JP5632355B2 - 画像処理装置、及びプログラム - Google Patents
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Description
そこで、画像から特徴点を抽出する過程と、形状のカテゴリ別に特徴点の分布の混合分布による確率モデル、及び混合分布の要素分布周辺の方向特徴を基準方向特徴として求める過程と、それらの記憶された確率モデルと基準方向特徴とからなる形状モデルを参照して類似度を求める過程とを備えるように構成する。
図1は、本発明の実施形態による画像処理装置(モデルの生成過程)の構成を示すブロック図である。なお、図1には、学習に相当するモデルの生成過程での処理の流れが示されている。また、モデルは、カテゴリ毎に生成される。図1において、画像入力部1は、画像を入力する。特徴点抽出部2は、画像から特徴点を検出する。特徴点は、コーナー特徴のほか、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特徴などでもよい。また、エッジ抽出を行い、エッジを構成する点からサンプリングしたり、二値化を行った結果からサンプリングして得られた特徴点を用いてもよい。
ベクトルuをベクトルvにスケールr、回転θで合わせるものとする。
次式(5)のdを最小化する。
2 特徴点抽出部
3 形成モデル生成部
3−1 特徴点分布モデル生成部
3−2 基準方向特徴生成部
3−2−1 基準方向特徴生成部
3−2−2 基準方向特徴生成部
3−3 特徴点分布パラメータ推定・カテゴリ決定部
3−4 基準方向特徴生成・類似度算出部
3−4−1 基準方向特徴生成・類似度算出部
3−4−2 基準方向特徴生成・類似度算出部
4 カテゴリ別形状モデル
4−1 特徴点分布モデル
4−2 基準方向特徴
Claims (6)
- 画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段により入力された画像から特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
保存されているカテゴリ別形状モデルにおける確率モデルのそれぞれに対して、前記特徴点抽出手段により抽出された特徴点の確率分布パラメータを推定する特徴点分布パラメータ推定手段と、
前記特徴点分布パラメータ推定手段により推定された特徴点の確率分布パラメータに基づいて形状のカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と、
前記特徴点抽出手段により抽出された特徴点の混合分布における要素分布周辺の方向特徴を基準方向特徴として生成する基準方向特徴生成手段と、
前記カテゴリ決定手段により決定された形状のカテゴリに対する、前記保存されているカテゴリ別形状モデルにおける基準方向特徴と前記基準方向特徴生成手段により生成された基準方向特徴との距離を、形状の類似度として算出する類似度算出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記類似度算出手段は、
前記基準方向特徴間の距離としてユークリッド距離を用いて前記形状の類似度を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記類似度算出手段は、
前記基準方向特徴間の距離としてベクトル間距離を用いて前記形状の類似度を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記類似度算出手段は、
前記基準方向特徴間の距離としてProcrustes距離を用いて前記形状の類似度を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 画像処理装置のコンピュータに、
画像を入力する画像入力機能と、
前記画像入力機能により入力された画像から特徴点を抽出する特徴点抽出機能と、
保存されているカテゴリ別形状モデルにおける確率モデルのそれぞれに対して、前記特徴点抽出機能により抽出された特徴点の確率分布パラメータを推定する特徴点分布パラメータ推定機能と、
前記特徴点分布パラメータ推定機能により推定された特徴点の確率分布パラメータに基づいて形状のカテゴリを決定するカテゴリ決定機能と、
前記特徴点抽出機能により抽出された特徴点の混合分布の要素分布周辺の方向特徴を基準方向特徴として生成する基準方向特徴生成機能と、
前記カテゴリ決定機能により決定された形状のカテゴリに対する、前記保存されているカテゴリ別形状モデルにおける基準方向特徴と前記基準方向特徴生成機能により生成された基準方向特徴との距離を、形状の類似度として算出する類似度算出機能と、
を実行させるためのプログラム。
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JP2011263669A JP5632355B2 (ja) | 2011-12-01 | 2011-12-01 | 画像処理装置、及びプログラム |
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JP2013117758A JP2013117758A (ja) | 2013-06-13 |
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