(57)【要約】【課題】対象物の距離情報の算出が困難な状況においても、対象物の属性の判定を精度良く実施できること。【解決手段】属性判定装置は、対象物の画像データを取得する対象画像データ取得部と、対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを対象画像データから生成するパッチ画像データ生成部と、パッチ画像データの対象注目画素の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのそれぞれから算出された特徴量に基づいて予め生成された複数の識別器を記憶する属性データ記憶部と、パッチ画像データから算出された特徴量と、複数の識別器とを用いて、前記対象注目画素の属性を判定する属性判定部と、を備える。【選択図】図２
2018067149.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の画像データを取得する対象画像データ取得部と、
対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを前記対象画像データから生成するパッチ画像データ生成部と、
前記パッチ画像データの前記対象注目画素の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのそれぞれから算出された特徴量に基づいて予め生成された複数の識別器を記憶する属性データ記憶部と、
前記パッチ画像データから算出された特徴量と、複数の前記識別器とを用いて、前記対象注目画素の属性を判定する属性判定部と、
を備える属性判定装置。
【請求項２】
前記パッチ画像データ生成部は、前記パッチ画像データのサイズが前記ライブラリ画像データの複数の前記サイズのそれぞれと同一となるように、複数の前記パッチ画像データを生成する、
請求項１に記載の属性判定装置。
【請求項３】
前記対象物の画像データ取得時の状況を示す撮像状況データを取得する撮像状況データ取得部を備え、
前記属性判定部は、前記撮像状況データに基づいて複数の前記識別器から特定の識別器を選択し、選択した前記識別器に基づいて前記対象注目画素の属性を判定する、
請求項２に記載の属性判定装置。
【請求項４】
対象画像データを取得することと、
対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを前記対象画像データから生成することと、
前記パッチ画像データの前記対象注目画素の特徴量を抽出することと、
前記パッチ画像データから算出された特徴量と、学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのそれぞれから算出された特徴量に基づいて予め生成された複数の識別器とを用いて、前記対象注目画素の属性を判定することと、
を含む属性判定方法。
【請求項５】
コンピュータに、
対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを前記対象画像データから生成することと、
前記パッチ画像データの前記対象注目画素の特徴量を抽出することと、
前記パッチ画像データから算出された特徴量と、学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのそれぞれから算出された特徴量に基づいて予め生成された複数の識別器とを用いて、前記対象注目画素の属性を判定することと、
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項６】
コンピュータに、
対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを前記対象画像データから生成することと、
前記パッチ画像データの前記対象注目画素の特徴量を抽出することと、
前記パッチ画像データから算出された特徴量と、学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのそれぞれから算出された特徴量に基づいて予め生成された複数の識別器とを用いて、前記対象注目画素の属性を判定することと、
を実行させるコンピュータプログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、属性判定装置、属性判定方法、コンピュータプログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象画像取得装置で取得された対象画像を画像処理して対象画像に含まれる対象物の属性を判定する技術が知られている。対象物の属性とは、対象物が属する性質又は特徴をいう。対象物の属性の判定とは、予め定義されている複数の属性の中から対象物が属する属性を判定することをいう。対象物の属性として、植物、動物、人工物、水、空、道、及び土などが例示される。
【０００３】
従来技術においては、対象画像から小領域のパッチ画像が抽出され、パッチ画像の中から対象物が抽出され、抽出された対象物の特徴量と予め定義されている物体の特徴量とが比較されることによって、対象物の属性が判定される。
【０００４】
２次元画像から対象物の属性を判定する場合、対象画像取得装置と対象物との距離が考慮されないと、対象物の属性の判定精度が低下する可能性がある。例えば、画像に複雑な地形が含まれている場合、画像には対象画像取得装置との距離がそれぞれ異なる複数の対象物が含まれることとなる。パッチ画像が単一サイズである場合、対象画像取得装置と複数の対象物のそれぞれとの距離が大きく異なると、パッチ画像において対象物が占める割合が対象物毎に異なることとなる。その結果、対象物の属性の判定精度が低下する可能性がある。
【０００５】
そのため、対象画像に含まれる対象物の距離情報を算出し、算出された距離情報に基づいてパッチ画像のサイズを変更する技術が案出されている。特許文献１には、注目画素の距離情報に基づいてウインドウのサイズを変更し、ウインドウ内の注目画素の特徴量を抽出し、抽出した特徴量と予め求められている特徴量とを比較することにより対象物を識別する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−０３０１８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
対象物の距離情報の算出には、レーザセンサのような３次元計測センサを用いる直接計側方法又はステレオカメラを用いるステレオ計測方法のような算出方法が利用される。しかし、３次元計測センサを利用できない状況又はステレオカメラを利用できない状況においては、対象物の距離情報の算出が困難となる。
【０００８】
本発明の態様は、対象物の距離情報の算出が困難な状況においても、対象物の属性の判定を精度良く実施できることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の態様に従えば、対象物の画像データを取得する対象画像データ取得部と、対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを前記対象画像データから生成するパッチ画像データ生成部と、前記パッチ画像データの前記対象注目画素の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのそれぞれから算出された特徴量に基づいて予め生成された複数の識別器を記憶する属性データ記憶部と、前記パッチ画像データから算出された特徴量と、複数の前記識別器とを用いて、前記対象注目画素の属性を判定する属性判定部と、を備える属性判定装置が提供される。
【００１０】
本発明の第１の態様において、前記パッチ画像データ生成部は、前記パッチ画像データのサイズが前記ライブラリ画像データの複数の前記サイズのそれぞれと同一となるように、複数の前記パッチ画像データを生成してもよい。
【００１１】
本発明の第１の態様において、前記対象物の画像データ取得時の状況を示す撮像状況データを取得する撮像状況データ取得部を備え、前記属性判定部は、前記撮像状況データに基づいて複数の前記識別器から特定の識別器を選択し、選択した前記識別器に基づいて前記対象注目画素の属性を判定してもよい。
【００１２】
本発明の第２の態様に従えば、対象画像データを取得することと、対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを前記対象画像データから生成することと、前記パッチ画像データの前記対象注目画素の特徴量を抽出することと、前記パッチ画像データから算出された特徴量と、学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのそれぞれから算出された特徴量に基づいて予め生成された複数の識別器とを用いて、前記対象注目画素の属性を判定することと、を含む属性判定方法が提供される。
【００１３】
本発明の第３の態様に従えば、コンピュータに、対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを前記対象画像データから生成することと、前記パッチ画像データの前記対象注目画素の特徴量を抽出することと、前記パッチ画像データから算出された特徴量と、学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのそれぞれから算出された特徴量に基づいて予め生成された複数の識別器とを用いて、前記対象注目画素の属性を判定することと、を実行させるコンピュータプログラムが提供される。
【００１４】
本発明の第４の態様に従えば、コンピュータに、対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを前記対象画像データから生成することと、前記パッチ画像データの前記対象注目画素の特徴量を抽出することと、前記パッチ画像データから算出された特徴量と、学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのそれぞれから算出された特徴量に基づいて予め生成された複数の識別器とを用いて、前記対象注目画素の属性を判定することと、を実行させるコンピュータプログラムが記録された記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の態様によれば、対象物の距離情報の算出が困難な状況においても、対象物の属性の判定を精度良く実施できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本実施形態に係る属性判定装置の一例を示すハードウェア構成図である。
【図２】図２は、本実施形態に係る属性判定装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、本実施形態に係る対象画像とパッチ画像との関係を模式的に示す図である。
【図４】図４は、本実施形態に係るパッチ画像データ及び属性データ記憶部に記憶されているライブラリ画像データの一例を模式的に示す図である。
【図５】図５は、本実施形態に係る識別器の一例を模式的に示す図である。
【図６】図６は、本実施形態に係る弱識別器の一例を模式的に示す図である。
【図７】図７は、本実施形態に係るカメラ及びセンサの一例を模式的に示す図である。
【図８】図８は、本実施形態に係る属性判定方法の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、本実施形態に係る学習フェーズの一例を模式的に示す図である。
【図１０】図１０は、本実施形態に係る学習フェーズの一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本実施形態に係る学習フェーズ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】
【００１７】
以下、本発明に係る実施形態について説明するが、本発明はこれに限定されない。実施形態に係る構成要素は適宜組み合わせることができるし、一部の構成要素を使用しないこともできる。
【００１８】
［ハードウェア構成］
図１は、本実施形態に係る属性判定装置１００の一例を示すハードウェア構成図である。属性判定装置１は、コンピュータシステムを含む。図１に示すように、属性判定装置１００は、演算処理装置１と、記憶装置２と、ドライブ装置３とを備える。
【００１９】
演算処理装置１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）のようなプロセッサを含む。記憶装置２は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）のような不揮発性メモリ及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）のような揮発性メモリを含む。ドライブ装置３は、フラッシュメモリ又はハードディスクのようなストレージを含む。記憶装置２には、演算処理装置１の演算処理において実行されるコンピュータプログラム４が記憶される。コンピュータプログラム４は、演算処理装置１に読み込まれて実行される。
【００２０】
記録媒体５は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、又は光磁気ディスクのような、光学的、電気的、又は磁気的に情報を記録する記録媒体でもよいし、ＲＯＭ又はフラッシュメモリのような、電気的に情報を記録する半導体メモリでもよい。
【００２１】
演算処理装置１の演算処理において実行されるコンピュータプログラム４が、記録媒体５に記録され、ドライブ装置３を介して演算処理装置１にインストールされてもよい。なお、演算処理装置１の演算処理において実行されるコンピュータプログラム４が、サーバから演算処理装置１に送信されインストールされてもよい。
【００２２】
属性判定装置１は、記録媒体５、入力装置６、及び表示装置７と接続される。
【００２３】
入力装置６は、操作者に操作されることにより入力データを生成する。入力装置６で生成された入力データは、演算処理装置１に出力される。入力装置６は、例えばコンピュータ用キーボード、マウス、及びタッチパネルの少なくとも一つを含む。
【００２４】
出力装置７は、例えば液晶ディスプレイ（Liquid  Crystal  Display：ＬＣＤ）又は有機ＥＬディスプレイ（Organic  Electroluminescence  Display：ＯＥＬＤ）のようなフラットパネルディスプレイを含み、演算処理装置１で生成された表示データを表示する。表示データは、画像データでもよいし文字データでもよい。なお、出力装置７が、印刷装置及び音声データを出力するスピーカ装置の少なくとも一方を含んでもよい。
【００２５】
属性判定装置１は、対象画像取得装置８及びセンサ９と接続される。対象画像取得装置８は、属性判定の対象物を含む対象画像データを取得する。対象画像取得装置８として、カメラが例示される。カメラは、可視カメラでもよいし、赤外カメラ（サーモグラフィ）でもよい。なお、対象画像取得装置８として、レーザセンサ又は温度センサが用いられてもよい。本実施形態においては、対象画像取得装置８として、カメラを用いることとする。以下の説明においては、対象画像取得装置８を適宜、カメラ８、と称する。
【００２６】
カメラ８は、属性判定の対象物を含む対象画像データを撮像する。カメラ８は、光学系と、イメージセンサとを含む。イメージセンサは、ＣＭＯＳイメージセンサ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor  Image  Sensor）及びＣＣＤイメージセンサ（Charge  Coupled  Device  Image  Sensor）の少なくとも一方を含む。
【００２７】
センサ９は、カメラ８の撮像時の状況を示す撮像状況データを検出する。カメラ８の撮像時の状況は、撮像時のカメラ８の姿勢及び位置を含む。カメラ８の姿勢は、カメラ８の光学系の向き（光学系の光軸の角度）を含む。カメラ８の位置は、地面からのカメラ８の光学系の設置位置（光学系の設置高さ）を含む。センサ９は、カメラ８の姿勢を検出可能な姿勢センサ及びカメラ８の位置を検出可能な位置センサを含む。
【００２８】
［機能構成］
図２は、本実施形態に係る属性判定装置１００の一例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、属性判定装置１００は、データ解析部１０と、データ記憶部２０と、出力制御部３０とを有する。
【００２９】
データ解析部１０は、データ取得部１１と、パッチ画像データ生成部１２と、特徴量抽出部１３と、属性判定部１４とを有する。データ解析部１０の機能は、演算処理装置１及び記憶装置２に含まれる。
【００３０】
データ記憶部２０は、対象画像データ記憶部２１と、撮像状況データ記憶部２２と、属性データ記憶部２３とを有する。データ記憶部２０の機能は、記憶装置２に含まれる。
【００３１】
データ取得部１１は、カメラ８で撮像された属性判定の対象物を含む対象画像を示す対象画像データを取得する。また、データ取得部１１は、センサ９で検出されたカメラ８の撮像時の状況を示す撮像状況データを取得する。データ取得部１１は、カメラ８で撮像された対象画像データを取得する対象画像データ取得部として機能する。また、データ取得部１１は、カメラ８の撮像時の状況を示す撮像状況データを取得する撮像状況データ取得部として機能する。
【００３２】
パッチ画像データ生成部１２は、パッチ画像を示すパッチ画像データを対象画像データから生成する。パッチ画像とは、対象画像のうち小領域の部分画像をいう。パッチ画像データ生成部１２は、対象画像からパッチ画像を抽出する。パッチ画像データ生成部１２は、対象画像から任意のサイズ（パッチサイズ）のパッチ画像を切り取ることができる。本実施形態において、パッチ画像データ生成部１２は、異なるサイズの複数のパッチ画像データを対象画像データから生成する。
【００３３】
本実施形態において、パッチ画像データ生成部１２は、対象注目画素を含むようにパッチ画像を生成する。パッチ画像データ生成部１２は、対象注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のパッチ画像データを対象画像データから生成する。
【００３４】
特徴量抽出部１３は、パッチ画像データの対象注目画素の特徴量を抽出する。対象注目画素の特徴量は、対象注目画素に含まれる特徴量の集合（特徴量ベクトル）を含む。特徴量抽出部１３は、物体の表面の輝度、明度、色相、模様、及び質感のようなテクスチャデータを含む特徴量を抽出する。特徴量抽出部１３は、例えばＨＯＧ（Histograms  of  Oriented  Gradients）のような公知の特徴量算出方法を用いて、対象注目画素の特徴量を抽出する。
【００３５】
属性判定部１４は、対象注目画素を含むパッチ画像データから算出された特徴量と、ライブラリ画像データから算出された特徴量に基づいて予め生成された識別器とを用いて、対象注目画素の属性を判定する。パッチ画像データの対象注目画素の特徴量は、特徴量抽出部１３により抽出される。属性データ記憶部２３は、予め生成された識別器を記憶する。ライブラリ画像データは、学習注目画素を含む。学習注目画素の特徴量は、予め算出されている既知データである。また、学習注目画素の特徴量と、その学習注目画素についての属性とが関連付けられている。学習注目画素についての属性は、予め定義されている既知データである。属性判定部１４は、特徴量抽出部１３において特徴量が抽出された対象注目画素を含むパッチ画像データと、特徴量が既知であり属性と関連付けられている学習注目画素を含むライブラリ画像データとを照合することによって、対象注目画素の属性を判定することができる。
【００３６】
対象注目画素の属性とは、対象注目画素が属する性質又は特徴をいう。対象注目画素の属性の判定とは、予め定義されている複数の属性の中から対象注目画素が属する属性を判定することをいう。対象物の属性として、植物、動物、人工物、水、空、道、及び土などが例示される。
【００３７】
対象画像データ記憶部２１は、カメラ８で撮像された対象画像データを記憶又は一時的に保持する。対象画像データ記憶部２１は、対象画像データをデータ取得部１１に出力する。データ取得部１１は、対象画像データ記憶部２１を介して、カメラ８から対象画像データを取得する。
【００３８】
撮像状況データ記憶部２２は、センサ９で取得された撮像状況データを記憶又は一時的に保持する。撮像状況データ記憶部２２は、撮像状況データをデータ取得部１１に出力する。データ取得部１１は、撮像状況データ記憶部２２を介して、カメラ８から撮像状況データを取得する。
【００３９】
属性データ記憶部２３は、特徴量が既知である学習注目画素をそれぞれ含み、異なるサイズの複数のライブラリ画像データを記憶する。属性データ記憶部２３は、ライブラリ画像データをデータ取得部１１に出力する。データ取得部１１は、属性データ記憶部２３から、ライブラリ画像データを取得する。
【００４０】
学習注目画素には、その学習注目画素に対応する物体の属性が関連付けられている。属性データ記憶部２３は、パッチ画像データ生成部１２で生成されたパッチ画像データと、属性データ記憶部２３に記憶されている複数の前記ライブラリ画像データとのそれぞれを照合して、対象注目画素の属性を判定する。
【００４１】
特徴量が既知である学習注目画素をそれぞれ含む複数のライブラリ画像データは、データベース形式で属性データ記憶部２３に記憶されている。本実施形態において、属性データ記憶部２３は、同一サイズの複数のライブラリ画像データを保持する識別器を複数保有する。識別器とは、対象画像から抽出された対象注目画素の特徴量を入力データとして、対応する特徴量のクラスに分類する機能を提供する機能部をいう。本実施形態において、識別器は、少なくとも、対象注目画素の属性判定に使用されるライブラリ画像データのデータベースを含む。１つの識別器には、同一サイズのライブラリ画像データが複数保持されている。１つの識別器に保持される複数のライブラリ画像データは、異なる属性を有する。識別器は、画像データから算出された特徴量と、正解属性データとに基づいて予め作成される。
【００４２】
属性データ記憶部２３は、識別器を複数保有する。複数の識別器は、異なるサイズのライブラリ画像データをそれぞれ保持する。すなわち、第１識別器は、第１サイズのライブラリ画像データを複数保持する。第２識別器は、第２サイズのライブラリ画像データを複数保持する。第３識別器は、第３サイズのライブラリ画像データを複数保持する。なお、属性データ記憶部２３は、異なるサイズのパッチ画像データを保持する識別器を任意の複数Ｎ個保有することができる。
【００４３】
また、識別器は、複数の弱識別器を含む。複数の弱識別器は、同一サイズの複数のライブラリ画像データを保持する。１つの弱識別器に保持される複数のライブラリ画像データは、異なる属性を有する。すなわち、１つの弱識別器は、特徴量が異なる学習注目画素をそれぞれ含み同一サイズの複数のライブラリ画像データを保持する。なお、識別器は、弱識別器を含まなくてもよい。
【００４４】
出力制御部３０は、データ解析部１０と接続される。出力制御部３０の機能は、演算処理装置１及び記憶装置２に含まれる。出力制御部３０は、属性判定部１４の判定結果を示す判定データを加工し、出力装置７において出力可能な出力データを生成する。
【００４５】
出力制御部３０で生成された出力データは、出力装置７に送信される。出力制御部３０は、例えば、出力装置７の表示画面に表示される表示データ、又はスピーカ装置から出力される音声データを生成し、出力装置７に送信する。出力装置７は、出力制御部３０から送信された出力データ（表示データ又は音声データ）に基づいて作動する。
【００４６】
本実施形態において、出力制御部３０は、カメラ８で撮像された対象画像に、属性判定部１４による判定データを重畳させて出力装置７に出力させる。
【００４７】
［対象画像とパッチ画像との関係］
図３は、本実施形態に係る対象画像とパッチ画像との関係を模式的に示す図である。対象画像は、マトリクス状に配置された複数の画素を含む。図３は、第１サイズのパッチ画像データと、第２サイズのパッチ画像データと、第２サイズよりも大きいパッチ画像データとが生成される例を示す。パッチ画像データのサイズは、画素の数を含む。図３に示す例において、第１サイズのパッチ画像データは、９個の画素によって構成される。第２サイズのパッチ画像データは、４９個の画素によって構成される。第３サイズのパッチ画像データは、１２１個の画素によって構成される。
【００４８】
なお、図３に示すパッチ画像のサイズは一例である。パッチ画像データ生成部１２は、異なるサイズのパッチ画像データを任意の複数Ｎ個生成することができる。
【００４９】
図３に示すように、本実施形態において、パッチ画像データ生成部１２は、対象注目画素がパッチ画像の中心に配置されるように、異なるサイズのパッチ画像データを複数生成する。
【００５０】
図３に示す例では、対象注目画素は、１つの画素である。なお、対象注目画素は、隣り合う複数の画素によって構成されてもよい。すなわち、対象注目画素は、複数の画素を含む画素領域によって構成されてもよい。
【００５１】
［パッチ画像データ及びライブラリ画像データ］
図４は、本実施形態に係るパッチ画像データ及び属性データ記憶部２３に記憶されているライブラリ画像データの一例を模式的に示す図である。属性データ記憶部２３は、異なるサイズの複数のライブラリ画像データを記憶する。
【００５２】
図４に示すように、属性データ記憶部２３は、第１サイズのライブラリ画像データを複数保持する第１識別器と、第２サイズのライブラリ画像データを複数保持する第２識別器と、第３サイズのライブラリ画像データを複数保持する第３識別器とを保有する。第１サイズ、第２サイズ、及び第３サイズのうち、第１サイズが最も小さく、第１サイズに次いで第２サイズが小さく、第３サイズが最も大きい。
【００５３】
第１識別器に保持されている複数のライブラリ画像データのサイズは、全て第１サイズである。第２識別器に保持されている複数のライブラリ画像データのサイズは、全て第２サイズである。第３識別器に保持されている複数のライブラリ画像データのサイズは、全て第３サイズである。すなわち、１つの識別器は、同一サイズのライブラリ画像を複数保持する。
【００５４】
第１識別器は、属性が異なる複数のライブラリ画像データを保持する。第２識別器は、属性が異なる複数のライブラリ画像データを保持する。第３識別器は、属性が異なる複数のライブラリ画像データを保持する。
【００５５】
図４に示す例では、第１識別器は、属性が「動物」である第１サイズのライブラリ画像データ１ａと、属性が「植物」である第１サイズのライブラリ画像データ１ｂとを保持する。第２識別器は、属性が「人工物」である第２サイズのライブラリ画像データ２ａと、属性が「植物」である第２サイズのライブラリ画像データ２ｂとを保持する。
【００５６】
なお、図４に示す属性データ記憶部２３は、一例である。第１識別器は、ライブラリ画像データ１ａ及びライブラリ画像データ１ｂのみならず、属性が異なる複数Ｘ個の第１サイズのライブラリ画像データ１ｘを保持する。第２識別器は、ライブラリ画像データ２ａ及びライブラリ画像データ２ｂのみならず、属性が異なる複数Ｘ個の第２サイズのライブラリ画像データ２ｘを保持する。同様に、第３識別器は、属性が異なる複数Ｘ個の第３サイズのライブラリ画像データ３ｘを保持する。
【００５７】
また、属性データ記憶部２３は、任意の複数Ｎ個の識別器を保有することができる。第Ｎ識別器は、属性が異なる複数Ｘ個の第Ｎサイズのライブラリ画像データＮＸを保持する。
【００５８】
図４に示すように、対象画像データがカメラ８によって撮像される。パッチ画像データ生成部１２は、対象画像データから異なるサイズのパッチ画像データを複数生成する。複数のパッチ画像データはそれぞれ、対象注目画素を含む。
【００５９】
本実施形態において、パッチ画像データ生成部１２は、パッチ画像データのサイズがライブラリ画像データの複数のサイズのそれぞれと同一となるように、複数のパッチ画像データを生成する。図４に示す例では、属性データ記憶部２３には、第１サイズのライブラリ画像データと、第２サイズのライブラリ画像データと、第３サイズのライブラリ画像データとが記憶されている。パッチ画像データ生成部１２は、第１サイズのパッチ画像データと、第２サイズのパッチ画像データと、第３サイズのパッチ画像データとを生成する。
【００６０】
なお、図４に示すパッチ画像データは一例である。属性データ記憶部２３に第Ｎサイズのライブラリ画像データが記憶されている場合、パッチ画像データ生成部１２は、対象画像データから、対象注目画素が中心に配置されるように、第Ｎサイズのパッチ画像データを生成する。
【００６１】
属性判定部１４は、同一サイズのパッチ画像データとライブラリ画像データとを照合する。属性判定部１４は、複数Ｎ個の識別器のそれぞれにおいてパッチ画像データとライブラリ画像データとを照合して照合データを算出する。照合データは、パッチ画像データの対象注目画素の特徴量と、ライブラリ画像データの学習注目画素の特徴量との相関値を含む。属性判定部１４は、複数Ｎ個の識別器のそれぞれにおいて算出された複数の照合データに基づいて、対象注目画素の属性を判定する。
【００６２】
図４に示す例では、属性判定部１４は、第１サイズのパッチ画像データと、第１識別器に保持されている第１サイズの複数Ｍ個のライブラリ画像データのそれぞれとを照合する。また、属性判定部１４は、第２サイズのパッチ画像データと、第２識別器に保持されている第２サイズの複数Ｍ個のライブラリ画像データのそれぞれとを照合する。また、属性判定部１４は、第３サイズのパッチ画像データと、第３識別器に保持されている第３サイズの複数Ｍ個のライブラリ画像データのそれぞれとを照合する。また、属性判定部１４は、第Ｎサイズのパッチ画像データと、第Ｎ識別器に保持されている第Ｎサイズの複数Ｍ個のライブラリ画像データのそれぞれとを照合する。
【００６３】
属性判定部１４は、第１サイズのパッチデータと、第１識別器に保持されている第１サイズの複数Ｍ個のライブラリ画像データのそれぞれとを照合して、第１識別器についての複数Ｍ個の照合データを算出する。属性判定部１４は、第２サイズのパッチデータと、第２識別器に保持されている第２サイズの複数Ｍ個のライブラリ画像データのそれぞれとを照合して、第２識別器についての複数Ｍ個の照合データを算出する。属性判定部１４は、第３サイズのパッチデータと、第３識別器に保持されている第３サイズの複数Ｍ個のライブラリ画像データのそれぞれとを照合して、第３識別器についての複数Ｍの照合データを算出する。属性判定部１４は、第Ｎサイズのパッチデータと、第Ｎ識別器に保持されている第Ｎサイズの複数Ｍ個のライブラリ画像データのそれぞれとを照合して、第Ｎ識別器についての複数Ｍ個の照合データを算出する。
【００６４】
すなわち、識別器がＮ個あり、１つの識別器にＭ個のライブラリ画像データが保持されている場合、属性判定部１４は、［Ｎ×Ｍ］通りの照合データを算出する。属性判定部１４は、複数［Ｎ×Ｍ］の照合データに基づいて、パッチ画像データの対象注目画素の属性を判定する。
【００６５】
図４に示す例では、属性判定部１４は、パッチ画像データ生成部１２で生成された第２サイズのパッチ画像データと、第２識別器のライブラリ画像データ２ｂとの相関が最も高いと判定する。属性判定部１４は、対象注目画素を中心とする対象物の属性が、ライブラリ画像データ２ｂで示される「植物」であると判定する。
【００６６】
［識別器］
図５は、本実施形態に係る識別器の一例を模式的に示す図である。図５は、第Ｎ識別器の一例を模式的に示す図である。
【００６７】
第Ｎ識別器は、特徴量が異なる学習注目画素をそれぞれ含み同一サイズの複数のライブラリ画像データを保持する複数の弱識別器を有する。図５に示す例では、第Ｎ識別器は、第１弱識別器と、第２弱識別器と、第Ｍ弱識別器とを有する。
【００６８】
第１弱識別器は、第Ｎサイズの複数のライブラリ画像データを複数保持する。第２弱識別器は、第Ｎサイズの複数のライブラリ画像データを複数保持する。第Ｍ弱識別器は、第Ｎサイズの複数のライブラリ画像データを複数保持する。
【００６９】
図６は、本実施形態に係る弱識別器の一例を模式的に示す図である。図６に示すように、１つの識別器は、複数の弱識別器を有する。複数の識別器はそれぞれ、決定木（decision  tree）を含む。なお、本実施形態においては、識別器が複数の弱識別器を有することとするが、弱識別器を含まなくてもよい。また、識別器は、決定木を含まなくてもよい。識別器は、識別結果を定量的に表現できればよく、識別結果をスコアとして表現できればよい。
【００７０】
図６は、公知技術であるランダムフォレストを説明する図である。図６に示すように、第１弱識別器の決定木は、非終端ノードに付される属性判定ラベル４１と、複数の終端ノードのそれぞれに付される複数の属性クラス４２とを有する。同様に、第２弱識別器から第Ｍ弱識別器の決定木はそれぞれ、非終端ノードに付される属性判定ラベル４１と、複数の終端ノードのそれぞれに付される複数の属性クラス４２とを有する。
【００７１】
なお、図６は、第１弱識別器の属性クラス４２が、属性Ａ、属性Ｂ、及び属性Ｃを含み、第２弱識別器の属性クラス４２が、属性Ｂ、属性Ｃ、及び属性Ｄを含み、第Ｍ弱識別器の属性クラス４２が、属性Ａ、属性Ｂ、属性Ｃ、及び属性Ｄを含む例を示す。本実施形態においては、第１弱識別器から第Ｍ弱識別器の属性クラス４２はそれぞれ、属性Ａから任意の属性Ｘまでの属性を含む。
【００７２】
上述のように、１つの識別器において、複数の弱識別器は、同一サイズの複数のライブラリ画像データを保持する。１つの弱識別器に保持される複数のライブラリ画像データは、異なる属性を有する。
【００７３】
複数の弱識別器のそれぞれにおいて、特徴量（属性）が既知である複数のライブラリ画像データの学習注目画素の属性が属性クラス４２に設定される。また、複数のライブラリ画像データの学習注目画素の特徴量に基づいて、複数の弱識別器のそれぞれにおいて、属性判定ラベル４１を含む決定木が構築される。属性判定部１４は、ライブラリ画像データに基づいて構築された複数の決定木のそれぞれを決定木分析して、対象注目画素の属性を決定する。
【００７４】
属性判定部１４は、複数の弱識別器のそれぞれにおいて、決定木分析により、決定木の複数の属性クラス４２の中から、対象注目画素の属性を決定する。本実施形態において、照合データは、複数の弱識別器のそれぞれにおいて得票率が算出された属性のうち得票率が最も高い属性を含む。すなわち、本実施形態において、属性判定部１４は、複数の弱識別器のそれぞれにおいて得票率が算出された属性のうち、得票率が最も高い属性を、第Ｎ識別器における対象注目画素の属性あると決定する。
【００７５】
例えば、第１弱識別器の属性クラス４２が属性Ａから属性Ｘを含み、決定木分析により対象注目画素の属性を判定した場合において、属性Ａの得票数がＡ１であり、属性Ｂの得票数がＢ１であり、属性Ｘの得票数がＸ１であるとする。第２弱識別器の属性クラス４２が属性Ａから属性Ｘを含み、決定木分析により対象注目画素の属性を判定した場合において、属性Ａの得票数がＡ２であり、属性Ｂの得票数がＢ２であり、属性Ｘの得票数がＸ２であるとする。第Ｍ弱識別器の属性クラス４２が属性Ａから属性Ｘを含み、決定木分析により対象注目画素の属性を判定した場合において、属性Ａの得票数がＡＭ、属性Ｂの得票数がＢＭであり、属性Ｘの得票数がＸＭであるとする。属性判定部１４は、第１弱識別器から第Ｍ弱識別器のそれぞれにおいて算出された得票数を集計する。すなわち、属性判定部１４は、［Ａ１＋Ａ２＋…＋ＡＭ］の演算、［Ｂ１＋Ｂ２＋…ＢＭ］の演算、…、［Ｘ１＋Ｘ２＋…＋ＸＭ］の演算を実施する。属性判定部１４は、第Ｎ識別器全体の得票数と、属性Ａから属性Ｘそれぞれの得票数とに基づいて、属性Ａから属性Ｘそれぞれの得票率を算出する。例えば、属性判定部１４は、第Ｎ識別器全体の得票数に対する［Ａ１＋Ａ２＋…＋ＡＭ］の比を算出して、属性Ａの得票率を算出する。同様に、属性判定部１４は、第Ｎ識別器全体の得票数に対する［Ｂ１＋Ｂ２＋…ＢＭ］の比を算出して、属性Ｂの得票率を算出し、第Ｎ識別器全体の得票数に対する［Ｘ１＋Ｘ２＋…＋ＸＭ］の比を算して、属性Ｘの得票率を算出する。同様に、属性判定部１４は、属性Ｃから属性Ｗまでの得票率を算出する。属性Ａから属性Ｘまで得票率のうち、属性Ａの得票率が最も高い場合、属性判定部１４は、得票率が最も高い属性を、第Ｎ識別器における対象注目画素の属性であると決定する。
【００７６】
属性判定部１４は、第１識別器から第Ｎ識別器のそれぞれについて、同様の処理を実施する。本実施形態において、属性判定部１４は、複数の識別器のそれぞれにおいて決定された属性のうち得票率が最も高い属性を対象注目画素の属性あると判定する。
【００７７】
［センサ］
図７は、本実施形態に係るカメラ８及びセンサ９の一例を模式的に示す図である。図７に示すように、カメラ８は、支持装置５０に支持される。支持装置５０は、カメラ８の姿勢及び位置を調整可能である。カメラ８の姿勢は、カメラ８の光学系の向き及び設置位置を含む。カメラ８の光学系の向きは、水平面に対するカメラ８の光学系の光軸の角度を含む。カメラ８の設置位置は、地面からのカメラ８の光学系の設置高さを含む。
【００７８】
センサ９は、カメラ８の姿勢を検出可能な姿勢センサ及びカメラ８の位置を検出可能な位置センサを含む。センサ９で検出されたカメラ８の姿勢及び位置を含むカメラ８の撮影時の状況を含む撮影状況データは、データ取得部１１に出力される。
【００７９】
属性判定部１４は、センサ９の検出データに基づいて、カメラ８が遠景の対象画像データ、中景の対象画像データ、及び近景の対象画像データのうち、いずれの対象画像データを撮像している状況であるかを判定する。例えば、水平面に対するカメラ８の光学系の光軸の角度が０［°］に近い場合、属性判定部１４は、カメラ８は遠景を撮像している状況であると判定する。地面に対するカメラ８の光学系の光軸の角度が大きい場合（例えば下向きに６０［°］である場合）属性判定部１４は、カメラ８は近景を撮像している状況であると判定する。地面に対するカメラ８の光学系の光軸の角度が中程度である場合（例えば下向きに３０［°］である場合）属性判定部１４は、カメラ８は中景を撮像している状況であると判定する。
【００８０】
上述のように、属性データ記憶部２３は、異なるＮ種類のサイズのライブラリ画像データをそれぞれ保持する識別器を複数保有する。本実施形態において、属性判定部１４は、センサ９で取得された撮像状況データに基づいて、複数の識別器から特定の識別器を選択し、選択した識別器に基づいて対象注目画素の属性を判定する。例えば、カメラ８が遠景を撮像していると判定した場合、属性判定部１４は、複数の識別器のうち、小さいサイズのライブラリ画像データを保持する識別器を選択し、大きいサイズのライブラリ画像データを保持する識別器をリジェクトする。カメラ８が近景を撮像していると判定した場合、属性判定部１４は、複数の識別器のうち、大きいサイズのライブラリ画像データを保持する識別器を選択し、小さいサイズのライブラリ画像データを保持する識別器をリジェクトする。
【００８１】
本実施形態において、属性判定部１４は、撮像状況データに基づいて、リジェクトする識別器の大きさ及び数を適宜選択することができる。
【００８２】
［属性判定方法］
次に、本実施形態に係る属性判定方法の一例について説明する。図８は、本実施形態に係る属性判定方法の一例を示すフローチャートである。図８に示すように、本実施形態に係る属性判定方法は、ライブラリ画像データのデータベースを構築する学習フェーズＳＡと、パッチ画像データとライブラリ画像データとを照合して対象注目画素の属性を判定する識別フェーズＳＢとを含む。
【００８３】
（学習フェーズ）
図９は、本実施形態に係る学習フェーズＳＡの一例を模式的に示す図である。図９に示すように、学習フェーズＳＡにおいては、教師画像が取得される。教師画像とは，学習フェーズで利用する，正解属性を導出可能な画像をいう。教師画像が機械学習アルゴリズムに基づいて処理されることにより、決定木を含む複数の識別器が構築される。
【００８４】
図１０は、本実施形態に係る学習フェーズＳＡの一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、まず、教師画像が取得される（ステップＳＡ１）。次に、第１識別器を生成する処理が実施される（ステップＳＡ２）。
【００８５】
第１識別器を生成する処理においては、教師画像から任意の学習注目画素が選択される。本実施形態においては、まず、第１学習注目画素が選択される（ステップＳＡ１１）。
【００８６】
次に、教師画像から、第１学習注目画素を中心とする第１サイズのライブラリ画像データが生成される。第１学習注目画素を含む第１サイズのライブラリ画像データから、例えばＨＯＧ（Histograms  of  Oriented  Gradients）のような公知の特徴量算出方法を用いて、第１学習注目画素の特徴量が抽出される。
【００８７】
第１学習注目画素の特徴量と、その第１学習注目画素についての正解属性とが関連付けられる。第１学習注目画素についての正解属性は、教師画像から導出可能である。
【００８８】
また、教師画像から任意の第２学習注目画素が選択される（ステップＳＡ２１）。次に、教師画像から、第２学習注目画素を中心とする第１サイズのライブラリ画像データが生成される。第２学習注目画素を含む第１サイズのライブラリ画像データから、例えばＨＯＧ（Histograms  of  Oriented  Gradients）のような公知の特徴量算出方法を用いて、第２学習注目画素の特徴量が抽出される。
【００８９】
第２学習注目画素の特徴量と、その第２学習注目画素についての正解属性とが関連付けられる。第２学習注目画素についての正解属性は、教師画像から導出可能である。
【００９０】
上述と同様の処理が、第１学習注目画素から第Ｚ学習注目画素のそれぞれについて実施される。
【００９１】
正解属性が関連付けられた第１学習注目画素を含む第１サイズのライブラリ画像データから正解属性が関連付けられた第Ｚ学習注目画素を含む第１サイズのライブラリ画像データが機械学習アルゴリズムに基づいて処理される（ステップＳＡ３）。これにより、複数の学習注目画素を含む第１サイズのライブラリ画像データに基づいて生成された決定木を含む第１識別器が生成される。
【００９２】
以上により、特徴量が異なる第１学習注目画素から第Ｚ学習注目画素をそれぞれ含み、同一の第１サイズの複数のライブラリ画像データを保持する複数の弱識別器を有する第１識別器が構築される。
【００９３】
上述の第１識別器を生成する処理と同様の処理が、第２サイズのライブラリ画像データ、第３サイズのライブラリ画像データ、…、第Ｎサイズのライブラリ画像データのそれぞれについて実施される。以上により、第１サイズから第Ｎサイズのライブラリ画像データをそれぞれ保持する第１識別器から第Ｎ識別器が構築される。生成された第１識別器から第Ｎ識別器は、属性データ記憶部２３に記憶される。
【００９４】
（識別フェーズ）
次に、識別フェーズＳＢについて説明する。図１１は、本実施形態に係る識別フェーズＳＢの一例を模式的に示す図である。図１１に示すように、識別フェーズＳＢにおいては、まず、カメラ８により対象画像が撮像される（ステップＳＢ１）。データ取得部１１は、カメラ８で撮像された対象画像データを取得する。
【００９５】
また、センサ９によりカメラ８の撮像時の状況を示す撮像状況データが検出される。データ取得部１１は、センサ９で検出された撮像状況データを取得する。
【００９６】
属性判定部１４は、データ取得部１１で取得された撮像状況データに基づいて、属性データ記憶部２３に記憶されている複数の識別器から特定の識別器を選択する（ステップＳＢ２）。
【００９７】
属性判定部１４は、データ取得部１１で取得された撮像状況データに基づいて、カメラ８が遠景の対象画像データ、中景の対象画像データ、及び近景の対象画像データのうち、いずれの対象画像データを撮像している状況であるかを判定する。例えば、遠景の対象画像データが取得されたと判定した場合、属性判定部１４は、複数の識別器のうち、小さいサイズのライブラリ画像データを保持する識別器を選択し、大きいサイズのライブラリ画像データを保持する識別器をリジェクトする。近景の対象画像データが取得されたと判定された場合、属性判定部１４は、複数の識別器のうち、大きいサイズのライブラリ画像データを保持する識別器を選択し、小さいサイズのライブラリ画像データを保持する識別器をリジェクトする。
【００９８】
本実施形態においては、属性データ記憶部２３に記憶されている第１識別器から第Ｎ識別器のうち、一部の識別器がリジェクトされ、第１識別器から第Ｋ識別器が選択されることとする。
【００９９】
次に、対象画像から任意の学習注目画素が選択される。本実施形態においては、まず、第１対象注目画素が選択される（ステップＳＢ３）。
【０１００】
次に、パッチ画像データ生成部１２は、対象画像から、第１対象注目画素を中心とする第１サイズのパッチ画像データを生成する。次に、特徴量抽出部１３は、第１対象注目画素を含む第１サイズのパッチ画像データから、例えばＨＯＧ（Histograms  of  Oriented  Gradients）のような公知の特徴量算出方法を用いて、第１対象注目画素の特徴量を抽出する（ステップＳＢ１１）。
【０１０１】
次に、属性判定部１４は、属性データ記憶部２３に記憶されている第１識別器において、第１サイズのパッチ画像データと第１サイズのライブラリ画像データとを照合する（ステップＳＢ１２）。
【０１０２】
属性判定部１４は、第１識別器の複数の弱識別器のそれぞれにおいて決定木分析により決定木の複数の属性クラスの中から対象注目画素の属性を決定する。属性判定部１４は、第１識別器の複数の弱識別器のそれぞれにおいて得票率が算出された属性のうち得票率が最も高い属性を決定する（ステップＳＢ１３）。本実施形態においては、第１識別器において決定された属性は、属性Ａであり、その属性Ａの最高得票率は８０［％］であることとする。
【０１０３】
次に、パッチ画像データ生成部１２は、対象画像から、第１対象注目画素を中心とする第２サイズのパッチ画像データを生成する。次に、特徴量抽出部１３は、第１対象注目画素を含む第２サイズのパッチ画像データから、例えばＨＯＧ（Histograms  of  Oriented  Gradients）のような公知の特徴量算出方法を用いて、第１対象注目画素の特徴量を抽出する（ステップＳＢ２１）。
【０１０４】
次に、属性判定部１４は、属性データ記憶部２３に記憶されている第２識別器において、第２サイズのパッチ画像データと第２サイズのライブラリ画像データとを照合する（ステップＳＢ２２）。
【０１０５】
属性判定部１４は、第２識別器の複数の弱識別器のそれぞれにおいて決定木分析により決定木の複数の属性クラスの中から対象注目画素の属性を決定する。属性判定部１４は、第２識別器の複数の弱識別器のそれぞれにおいて得票率が算出された属性のうち得票率が最も高い属性を決定する（ステップＳＢ２３）。本実施形態においては、第２識別器において決定された属性は、属性Ｂであり、その属性Ｂの最高得票率は６０［％］であることとする。
【０１０６】
以下、第１対象注目画像を中心とする第１サイズのパッチ画像データから第Ｋサイズのパッチ画像データのそれぞれについて、上述と同様の処理が実施される。第Ｋ識別器において決定された属性は、属性Ｂであり、その属性Ｂの最高得票率は４０［％］であることとする。
【０１０７】
本実施形態においては、第１識別器から第Ｋ識別器のそれぞれにおいて決定された属性のうち最高得票率は、８０［％］であり、最高得票率８０［％］を獲得した属性は、属性Ａであることとする。
【０１０８】
属性判定部１４は、第１識別器から第Ｋ識別器のそれぞれにおいて決定された属性のうち得票率が最も高い属性を、第１対象注目画素の属性あると判定する（ステップＳＢ５）。
【０１０９】
出力制御部３０は、第１対象注目画素の識別結果である属性を出力する（ステップＳＢ６）。すなわち、出力制御部３０は、第１対象注目画素の属性が属性Ａであることを出力する。
【０１１０】
上述と同様の処理が、第１対象注目画素から第Ｚ学習注目画素のそれぞれについて実施される。
【０１１１】
上述の第１識別器を生成する処理と同様の処理が、第２対象注目画素を中心とする第１サイズから第Ｋサイズの対象画像データ、第３対象注目画素を中心とする第１サイズから第Ｋサイズの対象画像データ、…、第Ｚ対象注目画素を中心とする第１サイズから第Ｋサイズの対象画像データのそれぞれについて実施される。以上により、第１対象注目画素から第Ｚ対象注目画素のそれぞれの属性が判定され、出力される。
【０１１２】
属性判定部１４は、第１対象注目画素から第Ｚ対象注目画素のそれぞれの属性の判定結果に基づいて、対象画素の属性を判定する。出力制御部３０は、属性判定部１４において判定された対象画素の識別結果である属性を出力する（ステップＳＢ７）。
【０１１３】
［作用及び効果］
以上説明したように、本実施形態によれば、特徴量が既知である学習注目画素をそれぞれ含み異なるサイズの複数のライブラリ画像データのデータベースが予め構築される。そのため、属性判定装置１００は、対象物の距離情報が無くても、パッチ画像データと複数のライブラリ画像データとのそれぞれを照合して、対象注目画素の属性を精度良く判定することができる。
【０１１４】
また、本実施形態によれば、パッチ画像データ生成部１２は、パッチ画像データのサイズがライブラリ画像データの複数のサイズのそれぞれと同一となるように、複数のパッチ画像データを生成し、属性判定部１４は、同一サイズのパッチ画像データとライブラリ画像データとを照合する。これにより、パッチ画像データとライブラリ画像データとの照合は精度良く実施され、対象注目画素の属性は精度良く判定される。
【０１１５】
また、本実施形態によれば、属性データ記憶部２３は、同一サイズの複数のライブラリ画像データを保持する識別器を複数保有する。複数の識別器は、異なるサイズのライブラリ画像データをそれぞれ保持する。これにより、属性判定部１４は、複数の識別器のそれぞれにおいてパッチ画像データとライブラリ画像データとを照合して、複数の照合データに基づいて対象注目画素の属性を精度良く判定することができる。
【０１１６】
また、本実施形態によれば、識別器は、特徴量が異なる学習注目画素をそれぞれ含み同一サイズの複数のライブラリ画像データを保持する複数の弱識別器を有する。弱識別器は、決定木を含む。これにより、属性判定部は、複数の識別器のそれぞれにおいて決定された属性のうち得票率が最も高い属性を対象注目画素の属性あると判定することができる。
【０１１７】
また、本実施形態によれば、カメラ８の撮像時の状況を示す撮像状況データを取得する撮像状況データ取得部２２が設けられる。属性判定部１４は、撮像状況データに基づいて複数の識別器から特定の識別器を選択する。これにより、使用する識別器の数が低減され、パッチ画像データとライブラリ画像データとの照合は、低負荷で実施される。
【符号の説明】
【０１１８】
１…演算処理装置、２…記憶装置、３…ドライブ装置、４…コンピュータプログラム、５…記録媒体、６…入力装置、７…出力装置、８…カメラ、９…センサ、１０…データ解析部、１１…データ取得部、１２…パッチ画像データ生成部、１３…特徴量抽出部、１４…属性判定部、２０…データ記憶部、２１…対象画像データ記憶部、２２…撮像状況データ記憶部、２３…属性データ記憶部、３０…出力制御部、４１…属性判定ラベル、４２…属性クラス、５０…支持装置、１００…属性判定装置。
【図１】
2018067149.tif 000003
【図２】
2018067149.tif 000004
【図３】
2018067149.tif 000005
【図４】
2018067149.tif 000006
【図５】
2018067149.tif 000007
【図６】
2018067149.tif 000008
【図７】
2018067149.tif 000009
【図８】
2018067149.tif 000010
【図９】
2018067149.tif 000011
【図１０】
2018067149.tif 000012
【図１１】
2018067149.tif 000013