(57)【要約】【課題】動きの抽出により適したベクトル抽出技術を提供する。【解決手段】ベクトル抽出装置１０は、動画から速度ベクトルを抽出する。ベクトル抽出装置１０は、動画に基づき、複数の点のそれぞれについて速度ベクトルを取得する（動き取得ステップＳ６）。ベクトル抽出装置１０は、点のそれぞれについて、その点の位置と基準位置Ｐとの距離が所定の閾値以上となる場合に、その点を除外する。ベクトル抽出装置１０は、除外されなかった各点の速度ベクトルに基づき、代表速度ベクトルＶｒを算出する。【選択図】図４
2020052941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画から速度ベクトルを抽出する方法であって、
コンピュータが、前記動画に基づき、複数の点のそれぞれについて速度ベクトルを取得する、動き取得ステップと、
前記点のそれぞれについて、その点の位置と基準位置との距離が所定の閾値以上となる場合に、コンピュータがその点を除外するステップと、
コンピュータが、除外されなかった各点の速度ベクトルに基づき、代表速度ベクトルを算出するステップと
を備える、方法。
【請求項２】
コンピュータが、前記点のうち、速度ベクトルの大きさが大きい方から順に所定番目以内に含まれないものを除外するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は、コンピュータが、前記動画に含まれる第１画像および第２画像を取得するステップをさらに備え、ただし前記第２画像は前記第１画像よりも後の時刻に対応し、
前記動き取得ステップは、前記第２画像における複数の点について、前記第１画像と前記第２画像との差分に基づいて実行される、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、さらに、
コンピュータが、除外されなかった点すべての速度ベクトルの平均を算出するステップと、
コンピュータが、前記基準位置と、前記速度ベクトルの平均とに基づいて、新たな基準位置を決定するステップと
をさらに備える、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法を実行するコンピュータ。
【請求項６】
コンピュータに請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画から速度ベクトルを抽出する方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラによって撮影された動画等に基づき、動きを検出する技術が知られている。動きはベクトルとして抽出される場合がある。特許文献１および２には、このような技術の例が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２５０７０８号公報
【特許文献２】特開２００７−５８６１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、演算内容が動き抽出に最適化されていないという問題があった。このため、ノイズ除去が十分にできなかったり、計算量が大きくなったりする場合がある。
【０００５】
特許文献１および２にも、動きに関するノイズ除去や計算量低減処理については記載されていない。
【０００６】
この発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、動きの抽出により適したベクトル抽出技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の問題点を解決するため、この発明に係る方法は、
動画から速度ベクトルを抽出する方法であって、
コンピュータが、前記動画に基づき、複数の点のそれぞれについて速度ベクトルを取得する、動き取得ステップと、
前記点のそれぞれについて、その点の位置と基準位置との距離が所定の閾値以上となる場合に、コンピュータがその点を除外するステップと、
コンピュータが、除外されなかった各点の速度ベクトルに基づき、代表速度ベクトルを算出するステップと
を備える。
特定の態様によれば、コンピュータが、前記点のうち、速度ベクトルの大きさが大きい方から順に所定番目以内に含まれないものを除外するステップをさらに備える。
特定の態様によれば、
前記方法は、コンピュータが、前記動画に含まれる第１画像および第２画像を取得するステップをさらに備え、ただし前記第２画像は前記第１画像よりも後の時刻に対応し、
前記動き取得ステップは、前記第２画像における複数の点について、前記第１画像と前記第２画像との差分に基づいて実行される。
特定の態様によれば、前記方法は、さらに、
コンピュータが、除外されなかった点すべての速度ベクトルの平均を算出するステップと、
コンピュータが、前記基準位置と、前記速度ベクトルの平均とに基づいて、新たな基準位置を決定するステップと
をさらに備える。
また、この発明に係るコンピュータは、上述の方法を実行する。
また、この発明に係るプログラムは、コンピュータに上述の方法を実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
この発明に係る方法等によれば、基準位置から所定距離以上隔たった点を除外するので、演算内容が動きの抽出により適したものとなる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態１に係るベクトル抽出装置の構成の例を示す図である。
【図２】図１のベクトル抽出装置の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図３】速度ベクトル等を抽出する処理の具体例を示す図である。
【図４】抽出された速度ベクトル等に対する処理の具体例を示す図である。
【図５】図２のステップＳ１３の処理の具体例を示す図である。
【図６】図１のベクトル抽出装置の各機能を専用のハードウェアである処理回路で実現する場合を示した構成図である。
【図７】図１のベクトル抽出装置の各機能をプロセッサおよびメモリを備えた処理回路により実現する場合を示した構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、この発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
実施の形態１．
図１に、本発明の実施の形態１に係るベクトル抽出装置１０の構成の例を示す。ベクトル抽出装置１０は、動画から速度ベクトルを抽出する装置である。ベクトル抽出装置１０は公知のコンピュータとしての構成を有し、演算を行う演算手段１１と、情報を格納する記憶手段１２とを備える。演算手段１１はたとえばＣＰＵ（中央処理装置）を含み、記憶手段１２はたとえば半導体メモリおよびＨＤＤ（ハードディスクドライブ）を含む。
【００１１】
記憶手段１２は、動画を表すデータ（動画データ）を記憶する。動画のデータ形式は任意であるが、たとえば画像の組によって表すことができ、複数の静止画を含む。本実施形態では、動画が毎秒３０枚の静止画によって表され（すなわち３０ｆｐｓであり）、各静止画は９６０画素×５４０画素で構成される場合を考える。本実施形態では、画像はカラー画像（たとえば２４ビット表現のもの）であるが、グレースケール画像であってもよい。
【００１２】
また、記憶手段１２は、図示しないプログラムを記憶する。このプログラムは、コンピュータに、本明細書に記載される方法を実行させる。すなわち、コンピュータがこのプログラムを実行することにより、当該コンピュータはベクトル抽出装置１０として機能する。
【００１３】
以下、図２〜５を用いて、ベクトル抽出装置１０の動作を説明する。
図２は、実施の形態１においてベクトル抽出装置１０が実行する処理の流れを説明するフローチャートである。図３は、画像から速度ベクトル等を抽出する処理の具体例を示し、図４は、抽出された速度ベクトル等に対する処理の具体例を示す。また、図５は、図２のステップＳ１３の処理の具体例を示す。
【００１４】
図２のフローチャートは、動画から速度ベクトルを抽出する方法に対応する部分を含む。また、図２の処理は、たとえば動画を構成する画像（たとえば静止画）のそれぞれについて実行される。図２の処理において、まずベクトル抽出装置１０は、画像を取得する（ステップＳ１）。取得される画像の例を図３（ａ）に示す。この画像は、たとえば人間が指差し確認のために左腕を振り下ろす動作を表すものである。
【００１５】
次に、ベクトル抽出装置１０は、画像のサイズを縮小する（ステップＳ２）。たとえば、９６０画素×５４０画素の画像を、２４０画素×１３５画素に縮小する。言い換えると解像度を低くする。縮小された画像の例を図３（ｂ）に示す。なお図３では画素数を厳密に再現していない。
【００１６】
このステップＳ２の処理により、全体の画素数が減少するので、これ以降の処理が軽くなる。このため、たとえば動画の処理を撮影と並行してリアルタイムに行うことができる。なお、画素数を減少させる必要がない場合等には、ステップＳ２の処理を省略してもよい。
【００１７】
次に、ベクトル抽出装置１０は、ガンマ補正を実施し、画像全体を明るくする（ステップＳ３）。ステップＳ３実行後の画像の例を図３（ｃ）に示す。この処理により、後続の処理においてオプティカルフロー（Optical Flow）を計算する際のノイズを低減することができる。なお、オプティカルフローのノイズが小さい場合等には、ステップＳ３の処理を省略してもよい。
【００１８】
次に、ベクトル抽出装置１０は、背景画像との差分を取得する（ステップＳ４）。差分は、各画素について取得することができ、元の画像と同じサイズの画像として表すことができる。差分の取得方法は任意であるが、たとえば各画素の輝度値または色値の減算を用いて取得することができる。
【００１９】
差分の例を図３（ｄ）に示す。図３（ｄ）では、差分がより大きい画素をより濃いグレーで表している。この処理により、後続の処理においてオプティカルフローを計算する際のノイズを低減することができる。
【００２０】
なお、背景画像は、任意の方法で取得または準備することができる。たとえば、事前に、背景のみを撮影しておき、その画像を背景画像としてベクトル抽出装置１０の記憶手段１２に記憶しておいてもよい。たとえば人体の動きを抽出する場合には、動画と同じ位置にカメラを設置し、人体が存在しない状態で撮影すれば、背景画像を撮影することができる。なお、オプティカルフローのノイズが小さい場合等には、ステップＳ４の処理を省略してもよい。その場合には背景画像も不要である。
【００２１】
次に、ベクトル抽出装置１０は、画像をグレースケールに変換する（ステップＳ５）。なお、カラー画像からオプティカルフローを計算できる場合等には、ステップＳ５の処理を省略してもよい。
【００２２】
次に、ベクトル抽出装置１０は、画像に含まれる複数の点について、それぞれ速度ベクトルを取得する（ステップＳ６、動き取得ステップ）。ここで、本実施形態では、画像は動画を構成する静止画であるので、速度ベクトルは動画に基づいて取得されるということができる。速度データの表現形式は任意であるが、たとえば向きを表す値と大きさを表す値との組として表すことができる。
【００２３】
向きを表す値はたとえばラジアン単位で表すことができ、０≦θ＜２πを満たすθとして表される。ただし、向きを表す値は必ずしも一意でなくともよく、たとえば−２π≦θ＜２πの範囲で表されてもよい。また、大きさを表す値は、たとえば画素のサイズを単位として定義される。
【００２４】
本実施形態では、速度ベクトルは、時間的に前後する２枚の画像に基づいて取得される。たとえば、処理中の画像についてステップＳ５で取得された画像（第２画像）と、直前の時刻の画像（すなわち１つ前のフレームの画像）についてステップＳ５で取得された画像（第１画像）とが用いられる。第２画像は、第１画像よりも後の時刻に対応する。ステップＳ６は、第２画像における複数の点について、第１画像と第２画像との差分に基づいて実行される。
【００２５】
２枚の画像の差分に基づき、画像における各点の速度ベクトルを取得する方法は、任意に設計可能であるが、たとえば、２０１８年８月３０日において＜http://ieice-hbkb.org/files/02/02gun_02hen_04.pdf＞から取得可能な文献に説明される技術を用い、オプティカルフローとして取得することができる。
【００２６】
速度ベクトルを取得する対象となる点は、たとえば画像に含まれる画素に対応させることができる。本実施形態では、すべての画素をそれぞれ点として速度ベクトルを取得する。取得される速度ベクトルの例を図３（ｅ）に示す。図３（ｅ）の画像は、図３（ｄ）の差分画像に、各点の位置および速度ベクトルを表す矢印を重ねたものである。各矢印の起点の位置が点の位置を表し、各矢印の向きおよび大きさがその点における速度ベクトルの向きおよび大きさを表す。なおこの例では、説明の便宜上、一部の点の速度ベクトルのみ示している。また、図４（ａ）は、図３（ｅ）のうち速度ベクトルのみ抜き出して示したものである。
【００２７】
次に、ベクトル抽出装置１０は、点を一定間隔でサンプリングする（ステップＳ７）。サンプリングの間隔は、たとえば所定数の画素に対応する。具体例として、画素の横位置（たとえばＸ座標）および縦位置（たとえばＹ座標）がいずれも４の倍数となる画素に対応する点のみ処理対象として保持し、その他の点は処理対象から除外する。この処理により、後続の処理の計算量を低減して高速化することができる。なお、計算量が重要でない場合等には、ステップＳ７の処理を省略してもよい。
【００２８】
次に、ベクトル抽出装置１０は、それまで保持されていた点のうちから、動きの大きい点を抽出する（ステップＳ８）。たとえば、各点を速度ベクトルの大きさの順にソートし、速度ベクトルの大きさが大きい方から順に所定番目以内に含まれるものを処理対象として保持し、所定番目以内に含まれないものについては処理対象から除外する。具体例として、速度ベクトルが大きいものから順に１６個の点のみ保持し、１７番目以降の点を除外する。動きの大きい点のみ抽出した結果の例を図４（ｂ）に示す。図４（ｂ）では、図４（ａ）に示すうち短いノイズベクトルＶｓに対応する点が除外されている。
【００２９】
次に、ベクトル抽出装置１０は、基準位置から離れた点を除外する（ステップＳ９）。すなわち、ステップＳ８で除外されず保持されていた点のそれぞれについて、その点の位置と基準位置との距離が所定の閾値未満となる場合にはその点を継続して保持し、距離が所定の閾値以上となる場合にはその点を処理対象から除外する。
【００３０】
ここで、「基準位置」とは、動きを検出するための基準となる位置を意味する。基準位置の決定方法は任意に設計可能であるが、たとえば、以前の画像の処理において決定されてもよく、たとえば、後述のステップＳ１５においてある画像について算出された基準位置を、次の画像の処理についてのステップＳ９での処理において基準位置として用いてもよい。基準位置の取得は任意のタイミングで行うことができ、ステップＳ９を実行する直前に取得してもよいし、ステップＳ９以前の時点で（たとえば基準位置が決定された時点で）取得しておいてもよい。
【００３１】
この処理の例を図４（ｃ）に示す。基準位置Ｐを中心とする半径ｒの円内に含まれる点（すなわち基準位置Ｐからの距離がｒ未満である点）のみが保持され、円の外となる点（すなわち基準位置Ｐからの距離がｒを超える点。図４（ｃ）では起点が円の外にあるノイズベクトルＶｏに対応する点）が除外されている。
【００３２】
距離の測定方法は任意に定義可能であるが、たとえば画素を単位として算出してもよく、物理的な長さを測定してもよい。物理的な長さは、たとえば画素のサイズと画像内における距離との換算式を事前に定義しておくことにより、算出することができる。たとえば基準位置Ｐから３０ｃｍ以上離れた点を除外するようにしてもよい。
【００３３】
このように、基準位置から遠く離れた点が除外されるので、動きの中心により近い点のみを考慮して後続の処理を行うことができ、演算内容が動きの抽出により適したものとなる。
【００３４】
次に、ベクトル抽出装置１０は、速度ベクトルがノイズであると判断される点を処理対象から除外する（ステップＳ１０）。速度ベクトルがノイズであるか否かを判断する方法は適宜設計可能である。たとえば、各点について、その点の速度ベクトルの向きと、他のすべての点の速度ベクトルを平均したベクトルの向きとの差を算出し、差が所定の閾値以上となった場合にはその点をノイズであると判断してもよい。ベクトルの向きの差は、たとえば２πを法としてラジアン単位の減算を行い、結果の絶対値を取ることにより算出可能である。閾値はたとえばπ／２とすることができる。なお、ノイズを除外する必要がない場合等には、ステップＳ１０を省略してもよい。
【００３５】
ステップＳ１０で１個以上の点が除外された場合には、除外されたものと同個数の点を新たに処理対象の点として追加してもよい。追加される点は、たとえばステップＳ８のソートの結果に従い、速度ベクトルの大きさが大きい方から順に選択される（ただし、すでにステップＳ８において処理対象として選択されているものを除く）。より具体的には、ステップＳ１０において２個の点がノイズとして除外された場合には、速度ベクトルの大きさが１７番目である点と、速度ベクトルの大きさが１８番目である点とが、新たに処理対象の点として追加されることになる。
【００３６】
次に、ベクトル抽出装置１０は、それまで処理対象として保持されていた各点（すなわち除外されなかった各点）の速度ベクトルに基づき、代表速度ベクトルを算出する（ステップＳ１１）。代表速度ベクトルは単一のベクトルであり、たとえば各点の速度ベクトルの平均として算出される。また、本実施形態では、このステップＳ１１において、それまで処理対象として保持されていた各点の位置に基づき、代表位置を算出する。代表位置は、たとえば各点の位置の平均として算出される。このように、本実施形態では、ベクトル抽出装置１０は、除外されなかった点すべての位置の平均と、除外されなかった点すべての速度ベクトルの平均とを算出する。この処理の具体例を図４（ｄ）に示す。代表位置を起点とする代表速度ベクトルＶｒが示されている。
【００３７】
次に、ベクトル抽出装置１０は、代表速度ベクトルに基づき、加速度ベクトルを算出する（ステップＳ１２）。加速度ベクトルは、たとえば、処理中の画像についてステップＳ１１で算出された代表速度ベクトルと、直前の時刻の画像（すなわち１つ前のフレームの画像）についてステップＳ１１で算出された代表速度ベクトルとの差分として算出される。この処理の具体例を図４（ｅ）に示す。図４（ｄ）の代表速度ベクトルＶｒ（ｔ）と、直前の代表速度ベクトルＶｒ（ｔ−１）との差分として、加速度ベクトルＶａ（ｔ）＝Ｖｒ（ｔ）−Ｖｒ（ｔ−１）が算出されている。
【００３８】
次に、ベクトル抽出装置１０は、必要に応じ、動き範囲およびその中心位置を算出してもよい（ステップＳ１３）。
図５に、ステップＳ１３の処理の具体例を示す。この例では、動き範囲を、ステップＳ５の結果の画像（図３（ｄ）に示すようなもの）に基づいて決定する。この画像のうち、背景画像との差分が所定基準より大きい画素（すなわち所定基準より濃いグレーの画素）が存在する範囲を、動き範囲として決定する。図５の例では、動き範囲は矩形の動き範囲Ｒとして決定されている。また、図５の例では動き範囲Ｒの重心Ｃがその中心位置である。この動き範囲Ｒは、たとえば運動中の人体が存在する範囲を表すものであり、重心Ｃは人体の中心の位置を表すものである。
【００３９】
次に、ベクトル抽出装置１０は、動きに関するデータを出力する（ステップＳ１４）。動きに関するデータは、たとえば次のデータを含む。
‐ステップＳ１２において算出された加速度ベクトル
‐ステップＳ１１において算出された代表速度ベクトル
‐ステップＳ１１において算出された代表位置
‐ステップＳ１３において算出された動き範囲またはその中心位置
‐処理に用いた画像（たとえばステップＳ１〜５のいずれかにおいて取得されたもの）
出力は、記憶手段１２への格納（記憶）として行われてもよく、表示装置または印刷装置等の出力手段への送信によって行われてもよく、通信ネットワークまたは他のコンピュータに対する送信によって行われてもよい。
【００４０】
次に、ベクトル抽出装置１０は、基準位置を更新する（ステップＳ１５）。更新後の基準位置は、それまでの基準位置（ステップＳ９で用いたもの）と、代表速度ベクトルとに基づいて決定される。たとえば、ベクトル抽出装置１０は、それまでの基準位置に代表速度ベクトルを加算し、結果を新たな基準位置として記憶する。この新たな基準位置は、直後の時刻の画像（すなわち１つ後のフレームの画像）から速度ベクトルを抽出する際の基準位置として用いることができる。
【００４１】
以上説明するように、本発明の実施の形態１に係るベクトル抽出装置１０によれば、基準位置Ｐから遠く離れた点を除外して代表速度ベクトルＶｒを算出するので、動きの中心により近い点のみを考慮して後続の処理を行うことができ、演算内容が動きの抽出により適したものとなる。
【００４２】
上述の実施の形態１において、以下のような変形を施すことができる。
実施の形態１では速度ベクトルは向きおよび大きさの組によって表されるが、複数の方向成分（たとえば直交座標系におけるＸ方向成分およびＹ方向成分）の組によって表されてもよい。
【００４３】
ステップＳ１４において出力された動きデータの利用方法は任意に設計可能であるが、たとえば、動きを用いた機械学習処理に利用することができる。より具体的には、連続する所定数のフレーム（画像）についての動きに関するデータに基づき、その次のフレーム（画像）についての動きに関するデータを予測するための学習済みモデルを生成するための、学習データとして用いることができる。
【００４４】
実施の形態１では画像は２次元で表されるが、３次元以上の画像を用いてもよい。
【００４５】
上述の実施の形態１において、以下のような変形を施すことができる。動きの大きい箇所が複数ある場合、例えば人が両手を動かしている場合は、それら両方の動きについて一つの場合と同様に動きを抽出することができる。動きの大きい箇所が複数存在することは、ベクトルの平均をとったときに平均のベクトルの位置が個々のベクトルの位置と離れていることにより検出できる。さらに幾つにわかれているかは、既存のＫ−ｍｅａｎｓ法などのアルゴリズムでベクトルの位置をクラスタリングすることで確認できる。クラスタリングされたベクトルのそれぞれについて平均ベクトルを求めることで、結果も複数生成できる。また、ノイズを除外する処理はクラスタリングされたベクトルについて別々に実行してノイズ除去する。動きの大きい箇所がＮ個存在する場合は、Ｎ個のデータを出力してもよいし、上位何個か出力してもよい。
【００４６】
図２の処理は、単一のコンピュータによって実行される必要はない。複数のコンピュータがベクトル抽出装置１０を構成してもよい。
【００４７】
なお、上述した実施の形態１に係るベクトル抽出装置１０における各機能は、処理回路によって実現される。各機能を実現する処理回路は、専用のハードウェアであってもよく、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサであってもよい。図６は、本発明の実施の形態１に係るベクトル抽出装置１０の各機能を専用のハードウェアである処理回路１０００で実現する場合を示した構成図である。また、図７は、本発明の実施の形態１に係るベクトル抽出装置１０の各機能をプロセッサ２００１およびメモリ２００２を備えた処理回路２０００により実現する場合を示した構成図である。
【００４８】
処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路１０００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。ベクトル抽出装置１０の各部の機能それぞれを個別の処理回路１０００で実現してもよいし、各部の機能をまとめて処理回路１０００で実現してもよい。
【００４９】
一方、処理回路がプロセッサ２００１の場合、ベクトル抽出装置１０の各部の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ２００２に格納される。プロセッサ２００１は、メモリ２００２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、ベクトル抽出装置１０は、処理回路２０００により実行されるときに、ステップＳ１〜１５が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ２００２を備える。
【００５０】
これらのプログラムは、上述した各部の手順あるいは方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリ２００２とは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリが該当する。また、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等も、メモリ２００２に該当する。
【００５１】
なお、上述した各部の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。
【００５２】
このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述した各部の機能を実現することができる。
【符号の説明】
【００５３】
１０  ベクトル抽出装置（コンピュータ）、Ｓ６  ステップ（動き取得ステップ）、Ｐ  基準位置、Ｖａ  加速度ベクトル、Ｖｏ，Ｖｓ  ノイズベクトル、Ｖｒ  代表速度ベクトル。
【図１】
2020052941.tif 000003
【図２】
2020052941.tif 000004
【図３】
2020052941.tif 000005
【図４】
2020052941.tif 000006
【図５】
2020052941.tif 000007
【図６】
2020052941.tif 000008
【図７】
2020052941.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和2年1月9日(2020.1.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上述の問題点を解決するため、この発明に係る方法は、
動画から速度ベクトルを抽出する方法であって、
コンピュータが、前記動画に基づき、複数の点のそれぞれについて速度ベクトルを取得する、動き取得ステップと、
前記点のそれぞれについて、その点の位置と基準位置との距離が所定の閾値以上となる場合に、コンピュータがその点を除外するステップと、
コンピュータが、除外されなかった各点の速度ベクトルに基づき、代表速度ベクトルを算出するステップと、
コンピュータが、前記点のうち、速度ベクトルの大きさが大きい方から順に所定番目以内に含まれないものを除外するステップと
を備える。
特定の態様によれば、
前記方法は、コンピュータが、前記動画に含まれる第１画像および第２画像を取得するステップをさらに備え、ただし前記第２画像は前記第１画像よりも後の時刻に対応し、
前記動き取得ステップは、前記第２画像における複数の点について、前記第１画像と前記第２画像との差分に基づいて実行される。
特定の態様によれば、前記方法は、さらに、
コンピュータが、除外されなかった点すべての速度ベクトルの平均を算出するステップと、
コンピュータが、前記基準位置と、前記速度ベクトルの平均とに基づいて、新たな基準位置を決定するステップと
をさらに備える。
また、この発明に係るコンピュータは、上述の方法を実行する。
また、この発明に係るプログラムは、コンピュータに上述の方法を実行させる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画から速度ベクトルを抽出する方法であって、
コンピュータが、前記動画に基づき、複数の点のそれぞれについて速度ベクトルを取得する、動き取得ステップと、
前記点のそれぞれについて、その点の位置と基準位置との距離が所定の閾値以上となる場合に、コンピュータがその点を除外するステップと、
コンピュータが、除外されなかった各点の速度ベクトルに基づき、代表速度ベクトルを算出するステップと、
コンピュータが、前記点のうち、速度ベクトルの大きさが大きい方から順に所定番目以内に含まれないものを除外するステップと
を備える、方法。
【請求項２】
前記方法は、コンピュータが、前記動画に含まれる第１画像および第２画像を取得するステップをさらに備え、ただし前記第２画像は前記第１画像よりも後の時刻に対応し、
前記動き取得ステップは、前記第２画像における複数の点について、前記第１画像と前記第２画像との差分に基づいて実行される、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は、さらに、
コンピュータが、除外されなかった点すべての速度ベクトルの平均を算出するステップと、
コンピュータが、前記基準位置と、前記速度ベクトルの平均とに基づいて、新たな基準位置を決定するステップと
をさらに備える、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法を実行するコンピュータ。
【請求項５】
コンピュータに請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法を実行させるプログラム。