(57)【要約】【課題】本発明の実施例は、物体検出方法、装置及び画像処理装置を提供する。【解決手段】該物体検出方法は、検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替えるステップと、各検出枠の座標に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズを計算するステップと、少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得するステップ、とを含み、現在の反復計算の検出結果は、標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む。本発明は、近距離マッチングのメカニズムにより少なくとも２つの標準検出枠を選択してＩｏＵ計算を行い、各標準検出枠がその隣接する検出枠のみとＩｏＵ計算を行うことで、計算の複雑さを低減させ、物体検出の速度を向上させることができる。【選択図】図３
2020205039.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体検出装置であって、
検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替える並び替え部と、
各検出枠の座標に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズを計算する計算部と、
少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得するフィルタリング部であって、前記現在の反復計算の検出結果は、標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む、フィルタリング部と、を含む、装置。
【請求項２】
前記フィルタリング部は、
残った全ての検出枠から、信頼度が最も高い検出枠を第１標準検出枠として選択し、
信頼度が２番目に高い検出枠と前記第１標準検出枠とのＩｏＵ（Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  ｏｖｅｒ  Ｕｎｉｏｎ）を計算し、
前記ＩｏＵが第１閾値よりも小さい場合、前記信頼度が２番目に高い検出枠を第２標準検出枠とし、
前記ＩｏＵが第１閾値以上である場合、算出されたＩｏＵが前記第１閾値よりも小さい検出枠を第２標準検出枠として取得するまで、前記信頼度が２番目に高い検出枠をフィルタリングにより除外し、信頼度が次に高い検出枠と前記第１標準検出枠とのＩｏＵを計算し続ける、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記フィルタリング部は、各標準検出枠及び残った全ての検出枠の中心点の座標に基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠との距離が他の標準検出枠との距離よりも小さい検出枠をフィルタリングする、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記フィルタリング部は、各標準検出枠及び残った全ての検出枠のサイズに基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠とのサイズ比が所定範囲内にある検出枠をフィルタリングする、請求項１又は３に記載の装置。
【請求項５】
前記フィルタリング部は、各標準検出枠と残った全ての検出枠とのサイズ比を計算し、各標準検出枠について、前記標準検出枠を用いて、残った全ての検出枠のうちの、前記標準検出枠とのサイズ比が第２閾値よりも小さい検出枠をフィルタリングする、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記フィルタリング部は、
前記標準検出枠と比較すべき検出枠とのＩｏＵを計算し、
ＩｏＵが第３閾値よりも大きい検出枠をフィルタリングにより除外し、ＩｏＵが第３閾値よりも小さい検出枠を残す、請求項３又は５に記載の装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れかに記載の装置を含む、画像処理装置。
【請求項８】
物体検出方法であって、
検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替えるステップと、
各検出枠の座標に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズを計算するステップと、
少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得するステップであって、現在の反復計算の検出結果は、標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む、ステップと、を含む、方法。
【請求項９】
各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングするステップは、
各標準検出枠及び残った全ての検出枠の中心点の座標に基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠との距離が他の標準検出枠との距離よりも小さい検出枠をフィルタリングするステップ、及び／又は
各標準検出枠及び残った全ての検出枠のサイズに基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠とのサイズ比が所定範囲内にある検出枠をフィルタリングするステップ、を含む、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施例は、物体検出の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＮＭＳ（Ｎｏｎ−Ｍａｘｉｍａｌ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ：非最大抑制）アルゴリズムは、物体検出（ｏｂｊｅｃｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）のための基本的なアルゴリズムであり、物体の非最大検出枠を抑制できる。このアルゴリズムでは、まず、検出すべき画像における全ての検出の信頼度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）を大きい順に並び替える。次に、信頼度が最も大きい検出枠を比較基準として選択する。比較の原則は、他の検出枠と比較基準である検出枠との重なり率が高すぎるか否かことである。次に、最後の検出枠がフィルタリングされ、該検出すべき画像における検出物体が取得されるまで、上記のプロセスを繰り返す。
【０００３】
なお、上述した技術背景の説明は、本発明の技術案を明確、完全に理解させるための説明であり、当業者を理解させるために記述されているものである。これらの技術案は、単なる本発明の背景技術部分として説明されたものであり、当業者により周知されたものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の発明者の発見によると、ＮＭＳの計算論理は非常に厳密である。しかし、ＮＭＳでは、多くの無駄な計算及び冗長な判断も行われる。検出すべき画像に多くの検出物体があると仮定すると、直感的に言えば、距離が遠い検出物体の検出枠の間の非最大抑制が必要ではない。このようなケースを回避できると、計算の負荷量を軽減することができる。また、重なりの判断は、重なり部分の面積の値を２つの面積の和で除算した値及び重なり面積の減少を判断することであり、同様に簡略化できる。
【０００５】
上記問題の少なくとも１つを解決するために、本発明の実施例は、ＮＭＳアルゴリズムを最適化することでより高い速度及び同様な処理効果を得る物体検出方法、装置及び画像処理装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施例の第１態様では、物体検出方法であって、検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替えるステップと、各検出枠の座標に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズ（ｓｉｚｅ）を計算するステップと、少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得するステップであって、現在の反復計算の検出結果は、標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む、ステップと、を含む、方法を提供する。
【０００７】
本発明の実施例の第２態様では、物体検出装置であって、検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替える並び替え部と、各検出枠の座標に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズ（ｓｉｚｅ）を計算する計算部と、少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得するフィルタリング部であって、前記現在の反復計算の検出結果は、標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む、フィルタリング部と、を含む、装置を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の第３態様では、第２態様に記載の装置を含む、画像処理装置を提供する。
【０００９】
本発明の実施例の第４態様では、コンピュータ読み取り可能なプログラムであって、物体検出装置又は画像処理装置において前記プログラムが実行される際に、前記物体検出装置又は前記画像処理装置に上記の第１態様に記載の物体検出方法を実行させる、プログラムを提供する。
【００１０】
本発明の実施例の第５態様では、コンピュータ読み取り可能なプログラムが記憶されている記憶媒体であって、前記コンピュータ読み取り可能なプログラムが物体検出装置又は画像処理装置に上記の第１態様に記載の物体検出方法を実行させる、記憶媒体を提供する。
【００１１】
本発明の実施例の有利な効果は以下の通りである。本発明の実施例は、近距離マッチングのメカニズム（ｃｌｏｓｅ−ｒａｎｇｅ  ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）により少なくとも２つの標準検出枠を選択してＩｏＵ計算を行い、各標準検出枠がその隣接する検出枠のみとＩｏＵ計算を行うことで、計算の複雑さを低減させ、物体検出の速度を向上させることができる。本発明の実施例は、標準検出枠とのＩｏＵ計算を行うことなく、サイズ比の比較メカニズム（ｓｉｚｅ  ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ  ｃｏｍｐａｒｉｎｇ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）によりサイズ比の差が十分に大きい検出枠を直接残すことで、異なる物体の非最大抑制の冗長な計算量を低減させることができる。
【００１２】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び均等的なものが含まれる。
【００１３】
ある一つの実施形態に説明及び又は示されている特徴は、同一又は類似の方式で一つ又は多くの他の実施形態に使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、他の実施形態における特徴を代替してもよい。
【００１４】
なお、用語「含む／有する」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
本発明の実施例の図面又は実施形態に説明されている要素及び特徴は、１つ又は複数の他の図面又は実施形態に示す要素及び特徴と組み合わせてもよい。図面において、類似する符号は複数の図面における対応する構成部を表し、複数の態様に用いられる対応構成部を表してもよい。
【００１６】
ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
【図１】物体検出シナリオを示す１つの図である。
【図２】物体検出シナリオを示すもう１つの図である。
【図３】実施例１の物体検出方法を示す１つの図である。
【図４】２つの標準検出枠を用いて検出枠の中心点座標に基づいて近距離マッチングのメカニズムにより検出枠をフィルタリングすることを示す図である。
【図５】２つの検出枠を示す１つの図である。
【図６】１つの標準検出枠を用いて検出枠のサイズに基づいてサイズ比の比較メカニズムにより検出枠をフィルタリングすることを示す図である。
【図７】２つの標準検出枠を用いて検出枠の中心点座標又は検出枠のサイズに基づいて近距離マッチングのメカニズム又はサイズ比の比較メカニズムにより検出枠をフィルタリングすることを示す図である。
【図８】実施例１の物体検出方法を示すもう１つの図である。
【図９】実施例２の物体検出装置を示す１つの図である。
【図１０】実施例３の画像処理装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により明確になる。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。
【００１８】
本発明の実施例では、用語「第１」、「第２」は異なる要素を名称で区分するためのものであり、これらの要素の空間的配列又は時間的順序などを意味するものではなく、これらの要素はこれらの用語に限定されない。用語「及び／又は」は列挙された用語の１つ又は複数のうち何れか及びその組み合わせを含む。用語「包括」、「含む」、「有する」は説明された特徴、要素、素子又は部材の存在を意味するが、他の１つ又は複数の特徴、要素、素子又は部材の存在又は追加を排除するものではない。
【００１９】
本発明の実施例では、単数形の「一」、「該」等は複数形を含み、「一種」又は「一類」を意味し、「１つ」に限定するものではない。また、用語「前記」は、文脈上明確に指示されない限り、単数形及び複数形両方を含む。また、文脈上明確に指示されない限り、用語「応じて」は「少なくとも部分的に応じて」を意味し、用語「に基づいて」は「少なくとも部分的に基づいて」を意味する。
【００２０】
本発明の実施例をより明確にするため、以下はＮＭＳを説明する。
【００２１】
ＮＭＳは非最大抑制の略称であり、エラーの検出枠を効果に抑制できる。ＮＭＳアルゴリズムでは、まず、低い信頼度レベル（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｌｅｖｅｌ）を有する検出枠をフィルタリングにより除外する。次に、他の検出枠の信頼度スコア（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｓｃｏｒｅ）を並び替える。反復方法を用いることで、毎回の反復において最大の信頼度を有する検出枠を取得して他の検出枠とを比較し、十分に小さい重なり率を有する検出枠を残してもよい。所定数の繰り返しにより、測定結果を効果的に最適化することができる。
【００２２】
図１は物体検出シナリオを示す１つの図である。図１に示すように、検出枠１０１は正しい枠である。検出枠１０２は、信頼度スコアが低く、且つ検出枠１０１との重なり率が高い近傍の枠である。検出枠１０３は、他の物体の検出枠であるため、対向側に位置し、検出枠１０１との重なり領域がない。従って、ＮＭＳアルゴリズムを用いて、検出枠１０１及び検出枠１０３を残し、検出枠１０３をフィルタリングにより除外する。
【００２３】
ＮＭＳアルゴリズムの基準は、主に並び替え部とＩｏＵ（Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  ｏｖｅｒ  Ｕｎｉｏｎ）計算部の２つの部分に分けられる。並び替え部は、１回だけ実行する必要があり、信頼度値（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｖａｌｕｅ）を並び替えるため、ＩｏＵ計算部及びその反復メカニズムは、計算リソースを消費するコア部分である。ＩｏＵ計算部は、重なり面積と総面積との比を計算することでその値を判断する。以下の式（１）〜（２）はＩｏＵの計算式である。
【００２４】
ｉｏｕ（Ｍ，ｂｉ）＝Ｓｏｖｅｒｌａｐ／（Ｓ１＋Ｓ２−Ｓｏｖｅｒｌａｐ）    （１）
Ｓｏｖｅｒｌａｐ＝（ｍｉｎ（ｘ１２，ｘ２２）−ｍａｘ（ｘ１１，ｘ２１））＊（ｍｉｎ（ｙ１２，ｙ２２））−ｍａｘ（ｙ１１，ｙ２１））    （２）
ここで、ｉｏｕ（Ｍ，ｂｉ）はＭとｂｉとのＩｏＵであり、Ｍは標準検出枠であり、ｂｉは比較のための検出枠であり、Ｓｏｖｅｒｌａｐは重なり面積であり、Ｓ１は検出枠１の面積であり、Ｓ２は検出枠２の面積であり、ｘ１１及びｙ１１は検出枠１の１つの頂点の横座標及び縦座標であり、ｘ１２及びｙ１２は検出枠１のもう１つの頂点の横座標及び縦座標であり、ｘ２１及びｙ２１は検出枠２の１つの頂点の座標であり、ｘ２２及びｙ２２は検出枠２のもう１つの頂点の座標である。
【００２５】
以上から分かるように、ＩｏＵ計算方法は、３つの領域（検出枠１の領域、検出枠２の領域、重なり領域）の計算及び比較プロセスを含む。この計算方法は、それほど複雑ではないが、それほど簡単ではない。反復メカニズムでは、サイクルの比較であり、サイクルで１つだけの検出枠が残るまで、毎回のサイクルにおいて信頼度値（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｖａｌｕｅ）が最も高い検出枠が他の検出枠とがＩｏＵ計算を行い、この残った検出枠は検出物体に属する。このように、検出すべき画像における検出枠の数が大きい場合、従来のＮＭＳアルゴリズムの計算量が非常に大きい。
【００２６】
図２は物体検出シナリオを示すもう１つの図であり、説明の便宜上、３つの検出物体（車両）を一例にして説明する。図２に示すように、このシナリオでは、検出すべき画像に合計９個の検出枠があり、そのうちの３つの検出枠が正しい検出枠、即ち検出物体に属する検出枠である。図２のシナリオでは、検出枠２０１は最大の信頼度スコアを有する。ＮＭＳアルゴリズムにより、該検出枠２０１は１回目の反復計算における標準検出枠であり、他の検出枠が該検出枠２０１の属する検出物体に属するか否かに関わらず、該検出枠２０１と他の検出枠とはＩｏＵ計算を行う必要がある。例えば、従来のＮＭＳアルゴリズムにより、以下の反復計算を行う必要がある。
【００２７】
１回目の反復計算：８回のＩｏＵ計算を行う。
【００２８】
今回の反復計算では、検出枠２０１と他の８個の検出枠とがＩｏＵ計算をそれぞれ行い、今回の反復計算により、検出枠２０１との重なり面積が最も大きい２つの検出枠をフィルタリングにより除外し、検出枠２０１を検出物体として残し、残った６個の検出枠は次のサイクルに入る。
【００２９】
２回目の反復計算：５回のＩｏＵ計算を行う。
【００３０】
今回の反復計算では、残った６個の検出枠のうちの信頼度スコアが最も高い検出枠２０２を今回の反復計算の標準検出枠とし、該検出枠２０２と他の５個の検出枠とがＩｏＵ計算をそれぞれ行い、今回の反復計算により、検出枠２０２との重なり面積が最も大きい２つの検出枠をフィルタリングにより除外し、検出枠２０２を検出物体として残し、残った３個の検出枠は次のサイクルに入る。
【００３１】
３回目の反復計算：２回のＩｏＵ計算を行う。
【００３２】
今回の反復計算では、残った３個の検出枠のうちの信頼度スコアが最も高い検出枠２０３を今回の反復計算の標準検出枠とし、該検出枠２０３と他の２個の検出枠とがＩｏＵ計算をそれぞれ行い、今回の反復計算により、検出枠２０３との重なり面積が最も大きい２つの検出枠をフィルタリングにより除外し、検出枠２０３を検出物体として残す。
【００３３】
これまでに、３回の反復計算により、１５回のＩｏＵ計算が含まれ、検出すべき画像における３つの検出物体、即ち検出枠２０１、２０２、２０３に対応する検出物体が取得される。
【００３４】
このように、上記の処理では、毎回の反復計算において標準検出枠と他の検出枠とのＩｏＵを計算する必要があるが、実際には、異なる検出物体の間の非最大抑制を計算しても意味がない。
【００３５】
上記の問題を解決するために、本発明の実施例は、物体検出方法、装置及び画像処理装置を提供する。以下は、図面を参照しながら本発明の実施例の各態様を説明する。これらの態様は単なる例示的なものであり、本発明を制限するものではない。
【００３６】
＜実施例１＞
本実施例は物体検出方法を提供する。
【００３７】
図３は本発明の実施例１の物体検出方法の１つの態様を示す図である。図３に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００３８】
ステップ３０１：検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替える。
【００３９】
ステップ３０２：各検出枠の座標に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズ（ｓｉｚｅ）を計算する。
【００４０】
ステップ３０３：少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得する。ここで、現在の反復計算の検出結果は、標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む。
【００４１】
１つの実施例では、少なくとも１回の反復計算において、少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、該少なくとも２つの標準検出枠を用いて現在の反復計算において残った全ての他の検出枠をフィルタリングし、非検出物体をフィルタリングにより除外する。少なくとも１回の反復計算において少なくとも２つの標準検出枠を用いているため、計算の複雑さを低減させ、物体検出の速度を向上させることができる。
【００４２】
１つの実施例では、ステップ３０１において、検出すべき画像における各検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替えてもよい。各検出枠の信頼度は、該検出すべき画像に対して特徴抽出などの処理を行うことで取得される。各検出枠の信頼度に加えて、各検出枠の座標情報は該検出すべき画像に対して特徴抽出などの処理を行うことで取得されてもよいが、本発明の実施例は、各検出枠の信頼度及び座標情報の具体的な取得方法に限定されない。
【００４３】
１つの実施例では、ステップ３０２において、各検出枠の座標情報に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズを計算してもよい。検出枠の座標情報は検出すべき画像に対して特徴抽出などの処理を行うことで取得されてもよいため、該座標情報に基づいて、各検出枠の中心点の座標を取得してもよいし、各検出枠のサイズを取得してもよい。本発明の実施例は具体的な計算方法に限定されない。
【００４４】
１つの実施例では、各検出枠の中心点の座標に基づいて検出枠間の距離を計算してもよく、各検出枠のサイズに基づいて各検出枠のサイズ比を計算してもよい。距離が遠く、或いはサイズ比が高い検出枠が同一の検出物体に属する可能性が低いため、本実施例では、上記の距離及び／又は上記のサイズ比を用いることで、不要な計算量を回避し、計算の複雑さを低減させることができる。以下は詳細な内容を説明する。
【００４５】
１つの実施例では、ステップ３０３において、残った全ての検出枠から２つの検出枠を標準検出枠として選択してもよいし、残った全ての検出枠から２つよりも多い検出枠を標準検出枠として選択してもよい。選択される具体的な数は、検出すべき画像における検出枠の数又は検出精度の要求に依存し、本実施例はこれに限定されない。説明の便宜上、本発明の実施例は、残った全ての検出枠から２つの検出枠を標準検出枠として選択することを一例にして説明するが、２つよりも多い標準検出枠を選択する場合は２つの標準検出枠を選択する場合と類似するため、その説明を省略する。
【００４６】
１つの実施例では、ステップ３０３において、まず、残った全ての検出枠から、信頼度が最も高い検出枠を第１標準検出枠として選択する。次に、信頼度が２番目に高い検出枠と該第１標準検出枠とのＩｏＵ（Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  ｏｖｅｒ  Ｕｎｉｏｎ）を計算する。計算方法は上述したものである。該ＩｏＵが第１閾値以下である場合、該信頼度が２番目に高い検出枠を第２標準検出枠とし、そうでない場合、算出されたＩｏＵが第１閾値以下である検出枠を第２標準検出枠として取得するまで、該信頼度が２番目に高い検出枠をフィルタリングにより除外し、信頼度が次に高い検出枠と第１標準検出枠とのＩｏＵを計算し続ける。
【００４７】
本発明の実施例では、上記第１閾値の値に限定されず、経験に応じて設定されてもよく、例えば０に設定されてもよく、即ち検出枠が第１標準検出枠とが重ならない場合にのみ、該検出枠を第２標準検出枠として選択する。
【００４８】
図２に示すシナリオの例では、信頼度が最も高い検出枠は検出枠２０１であり、その信頼度は０．８５であり、信頼度が２番目に高い検出枠は検出枠２０２であり、その信頼度は０．７８であり、信頼度が３番目に高い検出枠は検出枠２０４であり、その信頼度は０．７６である。本実施例では、信頼度が０．８５の検出枠２０１を第１標準検出枠とし、それと信頼度が０．７８の検出枠２０２とのＩｏＵを計算する。図２から分かるように、検出枠２０１と検出枠２０２とが重ならなく、即ちそのＩｏＵが０であり、上記の第１閾値に等しいため、検出枠２０２を第２標準検出枠とする。
【００４９】
この例では、検出枠２０２がない場合、信頼度が２番目に高い検出枠は検出枠２０４であり、まず、第１標準検出枠２０１と検出枠２０４とのＩｏＵを計算する。図２から分かるように、検出枠２０１と検出枠２０４との重なり面積が大きく、そのＩｏＵが上記の第１閾値よりも大きいため、今回の反復計算において、検出枠２０４をフィルタリングにより除外し、残った検出枠から第２標準検出枠を見つけ続ける。
【００５０】
上記の標準検出枠の選択方法は単なる一例であり、本発明の実施例では、他の方法を用いて標準検出枠を選択してもよく、本発明の実施例はこれに限定されない。
【００５１】
１つの実施例では、ステップ３０３において、少なくとも１回の反復計算において２つの標準検出枠が選択されているため、今回の反復計算において、この２つの標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングする。ここのフィルタリングとは、ＩｏＵ計算によりＩｏＵが上記の第１閾値よりも検出枠をフィルタリングにより除外することを意味する。
【００５２】
１つの実施例では、各標準検出枠及び残った全ての検出枠の中心点の座標に基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠との距離が他の標準検出枠との距離よりも小さい検出枠をフィルタリングしてもよい。
【００５３】
１つの実施例では、各標準検出枠と残った全ての検出枠との中心点の座標を比較し、各標準検出枠と上記の残った全ての検出枠との間の距離を取得してもよい。そして、各標準検出枠について、該標準検出枠を用いて、残った全ての検出枠のうちの、該標準検出枠との距離が他の標準検出枠との距離よりも小さい検出枠をフィルタリングしてもよい。
【００５４】
これによって、各標準検出枠は、全ての残った検出枠とのＩｏＵを計算することなく、その隣接する検出枠のみとＩｏＵ計算を行うことで、計算の複雑さを低減させることができる。
【００５５】
図２のシナリオの例では、本発明の実施例では、まず、第２標準検出枠２０２が見つかるまで、信頼度が最も高い検出枠２０１を第１標準検出枠として使用し、残った全ての検出枠を選別する。そして、中心点の座標を比較することで、残った全ての検出枠の各検出枠近傍の標準検出枠を見つけ、各標準検出枠を用いてその近傍の検出枠をフィルタリングする。
【００５６】
本発明の実施例の方法によれば、図２に示すように、１回目の反復計算において、８回のＩｏＵ計算が含まれ、即ち、１回のＩｏＵ計算で第２標準検出枠２０２を見つけ、２回の第１標準検出枠２０１とのＩｏＵ計算により２つの検出枠をフィルタリングにより除外し、５回の第２標準検出枠２０２とのＩｏＵ計算により２つの検出枠をフィルタリングにより除外し、次のサイクルに入る３個の検出枠を残す。２回目の反復計算において、２回のＩｏＵ計算が含まれ、即ち、２回の標準検出枠２０３とのＩｏＵ計算により２つの検出枠をフィルタリングにより除外する。これによって、２回の反復計算により、合計１０回のＩｏＵ計算が行われ、検出物体２０１、２０２及び２０３が取得された。
【００５７】
本発明の実施例では、中心点の座標の比較は一定の計算量を必要とするが、この計算は非常に簡単であり、それほど多くない計算量のみを必要とする。従って、従来のＮＭＳアルゴリズムに比べて、計算量を大幅に低減させ、特に検出すべき画像における検出枠の数が非常に多い場合、計算量を特に低減させることができる。
【００５８】
図４は本発明の実施例の近距離マッチングのメカニズムにより検出枠を示す図である。図４に示すように、第１標準検出枠の中心点座標は（１００，１００）であり、第２標準検出枠の中心点座標は（３００，３００）である。この２つの標準検出枠の中心点座標と他の検出枠の中心点座標とを比較し、中心点座標が（１１０，１２０）及び（９５，１３０）の２つの検出枠は第１標準検出枠の近傍に位置し、該第１標準検出枠とこの２つの検出枠とのＩｏＵ計算を行い、中心点座標が（３００，３１０）及び（４５０，５５０）の２つの検出枠は第２標準検出枠の近傍に位置し、該第２標準検出枠とこの２つの検出枠とのＩｏＵ計算を行う。これによって、各標準検出枠と一部の検出枠とのＩｏＵ計算のみを行うことで、計算量を低減させることができる。
【００５９】
１つの実施例では、各標準検出枠及び残った全ての検出枠のサイズに基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠とのサイズ比が所定範囲内にある検出枠をフィルタリングしてもよい。
【００６０】
１つの実施例では、各標準検出枠と残った全ての検出枠とのサイズ比を計算し、各標準検出枠について、該標準検出枠を用いて、残った全ての検出枠のうちの、該標準検出枠とのサイズ比が第２閾値よりも小さい検出枠をフィルタリングしてもよい。
【００６１】
これによって、各標準検出枠は、全ての残った検出枠とのＩｏＵ計算を行うことなく、該標準検出枠とのサイズ比が所定範囲内にある検出枠とのＩｏＵ計算のみを行うことで、計算量を低減させ、計算の複雑さを軽減することができる。
【００６２】
本発明の実施例では、第２閾値の値に限定されず、経験に応じて設定されてもよく、例えば０．５に設定されてもよく、即ち標準検出枠よりも２倍小さい検出枠をフィルタリングする。
【００６３】
本発明の実施例では、ＩｏＵ計算の思想から分かるように、重なり率の上限が２つの検出枠の面積比による影響を受けるが、実際には、１つの画像における全ての物体が同一の大きさを有することができず、且つ視野角によりほとんどの物体の大きさが異なる。ＮＭＳアルゴリズムは、同一の物体について異なる検出枠をフィルタリングにより除外することを目的とするため、検出枠のサイズの差を用いて処理を簡略化してもよい。
【００６４】
図５は、中心点が同一であり、且つサイズが異なる２つの検出枠５０１、５０２を示す図である。図５に示すように、サイズ比の差が十分に大きい場合、２つの検出枠の中心点が同一であっても、ＩｏＵ値が依然として第１閾値よりも低いため、そのうちの信頼度が低い１つの検出枠が残されるが、実際には、この検出枠をフィルタリングにより除外すべきである。
【００６５】
本発明の実施例では、標準検出枠とのサイズ比の差が大きい検出枠と該標準検出枠とのＩｏＵ計算を行うことなく、上記のサイズ比に基づいて該検出枠を直接残すことで、計算量を低減させることができる。
【００６６】
図６はサイズ比の比較メカニズムを示す図である。図６に示すように、標準検出枠のサイズが４００であり、各検出枠のサイズがそれぞれ４２０、１２０、８３０、４３０であると仮定すると、サイズが４２０及び４３０の検出枠と該標準検出枠とのサイズの差が小さく、サイズ比が上記の第２閾値よりも小さいため、サイズが４２０及び４３０の検出枠と該標準検出枠とのＩｏＵのみを計算する。一方、サイズが１２０及び８３０の検出枠のサイズと該標準検出枠のサイズとの差が大きく、サイズ比が上記の第２閾値よりも大きいため、この２つの検出枠が次のサイクルに入るように該２つの検出枠を直接残す。
【００６７】
図２のシナリオの例では、本発明の実施例では、まず、第２標準検出枠２０２が見つかるまで、信頼度が最も高い検出枠２０１を第１標準検出枠として使用し、残った全ての検出枠を選別する。そして、各検出枠と各標準検出枠とのサイズ比により、サイズ比の差が大きい検出枠を直接残し、各標準検出枠を用いてサイズ比の差が大きくない検出枠をフィルタリングする。
【００６８】
本発明の実施例の方法によれば、図２に示すように、１回目の反復計算において、４回のＩｏＵ計算が含まれ、即ち、１回のＩｏＵ計算で第２標準検出枠２０２を見つけ、２回の第１標準検出枠２０１とのＩｏＵ計算により２つの検出枠をフィルタリングにより除外し、２回の第２標準検出枠２０２とのＩｏＵ計算により２つの検出枠をフィルタリングにより除外し、次のサイクルに入る３個の検出枠を残す。２回目の反復計算において、２回のＩｏＵ計算が含まれ、即ち、２回の標準検出枠２０３とのＩｏＵ計算により２つの検出枠をフィルタリングにより除外する。これによって、２回の反復計算により、合計７回のＩｏＵ計算が行われ、検出物体２０１、２０２及び２０３が取得された。
【００６９】
図７は本発明の実施例のもう１つの図である。図７に示すように、本発明の実施例では、まず、信頼度が０．９９の検出枠を第１標準検出枠とし、そして、信頼度が０．９９の検出枠を用いて信頼度が０．９７及び０．９６の検出枠をフィルタリングにより除外し（２回のＩｏＵ計算）、信頼度が０．９４の検出枠を第２標準検出枠として見つける（１回のＩｏＵ計算）。そして、近距離マッチングのメカニズム又はサイズ比の比較メカニズムにより、第１標準検出枠を用いて、サイズが４３０であり、且つ中心点座標が（１１０，１２０）である検出枠、及びサイズが３８０であり、且つ中心点座標が（９５，１３０）である検出枠をフィルタリングし（２回のＩｏＵ計算）、第２標準検出枠を用いて、サイズが２２０であり、且つ中心点座標が（３００，３１０）である検出枠をフィルタリングする（１回のＩｏＵ計算）。サイズが１００であり、且つ中心点座標が（４５０，５５０）である検出枠は、近距離マッチングのメカニズムを満たさず、且つサイズ比の比較メカニズムを満たさないため、次のサイクルに入るように直接残される。
【００７０】
以上は実施例を参照しながら本実施例の近距離マッチングのメカニズム及びサイズ比の比較メカニズムを説明しているが、上記の実施例は個別に実施されてもよいし、組み合わせて実施されてもよく、本発明の実施例はこれに限定されない。
【００７１】
本発明の実施例の近距離マッチングのメカニズムにより、異なる物体間のＩｏＵ計算を低減させることができ、サイズ比の比較メカニズムにより、視野角の遠さによる異なる物体サイズの冗長なＩｏＵ計算を低減させることができる。テストにより、計算量を０％〜５０％低減させることができ、全体の動作速度を０％〜２０％加速することができ、検出すべき物体が多いほど、速度の増加率が大きくなる。
【００７２】
図８は本発明の実施例１の物体検出方法のもう１つの態様を示す図である。図８に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００７３】
ステップ８０１：検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替える。
【００７４】
ステップ８０２：各検出枠の座標に基づいて各検出枠のサイズ（ｓｉｚｅ）を計算する。
【００７５】
ステップ８０３：少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠の信頼度に基づいて少なくとも１つの標準検出枠を選択し、該標準検出枠を用いて残った全ての検出枠のうちの該標準検出枠とのサイズ比が第２閾値よりも小さい検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得する。現在の反復計算の検出結果は、現在の反復計算に用いられる標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む。
【００７６】
本発明の実施例では、１つの標準検出枠を選択してもよいし、複数の標準検出枠を選択してもよい。１つの標準検出枠を選択する場合、信頼度が最も高い検出枠を標準検出枠とする。複数の標準検出枠を選択する場合、選択方法は上記の実施例と同様であり、ここでその説明を省略する。
【００７７】
本発明の実施例では、サイズ比の比較メカニズムにより検出枠をフィルタリングし、即ち、少なくとも１回の反復計算において、標準検出枠とのサイズ比が第２閾値よりも小さい検出枠と標準検出枠とのＩｏＵのみを計算し、この条件を満たさない検出枠が次のサイクルに入るように直接残すことで、簡単な方法で計算量を低減させることができる。
【００７８】
該サイズ比の比較メカニズムについて既に説明しているため、ここでその説明を省略する。
【００７９】
１つの実施例では、最後の反復プロセスにおいて、１つの標準検出枠を用いてもよいし、２つの標準検出枠を用いてもよく、具体的には検出すべき画像における物体の数及び検出枠の数に依存するが、ここでその説明を省略する。
【００８０】
１つの実施例では、上記の検出枠をフィルタリングするステップにおいて、標準検出枠と検出枠とのＩｏＵを計算し、ＩｏＵが第３閾値よりも大きい場合、該検出枠をフィルタリングにより除外し、そうでない場合、該検出枠を残してもよい。具体的な原理は上記の通りであり、ここでその説明を省略する。本実施例では、該第３閾値は、上記の第１閾値と同一であってもよいし、異なってもよい。例えば、該第３閾値の値範囲は０．３〜０．５であってもよいが、本発明の実施例はこれに限定されない。
【００８１】
本発明の実施例の方法によれば、少なくとも１回の反復プロセスにおいて複数の標準検出枠（少なくとも２つの標準検出枠）を比較の基準として用い、残った検出枠は、それとの距離が最も近い標準検出枠とのＩｏＵ計算のみを行うことで、計算量を低減させることができる。さらに、少なくとも１回の反復プロセスにおいて１つ又は複数の標準検出枠を用いて該標準検出枠とのサイズ比が第２閾値よりも小さい検出枠をフィルタリングする（ＩｏＵ計算）ことで、計算量をさらに低減させることができる。
【００８２】
＜実施例２＞
本実施例は物体検出装置を提供する。該装置の問題解決の原理は実施例１の方法と同様であるため、その具体的な実施は実施例１の方法の実施を参照してもよく、同様な内容について説明を省略する。
【００８３】
図９は本発明の実施例の物体検出装置９００を示す図であり、図９に示すように、該物体検出装置９００は、並び替え部９０１、計算部９０２及びフィルタリング部９０３を含む。並び替え部９０１は、検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替える。計算部９０２は、各検出枠の座標に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズ（ｓｉｚｅ）を計算する。フィルタリング部９０３は、少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得する。現在の反復計算の検出結果は、標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む。
【００８４】
本発明の実施例では、フィルタリング部９０３は、残った全ての検出枠から、信頼度が最も高い検出枠を第１標準検出枠として選択し、信頼度が２番目に高い検出枠と該第１標準検出枠とのＩｏＵ（Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  ｏｖｅｒ  Ｕｎｉｏｎ）を計算し、該ＩｏＵが第１閾値よりも小さい場合、該信頼度が２番目に高い検出枠を第２標準検出枠とし、該ＩｏＵが第１閾値以上である場合、算出されたＩｏＵが該第１閾値よりも小さい検出枠を第２標準検出枠として取得するまで、該信頼度が２番目に高い検出枠をフィルタリングにより除外し、信頼度が次に高い検出枠と該第１標準検出枠とのＩｏＵを計算し続けてもよい。
【００８５】
１つの実施例では、フィルタリング部９０３は、各標準検出枠及び残った全ての検出枠の中心点の座標に基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠との距離が他の標準検出枠との距離よりも小さい検出枠をフィルタリングしてもよい。
【００８６】
１つの実施例では、フィルタリング部９０３は、各標準検出枠及び残った全ての検出枠のサイズに基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠とのサイズ比が所定範囲内にある検出枠をフィルタリングしてもよい。
【００８７】
１つの実施例では、フィルタリング部９０３は、各標準検出枠と残った全ての検出枠とのサイズ比を計算し、各標準検出枠について、該標準検出枠を用いて、残った全ての検出枠のうちの、該標準検出枠とのサイズ比が第２閾値よりも小さい検出枠をフィルタリングしてもよい。
【００８８】
１つの実施例では、フィルタリング部９０３は、該標準検出枠と比較すべき検出枠とのＩｏＵを計算し、ＩｏＵが第３閾値よりも大きい検出枠をフィルタリングにより除外し、ＩｏＵが第３閾値よりも小さい検出枠を残してもよい。
【００８９】
本発明の実施例の装置によれば、物体検出の計算量を低減させることができる。
【００９０】
＜実施例３＞
本発明の実施例は、実施例２に記載の物体検出装置を含む画像処理装置を提供する。
【００９１】
図１０は本発明の実施例の画像処理装置を示す図である。図１０に示すように、画像処理装置１０００は、中央処理装置（ＣＰＵ）１００１及び記憶装置１００２を含んでもよく、記憶装置１００２は中央処理装置１００１に接続される。記憶装置１００２は、各種のデータ及び情報処理のプログラムを記憶してもよく、中央処理装置１００１の制御により該プログラムを実行する。
【００９２】
１つの態様では、物体検出装置９００の機能は中央処理装置１００１に統合されてもよい。ここで、中央処理装置１００１は、実施例１に記載された物体検出方法を実現するように構成されてもよい。
【００９３】
もう１つの態様では、物体検出装置９００は中央処理装置１００１とそれぞれ配置されてもよく、例えば、物体検出装置９００は中央処理装置１００１に接続されたチップであり、中央処理装置１００１の制御により物体検出装置９００の機能を実現するように構成されてもよい。
【００９４】
１つの態様では、中央処理装置１００１は、検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替えるステップと、各検出枠の座標に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズ（ｓｉｚｅ）を計算するステップと、少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得するステップであって、現在の反復計算の検出結果は、標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む、ステップと、を実行するように構成されてもよい。
【００９５】
また、図１０に示すように、画像処理装置１０００は、入力出力（Ｉ／Ｏ）装置１００３及び表示装置１００４などをさらに含んでもよい。ここで、上記各部の機能は従来技術と類似し、ここでその説明を省略する。なお、画像処理装置１０００は、図１０に示す全ての構成部を含まなくてもよい。また、画像処理装置１０００は、図１０に示していない構成部を含んでもよく、従来技術を参考してもよい。
【００９６】
本発明の実施例は、物体検出装置又は画像処理装置においてプログラムを実行する際に、該物体認識装置又は画像処理装置に実施例１に記載の方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムを提供する。
【００９７】
本発明の実施例は、コンピュータに、物体検出装置又は画像処理装置に実施例１に記載の方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００９８】
本発明の以上の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアを結合して実現されてもよい。本発明はコンピュータが読み取り可能なプログラムに関し、該プログラムは論理部により実行される時に、該論理部に上述した装置又は構成要件を実現させる、或いは該論理部に上述した各種の方法又はステップを実現させることができる。本発明は上記のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えばハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等に関する。
【００９９】
本発明の実施例を参照しながら説明した方法／装置は、ハードウェア、プロセッサにより実行されるソフトウェアモジュール、又は両者の組み合わせで実施されてもよい。例えば、図９に示す機能的ブロック図における１つ若しくは複数、又は機能的ブロック図の１つ若しくは複数の組み合わせは、コンピュータプログラムフローの各ソフトウェアモジュールに対応してもよいし、各ハードウェアモジュールに対応してもよい。これらのソフトウェアモジュールは、図３に示す各ステップにそれぞれ対応してもよい。これらのハードウェアモジュールは、例えばフィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を用いてこれらのソフトウェアモジュールをハードウェア化して実現されてもよい。
【０１００】
ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、モバイルハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又は当業者にとって既知の任意の他の形の記憶媒体に位置してもよい。プロセッサが記憶媒体から情報を読み取ったり、記憶媒体に情報を書き込むように該記憶媒体をプロセッサに接続してもよいし、記憶媒体がプロセッサの構成部であってもよい。プロセッサ及び記憶媒体はＡＳＩＣに位置する。該ソフトウェアモジュールは移動端末のメモリに記憶されてもよいし、移動端末に挿入されたメモリカードに記憶されてもよい。例えば、機器（例えば移動端末）が比較的に大きい容量のＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置を用いる場合、該ソフトウェアモジュールは該ＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置に記憶されてもよい。
【０１０１】
図面に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、本発明に記載されている機能を実行するための汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタ論理装置、ディスクリートハードウェアコンポーネント、またはそれらの任意の適切な組み合わせで実現されてもよい。図面に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、例えば、コンピューティング機器の組み合わせ、例えばＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサの組み合わせ、ＤＳＰ通信と組み合わせた１つ又は複数のマイクロプロセッサ又は他の任意の構成で実現されてもよい。
【０１０２】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び変更を行ってもよく、これらの変形及び変更も本発明の範囲に属する。
【０１０３】
また、上述の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
物体検出方法であって、
検出すべき画像における全ての検出枠の信頼度に基づいて全ての検出枠を並び替えるステップと、
各検出枠の座標に基づいて各検出枠の中心点の座標及び／又は各検出枠のサイズ（ｓｉｚｅ）を計算するステップと、
少なくとも１回の反復計算において、残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択し、各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングし、現在の反復計算の検出結果を取得するステップであって、現在の反復計算の検出結果は、標準検出枠の数と同一の数の検出物体を含む、ステップと、を含む、方法。
（付記２）
残った全ての検出枠から少なくとも２つの検出枠を標準検出枠として選択するステップは、
残った全ての検出枠から、信頼度が最も高い検出枠を第１標準検出枠として選択するステップと、
信頼度が２番目に高い検出枠と前記第１標準検出枠とのＩｏＵ（Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  ｏｖｅｒ  Ｕｎｉｏｎ）を計算するステップと、
前記ＩｏＵが第１閾値よりも小さい場合、前記信頼度が２番目に高い検出枠を第２標準検出枠とするステップと、
前記ＩｏＵが第１閾値以上である場合、算出されたＩｏＵが前記第１閾値よりも小さい検出枠を第２標準検出枠として取得するまで、前記信頼度が２番目に高い検出枠をフィルタリングにより除外し、信頼度が次に高い検出枠と前記第１標準検出枠とのＩｏＵを計算し続けるステップと、を含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングするステップは、
各標準検出枠及び残った全ての検出枠の中心点の座標に基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠との距離が他の標準検出枠との距離よりも小さい検出枠をフィルタリングするステップ、を含む、付記１に記載の方法。
（付記４）
各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングするステップは、
各標準検出枠及び残った全ての検出枠のサイズに基づいて、各標準検出枠を用いて、各標準検出枠とのサイズ比が所定範囲内にある検出枠をフィルタリングするステップ、を含む、付記１又は３に記載の方法。
（付記５）
各標準検出枠を用いて残った全ての検出枠をフィルタリングするステップは、
各標準検出枠と残った全ての検出枠とのサイズ比を計算し、各標準検出枠について、前記標準検出枠を用いて、残った全ての検出枠のうちの、前記標準検出枠とのサイズ比が第２閾値よりも小さい検出枠をフィルタリングするステップ、を含む、付記４に記載の方法。
（付記６）
前記検出枠をフィルタリングするステップは、
前記標準検出枠と比較すべき検出枠とのＩｏＵを計算するステップと、
ＩｏＵが第３閾値よりも大きい検出枠をフィルタリングにより除外し、ＩｏＵが第３閾値よりも小さい検出枠を残すステップと、を含む、付記３又は５に記載の方法。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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