JP2000123186A - 被写体認識装置 - Google Patents
被写体認識装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来の被写体認識装置では、認識率が低く、
誤認識率が高い。 【解決手段】 撮像被写界の特徴部分を抽出して特徴抽
出画像を形成する特徴抽出手段１０３と、この特徴抽出
手段により形成された特徴抽出画像の画像回転角を検出
する回転検出手段１０７と、この回転検出手段により検
出された画像回転角と予め設定された被写体標準画像の
画像回転角とが略一致するように特徴抽出画像および被
写体標準画像のうちいずれかを回転処理する回転手段１
０６とを有し、画像回転角が略一致した特徴抽出画像お
よび被写体標準画像に基づいて被写体認識を行う。
誤認識率が高い。 【解決手段】 撮像被写界の特徴部分を抽出して特徴抽
出画像を形成する特徴抽出手段１０３と、この特徴抽出
手段により形成された特徴抽出画像の画像回転角を検出
する回転検出手段１０７と、この回転検出手段により検
出された画像回転角と予め設定された被写体標準画像の
画像回転角とが略一致するように特徴抽出画像および被
写体標準画像のうちいずれかを回転処理する回転手段１
０６とを有し、画像回転角が略一致した特徴抽出画像お
よび被写体標準画像に基づいて被写体認識を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、撮像角度の異なる
被写体を認識可能な被写体認識装置に関する。
被写体を認識可能な被写体認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の被写体認識装置について図９を用
いて説明する。この図において、１は被写界画像を取り
込む測光回路、２は被写界画像から被写体を認識するた
めに特徴部分を抽出する特徴抽出回路、３は被写体認識
を行うために予めメモリ４に記憶設定されたテンプレー
ト情報と特徴抽出画像とを比較する比較器である。
いて説明する。この図において、１は被写界画像を取り
込む測光回路、２は被写界画像から被写体を認識するた
めに特徴部分を抽出する特徴抽出回路、３は被写体認識
を行うために予めメモリ４に記憶設定されたテンプレー
ト情報と特徴抽出画像とを比較する比較器である。
【０００３】撮影画像はレンズ・絞り・光学フィルター
等を介してＣＣＤ等からなる測光回路１により得られ
る。得られた撮影画像は特徴抽出回路２に入力される。
特徴抽出回路２は得られた画像から、被写体と思われる
画像情報を選択抽出する。このとき、被写体の明るさや
色情報・輪郭情報等を用いることが一般に知られてい
る。また、同じ輝度域や同色域に分割したり、輪郭との
組み合わせ等により特徴域を抽出する。特徴抽出回路２
により得られた情報は比較器３に入力される。
等を介してＣＣＤ等からなる測光回路１により得られ
る。得られた撮影画像は特徴抽出回路２に入力される。
特徴抽出回路２は得られた画像から、被写体と思われる
画像情報を選択抽出する。このとき、被写体の明るさや
色情報・輪郭情報等を用いることが一般に知られてい
る。また、同じ輝度域や同色域に分割したり、輪郭との
組み合わせ等により特徴域を抽出する。特徴抽出回路２
により得られた情報は比較器３に入力される。
【０００４】比較器３では、テンプレート情報とそれぞ
れの相関性について比較判断され、その結果は被写体情
報として出力される。テンプレート情報には、認識すべ
き被写体の情報が想定される条件の下に予め設定されて
いる。この情報は一般には画像情報（被写体標準画像）
として設定されている。一般的に相関性は、各画素の差
分の絶対値の総和を求めその値により相関位置や相関性
を求めることができる。相関性に付いてはこの他にもい
ろいろな方法が存在し知られている。
れの相関性について比較判断され、その結果は被写体情
報として出力される。テンプレート情報には、認識すべ
き被写体の情報が想定される条件の下に予め設定されて
いる。この情報は一般には画像情報（被写体標準画像）
として設定されている。一般的に相関性は、各画素の差
分の絶対値の総和を求めその値により相関位置や相関性
を求めることができる。相関性に付いてはこの他にもい
ろいろな方法が存在し知られている。
【０００５】さらに、図１０を用いて動作の概念を説明
する。入力画像は撮影等により得た被写体を認識しよう
とする画像である。今人物が横位置で撮像され、特徴抽
出画像が出力されている。この特徴抽出画像と人物を認
識するためのテンプレート画像との相関演算を行い、そ
の類似性を比較することで被写体認識を行うことができ
る。
する。入力画像は撮影等により得た被写体を認識しよう
とする画像である。今人物が横位置で撮像され、特徴抽
出画像が出力されている。この特徴抽出画像と人物を認
識するためのテンプレート画像との相関演算を行い、そ
の類似性を比較することで被写体認識を行うことができ
る。
【０００６】この相関演算は、抽出画像とテンプレート
画像との位置関係を少しずつずらし、それら各位置関係
の時の各画素の差の絶対値の総和を演算することで得ら
れる。前にも述べたように相関性を求める方法はこの他
にも色々ありこれに限るものではない。
画像との位置関係を少しずつずらし、それら各位置関係
の時の各画素の差の絶対値の総和を演算することで得ら
れる。前にも述べたように相関性を求める方法はこの他
にも色々ありこれに限るものではない。
【０００７】得られた値（相関性）が予め設定された閾
値より大きければ、特徴抽出画像の内容とテンプレート
画像の内容とが同一被写体に係るものと判断し、被写体
情報として出力する。このとき、テンプレート画像の回
転角と撮影抽出された画像の回転角とが等しければ良好
な認識が行われるが、異なるとその度合いにより認識特
性も低下してしまう。
値より大きければ、特徴抽出画像の内容とテンプレート
画像の内容とが同一被写体に係るものと判断し、被写体
情報として出力する。このとき、テンプレート画像の回
転角と撮影抽出された画像の回転角とが等しければ良好
な認識が行われるが、異なるとその度合いにより認識特
性も低下してしまう。
【０００８】図１１を用いてこのことについて説明す
る。上のグラフが認識率を下のグラフが誤認識率を示し
ている。横軸が画像回転角、縦軸が認識率または誤認識
率を示している。認識率について見ると、予め設定され
たテンプレート画像と入力画像の回転角が等しい時に最
大の認識率を示し、それらの差が大きくなるに伴なって
認識率も低下する。
る。上のグラフが認識率を下のグラフが誤認識率を示し
ている。横軸が画像回転角、縦軸が認識率または誤認識
率を示している。認識率について見ると、予め設定され
たテンプレート画像と入力画像の回転角が等しい時に最
大の認識率を示し、それらの差が大きくなるに伴なって
認識率も低下する。
【０００９】誤認識率はその反対に、画像回転角が等し
いときに最低となり、差が大きくなるに伴なって上昇す
る。誤認識率とは、本来異なる物を同一と誤って認識す
る比率であるので、低い方が優れていることになる。
いときに最低となり、差が大きくなるに伴なって上昇す
る。誤認識率とは、本来異なる物を同一と誤って認識す
る比率であるので、低い方が優れていることになる。
【００１０】図１１のグラフから解かるように、テンプ
レート画像角度と入力画像角度とが等しくなければ、良
好な認識特性は得られない。そこで、認識率を向上させ
るべく、角度の異なる複数のテンプレートを予め用意
し、入力画像角度が変化しても認識率を維持しようとす
る手法がある。
レート画像角度と入力画像角度とが等しくなければ、良
好な認識特性は得られない。そこで、認識率を向上させ
るべく、角度の異なる複数のテンプレートを予め用意
し、入力画像角度が変化しても認識率を維持しようとす
る手法がある。
【００１１】図１２にその概念を示す。テンプレート画
像をＴ１、Ｔ２、Ｔ３と回転角を変えて予め複数用意
し、各々のテンプレート画像と入力画像との相関演算を
行い、被写体の認識を行うものである。
像をＴ１、Ｔ２、Ｔ３と回転角を変えて予め複数用意
し、各々のテンプレート画像と入力画像との相関演算を
行い、被写体の認識を行うものである。
【００１２】図１３にその時の認識・誤認識特性を示
す。認識率は３つのテンプレート特性の論理和となり、
倍率が広範囲に変化しても安定して認識できることが解
かる。
す。認識率は３つのテンプレート特性の論理和となり、
倍率が広範囲に変化しても安定して認識できることが解
かる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、誤認識
率は３つのテンプレート画像の同じく論理和であるの
で、常に誤認識率が高い特性となってしまう。このよう
な特性では、信頼性が低く安定した認識特性を得ること
はできない。
率は３つのテンプレート画像の同じく論理和であるの
で、常に誤認識率が高い特性となってしまう。このよう
な特性では、信頼性が低く安定した認識特性を得ること
はできない。
【００１４】さらに、相関演算にテンプレートの枚数分
の処理を必要としてしまう。例えば３枚のテンプレート
画像を用いると、約３倍の演算処理が必要となる。
の処理を必要としてしまう。例えば３枚のテンプレート
画像を用いると、約３倍の演算処理が必要となる。
【００１５】本発明は、撮影回転角がテンプレートデー
タの画像回転角と異なっても常に安定した信頼性の高い
被写体認識特性を最小限の演算量で得られる被写体認識
装置を提供することを目的とする。
タの画像回転角と異なっても常に安定した信頼性の高い
被写体認識特性を最小限の演算量で得られる被写体認識
装置を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本願第１の発明の被写体認識装置では、撮像被写
界の特徴部分を抽出して特徴抽出画像を形成する特徴抽
出手段と、この特徴抽出手段により形成された特徴抽出
画像の画像回転角を検出する回転検出手段と、この回転
検出手段により検出された画像回転角と予め設定された
被写体標準画像の画像回転角とが略一致するように特徴
抽出画像および被写体標準画像のうちいずれかを回転処
理する回転手段とを有し、画像回転角が略一致した特徴
抽出画像および被写体標準画像に基づいて被写体認識を
行うようにしている。
めに、本願第１の発明の被写体認識装置では、撮像被写
界の特徴部分を抽出して特徴抽出画像を形成する特徴抽
出手段と、この特徴抽出手段により形成された特徴抽出
画像の画像回転角を検出する回転検出手段と、この回転
検出手段により検出された画像回転角と予め設定された
被写体標準画像の画像回転角とが略一致するように特徴
抽出画像および被写体標準画像のうちいずれかを回転処
理する回転手段とを有し、画像回転角が略一致した特徴
抽出画像および被写体標準画像に基づいて被写体認識を
行うようにしている。
【００１７】また、本願第２の発明の被写体認識装置で
は、撮像被写界の特徴部分を抽出して特徴抽出画像を形
成する特徴抽出手段と、この特徴抽出手段により形成さ
れた特徴抽出画像の画像回転角を検出する回転検出手段
と、予め設定された画像回転角の異なる複数の被写体標
準画像の中から回転検出手段により検出された画像回転
角に略一致する被写体標準画像を選択する画像選択手段
とを有し、画像回転角が略一致した特徴抽出画像および
被写体標準画像に基づいて被写体認識を行うようにして
いる。
は、撮像被写界の特徴部分を抽出して特徴抽出画像を形
成する特徴抽出手段と、この特徴抽出手段により形成さ
れた特徴抽出画像の画像回転角を検出する回転検出手段
と、予め設定された画像回転角の異なる複数の被写体標
準画像の中から回転検出手段により検出された画像回転
角に略一致する被写体標準画像を選択する画像選択手段
とを有し、画像回転角が略一致した特徴抽出画像および
被写体標準画像に基づいて被写体認識を行うようにして
いる。
【００１８】これにより、常に被写体認識のために略同
一回転角の特徴抽出画像および被写体標準画像のみが比
較されることになるため、安定的に被写体を認識し、さ
らに複雑な演算処理を行うことなく誤認識の少ない信頼
性の高い被写体認識装置を提供することが可能になる。
一回転角の特徴抽出画像および被写体標準画像のみが比
較されることになるため、安定的に被写体を認識し、さ
らに複雑な演算処理を行うことなく誤認識の少ない信頼
性の高い被写体認識装置を提供することが可能になる。
【００１９】
【発明の実施の形態】（第１実施形態）本発明の第１実
施形態である被写体認識装置について図１を用いて説明
する。図１は上記被写体認識装置の構成を示すブロック
図である。この図において、１０１は測光回路、１０２
は測距回路、１０３は特徴抽出回路（特徴抽出手段）、
１０４は比較器、１０５はテンプレート画像（被写体標
準画像）を記憶しているメモリ、１０６は画像を回転処
理する回転器（回転手段）、１０７は画像の回転角を検
出する回転角検出器（回転検出手段）である。
施形態である被写体認識装置について図１を用いて説明
する。図１は上記被写体認識装置の構成を示すブロック
図である。この図において、１０１は測光回路、１０２
は測距回路、１０３は特徴抽出回路（特徴抽出手段）、
１０４は比較器、１０５はテンプレート画像（被写体標
準画像）を記憶しているメモリ、１０６は画像を回転処
理する回転器（回転手段）、１０７は画像の回転角を検
出する回転角検出器（回転検出手段）である。
【００２０】測光回路１０１により得られた撮像画像は
特徴抽出回路１０３に入力される。また、測距回路１０
２により、撮像画像の各部分の測距データが特徴抽出回
路１０３に入力される。測距データは測光回路１０２の
撮像画像の各部分に対応している。
特徴抽出回路１０３に入力される。また、測距回路１０
２により、撮像画像の各部分の測距データが特徴抽出回
路１０３に入力される。測距データは測光回路１０２の
撮像画像の各部分に対応している。
【００２１】特徴抽出回路１０３は測光回路１０１と測
距回路１０２のデータを基に被写体と思われる特徴部分
を抽出し、特徴抽出画像として比較器１０４に出力す
る。特徴抽出回路１０３では、明るさ・色情報・輪郭情
報・距離情報等から被写体を抽出するもので、同一の明
るさ、同一の色、同一の距離や輪郭で区分される領域、
またそれらの組み合わせ等で実現することができる。
距回路１０２のデータを基に被写体と思われる特徴部分
を抽出し、特徴抽出画像として比較器１０４に出力す
る。特徴抽出回路１０３では、明るさ・色情報・輪郭情
報・距離情報等から被写体を抽出するもので、同一の明
るさ、同一の色、同一の距離や輪郭で区分される領域、
またそれらの組み合わせ等で実現することができる。
【００２２】一方、メモリ１０５に記憶されたテンプレ
ート画像は、被写体認識の基本となる画像情報である。
この画像情報には、画像回転角の情報も含まれる。
ート画像は、被写体認識の基本となる画像情報である。
この画像情報には、画像回転角の情報も含まれる。
【００２３】特徴抽出回路１０３から比較器１０４に特
徴抽出画像が送られ、比較器１０４にて比較処理を行う
ために、本実施形態では、まず特徴抽出画像の撮像回転
角を求める。具体的には、回転角検出器１０７によっ
て、撮像時の撮像角度や撮像画像情報等から特徴抽出画
像の回転角を検出する。
徴抽出画像が送られ、比較器１０４にて比較処理を行う
ために、本実施形態では、まず特徴抽出画像の撮像回転
角を求める。具体的には、回転角検出器１０７によっ
て、撮像時の撮像角度や撮像画像情報等から特徴抽出画
像の回転角を検出する。
【００２４】そして、回転角検出器１０７は、検出した
特徴抽出画像の画像回転角とテンプレート画像の画像回
転角との差を求め、テンプレート画像の回転角を特徴抽
出画像の回転角と略一致（完全一致又は被写体認識にお
いて一致しているとみなせる程度に近似）させるための
値を回転器１０６に出力する。なお、回転角検出器１０
７は、例えばカメラに装備された姿勢検出器（縦姿勢／
横姿勢検出器）でも代用することができる。
特徴抽出画像の画像回転角とテンプレート画像の画像回
転角との差を求め、テンプレート画像の回転角を特徴抽
出画像の回転角と略一致（完全一致又は被写体認識にお
いて一致しているとみなせる程度に近似）させるための
値を回転器１０６に出力する。なお、回転角検出器１０
７は、例えばカメラに装備された姿勢検出器（縦姿勢／
横姿勢検出器）でも代用することができる。
【００２５】回転器１０６はメモリ１０５に記憶された
テンプレート画像を回転角検出器１０７からの値に基づ
いて回転処理し、比較器１０４に出力する。これによ
り、比較器１０４は、回転角が同じ特徴抽出画像とテン
プレート画像とを比較することができる。
テンプレート画像を回転角検出器１０７からの値に基づ
いて回転処理し、比較器１０４に出力する。これによ
り、比較器１０４は、回転角が同じ特徴抽出画像とテン
プレート画像とを比較することができる。
【００２６】比較器１０４は、同じ回転角の両画像の相
関性を求め、ある予め設定された閾値より相関性が高け
れば、特徴抽出画像の被写体とテンプレート画像の被写
体とが同一であるとして認識出力する。
関性を求め、ある予め設定された閾値より相関性が高け
れば、特徴抽出画像の被写体とテンプレート画像の被写
体とが同一であるとして認識出力する。
【００２７】ここで、図２を用いて上記被写体認識装置
の動作をより具体的に説明する。入力画像から特徴抽出
画像を得て、この特徴抽出画像が縦位置であり、テンプ
レート画像が横位置だったとすると、このままでは良好
の認識特性は得られないので、テンプレート画像を縦位
置に回転補正する。
の動作をより具体的に説明する。入力画像から特徴抽出
画像を得て、この特徴抽出画像が縦位置であり、テンプ
レート画像が横位置だったとすると、このままでは良好
の認識特性は得られないので、テンプレート画像を縦位
置に回転補正する。
【００２８】そして、このように画像回転角が一致した
特徴抽出画像とテンプレート画像とを比較することによ
り、良好な認識特性が得られる。
特徴抽出画像とテンプレート画像とを比較することによ
り、良好な認識特性が得られる。
【００２９】図３は、認識特性を示すグラフである。従
来と同じく、上が認識率、下が誤認識率を示している。
これらグラフから、入力画像の回転角が変化しても同じ
回転角となるようにテンプレート画像の回転補正を行う
ため、常に同じ回転角の画像で比較することが可能とな
り、常に安定的に高い認識率を得ることが可能になるこ
とが解かる。また、誤認識率も同様に常に安定的に低い
値が得られる。
来と同じく、上が認識率、下が誤認識率を示している。
これらグラフから、入力画像の回転角が変化しても同じ
回転角となるようにテンプレート画像の回転補正を行う
ため、常に同じ回転角の画像で比較することが可能とな
り、常に安定的に高い認識率を得ることが可能になるこ
とが解かる。また、誤認識率も同様に常に安定的に低い
値が得られる。
【００３０】従来例では画像回転角の異なる複数のテン
プレート画像と入力画像とを同時に比較をしたために、
誤認識率が大きく劣化してしまったが、本実施形態で
は、回転角の等しい１つのテンプレート画像に対しての
み比較演算を行うため、誤認識率が劣化することはなく
常に最良状態となる。
プレート画像と入力画像とを同時に比較をしたために、
誤認識率が大きく劣化してしまったが、本実施形態で
は、回転角の等しい１つのテンプレート画像に対しての
み比較演算を行うため、誤認識率が劣化することはなく
常に最良状態となる。
【００３１】なお、図３は回転器１０６の回転ステップ
に段差がある条件で示しているために、特性がリップル
状に波打っているが、この回転角の段差を少なくするこ
とで図の総合特性はさらに変動の少ない良好な特性とな
る。
に段差がある条件で示しているために、特性がリップル
状に波打っているが、この回転角の段差を少なくするこ
とで図の総合特性はさらに変動の少ない良好な特性とな
る。
【００３２】（第２実施形態）図４には、本発明の第２
実施形態である被写体認識装置を示している。第１実施
形態と同様な部分については同一符号を付して説明に代
える。
実施形態である被写体認識装置を示している。第１実施
形態と同様な部分については同一符号を付して説明に代
える。
【００３３】図４において、２０５は複数の異なる画像
回転角の同一内容のテンプレート画像を記憶しているメ
モリ、２０６は被写体認識に用いるテンプレート画像を
選択するテンプレート選択器（選択手段）である。他の
構成は第１実施形態と同一である。
回転角の同一内容のテンプレート画像を記憶しているメ
モリ、２０６は被写体認識に用いるテンプレート画像を
選択するテンプレート選択器（選択手段）である。他の
構成は第１実施形態と同一である。
【００３４】本実施形態では、テンプレート画像の回転
角合わせを回転器で実施するのではなく、複数の回転角
のテンプレート画像を予め用意し、これらのテンプレー
ト画像から適切なテンプレート画像を選択することによ
って、入力画像（特徴抽出画像）との回転角合わせを行
う点で第１実施形態と異なる。
角合わせを回転器で実施するのではなく、複数の回転角
のテンプレート画像を予め用意し、これらのテンプレー
ト画像から適切なテンプレート画像を選択することによ
って、入力画像（特徴抽出画像）との回転角合わせを行
う点で第１実施形態と異なる。
【００３５】本実施形態では、まず回転角検出器１０７
で第１実施形態と同様にして入力画像の画像回転角を検
出し、テンプレート選択器２０８に入力する。テンプレ
ート選択器２０８は予め設定されている複数のテンプレ
ート画像回転角から回転角検出器１０７からの回転角情
報に略一致する回転角のテンプレート画像を選択し、比
較器１０４に出力する。以下、第１実施形態と同様に相
関演算等により被写体認識を行う。
で第１実施形態と同様にして入力画像の画像回転角を検
出し、テンプレート選択器２０８に入力する。テンプレ
ート選択器２０８は予め設定されている複数のテンプレ
ート画像回転角から回転角検出器１０７からの回転角情
報に略一致する回転角のテンプレート画像を選択し、比
較器１０４に出力する。以下、第１実施形態と同様に相
関演算等により被写体認識を行う。
【００３６】図５を用いて、本実施形態の被写体認識装
置の具体的動作を説明する。メモリ２０６には、横位
置、縦位置および倒立横位置の３種類の同一内容のテン
プレート画像が記憶されている。
置の具体的動作を説明する。メモリ２０６には、横位
置、縦位置および倒立横位置の３種類の同一内容のテン
プレート画像が記憶されている。
【００３７】特徴抽出画像が縦位置であるので、これに
一致する回転角である縦位置のテンプレート画像を選択
し、相関演算等により被写体認識を行う。
一致する回転角である縦位置のテンプレート画像を選択
し、相関演算等により被写体認識を行う。
【００３８】図６は認識特性を示すグラフである。第１
実施形態と同じく、上が認識率、下が誤認識率を示して
いる。これらのグラフから解るように、入力画像の回転
角の変化に対応して回転角Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の３つテン
プレート画像のうち、入力画像の回転角に一致する回転
角のテンプレート画像が選択されるので、常に安定的に
高い認識率を得ることができる。また、誤認識率も同様
にほぼ安定的に低い値が得られる。
実施形態と同じく、上が認識率、下が誤認識率を示して
いる。これらのグラフから解るように、入力画像の回転
角の変化に対応して回転角Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の３つテン
プレート画像のうち、入力画像の回転角に一致する回転
角のテンプレート画像が選択されるので、常に安定的に
高い認識率を得ることができる。また、誤認識率も同様
にほぼ安定的に低い値が得られる。
【００３９】なお、本実施形態では、テンプレート画像
の回転角種類を３種類とした場合について説明したが、
これを多くすればするほど認識特性としてさらに変動の
少ない安定的に良い特性を得ることができる。
の回転角種類を３種類とした場合について説明したが、
これを多くすればするほど認識特性としてさらに変動の
少ない安定的に良い特性を得ることができる。
【００４０】（第３実施形態）図７には、本発明の第３
実施形態である被写体認識装置を示している。上記各実
施形態と同様な部分については同一符号を付して説明に
代える。
実施形態である被写体認識装置を示している。上記各実
施形態と同様な部分については同一符号を付して説明に
代える。
【００４１】図７において、３０８は特徴抽出回路１０
３の出力画像を入力とし、回転角検出器１０７の回転角
情報により、入力画像を回転処理する回転器である。他
は第１実施形態と同一である。
３の出力画像を入力とし、回転角検出器１０７の回転角
情報により、入力画像を回転処理する回転器である。他
は第１実施形態と同一である。
【００４２】本実施形態は、テンプレート画像と特徴抽
出画像との回転角合わせをテンプレート画像を回転処理
して行うのではなく、特徴抽出画像を回転処理して行う
点で第１実施形態と異なる。
出画像との回転角合わせをテンプレート画像を回転処理
して行うのではなく、特徴抽出画像を回転処理して行う
点で第１実施形態と異なる。
【００４３】本実施形態の被写体認識装置では、まず特
徴抽出回路１０３から被写体認識すべき特徴抽出画像が
出力される。回転角検出器１０７はこの特徴抽出画像の
画像回転角を第１実施形態と同様にして演算し、この画
像回転角をメモリ１０５に記憶されているテンプレート
画像の画像回転角と略一致させるための値を回転器３０
８に入力する。
徴抽出回路１０３から被写体認識すべき特徴抽出画像が
出力される。回転角検出器１０７はこの特徴抽出画像の
画像回転角を第１実施形態と同様にして演算し、この画
像回転角をメモリ１０５に記憶されているテンプレート
画像の画像回転角と略一致させるための値を回転器３０
８に入力する。
【００４４】回転器３０８は入力された特徴抽出画像を
回転角検出器１０７からの値を基に回転補正し、比較器
１０４に出力する。テンプレート画像はそのまま比較器
１０４に入力され、ここで相関演算等により被写体認識
される。
回転角検出器１０７からの値を基に回転補正し、比較器
１０４に出力する。テンプレート画像はそのまま比較器
１０４に入力され、ここで相関演算等により被写体認識
される。
【００４５】本実施形態の被写体認識動作について図８
を用いて具体的に説明する。この図では、テンプレート
画像の画像回転角が横位置であり、特徴抽出画像の画像
回転角が縦位置である。このため、特徴抽出画像は横位
置に回転補正され、回転角が一致された後、テンプレー
ト画像との相関演算等により被写体認識が行われる。こ
のときの認識率・誤認識率の特性は、第１実施形態にて
説明した図３のグラフと同様な特性となる。このため、
本実施形態の被写体認識装置を用いても、認識率・誤認
識率共に常に安定的に良好な特性が得られる。
を用いて具体的に説明する。この図では、テンプレート
画像の画像回転角が横位置であり、特徴抽出画像の画像
回転角が縦位置である。このため、特徴抽出画像は横位
置に回転補正され、回転角が一致された後、テンプレー
ト画像との相関演算等により被写体認識が行われる。こ
のときの認識率・誤認識率の特性は、第１実施形態にて
説明した図３のグラフと同様な特性となる。このため、
本実施形態の被写体認識装置を用いても、認識率・誤認
識率共に常に安定的に良好な特性が得られる。
【００４６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
常に被写体認識のために略同一回転角の特徴抽出画像お
よび被写体標準画像のみが比較されることになるため、
安定的に被写体を認識し、さらに複雑な演算処理を行う
ことなく誤認識の少ない信頼性の高い被写体認識装置を
提供することができる。
常に被写体認識のために略同一回転角の特徴抽出画像お
よび被写体標準画像のみが比較されることになるため、
安定的に被写体を認識し、さらに複雑な演算処理を行う
ことなく誤認識の少ない信頼性の高い被写体認識装置を
提供することができる。
【図１】本発明の第１実施形態である被写体認識装置の
ブロック図。
ブロック図。
【図２】上記被写体認識装置の動作概要を示す図。
【図３】上記被写体認識装置における認識・誤認識特性
の概要を示すグラフ図。
の概要を示すグラフ図。
【図４】本発明の第２実施形態である被写体認識装置の
ブロック図。
ブロック図。
【図５】上記第２実施形態である被写体認識装置の動作
概要を示す図。
概要を示す図。
【図６】上記第２実施形態である認識・誤認識特性の概
要を示すグラフ図。
要を示すグラフ図。
【図７】本発明の第３実施形態である被写体認識装置の
ブロック図。
ブロック図。
【図８】上記第３実施形態である被写体認識装置の動作
概要を示す図。
概要を示す図。
【図９】従来の被写体認識装置を示すブロック図。
【図１０】従来の被写体認識装置の動作概要を示す図。
【図１１】従来の被写体認識装置における認識・誤認識
特性の概要を示すグラフ図。
特性の概要を示すグラフ図。
【図１２】従来の別の被写体認識装置の動作概要を示す
図。
図。
【図１３】従来の被写体認識装置における認識・誤認識
特性の概要を示すグラフ図。
特性の概要を示すグラフ図。
１、１０１ 測光回路 １０２ 測距回路 ２、１０３ 特徴抽出回路 ３、１０４ 比較器 １０５、２０５ テンプレート情報メモリ １０７ 回転角検出器 １０８、３０８ 回転器 ２０８ テンプレート選択器
Claims (2)
- 【請求項１】 撮像被写界の特徴部分を抽出して特徴抽
出画像を形成する特徴抽出手段と、 この特徴抽出手段により形成された特徴抽出画像の画像
回転角を検出する回転検出手段と、 この回転検出手段により検出された画像回転角と予め設
定された被写体標準画像の画像回転角とが略一致するよ
うに前記特徴抽出画像および前記被写体標準画像のうち
いずれかを回転処理する回転手段とを有し、 画像回転角が略一致した前記特徴抽出画像および前記被
写体標準画像に基づいて被写体認識を行うことを特徴と
する被写体認識装置。 - 【請求項２】 撮像被写界の特徴部分を抽出して特徴抽
出画像を形成する特徴抽出手段と、 この特徴抽出手段により形成された特徴抽出画像の画像
回転角を検出する回転検出手段と、 予め設定された画像回転角の異なる複数の被写体標準画
像の中から前記回転検出手段により検出された画像回転
角に略一致する被写体標準画像を選択する画像選択手段
とを有し、 画像回転角が略一致した前記特徴抽出画像および前記被
写体標準画像に基づいて被写体認識を行うことを特徴と
する被写体認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10291958A JP2000123186A (ja) | 1998-10-14 | 1998-10-14 | 被写体認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10291958A JP2000123186A (ja) | 1998-10-14 | 1998-10-14 | 被写体認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000123186A true JP2000123186A (ja) | 2000-04-28 |
| JP2000123186A5 JP2000123186A5 (ja) | 2005-04-14 |
Family
ID=17775672
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10291958A Withdrawn JP2000123186A (ja) | 1998-10-14 | 1998-10-14 | 被写体認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000123186A (ja) |
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-
1998
- 1998-10-14 JP JP10291958A patent/JP2000123186A/ja not_active Withdrawn
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