專利名稱：人臉識別裝置及人臉識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的技術(shù)是一種應(yīng)用于利用人的圖像來識別該圖像中所拍攝的人的裝
置及方法等。
背景技術(shù)：
近年來，利用人的圖像來進(jìn)行識別處理，也就是所謂的人臉識別技術(shù)備受關(guān)注。人 臉識別包括特定個人的識別、性別識別、表情識別及年齡識別等。人臉識別技術(shù)包括從所 拍攝的圖像中檢測人臉的人臉檢測處理，以及基于所檢測的人臉圖像來識別人臉的人臉識 別。并且，人臉識別處理包括檢測人臉圖像的眼睛或嘴等人臉特征點的特征點檢測處理，提 取人臉的特征量的特征提取處理，以及利用特征量判斷是否是識別對象的對照處理。作為人臉識別處理的一例，例如專利文獻(xiàn)1中提出了將兩眼位置用作人臉特征 點，作為人臉特征量的提取方法而用加博濾波器(Gabor Filter)的方案。圖13示出專利文獻(xiàn)1的人臉識別系統(tǒng)70。以下對圖13進(jìn)行說明。拍攝圖像被存 入SDRAM74，為輸入圖像。人臉檢測部71從SDRAM74獲取輸入圖像，以MXM的像素單位 來對輸入圖像整體進(jìn)行人臉檢測處理，并求出所檢測出的人臉的大小及人臉的位置。作為 人臉檢測處理方法，使用像素間差分(Pixel to pixel difference)方式。兩眼位置檢測 部72獲取由人臉檢測部71所檢測出的人臉位置的人臉圖像，并規(guī)范化到MXM像素后， 通過與人臉檢測部71相同的像素間差分方式來檢測兩眼位置。根據(jù)所檢測出的兩眼位置 信息來求出人臉的大小、人臉的位置以及人臉的角度。人臉識別部73再次獲取由兩眼位置 檢測部72所確定的人臉圖像，并將之規(guī)范化到60X66像素后提取人臉特征。人臉特征的 提取應(yīng)用加博濾波(Gabor Filtering)，并求出該應(yīng)用結(jié)果和將加博濾波應(yīng)用到以前所注 冊的圖像而得到的結(jié)果之間的類似度，根據(jù)該類似度來識別是否與注冊圖像一致。這里，規(guī)范化后的人臉圖像在兩眼位置檢測部72和人臉識別部73中的解像度不 同，人臉識別部73需要更高的解像度。這是由于人臉識別處理比兩眼位置檢測處理要求更 高精度的緣故。因此，需要在兩眼位置檢測部72和人臉識別部73中單獨地生成規(guī)范化圖 像，從而也要單獨地獲取規(guī)范化所需的人臉圖像數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)專利文獻(xiàn)專利文獻(xiàn)1 日本特開2008-152530號公報 發(fā)明概要發(fā)明要解決的問題在上述現(xiàn)有技術(shù)的結(jié)構(gòu)中，為了在兩眼位置檢測部72和人臉識別部73中，通過不 同的解像度來對作為處理對象的人臉圖像進(jìn)行規(guī)范化，總是需要單獨地來獲取人臉圖像數(shù) 據(jù)。因而存在從SDRAM74獲取的數(shù)據(jù)量大的技術(shù)問題。于是，為了削減獲取數(shù)據(jù)量，考慮的方法是從SDRAM74中省略規(guī)范化處理不需要的數(shù)據(jù)行(line)，而僅獲取規(guī)范化處理所需的數(shù)據(jù)行。在將二維圖像按光柵掃描順序存儲 到SDRAM74的情況下，一般在水平方向的省略效果較小，而在垂直方向的省略不但容易而 且效果大。由于SDRAM74的1字(word)中存有多個像素(例如4像素)，并且通過突發(fā)接 入(burst access)同時獲得連續(xù)的多個字，所以在水平方向省略會獲得許多不需要的像 素。因而水平方向的刪除效果小。但是，由于垂直方向跨過多個字(例如，640X480像素及 4像素/字的情況下為160字)，因而僅通過SDRAM74的地址控制就能夠進(jìn)行省略，從而容 易且效果大。這里，設(shè)要獲取的人臉區(qū)域的大小為S_FACEXS_FACE，在兩眼位置檢測部72的 規(guī)范化后的大小為NX_EYE(在圖13中為，在人臉識別部73的規(guī)范化后的大小為NX_ EXT(在圖13中為66)。此時，若通過僅在垂直方向省略來獲取人臉圖像，則兩眼位置檢測 部72的獲取數(shù)據(jù)量為S_FACEXNX_EYE，人臉識別部73的獲取數(shù)據(jù)量為S_FACE X NX_EXT。 此外，在獲取人臉區(qū)域整體的情況下，如上所述為S_FACEX S_FACE。圖8示出兩眼位置檢測部72和人臉識別部73單獨地獲取圖像的情況下的、1次識 別處理所需的總數(shù)據(jù)傳輸量，以及發(fā)送1次人臉區(qū)域整體，在兩眼位置檢測部72和人臉識 別部73中共享傳輸數(shù)據(jù)的情況下的、1次識別處理所需的總數(shù)據(jù)傳輸量。橫軸是獲取的人 臉區(qū)域的大小，縱軸是總數(shù)據(jù)傳輸量。單獨傳輸?shù)那闆r如(A)所示，為與人臉區(qū)域大小成正 比的傳輸量。并且，人臉區(qū)域整體傳輸?shù)那闆r如(B)所示，為與人臉區(qū)域大小的二次方成正 比的傳輸量。由圖8可知，當(dāng)人臉區(qū)域的大小比兩眼位置檢測部72和人臉識別部73的規(guī) 范化后的人臉區(qū)域的大小之和小時，傳輸人臉區(qū)域整體能夠減小總數(shù)據(jù)傳輸量。然而，在上述現(xiàn)有技術(shù)的結(jié)構(gòu)中，由于總是要按兩眼位置檢測部72和人臉識別部 73來單獨地獲取人臉圖像，因而存在的技術(shù)問題是，不能夠結(jié)合人臉區(qū)域的大小來控制人 臉圖像數(shù)據(jù)的傳輸方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明用于解決上述現(xiàn)有技術(shù)問題，通過結(jié)合人臉的大小來控制人臉識別處理所 需的人臉圖像數(shù)據(jù)的傳輸方法，從而達(dá)到削減傳輸量的目的。用于解決問題的手段為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)問題，本發(fā)明的人臉識別裝置具備人臉檢測單元，從拍攝 有人臉的圖像中檢測出人臉；第1規(guī)范化單元，對含有由所述人臉檢測單元所檢測出的人 臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整到某一定尺寸的規(guī)范化處理；部位檢測單元，用由所述第1規(guī)范化 單元規(guī)范化了的人臉圖像，檢測人臉的部位；第2規(guī)范化單元，對含有由所述人臉檢測單元 所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整到某一定尺寸的規(guī)范化處理；特征量提取單元，用由 所述第2規(guī)范化處理單元規(guī)范化了的人臉圖像，提取人臉的特征量；人臉圖像獲取單元，根 據(jù)單獨地獲取所述第1及第2規(guī)范化單元中使用的人臉圖像的單獨獲取模式，或共享地獲 取所述第1及第2規(guī)范化單元中使用的人臉圖像的共享獲取模式，用由所述人臉檢測單元 所檢測出的人臉的位置信息及大小信息，相應(yīng)地獲取成為所述第1及第2規(guī)范化單元的處 理對象的人臉圖像；以及，人臉圖像獲取選擇單元，根據(jù)由所述人臉檢測單元所檢測出的人 臉的大小信息，以及所述部位檢測單元及所述特征量提取單元的規(guī)范化尺寸，相應(yīng)地選擇 并切換所述人臉圖像獲取單元的所述獲取模式；當(dāng)由所述人臉檢測單元檢測出的人臉的大小、比所述第1規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸與所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸之和大時，所 述人臉圖像獲取選擇單元設(shè)定為所述單獨獲取模式，當(dāng)由所述人臉檢測單元檢測出的人臉 大小、比所述第1規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸與所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸之和小時， 所述人臉圖像獲取選擇單元設(shè)定為所述共享獲取模式。通過本結(jié)構(gòu)，由于能夠根據(jù)人臉的大小來相應(yīng)地設(shè)定人臉圖像數(shù)據(jù)的獲取方法， 因而能夠減少人臉識別所需的數(shù)據(jù)傳輸量。發(fā)明效果根據(jù)本發(fā)明的人臉識別裝置，通過結(jié)合人臉區(qū)域的大小來控制人臉圖 像數(shù)據(jù)傳輸方法，從而能夠減少人臉識別所需的數(shù)據(jù)傳輸量。


圖1是本發(fā)明的實施方式1所涉及的人臉識別裝置1的結(jié)構(gòu)的一例的方框圖。圖2是示出人臉識別裝置1的處理流程的圖。圖3是示出人眼位置檢測處理及人臉特征提取處理的流程的圖。圖4是雙線性插值的說明圖。圖5是本發(fā)明的實施方式1中，單獨獲取模式時的、從SDRAM獲取圖像的順序的說 明圖。圖6是示出本發(fā)明的實施方式1中的單獨獲取模式的數(shù)據(jù)傳輸量的示意圖。圖7是示出本發(fā)明的實施方式1中的人臉區(qū)域整體獲取模式的數(shù)據(jù)傳輸量的示意 圖。圖8是示出單獨獲取模式與人臉區(qū)域整體獲取模式的總數(shù)據(jù)傳輸量的關(guān)系的圖。圖9是示出人臉圖像獲取部的傳輸模式的切換流程的圖。圖10是示出本發(fā)明的實施方式1所涉及的人臉識別裝置1的功能塊的一例的圖。圖11A是本發(fā)明的實施方式2所涉及的半導(dǎo)體集成電路50的方框圖。圖11B是本發(fā)明的實施方式2所涉及的人臉識別裝置Ia的方框圖。圖12是本發(fā)明的實施方式2所涉及的拍攝裝置80的方框圖。圖13是現(xiàn)有技術(shù)的人臉識別裝置70的方框圖。
具體實施例方式以下，參照附圖來說明本發(fā)明的實施方式。(實施方式1)實施方式1所涉及的人臉識別裝置1比較在所輸入的人臉圖像與所注冊的注冊圖 像之間所提取的特征量并算出類似度，基于該類似度的大小來進(jìn)行人臉的對照判定。圖1 是示出本發(fā)明的實施方式1中的人臉識別裝置1的結(jié)構(gòu)的一例的圖。圖2及圖3是示出人 臉識別裝置1的處理流程的圖。首先，用圖2來說明人臉識別裝置1的大致的處理流程。參照圖2，人臉識別裝置1 對輸入圖像進(jìn)行人臉檢測，獲取人臉的位置及人臉的大小(步驟S20)。接著，人臉識別裝置 1以該人臉的位置及人臉的大小為基準(zhǔn)，獲取人臉圖像并檢測兩眼的位置，根據(jù)該兩眼的位 置信息算出人臉的位置、大小以及角度的信息(步驟S21)。接著，人臉識別裝置1根據(jù)兩眼 的信息將人臉圖像規(guī)范化，并提取人臉特征量(步驟S2》。人臉識別裝置1將所提取的特征量與預(yù)先所注冊的特征量進(jìn)行比較，并將其結(jié)果作為識別結(jié)果輸出(步驟S23)。圖3示出了步驟S21及步驟S22的處理的具體例子。首先，參照圖3，從步驟S21 的人眼位置檢測處理開始說明。在步驟S21中，當(dāng)獲得人臉圖像時，人臉識別裝置1將所獲 得的人臉圖像規(guī)范化到規(guī)定的大小(該例子中為M像素乂對像素)(步驟324)。接著，人 臉識別裝置1從規(guī)范化后的人臉圖像中檢測兩眼的位置(步驟S25)，并基于該兩眼的位置 算出人臉的位置、大小、角度來作為規(guī)范化信息(步驟S26)。接著，參照圖3，說明步驟S22的人臉特征提取處理。步驟S22中，當(dāng)獲得人臉圖像 時，人臉識別裝置1將所獲得的人臉圖像規(guī)范化到規(guī)定的大小(該例子中為64像素X64像 素)(步驟S27)。接著，人臉識別裝置1通過使人臉圖像旋轉(zhuǎn)來補(bǔ)正其傾斜度(步驟S28)， 并利用加博濾波器來算出與人臉特征點有關(guān)的人臉特征量(步驟S29)。接著，說明圖1的結(jié)構(gòu)。圖1中，人臉識別裝置1包括人臉檢測部2、人臉識別部3、作為人臉圖像獲取選擇 單元的傳輸模式設(shè)定部18及傳輸模式選擇部19。人臉識別部3包括作為部位檢測單元 的人眼位置檢測部4、作為特征量提取單元的人臉特征提取部5、人臉對照部16以及人臉圖 像獲取部6。人眼位置檢測部4包括規(guī)范化處理部7、規(guī)范化圖像緩沖器8以及人眼位置 檢測處理部9。人臉特征提取部5包括規(guī)范化處理部10、規(guī)范化圖像緩沖器12、旋轉(zhuǎn)處理 部11以及加博濾波處理部13。人臉檢測部2獲取存儲在SDRAM17中的拍攝圖像，并進(jìn)行人臉檢測處理。在人臉 檢測處理中，所檢測出的人臉的位置信息以及人臉的大小信息作為檢測結(jié)果而被輸出，并 被傳送給人臉識別部3。在人臉識別部3中，根據(jù)所述所檢測出的人臉的位置信息以及人臉 的大小信息，分別獲取人眼位置檢測部4及人臉特征提取部5所需的人臉圖像區(qū)域的人臉 圖像，并分別傳送給各自的規(guī)范化處理部7、10。在人眼位置檢測部4中，規(guī)范化處理部7利用由所述人臉檢測部2所檢測出的人 臉的大小來進(jìn)行規(guī)范化處理，使人臉圖像成為人眼位置檢測處理所需的尺寸，并將規(guī)范化 后的人臉圖像存儲到規(guī)范化圖像緩沖器8。人眼位置檢測處理部9對所述規(guī)范化圖像緩沖 器8中的人臉圖像進(jìn)行人眼位置檢測處理，檢測兩眼位置，并且算出人臉的位置、大小以及 角度的信息。所述所算出的人臉的位置、大小以及角度的信息被傳送至人臉特征提取部5。在人臉特征提取部5中，規(guī)范化處理部10利用由所述人眼位置檢測部4所檢測出 的人臉的大小來進(jìn)行規(guī)范化處理，使人臉圖像成為人臉特征提取處理所需的尺寸，并將規(guī) 范化后的人臉圖像存儲到規(guī)范化圖像緩沖器12。旋轉(zhuǎn)處理部11利用由所述人眼位置檢測 部4所檢測出的人臉的角度，來進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理，并再次存儲到規(guī)范化圖像緩沖器12。加博濾 波處理部13對所述規(guī)范化圖像緩沖器12中的人臉圖像進(jìn)行加博濾波處理，并將結(jié)果作為 特征量輸出到人臉對照部16。人臉對照部16從SDRAM17獲取預(yù)先所注冊的人臉圖像的特 征量，并將之與人臉特征提取部5輸出的特征量進(jìn)行比較。該比較結(jié)果被作為人臉識別結(jié) 果輸出。接著，詳細(xì)說明各個部。人臉檢測部2從存儲在SDRAM17中的拍攝圖像中檢測人臉，并將所檢測出的人臉 的位置或大小等作為檢測結(jié)果輸出。人臉檢測部2例如可以是利用與人臉整體的輪廓對應(yīng) 的基準(zhǔn)模板，通過模板匹配來檢測人臉的結(jié)構(gòu)。此外，人臉檢測部2可以是通過基于人臉的構(gòu)成要素(眼、鼻、耳等)的模板匹配來檢測人臉的結(jié)構(gòu)。此外，人臉檢測部2可以是檢測 與肌膚顏色相近的區(qū)域，將該區(qū)域檢測為人臉的結(jié)構(gòu)。此外，人臉檢測部2可以是使用神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行教師信號的學(xué)習(xí)，來將類似人臉的區(qū)域檢測為人臉的結(jié)構(gòu)。此外，人臉檢測部2 的人臉檢測處理也可以通過應(yīng)用其它現(xiàn)有的任意技術(shù)來實現(xiàn)。此外，在從拍攝圖像檢測出多張人臉的情況下，可以按照人臉的位置、人臉的大小 以及人臉的朝向等特定的基準(zhǔn)，來決定人臉識別部3的處理對象。當(dāng)然，也可以將所有檢測 出的人臉作為人臉識別對象。其處理順序只要按照所述特定的基準(zhǔn)就可。并且，這些人臉 檢測結(jié)果的信息被傳送給人臉識別部3。人眼位置檢測部4的規(guī)范化處理部7根據(jù)存儲在SDRAM17中的拍攝圖像來生成人 眼位置檢測處理所需的規(guī)范化圖像。具體情況如下首先，利用作為人臉檢測結(jié)果的位置或 人臉的大小信息，來計算規(guī)范化處理時的縮小率、以及能夠包含所檢測出的人臉的人臉區(qū) 域的位置及范圍。并且，規(guī)范化處理部7也可以算出比作為人臉檢測結(jié)果的人臉大小大或 者小的范圍。縮小率用式1表示。[式1](縮小率)=(輸入人臉圖像的尺寸)+(規(guī)范化尺寸)根據(jù)所算出的人臉區(qū)域的位置及范圍的信息，算出規(guī)范化處理所需的數(shù)據(jù)行信息 及人臉的大小(人臉的寬度)信息，并從人臉圖像獲取部6獲取人臉圖像。這里，之所以只 獲取規(guī)范化處理所需的數(shù)據(jù)行信息，如上所述是為了削減人臉圖像數(shù)據(jù)的傳輸量的緣故。 對所獲取的人臉圖像進(jìn)行規(guī)范化處理以使調(diào)整后的尺寸與所述縮小率相對應(yīng)，并將人臉圖 像存儲到規(guī)范化圖像緩沖器8。作為規(guī)范化處理方法，例如可以用雙線性插值。雙線性插值 用圖4及式2來表示。[式2](雙線性濾波器)=ClX{(1-a) X (l_b)}+C2X {(l_a) Xb}+C3X {aX (l_b)}+C4X {aXb}在雙線性插值中，調(diào)整后的像素位置根據(jù)縮小率以小數(shù)點精度來算出，并通過線 性插值來根據(jù)其位置的周邊的4個整數(shù)像素來算出。如圖4所示，調(diào)整后的像素位置X與 其周邊4個整數(shù)像素Cl、C2、C3、C4的2頂點連接起來的矩形區(qū)域的面積為濾波系數(shù)。表示規(guī)范化處理所需的數(shù)據(jù)行位置的數(shù)據(jù)行信息可以通過縮小率和規(guī)范化處理 方法來計算。規(guī)范化處理方法若是如前所述的雙線性插值，那么規(guī)范化處理所需的數(shù)據(jù)行 則只是通過縮小率而決定的、調(diào)整后的像素位置的上下2行。例如，縮小率為1/4的情況下 是第4η行及第鈕+1行(n = 0、1、2、……)。人臉圖像獲取部6能夠在2個傳輸模式(獲取模式)下運作，包括數(shù)據(jù)行緩沖器 14、數(shù)據(jù)行緩沖器15以及緩沖器管理部。緩沖器管理部管理數(shù)據(jù)行緩沖器14、15的動作， 并且控制數(shù)據(jù)行緩沖器14、15與規(guī)范化處理部7、10之間的接入。人臉圖像獲取部6按照 由傳輸模式設(shè)定部18所設(shè)定的傳輸模式，來變更人眼位置檢測部4用的人臉圖像的獲取方 法以及人臉特征提取部5用的人臉圖像的獲取方法。這里，用單獨傳輸模式和人臉區(qū)域整 體傳輸模式來作為2種傳輸模式。單獨傳輸模式是指，在人眼位置檢測處理和人臉特征提取處理中來單獨地獲取人 臉圖像的模式。因此，也可以將單獨傳輸模式稱為單獨獲取模式。在單獨傳輸模式下，人臉圖像獲取部6根據(jù)從人眼位置檢測部4和人臉特征提取部5輸出的人臉圖像中的必要數(shù)據(jù) 行信息，算出在SDRAM17上的地址，并以數(shù)據(jù)行為單位來從SDRAM17獲取數(shù)據(jù)。用圖5來 說明獲取順序。根據(jù)人臉檢測部2的輸出而算出的、SDRAM17上的人臉的左上位置(FACE_ POSITION)、人臉區(qū)域的寬度(S_FACE)、從人眼位置檢測部4或人臉特征提取部5輸出的數(shù) 據(jù)行信息(圖5中的η及n+1)、以及輸入圖像的圖像寬度(WIDTH)是必要信息。首先，當(dāng)算出必要的數(shù)據(jù)行的開頭地址時，人臉圖像獲取部6根據(jù)人臉的 左上位置(FACE_P0SITI0N)、輸入圖像的圖像寬度(WIDTH)以及數(shù)據(jù)行信息(η)，算 出FACEPOSITION+WIDTHXn。通過從中獲取人臉的寬度(S_FACE)的數(shù)據(jù)，能夠獲取 第1行的數(shù)據(jù)。接著，第2行數(shù)據(jù)的獲取同樣地通過算出數(shù)據(jù)行的開頭地址，得到 FACEPOSITION+WIDTHX (n+1) 0由此，通過同樣地獲取人臉區(qū)域的寬度(S_FACE)的數(shù)據(jù)，能 夠獲取第2行的數(shù)據(jù)。通過反復(fù)以上的順序，就能夠從SDRAM17只獲取必要的數(shù)據(jù)行的數(shù) 據(jù)。從SDRAM17獲取的數(shù)據(jù)行數(shù)據(jù)被存儲到人眼位置檢測處理用和人臉特征提取處理用 的、各自的數(shù)據(jù)行緩沖器，并被分別輸出到人眼位置檢測部4和人臉特征提取部5。人臉區(qū)域整體傳輸模式是指，獲取人臉區(qū)域的圖像整體，在人眼位置檢測處理和 人臉特征提取處理中共享獲取數(shù)據(jù)的模式。因而人臉區(qū)域整體傳輸模式又可以稱為共享獲 取模式。在人臉區(qū)域整體傳輸模式下，人臉圖像獲取部6從SDRAM17上獲取人臉區(qū)域整體， 并將人臉區(qū)域整體的數(shù)據(jù)暫時保存到數(shù)據(jù)行緩沖器。從SDRAM17傳輸?shù)捻樞蚩梢詤⒖紗为?傳輸模式。根據(jù)從人眼位置檢測部4和人臉特征提取部5輸出的人臉圖像中的必要數(shù)據(jù)行 信息，人臉圖像獲取部6相應(yīng)地從保存在數(shù)據(jù)行緩沖器中的人臉區(qū)域整體的數(shù)據(jù)中，將必 要的數(shù)據(jù)行數(shù)據(jù)輸出到人眼位置檢測部4和人臉特征提取部5。此外，在進(jìn)行多個人的人臉識別時，也可以使人眼位置檢測部4和人臉特征提取 部5在流水線(pipeline)動作下，并列地執(zhí)行不同人的人臉處理。該情況下，人臉圖像獲 取部6的數(shù)據(jù)行緩沖器被分為2個區(qū)域，在單獨傳輸模式下，分別存儲人眼位置檢測部4和 人臉特征提取部5各自的數(shù)據(jù)行數(shù)據(jù)。在人臉區(qū)域整體傳輸模式下，作為流水線緩沖器，一 個區(qū)域存儲人眼位置檢測部4所處理的人臉的人臉區(qū)域整體的數(shù)據(jù)，另一個區(qū)域存儲人臉 特征提取部5所處理的人臉的人臉區(qū)域整體的數(shù)據(jù)。圖6及圖7示出的是在2個傳輸模式下傳輸?shù)臄?shù)據(jù)的差異的示意圖。這里，S_FACE 表示人臉檢測結(jié)果的人臉的大小，NS_EYE表示人眼位置檢測的規(guī)范化后的大小，NS_EXT表 示人臉特征提取的規(guī)范化后的大小。L_EYE表示人眼位置檢測處理中的規(guī)范化處理所需的 數(shù)據(jù)行數(shù)(雙線性插值的情況為L_EYE = NS_EYEX2)，以及L_EXT表示在特征提取處理中 的規(guī)范化處理所需的數(shù)據(jù)行數(shù)。在單獨傳送模式下傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流如圖6所示。此時，在來 自SDRAM17的數(shù)據(jù)傳輸量中，人眼位置檢測處理所需的數(shù)據(jù)傳輸量用式3表示，人臉特征提 取處理所需的數(shù)據(jù)傳輸量用式4表示。從而，總數(shù)據(jù)傳輸量用式5表示。在人臉區(qū)域整體 傳輸模式下所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流如圖7所示。來自SDRAM17的數(shù)據(jù)傳輸量與人臉區(qū)域整體的數(shù) 據(jù)量相等，用式6表示。[式3](人眼位置檢測用的數(shù)據(jù)傳輸量)= S-FACE X L_EYE = S_FACE X NS_EYE X (濾波器抽頭(tap)數(shù))[式4]
(人臉特征提取用的數(shù)據(jù)傳輸量)= S_FACE X L_EXT = S_FACE X NS_EXT X (濾波器抽頭數(shù)) [式5] (人眼位置檢測+人臉特征提取的數(shù)據(jù)傳輸量) = S_FACE X NS_EYE X 2+S_FACE X NS_EXT X 2[式6](一張人臉的數(shù)據(jù)傳輸量)=S_FACE X S_FACE人眼位置檢測部4的人眼位置檢測處理部9從規(guī)范化圖像緩沖器8中的規(guī)范化圖 像中檢測臉部的眼睛位置，并根據(jù)所檢測出的眼睛的位置信息，算出人臉的大小、人臉的位 置以及人臉的角度等信息。臉部眼睛的位置檢測通過采用模式匹配或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)。此 外，人眼位置檢測處理部9所執(zhí)行的人眼位置檢測處理也可以通過現(xiàn)有技術(shù)中的其他任意 技術(shù)來實現(xiàn)。根據(jù)臉部眼睛的位置信息來計算各種信息，例如可以進(jìn)行如下計算。人臉的位置 可以根據(jù)兩眼的位置算出，人臉的大小也可以根據(jù)兩眼的位置信息，通過計算兩眼之間的 距離而得到。人臉的角度可以根據(jù)兩眼的位置信息通過計算偏離水平位置的角度而得到。 當(dāng)然，這些方法僅僅是一例，也可以用其他方法來計算。人臉特征提取部5的規(guī)范化處理部10進(jìn)行與人眼位置檢測處理的規(guī)范化相同的 處理。不過縮小率不同。人臉的大小信息用的是由人眼位置檢測部4所算出的信息，規(guī)范 化后的尺寸為人臉特征提取處理所需的尺寸。需要根據(jù)這些信息來計算縮小率。人臉特征提取部5的旋轉(zhuǎn)處理部11通過仿射變換(affine transformation)，使 人臉圖像成為眼睛的位置排列在同一水平線上(即，人臉相對于垂線的傾斜角度等于0度) 的主視圖像。這是通過下述方式實現(xiàn)的對規(guī)范化圖像緩沖器12中的人臉圖像，利用由人 眼位置檢測部4算出的人臉的角度信息，進(jìn)行仿射變換，并回寫到規(guī)范化圖像緩沖器12。此 外，人臉的朝向也可以通過仿射變換使之旋轉(zhuǎn)。此外，人臉圖像的旋轉(zhuǎn)處理也可以通過仿射 變換以外的方法來實現(xiàn)。人臉特征提取部5的加博濾波處理部13對規(guī)范化人臉圖像中的一個以上的特征 點實施加博小波變換(Gabor wavelet transformation)。式7示出加博濾波的表達(dá)式。[式7]
權(quán)利要求
1.一種人臉識別裝置，其特征在于，具備 人臉檢測單元，從拍攝有人臉的圖像中檢測人臉；第1規(guī)范化單元，對含有由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整 到某一定尺寸的規(guī)范化處理；部位檢測單元，用由所述第1規(guī)范化單元規(guī)范化了的人臉圖像，檢測人臉的部位； 第2規(guī)范化單元，對含有由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整 到某一定尺寸的規(guī)范化處理；特征量提取單元，用由所述第2規(guī)范化單元規(guī)范化了的人臉圖像，提取人臉的特征量； 人臉圖像獲取單元，根據(jù)單獨地獲取所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化單元中使用 的人臉圖像的單獨獲取模式，或共享地獲取所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化單元中使用 的人臉圖像的共享獲取模式，用由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的位置信息及大小信 息，相應(yīng)地獲取成為所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化單元的處理對象的人臉圖像；以及， 人臉圖像獲取選擇單元，根據(jù)由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的大小信息，以及 所述部位檢測單元及所述特征量提取單元中的規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸，相應(yīng)地選擇并切 換所述人臉圖像獲取單元的所述獲取模式；當(dāng)由所述人臉檢測單元檢測出的人臉的大小、比所述第1規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸與 所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸之和大時，所述人臉圖像獲取選擇單元將所述獲取模式 設(shè)定為所述單獨獲取模式，當(dāng)由所述人臉檢測單元檢測出的人臉的大小、比所述第1規(guī)范 化單元的規(guī)范化尺寸與所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸之和小時，所述人臉圖像獲取選 擇單元將所述獲取模式設(shè)定為所述共享獲取模式。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉識別裝置，其特征在于 所述人臉圖像獲取單元具備第1圖像數(shù)據(jù)存儲單元及第2圖像數(shù)據(jù)存儲單元，保存所述獲取的圖像數(shù)據(jù)；及 圖像數(shù)據(jù)存儲控制單元，控制從所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化單元到所述第1圖 像數(shù)據(jù)存儲單元及第2圖像數(shù)據(jù)存儲單元的接入；當(dāng)所述獲取模式是所述單獨獲取模式時，所述圖像數(shù)據(jù)存儲控制單元控制為僅所述 第1規(guī)范化單元接入所述第1圖像數(shù)據(jù)存儲單元，僅所述第2規(guī)范化單元接入所述第2圖 像數(shù)據(jù)存儲單元；當(dāng)所述獲取模式是所述共享獲取模式時，所述圖像數(shù)據(jù)存儲控制單元控制為所述第 1規(guī)范化單元及所述第2規(guī)范化單元的任意一個都能夠接入所述第1圖像數(shù)據(jù)存儲單元及 第2圖像數(shù)據(jù)存儲單元。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的人臉識別裝置，其特征在于當(dāng)由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的大小、比分別將所述第1規(guī)范化單元的規(guī)范 化尺寸和所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸、與各自的調(diào)整處理的濾波器的抽頭數(shù)相乘后 的值之和大時，所述人臉圖像獲取選擇單元將所述獲取模式設(shè)定為所述單獨獲取模式；當(dāng) 由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的大小，比分別將所述第1規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸 和所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸、與各自的調(diào)整處理的濾波器的抽頭數(shù)相乘后的值之 和小時，所述人臉圖像獲取選擇單元將所述獲取模式設(shè)定為所述共享獲取模式。
4.一種人臉識別方法，其特征在于，包括下述步驟人臉檢測步驟，從拍攝有人臉的圖像中檢測人臉；第1規(guī)范化步驟，對含有由所述人臉檢測步驟所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整 到某一定尺寸的規(guī)范化處理；部位檢測步驟，用由所述第1規(guī)范化步驟規(guī)范化了的人臉圖像，檢測人臉的部位； 第2規(guī)范化步驟，對含有由所述人臉檢測步驟所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整 到某一定尺寸的規(guī)范化處理；特征量提取步驟，用由所述第2規(guī)范化處理步驟規(guī)范化了的人臉圖像，提取人臉的特 征量；人臉圖像獲取步驟，根據(jù)單獨地獲取所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化步驟中使用 的人臉圖像的單獨獲取模式，或共享并獲取所述第1規(guī)范化步驟及第2規(guī)范化步驟中使用 的人臉圖像的共享獲取模式，用由所述人臉檢測步驟所檢測出的人臉的位置信息及大小信 息，相應(yīng)地獲取成為所述第1規(guī)范化步驟及第2規(guī)范化步驟的處理對象的人臉圖像；以及， 人臉圖像獲取選擇步驟，根據(jù)由所述人臉檢測步驟所檢測出的人臉的大小信息，以及 所述部位檢測步驟及所述特征量提取步驟的規(guī)范化尺寸，相應(yīng)地選擇并切換所述獲取模 式，當(dāng)由所述人臉檢測步驟檢測出的人臉的大小、比所述第1規(guī)范化步驟的規(guī)范化尺寸與 所述第2規(guī)范化步驟的規(guī)范化尺寸之和大時，所述人臉圖像獲取選擇步驟設(shè)定為所述單獨 獲取模式，當(dāng)由所述人臉檢測步驟檢測出的人臉的大小、比所述第1規(guī)范化單元的規(guī)范化 尺寸與所述第2規(guī)范化步驟的規(guī)范化尺寸之和小時，所述人臉圖像獲取選擇步驟設(shè)定為所 述共享獲取模式。
5. 一種具備人臉識別裝置的半導(dǎo)體集成電路，其特征在于，該人臉識別裝置具備 人臉檢測單元，從拍攝有人臉的圖像中檢測人臉；第1規(guī)范化單元，對含有由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整 到某一定尺寸的規(guī)范化處理；部位檢測單元，用由所述第1規(guī)范化單元規(guī)范化了的人臉圖像，檢測人臉的部位； 第2規(guī)范化單元，對含有由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整 到某一定尺寸的規(guī)范化處理；特征量提取單元，利用由所述第2規(guī)范化處理單元規(guī)范化了的人臉圖像，提取人臉的 特征量；人臉圖像獲取單元，根據(jù)單獨地獲取所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化單元中使用 的人臉圖像的單獨獲取模式，或共享地獲取所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化單元中使用 的人臉圖像的共享獲取模式，用由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的位置信息及大小信 息，相應(yīng)地獲取成為所述第1規(guī)范化及第2規(guī)范化單元的處理對象的人臉圖像；以及，人臉圖像獲取選擇單元，根據(jù)由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的大小信息，以及 所述部位檢測單元及所述特征量提取單元的規(guī)范化尺寸，相應(yīng)地選擇并切換所述人臉圖像 獲取單元的所述獲取模式；當(dāng)由所述人臉檢測單元檢測出的人臉的大小、比所述第1規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸與 所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸之和大時，所述人臉圖像獲取選擇單元將所述獲取模式 設(shè)定為所述單獨獲取模式，當(dāng)由所述人臉檢測單元檢測出的人臉的大小、比所述第1規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸與所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸之和小時，所述人臉圖像獲取選 擇單元將所述獲取模式設(shè)定為所述共享獲取模式。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的半導(dǎo)體集成電路，其特征在于所述半導(dǎo)體集成電路還具備處理器，所述處理器實現(xiàn)所述人臉圖像獲取選擇單元。
7.一種拍攝裝置，其特征在于，具備外部存儲單元，保存拍攝了人臉的圖像；人臉檢測單元，從所述外部存儲單元獲取拍攝了人臉的圖像，并從該獲取圖像中檢測 人臉；第1規(guī)范化單元，對含有由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整 到某一定尺寸的規(guī)范化處理；部位檢測單元，用由所述第1規(guī)范化單元規(guī)范化了的人臉圖像，檢測人臉的部位；第2規(guī)范化單元，對含有由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整 到某一定尺寸的規(guī)范化處理；特征量提取單元，用由所述第2規(guī)范化處理單元規(guī)范化了的人臉圖像，提取人臉的特 征量；人臉圖像獲取單元，根據(jù)單獨地獲取所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化單元中使用 的人臉圖像的單獨獲取模式，或共享地獲取所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化單元中使用 的人臉圖像的共享獲取模式，用由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的位置信息及大小信 息，相應(yīng)地從所述外部存儲單元獲取成為所述第1規(guī)范化單元及第2規(guī)范化單元的處理對 象的人臉圖像；以及，人臉圖像獲取選擇單元，根據(jù)由所述人臉檢測單元所檢測出的人臉的大小信息，以及 所述部位檢測單元及所述特征量提取單元的規(guī)范化尺寸，相應(yīng)地選擇并切換所述人臉圖像 獲取單元的所述獲取模式，當(dāng)由所述人臉檢測單元檢測出的人臉的大小、比所述第1規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸與 所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸之和大時，所述人臉圖像獲取選擇單元將所述獲取模式 設(shè)定為所述單獨獲取模式，當(dāng)由所述人臉檢測單元檢測出的人臉的大小、比所述第1規(guī)范 化單元的規(guī)范化尺寸與所述第2規(guī)范化單元的規(guī)范化尺寸之和小時，所述人臉圖像獲取選 擇單元將所述獲取模式設(shè)定為所述共享獲取模式。
全文摘要
本發(fā)明提供一種削減人眼位置檢測處理和人臉特征提取處理中使用的數(shù)據(jù)傳輸量的人臉識別裝置。第1規(guī)范化單元對含有由人臉檢測單元所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整到某一定尺寸的規(guī)范化處理。部位檢測單元利用規(guī)范化了的人臉圖像檢測人臉的部位。第2規(guī)范化單元對含有由人臉檢測單元所檢測出的人臉的人臉圖像，進(jìn)行調(diào)整到某一定尺寸的規(guī)范化處理。特征量提取單元用規(guī)范化了的人臉圖像提取人臉的特征量。人臉圖像獲取單元用由人臉檢測單元所檢測出的人臉的位置及大小，獲取成為規(guī)范化單元的處理對象的人臉圖像。人臉圖像獲取選擇單元切換單獨地獲取或共享規(guī)范化單元中所用的人臉圖像。
文檔編號G06T1/00GK102150180SQ20098013526
公開日2011年8月10日 申請日期2009年10月5日 優(yōu)先權(quán)日2008年10月14日
發(fā)明者富田裕人 申請人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會社