(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された人物の画像を解析して顔領域を抽出し、目、鼻、口等の構成要素の位置を求める装置において、
上記人物の画像を構成する各画素の色情報に基づいて所定の手法で肌色領域を抽出する肌色領域抽出部と、
上記人物の画像を構成する各画素の色情報に基づいて上記手法とは異なる手法で領域を分割し、また該画像が変化するエッジを抽出して、上記分割した領域を該エッジで分断して複数の抽出単位領域を得る候補領域特定部と、
上記人物の画像で上記候補領域特定部が得た各抽出単位領域のうち、上記各肌色領域と所定の割合以上に重なる抽出単位領域、を顔領域として特定する顔領域特定部と、を備えて、
上記特定された顔領域にある顔の構成要素の位置を求めることを特徴とする顔領域抽出判定装置。
【請求項２】
人物の画像から毛髪部を特定する毛髪領域特定部を備えて、該毛髪特定部は、毛髪を探索するための色を記録した毛髪色データベースを設け、顔領域特定部の出力を参照して毛髪領域探索範囲を設定し、該毛髪領域探索範囲から上記毛髪色データベースに基づいて毛髪部を特定するようにしたことを特徴とする請求項１記載の顔領域抽出装置。
【請求項３】
顔領域特定部の出力に基づいて目、鼻、口の位置の探索範囲を設定し、入力された人物の画像の輝度を正規化して上記目、鼻、口の位置を定めるようにしたことを特徴とする請求項１記載の顔領域抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、入力された人物画像から、毛髪領域を含む顔領域を抽出し、更に顔の構成要素である両目、口、鼻位置を画像の座標値として求める装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１６は第１の従来例として、例えば、特開平８−１５３１９７に示された従来の画像処理装置がある。この装置によれば、入力画像データを色の属性である輝度データ、色相データ、彩度データに変換する座標変換器と、これらの変換した３属性データに基づく肌色画素のヒストグラムを生成するヒストグラム生成器と、抽出した肌色画素に基づいて顔領域を判定する顔領域判定器からなる。
【０００３】
次に動作について説明する。
まず、座標変換器において、入力された画像データから輝度データ、色相データ、彩度データの３属性データに変換する。そして、ヒストグラム生成器において変換した３属性データに基づき、画像の水平位置毎に垂直方向の肌色画素の累積ヒストグラムを生成する。最後に顔領域判定器において、肌色画素が密集している領域を顔領域として抽出する。
【０００４】
また、第２の従来例として、特開平９−１０１５７９に示された顔領域抽出方法および複写条件決定方法がある。この方法によれば、画像から肌色領域を抽出後、エッジ抽出結果を用いて肌色領域を再度分割することにより、肌色と類似した背景の前で撮影した画像に対して、背景と顔が同時に抽出されることを防いでいる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記した第１の従来例である画像処理装置では、肌色に類似した領域が顔の周辺に存在する場合、その領域が顔領域と統合されて抽出されるという課題がある。
一方、第２の従来例である顔領域抽出方法および複写条件決定方法では、肌色領域抽出後、エッジ抽出結果を用いて過少分割部分を補正しているが、一般にエッジ抽出によって得られた輪郭線は欠損を生じている場合が多く、顔領域が輪郭線で囲まれた領域とならず、結局背景領域を除去できないという課題がある。
また、この方法を眼鏡をかけた人物に適用すると、顔領域が眼鏡のフレームで分断されて領域を誤ってしまう。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、任意の背景の前で撮影された人物画像から頭部領域を正確に抽出し、目、鼻、口の位置を定める。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る顔領域抽出及び顔構成要素位置判定装置は、入力された人物画像データを解析して顔領域を抽出し、目や鼻等の構成要素の位置を求める装置において、
人物画像データを各画素の色情報に基づいて複数の抽出単位領域に分割する候補領域特定部と、
人物画像データから顔領域を特定する顔領域特定部と、
人物画像データから毛髪部を特定する毛髪領域特定部とを備えて、得られた顔領域を記得られた抽出単位領域と特定した毛髪部で表現し、かつ顔の構成要素の位置を座標値として求めるようにした。
【０００８】
また更に、人物画像データをフィルタリングして、その後、標準色をもとに肌色領域候補を抽出し、この抽出した肌色領域候補中の最大領域を抽出する肌色領域抽出部を備えた。
【０００９】
また更に、候補領域特定部は、複数の領域特定手段の１つとして輪郭を抽出するエッジ抽出手段を用いた。
【００１０】
また更に、顔領域特定部は、肌色領域抽出部の出力を参照して顔領域を推定し、かつこの推定した顔領域中の画像データの欠落を膨張と収縮処理に基づいて補正して、顔領域を特定するようにした。
【００１１】
また更に、毛髪領域特定部は、毛髪色データベースを設け、顔領域特定部の出力を参照して毛髪領域探索範囲を設定し、この毛髪領域探索範囲から毛髪色データベースに基づいて毛髪部を特定するようにした。
【００１２】
また更に、顔領域特定部の出力に基づいて目、鼻、口位置の探索範囲を設定し、入力された人物画像データの輝度を正規化して上記目、鼻、口位置を定めるようにした。
【００１３】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
本発明の主旨は、毛髪部を含めた顔領域の正確な特定にあり、そのために複数の候補領域を組み合わせて確からしい領域を推定抽出する。即ち先ず抽出単位となる領域を細分化する候補領域特定部と、更に眼鏡や、顔の中にある髪の毛や装身具等の影響を除いて顔の最大輪郭を特定する顔領域特定部と、範囲を推定して毛髪部を特定する毛髪特定部を備えて、これらを総合して顔領域を確定する。以下、全体の構成、各部の構成と動作を順に説明する。
図１は、本実施の形態における特徴領域抽出頭部位置判定装置の構成を示す図である。図において、１は画像を入力するための画像入力部、２は入力された画像から頭部領域を抽出するための頭部領域抽出部、３は抽出された頭部領域から両目、口、鼻などの部位の位置を検出するための部位検出部である。
頭部領域抽出部２はさらに、画像から肌色領域を抽出するための肌色領域抽出部５、顔領域および毛髪領域の候補を特定するための候補領域特定部６、肌色領域抽出部５および候補領域特定部６の結果に基づき顔領域を特定するための顔領域特定部７、顔領域特定部７と候補領域特定部６の結果に基づき髪の毛領域を特定するための毛髪領域特定部８から構成される。
【００１４】
肌色領域抽出部５はさらに、画像をぼかすためのフィルタリング手段９、肌色画素を抽出するための肌色抽出手段１０、肌色抽出手段１０で抽出した肌色画素を連結した領域のうち最大の領域を抽出するための最大領域抽出手段１１から構成される。
本実施の形態において第１の重要構成要素である、候補領域特定部６はさらに、画像のエッジを抽出するためのエッジ抽出手段１２、画像を領域分割するための領域分割手段１３、領域分割手段１３の結果をエッジ抽出手段１２の結果を用いて補正するための領域分割補正手段１４から構成される。
同じく第２の重要要素である、顔領域特定部７はさらに、肌色領域抽出部５の結果と候補領域特定部６の結果から顔領域を特定するための顔領域判定手段１５、顔領域判定手段１５の結果得られた顔領域に発生している穴や亀裂などの欠落を補正するための顔領域補正手段１６から構成される。
【００１５】
毛髪領域特定部８はさらに、顔領域特定部７の結果に基づいて毛髪領域が含まれる範囲を特定するための毛髪候補領域選定手段１７、髪毛色を格納する毛髪色データベース１９、候補領域特定部６で得られた領域のうち、毛髪候補領域選定手段１７で設定した範囲に含まれる領域の中で、毛髪色データベース１９に格納されている毛髪色に類似した領域を毛髪領域として判定するための毛髪領域判定手段１８から構成される。
【００１６】
部位検出部３はさらに、頭部領域抽出部２の結果から両目、口、鼻領域の探索範囲を設定するための部位領域マスク設定手段２０、部位領域マスク設定手段２０で設定した各探索範囲の中から部位領域を特定するための部位領域特定手段２１から構成される。
【００１７】
次に本実施の形態における特徴領域抽出頭部位置判定合成装置の動作をその全体動作フローチャートである図２を用いて説明する。
まず、画像入力手段１において画像を入力する（ステップＳ１−１）。次に、頭部領域抽出部２において入力画像から人物の頭部領域を抽出する（ステップＳ１−２）。そして、部位検出部３において、頭部領域抽出部２で抽出した頭部領域から両目、口、鼻の位置を検出する（ステップＳ１−３）。画像出力を編集する場合は、図示していない画像合成手段において抽出した頭部領域を、任意の背景画像と、背景画像に付随した合成パラメータを用いて合成する（ステップＳ１−４）。
【００１８】
次に頭部領域抽出部２の動作をその動作フローチャートである図３を用いて説明する。
頭部領域抽出部２は、画像入力部１で入力した画像からまず肌色領域抽出部５において肌色領域を抽出する（ステップＳ２−１）。また、候補領域特定部６において画像を領域分割する（ステップＳ２−２）。次に、顔領域特定部７において、候補領域特定部６で得られた領域分割結果から、肌色領域抽出部５で抽出した肌色領域と重なる領域を顔領域として抽出し、内部に発生している穴や亀裂等の欠落を補正する（ステップＳ２−３）。最後に、毛髪領域特定部８において、顔領域特定部７で抽出した顔領域から、髪の毛領域が含まれる範囲を設定し、その範囲に含まれる領域に対して毛髪色ＤＢに格納された毛髪色と類似している領域を毛髪領域として特定する（ステップＳ２−４）。
【００１９】
更に、個別に各要素の動作を説明する。まず肌色領域抽出部５の動作をフローチャート図４および説明用の図５を用いて詳細に説明する。図５は、フィルタリング手段９でぼかし処理を行ったときの処理前および処理後の画像例である。
肌色領域抽出部５は、フィルタリング手段９において画像入力部１で入力された画像をぼかす処理を行う（ステップＳ３−１）。これは、例えば眼鏡をかけた人物から後述の肌色画素を抽出して顔領域を特定する際、眼鏡で顔領域が分断される場合がある。顔領域を抽出する際には、顔領域が１領域として抽出されることが望ましい。もし、顔領域が分断された場合、どの領域までが顔領域かを判定することが困難となる問題がある。よって、肌色画素を抽出する前にぼかし処理を施すことにより、眼鏡などの画素を肌色と同化させることにより、顔領域が分断されず、一領域として抽出される効果がある。
【００２０】
ぼかし処理には、例えば「画像ハンドブック」（高木幹雄，下田陽久監修、東京大学出版会）（文献１）に記載のメディアンフィルタを用いてもよい。メディアンフィルタのフィルタリングサイズを画像の大きさに合わせて調整すると、例えば入力画像が図５（ａ）の形状２６であった場合、その結果は図５（ｂ）の形状２７のようになり、眼鏡のエッジ部分がかすれるようになる。よって、後の肌色抽出処理を行った場合、顔領域が眼鏡等によって分断されること無く１領域として抽出される。
フィルタリング手段９で入力画像のぼかし処理を行った後、肌色抽出手段１０において肌色画素を抽出する（ステップＳ３−２）。
【００２１】
肌色画素の抽出は、例えば“ＰｉｃＴｏＳｅｅｋ：Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  Ｃｏｌｏｒ  ａｎｄ  Ｓｈａｐｅ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｏｒｉｍａｇｅ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，”Ｔｈｅｏ  Ｇｅｒｅｒｓ  ａｎｄ  Ａｒｎｏｌｄ  Ｗ．Ｍ．Ｓｍｅｕｌｄｅｒｓ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｏｌ．９，Ｎｏ．１，（文献２）に記載の肌色モデルを用いて行う。つまり、入力画像の画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を肌色抽出のための別の色空間に写像し、肌色が属する範囲に入る画素を抽出する。
【００２２】
この方法は具体的には、色空間として、Ｒ、Ｇ，Ｂを画素の色データとしたとき、まず次式により色を正規化する。
【００２３】
【数１】
0004076777.tif 000002
【００２４】
上記式で正規化した色をさらに次式で変換する。
Ｃ１＝ｃ２／ｃ１                （式４）
Ｃ２＝ｃ３／ｃ２                （式５）
肌色領域抽出手段８では、（式４）および（式５）でＲＧＢ空間からＣ１−Ｃ２空間に写像した色が、次式で定義した肌色範囲の範疇に入っているか否かを判断して、入力画像から肌色領域を抽出する。
ｔｈ＜Ｃ１＜ｔｈ２              （式６）
ｔｈ３＜Ｃ２＜ｔｈ４            （式７）
最後に、最大領域抽出手段１１において、肌色抽出手段１０で抽出した肌色画素を４連結あるいは８連結で連結し領域ごとに分類し、分類した肌色領域の中で最大のものを顔領域として抽出する（ステップＳ３−４）。
【００２５】
次に、第１の重要構成要素である候補領域特定部６の動作をフローチャート図６および説明図の図７を用いて詳細に説明する。図７は、領域分割補正手段１４において、領域分割手段１３の処理結果をエッジ抽出手段１２の結果を用いて補正した結果を示した図である。
まず、領域分割手段１３において入力画像を領域分割する（ステップＳ４−１）。領域分割の手法には様々なものがあるが、例えば、“Ｃｏｌｏｒ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ａｎｄ  Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，”Ｘｉａｏｌｉｎ  Ｗｕ，Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ，Ｖｏｌ．１１，Ｎｏ．４，１９９２．（文献３）に記載の色による領域分割を用いる。この手法は、画像の画素値（ＲＧＢ値）を主成分分析し、第一主成分に直行する平面で色を指定された色数で分類するものである。この手法では、原画像の画素値と分類後の各クラスターの代表色（平均色）との色差が大きくならないようにＤｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇを用いて最適解を求めている。
領域分割手段１３では、以上でクラスタリングした各画素を、同じクラスタＩＤを持つものどおしで４連結あるいは８連結で連結した領域を生成し、生成した領域にユニークなＩＤを振りなおすことで画像を領域分割する（ステップＳ４−１）。
なお、領域分割の手法は、別の手法を用いてもよく、いずれにせよ、ひとまず第１の細分化領域を得る。
【００２６】
次に、エッジ抽出手段１２において、画像からエッジを抽出する（ステップＳ４−２）。エッジ抽出の手法は、例えば先に引用した（文献１）に記載のＣａｎｎｙエッジ抽出法を用いる。
ここで、領域分割手段１３の処理結果が図７の分割２８でエッジ抽出手段１２の結果が図７の分割２９となったと仮定する。
この例では、本来の領域数は４である。しかしながら領域分割結果では領域数は３となっている。このように、領域分割手法による領域分割結果は、画像を大まかに分割するようにパラメータを設定すると過少分割（本来別領域の領域を１領域として分割する）を起こすことがある。そこで、領域分割補正手段１４において、領域分割手段１３で得られた領域分割結果２８に、エッジ抽出手段１２で得られたエッジ２９に沿って例えばどの領域にも属さないという意味のＩＤ＝０を設定する。そして過少分割を起こした領域を分断し、領域ＩＤを再設定した後、エッジ画素のＩＤを、画素に接した領域ＩＤでおき直すことにより図７の分割３０に示すように、領域分割手段１３で得られた結果を補正する。即ちＯＲ（細分化）効果が得られる。
【００２７】
次に、第２の重要構成要素である顔領域特定部７の動作をフローチャートの図８から説明図の図１１を用いて詳細に説明する。図９は顔領域判定手段１５で得られた顔領域の一例を示す図である。図１０は、顔領域補正手段１６において、顔領域に発生した亀裂を補正した画像例である。図１１は、顔領域補正手段１６において、顔領域に発生した穴領域を埋める処理を説明するための図である。
まず、顔領域判定手段１５において、候補領域特定部６で得られた領域のうち、肌色領域抽出部５で抽出した肌色領域と重なる領域を求める（ステップＳ５−１）。このとき、（式８）に示す重なり率を求める。
ＯＲ＝ｏｐ／ｒｐ              （式８）
ここで、ＯＲは重なり率、ｏｐは１領域中の画素のうち肌色領域と重なる画素数、ｒｐは領域の画素数である。
【００２８】
顔領域判定手段１５では、（式８）で求めた重なり率が、ある閾値以上のものを顔領域と判定する。この重なり率を導入することにより肌色領域抽出手段５において、顔領域の周囲にある背景画素を誤って抽出したとしても、その画素が属する領域の重なり率は低くなることから、顔領域判定手段１５でそのような背景画素を削除することが可能となる効果がある。
顔領域判定手段１５で求めた顔領域には、図９に示すように、穴や亀裂が生じている場合がある。そこで、顔領域補正手段１６において、図９に示すような穴や亀裂等の欠落を補正することにより顔領域全体を抽出する（ステップＳ５−２）。
【００２９】
裂け目部分の修復は、肌色領域抽出手段５で抽出した肌色領域の画素を１、それ以外を０とした２値画像に対して図８（ｂ）に示す近傍パターンを用いて、（文献１）に示される膨張と収縮処理を行って修復ができる。即ち膨張処理で近傍パターンに基いて領域をいったん拡大し、その後、収縮処理では別の近傍パターン図５（ｂ）を用いる膨張収縮処理により、図１０の２９示すような裂け目が修復され３０のようになる。また、この処理により微小の穴も埋めることが可能である。
膨張収縮処理により頭部領域に発生した裂け目が修復された後は、頭部領域内の全ての穴を埋めることにより頭部全体を一領域として抽出できる。この穴埋め処理は、図１１に示す論理演算処理により行う。
まず図１１（ａ）では、裂け目修復処理（領域の欠落補正）により得られた顔領域３１と、画素値が全て１のマスク３２との排他的論理和（ｘｏｒ）を求める。その結果、背景領域と頭部領域内の穴が得られる。次に、図１１（ｂ）に示すように、得られた画像３３から、画像の外辺に接している領域（背景領域）除去し、除去した画像３４と元の顔領域画像３１と論理和を求めることにより、顔領域全体３５を抽出することができる。
【００３０】
次に、第３の重要構成要素である、髪の毛領域特定部８の動作をフローチャート図１２および説明図図１３を用いて説明する。図１３は髪の毛領域特定手段８の処理過程を示す図である。
まず、髪の毛候補領域選定手段１７において、顔領域特定部７で抽出した顔領域の大きさに基づき、髪の毛領域の探索範囲３６を設定する（ステップＳ６−１）。次に、顔領域を現在の頭部領域として設定し（ステップＳ６−２）、探索範囲内に処理対象領域が無くなるまで以下の処理を繰り返す（ステップＳ６−３）。
【００３１】
まず、頭部領域に接している全ての領域を対象とする（ステップＳ６−４）。次に、全ての対象領域に対して以下の処理を繰り返す（ステップＳ６−５）。
即ち、毛髪色データベース１９内に格納されている毛髪色サンプルと、領域の平均色との式差を求め（ステップＳ６−６）、色差が閾値以下の領域を髪の毛領域とする（ステップＳ６−７、ステップＳ６−８）。
ここで、色差とは、例えば（文献１）に記載のＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるユークリッド距離として求めることができる。
以上で求めた髪の毛領域を含めた領域を新たな頭部領域として設定し（ステップＳ６−１０）、ステップＳ６−３から処理を繰り返すことにより髪の毛領域を抽出することができる。
【００３２】
例えば、図１３（ａ）での領域３６のように髪の毛領域探索範囲を設定した場合、１回目の処理で図１３（ｂ）の領域３７に示す領域が抽出され、２回目の処理で図１３（ｃ）の領域３８に示す領域が抽出される。３回目の処理では、探索範囲内に処理対象となる領域が残らなくなるため、領域３８が毛髪領域抽出結果となる。
ここで、単純に毛髪色に類似した領域を抽出した場合、頭部領域に接しない単独な領域が抽出される可能性があるが、顔領域に接する領域から徐々に処理することにより、そのような単独領域をノイズとして除去することが可能となる効果がある。
また、毛髪色ＤＢを用いて髪の毛であるか否かを判定すれば、茶髪や金髪などの様々な髪の毛に対応して適切に髪の毛領域を抽出できる。
【００３３】
次に、部位検出部３の動作をフローチャート図１４および説明図図１５を用いて説明する。図１５は、頭部領域抽出部２で抽出した頭部領域に基づき、両目、口、鼻の探索範囲を設定したときの結果を示した説明図である。
まず、頭部領域抽出部２で抽出した頭部領域の幅、高さから、両目、鼻、口の探索範囲３９、４０、４１、４２を設定する（ステップＳ７−１）。
【００３４】
次に、“ＧＲＡＰＨＩＣＳ  ＧＥＭＳ  ＩＶ，”Ｐａｕｌ  Ｓ．Ｈｅｃｋｂｅｒｔ，Ｍｏｒｇａｎ  Ｋａｕｆｍａｎｎ（文献４）に記載の適応型ヒストグラム平均化法を用いて各探索範囲内の画素の輝度を正規化し、閾値以下（暗い）の画素を抽出し、４連結あるいは８連結で連結し領域とする（ステップＳ７−２）。次に、鼻探索範囲内４１の領域に着目し、探索範囲内の領域のうち、探索範囲の中心と領域の中心との距離が最も近い領域を鼻領域として求め、求めた領域の中心座標を鼻位置とする（ステップＳ７−３）。
次に、左目探索範囲内３９の領域のうち、領域の中心と、上記鼻位置との距離が最も近い領域を左目領域とし、その中心を左目位置とする（ステップＳ７−４）。同様に右目探索範囲内４０の領域のうち、領域の中心と鼻位置との距離が最も近い領域を右目領域とし、その中心を右目位置とする（ステップＳ７−４）。
最後に、口探索範囲内４２の領域のうち、領域の中心と、鼻位置との距離が最も近い領域を口領域とし、その中心を口位置とする（ステップＳ７−５）。
以上のように、抽出した頭部領域の幅、高さから両目、口、鼻が存在するおおよその範囲を限定することにより、同部位位置を的確に求めることが可能となる効果がある。
【００３５】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、複数の細分化領域を全て抽出単位とする候補領域特定部と、顔領域特定部と、毛髪領域特定部とを備えたので、正確に顔、毛髪領域を抽出できる効果がある。
【００３６】
また更に、候補領域中の最大領域を抽出する肌色領域抽出部を備えたので、顔領域の推定が更に正確に行える効果がある。
【００３７】
また更に、画像データの欠落を膨張と収縮処理で補正する顔領域特定部としたので、顔領域の推定が更に正確に行える効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１における特徴領域抽出頭部位置判定装置の構成を示す図である。
【図２】  特徴領域抽出頭部位置判定装置が行う全体としての動作フロー図である。
【図３】  頭部領域抽出部の動作フロー図である。
【図４】  肌色領域抽出部の動作フロー図である。
【図５】  肌色領域抽出部が行う動作を説明する図である。
【図６】  候補領域特定部の動作フロー図である。
【図７】  候補領域特定部が行う動作を説明する図である。
【図８】  顔領域特定部の動作フロー図である。
【図９】  顔領域特定部が行う動作を説明する図である。
【図１０】  顔領域特定部が行う動作を説明する図である。
【図１１】  顔領域特定部が行う動作を説明する図である。
【図１２】  毛髪領域特定部の動作フロー図である。
【図１３】  毛髪領域特定部が行う動作を説明する図である。
【図１４】  部位検出部の動作フロー図である。
【図１５】  部位検出部が行う動作を説明する図である。
【図１６】  第１の従来例における画像処理装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
１  画像入力部、２  頭部領域抽出部、３  部位検出部、５  肌色領域抽出部、６  候補領域特定部、７  顔領域特定部、８  毛髪領域特定部、９  フィルタリング手段、１０  肌色抽出手段、１１  最大領域抽出手段、１２  エッジ抽出手段、１３  領域分割手段、１４  領域分割補正手段、１５  顔領域判定手段、１６  顔領域補正手段、１７  毛髪候補領域選定手段、１８  毛髪領域判定手段、１９  毛髪色データベース、２０  部位領域マスク設定手段、２１  部位領域特定手段。
【図１】
0004076777.tif 000003
【図２】
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【図３】
0004076777.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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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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