JP2016018538A5 - - Google Patents

Description

本発明は、画像認識装置、方法及びプログラムに関する。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、画像中の物体を認識する精度を向上させることを目的とする。

本発明の画像認識装置は、対象画像に複数種類の物体それぞれがあるかを検出する検出手段と、前記検出された物体を含む領域において複数の局所領域を生成する生成手段と、前記生成された複数の局所領域の特徴量を算出する算出手段と、前記複数種類の物体を判別するための複数の判別基準から前記検出された物体の種類に応じた判別基準を選択し、該選択した判別基準を用い、前記算出した特徴量に基づいて、前記複数の局所領域から前記検出した物体の領域を決定する決定手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、画像中の物体を認識する精度が向上する。特に物体と背景の領域の見えが類似している場合や、物体と物体が重畳しているような場合に、従来の方法に比べて精度の良い結果が得られる。

Claims (19)

1. 対象画像に複数種類の物体それぞれがあるかを検出する検出手段と、
   前記検出された物体を含む領域において複数の局所領域を生成する生成手段と、
   前記生成された複数の局所領域の特徴量を算出する算出手段と、
   前記複数種類の物体を判別するための複数の判別基準から前記検出された物体の種類に応じた判別基準を選択し、該選択した判別基準を用い、前記算出した特徴量に基づいて、前記複数の局所領域から前記検出した物体の領域を決定する決定手段と、を有することを特徴とする画像認識装置。
2. 前記対象画像全域において複数の局所領域を生成する第２の生成手段と、
   前記第２の生成手段により生成された対象画像全域の複数の局所領域の特徴量を算出する第２の算出手段と、を更に有し、
   前記決定手段は、
   前記複数の判別基準から対象画像全域を判別するための判別基準を選択し、当該判別基準を用い、前記第２の算出手段により算出された特徴量に基づいて、前記対象画像全域の複数の局所領域のカテゴリーを判別し、
   前記物体の種類に応じた判別基準を用い、前記算出した特徴量に基づいて、前記検出された物体を含む領域の複数の局所領域のカテゴリーを判別し、
   前記判別結果に基づいて、前記検出された物体を含む領域の複数の局所領域から前記検出した物体の領域を決定することを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
3. 前記複数種類の物体の少なくともいずれか１つを含む学習データに基づいて、前記複数種類の物体のそれぞれに応じた判別基準を学習する学習手段を更に有することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像認識装置。
4. 前記決定手段は、前記対象画像全域における複数の局所領域それぞれのカテゴリーを更に決定することを特徴とする請求項２に記載の画像認識装置。
5. 前記カテゴリーは物体の種別であることを特徴とする請求項２又は４に記載の画像認識装置。
6. 前記カテゴリーは物体の種別と姿勢であることを特徴とする請求項２又は４に記載の画像認識装置。
7. 前記決定手段は、前記検出手段により検出された物体信頼度が閾値未満の場合、前記複数の判別基準から対象画像全域を判別するための判別基準を選択することを特徴とする請求項２に記載の画像認識装置。
8. 前記決定手段は、前記検出手段により検出された物体の種類に応じた判別基準により決定した領域の結果と、前記対象画像全域を判別するための判別基準により決定した領域の結果と、を統合することを特徴とする請求項２に記載の画像認識装置。
9. 前記決定手段は、前記検出手段により検出された物体が前景であるか背景であるかを判別することを特徴とする請求項２に記載の画像認識装置。
10. 前記決定手段は、前記検出手段により検出された物体の姿勢の属性に基づいて前記判別基準を選択し、前記検出した物体の領域を決定することを特徴とする請求項６に記載の画像認識装置。
11. 前記複数種類の物体を判別するための複数の判別基準は、前記前記複数種類の物体ごとにサブクラスに対応する判別基準が用意され、
    前記決定手段は、前記検出手段により検出された物体の検出結果に基づいて推定されるサブクラスに基づいて前記判別基準を選択し、前記検出した物体の領域を決定することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像認識装置。
12. 前記サブクラスは、物体の所定の領域の類似度に基づいて予め分類されたグループに対応することを特徴とする請求項１１に記載の画像認識装置。
13. 前記検出手段が検出する複数種類の物体は、他の物体と重畳している物体であることを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の画像認識装置。
14. 前記算出手段により算出される特徴量は、前記検出手段の検出結果に基づいて相対的に決定されることを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の画像認識装置。
15. 前記算出手段により算出される特徴量は、前記検出手段によって検出される複数の物体の相対的な位置に基づいて決定されることを特徴とする請求項１４に記載の画像認識装置。
16. 前記決定手段は、前記特徴量としての前記複数の物体の相対的な位置を分類木のクエリーに用いることを特徴とする請求項１５に記載の画像認識装置。
17. 前記算出手段により算出される特徴量は、前記局所領域との類似度に基づいて決定されることを特徴とする請求項１５に記載の画像認識装置。
18. 対象画像に複数種類の物体それぞれがあるかを検出するステップと、
    前記検出された物体を含む領域において複数の局所領域を生成するステップと、
    前記生成された複数の局所領域の特徴量を算出するステップと、
    前記複数種類の物体を判別するための複数の判別基準から前記検出された物体の種類に応じた判別基準を選択し、該選択した判別基準を用い、前記算出した特徴量に基づいて、前記複数の局所領域から前記検出した物体の領域を決定するステップと、を有することを特徴とする画像認識方法。
19. コンピュータを、請求項１から１７のいずれか１項に記載の画像認識装置として機能させるためのプログラム。