計測自動制御学会東北支部

第 230 回研究集会（2006.7.21）

資料番号 230-7

照明条件の変化を考慮した肌色分布推定法
Estimation Method of Skincolor Distribution
under Varying Illumination Condition○ 田中政利*，高橋秋典*，五十嵐隆治*○ †Masatoshi Tanaka,†Akinori Takahashi,†Ryuuji Igarashi*秋田大学†Akita University
連絡先：〒010-8502 秋田市手形学園町 1-1
秋田大学 工学資源学部 情報工学科 産業情報工学講座
田中政利，Tel:018-889-2785，E-mail:j00242@ie.akita-u.ac.jp

キーワード：肌色抽出(Skin Color Extraction)，顔認識(Face Detection)，色空間(Color Space)，楕円領域モデル(Elliptical boundary model)が困難になることが予想される.

１．はじめにコンピュータを用いたカラー画像からの顔

そこで本研究では,照明条件の変化による認識はより自然なマンマシンインターフェイ

影響が大きい画像に対して肌色分布を推定す

スやセキュリティ分野において有効な技術でる手法の検討を行う.

ある.顔を検出するために,顔の色情報である肌色を抽出し,指標の一つとすることが行わ

２．照明条件の変化による影響の調査れている.多くの研究 1,3,4) では,屋内で撮影さ照明条件の変化による肌色への影響を調べれた画像を対象としているため,環境に対しるために,撮影条件をて一つの固定値において肌色分布モデルを作・ 撮影場所として太陽光の当たる場所（テ成して用いている.しかし,屋外環境では時間ラス）

帯や天候などによって照明条件が変化する場

・ 撮影時刻を午前８時ころ～日没まで合がある.これは太陽光の照明条件の変化に・ ビデオカメラを固定影響を受けていると考えられる.このような・ 人物の顔の向きを正面

照明条件が変化する屋外の昼光環境下では,・ 画像サイズを 320×240[pixel]

色相平面上の肌色分布領域が変化してしまい,・ 画像枚数を 150 枚

固定値による肌色分布モデルでは顔領域抽出として撮影された画像から,LUV 表色系にお-1-ける U,V 値について,目視で選択した肌色領

70域における平均値 U s ・ V s ,上限値 Us high ・50，下限値 Us low ・ Vs low の推移をおった.

40
U値

Vs high60

調査に使用した画像例を図１,調査結果とし

U上限値
U平均値
U下限値

302010て，縦軸を U 値，V 値におけるそれぞれの値，0-10 1

横軸を画像の番号としたグラフを図２に示す．

21416181101121141-20
画像番号

なお，目視で選択した肌色領域を以後「理想(a)U 値の推移

肌色領域」と呼ぶ．
706050

V値

40
V上限値
V平均値
V下限値

3020100-10 1

13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145-20
画像番号(ｂ)V 値の推移
図２各値の推移(a)原画像
図 2 に示されるように，U 値・V 値における上限値・下限値・平均値が類似した傾向で推移していることがわかる．

３．手法の検討
照明条件の変化は肌色領域のみならず背景部分にも同じ傾向の影響を与えていると考えられる．そこで，背景部分の一部スポット領(b)理想肌色領域
図１域におけるＵ・Ｖ値の平均値 U b ・ V b ，最大調査画像の例

値 Ub max ・ Vbmax ，最小値 Ubmin ・ Vbmin を求め，２．と同様に推移を追った．スポット領域のイメージ図を図３，調査結果として，やはり縦軸を U 値，V 値におけるそれぞれの値，横軸を画像の番号としたグラフのグラフを図４に示す．また，理想肌色領域における推移と背景一部スポット領域における推移の傾向について類似度を計るため，それぞれの平均-2-

表1

値どうし U s - U b 間及び V s - V b 間について

U s - U b 間及び V s - V b 間に相関係数を算出した(表１)．

おける相関係数

相関係数

UsU b0.94

Vs Vb0.84

U s - U b 間及び V s - V b 間共にやや高めの相関を示したため,背景における色みの変化と肌色における変化は類似しているといえることがわかる.
図３

スポット領域のイメージ

４．提案モデルのアイディア（画像中緑の部分：スポット領域）

そこで,人物の映らない背景領域の一部に背景関心領域を設定し,そこから得られる指70標を利用してその時の肌色分布を推定する動6050的な肌色領域抽出法を検討した.なお,本研究

U値

40
U最大値
U平均値
U最小値

3020

では肌色分布を推定するのに,LUV色空間にお10けるU-V平面における分布を楕円に近似した,

0-10 121416181101121141

楕円領域モデル1)を採用した（図３）.楕円パ-20
画像番号

ラメータの式を(1)～(4)に示す.選定理由は,(a)U 値の推移

幾何学的形状モデルであるために指標によって変型させることが容易であるためである.

706050V値

40
V最大値
V平均値
V最小値

3020

中心座標U c =(uhigh + ulow )2(1)100-10 1

中心座標Vc =13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145(vhigh + vlow )2-20(2)

画像番号

長軸 Ur =(b)Ｖ値の推移
図４

スポット領域における各値の推移

短軸Vr =-3-(uhigh − ulow )2(vhigh − vlow )
2(3)

(4)

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

図 5 楕円領域モデルのイメージ図0.85-0.90.8-0.85
0.75-0.8
0.7-0.75
0.65-0.7
0.6-0.65
0.55-0.6
0.5-0.55
0.45-0.5
0.4-0.45
0.35-0.4
0.3-0.35
0.25-0.3
0.2-0.25(a)U 値<4.1>背景関心領域として有効な位置の検討

S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

背景関心領域として最も適当な背景の場所を検討するために,画像を２０×２０pixel で一つのブロックとする,１６×１２＝１９２の矩形領域に分割し,各領域におけるＵ値・Ｖ値の平均値 U b( a, b) , V b( a, b) （＊ただし aはブロック領域のｘ座標，ｂはブロック領域のｙ座標を表す）と,理想肌色領域におけ(b)V 値

るＵ値・Ｖ値の平均値 U s , V s を全ての画像

図 7 相関係数の分布

0.85-0.9
0.8-0.85
0.75-0.8
0.7-0.75
0.65-0.7
0.6-0.65
0.55-0.6
0.5-0.55
0.45-0.5
0.4-0.45
0.35-0.4
0.3-0.35
0.25-0.3
0.2-0.25

から取得,それぞれの領域別の相関係数を調査した.図６にブロック領域のイメージ図,図調査の結果,U,V ともに,画像中右側上部にお７に相関係数の等高線分布図を示す.

いて相関が高い傾向があることがわかった.
これはおそらく，撮影場所がテラスであり太陽光が画像右側から当たっていたため，変化が著しく表れたものだと思われる．よって，今回は背景関心領域を右側上部（ｘ座標：240～，ｙ座標：40～）に設定した．
<4.2>背景関心領域として有効な面積の検討
次に,背景関心領域として有効な面積を検討するために,ブロック領域の大きさを 10×10pixel,40×40pixel に変更して,同様の調査

図 6 ブロック領域のイメージ図を行った.結果を図 8・図 9 に示す．

-4-S4S7S10S13S16S19312825

221916137104S221

結果,ブロック領域のサイズを変更しても分

0.85-0.9
0.8-0.85
0.75-0.8
0.7-0.75
0.65-0.7
0.6-0.65
0.55-0.6
0.5-0.55
0.45-0.5
0.4-0.45
0.35-0.4
0.3-0.35
0.25-0.3
0.2-0.25

S1

布の傾向に大きな差は見られなかった.よって，今回は 20×20pixel に設定した（ある程度の大きさがないと，色相の変化が現れにくいと考えられる）．

５．提案モデル
背景関心領域から得られる指標として,(a)U 値

3128252219161310741S1S3S5S7S9S11S13S15S17S19S21S23

背景関心領域から得られる U・V における最0.85-0.9
0.8-0.85
0.75-0.8
0.7-0.75
0.65-0.7
0.6-0.65
0.55-0.6
0.5-0.55
0.45-0.5
0.4-0.45
0.35-0.4
0.3-0.35
0.25-0.3
0.2-0.25

大値 Ub max ・Vb max ,最小値 Ub min ・Vb min を求
め ,そ こ か ら ， 肌 色 の 分 布 に お け る 上 限 値
Us high・ Vs high ,下限値 Us low ・ Vs low を求め,そこから楕円パラメータ U c , Vc , Ur , Vr を決定する.具体的には，全ての原画像から手動で肌色領域を選択し,得られた U,V から上限値(b)V 値

Us high ・Vs high

図 8 10×10 における分布,下限値 Us low ・Vs low をそれぞれ取得して,背景関心領域から最大値
S1S2S3S4S51234567S68Ubmax ・ Vbmax , 最 小 値 Ub0.85-0.9
0.8-0.85
0.75-0.8
0.7-0.75
0.65-0.7
0.6-0.65
0.55-0.6
0.5-0.55
0.45-0.5
0.4-0.45
0.35-0.4
0.3-0.35
0.25-0.3
0.2-0.25

S2S3S4S51234567S68・ Vb min を 求め, Vs high と Ubmax 間, Us low と Ub min 間, Vs highと Vb max 間, Vs low と Vbmin について単回帰分析を行い,得られた回帰直線をその時のUs high , Vs high , Us low , Vslow 決定式として,式よ(a) U 値
S1min

り求められた値を元に楕円パラメータを決定

0.85-0.9
0.8-0.85
0.75-0.8
0.7-0.75
0.65-0.7
0.6-0.65
0.55-0.6
0.5-0.55
0.45-0.5
0.4-0.45
0.35-0.4
0.3-0.35
0.25-0.3
0.2-0.25

する.

６．抽出実験
提案モデルを用いて,調査実験に用いた画像全てから抽出実験を行った.比較として，全画像の楕円パラメータの平均値を用いた静的(b) V 値なモデルによる抽出を行った．静的なモデル図 9 40×40 における分布における中心座標（ U c , Vc ）の導出は式（5）・式(6)，長軸 Ur の導出は式(7)，短軸 Vr の導-5-

出は(8)によるものとする．
なお,抽出率の評価は式(9)に示す適合率と式(10)に示す過剰画素数率を用いて行う.抽出された画像の例を図 10,適合率の推移を図 11,
過剰画素数の推移を図 12,平均を表 2 に示す.

Ur =

1 m
∑U r
m j =1 j(5)

Vc =

1 m
∑ Vr
m j =1 j(6)(b) 静的モデル
図 10 抽出された画像の例

m : 画像数

適合率
100

Vc =1 m∑U r jm j =180(7)適合率

Ur =m1∑ Vrm j =1 j(8)602000m : 画像数
C = Sext / Side × 100[%] (9)E = Sexc /( Sall − Side) × 100[%]

提案モデル
静的モデル

4050100150

画像番号

図 11 適合率の推移
(10)

過剰率
100

Side : 理想肌色領域画素数[ pixel ]80

Sexc : 過剰画素数[ pixel ]

60

過剰率

Sext : 適合画素数[ pixel ]Sall : 全画素数[ pixel ]

提案モデル
静的モデル

40200050100150

画像番号

図 12 過剰画素数率の推移

表 2 平均適合率及び平均過剰画素数率
平均適合率{%} 平均過剰画素数率[%]
提案モデル

93.2

6.26

静的モデル

86.1

7.13

(a) 提案モデル

結果,提案モデルの方が適合率・過剰率とも向上しており，安定した抽出が行えているとい
える.

7．まとめ

照明条件の変化による肌色色相の変動に対-6-して，背景関心領域から得られる指標を用いて肌色分布モデルを変動させる動的肌色抽出法を抽出アルゴリズムに適用することにより，従来の固定肌色分布モデルを用いた抽出法よりも安定した肌色領域抽出を実現できた．
今後の課題として，背景関心領域が有彩色であった場合の影響調査,及び別の環境における本手法の有効性調査を行う．
また，動画像に対して本手法を適用した場合のリアルタイム性についての検討を行う．

参考文献

1) 川戸慎二郎，鉄谷信二：“顔領域抽出を目的とした肌色モデルと肌色領域抽出，”信学技法，PRMU2001-59，143/148，(2001)
2) M.Takagi and H.shimoda：“Handbook ofimage analysis [Revised Edition] ，”University of Tokyo Press(2004)
3) 足達義則，今井昭宏，尾崎正弘，石井直弘：“肌色領域抽出手法の検討，”電学論 C，
120 巻 12 号，1927/1932(2000)
4) 杉本岳夫，徐剛：“カラー画像による実時間顔検出，”画像ラボ，5/7(1997)
5) V.Vezhnevets，V.Sazonov，A.Andreeva：“ASurveyonPixel-BasedSkin

Color

DetectionTechniques”

Proc.

Graphicon-2003， 85/92(2003)-7-