JP2011022991A - 画像認識方法及び画像認識装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 画像認識装置に、予め登録される登録画像103毎にその画像に含まれる部分画像サイズ102の登録部分画像集合105を抽出する登録部分画像集合抽出部104と、入力された新規画像106からその画像に含まれる所定のサイズの新規部分画像集合108を抽出する新規部分画像集合抽出部107と、抽出された登録部分画像集合105を分割することによって作成されるルールに基づいて新規部分画像の属性を判定する部分画像属性判定部109と、新規部分画像集合108の各要素である新規部分画像を入力とした時の部分画像属性判定部109の判定結果110を集計して、新規画像の最終的な認識結果112を導き出す部分画像判定結果集計部111とを備える。
【選択図】 図1
Description
図1は、実施形態による画像認識方法の基本的な処理構成を説明する図である。図2は、実施形態による画像認識方法の処理手順を示すフローチャートである。
Z回Pick_a_random_split(S)を試みてもOKな分割ができない場合は、そのノードをターミナルノードとして再帰処理を終了する。
図9を用いて実施形態2を説明する。
図9にあるように、新規部分画像と登録画像Aの部分画像は、新規部分画像9枚のうち、6枚の登録画像Aの部分画像とのマッチングがとれている。そして、それらの位置から2次元上の距離を計算すると、(左上A(0,1))、(右上A(0,0))、(左中A(0,1))、(左下A(2,2))、(中下A(2,2))、(右下A(0,2))がそれぞれ、
図10、図11を用いて実施形態3を説明する。
図12および図13を用いて実施形態4を説明する。実施形態4では、部分画像サイズ決定部101の具体的実装の例を示す。本実施形態では、いわゆるクロスバリデーションという手法を用いて部分画像のサイズを決定する。
まず、部分画像のサイズをあるサイズに仮に決定しておいてサンプル登録画像群1301を登録画像103として学習する。学習は学習部302で行う。次に、サンプル新規画像群1302の1枚1枚を新規画像106とし、画像認識をする。そして、新規画像群、全部から得られた認識結果112を集計することによって、部分画像が所定のサイズであった場合の認識率が求まる。
図14および図15を用いて実施形態5を説明する。
図14のグラフにおいて、横軸は部分画像のサイズで、縦軸は(クラス内平均距離/クラス間距離)である。クラス内平均距離とクラス間距離を図15を用いて説明する。
図16〜図19を用いて実施形態6を説明する。
もしカレントノードがヌルノードかリーフノードのどちらでもない場合、カレントノードのクエリーに基づいて枝番号を計算する(S1803)。そして、計算された枝番号の子ノードをカレントノードに設定する(S1804)。なお、以上説明した工程は分類木を用いた認識工程に一般的、普遍的なものである。
図18(a)の1902は、部分画像枠をスライディングさせた時、つまり、図16のステップS1701からS1707までのループを回した時の“ある一つ”の切り出された部分画像を意味する。部分画像1902を認識させた結果、クラス1の登録画像の部分画像1910(図18(b))とマッチしたとする。この結果、図18(b)の部分画像1910と部分画像1912のそれぞれの位置関係(中心位置へのオフセット)が読み出される(なお、この情報は図17で説明したリーフノードに格納されている。)。そして、部分画像1902の位置からクラス1の投票面上の点1904の位置へ投票が行われる。
102 部分画像サイズ
103 登録画像
104 登録部分画像集合抽出部
105 登録部分画像集合
106 新規画像
107 新規部分画像集合抽出部
108 新規部分画像集合
109 部分画像属性判定部
110 部分画像判定結果
111 部分画像判定結果集計部
112 認識結果
113 辞書作成部
114 辞書
Claims (18)
- 予め登録される登録画像毎にその画像に含まれる所定のサイズの登録部分画像の集合を抽出する第1の抽出ステップと、
入力された新規画像からその画像に含まれる所定のサイズの新規部分画像の集合を抽出する第2の抽出ステップと、
前記第1の抽出ステップで抽出された登録部分画像の集合を分割することによって作成されるルールに基づいて新規部分画像の属性を判定する判定ステップと、
前記新規部分画像の集合の各要素である新規部分画像を入力とした時の前記判定ステップの判定結果を集計して、前記新規画像の最終的な認識結果を導き出す集計ステップとを有することを特徴とする画像認識方法。 - 前記属性は、前記新規部分画像が前記登録画像のそれぞれに含まれる確率であることを特徴とする請求項1に記載の画像認識方法。
- 前記属性は、前記新規部分画像が前記登録部分画像のそれぞれに含まれる確率であることを特徴とする請求項1に記載の画像認識方法。
- 前記判定ステップにおいて複数のルールを用い、それぞれのルールに基づいて判定した結果を集計して最終的な属性を決定することを特徴とする請求項1乃至3に記載の画像認識方法。
- 前記判定ステップにおいて、集合の分割をランダムに選んだ2つのピクセルの輝度比較に基づいて行うことを特徴とする請求項1乃至4に記載の画像認識方法。
- 前記ルールは、前記登録部分画像の集合を再帰的に分割することによって作成されることを特徴とする請求項1乃至5に記載の画像認識方法。
- 前記画像認識方法に基づいたクロスバリデーションを用いて前記所定の部分画像サイズを決定する決定ステップを備えることを特徴とする請求項1乃至6に記載の画像認識方法。
- 各登録画像における登録部分画像を平均した平均部分画像と各登録部分画像との距離の平均を、異なる登録画像の平均部分画像の間の距離で割った値に基づいて、前記所定の部分画像サイズを決定する決定ステップを備えることを特徴とする請求項1乃至6に記載の画像認識方法。
- 入力画像から部分画像を抽出する抽出ステップと、
前記部分画像が予め学習されたどのカテゴリのどの部分画像かを判別する判別ステップと、
前記判別ステップの判別結果に基づいて投票を行う投票ステップと、
前記抽出ステップから前記投票ステップまでを繰り返し得られた投票結果を集計する集計ステップと、
前記集計ステップの集計結果に基づいて前記入力画像中に存在する物体の位置とカテゴリとを識別する識別ステップとを有することを特徴とする画像認識方法。 - 前記カテゴリが物体の姿勢であることを特徴とする請求項9に記載の画像認識方法。
- 前記投票ステップにおいて、前記判別ステップで判別された姿勢と当該姿勢と類似する姿勢とに投票することを特徴とする請求項10に記載の画像認識方法。
- 前記判別ステップは1つまたは複数の分類木を用いて実行されることを特徴とする請求項9乃至11に記載の画像認識方法。
- 前記複数の分類木が同じ種類のカテゴリを判別することを特徴とする請求項12に記載の画像認識方法。
- 前記複数の分類木がそれぞれ異なる種類のカテゴリを判別することを特徴とする請求項12に記載の画像認識方法。
- 予め登録される登録画像毎にその画像に含まれる所定のサイズの登録部分画像の集合を抽出する第1の抽出手段と、
入力された新規画像からその画像に含まれる所定のサイズの新規部分画像の集合を抽出する第2の抽出手段と、
前記第1の抽出手段で抽出された登録部分画像の集合を分割することによって作成されるルールに基づいて新規部分画像の属性を判定する判定手段と、
前記新規部分画像の集合の各要素である新規部分画像を入力とした時の前記判定手段の判定結果を集計して、前記新規画像の最終的な認識結果を導き出す集計手段とを有することを特徴とする画像認識装置。 - 入力画像から部分画像を抽出する抽出手段と、
前記部分画像が予め学習されたどのカテゴリのどの部分画像かを判別する判別手段と、
前記判別手段の判別結果に基づいて投票を行う投票手段と、
前記抽出手段による抽出と、前記判別手段の判別と、前記投票手段の投票とを繰り返し得られた投票結果を集計する集計手段と、
前記集計手段の集計結果に基づいて前記入力画像中に存在する物体の位置とカテゴリとを識別する識別手段とを有することを特徴とする画像認識装置。 - コンピュータに、
予め登録される登録画像毎にその画像に含まれる所定のサイズの登録部分画像の集合を抽出する第1の抽出ステップと、
入力された新規画像からその画像に含まれる所定のサイズの新規部分画像の集合を抽出する第2の抽出ステップと、
前記第1の抽出ステップで抽出された登録部分画像の集合を分割することによって作成されるルールに基づいて新規部分画像の属性を判定する判定ステップと、
前記新規部分画像の集合の各要素である新規部分画像を入力とした時の前記判定ステップの判定結果を集計して、前記新規画像の最終的な認識結果を導き出す集計ステップとを実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能なプログラム。 - コンピュータに、
入力画像から部分画像を抽出する抽出ステップと、
前記部分画像が予め学習されたどのカテゴリのどの部分画像かを判別する判別ステップと、
前記判別ステップの判別結果に基づいて投票を行う投票ステップと、
前記抽出ステップから前記投票ステップまでを繰り返し得られた投票結果を集計する集計ステップと、
前記集計ステップの集計結果に基づいて前記入力画像中に存在する物体の位置とカテゴリとを識別する識別ステップとを実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能なプログラム。
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