JP2005157679A5 - - Google Patents

Claims (16)

1. 与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出装置において、
   ２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を算出する複数の弱判別手段と、
   上記複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別手段と
   を有することを特徴とする対象物検出装置。
2. 上記判別手段は、上記推定値に対して各弱判別手段に対する信頼度を乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該多数決の値に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを判別する
   ことを特徴とする請求項１記載の対象物検出装置。
3. 上記複数の弱判別手段は、逐次上記推定値を算出し、
   上記判別手段は、上記推定値が算出される毎に上記重み付き多数決の値を逐次更新し、該更新された重み付き多数決の値に基づき上記推定値の算出を打ち切るか否かを制御する
   ことを特徴とする請求項２記載の対象物検出装置。
4. 上記判別手段は、上記重み付き多数決の値が打ち切り閾値より小さいか否かにより上記推定値の算出を打ち切るものであって、
   上記各弱判別手段は、対象物であるか非対象物であるかの正解付けがされた複数の濃淡画像からなる学習サンプルを使用して集団学習により逐次生成されたものであり、
   上記打ち切り閾値は、上記学習時において、弱判別手段が生成される毎に、該生成された弱判別手段により算出された上記対象物である学習サンプルに対する推定値に上記信頼度を重み付けした値を加算して更新される重み付き多数決の値の最小値からなる
   ことを特徴とする請求項３記載の対象物検出装置。
5. 上記学習時における重み付き多数決の値の最小値が正の場合、０を上記打ち切り閾値に設定する
   ことを特徴とする請求項４記載の対象物検出装置。
6. 上記弱判別手段は、上記濃淡画像の上記特徴量が所定の閾値以上であるか否かに応じて対象物であるか否かを示す２値の上記推定値を算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の対象物検出装置。
7. 上記弱判別手段は、上記特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物である確率を上記推定値として算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の対象物検出装置。
8. 与えられた濃淡画像が対象物であるか否かを検出する対象物検出方法において、
   ２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を複数の弱判別器により算出する弱判別工程と、
   複数の弱判別器の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別工程と
   を有することを特徴とする対象物検出方法。
9. 上記判別工程では、上記推定値に対して各弱判別器に対する信頼度を乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該多数決の値に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを判別する
   ことを特徴とする請求項８記載の対象物検出方法。
10. 上記弱判別工程では、上記複数の弱判別器により逐次上記推定値を算出し、
    上記判別工程では、上記推定値が算出される毎に上記重み付き多数決の値を逐次更新し、
    上記判別工程にて上記更新された重み付き多数決の値に基づき上記推定値の算出を打ち切るか否かを制御する打ち切り制御工程を有する
    ことを特徴とする請求項９記載の対象物検出方法。
11. 濃淡画像から固定サイズのウィンドウ画像を切り出し、該ウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出装置において、
    入力される濃淡画像のサイズを拡大又は縮小したスケール画像を生成するスケール変換手段と、
    上記スケール画像から上記固定サイズのウィンドウを走査し、上記ウィンドウ画像を切り出すウィンドウ画像走査手段と、
    与えられるウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出手段とを有し、
    上記対象物検出手段は、２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記ウィンドウ画像が対象物か否かを推定する推定値を算出する複数の弱判別手段と、複数の弱判別手段の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記ウィンドウ画像が対象物であるか否かを判別する判別手段とを有する
    ことを特徴とする対象物検出装置。
12. 上記判別手段は、上記推定値に対して各弱判別手段に対する信頼度を乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該多数決の値に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを判別する
    ことを特徴とする請求項１１記載の対象物検出装置。
13. 上記複数の弱判別手段は、逐次上記推定値を算出し、
    上記判別手段は、上記推定値が算出される毎に上記重み付き多数決の値を逐次更新し、該更新された重み付き多数決の値に基づき上記推定値の算出を打ち切るか否かを制御する
    ことを特徴とする請求項１２記載の対象物検出装置。
14. 濃淡画像から固定サイズのウィンドウ画像を切り出し、該ウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出方法において、
    入力される濃淡画像のサイズを拡大又は縮小したスケール画像を生成するスケール変換工程と、
    上記スケール画像から上記固定サイズのウィンドウを走査し、上記ウィンドウ画像を切り出すウィンドウ画像走査工程と、
    与えられるウィンドウ画像が対象物か否かを検出する対象物検出工程とを有し、
    上記対象物検出工程は、
    ２つの位置の画素の輝度値の差からなる特徴量に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを示す推定値を複数の弱判別器により算出する弱判別工程と、
    複数の弱判別器の少なくとも１以上により算出された上記推定値に基づき上記濃淡画像が対象物であるか否かを判別する判別工程と有する
    ことを特徴とする対象物検出方法。
15. 上記判別工程では、上記推定値に対して各弱判別器に対する信頼度を乗算して加算した重み付き多数決の値を算出し、当該多数決の値に基づき上記濃淡画像が対象物か否かを判別する
    ことを特徴とする請求項１４記載の対象物検出方法。
16. 上記弱判別工程では、上記複数の弱判別器により逐次上記推定値を算出し、
    上記判別工程では、上記推定値が算出される毎に上記重み付き多数決の値を逐次更新し、
    上記判別工程にて上記更新された重み付き多数決の値に基づき上記推定値の算出を打ち切るか否かを制御する打ち切り制御工程を有する
    ことを特徴とする請求項１５記載の対象物検出方法。