JP2003016448A - 前景/背景セグメント化を用いた画像のイベント・クラスタリング - Google Patents
前景/背景セグメント化を用いた画像のイベント・クラスタリングInfo
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Abstract
ント化し、前景領域と背景領域との間の類似性からの全
体的な類似性度合を導くシステムを提供すること。 【解決手段】 イベント・クラスタリング方法は、前景
及び背景セグメント化を用いて、画像を一グループから
類似のイベントへクラスタリングする。最初、各画像は
複数のブロックへ分割され、よってブロック・ベースの
画像が提供される。ブロック毎の比較によって、各ブロ
ック・ベースの画像は、少なくとも前景及び背景を有す
る複数の領域へセグメント化される。1以上の光度、
色、位置、及びサイズ特徴が領域から抽出され、この抽
出された領域はグループ内の連続画像中の前景及び背景
を有する領域の類似性を評価・比較するのに利用され
る。次いで、連続画像間の全体の類似性の度合が計算さ
れることによって連続画像間の画像相違度合が提供さ
れ、この画像相違度合からイベント・クラスタの範囲が
定められる。
Description
取り込んだ画像の自動アルバム化の分野に係り、特に、
イベントの類似性によって消費者が取り込んだ画像を分
類するシステムに関する。
り、アルバム化したりする際の便宜のために、特定のイ
ベントや主題などによって分類される場合が多い。通
常、これは、手動で画像をセグメント化することによっ
て達成されるか、或いは、似た視覚的コンテンツのグル
ープに画像を分けるために画像を色、形状、テクスチャ
によってグループ化する自動化された方法によって達成
される。コンテンツの正確な判断はこの仕事を容易にす
る。イベント分類に向けられたものではないが、コンテ
ンツに基づく画像抽出及び画像のコンテンツ描写に取り
組んだ従来技術は存在する。いくつかの典型的な参考文
献を以下に説明する。
st image retrieval using
multiscale edge represent
ation of images」において、画像抽出
技術は、マルチスケール・エッジ特性を利用する。デー
タベースの目標画像及び各画像は各画像内のエッジ特性
ベクトルによって特徴付けられる。抽出は、画像自体で
はなく、この特性ベクトルの比較によって達成される。
米国特許第5,911,139号:「Visual i
mage database search engi
ne which allows for diffe
rent schema」において、コンテンツに基づ
く検索及び視覚的オブジェクトの抽出のための視覚情報
抽出エンジンが開示されている。該エンジンは、視覚的
オブジェクト上で作動するために普遍的なプリミティブ
群を用い、類似性スコアを生成するために異種比較を実
行する。米国特許第5,852,823号:「Imag
e classification and retr
ieval system using a quer
y−by−example paradigm」は、例
ごとの照会による画像分類及び抽出についてのパラダイ
ムを教える。この方法は、意味論をベースとし、言語学
的に検索可能な入力画像の所定のグループの数値記述子
を生成する。この記述子は、特に個別の画像を自動的に
分類するシステムにおいて有益的である。
て取り組まれたタスクは、画像抽出の一種であり、すな
わちデータベースから類似の画像を見つけるものであ
る。これは、消費者画像に対する写真アルバム組織化な
どの消費者画像に対するイベント・クラスタリングのタ
スクとは異なる。上記特許に開示された記述子はイベン
ト・クラスタリングのために前景及び背景のセグメント
化を用いることを示唆していない。より重要なことに、
画像を前景及び背景へセグメント化が、画像類似性度合
として考慮されていない。
1,595号:「Method for segmen
ting a digital image into
aforeground and a key co
lor region」(発行日:2000年1月4
日、発明者:T.Henderson, K.Spau
lding,及びD.Couwenhoven)は、前
景領域及び主要色背景領域の画像セグメント化を教え
る。しかし、画像の類似性を比較するのに前景/背景の
分離は用いられていない。
ル番号09/163,618):「A method
for automatically classif
ying images into events」
(出願日:1998年9月30日、発明者:A.Lou
i,及びE.Pavie)、及び、同一人に譲渡された
米国特許出願(シリアル番号09/197,363):
「A method for automatical
ly comparing content of i
mages for classification
into events」(出願日:1998年11月
20日、発明者:A.Loui,及びE.Pavie)
は、技術的アプローチは異なるが、消費者画像に対する
イベント・クラスタリングのより良いシステムを構築す
るための継続的な努力を表す。シリアル番号:09/1
63,618は、データ及び時刻情報を用いたイベント
・クラスタリングについて開示している。シリアル番
号:09/197,363は、データ及び時刻情報が使
用不可能である場合に用いられ得る、画像イベント・ク
ラスタリングのためのブロック・ベースのヒストグラム
補正方法について開示している。この方法は、比較のた
めに(固定された四角形のセグメント化によって実現さ
れる)主題エリアを用いることを教えるが、固定された
四角形よりも正確な前景/背景セグメント化を自動的に
実行する方法については何ら提案していない。
よる「Automatic image event
segmentation and quality
screening for albuming ap
plications」(Proceedings I
EEE ICME2000,New York,200
0年8月)、及び、John Plattによる「Au
toAlbum:Clustering digita
l photographs using proba
bilistic model merging」(P
roceedings IEEE Workshop
on Content−based Access o
f Image and Video Librari
es,2000)の両文献は、特に、消費者画像のイベ
ント・クラスタリングに関する。しかし、上記2文献の
方法は、いずれも画像領域を調査しておらず、前景/背
景分離の利点を活かしていない。Loui及びSava
kisは、データ及び時刻情報と全般的な画像コンテン
ツとに基づくイベント・クラスタリング・スキームを教
える。Plattは、確率的画像マージングに基づくク
ラスタリング・スキームを教える。上記方法はいずれも
前景/背景分離に取り組んでいない。
背景などの粗い領域へセグメント化し、前景領域と背景
領域との間の類似性からの全体的な類似性度合を導くシ
ステムである。更に、このようなシステムは、消費者画
像の不必要なディテール及び無関係なクラスタによって
混乱されるべきではない。
以上を克服することに向けられている。簡単にまとめる
と、本発明の一態様によれば、イベント・クラスタリン
グ方法は、前景及び背景セグメント化を用いて、画像を
一グループから類似のイベントへクラスタリングする。
最初、各画像は複数のブロックへ分割され、よってブロ
ック・ベースの画像が提供される。ブロック毎の比較に
よって、各ブロック・ベースの画像は、少なくとも前景
及び背景を有する複数の領域へセグメント化される。1
以上の光度、色、位置、及びサイズ特徴が上記領域から
抽出され、この抽出された領域はグループ内の連続画像
中の前景及び背景を有する領域の類似性を評価・比較す
るのに利用される。次いで、連続画像間の全体の類似性
の度合が計算されることによって連続画像間の画像相違
度合(image distance)が提供され、こ
の画像相違度合からイベント・クラスタの範囲が定めら
れる。
ことができ、画像管理及び組織化タスクに関連する、前
景/背景セグメント化を用いた消費者画像のイベント・
クラスタリング・システムを含む。開示されるシステム
の目標は、複数の消費者写真ロールを、前景及び背景の
分離に注目し、画像コンテンツに基づいて、複数のイベ
ントへ分類することである。このシステムの重要な態様
は、前景及び背景セグメント化に基づき、画像間のより
良い一致と改善された性能をもたらす自動イベント・ク
ラスタリングである。本発明の他の利点は、セグメント
化にブロック・ベースのアプローチを用いることであ
る。これは、ピクセル・ベースのセグメント化スキーム
よりも計算力の効率が良い。
及び利点は、添付図面を参照して以下の好ましい実施形
態の詳細な説明及び付属の請求項を読むことによってよ
り明らかとなる。
トウェア・プログラムとして実施されるであろう本発明
の好ましい実施形態を説明する。このようなソフトウェ
アと等価なものはハードウェアでも構築できることは当
業者には明らかである。画像取扱アルゴリズム及びシス
テムはよく知られているため、本説明は本発明に係るシ
ステム及び方法の一部を形成する又はより直接的に協働
するアルゴリズム及びシステムに特に向けられる。この
ようなアルゴリズム及びシステムの他の態様、及び、こ
こに具体的に図示又は説明されていないが、それと共に
含まれる画像信号を生成又は処理するハードウェア及び
/又はソフトウェアは、既知のシステム、アルゴリズ
ム、部品、及び要素から選択されてもよい。以下の説明
において本発明に従って説明されるシステムに対して、
本発明の実施に対して有益的であるとここに具体的に図
示又は説明されていないソフトウェアは従来通りであ
り、当業者の範囲内である。
ータ・プログラムはコンピュータ可読記録媒体に記録さ
れてもよい。このコンピュータ可読記録媒体には、例え
ば、磁気ディスク(ハードディスクやフロッピィ・ディ
スク(R)など)や磁気テープなどの磁気記録媒体、光
ディスク、光テープなどの光記録媒体、機械可読バーコ
ード、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)やリード
・オンリ・メモリ(ROM)などの固体半導体電子記録
装置、及び、コンピュータ・プログラムを記録するのに
採用されるあらゆる他の物理的装置若しくは媒体が含ま
れる。
像管理及び組織化タスクに関連する、前景/背景セグメ
ント化を用いた消費者画像のイベント・クラスタリング
・システムについて開示する。消費者画像をいかなるコ
ンテンツ描写も無しに意味的に意味の有るイベントへ自
動的に組織化することはやりがいのあるタスクである。
ここで開示するシステムの目標は、複数の消費者写真ロ
ールを、前景及び背景の分離を強調し、画像コンテンツ
に基づいて複数のイベントへ分類することである。本開
示の重要な態様は、画像間により良い類似性の一致をも
たらし、性能を向上させた、前景/背景セグメント化に
基づく自動イベント・クラスタリングである。
ト・クラスタリング・システムが画像グループについて
作動する(8)。これら画像は、フィルム・ロールから
スキャンされた画像であってもよく、画像データベース
などの他のソースから提供された画像であってもよい。
これら画像は、通常、消費者画像である。なぜなら、そ
れはより多くのイベント・クラスタリングに対する価値
が見出され得る場所だからである。しかし、上記画像は
このような画像に限られる必要はない。本イベント・ク
ラスタリング・アルゴリズムは、以下のような4つの主
要なモジュールから構成される。 ・第一のモジュール10は、グループ内の各画像を前景
及び背景を含む複数の領域へセグメント化する。 ・第二のモジュール12は、光度、色、位置、サイズな
どのローレベルな特徴を上記前景及び背景を含む複数の
領域から抽出する。 ・第三のモジュール14は、前景及び背景のすべての領
域を考慮し、他方でメモリのフレーム順を利用して、連
続画像間の相違度合(distance)(非類似性)
を計算する。 ・第四のモジュール16は、クラスタの範囲を定めるた
めに、連続画像及びより相違度合(distance)
の大きい分離された画像を含むグループ内の画像間の最
大相違度合を決定する。本発明は、イベント・クラスタ
リングと考えられ得るため、前述のモジュールのそれぞ
れは、該方法を実行することによって実現される工程と
考えられ得る。
は難しく、多くの計算力が必要となるため、前景及び背
景の粗いセグメント化が好ましく、それで十分に目的に
役立つ。したがって、第一のモジュール10において、
画像はブロックへ分割され、図2A及び2Bに示すよう
に、領域を形成するための異なるブロック・トゥ・ブロ
ック分離を接続するために、隣接ブロック間の非類似性
が計算される。より具体的に言えば、画像は、まずグリ
ッド線20について四角形ブロックへ分割される。次い
で、各四角形ブロック22に対して、第二のモジュール
12と関連して後述する特徴を用いて、その隣接ブロッ
クに対する相違度合(非類似性)が計算される。(式
(3)及び(4)において計算された相違度合(dis
tance)がブロック対ブロックの非類似性を確立す
るのに用いられることが好ましい。)次いで、最大相違
度合が識別され、この最大相違度合が四角形ブロック間
の初期の分離境界を確立するのに用いられる。
から分離されると、次いで、すべての分離境界が接続さ
れ、複数の領域28a、28b、・・・28eが形成さ
れるまで、それらは、(図2Aに矢印接続26によって
示す)最大残留相違度合の間に存在するブロック境界に
沿って、互いに又は画像境界に接続される。次いで、こ
れら領域は、すべての領域28a、28b・・・28e
間の相違度合(distance)を計算し、最小相違
度合を有する領域をマージすることによって2つずつマ
ージされる。これは、領域の2つの組み合わせが残るま
で繰り返される。次いで、サイズ、位置、画像境界との
接触などの異なる領域特性が、前景から背景を区別する
ために用いられる。例えば、中心に位置する大きな領域
の組み合わせは前景である場合が多く、その外側に位置
する残りの組み合わせは背景である場合が多い。図2B
に示すように、これは、最適なことに、2つの別の領域
組み合わせ:背景30を有する領域28a及び28eの
組み合わせ、及び、前景32を有する領域28b、28
c、及び28dの組み合わせをもたらす。実際の画像の
一例として、図3は、前述のブロック・ベースのアプロ
ーチを用いて、灯台の画像のおおよその前景及び背景セ
グメント化を示す。
さい領域が該画像の残りの領域と全く異なる場合におい
て、上記ブロック・ベースのセグメント化処理は、数個
のブロックについてのみ前景若しくは背景を提供しても
よい。これら数個のブロックは、正確な背景/前景セグ
メント化には十分でないかもしれない。この結果を避け
るために、このセグメント化処理において形成された所
定数の領域がそれぞれ所定サイズより小さい場合、その
前景は固定サイズ及び位置の四角形によって近似され
る。(上記所定数は経験的に決定されてもよい。)直感
的に、この四角形の位置は、左端と右端との間の中心で
あり、上端と下端との間の中心の少し下である。図8と
の関連で後述するように、これら特定の状況に対して主
たるセグメント化処理からの修正を許容することによ
り、改善された結果を提供することができる。
素化及び効率化のために好ましいが、他の自動セグメン
ト化技術が用いられてもよい。例えば、ここに参考文献
として組み込まれる、J.Luoらの名で1998年1
2月31日に出願された、共通して譲り受けられた同時
係属米国特許出願第09/223,860号:「Met
hod for Automatic Determi
nation ofMain Subjects in
Photographic Images」において
採用されているセグメント化方法が用いられてもよい。
但し、この方法は計算の複雑さがある程度必要である。
このセグメント化方法は、以下の2つのレベルのセグメ
ント化を提供する。 ・均一の複数の領域から構成される第一のレベル ・上記第一のレベルからの領域を前景、背景、及び中間
領域を形成するためにグループ化する第二のレベル 加えて、特定の状況においては、上記ブロック・ベース
のセグメント化処理は、他の領域からの相違度合(di
stance)が背景に関連付けるにも前景に関連付け
るにも十分に明確でないために中間領域として分類する
のが最適である不確実な領域に出くわすこともある。
メント化された後、第二のモジュール12において、光
度、色、位置、及びサイズなどの1又は複数のローレベ
ル特徴が前景30及び背景32を有する領域から抽出さ
れる。この段階において、各特徴抽出アルゴリズムは、
自由に使えるセグメント化の結果として作成されたオリ
ジナルの画像情報及びマスクを有し、これらを前景及び
背景画像情報を分離するのに用いる。光度に対する特徴
抽出アルゴリズムは、YUV変換用の式:
々のピクセルから得られた色情報を表す。平均輝度は、
前景及び背景を有する領域に対して計算される。2つの
異なる領域間の相違度合(distance)は、単純
に、これら平均値の差の絶対値である。この特徴に基づ
いて、画像は、例えば、屋外画像、よくハイライトされ
た画像、及び、夜、屋内、又は暗い環境で撮られた画像
へ分離される。
相(H)、強度(I)、及び彩度(S)が、式:
って表される。2つの色群c0及びc1間の相違度合を
計算するために、まず相違度合(distance)が
計算され、次いで該領域の異なるサイズを考慮するため
の成分が加えられる。よって、各成分はより強調又はよ
り非強調される。2つの色群成分m0=(h0,i0,
s0)及びm1=(h1,i1,s1)を与えると、そ
の相違度合は、
coeff、及びscoeffはユーザが決定してよ
い。次いで、この2つの色群c0及びc1間の相違度合
は、
び1のピクセル数であり、c[m]はレベルmに対する
色群cのピクセル数である。
慮することはより望ましい。例えば、より高い重み付け
を画像の中心領域に割り当ててもよい。
され、前景及び背景を有する領域が各画像に対して決定
されると、図4に示すように、同じグループからの異な
る画像40及び42の(セグメント化によって生じた)
異なる領域間の相違度合がモジュール14において計算
される。この工程の目標は、各画像のすべての領域を考
慮し、異なる画像間の相違度合を計算することである。
ここで、相違度合メトリックはブロック・ベースのセグ
メント化に対して用いられたもの(例えば、光度相違度
合、及び/又は、色群相違度合)である。
なる領域と、更には、おそらく中間エリアを有する領域
が存在する。目標は、同じタイプの領域を比較(例え
ば、前景対前景、背景対背景)することである。但し、
中間エリアの場合を除く。ここで、これらは互いに比較
されると共に、背景及び前景を共に有する領域とも比較
される。より具体的には、図4を参照し、画像40の前
景を有する3つの領域44a、44b、44cは、画像
42の前景を有する2つの領域46a及び46bと比較
される。同様に、別々の並べられていないが、画像40
の背景を有する(チェック・マークによって示されてい
る)3つの領域は、画像42の背景を有する(同じくチ
ェック・マークによって示されている)単一の領域と比
較される。図4は、更に、中間エリアの状況を示す。こ
こで、画像40及び42の中間エリアを有する2つの領
域は、互いに比較されると共に、これら2つの画像の前
景及び背景を有する領域とも比較される。
なる領域間の相違度合が計算されると、これら画像間の
全体の相違度合が、モジュール14において、調和平均
式:
て前景及び背景を有する個別の領域間の非類似性(相違
度合)である。
14において決定されると、モジュール16において、
個々の画像の画像相違度合に応じてイベント・クラスタ
リングが決定される。所定の連続画像間の相違度合に対
して閾値を選らび、この閾値を上回るすべての相違度合
は異なる別のイベント・クラスタであると決定されても
よい。逆に言えば、この閾値を下回る相違度合は、別の
イベントとして扱われない。このような画像は同じイベ
ントに属する。この閾値は、一定数であってもよく、相
違度合分布の統計的特性(最大相違度合、平均相違度
合、分散など)の関数であってもよく、所望クラスタ数
であってもよく、全分布のエントロピィ(エントロピィ
閾値処理については、N.R.Pal及びS.K.Pa
l「Entropic Thresholding」、
Signal Processing、16、97〜1
08頁、1989に記載されている)であってもよい。
好ましい実施において、この閾値は画像グループにおけ
る平均及び最大相違度合の関数である。
が年代順に並び、すべては合間の1の(又は2〜3の)
画像を除いて似ているという場合も時々ある。画像が年
代順に並んでいることを活かすために、連続した(すな
わち、隣接する)画像間の相違度合(distanc
e)を計算するためだけでなく、より距離的に離れた画
像間の相違度合を計算するためにもメモリが採用され得
る。図5A、5B、及び5Cに示すように、イベントの
切れ目が存在すると判断されると、隣接する画像50
(メモリ無し)が比較されるか(図5A)、他のすべて
の画像52(1画像メモリ)が比較されるか(図5
B)、又は、他の画像が2画像ずつ(2画像メモリ)比
較される(図5C)。より具体的には、調和平均によっ
て測定された全体の相違度合は、画像グループが見かけ
上のイベントに属するか否かを判断するために個々の画
像間において取られてもよい。
ついてのイベント・クラスタリング例を調べることは本
発明の理解を容易にする。図6は、4つの典型的な消費
者画像に対する前景及び背景分離の一例を示す。2つの
イベントの切れ目が検知される。一方は、画像2及び3
の間の切れ目60であり、他方は、画像3及び4の間の
切れ目62である。画像の一行目は上記4つの画像を示
す。二行目及び三行目は、1レベル及び2レベルの前景
及び背景セグメント化の結果を示す。図6は、更に、ブ
ロック・ベースのアプローチを用いて、前景及び背景分
離を行った結果を示す。これら画像間の前景及び背景を
有する領域は、図7に示すように類似性について比較さ
れ、それら個々の相違度合がイベント・クラスタリング
に用いられる。
を評価するのに適合率−再現率プロットが用いられる。
再現率及び適合率は、
ベントの切れ目が見過ごされたかを示し、適合率はどれ
だけ多くのイベントの切れ目がイベントの切れ目が無い
にもかかわらず誤って検知されたか示す。数字は0〜1
の間である。数が大きいほど、システム性能が良い。
ズムは、2600の典型的な消費者画像に対してテスト
された。メモリ無しの再現率/適合率性能を図8に示
す。基本型アプローチは、ブロック・ベースの前景及び
背景分離を用いた。改良型アプローチは、ブロック・ベ
ースの前景/背景セグメント化と、前述の特定の状況に
対する固定された四角形の前景/背景分離との組み合わ
せを示す。ここで、上記セグメント化は、前景の固定さ
れた四角形によって単に置き換えられる。このために、
本システムは、2画像面メモリを用いた2600の消費
者画像のイベント・クラスタリングに対して、適合率5
8%及び再現率58%を実現した。
に関する。この技術は、ディジタル画像を認識し、人間
にとって理解可能なオブジェクト、属性、又は状態に対
して有意義な意味を割り当て、その後、該ディジタル画
像の更なる処理で得られた結果を利用するためにディジ
タルに処理することを意味することは明らかである。
照して説明したが、本発明の意図及び範囲内で変形及び
修正が可能であることは明らかである。例えば、イベン
ト・クラスタリングに対して前景及び背景セグメント化
を用いるアイディアは、複数の領域を用いることに対し
ても同様に拡張され得る。
どの粗い領域へセグメント化し、前景領域と背景領域と
の間の類似性からの全体的な類似性度合を導くシステム
を提供することができる。
グメント化を用いたイベント・クラスタリングのブロッ
ク図である。
技術の詳細、特に領域を形成するためのブロック境界分
離の結合を示す図である。
技術の詳細、特に領域を形成するためのブロック境界分
離の結合を示す図である。
示す図である。
について生成された相違度合(非類似性)の比較を表す
図である。
における各画像間の相違度合を計算するためのメモリの
使用を示す図である。
における各画像間の相違度合を計算するためのメモリの
使用を示す図である。
における各画像間の相違度合を計算するためのメモリの
使用を示す図である。
一例を示す図である。
の間の類似性比較を示す図である。
ラスタリングの性能を示す適合率/再現率プロットであ
る。
Claims (5)
- 【請求項1】 画像を一グループから類似のイベントへ
クラスタリングする、前景及び背景セグメント化を用い
たイベント・クラスタリング方法であって、 (a) 各画像を少なくとも前景及び背景を有する複数
の領域へセグメント化し、 (b) 前景及び背景を有する前記領域から、該領域の
光度、色、位置、及びサイズのうちの少なくとも一を含
む特徴の1以上を抽出し、 (c) この特徴を利用して、前記グループの連続画像
の前景及び背景を有する前記領域の類似性を計算し、 (d) 連続画像間の全体としての類似性の度合を計算
して連続画像間の画像相違度合を提供し、 (e) この画像相違度合から、同じイベントに関連す
る画像グループを含むようにイベント・クラスタの範囲
を定めることを特徴とする方法。 - 【請求項2】 請求項1記載の方法であって、 前記工程(c)は、前記特徴を利用し、前記領域間の類
似性若しくは非類似性を示す相違度合を生成することを
特徴とする方法。 - 【請求項3】 請求項1記載の方法であって、 前記工程(a)において形成された所定数の領域がそれ
ぞれ所定サイズより小さい場合に、前記前景用の固定領
域が生成されることを特徴とする方法。 - 【請求項4】 請求項1記載の方法であって、 前記画像グループは年代順に並べられ、 前記工程(c)は、更に、前記特徴と利用し、該グルー
プの他のすべての画像の前景及び背景を有する領域の類
似性を評価・比較し、 前記工程(d)は他のすべての画像間の全体としての類
似性度合を計算して連続画像と他のすべての画像との間
の画像相違度合を提供することを特徴とする方法。 - 【請求項5】 請求項1記載の方法であって、 前記画像グループは年代順に並べられ、 前記工程(c)は、更に、前記特徴と利用し、該グルー
プの他のすべての2画像の前景及び背景を有する領域の
類似性を評価・比較し、 前記工程(d)は他のすべての2画像間の全体としての
類似性度合を計算して連続画像と他のすべての2画像と
の間の画像相違度合を提供することを特徴とする方法。
Applications Claiming Priority (2)
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