特征點位置檢測設(shè)備、特征點位置檢測方法以及特征點位置檢測程序的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及用于從面部圖像等中檢測諸如眼部、鼻子等特征點的位置的特征點位置檢測技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002]意指從面部圖像等中檢測諸如眼部、鼻子、嘴部等器官的特征點的位置的特征點位置檢測對于在高精度的情況下執(zhí)行面部認(rèn)證、面部表情識別等變得重要。
[0003]已知檢測面部的特征點位置的技術(shù)，例如，主動外觀模式(AAM) (NPLl)。根據(jù)AAM，基于多個面部圖像和預(yù)先輸入到多個面部圖像上的關(guān)于特征點的位置的信息，與紋理和面部形狀相關(guān)的模型利用統(tǒng)計方法被構(gòu)建，并且該模型被擬合到包括作為檢測目標(biāo)的面部的圖像。然后，通過重復(fù)更新模型的參數(shù)使得從模型中計算出的面部圖像可以趨近檢測目標(biāo)的面部圖像，特征點位置被檢測。在AAM被提出之后，AMM被各種擴展。例如，提出了一種組合多個模型以便應(yīng)對側(cè)臉的檢測的方法或者一種用于實現(xiàn)高速處理和高精度處理的改進(jìn)。
[0004]同時，已知AAM受執(zhí)行對模型的擬合時所使用的初始值(初始參數(shù))的嚴(yán)重影響。為了應(yīng)對該問題，例如NPL 2通過使用圓柱形頭部模型來估計AAM的參數(shù)而改善了檢測特征點位置的性能，以及PTL I提供了為了應(yīng)對面部的方向的變化而通過旋轉(zhuǎn)面部圖像、針對面部的方向的變化為穩(wěn)健的區(qū)別方法。
[0005][引用列表]
[0006][專利文獻(xiàn)]
[0007][PTL I]日本專利申請公開公開號2009-157767
[0008][非專利文獻(xiàn)]
[0009][NPL 1]T.F.Cootes, G.J.Edwards and C.J.Taylor.‘Active AppearanceModels’，IEEE PAMI, Vol.23，N0.6，pp.681-685，2001。
[0010][NPL 2]Jaewon Sung, et al., ‘Pose Robust Face Tracking by 25 CombiningActive Appearance Models and Cylinder Head Models’ ,IJCV, 2008。
[0011][NPL 3]D.Cristinacce and T.F.Cootes, ‘k comparison of Shape ConstrainedFacial Feature Detectors,' In 6th Internat1nal Conference on Automatic Face andGesture Recognit1n，2004，Korea, pp357_380,2004。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012][技術(shù)問題]
[0013]然而，有這樣的問題，為了執(zhí)行將AAM精確擬合到由于面部表情的變化、個人面部差異或者姿勢的變化而各種變化的面部圖像，即使使用如NPL 2所示的頭部模型或者如PTL I所示旋轉(zhuǎn)面部圖像，信息量也變得短缺。作為結(jié)果，在生成面部表情的變化、個人面部差異或者姿勢的變化的情況下，模型的擬合的問題導(dǎo)致陷入局部最優(yōu)解，并因此很難高精度地檢測特征點位置。
[0014]設(shè)想出本發(fā)明以便解決上述問題。本發(fā)明的目的是使得有可能執(zhí)行特征點位置的高精度檢測，這可以對抗由于面部表情、個人面部差異、姿勢的變化等所致的在作為目標(biāo)的表情圖像等中生成的各種變化，防止模型的擬合陷入局部最優(yōu)解。
[0015][問題的解決方案]
[0016]根據(jù)本發(fā)明的特征點位置估計設(shè)備包括:特征點位置初始信息輸入裝置，該特征點位置初始信息輸入裝置用于根據(jù)目標(biāo)圖像來輸入從外部提供的關(guān)于特征點的位置的初始信息；特征點估計位置估計裝置，該特征點估計位置估計裝置用于基于特征點位置初始信息和特征點位置估計辭典信息來估計目標(biāo)圖像中的數(shù)目被請求的特征點估計位置；模型參數(shù)計算裝置，該模型參數(shù)計算裝置用于基于特征點估計位置來查找搜索參數(shù)，該搜索參數(shù)用于搜索目標(biāo)圖像的特征點位置；以及特征點位置搜索裝置，該特征點位置搜索裝置用于通過基于搜索參數(shù)執(zhí)行對目標(biāo)圖像的模型的參數(shù)擬合來搜索和檢測目標(biāo)圖像的特征點位置。
[0017]根據(jù)本發(fā)明的特征點位置估計方法包括:根據(jù)目標(biāo)圖像來輸入從外部提供的關(guān)于特征點的位置的初始信息；基于特征點位置初始信息和特征點位置估計辭典信息來估計目標(biāo)圖像中的數(shù)目被請求的特征點估計位置；基于特征點估計位置來查找搜索參數(shù)，該搜索參數(shù)用于搜索目標(biāo)圖像的特征點位置；以及通過基于搜索參數(shù)執(zhí)行對目標(biāo)圖像的模型的參數(shù)擬合來搜索和檢測目標(biāo)圖像的特征點位置。
[0018]根據(jù)本發(fā)明的特征點位置估計程序使得特征點位置檢測設(shè)備執(zhí)行:根據(jù)目標(biāo)圖像來輸入從外部提供的關(guān)于特征點的位置的初始信息的處理；基于特征點位置初始信息和特征點位置估計辭典信息來估計目標(biāo)圖像中的數(shù)目被請求的特征點估計位置的處理；基于特征點估計位置來查找搜索參數(shù)的處理，該搜索參數(shù)用于搜索目標(biāo)圖像的特征點位置；以及通過基于搜索參數(shù)執(zhí)行對目標(biāo)圖像的模型的參數(shù)擬合來搜索和檢測目標(biāo)圖像的特征點位置的處理。
[0019][本發(fā)明的有益效果]
[0020]根據(jù)本發(fā)明，有可能實現(xiàn)特征點位置的高精度檢測，其可以對抗由于面部表情、個人面部差異、姿勢的變化等所致的在作為目標(biāo)的表情圖像等中生成的各種變化，防止模型的擬合陷入局部最優(yōu)解。
【附圖說明】
[0021]圖1是示出本發(fā)明的示例性實施例的特征點位置檢測設(shè)備的配置的框圖。
[0022]圖2是示出本發(fā)明的示例性實施例的特征點位置檢測設(shè)備的操作的流程圖。
[0023]圖3是示出由本發(fā)明的示例性實施例的特征點位置檢測設(shè)備所執(zhí)行的處理的目標(biāo)的面部圖像的示例的示圖。
[0024]圖4是示出本發(fā)明的示例性實施例的特征點位置檢測設(shè)備的特征點位置初始信息輸入裝置輸入的特征點位置初始信息的示例的示圖。
[0025]圖5是示出本發(fā)明的示例性實施例的特征點位置檢測設(shè)備的特征點估計位置估計裝置估計的特征點估計位置的示例的示圖。
【具體實施方式】
[0026]在下文中，將參考附圖詳細(xì)地解釋本發(fā)明的最佳示例性實施例。雖然將在下文中解釋的示例性實施例包括對于實現(xiàn)本發(fā)明在技術(shù)上是優(yōu)選的限制，但是本發(fā)明的范圍不限于以下示例性實施例。
[0027]本發(fā)明的示例性實施例的特征點位置檢測設(shè)備將在下文中參考附圖進(jìn)行解釋。圖1是示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例檢測面部圖像等的特征點的位置的特征點位置檢測設(shè)備I的配置的框圖。
[0028]如圖1所示，本示例性實施例的特征點位置檢測設(shè)備I包括數(shù)據(jù)處理設(shè)備100和存儲設(shè)備200。數(shù)據(jù)處理設(shè)備100包括輸入關(guān)于面部圖像等的特征點位置的初始信息的特征點位置初始信息輸入裝置110、估計特征點估計位置的特征點估計位置估計裝置120、模型參數(shù)計算裝置130和面部特征點位置搜索裝置140。存儲設(shè)備200包括存儲用于估計面部圖像等的特征點位置的特征點位置估計辭典存儲裝置210。
[0029]特征點位置初始信息輸入裝置110根據(jù)包括面部圖像等的圖像300輸入從外部提供的關(guān)于特征點位置的初始信息。特征點位置的初始信息是由工作用于檢測特征點位置的外部和可選設(shè)備獲取的例如關(guān)于眼部、鼻子、嘴部等的特征點位置的信息。特征點估計位置估計裝置120基于由特征點位置初始信息輸入裝置110輸入的關(guān)于特征點位置的初始信息、參考用于估計特征點位置且被存儲在特征點位置估計辭典存儲裝置210中的特征點位置估計辭典來估計目標(biāo)圖像300中的其數(shù)目被請求的特征點估計位置。
[0030]模型參數(shù)計算裝置130基于由特征點估計位置估計裝置120所估計的特征點估計位置來查找搜索參數(shù)，該搜索參數(shù)用于搜索特征點位置。搜索參數(shù)將在后文中描述的特定示例性實施例中詳細(xì)解釋。特征點位置搜索裝置140通過在由模型參數(shù)計算裝置1