JP2012195012A - 画像識別子抽出装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像を識別する情報である画像識別子を照合する照合部を備える。上記画像識別子は、当該画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量が当該次元毎に算出され、次元毎に算出された前記領域特徴量の差分値の絶対値に基づいて、当該差分値が前記画像識別子の各次元の値として量子化されている情報であり、かつ、当該差分値が所定の値より小さい場合には特定の値に量子化されている。照合部は、照合する2つの画像識別子を構成するある次元のそれぞれの値がいずれも上記特定の値の場合に、各次元の値の少なくとも一方が上記特定の値でない場合とは異なる処理を用いて当該2つの画像識別子を照合する。
【選択図】図21
Description
特許文献1に記載されているような、画像の複数の局所領域から抽出した特徴量から成る特徴ベクトルで構成されている画像識別子は、画像の局所領域間の相関が大きい画像に対して、各次元において特徴量を抽出する局所領域の形状が同一であるため(特許文献1の例では同一の形状の長方形領域)、抽出される特徴量の次元間の相関が大きくなる。そのため、画像識別子(特徴ベクトル)の識別能力が低くなる、という第1の問題点がある。ここで形状が同一とは、領域の大きさや角度(傾き或いは姿勢)も含めて同一であるということである。
特許文献1に記載されている画像識別子の第2の問題点は、特徴量(特徴ベクトル)を算出するための各次元の領域の形状(大きさ、角度も含めて)が同一の長方形であるため、長方形の辺の長さと同じ、あるいは、その整数分の1の周期を持つ周波数成分を検知できないという、周波数上の盲点が存在するということである。その理由は、この特定の周波数の信号成分について領域内で平均をとると、信号成分の大小によらず0となってしまい、その周波数成分の信号を全く検知できなくなるためである。より具体的には、長方形の辺の長さと同じ周期を持つ周波数をf0とすると,周波数nf0(n=1,2,3,…)の成分が検知できなくなる。このため、直流成分とこの周波数成分に信号が集中している画像に対しては、画素値の平均値は直流成分と同じになってしまい、領域間で値の差がなくなる結果、領域間の平均画素値の差として抽出される特徴量は全て0になってしまい、識別できなくなる(識別能力が著しく低下する)。実際には、周波数nf0(n=1,2,3,…)の成分のみではなく、その近傍の一定の周波数領域に対しては同様に検知困難となるため、上記特定周波数に信号成分が集中していなくても、その周波数帯の信号成分が使えないことにより、識別能力が低下する。この問題を軽減するには、周波数f0の値を大きくし、上記検知困難な周波数帯に陥る信号電力を下げることが考えられる。しかしながら、周波数f0の値を大きくすることは、領域の大きさを小さくすることを意味し、特徴量の頑健性(各種改変処理やノイズに対して特徴量が変化しない度合い)の低下につながる。例えば、領域が小さくなることで、多少の位置ずれに対しても、特徴量の値が大きく変化することになり、特徴量の頑健性が下がる。このように、同一の長方形領域を用いる場合には、識別能力をあげた上で頑健性を確保することが極めて難しい。
本発明の目的は、画像の局所領域間の相関が大きい画像や特定の周波数に信号が集中している画像から抽出される画像識別子は異なる画像を識別できる度合いである識別能力が低下する、という課題を解決する画像識別子抽出装置を提供することである。
[第1の実施の形態の構成]
次に、本発明の第1の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
第1および第2の抽出領域の必須条件は、次元間で抽出領域対の相対的な位置が異なることに加えて、次元間で抽出領域対の形状の組み合わせが異なることである。
(1)擬似乱数の種(シード)が次元別抽出領域情報として供給される。
(2)次元n=1とする。
(3)擬似乱数を発生させ、次元nの第1の抽出領域の四角形の四隅を決定する。
(4)擬似乱数を発生させ、次元nの第2の抽出領域の四角形の四隅を決定する。
(5)次元n=n+1として、(3)へ戻る。
Qn=+1 (Vn1>Vn2 の場合)
−1 (Vn1≦Vn2 の場合)
Qn=+1 (|Vn1−Vn2|>th かつ Vn1>Vn2 の場合)
0 (|Vn1−Vn2|≦th の場合)
−1 (|Vn1−Vn2|>th かつ Vn1≦Vn2 の場合)
次に、図5のフローチャートを参照して、第1の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図5のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
次に、本発明の第1の実施の形態の効果について説明する。
[第2の実施の形態の構成]
次に、本発明の第2の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
次に、図7のフローチャートを参照して、第2の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図7のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
第2の実施の形態では、量子化の境界が固定されている第1の実施の形態と比較して、量子化の境界が画像に対して適応的に(動的に)算出される点が異なる。第1の実施の形態のように、量子化の境界が固定化されていると、特定の画像(例えば起伏の少ない平坦な画像など)に対して、特徴ベクトルの次元の値が、特定の量子化インデックスに偏る(特定の量子化インデックスの出現確率が高い)という事態が発生し(エントロピーが低くなる)、これらの画像に対して識別能力が低下するという問題が発生する。一方で第2の実施の形態のように、量子化の境界が画像に対して適応的に(動的に)算出されることにより、どの画像に対しても、特徴ベクトルの次元の値が、特定の量子化インデックスに偏る(特定の量子化インデックスの出現確率が高い)ことを抑えることができるため、識別能力を高くすることができる。
[第3の実施の形態の構成]
次に、本発明の第3の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
次に、図10のフローチャートを参照して、第3の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図10のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
第1の実施の形態の効果に加えて、異なる画像を識別できる度合いである識別能力を更に高くすることができる。
[第4の実施の形態の構成]
次に、本発明の第4の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
次に、図13のフローチャートを参照して、第4の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図13のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
第1の実施の形態の効果に加えて、異なる画像を識別できる度合いである識別能力を更に高くすることができる。
[第5の実施の形態の構成]
次に、本発明の第5の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
Z={34×(Qn+1)}+{33×(Qn+1+1)}+{32×(Qn+2+1)}+{31×(Qn+3+1)}+{30×(Qn+4+1)}
より小さいデータ量として、量子化インデックスベクトルを出力することができる。
第6の実施の形態では、抽出する特徴ベクトルの次元数は300次元(第1次元から第300次元)である。
第7の実施の形態は、第6の実施の形態と同じく、抽出する特徴ベクトルの次元数は300次元(第1次元から第300次元)である。また第7の実施の形態では、抽出領域取得手段2に入力として供給される次元別抽出領域情報として、第6の実施の形態と同じく図14に示す情報を使用する。さらに第7の実施の形態では、比較方法取得手段6に入力として供給される次元別比較・量子化方法情報として、第6の実施の形態と同じく図17に示す情報を使用する。
第8の実施の形態は、抽出する特徴ベクトルの次元数は325次元(第1次元から第325次元)である。第8の実施の形態の場合は、各領域は、画像を縦方向32、横方向32に分割してできる1024個のブロックの組み合わせによって構成されている。ここで、各ブロックに対して、図28に示すように、左上から順に0から始まるインデックスを付与し、このインデックスを用いて領域を記述する。具体的には、長方形領域を、その左上のブロックのインデックスaと右下のブロックのインデックスbを用いてa−bのように表現する。例えば、インデックス0、1、32、33の4つのブロックからなる長方形は、0−33のように記述する。また、このようにしてできる長方形を記号“|”によって繋げた場合は、その記号の前後の長方形を連結してできる領域を表現するものとする。例えば、0−33|2−67は、0−33で定義される長方形と、2−67で定義される長方形を連結してできる領域、すなわち、ブロック番号0、1、2、3、32、33、34、35、66、67によって構成される領域を表している。
次に、本発明で出力される量子化インデックスベクトルを照合する照合手段についてブロック図を用いて説明する。
次に、本発明で出力される量子化インデックスベクトルを照合する照合手段の別の実施の形態についてブロック図を用いて説明する。
2…抽出領域取得手段
3、3A…領域特徴量算出手段
31、31A…第1の領域特徴量算出手段
32、32A…第2の領域特徴量算出手段
4、4B…比較手段
41…大小比較手段
42、44…量子化手段
43…差分値算出手段
45…量子化境界決定手段
5…領域特徴量算出方法取得手段
6…比較方法取得手段
7…符号化手段
Claims (14)
- 画像を識別する情報である画像識別子を照合する照合部を備え、
前記画像識別子は、当該画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量が当該次元毎に算出され、
次元毎に算出された前記領域特徴量の差分値の絶対値に基づいて、当該差分値が前記画像識別子の各次元の値として量子化されている情報であり、
かつ、当該差分値が所定の値より小さい場合には特定の値に量子化され、
前記照合部は、照合する2つの画像識別子を構成するある次元のそれぞれの値がいずれも前記特定の値の場合に、各次元の値の少なくとも一方が前記特定の値でない場合とは異なる処理を用いて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合装置。 - 請求項1に記載の画像識別子照合装置であって、
前記照合部は、照合する2つの画像識別子を構成するある次元のそれぞれの値の少なくとも一方が前記特定の値ではない、次元の数をAとし、前記A個の前記次元のうち量子化された値が画像識別子の間で一致する次元の数をBとした場合に、BをAで割った結果の値に基づいて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合装置。 - 請求項1に記載の画像識別子照合装置であって、
前記照合部は、照合する2つの画像識別子を構成するある次元のそれぞれの値の少なくとも一方が前記特定の値ではない、次元の数をAとし、前記A個の前記次元のうち量子化された値が画像識別子の間で一致しない次元の数をCとした場合に、CをAで割った結果の値に基づいて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合装置。 - 画像を識別する情報である画像識別子を照合する照合部を備え、
前記画像識別子は、当該画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量が当該次元毎に算出され、
次元毎に算出された前記領域特徴量の差分値の絶対値に基づいて、当該差分値が前記画像識別子の各次元の値として量子化されている情報であり、
かつ、当該差分値が所定の値より小さい場合には特定の値に量子化され、
前記照合部が照合する前記画像識別子は、当該画像識別子を構成する複数の次元に対応して量子化された各値が1ビットの値に符号化された情報を含むように符号化され、
前記照合部は、照合する2つの画像識別子が含む前記符号化された値に基づいて、当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合装置。 - 請求項4に記載の画像識別子照合装置であって、
前記照合部は、前記符号化された値に対応する複数の次元の量子化された値の間のハミング距離に基づいて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合装置。 - 請求項4に記載の画像識別子照合装置であって、
前記照合部は、前記符号化された値に対応する複数の次元の量子化された値の間の類似度に基づいて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合装置。 - 画像を識別する情報である画像識別子を照合し、
前記照合される前記画像識別子は、当該画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量が当該次元毎に算出され、
次元毎に算出された前記領域特徴量の差分値の絶対値に基づいて、当該差分値が前記画像識別子の各次元の値として量子化されている情報であり、
かつ、当該差分値が所定の値より小さい場合には特定の値に量子化され、
前記照合では、照合する2つの画像識別子を構成するある次元のそれぞれの値がいずれも前記特定の値の場合に、各次元の値の少なくとも一方が前記特定の値でない場合とは異なる処理を用いて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合方法。 - 請求項7に記載の画像識別子照合方法であって、
前記照合では、照合する2つの画像識別子を構成するある次元のそれぞれの値の少なくとも一方が前記特定の値ではない、次元の数をAとし、前記A個の前記次元のうち量子化された値が画像識別子の間で一致する次元の数をBとした場合に、BをAで割った結果の値に基づいて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合方法。 - 請求項7に記載の画像識別子照合方法であって、
前記照合では、照合する2つの画像識別子を構成するある次元のそれぞれの値の少なくとも一方が前記特定の値ではない、次元の数をAとし、前記A個の前記次元のうち量子化された値が画像識別子の間で一致しない次元の数をCとした場合に、CをAで割った結果の値に基づいて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合方法。 - 画像を識別する情報である画像識別子を照合し、
前記照合される前記画像識別子は、当該画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量が当該次元毎に算出され、
次元毎に算出された前記領域特徴量の差分値の絶対値に基づいて、当該差分値が前記画像識別子の各次元の値として量子化されている情報であり、
かつ、当該差分値が所定の値より小さい場合には特定の値に量子化され、
さらに、当該画像識別子を構成する複数の次元に対応して量子化された各値が1ビットの値に符号化された情報を含むように符号化され、
前記照合では、照合する2つの画像識別子が含む前記符号化された値に基づいて、当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合方法。 - 請求項10に記載の画像識別子照合方法であって、
前記照合では、前記符号化された値に対応する複数の次元の量子化された値の間のハミング距離に基づいて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合方法。 - 請求項10に記載の画像識別子照合方法であって、
前記照合では、前記符号化された値に対応する複数の次元の量子化された値の間の類似度に基づいて当該2つの画像識別子を照合する、画像識別子照合方法。 - コンピュータを、
画像を識別する情報である画像識別子を照合する照合部として機能させるためのプログラムであって、
前記照合される前記画像識別子は、当該画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量が当該次元毎に算出され、
次元毎に算出された前記領域特徴量の差分値の絶対値に基づいて、当該差分値が前記画像識別子の各次元の値として量子化されている情報であり、
かつ、当該差分値が所定の値より小さい場合には特定の値に量子化され、
前記照合では、照合する2つの画像識別子を構成するある次元のそれぞれの値がいずれも前記特定の値の場合に、各次元の値の少なくとも一方が前記特定の値でない場合とは異なる処理を用いて当該2つの画像識別子を照合する、プログラム。 - コンピュータを、
画像を識別する情報である画像識別子を照合する照合部として機能させるためのプログラムであって、
前記照合される前記画像識別子は、当該画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、2つの部分領域から領域特徴量が当該次元毎に算出され、
次元毎に算出された前記領域特徴量の差分値の絶対値に基づいて、当該差分値が前記画像識別子の各次元の値として量子化されている情報であり、
かつ、当該差分値が所定の値より小さい場合には特定の値に量子化され、
さらに、当該画像識別子を構成する複数の次元に対応して量子化された各値が1ビットの値に符号化された情報を含むように符号化され、
前記照合では、照合する2つの画像識別子が含む前記符号化された値に基づいて、当該2つの画像識別子を照合する、プログラム。
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