(57)【要約】      （修正有）【課題】イメージ内の、例えば顔のようなオブジェクト検出のために、方向性分析を効率的かつ少ない計算資源で実施する。【解決手段】例えば顔のようなイメージ内のオブジェクトのオリエンテーションを推定するための方法と装置。１つの模式的方法はイメージのオリエンテーションを推定することを含む。次いでにイメージがそれぞれの第１信頼性値と第２信頼性値を生成するために第１候補オブジェクトオリエンテーションと第２候補オブジェクトオリエンテーションを使って分析される。第１候補オブジェクトオリエンテーションは推定したイメージオリエンテーションと等しい、第２候補オブジェクトオリエンテーションは第１候補オブジェクトオリエンテーションと例えば１８０度のようなある第１所定角度で異なる。方法は少なくとも部分的に第１信頼性値と第２信頼性値に基づいてオブジェクトのオリエンテーションを推定することをさらに含む。【選択図】図２
2009193576.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージ内に在る対象物の方向性を算出する方法であって、
前記イメージの方向性を算出するステップと、
第１信頼性値と第２信頼性値とをそれぞれ生成するために、第１候補対象物方向性と第
２候補対象物方向性とを用いて前記イメージを分析するステップと、
少なくとも部分的に前記第１信頼性値および前記第２信頼性値に基づいて前記対象物の
方向性を算出するステップとを含み、
前記第１候補対象物方向性は前記算出したイメージの方向性と等しく、前記第２候補対
象物方向性は前記第１候補対象物方向性とある第１所定角度で異なる、対象物の方向性を
算出する方法。
【請求項２】
前記第１所定角度はほぼ１８０度であることを特徴とする請求項１に記載の対象物の方
向性を算出する方法。
【請求項３】
前記イメージの方向性を算出するステップは、前記イメージのエッジ方向ヒストグラム
を分析することを含むことを特徴とする請求項１に記載の対象物の方向性を算出する方法
。
【請求項４】
前記イメージを分析するステップは、
前記イメージを前記第１候補対象物方向性に対応する第１角度で回転するステップと、
第１の検索結果集合を生成するために前記第１角度で回転した前記イメージの中に在る
前記対象物を検索するステップと、
前記イメージを前記第２候補対象物方向性に対応する第２角度で回転するステップと、
第２の検索結果集合を生成するために前記第２角度で回転した前記イメージの中に在る
対象物を検索するステップとを含み、
前記第１信頼性値および前記第２信頼性値はそれぞれ前記第１の検索結果集合と前記第
２の検索結果集合に基づいていることを特徴とする請求項１に記載の対象物の方向性を算
出する方法。
【請求項５】
前記対象物の方向性を算定する時に、前記第１候補対象物方向性が前記第２候補対象物
方向性に対して優先されるように前記第１信頼性値に定数を足すことをさらに含むことを
特徴とする請求項１に記載の対象物の方向性を算出する方法。
【請求項６】
第３信頼性値と第４信頼性値とをそれぞれ生成するために、第３候補対象物方向性と第
４候補対象物方向性とを用いて前記イメージを分析するステップと、
少なくとも部分的に前記第３信頼性値および前記第４信頼性値に基づいて前記対象物の
方向性を算出するステップと、をさらに含み、
前記第３候補対象物方向性は前記第１候補対象物方向性とある第２所定角度で異なり、
前記第４候補対象物方向性は前記第１候補対象物方向性とある第３所定角度で異なること
を特徴とする請求項１に記載の対象物の方向性を算出する方法。
【請求項７】
前記第２所定角度はほぼ９０度であり、前記第３所定角度はほぼ２７０度であることを
特徴とする請求項６に記載の対象物の方向性を算出する方法。
【請求項８】
前記対象物の方向性を算出する時に、前記第１候補対象物方向性が前記第２候補対象物
方向性に対して優先され、前記第２候補対象物方向性が前記第３候補対象物方向性および
第４候補対象物方向性に対して優先されるように、前記第１信頼性値に第１定数を足すと
ともに前記第２信頼性値に前記第１定数より小さい第２定数を足すステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項６に記載の対象物の方向性を算出する方法。
【請求項９】
前記対象物は顔であることを特徴とする請求項６に記載の対象物の方向性を算出する方
法。
【請求項１０】
請求項１に記載の対象物の方向性を算出する方法を実行するように適応されたコンピュ
ーター実行可能な命令を有することを特徴とするコンピューター可読媒体。
【請求項１１】
イメージ内に在る対象物の方向性を算出する装置であって、
前記イメージを検出するように適応されたイメージ検出モジュールと、プロセッサーと
を含み、
前記プロセッサーは、
前記イメージの方向性を算出するステップと、
第１信頼性値と第２信頼性値とをそれぞれ生成するために、第１候補対象物方向性と第
２候補対象物方向性とを用いてイメージを分析するステップと
少なくとも部分的に前記第１信頼性値および前記第２信頼性値に基づいて前記対象物の
方向性を算出するステップと、を行うように適応されており、
前記第１候補対象物方向性は前記算出したイメージ方向性と等しく、前記第２候補対象
物方向性は前記第１候補対象物方向性とある第１所定角度で異なることを特徴とする対象
物の方向性を算出する装置。
【請求項１２】
前記第１所定角度はほぼ１８０度であることを特徴とする請求項１１に記載の対象物の
方向性を算出する装置。
【請求項１３】
前記プロセッサーは、前記イメージの方向性を算出するために前記イメージのエッジ方
向ヒストグラムを分析するようにさらに適応されていることを特徴とする請求項１１に記
載の対象物の方向性を算出する装置。
【請求項１４】
前記第１信頼性値および前記第２信頼性値をそれぞれ生成するために前記プロセッサー
はさらに、
前記イメージを前記第１候補対象物方向性に対応する第１角度で回転するステップと、
第１の検索結果集合を生成するために前記第１角度で回転した前記イメージの中に在る
前記対象物を検索するステップと、
前記イメージを前記第２候補対象物方向性に対応する第２角度で回転するステップと、
第２の検索結果集合を生成するために前記第２角度で回転した前記イメージの中に在る
前記対象物を検索するステップと、を行うように適応されており、
前記第１信頼性値と前記第２信頼性値はそれぞれ、前記第１の検索結果集合および第２
の検索結果集合に基づいていることを特徴とする請求項１１に記載の対象物の方向性を算
出する装置。
【請求項１５】
前記プロセッサーはさらに、前記対象物の方向性が算出される時に、前記第１候補対象
物方向性が前記第２候補対象物方向性に対して優先されるように、前記第１信頼性値に定
数を足すように適応されていることを特徴とする請求項１１に記載の対象物の方向性を算
出する装置。
【請求項１６】
前記プロセッサーはさらに、
第３信頼性値および第４信頼性値をそれぞれ生成するために、第３候補対象物方向性と
第４候補対象物方向性とを用いて前記イメージを分析するステップと、
少なくとも部分的に前記第３信頼性値および前記第４信頼性値に基づいて前記対象物の
方向性を算出するステップと、を行うように適応されており、
前記第３候補対象物方向性は前記第１候補対象物方向性とある第２所定角度で異なり、
前記第４候補対象物方向性は前記第１候補対象物方向性とある第３所定角度で異なること
を特徴とする請求項１１に記載の対象物の方向性を算出する装置。
【請求項１７】
前記第２所定角度はほぼ９０度であり、前記第３所定角度はほぼ２７０度であることを
特徴とする請求項１６に記載の対象物の方向性を算出する装置。
【請求項１８】
前記プロセッサーはさらに、
前記対象物の方向性が算出される時に、前記第１候補対象物方向性が前記第２候補対象
物方向性に対して優先され、前記第２候補対象物方向性が前記第３候補対象物方向性およ
び前記第４候補対象物方向性に対して優先されるように、前記第１信頼性値に前記第１定
数を足すとともに前記第２信頼性値に前記第１定数より小さい第２定数を足すように適応
されていることを特徴とする請求項１６に記載の対象物の方向性を算出する装置。
【請求項１９】
前記対象物は顔であることを特徴とする請求項１１に記載の対象物の方向性を算出する
装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的に例えば顔のようなイメージ内に在るオブジェクト（対象物、以下同様
）の検出に関する。より具体的には、本発明の実施例は例えば顔のようなイメージ内に在
るオブジェクトの検出に補助するためにイメージのオリエンテーション（方向性、以下同
様）分析を使用する方法とシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
さまざまなイメージプロセッシングアプリケーションはイメージ内に在る例えば顔のよ
うな特定のオブジェクトを検出することを伴う。さらに、オブジェクトのオリエンテーシ
ョンを検出することもしばしば必要とする。オブジェクトオリエンテーションの検出が役
に立っているアプリケーションは、例えばオブジェクトトラッキング、とオブジェクト分
離および背景置換えのような画像強調技術、とアイトラッキングなどのアプリケーション
を含む（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
多くの従来のイメージプロセッシングアプリケーションおよびアルゴリズムに関する１
つの問題はそれらがしばしば極めて計算集約的である。このようなものとして、このよう
なアプリケーションは効率的に実行するために比較的に費用のかかる計算資源の使用を必
要とすることがあって、そういうことは許されないぐらい費用がかかることがある。さら
に、このようなアプリケーションは実行するには非常に時間がかかることがあり、この問
題はどの計算資源が使用されているかによって悪化される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第６１５１４０３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、より効率的な方法で且つより少ない計算資源を必要とする方法で実施
され実行され得るイメージプロセッシングアプリケーション／アルゴリズムを提供するこ
とにある。これはアプリケーションの実用的価値を非常に向上させることがある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の対象物の方向性を算出する方法は、イメージ内に在る対象物の方向性を算出す
る方法であって、前記イメージの方向性を算出するステップと、第１信頼性値と第２信頼
性値とをそれぞれ生成するために、第１候補対象物方向性と第２候補対象物方向性とを用
いて前記イメージを分析するステップと、少なくとも部分的に前記第１信頼性値および前
記第２信頼性値に基づいて前記対象物の方向性を算出するステップとを含み、前記第１候
補対象物方向性は前記算出したイメージの方向性と等しく、前記第２候補対象物方向性は
前記第１候補対象物方向性とある第１所定角度で異なることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の対象物の方向性を算出する方法において、前記第１所定角度はほぼ１８
０度であることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の対象物の方向性を算出する方法において、前記イメージの方向性を算出
するステップは、前記イメージのエッジ方向ヒストグラムを分析することを含むことを特
徴とする。
【０００９】
また、本発明の対象物の方向性を算出する方法において、前記イメージを分析するステ
ップは、前記イメージを前記第１候補対象物方向性に対応する第１角度で回転するステッ
プと、第１の検索結果集合を生成するために前記第１角度で回転した前記イメージの中に
在る前記対象物を検索するステップと、前記イメージを前記第２候補対象物方向性に対応
する第２角度で回転するステップと、第２の検索結果集合を生成するために前記第２角度
で回転した前記イメージの中に在る対象物を検索するステップとを含み、前記第１信頼性
値および前記第２信頼性値はそれぞれ前記第１と前記第２の検索結果集合に基づいている
ことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の対象物の方向性を算出する方法において、前記対象物の方向性を算定す
る時に、前記第１候補対象物方向性が前記第２候補対象物方向性に対して優先されるよう
に前記第１信頼性値に定数を足すことをさらに含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の対象物の方向性を算出する方法において、第３信頼性値と第４信頼性値
とをそれぞれ生成するために、第３候補対象物方向性と第４候補対象物方向性とを用いて
前記イメージを分析するステップと、少なくとも部分的に前記第３信頼性値および前記第
４信頼性値に基づいて前記対象物の方向性を算出するステップと、をさらに含み、前記第
３候補対象物方向性は前記第１候補対象物方向性とある第２所定角度で異なり、前記第４
候補対象物方向性は前記第１候補対象物方向性とある第３所定角度で異なることを特徴と
する。
【００１２】
また、本発明の対象物の方向性を算出する方法において、前記第２所定角度はほぼ９０
度であり、前記第３所定角度はほぼ２７０度であることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の対象物の方向性を算出する方法において、前記対象物の方向性を算出す
る時に、前記第１候補対象物方向性が前記第２候補対象物方向性に対して優先され、前記
第２候補対象物方向性が前記第３候補対象物方向性および前記第４候補対象物方向性に対
して優先されるように、前記第１信頼性値に第１定数を足すとともに前記第２信頼性値に
前記第１定数より小さい第２定数を足すステップをさらに含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の対象物の方向性を算出する方法において、前記対象物は顔であることを
特徴とする。
【００１５】
ここで本発明のコンピューター実行可能な命令を有するコンピューター可読媒体は、上
記本発明に記載の方法を実行するように適応されたことを特徴とする。
【００１６】
さらに本発明の対象物の方向性を算出する装置は、イメージ内に在る対象物の方向性を
算出する装置であって、前記イメージを検出するように適応されたイメージ検出モジュー
ルと、プロセッサーとを含み、前記プロセッサーは、前記イメージの方向性を算出するス
テップと、第１信頼性値と第２信頼性値とをそれぞれ生成するために、第１候補対象物方
向性と第２候補対象物方向性とを用いてイメージを分析するステップと、少なくとも部分
的に前記第１信頼性値および前記第２信頼性値に基づいて前記対象物の方向性を算出する
ステップと、を行うように適応されており、前記第１候補対象物方向性は前記算出したイ
メージ方向性と等しく、前記第２候補対象物方向性は前記第１候補対象物方向性とある第
１所定角度で異なることを特徴とする。
【００１７】
また本発明の対象物の方向性を算出する装置において、前記第１所定角度はほぼ１８０
度であることを特徴とする。
【００１８】
また本発明の対象物の方向性を算出する装置において、前記プロセッサーは、前記イメ
ージの方向性を算出するために前記イメージのエッジ方向ヒストグラムを分析するように
さらに適応されていることを特徴とする。
【００１９】
また本発明の対象物の方向性を算出する装置において、前記第１信頼性値および前記第
２信頼性値をそれぞれ生成するために前記プロセッサーはさらに、前記イメージを前記第
１候補対象物方向性に対応する第１角度で回転するステップと、第１の検索結果集合を生
成するために前記第１角度で回転した前記イメージの中に在る前記対象物を検索するステ
ップと、前記イメージを前記第２候補対象物方向性に対応する第２角度で回転するステッ
プと、第２の検索結果集合を生成するために前記第２角度で回転した前記イメージの中に
在る前記対象物を検索するステップと、を行うように適応されており、前記第１と前記第
２信頼性値はそれぞれ、前記第１の検索結果集合および前記第２の検索結果集合に基づい
てあることを特徴とする。
【００２０】
また本発明の対象物の方向性を算出する装置において、前記プロセッサーはさらに、前
記対象物の方向性が算出される時に、前記第１候補対象物方向性が前記第２候補対象物方
向性に対して優先されるように、前記第１信頼性値に定数を足すように適応されているこ
とを特徴とする。
【００２１】
また本発明の対象物の方向性を算出する装置において、前記プロセッサーはさらに、第
３信頼性値および第４信頼性値をそれぞれ生成するために、第３候補対象物方向性と第４
候補対象物方向性とを用いて前記イメージを分析するステップと、少なくとも部分的に前
記第３信頼性値および前記第４信頼性値に基づいて前記対象物の方向性を算出するステッ
プと、を行うように適応されており、前記第３候補対象物方向性は前記第１候補対象物方
向性とある第２所定角度で異なり、前記第４候補対象物方向性は前記第１候補対象物方向
性とある第３所定角度で異なることを特徴とする。
【００２２】
また本発明の対象物の方向性を算出する装置において、前記第２所定角度はほぼ９０度
であり、前記第３所定角度はほぼ２７０度であることを特徴とする。
【００２３】
また本発明の対象物の方向性を算出する装置において、前記プロセッサーはさらに、前
記対象物の方向性が算出される時に、前記第１候補対象物方向性が前記第２候補対象物方
向性に対して優先され、前記第２候補対象物方向性が前記第３候補対象物方向性および前
記第４候補対象物方向性に対して優先されるように、前記第１信頼性値に前記第１定数を
足すとともに前記第２信頼性値に前記第１定数より小さい第２定数を足すように適応され
ていることを特徴とする。
【００２４】
また本発明の対象物の方向性を算出する装置において、前記対象物は顔であることを特
徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】オリエンテーションが知られていない顔を含む模式的イメージを示す。
【図２】イメージ内におけるオブジェクトのオリエンテーションを推定するための方法の１つの例を説明するフロー図を示す。
【図３】イメージを受け取るためかつイメージにおけるオブジェクトのオリエンテーションを推定するための模式的イメージング装置を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
ここで請求している主題は上に説明したような欠点を解決するまたは上に説明したよう
な環境のみに操作する実施例に限定されていない。むしろ、この背景はここで説明したい
くつかの実施例が実施できる１つの模式的な技術分野を説明するためのみに提供している
。
【００２７】
本発明の実施例はイメージ内に在るオブジェクト（対象物。以下同様）のオリエンテー
ション（方向性。以下同様）を推定（または算出。以下同様）するための方法と装置を提
供する。さらに、開示している方法は計算的により効率的であるのでより少ないプロセッ
シング時間および／またはプロセッシング資源を必要とする。模式的実施例において、プ
ロセッシング時間の低減はオブジェクトがイメージ内に現れているイメージのオリエンテ
ーションをまず推定することによって達成できる。イメージのオリエンテーションはしば
しばオブジェクトがイメージ内に検出されることよりも速めに推定できることがあるので
、そしてオブジェクトのオリエンテーションが知られているオブジェクトの検出がより容
易であるので、生じる可能性の低いオブジェクトオリエンテーションを除外するためにま
ずイメージオリエンテーションを推定することによって時間節約ができる。例えば、ある
開示している実施例は例えば顔のようなオブジェクトのオリエンテーションを推定するた
めの方法に関する。１つの模式的な技法を使って、それぞれの第１信頼性値と第２信頼性
値を生成するために第１候補オブジェクトオリエンテーションと第２候補オブジェクトオ
リエンテーションを使ってイメージが分析される。第１候補のオブジェクトオリエンテー
ションは推定したイメージオリエンテーションと等しくても構わず、第２候補オブジェク
トオリエンテーションは第１候補オブジェクトオリエンテーションに対して例えば１８０
度のような第１所定角度で異なっても構わない。オブジェクトのオリエンテーションの推
定は次いでに少なくとも部分的に第１信頼性値と第２信頼性値に基づいて行われても構わ
ない。
【００２８】
発明のもう１つの別の実施例はオブジェクトのイメージ内のオリエンテーションを推定
するための装置に関する。装置はオブジェクトを検出するように適応されたオブジェクト
検出モジュールとさまざまな機能を実行するように適応されたプロセッサーを含んでも構
わない。例えば、プロセッサーはまずイメージのオリエンテーションを推定するように適
応されても構わない。プロセッサーは次いでにそれぞれの第１信頼性値と第２信頼性値を
生成するように第１候補オブジェクトオリエンテーションと第２候補オブジェクトオリエ
ンテーションを使ってイメージを分析するように適応されても構わない。第１候補オブジ
ェクトオリエンテーションは推定したイメージオリエンテーションと等しくても構わず、
第２候補オブジェクトオリエンテーションは第１候補オブジェクトオリエンテーションに
対して例えば１８０度のような第１所定角度で異なっても構わない。最後に、プロセッサ
ーはオブジェクトのオリエンテーションを少なくとも部分的に第１信頼性値と第２信頼性
値に基づいて推定するように適応されても構わない。
【００２９】
従って、開示した実施例の少なくとも１つの有利点は計算的に効率的な方法に例えば顔
のようなオブジェクトのイメージ内のオリエンテーションを検出する機能性である。その
方法の１つの利点はより速い時間でオブジェクトオリエンテーションを検出する機能性で
ある。さらに、最適化された技法は費用のかかるプロセッシング機器または装置の必要な
くても効率的に実行できる。
【００３０】
この要約は以下の詳細な説明にさらに説明する選択した概念を簡略した形で紹介するた
めに提供される。この要約は請求された主題の主な特徴または基本的な特性を識別するこ
とを意図するものではなく、または請求した主題の範囲を判定することを援助するてめに
使用されることも意図するものではない。
【００３１】
さらなる特徴は以下の説明に述べられ、説明から部分的に自明であり、またはここでの
教示の実施で分かる。発明の特徴は添付請求項に特定に述べた道具（instrument）と組み
合わせによって実施かつ取得できる。本発明の特徴は以下の説明および添付請求項からさ
らに明白になる、または以降に述べられるような発明の実施によって知られる。
【００３２】
以下の発明のさまざまな実施例の詳細な説明には、ここで一部になっている添付図面が
引用され、それにおいて例示として発明が実施できる具体的な実施例が示される。本発明
の範囲から逸脱せずに他の実施例が使用できることと構造の変更をしても構わないことを
理解すべきである。
【００３３】
以下の説明には、オブジェクトオリエンテーションを検出するための方法と装置の模式
的実施例が提供される。この模式的実施例において、プロセッシング時間の低減はオブジ
ェクトがイメージ内に現れているイメージのオリエンテーションをまず推定することによ
って達成できる。文献の引用することにより本書に組み込まれているものとする「デジタ
ルイメージのオリエンテーションを自動的に判定するための方法とシステム」と名称し２
００７年９月５日に提出した米国特許出願第１１／８５０３８３号明細書においてイメー
ジオリエンテーションを推定するための模式的方法と装置が説明されている。イメージ内
に在るオブジェクトのオリエンテーションはしばしばそのイメージオリエンテーションに
関連しており、しばしばイメージのオリエンテーションと同様である。イメージのオリエ
ンテーションはしばしばイメージ内に在るオブジェクトが検出されるよりも速く推定でき
るし、オリエンテーションが知られているオブジェクトを検出することはより容易である
ので、生じる可能性の低いオブジェクトオリエンテーションを除外するためにイメージオ
リエンテーションをまず推定することによって時間節約ができる。
【００３４】
例えば、図１は検出されようとするオリエンテーションのオブジェクトが現れている模
式的イメージ１００を示す。オブジェクトは例えばある人の顔１０２であっても構わない
。説明のために顔をオブジェクトとして使用されているが、オブジェクトは顔以外のもの
であっても構わない。従ってここで説明する模式的実施例はオブジェクトのオリエンテー
ションを知ることがそのオブジェクトの検出に役立つどのイメージプロセッシングアプリ
ケーションにも適用できる。オリエンテーションが知られているならばより容易に検出で
きるとともにイメージのオリエンテーションの検索によってオブジェクトオリエンテーシ
ョンが当てられるオブジェクトの例は樹木、自動車、歩行者、建物、などである。
【００３５】
図２は例えばある人の顔１０２のようなイメージ内に在るオブジェクトのオリエンテー
ションを推定するための模式的方法２００を示す。まず、推定したイメージオリエンテー
ション角度Φを生成するためにイメージのオリエンテーションが推定される（ステップＳ
２０２）。説明の便宜のために、イメージオリエンテーション角度Φで推定した角度σは
負回転オフセットを表しても構わず、つまりイメージとしてのある人の顔１０２を正しい
オリエンテーションにするためにσで右回りに回転しなければならないという意味である
。（もしくは、σは正回転オフセットを表しても構わず、この場合にはイメージを正しく
オリエンテーションするようにσで左回りに回転することが必要とする。）イメージオリ
エンテーションは、例えば上に引用した米国特許出願第１１／８５０３８３号明細書に説
明しているどの充分に速くて適切なアルゴリズムを含むアルゴリズムを使って推定しても
構わない。
【００３６】
次にイメージとしてのある人の顔１０２は推定したイメージオリエンテーション角度Φ
およびイメージオリエンテーション角度Φ＋１８０度で回転しても構わず、そして各回転
されたイメージにおける顔を表現するパターンを検出するように分析を行っても構わない
。（ステップＳ２０４）。オブジェクトオリエンテーションはしばしばイメージオリエン
テーションと同様であるので、他の角度を評価する前にイメージオリエンテーション角度
Φを候補オブジェクトオリエンテーションとして評価しても構わない。オブジェクトオリ
エンテーションはしばしばイメージオリエンテーションの推定と反対しているので、イメ
ージオリエンテーション角度Φ＋１８０度を初期候補として評価しても構わない。言い換
えれば、イメージオリエンテーションを推定する時に最も生じる可能性が高いオフセット
エラーは１８０度だろう。
【００３７】
回転されたイメージの分析はカストマイズされたパターン認識アルゴリズムによって行
われても構わない。例として、イメージに対してイメージ回転が行われ各回転されたイメ
ージを評価するためにパターン認識アルゴリズムに渡しても構わない。もしくは、メモリ
ーおよびプロセッシング資源などを保存するためにイメージ回転はパターン認識アルゴリ
ズムで構成的に実行しても構わない。例えば、２つの回転されたイメージに対してメモリ
ーを割り当てる代わりに、回転がパターン認識アルゴリズムで構成的に行われてメモリー
を元のイメージのみに対して割り当ても構わない。
【００３８】
さらに、このステップで適用されたパターン認識アルゴリズムは顔検出ステップで、つ
まり顔オリエンテーションが推定された後に、適用されたパターン認識アルゴリズムにた
いしてより速くてより精度少なくて実行するように構成されても構わない。例えば、顔オ
リエンテーション検出ステップで、確実な顔検出および精度のある顔位置情報は要らない
かもしれない。模式的な顔検出のためのパターン認識アルゴリズムは、文献の引用するこ
とにより本書に組み込まれているものとする「デジタルイメージにおける顔を認識するた
めの方法と装置」と名称し２００６年１１月２日に提出した米国特許出願第１１／５５６
０８２号明細書に説明されている。この模式的アルゴリズムにおいて、イメージがさまざ
まなセグメントまたはサブウィンドウに分割され顔の検索が各サブウィンドウに分類子を
使って実行される。サブウィンドウは顔を含むかどうかを検出するように以下の分類子を
使ってカスケード接続した位相（cascadingphases）の集合が適用される。皮膚色に基づ
く分類子、エッジマグニチュードに基づく分類子、とジェントルアダブーストに基づく分
類子（これはトレーニングイメージの集合に基づいた精巧なパターン認識を使用しても構
わない）。その他の適切な分類子も他のオブジェクトを検出するには述べた分類子の代わ
りにまたはさらに使用しても構わない。第１位相は計算的に速い、または「費用がかから
ない」、そして各後の位相のプロセッシング要件が増える可能性がある。もし、どの位相
においても、サブウィンドウが顔を表していなさそうかと判定されるならば、次のサブウ
ィンドウの分析が開始できるようにサブウィンドウの分析が終了しても構わない。サブウ
ィンドウは適用された分類子のシリーズの各々を合格する時のみに顔を含んでいるかと判
定される。従って、ステップＳ２０４でサブウィンドウ検索アルゴリズムの第１位相はス
ピードを上げるために比較的に大きなサブウィンドウの大きさを使って適用されても構わ
ない。その後の位相において検出精度を上げるためにより小さいサブウィンドウの大きさ
を使用しても構わない。
【００３９】
もしオブジェクトはどちらの回転されたイメージのサブウィンドウにおいても検出され
るならば（ステップＳ２０６）、２つの候補としてのオブジェクトオリエンテーション角
度Φまたはオブジェクトオリエンテーション角度Φ＋１８０度の内の１つは推定した顔オ
リエンテーションとして選択されても構わない（ステップＳ２０８）。この選択をするに
は、例えば顔のようなイメージ内に在るオブジェクトはしばしばイメージと同様なオリエ
ンテーションを有するので、推定したイメージオリエンテーション角度Φに一致するオリ
エンテーションに優先権を与えても構わない。しかし、必ずしもそういうケースではない
。さらに、推定したイメージオリエンテーション角度Φが誤っているかもしれない。従っ
て、優先権レベルは一般的に小さい値に設定されても構わなく、例えば信頼性の統計また
はイメージオリエンテーション推定に関連づけられた予想のエラー度のようなさまざまな
事情に対して補正するために調整はダイナミックにまたはある初期時間にオプションでし
ても構わない。
【００４０】
１つの候補オブジェクトオリエンテーションをもう１つ別の候補オブジェクトオリエン
テーションに対して選択することは顔検出アルゴリズムから得られた信頼性値に基づいて
行っても構わない。各候補オリエンテーションに関連づけられた信頼性値は初期にゼロに
設定して毎回オブジェクトが検出される時に増分しても構わない。または、信頼性値は少
なくとも１つのオブジェクトが検出されているサブウィンドウの数に対応しても構わない
。推定したイメージオリエンテーション角度Φに対応する信頼性値はその信頼性値に定数
Ｃを足すことによって優先権が与えられても構わない。
【００４１】
ステップＳ２０６でオブジェクトが検出されない場合には、方法はオブジェクトを例え
ばイメージオリエンテーション角度Φ＋９０度およびイメージオリエンテーション角度Φ
＋２７０度オリエンテーションのようなイメージの別の候補オリエンテーションに検索す
ることに進んでも構わない（ステップＳ２１０）。これらの候補オリエンテーションの各
々に対して信頼性値は上にステップＳ２０８に関して説明した同じようまたは類似するよ
うに得られても構わない。あるオリエンテーションを推定した顔オリエンテーションとし
て選択するためにその４つの候補としてのイメージオリエンテーション角度Φ，Φ＋１８
０度，Φ＋９０度，Φ＋２７０度の各々の信頼性値が比較されても構わない（ステップＳ
２１２）。例えば顔のようなオブジェクトが一般的にイメージオリエンテーション推定に
一致してオリエントする可能性とオフセットエラーが１８０度である可能性が高いことを
反映して、イメージオリエンテーション角度Φとイメージオリエンテーション角度Φ＋１
８０度に優先権が与えられ、そこでイメージオリエンテーション角度Φ＋１８０度により
小さい優先権が与えられても構わない。従って定数Ｃ１をイメージオリエンテーション角
度Φに対応する信頼性値に足しても、定数Ｃ２をイメージオリエンテーション角度Φ＋１
８０度に対応する信頼性値に足しても構わず、そこでＣ１＞Ｃ２。さらに、ステップＳ２
１２で与えた優先権レベルの両方はステップＳ２０８で与えられる優先権レベルより大き
くても構わない。従って、定数Ｃ１と定数Ｃ２は個々に定数Ｃより大きくても構わない。
または、最初の２つの候補としてのイメージオリエンテーション角度Φとイメージオリエ
ンテーション角度Φ＋１８０度に優先権が与えられないで、そしてその最初の２つの候補
オリエンテーションのどちらにおいてもオブジェクトが検出されなかったので後者の候補
としてのイメージオリエンテーション角度Φ＋９０度とイメージオリエンテーション角度
Φ＋２７０度のみの間に比較をしても構わない。
【００４２】
図３は図２の方法を実装するための模式的な装置を示す。イメージング装置３００は、
ビデオまたは単一フレームカメラ、またはスキャナー、またはその他のどれでものイメー
ジ処理装置であっても構わず、イメージ検出器３０２（例えば、スキャナー、電荷結合素
子（ＣＣＤ）、相補形金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）装置、など）、とプロセッサー３０
４、とメモリーモジュール３０６を含んでも構わない。イメージング装置３００はイメー
ジ検出器３０２を介して知られていないオリエンテーションを有するイメージを受信して
も構わず、受信したイメージ内に在る顔のようなオブジェクトのオリエンテーションを推
定しても構わない。プロセッサー３０４はイメージを受信するようにイメージ検出器３０
２を制御しても構わず、受信したイメージ内に在るオブジェクトのオリエンテーションを
推定するように上に図２に関連して説明した方法を実装しても構わない。イメージおよび
／または推定したオリエンテーション情報は観察するためにディスプレイに送信しても、
および／または格納またはさらなる処理のためにメモリーモジュール３０６に送信しても
構わない。
【００４３】
ここでの実施例はさまざまなコンピューターハードウェアインプリメンテーションを含
む専用コンピューターまたは汎用コンピューターを含んでも構わない。実施例はコンピュ
ーター可読媒体上に格納されたコンピューター実行可能な命令またはデータ構造を運ぶた
めまたはそれを有するためのコンピューター可読媒体をも含んでも構わない。このような
コンピューター可読媒体は汎用コンピューターまたは専用コンピューターでアクセスでき
るどれでも使用可能な媒体であっても良い。限定でなくて例だけとして、このようなコン
ピューター可読媒体はＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたはその他の光学
ディスクストーレジ、磁気ディスクストーレジまたは他の磁気格納装置、またはコンピュ
ーター実行可能な命令またはデータ構造の形式に望まれたプログラムコード手段を運ぶま
たは格納するように使用できる、かつ汎用コンピューターまたは専用コンピューターでア
クセスできる別のどれでもの媒体を含んでも構わない。ネットワークまたわもう１つ別の
通信接続（ハードワイヤード、またはワイヤレス、またはハードワイヤードまたはワイヤ
レスの組み合わせ）を介して情報がコンピューターに転送されるまたは提供される時に、
コンピューターは正しくその接続をコンピューター可読媒体として見る。従って、どれで
もそのような接続は正しくコンピューター可読媒体として名称付けられる。上のものの組
み合わせもコンピューター可読媒体の範囲内に含むべきである。
【００４４】
コンピューター実行可能な命令は、例えば汎用コンピューター、または専用コンピュー
ター、または専用プロセッシング装置にある特定の機能または機能のグループを実行させ
る命令とデータを含む。主題は構造の特徴および／または方法上の操作（methodological
acts）に関する独特な表現で説明してきたが、添付請求項に定義される主題は上に説明し
た具体的な特徴または操作に必ずしも限定されていないことを理解すべき。むしろ、上に
説明した具体的な特徴と操作は請求項を実装するための模式的な形式として開示している
。
【００４５】
本発明はその精神または基本的な特性から逸脱しないで他の具体的な形式で実施しても
構わない。説明してきた実施例はあらゆるように限定的でなく説明的のみとして考慮すべ
きである。従って、発明の範囲は以上の説明でなく添付請求項で示されている。請求項の
同等の意味と範囲内に入るすべての変更はその範囲内に含む。
【符号の説明】
【００４６】
１００…模式的イメージ、１０２…ある人の顔、２００…模式的方法、３００…イメー
ジング装置。
【図１】
2009193576.tif 000003
【図２】
2009193576.tif 000004
【図３】
2009193576.tif 000005