JP7119348B2 - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
以下、本発明の第1実施形態である情報処理システム10について説明する。本実施形態の情報処理システム10は、画像の中に含まれる物体のうちの分類対象として着目した箇所の形状の特徴を示すパラメータを抽出するための画像処理を行うシステムである。本実施形態では、主たる例として自転車の一部の形状を分類するための特徴抽出処理について具体的に説明するが、本実施形態の情報処理システム10の適用対象はこれに限られるものではない。
図8は、第2実施形態に係る情報処理システム50の機能ブロック図である。情報処理システム50は、取得部510及び特徴抽出部520を備える。取得部510は、画像中の対象物のうちの着目領域の形状を含む形状データを取得する。特徴抽出部520は、前記形状データに基づく入力データを用いて、前記着目領域の形状の分類を示す特徴を抽出する。
本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
画像中の対象物のうちの着目領域の形状を含む形状データを取得する取得部と、
前記形状データに基づく入力データを用いて、前記着目領域の形状の分類を示す特徴を抽出する特徴抽出部と
を備えることを特徴とする情報処理システム。
前記特徴抽出部は、出力データが前記入力データと同一となるように機械学習を行うオートエンコーダを含む
ことを特徴とする付記1に記載の情報処理システム。
前記オートエンコーダは、入力層と、中間層と、出力層とを含み、
機械学習により得られた前記中間層のパラメータが、前記着目領域の特徴として抽出される
ことを特徴とする付記2に記載の情報処理システム。
前記中間層の次元数は、前記入力層の次元数及び前記出力層の次元数よりも小さい
ことを特徴とする付記3に記載の情報処理システム。
前記取得部は、前記着目領域の形状以外の情報のうちの少なくとも一部を除外するように前記形状データを取得する
ことを特徴とする付記1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。
前記形状データは、前記対象物の一部分の形状を示す
ことを特徴とする付記1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理システム。
前記形状データは、前記対象物の色に関する情報を含まない
ことを特徴とする付記1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理システム。
前記形状データは、静止画像データ、動画像データ又は3次元モデルデータである
ことを特徴とする付記1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理システム。
前記対象物は自転車であり、前記形状データは、前記自転車のフレーム、チェーンカバー、ペダル、タイヤ、サドル、ハンドル、かご、発電機又はライトの形状を示す画像データである
ことを特徴とする付記1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理システム。
前記対象物は二輪自動車であり、前記形状データは、前記二輪自動車のハンドル、燃料タンク又はマフラーの形状を示す画像データである
ことを特徴とする付記1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理システム。
前記対象物は人間であり、前記形状データは、前記人間のシルエットの動きを示す動画像データである
ことを特徴とする付記1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理システム。
前記対象物は3次元物体であり、前記形状データは、前記3次元物体のボリュームデータである
ことを特徴とする付記1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理システム。
前記特徴抽出部により抽出された前記対象物の形状の特徴に基づいて、前記対象物の形状の分類を表示した特徴マップを生成するマップ生成部を更に備える
ことを特徴とする付記1乃至12のいずれか1項に記載の情報処理システム。
付記13に記載の情報処理システムにより生成された特徴マップを用いたGUI(Graphical User Interface)を備える検索システム。
画像中の対象物のうちの着目領域の形状を含む形状データを取得するステップと、
前記形状データに基づく入力データを用いて、前記着目領域の形状の分類を示す特徴を抽出するステップと
を備えることを特徴とする情報処理方法。
コンピュータに、
画像中の対象物のうちの着目領域の形状を含む形状データを取得するステップと、
前記形状データに基づく入力データを用いて、前記着目領域の形状の分類を示す特徴を抽出するステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
110 画像取得部
120 形状データ取得部
130、520 特徴抽出部
140 マップ生成部
150 記憶部
510 取得部
Claims (17)
- 画像中の対象物のうちの着目領域の形状を含む形状データを取得する取得部と、
前記形状データに基づく入力データを用いて、前記着目領域の形状の分類を示す特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部により抽出された前記対象物の形状の特徴に基づいて、複数の形状をそれぞれ示す複数の画像同士を、形状が類似する当該画像を形状が類似しない当該画像同士よりも近い位置に配置した特徴マップを生成するマップ生成部と、
を備え、
前記特徴マップの各点には、形状を示す特徴情報が対応づけられており、前記特徴マップの位置を選択することで特徴を入力し、形状を示す画像が点に対応付けられていない箇所が選択された場合、当該特徴を有する形状が選択されたものとして扱う、
ことを特徴とする情報処理システム。 - 前記特徴抽出部は、出力データが前記入力データと同一となるように機械学習を行うオートエンコーダを含む
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記オートエンコーダは、入力層と、中間層と、出力層とを含み、
前記機械学習により得られた前記中間層のパラメータが、前記着目領域の特徴として抽出される
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理システム。 - 前記中間層の次元数は、前記入力層の次元数及び前記出力層の次元数よりも小さい
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理システム。 - 前記取得部は、前記着目領域の形状以外の情報のうちの少なくとも一部を除外するように前記形状データを取得する
ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記形状データは、前記対象物の一部分の形状を示す
ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記形状データは、前記対象物の色に関する情報を含まない
ことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記形状データは、静止画像データ、動画像データ又は3次元モデルデータである
ことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記対象物は自転車であり、前記形状データは、前記自転車のフレーム、チェーンカバー、ペダル、タイヤ、サドル、ハンドル、かご、発電機又はライトの形状を示す画像データである
ことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記対象物は二輪自動車であり、前記形状データは、前記二輪自動車のハンドル、燃料タンク又はマフラーの形状を示す画像データである
ことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記対象物は人間であり、前記形状データは、前記人間のシルエットの動きを示す動画像データである
ことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記対象物は3次元物体であり、前記形状データは、前記3次元物体のボリュームデータである
ことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記特徴マップは、前記対象物の形状の分類を表示する
ことを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 請求項13に記載の情報処理システムにより生成された特徴マップを用いたGUI(Graphical User Interface)を備える検索システム。
- 前記特徴マップの配置は、形状の特徴パラメータに応じて定められ、当該特徴パラメータに該当しないほど、前記特徴マップにおいて中央から離れた位置に配置される、
ことを特徴とする請求項1乃至14のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 画像中の対象物のうちの着目領域の形状を含む形状データを取得するステップと、
前記形状データに基づく入力データを用いて、前記着目領域の形状の分類を示す特徴を抽出するステップと、
抽出された前記対象物の形状の特徴に基づいて、複数の形状をそれぞれ示す複数の画像同士を、形状が類似する当該画像を形状が類似しない当該画像同士よりも近い位置に配置した特徴マップを生成するステップと、
を備え、
前記特徴マップの各点には、形状を示す特徴情報が対応づけられており、前記特徴マップの位置を選択することで特徴を入力し、形状を示す画像が点に対応付けられていない箇所が選択された場合、当該特徴を有する形状が選択されたものとして扱う、
ことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに、
画像中の対象物のうちの着目領域の形状を含む形状データを取得するステップと、
前記形状データに基づく入力データを用いて、前記着目領域の形状の分類を示す特徴を抽出するステップと、
抽出された前記対象物の形状の特徴に基づいて、複数の形状をそれぞれ示す複数の画像同士を、形状が類似する当該画像を形状が類似しない当該画像同士よりも近い位置に配置した特徴マップを生成するステップと、
を実行させ、
前記特徴マップの各点には、形状を示す特徴情報が対応づけられており、前記特徴マップの位置を選択することで特徴を入力し、形状を示す画像が点に対応付けられていない箇所が選択された場合、当該特徴を有する形状が選択されたものとして扱う、
ことを特徴とするプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2017221870A JP7119348B2 (ja) | 2017-11-17 | 2017-11-17 | 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2017221870A JP7119348B2 (ja) | 2017-11-17 | 2017-11-17 | 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019095827A JP2019095827A (ja) | 2019-06-20 |
JP7119348B2 true JP7119348B2 (ja) | 2022-08-17 |
Family
ID=66971662
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2017221870A Active JP7119348B2 (ja) | 2017-11-17 | 2017-11-17 | 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
Country Status (1)
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JP (1) | JP7119348B2 (ja) |
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Citations (4)
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JP2004030122A (ja) | 2002-06-25 | 2004-01-29 | Fujitsu Ltd | 図面検索支援装置および図面検索方法 |
JP2008191903A (ja) | 2007-02-05 | 2008-08-21 | Honda Motor Co Ltd | 展開方法 |
JP2013152595A (ja) | 2012-01-25 | 2013-08-08 | Sony Corp | 情報処理装置および方法、並びにプログラム |
JP2015187826A (ja) | 2014-03-10 | 2015-10-29 | 俊之介 島野 | 車種判別システム |
-
2017
- 2017-11-17 JP JP2017221870A patent/JP7119348B2/ja active Active
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JP2004030122A (ja) | 2002-06-25 | 2004-01-29 | Fujitsu Ltd | 図面検索支援装置および図面検索方法 |
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Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
川上 拓也, 外3名,"3-Dシーン観察に基づく手と物体の関係性の学習と把持パタンの想起",情報処理学会 研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM),日本,情報処理学会,2016年05月05日,2016-CVIM-202, No.20 |
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---|---|
JP2019095827A (ja) | 2019-06-20 |
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