JP5045817B2 - 画像識別子抽出装置 - Google Patents
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Description
特許文献1に記載されているような、画像の複数の局所領域から抽出した特徴量から成る特徴ベクトルで構成されている画像識別子は、画像の局所領域間の相関が大きい画像に対して、各次元において特徴量を抽出する局所領域の形状が同一であるため(特許文献1の例では同一の形状の長方形領域)、抽出される特徴量の次元間の相関が大きくなる。そのため、画像識別子(特徴ベクトル)の識別能力が低くなる、という第1の問題点がある。ここで形状が同一とは、領域の大きさや角度(傾き或いは姿勢)も含めて同一であるということである。
特許文献1に記載されている画像識別子の第2の問題点は、特徴量(特徴ベクトル)を算出するための各次元の領域の形状(大きさ、角度も含めて)が同一の長方形であるため、長方形の辺の長さと同じ、あるいは、その整数分の1の周期を持つ周波数成分を検知できないという、周波数上の盲点が存在するということである。その理由は、この特定の周波数の信号成分を領域内で平均をとると、信号成分の大小によらず0となってしまい、その周波数成分の信号を全く検知できなくなるためである。より具体的には、長方形の辺の長さと同じ周期を持つ周波数をf0とすると,周波数nf0(n=1,2,3,…)の成分が検知できなくなる。このため、直流成分とこの周波数成分に信号が集中している画像に対しては、画素値の平均値は直流成分と同じになってしまい、領域間で値の差がなくなる結果、領域間の平均画素値の差として抽出される特徴量は全て0になってしまい、識別できなくなる(識別能力が著しく低下する)。実際には、周波数nf0(n=1,2,3,…)の成分のみではなく、その近傍の一定の周波数領域に対しては同様に検知困難となるため、上記特定周波数に信号成分が集中していなくても、その周波数帯の信号成分が使えないことにより、識別能力が低下する。この問題を軽減するには、周波数f0の値を大きくし、上記検知困難な周波数帯に陥る信号電力を下げることが考えられる。しかしながら、周波数f0の値を大きくすることは、領域の大きさを小さくすることを意味し、特徴量の頑健性(各種改変処理やノイズに対して特徴量が変化しない度合い)の低下につながる。例えば、領域が小さくなることで、多少の位置ずれに対しても、特徴量の値が大きく変化することになり、特徴量の頑健性が下がる。このように、同一の長方形領域を用いる場合には、識別能力をあげた上で頑健性を確保することが極めて難しい。
本発明の目的は、画像の局所領域間の相関が大きい画像や特定の周波数に信号が集中している画像から抽出される画像識別子は異なる画像を識別できる度合いである識別能力が低下する、という課題を解決する画像識別子抽出装置を提供することである。
[第1の実施の形態の構成]
次に、本発明の第1の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
第1および第2の抽出領域の必須条件は、次元間で抽出領域対の相対的な位置が異なることに加えて、次元間で抽出領域対の形状の組み合わせが異なることである。
(1)擬似乱数の種(シード)が次元別抽出領域情報として供給される。
(2)次元n=1とする。
(3)擬似乱数を発生させ、次元nの第1の抽出領域の四角形の四隅を決定する。
(4)擬似乱数を発生させ、次元nの第2の抽出領域の四角形の四隅を決定する。
(5)次元n=n+1として、(3)へ戻る。
Qn=+1 (Vn1>Vn2 の場合)
−1 (Vn1≦Vn2 の場合)
Qn=+1 (|Vn1−Vn2|>th かつ Vn1>Vn2 の場合)
0 (|Vn1−Vn2|≦th の場合)
−1 (|Vn1−Vn2|>th かつ Vn1≦Vn2 の場合)
次に、図5のフローチャートを参照して、第1の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図5のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
次に、本発明の第1の実施の形態の効果について説明する。
[第2の実施の形態の構成]
次に、本発明の第2の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
次に、図7のフローチャートを参照して、第2の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図7のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
第2の実施の形態では、量子化の境界が固定されている第1の実施の形態と比較して、量子化の境界が画像に対して適応的に(動的に)算出される点が異なる。第1の実施の形態のように、量子化の境界が固定化されていると、特定の画像(例えば起伏の少ない平坦な画像など)に対して、特徴ベクトルの次元の値が、特定の量子化インデックスに偏る(特定の量子化インデックスの出現確率が高い)という事態が発生し(エントロピーが低くなる)、これらの画像に対して識別能力が低下するという問題が発生する。一方で第2の実施の形態のように、量子化の境界が画像に対して適応的に(動的に)算出されることにより、どの画像に対しても、特徴ベクトルの次元の値が、特定の量子化インデックスに偏る(特定の量子化インデックスの出現確率が高い)ことを抑えることができるため、識別能力を高くすることができる。
[第3の実施の形態の構成]
次に、本発明の第3の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
次に、図10のフローチャートを参照して、第3の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図10のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
第1の実施の形態の効果に加えて、異なる画像を識別できる度合いである識別能力を更に高くすることができる。
[第4の実施の形態の構成]
次に、本発明の第4の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
次に、図13のフローチャートを参照して、第4の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図13のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
第1の実施の形態の効果に加えて、異なる画像を識別できる度合いである識別能力を更に高くすることができる。
第5の実施の形態では、抽出する特徴ベクトルの次元数は300次元(第1次元から第300次元)である。
第6の実施の形態は、第5の実施の形態と同じく、抽出する特徴ベクトルの次元数は300次元(第1次元から第300次元)である。また第6の実施の形態では、抽出領域取得手段2に入力として供給される次元別抽出領域情報として、第5の実施の形態と同じく図14に示す情報を使用する。さらに第6の実施の形態では、比較方法取得手段6に入力として供給される次元別比較・量子化方法情報として、第5の実施の形態と同じく図17に示す情報を使用する。
以上本発明の実施の形態について説明したが、本発明は以上の実施の形態にのみ限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、本発明の画像識別子抽出装置は、その有する機能をハードウェア的に実現することは勿論、コンピュータとプログラムとで実現することができる。プログラムは、磁気ディスクや半導体メモリ等のコンピュータ可読記録媒体に記録されて提供され、コンピュータの立ち上げ時などにコンピュータに読み取られ、そのコンピュータの動作を制御することにより、そのコンピュータを前述した各実施の形態における次元決定手段、抽出領域取得手段、領域特徴量算出手段、比較手段、領域特徴量算出方法取得手段、比較方法取得手段などとして機能させる。
2…抽出領域取得手段
3、3A…領域特徴量算出手段
31、31A…第1の領域特徴量算出手段
32、32A…第2の領域特徴量算出手段
4、4B…比較手段
41…大小比較手段
42、44…量子化手段
43…差分値算出手段
45…量子化境界決定手段
5…領域特徴量算出方法取得手段
6…比較方法取得手段
Claims (19)
- 画像を識別する情報である画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量を当該次元毎に算出する算出手段と、
次元毎に算出される前記領域特徴量の差分値の絶対値が昇順にソートされた結果の所定のパーセントタイル値を次元間で共通の閾値として決定する決定手段と、
前記閾値を用いて前記差分値を前記画像識別子の各次元の値として量子化する量子化手段とを備え、
ある次元に関連付けられる2つの部分領域のパターンは、他の少なくとも1つの次元に関連付けられる2つの部分領域のパターンと相違する画像識別子抽出装置。 - 前記量子化手段は、前記差分値を3値に量子化する請求項1に記載の画像識別子抽出装置。
- 前記3値は、第1の量子化値、当該第1の量子化値より小さな値の第2の量子化値、当該第2の量子化値より小さな値の第3の量子化値から構成され、
第1と第2の量子化値の差と、第2と第3の量子化値の差とが等しい請求項2に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記量子化手段は、次元の2つの関連する部分領域のうちの第1の部分領域から算出された領域特徴量をV1、第2の部分領域から算出された領域特徴量をV2とし、前記量子化に用いる閾値をthとするとき、V1からV2を減算した値がthより大きければ前記差分値を第1の量子化値に量子化し、
V1からV2を減算した値の絶対値がth以下であれば前記差分値を第2の量子化値に量子化し、
V1からV2を減算した値が-thより小さければ第3の量子化値に量子化する請求項2または3に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記算出手段は、画像の各部分領域の平均輝度値を、当該部分領域の領域特徴量として算出する請求項1乃至4の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。
- 前記決定手段は、各量子化値に量子化される領域特徴量の差分値の割合がほぼ均等になるように、前記量子化に用いる閾値を決定する請求項1乃至5の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。
- 前記算出手段は、画像の各部分領域の画素値の代表値を、当該部分領域の領域特徴量として算出する請求項1乃至6の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。
- 請求項1乃至7の何れかに記載の画像識別子抽出装置から出力された画像識別子を用いて照合を行うことを特徴とする照合装置。
- 請求項1乃至7の何れかに記載の画像識別子抽出装置から出力された画像識別子を用いて識別を行うことを特徴とする識別装置。
- 画像を識別する情報である画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量を当該次元毎に算出し、
次元毎に算出される前記領域特徴量の差分値の絶対値が昇順にソートされた結果の所定のパーセントタイル値を次元間で共通の閾値として決定し、
前記閾値を用いて前記差分値を前記画像識別子の各次元の値として量子化する
画像識別子抽出方法であって、
ある次元に関連付けられる2つの部分領域のパターンは、他の少なくとも1つの次元に関連付けられる2つの部分領域のパターンと相違する、画像識別子抽出方法。 - 前記量子化手段は、前記差分値を3値に量子化する請求項10に記載の画像識別子抽出方法。
- 前記3値は、第1の量子化値、当該第1の量子化値より小さな値の第2の量子化値、当該第2の量子化値より小さな値の第3の量子化値から構成され、
第1と第2の量子化値の差と、第2と第3の量子化値の差とが等しい請求項11に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記差分値の量子化では、次元の2つの関連する部分領域のうちの第1の部分領域から算出された領域特徴量をV1、第2の部分領域から算出された領域特徴量をV2とし、前記量子化に用いる閾値をthとするとき、V1からV2を減算した値がthより大きければ前記差分値を第1の量子化値に量子化し、
V1からV2を減算した値の絶対値がth以下であれば前記差分値を第2の量子化値に量子化し、
V1からV2を減算した値が-thより小さければ第3の量子化値に量子化する請求項11または12に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記領域特徴量の算出では、画像の各部分領域の平均輝度値を、当該部分領域の領域特徴量として算出する請求項10乃至13の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。
- 前記閾値の決定では、各量子化値に量子化される領域特徴量の差分値の割合がほぼ均等になるように、前記量子化に用いる閾値を決定する請求項10乃至14の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。
- 前記領域特徴量の算出では、画像の各部分領域の画素値の代表値を、当該部分領域の領域特徴量として算出する請求項10乃至15の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。
- 請求項10乃至16の何れかに記載の画像識別子抽出方法によって生成された画像識別子を用いて照合を行うことを特徴とする照合方法。
- 請求項10乃至16の何れかに記載の画像識別子抽出方法によって生成された画像識別子を用いて識別を行うことを特徴とする識別方法。
- コンピュータを、
画像を識別する情報である画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量を当該次元毎に算出する算出手段と、
次元毎に算出される前記領域特徴量の差分値の絶対値が昇順にソートされた結果の所定のパーセントタイル値を次元間で共通の閾値として決定する決定手段と、
前記閾値を用いて前記差分値を前記画像識別子の各次元の値として量子化する量子化手段として機能させるためのプログラムであって、
ある次元に関連付けられる2つの部分領域のパターンは、他の少なくとも1つの次元に関連付けられる2つの部分領域のパターンと相違する、プログラム。
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