JPH05174149A - 画像認識装置 - Google Patents
画像認識装置Info
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- JPH05174149A JPH05174149A JP3344489A JP34448991A JPH05174149A JP H05174149 A JPH05174149 A JP H05174149A JP 3344489 A JP3344489 A JP 3344489A JP 34448991 A JP34448991 A JP 34448991A JP H05174149 A JPH05174149 A JP H05174149A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、制約条件を緩和し、目的とする画
像を画面内のどこにあるかを正確に求め、この結果に基
づき対象を認識できるようにすることを目的としてい
る。 【構成】 認識対象となる物体画像を粗くモザイク化
し、これを探索時の対象画像の特徴として用いて、未知
画像を走査しおおよその位置と大きさとを見つける。次
に、認識対象となる物体画像を細かくモザイク化し、こ
れを用いて、既に得られた大まかな位置付近を走査し正
確な位置と大きさとを見つける。さらに、認識対象物体
画像を細かくモザイク化し、未知画像のモザイクとのマ
ッチングをとる。
像を画面内のどこにあるかを正確に求め、この結果に基
づき対象を認識できるようにすることを目的としてい
る。 【構成】 認識対象となる物体画像を粗くモザイク化
し、これを探索時の対象画像の特徴として用いて、未知
画像を走査しおおよその位置と大きさとを見つける。次
に、認識対象となる物体画像を細かくモザイク化し、こ
れを用いて、既に得られた大まかな位置付近を走査し正
確な位置と大きさとを見つける。さらに、認識対象物体
画像を細かくモザイク化し、未知画像のモザイクとのマ
ッチングをとる。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、入力された自然画像の
中から目的とする画像を精度よく探索し、対象を特定す
るようにした画像認識装置に関する。
中から目的とする画像を精度よく探索し、対象を特定す
るようにした画像認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】代表的な自然画像は濃淡あるいはカラー
画像であるが、自然画像の中から目的とする画像を検出
し認識するため、従来は、画像の形状に注目し、形状情
報を特徴として入力画像内から特徴の一致する候補を探
出・認識するものであった。しかし、自然画像の中から
正しい形状を抽出することは至難であり、従来は、対象
物体と背景の切り分けのため、背景を事前学習したりす
ること、あるいは背景は一様なものに制限すること、線
分を抽出し易くするため人工的な剛物体などに対象を制
限すること、など種々の制約条件を課していた。
画像であるが、自然画像の中から目的とする画像を検出
し認識するため、従来は、画像の形状に注目し、形状情
報を特徴として入力画像内から特徴の一致する候補を探
出・認識するものであった。しかし、自然画像の中から
正しい形状を抽出することは至難であり、従来は、対象
物体と背景の切り分けのため、背景を事前学習したりす
ること、あるいは背景は一様なものに制限すること、線
分を抽出し易くするため人工的な剛物体などに対象を制
限すること、など種々の制約条件を課していた。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】目的の画像の有無の検
知でさえこのような困難が伴っており、まして自然画像
において対象物の正確な位置や大きさをつかむことは不
可能に近かった。
知でさえこのような困難が伴っており、まして自然画像
において対象物の正確な位置や大きさをつかむことは不
可能に近かった。
【0004】即ち、任意の自然画像の中から対象物を正
確に抽出することは至難のことであり、このため、実用
上、制約が多く有用性に難があった。本発明は、上記の
さまざまな制約条件を緩和し、目的とする画像を画面内
のどこにあるか正確に求め、この結果に基づき対象を認
識できるようにすることを目的としている。
確に抽出することは至難のことであり、このため、実用
上、制約が多く有用性に難があった。本発明は、上記の
さまざまな制約条件を緩和し、目的とする画像を画面内
のどこにあるか正確に求め、この結果に基づき対象を認
識できるようにすることを目的としている。
【0005】
【課題を解決するための手段】本発明においては、対象
の特徴を形状ではなく粗い解像度の濃淡あるいはカラー
情報を用いる。即ち、リンカーンのモザイク画像からリ
ンカーンが識別できるように、解像度を大きく落とした
画像でも、対象の特徴を表現できることを根拠としてい
る。
の特徴を形状ではなく粗い解像度の濃淡あるいはカラー
情報を用いる。即ち、リンカーンのモザイク画像からリ
ンカーンが識別できるように、解像度を大きく落とした
画像でも、対象の特徴を表現できることを根拠としてい
る。
【0006】具体的には、認識対象となる物体画像を粗
くモザイク化し、これを探索時の対象画像の特徴として
用いて、未知画像を走査しおおよその位置と大きさとを
見つける。次に、認識対象となる物体画像を細かくモザ
イク化し、これを用いて、既に得られた大まかな位置付
近を走査し正確な位置と大きさとを見つける。さらに、
認識対象物体画像を細かくモザイク化し、すでに得られ
た未知画像中の位置と大きさとを得ている領域のモザイ
クと上記先の認識対象物体画像を細かくモザイクしたデ
ータのマッチングにより対象画像を認識する。
くモザイク化し、これを探索時の対象画像の特徴として
用いて、未知画像を走査しおおよその位置と大きさとを
見つける。次に、認識対象となる物体画像を細かくモザ
イク化し、これを用いて、既に得られた大まかな位置付
近を走査し正確な位置と大きさとを見つける。さらに、
認識対象物体画像を細かくモザイク化し、すでに得られ
た未知画像中の位置と大きさとを得ている領域のモザイ
クと上記先の認識対象物体画像を細かくモザイクしたデ
ータのマッチングにより対象画像を認識する。
【0007】
【作用】このように画像を数段階でモザイク化すること
により、任意の画面中から対象を正確に探し出し、さら
に認識することが容易に可能となる。
により、任意の画面中から対象を正確に探し出し、さら
に認識することが容易に可能となる。
【0008】
【実施例】以下、本発明の一実施例について図面により
説明する。図1は本発明における画像認識を行う一実施
例を示す図であり、図2は図1に示す粗探索部の構成、
図3は図1に示す詳細探索部の構成、図4は図1に示す
認識部の構成を示す。また図5と図6とは一緒になって
1つの図を表しており探索対象画像あるいは未知画像を
モザイク化し、未知画像の中から目的の対象を探索・認
識する過程を説明する図である。
説明する。図1は本発明における画像認識を行う一実施
例を示す図であり、図2は図1に示す粗探索部の構成、
図3は図1に示す詳細探索部の構成、図4は図1に示す
認識部の構成を示す。また図5と図6とは一緒になって
1つの図を表しており探索対象画像あるいは未知画像を
モザイク化し、未知画像の中から目的の対象を探索・認
識する過程を説明する図である。
【0009】図1において1は認識対象画像入力部であ
り、TVカメラあるいはスキャナなどを用い、認識対象
となる物体、例えば人物であれば典型的な人物の顔画像
を取り込み、粗探索部100へ、具体的には、図2の粗
探索対象画像バッファ101へ入力する。したがって、
当該バッファ101の内容は濃淡あるいはカラーで表さ
れる画素の集合である。
り、TVカメラあるいはスキャナなどを用い、認識対象
となる物体、例えば人物であれば典型的な人物の顔画像
を取り込み、粗探索部100へ、具体的には、図2の粗
探索対象画像バッファ101へ入力する。したがって、
当該バッファ101の内容は濃淡あるいはカラーで表さ
れる画素の集合である。
【0010】この認識対象画像を行列F=[f]で表
し、図5、図6のように、これをWa画素×Wa画素の
サイズのブロックでM×Nに分割し、このモザイク画像
FCの各ブロックをブロック内の代表値、例えば濃淡な
らばブロック内平均値、カラーならばブロック内で最大
の頻度を有する色で表す。
し、図5、図6のように、これをWa画素×Wa画素の
サイズのブロックでM×Nに分割し、このモザイク画像
FCの各ブロックをブロック内の代表値、例えば濃淡な
らばブロック内平均値、カラーならばブロック内で最大
の頻度を有する色で表す。
【0011】粗探索対象画像モザイク化部102は、前
記バッファ101の画像をモザイク化し、粗探索対象画
像辞書103に蓄積する。なお、必要ならば、複数の探
索対象、この例では複数の顔画像の平均値をとり、代表
的な顔のモザイクデータとするか、複数の粗探索対象画
像を用意してもよい。
記バッファ101の画像をモザイク化し、粗探索対象画
像辞書103に蓄積する。なお、必要ならば、複数の探
索対象、この例では複数の顔画像の平均値をとり、代表
的な顔のモザイクデータとするか、複数の粗探索対象画
像を用意してもよい。
【0012】一方、未知画像Uは図1の未知画像入力部
2を介して粗探索部100の中の、図2に示す未知画像
バッファ104に取り込まれる。そこで未知画像Uに対
して、やはり図5のように、未知画像モザイク化部10
5でWa画素×Wa画素のブロックサイズでP×Qに分
割し、ブロックごとに代表値を算出しモザイク画像UC
を得る。なお、未知画像入力部2は前記の認識対象画像
入力部1と同一でもよい。
2を介して粗探索部100の中の、図2に示す未知画像
バッファ104に取り込まれる。そこで未知画像Uに対
して、やはり図5のように、未知画像モザイク化部10
5でWa画素×Wa画素のブロックサイズでP×Qに分
割し、ブロックごとに代表値を算出しモザイク画像UC
を得る。なお、未知画像入力部2は前記の認識対象画像
入力部1と同一でもよい。
【0013】次に、図5のように、未知画像のモザイク
を走査して粗探索対象画像モザイクと一致する場所を探
索する。即ち、次の原理に基づく。未知画像のP×Qの
モザイクデータのうち、任意のM×Nのモザイクデータ
をUi(斜線が存在する領域で示す)としたとき、Ui
と粗探索対象モザイクデータFCとの距離Diが最小値
となるときのUiの位置を粗探索結果とする。この距離
Diとして、種々の出し方があるが代表的なものとして
ユークリッド距離がある。
を走査して粗探索対象画像モザイクと一致する場所を探
索する。即ち、次の原理に基づく。未知画像のP×Qの
モザイクデータのうち、任意のM×Nのモザイクデータ
をUi(斜線が存在する領域で示す)としたとき、Ui
と粗探索対象モザイクデータFCとの距離Diが最小値
となるときのUiの位置を粗探索結果とする。この距離
Diとして、種々の出し方があるが代表的なものとして
ユークリッド距離がある。
【0014】具体的には次のとおりである。図2におい
て、106は候補選択部であり、未知画像モザイク化部
105の中からM×Nブロック分の枠に入る候補データ
Ui(i=1,2…)を選択する。一般的には、はじめ
に未知画像の左上のM×Nブロック分がU1として選択
される。このモザイクデータU1との粗探索対象画像辞
書103からの粗探索対象モザイクデータFCとが距離
算出部107に入力され、上記の距離が算出される。こ
の結果は、このときの未知画像モザイクデータUCにお
けるM×Nの位置データ、即ちU1の位置データ、なら
びにモザイクのブロックサイズWaとともに位置・サイ
ズ・距離蓄積部108に蓄えられる。
て、106は候補選択部であり、未知画像モザイク化部
105の中からM×Nブロック分の枠に入る候補データ
Ui(i=1,2…)を選択する。一般的には、はじめ
に未知画像の左上のM×Nブロック分がU1として選択
される。このモザイクデータU1との粗探索対象画像辞
書103からの粗探索対象モザイクデータFCとが距離
算出部107に入力され、上記の距離が算出される。こ
の結果は、このときの未知画像モザイクデータUCにお
けるM×Nの位置データ、即ちU1の位置データ、なら
びにモザイクのブロックサイズWaとともに位置・サイ
ズ・距離蓄積部108に蓄えられる。
【0015】さらに、候補選択部106は未知画像モザ
イク化部105から次の候補U2を選択し、距離算出部
107はこの時の距離を算出して、候補U2の位置、ブ
ロックサイズとともに位置・サイズ・距離蓄積部108
に蓄える。同様に、未知画像モザイクの全領域に対して
M×Nの候補Uiが順次選択され、選択された位置、ブ
ロックサイズと算出された距離はすべて位置・サイズ・
距離蓄積部108に蓄えられる。
イク化部105から次の候補U2を選択し、距離算出部
107はこの時の距離を算出して、候補U2の位置、ブ
ロックサイズとともに位置・サイズ・距離蓄積部108
に蓄える。同様に、未知画像モザイクの全領域に対して
M×Nの候補Uiが順次選択され、選択された位置、ブ
ロックサイズと算出された距離はすべて位置・サイズ・
距離蓄積部108に蓄えられる。
【0016】ところで、以上では未知画像のモザイク化
において、探索対象画像と同じブロックサイズ、Wa画
素×Wa画素を用いた。探索対象画像と未知画像内の探
索対象画像が同じサイズであればこのままでよいが、一
般的には、未知画像内における探索対象画像のサイズも
また未知である。このため、未知画像モザイク化部10
5は、ブロックサイズの画素数を、例えば、Waの1/
5〜10/5などのWa’に変化させる。そこで、一つ
一つのブロックサイズWa’ごとに上記の手順を繰り返
して、得られた距離とそのときの位置ならびにブロック
サイズWa’を位置・サイズ・距離蓄積部108に蓄え
る。
において、探索対象画像と同じブロックサイズ、Wa画
素×Wa画素を用いた。探索対象画像と未知画像内の探
索対象画像が同じサイズであればこのままでよいが、一
般的には、未知画像内における探索対象画像のサイズも
また未知である。このため、未知画像モザイク化部10
5は、ブロックサイズの画素数を、例えば、Waの1/
5〜10/5などのWa’に変化させる。そこで、一つ
一つのブロックサイズWa’ごとに上記の手順を繰り返
して、得られた距離とそのときの位置ならびにブロック
サイズWa’を位置・サイズ・距離蓄積部108に蓄え
る。
【0017】また、複数の探索対象画像を辞書においた
場合も、同様にして、一つ一つの探索対象画像ごとに上
記の手順を繰り返し、得られた距離とそのときの位置お
よびブロックサイズを位置・サイズ・距離蓄積部108
に蓄える。
場合も、同様にして、一つ一つの探索対象画像ごとに上
記の手順を繰り返し、得られた距離とそのときの位置お
よびブロックサイズを位置・サイズ・距離蓄積部108
に蓄える。
【0018】こうして、全部の場合の距離が位置・サイ
ズ・距離蓄積部108に蓄えられると、最小距離検出部
109と、位置・サイズ・距離蓄積部108の中の距離
データのうち、最小値を取るものを検出する。この値は
認識対象有無判定部110に送られ、この値がある閾値
以下の時は未知画像内に対象画像があると判断し、その
位置およびブロックサイズを位置・サイズ・距離蓄積部
108から取り出して結果を粗探索結果出力部111に
出力する。粗探索結果出力部111は、ブロックサイズ
Waから未知画像内の探索対象画像の大きさを[M×W
a]×[N×Wa]より算出する。
ズ・距離蓄積部108に蓄えられると、最小距離検出部
109と、位置・サイズ・距離蓄積部108の中の距離
データのうち、最小値を取るものを検出する。この値は
認識対象有無判定部110に送られ、この値がある閾値
以下の時は未知画像内に対象画像があると判断し、その
位置およびブロックサイズを位置・サイズ・距離蓄積部
108から取り出して結果を粗探索結果出力部111に
出力する。粗探索結果出力部111は、ブロックサイズ
Waから未知画像内の探索対象画像の大きさを[M×W
a]×[N×Wa]より算出する。
【0019】一方、最小距離値がある閾値を越えたとき
は未知画像内に対象画像が無いと判断し、「無い」こと
を粗探索結果出力部111に出力する。粗探索結果出力
部111はこれらの結果を直ちに詳細探索部200に通
知する。
は未知画像内に対象画像が無いと判断し、「無い」こと
を粗探索結果出力部111に出力する。粗探索結果出力
部111はこれらの結果を直ちに詳細探索部200に通
知する。
【0020】こうして粗探索により、認識対象のおおよ
その位置と大きさがわかると、モザイクのブロックを小
さくして、詳細にその位置を探索する。なお、詳細探索
では粗探索に比べ対象画像の領域を一部分に絞ってもよ
いが、ここでは、同一領域を用いる場合をのべる。
その位置と大きさがわかると、モザイクのブロックを小
さくして、詳細にその位置を探索する。なお、詳細探索
では粗探索に比べ対象画像の領域を一部分に絞ってもよ
いが、ここでは、同一領域を用いる場合をのべる。
【0021】まず、予め、図6のように、認識対象をW
b画素×Wb画素(Wb<Wa)のサイズのブロックで
M’×N’に分割し、各ブロックをブロック内の代表値
で表す。
b画素×Wb画素(Wb<Wa)のサイズのブロックで
M’×N’に分割し、各ブロックをブロック内の代表値
で表す。
【0022】具体的には、詳細探索対象画像バッファ2
01は、認識対象画像入力部1から認識対象画像データ
を取り込み、これを詳細探索対象画像モザイク化部20
2に送る。詳細探索対象画像モザイク化部202は、こ
の画像をモザイク化(FD)し、詳細探索対象画像辞書
203に蓄積する。
01は、認識対象画像入力部1から認識対象画像データ
を取り込み、これを詳細探索対象画像モザイク化部20
2に送る。詳細探索対象画像モザイク化部202は、こ
の画像をモザイク化(FD)し、詳細探索対象画像辞書
203に蓄積する。
【0023】なお、必要ならば、複数の詳細探索対象画
像の平均値をとるか、複数の詳細探索対象画像を用意す
ればよいのは、粗探索の場合と同じである。一方、上記
の粗探索結果が粗探索結果通知部220に通知される
と、未知画像バッファ204はこれを知って、図1の未
知画像入力部2から、未知画像Uの中の認識対象画像の
該当部分を取り込む。そこで、未知画像モザイク化部2
05は、これに対して、やはり図6のように、Wb画素
×Wb画素のブロックサイズでP’×Q’に分割し、ブ
ロックごとに代表値を算出しモザイクUDを得る。
像の平均値をとるか、複数の詳細探索対象画像を用意す
ればよいのは、粗探索の場合と同じである。一方、上記
の粗探索結果が粗探索結果通知部220に通知される
と、未知画像バッファ204はこれを知って、図1の未
知画像入力部2から、未知画像Uの中の認識対象画像の
該当部分を取り込む。そこで、未知画像モザイク化部2
05は、これに対して、やはり図6のように、Wb画素
×Wb画素のブロックサイズでP’×Q’に分割し、ブ
ロックごとに代表値を算出しモザイクUDを得る。
【0024】そこで、粗探索の場合と同様、図6のよう
に、未知画像の該当部分画像のモザイクを走査して詳細
探索対象モザイクFDと一致する場所を探索する。すな
わち、部分画像のP’×Q’のモザイクUDのうち任意
のM’×N’のモザイクをUj(斜線が存在する領域で
示す)としたとき、Ujと探索対象のモザイクFDとの
距離Djを最小となるときのUjの位置を詳細探索結果
とする。
に、未知画像の該当部分画像のモザイクを走査して詳細
探索対象モザイクFDと一致する場所を探索する。すな
わち、部分画像のP’×Q’のモザイクUDのうち任意
のM’×N’のモザイクをUj(斜線が存在する領域で
示す)としたとき、Ujと探索対象のモザイクFDとの
距離Djを最小となるときのUjの位置を詳細探索結果
とする。
【0025】具体的には、図3において、候補選択部2
06は、未知画像モザイク化部205の中からM’×
N’分の枠に入る候補Ujを取り出す。距離算出部20
7は、このUjと詳細探索対象画像辞書203からの詳
細探索対象モザイクFDの距離Djを算出し、このとき
のUjの位置データ、ならびにモザイクのブロックサイ
ズWbとともに位置・サイズ・距離蓄積部208に送
る。
06は、未知画像モザイク化部205の中からM’×
N’分の枠に入る候補Ujを取り出す。距離算出部20
7は、このUjと詳細探索対象画像辞書203からの詳
細探索対象モザイクFDの距離Djを算出し、このとき
のUjの位置データ、ならびにモザイクのブロックサイ
ズWbとともに位置・サイズ・距離蓄積部208に送
る。
【0026】ここで、必要に応じ、ブロックサイズWb
を変化させ(Wb’)たり、複数の詳細探索対象画像を
用いたりすることも、粗探索の場合と同様である。こう
して、最小距離検出部209で最小値を検出すると、こ
の時のUjの位置データならびにブロックサイズWbが
詳細探索結果出力部210に送られる。詳細探索結果出
力部210はブロックサイズWbより探索対象画像の正
確な大きさ、即ち、[M’×Wb]×[N’×Wb]を
算出し、位置データとともに認識部300に送出する。
を変化させ(Wb’)たり、複数の詳細探索対象画像を
用いたりすることも、粗探索の場合と同様である。こう
して、最小距離検出部209で最小値を検出すると、こ
の時のUjの位置データならびにブロックサイズWbが
詳細探索結果出力部210に送られる。詳細探索結果出
力部210はブロックサイズWbより探索対象画像の正
確な大きさ、即ち、[M’×Wb]×[N’×Wb]を
算出し、位置データとともに認識部300に送出する。
【0027】こうして詳細探索により、認識対象の正確
な位置と大きさがわかると、モザイクのブロックを小さ
くして、対象が何かを認識する。まず、予め、図6のよ
うに、認識対象をWc画素×Wc画素(Wc<Wb)の
サイズのブロックでM”×N”に分割する。このモザイ
クの各ブロックを、前記の場合と同様にブロック内の代
表値で表す。なお、認識対象の特徴が部分領域に集中し
ていれば、その部分をM”×N”に分割してもよい。す
なわち、探索の過程では対象に普遍的な特徴が必要であ
るが、認識の過程では、個々を区別する特徴が必要であ
り、より細かなモザイクや部分領域が有効となる。
な位置と大きさがわかると、モザイクのブロックを小さ
くして、対象が何かを認識する。まず、予め、図6のよ
うに、認識対象をWc画素×Wc画素(Wc<Wb)の
サイズのブロックでM”×N”に分割する。このモザイ
クの各ブロックを、前記の場合と同様にブロック内の代
表値で表す。なお、認識対象の特徴が部分領域に集中し
ていれば、その部分をM”×N”に分割してもよい。す
なわち、探索の過程では対象に普遍的な特徴が必要であ
るが、認識の過程では、個々を区別する特徴が必要であ
り、より細かなモザイクや部分領域が有効となる。
【0028】ここでは、この部分領域を用いる場合をの
べる。具体的には、認識対象画像バッファ301は、認
識対象画像入力部1から認識対象画像の部分領域のデー
タを取り込み、これを認識対象画像モザイク化部302
に送る。認識対象画像モザイク化部302は、この画像
をモザイク化(FDD)し、認識対象画像辞書303に
蓄積する。
べる。具体的には、認識対象画像バッファ301は、認
識対象画像入力部1から認識対象画像の部分領域のデー
タを取り込み、これを認識対象画像モザイク化部302
に送る。認識対象画像モザイク化部302は、この画像
をモザイク化(FDD)し、認識対象画像辞書303に
蓄積する。
【0029】なお、通常、多くの認識対象画像について
モザイク化し、認識対象画像辞書303に蓄積する。一
方、上記の詳細探索結果が詳細探索部200より詳細探
索結果通知部320に通知されると、未知画像バッファ
304はこれを知って、図1の未知画像入力部2から、
未知画像Uの中の認識対象画像の正確な位置と大きさの
画像を取り込む。画像切り出し・モザイク化部305
は、さらにその中の部分領域に対して、やはり図6のよ
うにWc画素×Wc画素のブロックサイズでM”×N”
に分割し、ブロックごとに代表値を算出しモザイクデー
タUDDを得る。
モザイク化し、認識対象画像辞書303に蓄積する。一
方、上記の詳細探索結果が詳細探索部200より詳細探
索結果通知部320に通知されると、未知画像バッファ
304はこれを知って、図1の未知画像入力部2から、
未知画像Uの中の認識対象画像の正確な位置と大きさの
画像を取り込む。画像切り出し・モザイク化部305
は、さらにその中の部分領域に対して、やはり図6のよ
うにWc画素×Wc画素のブロックサイズでM”×N”
に分割し、ブロックごとに代表値を算出しモザイクデー
タUDDを得る。
【0030】そこで、このモザイクデータUDDと認識
対象画像モザイクデータFDDの距離を算出し、これが
或る閾値以下であれば、未知画像は認識対象画像である
と判定する。あるいは、認識対象画像が複数あれば、F
DDとの距離の最小となるものを認識対象として判定す
る。ここでは、一般的な、後者の場合を例にのべる。
対象画像モザイクデータFDDの距離を算出し、これが
或る閾値以下であれば、未知画像は認識対象画像である
と判定する。あるいは、認識対象画像が複数あれば、F
DDとの距離の最小となるものを認識対象として判定す
る。ここでは、一般的な、後者の場合を例にのべる。
【0031】具体的には、図4において、距離算出部3
06は、画像切り出し・モザイク化部305の出力であ
る未知画像モザイクデータUDDと認識対象画像辞書3
03からの認識対象画像モザイクデータFDDの距離を
算出し、このときの距離と認識対象画像の符号を距離蓄
積部307に送る。同様に、距離算出部306は、認識
対象画像辞書303から次々と認識対象画像モザイクデ
ータを取り出しては、未知画像モザイクデータUDDと
の距離を算出し、この値と認識対象画像の符号を距離蓄
積部307に送る。
06は、画像切り出し・モザイク化部305の出力であ
る未知画像モザイクデータUDDと認識対象画像辞書3
03からの認識対象画像モザイクデータFDDの距離を
算出し、このときの距離と認識対象画像の符号を距離蓄
積部307に送る。同様に、距離算出部306は、認識
対象画像辞書303から次々と認識対象画像モザイクデ
ータを取り出しては、未知画像モザイクデータUDDと
の距離を算出し、この値と認識対象画像の符号を距離蓄
積部307に送る。
【0032】つぎに、最小距離検出部308は、距離蓄
積部307の中の最小値を検出すると、この時の認識対
象画像の符号を認識結果出力部309へ送出する。この
結果はさらに出力部3へ送出される。
積部307の中の最小値を検出すると、この時の認識対
象画像の符号を認識結果出力部309へ送出する。この
結果はさらに出力部3へ送出される。
【0033】一方、粗探索の結果、対象画像が「無し」
の場合は、このことが出力部3に通知される。こうし
て、未知画像Uの中から、まず認識対象画像Fのおおよ
その位置がみつかり、これを手がかりに正確な位置と大
きさが見つけられ、さらに対象が特定される。
の場合は、このことが出力部3に通知される。こうし
て、未知画像Uの中から、まず認識対象画像Fのおおよ
その位置がみつかり、これを手がかりに正確な位置と大
きさが見つけられ、さらに対象が特定される。
【0034】
【発明の効果】本発明によれば、認識対象画像および未
知画像をモザイク化し探索・認識することによって、背
景に対する一様性など特殊な条件を与えることなく、ま
た、線分を用いた場合のノイズによるエラーを起すこと
なく、容易に対象画像を見いだしてその位置や大きさを
得た上、認識することが可能となる。とくに、形状や色
が似通った対象、例えば、人間の顔や蝶などには効果的
である。
知画像をモザイク化し探索・認識することによって、背
景に対する一様性など特殊な条件を与えることなく、ま
た、線分を用いた場合のノイズによるエラーを起すこと
なく、容易に対象画像を見いだしてその位置や大きさを
得た上、認識することが可能となる。とくに、形状や色
が似通った対象、例えば、人間の顔や蝶などには効果的
である。
【図1】本発明の全体を説明するブロック図である。
【図2】粗探索部100の内容を示す図である。
【図3】詳細探索部200の内容を示す図である。
【図4】認識部300の内容を示す図である。
【図5】認識対象画像ならびに未知画像をモザイク化
し、未知画像の中から認識対象を段階的に探索・認識す
る過程を説明する図である。
し、未知画像の中から認識対象を段階的に探索・認識す
る過程を説明する図である。
【図6】図5と一緒になって1つの図を構成し、認識対
象画像ならびに未知画像をモザイク化し、未知画像の中
から認識対象を段階的に探索・認識する過程を説明する
図である。
象画像ならびに未知画像をモザイク化し、未知画像の中
から認識対象を段階的に探索・認識する過程を説明する
図である。
1 認識対象画像入力部 2 未知画像入力部 3 出力部 100 粗探索部 200 詳細探索部 300 認識部
Claims (8)
- 【請求項1】 予め、認識対象となる自然画像を大きな
ブロックサイズでM×Nに分割し、各ブロックの濃淡あ
るいはカラーの代表値を算出して辞書データとして記憶
する第1の手段と、 同じく、予め、当該認識対象の自然画像を小さなブロッ
クサイズでM’×N’に分割し、各ブロックの濃淡ある
いはカラーの代表値を算出して辞書データとして記憶す
る第2の手段と、 同じく、予め当該認識対象の自然画像をさらに小さなブ
ロックサイズでM”×N”に分割し、各ブロックの濃淡
あるいはカラーの代表値を算出して辞書データとして記
憶する第3の手段と、 未知の自然画像が入力として与えられたとき、入力画像
を大きなブロックサイズでP×Qに分割して各ブロック
の代表値を算出し、この中から任意のM×Nの領域を取
り出して第1の手段で得られた代表値群とのなす距離を
算出し蓄積する第4の手段と、 P×Qの全領域にわたって第4の手段を繰り返し適用
し、得られた距離の中から最小値を求め、この最小値が
予め与えられた閾値より小さいとき、入力画像中の最小
値を導いた位置に認識対象画像に相当する画像があると
判定し、一方、最小値が閾値より大きいとき、入力画像
内に認識対象画像に相当する画像が存在しないと判断す
る第5の手段と、 第5の手段で、或る位置に認識対象有りと判定されたと
き、入力画像中の該当位置の近傍のM×N領域を小さな
ブロックでP’×Q’に分割し各ブロックの代表値を算
出し、この中から任意のM’×N’の領域を取り出して
第2の手段で得られた代表値群とのなす距離を算出しこ
れを蓄積する第6の手段と、 P’×Q’の全領域にわたって第6の手段を繰り返し適
用し、得られた距離の中から最小値を求め、この時の
M’×N’画像の位置と大きさを認識対象画像の位置と
大きさとする第7の手段と、 第7の手段で得られた入力画像中の該当位置と大きさの
領域を、より小さなブロックサイズでM”×N”に分割
して各ブロックの代表値を算出し、第3の手段で得られ
た代表値群とのなす距離を算出し、これが或る閾値以下
ならば認識対象画像であると特定する第8の手段を有す
ることを特徴とする画像認識装置。 - 【請求項2】 上記第1の手段において、予め対象とな
る画像を唯一でなく、類似する複数の画像群とし、これ
らの画像ごとにM×Nに分割して各ブロックの代表値を
算出し、複数の画像間の対応するブロックごとに平均値
を算出し、これを辞書として記憶することを特徴とする
請求項1記載の画像認識装置。 - 【請求項3】 上記第2の手段において、予め対象とな
る画像を唯一でなく、類似する複数の画像群とし、これ
らの画像ごとにM’×N’に分割して各ブロックの代表
値を算出し、複数の画像間の対応するブロックごとに平
均値を算出し、これを辞書として記憶することを特徴と
する請求項1記載の画像認識装置。 - 【請求項4】 上記第3の手段において、予め対象とな
る画像を唯一でなく、複数の画像群とし、これらの画像
ごとにM”×N”に分割して各ブロックの代表値を算出
し、これを辞書として記憶することを特徴とする請求項
1記載の画像認識装置。 - 【請求項5】 上記第2の手段において、予め、認識対
象画像の部分画像を小さなブロックサイズでM’×N’
に分割し、各ブロックの代表値を算出して辞書データと
して記憶し、上記第6の手段および第7の手段におい
て、上記第5の手段で得られたM×N領域の部分領域を
P’×Q’に分割し、この中のM’×N’ごとに当該辞
書データとの距離を算出することを特徴とする請求項1
記載の画像認識装置。 - 【請求項6】 上記第3の手段において、予め、認識対
象画像の部分画像を、より小さなブロックサイズでM”
×N”に分割し、各ブロックの代表値を算出して辞書デ
ータとして記憶し、上記第8の手段において、上記M’
×N’領域を、より小さなブロックサイズでM”×N”
に分割することを特徴とする請求項1記載の画像認識装
置。 - 【請求項7】 上記第4の手段において、分割に用いる
ブロックサイズを可変とすることを特徴とする請求項1
記載の画像認識装置。 - 【請求項8】 上記第6の手段において、分割に用いる
ブロックサイズを可変とすることを特徴とする請求項1
記載の画像認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3344489A JP2849256B2 (ja) | 1991-12-26 | 1991-12-26 | 画像認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3344489A JP2849256B2 (ja) | 1991-12-26 | 1991-12-26 | 画像認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05174149A true JPH05174149A (ja) | 1993-07-13 |
JP2849256B2 JP2849256B2 (ja) | 1999-01-20 |
Family
ID=18369663
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3344489A Expired - Fee Related JP2849256B2 (ja) | 1991-12-26 | 1991-12-26 | 画像認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2849256B2 (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1991
- 1991-12-26 JP JP3344489A patent/JP2849256B2/ja not_active Expired - Fee Related
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---|---|
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