(57)【要約】      （修正有）【課題】スマートフォンなどのカメラ付きデバイスで撮影した画像に対して物体検出を行った時に、物体検出結果を素早く確認するため、物体検出処理をより速く処理し、かつ、精度良く物体を検出するため、処理速度および精度の高い物体検出手法を提供する。【解決手段】入力された画像に対して、タッチパネルに表示された画像に対するタッチ操作を受け付けることで、位置の指定を受け付け、指定を受け付けた位置を始点として領域を拡大していくことで、検出対象の物体が含まれる領域を特定する。そして、特定された領域を示す情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に対してユーザにより指定された位置を取得する位置取得手段と、
前記位置取得手段により取得した位置を始点として領域を拡大していくことで、検出対象の物体が含まれる領域を特定する領域特定手段と、
前記領域特定手段により特定された領域を示す情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記位置取得手段により取得した位置を中心とする矩形を生成する矩形生成手段と、
前記矩形生成手段により生成された矩形に前記検出対象の物体が包含されるかを判定する判定手段と、
を備え、
前記生成された矩形に検出対象物体が包含される判定された場合、検出対象の物体が含まれる領域として特定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記矩形生成手段は、さらに、前記判定手段により前記生成された矩形に検出対象物体が含まれないと判定された場合、当該矩形を拡大した矩形を生成することを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記入力された画像をタッチパネルに表示する表示手段と、
前記位置取得手段は、前記表示手段によりタッチパネルに表示された画像に対するタッチ操作を受け付けることで、前記位置の指定を受け付け、当該指定を受け付けた位置を取得することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
画像に対してユーザにより指定された位置を取得する位置取得工程と、
前記位置取得工程において取得した位置を始点として領域を拡大していくことで、検出対象の物体が含まれる領域を特定する領域特定工程と、
前記領域特定工程により特定された領域を示す情報を出力する出力工程と、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
情報処理装置において実行可能なプログラムであって、
前記情報処理装置を、
画像に対してユーザにより指定された位置を取得する位置取得手段と、
前記位置取得手段により取得した位置を始点として領域を拡大していくことで、検出対象の物体が含まれる領域を特定する領域特定手段と、
前記領域特定手段により特定された領域を示す情報を出力する出力手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像に写っている物体が何か、またその位置は画像中のどこにあるのか、を認識する物体検出手法が研究されており、特に近年、ディープラーニングと呼ばれる機械学習技術を応用した物体検出手法が数多く提案されている。
【０００３】
非特許文献１には、従来のディープラーニングを応用した物体検出手法と比較して物体の大きさをより正確に、良好な精度で検出することを特徴とする物体検出手法について開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｄｏｎｇｇｅｕｎ  Ｙｏｏら、“Ａｃｔｉｏｎ−Ｄｒｉｖｅｎ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｅｃｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｔｏｐ−Ｄｏｗｎ  Ｖｉｓｕａｌ  Ａｔｔｅｎｔｉｏｎｓ”
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、非特許文献１には、検出対象画像の解像度やアスペクト比を変更した多くの画像を作成し、それらのすべての画像に対して、物体を検出するためにニューラルネットワークによって多くの回数処理されるため、検出速度が遅いという課題がある。特に、スマートフォンなどのカメラ付きデバイスで撮影した画像に対して物体検出を行い、その結果を確認する時などには、利便性が低くなるという課題がある。また、検出対象の物体によっては、検出精度が低いという課題がある。
【０００６】
そのため、例えばスマートフォンなどのカメラ付きデバイスで撮影した画像に対して物体検出を行った時に、物体検出結果を素早く確認するため、物体検出処理をより速く処理することが望まれる。また、さらに精度良く物体を検出することも望まれる。
【０００７】
そこで、本発明は、処理速度および精度の高い物体検出手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】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、処理速度および精度の高い物体検出手法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態における、物体検出システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態における、携帯端末１００、物体検出サーバ２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態における、物体検出システムの機能構成の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態における、撮影した画像に対して物体検出をおこない、検出結果を表示する処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態における、物体位置ヒントを利用して、物体検出する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明の実施形態における情報処理システム（物体検出システム）の構成の一例を示す図である。
【００１３】
物体検出システムは、スマートフォンなど撮像手段を備える携帯端末１００、物体検出サーバ２００が、ＬＡＮ３００を介して接続される構成となっている。
【００１４】
携帯端末１００は、デバイスに備え付けられラカメラ（撮像手段）を使って物体検出処理の対象となる画像を撮影する。撮影した画像に対して、利用者の物体位置ヒント指示を受け付け、画像と物体位置ヒントとを物体検出サーバ２００へ送信する。そして、物体検出サーバ２００から物体検出結果の受信を行う。
【００１５】
物体検出サーバ２００は、携帯端末１００から送信された画像と、物体位置ヒントとを利用して物体検出処理を行い、物体検出結果を携帯端末１００へ送信する。
【００１６】
図２は、本発明の実施形態における携帯端末１００、物体検出サーバ２００に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００１７】
図２に示すように、携帯端末１００、物体検出サーバ２００は、システムバス２０４を介してＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０３、入力コントローラ２０５、ビデオコントローラ２０６、メモリコントローラ２０７、よび通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８が接続される。
【００１８】
ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。
【００１９】
ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１は、ＣＰＵ２０１が実行する制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）やＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や、本情報処理方法を実現するためのコンピュータ読み取り実行可能なプログラムおよび必要な各種データ（データテーブルを含む）を保持している。
【００２０】
ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードし、ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現する。
【００２１】
入力コントローラ２０５は、キーボード２０９や不図示のマウス等のポインティングデバイス等の入力装置からの入力を制御する。入力装置がタッチパネルの場合、ユーザがタッチパネルに表示されたアイコンやカーソルやボタンに合わせて押下（指等でタッチ）することにより、各種の指示を行うことができることとする。
【００２２】
また、タッチパネルは、マルチタッチスクリーンなどの、複数の指でタッチされた位置を検出することが可能なタッチパネルであってもよい。
【００２３】
ビデオコントローラ２０６は、ディスプレイ２１０などの外部出力装置への表示を制御する。ディスプレイは本体と一体になったノート型パソコンのディスプレイも含まれるものとする。なお、外部出力装置はディスプレイに限ったものははく、例えばプロジェクタであってもよい。また、前述のタッチ操作を受け付け可能な装置については、入力装置も提供する。
【００２４】
なおビデオコントローラ２０６は、表示制御を行うためのビデオメモリ（ＶＲＡＭ）を制御することが可能で、ビデオメモリ領域としてＲＡＭ２０３の一部を利用することもできるし、別途専用のビデオメモリを設けることも可能である。
【００２５】
メモリコントローラ２０７は、外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。外部メモリとしては、ブートプログラム、各種アプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、および各種データ等を記憶する外部記憶装置（ハードディスク）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等を利用可能である。
【００２６】
通信Ｉ／Ｆコントローラ２０９は、ネットワークを介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信やＩＳＤＮなどの電話回線、および携帯電話の３Ｇ回線を用いた通信が可能である。
【００２７】
尚、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。
次に図３を参照して、本発明の実施形態における各種装置の機能構成の一例について説明する。
【００２８】
物体位置ヒント受付部１０１は、画像に対してユーザにより指定された位置を取得する機能を備える。ステップＳ４０２においてユーザから位置の指定を受け付け、当該指定された位置を取得する（Ｓ４０４）処理を実行する。
【００２９】
送信制御部１０２は、カメラ撮影部１０５により撮影された画像と、物体位置ヒント受付部１０１により指定された位置に係る情報とを物体検出サーバ２００に送信する機能を備える。
【００３０】
受信制御部１０３は、物体検出サーバ２００の物体検出処理部２０２による処理結果を受信する機能を備える。
【００３１】
物体検出結果確認部１０４は、受信制御部１０３において受信した結果に基づき、生成された矩形などの情報を表示する機能をそなえる。詳細はステップＳ４０７において説明する。
【００３２】
受信制御部２０１は送信制御部１０２から送信されたデータを受信（入力）する（ステップＳ４０４の処理である）。
【００３３】
物体検出処理部２０２は、ステップＳ４０５、図５のフローチャートに示す処理を実行する機能部であり、指定された位置を始点として領域を拡大していくことで、検出対象の物体が含まれる領域を特定し、特定された領域を示す情報を出力する。具体的には、指定された位置を中心とする矩形を生成し、生成された矩形に前記検出対象の物体が包含されるかを判定し、包含される判定された場合、検出対象の物体が含まれる領域として特定する。さらに、生成された矩形に検出対象物体が含まれないと判定された場合には、当該矩形を拡大した矩形を生成する。具体的な内容は、フローチャートを用いて後述する。
【００３４】
送信制御部２０３は、物体検出処理部２０２における処理の結果を携帯端末１００に送信する機能を備える。
【００３５】
次に図４、図５のフローチャートを用いて、本発明の実施形態における物体検出システムが実行する処理について説明する。
【００３６】
図５のフローチャートは、携帯端末１００、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理であり、物体検出する処理を示すフローチャートである。
【００３７】
ステップＳ４０１では、携帯端末１００のＣＰＵ２０１は、利用者からの撮影指示を受けつけ、内蔵されたカメラにより画像を撮影する。
【００３８】
ステップＳ４０２では、携帯端末１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０１で撮影した画像を表示部に表示し、利用者からの物体位置ヒントの指示（位置の指定）を受け付ける。物体位置ヒントは、例えば、表示されている画像に利用者が指でタッチ操作を行うなどの操作によって指示される。
【００３９】
また、撮影時に物体の位置を所定の位置（領域）に合わせて撮影するよう誘導し、当該所定の位置を指定された位置としてもよい。
【００４０】
また、本実施例においては、スマートフォン等のカメラ機能付き携帯端末において物体位置ヒントの指示を受け付ける形態を想定しているが、ＰＣなどに撮影された画像を表示し、マウスクリック等により物体位置ヒントの指示を受け付けても良い。
【００４１】
このように、ユーザから物体位置または物体位置のヒント（目安）の指定を受け付ける構成であれば、いずれの態様であってもよい。
【００４２】
ステップＳ４０３では、携帯端末１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０１で撮影した画像とステップＳ４０２で受け付けた物体位置ヒントとを、物体検出サーバ２００へ送信する。
【００４３】
ステップＳ４０４では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０３で送信された画像と物体位置ヒント（ユーザにより指定された位置を示す情報）を受信（取得）する。
【００４４】
ステップＳ４０５では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０４で受信した画像と物体位置ヒントを用いて、画像に対し、物体検出処理を行う。ステップＳ４０５の詳細な処理については、図５のフローチャートを用いて後述する。
【００４５】
ステップＳ４０６では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０５の物体検出処理によって得られた物体検出結果とステップＳ４０４で受信した画像とを携帯端末１００へ送信する。物体検出結果は、物体の画像上での位置と大きさを示す、矩形の左上の点の座標および右下の点の座標と、で表現される。物体が検出されなかった場合は、左上の点と右下の点の座標が全て０として表現されるとする。
【００４６】
ステップＳ４０７では、携帯端末１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０６で送信された物体検出結果と画像を受信し、例えば、画像上に、物体検出結果である矩形を赤色の線で描画し、当該画像を表示する。
【００４７】
次に図５のフローチャートを用いて、本発明の実施形態における物体検出サーバ２００が実行する処理について説明する。
【００４８】
図５のフローチャートは、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理であり、画像と物体位置ヒントを利用して物体検出処理を行う処理を示すフローチャートである。
【００４９】
ステップＳ５０１では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、物体位置ヒントの座標から、初期の処理対象である矩形の座標情報を生成する。矩形の座標情報は、物体位置ヒントのＸ座標およびＹ座標から５を引いた座標を矩形の左上の点座標と、物体位置ヒントのＸ座標およびＹ座標に５を足した座標を矩形の右下の点座標と、で保持される。したがって、初期の処理対象である矩形は、幅と高さが１０であり、中心位置が物体位置ヒントとなる。なお、本実施例で説明する初期の処理対象である矩形のサイズや、Ｓ５０５等における修正量は一例であり、検出対象の物体などに応じて適宜設定できるものとする。
【００５０】
ステップＳ５０２では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、処理対象矩形の座標情報で示される領域で構成される画像（部分画像）を生成する。そして、生成された部分画像を、非特許文献１で示される物体検出手法であるＡｔｔｅｎｔｉｏｎＮｅｔへと入力し、部分画像の、左上の点および右下の点に対する識別結果を取得する。また、部分画像の幅と高さをメモリ領域に記憶する。
【００５１】
ここで、ＡｔｔｅｎｔｉｏｎＮｅｔとは、検出対象物体の大きさを正確に検出できているか否かにより、画像左上の点に対して、下、右、右下、停止、ＦＡＬＳＥのいずれかを識別し、画像右下の点に対して、上、左、左上、停止、ＦＡＬＳＥのいずれかを識別する、ディープニューラルネットワークである。
【００５２】
検出物体が対象画像（本実施例における部分画像）に正確な大きさで包含される（検出物体が対象画像にちょうど包含される）場合に、「停止」が出力される。すなわち、左上と右下ともに停止が出力された場合には、検出物体に外接する矩形が生成されたことを意味する。
【００５３】
ＦＡＬＳＥは、対象画像に、検出物体は含まれていないことを示している。
【００５４】
停止とＦＡＬＳＥ以外は、当該方向へ座標を移動させ、対象画像の領域を変更（縮小）すると、検出対象物体をより正確な大きさで囲むことができる（検出物体に外接する矩形を生成できる）ことを示している。
【００５５】
また、ここで利用するＡｔｔｅｎｔｉｏｎＮｅｔは、非特許文献１で示されるように、検出対象物体を検出可能なように、事前に学習されたディープニューラルネットワークを用いることとする。
【００５６】
ステップＳ５０３では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０２で取得した左上の点の識別結果が右下または停止、かつ、右下の点の識別結果が左上または停止であれば、検出対象物体が収まる矩形が生成できたと判定して、現在の処理対象矩形の座標情報を物体検出結果とし、処理を終了する。そうでなければステップＳ５０４へ進む。
【００５７】
なお、本実施例においては、矩形の大きさを段階的に拡大していくことで、検出対象物体が収まる矩形を生成するため、「停止」を通り越してしまうことがある。すなわち、検出対象物体にちょうど外接する矩形を通り越して拡大してしまうこともある。そのため、Ｓ５０３の判定において、「停止」の場合だけでなく、左上の点の識別結果が右下の場合、かつ、右下の点の識別結果が左上の場合もＹＥＳと判定するよう制御している。
【００５８】
なお、後述のＳ５０４の処理の説明の通り、矩形が小さいうちは誤検出の可能性も高いため、「停止」の場合にはＹＥＳと判定せず、「左上の点の識別結果が右下の場合、かつ、右下の点の識別結果が左上の場合」にのみＹＥＳと判定するよう制御してもよい。
【００５９】
ステップＳ５０４では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０２で取得した左上の点の識別結果が、ＦＡＬＳＥであれば、ステップＳ５０５へ進む。そうでなければ、ステップＳ５０６へ進む。
【００６０】
なお、上述のＳ５０３の処理の説明の通り、矩形が小さいうち（例えば所定のサイズに満たない場合）は誤検出の可能性も高いため、「停止」の場合にもＹＥＳと判定するよう制御してもよい。
【００６１】
ステップＳ５０５では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、処理対象矩形の座標情報の、左上の点のＸ座標およびＹ座標から５を引き、Ｘ座標が０より小さい場合は０に、Ｙ座標が０より小さい場合は０に、座標を修正し、ステップＳ５１０へと進む。
【００６２】
ステップＳ５０６では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０２で取得した左上の点の識別結果が、下であれば、ステップＳ５０７へ進む。そうでなければ、ステップＳ５０８へ進む。
【００６３】
ステップＳ５０７では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、処理対象矩形の座標情報の、左上の点のＸ座標から５を引いて、Ｘ座標が０より小さい場合は０に座標を修正し、ステップＳ５１０へと進む。すなわち、左上の点の識別結果が下である場合は、Ｙ座標方向については検出対象物体を包含しているものの、Ｘ座標方向については、検出対象物体を包含するためにはさらに拡大する必要があることを意味している。そのため、Ｘ座標方向について拡大する処理を実行する。
【００６４】
ステップＳ５０８では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０２で取得した左上の点の識別結果が、右であれば、ステップＳ５０９へ進む。そうでなければ、ステップＳ５１０へ進む。
【００６５】
ステップＳ５０９では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、処理対象矩形の座標情報の、左上の点のＹ座標から５を引いて、Ｙ座標が０より小さい場合は０に座標を修正し、ステップＳ５１０へと進む。すなわち、左上の点の識別結果が右である場合は、Ｘ座標方向については検出対象物体を包含しているものの、Ｙ座標方向については、検出対象物体を包含するためにはさらに拡大する必要があることを意味している。そのため、Ｙ座標方向について拡大する処理を実行する。
【００６６】
ステップＳ５１０では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０２で取得した右下の点の識別結果が、ＦＡＬＳＥであれば、ステップＳ５１１へ進む。そうでなければ、ステップＳ５１２へ進む。
【００６７】
なお、上述のＳ５０４の処理と同様に、矩形が小さいうち（例えば所定のサイズに満たない場合）は誤検出の可能性も高いため、「停止」の場合にもＹＥＳと判定するよう制御してもよい。
【００６８】
ステップＳ５１１では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、処理対象矩形の座標情報の、右下の点のＸ座標およびＹ座標に５を足し、Ｘ座標が画像の幅以上の場合、Ｘ座標を画像の幅から１を引いた値に、Ｙ座標が画像の高さ以上の場合、Ｙ座標を画像の高さから１を引いた値に、座標を修正し、ステップＳ５１６へと進む。
【００６９】
ステップＳ５１２では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、テップＳ５０２で取得した右下の点の識別結果が、上であれば、ステップＳ５１３へ進む。そうでなければ、ステップＳ５１４へ進む。
【００７０】
ステップＳ５１３では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、処理対象矩形の座標情報の、右下の点のＸ座標に５を足し、Ｘ座標が画像の幅以上の場合、Ｘ座標を画像の幅から１を引いた値に、座標を修正し、ステップＳ５１６へと進む。
【００７１】
すなわち、右上の点の識別結果が上である場合は、Ｙ座標方向については検出対象物体を包含しているものの、Ｘ座標方向については、検出対象物体を包含するためにはさらに拡大する必要があることを意味している。そのため、Ｘ座標方向について拡大する処理を実行する。
【００７２】
ステップＳ５１４では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、テップＳ５０２で取得した右下の点の識別結果が、左であれば、ステップＳ５１５へ進む。そうでなければ、ステップＳ５０２へ進む。
【００７３】
ステップＳ５１５では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、処理対象矩形の座標情報の、右下の点のＹ座標に５を足し、Ｙ座標が画像の高さ以上の場合、Ｙ座標を画像の高さから１を引いた値に、座標を修正し、ステップＳ５１６へと進む。
【００７４】
すなわち、右上の点の識別結果が左である場合は、Ｘ座標方向については検出対象物体を包含しているものの、Ｙ座標方向については、検出対象物体を包含するためにはさらに拡大する必要があることを意味している。そのため、Ｙ座標方向について拡大する処理を実行する。
【００７５】
ステップＳ５１６では、物体検出サーバ２００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０２でメモリ領域に記憶した部分画像の幅と高さと、現在の処理対象矩形の座標情報で示される領域の幅と高さとを、比較し、幅と高さともに等しい場合（すなわち、Ｓ６０４等による座標修正前と後でサイズが変わっていない場合。例えば、画像全体のサイズと矩形領域のサイズが同一の場合などがある。）は、物体は検出できなかったと判定し、左上の点および右下の点のＸ座標とＹ座標が全て０の座標情報を、物体検出結果として処理を終了する。
【００７６】
以上、図５のフローチャートの処理によって、物体位置ヒントを利用し、矩形情報を徐々に拡大させながら、当該矩形で特定される領域の画像を、非特許文献１で示されるＡｔｔｅｎｔｉｏｎＮｅｔへと繰り返し入力することで、高速にかつ物体の大きさをより正確に検出することができる。
【００７７】
以上、情報処理装置としての実施形態について示したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記録媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００７８】
また、本発明におけるプログラムは、図５、図６に示すフローチャートの処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムであり、本発明の記憶媒体は図５、図６の処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムが記憶されている。なお、本発明におけるプログラムは図５、図６の各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。
【００７９】
以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し、実行することによっても本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【００８０】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【００８１】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることが出来る。
【００８２】
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００８３】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００８４】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、ひとつの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【００８５】
さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８６】
１００  情報処理装置
２００  物体検出サーバ
３００  ＬＡＮ
【図１】
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【図２】
2018156416.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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