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物体検出方法、物体検出装置及び物体検出プログラム

国内特許コード P170013930
整理番号 (S2015-1730-N0)
掲載日 2017年3月29日
出願番号 特願2015-135048
公開番号 特開2017-016548
出願日 平成27年7月6日(2015.7.6)
公開日 平成29年1月19日(2017.1.19)
発明者
  • 宮本 龍介
出願人
  • 学校法人明治大学
発明の名称 物体検出方法、物体検出装置及び物体検出プログラム
発明の概要 【課題】高精度に物体を検出する。
【解決手段】物体に対応する特徴であってその各々がボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴に各々対応する複数の弱識別器を用意し、前記複数の弱識別器の各々を用いて、その弱識別器に対応した部分画像にその弱識別器に対応するボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴が存在するか否かを検出し、前記複数の弱識別器による検出結果に基づいて前記物体を検出する。
【選択図】図1
従来技術、競合技術の概要


画像内の特徴を抽出し、抽出した特徴に基づいて物体を検出する技術が広く用いられている。例えば、他の車両や歩行者等を検出する技術により、自動車の運転補助を行なうことができる。また、検出精度を高めることにより、自動車の自動運転を実現することも可能となる。更に、歩行者を検出する技術により、防犯カメラ等の監視システムを実現することができる。



このような物体を検出する技術の一例として、画像内でのボケ量の分布を特徴として抽出することによって物体を検出する技術が特許文献1に記載されている。



特許文献1に記載の技術では、撮像対象物との間の物体の存在を判定し、撮像対象物の誤検出を防止することを目的としている。



かかる目的を達成するために、特許文献1に記載の技術では、車内のドライバーの顔に合焦するようにして車内の撮像を行なう。そして、カメラとドライバーの間に別物体が存在しない状態でのボケ量分布を基準として記憶する。その後、撮像した画像内でのボケ量分布が、基準としたボケ量分布と相違した場合に、ドライバーとカメラの間に別物体(例えば、ドライバーの腕)が存在することを検出する。



特許文献1では、このようにして撮像対象物との間の物体の存在を判定することにより、ドライバーの顔の向きを誤って認識してしまうことを防止している。



また、物体検出する他の技術の一例として、機械学習を積極的に利用することにより、物体検出の精度を高めると共に、画像処理における演算量を減少させる技術が非特許文献1に記載されている。



非特許文献1に記載の技術は、Viola-Jones法と呼ばれるものである。そして、Viola-Jones法では、Haar-like特徴量を用いて複数の弱識別器を作成する。ここで、Haar-like特徴量は、矩形特徴の黒領域の画素値の和と、矩形特徴の白領域の画素値の和との差として算出される。ここで、画素値としては一般的に輝度の値やRGB(Red、Green及びBlue)の値が使用される。



そして、非特許文献1に記載の技術では、Haar-like特徴量を用いて複数の弱識別器を作成する。また、作成した複数の弱識別器に対してAdaBoostと呼ばれる機械学習を行なう。そして、機械学習の結果に基づいて弱識別器を複数選択し、選択した弱識別器を組み合わせることにより、強識別器を作成する。



かかる強識別器を用いて画像を識別することにより、画像内の物体を検出することができる。例えば、デジタルカメラやビデオカメラの分野において顔検出を行なうことが可能となる。

産業上の利用分野


本発明は、画像から物体を検出するための、物体検出方法、物体検出装置及び物体検出プログラムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
物体に対応する特徴であってその各々がボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴に各々対応する複数の弱識別器を用意し、
前記複数の弱識別器の各々を用いて、その弱識別器に対応した部分画像にその弱識別器に対応するボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴が存在するか否かを検出し、
前記複数の弱識別器による検出結果に基づいて前記物体を検出することを特徴とする物体検出方法。

【請求項2】
前記ボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴とは、
前記物体を撮像した場合に前記物体の輪郭に対応して発生する、ボケ領域と非ボケ領域の境界を表す特徴であることを特徴とする請求項1に記載の物体検出方法。

【請求項3】
前記弱識別器は、前記部分画像内の第1の領域の前記ボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴と、前記部分画像内の第2の領域の前記ボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴との相違の程度を表す情報を含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の物体検出方法。

【請求項4】
前記弱識別器は、前記第1の領域及び前記第2の領域の大きさと、前記第1の領域及び前記第2の領域の相対的な位置関係を表す情報を更に含むことを特徴とする請求項3に記載の物体検出方法。

【請求項5】
前記部分画像から領域を切り出し、該切り出した領域を周波数変換し、周波数変換により得られた周波数成分に基づいて、前記切り出した領域に対応する前記ボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴を算出することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の物体検出方法。

【請求項6】
前記部分画像から領域を切り出し、該切り出した領域を勾配ヒストグラムに変換するための関数及び前記切り出した領域から特徴点を抽出するための関数の何れか又は双方の関数に基づいて、前記切り出した領域に対応する前記ボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴を算出することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の物体検出方法。

【請求項7】
前記複数の弱識別器による検出結果に基づいて、前記複数の弱識別器の中から一部の弱識別器を選択し、該選択した弱識別器を組み合わせることにより強識別器を構築し、該強識別器により前記物体を検出することを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の物体検出方法。

【請求項8】
物体に対応する特徴であってその各々がボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴に各々対応する複数の弱識別器を用意し、
前記複数の弱識別器の各々を用いて、その弱識別器に対応した部分画像にその弱識別器に対応するボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴が存在するか否かを検出し、
前記複数の弱識別器による検出結果に基づいて前記物体を検出することを特徴とする物体検出装置。

【請求項9】
物体に対応する特徴であってその各々がボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴に各々対応する複数の弱識別器を用意し、
前記複数の弱識別器の各々を用いて、その弱識別器に対応した部分画像にその弱識別器に対応するボケ状態を表す指標の差異により表わされる特徴が存在するか否かを検出し、
前記複数の弱識別器による検出結果に基づいて前記物体を検出する物体検出装置としてコンピュータを機能させることを特徴とする物体検出プログラム。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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JP2015135048thum.jpg
出願権利状態 公開
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