JPH05197809A - 物体追跡処理装置 - Google Patents
物体追跡処理装置Info
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- JPH05197809A JPH05197809A JP4007390A JP739092A JPH05197809A JP H05197809 A JPH05197809 A JP H05197809A JP 4007390 A JP4007390 A JP 4007390A JP 739092 A JP739092 A JP 739092A JP H05197809 A JPH05197809 A JP H05197809A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は，物体追跡を行うに当って，ｎ−１番
目フレームからｎ番目フレームへの間に物体の大きさや
傾きが変化しても正しく追跡できるようにすることを目
的としている。 【構成】物体記憶部に格納されているｎ−１番目のフレ
ームから物体領域の内部に複数のブロックを設け，ｎ−
１番目のフレームからｎ番目のフレームへの間での各ブ
ロックについての移動ベクトル検出手段２０と，ｎ番目
のフレーム画像における物体領域の形状に適合するよう
に変換するモデル変換手段３０とをもうけ，領域間の相
関手段４０にて物体の移動を追跡する。
目フレームからｎ番目フレームへの間に物体の大きさや
傾きが変化しても正しく追跡できるようにすることを目
的としている。 【構成】物体記憶部に格納されているｎ−１番目のフレ
ームから物体領域の内部に複数のブロックを設け，ｎ−
１番目のフレームからｎ番目のフレームへの間での各ブ
ロックについての移動ベクトル検出手段２０と，ｎ番目
のフレーム画像における物体領域の形状に適合するよう
に変換するモデル変換手段３０とをもうけ，領域間の相
関手段４０にて物体の移動を追跡する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，ビデオカメラ等の画像
入力装置により取り込んだ各フレーム画像における物体
領域を追跡する物体追跡処理装置に関するものである。
入力装置により取り込んだ各フレーム画像における物体
領域を追跡する物体追跡処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像における物体領域を追跡する従来の
装置の構成図を図１０に示す。画像入力部１０１で取り
込んだフレーム画像において，１番目のフレーム画像に
おける物体領域を物体初期検出部１０２で検出し，検出
した領域を１番目のフレーム画像における物体領域とし
て出力するとともに，物体記憶部１０３に格納する。
装置の構成図を図１０に示す。画像入力部１０１で取り
込んだフレーム画像において，１番目のフレーム画像に
おける物体領域を物体初期検出部１０２で検出し，検出
した領域を１番目のフレーム画像における物体領域とし
て出力するとともに，物体記憶部１０３に格納する。
【０００３】ｎ（ｎ≧２）番目のフレーム画像に対して
は，マッチング部１０４で以下の処理を行い，物体領域
を検出する。物体記憶部１０３に格納されている領域を
適当に移動させ，移動後の領域とｎ番目のフレーム画像
との相関をとり，相関が最も強くなる位置を求め，求め
た位置に移動した領域をｎ番目のフレーム画像における
物体領域とする。領域間の相関は，動画像の符号化にお
ける動き補償で用いられている方法等で求められる。物
体領域を検出した後は，ｎ＋１番目のフレーム画像にお
ける物体領域を検出するときに，ｎ番目のフレーム画像
における物体領域を用いることができるように，更新部
１０５では，物体記憶部１０３に格納する領域をマッチ
ング部１０４で求めた物体領域に更新する。
は，マッチング部１０４で以下の処理を行い，物体領域
を検出する。物体記憶部１０３に格納されている領域を
適当に移動させ，移動後の領域とｎ番目のフレーム画像
との相関をとり，相関が最も強くなる位置を求め，求め
た位置に移動した領域をｎ番目のフレーム画像における
物体領域とする。領域間の相関は，動画像の符号化にお
ける動き補償で用いられている方法等で求められる。物
体領域を検出した後は，ｎ＋１番目のフレーム画像にお
ける物体領域を検出するときに，ｎ番目のフレーム画像
における物体領域を用いることができるように，更新部
１０５では，物体記憶部１０３に格納する領域をマッチ
ング部１０４で求めた物体領域に更新する。
【０００４】以上の処理により，各フレーム画像におけ
る物体を追跡する方式であった。
る物体を追跡する方式であった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の方式において
は，ｎ−１番目のフレーム画像における物体領域をｎ番
目のフレーム画像との相関が最も強い位置に移動した領
域をｎ番目のフレーム画像における物体領域としている
ので，ｎ−１番目のフレーム画像からｎ番目のフレーム
画像において物体の大きさや傾きが変化する場合には，
物体領域を正しく検出できない問題があった。また，領
域間の相関を求めるときに，物体領域を構成する全ての
画素を用いて算出しているので，膨大な演算量となり物
体領域の検出に時間がかかる問題があった。
は，ｎ−１番目のフレーム画像における物体領域をｎ番
目のフレーム画像との相関が最も強い位置に移動した領
域をｎ番目のフレーム画像における物体領域としている
ので，ｎ−１番目のフレーム画像からｎ番目のフレーム
画像において物体の大きさや傾きが変化する場合には，
物体領域を正しく検出できない問題があった。また，領
域間の相関を求めるときに，物体領域を構成する全ての
画素を用いて算出しているので，膨大な演算量となり物
体領域の検出に時間がかかる問題があった。
【０００６】本発明は，物体追跡を行うに当って，ｎ−
１番目フレームからｎ番目フレームへの間に物体の大き
さや傾きが変化しても正しく追跡できるようにすること
を目的としている。
１番目フレームからｎ番目フレームへの間に物体の大き
さや傾きが変化しても正しく追跡できるようにすること
を目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図を示す。図中の符号１１はｎ−１番目のフレーム画
像，１２はｎ番目のフレーム画像，２０は移動ベクトル
検出手段，３０はモデル変換手段，４０は領域間の相関
手段を表わす。
図を示す。図中の符号１１はｎ−１番目のフレーム画
像，１２はｎ番目のフレーム画像，２０は移動ベクトル
検出手段，３０はモデル変換手段，４０は領域間の相関
手段を表わす。
【０００８】本発明では，物体記憶部に格納されている
ｎ−１番目のフレーム画像における物体領域の内部に複
数のブロックＢ1 ，Ｂ2 ，…を設け，各ブロックのｎ−
１番目のフレーム画像からｎ番目のフレーム画像までの
各ブロック毎の移動ベクトルを求める移動ベクトル検出
手段２０と，物体記憶部に格納されている領域の形状モ
デルを作成し，作成したモデルをｎ番目のフレーム画像
における物体領域の形状に適合するように変換するモデ
ル変換手段３０を設けた。そして，その上で領域間の相
関手段４０にて相関をとって物体の移動を追跡する。
ｎ−１番目のフレーム画像における物体領域の内部に複
数のブロックＢ1 ，Ｂ2 ，…を設け，各ブロックのｎ−
１番目のフレーム画像からｎ番目のフレーム画像までの
各ブロック毎の移動ベクトルを求める移動ベクトル検出
手段２０と，物体記憶部に格納されている領域の形状モ
デルを作成し，作成したモデルをｎ番目のフレーム画像
における物体領域の形状に適合するように変換するモデ
ル変換手段３０を設けた。そして，その上で領域間の相
関手段４０にて相関をとって物体の移動を追跡する。
【０００９】
【作用】ｎ−１番目のフレーム画像における物体領域に
設けた複数のブロックのｎ番目のフレーム画像までの移
動ベクトルを移動ベクトル検出手段２０で求め，求めた
移動ベクトルからｎ番目のフレーム画像における物体領
域の形状モデルをモデル変換手段３０により求めること
により，ｎ−１番目のフレーム画像での物体領域からｎ
番目のフレーム画像における物体領域を検出しているの
で，ｎ−１番目のフレーム画像からｎ番目のフレーム画
像において物体の大きさや傾きが変化する場合にも，物
体領域を正しく検出することができる。また，領域間の
相関を求めるときに，物体領域を構成する全ての画素を
用いずに，領域内に設けた複数のブロックについてのみ
相関を求めればよいので，演算量を削減することがで
き，高速に物体領域の検出を行うことができる。
設けた複数のブロックのｎ番目のフレーム画像までの移
動ベクトルを移動ベクトル検出手段２０で求め，求めた
移動ベクトルからｎ番目のフレーム画像における物体領
域の形状モデルをモデル変換手段３０により求めること
により，ｎ−１番目のフレーム画像での物体領域からｎ
番目のフレーム画像における物体領域を検出しているの
で，ｎ−１番目のフレーム画像からｎ番目のフレーム画
像において物体の大きさや傾きが変化する場合にも，物
体領域を正しく検出することができる。また，領域間の
相関を求めるときに，物体領域を構成する全ての画素を
用いずに，領域内に設けた複数のブロックについてのみ
相関を求めればよいので，演算量を削減することがで
き，高速に物体領域の検出を行うことができる。
【００１０】
【実施例】本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明
する。本発明の実施例構成を図２に示す。図２におい
て，１０１は画像入力部，１０２は物体初期検出部，１
０３は物体記憶部，１０５は更新部，２０１はモデル作
成部，２０２はブロック作成部，２０３は移動ベクトル
検出部，２０４はモデル変換部，２０５は物体検出部で
ある。
する。本発明の実施例構成を図２に示す。図２におい
て，１０１は画像入力部，１０２は物体初期検出部，１
０３は物体記憶部，１０５は更新部，２０１はモデル作
成部，２０２はブロック作成部，２０３は移動ベクトル
検出部，２０４はモデル変換部，２０５は物体検出部で
ある。
【００１１】画像入力部１０１は，移動物体をビデオカ
メラ等で撮影し，取り込んだ一連のフレーム画像の内，
１番目のフレーム画像を物体初期検出部１０２に出力す
る。移動ベクトル検出部２０３からフレーム画像を出力
する制御信号を受けたときに，２番目以降のフレーム画
像を移動ベクトル検出部２０３と物体検出部２０５に出
力する。
メラ等で撮影し，取り込んだ一連のフレーム画像の内，
１番目のフレーム画像を物体初期検出部１０２に出力す
る。移動ベクトル検出部２０３からフレーム画像を出力
する制御信号を受けたときに，２番目以降のフレーム画
像を移動ベクトル検出部２０３と物体検出部２０５に出
力する。
【００１２】物体初期検出部１０２は，画像入力部１０
１より入力された１番目のフレーム画像における物体領
域を検出し，検出した物体領域を物体記憶部１０３に出
力する。物体領域は，例えば，物体が映っていない背景
画像との差分から検出することできる。
１より入力された１番目のフレーム画像における物体領
域を検出し，検出した物体領域を物体記憶部１０３に出
力する。物体領域は，例えば，物体が映っていない背景
画像との差分から検出することできる。
【００１３】物体記憶部１０３は，物体初期検出部１０
２及び更新部１０５から入力された物体領域を記憶し，
記憶している物体領域をモデル作成部２０１に出力す
る。更新部１０５は，物体検出部２０５より出力された
物体領域を物体記憶部１０３に出力し，物体記憶部１０
３に記憶する領域を更新する。
２及び更新部１０５から入力された物体領域を記憶し，
記憶している物体領域をモデル作成部２０１に出力す
る。更新部１０５は，物体検出部２０５より出力された
物体領域を物体記憶部１０３に出力し，物体記憶部１０
３に記憶する領域を更新する。
【００１４】モデル作成部２０１は，物体記憶部１０３
より入力された物体領域の形状モデルを作成し，作成し
たモデルと物体記憶部１０３より入力された物体領域と
をブロック作成部２０２に出力する。また，モデル変換
部２０４から形状モデルを要求する制御信号を受けたと
きに，作成したモデルをモデル変換部２０４に出力す
る。形状モデルの作成は，物体領域の輪郭線をベクトル
化したり，物体が楕円等の特定の形状であることが分か
っている場合には物体領域の輪郭を楕円等で近似したり
することにより求めることができる。
より入力された物体領域の形状モデルを作成し，作成し
たモデルと物体記憶部１０３より入力された物体領域と
をブロック作成部２０２に出力する。また，モデル変換
部２０４から形状モデルを要求する制御信号を受けたと
きに，作成したモデルをモデル変換部２０４に出力す
る。形状モデルの作成は，物体領域の輪郭線をベクトル
化したり，物体が楕円等の特定の形状であることが分か
っている場合には物体領域の輪郭を楕円等で近似したり
することにより求めることができる。
【００１５】ブロック作成部２０２は，モデル作成部２
０１より入力された物体の形状モデルの内部に複数のブ
ロックを作成し，モデル作成部２０１より入力された物
体領域において，各ブロック内の領域を切り出し，切り
出した領域を移動ベクトル検出部２０３に出力する。本
実施例では，図３に示すように物体領域の中心から上下
・左右に対称となるように４つのブロックＢi （ｉ＝
１，２，３，４）を作成する。
０１より入力された物体の形状モデルの内部に複数のブ
ロックを作成し，モデル作成部２０１より入力された物
体領域において，各ブロック内の領域を切り出し，切り
出した領域を移動ベクトル検出部２０３に出力する。本
実施例では，図３に示すように物体領域の中心から上下
・左右に対称となるように４つのブロックＢi （ｉ＝
１，２，３，４）を作成する。
【００１６】移動ベクトル検出部２０３は，画像入力部
１０１に次のフレーム画像を要求する制御信号を出力
し，画像入力部１０１よりフレーム画像を受ける。画像
入力部１０１から入力されたフレーム画像において，ブ
ロック作成部２０２より入力されるブロック内の領域と
最も相関が強い位置を求め，各ブロックの移動ベクトル
を検出し，検出した各ブロックの移動ベクトルをモデル
変換部２０４に出力する。ｎ−１番目のフレーム画像で
の物体領域に作成した各ブロックのｎ番目のフレーム画
像への移動ベクトルを検出した例を図４に示す。
１０１に次のフレーム画像を要求する制御信号を出力
し，画像入力部１０１よりフレーム画像を受ける。画像
入力部１０１から入力されたフレーム画像において，ブ
ロック作成部２０２より入力されるブロック内の領域と
最も相関が強い位置を求め，各ブロックの移動ベクトル
を検出し，検出した各ブロックの移動ベクトルをモデル
変換部２０４に出力する。ｎ−１番目のフレーム画像で
の物体領域に作成した各ブロックのｎ番目のフレーム画
像への移動ベクトルを検出した例を図４に示す。
【００１７】モデル変換部２０４は，モデル作成部２０
１に形状モデルを要求する制御信号を出力し，モデル作
成部２０１から形状モデルを受ける。形状モデルが入力
されると，入力されたモデルを画像入力部１０１から移
動ベクトル検出部２０３に入力されたフレーム画像にお
ける物体領域に適合するように，移動ベクトル検出部２
０３から入力された各ブロックの移動ベクトルを用いて
変換し，変換したモデルを物体検出部２０５に出力す
る。
１に形状モデルを要求する制御信号を出力し，モデル作
成部２０１から形状モデルを受ける。形状モデルが入力
されると，入力されたモデルを画像入力部１０１から移
動ベクトル検出部２０３に入力されたフレーム画像にお
ける物体領域に適合するように，移動ベクトル検出部２
０３から入力された各ブロックの移動ベクトルを用いて
変換し，変換したモデルを物体検出部２０５に出力す
る。
【００１８】モデルの変換方法を以下に述べる。各ブロ
ックＢi の中心を（ｘi ，ｙi ），移動ベクトルを（ｖ
ix，ｖiy）とすると，次式が成り立つように，拡大・縮
小，回転，及び，移動の処理をモデルに施せばよい。式
の導出では，図３に示すように４つのブロックを作成し
た場合は，ｘj ＝０，ｙk ＝０（ｊ＝１，３；ｋ＝２，
４）であることを用いた。
ックＢi の中心を（ｘi ，ｙi ），移動ベクトルを（ｖ
ix，ｖiy）とすると，次式が成り立つように，拡大・縮
小，回転，及び，移動の処理をモデルに施せばよい。式
の導出では，図３に示すように４つのブロックを作成し
た場合は，ｘj ＝０，ｙk ＝０（ｊ＝１，３；ｋ＝２，
４）であることを用いた。
【００１９】
【数１】
【００２０】ここで，（ｘ0 ，ｙ0 ）はモデルの中心，
αはモデルの水平方向の拡大率，βは垂直方向の拡大
率，θはモデルの回転角，（ａ，ｂ）はモデルの移動量
である。
αはモデルの水平方向の拡大率，βは垂直方向の拡大
率，θはモデルの回転角，（ａ，ｂ）はモデルの移動量
である。
【００２１】式（１）より
【００２２】
【数２】
【００２３】が導出でき，式（２）より
【００２４】
【数３】
【００２５】が得られる。式（３）と式（４）とを用い
て，移動量，回転角と拡大率を算出し，モデルの変換を
行う。
て，移動量，回転角と拡大率を算出し，モデルの変換を
行う。
【００２６】物体検出部２０５は，画像入力部１０１か
ら入力されたフレーム画像において，モデル変換部２０
４から入力された物体の形状モデルの内部を物体領域と
して切り出し，切り出した物体領域を更新部１０５に出
力する。
ら入力されたフレーム画像において，モデル変換部２０
４から入力された物体の形状モデルの内部を物体領域と
して切り出し，切り出した物体領域を更新部１０５に出
力する。
【００２７】次に，図５に示すフレーム画像Ｆ1 ，Ｆ2
における物体の様に，物体領域の形状を楕円とみなせる
物体を追跡する場合を例に図２の各部の動作について説
明する。
における物体の様に，物体領域の形状を楕円とみなせる
物体を追跡する場合を例に図２の各部の動作について説
明する。
【００２８】画像入力部１０１は，フレーム画像Ｆ1 を
物体初期検出部１０２に出力する。物体初期検出部１０
２はＦ1 における物体領域Ｏ1 を検出し，検出したＯ1
を物体記憶部１０３に出力する。物体領域Ｏ1 を図６に
示す。物体記憶部１０３は物体領域Ｏ1 を記憶し，記憶
しているＯ1 をモデル作成部２０１に出力する。モデル
作成部２０１は，物体領域Ｏ1 の輪郭を表す楕円を求
め，求めた楕円を形状モデルとする。求めたモデルと物
体領域Ｏ1 をブロック作成部２０２に出力する。ブロッ
ク作成部２０２は，Ｏ1 の形状モデルの内部に４つのブ
ロックを作成して，物体領域Ｏ1 における４つのブロッ
ク内の領域を切り出し，切り出した領域を，移動ベクト
ル検出部２０３に出力する。
物体初期検出部１０２に出力する。物体初期検出部１０
２はＦ1 における物体領域Ｏ1 を検出し，検出したＯ1
を物体記憶部１０３に出力する。物体領域Ｏ1 を図６に
示す。物体記憶部１０３は物体領域Ｏ1 を記憶し，記憶
しているＯ1 をモデル作成部２０１に出力する。モデル
作成部２０１は，物体領域Ｏ1 の輪郭を表す楕円を求
め，求めた楕円を形状モデルとする。求めたモデルと物
体領域Ｏ1 をブロック作成部２０２に出力する。ブロッ
ク作成部２０２は，Ｏ1 の形状モデルの内部に４つのブ
ロックを作成して，物体領域Ｏ1 における４つのブロッ
ク内の領域を切り出し，切り出した領域を，移動ベクト
ル検出部２０３に出力する。
【００２９】本実施例では，モデルの中心からブロック
の中心までの距離が半径の２分の１になるように作成す
る。本実施例で作成したブロックにより切り出した領域
を図７に示す。移動ベクトル検出部２０３は，画像入力
部１０１にＦ2 の出力を要求する制御信号を出す。画像
入力部１０１は，移動ベクトル検出部２０３からの制御
信号を受けて，移動ベクトル検出部２０３と物体検出部
２０５とにフレーム画像Ｆ2 を出力する。移動ベクトル
検出部２０３は，ブロック作成部２０２から入力された
４つのブロック内の領域のＦ2 での位置を検出し，Ｆ1
からＦ2 への各ブロックの移動ベクトルを求める。求め
た各移動ベクトルをモデル変換部２０４に出力する。モ
デル変換部２０４は，モデル作成部２０１に形状モデル
を要求する制御信号を出力する。モデル作成部２０１
は，モデル変換部２０４からの要求を受けて形状モデル
をモデル変換部２０４に出力する。モデル変換部２０４
は，移動ベクトル検出部２０３から入力された各ブロッ
クの移動ベクトルを用いて，物体領域Ｏ1 の形状モデル
を変換し，変換したモデルを物体検出部２０５に出力す
る。変換後のモデルを図８に示す。物体検出部２０５
は，画像入力部１０１から入力されたフレーム画像Ｆ2
において，モデル変換部２０４から入力された物体の形
状モデルの内部を物体領域Ｏ2 として切り出し，切り出
した物体領域Ｏ2 を更新部１０５に出力する。物体領域
Ｏ2 を図９に示す。更新部１０５は，物体記憶部１０３
で記憶する物体領域を更新するために，物体検出部２０
５より入力された物体領域Ｏ2 を物体記憶部１０３に出
力する。物体記憶部１０３は，物体領域Ｏ2 を記憶す
る。
の中心までの距離が半径の２分の１になるように作成す
る。本実施例で作成したブロックにより切り出した領域
を図７に示す。移動ベクトル検出部２０３は，画像入力
部１０１にＦ2 の出力を要求する制御信号を出す。画像
入力部１０１は，移動ベクトル検出部２０３からの制御
信号を受けて，移動ベクトル検出部２０３と物体検出部
２０５とにフレーム画像Ｆ2 を出力する。移動ベクトル
検出部２０３は，ブロック作成部２０２から入力された
４つのブロック内の領域のＦ2 での位置を検出し，Ｆ1
からＦ2 への各ブロックの移動ベクトルを求める。求め
た各移動ベクトルをモデル変換部２０４に出力する。モ
デル変換部２０４は，モデル作成部２０１に形状モデル
を要求する制御信号を出力する。モデル作成部２０１
は，モデル変換部２０４からの要求を受けて形状モデル
をモデル変換部２０４に出力する。モデル変換部２０４
は，移動ベクトル検出部２０３から入力された各ブロッ
クの移動ベクトルを用いて，物体領域Ｏ1 の形状モデル
を変換し，変換したモデルを物体検出部２０５に出力す
る。変換後のモデルを図８に示す。物体検出部２０５
は，画像入力部１０１から入力されたフレーム画像Ｆ2
において，モデル変換部２０４から入力された物体の形
状モデルの内部を物体領域Ｏ2 として切り出し，切り出
した物体領域Ｏ2 を更新部１０５に出力する。物体領域
Ｏ2 を図９に示す。更新部１０５は，物体記憶部１０３
で記憶する物体領域を更新するために，物体検出部２０
５より入力された物体領域Ｏ2 を物体記憶部１０３に出
力する。物体記憶部１０３は，物体領域Ｏ2 を記憶す
る。
【００３０】以上説明したように，本発明によれば，ｎ
−１番目のフレーム画像からｎ番目のフレーム画像にお
いて抽出する物体の大きさや傾きが変化する場合にも，
物体領域を正しく検出することができる。また，領域間
の相関を求めるときに，物体領域を構成する全ての画素
を用いずに，領域内に設けた４つのブロックについての
み相関を求めればよいので，高速に物体領域を検出する
ことができる。
−１番目のフレーム画像からｎ番目のフレーム画像にお
いて抽出する物体の大きさや傾きが変化する場合にも，
物体領域を正しく検出することができる。また，領域間
の相関を求めるときに，物体領域を構成する全ての画素
を用いずに，領域内に設けた４つのブロックについての
み相関を求めればよいので，高速に物体領域を検出する
ことができる。
【００３１】
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
物体記憶部に格納しているｎ−１番目のフレーム画像に
おける物体領域の内部に複数のブロックを設け，各ブロ
ックのｎ番目のフレーム画像における位置への移動ベク
トルを求める手段と，物体記憶部に格納されている物体
領域の形状モデルを作成し，作成したモデルをｎ番目の
フレーム画像における物体領域の形状に適合するように
変換する手段とを有するため，ｎ−１番目のフレーム画
像からｎ番目のフレーム画像において物体の大きさや傾
きが変化する場合にも，物体領域を正しく検出すること
ができる。また，領域間の相関を求めるときに，物体領
域を構成する全ての画素を用いずに，物体領域内に設け
た複数のブロックについてのみ相関を求めればよいの
で，演算量を削減することができ，高速に物体領域の検
出を行うことができる。
物体記憶部に格納しているｎ−１番目のフレーム画像に
おける物体領域の内部に複数のブロックを設け，各ブロ
ックのｎ番目のフレーム画像における位置への移動ベク
トルを求める手段と，物体記憶部に格納されている物体
領域の形状モデルを作成し，作成したモデルをｎ番目の
フレーム画像における物体領域の形状に適合するように
変換する手段とを有するため，ｎ−１番目のフレーム画
像からｎ番目のフレーム画像において物体の大きさや傾
きが変化する場合にも，物体領域を正しく検出すること
ができる。また，領域間の相関を求めるときに，物体領
域を構成する全ての画素を用いずに，物体領域内に設け
た複数のブロックについてのみ相関を求めればよいの
で，演算量を削減することができ，高速に物体領域の検
出を行うことができる。
【図１】本発明の原理構成図を示す。
【図２】本発明の一実施例の構成を示す。
【図３】実施例の説明に用いる図である。
【図４】実施例の説明に用いる図である。
【図５】実施例の説明に用いる図である。
【図６】実施例の説明に用いる図である。
【図７】実施例の説明に用いる図である。
【図８】実施例の説明に用いる図である。
【図９】実施例の説明に用いる図である。
【図10】従来の構成を示す。
１０１ 画像入力部 １０２ 物体初期検出部 １０３ 物体記憶部 １０４ マッチング部 １０５ 更新部 ２０１ モデル作成部 ２０２ ブロック作成部 ２０３ 移動ベクトル検出部 ２０４ モデル変換部 ２０５ 物体検出部
Claims (1)
- 【請求項１】 移動する物体を画像入力装置で撮影し
て，一連のフレーム画像を取り込む画像入力部と， １番目のフレーム画像に対して物体領域を検出する物体
初期検出部と， 物体初期検出部で検出した領域を格納する物体記憶部
と， ｎ（ｎ≧２）番目のフレーム画像に対しては，物体記憶
部に格納された領域を用いてｎ番目のフレーム画像にお
ける物体領域を検出し，検出した領域を出力するマッチ
ング部と， 前記物体記憶部に格納されている領域を前記マッチング
部から出力される領域に更新する更新部とから構成され
る物体追跡処理装置であって， 前記マッチング部は， 前記物体記憶部に格納されている領域の形状モデルを作
成するモデル作成部と， 前記物体記憶部に格納されている領域の内部に複数のブ
ロックを設けるブロック作成部と， 前記ブロック作成部で作成したブロック内の領域のｎ番
目のフレーム画像での位置を検出し，検出した位置まで
の移動ベクトルを各ブロックについて求める移動ベクト
ル検出部と， 各ブロックの移動ベクトルから前記モデル作成部で作成
したモデルをｎ番目のフレーム画像における物体領域の
形状に適合するように変換するモデル変換部と， モデル変換部で変換したモデルを用いて，ｎ番目のフレ
ーム画像における物体領域を検出する物体検出部とから
構成されたことを特徴とする物体追跡処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4007390A JPH05197809A (ja) | 1992-01-20 | 1992-01-20 | 物体追跡処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4007390A JPH05197809A (ja) | 1992-01-20 | 1992-01-20 | 物体追跡処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05197809A true JPH05197809A (ja) | 1993-08-06 |
Family
ID=11664600
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4007390A Pending JPH05197809A (ja) | 1992-01-20 | 1992-01-20 | 物体追跡処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05197809A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6542639B2 (en) | 1997-08-22 | 2003-04-01 | Fujitsu Limited | Region extraction apparatus, region extraction method and computer readable recording medium |
| US6993157B1 (en) | 1999-05-18 | 2006-01-31 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Dynamic image processing method and device and medium |
-
1992
- 1992-01-20 JP JP4007390A patent/JPH05197809A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6542639B2 (en) | 1997-08-22 | 2003-04-01 | Fujitsu Limited | Region extraction apparatus, region extraction method and computer readable recording medium |
| US6993157B1 (en) | 1999-05-18 | 2006-01-31 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Dynamic image processing method and device and medium |
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