JP6800901B2 - 物体領域識別装置、物体領域識別方法およびプログラム - Google Patents
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Description
11 ベースコスト算出部
12 遷移コスト推定部
13 累積コスト算出部
14 クラス決定部
15 更新部
Claims (10)
- 画像の各画素が予め定めた複数の物体クラスのいずれに属するかを識別して画素毎に物体種別のラベリングを行う物体領域識別装置であって、
前記各画素において前記複数の物体クラス毎のベースコストを算出するベースコスト算出部と、
前記画像上の隣接する画素間で物体クラスが遷移する際に要する遷移コストを推定する遷移コスト推定部と、
前記画像上に設定した走査方向に沿って、前記ベースコストと前記遷移コストを前記複数の物体クラス毎に累積して、前記各画素における前記複数の物体クラス毎の累積コストを算出する累積コスト算出部と、
前記累積コストに基づいて、前記各画素の物体クラスを決定するクラス決定部と、
を備える物体領域識別装置。 - 前記累積コスト算出部は、前記画像上に設定した複数の走査方向毎に前記複数の物体クラス毎の前記遷移コストを推定し、
前記クラス決定部は、前記各画素において、前記複数の物体クラスのうち、前記複数の走査方向毎に算出した前記累積コストを加算した統合累積コストの値が最も小さい物体クラスを、当該画素の物体クラスとして決定する
請求項1に記載の物体領域識別装置。 - 前記累積コスト算出部による前記累積コストの算出および前記クラス決定部による物体クラスの決定は、動的計画法を用いて行われる
請求項1または2に記載の物体領域識別装置。 - 前記遷移コスト推定部は、前記各画素における前記累積コストが真の物体クラスで最小となるような前記遷移コストを推定するように、学習用データを用いて学習される
請求項1乃至3のいずれか一項に記載の物体領域識別装置。 - 前記遷移コスト推定部は、ニューラルネットワークにより構成される
請求項4に記載の物体領域識別装置。 - 前記遷移コスト推定部は、前記画像の注目画素とその周辺の画像小領域を入力とし、前記注目画素における前記遷移コストを推定して出力する
請求項1乃至5のいずれか一項に記載の物体領域識別装置。 - 前記遷移コスト推定部は、別のニューラルネットワークによって算出された特徴量を入力とし、前記画像の注目画素における前記遷移コストを推定して出力する
請求項1乃至5のいずれか一項に記載の物体領域識別装置。 - 前記遷移コスト推定部は、前記画像上で前記注目画素を特定する位置情報をさらに入力とする
請求項6または7に記載の物体領域識別装置。 - 画像の各画素が予め定めた複数の物体クラスのいずれに属するかを識別して画素毎に物体種別のラベリングを行う物体領域識別方法であって、
前記各画素において前記複数の物体クラス毎のベースコストを算出し、
前記画像上の隣接する画素間で物体クラスが遷移する際に要する遷移コストを推定し、
前記画像上に設定した走査方向に沿って、前記ベースコストと前記遷移コストを前記複数の物体クラス毎に累積して、前記各画素における前記複数の物体クラス毎の累積コストを算出し、
前記累積コストに基づいて、前記各画素の物体クラスを決定する
物体領域識別方法。 - コンピュータを、画像の各画素が予め定めた複数の物体クラスのいずれに属するかを識別して画素毎に物体種別のラベリングを行う物体領域識別装置として機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記各画素において前記複数の物体クラス毎のベースコストを算出する機能と、
前記画像上の隣接する画素間で物体クラスが遷移する際に要する遷移コストを推定する機能と、
前記画像上に設定した走査方向に沿って、前記ベースコストと前記遷移コストを前記複数の物体クラス毎に累積して、前記各画素における前記複数の物体クラス毎の累積コストを算出する機能と、
前記累積コストに基づいて、前記各画素の物体クラスを決定する機能と、
を実現させるためのプログラム。
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