JPWO2005038716A1 - 画像照合システム及び画像照合方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は本発明による画像照合システムの第1の実施例を示すブロック図である。図1において、10は物体の3次元データを入力する3次元データ入力手段、30は参照画像記憶部、50は姿勢推定・照合手段である。姿勢推定・照合手段50は、姿勢候補決定手段20と、比較画像生成手段40と、画像照合手段55とを含んでいる。
Dkj=Σr{Rk(r)−Gkj(r)}2
により計算できる。類似度Skjを用いる場合には、例えば、
Skj=exp(−Dkj)
により計算できる。この際、姿勢推定・照合手段50は距離値の最も小さい比較画像を選出することにより最適な姿勢を推定すると共に、3次元データと参照画像Rkとの最小距離値Dkを、
最小距離値Dk=minjDkj
により求める(ステップ140)。図7の場合、例えば、G11が選出される。
これは、以下の全ての実施例において同様である。
図8は本発明の第2の実施例を示すブロック図である。図8では図1と同一部分は同一符号を付している。本実施例では、3次元データ入力手段10と、参照画像記憶部30と、姿勢推定・照合手段51と、参照補正係数記憶部65とから構成されている。姿勢推定・照合手段51は、姿勢候補決定手段20と、比較画像生成手段40と、画像照合手段55と、スコア補正手段60とを含んでいる。図1との違いは、スコア補正手段60、参照補正係数記憶部65が追加されている点である。
図10は本発明の第3の実施例を示すブロック図である。図10では図1と同一部分は同一符号を付している。本実施例では、3次元データ入力手段10と、参照画像記憶部30と、姿勢推定・照合手段52と、3次元基準点抽出手段12と、標準3次元基準点記憶部72と、標準3次元重み係数記憶部75と、参照重み係数記憶部77とから構成されている。姿勢推定・照合手段52は、姿勢候補決定手段20と、比較画像生成手段40と、画像照合手段56と、入力重み係数変換手段70とを含んでいる。
3次元基準点抽出手段12は、3次元データ入力手段10より得られる3次元データに対して、手動または自動的に3次元基準点を抽出する。
Dkj'=ΣrWkj(r)Uk(r){Rk(r)−Gkj(r)}2
により計算する。ここで、重み係数Wkj(r)、Uk(r)は、いずれかのみ使用しても良い。次に、姿勢推定・照合手段52は画像番号kを1増やし(ステップ151)、画像番号kと画像数Mとの比較を行い(ステップ152)、画像番号kが画像数M以下の場合には、ステップ110に戻って同様の処理を行い、次の参照画像の最小距離値を計算する。最後に、ステップ152で画像番号kが画像数M以上になると、最小距離値の最も小さい参照画像Rkを照合結果とする(ステップ153)。
図18は本発明の第4の実施例を示すブロック図である。図18では第1の実施例の図1と同一部分は同一符号を付している。本実施例では、3次元データ入力手段10と、参照画像記憶部30と、姿勢推定・照合手段53と、代表3次元物体モデル記憶部36と、3次元照合手段80と、グループ記憶部85と、参照画像選出手段82とから構成されている。更に、姿勢推定・照合手段53は、姿勢候補決定手段20と、比較画像生成手段40と、画像照合手段55とを含んでいる。
図22は本発明の第5の実施例の構成を示すブロック図である。図22では図1や図18と同一部分は同一符号を付している。本実施例では、3次元データ入力手段10と、参照画像記憶部30と、姿勢推定・照合手段53と、代表画像記憶部31と、第2の姿勢推定・照合手段(代表画像選択手段)54と、グループ記憶部86と、参照画像選出手段82とから構成されている。姿勢推定・照合手段50,53は、姿勢候補決定手段20と、比較画像生成手段40と、画像照合手段55とを含んでいる。
この場合、各代表画像に対応する参照画像群の合併集合を参照画像群とする。
また、ネットワークやインターネット上に存在する人の顔等の物体の画像を検索するといった用途にも適用可能である。更に、身分証明写真等の画像とそれを保持する人物が同一人物であるかを判定するといった用途にも好適に使用することが可能である。
Claims (27)
- 物体の3次元データを入力する3次元データ入力手段と、
少なくとも1つの物体の参照画像を記憶する参照画像記憶手段と、
物体の姿勢の候補である姿勢候補を少なくとも1つ生成する姿勢候補決定手段と、
姿勢候補に応じて3次元データを2次元の画像に射影しつつ参照画像に近い比較画像を少なくとも1つ生成する比較画像生成手段と、
参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方に基づいて照合を行う画像照合手段と
を備えることを特徴とする画像照合システム。 - 請求項1に記載の画像照合システムにおいて、
前記画像照合手段は、
参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算する演算手段と、
距離値が最も小さい最小距離値及び類似度が最も大きい最大類似度のいずれか一方を選出する選出手段と、
最小距離値としきい値との比較結果及び最大類似度としきい値との比較結果のいずれか一方に基づいて照合を行う照合手段と
を備えることを特徴とする画像照合システム。 - 請求項1に記載の画像照合システムにおいて、
前記比較画像生成手段は、参照画像毎に参照画像に近い比較画像を生成し、
前記画像照合手段は、
参照画像毎に参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算する演算手段と、
参照画像毎に距離値が最も小さい最小距離値及び類似度が最も大きい最大類似度のいずれか一方を選出する選出手段と、
最小距離値のうち距離値の最も小さい最小距離値の参照画像及び最大類似度のうち類似度が最も大きい最大類似度の参照画像のいずれか一方を照合結果とする照合手段と
を備えることを特徴とする画像照合システム。 - 請求項1に記載の画像照合システムにおいて、
参照画像に対応する補正係数を記憶する参照補正係数記憶手段と、
補正係数を用いて最小距離値及び最大類似度のいずれか一方を補正する補正手段と
を更に備えることを特徴とする画像照合システム。 - 請求項1に記載の画像照合システムにおいて、
参照画像に対応する重み係数を記憶する参照重み係数記憶手段を更に備え、
前記画像照合手段は、参照画像に対応する重み係数を用いて、その参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算する演算手段を備えることを特徴とする画像照合システム。 - 請求項1に記載の画像照合システムにおいて、
標準3次元物体モデルに対応する標準3次元基準点を記憶する標準3次元基準点記憶手段と、
標準3次元重み係数を記憶する標準3次元重み係数記憶手段と、
入力された3次元データから3次元基準点を抽出する3次元基準点抽出手段と、
標準3次元基準点と3次元データの3次元基準点を用いて標準3次元重み係数と3次元データとの座標の対応を求め、姿勢候補に応じて標準3次元重み係数を2次元の重み係数に変換する入力重み係数手段とを更に備え、
前記画像照合手段は、変換された2次元の重み係数を用いて参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算する演算手段を備えることを特徴とする画像照合システム。 - 請求項1に記載の画像照合システムにおいて、
代表的な3次元物体モデルを代表3次元物体モデルとして記憶する代表3次元物体モデル記憶手段と、
代表3次元物体モデルと参照画像との関連情報を記憶するグループ記憶手段と、
入力された3次元データと代表3次元物体モデルとの照合を行い、3次元データに類似した代表3次元物体モデルを選択する3次元照合手段と、
関連情報を参照し、選択された代表3次元物体モデルに対応する参照画像を選出する参照画像選出手段とを更に備え、
前記画像照合手段は、選出された参照画像に関して、入力された3次元データとの照合を行うことを特徴とする画像照合システム。 - 請求項1に記載の画像照合システムにおいて、
代表的な画像を代表画像として記憶する代表画像記憶手段と、
代表画像と参照画像との関連情報を記憶するグループ記憶手段と、
入力された3次元データと代表画像との照合を行い、3次元データに類似した代表画像を選択する代表画像選択手段と、
関連情報を参照し、選択された代表画像に対応する参照画像を選出する参照画像選出手段とを更に備え、
前記画像照合手段は、選出された参照画像に関して、入力された3次元データとの照合を行うことを特徴とする画像照合システム。 - 請求項4に記載の画像照合システムにおいて、
補正係数は、代表的な3次元物体モデルと参照画像との距離値及び類似度のいずれか一方に基づいて決定されることを特徴とする画像照合システム。 - 物体の3次元データを入力するステップと、
物体の姿勢の候補である姿勢候補を少なくとも1つ生成するステップと、
姿勢候補に応じて3次元データを2次元の画像に射影しつつ参照画像に近い比較画像を少なくとも1つ生成するステップと、
参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方に基づいて照合を行うステップと
を備えることを特徴とする画像照合方法。 - 請求項10に記載の画像照合方法において、
前記照合を行うステップは、
参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算するステップと、
距離値が最も小さい最小距離値及び類似度が最も大きい最大類似度のいずれか一方を選出するステップと、
最小距離値としきい値との比較結果及び最大類似度としきい値との比較結果のいずれか一方に基づいて照合を行うステップと
を備えることを特徴とする画像照合方法。 - 請求項10に記載の画像照合方法において、
前記比較画像を生成するステップは、参照画像毎に参照画像に近い比較画像を生成するステップを備え、
前記照合を行うステップは、
参照画像毎に参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算するステップと、
参照画像毎に距離値が最も小さい最小距離値及び類似度が最も大きい最大類似度のいずれか一方を選出するステップと、
最小距離値のうち距離値の最も小さい最小距離値の参照画像及び最大類似度のうち類似度が最も大きい最大類似度の参照画像のいずれか一方を照合結果とするステップと
を備えることを特徴とする画像照合方法。 - 請求項10に記載の画像照合方法において、
参照画像に対応する補正係数を用いて最小距離値及び最大類似度のいずれか一方を補正するステップを更に備えることを特徴とする画像照合方法。 - 請求項10に記載の画像照合方法において、
前記照合を行うステップは、参照画像に対応する重み係数を用いて、その参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算するステップを備えることを特徴とする画像照合方法。 - 請求項10に記載の画像照合方法において、
入力された3次元データから3次元基準点を抽出するステップと、
標準3次元物体モデルに対応する標準3次元基準点と3次元データの3次元基準点を用いて標準3次元重み係数と3次元データとの座標の対応を求め、姿勢候補に応じて標準3次元重み係数を2次元の重み係数に変換するステップとを更に備え、
前記照合を行うステップは、変換された2次元の重み係数を用いて参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算するステップを備えることを特徴とする画像照合方法。 - 請求項10に記載の画像照合方法において、
入力された3次元データと代表的な3次元物体モデルである代表3次元物体モデルとの照合を行い、3次元データに類似した代表3次元物体モデルを選択するステップと、
代表3次元物体モデルと参照画像との関連を示す情報を参照し、選択された代表3次元物体モデルに対応する参照画像を選出するステップとを更に備え、
前記照合を行うステップは、選出された参照画像に関して、入力された3次元データとの照合を行うステップを備えることを特徴とする画像照合方法。 - 請求項10に記載の画像照合方法において、
入力された3次元データと代表的な画像である代表画像との照合を行い、3次元データに類似した代表画像を選択するステップと、
代表画像と参照画像との関連を示す情報を参照し、選択された代表画像に対応する参照画像を選出するステップとを更に備え、
前記照合を行うステップは、選出された参照画像に関して、入力された3次元データとの照合を行うステップを備えることを特徴とする画像照合方法。 - 請求項13に記載の画像照合方法において、
代表的な3次元物体モデルと参照画像との距離値及び類似度のいずれか一方に基づいて補正係数を決定するステップを更に備えることを特徴とする画像照合方法。 - 物体の3次元データを入力する手順と、
物体の姿勢の候補である姿勢候補を少なくとも1つ生成する手順と、
姿勢候補に応じて3次元データを2次元の画像に射影しつつ参照画像に近い比較画像を少なくとも1つ生成する手順と、
参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方に基づいて照合を行う手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項19に記載のプログラムにおいて、
前記照合を行う手順の中で、
参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算する手順と、
距離値が最も小さい最小距離値及び類似度が最も大きい最大類似度のいずれか一方を選出する手順と、
最小距離値としきい値との比較結果及び最大類似度としきい値との比較結果のいずれか一方に基づいて照合を行う手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項19に記載のプログラムにおいて、
前記比較画像を生成する手順の中で、参照画像毎に参照画像に近い比較画像を生成する手順をコンピュータに実行させ、
前記照合を行う手順の中で、
参照画像毎に参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算する手順と、
参照画像毎に距離値が最も小さい最小距離値及び類似度が最も大きい最大類似度のいずれか一方を選出する手順と、
最小距離値のうち距離値の最も小さい最小距離値の参照画像及び最大類似度のうち類似度が最も大きい最大類似度の参照画像のいずれか一方を照合結果とする手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項19に記載のプログラムにおいて、
参照画像に対応する補正係数を用いて最小距離値及び最大類似度のいずれか一方を補正する手順を更にコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項19に記載のプログラムにおいて、
前記照合を行う手順の中で、参照画像に対応する重み係数を用いて、その参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算する手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項19に記載のプログラムにおいて、
入力された3次元データから3次元基準点を抽出する手順と、
標準3次元物体モデルに対応する標準3次元基準点と3次元データの3次元基準点を用いて標準3次元重み係数と3次元データとの座標の対応を求め、姿勢候補に応じて標準3次元重み係数を2次元の重み係数に変換する手順とを更にコンピュータに実行させ、
前記照合を行う手順の中で、変換された2次元の重み係数を用いて参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方を演算する手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項19に記載のプログラムにおいて、
入力された3次元データと代表的な3次元物体モデルである代表3次元物体モデルとの照合を行い、3次元データに類似した代表3次元物体モデルを選択する手順と、
代表3次元物体モデルと参照画像との関連を示す情報を参照し、選択された代表3次元物体モデルに対応する参照画像を選出する手順とを更にコンピュータに実行させ、
前記照合を行う手順の中で、選出された参照画像に関して、入力された3次元データとの照合を行う手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項19に記載のプログラムにおいて、
入力された3次元データと代表的な画像である代表画像との照合を行い、3次元データに類似した代表画像を選択する手順と、
代表画像と参照画像との関連を示す情報を参照し、選択された代表画像に対応する参照画像を選出する手順とを更にコンピュータに実行させ、
前記照合を行う手順の中で、選出された参照画像に関して、入力された3次元データとの照合を行う手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項22に記載のプログラムにおいて、
代表的な3次元物体モデルと参照画像との距離値及び類似度のいずれか一方に基づいて補正係数を決定する手順を更にコンピュータに実行させるためのプログラム。
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