JP2005267406A - パターン検出方法及び装置 - Google Patents
パターン検出方法及び装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2005267406A JP2005267406A JP2004080982A JP2004080982A JP2005267406A JP 2005267406 A JP2005267406 A JP 2005267406A JP 2004080982 A JP2004080982 A JP 2004080982A JP 2004080982 A JP2004080982 A JP 2004080982A JP 2005267406 A JP2005267406 A JP 2005267406A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- partial
- line segment
- model
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【解決手段】 例えば、顔画像を画像入力部11から入力し、当該画像に含まれる境界線等の線分を線分情報抽出部12で抽出する。次いで、少なくとも1つ以上の線分情報から構成される顔画像パターンのモデルを線分モデルデータ生成部13で生成する。そして、線分情報抽出部12により抽出された線分のうち、全体(部品)モデルを構成する線分情報と一致又は類似する線分を特定画像パターン検出部14で検出し、当該特定画像パターン検出部14により検出された線分から構成される顔画像パターンを当該画像のパターン情報として検出結果出力部15が出力する。
【選択図】 図1
Description
画像を入力する入力工程と、
前記画像に含まれる部分情報を抽出する抽出工程と、
少なくとも1つ以上の部分モデルから構成される部品モデルを生成する生成工程と、
前記抽出工程により抽出された前記部分情報のうち、前記部品モデルを構成する前記部分モデルと一致又は類似する部分情報を検出する検出工程と、
前記検出工程により検出された前記部分情報から構成される部品情報をパターン情報として出力する出力工程と
を有することを特徴とする。
画像を入力する入力手段と、
前記画像に含まれる部分情報を抽出する抽出手段と、
少なくとも1つ以上の部分モデルから構成される部品モデルを生成する生成手段と、
前記抽出手段により抽出された前記部分情報のうち、前記部品モデルを構成する前記部分モデルと一致又は類似する部分情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記部分情報から構成される部品情報をパターン情報として出力する出力手段と
を備えることを特徴とする。
本発明の第1の実施形態として、二次元画像から特定画像パターンとして顔画像パターンを検出する方法について説明する。
次に、第2の実施形態では、二次元画像から特定画像パターンとして顔画像パターンを検出する上記第1の実施形態の変形例について説明する。
第3の実施形態では、上記第1及び第2の実施形態の変形例として、二次元画像から特定画像パターンとして顔画像パターンを検出する方法について示す。
12 線分情報抽出部
13 線分モデルデータ生成部
14 特定画像パターン検出部
15 検出結果出力部
121 エッジ検出部
122 二値化処理部
123 細線化処理部
124 端点検出部
125 トレース処理部
126 情報抽出部
141 基準線分選択部
142 探索範囲設定部
143 対応線分探索部
144 類似度算出部
145 検出結果決定部
Claims (24)
- 画像を入力する入力工程と、
前記画像に含まれる部分情報を抽出する抽出工程と、
少なくとも1つ以上の部分モデルから構成される部品モデルを生成する生成工程と、
前記抽出工程により抽出された前記部分情報のうち、前記部品モデルを構成する前記部分モデルと一致又は類似する部分情報を検出する検出工程と、
前記検出工程により検出された前記部分情報から構成される部品情報をパターン情報として出力する出力工程と
を有することを特徴とするパターン検出方法。 - 前記検出工程が、
前記部品モデルに基づく所定の領域モデルを生成する領域モデル生成工程と、
前記画像の所定領域に関する領域情報を抽出する領域情報抽出工程と、
前記部品情報を前記領域情報と前記所定の領域モデルとを用いて限定する限定工程と
を有することを特徴とする請求項1に記載のパターン検出方法。 - 複数の前記部品モデル、若しくは前記部品モデルと前記部分モデルとを組み合わせて組モデルを生成する組モデル生成工程と、
前記検出工程により検出された複数の前記部品情報、若しくは前記部品情報と前記部分情報とを組み合わせて組情報を生成する組情報生成工程と、
前記組情報と前記組モデルとに基づいて、前記検出工程により検出された前記部品情報をさらに限定する第2の限定工程とをさらに有し、
前記限定工程は、前記第2の限定工程により限定された前記部品情報のうち前記領域情報と前記所定の領域モデルとを用いて前記部品情報を限定する
ことを特徴とする請求項2に記載のパターン検出方法。 - 前記所定領域は、前記部品情報に基づいて決定される前記画像中の領域であることを特徴とする請求項2又は3に記載のパターン検出方法。
- 前記所定領域に関する領域情報は、前記領域の平均輝度値、輝度分散値、最大画素値又は最小画素値の少なくともいずれか1つであることを特徴とする請求項4に記載のパターン検出方法。
- 前記入力工程は、所定解像度に変換された前記画像を入力し、
前記限定工程により限定された前記部品情報に基づく前記パターン情報を前記所定解像度に基づいて変換する変換工程をさらに有することを特徴とする請求項2から5までのいずれか1項に記載のパターン検出方法。 - 前記抽出工程が、前記画像から線分情報を抽出し、
前記検出工程が、前記抽出工程により抽出された前記線分情報のうち、前記部品モデルに含まれる前記部分モデルと一致又は類似する線分情報を検出し、
前記出力工程が、前記検出工程により検出された前記線分情報から構成される部品情報を前記パターン情報として出力する
ことを特徴とする請求項1に記載のパターン検出方法。 - 前記抽出工程が、前記画像から前記部分情報として線分情報を抽出し、
前記検出工程が、前記抽出工程により抽出された前記線分情報のうち、前記部品モデルに含まれる前記部分モデルと一致又は類似する線分情報から構成される前記部品情報を検出する
ことを特徴とする請求項2から6までのいずれか1項に記載のパターン検出方法。 - 前記線分情報は、前記画像から抽出された線分要素の位置、方向又は長さの少なくとも1つに関する情報を含むことを特徴とする請求項7又は8に記載のパターン検出方法。
- 前記部品モデルは、前記部分モデルの位置、方向、又は長さについてそれぞれ所定の許容範囲を有し、
前記検出工程は、前記抽出工程により抽出された前記部分情報のうち、前記部品モデルの前記所定の許容範囲内にある部分情報を検出する
ことを特徴とする請求項1から9までのいずれか1項に記載のパターン検出方法。 - 前記検出工程は、前記部分情報が存在しない位置、方向、又は長さについての抑制範囲に関する情報に基づいて、前記部分情報の検出を制限することを特徴とする請求項1から10までのいずれか1項に記載のパターン検出方法。
- 前記第2の限定工程は、前記部品情報が存在しない抑制範囲に関する情報に基づいて、前記部品情報をさらに限定することを特徴とする請求項3に記載のパターン検出方法。
- 前記抽出工程が、
前記画像中の濃度変化に基づいて境界線を検出する境界線検出工程と、
検出された前記境界線の端点を検出し、該端点を結ぶ直線線分を生成する直線近似工程と、
直線近似された前記直線線分の位置、方向、長さの少なくとも1つを抽出する情報抽出工程と
を有することを特徴とする請求項1から12のいずれか1項に記載のパターン検出方法。 - 前記境界線検出工程が、
前記画像中に含まれるエッジのエッジ値を算出するエッジ値算出工程と、
前記エッジ値の大きさが所定の閾値以上であって、所定方向内で所定数以上連結しているエッジを検出する連結検出工程と、
検出された前記エッジを細線化する細線化工程と
を有することを特徴とする請求項13に記載のパターン検出方法。 - 前記エッジ算出工程は、微分フィルタを用いて前記画像に含まれる前記エッジのエッジ値を算出することを特徴とする請求項14に記載のパターン検出方法。
- 前記境界線検出工程が、前記画像における濃度変化方向の分別を行って前記境界線を検出することを特徴とする請求項13に記載のパターン検出方法。
- 前記生成工程が、
複数枚の画像を入力する第2の入力工程と、
前記複数枚の画像のそれぞれに含まれる部分情報を抽出する第2の抽出工程と、
前記複数枚の画像のそれぞれで抽出された前記部分情報のうち、互いに一致又は類似する部分情報を前記部分モデルとして検出する第2の検出工程と、
検出された前記部分情報から構成される前記部品モデルを出力する第2の出力工程と
を有することを特徴とする請求項1に記載のパターン検出方法。 - 前記入力工程が、複数の解像度で変換された複数枚の画像を入力し、
各解像度の画像に対して前記出力工程により出力された前記パターン情報を一のパターン情報に統合する統合工程をさらに有することを特徴とする請求項1から17のいずれか1項に記載のパターン検出方法。 - 前記統合工程が、互いに異なる解像度別の処理チャネルを用いて、それぞれのチャネルにおいて出力された前記パターン情報を一のパターン情報に統合することを特徴とする請求項18に記載のパターン検出方法。
- 前記画像が顔画像であって、前記部品モデルが前記顔画像に含まれる目、鼻又は口のモデルであることを特徴とする請求項2に記載のパターン検出方法。
- 前記領域情報が、前記部品情報の前記画像中の位置に基づく所定領域の平均輝度値、輝度分散値、最大画素値又は最小画素値の少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項2に記載のパターン検出方法。
- 画像を入力する入力手段と、
前記画像に含まれる部分情報を抽出する抽出手段と、
少なくとも1つ以上の部分モデルから構成される部品モデルを生成する生成手段と、
前記抽出手段により抽出された前記部分情報のうち、前記部品モデルを構成する前記部分モデルと一致又は類似する部分情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記部分情報から構成される部品情報をパターン情報として出力する出力手段と
を備えることを特徴とするパターン検出装置。 - コンピュータに、
入力された画像に含まれる部分情報を抽出する抽出手順と、
少なくとも1つ以上の部分モデルから構成される部品モデルを生成する生成手順と、
前記抽出手順により抽出された前記部分情報のうち、前記部品モデルを構成する前記部分モデルと一致又は類似する部分情報を検出する検出手順と、
前記検出手順により検出された前記部分情報から構成される部品情報をパターン情報として出力する出力手順と
を実行させるためのプログラム。 - 請求項23に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004080982A JP4537097B2 (ja) | 2004-03-19 | 2004-03-19 | パターン検出方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004080982A JP4537097B2 (ja) | 2004-03-19 | 2004-03-19 | パターン検出方法及び装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2005267406A true JP2005267406A (ja) | 2005-09-29 |
JP4537097B2 JP4537097B2 (ja) | 2010-09-01 |
Family
ID=35091875
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2004080982A Expired - Fee Related JP4537097B2 (ja) | 2004-03-19 | 2004-03-19 | パターン検出方法及び装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4537097B2 (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008242764A (ja) * | 2007-03-27 | 2008-10-09 | Fujitsu Ltd | 入力画像から検索対象図形を検出する方法、プログラム、および装置 |
JP2009251964A (ja) * | 2008-04-07 | 2009-10-29 | Fujifilm Corp | 画像処理システム、画像処理方法、およびプログラム |
JP2011100229A (ja) * | 2009-11-04 | 2011-05-19 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法 |
JP2018073385A (ja) * | 2016-10-22 | 2018-05-10 | 俊之 坂本 | 画像処理装置及びプログラム |
JP2018527660A (ja) * | 2015-07-29 | 2018-09-20 | ノキア テクノロジーズ オーユー | ニューラルネットワークによるオブジェクト検出 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0773317A (ja) * | 1993-09-07 | 1995-03-17 | Olympus Optical Co Ltd | 画像認識装置 |
JPH07220090A (ja) * | 1994-02-02 | 1995-08-18 | Canon Inc | 物体認識方法 |
JPH11110568A (ja) * | 1997-09-30 | 1999-04-23 | Nissan Motor Co Ltd | 眼位置検出装置 |
-
2004
- 2004-03-19 JP JP2004080982A patent/JP4537097B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0773317A (ja) * | 1993-09-07 | 1995-03-17 | Olympus Optical Co Ltd | 画像認識装置 |
JPH07220090A (ja) * | 1994-02-02 | 1995-08-18 | Canon Inc | 物体認識方法 |
JPH11110568A (ja) * | 1997-09-30 | 1999-04-23 | Nissan Motor Co Ltd | 眼位置検出装置 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008242764A (ja) * | 2007-03-27 | 2008-10-09 | Fujitsu Ltd | 入力画像から検索対象図形を検出する方法、プログラム、および装置 |
JP2009251964A (ja) * | 2008-04-07 | 2009-10-29 | Fujifilm Corp | 画像処理システム、画像処理方法、およびプログラム |
JP2011100229A (ja) * | 2009-11-04 | 2011-05-19 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法 |
US9070041B2 (en) | 2009-11-04 | 2015-06-30 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method with calculation of variance for composited partial features |
JP2018527660A (ja) * | 2015-07-29 | 2018-09-20 | ノキア テクノロジーズ オーユー | ニューラルネットワークによるオブジェクト検出 |
US10614339B2 (en) | 2015-07-29 | 2020-04-07 | Nokia Technologies Oy | Object detection with neural network |
JP2018073385A (ja) * | 2016-10-22 | 2018-05-10 | 俊之 坂本 | 画像処理装置及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4537097B2 (ja) | 2010-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Agarwal et al. | Swapped! digital face presentation attack detection via weighted local magnitude pattern | |
US7995805B2 (en) | Image matching apparatus, image matching method, computer program and computer-readable storage medium | |
US7120318B2 (en) | Automatic document reading system for technical drawings | |
US8594431B2 (en) | Adaptive partial character recognition | |
Azmi et al. | Biometric signature verification system based on freeman chain code and k-nearest neighbor | |
JP4100885B2 (ja) | 帳票認識装置、方法、プログラムおよび記憶媒体 | |
Zhu et al. | An optimization approach for localization refinement of candidate traffic signs | |
JP4300098B2 (ja) | オブジェクト識別方法とその装置、プログラム及び記録媒体 | |
Jung et al. | Noisy and incomplete fingerprint classification using local ridge distribution models | |
US20130236108A1 (en) | Object or shape information representation method | |
Krishneswari et al. | A review on palm print verification system | |
JP6989450B2 (ja) | 画像解析装置、画像解析方法及びプログラム | |
JP5777390B2 (ja) | 情報処理方法及び装置、パターン識別方法及び装置 | |
JP2006127446A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 | |
JP4537097B2 (ja) | パターン検出方法及び装置 | |
Alghamdi et al. | Automated person identification framework based on fingernails and dorsal knuckle patterns | |
JP5625196B2 (ja) | 特徴点検出装置、特徴点検出方法、特徴点検出プログラム及び記録媒体 | |
Elsayed et al. | Hybrid method based on multi-feature descriptor for static sign language recognition | |
JP4449483B2 (ja) | 画像解析装置、および画像解析方法、並びにコンピュータ・プログラム | |
Rahman et al. | Text Information Extraction from Digital Image Documents Using Optical Character Recognition | |
JP2004094644A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、記憶媒体及びプログラム | |
Azmi et al. | Freeman chain code (FCC) representation in signature fraud detection based on nearest neighbour and artificial neural network (ANN) classifiers | |
Shreya et al. | Gan-enable latent fingerprint enhancement model for human identification system | |
Nyaga et al. | A Review of Sign Language Hand Gesture Recognition Algorithms | |
Saini et al. | Offline graphical analysis of signatures using geometric features and artificial neural network |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070319 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20091016 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20091215 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20100129 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100430 |
|
A911 | Transfer of reconsideration by examiner before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20100520 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20100611 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20100617 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130625 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |