【手続補正書】
【提出日】平成27年12月14日(2015.12.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる視点から撮影した画像の解析を実行するデータ処理部を有し、
前記データ処理部は、
複数の異なる視点のパターン照射画像を適用したオブジェクト距離算出処理と、
パターン照射なし画像を適用したオブジェクト検出処理を実行する情報処理装置。
【請求項２】
前記データ処理部は、
パターン照射画像からパターン画像を減算する画像変換により、パターン照射なし画像を生成し、生成したパターン照射なし画像を適用したオブジェクト検出処理を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記データ処理部は、
（ａ）複数の異なる視点のパターン照射画像の入力、および入力した複数の異なる視点のパターン照射画像を適用したオブジェクト距離算出処理、
（ｂ）パターン照射なし画像の入力、および入力したパターン照射なし画像を適用したオブジェクト検出処理、
上記（ａ），（ｂ）の各処理を交互に実行する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記データ処理部は、
前記オブジェクト検出処理において、
前記パターン照射なし画像から特徴量を抽出する特徴量抽出処理と、
前記特徴量に基づいて、特定オブジェクトの位置判定処理を実行する特定オブジェクト認識処理を実行する構成であり、
前記特徴量抽出処理は、複数のフィルタを適用した特徴量抽出処理として実行する請求項１〜３いずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記データ処理部は、
予め実行した学習処理において前記特定オブジェクトの検出状態と非検出状態との識別力が高いと判定したフィルタを選択的に適用して特徴量抽出を実行する請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記データ処理部は、
前記特徴量抽出処理において抽出した異なるフィルタ対応の特徴量を加算したスコアを算出し、加算スコアに基づいて前記特定オブジェクトの検出判定処理を実行する請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記データ処理部は、
前記特徴量抽出処理において抽出した異なるフィルタ対応の画素対応の特徴量を加算した画素対応のスコアを算出し、算出した画素対応のスコアをさらに加算した総合スコアに基づいて前記特定オブジェクトの検出判定処理を実行する請求項４〜６いずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記パターン照射画像は、赤外光パターンの照射画像である請求項１〜７いずれかに記載の情報処理装置。
【請求項９】
異なる視点から撮影した画像の解析を実行するデータ処理部を有し、
前記データ処理部は、
複数の異なる視点のパターン照射画像を適用したオブジェクト距離算出処理と、
検出対象の含まれない背景モデル画像を前記パターン照射画像から減算して生成した特定オブジェクト検出用画像を適用したオブジェクト検出処理を実行する情報処理装置。
【請求項１０】
前記データ処理部は、
検出対象の含まれない画像を複数フレーム連続して撮影し、撮影した複数の画像を平均化して前記背景モデル画像を生成する請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記データ処理部は、
前記オブジェクト検出処理において、
前記特定オブジェクト検出用画像から特徴量を抽出する特徴量抽出処理と、
前記特徴量に基づいて、特定オブジェクトの位置判定処理を実行する特定オブジェクト認識処理を実行する構成であり、
前記特徴量抽出処理は、複数のフィルタを適用した特徴量抽出処理として実行する請求項９または１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記データ処理部は、
予め実行した学習処理において前記特定オブジェクトの検出状態と非検出状態との識別力が高いと判定したフィルタを選択的に適用して特徴量抽出を実行する請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記データ処理部は、
前記特徴量抽出処理において抽出した異なるフィルタ対応の特徴量を加算したスコアを算出し、加算スコアに基づいて前記特定オブジェクトの検出判定処理を実行する請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記データ処理部は、
前記特徴量抽出処理において抽出した異なるフィルタ対応の画素対応の特徴量を加算した画素対応のスコアを算出し、算出した画素対応のスコアをさらに加算した総合スコアに基づいて前記特定オブジェクトの検出判定処理を実行する請求項１１〜１３いずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記パターン照射画像は、赤外光パターンの照射画像である請求項９〜１４いずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１６】
情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
データ処理部が、
複数の異なる視点のパターン照射画像を適用したオブジェクト距離算出処理と、
パターン照射なし画像を適用したオブジェクト検出処理を実行する情報処理方法。
【請求項１７】
情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
データ処理部が、
複数の異なる視点のパターン照射画像を適用したオブジェクト距離算出処理と、
検出対象の含まれない背景モデル画像を前記パターン照射画像から減算して生成した特定オブジェクト検出用画像を適用したオブジェクト検出処理を実行する情報処理方法。
【請求項１８】
情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
データ処理部に、
複数の異なる視点のパターン照射画像を適用したオブジェクト距離算出処理と、
パターン照射なし画像を適用したオブジェクト検出処理を実行させるプログラム。
【請求項１９】
情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
データ処理部に、
複数の異なる視点のパターン照射画像を適用したオブジェクト距離算出処理と、
検出対象の含まれない背景モデル画像を前記パターン照射画像から減算して生成した特定オブジェクト検出用画像を適用したオブジェクト検出処理を実行させるプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
この問題を解決するため、所定のパターンを、壁など測定対象となる領域に照射し、パターン照射された画像を撮影してパターンを含む撮影画像を利用して特徴点を設定し、対応点を検出する処理が行われる。
パターンの照射により、特徴点に基づく対応点の検出が容易となり、被写体距離を高精度に算出することが可能となる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
さらに、本開示の情報処理装置の一実施態様において、前記データ処理部は、
（ａ）複数の異なる視点のパターン照射画像の入力、および入力した複数の異なる視点のパターン照射画像を適用したオブジェクト距離算出処理、
（ｂ）パターン照射なし画像の入力、および入力したパターン照射なし画像を適用したオブジェクト検出処理、
上記（ａ），（ｂ）の各処理を交互に実行する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
なお、カメラＬ１１、カメラＲ１２の撮影画像は静止画でも、動画でもよい。静止画である場合は、撮影された２枚の静止画を利用して、オブジェクトの距離算出と検出処理を実行する。
また、撮影画像が動画である場合は、例えば各撮影フレーム単位、あるいは、予め規定した所定フレーム間隔でオブジェクトの距離算出と検出処理を実行する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０３〜Ｓ１０４の処理は、撮影画像内から特定オブジェクトの検出を行う処理である。例えば、指３０が画像に含まれるか否かを判定する。
なお、このオブジェクト検出処理は、Ｌ画像またはＲ画像のいずれか一方のみに対して実行しともよいし、２つの画像各々に対して実行してもよい。
ここでは、ＬＲ画像のいずれか一方の画像のみに対してオブジェクト検出を行う例について説明する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
画像入力部１１１が、カメラからパターン照射あり画像を入力した場合は、特徴量抽出部１１２は、まず、カメラ撮影画像自身に含まれる照射パターンを取り除き、パターンなし画像を生成する。この処理は、図２に示すフローのステップＳ１０３の処理に対応する。入力画像から、既知の照射パターン対応の画素値を減算する画素値補正を実行してパターン照射なし画像を生成する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９２】
図７に示す例は、図５（Ａ）に示す１次微分フィルタの左上端に示す黒から白へ横方向に変化するフィルタ１３０を適用した特徴量算出処理例であり、フィルタ１３０のパターンと類似する画素領域ほど特徴量（ｘ）の値が大きくなる。
なお、特徴量（ｘ）は各画素対応の値として算出される。
その他のフィルタについても同様の処理を実行して、各フィルタ対応の特徴量（ｘ）を抽出し、抽出結果を図４に示す機械学習部１１３に出力する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１４】
特徴量抽出部１２２は、先に説明した学習処理部１１０の特徴量抽出部１１２の実行する特徴量抽出と同様、図５、図６を参照して説明したフィルタを適用した特徴量抽出処理を実行する。
ただし、認識処理部１２０の特徴量抽出部１２２で適用するフィルタ（弱識別器）は、学習処理部１１０の学習結果によって、識別力が高いと判定されたフィルタのみを選択して実行する。
これらは、認識辞書記憶部１１４に格納されたフィルタ情報（タグ）に基づいて選択される。
また、各フィルタ（弱識別器）を用いて算出する特徴量（ｘ）の算出式、すなわち、
ｆｎ（ｘ）＝ａｎ×ｇ（ｘ＞ｔｈｎ）＋ｂｎ
上記式のパラメータａｎ，ｂｎ，ｔｈｎについても、前述した学習処理部１１０の学習処理によって決定され、認識辞書記憶部１１４に格納された値を利用する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１６】
特徴量抽出部１２２は、まず、前述たように、カメラ撮影画像自身に含まれる照射パターンを取り除き、パターンなし画像を生成する。この処理は、図２に示すフローのステップＳ１０３の処理に対応する。入力画像から、既知の照射パターン対応の画素値を減算する画素値補正を実行してパターン照射なし画像を生成する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２３】
画像のスキャン処理例を図１３に示す。
画像の左上から水平方向に順次スキャン処理を実行し、各画素点で個々の選択フィルタに基づく特徴量（ｘ）を算出し、その後、選択フィルタ各々に基づいて算出された特徴量（ｘ）を加算して各画素点に対応するスコアを算出する。
算出したスコアが、あらかじめ規定した閾値を超えたら目的オブジェクト（指）が検出されたと判定する。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３２】
ここまでのステップＳ２０１〜Ｓ２０２の処理は事前処理であり、背景モデル画像の生成処理として、事前に実行する。
以下のステップＳ２０３以下の処理が、背景メデル画像生成後に実行するオブジェクト検出処理である。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４７】
（ステップＳ３０４）
次に、ステップＳ３０４において、ステップＳ３０３で入力したパターンなし画像を利用して撮影画像に特定オブジェクト、すなわち指が含まれるか否かのオブジェクト（指）検出処理を実行する。
この指検出処理には、予め蓄積した特徴量を示す学習データを利用する。この処理の具体的処理は、先に実施例１において図４〜図１４を参照して説明した処理と同様の処理である。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５４】
さらに、カメラＬ１５１、カメラＲ１５２の撮影画像を入力する画像入力部１８２と、上述した実施例１〜３の処理に従った処理を実行するデータ処理部１８４、さらに、画像データや、処理プログラム、各種パラメータ等の記憶領域として利用される記憶部１８３を有する。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６４】
（３）前記データ処理部は、
（ａ）複数の異なる視点のパターン照射画像の入力、および入力した複数の異なる視点のパターン照射画像を適用したオブジェクト距離算出処理、
（ｂ）パターン照射なし画像の入力、および入力したパターン照射なし画像を適用したオブジェクト検出処理、
上記（ａ），（ｂ）の各処理を交互に実行する前記（１）に記載の情報処理装置。