JP2017207960A - 画像解析装置、画像解析方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の第1実施形態である画像解析装置100Aは、処理対象となる画像を複数の領域に分割し、各分割領域の特徴から処理対象となる画像の注目点を推定する機能を備える。以下、図2に示す機能ブロック図に基づいて、本実施形態の画像解析装置100Aの機能構成を説明する。
第2実施形態の画像解析装置100は、種類の異なる要素特徴を領域内で統合し、統合した領域特徴から入力画像の注目点を推定する機能を備える。
第3実施形態の画像解析装置100Cは、ソフトセグメンテーションされた領域に対して領域特徴を算出し、入力画像における注目点を推定する機能を備える。
本実施形態では、上記式(13)におけるhi(q)として、球面調和関数を用いることができる。
第4実施形態の画像解析装置100Dは、入力画像から複数個の注目点を推定する機能を備える。
12…ROM
14…RAM
15…補助記憶装置
16…入出力インタフェース
18…ネットワーク・インターフェース
100…画像解析装置
101…画像入力部
102…要素特徴抽出部
103…領域特徴算出部
104…注目点回帰部
105…注目点出力部
110…領域特徴統合部
120…領域特徴算出部
130…要素特徴統合部
140…注目点探索部
Claims (15)
- 入力画像から注目点を抽出する画像解析装置であって、
前記入力画像の各位置の要素特徴を抽出する要素特徴抽出部と、
前記入力画像を複数の領域に分割し、分割した領域毎に前記要素特徴を積算して領域特徴を算出する領域特徴算出部と、
算出された前記領域特徴から所定の回帰モデルに基づいて前記入力画像の注目点を算出する注目点回帰部と、
を含む、
画像解析装置。 - 前記領域特徴算出部は、
前記入力画像の撮影方向を空間的に等分割することによって、該入力画像を複数の領域に分割する、
請求項1に記載の画像解析装置。 - 前記領域特徴をより低次元の特徴に写像して統合領域特徴を得る領域特徴統合部をさらに含み、
前記注目点回帰部は、
前記統合領域特徴から前記回帰モデルに基づいて前記注目点を算出する、
請求項1または2に記載の画像解析装置。 - 前記領域特徴算出部は、
前記領域毎に位置に応じた重み関数と要素特徴を加重加算して前記領域特徴を算出する、
請求項1または2に記載の画像解析装置。 - 前記回帰モデルは、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクトル回帰、ランダムフォレスト回帰およびニューラルネットワークからなる群から選択される、
請求項1〜4のいずれか一項に記載の画像解析装置。 - 入力画像から注目点を抽出する画像解析装置であって、
前記入力画像の各位置の要素特徴を抽出する要素特徴抽出部と、
抽出した前記要素特徴を1つの値に統合して統合要素特徴を得る要素特徴統合部と、
前記統合要素特徴と所定の窓関数の積和からなる評価関数の局所解として1以上の注目点を算出する注目点探索部と、
を含む、
画像解析装置。 - 前記要素特徴は、色、エッジ、顕著性、物体位置/ラベルからなる群から選択される少なくとも1つの要素特徴である、請求項1〜6のいずれか一項に記載の画像解析装置。
- 入力画像から注目点を抽出する方法であって、
前記入力画像の各位置の要素特徴を抽出するステップと、
前記入力画像を複数の領域に分割し、分割した領域毎に前記要素特徴を積算して領域特徴を算出するステップと、
算出された前記領域特徴から所定の回帰モデルに基づいて前記入力画像の注目点を算出するステップと、
を含む、
方法。 - 前記領域特徴を算出するステップは、
前記入力画像の撮影方向を空間的に等分割することによって、該入力画像を複数の領域に分割するステップを含む、
請求項8に記載の方法。 - 前記領域特徴をより低次元の特徴に写像して統合領域特徴を得るステップをさらに含み、
前記注目点を算出するステップは、
前記統合領域特徴から前記回帰モデルに基づいて前記注目点を算出するステップを含む、
請求項8または9に記載の方法。 - 前記領域特徴を算出するステップは、
前記領域毎に位置に応じた重み関数と要素特徴を加重加算して前記領域特徴を算出するステップを含む、
請求項8または9に記載の方法。 - 前記回帰モデルは、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクトル回帰、ランダムフォレスト回帰およびニューラルネットワークからなる群から選択される、
請求項8〜11のいずれか一項に記載の方法。 - 入力画像から注目点を抽出する方法であって、
前記入力画像の各位置の要素特徴を抽出するステップと、
抽出した前記要素特徴を1つの値に統合して統合要素特徴を得るステップと、
前記統合要素特徴と所定の窓関数の積和からなる評価関数の局所解として1以上の注目点を算出するステップと、
を含む、
方法。 - 前記要素特徴は、色、エッジ、顕著性、物体位置/ラベルからなる群から選択される少なくとも1つの要素特徴である、請求項8〜13のいずれか一項に記載の方法。
- コンピュータに、請求項8〜14のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
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