JP6698058B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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Description
以下、本発明を適用した追跡装置1の概略構成を示した図2を参照し、本発明の実施の形態の構成を説明する。
これは人物Bの正例データが人物Aの負例データA421に含まれていても、学習が進んだ結果その数が極わずかであり、割合が低ければ同様である。
以下、図5に示したフローチャートを参照しつつ、本発明を適用した追跡装置1による全体処理の動作を説明する。図5に示すフローチャートは動作開始後、撮像部10のフレーム間隔にあわせて、入力画像が1枚取得されるたびに実行される。
上記図6のサブフローにおけるステップS220において、人物Bの正例データを人物Aの負例データに追加する際、識別器B411が算出したその人物Bの正例データについてのスコアに閾値を課してもよい。すなわち、識別器B411が算出したその人物Bの正例データについてのスコアが、識別器41の設計において最大に取りえるスコアの95%以上の値を示した場合に、当該正例データを人物Aの負例データに追加するようにしても良い。
上記図6のサブフローにおけるステップS220において、人物Bの正例データを人物Aの負例データに追加する際、その人物Bの正例データにあえて識別器A410を作用させ、識別器A410と識別器B411が算出したスコアを比較してもよい。すなわち、識別器A410が算出したその人物Bの正例データについてのスコアと、識別器B411が算出したその人物Bの正例データについてのスコアとの差が予め定められた閾値以上である場合に、その人物Bの正例データを人物Aの負例データに追加するようにしても良い。
上記の実施形態では、負例追加手段37は、人物Aを含む部分領域と人物Bを含む部分領域同士の物体間距離を、探索範囲の重複範囲の大きさや負例追加距離と比較して、人物Bの正例データを識別器A410の負例データに追加することとしていたが、負例追加距離との大小に関わらず、物体間距離が、減少傾向であれば、当該追加処理を行うようにしてもよい。
上記の実施形態では、人物Aを含む部分領域の位置と人物Bを含む部分領域の位置との空間的な距離である物体間距離を用いて、人物Bの正例データを人物Aの負例データに追加することを行っているが、更に、人物Aを含む部分領域の特徴量と人物Bを含む部分領域の特徴量との特徴量空間での距離である特徴量距離を用いて、人物Bの正例データを人物Aの負例データに追加してもよい。すなわち、特徴量距離が予め定められた閾値以下の場合にそれぞれの人物の正例データを他方の人物の負例データに追加する。これは、算出した特徴量距離が短い場合には、2者が近付いた時に乗り移りが発生する可能性があるため、それぞれの人物の正例データを他方の人物の負例データに追加するのが好適だからである。
さらには、上記図6のサブフローにおけるステップS220は、人物Aを含む部分領域と人物Bを含む部分領域同士の物体間距離が一定範囲内であり、物体間距離が減少傾向である場合の処理であったが、その条件に関わらず、物体間距離が短いほど大きな重みを付けて人物Bの正例データを人物Aの負例データに追加してもよい。
さらには、上記図6のサブフローにおけるステップS240は、人物Aを含む部分領域と人物Bを含む部分領域同士の物体間距離が一定範囲内である場合の処理であったが、その条件に関わらず、物体間距離が増加傾向にある場合に、人物Aの負例データに追加されている人物Bの正例データを削除してもよい。
さらには、上記図6のサブフローにおけるステップS200は、人物Aを含む部分領域の位置と人物Bを含む部分領域の位置との距離である物体間距離を求め、探索領域が重複しているとき、それが、探索領域の重複範囲の大きさ以上であり、かつ負例追加距離未満である場合の処理であったが、物体間距離と負例追加距離との大小に関わらず、探索領域が重複しており、物体間距離が探索領域の重複範囲の大きさ以上ならば人物Bの正例データを人物Aの負例データに追加してもよい。
上記の実施形態では、人物を追跡対象物体とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の物体を追跡対象物体としてもよい。
10 撮像部
20 指定入力部
30 画像処理部
31 部分領域抽出手段
32 特徴量算出手段
33 判定手段
34 位置推定手段
35 正例取得手段
36 負例取得手段
37 負例追加手段
38 識別器更新手段
40 記憶部
41 識別器
42 訓練データ
43 追跡履歴情報
50 出力部
Claims (5)
- 入力画像の時系列に写る追跡対象物体を追跡する画像処理装置であって、
処理対象の入力画像より過去の入力画像に写る追跡対象物体の各々について、前記処理対象の入力画像の部分領域が該追跡対象物体を含むか否かを、前記過去の入力画像に写る該追跡対象物体を含む物体領域の画像を正例とし、該物体領域ではない領域の画像を負例とする訓練データを用いた学習過程により該追跡対象物体に対して生成された識別器を用いて判定する判定部と、
前記追跡対象物体の各々を一の追跡対象物体として、前記一の追跡対象物体を含む前記部分領域の各時刻の位置と他の追跡対象物体を含む前記部分領域の各時刻の位置との間の距離である各時刻の物体間距離に基づいて前記物体間距離が減少傾向であるか否かを判定し、前記物体間距離が減少傾向であると判定された前記他の追跡対象物体を含む前記部分領域の画像を、前記一の追跡対象物体の識別器の負例として前記訓練データに追加する負例追加部と、
前記追跡対象物体の各々について、少なくとも前記負例追加部により前記負例が追加された前記訓練データを用いて、該追跡対象物体に対する前記識別器を更新する識別器更新部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記負例追加部は、前記他の追跡対象物体を含む前記部分領域の画像を、前記一の追跡対象物体に対する前記識別器の負例として前記訓練データに追加する際に、前記物体間距離が短いほど大きな重みを付けて前記訓練データに追加することを特徴とした請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記負例追加部は、更に前記他の追跡対象物体を含む前記部分領域の画像について前記他の追跡対象物体に対する前記識別器が算出した前記他の追跡対象物体らしさが予め定められた閾値以上である場合に、前記他の追跡対象物体を含む前記部分領域の画像を、前記一の追跡対象物体に対する前記識別器の負例として前記訓練データに追加することを特徴とした請求項1又は2に記載の画像処理装置。
- 前記負例追加部は、更に、前記一の追跡対象物体に対する前記識別器の負例として前記訓練データに追加済みであり、且つ前記物体間距離が増加傾向である前記他の追跡対象物体を含む前記部分領域の画像を前記訓練データから削除することを特徴とした請求項1〜請求項3の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記負例追加部は、前記一の追跡対象物体と前記他の追跡対象物体について前記判定部により前記識別器を用いた判定を行う部分領域の探索範囲が重複しているとき、前記物体間距離が前記探索範囲の重複範囲の大きさ以上である場合に、前記他の追跡対象物体を含む前記部分領域の画像を、前記一の追跡対象物体に対する前記識別器の負例として前記訓練データに追加する請求項1〜請求項4の何れか1項に記載の画像処理装置。
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