JP2007011930A - Construction method for image recognition system and photographing device - Google Patents

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Yuji Kuniyone
祐司 國米
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To drastically reduce false recognition of a recognition target as compared to before, in a construction method for an image recognition system automatically recognizing the recognition target inside an image, and a photographing device. <P>SOLUTION: In this construction method for the image recognition system, using a plurality of photographed photographic images as teacher data, and constructing the image recognition system on the basis of the photographic images, an image photographed under environment equal to or similar to environment wherein the recognition target intended to be recognized by the image recognition system is present is used for the photographic image used for the teacher data. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、画像内の認識対象を自動的に認識する画像認識システムの構築方法および撮影装置に関する。   The present invention relates to an image recognition system construction method and a photographing apparatus that automatically recognizes a recognition target in an image.

従来、画像内の認識対象を自動的に認識する画像認識システムとして、多数の撮影画像を教師データとして使用し、撮影画像に基づいて画像認識システムを構築するものが知られている。
特開２００１−３５７０６７公報 2. Description of the Related Art Conventionally, as an image recognition system that automatically recognizes a recognition target in an image, an image recognition system that uses a large number of captured images as teacher data and constructs an image recognition system based on the captured images is known.
Japanese Patent Laid-Open No. 2001-357067

しかしながら、従来の画像認識システムでは、認識対象を正確に認識させるためには、教師データに、多数の撮影画像が必要であり、その収集に多大な時間が必要になるという問題があった。そして、撮影画像の数をいたずらに増大しても認識対象の誤認識を低減することが困難であるという問題があった。
本発明は、かかる従来の問題を解決するためになされたもので、認識対象の誤認識を従来より大幅に低減することができる画像認識システムの構築方法および撮影装置を提供することを目的とする。 However, in the conventional image recognition system, in order to correctly recognize the recognition target, there is a problem that a lot of photographed images are necessary for the teacher data, and it takes a lot of time to collect them. And even if the number of photographed images is increased unnecessarily, there is a problem that it is difficult to reduce recognition errors of recognition objects.
The present invention has been made to solve such a conventional problem, and an object of the present invention is to provide a method for constructing an image recognition system and a photographing apparatus capable of significantly reducing erroneous recognition of a recognition target as compared with the conventional technique. .

第１の発明の画像認識システムの構築方法は、撮影された複数の撮影画像を教師データとして使用し、前記撮影画像に基づいて画像認識システムを構築する画像認識システムの構築方法において、前記教師データに使用される前記撮影画像に、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で撮影された画像を用いることを特徴とする。   According to a first aspect of the present invention, there is provided a method for constructing an image recognition system, wherein a plurality of photographed images are used as teacher data, and an image recognition system is constructed based on the photographed images. As the photographed image used in the above, an image photographed in the same or similar environment as the environment where the recognition target to be recognized by the image recognition system exists is used.

第２の発明の画像認識システムの構築方法は、第１の発明の画像認識システムの構築方法において、前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で、前記認識対象が存在しない状態で撮影された画像であることを特徴とする。
第３の発明の画像認識システムの構築方法は、第１の発明の画像認識システムの構築方法において、前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で、前記認識対象が存在する状態で撮影された画像であることを特徴とする。 The image recognition system construction method of the second invention is the image recognition system construction method of the first invention, wherein the captured image used for the teacher data is a recognition target to be recognized by the image recognition system. It is an image taken in an environment that is the same as or similar to an existing environment and in which the recognition target does not exist.
The image recognition system construction method of the third invention is the image recognition system construction method of the first invention, wherein the captured image used for the teacher data is a recognition target to be recognized by the image recognition system. It is an image photographed in the same or similar environment as the existing environment in a state where the recognition target exists.

第４の発明の撮影装置は、所定環境に配置される装置本体と、前記装置本体に配置される撮影手段と、前記撮影手段で撮影された撮影画像を教師データに使用して前記撮影手段で撮影される撮影画像から認識対象を認識する画像認識手段とを有することを特徴とする。 第５の発明の撮影装置は、第４の発明の撮影装置において、前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記撮影手段の撮影範囲に前記認識対象が存在しない状態で撮影された画像であることを特徴とする。   According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a photographing apparatus using an apparatus main body arranged in a predetermined environment, photographing means arranged in the apparatus main body, and a photographed image photographed by the photographing means using teacher data. Image recognition means for recognizing a recognition target from a photographed image to be photographed is provided. According to a fifth aspect of the present invention, in the photographing apparatus of the fourth aspect, the photographed image used for the teacher data is an image photographed in a state where the recognition target does not exist in the photographing range of the photographing means. It is characterized by being.

第６の発明の撮影装置は、第４の発明の撮影装置において、前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記撮影手段の撮影範囲に前記認識対象が存在する状態で撮影された画像であることを特徴とする。
第７の発明の撮影装置は、第４ないし第６の発明のいずれか１の撮影装置において、前記画像認識手段は、前記撮影手段で撮影された撮影画像を、前記教師データとして順次追加して使用することを特徴とする。 According to a sixth aspect of the present invention, in the photographing apparatus of the fourth aspect, the photographed image used for the teacher data is an image photographed in a state where the recognition target exists in the photographing range of the photographing means. It is characterized by being.
According to a seventh aspect of the present invention, there is provided the photographing apparatus according to any one of the fourth to sixth aspects, wherein the image recognition means sequentially adds the photographed images photographed by the photographing means as the teacher data. It is characterized by using.

第８の発明の撮影装置は、第４ないし第７の発明のいずれか１の撮影装置において、前記装置本体は、自走可能とされていることを特徴とする。   According to an eighth aspect of the present invention, there is provided a photographing apparatus according to any one of the fourth to seventh aspects, wherein the apparatus main body is capable of self-propelling.

本発明の画像認識システムの構築方法では、教師データに使用される撮影画像に、画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で撮影された画像を用いるようにしたので、認識対象の誤認識を従来より大幅に低減することができる。
本発明の撮影装置では、撮影手段で撮影された撮影画像を教師データに使用して撮影手段で撮影される撮影画像から認識対象を認識するようにしたので、認識対象の誤認識を従来より大幅に低減することができる。 In the construction method of the image recognition system of the present invention, an image photographed in the same or similar environment as the environment where the recognition target to be recognized by the image recognition system is used as the photographed image used for the teacher data. Therefore, erroneous recognition of the recognition target can be significantly reduced as compared with the conventional case.
In the photographing apparatus of the present invention, the recognition object is recognized from the photographed image photographed by the photographing means using the photographed image photographed by the photographing means as the teacher data. Can be reduced.

以下、本発明の実施形態を図面を用いて詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の撮影装置の第１の実施形態を示している。
この撮影装置Ｓは、自走可能な装置本体１１を有している。装置本体１１の下端には、車輪等の走行部材１３が配置されている。この走行部材１３は、装置本体１１内に配置される図示しないモータおよび駆動機構により駆動される。モータの駆動は、装置本体１１内に配置される図示しないバッテリ等の電源により行われる。また、有線あるいは無線によりモータの駆動が制御される。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 shows a first embodiment of the photographing apparatus of the present invention.
This photographing device S has a device main body 11 capable of self-running. A traveling member 13 such as a wheel is disposed at the lower end of the apparatus main body 11. The traveling member 13 is driven by a motor and a driving mechanism (not shown) disposed in the apparatus main body 11. The motor is driven by a power source such as a battery (not shown) disposed in the apparatus main body 11. Further, the drive of the motor is controlled by wire or wireless.

装置本体１１の上端には、昇降回転部材１５が配置されている。この昇降回転部材１５は、装置本体１１内に配置される図示しない昇降機構により上下方向に昇降可能とされている。また、図示しない回転機構により回転可能とされている。
昇降回転部材１５には、撮影カメラ１７が配置されている。この撮影カメラ１７は、例えばデジタル一眼レフカメラからなる。 A lifting / lowering rotation member 15 is disposed at the upper end of the apparatus main body 11. The elevating / lowering rotating member 15 can be moved up and down by an elevating mechanism (not shown) disposed in the apparatus main body 11. Further, it can be rotated by a rotation mechanism (not shown).
A shooting camera 17 is disposed on the up-and-down rotation member 15. The photographing camera 17 is composed of a digital single lens reflex camera, for example.

装置本体１１内には、後述する制御手段を備えた制御装置１９が設けられている。
図２は、この実施形態の制御装置１９を示すブロック図である。
この実施形態では、制御装置１９の制御手段２１には、撮影カメラ１７、画像認識手段２３、駆動手段２５が接続されている。
撮影カメラ１７は、例えば図３に示すように、撮影カメラ１７が現在撮像している画像Ｇを制御手段２１に、所定時間を置いて間歇的に出力する。 In the apparatus main body 11, a control device 19 having a control means to be described later is provided.
FIG. 2 is a block diagram showing the control device 19 of this embodiment.
In this embodiment, a photographing camera 17, an image recognition unit 23, and a driving unit 25 are connected to the control unit 21 of the control device 19.
For example, as shown in FIG. 3, the photographing camera 17 intermittently outputs an image G currently captured by the photographing camera 17 to the control means 21 after a predetermined time.

画像認識手段２３は、撮影カメラ１７からの画像Ｇの中から人間の顔Ｋを自動的に認識する。
画像認識手段２３には、学習型の対象物認識アルゴリズムが用いられている。このような学習型の対象物認識アルゴリズムとしては、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、カーネル判別分析、ニューラルネット、部分空間法、アンサンブル学習等のパターン認識で知られている手法を利用することができる。 The image recognition means 23 automatically recognizes a human face K from the image G from the photographing camera 17.
As the image recognition means 23, a learning type object recognition algorithm is used. As such a learning type object recognition algorithm, a technique known for pattern recognition such as SVM (support vector machine), kernel discriminant analysis, neural network, subspace method, ensemble learning, or the like can be used.

この実施形態では、学習型の対象物認識アルゴリズムに、教師データとして通常の顔写真がパターン認識手法にあわせた枚数だけ入力されている。また、教師データとして、撮影装置Ｓが使用される環境で、予め撮影カメラ１７により撮影された複数の撮影画像がランダム抽出によりパターン認識手法にあわせた枚数だけ入力されている。
例えば、撮影装置Ｓがパーティー会場で使用される場合には、図４に示すように、パーティー会場内が、人間が写らない状態で撮影カメラ１７により予め撮影され、この撮影画像ＳＧが入力されている。撮影カメラ１７による撮影は、撮影装置Ｓの昇降回転部材１５を昇降あるいは回転させ、パーティー会場内の全体を複数の異なる撮影画像ＳＧとして撮影することにより行われる。 In this embodiment, the learning type object recognition algorithm is input with the number of normal face photographs as teacher data according to the pattern recognition technique. In addition, as the teacher data, a plurality of photographed images previously captured by the photographing camera 17 in an environment where the photographing apparatus S is used are input by random extraction according to the pattern recognition technique.
For example, when the photographing apparatus S is used in a party venue, as shown in FIG. 4, the inside of the party venue is photographed in advance by the photographing camera 17 in a state where no human is photographed, and this photographed image SG is input. Yes. The photographing by the photographing camera 17 is performed by moving up and down or rotating the up-and-down rotating member 15 of the photographing apparatus S and photographing the entire party venue as a plurality of different photographed images SG.

そして、この実施形態では、学習型の対象物認識アルゴリズムに、教師データとして通常の顔写真をパターン認識手法にあわせた枚数入力し、また、複数の異なる撮影画像ＳＧをパターン認識手法にあわせた枚数入力することで、顔Ｋの存在を認識可能な学習ファイルが作成され、この学習ファイルを用いて顔Ｋの存在の認識が行われる。
駆動手段２５は、昇降回転部材１５の図示しないモータを作動して撮影カメラ１７を上下および水平方向に回転駆動する。 In this embodiment, the learning object recognition algorithm is input with the number of normal face photographs as the teacher data according to the pattern recognition technique, and the number of different photographed images SG according to the pattern recognition technique. By inputting, a learning file capable of recognizing the presence of the face K is created, and the presence of the face K is recognized using the learning file.
The driving means 25 operates a motor (not shown) of the elevating / rotating member 15 to rotate the photographing camera 17 in the vertical and horizontal directions.

図５は、この実施形態の撮影装置Ｓの動作を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳ１において、制御装置１９の図示しないスタートボタンを押すことにより、撮影カメラ１７および制御装置１９がオンされる。
次に、ステップＳ２において、例えばパーティー会場内を自走する撮影装置Ｓの撮影カメラ１７からの画像Ｇが制御手段２１に取り込まれる。 FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the photographing apparatus S of this embodiment.
First, in step S1, by pressing a start button (not shown) of the control device 19, the photographing camera 17 and the control device 19 are turned on.
Next, in step S <b> 2, for example, the image G from the photographing camera 17 of the photographing apparatus S that is self-propelled in the party venue is taken into the control means 21.

次に、ステップＳ３において、画像認識手段２３により画像Ｇ内に顔Ｋが存在するか否かが認識される。
そして、画像Ｇ内に顔Ｋが存在すると認識された時には、ステップＳ４において、撮影カメラ１７による撮影が行われる。一方、画像Ｇ内に顔Ｋが存在しないと認識された時には、撮影カメラ１７による撮影は行われない。 Next, in step S3, the image recognition means 23 recognizes whether or not the face K exists in the image G.
When it is recognized that the face K is present in the image G, photographing by the photographing camera 17 is performed in step S4. On the other hand, when it is recognized that the face K does not exist in the image G, the photographing by the photographing camera 17 is not performed.

このようにして、撮影装置Ｓが例えばパーティー会場を自走する間に、人間の顔Ｋを認識して順次撮影が行われる。
この実施形態の撮影装置Ｓでは、画像認識手段２３の教師データに使用される撮影画像ＳＧに、撮影装置Ｓが使用される環境(例えばパーティー会場)と同一の環境で、認識対象である人間が存在しない状態で撮影された撮影画像(非顔画像)を使用するようにしたので、認識対象の誤認識を従来より大幅に低減することができる。 In this way, while the photographing device S is self-propelled at, for example, a party venue, the human face K is recognized and photographing is sequentially performed.
In the photographing apparatus S of this embodiment, a human being who is a recognition target in the same environment (for example, a party venue) where the photographing apparatus S is used for the photographed image SG used for the teacher data of the image recognition means 23. Since a photographed image (non-face image) photographed in a non-existing state is used, erroneous recognition of a recognition target can be significantly reduced as compared with the conventional technique.

すなわち、この実施形態では、教師データとして、撮影装置Ｓが使用される環境と同一の環境で、人間が写らない状態で予め撮影カメラ１７により撮影された複数の撮影画像ＳＧを使用するようにしたので、人間が写らない領域(背景領域)の誤認識を低減することが可能になり、これにより、認識対象である人間が存在する画像(顔画像)に対する誤認識を低減することができる。   In other words, in this embodiment, a plurality of photographed images SG previously captured by the photographing camera 17 in the same environment as the environment in which the photographing apparatus S is used and in which no human is photographed are used as the teacher data. Therefore, it is possible to reduce misrecognition of an area (background area) in which a person is not captured, thereby reducing misrecognition of an image (face image) in which a person who is a recognition target exists.

そして、従来、教師データの非顔画像に関しては、使用する環境によって好適な画像が大きく偏ることがあり、また、使用される環境が予想できないために、どのような撮影画像を収集すべきか予測できない場合があったが、このような場合にも好適な撮影画像を容易，確実に提供することができる。
なお、この実施形態では、教師データに、撮影装置Ｓの撮影カメラ１７で撮影された非顔画像の撮影画像を使用したが、既存の非顔画像と混ぜて使用するようにしても良い。
(第２の実施形態)
上述した第１の実施形態では、教師データとして撮影画像内に人間が存在しない非顔画像用のデータを収集したが、撮影画像内に人間の顔が存在する顔画像用のデータを使用環境に合わせて取得するようにしても良い。 Conventionally, regarding non-face images of teacher data, suitable images may be greatly biased depending on the environment to be used, and since the environment to be used cannot be predicted, it is impossible to predict what kind of captured image should be collected. In some cases, a suitable photographed image can be provided easily and reliably.
In this embodiment, a captured image of a non-face image photographed by the photographing camera 17 of the photographing apparatus S is used as the teacher data. However, it may be used by mixing with an existing non-face image.
(Second Embodiment)
In the first embodiment described above, data for a non-face image in which a human is not present in the captured image is collected as the teacher data. However, data for a face image in which a human face is present in the captured image is used in the use environment. You may make it acquire together.

この場合には、例えばパーティー会場において、図３に示したように、顔Ｋを撮影カメラ１７の撮影画面の中央に位置させて、撮影カメラ１７により背景の異なる複数の撮影画像を取得することで教師用データを収集すれば良い。
また、画像認識手段２３により特定の人間の顔を認識させたい時には、撮影カメラ１７の画面の中央に特定の人間の顔を位置させて、撮影カメラ１７により背景の異なる複数の撮影画像を取得することで教師用データを収集すれば良い。 In this case, for example, at the party venue, as shown in FIG. 3, the face K is positioned at the center of the shooting screen of the shooting camera 17, and a plurality of shot images with different backgrounds are acquired by the shooting camera 17. Collect teacher data.
When it is desired to recognize a specific human face by the image recognition means 23, the specific human face is positioned at the center of the screen of the photographing camera 17, and a plurality of photographed images with different backgrounds are acquired by the photographing camera 17. It is sufficient to collect teacher data.

このように、教師データとして、撮影装置Ｓが使用される環境と同一の環境で、人間が写った状態で、予め撮影カメラ１７により撮影された複数の撮影画像を使用することにより、顔画像の誤認識を低減することができる。
この場合、教師データに、撮影装置Ｓの撮影カメラ１７で撮影された顔画像の撮影画像と既存の顔画像とを混ぜて使用するようにしても良い。
(第３の実施形態)
上述した第１の実施形態では、撮影装置Ｓの撮影カメラ１７で撮影された撮影画像ＳＧをランダム抽出して非顔画像用の教師データを取得したが、撮影画像ＳＧの特徴抽出を行って非顔画像用の教師データを取得するようにしても良い。 As described above, by using a plurality of photographed images captured in advance by the photographing camera 17 in the same environment as the environment in which the photographing apparatus S is used as the teacher data, Misrecognition can be reduced.
In this case, the teacher data may be used by mixing the captured image of the face image captured by the imaging camera 17 of the imaging apparatus S and the existing face image.
(Third embodiment)
In the first embodiment described above, the captured image SG photographed by the photographing camera 17 of the photographing apparatus S is randomly extracted and teacher data for non-face images is acquired. Teacher data for face images may be acquired.

特徴抽出としては、濃度ヒストグラムやエッジ特徴等の各データの類似度を評価できるものであれば良い。また、それらを組み合わせても良い（例えば濃度ヒストグラムとエッジ特徴）。非顔画像用の教師データは、できるだけ多くのパターンを集めることが重要となるので、非顔画像の教師データ侯補に対してクラスタリングを行い、重複しないようなデータ収集を行うのが好ましい。また、顔画像用の教師データに対しても同様にするのが好ましい。
(第４の実施形態)
上述した第１の実施形態では、教師データに、予め撮影カメラ１７により撮影された複数の撮影画像ＳＧを使用したが、例えばパーティーの行われているパーティー会場において、撮影カメラ１７で撮影された撮影画像を、教師データとして順次追加して使用するようにしても良い。 Any feature extraction may be used as long as the similarity of each data such as a density histogram and edge feature can be evaluated. Further, they may be combined (for example, density histogram and edge feature). Since it is important to collect as many patterns as possible for the non-face image teacher data, it is preferable to perform clustering on the non-face image teacher data complement to collect data that does not overlap. It is also preferable to apply the same to teacher data for face images.
(Fourth embodiment)
In the first embodiment described above, a plurality of photographed images SG previously photographed by the photographing camera 17 are used as the teacher data. However, for example, photographing photographed by the photographing camera 17 at a party venue where a party is held. Images may be sequentially added and used as teacher data.

このように、撮影装置Ｓが実際に使用されている時に、画像認識手段２３が認識した顔画像を教師データに追加することにより顔画像の認識能力を徐々に向上することができる。
そして、この場合には、撮影カメラ１７で撮影された撮影画像を、教師データとしてインタラクティブに人間が指定しても良い。また、顔画像、非顔画像ともに画像認識手段２３が間違って認識した場合には、それを見つけた人間が、その間違って認識した撮影画像を教師データに加えて再度最適化を行うことで、間違った認識動作を低減することができる。
(実施形態の補足事項)
以上、本発明を上述した実施形態によって説明してきたが、本発明の技術的範囲は上述した実施形態に限定されるものではなく、例えば、以下のような形態でも良い。 As described above, when the photographing apparatus S is actually used, the face image recognition ability can be gradually improved by adding the face image recognized by the image recognition means 23 to the teacher data.
In this case, a human image may be interactively designated as the teacher data by the photographed image photographed by the photographing camera 17. Further, when the image recognition means 23 recognizes both the face image and the non-face image by mistake, the person who has found it recognizes the mistakenly recognized photographed image by adding it to the teacher data and performing optimization again, Incorrect recognition operations can be reduced.
(Supplementary items of the embodiment)
As mentioned above, although this invention was demonstrated by embodiment mentioned above, the technical scope of this invention is not limited to embodiment mentioned above, For example, the following forms may be sufficient.

(１)上述した実施形態では、撮影装置Ｓの画像認識手段２３に本発明の画像認識システムの構築方法を適用した例について説明したが、例えば、画像データベースのように画像を保存している装置にも適用することができる。例えば、画像データベース内の撮影済みの画像に対して顔の認識を行う場合には、顔が写っていない撮影済みの画像から第１の実施形態と同様に非顔画像を教師データとして取得すれば良い。   (1) In the above-described embodiment, the example in which the method for constructing the image recognition system of the present invention is applied to the image recognition unit 23 of the photographing apparatus S has been described. For example, an apparatus that stores images such as an image database It can also be applied to. For example, when face recognition is performed on a photographed image in the image database, a non-face image is acquired as teacher data from a photographed image without a face as in the first embodiment. good.

(２)上述した実施形態では、撮影装置Ｓに画像認識手段２３を設けた例について説明したが、例えば、無線ＬＡＮや、有線のデータ転送手段（ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等）を用いてＰＣに撮影画像を転送してＰＣ内の画像認識手段２３により撮影画像の認識を実施するようにしても良い。
(３)上述した実施形態では、撮影装置Ｓをパーティー会場に配置した例について説明したが、例えば、海、山、都会等の種々の環境に配置しても良い。 (2) In the above-described embodiment, the example in which the image recognition unit 23 is provided in the imaging apparatus S has been described. However, for example, a captured image is captured on a PC using a wireless LAN or a wired data transfer unit (USB, IEEE 1394, etc.). And the captured image may be recognized by the image recognition means 23 in the PC.
(3) In the above-described embodiment, the example in which the photographing apparatus S is arranged at the party venue has been described. However, the imaging apparatus S may be arranged in various environments such as the sea, mountains, and cities.

(４)上述した実施形態では、人間の顔画像を認識した例について説明したが、例えば、ぬいぐるみ、動物、車等の認識に広く適用することができる。
(５)上述した実施形態では、教師データの撮影画像を、画像認識手段２３が認識しようとする画像の環境と同一の環境で撮影した例について説明したが、類似の環境で撮影するようにしても良い。例えば、画像認識手段２３が認識しようとする画像の環境が海、山、室内等の場合には、類似する環境の海、山、室内等を教師データの撮影画像としても良い。 (4) In the above-described embodiment, an example of recognizing a human face image has been described. However, the present invention can be widely applied to recognition of stuffed animals, animals, cars, and the like.
(5) In the above-described embodiment, the example in which the captured image of the teacher data is captured in the same environment as the environment of the image to be recognized by the image recognition unit 23 has been described, but the captured image is captured in a similar environment. Also good. For example, when the environment of the image to be recognized by the image recognition unit 23 is the sea, the mountain, the room, or the like, the sea, the mountain, the room, or the like of the similar environment may be used as the captured image of the teacher data.

本発明の撮影装置の第１の実施形態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows 1st Embodiment of the imaging device of this invention. 図１の制御装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the control apparatus of FIG. 図１の撮影カメラが現在撮像している画像を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the image which the imaging | photography camera of FIG. 図１の撮影カメラが予め撮影するパーティー会場の画像を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the image of the party venue image | photographed previously by the imaging camera of FIG. 図１の制御手段の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the control means of FIG.

符号の説明Explanation of symbols

１１：装置本体、１３：走行部材、１７：撮影カメラ、２３：画像認識手段、Ｓ：撮影装置、ＳＧ：撮影画像。
11: device main body, 13: traveling member, 17: photographing camera, 23: image recognition means, S: photographing device, SG: photographed image.

Claims (8)

撮影された複数の撮影画像を教師データとして使用し、前記撮影画像に基づいて画像認識システムを構築する画像認識システムの構築方法において、
前記教師データに使用される前記撮影画像に、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で撮影された画像を用いることを特徴とする画像認識システムの構築方法。 In a construction method of an image recognition system that uses a plurality of photographed images as teacher data and constructs an image recognition system based on the photographed images,
Construction of an image recognition system characterized in that images taken in the same or similar environment as the environment where the recognition target to be recognized by the image recognition system exists are used as the photographed images used for the teacher data. Method. 請求項１記載の画像認識システムの構築方法において、
前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で、前記認識対象が存在しない状態で撮影された画像であることを特徴とする画像認識システムの構築方法。 In the construction method of the image recognition system according to claim 1,
The photographed image used for the teacher data is an image photographed in the same or similar environment as the environment where the recognition target to be recognized by the image recognition system is present and without the recognition target. The construction method of the image recognition system characterized by this. 請求項１記載の画像認識システムの構築方法において、
前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で、前記認識対象が存在する状態で撮影された画像であることを特徴とする画像認識システムの構築方法。 In the construction method of the image recognition system according to claim 1,
The photographed image used for the teacher data is an image photographed in a state where the recognition target exists in the same or similar environment as the environment where the recognition target to be recognized by the image recognition system exists. The construction method of the image recognition system characterized by this. 所定環境に配置される装置本体と、
前記装置本体に配置される撮影手段と、
前記撮影手段で撮影された撮影画像を教師データに使用して前記撮影手段で撮影される撮影画像から認識対象を認識する画像認識手段と、
を有することを特徴とする撮影装置。 A device body arranged in a predetermined environment;
Photographing means disposed in the apparatus body;
Image recognition means for recognizing a recognition target from a photographed image photographed by the photographing means using a photographed image photographed by the photographing means as teacher data;
A photographing apparatus comprising: 請求項４記載の撮影装置において、
前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記撮影手段の撮影範囲に前記認識対象が存在しない状態で撮影された画像であることを特徴とする撮影装置。 The imaging device according to claim 4, wherein
The photographing apparatus used for the teacher data is an image photographed in a state where the recognition target does not exist in a photographing range of the photographing unit. 請求項４記載の撮影装置において、
前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記撮影手段の撮影範囲に前記認識対象が存在する状態で撮影された画像であることを特徴とする撮影装置。 The imaging device according to claim 4, wherein
The photographing apparatus used for the teacher data is an image photographed in a state where the recognition target exists in a photographing range of the photographing unit. 請求項４ないし請求項６のいずれか１項記載の撮影装置において、
前記画像認識手段は、前記撮影手段で撮影された撮影画像を、前記教師データとして順次追加して使用することを特徴とする撮影装置。 In the imaging device according to any one of claims 4 to 6,
The image recognizing unit sequentially uses the captured images captured by the image capturing unit as the teacher data. 請求項４ないし請求項７のいずれか１項記載の撮影装置において、
前記装置本体は、自走可能とされていることを特徴とする撮影装置。
The photographing device according to any one of claims 4 to 7,
The imaging apparatus according to claim 1, wherein the apparatus body is self-propelled.
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