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動体の動作認識方法

国内特許コード	P09A014828
掲載日	2009年11月20日
出願番号	特願2006-355662
公開番号	特開2008-165578
登録番号	特許第4929460号
出願日	平成18年12月28日(2006.12.28)
公開日	平成20年7月17日(2008.7.17)
登録日	平成24年2月24日(2012.2.24)
発明者	石川聖二タンジュークイ緒方健人
出願人	国立大学法人九州工業大学
発明の名称	動体の動作認識方法
発明の概要	【課題】従来法で表現が困難であった映像中の人物などの動作を表現するための方法、およびこれを用いた動作の認識方法を提供する。【解決手段】入力された時系列画像の連続する２枚の画像（映像入力）から動体の動きベクトルを計算し（動きベクトル生成）、この動きベクトル成分を異なる複数方向にそれぞれ動きのみを表現する複数種類の画像に分解し（動きベクトル分解）、該複数種類の画像をそれぞれ独立して時間軸方向に重みを付けて重ね合わせ画像を形成する（重ね合わせ画像生成）動作の表現方法認識、並びに、この重ね合わせ画像から特徴ベクトル（特徴量）を抽出し（特徴ベクトル抽出）および認識を行う前に予め用意していたテンプレート画像の特徴ベクトルとのパターンマッチングによって、動体の動作を認識する（動作認識）動作認識方法。【選択図】図１
従来技術、競合技術の概要	従来、人物などの動作認識のための動作表現方法の一つとして、例えば、特許文献１または非特許文献１には、一定期間の動き情報を重ねて表現するモーションヒストリーイメージ法（以下、単に「ＭＨＩ」いう）が提案されている。これは、対象となる動体の複数の画像から動体動作を認識する場合に、新しい画像ほど明るく、過去の画像ほど暗く表示し、時系列画像として表現される人物（動体）の動きを二次元画像に圧縮する表現方法である。即ち、一定期間の時系列画像から動いている部分を抽出し、重みを付け重ね合わせた画像で表現する方法であり、この重ね合わせ画像は、得られた時系列画像の連続する２枚の画像を差分し、画素値の変化があった部分を閾値処理によって抽出し、抽出した部分にある値を持たせ、それ以外の部分は現在の重みが０以上であれば１減らすことを繰り返すことによって得られる。そして、これらの画像の動作認識にあっては、認識したい動作を行う人物などを含む画像から以上の方法によって求められた画像と、予め取得していた動作のテンプレート画像（即ち、学習画像）とのパターンマッチングを行って、該当人物の動作認識を行っている。【特許文献１】米国特許第６６５４４８３号公報【非特許文献１】エー・エフ・ボビック（A.F. Bobick）とジェイ・ダブル・ダビス（J.W. Davis）著、「テンポラルテンプレートを用いた人の動作認識（The Recognition of Human Movement Using Temporal Templates）」、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(PAMI)、Vol.23、No.3、2001年、p.257-267
産業上の利用分野	本発明は、カメラによって撮像された映像、動画像に映る人物などの動きの画像をコンピュータによって自動で認識する動体の動作認識方法に関する。
特許請求の範囲	【請求項1】入力された時系列画像の連続する２枚の画像から動体の動きベクトルを計算し、この動きベクトル成分を異なる複数方向にそれぞれ動きのみを表現する複数種類の画像に分解し、該複数種類の画像をそれぞれ独立して時間軸方向に重みを付けて重ね合わせ画像を形成する工程１と、前記工程１によって得られた前記重ね合わせ画像から特徴量を抽出し、認識を行う前に予め用意していたテンプレート画像の特徴量とのユークリッド距離を計算することによって行うパターンマッチングによって、前記動体の動作を認識する工程２とを有し、しかも、前記テンプレート画像は、既知の動作を行う動体を含む映像から前記工程１の方法によって得られる重ね合わせ画像からなり、前記異なる複数方向は、前記動きベクトルの画像に対して上下左右の４方向であることを特徴とする動体の動作認識方法。
国際特許分類(IPC)	G06T 7/20 動きの分析 G06T 3/00 イメージの平面における幾何学的イメージ変換，例．ビットマップからビットマップへ異なるイメージを作るもの
Fターム	5B057CA12 ２次元 5B057CA16 ピクセル（ドット）データ 5B057CB12 ２次元 5B057CB16 ピクセル（ドット）データ 5B057CE08 合成 5B057DA16 表示 5B057DC32 ２つの画像の対比、サブトラクション 5L096CA04 単数カメラ複数画像 5L096EA39 重み付け 5L096FA66 距離 5L096HA04 移動ベクトル 5L096HA09 与えられたパターンの種類を特定するもの 5L096JA11 特徴量による認識
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出願権利状態	登録

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発明の名称	MOTION EXPRESSION METHOD AND MOTION RECOGNITION METHOD FOR MOVING OBJECT
発明の概要	PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for expressing the motion of a person or the like in a video used to be difficult in a conventional method and a method for recognizing the motion using this method. SOLUTION: This motion expression method recognition method includes calculating (generating) the moving vector of a moving object from two continuous images (video input) of input time-sequential images, and decomposing the moving vector components (moving vector) into a plurality of types of images expressing only movements in a plurality of different directions, and forming (generating) overlapped images by independently weighting the plurality of types of images in time-axial directions, and extracting featured vectors (featured values) from the overlapped images, and recognizing the operation of a moving object by carrying out the pattern matching of the featured vectors and the featured vectors of a template image prepared in advance before recognition.

発明の名称

MOTION EXPRESSION METHOD AND MOTION RECOGNITION METHOD FOR MOVING OBJECT 実績あり

発明の概要

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for expressing the motion of a person or the like in a video used to be difficult in a conventional method and a method for recognizing the motion using this method.
SOLUTION: This motion expression method recognition method includes calculating (generating) the moving vector of a moving object from two continuous images (video input) of input time-sequential images, and decomposing the moving vector components (moving vector) into a plurality of types of images expressing only movements in a plurality of different directions, and forming (generating) overlapped images by independently weighting the plurality of types of images in time-axial directions, and extracting featured vectors (featured values) from the overlapped images, and recognizing the operation of a moving object by carrying out the pattern matching of the featured vectors and the featured vectors of a template image prepared in advance before recognition.

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