JP7180827B2 - 一般物体認識システム - Google Patents
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Description
(1)目的対象の画像内位置を求めるだけで、すなわち極めて効率的に抽出確度を向上させることができる。
(2)目的対象の位置に加え、その位置における目的対象のサイズ(大きさ)を判断することによって、さらに抽出確度を向上させることができる。
本願発明の実施形態の例を説明するにあたって、はじめにここで用いる用語の定義を示しておく。
物体認識では、与えられた画像からある特定の対象(オブジェクト)を抽出する。ここでは、抽出しようとするオブジェクトのことを特に「目的対象」ということとする。
画像内におけるオブジェクトの位置のことを、ここでは「画像内位置」ということとする。また、画像を複数に分割した結果得られる小領域(いわゆるメッシュ)のことを、ここでは「分割領域」ということとする。
図1(a)は、道路上を移動しながら車載カメラで取得した写真図であり、図1(b)は、その写真をもとに歩行者と車両、道路標識を模式的に示したモデル図である。既述したとおり、道路上を移動しながら車載カメラで取得した画像(以下、「車載カメラ画像」という。)を見ると、取得されたオブジェクトはその種類(歩行者や車両、道路標識など)によってある程度同じ画像内位置で表示される。具体的には、車載カメラ画像における車道と歩道の画像内位置は概ね図1に示す位置となり、したがって「道路縁」も概ね図1に示す位置となる。また、車載カメラ画像における車道の画像内位置が概ね一定することから車両の画像内位置もある程度限られ、同様に歩道の画像内位置が概ね一定することから歩行者の画像内位置もある程度限られ、道路縁の画像内位置が概ね一定することから道路標識の画像内位置もある程度限られる。なお、図1(a)の車載カメラ画像はパノラマ写真の例を示しているが、もちろんパノラマ写真に限らず他の形式の車載カメラ画像でもその画像内位置はオブジェクトごとに概ね一定する。
本願発明は、オブジェクトの種類によって画像内に表示される大きさ(以下、「画像サイズ」という。)に一定の傾向があることに着目し、しかも同一種類のオブジェクトであっても画像内位置(分割領域)によってその画像サイズが異なることにも着目している。ここでは、オブジェクトがその分割領域に表示される代表的な画像サイズのことを「標準サイズ」ということとし、この標準サイズをそれぞれの分割領域に割り当てたものを「標準サイズ分布」ということとする。標準サイズは、取得した多数の画像を用い、所定のオブジェクトが表示された画像サイズを分割領域ごとに測定し、その結果に基づいて設定することができる。また標準サイズは、画素数(縦画素×横画素など)によって設定することができ、ある程度余裕をもった(バッファを与えた)画素数で設定するとい。なお標準サイズ分布は、人の処理(いわば手作業)によって作成することもできるし、後述する標準サイズ分布作成手段によって自動的に作成することもできる。
本願発明は、取得した画像から目的対象を抽出するにあたって、その抽出した結果の信頼度(ロバスト性)を求めることを一つの特徴としている。ここでは、抽出結果の信頼度のことを「抽出確度」ということとする。これに対して、物体認識によって目的対象を自動認識したときに得られる信頼度(ロバスト性)のことを、ここでは「認識確度」ということとする。
本願発明の一般物体認識システムは、抽出確度を算出する機能を備えたものである。また本願発明の一般物体認識システムは、出現確度分布や標準サイズ分布を作成する機能を備えたものとすることもできる。図5は一般物体認識システム100のうち抽出確度を算出する機能を説明するブロック図であり、図6はその主な処理の流れを示すフロー図である。一方、図7は一般物体認識システム100のうち出現確度分布等を作成する機能を説明するブロック図であり、図8はその主な処理の流れを示すフロー図である。図6と図8のフロー図では、中央の列に実施する処理を示し、左列にはその処理に必要な入力情報を、右列にはその処理から生まれる出力情報を示している。以下、抽出確度を算出する機能と、出現確度分布や標準サイズ分布を作成する機能に分けて説明する。なお本願発明の一般物体認識システムは、それぞれの手段が行う内容が記述されたプログラムを実行するものであり、専用のものとして製造することもできるし、汎用的なコンピュータ装置を利用することもできる。このコンピュータ装置は、パーソナルコンピュータ(PC)や、iPad(登録商標)といったタブレット型端末やスマートフォン、あるいはPDA(Personal Data Assistance)などによって構成することができる。
一般物体認識システム100が抽出確度を算出する処理について、図5と図6を参照しながら説明する。はじめに、取得した画像から目的対象を抽出するため、多数の教師データを処理することによって物体認識の学習を行う(Step101)。具体的には、図5に示す物体認識手段101が、教師データ記憶手段102から多数の画像とその中に示された目的対象を読み出し、目的対象の特徴量(色や形状などを定量化したもの)を学習する。このとき、出現確度分布記憶手段103が出現確度分布を記憶し、標準サイズ分布記憶手段104が標準サイズ分布を記憶していれば、それぞれ出現確度分布と標準サイズ分布を読み出し、この出現確度と標準サイズ分布を利用して学習することもできる。物体認識技術としては、あらかじめ特定の種類を設定したうえでその種類の物体を検出する特定物体認識技術のほか、まず物体を検出してその後に検出した物体を分類する一般物体認識技術を採用することができ、ディープラーニングをはじめとする人工知能(Artificial Intelligence)やパターンマッチングなどの手法を利用することもできる。なお、歩行者や車両、道路標識それぞれを目的対象とするなど、目的対象の種類が複数ある場合は、目的対象の種類ごとにその特徴量を学習する必要がある。
既述したとおり一般物体認識システム100は、人の処理によって作成した出現確度分布や標準サイズ分布を利用することもできるし、出現確度分布作成手段や標準サイズ分布作成手段によって自動的に作成された出現確度分布や標準サイズ分布を利用することもできる。以下、一般物体認識システム100が出現確度分布や標準サイズ分布を作成する処理について、図7と図8を参照しながら説明する。はじめに、取得した画像から目的対象を抽出するため、多数の教師データを処理することによって物体認識の学習を行う(Step201)。具体的には、図7に示す物体認識手段101が、教師データ記憶手段102から多数の画像とその中に示された目的対象を読み出し、目的対象の特徴量を学習する。このとき、出現確度分布記憶手段103が出現確度分布を記憶し、標準サイズ分布記憶手段104が標準サイズ分布を記憶していれば、それぞれ出現確度分布と標準サイズ分布を読み出し、この出現確度と標準サイズ分布を利用して学習することもできる。物体認識技術としては、あらかじめ特定の種類を設定したうえでその種類の物体を検出する特定物体認識技術のほか、まず物体を検出してその後に検出した物体を分類する一般物体認識技術を採用することができ、ディープラーニングをはじめとする人工知能やパターンマッチングなどの手法を利用することもできる。なお、歩行者や車両、道路標識それぞれを目的対象とするなど、目的対象の種類が複数ある場合は、目的対象の種類ごとにその特徴量を学習する必要がある。
101 物体認識手段
102 教師データ記憶手段
103 出現確度分布記憶手段
104 標準サイズ分布記憶手段
105 画像記憶手段
106 抽出確度算出手段
107 出力手段
108 分類結果記憶手段
109 出現確度分布作成手段
110 標準サイズ分布作成手段
Claims (6)
- 取得画像から目的対象を抽出した結果の信頼度である「抽出確度」を求める一般物体認識システムにおいて、
物体認識によって前記取得画像から前記目的対象を認識する物体認識手段と、
前記物体認識手段によって認識された前記目的対象の前記取得画像における位置と、出現確度分布と、に基づいて第1抽出確度を求める抽出確度算出手段と、を備え、
前記出現確度分布は、前記取得画像を分割して得られる複数の分割領域ごとに、出現確度を付与することで得られ、
前記出現確度は、当該分割領域において前記目的対象が実際に出現した回数に応じて設定され、
前記抽出確度算出手段は、前記物体認識手段によって認識された前記目的対象の前記取得画像における位置に対応する前記分割領域に付与された前記出現確度に基づいて前記第1抽出確度を求めるとともに、該第1抽出確度に基づいて前記抽出確度を求める、
ことを特徴とする一般物体認識システム。 - 前記目的対象の種類ごとに前記出現確度分布が用意され、
前記物体認識手段は、2以上の種類の前記目的対象の認識が可能であり、
前記抽出確度算出手段は、前記目的対象の前記取得画像における位置と、当該目的対象に対応する前記出現確度分布と、に基づいて前記抽出確度を求める、
ことを特徴とする請求項1記載の一般物体認識システム。 - 前記分割領域ごとに前記出現確度を付与することで前記出現確度分布を作成する出現確度分布作成手段を、さらに備えた、
ことを特徴とする請求項1又は請求項2記載の一般物体認識システム。 - 前記抽出確度算出手段は、標準サイズ分布を用いて第2抽出確度を求め、
前記標準サイズ分布は、前記分割領域ごとに標準サイズを付与することで得られ、
前記標準サイズは、当該分割領域に実際に現れた前記目的対象の画像サイズに基づいて設定され、
前記抽出確度算出手段は、前記物体認識手段によって認識された前記目的対象の画像サイズと、該目的対象の前記取得画像における位置に対応する前記分割領域に付与された前記標準サイズと、に基づいて前記第2抽出確度を求めるとともに、前記第1抽出確度と該第2抽出確度を統計処理することによって前記抽出確度を求める、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の一般物体認識システム。 - 前記分割領域ごとに前記標準サイズを付与することで前記標準サイズ分布を作成する標準サイズ分布作成手段を、さらに備えた、
ことを特徴とする請求項4記載の一般物体認識システム。 - 前記物体認識手段は、前記目的対象を認識するとともに、該認識の確度である第3抽出確度を求め、
前記抽出確度算出手段は、前記第1抽出確度、前記第2抽出確度、及び前記第3抽出確度を統計処理することによって前記抽出確度を求める、
ことを特徴とする請求項4又は請求項5記載の一般物体認識システム。
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