JP6041923B2 - 情報処理方法及び情報処理装置 - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態による情報処理方法の基本的な処理手順を説明するフローチャートである。図1を詳述する前に本実施形態の情報処理方法が実現される装置構成について説明する。
図8、図9を用いて実施形態2を説明する。図8は学習過程を示したフローチャートであり、図9は認識過程を示したフローチャートである。
本実施形態は、パターンとして画像を扱う1つの例である。本実施形態の処理の流れを図10の模式図を用いて説明する。
次に、実施形態3を更に工夫した実施形態4を説明する。
次に、実施形態5を説明する。実施形態1及至4では、学習画像として対象物体を撮影した2次元画像を用い、マスク画像としては対象物体の存在する領域の輝度が高い画像を用いていた。これに対して、実施形態5では、対象物体の奥行情報を表現する距離画像と、その信頼度を表現する信頼度画像を用いる。
次に、実施形態6を説明する。実施形態1及至4においては、学習データとしてN個の学習パターンとマスクパターンの組、もしくは、M×N個の学習部分パターンとマスク部分パターンの組を用いた。また、実施形態5においては、学習データとしてN個の距離パターンと信頼度パターンの組、もしくは、M×N個の距離部分パターンと信頼度部分パターンの組を用いた。これに対して、実施形態6では、学習データとしてN個の学習パターンとそれに対応するマスクパターンと距離パターンとそれに対応する信頼度パターンの組を使う。または、M×N個の学習部分パターンとそれに対応するマスク部分パターンと距離部分パターンとそれに対応する信頼度部分パターンの組を使う。
以上、実施形態を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、コンピュータ読み取り可能なプログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
Claims (17)
- 対象を認識するための辞書の生成に用いられる特徴量を取得するための画素を選択する範囲を制限し、該制限された範囲から画素を選択するための情報処理装置であって、
認識の対象となる対象物体を含む学習画像のうち前記対象物体が存在している部分の領域を含み、所定の大きさをもつ部分学習画像を切り出す切り出し手段と、
前記部分学習画像の中で、特徴量を取得するための画素を選択するための範囲を制限する制限手段と、
前記部分学習画像の中で前記制限手段によって制限された範囲から、画素を選択する選択手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記切り出し手段は、前記学習画像のうち前記対象物体が存在している部分の領域から選択された画素を中心とした領域を、前記部分学習画像として切り出すことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記切り出し手段は、前記学習画像のうち前記対象物体が存在している部分の領域からランダムに選択された画素を中心とした領域を、前記部分学習画像として切り出すことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
- 前記選択手段は、前記制限された範囲で、ランダムに画素を選択することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
- 前記選択手段は、前記制限された範囲のうち、前記対象物体が存在している部分の領域から前記画素を選択することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
- 前記切り出し手段は、複数の部分学習画像を切り出し、
前記制限手段は、前記複数の部分学習画像それぞれに対して、同一の前記範囲を制限し、
前記選択手段は、前記範囲から、前記複数の部分学習画像それぞれをより区別するような画素を選択することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記切り出し手段は、前記対象物体が存在している部分の領域を示すマスク情報を参照して、前記部分学習画像を切り出すことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 階層構造を有する木構造の辞書の所定のノードに設定された対象物体を含む学習画像から切り出された複数の部分学習画像を、前記複数の部分学習画像から取得される特徴量に基づいて前記ノードより下位の階層の複数の下位ノードのいずれかに分類する場合において、前記特徴量を取得する画素を選択する範囲を制限し、該制限された範囲から画素を選択する情報処理装置であって、
前記ノードの階層の深さに基づいて、前記部分学習画像それぞれにおいて前記特徴量を取得するための画素を選択するための範囲を制限する制限手段と、
前記部分学習画像における前記制限手段によって制限された範囲から、画素を選択する選択手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記制限手段は、前記階層が深くなるほど、前記範囲を拡張させることを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記複数の部分学習画像それぞれは、前記学習画像のうち前記対象物体が存在している部分の領域から選択された画素を中心とした領域が切り出された画像であることを特徴とする請求項8または9に記載の情報処理装置。
- 前記選択手段は、前記制限された範囲で、ランダムに画素を選択することを特徴とする請求項8乃至10のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記選択手段は、前記制限された範囲のうち、前記対象物体が存在している部分の領域から前記画素を選択することを特徴とする請求項8乃至10のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記選択手段は、前記範囲から、前記下位ノードそれぞれに分類される前記部分学習画像の数がより均一になるような画素を選択することを特徴とする請求項8乃至10のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記制限手段は、前記複数の部分学習画像それぞれにおいて制限される範囲は同一であることを特徴とする請求項8乃至13のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 対象を認識するための辞書の生成に用いられる特徴量を取得するための画素を選択する範囲を制限し、該制限された範囲から画素を選択するための情報処理方法であって、
認識の対象となる対象物体を含む学習画像のうち前記対象物体が存在している部分の領域を含み、所定の大きさをもつ部分学習画像を切り出す切り出し工程と、
前記部分学習画像の中で、特徴量を取得するための画素を設定するための範囲を制限する制限工程と、
前記部分学習画像の中で前記制限工程において制限された範囲から、画素を選択する選択工程とを備えることを特徴とする情報処理方法。 - 階層構造を有する木構造の辞書の所定のノードに設定された認識対象を含む学習画像から切り出された複数の部分学習画像を、前記複数の部分学習画像から取得される特徴量に基づいて前記ノードより下位の階層の複数の下位ノードのいずれかに分類する場合において、前記特徴量を取得する画素を選択する範囲を制限し、該制限された範囲から画素を選択する情報処理方法であって、
前記ノードの階層の深さに基づいて、前記部分学習画像それぞれにおいて前記特徴量を取得するための画素を選択するための範囲を制限する制限工程と、
前記部分学習画像における前記制限工程において制限された範囲から、画素を選択する選択工程とを備えることを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至14のいずれか1項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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