JP5748472B2 - オブジェクト判別装置、方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
G(x,y,σj)=L(x,y,σj)−L(x,y,σj×a)・・・(1)
差分画像は、差分値の絶対値であってもよい。
G(x,y,σj)=L(x,y,σj)−L(x,y,σj+p)・・・(2)
この場合、平滑化画像の枚数をr(r:3以上の整数)枚とすると、jは1〜r−pの値を取る。すなわち差分画像生成手段23は、r−p枚の差分画像G(x,y,σ1)〜(x,y,σr−p)を生成する。具体的には、r=60で、p=30の場合、差分画像生成手段23は、スケールσ1とσ31、スケールσ2とσ32、スケールσ3とσ33、・・・、スケールσ30とσ60の組み合わせからなる30枚の差分画像G(x,y,σ1)〜(x,y,σ30)を生成する。
11:画像入力手段
12:オブジェクト候補点検出手段
13:判別器(強判別器)
14:ルックアップテーブル
15:弱判別器
21:前処理手段
22:平滑化処理手段
23:差分画像生成手段
24:合算手段
25:位置推定手段
26:サイズ推定手段
27:部分画像生成手段
30:判別器構成装置
31:学習結果入力手段
32:グループ化手段
33:再配置手段
34:ソート手段
51:解像度変換手段
52:動き領域抽出手段
Claims (15)
- それぞれが、差分計算に関する複数の基本特徴タイプの何れかで差分計算を行い、入力画像から検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別器がカスケード接続された強判別器を備え、該強判別器では、前記基本特徴タイプが同じ弱判別器が連続して並べられていることを特徴とするオブジェクト判別装置。
- 前記基本特徴タイプごとに、前記差分計算の計算値から前記スコアを求めるためのルックアップテーブルが生成されており、前記弱判別器が、前記差分計算の計算値に基づいて前記ルックアップテーブルを参照することで前記スコアを求めるものであることを特徴とする請求項1に記載のオブジェクト判別装置。
- 前記複数の弱判別器が機械学習を用いて学習されており、該学習により生成された複数の弱判別器を前記基本特徴タイプに応じて複数のグループにグループ化し、同じグループに所属する弱判別器が連続して並ぶように前記複数の弱判別器をカスケード接続することで前記強判別器が構成されるものであることを特徴とする請求項1又は2に記載のオブジェクト判別装置。
- 前記強判別器では、基本特徴タイプが同じ弱判別器が複数あるとき、該基本特徴タイプが同じ複数の弱判別器が、各弱判別器における差分計算の際の画像の参照位置に従った並び順で並べられていることを特徴とする請求項1から3何れかに記載のオブジェクト判別装置。
- 前記基本特徴タイプが同じ複数の弱判別器が、各弱判別器における差分計算の際の画像の参照位置がラスタスキャン走査順に従って現れるように並べられていることを特徴とする請求項4に記載のオブジェクト判別装置。
- それぞれが、差分計算に関する複数の基本特徴タイプの何れかで差分計算を行い、入力画像から検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別器がカスケード接続された強判別器を備え、該強判別器では、各弱判別器における差分計算の際の画像の参照位置に従った並び順で前記弱判別器が並べられていることを特徴とするオブジェクト判別装置。
- 前記複数の弱判別器が、各弱判別器における差分計算の際の画像の参照位置がラスタスキャン走査順に従って現れるように並べられていることを特徴とする請求項6に記載のオブジェクト判別装置。
- オブジェクトの位置を推定し、処理対象の画像から前記推定したオブジェクトの位置の周辺の画像を切り出して前記強判別器に与えるオブジェクト候補点検出手段を更に備えることを特徴とする請求項1から7何れかに記載のオブジェクト判別装置。
- 前記オブジェクト候補点検出手段が、
オブジェクトの輪郭形状に対応したフィルタ特性を有する平滑化フィルタを画像に畳み込む処理を繰り返し行い、前記処理対象の画像からスケールが異なる複数枚の平滑化画像を生成する平滑化処理手段と、
前記複数枚の平滑化画像のうち、スケールが互いに異なる2枚の平滑化画像間の差分画像を、スケールを変えつつ複数枚生成する差分画像生成手段と、
前記複数枚の差分画像を合算し合算画像を生成する合算手段と、
前記合算画像における画素値に基づいてオブジェクトの位置を推定する位置推定手段と、
前記処理対象の画像から前記推定された位置の周辺の領域の画像を切り出す部分画像生成手段とを含むものであること特徴とする請求項8に記載のオブジェクト判別装置。 - 前記平滑化処理手段がスケールσ1からσa×k(a及びkは2以上の整数)までのa×k枚の平滑化画像L(x,y,σi)(i=1〜a×k)を生成し、前記差分画像生成手段が、スケールσ1からσkまでのk枚の差分画像G(x,y,σj)(j=1〜k)を、それぞれスケールσjの平滑化画像L(x,y,σj)とスケールσj×aの平滑化画像L(x,y,σj×a)との差分に基づいて生成するものであることを特徴とする請求項9に記載のオブジェクト判別装置。
- 前記平滑化処理手段がスケールσ1からσr(rは3以上の整数)までのr枚の平滑化画像L(x,y,σi)(i=1〜r)を生成し、前記差分画像生成手段が、スケールσ1からσk−p(pは1以上の整数)までのk−p枚の差分画像G(x,y,σj)(j=1〜k−p)を、それぞれスケールσjの平滑化画像L(x,y,σj)とスケールσj+pの平滑化画像L(x,y,σj+p)との差分に基づいて生成するものであることを特徴とする請求項9に記載のオブジェクト判別装置。
- それぞれが、差分計算に関する複数の基本特徴タイプの何れかで差分計算を行い、入力画像から検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別をカスケードに実行するオブジェクト判別方法であって、
前記複数の弱判別のうちで前記基本特徴タイプが同じ弱判別を連続して実行することを特徴とするオブジェクト判別方法。 - コンピュータに、それぞれが、差分計算に関する複数の基本特徴タイプの何れかで差分計算を行い、入力画像から検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別をカスケードに実行させるためのプログラムであって、
前記コンピュータに、前記複数の弱判別のうちで前記基本特徴タイプが同じ弱判別を連続して実行させるためのプログラム。 - それぞれが、差分計算に関する複数の基本特徴タイプの何れかで差分計算を行い、入力画像から検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別をカスケードに実行するオブジェクト判別方法であって、
各弱判別における差分計算の際の画像の参照位置に従った順序で前記複数の弱判別を実行することを特徴とするオブジェクト判別方法。 - コンピュータに、それぞれが、差分計算に関する複数の基本特徴タイプの何れかで差分計算を行い、入力画像から検出対象物の存在に関するスコアを求める複数の弱判別をカスケードに実行させるためのプログラムであって、
前記コンピュータに、各弱判別における差分計算の際の画像の参照位置に従った順序で前記複数の弱判別を実行させるためのプログラム。
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