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背景抽出装置、主成分分析装置及び主成分分析プログラム

国内特許コード P200017337
整理番号 2013-036
掲載日 2020年12月18日
出願番号 特願2014-056631
公開番号 特開2015-179413
登録番号 特許第6292613号
出願日 平成26年3月19日(2014.3.19)
公開日 平成27年10月8日(2015.10.8)
登録日 平成30年2月23日(2018.2.23)
発明者
  • 鳥生 隆
  • 濱 裕光
  • ティ ティ ズィン
出願人
  • 公立大学法人大阪
発明の名称 背景抽出装置、主成分分析装置及び主成分分析プログラム
発明の概要 【課題】主成分分析に要する計算負荷を低減する。
【解決手段】N個のP次元のベクトルに対し、固有ベクトルu1(N),・・・,uM(N)を算出する主成分分析装置が提供される。一部のL個のベクトルの共分散行例CLが導出され、固有ベクトルu1(L),・・・,uM(L)が算出される。k=L+1,・・・,Nに対し、以下の処理が繰り返される。ベクトルVkに基づいて、固有ベクトルu1(k-1),・・・,uM(k-1)に直交する単位ベクトルが算出され、固有ベクトルuM+1(k-1)として設定される。ベクトルV1,・・・,Vkの共分散行列Ckとして近似的に、固有ベクトルu1(k-1),・・・,uM+1(k-1)を用いて、M+1次元の共分散行列Ck’が導出される。共分散行列Ck’の固有ベクトルが算出され、P次元の固有ベクトルu1(k),・・・,uM(k)に変換される。
【選択図】図2
従来技術、競合技術の概要

主成分分析を行うための一般的な方法としては、対象となるデータセットの共分散行列を算出し、当該共分散行列の固有ベクトルを算出する方法がある。主成分分析は、様々な分野で利用されており、例えば、画像の背景の抽出にも利用することができる。この場合、具体的には、多数の画像を各々ベクトルとみなしてこれらのベクトルの集合を主成分分析することにより、比較的低次元の固有空間(固有ベクトルにより形成される空間)を形成する(非特許文献1参照)。そして、入力画像を当該固有空間に射影した射影画像を入力画像の背景画像と推定し、対象画像と当該背景画像との差分を算出することで、前景を抽出する。

産業上の利用分野

本発明は、画像の背景を抽出する背景抽出装置、及び、画像の背景の抽出等に特に適した主成分分析を行う主成分分析装置及び主成分分析プログラムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
対象画像の背景を抽出する背景抽出装置であって、
N枚(Nは、2以上の整数)のテスト画像にそれぞれ対応するN個のP次元(Pは、3以上の整数)のテストベクトルV1,V2,・・・,VNを主成分分析することにより、M個(Mは、M+1<Pを満たす整数)の固有ベクトルu1(N),u2(N),・・・,uM(N)を算出する主成分分析部と、
前記対象画像に対応する対象ベクトルをM個の固有ベクトルu1(N),u2(N),・・・,uM(N)の線形結合として近似し、前記線形結合を前記対象画像の背景に対応する背景ベクトルとして設定する近似部と、
を備え、
前記主成分分析部は、
テストベクトルV1,V2,・・・,VL(Lは、L<Nを満たす自然数)の共分散行例CLを導出する初期共分散行列導出部と、
共分散行列CLのM個の固有ベクトルu1(L),u2(L),・・・,uM(L)を算出する初期固有ベクトル算出部と、
k=L+1,L+2,・・・,Nに対し順次、
テストベクトルVkに基づいて、M個の固有ベクトルu1(k-1),u2(k-1),・・・,uM(k-1)に直交する単位ベクトルを算出し、M+1番目の固有ベクトルuM+1(k-1)として設定する固有ベクトル追加部と、
テストベクトルVkに基づいて、テストベクトルV1,V2,・・・,Vkの共分散行列Ckとして近似的に、M+1個の固有ベクトルu1(k-1),u2(k-1),・・・,uM+1(k-1)を用いて、M+1次元の共分散行列Ck’を導出する低次元共分散行列導出部と、
共分散行列Ck’のM個の(M+1)次元の固有ベクトルを算出し、M個のP次元の固有ベクトルu1(k),u2(k),・・・,uM(k)に変換する固有ベクトル更新部と
を有する、
背景抽出装置。

【請求項2】
N個(Nは、2以上の整数)のP次元(Pは、3以上の整数)のベクトルV1,V2,・・・,VNを主成分分析することにより、M個(Mは、M+1<Pを満たす整数)の固有ベクトルu1(N),u2(N),・・・,uM(N)を算出する主成分分析装置であって、
ベクトルV1,V2,・・・,VNを格納するベクトル格納部と、
前記ベクトル格納部からベクトルV1,V2,・・・,VL(Lは、L<Nを満たす自然数)を読み出し、ベクトルV1,V2,・・・,VLの共分散行例CLを導出する初期共分散行列導出部と、
共分散行列CLを格納する初期共分散行列格納部と、
前記初期共分散行列格納部から共分散行列CLを読み出し、共分散行列CLのM個の固有ベクトルu1(L),u2(L),・・・,uM(L)を算出する初期固有ベクトル算出部と、
k=L+1,L+2,・・・,Nに対し順次、
前記ベクトル格納部からベクトルVkを読み出し、ベクトルVkに基づいて、M個の固有ベクトルu1(k-1),u2(k-1),・・・,uM(k-1)に直交する単位ベクトルを算出し、M+1番目の固有ベクトルuM+1(k-1)として設定する固有ベクトル追加部と、
前記ベクトル格納部からベクトルVkを読み出し、ベクトルVkに基づいて、ベクトルV1,V2,・・・,Vkの共分散行列Ckとして近似的に、M+1個の固有ベクトルu1(k-1),u2(k-1),・・・,uM+1(k-1)を用いて、M+1次元の共分散行列Ck’を導出する低次元共分散行列導出部と、
共分散行列Ck’を格納する低次元共分散行列格納部と、
前記低次元共分散行列格納部から共分散行列Ck’を読み出し、共分散行列Ck’のM個のM+1次元の固有ベクトルを算出し、M個のP次元の固有ベクトルu1(k),u2(k),・・・,uM(k)に変換する固有ベクトル更新部と、
を備える、
主成分分析装置。

【請求項3】
N個(Nは、2以上の整数)のP次元(Pは、3以上の整数)のベクトルV1,V2,・・・,VNを主成分分析することにより、M個(Mは、M+1<Pを満たす整数)の固有ベクトルu1(N),u2(N),・・・,uM(N)を算出するための主成分分析プログラムであって、記憶部を有するコンピュータに、
前記記憶部に、ベクトルV1,V2,・・・,VNを格納するステップと、
前記記憶部からベクトルV1,V2,・・・,VL(Lは、L<Nを満たす自然数)を読み出し、ベクトルV1,V2,・・・,VLの共分散行例CLを導出するステップと、
前記記憶部に、共分散行列CLを格納するステップと、
前記記憶部から共分散行列CLを読み出し、共分散行列CLのM個の固有ベクトルu1(L),u2(L),・・・,uM(L)を算出するステップと、
k=L+1,L+2,・・・,Nに対し順次、
前記記憶部からベクトルVkを読み出し、ベクトルVkに基づいて、M個の固有ベクトルu1(k-1),u2(k-1),・・・,uM(k-1)に直交する単位ベクトルを算出し、M+1番目の固有ベクトルuM+1(k-1)として設定するステップと、
前記記憶部からベクトルVkを読み出し、ベクトルVkに基づいて、ベクトルV1,V2,・・・,Vkの共分散行列Ckとして近似的に、M+1個の固有ベクトルu1(k-1),u2(k-1),・・・,uM+1(k-1)を用いて、M+1次元の共分散行列Ck’を導出するステップと、
前記記憶部に、共分散行列Ck’を格納するステップと、
前記記憶部から共分散行列Ck’を読み出し、共分散行列Ck’のM個のM+1次元の固有ベクトルを算出し、M個のP次元の固有ベクトルu1(k),u2(k),・・・,uM(k)に変換するステップと
を実行させる、
主成分分析プログラム。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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JP2014056631thum.jpg
出願権利状態 登録


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