JP6531435B2 - INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND PROGRAM - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.
従来、撮像装置で撮像された画像情報に基づいて人を検知し、検知した人の大きさに対応した画像の所定範囲を顔認識処理の対象画像として抽出し、抽出した対象画像で顔認識処理を行う技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。 Conventionally, a person is detected based on image information captured by an imaging device, and a predetermined range of an image corresponding to the detected person size is extracted as a target image for face recognition processing, and face recognition processing is performed on the extracted target image There is known a technology for performing (see, for example, Patent Document 1).
特許文献1に記載のように、顔認識処理を行う画像範囲を限定することで、顔認識処理の処理時間を短縮し、応答性を向上させることができる。しかしながら、特許文献1に記載の技術では、顔認識処理の対象画像の範囲を限定するために、顔認識処理前に毎回人を検知する処理が必要であり、効率的ではなかった。
As described in
本発明の課題は、効率的に顔認識の処理時間の短縮を図ることである。 An object of the present invention is to efficiently reduce the processing time of face recognition.
上記課題を解決するため、請求項1に記載の発明の情報処理装置は、
撮像手段と、
前記撮像手段により取得された撮像画像に顔認識を行う顔認識手段と、
前記顔認識手段による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲、及び該顔認識の対象となる撮像画像の範囲に対する顔認識処理の頻度を決定する決定手段とを備え、
前記決定手段は、前記顔認識手段による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識手段により顔が認識された各領域毎にその領域から顔が認識された頻度を算出し、前記顔認識手段により顔が認識された各領域がその領域から顔が認識された頻度で前記顔認識手段による顔認識の対象となるように、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲、及び該顔認識の対象となる撮像画像の範囲に対する顔認識処理の頻度を決定する。
In order to solve the above-mentioned subject, the information processor of the invention according to
Imaging means,
Face recognition means for performing face recognition on the captured image acquired by the imaging means;
Based on the history of face recognition results by the face recognition unit, the range of the captured image to be the target of face recognition by the face recognition unit and the frequency of the face recognition process for the range of the captured image to be the target of the face recognition are determined and a determination means for,
The determination means calculates, based on the history of face recognition results by the face recognition means, for each of the areas where the face is recognized by the face recognition means, the frequency with which the face is recognized from the areas is calculated. A range of a captured image to be subjected to face recognition by the face recognition unit such that each area in which a face is recognized by the face recognition is subject to face recognition by the face recognition unit at a frequency at which the face is recognized from that area; The frequency of face recognition processing for the range of the captured image to be subjected to the face recognition is determined .
本発明によれば、効率的に顔認識の処理時間の短縮を図ることが可能となる。 According to the present invention, it is possible to efficiently reduce the processing time of face recognition.
以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な実施形態を詳細に説明する。以下の実施形態では、本発明に係る情報処理装置をデジタルサイネージ装置1に適用した場合を例にとり説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following embodiments, the case where the information processing apparatus according to the present invention is applied to the
[デジタルサイネージ装置1の構成]
図1は、デジタルサイネージ装置1の主制御構成を示すブロック図である。図2は、図1のスクリーン部の概略構成を示す正面図である。デジタルサイネージ装置1は、例えば、店舗等に設置され、顧客に対して商品説明等のコンテンツを出力する装置である。
[Configuration of Digital Signage Device 1]
FIG. 1 is a block diagram showing the main control configuration of the
図1に示すように、デジタルサイネージ装置1は、コンテンツの映像光を照射する投影部21と、投影部21から照射された映像光を背面で受けて前面に投影するスクリーン部22とを備えている。
As shown in FIG. 1, the
まず、投影部21について説明する。
投影部21は、制御部23と、プロジェクタ24と、記憶部25と、通信部26と、計時部30とを備えている。プロジェクタ24、記憶部25、通信部26、計時部30は、図1に示すように制御部23に接続されている。
First, the
The
制御部23は、記憶部25のプログラム記憶部251に記憶されている各種のプログラムを実行して所定の演算や各部の制御を行うCPU(Central Processing Unit)とプログラム実行時の作業領域となるメモリ(いずれも図示略)とを備えている。制御部23は、記憶部25のプログラム記憶部251に記憶されているプログラムとの協働により、後述するコンテンツ出力処理を実行する。制御部23は、顔認識手段、決定手段として機能する。
The
プロジェクタ24は、制御部23から出力された画像データを映像光に変換してスクリーン部22に向けて照射する投影装置である。プロジェクタ24は、例えば、アレイ状に配列された複数個(XGAの場合、横1024画素×縦768画素)の微小ミラーの各傾斜角度を個々に高速でオン/オフ動作して表示動作することでその反射光により光像を形成する表示素子であるDMD(デジタルマイクロミラーデバイス)を利用したDLP(Digital Light Processing)(登録商標)プロジェクタが適用可能である。
The projector 24 is a projection device that converts image data output from the
記憶部25は、HDD(Hard Disk Drive)や不揮発性の半導体メモリ等により構成される。記憶部25には、図1に示すように、プログラム記憶部251が設けられている。プログラム記憶部251には、制御部23で実行されるシステムプログラムや後述するコンテンツ出力処理を始めとする各種処理を実行するための処理プログラム、顔認識プログラム(顔認識エンジン)、性別・年齢推定プログラム(性別・年齢推定エンジン)等のアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。
The
また、記憶部25には、コンテンツ記憶部252、顔認識履歴記憶部253、顔認識設定記憶部254等が設けられている。
コンテンツ記憶部252には、性別と年齢の組み合わせに対応付けて、その性別と年齢の組み合わせに適合したコンテンツのコンテンツデータが記憶されている。また、その他、どのような性別と年齢にも対応する汎用的なコンテンツ(汎用コンテンツと呼ぶ)のコンテンツデータも記憶されている。コンテンツデータは、例えば、複数のフレーム画像により構成される動画データ及び各フレーム画像に対応する音声データにより構成されている。
Further, the
The
顔認識履歴記憶部253には、撮像部34により取得された撮像画像に対して行われた顔認識処理による顔認識結果の履歴情報が蓄積記憶されている。本実施形態では、撮像部34により取得された撮像画像に対して顔認識処理を実行することにより、前回の顔認識処理で認識されていなかった顔(初めての顔と呼ぶ)が認識されたときの、その顔の領域の座標が顔認識結果の履歴情報として記憶されている。
The face recognition
顔認識設定記憶部254には、顔認識処理による顔認識の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を示す顔認識設定情報が記憶されている。具体的には、撮像部34により取得可能な撮像画像領域のどの範囲に対してどのくらいの頻度で顔認識を行うかを示す顔認識設定情報が記憶されている。
例えば、図3に示すような撮像画像のA領域を10回に5回の頻度で、B領域を10回に3回の頻度で、C領域を10回に1回の頻度で、D領域を10回に1回の頻度で顔認識を実行する場合、A領域〜D領域の各座標と、「ABACABABAD」のように、10回の顔認識処理において顔認識の対象とする領域(範囲)の順番が顔認識設定情報として記憶されている。
デフォルトでは、撮像画像が取得される毎に撮像画像の画像全体に対して顔認識を行うという顔認識設定情報が記憶されている。
The face recognition
For example, as shown in FIG. 3, the area A of the captured image is at a frequency of 5 times in 10 times, the area B is at a frequency of 3 times in 10 times, and the area C is at a frequency of 1 in 10 times When face recognition is performed at a frequency of once in 10 times, the coordinates of each of areas A to D and the area (range) to be subjected to face recognition in 10 times of face recognition processing as in “ABACABABAD” The order is stored as face recognition setting information.
By default, face recognition setting information is stored in which face recognition is performed on the entire image of the captured image each time the captured image is acquired.
また、記憶部25には、顔認識履歴記憶部253に記憶されている履歴情報の集計タイミング等が記憶されている。
In addition, the
通信部26は、モデム、ルータ、ネットワークカード等により構成され、LAN等の通信ネットワークに接続された外部機器との通信を行う。
The
計時部30は、RTC(Real Time Clock)等により構成され、現在日時を取得して制御部23に出力する。
The
次に、スクリーン部22について説明する。
図2に示すようにスクリーン部22には、画像形成部27と、画像形成部27を支持する台座28とが備えられている。
Next, the
As shown in FIG. 2, the
画像形成部27は、映像光の照射方向に対して略直交するように配置された、例えばアクリル板などの人型に成形された一枚の透光板29に、フィルム状のフレネルレンズが積層された背面投影用のフィルムスクリーン291や予め印刷されたフィルム292が貼付されて構成されたスクリーンである。プロジェクタ24は、画像形成部27のフィルムスクリーン291が貼付された領域に画像を投影する。画像形成部27と前述したプロジェクタ24とにより出力手段を構成している。
For example, the
台座28には、ボタン式の操作部32と、音声を出力するスピーカなどの音声出力部33と、撮像部34とが設けられている。
The
操作部32は、各種操作ボタンを備え、操作ボタンの押下信号を検出して制御部23に出力する。
The
撮像部34は、デジタルサイネージ装置1に対向する空間の画像を撮影して撮像画像を生成する撮像手段である。撮像部34は、図示は省略するが、光学系及び撮像素子を備えるカメラと、カメラを制御する撮像制御部とを備えている。
カメラの光学系は、デジタルサイネージ装置1の前にいる人物を撮影可能な方向に向けられている。また、その撮像素子は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal-oxide Semiconductor)等のイメージセンサである。そして、撮像素子は、光学系を通過した光学像を2次元の画像信号に変換する。
操作部32と、音声出力部33と、撮像部34とは、図1に示すように制御部23に接続されている。
The
The optical system of the camera is directed in such a direction that the person in front of the
The
[デジタルサイネージ装置1の動作]
次に、デジタルサイネージ装置1の動作について説明する。
[Operation of Digital Signage Device 1]
Next, the operation of the
図4に、デジタルサイネージ装置1において実行されるコンテンツ出力処理のフローチャートを示す。コンテンツ出力処理は、デジタルサイネージ装置1の電源がONとなった際に、制御部23とプログラム記憶部251に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
FIG. 4 shows a flowchart of the content output process performed in the
まず、制御部23は、画像形成部27及び音声出力部33によりコンテンツを出力させる(ステップS1)。具体的に、制御部23は、コンテンツ記憶部252から出力対象のコンテンツのコンテンツデータを読み出し、そのフレーム画像を順次プロジェクタ24に出力してプロジェクタ24により画像形成部27に投影させる。また、読み出した音声データを音声出力部33に出力し、コンテンツの音声を出力させる。
なお、電源投入当初は、例えば、汎用コンテンツの再生を行う。
First, the
Note that, at the beginning of power-on, for example, general-purpose content is played back.
次いで、制御部23は、撮像部34により撮影を行わせ、撮像画像を取得する(ステップS2)。
Next, the
次いで、制御部23は、顔認識設定記憶部254から顔認識設定情報を読み出し、顔認識設定情報に基づいて、ステップS2で取得した撮像画像に顔認識処理を行う(ステップS3)。具体的に、制御部23は、顔認識設定情報に基づいて今回取得された撮像画像から顔認識の対象とする範囲を特定し、撮像画像から特定した範囲の画像を切り出して、顔認識プログラムに渡す。そして、顔認識プログラムにより、切り出した範囲の画像に対して顔認識処理を行って、人物の顔の認識を行う。顔認識処理は、例えば、特開2012−53813号公報に記載のHaar−like特徴を用いた手法等、公知の画像処理技術を用いて行うことができる。
Next, the
次いで、制御部23は、顔認識処理の結果、顔が認識できたか否かを判断する(ステップS4)。顔が認識できなかったと判断した場合(ステップS4;NO)、制御部23は、ステップS1に戻る。ここで、現在汎用コンテンツ以外のコンテンツが出力対象となっている場合は、出力対象を汎用コンテンツに切り替えることが好ましい。
Next, the
一方、顔が認識できたと判断した場合(ステップS4;YES)、制御部23は、前回の顔認識処理で認識されなかった初めての顔が認識されたか否かを判断する(ステップS5)。ここで、制御部23は、一度撮像画像から認識された顔はIDを付与してメモリ上で管理し、その後に取得された撮像画像において、その顔が認識されなくなるまで同じIDを付して管理している。IDで管理されていない顔が認識されると、初めての顔として識別する。
初めての顔が認識されていないと判断した場合(ステップS5;NO)、制御部23は、ステップS1に戻る。
On the other hand, when it is determined that the face has been recognized (step S4; YES), the
If it is determined that the first face is not recognized (step S5; NO), the
初めての顔が認識されたと判断した場合(ステップS5;YES)、制御部23は、認識された初めての顔の領域の座標を顔認識結果の履歴情報として顔認識履歴記憶部253に記憶する(ステップS6)。例えば、認識された初めての顔に外接する矩形の範囲の左上の座標と右下の座標を顔認識結果の履歴情報として記憶する。初めての顔が認識されたときに履歴情報を記憶するようにすることで、同じ顔(人物)に対する履歴情報が何度も記憶されてしまうことを防止することが可能となる。
If it is determined that the first face is recognized (step S5; YES), the
次いで、制御部23は、性別・年齢推定プログラムを読み出して、認識された人物の性別及び年齢を推定する(ステップS7)。顔画像に基づく性別及び年齢の推定は、例えば、特開2012−53813号公報に記載の顔領域のシワ特徴量、シミ特徴量、唇特徴量に基づく人物属性推定技術等、公知の画像処理技術を用いて行うことができる。
Next, the
次いで、制御部23は、ステップS7で推定した性別及び年齢に応じたコンテンツに出力対象のコンテンツの設定を切り替える(ステップS8)。
Next, the
次いで、制御部23は、顔認識履歴の集計タイミングが到来したか否かを判断する(ステップS9)。顔認識履歴の集計タイミングが到来していないと判断した場合(ステップS9;NO)、制御部23は、ステップS1の処理に戻り、設定されたコンテンツの出力を行う。
Next, the
顔認識履歴の集計タイミングが到来したと判断した場合(ステップS9;YES)、制御部23は、顔認識履歴記憶部253に記憶されている履歴情報を集計する(ステップS10)。具体的には、顔認識履歴記憶部253に記憶されている履歴情報を集計し、撮像部34により取得可能な撮像画像領域において、初めての顔が認識された各領域毎に、その領域から顔が認識された回数をカウントしてその領域から顔が認識された頻度を取得する。なお、顔が認識された領域毎にその領域から顔が認識された回数をカウントする際には、領域の座標が完全に一致している必要はない。例えば、一部が重複する複数の領域が履歴情報に存在する場合は、その複数の領域をまとめて一つの領域として取り扱い、その頻度を取得することとしてもよい。
If it is determined that the count timing of the face recognition history has come (step S9; YES), the
そして、制御部23は、集計により取得した情報に基づいて、顔認識処理による顔認識の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を決定し、顔認識設定記憶部254に設定する(ステップS11)。具体的には、初めての顔が認識された各領域が、その領域から過去に顔が認識された頻度と同等の頻度で顔認識処理における顔認識の対象となるように、顔認識の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を設定する。そして、ステップS1に戻る。
Then, the
図3は、店舗内に設置されたデジタルサイネージ装置1の撮像部34で撮影した撮像画像を模式的に示す図である。店舗内では、顧客がデジタルサイネージ装置1に近づいてくるときの動線は、いくつかに絞られる。そのため、初めての顔が認識された領域を集計すると、特定の範囲に集中することが想定される。例えば、図3に示す撮像画像領域の場合、通路奥のA領域、B領域で初めての顔が認識される可能性が高いと想定される。また、デジタルサイネージ装置1の後ろから来て振り返る人は、C領域で認識される可能性が高いと想定される。そこで、本実施形態では、所定期間毎に(集計タイミング毎に)、撮像画像領域内で初めての顔が認識された領域を集計し、認識された各領域が、その領域から顔が認識された頻度で顔認識処理における顔認識の対象となるように、顔認識の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を決定する。
FIG. 3 is a view schematically showing a captured image captured by the
例えば、ステップS10における集計の結果、図3に示すA領域から顔が認識された頻度が50%、B領域から顔が認識された頻度が30%、C領域から顔が認識された頻度が10%、その他領域から顔が認識された頻度が10%であった場合、A領域を10回に5回の頻度で、B領域を10回に3回の頻度で、C領域を10回に1回の頻度で、D領域を10回に1回の頻度で顔認識すると決定する。そして、各領域に対して決定した頻度に基づいて、顔認識を「ABACABABAD」の順番で行うと決定し、各領域の座標と順番を顔認識設定情報として顔認識設定記憶部254に記憶する。
For example, as a result of tabulation in step S10, the frequency of recognition of a face from area A shown in FIG. 3 is 50%, the frequency of recognition of a face from area B is 30%, and the frequency of recognition of a face from area C is 10 %, When the frequency of face recognition from other areas is 10%, A area is 5 times in 10 times, B area is 3 times in 10 times, C area is 1 in 10 times It is determined that the D area is to be recognized as a face once every ten times. Then, based on the frequency determined for each area, it is determined that face recognition is to be performed in the order of "ABACABABAD", and the coordinates and the order of each area are stored in the face recognition setting
これにより、撮像画像領域全体に対して顔認識処理をする頻度を減らし、顔が認識される頻度の高い範囲に対して重点的に顔認識を行うようにすることができるので、顔認識の応答性の向上や処理時間の短縮を図ることができる。 As a result, the frequency of performing the face recognition process on the entire captured image area can be reduced, and the face recognition can be performed with emphasis on the range where the face is recognized frequently. It is possible to improve the quality and shorten the processing time.
また、図3に示すように、顔認識対象となる画像範囲の大きさは一律ではなく、その画像範囲の位置によって変わる。例えば、A領域やB領域は、デジタルサイネージ装置1から離れた位置にいる人物の顔が写る領域であるため、認識される顔のサイズが小さい。そのため、A領域やB領域に基づいて決定される顔認識の対象範囲の大きさは小さくなる(例えば、70×50画素の領域となる)。一方、C領域は、デジタルサイネージ装置1の近傍にいる人物の顔が写る領域であるため、認識される顔のサイズが大きい。そのため、C領域に基づいて決定される顔認識の対象範囲の大きさは大きくなる(例えば、150×100画素の領域となる)。即ち、顔認識の対象とする撮像画像の範囲の大きさは過去にその範囲において認識された顔領域の大きさに基づいて決定されるので、認識され得る顔の大きさに合った無駄のない大きさの領域を顔認識の対象範囲とすることができる。
Further, as shown in FIG. 3, the size of the image range to be face recognition target is not uniform, and changes depending on the position of the image range. For example, since the A area and the B area are areas where the face of a person at a position away from the
なお、デジタルサイネージ装置1が物理的に動かされてしまった場合、顔認識履歴記憶部253に記憶されている履歴情報は使えなくなる。よって、デジタルサイネージ装置1が動かされたことを検出した場合、制御部23は、顔認識履歴記憶部253に記憶されている履歴情報を消去して、再度、顔認識された領域の履歴情報を蓄積する。デジタルサイネージ装置1が物理的に動かされたか否かは、例えば、デジタルサイネージ装置1の台座28等が加速度センサを備える構成とし、加速度センサにより検出することができる。
When the
以上説明したように、デジタルサイネージ装置1によれば、制御部23は、顔認識プログラムに従って撮像部34により取得された撮像画像に顔認識処理を行ったときの顔認識結果を顔認識履歴記憶部253に蓄積記憶する。予め定められたタイミングが到来すると、制御部23は、顔認識履歴記憶部253に記憶されている顔認識結果の履歴情報を集計し、集計した結果に基づいて顔認識処理の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を決定し、顔認識設定記憶部254に設定する。そして、制御部23は、以降に顔認識処理を行う際には、顔認識設定記憶部254に記憶されている顔認識設定情報に基づいて撮像画像から顔認識処理の対象とする画像範囲を特定し、特定した範囲の画像を切り出して顔認識プログラムに渡して顔認識処理を行わせる。
As described above, according to the
従って、過去の顔認識結果に基づいて顔認識処理の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を決定することができるので、従来技術のように、顔認識処理前に毎回人を検知することなく、効率的に顔認識の処理時間の短縮及び応答性の向上を図ることが可能となる。 Therefore, the range and frequency of the captured image to be subjected to the face recognition process can be determined based on the past face recognition result. Therefore, as in the prior art, without detecting a person each time before the face recognition process It becomes possible to efficiently shorten the processing time of face recognition and improve the responsiveness.
また、制御部23は、顔認識履歴記憶部253に記憶された顔認識結果の履歴情報に基づいて、顔認識処理によって顔が認識された各領域毎にその領域から顔が認識された頻度を算出し、顔認識処理により顔が認識された各領域が、その領域から顔が認識された頻度で顔認識処理による顔認識の対象となるように、顔認識の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を決定する。
従って、撮像画像全体に対して顔認識処理をする頻度を減らし、顔が認識される頻度の高い範囲に対して重点的に顔認識を行うことが可能となる。
In addition, based on the history information of the face recognition result stored in the face recognition
Therefore, it is possible to reduce the frequency of performing the face recognition processing on the entire captured image, and to perform the face recognition in a focused manner in the range where the face is frequently recognized.
また、制御部23は、過去に顔認識処理により顔が認識された領域の大きさに基づいて顔認識処理による顔認識の対象とする撮像画像の範囲の大きさを決定する。従って、認識される顔の大きさに合った無駄のない大きさの領域を顔認識の対象範囲とすることができる。
Further, the
また、前回認識されていなかった初めての顔が顔認識処理により認識されたときの顔認識結果の履歴を顔認識履歴記憶部253に記憶するようにすることで、不要な履歴の記憶を抑えることができる。
In addition, by storing the history of the face recognition result when the first face that was not recognized last time is recognized by the face recognition processing is stored in the face recognition
なお、上記実施形態における記述内容は、本発明に係るデジタルサイネージ装置の好適な一例であり、これに限定されるものではない。 The contents of the description in the above embodiment are a preferred example of the digital signage apparatus according to the present invention, and the present invention is not limited to this.
例えば、上記実施形態においては、撮像部34において取得可能な撮像画像領域の全範囲の撮像画像を取得し、制御部23は、取得した撮像画像における顔認識対象の領域の座標情報を顔認識プログラムに渡して、決定された撮影範囲を決定された頻度で顔認識するようにしたが、撮像部34に顔認識対象の領域の座標情報を渡し、撮像部34において、決定された撮影範囲を決定された頻度で撮像するようにしてもよい。これにより、撮像画像を記憶するために使用するメモリ量を抑えることができる。また、撮像画像から顔認識対象の領域を切り出す処理を省くことが可能となる。
For example, in the above embodiment, the captured image of the entire range of the captured image area that can be acquired by the
また、上記実施形態においては、コンテンツが動画(音声付)である場合を例にとり説明したが、これに限定されず、例えば、画像のみとしてもよい。 Moreover, in the said embodiment, although the case where content was a moving image (with audio | voice) was demonstrated to an example, it is not limited to this, For example, it is good also as only an image.
また、上記実施形態においては、本発明をプロジェクタからスクリーンに画像を投影することで画像の表示を行うデジタルサイネージ装置に適用した場合を例にとり説明したが、例えば、パーソナルコンピュータ等の他の情報処理装置に適用しても同様の効果を奏することができ、この例に限定されない。 In the above embodiment, although the present invention is applied to a digital signage apparatus that displays an image by projecting an image from a projector onto a screen, the present invention has been described by way of example. The same effect can be obtained even when applied to an apparatus, and is not limited to this example.
その他、デジタルサイネージ装置の細部構成及び細部動作に関しても、発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。 In addition, the detailed configuration and the detailed operation of the digital signage apparatus can be appropriately modified without departing from the scope of the invention.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
[付記]
<請求項1>
撮像手段と、
前記撮像手段により取得された撮像画像に顔認識を行う顔認識手段と、
前記顔認識手段による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を決定する決定手段と、
を備える情報処理装置。
<請求項2>
前記決定手段は、前記顔認識手段による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識手段により顔が認識された各領域毎にその領域から顔が認識された頻度を算出し、前記顔認識手段により顔が認識された各領域がその領域から顔が認識された頻度で前記顔認識手段による顔認識の対象となるように、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を決定する請求項1に記載の情報処理装置。
<請求項3>
前記決定手段は、前記顔認識手段による顔認識結果の履歴から得られる前記顔認識手段により顔が認識された領域の大きさに基づいて、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲の大きさを決定する請求項1又は2に記載の情報処理装置。
<請求項4>
前記顔認識手段による顔認識結果の履歴は、前記顔認識手段により認識されていなかった顔が認識されたときの顔認識結果の履歴である請求項1〜3の何れか一項に記載の情報処理装置。
<請求項5>
撮像手段により取得された撮像画像に顔認識を行う顔認識工程と、
前記顔認識工程による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識工程による顔認識の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を決定する決定工程と、
を含む情報処理方法。
<請求項6>
撮像手段を備える情報処理装置に備えられるコンピュータを、
前記撮像手段により取得された撮像画像に顔認識を行う顔認識手段、
前記顔認識手段による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲及び頻度を決定する決定手段、
として機能させるためのプログラム。
Although several embodiments of the present invention have been described, the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments, but includes the scope of the invention described in the claims and the equivalents thereof.
In the following, the invention described in the claims initially attached to the request for this application is appended. The item numbers of the claims described in the appendix are as in the claims attached at the beginning of the application for this application.
[Supplementary note]
<Claim 1>
Imaging means,
Face recognition means for performing face recognition on the captured image acquired by the imaging means;
A determination unit configured to determine the range and frequency of a captured image to be subjected to face recognition by the face recognition unit based on a history of face recognition results by the face recognition unit;
An information processing apparatus comprising:
<Claim 2>
The determination means calculates, based on the history of face recognition results by the face recognition means, for each of the areas where the face is recognized by the face recognition means, the frequency with which the face is recognized from the areas is calculated. Range and frequency of captured images to be subjected to face recognition by the face recognition unit such that each area in which a face is recognized by the face recognition target is subject to face recognition by the face recognition unit at a frequency at which the face is recognized from that area The information processing apparatus according to
<Claim 3>
The determination means is a captured image to be subjected to face recognition by the face recognition means based on the size of the area in which the face is recognized by the face recognition means obtained from the history of face recognition results by the face recognition means. The information processing apparatus according to
<Claim 4>
4. The information according to any one of
<Claim 5>
A face recognition step of performing face recognition on a captured image acquired by the imaging unit;
A determination step of determining a range and a frequency of a captured image to be subjected to face recognition by the face recognition step based on a history of face recognition results by the face recognition step;
Information processing method including:
<Claim 6>
A computer provided in an information processing apparatus including an imaging unit;
Face recognition means for performing face recognition on the captured image acquired by the imaging means;
Determining means for determining the range and frequency of a captured image to be subjected to face recognition by the face recognition means based on the history of face recognition results by the face recognition means;
Program to function as.
1 デジタルサイネージ装置
21 投影部
22 スクリーン部
23 制御部
24 プロジェクタ
25 記憶部
251 プログラム記憶部
252 コンテンツ記憶部
253 顔認識履歴記憶部
254 顔認識設定記憶部
26 通信部
27 画像形成部
28 台座
29 透光板
30 計時部
32 操作部
33 音声出力部
34 撮像部
Claims (5)
前記撮像手段により取得された撮像画像に顔認識を行う顔認識手段と、
前記顔認識手段による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲、及び該顔認識の対象となる撮像画像の範囲に対する顔認識処理の頻度を決定する決定手段とを備え、
前記決定手段は、前記顔認識手段による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識手段により顔が認識された各領域毎にその領域から顔が認識された頻度を算出し、前記顔認識手段により顔が認識された各領域がその領域から顔が認識された頻度で前記顔認識手段による顔認識の対象となるように、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲、及び該顔認識の対象となる撮像画像の範囲に対する顔認識処理の頻度を決定する情報処理装置。 Imaging means,
Face recognition means for performing face recognition on the captured image acquired by the imaging means;
Based on the history of face recognition results by the face recognition unit, the range of the captured image to be the target of face recognition by the face recognition unit and the frequency of the face recognition process for the range of the captured image to be the target of the face recognition are determined and a determination means for,
The determination means calculates, based on the history of face recognition results by the face recognition means, for each of the areas where the face is recognized by the face recognition means, the frequency with which the face is recognized from the areas is calculated. A range of a captured image to be subjected to face recognition by the face recognition unit such that each area in which a face is recognized by the face recognition is subject to face recognition by the face recognition unit at a frequency at which the face is recognized from that area; An information processing apparatus that determines the frequency of face recognition processing for a range of a captured image to be subjected to the face recognition .
前記顔認識工程による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識工程による顔認識の対象とする撮像画像の範囲、及び該顔認識の対象となる撮像画像の範囲に対する顔認識処理の頻度を決定する決定工程とを含み、
前記決定工程は、前記顔認識工程による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識工程により顔が認識された各領域毎にその領域から顔が認識された頻度を算出し、前記顔認識工程により顔が認識された各領域がその領域から顔が認識された頻度で前記顔認識工程による顔認識の対象となるように、前記顔認識工程による顔認識の対象とする撮像画像の範囲、及び該顔認識の対象となる撮像画像の範囲に対する顔認識処理の頻度を決定する情報処理方法。 A face recognition step of performing face recognition on a captured image acquired by the imaging unit;
Based on the history of face recognition results in the face recognition process, the range of the captured image to be subjected to the face recognition in the face recognition process and the frequency of the face recognition process for the range of the captured image to be the face recognition are determined and a determination step of,
The determination step calculates, based on the history of face recognition results obtained by the face recognition step, the frequency with which a face is recognized from each of the areas where the face is recognized by the face recognition step, and the face recognition step A range of a captured image to be subjected to face recognition in the face recognition step such that each area in which the face is recognized is a target of face recognition in the face recognition step at a frequency at which the face is recognized from that area; An information processing method for determining the frequency of face recognition processing for a range of a captured image to be subjected to the face recognition .
前記撮像手段により取得された撮像画像に顔認識を行う顔認識手段、
前記顔認識手段による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲、及び該顔認識の対象となる撮像画像の範囲に対する顔認識処理の頻度を決定する決定手段として機能させ、
前記決定手段は、前記顔認識手段による顔認識結果の履歴に基づいて、前記顔認識手段により顔が認識された各領域毎にその領域から顔が認識された頻度を算出し、前記顔認識手段により顔が認識された各領域がその領域から顔が認識された頻度で前記顔認識手段による顔認識の対象となるように、前記顔認識手段による顔認識の対象とする撮像画像の範囲、及び該顔認識の対象となる撮像画像の範囲に対する顔認識処理の頻度を決定するためのプログラム。 A computer provided in an information processing apparatus including an imaging unit;
Face recognition means for performing face recognition on the captured image acquired by the imaging means;
Based on the history of face recognition results by the face recognition unit, the range of the captured image to be the target of face recognition by the face recognition unit and the frequency of the face recognition process for the range of the captured image to be the target of the face recognition are determined and determining means for it to function,
The determination means calculates, based on the history of face recognition results by the face recognition means, for each of the areas where the face is recognized by the face recognition means, the frequency with which the face is recognized from the areas is calculated. A range of a captured image to be subjected to face recognition by the face recognition unit such that each area in which a face is recognized by the face recognition is subject to face recognition by the face recognition unit at a frequency at which the face is recognized from that area; A program for determining the frequency of face recognition processing for the range of a captured image to be subjected to the face recognition .
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