JP6666488B2 - 画像抽出装置 - Google Patents
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Description
注目部位画像抽出部307からの対象人物Pの注目部位の複数の画像に対してそれぞれシャープネスを判定する。そして、シャープネスに対して予め閾値T1を設定し、シャープネスが閾値T1より低い画像を廃棄する。
注目部位画像抽出部307からの対象人物Pの注目部位の複数の画像に対して、各画像の画素数を算出する。そして、画素数に対して閾値T2を設定し、画素数が閾値T2より低い画像を廃棄する。
注目部位画像抽出部307からの対象人物Pの注目部位の複数の画像に対して、それぞれの関連付けられた注目部位キーポイント情報によりキーポイント数を算出する。そして、例えばキーポイント数に対して閾値T3を設定し、キーポイント数が閾値T3より低い画像を廃棄する。
シャープネス判定部501は前記(1)に記載のシャープネスに基づく絞り込みを実行し、画素数判定部502は前記(2)に記載の画素数に基づく絞り込みを実行し、キーポイント数判定部503は前記(3)に記載のキーポイント数に基づく絞り込みを実行する。上述のように、画像判定出力部308において、シャープネス判定部501による処理、画素数判定部502による処理、およびキーポイント数判定部503による処理は、選択的に少なくとも1つを実行すればよく、全部実行する必要はない。
Claims (12)
- 複数のビデオソース由来のビデオデータから、ビデオデータにおける対象人物の行動認識を行うための特定画像を抽出する画像抽出装置であって、
前記ビデオデータから対象人物を検出し、前記対象人物の画像の全てを抽出する人物検出抽出部と、
前記人物検出抽出部が抽出した前記対象人物の画像に対してキーポイント抽出を行うキーポイント抽出部と、
前記対象人物の注目部位を特定する注目部位特定部と、
前記注目部位特定部が特定した前記注目部位に基づいて、前記対象人物の画像から当該対象人物の前記注目部位の画像を抽出する注目部位画像抽出部と、
前記注目部位画像抽出部が抽出した前記注目部位の画像に対し、それぞれが前記特定画像であるか判定し、判定された前記特定画像を出力する画像判定出力部と、を備え、
前記画像判定出力部は、前記注目部位の画像のシャープネス、画素数及び前記キーポイントの数の少なくともいずれかに基づいて、前記注目部位の画像が前記特定画像であるか判定する、画像抽出装置。 - 請求項1に記載の画像抽出装置であって、
さらに、
複数の人物の、一意に当該人物を特定するための人物データと、当該人物の注目部位と、が記憶された人物データベースを利用し、前記人物検出抽出部が検出した前記対象人物がどの人物であるか特定する人物特定部を備え、
前記人物特定部により前記対象人物が前記人物データベース内のどの人物であるか特定された場合、前記注目部位特定部は、前記人物特定部から出力された結果に基づいて、前記人物データベースを利用して前記対象人物の注目部位を特定する、画像抽出装置。 - 請求項2に記載の画像抽出装置であって、
さらに、
疾患部位ごとに分類される疾患人物の画像のキーポイント情報が記憶された疾患データベースを備え、
前記人物特定部により前記対象人物が前記人物データベースに存在しないと判定された場合、前記注目部位特定部は、前記キーポイント抽出部が抽出したキーポイント情報を前記疾患データベースと照合して、前記対象人物の前記注目部位を判定する、画像抽出装置。 - 請求項1〜3のいずれか1つに記載の画像抽出装置であって、
前記画像判定出力部は、前記特定画像の由来するビデオソースを判定し、各ビデオソースからの前記特定画像の数に基づいて前記複数のビデオソースに優先度を付与し、前記ビデオソースの前記優先度に基づいて前記特定画像を更に絞り込む、画像抽出装置。 - 請求項1〜3のいずれか1つに記載の画像抽出装置であって、
前記画像判定出力部は、機械学習の方法により、前記注目部位のそれぞれについてサンプルデータセットを利用してシャープネス判定のモデルをトレーニングし、前記対象人物の注目部位の画像を対応する前記モデルに入力し、その結果から当該注目部位の画像のシャープネスを判定する、画像抽出装置。 - 複数のビデオソース由来のビデオデータから、ビデオデータにおける対象人物の行動認識を行うための特定画像を抽出する画像抽出方法であって、
前記ビデオデータから対象人物を検出し、前記対象人物の画像の全てを抽出する人物検出抽出ステップと、
前記人物検出抽出ステップで抽出した前記対象人物の画像に対してキーポイント抽出を行うキーポイント抽出ステップと、
前記対象人物の注目部位を特定する注目部位特定ステップと、
前記注目部位特定ステップで特定した前記注目部位に基づいて、前記対象人物の画像から当該対象人物の前記注目部位の画像を抽出する注目部位画像抽出ステップと、
前記注目部位画像抽出ステップで抽出した前記注目部位の画像に対し、それぞれが前記特定画像であるか判定し、判定された前記特定画像を出力する画像判定出力ステップと、を備え、
前記画像判定出力ステップにおいて、前記注目部位の画像のシャープネス、画素数及び前記キーポイントの数の少なくともいずれかに基づいて、前記注目部位の画像が前記特定画像であるか判定する、画像抽出方法。 - 請求項6に記載の画像抽出方法であって、
さらに、
複数の人物の、一意に当該人物を特定するための人物データと、当該人物の注目部位と、が記憶された人物データベースを利用し、前記人物検出抽出ステップで検出した前記対象人物がどの人物であるか特定する人物特定ステップを備え、
前記人物特定ステップにより前記対象人物が前記人物データベース内のどの人物であるか特定された場合、前記注目部位特定ステップにおいて、前記人物特定ステップで出力された結果に基づいて、前記人物データベースを利用して前記対象人物の注目部位を特定する、画像抽出方法。 - 請求項7に記載の画像抽出方法であって、
前記人物特定ステップにより前記対象人物が前記人物データベースに存在しないと判定された場合、
前記注目部位特定ステップにおいて、前記キーポイント抽出ステップで抽出したキーポイント情報を、疾患部位ごとに分類される疾患人物の画像のキーポイント情報が記憶された疾患データベースと照合して、前記対象人物の前記注目部位を判定する、画像抽出方法。 - 請求項6〜8のいずれか1つに記載の画像抽出方法であって、
前記画像判定出力ステップにおいて、前記特定画像の由来するビデオソースを判定し、各ビデオソースからの前記特定画像の数に基づいて前記複数のビデオソースに優先度を付与し、前記ビデオソースの前記優先度に基づいて前記特定画像を更に絞り込む、画像抽出方法。 - 請求項6〜8のいずれか1つに記載の画像抽出方法であって、
前記画像判定出力ステップにおいて、機械学習の方法により、前記注目部位のそれぞれについてサンプルデータセットを利用してシャープネス判定のモデルをトレーニングし、前記対象人物の注目部位の画像を対応する前記モデルに入力し、その結果から当該注目部位の画像のシャープネスを判定する、画像抽出方法。 - コンピュータで実行可能なプログラムであって、
前記プログラムは、コンピュータに請求項6〜10のいずれか1つに記載の画像抽出方法を実行させる、プログラム。 - 行動解析システムであって、
請求項1〜5のいずれか1つに記載の画像抽出装置と、
前記画像抽出装置から出力された前記特定画像を利用して、前記対象人物の行動認識を行う行動特徴解析部と、
前記行動特徴解析部の解析結果を出力する通知部と、
を備える、行動解析システム。
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