JP2016110232A - 対象認識装置、対象認識方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
また、従来の対象の認識プロセスは、認識対象画像に対してエッジ抽出処理等を実施することにより局所的な特徴に基づいて候補領域を抽出すると共に、候補領域を畳み込みニューラルネットワークに入力して特徴ベクトルを抽出した上で分類を行い、分類された最も確信度が高い候補領域を認識結果として得ていた。確信度とは、ある画像領域とラベルとともに学習された画像の主体の類似度が、他のクラスの類似度より相対的にどの程度高いかを示す量である。
まず、本発明を適用した実施形態の対象認識装置1の機能的な説明を行う。
図1は、本発明を適用した実施形態の対象認識装置1の機能的な構成を示すブロック図である。対象認識装置1は、認識対象画像に含まれる対象のうち主たる対象を認識し、認識した対象の属性(名称、種類)および位置を出力するものである。
対象認識装置1は、画像変換部12と、認識計算部14と、マップ生成部16と、位置算出部18とを有する。
認識計算部14は、候補領域に含まれる画像について複数の対象候補が計算された場合には、各対象候補について確信度を得る。これにより、認識計算部14は、各候補領域について、一又は複数の対象候補と、当該各対象候補の確信度を得る。
統計処理は、例えば、認識対象画像の位置ごとに、クラスIDごとに確信度を合計して評価値を算出する。この統計処理によれば、同じクラスIDが算出された候補領域が重複している位置ほど、高い評価値を算出する。
また、統計処理は、候補領域の面積に応じた係数と確信度とを用い、候補領域の面積が大きいほど評価値を高くしてもよい。
さらに統計処理は、クラスIDおよび確信度を合計すると共に候補領域の面積に応じた係数を用いて評価値を算出してもよい。この変換処理によれば、同じクラスIDが算出された候補領域が重複しており、且つ候補領域の面積が大きいほど、高い評価値を算出する。
なお、統計換処理は、認識対象画像に含まれる主な対象がクラスIDに対応する対象であるという評価が高くなる評価値が算出できればよく、その他の処理を行ってもよい。
これにより、マップ生成部16は、認識対象画像の位置ごとに、クラスIDごとの評価値を含むマップを作成することができる。つまり、クラスIDに対応した対象が存在する可能性が高いほど高い評価値が分布されたマップを生成する。
位置算出部18は、例えば、評価値が所定の閾値を超えた認識対象画像の領域を抽出し、抽出された領域にクラスIDに対応した対象が存在すると判定してもよい。また、位置算出部18は、マップに対してエッジ抽出処理を実施し、評価値が段階的に高くなったエッジ線に囲まれる領域を抽出し、抽出された領域にクラスIDに対応した対象が存在すると判定してもよい。
これにより、位置算出部18は、クラスIDと、当該クラスIDに対応した対象の位置情報とを得ることができる。この位置情報は、対象の輪郭位置であってもよく、対象の中心位置であってもよい。
図2は、本発明を適用した実施形態の対象認識装置1の一構成例を示すブロック図である。対象認識装置1は、例えば携帯型通信端末に実装される。対象認識装置1には、画像処理装置200および画像表示部300と接続される。
画像生成部202は、対象認識装置1に供給される認識対象画像を生成する。画像生成部202は、例えばカメラ装置、外部から画像データを受信する通信部、または画像データを記憶する記憶部により構成される。画像処理装置200は、認識対象画像に含まれる対象を認識させる場合に、画像生成部202により生成された認識対象画像を対象認識装置1に供給する。
本実施形態において、対象認識装置1は、認識対象画像に含まれるランドマーク画像を認識し、ランドマーク画像についての説明を認識対象画像に付加するAR処理を行うものとして説明する。
例えば、画像処理装置200は、SNS(social networking service)アプリケーションから出力された要求に応じて、SNSアプリケーションにより表示させる画像に含まれる対象を対象認識装置1に識別させてもよい。SNSアプリケーションは、対象認識装置1により対象が認識された結果(クラスIDおよび位置)に基づき、認識対象画像に予め設定した対象が含まれる場合に、当該認識対象画像から対象を削除または減衰する、他の情報を付加するといった画像処理を実施する。
なお、対象認識装置1は、ソフトウェアを実行する制御装置および記憶部を有するコンピュータである。対象認識装置1は、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサが記憶部(不図示)に記憶されているプログラムを実行することによって機能するソフトウェア機能部である。また、対象認識装置1は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)等のハードウェア機能部であってよい。
また、対象認識装置1における記憶部は、例えば、HDD(Hard Disc Drive)、フラッシュメモリ、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory),ROM(Read Only Memory),またはRAM(Random Access Memory)等により実現される。また、記憶部には、ファームウェアやアプリケーションプログラム等の各種プログラム、各種機能部による処理結果、インターフェース部20が外部からから取得した情報などが記憶される。
インターフェース部20は、画像処理装置200から認識対象画像が供給されたことに応じて、当該認識対象画像を処理対象として画像変換部12に出力する。インターフェース部20は、認識対象画像に対する対象の処理結果としてクラスIDおよび位置が位置算出部18から供給され、当該クラスIDおよび位置を画像処理装置200に出力する。このクラスIDおよび位置は、認識対象画像に含まれるランドマーク画像の分類を表す情報である。クラスIDとは、認識対象画像に含まれる主な対象を特定するための情報であり、例えば、建造物名、市街地名、風景名等が挙げられる。
学習画像蓄積部22は、学習素材としての画像を記憶するサーバ装置等(不図示)から学習画像をダウンロードする。学習画像蓄積部22は、例えば、対象認識装置1において実行されるAR用アプリケーションの命令に従って学習画像をダウンロードする。
この学習画像には、ラベルが付加される。このラベルには、学習画像の属性情報が書き込まれる。属性情報としては、学習画像に含まれるランドマークの分類が含まれる。属性情報は、クラスIDとして付加される。
本実施形態において、学習画像蓄積部22は、ランドマークを含む画像素材を学習画像としてダウンロードする。この学習画像に含まれるランドマーク画像としては、人が見てランドマークであることが認識可能な画像であることが望ましい。また、学習画像におけるランドマーク画像は、画像面積に対して任意の面積であってもよく、画像内位置も任意の位置であってもよい。
画像データデータベース222は、外部から供給された変換前の学習画像、および画像変換部220により変換された学習画像を蓄積する。画像データデータベース222は、画像変換部220により変換された学習画像が学習処理部24において学習処理が実行可能なバッチファイルとして記憶される。また、画像データデータベース222は、ラベルにより分類されたランドマークごとに変換前の学習画像および変換後の学習画像を蓄積する。
学習処理部24により得られた学習結果は、認識計算部14により参照される。
また、この学習処理において、畳み込みニューラルネットワークには、学習画像として、例えば図3〜図5に示すようなものが挙げられる。図3に示した学習画像P10はタワー状建造物(ランドマーク)を近距離且つ下方から撮像した画像であり、図4に示した学習画像P11はタワー状建造物を遠距離且つ上方から撮像した画像であり、図5に示した学習画像P12はタワー状建造物を夜間において撮像した画像である。
この学習処理において、対象認識装置1は、特定の物体を抽出して候補領域を切り出すことなく、学習画像の全体について学習処理を実施する。
図7に示すように、タワー状建造物が略中央位置に大きな画像面積で含まれる候補領域の画像として供給された場合、画像変換部12は、タワー状建造物Aを含む複数の候補領域と、タワー状建造物以外の建造物Bに設定された複数の候補領域と、建造物Cに設定された複数の候補領域とが設定される。
なお、画像変換部12は、図7に示すように、認識対象画像に含まれる物体について漏れが少なく複数の候補領域を設定できる手法であれば、候補領域を設定する既存の手法のどのような手法であればよい。
認識計算部14は、全ての候補領域について確信度の計算が完了したことに応じて(ステップS206:YES)、マップ生成部16によって認識対象画像の位置毎に評価値を算出して、評価値のマップを生成する(ステップS210)。そして、位置算出部18は、マップ生成部16により生成されたマップに基づいて、認識対象画像に含まれる主な対象を表すクラスIDおよび位置をインターフェース部20に出力する(ステップS212)。
図8に示すような特性を利用し、対象認識装置1は、クラスIDごとに認識対象画像の位置の確信度を統計処理し、統計処理した結果得た評価値が高い領域を主な対象が存在する領域であるとしてもよい。
位置算出部18は、それぞれのクラスIDのマップに対してエッジ抽出処理を実施し、評価値が段階的に高くなったエッジ線に囲まれる領域を抽出し、抽出された領域にクラスIDに対応した対象が存在すると判定してもよい。図9によれば、クラスIDがTa(タワー型建造物)のマップに対してエッジ抽出処理を実施することにより、認識対象画像の略中央位置に存在するTa(タワー型建造物)を抽出することができる。
これにより、対象認識装置1は、タワー型建造物を表すクラスID(Ta)と抽出したタワー型建造物の位置とを含む処理結果を、インターフェース部20から出力させることができる。
マップ生成部16は、マップの作成前に、マップの作成処理よりも少ない計算量で演算が可能な評価指標を演算する。マップ生成部16は、例えば、候補領域の面積および確信度をパラメータとした評価関数の合計値をクラスIDごとに求め、クラスID間で合計値を比較して、評価値のマップを作成するクラスIDと評価値のマップを作成しないクラスIDとを決定する。これにより、対象認識装置1は、主な対象の認識精度の低下を抑制しつつ、マップの作成についての処理量を抑制できる。
比較例として、図10に示した候補領域A1、B1、C1の画像を畳み込みニューラルネットワークに入力して得た確信度のみに基づいて、畳み込みニューラルネットワークから出力されたランドマークを分類結果として得ると、認識対象画像P1について設定した候補領域A1、B1、C1のうち、候補領域B1の確信度が最も高くなる。しかし、認識対象画像P1に含まれる主な対象は建造物T1であり、候補領域A1の画像に含まれる。
これに対し、本発明を適用した対象認識装置1によれば、候補領域ごとにクラスIDおよび確信度を演算し、クラスIDごとに確信度を統計処理するので、例えば図10または図11に示したように、候補領域のうち面積の広い候補領域に含まれる対象が主な対象として認識できる確率を高めることができる。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、DVD(Digital Versatile Disk)等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
Claims (7)
- 認識対象画像に任意面積の候補領域を複数設定する画像変換部と、
前記画像変換部により設定された各候補領域に含まれる画像情報に対して認識処理を行い、前記各候補領域に対象候補ごとの確信度を計算する認識計算部と、
前記認識計算部により計算された対象候補ごとの確信度と、前記各候補領域の領域位置とに基づいて対象候補ごとのマップを作成するマップ生成部と、
前記マップ生成部により作成された対象候補のマップに基づいて対象の位置を特定する位置算出部と、
を有する、対象認識装置。 - 前記マップ生成部は、前記認識対象画像の位置ごとに前記対象候補の確信度を統計処理して、統計処理の結果に基づいて対象候補のマップを作成し、
前記位置算出部は、前記マップから対象候補を抽出して、抽出した領域を対象の位置として特定する、
請求項1に記載の対象認識装置。 - 前記マップ生成部は、前記画像変換部により設定された複数の候補領域のうち、重複した複数の候補領域についての複数の確信度を統計処理する、
請求項2に記載の対象認識装置。 - 前記画像変換部は、前記認識対象画像の特徴量を抽出し、当該抽出した特徴量に基づいて、前記認識対象画像内に含まれる特徴の大きさに応じた候補領域を設定し、前記認識対象画像に設定された複数の候補領域のうち、所定の領域面積より小さい領域面積の候補領域を削除する、
請求項1から3のうち何れか1項に記載の対象認識装置。 - 学習画像に基づいて対象を学習する学習処理部を有し、
前記学習処理部は、外部から供給された学習画像の全体を用いて学習結果を生成し、
前記認識計算部は、前記画像変換部により設定された候補領域の画像と、前記学習結果とを用いて対象候補の確信度を計算する、
請求項1から4のうち何れか1項に記載の対象認識装置。 - 認識対象画像に任意面積の候補領域を複数設定するステップと、
前記各候補領域に含まれる画像情報に対して認識処理を行い、前記各候補領域に対象候補ごとの確信度を計算するステップと、
前記対象候補ごとの確信度と、前記各候補領域の領域位置とに基づいて対象候補ごとのマップを作成するステップと、
前記対象候補のマップに基づいて対象の位置を特定するステップと、
を有する、対象認識方法。 - コンピュータに、
認識対象画像に任意面積の候補領域を複数設定させ、
前記各候補領域に含まれる画像情報に対して認識処理を行い、前記各候補領域に対象候補ごとの確信度を計算させ、
前記対象候補ごとの確信度と、前記各候補領域の領域位置とに基づいて対象候補ごとのマップを作成させ、
前記対象候補のマップに基づいて対象の位置を特定させる、ためのプログラム。
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