JP2012133665A - 把持物体認識装置、把持物体認識方法、及び把持物体認識プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】映像又は画像に含まれる人物が把持している物体を認識する把持物体認識装置において、前記映像又は画像に含まれる少なくとも1人の人物の人体領域を検出する人体領域検出手段と、前記人体領域検出手段により得られる人体領域から手先領域を検出する手先検出手段と、前記手先検出手段により得られる手先領域に対応した手先の位置情報に基づいて、把持物体を検出する把持物体検出手段とを有することにより、上記課題を解決する。
【選択図】図1
Description
本発明は、防犯カメラ等の撮像手段に撮影された映像(画像も含む)や、インターネット等の通信ネットワーク等により外部から取得した各種映像等から人物の部位の認識や動作の認識を高精度に行う。そのため、本発明では、例えば画像中の人物の手先の座標位置の認識や把持物体の有無の認識、把持物体の認識等を行う。
図1は、把持物体認識装置の機能構成の一例を示す図である。図1に示す把持物体認識装置10は、入力手段11と、出力手段12と、蓄積手段13と、人体領域検出手段14と、部位検出手段としての手先検出手段15と、把持物体検出手段16と、特定物体推定手段17と、挙動認識手段18と、画面生成手段19と、通知手段20と、送受信手段21と、制御手段22とを有するよう構成されている。
ここで、上述した把持物体認識装置10においては、各機能をコンピュータに実行させることができる実行プログラム(把持物体認識プログラム)を生成し、例えば汎用のパーソナルコンピュータ(PC)、サーバ等にその実行プログラムをインストールすることにより、本実施形態における把持物体認識を実現することができる。
次に、上述した把持物体認識装置10や把持物体認識プログラムを用いた本実施形態における把持物体認識処理手順について説明する。
図3は、第1の実施例における把持物体認識処理手順の一例を示すフローチャートである。また、図4は、人体領域検出から特定物体推定までの処理の流れを説明するための図である。図3において、まず所定の位置に取り付けられたカメラ等の撮像手段により撮影された映像中に含まれる所定の画像をキャプチャ(取得)し(S01)、キャプチャした画像に含まれる人体領域を検出する(S02)。具体的には、S01の処理により図4(a)に示すような撮影画像(原画像)がキャプチャされ、その画像に対して、S02の処理により、図4(b)に示すように人体領域をシルエットとして検出している。なお、この例では、人体領域を白塗りとし、その他を黒塗りとしているが、本発明においてはこれに限定されるものではない。
ここで、上述したS05の処理におけるグラフ化処理について、図を用いて具体的に説明する。図5は、本実施形態におけるグラフ化処理を説明するための図である。
次に、把持物体認識処理の第2の実施例について説明する。第2の実施例では、上述した第1の実施例における手先検出時に、手先のエッジが略円形に見えることに着目し、そのエッジの形状から手先の位置を検出する。なお、エッジが略円形というのは、人が刃物の柄を握る場合等には、必ず手は丸くなるからである。これにより、より正確に手先の位置を取得することができる。
ここで、上述した第2の実施例における円検出処理について具体的に説明する。図7は、第2の実施例における円検出処理を説明するための一例を示す図である。図7の例では、上述した細線化処理により細線化された線分上に設定した所定の注目点を中心にして、予め設定された注目領域内に円又は円に近い形状があるか否かを判断し、円検出を行う。
次に、把持物体認識処理の第3の実施例について説明する。第3の実施例では、上述した第1の実施例におけるグラフ作成後、そのグラフ化された人体情報に対して予め設定された人体のポーズに対応するモデルグラフとのマッチングを行い、一致しているグラフ化情報に対して手先検出を行う。これにより、より効率的且つ正確に手先の位置を取得することができる。
ここで、上述したモデルグラフマッチング処理について具体的に説明する。図9は、第3の実施例における手先部位認識処理を説明するための一例を示す図である。第3の実施例では、まず図9(a)に示す原画像に対して、図9(b)に示すように人体領域の検出を行い、その後、図9(c)に示すように、人体領域に対して細線化処理を行う。
次に、把持物体認識処理の第4の実施例について説明する。第4の実施例では、上述した第3の実施例における手先検出時に、手先のエッジが略円形に見えることに着目し、そのエッジの形状から手先の位置を検出する。これにより、より正確に手先の位置を取得することができる。
ここで、上述した第4の実施例における円検出処理について具体的に説明する。図14は、第4の実施例における円検出処理を説明するための一例を示す図である。上述した第2の実施例における円検出と同様に、細線化処理により細線化された線分上に設定した所定の注目点を中心にして、予め設定された注目領域内に円があるか否かを判断し、円検出を行うものであるが、更に第4の実施例では、グラフマッチングを行うことで、より正確な手先領域の円検出を行うものである。
ここで、上述した円検出手法について、具体的に説明する。図15は、本実施形態における円検出手法の具体例を説明するための図である。
(ア)エッジ検出→エッジの2値化→ヒストグラムに蓄積、判別を行う。
(イ)エッジ検出→エッジの2値化→エッジの細線化→ヒストグラムに蓄積、判別を行う。
(ウ)エッジ検出→エッジの2値化→エッジの細線化→エッジの円に対する占有度をヒストグラムに蓄積し、判別を行う。
(エ)細線化画像を用いて円の中心候補を絞り込んだ、上記(ア)〜(ウ)の方法を行う。ここで、上記(ア)〜(ウ)の具体的な処理について、以下に説明する。
まず、上述したように画像全体のエッジを検出した後、有効なエッジのみを残すため、閾値処理等によりエッジを2値化する。その後、該当領域のエッジをヒストグラム化し、円判定を行う。ヒストグラムに加算する際は、エッジがある画素1つに対し、該当の角度に1加算する。2値化前のエッジの値を、ヒストグラムに加算してもよい。
上述した(ア)の手法では、エッジ強度が高い場合等に円が2画素幅以上の線で構成されることでヒストグラムの加算値が増え、円らしい箇所が多く検出されてしまう可能性がある。そこで、(イ)の手法では、図15(b)に示すように、エッジを細線化し、1画素の線とすることで、円ではない箇所の無駄な検出を抑える。ここで、エッジの2値化及び細線化には、一般的な処理であるCannyのエッジ検出処理を用いているが、本発明においてはこれに限定されるものではない。また、(イ)の手法の場合、ヒストグラムに加算する際は、エッジがある画素1つに対し、該当の角度に1加算する。
上述した(イ)では、円の大きさが大きくなるほど、円を構成する画素数が増え、ヒストグラムの加算値が高くなる。一方、小さい円は加算値が少なくなり、票数に閾値を与えて円検出を行う場合に、小さい円を検出しにくくなる可能性がある。また、小さい円を検出するためには閾値を下げる必要があり、その結果、円ではないエッジの塊を誤って円として検出してしまう可能性がある。
次に、把持物体認識処理の第5の実施例について説明する。第5の実施例では、上述したような細線化画像を用いずに、シルエット画像を用いて把持の有無を認識する。これにより、処理内容を減らして迅速且つ正確に手先の位置を取得することができる。
次に、上述した手先検出手法については、画像中に含まれる両方の手について同様の処理をそれぞれの手について行うことによりそれぞれの手先を検出することができるが、本実施形態においてはこれに限定されるものではなく、例えば検出された一方の手先から取得される情報に基づいて、未検出である他方の手先を検出することができる。その具体例について以下に説明する。図19は、手先検出の実施例を説明するための図である。
次に、本実施形態における画面生成手段19により生成される画面例について、図を用いて説明する。図20は、本実施形態により生成される画面の一例を示す図である。
11 入力手段
12 出力手段
13 蓄積手段
14 人体領域検出手段
15 手先検出手段(部位検出手段)
16 把持物体検出手段
17 特定物体推定手段
18 挙動認識手段
19 画面生成手段
20 通知手段
21 送受信手段
22 制御手段
31 入力装置
32 出力装置
33 ドライブ装置
34 補助記憶装置
35 メモリ装置
36 CPU(Central Processing Unit)
37 ネットワーク接続装置
40 画面
41 原画像
42 細線化画像
43 人体エッジ画像
44 手先検出結果画像
Claims (13)
- 映像又は画像に含まれる人物が把持している物体を認識する把持物体認識装置において、
前記映像又は画像に含まれる少なくとも1人の人物の人体領域を検出する人体領域検出手段と、
前記人体領域検出手段により得られる人体領域から手先領域を検出する手先検出手段と、
前記手先検出手段により得られる手先領域に対応した手先の位置情報に基づいて、把持物体を検出する把持物体検出手段とを有することを特徴とする把持物体認識装置。 - 前記把持物体検出手段は、
前記手先検出手段により得られた前記手先の位置情報に基づいて、前記把持物体の有無を検出することを特徴とする1に記載の把持物体認識装置。 - 前記手先検出手段は、
前記人体領域検出手段により得られる人体領域を細線化し、細線化された情報に基づいて端点と分岐点との関係を示す行列を生成し、生成された行列と、予め登録された人物の複数の行列とを比較して、前記手先領域を検出することを特徴とする請求項1又は2に記載の把持物体認識装置。 - 前記手先検出手段は、
前記人体領域を含む画像を複数の領域に細分化し、細分化された領域毎に前記端点と前記分岐点とに重みを付与して行列を生成することを特徴とする請求項3に記載の把持物体認識装置。 - 前記手先検出手段は、
前記人体領域の画像に対してエッジ処理を行い、エッジ処理されたエッジが所定形状になる部分を検出し、前記所定形状を検出した領域を手先領域とすることを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の把持物体認識装置。 - 前記把持物体検出手段は、
前記手先検出手段により得られた手先領域よりも先又は周囲に前記細線化した部分が存在している場合に物体を把持しているものとして把持物体を検出することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の把持物体認識装置。 - 前記把持物体検出手段は、
前記手先検出手段により得られた前記手先領域の周囲に所定の画素の集まりが複数存在することを認識することで、前記把持物体を検出することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の把持物体認識装置。 - 前記手先検出手段は、
前記人物の一方の手の手先領域の特徴に基づいて、同一画像中の他の手先領域を検出することを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の把持物体認識装置。 - 前記把持物体検出手段により得られる把持物体と、予め蓄積された特定物体情報とを比較し、把持物体が特定物体であるか否かを推定する特定物体推定手段とを有することを特徴とする請求項1乃至8の何れか1項に記載の把持物体認識装置。
- 前記人体領域検出手段により得られる人体領域を時系列に追跡し、対象人物の挙動を認識する挙動認識手段を有することを特徴とする請求項1乃至9の何れか1項に記載の把持物体認識装置。
- 前記特定物体推定手段により得られる推定結果において、前記把持物体が前記特定物体であった場合に、緊急信号を所定の連絡先に通知する通知手段を有することを特徴とする請求項1乃至10の何れか1項に記載の把持物体認識装置。
- 映像又は画像に含まれる人物が把持している物体を認識する把持物体認識方法において、
前記映像又は画像に含まれる少なくとも1人の人物の人体領域を検出する人体領域検出ステップと、
前記人体領域検出ステップにより得られる人体領域から手先領域を検出する手先検出ステップと、
前記手先検出ステップにより得られる手先領域に対応した手先の位置情報に基づいて、把持物体を検出する把持物体検出ステップとを有することを特徴とする把持物体認識方法。 - コンピュータを、
請求項1乃至11の何れか1項に記載された把持物体認識装置として機能させることを特徴とする把持物体認識プログラム。
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