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JP5206516B2 - Imaging auxiliary device, program, and imaging system - Google Patents
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Description

本発明は、撮影対象者が所定の撮影位置に容易に顔を移動できるように、撮影対象者に報知を行うことで撮影を補助する撮影補助装置に関する。   The present invention relates to a photographing assistance device that assists photographing by notifying the photographing subject so that the photographing subject can easily move his / her face to a predetermined photographing position.

従来、対象者の顔を撮影し、その撮影された画像から顔の向きや表情の変化を捉える技術が提案されている。例えば、対象者(車両の運転者)の顔画像を撮影し、顔形状モデルを利用して対象者の表情の変化を捉えることにより、対象者が居眠り状態であることを検出する装置が提案されている(特許文献1参照)。   2. Description of the Related Art Conventionally, a technique has been proposed in which a subject's face is photographed and changes in facial orientation and facial expression are captured from the photographed image. For example, a device is proposed that detects a subject's dozing state by capturing a facial image of the subject (a vehicle driver) and capturing changes in the subject's facial expression using a face shape model. (See Patent Document 1).

上記特許文献1には、顔形状モデルによる画像認識手法を用いて対象者の表情を捉える方法が記載されている。顔形状モデルによる画像認識手法では、画像処理を行うコンピュータシステムが予め有している顔形状モデルに近い顔形状を有する対象者では高い精度で表情を捉えることができるものの、その顔形状モデルと顔形状が大きく異なる対象者に対しては、顔の向きや表情の変化の推定精度が低くなってしまう場合があった。   Patent Document 1 describes a method of capturing the facial expression of a subject using an image recognition technique based on a face shape model. In the image recognition method using a face shape model, a target person who has a face shape close to the face shape model that the computer system performing image processing has in advance can capture facial expressions with high accuracy. For subjects with significantly different shapes, the estimation accuracy of changes in facial orientation and facial expression may be low.

そこで、リアルタイムに取得した対象者の正面顔画像を利用した顔形状モデルを作成することで、コンピュータシステムが顔形状モデルとして有していない顔形状の対象者に対応する方法が提案されている(非特許文献1参照)。このとき、精度良く対象者の正面から撮影された正面顔画像を利用することで、顔の向きや表情の変化の推定精度を高めることができる。   In view of this, a method has been proposed in which a face shape model using a front face image of a target person acquired in real time is used to deal with a face shape target person that the computer system does not have as a face shape model ( Non-patent document 1). At this time, by using the front face image photographed from the front of the subject with high accuracy, it is possible to improve the estimation accuracy of the change in the face direction and the facial expression.

正面顔画像を撮影する技術としては、ハンドルの切り角やアクセル加速度に基づいて運転者が正面を向いていると判断し、その時の画像を正面顔画像として取得する技術が提案されている(特許文献2参照)   As a technique for photographing a front face image, a technique has been proposed in which it is determined that the driver is facing the front based on the turning angle of the steering wheel or the acceleration of the accelerator, and the image at that time is acquired as a front face image (patent) Reference 2)

特願2007−276511号公報Japanese Patent Application No. 2007-276511 特開2008−197722号公報JP 2008-197722 A

I. Matthews, T. Ishikawa and S. Baker: "The template update problem", Proceedings of the British Machine Vision Conference, September, 2003.I. Matthews, T. Ishikawa and S. Baker: "The template update problem", Proceedings of the British Machine Vision Conference, September, 2003.

顔形状モデルを用いた表情変化の推定精度を高めるためには、上述したように精度良く対象者の正面から撮影した正面顔画像を取得する必要がある。撮影装置を用いて精度良く正面から撮影するためには、対象者が能動的に所定の撮影位置に移動し、所定の方向に顔を向けると都合がよい。   In order to improve the estimation accuracy of facial expression changes using the face shape model, it is necessary to acquire a frontal face image taken from the front of the subject with high accuracy as described above. In order to accurately shoot from the front using the photographic device, it is convenient for the subject to actively move to a predetermined shooting position and face his face in a predetermined direction.

しかしながら、上記特許文献2の技術は、運転者が正面を向いている可能性の高い条件となった場合に運転者が正面を向いていると推定して撮影するものであるため、運転者に対して、撮影に適した所定の撮影位置および顔向きへの顔の移動を要求するものではなかったので、正面顔画像を精度良く撮影することは困難であった。   However, since the technique of the above-mentioned Patent Document 2 is to shoot by assuming that the driver is facing the front when the driver has a high possibility of facing the front, On the other hand, since it is not required to move the face in a predetermined shooting position and face direction suitable for shooting, it is difficult to accurately capture a front face image.

本発明は、上述した問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、撮影対象者に対して撮影に適した撮影位置を認識させることができる撮影補助装置、プログラムおよび撮影システムを提供することである。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a photographing assistance device, a program, and a photographing system that allow a photographing subject to recognize a photographing position suitable for photographing. It is.

上述した問題を解決するためになされた請求項1に記載の撮影補助装置は、撮影対象者が所定の撮影位置(撮影装置に対して所望の位置関係となる位置および向きであって、例えば撮影装置に対して真正面となる顔の位置および顔の向き)に容易に顔を移動できるように、撮影対象者に報知を行う装置である。この撮影補助装置では、画像取得手段が取得する撮影対象者の顔を示す撮影画像に基づき、抽出手段が当該撮影画像における顔上の複数の特徴点を抽出する。   According to another aspect of the present invention, there is provided a photographing assisting device according to a first aspect of the present invention, in which a photographing subject has a predetermined photographing position (a position and an orientation in a desired positional relationship with respect to the photographing device). This is a device for informing the subject to be photographed so that the face can be easily moved to the position of the face directly in front of the device and the orientation of the face. In this photographing assisting device, based on the photographed image indicating the face of the subject to be photographed acquired by the image acquiring means, the extracting means extracts a plurality of feature points on the face in the photographed image.

また、距離測定手段が、抽出手段により抽出された特徴点と、撮影画像上に予め定められた基準点と、の距離を測定する。ここでいう基準点とは、上述した特徴点それぞれに対応して存在し、撮影対象者の顔が上述した所定の撮影位置であるときに特徴点との距離が最も小さくなる点である。   Further, the distance measuring means measures the distance between the feature point extracted by the extracting means and a reference point predetermined on the captured image. The reference point here is a point that exists corresponding to each of the above-described feature points and has the smallest distance from the feature point when the face of the person to be photographed is at the above-described predetermined photographing position.

そして、報知手段が、画像を表示可能な表示装置に対して、上記特徴点および上記基準点を平面上に重畳した画像を示す画像情報を出力するように構成されている。
このように構成された撮影補助装置において、撮影装置により撮影された撮影対象者の顔の撮影画像を取得したとき、撮影対象者の顔が上述した所定の撮影位置にある場合には、撮影画像における顔上の特徴点と、予め定められた基準点との距離が小さくなる。一方、撮影対象者の顔が所定の撮影位置から離れた位置にある場合には、特徴点と基準点との距離が大きくなる。
The notifying means is configured to output image information indicating an image obtained by superimposing the feature point and the reference point on a plane to a display device capable of displaying an image .
In the photographing auxiliary device configured as described above, when a photographed image of the face of the person to be photographed photographed by the photographing apparatus is acquired, if the face of the person to be photographed is at the predetermined photographing position described above, the photographed image The distance between the feature point on the face and the predetermined reference point becomes small. On the other hand, when the face of the person to be photographed is at a position away from the predetermined photographing position, the distance between the feature point and the reference point becomes large.

したがって、報知手段により特徴点と基準点との距離を表示装置にて画像表示させること、即ち特徴点と基準点との距離に応じた報知がなされることにより、撮影対象者は、その報知によって顔が所定の撮影位置からどの程度離れているかを画像により容易に知ることができるため、撮影に適した撮影位置を認識することができる。その結果、撮影対象者は所定の撮影位置への顔の移動を容易に実行できるようになる。 Therefore, by displaying an image of the distance between the feature point and the reference point on the display device by the notifying means, that is, by notifying according to the distance between the feature point and the reference point, the subject to be photographed is notified by the notification. Since it is possible to easily know from the image how far the face is from the predetermined shooting position, it is possible to recognize the shooting position suitable for shooting. As a result, the person to be photographed can easily execute the movement of the face to a predetermined photographing position.

なお、上述した基準点の位置の定め方は特に限定されない。例えば、平均的な顔のモデルにおいて特徴点が存在する位置を基準点としてもよいし、事前に撮影対象者の顔を所定の撮影位置にて撮影した撮影画像を取得しておき、その撮影画像における顔上の特徴点の位置を基準点としてもよい。   The method for determining the position of the reference point described above is not particularly limited. For example, a position where a feature point exists in an average face model may be used as a reference point, or a photographed image obtained by photographing a face of a person to be photographed at a predetermined photographing position is acquired in advance, and the photographed image is obtained. The position of the feature point on the face may be used as the reference point.

ところで、上述したように特徴点および基準点は複数箇所に設定されている。特徴点が1点しか設定されていなければ、特徴点が基準点と重なる場合でも、その撮影画像における顔の向きが適切な方向であるか否かを判断できないため、撮影対象者の顔が所定の撮影位置にあるときに撮影された撮影画像であると判断できない。それに対し、特徴点が2点設定されていれば、顔の位置と、顔の向きに関するピッチ,ロール,ヨーのうち2つの角度まで一致させた撮影画像を取得することができる。更に正確に撮影対象者の顔が所定の撮影位置にあるときに撮影するには、請求項2の撮影補助装置のように構成するとよい。   Incidentally, as described above, feature points and reference points are set at a plurality of locations. If only one feature point is set, even if the feature point overlaps the reference point, it cannot be determined whether or not the face direction in the captured image is an appropriate direction. It cannot be determined that the captured image was captured when the camera was at the shooting position. On the other hand, if two feature points are set, it is possible to acquire a captured image that matches up to two angles of the face position and the pitch, roll, and yaw related to the face orientation. Further, in order to photograph accurately when the face of the person to be photographed is at a predetermined photographing position, it may be configured as in the photographing auxiliary device according to claim 2.

請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の撮影補助装置において、上記特徴点が、撮影画像において同一直線上にない3点を含むことを特徴とする。
このように構成された撮影補助装置では、少なくとも顔上の同一直線状にない3点を特徴点として、その特徴点と基準点との距離を測定するため、撮影対象者は、その3点の特徴点と基準点との距離を認識することができる。したがって、これら3点を一致させた状態で撮影を行えば、顔の位置および向きを正確に規定した撮影画像を取得することができる。
According to a second aspect of the present invention, in the photographing auxiliary device according to the first aspect, the feature points include three points that are not on the same straight line in the photographed image.
In the photographing auxiliary device configured in this way, at least three points on the face that are not in the same straight line are used as feature points, and the distance between the feature point and the reference point is measured. The distance between the feature point and the reference point can be recognized. Therefore, if photographing is performed in a state where these three points are matched, a photographed image that accurately defines the position and orientation of the face can be acquired.

請求項3に記載の発明は、請求項1または請求項2に記載の撮影補助装置において、上記特徴点が、撮影画像の顔上における左目頭、右目頭、左右鼻孔の中点、の3点であることを特徴とする。   According to a third aspect of the present invention, in the photographing auxiliary device according to the first or second aspect, the feature points are three points of the left eye head, the right eye head, and the right and left nostrils on the face of the photographed image. It is characterized by being.

このように構成された撮影補助装置では、少なくとも上記3点を特徴点として基準点との距離を測定するため、上記3点における特徴点と基準点との距離を撮影対象者に認識させることができる。また、これら3点を一致させた状態で撮影を行えば、顔の位置および向きを正確に規定した撮影画像を取得することができる。また、目頭と鼻孔は表情変化による位置の変化が少ない箇所であるため、表情変化の影響を受けずに顔の位置および向きを規定することができる。   In the imaging assistance apparatus configured as described above, since the distance from the reference point is measured using at least the three points as the feature points, the distance between the feature points and the reference points at the three points can be recognized by the subject. it can. Further, if photographing is performed in a state where these three points are matched, a photographed image that accurately defines the position and orientation of the face can be acquired. In addition, since the positions of the eyes and nostrils are less affected by changes in facial expressions, the position and orientation of the face can be defined without being affected by changes in facial expressions.

請求項4に記載の発明は、請求項1から請求項3のいずれかに記載の撮影補助装置において、上述した画像情報が、特徴点を含む線分,および,基準点を含む線分を、特徴点および基準点を重畳した平面上に更に重畳した画像を示すものであることを特徴とする。 The invention described in claim 4 is the imaging assistance device according to any one of claims 1 to 3, wherein the image information includes a line segment including a feature point and a line segment including a reference point. It is characterized by showing an image further superimposed on a plane where feature points and reference points are superimposed.

このように構成された撮影補助装置では、上述した特徴点と基準点に加え、それらを含む線分を含む画像を表示装置にて表示させることができる。したがって、どの特徴点が基準点と離れているのか、また、どのように顔を移動させれば所定の撮影位置に顔が移動するのか、の判断が容易に行えるようになる。   In the imaging assistance device configured as described above, in addition to the above-described feature points and reference points, an image including a line segment including them can be displayed on the display device. Therefore, it is possible to easily determine which feature point is separated from the reference point and how the face is moved to a predetermined photographing position by moving the face.

なお、上述した撮影補助装置において、報知手段が、音声を出力可能な音声出力装置に対して、距離測定手段により測定された距離に応じた音声情報を出力するように構成してもよい In the above-described photographing auxiliary device, the notification unit may be configured to output voice information corresponding to the distance measured by the distance measurement unit to a voice output device capable of outputting voice.

このように構成された撮影補助装置では、特徴点と基準点との距離を音声出力装置にて音声出力させることができる。したがって、撮影対象者は、顔が所定の撮影位置からどの程度離れているかを音声により容易に認識することができるようになり、所定の撮影位置への移動を容易に実行できるようになる。   In the photographing auxiliary device configured in this way, the distance between the feature point and the reference point can be output as a sound by the sound output device. Therefore, the person to be photographed can easily recognize by voice how far the face is from the predetermined photographing position, and can easily move to the predetermined photographing position.

なお、上述した補助装置において、上述した音声情報が、距離測定手段により測定された距離の大きさに応じて出力する音声を変化させるものであるように構成してもよい Note that the above-described auxiliary device may be configured such that the above-described sound information changes the sound to be output according to the magnitude of the distance measured by the distance measuring unit.

このように構成された撮影補助装置では、測定された距離により音声が変化するため、撮影対象者は、その音声の変化により特徴点と基準点との距離を知ることができる。
請求項9に記載の発明は、請求項1から請求項8のいずれかに記載の撮影補助装置において、距離測定手段により測定された距離が所定の閾値以下の場合に、その撮影画像を、撮影対象者の顔が上述した所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定する判定手段を備えることを特徴とする。
In the photographing assistance apparatus configured as described above, the sound changes depending on the measured distance, and thus the person to be photographed can know the distance between the feature point and the reference point by the change in the sound.
According to a ninth aspect of the present invention, in the photographing auxiliary device according to any one of the first to eighth aspects, when the distance measured by the distance measuring means is equal to or less than a predetermined threshold, the photographed image is photographed. It is characterized by comprising determination means for determining that the subject person's face is a photographed image photographed at the above-mentioned predetermined photographing position.

このように構成された撮影補助装置では、画像取得手段が取得した撮影画像の中から、撮影者の顔が所定の撮影位置にあるときに撮影された撮影画像を選別することができるため、撮影対象者の顔が上述した所定の撮影位置にあるときに撮影された撮影画像を確実に取得することができる。
なお上記報知手段は、上記判定手段により撮影対象者の顔が所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定されたときに、上記画像情報の表示態様を変更するように構成してもよい。
また上記報知手段は、上記判定手段により前記撮影対象者の顔が前記所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定されたときに、上記画像情報に示される特徴点の表示位置をわずかに移動させるように構成してもよい。
In the photographing auxiliary device configured as described above, since the photographed image captured when the photographer's face is at a predetermined photographing position can be selected from the photographed images acquired by the image acquisition unit, A photographed image photographed when the subject's face is at the predetermined photographing position described above can be reliably acquired.
The notifying unit is configured to change the display mode of the image information when the determining unit determines that the photographed image is captured when the face of the person to be imaged is at a predetermined shooting position. May be.
In addition, when the determination unit determines that the image of the person to be imaged is a photographed image taken when the face of the person to be photographed is at the predetermined photographing position, the display position of the feature point indicated in the image information May be configured to move slightly.

請求項12に記載の発明は、請求項1から請求項11のいずれかに記載の各手段として機能させるための処理手順を、コンピュータシステムに実行させるためのプログラムである。
このようなプログラムにより制御されるコンピュータシステムは、請求項1から請求項11のいずれかに記載の撮影補助装置の一部を構成することができる。
A twelfth aspect of the invention is a program for causing a computer system to execute a processing procedure for causing each of the means according to any of the first to eleventh aspects to function.
A computer system controlled by such a program can constitute a part of the photographing assistance apparatus according to any one of claims 1 to 11 .

なお、上述したプログラムは、コンピュータシステムによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものであって、各種記録媒体や通信回線を介して撮影補助装置や、これを利用するユーザに提供されるものである。   Note that the above-described program is composed of an ordered sequence of instructions suitable for processing by a computer system, and is provided to a photographing auxiliary device and a user who uses this through various recording media and communication lines. Is.

請求項13に記載の発明は、請求項9から請求項11のいずれかに記載の撮影補助装置と、顔形状モデルを作成するモデル作成手段と、顔形状モデルと撮影対象者の顔を示す対象者画像とを用いて、その撮影対象者の顔の向きおよび表情の変化を検出する検出手段と、を備える撮影システムである。そして、モデル作成手段は、撮影対象者の顔が所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定手段が判定した撮影画像を用いて、顔形状モデルを作成することを特徴とする。 A thirteenth aspect of the present invention is a photographing auxiliary device according to any one of the ninth to eleventh aspects , a model creating means for creating a face shape model, and an object that indicates the face shape model and the face of the subject. And a detection unit that detects a change in the orientation and expression of the face of the person to be photographed using the person image. The model creating means creates a face shape model using the photographed image determined by the determining means as a photographed image photographed when the face of the subject to be photographed is at a predetermined photographing position. .

このように構成された撮影システムでは、撮影対象者の顔が所定の撮影位置にあるときに撮影された撮影画像を用いて顔形状モデルを作成する。したがって、高い精度で撮影対象者の顔の向きおよび表情の変化を検出することができる。
なお上記撮影システムは、上記対象者画像と、顔形状モデルと、が所定の基準以上で一致しているか否かを判断する一致判断手段を備え、上記モデル作成手段は、一致判断手段により所定の基準以上で一致していないと判断されたときに顔形状モデルの再構築を行うように構成してもよい。
また上記撮影システムにおけるモデル作成手段は、上記判定手段が、撮影対象者の顔が上記所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定した複数の撮影画像から最も上記距離が小さいものを用いて上記顔形状モデルを作成するように構成してもよい。
In the photographing system configured as described above, a face shape model is created using a photographed image photographed when the face of the subject to be photographed is at a predetermined photographing position. Therefore, it is possible to detect a change in the face direction and facial expression of the subject to be photographed with high accuracy.
The photographing system includes a coincidence determining unit that determines whether or not the target person image and the face shape model are equal to or greater than a predetermined reference. The face shape model may be reconstructed when it is determined that they do not match at the reference level or more.
The model creating means in the photographing system has the smallest distance from a plurality of photographed images determined by the judging means as photographed images taken when the face of the person to be photographed is at the predetermined photographing position. You may comprise so that the said face shape model may be created using.

撮影システムを示す側面図Side view showing the shooting system 撮影システムを示すブロック図Block diagram showing the shooting system 表情特徴量検出処理の処理手順を示すフローチャートFlow chart showing processing procedure of facial expression feature amount detection processing 3次元形状のモデルを示す図Diagram showing a model of a three-dimensional shape 顔形状モデルの色合いを示す画像を示す図The figure which shows the image which shows the hue of the face shape model 入力画像と顔形状モデルの一致度合いを示すエラー値RMSの算出方法を示す概念図Conceptual diagram showing a method of calculating an error value RMS indicating the degree of matching between the input image and the face shape model 顔形状モデルを変化させた場合のエラー値RMSの算出方法を示す概念図Conceptual diagram showing a method of calculating an error value RMS when the face shape model is changed 正面画像取得処理の処理手順を示すフローチャートThe flowchart which shows the process sequence of a front image acquisition process 特徴点の抽出方法の説明図Illustration of feature point extraction method 特徴点と基準点との距離の平均値の算出方法を示す図The figure which shows the calculation method of the average value of the distance of the feature point and the reference point 表示装置に表示される画面を示す図The figure which shows the screen which is displayed on the display device

以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
(1)全体構成
撮影システム1は、車両2に搭載されて用いられるものであり、図1に示すように、カメラ10と、情報入出力装置20と、撮影補助装置30と、からなる。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
(1) Overall Configuration The photographing system 1 is used by being mounted on a vehicle 2, and includes a camera 10, an information input / output device 20, and a photographing auxiliary device 30, as shown in FIG.

これらのうち、カメラ10は、運転者3の顔画像を連続的に撮影するものであって、車両2のダッシュボードにて車両2における運転者3の正面方向から運転者3に向けて配置されている。   Among these, the camera 10 continuously captures the face image of the driver 3, and is arranged from the front direction of the driver 3 in the vehicle 2 toward the driver 3 on the dashboard of the vehicle 2. ing.

情報入出力装置20は、図2に示すように、運転者3に対して各種画像情報を表示するための表示装置22と、各種のガイド音声等を出力するスピーカ24と、運転者3からの外部操作による指令を入力するための操作ボタン26と、を備えている。この情報入出力装置20は、撮影補助装置30からの指令に基づき、各種画像を表示装置22に表示するとともに、音声をスピーカ24により出力する。また、操作ボタン26で行われた外部操作の内容を撮影補助装置30へ出力する。   As shown in FIG. 2, the information input / output device 20 includes a display device 22 for displaying various image information to the driver 3, a speaker 24 for outputting various guide sounds, and the like, And an operation button 26 for inputting a command by an external operation. The information input / output device 20 displays various images on the display device 22 and outputs sound through the speaker 24 based on a command from the photographing assisting device 30. Further, the content of the external operation performed with the operation button 26 is output to the photographing auxiliary device 30.

なお、表示装置22は、図1に示すように、カメラ10の近傍にて運転者3に向けて配置されている。そのため、運転者3はカメラ10に顔を向けた状態で表示装置22に表示される画像情報を容易に確認できるようになっている。   The display device 22 is disposed toward the driver 3 in the vicinity of the camera 10 as shown in FIG. Therefore, the driver 3 can easily confirm the image information displayed on the display device 22 with the face facing the camera 10.

撮影補助装置30は、画像キャプチャボード32と、記憶装置34と、制御装置36と、を備えている。
画像キャプチャボード32は、カメラ10で撮影した運転者3の顔の撮影画像のデータである撮影画像データを一時的に記憶し、制御装置36からの指令に応じて制御装置36に提供する。
The imaging assistance device 30 includes an image capture board 32, a storage device 34, and a control device 36.
The image capture board 32 temporarily stores photographed image data that is a photographed image data of the face of the driver 3 photographed by the camera 10, and provides it to the control device 36 in response to a command from the control device 36.

記憶装置34は、各種データを記憶可能なハードディスクドライブからなる。
制御装置36は、CPU,ROM,RAM,I/O及びこれらの構成を接続するバスラインなどからなる周知のマイクロコンピュータを中心に構成されており、ROMに記憶されているプログラムに従って、後述する表情特徴量検出処理および正面画像取得処理を実行する。
(2)撮影補助装置30による処理
以下に、撮影補助装置30の制御装置36により実行される各種処理について説明する。
(2.1)表情特徴量検出処理
まず、表情特徴量検出処理の処理手順を、図3に基づいて説明する。本処理は、撮影システム1が起動している間、継続して実行される。
The storage device 34 includes a hard disk drive capable of storing various data.
The control device 36 is composed mainly of a well-known microcomputer comprising a CPU, ROM, RAM, I / O and a bus line connecting these components, and an expression to be described later according to a program stored in the ROM. A feature amount detection process and a front image acquisition process are executed.
(2) Processing by Imaging Assistant Device 30 Various processes executed by the control device 36 of the imaging assistant device 30 will be described below.
(2.1) Facial Expression Feature Quantity Detection Processing First, the processing procedure of facial expression feature quantity detection processing will be described with reference to FIG. This process is continuously executed while the photographing system 1 is activated.

本処理では、まず、カメラ10にて撮影され、画像キャプチャボード32に記憶されている運転者3の顔の撮影画像データを取得する(S1)。
次に、S1にて取得した撮影画像データを用いて、記憶装置34に記憶されている顔形状モデルとのフィッティングを行い、運転者3の顔の向きおよび表情の変化(以降、単に表情特徴量ともいう)を検出する(S2)。詳細を以下に説明する。
In this process, first, captured image data of the face of the driver 3 captured by the camera 10 and stored in the image capture board 32 is acquired (S1).
Next, using the captured image data acquired in S1, fitting with the face shape model stored in the storage device 34 is performed, and the change in facial orientation and facial expression of the driver 3 (hereinafter simply referred to as facial expression feature amount). Is also detected (S2). Details will be described below.

顔形状モデルは、人間の顔の形状を表現する3次元形状のモデルに、人間の顔の色合いを示す画像を重ねたものである。
まず、人の顔の形状を表現する3次元形状のモデルを説明する。この3次元形状のモデルは、図4に示すように、正面顔を三角形状の複数のメッシュで表現した基本形状 (base shape) s0(図4(a)を参照)と、基本形状s0からの顔位置・顔向き・表情変化を示すn個(nは自然数)の形状ベクトル(shape vector)si(i=1,2,3・・・,n)(図4(b),(c),(d)を参照)とが予め設定されており、これら基本形状s0及びn個の形状ベクトルsiを用いて(1)式により計算することにより人間の顔の形状を表現する(図6におけるメッシュs)。
The face shape model is obtained by superimposing an image showing the color of a human face on a three-dimensional model representing the shape of the human face.
First, a three-dimensional shape model that represents the shape of a human face will be described. As shown in FIG. 4, the three-dimensional shape model includes a basic shape (base shape) s0 (see FIG. 4 (a)) in which the front face is represented by a plurality of triangular meshes, and a basic shape s0. N (n is a natural number) shape vector (i = 1, 2, 3,..., N) indicating face position / face orientation / expression change (FIGS. 4 (b), (c), (See (d)) is set in advance, and the shape of the human face is expressed by calculating the basic shape s0 and n shape vectors si using the equation (1) (the mesh in FIG. 6). s).

上記(1)式のpi(i=1,2,3・・・)は、重ね合せ係数である。また、形状ベクトルsi(i=1,2,3・・・)は、基本形状s0を構成するメッシュの頂点(以下、メッシュ頂点ともいう)を始点とするベクトルであり、基本形状s0の全頂点について形状ベクトルsiが設定されている(図4(b),(c),(d)では、一部のメッシュ頂点についてのみ形状ベクトルs1,s2,s3を表示している)。   In the above formula (1), pi (i = 1, 2, 3...) Is a superposition coefficient. Further, the shape vector si (i = 1, 2, 3...) Is a vector starting from the vertexes of the mesh constituting the basic shape s0 (hereinafter also referred to as mesh vertices), and all the vertices of the basic shape s0. A shape vector si is set for (in FIGS. 4B, 4C, and 4D, shape vectors s1, s2, and s3 are displayed only for some mesh vertices).

次に、人間の顔の色合いを示す画像について説明する。顔形状モデルは、図5に示すように、正面顔についての基本となる色合いを示す画像(base appearance image)A0(x)(以下、基本色合い像A0(x)という)と、色合いのフィッティングの際に基本色合い像A0(x)に重ね合わせるためのm個(mは自然数)の色合い像(appearance image)Ai(x)(i=1,2,3・・・,m)とが予め設定されており、これら基本色合い像A0(x)及びm個の色合い像Ai(x)を用いて(2)式で計算することにより人間の顔の色合いを表現する(図6におけるA(x))。   Next, an image showing the color of a human face will be described. As shown in FIG. 5, the face shape model includes an image (base appearance image) A0 (x) (hereinafter referred to as a basic hue image A0 (x)) indicating a basic hue of the front face, and a fitting of the hue. In this case, m (m is a natural number) appearance images Ai (x) (i = 1, 2, 3,..., M) to be superimposed on the basic hue image A0 (x) are set in advance. The hue of a human face is expressed by calculating the basic hue image A0 (x) and m number of hue images Ai (x) using the equation (2) (A (x) in FIG. 6). ).


ここで、xは基本形状s0内の2次元座標を示す。また、(2)式のλi(i=1,2,3・・・)は、重ね合せ係数である。
そして、図6に示すように、顔形状モデルの3次元形状および色合いを変化させて、その変化させた顔形状モデルM(W(x;p))と、表情特徴量の検出対象者を撮影した画像である入力画像Iと、のフィッティングを行い、一致度合を判断する。
Here, x indicates a two-dimensional coordinate in the basic shape s0. In addition, λi (i = 1, 2, 3...) In the equation (2) is an overlay coefficient.
Then, as shown in FIG. 6, the three-dimensional shape and hue of the face shape model are changed, and the changed face shape model M (W (x; p)) and the facial expression feature quantity detection target person are photographed. Fitting with the input image I which is the obtained image is performed, and the degree of coincidence is determined.

下記(3)式は、入力画像と顔形状モデルの一致度合いを示すエラー値RMSの算出式である。M(W(x;p))は、(1)式により定まるメッシュs内の色合い像をA(x)としたときの画像、I(W(x;p))は入力画像Iにおけるメッシュs内の色合い像である。メッシュsは、重ね合せ係数piによって、その形状を変形しつつ入力画像I上を移動できる。なお、形状ベクトルsiには、表情や顔向きを変化させるベクトル以外に、縦移動、横移動、拡大縮小、回転といったベクトルも含まれている。   The following formula (3) is a formula for calculating the error value RMS indicating the degree of matching between the input image and the face shape model. M (W (x; p)) is an image when the hue image in the mesh s determined by the equation (1) is A (x), and I (W (x; p)) is the mesh s in the input image I. It is a shade image inside. The mesh s can be moved on the input image I while its shape is deformed by the superposition coefficient pi. Note that the shape vector si includes vectors such as vertical movement, horizontal movement, enlargement / reduction, and rotation in addition to vectors that change the facial expression and face orientation.


入力画像Iから表情特徴量を検出するために、(3)式におけるRMSが最小となる重ね合せ係数pi及びλiを算出する。つまり、重ね合せ係数pi及びλiを変化させて様々な形状及び色合いの画像M(W(x;p))を作成しつつ、その画像M(W(x;p))と一致する画像I(W(x;p))を、入力画像I上で探索する。   In order to detect the facial expression feature quantity from the input image I, the superposition coefficients pi and λi that minimize the RMS in the equation (3) are calculated. That is, while changing the superposition coefficients pi and λi to create images M (W (x; p)) of various shapes and shades, the image I ( W (x; p)) is searched on the input image I.

そして、RMSが最小となる重ね合せ係数pi及びλiを算出する。pi及びλiの値から、顔形状モデルがどのように変化した状態であるかが分かるため、それにより検出対象者の表情特徴量を検出することができる。   Then, the overlay coefficients pi and λi that minimize the RMS are calculated. Since the value of pi and λi indicates how the face shape model has changed, it is possible to detect the facial expression feature amount of the detection target person.

次に、顔形状モデルの更新が必要か否かを判断する(S3)。ここでは、上記(3)式にて算出されたRMSの最小値が所定の閾値を下回っているか否かを判断する。RMSの最小値が大きいということは、即ち、S1にて取得した撮影画像データに基づく撮影画像(入力画像I)が顔形状モデルと精度良く一致しないということであり、この場合本来の顔位置や表情とは異なる場合にRMSが最小になる場合があるため、表情特徴量の検出精度が低くなってしまう虞がある。よって、RMSの最小値が所定の閾値を超えて大きい場合には、顔形状モデルを変更し、検出精度を高める必要がある。   Next, it is determined whether or not the face shape model needs to be updated (S3). Here, it is determined whether or not the minimum value of RMS calculated by the above equation (3) is below a predetermined threshold. That the minimum value of RMS is large means that the captured image (input image I) based on the captured image data acquired in S1 does not match the face shape model with high accuracy. If the expression is different from the facial expression, the RMS may be minimized, and there is a possibility that the detection accuracy of the facial expression feature amount is lowered. Therefore, when the minimum value of RMS exceeds a predetermined threshold value, it is necessary to change the face shape model and increase detection accuracy.

S3にて、顔形状モデルの変更が必要と判断されない場合(S3:NO)、顔形状モデルを変更せずに用いても精度よく表情特徴量が検出できるので、顔形状モデルを変更することなく処理がS1に戻る。一方、S3にて顔形状モデルの変更が必要と判断された場合(S3:YES)、後述する正面画像取得処理を実行して運転者3を精度良く正面から撮影した正面撮影画像データを取得し(S4)、取得した正面撮影画像データに基づいて、顔形状モデルの再構築を行う(S5)。詳細を以下に説明する。   If it is not determined in S3 that the face shape model needs to be changed (S3: NO), the facial expression feature quantity can be detected accurately even if the face shape model is used without being changed, so that the face shape model is not changed. The process returns to S1. On the other hand, if it is determined in S3 that the face shape model needs to be changed (S3: YES), the front image acquisition process is performed to acquire front-captured image data obtained by accurately capturing the driver 3 from the front. (S4) Based on the acquired front image data, the face shape model is reconstructed (S5). Details will be described below.

一つの顔形状モデルを用いて、複数の検出対象者の表情特徴量を取得する場合には、複数人の表情を平均した画像をA0(x)として、顔形状モデルを作成するのが一般的である(図6におけるA0(x)参照)。しかしこの場合、入力画像Iと顔形状モデルMは同一人物の画像ではないため、RMSが大きくなり、正確な表情特徴量が捉えられない場合がある。   When facial expression features of a plurality of detection subjects are acquired using a single facial shape model, it is common to create a facial shape model using an average of multiple facial expressions as A0 (x). (See A0 (x) in FIG. 6). However, in this case, since the input image I and the face shape model M are not images of the same person, the RMS becomes large and an accurate facial expression feature amount may not be captured.

そこで、この問題を解決するために、s0およびA0を入力画像Iの対象者の情報に入れ替える。図7に示すように、S4にて取得した正面撮影画像データからs´0およびA0´を作成し、対象者の特徴を加えた顔形状モデルM´(W(x;p))を構築することで、RMSを減少させ、正確な表情特徴量を捉えることができる。   Therefore, in order to solve this problem, s0 and A0 are replaced with information on the subject of the input image I. As shown in FIG. 7, s′0 and A0 ′ are created from the front-captured image data acquired in S4, and a face shape model M ′ (W (x; p)) with the subject's characteristics added is constructed. Thus, RMS can be reduced and an accurate facial expression feature amount can be captured.

このようにして作成された顔形状モデルが、以降のS2にてフィッティングを行う際に使用される。このS5の後、処理がS1に戻る。
(2.2)正面画像撮影処理
次に、正面画像撮影処理の処理手順を、図8に基づいて説明する。本処理は、表情検出処理のS4にて実行される。
The face shape model created in this way is used when fitting is performed in the subsequent S2. After S5, the process returns to S1.
(2.2) Front Image Shooting Process Next, the processing procedure of the front image shooting process will be described with reference to FIG. This process is executed in S4 of the facial expression detection process.

本処理では、まず、カメラ10にて撮影され、画像キャプチャボード32に記憶されている運転者3の顔の撮影画像データを取得する(S11)。
次に、S11にて取得した撮影画像データに基づく撮影画像における顔上の特徴点を抽出する(S12)。ここでは、図9(a)に示すように、撮影画像をx−y平面で表した場合における左右の両目頭と、左右鼻孔の中点と、の画像平面上の位置を抽出する。
In this process, first, captured image data of the face of the driver 3 captured by the camera 10 and stored in the image capture board 32 is acquired (S11).
Next, feature points on the face in the photographed image based on the photographed image data acquired in S11 are extracted (S12). Here, as shown in FIG. 9A, the positions on the image plane of the left and right eyes and the midpoint of the left and right nostrils when the captured image is represented on the xy plane are extracted.

具体的には、まず、撮影画像データを黒色部分と白色部分とに分ける2値化処理を行い(例えば、特願平03−220633号に記載されている技術を用いるとよい)、上記画像データに基づく画像における左目頭,右目頭,左鼻孔,右鼻孔,のx−y平面上の位置を検出する(例えば、特願平08−101904号に記載されている技術を応用するとよい)。そして、左右の鼻孔の位置から左右の鼻孔の中点の位置を算出する。なお、特徴点の抽出方法は上述した方法に限定されず、どのような手法により抽出する構成であってもよい。   Specifically, first, binarization processing is performed to divide the photographed image data into a black portion and a white portion (for example, the technique described in Japanese Patent Application No. 03-220633 may be used), and the image data The positions of the left eye, right eye, left nostril, and right nostril on the xy plane in the image based on the image are detected (for example, the technique described in Japanese Patent Application No. 08-101904 may be applied). Then, the position of the midpoint of the left and right nostrils is calculated from the positions of the left and right nostrils. Note that the feature point extraction method is not limited to the above-described method, and any method may be used for extraction.

次に、S12にて抽出した顔上の特徴点と、予め記憶装置34に記憶されている左右両目頭および左右鼻孔の中点の基準点と、を用いて、対応する点同士の距離の平均値(以降、単に誤差ともいう)を算出する(S13)。ここでいう距離の平均値とは、図10に示すように、左目頭に関する特徴点と基準点との間の距離L1、右目頭に関する特徴点と基準点との間の距離L2、および、左右鼻孔の中点に関する特徴点と基準点との間の距離L3、の相加平均値である。   Next, using the feature points on the face extracted in S12 and the reference points of the middle points of the left and right eyes and the left and right nostrils stored in advance in the storage device 34, the average of the distances between the corresponding points is calculated. A value (hereinafter simply referred to as an error) is calculated (S13). As shown in FIG. 10, the average distance here is a distance L1 between the feature point related to the left eye and the reference point, a distance L2 between the feature point related to the right eye and the reference point, and left and right This is an arithmetic mean value of the distance L3 between the feature point and the reference point regarding the midpoint of the nostril.

なお、上述した基準点は、平均的な顔のモデルにおいて特徴点が存在する位置に設定されているが、予め運転者3の顔を精度良く正面にて撮影し、その撮影画像から抽出される特徴点を基準点として用いてもよい。   The reference point described above is set at a position where the feature point exists in the average face model, but the face of the driver 3 is photographed in advance with high accuracy and extracted from the photographed image. A feature point may be used as a reference point.

次に、表示装置22に、現在位置表示線α(以降、単に線αという)と、基準位置表示線β(以降、単に線βという)と、を平面上に重畳した画像の画像情報を出力する(S14)。   Next, image information of an image obtained by superimposing a current position display line α (hereinafter simply referred to as line α) and a reference position display line β (hereinafter simply referred to as line β) on a plane is output to the display device 22. (S14).

線αとは、図9(b)に示すように、S11にて取得した撮影画像データに対して、左右両目頭を結んだ線分と、左右両目頭の中点と左右鼻孔中点とを結んだ線分と、からなる線分である。また、線βとは、上述した基準点を用いて、線αと同様に、左右両目頭を結んだ線分と、左右両目頭の中点と左右鼻孔中点とを結んだ線分と、からなる線分である。   As shown in FIG. 9B, the line α includes a line segment connecting the left and right eyes, the midpoint of the left and right eyes, and the midpoint of the left and right nostrils with respect to the captured image data acquired in S11. It is a line segment consisting of connected line segments. In addition, the line β, using the reference point described above, similarly to the line α, a line segment connecting the left and right eyes, a line segment connecting the midpoint of the left and right eyes and the right and left nostrils, It is a line segment consisting of

このS14の処理を受けて、表示装置22は、図11(a)、(b)に示す表示画面を表示する。また、この表示画面上には、線αおよび線βを、顔を動かすことで重ねる旨の指示も表示されている。   In response to this processing of S14, the display device 22 displays the display screen shown in FIGS. 11 (a) and 11 (b). On the display screen, an instruction to overlap the lines α and β by moving the face is also displayed.

線αと線βとは、色、線の形状、点滅の有無などを変えることで、表示装置22の表示画面上で識別可能とする。本実施例では、線αを緑色の破線とし、線βを青色の実線として表示する。   The line α and the line β can be identified on the display screen of the display device 22 by changing the color, the shape of the line, the presence or absence of blinking, and the like. In this embodiment, the line α is displayed as a green broken line, and the line β is displayed as a blue solid line.

また、線αの表示態様は、上記S13にて算出した誤差が所定の閾値以下であるか否かによって変化する。ここでいう閾値とは、誤差がこの閾値以下の場合に、運転者3の顔が所定の撮影位置に移動したとみなす判断をするための基準となる値である。   The display mode of the line α changes depending on whether or not the error calculated in S13 is equal to or less than a predetermined threshold value. The threshold here is a value that serves as a reference for determining that the face of the driver 3 has moved to a predetermined photographing position when the error is equal to or smaller than the threshold.

ただし、基準点が平均的な顔のモデルを用いて定められている場合には、運転者3の顔特徴点の位置が運転者3ごとに異なるため、運転者3ごとに誤差の最小値は変化する。そのため、閾値を一定の値として定めると、平均的な顔のモデルに近い特徴点を有する運転者3の場合は比較的容易に誤差を閾値以下にすることができるが、運転者3が平均的な顔のモデルの特徴点と大きく異なる位置に特徴点を有する場合は、閾値以下にすることが難しい場合や、閾値以下とすることが不可能な場合が生じる。   However, when the reference point is determined using an average face model, the position of the facial feature point of the driver 3 differs for each driver 3, so the minimum error value for each driver 3 is Change. For this reason, if the threshold value is set as a constant value, the error can be reduced to the threshold value or less relatively easily in the case of the driver 3 having a feature point close to the average face model. If the feature point is located at a position that is significantly different from the feature point of a simple face model, it may be difficult to make it less than the threshold value, or it may be impossible to make it less than the threshold value.

よって、この閾値は、所定回数S13の処理を実行して算出された誤差の平均値などに応じて適宜変更される。
表示装置22に表示される表示画面の説明に戻る。本実施例では、上記誤差が所定の閾値を超える場合は線αの表示に変化はないが、閾値以下となると、線αの色を赤色に変化させることで、運転者3の顔が所定の撮影位置に移動したと判断されたことを運転者3に通知する(図11(b)参照)。
Therefore, this threshold value is appropriately changed according to the average value of errors calculated by executing the process of S13 a predetermined number of times.
Returning to the description of the display screen displayed on the display device 22. In this embodiment, when the error exceeds a predetermined threshold value, the display of the line α does not change. However, when the error is equal to or lower than the threshold value, the color of the line α is changed to red so that the face of the driver 3 becomes a predetermined value. The driver 3 is notified that it has been determined that the camera has moved to the shooting position (see FIG. 11B).

次に、スピーカ24に、音声情報を出力する(S15)。これによりスピーカ24はガイド音声を出力する。ここでは、音量、高さ、および音色が一定の断続音を出力するが、S13にて算出した誤差が小さいほど音の間隔が短くなるように出力する。   Next, audio information is output to the speaker 24 (S15). As a result, the speaker 24 outputs a guide voice. Here, an intermittent sound having a constant volume, height, and tone color is output, but the sound is output so that the interval between the sounds becomes shorter as the error calculated in S13 is smaller.

次に、S13にて算出した誤差が上述した閾値以下であるか否かをチェックし、閾値以下であれば、S11にて取得した撮影画像データを記憶装置34に記憶する(S16)。その際、撮影画像データとともに、S13にて算出した誤差の値も撮影画像データに関連付けて記憶する。   Next, it is checked whether or not the error calculated in S13 is equal to or smaller than the threshold value described above. If the error is equal to or smaller than the threshold value, the captured image data acquired in S11 is stored in the storage device 34 (S16). At that time, together with the captured image data, the error value calculated in S13 is stored in association with the captured image data.

次に、S16にて記憶装置34に保存された撮影画像データが所定数以上となったか否かを判定する(S17)。所定数に達していなければ(S17:NO)、処理がS11に戻り、再度撮影画像データを取得する。一方、所定数に達していれば(S17:YES)、記憶装置34に記憶されている撮影画像データのうち、最も誤差の小さい撮影画像データを、顔形状モデルの再構成に用いる正面撮影画像のデータとして選択する(S18)。このS18の後、表情特徴量検出処理に戻る。   Next, it is determined whether or not the number of captured image data stored in the storage device 34 in S16 exceeds a predetermined number (S17). If the predetermined number has not been reached (S17: NO), the process returns to S11, and the captured image data is acquired again. On the other hand, if the predetermined number has been reached (S17: YES), among the photographed image data stored in the storage device 34, the photographed image data with the smallest error is used for the front photographed image used for the reconstruction of the face shape model. Select as data (S18). After S18, the process returns to the facial expression feature amount detection process.

なお、上述したS11〜S17のループは短い時間間隔(例えば0.1s)にて行われるため、運転者3がカメラ10に対して顔を動かすことに合わせて、線αの位置はリアルタイムで移動する。
(3)発明の効果
このように構成された撮影システム1では、顔形状モデルと撮影画像とのフィッティングの精度が悪い場合には、正確に運転者3の顔を正面から撮影した正面撮影画像を利用して、顔形状モデルを再構築することができるため、より高い精度で表情特徴量を捉えることができる。
Since the loop of S11 to S17 described above is performed at a short time interval (for example, 0.1 s), the position of the line α moves in real time as the driver 3 moves the face with respect to the camera 10. To do.
(3) Effects of the Invention In the imaging system 1 configured as described above, when the accuracy of the fitting between the face shape model and the captured image is poor, a front captured image obtained by accurately capturing the face of the driver 3 from the front is obtained. Since the facial shape model can be reconstructed by using it, the facial expression feature quantity can be captured with higher accuracy.

そして、上述した正面撮影画像を取得するにあたっては、表示装置22にて、撮影画像から抽出される特徴点および予め定められた基準点と、それらに基づく線αおよび線βと、を表示するため、運転者3は、カメラ10にて撮影されている顔が撮影に適した顔の位置および顔の向き(所定の撮影位置)からどの程度離れているかを画像により確認することができ、撮影に適した顔の位置および顔の向きを容易に認識することができる。   In acquiring the above-described front shot image, the display device 22 displays the feature points and predetermined reference points extracted from the shot image, and the lines α and β based on them. The driver 3 can confirm from the image how far the face photographed by the camera 10 is from the position of the face suitable for photographing and the direction of the face (predetermined photographing position). A suitable face position and face orientation can be easily recognized.

また、表示装置22にて上記画像を表示すると同時に、スピーカ24にて、誤差の大きさに応じた音声を出力するため、運転者3は、音声によってもカメラ10にて撮影されている顔が所定の撮影位置からどの程度離れているかを知ることができる。   Further, since the above-mentioned image is displayed on the display device 22 and at the same time, a sound corresponding to the magnitude of the error is output from the speaker 24, the driver 3 can also capture the face photographed by the camera 10 by sound. It is possible to know how far away from a predetermined shooting position.

このように、運転者3は撮影に適した顔の位置および顔の向きを容易に認識することができるため、運転者3が認識した顔位置に顔を移動させて顔の向きを合せることで、精度の高い正面撮影画像を撮影することができる。   As described above, the driver 3 can easily recognize the face position and the face direction suitable for photographing, so that the driver 3 moves the face to the recognized face position and matches the face direction. It is possible to take a highly accurate front shot image.

また、上記撮影システム1では、左右両目頭、および左右鼻孔の中点を特徴点および基準点として定めており、それらの点を基準として顔の位置および向きを規定することができる。なお、このように同一直線状にない3点で規定することで、顔の位置および向きを正確に規定した撮影画像データを取得することができる。また、目頭と鼻孔は、表情変化による位置の変化が少ない箇所であるため、表情変化の影響を受けずに顔の位置および向きを規定することができる。   In the photographing system 1, the left and right eyes and the midpoints of the left and right nostrils are defined as feature points and reference points, and the position and orientation of the face can be defined based on these points. Note that, by defining the three points that are not in the same straight line in this way, it is possible to acquire captured image data that accurately defines the position and orientation of the face. In addition, since the eyes and nostrils are places where the position change due to the expression change is small, the position and orientation of the face can be defined without being affected by the expression change.

また、上記撮影システム1では、誤差が所定の閾値以下となったときに、その撮影画像データを正面撮影画像のデータとして選別することができるため、精度の高い正面撮影画像のデータを確実に取得することができる。
(4)変形例
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記実施例に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態をとり得ることはいうまでもない。
Further, in the photographing system 1, when the error becomes a predetermined threshold value or less, the photographed image data can be selected as the data of the front photographed image, so that highly accurate front photographed image data is reliably acquired. can do.
(4) Modifications While the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can take various forms as long as they belong to the technical scope of the present invention. Needless to say.

例えば、特徴点と基準点との誤差が所定の閾値以下となった場合に、表示装置22における線αの表示位置を、運転者3の顔の位置および顔の向きに関係なくわずかに移動させるように構成してもよい。具体的には、正面画像取得処理のS13にて算出した誤差が閾値以下の場合には、S14にて出力する画像情報における線αの位置をわずかに移動させる。   For example, when the error between the feature point and the reference point is equal to or less than a predetermined threshold, the display position of the line α on the display device 22 is slightly moved regardless of the face position and face direction of the driver 3. You may comprise as follows. Specifically, when the error calculated in S13 of the front image acquisition process is equal to or smaller than the threshold value, the position of the line α in the image information output in S14 is slightly moved.

このように構成された撮影システム1では、運転者3が顔を移動させて誤差が閾値以下となると、線αがわずかに移動するため、運転者3は再び線αと線βとを一致させるために顔をわずかに移動することとなる。その結果、閾値以下となる位置付近で多くのパターンの撮影画像データを取得することができるようになるため、精度の高い正面撮影画像を撮影できる確率を上げることができる。   In the imaging system 1 configured as described above, when the driver 3 moves his face and the error becomes equal to or less than the threshold value, the line α slightly moves, so the driver 3 again matches the line α and the line β. Therefore, the face is moved slightly. As a result, it is possible to acquire many patterns of captured image data in the vicinity of a position that is equal to or lower than the threshold value, so that it is possible to increase the probability of capturing a highly accurate front-captured image.

また、上記実施例では、正面画像取得処理のS16において、誤差が所定の閾値以下の撮影画像データを所定数記憶し、S18にてその中から適切な撮影画像データを選択する構成を例示した。   Further, in the above-described embodiment, a configuration in which a predetermined number of photographed image data whose error is equal to or smaller than a predetermined threshold is stored in S16 of the front image acquisition process, and appropriate photographed image data is selected from among them is selected in S18.

しかしながら、S16にて撮影画像データを所定数記憶させることなく、誤差が所定の閾値以下である撮影画像データを取得した場合には、その撮影画像データを正面撮影画像データとする構成としてもよい。このように構成された撮影システム1であれば、誤差が閾値以下の撮影画像データを1つ取得すればよいので、迅速に正面画像取得処理を終了させることができる。   However, in the case where captured image data having an error equal to or less than a predetermined threshold value is acquired without storing a predetermined number of captured image data in S16, the captured image data may be used as front captured image data. With the imaging system 1 configured as described above, it is only necessary to acquire one captured image data with an error equal to or less than the threshold value, and thus the front image acquisition process can be quickly completed.

また、上記実施例においては、正面画像取得処理のS13にて、各特徴点と基準点との間の距離の相加平均を求め、その値に基づいて運転者3の顔が所定の撮影位置となったか否かを判断する構成を例示したが、それ以外の値を用いて上記判断を行う構成としてもよい。例えば、各特徴点と基準点との間の距離の相乗平均に基づいて上記判断を行う構成が考えられる。   Further, in the above embodiment, in S13 of the front image acquisition process, an arithmetic average of the distances between the feature points and the reference points is obtained, and the face of the driver 3 is determined to be a predetermined shooting position based on the value. Although the configuration for determining whether or not the above has been exemplified, the above determination may be performed using other values. For example, the structure which performs the said determination based on the geometric mean of the distance between each feature point and a reference point can be considered.

また、上記実施例においては、正面画像取得処理のS14にて線αと線βとを平面上に重畳した画像を表示装置22に表示させる構成を例示したが、直前のS11にて取得した撮影画像をさらに重畳して表示する構成であってもよい。   Moreover, in the said Example, although the structure which displays on the display apparatus 22 the image which superimposed the line (alpha) and the line (beta) on the plane in S14 of front image acquisition process was illustrated, the imaging | photography acquired at S11 immediately before It may be configured to further superimpose and display an image.

このように構成された撮影システム1であれば、線αが顔のどの部分に対応するものであるかを認識することができるため、画像の情報を感覚的に理解しやすくなる。
また、上記実施例においては、表示装置22およびスピーカ24は、S13にて算出した誤差を運転者3が認識できるように報知する構成を例示したが、表示装置22やスピーカ24を用いて、運転者3に顔を向ける方向を案内する報知を行うように構成してもよい。例えば、表示画面上に、顔を向ける方向を矢印にて表示する構成が考えられる。
With the imaging system 1 configured in this way, it is possible to recognize to which part of the face the line α corresponds, so that it becomes easy to understand image information sensuously.
Moreover, in the said Example, although the display apparatus 22 and the speaker 24 illustrated the structure which alert | reports so that the driver | operator 3 can recognize the difference | error calculated in S13, driving | operation using the display apparatus 22 and the speaker 24 was illustrated. You may comprise so that the alerting | reporting which guides the direction which turns a face to the person 3 may be performed. For example, a configuration in which the direction in which the face is directed is displayed with an arrow on the display screen is conceivable.

また、上記実施例においては、表示画面に表示される線αは、誤差が閾値以下となると緑から赤に色が変わる構成を例示したが、線αの表示態様がそれ以外に変化する構成であってもよい。例えば、誤差が閾値以下となると線αが緑から透明になる構成、誤差が閾値以下となると線αの形状(太線と細線、または実線と点線)が変化する構成、などが考えられる。また、誤差が閾値以下となった場合に線βの表示態様が変更する構成であってもよい。   In the above-described embodiment, the line α displayed on the display screen is exemplified by a configuration in which the color changes from green to red when the error is equal to or smaller than the threshold value. However, the display mode of the line α is changed in other configurations. There may be. For example, a configuration in which the line α changes from green to transparent when the error is equal to or smaller than a threshold value, and a configuration in which the shape of the line α (bold line and thin line, or a solid line and a dotted line) changes when the error is equal to or smaller than the threshold value. Further, the display mode of the line β may be changed when the error is equal to or less than the threshold value.

また、上記実施例においては、線α,線βは、顔上の左右両目頭を結んだ線分と、左右両目頭中点と左右鼻孔中点とを結んだ線分と、からなる構成を例示したが、それ以外の線分で構成されるものであってもよい。例えば、左右両目頭と、左右鼻孔中点と、からなる三点を結ぶ三角形を、線α、線βとすることが考えられる。   In the above embodiment, the lines α and β are composed of a line segment connecting the left and right eyes on the face, and a line segment connecting the left and right eyes midpoint and the left and right nostrils midpoint. Although illustrated, it may be composed of other line segments. For example, it is conceivable that a triangle connecting three points including the left and right eyes and the right and left nostril midpoints is defined as a line α and a line β.

また、操作ボタン26を用いて、報知の方法(表示装置22における表示態様や表示内容、スピーカ24による音声出力の内容など)を運転者3が自ら選択できるように構成されていてもよい。   In addition, the operation button 26 may be used to allow the driver 3 to select the notification method (display mode and display content on the display device 22, content of audio output by the speaker 24, etc.).

また、上記実施例においては、表情特徴量検出処理のS3において、RMS値の最小値が所定の閾値を下回った場合に、顔形状モデルの再構築を開始する構成を例示したが、操作ボタン26による操作に応じて、顔形状モデルの再構築を開始する構成としてもよい。   In the above-described embodiment, the configuration in which the reconstruction of the face shape model is started when the minimum value of the RMS value falls below a predetermined threshold in S3 of the facial expression feature amount detection process is illustrated. It may be configured to start reconstruction of the face shape model in accordance with the operation by.

また、上記実施例においては、特徴点および基準点として用いる点は、左右両目頭および左右鼻孔中点である構成を例示したが、それ以外の点であってもよい。その際、特徴点として用いる点は、目頭や鼻孔のように、表情変化による位置の移動が少ない点が望ましい。   Moreover, in the said Example, although the point used as a feature point and a reference point illustrated the structure which is a right-and-left both eyes head and a right-and-left nostril midpoint, other points may be sufficient. In that case, the point used as the feature point is preferably a point with little movement of the position due to the change of facial expression, such as the eyes and nostrils.

また、上記実施例においては、運転者3の顔方向を向いて配置される表示装置22を有する構成を例示したが、表示装置22に代えて、ウインドシールドに虚像を表示させる虚像表示装置を備え、正面画像取得処理のS14における画像表示を虚像表示にて行う構成であってもよい。   Moreover, in the said Example, although the structure which has the display apparatus 22 arrange | positioned facing the driver | operator 3's face direction was illustrated, it replaced with the display apparatus 22 and provided with the virtual image display apparatus which displays a virtual image on a windshield. The image display in S14 of the front image acquisition process may be a virtual image display.

また、上記実施例では、撮影画像平面上に特徴点および基準点を定め、その誤差を測定する構成を例示したが、運転者3の顔の向く方向を、ロール、ピッチ、ヨーの3軸の角度パラメータとして測定して、予め定められた基準角度との誤差を測定するように構成してもよい。   In the above-described embodiment, the feature point and the reference point are determined on the captured image plane and the error is measured. However, the direction in which the driver 3 faces is the three axes of roll, pitch, and yaw. You may comprise so that it may measure as an angle parameter and may measure an error with a predetermined reference angle.

その場合には、スピーカ24が出力する断続音を、ロール、ピッチ、ヨーの各軸ごとに異なる周波数とし、各軸ごとに角度誤差に応じた間隔の断続音を出力する構成とすることで、音声により各軸ごとの角度誤差を認識させることができるようになる。また、表示装置22が表示する表示物(表示画面全体や、表示画面における一部の領域であってもよいし、上述した線αでもよい)の表示色を変化させることで、各軸ごとの角度誤差を認識させるように構成してもよい。例えば、ロール、ピッチ、ヨーの各軸ごとに対応する色相を定めておき(例えば、ロールが赤色、ピッチが緑色、ヨーが青色)、各色を、対応する軸の角度誤差に応じた濃度にて合成し、その合成した色を表示物の表示色として出力することが考えられる。   In that case, the intermittent sound output from the speaker 24 is set to a different frequency for each axis of roll, pitch, and yaw, and an intermittent sound with an interval corresponding to the angle error is output for each axis. The angular error for each axis can be recognized by voice. Further, by changing the display color of the display object (the entire display screen, a partial area on the display screen, or the above-described line α) displayed by the display device 22, each axis can be changed. You may comprise so that an angle error may be recognized. For example, a hue corresponding to each axis of roll, pitch, and yaw is determined (for example, roll is red, pitch is green, and yaw is blue), and each color is set at a density corresponding to an angle error of the corresponding axis. It is conceivable to synthesize and output the synthesized color as the display color of the display object.

具体的には、ロール角とピッチ角の誤差が大きく、ヨー角の誤差が小さい場合には、濃い赤および緑と、薄い青とを合成した色の表示物が表示され、ヨー角のみ誤差がある場合には、表示物は青色で表示され、全ての軸にて誤差がない所定の撮影位置に顔が位置する場合には、表示物は白色で表示される。なお、角度誤差と濃淡の関係や各軸に対応する色相は上述したものに限られない。   Specifically, when the error between the roll angle and the pitch angle is large and the error in the yaw angle is small, a display object with a color that combines dark red and green with light blue is displayed, and only the yaw angle has an error. In some cases, the display object is displayed in blue, and when the face is located at a predetermined shooting position with no error on all axes, the display object is displayed in white. Note that the relationship between the angle error and the shade and the hue corresponding to each axis are not limited to those described above.

また、上記実施例においては、表示装置22およびスピーカ24により、S13にて算出した誤差を運転者3が認識できるように報知する構成を例示したが、表示装置22およびスピーカ24のいずれか一方のみで報知を行う構成であってもよい。   Moreover, in the said Example, although the structure which alert | reports so that the driver | operator 3 can recognize the difference | error calculated by S13 by the display apparatus 22 and the speaker 24 was illustrated, only one of the display apparatus 22 and the speaker 24 is shown. May be configured to perform notification.

1…撮影システム、2…車両、3…運転者、10…カメラ、20…情報入出力装置、22…表示装置、24…スピーカ、26…操作ボタン、30…撮影補助装置、32…画像キャプチャボード、34…記憶装置、36…制御装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Shooting system, 2 ... Vehicle, 3 ... Driver, 10 ... Camera, 20 ... Information input / output device, 22 ... Display device, 24 ... Speaker, 26 ... Operation button, 30 ... Shooting auxiliary device, 32 ... Image capture board 34 ... Storage device, 36 ... Control device

Claims (15)

撮影対象者の顔を示す撮影画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段が取得した撮影画像における顔上の複数の特徴点を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した特徴点と、前記特徴点それぞれに対応して存在し、前記撮影対象者の顔が所定の撮影位置であるときに前記特徴点との距離が最も小さくなるように前記撮影画像上に予め定められた基準点と、の距離を測定する距離測定手段と、
画像を表示可能な表示装置に対して、前記特徴点および前記基準点を平面上に重畳した画像を示す画像情報を出力する報知手段と、を備える
ことを特徴とする撮影補助装置。
Image acquisition means for acquiring a captured image showing the face of the person to be imaged;
Extraction means for extracting a plurality of feature points on the face in the captured image acquired by the image acquisition means;
The shooting is performed so that the distance between the feature point extracted by the extraction unit and the feature point exists corresponding to each of the feature points, and the distance from the feature point is minimized when the face of the person to be shot is at a predetermined shooting position. A distance measuring means for measuring a distance between a predetermined reference point on the image, and
An imaging assistance device comprising: a notification unit that outputs image information indicating an image obtained by superimposing the feature point and the reference point on a plane with respect to a display device capable of displaying an image .
前記特徴点は、前記撮影画像において同一直線上にない3点を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の撮影補助装置。
The imaging assistance device according to claim 1, wherein the feature points include three points that are not on the same straight line in the captured image.
前記特徴点は、前記撮影画像の顔上における左目頭、右目頭、左右鼻孔の中点、の3点である
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の撮影補助装置。
The imaging assisting device according to claim 1, wherein the feature points are three points of a left eye head, a right eye head, and a midpoint of left and right nostrils on the face of the photographed image.
前記画像情報は、前記特徴点を含む線分,および,前記基準点を含む線分を、前記特徴点および前記基準点を重畳した平面上に更に重畳した画像を示すものである
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の撮影補助装置。
The image information indicates an image obtained by further superimposing a line segment including the feature point and a line segment including the reference point on a plane on which the feature point and the reference point are superimposed. The photographing auxiliary device according to any one of claims 1 to 3 .
前記報知手段は、さらに、音声を出力可能な音声出力装置に対して、前記距離測定手段により測定された距離に応じた音声情報を出力する
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれかに記載の撮影補助装置。
The notification means is further for outputting capable sound output device sound, one of claims 1, characterized in that outputs audio information corresponding to the distance measured by the distance measuring means according to claim 4 The photographing auxiliary device according to the above.
前記音声情報は、前記距離測定手段により測定された距離の大きさに応じて出力する音声を変化させるものである
ことを特徴とする請求項5に記載の撮影補助装置。
6. The photographing assistance apparatus according to claim 5 , wherein the sound information changes sound to be output according to the magnitude of the distance measured by the distance measuring unit.
前記基準点は、平均的な顔のモデルにおいて特徴点が存在する位置である  The reference point is a position where a feature point exists in an average face model
ことを特徴とする請求項1から請求項6のいずれかに記載の撮影補助装置。  The photographing assisting device according to any one of claims 1 to 6, wherein
前記基準点は、事前に前記撮影対象者の顔を前記所定の撮影位置にて撮影した撮影画像における顔上の特徴点の位置である  The reference point is a position of a feature point on the face in a photographed image obtained by photographing the face of the subject to be photographed in advance at the predetermined photographing position.
ことを特徴とする請求項1から請求項6のいずれかに記載の撮影補助装置。  The photographing assisting device according to any one of claims 1 to 6, wherein
前記距離測定手段により測定された距離が所定の閾値以下である場合に、前記撮影画像を、前記撮影対象者の顔が前記所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定する判定手段を備える
ことを特徴とする請求項1から請求項8のいずれかに記載の撮影補助装置。
Determination that the captured image is determined to be a captured image taken when the face of the person to be photographed is at the predetermined photographing position when the distance measured by the distance measuring unit is equal to or smaller than a predetermined threshold. The photographing auxiliary apparatus according to claim 1, further comprising: means.
前記報知手段は、前記判定手段により前記撮影対象者の顔が前記所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定されたときに、前記画像情報の表示態様を変更する  The notification means changes the display mode of the image information when the determination means determines that the photographed image is taken when the face of the person to be photographed is at the predetermined photographing position.
ことを特徴とする請求項9に記載の撮影補助装置。  The photographing auxiliary apparatus according to claim 9.
前記報知手段は、前記判定手段により前記撮影対象者の顔が前記所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定されたときに、前記画像情報に示される前記特徴点の表示位置を移動させる  The notification unit displays the feature point indicated by the image information when the determination unit determines that the image of the person to be imaged is a photographed image taken when the face is the predetermined photographing position. Move
ことを特徴とする請求項9または請求項10に記載の撮影補助装置。  The photographing assisting apparatus according to claim 9 or 10, wherein the photographing assisting apparatus is characterized.
請求項1から請求項11のいずれかに記載の各手段として機能させるための処理手順を、コンピュータシステムに実行させるためのプログラム。 The program for making a computer system perform the process sequence for functioning as each means in any one of Claims 1-11 . 請求項9から請求項11のいずれかに記載の撮影補助装置と、
前記判定手段が、前記撮影対象者の顔が前記所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定した前記撮影画像を用いて、前記顔形状モデルを作成するモデル作成手段と、
前記モデル作成手段により作成された前記顔形状モデルと、前記撮影対象者の顔を示す対象者画像と、を用いて、前記撮影対象者の顔の向きおよび表情の変化を検出する検出手段と、を備える
ことを特徴とする撮影システム。
An imaging assistance device according to any one of claims 9 to 11 ,
Model determination means for generating the face shape model using the captured image determined by the determination means as a captured image captured when the face of the person to be imaged is at the predetermined imaging position;
Detecting means for detecting a change in facial orientation and facial expression of the subject to be photographed using the face shape model created by the model creating means and a subject image showing the face of the subject to be photographed; An imaging system characterized by comprising:
前記対象者画像と、前記顔形状モデルと、が所定の基準以上で一致しているか否かを判断する一致判断手段を備え、  A match determining means for determining whether or not the target person image and the face shape model match at or above a predetermined reference;
前記モデル作成手段は、前記一致判断手段により前記所定の基準以上で一致していないと判断されたときに前記顔形状モデルの再構築を行う  The model creation unit reconstructs the face shape model when the match determination unit determines that the match does not exceed the predetermined reference.
ことを特徴とする請求項13に記載の撮影システム。  The imaging system according to claim 13.
前記モデル作成手段は、前記判定手段が、前記撮影対象者の顔が前記所定の撮影位置であるときに撮影した撮影画像であると判定した複数の前記撮影画像から最も前記距離が小さいものを用いて前記顔形状モデルを作成する  The model creating means uses the one having the smallest distance from a plurality of the photographed images determined by the judging means to be photographed when the face of the person to be photographed is at the predetermined photographing position. To create the face shape model
ことを特徴とする請求項13または請求項14に記載の撮影システム。  The imaging system according to claim 13 or claim 14, characterized in that:
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