JP2009116400A - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 カスケード接続される弱判別器を用いてデータを処理する情報処理装置であって、前記複数の弱判別器それぞれの処理内容を規定する情報を格納するROM205と、前記複数の弱判別器のうち使用すべき弱判別器を決定するための情報が規定されたテーブルを参照することにより、前記データの処理に使用すべき弱判別器を前記複数の弱判別器から選択する手段(201)と、前記選択された弱判別器に対応する前記処理内容を規定する情報に基づいて、前記データを処理することで得られた該弱判別器の評価値を用いて、前記データよりオブジェクトを抽出する手段(203)とを備える。
【選択図】 図2
Description
Viola,P.;Jones,M."Rapid object detection using a boosted cascade of simple features".Proc. of Computer Vision and Pattern Recognition, 2001−12,IEEE Computer Society.p.511−518. Yoav Freund and Robert E.Schapire.A decision−theoretic generalization of on−line learning and an application to boosting.In Computational Learning Theory:Eurocolt’95, pages 23−37. Springer−Verlag,1995.
カスケードに接続されてデータを処理する複数の弱判別器と、
前記複数の弱判別器それぞれの処理内容を規定する情報を格納する第1の格納手段と、
前記データを処理するにあたっての前提条件と、前記複数の弱判別器のうち前記データの処理に使用すべき弱判別器を決定するための情報とが、該前提条件ごとに規定されたテーブルを格納する第2の格納手段と、
前記テーブルを参照することにより、前記データの処理に使用すべき弱判別器を前記複数の弱判別器から選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記弱判別器に対応する前記処理内容を規定する情報に基づいて、該弱判別器が前記データを処理することで得られた評価値を用いて、前記データよりオブジェクトを抽出する抽出手段とを備える。
<パターン識別装置のハードウェア構成>
図1は本発明の第1の実施形態にかかる情報処理装置(パターン識別装置100)のハードウェア構成例を示す図である。当該パターン識別装置100は画像データ中の特定のオブジェクト(画像パターン)を抽出する機能を有する。
図2は識別処理部103の詳細を説明する図である。201は矩形フィルタ演算部であり、RAM204に格納された処理対象の画像データ210に対して、所定の矩形フィルタ演算処理を実行する。RAM204は処理対象の画像データ210を格納するメモリであり、レイテンシの低い高速なメモリで構成する。205はROMであり、各矩形フィルタの演算内容を規定するパラメータ情報211を格納する(第1の格納手段)。
図3は矩形フィルタ演算部201の詳細構成を示す図である。図3は図24における2401〜240nのそれぞれの内容を説明する図に相当する。311〜31kはそれぞれ判別器であり、ROM205に格納されたパラメータ情報211に従って複数の矩形フィルタが演算処理と弱判別処理とを実行する。320は判別処理部であり、各矩形フィルタ311〜31kの弱判別処理の結果である評価値の累積値を識別閾値により閾値処理し、抽出対象のオブジェクトが存在するか否かを判定する。
図4はROM205に格納されたパラメータ情報211の一例を示す図である。図4は1つのステージ処理に必要なパラメータ情報の一例を表わしている。
以下、図5に示すフローチャートを用いて本実施形態にかかるパターン識別装置100の動作を詳細に説明する。図5はCPU108の動作と識別処理部103の動作を1つのフローチャート上に記述している。図中「識別処理」と明記したフロー(ステップS508〜S518)が識別処理部103の動作に相当する。
以下、ステップS508〜S518に示す識別処理部103の識別処理(ハードウェア処理)の流れについて説明する。
上記第1の実施形態では、使用する弱判別器の数またはステージ数を指定することで、抽出精度と抽出処理速度とのトレードオフを調整する構成について説明したが、本発明はこれに限られない。例えば、弱判別器の実行有無を、信頼度に基づいて個別に指定することで、抽出精度と抽出処理速度とのトレードオフを調整する構成としてもよい。
M11=11111111111111111010100101010000
各ビットで1が割り当てられた弱判別器は矩形フィルタ演算処理時に実際に使用し、0が割り当てられた弱判別器は矩形フィルタ演算処理時に使用しない。例えば1番目の弱判別器は矩形フィルタ演算処理に使用し、32番目の弱判別器は使用しない。
上記第1及び第2の実施形態では、パターン識別装置の動作クロックに応じて使用する弱判別器の数を変化させることで抽出精度と抽出処理速度とのトレードオフを調整することとしたが、本発明はこれに限られない。例えば、抽出対象のオブジェクトの抽出状況に応じて、使用する弱判別器の数を動的に変化させることで、抽出精度と抽出処理速度とのトレードオフを調整するようにしてもよい。
上記第3の実施形態では、前フレームにおける抽出結果に応じて使用する弱判別器の数を変化させることで抽出精度と抽出処理速度とのトレードオフを調整することとしたが、本発明はこれに限られない。例えば、処理中の現フレームにおける抽出状況に応じて、使用する弱判別器の数を変化させることで、抽出精度と抽出処理速度とのトレードオフを調整するようにしてもよい。
上記第1の実施形態及び第2の実施形態では、動作クロックに応じて、使用する弱判別器の数を変化させることで抽出精度と抽出処理速度とのトレードオフを調整することとしたが、本発明はこれに限られない。例えば、ユーザの指定する撮影モードに応じて処理する弱判別器の数を変更するように構成してもよい。
上記第7の実施形態では、撮影モードに応じて使用する弱判別器の数を制御する構成としたが、本発明はこれに限られない。例えば、ユーザの指定する動作モードに応じて使用する弱判別器の数を変更する構成としてもよい。
上記第1〜第6の実施形態では、抽出精度と抽出処理速度とのトレードオフを調整するにあたり、弱判別器の動作を規定するパラメータ情報211を、ROM205に格納する構成とした。しかしながら、本発明はこれに限られない。
上記第5及び第6の実施形態では撮影モードや動作モードに連動して、使用する弱判別器の数を決定する構成について説明したが、本発明はこれに限られず、ユーザが抽出条件を直接選択するように構成としてもよい。その場合、ユーザはI/F部111を介して抽出モードを指定することとなる。
なお、本発明は、複数の機器(例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタなど)から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置(例えば、複写機、ファクシミリ装置など)に適用してもよい。
Claims (11)
- カスケードに接続されてデータを処理する複数の弱判別器と、
前記複数の弱判別器それぞれの処理内容を規定する情報を格納する第1の格納手段と、
前記データを処理するにあたっての前提条件と、前記複数の弱判別器のうち前記データの処理に使用すべき弱判別器を決定するための情報とが、該前提条件ごとに規定されたテーブルを格納する第2の格納手段と、
前記テーブルを参照することにより、前記データの処理に使用すべき弱判別器を前記複数の弱判別器から選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記弱判別器に対応する前記処理内容を規定する情報に基づいて、該弱判別器が前記データを処理することで得られた評価値を用いて、前記データよりオブジェクトを抽出する抽出手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記テーブルには、
前記抽出手段の処理速度に応じて、使用すべき弱判別器の数が、複数の弱判別器をカスケードに接続してなるステージ単位に規定されていることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記テーブルには、
前記抽出手段の処理速度に応じて、使用すべき弱判別器を指定する情報が、複数の弱判別器をカスケードに接続してなるステージ単位に規定されていることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記使用すべき弱判別器を指定する情報は、前記処理内容を規定する情報に含まれる、前記弱判別器の信頼度に基づいて生成されることを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記データが複数のフレームから構成される画像データである場合において、
前記テーブルには、
前記抽出手段により前フレームの画像データから抽出されたオブジェクトの数に応じて、使用すべき弱判別器の数が、複数の弱判別器をカスケードに接続してなるステージ単位に規定されていることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記データが撮像装置により生成された画像データである場合において、
前記テーブルには、
該撮像装置が画像データを生成した際の撮影モードに応じて、使用すべき弱判別器を指定する情報が、複数の弱判別器をカスケードに接続してなるステージ単位に規定されていることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記データが撮像装置により生成される画像データである場合において、
前記テーブルには、
該撮像装置による画像データを生成する動作と並行して画像データの処理を行うモードであるか、該撮像装置による画像データを生成する動作が完了した後に画像データの処理を行うモードであるかに応じて、使用すべき弱判別器の数が、複数の弱判別器をカスケードに接続してなるステージ単位に規定されていることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記テーブルには、使用すべきステージの数が規定され、
前記抽出手段は、該規定されたステージの数のもとで前記データを処理することで各ステージごとに得られた前記弱判別器の評価値の累積値を用いて、前記データよりオブジェクトを抽出することを特徴とする請求項2乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記第1の格納手段は、書き換え不可能な第1の記憶手段と、書き換え可能な第2の記憶手段とを備え、
前記抽出手段は、前記前提条件に応じて、前記第1の記憶手段または前記第2の記憶手段のいずれかに格納された前記処理内容を規定する情報に基づいて前記データよりオブジェクトを抽出することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - カスケードに接続される複数の弱判別器を用いてデータを処理する情報処理装置における情報処理方法であって、
前記複数の弱判別器それぞれの処理内容を規定する情報を格納する第1の格納工程と、
前記データを処理するにあたっての前提条件と、前記複数の弱判別器のうち前記データの処理に使用すべき弱判別器を決定するための情報とが、該前提条件ごとに規定されたテーブルを格納する第2の格納工程と、
前記テーブルを参照することにより、前記データの処理に使用すべき弱判別器を前記複数の弱判別器から選択する選択工程と、
前記選択工程において選択された前記弱判別器に対応する前記処理内容を規定する情報に基づいて、前記データを処理することで得られた該弱判別器の評価値を用いて、前記データよりオブジェクトを抽出する抽出工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。 - 請求項10に記載の情報処理方法をコンピュータによって実行させるためのプログラム。
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