JP7151805B2 - 学習データ生成装置、学習データ生成方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本実施の形態に係る学習データ生成装置100を含む学習データ生成システム1の構成の一例を示す図である。図1に示す通り、学習データ生成システム1は、学習データ生成装置100と撮像装置2とを含む。学習データ生成装置100は、撮像装置2と通信可能に接続している。なお、本実施の形態において、学習データ生成装置100は、撮像装置2と別個の構成であるとして説明を行うが、学習データ生成装置100は撮像装置2に内蔵される構成であってもよい。また、撮像装置2は、複数であってもよい。また、撮像装置2が撮像する映像は、動画像であってもよいし、連続する静止画像であってもよい。
識別部130が、対象の種類を識別する場合について説明する。具体的には、識別部130が第1撮像画像に含まれる対象が人物かそれ以外かを識別する場合について説明する。撮像装置2のデプスカメラは、例えば定点から、商品棚3の商品が陳列された面の撮像を行っているとする。この場合、第1取得部110は、人物がいない基準の画像を一枚取得しておき、識別用データ151として第1記憶部150に格納する。そして、識別部130は、基準画像である識別用データ151と第1撮像画像(例えば、図3に示す撮像画像31Aおよび撮像画像31B)との差分をとり、差分領域を得る。例えば、識別部130は、識別用データ151の各画素と、第1撮像画像の各画素との差分を取り、差分が所定値以上の画素の集合を差分領域とする。そして、識別部130は、差分領域の大きさが、人物の平均的な大きさと一致するかを判定することで人物かそれ以外かを識別する。また、識別部130は、差分領域から、人物の輪郭、人物の領域、人物の第1撮像画像上の位置を取得する。
したがって、識別部130は、次の第1撮像画像における差分値を取る。図4の(c)は、図3に示した撮像画像31Bである。撮像画像31Bには人物が含まれる。識別部130は、識別用データ151と、撮像画像31Bとの差分を取ることにより、図4の(d)の差分画像に示す黒色の部分(差分領域41)を取得する。なお、差分画像は、第1撮像画像と同じサイズであり、差分領域41が他とは異なる様態で表現された2値画像であってもよい。
識別部130が、対象の種類を識別する場合について説明する。具体的には、識別部130が、第1撮像画像に含まれる対象が人物の頭部かそれ以外かを識別する場合について、図6を参照して説明する。図6は、識別部130の動作の他の例を説明するための図である。本例では、撮像装置2のデプスカメラは、例えば定点から、店舗内の商品棚や人物を俯瞰撮影しているとして説明を行う。この場合、図6の(a)に示すような人物がいない基準画像を識別用データ151とする。なお、基準画像には、地上面がどの位置にあるかを示す位置情報が関連付けられている。そして、識別部130は、基準画像である識別用データ151と第1撮像画像(例えば、図6の(b)に示す撮像画像31C)との差分をとり、図6の(c)の差分画像に含まれる差分領域61を得る。そして、識別部130は、差分領域61の地上面からの距離が人物の平均的な身長と一致するかを判定することで、該差分領域61が人物の頭部かそれ以外かを識別する。また、識別部130は、差分領域61のうち、一定の高さ以上の領域を抽出することで、人物頭部の位置を取得してもよい。
識別部130が、対象の動きを識別する場合について説明する。具体的には、識別部130が、第1撮像画像に含まれる、陳列された商品の移動を識別する場合について説明する。撮像装置2のデプスカメラは、例えば定点から、商品棚3の商品が陳列された面の撮像を行っているとする。また、商品棚3に陳列された商品の大きさが予め第1記憶部150などに格納されているとする。
つまり、本例では、差分を取る対象の第1撮像画像よりも時間的に前に取得された画像を識別用データ151とする。識別部130は、取得した差分によって示される領域であって、撮像装置2からの距離が遠くなった領域が、識別用データ151によって示される商品の大きさと同様の大きさを有している場合には、識別部130は、「商品が取得された」というラベルを付与する。
識別部130は、予め撮像装置2のデプスカメラと同様のデプスカメラで取得された撮像画像を機械学習した識別器を用いて識別処理を行ってもよい。ただし、機械学習の困難さ(同じ正解付コストをかけた場合の誤認識の多さ)がRGB画像を用いて行われる識別処理と同等未満であることが好ましい。例えば識別対象のテクスチャ(表面の模様)に多様さがある場合、第2撮像画像がRGBカメラで取得された画像であって、第1撮像画像がデプスカメラまたは近赤外線カメラまたは遠赤外線カメラなどで取得された画像である場合、第1撮像画像は、第2撮像画像よりも、識別対象のテクスチャの多様さを少なくできる。したがって、RGB画像を用いて機械学習を行うよりも、距離画像などの撮像画像を用いて機械学習を行う場合のほうが、機械学習の困難さが小さくなる。
本開示の第2の実施の形態について説明する。図12は、本実施の形態に係る学習データ生成装置200の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図12に示す通り、本実施の形態に係る学習データ生成装置200は、第1取得部210と、第2取得部120と、識別部130と、生成部240と、第1記憶部150と、第2記憶部160と、位置特定部270とを備える。なお、上述した第1の実施の形態で説明した図面に含まれるブロックと同じ機能を有するブロックには同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
また、位置特定部270は、第2取得部120から第2撮像画像を受け取る。位置特定部270は、識別結果152、第2撮像画像および第3撮像画像に基づいて、第1撮像画像および第2撮像画像の間の位置の対応付けを行う。
本開示の第3の実施の形態について説明する。図15は、本実施の形態に係る学習データ生成装置300の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図15に示す通り、本実施の形態に係る学習データ生成装置300は、第1取得部110と、第2取得部120と、第1識別部330と、生成部340と、第1記憶部350と、第2記憶部160と、第2識別部380と、整合性判定部390とを備える。なお、本実施の形態に係る学習データ生成装置300は、第1の実施の形態において説明した学習データ生成装置100に更に第2識別部380および整合性判定部390を含む構成であるが、学習データ生成装置200に第2識別部380および整合性判定部390を含む構成であってもよい。なお、上述した第1の実施の形態で説明した図面に含まれるブロックと同じ機能を有するブロックには同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
第1識別結果352が距離画像である第1撮像画像に基づく、対象を人物か否かを識別した結果であり、第2識別結果353がカラー画像である第2撮像画像に基づく、対象を人物か否かを識別した結果であるとする。
第1識別結果352が距離画像である第1撮像画像に基づく、対象を人物の頭部か否かを識別した結果であり、第2識別結果353がカラー画像である第2撮像画像に基づく、対象を人物か否かを識別した結果であるとする。なお、本例は、上述した識別例2と同様に、撮像装置2のデプスカメラは、例えば定点から、店舗内の商品棚や人物を俯瞰撮影しているとして説明を行う。
第1識別結果352が距離画像である第1撮像画像に基づく、商品の移動を識別した結果であり、第2識別結果353がカラー画像である第2撮像画像に基づく、商品の移動を識別した結果であるとする。
本開示の第4の実施の形態について、図面を参照して説明する。本実施の形態は、本開示の課題を解決する最小の構成について説明する。
本開示の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図19に示すような情報処理装置900とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図19は、各装置の各構成要素を実現する情報処理装置900のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置900は、一例として、以下のような構成を含む。
・ROM(Read Only Memory)902
・RAM(Random Access Memory)903
・RAM903にロードされるプログラム904
・プログラム904を格納する記憶装置905
・記録媒体906の読み書きを行うドライブ装置907
・通信ネットワーク909と接続する通信インタフェース908
・データの入出力を行う入出力インタフェース910
・各構成要素を接続するバス911
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム904をCPU901が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム904は、例えば、予め記憶装置905やROM902に格納されており、必要に応じてCPU901がRAM903にロードして実行される。なお、プログラム904は、通信ネットワーク909を介してCPU901に供給されてもよいし、予め記録媒体906に格納されており、ドライブ装置907が当該プログラムを読み出してCPU901に供給してもよい。
2 撮像装置
3 商品棚
10 学習データ生成装置
11 識別部
12 生成部
100 学習データ生成装置
110 第1取得部
120 第2取得部
130 識別部
140 生成部
150 第1記憶部
160 第2記憶部
210 第1取得部
240 生成部
270 位置特定部
330 第1識別部
340 生成部
380 第2識別部
390 整合性判定部
Claims (8)
- 対象との距離を示す距離画像から、対象の種類、存在、または、動きを識別する識別手段と、
前記距離画像の一部または全部の撮像範囲を含むカラー画像上の領域であり、識別された前記対象に対応する領域に対して前記識別の結果を学習時のラベルとして関連付けた学習データを生成する生成手段と、
を備える学習データ生成装置。 - 前記生成手段は、前記識別手段が識別した対象の領域に対応する前記カラー画像上の領域を示す情報と、前記識別された対象の種類または識別された対象の動きとを、前記カラー画像に関連付けた前記学習データを生成する、
請求項1に記載の学習データ生成装置。 - 前記生成手段は、前記カラー画像のうち前記識別手段が識別した対象の領域に対応する前記カラー画像上の領域の画像と、前記識別された対象の種類または識別された対象の動きとを関連付けた前記学習データを生成する、
請求項1に記載の学習データ生成装置。 - 前記識別手段は、前記対象の大きさ、形状、位置、移動距離、および、移動速度の少なくとも1つに基づいて、前記対象の種類、存在、または、動きの少なくとも1つを識別し、
前記生成手段は、識別した結果を学習時のラベルとした前記学習データを生成する、
請求項1から3の何れか1項に記載の学習データ生成装置。 - 前記識別手段は、前記カラー画像から対象の種類、存在、または動きを識別し、
前記学習データ生成装置は、前記距離画像に対する識別結果と、前記カラー画像に対する識別結果との整合性の有無を判定する判定手段を更に備え、
前記生成手段は、前記判定手段による判定結果に基づいて、前記学習データを生成する、
請求項1から4の何れか1項に記載の学習データ生成装置。 - 前記学習データ生成装置は、前記距離画像を取得する撮像装置に搭載される、
請求項1から5の何れか1項に記載の学習データ生成装置。 - コンピュータが、対象との距離を示す距離画像から、対象の種類、存在、または、動きを識別し、
前記コンピュータが、前記距離画像の一部または全部の撮像範囲を含むカラー画像上の領域であり、識別された前記対象に対応する領域に対して前記識別の結果を学習時のラベルとして関連付けた学習データを生成する
学習データ生成方法。 - 対象との距離を示す距離画像から、対象の種類、存在、または、動きを識別する処理と、
前記距離画像の一部または全部の撮像範囲を含むカラー画像上の領域であり、識別された前記対象に対応する領域に対して前記識別の結果を学習時のラベルとして関連付けた学習データを生成する処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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