JPWO2010103849A1 - 画像識別子抽出装置 - Google Patents
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Abstract
Description
特許文献1に記載されているような、画像の複数の局所領域から抽出した特徴量から成る特徴ベクトルで構成されている画像識別子は、画像の局所領域間の相関が大きい画像に対して、各次元において特徴量を抽出する局所領域の形状が同一であるため(特許文献1の例では同一の形状の長方形領域)、抽出される特徴量の次元間の相関が大きくなる。そのため、画像識別子(特徴ベクトル)の識別能力が低くなる、という第1の問題点がある。ここで形状が同一とは、領域の大きさや角度(傾き或いは姿勢)も含めて同一であるということである。
特許文献1に記載されている画像識別子の第2の問題点は、特徴量(特徴ベクトル)を算出するための各次元の領域の形状(大きさ、角度も含めて)が同一の長方形であるため、長方形の辺の長さと同じ、あるいは、その整数分の1の周期を持つ周波数成分を検知できないという、周波数上の盲点が存在するということである。その理由は、この特定の周波数の信号成分について領域内で平均をとると、信号成分の大小によらず0となってしまい、その周波数成分の信号を全く検知できなくなるためである。より具体的には、長方形の辺の長さと同じ周期を持つ周波数をf0とすると,周波数nf0(n=1,2,3,…)の成分が検知できなくなる。このため、直流成分とこの周波数成分に信号が集中している画像に対しては、画素値の平均値は直流成分と同じになってしまい、領域間で値の差がなくなる結果、領域間の平均画素値の差として抽出される特徴量は全て0になってしまい、識別できなくなる(識別能力が著しく低下する)。実際には、周波数nf0(n=1,2,3,…)の成分のみではなく、その近傍の一定の周波数領域に対しては同様に検知困難となるため、上記特定周波数に信号成分が集中していなくても、その周波数帯の信号成分が使えないことにより、識別能力が低下する。この問題を軽減するには、周波数f0の値を大きくし、上記検知困難な周波数帯に陥る信号電力を下げることが考えられる。しかしながら、周波数f0の値を大きくすることは、領域の大きさを小さくすることを意味し、特徴量の頑健性(各種改変処理やノイズに対して特徴量が変化しない度合い)の低下につながる。例えば、領域が小さくなることで、多少の位置ずれに対しても、特徴量の値が大きく変化することになり、特徴量の頑健性が下がる。このように、同一の長方形領域を用いる場合には、識別能力をあげた上で頑健性を確保することが極めて難しい。
本発明の目的は、画像の局所領域間の相関が大きい画像や特定の周波数に信号が集中している画像から抽出される画像識別子は異なる画像を識別できる度合いである識別能力が低下する、という課題を解決する画像識別子抽出装置を提供することである。
[第1の実施の形態の構成]
次に、本発明の第1の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
第1および第2の抽出領域の必須条件は、次元間で抽出領域対の相対的な位置が異なることに加えて、次元間で抽出領域対の形状の組み合わせが異なることである。
(1)擬似乱数の種(シード)が次元別抽出領域情報として供給される。
(2)次元n=1とする。
(3)擬似乱数を発生させ、次元nの第1の抽出領域の四角形の四隅を決定する。
(4)擬似乱数を発生させ、次元nの第2の抽出領域の四角形の四隅を決定する。
(5)次元n=n+1として、(3)へ戻る。
Qn=+1 (Vn1>Vn2 の場合)
−1 (Vn1≦Vn2 の場合)
Qn=+1 (|Vn1−Vn2|>th かつ Vn1>Vn2 の場合)
0 (|Vn1−Vn2|≦th の場合)
−1 (|Vn1−Vn2|>th かつ Vn1≦Vn2 の場合)
次に、図5のフローチャートを参照して、第1の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図5のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
次に、本発明の第1の実施の形態の効果について説明する。
[第2の実施の形態の構成]
次に、本発明の第2の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
次に、図7のフローチャートを参照して、第2の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図7のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
第2の実施の形態では、量子化の境界が固定されている第1の実施の形態と比較して、量子化の境界が画像に対して適応的に(動的に)算出される点が異なる。第1の実施の形態のように、量子化の境界が固定化されていると、特定の画像(例えば起伏の少ない平坦な画像など)に対して、特徴ベクトルの次元の値が、特定の量子化インデックスに偏る(特定の量子化インデックスの出現確率が高い)という事態が発生し(エントロピーが低くなる)、これらの画像に対して識別能力が低下するという問題が発生する。一方で第2の実施の形態のように、量子化の境界が画像に対して適応的に(動的に)算出されることにより、どの画像に対しても、特徴ベクトルの次元の値が、特定の量子化インデックスに偏る(特定の量子化インデックスの出現確率が高い)ことを抑えることができるため、識別能力を高くすることができる。
[第3の実施の形態の構成]
次に、本発明の第3の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
次に、図10のフローチャートを参照して、第3の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図10のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
第1の実施の形態の効果に加えて、異なる画像を識別できる度合いである識別能力を更に高くすることができる。
[第4の実施の形態の構成]
次に、本発明の第4の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
次に、図13のフローチャートを参照して、第4の実施の形態における画像識別子抽出装置の動作を説明する。図13のフローチャートでは、特徴ベクトルの次元(の番号)をnで表し、次元は1からNまでの合計N次元あるものとする。
第1の実施の形態の効果に加えて、異なる画像を識別できる度合いである識別能力を更に高くすることができる。
[第5の実施の形態の構成]
次に、本発明の第5の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
Z={34×(Qn+1)}+{33×(Qn+1+1)}+{32×(Qn+2+1)}+{31×(Qn+3+1)}+{30×(Qn+4+1)}
より小さいデータ量として、量子化インデックスベクトルを出力することができる。
第6の実施の形態では、抽出する特徴ベクトルの次元数は300次元(第1次元から第300次元)である。
第7の実施の形態は、第6の実施の形態と同じく、抽出する特徴ベクトルの次元数は300次元(第1次元から第300次元)である。また第7の実施の形態では、抽出領域取得手段2に入力として供給される次元別抽出領域情報として、第6の実施の形態と同じく図14に示す情報を使用する。さらに第7の実施の形態では、比較方法取得手段6に入力として供給される次元別比較・量子化方法情報として、第6の実施の形態と同じく図17に示す情報を使用する。
第8の実施の形態は、抽出する特徴ベクトルの次元数は325次元(第1次元から第325次元)である。第8の実施の形態の場合は、各領域は、画像を縦方向32、横方向32に分割してできる1024個のブロックの組み合わせによって構成されている。ここで、各ブロックに対して、図28に示すように、左上から順に0から始まるインデックスを付与し、このインデックスを用いて領域を記述する。具体的には、長方形領域を、その左上のブロックのインデックスaと右下のブロックのインデックスbを用いてa−bのように表現する。例えば、インデックス0、1、32、33の4つのブロックからなる長方形は、0−33のように記述する。また、このようにしてできる長方形を記号“|”によって繋げた場合は、その記号の前後の長方形を連結してできる領域を表現するものとする。例えば、0−33|2−67は、0−33で定義される長方形と、2−67で定義される長方形を連結してできる領域、すなわち、ブロック番号0、1、2、3、32、33、34、35、66、67によって構成される領域を表している。
次に、本発明で出力される量子化インデックスベクトルを照合する照合手段についてブロック図を用いて説明する。
次に、本発明で出力される量子化インデックスベクトルを照合する照合手段の別の実施の形態についてブロック図を用いて説明する。
2…抽出領域取得手段
3、3A…領域特徴量算出手段
31、31A…第1の領域特徴量算出手段
32、32A…第2の領域特徴量算出手段
4、4B…比較手段
41…大小比較手段
42、44…量子化手段
43…差分値算出手段
45…量子化境界決定手段
5…領域特徴量算出方法取得手段
6…比較方法取得手段
7…符号化手段
Claims (57)
- 対をなす2つの部分領域の形状の組み合わせと、対をなす2つの部分領域の相対的な位置関係との双方が、他の少なくとも1つの部分領域対と相違する1以上の部分領域対を含む、画像中の複数の部分領域対に従って、画像の各部分領域から領域特徴量を抽出し、該抽出した各部分領域毎の領域特徴量に基づいて、前記画像の識別に用いる画像識別子を生成する画像識別子生成手段と、
前記画像識別子を符号化する符号化手段と
を備えることを特徴とする画像識別子抽出装置。 - 前記符号化手段は、前記画像識別子を、データ量が少なくなるように符号化する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記符号化手段は、前記画像識別子を、一意に復号化可能な形式に符号化する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像識別子抽出装置。 - 対をなす2つの部分領域の形状の組み合わせと対をなす2つの部分領域の相対的な位置関係との双方が同じ部分領域対では、絶対的な位置が相違する
ことを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、対をなす2つの部分領域の双方から領域特徴量を抽出し、該抽出した領域特徴量を用いて画像識別子要素を算出し、該画像識別子要素の集合を前記画像識別子とする
ことを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、対をなす2つの部分領域の双方から領域特徴量を抽出し、該抽出した領域特徴量の差分値から画像識別子要素を算出し、該画像識別子要素の集合を前記画像識別子とする
ことを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、前記双方の領域特徴量の差分値を量子化して前記画像識別子要素を算出する
ことを特徴とする請求項6に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、前記領域特徴量を量子化して前記画像識別子を算出する
ことを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、部分領域対ごとの双方の領域特徴量の差分値の分布に基づいて、前記量子化に用いる量子化境界を決定する
ことを特徴とする請求項7または8に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、それぞれ異なる量子化値に分類される部分領域対の割合がほぼ均等になるように、前記量子化に用いる量子化境界を決定する
ことを特徴とする請求項7乃至9の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、3値に量子化する
ことを特徴とする請求項7乃至10の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記3値は、第1の量子化値、該第1の量子化値より小さな値の第2の量子化値、該第2の量子化値より小さな値の第3の量子化値から構成され、第1と第2の量子化値の差と、第2と第3の量子化値の差とが等しい
ことを特徴とする請求項11に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、部分領域対を構成する2つの部分領域のうちの第1の部分領域から抽出した領域特徴量をV1、第2の部分領域から抽出した領域特徴量をV2とし、量子化境界である閾値をthとするとき、V1からV2を減算した値がthより大きければ第1の量子化値を生成し、V1からV2を減算した値が-thより小さければ第3の量子化値を生成し、V1からV2を減算した値の絶対値がth以下であれば第2の量子化値を生成する
ことを特徴とする請求項11または12に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、前記部分領域対ごとの差分値の絶対値をソートして、その上位または下位から予め定められた割合の位置にある値を前記閾値thとして用いる
ことを特徴とする請求項13に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記符号化手段は、5つの部分領域対の量子化値を、1つの単位として符号化する
ことを特徴とする請求項11乃至14の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記符号化手段は、5つの部分領域対の量子化値を、1バイトの情報として符号化する
ことを特徴とする請求項11乃至15の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記符号化手段は、5つの部分領域対の量子化値のそれぞれ異なる243通りの組み合わせを、1バイトで表現した0から242の値にマッピングする
ことを特徴とする請求項11乃至15の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記符号化手段は、前記マッピングに際し、前記量子化値の3値のうち、最も値の小さな量子化値を0、次に値の小さな量子化値を1、最も値の大きな量子化値を2として扱い、5つの部分領域対の量子化値を、X4, X3, X2, X1, X0とするとき、
符号化された値Zを、
Z=81×X4+27×X3+9×X2+3×X1+X0
として算出する
ことを特徴とする請求項17に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記符号化手段は、複数の画像識別子要素を1つの単位として符号化する
ことを特徴とする請求項5乃至7の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、画像の各部分領域の画素値の代表値を、当該部分領域の領域特徴量として抽出する
ことを特徴とする請求項1乃至19の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 前記画像識別子生成手段は、画像の各部分領域の平均輝度値を、当該部分領域の領域特徴量として抽出する
ことを特徴とする請求項1乃至20の何れか1項に記載の画像識別子抽出装置。 - 請求項1乃至21の何れかに記載の画像識別子抽出装置から生成された画像識別子を用いて照合を行うことを特徴とする照合装置。
- 請求項1乃至21の何れかに記載の画像識別子抽出装置から生成された画像識別子を用いて識別を行うことを特徴とする識別装置。
- 第1の画像を識別するための第1の符号化された画像識別子と、第2の画像を識別するための第2の符号化された画像識別子を用いて、前記第1の符号化された画像識別子と前記第2の符号化された画像識別子とを復号せずに照合する
ことを特徴とする画像識別子照合装置。 - 前記照合では、前記第1の画像と前記第2の画像が同一である度合いである同一性尺度を算出する
ことを特徴とする請求項24に記載の画像識別子照合装置。 - 符号化された単位ごとに、第1の符号化された画像識別子の符号値と、第2の符号化された画像識別子の符号値の間の距離または類似度を、予め符号値の間の距離または類似度を算出して記録したルックアップテーブルから取得し、照合する
ことを特徴とする請求項24または25に記載の画像識別子照合装置。 - 前記符号値の間の距離は、符号値を復号した復号情報の間のハミング距離である
ことを特徴とする請求項26に記載の画像識別子照合装置。 - 前記第1および第2の符号化された画像識別子が、1要素当たり3値の要素を5要素ごとに1バイトに符号化したものである場合に、前記ルックアップテーブルは243×243通りの距離または類似度を記録している
ことを特徴とする請求項26に記載の画像識別子照合装置。 - 対をなす2つの部分領域の形状の組み合わせと、対をなす2つの部分領域の相対的な位置関係との双方が、他の少なくとも1つの部分領域対と相違する1以上の部分領域対を含む、画像中の複数の部分領域対に従って、画像の各部分領域から領域特徴量を抽出し、該抽出した各部分領域毎の領域特徴量に基づいて、前記画像の識別に用いる画像識別子を生成し、
前記画像識別子を符号化する
ことを特徴とする画像識別子抽出方法。 - 前記符号化では、前記画像識別子を、データ量が少なくなるように符号化する
ことを特徴とする請求項29に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記符号化では、前記画像識別子を、一意に復号化可能な形式に符号化する
ことを特徴とする請求項29または30に記載の画像識別子抽出方法。 - 対をなす2つの部分領域の形状の組み合わせと対をなす2つの部分領域の相対的な位置関係との双方が同じ部分領域対では、絶対的な位置が相違する
ことを特徴とする請求項29乃至31の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、対をなす2つの部分領域の双方から領域特徴量を抽出し、該抽出した領域特徴量を用いて画像識別子要素を算出し、該画像識別子要素の集合を前記画像識別子とする
ことを特徴とする請求項29乃至32の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、対をなす2つの部分領域の双方から領域特徴量を抽出し、該抽出した領域特徴量の差分値から画像識別子要素を算出し、該画像識別子要素の集合を前記画像識別子とする
ことを特徴とする請求項29乃至33の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、前記双方の領域特徴量の差分値を量子化して前記画像識別子要素を算出する
ことを特徴とする請求項34に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、前記領域特徴量を量子化して前記画像識別子を算出する
ことを特徴とする請求項29乃至34の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、部分領域対ごとの双方の領域特徴量の差分値の分布に基づいて、前記量子化に用いる量子化境界を決定する
ことを特徴とする請求項35または36に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、それぞれ異なる量子化値に分類される部分領域対の割合がほぼ均等になるように、前記量子化に用いる量子化境界を決定する
ことを特徴とする請求項35乃至37の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、3値に量子化する
ことを特徴とする請求項35乃至38の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記3値は、第1の量子化値、該第1の量子化値より小さな値の第2の量子化値、該第2の量子化値より小さな値の第3の量子化値から構成され、第1と第2の量子化値の差と、第2と第3の量子化値の差とが等しい
ことを特徴とする請求項39に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、部分領域対を構成する2つの部分領域のうちの第1の部分領域から抽出した領域特徴量をV1、第2の部分領域から抽出した領域特徴量をV2とし、量子化境界である閾値をthとするとき、V1からV2を減算した値がthより大きければ第1の量子化値を生成し、V1からV2を減算した値が-thより小さければ第3の量子化値を生成し、V1からV2を減算した値の絶対値がth以下であれば第2の量子化値を生成する
ことを特徴とする請求項39または40に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、前記部分領域対ごとの差分値の絶対値をソートして、その上位または下位から予め定められた割合の位置にある値を前記閾値thとして用いる
ことを特徴とする請求項41に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記符号化では、5つの部分領域対の量子化値を、1つの単位として符号化する
ことを特徴とする請求項39乃至42の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記符号化では、5つの部分領域対の量子化値を、1バイトの情報として符号化する
ことを特徴とする請求項39乃至43の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記符号化では、5つの部分領域対の量子化値のそれぞれ異なる243通りの組み合わせを、1バイトで表現した0から242の値にマッピングする
ことを特徴とする請求項39乃至43の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記符号化では、前記マッピングに際し、前記量子化値の3値のうち、最も値の小さな量子化値を0、次に値の小さな量子化値を1、最も値の大きな量子化値を2として扱い、5つの部分領域対の量子化値を、X4, X3, X2, X1, X0とするとき、
符号化された値Zを、
Z=81×X4+27×X3+9×X2+3×X1+X0
として算出する
ことを特徴とする請求項45に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記符号化では、複数の画像識別子要素を1つの単位として符号化する
ことを特徴とする請求項33乃至35の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、画像の各部分領域の画素値の代表値を、当該部分領域の領域特徴量として抽出する
ことを特徴とする請求項29乃至47の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 前記画像識別子の生成では、画像の各部分領域の平均輝度値を、当該部分領域の領域特徴量として抽出する
ことを特徴とする請求項29乃至48の何れか1項に記載の画像識別子抽出方法。 - 請求項29乃至49の何れかに記載の画像識別子抽出方法により生成された画像識別子を用いて照合を行うことを特徴とする照合方法。
- 請求項29乃至49の何れかに記載の画像識別子抽出方法により生成された画像識別子を用いて識別を行うことを特徴とする識別方法。
- 第1の画像を識別するための第1の符号化された画像識別子と、第2の画像を識別するための第2の符号化された画像識別子を用いて、前記第1の符号化された画像識別子と前記第2の符号化された画像識別子とを復号せずに照合する
ことを特徴とする画像識別子照合方法。 - 前記照合では、前記第1の画像と前記第2の画像が同一である度合いである同一性尺度を算出する
ことを特徴とする請求項52に記載の画像識別子照合方法。 - 符号化された単位ごとに、第1の符号化された画像識別子の符号値と、第2の符号化された画像識別子の符号値の間の距離または類似度を、予め符号値の間の距離または類似度を算出して記録したルックアップテーブルから取得し、照合する
ことを特徴とする請求項52または53に記載の画像識別子照合方法。 - 前記符号値の間の距離は、符号値を復号した復号情報の間のハミング距離である
ことを特徴とする請求項54に記載の画像識別子照合方法。 - 前記第1および第2の符号化された画像識別子が、1要素当たり3値の要素を5要素ごとに1バイトに符号化したものである場合に、前記ルックアップテーブルは243×243通りの距離または類似度を記録している
ことを特徴とする請求項54に記載の画像識別子照合方法。 - コンピュータを、
対をなす2つの部分領域の形状の組み合わせと、対をなす2つの部分領域の相対的な位置関係との双方が、他の少なくとも1つの部分領域対と相違する1以上の部分領域対を含む、画像中の複数の部分領域対に従って、画像の各部分領域から領域特徴量を抽出し、該抽出した各部分領域毎の領域特徴量に基づいて、前記画像の識別に用いる画像識別子を生成する画像識別子生成手段と、
前記画像識別子を符号化する符号化手段と
して機能させるためのプログラム。
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