JP2012113353A - 特定領域選択装置、特定領域選択方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】学習装置200は、対象物体上の特定領域を複数選択し、複数の特定領域の夫々に関する検出手段を学習する。また、学習装置200は、複数の特定領域から特定領域の組み合わせによる領域組を生成し、検出手段及び領域組に基づいて対象物体の認識を行い、認識結果に基づいて新規の特定領域を追加する。そして、学習装置200は、新規の特定領域が追加された場合、新規の特定領域に関する検出手段を更に学習する。
【選択図】図1
Description
図2において、A500は三次元物体である。A300は三次元物体A500を載せるためのステージ、A100は三次元物体A500を撮影し、画像データを取得するためのカメラである。A110は、カメラA100と連動して、光切断によって三次元物体A500の距離マップデータを得るために、ガルバノミラー等で稼動するレーザ投光器である。カメラA100及びレーザ投光器A110は、図1における撮像部300に相当する。カメラA100及びレーザ投光器A110は、光切断による距離測定を行うための校正が行われているものとする。ここで、認識処理を行うための装置構成として光切断による距離測定を前提としたが、距離測定手法は光切断に限らない。レーザ投光器A110の替わりにプロジェクタを用いた空間コード化、若しくは複数のカメラを用いたステレオ計測等、様々な手法が考えられることは周知のとおりであり、どのような距離測定手法にも限定されるものではない。また、後述のように本手法は必ずしも三次元物体の距離情報を必要とするものではなく、カメラ一台による単眼の撮像系による装置構成も可能である。A200は、三次元物体の認識処理を行うための計算機であり、図1における認識装置100に相当する。また、後述する学習処理による学習結果は計算機A200の図示しない内部メモリに格納されており、これは図1における学習パラメータ記憶部700に相当する。認識処理を行う計算機はこの例のようなカメラA100と独立した装置に限定されるものではなく、例えばカメラA100に計算機A200の機能を搭載することによってカメラ自体が認識処理を行う構成でもよい。なお、図2に示す構成は、本実施形態に適用可能な一構成例であり、この構成例に限定されるものではない。
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文献2:C.V.Van Rijsbergen,“Information Retrieval”,Boston,Butterworth,1979.
Claims (20)
- 対象物体上の特定領域を複数選択する選択手段と、
前記複数の特定領域の夫々に関する検出手段を学習する学習手段と、
前記複数の特定領域から特定領域の組み合わせによる領域組を生成する生成手段と、
前記検出手段及び前記領域組に基づいて前記対象物体の認識を行う認識手段と、
前記認識手段の認識結果に基づいて、新規の特定領域を追加する追加手段とを有し、
前記学習手段は、前記追加手段により前記新規の特定領域が追加された場合、前記新規の特定領域に関する検出手段を更に学習することを特徴とする特定領域選択装置。 - 前記認識手段の認識結果に基づいて、前記選択手段により選択された前記特定領域又は前記追加手段により追加された前記新規の特定領域から不要な特定領域を削除する削除手段を更に有することを特徴とする請求項1に記載の特定領域選択装置。
- 前記特定領域とは、三次元モデルとして得られている前記対象物体上の所定のサイズの局所領域であることを特徴とする請求項1又は2に記載の特定領域選択装置。
- 前記認識手段は、前記検出手段により前記対象物体に係る入力情報から前記対象物体の特定領域を検出し、検出された複数の特定領域の組み合わせから領域組を検出し、当該領域組について認識処理を行い、その認識結果を統合することにより、前記対象物体を認識することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記選択手段は、所定の視点において可視である三次元モデル上の複数の局所領域を特定領域として選択することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記学習手段は、前記選択手段により選択された複数の特定領域に関して、当該複数の特定領域の夫々に関する検出手段を学習データから学習することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記学習手段は、前記追加手段により追加された特定領域に関して、当該特定領域に関する検出手段を学習データから学習することを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記認識手段は、前記検出手段及び前記領域組を用いて認識処理を行うことにより、学習データに対する認識結果を得ることを特徴とする請求項4乃至7の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記学習データとは、複数の視点から得られた前記対象物体に係る情報であることを特徴とする請求項6乃至8の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記複数の視点とは、測地ドーム近似された視点であることを特徴とする請求項9に記載の特定領域選択装置。
- 前記複数の視点とは、前記対象物体の配置条件による姿勢に関する事前分布に従って得られた視点であることを特徴とする請求項9に記載の特定領域選択装置。
- 前記追加手段は、前記認識手段の認識結果として前記対象物体が未検出であった視点に関して、前記検出手段による特定領域の検出結果に基づいて前記新規の特定領域を追加することを特徴とする請求項1乃至11の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記削除手段は、前記認識手段の認識結果として前記対象物体の誤認識が発生した視点に関して、前記認識手段の認識処理における領域組の投票寄与度に基づいて不要な特定領域を削除することを特徴とする請求項2乃至12の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記削除手段は、前記認識手段の認識結果から各領域組の複数の視点に関する評価値を算出し、前記評価値に基づいて不要な特定領域を削除することを特徴とする請求項2乃至12の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記削除手段は、前記認識手段の認識結果から各領域組の複数の視点に関する投票寄与度に基づいて不要な特定領域を削除することを特徴とする請求項2乃至12の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記認識手段は、前記対象物体の位置及び姿勢のうちの少なくとも何れか一方を認識することを特徴とする請求項1乃至15の何れか1項に記載の特定領域選択装置。
- 前記入力情報は、前記対象物体の画像情報及び三次元情報のうちの少なくとも何れか一つを含むことを特徴とする請求項4に記載の特定領域選択装置。
- 前記対象物体に係る情報は、三次元モデルから得られた画像情報及び三次元情報のうちの少なくとも何れか一つを含むことを特徴とする請求項9に記載の特定領域選択装置。
- 特定領域選択装置によって実行される特定領域選択方法であって、
対象物体上の特定領域を複数選択する選択ステップと、
前記複数の特定領域の夫々に関する検出手段を学習する学習ステップと、
前記複数の特定領域から特定領域の組み合わせによる領域組を生成する生成ステップと、
前記検出手段及び前記領域組に基づいて前記対象物体の認識を行う認識ステップと、
前記認識ステップの認識結果に基づいて、新規の特定領域を追加する追加ステップとを含み、
前記学習ステップは、前記追加ステップにより前記新規の特定領域が追加された場合、前記新規の特定領域に関する検出手段を更に学習することを特徴とする特定領域選択方法。 - 対象物体上の特定領域を複数選択する選択ステップと、
前記複数の特定領域の夫々に関する検出手段を学習する学習ステップと、
前記複数の特定領域から特定領域の組み合わせによる領域組を生成する生成ステップと、
前記検出手段及び前記領域組に基づいて前記対象物体の認識を行う認識ステップと、
前記認識ステップの認識結果に基づいて、新規の特定領域を追加する追加ステップとをコンピュータに実行させ、
前記学習ステップは、前記追加ステップにより前記新規の特定領域が追加された場合、前記新規の特定領域に関する検出手段を更に学習することを特徴とするプログラム。
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