BACKGROUND EXTRACTION DEVICE, MAIN COMPONENT ANALYSIS DEVICE, AND MAIN COMPONENT ANALYSIS PROGRAM
| Patent code | P200017337 |
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| File No. | 2013-036 |
| Posted date | Dec 18, 2020 |
| Application number | P2014-056631 |
| Publication number | P2015-179413A |
| Patent number | P6292613 |
| Date of filing | Mar 19, 2014 |
| Date of publication of application | Oct 8, 2015 |
| Date of registration | Feb 23, 2018 |
| Inventor |
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| Applicant |
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| Title | BACKGROUND EXTRACTION DEVICE, MAIN COMPONENT ANALYSIS DEVICE, AND MAIN COMPONENT ANALYSIS PROGRAM |
| Abstract |
PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce a calculation load required for a main component analysis. SOLUTION: There is provided a main component analysis device which calculates eigenvectors u1(N),..., uM(N) with respect to N P-dimensional vectors. Covariance matrices CL for a part of L vectors are derived, and eigenvectors u1(L),..., uM(L) are calculated. With respect to k=L+1,..., N, the following processing is repeated: on the basis of a vector Vk, a unit vector orthogonal to eigenvectors u1(k-1),..., uM(k-1) is calculated and set as an eigenvector uM+1(k-1); an M+1-dimensional covariance matrix Ck' is approximately derived as a covariance matrix Ck of vectors V1,..., Vk by using eigenvector u1(k-1),..., uM+1(k-1); and an eigenvector of the covariance matrix Ck' is calculated and converted into P-dimensional eigenvectors u1(k),..., uM(k). |
| Outline of related art and contending technology |
(In Japanese) 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。 |
| Field of industrial application |
(In Japanese) 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。 |
| Scope of claims |
(In Japanese) 【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。 |
| IPC(International Patent Classification) |
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| F-term |
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Drawing
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| State of application right | Registered |
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