JP2019148940A5 - 学習処理方法 - Google Patents

Description

本開示は、学習処理方法に関する。

しかし、特許文献１には、例えばスマートフォン等の携帯端末により撮像された撮像画像に照明光や外光等の光が反射した部分が含まれている場合に、その撮像画像中に生じた光反射画像領域を検知することは考慮されていない。

本開示は、上述した従来の状況に鑑みて案出され、任意の撮像画像が入力された場合でも、その撮像画像中の光の反射箇所を示す反射画像領域を検知可能な高精度な反射検知モデルを生成でき、任意の撮像画像において検知される反射画像領域の信頼性を的確に担保する学習処理方法を提供することを目的とする。

Claims (6)

1. サーバ装置における学習処理方法であって、
   光の反射箇所を示す反射画像領域を含む学習処理対象の撮像画像に基づいて、前記撮像画像の第１類似画像を生成するステップと、
   前記撮像画像中の前記反射画像領域が他の画像領域と識別可能に生成された学習用画像と前記第１類似画像との比較に応じて、前記第１類似画像の真偽性を評価するステップと、
   前記第１類似画像に基づいて、前記撮像画像の第２類似画像を生成するステップと、
   前記第２類似画像と前記撮像画像との比較に応じて、前記第２類似画像の真偽性を評価するステップと、
   前記第１類似画像及び前記第２類似画像のそれぞれの真偽性の評価結果に基づいて、任意の撮像画像における前記反射画像領域の検知に用いる反射検知モデルを生成するステップと、を有する、
   学習処理方法。
2. 前記反射検知モデルを生成するステップは、
   前記第１類似画像及び前記第２類似画像のそれぞれの真偽性の評価結果に基づいて、前記反射検知モデルが使用するパラメータを更新するステップと、
   更新された前記パラメータを用いて前記反射検知モデルを生成するステップと、を含む、
   請求項１に記載の学習処理方法。
3. 前記第１類似画像を生成するステップは、
   前記学習処理対象の撮像画像が複数存在する場合に、それぞれの前記学習処理対象の撮像画像毎に対応する前記第１類似画像を生成するステップを含む、
   請求項１に記載の学習処理方法。
4. 前記撮像画像中の前記反射画像領域に第１の色を付与し、前記撮像画像中の前記反射画像領域以外の他の画像領域に第２の色を付与して前記学習用画像を生成するステップ、を更に有する、
   請求項１に記載の学習処理方法。
5. 前記撮像画像中の前記反射画像領域を構成するそれぞれの画素のいずれか１色の画素値に、前記撮像画像中の対応する画素の輝度値を設定し、前記撮像画像中の前記反射画像領域以外の他の画像領域を構成するそれぞれの画素の画素値に、前記撮像画像中の対応する画素の画素値を設定して前記学習用画像を生成するステップ、を更に有する、
   請求項１に記載の学習処理方法。
6. 前記撮像画像中の前記反射画像領域を構成するそれぞれの画素のいずれか１色の画素値に、前記撮像画像中の対応する画素の輝度値を設定し、前記撮像画像中の前記反射画像領域以外の他の画像領域を構成するそれぞれの画素の全ての色の画素値に、前記撮像画像中の対応する画素の画素値を設定して前記学習用画像を生成するステップ、を更に有する、
   請求項１に記載の学習処理方法。