JP2022185872A5 - - Google Patents
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Description
ステップＳ２０７では、特徴量照合部２５０は、ステップＳ２０３で取得したそれぞれの物体の特徴量（現時刻の特徴量）のうち未選択の１つを選択特徴量として選択する。そして特徴量照合部２５０は、追尾装置２００に保存済みの特徴量から、物体ごとに、現時刻に近い順にｎ（ｎは自然数）個の特徴量（保存特徴量）を取得する。そして特徴量照合部２５０は、該取得したそれぞれの保存特徴量と、選択特徴量と、の間の特徴量間距離（特徴量間距離の求め方については上記と同様）を求める。なお、特徴量照合部２５０は、物体ごとに、該物体について取得したｎ個の保存特徴量から１つの保存特徴量（例えば、ｎ個の保存特徴量の平均値）を求め、物体ごとの該求めた１つの保存特徴量と、選択特徴量と、の間の特徴量間距離を求めるようにしても良い。
つまり、第一の画像および第二の画像の両方で追尾対象物体の画像領域と重複部分を有する非追尾対象物体が存在する場合、ｒが１より大きな値を取る。この方法で損失を計算することにより、追尾対象物体に近接する非追尾対象物体が存在する場合に、特徴量間距離が小さくなるように学習を行うことができる。これにより、追尾対象物体が他の物体に遮蔽された、または他の物体を遮蔽した場合にも、頑健に追尾対象物体を識別する特徴量を獲得することができる。
Claims (10)
- それぞれの画像における追尾対象物体の特徴量の画像間における距離と、画像中の追尾対象物体および非追尾対象物体のそれぞれの特徴量間の距離と、１以上の画像における追尾対象物体の画像領域と非追尾対象物体の画像領域との重複率と、に基づく損失を求める計算手段と、
前記損失に基づいて、画像から物体の特徴量を抽出するためのモデルの学習を行う学習手段と、
前記学習手段により学習済みのモデルに基づき、画像中の追尾対象物体を追尾する追尾処理を行う追尾手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記計算手段は、
第一の画像中の追尾対象物体および非追尾対象物体の特徴量を、該第一の画像を入力した前記モデルの演算の結果である特徴量マップから取得し、該第一の画像に後続する第二の画像中の追尾対象物体の特徴量を、該第二の画像を入力した前記モデルの演算の結果である特徴量マップから取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 前記計算手段は、
第一の画像中の物体の画像領域をリサイズし、該リサイズした画像領域を入力した前記モデルの演算の結果を、該第一の画像中の物体の特徴量として取得し、該第一の画像に後続する第二の画像中の物体の画像領域をリサイズし、該リサイズした画像領域を入力した前記モデルの演算の結果を、該第二の画像中の物体の特徴量として取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 前記計算手段は、それぞれの画像における追尾対象物体の特徴量の画像間における距離と、画像中の追尾対象物体および非追尾対象物体のそれぞれの特徴量間の距離と、第一の画像における追尾対象物体の画像領域と非追尾対象物体の画像領域との重複率と、該第一の画像に後続する第二の画像における追尾対象物体の画像領域と非追尾対象物体の画像領域との重複率と、に基づく損失を求めることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
- 前記計算手段は、画像のセットごとに前記損失を求め、画像のセットごとに求めた損失を、前記非追尾対象物体の検出において得られる、物体らしさを示すスコアに応じて重み付けした総和を、最終的な損失として求め、
前記学習手段は、前記最終的な損失に基づいて前記モデルの学習を行う
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像処理装置。 - 前記計算手段は、画像のセットごとに前記損失を求め、画像のセットごとに求めた損失の平均を最終的な損失として求め、
前記学習手段は、前記最終的な損失に基づいて前記モデルの学習を行う
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像処理装置。 - 前記第一の画像における非追尾対象物体は、該第一の画像中で追尾対象物体に最も近接している非追尾対象物体であることを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
- 画像を撮像する撮像部と、
請求項１ないし７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。 - 画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置の計算手段が、それぞれの画像における追尾対象物体の特徴量の画像間における距離と、画像中の追尾対象物体および非追尾対象物体のそれぞれの特徴量間の距離と、１以上の画像における追尾対象物体の画像領域と非追尾対象物体の画像領域との重複率と、に基づく損失を求める計算工程と、
前記画像処理装置の学習手段が、前記損失に基づいて、画像から物体の特徴量を抽出するためのモデルの学習を行う学習工程と、
前記画像処理装置の追尾手段が、前記学習工程で学習済みのモデルに基づき、画像中の追尾対象物体を追尾する追尾処理を行う追尾工程と
を備え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ないし７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コンピュータプログラム。
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| JP2021093766A JP2022185872A (ja) | 2021-06-03 | 2021-06-03 | 画像処理装置、画像処理方法、撮像装置 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2021093766A JP2022185872A (ja) | 2021-06-03 | 2021-06-03 | 画像処理装置、画像処理方法、撮像装置 |
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