JP6539469B2 - 特徴量抽出装置、特徴量抽出方法及び特徴量抽出用プログラム - Google Patents
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Description
始めに、実施形態に対応する第1実施例について、図2乃至図5を用いて説明する。なお、図2は第1実施例に係る画像処理装置の概要構成を示すブロック図であり、図3は第1実施例に係る特徴量抽出処理を示すフローチャートである。また、図4は第1実施例に係る特徴量抽出処理を示す図であり、図5は具体的な画像についての第1実施例に係る特徴量抽出処理を例示する図である。このとき図2では、図1に示した実施形態に係る特徴量抽出装置Sにおける各構成部材に対応する第1実施例の構成部材それぞれについて、当該特徴量抽出装置Sにおける各構成部材と同一の部材番号を用いている。
(i)被写体が「自転車に乗った人」である場合に、その画像G2中の「人」の位置及び「自転車」の位置にそれぞれ相当する各位置データを自動的に設定する(図5(b)参照)。
(ii)被写体が「人」である場合に、その画像G中の「頭」の位置、「肩」の位置、「手足」の位置及び「胴体」の位置にそれぞれ相当する各位置データを自動的に設定する。
(iii)被写体が「二輪車」である場合に、その画像G中の「前輪」の位置及び「後輪」の位置にそれぞれ相当する各位置データを自動的に設定する。
(iv)被写体が「自動車」である場合に、その画像G中の「ボディ」の位置及び「タイヤ」の位置にそれぞれ相当する各位置データを自動的に設定する。
次に、実施形態に対応する他の実施例である第2実施例について、図6及び図7を用いて説明する。なお、第2実施例に係る画像処理装置のハードウェア的な構成は、基本的には第1実施例に係る画像処理装置SVのハードウェアと同様であるので、以下の第2実施例では、第1実施例に係る画像処理装置SVと同様の構成部材及び同様の処理については、同様の部材番号及び同様のステップ番号を用いて、細部の説明は省略する。
次に、実施形態に係る変形例について説明する。
先ず第1変形例として、各実施例に係る生成部1における階調データの生成について、各実施例に係る階調データの生成方法と異ならせ、
(a)画素の色空間(RGB色空間、HSV(Hue Saturation Value)色空間、グレースケール空間、YUV色空間、Lab(Lab color space)色空間又はXYZ色空間等)を他の色空間に変換する色空間変換方法、又は色空間の特定の成分を選択する方法、又は、
(b)スケール、回転、又は並行移動等の幾何学変換、
を適宜選択して用いることにより、元の画像の特性に応じて識別性能の高いCS−LBP共起特徴量を抽出することが期待できる。
次に第2変形例として、各実施例に係る抽出部2における階調ブロックデータの生成において、上記位置データを外部から人為的に定義する構成に代えて、例えば機械学習方法等を用いて統計的に算出した事前データを用いるように構成してもよい。この場合には、元の画像中の静止被写体に対して識別性能の高いCS−LBP共起特徴量を生成することが期待できる。
次に第3変形例として、各実施例に係る出力部10におけるCS−LBP共起特徴量の生成において、複数の画像から取得したCS−LBP共起ヒストグラムの集合から、例えば主成分分析を用いて、特徴量として有用な成分のみを選択するように構成してもよい。この場合には、CS−LBP共起特徴量の次元数を効果的に削減でき、以降の処理の計算量の更なる削減が期待できる。
次に第4変形例として、第2実施例に係る処理部11における分割CS−LBP共起ヒストグラムの結合において、複数の分割CS−LBP共起ヒストグラムを単純に結合する代わりに、例えばいわゆる調和平均や加重平均等を用いて結合するように構成してもよい。この場合には、CS−LBP共起ヒストグラムの次元数を削減でき、以降の処理の計算量の更なる削減が期待できる。
その他の変形例として、図3又は図6にそれぞれ示したフローチャートに相当するプログラムを、光ディスク又はハードディスク等の記録媒体に記録しておき、或いはインターネット等のネットワークを介して取得しておき、これを汎用のマイクロコンピュータ等に読み出して実行することにより、当該マイクロコンピュータ等を各実施例に係る処理部11として機能させることも可能である。
2 抽出手段(抽出部)
3 マップ生成手段(マップ生成部)
4 ヒストグラム生成手段(ヒストグラム生成部)
10 出力部
11 処理部
MP、MP1、MP2、MP3 CS−LBP共起特徴量マップ
P1、P2、P3、P4、P5、P6、P10 共起画素ペア
GB、GB1、GB2、GB3、GB4、GB10、GB11 画像ブロック
S 特徴量抽出装置
SV 画像処理装置
Claims (8)
- 複数の画素からなる画像情報に基づいて、当該画像情報に相当する画像の特性に対応した特性情報を生成する生成手段と、
予め設定され且つ相互に異なる位置情報に基づいて、前記生成された特性情報から、相互に異なり且つ前記画像内において離隔した当該特性情報の一部を抽出特性情報としてそれぞれ抽出する抽出手段と、
各前記抽出された抽出特性情報に基づいて、当該各抽出特性情報をそれぞれ構成する前記画素ごとに当該画素の特徴量を示す特徴量マップを、当該各抽出特性情報についてそれぞれ生成するマップ生成手段と、
複数の前記画素間の相対的な位置関係として前記特性に対応して予め設定された共起位置関係を示す共起位置情報であって、異なる前記特徴量マップに跨がる前記共起位置関係を示す共起位置情報に基づいて、各前記生成された特徴量マップに対応するヒストグラム量を示す共起ヒストグラム情報を生成するヒストグラム生成手段と、
を備えることを特徴とする特徴量抽出装置。 - 請求項1に記載の特徴量抽出装置において、
前記共起位置関係は、前記特性に対応した前記画素間の距離に基づいて予め設定されていることを特徴とする特徴量抽出装置。 - 請求項1又は請求項2に記載の特徴量抽出装置において、
前記ヒストグラム生成手段は、一つの前記画素についての異なる複数の前記共起位置関係をそれぞれ示す複数の前記共起位置情報にそれぞれ基づいて、前記特徴量マップに対応する前記共起ヒストグラム情報を複数生成することを特徴とする特徴量抽出装置。 - 請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の特徴量抽出装置において、
異なる前記位置情報は、予め設定された前記画像内の異なる位置であって前記特性に対応した当該異なる位置を示す位置情報であることを特徴とする特徴量抽出装置。 - 請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の特徴量抽出装置において、
一つの前記画像についての前記特性情報を分割して複数の分割特性情報を生成する分割手段と、
結合手段と、
を更に備え、
前記抽出手段は、各前記生成された分割特性情報から当該分割特性情報の一部を前記抽出特性情報としてそれぞれ抽出し、
前記マップ生成手段は、各前記抽出された抽出特性情報に基づいて前記特徴量マップをそれぞれ生成し、
前記ヒストグラム生成手段は、前記共起位置情報に基づいて、各前記生成された特徴量マップにそれぞれ対応する分割共起ヒストグラム情報を生成し、
前記結合手段は、各前記生成された分割共起ヒストグラム情報を結合して元の前記特性情報に対応した前記共起ヒストグラム情報を生成することを特徴とする特徴量抽出装置。 - 請求項1から請求項5にいずれか一項に記載の特徴量抽出装置において、
前記生成された共起ヒストグラム情報に基づいて、前記画像を特徴付ける共起特徴量情報を生成する特徴量情報生成手段を更に備えることを特徴とする特徴量抽出装置。 - 複数の画素からなる画像情報に相当する画像の特徴を示す特徴量を抽出する特徴量抽出装置において実行される特徴量抽出方法において、
前記画像情報に基づいて前記画像の特性に対応した特性情報を生成する生成工程と、
予め設定され且つ相互に異なる位置情報に基づいて、前記生成された特性情報から、相互に異なり且つ前記画像内において離隔した当該特性情報の一部を抽出特性情報としてそれぞれ抽出する抽出工程と、
各前記抽出された抽出特性情報に基づいて、当該各抽出特性情報をそれぞれ構成する前記画素ごとに当該画素の特徴量を示す特徴量マップを、当該各抽出特性情報についてそれぞれ生成するマップ生成工程と、
複数の前記画素間の相対的な位置関係として前記特性に対応して予め設定された共起位置関係を示す共起位置情報であって、異なる前記特徴量マップに跨がる前記共起位置関係を示す共起位置情報に基づいて、各前記生成された特徴量マップに対応するヒストグラム量を示す共起ヒストグラム情報を生成するヒストグラム生成工程と、
を含むことを特徴とする特徴量抽出方法。 - コンピュータを、請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の特徴量抽出装置として機能させることを特徴とする特徴量抽出用プログラム。
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