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JP6531435B2 - INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND PROGRAM - Google Patents
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INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND PROGRAM Download PDF

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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).

特開2013−155924号公報JP, 2013-155924, A

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 Patent Document 1, by limiting the image range in which the face recognition process is performed, the processing time of the face recognition process can be shortened and the responsiveness can be improved. However, the technology described in Patent Document 1 is not efficient because it is necessary to detect a person each time before the face recognition process in order to limit the range of the target image of the face recognition process.

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 claim 1 is,
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.

本実施形態におけるデジタルサイネージ装置の機能的構成を示すブロック図である。It is a block diagram showing functional composition of a digital signage device in this embodiment. 図1のスクリーン部の概略構成を示す図である。It is a figure which shows schematic structure of the screen part of FIG. 店舗内に設置されたデジタルサイネージ装置の撮像部で撮影した撮像画像を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the captured image image | photographed with the imaging part of the digital signage apparatus installed in the store. 図1の制御部により実行されるコンテンツ出力処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the content output process performed by the control part of FIG.

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 digital signage apparatus 1 will be described as an example. The present invention is not limited to the illustrated example.

[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 digital signage device 1. FIG. 2 is a front view showing a schematic configuration of the screen unit of FIG. The digital signage device 1 is, for example, a device which is installed in a store or the like and outputs contents such as a product description to a customer.

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 digital signage apparatus 1 includes a projection unit 21 for emitting image light of content, and a screen unit 22 for receiving the image light emitted from the projection unit 21 on the back and projecting the light on the front. There is.

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 projection unit 21 will be described.
The projection unit 21 includes a control unit 23, a projector 24, a storage unit 25, a communication unit 26, and a clock unit 30. The projector 24, the storage unit 25, the communication unit 26, and the timer unit 30 are connected to the control unit 23 as shown in FIG. 1.

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 control unit 23 executes various programs stored in the program storage unit 251 of the storage unit 25 to perform predetermined calculations and control of each unit, and a central processing unit (CPU) and a memory serving as a work area at the time of program execution. (All are not shown) and. The control unit 23 executes content output processing to be described later in cooperation with the program stored in the program storage unit 251 of the storage unit 25. The control unit 23 functions as a face recognition unit and a determination unit.

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 control unit 23 into image light and emits the light toward the screen unit 22. The projector 24 performs display operation by individually turning on / off each tilt angle of a plurality of (for XGA, 1024 horizontal pixels × 768 vertical pixels) small mirrors arranged in an array, for example. A DLP (Digital Light Processing) (registered trademark) projector using a DMD (digital micro mirror device), which is a display element that forms an optical image by the reflected light, is applicable.

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 storage unit 25 is configured of an HDD (Hard Disk Drive), a non-volatile semiconductor memory, or the like. As shown in FIG. 1, the storage unit 25 is provided with a program storage unit 251. The program storage unit 251 includes a system program executed by the control unit 23, a processing program for executing various processes including content output processing to be described later, a face recognition program (face recognition engine), and a gender / age estimation program. Application programs such as (sex / age estimation engine), data required to execute these programs, and the like are stored.

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 storage unit 25 is provided with a content storage unit 252, a face recognition history storage unit 253, a face recognition setting storage unit 254, and the like.
The content storage unit 252 stores content data of content matching the combination of gender and age in association with the combination of gender and age. In addition, content data of general-purpose content (referred to as general-purpose content) corresponding to any gender and age is also stored. The content data is, for example, composed of moving image data composed of a plurality of frame images and audio data corresponding to each frame image.

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 history storage unit 253 stores and stores history information of face recognition results obtained by face recognition processing performed on the captured image acquired by the imaging unit 34. In the present embodiment, when face recognition processing is performed on the captured image acquired by the imaging unit 34, a face (referred to as a first time face) not recognized in the previous face recognition processing is recognized. The coordinates of the face area are stored as history information of face recognition results.

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 setting storage unit 254 stores face recognition setting information indicating the range and frequency of a captured image to be subjected to face recognition by face recognition processing. Specifically, face recognition setting information indicating which range of the captured image area that can be acquired by the imaging unit 34 and how often the face recognition is performed is stored.
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 storage unit 25 stores, for example, the counting timing of history information stored in the face recognition history storage unit 253.

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 communication unit 26 includes a modem, a router, a network card, and the like, and communicates with an external device connected to a communication network such as a LAN.

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 clock unit 30 is configured by an RTC (Real Time Clock) or the like, acquires the current date and time, and outputs the current date to the control unit 23.

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 screen unit 22 will be described.
As shown in FIG. 2, the screen unit 22 is provided with an image forming unit 27 and a pedestal 28 for supporting the image forming unit 27.

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 image forming unit 27 has a film-like Fresnel lens laminated on a single light transmitting plate 29 formed in a human shape such as an acrylic plate, which is disposed to be substantially orthogonal to the irradiation direction of the image light. It is a screen to which the film screen 291 for back projection and the film 292 printed beforehand are stuck. The projector 24 projects an image on the area to which the film screen 291 of the image forming unit 27 is attached. An output unit is configured by the image forming unit 27 and the projector 24 described above.

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 pedestal 28 is provided with a button-type operation unit 32, an audio output unit 33 such as a speaker for outputting audio, and an imaging unit 34.

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 operation unit 32 includes various operation buttons, detects a pressing signal of the operation button, and outputs the signal to the control unit 23.

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 imaging unit 34 is an imaging unit that captures an image of a space facing the digital signage device 1 and generates a captured image. Although not shown, the imaging unit 34 includes a camera including an optical system and an imaging element, and an imaging control unit that controls the camera.
The optical system of the camera is directed in such a direction that the person in front of the digital signage device 1 can be photographed. The imaging device is, for example, an image sensor such as a charge coupled device (CCD) or a complementary metal-oxide semiconductor (CMOS). Then, the imaging device converts the optical image having passed through the optical system into a two-dimensional image signal.
The operation unit 32, the audio output unit 33, and the imaging unit 34 are connected to the control unit 23, as shown in FIG.

[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 digital signage device 1 will be described.

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 digital signage device 1. The content output process is executed by the cooperation of the control unit 23 and the program stored in the program storage unit 251 when the digital signage device 1 is powered on.

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 control unit 23 causes the image forming unit 27 and the audio output unit 33 to output content (step S1). Specifically, the control unit 23 reads the content data of the content to be output from the content storage unit 252, sequentially outputs the frame image to the projector 24, and causes the projector 24 to project the frame image. Further, the read audio data is output to the audio output unit 33 to output the audio of the content.
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 control unit 23 causes the imaging unit 34 to perform imaging and acquires a captured image (step S2).

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 control unit 23 reads face recognition setting information from the face recognition setting storage unit 254, and performs face recognition processing on the captured image acquired in step S2 based on the face recognition setting information (step S3). Specifically, the control unit 23 specifies a range to be a target of face recognition from the captured image acquired this time based on face recognition setting information, cuts out an image of the range specified from the captured image, and generates a face recognition program. hand over. Then, the face recognition program performs face recognition processing on the image in the extracted range to recognize the face of the person. The face recognition processing can be performed using a known image processing technology such as a method using a Haar-like feature described in JP 2012-53813 A, for example.

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 control unit 23 determines whether or not a face has been recognized as a result of the face recognition process (step S4). If it is determined that the face could not be recognized (step S4; NO), the control unit 23 returns to step S1. Here, when content other than general purpose content is currently to be output, it is preferable to switch the output target to general purpose content.

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 control unit 23 determines whether the first face not recognized in the previous face recognition process is recognized (step S5). Here, the control unit 23 assigns an ID to the face recognized from the captured image and manages it in the memory, and adds the same ID to the captured image acquired thereafter until the face is no longer recognized. I manage. When a face not managed by ID is recognized, it is identified as the first face.
If it is determined that the first face is not recognized (step S5; NO), the control unit 23 returns to step S1.

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 control unit 23 stores the coordinates of the first recognized face region in the face recognition history storage unit 253 as history information of the face recognition result ( Step S6). For example, upper left coordinates and lower right coordinates of a rectangular range circumscribing the first recognized face are stored as history information of face recognition results. By storing the history information when the first face is recognized, it is possible to prevent the history information for the same face (person) from being stored many times.

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 control unit 23 reads out the gender / age estimation program, and estimates the gender and age of the recognized person (step S7). For estimation of gender and age based on face images, for example, known image processing techniques such as human attribute estimation techniques based on wrinkle features, stain features, and lip features described in JP-A-2012-53813 It can be done using

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 control unit 23 switches the setting of the content to be output to the content corresponding to the gender and the age estimated in step S7 (step S8).

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 control unit 23 determines whether the count timing of the face recognition history has come (step S9). If it is determined that the count timing of the face recognition history has not arrived (step S9; NO), the control unit 23 returns to the process of step S1 and outputs the set content.

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 control unit 23 counts the history information stored in the face recognition history storage unit 253 (step S10). Specifically, the history information stored in the face recognition history storage unit 253 is summed up, and in the captured image region that can be acquired by the imaging unit 34, for each of the regions where the first face is recognized, Is counted and the frequency of face recognition is obtained from the area. When counting the number of times the face is recognized from the area for each area where the face is recognized, the coordinates of the areas do not have to completely match. For example, in the case where a plurality of partially overlapping areas exist in the history information, the plurality of areas may be handled together as one area, and the frequency may be acquired.

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 control unit 23 determines the range and frequency of a captured image to be subjected to face recognition processing by face recognition processing based on the information acquired by aggregation, and sets the range and frequency in the face recognition setting storage unit 254 (step S11). Specifically, each area in which the first face is recognized is a target of face recognition so that it is a target of face recognition in the face recognition process at a frequency equivalent to the frequency of the face recognition in the past from that area. Set the range and frequency of the captured image. Then, the process returns to step S1.

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 imaging unit 34 of the digital signage device 1 installed in the store. In the store, the flow of traffic when the customer approaches the digital signage device 1 is limited to several lines. Therefore, when the area where the first face is recognized is summed up, it is assumed that it will be concentrated in a specific range. For example, in the case of the captured image area shown in FIG. 3, it is assumed that there is a high possibility that the first face is recognized in areas A and B at the back of the passage. In addition, it is assumed that a person who comes back from behind the digital signage device 1 is likely to be recognized in the C area. Therefore, in the present embodiment, an area where a face is recognized for the first time in the captured image area is added up every predetermined period (at every aggregation timing), and each recognized area is recognized as a face from that area. The range and frequency of a captured image to be subjected to face recognition are determined so that the frequency is to be subjected to face recognition in face recognition processing.

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 storage unit 254 as face recognition setting information.

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 digital signage device 1 is captured, the size of the recognized face is small. Therefore, the size of the target range of face recognition determined based on the A area and the B area becomes smaller (for example, it becomes an area of 70 × 50 pixels). On the other hand, since the area C is an area in which the face of a person in the vicinity of the digital signage device 1 is captured, the size of the face to be recognized is large. Therefore, the size of the target range of face recognition determined based on the C area becomes large (for example, an area of 150 × 100 pixels). That is, since the size of the range of the captured image to be subjected to face recognition is determined based on the size of the face area recognized in the range in the past, there is no waste corresponding to the size of the face that can be recognized An area of a size can be set as a target range of face recognition.

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 digital signage device 1 is physically moved, the history information stored in the face recognition history storage unit 253 can not be used. Therefore, when it is detected that the digital signage device 1 has been moved, the control unit 23 deletes the history information stored in the face recognition history storage unit 253, and the history information of the area where the face is recognized again is used. accumulate. Whether or not the digital signage device 1 is physically moved can be detected by an acceleration sensor, for example, with the pedestal 28 or the like of the digital signage device 1 including an acceleration sensor.

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 digital signage device 1, the control unit 23 performs the face recognition result when the face recognition process is performed on the captured image acquired by the imaging unit 34 according to the face recognition program. Accumulate and store in 253. When a predetermined timing arrives, the control unit 23 tabulates history information of face recognition results stored in the face recognition history storage unit 253, and a captured image to be subjected to face recognition processing based on the tabulated result And the frequency is set in the face recognition setting storage unit 254. Then, when performing the face recognition process thereafter, the control unit 23 specifies an image range to be subjected to the face recognition process from the captured image based on the face recognition setting information stored in the face recognition setting storage unit 254. Then, an image in the specified range is cut out and passed to a face recognition program to perform face recognition processing.

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 history storage unit 253, the control unit 23 calculates the frequency at which the face is recognized from that area for each area where the face is recognized by the face recognition processing. A range of a captured image to be subjected to face recognition so that each area in which a face is recognized by face recognition processing is calculated and becomes a target of face recognition by face recognition processing at a frequency at which the face is recognized from that area Determine the frequency.
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 control unit 23 determines the size of the range of the captured image to be subjected to the face recognition by the face recognition process based on the size of the area in which the face is recognized by the face recognition process in the past. Therefore, it is possible to set an area of a size without waste that matches the size of a face to be recognized as a target range of face recognition.

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 history storage unit 253, the storage of unnecessary history is suppressed. Can.

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 imaging unit 34 is acquired, and the control unit 23 determines coordinate information of a face recognition target area in the acquired captured image as a face recognition program The face of the determined imaging range is determined at a determined frequency, but the coordinate information of the face recognition target area is passed to the imaging unit 34, and the imaging unit 34 determines the determined imaging range. The image may be taken at the specified frequency. Thereby, the memory amount used for storing a captured image can be suppressed. Moreover, it is possible to omit the process of cutting out the area of the face recognition target from the captured image.

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 1, wherein
<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 1, wherein the size of the range is determined.
<Claim 4>
4. The information according to any one of claims 1 to 3, wherein the history of the face recognition result by the face recognition means is a history of the face recognition result when the face not recognized by the face recognition means is recognized. Processing unit.
<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
Reference Signs List 1 digital signage device 21 projection unit 22 screen unit 23 control unit 24 projector 25 storage unit 251 program storage unit 252 content storage unit 253 face recognition history storage unit 254 face recognition setting storage unit 26 communication unit 27 image forming unit 28 pedestal 29 light transmission Board 30 Timekeeping unit 32 Operation unit 33 Voice output unit 34 Imaging unit

Claims (5)

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に記載の情報処理装置。 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 1, wherein the size of the range is determined. 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又は2に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein the history of the face recognition result by the face recognition unit is a history of the face recognition result when the face not recognized by the face recognition unit is recognized. 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 .
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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