JP2013045433A5 - - Google Patents

Claims (15)

1. 画像から対象物の一部または全部を検出して複数の検出結果を出力する複数の検出手段と、
   前記複数の検出結果の少なくとも１つに基づいて前記対象物の状態を推定する推定手段と、
   前記対象物の状態に基づいて前記画像を複数のグループに分類する分類手段と、
   前記検出結果に基づいて、前記複数の検出手段のそれぞれに対する重み情報を前記グループごとに算出する重み算出手段と、
   を備えることを特徴とする学習装置。
2. 前記重み情報を記憶する記憶手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
3. 前記記憶手段は、前記重み情報と、前記対象物の状態とを関連付けて記憶することを特徴とする請求項２に記載の学習装置。
4. 請求項１乃至３の何れか１項に記載の学習装置による学習結果を用いて入力画像から対象物を検出する検出装置であって、
   前記入力画像における前記対象物の状態に基づいて、当該対象物の状態に対応する前記グループの前記重み情報を参照する重み参照手段と、
   前記複数の検出手段により出力された前記入力画像に対する複数の検出結果と、前記重み参照手段により参照された重み情報と、に基づいて前記対象物の最終検出結果を出力する結果出力手段と、
   を備えることを特徴とする検出装置。
5. 入力画像から対象物の一部または全部を検出して複数の検出結果を出力する複数の検出手段と、
   前記対象物の状態に基づいて分類される複数のグループごとに、前記複数の検出手段のそれぞれに対する重み情報を記憶する記憶手段と、
   前記入力画像における前記対象物の状態に基づいて、当該対象物の状態に対応する前記グループの前記重み情報を参照する重み参照手段と、
   前記複数の検出手段により出力された前記入力画像に対する複数の検出結果と、前記重み参照手段により参照された重み情報と、に基づいて前記対象物の最終検出結果を出力する結果出力手段と、
   を備えることを特徴とする検出装置。
6. 前記重み参照手段は、前記重み情報の値を連続値として補間することにより、前記入力画像における前記対象物の状態に応じた重み情報の値を取得することを特徴とする請求項４または５に記載の検出装置。
7. 前記対象物の検出結果は、前記対象物の画像における位置、大きさ、および前記対象物の尤度であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の学習装置。
8. 前記対象物の検出結果は、前記対象物の画像における位置、大きさ、前記対象物の尤度、および姿勢であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の学習装置。
9. 前記対象物は、人物であり、
   前記対象物の状態は、前記人物の大きさを示す情報、または前記人物の頭部の大きさ示す情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の学習装置。
10. 前記対象物の状態は、前記対象物の大きさを示す情報、前記対象物が画像に収まりきれていない程度を示す情報、前記対象物が遮蔽されている程度を示す情報、または前記対象物の姿勢を示す情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の学習装置。
11. 検出手段と、推定手段と、分類手段と、重み算出手段とを備える学習装置の制御方法であって、
    前記検出手段が、画像から対象物の一部または全部を検出して複数の検出結果を出力する複数の検出工程と、
    前記推定手段が、前記複数の検出結果の少なくとも１つに基づいて前記対象物の状態を推定する推定工程と、
    前記分類手段が、前記対象物の状態に基づいて前記画像を複数のグループに分類する分類工程と、
    前記重み算出手段が、前記検出結果に基づいて、前記複数の検出手段のそれぞれに対する重み情報を前記グループごとに算出する重み算出工程と、
    を有することを特徴とする学習装置の制御方法。
12. 重み参照手段と、結果出力手段とを備え、請求項１１に記載の学習装置の制御方法による学習結果を用いて入力画像から対象物を検出する検出装置の制御方法であって、
    前記重み参照手段が、前記推定工程により推定された前記入力画像における前記対象物の状態に基づいて、当該対象物の状態に対応する前記グループの前記重み情報を参照する重み参照工程と、
    前記結果出力手段が、前記複数の検出手段により出力された前記入力画像に対する複数の検出結果と、前記重み参照手段により参照された重み情報と、に基づいて前記対象物の最終検出結果を出力する結果出力工程と、
    を有することを特徴とする検出装置の制御方法。
13. 検出手段と、記憶手段と、重み参照手段と、結果出力手段とを備える検出装置の制御方法であって、
    前記検出手段が、入力画像から対象物の一部または全部を検出して複数の検出結果を出力する複数の検出工程と、
    前記重み参照手段が、前記入力画像における前記対象物の状態に基づいて、前記対象物の状態に基づいて分類される複数のグループごとに前記複数の検出手段のそれぞれに対する重み情報を記憶する記憶手段から、当該対象物の状態に対応する前記グループの前記重み情報を参照する重み参照工程と、
    前記結果出力手段が、前記複数の検出工程により出力された前記入力画像に対する複数の検出結果と、前記重み参照工程により参照された重み情報と、に基づいて前記対象物の最終検出結果を出力する結果出力工程と、
    を備えることを特徴とする検出装置の制御方法。
14. 請求項１１に記載の学習装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
15. 請求項１２または１３に記載の検出装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。