判定処理の各工程は全て、図２に示した人物判定部３４により行われる。
【００９３】
まず、対象人物候補領域から抽出された複数の目候補領域のうちから、２つの目候補領域が、処理の対象となる対象目候補領域として選択される（ステップＳ６１）。
【００９４】
次に、２つの対象目候補領域のサイズが比較され、その比較結果として人物判定に用いる第１判定点数が求められる（ステップＳ６２）。具体的には、２つの対象目候補領域のそれぞれの外接矩形が想定される。そして、２つの外接矩形のサイズが同じ大きさであるほど（すなわち、人物領域の可能性が高いほど）、高くなるように第１判定点数Ｐ１が導出される。ここで、一方の外接矩形の垂直方向幅をＨｔ１、水平方向幅をＷｔ１とし、他方の外接矩形の垂直方向幅をＨｔ２、水平方向幅をＷｔ２とすると、第１判定点数Ｐ１は以下の式（１０）で導出される。
【００９５】
Ｐ１＝｛１−２＊ＡＢＳ［(Ｈｔ１−Ｈｔ２)／(Ｈｔ１＋Ｈｔ２)］｝＊｛１−２＊ＡＢＳ［(Ｗｔ１−Ｗｔ２)／(Ｗｔ１＋Ｗｔ２)］｝
（ただし、”ＡＢＳ”は、［  ］の絶対値）  …（１０）
第１判定点数Ｐ１が導出されると、次に、２つの対象目候補領域の相互の配置関係に応じて人物判定に用いる第２判定点数が求められる（ステップＳ６３）。
【００９６】
具体的には、図１９に示すように、一方の対象目候補領域の外接矩形Ｒｅ１の対角線ＤＬ１の長さと、他方の対象目候補領域の外接矩形Ｒｅ２の対角線ＤＬ２の長さとの平均値をＤＬＡｖとする。また、２つの外接矩形Ｒ１，Ｒ２を包含する最小の矩形（以下、「包含矩形」という。）Ｒｅ３を想定し、この対角線ＤＬ３の長さをＤＬＬとする。そして、次式（１１）で示される値Ｋが導出される。
【００９７】
Ｋ＝ＤＬＬ／ＤＬＡｖ  …（１１）
そして、αを所定の定数とし、第２判定点数Ｐ２は以下の式（１２）で導出される。
【００９８】
Ｋ≧αのとき、
Ｐ２＝α／Ｋ；
Ｋ＜αのとき、
Ｐ２＝Ｋ／α  …（１２）
すなわち、この値Ｋが所定の定数αに近いほど高くなるように判定点数Ｐ２が導出される。定数αは例えば「３」に設定される。一般に、人物の顔においては、２つの目が占める長さは、一つの目の長さに比して３倍程度となる。このため、この式では、包含矩形Ｒｅ３の対角線ＤＬ３の長さ（ＤＬＬ）を２つの目が占める長さ、２つの外接矩形の対角線の平均値（ＤＬＡｖ）を一つの目の長さとそれぞれみなし、値Ｋが定数α（＝「３」）に近いほど（すなわち、人物領域の可能性が高いほど）、高い判定点数Ｐ２を与えるようにしているわけである。
【００９９】
２つの判定点数Ｐ１，Ｐ２が導出されると、それらが加算されて合計判定点数Ｐ３が導出される（図１８：ステップＳ６４）。
【０１００】
以上のようにして、２つの目候補領域の一つの組合せについて合計判定点数Ｐ３が導出されると、未処理の他の組合せが存在しているかが判定される（ステップＳ６５）。そして、存在していた場合は（ステップＳ６５にてＹｅｓ）、次の２つの目候補領域の組合せが決定され（ステップＳ６１）、この組合せに対して上記と同様にして合計判定点数Ｐ３が導出される。このような処理が繰り返され、最終的に全ての組合せに関して合計判定点数Ｐ３が導出される。対象人物候補領域から抽出された複数の目候補領域の数をｎとすると、この組合せの数はnＣ2となり、nＣ2個の合計判定点数Ｐ３が導出されることになる。
【０１０１】
次に、導出された合計判定点数Ｐ３の最大値が取得され、この最大値が所定の閾値以上であるか否かが判定される（ステップＳ６６）。そして、合計判定点数Ｐ３の最大値が閾値以上であれば、対象人物候補領域が人物領域と判定され（ステップＳ６７）、合計判定点数Ｐ３の最大値が閾値未満であれば、対象人物候補領域が人物領域でないと判定されることになる（ステップＳ６８）。
【０１０２】
＜３．まとめ＞
以上のように本実施の形態の人物領域検出装置１０では、対象画像の各画素におけるエッジ強度が導出され、対象画像においてエッジ強度が同一のレベルに属し互いに隣接する画素群がそれぞれ、当該レベルに属する等高領域として設定される。そして、エッジ強度が最大のレベルに属する一の等高領域が初期の注目領域とされ、最大のレベルとは異なるレベルに属する注目領域に近接する等高領域が、エッジ強度が大きなレベルから順に注目領域に結合される。その結合結果として得られた注目領域が人物候補領域とされる。
【０１０３】
したがって、人物領域検出装置１０では、対象画像の画素の色を用いずエッジ強度に基づいて人物候補領域を特定することから、対象画像の画素の色に依存せずに人物候補領域を特定できる。このため、グレースケールの画像や色相を大きく変更した画像などを対象画像とする場合でも、正しく人物候補領域を特定できることになる。
【０１０４】
また、内部に空き領域が存在する人物候補領域は、空き領域補完処理により空き領域が補完されるため、より人物らしい人物候補領域を取得できる。さらに、人物候補領域から目候補領域を抽出し、２つの目候補領域のサイズの比較結果及び相互の配置関係に基づいて人物領域であるか否かを判定するため、人物領域を正確に特定することが可能である。
【０１０５】
＜４．他の実施の形態＞
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、この発明は上記実施の形態に限定されるものではなく様々な変形が可能である。以下では、このような他の実施の形態を説明する。もちろん、以下の実施の形態を適宜組合わせてもよい。
【０１０６】
上記実施の形態では、アルゴリズム上、一の人物候補領域について空き領域補完処理（図３：ステップＳ１３）を行った結果が、処理済の他の人物候補領域について空き領域補完処理を行った結果とほぼ一致することがある。この場合は、その後のサブ処理（ステップＳ１４，Ｓ１５）を行ったとしても、同一の人物領域が検出されるだけであるため、その後のサブ処理を省略してもよい。
【０１０７】
また、上記実施の形態の目候補領域抽出処理では、式（５）（７）（９）の全てが満足した場合に対象高エッジ領域のサイズが所定条件を満足すると判定されていたが、いずれか１つあるいは２つのみが満足したとき、所定条件を満足すると判定してもよい。また、式（５）（７）（９）では、各サイズ変数の下限のみを閾値で指定していたが、上限をさらに指定してもよい。
【０１０８】
また、上記実施の形態の目候補領域抽出処理では、「２」以上の目候補領域が抽出されなかった対象人物候補領域をその後の処理から除外していたが、この除外の判断に用いる所定数としては「２」のみならず、「１」あるいは「３」以上であってもよい。
【０１０９】
また、上記実施の形態の上記人物判定処理では、２つの対象目候補領域のサイズの比較結果と相互の配置関係との双方に基づいて人物領域の判定を行っていたが、いずれかのみに基づいて人物領域の判定を行ってもよい。
【０１１０】
また、上記実施の形態では、静止画像を対象画像とする場合を例に説明を行ったが、動画像を対象画像としてもよい。この場合は、動画像に含まれる各フレームに対して上記同様の処理を実施すればよい。
【０１１１】
また、上記実施の形態では、人物領域検出装置は一般的なコンピュータで構成されると説明したが、上記実施の形態で説明した機能が、デジタルスチルカメラ、ビデオカメラなどの撮像装置やプリンタなどの印刷装置等、画像を取り扱う他の種類のデバイスの機能の一部として含まれ、当該デバイスが人物領域検出装置として機能してもよい。
【０１１２】
また、上記実施の形態では、プログラムに従ったＣＰＵの演算処理によってソフトウェア的に各種の機能が実現されると説明したが、これら機能のうちの一部は電気的なハードウェア回路により実現されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】人物領域検出装置の外観図である。
【図２】本体部の内部構成を模式的に示すブロック図である。
【図３】人物領域を検出する処理の全体の流れを示す図である。
【図４】人物候補領域抽出処理の詳細な流れを示す図である。
【図５】ラプラシアンフィルタの例を示す図である。
【図６】対象画像からエッジ画像を求める手法を説明する図である。
【図７】等高領域を設定する手法を説明する図である。
【図８】等高領域結合処理の詳細な流れを示す図である。
【図９】注目領域の一例を示す図である。
【図１０】対象等高領域の一例を示す図である。
【図１１】注目領域と対象等高領域との配置の一例を示す図である。
【図１２】注目領域と対象等高領域との配置の一例を示す図である。
【図１３】人物候補領域を抽出する原理を説明する図である。
【図１４】空き領域補完処理の詳細な流れを示す図である。
【図１５】空き領域を補完する手法を説明する図である。
【図１６】目候補領域抽出処理の詳細な流れを示す図である。
【図１７】対象高エッジ領域とその外接矩形とを示す図である。
【図１８】人物判定処理の詳細な流れを示す図である。
【図１９】２つの外接矩形と、それらの包含矩形とを示す図である。
【符号の説明】
【０１１４】
１０      人物領域検出装置
３１      人物候補抽出部
３２      領域補完部
３３      目候補抽出部
３４      人物判定部
４１      プログラム
６１      対象画像
６２      エッジ画像
６３ａ〜６３ｃ      マスクデータ
６４ａ〜６４ｃ      等高画像
Ａ１〜Ａ５    等高領域
【図１】
2007264887.tif 000003
【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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図６】
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【図７】
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