JP2020195099A - 画像処理装置及び画像処理方法、撮像装置、プログラム、記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の画像処理装置の一実施形態である撮像装置を模式的に示す図である。本発明は、デジタルカメラやデジタルビデオカメラに限らず、監視カメラ、Webカメラ、携帯電話などにも適用可能である。本実施形態では、撮像装置そのものが機械学習を行う画像処理装置を兼ねている構成を前提として説明を行うが、撮像装置と別であって、撮像装置と通信可能な画像処理装置において撮像装置のための機械学習を行う構成としてもよい。
図3は、撮像装置101と外部機器301との無線通信システムの構成例を示す図である。撮像装置101は撮影機能を有するデジタルカメラであり、外部機器301はBluetooth通信モジュール、無線LAN通信モジュールを含むスマートデバイスである。
図5は、本実施形態における撮像装置101の制御回路221が受け持つ動作の例を説明するフローチャートである。
[モード判定条件]
外部機器301から手動撮影モードを設定するコマンドが送信されたことを検出した場合に、手動撮影モードに設定される。
手動撮影モード処理(S506)では、ユーザの入力内容に応じて、パン・チルトあるいはズームを駆動し、ユーザの撮影指示に応じて静止画の撮影をしたり、動画の記録を開始したりする。
[モード判定条件]
後述する学習により設定された各検出情報(画像、音、時間、振動、場所、身体の変化、環境変化)や、自動撮影モードに移行してからの経過時間や、過去の撮影情報などから、自動撮影を行うべきと判定されると、自動撮影モードに設定される。
自動撮影モード処理(S508)では、各検出情報(画像、音、時間、振動、場所、体の変化、環境変化)に基づいて、パン・チルトやズームを駆動して被写体を自動探索する。そして、ユーザの好みの撮影が行えるタイミングであると判定されると、自動で撮影が行われる。なお、ユーザから撮影指示があった場合には、その指示に応じて撮影を行う。
[モード判定条件]
前回学習処理を行ってからの経過時間と、学習に使用することのできる画像に対応付けられた情報や学習データの数などから、学習を行うべきと判定されると、学習モードに設定される。または、外部機器301からの通信を介して学習パラメータを設定するように指示があった場合も本モードに設定される。
学習モード処理(S510)では、ユーザの好みに合わせた学習を行う。外部機器301での各操作、外部機器301からの学習データ通知などの情報を基にニューラルネットワークを用いて、ユーザの好みに合わせた学習が行われる。外部機器301での各操作の情報としては、例えば、撮像装置101からの画像取得情報、専用アプリケーションを介して手動による編集指示がされた情報、撮像装置内の画像に対してユーザが入力した判定値情報がある。
[モード判定条件]
前回ファイル自動削除を行ってからの経過時間や、記録媒体219あるいは不揮発性メモリ214に記録したデータ量、学習データの更新の有無により、ファイル自動削除を行うべきと判定されると、ファイル自動削除モードに設定される。
ファイル自動削除モード処理(S512)では、記録媒体219あるいは不揮発性メモリ214内の画像の中から、各画像のタグ情報と撮影された日時などから自動削除されるファイルを指定し削除する。
図6を用いて、図5のS508の自動撮影モード処理の詳細について説明する。前述したように、以下の処理は、本実施形態における撮像装置101の制御回路221が制御を行う。
次に、本実施形態におけるユーザの好みに合わせた学習について説明する。
図6のS607〜S613で説明したとおり、本実施形態においては、撮像装置101は、手動撮影と自動撮影の2つの撮影を行うことができる。S607で手動操作による撮影指示(上記で説明したとおり、3つの判定に基づいて行う)があった場合は、S612において、撮影画像は手動で撮影された画像であるとの情報が付加される。また、S609において自動撮影ONと判定されて撮影された場合においては、S612において、撮影画像は自動で撮影された画像であると情報が付加される。また、S506の手動撮影モード処理で撮影した画像に対しても、手動で撮影された画像であるとの情報が付加される。
図3で説明したとおり、撮像装置101と外部機器301は、通信302,303を行う通信手段を有している。主に通信302によって画像の送受信が行われ、外部機器301は、その内部の専用のアプリケーションを介して、撮像装置101内の画像を通信により取得することができる。また、外部機器301は、その内部の専用のアプリケーションを介して、撮像装置101内の保存されている画像データのサムネイル画像を閲覧可能である。これにより、ユーザはサムネイル画像の中から、自分が気に入った画像を選択して、画像確認し、取得指示を操作することにより、その画像を外部機器301に取得することができる。
上記で説明したとおり、撮像装置101と外部機器301は、通信手段を有しており、撮像装置101内の保存されている画像を、外部機器301内の専用のアプリケーションを介して閲覧可能である。ここで、ユーザが、各画像に対して点数付けを行う構成にしてもよい。ユーザが好みと思った画像に対して高い点数(例えば5点)を付けたり、好みでないと思った画像に対して低い点数(例えば1点)を付けることができ、ユーザの操作によって、撮像装置101が学習していくような構成にする。各画像の点数は、撮像装置内で学習データと共に再学習に使用する。指定した画像情報からの特徴データを入力にした、ニューラルネットワークの出力がユーザが指定した点数に近づくように学習される。
上記で説明したとおり、撮像装置101と外部機器301は、通信手段を有しており、撮像装置101内に現在設定されている学習パラメータを外部機器301に送信し、外部機器301の記憶回路404に保存することができる。学習パラメータとしては、例えば、ニューラルネットワークのニューロン間の結合重みや、ニューラルネットワークに入力する被写体の選択などが考えられる。また、外部機器301内の専用のアプリケーションを介して、専用のサーバにセットされた学習パラメータを公衆回線制御回路406を介して取得して、撮像装置101内の学習パラメータに設定することもできる構成とする。これにより、ある時点でのパラメータを外部機器301に保存しておいて、撮像装置101に設定することにより学習パラメータを戻すこともできるし、他のユーザが持つ学習パラメータを専用のサーバを介して取得し自身の撮像装置101に設定することもできる。
次に、ファイル自動削除処理の詳細について図11を用いて説明する。図11は、図5のS512で実行されるファイル自動削除処理の動作を示すフローチャートである。
また本発明は、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ーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現できる。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現できる。
Claims (20)
- 被写体を撮像して得られた画像を記憶する記憶手段と、
機械学習により、ユーザの好みの画像を学習する学習手段と、
前記学習手段の学習結果に基づいて、前記記憶手段に記憶されている画像を評価する評価手段と、
前記評価手段により評価した評価結果に基づいて、前記記憶手段に記憶されている画像から一部の画像を選択する選択手段と、
を備え、
前記評価手段は、前記学習手段の学習パラメータが更新された場合と、更新されていない場合で、前記記憶手段に記憶されている画像のうち、評価の対象とする画像の範囲を異ならせることを特徴とする画像処理装置。 - 前記評価手段は、前記記憶手段に記憶されている画像が同じであっても、前記学習手段の学習パラメータが更新された場合は、更新されていない場合に比べて、多くの画像を評価することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記評価手段は、前記学習手段の学習パラメータが更新された場合に、前記記憶手段に記憶されている全ての画像について、更新された前記学習パラメータに基づいて評価を行うことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 前記評価手段は、前記学習手段の学習パラメータが更新されていない場合に、前回の評価を行った後に前記記憶手段に追加された画像について、評価を行うことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記選択手段により選択された画像を、前記記憶手段から削除する削除手段をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記選択手段により選択された画像を、表示手段に表示しないように制御する制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記評価手段は、前記学習手段の学習パラメータに基づいて、前記記憶手段に記憶されている画像の評価値であるスコアを算出し、前記選択手段は、前記スコアが所定の値よりも低い画像を前記一部の画像として選択することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記選択手段は、前記スコアに加え、前記記憶手段に記憶されている画像の観閲記録、外部機器への転送記録の少なくともいずれかに基づいて、前記一部の画像を選択することを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記学習手段は、外部機器からのパラメータの設定指示に従って、学習パラメータを設定することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記学習手段は、ユーザの手動による撮影指示によって撮影された画像に基づいて、学習パラメータを設定することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記学習手段は、外部機器から送信要求のあった画像に基づいて、学習パラメータを設定することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記学習手段は、ユーザにより入力された前記記憶手段に記憶されているそれぞれの画像の評価値であるスコアに基づいて学習し、学習パラメータを設定することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記選択手段は、前記記憶手段に記憶されている画像のうち、前記選択手段により選択された以外の画像の数が所定の閾値以上である場合に、前記選択された以外の画像から類似の画像を判定し、該類似の画像の少なくとも1つをさらに選択することを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記選択手段によりさらに選択された画像を、ユーザに認知可能に報知する報知手段をさらに備えることを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。
- 前記選択手段は、前記記憶手段に記憶されている画像のデータ量に基づいて、前記記憶手段に記憶されている画像からの前記一部の画像の選択を実行するか否かを判定することを特徴とする請求項1乃至14のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 被写体を撮像する撮像手段と、
請求項1乃至15のいずれか1項に記載の画像処理装置と、
を備えることを特徴とする撮像装置。 - 画像、音、時間、振動、身体の変化、過去の撮影情報の少なくとも1つに基づいて被写体を探索し、前記撮像手段に自動撮影を行わせる制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項16に記載の撮像装置。
- 被写体を撮像して得られた画像を記憶手段に記憶する記憶工程と、
機械学習により、ユーザの好みの画像を学習する学習工程と、
前記学習工程における学習結果に基づいて、前記記憶手段に記憶されている画像を評価する評価工程と、
前記評価工程において評価した評価結果に基づいて、前記記憶手段に記憶されている画像から一部の画像を選択する選択工程と、
を有し、
前記評価工程おいて、前記学習工程の学習パラメータが更新された場合と、更新されていない場合で、前記記憶手段に記憶されている画像のうち、評価の対象とする画像の範囲を異ならせることを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至15のいずれか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プログラム。
- コンピュータを、請求項1乃至15のいずれか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プログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
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