JP6389801B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
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Description
複数の静止画像から、特徴情報として、複数の静止画像における同一被写体の登場回数を少なくとも抽出する特徴情報抽出部と、
登場回数が第1閾値以上である被写体を注目被写体として検出する注目対象検出部と、
注目被写体が存在しないではない動画像の部分に対する画像解析条件を、注目被写体が存在する動画像の部分に対する画像解析条件よりも、粗い画像解析条件とする画像解析条件決定部と、
画像解析条件に基づいて、動画像からフレーム画像を抽出し、抽出されたフレーム画像に対して画像解析を行うフレーム画像解析部と、
画像解析の結果に基づいて、フレーム画像の評価値を算出し、フレーム画像の中から評価値が第2閾値以上であるフレーム画像を出力するフレーム画像出力部とを備える、画像処理装置を提供するものである。
画像解析条件決定部は、注目被写体が存在しない動画像の部分からフレーム画像を抽出する際の抽出頻度を、注目被写体が存在する動画像の部分からフレーム画像を抽出する際の抽出頻度よりも低くすることが好ましい。
画像解析条件決定部は、注目被写体が存在しない動画像の部分から抽出されるフレーム画像に対する画像解析の項目数を、注目被写体が存在する動画像の部分から抽出されるフレーム画像に対する画像解析の項目数よりも少なくすることが好ましい。
画像解析条件決定部は、注目被写体が存在しない動画像の部分から抽出されるフレーム画像に対して画像解析を行う際の画像サイズを、注目被写体が存在する動画像の部分から抽出されるフレーム画像に対して画像解析を行う際の画像サイズよりも縮小することが好ましい。
画像解析条件決定部は、被写体の種類に応じて、動画像からフレーム画像を抽出する際の抽出頻度を変えることが好ましい。
画像解析条件決定部は、動画像から人物認識の結果の情報に対応する人物が存在するフレーム画像を抽出する画像解析条件とすることが好ましい。
画像解析条件決定部は、動画像からシーン判定の結果の情報に対応するシーンのフレーム画像、または、オブジェクト認識の結果の情報に対応するオブジェクトが存在するフレーム画像を抽出する画像解析条件とすることが好ましい。
画像解析条件決定部は、動画像から人物の動きを表す情報に対応する動きを表す人物が存在するフレーム画像を抽出する画像解析条件とすることが好ましい。
特徴情報抽出部が、複数の静止画像から、特徴情報として、複数の静止画像における同一被写体の登場回数を少なくとも抽出するステップと、
注目対象検出部が、登場回数が第1閾値以上である被写体を注目被写体として検出するステップと、
画像解析条件決定部が、注目被写体が存在しない動画像の部分に対する画像解析条件を、注目被写体が存在する動画像の部分に対する画像解析条件よりも、粗い画像解析条件とするステップと、
フレーム画像解析部が、画像解析条件に基づいて、動画像からフレーム画像を抽出し、抽出されたフレーム画像に対して画像解析を行うステップと、
フレーム画像出力部が、画像解析の結果に基づいて、フレーム画像の評価値を算出し、フレーム画像の中から評価値が第2閾値以上であるフレーム画像を出力するステップとを含む、画像処理方法を提供する。
同図に示すフレーム画像解析部20は、注目対象検出部16により検出された注目被写体(例えば、注目対象人物)が存在するフレーム画像を出力する場合の例であり、フレーム画像抽出部24と、注目人物検出部26と、運動軌跡検出部28と、動作分析部30と、重要度判定部32と、構図分析部34と、画質判定部36とを備えている。
例えば、重要度が高くなるほど、重要度の評価値が高くなるように算出することができる。
例えば、よいと分析されたフレーム画像の構図の評価値が、よいと分析されていないフレーム画像の構図の評価値よりも高くなるように算出することができる。
本発明の方法は、例えば、その各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムにより実施することができる。また、このプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することもできる。
12 画像取得部
14 特徴情報抽出部
16 注目対象検出部
18 画像解析条件決定部
20 フレーム画像解析部
22 フレーム画像出力部
24 フレーム画像抽出部
26 注目人物検出部
28 運動軌跡検出部
30 動作分析部
32 重要度判定部
34 構図分析部
36 画質判定部
Claims (23)
- 動画像および複数の静止画像を取得する画像取得部と、
前記複数の静止画像から、特徴情報として、前記複数の静止画像における同一被写体の登場回数を少なくとも抽出する特徴情報抽出部と、
前記登場回数が第1閾値以上である被写体を注目被写体として検出する注目対象検出部と、
前記注目被写体が存在しない前記動画像の部分に対する画像解析条件を、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分に対する画像解析条件よりも、粗い画像解析条件とする画像解析条件決定部と、
前記画像解析条件に基づいて、前記動画像からフレーム画像を抽出し、前記抽出されたフレーム画像に対して画像解析を行うフレーム画像解析部と、
前記画像解析の結果に基づいて、前記フレーム画像の評価値を算出し、前記フレーム画像の中から前記評価値が第2閾値以上であるフレーム画像を出力するフレーム画像出力部とを備える、画像処理装置。 - 前記画像解析条件は、前記フレーム画像の抽出頻度であり、
前記画像解析条件決定部は、前記注目被写体が存在しない前記動画像の部分から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度を、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度よりも低くする、請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像解析条件は、前記画像解析の項目数であり、
前記画像解析条件決定部は、前記注目被写体が存在しない前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対する画像解析の項目数を、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対する画像解析の項目数よりも少なくする、請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記画像解析条件は、前記画像解析を行う際の前記フレーム画像の画像サイズであり、
前記画像解析条件決定部は、前記注目被写体が存在しない前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対して前記画像解析を行う際の画像サイズを、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対して前記画像解析を行う際の画像サイズよりも縮小する、請求項1〜3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記被写体は、人物、動物、または、オブジェクトであり、
前記画像解析条件決定部は、前記被写体の種類に応じて、前記動画像から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度を変える、請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記画像解析条件決定部は、人物および動物が存在しない前記動画像の部分から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度を、人物および動物の少なくとも一方が存在する前記動画像の部分から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度よりも低くする、請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記画像解析条件決定部は、前記フレーム画像に撮影された人物および動物の少なくとも一方のサイズに応じて、前記動画像から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度を変える、請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記画像解析条件決定部は、第3閾値以上のサイズで撮影された人物および動物が存在しない前記動画像の部分から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度を、前記第3閾値以上のサイズで撮影された人物および動物の少なくとも一方が存在する前記動画像の部分から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度よりも低くする、請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記画像解析条件決定部は、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対する画像解析の項目数を、人物検出、人物の動作分析、前記動画像における人物の連続存在時間の検出、構図分析および画質判定のうち、前記人物検出を含む2以上の項目数とし、前記注目被写体が存在しない前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対する画像解析の項目数を、前記人物検出を含み、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対する画像解析の項目数よりも少ない項目数とする、請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記フレーム画像出力部は、前記複数の静止画像のうちの少なくとも1つの静止画像と同じ時間帯のフレーム画像の評価値を、前記同じ時間帯ではないフレーム画像の評価値よりも下げる、請求項1〜9のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記フレーム画像出力部は、前記複数の静止画像のうちの少なくとも1つの静止画像と同じ時間帯で、かつ、同じ時刻に撮影されたフレーム画像の評価値を、前記同じ時間帯で、かつ、前記同じ時刻に撮影されていないフレーム画像の評価値よりも下げる、請求項1〜9のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記フレーム画像出力部は、前記複数の静止画像と、前記同じ時間帯で、かつ、前記同じ時刻に撮影されたフレーム画像と、の撮影位置および撮影方向の少なくとも一方が異なる場合、前記同じ時間帯で、かつ、前記同じ時刻に撮影されたフレーム画像の評価値を下げない、請求項11に記載の画像処理装置。
- 前記フレーム画像出力部は、前記複数の静止画像と、前記同じ時間帯で、かつ、前記同じ時刻に撮影されたフレーム画像と、の撮影位置および撮影方向の少なくとも一方が異なる場合、前記同じ時間帯で、かつ、前記同じ時刻に撮影されたフレーム画像の評価値を上げる、請求項11に記載の画像処理装置。
- 前記フレーム画像出力部は、前記登場回数が第4閾値未満である場合に、前記登場回数が前記第4閾値以上である場合よりも前記第2閾値を下げる、請求項1〜13のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記特徴情報は、さらに、それぞれの前記静止画像の人物認識の結果の情報を含み、
前記画像解析条件決定部は、前記動画像から前記人物認識の結果の情報に対応する人物が存在するフレーム画像を抽出する画像解析条件とする、請求項1〜14のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記特徴情報は、さらに、それぞれの前記静止画像のシーン判定またはオブジェクト認識の結果の情報を含み、
前記画像解析条件決定部は、前記動画像から前記シーン判定の結果の情報に対応するシーンのフレーム画像、または、前記オブジェクト認識の結果の情報に対応するオブジェクトが存在するフレーム画像を抽出する画像解析条件とする、請求項1〜14のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記特徴情報は、さらに、それぞれの前記静止画像における人物の動きを表す情報を含み、
前記画像解析条件決定部は、前記動画像から前記人物の動きを表す情報に対応する動きを表す人物が存在するフレーム画像を抽出する画像解析条件とする、請求項1〜14のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 画像取得部が、動画像および複数の静止画像を取得するステップと、
特徴情報抽出部が、前記複数の静止画像から、特徴情報として、前記複数の静止画像における同一被写体の登場回数を少なくとも抽出するステップと、
注目対象検出部が、前記登場回数が第1閾値以上である被写体を注目被写体として検出するステップと、
画像解析条件決定部が、前記注目被写体が存在しない前記動画像の部分に対する画像解析条件を、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分に対する画像解析条件よりも、粗い画像解析条件とするステップと、
フレーム画像解析部が、前記画像解析条件に基づいて、前記動画像からフレーム画像を抽出し、前記抽出されたフレーム画像に対して画像解析を行うステップと、
フレーム画像出力部が、前記画像解析の結果に基づいて、前記フレーム画像の評価値を算出し、前記フレーム画像の中から前記評価値が第2閾値以上であるフレーム画像を出力するステップとを含む、画像処理方法。 - 前記画像解析条件は、前記フレーム画像の抽出頻度であり、
前記画像解析条件決定部は、前記注目被写体が存在しない前記動画像の部分から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度を、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分から前記フレーム画像を抽出する際の抽出頻度よりも低くする、請求項18に記載の画像処理方法。 - 前記画像解析条件は、前記画像解析の項目数であり、
前記画像解析条件決定部は、前記注目被写体が存在しない前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対する画像解析の項目数を、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対する画像解析の項目数よりも少なくする、請求項18または19に記載の画像処理方法。 - 前記画像解析条件は、前記フレーム画像の画像サイズであり、
前記画像解析条件決定部は、前記注目被写体が存在しない前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対して前記画像解析を行う際の画像サイズを、前記注目被写体が存在する前記動画像の部分から抽出される前記フレーム画像に対して前記画像解析を行う際の画像サイズよりも縮小する、請求項18〜20のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 請求項18〜21のいずれか1項に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項18〜21のいずれか1項に記載の画像処理方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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