JP6162345B2 - 画像の記録または表示の前にシーン依存の画像修正を可能にする生のシーン認識 - Google Patents
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Description
建造物の屋外写真用のHudsonフィルタ
自然の屋外ショット用のSierraフィルタ
食物のショット用のLo−Fiフィルタ
サマーイベント、夜間外出、BBQ、ピクニックの写真用のSutroフィルタ
画像が強い陰影を有する場合のBrannanフィルタ
光と影が画像中で目立つ場合のInkwellフィルタ
画像が活気に満ちたカラーを有する場合(虹)などのHefeフィルタ
ユーザが画像をスナップで撮影すると、写真フィルタ操作またはそれらの組合せが、インタラクティブモードで画像に適用され得、ここでユーザは、最良の審美的効果を与えるフィルタを手動で選択する。捕捉された写真を編集することは、たとえば欧州特許出願第1695548号および米国特許出願第2006/0023077号(Benjamin N.Altonら)から知られている。
− 画像の固有のデジタル署名を算出し、次いでその署名を他の写真の署名と照合すること(特定の実施形態については、Microsoft PhotoDNA Fact Sheet December 2009、またはHeo et al、「Spherical hashing」、in Computer Vision Pattern Recognition Conference、2012を参照。)、
− 差別的な特徴の取り出し(特定の実施形態については、Bangpeng Yao、Khoshla、Li Fei−Fie、「Combining randomization and discrimination for fine−grained image categorization」、in Computer Vision Pattern Recognition Conference、2011を参照。)または輪郭に基づく形状記述子(特定の実施形態については、Hu、Jia、Ling、Huang、「Multiscale Distance Matrix for Fast Plant Leaf Recognition」、IEEE Trans.on Image Processing(T−IP)、21(11):4667−4672、2012を参照)、
− ディープフィッシャーネットワーク(Deep Fisher networks)(特定の実施形態については、Simonyan、Vedaldi、Zisserman、「Deep Fisher Networks for Large−Scale Image Classification」、in Advances in Neural Information Processing Systems、2013を参照)、
− バグオブワード/サポートベクターマシン(Bag of Words/Support vector machines)(特定の実施形態については、Snoek et al、「The MediaMill TRECVID 2012 Semantic Video Search Engine」、in Proceedings of the 10th TRECVID Workshop、Gaithersburg、USA、2012を参照)、
− ディープラーニング(Deep learning)(特定の実施形態については、Krizhevsky、A.、Sutskever、I.and Hinton、G.E.ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks、Advances in Neural Information Processing 25、MIT Press、Cambridge、MAを参照)、
− 対象物の特徴的な形状およびカラーに基づいたテンプレートマッチング(特定の実施形態については、R.Brunelli、Template Matching Techniques in Computer Vision:Theory and Practice、Wileyを参照)
− 顔検出(特定の実施形態については、Viola Jones、Robust Real−Time Face Detection、International Journal of Computer Vision、2004を参照)および顔認識(特定の実施形態については、R.Brunelli and T.Poggio、「Face Recognition:Features versus Templates」、IEEE Trans.on PAMI、1993を参照)
− またはそれらの組合せ(特定の実施形態については、Snoek et al、「MediaMill at TRECVID 2013:Searching Concepts、Objects、Instances and Events in Video」、in Proceedings of the 11th TRECVID Workshop、Gaitherburg、USA、2013を参照。)である。
− メモリから画像を取り出すことと、
− 前記画像に対してシーン認識を実施することと、
− 前記シーン認識の結果に基づいて、前記画像の少なくとも一部分を適合させることを備える画像修正と、前記画像を修正画像へと修正することと、前記画像の記憶をブロックすることと、前記画像を前記メモリから消去することと、前記画像を暗号化することと、それらの組合せとからなる群から選択されたアクションを実施することと、
を行うように前記データプロセッサを構成するソフトウェアコード部分を備えるコンピュータプログラムに関する。
次に、本発明の実施形態を、添付の概略的な図面を参照しながら単に例として説明するが、ここにおいて、対応する参照符号は、対応する部を示している。
以下に本願発明の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[C1]
画像のタイムシーケンスを処理するためのデバイスであって、前記デバイスは、
− メモリからの前記画像のタイムシーケンスから画像を取り出すことと、
− 前記取り出された画像に対して生のシーン認識を実施することと、
− 前記シーン認識の結果に基づいて、前記画像に対してリアルタイムアクションを実施するとを行うように適合されるデバイス。
[C2]
前記アクションは、前記画像の少なくとも一部分を適合させることを備える画像修正と、前記画像を修正画像へと修正することと、前記画像の記憶をブロックすることと、前記画像の表示をブロックすることと、前記画像を前記メモリから消去することと、前記画像を暗号化することと、それらの組合せとからなる群から選択される、C1に記載のデバイス。
[C3]
前記アクションは、前記画像のタイムシーケンスからの画像のサブセットに対するアクションを備え、前記サブセットは前記画像を含む、C1または2に記載のデバイス。
[C4]
前記デバイスは、少なくとも前記画像のタイムシーケンスのサブセットに対してシーン認識を実施するように適合される、C1〜3のいずれか一項に記載のデバイス。
[C5]
前記デバイスは、
− 前記シーン認識の結果に基づいて識別子を提供することと、
− 前記識別子が既定の識別子と一致する場合、前記識別子に基づいて、前記画像に対してアクションを実施すると、前記アクションは、前記画像の少なくとも一部分を適合させることを備える画像修正と、前記画像を修正画像へと修正することと、前記画像の記憶をブロックすることと、前記画像を前記メモリから消去することと、前記画像を暗号化することと、それらの組合せとからなる群から選択される、を行うように適合される、C1〜4のいずれか一項に記載のデバイス。
[C6]
前記画像のタイムシーケンスは、生の画像のシーケンスおよびビデオフィルムを形成する画像のシーケンスのグループから選択される、C1〜5のいずれか一項に記載のデバイス。
[C7]
前記シーン認識は、画像の固有のデジタル署名を算出し、次いでその署名を他の写真の署名と照合することと、差別的な特徴の取り出しと、輪郭に基づく形状記述子と、ディープフィッシャーネットワークと、バグオブワードと、サポートベクターマシンと、ディープラーニングと、顔検出と、対象物の特徴的な形状およびカラーに基づいたテンプレートマッチングと、それらの組合せとからなる群から選択されたアルゴリズムを適用することを備える、C1〜6のいずれか一項に記載のデバイス。
[C8]
前記画像を前記修正することは、前記画像の少なくとも一部分を不鮮明化することを備える、C1〜7のいずれか一項に記載のデバイス。
[C9]
前記アクションは、少なくとも1つの写真フィルタを適用することによる画像処理である、C1〜8のいずれか一項に記載のデバイス。
[C10]
前記デバイスは、画像、特にフィルムを形成する前記一連の画像を捕捉するように適合された画像センサーを備え、ここにおいて、前記シーン認識は前記画像に対して実施され、前記アクションは、特に次の画像が取り出される前に、前記捕捉画像に対して実施される、C1〜9のいずれか一項に記載のデバイス。
[C11]
前記デバイスは、データストレージを備え、ここにおいて、前記デバイスは、前記画像を前記データストレージに記憶する前に、前記アクションを実施するように適合される、C1〜10のいずれか一項に記載のデバイス。
[C12]
前記デバイスは、前記画像を表示するためのディスプレイを備え、ここにおいて、前記デバイスは、前記画像を表示する前に、前記アクションを実施するように適合される、C1〜11のいずれか一項に記載のデバイス。
[C13]
イメージングシステムであって、
− 画像を捕捉するための画像センサーと、
− 前記画像を記憶するためのメモリと、
− 画像のタイムシーケンスを処理するためのデバイスとを備え、前記デバイスは、
− メモリからの前記画像のタイムシーケンスから画像を取り出すことと、
− 前記取り出された画像に対して生のシーン認識を実施することと、
− 前記シーン認識の結果に基づいて、前記画像に対してリアルタイムアクションを実施するとを行うように適合されるイメージングシステム。
[C14]
画像表示システムであって、
− 表示するための画像を受容するためのメモリと、
− 前記画像を表示するためのディスプレイと、
− 画像のタイムシーケンスを処理するためのデバイスとを備え、前記デバイスは、
− メモリからの前記画像のタイムシーケンスから画像を取り出すことと、
− 前記取り出された画像に対して生のシーン認識を実施することと、
− 前記シーン認識の結果に基づいて、前記画像に対してリアルタイムアクションを実施するとを行うように適合される画像表示システム。
[C15]
データプロセッサ上で稼働しているとき、
− メモリから画像を取り出すことと、
− 前記画像に対して生のシーン認識を実施することと、
− 前記シーン認識の結果に基づいて、前記画像に対してリアルタイムアクションを実施するとを行うように前記データプロセッサを構成するソフトウェアコード部分を備えるコンピュータプログラム。
[C16]
前記リアルタイムアクションは、前記画像の少なくとも一部分を適合させることを備える画像修正と、前記画像を修正画像へと修正することと、前記画像の記憶をブロックすることと、前記画像を前記メモリから消去することと、前記画像を暗号化することと、それらの組合せとからなる群から選択される、C15に記載のコンピュータプログラム。
[C17]
− 前記シーン認識の結果に基づいて識別子を提供することと、
− 前記識別子が既定の識別子と一致する場合、前記識別子に基づいて、前記画像に対してアクションを実施することと、前記アクションは、前記画像の少なくとも一部分を適合させることを備える画像修正と、前記画像を修正画像へと修正することと、前記画像の記憶をブロックすることと、前記画像を前記メモリから消去することと、前記画像を暗号化することと、それらの組合せとからなる群から選択される、を行うようにさらに構成される、C15または16に記載のコンピュータプログラム。
[C18]
C15に記載のコンピュータプログラムを設けられたデータキャリア。
[C19]
C15に記載の前記コンピュータプログラムの少なくとも一部分を搬送する信号。
[C20]
コンピュータ上で実行されるためのプログラムを表す信号シーケンスであって、C15に記載の前記コンピュータプログラムを表す信号シーケンス。
[C21]
生の画像のシーケンスを処理するための方法であって、
− 前記画像のシーケンスのうちの少なくとも画像の1セットに対してシーン認識を実施することと、
− 前記シーン認識の結果に基づいて、前記画像のシーケンスのうちの後続の画像に対してリアルタイムアクションを実施するとを備える方法。
[C22]
前記アクションは、前記画像の少なくとも一部分を適合させることを備える画像修正と、前記画像を修正画像へと修正することと、前記画像の記憶をブロックすることと、前記画像を前記メモリから消去することと、前記画像を暗号化することと、それらの組合せとからなる群から選択される、C21に記載の方法。
[C23]
− 前記シーン認識の結果に基づいて識別子を提供することと、
− 前記識別子が既定の識別子と一致する場合、前記識別子に基づいて、前記画像のシーケンスのうちの後続の画像に対してアクションを実施するとをさらに備える、C21または22に記載の方法。
[C24]
前記アクションは、前記画像の少なくとも一部分を適合させることを備える画像修正と、前記画像を修正画像へと修正することと、前記画像の記憶をブロックすることと、前記画像を前記メモリから消去することと、前記画像を暗号化することと、それらの組合せとからなる群から選択される、C21〜23のいずれか一項に記載の方法。
Claims (20)
- 画像のタイムシーケンスを処理するためのシステムであって、前記システムは、
プロセッサと、
命令を記憶するための、前記プロセッサに結合されたメモリと
を備え、前記命令は、前記メモリから実行されると、前記プロセッサに、前記画像のタイムシーケンスを処理するための動作を実施させ、前記動作は、
前記メモリから前記画像のタイムシーケンスの画像を取り出すことと、ここにおいて、前記画像のタイムシーケンスは、前記メモリに一時的に記憶される、
前記取り出された画像に対してシーン認識を実施することと、ここにおいて、前記シーン認識は、シーン内の対象物を認識すること、および前記シーン内の事象を認識すること、のうちの少なくとも1つを備える、
前記シーン認識が実施された後の前記取り出された画像に識別子を貼り付けることと、ここにおいて、前記取り出された画像に貼り付けられる前記識別子は、前記シーン認識の結果に相関する、
前記画像のタイムシーケンスの前記画像が、記録、表示、および記憶のうちの少なくとも1つを行われる前に、前記識別子を既定の識別子と照合することに基づいて、前記取り出された画像に対してアクションを実施することと
を含む、システム。 - 前記アクションは、取り出された画像の少なくとも一部分を適合させること、前記取り出された画像を修正すること、前記取り出された画像がデータストレージに記憶されることを防止すること、前記取り出された画像が表示デバイス上に表示されることを防止すること、前記取り出された画像を前記メモリから消去すること、または前記取り出された画像を暗号化すること、のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のシステム。
- シーン認識の前記実施は、少なくとも1つのシーン認識アルゴリズムを使用して前記取り出された画像を処理することを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記処理することは、前記取り出された画像内の対象物または事象のうちの少なくとも1つを識別することを含む、請求項3に記載のシステム。
- 前記システムは、前記取り出された画像の前記識別を処理した後に、前記識別子を、前記シーン認識が実施された後の前記取り出された画像内の前記対象物または前記事象のうちの少なくとも1つに適用することをさらに備える、請求項4に記載のシステム。
- 前記識別子は、番号、文字、ラベル、またはハッシュ関数のうちの少なくとも1つを含む、請求項5に記載のシステム。
- 前記画像の前記取り出し、前記取り出された画像に対する前記シーン認識の前記実施、および前記取り出された画像に対する前記アクションの前記実施は、リアルタイムで実施される、請求項1に記載のシステム。
- 前記画像のタイムシーケンスの各画像は、順番に、取り出され、前記シーン認識にかけられ、前記アクションにかけられる、請求項7に記載のシステム。
- 前記画像のタイムシーケンスの各n番目の画像は、取り出され、前記シーン認識にかけられ、前記アクションにかけられる、請求項7に記載のシステム。
- 命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、処理デバイス内の1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記処理デバイスに、画像のタイムシーケンスを処理するための方法を実施させ、前記方法は、
メモリから前記画像のタイムシーケンスの画像を取り出すことと、ここにおいて、前記画像のタイムシーケンスは、前記メモリに一時的に記憶される、
前記取り出された画像に対してシーン認識を実施することと、ここにおいて、前記シーン認識は、シーン内の対象物を認識すること、および前記シーン内の事象を認識すること、のうちの少なくとも1つを備える、
前記シーン認識が実施された後の前記取り出された画像に識別子を貼り付けることと、ここにおいて、前記取り出された画像に貼り付けられる前記識別子は、前記シーン認識の結果に相関する、
前記画像のタイムシーケンスの前記画像が、記録、表示、および記憶のうちの少なくとも1つを行われる前に、前記識別子を既定の識別子と照合することに基づいて、前記取り出された画像に対してアクションを実施することと
を備える、非一時的なコンピュータ可読媒体。 - 前記アクションは、取り出された画像の少なくとも一部分を適合させること、前記取り出された画像を修正すること、前記取り出された画像がデータストレージに記憶されることを防止すること、前記取り出された画像が表示デバイス上に表示されることを防止すること、前記取り出された画像を前記メモリから消去すること、または前記取り出された画像を暗号化すること、のうちの少なくとも1つを含む、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- シーン認識の前記実施は、少なくとも1つのシーン認識アルゴリズムを使用して前記取り出された画像を処理することを含む、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 前記処理することは、前記取り出された画像内の対象物または事象のうちの少なくとも1つを識別することを含む、請求項12に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 前記方法は、
前記取り出された画像の前記識別を処理した後に、前記識別子を、前記シーン認識が実施された後の前記取り出された画像内の前記対象物または前記事象のうちの少なくとも1つに貼り付けること
をさらに備える、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。 - 前記識別子は、番号、文字、ラベル、またはハッシュ関数のうちの少なくとも1つを含む、請求項14に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 前記画像の前記取り出し、前記取り出された画像に対する前記シーン認識の前記実施、および前記取り出された画像に対する前記アクションの前記実施は、リアルタイムで実施される、請求項10に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 前記画像のタイムシーケンスの各画像は、順番に、取り出され、前記シーン認識にかけられ、前記アクションにかけられる、請求項16に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 前記画像のタイムシーケンスの各n番目の画像は、取り出され、前記シーン認識にかけられ、前記アクションにかけられる、請求項16に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 画像のタイムシーケンスを処理するためのコンピュータ実装方法であって、
メモリから前記画像のタイムシーケンスの画像を取り出すことと、ここにおいて、前記画像のタイムシーケンスは、前記メモリに一時的に記憶される、
前記取り出された画像に対してシーン認識を実施することと、ここにおいて、前記シーン認識は、シーン内の対象物を認識すること、および前記シーン内の事象を認識すること、のうちの少なくとも1つを備える、
前記シーン認識が実施された後の前記取り出された画像に識別子を貼り付けることと、ここにおいて、前記取り出された画像に貼り付けられる前記識別子は、前記シーン認識の結果に相関する、
前記画像のタイムシーケンスの前記画像が、記録、表示、および記憶のうちの少なくとも1つを行われる前に、前記識別子を既定の識別子と照合することに基づいて、前記取り出された画像に対してアクションを実施することと
を備えるコンピュータ実装方法。 - 前記画像の前記取り出し、前記取り出された画像に対する前記シーン認識の前記実施、および前記取り出された画像に対する前記アクションの前記実施は、リアルタイムで実施される、請求項19に記載のコンピュータ実装方法。
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