(57)【要約】【課題】入力画像から、顔の向きに対してロバストに不審人物の顔を検出することが可能な不審顔検出システムを提供する。【解決手段】不審人物顔検出情報を蓄積するデータベース部１と、画像を入力する画像入力部２と、入力画像から顔領域を検出する顔領域検出部３と、顔領域に対して、複数の部分顔画像を生成し該部分顔画像に対する特徴量を算出する特徴量抽出部４と、前記特徴量に対して、全てのカテゴリーのテンプレート特徴量との最小となる誤差をカテゴリーの類似度として算出する類似度算出部５と、前記類似度が閾値を満たすか否かを判定する不審顔判定部６と、部分顔画像集合に対して、画像中の各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行って射影行列を生成する射影行列生成部７と、不審でない人物顔の部分顔画像集合に対する特徴量を算出し、特徴量の平均を求めるテンプレート生成部８とを備える。【選択図】図１
2007140695.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する画像入力部と、不審人物顔検出情報を蓄積するデータベース部とを有する不審顔検出システムにおいて、
前記入力された画像から顔領域を検出する顔領域検出部と、
前記顔領域検出部によって検出された顔領域に対して、複数の部分顔画像を生成してデータベース部に蓄積し、該部分顔画像に対する特徴量を算出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量に対して、前記データベース部に蓄積された全てのカテゴリーのテンプレート特徴量との最小となる誤差をカテゴリーの類似度として算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された類似度が閾値を満たすか否かを判定し、閾値を満たさない場合は不審人物顔と判定して不審顔検出時の制御処理を実行する不審顔判定部と、
前記データベース部に蓄積された部分顔画像集合に対して、画像中の各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行い、基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成し、前記データベース部に蓄積する射影行列生成部と、
前記不審顔判定部において、前記類似度が閾値を満たし、カテゴリーの不審でない人物顔と判定された場合に、前記データベース部に蓄積された同じカテゴリーに属する部分顔画像集合に対する特徴量を算出し、特徴量の平均をテンプレート特徴量として、前記データベース部に蓄積するテンプレート生成部と、
を備えることを特徴とする不審顔検出システム。
【請求項２】
前記特徴量抽出部は、
前記顔領域検出部によって検出された顔領域を切り出し、顔領域画像を生成するステップと、
前記顔領域画像を正規化して正規化画像を生成するステップと、
前記正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングして正左部分顔画像を生成するステップと、
前記正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングして正右部分顔画像を生成するステップと、
前記正規化画像を鏡面処理して反転正規化画像を生成するステップと、
前記反転正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングして反左部分顔画像を生成するステップと、
前記反転正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングして反右部分顔画像を生成するステップと、
前記データベース部に蓄積された射影行列を読み込むステップと、
前記データベース部に蓄積された反転射影行列を読み込むステップと、
前記正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記射影行列を乗じて２つの左特徴ベクトルを算出するステップと、
前記正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記反転射影行列を乗じて２つの右特徴ベクトルを算出するステップと、
前記２つの左特徴ベクトル、２つの右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、特徴量として抽出するステップと、
前記正左部分顔画像、反左部分顔画像、正右部分顔画像、反右部分顔画像を前記データベース部に蓄積するステップと、
を実行することを特徴とする請求項１に記載の不審顔検出システム。
【請求項３】
前記類似度算出部は、
前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を入力するステップと、
前記データベース部に蓄積された全てのカテゴリーのテンプレート特徴量を入力するステップと、
前記抽出された特徴量と前記テンプレート特徴量の間の自乗誤差を算出するステップと、
前記算出された誤差の最小値を探索し、カテゴリーの類似度として算出するステップと、
を実行することを特徴とする請求項１に記載の不審顔検出システム。
【請求項４】
前記不審顔判定部は、
前記類似度算出部によって算出された類似度を入力するステップと、
前記類似度が閾値を満たす場合はカテゴリーの不審でない人物顔と判定し、前記テンプレート生成部においてテンプレート特徴量の更新を行うステップと、
前記類似度が閾値を満たさない場合は不審人物顔と判定し、不審顔検出時の制御処理を行うステップと、
を実行することを特徴とする請求項１に記載の不審顔検出システム。
【請求項５】
前記射影行列生成部は、
前記データベース部に蓄積された部分顔画像集合を入力するステップと、
前記部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行うステップと、
前記主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成するステップと、
前記部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行うステップと、
前記主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって反転射影行列を生成するステップと、
前記射影行列、反転射影行列を前記データベース部に蓄積するステップと、
を実行することを特徴とする請求項１に記載の不審顔検出システム。
【請求項６】
前記テンプレート生成部は、
前記不審顔判定部において不審でない人物顔として判定された同じカテゴリーに属する部分顔画像集合を前記データベース部から入力するステップと、
前記データベース部に蓄積された射影行列を読み込むステップと、
前記データベース部に蓄積された反転射影行列を読み込むステップと、
前記部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記射影行列を乗じて左特徴ベクトルを算出するステップと、
前記部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記反転射影行列を乗じて右特徴ベクトルを算出するステップと、
前記左特徴ベクトル、右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、テンプレート特徴量として抽出するステップと、
前記テンプレート特徴量をデータベース部に蓄積するステップと、
を実行することを特徴とする請求項１に記載の不審顔検出システム。
【請求項７】
入力された画像から顔領域を検出する顔領域検出処理と、
前記顔領域検出処理によって検出された顔領域に対して、複数の部分顔画像を生成してデータベース部に蓄積し、該部分顔画像に対する特徴量を算出する特徴量抽出処理と、
前記特徴量抽出処理によって抽出された特徴量に対して、前記データベース部に蓄積された全てのカテゴリーのテンプレート特徴量との最小となる誤差をカテゴリーの類似度として算出する類似度算出処理と、
前記類似度算出処理によって算出された類似度が閾値を満たすか否かを判定し、閾値を満たさない場合は不審人物顔と判定して不審顔検出時の制御処理を実行する不審顔判定処理と、
前記データベース部に蓄積された部分顔画像集合に対して、画像中の各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行い、基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成し、前記データベース部に蓄積する射影行列生成処理と、
前記不審顔判定処理において、前記類似度が閾値を満たし、カテゴリーの不審でない人物顔と判定された場合に、前記データベース部に蓄積された同じカテゴリーに属する部分顔画像集合に対する特徴量を算出し、特徴量の平均をテンプレート特徴量として、前記データベース部に蓄積するテンプレート生成処理と、
を実行することを特徴とする不審顔検出方法。
【請求項８】
前記特徴量抽出処理は、
前記顔領域検出処理によって検出された顔領域を切り出し、顔領域画像を生成するステップと、
前記顔領域画像を正規化して正規化画像を生成するステップと、
前記正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングして正左部分顔画像を生成するステップと、
前記正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングして正右部分顔画像を生成するステップと、
前記正規化画像を鏡面処理して反転正規化画像を生成するステップと、
前記反転正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングして反左部分顔画像を生成するステップと、
前記反転正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングして反右部分顔画像を生成するステップと、
前記データベース部に蓄積された射影行列を読み込むステップと、
前記データベース部に蓄積された反転射影行列を読み込むステップと、
前記正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記射影行列を乗じて２つの左特徴ベクトルを算出するステップと、
前記正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記反転射影行列を乗じて２つの右特徴ベクトルを算出するステップと、
前記２つの左特徴ベクトル、２つの右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、特徴量として抽出するステップと、
前記正左部分顔画像、反左部分顔画像、正右部分顔画像、反右部分顔画像を前記データベース部に蓄積するステップと、
を実行することを特徴とする請求項７に記載の不審顔検出方法。
【請求項９】
前記類似度算出処理は、
前記特徴量抽出処理によって抽出された特徴量を入力するステップと、
前記データベース部に蓄積された全てのカテゴリーのテンプレート特徴量を入力するステップと、
前記抽出された特徴量と前記テンプレート特徴量の間の自乗誤差を算出するステップと、
前記算出された誤差の最小値を探索し、カテゴリーの類似度として算出するステップと、
を実行することを特徴とする請求項７に記載の不審顔検出方法。
【請求項１０】
前記不審顔判定処理は、
前記類似度算出処理によって算出された類似度を入力するステップと、
前記類似度が閾値を満たす場合はカテゴリーの不審でない人物顔と判定し、前記テンプレート生成処理においてテンプレート特徴量の更新を行うステップと、
前記類似度が閾値を満たさない場合は不審人物顔と判定し、不審顔検出時の制御処理を行うステップと、
を実行することを特徴とする請求項７に記載の不審顔検出方法。
【請求項１１】
前記射影行列生成処理は、
前記データベース部に蓄積された部分顔画像集合を入力するステップと、
前記部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行うステップと、
前記主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成するステップと、
前記部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行うステップと、
前記主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって反転射影行列を生成するステップと、
前記射影行列、反転射影行列を前記データベース部に蓄積するステップと、
を実行することを特徴とする請求項７に記載の不審顔検出方法。
【請求項１２】
前記テンプレート生成処理は、
前記不審顔判定処理において不審でない人物顔として判定された同じカテゴリーに属する部分顔画像集合を前記データベース部から入力するステップと、
前記データベース部に蓄積された射影行列を読み込むステップと、
前記データベース部に蓄積された反転射影行列を読み込むステップと、
前記部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記射影行列を乗じて左特徴ベクトルを算出するステップと、
前記部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記反転射影行列を乗じて右特徴ベクトルを算出するステップと、
前記左特徴ベクトル、右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、テンプレート特徴量として抽出するステップと、
前記テンプレート特徴量をデータベース部に蓄積するステップと、
を実行することを特徴とする請求項７に記載の不審顔検出方法。
【請求項１３】
前記請求項７〜１２のいずれか１項に記載の不審顔検出方法をコンピュータに実行させるための不審顔検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像中の不審人物の顔を検出するための不審顔検出システム、不審顔検出方法および不審顔検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
監視カメラや各種センサをネットワークを介してセンターに接続し、モニタリングして、異常を検知した場合に、モニタリング場所にかけつけるセキュリティサービスが提供されている。このようなセキュリティサービスを実現するために、特に、不審な人物を検出するといったリアルタイムで状況・状態を検出、認識するための技術が求められている。
【０００３】
これらの問題を鑑み、画像情報を利用して映像中の不審な人物の顔を検出する技術が発明されている。ここで特に問題となるのは、撮影に利用するカメラの配置や人のしぐさなどの要因で、画像中の顔の向きが、照合に利用するためのデータと大きく異なってしまうことである。
【０００４】
こうした問題について解決を試みた例としては、例えば下記の非特許文献１に記載のものが知られている。また顔領域を検出することは、例えば下記特許文献１に記載のものが提案されている。
【非特許文献１】「高速全方向顔検出」：勞  、山下隆義、岡本卓也、川出雅人、画像の認識・理解シンポジウム２００４論文集、２−２７１頁〜２−２７６頁、２００４年
【特許文献１】特開２００４−２０６６６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記非特許文献１に記載の方法では、顔の向きと、その各向き毎の回転角に対して、それぞれ判別器を利用することで、さまざまな顔の向きに対応することができる。
【０００６】
しかし多数の判別器（非特許文献１では６０個）を利用するので、多くの判別器をあらかじめ用意する必要があり、処理コストの増大などが問題となる。
【０００７】
本発明は、上記従来例に鑑みてなされたもので、映像中の不審人物の顔を検出するための不審顔検出システム、特に、顔の向きに対してロバストに不審人物の顔を検出することが可能なシステム、方法、プログラム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】
【０００８】
この目的を達成するため、本発明の不審顔検出システムは、画像を入力する画像入力部と、不審人物顔検出情報を蓄積するデータベース部とを有する不審顔検出システムにおいて、前記入力された画像から顔領域を検出する顔領域検出部と、前記顔領域検出部によって検出された顔領域に対して、複数の部分顔画像を生成してデータベース部に蓄積し、該部分顔画像に対する特徴量を算出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量に対して、前記データベース部に蓄積された全てのカテゴリーのテンプレート特徴量との最小となる誤差をカテゴリーの類似度として算出する類似度算出部と、前記類似度算出部によって算出された類似度が閾値を満たすか否かを判定し、閾値を満たさない場合は不審人物顔と判定して不審顔検出時の制御処理を実行する不審顔判定部と、前記データベース部に蓄積された部分顔画像集合に対して、画像中の各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行い、基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成し、前記データベース部に蓄積する射影行列生成部と、前記不審顔判定部において、前記類似度が閾値を満たし、カテゴリーの不審でない人物顔と判定された場合に、前記データベース部に蓄積された同じカテゴリーに属する部分顔画像集合に対する特徴量を算出し、特徴量の平均をテンプレート特徴量として、前記データベース部に蓄積するテンプレート生成部と、を備えることを特徴としている。
【０００９】
また好適な態様として、前記特徴量抽出部は、前記顔領域検出部によって検出された顔領域を切り出し、顔領域画像を生成するステップと、前記顔領域画像を正規化して正規化画像を生成するステップと、前記正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングして正左部分顔画像を生成するステップと、前記正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングして正右部分顔画像を生成するステップと、前記正規化画像を鏡面処理して反転正規化画像を生成するステップと、前記反転正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングして反左部分顔画像を生成するステップと、前記反転正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングして反右部分顔画像を生成するステップと、前記データベース部に蓄積された射影行列を読み込むステップと、前記データベース部に蓄積された反転射影行列を読み込むステップと、前記正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記射影行列を乗じて２つの左特徴ベクトルを算出するステップと、前記正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記反転射影行列を乗じて２つの右特徴ベクトルを算出するステップと、前記２つの左特徴ベクトル、２つの右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、特徴量として抽出するステップと、前記正左部分顔画像、反左部分顔画像、正右部分顔画像、反右部分顔画像を前記データベース部に蓄積するステップと、を実行することを特徴としている。
【００１０】
また好適な態様として、前記類似度算出部は、前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を入力するステップと、前記データベース部に蓄積された全てのカテゴリーのテンプレート特徴量を入力するステップと、前記抽出された特徴量と前記テンプレート特徴量の間の自乗誤差を算出するステップと、前記算出された誤差の最小値を探索し、カテゴリーの類似度として算出するステップと、を実行することを特徴としている。
【００１１】
また好適な態様として、前記不審顔判定部は、前記類似度算出部によって算出された類似度を入力するステップと、前記類似度が閾値を満たす場合はカテゴリーの不審でない人物顔と判定し、前記テンプレート生成部においてテンプレート特徴量の更新を行うステップと、前記類似度が閾値を満たさない場合は不審人物顔と判定し、不審顔検出時の制御処理を行うステップと、を実行することを特徴としている。
【００１２】
また好適な態様として、前記射影行列生成部は、前記データベース部に蓄積された部分顔画像集合を入力するステップと、前記部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行うステップと、前記主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成するステップと、前記部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行うステップと、前記主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって反転射影行列を生成するステップと、前記射影行列、反転射影行列を前記データベース部に蓄積するステップと、を実行することを特徴としている。
【００１３】
また好適な態様として、前記テンプレート生成部は、前記不審顔判定部において不審でない人物顔として判定された同じカテゴリーに属する部分顔画像集合を前記データベース部から入力するステップと、前記データベース部に蓄積された射影行列を読み込むステップと、前記データベース部に蓄積された反転射影行列を読み込むステップと、前記部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記射影行列を乗じて左特徴ベクトルを算出するステップと、前記部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記反転射影行列を乗じて右特徴ベクトルを算出するステップと、前記左特徴ベクトル、右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、テンプレート特徴量として抽出するステップと、前記テンプレート特徴量をデータベース部に蓄積するステップと、を実行することを特徴としている。
【００１４】
また、本発明の不審顔検出方法は、入力された画像から顔領域を検出する顔領域検出処理と、前記顔領域検出処理によって検出された顔領域に対して、複数の部分顔画像を生成してデータベース部に蓄積し、該部分顔画像に対する特徴量を算出する特徴量抽出処理と、前記特徴量抽出処理によって抽出された特徴量に対して、前記データベース部に蓄積された全てのカテゴリーのテンプレート特徴量との最小となる誤差をカテゴリーの類似度として算出する類似度算出処理と、前記類似度算出処理によって算出された類似度が閾値を満たすか否かを判定し、閾値を満たさない場合は不審人物顔と判定して不審顔検出時の制御処理を実行する不審顔判定処理と、前記データベース部に蓄積された部分顔画像集合に対して、画像中の各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行い、基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成し、前記データベース部に蓄積する射影行列生成処理と、前記不審顔判定処理において、前記類似度が閾値を満たし、カテゴリーの不審でない人物顔と判定された場合に、前記データベース部に蓄積された同じカテゴリーに属する部分顔画像集合に対する特徴量を算出し、特徴量の平均をテンプレート特徴量として、前記データベース部に蓄積するテンプレート生成処理と、を実行することを特徴としている。
【００１５】
また好適な態様として、前記特徴量抽出処理は、前記顔領域検出処理によって検出された顔領域を切り出し、顔領域画像を生成するステップと、前記顔領域画像を正規化して正規化画像を生成するステップと、前記正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングして正左部分顔画像を生成するステップと、前記正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングして正右部分顔画像を生成するステップと、前記正規化画像を鏡面処理して反転正規化画像を生成するステップと、前記反転正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングして反左部分顔画像を生成するステップと、前記反転正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングして反右部分顔画像を生成するステップと、前記データベース部に蓄積された射影行列を読み込むステップと、前記データベース部に蓄積された反転射影行列を読み込むステップと、前記正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記射影行列を乗じて２つの左特徴ベクトルを算出するステップと、前記正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記反転射影行列を乗じて２つの右特徴ベクトルを算出するステップと、前記２つの左特徴ベクトル、２つの右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、特徴量として抽出するステップと、前記正左部分顔画像、反左部分顔画像、正右部分顔画像、反右部分顔画像を前記データベース部に蓄積するステップと、を実行することを特徴としている。
【００１６】
また好適な態様として、前記類似度算出処理は、前記特徴量抽出処理によって抽出された特徴量を入力するステップと、前記データベース部に蓄積された全てのカテゴリーのテンプレート特徴量を入力するステップと、前記抽出された特徴量と前記テンプレート特徴量の間の自乗誤差を算出するステップと、前記算出された誤差の最小値を探索し、カテゴリーの類似度として算出するステップと、を実行することを特徴としている。
【００１７】
また好適な態様として、前記不審顔判定処理は、前記類似度算出処理によって算出された類似度を入力するステップと、前記類似度が閾値を満たす場合はカテゴリーの不審でない人物顔と判定し、前記テンプレート生成処理においてテンプレート特徴量の更新を行うステップと、前記類似度が閾値を満たさない場合は不審人物顔と判定し、不審顔検出時の制御処理を行うステップと、を実行することを特徴としている。
【００１８】
また好適な態様として、前記射影行列生成処理は、前記データベース部に蓄積された部分顔画像集合を入力するステップと、前記部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行うステップと、前記主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成するステップと、前記部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行うステップと、前記主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって反転射影行列を生成するステップと、前記射影行列、反転射影行列を前記データベース部に蓄積するステップと、を実行することを特徴としている。
【００１９】
また好適な態様として、前記テンプレート生成処理は、前記不審顔判定処理において不審でない人物顔として判定された同じカテゴリーに属する部分顔画像集合を前記データベース部から入力するステップと、前記データベース部に蓄積された射影行列を読み込むステップと、前記データベース部に蓄積された反転射影行列を読み込むステップと、前記部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記射影行列を乗じて左特徴ベクトルを算出するステップと、前記部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに前記反転射影行列を乗じて右特徴ベクトルを算出するステップと、前記左特徴ベクトル、右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、テンプレート特徴量として抽出するステップと、前記テンプレート特徴量をデータベース部に蓄積するステップと、を実行することを特徴としている。
【００２０】
また本発明の不審顔検出プログラムは、前記いずれか１つに記載の不審顔検出方法をコンピュータに実行させるための不審顔検出プログラムであることを特徴としている。
【発明の効果】
【００２１】
（１）請求項１〜６に記載の発明によれば、例えば多数の判別器などを用意することなく、簡単な構成によって、不審人物の顔を検出することができ、顔の向きに対してロバストに不審人物の顔を検出することが可能なシステムを提供することができる。
（２）請求項７〜１２に記載の発明によれば、簡単な処理によって、不審人物の顔を検出することができ、顔の向きに対してロバストに不審人物の顔を検出することが可能な方法を提供することができる。
（３）請求項１３に記載の発明によれば、簡単な処理によって、不審人物の顔を検出することができ、顔の向きに対してロバストに不審人物の顔を検出することが可能なプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、一実施例による不審顔検出システムの機能ブロック図を示す。図１に示すように、本発明に係る不審顔検出システム１０は、不審人物顔検出情報を蓄積するデータベース部１、画像入力部２、顔領域検出部３、特徴量抽出部４、類似度算出部５、不審顔判定部６、射影行列生成部７およびテンプレート生成部８から構成されている。１１は画像を撮影するカメラである。
【００２３】
データベース部１で格納される情報は、不審人物の顔を検出するための情報を含む情報であれば、特に制限されるものではなく、本システムの各部、すなわち、顔領域検出部３、特徴量抽出部４、類似度算出部５、不審顔判定部６、射影行列生成部７と、テンプレート生成部８において、生成される、あるいは、利用される部分顔画像、正左部分顔画像、反左部分顔画像、正右部分顔画像、反右部分顔画像、射影行列、反転射影行列、主成分分析で得られた基底ベクトル、全てのカテゴリーのテンプレート特徴量に関する情報や通常の画像処理で得られた情報を含むことができる。
【００２４】
画像入力部２では、入力された画像をメモリ（図示省略）に格納することが行われる。このとき、この画像は、ＣＣＤを撮像素子として用いたカメラ１１などを利用して撮影されたものとしてよい。このメモリに格納された画像に対して、顔領域検出部３では、顔領域を検出することが行われる。この顔領域検出は、通常の画像処理で利用される処理を利用としてもよく、例えば、特許文献１の「顔検出方法及び顔検出装置」に記載の手法、及び装置を利用するとしてよい。また、不審顔判定部６において実行される、不審顔検出時の制御処理は、特に制限されるものではなく、携帯電話などの通信網やインターネットなどのＩＰ網を利用して、利用者に通知するなど、あらかじめ決められた処理が実行される。
【００２５】
図２〜図６は、一実施例による不審顔検出システムの動作を示すフローチャートである。以下、この流れにしたがって詳細に説明する。特徴量抽出部４では、顔領域検出部３によって検出された顔領域に対して、４つの部分顔画像を生成し、特徴量を算出することが行われる。この処理は図２に示す手順で以下のように行われる。
【００２６】
[ステップＳ１]  顔領域検出部３によって検出された顔領域を切り出し、顔領域画像を生成する。
【００２７】
[ステップＳ２]  顔領域画像を正規化し、正規化画像を生成する。
【００２８】
[ステップＳ３]  正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングし、正左部分顔画像を生成する。
【００２９】
[ステップＳ４]  正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングし、正右部分顔画像を生成する。
【００３０】
[ステップＳ５]  正規化画像を鏡面処理し、反転正規化画像を生成する。
【００３１】
[ステップＳ６]  反転正規化画像に対し、左端から指定されたサイズをクリッピングし、反左部分顔画像を生成する。
【００３２】
[ステップＳ７]  反転正規化画像に対し、右端から指定されたサイズをクリッピングし、反右部分顔画像を生成する。
【００３３】
[ステップＳ８]  データベース部１に蓄積された射影行列を読み込む。
【００３４】
[ステップＳ９]  データベース部１に蓄積された反転射影行列を読み込む。
【００３５】
[ステップＳ１０]  正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに射影行列を乗じて２つの左特徴ベクトルを算出する。
【００３６】
[ステップＳ１１]  正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに反転射影行列を乗じて２つの右特徴ベクトルを算出する。
【００３７】
[ステップＳ１２]  ２つの左特徴ベクトル、２つの右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、特徴量として抽出する。
【００３８】
[ステップＳ１３]  正左部分顔画像、反左部分顔画像、正右部分顔画像、反右部分顔画像をデータベース部に蓄積する。
【００３９】
このとき、[ステップＳ２]で行われる正規化処理、及び[ステップＳ５]で行われる鏡面処理は、通常の画像処理で利用される処理と同じであり、これらの手法は、従来の手法と特に変わるところがないので、ここではその詳細な説明は省略する。また、[ステップＳ３]、[ステップＳ４]、及び[ステップＳ６]、[ステップＳ７]で利用する指定されたサイズは、処理対象となる正規化画像、及び反転正規化画像のサイズの半分以上であればよく、その正規化画像、及び反転正規化画像のサイズに対する割合をあらかじめ決めておくとしてもよい。ここで、[ステップＳ１０]、及び[ステップＳ１１]で算出される左特徴ベクトル、及び右特徴ベクトルの次元は、利用する射影行列の次元に依存することになる。更に、[ステップＳ１２]で抽出される特徴量には、平均化された左特徴ベクトル、右特徴ベクトルが含まれることになる。
【００４０】
類似度算出部５では、特徴量抽出部４によって抽出された特徴量を利用して、データベース部１に蓄積されたテンプレート特徴量との最小となる誤差を類似度として算出することが行われる。この処理は図３に示す手順で以下のように行われる。
【００４１】
[ステップＳ１]  特徴量抽出部によって抽出された特徴量を入力する。
【００４２】
[ステップＳ２]  データベース部１に蓄積された全てのカテゴリーのテンプレート特徴量を入力する。
【００４３】
[ステップＳ３]  特徴量間の自乗誤差を算出する。
【００４４】
[ステップＳ４]  算出された誤差の最小値を探索し、カテゴリーの類似度として算出する。
このとき、[ステップＳ３]で比較される特徴量、及びテンプレート特徴量は、左部分顔画像のみ同士、右部分顔画像のみ同士でもよいし、全ての組み合わせについて、比較するとしてもよい。また、自乗誤差を算出する処理は、通常の画像処理で利用される割処理と同じであり、これらの手法は、従来の手法と特に変わるところがないので、ここではその詳細な説明は省略する。
【００４５】
不審顔判定部６では、類似度算出部５によって算出された類似度を利用して、不審人物顔と判定することが行われる。この処理は図４に示す手順で以下のように行われる。
【００４６】
[ステップＳ１]  類似度算出部５によって算出された類似度を入力する。
【００４７】
[ステップＳ２]  類似度が閾値を満たすかどうかを判定する。
【００４８】
[ステップＳ３]  満たす場合、カテゴリーの不審でない人物顔と判定し、テンプレート生成部８において、テンプレート特徴量を更新する。
【００４９】
[ステップＳ４]  満たさない場合、不審人物顔と判定し、不審顔検出時の制御処理を実行する。
【００５０】
このとき、[ステップＳ２]で利用される閾値は、あらかじめ決めておくとしてもよいし、平均値、度数、偏差値などといった統計的に算出される値を利用して動的に算出するとしてもよい。
【００５１】
射影行列生成部７では、データベース部１に蓄積された部分顔画像集合に対して、射影行列を生成し、データベース部１に蓄積することが行われる。この処理は図５に示す手順で以下のように行われる。
【００５２】
[ステップＳ１]  データベース部１に蓄積された部分顔画像集合を入力する。
【００５３】
[ステップＳ２]  部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行う。
【００５４】
[ステップＳ３]  主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成する。
【００５５】
[ステップＳ４]  部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行う。
【００５６】
[ステップＳ５]  主成分分析で得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって反転射影行列を生成する。
【００５７】
[ステップＳ６]  射影行列、反転射影行列をデータベース部１に蓄積する。
このとき、[ステップＳ２]、及び[ステップＳ４]で行われる主成分分析は、通常の統計処理で利用される処理と同じであり、これらの手法は、従来の手法と特に変わるところがないので、ここではその詳細な説明は省略する。また、[ステップＳ３]、及び[ステップＳ５]で生成される射影行列、及び反転射影行列の次元数は、基底ベクトルの中から選択される部分基底ベクトルの数に依存し、その数は、あらかじめ決めておくとしてもよいし、平均値、度数、偏差値などといった統計的に算出される値を利用して動的に算出するとしてもよい。
【００５８】
テンプレート生成部８では、不審顔判定部６において、カテゴリーの不審でない人物顔と判定された場合に、このカテゴリーに関するテンプレート特徴量を更新し、データベース部１に蓄積することが行われる。この処理は図６に示す手順で以下のように行われる。
【００５９】
[ステップＳ１]  不審顔判定部６において不審でない人物顔として判定された同じカテゴリーに属する部分顔画像集合をデータベース部１から入力する。
【００６０】
[ステップＳ２]  データベース部１に蓄積された射影行列を読み込む。
【００６１】
[ステップＳ３]  データベース部１に蓄積された反転射影行列を読み込む。
【００６２】
[ステップＳ４]  部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに射影行列を乗じて左特徴ベクトルを算出する。
【００６３】
[ステップＳ５]  部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに反転射影行列を乗じて右特徴ベクトルを算出する。
【００６４】
[ステップＳ６]  左特徴ベクトル、右特徴ベクトルに対して、各々の平均を算出し、テンプレート特徴量として抽出する。
【００６５】
[ステップＳ７]  テンプレート特徴量をデータベース部１に蓄積する。
【００６６】
このとき、[ステップＳ６]で抽出されるテンプレート特徴量には、平均化された左特徴ベクトル、右特徴ベクトルが含まれることになる。また、[ステップＳ４]、及び[ステップＳ５]で算出される左特徴ベクトル、及び右特徴ベクトルの次元は、利用する射影行列の次元に依存することになる。
【００６７】
以下では、これまで説明してきた不審顔検出システムにおいて、不審人物の顔を検出する際の具体的な手順を説明する。ここでは、あらかじめ入力された部分顔画像集合に対して、射影行列生成部７において、射影行列を生成し、データベース部１に蓄積しておくとする。この手順は、図５に示すとおりであり、入力された部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルを主成分分析することで行われる。ここでは説明のため、３つの規定ベクトルを選択したとして、３次元の射影行列を生成したとする。
【００６８】
これらの条件で動作している本不審顔検出システム１０において、画像入力部２において、カメラ１１などから画像が入力され、不審人物の顔が写っているかどうかを判定することが行われる。ここでは、図７の７０１に示す画像が入力されたとする。顔領域検出部３では、この画像に対して、顔領域を検出することが行われ、７０２に示す領域が検出されることになる。
【００６９】
続いて、特徴量抽出部４では、７０２に示す顔領域に対して、４つの部分顔画像を生成し、特徴量を算出することが行われる。この７０２に示す顔領域画像を正規化し、７０３に示す正左部分顔画像、７０４に示す正右部分顔画像を生成することが行われる。更に、鏡面処理し、７０５に示す反左部分顔画像、７０６に示す反右部分顔画像を生成することが行われる。これら、７０２に示す顔領域画像、７０３に示す正左部分顔画像、７０４に示す正右部分顔画像、７０５に示す反左部分顔画像、７０６に示す反右部分顔画像は、データベース部１に蓄積されることになる。
【００７０】
これに対し、データベース部１に蓄積された射影行列、反転射影行列を読み込むことが行われ、ここでは、上述したような３次元の射影行列が読み込まれ、例えば、図８の８０１、及び８０２に示す特徴空間が規定されることになる。続いて、７０３に示す正左部分顔画像、７０５に示す反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに射影行列を乗じて２つの左特徴ベクトルを算出し、平均化することが行われる。説明のため、これを８０１に示す特徴空間で表現すると、図８（ｃ）の８０３に示すようになる。同様に、７０４に示す正右部分顔画像、７０６に示す反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに反転射影行列を乗じて２つの右特徴ベクトルを算出し、平均化することが行われる。説明のため、これを８０２に示す特徴空間で表現すると、図８（ｄ）の８０４に示すようになる。
【００７１】
ここでは、説明のため、更に、図７の入力画像７０１とは異なる図９の９０１に示すような画像が入力され、同様な処理により、９０２に示す顔領域画像、９０３に示す正左部分顔画像、９０４に示す正右部分顔画像、９０５に示す反左部分顔画像、９０６に示す反右部分顔画像が生成され、データベース部１に蓄積されるとする。このとき、同様に、特徴量を抽出することが行われ、左特徴ベクトルに関しては、図８（ａ）の８０１に示す特徴空間で表現すると図１０（ａ）の１００２になり、右特徴ベクトルに関しては、図８（ｂ）の８０２に示す特徴空間で表現すると図１０（ｂ）の１００４に示すようになる。
【００７２】
尚図１０（ａ）の１００１は図８（ｃ）の左特徴ベクトル８０３を示し、図１０（ｂ）の１００３は図８（ｄ）の右特徴ベクトル８０４を示している。
【００７３】
このとき、図７の入力画像７０１と似ており、図９の入力画像９０１とは異なる図１１の１１０１に示す画像が入力されたとする。前記と同様な処理により、１１０２に示す顔領域画像、１１０３に示す正左部分顔画像、１１０４に示す正右部分顔画像、１１０５に示す反左部分顔画像、１１０６に示す反右部分顔画像が生成され、データベース部１に蓄積されるとする。このとき、同様に、特徴量を抽出することが行われ、左特徴ベクトルに関しては、図８（ａ）の８０１に示す特徴空間で表現すると図１２（ａ）の１２０３になり、右特徴ベクトルに関しては、図８（ｂ）の８０２に示す特徴空間で表現すると図１２（ｂ）の１２０６に示すようになる。
【００７４】
尚図１２において、１２０１は図１０（ａ）の左特徴ベクトル１００１を示し、１２０２は図１０（ａ）の左特徴ベクトル１００２を示し、１２０４は図１０（ｂ）の右特徴ベクトル１００３を示し、１２０５は図１０（ｂ）の右特徴ベクトル１００４を示している。
【００７５】
続いて、類似度算出部５では、ここで示された特徴量を利用して、類似度を算出することが行われる。ここでは、最小となる最小自乗誤差は、図１２（ａ）の左特徴ベクトルに関しては、１２０１と１２０３との間であり、図１２（ｂ）の右特徴ベクトルに関しては、１２０４と１２０６との間である。これらのカテゴリーとしては、図７の７０１に示す画像中の７０２に示す顔領域画像となる。
【００７６】
これに対し、不審顔判定部６では、算出された類似度を利用して、不審人物顔を判定することが行われる。ここでは、類似度が閾値を満たしていたとし、図７の７０１に示す画像中の７０２に示す顔領域画像を有する人と図１１の１１０１に示す画像中の１１０２に示す顔領域画像を有する人とは同じカテゴリーの人物であり、不審でない人物顔と判定されることになる。続いて、テンプレート生成部８において、テンプレート特徴量が更新される。
【００７７】
テンプレート生成部８では、カテゴリーの不審でない人物顔と判定された図７の７０３に示す正左部分顔画像、７０４に示す正右部分顔画像、７０５に示す反左部分顔画像、７０６に示す反右部分顔画像、図１１の１１０３に示す正左部分顔画像、１１０４に示す正右部分顔画像、１１０５に示す反左部分顔画像、１１０６に示す反右部分顔画像、及び、射影行列、反転射影行列がデータベース部１から読み込まれる。
【００７８】
これに対し、図７の７０３に示す正左部分顔画像、７０５に示す反左部分顔画像、図１１の１１０３に示す正左部分顔画像、１１０５に示す反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに射影行列を乗じて２つの左特徴ベクトルを算出し、平均化することが行われる。説明のため、これを図８の８０１に示す特徴空間で表現すると、図１２（ｃ）の１２０７に示すようになる。同様に、図７の７０４に示す正右部分顔画像、７０６に示す反右部分顔画像、図１１の１１０４に示す正右部分顔画像、１１０６に示す反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルに反転射影行列を乗じて２つの右特徴ベクトルを算出し、平均化することが行われる。説明のため、これを図８の８０２に示す特徴空間で表現すると、図１２（ｄ）の１２０８に示すようになる。そして、これらのテンプレート特徴量がデータベース部１に蓄積されることになる。
続いて、射影行列生成部７では、上述したデータベース部に蓄積された部分顔画像集合を入力することが行われる。この部分顔画像集合に含まれる全ての正左部分顔画像、反左部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行い、得られた規定ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって射影行列を生成することが行われる。同様に、部分顔画像集合に含まれる全ての正右部分顔画像、反右部分顔画像に対して、各画素値を要素とするベクトルの主成分分析を行い、得られた基底ベクトルの中から選択した部分基底ベクトルによって反転射影行列を生成することが行われる。こうして生成された射影行列、反転射影行列がデータベース部１に蓄積されることになり、続いて、本不審顔検出システムにおいて、不審人物の顔を検出する際に利用されることになる。
【００７９】
また、他の具体的な手順の説明として、図７、図９の入力画像７０１、９０１とは異なる図１３の１３０１に示す画像が入力されたとする。前記と同様な処理により、図１３の１３０２に示す顔領域画像、１３０３に示す正左部分顔画像、１３０４に示す正右部分顔画像、１３０５に示す反左部分顔画像、１３０６に示す反右部分顔画像が生成され、データベース部１に蓄積されるとする。このとき、前記と同様に、特徴量を抽出することが行われ、左特徴ベクトルに関しては、図８の８０１に示す特徴空間で表現すると図１４（ａ）の１４０３になり、右特徴ベクトルに関しては、図８の８０２に示す特徴空間で表現すると図１４（ｂ）の１４０６に示すようになる。
【００８０】
尚図１４において、１４０１は図７の顔領域画像７０２の左特徴ベクトル、すなわち図１０の１００１を示し、１４０２は図９の顔領域画像９０２の左特徴ベクトル、すなわち図１０の１００２を示し、１４０４は図７の顔領域画像７０２の右特徴ベクトル、すなわち図１０の１００３を示し、１４０５は図９の顔領域画像９０２の右特徴ベクトル、すなわち図１０の１００４を示している。
【００８１】
続いて、類似度算出部５では、類似度の算出が行われ、更に、不審人物顔の判定が行われる。図１４に示すように、ここでは、最小となる最小自乗誤差は大きく、類似度が閾値を満たしていないとされ、図１３の１３０１に示す画像中の１３０２に示す顔領域画像を有する人は、不審人物、すなわち、図７の７０１に示す画像中の７０２に示す顔領域画像を有する人と図９の９０１に示す画像中の９０２に示す顔領域画像を有する人とは同じカテゴリーの人物ではないと判定されることになる。続いて、不審顔検出時の制御処理、例えば、図１３の１３０２に示す顔領域画像をセキュリティセンターや利用者の携帯電話へ通知されることが行われる。
【００８２】
尚本発明の不審顔検出方法は、前記図１〜図１４で述べた各処理を行うものである。
【００８３】
また前記図１〜図１４で述べた不審顔検出システムは、例えばコンピュータ装置が有するＣＰＵによって実現され、該不審顔検出システムの機能を実現するソフトウエアのプログラムとして搭載することができる。
【００８４】
また不審顔検出システムの機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のＣＰＵ（ＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することも可能である。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前記実施形態の機能を実現することになり、このプログラムコードを記憶した記憶媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯ、及びＨＤＤ等がある。
【００８５】
尚本発明の特徴量抽出部、特徴量抽出処理は、前述した正左、反左、正右、反右の４つの部分顔画像を生成し、これらに対する特徴量を算出するに限らず、他の個数部分顔画像を生成し、その特徴量を算出するように構成しても良い。
【００８６】
以上、本発明を実施形態例に基づき具体的に説明したが、本発明は上述の実施例に限定されるものではなく、幅広く応用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の一実施形態例に係る不審顔検出システムの機能を説明するためのブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態例に係る不審顔検出システムの特徴量抽出部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態例に係る不審顔検出システムの類似度算出部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態例に係る不審顔検出システムの不審顔判定部の動作を説明するためのフローチャート図である。
【図５】本発明の一実施形態例に係る不審顔検出システムの射影行列生成部の動作を説明するためのフローチャート図である。
【図６】本発明の一実施形態例に係る不審顔検出システムのテンプレート生成部の動作を説明するためのフローチャート図である。
【図７】本発明の一実施形態例に係る処理を説明するための図であり、（ａ）は入力画像の説明図、（ｂ）は顔領域画像の説明図、（ｃ）は部分顔画像の説明図である。
【図８】本発明の一実施形態例に係る処理を説明するための図であり、（ａ），（ｂ）は特徴空間の説明図、（ｃ），（ｄ）は左、右の特徴ベクトルの説明図である。
【図９】本発明の一実施形態例に係る処理を説明するための図であり、（ａ）は入力画像の説明図、（ｂ）は顔領域画像の説明図、（ｃ）は部分顔画像の説明図である。
【図１０】本発明の一実施形態例に係る処理を説明するための図であり、（ａ）は左特徴ベクトルの説明図、（ｂ）は右特徴ベクトルの説明図である。
【図１１】本発明の一実施形態例に係る処理を説明するための図であり、（ａ）は入力画像の説明図、（ｂ）は顔領域画像の説明図、（ｃ）は部分顔画像の説明図である。
【図１２】本発明の一実施形態例に係る処理を説明するための図であり、（ａ），（ｂ）は左、右の特徴ベクトルの説明図、（ｃ），（ｄ）はテンプレート特徴量の説明図である。
【図１３】本発明の一実施形態例に係る処理を説明するための図であり、（ａ）は入力画像の説明図、（ｂ）は顔領域画像の説明図、（ｃ）は部分顔画像の説明図である。
【図１４】本発明の一実施形態例に係る処理を説明するための図であり、（ａ）は左特徴ベクトルの説明図、（ｂ）は右特徴ベクトルの説明図である。
【符号の説明】
【００８８】
１…データベース部、２…画像入力部、３…顔領域検出部、４…特徴量抽出部、５…類似度算出部、６…不審顔判定部、７…射影行列生成部、８…テンプレート生成部、１０…不審顔検出システム、１１…カメラ。
【図１】
2007140695.tif 000003
【図２】
2007140695.tif 000004
【図３】
2007140695.tif 000005
【図４】
2007140695.tif 000006
【図５】
2007140695.tif 000007
【図６】
2007140695.tif 000008
【図７】
2007140695.tif 000009
【図８】
2007140695.tif 000010
【図９】
2007140695.tif 000011
【図１０】
2007140695.tif 000012
【図１３】
2007140695.tif 000013
【図１１】
2007140695.tif 000014
【図１２】
2007140695.tif 000015
【図１４】
2007140695.tif 000016