KR20150017762A - 식별기 생성 장치 및 패턴 검출 장치 - Google Patents

Abstract

식별기 생성 장치(10)는, 검출 대상에 대해 서로 다른 사이즈마다의 패턴에 의해 구성되는 적어도 2개의 패턴군을 사용하여, 각 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량을 추출하는 특징량 추출부(13)와, 각 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량에 기초하여, 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 검출 대상을 화상에 있어서 검출하기 위한 식별기를 생성하는 식별기 생성부(14)를 구비하여 구성된다.

Description

식별기 생성 장치 및 패턴 검출 장치 {DISCRIMINATION CONTAINER GENERATION DEVICE AND PATTERN DETECTION DEVICE}

본 발명은 식별기 생성 장치 및 패턴 검출 장치에 관한 것이다.

종래, 패턴 인식에 의해 화상에 포함되는 검출 대상을 검출하는 패턴 검출 장치가 알려져 있다. 패턴 검출 장치는, 식별기 생성 장치(패턴 학습 장치)에 의해 생성된 식별기를 구비하고 있다.

그런데, 패턴 검출 처리에는, 화상에 포함되는 여러 가지 사이즈의 검출 대상, 예를 들어 먼 곳의 검출 대상과 근방의 검출 대상을 검출하는 것이 요구되는 경우가 있다. 이러한 경우, 전형적인 검출 처리에서는, 기준 사이즈의 검출 대상을 검출 가능한 단일의 식별기를 복수의 사이즈의 화상에 적용하여 복수의 사이즈의 검출 대상이 검출되고 있었다. 이 처리에서는, 검출 대상의 사이즈에 맞추어 화상을 확대 축소하고, 확대 축소 화상에 기준 사이즈의 식별기를 적용함으로써 검출 대상이 검출된다.

한편, 예를 들어 하기 비특허문헌 1에는, 전술한 검출 처리를 개량한 검출 처리가 개시되어 있다. 이 처리에서도, 단일의 식별기를 복수의 사이즈의 화상에 적용하여 복수의 사이즈의 검출 대상이 검출된다. 그러나, 이 처리에서는, 일부의 사이즈의 검출 대상에 대해서는, 검출 대상의 사이즈에 맞추어 화상을 확대 축소하고, 확대 축소 화상에 기준 사이즈의 식별기를 적용함으로써 검출하는 한편, 남은 사이즈의 검출 대상에 대해서는, 전술한 확대 축소 화상을 수정한 후에 기준 사이즈의 식별기를 사용하여 검출된다.

Piotr Dollar, Serge Belongie, and Pietro Perona. The Fastest Pedestrian Detector in the West. Proceedings of the British Machine Vision Conference, pages 68.1-68.11. BMVA Press, September 2010.

그러나, 전술한 전형적인 검출 처리에서는, 화상의 확대 축소와 확대 축소 화상의 특징량의 산정에 많은 시간을 필요로 하므로, 검출 처리를 고속화할 수 없다. 또한, 개량한 검출 처리에서도, 전형적인 검출 처리에 비해 화상의 확대 축소와 확대 축소 화상의 특징량의 산정에 필요로 하는 시간이 단축되지만, 검출 처리를 충분히 고속화할 수는 없다.

따라서, 본 발명은 패턴 검출 처리를 고속화하기 위한 식별기 생성 장치 및 패턴 검출 장치를 제공하려고 하는 것이다.

본 발명의 실시 형태에 관한 식별기 생성 장치는, 검출 대상에 대해 서로 다른 사이즈마다의 패턴에 의해 구성되는 적어도 2개의 패턴군을 사용하여, 각 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량을 추출하는 추출부와, 각 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량에 기초하여, 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 검출 대상을 화상에 있어서 검출하기 위한 식별기를 생성하는 생성부를 구비하여 구성된다. 여기서, 복수의 각 패턴군에 대응하는 사이즈는, 지수배의 관계에 있어도 된다.

이에 의해, 서로 다른 사이즈의 검출 대상을 화상으로부터 검출하기 위한 적어도 2개의 식별기가 생성되므로, 서로 다른 사이즈의 검출 대상의 검출 시에 화상의 확대 축소가 불필요해진다. 따라서, 패턴 검출 처리를 고속화하기 위한 식별기를 생성할 수 있다.

식별기 생성 장치는, 생성부에 의해 생성된 식별기에 기초하여, 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈, 특히 복수의 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 중간 사이즈의 패턴군을 위한 식별기를 생성하는 제2 생성부를 더 구비해도 된다. 이에 의해, 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈의 패턴군을 위한 식별기를 용이하게 생성할 수 있으므로, 식별기 생성 처리를 고속화할 수 있다.

제2 생성부는, 생성부에 의해 생성된 식별기에 의한 검출 대상의 식별 기준을 수정하고, 특히, 검출 대상의 사이즈에 기초하여, 생성부에 의해 생성된 식별기에 의한 특징량의 판정 임계값을 수정하여 식별기를 생성해도 된다. 이에 의해, 생성부에 의해 생성된 식별기에 기초하여 식별기를 용이하게 생성할 수 있다.

식별기는, 약 식별기를 다단으로 연결한 강 식별기로서 구성되어도 된다. 그리고, 약 식별기는, 패턴에 있어서의 임의의 크기의 영역의 특징량의 합계값을 판정하도록 구성되어도 된다. 또한, 약 식별기는, 패턴에 있어서의 임의의 크기의 영역의 특징량의 합계값과, 패턴에 있어서의 임의의 크기의 다른 영역의 특징량의 합계값의 연산 결과를 판정하도록 구성되어도 된다. 이에 의해, 식별 능력 및 식별 속도를 향상시킬 수 있다.

약 식별기는, 판정을 트리 형상으로 조합하여 구성되어도 된다. 이에 의해, 서로 관련되는 특징량의 판정을 트리 형상으로 조합하여 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.

패턴은, 검출 대상의 패턴과, 검출 대상의 패턴에 근접 또는 인접하는 검출 대상 외의 패턴으로 이루어지고, 검출 대상의 패턴에 의해 구성되는 패턴군과 검출 대상 외의 패턴에 의해 구성되는 패턴군에 기초하여, 검출 대상의 검출에 사용하는 식별기를 생성해도 된다. 여기서, 검출 대상의 패턴이 보행자 패턴인 경우, 검출 대상 외의 패턴이 노면 패턴인 것이 바람직하다. 또한, 검출 대상의 패턴과 검출 대상 외의 패턴은, 동일한 화상으로부터 수집된 패턴인 것이 바람직하다. 이에 의해, 검출 대상 외의 패턴과의 관련성을 고려하여 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.

본 발명의 실시 형태에 관한 패턴 검출 장치는, 전술한 식별기 생성 장치의 생성부에 의해 생성된 각 패턴군을 위한 식별기를 사용하여, 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 검출 대상을 화상으로부터 검출하는 검출부를 구비하여 구성된다. 여기서, 검출 대상은, 예를 들어 보행자이다.

이에 의해, 서로 다른 사이즈의 검출 대상을 화상으로부터 검출하기 위해 복수의 식별기가 사용되므로, 화상의 확대 축소가 불필요해져, 패턴 검출 처리를 고속화할 수 있다.

검출부는, 생성부에 의해 생성된 식별기에 기초하여 생성된 식별기를 사용하여, 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈, 특히 복수의 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 중간 사이즈의 검출 대상을 검출해도 된다. 이에 의해, 식별기 생성 시에, 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈의 패턴군을 위한 식별기를 용이하게 생성할 수 있으므로, 식별기 생성 처리를 고속화할 수 있다.

패턴 검출 장치는, 복수의 촬상 장치에 의해 구해지는 시차(視差)를 사용하여, 화상에 있어서 검출되는 영역과의 거리를 측정하고, 측정한 거리에 따라 검출 대상을 검출하는 범위를 제어해도 된다. 이에 의해, 검출 대상의 사이즈와 거리의 관계를 고려하여 패턴 검출 처리를 고속화할 수 있다.

본 발명에 따르면, 패턴 검출 처리를 고속화하기 위한 식별기 생성 장치 및 패턴 검출 장치를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 형태에 관한 패턴 검출 처리의 원리를 나타내는 모식도이다.
도 2는 식별기 생성 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 식별기 생성 장치의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 패턴 검출 장치에 있어서의 식별기의 구성예를 나타내는 도면이다.
도 5는 특징량의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6은 주 식별기와 부 식별기의 생성을 나타내는 도면이다.
도 7은 약 식별기를 다단으로 연결하여 이루어지는 식별기를 도시하는 도면이다.
도 8은 트리 구조를 갖는 약 식별기를 다단으로 연결하여 이루어지는 식별기를 도시하는 도면이다.
도 9는 복수 패턴의 조합을 고려한 식별기를 도시하는 도면이다.
도 10은 패턴 검출 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 11은 패턴 검출 장치의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 12는 패턴 검출에 사용하는 특징량 분포를 나타내는 도면이다.
도 13은 패턴 검출 처리의 일례를 나타내는 도면이다.
도 14는 종래 기술에 관한 패턴 검출 처리의 원리를 나타내는 모식도이다.

이하, 첨부 도면을 참조하여, 본 발명의 실시 형태를 상세하게 설명한다. 또한, 도면의 설명에 있어서 동일한 요소에는 동일한 부호를 부여하고, 중복되는 설명을 생략한다.

우선, 도 14 및 도 1을 참조하여, 종래 기술과의 비교를 통해 본 발명의 실시 형태에 관한 패턴 검출 처리의 원리에 대해 설명한다. 이하에서는, 화상(I)에 포함되는 여러 가지 사이즈의 검출 대상, 특히 보행자를 검출하는 경우를 예로서 설명한다.

도 14의 (a)는 전형적인 종래의 패턴 검출 처리의 원리를 나타내는 모식도이다. 이 처리에서는, 기준 사이즈의 보행자를 검출 가능한 단일의 식별기(C)를 복수(N가지)의 사이즈의 화상(I)에 적용하여 복수(N가지)의 사이즈의 보행자가 검출된다.

기준 사이즈의 보행자는, 기준 사이즈의 식별기(C)를 화상(I)에 적용함으로써 검출된다. 기준 사이즈 이외의 보행자는, 보행자의 사이즈에 맞추어 화상(I)을 확대 축소하고, 확대 축소 화상(I)에 기준 사이즈의 식별기(C)를 적용함으로써 검출된다. 예를 들어, 기준 사이즈의 2배 사이즈의 보행자는, 화상(I)을 1/2로 축소한 1/2 축소 화상(I)에 식별기(C)를 적용함으로써 검출된다.

이 처리에서는, 복수의 사이즈의 보행자를 검출하기 위해, 복수의 사이즈의 보행자에 대응하는 복수의 화상(I)이 준비되어 각 화상(I)의 특징량이 산정된다. 따라서, 패턴 검출 시에 화상(I)의 확대 축소와 확대 축소 화상(I)의 특징량의 산정에 많은 시간을 필요로 해 버린다.

도 14의 (b)는 도 14의 (a)의 처리를 개량한 종래의 패턴 검출 처리의 원리를 나타내는 모식도이다. 이 처리도, 기준 사이즈의 보행자를 검출 가능한 단일의 식별기(C)를 복수(N가지)의 사이즈의 화상(I)에 적용하여 복수(N가지)의 사이즈의 보행자가 검출된다.

복수의 사이즈 중 일부의 사이즈의 보행자는, 화상(I) 및 확대 축소 화상(I)에 기준 사이즈의 식별기(C)를 적용함으로써 검출된다. 한편, 남은 사이즈의 보행자는, 전술한 화상(I) 및 확대 축소 화상(I)을 수정한 후에 기준 사이즈의 식별기(C)를 적용함으로써 검출된다. 예를 들어, 기준 사이즈의 2.18배의 사이즈의 보행자는, 1/2 축소 화상(I)을 수정한 후에 식별기(C)를 적용함으로써 검출된다.

이 처리에서는, 복수의 사이즈의 보행자를 검출하기 위해, 일부의 사이즈의 보행자에 대응하는 화상(I)이 준비되어 각 화상(I)의 특징량이 산정된다. 따라서, 전술한 처리에 비해, 화상(I)의 확대 축소와 확대 축소 화상(I)의 특징량의 산정에 필요로 하는 시간을 단축할 수 있다. 그러나, 이 처리에서도, 일부의 화상(I)을 준비하여 각 화상(I)의 특징량을 산정하기 위해, 패턴 검출 시에 적지 않은 시간을 필요로 해 버린다.

한편, 도 1의 (a)는 본 발명의 실시 형태에 관한 패턴 검출 처리의 원리를 나타내는 모식도이다. 이 처리에서는, 복수(N가지)의 사이즈의 보행자를 검출 가능한 복수(N가지)의 식별기(C)를 생성하여 단일의 화상(I)에 적용함으로써 복수의 사이즈의 보행자가 검출된다. 또한, 사이즈 x(x:임의수)의 보행자를 검출 가능한 식별기(C)는, 사이즈 x와 함께 사이즈 x로부터 일정한 허용 범위 내의 사이즈의 보행자도 검출할 수 있다.

복수의 식별기(C)는, 보행자의 복수의 사이즈에 대응하도록 특징량에 기초하여 생성된다. 또한, 이하에서는, 특징량에 기초하여 생성되는 식별기(C)를 주 식별기라 칭한다. 즉, 기준 사이즈의 x배(x:임의수) 사이즈의 보행자는, 기준 사이즈의 x배 사이즈의 보행자에 대응하는 주 식별기를 사용하여 검출된다. 또한, 이하에서는, 기준 사이즈의 x배 사이즈의 보행자에 대응하는 식별기(C)를 x배 사이즈의 식별기(C)라 칭한다. 예를 들어, 기준 사이즈의 2.18배 사이즈의 보행자는, 2.18배 사이즈의 식별기(C)를 화상(I)에 적용함으로써 검출된다.

이 처리에서는, 종래의 처리와 같이 복수의 화상(I)에 단일의 식별기(C)를 적용하는 대신에 단일의 화상(I)에 복수의 식별기(C)를 적용하므로, 패턴 검출 시에 화상(I)의 확대 축소와 확대 축소 화상(I)의 특징량의 산정에 시간을 필요로 하지 않는다. 이에 의해, 패턴 검출 처리를 고속화할 수 있다. 또한, 이 처리에서는, 종래의 처리에 비해 동등 이상의 검출 정밀도를 확보할 수 있는 것이 확인되어 있다.

또한, 도 1의 (b)는 도 1의 (a)의 처리를 개량한 본 발명의 실시 형태에 관한 패턴 검출 처리의 원리를 나타내는 모식도이다. 이 처리에서는, 복수(N가지)의 사이즈 중 일부(N´가지;N´＜N)의 사이즈의 보행자를 검출 가능한 일부(N´가지)의 식별기(C)(주 식별기)를 생성하여 단일의 화상(I)에 적용함으로써 나머지(N-N´가지)의 사이즈를 포함하는 복수의 사이즈의 보행자가 검출된다.

복수의 식별기의 일부를 구성하는 식별기(C)(주 식별기)는, 보행자의 일부의 사이즈에 대응하여 특징량에 기초하여 생성된다. 그리고, 남은 식별기(C)는, 보행자의 남은 사이즈에 대응하여 주 식별기에 기초하여 생성된다. 또한, 이하에서는, 주 식별기에 기초하여 생성되는 식별기(C)를 부 식별기라 칭한다. 예를 들어, 기준 사이즈의 2.18배 사이즈의 보행자는, 2배 사이즈의 주 식별기에 기초하여 생성한 2.18배 사이즈의 부 식별기를 화상(I)에 적용함으로써 검출된다.

이 처리에서도, 도 1의 (a)의 처리와 마찬가지로, 단일의 화상(I)에 복수의 식별기(C)를 적용하므로, 패턴 검출 시에 화상(I)의 확대 축소와 확대 축소 화상(I)의 특징량의 산정에 시간을 필요로 하지 않는다. 이에 의해, 패턴 검출 처리를 고속화할 수 있다. 또한, 이 처리에서도, 종래의 처리에 비해 동등 이상의 검출 정밀도를 확보할 수 있는 것이 확인되어 있다.

또한, 복수의 식별기의 일부를 구성하는 주 식별기를 특징량에 기초하여 생성하고, 나머지를 구성하는 부 식별기를 주 식별기에 기초하여 생성하므로, 복수의 주 식별기를 특징량에 기초하여 생성하는 도 1의 (a)의 처리에 비해, 식별기 생성 시에 식별기의 생성에 필요로 하는 시간을 단축할 수 있다. 도 1의 (a)의 처리에서는, 식별기 생성 처리에 적지 않은 시간을 가지므로, 도 1의 (b)의 처리에 의해 식별기 생성 처리를 고속화하기 위한 식별기 생성 장치를 제공하는 것은 매우 의미가 있다.

다음으로, 도 2를 참조하여 본 발명의 실시 형태에 관한 식별기 생성 장치(10)의 구성에 대해 설명한다. 도 2는 본 발명의 실시 형태에 관한 식별기 생성 장치(10)의 구성을 나타내는 블록도이다.

식별기 생성 장치(10)는, 패턴 검출 장치(20)를 구성하는 복수의 식별기(classifier)를 생성한다. 여기서, 패턴 검출 장치(20)는, 화상에 포함되는 여러 가지 사이즈의 검출 대상(object)을 검출하는 장치이다. 또한, 식별기라 함은, 화상 중에 있어서의 검출 대상 후보를 검출 대상으로서 식별 또는 판별하는 것을 말하며, 프로그램 등에 의해 실현된다.

도 2에 나타내는 바와 같이, 식별기 생성 장치(10)는, 패턴 입력부(11), 사이즈 설정부(12), 특징량 추출부(추출부)(13), 식별기 생성부(생성부)(14), 식별기 추정부(제2 생성부)(15) 및 식별기 기억부(16)를 구비하고 있다.

식별기 생성 장치(10)는, CPU, ROM, RAM 등을 주체로 하는 컴퓨터이며, 프로그램에 의해 동작한다. 또한, 패턴 입력부(11), 사이즈 설정부(12), 특징량 추출부(13), 식별기 생성부(14), 식별기 추정부(15) 및 식별기 기억부(16)는, 2개 이상의 컴퓨터에 의해 구성되어도 된다.

패턴 입력부(11)는, 검출 대상에 대해 복수의 패턴에 의해 구성되는 패턴군을 입력한다. 패턴 입력부(11)는, 식별기 생성에 사용하기 위해, 검출 대상에 관한 정 패턴군과, 검출 대상 이외의 대상에 관한 부 패턴군을 입력한다. 정 패턴군은, 다양한 보행자, 즉, 다양한 체형, 자세, 방향의 보행자를 나타내는 화상에 의해 구성되고, 부 패턴군은, 보행자를 포함하지 않는 화상에 의해 구성된다. 입력된 패턴군은, 도시하지 않은 기억 장치에 저장되어 특징량 추출부(13)로부터 판독된다.

사이즈 설정부(12)는, 패턴 검출 장치(20)를 구성하는 복수의 식별기의 사이즈를 설정한다. 식별기의 사이즈는, 검출 대상으로 되는 보행자의 복수의 사이즈에 대응하고 있다. 또한, 이하에서는, 식별기 생성 처리의 기준으로 되는 사이즈를 기준 사이즈(예를 들어, 세로 128화소×가로 64화소)라 칭한다.

사이즈 설정부(12)는, 패턴 검출 장치(20)가 주 식별기에 의해서만 구성되는 경우[도 1의 (a)의 경우], 복수의 주 식별기의 사이즈(주 사이즈)를 설정한다. 한편, 사이즈 설정부(12)는, 패턴 검출 장치(20)가 주 식별기와 부 식별기를 조합하여 구성되는 경우[도 1의 (b)의 경우], 복수의 식별기의 일부를 구성하는 주 식별기의 사이즈(주 사이즈)와 나머지를 구성하는 부 식별기의 사이즈(부 사이즈)를 설정한다.

특징량 추출부(13)는, 검출 대상에 대해 서로 다른 사이즈마다의 패턴에 의해 구성되는 적어도 2개의 패턴군을 사용하여, 각 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량을 추출한다. 특징량 추출부(13)는, 주 식별기의 생성에 사용하는 패턴의 특징량을 추출한다.

주 식별기를 생성하기 위해, 주 사이즈의 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량이 추출된다. 또한, 주 사이즈의 패턴군은, 패턴 입력부(11)에 입력된 패턴군의 사이즈를 주 사이즈로 확대 축소하여 생성되어도 되고, 미리 주 사이즈의 패턴군으로서 입력되어도 된다. 특징량은, 정 패턴군과 부 패턴군 각각의 패턴에 대해 추출된다.

예를 들어, 기준 사이즈의 식별기를 생성하기 위해, 기준 사이즈의 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량이 추출된다. 마찬가지로, 기준 사이즈의 2배 사이즈의 식별기를 생성하기 위해, 기준 사이즈의 2배 사이즈의 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량이 추출된다. 추출된 특징량은, 도시하지 않은 기억 장치에 저장되어 식별기 생성부(14)로부터 판독된다.

특징량은, 패턴(화상)의 특징을 나타내는 양이며, 특징 영역, 특징 지표 및 특징 지표값에 의해 특정된다. 특징 영역이라 함은, 패턴에 포함되는 특징을 나타내는 영역을 말하며, 예를 들어 임의의 크기의 직사각형 영역으로서 정의된다. 특징 지표라 함은, 특징의 종류를 나타내는 지표를 말하며, 예를 들어 각 방향의 휘도 구배(quantized orientation), 휘도 구배의 크기(gradient magnitude), LUV색값 등의 지표이다. 특징 지표값이라 함은, 특징 영역에 있어서의 특징 지표의 연산값(특징량의 값)을 말한다. 특징량으로서는, 예를 들어 Integral Channel Feature, Haar-like feature 등이 사용된다.

식별기 생성부(14)는, 각 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량에 기초하여, 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 검출 대상을 화상에 있어서 검출하기 위한 식별기를 생성한다. 식별기 생성부(14)는, 특징량의 추출 결과를 학습 알고리즘에 적용하여 주 식별기를 생성한다.

학습 알고리즘에는, 정 패턴군 및 부 패턴군 각각의 패턴의 특징량이 적용된다. 학습 알고리즘으로서는, 예를 들어 AdaBoost 등이 사용된다. 주 식별기는, 특징 영역, 특징 지표 및 판정 임계값에 의해 정의되는 식별 기준을 구비하고 있다. 판정 임계값이라 함은, 특징 지표값과의 비교를 통해 패턴 식별의 판정에 사용하는 임계값을 말한다. 주 식별기의 생성 결과는, 식별기 기억부(16)에 공급되고, 부 식별기를 추정하는 경우에는 식별기 추정부(15)에도 공급된다.

식별기 추정부(15)는, 식별기 생성부(14)에 의해 생성된 식별기에 기초하여, 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈, 특히 복수의 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 중간 사이즈의 패턴군을 위한 식별기를 생성(추정)한다. 각 패턴군에 대응하는 사이즈라 함은, 주 식별기의 사이즈를 말한다.

식별기 추정부(15)는, 주 식별기에 기초하여 부 식별기를 추정한다. 부 식별기는, 주 식별기에 의한 검출 대상의 판정 기준을 수정하여, 구체적으로는, 검출 대상의 사이즈에 기초하여 주 식별기에 의한 특징량의 판정 임계값을 수정하여 생성된다. 부 식별기는, 부 식별기의 사이즈에 가까운 사이즈의 주 식별기로부터 생성된다. 부 식별기의 생성 결과는, 식별기 기억부(16)에 공급된다.

식별기 기억부(16)는, 패턴 검출 장치(20)를 구성하는 복수의 식별기를 기억한다. 식별기 기억부(16)에는, 복수의 주 식별기, 또는 복수의 식별기의 일부를 구성하는 주 식별기와 나머지를 구성하는 부 식별기가 기억된다. 기억된 식별기는, 패턴 검출 시에 식별기 기억부(16)로부터 판독하여 사용된다.

다음으로, 도 3 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 실시 형태에 관한 식별기 생성 장치(10)의 동작에 대해 설명한다.

도 3은 식별기 생성 장치(10)의 동작을 나타내는 흐름도이다. 패턴 입력부(11)는, 식별기 생성에 사용하는 패턴군을 입력한다(스텝 S11). 패턴 입력부(11)에는, 기준 사이즈의 패턴에 의해 구성되는 패턴군이 입력되어도 되고, 사이즈 일정 또는 부정 패턴에 의해 구성되는 패턴군이 입력되어도 된다.

사이즈 설정부(12)는, 패턴 검출 장치(20)를 구성하는 식별기의 사이즈를 설정한다(S12). 도 4는 패턴 검출 장치(20)에 있어서의 식별기(C)의 구성예를 나타내는 도면이다.

도 4의 (a)에 나타내는 바와 같이, 패턴 검출 장치(20)를 주 식별기(Cm)에 의해서만 구성하는 경우, 주 식별기(Cm)의 사이즈(주 사이즈)는, 예를 들어 기준 사이즈의 1배∼4배의 범위에서 단계적으로 N＝17가지의 사이즈로서 설정된다. 주 사이즈는, 예를 들어 기준 사이즈의 1배, 2배, 4배의 사이즈를 갖는다. 주 사이즈는, 또한, 1배 내지 2배의 사이를 등비급수적으로 8구분한 사이즈(1.09, 1.19, 1.30, 1.41, 1.54, 1.68, 1.83배), 2배 내지 4배의 사이를 등비급수적으로 8구분한 사이즈(2.18, 2.38, 2.59, 2.83, 3.08, 3.36, 3.67배)로서 설정된다. 즉, 기준 사이즈로부터 기준 사이즈의 4배의 사이즈까지, 기준 사이즈를 단계적으로 2의 8제곱근배한 사이즈로서 설정된다.

한편, 도 4의 (b)에 나타내는 바와 같이, 패턴 검출 장치(20)를 주 식별기(Cm)와 부 식별기(Cs)를 조합하여 구성하는 경우, 주 식별기(Cm)의 사이즈(주 사이즈)는, 예를 들어 기준 사이즈의 1배, 2배, 4배로 지수배의 관계를 갖는 N´＝3가지의 사이즈로서 설정된다. 또한, 부 식별기(Cs)의 사이즈(부 사이즈)는, 도 4의 (a)의 경우와 마찬가지로 각 주 사이즈의 사이를 등비급수적으로 8구분한 N－N´＝14가지의 중간 사이즈로서 설정된다.

도 3의 설명으로 되돌아가, 식별기의 사이즈가 설정되면, 우선, S13 및 S14의 처리에 의해 주 식별기가 생성된다. 특징량 추출부(13)는, 패턴의 특징량을 추출한다(S13). 식별기 생성부(14)는, 패턴의 특징량에 기초하여 주 식별기를 생성한다(S14). 주 식별기는, 특징량의 추출 결과를 학습 알고리즘에 적용하여 생성된다.

특징량은, 학습 알고리즘에 의한 학습 결과에 기초하여 설정된다. 특징 영역은, 패턴에 포함되는 여러 가지 형상이나 크기의 예를 들어 직사각형의 영역으로서 설정된다. 특징 영역은, 예를 들어 보행자의 부위를 포함하는 영역으로서 설정되고, 특징 지표값은, 특징 영역에 있어서의 지표값(화소값)의 합계값으로서 구해진다.

또는, 특징 영역은, 패턴에 포함되는 예를 들어 여러 가지 형상이나 크기의 직사각형의 복수의 소영역으로서 설정된다. 또한, 특징 영역을 구성하는 복수의 소영역은, 서로 다른 형상이나 크기의 영역으로서 설정되어도 되고, 서로 이격된 영역으로서 설정되어도 된다.

도 5는 이러한 특징량의 일례를 나타내는 도면이다. 도 5에 나타내는 예에서는, 특징량 f₁의 특징 영역이 소영역 A₁₁, A₁₂로서 설정되어 있다. 예를 들어, 소영역 A₁₁은, 보행자의 부위를 포함하는 영역으로서 설정되고, 소영역 A₁₂는, 보행자의 배경을 포함하는 영역으로서 설정되어 있다. 또한, 이러한 설정 기준은 일례에 지나지 않고, 각 소영역 A₁₁, A₁₂는 학습 결과에 기초하여 설정된다. 이 경우, 특징 지표값은, 각 소영역 A₁₁, A₁₂에 있어서의 지표값(화소값)의 합계값끼리의 차분 또는 다른 연산 결과로서 구해진다.

도 6은 주 식별기와 부 식별기의 생성을 나타내는 도면이다. 도 6의 (a)에 나타내는 바와 같이, 주 식별기(Cm)는, 특징 영역, 특징 지표 및 판정 임계값 τ에 의해 정의되는 식별 기준 D를 구비하고 있다. 도 6의 (a)에 나타내는 예에서는, 식별 기준 D로서, 특징 영역(패턴에 포함되는 특징을 나타내는 영역)과 함께 특징 지표(L색값) 및 판정 임계값 τ가 정의되어 있다. 주 식별기(Cm)는, 패턴 검출에 사용하는 화상, 즉, 후술하는 검출창 Wd₁, Wd₂(도 13 참조) 내의 특징량을 입력으로 하고, 판정 임계값 τ에 의한 특징 지표값의 판정 결과(긍정 또는 부정)를 출력으로 하고 있다.

이하, 도 7 내지 도 9는 식별기(C)의 구성예, 즉, 도 6에 나타내는 기본 단위의 조합예를 나타내고 있다. 도 7은 약 식별기(Cw)를 다단으로 연결하여 이루어지는 식별기(C)를 도시하는 도면이다.

도 7에 나타내는 구성예에서는, 식별기(강 식별기)는, 서로 다른 식별 기준 D₁∼D_n을 갖는 n개의 약 식별기(Cw)를 연결하여 이루어지는, 소위 캐스케이드를 구성하고 있다. 각 식별 기준 D는, 특징 영역, 특징 지표 및 판정 임계값에 의해 정의되어 있다.

식별기(C)를 사용한 패턴 검출은, 약 식별기(Cw)의 식별 기준 D₁∼D_n을 순차적으로 화상(검출창 내의 화상)에 적용함으로써 행해진다. 그리고, 예를 들어 식별 기준 D₁을 만족시키지만 식별 기준 D_i(1＜i＜n)를 만족시키지 않는 경우에는 식별을 중단하여 부정 응답(보행자 이외)이 생성되고, 식별 기준 D₁∼D_n을 모두 만족시키는 경우에 긍정 응답(보행자)이 생성된다. 이 경우, 검출 대상으로 되는 검출 대상에 현저한 특징량을 식별하는 약 식별기(Cw)를 상류측(도 7의 좌측)에 배치함으로써, 식별의 중단에 의해 식별 속도를 향상시킬 수 있다. 또한, 식별기(C)의 응답은, 식별 기준 D₁∼D_n의 판정 결과를 가중치 부여 가산하여 생성되어도 된다.

도 8은 트리 구조를 갖는 약 식별기(Cw)를 다단으로 연결하여 이루어지는 식별기(C)를 도시하는 도면이다. 도 8에 나타내는 구성예에서는, 식별기(C)(강 식별기)는, 서로 다른 식별 기준 D₁∼D_n을 갖는 n개의 약 식별기(Cw)를 연결하여 이루어진다. 그리고, 예를 들어 약 식별기(Cw)의 식별 기준 D₁은, 하위의 식별 기준 D₁₁´∼D₁₃´을 트리 형상으로 조합하여 정의되어 있다. 하위의 식별 기준 D₁₁´∼D₁₃´은, 특징량 f₁∼f₃의 각각을 식별하는 기준이다. 또한, 하위의 식별 기준 D´의 트리 구조는, 도 8에 나타내는 예에 한정되는 것은 아니다.

식별기(C)를 사용한 패턴 검출은, 약 식별기(Cw)의 식별 기준 D₁∼D_n을 순차적으로 화상(검출창 내의 화상)에 적용함으로써 행해진다. 여기서, 식별 기준 D의 판정 결과는, 하위의 식별 기준 D´의 판정 결과에 기초하여 생성된다. 예를 들어, 식별 기준 D₁의 판정 결과는, 식별 기준 D₁₁´을 만족시키고, 또한 식별 기준 D₁₂´를 만족시키는 경우에 긍정으로 되고, 식별 기준 D₁₁´을 만족시키지 않고, 또한 식별 기준 D₁₃´을 만족시키지 않는 경우에 부정으로 된다. 이에 의해, 하위의 식별 기준 D´를 사용하여, 서로 관련되는 특징량(예를 들어 보행자의 오른발의 특징량과 왼발의 특징량)을 조합하여 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.

도 9는 복수 패턴의 조합을 사용한 식별기(C)를 도시하는 도면이다. 도 9에 나타내는 구성예에서는, 복수의 패턴은, 검출 대상으로 되는 제1 패턴 P₁(예를 들어 보행자 패턴)과, 제1 패턴 P₁에 근접 또는 인접하는 영역을 나타내는 제2 패턴 P₂(예를 들어 노면 패턴)로 이루어진다. 또한, 식별기 생성 시에, 제1 패턴 P₁과 제2 패턴 P₂는, 동일한 화상으로부터 수집되는 것이 바람직하다.

식별기(C)(강 식별기)는, 도 7과 마찬가지로, 각각이 트리 구조를 갖는 n개의 약 식별기(Cw)를 다단으로 연결하여 이루어진다. 여기서, 예를 들어 식별 기준 Dp₁의 하위의 식별 기준 Dp₁₁´∼Dp₁₃´은, 제1 패턴 P₁의 특징량 f₁₁∼f₁₃을 식별하는 기준이며, 식별 기준 Dn₂의 하위의 식별 기준 Dn₂₁´∼Dn₂₃´은, 제2 패턴 P₂의 특징량 f₂₁∼f₂₃을 식별하는 기준이다. 이에 의해, 제2 패턴 P₂와의 관련성(예를 들어 보행자 패턴과 보행자의 그림자의 패턴)을 고려하여 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.

도 3의 설명으로 되돌아가, 주 식별기가 생성되면, 식별기 기억부(16)는, 생성된 주 식별기를 기억한다(S15).

다음으로, 부 식별기의 생성이 필요한 경우(S16에서 "예"의 경우)에, S17의 처리에 의해 부 식별기가 생성된다. 식별기 추정부(15)는, 주 식별기에 기초하여 부 식별기를 생성한다(S17). 또한, 부 식별기의 생성이 필요하지 않은 경우(S16에서 "아니오"의 경우)에는 처리가 종료된다.

다시 도 6을 참조하면, 도 6의 (b)에 나타내는 바와 같이, 부 식별기(Cs)는, 주 식별기(Cm)의 식별 기준 D를 수정하여 생성된다. 즉, 식별 기준 D의 특징 영역은, 주 식별기(Cm)와 부 식별기(Cs)의 사이즈 비율 s에 따라 확대 축소된다. 또한, 판정 임계값 τ는, 예를 들어 파라미터를 a, b로 하여, r(s)＝a·s^b로서 산정되는 계수 r을 곱하여 판정 임계값 τ´로 수정된다. 여기서, 파라미터 a, b는, 사이즈 비율 s가 1을 상회하는지 여부에 따라 다르고, 또한 특징 지표의 종류에 따라서도 다르다.

여기서, 본 실시 형태에서는, 주 식별기의 사이즈의 0.5∼2배 정도의 사이즈의 부 식별기를 적절하게 생성할 수 있는 것이 확인되어 있다. 예를 들어, 2.18배 사이즈의 부 식별기는, 표준 사이즈의 2배 사이즈 또는 4배 사이즈의 식별기 중 적어도 한쪽으로부터 생성된다. 또한, 특징량의 종류에 따라서는, 이론상, 주 식별기의 사이즈의 0.5배 미만의 사이즈 또는 2배를 초과하는 사이즈의 부 식별기도 적절하게 생성할 수 있다.

따라서, 주 식별기의 주 사이즈를 지수배, 특히 0.5, 1, 2, 4, 8배… 등, 2의 지수배로 함으로써 주 사이즈에 가까운 사이즈, 특히 2개의 주 사이즈의 사이의 사이즈의 부 식별기를 적절하게 생성할 수 있게 된다. 예를 들어, 도 4의 (b)에 나타내는 바와 같이 패턴 검출 장치(20)를 구성하는 경우, 기준 사이즈의 1배, 2배, 4배 사이즈의 주 식별기(Cm)를 사용하여, 기준 사이즈의 0.5∼8배 정도의 사이즈의 부 식별기(Cs)를 적절하게 생성할 수 있다.

도 3의 설명으로 되돌아가, 부 식별기가 생성되면, 식별기 기억부(16)는, 생성된 부 식별기를 기억한다(S18).

이상의 식별기 생성 처리에 의해, 예를 들어 도 4의 (a)에 나타내는 바와 같이 식별기(C)를 구성하는 경우, 주 사이즈의 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량이 추출되고, 특징량의 추출 결과에 기초하여 각 사이즈에 대응하는 복수(N＝17가지)의 주 식별기(Cm)가 생성된다.

한편, 도 4의 (b)에 나타내는 바와 같이 식별기(C)를 구성하는 경우, 주 사이즈의 패턴군을 구성하는 패턴의 특징량이 추출되고, 특징량의 추출 결과에 기초하여 주 사이즈에 대응하는 (N´＝3가지;＜N가지)의 주 식별기(Cm)가 생성된다. 또한, 부 사이즈의 각각에 인접하는 주 사이즈의 주 식별기(Cm)에 기초하여 부 사이즈에 대응하는 (N－N´＝14가지)의 부 식별기(Cs)가 생성된다.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시 형태에 관한 식별기 생성 장치(10)에 의하면, 서로 다른 사이즈의 검출 대상을 화상으로부터 검출하기 위한 적어도 2개의 식별기가 생성되므로, 서로 다른 사이즈의 검출 대상의 검출 시에 화상의 확대 축소가 불필요해진다. 따라서, 패턴 검출 처리를 고속화하기 위한 식별기를 생성할 수 있다.

또한, 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈, 특히 복수의 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 중간 사이즈의 패턴군을 위한 식별기를 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 식별기에 기초하여 생성함으로써, 이들의 사이즈에 대응하는 식별기를 용이하게 생성할 수 있다. 따라서, 식별기 생성 처리를 고속화할 수 있다.

또한, 약 식별기를 다단으로 연결하여 식별기를 구성함으로써, 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한, 패턴에 있어서의 임의의 크기의 영역의 특징량 합계값, 또는, 2개의 영역의 특징량 합계값끼리를 연산한 결과를 판정하도록 약 식별기를 구성함으로써, 식별 속도를 향상시킬 수 있다.

또한, 판정을 트리 형상으로 조합하여 약 식별기를 구성함으로써, 서로 관련되는 특징량의 판정을 트리 형상으로 조합하여 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.

또한, 검출 대상의 패턴과 이 패턴에 근접 또는 인접하는 검출 대상 외의 패턴에 기초하여 검출 대상의 패턴을 식별하도록 식별기를 구성함으로써, 검출 대상 외의 패턴과의 관련성을 고려하여 식별 정밀도를 향상시킬 수 있다.

다음으로, 도 10을 참조하여 본 발명의 실시 형태에 관한 패턴 검출 장치(20)의 구성에 대해 설명한다.

패턴 검출 장치(20)는, 화상에 포함되는 여러 가지 사이즈의 검출 대상을 검출하는 장치이다. 패턴 검출 장치(20)는, 예를 들어 카메라 등의 화상 입력 장치를 구비하는 차량, 로봇 등에 탑재된다.

도 10은 패턴 검출 장치(20)의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 10에 나타내는 바와 같이, 패턴 검출 장치(20)는, 식별기 기억부(21), 화상 입력부(22), 특징량 산정부(23), 사이즈 설정부(24) 및 패턴 검출부(검출부)(25)를 구비하고 있다.

패턴 검출 장치(20)는, CPU, ROM, RAM 등을 주체로 하는 컴퓨터이며, 프로그램에 의해 동작한다. 또한, 식별기 기억부(21), 화상 입력부(22), 특징량 산정부(23), 사이즈 설정부(24) 및 패턴 검출부(25)는, 2개 이상의 컴퓨터에 의해 구성되어도 된다.

식별기 기억부(21)는, 패턴 검출 장치(20)를 구성하는 복수의 식별기를 기억하고 있다. 식별기 기억부(21)에는, 복수의 주 식별기, 또는 복수의 식별기의 일부를 구성하는 주 식별기와 나머지를 구성하는 부 식별기가 기억되어 있다. 복수의 식별기는, 도 2의 식별기 생성 장치(10)에 의해 준비되어 기억되어 있다.

화상 입력부(22)는, 패턴 검출의 대상으로 되는 화상을 입력한다. 예를 들어, 화상은, 보행자가 존재할 수 있는 노상 등, 패턴 검출의 대상으로 되는 장소를 촬영한 화상이다. 입력된 화상은, 특징량 산정부(23)에 공급된다.

특징량 산정부(23)는, 패턴 검출에 사용하는 화상의 특징량을 산정한다. 화상의 특징량은, 예를 들어 각 방향의 휘도 구배, 휘도 구배의 크기, LUV색값 등의 지표값의 분포(특징량 분포)로서 구해진다. 특징량의 산정 결과는, 도시하지 않은 기억 장치에 저장되어 패턴 검출부(25)로부터 판독된다.

사이즈 설정부(24)는, 패턴 검출에 사용하는 식별기의 사이즈를 설정한다. 식별기의 사이즈는, 예를 들어 오름차순, 내림차순, 주 사이즈 우선, 부 사이즈 우선 등의 순서로 설정된다.

패턴 검출부(25)는, 식별기 생성 장치(20)의 식별기 생성부(14)에 의해 생성된 각 패턴군을 위한 식별기를 사용하여, 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 검출 대상을 화상으로부터 검출한다. 패턴 검출부(25)는, 식별기 생성부(14)에 의해 생성된 각 패턴군을 위한 식별기에 기초하여 생성된 식별기를 사용하여, 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈, 특히 복수의 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 중간 사이즈의 검출 대상을 검출한다.

패턴 검출부(25)는, 여러 가지 사이즈의 식별기를 화상에 적용하여 패턴 인식에 의해 검출 대상을 검출한다. 패턴 검출부(25)는, 설정된 사이즈의 식별기를 식별기 기억부(21)로부터 판독하여 화상에 적용한다. 그리고, 화상에 대한 식별기의 응답(패턴 인식의 결과)이 긍정인 경우에 보행자가 검출된다.

다음으로, 도 11 내지 도 13을 참조하여 본 발명의 실시 형태에 관한 패턴 검출 장치(20)의 동작에 대해 설명한다.

도 11은 패턴 검출 장치(20)의 동작을 나타내는 흐름도이다. 도 11에 나타내는 바와 같이, 화상 입력부(22)는, 패턴 검출의 대상으로 되는 화상을 입력한다(스텝 S21).

특징량 산정부(23)는, 패턴 검출에 사용하는 화상의 특징량을 산정한다(S22). 여기서, 패턴 검출에 사용하는 화상으로부터 특징 지표의 분포를 나타내는 도 12에 나타내는 바와 같은 특징량 분포 Df를 생성하는 것이 바람직하다.

도 12는 패턴 검출에 사용하는 특징량 분포 Df를 나타내는 도면이다. 도 12에 나타내는 특징량 분포 Df에서는, 도 12의 (a)에 나타내는 바와 같이, 화상 중의 임의점 p의 값이 점 p의 좌측 상단 영역에 포함되는 화소값의 합계값(적분값)을 나타내고 있다. 도 12의 (b)에 나타내는 바와 같은 영역 A, B, C, D를 상정하면, 화상의 영역 D에 포함되는 화소의 합계값은, 영역 A∼D를 참조하여 다음과 같이 산정된다.

즉, 특징량 분포 Df에 있어서의 영역 A의 우측 하단의 화소값 1은, 화상에 있어서의 영역 A의 화소의 합계값을 나타내고 있다. 마찬가지로, 영역 B의 우측 하단의 화소값 2가 영역 A＋B의 화소의 합계값, 영역 C의 우측 하단의 화소값 3이 영역 A＋C의 화소의 합계값, 영역 D의 우측 하단의 화소값 4가 영역 A＋B＋C＋D의 화소의 합계값을 각각 나타내고 있다. 따라서, 화상의 영역 D에 포함되는 화소의 합계값은, 4＋1－(2＋3)으로서 용이하게 산정된다.

도 11의 설명으로 되돌아가, 특징량이 산정되면, 사이즈 설정부(24)는, 패턴 검출에 사용하는 식별기의 사이즈를 설정한다(S23). 사이즈 설정부(24)는, 예를 들어 기준 사이즈로부터 기준 사이즈의 4배의 사이즈까지, 기준 사이즈를 단계적으로 2의 8제곱근배한 복수(N＝17)의 사이즈를 설정한다.

패턴 검출부(25)는, 여러 가지 사이즈의 식별기를 화상에 적용하여 패턴 인식에 의해 검출 대상을 검출한다(S24). 패턴 검출은, 화상 상에서 식별기의 사이즈에 대응하는 검출창을 종횡으로 시프트시키고, 검출창의 영역에 검출 대상의 식별 기준을 적용함으로써 행해진다. 패턴 검출은, 예를 들어 어느 사이즈의 식별기를 화상 내의 전체 영역에 적용한 후에 다음 사이즈의 식별기를 적용해도 되고, 식별기의 사이즈를 변경하면서 화상 내의 전체 영역에 적용해도 된다.

여기서, 식별 기준의 적용 시에는, 특징 영역 또는 특징 영역에 포함되는 각 소영역(도 5 참조)을 도 12의 (b)의 영역 D로 간주함으로써, 특징 영역 또는 각 소영역에 있어서의 지표값의 합계값을 특징량 분포로부터 용이하게 구할 수 있다.

이상의 패턴 검출 처리에 의해, 기준 사이즈가 설정되고, 도 13의 (a)에 도시하는 바와 같이, 기준 사이즈의 검출창 Wd가 화상(I) 상에서 종횡으로 시프트되어 화상(I) 내의 전체 영역에 적용된다. 도 13의 (a)에 나타내는 예에서는, 기준 사이즈의 식별기를 사용하여 먼 곳의 보행자 Pd₁이 검출되어 있다.

다음으로, 기준 사이즈의 1.09배의 사이즈가 설정되고, 기준 사이즈의 1.09배의 검출창이 화상(I) 상에서 종횡으로 시프트되어 화상(I) 내의 전체 영역에 적용되고, 이하 마찬가지로, 기준 사이즈의 1.19배, 1.30배, …4배의 식별기가 적용된다. 도 13의 (b)에 나타내는 예에서는, 기준 사이즈의 1.54배의 식별기를 사용하여 근방의 보행자 Pd₂가 검출되어 있다. 이에 의해, 기준 사이즈의 1배 내지 4배의 범위에서 N＝17가지의 사이즈(각 사이즈로부터 일정한 허용 범위의 사이즈도 포함함)의 보행자가 화상(I) 상에서 검출 가능해진다.

또한, 패턴 검출 장치(20)는, 화상 상의 전체 범위 대신에, 특정한 범위에만 패턴 검출을 적용하도록 구성되어도 된다. 이를 위해, 화상에 있어서 검출되는 영역과의 거리를 측정하고, 측정한 거리에 따라 검출 대상을 검출하는 범위를 제어해도 된다. 측거에는, 예를 들어 복수의 카메라에 의해 구해지는 시차가 사용된다. 그리고, 측거 결과에 기초하여, 검출되는 영역마다 식별기의 사이즈를 제어해도 되고, 검출을 생략해도 된다.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시 형태에 관한 패턴 검출 장치(20)에 의하면, 서로 다른 사이즈의 검출 대상을 화상으로부터 검출하기 위해 복수의 식별기가 사용되므로, 화상의 확대 축소가 불필요해져, 패턴 검출 처리를 고속화할 수 있다.

또한, 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈, 특히 복수의 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 중간 사이즈의 패턴군을 위한 식별기를 용이하게 생성할 수 있으므로, 식별기 생성 처리를 고속화할 수 있다.

또한, 화상에 있어서 검출되는 영역과의 거리에 따라 검출 대상을 검출하는 범위를 제어함으로써, 검출 대상의 사이즈와 거리의 관계를 고려하여 패턴 검출 처리를 고속화할 수 있다.

또한, 전술한 실시 형태는, 본 발명의 실시 형태에 관한 식별기 생성 장치 및 패턴 검출 장치의 최량의 실시 형태를 설명한 것이며, 본 발명의 실시 형태에 관한 식별기 생성 장치 및 패턴 검출 장치는, 본 실시 형태에 기재한 것에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시 형태에 관한 식별기 생성 장치 및 패턴 검출 장치는, 각 청구항에 기재한 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서 본 실시 형태에 관한 식별기 생성 장치 및 패턴 검출 장치를 변형하고, 또는 다른 것에 적용한 것이어도 된다.

예를 들어, 상기 설명에서는, 본 발명의 원리를 이용하여, 통상의 화상으로부터 보행자를 검출하는 경우에 대해 설명하였지만, 이들 화상으로부터 보행자 이외의 검출 대상을 검출해도 되고, 적외선 화상이나 거리 화상 등의 다른 화상으로부터 보행자 또는 보행자 이외의 검출 대상을 검출해도 된다.

10 : 식별기 생성 장치
11 : 패턴 입력부
12 : 사이즈 설정부
13 : 특징량 추출부
14 : 식별기 생성부
15 : 식별기 추정부
16 : 식별기 기억부
20 : 패턴 검출 장치
21 : 식별기 기억부
22 : 화상 입력부
23 : 특징량 산정부
24 : 사이즈 설정부
25 : 패턴 검출부
C : 식별기
Cm : 주 식별기
Cs : 부 식별기
Cw : 약 식별기
I : 화상

Claims (18)

1. 검출 대상에 대해 서로 다른 사이즈마다의 패턴에 의해 구성되는 적어도 2개의 패턴군을 사용하여, 각 패턴군을 구성하는 상기 패턴의 특징량을 추출하는 추출부와,
   상기 각 패턴군을 구성하는 상기 패턴의 상기 특징량에 기초하여, 상기 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 상기 검출 대상을 화상에 있어서 검출하기 위한 식별기를 생성하는 생성부를 구비하는, 식별기 생성 장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 생성부에 의해 생성된 상기 식별기에 기초하여, 상기 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈의 패턴군을 위한 식별기를 생성하는 제2 생성부를 더 구비하는, 식별기 생성 장치.
3. 제2항에 있어서, 상기 제2 생성부는, 복수의 상기 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 중간 사이즈의 패턴군을 위한 식별기를 생성하는, 식별기 생성 장치.
4. 제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 제2 생성부는, 상기 생성부에 의해 생성된 상기 식별기에 의한 상기 검출 대상의 식별 기준을 수정하여 식별기를 생성하는, 식별기 생성 장치.
5. 제4항에 있어서, 상기 제2 생성부는, 상기 검출 대상의 사이즈에 기초하여, 상기 생성부에 의해 생성된 상기 식별기에 의한 상기 특징량의 판정 임계값을 수정하는, 식별기 생성 장치.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 복수의 상기 각 패턴군에 대응하는 사이즈가 지수배의 관계에 있는, 식별기 생성 장치.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 식별기는, 약 식별기를 다단으로 연결한 강 식별기로서 구성되는, 식별기 생성 장치.
8. 제7항에 있어서, 상기 약 식별기는, 상기 패턴에 있어서의 임의의 크기의 영역의 상기 특징량의 합계값을 판정하도록 구성되는, 식별기 생성 장치.
9. 제7항에 있어서, 상기 약 식별기는, 상기 패턴에 있어서의 임의의 크기의 영역의 상기 특징량의 합계값과, 상기 패턴에 있어서의 임의의 크기의 다른 영역의 상기 특징량의 합계값의 연산 결과를 판정하도록 구성되는, 식별기 생성 장치.
10. 제8항 또는 제9항에 있어서, 상기 약 식별기는, 상기 판정을 트리 형상으로 조합하여 구성되는, 식별기 생성 장치.
11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 패턴은, 상기 검출 대상의 패턴과, 상기 검출 대상의 패턴에 근접 또는 인접하는 검출 대상 외의 패턴으로 이루어지고,
    상기 검출 대상의 패턴에 의해 구성되는 패턴군과 상기 검출 대상 외의 패턴에 의해 구성되는 패턴군에 기초하여, 상기 검출 대상의 검출에 사용하는 식별기를 생성하는, 식별기 생성 장치.
12. 제11항에 있어서, 상기 검출 대상의 패턴이 보행자 패턴인 경우, 상기 검출 대상 외의 패턴이 노면 패턴인, 식별기 생성 장치.
13. 제12항에 있어서, 상기 검출 대상의 패턴과 상기 검출 대상 외의 패턴은, 동일한 화상으로부터 수집된 패턴인, 식별기 생성 장치.
14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 기재된 상기 식별기 생성 장치의 상기 생성부에 의해 생성된 상기 각 패턴군을 위한 식별기를 사용하여, 상기 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 상기 검출 대상을 화상으로부터 검출하는 검출부를 구비하는, 패턴 검출 장치.
15. 제14항에 있어서, 상기 검출부는, 상기 생성부에 의해 생성된 상기 식별기에 기초하여 생성된 식별기를 사용하여, 상기 각 패턴군에 대응하는 사이즈와 다른 사이즈의 상기 검출 대상을 검출하는, 패턴 검출 장치.
16. 제15항에 있어서, 상기 검출부는, 복수의 상기 각 패턴군에 대응하는 사이즈의 중간 사이즈의 상기 검출 대상을 검출하는, 패턴 검출 장치.
17. 제14항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서, 복수의 촬상 장치에 의해 구해지는 시차를 사용하여, 상기 화상에 있어서 검출되는 영역과의 거리를 측정하고,
    측정한 상기 거리에 따라 상기 검출 대상을 검출하는 범위를 제어하는, 패턴 검출 장치.
18. 제14항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 검출 대상이 보행자인, 패턴 검출 장치.

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