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SYSTEM, METHOD AND PROGRAM FOR IMAGE FEATURE EXTRACTION AND IMAGE PROCESSING

Patent code P140010242
File No. S2012-0765-N0
Posted date Jan 29, 2014
Application number P2012-145549
Publication number P2014-010544A
Patent number P5924735
Date of filing Jun 28, 2012
Date of publication of application Jan 20, 2014
Date of registration Apr 28, 2016
Inventor
  • (In Japanese)江島 俊朗
  • (In Japanese)榎田 修一
  • (In Japanese)林 亮佑
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人九州工業大学
Title SYSTEM, METHOD AND PROGRAM FOR IMAGE FEATURE EXTRACTION AND IMAGE PROCESSING
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image feature acquisition system, method and program capable of seeking an image feature capable of improving the identification accuracy and detection accuracy of an object to a processing object image without increasing a calculation amount, and an image processing system, method and program using the image feature.
SOLUTION: The image feature acquisition system comprises cell feature acquisition means for seeking a luminance gradient direction histogram of each cell composed of a plurality of pixels from a luminance gradient direction histogram of each pixel constituting a processing object image, and high-order local co-occurrence feature acquisition means for seeking a high-order local co-occurrence feature in each block from a combination of three or more luminance gradient direction histograms of each cell selected in advance from among a plurality of cells constituting each block about each block composed of the plurality of cells.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

従来より、人物検出等の物体検出の分野において局所領域の勾配特徴が注目されているが、局所領域内での勾配分布特徴のみでは高い検出精度を得ることが難しいという問題があった。例えば、特許文献1は、局所領域における勾配特徴を用いて検出用の学習器を作成し、次に複数の領域における学習器の出力を組み合わせてさらに学習器に接続することにより共起特徴を得て検出精度の向上を図ることを提案している。また、特許文献2は、局所領域内での勾配分布の要素を共起させることで高次元の特徴量を得て検出精度の向上を図ることを提案している。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、車載カメラや監視カメラなどで使用可能な画像特徴抽出のため又は画像認識等の画像処理のためのシステム、方法又はプログラムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを求めるセル特徴取得手段と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された3個以上の個数(各ブロック内の全セル数より少ない個数)の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める高次局所共起特徴取得手段と、
を備えたことを特徴とする画像特徴取得システム。

【請求項2】
 
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを取得するセル特徴取得手段と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から2個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における2次局所共起特徴を求める2次局所共起特徴取得手段と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された3個以上の個数(各ブロック内の全セル数より少ない個数)の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める高次局所間共起特徴取得手段と、
前記2次局所共起特徴に前記高次局所共起特徴を合わせて正規化する正規化手段と、
を備えたことを特徴とする画像特徴取得システム。

【請求項3】
 
請求項1又は2のいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴取得手段は、前記選択された3個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求められる積、最小値、調和平均、相加平均、及び最大値の中の少なくとも1つを、前記各ブロック内における高次局所共起特徴として取得するものである、ことを特徴とする画像特徴取得システム。

【請求項4】
 
請求項1から3までのいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴取得手段は、各ブロックを構成する複数のセル中から、前記ブロック内の各セル間の距離に基づいて、前記3個以上のセルを選択するものである、ことを特徴とする画像特徴取得システム。

【請求項5】
 
請求項2において、前記2次局所共起特徴取得手段は、前記各ブロック内の全てのセルではなくその中から予め選択された複数のセル中から2個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における2次局所共起特徴を求めるものである、ことを特徴とする画像特徴取得システム。

【請求項6】
 
請求項1から5までのいずれかの画像特徴取得システムにより取得された高次局所共起特徴を少なくとも使用して、処理対象画像が検出対象を含むかどうかを検出もしくは識別するか又は処理対象画像から検出対象を抽出する処理手段を備えたことを特徴とする画像処理システム。

【請求項7】
 
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを求めるステップと、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された3個以上の個数(各ブロック内の全セル数より少ない個数)の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求めるステップと、
を含むことを特徴とする画像特徴取得方法。

【請求項8】
 
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを取得する第1ステップと、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から2個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における2次局所共起特徴を求める第2ステップと、
前記第2ステップと同時に又は相前後して、複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された3個以上の個数(各ブロック内の全セル数より少ない個数)の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める第3ステップと、
前記2次局所共起特徴に前記高次局所共起特徴を合わせて正規化する第4ステップと、
を含むことを特徴とする画像特徴取得方法。

【請求項9】
 
請求項7又は8のいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴を取得するステップは、前記選択された3個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求められる積、最小値、調和平均、相加平均、及び最大値の中の少なくとも1つを、前記各ブロック内における高次局所共起特徴として取得するものである、ことを特徴とする画像特徴取得方法。

【請求項10】
 
請求項7から9までのいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴を取得するステップは、各ブロックを構成する複数のセル中から、前記ブロック内の各セル間の距離に基づいて、前記3個以上のセルを選択するものである、ことを特徴とする画像特徴取得方法。

【請求項11】
 
請求項8において、前記2次局所共起特徴を取得するステップは、前記各ブロック内の全てのセルではなくその中から予め選択された複数のセル中から2個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における2次局所共起特徴を求めるものである、ことを特徴とする画像特徴取得方法。

【請求項12】
 
請求項7から11までのいずれかの画像特徴取得方法により取得された高次局所共起特徴を少なくとも使用して、処理対象画像が検出対象を含むかどうかを検出もしくは識別するか又は処理対象画像から検出対象を抽出する処理ステップを含むことを特徴とする画像処理方法。

【請求項13】
 
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを求める機能と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された3個以上の個数(各ブロック内の全セル数より少ない個数)の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める機能と、
を実現するための画像特徴取得用プログラム。

【請求項14】
 
処理対象画像を構成する各画素の輝度勾配方向ヒストグラムから、複数の画素から成る各セルの輝度勾配方向ヒストグラムを取得する機能と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から2個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における2次局所共起特徴を求める機能と、
複数のセルから成る各ブロックについて、各ブロックを構成する複数のセル中から予め選択された3個以上の個数(各ブロック内の全セル数より少ない個数)の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における高次局所共起特徴を求める機能と、
前記2次局所共起特徴に前記高次局所共起特徴を合わせて正規化する機能と、
を実現するための画像特徴取得用プログラム。

【請求項15】
 
請求項13又は14のいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴を取得する機能は、前記選択された3個以上の各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから求められる積、最小値、調和平均、相加平均、及び最大値の中の少なくとも1つを、前記各ブロック内における高次局所共起特徴として取得するものである、ことを特徴とする画像特徴取得用プログラム。

【請求項16】
 
請求項13から15までのいずれかにおいて、前記高次局所共起特徴を取得する機能は、各ブロックを構成する複数のセル中から、前記ブロック内の各セル間の距離に基づいて、前記3個以上のセルを選択するものである、ことを特徴とする画像特徴取得用プログラム。

【請求項17】
 
請求項14において、前記2次局所共起特徴を取得する機能は、前記各ブロック内の全てのセルではなくその中から予め選択された複数のセル中から2個ずつ順次選択される各セルの輝度勾配方向ヒストグラムの組み合わせから、前記各ブロック内における2次局所共起特徴を求めるものである、ことを特徴とする画像特徴取得用プログラム。

【請求項18】
 
請求項13から17までのいずれかの画像特徴取得用プログラムの実行により取得された高次局所共起特徴を少なくとも使用して、処理対象画像が検出対象を含むかどうかを検出もしくは識別するか又は処理対象画像から検出対象を抽出する処理機能を実現するための画像処理用プログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2012145549thum.jpg
State of application right Registered
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