JP2012133666A - 部位認識装置、部位認識方法、及び部位認識プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】映像又は画像に含まれる人物の部位を認識する部位認識装置において、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所定の部位を認識する部位認識手段とを有し、前記部位認識手段は、前記人体領域検出手段により得られる人体領域の画像のうち、予め設定された形状と一致する領域を、前記形状に対応して設定された前記所定の部位として認識することにより、上記課題を解決する。
【選択図】図1
Description
本発明は、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。具体的には、本発明は、例えば既存の単眼カメラ1台等を用いて撮影された映像等に対する画像認識により、画像中に含まれる人物等における特定部位(例えば、手先や腕、頭、足、つま先等)を認識する。また、本発明では、認識された特定部位を経時的(時系列的)に追跡することで、正確な挙動認識を行う。
図1は、本実施形態における部位認識装置の機能構成の一例を示す図である。図1に示す部位認識装置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、部位認識手段15と、挙動認識手段16と、画面生成手段17と、通知手段18と、送受信手段19と、制御手段20とを有するよう構成されている。
ここで、上述した部位認識装置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(部位認識プログラム)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部位認識を実現することができる。
次に、上述した部位認識装置10や部位認識プログラムを用いた本実施形態における部位認識処理手順について説明する。
次に、上述した本実施形態における部位認識手段15における部位認識例について説明する。なお、以下の処理では、便宜上、人体領域検出手段14における処理内容も説明する。
まず本実施形態における部位認識の第1の実施例について具体的に説明する。図4は、本実施形態における部位認識の第1の実施例を説明するための図である。図4に示す第1の実施例では、例えば、画像から検出した人体領域全体に「手先」らしい円を探索し、その円から手先を検出するものである。
ここで、上述した円検出処理について具体的に説明する。図5は、円検出処理を説明するための一例を示す図である。図5の例では、上述した人体エッジ検出処理により検出された人体エッジを含む予め設定された注目領域内に円又は円に近い形状(楕円や正方形、正六角形等)からなる所定の形状があるか否かを判断して円検出を行う。
次に、本実施形態における部位認識の第2の実施例について具体的に説明する。図6は、本実施形態における部位認識の第2の実施例を説明するための図である。図6に示す第2の実施例では、例えば、上述した第1の実施例における円検出を行わずに、細線化処理を行い、細線化された線分の端点のうち、所定の画素の位置から手先位置を判断するものである。
次に、本実施形態における部位認識の第3の実施例について具体的に説明する。図7は、本実施形態における部位認識の第3の実施例を説明するための図である。図7に示す第3の実施例では、上述した第1の実施例と第2の実施例とを組み合わせたものである。つまり、上述した第1の実施例における円検出を行う場合に、細線化された線上を中心候補として円検索を行うものである。
次に、本実施形態における部位認識の第4の実施例について具体的に説明する。図8は、本実施形態における部位認識の第4の実施例を説明するための図である。図8に示す第4の実施例では、上述した第2の実施例における細線化画像を行列化し、予め設定された行列モデル(モデルグラフ)とマッチングを行い、一致した行列モデルに予め設定されている部位情報に基づいて、手先の位置を認識する。なお、以下の説明では、上述した行列モデルとのマッチング処理を、モデルグラフマッチングをいう。
(図8(a))から人体領域を検出する(図8(b))。その後、人体領域のシルエットに基づいて細線化処理を行い(図8(c))、細線化された線分に基づいてモデルグラフマッチングを行い(図8(d))、手先の検出を行う(図8(e))。
ここで、上述した細線化画像の行列化処理について、図を用いて具体的に説明する。図9は、本実施形態における行列化処理を説明するための図である。なお、本実施形態における行列化処理では、例えば、細線化した情報に対し、その線分中における分岐点と、端点とを設定し、設定された分岐点と端点とを行列により表記することにより、グラフ化を行っている。
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10は、グラフマッチングを説明するための図である。
次に、本実施形態における部位認識の第5の実施例について具体的に説明する。第5の実施例では、上述した第4の実施例における処理とほぼ同様の処理を行う(図8(a)〜(e))。
ここで、上述したモデルグラフに対応する部位情報の具体例について図を用いて説明する。図12は、モデルグラフデータベースを説明するための図である。なお、図12(a)は、モデルグラフデータベースのデータ項目例を示し、図12(b)は、モデルグラフデータベースの具体的なデータ例を示している。
次に、本実施形態における部位認識の第6の実施例について具体的に説明する。図14は、本実施形態における部位認識の第6の実施例を説明するための図である。図14に示す第6の実施例では、上述した第3の実施例における円検出と細線化処理を行う場合に、手先候補の推定を行う。なお、手先候補の推定は、上述した部位検出手段15により行われる処理である。
次に、本実施形態における部位認識の第7の実施例について具体的に説明する。図15は、本実施形態における部位認識の第7の実施例を説明するための図である。図15に示す第7の実施例では、上述した第6の実施例に対し、更に細線化処理による細線化された線分(図15(e))から手先候補を推定する際に、上述したモデルグラフとのグラフマッチングを行う(図15(f))。
ここで、例えば上述した第7の実施例に示す人体エッジとグラフマッチングとを用いた手先の円検出手法について、具体的に図を用いて説明する。図16は、本実施形態における人体エッジを用いた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16(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、本実施形態における手先検出の応用例について説明する。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18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17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19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 部位認識手段
16 挙動認識手段
17 画面生成手段
18 通知手段
19 送受信手段
20 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
38 記録媒体
40 画面
41 原画像
42 細線化画像
43 人体エッジ画像
44 部位認識結果画像
Claims (15)
- 映像又は画像に含まれる人物の部位を認識する部位認識装置において、
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所定の部位を認識する部位認識手段とを有し、
前記部位認識手段は、
前記人体領域検出手段により得られる人体領域の画像のうち、予め設定された形状と一致する領域を、前記形状に対応して設定された前記所定の部位として認識することを特徴とする部位認識装置。 - 前記部位認識手段は、
前記人体領域検出手段により得られる人体領域の画像に対してエッジ処理を行い、前記エッジ処理された人体領域の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前記所定の部位とすることを特徴とする請求項1に記載の部位認識装置。 - 映像又は画像に含まれる人物の部位を認識する部位認識装置において、
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所定の部位を認識する部位認識手段とを有し、
前記部位認識手段は、
前記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前記所定の部位を検出することを特徴とする部位認識装置。 - 前記部位認識手段は、
前記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、前記所定の部位を検出することを特徴とする請求項3に記載の部位認識装置。 - 前記部位認識手段は、
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又は4に記載の部位認識装置。 - 映像又は画像に含まれる人物の部位を認識する部位認識装置において、
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所定の部位を認識する部位認識手段とを有し、
前記部位認識手段は、
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すると共に、前記人体領域の画像に対してエッジ処理を行い、細線化された人体領域の線分の位置を基準として、前記エッジ処理された人体領域の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前記所定の部位とすることを特徴とする部位認識装置。 - 前記部位認識手段は、
前記細線化された人体領域のうち、前記所定の部位が存在する領域を推定し、推定された領域に含まれる細線化された人体領域の線分の位置を基準として、前記エッジ処理された人体領域の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前記所定の部位とすることを特徴とする請求項6に記載の部位認識装置。 - 前記部位認識手段は、
前記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、前記所定の部位を検出することを特徴とする請求項6又は7に記載の部位認識装置。 - 前記部位認識手段は、
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前記行列を生成することを特徴とする請求項8に記載の部位認識装置。 - 前記部位認識手段は、
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認識することを特徴とする請求項1乃至9の何れか1項に記載の部位認識装置。 - 前記人体領域検出手段により得られる人体領域及び/又は前記部位認識手段により得られる部位を時系列に追跡し、前記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10の何れか1項に記載の部位認識装置。
- 映像又は画像に含まれる人物の部位を認識するための部位認識方法において、
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所定の部位を認識する部位認識ステップとを有し、
前記部位認識ステップは、
前記人体領域検出ステップにより得られる人体領域の画像のうち、予め設定された形状と一致する領域を、前記形状に対応して設定された前記所定の部位として認識することを特徴とする部位認識方法。 - 映像又は画像に含まれる人物の部位を認識するための部位認識方法において、
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所定の部位を認識する部位認識ステップとを有し、
前記部位認識ステップは、
前記前記人体領域検出ステップ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前記所定の部位を検出することを特徴とする部位認識方法。 - 映像又は画像に含まれる人物の部位を認識するための部位認識方法において、
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所定の部位を認識する部位認識ステップとを有し、
前記部位認識ステップは、
前記人体領域検出ステップにより得られる人体領域を細線化すると共に、前記人体領域の画像に対してエッジ処理を行い、細線化された人体領域の線分の位置を基準として、前記エッジ処理された人体領域の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前記所定の部位とすることを特徴とする部位認識方法。 - コンピュータを、
請求項1乃至11の何れか1項に記載された部位認識装置として機能させることを特徴とする部位認識プログラム。
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