JP3499608B2 - 入力座標判定装置 - Google Patents
入力座標判定装置Info
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- JP3499608B2 JP3499608B2 JP25423994A JP25423994A JP3499608B2 JP 3499608 B2 JP3499608 B2 JP 3499608B2 JP 25423994 A JP25423994 A JP 25423994A JP 25423994 A JP25423994 A JP 25423994A JP 3499608 B2 JP3499608 B2 JP 3499608B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、入力された画像情報
と、自動もしくは手動により入力された座標情報との重
なり具合いを検出する入力座標判定装置に関する。
と、自動もしくは手動により入力された座標情報との重
なり具合いを検出する入力座標判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来このような処理は、例えば入力され
た座標情報の位置関係を用いて正しく入力されたかどう
かを検査したり、入力された座標における近傍画素を調
べることで検査していた。すなわち、前者では入力され
た各座標間の距離の比を計算し、これと予め登録してい
た基準データと比較したり、後者では入力された座標に
おける画像の勾配ベクトルを求め、その傾きを基準デー
タと比較するなどしていた。
た座標情報の位置関係を用いて正しく入力されたかどう
かを検査したり、入力された座標における近傍画素を調
べることで検査していた。すなわち、前者では入力され
た各座標間の距離の比を計算し、これと予め登録してい
た基準データと比較したり、後者では入力された座標に
おける画像の勾配ベクトルを求め、その傾きを基準デー
タと比較するなどしていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、入力された
画像情報を、入力された座標情報を用いて変形整合し、
得られる画像を出力するような画像処理において、入力
された座標情報が誤っていると、出力される画像も誤っ
たものになってしまうという問題があった。そこで、こ
のような問題を解決するために、入力された座標情報と
画像情報との整合性を検査する必要があった。
画像情報を、入力された座標情報を用いて変形整合し、
得られる画像を出力するような画像処理において、入力
された座標情報が誤っていると、出力される画像も誤っ
たものになってしまうという問題があった。そこで、こ
のような問題を解決するために、入力された座標情報と
画像情報との整合性を検査する必要があった。
【０００４】しかしながら、従来の技術では座標情報の
みで検査する場合、画像とのずれは判別できない。ま
た、近傍画素を調べる場合には、座標情報が大きくずれ
た場合などには、検査を誤ってしまう場合があった。
みで検査する場合、画像とのずれは判別できない。ま
た、近傍画素を調べる場合には、座標情報が大きくずれ
た場合などには、検査を誤ってしまう場合があった。
【０００５】本発明は、このような従来の技術の課題を
考慮し、安定して入力画像と入力座標との誤差検出を行
なうことができ、入力画像を用いた画像変形等が可能と
なる入力座標判定装置を提供することを目的とするもの
である。
考慮し、安定して入力画像と入力座標との誤差検出を行
なうことができ、入力画像を用いた画像変形等が可能と
なる入力座標判定装置を提供することを目的とするもの
である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、画像を入力す
る画像入力部と、入力された画像を記憶する画像記憶部
と、前記画像における特定の部位の座標を入力する座標
入力部と、入力される画像の基準構造を予めパッチの集
合で記述した基準構造モデル部と、前記座標入力部で以
て入力された座標を元に前記基準構造モデルを変形整合
させる構造モデル整合部と、前記整合された構造モデル
の各パッチに対し、前記画像記憶部の画像から明度を計
算する明度計算部と、入力されるべき画像の標準的な明
度分布を記録した基準データ部と、前記明度計算部によ
り得られた各パッチ毎の明度と、前記基準データ部の各
パッチ毎の明度とを比較計算し、前記座標入力部より入
力された座標が、正しく入力されているか否かの判定を
行なう判定部とを供えた入力座標判定装置である。
る画像入力部と、入力された画像を記憶する画像記憶部
と、前記画像における特定の部位の座標を入力する座標
入力部と、入力される画像の基準構造を予めパッチの集
合で記述した基準構造モデル部と、前記座標入力部で以
て入力された座標を元に前記基準構造モデルを変形整合
させる構造モデル整合部と、前記整合された構造モデル
の各パッチに対し、前記画像記憶部の画像から明度を計
算する明度計算部と、入力されるべき画像の標準的な明
度分布を記録した基準データ部と、前記明度計算部によ
り得られた各パッチ毎の明度と、前記基準データ部の各
パッチ毎の明度とを比較計算し、前記座標入力部より入
力された座標が、正しく入力されているか否かの判定を
行なう判定部とを供えた入力座標判定装置である。
【０００７】
【作用】本発明によれば、座標入力部により得られる位
置情報を用いて、基準構造モデル部の構造モデルを構造
モデル整合部により変形整合させる。さらに、得られた
構造モデルの各パッチにおける明度を明度計算部により
計算する。入力された位置情報が正しければ変形整合さ
れた構造モデルは画像記憶部内の画像に正しく整合して
いるので、各パッチにおける明度分布は、入力される画
像が基準データ部に記録された同種類の画像であれば、
同じような明度分布になるはずである。
置情報を用いて、基準構造モデル部の構造モデルを構造
モデル整合部により変形整合させる。さらに、得られた
構造モデルの各パッチにおける明度を明度計算部により
計算する。入力された位置情報が正しければ変形整合さ
れた構造モデルは画像記憶部内の画像に正しく整合して
いるので、各パッチにおける明度分布は、入力される画
像が基準データ部に記録された同種類の画像であれば、
同じような明度分布になるはずである。
【０００８】そこで、基準データ部のデータとして基準
となる同種の画像の明度分布を格納しておき、明度計算
部より得られた明度との相違を判定部において計算し、
計算結果から位置情報と入力画像との相違を検出するも
のである。
となる同種の画像の明度分布を格納しておき、明度計算
部より得られた明度との相違を判定部において計算し、
計算結果から位置情報と入力画像との相違を検出するも
のである。
【０００９】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００１０】図１は請求項１項記載の発明の一実施例の
構成を示すブロック図である。図中、１は画像を入力す
る画像入力部、２は画像を記憶する画像記憶部、３は画
像の特定部位の座標を入力する座標入力部、４は前記入
力される画像の構造をパッチの集合で記述した基準構造
モデル部、５は前記構造モデルを前記入力された座標に
より変形整合させる構造モデル整合部、６は整合された
構造モデルを元に前記画像記憶部の画像から明度を計算
する明度計算部、７は入力されるべき画像の平均明度分
布を記録した基準データ部、８は前記明度計算部６より
得られた明度と前記基準データ部７内の明度との相違を
計算し、前記座標入力部３より入力された座標が、前記
画像入力部１より得られる画像上に正しく存在するか否
かの判定を行なう判定部である。以降、本実施例では入
力される画像として顔を例にとり、更により具体的に説
明する。
構成を示すブロック図である。図中、１は画像を入力す
る画像入力部、２は画像を記憶する画像記憶部、３は画
像の特定部位の座標を入力する座標入力部、４は前記入
力される画像の構造をパッチの集合で記述した基準構造
モデル部、５は前記構造モデルを前記入力された座標に
より変形整合させる構造モデル整合部、６は整合された
構造モデルを元に前記画像記憶部の画像から明度を計算
する明度計算部、７は入力されるべき画像の平均明度分
布を記録した基準データ部、８は前記明度計算部６より
得られた明度と前記基準データ部７内の明度との相違を
計算し、前記座標入力部３より入力された座標が、前記
画像入力部１より得られる画像上に正しく存在するか否
かの判定を行なう判定部である。以降、本実施例では入
力される画像として顔を例にとり、更により具体的に説
明する。
【００１１】画像入力部１は具体的にはテレビカメラを
用い、カラー顔画像を取り込み、画像記憶部２に入力す
る。画像記憶部２の顔画像に対し、座標入力部３では、
マウスを使うことによって眉、目、鼻、口などの各特徴
点の位置情報を手動で入力したり、例えば既に特許出願
を行なっている（特開平５−１９７７９３号）「顔画像
特徴点抽出装置」に記載されている装置を用い、自動で
入力する。
用い、カラー顔画像を取り込み、画像記憶部２に入力す
る。画像記憶部２の顔画像に対し、座標入力部３では、
マウスを使うことによって眉、目、鼻、口などの各特徴
点の位置情報を手動で入力したり、例えば既に特許出願
を行なっている（特開平５−１９７７９３号）「顔画像
特徴点抽出装置」に記載されている装置を用い、自動で
入力する。
【００１２】図２に人物の顔画像に対し入力すべき座標
の一例を示す。本実施例では、入力すべき座標Ｐを４９
個としている。たとえば、頭頂点、左右目横点、左右口
上横点等である。その際、手動、自動にかかわらず誤っ
て入力されたり、不適切に入力されることがある。
の一例を示す。本実施例では、入力すべき座標Ｐを４９
個としている。たとえば、頭頂点、左右目横点、左右口
上横点等である。その際、手動、自動にかかわらず誤っ
て入力されたり、不適切に入力されることがある。
【００１３】図３に基準構造モデル部４に記述されてい
る構造モデルの一例を示す。このように、構造モデルは
３角パッチの集合より構成される。より具体的には、構
造モデルは頂点データv0(x0,y0),v1(x1,y1),v2(x2,y2)
…と、それらを連結して出来る連結データp0(v0,v1,v
2),p1(v0,v2,v3)…、とから構成される。図３の構造モ
デルの場合、２０５個の頂点データと、３８０個の連結
データより構成される。それらのデータの中に、頭頂
点、左右目横点、左右口上横点等が存在する。
る構造モデルの一例を示す。このように、構造モデルは
３角パッチの集合より構成される。より具体的には、構
造モデルは頂点データv0(x0,y0),v1(x1,y1),v2(x2,y2)
…と、それらを連結して出来る連結データp0(v0,v1,v
2),p1(v0,v2,v3)…、とから構成される。図３の構造モ
デルの場合、２０５個の頂点データと、３８０個の連結
データより構成される。それらのデータの中に、頭頂
点、左右目横点、左右口上横点等が存在する。
【００１４】次に構造モデル整合部５では、座標入力部
３により得られた座標Ｐに合うように、構造モデルを変
形整合する。具体的には、構造モデル上の各頂点を前記
座標入力部３より得られる座標Ｐに対応している頂点
（頭頂点同士、左右目横点同士等）と、そうでない頂点
に分類する。対応している頂点については、得られてい
る座標Ｐの座標値をそのまま用いる。対応していない頂
点については、対応している頂点との位置関係を保った
まま次のように線形補間することにより、全ての頂点の
座標を更新し、入力画像に整合した構造モデルを生成す
る。この線形補間を式で表わすと、 ｑ(x,y)…構造モデル内の補間すべき頂点 ｐ0(x0,y0) ｐ1(x1,y1) ｐ2(x2,y2) ・・・構造モデル内の、下記条件を満たす
特徴点 ｍ0:ｍ1:ｍ2 ・・・頂点ｑと特徴点ｐ0,ｐ1,ｐ2の距離
の比 ｐ0'(x0',y0') ｐ1'(x1',y1') ｐ2'(x2',y2') ・・・入力画像から得られる特徴点 とすると、補間によって得られる頂点ｑ'(x',y')は、
（数１）で求められる。
３により得られた座標Ｐに合うように、構造モデルを変
形整合する。具体的には、構造モデル上の各頂点を前記
座標入力部３より得られる座標Ｐに対応している頂点
（頭頂点同士、左右目横点同士等）と、そうでない頂点
に分類する。対応している頂点については、得られてい
る座標Ｐの座標値をそのまま用いる。対応していない頂
点については、対応している頂点との位置関係を保った
まま次のように線形補間することにより、全ての頂点の
座標を更新し、入力画像に整合した構造モデルを生成す
る。この線形補間を式で表わすと、 ｑ(x,y)…構造モデル内の補間すべき頂点 ｐ0(x0,y0) ｐ1(x1,y1) ｐ2(x2,y2) ・・・構造モデル内の、下記条件を満たす
特徴点 ｍ0:ｍ1:ｍ2 ・・・頂点ｑと特徴点ｐ0,ｐ1,ｐ2の距離
の比 ｐ0'(x0',y0') ｐ1'(x1',y1') ｐ2'(x2',y2') ・・・入力画像から得られる特徴点 とすると、補間によって得られる頂点ｑ'(x',y')は、
（数１）で求められる。
【００１５】
【数１】
なお、ここで言う条件とは、
・構造モデル上において、補間すべき頂点が、特徴点３
点を結んで得られる３角形の内部にあること。 ・特徴点を結んで得られる３角形の位相が構造モデル
と、抽出された特徴点とで同じであること。 ・補間すべき頂点からの距離が近い特徴点であること。 である。図４に整合された構造モデルの一例を示す。
点を結んで得られる３角形の内部にあること。 ・特徴点を結んで得られる３角形の位相が構造モデル
と、抽出された特徴点とで同じであること。 ・補間すべき頂点からの距離が近い特徴点であること。 である。図４に整合された構造モデルの一例を示す。
【００１６】次に明度計算部６では、前記整合された構
造モデルの各パッチに対し、画像記憶部２の画像データ
から明度を計算する。具体的には３つの頂点で囲まれる
画素の平均明度を求めればよい。その後、基準データ部
７内の基準明度と明度計算部６により得られた次に述べ
るような明度の相違を判定部８により計算し、その差が
ある閾値Ｔより小さい場合、座標入力された値は、正し
く入力画像上にあると判定する。
造モデルの各パッチに対し、画像記憶部２の画像データ
から明度を計算する。具体的には３つの頂点で囲まれる
画素の平均明度を求めればよい。その後、基準データ部
７内の基準明度と明度計算部６により得られた次に述べ
るような明度の相違を判定部８により計算し、その差が
ある閾値Ｔより小さい場合、座標入力された値は、正し
く入力画像上にあると判定する。
【００１７】図５に入力画像（左図）並びに、明度計算
部６により得られた明度を示し（右図）、図６に基準デ
ータ部７内の基準明度を示す。また、図７に誤った自動
抽出により得られた座標頂点（白い点）並びに入力画像
（左図）、それによって明度計算部６より得られた明度
を示す（右図）。本実施例の場合、例えば判定部８によ
り、各々の形状モデルに対し、各パッチの明度の和をあ
る値に正規化し、基準データとの差分の絶対値の和を取
ると、図５の場合だと０．８０、図７の場合だと１．２
０となる。従って、ある閾値ＴをＴ＝１．００と定める
事により、図７における座標入力値（白い点）は、誤っ
た座標自動抽出であったことがわかる。
部６により得られた明度を示し（右図）、図６に基準デ
ータ部７内の基準明度を示す。また、図７に誤った自動
抽出により得られた座標頂点（白い点）並びに入力画像
（左図）、それによって明度計算部６より得られた明度
を示す（右図）。本実施例の場合、例えば判定部８によ
り、各々の形状モデルに対し、各パッチの明度の和をあ
る値に正規化し、基準データとの差分の絶対値の和を取
ると、図５の場合だと０．８０、図７の場合だと１．２
０となる。従って、ある閾値ＴをＴ＝１．００と定める
事により、図７における座標入力値（白い点）は、誤っ
た座標自動抽出であったことがわかる。
【００１８】本発明の請求項２記載の発明の場合、基準
データ部７内に光源方向別に例えば、正面、右、左、
上、下の５方向に光源がある場合のデータを用意してお
き、判定部８において、各々の基準データとの差分を比
較し、絶対値の和が最小のものを入力画像との距離とす
ることで、光源の変動に強い判定が可能となる。
データ部７内に光源方向別に例えば、正面、右、左、
上、下の５方向に光源がある場合のデータを用意してお
き、判定部８において、各々の基準データとの差分を比
較し、絶対値の和が最小のものを入力画像との距離とす
ることで、光源の変動に強い判定が可能となる。
【００１９】本発明の請求項３記載の発明の場合、判定
部８において計算されるのは、構造モデルの各パッチに
おける明度をそのまま用いずに、各パッチ間の明度の差
分を用いる。明度の差分を用いることで、より照明条件
に強い判定が可能となる。
部８において計算されるのは、構造モデルの各パッチに
おける明度をそのまま用いずに、各パッチ間の明度の差
分を用いる。明度の差分を用いることで、より照明条件
に強い判定が可能となる。
【００２０】図８は本発明の請求項５記載の発明の一実
施例の構成を示すブロック図である。図中、９は顔画像
の明度を補正する明度補正部であり、明度計算部６の後
段に付加した例である。その他、前記図１と同じ機能ブ
ロックには同じ符号で示してある。前記明度補正部９で
明度補正処理を行なうには、基準構造モデル部４に各パ
ッチの法線ベクトルが得られるよう頂点データを３次元
で有しておく。明度補正部９では、明度計算部６より得
られる各パッチの明度と前記法線ベクトルとから、光源
の位置を推定する。推定には顔の皮膚領域のパッチを用
い、明度の大きい複数個のパッチの法線ベクトルの平均
を用いることにより、光源を推定することが出来る。す
なわち、明るい領域が存在する側に光源が存在すると推
定する。推定された光源と基準データ部７内の基準デー
タとの光源の位置が違う場合、どちらか一方の光源に合
うよう、明度を補正する。即ち古い光源方向の法線に近
いパッチの明度を下げて、新しい光源方向の法線に近い
パッチは明度を上げる。このような補正を行なうことに
より、幅広い照明条件下での判定が可能となる。
施例の構成を示すブロック図である。図中、９は顔画像
の明度を補正する明度補正部であり、明度計算部６の後
段に付加した例である。その他、前記図１と同じ機能ブ
ロックには同じ符号で示してある。前記明度補正部９で
明度補正処理を行なうには、基準構造モデル部４に各パ
ッチの法線ベクトルが得られるよう頂点データを３次元
で有しておく。明度補正部９では、明度計算部６より得
られる各パッチの明度と前記法線ベクトルとから、光源
の位置を推定する。推定には顔の皮膚領域のパッチを用
い、明度の大きい複数個のパッチの法線ベクトルの平均
を用いることにより、光源を推定することが出来る。す
なわち、明るい領域が存在する側に光源が存在すると推
定する。推定された光源と基準データ部７内の基準デー
タとの光源の位置が違う場合、どちらか一方の光源に合
うよう、明度を補正する。即ち古い光源方向の法線に近
いパッチの明度を下げて、新しい光源方向の法線に近い
パッチは明度を上げる。このような補正を行なうことに
より、幅広い照明条件下での判定が可能となる。
【００２１】なお、本発明の各手段は、コンピュータを
用いてソフトウェア的に実現し、あるいはそれら各機能
を有する専用のハード回路を用いて実現する事が出来
る。
用いてソフトウェア的に実現し、あるいはそれら各機能
を有する専用のハード回路を用いて実現する事が出来
る。
【００２２】また、基準構造モデルは３角パッチに限ら
ず、他の形状のパッチでもかまわない。
ず、他の形状のパッチでもかまわない。
【００２３】また、構造モデル整合部の行う変形整合
は、線形補間に限らず、他の方法で行うことも可能であ
る。
は、線形補間に限らず、他の方法で行うことも可能であ
る。
【００２４】
【発明の効果】以上述べたところから明らかなように、
本発明の入力座標判定装置は、入力された画像並びに座
標から、その画像に整合した構造モデルを生成し、入力
された画像から明度を求め、構造モデルに明度情報を付
加する。得られた構造モデル上の明度と、基準データの
明度を比較することで、入力された画像と座標の整合性
を判断するので、照明条件が多少変動しても明度の変化
は比較的少ないので、安定して入力画像と入力座標との
誤差検出を行なうことができ、その結果、入力画像を用
いた画像変形等が可能となる。
本発明の入力座標判定装置は、入力された画像並びに座
標から、その画像に整合した構造モデルを生成し、入力
された画像から明度を求め、構造モデルに明度情報を付
加する。得られた構造モデル上の明度と、基準データの
明度を比較することで、入力された画像と座標の整合性
を判断するので、照明条件が多少変動しても明度の変化
は比較的少ないので、安定して入力画像と入力座標との
誤差検出を行なうことができ、その結果、入力画像を用
いた画像変形等が可能となる。
【図１】本発明の請求項１記載の発明の一実施例の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】入力されるべき特徴点Ｐの一例を示す図であ
る。
る。
【図３】基準構造モデルの一例を示す図である。
【図４】入力画像に整合された構造モデルの一例を示す
図である。
図である。
【図５】入力画像並びに、明度計算部より得られた明度
を表わす図である。
を表わす図である。
【図６】基準データ部に格納されている基準データの明
度の一例を表わす図である。
度の一例を表わす図である。
【図７】入力画像並びに誤って自動抽出された特徴点、
並びにそれより得られる明度を表わす図である。
並びにそれより得られる明度を表わす図である。
【図８】本発明の請求項５記載の発明の一実施例の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
１…画像力部
２…画像記憶部
３…座標入力部
４…基準構造モデル部
５…構造モデル整合部
６…明度計算部
７…基準データ部
８…判定部
９…明度補正部
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平３−158997（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−306782（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−259532（ＪＰ，Ａ)
秋本高明 外１名，”正面像と側面像
に基づく頭部三次元モデルの生成”，Ｎ
ＴＴ Ｒ＆Ｄ，社団法人電気通信協会,
1993年 ４月10日，第42巻，第４号,
ｐ．455−464
長谷川浩史 外１名，”パターンマッ
チングを用いた顔画像照合の−検討”,
テレビジョン学会技術報告，社団法人テ
レビジョン学会，1992年 ７月23日，第
16巻，第47号，ｐ．49−56
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 1/00
G06B 11/00
G06T 11/80
ＣＳＤＢ（日本国特許庁)
Claims (5)
- 【請求項１】 画像を入力する画像入力部と、入力され
た画像を記憶する画像記憶部と、前記画像における特定
の部位の座標を入力する座標入力部と、入力される画像
の基準構造を予めパッチの集合で記述した基準構造モデ
ル部と、前記座標入力部で以て入力された座標を元に前
記基準構造モデルを変形整合させる構造モデル整合部
と、前記整合された構造モデルの各パッチに対し、前記
画像記憶部の画像から明度を計算する明度計算部と、入
力されるべき画像の標準的な明度分布を記録した基準デ
ータ部と、前記明度計算部により得られた各パッチ毎の
明度と、前記基準データ部の各パッチ毎の明度とを比較
計算し、前記座標入力部より入力された座標が、正しく
入力されているか否かの判定を行なう判定部とを供えた
ことを特徴とする入力座標判定装置。 - 【請求項２】 基準データ部は、入力されるべき画像に
対し、光源方向別に複数の標準明度分布データを記録し
ていることを特徴とする請求項１記載の入力座標判定装
置。 - 【請求項３】 判定部において計算されるのは、前記明
度計算部により得られた各パッチ間における明度の差分
値と、前記基準データ部の各パッチ間における明度の差
分値の相違であることを特徴とする請求項１記載の入力
座標判定装置。 - 【請求項４】 判定部において計算されるのは、前記明
度計算部により得られた各パッチ間における明度の差分
値と、前記基準データ部のにおける複数のデータの各パ
ッチ間における明度の差分値の相違であることを特徴と
する請求項２記載の入力座標判定装置。 - 【請求項５】 基準構造モデル部は前記情報を３次元の
態様で有し、明度補正部が、前記明度計算部より得られ
る各パッチ毎の明度と、前記３次元情報を元に、各パッ
チにおける平均明度を補正することを特徴とする請求項
１、又は３記載の入力座標判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25423994A JP3499608B2 (ja) | 1994-09-22 | 1994-09-22 | 入力座標判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25423994A JP3499608B2 (ja) | 1994-09-22 | 1994-09-22 | 入力座標判定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0896137A JPH0896137A (ja) | 1996-04-12 |
| JP3499608B2 true JP3499608B2 (ja) | 2004-02-23 |
Family
ID=17262212
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25423994A Expired - Fee Related JP3499608B2 (ja) | 1994-09-22 | 1994-09-22 | 入力座標判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3499608B2 (ja) |
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-
1994
- 1994-09-22 JP JP25423994A patent/JP3499608B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
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|---|
| 秋本高明 外１名，"正面像と側面像に基づく頭部三次元モデルの生成"，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，社団法人電気通信協会，１９９３年 ４月１０日，第４２巻，第４号，ｐ．４５５−４６４ |
| 長谷川浩史 外１名，"パターンマッチングを用いた顔画像照合の−検討"，テレビジョン学会技術報告，社団法人テレビジョン学会，１９９２年 ７月２３日，第１６巻，第４７号，ｐ．４９−５６ |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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