JP6166705B2 - 対象識別装置 - Google Patents
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Description
本発明の第一実施形態として、監視空間を撮影した監視画像を処理して監視空間に存在する人を検知する人検知装置1を説明する。人検知装置1は本発明に係る対象識別装置を含んで構成され、当該対象識別装置は、監視画像の各位置から切り出された被識別画像に識別対象である人の像が含まれているか否かを識別し、人検知装置1は対象識別装置による識別結果を基にして人の検知を行う。
上記実施形態においては、標本として画像形式のデータを用いたが、標本として特徴量形式のデータを用いることもできる。この構成では、標本記憶手段110は、対象を含む対象画像の特定領域から予め抽出した特徴量を標本として記憶している。また、特徴量算出手段101は、被識別画像における複数の小領域それぞれから特徴量を抽出し、抽出した特定領域の特徴量に標本記憶手段110に記憶している特定領域の特徴量を合成する。
非対象サンプル画像を分割した複数の小領域のうちの特定領域から予め抽出した標本(非対象標本)を標本記憶手段110に記憶しておき、対象標本に代えて非対象標本を特徴量算出手段101にて合成する構成とすることもできる。
人検知装置1が備える対象識別装置においては、対象標本を特徴量算出手段101が被識別画像又は被識別画像から抽出した特徴量に合成して特徴量を算出し、この特徴量に特徴量混合手段102が混合処理を施して識別手段103が合成及び混合を行った特徴量を用いて被識別画像の識別を行った。これは、被識別画像が対象を含むと予め仮定した仮説の下で、被識別画像が対象を含む場合に対象であると識別されやすくなり、被識別画像が対象を含まない場合に対象であると誤識別されにくい合成及び混合を行ったものと解釈できる。そして、仮説に応じて行った合成及び混合が仮説を支持する特徴量を生成したか否かを識別によって検証したと解釈できる。
上記実施形態においては、標本として画像形式のデータを用いたが、標本として特徴量形式のデータを用いることもできる。この構成では、対象標本記憶手段211は、対象を含む対象画像の特定領域から予め抽出した特徴量を対象標本として記憶し、非対象標本記憶手段212は対象を含まない非対象画像の特定領域から予め抽出した特徴量を非対象標本として記憶している。また、特徴量算出手段202は、被識別画像における複数の小領域それぞれから特徴量を抽出し、抽出した特定領域の特徴量に対象標本記憶手段211または非対象標本記憶手段212に記憶している特定領域の特徴量を合成する。
上記実施形態において、第一識別手段201が被識別画像に対象が含まれないと識別した場合に行う再識別を省略してもよい。この第二変形例では、図12を用いて説明した第二実施形態における処理のうちステップS208〜S211が省略され、第一識別手段201が被識別画像に対象が含まれないと識別した場合(ステップS203にてNO)、処理はステップS212へと進められる。また、この第二変形例では図13を用いて説明した第一変形例においてステップS258〜S261が省略され、第一識別手段201が被識別画像に対象が含まれないと識別した場合(ステップS253にてNO)、処理はステップS262へと進められる。
Claims (6)
- 被識別画像に所定の対象が含まれるか否かを識別する対象識別装置であって、
前記対象を含む対象サンプル画像において前記対象の特徴が表れる個所に予め設定された特定領域から抽出した対象標本を記憶している対象標本記憶手段と、
前記被識別画像に前記特定領域及び当該特定領域の周辺領域を含む複数の小領域を設定して、前記被識別画像の前記各小領域の特徴量を求め、その際に前記特定領域については前記対象標本を合成して当該特徴量を求める特徴量算出手段と、
少なくとも前記特定領域についてその前記特徴量に前記周辺領域の特徴量を混合する処理を行う特徴量混合手段と、
前記特定領域を含む前記小領域についての前記特徴量混合手段による処理後の特徴量を予め定めた識別関数に入力して前記被識別画像に前記対象が含まれるか否かを識別する識別手段と、
を有することを特徴とする対象識別装置。 - 前記識別関数は、それぞれ前記対象を含む画像において前記特定領域に前記対象標本を合成した学習画像を用いた学習により生成されていること、を特徴とする請求項1に記載の対象識別装置。
- 被識別画像に所定の対象が含まれるか否かを識別する対象識別装置であって、
前記対象を含む対象サンプル画像において前記対象の特徴が表れる個所に予め設定された特定領域、及び前記対象を含まない非対象サンプル画像において前記特定領域から抽出した非対象標本を記憶している非対象標本記憶手段と、
前記被識別画像に前記特定領域及び当該特定領域の周辺領域を含む複数の小領域を設定して、前記被識別画像の前記各小領域の特徴量を求め、その際に前記特定領域については前記非対象標本を合成して当該特徴量を求める特徴量算出手段と、
少なくとも前記特定領域についてその前記特徴量に前記周辺領域の特徴量を混合する処理を行う特徴量混合手段と、
前記特定領域を含む前記小領域についての前記特徴量混合手段による処理後の特徴量を予め定めた識別関数に入力して前記被識別画像に前記対象が含まれるか否かを識別する識別手段と、
を有することを特徴とする対象識別装置。 - 前記識別関数は、それぞれ前記対象を含む複数の画像において前記特定領域に前記非対象標本を合成した学習画像を用いた学習により生成されていること、を特徴とする請求項3に記載の対象識別装置。
- 前記識別関数は、前記被識別画像に設定される前記複数の小領域から抽出された特徴量のうち前記特定領域のものをそれ以外の前記小領域のものよりも高く重み付けて、前記被識別画像に前記対象が含まれる尤度を算出すること、を特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1つに記載の対象識別装置。
- 被識別画像に所定の対象が含まれるか否かを識別する対象識別装置であって、
前記対象を含む対象サンプル画像から前記対象の特徴が表れる個所に予め設定された特定領域の画像を切り出した対象標本を記憶している対象標本記憶手段と、
前記被識別画像に前記特定領域及び当該特定領域の周辺領域を含む複数の小領域を設定して、前記被識別画像の前記各小領域の特徴量を求め、その際に前記特定領域については少なくとも前記対象標本に前記被識別画像における前記周辺領域の画像を混合して当該特徴量を求める特徴量算出手段と、
前記特定領域を含む前記小領域についての前記特徴量を予め定めた識別関数に入力して前記被識別画像に前記対象が含まれるか否かを識別する識別手段と、
を有することを特徴とする対象識別装置。
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