JP2019036167A5 - - Google Patents

Description

本発明の一様態は、入力画像における対象物体の位置として認識器が認識した複数の認識位置に対してクラスタリングを行うことで１以上の代表位置を取得する取得手段と、
前記代表位置に対するユーザからの編集指示に応じて該代表位置を編集する編集手段と、
前記入力画像と前記代表位置とを前記認識器の学習に用いるための学習データとして保存する保存手段と
を備えることを特徴とする。

Claims (25)

1. 入力画像における対象物体の位置として認識器が認識した複数の認識位置に対してクラスタリングを行うことで１以上の代表位置を取得する取得手段と、
   前記代表位置に対するユーザからの編集指示に応じて該代表位置を編集する編集手段と、
   前記入力画像と前記代表位置とを前記認識器の学習に用いるための学習データとして保存する保存手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記取得手段は、前記入力画像の各画素位置のうち前記対象物体の位置として前記認識器が認識した複数の画素位置を前記複数の認識位置として取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記取得手段は、前記入力画像の画素位置を含む画像領域内の画像を入力した前記認識器からの出力が、該画像領域内に前記対象物体が写っていることを示す場合に、該画素位置を前記認識位置として取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記取得手段は、前記複数の認識位置に対してクラスタリングを行うことで該複数の認識位置を予め定められたクラス数のクラスに分類し、該クラスに属する認識位置に基づいて該クラスに対応する代表位置を求めることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 更に、ユーザによる指示に応じて前記クラス数を設定する設定手段を備えることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記取得手段は、前記クラスに属する認識位置の平均位置を該クラスに対応する代表位置として求めることを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
7. 前記取得手段は、前記クラスに属する認識位置の中央値を該クラスに対応する代表位置として求めることを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
8. 前記取得手段は、前記クラスに属する認識位置をガウス分布に当てはめた際のピーク位置を該クラスに対応する代表位置として求めることを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
9. 更に、
   前記クラスに対する信頼度を求める算出手段を備え、
   前記編集手段は、前記信頼度が閾値未満となるクラスの数が規定数以上、若しくは全クラス数に対する前記信頼度が閾値未満となるクラスの数の割合が規定数以上となった場合に動作することを特徴とする請求項４乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記算出手段は、前記クラスに属する認識位置の数に応じて該クラスに対する信頼度を求めることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記算出手段は、前記クラスに属する認識位置に対応する前記認識器の出力に応じて該クラスに対する信頼度を求めることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
12. 前記算出手段は、前記クラスに属する認識位置と該クラスに対応する代表位置との間の距離に応じて該クラスに対する信頼度を求めることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
13. 前記編集手段は、前記入力画像に前記代表位置を示す情報を重ねて表示し、該代表位置に対するユーザからの編集操作を受け付けることを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の画像処理装置。
14. 前記編集手段は、前記入力画像に前記代表位置を示す情報と前記信頼度を示す情報とを重ねて表示し、該代表位置に対するユーザからの編集操作を受け付けることを特徴とする請求項９乃至１２の何れか１項に記載の画像処理装置。
15. 前記編集手段は、前記入力画像に前記信頼度が閾値以上となるクラスの代表位置を示す情報を重ねて表示し、該代表位置に対するユーザからの編集操作を受け付けることを特徴とする請求項９乃至１２の何れか１項に記載の画像処理装置。
16. 前記編集手段は、前記代表位置に対するユーザからの移動の指示に応じて該代表位置を移動させることを特徴とする請求項１乃至１５の何れか１項に記載の画像処理装置。
17. 前記編集手段は、前記代表位置に対するユーザからの削除の指示に応じて該代表位置を削除することを特徴とする請求項１乃至１６の何れか１項に記載の画像処理装置。
18. 前記編集手段は、ユーザからの新たな代表位置の追加の指示に応じて代表位置を追加することを特徴とする請求項１乃至１７の何れか１項に記載の画像処理装置。
19. 更に、
    前記保存手段が保存した学習データを用いて前記認識器の学習を行う学習手段を備えることを特徴とする請求項１乃至１８の何れか１項に記載の画像処理装置。
20. 更に、
    前記認識器を、前記学習を行った認識器に更新する更新手段を備えることを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置。
21. 前記更新手段は、学習の前の認識器に対する評価値が学習後の認識器に対する評価値よりも高い場合に、該学習の前の認識器を該学習後の認識器に更新することを特徴とする請求項２０に記載の画像処理装置。
22. 入力画像における対象物体の位置姿勢として認識器が認識した複数の認識位置姿勢に対してクラスタリングを行うことで１以上の代表位置姿勢を取得する取得手段と、
    前記代表位置姿勢に対するユーザからの編集指示に応じて該代表位置姿勢を編集する編集手段と、
    前記入力画像と前記代表位置姿勢とを前記認識器の学習に用いるための学習データとして保存する保存手段と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
23. 入力画像における対象物体の位置として認識器が認識した複数の認識位置に対してクラスタリングを行うことで１以上の代表位置を取得する取得工程と、
    前記代表位置に対するユーザからの編集指示に応じて該代表位置を編集する編集工程と、
    前記入力画像と前記代表位置とを前記認識器の学習に用いるための学習データとして保存する保存工程と
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
24. 入力画像における対象物体の位置姿勢として認識器が認識した複数の認識位置姿勢に対してクラスタリングを行うことで１以上の代表位置姿勢を取得する取得工程と、
    前記代表位置姿勢に対するユーザからの編集指示に応じて該代表位置姿勢を編集する編集工程と、
    前記入力画像と前記代表位置姿勢とを前記認識器の学習に用いるための学習データとして保存する保存工程と
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
25. コンピュータを、請求項１乃至２２の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。