JP6936961B2 - 情報提供装置、端末、本人確認システム、情報提供方法及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明の第1実施形態による画像処理装置及び画像処理方法について図1乃至図16Bを用いて説明する。
図17は第2実施形態における画像処理装置のブロック図である。以下、第1実施形態と異なる構成を中心に説明する。第1実施形態における生成パラメータ描画部153はクラスタリングによって生成パラメータを生成していたが、第2実施形態における生成パラメータ描画部153はクラスタリングを用いる代わりに、ランダム(乱数)、各種画像変換処理によって生成パラメータを生成している。ランダムによる生成パラメータは例えば、一様なランダム、または制限付きランダムに基づき決定され得る。すなわち、生成パラメータ描画部153は一様な乱数に基づき決定した色、または制限付きの乱数、すなわち特定の確率分布に基づき決定した色を生成パラメータとして中心画像に描画する。特定の確率分布は、例えば学習に用いるパレット画像が有する色の正規分布などである。上述の処理によって決定さされる色は一色でも良く、または複数色であっても良い。さらに、生成パラメータ描画部153は除去した中心画像に対してスムージング(平滑化)またはノイジング(ノイズ付加)した画像を生成パラメータとして描画しても良い。
上記各実施形態において説明した画像処理装置は、他の実施形態によれば、図18に示すように構成することもできる。図18は、他の実施形態による画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
本発明は、上記実施形態に限らず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、検査対象品から不良品を検出する検査の場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。本発明は、何らかの物体について正常状態であるか異常状態であるかを判定して、物体の異常状態、すなわち正常状態以外の状態を検出する場合に広く適用することができる。本発明は、例えば、建築物等の物体の破損を異常として検出する場合、異常物を検出する場合等にも適用することができる。
検査対象を含む検査画像のうちの部分画像をマスクしたパッチ画像において、前記部分画像に基づき生成されたパラメータを前記部分画像に描画する描画部と、
前記パラメータが描画された前記パッチ画像を用いて、前記部分画像を推測した推測画像を出力する学習モデルを学習させる学習部と、
前記推測画像と前記部分画像との比較結果を出力する比較部とを備える画像処理装置。
前記描画部は複数の前記パラメータのうちのいずれかを前記部分画像に描画する付記1に記載の画像処理装置。
前記部分画像を複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリング部をさらに備え、
前記描画部は、分類された前記クラスタ毎に前記パラメータを生成する付記1または2に記載の画像処理装置。
前記描画部は、分類された前記クラスタに含まれる複数の前記部分画像のセントロイドを前記パラメータとして生成する付記3に記載の画像処理装置。
前記パラメータは、ランダムに決定された色、所定の確立分布に基づき決定された色、前記部分画像を平滑化した画像、前記部分画像にノイズを付加した画像の少なくともいずれかに基づき決定される付記1乃至4のいずれかに記載の画像処理装置。
前記学習モデルは、前記検査対象の正常な状態を表す画像を用いて学習させたものである付記1乃至5のいずれかに記載の画像処理装置。
前記推測画像は、前記検査対象の正常な状態を表す画像を含む付記1乃至6のいずれかに記載の画像処理装置。
前記比較部は、前記検査画像と前記推測画像との差分を計算する付記1乃至7のいずれかに記載の画像処理装置。
検査対象を含む検査画像のうちの部分画像をマスクしたパッチ画像において、前記部分画像に基づき生成されたパラメータを前記部分画像に描画するステップと、
前記パラメータが描画された前記パッチ画像を用いて、前記部分画像を推測した推測画像を出力する学習モデルを学習させるステップと、
前記推測画像と前記部分画像との比較結果を出力するステップと、
を備える画像処理方法。
コンピュータに、
検査対象を含む検査画像のうちの部分画像をマスクしたパッチ画像において、前記部分画像に基づき生成されたパラメータを前記部分画像に描画するステップと、
前記パラメータが描画された前記パッチ画像を用いて、前記部分画像を推測した推測画像を出力する学習モデルを学習させるステップと、
前記推測画像と前記部分画像との比較結果を出力するステップと、
を実行させるプログラムが記録された記録媒体。
Claims (10)
- 検査対象を含む検査画像のうちの部分画像をマスクしたパッチ画像において、前記部分画像に基づき生成されたパラメータを前記部分画像に描画する描画部と、
前記パラメータが描画された前記パッチ画像を用いて、前記部分画像を推測した推測画像を出力する学習モデルを学習させる学習部と、
前記推測画像と前記部分画像との比較結果を出力する比較部とを備える画像処理装置。 - 前記描画部は複数の前記パラメータのうちのいずれかを前記部分画像に描画する請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記部分画像を複数のクラスタのいずれかに分類するクラスタリング部をさらに備え、
前記描画部は、分類された前記クラスタ毎に前記パラメータを生成する請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記描画部は、分類された前記クラスタに含まれる複数の前記部分画像のセントロイドを前記パラメータとして生成する請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記パラメータは、ランダムに決定された色、所定の確立分布に基づき決定された色、前記部分画像を平滑化した画像、前記部分画像にノイズを付加した画像の少なくともいずれかに基づき決定される請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記学習モデルは、前記検査対象の正常な状態を表す画像を用いて学習させたものである請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記推測画像は、前記検査対象の正常な状態を表す画像を含む請求項1乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記比較部は、前記検査画像と前記推測画像との差分を計算する請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 検査対象を含む検査画像のうちの部分画像をマスクしたパッチ画像において、前記部分画像に基づき生成されたパラメータを前記部分画像に描画するステップと、
前記パラメータが描画された前記パッチ画像を用いて、前記部分画像を推測した推測画像を出力する学習モデルを学習させるステップと、
前記推測画像と前記部分画像との比較結果を出力するステップと、
を備える画像処理方法。 - コンピュータに、
検査対象を含む検査画像のうちの部分画像をマスクしたパッチ画像において、前記部分画像に基づき生成されたパラメータを前記部分画像に描画するステップと、
前記パラメータが描画された前記パッチ画像を用いて、前記部分画像を推測した推測画像を出力する学習モデルを学習させるステップと、
前記推測画像と前記部分画像との比較結果を出力するステップと、
を実行させるプログラム。
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