JP2015184944A - 人物検出装置 - Google Patents
人物検出装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015184944A JP2015184944A JP2014061135A JP2014061135A JP2015184944A JP 2015184944 A JP2015184944 A JP 2015184944A JP 2014061135 A JP2014061135 A JP 2014061135A JP 2014061135 A JP2014061135 A JP 2014061135A JP 2015184944 A JP2015184944 A JP 2015184944A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- hog feature
- person
- way
- image
- feature amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 84
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 44
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【解決手段】監視カメラ2によって取得した画像のデータを入力する画像入力部101と、画像中に写り込む人物の大きさに対応する複数の対象物サイズ及び人物判断しきい値の設定を行う処理設定部102と、複数の対象物サイズを順次選択して現在処理すべき対象物サイズとして設定する対象物サイズ設定部105と、画像に対し、現在処理すべき対象物サイズに基づきHOG特徴量の抽出を行うHOG特徴量抽出部106,108と、HOG特徴量抽出部によって抽出されたHOG特徴量に基づいて人物の有無を判断する識別部107,109と、識別部の判断結果をまとめて全ての対象物サイズに基づく人物の有無の判断結果を人物検出結果として出力する検出結果集計部110とを設けた。
【選択図】図1
Description
また、特許文献2の方法では、誤検出を抑制することはできるものの、遠方の人物を検出することができないという問題があった。
また、非特許文献1の方法では、遠方の人物のように画像上でのサイズが小さくなった場合、画像上での対象物のサイズが大きい場合と同じような9方向の輝度勾配ヒストグラムを作成することが困難となるため、遠方の人物の検出が難しいという問題があった。
監視対象領域を撮影する撮像手段によって取得した画像のデータを入力する画像入力手段と、
少なくとも、前記画像中に写り込む人物の大きさに対応する複数の対象物サイズ及び人物の有無を判断するための人物判断しきい値の設定を行う処理設定部と、
前記複数の対象物サイズを順次選択して現在処理すべき対象物サイズとして設定する対象物サイズ設定手段と、
前記画像に対し、前記現在処理すべき対象物サイズに基づき、局所領域における輝度の勾配方向をヒストグラム化した特徴量であるHOG特徴量の抽出を行うHOG特徴量抽出手段と、
前記HOG特徴量抽出手段によって抽出された前記HOG特徴量及び前記人物判断しきい値に基づいて人物の有無を判断する識別手段と、
前記識別手段の判断結果をまとめて全ての前記対象物サイズに基づく人物の有無の判断結果を人物検出結果として出力する検出結果集計手段とを備え、
前記HOG特徴量抽出手段が、あらかじめ設定された前記現在処理すべき対象物サイズの範囲に対応して複数設けられるとともに、前記識別手段がそれぞれの前記HOG特徴量抽出手段に対応して複数設けられる
ことを特徴とする。
前記処理設定部により前記対象物サイズを格子状に分割する分割数の設定を行い、
前記複数のHOG特徴量抽出手段が、
前記分割数に基づいて前記対象物サイズを格子状に分割して得られる小領域に含まれる画素が予め設定する画素数以上である場合に当該対象物サイズに対して8方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成した8方向HOG特徴量の抽出を行う8方向HOG特徴量抽出部と、
前記小領域に含まれる画素が予め設定する画素数より小さい場合に前記対象物サイズに対して4方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成した4方向HOG特徴量の抽出を行う4方向HOG特徴量抽出部とであり、
前記複数の識別手段が、
前記8方向HOG特徴量抽出部により抽出した8方向HOG特徴量に基づいて人物の有無を判断する8方向識別器と、
前記4方向HOG特徴量抽出部により抽出した4方向HOG特徴量に基づいて人物の有無を判断する4方向識別器とである
ことを特徴とする。
前記入力画像の各画素における8方向の輝度勾配方向と輝度勾配強度を求めて輝度勾配方向画像を作成する輝度勾配方向画像作成手段を備える
ことを特徴とする。
前記8方向HOG特徴量抽出部が前記輝度勾配方向画像に基づいて前記8方向HOG特徴量を抽出する一方、
前記4方向HOG特徴量抽出部が前記輝度勾配方向画像に基づいて8方向の輝度勾配強度のうち4方向に対する中間方向の輝度勾配強度を隣り合う二つの方向へ分割して4方向の各成分へ合成して前記4方向HOG特徴量を抽出する
ことを特徴とする。
図1に示すように、本実施例に係る人物検出装置1は、監視カメラ2によって監視対象領域を撮影した画像を解析して、当該画像中から人物の抽出を行うものであり、画像入力部101と、処理設定部102と、記憶部103と、輝度勾配方向画像作成部104と、対象物サイズ設定部105と、8方向HOG特徴量抽出部106と、8方向識別器107と、4方向HOG特徴量抽出部108と、4方向識別器109と、検出結果集計部110と、結果出力部111とを備えて構成されている。
なお、対象物サイズS1〜Snは、監視カメラ2で撮影した画像3中に映し出される人物の大きさに対応して予め複数段階で設定されるサイズであり、本実施例では図3に示すようにn通りのサイズとする。また、対象物サイズ分割数aは、図4に示すように対象物サイズS1〜Snを格子状に分割する数である。また、人物判断しきい値bは、識別器で求めた確率が人物か否かを判断するためのしきい値である。
記憶部103は、処理パラメータや各種データを保管する。
そして、予め学習画像サンプルを用いた学習により選択した人物に対応する8方向HOG特徴量と、記憶部103から入力した8方向HOG特徴量とを比較して人物判断しきい値bに基づき人物検出を行う。
例えば、図4に示すように輝度勾配方向の数に対して多数の画素から得られた情報を基にヒストグラムを作る場合には適度に密なヒストグラムを得ることができる。しかしながら、画像上における対象物のサイズが小さくなり、これに伴いセルCjのサイズが小さくなった場合、例えば3×3ピクセルのサイズのセルCjに対して8方向の輝度勾配方向ヒストグラムを作成した場合は、9個の点から得られる輝度勾配方向のデータをヒストグラムとして表現することになる。この場合、対象物に対して相対的に同じ場所のセルCjから求めた輝度勾配方向ヒストグラムであっても図10に示すように粗いヒストグラムとなる。これは画像3上に対象物が小さいサイズとなって写り込んだ場合に、当該対象物の検出が難しい主な原因となる。
そこで、本実施例では対象物の画像3上のサイズに合わせて輝度勾配方向ヒストグラムを作成する際の方向数を切り替えるものとする。具体的には、対象物の画像3上のサイズが予め設定するサイズ以上である場合には8方向の輝度勾配方向ヒストグラムからHOG特徴量を構成する。つまり、例えばセルサイズが5×5ピクセル以上の場合は8方向の輝度勾配方向ヒストグラムを用いる。一方、セルサイズが5×5ピクセルより小さい場合は4方向の輝度勾配方向ヒストグラムを用いる。
これにより、8方向の輝度勾配方向ヒストグラムを作る場合は輝度勾配方向画像のデータからそのままヒストグラムを作成することができる。
一方、4方向の輝度勾配方向ヒストグラムを作る場合は、輝度勾配方向画像のデータから得た図8(a)に示す8方向(D1〜D8)の輝度勾配方向ヒストグラムに対し、図8(b)に示すように4方向(d1〜d4)に対する中間方向(d1-2〜d4-1)のヒストグラム値を隣り合う二つの方向へ分割して4方向(d1〜d4)の各成分へ合成するものとする。これにより、図6に示すように画像上の対象物サイズS1〜Snのうちセルサイズが5×5ピクセルより小さいものを対象物サイズ分割数aに基づき格子状に分割して得られる正方形状のセルCjに対して各セルCjごとに4方向の輝度勾配方向ヒストグラムを作り、この輝度勾配方向ヒストグラムを並べた高次元ベクトルを4方向HOG特徴量として抽出する。
そして、予め学習画像サンプルを用いた学習により選択した人物に対応する4方向HOG特徴量と、記憶部103から入力した4方向HOG特徴量とを比較して人物判断しきい値bに基づき人物検出を行う。
上述した4方向HOG特徴量抽出部108と4方向識別器109とを用いた人物検出は、輝度勾配方向画像に対し、各対象物サイズS1〜Snのうち、セルサイズが5×5ピクセル未満となるものを用いて、例えば図3(c)に示すようにそれぞれ4方向HOG特徴量抽出部108による4方向HOG特徴量の抽出と4方向識別器109による人物検出とをラスタスキャンにより行い、各対象物サイズS1〜Snのうち、セルサイズが5×5ピクセル未満となるものについて人物検出を行う。
続いて、輝度勾配方向画像作成部104により記憶部103から入力された画像データを用いて上述した輝度勾配方向画像の作成を行う(ステップP2)。
続いて、対象物サイズ設定部105により記憶部103に保管された対象物サイズS1〜Snのうち現在処理すべき対象物サイズSiを設定する(ステップP3)。
ステップP5に続いては、8方向識別器107により8方向HOG特徴量抽出部106から入力された8方向HOG特徴量と記憶部103から入力された人物判断しきい値bとから人物の有無を判断し(ステップP6)、ステップP9に移行する。
ステップP7に続いては、4方向識別器109により4方向HOG特徴量抽出部108から入力された4方向HOG特徴量と記憶部103から入力された人物判断しきい値bとから人物の有無を判断し(ステップP8)、ステップP9に移行する。
続いて、結果出力部111により記憶部103から入力された検出結果集計データを外部装置(例えば表示装置等)に出力する。
また、監視カメラ2が首振り動作やズームを行った場合でも、撮影した広範囲な監視場所の画像3を解析し近傍から遠方にわたる広範囲での人物検出を行うことができる。
2 監視カメラ
3 画像
101 画像入力部
102 処理設定部
103 記憶部
104 輝度勾配方向画像作成部
105 対象物サイズ設定部
106 8方向HOG特徴量抽出部
107 8方向識別器
108 4方向HOG特徴量抽出部
109 4方向識別器
110 検出結果集計部
111 結果出力部
S1〜Sn 対象物サイズ
Cj セル
Claims (4)
- 監視対象領域を撮影する撮像手段によって取得した画像のデータを入力する画像入力手段と、
少なくとも、前記画像中に写り込む人物の大きさに対応する複数の対象物サイズ及び人物の有無を判断するための人物判断しきい値の設定を行う処理設定部と、
前記複数の対象物サイズを順次選択して現在処理すべき対象物サイズとして設定する対象物サイズ設定手段と、
前記画像に対し、前記現在処理すべき対象物サイズに基づき、局所領域における輝度の勾配方向をヒストグラム化した特徴量であるHOG特徴量の抽出を行うHOG特徴量抽出手段と、
前記HOG特徴量抽出手段によって抽出された前記HOG特徴量及び前記人物判断しきい値に基づいて人物の有無を判断する識別手段と、
前記識別手段の判断結果をまとめて全ての前記対象物サイズに基づく人物の有無の判断結果を人物検出結果として出力する検出結果集計手段とを備え、
前記HOG特徴量抽出手段が、あらかじめ設定された前記現在処理すべき対象物サイズの範囲に対応して複数設けられるとともに、前記識別手段がそれぞれの前記HOG特徴量抽出手段に対応して複数設けられる
ことを特徴とする人物検出装置。 - 前記処理設定部により前記対象物サイズを格子状に分割する分割数の設定を行い、
前記複数のHOG特徴量抽出手段が、
前記分割数に基づいて前記対象物サイズを格子状に分割して得られる小領域に含まれる画素が予め設定する画素数以上である場合に当該対象物サイズに対して8方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成した8方向HOG特徴量の抽出を行う8方向HOG特徴量抽出部と、
前記小領域に含まれる画素が予め設定する画素数より小さい場合に前記対象物サイズに対して4方向の輝度勾配方向ヒストグラムから構成した4方向HOG特徴量の抽出を行う4方向HOG特徴量抽出部とであり、
前記複数の識別手段が、
前記8方向HOG特徴量抽出部により抽出した8方向HOG特徴量に基づいて人物の有無を判断する8方向識別器と、
前記4方向HOG特徴量抽出部により抽出した4方向HOG特徴量に基づいて人物の有無を判断する4方向識別器とである
ことを特徴とする請求項1記載の人物検出装置。 - 前記入力画像の各画素における8方向の輝度勾配方向と輝度勾配強度を求めて輝度勾配方向画像を作成する輝度勾配方向画像作成手段を備える
ことを特徴とする請求項1または請求項2記載の人物検出装置。 - 前記8方向HOG特徴量抽出部が前記輝度勾配方向画像に基づいて前記8方向HOG特徴量を抽出する一方、
前記4方向HOG特徴量抽出部が前記輝度勾配方向画像に基づいて8方向の輝度勾配強度のうち4方向に対する中間方向の輝度勾配強度を隣り合う二つの方向へ分割して4方向の各成分へ合成して前記4方向HOG特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項3記載の人物検出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014061135A JP6326622B2 (ja) | 2014-03-25 | 2014-03-25 | 人物検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014061135A JP6326622B2 (ja) | 2014-03-25 | 2014-03-25 | 人物検出装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015184944A true JP2015184944A (ja) | 2015-10-22 |
JP6326622B2 JP6326622B2 (ja) | 2018-05-23 |
Family
ID=54351389
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014061135A Expired - Fee Related JP6326622B2 (ja) | 2014-03-25 | 2014-03-25 | 人物検出装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6326622B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104318266A (zh) * | 2014-10-19 | 2015-01-28 | 温州大学 | 一种图像智能分析处理预警方法 |
WO2018143277A1 (ja) | 2017-01-31 | 2018-08-09 | 株式会社エクォス・リサーチ | 画像特徴量出力装置、画像認識装置、画像特徴量出力プログラム、及び画像認識プログラム |
JP2020009472A (ja) * | 2018-10-24 | 2020-01-16 | バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー (ベイジン) カンパニー リミテッド | 人体認識方法、装置、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010122993A (ja) * | 2008-11-20 | 2010-06-03 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 顔認証システム |
JP2010170202A (ja) * | 2009-01-20 | 2010-08-05 | Secom Co Ltd | 物体検出装置 |
JP2012118854A (ja) * | 2010-12-02 | 2012-06-21 | Meidensha Corp | 輝度勾配方向検出器及び輝度勾配方向検出方法 |
WO2014003182A1 (ja) * | 2012-06-29 | 2014-01-03 | セコム株式会社 | 対象検出装置及び対象検出方法 |
-
2014
- 2014-03-25 JP JP2014061135A patent/JP6326622B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010122993A (ja) * | 2008-11-20 | 2010-06-03 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 顔認証システム |
JP2010170202A (ja) * | 2009-01-20 | 2010-08-05 | Secom Co Ltd | 物体検出装置 |
JP2012118854A (ja) * | 2010-12-02 | 2012-06-21 | Meidensha Corp | 輝度勾配方向検出器及び輝度勾配方向検出方法 |
WO2014003182A1 (ja) * | 2012-06-29 | 2014-01-03 | セコム株式会社 | 対象検出装置及び対象検出方法 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104318266A (zh) * | 2014-10-19 | 2015-01-28 | 温州大学 | 一种图像智能分析处理预警方法 |
CN104318266B (zh) * | 2014-10-19 | 2017-06-13 | 温州大学 | 一种图像智能分析处理预警方法 |
WO2018143277A1 (ja) | 2017-01-31 | 2018-08-09 | 株式会社エクォス・リサーチ | 画像特徴量出力装置、画像認識装置、画像特徴量出力プログラム、及び画像認識プログラム |
US11256950B2 (en) | 2017-01-31 | 2022-02-22 | Aisin Corporation | Image feature amount output device, image recognition device, the image feature amount output program, and image recognition program |
JP2020009472A (ja) * | 2018-10-24 | 2020-01-16 | バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー (ベイジン) カンパニー リミテッド | 人体認識方法、装置、機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
US11790483B2 (en) | 2018-10-24 | 2023-10-17 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method, apparatus, and device for identifying human body and computer readable storage medium |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6326622B2 (ja) | 2018-05-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6088792B2 (ja) | 画像検出装置及び制御プログラム並びに画像検出方法 | |
JP6554169B2 (ja) | 物体認識装置及び物体認識システム | |
US20160063731A1 (en) | Tracking processing device and tracking processing system provided with same, and tracking processing method | |
JP2008286725A (ja) | 人物検出装置および方法 | |
RU2009102124A (ru) | Устройство обработки видеоинформации системы охранной сигнализации | |
JP6095817B1 (ja) | 物体検出装置 | |
JP5936561B2 (ja) | 画像における外観及びコンテキストに基づく物体分類 | |
JP6494418B2 (ja) | 画像解析装置、画像解析方法、およびプログラム | |
KR102199094B1 (ko) | 관심객체 검출을 위한 관심영역 학습장치 및 방법 | |
EP2993621B1 (en) | Method and apparatus for detecting shielding against object | |
JP2011134012A (ja) | 画像処理装置、その画像処理方法及びプログラム | |
US20190042869A1 (en) | Image processing apparatus and control method therefor | |
JP2009163682A (ja) | 画像識別装置及びプログラム | |
JP6326622B2 (ja) | 人物検出装置 | |
US10380743B2 (en) | Object identifying apparatus | |
JP2011165170A (ja) | 対象物検出装置及びプログラム | |
JP2014048131A (ja) | 画像処理装置、方法及びプログラム | |
JP2016053763A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
JP2010271792A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP2014182637A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム | |
JP5754931B2 (ja) | 画像解析装置、画像解析方法及びプログラム | |
JP2010113562A (ja) | 物体検知追跡装置,物体検知追跡方法および物体検知追跡プログラム | |
JP2019100937A (ja) | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 | |
TWI589468B (zh) | 行人偵測系統 | |
JP2014203133A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170106 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20171212 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20171219 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180219 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180306 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20180306 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180319 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6326622 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |