JP6936529B1 - 検証システム - Google Patents
検証システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6936529B1 JP6936529B1 JP2020088635A JP2020088635A JP6936529B1 JP 6936529 B1 JP6936529 B1 JP 6936529B1 JP 2020088635 A JP2020088635 A JP 2020088635A JP 2020088635 A JP2020088635 A JP 2020088635A JP 6936529 B1 JP6936529 B1 JP 6936529B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- verification
- area
- information
- image
- processing unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
第8の発明は,本発明のプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することで,実現することができる。すなわち,画像情報における対象物の形状を代表する部分領域の情報を含むプロファイルデータを,少なくとも対象物ごとに一以上記憶しているコンピュータを,画像情報における一部または全部の領域に対して第1の比較処理を実行する画像認識処理部,前記画像認識処理部による認識結果の一部または全部に対して第2の比較処理を実行する検証処理部,として機能させる検証プログラムであって,前記検証処理部は,処理対象とする領域を所定色数に減色し,前記減色した画像情報に対して色ごとの領域に分割をして,特定した領域を構成要素として特定することで,処理対象とする領域のプロファイルデータを生成し,前記処理対象とする領域のプロファイルデータと,前記第1の比較処理において特定した対象物のうち一または全部の対象物のプロファイルデータとを用いて類似性を比較し,前記類似性が所定条件を充足した場合には,前記第1の比較処理の結果が正しいとして前記処理対象とする領域に写っている対象物として特定する,検証プログラムである。
I=2×(AT×BF)/(AT+BF)
を最大化する画像フィルタおよびパラメータを選択すればよい。なお,検証領域と周辺領域の面積比を1:1としていればATとBFに重み付けをせずそのまま調和平均を算出してよいが,面積比が相違する場合にはAT,BFに重み付けをして調和平均を算出する。
一致度=w1×Σ(対応する要素同士の一致度)−w2×Σ(対応しない要素の面積)
対応する要素同士の一致度=(フェイスのプロファイルと標本情報のプロファイルの要素の共通部分の面積−(フェイスのプロファイルではあり標本情報のプロファイルがない部分の要素の面積+標本情報のプロファイルではありフェイスのプロファイルではない部分の要素の面積)/2)/フェイスのプロファイルの面積
類似度=w1×Σ(対応する要素同士の一致度)−w2×Σ(対応しない要素の面積)
対応する要素同士の一致度=(フェイスのプロファイルと標本情報のプロファイルの構成要素の共通部分の面積−(フェイスのプロファイルではあり標本情報のプロファイルがない部分の構成要素の面積+標本情報のプロファイルではありフェイスのプロファイルではない部分の構成要素の面積)/2)/フェイスのプロファイルの面積
2:管理端末
3:入力端末
20:画像情報入力受付処理部
21:画像情報記憶部
22:標本情報記憶部
23:画像情報処理部
24:画像認識処理部
25:検証処理部
26:検証結果処理部
70:演算装置
71:記憶装置
72:表示装置
73:入力装置
74:通信装置
Claims (13)
- 画像情報における一部または全部の領域に対して第1の比較処理を実行する画像認識処理部と,
前記画像認識処理部による認識結果の一部または全部に対して第2の比較処理を実行する検証処理部と,
対象物の標本情報を記憶する標本情報記憶部と,を有する検証システムであって,
前記標本情報記憶部は,
対象物を特徴付ける検証領域を示す情報,その検証領域を抽出する画像フィルタの種別の情報,その検証領域の画像情報を含む検証キーを少なくとも一以上備える検証ディスクリプタを,少なくとも対象物ごとに一以上記憶しており,
前記検証処理部は,
前記第1の比較処理において特定した対象物のうち一部または全部の対象物の対応する前記検証ディスクリプタを特定し,
前記特定した検証ディスクリプタにおける各検証キーについて,その検証キーの情報を用いて処理対象とする領域から前記検証領域に対応する領域を抽出できるかを判定し,前記領域を抽出できた場合には,前記抽出した領域の画像情報と,前記検証キーの画像情報との一致度を算出し,
前記算出した一致度と所定の閾値とを比較し,比較結果が所定条件を充足する場合には前記第1の比較処理の結果が正しいとして前記処理対象とする領域に写っている対象物として特定する,
ことを特徴とする検証システム。 - 前記検証処理部は,
前記第1の比較処理において特定した対象物のうち一部または全部の対象物の対応する前記検証ディスクリプタを特定し,
前記特定した検証ディスクリプタにおける各検証キーについて,前記処理対象とする領域のうち,その検証キーにおける検証領域に対応する領域から,その検証キーにおける画像フィルタを用いて領域を抽出できるかを判定し,領域を抽出できた場合には,前記抽出した領域と前記検証キーの画像情報との一致度を算出し,
前記算出した一致度と所定の閾値とを比較し,比較結果が所定条件を充足する場合には前記第1の比較処理の結果が正しいとして前記処理対象とする領域に写っている対象物として特定する,
ことを特徴とする請求項1に記載の検証システム。 - 前記検証処理部は,
前記標本情報とする対象物の画像情報または標本情報から,前記対象物を特徴付ける閉領域を検証領域として受け付け,
前記検証領域と前記検証領域に対する周辺領域とを区別する画像フィルタを選択し,
前記検証領域における画像情報とを,検証キーにおける情報として,前記標本情報記憶部に記憶させる,
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の検証システム。 - 前記検証処理部は,あらかじめ登録してある画像フィルタのうち,
前記検証領域の内部でもっとも広い面積で適合となり,前記周辺領域のもっとも広い面積で非適合となる画像フィルタを探索することで,画像フィルタを選択する,
ことを特徴とする請求項3に記載の検証システム。 - 前記検証処理部は,あらかじめ登録してある画像フィルタのうち,
前記検証領域の適合ピクセル数/前記検証領域のピクセル数をAT,前記周辺領域の非適合ピクセル数/前記周辺領域のピクセル数をBFとしたとき,ATとBFの調和平均を最大化する画像フィルタを選択する,
ことを特徴とする請求項3に記載の検証システム。 - 前記検証領域,前記周辺領域について,二値画像の膨張または収縮処理をした後に,前記検証領域と前記検証領域に対する周辺領域とを区別する画像フィルタを選択する,
ことを特徴とする請求項3から請求項5のいずれかに記載の検証システム。 - 画像情報における一部または全部の領域に対して第1の比較処理を実行する画像認識処理部と,
前記画像認識処理部による認識結果の一部または全部に対して第2の比較処理を実行する検証処理部と,
対象物の標本情報を記憶する標本情報記憶部と,を有する検証システムであって,
前記標本情報記憶部は,
前記対象物を特徴付ける部分を類型化した特徴情報と優位度とを検証ディスクリプタとして,少なくとも対象物ごとに一以上記憶しており,
前記特徴情報として,対象物を特徴付ける部分である対象と,前記対象の属性,前記属性に対する属性値とを有しており,
前記検証処理部は
前記第1の比較処理において特定した対象物のうち一部または全部の対象物の対応する前記検証ディスクリプタを特定し,
前記特定した検証ディスクリプタにおける各特徴情報について,優位度の高い特徴情報の順に,前記処理対象とする領域が,前記特徴情報における属性および属性値を充足しているかを判定し,
所定条件を充足した場合には,前記第1の比較処理の結果が正しいとして前記処理対象とする領域に写っている対象物として特定する,
ことを特徴とする検証システム。 - 画像情報における一部または全部の領域に対して第1の比較処理を実行する画像認識処理部と,
前記画像認識処理部による認識結果の一部または全部に対して第2の比較処理を実行する検証処理部と,
対象物の標本情報を記憶する標本情報記憶部と,を有する検証システムであって,
前記標本情報記憶部は,
画像情報における対象物の形状を代表する部分領域の情報を含むプロファイルデータを,少なくとも対象物ごとに一以上記憶しており,
前記検証処理部は,
処理対象とする領域を所定色数に減色し,
前記減色した画像情報に対して色ごとの領域に分割をして,特定した領域を構成要素として特定することで,処理対象とする領域のプロファイルデータを生成し,
前記処理対象とする領域のプロファイルデータと,前記第1の比較処理において特定した対象物のうち一または全部の対象物のプロファイルデータとを用いて類似性を比較し,
前記類似性が所定条件を充足した場合には,前記第1の比較処理の結果が正しいとして前記処理対象とする領域に写っている対象物として特定する,
ことを特徴とする検証システム。 - 前記検証処理部は,
前記処理対象とする領域のプロファイルデータの構成要素のうち面積が大きい所定数の構成要素と,前記第1の比較処理において特定した対象物のうち一または全部の対象物のプロファイルデータの構成要素のうち面積が大きい所定数の構成要素をそれぞれ核として特定し,
それぞれの前記プロファイルデータにおける,核とした構成要素のうち隣り合う構成要素を重心同士で連結したパターンを用いて類似性を算出し,
前記算出した類似性が所定条件を充足する場合には,前記パターンに含まれていない構成要素のうち,それぞれの前記プロファイルデータで対応する構成要素を特定して前記パターンに追加し,
それぞれの前記プロファイルデータの前記パターンにおける構成要素同士の対応関係から類似度を算出して,その類似度が所定条件を充足した場合には,前記第1の比較処理の結果が正しいとして前記処理対象とする領域に写っている対象物として特定する,
ことを特徴とする請求項8に記載の検証システム。 - 前記検証処理部は,
対象物の画像情報または標本情報について所定色数に減色し,
前記減色した画像情報に対して色ごとの領域に分割をして,特定した領域を構成要素として特定し,
前記特定した構成要素ごとに,その形状の領域を示す情報とその領域の画像情報とをプロファイルデータとして前記標本情報記憶部に記憶させる,
ことを特徴とする請求項8または請求項9に記載の検証システム。 - 対象物を特徴付ける検証領域を示す情報,その検証領域を抽出する画像フィルタの種別の情報,その検証領域の画像情報を含む検証キーを少なくとも一以上備える検証ディスクリプタを,少なくとも対象物ごとに一以上記憶しているコンピュータを,
画像情報における一部または全部の領域に対して第1の比較処理を実行する画像認識処理部,
前記画像認識処理部による認識結果の一部または全部に対して第2の比較処理を実行する検証処理部,として機能させる検証プログラムであって,
前記検証処理部は,
前記第1の比較処理において特定した対象物のうち一部または全部の対象物の対応する前記検証ディスクリプタを特定し,
前記特定した検証ディスクリプタにおける各検証キーについて,その検証キーの情報を用いて処理対象とする領域から前記検証領域に対応する領域を抽出できるかを判定し,前記領域を抽出できた場合には,前記抽出した領域の画像情報と,前記検証キーの画像情報との一致度を算出し,
前記算出した一致度と所定の閾値とを比較し,比較結果が所定条件を充足する場合には前記第1の比較処理の結果が正しいとして前記処理対象とする領域に写っている対象物として特定する,
ことを特徴とする検証プログラム。 - 対象物を特徴付ける部分を類型化した特徴情報と優位度とを検証ディスクリプタとして,少なくとも対象物ごとに一以上記憶しているコンピュータを,
画像情報における一部または全部の領域に対して第1の比較処理を実行する画像認識処理部,
前記画像認識処理部による認識結果の一部または全部に対して第2の比較処理を実行する検証処理部,として機能させる検証プログラムであって,
前記特徴情報として,対象物を特徴付ける部分である対象と,前記対象の属性,前記属性に対する属性値とを有しており,
前記検証処理部は
前記第1の比較処理において特定した対象物のうち一部または全部の対象物の対応する前記検証ディスクリプタを特定し,
前記特定した検証ディスクリプタにおける各特徴情報について,優位度の高い特徴情報の順に,前記処理対象とする領域が,前記特徴情報における属性および属性値を充足しているかを判定し,
所定条件を充足した場合には,前記第1の比較処理の結果が正しいとして前記処理対象とする領域に写っている対象物として特定する,
ことを特徴とする検証プログラム。 - 画像情報における対象物の形状を代表する部分領域の情報を含むプロファイルデータを,少なくとも対象物ごとに一以上記憶しているコンピュータを,
画像情報における一部または全部の領域に対して第1の比較処理を実行する画像認識処理部,
前記画像認識処理部による認識結果の一部または全部に対して第2の比較処理を実行する検証処理部,として機能させる検証プログラムであって,
前記検証処理部は,
処理対象とする領域を所定色数に減色し,
前記減色した画像情報に対して色ごとの領域に分割をして,特定した領域を構成要素として特定することで,処理対象とする領域のプロファイルデータを生成し,
前記処理対象とする領域のプロファイルデータと,前記第1の比較処理において特定した対象物のうち一または全部の対象物のプロファイルデータとを用いて類似性を比較し,
前記類似性が所定条件を充足した場合には,前記第1の比較処理の結果が正しいとして前記処理対象とする領域に写っている対象物として特定する,
ことを特徴とする検証プログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020088635A JP6936529B1 (ja) | 2020-05-21 | 2020-05-21 | 検証システム |
JP2021127336A JP7231165B2 (ja) | 2020-05-21 | 2021-08-03 | 検証システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020088635A JP6936529B1 (ja) | 2020-05-21 | 2020-05-21 | 検証システム |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021127336A Division JP7231165B2 (ja) | 2020-05-21 | 2021-08-03 | 検証システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6936529B1 true JP6936529B1 (ja) | 2021-09-15 |
JP2021184125A JP2021184125A (ja) | 2021-12-02 |
Family
ID=77657944
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020088635A Active JP6936529B1 (ja) | 2020-05-21 | 2020-05-21 | 検証システム |
JP2021127336A Active JP7231165B2 (ja) | 2020-05-21 | 2021-08-03 | 検証システム |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021127336A Active JP7231165B2 (ja) | 2020-05-21 | 2021-08-03 | 検証システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (2) | JP6936529B1 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7339630B1 (ja) | 2022-05-19 | 2023-09-06 | 株式会社マーケットヴィジョン | 情報処理システム |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6137905A (en) * | 1995-08-31 | 2000-10-24 | Canon Kabushiki Kaisha | System for discriminating document orientation |
JP2002344952A (ja) * | 2001-05-22 | 2002-11-29 | Fujitsu Ltd | 車番認識装置及び方法 |
JP2015108974A (ja) * | 2013-12-04 | 2015-06-11 | Book World Consulting株式会社 | 書籍管理システム、書籍管理方法、およびコンピュータプログラム |
JP6425278B2 (ja) * | 2017-02-24 | 2018-11-21 | 株式会社マーケットヴィジョン | 商品情報取得システム |
JP6440043B1 (ja) * | 2017-06-27 | 2018-12-19 | 株式会社マーケットヴィジョン | 商品特定システム |
JP6536707B1 (ja) * | 2018-03-07 | 2019-07-03 | 株式会社マーケットヴィジョン | 画像認識システム |
JP6628336B2 (ja) * | 2018-06-20 | 2020-01-08 | 株式会社マーケットヴィジョン | 情報処理システム |
JP6831951B2 (ja) * | 2018-10-16 | 2021-02-24 | 株式会社マーケットヴィジョン | 画像認識システム |
-
2020
- 2020-05-21 JP JP2020088635A patent/JP6936529B1/ja active Active
-
2021
- 2021-08-03 JP JP2021127336A patent/JP7231165B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7231165B2 (ja) | 2023-03-01 |
JP2021184125A (ja) | 2021-12-02 |
JP2021184281A (ja) | 2021-12-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11120254B2 (en) | Methods and apparatuses for determining hand three-dimensional data | |
EP3028184B1 (en) | Method and system for searching images | |
JP5916886B2 (ja) | 画像特徴の類似性に基づく画像索引作成 | |
CN110232311A (zh) | 手部图像的分割方法、装置及计算机设备 | |
EP3647992A1 (en) | Face image processing method and apparatus, storage medium, and electronic device | |
CN108875542B (zh) | 一种人脸识别方法、装置、系统及计算机存储介质 | |
US20140241570A1 (en) | Using a combination of 2d and 3d image data to determine hand features information | |
US11704357B2 (en) | Shape-based graphics search | |
AU2014321165A1 (en) | Image searching method and apparatus | |
CN107423306B (zh) | 一种图像检索方法及装置 | |
CN105117399B (zh) | 一种图像搜索方法和装置 | |
EP3591580A1 (en) | Method and device for recognizing descriptive attributes of appearance feature | |
CN111401326B (zh) | 基于图片识别的目标身份识别方法、服务器及存储介质 | |
CN105793867A (zh) | 图像搜索方法及设备 | |
US11783192B2 (en) | Hybrid deep learning method for recognizing facial expressions | |
JP6936529B1 (ja) | 検証システム | |
CN106997366B (zh) | 数据库构建方法、增强现实融合追踪方法及终端设备 | |
JP5734000B2 (ja) | 物体識別システムおよび方法、並びに、特徴点位置抽出システムおよび方法 | |
CN111368674B (zh) | 图像识别方法及装置 | |
JP6875760B1 (ja) | 絞込処理システム | |
US11580766B2 (en) | Method for detecting at least one biometric trait visible in an input image by means of a convolutional neural network | |
WO2022266878A1 (zh) | 景别确定方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN110569810B (zh) | 坐标信息的获取方法及装置、存储介质、电子装置 | |
JP6861421B2 (ja) | 画像処理システム | |
JP6092012B2 (ja) | 物体識別システムおよび物体識別方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200521 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210721 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210803 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210819 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210820 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6936529 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |