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歩容解析装置 新技術説明会

国内特許コード P160013357
掲載日 2016年10月11日
出願番号 特願2016-158232
公開番号 特開2018-026018
出願日 平成28年8月10日(2016.8.10)
公開日 平成30年2月15日(2018.2.15)
発明者
  • 中島 重義
出願人
  • 公立大学法人大阪市立大学
発明の名称 歩容解析装置 新技術説明会
発明の概要 【課題】人物の背景化及び背景の人物化の影響を低減し、精度よく人物の歩容を解析することができる歩容解析装置を提供する。
【解決手段】人物の歩容を解析する歩容解析装置が提供される。歩容解析装置は、GEI作成部と、微分画像作成部と、移動量算出部と、特徴量算出部とを備える。GEI作成部は、歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成する。微分画像作成部は、第1GEIを微分した第1微分画像を作成する。移動量算出部は、第1微分画像と各第1フレーム上の人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、マッチングによる第1微分画像に対する各第1フレームの移動量である第1移動量を算出する。特徴量算出部は、第1移動量に基づいて、歩容の特徴量である第1特徴量を算出する。
【選択図】図6
従来技術、競合技術の概要


近年、GEIと呼ばれる歩容エネルギー画像に基づいて、人物の歩く様子、すなわち歩容を解析する様々な技術が提案されている(例えば、非特許文献1等参照)。GEIとは、人物の歩容を捉えた動画に含まれる複数のフレームを、人物に対応する領域(人物領域)どうしが重なるように重ね合わせた画像であり、人が歩くときの歩容のエネルギーの分散を表す画像である。図4は、GEIの一例であり、図1のような歩行中の人物のシルエットが抽出されたシルエット画像を重ね合わせて作成したものである。そして、このような歩容のエネルギーの分散は、人によって異なる。そのため、2枚のGEIの相関係数が高ければ、歩容が似ており、両画像に写る人物は同一人物であると判定することができ、反対に、相関係数が低ければ、別人物であると判定することができる。かかる判定手法は、従来、GEIに基づく人物の同定を行う場面でしばしば用いられてきた。

産業上の利用分野


本発明は、人物の歩容を捉えた動画に基づいて、人物の歩容を解析する歩容解析装置、方法及びプログラムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
人物の歩容を解析する歩容解析装置であって、
前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するGEI作成部と、
前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成する微分画像作成部と、
前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出する移動量算出部と、
前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出する特徴量算出部と
を備える、歩容解析装置。

【請求項2】
前記GEI作成部は、前記人物に対応する領域の重心どうしが重なるように、前記複数の第1フレームを重ね合わせる、
請求項1に記載の歩容解析装置。

【請求項3】
前記特徴量には、前記移動量の時系列データのスペクトルの特徴を表すスペクトル指標が含まれる、
請求項1又は2のいずれかに記載の歩容解析装置。

【請求項4】
前記スペクトル指標は、前記歩容の1回のストロークに対応する周波数の7倍以下の周波数帯での前記スペクトルの特徴を表す指標である、
請求項3に記載の歩容解析装置。

【請求項5】
前記スペクトルは、前記歩容の3回以下のストロークに対応する前記移動量の時系列データを周波数解析したスペクトルである、
請求項3又は4に記載の歩容解析装置。

【請求項6】
前記移動量には、前記人物の上下方向の移動量が含まれる、
請求項1から5のいずれかに記載の歩容解析装置。

【請求項7】
前記GEI作成部は、前記歩容を捉えた第2動画に含まれる複数の第2フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第2GEIをさらに作成し、
前記微分画像作成部は、前記第2GEIを微分した第2微分画像をさらに作成し、
前記移動量算出部は、前記第2微分画像と前記各第2フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第2微分画像に対する前記各第2フレームの前記移動量である第2移動量を算出し、
前記特徴量算出部は、前記第2移動量に基づいて、前記歩容の特徴を表す前記特徴量である第2特徴量をさらに算出し、
前記第1特徴量と前記第2特徴量とを比較することにより、前記第1動画に捉えられた前記人物と前記第2動画に捉えられた前記人物とが同一人物であるか否かを判定する判定部
をさらに備える、
請求項1から6のいずれかに記載の歩容解析装置。

【請求項8】
人物の歩容を解析する歩容解析プログラムであって、
前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するステップと、
前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成するステップと、
前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出するステップと、
前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出するステップと、
をコンピュータに実行させる、歩容解析プログラム。

【請求項9】
人物の歩容を解析する歩容解析方法であって、
前記歩容を捉えた第1動画に含まれる複数の第1フレームを、前記人物に対応する領域どうしが重なるように重ね合わせることにより、第1GEI(歩容エネルギー画像)を作成するステップと、
前記第1GEIを微分した第1微分画像を作成するステップと、
前記第1微分画像と前記各第1フレーム上の前記人物に対応する領域の輪郭とをマッチングし、前記マッチングによる前記第1微分画像に対する前記各第1フレームの移動量である第1移動量を算出するステップと、
前記第1移動量に基づいて、前記歩容の特徴量である第1特徴量を算出するステップと、
を含む、歩容解析方法。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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JP2016158232thum.jpg
出願権利状態 公開


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