[发明专利]轮廓检测装置，印刷装置，轮廓检测方法以及记录介质

说明书

一种轮廓检测装置，具备以下部分：显示器；和处理器，所述处理器取得拍摄了检测对象的检测对象图像，进行轮廓检测处理，所述轮廓检测处理中，多次进行对所述检测对象的轮廓的形状进行识别的形状识别，从所述检测对象图像检测所述检测对象的轮廓，使所述显示器显示基于所述轮廓检测处理的检测结果，在所述轮廓检测处理中，针对构成通过多次所述形状识别而得到的所述轮廓的特征点，分别按对应的每个特征点，计算多次所述形状识别中的离差，将计算出的离差的值为所设定的值以上的所述特征点判断为可靠度低的特征点。

本申请基于并主张申请号2017-180795、在2017年9月21日提出的 35 USC 119下的日本申请的优先权，并将其全部内容(包括说明书、权利要求书、说明书附图以及说明书摘要)援引至本申请中。

技术领域

本发明涉及轮廓检测装置、印刷装置、轮廓检测方法以及记录介质。

背景技术

以往，公知通过图像处理从拍摄了检测对象的图像中对检测对象的轮廓进行检测的手法。

例如，在用相机拍摄了人物的情况下，通过使用轮廓检测的技术，从而能够从拍摄图像中检测该人物的面部的轮廓、或眼睛、鼻、口等各器官的轮廓。

再有，轮廓检测的对象未被限定于面部或面部的器官，在指甲的轮廓形状等各种的轮廓检测中都能够使用轮廓检测的技术。

非专利文献1公开了一种利用被称为ESR(Explicit Shape Regression) 的算法对检测对象的轮廓进行检测的技术。

在ESR中，也生成在重心的周围配置了特征点的形状模型(初始形状)，进行该形状模型与包括检测对象在内的图像的拟合。此时，在不 ESR中，如非专利文献(Xudong Cao，Yichen Wei，Fang Wen，Jian Sun “Face alignment by Explicit Shape Regression.”CVPR 2012：2887-2894.) 所记载的，将两阶段的弱回归量(regressors)(弱识别器)组合应用，作为使形状模型(初始形状)逐渐地向正确位置即检测对象的轮廓收敛的回归问题来进行轮廓检测。

发明内容

本发明的优点在于，提供一种在从图像自动地对检测对象的轮廓进行检测的情况下，能够容易地判别检测可靠度低的部分的轮廓检测装置、印刷装置、轮廓检测方法以及记录介质。

一种轮廓检测装置，具备以下部分：

显示器；和

处理器，

所述处理器

取得拍摄了检测对象的检测对象图像，

进行轮廓检测处理，所述轮廓检测处理中，多次进行对所述检测对象的轮廓的形状进行识别的形状识别，从所述检测对象图像检测所述检测对象的轮廓，

使所述显示器显示基于所述轮廓检测处理的检测结果，

在所述轮廓检测处理中，针对构成通过多次所述形状识别而得到的所述轮廓的特征点，分别按对应的每个特征点，计算多次所述形状识别中的离差，将计算出的离差的值为所设定的值以上的所述特征点判断为可靠度低的特征点。

一种印刷装置，具备以下部分：

显示器；

印刷头；和

处理器，

所述处理器

取得拍摄了检测对象的检测对象图像，

进行轮廓检测处理，所述轮廓检测处理中，多次进行对所述检测对象的轮廓的形状进行识别的形状识别处理，从所述检测对象图像中检测所述检测对象的轮廓，