JP2017010224A5 - - Google Patents

Description

本発明に係る物体追尾装置は、動画の注目するフレームにおける物体の探索領域を過去のフレームにおける追尾結果に基づいて設定する設定手段と、前記設定手段によって設定された探索領域において前記物体の認識モデルを用いて前記物体を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された物体の検出領域から前景領域を抽出し、前記抽出した前景領域、及び前記認識モデルに対応するマスクを用いて前記物体と他の物体との交差を検知する検知手段と、前記検知手段によって前記交差が検知されなかった場合に、前記検出手段によって検出された物体の検出領域に基づいて、前記物体の特徴量を示すテンプレートを更新するテンプレート更新手段と、前記検出手段によって前記物体が検出されなかった場合に、前記テンプレート更新手段によって前記過去のフレームにおいて更新されたテンプレートと照合して前記設定手段によって設定された探索領域内から前記物体の画像領域を抽出する照合手段と、前記検出手段によって検出された物体の検出領域、または前記照合手段によって抽出された画像領域を追尾結果として更新する追尾結果更新手段と、を備えることを特徴とする。

Claims (10)

1. 動画の注目するフレームにおける物体の探索領域を過去のフレームにおける追尾結果に基づいて設定する設定手段と、
   前記設定手段によって設定された探索領域において前記物体の認識モデルを用いて前記物体を検出する検出手段と、
   前記検出手段によって検出された物体の検出領域から前景領域を抽出し、前記抽出した前景領域、及び前記認識モデルに対応するマスクを用いて前記物体と他の物体との交差を検知する検知手段と、
   前記検知手段によって前記交差が検知されなかった場合に、前記検出手段によって検出された物体の検出領域に基づいて、前記物体の特徴量を示すテンプレートを更新するテンプレート更新手段と、
   前記検出手段によって前記物体が検出されなかった場合に、前記テンプレート更新手段によって前記過去のフレームにおいて更新されたテンプレートと照合して前記設定手段によって設定された探索領域内から前記物体の画像領域を抽出する照合手段と、
   前記検出手段によって検出された物体の検出領域、または前記照合手段によって抽出された画像領域を追尾結果として更新する追尾結果更新手段と、
   を備えることを特徴とする物体追尾装置。
2. 前記検知手段によって前記交差を検知した場合に、前記テンプレート更新手段は、前記物体のテンプレートを更新しないようにすることを特徴とする請求項１に記載の物体追尾装置。
3. 前記検知手段は、前記前景領域のうち、前記マスクと重ならない領域の割合に基づいて前記交差を検知することを特徴とする請求項１又は２に記載の物体追尾装置。
4. 前記照合手段により前記物体の画像領域が抽出された場合に、前記検知手段は、前記物体の画像領域から前景領域を抽出し、前記抽出した前景領域、及び前記認識モデルに対応するマスクを用いて前記物体の交差を検知し、
   前記検知手段によって前記交差が検知されない場合に、前記テンプレート更新手段は、前記検出手段によって検出された物体の画像領域に基づいて、前記物体のテンプレートを更新することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の物体追尾装置。
5. 前記検出手段は、前記探索領域を含む画像をそれぞれ異なる比率で縮小した複数のピラミッド画像を用いて前記複数のピラミッド画像それぞれの検出結果を統合して前記物体を検出することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の物体追尾装置。
6. 前記検出手段は、前記探索領域を含む複数のピラミッド画像を用いて前記複数のピラミッド画像それぞれにおいて前記物体を検出し、
   前記照合手段は、前記テンプレート更新手段によって前記過去のフレームにおいて更新されたテンプレートと、前記複数のピラミッド画像のそれぞれにおける検出結果との類似度を算出し、前記類似度が所定値以上であるピラミッド画像の検出結果を統合して前記物体の画像領域とすることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の物体追尾装置。
7. 前記検知手段は、前記検出手段が複数の認識モデルを用いた場合に、前記物体の検出に最も多く利用された認識モデルのマスクを用いることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の物体追尾装置。
8. 前記検知手段は、前記検出手段が複数の認識モデルを用いた場合に、前記複数の認識モデルのマスクを用いることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の物体追尾装置。
9. 動画の注目するフレームにおける物体の探索領域を過去のフレームにおける追尾結果に基づいて設定する設定工程と、
   前記設定工程において設定された探索領域において前記物体の認識モデルを用いて前記物体を検出する検出工程と、
   前記検出工程において検出された物体の検出領域から前景領域を抽出し、前記抽出した前景領域、及び前記認識モデルに対応するマスクを用いて前記物体と他の物体との交差を検知する検知工程と、
   前記検知工程において前記交差が検知されなかった場合に、前記検出工程において検出された物体の検出領域に基づいて、前記物体の特徴量を示すテンプレートを更新するテンプレート更新工程と、
   前記検出工程において前記物体が検出されなかった場合に、前記テンプレート更新工程において前記過去のフレームにおいて更新されたテンプレートと照合して前記設定工程において設定された探索領域内から前記物体の画像領域を抽出する照合工程と、
   前記検出工程において検出された物体の検出領域、または前記照合工程において抽出された画像領域を追尾結果として更新する追尾結果更新工程と、
   を備えることを特徴とする物体追尾方法。
10. 動画の注目するフレームにおける物体の探索領域を過去のフレームにおける追尾結果に基づいて設定する設定工程と、
    前記設定工程において設定された探索領域において前記物体の認識モデルを用いて前記物体を検出する検出工程と、
    前記検出工程において検出された物体の検出領域から前景領域を抽出し、前記抽出した前景領域、及び前記認識モデルに対応するマスクを用いて前記物体と他の物体との交差を検知する検知工程と、
    前記検知工程において前記交差が検知されなかった場合に、前記検出工程において検出された物体の検出領域に基づいて、前記物体の特徴量を示すテンプレートを更新するテンプレート更新工程と、
    前記検出工程において前記物体が検出されなかった場合に、前記テンプレート更新工程において前記過去のフレームにおいて更新されたテンプレートと照合して前記設定工程において設定された探索領域内から前記物体の画像領域を抽出する照合工程と、
    前記検出工程において検出された物体の検出領域、または前記照合工程において抽出された画像領域を追尾結果として更新する追尾結果更新工程と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。