JP2020149565A - Image processing system, image processing method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method and a program.
撮像装置により所定の領域を撮影し、撮影した画像を解析することにより、画像中の人物の数を計測するシステムが知られている。このシステムは、公共の空間での混雑の検知、混雑時の人の流れを把握することによりイベント時の混雑解消および災害時の避難誘導への活用が期待されている。 There is known a system that measures the number of people in an image by photographing a predetermined area with an imaging device and analyzing the captured image. This system is expected to be used for detecting congestion in public spaces, grasping the flow of people during congestion, eliminating congestion at events, and guiding evacuation during disasters.
画像中の人物の数を計測する方法として、特許文献1には、人体検出手段によって検出した人物の数を計数する方法が開示されている。また、特許文献2には、機械学習によって得た認識モデルを用いて、画像の所定の領域に存在する人数を直接推定する方法が開示されている。 As a method for measuring the number of people in an image, Patent Document 1 discloses a method for counting the number of people detected by a human body detecting means. Further, Patent Document 2 discloses a method of directly estimating the number of people existing in a predetermined region of an image by using a recognition model obtained by machine learning.
特許文献1の方法は、人がまばらに存在し、かつ、人が所定の大きさ以上である場合には、高精度で人数を推定できる。しかしながら、人が高密度で存在し、人体の大部分が隠れている場合、または、人体が所定の大きさより小さい場合には、人体検出手段の精度が低下する。 The method of Patent Document 1 can estimate the number of people with high accuracy when there are sparsely populated people and the number of people is a predetermined size or larger. However, if the human body is present at a high density and most of the human body is hidden, or if the human body is smaller than a predetermined size, the accuracy of the human body detecting means is reduced.
特許文献2の方法は、画像中に存在する人の大きさが学習で想定した大きさの場合においては、人が高密度で存在していても高精度で人数を推定できる。しなしながら、人の大きさが想定より大きく外れている場合においては、人数推定の精度が低下する。 In the method of Patent Document 2, when the size of the person existing in the image is the size assumed by learning, the number of people can be estimated with high accuracy even if the person exists at a high density. However, if the size of the person is larger than expected, the accuracy of the number estimation will decrease.
本発明の目的は、画像の中の人数を高精度で推定できるようにすることである。 An object of the present invention is to be able to estimate the number of people in an image with high accuracy.
本発明の一観点によれば、画像を分割することにより複数の分割領域を決定する分割手段と、前記分割手段により決定された複数の分割領域の各々の中の人数を推定する推定手段とを有し、前記分割手段は、前記画像の中の各位置で想定される人体のサイズを基に、前記複数の分割領域の各々の位置とサイズを決定し、前記複数の分割領域のうち、少なくとも2つの分割領域の一部が重複することを特徴とする画像処理装置が提供される。 According to one aspect of the present invention, there are a dividing means for determining a plurality of divided regions by dividing an image and an estimating means for estimating the number of people in each of the plurality of divided regions determined by the divided means. The dividing means determines the position and size of each of the plurality of divided regions based on the size of the human body assumed at each position in the image, and at least among the plurality of divided regions. An image processing apparatus is provided in which a part of two divided regions overlaps.
本発明によれば、画像の中の人数を高精度で推定できる。 According to the present invention, the number of people in an image can be estimated with high accuracy.
以下に、本発明の好ましい実施形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。ただし、本発明の実施形態は以下の実施形態に限定されるものではない。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面において説明上重要ではない部材の一部は省略して表示する。以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the embodiments of the present invention are not limited to the following embodiments. The same or equivalent components, members, and processes shown in the drawings shall be designated by the same reference numerals, and redundant description will be omitted as appropriate. In addition, some of the members that are not important for explanation are omitted in each drawing. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施形態による画像処理装置100のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。画像処理装置100は、ハードウェア構成として、CPU101と、メモリ102と、ネットワークインタフェース103と、表示装置104と、入力装置105とを有する。
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the
CPU101は、画像処理装置100の全体を制御する。メモリ102は、CPU101が処理するデータおよびプログラム等を記憶する。入力装置105は、マウスまたはボタン等であり、ユーザの操作を入力する。表示装置104は、液晶表示装置等であり、CPU101による処理の結果等を表示する。ネットワークインタフェース103は、画像処理装置100をネットワークに接続するためのインタフェースである。CPU101がメモリ102に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する図2から図5の処理が実現される。
The
図2は、画像処理装置100の機能構成の一例を示すブロック図である。画像処理装置100は、機能構成として、画像取得部201と、分布取得部202と、領域分割部203と、人数推定部204と、人数統合部205と、表示部206とを有する。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the
画像取得部201は、人数を推定する対象となる画像を取得する。
The
分布取得部202は、画像取得部201により取得された画像上の各画素の位置において想定される人体サイズの分布を取得する。分布取得部202は、ユーザが画像上のいくつかの位置における人体サイズを指定することで、画像上の任意の位置における人体の平均的な人体サイズを補間により推定し、人体サイズの分布を取得してもよい。また、分布取得部202は、人体を検出し、その検出結果から画像上の任意の位置における平均的な人体サイズを補間により推定し、人体サイズの分布を取得してもよい。
The
補間による推定方法は、例えば、画像上の座標(x,y)における人体枠の大きさをsとしたとき、sは、x、yおよび未知の1個以上のパラメータによって表せると仮定する。例えば、s=ax+by+cと仮定する。この例では、未知のパラメータは、a、bおよびcである。分布取得部202は、ユーザが指定した人体の位置およびサイズの集合、または、人体検出により検出された人体の位置およびサイズの集合を用いて、未知のパラメータを例えば最小二乗法等の統計処理により求めることができる。
The estimation method by interpolation assumes that, for example, when the size of the human body frame at the coordinates (x, y) on the image is s, s can be represented by x, y and one or more unknown parameters. For example, assume that s = ax + by + c. In this example, the unknown parameters are a, b and c. The
図3は、画像取得部201により取得された画像300の一例を示す図である。画像300は、高所に設置された撮像装置により撮像された画像である。画像300は、人体301、302及び303を含む。撮像装置を斜めに設置した場合、図3のように、撮像装置に近い手前側の位置の人体303は大きく、撮像装置から離れた奥側の位置の人体301は小さい。分布取得部202は、画像取得部201により取得された画像600上の各画素の位置において想定される人体サイズの分布を取得する。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the
図2の領域分割部203は、画像取得部201により取得された画像を分割することにより、複数の分割領域を決定(生成)する。
The
図4は、領域分割部203により決定される分割領域401〜403の一例を示す図である。図3と同様に、画像300は、人体301〜303を含む。撮像装置から離れた奥側の位置の人体301は、画像300上では小さくなっている。そのため、領域分割部203は、画像300上の人体301のサイズを基に、人体301の位置に対応する分割領域401を決定する。同様に、領域分割部203は、画像300上の人体302のサイズを基に、人体302の位置に対応する分割領域402を決定する。同様に、領域分割部203は、画像300上の人体303のサイズを基に、人体303の位置に対応する分割領域403を決定する。分割領域401〜403は、矩形であり、例えば正方形である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of
図2の人数推定部204は、機械学習によって得られた回帰器を用いて、画像取得部201により取得された画像において、領域分割部203により決定された複数の分割領域の各々の中の人体の数(人数)を逐次的に推定する。画像におけるオブジェクトの数の推定方法の一例として、ある固定サイズSの小画像を入力とし、その小画像に写っているオブジェクトの数を出力とする回帰器を用いる手法について説明する。オブジェクトが人体の場合、この手法では予め、頭部など人体の位置が既知である大量の小画像を学習データとして、サポートベクターマシンや深層学習等の既知の機械学習手法に基づいて回帰器を学習しておく。このとき、回帰器の精度向上を図るため、学習データは、小画像のサイズと映っている人のサイズとの比率がほぼ一定であることが望ましい。
The
人数推定部204は、領域分割部203により決定された複数の分割領域それぞれについて、分割領域内の画像を固定サイズSにリサイズしたものを小画像とし、該小画像を回帰器に入力することで「該分割領域内の人体の位置」を回帰器からの出力として求める。人数推定部204は、回帰器からの出力である「分割領域内の人体の位置」の個数(=人体の数)を、該分割領域における人数として推定する。なお、人数推定部204が推定するオブジェクトの数は必ずしも整数とは限らず、実数を取ることもありえる。人数推定部204は、実数を四捨五入により整数に丸めて扱ってもよいし、実数のまま扱ってもよい。人数推定部204は、分割領域のサイズと推定対象のオブジェクトのサイズとの比率が、学習データのその比率とほぼ一定となるように制約を加えることで、推定の正解率の向上を図ることができる。
The
図5は、人数推定部204の推定の正解率の一例を示すグラフである。横軸は、分割領域401〜403の横幅の画素数に対する人体301〜303の横幅の画素数の割合を示す。縦軸は、人数推定部204の推定の正解率を示す。例えば、分割領域が100画素×100画素であり、人体の横幅が50画素である場合、横軸の割合は、50画素/100画素=50%である。人数推定部204の推定の正解率は、回帰器の学習に用いた学習データである小画像のサイズと映っている人のサイズとの比率を中心とした正規分布となることが一般的である。割合範囲502は、分割領域401〜403の横幅の画素数に対する人体301〜303の横幅の画素数の割合の範囲であり、推定の正解率が目標値501以上である場合の割合の範囲(以下、理想割合範囲)である。人数推定部204は、割合範囲502の人体サイズの人数を目標値501以上の推定の正解率で推定可能である。理想割合範囲である割合範囲502の幅は、目標値501に応じて変化する。
FIG. 5 is a graph showing an example of the estimated correct answer rate of the number of
図2に示す領域分割部203は、理想割合範囲である割合範囲502に対応するサイズの分割領域を決定する必要がある。領域分割部203が画像の画素位置における人体サイズに応じた適切な分割領域を決定することにより、人数推定部204は、推定の正解率を高くすることができる。
The
人数統合部205は、人数推定部204により推定された各分割領域の人数を統合する。例えば、人数統合部205は、人数推定部204により推定された各分割領域の人数を合算する。また、人数統合部205は、ユーザが設定した画像上の領域の内部の分割領域の人数のみを合算してもよい。また、人数統合部205は、画像取得部201により取得された画像に人数を重畳してもよい。
The
表示部206は、人数統合部205により統合された人数を、表示装置104に表示する。表示部206は、人数の数値を表示してもよいし、人数を重畳した画像を表示してもよい。また、表示部206は、ファイルに人数を出力してもよいし、ネットワークプロトコルを利用して人数を送信してもよい。
The
図6は、図2の領域分割部203の処理方法の一例を示すフローチャートである。ステップS601では、領域分割部203は、分布取得部202で取得された人体サイズの分布と、決定済みの分割領域を基に、決定済みの分割領域における理想割合範囲内の人体サイズに対応する画素以外で想定される人体サイズが最大となる位置を決定する。ステップS601の処理の詳細は、図7を参照しながら説明する。
FIG. 6 is a flowchart showing an example of the processing method of the
図7は、図6のステップS601の処理の詳細を示すフローチャートである。ステップS701では、領域分割部203は、画像の中の人物の候補位置および候補位置で想定される人体サイズを初期化する。なお、本実施形態において、ステップS701にて、領域分割部203は、画像における全画素のうち最も左側かつ最も上側の画素を候補位置として初期化し、当該候補位置で想定される人体サイズはゼロとして初期化する。
FIG. 7 is a flowchart showing details of the process of step S601 of FIG. In step S701, the
ステップS702では、領域分割部203は、画像取得部201により取得された画像の中の各画素を対象として、後述するステップS703〜S708の処理を繰り返す。本実施形態では、領域分割部203は、まず画像における全画素のうち、最も左側かつ最も上側の画素を対象とし、次に、画像の左上から右下までラスタスキャンを行うよう順次対象とする画素(対象画素)を変更しつつ、S703〜S708の処理を繰り返す。
In step S702, the
ステップS703では、領域分割部203は、分布取得部202により取得された人体サイズの分布を基に、ステップS702で対象とした対象画素の位置で想定される人体サイズを取得する。
In step S703, the
ステップS704では、領域分割部203は、図6のステップS602で決定済みの分割領域が存在する場合には、各分割領域を対象として、後述するステップS705とS706の処理を繰り返す。なお、図6に示す決定済みの分割領域が存在しない場合は、S707へ遷移する。
In step S704, when the division area determined in step S602 of FIG. 6 exists, the
ステップS705では、領域分割部203は、ステップS702で対象とした画素が、ステップS704で対象とした分割領域(以下、対象分割領域)の内部に包含されるか否かを判定する。領域分割部203は、対象画素が対象分割領域に包含されていない場合には、ステップS704の繰り返し処理に進み、対象画素が対象分割領域に包含されている場合には、ステップS706に進む。
In step S705, the
ステップS706では、領域分割部203は、ステップS705の対象分割領域のサイズと、理想割合範囲である割合範囲502とを基に、人数推定部204が目標値501以上の正解率で分割領域の人数を推定可能な人体サイズの範囲である理想サイズ範囲を算出する。
In step S706, the
そして、領域分割部203は、ステップS703で取得した対象画素での人体サイズが、ステップS706で算出した理想サイズ範囲に含まれているか否かを判定する。領域分割部203は、ステップS703で取得した対象画素での人体サイズがステップS706で算出した理想サイズ範囲に含まれていない場合には、ステップS704の繰り返し処理に進む。また、領域分割部203は、ステップS703で取得した人体サイズがステップS706で算出した理想サイズ範囲に含まれている場合には、ステップS702へ遷移し、次の対象画素を決定する。
Then, the
領域分割部203は、ステップS704のすべての分割領域の処理を終了した後、ステップS707に進む。ステップS707では、領域分割部203は、ステップS703で取得した対象画素における想定される人体サイズが現在の候補位置での人体サイズよりも大きいか否かを判定する。領域分割部203は、ステップS703で取得した人体サイズが現在の候補位置での人体サイズより大きい場合には、ステップS708に進む。また、領域分割部203は、ステップS703で取得した人体サイズが現在の候補位置での人体サイズより大きくない場合には、ステップS702へ遷移し、次の対象画素を決定する。
The
ステップS708では、領域分割部203は、現在の対象画素を候補位置とし、現在の対象画素における人体サイズを候補位置で想定される人体サイズとする。
In step S708, the
領域分割部203は、画像における全画素に対しS702〜S708の繰り返し処理が終了した後における候補位置を、決定済みの分割領域における理想サイズ範囲内の人体サイズの画素以外の領域にて、人体サイズが最大となる位置として決定する。このとき、決定される人体サイズが最大となる位置をサイズ最大位置とする。
The
次に、図6のステップS602では、領域分割部203は、図5の割合範囲502と、ステップS601で決定されたサイズ最大位置と当該サイズ最大位置で想定される人体サイズとを基に、分割領域の位置とサイズを決定する。そして、領域分割部203は、決定した位置とサイズを基に、ステップS601で決定された位置を含む分割領域を決定する。本実施形態における領域分割部203は、ステップS601で決定されたサイズ最大位置で想定される人体サイズと分割領域のサイズとの比が理想割合範囲に含まれ、かつ、当該サイズ最大位置が分割領域の左下の端点に位置するよう分割領域を決定する。なお、分割領域は、ステップS601で決定された位置を中心とする領域でもよいし、右下、左上および右上のいずれかとする領域でもよい。
Next, in step S602 of FIG. 6, the
なお、ステップS601で決定されたサイズ最大位置は、決定済みの分割領域内に位置する場合も考えられる。具体的には、決定済みの分割領域である分割領域A内の画素のうち、分割領域Aの理想サイズ範囲から外れる人体サイズの画素においてサイズ最大位置となる画素が存在する場合がある。このとき、S602にて、領域分割部203は、分割領域A内におけるサイズ最大位置で想定される人体サイズと分割領域のサイズとの比が理想割合範囲に含まれ、かつ、当該サイズ最大位置が分割領域の左下の端点に位置するような分割領域である分割領域Bを決定する。このように領域分割部203により決定された分割領域Aと分割領域Bは一部重複する。
The maximum size position determined in step S601 may be located within the determined division area. Specifically, among the pixels in the divided area A, which is the determined divided area, there may be a pixel having the maximum size position in the human body size pixel outside the ideal size range of the divided area A. At this time, in S602, in the
次に、図6のステップS603では、領域分割部203は、画像取得部201により取得された画像の中の全画素がステップS602で決定した複数の分割領域のいずれかの理想サイズ範囲に含まれているか否かを判定する。領域分割部203は、全画素が複数の分割領域のいずれかの理想サイズ範囲に含まれている場合には、図6の処理を終了し、少なくとも1個の画素が複数の分割領域のいずれの理想サイズ範囲にも含まれていない場合には、ステップS601に戻る。
Next, in step S603 of FIG. 6, the
以上のように、領域分割部203は、ステップS703で取得した人体サイズと、図5の割合範囲502とを基に、複数の分割領域の各々の位置とサイズを決定する。1つの分割領域内で理想サイズ範囲に含まれる画素と、理想サイズ範囲内に含まれない画素が存在する場合がある。しかしながら、本実施形態における領域分割部203では、複数の分割領域同士の一部を重複させることで、画像における全画素が、複数の分割領域のいずれかの理想サイズ範囲に含ませることができる。このようにすることで、画像から人数を推定する精度を向上させることができる。
As described above, the
割合範囲502は、人数推定部204が目標値以上の正解率で推定することができる分割領域の横幅のサイズに対する人体の横幅のサイズの割合の範囲である。理想割合範囲である割合範囲502は、人数推定部204の推定特性に応じた人体のサイズの範囲、または、人数推定部204が目標値以上の正解率で推定することができる人体のサイズの範囲に対応する。
The
領域分割部203は、ステップS703で取得した人体のサイズが、人数推定部204が目標値以上の正解率で人数を推定することができる人体のサイズの範囲である理想サイズ範囲に含まれるように、複数の分割領域を決定する。
The
領域分割部203は、人数推定部204が高い正解率で推定可能な割合範囲502に応じて、適切な分割領域を決定する。人数推定部204は、領域分割部203により決定された各分割領域内の人数を推定する。これにより、人数推定部204は、人数の推定の正解率を高めることができる。
The
なお、ユーザが画像の中の推定対象領域を設定してもよい。領域分割部203は、ユーザが設定した画像の中の推定対象領域を分割することにより、複数の分割領域を決定する。その場合、ステップS601では、領域分割部203は、ユーザが設定した推定対象領域内において、上記の位置を決定する。ステップS604では、領域分割部203は、ユーザが設定した推定対象領域内の全画素が複数の分割領域のいずれかに含まれているか否かを判定する。
The user may set the estimation target area in the image. The
また、ユーザが図5の目標値501を設定してもよい。その場合、ステップS706およびS806では、領域分割部203は、ユーザが設定した目標値501に対応する割合範囲502を用いる。
Further, the user may set the
(その他の実施形態)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
(Other embodiments)
The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiment to a system or device via a network or storage medium, and one or more processors in the computer of the system or device reads and executes the program. It can also be realized by the processing to be performed. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications and modifications can be made within the scope of the gist thereof.
100 画像処理装置、201 画像取得部、202 分布取得部、203 領域分割部、204 人数推定部、205 人数統合部、206 表示部 100 image processing device, 201 image acquisition unit, 202 distribution acquisition unit, 203 area division unit, 204 number of people estimation unit, 205 number of people integration unit, 206 display unit
Claims (11)
前記分割手段により決定された複数の分割領域の各々の中の人数を推定する推定手段とを有し、
前記分割手段は、前記画像の中の各位置で想定される人体のサイズを基に、前記複数の分割領域の各々の位置とサイズを決定し、
前記複数の分割領域のうち、少なくとも2つの分割領域の一部が重複することを特徴とする画像処理装置。 A dividing means for determining a plurality of divided areas by dividing an image, and
It has an estimation means for estimating the number of people in each of the plurality of division areas determined by the division means.
The dividing means determines the position and size of each of the plurality of divided regions based on the size of the human body assumed at each position in the image.
An image processing apparatus characterized in that a part of at least two divided regions of the plurality of divided regions overlaps.
前記分割ステップで決定された複数の分割領域の各々の中の人数を推定する推定ステップとを有し、
前記分割ステップでは、前記画像の中の各位置で想定される人体のサイズを基に、前記複数の分割領域の各々の位置とサイズを決定し、
前記複数の分割領域のうち、少なくとも2つの分割領域の一部が重複することを特徴とする画像処理装置の画像処理方法。 A division step that determines multiple division areas by dividing an image,
It has an estimation step for estimating the number of people in each of the plurality of division areas determined in the division step.
In the division step, the position and size of each of the plurality of division areas are determined based on the size of the human body assumed at each position in the image.
An image processing method of an image processing apparatus, characterized in that a part of at least two divided regions overlaps the plurality of divided regions.
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