JP2010204837A - 特徴量抽出装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】特徴量抽出装置1は、静止画像から異方性を持つフィルタの応答によって作成されるスケールスペースを構築するスケールスペース構築部21と、上記スケールスペースにおいて異方性を持つフィルタの応答が極値を取る点から特徴領域を検出する領域検出部31と、上記特徴領域から多次元ベクトルで表現される特徴量を抽出する特徴量抽出部41とを備える。
【選択図】図1
Description
以下、本発明の第1の実施形態について図面を参照して説明する。本発明の第1の実施形態による特徴量抽出装置1は、図1に示すように、画像取得部11、スケールスペース構築部21、領域検出部31 および特徴量抽出部41を備える。
以下、本発明の第2の実施形態について図面を参照して説明する。第1の実施形態による特徴量抽出装置1の場合、特徴領域の検出過程において、5次元スケールスペースを構築する時間、および、5次元スケールスペース上での極大極小を探索する時間が大きくなる場合がある。上記に鑑みて、第2の実施形態においては、特徴領域の検出を近似的に行う。
Claims (12)
- 静止画像から異方性を持つフィルタの応答によって作成されるスケールスペースを構築するスケールスペース構築部と、
上記スケールスペースにおいて異方性を持つフィルタの応答が極値を取る点から特徴領域を検出する領域検出部と、
上記特徴領域から多次元ベクトルで表現される特徴量を抽出する特徴量抽出部と
を備えることを特徴とする特徴量抽出装置。 - 上記異方性を持つフィルタは、
スケール、楕円率、方位角をパラメータとして持つ楕円型ガウシアンフィルタのラプラシアンであることを特徴とする請求項1に記載の特徴量抽出装置。 - 上記異方性を持つフィルタは、
スケール、楕円率、方位角をパラメータとして持つ楕円型ガウシアンフィルタの差分であることを特徴とする請求項1に記載の特徴量抽出装置。 - 上記スケールスペースは、
静止画像上の座標、スケール、楕円率、方位角を軸とした5次元空間で構成されることを特徴とする請求項2または請求項3の何れか1項に記載の特徴量抽出装置。 - 上記領域検出部は、
上記スケールスペースにおいて、近傍の全ての座標に対して極大または極小になっている点を全て検出し、全検出点のうち異方性を持つフィルタの値が閾値未満である検出点および元静止画像においてエッジ上に該当する検出点を除去した点から楕円領域を設定し、上記楕円領域を補正した円を特徴領域として検出することを特徴とする請求項4に記載の特徴量抽出装置。 - 上記特徴量抽出部は、
上記領域検出部によって検出された特徴領域の輝度勾配角度から主軸を定め、上記主軸と直交する2方向のうち輝度勾配強度の大きい方が上記主軸と予め指定した角度となるように特徴領域を反転させることを特徴とする請求項5に記載の特徴量抽出装置。 - 上記特徴量抽出部は、
上記領域検出部によって検出された特徴領域を複数のブロックに分割し、各ブロックの輝度勾配角度のヒストグラムを特徴量とすることを特徴とする請求項6に記載の特徴量抽出装置。 - 静止画像から初期領域を抽出する初期領域抽出部と、
上記初期領域を補正する領域補正部と、
特徴領域から多次元ベクトルで表現される特徴量を抽出する特徴量抽出部と
を備えることを特徴とする特徴量抽出装置。 - 上記初期領域抽出部は、
静止画像上の座標、スケールの3次元空間上での極値を初期領域として抽出し、
上記領域補正部は、
上記初期領域として与えられる静止画像上の座標、スケールから初期楕円率、初期方位角を決定することを特徴とする請求項8に記載の特徴量抽出装置。 - 上記初期領域抽出部は、
ランダムに設定された静止画像上の座標、スケールを初期領域として抽出し、
上記領域補正部は、
上記初期領域として与えられる静止画像上の座標、スケールから初期楕円率、初期方位角を決定することを特徴とする請求項8に記載の特徴量抽出装置。 - 静止画像から異方性を持つフィルタの応答によって作成されるスケールスペースにおいて異方性を持つフィルタの応答が極値を取る点から特徴領域を検出する領域検出部を更に備え、
上記特徴量抽出部は、
上記領域検出部によって検出された特徴領域の輝度勾配角度から主軸を定め、上記主軸と直交する2方向のうち輝度勾配強度の大きい方が上記主軸と予め指定した角度となるように特徴領域を反転させることを特徴とする請求項9または請求項10の何れか1項に記載の特徴量抽出装置。 - 上記特徴量抽出部は、
上記領域検出部によって検出された特徴領域を複数のブロックに分割し、各ブロックの輝度勾配角度のヒストグラムを特徴量として抽出することを特徴とする請求項11に記載の特徴量抽出装置。
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