JP3879732B2 - 物体検出装置、物体検知方法、およびコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
図5はビデオカメラ2で撮影された画像FGの例を示す図、図6は色空間変換処理の流れの例を説明するフローチャート、図7は切出画像GCの生成方法の例を説明する図、図8は切出縮小画像GSの生成方法の例を説明する図、図9は画像縮小処理の流れの例を説明するフローチャート、図10は時間差分プレーンSTの生成方法の例を示す図、図11は時間差分検出処理の流れの例を説明するフローチャート、図12は空間差分プレーンSSの生成方法の例を示す図、図13は空間差分検出処理の流れの例を説明するフローチャート、図14は論理積プレーンANの生成方法の例を示す図、図15は論理積画像生成処理の流れの例を説明するフローチャート、図16は論理積プレーンANの例を示す図である。
Buffer=abs|Yc(i,j)−Yp(i,j)| … (3)
ただし、Yc(i、j)、Yp(i、j)はそれぞれ現切出縮小画像GSc、前切出縮小画像GSpの座標(i、j)の画素のYUV値のY成分である。abs|A|は、Aの絶対値である。
図17は4種類の特徴度プレーン8の例を示す図、図18は肌色度とYUV空間の画素値のU成分の値およびV成分の値との関係を示す図、図19は肌色度プレーン生成処理の流れの例を説明するフローチャート、図20は髪色度プレーン生成処理の流れの例を説明するフローチャート、図21はオフセット補正について説明する図、図22は髪色度とYUV空間の画素値のU成分の値およびV成分の値との関係を示す図、図23はテンプレートTP1、TP2の例を示す図、図24はテンプレートTP1、TP2の作成方法の例を示す図、図25は中心度プレーン算出処理の流れの例を説明するフローチャート、図26は投票処理の流れの例を説明するフローチャート、図27はテンプレートTP1によるテンプレートマッチングの方法の例を説明する図である。
図28は学習部108の構成の例を示す図、図29は種々の撮影条件の変化とそれに伴う現象および影響との関係の例を説明する図、図30は演算方法決定処理の流れの例を説明するフローチャート、図31は信頼度変換テーブルTL0の例を示す図、図32は頭部中心度プレーン84の例を示す図、図33は頭部中心検出処理の処理の流れの例を説明するフローチャート、図34は矩形領域KRの抽出の例を示す図、図35は頭部抽出処理の流れの例を説明するフローチャート、図36は頭部検出結果プレーンTKの生成方法の例を説明する図、図37は探索領域RTおよび二乗和算出範囲NRの例を示す図、図38は矩形領域KR1から抜き出されまたはクリアされる対象となる領域TR1、TR2の形状およびサイズの例を説明する図である。
r1(θk)、r2(θk)、r3(θk)、およびr4(θk)は、それぞれ、環境パラメータθk(ただし、1≦k≦N)に対する肌色度、髪色度、半楕円中心度、および肩中心度を求めるための個別信頼度関数である。
r(θ)∈[0,1]、である。
FC(i,j)、HC(i,j)、SE(i,j)、およびSH(i,j)はそれぞれ肌色度プレーン8FC、髪色度プレーン8HC、半楕円中心度プレーン8SE、および肩中心度プレーン8SHにおける座標(i,j)の画素の画素値(特徴度)である。
(A) ピーク画素Pkの画素値(頭部中心度)が閾値TH_MAXを超えていること。
(B) 微調整後のピーク画素Pkを中心とした二乗和算出範囲の二乗和(最大二乗和)が閾値TH_SUM2以上になること。
図39は演算方法決定処理の流れの変形例を説明するフローチャート、図40は演算方法選択用テーブルTL1の例を示す図である。
TC(i,j)
=χm(I1,I2,I3,I4,w1,w2,w3,w4) … (16)
ただし、0≦m≦用意した関数の個数、である。
Ri=fi(θ1,θ2、…、θN) … (18)
ただし、i=1,2,3,4
頭部検出結果プレーンTKを生成する際に、直前のフレームにおける検出結果である頭部検出結果プレーンTKpを使用し、検出精度を高めるようにしてもよい。なぜなら、直前のフレームの頭部検出結果プレーンTKpを示される頭部の中心の位置と今回検出すべき頭部の中心の位置とは、歩行者の動きによって多少のずれはあるものの、ほぼ一致するはずだからである。例えば、図42に示すような手順で頭部検出結果プレーンTKpを使用する。
2 ビデオカメラ(カメラ)
101 画像入力部(画像入力手段)
105 検出処理部(物体検出手段)
301 肌色度プレーン生成部(特徴検出手段)
302 半楕円中心度プレーン生成部(特徴検出手段)
303 髪色度プレーン生成部(特徴検出手段)
304 肩中心度プレーン生成部(特徴検出手段)
801 コンディション情報取得部(撮影条件取得手段)
802 信頼度算出部(信頼性算出手段)
803 演算方法決定部(演算方法決定手段)
805 信頼度記憶部(信頼性記憶手段)
FG 画像(撮影画像)
HMN 歩行者(物体)
Claims (6)
- 画像の中から目標の人物を検出する人物検出装置であって、
カメラで撮影されて得られた撮影画像を入力する画像入力手段と、
互いに異なる方法を用いて、前記撮影画像の人物の特徴の特徴量を検出する複数の特徴検出手段と、
前記カメラの周囲の環境または設定の状況を示す情報を取得する撮影環境設定状況取得 手段と、
前記撮影環境設定状況取得手段によって取得された情報に示される周囲の環境または設 定の状況である場合に前記各特徴検出手段によって検出される前記特徴の特徴量それぞれの信頼性を求める、信頼性算出手段と、
前記各特徴検出手段によって前記撮影画像から検出された前記特徴の特徴量それぞれに 対して前記信頼性算出手段によって求められた当該特徴量それぞれの信頼性の高さに応じ て重み付けを行うことによって得られる値に基づいて、当該撮影画像の画素面を複数に区 画した領域ごとの、当該領域が当該撮影画像に写っている人物の頭部の中心である可能性 の高さを示す頭部中心度を求める、頭部中心度算出手段と、
前記頭部中心度算出手段によって求められた前記頭部中心度に基づいて、前記撮影画像 に写っている人物を検出する人物検出手段と、
を有することを特徴とする人物検出装置。 - 前記信頼性算出手段によって求められた前記特徴の特徴量の信頼性を記憶する信頼性記憶手段を有し、
前記信頼性算出手段は、所定のタイミングで前記特徴の特徴量の信頼性を求め、
前記頭部中心度算出手段は、前記特徴に係る前記頭部中心度を、前記信頼性記憶手段に 記憶されている当該特徴の最新の特徴量の信頼性に基づいて求める、
請求項1記載の人物検出装置。 - 前記特徴検出手段として、前記撮影画像と半楕円形状のテンプレートとのマッチングの度合いを算出することよって前記特徴の特徴量を求める手段、前記撮影画像の前記領域ごとの肌色度を検出することによって前記特徴の特徴量を求める手段、前記撮影画像の前記領域ごとの髪色度を検出することによって前記特徴の特徴量を求める手段、または前記撮影画像と肩形状のテンプレートとのマッチングの度合いを算出することよって前記特徴の 特徴量を求める手段、を有する、
請求項1または請求項2記載の人物検出装置。 - 前記信頼性算出手段によって求められた、前記各特徴検出手段によって検出された前記 各特徴の特徴量の信頼性に応じて、人物を検出するための演算方法を決定する、演算方法 決定手段、を有し、
前記頭部中心度算出手段は、前記演算方法決定手段によって決定された前記演算方法に 基づいて前記頭部中心度を求める、
請求項1ないし請求項3のいずれかに記載の人物検出装置。 - 画像の中から目標の人物を検出する人物検出方法であって、
カメラで撮影されて得られた撮影画像を入力するステップと、
互いに異なる特徴検出方法を用いて、前記撮影画像の人物の特徴の特徴量を検出するステップと、
前記カメラの周囲の環境または設定の状況を示す情報を取得するステップと、
取得された情報に示される周囲の環境または設定の状況である場合に前記各特徴検出方 法によって検出される前記特徴の特徴量それぞれの信頼性を求めるステップと、
前記各特徴検出方法によって前記撮影画像から検出された前記特徴の特徴量それぞれに 対して当該特徴量それぞれの信頼性の高さに応じて重み付けを行うことによって得られる 値に基づいて、当該撮影画像の画素面を複数に区画した領域ごとの、当該領域が当該撮影 画像に写っている人物の頭部の中心である可能性の高さを示す頭部中心度を求めるステッ プと、
求めた前記頭部中心度に基づいて、前記撮影画像に写っている人物を検出するステップと、
を有することを特徴とする人物検出方法。 - 画像の中から目標の人物を検出するコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、
カメラで撮影されて得られた撮影画像を入力する処理と、
互いに異なる特徴検出方法を用いて、前記撮影画像の人物の特徴の特徴量を検出する処理と、
前記カメラの周囲の環境または設定の状況を示す情報を取得する処理と、
取得された情報に示される周囲の環境または設定の状況である場合に前記各特徴検出方 法によって検出される前記特徴の特徴量それぞれの信頼性を求める処理と、
前記各特徴検出方法によって前記撮影画像から検出された前記特徴の特徴量それぞれに 対して当該特徴量それぞれの信頼性の高さに応じて重み付けを行うことによって得られる 値に基づいて、当該撮影画像の画素面を複数に区画した領域ごとの、当該領域が当該撮影 画像に写っている人物の頭部の中心である可能性の高さを示す頭部中心度を求める処理と 、
求めた前記頭部中心度に基づいて、前記撮影画像に写っている人物を検出する処理と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
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