(57)【要約】【課題】処理負荷を抑えつつ、より高性能なパターン認識を実現することを目的とする。【解決手段】特徴抽出手段で抽出された画像の特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定手段と、部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、領域設定手段で設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、部分空間保持手段に保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択手段と、選択手段で選択された射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成手段と、特徴生成手段で生成された識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、を有する。【選択図】図１
2012226612.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定手段と、
前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、
前記領域設定手段で設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持手段に保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、
前記部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択手段と、
前記選択手段で選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成手段と、
前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、
を有する画像処理装置。
【請求項２】
画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定手段と、
前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、
前記領域設定手段で設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持手段に保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、
前記部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択手段と、
前記選択手段で選択された前記部分領域に対応する前記射影ベクトルを部分空間から逆射影し、逆射影ベクトルを生成する部分空間逆射影手段と、
前記部分空間逆射影手段で生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成手段と、
前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、
を有する画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴抽出手段は、前記画像入力手段で入力された前記画像から輝度勾配のヒストグラムを特徴として抽出する請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された前記特徴に対する部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された前記特徴と前記部分空間保持手段で保持されている部分空間とを使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成手段と、
前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、
を有し、
前記特徴生成手段は、
前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定手段と、
前記走査領域設定手段で決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定手段と、
前記領域設定手段で設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、
前記部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択手段と、
を有し、
前記選択手段で選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する画像処理装置。
【請求項５】
画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された前記特徴の部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された前記特徴と前記部分空間保持手段で保持されている部分空間を使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成手段と、
前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、
を有し、
前記特徴生成手段は、
前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定手段と、
前記走査領域設定手段で決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定手段と、
前記領域設定手段で設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、
前記複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択手段と、
前記選択手段で選択された前記射影ベクトルを逆射影し、逆射影ベクトルを生成する逆射影手段と、
を有し、
前記逆射影手段で生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する画像処理装置。
【請求項６】
前記識別処理手段は、前記特徴生成手段で生成された前記特徴を使用して人物の表情の識別処理を行う請求項１乃至５何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記識別処理手段は、前記特徴生成手段で生成された前記特徴を使用して個人の識別処理を行う請求項１乃至５何れか１項記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、
前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、
前記領域設定ステップで設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持ステップに保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、
前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成ステップと、
前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項９】
画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、
前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、
前記領域設定ステップで設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持ステップに保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、
前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された前記部分領域に対応する前記射影ベクトルを部分空間から逆射影し、逆射影ベクトルを生成する部分空間逆射影ステップと、
前記部分空間逆射影ステップで生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成ステップと、
前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項１０】
画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴に対する部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴と前記部分空間保持ステップで保持されている部分空間とを使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成ステップと、
前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、
を含み、
前記特徴生成ステップは、
前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定ステップと、
前記走査領域設定ステップで決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、
前記領域設定ステップで設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、
前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択ステップと、
を含み、
前記特徴生成ステップでは、前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する画像処理方法。
【請求項１１】
画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴の部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴と前記部分空間保持ステップで保持されている部分空間を使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成ステップと、
前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、
を含み、
前記特徴生成ステップは、
前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定ステップと、
前記走査領域設定ステップで決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、
前記領域設定ステップで設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、
前記射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを逆射影し、逆射影ベクトルを生成する逆射影ステップと、
を含み、
前記特徴生成ステップでは、前記逆射影ステップで生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する画像処理方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、
前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、
前記領域設定ステップで設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持ステップに保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、
前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成ステップと、
前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、
前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、
前記領域設定ステップで設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持ステップに保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、
前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された前記部分領域に対応する前記射影ベクトルを部分空間から逆射影し、逆射影ベクトルを生成する部分空間逆射影ステップと、
前記部分空間逆射影ステップで生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成ステップと、
前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴に対する部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴と前記部分空間保持ステップで保持されている部分空間とを使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成ステップと、
前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、
を実行させ、
前記特徴生成ステップは、
前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定ステップと、
前記走査領域設定ステップで決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、
前記領域設定ステップで設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、
前記部分空間射影ステップで生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択ステップと、
を含み、
前記特徴生成ステップでは、前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成するプログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像入力ステップで入力された前記画像から特徴抽出を行う特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴の部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された前記特徴と前記部分空間保持ステップで保持されている部分空間を使用して識別処理に使用する識別特徴を生成する特徴生成ステップと、
前記特徴生成ステップで生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理ステップと、
を実行させ、
前記特徴生成ステップは、
前記識別特徴を抽出する領域を設定する走査領域設定ステップと、
前記走査領域設定ステップで決定された領域において複数の部分領域を設定する領域設定ステップと、
前記領域設定ステップで設定された前記複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影ステップと、
前記複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する前記射影ベクトルを選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された前記射影ベクトルを逆射影し、逆射影ベクトルを生成する逆射影ステップと、
を含み、
前記特徴生成ステップでは、前記逆射影ステップで生成された前記逆射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
局所領域を使用した表情認識手法の従来技術として、顔の大きさと中心位置を揃えた上で顔領域を複数の小領域に分割し、夫々の小領域毎にＬｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎという特徴を抽出し、この特徴を使用して表情認識を行う技術がある。この技術は、非特許文献１に記載されている。
局所領域を使用した顔メタデータの生成方法として、局所領域を設定し、局所領域毎に周波数特徴を抽出し、夫々の周波数特徴を部分空間に射影し、射影した特徴ベクトルを顔メタデータに使用する生成方法がある（特許文献１）。
これらの局所領域を使用した手法は、正しく領域設定を行うことが非常に重要であり、そのためには顔の大きさと中心位置を正確に揃える必要がある。一般画像にこれらの技術を適用した場合、まずは画像内から顔を検出する処理が必要である。顔検出技術は、非特許文献２の手法が非常に有効であることが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３８７３７９３号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｚｈａｏ．  Ｇ，  Ｐｉｅｔｉｋａｉｎｅｎ．  Ｍ，  "Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｅｘｔｕｒｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｌｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｗｉｔｈ  ａｎ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｆａｃｉａｌ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ"，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  ｖｏｌ．  ２９，  ｎｏ．  ６，  ｐｐ．  ９１５  −  ９２８，  ２００７
【非特許文献２】Ｐ．  Ｖｉｏｌａ，  Ｍ．  Ｊｏｎｅｓ，  "Ｒａｐｉｄ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ"，  ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  Ｏｆ  ＣＶＰＲ，  ｖｏｌ．１，  ｐｐ．５１１−５１８，  Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，  ２００１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献２の手法に限らず他の有効な顔検出手法は、様々な環境下に対してもロバストな顔検出が可能である反面、顔の位置は人物によって大きく変動し、常に一定の位置で検出することができず、顔検出位置を使用して正しく領域設定を行うことが非常に難しい。したがって、顔検出処理とは別に眼や口等の器官の重心位置等を再度検出する等何らかの手法で領域を正しく設定する必要がある。
しかしながら、顔検出処理、表情認識処理とは別に正しい領域設定処理を導入すると性能は向上するが、処理負荷が大きくなるという問題がある。
【０００６】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、処理負荷を抑えつつ、より高性能なパターン認識を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで、本発明の画像処理装置は、画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された前記画像から特徴の抽出を行う特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定手段と、前記部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、前記領域設定手段で設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、前記部分空間保持手段に保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、前記部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから前記部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択手段と、前記選択手段で選択された前記射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成手段と、前記特徴生成手段で生成された前記識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、処理負荷を抑えつつ、より高性能なパターン認識を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】従来技術に局所領域を正しく設定するための眼や口等の器官位置を検出する処理を加えた図である。
【図３】画像処理装置のソフトウェア構成の一例を示した図である。
【図４】一般的な顔検出手法を使用した場合の顔検出位置のズレを示した図である。
【図５】輝度勾配ヒストグラムを生成する領域を示した図である。
【図６】１枚の画像に対する輝度勾配ヒストグラムを示した図である。
【図７】大まかな領域探索と、より詳細な領域探索を示した図である。
【図８】特徴ベクトル生成部の詳細構成図を示した図である。
【図９】特徴ベクトル生成部の処理フローを示した図である。
【図１０】ビン間隔５度の輝度勾配ヒストグラムから大まかな領域探索に使用するビン間隔３０度の輝度勾配ヒストグラムを生成する手法を説明した図である。
【図１１】特徴ベクトル生成部分領域を示した図である。
【図１２】特徴ベクトル生成部分領域から特徴ベクトルを生成する手法を示した図である。
【図１３】眼領域の画像と口領域の画像を使用して部分空間を生成する手法を示した図である。
【図１４】図１１の状態から特徴ベクトル生成部分領域を移動させた場合の特徴ベクトル生成部分領域を示した図である。
【図１５】各特徴ベクトル生成部分領域から生成した特徴ベクトルを各部分空間に射影する図である。
【図１６】ビン間隔５度の輝度勾配ヒストグラムからより詳細な領域探索に使用するビン間隔１５度の輝度勾配ヒストグラムを生成する手法を説明した図である。
【図１７】大まかな領域探索で選択された領域から、より詳細な領域探索に使用する走査領域を示した図である。
【図１８】顔の各パーツの形状毎に生成した部分空間を示した図である。
【図１９】各特徴ベクトル生成部分領域から生成した特徴ベクトルを顔の各パーツの形状毎に生成した部分空間に射影する図である。
【図２０】顔のパーツ形状毎の部分空間と選択された射影ベクトルを示した図である。
【図２１】顔のパーツ形状毎の部分空間と選択された同一パーツ毎に最終的に選択された射影ベクトルを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１１】
＜実施形態１＞
本実施形態では、対象とするオブジェクトを人物の顔とする。
図１は、画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
図１に示されるように、画像処理装置１００は、ハードウェア構成として、制御装置１０と、記憶装置１１と、ネットワークインタフェース装置１２と、を含む。制御装置１０は、ＣＰＵ等であって、記憶装置１１に記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、後述する画像処理装置１００のソフトウェア構成及びフローチャートの処理を実現する。記憶装置１１は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等であって、プログラムを記憶したり、画像を記憶したりする。ネットワークインタフェース装置１２は、画像処理装置１００をネットワークに接続する。
なお、本実施形態では、画像処理装置の機能はソフトウェアとして実装されているものとして説明を行うが、画像処理装置の各機能を専用のハードウェアとして画像処理装置に実装してもよい。
上述したように、従来の課題として顔検出の位置は人物によって大きく変動し、常に一定の位置で検出することができないという問題がある。図２は、従来技術に局所領域を正しく設定するための眼や口等の器官位置を検出する処理を加えた図である。図２のように、顔の大きさと位置を一定に揃える画像正規化処理に加えて、局所領域を正しく設定するための眼や口等の器官位置を検出することが必要である。しかしながら、局所領域を正しく設定するための眼や口等の器官位置を検出する処理を導入すると、処理負荷が大きくなるという問題がある。本実施形態では、これらの問題を解決するために、図３のように領域選択と特徴ベクトル生成とを同じ処理プロセスで行う。
【００１２】
図３は、画像処理装置のソフトウェア構成の一例を示した図である。図３に示されるように、画像処理装置１００は、ソフトウェア構成として、画像入力部１０００、顔位置検出部１１００、画像正規化部１２００、特徴抽出部１３００、領域選択・特徴ベクトル生成部１４００、表情判定部１５００を含む。実施形態１では、人物の表情を判定する手法について説明する。
画像入力部１０００は、レンズ等の集光素子、光を電気信号に変換するＣＭＯＳやＣＣＤ等の撮像素子、アナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器を通過することによって、得られた画像データを入力する。更に、画像入力部１０００は、画像データを、間引き処理等を行うことによって、低解像度画像に変換する。例えば、画像入力部１０００は、ＶＧＡ（６４０×４８０［ｐｉｘｅｌ］）やＱＶＧＡ（３２０×２４０［ｐｉｘｅｌ］）に変換する。
顔位置検出部１１００では、画像入力部１０００に入力された画像内から人物の顔の位置を検出する。人物の顔の位置を検出する手法は、参考文献１や参考文献２等の手法が知られており、実施形態１では参考文献２による手法を使用する。なお、参考文献２による手法は、エッジ等の低次特徴から眼や口、更には顔等の高次の特徴を、ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓを使用して階層的に検出するため、顔位置に加えて、眼や口等の位置をも検出することができる。
「参考文献１」
御手洗祐輔，  森克彦，  真継優和，  "選択的モジュール起動を用いたＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓによる変動にロバストな  顔検出システム"，  ＦＩＴ  （情報科学技術フォーラム），  Ｌｌ−０１３，  ２００３
「参考文献２」
Ｐ．  Ｖｉｏｌａ，  Ｍ．  Ｊｏｎｅｓ，  "Ｒａｐｉｄ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ"，  ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  Ｏｆ  ＣＶＰＲ，  ｖｏｌ．１，  ｐｐ．５１１−５１８，  Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，  ２００１
【００１３】
画像正規化部１２００は、顔位置検出部１１００で検出された顔の位置、眼の位置を使用して、画像入力部１０００で入力された画像からの切り出し処理と、更には、顔の大きさが所定のサイズ、顔の向きが正立するようにアフィン変換等の正規化処理を行う。例えば、画像正規化部１２００は、顔の大きさを顔位置検出部１１００で検出された左右の眼の間の距離の２倍、顔の向きを顔位置検出部１１００で検出された左右の眼の間の直線の傾きとして定義する。そして、画像正規化部１２００は、顔の幅が８０画素、直線の傾きが０度、画像サイズが１４０×１４０［ｐｉｘｅｌ］となるように切り出しとアフィン変換を行う。なお、顔位置検出部１１００での顔検出位置は環境変動等の影響により非常に不安定であり、図４の顔検出位置１４０１のように必ずしも顔領域の中心に位置しない。このことから、画像正規化部１２００で生成される画像サイズは、例えば、顔の幅８０画素に対して必ず顔領域が含まれるように大きめの１４０×１４０［ｐｉｘｅｌ］としている。
特徴抽出部１３００は、画像正規化部１２００で正規化された画像に対して特徴抽出を行う。特徴抽出方法についても顔検出手法同様に様々な手法があるが、実施形態１では、特徴抽出部１３００は、参考文献３のように、式（１）から輝度勾配を算出し、算出した輝度勾配からヒストグラムを生成し、輝度勾配のヒストグラムを特徴として使用する。例えば、輝度勾配のヒストグラムを生成する領域を図５のように７×７［ｐｉｘｅｌ］とすると、正規化画像１４０×１４０［ｐｉｘｅｌ］に対しては図６のように、２０×２０の輝度の勾配ヒストグラムが生成される。また、実施形態１では輝度勾配のヒストグラムビンの幅は図６のように５度としており、０度から１８０度まで計３６個のビンを使用している。なお、本実施形態では、特徴抽出部１３００で抽出する特徴を輝度勾配としているが、これに限定されるわけではない。また、輝度勾配のヒストグラムを生成する領域や正規化画像サイズについても、これらに限定されるわけではない。
「参考文献３」
Ｎ．  Ｄａｌａｌ，  Ｂ．  Ｔｒｉｇｇｓ，  "Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  ｏｒｉｅｎｔｅｄ  ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ｆｏｒ  ｈｕｍａｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ"，  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＣＶＰＲ），  ２００５
【数１】
2012226612.tif 000003
【００１４】
領域選択・特徴ベクトル生成部１４００は、以下の２つの処理を別々のプロセスで実行するのではなく、同一の処理プロセスで実行する。
「処理１」
特徴ベクトルを生成する領域選択
「処理２」
選択された領域からの特徴ベクトル生成
より具体的には、領域選択・特徴ベクトル生成部１４００は、特徴抽出部１３００で生成した輝度勾配のヒストグラム、低次元の部分空間、高次元部分を使用して以下の２つの処理を実行する。
「処理１の詳細」
低次元部分空間を使用した大まかな領域探索、高次元部分空間を使用した前記大まかな領域探索より、より詳細な領域探索
「処理２の詳細」
低次元部分空間を使用した眼の形状等の低周波成分特徴抽出、高次元部分空間を使用したシワ等の高周波成分特徴抽出
領域選択・特徴ベクトル生成部１４００は、処理１の領域選択では、部分空間へ射影した射影ベクトルの長さにより判定し、処理２の特徴ベクトル生成は射影ベクトルを部分空間から逆射影した特徴ベクトル（逆射影ベクトル）を使用する。
【００１５】
以下では、表情判定に有用な眼や口が含まれる領域の探索方法と共に特徴ベクトルの生成方法について詳細な説明をする。
なお、本実施形態では、領域選択・特徴ベクトル生成部１４００は、以下に示すステップ１とステップ２とを実施する場合について説明する。
「ステップ１」
図７のように第１の部分領域１４１１で第１の領域探索をおおまかに行い、おおまかな領域探索によって選択された領域を低次元の部分空間に射影し、逆射影するステップ
「ステップ２」
第１の部分領域１４１１とは異なる第２の部分領域１４１２を使用して第１の領域探索により限定された第２の領域に対してより詳細な探索を行い、詳細な探索によって選択された領域を高次元の部分空間に射影し、逆射影するステップ
なお、領域選択・特徴ベクトル生成部１４００は、これらの処理を探索領域毎に実行する。なお、本実施形態では、領域選択・特徴ベクトル生成部１４００は、おおまかな領域探索と、より詳細な領域探索と、の２段階ステップとしているが、これに限定されるわけではない。
【００１６】
図８は、領域選択・特徴ベクトル生成部１４００の構成の一例を示す図である。
領域選択・特徴ベクトル生成部１４００は、特徴生成部１４１０、走査領域設定部１４２０、部分領域サイズ設定部１４３０、領域選択部１４４０、部分空間保持部１４５０、部分空間射影部１４６０、射影ベクトル選択部１４７０、部分空間逆射影部１４８０を含む。
特徴生成部１４１０は、特徴抽出部１３００で生成した第１の輝度勾配のヒストグラムを使用して、第２の輝度勾配ヒストグラムを生成する。
走査領域設定部１４２０は、走査領域と走査部分領域を決定する。
部分領域サイズ設定部１４３０は、部分領域のサイズを設定する。
領域選択部１４４０は、走査領域設定部１４２０で設定した走査領域内から部分領域サイズ設定部１４３０で設定された部分領域のサイズに基づいて部分領域位置を決定する。
部分空間保持部１４５０は、予め眼・口の部分領域毎の領域探索に使用する複数の部分空間を記憶装置１１等に保持する。
部分空間射影部１４６０は、部分空間保持部１４５０で格納されている夫々の部分空間に領域選択部１４４０で選択された部分領域に対応する第２の輝度ヒストグラムの一部を射影し、射影ベクトルを生成する。
射影ベクトル選択部１４７０は、部分空間射影部１４６０における複数の部分空間への射影結果を使用して眼・口領域を選択（射影ベクトルを選択）する。
部分空間逆射影部１４８０は、射影ベクトル選択部１４７０で選択された射影ベクトルを部分空間から逆射影して表情判定に必要な特徴ベクトルを生成する。
【００１７】
図９は、領域選択・特徴ベクトル生成部１４００の処理の一例を示すフローチャートである。
まずは、大まかな領域探索と低周波特徴とを生成するステップ１について説明する。
ステップ１０１では、特徴生成部１４１０は、特徴抽出部１３００で生成した第１の輝度勾配のヒストグラムを使用して、第２の輝度勾配ヒストグラムを生成する。上述したように、まずはおおまかな領域探索を行うので、例えば、特徴生成部１４１０は、第２の輝度勾配のヒストグラムのビン数を６に決定する。第２の輝度勾配のヒストグラムのビン数を６に設定した場合、ビンの幅は３０度となる。したがって、ビンの幅を５度として特徴抽出部１３００で生成した第１の輝度勾配のヒストグラム各要素同士を加算することで、ビン数が６の第２の輝度勾配のヒストグラムを生成することができる。例えば、図１０の０−５、５−１０、１０−１５、１５−２０、２０−２５、２５−３０度要素を加算することで、０−３０度要素を生成することができる。このようにして、予め細かいビン間隔で第１の輝度勾配のヒストグラムを生成しておくことにより、ヒストグラムの各要素同士を加算するだけで第２の様々なヒストグラムを高速に生成することができる。
【００１８】
ステップ１０２では、走査領域設定部１４２０は、走査領域を決定する。例えば、走査領域設定部１４２０は、最初の大まかな探索では、第２の輝度勾配のヒストグラム全体を１ヒストグラムおきに走査するように決定する。
ステップ１０３では、部分領域サイズ設定部１４３０は、走査する際の部分領域サイズを決定する。例えば、部分領域サイズ設定部１４３０は、部分領域サイズを５×５に設定する。つまり、部分領域内には５×５の２５個の輝度勾配のヒストグラムが含まれていることになる。
ステップ１０４では、領域選択部１４４０は、図１１のようにステップ１０２で決定した走査領域の左上から１ヒストグラムおきにラスタスキャン方式で部分領域１４３１を順に走査する。
ステップ１０５では、まず、部分空間射影部１４６０は、図１２のように部分領域１４３１内の２５個のヒストグラム（Ｈ１，Ｈ２，・・・，Ｈ２５）から輝度勾配のヒストグラム要素を特徴ベクトルの要素として、１５０次元（２５ヒストグラム×６ビン）の特徴ベクトルＸを生成する。次に、部分空間射影部１４６０は、生成した特徴ベクトルＸを複数の低次元部分空間に射影する。例えば、部分空間射影部１４６０は、眼の部分空間と口の部分空間の夫々に射影する。
【００１９】
例えば、部分空間射影部１４６０は、図１３の様々な人物の眼の画像群１４４１に対して、輝度勾配のヒストグラム群１４４２と１５０次元の特徴ベクトル群
【数２】
2012226612.tif 000004
とを生成することで部分空間を生成する。そして、部分空間射影部１４６０は、これら１５０次元の特徴ベクトル群
【数３】
2012226612.tif 000005
に対して式２に従って主成分分析（以下、ＰＣＡ）を行うことで固有値
【数４】
2012226612.tif 000006
と基底ベクトル
【数５】
2012226612.tif 000007
とを算出する。
【００２０】
なお、部分空間射影部１４６０は、最初の大まかな探索においては、特徴ベクトルＸを固有値の大きさが１〜１０番目（累積寄与率は約８５％）までの基底ベクトルで生成した部分空間
【数６】
2012226612.tif 000008
に射影する。
なお、非常に値の小さい固有値は、画像のノイズ成分である場合が多い。このため、非常に値の小さい固有値に対応する基底ベクトルを使用しないで部分空間を構成することにより、表情判定に使用する特徴ベクトルからノイズを削除でき、表情を判定する性能が向上するという効果もある。また、部分空間射影部１４６０は、部分空間
【数７】
2012226612.tif 000009
への射影ベクトル
【数８】
2012226612.tif 000010
は、式３のように部分空間
【数９】
2012226612.tif 000011
を構成する基底ベクトルとの内積演算により算出することができる。
【数１０】
2012226612.tif 000012
【数１１】
2012226612.tif 000013
【００２１】
ステップ１０６では、走査領域設定部１４２０は、ステップ１０２で決定した全ての領域に対して走査を行ったかどうか判定する。全ての領域に対して走査を行っていない場合には、走査領域設定部１４２０は、ステップ１０４へ進み、図１４のように走査部分領域を移動させることにより、次の領域を選択する。
一方、ステップ１０２で決定した全ての領域に対して走査を行った場合には、走査領域設定部１４２０は、処理をステップ１０７へ進める。
ステップ１０７では、射影ベクトル選択部１４７０は、図１５のように各部分空間毎に射影した全ての射影ベクトル
【数１２】
2012226612.tif 000014
を評価する。本実施形態においては、射影ベクトル選択部１４７０は、射影ベクトル
【数１３】
2012226612.tif 000015
の中でベクトル長の最も大きな射影ベクトル
【数１４】
2012226612.tif 000016
を探索する。例えば、ＣＬＡＦＩＣと呼ばれる手法においては、自己相関から部分空間を構成し、データを部分空間に射影したときの大きさを類似度としている。様々な人物の眼の領域から生成した部分空間に眼の領域から生成した特徴ベクトルを射影すると射影したときの射影ベクトル長が大きくなるが、眼の領域以外から生成した特徴ベクトルを射影すると射影したときの射影ベクトル長が小さくなる。射影ベクトル選択部１４７０は、このことを利用している。この処理によって、人物の眼の部分空間、口の部分空間等夫々の低次元部分空間毎に１つの射影ベクトルが選択される。
【００２２】
ステップ１０８では、部分空間逆射影部１４８０は、ステップ１０７で探索された各部分空間上で最も長い射影ベクトル
【数１５】
2012226612.tif 000017
を部分空間から逆射影し、逆射影した特徴ベクトル
【数１６】
2012226612.tif 000018
を表情判定に使用する特徴ベクトルを構成する要素として保持しておく。
以上のように、特徴ベクトルを部分空間に射影・逆射影するだけで、表情判定に使用する領域選択と特徴ベクトル生成との双方を同時に実行することができる。
なお、ステップ１０７では、射影ベクトル選択部１４７０は、射影ベクトルの中でベクトル長の最も大きな射影ベクトルを探索するようにしたが、部分空間へ射影する前の特徴ベクトル
【数１７】
2012226612.tif 000019
と、逆射影した特徴ベクトル
【数１８】
2012226612.tif 000020
とを比較するようにしてもよい。この手法を使用する場合には、射影ベクトル選択部１４７０は、部分空間へ射影する前の特徴ベクトル
【数１９】
2012226612.tif 000021
の大きさと、逆射影した特徴ベクトル
【数２０】
2012226612.tif 000022
の大きさと、の差が最も小さい逆射影した特徴ベクトル
【数２１】
2012226612.tif 000023
を選択する。
【００２３】
次に、より詳細な領域探索と低周波成分と高周波成分との双方を含む特徴を生成するステップ２について説明する。
ステップ１０９では、特徴生成部１４１０は、より詳細な領域探索を実行するために特徴抽出部１３００で生成した第１の輝度勾配のヒストグラムを使用して、第３の輝度勾配ヒストグラムを生成する。第３の輝度勾配ヒストグラムのビン数は、３に設定する（図１６）。
ステップ１１０では、走査領域設定部１４２０は、第１の大まかな領域探索（ステップ１）において図１７のように領域１４４６が選択された場合、第２の詳細な領域探索においては探索領域を領域１４４５のように限定する。
更に、ステップ１１１においては、部分領域サイズ設定部１４３０は、部分領域サイズを図１７のように５×５から３×３に変更する。つまり部分領域サイズ設定部１４３０は、大まかな領域探索においては図１７のように所定の部分領域より大きめの部分領域１４４３を設定し、より詳細な領域探索においては大まかな領域探索で使用した部分領域１４４３よりも小さい部分領域１４４４を設定する。
ステップ１１２では、領域選択部１４４０は、第１の大まかな領域探索（ステップ１）と同様にステップ１１０で決定した走査領域からステップ１１１で決定した部分領域サイズに基づいて領域選択を行う。
【００２４】
ステップ１１３では、部分空間射影部１４６０は、ステップ１１２で選択された領域から第１の大まかな領域探索（ステップ１）と同様に特徴ベクトルを生成し、生成した特徴ベクトルを複数の高次元部分空間に射影する。例えば、部分空間射影部１４６０は、眼の部分空間と口の部分空間の夫々に射影する。ここで、部分空間射影部１４６０は、使用する部分空間は、固有値の大きさが１〜２０番目（累積寄与率は約９５％）までの基底ベクトルで生成したより高次元の部分空間
【数２２】
2012226612.tif 000024
を使用する。
ステップ１１４では、走査領域設定部１４２０は、ステップ１１０で決定した全ての領域に対して走査を行ったかどうか判定し、全ての領域に対して走査を行っていない場合には、ステップ１１２へ処理を進める。
ステップ１１５では、射影ベクトル選択部１４７０は、第１の大まかな領域探索（ステップ１）と同様に夫々の高次元空間毎に最もベクトル長の大きい射影ベクトル
【数２３】
2012226612.tif 000025
を探索する。
ステップ１１６では、部分空間逆射影部１４８０は、部分空間
【数２４】
2012226612.tif 000026
から逆射影した特徴ベクトル
【数２５】
2012226612.tif 000027
を表情判定に使用する特徴ベクトルを構成する要素として保持しておく。
【００２５】
以上のように、領域選択・特徴ベクトル生成部１４００は、大まかな領域探索により生成された特徴ベクトルから低周波成分だけの特徴、より詳細な領域探索により生成された特徴ベクトルから低周波成分と高周波成分との双方を含む特徴を生成する。
また、本実施形態においては、領域選択・特徴ベクトル生成部１４００は、人物の表情を眼や口等顔パーツの形状より判定するため、表情判定に必要な左眼、右眼、口の３つの顔パーツに対して上述した処理を実行する。以上の処理を実行すると、合計で６つの特徴ベクトルを生成することができる。左眼の大まかな領域探索により生成した特徴ベクトルを
【数２６】
2012226612.tif 000028
詳細な領域探索により生成した特徴ベクトルを
【数２７】
2012226612.tif 000029
右眼の大まかな領域探索により生成した特徴ベクトルを
【数２８】
2012226612.tif 000030
詳細な領域探索により生成した特徴ベクトルを
【数２９】
2012226612.tif 000031
口の大まかな領域探索により生成した特徴ベクトルを
【数３０】
2012226612.tif 000032
詳細な領域探索により生成した特徴ベクトルを
【数３１】
2012226612.tif 000033
とする。
【００２６】
表情判定部１５００は、上述した計６つの特徴ベクトルを連結することで表情判定に使用する特徴ベクトル
【数３２】
2012226612.tif 000034
を生成する。Ｆは、識別特徴の一例である。そして、表情判定部１５００は、予め用意しておいた参考文献４のＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ（以下、ＳＶＭ）等の識別器に特徴ベクトルＦを入力することで表情判定を行う。ＳＶＭの学習は、例えば大量の喜び表情画像から生成した特徴ベクトル群
【数３３】
2012226612.tif 000035
と非喜び表情画像から生成した特徴ベクトル群
【数３４】
2012226612.tif 000036
とを使用して行う。
なお、本実施形態では、生成した特徴ベクトルを使用して表情判定を行う場合について説明したが、予め個人毎の代表特徴ベクトルを保持させておいて、最も類似する特徴ベクトルを選択することで個人を特定する顔認識に使用することもできる。
「参考文献４」
Ｖ．  Ｖａｐｎｉｋ．  "Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ"，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  １９９８
【００２７】
以上のように、本実施形態においては以下の処理について説明した。
処理１：部分領域から生成した特徴を部分空間に射影し、射影ベクトルを使用して眼や口等の大まかな領域を探索し、射影ベクトルを逆射影する。
このことで表情判定に使用する低周波成分特徴を生成する。
処理２：大まかな領域探索により選択された領域から、より詳細な探索を行う領域を決定し、部分領域から生成した特徴を部分空間に射影し、射影ベクトルを使用して眼や口等の詳細な領域を探索し、射影ベクトルを逆射影する。
このことで表情判定に使用する低周波成分と高周波成分との双方を含む特徴を生成する。
このように、粗密探索と部分空間への射影と逆射影とにより、領域選択と特徴ベクトル生成とを同時に実行することができる。これにより、処理負荷の軽減を実現することができる。また、部分空間への射影はノイズ除去の効果もあるため、高性能な表情判定を行うこともできる。
【００２８】
＜実施形態２＞
実施形態１では、眼や口等顔を構成するパーツ毎に部分空間を生成したが、実施形態２では同一パーツで異なる部分空間を構成する。なぜならば、眼や口等の顔パーツは表情変化や個人差が存在するため、顔パーツ毎の部分空間を使用した方がより領域探索の性能が向上するためである。例えば、図１８のように、大きい眼の部分空間（ｓｕｂｓｐａｃｅ１'）と細い眼の部分空間（ｓｕｂｓｐａｃｅ２'）、口を閉じた部分空間（ｓｕｂｓｐａｃｅ３'）と口を開けた部分空間（ｓｕｂｓｐａｃｅ４'）、を構成する。以下では、実施形態１と異なる点について主に説明をする。
ソフトウェア構成については、実施形態１同様に図３のようになる。図３の領域選択・特徴ベクトル生成部１４００の詳細構成についても図８と同様であるが、部分空間保持部１４５０に格納されている部分空間、及び部分空間射影部１４６０における射影する部分空間の種類及び数が実施形態１と実施形態２とでは異なる。したがって、部分空間射影部１４６０においては図１９のように顔のパーツ形状変化毎の部分空間に射影する。
【００２９】
これらの処理を実施形態１で使用した図９の処理フローを使用して説明する。
ステップ１０１から１０４までは実施形態１同様なため説明を省略する。
ステップ１０５では、部分空間射影部１４６０は、上述したように、  眼や口等の顔の各パーツの形状変化毎の低次元部分空間も用意し、これらの部分空間に射影する。
ステップ１０６では、走査領域設定部１４２０は、全ての領域を走査したかどうか判定し、全ての領域を走査していない場合にはステップ１０４へ進む。一方、走査領域設定部１４２０は、全ての領域を走査した場合には、処理をステップ１０７へ進める。
ステップ１０７では、射影ベクトル選択部１４７０は、実施形態１同様に低次元部分空間毎に射影ベクトル長の最も大きい射影ベクトルを選択する。例えば、射影ベクトル選択部１４７０は、大きい眼の低次元部分空間（ｓｕｂｓｐａｃｅ１'）からは射影ベクトルＸ２''、細い眼の低次元部分空間（ｓｕｂｓｐａｃｅ２'）からは射影ベクトルＸ５'''を選択する。但し、眼や口等の顔のパーツ形状変化毎に部分空間を構成しているため、低次元部分空間毎の射影ベクトル長の最も大きい射影ベクトルを選択すると、図２０のように同一パーツで複数の射影ベクトルが得られる。例えば、図２０の射影ベクトルＸ２''と射影ベクトルＸ５'''とは眼に関する射影ベクトルである。この場合には、射影ベクトル選択部１４７０は、同一パーツ中で射影ベクトル長を比較し、射影ベクトル長の最も大きな射影ベクトルを選択する。例えば、射影ベクトル選択部１４７０は、図２０の射影ベクトルＸ２''と射影ベクトルＸ５'''との長さを比較し、図２１のように射影ベクトルＸ２''を選択する。
【００３０】
ステップ１０８では、部分空間逆射影部１４８０は、ステップ１０７で選択された射影ベクトルを実施形態１同様に逆射影する。
ステップ１０９からステップ１１２までの処理についても実施形態１と同様なため説明を省略する。
ステップ１１３では、部分空間射影部１４６０は、ステップ１０５と同様に眼や口等の顔の各パーツの形状変化毎の高次元部分空間に射影する。
ステップ１１４では、走査領域設定部１４２０は、全ての領域を走査したかどうか判定し、全ての領域を走査していない場合にはステップ１１２へ進む。一方、走査領域設定部１４２０は、全ての領域を走査した場合には、処理をステップ１１５へ進める。
ステップ１１５では、射影ベクトル選択部１４７０は、眼や口等の顔の各パーツの形状変化の高次元部分空間毎にステップ１０７同様に射影ベクトルを選択する。
ステップ１１６では、部分空間逆射影部１４８０は、ステップ１０８同様に射影ベクトルを逆射影することで特徴ベクトルを生成する。
以上のように、眼や口等の顔パーツの表情変化や個人差に対応するため、顔のパーツ形状変化毎の部分空間を構成することで、より正確な領域探索を実施し、更に表情判定や個人を特定する個人認証等の識別処理をより高精度にすることができる。
【００３１】
＜その他の実施形態＞
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【００３２】
以上、上述した各実施形態によれば、処理負荷を抑えつつ、より高性能なパターン認識を実現することができる。
【００３３】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００３４】
１０  制御装置
【図１】
2012226612.tif 000037
【図２】
2012226612.tif 000038
【図３】
2012226612.tif 000039
【図４】
2012226612.tif 000040
【図５】
2012226612.tif 000041
【図６】
2012226612.tif 000042
【図７】
2012226612.tif 000043
【図８】
2012226612.tif 000044
【図９】
2012226612.tif 000045
【図１０】
2012226612.tif 000046
【図１１】
2012226612.tif 000047
【図１２】
2012226612.tif 000048
【図１３】
2012226612.tif 000049
【図１４】
2012226612.tif 000050
【図１５】
2012226612.tif 000051
【図１６】
2012226612.tif 000052
【図１７】
2012226612.tif 000053
【図１８】
2012226612.tif 000054
【図１９】
2012226612.tif 000055
【図２０】
2012226612.tif 000056
【図２１】
2012226612.tif 000057