JP6456031B2 - 画像認識装置、画像認識方法およびプログラム - Google Patents
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Description
以下、図面を参照しながら本発明の第1の実施形態を詳細に説明する。
図1は、本実施形態に係るオブジェクト識別装置(画像認識装置)100の構成例を示すブロック図である。
図1に示すように、オブジェクト識別装置100は、結像光学系101、撮像部102、撮像制御部103、画像記録部104、オブジェクト登録部105、入力オブジェクト識別部106および外部出力部107を備えている。また、これらの各構成は接続バス108によって接続されている。
図2は、本実施形態におけるオブジェクト識別装置100の全体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、図2を参照しながら、本実施形態のオブジェクト識別装置100が、オブジェクトを識別する実際の処理について説明する。なお、図2の説明では、画像中のオブジェクトが人物の顔である場合について説明する。
まず、ステップS207におけるオブジェクト登録処理の詳細について説明する。図3は、図1に示したオブジェクト登録部105の詳細な構成例を示すブロック図である。
図3に示すように、オブジェクト登録部105は、登録オブジェクト辞書データ生成部301、登録オブジェクト辞書データ保持部302、および登録オブジェクト辞書データ選択部303を備えている。
図4は、図3に示した登録オブジェクト辞書データ生成部301の詳細な構成例を示すブロック図である。
図4に示すように、登録オブジェクト辞書データ生成部301は、部分特徴抽出部401、および部分特徴次元圧縮部402を備えている。
図5は、図4に示した部分特徴次元圧縮部402の詳細な構成例を示すブロック図である。
図5に示すように、部分特徴次元圧縮部402は、部分特徴次元圧縮制御部501、次元圧縮パラメータ生成部502、次元圧縮演算部503、および次元圧縮パラメータ保持部504を備えている。
まず、ステップS601において、部分特徴次元圧縮制御部501は、部分特徴抽出部401で抽出した部分特徴量(部分特徴量ベクトル)を取得する。ここで取得する部分特徴量には、オブジェクト上での部分領域の位置や大きさ、特徴量の種類などの付随する属性情報も含まれる。
x=v−m ・・・(1)
y=Ax ・・・(2)
次に、入力オブジェクトを識別する処理について説明する。図7は、図1に示した入力オブジェクト識別部106の詳細な構成例を示すブロック図である。
図7に示すように、入力オブジェクト識別部106は、入力オブジェクト識別用データ生成部701、登録オブジェクト辞書データ取得部702、および入力オブジェクト識別演算部703を備えている。
まず、ステップS801において、登録オブジェクト辞書データ取得部702は、オブジェクト登録部105から登録オブジェクトの辞書データを取得する。次に、ステップS802において、入力オブジェクト識別用データ生成部701は、画像記録部104より入力オブジェクトを含む画像データ(入力画像)を取得する。続いて、ステップS803において、入力オブジェクト識別用データ生成部701は、入力オブジェクトを識別するための識別用データを生成する。ここで行われる処理の詳細については後述する。
図9は、図7に示した入力オブジェクト識別用データ生成部701の詳細な構成例を示すブロック図である。
図9に示すように、入力オブジェクト識別用データ生成部701は、部分特徴抽出部901、および部分特徴次元圧縮部902を備えている。また、部分特徴抽出部901は、さらに部分領域設定部903および特徴ベクトル抽出部904を備えている。入力オブジェクト識別用データ生成部701の構成および各構成による処理は、それぞれ図4に示した登録オブジェクト辞書データ生成部301と同様であるため、詳細な説明は割愛する。部分特徴量の次元数を圧縮手順についても同様である。
次に、入力オブジェクトを識別するための演算処理について説明する。本実施形態では、一例として、入力オブジェクトの識別を、登録オブジェクトと入力オブジェクトとで対応する部分特徴量間の類似性をもとに判定する場合について説明する。
図10に示すように、入力オブジェクト識別演算部703は、入力オブジェクト識別用データ取得部1001、および登録オブジェクト辞書データ取得部1002を備えている。さらに、部分特徴類似度算出部1003、部分特徴類似度統合部1004、および入力オブジェクト判定部1005を備えている。
まず、ステップS1101において、入力オブジェクト識別用データ取得部1001は、入力オブジェクトの識別用データを入力オブジェクト識別用データ生成部701から取得する。続いて、ステップS1102において、登録オブジェクト辞書データ取得部1002は、登録オブジェクトの辞書データを登録オブジェクト辞書データ取得部702から取得する。
以下、本発明の第2の実施形態について説明する。本実施形態では、第1の実施形態と比較して、複数の部分特徴量を連結した後に次元圧縮を行う点で異なっている。以下、具体的に説明する。なお、本実施形態に係るオブジェクト識別装置の全体的な構成および処理については、基本的にはそれぞれ図1および図2と同様であるため、説明は省略する。なお、図4および図9に示した部分特徴次元圧縮部402、902の構成の一部が本実施形態では異なっている。さらに、入力オブジェクトを識別する処理の一部が異なっている。以下、第1の実施形態と異なる点を中心に説明する。
図12は、本実施形態における部分特徴次元圧縮部402の詳細な構成例を示すブロック図である。なお、入力オブジェクト識別用データ生成部701に含まれる部分特徴次元圧縮部902についても同様の構成であるものとする。
図12に示すように、部分特徴次元圧縮部402は、部分特徴次元圧縮制御部501、次元圧縮パラメータ生成部502、次元圧縮演算部503、次元圧縮パラメータ保持部504、および部分特徴連結部1201を備えている。本実施形態では、部分特徴連結部1201が追加されている点で、第1の実施形態と異なっている。なお、図5に示した構成と同じ構成については役割が同様であるため、説明を割愛する。
始めに、ステップS1301において、部分特徴次元圧縮制御部501は、部分特徴量ベクトルを取得する。続いて、ステップS1302において、次元圧縮演算部503は、取得した部分特徴量ベクトルに対応する平均ベクトルを次元圧縮パラメータ保持部504から取得し、部分特徴量ベクトルから減算する。
図14において、ステップS1401〜S1403の処理については、それぞれ図13のステップS1301〜S1303と同様であるため、説明は省略する。次のステップS1404においては、所定数の部分特徴量ベクトルを連結する。このとき、図13のステップS1304とは異なり、連結の順番を複数のパターンで行うこととなる。すなわち、ステップS1409の判定で所定数の次元圧縮後の部分特徴量ベクトルが得られるまで連結の順番を変えて、連結した部分特徴量ベクトルを複数生成する。
始めに、ステップS1501において、入力オブジェクト識別用データ取得部1001は、入力オブジェクトの識別用データを取得する。前述したように、本実施形態では入力オブジェクトの識別用データは、以下の点で、第1の実施形態と異なる。すなわち、登録オブジェクトの辞書データの中の1つの部分特徴量ベクトル(以下、登録特徴量ベクトルと呼ぶ)に対応する、入力オブジェクトの部分特徴量ベクトル(以下、入力特徴量ベクトルと呼ぶ)が複数存在する。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
106 入力オブジェクト識別部
Claims (9)
- 登録画像または入力画像のオブジェクトから部分特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された部分特徴量の次元を削減する圧縮手段と、
前記圧縮手段によって次元が削減された前記登録画像のオブジェクトの部分特徴量を記憶する記憶手段と、
前記圧縮手段によって次元が削減された前記登録画像及び前記入力画像のオブジェクトの部分特徴量を用いて、前記入力画像のオブジェクトと前記登録画像のオブジェクトとの類似度を算出する算出手段とを有し、
前記圧縮手段は、予め設定されている次元圧縮パラメータを用いて部分特徴量の次元を圧縮するか、次元圧縮パラメータを動的に生成して部分特徴量の次元を圧縮するかを切り替え、次元圧縮パラメータを動的に生成する場合に、乱数の周期を小さくするように乱数を生成して前記次元圧縮パラメータを生成することを特徴とする画像認識装置。 - 前記圧縮手段は、予め設定されている次元圧縮パラメータを用いて部分特徴量の次元を圧縮するか、次元圧縮パラメータを動的に生成して部分特徴量の次元を圧縮するかを前記部分特徴量に応じて切り替えることを特徴とする請求項1に記載の画像認識装置。
- 登録画像または入力画像のオブジェクトから部分特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された部分特徴量の次元を削減する圧縮手段と、
前記圧縮手段によって次元が削減された前記登録画像のオブジェクトの部分特徴量を記憶する記憶手段と、
前記圧縮手段によって次元が削減された前記登録画像及び前記入力画像のオブジェクトの部分特徴量を用いて、前記入力画像のオブジェクトと前記登録画像のオブジェクトとの類似度を算出する算出手段とを有し、
前記圧縮手段は、予め設定されている次元圧縮パラメータを用いて部分特徴量の次元を圧縮するか、次元圧縮パラメータを動的に生成して部分特徴量の次元を圧縮するかを切り替え、
前記圧縮手段は、複数の部分特徴量を連結する連結手段をさらに有し、
前記連結手段は、連結した部分特徴量の次元数が予め定めた次元数に達するまで部分特徴量を連結し、
前記連結した部分特徴量の次元を削減することを特徴とする画像認識装置。 - 前記連結手段は、複数の部分特徴量を連結する際に、順番を入れ替えることによって連結した部分特徴量を複数生成することを特徴とする請求項3に記載の画像認識装置。
- 前記オブジェクトは人物の顔であることを特徴とする請求項1〜4の何れか1項に記載の画像認識装置。
- 登録画像または入力画像のオブジェクトから部分特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された部分特徴量の次元を削減する圧縮工程と、
前記圧縮工程によって次元が削減された前記登録画像のオブジェクトの部分特徴量を記憶手段に記憶する記憶工程と、
前記圧縮工程において次元が削減された前記登録画像及び前記入力画像のオブジェクトの部分特徴量を用いて、前記入力画像のオブジェクトと前記登録画像のオブジェクトとの類似度を算出する算出工程とを有し、
前記圧縮工程においては、予め設定されている次元圧縮パラメータを用いて部分特徴量の次元を圧縮するか、次元圧縮パラメータを動的に生成して部分特徴量の次元を圧縮するかを切り替え、次元圧縮パラメータを動的に生成する場合に、乱数の周期を小さくするように乱数を生成して前記次元圧縮パラメータを生成することを特徴とする画像認識方法。 - 登録画像または入力画像のオブジェクトから部分特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された部分特徴量の次元を削減する圧縮工程と、
前記圧縮工程によって次元が削減された前記登録画像のオブジェクトの部分特徴量を記憶手段に記憶する記憶工程と、
前記圧縮工程において次元が削減された前記登録画像及び前記入力画像のオブジェクトの部分特徴量を用いて、前記入力画像のオブジェクトと前記登録画像のオブジェクトとの類似度を算出する算出工程とをコンピュータに実行させ、
前記圧縮工程においては、予め設定されている次元圧縮パラメータを用いて部分特徴量の次元を圧縮するか、次元圧縮パラメータを動的に生成して部分特徴量の次元を圧縮するかを切り替え、次元圧縮パラメータを動的に生成する場合に、乱数の周期を小さくするように乱数を生成して前記次元圧縮パラメータを生成することを特徴とするプログラム。 - 登録画像または入力画像のオブジェクトから部分特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された部分特徴量の次元を削減する圧縮工程と、
前記圧縮工程によって次元が削減された前記登録画像のオブジェクトの部分特徴量を記憶手段に記憶する記憶工程と、
前記圧縮工程において次元が削減された前記登録画像及び前記入力画像のオブジェクトの部分特徴量を用いて、前記入力画像のオブジェクトと前記登録画像のオブジェクトとの類似度を算出する算出工程とを有し、
前記圧縮工程においては、予め設定されている次元圧縮パラメータを用いて部分特徴量の次元を圧縮するか、次元圧縮パラメータを動的に生成して部分特徴量の次元を圧縮するかを切り替え、
前記圧縮工程は、複数の部分特徴量を連結する連結工程をさらに有し、
前記連結工程においては、連結した部分特徴量の次元数が予め定めた次元数に達するまで部分特徴量を連結し、
前記連結した部分特徴量の次元を削減することを特徴とする画像認識方法。 - 登録画像または入力画像のオブジェクトから部分特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された部分特徴量の次元を削減する圧縮工程と、
前記圧縮工程によって次元が削減された前記登録画像のオブジェクトの部分特徴量を記憶手段に記憶する記憶工程と、
前記圧縮工程において次元が削減された前記登録画像及び前記入力画像のオブジェクトの部分特徴量を用いて、前記入力画像のオブジェクトと前記登録画像のオブジェクトとの類似度を算出する算出工程とをコンピュータに実行させ、
前記圧縮工程においては、予め設定されている次元圧縮パラメータを用いて部分特徴量の次元を圧縮するか、次元圧縮パラメータを動的に生成して部分特徴量の次元を圧縮するかを切り替え、
前記圧縮工程は、複数の部分特徴量を連結する連結工程をさらに有し、
前記連結工程においては、連結した部分特徴量の次元数が予め定めた次元数に達するまで部分特徴量を連結し、
前記連結した部分特徴量の次元を削減することを特徴とするプログラム。
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