JP4149692B2 - 画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法、記録媒体およびプログラム - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法、記録媒体およびプログラムに関し、特に、全方位画像を用いた人体動作解析を行う画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法、記録媒体およびプログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
従来より、カメラ画像を用いて人間の行動を識別するために、例えば、ウェラブルコンピュータ、環境設定カメラ、視線検出センサ等を用いたシステムが存在する。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ウェラブルコンピュータを用いるシステム、すなわち通常のCCDカメラを眼鏡や帽子に装着し、人間の正面方向の画像を取得するシステムでは、一般にカメラ画像には人間の体またはその一部が映りこまないように設置するため、人間の動作の解析は困難であるという問題点がある。
【0004】
また、環境設置カメラを用いるシステム、すなわち人間とは離れた位置に設置されたカメラを用いて人間の動作を解析するシステムでは、画像フレームの中から人間の頭部や腕や足等のセグメントを切り出す処理が必要となり、画像の中で人体が存在する位置が不明確かつ広範囲であるため、その切り出し処理が困難になるという問題点がある。
【0005】
さらに、人間の行動を広く捉えると、眼球運動の検出、すなわち視線検出も人間の動作検出の一種であるが、従来の視線検出センサを用いたシステム、すなわち視線方向を検出するために眼球運動をカメラ等のセンサで計測するシステムでは、視線方向を検出するセンサと人間が見ている方向の画像を取得するセンサが別々のデバイスであるために、両者の間で厳密なキャリブレーションが必要となるという問題点がある。
【0006】
本発明の目的は、上記問題点に鑑み、全方位センサを人体に装着し、人間の身辺の画像を取得するとともに、人体の一部も画像フレームの中に入れて撮影することにより、人体の動作を効率的に識別することができる画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法および記録媒体を提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
請求項1に記載の発明は、全方位撮影装置と画像処理装置とを含む画像処理システムにおいて、前記全方位撮影装置は、全方位の画像を撮影する全方位画像撮影手段と、前記全方位画像撮影手段により撮影した全方位画像を前記画像処理装置に送信する手段とを備え、前記画像処理装置は、前記全方位画像を用いて人体の動作を解析する人体動作解析手段を備え、前記人体動作解析手段は、既知の特徴点を提示して前記全方位画像撮影手段で撮像したキャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対象検出関数を算出し、前記人体の動作の対象を前記動作対称検出関数を用いて解析し前記全方位画像中に検出することを特徴とする。
【0008】
これにより、本発明の画像処理システムは、全方位画像を用いるので、容易に人体動作の解析を行うことが可能になる。
【0009】
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の画像処理システムにおいて、前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とする。
【0010】
これにより、人体の一部も画像フレームの中に入れて撮影するので、人体の動作を効率的に識別することができる。すなわち、本発明の画像処理システムは、例えば、手の動作検出の際は、人体の大きさや関節の可動方向、可動範囲等を含んだ人体モデルを用いることにより、人体の動作の検出をより容易にすることができる。また、人体のモデルとして肩、腕、手先が連続しているという拘束条件を考慮すると、左肩から画像として連続する範囲を探索すれば右手先の検出が容易になる。さらに、肩の位置に対する手の可動範囲も人体では当然制限されるわけであるが、これは画像中でも手先の存在範囲が限定されるため、全画像中に対して手の位置を広範囲で探索する必要がなくなり動作検出が容易となる。さらにまた、例えば、視線検出のための眼球運動と人間が実際に見ている方向の画像が1つのセンサで撮像できるため、キャリブレーションの簡略化を図ることができる。
【0011】
請求項3に記載の発明は、請求項1に記載の画像処理システムにおいて、前記人体動作解析手段は、特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録する手段と、前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出する手段とをさらに備え、前記眼球位置の視線方向を算出する手段によって前記動作対象検出関数を算出することを特徴とする。
【0012】
これにより、本発明の画像処理システムは、容易に視線方向の算出を行うことが可能になる。
【0013】
請求項4に記載の発明は、全方位撮影装置から送信される全方位画像を画像処理する画像処理装置において、前記全方位画像を受信する手段と、前記全方位画像を用いて人体の動作を解析する人体動作解析手段であって、既知の特徴点を提示して前記全方位画像撮影手段で撮像したキャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対象検出関数を算出し、前記人体の動作の対象前記動作対称検出関数を用いてを解析して前記全方位画像中に検出する人体動作解析手段とを備えたことを特徴とする。
【0014】
これにより、本発明の画像処理装置は、全方位画像を用いるので、容易に人体動作の解析を行うことが可能になる。
【0015】
請求項5に記載の発明は、請求項4に記載の画像処理装置において、前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とする。
【0016】
これにより、人体の一部も画像フレームの中に入れて撮影するので、人体の動作を効率的に識別することができる。すなわち、本発明の画像処理装置は、例えば、手の動作検出の際は、人体の大きさや関節の可動方向、可動範囲等を含んだ人体モデルを用いることにより、人体の動作の検出をより容易にすることができる。また、人体のモデルとして肩、腕、手先が連続しているという拘束条件を考慮すると、左肩から画像として連続する範囲を探索すれば右手先の検出が容易になる。さらに、肩の位置に対する手の可動範囲も人体では当然制限されるわけであるが、これは画像中でも手先の存在範囲が限定されるため、全画像中に対して手の位置を広範囲で探索する必要がなくなり動作検出が容易となる。さらにまた、例えば、視線検出のための眼球運動と人間が実際に見ている方向の画像が1つのセンサで撮像できるため、キャリブレーションの簡略化を図ることができる。
【0017】
請求項6に記載の発明は、請求項4に記載の画像処理装置において、前記人体動作解析手段は、特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録する手段と、前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出する手段とをさらに備え、前記眼球位置の視線方向を算出する手段によって前記動作対象検出関数を算出することを特徴とする。
【0018】
これにより、本発明の画像処理装置は、容易に視線方向の算出を行うことが可能になる。
【0019】
請求項7に記載の発明は、全方位撮影装置から送信される全方位画像を画像処理する画像処理方法において、既知の特徴点を提示するステップと、全方位画像撮影装置が、前記特徴点の提示に応じて撮像しキャリブレーション用画像を得るステップと、前記キャリブレーション用画像を受信するステップと、前記キャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対称検出関数を算出するステップと、前記全方位画像撮影装置が全方位画像を撮影するステップと、前記全方位画像を受信するステップと、前記人体の動作の対象を前記動作対称検出関数を用いて解析し前記全方位画像中に検出する人体動作解析ステップとを備えることを特徴とする。
【0020】
これにより、本発明の画像処理方法は、全方位画像を用いるので、容易に人体動作の解析を行うことが可能になる。
【0021】
請求項8に記載の発明は、請求項7に記載の画像処理方法において、前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とする。
【0022】
これにより、人体の一部も画像フレームの中に入れて撮影するので、人体の動作を効率的に識別することができる。すなわち、本発明の画像処理方法は、例えば、手の動作検出の際は、人体の大きさや関節の可動方向、可動範囲等を含んだ人体モデルを用いることにより、人体の動作の検出をより容易にすることができる。また、人体のモデルとして肩、腕、手先が連続しているという拘束条件を考慮すると、左肩から画像として連続する範囲を探索すれば右手先の検出が容易になる。さらに、肩の位置に対する手の可動範囲も人体では当然制限されるわけであるが、これは画像中でも手先の存在範囲が限定されるため、全画像中に対して手の位置を広範囲で探索する必要がなくなり動作検出が容易となる。さらにまた、例えば、視線検出のための眼球運動と人間が実際に見ている方向の画像が1つのセンサで撮像できるため、キャリブレーションの簡略化を図ることができる。
【0023】
請求項9に記載の発明は、請求項7に記載の画像処理方法において、前記人体動作解析ステップは、既知の特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録するステップと、前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出するステップとをさらに備え、前記眼球位置の視線方向を算出するステップによって前記動作対象検出関数を算出することを特徴とする。
【0024】
これにより、本発明の画像処理方法は、容易に視線方向の算出を行うことが可能になる。
【0025】
請求項10に記載の発明は、全方位撮影装置から送信される全方位画像を画像処理する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体において、既知の特徴点を提示するステップと、全方位画像撮影装置が、前記特徴点の提示に応じて撮像しキャリブレーション用画像を得るステップと、前記キャリブレーション用画像を受信するステップと、前記キャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対称検出関数を算出するステップと、前記全方位画像撮影装置が全方位画像を撮影するステップと、前記全方位画像を受信するステップと、前記動作対称検出関数を用いて前記人体の動作の対象を解析し前記全方位画像中に検出する人体動作解析ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であることを特徴とする。
【0026】
これにより、本発明の記録媒体によれば、全方位画像を用いるので、容易に人体動作の解析を行うことが可能になる。
【0027】
請求項11に記載の発明は、請求項10に記載の記録媒体において、前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とする。
【0028】
これにより、人体の一部も画像フレームの中に入れて撮影するので、人体の動作を効率的に識別することができる。すなわち、本発明の記録媒体によれば、例えば、手の動作検出の際は、人体の大きさや関節の可動方向、可動範囲等を含んだ人体モデルを用いることにより、人体の動作の検出をより容易にすることができる。また、人体のモデルとして肩、腕、手先が連続しているという拘束条件を考慮すると、左肩から画像として連続する範囲を探索すれば右手先の検出が容易になる。さらに、肩の位置に対する手の可動範囲も人体では当然制限されるわけであるが、これは画像中でも手先の存在範囲が限定されるため、全画像中に対して手の位置を広範囲で探索する必要がなくなり動作検出が容易となる。さらにまた、例えば、視線検出のための眼球運動と人間が実際に見ている方向の画像が1つのセンサで撮像できるため、キャリブレーションの簡略化を図ることができる。
【0029】
請求項12に記載の発明は、請求項10に記載の記録媒体において、前記人体動作解析ステップは、特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録するステップと、前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出するステップとをさらに備えることを特徴とする。
【0030】
これにより、本発明の記録媒体によれば、容易に視線方向の算出を行うことが可能になる。
【0031】
請求項13に記載の発明は、全方位撮影装置から送信される全方位画像を画像処理する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、既知の特徴点を提示するステップと、全方位画像撮影装置が、前記特徴点の提示に応じて撮像しキャリブレーション用画像を得るステップと、前記キャリブレーション用画像を受信するステップと、前記キャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対称検出関数を算出するステップと、前記全方位画像撮影装置が全方位画像を撮影するステップと、前記全方位画像を受信するステップと、前記人体の動作の対象を前記動作対称検出関数を用いて解析し前記全方位画像中に検出する人体動作解析ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
【0032】
これにより、本発明のプログラムによれば、全方位画像を用いるので、容易に人体動作の解析を行うことが可能になる。
【0033】
請求項14に記載の発明は、請求項13に記載のプログラムにおいて、前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とする。
【0034】
これにより、人体の一部も画像フレームの中に入れて撮影するので、人体の動作を効率的に識別することができる。すなわち、本発明のプログラムによれば、例えば、手の動作検出の際は、人体の大きさや関節の可動方向、可動範囲等を含んだ人体モデルを用いることにより、人体の動作の検出をより容易にすることができる。また、人体のモデルとして肩、腕、手先が連続しているという拘束条件を考慮すると、左肩から画像として連続する範囲を探索すれば右手先の検出が容易になる。さらに、肩の位置に対する手の可動範囲も人体では当然制限されるわけであるが、これは画像中でも手先の存在範囲が限定されるため、全画像中に対して手の位置を広範囲で探索する必要がなくなり動作検出が容易となる。さらにまた、例えば、視線検出のための眼球運動と人間が実際に見ている方向の画像が1つのセンサで撮像できるため、キャリブレーションの簡略化を図ることができる。
【0035】
請求項15に記載の発明は、請求項13に記載のプログラムにおいて、前記人体動作解析ステップは、既知の特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録するステップと、前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出するステップとをさらに備え、前記眼球位置の視線方向を算出するステップによって前記動作対象検出関数を算出することを特徴とする。
【0036】
これにより、本発明のプログラムによれば、容易に視線方向の算出を行うことが可能になる。
【0037】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【0038】
(第1実施形態)
図1は、本発明の第1実施形態に係る人体動作解析システムの構成の一例を示す図であり、該システムの構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【0039】
人体動作解析システムは、眼鏡のレンズの間または両端、肩の上もしくは頭頂部等に装着された全方位画像撮影装置10と、無線手段(例えば、Bluetooth等の局所無線や無線LAN等を含む)を介して全方位画像撮影装置10から送信される画像情報を処理して人体動作を解析する画像処理装置100とを含んで成る。
【0040】
図2は、本発明の全方位画像撮影装置10の構成の一例を示す図であり、該装置の構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【0041】
全方位画像撮影装置10は、少なくとも、各種の制御を行う制御部30と、画像処理装置100等との間で信号の送受信を行う送受信部32と、全方位画像撮影部20で撮影した画像をはじめ、各種データを記憶する記憶部34と、ボタン等により構成され、ユーザの意思を入力するための入力部36とから構成される。
【0042】
本実施形態において、記憶部34には画像変換用のプログラムが格納されており、制御部30は該プログラムに従って、全方位画像撮影部20で撮影した画像を通常の画像に変換している(例えば、本来直線のものを直線に見えるようにする)。変換した画像は、表示部(図示せず)に表示してもよい。なお、画像変換は、全方位画像撮影部20で撮影した画像を他の端末(画像処理装置100等)に送信して該端末で行うこともでき、その場合は、全方位画像撮影装置10のうちの例えば記憶部34等を省略することもできる。
【0043】
また、本実施形態においては、全方位画像撮影装置10のユーザは、全方位画像撮影部20で撮影した画像(変換後の画像を含む)の一部を取り出すことができる。取り出しは、例えば、表示部(図示せず)で画像を見ながら入力部36で領域を指定することにより行うことができる。より具体的には、例えば、入力部36にジョグダイヤルを設け、画像の表示部分を変更して、取り出したい部分を選択できるようにすることができる。そして、取り出した画像を他の端末に送ることができる。また、全方位画像撮影部20で撮影した画像を他の端末(例えば画像処理装置100)に送信して該端末でその一部を取り出すようにすることもできる(必要であれば、全方位画像撮影装置10で画像変換を行ってから送信してもよいし、送信後取り出し前に該他の端末で画像変換を行ってもよい)。
【0044】
図3は、全方位画像撮影装置10の一例を示す図である。図3に示す全方位画像撮影装置自体は公知であり、全方位センサ、例えば凸面鏡22およびこの凸面鏡22の頂部と対向する位置に同一軸線に沿って配置されたカメラ24を有する。凸面鏡22とカメラ24とを透明な外筒26に装着する。図3に示す全方位画像撮影装置では、凸面鏡22で、カメラ光軸を中心とした360度の全方位からの光を、カメラレンズに集光するようにしている。これにより、カメラ光軸を中心とした360度の視野範囲の全方位を撮影することができる。なお、外筒26の内面での反射を防止するために、その内面に反射防止膜をコーティングしたり、あるいは、例えば特開平11−174603号公報に開示されているような円錐体形状の棒状体を凸面鏡22の頂部に設け、その棒状体の先端側が凸面鏡22の軸線延長上をカメラ24に向けて延在させてもよい。
【0045】
図4は、全方位画像撮影装置10の別の一例を示す図である。図4に示すように、全方位画像装置としては、図3に示すものよりもさらに小さいものを用いることもできる。
【0046】
全方位画像撮影装置としては、図3や図4に示したものに限られず、全方位の画像を撮影できるものであればどのようなものを用いてもよい。例えば、全方位の画像を取得できるセンサとして魚眼レンズを搭載したカメラや、図3や図4で用いている双曲面や2次関数の鏡面を持ったもの以外に、平面ミラーを回転させるタイプのものなど様々なものがある。さらに、多数カメラを搭載したものや、カメラを回転させるものもある。全方位画像撮影装置としては多くのものが知られており、具体例としては、特開平11−174603号公報、特開平6−141211号公報、特開平4−105476号公報、「円すいミラーを用いた全方位視覚センサによる位置情報の獲得(八木他,電子情報通信学会論文誌D−II,Vol.J74−D−II,No.1,pp.19−26,1991年1月)、「移動ロボットのナビゲーションのための全方位視覚センサ」(山澤他,電子情報通信学会論文誌D−II,Vol.J79−D−II,No.5,pp.698−707,1996年5月)等に記載されたものが挙げられる。
【0047】
図5は、本発明が適用される画像処理装置100の構成の一例を示す図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【0048】
本発明の画像処理装置100は、少なくとも、システム全体を統括的に制御する、プログラムされた主制御部(制御手段、以下CPUと略称する)102と、CPU102にバス104を介して接続される、マウス等の各種ポインティングデバイスやキーボードやイメージスキャナやデジタイザ等から成る入力装置106、入力データのモニタに用いる表示装置108、各種監査結果その他のデータを出力するプリンタ等の出力装置110、および、通信回線(有線/無線、LAN/インターネット、アナログ/デジタルを含む)等に接続するモデムやターミナルアダプタやDSU等から成る通信ポート112から構成される。また、入力装置106、表示装置108および出力装置110は、それぞれ入出力インターフェースを介してCPU102に接続されてもよい。
【0049】
CPU102は、OS(Operating System)等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の画像処理および人体動作解析処理を実行するための情報処理を行う。記憶装置120は、RAM、ROM等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のテーブルやファイルやデータベース等を格納し、少なくとも、後述する視線方向算出関数122を格納する。入力装置106は、ユーザが各種データを入力する入力手段であり、画面上のメニュを選択しデータを入力するためのマウス、キーボードや、イメージスキャナ等を含んで成る。表示装置108は、各種メニュ画面や、処理結果等を表示する機能を有し、例えばディスプレイ装置等である。出力装置110は、処理結果を紙等の媒体に出力する機能を有し、例えばプリンタ装置等である。通信ポート112は、全方位画像撮影装置10や他の端末と通信を介してデータを通信する機能を有する。また、画像処理装置100は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーションまたはPDA等の情報処理装置にプリンタやディスプレイやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の人体動作解析方法を実現させるソフトウェア(プログラム、データ等を含む)を実装することにより実現してもよい。
【0050】
次に、このように構成された本実施の形態における人体動作解析システムの動作の一例について、以下に図6乃至図8を参照して詳細に説明する。
【0051】
本発明の人体動作解析システムは、例えば、手の動作検出の際は、人体の大きさや関節の可動方向、可動範囲等を含んだ人体モデルを用いることにより、人体の動作の検出をより容易にする。すなわち、人体のモデルとして肩、腕、手先が連続しているという拘束条件を考慮すると、左肩から画像として連続する範囲を探索すれば右手先の検出が容易となる。また、肩の位置に対する手の可動範囲も人体では当然制限されるわけであるが、これは画像中でも手先の存在範囲が限定されるため、全画像中に対して手の位置を広範囲で探索する必要がなくなり動作検出が容易となる。
【0052】
図6は、左肩の上に全方位視覚センサを装備し、特に左手の動きを検出した場合の全方位画像の一例を示す図である。
【0053】
図6に示す例によれば、常に図の中心部分に左手が存在し、右部分に前方の物体が存在し、左部分に後方の物体が存在しているため、左手の動作の検出が容易となる。このように、画像中の人体の肩位置に対する手の存在可能な範囲は限定されているので、例えば、腕の部分のテクスチャを解析することにより、画像中の手の存在範囲を推定することが可能になる。
【0054】
なお、図6に示す画像は一例にすぎず、他の画像においても、人体の部分を同範囲に固定的に表示するような画像を用いることにより、画像中の当該部分の存在範囲を推定することが可能となり、また、例えば、全方位画像中の人体の正面または背面の情報についても肩の存在位置を特定することにより、その存在範囲を制約することができる。同様のことは、全方位視覚センサを頭頂部やその他の位置に搭載した場合にも当てはまる。
【0055】
図7は、眼鏡のレンズの間に全方位視覚センサを装備し、特に眼球の動きを検出した場合の全方位画像の一例を示す図である。
【0056】
図7に示す例によれば、全方位視覚センサの方向を調整することで、常に図の中央部分に人の顔が存在し、図の左右部分に前方の物体に存在する物体を撮影することが可能である。この画像において顔の眼球位置を検出することで視線方向および視線方向にある物体を検出することが容易に可能となる。すなわち、図の左右部分に前方の物体が存在しているため、眼球の黒目の位置を検出することにより視線方向の検出が容易になる。
【0057】
図8は、眼鏡のレンズの左端に全方位視覚センサを装備し、特に左目の眼球の動きを検出した場合の全方位画像の一例を示す図である。
【0058】
図8に示す例によれば、常に図の右部分に左目の眼球が存在し、図の左部分に頭部正面方向、すなわち視線方向の物体が存在するため、眼球の動作および眼球運動による視線方向の物体を同時に撮影することが可能となる。
【0059】
上述したように、画像中に映っている人体の一部(例えば、肩、手、眼球、鼻等)が拘束条件となり、人間の動作解析に際して画像処理の簡略化を図ることができる。
【0060】
また、視線検出のための眼球運動と人間が実際に見ている方向の画像が1つのセンサで撮像できるため、キャリブレーションの簡略化を図ることができる。
【0061】
さらに、常に撮影される目や鼻や肩等の位置を特徴点として用いて、装着時の誤差を修正することも可能となる。
【0062】
図9は、本発明の第1実施形態が適用される人間動作解析システムにおける視線検出処理の一例を示すフロー図であり、該処理のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。ここで、図9において説明する各ステップは、図5で説明した画像処理装置100のハードウェア構成図中の102において実行されるプログラム等により実現される。
【0063】
ここで、視線検出の方法として、例えば、全方位センサに対して既知の位置にあるLEDを見せて、その方向を見るということを繰り返し、画像中のLED位置(特徴点)と黒目の位置の対応を取ることで視線方向を算出する関数を決定してもよい。また、既知の位置にあるLEDというような厳密な方法ではなく、PCの画面上に提示された特徴マーカ(特徴点)と撮像されている背景の変化を比較してもよい。さらに、「LEDを見せてその方向を見ることを繰り返す」ということを各画素に対して全て行い、そのデータを予めテーブル化してもよい。
【0064】
以下に、キャリブレーションを厳密に行う方法として、
1.全方位センサ搭載のメガネをかけたユーザの視界の中で位置(方向)が既知のLEDを提示する
2.ユーザはLEDの方向を見る
3.画像中の黒目の重心位置を算出する
4.黒目の重心位置と既知のLEDの位置(方向)を対応付ける関数を決定する方法を一例に説明する。
【0065】
キャリブレーションを行う前には,黒目の位置と見ている方向の対応が取れていないが、キャリブレーション後は両者対応付けられる。
【0066】
まず、センサの装着が検知され、画像処理装置100から全方位画像を受信する(ステップS902)。
【0067】
ついで、120に格納された視線方向算出関数(動作対象検出関数の一例)122を初期化する(ステップS904)。「視線方向算出関数122」とは、視線内にある特徴的な画像部分である複数の「特徴点」の間の位置を補完して視線方向を算出するための関数をいう。
【0068】
ついで、カウンタiを0で初期化する(ステップS906)。
【0069】
ついで、キャリブレーションのための特徴点の提示数Nと、iとを比較する(ステップS910)。
【0070】
iよりNが小さい場合には、特徴点を提示し、センサの装着者はその方向を見る(ステップS916)。
【0071】
ついで、キャリブレーションのための画像を取得し(ステップS918)、この画像を基に視線方向を決定する関数を算出する。
【0072】
ついで、取得した画像上での眼球(黒目)位置と特徴点提示方向の対応付けを行う(ステップS920)。例えば、眼鏡搭載のセンサの場合には、眼球の存在する範囲は画像上である程度限定されるため、対応付けの簡素化を図ることができる。
【0073】
ついで、iをインクリメントし(ステップS924)、ステップS910に戻る。
【0074】
また、全ての特徴点についてステップS916乃至ステップS924までの処理を行うと、キャリブレーションによって得られた関数を基に通常作業中に視線検出を行う視線方向算出フェーズを実行する。
【0075】
まず、全ての特徴点について、ステップS920の対応付けの結果に従って視線方向算出関数の更新を行う(ステップS911)。
【0076】
ついで、例えば、秒30Frame分、カメラで連続的に画像を取得しながら(ステップS912)、視線方向算出関数に基づいて視線方向の検出を行う(ステップS914)。なお、オフラインで視線検出をするのであれば、取得した画像を後から解析して視線検出してもよい。
【0077】
(第2実施形態)
人間動作解析システムは第1実施形態のように無線通信手段(例えば、Bluetooth等の局所無線や無線LAN等を含む)を介して全方位画像撮影装置10から送信される画像情報を画像処理装置100において画像処理して人体動作を解析するほか、本実施形態(第2実施形態)のように有線通信手段により画像情報を送信することもできる。
【0078】
図10は、本発明の第2実施形態に係る人間動作解析システムの外観の一例を示す図である。ここで、図1と同一の符号を付した部分は、同一の機能を有するため説明を省略する。
【0079】
なお、全方位センサ(例えば、図3や図4に示したもの)を通常のカメラに装着することでも全方位の画像を撮影することができる。そして、カメラを携帯端末に接続すれば、画像を携帯端末に取り込むことができる。
【0080】
(他の実施の形態)
上述した実施の形態においては、各実施形態を独立に実現する場合を一例に説明したが、本発明はこの場合に限定されるものではなく、他の実施の形態においては、各実施形態を適宜組み合わせて実施することができることは当業者にとって自明である。
【0081】
上述した実施の形態においては、全方位画像撮影装置10と画像処理装置100とを独立の筐体として実現する場合を一例に説明したが、本発明はこの場合に限定されるものではなく、他の実施の形態においては、これらを適宜相互に組み合わせて1つの筐体として実施することができることは当業者にとって自明である。
【0082】
以上述べた形態以外にも種々の変形が可能である。しかしながら、その変形が特許請求の範囲に記載された技術思想に基づくものである限り、その変形は本発明の技術範囲内となる。
【0083】
さらにまた、本発明の他の実施の形態において、上述したプログラムされたメインCPU102等により実行される処理は、記録媒体(例えば、フロッピー(登録商標)ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、ハードディスク等)または伝送媒体(例えば、デジタルデータストリーム、搬送波等)にプログラムの形態で記録させておき、任意のコンピュータのメモリ等にロードすることにより、個々の装置毎に必要なときいつでも実行させることが可能である。すなわち、本発明の他の実施形態において、本発明はコンピュータ・システムにおいてCPUにロードされ実行されるコンピュータプログラム製品として実施することができる。本発明の各手段を定義するプログラムは、多くのフォーム(形態)でコンピュータにインストールすることができるのは当業者には自明である。これらのフォームの例としては、(a)コンピュータで使用可能な非書き込み記憶媒体(例えば、コンピュータの入出力装置によって読取ることのできるROM、CD−ROMディスク、DVD−ROMディスク等)中に永久的に保持されている情報のフォーム、(b)コンピュータで使用可能な書き込み可能な記憶媒体(例えば、RAM、フロッピー(登録商標)ディスクおよびハードディスク駆動装置等)中に、前もって保持されている情報のフォーム、(c)例えばデジタルデータストリームまたは搬送波に乗せられたコンピュータデータ信号等のごとく、モデム等の通信制御装置を用いて電話回線、ネットワークのような伝送媒体を介してコンピュータに伝達される情報のフォーム、などがあり、本発明はこれらのフォームに限定されるものではない。従って、本発明の人体動作解析方法を管理する、コンピュータで読取り可能なプログラムを記録した媒体は、本発明の他の実施の形態を与えることは当業者にとって自明である。
【0084】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、全方位画像を用いるので、容易に人体動作の解析を行うことが可能になる。
【0085】
また、本発明によれば、人体の一部も画像フレームの中に入れて撮影するので、人体の動作を効率的に識別することができる。すなわち、本発明の画像処理システムは、例えば、手の動作検出の際は、人体の大きさや関節の可動方向、可動範囲等を含んだ人体モデルを用いることにより、人体の動作の検出をより容易にすることができる。また、人体のモデルとして肩、腕、手先が連続しているという拘束条件を考慮すると、左肩から画像として連続する範囲を探索すれば右手先の検出が容易になる。さらに、肩の位置に対する手の可動範囲も人体では当然制限されるわけであるが、これは画像中でも手先の存在範囲が限定されるため、全画像中に対して手の位置を広範囲で探索する必要がなくなり動作検出が容易となる。さらにまた、例えば、視線検出のための眼球運動と人間が実際に見ている方向の画像が1つのセンサで撮像できるため、キャリブレーションの簡略化を図ることができる。
【0086】
さらに、本発明によれば、容易に視線方向の算出を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1実施形態に係る人体動作解析システムの構成の一例を示す図である。
【図2】本発明の全方位画像撮影装置10の構成の一例を示す図である。
【図3】全方位画像撮影装置10の一例を示す図である。
【図4】全方位画像撮影装置10の別の一例を示す図である。
【図5】本発明が適用される画像処理装置100の構成の一例を示す図である。
【図6】左肩の上に全方位視覚センサを装備し、特に左腕の動きを検出した場合の全方位画像の一例を示す図である。
【図7】眼鏡のレンズの間に全方位視覚センサを装備し、特に眼球の動きを検出した場合の全方位画像の一例を示す図である。
【図8】眼鏡のレンズの左端に全方位視覚センサを装備し、特に左目の眼球の動きを検出した場合の全方位画像の一例を示す図である。
【図9】本発明の第1実施形態が適用される人間動作解析システムにおける視線検出処理の一例を示すフロー図である。
【図10】本発明の第2実施形態に係る人間動作解析システムの外観の一例を示す図である。
【符号の説明】
10 全方位画像撮影装置
20 全方位画像撮影部
22 凸面鏡
24 カメラ
26 外筒
30 制御部
32 送受信部
34 記憶部
36 入力部
100 画像処理装置
102 CPU
104 バス
106 入力装置
108 表示装置
110 出力装置
112 通信ポート
120 記憶装置
122 視線方向算出関数
Claims (15)
- 全方位撮影装置と画像処理装置とを含む画像処理システムにおいて、
前記全方位撮影装置は、
全方位の画像を撮影する全方位画像撮影手段と、
前記全方位画像撮影手段により撮影した全方位画像を前記画像処理装置に送信する手段とを備え、
前記画像処理装置は、
前記全方位画像を用いて人体の動作を解析する人体動作解析手段を備え、
前記人体動作解析手段は、既知の特徴点を提示して前記全方位画像撮影手段で撮像したキャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対象検出関数を算出し、前記人体の動作の対象を前記動作対称検出関数を用いて解析し前記全方位画像中に検出することを特徴とする画像処理システム。 - 請求項1に記載の画像処理システムにおいて、
前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とする画像処理システム。 - 請求項1に記載の画像処理システムにおいて、
前記人体動作解析手段は、
特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録する手段と、
前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出する手段と
をさらに備え、
前記眼球位置の視線方向を算出する手段によって前記動作対象検出関数を算出する
ことを特徴とする画像処理システム。 - 全方位撮影装置から送信される全方位画像を画像処理する画像処理装置において、
前記全方位画像を受信する手段と、
前記全方位画像を用いて人体の動作を解析する人体動作解析手段であって、既知の特徴点を提示して前記全方位画像撮影手段で撮像したキャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対象検出関数を算出し、前記人体の動作の対象を前記動作対称検出関数を用いて解析して前記全方位画像中に検出する人体動作解析手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項4に記載の画像処理装置において、
前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項4に記載の画像処理装置において、
前記人体動作解析手段は、
特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録する手段と、
前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出する手段と
をさらに備え、
前記眼球位置の視線方向を算出する手段によって前記動作対象検出関数を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 全方位撮影装置から送信される全方位画像を画像処理する画像処理方法において、
既知の特徴点を提示するステップと、
全方位画像撮影装置が、前記特徴点の提示に応じて撮像しキャリブレーション用画像を得るステップと、
前記キャリブレーション用画像を受信するステップと、
前記キャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対称検出関数を算出するステップと、
前記全方位画像撮影装置が全方位画像を撮影するステップと、
前記全方位画像を受信するステップと、
前記人体の動作の対象を前記動作対称検出関数を用いて解析し前記全方位画像中に検出する人体動作解析ステップと
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 請求項7に記載の画像処理方法において、
前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項7に記載の画像処理方法において、
前記人体動作解析ステップは、
既知の特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録するステップと、
前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出するステップと
をさらに備え、
前記眼球位置の視線方向を算出するステップによって前記動作対象検出関数を算出する
ことを特徴とする画像処理方法。 - 全方位撮影装置から送信される全方位画像を画像処理する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体において、
既知の特徴点を提示するステップと、
全方位画像撮影装置が、前記特徴点の提示に応じて撮像しキャリブレーション用画像を得るステップと、
前記キャリブレーション用画像を受信するステップと、
前記キャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対称検出関数を算出するステップと、
前記全方位画像撮影装置が全方位画像を撮影するステップと、
前記全方位画像を受信するステップと、
前記人体の動作の対象を前記動作対称検出関数を用いて解析し前記全方位画像中に検出する人体動作解析ステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。 - 請求項10に記載の記録媒体において、
前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とする記録媒体。 - 請求項10に記載の記録媒体において、
前記人体動作解析ステップは、
特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録するステップと、
前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出するステップと
をさらに備えることを特徴とする記録媒体。 - 全方位撮影装置から送信される全方位画像を画像処理する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
既知の特徴点を提示するステップと、
全方位画像撮影装置が、前記特徴点の提示に応じて撮像しキャリブレーション用画像を得るステップと、
前記キャリブレーション用画像を受信するステップと、
前記キャリブレーション用画像及び人体の動きの拘束条件に基づいて動作対称検出関数を算出するステップと、
前記全方位画像撮影装置が全方位画像を撮影するステップと、
前記全方位画像を受信するステップと、
前記人体の動作の対象を前記動作対称検出関数を用いて解析し前記全方位画像中に検出する人体動作解析ステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項13に記載のプログラムにおいて、
前記全方位画像は、前記人体の一部の画像を含むことを特徴とするプログラム。 - 請求項13に記載のプログラムにおいて、
前記人体動作解析ステップは、
既知の特徴点と該特徴点を見ているときの眼球位置との対応を記録するステップと、
前記対応に従って、任意の眼球位置の視線方向を算出するステップと
をさらに備え、
前記眼球位置の視線方向を算出するステップによって前記動作対象検出関数を算出する
ことを特徴とするプログラム。
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