JP5713655B2 - Video processing apparatus, video processing method, and program - Google Patents
Video processing apparatus, video processing method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP5713655B2 JP5713655B2 JP2010279889A JP2010279889A JP5713655B2 JP 5713655 B2 JP5713655 B2 JP 5713655B2 JP 2010279889 A JP2010279889 A JP 2010279889A JP 2010279889 A JP2010279889 A JP 2010279889A JP 5713655 B2 JP5713655 B2 JP 5713655B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- detection
- detected
- detecting
- predetermined
- moving direction
- 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.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Description
本発明は、映像中の物体を検出する映像処理装置、映像処理方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a video processing apparatus, a video processing method, and a program for detecting an object in a video.
従来、カメラの映像から顔や人体など特定の対象を検出する場合、パターンマッチング処理により対象の検出を行っていた。例えば、従来例では、画像の大きさを変更しながら照合パターンを画像全域に用いて複数の局所パターンを抽出し、それぞれの局所特徴量を算出する。そして、局所特徴量に重み付けを行った結果の総和から人体であるかを判定する(例えば、特許文献1)。また、従来例として、カメラ本体の姿勢に応じて、顔検出処理の処理方法を変更することが知られている(例えば、特許文献2)。さらに従来例として、テンプレートマッチングを用い物体の追尾を行うことが知られている(例えば、特許文献3)。 Conventionally, when a specific target such as a face or a human body is detected from a camera image, the target is detected by pattern matching processing. For example, in the conventional example, a plurality of local patterns are extracted using the collation pattern over the entire image while changing the size of the image, and each local feature is calculated. And it is determined whether it is a human body from the sum total of the result of having weighted the local feature-value (for example, patent document 1). As a conventional example, it is known to change the processing method of face detection processing according to the posture of the camera body (for example, Patent Document 2). Further, as a conventional example, it is known to perform tracking of an object using template matching (for example, Patent Document 3).
しかしながら、例えば監視カメラの映像では被写体はあらゆる方向へと移動し、被写体の顔や人体としての特徴が検出しやすい方向に映るとは限らない。この環境で、被写体の映り方によらず特定の照合パターンを使用した人体検出では、検出精度良く人体を検出できるとは限らない。また、カメラ本体の姿勢に応じて、顔検出処理の処理方法を変更しても、精度よく顔領域を検出できるとは限らない。 However, for example, in the video of the surveillance camera, the subject moves in all directions, and the subject's face and human body characteristics are not always reflected in a direction that is easy to detect. In this environment, human body detection using a specific matching pattern does not always detect a human body with high detection accuracy regardless of how the subject appears. Further, even if the processing method of the face detection process is changed according to the posture of the camera body, it is not always possible to detect the face area with high accuracy.
本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、被写体の角度や大きさによらず効率的に対象の検出を可能とする映像処理装置および映像処理方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object thereof is to provide a video processing apparatus and a video processing method that can efficiently detect a target regardless of the angle and size of the subject. To do.
上記目的を達成するために本発明は、映像から物体を検知する検知手段と、前記検知手段が検知した物体が移動する移動方向を判定する判定手段と、前記検知手段が検知した物体の移動方向が第1の方向である場合は該物体と所定の照合パターンとを照合するパターンマッチング処理により該物体が特定の物体であるか検出し、検知手段が検知した物体の移動方向が第2の方向である場合は前記パターンマッチング処理と異なる検出方法であって前記検知した物体のアスペクト比、サイズ、又は形状を用いる検出方法によって該物体が前記特定の物体であるか検出する検出手段とを有する。 In order to achieve the above object, the present invention provides detection means for detecting an object from a video, determination means for determining a movement direction of the object detected by the detection means, and movement direction of the object detected by the detection means. Is the first direction, it is detected whether the object is a specific object by pattern matching processing for matching the object with a predetermined matching pattern, and the moving direction of the object detected by the detecting means is the second direction. In the case of, the detection means detects whether the object is the specific object by a detection method that is different from the pattern matching process and uses a detected aspect ratio, size, or shape of the object .
以上の構成からなる本発明によれば、被写体の移動方向に応じて効率的に対象の検出が可能である。 According to the present invention having the above-described configuration, it is possible to efficiently detect a target according to the moving direction of the subject.
以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施例に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。 Hereinafter, the present invention will be described in detail based on preferred embodiments with reference to the accompanying drawings. The configurations shown in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the illustrated configurations.
<実施例1>
本実施例の映像処理装置の構成について図1を用いて説明する。図1に示した各構成要素は、物理的に独立なハードウェアとして構成してもよいし、同等の機能を有するソフトウェアの1つ以上のインスタンスとして構成してもよい。
<Example 1>
The configuration of the video processing apparatus of this embodiment will be described with reference to FIG. Each component shown in FIG. 1 may be configured as physically independent hardware, or may be configured as one or more instances of software having equivalent functions.
取得部101は、処理対象のカメラが撮像した画像を時系列順に取得する。取得部101はサーバや外部メモリなどに保存された画像を取得することとしてもよい。
The
検知部102は、取得部101が取得した画像から物体を検知する。検知部102は複数の物体を検知することが可能である。検知部102が検知する物体の情報は、当該物体の画面上における位置と当該物体に外接する矩形と当該物体のサイズとを含む。物体の検知方法として例えば背景差分法を用いることができる。検出方法は背景差分法に限られず、上述の情報を取得できる方法であればよい。
The
追尾部103は、取得部101が取得した過去の画像から検知部102が検知した物体と、取得部101が取得した現在の画像から検知部102が検知した物体とを対応付ける。対応付けは、現在の画像から検知した物体に、過去の画像から検知した物体に付与したオブジェクトIDを付与することによって行うことができる。また、新規に出現した物体には、新規にオブジェクトIDを付与する。
The
決定部104は、検知部102が検出した物体の大きさと追尾部103の追尾結果に基づいて、後述の人体検出処理で使用する照合パターンを決定する。照合パターンの例を図2に示す。図2(a)は正面向きの人体を検出するための照合パターンの例である。照合パターン201は、例えば30×80画素からなる輝度のパターンであり、その一部である内部の矩形は局所パターンである。局所パターン202は頭頂部の水平方向のエッジ強度を抽出するためのパターンである。局所パターン203、局所パターン204は肩線のエッジ強度を抽出するためのパターンである。局所パターン205、局所パターン206は腕の垂直方向のエッジ強度を抽出するパターンであり、局所パターン207、局所パターン208は脚の垂直方向のエッジを抽出するパターンである。上述の局所パターンは一例であり、図2(a)に示した4か所に限定されるものではない。次に横向きの人体を検出するための照合パターンの例を図2(b)に示す。図2(b)に示した照合パターンでは前向きの照合パターンと局所パターンの位置や大きさ、後述の局所特徴量の算出方法等が異なる。照合パターンは正面向きと横向きに限定されるものではなく、斜めや上など他の角度からのものでもよい。また、全身に限定されるものではなく、上半身や顔や足元に限定した照合パターンであってもよい。更には、照合パターンは人体のみに限定されず、人体以外の検出を行う場合には、車、電車、飛行機など特定の対象を検出するために作成されたものを用いてもよい。
Based on the size of the object detected by the
次に、決定部104が人体検出処理で使用する照合パターンを決定する決定方法について図3乃至図5を用いて説明する。
Next, a determination method in which the
図3は、nフレーム目での物体の移動方向を示す例である。オブジェクトID12の物体は、(n−1)フレーム目の位置401からnフレーム目の位置402に移動したため、オブジェクトID12の移動は位置ベクトル403として表現できる。また、オブジェクトID6の物体は、(n−1)フレーム目の位置404からnフレーム目の位置405に移動したため、オブジェクトID6の移動は位置ベクトル406として表現できる。このようにして決定部104は、検知部102が検知した物体が移動する移動方向を判定する。
FIG. 3 is an example showing the moving direction of the object in the nth frame. Since the object with the
図4は、物体の移動方向角を示す例である。本実施例では、右方向をx軸正の向き、下方向をy軸正の向きとする。位置ベクトル501の移動方向角502αは、y軸正の向きを0°として設定する。決定部104は、移動方向角αに応じて、人体検出処理に使用する照合パターンを決定する。決定部104は、移動方向角αが0°以上45°未満、135°以上225°未満または、315°以上360°未満の場合は、検出処理に用いる照合パターンを正面向き照合パターンに決定する。また、決定部104は、移動方向角αが45°以上135°未満もしくは、225°以上315°未満の場合は、検出処理に用いる照合パターンを横向き照合パターンに決定する。このようにして、決定部104は、検知部102が検知した物体が上下方向に移動する場合には、検出処理に用いる照合パターンを正面向き照合パターンに決定することができる。また、決定部104は、検知部102が検知した物体が左右方向に移動する場合には、検出処理に用いる照合パターンを横向き照合パターンに決定することができる。従って、決定部104は検知した物体の動きに応じて、検出処理に用いる照合パターンを適切に決定することができる。移動方向角αの角度の場合分けに用いる角度範囲は上記の例に限られず適宜設定することができる。また、決定部104は、移動方向角αが所定の角度又は所定の角度範囲内の角度である場合は、検出処理を行わないように決定するようにしてもよい。また、本実施例では、2フレーム間での位置ベクトルから移動方向角を決定することとしたが、複数フレーム間の位置ベクトルの内積から移動方向角を決定してもよい。また、検知部102において動きベクトルにより物体を検知する場合、動きベクトルから物体の移動方向を決定してもよい。
FIG. 4 is an example showing the moving direction angle of the object. In this embodiment, the right direction is the positive x-axis direction, and the downward direction is the positive y-axis direction. The moving direction angle 502α of the
決定部104が、人体検出に使用する照合パターンを決定した結果の例を図5に示す。図5に示した情報は不図示の記憶部に保持される。記憶部に保持される内容は図5に示した情報に限られず、検知部102が検知した物体と照合パターンの対応関係がわかるものであればよい。また、検知部102が検知した物体と照合パターンの関係は必ずしも1対1で対応する必要はなく、1対多の対応でもよい。特定の移動方向角502に対して複数の照合パターンを対応させることにより、検知部102が検知した物体と複数の照合パターンを対応させることができる。
FIG. 5 shows an example of a result obtained when the
検出部105は、決定部104が決定した照合パターンを使用して、検知部102が検知した領域に人体検出処理を実施する。検出部105は、決定部104が決定した照合パターンの局所パターンにより、検知部102が検知した各所のエッジ強度を抽出する。そして、決定部104は抽出したエッジ強度と局所パターンに設定された所定方向のエッジとの内積演算を行うことで、局所特徴量uを求める。次に検出部105は夫々の局所特徴量に重みwを付けた総和を求め、所定閾値thと比較することで人体の検出を行う。また、局所特徴量の算出方法は内積演算に限定されるものではなく、所定の線形判定分析など他の手法を用いてもよい。
The
本実施例においては検出対象を人体としているが、検出対象は人体に限定されない。例えば、自動車、動物等を検出対象としてもよい。更に検出部105は、複数種類の特定物体を検出することとしてもよい。検出部105が画像から特定の物体を検出する方法はパターンマッチング処理に限定されない。例えば、物体のアスペクト比やサイズや形状によって人体と推定する方法でもよい。人体検出を行う場合、人が横方向に移動するときには顔などの特徴的な部分が撮影されないため、パターンマッチングでは人体の検出を行う精度が低くなる。そこで、検知した物体が縦方向に移動するときにはパターンマッチングを用いて検出を行い、物体が横方向に移動する場合は、物体のアスペクト比やサイズや形状を用いて検出を行うようにしてもよい。こうして、検出部105は、検知部102が検知した物体の移動方向から予想される被写体の向きに応じて被写体を検出できる可能性が高い照合パターンを使用して検出処理を行うことができる。また、決定部104が物体の映像処理を行わないことを決定している場合には、検出部105は検出を行わないようにすることができる。この場合、所定の移動方向角αの方向あるいは所定の移動方向範囲の方向に移動する物体を検出対象から排除して検出処理を行うことができる。このように、検出部105は検知部102が検知した物体が特定の物体であるかの検出を行うための検出処理を決定部104が判定した物体の移動方向に応じて切り替える。あるいは、検出部105は物体が所定の移動方向に移動する場合には検出処理を行わないようにすることができる。従って、映像から所望の被写体を検出する確率を向上させることができる。
In this embodiment, the detection target is a human body, but the detection target is not limited to the human body. For example, automobiles, animals, etc. may be detected. Furthermore, the
さらに本実施例では、移動方向角に応じて照合パターンを変更する場合について説明したが、移動方向に応じて局所特徴量の算出方法を変更することとしてもよい。例えば、移動方向に応じて局所特徴量に加味する重みを変更することとしてもよい。映像から人間の画像を検出する際、検知した物体が縦方向に移動している場合、その物体が人間であれば人間の正面の画像が撮影されていると考えられるため、顔や肩等、上半身の局所特徴量に加味する重みを大きくする。一方、検知した物体が横方向に移動している場合、その物体が人間であれば人間の横向きの画像が撮影されていると考えられるため、足元等、下半身の局所特徴量に加味する重みを大きくすることができる。こうして、物体の向きに応じて人間の画像を検出するためにより好ましいパターンを生成することができる。従って、所望の被写体を検出する確率を向上させることができる。 Furthermore, in the present embodiment, the case where the matching pattern is changed according to the movement direction angle has been described, but the local feature amount calculation method may be changed according to the movement direction. For example, the weight added to the local feature amount may be changed according to the moving direction. When detecting a human image from the video, if the detected object is moving in the vertical direction, if the object is a human, it is considered that the image of the front of the human being is captured, Increase the weight added to the local feature of the upper body. On the other hand, if the detected object is moving in the horizontal direction, if the object is a human, it is considered that a human sideways image has been taken. Can be bigger. In this way, a more preferable pattern can be generated for detecting a human image according to the direction of the object. Accordingly, the probability of detecting a desired subject can be improved.
打切部106は、検出部105による人体検出処理の打切りを処理経過時間に従って決定する。打切りを決定するための経過時間閾値は、ユーザ等からの指示に従いあらかじめ設定された値である。検出処理打切りの決定は、処理を開始してからの経過時間に基づいて行われるものに限定されない。検出処理打切りの決定は、検出部105が検出した人体の数、検出部105が人体検出処理を実行した回数などから決定してもよい。出力部107は、検知部102の検知結果、追尾部103の追尾状況、および検出部105の検出結果を外部に出力する。
The
本実施例に係る映像処理装置の動作を図6のフローチャートに示す。映像処理装置がプロセッサ及びメモリを内蔵する形態では、図6の処理フローは、図6に示される手順をこのプロセッサに実行させるためのプログラムを示す。この映像処理装置が内蔵するプロセッサは、コンピュータであり、映像処理装置が内蔵するメモリから読み出したプログラムを実行する。映像処理装置が内蔵するメモリは、このプロセッサが読み出すことができるようにこのプログラムを記録した記録媒体である。 The operation of the video processing apparatus according to this embodiment is shown in the flowchart of FIG. In the form in which the video processing apparatus includes a processor and a memory, the processing flow of FIG. 6 shows a program for causing the processor to execute the procedure shown in FIG. The processor built in the video processing apparatus is a computer, and executes a program read from a memory built in the video processing apparatus. The memory built in the video processing apparatus is a recording medium on which the program is recorded so that the processor can read it.
はじめに、取得部101は画像の取得を継続するか終了するかを決定する(f1)。ステップf1の決定は、不図示の入力部から入力されたユーザの指示に基づいて行うことができる。あるいは、所望の物体を検出した時点で画像の取得を終了することとしてもよい。ステップf1における決定の方法はこれらに限られない。検知処理を継続する場合、取得部101が外部から画像を取得する(f2)。次に、取得部101が取得した画像について検知部102が物体を検知する検知処理を行う(f3)。物体の検知方法として例えば背景差分法やフレーム間差分法を用いることができる。物体を検知する方法は特に限定せず、従来の検知方法を用いることができる。続いて、検知部102は検知処理結果の判定を行う(f4)。検知部102が物体を検知していない場合(f4でnoの場合)、f1に戻る。検知部102が物体を検知した場合(f4でyesの場合)、追尾部103が物体の追尾処理を行う(f5)。追尾部103は、取得部101が取得した複数の画像間において、検知部102が検知した物体の対応付けを行う。そして、決定部104が検出処理に使用する照合パターンを決定する(f6)。決定部104は検出処理に使用する照合パターンを検知した物体の移動方向に応じて切り替える。あるいは、決定部104は検知した物体の移動方向に応じて照合パターンの局所特徴量の重み付けを変える。ステップf6の動作については図7を用いて詳細を後述する。次に、打切部106が処理を継続するか終了するかを決定する(f7)。例えば、打切部106は、検知部102が画面内に複数の物体を検知した場合、1つ目の物体について検出処理を行った後、2つ目の物体について検出処理を行うか否かについて決定する。打切部106は、検出部105が検出した人体の数、検出部105が人体検出処理を実行した回数などによって検出処理を継続するか否かを決定することができる。あるいは、打切部106はステップf7の決定を不図示の入力部から入力されたユーザの指示に基づいて行うことができる。または打切部106は、検出部105が所望の物体を検出した時点で検出処理を終了することとしてもよい。ステップf7の決定はこれらに限定されない。検出処理を継続する場合(f7でyesの場合)、決定された照合パターンを用いて検出部105が人体検出処理を行う(f8)。検出処理を打切る場合(f7でnoの場合)、f1に戻る。
First, the
次に、本実施例におけるf6の照合パターン決定動作について詳細を図7のフローチャートを用いて説明する。決定部104は、まず、検知部102が検知した物体の移動方向角を判定する(f10)。次に、決定部104は、移動方向角502が所定の角度の範囲内であるか判定する(f11)。本実施例では図4に示した角度αが0°以上45°未満、135°以上225°未満、又は、315°以上360°未満の角度の範囲のいずれかであるか判定する。移動方向角502が所定の角度の範囲内である場合(f11でyesの場合)、決定部104は、検出処理に用いる照合パターンを正面向き照合パターンに決定する(f13)。移動方向角502が所定の角度の範囲外である場合(f11でnoの場合)、決定部104は検出処理に用いる照合パターンを横向き照合パターンに決定する(f14)。ステップf11の判断結果に応じて、検出処理に用いるパターンの局所特徴量の重みづけを変更することとしてもよい。例えば、移動方向角502が所定の角度の範囲内である場合には上半身の局所特徴量の重みを大きくし、移動方向角502が所定の角度の範囲外である場合には下半身の局所特徴量の重みを大きくすることとしてもよい。上記で用いた角度範囲は一例でありこれに限られない。さらに、本実施例はステップf11において2つの場合に場合分けしたが、3つ以上の場合分けを行い、それぞれの場合について異なる検出方法を実行することとしてもよい。そして、決定部104は決定した照合パターンを図5に示すように照合パターンの決定を行った物体と対応付けて不図示の記憶部に記憶させる(f15)。
Next, details of the collation pattern determination operation of f6 in the present embodiment will be described using the flowchart of FIG. The
以上の構成により、本実施例に係る映像処理装置は、映像中の物体の動きに応じてより適切な照合パターンを用いて所望の物体の検出を実施することができる。従って、映像から特定の物体を検出する検出処理の効率が向上する。 With the above configuration, the video processing apparatus according to the present embodiment can detect a desired object using a more appropriate matching pattern according to the movement of the object in the video. Therefore, the efficiency of the detection process for detecting a specific object from the video is improved.
<その他の実施例>
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
<Other examples>
The present invention can also be realized by executing the following processing. That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, or the like) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.
101 検知部
104 決定部
105 検出部
101
Claims (15)
前記検知手段が検知した物体が移動する移動方向を判定する判定手段と、
前記検知手段が検知した物体の移動方向が第1の方向である場合は該物体と所定の照合パターンとを照合するパターンマッチング処理により該物体が特定の物体であるか検出し、検知手段が検知した物体の移動方向が第2の方向である場合は前記パターンマッチング処理と異なる検出方法であって前記検知した物体のアスペクト比、サイズ、又は形状を用いる検出方法によって該物体が前記特定の物体であるか検出する検出手段とを有することを特徴とする映像処理装置。 Detection means for detecting an object from the image;
Determining means for determining a moving direction in which the object detected by the detecting means moves;
When the moving direction of the object detected by the detection means is the first direction, the detection means detects whether the object is a specific object by pattern matching processing that matches the object with a predetermined matching pattern. When the moving direction of the detected object is the second direction, the detection method is different from the pattern matching process, and the object is the specific object by the detection method using the aspect ratio, size, or shape of the detected object. An image processing apparatus comprising: detecting means for detecting whether or not there is .
前記検知手段が検知した物体が移動する移動方向を判定する判定手段と、Determining means for determining a moving direction in which the object detected by the detecting means moves;
前記検知手段が検知した物体の夫々の局所特徴量に重みを付けた総和に基づいて該物体が特定の物体であるか検出し、前記検知手段が検知した物体が移動する移動方向に応じて該物体の夫々の局所特徴量に加味する重みを変更する検出手段とを有することを特徴とする映像処理装置。Whether the object is a specific object is detected based on the sum total weighted to each local feature amount of the object detected by the detection unit, and the object detected by the detection unit is An image processing apparatus comprising: a detecting unit that changes a weight added to each local feature of an object.
判定手段が、前記検知ステップにおいて検知した物体が移動する移動方向を判定する判定ステップと、
検出手段が、前記検知手段が検知した物体の移動方向が第1の方向である場合は該物体と所定の照合パターンとを照合するパターンマッチング処理により該物体が特定の物体であるか検出し、検知手段が検知した物体の移動方向が第2の方向である場合は前記パターンマッチング処理と異なる検出方法であって前記検知した物体のアスペクト比、サイズ、又は形状を用いる検出方法によって該物体が前記特定の物体であるか検出する検出ステップとを有することを特徴とする映像処理方法。 A detection step in which the detection means detects an object from the video;
A determining step for determining a moving direction in which the object detected in the detecting step moves;
When the detection unit detects the movement direction of the object detected by the detection unit is the first direction, the detection unit detects whether the object is a specific object by pattern matching processing that compares the object with a predetermined verification pattern; When the moving direction of the object detected by the detecting means is the second direction, the object is detected by the detection method that is different from the pattern matching process and uses the aspect ratio, size, or shape of the detected object. And a detection step of detecting whether the object is a specific object .
判定手段が、前記検知手段が検知した物体が移動する移動方向を判定する判定ステップと、A determining step for determining a moving direction in which the object detected by the detecting means moves; and
検出手段が、前記検知手段が検知した物体の夫々の局所特徴量に重みを付けた総和に基づいて該物体が特定の物体であるか検出し、前記検知手段が検知した物体が移動する移動方向に応じて該物体の夫々の局所特徴量に加味する重みを変更する検出ステップとを有することを特徴とする映像処理方法。The detection means detects whether the object is a specific object based on the sum total weighted to each local feature amount of the object detected by the detection means, and the moving direction in which the object detected by the detection means moves And a detecting step of changing a weight added to each local feature amount of the object according to the method.
映像から物体を検知する検知手順と、
前記検知手順において検知した物体が移動する移動方向を判定する判定手順と、
前記検知手順において検知した物体の移動方向が第1の方向である場合は該物体と所定の照合パターンとを照合するパターンマッチング処理により該物体が特定の物体であるか検出し、検知手順において検知した物体の移動方向が第2の方向である場合は前記パターンマッチング処理と異なる検出方法であって前記検知した物体のアスペクト比、サイズ、又は形状を用いる検出方法によって該物体が前記特定の物体であるか検出する検出手順とを実行させるためのプログラム。 On the computer,
A detection procedure for detecting an object from the image;
A determination procedure for determining a moving direction in which the object detected in the detection procedure moves;
When the moving direction of the object detected in the detection procedure is the first direction, it is detected whether the object is a specific object by pattern matching processing that matches the object with a predetermined matching pattern. When the moving direction of the detected object is the second direction, the detection method is different from the pattern matching process, and the object is the specific object by the detection method using the aspect ratio, size, or shape of the detected object. A program for executing a detection procedure for detecting whether there is any .
前記検知手順において複数の物体を検知した場合、前記検知手順において検知した物体が前記特定の物体であるかの検出を行うための検出処理を実行した回数、又は、前記検出手順において検出した前記特定の物体の数に基づいて、前記検出手順において検出処理を継続するか否かを決定する打切手順を実行させるための請求項11に記載のプログラム。When a plurality of objects are detected in the detection procedure, the number of executions of detection processing for detecting whether the object detected in the detection procedure is the specific object, or the specific detected in the detection procedure The program according to claim 11 for executing an abort procedure for determining whether or not to continue detection processing in the detection procedure based on the number of objects.
前記検出手順において、前記物体が所定の方向に移動する場合に、該所定方向に移動する物体が所定の局所特徴量、所定のアスペクト比、所定のサイズ、又は所定の形状を持つ前記特定の物体であるか検出するための検出処理を行わない処理を実行させるための請求項11に記載のプログラム。In the detection procedure, when the object moves in a predetermined direction, the object moving in the predetermined direction has the predetermined local feature amount, the predetermined aspect ratio, the predetermined size, or the predetermined shape. The program according to claim 11, for executing a process that does not perform a detection process for detecting whether or not.
前記検出手順において、前記検知手順において検知した物体の移動方向が画面における縦方向である場合は該物体と所定の照合パターンとを照合するパターンマッチング処理により該物体が特定の物体であるか検出し、検知手順において検知した物体の移動方向が前記画面における横方向である場合は前記パターンマッチング処理と異なる検出方法であって前記検知した物体のアスペクト比、サイズ、又は形状を用いる検出方法によって該物体が前記特定の物体であるか検出する処理を実行させるための請求項11に記載のプログラム。In the detection procedure, when the moving direction of the object detected in the detection procedure is the vertical direction on the screen, it is detected whether the object is a specific object by pattern matching processing that matches the object with a predetermined matching pattern. When the moving direction of the object detected in the detection procedure is the horizontal direction on the screen, the object is detected by a detection method that is different from the pattern matching process and uses the aspect ratio, size, or shape of the detected object. The program according to claim 11 for executing a process of detecting whether or not the object is the specific object.
映像から物体を検知する検知手順と、A detection procedure for detecting an object from the image;
前記検知手順において検知した物体が移動する移動方向を判定する判定手順と、A determination procedure for determining a moving direction in which the object detected in the detection procedure moves;
前記検知手順において検知した物体の夫々の局所特徴量に重みを付けた総和に基づいて該物体が特定の物体であるか検出し、前記検知手順において検知した物体が移動する移動方向に応じて該物体の夫々の局所特徴量に加味する重みを変更する検出手順とを実行させるためのプログラム。Whether the object is a specific object is detected based on a sum total weighted to each local feature amount of the object detected in the detection procedure, and the object detected in the detection procedure is A program for executing a detection procedure for changing a weight added to each local feature of an object.
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010279889A JP5713655B2 (en) | 2010-12-15 | 2010-12-15 | Video processing apparatus, video processing method, and program |
US13/312,785 US9104909B2 (en) | 2010-12-15 | 2011-12-06 | Image processing apparatus and method of processing image |
US14/796,893 US20150317514A1 (en) | 2010-12-15 | 2015-07-10 | Image processing apparatus and method of processing image |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010279889A JP5713655B2 (en) | 2010-12-15 | 2010-12-15 | Video processing apparatus, video processing method, and program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012128692A JP2012128692A (en) | 2012-07-05 |
JP5713655B2 true JP5713655B2 (en) | 2015-05-07 |
Family
ID=46645621
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010279889A Active JP5713655B2 (en) | 2010-12-15 | 2010-12-15 | Video processing apparatus, video processing method, and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5713655B2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106504265B (en) * | 2015-09-08 | 2019-08-16 | 株式会社理光 | Estimation optimization method, equipment and system |
JP6671133B2 (en) * | 2015-09-24 | 2020-03-25 | グローリー株式会社 | Image matching device and image matching method |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3081396B2 (en) * | 1992-12-09 | 2000-08-28 | 東京電力株式会社 | Image processing device |
JP2006146429A (en) * | 2004-11-17 | 2006-06-08 | Mitsubishi Electric Corp | Automatic tracking device |
JP4790454B2 (en) * | 2006-03-13 | 2011-10-12 | 富士通テン株式会社 | Image recognition device, vehicle control device, image recognition method, and vehicle control method |
WO2008007471A1 (en) * | 2006-07-10 | 2008-01-17 | Kyoto University | Walker tracking method and walker tracking device |
-
2010
- 2010-12-15 JP JP2010279889A patent/JP5713655B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2012128692A (en) | 2012-07-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107466411B (en) | Two-dimensional infrared depth sensing | |
US11398049B2 (en) | Object tracking device, object tracking method, and object tracking program | |
CN107251096B (en) | Image capturing apparatus and method | |
JP5726125B2 (en) | Method and system for detecting an object in a depth image | |
JP5873442B2 (en) | Object detection apparatus and object detection method | |
JP5106459B2 (en) | Three-dimensional object determination device, three-dimensional object determination method, and three-dimensional object determination program | |
JP5715833B2 (en) | Posture state estimation apparatus and posture state estimation method | |
JP5837508B2 (en) | Posture state estimation apparatus and posture state estimation method | |
US20160217326A1 (en) | Fall detection device, fall detection method, fall detection camera and computer program | |
JP6217635B2 (en) | Fall detection device, fall detection method, fall detection camera, and computer program | |
US9104909B2 (en) | Image processing apparatus and method of processing image | |
JP2010176380A (en) | Information processing device and method, program, and recording medium | |
JP2011210054A (en) | Object detection device and learning device for the same | |
US20120169860A1 (en) | Method for detection of a body part gesture to initiate a web application | |
JP2008288684A (en) | Person detection device and program | |
JP2010231350A (en) | Person identifying apparatus, its program, and its method | |
JP5713655B2 (en) | Video processing apparatus, video processing method, and program | |
JP6661082B2 (en) | Image recognition device and image recognition program | |
JP2009301242A (en) | Head candidate extraction method, head candidate extraction device, head candidate extraction program and recording medium recording the program | |
JP5832089B2 (en) | Video processing apparatus, video processing method, and program | |
KR101909326B1 (en) | User interface control method and system using triangular mesh model according to the change in facial motion | |
JP2010113562A (en) | Apparatus, method and program for detecting and tracking object | |
JP2015049702A (en) | Object recognition device, object recognition method, and program | |
JPWO2019016879A1 (en) | Object detection device and object detection method | |
JP6995714B2 (en) | Specific device, specific method and specific program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20131216 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140807 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140819 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20141017 |
|
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: 20150210 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150310 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5713655 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |