TWI399705B - Information processing apparatus, information processing method, information processing apparatus, program product and recording medium - Google Patents

Information processing apparatus, information processing method, information processing apparatus, program product and recording medium Download PDF

Info

Publication number
TWI399705B
TWI399705B TW101108926A TW101108926A TWI399705B TW I399705 B TWI399705 B TW I399705B TW 101108926 A TW101108926 A TW 101108926A TW 101108926 A TW101108926 A TW 101108926A TW I399705 B TWI399705 B TW I399705B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
image
particle
frame
information processing
particles
Prior art date
Application number
TW101108926A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201235979A (en
Inventor
Hiromi Hirano
Original Assignee
Rakuten Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Rakuten Inc filed Critical Rakuten Inc
Publication of TW201235979A publication Critical patent/TW201235979A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI399705B publication Critical patent/TWI399705B/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/277—Analysis of motion involving stochastic approaches, e.g. using Kalman filters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20076—Probabilistic image processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20224—Image subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30221—Sports video; Sports image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Description

資訊處理裝置、資訊處理方法、資訊處理裝置用程式產品及記錄媒體
本發明係關於對動態圖像資料進行資訊處理之資訊處理裝置、資訊處理方法、資訊處理裝置用程式產品及記錄媒體之技術領域。
先前，作為追蹤動態圖像中之特定對象物之手法，已知有粒子濾波器。例如，於專利文獻1中，揭示有如下圖像處理裝置：針對每一個訊框讀取動態圖像資料，生成圖像訊框之邊緣圖像，且使粒子分佈於係數組之空間及形狀空間向量之空間內，取得各粒子之相似度觀測、機率密度分佈，將根據機率密度分佈對各參數進行加權平均而獲得之曲線作為追蹤結果而生成。
[先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]日本專利特開2010-152557號公報
然而，於粒子濾波法中，若於某個訊框內對象物之顏色與其周圍之顏色近似，則難以於該訊框內確定該等之間之邊界。於此種情形時，有時粒子會伸出至本來應為對象物之邊界外之區域，並於該區域內發散。因此，存在無法追蹤對象物之問題。
本發明係鑒於此種問題而完成者，其課題之一例之目的在於提供一種可準確地追蹤對象物之資訊處理裝置等。
為解決上述課題，技術方案1中所記載之發明係一種資訊處理裝置，其係追蹤包含複數個訊框之動態圖像中之特定對象物者，其特徵在於包括：粒子初始設定機構，其於上述動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的上述對象物上設定至少1個粒子；訊框取得機構，其於上述預先選擇之1個訊框以後，依序取得上述動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框；追蹤範圍外緣決定機構，其將由上述訊框取得機構所取得之上述前一個訊框之圖像與上述後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上、且與上述前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應之部分，決定為粒子之追蹤範圍之外緣；粒子設定機構，其於以上述前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且由上述追蹤範圍外緣決定機構所決定之外緣內、且包含與上述作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定上述後一個訊框之圖像中之粒子；以及對象物確定機構，其根據由上述粒子設定機構所設定之粒子之位置，確定上述後一個訊框之圖像中之上述對象物之位置。
技術方案2中所記載之發明係如技術方案1之資訊處理裝置，其特徵在於：上述粒子初始設定機構於上述對象物之複數個部分分別設定上述粒子；上述資訊處理裝置更包括色相角度算出機構，該色相角度算出機構分別算出上述對象物之各部分之粒子所在之像素的色相，且算出上述部分間之色相之角度；上述對象物確定機構亦基於由上述色相角度算出機構所算出之部分間之色相之角度，確定上述對象物之位置。
技術方案3中所記載之發明係如技術方案1或2之資訊處理裝置，其特徵在於更包括：追蹤判定機構，其基於由上述粒子設定機構所設定之粒子，判定是否可追蹤上述對象物；以及粒子重設機構，其於上述追蹤判定機構判定出無法追蹤之情形時，根據由上述粒子初始設定機構或上述粒子設定機構所設定之粒子之位置，重設上述後一個訊框之圖像中之粒子。
技術方案4中所記載之發明係如技術方案1或2之資訊處理裝置，其特徵在於更包括：記憶機構，其記憶上述粒子初始設定機構或粒子設定機構所設定之粒子之位置；於上述追蹤範圍外緣決定機構無法決定上述追蹤範圍之外緣之情形時，上述粒子設定機構參照上述記憶機構，且根據視為無法決定上述追蹤範圍之外緣的前一個訊框中之粒子之位置，而設定上述後一個訊框之圖像中之粒子。
技術方案5中所記載之發明係一種資訊處理方法，其係追蹤包含複數個訊框之動態圖像中之特定對象物者，其特徵在於包括：粒子初始設定步驟，其於上述動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的上述對象物上設定至少1個粒子；訊框取得步驟，其於上述預先選擇之1個訊框以後，依序取得上述動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框；追蹤範圍外緣決定步驟，其將於上述訊框取得步驟中取得之上述前一個訊框之圖像與上述後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上、且與上述前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應之部分，決定為粒子之追蹤範圍之外緣；粒子設定步驟，其於以上述前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且上述追蹤範圍外緣決定步驟中所決定之外緣內、且包含與上述作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定上述後一個訊框之圖像中之粒子；以及對象物確定步驟，其根據上述粒子設定步驟中所設定之粒子之位置，確定上述後一個訊框之圖像中之上述對象物之位置。
技術方案6中所記載之發明係一種資訊處理裝置用程式產品，其係追蹤包含複數個訊框之動態圖像中之特定對象物之資訊處理裝置用程式產品，其特徵在於：使電腦作為如下機構發揮功能：粒子初始設定機構，其於上述動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的上述對象物上設定至少1個粒子；訊框取得機構，其於上述預先選擇之1個訊框以後，依序取得上述動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框；追蹤範圍外緣決定機構，其將由上述訊框取得機構取得之上述前一個訊框之圖像與上述後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上、且與上述前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應之部分，決定為粒子之追蹤範圍之外緣；粒子設定機構，其於以上述前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且由上述追蹤範圍外緣決定機構所決定之外緣內、且包含與上述作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定上述後一個訊框之圖像中之粒子；以及對象物確定機構，其根據由上述粒子設定機構所設定之粒子之位置，確定上述後一個訊框之圖像中之上述對象物之位置。
技術方案7中所記載之發明係一種記錄媒體，其係以電腦可讀取之方式記錄有資訊處理裝置用程式者，其特徵在於：上述程式係追蹤包含複數個訊框之動態圖像中之特定對象物之資訊處理裝置用程式，且使電腦作為如下機構發揮功能：粒子初始設定機構，其於上述動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的上述對象物上設定至少1個粒子；訊框取得機構，其於上述預先選擇之1個訊框以後，依序取得上述動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框；追蹤範圍外緣決定機構，其將由上述訊框取得機構取得之上述前一個訊框之圖像與上述後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上、且與上述前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應之部分，決定為粒子之追蹤範圍之外緣；粒子設定機構，其於以上述前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且由上述追蹤範圍外緣決定機構所決定之外緣內、且包含與上述作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定上述後一個訊框之圖像中之粒子；以及對象物確定機構，其根據由上述粒子設定機構所設定之粒子之位置，確定上述後一個訊框之圖像中之上述對象物之位置。
根據本發明，於動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的對象物上設定至少1個粒子，於預先選擇之1個訊框以後，依序取得動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框，將如下部分決定為粒子之追蹤範圍之外緣，該部分係時間上前一個訊框之圖像與後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上，且與前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應，於以前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且追蹤範圍之外緣內，且包含與作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定後一個訊框之圖像中之粒子，且根據所設定之粒子之位置，確定後一個訊框之圖像中之對象物之位置，藉此，限定為時間上前一個訊框之圖像與後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上且與前一個訊框之圖像中之對象物相對應之部分即追蹤範圍之外緣內，而設定後一個訊框之圖像中之粒子，因此可防止粒子之發散，從而可準確地追蹤對象物。
以下，參照圖式對本發明之實施形態進行說明。再者，以下所說明之實施形態係對資訊處理裝置應用本發明之情形之實施形態。
[1.資訊處理裝置之構成及功能概要]
首先，使用圖1對本發明之一實施形態之資訊處理裝置之構成及概要功能進行說明。
圖1係表示本實施形態之資訊處理裝置10之概要構成例之模式圖。
如圖1所示，發揮電腦之功能之資訊處理裝置10包括通訊部11、記憶部12、顯示部13、操作部14、輸入輸出介面部15、及系統控制部16。而且，系統控制部16與輸入輸出介面部15係經由系統匯流排17而連接。
資訊處理裝置10對動態圖像資料進行資訊處理。例如，資訊處理裝置10經由網路(未圖示)接收來自賽馬場(未圖示)之賽馬的實況轉播等圖像資料，並對所接收之動態圖像資料進行資訊處理，將經進行資訊處理之動態圖像資料發送至使用者之終端裝置(未圖示)。再者，資訊處理裝置10中，作為使用者之終端裝置，亦可使經進行資訊處理之動態圖像資料顯示於顯示部13中。
通訊部11係於資訊處理裝置10與網路或區域網路連接之情形時，控制通訊狀態，且收發資料。資訊處理裝置10經由通訊部11，而接收來自賽馬場之賽馬的實況轉播等圖像資料。
作為記憶機構之一例之記憶部12係例如由硬碟驅動器等構成，且記憶作業系統及伺服程式等各種程式、或動態圖像資料等。再者，各種程式係例如既可經由網路而自其他伺服裝置等中取得，亦可記錄於記錄媒體中而經由驅動裝置(未圖示)被讀入。
又，於記憶部12中構築有動態圖像資料庫(Database)12a(以下記作「動態圖像DB12a」)等，該動態圖像資料庫12a記憶拍攝有賽馬比賽等之動態圖像資料，或暫時地記憶賽馬之實況轉播等動態圖像資料。又，記憶部12為使來自賽馬場之資訊顯示於終端裝置或顯示部13，而記憶由HTML(HyperText Markup Language，超文件標示語言)、XML(Extensible Markup Language，可延伸性標示語言)等標示語言等所描述之網頁文件等。
顯示部13係由例如液晶顯示元件或EL(Electro Luminescence，電致發光)元件等構成。於顯示部13中顯示賽馬比賽等圖像資料。
操作部14係由例如鍵盤及滑鼠等構成。使用者藉由操作部14而輸入應答。再者，於顯示部13為如觸控面板之觸控開關方式之顯示面板之情形時，操作部14取得使用者接觸或接近之顯示部13之位置資訊。
其次，輸入輸出介面部15進行通訊部11及記憶部12與系統控制部16之間之介面處理。
系統控制部16係由CPU(Central Processing Unit，中央處理單元)16a、ROM(Read Only Memory，唯讀記憶體)16b、RAM(Random Access Memory，隨機存取記憶體)16c(記憶機構之一例)等構成。系統控制部16藉由CPU16a讀取並執行ROM16b或記憶部12中所記憶之各種程式，而發揮根據粒子之位置確定對象物之位置之對象物確定機構等的功能。
[2.資訊處理裝置10之動作] (2.1資訊處理裝置10之動作例)
其次，使用圖2至圖8對本發明之1實施形態之資訊處理裝置10之動作例進行說明。圖2係表示資訊處理裝置10之動作例之流程圖。圖3係表示資訊處理裝置10所處理之動態圖像之訊框之一例的模式圖。圖4係表示於訊框內之對象物中設定粒子之一例之模式圖。圖5係表示對於訊框之背景差分之圖像一例的模式圖。圖6係表示對象物中對於粒子之色相角度之一例之模式圖。圖7係表示於資訊處理裝置10所處理之動態圖像之訊框中追蹤對象物之一例之模式圖。圖8係表示粒子之增減之一例之模式圖。
如圖2所示，資訊處理裝置10取得動態圖像之1個訊框之圖像(步驟S1)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16自動態圖像DB12a中讀取動態圖像資料，並取得動態圖像之1個訊框(動態圖像之預先選擇之1個訊框之一例)，而記憶於RAM16c等中。例如，資訊處理裝置10之系統控制部16取得如圖3所示之1個訊框之圖像，並使其顯示於顯示部13。
其次，資訊處理裝置10進行檢索區域之初始設定(步驟S2)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16根據所取得之訊框之圖像，設定複數個部位之檢索區域。例如，如圖3所示，資訊處理裝置10之使用者利用操作部14，而設定檢索區域25及檢索區域26。於賽馬之情形時，如圖3所示，騎在馬上之騎士穿戴著頭盔(頭盔部分2a)及比賽服(比賽服部分2b)。藉由對該頭盔及比賽服組合各自不同之顏色，而易於識別各騎士。對於騎士及馬之對象物2，檢索區域25係以包含騎士之頭盔部分2a之方式設定，檢索區域26係以包含騎士之比賽服部分2b之方式設定。檢索區域25之位置之座標(X1，Y1)及檢索區域26之位置之座標(X2，Y2)係相對於訊框20而設定。資訊處理裝置10之系統控制部16將所設定之檢索區域25、26之位置資訊或檢索區域25、26之大小資訊記憶於RAM16c等中。
其次，資訊處理裝置10於檢索區域內之對象物上初始設定粒子(步驟S3)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16對於所設定之各檢索區域25、26內之對象物2之一部分(例如，頭盔部分2a或比賽服部分2b)，於對象物之一部分之邊界附近、或由邊界所包圍之區域內與頭盔或比賽服之顏色最接近之顏色之部分設定粒子p。如圖4所示，對檢索區域25內之對象物之頭盔部分2a設定複數個粒子p。對於各粒子p，以檢索區域作為基準，而設定檢索區域內之座標(x1、y1)等。例如，以檢索區域25之座標(X1，Y1)作為基準(x=0、y=0)，而設定檢索區域25中之座標(x1、y1)。資訊處理裝置10之系統控制部16將所設定之粒子p之位置資訊或顏色資訊記憶於RAM16c等中。再者，粒子p既可為訊框之圖像資料中之1個像素，亦可為複數個像素。
如此，資訊處理裝置10之系統控制部16作為於動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的對象物上設定至少1個粒子之粒子初始設定機構之一例而發揮功能。又，資訊處理裝置10之系統控制部16作為於對象物之複數個部分中分別設定粒子之粒子設定機構之一例而發揮功能。又，RAM16c作為記憶粒子初始設定機構或粒子設定機構所設定之粒子之位置的記憶機構之一例而發揮功能。
其次，資訊處理裝置10取得後一個訊框之圖像(步驟S4)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16自動態圖像DB12a中讀取動態圖像資料，並取得動態圖像中時間上後一個訊框之圖像，而記憶於RAM16c等中。如此，資訊處理裝置10之系統控制部16作為於預先選擇之1個訊框以後，依序取得動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框之訊框取得機構之一例而發揮功能。
其次，資訊處理裝置10算出背景差分之圖像(背景差分圖像)(步驟S5)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16自步驟S4中所取得之後一個訊框之圖像中減去時間上前一個訊框之圖像(例如，時間上之前一個訊框之圖像)，而求出像素值之差異度，若像素值之差異度為特定值以上，則作為前景，若小於特定值，則作為背景，從而算出背景差分之圖像。再者，於拍攝賽馬中正在行駛之馬之情形時，雖然相機追趕著馬而進行拍攝，但由於馬場之背景變化較少，故作為背景而易於確定。另一方面，由於正在奔跑之馬或騎士上下移動，故而如圖5所示，馬或騎士之輪廓作為前景而易於浮現。
此處，所謂背景差分圖像，為如單純背景差分或訊框間差分等般，藉由用以去除背景而抽出前景之方法所求出之差分圖像。
如此，資訊處理裝置10之系統控制部16作為算出由訊框取得機構所取得之前一個訊框之圖像與後一個訊框之圖像的背景差分之圖像之背景差分圖像算出機構之一例而發揮功能。又，資訊處理裝置10之系統控制部16作為於像素值之差異度為閾值以上之情形時算出作為前景之背景差分之圖像的背景差分圖像算出機構之一例而發揮功能。
其次，資訊處理裝置10設定粒子(步驟S6)。資訊處理裝置10之系統控制部16於以前一個訊框中之粒子之位置作為基準的特定範圍內、且包含與作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，生成粒子，並刪除根據背景差分圖像之前景而決定之追蹤範圍之外緣(追蹤粒子之追蹤範圍之外緣)外之粒子，藉此設定粒子。繼而，資訊處理裝置10之系統控制部16將所設定之粒子p之位置資訊或顏色資訊記憶於RAM16c等中。如此，RAM16c作為記憶粒子初始設定機構或粒子設定機構所設定之粒子之位置的記憶機構之一例而發揮功能。再者，關於粒子之設定，於粒子設定之次常式中說明詳細情況。
其次，資訊處理裝置10算出色相之角度(步驟S7)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16算出頭盔部分2a之各粒子之色相、與比賽服部分2b之各粒子之色相。如圖6所示，資訊處理裝置10之系統控制部16求出色相空間中之頭盔部分2a之各粒子之座標的平均值、與比賽服部分2b之各粒子之座標的平均值。繼而，資訊處理裝置10之系統控制部16根據頭盔部分2a之各粒子之座標之平均值與比賽服部分2b之各粒子之座標之平均值而算出頭盔部分2a之粒子群與比賽服部分2b之粒子群之部分間之色相的角度。如此，資訊處理裝置10之系統控制部16作為分別算出對象物之各部分之上述粒子所位於之像素之色相、且算出部分間之色相之角度的色相角度算出機構之一例而發揮功能。
再者，於在步驟S2中初始設定檢索區域、在步驟S3中於對象物上初始設定粒子時，資訊處理裝置10之系統控制部16亦算出該色相角度，且作為初始之色相角度而預先記憶於RAM16c等中。
其次，資訊處理裝置10判定是否可追蹤對象物(步驟S8)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16於步驟S8中所算出之時間上後一個訊框之圖像中的部分間之色相之角度與初始之色相角度相差特定程度以上時，判定為無法追蹤對象物。又，於粒子全部消失之情形時，資訊處理裝置10之系統控制部16亦判定為無法追蹤對象物。
再者，於因包藏而導致對象物隱藏，從而於連續之特定數量以上之訊框中，無法決定追蹤範圍之外緣之情形時，資訊處理裝置10之系統控制部16亦可判定為無法追蹤對象物。另一方面，於對象物暫時地隱藏，或由對象物之微妙移動或拍攝方法等而導致背景差分圖像之前景暫時變得不清晰，從而暫時無法決定追蹤範圍之外緣之情形(少於連續之特定數量之情形)時，資訊處理裝置10之系統控制部16亦可判定為可追蹤對象物。
此處，有時於因其他馬逼近，正在追蹤之騎士與其他騎士重疊，而由粒子表示其他對象物之情形時，藉由頭盔之顏色與比賽服之顏色之組合不同，而使部分間之色相之角度產生變化。又，於正在追蹤之對象物位於訊框外之情形、或對象物之大小變小之情形、或者產生對象物隱藏於其他馬與騎士或建造物等中之包藏之情形時，粒子易於消失。
於判定為可追蹤對象物之情形(步驟S8；是)時，資訊處理裝置10根據粒子之位置而確定對象物(步驟S9)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16根據各粒子之位置之平均值而確定正在追蹤之對象物，或根據粒子群而確定正在追蹤之對象物之位置。如此，資訊處理裝置10之系統控制部16作為根據由粒子設定機構所設定之粒子之位置確定後一個訊框之圖像中之對象物之位置的對象物確定機構之一例而發揮功能。
於判定為無法追蹤對象物之情形(步驟S8；否)時，資訊處理裝置10返回至步驟S3，重設檢索區域25、26內之對象物(2a、2b)之粒子。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16讀取RAM16c等中所記憶之經設定之粒子p之位置資訊(例如，座標(x1，y1)、座標(x2，y2))，且於檢索區域25、26內之相同位置上，即，檢索區域25、26內經初始設定之粒子之位置上重設粒子p。再者，因包藏而導致暫時性地隱藏之馬及騎士等對象物易於再次出現於訊框上之檢索區域內之相同位置。
再者，亦可於步驟S3中，資訊處理裝置10之系統控制部16並非於經初始設定之粒子之位置上，而於步驟S6中時間上設定前一個粒子之位置上重設粒子p。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16讀取RAM16c等中所記憶之經設定之粒子p(例如，判定為無法追蹤之前之最新粒子)之位置資訊，且於檢索區域25、26內之相同位置上重設粒子p。
如此，資訊處理裝置10之系統控制部16作為粒子重設機構之一例而發揮功能，該粒子重設機構係於追蹤判定機構判定為無法追蹤之情形時，根據由粒子初始設定機構或粒子設定機構所設定之粒子之位置，而設定後一個訊框之圖像中之粒子。
其次，資訊處理裝置10根據粒子之位置設定檢索區域(步驟S10)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16根據粒子之位置之平均值而重設檢索區域25、26。例如，資訊處理裝置10之系統控制部16以使粒子之位置之平均值位於重設之檢索區域25、26之中心之方式進行重設。
如圖7所示，於對象物在訊框內移動時，粒子亦移動，與其相配合而重設檢索區域25、26。檢索區域25之位置成為座標(X3，Y3)，檢索區域26之位置成為座標(X4，Y4)。
其次，資訊處理裝置10判定處理是否結束(步驟S11)。於處理未結束之情形(步驟S11；否)時，返回至步驟S4，資訊處理裝置10之系統控制部16藉由取得後一個訊框之圖像，而依序取得訊框。於處理結束之情形(步驟S11；是)時，資訊處理裝置10之系統控制部16使處理結束。
此處，如圖8所示，若移向目標(zoom in)，將檢索區域25內之頭盔部分2a放大而進行攝像，則追蹤範圍之外緣擴大，且粒子之數量增加。另一方面，若移離目標(zoom out)，使檢索區域25內之頭盔部分2a縮小而進行攝像，則追蹤範圍之外緣變窄，且粒子之數量減少。
(2.2粒子設定之次常式) (2.2.1粒子之生成)
其次，使用圖9至圖11對粒子設定之次常式中之粒子之生成進行說明。
圖9係表示粒子生成之次常式之流程圖。圖10係表示對象物之相對於粒子之附近之一例之模式圖。圖11係表示後一個訊框中之類似之粒子之一例的模式圖。
資訊處理裝置10取得前一個訊框之圖像中之粒子之位置及顏色資訊(步驟S20)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16自RAM16c等中取得時間上前一個訊框之圖像中之粒子之位置(以前一個訊框之圖像中之粒子之位置為基準之一例)及顏色資訊。
其次，資訊處理裝置10確定粒子之位置之附近(步驟S21)。具體而言，如圖10所示，資訊處理裝置10之系統控制部16於步驟S4中所取得之後一個訊框之圖像中，將位於與時間上前一個訊框之圖像中之粒子之位置(作為基準之粒子之位置)相同之位置的像素之粒子p及粒子p之8個附近之像素q中之任一個像素確定為粒子之位置之附近之一。再者，粒子p之位置與p之8個附近之像素q之位置係以前一個訊框中之粒子之位置作為基準的特定範圍內之一例。
其次，資訊處理裝置10判定顏色是否類似(步驟S22)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16判定於步驟S21中所確定之1個像素是否具有與時間上前一個訊框之圖像中之粒子之RGB(Red Green Blue，紅綠藍)等顏色資訊(作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊之一例)類似的顏色。
於顏色類似之情形(步驟S22；是)時，資訊處理裝置10於所確定之附近之像素位置上生成粒子(步驟S23)。
其次，資訊處理裝置10判定是否已確定所有附近(步驟S24)。繼而，資訊處理裝置10之系統控制部16於未確定所有附近之情形(步驟S24；否)時，返回至步驟S21，自中心之像素與8個附近之像素中確定尚未確定之下一個像素。
於存在複數個顏色類似之像素之情形時，與其相配合地亦生成複數個粒子。又，於不存在顏色類似之像素之情形時，所生成之粒子為零。又，如圖11所示，並不限於在與時間上前一個訊框之圖像中之粒子之位置相同之位置上生成粒子。亦存在於後一個訊框中粒子之位置發生偏移之情況。
(2.2.2粒子之消失)
其次，使用圖9、圖12及圖13對粒子設定之次常式中之粒子之消失進行說明。
圖12係表示粒子存在於表示對象物之位置之狀態之一例的模式圖。圖13係表示圖12之變形例之模式圖。
如圖9所示，於已確定所有附近之情形(步驟S24；是)時，資訊處理裝置10確定粒子(步驟S25)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16自步驟S20至步驟S24中所生成之粒子中確定1個粒子。
其次，資訊處理裝置10判定粒子是否位於追蹤範圍之外緣內(步驟S26)。具體而言，如圖5所示，資訊處理裝置10之系統控制部16於步驟S5中所算出之背景差分圖像30中，設定具有與檢索區域25相同之位置與大小之檢索區域35、及具有與檢索區域26相同之位置與大小之檢索區域36。繼而，資訊處理裝置10之系統控制部16提取各檢索區域35、36之背景差分圖像30。例如，於頭盔部分2a之情形時，提取檢索區域35之背景差分圖像之包含頭盔部分之外緣3a(追蹤範圍之外緣之一例)之圖像。此處，追蹤範圍之外緣為追蹤粒子之追蹤範圍之外緣，且根據背景差分圖像之前景而決定。例如，可列舉正在追蹤之對象物(亦可為對象物之部分)之輪廓、或包含該輪廓之區域等。即，追蹤範圍之外緣為前一個訊框之圖像與上述後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上且與前一個訊框之圖像中之對象物相對應之部分。再者，由於為藉由動態圖像而連續地進行攝像之圖像，故而於求出背景差分圖像時所使用之訊框中，對象物之移動甚微。因此，背景差分圖像之前景中之對象物所對應之部分成為前一個訊框之圖像中之對象物所對應之部分。
如此，資訊處理裝置10之系統控制部16作為追蹤範圍外緣決定機構之一例而發揮功能，該追蹤範圍外緣決定機構係將由訊框取得機構所取得之前一個訊框之圖像與後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上、且與前一個訊框之圖像中之對象物相對應之部分，決定為粒子之追蹤範圍之外緣。
其次，如圖12所示，資訊處理裝置10之系統控制部16判定為例如位於表示頭盔部分2a之輪廓之頭盔部分之外緣3a之圖像上的粒子p為追蹤範圍之外緣內。進而，資訊處理裝置10之系統控制部16設定連結位於頭盔部分之外緣3a之圖像上之粒子p彼此的直線L，並對直線L賦予特定之寬度D，若於該寬度中存在粒子，則判定為追蹤範圍之外緣內。
再者，如圖13所示，資訊處理裝置10之系統控制部16以粒子為中心，例如，沿8個方向以等間隔之角度設定特定長度之直線r。若該有限長度之直線r與表示頭盔部分之外緣3a之像素重疊的條數為特定數量(例如4條)以上，則資訊處理裝置10之系統控制部16亦可判定該粒子為追蹤範圍之外緣內。
如圖12及圖13所示，即便表示頭盔部分2a之輪廓之頭盔部分之外緣3a之圖像未封閉，亦可判定是否為追蹤範圍之外緣內。此處，於動態圖像中頭盔等易於上下移動，而於背景差分圖像中在上下側易於顯現輪廓，但左右不太會移動，而於左右側難以顯現輪廓。又，有時亦因頭盔等與背景之關聯而導致頭盔等之輪廓之一部分變得難以顯現。因此，會有頭盔部分2a之輪廓等不會成為完全之封閉區域之情形。
如上述，資訊處理裝置10之系統控制部16作為基於由粒子設定機構所設定之粒子來判定是否可追蹤對象物之追蹤判定機構之一例而發揮功能。
於粒子為追蹤範圍之外緣內之情形(步驟S26；是)時，資訊處理裝置10使所確定之粒子作為粒子而留下(步驟S27)。具體而言，如圖12所示，資訊處理裝置10之系統控制部16將位於頭盔部分之外緣3a之圖像上之粒子p、或存在於直線L之特定寬度D中之粒子p留下。或者，如圖13所示，將與表示頭盔部分之外緣3a之像素重疊之條數為5條之粒子p留下。
另一方面，於粒子並非追蹤範圍之外緣內之情形(步驟S26；否)時，資訊處理裝置10將粒子刪除(步驟S28)。具體而言，如圖12所示，由於粒子p0不位於頭盔部分之外緣3a之圖像上，且不存在於直線L之特定寬度D中，故而資訊處理裝置10之系統控制部16將粒子p0刪除而使其消失。又，如圖13所示，由於粒子p0與表示頭盔部分之外緣3a之像素重疊之條數為3條，故而資訊處理裝置10將粒子p0刪除。資訊處理裝置10之系統控制部16自記憶有各粒子p之位置資訊或顏色資訊之RAM16c等中將所確定之粒子刪除。
再者，於步驟S26中，於如因包藏而導致對象物暫時地隱藏般，無法決定追蹤範圍之外緣，從而無法判定是否為追蹤範圍之外緣內之情形時，資訊處理裝置10之系統控制部16亦可如步驟S27般，實施將所有粒子留下之處理。
其次，資訊處理裝置10判定是否已確定所有粒子(步驟S29)。於未確定所有粒子之情形(步驟S29；否)時，返回至步驟S25，資訊處理裝置10之系統控制部16確定下一個粒子。於已確定所有粒子之情形(步驟S29；是)時，結束次常式，資訊處理裝置10進行步驟S7之處理。
如此，生成粒子，且限定為位於根據背景差分圖像而決定之追蹤範圍之外緣內的粒子，藉此於以前一個訊框中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且由追蹤範圍外緣決定機構所決定之外緣內，且包含與作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定後一個訊框中之粒子。
其次，使用圖14對使用限定為位於根據背景差分圖像而決定之追蹤範圍之外緣內之粒子的本實施形態之方法(以下，記作「本實施形態之方法」)之情形、與未使用之情形時之粒子數量之演變之一例進行說明。
圖14係表示使用本實施形態之方法之情形、與未使用之情形時之粒子數量之演變之一例的線圖。再者，粒子數量表示整個訊框內之粒子之數量。
如圖14所示，若訊框編號大體上超過60，則於未使用本實施形態之方法之情形(圖中虛線)時，具有粒子數量增加之傾向。另一方面，於使用本實施形態之方法之情形(圖中實線)時，由於粒子之追蹤範圍之外緣係根據背景差分圖像而設定，故而粒子數量穩定。又，由於將粒子之生成限定於附近且包含類似之顏色資訊之像素之位置，故而粒子數量穩定。如此，由於粒子數量穩定，粒子數量不會驟然增加，故而可將計算量變得龐大之情況防患於未然。
以上，根據本實施形態，於動態圖像之預先選擇之1個訊框20之圖像中的對象物2上(頭盔部分2a及比賽服部分2b)設定至少1個粒子p，於預先選擇之1個訊框以後，依序取得動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框，將如下部分決定為粒子之追蹤範圍之外緣3a，該部分係時間上前一個訊框之圖像與後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上，且與上述前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應，於以前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且追蹤範圍之外緣內，且包含與作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定後一個訊框之圖像中之粒子，且根據所設定之粒子之位置，確定後一個訊框之圖像中之對象物之位置。因此，由於限定於與背景差分圖像相對應之追蹤範圍之外緣3a內，而設定後一個訊框之圖像中之粒子p，故而可抑制所設定之粒子之伸出，且可防止粒子p之發散，從而可準確地追蹤對象物。進而，由於限定於追蹤範圍之外緣3a內，故而可防止粒子之數量驟然增加，且可抑制由粒子之增加所導致之計算量之增加。
又，由於生成粒子，且限定於與背景差分圖像相對應之追蹤範圍之外緣3a內，故而即便因移向目標、移離目標而導致訊框中之對象物之大小產生變化，亦可追蹤對象物。
又，於在像素值之差異度為閾值以上時算出作為前景之背景差分之圖像，且根據與對象物相對應之前景來決定粒子之追蹤範圍之外緣之情形時，將粒子適當地限定於與背景差分之圖像相對應之追蹤範圍之外緣3a內，從而可防止粒子p之發散，而可準確地追蹤對象物。
又，於在對象物之複數個部分分別初始設定粒子，分別算出對象物之各部分之粒子所位於之像素之色相，且算出部分間之色相之角度，亦基於經算出之部分間之色相之角度，確定對象物之位置之情形時，可藉由部分間之色相之角度確定對象物2而追蹤對象物2之複數個部位(頭盔部分2a及比賽服部分2b)上之關係，故而可防止錯誤之追蹤，而進一步提高對象物之追蹤精度。例如，於部分間之色相之角度相差特定程度以上時，正在追蹤不同對象物之可能性較高，於此種情形時，資訊處理裝置10之系統控制部16藉由判定為無法追蹤，而不進行錯誤之追蹤即可。又，即便為如與頭盔相似之顏色，亦可藉由與比賽服之組合而將其排除，從而可準確地確定對象物。又，於利用色相之資訊，而忽視亮度之變化量之情形時，可減輕計算量。又，即便因天氣情況等而導致亮度產生變化，色相值亦幾乎不變，故而可使對象物之追蹤精度進一步提高。
基於所設定之粒子，判定是否可追蹤對象物，於當判定為無法追蹤時，根據所設定之粒子之位置，重設後一個訊框之圖像中之粒子之情形時，且於對象物暫時地隱藏於障礙物等中，或對象物到達訊框之端，而暫時地偏離訊框之情形時，亦可繼續追蹤對象物，而使對象物之追蹤精度進一步提高。如此，即便產生包藏，或對象物偏離訊框，而使粒子數量變為零，亦可於檢索區域25、26內所設定之粒子之初始位置或無法追蹤對象物之前之粒子之位置上重設粒子，故而可追蹤對象物。再者，藉由無關於背景差分之處理而預先記憶經初始設定之粒子之初始位置，從而即便於產生包藏等時，亦可利用粒子之初始位置而再次追蹤。
(2.3粒子設定之次常式之變形例)
其次，使用圖15對粒子設定之次常式之變形例進行說明。
圖15係表示粒子設定之次常式之變形例之流程圖。
如圖15所示，資訊處理裝置10如步驟S20所示般取得前一個訊框之圖像中之粒子的位置及顏色資訊(步驟S30)。
其次，資訊處理裝置10確定粒子之位置之附近且追蹤範圍之外緣內之像素(步驟S31)。具體而言，如圖10所示，作為以前一個訊框中之粒子之位置作為基準的特定範圍內之一例，資訊處理裝置10之系統控制部16確定包含於粒子之附近內之像素，且如圖12或圖13所示般確定追蹤範圍之外緣內之像素。
其次，資訊處理裝置10係如步驟S22所示般，判定經確定之像素之顏色是否類似(步驟S32)。
於經確定之像素之顏色類似之情形(步驟S32；是)時，資訊處理裝置10於像素之位置上設定粒子(步驟S33)。
其次，資訊處理裝置10判定是否已確定所有滿足特定條件之像素(步驟S34)。具體而言，資訊處理裝置10之系統控制部16判定是否已確定所有包含於以前一個訊框中之粒子之位置作為基準的特定範圍內之像素、且滿足追蹤範圍之外緣內之條件之像素。於未確定所有像素之情形(步驟S34；否)時，資訊處理裝置10確定下一個像素。於已確定所有像素之情形(步驟S34；是)時，結束次常式，資訊處理裝置10進行步驟S7之處理。再者，若以前一個訊框中之粒子之位置作為基準的特定範圍內及追蹤範圍之外緣內不存在類似之顏色資訊之像素，則不設定粒子。
如此，於本變形例中，資訊處理裝置10不使粒子消失，而僅於與背景差分圖像相對應之位置上設定粒子。
再者，於步驟S2及步驟S3中，既可自動地設定檢索區域25、26及各粒子p，亦可由使用者手動地進行設定。於自動之情形時，資訊處理裝置10根據各騎士之頭盔之顏色、比賽服之顏色之資訊、及頭盔與比賽服之位置關係之資訊，搜索與該等資訊相匹配之對象物之訊框，且以包含對象物之一部分之方式，自動地設定檢索區域25、26。繼而，資訊處理裝置10對所設定之各檢索區域25、26內之對象物之一部分，搜索於對象物之一部分之邊界附近、或由邊界所包圍之區域內與頭盔或比賽服之顏色最接近之顏色之部分而自動地設定粒子p。
又，於步驟S6之粒子設定中，於因包藏而導致對象物暫時地隱藏、或者由對象物之微妙移動或拍攝方法等而導致背景差分圖像之前景暫時變得不清晰，從而暫時無法決定追蹤範圍之外緣之情形(少於連續之特定數量之情形)時，資訊處理裝置10之系統控制部16亦可參照RAM16c，且根據無法決定追蹤範圍之外緣之前之訊框中之粒子的位置，而設定後一個訊框之圖像中之粒子。於此情形時，即便因由包藏引起對象物暫時地隱藏等，而導致無法求出追蹤範圍之外緣，亦可準確地追蹤對象物。
例如，假定如下情形：於訊框t-1~訊框t+2中，於訊框t時，根據背景差分圖像((訊框t)-(訊框t-1))可確定追蹤範圍之外緣，於訊框t+1時，根據背景差分圖像((訊框t+1)-(訊框t))無法確定追蹤範圍之外緣，但於訊框t+2時，根據背景差分圖像((訊框t+2)-(訊框t+1))可確定外緣。此時，資訊處理裝置10之系統控制部16參照訊框t時之RAM16c等，而讀取訊框t時所設定之粒子p之位置資訊，且於檢索區域25、26內之相同位置上重設訊框t+1或訊框t+2時之粒子p。
又，於步驟S7中，亦可代替算出色相之角度，而於RGB空間內，算出頭盔部分2a之各粒子、與比賽服部分2b之各粒子之RGB之距離。資訊處理裝置10於該部分間之RGB之距離自特定閾值之範圍產生有變化之情形時，於步驟S8中判定為無法追蹤。
又，作為對象物之複數個部分，亦可代替頭盔部分2a與比賽服部分2b，而為馬之部分與騎士之部分。又，對象物既可為將馬與騎士合併而成之一體地移動者，亦可僅為騎士或馬。
又，追蹤之對象物之數量於訊框內亦可為複數個。
進而，本發明並不限定為上述各實施形態。上述各實施形態為例示，只要包含與本發明之申請專利範圍中所記載之技術性思想實質上相同之構成，且發揮相同之作用效果，則任何形態均包含於本發明之技術性範圍內。
2．．．對象物
2a．．．頭盔部分
2b．．．比賽服部分
3a．．．背景差分圖像之頭盔部分(追蹤範圍之外緣)
10．．．資訊處理裝置
12．．．記憶部(記憶機構)
16．．．系統控制部
16c．．．RAM(記憶機構)
20．．．訊框
25．．．檢索區域
26．．．檢索區域
30．．．背景差分圖像
P．．．粒子
圖1係表示本發明之實施形態之資訊處理裝置之概要構成之一例的方塊圖。
圖2係表示圖1之資訊處理裝置之動作例之流程圖。
圖3係表示圖1之資訊處理裝置所處理之動態圖像之訊框之一例的模式圖。
圖4係表示於圖3之訊框內之對象物上設定粒子之一例之模式圖。
圖5係表示對於圖3之訊框之背景差分之圖像一例的模式圖。
圖6係表示對象物中對於粒子之色相角度之一例之模式圖。
圖7係表示於圖1之資訊處理裝置所處理之動態圖像之訊框中追蹤對象物之一例之模式圖。
圖8係表示粒子之增減之一例之模式圖。
圖9係表示圖2之粒子設定之次常式之流程圖。
圖10係表示對象物之相對於粒子之附近之一例的模式圖。
圖11係表示後一個訊框中之類似之粒子之一例的模式圖。
圖12係表示粒子存在於表示對象物之位置之狀態之一例的模式圖。
圖13係表示圖12之變形例之模式圖。
圖14係表示使用本實施形態之方法之情形、與未使用之情形時之粒子數之演變之一例的線圖。
圖15係表示圖9之粒子設定之次常式之變形例的流程圖。
(無元件符號說明)

Claims (7)

  1. 一種資訊處理裝置，其係追蹤包含複數個訊框之動態圖像中之特定對象物者，其特徵在於包括：粒子初始設定機構，其於上述動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的上述對象物上設定至少1個粒子；訊框取得機構，其於上述預先選擇之1個訊框以後，依序取得上述動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框；追蹤範圍外緣決定機構，其將由上述訊框取得機構所取得之上述前一個訊框之圖像與上述後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上、且與上述前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應之部分，決定為粒子之追蹤範圍之外緣；粒子設定機構，其於以上述前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且由上述追蹤範圍外緣決定機構所決定之外緣內、且包含與上述作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定上述後一個訊框之圖像中之粒子；以及對象物確定機構，其根據由上述粒子設定機構所設定之粒子之位置，確定上述後一個訊框之圖像中之上述對象物之位置。
  2. 如請求項1之資訊處理裝置，其中上述粒子初始設定機構於上述對象物之複數個部分分別設定上述粒子；上述資訊處理裝置更包括色相角度算出機構，該色相角度算出機構係分別算出上述對象物之各部分之粒子所在之像素的色相，且算出上述部分間之色相之角度；上述對象物確定機構亦基於由上述色相角度算出機構所算出之部分間之色相之角度，確定上述對象物之位置。
  3. 如請求項1或2之資訊處理裝置，其中更包括：追蹤判定機構，其基於由上述粒子設定機構所設定之粒子，判定是否可追蹤上述對象物；以及粒子重設機構，其於上述追蹤判定機構判定出無法追蹤之情形時，根據由上述粒子初始設定機構或上述粒子設定機構所設定之粒子之位置，重設上述後一個訊框之圖像中之粒子。
  4. 如請求項1或2之資訊處理裝置，其中更包括記憶機構，該記憶機構記憶上述粒子初始設定機構或粒子設定機構所設定之粒子之位置；於上述追蹤範圍外緣決定機構無法決定上述追蹤範圍之外緣之情形時，上述粒子設定機構參照上述記憶機構，且根據視為無法決定上述追蹤範圍之外緣的前一個訊框中之粒子之位置，而設定上述後一個訊框之圖像中之粒子。
  5. 一種資訊處理方法，其係追蹤包含複數個訊框之動態圖像中之特定對象物者，其特徵在於包括：粒子初始設定步驟，其於上述動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的上述對象物上設定至少1個粒子；訊框取得步驟，其於上述預先選擇之1個訊框以後，依序取得上述動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框；追蹤範圍外緣決定步驟，其將於上述訊框取得步驟中所取得之上述前一個訊框之圖像與上述後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上、且與上述前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應之部分，決定為粒子之追蹤範圍之外緣；粒子設定步驟，其於以上述前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且上述追蹤範圍外緣決定步驟中所決定之外緣內、且包含與上述作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定上述後一個訊框之圖像中之粒子；以及對象物確定步驟，其根據上述粒子設定步驟中所設定之粒子之位置，確定上述後一個訊框之圖像中之上述對象物之位置。
  6. 一種資訊處理裝置用程式產品，其係追蹤包含複數個訊框之動態圖像中之特定對象物之資訊處理裝置用程式產品，其特徵在於使電腦作為如下機構發揮功能：粒子初始設定機構，其於上述動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的上述對象物上設定至少1個粒子；訊框取得機構，其於上述預先選擇之1個訊框以後，依序取得上述動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框；追蹤範圍外緣決定機構，其將由上述訊框取得機構所取得之上述前一個訊框之圖像與上述後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上、且與上述前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應之部分，決定為粒子之追蹤範圍之外緣；粒子設定機構，其於以上述前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且由上述追蹤範圍外緣決定機構所決定之外緣內、且包含與上述作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定上述後一個訊框之圖像中之粒子；以及對象物確定機構，其根據由上述粒子設定機構所設定之粒子之位置，確定上述後一個訊框之圖像中之上述對象物之位置。
  7. 一種記錄媒體，其係以電腦可讀取之方式記錄有資訊處理裝置用程式者，其特徵在於：上述程式係追蹤包含複數個訊框之動態圖像中之特定對象物之資訊處理裝置用程式，且使電腦作為如下機構發揮功能：粒子初始設定機構，其於上述動態圖像之預先選擇之1個訊框之圖像中的上述對象物上設定至少1個粒子；訊框取得機構，其於上述預先選擇之1個訊框以後，依序取得上述動態圖像中之時間上前一個訊框與時間上後一個訊框；追蹤範圍外緣決定機構，其將由上述訊框取得機構所取得之上述前一個訊框之圖像與上述後一個訊框之圖像之像素值的差異度為閾值以上、且與上述前一個訊框之圖像中之上述對象物相對應之部分，決定為粒子之追蹤範圍之外緣；粒子設定機構，其於以上述前一個訊框之圖像中之粒子之位置作為基準的特定範圍內且由上述追蹤範圍外緣決定機構所決定之外緣內、且包含與上述作為基準之粒子之位置之像素的顏色資訊類似之顏色資訊之像素的位置上，設定上述後一個訊框之圖像中之粒子；以及對象物確定機構，其根據由上述粒子設定機構所設定之粒子之位置，確定上述後一個訊框之圖像中之上述對象物之位置。
TW101108926A 2011-09-29 2012-03-15 Information processing apparatus, information processing method, information processing apparatus, program product and recording medium TWI399705B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011215415A JP4922472B1 (ja) 2011-09-29 2011-09-29 情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置用プログラム、および、記録媒体

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201235979A TW201235979A (en) 2012-09-01
TWI399705B true TWI399705B (zh) 2013-06-21

Family

ID=46243830

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW101108926A TWI399705B (zh) 2011-09-29 2012-03-15 Information processing apparatus, information processing method, information processing apparatus, program product and recording medium

Country Status (7)

Country Link
US (1) US8836791B2 (zh)
EP (1) EP2605215B1 (zh)
JP (1) JP4922472B1 (zh)
CN (1) CN103140876B (zh)
ES (1) ES2586553T3 (zh)
TW (1) TWI399705B (zh)
WO (1) WO2013046749A1 (zh)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4922472B1 (ja) 2011-09-29 2012-04-25 楽天株式会社 情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置用プログラム、および、記録媒体
JP5248685B1 (ja) * 2012-01-20 2013-07-31 楽天株式会社 動画検索装置、動画検索方法、記録媒体、ならびに、プログラム
JP6071419B2 (ja) * 2012-10-25 2017-02-01 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
US9811736B2 (en) 2013-06-28 2017-11-07 Rakuten, Inc. Information processing device, information processing method, information processing device program, and recording medium
JP5818050B1 (ja) * 2015-01-28 2015-11-18 ビックリック株式会社 ステータス判定システム
JP2017187969A (ja) * 2016-04-07 2017-10-12 富士通株式会社 画像処理装置、画像処理プログラム、及び画像処理方法
US10810744B2 (en) * 2016-05-27 2020-10-20 Rakuten, Inc. Image processing device, image processing method and image processing program
EP3582181B1 (en) * 2018-06-14 2020-04-01 Axis AB Method, device and system for determining whether pixel positions in an image frame belong to a background or a foreground
CN109859149B (zh) * 2019-01-25 2023-08-08 成都泰盟软件有限公司 一种设定目标查找区域小动物运动跟踪方法
US11631251B2 (en) * 2020-02-23 2023-04-18 Tfi Digital Media Limited Method and system for jockey and horse recognition and tracking
CN117409044A (zh) * 2023-12-14 2024-01-16 深圳卡思科电子有限公司 一种基于机器学习的智能对象动态跟随方法及装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100754385B1 (ko) * 2004-09-30 2007-08-31 삼성전자주식회사 오디오/비디오 센서를 이용한 위치 파악, 추적 및 분리장치와 그 방법
JP4664838B2 (ja) * 2006-03-02 2011-04-06 日本放送協会 映像オブジェクト追跡装置および映像オブジェクト追跡プログラム
JP4673241B2 (ja) * 2006-03-20 2011-04-20 日本電信電話株式会社 動体追跡装置、動体追跡方法及びその方法を実現したプログラムを格納した記録媒体
JP5520463B2 (ja) * 2008-09-04 2014-06-11 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント 画像処理装置、対象物追跡装置および画像処理方法
JP4687772B2 (ja) * 2008-11-06 2011-05-25 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラム
JP4730431B2 (ja) * 2008-12-16 2011-07-20 日本ビクター株式会社 目標追尾装置
JP5468773B2 (ja) 2008-12-24 2014-04-09 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント 画像処理装置および画像処理方法
JP5493747B2 (ja) * 2009-11-13 2014-05-14 富士通株式会社 追跡方法、監視システム及びプログラム
JP4922472B1 (ja) 2011-09-29 2012-04-25 楽天株式会社 情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置用プログラム、および、記録媒体

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
張厥煒，"棒球影片場景剖析與分類方法"，2006年12月12日。 *
賴俊良碩士論文，"移動目標物視覺真測與追蹤研究"。2006年7月。 *
馬翔毅碩士論文，"使用動態背景補償以偵測與追蹤移動監控畫面之前景物"。2007年7月。 *

Also Published As

Publication number Publication date
TW201235979A (en) 2012-09-01
EP2605215A1 (en) 2013-06-19
CN103140876B (zh) 2014-10-08
CN103140876A (zh) 2013-06-05
JP4922472B1 (ja) 2012-04-25
US8836791B2 (en) 2014-09-16
EP2605215A4 (en) 2014-06-04
EP2605215B1 (en) 2016-05-18
WO2013046749A1 (ja) 2013-04-04
JP2013077073A (ja) 2013-04-25
ES2586553T3 (es) 2016-10-17
US20130235208A1 (en) 2013-09-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI399705B (zh) Information processing apparatus, information processing method, information processing apparatus, program product and recording medium
DE102017111203B4 (de) Videoverarbeitungsvorrichtung, videoverarbeitungsverfahren und programm
JP6525545B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム
JP6356266B2 (ja) 群集監視システム
KR101064573B1 (ko) 입자 여과를 이용하여 이동 물체를 추적하는 시스템
CN105324793B (zh) 用于检测和跟踪视频中的一个或多个感兴趣对象的方法和设备
JP2019109765A (ja) 物体追跡プログラム、物体追跡装置、及び物体追跡方法
JP4373840B2 (ja) 動物体追跡方法、動物体追跡プログラムおよびその記録媒体、ならびに、動物体追跡装置
JP6915904B2 (ja) 牛の乗駕行動の判読システム
JP2011234314A (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
US9785861B2 (en) Method for optimizing size and position of a search window of a tracking system
CN112017210A (zh) 目标物体跟踪方法及装置
CN111028266B (zh) 畜禽盘点方法、装置、电子设备和存储介质
JP2007188294A (ja) 画像処理による移動体候補の検出方法及び移動体候補から移動体を検出する移動体検出方法、移動体検出装置及び移動体検出プログラム
CN110598570A (zh) 一种行人异常行为检测方法、系统、存储介质及计算机设备
Liu et al. Towards industrial scenario lane detection: Vision-based agv navigation methods
CN113222941B (zh) 连铸铸坯的切割状态确定方法、系统、设备及介质
JP2007058674A (ja) 対象物認識装置
JP4717445B2 (ja) 画像処理システム、画像処理装置、ゲーム装置、プログラム、情報記憶媒体および画像処理方法
JP6831306B2 (ja) 溶滓量測定装置および溶滓量測定方法
JP2020107170A (ja) アノテーション装置、学習モデル、画像センサ、アノテーション方法、及びコンピュータプログラム
JP4328259B2 (ja) 動物体追跡方法、動物体追跡プログラムおよびその記録媒体、ならびに、動物体追跡装置
CN109146973B (zh) 机器人场地特征识别和定位方法、装置、设备和存储介质
JPWO2014207892A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、および、情報処理装置用プログラム
JP6075315B2 (ja) 合成画像作成システム、合成画像作成方法、及び合成画像作成プログラム