JP5923746B2 - 物体検出枠表示装置及び物体検出枠表示方法 - Google Patents
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Description
本発明は、物体検出枠表示装置及び物体検出枠表示方法に関し、特に、ディジタルカメラ等の撮像装置において、ディスプレイに顔検出枠等の物体検出枠を表示させる技術に関する。
近年、ディジタルカメラ等の撮像装置においては、撮像画像から人物や顔等の領域を検出し、この領域を枠(以下これを物体検出枠と呼ぶ)によって囲んでディスプレイに表示するようになされたものがある(例えば特許文献1参照)。
物体検出枠を表示することにより、ユーザは、人物や顔等のターゲット(以下、検出対象物体と呼ぶこともある)が被写体像の中のどこにあるかを瞬時に判断できるようになり、ターゲットを撮像画像の中心に配置する等の操作をスムーズに行うことができるようになる。また、物体検出枠で囲まれたターゲットに合わせて、自動焦点制御(AF)や自動露出制御(AE)を行う撮像装置においては、ユーザは、物体検出枠に基づいて、焦点や露出が合っている領域を認識できるようになる。
ここで、物体検出枠を表示するためには、当然、物体を検出する技術が必要となる。特許文献2には、撮像画像中の顔を検出する技術が記載されている。特許文献2では、予め学習により求められた顔サンプル画像と、撮像画像との類似性を示す指標値(スコア)を算出し、この指標値が閾値以上の画像領域を顔画像の候補領域として検出する。ここで、実際上、同一の顔画像の周辺には複数の候補領域、すなわち候補領域群が検出されるので、特許文献2では、これら候補領域群をさらに閾値判定することで、同一の顔画像についての候補領域群を統合するようになっている。
特許文献1に記載の物体検出枠と、特許文献2に記載の物体検出とを組み合わせると、次のような物体検出枠表示処理が行われることになる。
すなわち、先ず、物体検出器を用いて入力画像をラスタスキャンすることで、ターゲット物体の周辺に物体検出候補枠が形成される。次に、近傍の物体検出候補枠を統合することで、最終統合枠を形成し、この最終統合枠を表示する。具体的には、検出候補枠のスコア等を利用しながらグルーピングを行い、グルーピングされた近傍の検出候補枠を統合し、これを表示する。この結果、ターゲット物体を囲むような物体検出枠(最終統合枠)が表示される。
ところが、撮像画像中で複数の検出対象物体が近接している場合、物体検出候補枠同士の重なりが大きくなり、正しい位置に最終統合枠を形成して表示することが困難となる。
具体的には、撮像画像中で複数の検出対象物体が近接している場合には、最終統合枠が分離されず、最終統合枠が複数の検出対象物体の間に形成され表示されてしまうので、最終統合枠が枠内に検出対象物体を内包できず、見栄えが悪くなる。
図1に、その具体例を示す。図1A、図1B、図1C、図1Dは、ほぼ同じ位置を図1A→図1B→図1C→図1Dの順で撮像した時系列画像を示すものである。物体検出枠表示装置は、撮像画像中の二人の人物を検出している。図中の細線で示す矩形枠が物体検出候補枠であり、太線で示す矩形枠が最終統合枠である。実際に表示されるのは、撮像画像と、それに重畳された最終統合枠であり、物体検出候補枠は表示されてもされなくてもよい。
図1A、図1Dは、最終統合枠の分離が成功したケースである。この成功ケースでは、各最終統合枠が検出対象である各人物を包含するように表示される。図1B、図1Cは、最終統合枠の分離が失敗したケースであり、二人の人物の間に最終統合枠が表示されている。この失敗ケースでは、最終統合枠が検出対象である人物を包含できていない。よって、図1B、図1Cからも分かるように、検出対象物体との関係で、最終統合枠の見栄えが悪くなる。
かかる課題を解決するための一つの方法として、最終統合枠を形成するときの統合アルゴリズムを工夫することが考えられる。しかしながら、このようにすると、アルゴリズムが複雑化するので、処理量が増加し、構成が複雑化する欠点がある。
本発明は、以上の点を考慮してなされたものであり、比較的少ない処理量で、ユーザにとって見易い物体検出枠を表示できる、物体枠表示装置及び物体枠表示方法を提供することを目的とする。
本発明の物体検出枠表示装置の一つの態様は、入力画像から、検出対象物体の領域を示す第1の物体検出枠を求め、さらに同一の検出対象物に関する物体検出枠であると類推される前記第1の物体検出枠同士を統合することで、第2の物体検出枠を求める、物体検出枠算出部と、前記第2の物体検出枠ごとに、その基になった前記第1の物体検出枠を内包する、第3の物体検出枠を求める、内包枠算出部と、前記第3の物体検出枠の大きさに対する、前記第2の物体検出枠の大きさの関係に基づいて、表示する物体検出枠を形成する、表示枠形成部と、前記表示枠形成部によって形成された前記物体検出枠を表示する表示部と、を具備する。
本実施の形態の物体検出枠表示方法の一つの態様は、入力画像から、検出対象物体の領域を示す第1の物体検出枠を求め、さらに同一の検出対象物に関する物体検出枠であると類推される前記第1の物体検出枠同士を統合することで、第2の物体検出枠を求める、物体検出枠算出ステップと、前記第2の物体検出枠ごとに、その基になった前記第1の物体検出枠を内包する、第3の物体検出枠を求める、内包枠算出ステップと、前記第3の物体検出枠の大きさに対する、前記第2の物体検出枠の大きさの関係に基づいて、表示する物体検出枠を形成する、表示枠形成ステップと、を含む。
本発明によれば、比較的少ない処理量で、ユーザにとって見易い物体検出枠を表示できるようになる。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
[実施の形態1]
図2に、本発明の実施の形態1における物体検出枠表示装置の構成を示す。物体検出枠表示装置100は、例えばディジタルカメラや、車載用のナビゲーション装置、監視カメラシステム等に設けられる。
図2に、本発明の実施の形態1における物体検出枠表示装置の構成を示す。物体検出枠表示装置100は、例えばディジタルカメラや、車載用のナビゲーション装置、監視カメラシステム等に設けられる。
物体検出枠表示装置100は、画像入力部101に画像を入力する。入力される画像は、例えば、ディジタルカメラや、車載用のナビゲーション装置、監視カメラシステム等により撮像された画像である。画像入力部101は、入力画像を表示部110及び物体検出枠算出部102に送出する。
物体検出枠算出部102は、入力画像に対してパターン認識処理を行うことで検出対象物体の領域を示す第1の物体検出枠(物体検出候補枠)を求め、さらに同一の検出対象物に関する物体検出枠であると類推される第1の物体検出枠同士を統合することで第2の物体検出枠を求める。換言すれば、物体検出枠算出部102は、第1の物体検出枠をクラスタにグルーピングすることで、第2の物体検出枠を求める。
第1の物体検出枠は、図1の細線で示される枠である。第2の物体検出枠は、図1の太線で示される枠である。
具体的には、物体検出枠算出部102は、例えば、特許文献2に記載されているような処理を採用することで、第1の物体検出枠及び第2の物体検出枠を求める。
第1の物体検出枠は、検出対象物体との類似性を示す指標値が第1の閾値以上である部分画像領域を囲む矩形の枠である。第1の物体検出枠は、いわゆる物体検出候補枠であり、実際上、検出対象物体の周辺に複数個求められる。
次に、物体検出枠算出部102は、第1の物体検出枠で囲まれた領域毎(候補領域毎)に、当該領域を注目候補領域として設定し、当該注目候補領域とは異なる他の候補領域のうち、当該注目候補領域からの座標上の距離が所定の距離以下である近傍候補領域があるときに、当該注目候補領域と当該近傍候補領域とを1つの候補群として設定する。次に、物体検出枠算出部102は、前記候補群毎に、当該候補群を構成する各候補領域についてそれぞれ算出された複数の指標値に基づいて、当該複数の指標値の大きさが反映された総合的な指標値を算出する。次に、物体検出枠算出部102は、前記総合的な指標値が第2の閾値以上であるときに、前記総合的な指標値が算出された前記候補群を含む前記入力画像上の所定領域内の画像を、検出対象物体画像であるとして、この画像を囲む第2の物体検出枠を形成する。
なお、物体検出枠算出部102で行う処理は、上述の処理に限らず、要は、検出対象物体画像(例えば人物画像や、顔画像、車両等)と類似性の高い画像領域を候補領域として検出してこの候補画像領域を囲む第1の物体検出枠を形成し、第1の物体検出枠のうち同一物体に関する物体検出枠であると類推される第1の物体検出枠同士を統合することで第2の物体検出枠を求めればよい。本発明は、第1の物体検出枠及び第2の物体検出枠の求め方に限定されるものでない。
物体検出枠算出部102は、第1の物体検出枠の位置情報、及び、第2の物体検出枠の位置情報を内包枠算出部103に送出する。また、物体検出枠算出部102は、第2の物体検出枠の位置情報を複数物体存在推定部104に送出する。なお、物体検出枠の位置情報とは、物体検出枠の矩形サイズの情報(矩形の大きさに関する情報)も含まれるものである。つまり、物体検出枠の位置情報とは、物体検出枠全体の位置を示すことができる情報である。以下に記載する物体検出枠の位置情報も同様である。
内包枠算出部103は、図3に示すように、第2の物体検出枠12ごとに、その基になった第1の物体検出枠11を内包する内包枠を第3の物体検出枠13として求める。ここで、第3の物体検出枠(内包枠)13は、その名の通り、第1の物体検出枠11を内包する枠であればよい。第3の物体検出枠13は、例えば、複数の第1の物体検出枠11を内包する最小の矩形である。また、第3の物体検出枠13は、例えば、複数の第1の物体検出枠11の和集合である。内包枠算出部103は、求めた第3の物体検出枠13の位置情報を複数物体存在推定部104に送出する。
複数物体存在推定部104は、第2の物体検出枠12の位置情報と、第3の物体検出枠13の位置情報とを入力し、これらの情報を用いて、第3の物体検出枠13の大きさに対する、第2の物体検出枠12の大きさの関係を調べる。このようにすることで、複数物体存在推定部104は、第2の物体検出枠12の近傍に複数の検出対象物体が存在するか否かを推定する。複数物体存在推定部104は、複数物体が存在するか否かを示す推定結果情報と、第2の物体検出枠12の位置情報と、第3の物体検出枠13の位置情報と、を表示枠形成部105に送出する。
表示枠形成部105は、表示する物体検出枠(以下これを表示物体検出枠と呼ぶ)を形成する。表示枠形成部105は、複数物体存在推定部104から、第2の物体検出枠12の近傍に複数の検出対象物体が存在しないことを示す推定結果情報を入力した場合には、表示物体検出枠として、第2の物体検出枠12を出力する。これに対して、表示枠形成部105は、複数物体存在推定部104から、第2の物体検出枠12の近傍に複数の検出対象物体が存在することを示す推定結果情報を入力した場合には、表示物体検出枠として、第2の物体検出枠12を拡大した表示物体検出枠を形成して出力する。
図4に、複数物体存在推定部104及び表示枠形成部105による処理の様子を示す。図中の細かい点線は第2の物体検出枠12を示し、粗い点線は第3の物体検出枠13を示し、実線は表示物体検出枠14を示す。
図4A(上段の図)は、複数物体存在推定部104に入力される、第2の物体検出枠12及び第3の物体検出枠13の例を示す。図では、4つの例が示されている。図4B(下段の図)は、表示枠形成部105によって形成される表示物体検出枠14の様子を示す。
図で示したように、第3の物体検出枠13の縦、横の長さをそれぞれ、A_H、A_Wとし、第2の物体検出枠12の縦、横の長さをそれぞれ、B_H、B_Wとする。
複数物体存在推定部104は、距離閾値をTH_H、TH_Wとしたとき、|A_H − B_H|>TH_H、又は、|A_W − B_W|>TH_W、の条件を満たす場合に、第2の物体検出枠12の近傍に複数物体が存在しているとみなす。
表示枠形成部105は、第2の物体検出枠12と、第3の物体検出枠13との関係が上記条件を満たす場合には、第2の物体検出枠12の中心位置を中心とし、縦の長さが(A_H + B_H)/2、横の長さが(A_W + B_W)/2、の表示物体検出枠14を形成する。なお、表示物体検出枠14の大きさはこれに限らず、第2の物体検出枠12の大きさ以上であり、かつ、第3の物体検出枠13の大きさ以下であればよい。
図4において、左端の例は、複数物体存在推定部104によって、第2の物体検出枠12の近傍に複数物体が存在していないと推定された場合を示すものである。この場合、図4Aの左端の例に示すように、第2の物体検出枠12と第3の物体検出枠13との大きさの差は閾値以下であり、表示枠形成部105は、図4Bの左端の例に示すように、第2の物体検出枠12を表示物体検出枠14として出力する。
これに対して、図4において、左端以外の3つの例は、複数物体存在推定部104によって、第2の物体検出枠12の近傍に複数物体が存在していると推定された場合を示すものである。この場合、図4Aの左端以外の例に示すように、第2の物体検出枠12と第3の物体検出枠13との大きさの差は閾値より大きく(左から2番目の例は横の長さの差が閾値より大きく、左から3番目の例は縦の長さの差が閾値より大きく、左から4番目の例は横の長さの差及び縦の長さの差が共に閾値より大きい)、表示枠形成部105は、図4Bの左端以外の例に示すように、第2の物体検出枠12と第3の物体検出枠13との間に、表示物体検出枠14を形成する。さらに詳細に述べると、この表示物体検出枠14は、第2の物体検出枠12よりも大きく、第3の物体検出枠13の大きさ以下である。
表示部110は、画像入力部101から入力した撮像画像に、表示枠形成部105から入力した表示物体検出枠14を重畳させて表示する。
図5は、物体検出枠表示装置100の処理手順を示すフローチャートである。物体検出枠表示装置100は、ステップST1で画像入力部101に画像を入力する。続くステップST2では、物体検出枠算出部102が第1の物体検出枠(物体検出候補枠)11を算出する。続くステップST3では、物体検出枠算出部102が第1の物体検出枠11を統合することで第2の物体検出枠12を算出する。続くステップST4では、内包枠算出部103が第3の物体検出枠(内包枠)13を算出する。続くステップST5では、複数物体存在推定部104が、第2の物体検出枠(統合枠)12の大きさと第3の物体検出枠(内包枠)13の大きさとの関係から、第2の物体検出枠12の近傍に複数の検出対象物体が存在するか否かを推定する。
物体検出枠表示装置100は、第2の物体検出枠12の近傍に複数の検出対象物体が存在する推定結果を得た場合(ステップST5;YES)、ステップST6に移って、表示枠形成部105によって、第2の物体検出枠12を拡大した形状の表示物体検出枠14を形成し、続くステップST7で、この表示物体検出枠14を撮像画像と共に表示部110に表示させる。
これに対して、物体検出枠表示装置100は、第2の物体検出枠12の近傍に複数の検出対象物体が存在しない推定結果を得た場合(ステップST5;NO)、ステップST7に移って、第2の物体検出枠12を撮像画像と共に表示部110に表示させる。
図6は、検出対象物体(図の例では人物)と、各物体検出枠との関係を分かり易く表したものである。図6において、上段の図は、検出対象物体と、第2の物体検出枠(統合枠)12と、第3の物体検出枠(内包枠)13と、の関係を示したものである。下段の図は、検出対象物体と、最終的に表示される表示物体検出枠14と、の関係を示したものである。
図6Aに示す例は、第2の物体検出枠12の各々が、各人物を的確に囲んでいる理想的な状態を示し、この場合、下段に示すように、第2の物体検出枠12がそのまま表示物体検出枠14として表示される。
図6Bに示す例は、第2の物体検出枠12が不的確なために、第2の物体検出枠12からはみ出ている人物が存在する状態を示し、この場合、下段に示すように、第2の物体検出枠12を拡大することで形成された表示物体検出枠14が表示される。これにより、第2の物体検出枠12をそのまま表示すると枠からはみ出してしまう人物を、表示物体検出枠14により囲むことができる。なお、第2の物体検出枠12が不的確であることは、第3の物体検出枠13の大きさに対して、第2の物体検出枠12の大きさが閾値以下であることから判断できる。
図6Cに示す例は、左側の第2の物体検出枠12−1は的確だが、右側の第2の物体検出枠12−2は不的確な例である。この場合、下段に示すように、左側の第2の物体検出枠12−1はそのまま表示物体検出枠14−1として表示され、右側の第2の物体検出枠12−2は拡大されて表示物体検出枠14−2として表示される。これにより、右側の第2の物体検出枠12−2をそのまま表示すると枠からはみ出してしまう人物を、表示物体検出枠14−2により囲むことができる。なお、右側の第2の物体検出枠12−2が不的確であることは、右側の第3の物体検出枠13−2の大きさに対して、右側の第2の物体検出枠12−2の大きさが閾値以下であることから判断できる。
図7に、本実施の形態の物体検出枠表示装置により表示される画像の例を示す。図7A、図7B、図7C、図7Dは、ほぼ同じ位置を図7A→図7B→図7C→図7Dの順で撮像した時系列画像を示すものである。物体検出枠表示装置100は、撮像画像中の二人の人物を検出している。図中の細線で示す枠は第1の物体検出枠11であり、太線で示す矩形枠は、本実施の形態で最終的に表示される物体検出枠14である。
本実施の形態の表示例である図7は、従来の表示例である図1と比較すると、図7A、図7Dの時系列画像では、第2の物体検出枠12の分離が成功しているので、図1A、図1Dと同様に、第2の物体検出枠(図1の説明では最終統合枠として説明)がそのまま物体検出枠14として表示される。
これに対して、図7B、図7Cの時系列画像では、第2の物体検出枠12の分離が失敗したので(図1B、図1C参照)、第2の物体検出枠12を拡大してなる物体検出枠14が表示される。この表示物体検出枠14は、検出対象物体である二人の人物をはみ出すことなく内包しているので、図1B、図1Cで表示されている第2の物体検出枠(最終統合枠)12と比較して、見栄えが良く、見易い物体検出枠となっている。
以上説明したように、本実施の形態によれば、入力画像に対してパターン認識処理を行うことで、検出対象物体の領域を示す第1の物体検出枠11を求め、さらに同一の検出対象物に関する物体検出枠であると類推される第1の物体検出枠11同士を統合することで、第2の物体検出枠12を求める、物体検出枠算出部102と、第2の物体検出枠12ごとに、その基になった第1の物体検出枠11を内包する第3の物体検出枠13を求める内包枠算出部103と、第3の物体検出枠13の大きさに対する第2の物体検出枠12の大きさの関係に基づいて、表示する物体検出枠14を形成する表示枠形成部105と、を設けた。
これにより、物体検出枠算出部102において第2の物体検出枠12の分離に失敗した場合でも、表示枠形成部105によって第2の物体検出枠12を拡大した物体検出枠14を形成できるようになるので、見栄えが良く、見易い物体検出枠14を表示できるようになる。
加えて、本実施の形態の構成を採用すれば、物体検出枠算出部102における統合アルゴリズムを複雑化しなくて済み、かつ、新たに追加した、内包枠算出部103及び表示枠形成部105の処理量も比較的少なくて済むので、処理量の増加は少ない。
[実施の形態2]
図2との対応部分に同一符号を付して示す図8に、本実施の形態の物体検出枠表示装置200の構成を示す。図8の物体検出枠表示装置200は、図2の物体検出枠表示装置100の構成に加えて、表示枠統合部201を有する。
図2との対応部分に同一符号を付して示す図8に、本実施の形態の物体検出枠表示装置200の構成を示す。図8の物体検出枠表示装置200は、図2の物体検出枠表示装置100の構成に加えて、表示枠統合部201を有する。
表示枠統合部201は、表示枠形成部105によって形成された物体検出枠の位置情報を入力する。具体例を挙げると、表示枠統合部201は、表示枠形成部105から第2の物体検出枠(拡大された第2の物体検出枠を含む)の位置情報を入力する。
表示枠統合部201は、互いの距離が第1の閾値以下であり、かつ、互いの大きさの比率が第2の閾値以下である、といった条件を満たす第2の物体検出枠を検出し、検出した第2の物体検出枠を統合して、この条件を満たす複数の第2の物体検出枠を内包する表示物体検出枠を形成し、これを表示部110に出力する。一方、表示枠統合部201は、上記条件を満たさない第2の物体検出枠については、統合せずにそのまま表示部110に出力する。ここで、統合の条件に、「互いの大きさの比率が閾値以下」を加えたのは、例えば、画面手前にいる人物の検出枠と、画面奥にいる人物の検出枠とは、統合すべきでない場合があるにも拘わらず、検出枠の距離閾値だけを統合の条件にすると、これらを統合してしまう可能性があるためである。大きさの閾値を加えることにより、画面手前にいる人物の検出枠は大きく、画面奥にいる人物の検出枠と小さいので、その大きさの比率は閾値より大きくなるはずであり、好ましくない統合を防止できる。なお、以下では、説明を簡単にするために、統合の条件として、主に、距離閾値のみを用いた場合について説明する。
なお、表示枠統合部201は、例えば、互いに一部の領域が重なっている第2の物体検出枠同士を統合してもよい。これは、上記距離の閾値が0の場合に相当する。但し、閾値は、これに限らず、適宜設定すればよい。
図9に、表示枠統合部201によって行われる統合処理の様子を示す。表示枠統合部201は、図9Aに示すように、表示枠形成部105から出力される第2の物体検出枠12の距離が閾値以下の場合、図9Bに示すように、距離が閾値以下の第2の物体検出枠12を統合し、それらを内包する物体検出枠15を形成する。そして、形成した物体検出枠15が表示部110で表示される。なお、図9Bでは、便宜上、表示枠統合部201で表示された物体検出枠15以外の枠も記載しているが、図9Bにおいて表示部110に表示される物体検出枠は、物体検出枠15のみである。
図10は、物体検出枠表示装置200の処理手順を示すフローチャートである。図10では、図5と同一の処理手順については図5と同一の符号を付した。以下では、図5とは異なる手順について説明する。
物体検出枠表示装置200は、ステップST6で、表示枠形成部201によって、第2の物体検出枠12を拡大した形状の表示物体検出枠14を形成すると、ステップST10に進む。ステップST10では、表示枠統合部201が第2の物体検出枠12(拡大された第2の物体検出枠14を含む)の各々について、上述した距離判定を行うことにより、統合すべき物体検出枠か否かを判定する。
ここで、表示枠統合部201は、距離が閾値より大きい第2の物体検出枠12、14については、ステップST10で否定結果(ステップST10;NO)を得、第2の物体検出枠12、14を統合せずにそのまま表示部110に出力する。これにより、ステップST7で第2の物体検出枠12、14がそのまま表示される。
これに対して、表示枠統合部201は、距離が閾値以下の第2の物体検出枠12、14については、ステップST10で肯定結果(ステップST10;YES)を得、ステップST11に移る。ステップST11では、表示枠統合部201が、距離が閾値以下の第2の物体検出枠12、14を統合することで、それらを内包する物体検出枠15を形成し、その統合した物体検出枠15を表示部に出力する。これにより、ステップST7で統合された第2の物体検出枠15が表示される。
図11は、本実施の形態で表示される物体検出枠の様子を分かり易く表したものである。なお、実施の形態1で説明した図6と比べると、本実施の形態で表示される物体検出枠の特徴がよく分かるので、以下では、図6との違いについて説明する。
図11Aに示す例のように、物体検出枠算出部102によって上段に示したような第2の物体検出枠12が得られた場合、これらの物体検出枠12の距離は閾値以下なので、表示枠統合部201はこれらの物体検出枠12を統合し、下段に示すような物体検出枠15を形成し、これを表示させる。
図11Bに示す例のように、物体検出枠算出部102によって上段に示したような第2の物体検出枠12が得られた場合には、実施の形態1で説明したように、表示枠形成部105によって第2の物体検出枠12が拡大され、物体検出枠14とされる。このとき、物体検出枠14との距離が閾値以下の物体検出枠は無いので、物体検出枠14は、統合されずに、下段に示すように表示される。
図11Cに示す例のように、物体検出枠算出部102によって上段に示したような第2の物体検出枠12が得られた場合には、実施の形態1で説明したように、表示枠形成部105によって第2の物体検出枠12が拡大され、物体検出枠14とされる。このとき、複数の物体検出枠14の距離が閾値以下なので、これら複数の物体検出枠14は、下段に示すように、統合された物体検出枠15とされて表示される。
図12に、本実施の形態の物体検出枠表示装置200により表示される画像の例を示す。図12A、図12B、図12C、図12Dは、ほぼ同じ位置を図12A→図12B→図12C→図12Dの順で撮像した時系列画像を示すものである。図中の細線で示す枠は第1の物体検出枠11であり、太線で示す矩形枠は、本実施の形態で最終的に表示される物体検出枠15である。
本実施の形態の表示例である図12は、実施の形態1の表示例である図7と比較すると、図12A、図12Dの時系列画像では、距離が閾値以下の物体検出枠が統合されて物体検出枠15として表示される。なお、図12B、図12Cの時系列画像では、物体検出枠14との距離が閾値以下の物体検出枠は無いので、物体検出枠14は、統合されずにそのまま物体検出枠15として表示される。
以上説明したように、本実施の形態によれば、実施の形態1の構成に加えて、近接した第2の物体検出枠12、14を統合する表示枠統合部201を設けたことにより、実施の形態1の効果に加えて、時系列画像において、表示される物体検出枠15の数が変動することを抑制できるので、より見易い物体検出枠15を表示できるようになる。
つまり、実施の形態1の構成を採用すると、確かに、検出物体が極端にはみ出ることのない物体検出枠を形成できるが、時系列画像において、同一の物体領域での物体検出枠の数が2つになったり、1つになったり頻繁に変動する可能性がある。本実施の形態の構成によれば、これを防止して、時系列画像において、同一の検出物体についての物体検出枠の数の変動を抑制できる。
また、大きさが似ていて(つまり互いの大きさの比率が閾値以下であり)、かつ、重なりがある(つまり互いの距離が閾値以下である)、物体検出枠は、ちらつきの原因となる可能性があるが、統合によってこのような物体検出枠は無くなるので、ちらつきを解消できる。
[実施の形態3]
図2との対応部分に同一符号を付して示す図13に、本実施の形態の物体検出枠表示装置300の構成を示す。図13の物体検出枠表示装置300は、図2の物体検出枠表示装置100と比較して、表示枠形成部301の構成が表示枠形成部105の構成と異なる。
図2との対応部分に同一符号を付して示す図13に、本実施の形態の物体検出枠表示装置300の構成を示す。図13の物体検出枠表示装置300は、図2の物体検出枠表示装置100と比較して、表示枠形成部301の構成が表示枠形成部105の構成と異なる。
表示枠形成部301は、複数物体存在推定部104から、第2の物体検出枠12の近傍に複数の検出対象物体が存在しないことを示す推定結果情報を入力した場合には、表示物体検出枠として、第2の物体検出枠12を出力する。これに対して、表示枠形成部301は、複数物体存在推定部104から、第2の物体検出枠12の近傍に複数の検出対象物体が存在することを示す推定結果情報を入力した場合には、表示物体検出枠として、第3の物体検出枠13の内部に、複数の第2の物体検出枠を形成する。
換言すれば、表示枠形成部301は、第2の物体検出枠12の大きさが、第3の物体検出枠13の大きさとの関係において、閾値未満の場合、第3の物体検出枠13の内部に、複数の物体検出枠を形成して、表示させる。
本実施の形態の場合、表示枠形成部301は、第3の物体検出枠13の大きさに対する、第2の物体検出枠12の大きさの比率に基づいて、第3の物体検出枠13の内部に形成する表示物体検出枠の個数を決定する。
図14を用いて、本実施の形態の表示枠形成部301による、物体検出枠の形成処理について説明する。図中の細かい点線は第2の物体検出枠12を示し、粗い点線は第3の物体検出枠13を示し、実線は表示物体検出枠16を示す。
1)物体検出枠16の個数の決定:
第3の物体検出枠13と第2の物体検出枠12との面積比を、閾値判定することで、形成する表示物体検出枠16の個数を決定する。ここで、図14Aに示したように、第3の物体検出枠13の縦、横の長さをそれぞれ、A_H、A_Wとし、第2の物体検出枠12の縦、横の長さをそれぞれ、B_H、B_Wとする。すると、面積比R = (A_W × A_H)/(B_W × B_H)となる。この面積比を所定の閾値と比較することで、表示物体検出枠16の個数を決定する。例えば、TH1>TH2>TH3>TH4の関係の閾値TH1、TH2、TH3、TH4を設定する。そして、物体検出枠16の個数は、TH1<Rの場合には1個、TH1≧R>TH2の場合には2個、TH2≧R>TH3の場合には3個、TH3≧R>TH4の場合には4個、といったように決定すればよい。図14Bは、表示物体検出枠16の個数が2個の例を示したものである。
第3の物体検出枠13と第2の物体検出枠12との面積比を、閾値判定することで、形成する表示物体検出枠16の個数を決定する。ここで、図14Aに示したように、第3の物体検出枠13の縦、横の長さをそれぞれ、A_H、A_Wとし、第2の物体検出枠12の縦、横の長さをそれぞれ、B_H、B_Wとする。すると、面積比R = (A_W × A_H)/(B_W × B_H)となる。この面積比を所定の閾値と比較することで、表示物体検出枠16の個数を決定する。例えば、TH1>TH2>TH3>TH4の関係の閾値TH1、TH2、TH3、TH4を設定する。そして、物体検出枠16の個数は、TH1<Rの場合には1個、TH1≧R>TH2の場合には2個、TH2≧R>TH3の場合には3個、TH3≧R>TH4の場合には4個、といったように決定すればよい。図14Bは、表示物体検出枠16の個数が2個の例を示したものである。
2)物体検出枠16の大きさ:
物体検出枠16の大きさは、縦横の長さがそれぞれB_H、B_Wである。つまり、各物体検出枠16の大きさは、第2の物体検出枠12と同じ大きさである。換言すれば、各物体検出枠16は、第2の物体検出枠12をコピーしたものである。
物体検出枠16の大きさは、縦横の長さがそれぞれB_H、B_Wである。つまり、各物体検出枠16の大きさは、第2の物体検出枠12と同じ大きさである。換言すれば、各物体検出枠16は、第2の物体検出枠12をコピーしたものである。
3)物体検出枠16の位置:
各物体検出枠16の位置は、X=(A_W)/(B_W)とし、Y=(A_H)/(B_H)としたときに、第3の物体検出枠13の横A_W、縦A_Hを、それぞれX+1、Y+1等分した位置を中心位置とする。図14Bの例は、X=2、Y=1の場合の例であり、A_W、A_Hをそれぞれ2+1=3、1+1=2等分した位置を中心とする物体検出枠16が形成され表示される。
各物体検出枠16の位置は、X=(A_W)/(B_W)とし、Y=(A_H)/(B_H)としたときに、第3の物体検出枠13の横A_W、縦A_Hを、それぞれX+1、Y+1等分した位置を中心位置とする。図14Bの例は、X=2、Y=1の場合の例であり、A_W、A_Hをそれぞれ2+1=3、1+1=2等分した位置を中心とする物体検出枠16が形成され表示される。
ところで、決定した物体検出枠16の個数と、物体検出枠16の位置の数とが、一致しない場合がある。具体的には、検出物体(人物)が横方向、縦方向に近接している場合は問題ないが、検出物体が縦横に近接している場合には上記数が一致しない場合がある。以下に、その理由及び対策を、図15を用いて説明する。
図15Aは、決定した物体検出枠16の個数と、物体検出枠16の位置の数とが、一致している場合であり、このような場合には問題がない。一方で、図15Bに示す例では、物体検出枠16の個数を3つにするか4つにするかの問題が発生してしまう(実際には3つと決定することが好ましい)。
そこで、その対策として、本実施の形態では、先ず、A_W、A_HをそれぞれX+1、Y+1等分した位置を、最終的に表示する物体検出枠16の中心位置の候補点とする。この候補点数と、上記面積比から決定した物体検出枠数とが一致する場合には、その候補点を中心位置とする物体検出枠16を形成して、そのまま表示する。
これに対して、候補点数よりも、上記面積比から決定した物体検出枠数が少ない場合には、それぞれの候補点位置を中心とした物体検出枠16の領域と、第3の物体検出枠13を求める基になった第1の物体検出枠11の領域と、の重なり領域を求め、重なり領域の大きい候補点から順に採用する。ここで、第3の物体検出枠13を求める基になった第1の物体検出枠11の領域とは、図15Cの網掛け領域で示すように、第3の物体検出枠13を求める基になった、複数の第1の物体検出枠11の和集合領域のことである。
図15B、図15Cの例を考えると、候補点K2、K3、K4を中心として形成される物体検出枠16−2、16−3、16−4と比較して、候補点K1を中心として形成される物体検出枠16−1は、図15Cの網掛け領域との重なりが小さいので、候補点K1を中心として形成される物体検出枠16−1を、最終的に表示する物体検出枠から除外すればよい。これにより、最終的に表示する枠を面積比から決定した物体検出枠数と一致させることができ、かつ、複数の候補点の中から的確な候補点を残して物体検出枠16−2、16−3、16−4を形成できるようになる(図15B参照)。
図16は、本実施の形態で表示される物体検出枠16の様子を分かり易く表したものである。なお、実施の形態1で説明した図6と比べると、本実施の形態で表示される物体検出枠16の特徴がよく分かるので、以下では、図6との違いについて説明する。
図16Aに示す例のように、物体検出枠算出部102によって上段に示したような第2の物体検出枠12が得られた場合、第2の物体検出枠12の大きさが、第3の物体検出枠13の大きさとの関係において、閾値以上なので、下段に示すように、第2の物体検出枠12がそのまま表示物体検出枠16として表示される。
図16Bに示す例のように、物体検出枠算出部102によって上段に示したような第2の物体検出枠12が得られた場合には、第2の物体検出枠12の大きさが、第3の物体検出枠13の大きさとの関係において、閾値未満なので、下段に示すように、第3の物体検出枠13の内部に、複数の物体検出枠16を形成する。
図16Cに示す例のように、物体検出枠算出部102によって上段に示したような第2の物体検出枠12が得られた場合には、左側の第2の物体検出枠12−1は第3の物体検出枠13−1との関係において大きさが閾値以上であり、右側の第2の物体検出枠12−2は第3の物体検出枠13−2との関係において大きさが閾値未満である。よって、下段に示すように、左側の第2の物体検出枠12−1はそのまま表示物体検出枠16として表示され、右側の第2の物体検出枠12−2は第3の物体検出枠13−2の内部に複数の物体検出枠16が形成されて表示される。
以上説明したように、本実施の形態によれば、実施の形態1の構成に加えて、表示枠形成部301によって、第2の物体検出枠12の大きさが、第3の物体検出枠13の大きさとの関係において、閾値未満の場合、第3の物体検出枠13の内部に、複数の物体検出枠16を形成するようにした。また、第3の物体検出枠13の大きさに対する、第2の物体検出枠12の大きさの比率に基づいて、第3の物体検出枠13の内部に形成する表示物体検出枠16の個数を決定するようにした。
これにより、実施の形態1の効果に加えて、時系列画像において、表示される物体検出枠16の数が変動することを抑制できるので、より見易い物体検出枠16を表示できるようになる。
なお、上述の実施の形態の物体検出枠表示装置100、200、300における画像入力部101及び表示部110以外の構成要素は、メモリ・CPUを含むパソコン等のコンピュータによって構成することができる。そして、各構成要素の機能は、メモリ上に記憶されたコンピュータプログラムをCPUが読み出して実行処理することで実現できる。
2011年6月10日出願の特願2011−130200の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。
本発明は、例えばディジタルカメラや車載カメラ等により得られた撮像画像に対して、画像認識処理を施す場合に好適である。
11 第1の物体検出枠
12 第2の物体検出枠
13 第3の物体検出枠
14、15、16 表示物体検出枠
100、200、300 物体検出枠表示装置
102 物体検出枠算出部
103 内包枠算出部
104 複数物体存在推定部
105、301 表示枠形成部
110 表示部
201 表示枠統合部
12 第2の物体検出枠
13 第3の物体検出枠
14、15、16 表示物体検出枠
100、200、300 物体検出枠表示装置
102 物体検出枠算出部
103 内包枠算出部
104 複数物体存在推定部
105、301 表示枠形成部
110 表示部
201 表示枠統合部
Claims (8)
- 入力画像から、検出対象物体の領域を示す第1の物体検出枠を求め、さらに同一の検出対象物に関する物体検出枠であると類推される前記第1の物体検出枠同士を統合することで、第2の物体検出枠を求める、物体検出枠算出部と、
前記第2の物体検出枠ごとに、その基になった前記第1の物体検出枠を内包する、第3の物体検出枠を求める、内包枠算出部と、
前記第3の物体検出枠の大きさに対する、前記第2の物体検出枠の大きさの関係に基づいて、表示する物体検出枠を形成する、表示枠形成部と、
前記表示枠形成部によって形成された前記物体検出枠を表示する表示部と、
を具備する物体検出枠表示装置。 - 前記表示枠形成部は、前記第2の物体検出枠の大きさが、前記第3の物体検出枠の大きさとの関係において、閾値未満の場合、前記第2の物体検出枠を拡大した物体検出枠を形成する、
請求項1に記載の物体検出枠表示装置。 - 前記表示部に表示される前記物体検出枠の大きさは、前記第2の物体検出枠の大きさ以上であり、かつ、前記第3の物体検出枠の大きさ以下である、
請求項1に記載の物体検出枠表示装置。 - 互いの距離が第1の閾値以下であり、かつ、互いの大きさの比率が第2の閾値以下である、条件を満たす、前記第2の物体検出枠を検出し、検出した前記第2の物体検出枠を統合して、前記条件を満たす複数の前記第2の物体検出枠を内包する表示物体検出枠を形成する、物体検出枠統合部を、さらに具備し、
前記表示部は、前記表示枠形成部及び前記物体検出枠統合部によって形成された前記表示物体検出枠を表示する、
請求項1に記載の物体検出枠表示装置。 - 前記物体検出枠統合部が統合する前記第2の物体検出枠は、互いに一部の領域が重なっている複数の前記第2の物体検出枠である、
請求項4に記載の物体検出枠表示装置。 - 前記表示枠形成部は、前記第2の物体検出枠の大きさが、前記第3の物体検出枠の大きさとの関係において、閾値未満の場合、前記第3の物体検出枠の内部に、複数の物体検出枠を形成する、
請求項1に記載の物体検出枠表示装置。 - 前記表示枠形成部は、前記第3の物体検出枠の大きさに対する、前記第2の物体検出枠の大きさの比率に基づいて、前記第3の物体検出枠の内部に形成する前記表示物体検出枠の個数を決定する、
請求項1に記載の物体検出枠表示装置。 - 入力画像から、検出対象物体の領域を示す第1の物体検出枠を求め、さらに同一の検出対象物に関する物体検出枠であると類推される前記第1の物体検出枠同士を統合することで、第2の物体検出枠を求める、物体検出枠算出ステップと、
前記第2の物体検出枠ごとに、その基になった前記第1の物体検出枠を内包する、第3の物体検出枠を求める、内包枠算出ステップと、
前記第3の物体検出枠の大きさに対する、前記第2の物体検出枠の大きさの関係に基づいて、表示する物体検出枠を形成する、表示枠形成ステップと、
を含む、物体検出枠表示方法。
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