Image recognition device

Abstract

Abstract Translated from Japanese (57)【要約】 【課題】 顔画像の表情や照明の変化及び正規化誤差に 対するロバスト性が高く、識別率を向上させることがで きる画像識別装置を提供する。 【解決手段】 画像入力部２００への入力画像からテン プレートを用いて顔領域抽出部２１０により抽出された 顔画像から、目と口の中心を検出し、アフィン変換を用 いて目と口の中心があらかじめ設定された位置にくるよ うに顔画像を変形し、輝度の平均と分散を求めてそれら の値があらかじめ設定された値になるよう正規化する顔 画像正規化部２２０、正規化された顔画像と基準顔画像 辞書部２４０に登録された基準顔画像との対応する画素 における輝度信号の差分を求める差分演算部２３０、差 分値毎の画素数を表すヒストグラムを求めるヒストグラ ム演算部２５０、ヒストグラムをガウス関数で近似する ガウス関数近似部２６０、ガウス関数の分散が最も小さ い基準顔画像を顔画像として出力する相関判断部２７０ を有する。 (57) [Summary] [PROBLEMS] To provide an image identification device which has high robustness against changes in facial expressions and illuminations and normalization errors of a face image and can improve the identification rate. SOLUTION: The center of the eyes and the mouth is detected from the face image extracted by the face area extracting unit 210 using the template from the input image to the image input unit 200, and the center of the eyes and the mouth is detected using the affine transformation. A face image normalizing unit 220 that deforms the face image so as to come to a preset position, calculates the average and variance of the luminance, and normalizes the values to be a preset value; A difference calculation unit 230 for calculating a difference between luminance signals at pixels corresponding to an image and a reference face image registered in the reference face image dictionary unit 240, a histogram calculation unit 250 for obtaining a histogram representing the number of pixels for each difference value, and a histogram Gaussian function approximation unit 260 that approximates with a Gaussian function, correlation determination unit 270 that outputs a reference face image with the smallest variance of the Gaussian function as a face image Having.

Inventors

• 👤 Taro Watanabe
• 👤 太郎 渡辺

Bibliographic Details