JP2011000462A - 画像内の候補対象の変形可能な形状の検出および追跡方法、および、画像内の候補対象の変形可能な形状の検出および追跡システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像枠内の変形可能な形状の少なくとも1つのコントロールポイントを検出するステップ、候補対象に関連付けされた各コントロールポイントについて位置不確実性行列を計算するステップ、後続の画像枠内の変形可能な形状のダイナミクスを表し代表的な対象の画像のトレーニングデータセットからの統計的情報を含む形状モデルを生成するステップ、形状モデルを候補対象の変形可能な形状に位置合わせするステップ、形状モデルを変形可能な形状と融合するステップ、候補対象の現在の形状を評価するステップが実行される。
【選択図】図1
Description
本件出願は、2003年11月19日に出願された米国仮特許出願第60/523,328号、2004年3月9日に出願された米国仮特許出願第60/551,585号、2004年4月27日に出願された米国仮特許出願第60/565,786号、および2004年6月21日に出願された米国仮特許出願第60/581,535号の恩典を主張するものであり、これらは引用によって完全にここに援用される。
画像内の候補対象の変形可能な形状を検出および追跡する方法において、形状が複数のラベル付けされたコントロールポイントによって表され、方法が、
画像枠内の変形可能な形状の少なくとも1つのコントロールポイントを検出するステップ、
候補対象に関連付けされた各コントロールポイントについて位置不確実性行列を計算するステップ、
後続の画像枠内の変形可能な形状のダイナミクスを表し代表的な対象の画像のトレーニングデータセットからの統計的情報を含む形状モデルを生成するステップ、
形状モデルを候補対象の変形可能な形状に位置合わせするステップ、
形状モデルを変形可能な形状と融合するステップ、
候補対象の現在の形状を評価するステップ
を含むことを特徴とする(請求項1)。
なお、本発明による画像内の候補対象の変形可能な形状の検出および追跡方法の実施態様は次の通りである。
(1)形状モデルは時間的に変形可能な形状を描写する(請求項2)。
(2)複数のコントロールポイントの位置測定の不確実性が共分散行列によって表現される(請求項3)。
(3)形状モデルは単一モードまたはマルチノーマルガウス分布の混合として表現される(請求項4)。
(4)位置の不確実性行列は位置合わせするステップ中に候補対象とともに変換される(請求項5)。
(5)形状モデルは、空間内においてコントロールポイントの座標をつなぐことによって生成されるガウスモデルである(請求項6)。
(6)位置合わせするステップは、候補解剖学的構造のコントロールポイントを、トレーニングセットの平均形状の対応するコントロールポイントにマッチングさせるステップを含む(請求項7)。コントロールポイントをマッチングさせるステップは、候補解剖学的構造の向きを平均形状の同じ向きに変換するステップを含む(請求項8)。
(7)変換は候補解剖学的構造の画像の平行移動を含む(請求項9)。変換は候補解剖学的構造の画像の回転を含む(請求項10)。変換は候補解剖学的構造の画像のスケーリングを含む(請求項11)。
(8)位置合わせするステップは位置の不確実性行列を考慮に入れる(請求項12)。位置の不確実性行列によって決定される重み付け行列を有する重み付き最小二乗公式が使用される(請求項13)
画像内の候補対象の変形可能な形状を検出および追跡するシステムにおいて、形状が複数のラベル付けされたコントロールポイントによって表され、システムが、
画像枠内の変形可能な形状の少なくとも1つのコントロールポイントを検出する手段、
候補対象に関連付けされた各コントロールポイントについて位置不確実性行列を計算する手段、
後続の画像枠内の変形可能な形状のダイナミクスを表し代表的な対象の画像のトレーニングデータセットからの統計的情報を含む形状モデルを生成する手段、
形状モデルを候補対象の変形可能な形状に位置合わせする手段、
形状モデルを変形可能な形状と融合する手段、
候補対象の現在の形状を評価する手段
を含むことを特徴とする(請求項14)。
なお、本発明による画像内の候補対象の変形可能な形状の検出および追跡システムの実施態様は次の通りである。
(1)形状モデルは時間的に変形可能な形状を描写する(請求項15)。
(2)複数のコントロールポイントの位置測定の不確実性が共分散行列によって表現される(請求項16)。
(3)形状モデルは単一モードまたはマルチノーマルガウス分布の混合として表現される(請求項17)。
(4)位置の不確実性行列は位置合わせするステップ中に候補対象とともに変換される(請求項18)。
(5)形状モデルは、空間内においてコントロールポイントの座標をつなぐことによって生成されるガウスモデルである(請求項19)。
(6)位置合わせする手段は、候補解剖学的構造のコントロールポイントを、トレーニングセットの平均形状の対応するコントロールポイントにマッチングさせる手段を含む(請求項20)。コントロールポイントをマッチングさせる手段は、候補解剖学的構造の向きを平均形状の同じ向きに変換する手段を含む(請求項21)。
(7)変換は候補解剖学的構造の画像の平行移動を含む(請求項22)。変換は候補解剖学的構造の画像の回転を含む(請求項23)。変換は候補解剖学的構造の画像のスケーリングを含む(請求項24)。
(8)位置合わせする手段は位置の不確実性行列を考慮に入れる(請求項25)。位置の不確実性行列によって決定される重み付け行列を有する重み付き最小二乗公式が使用される(請求項26)。
るすべてのピクセルの強度の総和を決定することによって計算することができる。言い換えると、II(x0,y0)におけるIIの集まりは、次式のように決定することができる。
●P=正の例のセット、N=負の例のセット、
●i=0、
カスケードの段階iを通るループ:
i++、
P,Nを使用し、分類器Hiを、Hi―1 *とアダブースト(AdaBoost)を使用する特定数の追加特徴とを用いてトレーニングし、その結果、必要な誤った正の検出率および誤った検出率が満たされる。
Hiの誤った正を負の例として使用することによってトレーニングセットの再構築、P→P*およびN→N*を行い、必要であれば正のセットを調整する。
Hiの再トレーニング:(例えば、最適閾値Ti *およびパリティpi *を選択することによって)Hiの修正を行い、新しいトレーニングデータP*,N*上のその分類エラーを最小化する。結果として得られるHi *およびその出力をメモリ内に入れる。
●ユーザが、ターゲットの誤った正の総合率Ftargetを選択する。
●P=正の例のセット、N=負の例のセット、
●F0=1.0、D0=1.0、i=0、
●メモリ内の初期カスケード分類器:H0 *=ヌル、
Fi>Ftargetの間にわたり以下を繰返し実行
i++
ni=0、Fi=Fi―1
Fi>f×Fi―1の間にわたり以下を繰返し実行
○ni++
○PおよびNを使用し、分類器Hiを、Hi―1 *とアダブースト(AdaBoost)を使用するni個の追加特徴とを用いてトレーニングする(i>1であれば、Hi―1 *は、メモリ内に記憶されている結果を用いてすでにトレーニング済みである。それがその特徴より強い場合には、段階iについての弱い分類器としてHi―1 *を選択する。Hi―1 *のエラーを使用し、その特徴に基づいて、残りの弱い分類器の選択のためのトレーニング例の重みを更新する。)。
○有効性セット上において現在のカスケード分類器Hiを評価し、Fi,Diを決定する。
○現在のカスケード分類器が少なくともd×Di―1(これは、Fiにも影響する)の検出率を有するまで、i番目の分類器Hiのための閾値(Ti)を減少させる。
N=φ
Fi>Ftargetであれば、顔以外の一連の画像について現在のカスケード検出器Hiを評価し、誤った検出があればそれをセットN内に入れる。
Hi *の再トレーニングを行う。Hiについて第2の最適閾値Ti *およびパリティpi *を選択し、新しいトレーニングデータP,Nに関する分類エラーを最小化する、結果として得られたHi *およびその出力をメモリ内に入れる。
段階2‐H2:αH1p1 *(H1‐T1 *)+(αn1+1hn1+1+αn1+2hn1+2+...αn1+n2
hn1+n2)
・・・
d2=(m‐x')TC'x‐1(m‐x') (6)
x'=T(x)かつC'x=T(Cx)である。表記を簡単化するために、予測N(x―,Cx―)がN(x,Cx)に融合されているものと仮定している。
x'=Rx+t (7)
tは2つの自由パラメータを有する変換ベクトルであり、Rは各ブロックが次のとおりとなるブロック対角行列である。
104 プロセッサ
106 データベース
108 ディスプレイ
202 楕円
204 楕円
208 楕円
210 直線
212 直線
302 負領域
304 正領域
306 正領域
308 負領域
310 正領域
312 負領域
314 負領域
316 正領域
318 正領域
320 負領域
322 正領域
402 位置
404 位置
406 位置
408 位置
410 実線
412 線
502 積分画像
504 部分隠れ
506 矩形特徴
Claims (26)
- 画像内の候補対象の変形可能な形状を検出および追跡する方法において、形状が複数のラベル付けされたコントロールポイントによって表され、方法が、
画像枠内の変形可能な形状の少なくとも1つのコントロールポイントを検出するステップ、
候補対象に関連付けされた各コントロールポイントについて位置不確実性行列を計算するステップ、
後続の画像枠内の変形可能な形状のダイナミクスを表し代表的な対象の画像のトレーニングデータセットからの統計的情報を含む形状モデルを生成するステップ、
形状モデルを候補対象の変形可能な形状に位置合わせするステップ、
形状モデルを変形可能な形状と融合するステップ、
候補対象の現在の形状を評価するステップ
を含むことを特徴とする画像内の候補対象の変形可能な形状の検出および追跡方法。 - 形状モデルは時間的に変形可能な形状を描写することを特徴とする請求項1記載の方法。
- 複数のコントロールポイントの位置測定の不確実性が共分散行列によって表現されることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 形状モデルは単一モードまたはマルチノーマルガウス分布の混合として表現されることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 位置の不確実性行列は位置合わせするステップ中に候補対象とともに変換されることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 形状モデルは、空間内においてコントロールポイントの座標をつなぐことによって生成されるガウスモデルであることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 位置合わせするステップは、
候補解剖学的構造のコントロールポイントを、トレーニングセットの平均形状の対応するコントロールポイントにマッチングさせるステップ
を含むことを特徴とする請求項1記載の方法。 - コントロールポイントをマッチングさせるステップは、
候補解剖学的構造の向きを平均形状の同じ向きに変換するステップ
を含むことを特徴とする請求項7記載の方法。 - 変換は候補解剖学的構造の画像の平行移動を含むことを特徴とする請求項8記載の方法。
- 変換は候補解剖学的構造の画像の回転を含むことを特徴とする請求項8記載の方法。
- 変換は候補解剖学的構造の画像のスケーリングを含むことを特徴とする請求項8記載の方法。
- 位置合わせするステップは位置の不確実性行列を考慮に入れることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 位置の不確実性行列によって決定される重み付け行列を有する重み付き最小二乗公式が使用されることを特徴とする請求項12記載の方法。
- 画像内の候補対象の変形可能な形状を検出および追跡するシステムにおいて、形状が複数のラベル付けされたコントロールポイントによって表され、システムが、
画像枠内の変形可能な形状の少なくとも1つのコントロールポイントを検出する手段、
候補対象に関連付けされた各コントロールポイントについて位置不確実性行列を計算する手段、
後続の画像枠内の変形可能な形状のダイナミクスを表し代表的な対象の画像のトレーニングデータセットからの統計的情報を含む形状モデルを生成する手段、
形状モデルを候補対象の変形可能な形状に位置合わせする手段、
形状モデルを変形可能な形状と融合する手段、
候補対象の現在の形状を評価する手段
を含むことを特徴とする画像内の候補対象の変形可能な形状の検出および追跡システム。 - 形状モデルは時間的に変形可能な形状を描写することを特徴とする請求項14記載のシステム。
- 複数のコントロールポイントの位置測定の不確実性が共分散行列によって表現されることを特徴とする請求項14記載のシステム。
- 形状モデルは単一モードまたはマルチノーマルガウス分布の混合として表現されることを特徴とする請求項14記載のシステム。
- 位置の不確実性行列は位置合わせするステップ中に候補対象とともに変換されることを特徴とする請求項14記載のシステム。
- 形状モデルは、空間内においてコントロールポイントの座標をつなぐことによって生成されるガウスモデルであることを特徴とする請求項14記載のシステム。
- 位置合わせする手段は、
候補解剖学的構造のコントロールポイントを、トレーニングセットの平均形状の対応するコントロールポイントにマッチングさせる手段
を含むことを特徴とする請求項14記載のシステム。 - コントロールポイントをマッチングさせる手段は、
候補解剖学的構造の向きを平均形状の同じ向きに変換する手段
を含むことを特徴とする請求項20記載のシステム。 - 変換は候補解剖学的構造の画像の平行移動を含むことを特徴とする請求項21記載のシステム。
- 変換は候補解剖学的構造の画像の回転を含むことを特徴とする請求項21記載のシステム。
- 変換は候補解剖学的構造の画像のスケーリングを含むことを特徴とする請求項21記載のシステム。
- 位置合わせする手段は位置の不確実性行列を考慮に入れることを特徴とする請求項14記載のシステム。
- 位置の不確実性行列によって決定される重み付け行列を有する重み付き最小二乗公式が使用されることを特徴とする請求項25記載のシステム。
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