(57)【要約】【課題】認識対象物体の認識精度を向上させることが可能な画像処理装置を提供する。【解決手段】認識対象物体Ｐ１を含む画像Ｐから抽出した画像特徴量に基づいて認識対象物体Ｐ１に関する物体識別モデルの学習を行う際、抽出した画像特徴量およびその画像特徴量の判断データに基づいて物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量が特定され、特定された不要画像特徴量を除外した画像特徴量に基づいて物体識別モデルの生成が行われる。このため、精度の高い物体識別モデルの生成が可能となり、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能となる。【選択図】図２
2010128930.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象物体を含む画像から抽出した画像特徴量に基づいて認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う画像処理装置において、
前記画像特徴量が前記物体識別モデルの学習に不要か否かを判断するための判断データを記憶する判断データ記憶手段と、
前記画像特徴量および前記判断データに基づいて前記物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量を特定して削除する不要画像特徴量削除手段と、
前記不要画像特徴量を除外した画像特徴量に基づいて前記物体識別モデルの生成を行う物体識別モデル生成手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判断データは、前記画像特徴量が前記認識対象物体に属するか否かを判断するためのデータであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判断データは、前記画像特徴量の大きさと位置とを対応付けたデータであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
認識対象物体を含む画像から抽出した画像特徴量に基づいて認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う画像処理装置において、
前記画像特徴量に重要度を付加する重要度付加手段と、
前記画像特徴量および前記重要度に基づいて前記物体識別モデルの学習に必要な必要画像特徴量を特定して選定する必要画像特徴量選定手段と、
選定した前記必要画像特徴量に基づいて前記物体識別モデルの学習を行う物体識別モデル学習手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記重要度付加手段は、前記画像特徴量と過去に抽出した画像特徴量との比較に基づいて重要度を付加することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認識対象物体に関する物体識別モデルを学習する画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力画像中から認識対象物体の存在領域を抽出する画像処理装置が一般に知られている（例えば特許文献１参照）。ここで、特許文献１には、認識対象物体の画像データからその認識対象物体の各位置における画像特徴量を抽出して画像特徴量の分布を学習し、これを辞書データとして記憶することで、入力画像と辞書データとを照合して認識対象物体の存在領域を検出する技術が記載されている。
【特許文献１】特開平１１−５３５４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、特許文献１に記載された画像処理装置では、辞書データの学習時に背景等の偏りがあると、認識対象物体に属さない画像特徴量を辞書データとして誤って抽出する虞があり、この場合、認識対象物体の認識精度が低下する虞がある。
【０００４】
そこで、本発明は、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能な画像処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願の第１の発明に係る画像処理装置は、認識対象物体を含む画像から抽出した画像特徴量に基づいて認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う画像処理装置において、画像特徴量が物体識別モデルの学習に不要か否かを判断するための判断データを記憶する判断データ記憶手段と、画像特徴量および判断データに基づいて物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量を特定する不要画像特徴量特定手段と、不要画像特徴量を除外した画像特徴量に基づいて物体識別モデルの生成を行う物体識別モデル生成手段とを備えていることを特徴とする。
【０００６】
第１の発明に係る画像処理装置では、認識対象物体を含む画像から抽出した画像特徴量に基づいて認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う際、抽出した画像特徴量およびその画像特徴量の判断データに基づいて物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量が特定され、特定された不要画像特徴量を除外した画像特徴量に基づいて物体識別モデルの生成が行われる。このため、第１の発明に係る画像処理装置では、精度の高い物体識別モデルの生成が可能となり、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能となる。
【０００７】
第１の発明に係る画像処理装置において、判断データは、画像特徴量が認識対象物体に属するか否かを判断するためのデータとすることができる。この場合、認識対象物体に属さない画像特徴量が物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量として特定され、この不要画像特徴量を除外した画像特徴量に基づいて物体識別モデルの生成が行われる。
【０００８】
また、第１の発明に係る画像処理装置において、判断データは、画像特徴量の大きさと位置とを対応付けたデータとすることができる。この場合、小さすぎる画像特徴量など、認識対象物体を識別する上でふさわしくない画像特徴量が物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量として特定され、この不要画像特徴量を除外した画像特徴量に基づいて物体識別モデルの生成が行われる。
【０００９】
本願の第２の発明に係る画像処理装置は、認識対象物体を含む画像から抽出した画像特徴量に基づいて認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う画像処理装置において、画像特徴量に重要度を付加する重要度付加手段と、画像特徴量および重要度に基づいて物体識別モデルの学習に必要な画像特徴量を特定して選定する画像特徴量選定手段と、選定した画像特徴量に基づいて物体識別モデルの学習を行う物体識別モデル学習手段とを備えていることを特徴とする。
【００１０】
第２の発明に係る画像処理装置では、認識対象物体を含む画像から抽出した画像特徴量に基づいて認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う際、抽出した画像特徴量およびその画像特徴量に付加された重要度に基づいて物体識別モデルの学習に必要な必要画像特徴量が特定されて選定され、選定された必要画像特徴量に基づいて物体識別モデルの生成が行われる。このため、第２の発明に係る画像処理装置では、精度の高い物体識別モデルの生成が可能となり、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能となる。
【００１１】
第２の発明に係る画像処理装置において、重要度付加手段は、画像特徴量と過去に抽出した画像特徴量との比較に基づいて重要度を付加するように構成することができる。この場合、画像特徴量を抽出した段階で割り当てられる重要度に基づいて画像特徴量の学習の要否を判断することで、予めデータベースを用意することなく動的に物体識別モデルを生成することが可能となり、新規の物体にも対応可能となる。
【発明の効果】
【００１２】
本願の第１の発明によれば、認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う際、抽出した画像特徴量およびその画像特徴量の判断データに基づいて物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量を特定され、特定された不要画像特徴量を除外した画像特徴量に基づいて物体識別モデルの生成が行われるため、精度の高い物体識別モデルの生成が可能となり、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能となる。
【００１３】
本願の第２の発明によれば、認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う際、抽出した画像特徴量およびその画像特徴量に付加された重要度に基づいて物体識別モデルの学習に必要な必要画像特徴量が特定されて選定され、選定された必要画像特徴量に基づいて物体識別モデルの生成が行われるため、精度の高い物体識別モデルの生成が可能となり、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、添付の図面を参照して本発明に係る画像処理装置を実施するための最良の形態を順次説明する。ここで、添付図面の図１は、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図、図２は第１実施形態に係る画像処理装置に判断データとして保存されている不要画像特徴量の出現位置の一例を示す画像の正面図、図３は第１実施形態に係る画像処理装置が実行する一連の処理手順を示すフローチャートである。
【００１５】
第１実施形態に係る画像処理装置は、認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う装置、すなわち、認識することが必要な対象物体を識別するための識別モデルを学習する装置である。この画像処理装置は、例えばＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）カメラや赤外線カメラなどからなる画像処理用カメラを装備した車両用に構成されている。
【００１６】
ここで、第１実施形態の画像処理装置は、例えば図１に示す汎用ＰＣ（Personal  Computer）１０を主体に構成されている。この汎用ＰＣ１０は、入出力インターフェースＩ／Ｏ、Ａ／Ｄコンバータ、プログラムおよびデータを記憶したＲＯＭ（Read  Only  Memory）、入力データ等を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）、データベース用の大容量のデータを記憶するＨＤ（Hard  Disk）、プログラムを実行するＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等を備えている。
【００１７】
そして、この汎用ＰＣ１０には、画像データ保存部１０Ａ、画像特徴量抽出部１０Ｂ、不要画像特徴量保存部１０Ｃ、不要画像特徴量削除部１０Ｄ、物体識別モデル生成部１０Ｅなどがハードウェアおよびソフトウェアを利用して構成されている。
【００１８】
画像データ保存部１０Ａには、例えば図２に示すような歩行者を認識対象物体Ｐ１として含む複数の画像Ｐのデータが物体識別モデル生成用の学習データとして保存されている。この画像データ保存部１０Ａは、例えば、認識対象物体Ｐ１を撮影する画像処理用カメラＣから複数の画像データを取得して保存する。
【００１９】
画像特徴量抽出部１０Ｂは、画像データ保存部１０Ａに蓄積されて保存されている複数の画像Ｐのデータから、認識対象物体Ｐ１に共通する画像特徴量を抽出する。ここで、「画像特徴量」とは、画像Ｐを特徴付ける要素であり、例えば画像Ｐ全体の色合い、色の分布、画像Ｐ中の輪郭線、画像Ｐ中のテクスチュアパタン（模様）などである。
【００２０】
不要画像特徴量保存部１０Ｃには、画像特徴量抽出部１０Ｂで抽出された画像特徴量が物体識別モデルの学習に不要か否かを判断するための判断データとして、画像特徴量の出現位置ごとの有効度のデータが保存されている。例えば図２に示した画像Ｐ中の認識対象物体（歩行者）Ｐ１に属さない画像特徴量の出現位置Ｐ２ごとの有効度のデータが保存されている。そして、この不要画像特徴量保存部１０Ｃにより判断データ記憶手段が構成されている。
【００２１】
不要画像特徴量削除部１０Ｄは、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した画像特徴量の情報と、不要画像特徴量保存部１０Ｃに保存されている不要画像特徴量の情報とに基づき、物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量を特定して削除する。
【００２２】
すなわち、不要画像特徴量削除部１０Ｄは、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した画像特徴量から不要画像特徴量削除部１０Ｄに保存されている不要画像特徴量と一致するものを削除し、残りの有用な画像特徴量の情報のみを物体識別モデル生成部１０Ｅに送出する。そして、この不要画像特徴量削除部１０Ｄにより不要画像特徴量削除手段が構成されている。
【００２３】
物体識別モデル生成部１０Ｅは、不要画像特徴量削除部１０Ｄから送出される有用な画像特徴量の情報、すなわち、不要画像特徴量削除部１０Ｄで削除された不要な画像特徴量を除く有用な画像特徴量の情報に用いて物体識別モデルを学習し、その物体識別モデルを生成する。
【００２４】
つぎに、汎用ＰＣ１０が順次実行する一連の処理を図３のフローチャートに沿って説明しつつ第１実施形態の画像処理装置の作用効果を説明する。まず、汎用ＰＣ１０は、一連の処理の開始に当たり、物体識別モデル生成用の学習データとして保存されている全てのデータを画像データ保存部１０Ａから画像特徴量抽出部１０Ｂに取り出す。なお、このデータには、通常、認識対象のデータと、非認識対象のデータの両方が含まれている。
【００２５】
その後、ステップＳ１０において画像特徴量抽出部１０Ｂは、例えば図２に示す認識対象物体Ｐの認識に用いる画像特徴量を見つけるために、可能性のある全ての画像特徴量の中から任意の画像特徴量を１つ選択する。この場合、種類、位置、大きさの異なる画像特徴量は、相互に異なる画像特徴量として選択される。
【００２６】
ステップＳ１１において画像特徴量抽出部１０Ｂは、選択した１つの画像特徴量を全ての画像データ（学習データ）に適用して画像特徴量の評価値を個々に算出する。
【００２７】
ステップＳ１２において画像特徴量抽出部１０Ｂは、画像データ（学習データ）ごとに算出した画像特徴量の評価値のうちから認識対象物体Ｐの識別率が最も高くなる閾値を探索して保存すると共に、そのときの最高識別率を算出して保存する。
【００２８】
ステップＳ１３において画像特徴量抽出部１０Ｂは、ステップＳ１０で順次選択されるべき全ての画像特徴量の中に未選択の画像特徴量がないか否かを判別する。そして、この判別結果がＮＯであって未選択の画像特徴量があればステップＳ１０の処理に戻るが、判別結果がＹＥＳであって未選択の画像特徴量がなければつぎのステップＳ１４の処理に進む。
【００２９】
ステップＳ１４において画像特徴量抽出部１０Ｂは、ステップＳ１２で保存した画像特徴量ごとの識別率のうち、最も高い識別率を検索し、その最高識別率に対応する画像特徴量を一つ抽出する。
【００３０】
ステップＳ１５において不要画像特徴量削除部１０Ｄは、ステップＳ１４で画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した画像特徴量が有効な画像特徴量であるか否かの判定を行うために、その画像特徴量の位置の有効度を取得する。すなわち、不要画像特徴量削除部１０Ｄは、画像特徴量の出現位置Ｐ２ごとの有効度のデータが保存された不要画像特徴量保存部１０Ｃから、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した識別率が最も高い画像特徴量の位置の有効度を取得する。
【００３１】
つづくステップＳ１６において不要画像特徴量削除部１０Ｄは、不要画像特徴量保存部１０Ｃから取得した画像特徴量の出現位置の有効度のデータに基づき、ステップＳ１４で抽出された画像特徴量の出現位置の有効度が別途に設定された閾値以上であるか否かを判定する。
【００３２】
ステップＳ１６の判定結果がＹＥＳであれば、つづくステップＳ１７において不要画像特徴量削除部１０Ｄは、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した識別率が最も高い画像特徴量の情報と、その画像特徴量の識別率が最も高くなる閾値の情報とを物体識別モデル生成部１０Ｅに送出して物体の識別モデルに追加する。
【００３３】
一方、ステップＳ１６の判定結果がＮＯであれば、汎用ＰＣ１０は、ステップＳ１８の処理を実行した後、ステップＳ１５、Ｓ１６の処理に戻る。この場合、ステップＳ１８において画像特徴量抽出部１０Ｂは、ステップＳ１２で保存した画像特徴量ごとの識別率のうち、最も高い識別率に次ぐ次点の識別率を検索し、その次点の識別率に対応する画像特徴量を一つ抽出する。
【００３４】
そして、不要画像特徴量削除部１０Ｄは、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した識別率が次点の画像特徴量の位置の有効度を取得し（Ｓ１５）、この有効度に基づき、ステップＳ１８で抽出された画像特徴量の位置の有効度が別途に設定された閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１６）。
【００３５】
こうしてステップＳ１８、Ｓ１５の処理を経た後におけるステップＳ１６の判定結果がＹＥＳとなると、ステップＳ１７において不要画像特徴量削除部１０Ｄは、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した識別率が次点の画像特徴量の情報と、その画像特徴量の識別率の閾値の情報とを物体識別モデル生成部１０Ｅに送出して物体の識別モデルに追加する。
【００３６】
このように、第１実施形態の画像処理装置では、画像データ保存部１０Ａに保存された認識対象物体を含む複数の画像からその認識対象物体に共通する画像特徴量を画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出する。そして、抽出された画像特徴量に基づいて物体識別モデル生成部１０Ｅが認識対象物体に関する物体識別モデルを学習して生成する。
【００３７】
その際、不要画像特徴量削除部１０Ｄは、不要画像特徴量保存部１０Ｃから取得した画像特徴量の位置の有効度の情報に基づき、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した画像特徴量の位置の有効度が別途に設定された閾値未満のとき、その画像特徴量を物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量として特定し、これを削除する。そして、この不要画像特徴量が削除された有用な画像特徴量に基づいて物体識別モデル生成部１０Ｅが認識対象物体に関する物体識別モデルを学習して生成する。
【００３８】
すなわち、第１実施形態の画像処理装置によれば、認識対象物体Ｐ１に関する物体識別モデルを学習して生成するに当たり、認識対象物体Ｐ１が存在するはずのない画像Ｐの背景領域から得られた画像特徴量を不要画像特徴量として排除することができる。従って、精度の高い物体識別モデルの生成が可能となり、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能となる。
【００３９】
つぎに、図４および図５を参照して第１実施形態の第１変形例による画像処理装置を説明する。この第１変形例による画像処理装置は、図１に示した不要画像特徴量保存部１０Ｃに保存される判断データが異なり、これに対応して不要画像特徴量削除部１０Ｄの機能が異なるものであり、その他は第１実施形態と同様に構成されている。
【００４０】
ここで、第１実施形態の第２変形例による画像処理装置において、不要画像特徴量保存部１０Ｃには、画像特徴量抽出部１０Ｂで抽出された画像特徴量が物体識別モデルの学習に不要か否かを判断するための判断データとして、抽出された画像特徴量が認識対象物体に属するか否かを判断するためのデータが保存されている。すなわち、抽出された画像特徴量の位置のデータと、その位置には存在しないはずの認識対象物体のテクスチャパタンのデータとが保存されている。例えば図４に示す画像Ｐ中の認識対象物体（歩行者）Ｐ１には属さない脚部付近の出現位置Ｐ３のデータと、その出現位置Ｐ３に出現する横エッジのテクスチャパタンのデータとが保存されている。
【００４１】
この第１変形例による画像処理装置では、汎用ＰＣ１０が図５のフローチャートに示す一連の処理を順次実行する。ここで、図５のフローチャートに示す一連の処理手順は、図３に示したフローチャートにおけるステップＳ１５およびステップＳ１６の処理内容を若干変更したものであり、その他のステップの処理内容は同様である。そこで、図５に示すフローチャートの一連の処理手順については、ステップＳ１５およびステップＳ１６の処理内容のみを説明し、その他のステップの処理内容は説明を省略する。
【００４２】
ステップＳ１５において不要画像特徴量削除部１０Ｄは、ステップＳ１４で画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した画像特徴量が有効な画像特徴量であるか否かの判定を行うために、抽出された画像特徴量の出現位置には認識対象物体Ｐ１のテクスチャパタンとして存在しないはずの有効でないテクスチャパタン、換言すれば無効なテクスチャパタンのデータを取得する。
【００４３】
すなわち、不要画像特徴量削除部１０Ｄは、画像特徴量の出現位置と、その出現位置には認識対象物体Ｐ１のテクスチャパタンとして存在しないはずのテクスチャパタンのデータとが保存されている不要画像特徴量保存部１０Ｃから、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した識別率が最も高い画像特徴量の出現位置には存在しないはずのテクスチャパタンのデータを取得する。
【００４４】
つづくステップＳ１６において不要画像特徴量削除部１０Ｄは、不要画像特徴量保存部１０Ｃから取得した画像特徴量の出現位置のデータと、その出現位置には認識対象物体Ｐ１のテクスチャパタンとして存在しないはずのテクスチャパタンのデータとに基づき、ステップＳ１４で抽出された画像特徴量の出現位置におけるテクスチャパタンが存在しないはずの無効なテクスチャパタンと一致するか否かを判定する。すなわち、不要画像特徴量削除部１０Ｄは、ステップＳ１４で抽出された画像特徴量のテクスチャパタンが無効なテクスチャパタンであるか否かを判定する。
【００４５】
そして、ステップＳ１６の判定結果がＮＯであって、抽出された画像特徴量のテクスチャパタンが無効なテクスチャパタンでなければ、汎用ＰＣ１０はステップＳ１７の処理に進む。一方、ステップＳ１６の判定結果がＹＥＳであって、抽出された画像特徴量のテクスチャパタンが無効なテクスチャパタンであれば、汎用ＰＣ１０はステップＳ１８の処理を実行した後、ステップＳ１５、Ｓ１６の処理に戻る。
【００４６】
このように、第１実施形態の第１変形例による画像処理装置では、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した画像特徴量の出現位置におけるテクスチャパタンが認識対象物体Ｐ１のテクスチャパタンとして存在しないはずの無効なテクスチャパタンと一致するとき、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した画像特徴量は、物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量として削除される。そして、この不要画像特徴量が削除された有用な画像特徴量に基づいて物体識別モデル生成部１０Ｅが認識対象物体Ｐ１に関する物体識別モデルを学習して生成する。
【００４７】
すなわち、第１実施形態の第１変形例による画像処理装置によれば、認識対象物体Ｐ１に関する物体識別モデルを学習して生成するに当たり、認識対象物体Ｐ１に存在しないはずのテクスチャパタンの画像特徴量を不要画像特徴量として排除することができる。従って、精度の高い物体識別モデルの生成が可能となり、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能となる。
【００４８】
つづいて、図６を参照して第１実施形態の第２変形例による画像処理装置を説明する。この第２変形例による画像処理装置は、図１に示した不要画像特徴量保存部１０Ｃに保存される判断データが異なり、これに対応して不要画像特徴量削除部１０Ｄの機能が異なるものであり、その他は第１実施形態と同様に構成されている。
【００４９】
ここで、第１実施形態の第２変形例による画像処理装置において、不要画像特徴量保存部１０Ｃには、画像特徴量抽出部１０Ｂで抽出された画像特徴量が物体識別モデルの学習に不要か否かを判断するための判断データとして、抽出された画像特徴量の大きさと位置とを対応付けたデータが保存されている。すなわち、画像特徴量の出現位置と、その出現位置における画像特徴量の大きさとしては有効でない大きさの範囲、換言すれば、小さすぎる無効な大きさの範囲のデータとが保存されている。
【００５０】
この第２変形例による画像処理装置では、汎用ＰＣ１０が図６のフローチャートに示す一連の処理を順次実行する。ここで、図６のフローチャートに示す一連の処理手順は、図３に示したフローチャートにおけるステップＳ１５およびステップＳ１６の処理内容を若干変更したものであり、その他のステップの処理内容は同様である。そこで、図６に示すフローチャートの一連の処理手順については、ステップＳ１５およびステップＳ１６の処理内容のみを説明し、その他のステップの処理内容は説明を省略する。
【００５１】
ステップＳ１５において不要画像特徴量削除部１０Ｄは、ステップＳ１４で画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した識別率が最も高い画像特徴量が有効な画像特徴量であるか否かの判定を行うために、抽出された画像特徴量の出現位置を基準に、その位置に固有の有効でない画像特徴量の大きさの範囲のデータを不要画像特徴量保存部１０Ｃから取得する。換言すれば、画像特徴量として小さすぎる無効な大きさの範囲のデータを不要画像特徴量保存部１０Ｃから取得する。
【００５２】
つづくステップＳ１６において不要画像特徴量削除部１０Ｄは、不要画像特徴量保存部１０Ｃから取得した画像特徴量の出現位置のデータと、その出現位置における画像特徴量の大きさとしては小さすぎる無効な大きさの範囲のデータとに基づき、ステップＳ１４で抽出された画像特徴量の大きさが無効な大きさであるか否かを判定する。
【００５３】
そして、ステップＳ１６の判定結果がＮＯであって、抽出された画像特徴量の大きさが無効な大きさの範囲内でなければ、汎用ＰＣ１０はステップＳ１７の処理に進む。一方、ステップＳ１６の判定結果がＹＥＳであって、抽出された画像特徴量の大きさが無効な大きさの範囲内であれば、汎用ＰＣ１０はステップＳ１８の処理を実行した後、ステップＳ１５、Ｓ１６の処理に戻る。
【００５４】
このように、第１実施形態の第２変形例による画像処理装置では、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した画像特徴量の大きさが無効な大きさの範囲内であるとき、画像特徴量抽出部１０Ｂが抽出した画像特徴量は、物体識別モデルの学習に不要な不要画像特徴量として削除される。そして、この不要画像特徴量が削除された有用な画像特徴量に基づいて物体識別モデル生成部１０Ｅが認識対象物体Ｐ１に関する物体識別モデルを学習して生成する。
【００５５】
すなわち、第１実施形態の第２変形例による画像処理装置によれば、認識対象物体Ｐ１に関する物体識別モデルを学習して生成するに当たり、例えば歩行者の衣服の模様など、認識対象物体Ｐ１の識別には小さすぎて無効な範囲内にある大きさの画像特徴量を不要画像特徴量として排除することができる。従って、精度の高い物体識別モデルの生成が可能となり、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能となる。
【００５６】
つぎに、図７〜図９を参照して本発明の第２実施形態に係る画像処理装置を説明する。この第２実施形態の画像処理装置は、図１に示した汎用ＰＣ１０と同様の図７に示す汎用ＰＣ２０を主体に構成されており、この汎用ＰＣ２０には、画像データ保存部２０Ａ、画像特徴量抽出部２０Ｂ、重要度算出保存部２０Ｃ、重要度付加部２０Ｄ、重要画像特徴量選定部２０Ｅ、物体識別モデル生成部２０Ｆなどがハードウェアおよびソフトウェアを利用して構成されている。
【００５７】
画像データ保存部２０Ａ、画像特徴量抽出部２０Ｂおよび物体識別モデル生成部２０Ｆは、図１に示した汎用ＰＣ１０の画像データ保存部１０Ａ、画像特徴量抽出部１０Ｂおよび物体識別モデル生成部１０Ｅにそれぞれ対応した同様の機能を有するものである。そこで、これらについては詳細な説明は省略する。
【００５８】
ここで、重要度算出保存部２０Ｃは、画像データ保存部２０Ａに蓄積されて保存されている画像データと、画像特徴量抽出部２０Ｂが抽出した画像特徴量とを取得することで、画像特徴量抽出部２０Ｂが抽出した画像特徴量の重要度を算出してそのデータを保存する。ここで、「重要度」とは、認識対象物体を認識する上で重要かどうかの度合いをいう。
【００５９】
重要度付加部２０Ｄは、重要度付加手段を構成するものであり、重要度算出保存部２０Ｃに保存された画像特徴量の重要度のデータを取得することで、画像特徴量抽出部２０Ｂが抽出した画像特徴量に重要度の情報を付加する。
【００６０】
必要画像特徴量選定部２０Ｅは、必要画像特徴量選定手段を構成するものであり、画像特徴量抽出部２０Ｂが抽出した画像特徴量であって、重要度付加部２０Ｄにより重要度の情報が付加された画像特徴量を取得することで、重要度の情報を基準にして物体識別モデルの学習に必要な必要画像特徴量を特定して選定する。
【００６１】
この第２実施形態の画像処理装置では、汎用ＰＣ２０が図８のフローチャートに示す一連の処理を順次実行する。ここで、図８のフローチャートに示すステップＳ２０〜Ｓ２３の処理内容は、図３のフローチャートに示したＳ１０〜Ｓ１３の処理内容と同様であるため、これら処理内容について説明を省略する。
【００６２】
ここで、ステップＳ２３につづくステップＳ２４において、画像特徴量抽出部２０Ｂは、ステップＳ１２で保存した画像特徴量ごとの識別率のうち、識別率の高い上位Ｎ個の画像特徴量を抽出する。
【００６３】
ステップＳ２５において重要度算出保存部２０Ｃは、ステップＳ２４で画像特徴量抽出部２０Ｂが抽出したＮ個の画像特徴量の重要度を算出してそのデータを保存する。例えば図９に示す画像Ｐ中の画像特徴量Ａ，Ｂ，Ｃが占有する割合を重要度（重み）として算出して位置ごとに保存する。ちなみに、図９に符号Ｗ１で示される位置の重要度（重み）は画像特徴量Ｃに対応した１／３であり、符号Ｗ２で示される位置の重要度（重み）は画像特徴量Ａ，Ｂ，Ｃに対応した３／３である。
【００６４】
ステップＳ２６において重要度付加部２０Ｄは、画像特徴量抽出部２０Ｂが抽出した画像特徴量に対し、重要度算出保存部２０Ｃに保存された重要度の情報を付加する。すなわち、重要度付加部２０Ｄは、画像特徴量抽出部２０Ｂが保存した全ての画像特徴量の識別率に重みを乗じて重み付き識別率とすることで、画像特徴量に重要度の情報を付加する。なお、この重み付き識別率は、例えば画像特徴量が画像に占める領域の平均重みを算出し、これを識別率に乗じることで算出することができる。
【００６５】
ステップＳ２７において必要画像特徴量選定部２０Ｅは、画像特徴量に付加された重要度の情報を基準にして、物体識別モデルの学習に必要な必要画像特徴量を特定して選定する。すなわち、必要画像特徴量選定部２０Ｅは、ステップＳ２６で保存された重み付き識別率が最も高い画像特徴量を一つ抽出し、これを必要画像特徴量として特定して選定する。
【００６６】
ステップＳ２８において必要画像特徴量選定部２０Ｅは、ステップＳ２７で選定した重み付き識別率が最も高い必要画像特徴量を物体識別モデル生成部２０Ｆに送出して物体の識別モデルに追加する。
【００６７】
このように、第２実施形態の画像処理装置では、認識対象物体を含む画像から抽出した画像特徴量に基づいて認識対象物体に関する物体識別モデルの学習を行う際、画像特徴量抽出部２０Ｂが抽出した画像特徴量のうち、重み付き識別率が最も高い画像特徴量が必要画像特徴量として選定され、選定された必要画像特徴量に基づいて物体識別モデルの生成が行われる。このため、第２の発明に係る画像処理装置では、精度の高い物体識別モデルの生成が可能となり、認識対象物体の認識精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の第１実施形態に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る画像処理装置に判断データとして保存されている不要画像特徴量の出現位置の一例を示す画像の正面図である。
【図３】第１実施形態に係る画像処理装置が実行する一連の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態の第１変形例による画像処理装置に判断データとして保存されている不要画像特徴量の出現位置およびテクスチャパタンの一例を示す画像の正面図である。
【図５】第１実施形態の第１変形例による画像処理装置が実行する一連の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】第１実施形態の第２変形例による画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２実施形態に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図８】第２実施形態に係る画像処理装置が実行する一連の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】第２実施形態に係る画像処理装置が画像特徴量の重要度（重み）を算出する手法を模式的に示す画像の正面図である。
【符号の説明】
【００６９】
１０…汎用ＰＣ、１０Ａ…画像データ保存部、１０Ｂ…画像特徴量抽出部、１０Ｃ…不要画像特徴量保存部、１０Ｄ…不要画像特徴量削除部、１０Ｅ…物体識別モデル生成部、２０…汎用ＰＣ、２０Ａ…画像データ保存部、２０Ｂ…画像特徴量抽出部、２０Ｃ…重要度算出保存部、２０Ｄ…重要度付加部、２０Ｅ…必要画像特徴量選定部、２０Ｆ…物体識別モデル生成部、Ｃ…画像処理用カメラ、Ｐ…画像、Ｐ１…認識対象物体、Ｐ２,Ｐ３…出現位置。
【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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