(57)【要約】【課題】  計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる対象物認識装置及び対象物認識方法を提供する。【解決手段】  認識手段１０７は、レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された画像のうちの一部の画像データを選択し、選択された画像データに基づいて画像に写っているものが所望の対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、選択された画像データ以外の画像処理手続きが施された画像データのうちの一部の画像データを選択し、過去に選択された画像データ及び新たに選択された画像データに基づいて認識する。【選択図】  図１
2006285543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を示す画像データを取得する画像データ取得手段と、
取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施す画像処理手段と、
前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識する認識手段とを備える対象物認識装置において、
前記認識手段は、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データのうちの一部の画像データを選択し、選択された前記画像データに基づいて前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、選択された前記画像データ以外の前記画像処理手続きが施された画像データのうちの一部の画像データを選択し、過去に選択された前記画像データ及び新たに選択された前記画像データに基づいて認識を続行することを特徴とする対象物認識装置。
【請求項２】
前記画像処理手段は、
所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のうち所定のフィルターを設定する第１のフィルター設定手段と、
前記第１のフィルター集合のうち所定のフィルターが設定された前記画像データの特徴を示す第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、
所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報及び／又は過去に生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のうち所定のフィルターを設定する第２のフィルター設定手段と、
前記第２のフィルター集合のうち所定のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成する第２の特徴情報生成手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の対象物認識装置。
【請求項３】
画像を示す画像データを取得する画像データ取得手段と、
取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施す画像処理手段と、
前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識する認識手段とを備える対象物認識装置において、
前記認識手段は、前記複数の認識器のうちの一部の認識器の出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合は認識できるまで、前記出力結果が用いられた前記認識器以外の前記複数の認識器のうちの一部の認識器の出力結果及び過去に用いられた前記出力結果に基づいて認識することを特徴とする対象物認識装置。
【請求項４】
前記画像処理手段は、
所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターを設定する第１のフィルター設定手段と、
前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像データの特徴を示す第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、
所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定する第２のフィルター設定手段と、
前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成する第２の特徴情報生成手段とを備えることを特徴とする請求項３に記載の対象物認識装置。
【請求項５】
画像を示す画像データを取得する画像データ取得手段と、
取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施す画像処理手段と、
前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識する認識手段とを備える対象物認識装置において、
前記画像処理手段は、取得された前記画像データに対してレベルの異なる複数の画像処理手続きを施す際、前記画像データの一部に前記複数の画像処理手続きを施し、
前記認識手段は、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが一部に施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、前記複数の画像処理手続きが施された前記画像データの一部及び前記複数の画像処理手続きが施された前記画像データの一部以外に新たに前記複数の画像処理手続きが施された部分の情報に基づいて認識することを特徴とする対象物認識装置。
【請求項６】
前記画像処理手段は、
所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データの一部に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターをそれぞれ設定する第１のフィルター設定手段と、
前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像データの一部の特徴を示す第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、
所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定する第２のフィルター設定手段と、
前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の一部の特徴を示す第２の特徴情報を生成する第２の特徴情報生成手段とを備えることを特徴とする請求項５に記載の対象物認識装置。
【請求項７】
画像を示す画像データを取得する画像データ取得手段と、
取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施す画像処理手段と、
前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識する認識手段とを備える対象物認識装置において、
前記画像処理手段は、取得された前記画像データに対してレベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像を縮小し、
前記認識手段は、縮小された前記画像の情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、縮小された前記画像を前記画像処理手段によって順次拡大される画像の画像データの情報に基づいて認識することを特徴とする対象物認識装置。
【請求項８】
前記画像処理手段は、
所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターをそれぞれ設定する第１のフィルター設定手段と、
前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像を縮小し、縮小された前記画像の特徴を示す第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、
所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定する第２のフィルター設定手段と、
前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成する第２の特徴情報生成手段とを備えることを特徴とする請求項７に記載の対象物認識装置。
【請求項９】
画像を示す画像データを取得するステップと、
取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施すステップと、
前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識するステップとを有する対象物認識方法において、
前記認識するステップにおいては、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データのうちの一部の画像データを選択し、選択された前記画像データに基づいて前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、選択された前記画像データ以外の前記画像処理手続きが施された画像データのうちの一部の画像データを選択し、過去に選択された前記画像データ及び新たに選択された前記画像データに基づいて認識を続行することを特徴とする対象物認識方法。
【請求項１０】
前記画像処理手続きを施すステップは、
所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のうち所定のフィルターを設定するステップと、
前記第１のフィルター集合のうち所定のフィルターが設定された前記画像データの特徴を示す第１の特徴情報を生成するステップと、
所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報及び／又は過去に生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のうち所定のフィルターを設定するステップと、
前記第２のフィルター集合のうち所定のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成するステップとからなることを特徴とする請求項９に記載の対象物認識方法。
【請求項１１】
画像を示す画像データを取得するステップと、
取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施すステップと、
前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識するステップとを有する対象物認識方法において、
前記認識するステップにおいては、前記複数の認識器のうちの一部の認識器の出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合は認識できるまで、前記出力結果が用いられた前記認識器以外の前記複数の認識器のうちの一部の認識器の出力結果及び過去に用いられた前記出力結果に基づいて認識することを特徴とする対象物認識方法。
【請求項１２】
前記画像処理手続きを施すステップは、
所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターを設定するステップと、
前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像データの特徴を示す第１の特徴情報を生成するステップと、
所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定するステップと、
前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成するステップとからなることを特徴とする請求項１１に記載の対象物認識方法。
【請求項１３】
画像を示す画像データを取得するステップと、
取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施すステップと、
前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識するステップとを有する対象物認識方法において、
前記画像処理手続きを施すステップにおいては、取得された前記画像データに対してレベルの異なる複数の画像処理手続きを施す際、前記画像データの一部に前記複数の画像処理手続きを施し、
前記認識するステップにおいては、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが一部に施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、前記複数の画像処理手続きが施された前記画像データの一部及び前記複数の画像処理手続きが施された前記画像データの一部以外に新たに前記複数の画像処理手続きが施された部分の情報に基づいて認識することを特徴とする対象物認識方法。
【請求項１４】
前記画像処理手続きを施すステップは、
所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データの一部に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターをそれぞれ設定するステップと、
前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像データの一部の特徴を示す第１の特徴情報を生成するステップと、
所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定するステップと、
前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の一部の特徴を示す第２の特徴情報を生成するステップとからなることを特徴とする請求項１３に記載の対象物認識方法。
【請求項１５】
画像を示す画像データを取得するステップと、
取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施すステップと、
前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識するステップとを有する対象物認識装置において、
前記画像処理手続きを施すステップにおいては、取得された前記画像データに対してレベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像を縮小し、
前記認識するステップにおいては、縮小された前記画像の情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、縮小された前記画像を前記画像処理手段によって順次拡大される画像の画像データの情報に基づいて認識することを特徴とする対象物認識方法。
【請求項１６】
前記画像処理手続きを施すステップは、
所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターをそれぞれ設定するステップと、
前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像を縮小し、縮小された前記画像の特徴を示す第１の特徴情報を生成するステップと、
所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定するステップと、
前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成するステップとからなることを特徴とする請求項１５に記載の対象物認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識する対象物認識装置及び対象物認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から撮影された物体が所望の対象物であるか否かを認識する技術（以下、従来の対象物認識装置とも言う）が下記の非特許文献１に開示されている。従来の対象物認識装置では、撮影された画像に対して、精度の異なる複数の画像処理をそれぞれ行い、それぞれの画像処理がなされた画像のすべてに基づいて、撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識していた。
【非特許文献１】Y.LeCun,T.Bengio“Convolutional Networks for Images,Speech,and Time-Series”In M.A.Arbib,editor,The Handbook of Brain Theory and Neural Networks,MIT Press,Cambridge,Massachusetts,1995,pp.255-258
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の対象物認識装置では、撮影された画像に対して、複数の画像処理を行い、複数の画像処理がなされた画像のすべてに基づいて認識していたため、計算負荷が膨大となってしまうという問題があった。
【０００４】
本発明は、上記問題を解決するためのものであり、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる対象物認識装置及び対象物認識方法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】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明によれば、画像を示す画像データを取得する画像データ取得手段と、取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施す画像処理手段と、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識する認識手段とを備える対象物認識装置において、前記認識手段は、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データのうちの一部の画像データを選択し、選択された前記画像データに基づいて前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、選択された前記画像データ以外の前記画像処理手続きが施された画像データのうちの一部の画像データを選択し、過去に選択された前記画像データ及び新たに選択された前記画像データに基づいて認識を続行することを特徴とする対象物認識装置が提供される。この構成により、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【０００６】
また、本発明において、前記画像処理手段が、所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のうち所定のフィルターを設定する第１のフィルター設定手段と、前記第１のフィルター集合のうち所定のフィルターが設定された前記画像データの特徴を示す第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報及び／又は過去に生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のうち所定のフィルターを設定する第２のフィルター設定手段と、前記第２のフィルター集合のうち所定のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成する第２の特徴情報生成手段とを備えることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、より適切に撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。ここで、生成された前記第１の特徴情報及び／又は過去に生成された前記第１の特徴情報とは、第１の特徴情報又は過去に生成された第１の特徴情報、第１の特徴情報と過去に生成された第１の特徴情報の２つの態様を示している。
【０００７】
また、本発明によれば、画像を示す画像データを取得する画像データ取得手段と、取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施す画像処理手段と、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識する認識手段とを備える対象物認識装置において、前記認識手段は、前記複数の認識器のうちの一部の認識器の出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合は認識できるまで、前記出力結果が用いられた前記認識器以外の前記複数の認識器のうちの一部の認識器の出力結果及び過去に用いられた前記出力結果に基づいて認識することを特徴とする対象物認識装置が提供される。この構成により、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【０００８】
また、本発明において、前記画像処理手段が、所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターを設定する第１のフィルター設定手段と、前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像データの特徴を示す第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定する第２のフィルター設定手段と、前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成する第２の特徴情報生成手段とを備えることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、より適切に撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【０００９】
また、本発明によれば、画像を示す画像データを取得する画像データ取得手段と、取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施す画像処理手段と、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識する認識手段とを備える対象物認識装置において、前記画像処理手段は、取得された前記画像データに対してレベルの異なる複数の画像処理手続きを施す際、前記画像データの一部に前記複数の画像処理手続きを施し、前記認識手段は、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが一部に施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、前記複数の画像処理手続きが施された前記画像データの一部及び前記複数の画像処理手続きが施された前記画像データの一部以外に新たに前記複数の画像処理手続きが施された部分の情報に基づいて認識することを特徴とする対象物認識装置が提供される。この構成により、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１０】
また、本発明において、前記画像処理手段が、所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データの一部に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターをそれぞれ設定する第１のフィルター設定手段と、前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像データの一部の特徴を示す第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定する第２のフィルター設定手段と、前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の一部の特徴を示す第２の特徴情報を生成する第２の特徴情報生成手段とを備えることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、より適切に撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１１】
また、本発明によれば、画像を示す画像データを取得する画像データ取得手段と、取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施す画像処理手段と、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識する認識手段とを備える対象物認識装置において、前記画像処理手段は、取得された前記画像データに対してレベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像を縮小し、前記認識手段は、縮小された前記画像の情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、縮小された前記画像を前記画像処理手段によって順次拡大される画像の画像データの情報に基づいて認識することを特徴とする対象物認識装置が提供される。この構成により、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１２】
また、本発明において、前記画像処理手段が、所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターをそれぞれ設定する第１のフィルター設定手段と、前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像を縮小し、縮小された前記画像の特徴を示す第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定する第２のフィルター設定手段と、前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成する第２の特徴情報生成手段とを備えることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、より適切に撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１３】
また、本発明によれば、画像を示す画像データを取得するステップと、取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施すステップと、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識するステップとを有する対象物認識方法において、前記認識するステップにおいては、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データのうちの一部の画像データを選択し、選択された前記画像データに基づいて前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、選択された前記画像データ以外の前記画像処理手続きが施された画像データのうちの一部の画像データを選択し、過去に選択された前記画像データ及び新たに選択された前記画像データに基づいて認識を続行することを特徴とする対象物認識方法が提供される。この構成により、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１４】
また、本発明において、前記画像処理手続きを施すステップが、所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のうち所定のフィルターを設定するステップと、前記第１のフィルター集合のうち所定のフィルターが設定された前記画像データの特徴を示す第１の特徴情報を生成するステップと、所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報及び／又は過去に生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のうち所定のフィルターを設定するステップと、前記第２のフィルター集合のうち所定のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成するステップとからなることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、より適切に撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１５】
また、本発明によれば、画像を示す画像データを取得するステップと、取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施すステップと、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識するステップとを有する対象物認識方法において、前記認識するステップにおいては、前記複数の認識器のうちの一部の認識器の出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合は認識できるまで、前記出力結果が用いられた前記認識器以外の前記複数の認識器のうちの一部の認識器の出力結果及び過去に用いられた前記出力結果に基づいて認識することを特徴とする対象物認識方法が提供される。この構成により、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１６】
また、本発明において、前記画像処理手続きを施すステップが、所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターを設定するステップと、前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像データの特徴を示す第１の特徴情報を生成するステップと、所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定するステップと、前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成するステップとからなることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、より適切に撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１７】
また、本発明によれば、画像を示す画像データを取得するステップと、取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施すステップと、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識するステップとを有する対象物認識方法において、前記画像処理手続きを施すステップにおいては、取得された前記画像データに対してレベルの異なる複数の画像処理手続きを施す際、前記画像データの一部に前記複数の画像処理手続きを施し、前記認識するステップにおいては、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが一部に施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、前記複数の画像処理手続きが施された前記画像データの一部及び前記複数の画像処理手続きが施された前記画像データの一部以外に新たに前記複数の画像処理手続きが施された部分の情報に基づいて認識することを特徴とする対象物認識方法が提供される。この構成により、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１８】
また、本発明において、前記画像処理手続きを施すステップが、所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データの一部に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターをそれぞれ設定するステップと、前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像データの一部の特徴を示す第１の特徴情報を生成するステップと、所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定するステップと、前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の一部の特徴を示す第２の特徴情報を生成するステップとからなることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、より適切に撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００１９】
また、本発明によれば、画像を示す画像データを取得するステップと、取得された前記画像データに対して、所望の対象物を認識するために、レベルの異なる複数の画像処理手続きを施すステップと、前記レベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像データの情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識するステップとを有する対象物認識装置において、前記画像処理手続きを施すステップにおいては、取得された前記画像データに対してレベルの異なる複数の画像処理手続きが施された前記画像を縮小し、前記認識するステップにおいては、縮小された前記画像の情報に基づいて、各々が特徴的な性質を有する複数の認識器が出力する出力結果によって、前記画像に写っているものが所望の前記対象物であるか否かを認識し、認識できない場合には認識できるまで、縮小された前記画像を前記画像処理手段によって順次拡大される画像の画像データの情報に基づいて認識することを特徴とする対象物認識方法が提供される。この構成により、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【００２０】
また、本発明において、前記画像処理手続きを施すステップが、所望の前記対象物の認識を可能とさせるため、取得された前記画像データに対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第１のフィルター集合のフィルターをそれぞれ設定するステップと、前記第１のフィルター集合のフィルターが設定された前記画像を縮小し、縮小された前記画像の特徴を示す第１の特徴情報を生成するステップと、所望の前記対象物の認識をさらに可能とさせるため、生成された前記第１の特徴情報に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルターの第２のフィルター集合のフィルターを設定するステップと、前記第２のフィルター集合のフィルターが設定された前記第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報を生成するステップとからなることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、より適切に撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の対象物認識装置及び対象物認識方法は、上記構成を有し、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
＜第１の実施の形態＞
以下、本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置及び対象物認識方法について、図１から図７Ｂを用いて説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置の構成を示す構成図である。図２は本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における処理のフローを説明するための図である。図３は本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における画像の切出し処理について説明するための図である。図４は本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における候補となる画像の抽出について説明するための図である。図５は本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における第１の特徴情報の生成について説明するための図である。図６は本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における第２の特徴情報の生成について説明するための図である。図７Ａは本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。図７Ｂは本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。
【００２３】
まず、本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置の構成について図１及び図２を用いて説明する。図１に示すように、対象物認識装置１００は、画像データ取得手段１０１、切出し画像抽出手段１０２、第１のフィルター設定手段１０３、第１の特徴情報生成手段１０４、第２のフィルター設定手段１０５、第２の特徴情報生成手段１０６、認識手段１０７から構成されている。画像データ取得手段１０１は、外部の撮影手段１０９（カメラなど）によって撮影された画像を取得する手段である。なお、本発明の第１の実施の形態では撮影手段１０９は対象物認識装置１００の構成要素ではないが、対象物認識装置１００の構成要素としてもよい。
【００２４】
切出し画像抽出手段１０２は、画像データ取得手段１０１によって取得された画像を所定のサイズに切出す手段である。以下では、画像の切出し処理について図３及び図４を用いて説明する。図３に示すように、ここでの処理ははじめに取得された画像をあらためてスケール化（画像のサイズ変更）をする。この処理は異なったサイズの物体を発見するために必要な処理である。取得された画像をあらかじめ決められた画像の最大サイズscale_maxにサイズ変更し、スケール化された画像を取得する。そして、最大サイズから所定の倍率scale_stepで画像サイズを変更していき、あらかじめ決められた画像の最小サイズまで繰り返してスケール化された画像を取得する。そして、切出し画像抽出手段１０２は、スケール化された画像から候補となる画像を切出す。この切出しの方法について図４を用いて説明する。図４に示すように、候補となる画像は、画像のｘ軸、ｙ軸両方向に窓（ウインドウ）を走査することによって得られる。ここで、走査する領域の１単位となる領域のｘ軸、ｙ軸の単位をstep_x、step_yとした場合、step_x＞＝１、step_y＞＝１であり、これらが同一であっても同一でなくてもよい。候補となる画像の切出し位置は、上述のように画像を走査する以外にレーダーなどの他の手段の情報に基づいてもよい。
【００２５】
以下では対象物を人として説明しているが人に限られるものではない。第１のフィルター設定手段１０３は、図２に示すように、各々が特徴的な性質を有するフィルター（コンボリューションカーネルとも言う）の第１のフィルター集合２００のうち所定のフィルターを設定する手段である。ここで、第１のフィルター集合２００は、人を検出するために与えられた情報（データ）に基づいてあらかじめ生成されたフィルターの集合であり、数に関してはここでは１２個であるがこの数に限られるものではない。また、各々が特徴的な性質を有するフィルターとは、例えば人の特徴を抽出するためのフィルターであって、頭部の特徴を抽出することを得意とするフィルターや脚部の特徴を抽出することを得意とするフィルターなどを言う。図２で言えば、例えばフィルター２０１が頭部の特徴を抽出することを得意とするフィルターに相当し、フィルター２０２が脚部の特徴を抽出することを得意とするフィルターに相当する。
【００２６】
第１の特徴情報生成手段１０４は、第１のフィルター設定手段１０３によって第１のフィルター集合２００のうち所定のフィルターが設定された画像の特徴を示す第１の特徴情報３００を生成する手段である。ここで、第１の特徴情報３００の生成について図５を用いて説明する。図５に示すように、第１の特徴情報生成手段１０４は、フィルターがかけられた候補となる画像のそれぞれの画素に線形若しくは非線形関数を用いて第１の特徴情報３００を生成する。例えば、非線形関数の場合、図５に示すようなタンジェントの双曲関数が使われる。ここで、pはフィルターがかけられた候補となる画像の画素の値であり、qは第１の特徴情報３００の画素の値であり、ｆ（p）は線形若しくは非線形関数である。この例の場合、ｆ（p）にはタンジェントの双曲関数が使われている。この場合、−１＜＝ｆ（p）＜＝１であるが、出力値が異なる範囲をもつ関数であってもよい。このことから、第１の特徴情報生成手段１０４は、例えばフィルター２０１が設定された画像における第１の特徴情報３０１を生成し、生成された第１の特徴情報３０１を第２のフィルター設定手段１０５に引き渡す。なお、選択されるフィルターは、ここでは１つであるが１つに限られるものではない。また、第１の特徴情報３００とは、フィルターが設定されることにより生成される画像情報であり、第１の特徴マップ３００とも言う。
【００２７】
第２のフィルター設定手段１０５は、所望の対象物（人）の認識をさらに可能とさせるため、第１の特徴情報生成手段１０４によって生成された第１の特徴情報３００に対して、各々が特徴的な性質を有するフィルター（コンボリューションカーネル）の第２のフィルター集合４００のうち所定のフィルターを設定する手段である。ここで、第２のフィルター集合４００は、第１のフィルター集合２００と同様に、人を検出するために与えられた情報（データ）に基づいてあらかじめ生成されたフィルターの集合であり、数に関してはここでは１２個であるがこの数に限られるものではない。
【００２８】
また、各々が特徴的な性質を有するフィルターとは、例えば人の動く方向の特徴を抽出するためのフィルターであって、垂直方向の特徴を抽出することを得意とするフィルターや水平方向の特徴を抽出することを得意とするフィルターなどを言う。図２で言えば、例えばフィルター４０１が垂直方向の特徴を抽出することを得意とするフィルターに相当し、フィルター４０２が水平方向の特徴を抽出することを得意とするフィルターに相当する。具体的に、第２のフィルター設定手段１０５は、第１の特徴情報生成手段１０４によって生成された第１の特徴情報３０１に対してフィルター４０１を設定し、フィルター４０１が設定された第１の特徴情報３０１を第２の特徴情報生成手段１０６に引き渡す。
【００２９】
第２の特徴情報生成手段１０６は、第２のフィルター集合４００のうち所定のフィルターが設定された第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報５００を生成する手段である。ここで、第２の特徴情報５００の生成について図６を用いて説明する。図６に示すように、第２の特徴情報生成手段１０６は、第２のフィルター設定手段１０５によってフィルターがかけられた第１の特徴情報のそれぞれの画素に線形若しくは非線形関数を用いて第２の特徴情報５００を生成する。例えば、非線形関数の場合、タンジェントの双曲関数が使われる。ここで、pはフィルターがかけられた候補となる画像の画素の値であり、qは第２の特徴情報５００の画素の値であり、ｆ（p）は線形若しくは非線形関数である。この例の場合、ｆ（p）にはタンジェントの双曲関数が使われている。この場合、−１＜＝ｆ（p）＜＝１であるが、出力値が異なる範囲をもつ関数であってもよい。なお、第２の特徴情報５００を生成する際、既に計算された、１つ若しくは複数の第１の特徴情報を用いて第２の特徴情報５００を生成することが可能である。このことから、第２の特徴情報生成手段１０６は、例えばフィルター４０１が設定された第１の特徴情報３０１及びフィルター４０２が設定された第１の特徴情報３０２における第２の特徴情報５０１を生成し、生成された第２の特徴情報５０１を認識手段１０７に引き渡す。また、第２の特徴情報５００とは、フィルターが設定されることにより生成される画像情報であり、第２の特徴マップ５００とも言う。
【００３０】
認識手段１０７は、第２の特徴情報生成手段１０６によって生成された第２の特徴情報に基づいて、取得された画像に写っているものが所望の対象物（人）であるか否かを認識する。なお、認識手段１０７による認識については後述する。具体的には、認識手段１０７は、第２の特徴情報生成手段１０６によって生成された第２の特徴情報５０１に基づいて、取得された画像に写っているものが所望の対象物（人）であるか否かを認識する。認識できた場合には、その画像に関しては認識の処理を終了させて次の画像について認識を行う。
【００３１】
一方、第２の特徴情報５０１のみでは認識できない場合には、第１のフィルター設定手段１０３が切出し画像抽出手段１０２によって切出された画像にフィルター２０２を設定し、第１の特徴情報生成手段１０４がフィルター２０２が設定された画像の特徴を示す第１の特徴情報３０２を生成する。そして、第２のフィルター設定手段１０５が生成された第１の特徴情報３０２にフィルター４０２を設定し、第２の特徴情報生成手段１０６が第１の特徴情報３０１と第２のフィルター集合のフィルター４０１、４０２を用いて、第１の特徴情報３０２の特徴を示す第２の特徴情報５０２を生成する。そして、認識手段１０７は、生成された第２の特徴情報５０２と既に生成された第２の特徴情報５０１とに基づいて認識する。これでも認識できない場合には、上述したような処理を繰り返し、認識できるまで続けられる。これにより、あらかじめすべてのフィルターを画像に設定し、設定された画像を処理するよりも処理負荷を低減することが可能となる。
【００３２】
ここで、認識手段１０７について説明する。認識手段１０７は、図２に示すように、隠れレイヤと呼ばれる複数のユニットから出力される結果に基づいて認識結果を出力する。この認識手段１０７には、例えばニューラルネットワークなどを用いることができる。以下、後述する図９、図１２、図１３、図１６、図１７に示す認識手段（認識器）についても同様である。ユニットはそれぞれ人の所定の部分を認識するノードであって、例えば顔の認識をするためのノードや足を認識するためのノードなどである。これらのノードは、例えば重みが付加され線形結合している。例えば線形結合された結果が所定の閾値を上回った場合に人であると判断する。なお、ここではユニットは４０としているが４０に限られるものではない。なお、認識手段１０７の詳細については、公知の技術であるため詳細な説明は省略する。
【００３３】
次に、本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローについて図７Ａ及び図７Ｂを用いて説明する。図７Ａ及び図７Ｂに示すように、まず、画像データ取得手段１０１は、外部の撮影手段１０９（カメラなど）によって撮影された画像を取得する（ステップＳ７０１）。次に、切出し画像抽出手段１０２は、画像データ取得手段１０１によって取得された画像を上述したscale_maxのサイズに変更する（ステップＳ７０２）。そして、サイズ変更された画像からスケール化された画像を取得する（ステップＳ７０３）。スケール化された画像から次の候補となる画像を切出し、候補となる画像を取得する（ステップＳ７０４）。そして、f＝１をセットする（ステップＳ７０５）。ここで、fとは対象物認識フローの繰り返し処理の回数を示すものである。次に、第１のフィルター設定手段１０３は、第１のフィルター集合２００のフィルターFil1_fを切出された候補となる画像に設定する（ステップＳ７０６）。ここで、Fil1_fは、第１のフィルター集合のf番目のフィルターを意味する。第１の特徴情報生成手段１０４は、候補とされた画像と第１のフィルター集合のフィルターFil1_fとを用いて、第１の特徴情報FM1_fを生成する（ステップＳ７０７）。ここで、FM1_fは、f番目の第１の特徴情報を意味する。
【００３４】
第２のフィルター設定手段１０５は、第１の特徴情報生成手段１０４によって生成された第１の特徴情報FM1_f及び／又は過去に生成された第１の特徴情報に対して、第２のフィルター集合４００のフィルターFil2_fを設定する（ステップＳ７０８）。第２の特徴情報生成手段１０６は、第１の特徴情報FM1_1、FM1_2、・・・、FM1_fと第２のフィルター集合のフィルターFil2_1、Fil2_2、・・・、Fil2_fの少なくとも１つ以上を用いて第２の特徴情報FM2_fを生成する（ステップＳ７０９）。認識手段１０７は、第２の特徴情報生成手段１０６によって生成された第２の特徴情報FM2_1、FM2_2、・・・、FM2_fに基づいて、認識するための出力値を算出する（ステップＳ７１０）。そして、認識手段１０７は、出力値があらかじめ決められた認識をするための第１の閾値（候補とされた画像が人物（歩行者）のものか否かを判断するための閾値）よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ７１１）。出力値が第１の閾値より大きいと判断された場合には、候補とされた画像は人物（歩行者）と認識される。
【００３５】
一方、出力値が第１の閾値以下であると判断された場合には、出力値があらかじめ決められた第２の閾値（候補とされた画像が人物（歩行者）のものでないと判断するための閾値）よりも小さいか否かを判断する（ステップＳ７１２）。出力値が第２の閾値より小さいと判断された場合には、人物（歩行者）ではないと認識される。一方、出力値が第２の閾値以上であると判断された場合には、ｆがＦよりも小さいか否かを判断する（ステップＳ７１３）。ここで、Ｆは第１及び第２の特徴情報の最大数である。ｆがＦより小さい場合にｆに１を加えそれをｆとし（ステップＳ７１４）、ステップＳ７０６に戻る。一方、ｆがＦ以上である場合には候補とされた画像を人物（歩行者）でないと認識する。そして、スケール化された画像に候補とされる画像があるか否かを判断する（ステップＳ７１５）。あると判断された場合にはステップ７０４に戻り、ないと判断された場合にはscale_factorがscale_minより大きいか否かを判断する（ステップＳ７１６）。scale_factorがscale_minより大きいと判断された場合にはscale_factorにscale_stepを掛けてそれをscale_factorとして（ステップＳ７１７）ステップＳ７０３に戻る。一方、ステップＳ７１６においてscale_factorがscale_min以下であると判断された場合には終了し、画像の取得準備にかかる。
【００３６】
＜第２の実施の形態＞
次に、本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置について図８から図１０Ｂを用いて説明する。図８は本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置の構成を示す構成図である。図９は本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置の処理のフローを説明するための図である。図１０Ａは本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。図１０Ｂは本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。図８に示すように、第２の実施の形態に係る対象物認識装置６００は、第１の実施の形態に係る対象物認識装置１００と同様の構成をしているが、一部の構成要素における処理の仕方が相違する。以下では第２の実施の形態に係る対象物認識装置の処理について図９を用いて説明する。
【００３７】
第２の実施の形態に係る対象物認識装置６００における画像データ取得手段６０１及び切出し画像抽出手段６０２の処理は第１の実施の形態と同様である。第１のフィルター設定手段６０３は、切出し画像抽出手段６０２から抽出された候補とされた画像に対して、図９に示す第１のフィルター集合２１０のフィルター（フィルター２１１、２１２など）それぞれを設定する。そして、第１の特徴情報生成手段６０４は、それぞれのフィルターが設定された画像の特徴を示す第１の特徴情報３１０（第１の特徴情報３１１、３１２など）を生成する。第１の特徴情報の生成に関しては第１の実施の形態を参照する。第２のフィルター設定手段６０５は、第１の特徴情報生成手段６０４によって生成された第１の特徴情報３１０に対して、第２のフィルター集合４１０のフィルター（フィルター４１１、４１２など）を設定する。第２の特徴情報生成手段６０６は、第２のフィルター集合４１０のフィルター（フィルター４１１、４１２など）が設定された第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報５１０（第２の特徴情報５１１、５１２など）を生成する。第２の特徴情報の生成に関しては第１の実施の形態を参照する。
【００３８】
そして、認識手段６０７は、第１の実施の形態とは違い、まず、隠れレイヤのうちの１つのノード７００のみで認識をし、認識できない場合には、隠れレイヤのうちの他の１つのノード７０１とノード７００とに基づいて認識をする。それでも認識できない場合にはノード７０２を加えて認識する。このように、認識できるまでノードを付加して認識する。このように、切出し画像の認識の困難さに応じて計算量を変えることにより、認識手段全体の負荷を低減することが可能となる。なお、第１の実施の形態と第２の実施の形態とを組み合わせたものであってもよい。すなわち、１つの第２の特徴情報に基づいて１つのノードが出力する結果によって認識するものである。
【００３９】
次に、本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローについて図１０Ａ及び図１０Ｂを用いて説明する。図１０Ａ及び図１０Ｂに示すように、まず、画像データ取得手段６０１は、外部の撮影手段１０９（カメラなど）によって撮影された画像を取得する（ステップＳ１００１）。次に、切出し画像抽出手段１０２は、画像データ取得手段６０１によって取得された画像を上述したscale_maxのサイズに変更する（ステップＳ１００２）。そして、サイズ変更された画像からスケール化された画像を取得する（ステップＳ１００３）。スケール化された画像から次の候補となる画像を切出し、候補となる画像を取得する（ステップＳ１００４）。次に、第１のフィルター設定手段６０３は、第１のフィルター集合２１０のフィルターFil1_1からFil1_nを切出された候補となる画像にそれぞれ設定する（ステップＳ１００５）。ここで、Fil1_nのnは第１のフィルター集合２１０の個数である。第１の特徴情報生成手段６０４は、候補とされた画像と第１のフィルター集合のフィルターFil1_1からFil1_nとを用いて、第１の特徴情報FM1_1からFM1_nを生成する（ステップＳ１００６）。
【００４０】
第２のフィルター設定手段６０５は、第１の特徴情報生成手段６０４によって生成された第１の特徴情報に対して、第２のフィルター集合４１０のフィルターFil2_1からFil2_nを設定する（ステップＳ１００７）。第２の特徴情報生成手段６０６は、生成された第１の特徴情報FM1_1からFM1_nと、第２のフィルター集合４１０のフィルターFil2_1からFil2_nとを用いて第２の特徴情報FM2_1からFM2_nを生成する（ステップＳ１００８）。そして、g＝１をセットする（ステップＳ１００９）。ここで、gは後述する隠れレイヤのノードを示す数である。すなわち、g＝１は、１番目のノードを意味する。認識手段６０７は、第２の特徴情報生成手段６０６によって生成された第２の特徴情報FM2_1からFM2_nに基づいて、隠れレイヤのノードNode_1からNode_gのノードによって出力値を算出する（ステップＳ１０１０）。ここで、Node_gはg番目の隠れレイヤのノードを意味する。そして、認識手段６０７は、出力値があらかじめ決められた認識をするための第１の閾値（候補とされた画像が人物（歩行者）のものか否かを判断するための閾値）よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１０１１）。出力値が第１の閾値より大きいと判断された場合には、候補とされた画像は人物（歩行者）と認識される。
【００４１】
一方、出力値が第１の閾値以下であると判断された場合には、出力値があらかじめ決められた第２の閾値（候補とされた画像が人物（歩行者）のものでないと判断するための閾値）よりも小さいか否かを判断する（ステップＳ１０１２）。出力値が第２の閾値より小さいと判断された場合には、人物（歩行者）ではないと認識される。一方、出力値が第２の閾値以上であると判断された場合には、gがＧよりも小さいか否かを判断する（ステップＳ１０１３）。ここで、Ｇは隠れレイヤのノード数を示している。gがＧよりも小さい場合にgに１を加え（ステップＳ１０１４）、ステップＳ１０１０に戻る。一方、gがＧ以上である場合には候補とされた画像を人物（歩行者）でないと認識する。そして、スケール化された画像に候補とされる画像があるか否かを判断する（ステップＳ１０１５）。あると判断された場合にはステップ１００４に戻り、ないと判断された場合にはscale_factorがscale_minより大きいか否かを判断する（ステップＳ１０１６）。scale_factorがscale_minより大きいと判断された場合にはscale_factorにscale_stepを掛けてそれをscale_factorとして（ステップＳ１０１７）ステップＳ１００３に戻る。一方、ステップＳ１０１６においてscale_factorがscale_min以下であると判断された場合には終了し、画像の取得準備にかかる。
【００４２】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置について図１１から図１４Ｂを用いて説明する。図１１は本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置の構成を示す構成図である。図１２は本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置の処理のフローを説明するための図である。図１３は本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置の処理のフローを説明するための図である。図１４Ａは本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。図１４Ｂは本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。図１１に示すように、第３の実施の形態に係る対象物認識装置８００は、第１の実施の形態に係る対象物認識装置１００と同様の構成をしているが、一部の構成要素における処理の仕方が相違する。以下では第３の実施の形態に係る対象物認識装置の処理について図１２及び図１３を用いて説明する。
【００４３】
第３の実施の形態に係る対象物認識装置８００における画像データ取得手段８０１及び切出し画像抽出手段８０２の処理は第１の実施の形態と同様である。第１のフィルター設定手段８０３は、切出し画像抽出手段８０２から抽出された候補とされる画像の一部に対して、図１２に示す第１のフィルター集合２２０のフィルター（フィルター２２１、２２２など）それぞれを設定する。そして、第１の特徴情報生成手段８０４は、それぞれのフィルターが候補とされる画像の一部に設定された画像の特徴を示す第１の特徴情報３２０（第１の特徴情報３２１、３２２など）を生成する。第１の特徴情報の生成に関しては第１の実施の形態を参照する。第２のフィルター設定手段８０５は、第１の特徴情報生成手段８０４によって生成された第１の特徴情報３２０の一部（第１のフィルター集合２２０のフィルターが設定された部分）に対して、第２のフィルター集合４２０のフィルター（フィルター４２１、４２２など）を設定する。第２の特徴情報生成手段８０６は、第２のフィルター集合４２０のフィルター（フィルター４２１、４２２など）が設定された第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報５２０（第２の特徴情報５２１、５２２など）を生成する。第２の特徴情報の生成に関しては第１の実施の形態を参照する。
【００４４】
そして、認識手段８０７は、第２の特徴情報生成手段８０６によって生成された第２の特徴情報５２０に基づいて、第１の実施の形態のように、線形結合されたノードから出力される結果に基づいて認識する。なお、第２の実施の形態にように、個々のノードによる出力結果に基づいて認識するようにしてもよい。認識できない場合には、第１のフィルター設定手段８０３は、既に画像に対して第１のフィルター集合２２０を設定した部分以外の部分に第１のフィルター集合２２０のフィルターをそれぞれ設定する。そして、第１の特徴情報生成手段８０４は、図１３に示すように、再度第１のフィルター集合２２０のそれぞれのフィルターが画像の一部に設定された画像の特徴を示す第１の特徴情報３２０´（第１の特徴情報３２１´、３２２´など）を生成する。
【００４５】
第２のフィルター設定手段８０５は、生成された第１の特徴情報３２０´の新たに第１のフィルター集合２２０のフィルターが設定された部分に対して、第２のフィルター集合４２０のフィルターを設定する。第２の特徴情報生成手段８０６は、図１３に示すように、再度第２のフィルター集合４２０のそれぞれのフィルターが画像の一部に設定された画像の特徴を示す第２の特徴情報５２０´（第２の特徴情報５２１´、５２２´など）を生成する。そして、認識手段８０７は、生成された第２の特徴情報５２０´に基づいて、線形結合されたノードから出力される結果に基づいて認識する。これでも認識できない場合には、認識できるまで上述した処理を続ける。これにより、はじめから画像全体にフィルターを設定して処理するよりも効率的に認識することが可能となる。
【００４６】
次に、本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローについて図１４Ａ及び図１４Ｂを用いて説明する。図１４Ａ及び図１４Ｂに示すように、まず、画像データ取得手段８０１は、外部の撮影手段１０９（カメラなど）によって撮影された画像を取得する（ステップＳ１４０１）。次に、切出し画像抽出手段８０２は、画像データ取得手段８０１によって取得された画像を上述したscale_maxのサイズに変更する（ステップＳ１４０２）。そして、サイズ変更された画像からスケール化された画像を取得する（ステップＳ１４０３）。スケール化された画像から次の候補となる画像を切出し、候補となる画像を取得する（ステップＳ１４０４）。ここで、h＝１をセットする（ステップＳ１４０５）。hは候補とされる画像をH個に分割した際の分割領域の番号を示すものである。すなわち、h＝１は、H個に分割されたうちの１番目の分割領域を示す。次に、第１のフィルター設定手段８０３は、第１のフィルター集合２２０のフィルターFil1_1からFil1_nを切出された候補となる画像の一部にそれぞれ設定する（ステップＳ１４０６）。ここで、Fil1_nのnは第１のフィルター集合２２０の個数である。第１の特徴情報生成手段８０４は、候補とされた画像と第１のフィルター集合のフィルターFil1_1からFil1_nとを用いて、第１の特徴情報FM1_1からFM1_nを生成する（ステップＳ１４０７）。
【００４７】
第２のフィルター設定手段８０５は、第１の特徴情報生成手段８０４によって生成された第１の特徴情報に対して、第２のフィルター集合４２０のフィルターFil2_1からFil2_nを設定する（ステップＳ１４０８）。第２の特徴情報生成手段８０６は、生成された第１の特徴情報FM1_1からFM1_nと、第２のフィルター集合４２０のフィルターFil2_1からFil2_nとを用いて第２の特徴情報FM2_1からFM2_nを生成する（ステップＳ１４０９）。認識手段８０７は、第２の特徴情報生成手段８０６によって生成された第２の特徴情報FM2_1からFM2_nに基づいて、認識するための出力値を算出する（ステップＳ１４１０）。そして、認識手段８０７は、出力値があらかじめ決められた認識をするための第１の閾値（候補とされた画像が人物（歩行者）のものか否かを判断するための閾値）よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１４１１）。出力値が第１の閾値より大きいと判断された場合には、候補とされた画像は人物（歩行者）と認識される。
【００４８】
一方、出力値が第１の閾値以下であると判断された場合には、出力値があらかじめ決められた第２の閾値（候補とされた画像が人物（歩行者）のものでないと判断するための閾値）よりも小さいか否かを判断する（ステップＳ１４１２）。出力値が第２の閾値より小さいと判断された場合には、人物（歩行者）ではないと認識される。一方、出力値が第２の閾値以上であると判断された場合には、hがHよりも小さいか否かを判断する（ステップＳ１４１３）。ここで、Hは候補とされた画像を分割する際の分割数を示す。hがHより小さい場合にhに１を加え（ステップＳ１４１４）、ステップＳ１４０６に戻る。一方、hがH以上である場合には候補とされた画像を人物（歩行者）でないと認識する。そして、スケール化された画像に候補とされる画像があるか否かを判断する（ステップＳ１４１５）。あると判断された場合にはステップ１４０４に戻り、ないと判断された場合にはscale_factorがscale_minよりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１４１６）。scale_factorがscale_minよりも大きいと判断された場合にはscale_factorにscale_stepを掛けてそれをscale_factorとして（ステップＳ１４１７）ステップＳ１４０３に戻る。一方、ステップＳ１４１６においてscale_factorがscale_min以下であると判断された場合には終了し、画像の取得準備にかかる。
【００４９】
＜第４の実施の形態＞
次に、本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置について図１５から図１８Ｂを用いて説明する。図１５は本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置の構成を示す構成図である。図１６は本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置の処理のフローを説明するための図である。図１７は本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置の処理のフローを説明するための図である。図１８Ａは本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。図１８Ｂは本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。図１５に示すように、第４の実施の形態に係る対象物認識装置９００は、第１の実施の形態に係る対象物認識装置１００と同様の構成をしているが、一部の構成要素における処理の仕方が相違する。以下では第４の実施の形態に係る対象物認識装置の処理について図１６及び図１７を用いて説明する。
【００５０】
第４の実施の形態に係る対象物認識装置９００における画像データ取得手段９０１及び切出し画像抽出手段９０２の処理は第１の実施の形態と同様である。第１のフィルター設定手段９０３は、切出し画像抽出手段９０２から抽出された画像に対して、図１６に示す第１のフィルター集合２３０のフィルター（フィルター２３１、２３２など）それぞれを設定する。そして、第１の特徴情報生成手段９０４は、それぞれのフィルターが設定された画像を縮小し、縮小された画像の特徴を示す第１の特徴情報３３０（第１の特徴情報３３１、３３２など）を生成する。第２のフィルター設定手段９０５は、第１の特徴情報生成手段９０４によって生成された第１の特徴情報３３０に対して、第２のフィルター集合４３０のフィルター（フィルター４３１、４３２など）を設定する。第２の特徴情報生成手段９０６は、第２のフィルター集合４３０のフィルター（フィルター４３１、４３２など）が設定された第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報５３０（第２の特徴情報５３１、５３２など）を生成する。
【００５１】
認識手段９０７は、第２の特徴情報生成手段９０６によって生成された第２の特徴情報５３０に基づいて、第１の実施の形態のように、線形結合されたノードから出力される結果に基づいて認識する。なお、第２の実施の形態にように、個々のノードによる出力結果に基づいて認識するようにしてもよい。認識できない場合には、第１の特徴情報生成手段９０４は、図１７に示すように、前回フィルターが設定された縮小された画像を所定の率で拡大し、その拡大された画像の特徴を示す第１の特徴情報３３０´（第１の特徴情報３３１´、３３２´など）を生成する。ここで、所定の率で拡大するとは、例えばはじめに縮小された画像のサイズが１である場合、そのサイズを２倍、３倍、・・・と拡大することを言う。
【００５２】
第２のフィルター設定手段９０５は、第１の特徴情報生成手段９０４によって生成された第１の特徴情報３３０´に対して、第２のフィルター集合４３０のフィルター（フィルター４３１、４３２など）を設定する。第２の特徴情報生成手段９０６は、第２のフィルター集合４３０のフィルター（フィルター４３１、４３２など）が設定された第１の特徴情報の特徴を示す第２の特徴情報５３０´（第２の特徴情報５３１´、５３２´など）を生成する。そして、認識手段９０７は、生成された第２の特徴情報５３０´に基づいて、線形結合されたノードから出力される結果に基づいて認識する。これでも認識できない場合には、認識できるまで上述した処理を続ける。これにより、縮小した画像は解像度が落ち、その分処理負荷が低減され、全体として効率的に認識をすることが可能となる。
【００５３】
次に、本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローについて図１８Ａ及び図１８Ｂを用いて説明する。図１８Ａ及び図１８Ｂに示すように、まず、画像データ取得手段９０１は、外部の撮影手段１０９（カメラなど）によって撮影された画像を取得する（ステップＳ１８０１）。次に、切出し画像抽出手段９０２は、画像データ取得手段９０１によって取得された画像を上述したscale_maxのサイズに変更する（ステップＳ１８０２）。そして、サイズ変更された画像からスケール化された画像を取得する（ステップＳ１８０３）。スケール化された画像から次の候補となる画像を切出し、候補となる画像を取得する（ステップＳ１８０４）。ここで、j＝１をセットする（ステップＳ１８０５）。jは候補とされる画像をそれぞれ異なった率で縮小された複数の画像（J個）のうちの１つの画像を示しており、j＝１は複数の画像中で最も倍率の低い画像を指している。次に、第１のフィルター設定手段９０３は、第１のフィルター集合２３０のフィルターFil1_1からFil1_nを切出された候補となる画像にそれぞれ設定する（ステップＳ１８０６）。ここで、Fil1_nのnは第１のフィルター集合２３０の個数である。第１の特徴情報生成手段９０４は、候補とされた画像と第１のフィルター集合のフィルターFil1_1からFil1_nとを用いて、j番目に相当する倍率で縮小された第１の特徴情報FM1_1からFM1_nを生成する（ステップＳ１８０７）。
【００５４】
第２のフィルター設定手段９０５は、第１の特徴情報生成手段９０４によって生成された第１の特徴情報に対して、第２のフィルター集合４３０のフィルターFil2_1からFil2_nを設定する（ステップＳ１８０８）。第２の特徴情報生成手段９０６は、生成された第１の特徴情報FM1_1からFM1_nと、第２のフィルター集合４３０のフィルターFil2_1からFil2_nとを用いて第２の特徴情報FM2_1からFM2_nを生成する（ステップＳ１８０９）。認識手段９０７は、第２の特徴情報生成手段９０６によって生成された第２の特徴情報FM2_1からFM2_nに基づいて、認識するための出力値を算出する（ステップＳ１８１０）。そして、認識手段９０７は、出力値があらかじめ決められた認識をするための第１の閾値（候補とされた画像が人物（歩行者）のものか否かを判断するための閾値）よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１８１１）。出力値が第１の閾値より大きいと判断された場合には、候補とされた画像は人物（歩行者）と認識される。
【００５５】
一方、出力値が第１の閾値以下であると判断された場合には、出力値があらかじめ決められた第２の閾値（候補とされた画像が人物（歩行者）のものでないと判断するための閾値）よりも小さいか否かを判断する（ステップＳ１８１２）。出力値が第２の閾値より小さいと判断された場合には、人物（歩行者）ではないと認識される。一方、出力値が第２の閾値以上であると判断された場合には、jがJよりも小さいか否かを判断する（ステップＳ１８１３）。ここで、Jは、候補とされる画像をそれぞれ異なった率で縮小した際の画像の数を示す。jがJよりも小さい場合にjに１を加え（ステップＳ１８１４）、ステップＳ１８０６に戻る。一方、jがJ以上である場合には候補とされた画像を人物（歩行者）でないと認識する。そして、スケール化された画像に候補とされる画像があるか否かを判断する（ステップＳ１８１５）。あると判断された場合にはステップ１８０４に戻り、ないと判断された場合にはscale_factorがscale_minより大きいか否かを判断する（ステップＳ１８１６）。scale_factorがscale_minより大きいと判断された場合にはscale_factorにscale_stepを掛けてそれをscale_factorとして（ステップＳ１８１７）ステップＳ１８０３に戻る。一方、ステップＳ１８１６においてscale_factorがscale_min以下であると判断された場合には終了し、画像の取得準備にかかる。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明に係る対象物認識装置及び対象物認識方法は、計算負荷を低減して撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識できるため、撮影された画像に写った物体が所望の対象物であるか否かを認識する対象物認識装置及び対象物認識方法などに有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置の構成を示す構成図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における処理のフローを説明するための図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における画像の切出し処理について説明するための図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における候補となる画像の抽出について説明するための図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における第１の特徴情報の生成について説明するための図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における第２の特徴情報の生成について説明するための図である。
【図７Ａ】本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。
【図７Ｂ】本発明の第１の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置の構成を示す構成図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置における処理のフローを説明するための図である。
【図１０Ａ】本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。
【図１０Ｂ】本発明の第２の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置の構成を示す構成図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置における処理のフローを説明するための図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置における処理のフローを説明するための図である。
【図１４Ａ】本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。
【図１４Ｂ】本発明の第３の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。
【図１５】本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置の構成を示す構成図である。
【図１６】本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置における処理のフローを説明するための図である。
【図１７】本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置における処理のフローを説明するための図である。
【図１８Ａ】本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。
【図１８Ｂ】本発明の第４の実施の形態に係る対象物認識装置における対象物認識フローの一部について説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００５８】
１００、６００、８００、９００  対象物認識装置
１０１、６０１、８０１、９０１  画像データ取得手段
１０２、６０２、８０２、９０２  切出し画像抽出手段
１０３、６０３、８０３、９０３  第１のフィルター設定手段
１０４、６０４、８０４、９０４  第１の特徴情報生成手段
１０５、６０５、８０５、９０５  第２のフィルター設定手段
１０６、６０６、８０６、９０６  第２の特徴情報生成手段
１０７、６０７、８０７、９０７  認識手段
１０９  撮影手段（カメラ）
２００、２１０、２２０、２３０  第１のフィルター集合
１０、１１、１２、１３、２０１、２０２、２１１、２１２、２２１、２２２、２３１、２３２、４０１、４０２、４１１、４１２、４２１、４２２、４３１、４３２  フィルター
３００、３０１、３０２、３１０、３１１、３１２、３２０、３２０´、３２１、３２１´、３２２、３２２´、３３０、３３０´、３３１、３３１´、３３２、３３２´  第１の特徴情報（特徴マップ）
４００、４１０、４２０、４３０  第２のフィルター集合
５００、５０１、５０２、５１０、５１１、５１２、５２０、５２０´、５２１、５２１´、５２２、５２２´、５３０、５３０´、５３１、５３１´、５３２、５３２´、５４０  第２の特徴情報（特徴マップ）
７００、７０１、７０２  ノード
【図１】
2006285543.tif 000003
【図２】
2006285543.tif 000004
【図３】
2006285543.tif 000005
【図４】
2006285543.tif 000006
【図５】
2006285543.tif 000007
【図６】
2006285543.tif 000008
【図７Ａ】
2006285543.tif 000009
【図７Ｂ】
2006285543.tif 000010
【図８】
2006285543.tif 000011
【図９】
2006285543.tif 000012
【図１０Ａ】
2006285543.tif 000013
【図１０Ｂ】
2006285543.tif 000014
【図１１】
2006285543.tif 000015
【図１２】
2006285543.tif 000016
【図１３】
2006285543.tif 000017
【図１４Ａ】
2006285543.tif 000018
【図１４Ｂ】
2006285543.tif 000019
【図１５】
2006285543.tif 000020
【図１６】
2006285543.tif 000021
【図１７】
2006285543.tif 000022
【図１８Ａ】
2006285543.tif 000023
【図１８Ｂ】
2006285543.tif 000024