JP2000078563A - 被写体認識装置及び自動追尾装置 - Google Patents
被写体認識装置及び自動追尾装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】簡易な構成による、映像信号における被写体認
識処理を行う被写体認識装置を得る。 【解決手段】符号化信号を部分復号化することにより動
きベクトル及びＤＣ係数を生成する部分復号化部３０
と、動きベクトル及びＤＣ成分を用いて被写体認識処理
を行う被写体認識部２２とを設けた。
識処理を行う被写体認識装置を得る。 【解決手段】符号化信号を部分復号化することにより動
きベクトル及びＤＣ係数を生成する部分復号化部３０
と、動きベクトル及びＤＣ成分を用いて被写体認識処理
を行う被写体認識部２２とを設けた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は被写体認識装置及び
自動追尾装置に関し、例えば圧縮符号化した映像信号に
ついて被写体認識処理を行う被写体認識装置及びこれを
用いた自動追尾装置に適用して好適なものである。
自動追尾装置に関し、例えば圧縮符号化した映像信号に
ついて被写体認識処理を行う被写体認識装置及びこれを
用いた自動追尾装置に適用して好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、監視用途等に用いられる自動追尾
ビデオカメラがあり、この種の自動追尾ビデオカメラで
は撮像部が上下（チルト）及び左右（パン）に可動する
回転台に載置され、制御部が被写体の動き量にもとづい
て回転台の回転を制御することにより、撮像部の光軸を
被写体に自動追尾させるようになされている。
ビデオカメラがあり、この種の自動追尾ビデオカメラで
は撮像部が上下（チルト）及び左右（パン）に可動する
回転台に載置され、制御部が被写体の動き量にもとづい
て回転台の回転を制御することにより、撮像部の光軸を
被写体に自動追尾させるようになされている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このような自動追尾ビ
デオカメラにおいては、映像信号が示す画像から被写体
の特徴を抽出して被写体認識を行う。この被写体認識処
理には膨大な計算処理量が必要であるため、入力された
映像信号の画素を間引いて低解像度の画像を生成し、こ
の低解像度の画像を用いて被写体認識処理を行う。
デオカメラにおいては、映像信号が示す画像から被写体
の特徴を抽出して被写体認識を行う。この被写体認識処
理には膨大な計算処理量が必要であるため、入力された
映像信号の画素を間引いて低解像度の画像を生成し、こ
の低解像度の画像を用いて被写体認識処理を行う。
【０００４】このためこのような自動追尾ビデオカメラ
では、入力された映像信号の画素を間引いて低解像度の
画像を生成する間引き回路が必要であり、これにより構
成が複雑になるという問題を有していた。
では、入力された映像信号の画素を間引いて低解像度の
画像を生成する間引き回路が必要であり、これにより構
成が複雑になるという問題を有していた。
【０００５】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、簡易な構成による被写体認識装置及びこれを用いた
自動追尾装置を提案しようとするものである。
で、簡易な構成による被写体認識装置及びこれを用いた
自動追尾装置を提案しようとするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、映像信号を圧縮符号化した符号化
信号Ｓ１２を入力し、これを部分復号化することにより
映像信号の解像度よりも解像度が低い低解像度画像Ｓ３
１を生成するとともに画像の動きに関する情報ＭＶを生
成する部分復号化手段３０と、低解像度画像Ｓ３１の輝
度及び色差による被写体認識処理を行うとともに画像の
動きに関する情報ＭＶによる被写体認識処理を行い、輝
度及び色差による被写体認識結果及び画像の動きに関す
る情報による被写体認識結果を用いて被写体認識処理を
行う被写体認識手段２２とを設けた。
め本発明においては、映像信号を圧縮符号化した符号化
信号Ｓ１２を入力し、これを部分復号化することにより
映像信号の解像度よりも解像度が低い低解像度画像Ｓ３
１を生成するとともに画像の動きに関する情報ＭＶを生
成する部分復号化手段３０と、低解像度画像Ｓ３１の輝
度及び色差による被写体認識処理を行うとともに画像の
動きに関する情報ＭＶによる被写体認識処理を行い、輝
度及び色差による被写体認識結果及び画像の動きに関す
る情報による被写体認識結果を用いて被写体認識処理を
行う被写体認識手段２２とを設けた。
【０００７】符号化信号Ｓ１２を部分復号して低解像度
画像Ｓ３１を得るようにしたことにより、別途低解像度
画像を生成する手段を設ける必要がなく、構成が簡易に
なる。また、画像の動きに関する情報による被写体認識
結果及び輝度及び色差による被写体認識結果を用いて被
写体認識処理を行うようにしたことにより、より高精度
な被写体認識を行い得る。
画像Ｓ３１を得るようにしたことにより、別途低解像度
画像を生成する手段を設ける必要がなく、構成が簡易に
なる。また、画像の動きに関する情報による被写体認識
結果及び輝度及び色差による被写体認識結果を用いて被
写体認識処理を行うようにしたことにより、より高精度
な被写体認識を行い得る。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下図面について本発明の一実施
の形態を詳述する。
の形態を詳述する。
【０００９】（１）自動追尾ビデオカメラの構成 図１において、１は全体として自動追尾ビデオカメラを
示し、撮像部６で撮像した画像およびマイクロホン７で
集音した音声をＭＰＥＧ２（Moving Picture Experts G
roup Phase 2）方式により圧縮符号化して外部に送出す
るようになされている。
示し、撮像部６で撮像した画像およびマイクロホン７で
集音した音声をＭＰＥＧ２（Moving Picture Experts G
roup Phase 2）方式により圧縮符号化して外部に送出す
るようになされている。
【００１０】すなわちマイクロホン７は、集音した音声
を音声信号Ｓ７としてアナログ／ディジタル変換部１３
に送出する。アナログ／ディジタル変換部１３は音声信
号Ｓ５をアナログ／ディジタル変換し、ディジタル音声
信号Ｓ１３として音声符号化部１４に送出する。そして
音声符号化部１４は、ディジタル音声信号Ｓ１３をＭＰ
ＥＧ２方式を用いて圧縮符号化し、オーディオエレメン
タリーストリームＳ１４として多重化部１５に送出す
る。同時に撮像部６は、レンズ（図示せず）により集光
された撮像光を受光して映像信号Ｓ６を生成し、これを
アナログ／ディジタル変換部１１に送出する。アナログ
／ディジタル変換部１１は、映像信号Ｓ６をアナログ／
ディジタル変換し、ディジタル映像信号Ｓ１１として映
像符号化部１２に送出する。そして映像符号化部１２は
ディジタル映像信号Ｓ１１をＭＰＥＧ２方式を用いて圧
縮符号化し、ビデオエレメンタリーストリームＳ１２と
して多重化部１５及び被写体追尾部２０に送出する。映
像符号化部１２及び音声符号化部１４は、標準的なＭＰ
ＥＧ２エンコーダＬＳＩである。
を音声信号Ｓ７としてアナログ／ディジタル変換部１３
に送出する。アナログ／ディジタル変換部１３は音声信
号Ｓ５をアナログ／ディジタル変換し、ディジタル音声
信号Ｓ１３として音声符号化部１４に送出する。そして
音声符号化部１４は、ディジタル音声信号Ｓ１３をＭＰ
ＥＧ２方式を用いて圧縮符号化し、オーディオエレメン
タリーストリームＳ１４として多重化部１５に送出す
る。同時に撮像部６は、レンズ（図示せず）により集光
された撮像光を受光して映像信号Ｓ６を生成し、これを
アナログ／ディジタル変換部１１に送出する。アナログ
／ディジタル変換部１１は、映像信号Ｓ６をアナログ／
ディジタル変換し、ディジタル映像信号Ｓ１１として映
像符号化部１２に送出する。そして映像符号化部１２は
ディジタル映像信号Ｓ１１をＭＰＥＧ２方式を用いて圧
縮符号化し、ビデオエレメンタリーストリームＳ１２と
して多重化部１５及び被写体追尾部２０に送出する。映
像符号化部１２及び音声符号化部１４は、標準的なＭＰ
ＥＧ２エンコーダＬＳＩである。
【００１１】被写体追尾部２０は、ビデオエレメンタリ
ーストリームＳ１２を用いて被写体認識を行い、この認
識結果を基に自動追尾ビデオカメラ１の光軸すなわち撮
像部６の光軸を被写体に追尾させるようになされてい
る。
ーストリームＳ１２を用いて被写体認識を行い、この認
識結果を基に自動追尾ビデオカメラ１の光軸すなわち撮
像部６の光軸を被写体に追尾させるようになされてい
る。
【００１２】被写体追尾部２０において、ビデオエレメ
ンタリーストリームＳ１２は部分復号化部３０に入力さ
れる。図２において、３０は全体として部分復号化部を
示し、映像符号化部１２から供給されるビデオエレメン
タリーストリームＳ１２を階層解析部３１に入力する。
ンタリーストリームＳ１２は部分復号化部３０に入力さ
れる。図２において、３０は全体として部分復号化部を
示し、映像符号化部１２から供給されるビデオエレメン
タリーストリームＳ１２を階層解析部３１に入力する。
【００１３】階層解析部３１は、ビデオエレメンタリー
ストリームＳ１２を構成するＧＯＰ層、ピクチャ層、ス
ライス層、マクロブロック層及びブロック層の各データ
階層を解析して後段の回路に出力する。すなわち階層解
析部３１は、ＧＯＰ層、ピクチャ層及びスライス層のヘ
ッダから量子化スケール等のデータを得て、これらを復
号制御部３２に出力するとともに、マクロブロック層か
ら各マクロブロックの動きベクトルＭＶを得て、これを
可変長復号化部３３に出力し、さらにブロック層から各
ブロックのＤＣＴ係数におけるＤＣ（直流）係数Ｓ３１
（輝度Ｙ及び色差Ｃｒ，Ｃｂ）を得て、これらを可変長
復号化部３４に出力する。なお、各ブロックのＡＣ（交
流）係数は使用せず廃棄する。
ストリームＳ１２を構成するＧＯＰ層、ピクチャ層、ス
ライス層、マクロブロック層及びブロック層の各データ
階層を解析して後段の回路に出力する。すなわち階層解
析部３１は、ＧＯＰ層、ピクチャ層及びスライス層のヘ
ッダから量子化スケール等のデータを得て、これらを復
号制御部３２に出力するとともに、マクロブロック層か
ら各マクロブロックの動きベクトルＭＶを得て、これを
可変長復号化部３３に出力し、さらにブロック層から各
ブロックのＤＣＴ係数におけるＤＣ（直流）係数Ｓ３１
（輝度Ｙ及び色差Ｃｒ，Ｃｂ）を得て、これらを可変長
復号化部３４に出力する。なお、各ブロックのＡＣ（交
流）係数は使用せず廃棄する。
【００１４】可変長復号化部３３は、動きベクトルＭＶ
を可変長復号化して逆量子化部３５に出力する。逆量子
化部３５は、復号制御部３２から供給される量子化スケ
ールＱに基づいて動きベクトルＭＶを逆量子化し、予測
復号化部３７及び被写体認識部２２（図１）に出力す
る。また可変長復号部３４は、ＤＣ係数Ｓ３１を可変長
復号化して逆量子化部３６に出力する。逆量子化部３６
は、復号制御部３２から供給される量子化スケールＱに
基づいてＤＣ係数Ｓ３１を逆量子化して予測復号化部３
７に出力する。そして予測復号化部３７は、ＤＣ係数Ｓ
３１を動きベクトルＭＶを用いて動き補償して予測復号
化し、フレームバッファ３８に一時蓄積したのち順次被
写体認識部２２に出力する。
を可変長復号化して逆量子化部３５に出力する。逆量子
化部３５は、復号制御部３２から供給される量子化スケ
ールＱに基づいて動きベクトルＭＶを逆量子化し、予測
復号化部３７及び被写体認識部２２（図１）に出力す
る。また可変長復号部３４は、ＤＣ係数Ｓ３１を可変長
復号化して逆量子化部３６に出力する。逆量子化部３６
は、復号制御部３２から供給される量子化スケールＱに
基づいてＤＣ係数Ｓ３１を逆量子化して予測復号化部３
７に出力する。そして予測復号化部３７は、ＤＣ係数Ｓ
３１を動きベクトルＭＶを用いて動き補償して予測復号
化し、フレームバッファ３８に一時蓄積したのち順次被
写体認識部２２に出力する。
【００１５】かくして部分復号化部３０は、ビデオエレ
メンタリーストリームＳ１２を部分的に復号化し、ＤＣ
係数Ｓ３１及び動きベクトルＭＶを被写体認識部２２に
出力する。このとき部分復号化部３０は、復号に要する
計算量が多いＡＣ係数の復号を行わないため、復号に要
する処理時間を最小限に抑えることができる。
メンタリーストリームＳ１２を部分的に復号化し、ＤＣ
係数Ｓ３１及び動きベクトルＭＶを被写体認識部２２に
出力する。このとき部分復号化部３０は、復号に要する
計算量が多いＡＣ係数の復号を行わないため、復号に要
する処理時間を最小限に抑えることができる。
【００１６】被写体認識部２２（図１）は、ＤＣ係数Ｓ
３１及び動きベクトルＭＶを用いて被写体の特徴抽出す
なわち被写体認識処理を行う。
３１及び動きベクトルＭＶを用いて被写体の特徴抽出す
なわち被写体認識処理を行う。
【００１７】ここで、映像符号化部１２に入力されるデ
ィジタル映像信号Ｓ１１は、ＭＰＥＧ２方式におけるＭ
Ｐ＠ＭＬ（Main Profile at Main Level）と呼ばれる７
２０×４８０画素の解像度を有している。ＭＰＥＧ２方
式では、映像信号を８×８画素のブロックと呼ばれる単
位毎にＤＣＴ（Discreat Cosine Transform ）変換して
ＤＣＴ係数を生成することにより映像を圧縮符号化する
とともに、このブロックを４個一組にしたマクロブロッ
ク（１６×１６画素）毎に動きベクトルを算出し、この
動きベクトルを用いて動き補償処理による予測符号化を
行っている。ＤＣＴ係数におけるＤＣ係数は、８×８画
素のブロックについての輝度及び色差の直流成分を表し
ており、このブロックを一つの大きな画素として考えた
場合、ＤＣ係数はこの大きな画素の輝度及び色差を表し
ていることになる。
ィジタル映像信号Ｓ１１は、ＭＰＥＧ２方式におけるＭ
Ｐ＠ＭＬ（Main Profile at Main Level）と呼ばれる７
２０×４８０画素の解像度を有している。ＭＰＥＧ２方
式では、映像信号を８×８画素のブロックと呼ばれる単
位毎にＤＣＴ（Discreat Cosine Transform ）変換して
ＤＣＴ係数を生成することにより映像を圧縮符号化する
とともに、このブロックを４個一組にしたマクロブロッ
ク（１６×１６画素）毎に動きベクトルを算出し、この
動きベクトルを用いて動き補償処理による予測符号化を
行っている。ＤＣＴ係数におけるＤＣ係数は、８×８画
素のブロックについての輝度及び色差の直流成分を表し
ており、このブロックを一つの大きな画素として考えた
場合、ＤＣ係数はこの大きな画素の輝度及び色差を表し
ていることになる。
【００１８】被写体認識部２２は、マクロブロックを一
つの画素とする低解像度画像について、各マクロブロッ
クの輝度及び色差による被写体認識及び各マクロブロッ
クの動きベクトルによる被写体認識を行い、これら２種
類の画像認識の結果を併用して総合的な被写体認識を行
う。元の画像（ディジタル映像信号Ｓ１１）の解像度は
７２０×４８０画素であるから元の画像は４５×３０個
のマクロブロックを有しており、このため低解像度画像
の解像度は４５×３０画素になる。
つの画素とする低解像度画像について、各マクロブロッ
クの輝度及び色差による被写体認識及び各マクロブロッ
クの動きベクトルによる被写体認識を行い、これら２種
類の画像認識の結果を併用して総合的な被写体認識を行
う。元の画像（ディジタル映像信号Ｓ１１）の解像度は
７２０×４８０画素であるから元の画像は４５×３０個
のマクロブロックを有しており、このため低解像度画像
の解像度は４５×３０画素になる。
【００１９】図３（Ａ）は被写体認識部２２における被
写体認識処理を示し、被写体認識部２２はまずＤＣ係数
Ｓ３１を用いて輝度及び色差による被写体認識を行う。
すなわち各マクロブロックについて、記憶されている被
写体の色モデルとのマッチングを行い、被写体である可
能性を次に示す３段階で評価する。
写体認識処理を示し、被写体認識部２２はまずＤＣ係数
Ｓ３１を用いて輝度及び色差による被写体認識を行う。
すなわち各マクロブロックについて、記憶されている被
写体の色モデルとのマッチングを行い、被写体である可
能性を次に示す３段階で評価する。
【００２０】すなわち、色モデルとのマッチングが高
く、目的の被写体である可能性が高い場合、これを「Ye
s 」とし、色モデルとのマッチングが低く、目的の被写
体である可能性が低い場合、これを「No」とし、どちら
とも言えない、中間の評価（判断保留）の場合、これを
「Doubt 」とする。
く、目的の被写体である可能性が高い場合、これを「Ye
s 」とし、色モデルとのマッチングが低く、目的の被写
体である可能性が低い場合、これを「No」とし、どちら
とも言えない、中間の評価（判断保留）の場合、これを
「Doubt 」とする。
【００２１】続いて被写体認識部２２は、動きベクトル
による被写体認識を行う。図４は低解像度画像の一部を
示し、基本的に各マクロブロックはそれぞれ動きベクト
ルを有しているが、動きベクトルの値が０のマクロブロ
ックや、フレーム内符号化を行ったために動きベクトル
を有さないマクロブロック（ＮＡ:Not Available、動き
ベクトル無し) も存在している。被写体認識部２２は隣
り合うマクロブロック毎の動きベクトルの差分値を算出
し、この差分値と所定の閾値とを比較することにより、
被写体と思われる領域を囲い込むように分割する。すな
わち、差分値が閾値よりも大きい場合、この隣り合うマ
クロブロックの境界は被写体と背景との境界であるもの
とし、差分値が閾値よりも小さい場合、この隣り合うマ
クロブロックの境界は被写体と背景との境界ではないも
のとする。この境界が前のフレームにおける被写体をう
まく囲い込むように閾値を調整する。このとき被写体認
識部２２は、輝度及び色差による被写体認識によって得
られた被写体の中心を基準に囲い込み処理を開始する。
による被写体認識を行う。図４は低解像度画像の一部を
示し、基本的に各マクロブロックはそれぞれ動きベクト
ルを有しているが、動きベクトルの値が０のマクロブロ
ックや、フレーム内符号化を行ったために動きベクトル
を有さないマクロブロック（ＮＡ:Not Available、動き
ベクトル無し) も存在している。被写体認識部２２は隣
り合うマクロブロック毎の動きベクトルの差分値を算出
し、この差分値と所定の閾値とを比較することにより、
被写体と思われる領域を囲い込むように分割する。すな
わち、差分値が閾値よりも大きい場合、この隣り合うマ
クロブロックの境界は被写体と背景との境界であるもの
とし、差分値が閾値よりも小さい場合、この隣り合うマ
クロブロックの境界は被写体と背景との境界ではないも
のとする。この境界が前のフレームにおける被写体をう
まく囲い込むように閾値を調整する。このとき被写体認
識部２２は、輝度及び色差による被写体認識によって得
られた被写体の中心を基準に囲い込み処理を開始する。
【００２２】被写体認識部２２は、このようにして被写
体と思われる領域を囲い込み、この囲い込みに基づいて
各マクロブロックが被写体である可能性を３段階評価す
る。基本的に、囲い込みの内部を「Yes 」とし、囲い込
みの外部を「No」と判定する。
体と思われる領域を囲い込み、この囲い込みに基づいて
各マクロブロックが被写体である可能性を３段階評価す
る。基本的に、囲い込みの内部を「Yes 」とし、囲い込
みの外部を「No」と判定する。
【００２３】動き補償における動きベクトルは、常に正
しいものが得られるとは限らない。例えば大きく一様な
絵柄の被写体が動いた場合、この被写体の内部のマクロ
ブロックでは動きベクトルが０となる場合がある。この
ため、動きベクトルが０であるマクロブロックの周囲全
てが「Yes 」の場合、このマクロブロックを「Yes 」と
判定する。また、動きベクトルが０であるマクロブロッ
クが被写体領域の境界にある場合、判定を保留して「Do
ubt （判定保留）」とする。
しいものが得られるとは限らない。例えば大きく一様な
絵柄の被写体が動いた場合、この被写体の内部のマクロ
ブロックでは動きベクトルが０となる場合がある。この
ため、動きベクトルが０であるマクロブロックの周囲全
てが「Yes 」の場合、このマクロブロックを「Yes 」と
判定する。また、動きベクトルが０であるマクロブロッ
クが被写体領域の境界にある場合、判定を保留して「Do
ubt （判定保留）」とする。
【００２４】あるマクロブロックの符号化において予測
符号化の効率が悪いと判断された場合、フレーム内符号
化が選択され動きベクトルの算出は行われない（図４に
示すＮＡ）。このＮＡのマクロブロックについては、周
囲４近傍に「Yes 」が有る場合は「Doubt 」とし、それ
以外は「No」と判定する。
符号化の効率が悪いと判断された場合、フレーム内符号
化が選択され動きベクトルの算出は行われない（図４に
示すＮＡ）。このＮＡのマクロブロックについては、周
囲４近傍に「Yes 」が有る場合は「Doubt 」とし、それ
以外は「No」と判定する。
【００２５】被写体認識部２２は、輝度及び色差による
３段階評価及び動きベクトルによる３段階評価を用い、
図３（Ｂ）に示す表に基づいて、被写体認識の総合判定
を行う。すなわち、輝度及び色差による判定及び動きベ
クトルによる判定の双方が「Yes 」の場合、及び一方が
「Yes 」で他方が「Doubt 」の場合は総合判定を「Yes
」とする。輝度及び色差による判定及び動きベクトル
による判定の双方が「No」の場合、及び一方が「No」で
他方が「Doubt 」の場合は総合判定を「No」とする。ま
た、一方が「Yes 」で他方が「No」の場合、及び双方が
「Doubt 」の場合は「Continuity（連続性による判
定）」とし、周囲全てのマクロブロックが「Yes 」の場
合にのみ総合判定を「Yes 」とし、それ以外は「No」と
する。
３段階評価及び動きベクトルによる３段階評価を用い、
図３（Ｂ）に示す表に基づいて、被写体認識の総合判定
を行う。すなわち、輝度及び色差による判定及び動きベ
クトルによる判定の双方が「Yes 」の場合、及び一方が
「Yes 」で他方が「Doubt 」の場合は総合判定を「Yes
」とする。輝度及び色差による判定及び動きベクトル
による判定の双方が「No」の場合、及び一方が「No」で
他方が「Doubt 」の場合は総合判定を「No」とする。ま
た、一方が「Yes 」で他方が「No」の場合、及び双方が
「Doubt 」の場合は「Continuity（連続性による判
定）」とし、周囲全てのマクロブロックが「Yes 」の場
合にのみ総合判定を「Yes 」とし、それ以外は「No」と
する。
【００２６】被写体認識部２２は、かくして得られた
「Yes 」または「No」の総合判定を用いて、４５×３０
画素の解像度を有する、被写体（すなわち「Yes 」の画
素）のみが明るく、背景（すなわち「No」の画素）が暗
い２値画像を生成し、これを認識映像信号Ｓ２２として
追尾サーボ部４０に送出するとともに、認識映像信号Ｓ
２２をＭＰＥＧ２方式により圧縮符号化し、これを認識
映像ビデオエレメンタリーストリームＳ２０として多重
化部１５に送出する。この圧縮符号化処理に関しては、
各画素の輝度をそのままＤＣ係数に符号化するだけであ
り、ＡＣ係数の符号化や予測符号化は行わないため、計
算処理量が非常に少ない。
「Yes 」または「No」の総合判定を用いて、４５×３０
画素の解像度を有する、被写体（すなわち「Yes 」の画
素）のみが明るく、背景（すなわち「No」の画素）が暗
い２値画像を生成し、これを認識映像信号Ｓ２２として
追尾サーボ部４０に送出するとともに、認識映像信号Ｓ
２２をＭＰＥＧ２方式により圧縮符号化し、これを認識
映像ビデオエレメンタリーストリームＳ２０として多重
化部１５に送出する。この圧縮符号化処理に関しては、
各画素の輝度をそのままＤＣ係数に符号化するだけであ
り、ＡＣ係数の符号化や予測符号化は行わないため、計
算処理量が非常に少ない。
【００２７】追尾サーボ部４０は、認識映像信号Ｓ２２
を基に被写体が常に画面中央に位置するように駆動部２
４に対して駆動信号Ｓ２３を送出する。すなわち図５に
おいて４０は追尾サーボ部を示し、認識映像信号Ｓ２２
をパン演算部４１Ｘ及びチルト演算部４１Ｙに入力す
る。
を基に被写体が常に画面中央に位置するように駆動部２
４に対して駆動信号Ｓ２３を送出する。すなわち図５に
おいて４０は追尾サーボ部を示し、認識映像信号Ｓ２２
をパン演算部４１Ｘ及びチルト演算部４１Ｙに入力す
る。
【００２８】パン演算部４１Ｘは、認識映像信号Ｓ２２
における被写体の左右方向の移動量を算出し、これをパ
ン制御部４２Ｘに出力する。パン制御部４２Ｘはこの移
動量に応じてパン駆動信号Ｓ４２Ｘを生成し、駆動部２
４が有するパンモータ２４Ｘに出力する。同様にチルト
演算部４１Ｙは、認識映像信号Ｓ２２における被写体の
上下方向の移動量を算出し、これをチルト制御部４２Ｙ
に出力する。チルト制御部４２Ｙはこの移動量に応じて
チルト駆動信号Ｓ４２Ｙを生成し、駆動部２４が有する
チルトモータ２４Ｙに出力する。かくして被写体追尾部
２０は、自動追尾型ビデオカメラ１の光軸を被写体に自
動追尾させる。
における被写体の左右方向の移動量を算出し、これをパ
ン制御部４２Ｘに出力する。パン制御部４２Ｘはこの移
動量に応じてパン駆動信号Ｓ４２Ｘを生成し、駆動部２
４が有するパンモータ２４Ｘに出力する。同様にチルト
演算部４１Ｙは、認識映像信号Ｓ２２における被写体の
上下方向の移動量を算出し、これをチルト制御部４２Ｙ
に出力する。チルト制御部４２Ｙはこの移動量に応じて
チルト駆動信号Ｓ４２Ｙを生成し、駆動部２４が有する
チルトモータ２４Ｙに出力する。かくして被写体追尾部
２０は、自動追尾型ビデオカメラ１の光軸を被写体に自
動追尾させる。
【００２９】多重化部１５は、ビデオエレメンタリース
トリームＳ１２、オーディオエレメンタリーストリーム
Ｓ１４及び認識映像ビデオエレメンタリーストリームＳ
２０をＭＰＥＧ２方式を用いて多重化し、トランスポー
トストリームＳ１５として外部に出力する。このとき、
ビデオエレメンタリーストリームＳ１２、オーディオエ
レメンタリーストリームＳ１４及び認識映像ビデオエレ
メンタリーストリームＳ２０の同期が取れるようにこれ
らにタイムスタンプを挿入する。
トリームＳ１２、オーディオエレメンタリーストリーム
Ｓ１４及び認識映像ビデオエレメンタリーストリームＳ
２０をＭＰＥＧ２方式を用いて多重化し、トランスポー
トストリームＳ１５として外部に出力する。このとき、
ビデオエレメンタリーストリームＳ１２、オーディオエ
レメンタリーストリームＳ１４及び認識映像ビデオエレ
メンタリーストリームＳ２０の同期が取れるようにこれ
らにタイムスタンプを挿入する。
【００３０】（２）復号再生装置の構成 自動追尾ビデオカメラ１の出力（トランスポートストリ
ームＳ１５）は、一般的なＭＰＥＧ２デコーダを有する
装置であれば音声及び映像は復号できるが、認識映像を
復号するには専用の装置が必要となる。図６において、
５０は全体として復号再生装置を示し、トランスポート
ストリームＳ１５を分離部５１に入力する。分離部５１
はトランスポートストリームＳ１５をビデオエレメンタ
リーストリームＳ１２、オーディオエレメンタリースト
リームＳ１４及び認識映像ビデオエレメンタリーストリ
ームＳ２０に分離し、それぞれを映像復号化部５２、音
声復号化部５４及び認識映像復号化部５６に出力する。
ームＳ１５）は、一般的なＭＰＥＧ２デコーダを有する
装置であれば音声及び映像は復号できるが、認識映像を
復号するには専用の装置が必要となる。図６において、
５０は全体として復号再生装置を示し、トランスポート
ストリームＳ１５を分離部５１に入力する。分離部５１
はトランスポートストリームＳ１５をビデオエレメンタ
リーストリームＳ１２、オーディオエレメンタリースト
リームＳ１４及び認識映像ビデオエレメンタリーストリ
ームＳ２０に分離し、それぞれを映像復号化部５２、音
声復号化部５４及び認識映像復号化部５６に出力する。
【００３１】音声復号化部５４は、オーディオエレメン
タリーストリームＳ１４をＭＰＥＧ２方式により復号化
し、音声信号Ｓ５４として遅延部５５に出力する。遅延
部５５は音声信号Ｓ５４を一時蓄積し、分離部５１から
供給されるタイムスタンプに応じて音声信号Ｓ５４をス
ピーカ６０に出力し再生する。
タリーストリームＳ１４をＭＰＥＧ２方式により復号化
し、音声信号Ｓ５４として遅延部５５に出力する。遅延
部５５は音声信号Ｓ５４を一時蓄積し、分離部５１から
供給されるタイムスタンプに応じて音声信号Ｓ５４をス
ピーカ６０に出力し再生する。
【００３２】映像復号化部５２は、ビデオエレメンタリ
ーストリームＳ１２をＭＰＥＧ２方式により復号化し、
映像信号Ｓ５２として遅延部５３に出力する。遅延部５
３は映像信号Ｓ５２を一時蓄積し、分離部５１から供給
されるタイムスタンプに応じて映像信号Ｓ５２を演算部
５８に出力する。
ーストリームＳ１２をＭＰＥＧ２方式により復号化し、
映像信号Ｓ５２として遅延部５３に出力する。遅延部５
３は映像信号Ｓ５２を一時蓄積し、分離部５１から供給
されるタイムスタンプに応じて映像信号Ｓ５２を演算部
５８に出力する。
【００３３】認識映像復号化部５６は、認識映像ビデオ
エレメンタリーストリームＳ２０をＭＰＥＧ２方式によ
り復号化し、認識映像信号Ｓ５６として遅延部５７に出
力する。遅延部５７は認識映像信号Ｓ５７を一時蓄積
し、分離部５１から供給されるタイムスタンプに応じて
認識映像信号Ｓ５７を演算部５８に出力する。
エレメンタリーストリームＳ２０をＭＰＥＧ２方式によ
り復号化し、認識映像信号Ｓ５６として遅延部５７に出
力する。遅延部５７は認識映像信号Ｓ５７を一時蓄積
し、分離部５１から供給されるタイムスタンプに応じて
認識映像信号Ｓ５７を演算部５８に出力する。
【００３４】演算部５８は、映像信号Ｓ５２及び認識映
像信号Ｓ５６を合成し、合成映像信号Ｓ５８としてモニ
タ５９に出力し再生する。このモニタ５９で再生される
映像は、撮像部６（図１）で撮影した映像における映像
において、被写体認識部（図１）で認識された被写体の
部分がブロック状に明るく表示された映像となる。
像信号Ｓ５６を合成し、合成映像信号Ｓ５８としてモニ
タ５９に出力し再生する。このモニタ５９で再生される
映像は、撮像部６（図１）で撮影した映像における映像
において、被写体認識部（図１）で認識された被写体の
部分がブロック状に明るく表示された映像となる。
【００３５】（３）動作及び効果 以上の構成において、部分復号化部３０は、撮像信号Ｓ
６を圧縮符号化してなるビデオエレメンタリーストリー
ムＳ１２について、ブロック毎のＤＣ係数及びマクロブ
ロック毎の動きベクトルのみを復号化し、被写体認識部
２２に出力する。
６を圧縮符号化してなるビデオエレメンタリーストリー
ムＳ１２について、ブロック毎のＤＣ係数及びマクロブ
ロック毎の動きベクトルのみを復号化し、被写体認識部
２２に出力する。
【００３６】被写体認識部２２は、マクロブロックを一
つの画素とする低解像度画像について、各マクロブロッ
クの輝度及び色差による被写体認識処理及び各マクロブ
ロックの動きベクトルによる被写体認識処理を行い、さ
らにこれら２種類の被写体認識の結果を併用して総合的
な被写体認識処理を行う。
つの画素とする低解像度画像について、各マクロブロッ
クの輝度及び色差による被写体認識処理及び各マクロブ
ロックの動きベクトルによる被写体認識処理を行い、さ
らにこれら２種類の被写体認識の結果を併用して総合的
な被写体認識処理を行う。
【００３７】そして被写体認識部２２は被写体認識処理
により認識された被写体の移動量を算出し、追尾サーボ
部４０がこの被写体移動量に応じて駆動部２４を駆動す
ることにより、自動追尾ビデオカメラ１の光軸は常に被
写体に自動追尾する。
により認識された被写体の移動量を算出し、追尾サーボ
部４０がこの被写体移動量に応じて駆動部２４を駆動す
ることにより、自動追尾ビデオカメラ１の光軸は常に被
写体に自動追尾する。
【００３８】以上の構成によれば、撮像信号Ｓ６を圧縮
符号化してなるビデオエレメンタリーストリームＳ１２
を部分復号して低解像度画像を生成し、この低解像度画
像について輝度及び色差による被写体認識処理及び動き
ベクトルによる被写体認識処理を行い被写体の移動量を
算出し、さらに被写体移動量に応じて駆動部２４を駆動
するようにしたことにより、簡易な構成で高精度な被写
体追尾を行い得る。
符号化してなるビデオエレメンタリーストリームＳ１２
を部分復号して低解像度画像を生成し、この低解像度画
像について輝度及び色差による被写体認識処理及び動き
ベクトルによる被写体認識処理を行い被写体の移動量を
算出し、さらに被写体移動量に応じて駆動部２４を駆動
するようにしたことにより、簡易な構成で高精度な被写
体追尾を行い得る。
【００３９】なお上述の実施の形態においては、映像符
号化部１２及び音声符号化部１４に市販のＭＰＥＧ２エ
ンコーダＬＳＩを使い、ビデオエレメンタリーストリー
ムＳ１２を部分復号してＤＣ係数及び動きベクトルを得
たが、本発明はこれに限らず、例えば映像符号化部１２
から直接ＤＣ係数及び動きベクトルを被写体認識部に出
力するようにしても良い。この場合、映像符号化部１２
のＭＰＥＧ２エンコーダＬＳＩは専用ＬＳＩとなりコス
トは上昇するが、部分復号化部を省くことができ構成を
より簡単にすることができる。
号化部１２及び音声符号化部１４に市販のＭＰＥＧ２エ
ンコーダＬＳＩを使い、ビデオエレメンタリーストリー
ムＳ１２を部分復号してＤＣ係数及び動きベクトルを得
たが、本発明はこれに限らず、例えば映像符号化部１２
から直接ＤＣ係数及び動きベクトルを被写体認識部に出
力するようにしても良い。この場合、映像符号化部１２
のＭＰＥＧ２エンコーダＬＳＩは専用ＬＳＩとなりコス
トは上昇するが、部分復号化部を省くことができ構成を
より簡単にすることができる。
【００４０】また上述の実施の形態においては、部分復
号化部３０においてＤＣ係数及び動きベクトルを復号
し、これらを用いて被写体認識処理を行ったが、本発明
はこれに限らず、ＤＣ係数のみ、または動きベクトルの
みを復号し、これを用いて被写体認識処理を行うように
しても良い。
号化部３０においてＤＣ係数及び動きベクトルを復号
し、これらを用いて被写体認識処理を行ったが、本発明
はこれに限らず、ＤＣ係数のみ、または動きベクトルの
みを復号し、これを用いて被写体認識処理を行うように
しても良い。
【００４１】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、映像信号
を圧縮符号化した符号化信号を部分復号化して低解像度
画像を生成するとともに、符号化信号を部分復号化して
画像の動きに関する情報を生成し、これらを用いて被写
体認識処理を行うようにしたことにより、簡易な構成で
高精度な被写体認識を行い得る被写体認識装置及びこれ
を用いた自動追尾装置を容易に実現できる。
を圧縮符号化した符号化信号を部分復号化して低解像度
画像を生成するとともに、符号化信号を部分復号化して
画像の動きに関する情報を生成し、これらを用いて被写
体認識処理を行うようにしたことにより、簡易な構成で
高精度な被写体認識を行い得る被写体認識装置及びこれ
を用いた自動追尾装置を容易に実現できる。
【図１】本発明による自動追尾ビデオカメラの一実施の
形態を示すブロック図である。
形態を示すブロック図である。
【図２】部分復号部を示すブロック図である。
【図３】被写体認識処理を示す略線図及び表である。
【図４】動きベクトルによる被写体認識を示す略線図で
ある。
ある。
【図５】追尾サーボ部を示すブロック図である。
【図６】復号再生装置を示すブロック図である。
１……自動追尾カメラ、６……撮像部、７……マイクロ
ホン、１２……映像符号化部、１４……音声符号化部、
１５……多重化部、２２……被写体認識部、２４……駆
動部、３０……部分復号部、４０……追尾サーボ部。
ホン、１２……映像符号化部、１４……音声符号化部、
１５……多重化部、２２……被写体認識部、２４……駆
動部、３０……部分復号部、４０……追尾サーボ部。
Claims (12)
- 【請求項１】映像信号における所定の被写体を認識する
被写体認識装置において、 上記映像信号を所定の圧縮符号化方法により圧縮符号化
した符号化信号を入力し、上記符号化信号を部分復号化
することにより、上記映像信号の解像度よりも解像度が
低い低解像度画像を生成するとともに上記符号化信号に
おける画像の動きに関する情報を生成する部分復号化手
段と、 上記低解像度画像の輝度及び色差による被写体認識処理
を行うとともに上記画像の動きに関する情報による被写
体認識処理を行い、上記低解像度画像の輝度及び色差に
よる被写体認識結果及び上記画像の動きに関する情報に
よる被写体認識結果を用いて被写体認識処理を行う被写
体認識手段とを具えることを特徴とする被写体認識装
置。 - 【請求項２】上記圧縮符号化方法は予測符号化及び離散
コサイン変換であり、上記画像の動きに関する情報は上
記予測符号化における動きベクトルであり、上記部分復
号手段は上記離散コサイン変換における直流係数を復号
することにより上記低解像度画像を生成することを特徴
とする請求項１に記載の被写体認識装置。 - 【請求項３】映像信号における所定の被写体を認識する
被写体認識装置において、 上記映像信号を所定の圧縮符号化方法により圧縮符号化
した符号化信号を入力し、上記符号化信号を部分復号化
することにより、上記映像信号の解像度よりも解像度が
低い低解像度画像を生成する部分復号化手段と、 上記低解像度画像の輝度及び色差による被写体認識処理
を行う被写体認識手段とを具えることを特徴とする被写
体認識装置。 - 【請求項４】上記圧縮符号化方法は離散コサイン変換で
あり、上記部分復号手段は上記離散コサイン変換におけ
る直流係数を復号することにより上記低解像度画像を生
成することを特徴とする請求項３に記載の被写体認識装
置。 - 【請求項５】映像信号における所定の被写体を認識する
被写体認識装置において、 上記映像信号を所定の圧縮符号化方法により圧縮符号化
した符号化信号を入力し、上記符号化信号を部分復号化
することにより上記符号化信号における画像の動きに関
する情報を生成する部分復号化手段と、 上記画像の動きに関する情報による被写体認識処理を行
う被写体認識手段とを具えることを特徴とする被写体認
識装置。 - 【請求項６】上記圧縮符号化方法は予測符号化であり、
上記画像の動きに関する情報は上記予測符号化における
動きベクトルであることを特徴とする請求項５に記載の
被写体認識装置。 - 【請求項７】撮像装置の光軸を所定の被写体に追尾させ
る自動追尾装置において、 上記撮像装置から出力される映像信号を所定の圧縮符号
化方法により圧縮符号化した符号化信号を入力し、上記
符号化信号を部分復号化することにより、上記映像信号
の解像度よりも解像度が低い低解像度画像を生成すると
ともに上記符号化信号における画像の動きに関する情報
を生成する部分復号化手段と、 上記低解像度画像の輝度及び色差による被写体認識を行
うとともに上記画像の動きに関する情報による被写体認
識を行い、上記低解像度画像の輝度及び色差による被写
体認識結果及び上記画像の動きに関する情報による被写
体認識結果を用いて被写体認識を行う被写体認識手段
と、 上記被写体認識結果に基づいて上記被写体の移動量を算
出する移動量算出手段と、 上記被写体移動量に基づいて上記撮像装置を駆動するこ
とにより上記撮像装置の光軸を被写体に追尾させる駆動
手段とを具えることを特徴とする自動追尾装置。 - 【請求項８】上記圧縮符号化方法は予測符号化及び離散
コサイン変換であり、上記画像の動きに関する情報は上
記予測符号化における動きベクトルであり、上記部分復
号手段は上記離散コサイン変換における直流係数を復号
することにより上記低解像度画像を生成することを特徴
とする請求項７に記載の自動追尾装置。 - 【請求項９】撮像装置の光軸を所定の被写体に追尾させ
る自動追尾装置において、 上記撮像装置から出力される映像信号を所定の圧縮符号
化方法により圧縮符号化した符号化信号を入力し、上記
符号化信号を部分復号化することにより、上記映像信号
の解像度よりも解像度が低い低解像度画像を生成する部
分復号化手段と、 上記低解像度画像の輝度及び色差による被写体認識処理
を行う被写体認識手段と、 上記被写体認識結果に基づいて上記被写体の移動量を算
出する移動量算出手段と、 上記被写体移動量に基づいて上記撮像装置を駆動するこ
とにより上記撮像装置の光軸を被写体に追尾させる駆動
手段とを具えることを特徴とする自動追尾装置。 - 【請求項１０】上記圧縮符号化方法は離散コサイン変換
であり、上記部分復号手段は上記離散コサイン変換にお
ける直流係数を復号することにより上記低解像度画像を
生成することを特徴とする請求項９に記載の自動追尾装
置。 - 【請求項１１】撮像装置の光軸を所定の被写体に追尾さ
せる自動追尾装置において、 上記撮像装置から出力される映像信号を所定の圧縮符号
化方法により圧縮符号化した符号化信号を入力し、上記
符号化信号を部分復号化することにより、上記符号化信
号における画像の動きに関する情報を生成する部分復号
化手段と、 上記画像の動きに関する情報による被写体認識処理を行
う被写体認識手段と、 上記被写体認識結果に基づいて上記被写体の移動量を算
出する移動量算出手段と、 上記被写体移動量に基づいて上記撮像手段の光軸を駆動
することにより被写体を追尾させる駆動手段とを具える
ことを特徴とする自動追尾装置。 - 【請求項１２】上記圧縮符号化方法は予測符号化であ
り、上記画像の動きに関する情報は上記予測符号化にお
ける動きベクトルであることを特徴とする請求項１１に
記載の自動追尾装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24980698A JP3997501B2 (ja) | 1998-09-03 | 1998-09-03 | 被写体認識装置、被写体認識方法、自動追尾装置及び自動追尾方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24980698A JP3997501B2 (ja) | 1998-09-03 | 1998-09-03 | 被写体認識装置、被写体認識方法、自動追尾装置及び自動追尾方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000078563A true JP2000078563A (ja) | 2000-03-14 |
| JP3997501B2 JP3997501B2 (ja) | 2007-10-24 |
Family
ID=17198496
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24980698A Expired - Fee Related JP3997501B2 (ja) | 1998-09-03 | 1998-09-03 | 被写体認識装置、被写体認識方法、自動追尾装置及び自動追尾方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3997501B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002112253A (ja) * | 2000-07-10 | 2002-04-12 | Mitsubishi Electric Research Laboratories Inc | ネットワーク化した監視／管制システム及び方法 |
| JP2007281966A (ja) * | 2006-04-07 | 2007-10-25 | Olympus Imaging Corp | 再生装置、再生画像の選択方法、プログラム、記録媒体 |
| KR100878190B1 (ko) * | 2002-03-11 | 2009-01-13 | 주식회사 엘지이아이 | 객체 인식 방법 |
| JP2010130403A (ja) * | 2008-11-28 | 2010-06-10 | Sharp Corp | 映像制御装置およびそれを備えた撮像装置、表示装置 |
| US8000393B2 (en) | 2008-11-28 | 2011-08-16 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Video encoding apparatus and video encoding method |
| JP5644862B2 (ja) * | 2010-12-10 | 2014-12-24 | 富士通株式会社 | 立体視動画像生成装置、立体視動画像生成方法、立体視動画像生成プログラム |
| JP2021034983A (ja) * | 2019-08-28 | 2021-03-01 | Kddi株式会社 | 映像ストリームに影響した外的要因情報を推定するプログラム、サーバ、システム、端末及び方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102014545B1 (ko) * | 2018-07-11 | 2019-08-26 | 이노뎁 주식회사 | 움직임 벡터에 대한 3차원 모델링 기반의 압축영상 원근 시각화 표시 처리 방법 |
-
1998
- 1998-09-03 JP JP24980698A patent/JP3997501B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002112253A (ja) * | 2000-07-10 | 2002-04-12 | Mitsubishi Electric Research Laboratories Inc | ネットワーク化した監視／管制システム及び方法 |
| JP4601868B2 (ja) * | 2000-07-10 | 2010-12-22 | ミツビシ・エレクトリック・リサーチ・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド | ネットワーク化した監視／管制システム及び方法 |
| KR100878190B1 (ko) * | 2002-03-11 | 2009-01-13 | 주식회사 엘지이아이 | 객체 인식 방법 |
| JP2007281966A (ja) * | 2006-04-07 | 2007-10-25 | Olympus Imaging Corp | 再生装置、再生画像の選択方法、プログラム、記録媒体 |
| JP2010130403A (ja) * | 2008-11-28 | 2010-06-10 | Sharp Corp | 映像制御装置およびそれを備えた撮像装置、表示装置 |
| US8000393B2 (en) | 2008-11-28 | 2011-08-16 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Video encoding apparatus and video encoding method |
| JP5644862B2 (ja) * | 2010-12-10 | 2014-12-24 | 富士通株式会社 | 立体視動画像生成装置、立体視動画像生成方法、立体視動画像生成プログラム |
| JP2021034983A (ja) * | 2019-08-28 | 2021-03-01 | Kddi株式会社 | 映像ストリームに影響した外的要因情報を推定するプログラム、サーバ、システム、端末及び方法 |
| JP7269134B2 (ja) | 2019-08-28 | 2023-05-08 | Kddi株式会社 | 映像ストリームに影響した外的要因情報を推定するプログラム、サーバ、システム、端末及び方法 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3997501B2 (ja) | 2007-10-24 |
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