JPH04115372A - 顔特徴点抽出装置 - Google Patents
顔特徴点抽出装置Info
- Publication number
- JPH04115372A JPH04115372A JP2236664A JP23666490A JPH04115372A JP H04115372 A JPH04115372 A JP H04115372A JP 2236664 A JP2236664 A JP 2236664A JP 23666490 A JP23666490 A JP 23666490A JP H04115372 A JPH04115372 A JP H04115372A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- feature point
- curvature
- points
- code pattern
- feature
- Prior art date
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- Pending
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
この発明は顔特徴点抽出装置に関し、特に、ビデオカメ
ラによって撮像した側面顔画像を画像処理することによ
って、顔の特徴点を自動的に抽出するような顔特徴点抽
出装置に関する。
ラによって撮像した側面顔画像を画像処理することによ
って、顔の特徴点を自動的に抽出するような顔特徴点抽
出装置に関する。
［従来の技術および発明が解決しようとする課題１人物
の識別や知的符号化などの分野において、顔画像から各
個人の形状特徴を代表する点、すなわち顔特徴点を抽出
することが重要である。その抽出精度が人物識別性能や
、知的符号化における再生画像の品質に影響する。
の識別や知的符号化などの分野において、顔画像から各
個人の形状特徴を代表する点、すなわち顔特徴点を抽出
することが重要である。その抽出精度が人物識別性能や
、知的符号化における再生画像の品質に影響する。
特徴点の自動抽出法として、従来は顔形状を代表する点
にマークなどを貼り、ビデオカメラが取込んだ画像を処
理して、そのマークを抽出する方法が考えられている。
にマークなどを貼り、ビデオカメラが取込んだ画像を処
理して、そのマークを抽出する方法が考えられている。
また、顔にマークを貼らないで特徴点を抽出する方法と
して、たとえば電子情報通信学会１９９０年春季全国大
会Ｄ−３４０に記載されている「正面・側面像を用いた
頭部形状の自動推定」において提案されている。この提
案された方法は、目、鼻９口などの顔を構成する構成要
素の標準的な位置関係を手がかりとして特徴点を求めて
いる。しかし、この方法では、顔の構成要素の大まかな
位置はわかるが、その抽出精度が低いという欠点があっ
た。
して、たとえば電子情報通信学会１９９０年春季全国大
会Ｄ−３４０に記載されている「正面・側面像を用いた
頭部形状の自動推定」において提案されている。この提
案された方法は、目、鼻９口などの顔を構成する構成要
素の標準的な位置関係を手がかりとして特徴点を求めて
いる。しかし、この方法では、顔の構成要素の大まかな
位置はわかるが、その抽出精度が低いという欠点があっ
た。
それゆえに、この発明の主たる目的は、顔にマークなど
を貼ることなく、ビデオカメラにより撮像した顔画像か
ら顔の特徴点を自動的に精度よく抽出できるような顔特
徴点抽出装置を提供することである。
を貼ることなく、ビデオカメラにより撮像した顔画像か
ら顔の特徴点を自動的に精度よく抽出できるような顔特
徴点抽出装置を提供することである。
［課題を解決するための手段］
この発明は顔特徴点抽出装置であって、人物の側面顔画
像を撮像する撮像手段と、撮像手段出力に応じて側面顔
画像の側面輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、抽出さ
れた側面の輪郭線上の点の曲率値を計測する計測手段と
、計測された曲率値の大きい点のみを抽出する曲率値抽
出手段と、抽出された点の位置関係から代表点を決定し
て特徴点候補とする特徴点候補決定手段と、決定された
特徴点候補の曲率の符号パターンと予め定められた基準
の符号パターンとを比較し、その特徴点候補から真の特
徴点を抽出する比較手段とを備えて構成される。
像を撮像する撮像手段と、撮像手段出力に応じて側面顔
画像の側面輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、抽出さ
れた側面の輪郭線上の点の曲率値を計測する計測手段と
、計測された曲率値の大きい点のみを抽出する曲率値抽
出手段と、抽出された点の位置関係から代表点を決定し
て特徴点候補とする特徴点候補決定手段と、決定された
特徴点候補の曲率の符号パターンと予め定められた基準
の符号パターンとを比較し、その特徴点候補から真の特
徴点を抽出する比較手段とを備えて構成される。
［作用］
この発明に係る顔特徴点抽出装置は、撮像された側面顔
画像の側面輪郭線を抽出し、その曲率を計算して曲率の
大きい点のみを抽出し、その位置関係から特徴点候補を
決定し、決定された特徴点候補の曲率の符号パターンと
予め定められた基準の符号パターンとを比較し、特徴点
候補から真の特徴点を抽出することにより、顔にマーク
を貼ることなく、顔形状を代表する特徴点を自動的かつ
簡易に抽出できる。
画像の側面輪郭線を抽出し、その曲率を計算して曲率の
大きい点のみを抽出し、その位置関係から特徴点候補を
決定し、決定された特徴点候補の曲率の符号パターンと
予め定められた基準の符号パターンとを比較し、特徴点
候補から真の特徴点を抽出することにより、顔にマーク
を貼ることなく、顔形状を代表する特徴点を自動的かつ
簡易に抽出できる。
［発明の実施例］
第１図はこの発明の一実施例の概略ブロック図である。
まず、第１図を参照して、この発明の一実施例の構成に
ついて説明する。撮像手段としてのビデオカメラ１は人
物の側面顔画像を撮像するものであり、その撮像出力は
Ａ／Ｄ変換部２に与えられてディジタル信号に変換され
る。このディジタル信号は輪郭線抽出部３に与えられ、
側面顔画像の輪郭線が抽出されて細線化部４に与えられ
る。細線化部４は輪郭線抽出部３で抽出された出力輪郭
線を８連結の２値細線化画像とする。この２値細線化画
像信号は曲率計測部５に与えられ、細線化画像の各点の
曲率θＫ （ｋ−ｃｕｒｖａｔｕｒｅ）を計測する。
ついて説明する。撮像手段としてのビデオカメラ１は人
物の側面顔画像を撮像するものであり、その撮像出力は
Ａ／Ｄ変換部２に与えられてディジタル信号に変換され
る。このディジタル信号は輪郭線抽出部３に与えられ、
側面顔画像の輪郭線が抽出されて細線化部４に与えられ
る。細線化部４は輪郭線抽出部３で抽出された出力輪郭
線を８連結の２値細線化画像とする。この２値細線化画
像信号は曲率計測部５に与えられ、細線化画像の各点の
曲率θＫ （ｋ−ｃｕｒｖａｔｕｒｅ）を計測する。
曲率計測部５によって計測された曲率はしきい値処理部
６に与えられる。しきい値処理部６は曲率θにの大きさ
の分布から、しきい値処理を行なって、曲率θにの大き
な点のみを抽出し、特徴点候補決定部７に与える。特徴
点候補決定部７は、しきい値処理部６で得られた点の位
置関係からそれらを代表する点を決定する。決定された
特徴点は比較部８に与えられる。比較部８は基準符号ノ
くターン蓄積部１１に予め蓄積されている基準符号パタ
ーンと特徴点候補決定部７で決定された特徴点候補の曲
率の符号パターンとを比較し、符号パターンが一致した
場合には、特徴点候補決定部７で決定された特徴点の座
標値を特徴点座標決定部１０に与える。符号パターンが
一致していない場合には、ｋカウンタ９をインクリメン
トし、曲率計測部５以降の処理を行なう。特徴点座標決
定部１０は特徴点のＸ座標値より輪郭線上の特徴点のＸ
座標値を決定し、特徴点のｘ、 Ｘ座標値を出力する
。
６に与えられる。しきい値処理部６は曲率θにの大きさ
の分布から、しきい値処理を行なって、曲率θにの大き
な点のみを抽出し、特徴点候補決定部７に与える。特徴
点候補決定部７は、しきい値処理部６で得られた点の位
置関係からそれらを代表する点を決定する。決定された
特徴点は比較部８に与えられる。比較部８は基準符号ノ
くターン蓄積部１１に予め蓄積されている基準符号パタ
ーンと特徴点候補決定部７で決定された特徴点候補の曲
率の符号パターンとを比較し、符号パターンが一致した
場合には、特徴点候補決定部７で決定された特徴点の座
標値を特徴点座標決定部１０に与える。符号パターンが
一致していない場合には、ｋカウンタ９をインクリメン
トし、曲率計測部５以降の処理を行なう。特徴点座標決
定部１０は特徴点のＸ座標値より輪郭線上の特徴点のＸ
座標値を決定し、特徴点のｘ、 Ｘ座標値を出力する
。
策２図は第１図の各部の出力を示す図であり、第３図は
抽出する特徴点を示す図であり、第４図は曲率の計測を
説明するための図である。
抽出する特徴点を示す図であり、第４図は曲率の計測を
説明するための図である。
次に、第１図ないし第４図を参照して、この発明の一実
施例の具体的な動作について説明する。
施例の具体的な動作について説明する。
まず、この発明の一実施例における顔側面画像の輪郭線
上の特徴点は、第３図に示すように特徴点■は眉間であ
り、特徴点■は暖間であり、特徴点■は鼻下であり、特
徴点■は鼻下であり、特徴点■は上唇であり、特徴点■
は唇間であり、特徴点■は下唇であり、特徴点■は顎上
であり、特徴点■は顎先である。これらの各点は各個人
に共通しており、その曲率に注目することにより、容易
に安定して抽出できる。
上の特徴点は、第３図に示すように特徴点■は眉間であ
り、特徴点■は暖間であり、特徴点■は鼻下であり、特
徴点■は鼻下であり、特徴点■は上唇であり、特徴点■
は唇間であり、特徴点■は下唇であり、特徴点■は顎上
であり、特徴点■は顎先である。これらの各点は各個人
に共通しており、その曲率に注目することにより、容易
に安定して抽出できる。
これらの各点の曲率の動きは第３図（ｂ）に示すように
なる。第３図（ｂ）において、縦軸は顔面の垂直位置を
表わしている。輪郭線の内向きを負とし、外向きを正と
すると、特徴点■から■の曲率の符号（向き）パターン
は「負正負正負正負正負」となる。この符号パターンは
顔の側面輪郭線の曲率的特徴を表わす典型的な符号パタ
ーンであり、後述の処理における基本の符号パターンで
あり、予め基準符号パターン蓄積部１１に記憶されてい
る。
なる。第３図（ｂ）において、縦軸は顔面の垂直位置を
表わしている。輪郭線の内向きを負とし、外向きを正と
すると、特徴点■から■の曲率の符号（向き）パターン
は「負正負正負正負正負」となる。この符号パターンは
顔の側面輪郭線の曲率的特徴を表わす典型的な符号パタ
ーンであり、後述の処理における基本の符号パターンで
あり、予め基準符号パターン蓄積部１１に記憶されてい
る。
ビデオカメラ１は人物の側面から見た顔画像を撮像する
。ビデオカメラ１の出力画像は第２図（ａ）に示すよう
に、側面顔画像を！７平面に投影した画像として座標軸
を設定する。ビデオカメラ１の画像出力はＡ／Ｄ変換部
２に与えられ、ディジタル信号に変換される。このディ
ジタル信号は輪郭線抽出部３に与えられ、側面顔画像の
頭金面部の輪郭線が抽出される。ここで、顔画像の背景
を白とすることにより、濃度ヒストグラフ法によって容
易に輪郭線を抽出できる。この輪郭線抽出部３による出
力画像の一例を第２図（ｂ）に示す。抽出された輪郭線
は細線化部４に与えられ、細線化部４は輪郭線抽出部３
によって出力された輪郭線を８連結の２値細線化画像と
する。そして、曲率計測部５はこの２値細線化画像から
各点の曲率θ、を計測する。
。ビデオカメラ１の出力画像は第２図（ａ）に示すよう
に、側面顔画像を！７平面に投影した画像として座標軸
を設定する。ビデオカメラ１の画像出力はＡ／Ｄ変換部
２に与えられ、ディジタル信号に変換される。このディ
ジタル信号は輪郭線抽出部３に与えられ、側面顔画像の
頭金面部の輪郭線が抽出される。ここで、顔画像の背景
を白とすることにより、濃度ヒストグラフ法によって容
易に輪郭線を抽出できる。この輪郭線抽出部３による出
力画像の一例を第２図（ｂ）に示す。抽出された輪郭線
は細線化部４に与えられ、細線化部４は輪郭線抽出部３
によって出力された輪郭線を８連結の２値細線化画像と
する。そして、曲率計測部５はこの２値細線化画像から
各点の曲率θ、を計測する。
第４図は細線化部４の出力である２値細線化画像の一部
分の拡大図を示しており、斜線部の画素が輪郭線を示し
ている。この第４図を参照して、曲率の計測方法につい
て説明する。輪郭線が８連結にて接続された画素Ｘｉ
（ｉ＝１〜ｎ）の場合、すなわちｎ画素で構成されてい
るものとする。画素Ｘｉでの曲率はＸｉ−にとＸｉを接
続した線に対する、ＸｉとＸｉ＋ｋを接続した線のなす
角度θ、により表わされる。輪郭線の外向き方向のθ、
を正とすると、第４図の場合にはに＝３の曲率θえを示
しており、その値は負となる。
分の拡大図を示しており、斜線部の画素が輪郭線を示し
ている。この第４図を参照して、曲率の計測方法につい
て説明する。輪郭線が８連結にて接続された画素Ｘｉ
（ｉ＝１〜ｎ）の場合、すなわちｎ画素で構成されてい
るものとする。画素Ｘｉでの曲率はＸｉ−にとＸｉを接
続した線に対する、ＸｉとＸｉ＋ｋを接続した線のなす
角度θ、により表わされる。輪郭線の外向き方向のθ、
を正とすると、第４図の場合にはに＝３の曲率θえを示
しており、その値は負となる。
第２図（Ｃ）は、曲率計測部５の出力である画素番号１
〜ｎでの曲率θえの例を示している。しきい値処理部６
は曲率計測部５で計測された曲率θえの大きさの分布か
ら、しきい値処理を行ない、曲率θえの大きな点のみを
抽出する。第２図（ｄ）はしきい値処理部６の出力の一
例を示している。
〜ｎでの曲率θえの例を示している。しきい値処理部６
は曲率計測部５で計測された曲率θえの大きさの分布か
ら、しきい値処理を行ない、曲率θえの大きな点のみを
抽出する。第２図（ｄ）はしきい値処理部６の出力の一
例を示している。
特徴点候補決定部７は、しきい値処理部６で得られた点
の位置関係から、それらを代表する点を決定する。すな
わち、予め定められた距離内に存在する点を１つにまと
め、その点を特徴点候補とする。第２図（ｄ）に示した
矢印付の実線が特徴点候補として決定された点の出力の
一例である。
の位置関係から、それらを代表する点を決定する。すな
わち、予め定められた距離内に存在する点を１つにまと
め、その点を特徴点候補とする。第２図（ｄ）に示した
矢印付の実線が特徴点候補として決定された点の出力の
一例である。
比較部８は、特徴点候補決定部７で決定された特徴点候
補の符号パターンと、基準符号パターン蓄積部１１に予
め記憶されている符号パターンとを比較する。比較部８
は両者の符号パターンが一致しない場合には、ｋカウン
タ９をプラス１して再度、曲率計測部５以降の処理を行
なう。なお、Ｋカウンタ９の値は初期設定時にはに＝１
とされる。比較部８は符号パターンの一致したことを判
別すると、特徴点候補決定部７の座標値（特徴点のｙ座
標値）を特徴点座標決定部１０に与える。
補の符号パターンと、基準符号パターン蓄積部１１に予
め記憶されている符号パターンとを比較する。比較部８
は両者の符号パターンが一致しない場合には、ｋカウン
タ９をプラス１して再度、曲率計測部５以降の処理を行
なう。なお、Ｋカウンタ９の値は初期設定時にはに＝１
とされる。比較部８は符号パターンの一致したことを判
別すると、特徴点候補決定部７の座標値（特徴点のｙ座
標値）を特徴点座標決定部１０に与える。
なお、このうちｋの値が予め定められた値を超えてしま
った場合には処理は不可とする。特徴点座標決定部１０
は特徴点のｙ座標値より輪郭線上の特徴点のｙ座標値を
決定し、第３図に示した特徴点■〜■のｘ、 ｙ座標
値を出力する。
った場合には処理は不可とする。特徴点座標決定部１０
は特徴点のｙ座標値より輪郭線上の特徴点のｙ座標値を
決定し、第３図に示した特徴点■〜■のｘ、 ｙ座標
値を出力する。
［発明の効果コ
以上のように、この発明によれば撮像された側面顔画像
の側面輪郭線を抽出し、その曲率を計算して曲率の大き
い点のみを抽出し、その位置関係から特徴点候補を決定
し、決定した特徴点候補の曲率の符号パターンと予め定
められた基準の符号パターンとを比較し、特徴点候補か
ら真の特徴点を抽出するようにしたので、顔にマークを
貼ることなく、顔形状を代表する特徴点を自動的かつ容
易に抽出することができる。
の側面輪郭線を抽出し、その曲率を計算して曲率の大き
い点のみを抽出し、その位置関係から特徴点候補を決定
し、決定した特徴点候補の曲率の符号パターンと予め定
められた基準の符号パターンとを比較し、特徴点候補か
ら真の特徴点を抽出するようにしたので、顔にマークを
貼ることなく、顔形状を代表する特徴点を自動的かつ容
易に抽出することができる。
第１図はこの発明の一実施例の概略ブロック図である。
第２図は第１図の各部の出力を示す図である。第３図は
この発明の一実施例によって抽出される特徴点を示す図
である。第４図は曲率計測部による曲率の計測を説明す
るための図である。 図において、１はビデオカメラ、２はＡ／Ｄ変換部、３
は輪郭線抽出部、４は細線化部、５は曲率計測部、６は
しきい値処理部、７は特徴点候補決定部、８は比較部、
９はにカウンタ、１０は特徴点座標決定部、１１は基準
符号パターン蓄積部を示す。 特許出願人 株式会社エイ・ティ・アール第 図 （ａ） （ｂ）
この発明の一実施例によって抽出される特徴点を示す図
である。第４図は曲率計測部による曲率の計測を説明す
るための図である。 図において、１はビデオカメラ、２はＡ／Ｄ変換部、３
は輪郭線抽出部、４は細線化部、５は曲率計測部、６は
しきい値処理部、７は特徴点候補決定部、８は比較部、
９はにカウンタ、１０は特徴点座標決定部、１１は基準
符号パターン蓄積部を示す。 特許出願人 株式会社エイ・ティ・アール第 図 （ａ） （ｂ）
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 人物の側面顔画像を撮像する撮像手段、 前記撮像手段出力に応じて、前記側面顔画像の側面輪郭
線を抽出する輪郭線抽出手段、 前記輪郭線抽出手段によって抽出された側面輪郭線上の
点の曲率値を計測する計測手段、 前記計測手段によって計測された曲率値の大きい点のみ
を抽出する曲率値抽出手段、 前記曲率値抽出手段によって抽出された点の位置関係か
ら代表点を決定して特徴点候補とする特徴点候補決定手
段、および 前記特徴点候補決定手段によって決定された特徴点候補
の曲率の符号パターンと予め定められた基準の符号パタ
ーンとを比較し、該特徴点候補から真の特徴点を抽出す
る比較手段を備えた、顔特徴点抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2236664A JPH04115372A (ja) | 1990-09-05 | 1990-09-05 | 顔特徴点抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2236664A JPH04115372A (ja) | 1990-09-05 | 1990-09-05 | 顔特徴点抽出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04115372A true JPH04115372A (ja) | 1992-04-16 |
Family
ID=17003960
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2236664A Pending JPH04115372A (ja) | 1990-09-05 | 1990-09-05 | 顔特徴点抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04115372A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2097852A4 (en) * | 2006-11-22 | 2013-01-02 | Nader Butto | SYSTEM AND METHOD FOR DIAGNOSING HUMAN BEHAVIOR BASED ON EXTERNAL BODY MARKERS |
| CN112149095A (zh) * | 2020-10-26 | 2020-12-29 | 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 | 学生数据安全治理方法和系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61877A (ja) * | 1984-06-14 | 1986-01-06 | Amada Co Ltd | 形状認識装置 |
| JPS6324473A (ja) * | 1986-07-17 | 1988-02-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 図形認識装置 |
| JPS63254574A (ja) * | 1987-04-10 | 1988-10-21 | Nippon Denshi Kiki Kk | 顔照合装置の横顔特徴抽出方式 |
-
1990
- 1990-09-05 JP JP2236664A patent/JPH04115372A/ja active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61877A (ja) * | 1984-06-14 | 1986-01-06 | Amada Co Ltd | 形状認識装置 |
| JPS6324473A (ja) * | 1986-07-17 | 1988-02-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 図形認識装置 |
| JPS63254574A (ja) * | 1987-04-10 | 1988-10-21 | Nippon Denshi Kiki Kk | 顔照合装置の横顔特徴抽出方式 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2097852A4 (en) * | 2006-11-22 | 2013-01-02 | Nader Butto | SYSTEM AND METHOD FOR DIAGNOSING HUMAN BEHAVIOR BASED ON EXTERNAL BODY MARKERS |
| CN112149095A (zh) * | 2020-10-26 | 2020-12-29 | 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 | 学生数据安全治理方法和系统 |
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