JPH05288531A - ３次元物体の認識装置 - Google Patents
３次元物体の認識装置Info
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- JPH05288531A JPH05288531A JP4119611A JP11961192A JPH05288531A JP H05288531 A JPH05288531 A JP H05288531A JP 4119611 A JP4119611 A JP 4119611A JP 11961192 A JP11961192 A JP 11961192A JP H05288531 A JPH05288531 A JP H05288531A
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- dimensional
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ３次元物体を撮像装置により取得された２次
元画像データから認識する際の認識率の向上を図る。 【構成】 ニューラルネットワーク３の認識結果を判定
部４に入力し、ニューロンの興奮の大きさが予め設定さ
れたレベルより小さい場合には駆動制御部５と駆動部６
により撮像装置２の位置を変え、異なる視点から３次元
物体１の２次元画像データを取得する。
元画像データから認識する際の認識率の向上を図る。 【構成】 ニューラルネットワーク３の認識結果を判定
部４に入力し、ニューロンの興奮の大きさが予め設定さ
れたレベルより小さい場合には駆動制御部５と駆動部６
により撮像装置２の位置を変え、異なる視点から３次元
物体１の２次元画像データを取得する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はパターン認識装置に係
り、特に３次元物体の認識装置に関するものである。
り、特に３次元物体の認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の３次元物体の認識装置の一例を図
２に示し説明する。この図２において、１１は３次元物
体、１２は撮像装置、１３はこの撮像装置１２の出力を
入力とするニューラルネットワーク、１４はこのニュー
ラルネットワーク１３の計算結果を表示する結果表示部
である。そして、３次元物体１１の情報を撮像装置１２
により２次元画像データとして取得し、その２次元画像
データをニューラルネットワーク１３に入力し、このニ
ューラルネットワーク１３でその３次元物体１１が何で
あるかを認識するための計算をおこない、その計算結果
を結果表示部１４で表示するようになっていた。
２に示し説明する。この図２において、１１は３次元物
体、１２は撮像装置、１３はこの撮像装置１２の出力を
入力とするニューラルネットワーク、１４はこのニュー
ラルネットワーク１３の計算結果を表示する結果表示部
である。そして、３次元物体１１の情報を撮像装置１２
により２次元画像データとして取得し、その２次元画像
データをニューラルネットワーク１３に入力し、このニ
ューラルネットワーク１３でその３次元物体１１が何で
あるかを認識するための計算をおこない、その計算結果
を結果表示部１４で表示するようになっていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この従来の３次元物体
の認識装置では、３次元物体の情報をある特定の方向だ
けから見た２次元情報としてとらえていた。一般に３次
元物体は見る方向が異なれば全く異なる形に見えること
が多い。そのためニューラルネットワークに学習させた
方向以外から見た２次元画像データをニューラルネット
ワークに入力した場合、そのような画像はニューラルネ
ットワークに学習させていないため誤認識をする，また
は認識率が非常に悪いという課題があった。
の認識装置では、３次元物体の情報をある特定の方向だ
けから見た２次元情報としてとらえていた。一般に３次
元物体は見る方向が異なれば全く異なる形に見えること
が多い。そのためニューラルネットワークに学習させた
方向以外から見た２次元画像データをニューラルネット
ワークに入力した場合、そのような画像はニューラルネ
ットワークに学習させていないため誤認識をする，また
は認識率が非常に悪いという課題があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の３次元物体の認
識装置は、３次元物体の情報を２次元画像データとして
取得する撮像装置と、上記２次元画像データから３次元
物体が何であるかを認識するニューラルネットワーク
と、このニューラルネットワークによる認識結果を最終
結論として良いかどうかを判定する判定部と、この判定
部が認識結果を最終結論として良いと判定した際にその
認識結果を表示する結果表示部と、上記判定部がその認
識結果を最終結論としてはならないと判定した際に上記
撮像装置を動かす制御信号を発生する駆動制御部と、上
記制御信号にしたがって上記撮像装置を動かす駆動部と
を備えるものである。
識装置は、３次元物体の情報を２次元画像データとして
取得する撮像装置と、上記２次元画像データから３次元
物体が何であるかを認識するニューラルネットワーク
と、このニューラルネットワークによる認識結果を最終
結論として良いかどうかを判定する判定部と、この判定
部が認識結果を最終結論として良いと判定した際にその
認識結果を表示する結果表示部と、上記判定部がその認
識結果を最終結論としてはならないと判定した際に上記
撮像装置を動かす制御信号を発生する駆動制御部と、上
記制御信号にしたがって上記撮像装置を動かす駆動部と
を備えるものである。
【０００５】
【作用】本発明においては、ニューラルネットワークの
認識結果であるニューロンの興奮の大きさが予め設定さ
れたスレショルドレベルを超えるまで３次元物体のまわ
りを撮像装置が位置を変えては２次元画像データを取得
し、認識，判定を繰り返す。
認識結果であるニューロンの興奮の大きさが予め設定さ
れたスレショルドレベルを超えるまで３次元物体のまわ
りを撮像装置が位置を変えては２次元画像データを取得
し、認識，判定を繰り返す。
【０００６】
【実施例】図１は本発明による３次元物体の認識装置の
一実施例を示すブロック図である。この図１において、
１は３次元物体、２はこの３次元物体１の情報を２次元
画像データとして取得する撮像装置、３は上記２次元画
像データから３次元物体が何であるかを認識するニュー
ラルネットワーク、４はこのニューラルネットワーク３
による認識結果を最終結論として良いかどうかを判定す
る判定部、５はこの判定部４がその認識結果を最終結論
としてはならないと判定した際に撮像装置２を動かす制
御信号を発生する駆動制御部、６は上記制御信号にした
がって撮像装置２を動かす駆動部、７は判定部４が認識
結果を最終結論として良いと判定した際にその認識結果
を表示する結果表示部である。
一実施例を示すブロック図である。この図１において、
１は３次元物体、２はこの３次元物体１の情報を２次元
画像データとして取得する撮像装置、３は上記２次元画
像データから３次元物体が何であるかを認識するニュー
ラルネットワーク、４はこのニューラルネットワーク３
による認識結果を最終結論として良いかどうかを判定す
る判定部、５はこの判定部４がその認識結果を最終結論
としてはならないと判定した際に撮像装置２を動かす制
御信号を発生する駆動制御部、６は上記制御信号にした
がって撮像装置２を動かす駆動部、７は判定部４が認識
結果を最終結論として良いと判定した際にその認識結果
を表示する結果表示部である。
【０００７】つぎに、この図１に示す実施例の動作を説
明する。まず、テレビジョンカメラなどの撮像装置２を
ある位置に置いて３次元物体１のその位置から見た２次
元画像データを取得し、ニューラルネットワーク３にそ
のデータを送って認識の計算をおこなう。その結果、そ
の３次元物体１が物体Ａであることを示すニューラルネ
ットワーク３の興奮の程度をＫA ，物体Ｂであることを
示す興奮の程度をＫB ，物体Ｃであることを示す興奮の
程度をＫC ，以下同様にＫD ，ＫF ，・・・・とする。
ここで、もしＫA ＞ＫB ＞ＫC ＞・・・・が成立するな
らば、その３次元物体１が物体Ａである可能性が高いこ
とになるが物体Ａでない可能性もある。その３次元物体
１が物体Ａであると言うためには、ＫB ＝ＫC ＝ＫD ＝
・・・・＝０でかつＫA が大きく興奮しているという状
態である必要がある。また、認識率を向上させるために
は少しでもそのような状態に近づける必要がある。
明する。まず、テレビジョンカメラなどの撮像装置２を
ある位置に置いて３次元物体１のその位置から見た２次
元画像データを取得し、ニューラルネットワーク３にそ
のデータを送って認識の計算をおこなう。その結果、そ
の３次元物体１が物体Ａであることを示すニューラルネ
ットワーク３の興奮の程度をＫA ，物体Ｂであることを
示す興奮の程度をＫB ，物体Ｃであることを示す興奮の
程度をＫC ，以下同様にＫD ，ＫF ，・・・・とする。
ここで、もしＫA ＞ＫB ＞ＫC ＞・・・・が成立するな
らば、その３次元物体１が物体Ａである可能性が高いこ
とになるが物体Ａでない可能性もある。その３次元物体
１が物体Ａであると言うためには、ＫB ＝ＫC ＝ＫD ＝
・・・・＝０でかつＫA が大きく興奮しているという状
態である必要がある。また、認識率を向上させるために
は少しでもそのような状態に近づける必要がある。
【０００８】つぎに、判定部４では予め結果表示のため
のスレショルドレベル（興奮の程度ＫがあるレベルＳよ
りも大きくなればそれを最終結果とみなすというレベル
で、予め設定しておく値）が設けられており、そのレベ
ルを超えると結果表示部７でその結果を表示するが、Ｋ
＜Ｓであるならば判定部４は駆動制御部５に指令を出し
駆動制御信号を発生させる。この駆動制御信号は駆動部
６を動かしその結果撮像装置２が３次元物体１を見る位
置を変え、新しい視点からの３次元物体１に関する新し
い２次元画像データを取得する。このような動作をＫ＞
Ｓとなるまで繰り返し実行し、Ｋ＞Ｓとなれば、その結
果を結果表示部７に表示する。
のスレショルドレベル（興奮の程度ＫがあるレベルＳよ
りも大きくなればそれを最終結果とみなすというレベル
で、予め設定しておく値）が設けられており、そのレベ
ルを超えると結果表示部７でその結果を表示するが、Ｋ
＜Ｓであるならば判定部４は駆動制御部５に指令を出し
駆動制御信号を発生させる。この駆動制御信号は駆動部
６を動かしその結果撮像装置２が３次元物体１を見る位
置を変え、新しい視点からの３次元物体１に関する新し
い２次元画像データを取得する。このような動作をＫ＞
Ｓとなるまで繰り返し実行し、Ｋ＞Ｓとなれば、その結
果を結果表示部７に表示する。
【０００９】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、ニューラ
ルネットワークの認識結果であるニューロンの興奮の大
きさが予め設定されたスレショルドレベルを超えるま
で、３次元物体のまわりを撮像装置が位置を変えては２
次元画像データを取得し、認識，判定を繰り返すように
したので、３次元物体を高い認識率で認識できるという
効果を有する。
ルネットワークの認識結果であるニューロンの興奮の大
きさが予め設定されたスレショルドレベルを超えるま
で、３次元物体のまわりを撮像装置が位置を変えては２
次元画像データを取得し、認識，判定を繰り返すように
したので、３次元物体を高い認識率で認識できるという
効果を有する。
【図１】本発明による３次元物体の認識装置の一実施例
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】従来の３次元物体の認識装置の一例を示すブロ
ック図である。
ック図である。
１ ３次元物体 ２ 撮像装置 ３ ニューラルネットワーク ４ 判定部 ５ 駆動制御部 ６ 駆動部 ７ 結果表示部
Claims (1)
- 【請求項１】 ３次元物体の情報を２次元画像データと
して取得する撮像装置と、前記２次元画像データから３
次元物体が何であるかを認識するニューラルネットワー
クと、このニューラルネットワークによる認識結果を最
終結論として良いかどうかを判定する判定部と、この判
定部が認識結果を最終結論として良いと判定した際にそ
の認識結果を表示する結果表示部と、前記判定部がその
認識結果を最終結論としてはならないと判定した際に前
記撮像装置を動かす制御信号を発生する駆動制御部と、
前記制御信号にしたがって前記撮像装置を動かす駆動部
とを備えることを特徴とする３次元物体の認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4119611A JP2830606B2 (ja) | 1992-04-14 | 1992-04-14 | ３次元物体の認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4119611A JP2830606B2 (ja) | 1992-04-14 | 1992-04-14 | ３次元物体の認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05288531A true JPH05288531A (ja) | 1993-11-02 |
| JP2830606B2 JP2830606B2 (ja) | 1998-12-02 |
Family
ID=14765707
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4119611A Expired - Fee Related JP2830606B2 (ja) | 1992-04-14 | 1992-04-14 | ３次元物体の認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2830606B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8526679B2 (en) | 2009-10-30 | 2013-09-03 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
-
1992
- 1992-04-14 JP JP4119611A patent/JP2830606B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8526679B2 (en) | 2009-10-30 | 2013-09-03 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2830606B2 (ja) | 1998-12-02 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080925 Year of fee payment: 10 |
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
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