JP2010211468A - 学習モデル生成装置、対象物検出システム、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】検出対象物の検出し易さまたは検出し難さの度合いに応じた複数のランク1〜4の各々毎に、検出対象物の最も検出し易いランク1から最も検出し難いランク4にわたって予め分類された複数の学習用画像に基づいて、最も検出し易いランク1と最も検出し難いランク4との間のランク2、3に分類された複数の学習用画像の数N1に対する、ランク1とランク4とに分類された複数の学習用画像の数N2の割合が所定値T以下となるように、複数の学習用画像を選択し、選択された複数の学習用画像に基づいて、この複数の学習用画像の各々に応じた数の特徴の集合を含む学習モデルを生成する。
【選択図】図1
Description
20 学習モデル生成装置
30 対象物検出装置
42 学習用画像分類部
44 学習用画像選択部
46 学習部
48 学習モデルDB
Claims (7)
- 検出対象物の検出し易さまたは検出し難さの度合いに応じた複数のランク毎に、検出対象物の最も検出し易いランクから最も検出し難いランクにわたって予め分類された複数の学習用画像に基づいて、最も検出し易いランクと最も検出し難いランクとの間のランクに分類された複数の学習用画像の数に対する、前記最も検出し易いランクと最も検出し難いランクとに分類された複数の学習用画像の数の割合が所定値以下となるように、複数の学習用画像を選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された複数の学習用画像に基づいて、該複数の学習用画像の各々に応じた数の特徴の集合を含む学習モデルを生成する生成手段と、
を含む学習モデル生成装置。 - 検出対象物の検出し易さまたは検出し難さの度合いに応じた複数のランク毎に、検出対象物の最も検出し易いランクから最も検出し難いランクにわたって予め分類された複数の基準画像に基づいて、複数の学習用画像の各々を前記複数のランクのうちの何れかのランクに分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された複数の学習用画像に基づいて、最も検出し易いランクと最も検出し難いランクとの間のランクに分類された複数の学習用画像の数に対する、前記最も検出し易いランクと最も検出し難いランクとに分類された複数の学習用画像の数の割合が所定値以下となるように、複数の学習用画像を選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された複数の学習用画像に基づいて、該複数の学習用画像の各々に応じた数の特徴の集合を含む学習モデルを生成する生成手段と、
を含む学習モデル生成装置。 - 前記検出対象物の検出し易さの度合いを、学習用画像の解像度が大きくなるほど大きくなり、学習用画像における検出対象物が当該検出対象物以外の対象物によって隠れている部分が大きくなるほど小さくなり、学習用画像におけるボケの度合いが大きくなるほど小さくなり、または、学習用画像における背景雑音が大きくなるほど小さくなるように定めた請求項1または請求項2記載の学習モデル生成装置。
- 前記検出対象物の検出し難さの度合いを、学習用画像の解像度が大きくなるほど小さくなり、学習用画像における検出対象物が当該検出対象物以外の対象物によって隠れている部分が大きくなるほど大きくなり、学習用画像におけるボケの度合いが大きくなるほど大きくなり、または、学習用画像における背景雑音が大きくなるほど大きくなるように定めた請求項1または請求項2記載の学習モデル生成装置。
- 請求項1〜請求項4の何れか1項記載の学習モデル生成装置と、
前記学習モデル生成装置によって生成された学習モデルと入力画像とに基づいて、前記入力画像から対象物を検出する検出手段を備えた対象物検出装置と、
を含む対象物検出システム。 - コンピュータを、
検出対象物の検出し易さまたは検出し難さの度合いに応じた複数のランク毎に、検出対象物の最も検出し易いランクから最も検出し難いランクにわたって予め分類された複数の学習用画像に基づいて、最も検出し易いランクと最も検出し難いランクとの間のランクに分類された複数の学習用画像の数に対する、前記最も検出し易いランクと最も検出し難いランクとに分類された複数の学習用画像の数の割合が所定値以下となるように、複数の学習用画像を選択する選択手段、及び
前記選択手段によって選択された複数の学習用画像に基づいて、該複数の学習用画像の各々に応じた数の特徴を含む学習モデルを生成する生成手段
として機能させるためのプログラム。 - コンピュータを、
検出対象物の検出し易さまたは検出し難さの度合いに応じた複数のランク毎に、検出対象物の最も検出し易いランクから最も検出し難いランクにわたって予め分類された複数の基準画像に基づいて、複数の学習用画像の各々を前記複数のランクのうちの何れかのランクに分類する分類手段、
前記分類手段によって分類された複数の学習用画像に基づいて、最も検出し易いランクと最も検出し難いランクとの間のランクに分類された複数の学習用画像の数に対する、前記最も検出し易いランクと最も検出し難いランクとに分類された複数の学習用画像の数の割合が所定値以下となるように、複数の学習用画像を選択する選択手段、及び
前記選択手段によって選択された複数の学習用画像に基づいて、該複数の学習用画像の各々に応じた数の特徴を含む学習モデルを生成する生成手段
として機能させるためのプログラム。
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