JPWO2009005141A1 - 物体領域検出装置、物体領域検出システム、物体領域検出方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の実施形態に係る物体領域検出装置及び物体領域検出システムの一例を示すブロック図である。図2及び図3は、動作の概要を示す説明図である。以下、これらの図面に基づき説明する。
2 データ処理装置(物体領域検出装置)
3 記憶装置
4 コンピュータ
5 物体領域検出用プログラム
6 コンピュータ可読記憶媒体
21 特徴抽出手段
22 物体検出手段
23 静止領域取得手段
24 静止物体層生成手段
25 物体分離検出手段
31 画像蓄積手段
32 静止物体層情報記憶手段
33 検出対象時間記憶手段
100 物体領域検出システム
101 第一の手段
102 第二の手段
103 第三の手段
104 第四の手段
区別して検出できない。その理由は、対象物体を特定していないので、予め対象物体のテンプレート画像を登録できないためである。また、物体から新たな物体が突然に出現することにより、新たな物体の出現位置や出現タイミングが定まらないので、対象物体のテンプレート画像を取得できないためである。この問題の状況例としては、一時的に停車したバスから乗客が降り、バスの手前で滞在している場合などがある。
[0008]
特許文献2の関連技術では、静止物体(物体A)上に別の静止物体(物体B)が重なっている場合、重なっている静止物体同士を区別して検出できないことである。その理由は、重なっている静止物体(物体B)は動きが生じないので、連続差分画像に現れないためである。
[0009]
また、特許文献2の関連技術では、単色の物体がある一定の方向に移動する場合、重なっている物体が存在しないのに存在するかのように誤って検出されてしまうことである。その理由は、連続する入力画像において物体の重なり部分のみが連続差分画像に現れないためである。
[0010]
そこで、本発明の目的は、物体から新たな物体が出現する場合にも重なっている物体を区別して検出できるとともに、静止物体上に別の静止物体が重なっていても重なっている物体を区別して検出できる物体領域検出装置等を提供することにある。
課題を解決するための手段
[0011]
本発明に係る物体領域検出装置は、入力画像と物体を含まない背景情報を用いて物体領域を検出する第一の手段と、前記物体領域における時間的な変化が少ない領域に対して、その領域の物体単位の塊における空間的な動きが少ない領域(塊)を静止領域として検出する第二の手段と、前記静止領域の情報を時系列的な背景情報として蓄積する第三の手段と、前記時系列的な背景情報と前記物体領域とを比較して当該物体領域に含まれる各物体を検出する第四の手段と、を備えたことを特徴とする。
[0012]
本発明に係る物体領域検出システムは、本発明に係る物体領域検出装置と、動画像から入力画像を取得して前記物体領域検出装置へ出力する画像取得手段と、前記特徴値及び前記静止物体層情報を含む情報を記憶する記憶装置と、を備えたことを特徴とする。
[0013]
本発明に係る物体領域検出方法は、入力画像と物体を含まない背景情報を用い
て物体領域を検出するステップaと、前記物体領域における時間的な変化が少ない領域に対して、その領域の物体単位の塊における空間的な動きが少ない領域(塊)を静止領域として検出するステップbと、前記静止領域の情報を時系列的な背景情報として蓄積するステップcと、前記時系列的な背景情報と前記物体領域とを比較して当該物体領域に含まれる各物体を検出するステップdと、を含むことを特徴とする。
[0014]
本発明に係る物体領域検出用プログラムは、コンピュータに、入力画像と物体を含まない背景情報を用いて物体領域を検出する機能と、前記物体領域における時間的な変化が少ない領域に対して、その領域の物体単位の塊における空間的な動きが少ない領域(塊)を静止領域として検出する機能と、前記静止領域の情報を時系列的な背景情報として蓄積する機能と、前記時系列的な背景情報と前記物体領域とを比較して当該物体領域に含まれる各物体を検出する機能とを実行させることを特徴とする。
発明の効果
[0015]
本発明によれば、物体から新たな物体が出現する場合にも重なっている物体を区別して検出できるとともに、静止物体上に別の静止物体が重なっていても重なっている物体を区別して検出できる。
発明を実施するための最良の形態
[0016]
以下、本発明の実施形態を図に基づいて説明する。
図1は、本発明の実施形態に係る物体領域検出装置及び物体領域検出システムの一例を示すブロック図である。図2及び図3は、動作の概要を示す説明図である。以下、これらの図面に基づき説明する。
[0017]
本発明の実施形態に係る物体領域検出システム100は、本発明の実施形態に係る物体領域検出装置としてのデータ処理装置2と、動画像から入力画像を取得してデータ処理装置2へ出力する画像取得手段1と、後述する特徴値及び静止物体層情報を含む情報を記憶する記憶装置3とを備えている。データ処理装置2は、例えばプログラムをコンピュータに実行させることにより実現することが可能である。画像取得手段1は、例えばビデオキャプチャと呼ばれるハードウェア及びソフトウェアであり、カメラ、ビデオ等の動画像から入力画像を取得する。記憶装置3は、ハードディスクや半導体メモリなどの一般的なものである。
Claims (25)
- 時系列的に連続する複数の入力画像について物体領域を検出する第一の手段と、前記物体領域に含まれる静止領域を前記連続する複数の入力画像から検出する第二の手段と、前記静止領域の情報を時系列的な背景情報として蓄積する第三の手段と、前記時系列的な背景情報と前記物体領域とを比較して当該物体領域に含まれる各物体を検出する第四の手段と、
を備えたことを特徴とする物体領域検出装置。 - 前記第一の手段としての特徴抽出手段及び物体検出手段と、前記第二の手段としての静止領域取得手段と、前記第三の手段としての静止物体層生成手段と、前記第四の手段としての物体分離検出手段とを備え、
前記特徴抽出手段は、前記入力画像の各画素について特徴値を抽出するとともに当該入力画像を特徴画像として出力する機能を有し、
前記物体検出手段は、前記特徴画像から物体の存在する物体領域を検出する機能を有し、
前記静止領域取得手段は、前記物体領域に含まれる動きが静止している領域を静止領域として取得する機能を有し、
前記静止物体層生成手段は、前記静止領域の各画素の前記特徴値に基づき静止物体層及びその静止物体層情報を生成する機能を有し、
前記物体分離検出手段は、前記物体領域の各画素の前記特徴値と既存の前記静止物体層情報とを比較して当該静止物体上に重なっている当該物体を検出する機能を有する、
ことを特徴とする請求項1記載の物体領域検出装置。 - 前記静止領域取得手段は、前記物体領域の各画素の特徴値の時系列データからその分散値を求め、一定以下の前記分散値を持つ前記各画素を時間的変化が安定している安定領域として抽出し、物体単位の前記安定領域についてその動き量を求め、一定以下の前記動き量を持つ前記安定領域を前記静止領域として取得する、
ことを特徴とする請求項2記載の物体領域検出装置。 - 前記静止領域取得手段は、物体単位の前記安定領域の各画素に対してテンプレートマッチングによるオプティカルフローを求め、そのオプティカルフローの大きさをマッチング距離で重み付けをした加重平均又は前記オプティカルフローの大きさを前記物体領域の輪郭付近で大きく重み付けをした加重平均によって前記動き量を算出する、
ことを特徴とする請求項3記載の物体領域検出装置。 - 前記静止物体層生成手段は、前記静止領域の各画素の前記特徴値を既存の前記静止物体層の基準特徴値と比較して特徴間距離が最も近くかつ一定以下の前記静止物体層があるならば、当該静止物体層に当該静止領域の前記特徴値が属すると決定して当該静止物体層情報を更新するとともに、前記静止領域の前記特徴値が属する前記静止物体層の層生成時刻よりも新しい層生成時刻を持つ前記静止物体層を削除し、前記静止領域の前記特徴値が属する前記静止物体層がないとき又は既存の前記静止物体層が一つも存在しないときには新しく前記静止物体層を生成するとともにその前記静止物体層情報を設定し、前記物体領域以外の画素に対しては前記静止物体層の全てを削除する、
ことを特徴とする請求項2乃至4のいずれか一項に記載の物体領域検出装置。 - 前記物体分離検出手段は、前記物体領域の各画素の前記特徴値を既存の前記静止物体層情報と比較する際に、予め記憶している検出対象時間を現在時刻から差分することにより検出対象時刻を算出し、この検出対象時刻より古くかつ最も新しい層生成時刻を持つ前記静止物体層を一つ選択して比較の対象とする、
ことを特徴とする請求項2乃至5のいずれか一項に記載の物体領域検出装置。 - 前記物体分離検出手段は、前記検出対象時刻より古くかつ最も新しい層生成時刻を持つ前記静止物体層が存在しないとき又は前記静止物体層が一つも存在しないときに、前記物体領域の前記各画素を前記静止物体上に重なっている前記物体として検出する、
ことを特徴とする請求項6記載の物体領域検出装置 - 前記物体分離検出手段は、前記物体領域の各画素の前記特徴値と選択された前記静止物体層情報を参照して得られる平均値及び分散値とを用いて、前記特徴値と前記平均値との差分量の絶対値又はその絶対値を標準偏差で正規化した値を類似性を表す距離とし、一定値以上の類似性を表す距離を持つ前記各画素を前記静止物体上に重なっている前記物体として検出する、
ことを特徴とする請求項2乃至7のいずれか一項に記載の物体領域検出装置。 - 請求項2乃至8のいずれか一項に記載の物体領域検出装置と、動画像から入力画像を取得して前記物体領域検出装置へ出力する画像取得手段と、前記特徴値及び前記静止物体層情報を含む情報を記憶する記憶装置と、
を備えたことを特徴とする物体領域検出システム。 - 時系列的に連続する複数の入力画像について物体領域を検出するステップaと、前記物体領域に含まれる静止領域を前記連続する複数の入力画像から検出するステップbと、前記静止領域の情報を時系列的な背景情報として蓄積するステップcと、前記時系列的な背景情報と前記物体領域とを比較して当該物体領域に含まれる各物体を検出するステップdと、
を含むことを特徴とする物体領域検出方法。 - 前記ステップaとしての第一及び第二のステップと、前記ステップbとしての第三のステップと、前記ステップcとしての第四のステップと、前記ステップdとしての第五のステップとを含み、
前記第一のステップでは、前記入力画像の各画素について特徴値を抽出するとともに当該入力画像を特徴画像として出力し、
前記第二のステップでは、前記特徴画像から物体の存在する物体領域を検出し、
前記第三のステップでは、前記物体領域に含まれる動きが静止している領域を静止領域として取得し、
前記第四のステップでは、前記静止領域の各画素の前記特徴値に基づき静止物体層及びその静止物体層情報を生成し、
前記第五のステップでは、前記物体領域の各画素の前記特徴値と既存の前記静止物体層情報とを比較して当該静止物体上に重なっている当該物体を検出する、
ことを特徴とする請求項10記載の物体領域検出方法。 - 前記第三のステップでは、前記物体領域の各画素の特徴値の時系列データからその分散値を求め、一定以下の前記分散値を持つ前記各画素を時間的変化が安定している安定領域として抽出し、物体単位の前記安定領域についてその動き量を求め、一定以下の前記動き量を持つ前記安定領域を前記静止領域として取得する、
ことを特徴とする請求項11記載の物体領域検出方法。 - 前記第三のステップでは、物体単位の前記安定領域の各画素に対してテンプレートマッチングによるオプティカルフローを求め、そのオプティカルフローの大きさをマッチング距離で重み付けをした加重平均又は前記オプティカルフローの大きさを前記物体領域の輪郭付近で大きく重み付けをした加重平均によって前記動き量を算出する、
ことを特徴とする請求項12記載の物体領域検出方法。 - 前記第四のステップでは、前記静止領域の各画素の前記特徴値を既存の前記静止物体層の基準特徴値と比較して特徴間距離が最も近くかつ一定以下の前記静止物体層があるならば、当該静止物体層に当該静止領域の前記特徴値が属すると決定して当該静止物体層情報を更新するとともに、前記静止領域の前記特徴値が属する前記静止物体層の層生成時刻よりも新しい層生成時刻を持つ前記静止物体層を削除し、前記静止領域の前記特徴値が属する前記静止物体層がないとき又は既存の前記静止物体層が一つも存在しないときには新しく前記静止物体層を生成するとともにその前記静止物体層情報を設定し、前記物体領域以外の画素に対しては前記静止物体層の全てを削除する、
ことを特徴とする請求項11乃至13のいずれか一項に記載の物体領域検出方法。 - 前記第五のステップでは、前記物体領域の各画素の前記特徴値を既存の前記静止物体層情報と比較する際に、予め記憶している検出対象時間を現在時刻から差分することにより検出対象時刻を算出し、この検出対象時刻より古くかつ最も新しい層生成時刻を持つ前記静止物体層を一つ選択して比較の対象とする、
ことを特徴とする請求項11乃至14のいずれか一項に記載の物体領域検出方法。 - 前記第五のステップでは、前記検出対象時刻より古くかつ最も新しい層生成時刻を持つ前記静止物体層が存在しないとき又は前記静止物体層が一つも存在しないときに、前記物体領域の前記各画素を前記静止物体上に重なっている前記物体として検出する、
ことを特徴とする請求項15記載の物体領域検出方法 - 前記第五のステップでは、前記物体領域の各画素の前記特徴値と選択された前記静止物体層情報を参照して得られる平均値及び分散値とを用いて、前記特徴値と前記平均値との差分量の絶対値又はその絶対値を標準偏差で正規化した値を類似性を表す距離とし、一定値以上の類似性を表す距離を持つ前記各画素を前記静止物体上に重なっている前記物体として検出する、
ことを特徴とする請求項11乃至16のいずれか一項に記載の物体領域検出方法。 - コンピュータに、
時系列的に連続する複数の入力画像について物体領域を検出する機能と、
前記物体領域に含まれる静止領域を前記連続する複数の入力画像から検出する機能と、
前記静止領域の情報を時系列的な背景情報としてのデータベースとして出力する機能、
前記時系列的な背景情報と前記物体領域とを比較して当該物体領域に含まれる各物体を検出する機能とを実行させることを特徴とする物体領域検出用プログラム。
- 前記コンピュータに、
前記入力画像の各画素について特徴値を抽出するとともに当該入力画像を特徴画像として出力する機能と、
前記特徴画像から物体の存在する物体領域を検出する機能を有し、
前記物体領域に含まれる動きが静止している領域を静止領域として取得する機能と、
前記静止領域の各画素の前記特徴値に基づき静止物体層及びその静止物体層情報を生成する機能と、
前記物体領域の各画素の前記特徴値と既存の前記静止物体層情報とを比較して当該静止物体上に重なっている当該物体を検出する機能とじっこうさせることを特徴とする請求項18記載の物体領域検出用プログラム。 - 前記コンピュータに、
前記物体領域の各画素の特徴値の時系列データからその分散値を求め、一定以下の前記分散値を持つ前記各画素を時間的変化が安定している安定領域として抽出し、物体単位の前記安定領域についてその動き量を求め、一定以下の前記動き量を持つ前記安定領域を前記静止領域として取得する機能を実行させることを特徴とする請求項19記載の物体領域検出用プログラム。 - 前記コンピュータに、
物体単位の前記安定領域の各画素に対してテンプレートマッチングによるオプティカルフローを求め、そのオプティカルフローの大きさをマッチング距離で重み付けをした加重平均又は前記オプティカルフローの大きさを前記物体領域の輪郭付近で大きく重み付けをした加重平均によって前記動き量を算出する機能を実行させることを特徴とする請求項20記載の物体領域検出用プログラム。 - 前記コンピュータに、
前記静止領域の各画素の前記特徴値を既存の前記静止物体層の基準特徴値と比較して特徴間距離が最も近くかつ一定以下の前記静止物体層があるならば、当該静止物体層に当該静止領域の前記特徴値が属すると決定して当該静止物体層情報を更新するとともに、前記静止領域の前記特徴値が属する前記静止物体層の層生成時刻よりも新しい層生成時刻を持つ前記静止物体層を削除し、前記静止領域の前記特徴値が属する前記静止物体層がないとき又は既存の前記静止物体層が一つも存在しないときには新しく前記静止物体層を生成するとともにその前記静止物体層情報を設定し、前記物体領域以外の画素に対しては前記静止物体層の全てを削除する機能を実行させることを特徴とする請求項19乃至21のいずれか一項に記載の物体領域検出用プログラム。 - 前記コンピュータに、
前記物体領域の各画素の前記特徴値を既存の前記静止物体層情報と比較する際に、予め記憶している検出対象時間を現在時刻から差分することにより検出対象時刻を算出し、この検出対象時刻より古くかつ最も新しい層生成時刻を持つ前記静止物体層を一つ選択して比較の対象とする機能を実行させることを特徴とする請求項19乃至22のいずれか一項に記載の物体領域検出用プログラム。 - 前記コンピュータに、
前記検出対象時刻より古くかつ最も新しい層生成時刻を持つ前記静止物体層が存在しないとき又は前記静止物体層が一つも存在しないときに、前記物体領域の前記各画素を前記静止物体上に重なっている前記物体として検出する機能を実行させることを特徴とする請求項23記載の物体領域検出用プログラム - 前記コンピュータに、
前記物体領域の各画素の前記特徴値と選択された前記静止物体層情報を参照して得られる平均値及び分散値とを用いて、前記特徴値と前記平均値との差分量の絶対値又はその絶対値を標準偏差で正規化した値を類似性を表す距離とし、一定値以上の類似性を表す距離を持つ前記各画素を前記静止物体上に重なっている前記物体として検出する機能を実行させることを特徴とする請求項19乃至24のいずれか一項に記載の物体領域検出用プログラム。
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