JP6853379B2 - 対象人物の検索方法および装置、機器、プログラム製品ならびに媒体 - Google Patents
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Description
前記複数の第二顔特徴データのうち前記第一顔特徴データとの距離が最も小さい第二顔特徴データに対応する少なくとも一つの顔画像テンプレートを前記第一顔画像テンプレートとして決定すること、または
前記複数の第二顔特徴データのうち前記第一顔特徴データとの距離が第一閾値以下である第二顔特徴データに対応する少なくとも一つの顔画像テンプレートを前記第一顔画像テンプレートとして決定することを含む。
1)顔検出処理
少なくとも一つの映像のうちの各々に含まれる映像画像の顔検出処理を行い、複数の顔画像を得て、複数の顔画像のうちの各々および/または各顔画像の情報を顔画像テンプレートとして顔画像ライブラリに記憶することができる。
上記顔検出処理によって得られた複数の映像フレーム画像における顔画像の顔追跡処理を行い、それぞれが複数の顔画像のうちの少なくとも二つを含む少なくとも一つの顔軌跡を得る。
1)歩行者検出処理
少なくとも一つの映像のうちの各々に含まれる映像画像の歩行者検出処理を行い、複数の歩行者画像を得て、複数の歩行者画像のうちの各々および/または各歩行者画像の情報を歩行者画像テンプレートとして歩行者画像ライブラリに記憶する。
上記歩行者検出処理によって得られた複数の映像フレーム画像における歩行者画像の歩行者追跡処理を行い、それぞれが複数の歩行者画像のうちの少なくとも二つを含む少なくとも一つの歩行者軌跡を得る。
Claims (20)
- 対象人物の画像を取得することと、
対象人物の検索装置が前記対象人物の画像により、複数の人物の顔画像テンプレートを含む顔画像ライブラリを検索し、前記対象人物の画像とマッチする第一顔画像テンプレートを得ることであって、各人物は1つ以上の顔画像テンプレートに対応し、前記顔画像テンプレートは顔画像及び/又は顔画像の情報を含み、前記顔画像の情報は顔画像の特徴データを含む、ことと、
前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像テンプレート、および複数の人物の歩行者画像テンプレートを含む歩行者画像ライブラリに基づき、前記対象人物の画像とマッチする少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートを得ることであって、各人物は1つ以上の歩行者画像テンプレートに対応し、前記歩行者画像テンプレートは歩行者画像及び/又は歩行者画像の情報を含み、前記歩行者画像の情報は前記歩行者画像の特徴データを含む、ことと、を含み、
前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像テンプレートおよび歩行者画像ライブラリに基づき、前記対象人物の画像とマッチする少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートを得ることは、
前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像テンプレートに対応する第一歩行者画像を取得することと、
前記対象人物の検索装置が前記第一歩行者画像により前記歩行者画像ライブラリを検索し、前記対象人物の画像とマッチする少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートを得ることと、を含むことを特徴とする対象人物の検索方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記対象人物の画像により、顔画像ライブラリを検索し、前記対象人物の画像とマッチする第一顔画像テンプレートを得ることは、
前記対象人物の検索装置が前記対象人物の画像の第一顔特徴データを取得することと、
前記対象人物の検索装置が前記第一顔特徴データに基づき、前記顔画像ライブラリに記憶された複数の顔画像テンプレートから前記第一顔画像テンプレートを決定することと、を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記第一顔特徴データに基づき、前記顔画像ライブラリに記憶された複数の顔画像テンプレートから前記第一顔画像テンプレートを決定することは、
前記対象人物の検索装置が前記第一顔特徴データと前記複数の顔画像テンプレートに対応する複数の第二顔特徴データのうちの各々との距離に基づき、前記複数の顔画像テンプレートから前記第一顔画像テンプレートを決定することを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記第一顔特徴データと前記複数の顔画像テンプレートに対応する複数の第二顔特徴データのうちの各々との距離に基づき、前記複数の顔画像テンプレートから前記第一顔画像テンプレートを決定することは、
前記対象人物の検索装置が前記複数の第二顔特徴データのうち前記第一顔特徴データとの距離が最も小さい第二顔特徴データに対応する少なくとも一つの顔画像テンプレートを前記第一顔画像テンプレートとして決定すること、または
前記対象人物の検索装置が前記複数の第二顔特徴データのうち前記第一顔特徴データとの距離が第一閾値以下である第二顔特徴データに対応する少なくとも一つの顔画像テンプレートを前記第一顔画像テンプレートとして決定することを含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記複数の顔画像テンプレートのうちの少なくとも二つは同一人物に対応する顔軌跡を形成し、前記少なくとも二つの顔画像テンプレートに対応する第二顔特徴データは前記少なくとも二つの顔画像テンプレートが形成する顔軌跡の平均特徴データであることを特徴とする請求項3または4に記載の方法。
- 前記対象人物の検索装置が前記第一歩行者画像により前記歩行者画像ライブラリを検索し、前記対象人物の画像とマッチする少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートを得ることは、
前記対象人物の検索装置が前記第一歩行者画像の第一歩行者特徴データを決定することと、
前記対象人物の検索装置が前記第一歩行者特徴データに基づき、前記歩行者画像ライブラリに記憶された複数の歩行者画像テンプレートから前記第一歩行者画像とマッチする少なくとも一つの歩行者画像テンプレートを決定し、前記第一歩行者画像とマッチする少なくとも一つの歩行者画像テンプレートを前記対象歩行者画像テンプレートとして決定することと、を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記第一歩行者特徴データに基づき、前記歩行者画像ライブラリに記憶された複数の歩行者画像テンプレートから前記第一歩行者画像とマッチする少なくとも一つの歩行者画像テンプレートを決定することは、
前記対象人物の検索装置が前記第一歩行者特徴データと前記複数の歩行者画像テンプレートに対応する複数の第二歩行者特徴データのうちの各々との距離に基づき、前記複数の歩行者画像テンプレートから前記第一歩行者画像とマッチする少なくとも一つの歩行者画像テンプレートを決定することを含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記第一歩行者特徴データと前記複数の歩行者画像テンプレートに対応する複数の第二歩行者特徴データのうちの各々との距離に基づき、前記複数の歩行者画像テンプレートから前記第一歩行者画像とマッチする少なくとも一つの歩行者画像テンプレートを決定することは、
前記対象人物の検索装置が前記複数の第二歩行者特徴データのうち前記第一歩行者特徴データとの距離が最も小さい第二歩行者特徴データに対応する少なくとも一つの歩行者画像テンプレートを前記第一歩行者画像とマッチする少なくとも一つの歩行者画像テンプレートとして決定すること、または
前記対象人物の検索装置が前記複数の第二歩行者特徴データのうち前記第一歩行者特徴データとの距離が第二閾値以下である第二歩行者特徴データに対応する少なくとも一つの歩行者画像テンプレートを前記第一歩行者画像とマッチする少なくとも一つの歩行者画像テンプレートとして決定することを含むことを特徴とする請求項7に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記複数の歩行者画像テンプレートのうちの少なくとも二つは同一人物に対応する歩行者軌跡を形成し、前記少なくとも二つの歩行者画像テンプレートに対応する第二歩行者特徴データは前記少なくとも二つの歩行者画像テンプレートが形成する歩行者軌跡の平均特徴データであることを特徴とする請求項7または8に記載の方法。
- 前記第一顔画像テンプレートは第一顔画像に対応し、
前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像テンプレートに対応する第一歩行者画像を取得することは、
前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像が属する第一映像、および前記第一顔画像のフレーム番号情報や画像位置情報を決定することと、
前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像のフレーム番号情報や画像位置情報に基づき、前記第一映像において前記第一顔画像テンプレートに対応する第一歩行者画像を取得することと、を含むことを特徴とする請求項1,6−9のいずれか一項に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像のフレーム番号情報や画像位置情報に基づき、前記第一映像において前記第一顔画像テンプレートに対応する第一歩行者画像を取得することは、
前記対象人物の検索装置が前記第一映像にフレーム番号が前記第一顔画像のフレーム番号情報に対応しかつ前記第一顔画像を含む歩行者画像が存在する場合、前記第一顔画像を含む前記歩行者画像を前記第一顔画像テンプレートに対応する第一歩行者画像として決定すること、又は、
前記対象人物の検索装置が前記第一映像にフレーム番号が前記第一顔画像のフレーム番号情報に対応しかつ前記第一顔画像を含む歩行者画像が存在しない場合、前記第一顔画像を第一映像画像において予め設定された比率に従って拡大し、前記第一顔画像テンプレートに対応する第一歩行者画像を得ることを含み、ここで、前記第一映像画像の前記第一映像におけるフレーム番号は前記第一顔画像のフレーム番号情報に対応することを特徴とする請求項10に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像テンプレートおよび歩行者画像ライブラリに基づき、前記対象人物の画像とマッチする少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートを得た後に、前記方法は、さらに、
前記対象人物の検索装置が前記少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートをスクリーニングし、前記対象人物の検索結果を得ることを含むことを特徴とする請求項1−11のいずれか一項に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートをスクリーニングし、前記対象人物の検索結果を得ることは、
前記対象人物の検索装置が前記少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートのうちの各々の特徴データに基づき、前記少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートを少なくとも1グループの歩行者画像テンプレートに分けることと、
前記対象人物の検索装置が前記少なくとも1グループの歩行者画像テンプレートのうちの各々に含まれる歩行者画像の特徴データに基づき、前記各グループの歩行者画像テンプレートのスクリーニング統計データを決定することと、
前記対象人物の検索装置が前記少なくとも1グループの歩行者画像テンプレートのうちの各々のスクリーニング統計データに基づき、前記少なくとも1グループの歩行者画像テンプレートのうちの1グループ以上に対応する歩行者画像を前記対象人物の検索結果として決定することと、を含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記対象人物の画像により、顔画像ライブラリを検索し、前記対象人物の画像とマッチする第一顔画像テンプレートを得る前に、前記方法は、さらに、
前記対象人物の検索装置が少なくとも一つの映像のうちの各々に含まれる映像画像の顔検出処理を行い、複数の顔画像を得ることと、
前記対象人物の検索装置が前記複数の顔画像のうちの各々、および/または、それぞれが、前記顔画像が属する映像情報、前記顔画像のフレーム番号情報、前記顔画像の映像画像における位置情報のうちの少なくとも一つをさらに含む前記各顔画像の情報を顔画像テンプレートとして前記顔画像ライブラリに記憶することと、を含むことを特徴とする請求項1−13のいずれか一項に記載の方法。 - 前記方法は、さらに、
前記対象人物の検索装置が前記複数の顔画像の顔追跡処理を行い、それぞれが前記複数の顔画像のうちの少なくとも二つを含む少なくとも一つの顔軌跡を得ることと、
前記対象人物の検索装置が前記少なくとも一つの顔軌跡のうちの各々に含まれる少なくとも二つの顔画像に基づき、前記各顔軌跡の平均特徴データを決定することと、
前記対象人物の検索装置が前記少なくとも一つの顔軌跡のうちの各々の平均特徴データを前記顔画像ライブラリに記憶することと、を含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - 前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像テンプレートおよび歩行者画像ライブラリに基づき、前記対象人物の画像とマッチする少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートを得る前に、前記方法は、さらに、
前記対象人物の検索装置が少なくとも一つの映像のうちの各々に含まれる映像画像の歩行者検出処理を行い、複数の歩行者画像を得ることと、
前記対象人物の検索装置が前記複数の歩行者画像のうちの各々、および/または、それぞれが、前記歩行者画像が属する映像情報、前記歩行者画像のフレーム番号情報、前記歩行者画像の映像画像における位置情報のうちの少なくとも一つをさらに含む前記各歩行者画像の情報を歩行者画像テンプレートとして前記歩行者画像ライブラリに記憶することと、を含むことを特徴とする請求項1−15のいずれか一項に記載の方法。 - 前記方法は、さらに、
前記対象人物の検索装置が前記複数の歩行者画像の歩行者追跡処理を行い、それぞれが前記複数の歩行者画像のうちの少なくとも二つを含む少なくとも一つの歩行者軌跡を得ることと、
前記対象人物の検索装置が前記少なくとも一つの歩行者軌跡のうちの各々に含まれる少なくとも二つの歩行者画像に基づき、前記各歩行者軌跡の平均特徴データを決定することと、
前記対象人物の検索装置が前記少なくとも一つの歩行者軌跡のうちの各々の平均特徴データを前記歩行者画像ライブラリに記憶することと、を含むことを特徴とする請求項16に記載の方法。 - 対象人物の画像を取得するための取得モジュールと、
前記取得モジュールが取得した前記対象人物の画像により、複数の人物の顔画像テンプレートを含む顔画像ライブラリを検索し、前記対象人物の画像とマッチする第一顔画像テンプレートを得るための顔検索モジュールであって、各人物は1つ以上の顔画像テンプレートに対応し、前記顔画像テンプレートは顔画像及び/又は顔画像の情報を含み、前記顔画像の情報は顔画像の特徴データを含む、顔検索モジュールと、
前記顔検索モジュールが得た前記第一顔画像テンプレート、および複数の人物の歩行者画像テンプレートを含む歩行者画像ライブラリに基づき、前記対象人物の画像とマッチする少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートを得るための歩行者検索モジュールであって、各人物は1つ以上の歩行者画像テンプレートに対応し、前記歩行者画像テンプレートは歩行者画像及び/又は歩行者画像の情報を含み、前記歩行者画像の情報は前記歩行者画像の特徴データを含む、歩行者検索モジュールと、を含み、
前記歩行者検索モジュールはさらに、
前記対象人物の検索装置が前記第一顔画像テンプレートに対応する第一歩行者画像を取得し、前記対象人物の検索装置が前記第一歩行者画像により前記歩行者画像ライブラリを検索し、前記対象人物の画像とマッチする少なくとも一つの対象歩行者画像テンプレートを得るために用いられることを特徴とする対象人物の検索装置。 - 実行される時に請求項1−17のいずれか一項に記載の対象人物の検索方法を実現するコンピュータ読み取り可能な命令が記憶されていることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
- コンピュータに請求項1−17のいずれか一項に記載の対象人物の検索方法を実行させるためのコンピュータプログラム。
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Family Cites Families (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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US7139411B2 (en) * | 2002-06-14 | 2006-11-21 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Pedestrian detection and tracking with night vision |
CN100478979C (zh) * | 2002-11-26 | 2009-04-15 | 中国科学院计算技术研究所 | 利用身材信息辅助人脸信息的身份识别方法 |
JP4085959B2 (ja) * | 2003-11-14 | 2008-05-14 | コニカミノルタホールディングス株式会社 | 物体検出装置、物体検出方法、および記録媒体 |
JP2006236260A (ja) * | 2005-02-28 | 2006-09-07 | Toshiba Corp | 顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置 |
JP4375570B2 (ja) * | 2006-08-04 | 2009-12-02 | 日本電気株式会社 | 顔認識方法およびシステム |
JP2008108243A (ja) * | 2006-09-28 | 2008-05-08 | Toshiba Corp | 人物認識装置および人物認識方法 |
JP4263737B2 (ja) * | 2006-11-09 | 2009-05-13 | トヨタ自動車株式会社 | 歩行者検知装置 |
JP5398301B2 (ja) * | 2009-03-02 | 2014-01-29 | 株式会社東芝 | 通行管理装置、及び通行管理方法 |
KR20100138155A (ko) * | 2009-06-24 | 2010-12-31 | (주)로봇에버 | 미아찾기 시스템 및 그 방법 |
JP5422330B2 (ja) * | 2009-10-09 | 2014-02-19 | クラリオン株式会社 | 歩行者検出システム |
JP5401257B2 (ja) * | 2009-10-23 | 2014-01-29 | クラリオン株式会社 | 遠赤外線歩行者検知装置 |
TW201137765A (en) * | 2010-04-29 | 2011-11-01 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | Image capturing device and method for obtaining clear images using the image capturing device |
CN101996328B (zh) * | 2010-10-14 | 2012-10-10 | 浙江农林大学 | 一种木材识别方法 |
CN102324022B (zh) * | 2011-09-05 | 2013-03-20 | 辽宁工程技术大学 | 一种基于复合梯度向量的人脸识别方法 |
KR101503788B1 (ko) * | 2013-12-27 | 2015-03-19 | 숭실대학교산학협력단 | 적분영상을 기반으로 하는 특징 정보 예측을 통한 보행자 검출 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 단말기 |
CN105760832A (zh) * | 2016-02-14 | 2016-07-13 | 武汉理工大学 | 基于Kinect传感器的逃犯识别方法 |
CN106874347B (zh) * | 2016-12-26 | 2020-12-01 | 深圳市深网视界科技有限公司 | 一种匹配人体特征与mac地址的方法及*** |
KR101798979B1 (ko) * | 2017-01-17 | 2017-11-17 | 오동근 | 스마트 횡단보도 신호등 시스템 |
CN106991395B (zh) * | 2017-03-31 | 2020-05-26 | 联想(北京)有限公司 | 信息处理方法、装置及电子设备 |
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