JP7026062B2 - 機械学習によってオブジェクト分類器を訓練するためのシステム及び方法 - Google Patents
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Description
ここでωは、オブジェクト部類、且つΩは、全てのオブジェクト部類のセットを表す。
Claims (17)
- コンピュータ履行型のオブジェクト分類器を訓練するための方法であって、
ビデオキャプチャデバイスの視野内のシーンのサブ領域内に最前面の視覚的オブジェクトを検出するステップと、
前記シーンの前記サブ領域の背景モデルを決定するステップであって、任意の最前面の視覚的オブジェクトが前記サブ領域から欠けている場合、前記背景モデルは前記サブ領域を表す、ステップと、
前記サブ領域の前記背景モデルを第1の否定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、基礎オブジェクト分類器を第1のオブジェクト分類器に訓練するステップと、
前記第1のオブジェクト分類器は、現在のシーンに対して特に訓練され、前記現在のシーンが新しいシーンに変わることに際して、前記現在のシーンに特有の訓練無しに、前記基礎オブジェクト分類器に完全に戻すステップと、
前記新しいシーンからの背景モデルを使用した機械学習によって、前記基礎オブジェクト分類器を第2のオブジェクト分類器に訓練するステップと、
を備える、方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記基礎オブジェクト分類器を第2のオブジェクト分類器に訓練する前記ステップは、最前面の視覚的オブジェクトおよび前記新しいシーンからの前記背景モデルを肯定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、前記オブジェクト分類器を再訓練するステップを含む、方法。 - 請求項1又は請求項2に記載の方法であって、
前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルを決定するステップは、
捕捉された履歴的画像フレームを選択するステップであって、この選択は、任意の最前面のオブジェクトが、前記シーンの前記サブ領域に対応する前記履歴的画像フレームのサブ領域から欠けている場合に当てはまる、ステップと、
前記履歴的画像フレームから、前記シーンの前記サブ領域に対応する前記サブ領域を取り入れるステップであって、前記取り入れられた画像フレームは、前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルである、ステップと、
を備える、方法。 - 請求項1又は請求項2に記載の方法であって、
前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルを決定するステップは、
複数の履歴的画像フレームの各々の中で、任意の最前面のオブジェクトが無い1つ以上のサブ領域を決定するステップと、
前記シーン全体を表す完全な背景画像を形成するために、前記複数の履歴的画像フレームから1つ以上のサブ領域を集計するステップと、
前記完全な背景画像から、前記シーンの前記サブ領域に対応するサブ領域を取り入れるステップであって、前記取り入れられた完全な背景画像は、前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルである、ステップと、
を備える、方法。 - 請求項4に記載の方法であって、
前記複数の履歴的画像フレームから前記1つ以上のサブ領域を集計するステップは、シーン全体を表す画像を形成するために、前記1つ以上のサブ領域を縫い合わせるステップを備える、方法。 - 請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の方法であって、
前記オブジェクト分類器は、管理された学習を部分的に使用して準備され、
前記管理された学習は、
ラベル付けされた訓練例を入力すること、前記訓練例は、部類に属するものとして、または最前面の視覚的オブジェクトを含まないものとして人間のユーザによってラベル付けされ、
前記ラベル付けされた訓練例を使用して、前記オブジェクト分類器を訓練すること、を含む、方法。 - 請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の方法であって、
前記コンピュータ履行型の機械学習は、畳み込みニューラルネットワークである、方法。 - 請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の方法であって、
前記現在のシーンが新しいシーンに変わったかどうかの判定は、前記サブ領域の前記背景モデルを第1の否定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、基礎オブジェクト分類器を第1のオブジェクト分類器に訓練する前記ステップの後に行われる、方法。 - 請求項1から請求項8の方法の1つに従って訓練される、コンピュータ履行型のオブジェクト分類器。
- コンピュータ履行型のオブジェクト分類器を訓練するためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行される場合、前記システムが動作を実行することを引き起こすプログラム命令を格納するコンピュータ可読な格納デバイスであって、該動作は、
ビデオキャプチャデバイスの視野内のシーンのサブ領域内に最前面の視覚的オブジェクトを検出するステップと、
前記シーンの前記サブ領域の背景モデルを決定するステップであって、前記背景モデルは、任意の最前面の視覚的オブジェクトが前記サブ領域から欠けている場合、前記サブ領域を表す、ステップと、
前記サブ領域の前記背景モデルを第1の否定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、基礎オブジェクト分類器を第1のオブジェクト分類器に訓練するステップと、
前記第1のオブジェクト分類器は、現在のシーンに対して特に訓練され、前記現在のシーンが新しいシーンに変わることに際して、前記現在のシーンに特有な訓練無しに、前記基礎オブジェクト分類器に完全に戻すステップと、
前記新しいシーンからの背景モデルを使用した機械学習によって、前記基礎オブジェクト分類器を第2のオブジェクト分類器に訓練するステップと、
を備える、コンピュータ可読な格納デバイスと、
を備える、システム。 - 請求項10に記載のシステムであって、
前記基礎オブジェクト分類器を第2のオブジェクト分類器に訓練する前記ステップは、最前面の視覚的オブジェクトおよび前記新しいシーンからの前記背景モデルを肯定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、前記オブジェクト分類器を再訓練するステップを更に備える、システム。 - 請求項10又は請求項11に記載のシステムであって、
前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルを決定するステップは、
捕捉された履歴的画像フレームを選択するステップであって、この選択は、任意の最前面のオブジェクトが、前記シーンの前記サブ領域に対応する前記履歴的画像フレームから欠けている場合に当てはまる、ステップと、
前記履歴的画像フレームから、前記シーンの前記サブ領域に対応する前記サブ領域を取り入れるステップであって、前記取り入れられた画像は、前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルである、ステップと、
を備える、システム。 - 請求項10又は請求項11に記載のシステムであって、
前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルを決定するステップは、
複数の履歴的画像フレームの各々の中で、任意の最前面のオブジェクトが無い1つ以上のサブ領域を決定するステップと、
シーン全体を表す完全な背景画像を形成するために、前記複数の履歴的画像フレームから前記1つ以上のサブ領域を集計するステップと、
前記完全な背景画像から、前記シーンの前記サブ領域に対応するサブ領域を取り入れるステップであって、前記取り入れられた完全な背景画像は、前記シーンの前記サブ領域の前記背景モデルである、ステップと、
を備える、システム。 - 請求項13に記載のシステムであって、
前記複数の履歴的画像フレームから前記1つ以上のサブ領域を集計するステップは、前記シーン全体を表す画像を形成するために、前記1つ以上のサブ領域を縫い合わせるステップを備える、システム。 - 請求項10から請求項14のいずれか一項に記載のシステムであって、
前記オブジェクト分類器は、管理された学習を部分的に使用して準備され、
前記管理された学習は、
ラベル付けされた訓練例を入力すること、前記訓練例は、部類に属するものとして、または最前面の視覚的オブジェクトを含まないものとして人間のユーザによってラベル付けされ、
前記ラベル付けされた訓練例を使用して、前記オブジェクト分類器を訓練すること、を含む、システム。 - 請求項10から請求項15のいずれか一項に記載のシステムであって、
前記コンピュータ履行型の機械学習は、畳み込みニューラルネットワークである、システム。 - 請求項10から請求項16のいずれか一項に記載のシステムであって、
前記現在のシーンが新しいシーンに変わったかどうかの判定は、前記サブ領域の前記背景モデルを第1の否定的な訓練例として使用するコンピュータ履行型の機械学習によって、基礎オブジェクト分類器を第1のオブジェクト分類器に訓練する前記ステップの後に行われる、システム。
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