JP6325405B2 - 特徴点検出装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、第1実施形態の特徴点検出装置10の一例を示す構成図である。図1に示すように、特徴点検出装置10は、トレーニングデータ記憶部11と、生成部13と、識別器記憶部15と、計算部19と、変位ラベル記憶部21と、変位座標記憶部23と、入力部31と、識別部33と、加算部35と、検出部37と、出力部39とを、備える。
第2実施形態では、第1実施形態と異なる手法について説明する。以下では、第1実施形態との相違点の説明を主に行い、第1実施形態と同様の機能を有する構成要素については、第1実施形態と同様の名称・符号を付し、その説明を省略する。
上記各実施形態では、画像上に映る物体のD個の真の特徴点が検出された入力画像を出力する例について説明したが、D個の真の特徴点に基づく解析を行い、解析結果を出力するようにしてもよい。ここでは、第1実施形態を例に取り、変形例について説明するが、第2実施形態においても同様の変形を行うことができる。
図13は、上記各実施形態及び上記各変形例の特徴点検出装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図13に示すように、上記各実施形態及び上記各変形例の特徴点検出装置は、CPUなどの制御装置902と、ROMやRAMなどの記憶装置904と、HDDやSSDなどの外部記憶装置906と、ディスプレイなどの表示装置908と、撮像装置、記録装置、読取装置、又はネットワークI/F、及びキーボード又はマウスなどの入力装置910と、通信装置912と、を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
11、111 トレーニングデータ記憶部
13、113 生成部
15 識別器記憶部
19 計算部
21 変位ラベル記憶部
23 変位座標記憶部
31 入力部
33、133 識別部
35、135 加算部
37、137 検出部
39、239 出力部
141 振分部
143 第1ラベル情報記憶部
145 変位記憶部
147 第2ラベル情報記憶部
237 解析部
Claims (14)
- 複数のトレーニングサンプルごとの初期特徴点と特徴点との変位を表す複数の第1変位ベクトルに基づいて決定される複数の第2ベクトルを記憶する記憶部と、
初期特徴点が設定された入力画像を入力する入力部と、
前記入力画像に複数の識別器を適用し、複数の識別器ごとに、識別されたクラスに対応するラベル情報を決定する識別部と、
複数の識別器ごとに決定された複数の前記ラベル情報を加算して加算情報を求める加算部と、
前記入力画像に設定された前記初期特徴点、前記加算情報、及び、前記第2ベクトルに基づいて、前記入力画像の特徴点を検出する検出部と、を備え、
前記複数の第2ベクトルは、前記複数の第1変位ベクトルより小さな記憶領域に記憶可能である、
特徴点検出装置。 - 前記第2ベクトルは、複数の前記第1変位ベクトルを近似した複数の第2変位ベクトルを表現するための、複数の前記第2変位ベクトルそれぞれに共通の第2変位座標ベクトルであり、
複数の前記第2変位ベクトルを表現するための、複数の前記第2変位ベクトルそれぞれに固有の第2変位ラベルベクトルを記憶する変位ラベル記憶部をさらに備え、
前記識別部は、識別されたクラスに対応する前記第2変位ラベルベクトルを、前記ラベル情報として前記変位ラベル記憶部から取得し、
前記加算部は、複数の前記第2変位ラベルベクトルを加算した加算ラベルベクトルを前記加算情報として求め、
前記検出部は、前記入力画像に設定された前記初期特徴点、前記加算ラベルベクトル、及び、前記第2変位座標ベクトルに基づいて、前記入力画像の特徴点を検出する、
請求項1に記載の特徴点検出装置。 - 前記検出部は、前記加算ラベルベクトルに前記第2変位座標ベクトルを乗じることで、前記入力画像のD個の初期特徴点それぞれと対応する前記D個の特徴点それぞれとの変位を並べた第3変位ベクトルを求め、前記入力画像の前記D個の初期特徴点を並べたベクトルに加算して、前記入力画像の前記D個の特徴点を検出する請求項2に記載の特徴点検出装置。
- K×T個の第2変位座標ベクトルは、前記K×T個の第1変位ベクトルを主成分分析して計算され、前記K×T個の第2変位ラベルベクトルは、当該第2変位座標ベクトルに基づく空間に前記K×T個の第1変位ベクトルを射影して求められる請求項2に記載の特徴点検出装置。
- 前記第2変位座標ベクトルは、K×T個の第1変位ベクトルを含む部分空間に対して張られる線形独立な基底ベクトルの集合であり、
前記第2変位ラベルベクトルは、前記各基底ベクトルに対する線形係数を並べたものであり、
前記検出部は、前記加算ラベルベクトルを前記第2変位座標ベクトルと線形結合することで、前記第3変位ベクトルを求める請求項3に記載の特徴点検出装置。 - K×T個の前記第2変位座標ベクトルは、前記K×T個の第1変位ベクトルの線形和、分散、及び順序統計量の少なくともいずれかを尺度として計算される請求項2に記載の特徴点検出装置。
- D個の特徴点が検出された前記入力画像を出力する出力部を更に備える請求項1に記載の特徴点検出装置。
- D個の特徴点が検出された前記入力画像を解析する解析部と、
解析結果を出力する出力部と、
を更に備える請求項1に記載の特徴点検出装置。 - 前記第2ベクトルは、複数の前記トレーニングサンプルを振り分ける複数の組を代表する前記第1変位ベクトルを表す第2変位ベクトルであり、
前記識別部は、識別されたクラスを示すラベル情報を決定し、
前記加算部は、複数の前記ラベル情報の出現数を表す前記加算情報を求め、
前記検出部は、前記入力画像に設定された前記初期特徴点、前記加算情報、及び、前記第2変位ベクトルに基づいて、前記入力画像の特徴点を検出する、
請求項1に記載の特徴点検出装置。 - 前記検出部は、複数の前記第2変位ベクトルそれぞれ毎に対応する前記加算情報を乗じ、対応する前記加算情報が乗じられた各第2変位ベクトルを加算して、前記入力画像のD個の初期特徴点それぞれと対応する前記D個の特徴点それぞれとの変位を並べた第3変位ベクトルを求め、前記入力画像の前記D個の初期特徴点を並べたベクトルに加算して、前記入力画像の前記D個の特徴点を検出する請求項9に記載の特徴点検出装置。
- 前記組は、クラスタであり、
N個の前記トレーニングサンプルは、N個の前記第1変位ベクトルそれぞれの距離を用いて、L個のクラスタにクラスタリングされる請求項9に記載の特徴点検出装置。 - 前記第2変位ベクトルは、前記L個のクラスタそれぞれ毎に、当該クラスタに振り分けられたトレーニングサンプルの第1変位ベクトルの距離の線形和、分散、及び順序統計量の少なくともいずれかを尺度に用いて決定される請求項11に記載の特徴点検出装置。
- 複数のトレーニングサンプルごとの初期特徴点と特徴点との変位を表す複数の第1変位ベクトルに基づいて決定される複数の第2ベクトルを記憶部に記憶する記憶ステップと、
初期特徴点が設定された入力画像を入力する入力ステップと、
前記入力画像に複数の識別器を適用し、複数の識別器ごとに、識別されたクラスに対応するラベル情報を決定する識別ステップと、
複数の識別器ごとに決定された複数の前記ラベル情報を加算して加算情報を求める加算ステップと、
前記入力画像に設定された前記初期特徴点、前記加算情報、及び、前記第2ベクトルに基づいて、前記入力画像の特徴点を検出する検出ステップと、を含み、
前記複数の第2ベクトルは、前記複数の第1変位ベクトルより小さな記憶領域に記憶可能である、
特徴点検出方法。 - 複数のトレーニングサンプルごとの初期特徴点と特徴点との変位を表す複数の第1変位ベクトルに基づいて決定される複数の第2ベクトルを記憶部に記憶する記憶ステップと、
初期特徴点が設定された入力画像を入力する入力ステップと、
前記入力画像に複数の識別器を適用し、複数の識別器ごとに、識別されたクラスに対応するラベル情報を決定する識別ステップと、
複数の識別器ごとに決定された複数の前記ラベル情報を加算して加算情報を求める加算ステップと、
前記入力画像に設定された前記初期特徴点、前記加算情報、及び、前記第2ベクトルに基づいて、前記入力画像の特徴点を検出する検出ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記複数の第2ベクトルは、前記複数の第1変位ベクトルより小さな記憶領域に記憶可能である、
プログラム。
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