JP7049983B2 - 物体認識装置および物体認識方法 - Google Patents
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Description
(1)単位領域の鮮明度は、単位領域内の画素での輝度勾配の大きさ又はヘッセ行列の最大固有値としてもよい。また、単位領域の鮮明度は、単位領域とその周囲の画素を含む画素群における輝度勾配の大きさ又はヘッセ行列の最大固有値の最大値としてもよい。
(2)単位領域の鮮明度は、単位領域内の輝度の分散或いは標準偏差としてもよい。
(3)予め定められた単位領域(例えば、格子状の分割領域)の鮮明度は、単位領域を2次元フーリエ変換して得られる空間周波数分布から算出される値(特開2005-346287号公報参照)としてもよい。
(4)単位領域の鮮明では、単位領域内で特定の特徴点検出手法(ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等)によって検出される特徴点の数としてもよい。
(A)特徴量に基づいて対応付けが行われた、モデル画像の特徴点(モデル特徴点)と、シーン画像の特徴点(シーン特徴点)との複数の組の中からランダムに数個の組を選択し、選択した組に基づいて、以下の式(1)に示す変換行列(候補変換行列)を取得する。
ここで、Xsは、シーン画像の特徴点の座標を示し、Xmは、モデル画像の特徴点の座標を示し、Rは、回転行列を示し、Tは、並進行列を示す。
Claims (11)
- 物体を認識するための物体認識装置であって、
認識候補の物体の基準画像と、前記基準画像における各特徴点と、各特徴点の特徴量とを記憶する記憶部と、
認識処理対象の画像であるシーン画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記シーン画像の各領域における、鮮明の度合いを示す鮮明度を検出する鮮明度計算部と、
前記シーン画像における特徴点を検出し、前記特徴点のマッチングを行うマッチング計算部と、を備え、
前記マッチング計算部は、前記鮮明度が第1範囲となる前記シーン画像の第1領域と、前記鮮明度が前記第1範囲よりも低い第2範囲となる前記シーン画像の第2領域と、における特徴点の抽出方法、または、前記第1領域と前記第2領域とにおける特徴量の検出方法の少なくとも一方を異なる方法により実行する
物体認識装置。 - 前記記憶部は、前記基準画像の各特徴点について、表現能力が高い第1特徴量と、頑健度合いが高い第2特徴量とを記憶し、
前記マッチング計算部は、
前記シーン画像の前記第1領域については、前記第1特徴量を用いて特徴点のマッチングを行い、前記第2領域については、前記第2特徴量を用いて特徴点のマッチングを行う
請求項1に記載の物体認識装置。 - 前記第1特徴量は、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特徴量であり、
前記第2特徴量は、局所バイナリパターンである
請求項2に記載の物体認識装置。 - 前記記憶部は、前記基準画像の各領域について、画像の3次元位置情報を示す第3特徴量をさらに記憶し、
前記マッチング計算部は、
鮮明度が前記第2範囲よりも低い第3範囲となる前記シーン画像の第3領域については、前記第3特徴量を用いて、前記基準画像の特徴点とのマッチングを行う
請求項2又は請求項3のいずれか一項に記載の物体認識装置。 - 前記鮮明度は、
所定の単位領域を構成する画素での輝度勾配の大きさ又はヘッセ行列の最大固有値、
前記単位領域内の輝度分布又は標準偏差、
前記単位領域を2次元フーリエ変換して得られる空間周波数分布、又は、
前記単位領域内で、所定の特徴点検出手法により検出された特徴点の数の少なくともいずれか1つに基づく値である
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の物体認識装置。 - 前記マッチング計算部は、
前記シーン画像の前記第1領域内の特徴点については、前記基準画像に対してSIFTを用いた第1の特徴点抽出方法により特徴点を検出し、
前記シーン画像の前記2領域内の特徴点については、前記第1の特徴点抽出方法と異なる第2の特徴点抽出方法により特徴点を抽出する
請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の物体認識装置。 - 前記マッチング計算部は、
(A2)前記シーン画像の前記第1領域における特徴点と、それに対応する候補となる前記基準画像の特徴点との複数の組の中から任意に選択された一部の組に基づいて、基準画像の特徴点の位置と前記シーン画像の特徴点の位置との関係を示す候補変換行列を計算し、
(B2)前記候補変換行列に基づいて、前記基準画像の特徴点の位置に対応するシーン画像の位置である対応位置を特定し、前記対応位置が前記シーン画像の前記第1領域に属する位置である場合には、前記対応位置と、前記基準画像の特徴点と組になっている前記シーン画像の特徴点の位置との幾何的距離が所定の閾値以下である場合に、これら特徴点の組の対応づけが正しく行われていると判定し、前記対応位置が前記シーン画像の前記第2領域に属する位置である場合には、前記基準画像の前記特徴点における前記第2特徴量と、前記対応位置における前記第2特徴量との差が所定の閾値以下である場合に、前記対応位置を前記シーン画像の特徴点と認識し、これら特徴点の組の対応付けが正しく行われていると判定し、対応付けが正しく行われている特徴点の組の数を計測し、
(C2)(A2)および(B2)の処理を繰り返し実行し、対応付けが正しく行われている特徴点の組の総数が最多となる候補変換行列を、前記基準画像と前記シーン画像における変換行列であると決定する
請求項2に記載の物体認識装置。 - 前記マッチング計算部は、
(A3)前記シーン画像の前記第1領域における特徴点と、それに対応する候補となる前記基準画像の特徴点との複数の組の中から任意に選択された一部の組に基づいて、基準画像の特徴点の位置と前記シーン画像の特徴点の位置との関係を示す候補変換行列を計算し、
(B3)前記候補変換行列に基づいて、前記基準画像の特徴点の位置に対応するシーン画像の位置である対応位置を特定し、前記対応位置が前記シーン画像の前記第1領域に属する位置である場合には、前記対応位置と、前記基準画像の特徴点と組になっている前記シーン画像の特徴点の位置との3次元の幾何的な距離である3次元幾何学距離が所定の閾値以下である場合に、これら特徴点の組の対応づけが正しく行われていると判定し、前記対応位置が前記シーン画像の前記第2領域に属する位置である場合には、前記対応位置と、前記シーン画像の点群のうちの前記位置に最も近い点である最近傍点との3次元幾何学距離が所定の閾値以下である場合に、この最近傍点を前記シーン画像の特徴点と認識し、これら特徴点の組の対応付けが正しく行われていると判定し、対応付けが正しく行われている特徴点の組の数を計測し、
(C3)(A3)および(B3)の処理を繰り返し実行し、対応付けが正しく行われている特徴点の組の総数が最多となる候補変換行列を、前記基準画像と前記シーン画像における変換行列であると決定する
請求項2に記載の物体認識装置。 - 前記マッチング計算部は、
(A4)前記シーン画像の前記第1領域における特徴点と、それに対応する候補となる前記基準画像の特徴点との複数の組の中から任意に選択された一部の組に基づいて、基準画像の特徴点の位置と前記シーン画像の特徴点の位置との関係を示す候補変換行列を計算し、
(B4)前記候補変換行列に基づいて、前記基準画像の特徴点の位置に対応するシーン画像の位置である対応位置を特定し、前記対応位置が前記シーン画像の前記第1領域に属する位置である場合には、前記対応位置と、前記基準画像と組になっている前記シーン画像の特徴点の位置との3次元の幾何的な距離である3次元幾何学距離が所定の閾値以下である場合に、これら特徴点の組の対応づけが正しく行われていると判定し、前記対応位置が前記シーン画像の前記第2領域に属する位置である場合には、前記対応位置と、前記基準画像と組になっている前記シーン画像の特徴点の位置との3次元の幾何的な距離である3次元幾何学距離が所定の閾値以下である場合に、これら特徴点の組の対応づけが正しく行われていると判定し、対応付けが正しく行われている特徴点の組のシーン画像の特徴点又はその点の付近の鮮明度の和を計測し、
(C4)(A4)および(B4)の処理を繰り返し実行し、対応付けが正しく行われている特徴点の組のシーン画像の特徴点又はその点の付近の鮮明度の和が最大となる候補変換行列を、前記基準画像と前記シーン画像における変換行列であると決定する
請求項2に記載の物体認識装置。 - 前記マッチング計算部は、
(A5)前記シーン画像の前記第1領域における特徴点と、それに対応する候補となる前記基準画像の特徴点との複数の組の中からシーン特徴点又はその付近の鮮明度により重み付けられた選択確率に基づいて選択された一部の組に基づいて、基準画像の特徴点の位置と前記シーン画像の特徴点の位置との関係を示す候補変換行列を計算し、
(B5)前記候補変換行列に基づいて、前記基準画像の特徴点の位置に対応するシーン画像の位置である対応位置を特定し、前記対応位置が前記シーン画像の前記第1領域に属する位置である場合には、前記対応位置と、前記基準画像の特徴点と組になっている前記シーン画像の特徴点の位置との3次元の幾何的な距離である3次元幾何学距離が所定の閾値以下である場合に、これら特徴点の組の対応づけが正しく行われていると判定し、前記対応位置が前記シーン画像の前記第2領域に属する位置である場合には、前記対応位置と、前記基準画像の特徴点と組になっている前記シーン画像の特徴点の位置との3次元の幾何的な距離である3次元幾何学距離が所定の閾値以下である場合に、これら特徴点の組の対応づけが正しく行われていると判定し、対応付けが正しく行われている特徴点の組の数を計測し、
(C5)(A5)および(B5)の処理を繰り返し実行し、対応付けが正しく行われている特徴点の組の総数が最多となる候補変換行列を、前記基準画像と前記シーン画像における変換行列であると決定する
請求項2に記載の物体認識装置。 - 物体を認識するための物体認識装置による物体認識方法であって、
認識候補の物体の基準画像と、前記基準画像における各特徴点と、前記各特徴点の特徴量とを記憶部に記憶し、
認識処理対象の画像であるシーン画像を取得し、
取得した前記シーン画像の各領域における、鮮明の度合いを示す鮮明度を検出し、
前記シーン画像における特徴点を検出し、前記特徴点のマッチングを行い、
前記特徴点の検出および特徴点のマッチングにおいて、前記鮮明度が第1範囲となる前記シーン画像の第1領域と、前記鮮明度が前記第1範囲よりも低い第2範囲となる前記シーン画像の第2領域と、における特徴点の抽出方法、または、前記第1領域と前記第2領域とにおける特徴量の検出方法の少なくとも一方を異なる方法により実行する物体認識方法。
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