JP2016103244A5 - - Google Patents

Description

上記課題を解決するために、本発明は、画像の特徴を抽出する特徴抽出方法であって、画像を取得する取得ステップと、前記取得した画像の消失点を検出する検出ステップと、前記検出した消失点に基づいてｍ個の楕円とｎ本の半直線（ｍ＝０の場合にｎ≧２の整数、ｍ≧１以上の整数の場合はｎ≧０の整数）を設定する設定ステップと、前記設定された楕円および半直線により分割された領域の特徴を抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする。

Claims (10)

1. 画像の特徴を抽出する特徴抽出方法であって、
   画像を取得する取得ステップと、
   前記取得した画像の消失点を検出する検出ステップと、
   前記検出した消失点に基づいてｍ個の楕円とｎ本の半直線（ｍ＝０の場合にｎ≧２の整数、ｍ≧１以上の整数の場合はｎ≧０の整数）を設定する設定ステップと、
   前記設定された楕円および半直線により分割された領域の特徴を抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする特徴抽出方法。
2. 前記設定ステップでは、ｘ方向半径およびｙ方向半径が一定間隔となるように複数の前記楕円を設定することを特徴とする請求項１に記載の特徴抽出方法。
3. 前記設定ステップでは、偏角が一定間隔となるように複数の前記半直線を設定することを特徴とする請求項１または２に記載の特徴抽出方法。
4. 前記抽出ステップでは、前記分割された領域の特徴として、色情報、幾何特徴、色ヒストグラム、バイナリパターン特徴のいずれかを抽出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の特徴抽出方法。
5. 複数の前記画像について前記分割された領域の特徴を抽出し、当該抽出した複数の前記特徴を複数のグループにクラスタリングすることにより、前記複数の画像を前記複数のグループに分類する分類ステップをさらに有することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の特徴抽出方法。
6. 前記分類ステップでは、前記複数のグループごとに保持された画像の小領域における特徴と正解ラベルの情報を用いて、前記複数のグループに分類された画像における分割された領域の特徴に基づき前記画像の小領域のラベルを識別することを特徴とする請求項５に記載の特徴抽出方法。
7. 正解ラベルを有する画像を用いて、当該画像の小領域における特徴と正解ラベルとの情報を学習するステップをさらに有することを特徴とする請求項６に記載の特徴抽出方法。
8. 前記取得した画像から消失点が検出できなかった場合、前記設定ステップでは前記取得した画像を複数のブロックに分割し、前記抽出ステップでは前記複数のブロックから特徴を抽出することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の特徴抽出方法。
9. 画像の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、
   画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得した画像の消失点を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出した消失点に基づいてｍ個の楕円とｎ本の半直線（ｍ＝０の場合にｎ≧２の整数、ｍ≧１以上の整数の場合はｎ≧０の整数）を設定する設定手段と、
   前記設定手段により設定された楕円および半直線により分割された領域の特徴を抽出する抽出手段とを有することを特徴とする特徴抽出装置。
10. 請求項１から８のいずれか１項に記載の特徴抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。