JP2014130583A - オブジェクト検出方法、オブジェクト検出装置及び撮像装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】特定のオブジェクトタイプのオブジェクト内に同時に存在すると予想される複数の構成要素を記述する特定のオブジェクトタイプに対する一般的なモデルを事前にオフラインで格納するS2100と、各々が特定のオブジェクトタイプの同一のクエリオブジェクトを含む1つ以上のサンプル画像を受信するサンプル画像受信ステップS2200と、一般的なモデル及び前記1つ以上のサンプル画像を使用して、前記クエリオブジェクトに固有の検出器を作成するオブジェクト検出器作成ステップS2300と、作成された前記クエリオブジェクトに固有の検出器を使用して、目的画像から前記クエリオブジェクトを検出するオブジェクト検出ステップS2400とを備える。
【選択図】図2
Description
図7は、例示的な一実施形態に係る構成要素分類器を生成するために一般的なモデルを使用する方法の例を示す。
Claims (21)
- 特定のオブジェクトタイプに対する一般的なモデルを事前に格納する装置により実行されるオブジェクト検出方法であって、ここで、前記一般的なモデルは、前記特定のオブジェクトタイプのオブジェクト内に同時に存在すると予想される複数の構成要素を記述する、
1つ以上のサンプル画像を受信するサンプル画像受信ステップと、ここで、前記1つ以上のサンプル画像の各々は前記特定のオブジェクトタイプの同一のクエリオブジェクトを含む;
前記一般的なモデル及び前記1つ以上のサンプル画像を使用して、前記クエリオブジェクトに固有の検出器を作成するオブジェクト検出器作成ステップと、
前記作成された前記クエリオブジェクトに固有の検出器を使用して、目的画像から前記クエリオブジェクトを検出するオブジェクト検出ステップと、
を備えることを特徴とするオブジェクト検出方法。 - 前記サンプル画像受信ステップにおいては、前記1つ以上のサンプル画像内の各構成要素のラベルが更に受信されるか又は生成され、
前記オブジェクト検出器作成ステップは、
前記一般的なモデル内の各構成要素と前記1つ以上のサンプル画像においてラベル付けされた各構成要素との間のマッチングを使用して、前記クエリオブジェクトの各構成要素に固有の複数の構成要素分類器を生成する構成要素分類器生成ステップを備えることを特徴とする請求項1に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記一般的なモデルは、各々が前記複数の構成要素に対応する複数の分類器グループを含む、ここで、前記複数の分類器グループの各々は、前記特定のオブジェクトタイプの前記対応する構成要素の複数の異なる特徴インスタンスを記述する複数の候補分類器を含み、
前記構成要素分類器生成ステップにおいて、構成要素毎に、前記クエリオブジェクトの前記構成要素を記述するのに最適な候補分類器が前記構成要素分類器として前記対応する分類器グループから選択されることを特徴とする請求項2に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記構成要素分類器生成ステップは、
各分類器グループ内の候補分類器毎に、各サンプル画像においてラベル付けされた前記対応する構成要素に前記候補分類器を適用することにより取得された分類スコアを合計又は平均して、前記候補分類器に対する分類器スコアを取得する分類器スコア取得ステップと、
分類器グループ毎に、最も大きい分類器スコアを有する候補分類器を前記対応する構成要素に対する前記構成要素分類器として選択する選択ステップと、
を備えることを特徴とする請求項3に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記一般的なモデルは、前記複数の構成要素にそれぞれ対応する一般的な特徴を記述する複数の粗な分類器を有する、ここで、前記複数の粗な分類器のそれぞれは前記特定のオブジェクトタイプの前記対応する構成要素に対応する一般的な特徴を記述する;
前記構成要素分類器生成ステップにおいて、構成要素毎に、前記クエリオブジェクトの前記構成要素に従って前記粗な構成要素分類器により記述される前記対応する一般的な特徴を対応する特定の特徴に更に定義することにより、前記対応する特定の特徴を記述する対応する構成要素分類器が前記対応する粗な分類器から生成されることを特徴とする請求項2に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記一般的なモデルは、前記複数の構成要素にそれぞれ対応する複数の不完全な分類器を含む、ここで複数の不完全な分類器の各々は判定されていない特徴パラメータを有する、
前記構成要素分類器生成ステップにおいて、構成要素毎に、前記クエリオブジェクトの前記構成要素に従って前記不完全な分類器の前記特徴パラメータを判定することにより、前記特徴パラメータが判定された対応する構成要素分類器が前記対応する不完全な分類器から形成されることを特徴とする請求項2に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記構成要素分類器生成ステップは、
構成要素毎に、前記サンプル画像においてラベル付けされた前記構成要素に従って前記不完全な分類器に対する前記特徴パラメータを判定することにより、前記1つ以上の各サンプル画像の前記構成要素に対する前記特徴パラメータを計算する特徴パラメータ計算ステップと、
構成要素毎に、前記1つ以上のサンプル画像の前記構成要素に対する前記特徴パラメータを組み合わせることにより、前記対応する構成要素分類器に対する前記特徴パラメータを計算する組み合わせ計算ステップと、
を備えることを特徴とする請求項6に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記オブジェクト検出器作成ステップは、前記各構成要素に対応して生成された前記構成要素分類器の組み合わせにより前記クエリオブジェクトに固有の前記検出器を作成する構成要素分類器組み合わせステップを更に備えることを特徴とする請求項2に記載のオブジェクト検出方法。
- 前記組み合わせは、所定の数又は所定の割合を上回る構成要素が前記複数の構成要素分類器により検出される場合に、前記クエリオブジェクトが検出されると前記クエリオブジェクトに固有の前記検出器が判断するような組み合わせであることを特徴とする請求項8に記載のオブジェクト検出方法。
- 前記一般的なモデルは、前記複数の構成要素の間の位置関係を更に含み、
前記組み合わせは、所定の数又は所定の割合を上回る構成要素が前記複数の構成要素分類器により検出され且つ前記検出された構成要素がそれらの間の前記位置関係を満たす場合に前記クエリオブジェクトが検出されると前記クエリオブジェクトに固有の前記検出器が判断するような組み合わせであることを特徴とする請求項8に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記オブジェクト検出ステップは、
スライディングウィンドウを使用して、前記目的画像内の候補画像領域を判定する候補画像領域判定ステップと、
前記複数の構成要素のうちの少なくともいくつかが前記候補画像領域内に存在するかを検出する第1の検出サブステップと、
前記第1の検出サブステップにおける前記検出結果に従って、前記クエリオブジェクトが前記候補画像領域内で検出されるかを判定する第2の検出サブステップと、
を備えることを特徴とする請求項2に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記第1の検出サブステップは、
前記候補画像領域を複数の部分候補領域に分割する分割ステップと、
前記複数の構成要素分類器の各々を使用して、前記対応する構成要素が存在する前記部分候補領域が1つ以上存在するかを検出する構成要素検出ステップとを備え、
前記第2の検出サブステップは、
前記第1の検出サブステップにおける前記各構成要素に対する前記検出結果を組み合わせることにより、前記クエリオブジェクトが前記候補画像領域内で検出されるか否かを判定する組み合わせ判定ステップを備えることを特徴とする請求項11に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記組み合わせ判定ステップは、所定の数又は所定の割合を上回る構成要素が前記複数の構成要素分類器により検出される場合に前記クエリオブジェクトが前記候補画像領域内で検出されると判定することを含むことを特徴とする請求項12に記載のオブジェクト検出方法。
- 前記一般的なモデルは、前記複数の構成要素の間の位置関係を更に含み、
前記構成要素検出ステップは、部分候補領域が構成要素を含むと検出される場合に前記候補画像領域における前記構成要素の位置を判定する構成要素位置判定ステップを含み、
前記組み合わせ判定ステップは、所定の数又は所定の割合を上回る構成要素が前記複数の構成要素分類器により検出され且つ前記検出された構成要素がそれらの間の前記位置関係を満たす場合に前記クエリオブジェクトが前記候補画像領域内で検出されると判定するステップを含むことを特徴とする請求項12に記載のオブジェクト検出方法。 - 前記オブジェクト検出ステップは、
所定の条件が満たされない場合に前記候補画像領域を更新し、前記更新された候補画像領域において、前記候補画像領域判定ステップ、前記第1の検出サブステップ及び前記第2の検出サブステップを実行する候補画像領域更新ステップと、
前記クエリオブジェクトが検出される前記候補画像領域に従って、前記目的画像における前記クエリオブジェクトの場所を判定するオブジェクト場所特定ステップと、
を更に備えることを特徴とする請求項11に記載のオブジェクト検出方法。 - オブジェクト検出装置であって、
特定のオブジェクトタイプに対する一般的なモデルを事前に格納するように構成された一般的なモデル格納ユニットと、ここで、前記一般的なモデルは前記特定のオブジェクトタイプのオブジェクト内に同時に存在すると予想される複数の構成要素を記述する、
前記特定のオブジェクトタイプの同一のクエリオブジェクトを各々が含む1つ以上のサンプル画像を受信するように構成されたサンプル画像受信ユニットと、
前記一般的なモデル及び前記1つ以上のサンプル画像を使用して前記クエリオブジェクトに固有の検出器を作成するように構成されたオブジェクト検出器作成ユニットと、
前記作成された前記クエリオブジェクトに固有の検出器を使用して目的画像から前記クエリオブジェクトを検出するように構成されたオブジェクト検出ユニットと、
を備えることを特徴とするオブジェクト検出装置。 - コンピュータにロードされ且つ前記コンピュータにより実行される場合に請求項1記載の方法の各ステップを前記コンピュータに実行されるプログラムを格納することを特徴とする非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 撮像光学系と、
撮像して画像を形成する撮像ユニットと、
ユーザがクエリオブジェクトを入力又は選択することを許容し、かつ、前記形成された画像内の前記クエリオブジェクトを検出できるようにするように構成される請求項16に記載のオブジェクト検出装置と、
前記検出されたクエリオブジェクトに従って撮影制御を実行するように構成された撮影制御ユニットと、
を備えることを特徴とする撮像装置。 - 前記撮影制御は、前記クエリオブジェクトが検出される場合に撮影解像度を上げることを含むことを特徴とする請求項18に記載の撮像装置。
- 前記撮影制御は、前記クエリオブジェクトが検出される場合に、前記写真光学系の焦点を前記検出されたクエリオブジェクトに合わせることを含むことを特徴とする請求項18に記載の撮像装置。
- 前記撮影制御は、前記クエリオブジェクトが検出される場合に、前記形成される画像内に前記クエリオブジェクトが存在し続けるように前記写真光学系に前記検出されたクエリオブジェクトを追跡させ続けることを含むことを特徴とする請求項18に記載の撮像装置。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016133878A (ja) * | 2015-01-16 | 2016-07-25 | 株式会社レイトロン | 画像認識に使用するウィンドウの配置や組合せを、構成情報に従って変化させることができる画像認識装置 |
WO2022239164A1 (ja) * | 2021-05-12 | 2022-11-17 | 三菱電機株式会社 | 部品検索装置、部品検索プログラム及び部品検索方法 |
Families Citing this family (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8965115B1 (en) * | 2013-03-14 | 2015-02-24 | Hrl Laboratories, Llc | Adaptive multi-modal detection and fusion in videos via classification-based-learning |
US9349055B1 (en) * | 2013-06-26 | 2016-05-24 | Google Inc. | Real-time image-based vehicle detection based on a multi-stage classification |
CN104159071A (zh) * | 2014-07-11 | 2014-11-19 | 深圳瞭望通达科技有限公司 | 一种基于云服务的智能目标识别装置、系统及方法 |
CN105989339B (zh) * | 2015-02-16 | 2020-02-14 | 佳能株式会社 | 用于检测目标的方法和装置 |
US20170228929A1 (en) * | 2015-09-01 | 2017-08-10 | Patrick Dengler | System and Method by which combining computer hardware device sensor readings and a camera, provides the best, unencumbered Augmented Reality experience that enables real world objects to be transferred into any digital space, with context, and with contextual relationships. |
US9984314B2 (en) * | 2016-05-06 | 2018-05-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Dynamic classifier selection based on class skew |
US10861184B1 (en) * | 2017-01-19 | 2020-12-08 | X Development Llc | Object pose neural network system |
CN108804971A (zh) * | 2017-04-26 | 2018-11-13 | 联想新视界(天津)科技有限公司 | 一种图像识别系统、增强现实显示设备和图像识别方法 |
US10540390B1 (en) * | 2017-08-07 | 2020-01-21 | Amazon Technologies, Inc. | Image-based item identification |
CN107909088B (zh) * | 2017-09-27 | 2022-06-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 获取训练样本的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN107742536B (zh) * | 2017-10-16 | 2021-04-06 | 成都黑杉科技有限公司 | 信息处理的方法及装置 |
US10740647B2 (en) | 2018-03-14 | 2020-08-11 | Adobe Inc. | Detecting objects using a weakly supervised model |
US10706525B2 (en) * | 2018-05-22 | 2020-07-07 | Midea Group Co. Ltd. | Methods and systems for improved quality inspection |
CN110019960A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-07-16 | 深圳市商汤科技有限公司 | 数据处理方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN109407630B (zh) * | 2018-09-21 | 2020-08-21 | 深圳新视智科技术有限公司 | 参数计算的方法、装置、终端及可读存储介质 |
US10373323B1 (en) * | 2019-01-29 | 2019-08-06 | StradVision, Inc. | Method and device for merging object detection information detected by each of object detectors corresponding to each camera nearby for the purpose of collaborative driving by using V2X-enabled applications, sensor fusion via multiple vehicles |
CN110086986B (zh) * | 2019-04-22 | 2020-08-28 | 北京电影学院 | 可自由旋转的影像显示同步控制方法及系统 |
CN110135483A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 训练图像识别模型的方法、装置及相关设备 |
CN110287934B (zh) * | 2019-07-02 | 2022-12-02 | 北京搜狐互联网信息服务有限公司 | 一种对象检测方法、装置、客户端及服务器 |
US11468550B2 (en) | 2019-07-22 | 2022-10-11 | Adobe Inc. | Utilizing object attribute detection models to automatically select instances of detected objects in images |
US11302033B2 (en) | 2019-07-22 | 2022-04-12 | Adobe Inc. | Classifying colors of objects in digital images |
US11107219B2 (en) | 2019-07-22 | 2021-08-31 | Adobe Inc. | Utilizing object attribute detection models to automatically select instances of detected objects in images |
US11631234B2 (en) | 2019-07-22 | 2023-04-18 | Adobe, Inc. | Automatically detecting user-requested objects in images |
US11468110B2 (en) | 2020-02-25 | 2022-10-11 | Adobe Inc. | Utilizing natural language processing and multiple object detection models to automatically select objects in images |
US11055566B1 (en) | 2020-03-12 | 2021-07-06 | Adobe Inc. | Utilizing a large-scale object detector to automatically select objects in digital images |
US11587234B2 (en) | 2021-01-15 | 2023-02-21 | Adobe Inc. | Generating class-agnostic object masks in digital images |
US11972569B2 (en) | 2021-01-26 | 2024-04-30 | Adobe Inc. | Segmenting objects in digital images utilizing a multi-object segmentation model framework |
CN113011503B (zh) * | 2021-03-17 | 2021-11-23 | 彭黎文 | 一种电子设备的数据取证方法、存储介质及终端 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007058402A (ja) * | 2005-08-23 | 2007-03-08 | Konica Minolta Holdings Inc | 認証システム、認証方法およびプログラム |
JP2008141239A (ja) * | 2006-11-29 | 2008-06-19 | Canon Inc | 撮像装置及びその制御方法及びプログラム及び記憶媒体 |
WO2010050334A1 (ja) * | 2008-10-30 | 2010-05-06 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 情報処理装置 |
JP2010146395A (ja) * | 2008-12-19 | 2010-07-01 | Olympus Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び、電子機器 |
JP2011138387A (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-14 | Canon Inc | オブジェクト識別装置及びその制御方法 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7558408B1 (en) | 2004-01-22 | 2009-07-07 | Fotonation Vision Limited | Classification system for consumer digital images using workflow and user interface modules, and face detection and recognition |
US7564994B1 (en) * | 2004-01-22 | 2009-07-21 | Fotonation Vision Limited | Classification system for consumer digital images using automatic workflow and face detection and recognition |
US7555148B1 (en) | 2004-01-22 | 2009-06-30 | Fotonation Vision Limited | Classification system for consumer digital images using workflow, face detection, normalization, and face recognition |
US7551755B1 (en) * | 2004-01-22 | 2009-06-23 | Fotonation Vision Limited | Classification and organization of consumer digital images using workflow, and face detection and recognition |
US7751602B2 (en) * | 2004-11-18 | 2010-07-06 | Mcgill University | Systems and methods of classification utilizing intensity and spatial data |
US7657089B2 (en) * | 2006-02-21 | 2010-02-02 | Microsoft Corporation | Automatic classification of photographs and graphics |
US7680341B2 (en) * | 2006-05-05 | 2010-03-16 | Xerox Corporation | Generic visual classification with gradient components-based dimensionality enhancement |
EP2023288A4 (en) * | 2006-05-10 | 2010-11-10 | Nikon Corp | OBJECT RECOGNITION DEVICE, OBJECT RECOGNITION PROGRAM, AND METHOD FOR OBTAINING IMAGE RECORDING SERVICE |
JP4497236B2 (ja) * | 2008-08-11 | 2010-07-07 | オムロン株式会社 | 検出用情報登録装置、電子機器、検出用情報登録装置の制御方法、電子機器の制御方法、検出用情報登録装置制御プログラム、電子機器の制御プログラム |
JP2010136190A (ja) * | 2008-12-05 | 2010-06-17 | Nikon Corp | 電子カメラ |
US8306265B2 (en) * | 2009-01-12 | 2012-11-06 | Eastman Kodak Company | Detection of animate or inanimate objects |
US8433140B2 (en) * | 2009-11-02 | 2013-04-30 | Microsoft Corporation | Image metadata propagation |
CN102549579B (zh) * | 2010-08-04 | 2016-06-08 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 图像分类装置、方法以及集成电路 |
JP5510287B2 (ja) * | 2010-11-22 | 2014-06-04 | カシオ計算機株式会社 | 被写体検出装置、被写体検出方法及びプログラム |
JP5934653B2 (ja) * | 2010-11-29 | 2016-06-15 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America | 画像分類装置、画像分類方法、プログラム、記録媒体、集積回路、モデル作成装置 |
-
2012
- 2012-12-18 CN CN201210550321.XA patent/CN103870798B/zh active Active
-
2013
- 2013-12-16 US US14/107,436 patent/US9171230B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-12-17 JP JP2013260667A patent/JP5890825B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007058402A (ja) * | 2005-08-23 | 2007-03-08 | Konica Minolta Holdings Inc | 認証システム、認証方法およびプログラム |
JP2008141239A (ja) * | 2006-11-29 | 2008-06-19 | Canon Inc | 撮像装置及びその制御方法及びプログラム及び記憶媒体 |
WO2010050334A1 (ja) * | 2008-10-30 | 2010-05-06 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 情報処理装置 |
JP2010146395A (ja) * | 2008-12-19 | 2010-07-01 | Olympus Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び、電子機器 |
JP2011138387A (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-14 | Canon Inc | オブジェクト識別装置及びその制御方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
CSNJ200910085196; 圷直輝 外2名: 'モバイルカメラ画像を用いた環境カメラ画像からの顔パーツ検出法' 電子情報通信学会2009年総合大会講演論文集 情報・システム2 , 20090304, 第196頁, 社団法人電子情報通信学会 * |
JPN6014047810; 圷直輝 外2名: 'モバイルカメラ画像を用いた環境カメラ画像からの顔パーツ検出法' 電子情報通信学会2009年総合大会講演論文集 情報・システム2 , 20090304, 第196頁, 社団法人電子情報通信学会 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016133878A (ja) * | 2015-01-16 | 2016-07-25 | 株式会社レイトロン | 画像認識に使用するウィンドウの配置や組合せを、構成情報に従って変化させることができる画像認識装置 |
WO2022239164A1 (ja) * | 2021-05-12 | 2022-11-17 | 三菱電機株式会社 | 部品検索装置、部品検索プログラム及び部品検索方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US9171230B2 (en) | 2015-10-27 |
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