JP2016099734A - 画像処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像の推定に用いられるシーン情報に対応付けられている複数の学習画像の中からシーン情報に基づいて一部の学習画像を選択してサブセットとするサブセット選択部310と、サブセットを用いて複数の領域判別器を学習する領域判別器学習部302と、学習評価セットを用いて、領域判別器学習部302で学習された複数の領域判別器による領域判別を行う学習評価セット判別部303と、学習評価セット判別部303で行われた領域判別結果と学習評価セットの画像のシーン情報とを統合して識別器を学習する統合識別器学習部304とを有することによって、課題を解決する。
【選択図】図12
Description
図1は、画像処理装置を備えたシステムの概略的な構成例を示す図である。図1のシステムは、カメラ10と、画像処理装置及び情報処理方法を実現する一構成例である画像認識装置20とが、ネットワーク15を介して接続されている。なお、画像認識装置20とカメラ10は、一体に構成されていてもよい。
Sc={Ph1、Ph2、・・・、Phn} 式(2)
F={S1、S2、・・・、SR、Sc} 式(3)
次に、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態の学習装置300は、統合識別器学習工程において、第1の実施形態のようにシーン情報の特徴量をそのまま利用するのではなく、各領域判別器の学習の際に利用した学習画像のシーン情報を保持しておいてそのシーン情報との類似度を用いる。
次に、第3の実施形態について説明する。第3の実施形態の学習装置300は、第1の実施形態の例とは異なり、学習評価セット判別の結果に応じて領域判別器の再学習即ち再領域判別を行う。図20の(a)は、第3の実施形態の学習装置300のCPU401が実行する各処理の一例を機能ブロックとして示している。第3の実施形態における学習装置300は、図12の(a)に示した学習装置300の機能ブロック構成に加えて、領域判別器再学習部305の機能ブロックを実行可能となされている。領域判別器再学習部305の詳細な説明については、図13の(c)等を用いて後述する。図20の(a)の学習装置300において、領域判別器再学習部305の他の構成については、図12の(a)に示した各構成と同様であるためそれらの説明は省略する。
次に第4の実施形態の学習装置300について説明する。第4の実施形態の学習装置300は、第1の実施形態と異なり、学習評価セット判別の結果に応じて領域判別器の追加学習を行う。図20の(b)は、第4の実施形態の学習装置300のCPU401が実行する各処理の機能ブロック構成例を示している。第4の実施形態における学習装置300は、図12の(a)に示した機能構成に加えて領域判別器追加学習部306の機能を実行可能となされている。領域判別器追加学習部306の詳細な説明については、図13の(d)等を用いて後述する。その他の構成については、図12と同様であるため説明を省略する。
第5の実施形態における学習装置300は、第1の実施形態の例とは異なり、各領域判別器で学習する学習画像を選択するのではなく、各領域判別器で学習する各学習画像の重要度を設定する。そして、学習装置300は、その重要度に基づいて領域判別器を学習する。図20の(c)は、第5の実施形態における学習装置300のCPU401が実行する各処理の機能ブロック構成例を示している。第5の実施形態における学習装置300は、図12に示した機能構成のサブセット選択部301に代えて学習画像重要度設定部307の機能を実行可能となされている。学習画像重要度設定部307の詳細な説明については、図13の(e)のフローチャートを用いて後述する。その他の構成については、図12と同様であるため説明を省略する。図13の(e)は、第5の実施形態における学習装置300が統合識別器を学習するまでの処理の概要を示している。この図13の(e)において、学習画像重要度設定部307は、学習画像重要度設定工程T510として、第1の実施形態における学習処理のサブセット選択工程T110と違い、各領域判別器で学習に用いる学習画像の重要度を設定する。また第5の実施形態において、重要度は、シーン情報に基づいて設定される。重要度の具体的な設定方法に関しては後で説明する。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
Claims (16)
- 画像上の領域を複数のクラスの何れかに判別する複数の領域判別手段と、
前記複数の領域判別手段による領域判別結果を統合して前記画像上の領域のクラスを識別する識別手段と、
画像の推定に用いられるシーン情報に基づいて、シーン情報が対応付けられている複数の学習画像の中から一部の学習画像を選択してサブセットとするサブセット手段と、
前記サブセットを用いて、前記複数の領域判別手段の判別学習を行う判別学習手段と、
複数の学習評価画像からなる学習評価セットを用いて、前記判別学習手段で学習がなされた前記複数の領域判別手段による領域判別を行う学習評価手段と、
前記学習評価手段による領域判別結果と前記学習評価セットの画像のシーン情報とを統合して前記識別手段の識別学習を行う識別学習手段と
を有する画像処理装置。 - 前記サブセット手段は、前記複数の学習画像の中からランダムに選択又はユーザに選択された学習画像のシーン情報に基づいて、前記複数の学習画像の中から前記シーン情報と類似したシーン情報が対応付けられている学習画像を選択して前記サブセットとする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記サブセット手段は、前記複数の学習画像を前記シーン情報の類似度に基づいてクラスタリングして、クラスタリングによるクラスタに含まれる学習画像を、前記サブセットとする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記学習評価手段は、前記複数の学習画像の中から前記学習評価セットとする画像を選択する請求項1記載の画像処理装置。
- 前記識別学習手段は、前記サブセットの画像のシーン情報と前記学習評価セットの画像のシーン情報との類似度を用いて前記識別手段の識別学習を行う請求項1乃至4何れか1項記載の画像処理装置。
- 前記学習評価手段での領域判別結果の判別精度に応じて、前記学習評価手段で用いられた領域判別手段による再領域判別を行う再学習手段を有し、
前記識別学習手段は、前記再学習手段による領域判別結果を追加して前記識別手段の識別学習を行う請求項1乃至5何れか1項記載の画像処理装置。 - 前記学習評価手段での領域判別結果に応じて新たな領域判別手段の追加の判定を行い、前記追加と判別された領域判別手段による領域判別を行う追加学習手段を有し、
前記識別学習手段は、前記追加学習手段による領域判別結果を追加して前記識別手段の識別学習を行う請求項1乃至5何れか1項記載の画像処理装置。 - 画像上の領域を複数のクラスの何れかに判別する複数の領域判別手段と、
前記複数の領域判別手段による領域判別結果を統合して前記画像上の領域のクラスを識別する識別手段と、
複数の学習画像に設定された重要度に基づいて、前記複数の学習画像から一部の画像を選択する選択手段と、
前記選択手段にて選択された画像を用いて前記複数の領域判別手段の判別学習を行う判別学習手段と、
複数の学習評価画像からなる学習評価セットを用いて、前記判別学習手段で学習された前記複数の領域判別手段による領域判別を行う学習評価手段と、
前記学習評価手段により行われた領域判別結果と前記学習評価セットの画像のシーン情報とを統合して前記識別手段の識別学習を行う識別学習手段と
を有する画像処理装置。 - 識別対象画像を取得する取得手段と、
前記識別対象画像のシーン情報を取得するシーン情報取得手段と、
前記複数の領域判別手段を用いて、前記識別対象画像の領域判別を行う判別手段と、
前記識別手段を用いて、前記領域判別手段の領域判別結果と前記シーン情報を統合して前記識別対象画像の各領域のクラスを判別する統合識別手段と
を更に有する請求項1乃至8何れか1項記載の画像処理装置。 - 画像上の領域を複数のクラスの何れかに判別する複数の領域判別手段と、
前記複数の領域判別手段による領域判別結果を統合して前記画像上の領域のクラスを識別する識別手段と、
識別対象画像を取得する取得手段と、
前記識別対象画像のシーン情報を取得するシーン情報取得手段と、
前記複数の領域判別手段を用いて、前記識別対象画像の領域判別を行う判別手段と、
前記識別手段を用いて、前記領域判別手段の領域判別結果と前記シーン情報を統合して前記識別対象画像の各領域のクラスを判別する統合識別手段と
を有する画像処理装置。 - 画像処理装置が実行する情報処理方法であって、
画像の推定に用いられるシーン情報に基づいて、シーン情報が対応付けられている複数の学習画像の中から一部の学習画像を選択してサブセットとするサブセット工程と、
画像上の領域を複数のクラスの何れかに判別する複数の領域判別器に対して、前記サブセットを用いた判別学習を行う判別学習工程と、
複数の学習評価画像からなる学習評価セットを用いて、前記判別学習工程で学習がなされた前記複数の領域判別工程による領域判別を行う学習評価工程と、
画像上の領域のクラスを識別する識別器に対して、前記学習評価工程による領域判別結果と前記学習評価セットの画像のシーン情報とを統合した識別学習を行う識別学習工程とを含む情報処理方法。 - 画像処理装置が実行する情報処理方法であって、
画像の重要度に基づいて、複数の学習画像の中から一部の学習画像を選択する選択工程と、
画像上の領域を複数のクラスの何れかに判別する複数の領域判別器に対して、前記選択された学習画像を用いた判別学習を行う判別学習工程と、
複数の学習評価画像からなる学習評価セットを用いて、前記判別学習工程で学習がなされた前記複数の領域判別器による領域判別を行う学習評価工程と、
画像上の領域のクラスを識別する識別器に対して、前記学習評価工程による領域判別結果と前記学習評価セットの画像のシーン情報とを統合した識別学習を行う識別学習工程とを含む情報処理方法。 - 画像処理装置が実行する情報処理方法であって、
識別対象画像を取得する取得工程と、
前記識別対象画像のシーン情報を取得するシーン情報取得工程と、
画像上の領域を複数のクラスの何れかに判別する複数の領域判別器を用いて、前記識別対象画像の領域判別を行う判別工程と、
画像上の領域のクラスを識別する識別器を用いて、前記領域判別器の領域判別結果と前記シーン情報を統合して前記識別対象画像の各領域のクラスを判別する統合識別工程と
を含む情報処理方法。 - コンピュータを、
画像上の領域を複数のクラスの何れかに判別する複数の領域判別手段と、
前記複数の領域判別手段による領域判別結果を統合して前記画像上の領域のクラスを識別する識別手段と、
画像の推定に用いられるシーン情報に基づいて、シーン情報が対応付けられている複数の学習画像の中から一部の学習画像を選択してサブセットとするサブセット手段と、
前記サブセットを用いて、前記複数の領域判別手段の判別学習を行う判別学習手段と、
複数の学習評価画像からなる学習評価セットを用いて、前記判別学習手段で学習がなされた前記複数の領域判別手段による領域判別を行う学習評価手段と、
前記学習評価手段による領域判別結果と前記学習評価セットの画像のシーン情報とを統合して前記識別手段の識別学習を行う識別学習手段と
して機能させるためのプログラム。 - コンピュータを、
画像上の領域を複数のクラスの何れかに判別する複数の領域判別手段と、
前記複数の領域判別手段による領域判別結果を統合して前記画像上の領域のクラスを識別する識別手段と、
複数の学習画像に設定された重要度に基づいて、前記複数の学習画像から一部の画像を選択する選択手段と、
前記選択手段にて選択された画像を用いて前記複数の領域判別手段の判別学習を行う判別学習手段と、
複数の学習評価画像からなる学習評価セットを用いて、前記判別学習手段で学習された前記複数の領域判別手段による領域判別を行う学習評価手段と、
前記学習評価手段により行われた領域判別結果と前記学習評価セットの画像のシーン情報とを統合して前記識別手段の識別学習を行う識別学習手段と
して機能させるためのプログラム。 - コンピュータを、
画像上の領域を複数のクラスの何れかに判別する複数の領域判別手段と、
前記複数の領域判別手段による領域判別結果を統合して前記画像上の領域のクラスを識別する識別手段と、
識別対象画像を取得する取得手段と、
前記識別対象画像のシーン情報を取得するシーン情報取得手段と、
前記複数の領域判別手段を用いて、前記識別対象画像の領域判別を行う判別手段と、
前記識別手段を用いて、前記領域判別手段の領域判別結果と前記シーン情報を統合して前記識別対象画像の各領域のクラスを判別する統合識別手段と
して機能させるためのプログラム。
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