JP2005148900A - 画像分類装置、画像分類方法、および、プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 被写体重要度設定部11で、被写体の撮影対象としての重要度を判断するため、あらかじめ被写体の重要度の重みパラメータを設定し、被写体テーブル作成部12で、ユーザからの少なくとも1枚以上の画像群を入力し、画像毎に被写体を抽出し、また、抽出した被写体を、各被写体の抽出元画像情報と重要度の指標となる被写形態情報とを関連付け、被写体データ群テーブルを作成する。重要被写体抽出部13で、被写体データ群と前記設定された重要度の重みパラメータにより、各被写体の重要度を判断し、重要な被写体の抽出を行い、被写体種別分類部14で、抽出された重要な被写体について、同種の被写体を同一のものとして分類し、種類別仮名称を設定し、被写体分類部15で、重要な被写体の分類によって設定された被写体の種類ごとに、被写体データ群を分類する。
【選択図】 図1
Description
(1)パターンP1を代表パターンとするクラスタC1をつくり、i=2とする。(2)パターンP1と、既存の各クラス他の代表パターンとの距離を調べ、クラスタCjまでの距離Dijが最小で合った場合、Dijの値によって、
(i)Dij≦Tのとき、PiはクラスタCjに属する(Tは閾値)。
(ii)Dij>Tのとき、Piを代表パターンとする新しいクラスタを作る。(3)i=Nなら処理を終了し、その他のときはiを1増やして(2〉に戻る。
12…被写体テーブル作成部
13…重要被写体抽出部
14…被写体種別分類部
15…被写体分類部
21…被写体重要度設定部
22…被写体テーブル作成部
23…被写体種別分類部
24…重要被写体抽出部
31…顔領域抽出部
32…人物領域検出部
33…テーブル作成部
34…顔領域面積取得部
35…鮮明度識別部
36…表情識別部
37…顔向き識別部
38…年齢識別部
39…性別識別部
40…服装識別部
41…姿勢識別部
Claims (17)
- 入力画像から被写体を抽出し被写体のクラスごとに画像の分類を行う画像分類装置であって、
入力画像から抽出した各被写体の被写形態情報を求め、この被写形態情報と予め設定された重要度の重みパラメータとから各被写体の重要度を判断し、重要と判断した被写体をクラス別に分類し、重要ではないと判断した被写体については前記クラスのいずれかに属するまたは前記クラスのいずれにも属さないと分類する手段を有することを特徴とする画像分類装置。 - 入力画像から人物パターンを抽出し人物ごとに画像の分類を行う画像分類装置であって、
入力画像から抽出した各人物パターンの被写形態情報を求め、この被写形態情報と予め設定された重要度の重みパラメータとから各人物パターンの重要度を判断し、重要と判断した人物パターンを人物ごとに分類し、重要ではないと判断した人物パターンについては前記いずれかの人物に属するまたは前記いずれの人物にも属さないと分類する手段を有することを特徴とする画像分類装置。 - 入力画像から被写体を抽出し被写体のクラスごとに画像の分類を行う画像分類装置であって、
入力画像から抽出した各被写体をクラス別に分類し、各被写体から求めた被写形態情報と予め設定された重要度の重みパラメータとから各被写体の重要度を判断し、重要と判断した被写体を含むクラスを重要クラスとし、重要と判断した被写体を含まない場合には非重要クラスとする手段を有することを特徴とする画像分類装置。 - 入力画像から人物パターンを抽出し人物ごとに画像の分類を行う画像分類装置であって、
入力画像から抽出した各人物パターンを人物ごとに分類し、各人物パターンから求めた被写形態情報と予め設定された重要度の重みパラメータとから各人物パターンの重要度を判断し、重要と判断した人物パターンを含むクラスを重要人物とし、重要と判断した人物パターンを含まない場合には非重要人物とする手段を有することを特徴とする画像分類装置。 - 入力画像から被写体を抽出し被写体のクラスごとに画像の分類を行う画像分類装置であって、
入力された画像から被写体を抽出し、抽出した各被写体の抽出元画像情報と被写形態情報とを関連付けて被写体データ群テーブルを作成する被写体テーブル作成手段と、
前記被写体データ群と予め設定された重要度の重みパラメータとにより各被写体の重要度を判断し重要な被写体の抽出を行う重要被写体抽出手段と、
前記抽出した重要な被写体を種類別にクラスタリングする被写体種別分類手段と、
前記被写体データ群を前記クラスタリングされた種類別に分類する被写体分類手段と、を有することを特徴とする画像分類装置。 - 入力画像から被写体を抽出し被写体のクラスごとに画像の分類を行う画像分類装置であって、
入力された画像から被写体を抽出し、抽出した各被写体の抽出元画像情報と被写形態情報とを関連付けて被写体データ群テーブルを作成する被写体テーブル作成手段と、
前記被写体データを種類別にクラスタリングする被写体種別分類手段と、
前記被写体データ群と予め設定された重要度の重みパラメータとにより各被写体の重要度を判断し重要な被写体の抽出を行う重要被写体抽出手段と、を有することを特徴とする画像分類装置。 - 前記被写体は画像中に顔が写っている人物であり、前記被写形態情報は人物の顔領域の大きさ、人物の顔領域が画像中に占める割合、人物の顔の向き、人物の顔領域の鮮明度、人物の顔の表情、人物の年齢、人物の性別、画像中の人物の数、画像中の人物の位置、人物の服装、人物の姿勢のうち少なくともいずれか一つであることを特徴とする請求項5または6に記載の画像分類装置。
- 前記被写体種別分類手段は、
入力画像中に被写体として複数の顔が存在する場合には、前記複数の顔をそれぞれ別のクラスに分類することを特徴とする請求項5〜7いずれかに記載の画像分類装置。 - 入力画像から被写体を抽出し被写体のクラスごとに画像の分類を行う画像分類方法であって、
入力画像から抽出した各被写体の被写形態情報を求め、この被写形態情報と予め設定された重要度の重みパラメータとから各被写体の重要度を判断し、重要と判断した被写体をクラス別に分類し、重要ではないと判断した被写体については前記クラスのいずれかに属するまたは前記クラスのいずれにも属さないと分類するステップを有することを特徴とする画像分類方法。 - 入力画像から人物パターンを抽出し人物ごとに画像の分類を行う画像分類方法であって、
入力画像から抽出した各人物パターンの被写形態情報を求め、この被写形態情報と予め設定された重要度の重みパラメータとから各人物パターンの重要度を判断し、重要と判断した人物パターンを人物ごとに分類し、重要ではないと判断した人物パターンについては前記いずれかの人物に属するまたは前記いずれの人物にも属さないと分類するステップを有することを特徴とする画像分類方法。 - 入力画像から被写体を抽出し被写体のクラスごとに画像の分類を行う画像分類方法であって、
入力画像から抽出した各被写体をクラス別に分類し、各被写体から求めた被写形態情報と予め設定された重要度の重みパラメータとから各被写体の重要度を判断し、重要と判断した被写体を含むクラスを重要クラスとし、重要と判断した被写体を含まない場合には非重要クラスとするステップを有することを特徴とする画像分類方法。 - 入力画像から人物パターンを抽出し人物ごとに画像の分類を行う画像分類方法であって、
入力画像から抽出した各人物パターンを人物ごとに分類し、各人物パターンから求めた被写形態情報と予め設定された重要度の重みパラメータとから各人物パターンの重要度を判断し、重要と判断した人物パターンを含むクラスを重要人物とし、重要と判断した人物パターンを含まない場合には非重要人物とするステップを有することを特徴とする画像分類方法。 - 入力画像から被写体を抽出し被写体のクラスごとに画像の分類を行う画像分類方法であって、
入力された画像から被写体を抽出し、抽出した各被写体の抽出元画像情報と被写形態情報とを関連付けて被写体データ群テーブルを作成する被写体テーブル作成ステップと、
前記被写体データ群と予め設定された重要度の重みパラメータとにより各被写体の重要度を判断し重要な被写体の抽出を行う重要被写体抽出ステップと、
前記抽出した重要な被写体を種類別にクラスタリングする被写体種別分類ステップと、
前記被写体データ群を前記クラスタリングされた種類別に分類する被写体分類ステップと、を有することを特徴とする画像分類方法。 - 入力画像から被写体を抽出し被写体のクラスごとに画像の分類を行う画像分類方法であって、
入力された画像から被写体を抽出し、抽出した各被写体の抽出元画像情報と被写形態情報とを関連付けて被写体データ群テーブルを作成する被写体テーブル作成ステップと、
前記被写体データを種類別にクラスタリングする被写体種別分類ステップと、
前記被写体データ群と予め設定された重要度の重みパラメータとにより各被写体の重要度を判断し重要な被写体の抽出を行う重要被写体抽出ステップと、を有することを特徴とする画像分類方法。 - 前記被写体は画像中に顔が写っている人物であり、前記被写形態情報は人物の顔領域の大きさ、人物の顔領域が画像中に占める割合、人物の顔の向き、人物の顔領域の鮮明度、人物の顔の表情、人物の年齢、人物の性別、画像中の人物の数、画像中の人物の位置、人物の服装、人物の姿勢のうち少なくともいずれか一つであることを特徴とする請求項13または14に記載の画像分類方法。
- 前記被写体種別分類ステップは、
入力画像中に被写体として複数の顔が存在する場合には、前記複数の顔をそれぞれ別のクラスに分類することを特徴とする請求項13〜15いずれかに記載の画像分類方法。 - 前記請求項1〜16のいずれか1項に記載の画像分類装置または画像分類方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とするプログラム。
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