JP2008530700A5 - - Google Patents

Claims (42)

1. 画像中の物体の検出方法であって、
   前記物体に対するＭ個（ただし複数）の領域（Ｑ）を含むテンプレートを画像の領域と比較することと、
   類似度Ｓ（ｘ）を求めることと
   を含み、
   前記類似度は統計測度を用いて求められ、
   前記統計測度は、前記テンプレートに対応する画像の各領域におけるピクセル値の平均および分散を含む統計値に基づくものである
   画像中の物体の検出方法。
2. 前記統計測度は次式によって定義され、
   

   

   ここで、σ ^２ （Ｑ）は領域Ｑ内の画像値の分散であり、
   ｜Ｑ｜は領域Ｑ内部のピクセルの数を表す、請求項１に記載の方法。
3. 前記統計測度は統計的仮説試験に関係する、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記テンプレートの前記Ｍ個の領域は前記物体の各領域及び前記各領域の空間的関係に対応する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記テンプレートは前記Ｍ個の領域の和集合である、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 物体の、類似する放射分析的特性（色、強度等）を有する複数の領域が、前記テンプレートの１つの領域に結合される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記物体の１つ又は複数の領域のそれぞれが、テンプレートマッチングに使用されない１つ又は複数のエリアを含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記物体の少なくとも１つの領域が非連結のサブ領域を含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記領域は単純な形状に対応する、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記形状は直線エッジを有する、請求項９に記載の方法。
11. 前記形状は矩形である、請求項１０に記載の方法。
12. 前記類似度は前記テンプレートの前記Ｍ個の領域の各々に関係する、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記類似度は、前記テンプレートの前記Ｍ個の領域の各々と、前記テンプレート全体に対応する１つの領域とに関係する、請求項１２に記載の方法。
14. 前記テンプレートの前記Ｍ個又はＭ＋１個の領域に対応する前記画像の前記領域の各々に統計値が用いられる、請求項５〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記統計測度は、統計的ｔ検定に従って２つの領域のピクセル群に適用される、請求項１に記載の方法。
16. 前記類似度は、次式：
    

    

    で定義される、請求項１５に記載の方法。
17. 前記統計測度は、分散分析（ＡＮＯＶＡ）検定に従って３つ以上の領域のピクセル群に適用される、請求項１に記載の方法。
18. 前記類似度は次式で定義され、
    

    

    ここで、Ｆはフィッシャー基準であり、
    Ｑ _１ （Ｔ _１ ，…，Ｔ _Ｍ ）は群間分散であり、
    Ｑ _２ （Ｔ _１ ，…，Ｔ _Ｍ ）は群内分散である、請求項１７に記載の方法。
19. 前記類似度は次式で定義され、
    

    

    ここで、Ｓ（ｘ _０ ，ｙ _０ ）は点（ｘ _０ ，ｙ _０ ）における類似度であり、
    σ ^２ （Ｔ _０ ）は領域Ｑ内の画像値の分散であり、
    ｜Ｔ _ｉ ｜は領域Ｔ _ｉ 内部のピクセルの数を表す、請求項１６に記載の方法。
20. 前記類似度を閾値と比較することを含む、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. 前記類似度を統計的有意水準と比較することを含む、請求項２０に記載の方法。
22. リスク水準を設定することと、
    前記類似度を統計的有意水準と比較するために前記リスク水準、自由度、及び有意性の表を用いることと
    を含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記画像から、次式：
    

    

    （ここで、Ｉ（ｘ，ｙ）は原画像であり、ｘ，ｙ＜０の場合にＩ（ｘ，ｙ）＝０である）で定義される積分画像Ｓｕｍ（ｘ，ｙ）およびＳｕｍＱ（ｘ，ｙ）を導出することと、
    前記類似度の計算において前記積分画像Ｓｕｍ（ｘ，ｙ）およびＳｕｍＱ（ｘ，ｙ）を用いることと
    を含む、請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法。
24. 前記積分画像を用い、次式：
    

    

    （ここで、（ｘ _１ ，ｙ _１ ）、（ｘ _２ ，ｙ _２ ）は矩形Ｒの左上及び右下の点の座標である）の関係に従って｜Ｒ｜σ ^２ （Ｒ）を計算することによって前記類似度を計算することを含み、
    ｜Ｒ｜σ ^２ （Ｒ）の計算において、任意の矩形領域Ｒが２＊４回のピクセル参照を要求する、請求項２３に記載の方法。
25. 矩形の和集合（Ｔ _ｉ ＝Ｒ _１ ∪Ｒ _２ ∪．．．Ｒ _Ｋｉ ）からなる領域に対し、前記積分画像を用い、次式：
    

    

    の関係に従って、｜Ｔ _ｉ ｜σ ^２ （Ｔ _ｉ ）を計算することによって前記類似度を計算することを含む、請求項２４に記載の方法。
26. 前記画像中の複数の領域の各々に関して類似度を導出することであって、それによって、類似度マップを導出することと、
    前記類似度に従って極大値又は極小値を特定することと
    を含む、請求項１〜２５のいずれか一項に記載の方法。
27. 極大値又は極小値を閾値と比較することを含む、請求項２６に記載の方法。
28. 物体検出において、不要な構成を拒絶するために、前記関心物体に関する追加の条件を用いることを含み、
    前記追加の条件は、ｍ（Ｔ _ｉ ）＜ｍ（Ｔ _ｊ ）で定義され、
    ｍ（Ｔ _ｉ ）は、σ ^２ （Ｔ _ｉ ）の計算に用いられる領域平均である、請求項１〜２７のいずれか一項に記載の方法。
29. それぞれが１つの物体を表す複数のテンプレートを用いることと、
    前記複数のテンプレートの各々を用いて類似度を導出することと、
    前記複数の類似度を結合等により用いることであって、それによって、前記物体を位置特定することと
    を含む、請求項１〜２８のいずれか一項に記載の方法。
30. 前記画像の複数のバージョンを、異なる解像度で生成することと、
    前記テンプレートの複数のバージョンを、異なる解像度で生成することと、
    第１の解像度でのテンプレートマッチング及び第２のより高い解像度でのテンプレートマッチングを行うことと
    を含む、請求項１〜２９のいずれか一項に記載の方法。
31. 第１の解像度での前記マッチングは、前記物体を含む関心領域を検出するために行われ、
    第２の解像度での前記マッチングは、前記関心領域内で行われる、請求項３０に記載の方法。
32. 前記テンプレートを１つの解像度用に調整することであって、異なる解像度での検出結果に応じて、或る解像度用に調整することを含む、請求項３０又は３１に記載の方法。
33. 前記テンプレートを調整することは、前記テンプレート若しくはテンプレート領域のサイズ若しくは形状を変更することを含む、請求項３２に記載の方法。
34. 画像シーケンス中の物体の追跡方法であって、
    請求項１〜３３のいずれか一項に記載の方法を用いて物体を検出することと、
    次の画像中の前記物体のおおよその位置を予測することと、
    前記予測を用いて、前記次の画像中の関心領域を求めることと、
    請求項１〜３３のいずれか一項に記載の方法を前記関心領域において用いて、前記物体を検出することと
    を含む、画像シーケンス中の物体の追跡方法。
35. 前記テンプレートを、前記画像シーケンス中の１つの画像用に調整することであって、前記画像シーケンス中の異なる画像における検出結果に応じて、例えばテンプレート領域を統合若しくは除外すること、又は前記テンプレート又は前記テンプレート領域のサイズ若しくは形状を変更することによって、前記画像シーケンス中の１つの画像用に調整することを含む、請求項３４に記載の方法。
36. 顔特徴及び／又は顔を検出するための、請求項１〜３５のいずれか一項に記載の方法。
37. 衛星画像、地理画像等の中の特徴を検出するための、請求項１〜３６のいずれか一項に記載の方法。
38. 基準マーク、路面標示、透かし等を検出するための、請求項１〜３７のいずれか一項に記載の方法。
39. 請求項１〜３８のいずれか一項に記載の方法を実行する装置。
40. 請求項１〜３８のいずれか一項に記載の方法を実行するようにプログラムされる制御装置。
41. 請求項４０に記載の制御装置と、画像を記憶する記憶手段とを備える装置。
42. 請求項１〜３８のいずれか一項に記載の方法を実行するコンピュータプログラム、システム又はコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。