JP2005250773A - 対象物識別装置および方法並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 識別対象画像に顔が含まれるか否かを識別するために正面を顔を含む多数のサンプル画像を用いて学習を行った参照データを用いて、識別対象画像に顔が含まれるか否かを識別する。その際、識別対象画像からサンプル画像と同一サイズの検出領域を抽出し、検出領域を縦および横方向にそれぞれ1より大きい拡大率により段階的に拡大して変形検出領域を作成し、変形検出領域について顔が含まれるか否かの識別を行うための特徴量を算出する。算出した特徴量を用いて参照データを参照して、識別対象画像に顔が含まれるか否かを識別する。
【選択図】 図1
Description
Henry A. Rowley, Shumeet Baluja, and Takeo Kanada, "Neural Network-Based Face Detection", volume 20, number 1, pages 23-38, January 1998. Rainer Lienhart, Jochen Maydt, "An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection", International Conference on Image Processing.
前記識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するよう変形しつつ、変形の各段において該変形された検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記変形された検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするものである。
前記識別対象画像を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するように変形しつつ、変形の各段において該変形された識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する識別手段とを備えたことを特徴とするものである。
前記識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するよう変形しつつ、変形の各段において該変形された検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出し、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記変形された検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別することを特徴とするものである。
前記識別対象画像を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するように変形しつつ、変形の各段において該変形された識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出し、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別することを特徴とするものである。
組み合わせの値=((勾配ベクトルの方向+1)×勾配ベクトルの大きさ(勾配ベクトルの大きさ>0の場合)
これにより、組み合わせ数が94通りとなるため、特徴量C1のデータ数を低減できる。
2 画像入力部
4,14 特徴量算出部
6 メモリ
8 識別部
10 出力部
Claims (9)
- 識別対象画像の入力を受け付ける画像入力手段と、
前記識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するよう変形しつつ、変形の各段において該変形された検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記変形された検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する識別手段とを備えたことを特徴とする対象物識別装置。 - 前記識別手段は、変形前の前記検出領域について前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別し、前記所定対象物が含まれないと識別されたが、含まれる可能性がある前記識別対象画像における前記検出領域に対してのみ、前記特徴量算出手段に前記検出領域を変形させつつ変形の各段において変形された検出領域から前記少なくとも1つの特徴量を算出させて、記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する手段であることを特徴とする請求項1記載の対象物識別装置。
- 識別対象画像の入力を受け付ける画像入力手段と、
前記識別対象画像を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するように変形しつつ、変形の各段において該変形された識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する識別手段とを備えたことを特徴とする対象物識別装置。 - 前記所定対象物が顔であり、前記拡大率が1より大きいことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項記載の対象物識別装置。
- 前記少なくとも1つの特徴量は、画像上の各画素における勾配ベクトルの方向、該勾配ベクトルの大きさおよび色情報の少なくとも1つであることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項記載の対象物識別装置。
- 識別対象画像の入力を受け付け、
前記識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するよう変形しつつ、変形の各段において該変形された検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出し、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記変形された検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別することを特徴とする対象物識別方法。 - 識別対象画像の入力を受け付け、
前記識別対象画像を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するように変形しつつ、変形の各段において該変形された識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出し、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別することを特徴とする対象物識別方法。 - 識別対象画像の入力を受け付ける手順と、
前記識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するよう変形しつつ、変形の各段において該変形された検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する手順と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記変形された検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する手順とを有することを特徴とする対象物識別方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 識別対象画像の入力を受け付ける手順と、
前記識別対象画像を縦および横方向について異なる拡大率により段階的に拡大縮小するように変形しつつ、変形の各段において該変形された識別対象画像から所定サイズの検出領域を抽出し、該検出領域から所定対象物の識別に用いる少なくとも1つの特徴量を算出する手順と、
ほぼ正面を向いた前記所定対象物を含む前記所定サイズを有する複数のサンプル画像と、前記所定対象物を含まない前記所定サイズを有する複数のサンプル画像とからなるサンプル画像群に含まれる前記少なくとも1つの特徴量をマシンラーニングの手法によりあらかじめ学習することにより得られた、前記少なくとも1つの特徴量と該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とをあらかじめ規定する参照データを、前記検出領域から算出された少なくとも1つの特徴量に基づいて参照して、前記識別対象画像に前記所定対象物が含まれるか否かを識別する手順とを有することを特徴とする対象物識別方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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JP2004059179A JP2005250773A (ja) | 2004-03-03 | 2004-03-03 | 対象物識別装置および方法並びにプログラム |
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2004059179A JP2005250773A (ja) | 2004-03-03 | 2004-03-03 | 対象物識別装置および方法並びにプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JP2004059179A Pending JP2005250773A (ja) | 2004-03-03 | 2004-03-03 | 対象物識別装置および方法並びにプログラム |
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7986808B2 (en) | 2004-09-30 | 2011-07-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Image-capturing device, image-processing device, method for controlling image-capturing device, and program for causing computer to execute the method |
US8965111B2 (en) | 2010-09-09 | 2015-02-24 | Nec Corporation | Learning apparatus, a learning system, learning method and a learning program for object discrimination |
JP2020009227A (ja) * | 2018-07-10 | 2020-01-16 | Kddi株式会社 | 物体領域抽出装置及び物体領域抽出方法 |
CN114620570A (zh) * | 2020-12-10 | 2022-06-14 | 株式会社日立大厦系统 | 维护作业远程管理服务器以及维护作业远程管理方法 |
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2004
- 2004-03-03 JP JP2004059179A patent/JP2005250773A/ja active Pending
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