JP4361394B2 - 対象物識別装置および方法並びにプログラム - Google Patents
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Description
Henry A. Rowley, Shumeet Baluja, and Takeo Kanada, "Neural Network-Based Face Detection", volume 20, number 1, pages 23-38, January 1998. Rainer Lienhart, Jochen Maydt, "An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection", International Conference on Image Processing.
前記識別対象画像上の所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について算出した前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、入力される前記少なくとも1つの特徴量の前記サンプル画像および前記検出領域における画素の座標位置が定められてなる、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する複数の識別器からなる参照データを、前記検出領域において算出した前記少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する識別手段であって、前記座標位置を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更しつつ、該変更の各段階において前記検出領域において算出した前記少なくとも1つの特徴量に基づいて前記参照データを参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするものである。
前記識別対象画像上の所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について算出した前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、入力される前記少なくとも1つの特徴量の前記サンプル画像および前記検出領域における画素の座標位置が定められてなる、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する複数の第1の識別器、および該複数の識別器のそれぞれについて、前記少なくとも1つの特徴量が入力される画素の前記座標位置を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更した複数の第2の識別器からなる参照データを、前記検出領域おいて算出した前記少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするものである。
前記識別対象画像上の所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出し、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について算出した前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、入力される前記少なくとも1つの特徴量の前記サンプル画像および前記検出領域における画素の座標位置が定められてなる、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する複数の識別器からなる参照データを、前記検出領域において算出した前記少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別するに際し、前記座標位置を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更しつつ、該変更の各段階において前記検出領域において算出した前記少なくとも1つの特徴量に基づいて前記参照データを参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別することを特徴とするものである。
前記識別対象画像上の所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出し、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について算出した前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、入力される前記少なくとも1つの特徴量の前記サンプル画像および前記検出領域における画素の座標位置が定められてなる、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する複数の第1の識別器、および該複数の識別器のそれぞれについて、前記少なくとも1つの特徴量が入力される画素の前記座標位置を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更した複数の第2の識別器からなる参照データを、前記検出領域おいて算出した前記少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別することを特徴とするものである。
組み合わせの値=((勾配ベクトルの方向+1)×勾配ベクトルの大きさ(勾配ベクトルの大きさ>0の場合)
これにより、組み合わせ数が94通りとなるため、特徴量C1のデータ数を低減できる。
2 画像入力部
4 特徴量算出部
6 メモリ
8 識別部
10 出力部
Claims (9)
- 識別対象画像の入力を受け付ける画像入力手段と、
前記識別対象画像から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について、前記サンプル画像上におけるあらかじめ定められた複数の座標位置における画素の組み合わせからなる複数種類の画素群のそれぞれにおいて前記特徴量を算出し、前記複数のサンプル画像について前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせを求め、該特徴量の組み合わせに基づいて前記所定対象物とそれ以外の対象物とを識別する基準を提供する識別器を、前記複数種類の画素群に対応させて複数作成し、該複数の識別器のそれぞれについて、前記所定被写体を含むと識別した前記サンプル画像の数を求めるとともに該サンプル画像の数が最も多い識別器を有効識別器として選択する選択処理を行い、該有効識別器以外の他の識別器についての前記サンプル画像の重みを変更しての前記選択処理を、前記有効識別器の組み合わせの正答率が所定のしきい値を超えるまで繰り返し行う学習により得られた、複数の前記有効識別器に対応する画素群を構成する各画素における前記特徴量の組み合わせに対する識別条件を規定した参照データを参照して、前記有効識別器による前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせについての識別ポイントを求め、すべての前記有効識別器についての前記識別ポイントを総合して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する識別手段とを備えた対象物識別装置において、
前記特徴量算出手段が、前記識別対象画像上の前記所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、前記特徴量を算出する手段であり、
前記識別手段が、前記複数種類の画素群のそれぞれについて、前記検出領域の対角線の交点を基準として、該交点と前記座標位置との距離を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更しつつ、該変更の各段階において前記検出領域において算出した前記特徴量に基づいて前記参照データを参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する手段であることを特徴とする対象物識別装置。 - 前記識別手段は、前記座標位置を変更することなく、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別し、前記所定対象物が含まれないと識別されたが、含まれる可能性がある場合にのみ、前記座標位置を変更しつつ前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する手段であることを特徴とする請求項1記載の対象物識別装置。
- 識別対象画像の入力を受け付ける画像入力手段と、
前記識別対象画像上の所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について、前記サンプル画像上におけるあらかじめ定められた複数の座標位置における画素の組み合わせからなる複数種類の画素群のそれぞれにおいて前記特徴量を算出し、前記複数のサンプル画像について前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせを求め、該特徴量の組み合わせに基づいて前記所定対象物とそれ以外の対象物とを識別する基準を提供する第1の識別器を、前記複数種類の画素群に対応させて複数作成し、該複数の第1の識別器のそれぞれについて、前記所定被写体を含むと識別した前記サンプル画像の数を求めるとともに該サンプル画像の数が最も多い識別器を第1の有効識別器として選択する選択処理を行い、該第1の有効識別器以外の他の第1の識別器についての前記サンプル画像の重みを変更しての前記選択処理を、前記第1の有効識別器の組み合わせの正答率が所定のしきい値を超えるまで繰り返し行う学習により得られた、複数の前記第1の有効識別器に対応する画素群を構成する各画素における前記特徴量の組み合わせに対する識別条件を規定した第1の参照データ、および前記第1の有効識別器のそれぞれについて、前記検出領域の対角線の交点を基準として、該交点と前記特徴量が入力される画素の前記座標位置との距離を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更した複数の第2の有効識別器からなる第2の参照データを参照して、前記第1および前記第2の有効識別器による前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせについての識別ポイントを求め、すべての前記第1および前記第2の有効識別器についての前記識別ポイントを総合して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する識別手段とを備えたことを特徴とする対象物識別装置。 - 前記所定対象物が顔であり、前記検出領域の縦および横方向についての前記拡大率が1より小さいことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項記載の対象物識別装置。
- 前記少なくとも1つの特徴量は、画像上の各画素における勾配ベクトルの方向、該勾配ベクトルの大きさおよび色情報の少なくとも1つであることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項記載の対象物識別装置。
- 識別対象画像の入力を受け付け、
前記識別対象画像から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出し、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について、前記サンプル画像上におけるあらかじめ定められた複数の座標位置における画素の組み合わせからなる複数種類の画素群のそれぞれにおいて前記特徴量を算出し、前記複数のサンプル画像について前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせを求め、該特徴量の組み合わせに基づいて前記所定対象物とそれ以外の対象物とを識別する基準を提供する識別器を、前記複数種類の画素群に対応させて複数作成し、該複数の識別器のそれぞれについて、前記所定被写体を含むと識別した前記サンプル画像の数を求めるとともに該サンプル画像の数が最も多い識別器を有効識別器として選択する選択処理を行い、該有効識別器以外の他の識別器についての前記サンプル画像の重みを変更しての前記選択処理を、前記有効識別器の組み合わせの正答率が所定のしきい値を超えるまで繰り返し行う学習により得られた、複数の前記有効識別器に対応する画素群を構成する各画素における前記特徴量の組み合わせに対する識別条件を規定した参照データを参照して、前記有効識別器による前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせについての識別ポイントを求め、すべての前記有効識別器についての前記識別ポイントを総合して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する対象物識別方法において、
前記識別対象画像上の前記所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、前記特徴量を算出し、
前記複数種類の画素群のそれぞれについて、前記検出領域の対角線の交点を基準として、該交点と前記座標位置との距離を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更しつつ、該変更の各段階において前記検出領域において算出した前記特徴量に基づいて前記参照データを参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別することを特徴とする対象物識別方法。 - 識別対象画像の入力を受け付け、
前記識別対象画像上の所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出し、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について、前記サンプル画像上におけるあらかじめ定められた複数の座標位置における画素の組み合わせからなる複数種類の画素群のそれぞれにおいて前記特徴量を算出し、
前記複数のサンプル画像について前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせを求め、
該特徴量の組み合わせに基づいて前記所定対象物とそれ以外の対象物とを識別する基準を提供する第1の識別器を、前記複数種類の画素群に対応させて複数作成し、
該複数の第1の識別器のそれぞれについて、前記所定被写体を含むと識別した前記サンプル画像の数を求めるとともに該サンプル画像の数が最も多い識別器を第1の有効識別器として選択する選択処理を行い、
該第1の有効識別器以外の他の第1の識別器についての前記サンプル画像の重みを変更しての前記選択処理を、前記第1の有効識別器の組み合わせの正答率が所定のしきい値を超えるまで繰り返し行う学習により得られた、複数の前記第1の有効識別器に対応する画素群を構成する各画素における前記特徴量の組み合わせに対する識別条件を規定した第1の参照データ、および前記第1の有効識別器のそれぞれについて、前記検出領域の対角線の交点を基準として、該交点と前記特徴量が入力される画素の前記座標位置との距離を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更した複数の第2の有効識別器からなる第2の参照データを参照して、前記第1および前記第2の有効識別器による前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせについての識別ポイントを求め、
すべての前記第1および前記第2の有効識別器についての前記識別ポイントを総合して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別することを特徴とする対象物識別方法。 - 識別対象画像の入力を受け付ける手順と、
前記識別対象画像から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する手順と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について、前記サンプル画像上におけるあらかじめ定められた複数の座標位置における画素の組み合わせからなる複数種類の画素群のそれぞれにおいて前記特徴量を算出し、前記複数のサンプル画像について前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせを求め、該特徴量の組み合わせに基づいて前記所定対象物とそれ以外の対象物とを識別する基準を提供する識別器を、前記複数種類の画素群に対応させて複数作成し、該複数の識別器のそれぞれについて、前記所定被写体を含むと識別した前記サンプル画像の数を求めるとともに該サンプル画像の数が最も多い識別器を有効識別器として選択する選択処理を行い、該有効識別器以外の他の識別器についての前記サンプル画像の重みを変更しての前記選択処理を、前記有効識別器の組み合わせの正答率が所定のしきい値を超えるまで繰り返し行う学習により得られた、複数の前記有効識別器に対応する画素群を構成する各画素における前記特徴量の組み合わせに対する識別条件を規定した参照データを参照して、前記有効識別器による前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせについての識別ポイントを求め、すべての前記有効識別器についての前記識別ポイントを総合して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する手順とを有する対象物識別方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記特徴量を算出する手順が、前記識別対象画像上の前記所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、前記特徴量を算出する手順であり、
前記識別する手順が、前記複数種類の画素群のそれぞれについて、前記検出領域の対角線の交点を基準として、該交点と前記座標位置との距離を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更しつつ、該変更の各段階において前記検出領域において算出した前記特徴量に基づいて前記参照データを参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する手順であることを特徴とするプログラム。 - 識別対象画像の入力を受け付ける手順と、
前記識別対象画像上の所定サイズの検出領域内の画素のそれぞれについて、所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する手順と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群について、前記サンプル画像上におけるあらかじめ定められた複数の座標位置における画素の組み合わせからなる複数種類の画素群のそれぞれにおいて前記特徴量を算出する手順と、
前記複数のサンプル画像について前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせを求める手順と、
該特徴量の組み合わせに基づいて前記所定対象物とそれ以外の対象物とを識別する基準を提供する第1の識別器を、前記複数種類の画素群に対応させて複数作成する手順と、
該複数の第1の識別器のそれぞれについて、前記所定被写体を含むと識別した前記サンプル画像の数を求めるとともに該サンプル画像の数が最も多い識別器を第1の有効識別器として選択する選択処理を行う手順と、
該第1の有効識別器以外の他の第1の識別器についての前記サンプル画像の重みを変更しての前記選択処理を、前記第1の有効識別器の組み合わせの正答率が所定のしきい値を超えるまで繰り返し行う学習により得られた、複数の前記第1の有効識別器に対応する画素群を構成する各画素における前記特徴量の組み合わせに対する識別条件を規定した第1の参照データ、および前記第1の有効識別器のそれぞれについて、前記検出領域の対角線の交点を基準として、該交点と前記特徴量が入力される画素の前記座標位置との距離を、前記検出領域の縦および横方向について異なる拡大率により段階的に変更した複数の第2の有効識別器からなる第2の参照データを参照して、前記第1および前記第2の有効識別器による前記複数種類の画素群における前記特徴量の組み合わせについての識別ポイントを求める手順と、
すべての前記第1および前記第2の有効識別器についての前記識別ポイントを総合して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する手順とを有することを特徴とする対象物識別方法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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