JP2013097645A - 認識支援装置、認識支援方法、およびプログラム - Google Patents
認識支援装置、認識支援方法、およびプログラム Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】物体認識装置による物体認識を支援する認識支援装置であって、画像取得部が、異なる時刻に撮影された識別対象の物体を含む2つの画像を取得する。重要領域検出部は、前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度の差分と、前記2つの画像に含まれる特徴点における特徴を定量化した特徴量の差分とに基づき、重要領域を検出する。重要領域は、前記物体認識装置の認識精度を向上させる、前記認識対象の物体の一部を含む。また、重要領域検出部は、重要領域を前記2つの画像のいずれかから検出し、前記重要領域を表示部に通知することにより、上記課題の解決を図る。
【選択図】図1
Description
以下、図面を参照しながら第1の実施の形態による物体認識システム1について説明する。図1は、第1の実施の形態による物体認識システム1の構成を示す概略図である。図1に示すように、物体認識システム1は、サーバ3と、複数の端末装置7−1、7−2、・・・(まとめて、端末装置7ともいう)がネットワーク5を介して接続されている。サーバ3は、例えばパーソナルコンピュータなどの情報処理装置である。端末装置7は、例えば携帯端末装置である。
dP=P(t)−P(t−1)・・・(式3)
式4において、
dEkt=dNkt×(P(t)−P(t―1))・・・(式5)
次に、第2の実施の形態による物体認識システム450について説明する。第2の実施の形態による物体認識システム450は、第1の実施の形態による物体認識システム1の変形例であり、同様の構成および動作には同一符号を付し、重複説明を省略する。
次に、第3の実施の形態による物体認識システム480について説明する。第3の実施の形態による物体認識システム480は、第1および第2の実施の形態による物体認識システムの変形例であり、同様の構成および動作には同一符号を付し、重複説明を省略する。
(付記1)
物体認識装置による物体認識を支援する認識支援装置であって、
異なる時刻に撮影された識別対象の物体を含む2つの画像を取得する画像取得部と、
前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度の差分と、前記2つの画像に含まれる特徴点における特徴を定量化した特徴量の差分とに基づき、前記物体認識装置の認識精度を向上させる、前記認識対象の物体の一部を含む重要領域を前記2つの画像のいずれかから検出し、前記重要領域を表示部に通知する重要領域検出部と、
を有することを特徴とする認識支援装置。
(付記2)
前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度を取得する確信度取得部と、
前記2つの画像からそれぞれ取得された前記確信度の差分を算出する確信度差分算出部と、
前記2つの画像に含まれる特徴を有する特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記特徴点における特徴を定量化した特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部と、
前記2つの画像からそれぞれ抽出された前記特徴量の差分を算出する特徴差分算出部と、
前記2つの画像それぞれの前記確信度の差分および前記特徴量の差分に基づいて前記確信度の向上に対する前記特徴量の寄与度を示す特徴スコアを算出する特徴スコア算出部と、
をさらに有し、
前記重要領域検出部は、前記特徴スコアに基づいて重要領域を検出する、
ことを特徴とする付記1に記載の認識支援装置。
(付記3)
前記特徴量算出部は、前記画像に含まれる特徴を類似性に基づき分類して特徴分類を生成する特徴分類生成部、
を有し、
前記特徴分類生成部は、前記特徴量および前記特徴スコアを前記特徴分類毎に算出することを特徴とする付記2に記載の認識支援装置。
(付記4)
前記特徴量算出部は、
前記特徴点に基づく特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、
前記特徴ベクトルに基づき前記特徴分類を生成する分類生成部と、
前記特徴点に前記特徴分類を関連付ける特徴点分類部と、
前記特徴分類毎に関連付けられた前記特徴点の数を抽出する特徴点数抽出部、
ことにより行われることを特徴とする付記2に記載の認識支援装置。
(付記5)
前記特徴差分算出部は、
前記特徴分類に分類された前記特徴に対応する前記特徴点の数の差分を、前記特徴分類ごとに算出することを特徴とする付記4に記載の認識支援装置。
(付記6)
前記特徴スコア算出部は、
前記特徴量の差分と、前記確信度の差分との積に基づいて前記特徴スコアを算出することを特徴とする付記5に記載の認識支援装置。
(付記7)
前記重要領域検出部は、
前記特徴分類毎の特徴スコアのうち、上位のものから所定数の特徴分類に分類された前記特徴を有する前記特徴点に基づき前記重要領域を検出することを特徴とする付記3に記載の認識支援装置。
(付記8)
さらに、
前記画像を使用するか否かを判定する画像使用判定部、
を有し、
前記画像を使用すると判別されると、前記特徴点を抽出し、前記特徴量を算出し、前記特徴量の差分を算出し、前記特徴スコアを算出し、前記重要領域を検出することを特徴とする付記1から付記7のいずれかに記載の認識支援装置。
(付記9)
付記1から付記8のいずれかに記載の認識支援装置と、
前記画像を撮影する撮影部と、
ネットワークを介して前記物体に関する情報を含む情報の送受信を行う通信部と、
を有することを特徴とする端末装置。
(付記10)
物体認識装置による物体認識を支援する認識支援方法であって、
物体認識を支援する認識支援装置が、
異なる時刻に撮影された識別対象の物体を含む2つの画像を取得し、
前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度の差分と、前記2つの画像に含まれる特徴点における特徴を定量化した特徴量の差分とに基づき、前記物体認識装置の認識精度を向上させる、前記認識対象の物体の一部を含む重要領域を前記2つの画像のいずれかから検出し、
前記重要領域を表示部に通知する
ことを特徴とする認識支援方法。
(付記11)
前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度を取得し、
前記2つの画像からそれぞれ取得された前記確信度の差分を算出し、
前記2つの画像に含まれる特徴を有する特徴点を抽出し、
前記特徴点における特徴を定量化した特徴量を算出し、
前記2つの画像からそれぞれ抽出された前記特徴量の差分を算出し、
前記2つの画像それぞれの前記確信度の差分および前記特徴量の差分に基づいて前記確信度の向上に対する前記特徴量の寄与度を示す特徴スコアを算出し、
前記特徴スコアに基づいて、前記重要領域を検出することを特徴とする付記10に記載の認識支援方法。
(付記12)
前記特徴量を算出する処理においては、前記画像に含まれる特徴を類似性に基づき分類して特徴分類を生成し、
前記特徴量および前記特徴スコアは前記特徴分類毎に算出することを特徴とする付記11に記載の認識支援方法。
(付記13)
前記特徴量を算出する処理は、
前記特徴点に基づく特徴ベクトルを算出し、
前記特徴ベクトルに基づき前記特徴分類を生成し、
前記特徴点に前記特徴分類を関連付け、
前記特徴分類毎に関連付けられた前記特徴点の数を抽出する、
ことにより行われることを特徴とする付記11に記載の認識支援方法。
(付記14)
前記特徴量の差分を算出する処理は、
前記特徴分類に分類された前記特徴に対応する前記特徴点の数の差分を、前記特徴分類ごとに算出することを特徴とする付記4に記載の認識支援方法。
(付記15)
コンピュータが、
異なる時刻に撮影された識別対象の物体を含む2つの画像を取得し、
前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度の差分と、前記2つの画像に含まれる特徴点における特徴を定量化した特徴量の差分とに基づき、前記物体認識装置の認識精度を向上させる、前記認識対象の物体の一部を含む重要領域を前記2つの画像のいずれかから検出し、
検出した前記重要領域を、表示部に通知する
ことにより物体認識を支援する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
3 サーバ
5 ネットワーク
7 端末装置
11 入力画像
13 画像入力部
15 情報出力部
27 端末装置
30 害虫情報検索部
32 害虫情報データベース
71 CPU
73 メモリ
75 入力装置
77 出力装置
79 通信部
81 撮影部
100 画像使用判定装置
200 認識支援装置
300 物体認識装置
102 特徴抽出部
104 特徴書込部
106 特徴格納部
108 距離計算部
110 使用判定部
112 使用画像
202 特徴抽出部
204 特徴格納部
206 特徴差分算出部
208 特徴評価部
210 重要領域検出部
212 重要特徴選択部
214 特徴評価格納部
216 確信度格納部
218 確信度差分算出部
220 撮条件判定部
222 重要領域通知
224 認識準備完了通知
302 物体認識部
304 確信度算出部
Claims (11)
- 物体認識装置による物体認識を支援する認識支援装置であって、
異なる時刻に撮影された識別対象の物体を含む2つの画像を取得する画像取得部と、
前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度の差分と、前記2つの画像に含まれる特徴点における特徴を定量化した特徴量の差分とに基づき、前記物体認識装置の認識精度を向上させる、前記認識対象の物体の一部を含む重要領域を前記2つの画像のいずれかから検出し、前記重要領域を表示部に通知する重要領域検出部と、
を有することを特徴とする認識支援装置。 - 前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度を取得する確信度取得部と、
前記2つの画像からそれぞれ取得された前記確信度の差分を算出する確信度差分算出部と、
前記2つの画像に含まれる特徴を有する特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記特徴点における特徴を定量化した特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部と、
前記2つの画像からそれぞれ抽出された前記特徴量の差分を算出する特徴差分算出部と、
前記2つの画像それぞれの前記確信度の差分および前記特徴量の差分に基づいて前記確信度の向上に対する前記特徴量の寄与度を示す特徴スコアを算出する特徴スコア算出部と、
をさらに有し、
前記重要領域検出部は、前記特徴スコアに基づいて重要領域を検出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の認識支援装置。 - 前記特徴量算出部は、前記画像に含まれる特徴を類似性に基づき分類して特徴分類を生成する特徴分類生成部、
を有し、
前記特徴分類生成部は、前記特徴量および前記特徴スコアを前記特徴分類毎に算出することを特徴とする請求項2に記載の認識支援装置。 - 前記特徴量算出部は、
前記特徴点に基づく特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、
前記特徴ベクトルに基づき前記特徴分類を生成する分類生成部と、
前記特徴点に前記特徴分類を関連付ける特徴点分類部と、
前記特徴分類毎に関連付けられた前記特徴点の数を抽出する特徴点数抽出部、
ことにより行われることを特徴とする請求項2に記載の認識支援装置。 - 前記特徴差分算出部は、
前記特徴分類に分類された前記特徴に対応する前記特徴点の数の差分を、前記特徴分類ごとに算出することを特徴とする請求項4に記載の認識支援装置。 - 前記特徴スコア算出部は、
前記特徴量の差分と、前記確信度の差分との積に基づいて前記特徴スコアを算出することを特徴とする請求項5に記載の認識支援装置。 - 前記重要領域検出部は、
前記特徴分類毎の特徴スコアのうち、上位のものから所定数の特徴分類に分類された前記特徴を有する前記特徴点に基づき前記重要領域を検出することを特徴とする請求項3に記載の認識支援装置。 - さらに、
前記画像を使用するか否かを判定する画像使用判定部、
を有し、
前記画像を使用すると判別されると、前記特徴点を抽出し、前記特徴量を算出し、前記特徴量の差分を算出し、前記特徴スコアを算出し、前記重要領域を検出することを特徴とする請求項1から請求項7のいずれかに記載の認識支援装置。 - 請求項1から請求項8のいずれかに記載の認識支援装置と、
前記画像を撮影する撮影部と、
ネットワークを介して前記物体に関する情報を含む情報の送受信を行う通信部と、
を有することを特徴とする端末装置。 - 物体認識装置による物体認識を支援する認識支援方法であって、
物体認識を支援する認識支援装置が、
異なる時刻に撮影された識別対象の物体を含む2つの画像を取得し、
前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度の差分と、前記2つの画像に含まれる特徴点における特徴を定量化した特徴量の差分とに基づき、前記物体認識装置の認識精度を向上させる、前記認識対象の物体の一部を含む重要領域を前記2つの画像のいずれかから検出し、
前記重要領域を表示部に通知する
ことを特徴とする認識支援方法。 - コンピュータが、
異なる時刻に撮影された識別対象の物体を含む2つの画像を取得し、
前記2つの画像における前記物体認識装置による認識の確信度の差分と、前記2つの画像に含まれる特徴点における特徴を定量化した特徴量の差分とに基づき、前記物体認識装置の認識精度を向上させる、前記認識対象の物体の一部を含む重要領域を前記2つの画像のいずれかから検出し、
検出した前記重要領域を、表示部に通知する
ことにより物体認識を支援する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016015019A (ja) * | 2014-07-02 | 2016-01-28 | 富士通株式会社 | サービス提供装置、方法、及びプログラム |
JP2016015018A (ja) * | 2014-07-02 | 2016-01-28 | 富士通株式会社 | サービス提供装置、方法、及びプログラム |
JP2016103234A (ja) * | 2014-11-28 | 2016-06-02 | 日本電信電話株式会社 | 映像特徴抽出装置、方法、及びプログラム |
CN109871446A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-11 | 平安科技(深圳)有限公司 | 意图识别中的拒识方法、电子装置及存储介质 |
JP2020061601A (ja) * | 2018-10-05 | 2020-04-16 | 東日本電信電話株式会社 | 写真検査支援装置及びそのプログラム |
CN111105393A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-05 | 长安大学 | 一种基于深度学习的葡萄病虫害识别方法及装置 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6357140B2 (ja) * | 2015-09-18 | 2018-07-11 | Psソリューションズ株式会社 | 画像判定方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009026326A (ja) * | 2008-09-26 | 2009-02-05 | Sony Corp | 集団学習装置及び方法 |
JP2009163682A (ja) * | 2008-01-10 | 2009-07-23 | Toyota Central R&D Labs Inc | 画像識別装置及びプログラム |
JP2009182400A (ja) * | 2008-01-29 | 2009-08-13 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理方法のプログラム及び画像処理方法のプログラムを記録した記録媒体 |
JP2011113197A (ja) * | 2009-11-25 | 2011-06-09 | Kddi Corp | 画像検索方法およびシステム |
JP2011154501A (ja) * | 2010-01-27 | 2011-08-11 | Sony Corp | 学習装置、学習方法、識別装置、識別方法、プログラム、及び情報処理システム |
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2011
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009163682A (ja) * | 2008-01-10 | 2009-07-23 | Toyota Central R&D Labs Inc | 画像識別装置及びプログラム |
JP2009182400A (ja) * | 2008-01-29 | 2009-08-13 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理方法のプログラム及び画像処理方法のプログラムを記録した記録媒体 |
JP2009026326A (ja) * | 2008-09-26 | 2009-02-05 | Sony Corp | 集団学習装置及び方法 |
JP2011113197A (ja) * | 2009-11-25 | 2011-06-09 | Kddi Corp | 画像検索方法およびシステム |
JP2011154501A (ja) * | 2010-01-27 | 2011-08-11 | Sony Corp | 学習装置、学習方法、識別装置、識別方法、プログラム、及び情報処理システム |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
山下 隆義: "Online Real Boostingによる物体追跡のための特徴選択", 情報処理学会研究報告 研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) NO.178, vol. PRMU2011-68, JPN6015010137, 15 October 2011 (2011-10-15), JP, pages 7, ISSN: 0003029428 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016015019A (ja) * | 2014-07-02 | 2016-01-28 | 富士通株式会社 | サービス提供装置、方法、及びプログラム |
JP2016015018A (ja) * | 2014-07-02 | 2016-01-28 | 富士通株式会社 | サービス提供装置、方法、及びプログラム |
JP2016103234A (ja) * | 2014-11-28 | 2016-06-02 | 日本電信電話株式会社 | 映像特徴抽出装置、方法、及びプログラム |
JP2020061601A (ja) * | 2018-10-05 | 2020-04-16 | 東日本電信電話株式会社 | 写真検査支援装置及びそのプログラム |
CN109871446A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-11 | 平安科技(深圳)有限公司 | 意图识别中的拒识方法、电子装置及存储介质 |
CN109871446B (zh) * | 2019-01-31 | 2023-06-06 | 平安科技(深圳)有限公司 | 意图识别中的拒识方法、电子装置及存储介质 |
CN111105393A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-05 | 长安大学 | 一种基于深度学习的葡萄病虫害识别方法及装置 |
CN111105393B (zh) * | 2019-11-25 | 2023-04-18 | 长安大学 | 一种基于深度学习的葡萄病虫害识别方法及装置 |
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