JP2017204095A - 特徴量比較プログラム、情報処理装置、および特徴量比較方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図6は、実施の形態に係るシステムの構成図である。
カメラ201−iは、ネットワークを介してサーバ301と接続している。また、カメラ201−iは、Universal Serial Bus(USB)等によりサーバ301と接続してもよい。カメラ201−iは、撮影範囲を撮影し、撮影した画像(撮影画像)をサーバ301に送信する。カメラ201−1とカメラ201−2は、それぞれ異なる撮影範囲を定期的若しくは常に撮影する。尚、カメラ201−iは動画を撮影し、サーバ301に送信してもよい。その場合、動画の各フレームが撮影画像に相当する。カメラ201−iは、撮像装置の一例である。尚、カメラの数は一例であり、これに限られるものではない。
人物向き算出部323は、撮影画像の人物の向きを算出する。
判定部344は、各人物の色構造から算出された一致度に基づいて、同一人物であるか否か判定する。
出力部361は、判定部344による判定結果を出力する。
特徴量テーブル352−1は、項目として、色構造、大きさ、向き、および遮蔽を含み、各項目の特徴量が記載されている。
向きは、人物領域に含まれる人物の向きを示す。
ステップS501において、画像入力部311は、カメラ201−iのいずれかから撮影画像を受信する。画像入力部311は、撮影画像の解像度を下げた画像を生成し、低解像度化した撮影画像を人物検出部321に出力する。また、画像入力部311は、低解像度化した撮影画像を記憶部351に記憶してもよい。
図9は、図8のステップS511に相当する。図10は、人物の移動方向の算出を説明する図であり、図11は、人物の向きの定義を示す図である。実施の形態において、所定の間隔の2つの異なる時刻T1,T2における撮影画像601,611を用いた、人物の向きの算出について説明する。尚、撮影画像601,611は、同一のカメラ201−iにより撮影され、低解像度化された画像であり、同一人物が映っている。また、時刻T1は時刻T2よりも前の時刻である。
θ=arctan((y2−y1)/(x2−x1)) ・・・(1)
SS=(x’2−x1)×(y’2−y1) ・・・(2)
図15は、図8のステップS531に相当する。
Vc=αVo+(1−α)Vi ・・・(3)
α=(Vc−Vi)/(Vo−Vi) ・・・(4)
Vc−Vi=((VcR−ViR)2+(VcG−ViG)2+(VcB−ViB)2)1/2
Vo−Vi=((VoR−ViR)2+(VoG−ViG)2+(VoB−ViB)2)1/2
図17において、人物領域651の人物A’をクラスタリングして楕円でモデル化すると、人物モデル652のようになる。人物モデル652の各クラスタの中心座標を点で示し、隣接するクラスタの中心座標同士を線で結んで表すと、隣接状態653のように表される。色構造作成部334は、ステップS532〜S537の処理により、人物A’に対応する特徴量テーブル352−iの色構造の特徴量を記載する。
クラスタ(7)は、クラスタ(6)および(8)と隣接しているので、クラスタ(7)の色がクラスタ(6)および(8)の色の合成色であるか判定する。
図18は、図8のステップS551に対応する。
CSi=1−(((|R−R’|)/255)+(|G−G’|)/255)+(|B−B’|)/255))/3) ・・・(5)
CSMi=CSi×mi ・・・(8)
上述の人物検出処理および色特徴抽出処理により、図24において、人物領域641の人物Aはクラスタリングされ楕円でモデル化されて、人物モデル642が生成されている。また、人物Aに対応する特徴量テーブル352−Aの色構造は、表646のようになる。同様に、人物領域661の人物A’はクラスタリングされ楕円でモデル化されて、人物モデル662が生成されている。また、人物A’に対応する特徴量テーブル352−A’の色構造は、表666のようになる。また、人物領域661の右下部分には、人物A’が映っていない遮蔽部分がある。
上述の人物検出処理および色特徴抽出処理により、図25において、第1の人物領域641の人物Aはクラスタリングされ楕円でモデル化されて、人物モデル642が生成されている。また、人物Aに対応する特徴量テーブル352−Aの色構造は、表646のようになる。同様に、第2の人物領域671の人物A’はクラスタリングされ楕円でモデル化されて、人物モデル672が生成されている。また、人物A’に対応する特徴量テーブル352−A’の色構造は、表676のようになる。
特許文献5に記載の方法は、人物を図26に示すような円柱にモデル化する。
人物の向きが異なってもカメラに映る人物の体領域は重畳する共通の部分領域が観測できる。例えば、人物Aの向きが45度の場合、人物Aの映る範囲は20度から160度までの領域となり、人物領域641には、20度から160度まで範囲が映っている。人物A’の向きが90度の場合、人物A’の映る範囲は65度から205度までの領域となり、人物領域671には、65度から205度まで範囲が映っている。従って、人物領域641と人物領域671の共通領域は、それぞれの人物領域において65度から160度の範囲に対応する領域となる。
上述の人物検出処理および色特徴抽出処理により、図29において、第1の人物領域641の人物Aはクラスタリングされ楕円でモデル化されて、人物モデル642が生成されている。また、人物Aに対応する特徴量テーブル352−Aの色構造は、表646のようになる。同様に、第2の人物領域681の人物A’はクラスタリングされ楕円でモデル化されて、人物モデル682が生成されている。また、人物A’に対応する特徴量テーブル352−A’の色構造は、表686のようになる。
実施の形態のサーバ装置301は、例えば、図30に示すような情報処理装置(コンピュータ)1によって実現可能である。
(付記1)
撮像装置で撮像された画像から第1の人物領域を抽出し、
抽出した前記人物領域から色特徴量を抽出し、
前記人物領域から抽出した前記色特徴量の前記人物領域における位置関係を特定し、
前記人物領域から抽出した色特徴量に、複数の色特徴量と該複数の色特徴量に対応する色の合成色に対応する色特徴量が含まれ、前記合成色に対応する色特徴量と前記複数の色特徴量とが隣接する位置関係を有することを検出すると、前記人物領域内に含まれる前記合成色に対応する色特徴量を除く第1の色特徴量と、他の撮像装置で撮像された画像から抽出された第2の人物領域から抽出された第2の色特徴量とを比較する、
処理をコンピュータに実行させる特徴量比較プログラム。
(付記2)
前記比較する処理は、前記第1の人物領域のうち前記第1の人物領域以外の領域と重畳している領域および第2の人物領域のうち前記第2の人物領域以外の領域と重畳している領域の合計領域を算出し、前記第1の色特徴量から前記合計領域に含まれる色特徴量を除く第3の色特徴と、前記第2の色特徴から前記合計領域に含まれる色特徴量を除く第4の色特徴量とを比較することを特徴とする付記1記載の特徴量比較プログラム。
(付記3)
前記比較する処理は、
前記第1の人物領域の第1の人物の向きおよび前記第2の人物領域の第2の人物の向きに基づいて、前記第1の人物領域と前記第2の人物領域で共通する領域を算出し、
前記第1の色特徴から前記第1の人物領域のうち前記共通する領域以外の領域に含まれる色特徴を除く第5の色特徴量と、前記第2の色特徴から前記第2の人物領域のうち前記共通する領域以外の領域に含まれる色特徴を除く第6の色特徴量とを比較することを特徴とする付記1または2記載の特徴量比較プログラム。
(付記4)
前記比較する処理は、
前記第1の色特徴量に含まれる第1の複数の色特徴量と前記第2の色特徴に含まれる第2の複数の色特徴量との距離を算出し、前記第2の複数の色特徴量から最小の距離となる前記第1の複数の色特徴量のそれぞれに対応する色特徴を求め、
前記第1の色特徴から前記最小の距離が閾値より大きい色特徴を除く第7の色特徴と、前記第2の色特徴から前記最小の距離が閾値より大きい色特徴に対応する色特徴を除く8の色特徴とを比較することを特徴とする付記1乃至3のいずれか1項に記載の特徴量比較プログラム。
(付記5)
撮像装置で撮像された画像から第1の人物領域を抽出する人物領域抽出部と、
抽出した前記人物領域から色特徴量を抽出し、前記人物領域から抽出した前記色特徴量の前記人物領域における位置関係を特定する色特徴抽出部と、
前記人物領域から抽出した色特徴量に、複数の色特徴量と該複数の色特徴量に対応する色の合成色に対応する色特徴量が含まれ、前記合成色に対応する色特徴量と前記複数の色特徴量とが隣接する位置関係を有することを検出すると、前記人物領域内に含まれる前記合成色に対応する色特徴量を除く第1の色特徴量と、他の撮像装置で撮像された画像から抽出された第2の人物領域から抽出された第2の色特徴量とを比較する比較部と、
を備える情報処理装置。
(付記6)
前記比較部は、前記第1の人物領域のうち前記第1の人物領域以外の領域と重畳している領域および第2の人物領域のうち前記第2の人物領域以外の領域と重畳している領域の合計領域を算出し、前記第1の色特徴量から前記合計領域に含まれる色特徴量を除く第3の色特徴と、前記第2の色特徴から前記合計領域に含まれる色特徴量を除く第4の色特徴量とを比較することを特徴とする付記5記載の情報処理装置。
(付記7)
前記比較部は、
前記第1の人物領域の第1の人物の向きおよび前記第2の人物領域の第2の人物の向きに基づいて、前記第1の人物領域と前記第2の人物領域で共通する領域を算出し、
前記第1の色特徴から前記第1の人物領域のうち前記共通する領域以外の領域に含まれる色特徴を除く第5の色特徴量と、前記第2の色特徴から前記第2の人物領域のうち前記共通する領域以外の領域に含まれる色特徴を除く第6の色特徴量とを比較することを特徴とする付記5または6記載の情報処理装置。
(付記8)
前記比較部は、
前記第1の色特徴量に含まれる第1の複数の色特徴量と前記第2の色特徴に含まれる第2の複数の色特徴量との距離を算出し、前記第2の複数の色特徴量から最小の距離となる前記第1の複数の色特徴量のそれぞれに対応する色特徴を求め、
前記第1の色特徴から前記最小の距離が閾値より大きい色特徴を除く第7の色特徴と、前記第2の色特徴から前記最小の距離が閾値より大きい色特徴に対応する色特徴を除く8の色特徴とを比較することを特徴とする付記5乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(付記9)
情報処理装置が実行する特徴量比較方法であって、
撮像装置で撮像された画像から第1の人物領域を抽出し、
抽出した前記人物領域から色特徴量を抽出し、
前記人物領域から抽出した前記色特徴量の前記人物領域における位置関係を特定し、
前記人物領域から抽出した色特徴量に、複数の色特徴量と該複数の色特徴量に対応する色の合成色に対応する色特徴量が含まれ、前記合成色に対応する色特徴量と前記複数の色特徴量とが隣接する位置関係を有することを検出すると、前記人物領域内に含まれる前記合成色に対応する色特徴量を除く第1の色特徴量と、他の撮像装置で撮像された画像から抽出された第2の人物領域から抽出された第2の色特徴量とを比較する、
処理を含む特徴量比較方法。
(付記10)
前記比較する処理は、前記第1の人物領域のうち前記第1の人物領域以外の領域と重畳している領域および第2の人物領域のうち前記第2の人物領域以外の領域と重畳している領域の合計領域を算出し、前記第1の色特徴量から前記合計領域に含まれる色特徴量を除く第3の色特徴と、前記第2の色特徴から前記合計領域に含まれる色特徴量を除く第4の色特徴量とを比較することを特徴とする付記9記載の特徴量比較方法。
(付記11)
前記比較する処理は、
前記第1の人物領域の第1の人物の向きおよび前記第2の人物領域の第2の人物の向きに基づいて、前記第1の人物領域と前記第2の人物領域で共通する領域を算出し、
前記第1の色特徴から前記第1の人物領域のうち前記共通する領域以外の領域に含まれる色特徴を除く第5の色特徴量と、前記第2の色特徴から前記第2の人物領域のうち前記共通する領域以外の領域に含まれる色特徴を除く第6の色特徴量とを比較することを特徴とする付記9または10記載の特徴量比較方法。
(付記12)
前記比較する処理は、
前記第1の色特徴量に含まれる第1の複数の色特徴量と前記第2の色特徴に含まれる第2の複数の色特徴量との距離を算出し、前記第2の複数の色特徴量から最小の距離となる前記第1の複数の色特徴量のそれぞれに対応する色特徴を求め、
前記第1の色特徴から前記最小の距離が閾値より大きい色特徴を除く第7の色特徴と、前記第2の色特徴から前記最小の距離が閾値より大きい色特徴に対応する色特徴を除く8の色特徴とを比較することを特徴とする付記9乃至11のいずれか1項に記載の特徴量比較方法。
201 カメラ
301 サーバ
311 画像入力部
321 人物検出部
322 人物領域検出部
323 人物向き算出部
324 遮蔽面積算出部
331 色特徴抽出部
332 色領域分割部
333 合成色判定部
334 色構造作成部
341 照合部
342 照合範囲選択部
343 特徴量照合部
344 判定部
351 記憶部
361 出力部
Claims (6)
- 撮像装置で撮像された画像から第1の人物領域を抽出し、
抽出した前記人物領域から色特徴量を抽出し、
前記人物領域から抽出した前記色特徴量の前記人物領域における位置関係を特定し、
前記人物領域から抽出した色特徴量に、複数の色特徴量と該複数の色特徴量に対応する色の合成色に対応する色特徴量が含まれ、前記合成色に対応する色特徴量と前記複数の色特徴量とが隣接する位置関係を有することを検出すると、前記人物領域内に含まれる前記合成色に対応する色特徴量を除く第1の色特徴量と、他の撮像装置で撮像された画像から抽出された第2の人物領域から抽出された第2の色特徴量とを比較する、
処理をコンピュータに実行させる特徴量比較プログラム。 - 前記比較する処理は、前記第1の人物領域のうち前記第1の人物領域以外の領域と重畳している領域および第2の人物領域のうち前記第2の人物領域以外の領域と重畳している領域の合計領域を算出し、前記第1の色特徴量から前記合計領域に含まれる色特徴量を除く第3の色特徴と、前記第2の色特徴から前記合計領域に含まれる色特徴量を除く第4の色特徴量とを比較することを特徴とする請求項1記載の特徴量比較プログラム。
- 前記比較する処理は、
前記第1の人物領域の第1の人物の向きおよび前記第2の人物領域の第2の人物の向きに基づいて、前記第1の人物領域と前記第2の人物領域で共通する領域を算出し、
前記第1の色特徴から前記第1の人物領域のうち前記共通する領域以外の領域に含まれる色特徴を除く第5の色特徴量と、前記第2の色特徴から前記第2の人物領域のうち前記共通する領域以外の領域に含まれる色特徴を除く第6の色特徴量とを比較することを特徴とする請求項1または2記載の特徴量比較プログラム。 - 前記比較する処理は、
前記第1の色特徴量に含まれる第1の複数の色特徴量と前記第2の色特徴に含まれる第2の複数の色特徴量との距離を算出し、前記第2の複数の色特徴量から最小の距離となる前記第1の複数の色特徴量のそれぞれに対応する色特徴を求め、
前記第1の色特徴から前記最小の距離が閾値より大きい色特徴を除く第7の色特徴と、前記第2の色特徴から前記最小の距離が閾値より大きい色特徴に対応する色特徴を除く8の色特徴とを比較することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の特徴量比較プログラム。 - 撮像装置で撮像された画像から第1の人物領域を抽出する人物領域抽出部と、
抽出した前記人物領域から色特徴量を抽出し、前記人物領域から抽出した前記色特徴量の前記人物領域における位置関係を特定する色特徴抽出部と、
前記人物領域から抽出した色特徴量に、複数の色特徴量と該複数の色特徴量に対応する色の合成色に対応する色特徴量が含まれ、前記合成色に対応する色特徴量と前記複数の色特徴量とが隣接する位置関係を有することを検出すると、前記人物領域内に含まれる前記合成色に対応する色特徴量を除く第1の色特徴量と、他の撮像装置で撮像された画像から抽出された第2の人物領域から抽出された第2の色特徴量とを比較する比較部と、
を備える情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する特徴量比較方法であって、
撮像装置で撮像された画像から第1の人物領域を抽出し、
抽出した前記人物領域から色特徴量を抽出し、
前記人物領域から抽出した前記色特徴量の前記人物領域における位置関係を特定し、
前記人物領域から抽出した色特徴量に、複数の色特徴量と該複数の色特徴量に対応する色の合成色に対応する色特徴量が含まれ、前記合成色に対応する色特徴量と前記複数の色特徴量とが隣接する位置関係を有することを検出すると、前記人物領域内に含まれる前記合成色に対応する色特徴量を除く第1の色特徴量と、他の撮像装置で撮像された画像から抽出された第2の人物領域から抽出された第2の色特徴量とを比較する、
処理を含む特徴量比較方法。
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