JP2014206935A - 識別器更新装置、識別器更新プログラム、情報処理装置、および識別器更新方法 - Google Patents
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Abstract
Description
上記特徴量更新部は、上記所定の判断基準の基準値である上記所定の閾値を更新する構成であってもよい。
以下、本発明の一実施形態について、図1〜図3を用いて、詳細に説明する。
まず、図1を用いて、本実施形態に係る情報処理装置1の構成を説明する。図1は、情報処理装置1の構成を示すブロック図である。図1に示すように、情報処理装置1は、汎用識別器10および識別器更新部(識別器更新装置)20を含んだ構成である。
[a.弱識別器11]
弱識別器11は、識別対象物すなわち猫の顔が含まれる画像(以下、汎用画像と呼ぶ)と、識別対象物が含まれない画像(以下、その他画像と呼ぶ)とを用いた学習によって取得される固有の特徴量を持つ。ここで、画像を用いた学習によって、固有の特徴量を有する弱識別器を作成する方法は、例えば、特許文献1に記載されている。
汎用識別器10に、情報処理装置1の外部または画像データの記憶部(図示せず)より画像が入力されると、汎用識別器10は、まず、所定の大きさの探索領域を画像内に設定する。そして、汎用識別器10は、探索領域を画像内で少しずつ移動させながら、以下に説明するように、探索領域内に識別対象物が存在しているか否かを識別する。
図1に示すように、識別器更新部20は、画像取得部21、登録画像学習部(学習処理部)22および弱識別器置換部(特徴量更新部)23を含んでいる。画像取得部21は、「特定猫の顔の画像」である登録画像を取得するものである。この登録画像は、ユーザが、特定猫を含む画像から、特定猫の顔の領域を選択することで作成される。登録画像の枚数は、100枚以上であることが望ましい。また、登録画像は、特定猫の顔を様々な方向から撮影した画像であることが望ましい。しかしながら、ユーザは、多くの登録画像を入力することは手間に感じる可能性がある。また、ユーザが100枚以上もの登録画像を準備することは、あまり現実的でない。そこで、登録画像学習部22は、以下のように、各登録画像から複数枚の学習用画像を作成して、更新用特徴量を取得してもよい。
以下に、図3を用いて、識別器更新部20によって実行される汎用識別器更新処理αの流れを説明する。図3は、汎用識別器更新処理αの流れを示すフローチャートである。
本実施形態の一変形例は、弱識別器11の特徴量のうち、参照位置のみが更新される構成であってもよい。本変形例では、弱識別器置換部23は、弱識別器11の特徴量に含まれる輝度情報X1と類似する更新用輝度情報X2を探索する。ここで、輝度情報X1と更新用輝度情報X2とが類似するとは、例えば、輝度情報X1と更新用輝度情報X2との差が所定値以下であることであってよい。そのような輝度情報X1および更新用輝度情報X2があった場合、弱識別器置換部23は、輝度情報X1と対応付けられた参照位置を、更新用輝度情報X2と対応付けられた更新用参照位置に置換する。
また、本実施形態の他の一変形例は、弱識別器11の特徴量のうち、輝度情報のみが更新される構成であってもよい。本変形例では、弱識別器置換部23が、弱識別器11の特徴量に含まれる参照位置Y1と類似する更新用参照位置Y2を探索する。ここで、参照位置Y1と更新用参照位置Y2とが類似するとは、例えば、ペアを構成する2点の参照位置Y1と、ペアを構成する2点の更新用参照位置Y2とを、一対一で適切に対応付けて2組を形成した場合、対応付けられた2点同士の距離が2組とも所定距離以下となることであることであってよい。そのような参照位置Y1および更新用参照位置Y2があった場合、弱識別器置換部23は、参照位置Y1と対応付けられた輝度情報を、更新用参照位置Y2と対応付けられた更新用輝度情報と置換する。あるいは、本変形例では、更新用参照位置が、弱識別器11の特徴量に含まれる参照位置と同じ位置であってもよい。この構成では、弱識別器置換部23は、参照位置と対応付けられた輝度情報を、該参照位置における登録画像の輝度差に置換することになる。
本発明の他の実施形態について、図4〜図5に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
以下に、図5を用いて、識別器更新部220によって実行される汎用識別器更新処理βの流れを説明する。図5は、汎用識別器更新処理βの流れを示すフローチャートである。
本発明の他の実施形態について、図6〜図7に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
図6に、情報処理装置3のブロック図を示す。図6に示すように、情報処理装置3の識別器更新部320は、情報処理装置2の識別器更新部220の構成において、登録画像学習部22を含まない構成である。また、識別器更新部220の弱識別器置換部23は、誤識別器の特徴量のうち、参照位置および/または輝度情報を更新するものであった。一方、識別器更新部320の弱識別器置換部(特徴量更新部)23’は、誤識別器の特徴量のうち、スコアの閾値を更新するものである。
以下に、図7を用いて、識別器更新部320によって実行される汎用識別器更新処理γの流れを説明する。図7は、汎用識別器更新処理γの流れを示すフローチャートである。
本発明の他の実施形態について、図8〜図12に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
図8に、情報処理装置4のブロック図を示す。情報処理装置4の識別器更新部420は、画像取得部21の他に、パターン生成部25、スコア取得部26、およびパターン選択部(特徴量更新部)27をさらに備えている。パターン生成部25は、汎用識別器10内の同一階層の弱識別器11のパターンを生成するものである。スコア取得部26は、パターン生成部25に生成された複数のパターンが評価した登録画像のスコアを取得するものである。パターン選択部27は、ある階層の弱識別器11のパターンのうち、登録画像を一番大きなスコアで評価したパターンを、その階層の弱識別器11として選択するものである。
ここで、図9を用いて、パターン生成部25の詳細な構成を説明する。図9は、パターン生成部25の構成を示すブロック図である。図9に示すように、パターン生成部25は、汎用画像学習部251、類似度算出部252、および特徴量クラスタリング部253を含んでいる。
続いて、図12を用いて、情報処理装置4の識別器更新部420によって実行される汎用識別器更新処理δの流れを説明する。図12は、汎用識別器更新処理δの流れを示すフローチャートである。なお、汎用識別器更新処理δに先立って、パターン生成部25により、汎用識別器10の各弱識別器のパターンが既に生成されているとする。
更新部1〜4を構成する各部(制御ブロック)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、CPU(Central Processing Unit)を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
20、220、320、420 識別器更新部(識別器更新装置)
21 画像取得部
22 登録画像学習部(学習処理部)
23、23’、27 弱識別器置換部、パターン選択部(特徴量更新部)
24 識別結果取得部
26 スコア取得部
Claims (10)
- 画像データから抽出された所定の特徴量に関する値に基づいて、所定の判断基準によって該画像データに含まれる特定の種類の対象物の有無を識別する識別器を更新する識別器更新装置であって、
上記特定の種類の対象物を含む対象物画像データを取得する画像取得部と、
上記画像取得部によって取得された上記対象物画像データに基づいて、上記識別器における上記所定の判断基準の基準値を更新する特徴量更新部とを備えたことを特徴とする識別器更新装置。 - 上記特徴量更新部が、上記所定の判断基準の基準値として、上記識別器における上記所定の特徴量の基準値を更新することを特徴とする請求項1記載の識別器更新装置。
- 上記対象物画像データを学習することによって、上記所定の特徴量の基準値を更新用基準値として算出する学習処理部をさらに備え、
上記特徴量更新部が、上記学習処理部によって算出された上記更新用基準値に基づいて、上記識別器における上記所定の特徴量の基準値を更新することを特徴とする請求項2記載の識別器更新装置。 - 上記所定の特徴量が、上記画像データ中の輝度情報を参照すべき画素の位置としての参照位置、および、該参照位置における輝度情報の少なくともいずれか一方であることを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の識別器更新装置。
- 上記識別器が複数の弱識別器で構成されているとともに、
上記画像取得部によって取得された上記対象物画像データに関して、上記各弱識別器での識別結果を取得する識別結果取得部をさらに備え、
上記特徴量更新部が、上記対象物画像データは上記特定の種類の対象物を含んでいないと識別した弱識別器のみに関して、該弱識別器における上記所定の判断基準の基準値を更新することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の識別器更新装置。 - 上記所定の判断基準は、上記画像取得部によって取得された上記対象物画像データから抽出された所定の特徴量に関する値と、上記識別器における上記所定の特徴量の基準値との差が所定の閾値を超えるか否かであり、
上記特徴量更新部は、上記所定の判断基準の基準値である上記所定の閾値を更新することを特徴とする請求項1記載の識別器更新装置。 - 上記識別器が、上記所定の特徴量の基準値のパターンを複数有しているとともに、
上記画像取得部によって取得された上記対象物画像データに関して、上記識別器による上記パターン毎の識別結果のスコアを取得するスコア取得部をさらに備え、
上記特徴量更新部が、上記スコア取得部によって取得されたスコアが最も高いパターンを、上記識別器における上記所定の特徴量の基準値となるように更新することを特徴とする請求項1記載の識別器更新装置。 - 画像データから抽出された所定の特徴量に関する値に基づいて、所定の判断基準によって該画像データに含まれる特定の種類の対象物の有無を識別する識別器を更新する識別器更新装置による識別器更新方法であって、
上記特定の種類の対象物を含む対象物画像データを取得する画像取得ステップと、
上記対象物画像データに基づいて、上記識別器における上記所定の判断基準の基準値を更新する特徴量更新ステップとを含んだことを特徴とする識別器更新方法。 - 請求項1から7のいずれか1項に記載の識別器更新装置としてコンピュータを機能させるための識別器更新プログラムであって、コンピュータを上記の各部として機能させるための識別器更新プログラム。
- 請求項1〜7のいずれか一項に記載の識別器更新装置と、
上記識別器とを備えたことを特徴とする情報処理装置。
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