JP7176638B2 - 照合位置出力システム - Google Patents
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Description
物体の画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成する生成手段と、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する出力手段と、
を備えるように構成されている。
物体の画像を撮影し、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成し、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する、ように構成されている。
コンピュータに、
物体の画像を撮影する処理と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成する処理と、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する処理と、
を行わせるためのプログラムを記録するように構成されている。
先ず、本発明の第1の実施形態に係る照合位置出力装置100について説明する。図1は、照合位置出力装置100のブロック図である。図1を参照すると、照合位置出力装置100は、カメラ111と、通信I/F部112と、操作入力部113と、画面表示部114と、記憶部115と、演算処理部116とから構成されている。
次に、本発明の第2の実施形態に係る照合位置出力装置200について説明する。図6は、照合位置出力装置200のブロック図であり、図1と同一符号は同一部分を示し、1153は撮影条件データベース、1163は撮影条件出力部である。
次に、本発明の第3の実施形態に係る照合位置出力装置300について説明する。図9は、照合位置出力装置300のブロック図であり、図1と同一符号は同一部分を示し、1154は撮影条件データベース、1164は表面特徴認識部、1165は撮影条件出力部である。
次に、本発明の第4の実施形態に係る照合位置出力装置400について説明する。図13は、照合位置出力装置400のブロック図であり、図1と同一符号は同一部分を示し、117はカメラ、1166は照合位置決定部である。
次に、本発明の第5の実施形態に係る照合位置出力装置500について説明する。図16は、照合位置出力装置500のブロック図であり、図1と同一符号は同一部分を示し、118はカメラ、1155は物体指紋データベース、1167は登録部、1168は照合部である。
次に、本発明の第6の実施形態に係る照合位置出力装置600について説明する。図17は、照合位置出力装置600のブロック図である。図17を参照すると、照合位置出力装置600は、撮影手段601と生成手段602と出力手段603とを備えている。
以上、幾つかの実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。例えば、以下のような形態も本発明に含まれる。
[付記1]
物体の画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成する生成手段と、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する出力手段と、
を備える照合位置出力システム。
[付記2]
前記記録手段は、さらに、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件とを関連付けて記録するように構成され、
前記出力手段は、さらに、前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得して出力するように構成されている、
付記1に記載の照合位置出力システム。
[付記3]
前記記録手段は、さらに、前記物体の表面を特徴付けるデータと前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件とを関連付けて記録するように構成され、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体の表面を特徴付けるデータを生成する生成手段をさらに備え、
前記出力手段は、さらに、前記生成された前記物体の表面を特徴付けるデータに基づいて、前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得して出力するように構成されている、
付記1に記載の照合位置出力システム。
[付記4]
前記出力手段は、前記生成された前記物体の表面を特徴付けるデータと前記記録手段に記録されている前記物体の表面を特徴付けるデータとの近似度を算出し、前記算出した近似度に基づいて前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得するように構成されている、
付記3に記載の照合位置出力システム。
[付記5]
前記物体の候補照合位置から前記記録手段に記録する前記物体の照合位置を学習により決定する照合位置決定手段を、さらに備える、
付記1乃至4の何れかに記載の照合位置出力システム。
[付記6]
前記照合位置決定手段は、
前記候補照合位置のランダムパターン画像を含むトレーニングデータを使用してディープラーニングによる物体認識手法によりモデルを学習する学習手段と、
前記モデルを使用して、前記候補照合位置のランダムパターン画像を含む入力画像に対する個体識別を行う識別手段と、
前記識別手段の注視領域を抽出する抽出手段と、
前記注視領域の全部あるいは一部を前記記録手段に記録する前記物体の照合位置に決定する決定手段と、を含む、
付記5に記載の照合位置出力システム。
[付記7]
物体の画像を撮影し、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成し、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する、
照合位置出力方法。
[付記8]
前記記録手段は、さらに、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件とを関連付けて記録するように構成され、
前記出力では、さらに、前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得して出力する、
付記7に記載の照合位置出力方法。
[付記9]
前記記録手段は、さらに、前記物体の表面を特徴付けるデータと前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件とを関連付けて記録するように構成され、
さらに、前記撮影された前記物体の画像から前記物体の表面を特徴付けるデータを生成し、
前記出力では、さらに、前記生成された前記物体の表面を特徴付けるデータに基づいて、前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得して出力する、
付記7に記載の照合位置出力方法。
[付記10]
前記出力では、前記生成された前記物体の表面を特徴付けるデータと前記記録手段に記録されている前記物体の表面を特徴付けるデータとの近似度を算出し、前記算出した近似度に基づいて前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得する、
付記9に記載の照合位置出力方法。
[付記11]
さらに、前記物体の候補照合位置から前記記録手段に記録する前記物体の照合位置を学習により決定する、
付記7乃至10の何れかに記載の照合位置出力方法。
[付記12]
前記照合位置の学習による決定では、
前記候補照合位置のランダムパターン画像を含むトレーニングデータを使用してディープラーニングによる物体認識手法によりモデルを学習し、
前記モデルを使用して、前記候補照合位置のランダムパターン画像を含む入力画像に対する個体識別を行い、
前記個体識別の注視領域を抽出し、
前記注視領域の全部あるいは一部を前記記録手段に記録する前記物体の照合位置に決定する、
付記11に記載の照合位置出力方法。
[付記13]
コンピュータに、
物体の画像を撮影する処理と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成する処理と、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する処理と、
を行わせるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
111…カメラ
112…通信I/F部
113…操作入力部
114…画面表示部
115…記憶部
116…演算処理部
200…照合位置出力装置
300…照合位置出力装置
400…照合位置出力装置
500…照合位置出力装置
600…照合位置出力装置
601…撮影手段
602…生成手段
603…出力手段
1151…プログラム
1152…照合位置データベース
1153…撮影条件データベース
1154…撮影条件データベース
1155…物体指紋データベース
1161…物体認識部
1162…照合位置出力部
1163…撮影条件出力部
1164…表面特徴認識部
1165…撮影条件出力部
1166…照合位置決定部
1167…登録部
1168…照合部
11611…学習部
11612…取得部
11613…認識部
11614…トレーニングデータセット
11615…モデル
11616…物体識別情報
11641…学習部
11642…取得部
11643…認識部
11644…トレーニングデータセット
11645…モデル
11646…物体表面を特徴付ける情報
11661…学習部
11662…取得部
11663…識別部
11664…抽出部
11665…決定部
11666…トレーニングデータセット
11667…モデル
L1…照合位置
L21…照合位置
L22…照合位置
Claims (8)
- 物体の画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成する第1の生成手段と、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する出力手段と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体の表面を特徴付けるデータを生成する第2の生成手段と、
を備え、
前記記録手段は、さらに、前記物体の表面を特徴付けるデータと前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件とを関連付けて記録するように構成され、
前記出力手段は、さらに、前記生成された前記物体の表面を特徴付けるデータと前記記録手段に記録されている前記物体の表面を特徴付けるデータとの近似度を算出し、前記算出した近似度に基づいて前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得して出力するように構成されている照合位置出力システム。 - 物体の画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成する生成手段と、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する出力手段と、
前記物体の候補照合位置から前記記録手段に記録する前記物体の照合位置を学習により決定する照合位置決定手段と、
を備え、
前記照合位置決定手段は、
前記候補照合位置のランダムパターン画像を含むトレーニングデータを使用してディープラーニングによる物体認識手法によりモデルを学習する学習手段と、
前記モデルを使用して、前記候補照合位置のランダムパターン画像を含む入力画像に対する個体識別を行う識別手段と、
前記識別手段の注視領域を抽出する抽出手段と、
前記注視領域の全部あるいは一部を前記記録手段に記録する前記物体の照合位置に決定する決定手段と、を含む、
照合位置出力システム。 - 前記記録手段は、さらに、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件とを関連付けて記録するように構成され、
前記出力手段は、さらに、前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得して出力するように構成されている、
請求項2に記載の照合位置出力システム。 - 物体の画像を撮影し、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成し、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力し、
前記記録手段は、さらに、前記物体の表面を特徴付けるデータと前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件とを関連付けて記録するように構成され、
さらに、前記撮影された前記物体の画像から前記物体の表面を特徴付けるデータを生成し、
前記出力では、さらに、前記生成された前記物体の表面を特徴付けるデータと前記記録手段に記録されている前記物体の表面を特徴付けるデータとの近似度を算出し、前記算出した近似度に基づいて前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得して出力する、
照合位置出力方法。 - 物体の画像を撮影し、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成し、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力し、
前記物体の候補照合位置から前記記録手段に記録する前記物体の照合位置を学習により決定し、
前記照合位置の学習による決定では、
前記候補照合位置のランダムパターン画像を含むトレーニングデータを使用してディープラーニングによる物体認識手法によりモデルを学習し、
前記モデルを使用して、前記候補照合位置のランダムパターン画像を含む入力画像に対する個体識別を行い、
前記個体識別の注視領域を抽出し、
前記注視領域の全部あるいは一部を前記記録手段に記録する前記物体の照合位置に決定する、
照合位置出力方法。 - 前記記録手段は、さらに、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件とを関連付けて記録するように構成され、
前記出力では、さらに、前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得して出力する、
請求項5に記載の照合位置出力方法。 - コンピュータに、
物体の画像を撮影する処理と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成する処理と、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録し且つ前記物体の表面を特徴付けるデータと前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する処理と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体の表面を特徴付けるデータを生成する処理と、
前記生成された前記物体の表面を特徴付けるデータと前記記録手段に記録されている前記物体の表面を特徴付けるデータとの近似度を算出し、前記算出した近似度に基づいて前記物体の照合位置を撮影する際の撮影条件を前記記録手段から取得して出力する処理と、
を行わせるためのプログラム。 - コンピュータに、
物体の画像を撮影する処理と、
前記撮影された前記物体の画像から前記物体を識別する情報を生成する処理と、
前記生成された前記物体を識別する情報に基づいて、前記物体を識別する情報と前記物体の照合位置の情報とを関連付けて記録する記録手段から前記物体の照合位置の情報を取得して出力する処理と、
前記物体の候補照合位置から前記記録手段に記録する前記物体の照合位置を学習により決定する処理とを行わせ、
前記照合位置の学習による決定では、
前記候補照合位置のランダムパターン画像を含むトレーニングデータを使用してディープラーニングによる物体認識手法によりモデルを学習する処理と、
前記モデルを使用して、前記候補照合位置のランダムパターン画像を含む入力画像に対する個体識別を行う処理と、
前記個体識別の注視領域を抽出する処理と、
前記注視領域の全部あるいは一部を前記記録手段に記録する前記物体の照合位置に決定する処理とを行わせる、
ためのプログラム。
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2019
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