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FEATURE DETECTION DEVICE, PROGRAM FOR MAKING COMPUTER EXECUTE FEATURE DETECTION AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM RECORDING THE SAME

Patent code P110003597
File No. S2010-0204-N0
Posted date Jun 27, 2011
Application number P2009-280961
Publication number P2011-123679A
Patent number P5390363
Date of filing Dec 10, 2009
Date of publication of application Jun 23, 2011
Date of registration Oct 18, 2013
Inventor
  • (In Japanese)小出 哲士
  • (In Japanese)マタウシュ ハンス ユルゲン
  • (In Japanese)熊木 武志
  • (In Japanese)今井 雄太
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人広島大学
Title FEATURE DETECTION DEVICE, PROGRAM FOR MAKING COMPUTER EXECUTE FEATURE DETECTION AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM RECORDING THE SAME
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a feature detection device capable of rapidly detecting a feature.
SOLUTION: An accumulation module accumulates a cumulative value of the luminance of each pixel included in one row to a row direction in parallel to all rows (step S4). An accordance processing module scans a plurality of scan windows to the row direction in parallel, calculates a light/shade difference of a pixel area based on a shape of a Haar feature, verifies accordance between the calculated light/shade difference of the pixel area and a light/shade difference of the Haar feature, and executes the processing of calculating the cumulative value qkthat is a verification result of the accordance to the row direction in parallel. A strong discriminator module compares the cumulative value qkwith a threshold T, and executes the processing of deciding that a face of a person is detected to the row direction in parallel when the cumulative value qknot smaller than the threshold T is detected.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)


近年、画像などから意味のある特徴を抽出する技術が盛んに研究されている。そして、この技術は、ロボットビジョン、侵入者の監視、および入出管理等のセキュリティシステム、携帯電話、プリンタ、デジタルカメラ等のデジタル家電機器等、多岐にわたる分野で応用されている。



特徴抽出アルゴリズムには、サポートベクターマシン(非特許文献1)またはブースティング(非特許文献2,3)を用いたものが知られている。この特徴抽出アルゴリズムは、高い動作周波数のプロセッサまたはDSP(Digital Signal Processor)において、ビデオレート(30fps)での処理が可能なレベルに達してきている。



特に、Viola等によって開発された顔検出器は、高い識別性能と高速な処理を両立した手法である(非特許文献2,3)。これは、人間の顔の特徴を画素の明暗差で表したHaar特徴を用いた高速演算可能な顔検出器を用いることと、少数の弱識別器をAdaBoostアルゴリズムで組み合わせることにより、高い識別率と高速な処理が実現可能であることを示している。この手法は、物体における、ある画素領域間の明暗差を捉える弱識別器で構成されているため、絶対的な明度値に依存せず、照明条件の変動やノイズの影響を小さくできるという利点がある。また、このような検出処理に有効な明暗特徴は、様々な物体に適用できるため、様々な物体の検出に幅広く用いることができる。実際に、犬の顔および車の検出と言った人の顔以外のオブジェクトに対しての検出を行った例も存在する(非特許文献4,5)。



また、Haar特徴を用いて1つのフレームに含まれる顔を並列して検出する並列顔検出処理手法が知られている(非特許文献7~9)。

Field of industrial application (In Japanese)


この発明は、特徴検出装置、特徴検出をコンピュータに実行させるためのプログラム、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
1つのフレームを構成し、かつ、行方向および列方向に配列された複数の画素の複数の輝度に基づいて1つの行および1つの列のいずれか一方に含まれる各画素の輝度の累積値を前記行方向または前記列方向に演算する累積処理を全ての行または全ての列に対して並行して実行する累積モジュールと、
特徴を画素の明暗の差によって表したHaar特徴を前記行方向または前記列方向に所望の画素数分ずつ移動させながら走査して前記Haar特徴の明暗差に一致する明暗差を有する画素領域の個数の累積値である個数累積値を前記Haar特徴を複数のHaar特徴に変えながら演算する特徴検出処理を並列して実行する特徴検出モジュールと、
前記特徴検出処理が実行されたときに同じ画素領域に対して演算された複数の前記個数累積値をしきい値と比較し、前記しきい値以上の個数累積値が検出されたとき、前記特徴を検出したと判定し、前記しきい値よりも小さい個数累積値が検出されたとき、前記特徴が検出されなかったと判定する判定処理を並列して実行する特徴判定モジュールとを備え、
前記累積処理は、1つの行の左端の画素を第0番目の画素とした場合、前記第0番目の画素の輝度から第g(gは正の整数)番目の画素における輝度までを加算した値を前記第g番目の画素の累積値とする処理であり、
前記特徴検出モジュールは、前記Haar特徴を前記行方向に走査する場合、前記特徴検出処理を複数の行について並列して実行し、前記Haar特徴を前記列方向に走査する場合、前記特徴検出処理を複数の列について並列して実行し、
前記複数のHaar特徴は、
白領域と黒領域とによって構成された1つのパターンからなる単一Haar特徴と、
各々が白領域と黒領域とによって構成された複数のパターンからなる混合Haar特徴とを含む、特徴検出装置。

【請求項2】
 
前記特徴検出モジュールは、
前記複数のHaar特徴のサイズを算出するサイズ算出モジュールと、
前記サイズ算出モジュールによって算出されたサイズを有する前記複数のHaar特徴を用いて前記特徴検出処理を並列して実行する一致処理モジュールとを含み、
前記サイズ算出モジュールは、前記一致処理モジュールが前記複数のHaar特徴の1つのサイズに対して前記特徴検出処理を並列して実行するとともに前記特徴判定モジュールが前記複数のHaar特徴の1つのサイズに対して前記判定処理を並列して実行するごとに前記複数のHaar特徴のサイズを大きくする、請求項1に記載の特徴検出装置。

【請求項3】
 
前記1つのフレームのサイズを縮小する画像縮小モジュールを更に備え、
前記サイズ算出モジュールは、各Haar特徴を含む走査ウィンドウのサイズを算出し、
前記画像縮小モジュールは、前記走査ウィンドウのサイズが前記1つのフレームの前記行方向のサイズまたは前記1つのフレームの前記列方向のサイズよりも大きくなるごとに前記1つのフレームのサイズを縮小する、請求項2に記載の特徴検出装置。

【請求項4】
 
前記混合Haar特徴の複数のパターンは、前記行方向および前記列方向の幅が相互に同じであり、かつ、前記行方向の両端の位置が相互に同じである、請求項1に記載の特徴検出装置。

【請求項5】
 
前記累積モジュールは、メモリと演算器とを含み、かつ、前記演算器が前記メモリから同じクロックでデータを読み出して演算する演算装置によって前記累積処理を実行し、
前記特徴検出モジュールは、前記演算装置によって前記個数累積値を演算する、請求項1に記載の特徴検出装置。

【請求項6】
 
特徴検出をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
累積モジュールが、1つのフレームを構成し、かつ、行方向および列方向に配列された複数の画素の複数の輝度に基づいて1つの行および1つの列のいずれか一方に含まれる各画素の輝度の累積値を前記行方向または前記列方向に演算する累積処理を全ての行または全ての列に対して並行して実行する第1のステップと、
特徴検出モジュールが、特徴を画素の明暗の差によって表したHaar特徴を前記行方向または前記列方向に所望の画素数分ずつ移動させながら走査して前記Haar特徴の明暗差に一致する明暗差を有する画素領域の個数の累積値である個数累積値を前記Haar特徴を複数のHaar特徴に変えながら演算する特徴検出処理を並列して実行する第2のステップと、
特徴判定モジュールが、前記特徴検出処理が実行されたときに同じ画素領域に対して演算された複数の前記個数累積値をしきい値と比較し、前記しきい値以上の個数累積値が検出されたとき、前記特徴を検出したと判定し、前記しきい値よりも小さい個数累積値が検出されたとき、前記特徴が検出されなかったと判定する判定処理を並列して実行する第3のステップとをコンピュータに実行させ、
前記累積処理は、1つの行の左端の画素を第0番目の画素とした場合、前記第0番目の画素の輝度から第g(gは正の整数)番目の画素における輝度までを加算した値を前記第g番目の画素の累積値とする処理であり、
前記特徴検出処理は、前記Haar特徴が前記行方向に走査される場合、複数の行について並列して実行され、前記Haar特徴が前記列方向に走査される場合、複数の列について並列して実行され、
前記複数のHaar特徴は、
白領域と黒領域とによって構成された1つのパターンからなる単一Haar特徴と、
各々が白領域と黒領域とによって構成された複数のパターンからなる混合Haar特徴とを含む、コンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項7】
 
前記第2のステップは、
サイズ算出モジュールが、前記複数のHaar特徴のサイズを算出する第1のサブステップと、
一致処理モジュールが、前記サイズ算出モジュールによって算出されたサイズを有する前記複数のHaar特徴を用いて前記特徴検出処理を並列して実行する第2のサブステップとを含み、
前記サイズ算出モジュールは、前記第1のサブステップにおいて、前記一致処理モジュールが前記複数のHaar特徴の1つのサイズに対して前記特徴検出処理を並列して実行するとともに前記特徴判定モジュールが前記複数のHaar特徴の1つのサイズに対して前記判定処理を並列して実行するごとに前記複数のHaar特徴のサイズを大きくする、請求項6に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項8】
 
画像縮小モジュールが、前記1つのフレームのサイズを縮小する第4のステップを更にコンピュータに実行させ、
前記サイズ算出モジュールは、前記第1のサブステップにおいて、各Haar特徴を含む走査ウィンドウのサイズを算出し、
前記画像縮小モジュールは、前記第4のステップにおいて、前記走査ウィンドウのサイズが前記1つのフレームの前記行方向のサイズまたは前記1つのフレームの前記列方向のサイズよりも大きくなるごとに前記1つのフレームのサイズを縮小する、請求項7に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項9】
 
前記混合Haar特徴の複数のパターンは、前記行方向および前記列方向の幅が相互に同じであり、かつ、前記行方向の両端の位置が相互に同じである、請求項8に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項10】
 
請求項6から請求項9のいずれか1項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2009280961thum.jpg
State of application right Registered
Reference ( R and D project ) (In Japanese)小出哲士のホームページ


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