JP2012146108A - 画像認識装置、画像認識方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】実施形態によれば、取得部と、第1の抽出部と、第2の抽出部と、基準データ記憶部と、認識処理部とを備える。取得部は、対象物体の画像を取得する。第1の抽出部は、対象物体の画像の輪郭線における曲率極値点を抽出する。第2の抽出部は、各々の極値点ごとに、当該極値点と当該極値点に係る曲率半径中心と輪郭線に基づく局所的な特徴ベクトルを抽出する。基準データ記憶部は、基準となる物体の画像に係る各々の極値点ごとに求められた、当該極値点に係る特徴ベクトルを少なくとも記憶する。認識処理部は、対象物体の画像に係る各々の極値点ごとに、当該極値点に係る特徴ベクトルを、基準となる物体の画像に係る特徴ベクトルと照合して、対象物体の画像に係る極値点と、基準となる物体の画像に係る極値点とを対応付ける。
【選択図】図1
Description
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているOS(オペレーティングシステム)や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のMW(ミドルウェア)等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、LANやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。
また、記録媒体は1つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
Claims (11)
- 認識対象となる物体の画像を取得する取得部と、
前記認識対象となる物体の画像の輪郭線における曲率が極大又は極小となる曲率極値点を抽出する第1の抽出部と、
求められた各々の前記曲率極値点ごとに、当該曲率極値点と当該曲率極値点に係る曲率半径中心と前記輪郭線に基づく局所的な特徴ベクトルを抽出する第2の抽出部と、
基準となる物体の画像に係る各々の前記曲率極値点ごとに求められた、当該曲率極値点に係る前記特徴ベクトルを含む基準データを記憶する基準データ記憶部と、
前記認識対象となる物体の画像に係る各々の前記曲率極値点ごとに、当該曲率極値点に係る前記特徴ベクトルを、前記基準となる物体の画像に係る前記特徴ベクトルと照合して、前記認識対象となる物体の画像に係る前記曲率極値点と、前記基準となる物体の画像に係る前記曲率極値点とを対応付ける認識処理部とを備えたことを特徴とする物体認識装置。 - 前記基準データ記憶部は、前記基準となる物体の画像に係る各々の前記曲率極値点ごとに求められた前記特徴ベクトルに対応付けて、更に該基準となる物体の画像に係る所定の特徴に関する関連情報を記憶するものであり、
前記認識処理部は、前記認識対象となる物体の画像に係る前記曲率極値点に対応付けられた、前記基準となる物体の画像に係る前記曲率極値点に対応して前記基準データ記憶部に記憶されている前記関連情報を取得し、該関連情報を使用して、当該認識対象となる物体の画像に係る前記所定の特徴又は前記基準となる物体の画像に係る前記所定の特徴からの変化量を認識結果として求めるものであり、
前記物体認識装置は、前記認識結果を出力する出力部を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。 - 前記所定の特徴は、前記基準となる物体の画像における重心であり、
前記関連情報は、前記基準となる物体の画像に係る前記曲率極大点から前記重心までを結ぶ補助線の長さと、該補助線が前記輪郭線における当該曲率極大点の接線となす角度と、当該曲率極大点に係る曲率半径とを含むものであり、
前記認識処理部は、前記認識対象となる物体の画像に係る前記曲率極値点に対応付けられた、前記基準となる物体の画像に係る前記曲率極値点に対応して前記基準データ記憶部に記憶されている前記関連情報に含まれる前記補助線の長さと前記角度と前記曲率半径と、該認識対象となる物体の画像に係る当該曲率極値点の曲率半径とを用いて、該認識対象となる物体における重心を推定する請求項2に記載の物体認識装置。 - 前記特徴ベクトルは、前記輪郭線における前記曲率極値点に係る曲率半径中心から該輪郭線へ投射したn本(nは予め定められた数)の放射線それぞれの長さに関する値を各要素とするn次元のベクトルであることを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1項に記載の物体認識装置。
- 前記特徴ベクトルに係る各々の前記要素の値は、それぞれ、対応する前記放射線の長さを前記曲率極値点に係る曲率半径で除して得た値であることを特徴とする請求項4に記載の物体認識装置。
- n本の前記放射線は、等角度間隔で設けられたものであることを特徴とする請求項4または5に記載の物体認識装置。
- 前記認識対象となる物体の画像から、数式で近似した輪郭線を得る輪郭線抽出部を更に含むことを特徴とする請求項1ないし6のいずれか1項に記載の物体認識装置。
- 前記基準データ記憶部に記憶される前記基準データを抽出するための第3の抽出部を更に備えたことを特徴とする請求項1ないし7のいずれか1項に記載の物体認識装置。
- 前記基準データ記憶部に記憶される前記基準データを外部から入力するための入力部を更に備えたことを特徴とする請求項1ないし7のいずれか1項に記載の物体認識装置。
- 取得部と第1の抽出部と第2の抽出部と基準データ記憶部と認識処理部とを備えた物体認識装置の物体認識方法において、
前記基準データ記憶部が、基準となる物体の画像の輪郭線における曲率が極大又は極小となる曲率極値点ごとに求められた、当該曲率極値点と当該曲率極値点に係る曲率半径中心と前記輪郭線に基づく局所的な特徴ベクトルを含む基準データを記憶するステップと、
前記取得部が、認識対象となる物体の画像を取得するステップと、
前記第1の抽出部が、前記認識対象となる物体の画像の輪郭線における曲率が極大又は極小となる曲率極値点を抽出するステップと、
前記第2の抽出部が、求められた各々の前記曲率極値点ごとに、当該曲率極値点と当該曲率極値点に係る曲率半径中心と前記輪郭線に基づく局所的な特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記認識処理部が、前記認識対象となる物体の画像に係る各々の前記曲率極値点ごとに、当該曲率極値点に係る前記特徴ベクトルを、前記基準となる物体の画像に係る前記特徴ベクトルと照合して、前記認識対象となる物体の画像に係る前記曲率極値点と、前記基準となる物体の画像に係る前記曲率極値点とを対応付けるステップとを有することを特徴とする物体認識方法。 - 認識対象となる物体の画像を取得する取得部と、
前記認識対象となる物体の画像の輪郭線における曲率が極大又は極小となる曲率極値点を抽出する第1の抽出部と、
求められた各々の前記曲率極値点ごとに、当該曲率極値点と当該曲率極値点に係る曲率半径中心と前記輪郭線に基づく局所的な特徴ベクトルを抽出する第2の抽出部と、
基準となる物体の画像に係る各々の前記曲率極値点ごとに求められた、当該曲率極値点に係る前記特徴ベクトルを含む基準データを記憶する基準データ記憶部と、
前記認識対象となる物体の画像に係る各々の前記曲率極値点ごとに、当該曲率極値点に係る前記特徴ベクトルを、前記基準となる物体の画像に係る前記特徴ベクトルと照合して、前記認識対象となる物体の画像に係る前記曲率極値点と、前記基準となる物体の画像に係る前記曲率極値点とを対応付ける認識処理部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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JP2011003592A JP5275373B2 (ja) | 2011-01-12 | 2011-01-12 | 画像認識装置、画像認識方法及びプログラム |
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US10755437B2 (en) | 2017-09-19 | 2020-08-25 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information processing device, image recognition method and non-transitory computer readable medium |
CN117372790A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-09 | 浙江托普云农科技股份有限公司 | 植物叶片形状分类的方法、系统及装置 |
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2011
- 2011-01-12 JP JP2011003592A patent/JP5275373B2/ja active Active
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