JPH0991429A - 顔領域抽出方法 - Google Patents
顔領域抽出方法Info
- Publication number
- JPH0991429A JPH0991429A JP7246540A JP24654095A JPH0991429A JP H0991429 A JPH0991429 A JP H0991429A JP 7246540 A JP7246540 A JP 7246540A JP 24654095 A JP24654095 A JP 24654095A JP H0991429 A JPH0991429 A JP H0991429A
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- JP
- Japan
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- face
- area
- image data
- image
- face area
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 人物画像から顔領域を抽出する際、低計算コ
ストで、背景部分に起因する抽出誤りを回避し、顔画像
が探索用辞書画像と大きく異なる場合や、正面顔の以外
の場合等にも性能良く顔領域を抽出できる方法を提供す
る。 【解決手段】 人物顔領域と背景画像との差分画像情報
に基づき探索領域を予め限定し、さらには、ブロック画
像データを生成する際のブロックサイズの可変範囲を限
定することにより、顔領域探索の計算コストを大幅に削
減する。また、探索領域中での照合領域のブロック画像
データを生成する際に、ブロックサイズの縦横のサイズ
を独立に変化させることにより、目・鼻・口といった個
人間の顔部品間の位置が辞書画像データの顔と大きく異
なる顔に対して、その差異を吸収する。さらに、数種類
の異なる方向の顔画像によって作成した数種類の辞書画
像を用いることにより、正面顔以外の顔画像の抽出を可
能にする。
ストで、背景部分に起因する抽出誤りを回避し、顔画像
が探索用辞書画像と大きく異なる場合や、正面顔の以外
の場合等にも性能良く顔領域を抽出できる方法を提供す
る。 【解決手段】 人物顔領域と背景画像との差分画像情報
に基づき探索領域を予め限定し、さらには、ブロック画
像データを生成する際のブロックサイズの可変範囲を限
定することにより、顔領域探索の計算コストを大幅に削
減する。また、探索領域中での照合領域のブロック画像
データを生成する際に、ブロックサイズの縦横のサイズ
を独立に変化させることにより、目・鼻・口といった個
人間の顔部品間の位置が辞書画像データの顔と大きく異
なる顔に対して、その差異を吸収する。さらに、数種類
の異なる方向の顔画像によって作成した数種類の辞書画
像を用いることにより、正面顔以外の顔画像の抽出を可
能にする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、人物画像から顔領
域を低計算コストで性能良く抽出する顔領域抽出方法に
関するものであり、監視カメラからの画像情報を解析す
ることで不審人物の判定を行なう銀行のＡＴＭ管理シス
テムなどのセキュリティ分野に好適なものである。
域を低計算コストで性能良く抽出する顔領域抽出方法に
関するものであり、監視カメラからの画像情報を解析す
ることで不審人物の判定を行なう銀行のＡＴＭ管理シス
テムなどのセキュリティ分野に好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】簡便で、かつ低計算コストな従来の人物
画像からの顔領域抽出方法としては、画像の解像度を粗
から密に変え、各々の解像度で表現された画像における
照合領域と辞書画像データの相関を取り、最も高い相関
を示した照合領域を絞り込み、最終的に顔領域として抽
出する方法がある。この一例について簡単に説明する。
画像からの顔領域抽出方法としては、画像の解像度を粗
から密に変え、各々の解像度で表現された画像における
照合領域と辞書画像データの相関を取り、最も高い相関
を示した照合領域を絞り込み、最終的に顔領域として抽
出する方法がある。この一例について簡単に説明する。
【０００３】まず、頭部分や顔部分の粗と密各々の解像
度についてブロック画像データで表現された辞書画像デ
ータを用意する。ここで、用いる辞書画像データは、正
面顔に関するものである。そして、照合領域を１つのブ
ロックの縦横サイズが等しいブロック画像データに変換
したものと、頭部についての辞書画像データとの間で最
も相関の高い領域を画像全体から探索し、大まかな頭部
領域として決定する。次に、ここで得られた頭部領域中
で顔領域の辞書画像データと最も相関の高いものを探索
し、その領域を顔領域として決定する。ここで、ブロッ
ク画像データに変換する際の１つのブロックサイズは、
ヒューリスティックに決められた範囲で変化させてい
た。
度についてブロック画像データで表現された辞書画像デ
ータを用意する。ここで、用いる辞書画像データは、正
面顔に関するものである。そして、照合領域を１つのブ
ロックの縦横サイズが等しいブロック画像データに変換
したものと、頭部についての辞書画像データとの間で最
も相関の高い領域を画像全体から探索し、大まかな頭部
領域として決定する。次に、ここで得られた頭部領域中
で顔領域の辞書画像データと最も相関の高いものを探索
し、その領域を顔領域として決定する。ここで、ブロッ
ク画像データに変換する際の１つのブロックサイズは、
ヒューリスティックに決められた範囲で変化させてい
た。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の人物画像からの顔領域抽出方法では、画像全体を探
索し、かつ、ブロック画像データに変換する際の１つの
ブロックサイズを、ヒューリスティックに決められた範
囲で変化させているため、画像中における顔の大きさに
よっては処理時間が膨大になって計算コストを高め、特
に粗探索の段階では、顔領域以外の背景部分に高い相関
を示すなど抽出誤りを起こす原因になっているという問
題があった。また、用意した辞書画像情報が正面を向い
ているものだけであるため、例えば、うつむいたり、横
むいたりしたような顔の向きのずれには対応できていな
いという問題があった。
来の人物画像からの顔領域抽出方法では、画像全体を探
索し、かつ、ブロック画像データに変換する際の１つの
ブロックサイズを、ヒューリスティックに決められた範
囲で変化させているため、画像中における顔の大きさに
よっては処理時間が膨大になって計算コストを高め、特
に粗探索の段階では、顔領域以外の背景部分に高い相関
を示すなど抽出誤りを起こす原因になっているという問
題があった。また、用意した辞書画像情報が正面を向い
ているものだけであるため、例えば、うつむいたり、横
むいたりしたような顔の向きのずれには対応できていな
いという問題があった。
【０００５】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたものであり、その目的は、第１に低計算コストで
抽出を行うことができ、第２に背景部分に起因する抽出
誤りを回避することができ、第３に、予め用意した探索
用の辞書画像と大きく異なる場合や、顔の向きがずれて
いる場合等にも対応して性能の良い抽出を行うことがで
きる顔領域抽出方法を提供することにある。
されたものであり、その目的は、第１に低計算コストで
抽出を行うことができ、第２に背景部分に起因する抽出
誤りを回避することができ、第３に、予め用意した探索
用の辞書画像と大きく異なる場合や、顔の向きがずれて
いる場合等にも対応して性能の良い抽出を行うことがで
きる顔領域抽出方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記したように、低計算
コストで顔領域の抽出を行い、背景部分に起因する抽出
誤りを回避するという目的を達成するため、本発明は、
人物画像から顔領域を抽出する方法であって、顔領域を
含む画像と既に取り込まれている背景画像との差分値か
ら得られる差分画像情報を横軸と縦軸の各軸上に射影
し、該各軸上で得られる差分値のヒストグラムの変動情
報を解析して顔領域のおおよその大きさと位置を算出
し、該大きさと位置から顔領域の探索領域を決定する段
階と、前記探索領域を決定する段階で得られた顔領域の
おおよその大きさに基づき前記探索領域中での顔領域の
照合領域を複数個のブロック領域に分割し、各々のブロ
ックごとの濃度平均値をそのブロックの代表値として照
合領域のブロック画像データを生成する段階と、前記照
合領域のブロック画像データを生成する段階で生成され
た照合領域のブロック画像データと予め取り込んだ顔画
像をブロック画像データに変換した辞書画像データとの
間で相関を求め、該相関が最も高い照合領域を前記探索
領域中から探索して、該相関が最も高い照合領域を顔領
域として抽出する段階と、を有することを特徴とする顔
領域抽出方法を用いる。
コストで顔領域の抽出を行い、背景部分に起因する抽出
誤りを回避するという目的を達成するため、本発明は、
人物画像から顔領域を抽出する方法であって、顔領域を
含む画像と既に取り込まれている背景画像との差分値か
ら得られる差分画像情報を横軸と縦軸の各軸上に射影
し、該各軸上で得られる差分値のヒストグラムの変動情
報を解析して顔領域のおおよその大きさと位置を算出
し、該大きさと位置から顔領域の探索領域を決定する段
階と、前記探索領域を決定する段階で得られた顔領域の
おおよその大きさに基づき前記探索領域中での顔領域の
照合領域を複数個のブロック領域に分割し、各々のブロ
ックごとの濃度平均値をそのブロックの代表値として照
合領域のブロック画像データを生成する段階と、前記照
合領域のブロック画像データを生成する段階で生成され
た照合領域のブロック画像データと予め取り込んだ顔画
像をブロック画像データに変換した辞書画像データとの
間で相関を求め、該相関が最も高い照合領域を前記探索
領域中から探索して、該相関が最も高い照合領域を顔領
域として抽出する段階と、を有することを特徴とする顔
領域抽出方法を用いる。
【０００７】また、上記したように、予め用意した探索
用の辞書画像と大きく異なる場合に対応して性能良く顔
領域を抽出するという目的を達成するため、上記の照合
領域のブロック画像データを生成する段階では、ブロッ
クの縦と横のサイズを独立に変化させて、照合領域にお
けるブロック画像データを生成することとする。
用の辞書画像と大きく異なる場合に対応して性能良く顔
領域を抽出するという目的を達成するため、上記の照合
領域のブロック画像データを生成する段階では、ブロッ
クの縦と横のサイズを独立に変化させて、照合領域にお
けるブロック画像データを生成することとする。
【０００８】さらに、上記したように、顔の向きがずれ
ている場合に対応して性能良く顔領域を抽出するという
目的を達成するため、上記の顔領域として抽出する段階
では、予め複数の方向から取り込んだ顔画像をブロック
画像データに変換した辞書画像データを用いることとす
る。
ている場合に対応して性能良く顔領域を抽出するという
目的を達成するため、上記の顔領域として抽出する段階
では、予め複数の方向から取り込んだ顔画像をブロック
画像データに変換した辞書画像データを用いることとす
る。
【０００９】本発明では、人物顔領域と背景画像との差
分画像情報に基づき探索領域を予め限定し、さらには、
ブロック画像データを生成する際のブロックサイズの可
変範囲を限定することにより、顔領域探索の計算コスト
を大幅に削減できるようにする。
分画像情報に基づき探索領域を予め限定し、さらには、
ブロック画像データを生成する際のブロックサイズの可
変範囲を限定することにより、顔領域探索の計算コスト
を大幅に削減できるようにする。
【００１０】また、探索領域中での照合領域のブロック
画像データを生成する際に、１つのブロックサイズの縦
横のサイズを独立に変化させることにより、目・鼻・口
といった個人間の顔部品間の位置が辞書画像データを生
成する際に用いた顔と大きく異なる顔に対して、その差
異を吸収する。
画像データを生成する際に、１つのブロックサイズの縦
横のサイズを独立に変化させることにより、目・鼻・口
といった個人間の顔部品間の位置が辞書画像データを生
成する際に用いた顔と大きく異なる顔に対して、その差
異を吸収する。
【００１１】さらに、数種類の異なる方向から取り込ん
だ顔画像によって作成した数種類の辞書画像データを用
いることにより、正面顔以外の顔画像に対応できるよう
にする。
だ顔画像によって作成した数種類の辞書画像データを用
いることにより、正面顔以外の顔画像に対応できるよう
にする。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を、図
面を用いて詳しく説明する。
面を用いて詳しく説明する。
【００１３】ここでは、銀行のＡＴＭにおける不審者検
出方法を例に取って説明する。なお、ここで言う不審者
とは、サングラスやメガネあるいはマスク等の道具を使
ったり、極端にうつむいたりすることで、顔の一部分を
隠している人物を指す。
出方法を例に取って説明する。なお、ここで言う不審者
とは、サングラスやメガネあるいはマスク等の道具を使
ったり、極端にうつむいたりすることで、顔の一部分を
隠している人物を指す。
【００１４】本不審者検出方法は、 ［１］顔領域を抽出する段階 ［２］抽出された顔領域の一部が隠されていないかを判
定する（不審者判定）段階 からなる。
定する（不審者判定）段階 からなる。
【００１５】まず、［１］の顔領域を抽出する段階につ
いて説明する。図１はその顔領域抽出方法の説明図、図
２はその手順を示すフローチャートである。
いて説明する。図１はその顔領域抽出方法の説明図、図
２はその手順を示すフローチャートである。
【００１６】始めに、設定されている監視カメラで、予
め背景画像データを取り込んでおく。また、監視カメラ
の正面から見て例えば上下左右±３０度範囲内で１５度
おきに同一人物の顔画像を撮影し、各々の画像につい
て、顔領域をｍface×ｎface個のブロックに分割し、各
々のブロックの濃淡値の平均を代表値で表現する。そし
て、これを顔領域用辞書画像データとして顔領域探索用
辞書データベースに格納しておく。
め背景画像データを取り込んでおく。また、監視カメラ
の正面から見て例えば上下左右±３０度範囲内で１５度
おきに同一人物の顔画像を撮影し、各々の画像につい
て、顔領域をｍface×ｎface個のブロックに分割し、各
々のブロックの濃淡値の平均を代表値で表現する。そし
て、これを顔領域用辞書画像データとして顔領域探索用
辞書データベースに格納しておく。
【００１７】次に、監視カメラからＡＴＭの使用者の画
像を取り込み、この画像と予め用意してある上記の背景
画像の画像差分を求める。そして、各画素ごとに画像差
分がしきい値を越えたか否かで差異の有無を判定し、差
異のある部分には差分値１００を、差異のない部分には
差分値０を入れ、２値化した背景差分画像情報として計
算機上に格納する。
像を取り込み、この画像と予め用意してある上記の背景
画像の画像差分を求める。そして、各画素ごとに画像差
分がしきい値を越えたか否かで差異の有無を判定し、差
異のある部分には差分値１００を、差異のない部分には
差分値０を入れ、２値化した背景差分画像情報として計
算機上に格納する。
【００１８】次に、背景差分画像情報をｘ軸（横軸）、
ｙ軸（縦軸）の各々の軸へ投影した投影像を求める。こ
こで、ｘ軸への投影像のヒストグラム曲線からは、２つ
の変曲点とその２つの変曲点間の距離ＸＬを、ｙ軸への
投影像のヒストグラム曲線からは、ヒストグラム曲線の
立ち上がった地点および最初に現れる変曲点と、そのヒ
ストグラム曲線の立ち上がった地点から最初に現れる変
曲点までの距離ＹＬを求める。そして、これら２つの値
ＸＬ，ＹＬを、顔領域のおおよその大きさとする。この
顔領域のおおよその大きさに基づき、照合領域のブロッ
クサイズを、ｘ方向の大きさについてはＸＬ／ｍface、
ｙ方向の大きさについてはＹＬ／ｎfaceの前後で変化さ
せる。さらに、この顔領域のおおよその大きさと各点の
位置に基づき、画像中の探索領域を決定する。例えば、
ｘ軸上ではヒストグラム曲線における２つの変曲点間の
範囲、ｙ軸上ではヒストグラム曲線の立ち上がった地点
から最初に現れる変曲点までの範囲からなる領域を探索
領域とする。この探索領域は、背景差分画像情報の差分
値１００の画素が多く含まれる領域である。
ｙ軸（縦軸）の各々の軸へ投影した投影像を求める。こ
こで、ｘ軸への投影像のヒストグラム曲線からは、２つ
の変曲点とその２つの変曲点間の距離ＸＬを、ｙ軸への
投影像のヒストグラム曲線からは、ヒストグラム曲線の
立ち上がった地点および最初に現れる変曲点と、そのヒ
ストグラム曲線の立ち上がった地点から最初に現れる変
曲点までの距離ＹＬを求める。そして、これら２つの値
ＸＬ，ＹＬを、顔領域のおおよその大きさとする。この
顔領域のおおよその大きさに基づき、照合領域のブロッ
クサイズを、ｘ方向の大きさについてはＸＬ／ｍface、
ｙ方向の大きさについてはＹＬ／ｎfaceの前後で変化さ
せる。さらに、この顔領域のおおよその大きさと各点の
位置に基づき、画像中の探索領域を決定する。例えば、
ｘ軸上ではヒストグラム曲線における２つの変曲点間の
範囲、ｙ軸上ではヒストグラム曲線の立ち上がった地点
から最初に現れる変曲点までの範囲からなる領域を探索
領域とする。この探索領域は、背景差分画像情報の差分
値１００の画素が多く含まれる領域である。
【００１９】次に、その探索領域中でｍface×ｎface個
のブロックからなる領域を照合領域として、予め顔領域
探索用辞書データベースに用意した辞書画像データと照
合する。ここで、照合領域に背景差分画像情報の差分値
１００の画素が半分以上含まれるか否かを判定すること
で、辞書画像データと照合するか否かを決定するのが、
顔領域として抽出される可能性の低い無効な照合を避け
て計算コストを削減できる点で好適である。照合する場
合は、ｍface×ｎface個の各々のブロックの濃淡値の平
均を代表値で表現してブロック画像データを生成する。
そして、このｍface×ｎface個のブロック画像データを
ベクトル表現と考え、辞書画像データとの内積を取り、
それを類似尺度として用いる。この値が最も高い照合領
域を顔領域として抽出する。
のブロックからなる領域を照合領域として、予め顔領域
探索用辞書データベースに用意した辞書画像データと照
合する。ここで、照合領域に背景差分画像情報の差分値
１００の画素が半分以上含まれるか否かを判定すること
で、辞書画像データと照合するか否かを決定するのが、
顔領域として抽出される可能性の低い無効な照合を避け
て計算コストを削減できる点で好適である。照合する場
合は、ｍface×ｎface個の各々のブロックの濃淡値の平
均を代表値で表現してブロック画像データを生成する。
そして、このｍface×ｎface個のブロック画像データを
ベクトル表現と考え、辞書画像データとの内積を取り、
それを類似尺度として用いる。この値が最も高い照合領
域を顔領域として抽出する。
【００２０】続いて、［２］の抽出された顔領域の一部
が隠されていないかを判定（不審者判定）する段階につ
いて説明する。
が隠されていないかを判定（不審者判定）する段階につ
いて説明する。
【００２１】前段階と同様にして、顔領域の辞書画像デ
ータと同一人物の目元領域（ｍeyes×ｎeyes個のブロッ
クに分割）と口元（ｍmouth×ｎmouth個のブロックに分
割）の辞書画像データを各々用意し、前段階で得られた
顔領域の中で、この目元の辞書画像データと最も高い類
似度を示した領域を目元領域、口元の辞書画像データと
最も高い類似度を示したものを口元領域として得る。そ
して、目元領域、口元領域、各々のうち少なくとも一方
の類似度が設定しきい値を下回った場合は不審者として
判定する。
ータと同一人物の目元領域（ｍeyes×ｎeyes個のブロッ
クに分割）と口元（ｍmouth×ｎmouth個のブロックに分
割）の辞書画像データを各々用意し、前段階で得られた
顔領域の中で、この目元の辞書画像データと最も高い類
似度を示した領域を目元領域、口元の辞書画像データと
最も高い類似度を示したものを口元領域として得る。そ
して、目元領域、口元領域、各々のうち少なくとも一方
の類似度が設定しきい値を下回った場合は不審者として
判定する。
【００２２】
【発明の効果】以上の説明で明らかなように、本発明に
よれば、背景画像と対象顔画像の差分画像情報を用いる
ことで、探索領域を限定することができ、さらには、照
合領域をブロック画像データに変換する際のブロックサ
イズも決定することができるので、従来手法に比べて少
量の計算コストで顔領域抽出を行うことができる。
よれば、背景画像と対象顔画像の差分画像情報を用いる
ことで、探索領域を限定することができ、さらには、照
合領域をブロック画像データに変換する際のブロックサ
イズも決定することができるので、従来手法に比べて少
量の計算コストで顔領域抽出を行うことができる。
【００２３】また、照合領域をブロック画像データに変
換する際の１つのブロックサイズの縦横のサイズを独立
に変化させるようにした場合には、特に、辞書として用
いられた顔と抽出対象となる顔の個人差を吸収すること
ができる。
換する際の１つのブロックサイズの縦横のサイズを独立
に変化させるようにした場合には、特に、辞書として用
いられた顔と抽出対象となる顔の個人差を吸収すること
ができる。
【００２４】さらに、異なる方向を向いた顔画像を辞書
として用いるようにした場合には、特に、正面顔以外の
顔領域を抽出することができる。
として用いるようにした場合には、特に、正面顔以外の
顔領域を抽出することができる。
【図１】本発明の実施の形態例を示す不審者検出方法に
おける顔領域抽出方法の説明図である。
おける顔領域抽出方法の説明図である。
【図２】上記実施の形態例における顔領域抽出方法の手
順を示すフローチャートである。
順を示すフローチャートである。
【図３】上記実施の形態例における不審者検出方法にお
ける不審者判定方法の説明図である。
ける不審者判定方法の説明図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 石井 健一郎 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】 人物画像から顔領域を抽出する方法であ
って、 顔領域を含む画像と既に取り込まれている背景画像との
差分値から得られる差分画像情報を横軸と縦軸の各軸上
に射影し、該各軸上で得られる差分値のヒストグラムの
変動情報を解析して顔領域のおおよその大きさと位置を
算出し、該大きさと位置から顔領域の探索領域を決定す
る段階と、 前記探索領域を決定する段階で得られた顔領域のおおよ
その大きさに基づき前記探索領域中での顔領域の照合領
域を複数個のブロックに分割し、各々のブロックごとの
濃度平均値をそのブロックの代表値として照合領域のブ
ロック画像データを生成する段階と、 前記照合領域のブロック画像データを生成する段階で生
成された照合領域のブロック画像データと予め取り込ん
だ顔画像をブロック画像データに変換した辞書画像デー
タとの間で相関を求め、該相関が最も高い照合領域を前
記探索領域中から探索して、該相関が最も高い照合領域
を顔領域として抽出する段階と、 を有することを特徴とする顔領域抽出方法。 - 【請求項２】 照合領域のブロック画像データを生成す
る段階では、ブロックの縦と横のサイズを独立に変化さ
せて、照合領域におけるブロック画像データを生成する
ことを特徴とする請求項１記載の顔領域抽出方法。 - 【請求項３】 顔領域として抽出する段階では、予め複
数の方向から取り込んだ顔画像をブロック画像データに
変換した辞書画像データを用いることを特徴とする請求
項１または請求項２記載の顔領域抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7246540A JPH0991429A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | 顔領域抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7246540A JPH0991429A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | 顔領域抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0991429A true JPH0991429A (ja) | 1997-04-04 |
Family
ID=17149935
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7246540A Pending JPH0991429A (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | 顔領域抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0991429A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001268657A (ja) * | 2000-03-21 | 2001-09-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 遠隔監視方法、装置、および遠隔監視プログラムを記録した記録媒体 |
| US6885761B2 (en) | 2000-12-08 | 2005-04-26 | Renesas Technology Corp. | Method and device for generating a person's portrait, method and device for communications, and computer product |
| JP2006312064A (ja) * | 2006-07-03 | 2006-11-16 | Hitachi Ltd | 指の特徴パターン検出装置及び個人識別装置 |
| JP2013058017A (ja) * | 2011-09-07 | 2013-03-28 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 特定領域抽出装置及び特定領域抽出プログラム |
| JP2022052525A (ja) * | 2020-09-23 | 2022-04-04 | グローリー株式会社 | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびプログラム |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05159063A (ja) * | 1991-12-09 | 1993-06-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像検索装置 |
-
1995
- 1995-09-26 JP JP7246540A patent/JPH0991429A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05159063A (ja) * | 1991-12-09 | 1993-06-25 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像検索装置 |
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