(57)【要約】【課題】１枚の写真画像から、推定対象の実寸法を推定する寸法推定装置を提供する。【解決手段】寸法推定装置１０は、画像データから、撮影位置情報を取得する位置情報取得部１１と、撮影位置情報に基づいて、写真データベース１２から、写真画像に含まれるオブジェクトを同定するオブジェクト同定部１３と、同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、３次元モデルデータベース１４から、同定されたオブジェクトの３次元データ及び実寸法データを検索する３次元モデル検索部１５と、写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出する対象画像抽出部１６と、抽出された推定対象の画像と、オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、推定対象の寸法を計算する寸法計算部１７とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影位置及び撮影方向を含む撮影位置情報と、オブジェクト及び推定対象を画像中に含む写真画像とを有する画像データから、前記撮影位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記撮影位置情報に基づいて、位置情報とオブジェクトの写真データとを対応付けて蓄積する写真データベースから、前記写真画像に含まれるオブジェクトを同定するオブジェクト同定部と、
前記同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、オブジェクトの３次元データを蓄積する３次元モデルデータベースから、前記同定されたオブジェクトの３次元データ及び実寸法データを検索する３次元モデル検索部と、
前記写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出する対象画像抽出部と、
前記抽出された推定対象の画像と、前記オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、前記推定対象の寸法を計算する寸法計算部と、を備える寸法推定装置。
【請求項２】
前記寸法計算部で計算された寸法の妥当性を判定する誤推定判定部を更に備える、請求項１に記載の寸法推定装置。
【請求項３】
前記抽出された推定対象の画像ごとに、前記寸法算部で計算された寸法を画像表示装置に表示する推定結果表示部を更に備える、請求項１又は２に記載の寸法推定装置。
【請求項４】
前記推定対象の寸法として、写真画像中の人物の身長を推定する、請求項１〜３の何れか一に記載の寸法推定装置。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか一に記載の寸法推定装置を備える人物自動認識装置。
【請求項６】
コンピュータが、撮影位置及び撮影方向を含む撮影位置情報と、オブジェクト及び推定対象を画像中に含む写真画像とを有する画像データから、前記撮影位置情報を取得するステップと、
コンピュータが、前記撮影位置情報に基づいて、位置情報とオブジェクトの写真データとを対応付けて蓄積する写真データベースから、前記写真画像に含まれるオブジェクトを同定するステップと、
コンピュータが、前記同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、オブジェクトの３次元データを蓄積する３次元モデルデータベースから、前記同定されたオブジェクトの３次元データ及び実寸法データを検索するステップと、
コンピュータが、前記写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出するステップと、
コンピュータが、前記抽出された推定対象の画像と、前記オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、前記推定対象の寸法を計算するステップとを有する寸法推定方法。
【請求項７】
コンピュータに、
撮影位置及び撮影方向を含む撮影位置情報と、オブジェクト及び推定対象を画像中に含む写真画像とを有する画像データから、前記撮影位置情報を取得する処理と、
前記撮影位置情報に基づいて、位置情報とオブジェクトの写真データとを対応付けて蓄積する写真データベースから、前記写真画像に含まれるオブジェクトを同定する処理と、
前記同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、オブジェクトの３次元データを蓄積する３次元モデルデータベースから、前記同定されたオブジェクトの３次元データ及び該オブジェクトの実寸法を検索する処理と、
前記写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出する処理と、
前記抽出された推定対象の画像と、前記オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、前記推定対象の寸法を計算する処理とを実行させる寸法推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は寸法推定装置、方法及びプログラムに関し、更に詳しくは、写真画像に含まれる人物の身長を推定する寸法推定装置、寸法推定方法及び寸法推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
写真画像中の人物を認識する自動認識技術が知られている。人物の自動認識に際し、その認識精度を向上する目的で、従来から、画像中の人物の身長を推定する身長推定装置が提案されている。特許文献１に開示された身長推定装置では、身長検出用の特殊なセンサーを用いることによって対象となる人物の身長を推定する。また、特許文献２に開示された身長推定装置では、対象となる人物を複数のカメラで撮影することによって、対象となる人物を内部的に３Ｄモデリングし、その身長を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３０８３０３号公報
【特許文献２】特開２００４−０３０１５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明者は、上記特許文献に記載の関連技術について以下の分析を行った。一般的に、人物の身長推定を行う手法には、特許文献１に記載されているような、身長検出用の特殊なセンサーを用いる手法と、特許文献２に記載されているような、複数のカメラ画像を用いることによって、対象となる人物の身長を推定する手法とがある。
【０００５】
特許文献１の手法では、身長を推定するためには、予め身長検出用の特殊センサーを設備しておく必要がある。また、対象となる人物の身長は、そのセンサーを配置した定点でしか推定できないという欠点がある。また、特許文献２の手法では、正しく身長を推定するためには、複数のカメラで撮影した画像が必要である。つまり、特許文献２の手法では、一枚の画像から人物の身長を推定することはできない。
【０００６】
本発明は、上記に鑑み、特殊なセンサーや、複数のカメラ画像を用いなることなく、一枚のカメラ画像からでも、推定対象となる物体や人物の寸法を推定できる寸法推定装置、寸法推定方法、及び、寸法推定プログラム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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明は、撮影位置及び撮影方向を含む撮影位置情報と、オブジェクト及び推定対象を画像中に含む写真画像とを有する画像データから、前記撮影位置情報を取得する位置情報取得部と、前記撮影位置情報に基づいて、位置情報とオブジェクトの写真データとを対応付けて蓄積する写真データベースから、前記写真画像に含まれるオブジェクトを同定するオブジェクト同定部と、前記同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、オブジェクトの３次元データを蓄積する３次元モデルデータベースから、前記同定されたオブジェクトの３次元データ及び実寸法データを検索する３次元モデル検索部と、前記写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出する対象画像抽出部と、前記抽出された推定対象の画像と、前記オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、前記推定対象の寸法を計算する寸法計算部と、を備える寸法推定装置を提供する。
【０００８】
また、本発明は、上記寸法推定装置を備える人物自動認識装置を提供する。
【０００９】
更に、本発明は、コンピュータが、撮影位置及び撮影方向を含む撮影位置情報と、オブジェクト及び推定対象を画像中に含む写真画像とを有する画像データから、前記撮影位置情報を取得するステップと、コンピュータが、前記撮影位置情報に基づいて、位置情報とオブジェクトの写真データとを対応付けて蓄積する写真データベースから、前記写真画像に含まれるオブジェクトを同定するステップと、コンピュータが、前記同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、オブジェクトの３次元データを蓄積する３次元モデルデータベースから、前記同定されたオブジェクトの３次元データ及び実寸法データを検索するステップと、コンピュータが、前記写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出するステップと、コンピュータが、前記抽出された推定対象の画像と、前記オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、前記推定対象の寸法を計算するステップとを有する寸法推定方法を提供する。
【００１０】
更に、本発明は、コンピュータに、撮影位置及び撮影方向を含む撮影位置情報と、オブジェクト及び推定対象を画像中に含む写真画像とを有する画像データから、前記撮影位置情報を取得する処理と、前記撮影位置情報に基づいて、位置情報とオブジェクトの写真データとを対応付けて蓄積する写真データベースから、前記写真画像に含まれるオブジェクトを同定する処理と、前記同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、オブジェクトの３次元データを蓄積する３次元モデルデータベースから、前記同定されたオブジェクトの３次元データ及び該オブジェクトの実寸法を検索する処理と、前記写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出する処理と、前記抽出された推定対象の画像と、前記オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、前記推定対象の寸法を計算する処理とを実行させる寸法推定プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の寸法推定装置、方法、プログラム、及び、人物自動認識装置は、特殊なセンサーや複数のカメラを用いなくても、位置情報が含まれた一枚の画像からで、画像中の対象の寸法を推定することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態の寸法測定装置を構成する身長推定装置の構成を示すブロック図。
【図２】写真データベースにおけるＧＰＳ情報からの写真画像検索を例示する図。
【図３】３Ｄモデルデータベースの画像を例示する図。
【図４】オブジェクトモデリング部の処理結果を例示する図。
【図５】人物推定部による推定結果を例示する図。
【図６】（ａ）及び（ｂ）はそれぞれ、人物の立ち位置及び撮影方向について３Ｄマッピングする方法を例示する図。
【図７】本発明の第１の実施形態の処理を示すフローチャート。
【図８】第１の実施形態の身長推定装置を画像検索エンジンの精度向上に用いた例を示すブロック図。
【図９】第２の実施形態の寸法測定装置を構成する身長推定装置の構成を示すブロック図。
【図１０】身長推定結果を写真画像の対象人物上に表示する例を示す図。
【図１１】本発明の第２の実施形態の身長推定装置における処理を示すフローチャート。
【図１２】第２の実施形態の身長推定装置をデジタルカメラに組み込んだ例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施形態を説明する前に、本発明の概要を説明する。本発明の寸法推定装置は、その最小構成において、撮影位置及び撮影方向を含む撮影位置情報と、オブジェクト及び推定対象を画像中に含む写真画像とを有する画像データから、前記撮影位置情報を取得する位置情報取得部と、前記撮影位置情報に基づいて、位置情報とオブジェクトの写真データとを対応付けて蓄積する写真データベースから、前記写真画像に含まれるオブジェクトを同定するオブジェクト同定部と、前記同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、オブジェクトの３次元データを蓄積する３次元モデルデータベースから、前記同定されたオブジェクトの３次元データ及び実寸法データを検索する３次元モデル検索部と、前記写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出する対象画像抽出部と、前記抽出された推定対象の画像と、前記オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、前記推定対象の寸法を計算する寸法計算部とを備える。
【００１４】
本発明の寸法推定方法は、その最小構成において、コンピュータが、撮影位置及び撮影方向を含む撮影位置情報と、オブジェクト及び推定対象を画像中に含む写真画像とを有する画像データから、前記撮影位置情報を取得するステップと、コンピュータが、前記撮影位置情報に基づいて、位置情報とオブジェクトの写真データとを対応付けて蓄積する写真データベースから、前記写真画像に含まれるオブジェクトを同定するステップと、コンピュータが、前記同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、オブジェクトの３次元データを蓄積する３次元モデルデータベースから、前記同定されたオブジェクトの３次元データ及び実寸法データを検索するステップと、コンピュータが、前記写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出するステップと、コンピュータが、前記抽出された推定対象の画像と、前記オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、前記推定対象の寸法を計算するステップとを有する。
【００１５】
本発明のプログラムは、その最小構成において、コンピュータに、撮影位置及び撮影方向を含む撮影位置情報と、オブジェクト及び推定対象を画像中に含む写真画像とを有する画像データから、前記撮影位置情報を取得する処理と、前記撮影位置情報に基づいて、位置情報とオブジェクトの写真データとを対応付けて蓄積する写真データベースから、前記写真画像に含まれるオブジェクトを同定する処理と、前記同定されたオブジェクトの識別情報に基づいて、オブジェクトの３次元データを蓄積する３次元モデルデータベースから、前記同定されたオブジェクトの３次元データ及び該オブジェクトの実寸法を検索する処理と、前記写真画像に含まれる推定対象の画像を抽出する処理と、前記抽出された推定対象の画像と、前記オブジェクトの３次元データ及び実寸法データとに基づいて、前記推定対象の寸法を計算する処理とを実行させる。
【００１６】
上記本発明の寸法推定装置、方法、及び、プログラムは、撮影した写真画像から、写真画像中に寸法推定対象と共に含まれるオブジェクトを抽出し、そのオブジェクトを含む写真データベースから、オブジェクトを同定する。次いで、その同定したオブジェクトの３Ｄモデルデータ及び実寸法データを３Ｄモデルデータベースから取得する。写真画像から抽出した寸法推定対象と、３Ｄモデルデータ及び実寸法データとから、推定対象の寸法を推定する。この場合、１枚の写真画像のみから、推定対象の寸法が推定できる。
【００１７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る寸法測定装置を構成する身長推定装置の構成を示すブロック図である。身長推定装置１０は、ＧＰＳ情報（位置情報）取得部１１、写真データベース（写真ＤＢ）１２、オブジェクト同定部１３、３Ｄ（三次元）モデルデータベース（ＤＢ）１４、オブジェクトモデリング部（三次元モデル検索部）１５、人物推定部（人物抽出部）１６、身長計算部１７、及び、誤推定判定部１８から構成される。これら各部は、一般的には、コンピュータプログラムによって構成される。なお、写真データベース１２及び３Ｄモデルデータベース１４は、装置外に配設され、身長推定装置１０とは、インターネット等の通信手段を介して接続されていてもよい。
【００１８】
ＧＰＳ情報取得部１１は、ＧＰＳ機能付きのデジタルカメラ等で撮影された写真のＥｘｉｆ情報から、写真が撮影された場所の位置情報（ＧＰＳ情報）を取得する。Ｅｘｉｆ情報は、ＪＰＥＧファイルフォーマット又はＴＩＦＦフォーマットに含まれ、画像に関する情報をバイナリデータとして記録している。ＧＰＳ情報取得部１１は、Ｅｘｉｆ情報に含まれるＧＰＳ情報のうち、経度（GPSLatitude）及び緯度（GPSLongtitude）情報と、撮影方向（GPSImgDirection）情報とを取得する。
【００１９】
写真データベース１２は、様々な撮影者によって撮影された写真データとそのＧＰＳ情報とを、「経度・緯度」で指定されるクエリに応じて提供する。例えば、経度＝１時２分３０秒、緯度＝４時５０分６０秒がクエリとして指定されると、その位置に存在する建物について撮影された写真データが、写真データベース１２上で検索され、提供される。
【００２０】
図２に、写真データベース１２の一例であるGoogle Maps（http://maps.google.com/）での検索例を挙げる。この写真データベース１２では、検索したい建物（例では、フランスの新凱旋門）の経度及び緯度をクエリとして与えると、新凱旋門の付近で撮影された写真画像が返される。
【００２１】
オブジェクト同定部１３は、ＧＰＳ情報取得部１１によって取得されたＧＰＳ情報を元に同じ位置（経度、緯度）で撮影された写真を、写真データベース１２から検索する。オブジェクト同定部１３は、更に、ＧＰＳの撮影方向情報（GPSImgDirection）から写真に写った建物オブジェクトのＩＤを同定する。オブジェクトを識別するＩＤ情報としては、３Ｄモデルデータベース１４で使用される独自のＩＤや、住所などの建物を一意に識別可能な情報であれば任意の情報で良い。
【００２２】
３Ｄモデルデータベース１４は、クエリとして建物オブジェクトのＩＤを受け取り、それに対応する３Ｄモデルの画像データを提供する機能を有する。提供される３Ｄモデル情報は、オブジェクトの３Ｄモデリング情報と、実際の大きさの情報とを含む。
【００２３】
図３に、３Ｄモデルデータベース１４の一例であるGoogle Earth (http://earth.google.com/）から得られる３Ｄモデリング情報の例を挙げる。このサービスでは、建物オブジェクトのＩＤとして住所を入力すると、建物の３Ｄオブジェクトを返す。
【００２４】
オブジェクトモデリング部１５は、オブジェクト同定部１３によって同定された建物オブジェクトのＩＤを元に、３Ｄモデルデータベース１４へモデリング情報を問い合わせ、建物オブジェクトの３Ｄモデルを取得する。オブジェクトモデリング部１５は、このとき、写真に写った建物オブジェクトに対応する３Ｄオブジェクトと、写真データを撮影したときの実際のサイズ情報とを取得する。３Ｄオブジェクトは、建物の全方位の画像を再生できるデータを含む。実際のサイズ情報は、少なくとも建物の高さ情報を含む。図４は、オブジェクトモデリング部１５による処理結果として得られた画像の一例を示している。人物の身長を推定するために、建物高さの実寸法が取得される。
【００２５】
人物推定部１６は、既存の顔認識アルゴリズム及び人物抽出アルゴリズムを用いて、写真から顔と人物像を検出し、人物像の最下部を足元と仮定することで、画像上での人物の頭部の頂点位置と足元の位置とを特定する。この様子を図５に示した。なお、ここで用いる顔認識及び人物抽出アルゴリズムはそれぞれ、固有顔や閾値処理など既存のアルゴリズムを用いる。
【００２６】
身長計算部１７は、オブジェクトモデリング部１５によって決定されたオブジェクトの３Ｄモデル情報と、人物推定部１６によって推定された人物情報と、その画像を撮影したカメラ位置を示すＧＰＳ情報とから、３Ｄ空間上でのオブジェクトに対する人物の立ち位置を決定する。更に、この立ち位置と人物推定部１６によって決定された頭部の頂点位置とを用いることで、人物のサイズ情報を含めた３Ｄモデルを決定する。身長計算部１７は、次いで、建物オブジェクトの３Ｄモデルと人物の画像の大きさの比率より、実際の身長を算出する。
【００２７】
図６に、立ち位置の決定方法を示す。まず、身長計算部１７は写真に写った建物及び人物と、撮影者とが同一平面上に存在すると仮定する（仮定１）。また、撮影者の身長を平均身長（以下の例では１６０ｃｍとする）と仮定する（仮定２）。ここで、ＧＰＳ情報の緯度及び経度情報から、撮影者の足元の座標が決定するため、仮定２よりその上空１６０ｃｍの位置にカメラがあると仮定できる。この段階で、カメラ及び建物オブジェクトの３Ｄマッピングが完了する。この状況を図６（ａ）に示した。次に、人物推定部１６によって得られた画像上の人物の足元位置と、仮定１、及び、撮影方向（GPSImgDirection）とにより、対象画像の足元位置を、一般的なビューポート変換の逆変換を用い、カメラ位置を基点とするビュー座標上の位置に変換する。更に、この座標を一般的なワールド変換の逆変換にかけることによって、３Ｄ空間上の座標に変換し、人物の立ち位置を決定する。この状況を図６（ｂ）に示した。同図には、決定された建物の位置、カメラ位置、及び、対象画像の立ち位置が示されている。
【００２８】
上記のようにして、３Ｄ空間上での人物の立ち位置が決定されること、及び、人物推定部１６によって推定された人物の頭部が人物の立ち位置の真上に存在すると仮定することで、３Ｄ空間上での人物の頭部位置が決定される。頭部の頂点と立ち位置とが決定すると、３Ｄ空間上での線分によって表される人物の３Ｄモデルが決定される。
【００２９】
誤推定判定部１８は、身長計算部１７によって計算された身長が正しい情報かどうかを、ユーザによって予め定義されるしきい値によって判定する。例えば、身長が２ｍ以上又は１ｍ以下と推定された場合には、誤推定と判断する。誤推定の原因としては、ＧＰＳの測定精度が低いこと、３Ｄオブジェクトの精度が悪いこと、建物オブジェクトと人物とが同一平面上に居なかったこと、及び、人物の足元または頭部に推定ミスが発生したことなどが挙げられる。
【００３０】
次に、図７のフローチャートを参照して、本実施形態の身長推定装置の処理について詳細に説明する。ステップＳ１において、ＧＰＳ情報取得部１１は、ＧＰＳ機能付きのデジタルカメラ等で撮影された写真のＥｘｉｆ情報から、写真が撮影された場所の位置情報を取得する。ＧＰＳ情報取得部１１は、Ｅｘｉｆ情報に含まれるＧＰＳ情報のうち、経度（GPSLatitude）、緯度（GPSLongtitude）、及び、撮影方向（GPSImgDirection）を取得する。
【００３１】
ステップＳ２において、オブジェクト同定部１３は、ステップＳ１でＧＰＳ情報取得部１１によって取得されたＧＰＳ情報を元に、同じ位置（経度、緯度）のオブジェクトについて撮影された写真を写真データベース１２から検索する。更に、ＧＰＳの撮影方向情報（GPSImgDirection）から、写真に写った建物オブジェクトのＩＤを同定する。
【００３２】
ステップＳ３において、オブジェクトモデリング部１５は、ステップＳ２でオブジェクト同定部１３によって同定された建物オブジェクトのＩＤを元に、３Ｄモデルデータベース１４へモデリング情報を問い合わせ、建物オブジェクトの３Ｄモデルのデータを取得する。
【００３３】
ステップＳ４において、人物推定部１６は、顔認識及び人物抽出アルゴリズムを用いて、写真から顔を含む人物画像を検出し、抽出された人物画像の最頂部及び最下部を頭の頂部及び足元位置と仮定し、画像上での人物の頭部位置及び足元の位置を特定する。
【００３４】
ステップＳ５において、身長計算部１７は、ステップＳ３でオブジェクトモデリング部１５によって決定されたオブジェクトの３Ｄモデル情報と、ステップＳ４で人物推定部１６によって推定された人物情報、及び、カメラの位置を示すＧＰＳ情報とから、３Ｄ空間上でのオブジェクトに対する人物の立ち位置を決定する。身長計算部１７は、更に、この立ち位置と人物推定部１６によって決定された頭部位置とを用いることで、人物のサイズ情報を含めた３Ｄモデルを決定する。身長計算部１７は、次いで、建物オブジェクトの３Ｄモデルとの大きさの比率より、実際の身長を算出する。
【００３５】
比率の計算は次の手順で行われる。まず３Ｄモデルの基準となる一辺を選択し、例えば、この一辺の３Ｄ空間内の長さが１００で、３Ｄモデルデータベース１４から得られた実際の長さが１１０ｍだとする。また、３Ｄ空間内の人物の長さが１、求める人物の身長をｘとする。この場合、１００：１１０ｍ＝１：ｘという方程式が成り立つので、これを解くとｘ＝１．１ｍとなり、人物の身長は１．１ｍと求められる。
【００３６】
ステップＳ６において、誤推定判定部１８は、ステップＳ５で身長計算部１７によって計算された身長が正しい情報かどうかを、ユーザによって予め定義されるしきい値によって判定する。正しい情報であると判定された場合には、推定された身長を受け付ける（ステップＳ７）。逆に誤推定と判定された場合には、推定結果を破棄する（ステップＳ８）。
【００３７】
上記実施形態では、ＧＰＳ情報が付加された写真画像について、画像に写ったオブジェクトの情報を元に人物の身長を推定することができる。このため、身長推定のための特殊なセンサーや、複数のカメラを用いることなく、任意の位置で撮影された一枚の画像から人物の身長を推定することができる。
【００３８】
図８に、上記身長推定装置１０を用いて人物自動認識装置における画像検索エンジンの検索精度を向上する、身長推定装置の応用例を示す。人物自動認識装置２０は、画像検索エンジン２１と、しきい値データベース（ＤＢ）２２と、身長推定装置１０とを有する。画像検索エンジン２１は、ユーザ２３から入力された検索キーワードを入力として、これにマッチする検索結果の写真をユーザ２３に返す。しきい値データベース２２は、検索キーワードを入力として、そのキーワードが被写体の身長を仮定させる情報、例えば幼児や老人（低身長）、大人（１５０ｃｍ以上）などであった場合には、適切なしきい値を身長推定装置１０に渡す。身長推定装置１０は、画像検索エンジン２１の検索結果と、しきい値データベース２２から得られた幼児の身長のしきい値（１００ｃｍ）とを入力し、且つ、自身で推定した身長推定結果を用いて画像検索エンジン２１の検索結果をフィルタリングする。つまり、身長推定装置１０は、しきい値１００ｃｍにマッチする人物画像のみを検索結果としてユーザ２３に返す。しきい値から外れた人物画像は破棄される。人物自動認識装置２０は、身長推定装置１０の働きにより、精度の高い検索結果をユーザ２３に示すことができる。
【００３９】
次に、本発明の第２の実施形態に係る寸法推定装置を構成する身長推定装置について説明する。図９は、第２の実施形態に係る身長推定装置１０Ａのブロック図である。なお、図９では、図１と同様な部分には同一符号を付し、その詳細な説明を省略する。図９の身長推定装置は、第１の実施形態の構成に加えて、推定結果表示部１９を備えている。推定結果表示部１９は、誤推定判定部１８によって判定された身長を入力とし、図１０に示すように、人物推定部１６によって推定された各人物画像の上に推定身長を表示する。
【００４０】
図１１は、第２の実施形態に係る寸法推定装置を構成する身長推定装置１０Ａの処理を示すフローチャートである。図１１において、図７と同様なステップは、同じ符号を付してその説明を省略する。本実施形態では、第１の実施形態におけるステップＳ７に代えて、ステップＳ９を含み、ステップＳ９では、推定結果表示部１９が、推定された人物画像ごとに推定身長を表示する。
【００４１】
本実施形態の身長推定装置１０Ａによれば、推定された身長を、人物推定部１６によって推定された人物画像の上に表示することができる。このため、身長を推定したい人物をカメラで撮影するだけで、推定身長が表示された画像を得ることができる。
【００４２】
次に、具体的な実施例を用いて第２の実施形態の処理を説明する。図１２は、ＧＰＳ機能付きのデジタルカメラ３０に、第２の実施形態の身長推定装置１０Ａを組み込んだ例を示す。この例では、デジタルカメラ３０は、レンズ３１、ＧＰＳ装置３２、身長推定装置１０Ａ、及び、ファインダー３３を有する。レンズ３１から得られた画像は、身長推定装置１０Ａに送られる。身長推定装置１０Ａは、ＧＰＳ装置３２から、ＧＰＳ情報を受信し、それに基づいて、写真データベース１２及び３Ｄモデルデータベース１４から得られた情報に従って、レンズ３１から得られた画像の各人物画像に対して身長を推定する。推定された身長は、図１０に示したように、元画像の上にオーバーレイされて、ファインダー３３を通して与えられる。撮影者は、ファインダー３３を通して得られた画像に付加された身長推定結果を知ることが出来る。なお、本実施例の具体的な応用としては、例えば屋外プラントなどで、作業者の手の届かない位置にある各部材の寸法を推定することが挙げられる。この場合には、３Ｄモデルデータベース１４からは、オブジェクトのＸ，Ｙ、Ｚ方向の各寸法が提供される。
【００４３】
上記各実施形態では、人物の身長推定装置を例として挙げたが、本発明の寸法推定装置は、人物の身長だけでなく、カメラ画像中における任意の対象の寸法推定が可能である。上記実施形態の身長推定装置は、現在インターネット上で提供されている３Ｄモデルのデータを利用することで、１枚の画像から画像中の人物の身長推定が可能である。このため、画像中の人物の自動認識の精度向上が期待できる。特に、１枚の画像のみから身長推定が可能であるため、例えば市街地に配置されている防犯カメラの画像からの人物自動認識に特に有用である。
【００４４】
本発明を特別に示し且つ例示的な実施形態を参照して説明したが、本発明は、その実施形態及びその変形に限定されるものではない。当業者に明らかなように、本発明は、添付の特許請求の範囲に規定される本発明の精神及び範囲を逸脱することなく、種々の変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明の寸法推定装置、方法、及び、プログラムは、パーソナルコンピュータやワークステーション、及び、サーバなどの計算機上で作動する画像検索エンジンの検索精度の向上に適用することが出来る。
【符号の説明】
【００４６】
１０、１０Ａ：身長推定装置
１１：ＧＰＳ情報取得部
１２：写真データベース
１３：オブジェクト同定部
１４：３Ｄモデルデータベース
１５：オブジェクトモデリング部
１６：人物推定部
１７：身長計算部
１８：誤推定判定部
１９：推定結果表示部
２０：人物自動認識装置
２１：画像検索エンジン
２２：しきい値データベース
２３：ユーザ
３０：デジタルカメラ
３１：レンズ
３２：ＧＰＳ装置
３３：ファインダー
【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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【図１１】
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【図１２】
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