(57)【要約】【課題】より迅速に物体を大別することができる画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の画像処理装置は、特徴ベクトル導出部と、識別部とを持つ。特徴ベクトル導出部は、物体の画像に基づいて、複数の要素を有する特徴ベクトルを導出する。識別部は、予め物体ごとに複数の視点から前記物体を撮像した画像に基づく視野別特徴ベクトルに基づいて導出された前記物体ごとの部分空間と、前記特徴ベクトル導出部により導出された特徴ベクトルとに基づいて、前記画像に含まれる物体を識別する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の画像に基づいて、複数の要素を有する特徴ベクトルを導出する特徴ベクトル導出部と、
予め物体ごとに複数の視点から前記物体を撮像した画像に基づく視野別特徴ベクトルに基づいて導出された前記物体ごとの部分空間と、前記特徴ベクトル導出部により導出された特徴ベクトルとに基づいて、前記画像に含まれる物体を識別する識別部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記部分空間は、前記特徴ベクトルと同じ次元の空間上に存在する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記複数の要素は、前記画像において前記物体が占める領域の大きさ、輝度値、およびアスペクト比のうち、少なくとも一つを含む、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記識別部は、複数の物体のそれぞれに対応する前記部分空間と、前記特徴ベクトルとの距離をそれぞれ算出し、算出した距離に基づいて、前記画像に含まれる物体を識別する、
請求項１から３のうち何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
時系列の画像ごとに前記特徴ベクトル導出部により導出された特徴ベクトルに基づいて、前記画像に含まれる物体に対応する部分空間を導出する部分空間導出部を更に備える、
請求項１から３のうち何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記部分空間導出部は、一つの物体に対応する複数の特徴ベクトルの分布に空間モデルをフィッティングさせることで、前記画像に含まれる物体に対応する部分空間を導出する、
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記識別部は、前記特徴ベクトル導出部により導出された特徴ベクトルに基づいて、前記部分空間を更新する、
請求項１から６のうち何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータが、
物体の画像に基づいて、複数の要素を有する特徴ベクトルを導出し、
予め物体ごとに複数の視点から前記物体を撮像した画像に基づく視野別特徴ベクトルに基づいて導出された前記物体ごとの部分空間と、導出された前記特徴ベクトルとに基づいて、前記画像に含まれる物体を識別する、
画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
物体の画像に基づいて、複数の要素を有する特徴ベクトルを導出させ、
予め物体ごとに複数の視点から前記物体を撮像した画像に基づく視野別特徴ベクトルに基づいて導出された前記物体ごとの部分空間と、導出された前記特徴ベクトルとに基づいて、前記画像に含まれる物体を識別させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来では、画像に含まれる識別対象の物体から導出した特徴量と、参照データに含まれる物体ごとの特徴量との類似度を算出し、算出した類似度が最も高い物体を識別結果とする手法が知られている。しかしながら、高精度の識別を担保するためには、異なる姿勢や照明条件等によって異なるパターンの既知データを参照データとして登録する必要がある。そのため、参照データの量が増加し、識別対象の物体を識別する処理量や処理時間が増加する場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４１６０１４０号公報
【特許文献２】特開２０１３−２１０２０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、より迅速に物体を大別することができる画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の画像処理装置は、特徴ベクトル導出部と、識別部とを持つ。特徴ベクトル導出部は、物体の画像に基づいて、複数の要素を有する特徴ベクトルを導出する。識別部は、予め物体ごとに複数の視点から前記物体を撮像した画像に基づく視野別特徴ベクトルに基づいて導出された前記物体ごとの部分空間と、前記特徴ベクトル導出部により導出された特徴ベクトルとに基づいて、前記画像に含まれる物体を識別する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態の画像処理装置１００の機能構成の一例を示す図。
【図２】特徴ベクトル導出部１２０により導出される識別対象の物体の特徴ベクトルの一例を示す図。
【図３】参照データ１５２の内容を説明するための図。
【図４】参照データ１５２の一例を示す図。
【図５】図４に示す三次元空間上に識別対象の物体の特徴ベクトルをプロットした図。
【図６】第１の実施形態の画像処理装置１００の処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図７】第２の実施形態の画像処理装置２００の機能構成の一例を示す図。
【図８】識別対象の物体の特徴ベクトルから得られる部分空間２２０と、部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃとの照合について説明するための図。
【図９】第２の実施形態の画像処理装置２００の処理の流れの一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の画像処理装置１００の機能構成の一例を示す図である。画像処理装置１００は、画像取得部１１０と、特徴ベクトル導出部１２０と、識別部１３０と、入力部１４０と、記憶部１５０と、情報出力部１６０とを備える。画像取得部１１０、特徴ベクトル導出部１２０、および識別部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサがプログラムメモリに格納されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、画像取得部１１０、特徴ベクトル導出部１２０、および識別部１３０のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、GPU（Graphics Processing Unit）等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、画像処理装置１００は、移動体に搭載されて移動しながら使用されてもよいし、静止した状態で使用されてもよい。
【０００９】
画像取得部１１０は、識別対象の物体を含む画像を取得する。画像取得部１１０が取得する画像は、例えば、レーダー画像、可視光画像、または赤外線画像の何れかである。レーダー画像は、例えば、レンジ・ドップラ法により生成されるＩＳＡＲ（Inverse Synthetic Aperture Radar）画像である。また、レーダー画像は、ＳＡＲ（Synthetic Aperture Radar）画像、前方監視レーダー画像、側方監視レーダー画像であってもよい。可視光画像は、人が目で見ることのできる可視光に対応する波長帯（例えば、約０．４〜０．７［μｍ］）の電磁波を撮像したものである。また、赤外線画像とは、物体が発する熱（赤外光）に対応する波長帯（例えば、約０．７［μｍ］〜０．１［ｍｍ］）の電磁波を撮像したものである。また、画像取得部１１０は、他装置において生成されて画像を通信によって取得するものであってもよい。
【００１０】
特徴ベクトル導出部１２０は、少なくとも画像取得部１１０により取得された画像に基づいて、画像に含まれる物体に対し、複数の要素を有する特徴ベクトルを導出する。なお、実施形態において「ベクトル」と「座標」は同義であるとみなしてよい。特徴ベクトルの要素は、例えば、画像において、物体が占める領域の大きさ、輝度値、およびアスペクト比のうち、少なくとも一つを含む。物体が占める領域の大きさとは、画像における大きさであってもよいし、物体までの距離成分を加味した実際の大きさであってもよい。輝度は、例えば、物体に対応する画素ごとの輝度を平均した平均輝度であってもよく、画素ごとの輝度の標準偏差に基づく輝度であってもよい。アスペクト比は、例えば、画像に含まれる物体の外接矩形の縦横比であり、物体に対する視点方向によっては異なる値となる。
【００１１】
また、特徴ベクトルの要素は、物体の形状、物体の重心の相対位置、物体の相対速度であってもよい。形状とは、予め用意された大まかな形状パターンのうちどの形状に該当するかを示す情報である。大まかな形状パターンは、物体の種別を判別可能なほど高精度な形状パターンでなくてもよく、パターンマッチング処理によって物体の種別を判別する際の照合処理に比して、短時間での比較が可能な形状パターンである。重心の相対位置は、物体の占める領域における重心の偏り度合を示す指標値である。重心を求める際に、輝度に基づく重みが画素に付与されてもよい。物体の相対速度とは、例えば、時系列に撮像した二つの画像における物体の重心の移動距離を、二つの画像のそれぞれを撮像した時間の差で除算した値である。物体の相対速度は、画像取得部１１０の処理の過程、或いはこれと別に行われる信号処理によって求められてもよい。また、特徴ベクトルの要素は、レーダー応答情報を含んでもよい。レーダー応答情報とは、画像取得部１１０の処理とは別に行われる信号処理によって求められるものであり、物体の材質、誘電率、表面粗度等を含む。
【００１２】
また、特徴ベクトル導出部１２０は、画像取得部１１０により取得された画像に複数の物体が含まれる場合には、物体ごとに特徴ベクトルを導出する。
【００１３】
識別部１３０は、記憶部１５０に記憶された参照データ１５２と、特徴ベクトル導出部１２０により導出された特徴ベクトルとを照合して、画像に含まれる識別対象の物体を識別する。参照データ１５２は、予め物体ごとに複数の視点から物体を撮像した画像に基づく視野別特徴ベクトルに基づいて導出された、物体ごとの部分空間である。識別部１３０の機能の詳細については、後述する。
【００１４】
入力部１４０は、画像処理装置１００のオペレータによる入力操作を受け付ける。入力部１４０により受け付けられた入力操作は、入力操作の内容を示す信号に変換されて識別部１３０に供給される。
【００１５】
記憶部１５０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。記憶部１５０には、例えば、参照データ１５２、その他の各種情報が記憶される。また、記憶部１５０には、画像取得部１１０、特徴ベクトル導出部１２０、および識別部１３０がＣＰＵ等のプロセッサを含む場合、プロセッサにより実行されるプログラムが格納されてよい。
【００１６】
情報出力部１６０は、識別部１３０により得られる物体の識別結果に対応する情報を出力する。情報とは、例えば、機器に対する制御情報、ディスプレイ等の表示部に出力される画像、またはスピーカ等の音声出力部に出力される音声信号のうち、少なくとも一つの情報である。
【００１７】
図２は、特徴ベクトル導出部１２０により導出される識別対象の物体の特徴ベクトルの一例を示す図である。図２の例では、特徴ベクトル導出部１２０により導出された要素ごとに方向と大きさを有するものとして、特徴ベクトルを模式的に示している。特徴ベクトル導出部１２０により導出される特徴ベクトルの要素は、参照データ１５２の要素に含まれる要素であり、要素数は、参照データ１５２の要素以下である。以下の説明では、要素１は画像中における物体が占める領域の大きさとし、要素２は物体の輝度値とし、要素３はアスペクト比とするが、他の要素を用いてもよい。
【００１８】
図３は、参照データ１５２の内容を説明するための図である。参照データ１５２は、例えば、図３に示すように物体ごとにクラスタリングされた視野別特徴ベクトル１５２Ａ、１５２Ｂ、…に基づいて、部分空間を生成したものである。物体ごとにクラスタリングされた視野別特徴ベクトルとは、異なる視点から物体を撮像した画像から得られる特徴ベクトルである。異なる視点とは、例えば、画像を取得する装置（例えば、レーダー装置、撮像装置）からの物体の見え方（姿勢）が異なることである。つまり、物体に対する視点が異なる場合には、物体の姿勢角が異なる。例えば、物体を正面から見たときの姿勢角を０度とした場合、物体を真横から見たときの姿勢角は９０度（或いは２７０度）となる。部分空間は、視点に基づく要素ごとに特徴ベクトルを、要素に対応付けた次元数の空間上にプロットされた点群に基づいて生成される。
【００１９】
図４は、参照データ１５２の一例を示す図である。図４の例では、特徴ベクトルが要素１〜要素３の三次元ベクトルであることを前提としている。図４の例に示すプロット点１７０ａ〜１７０ｃの点群は、それぞれ一つの物体から得られる正解データの特徴ベクトルを、姿勢角ごとにプロットした点の集合である。正解データとは、予め種別や姿勢角が特定されている物体に対応付けられたデータである。
【００２０】
参照データ１５２は、複数の部分空間を有する。例えば、図４に示す部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃは、物体Ａ〜物体Ｃのそれぞれのプロット点１７０ａ〜１７０ｃの集合に基づいて生成されたものである。部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃは、例えば、物体Ａ〜物体Ｃのそれぞれのプロット点１７０ａ〜１７０ｃの集合に基づいて、最小二乗法により所定の空間モデル（例えば、一次関数、二次関数、対数曲線、円、球、楕円球、その他のパラメータによって定義可能なモデルをいう）等に近似させたものである。具体的には、部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃは、プロット点１７０ａ〜１７０ｃの集合のそれぞれを所定の空間モデルを用いて近似するときに、想定する空間モデルが測定値に対して適切な近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定し、決定した係数に基づいて導出された空間である。
【００２１】
また、部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃは、それぞれのプロット点１７０ａ〜１７０ｃの集合ごとに、プロット点の分布全体を最も良く近似する部分空間であってもよい。例えば、プロット点の分布を主成分分析により三次元の楕円体にフィッティングさせることで、楕円体の部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃが生成される。この場合、それぞれの主成分は、楕円体の軸に対応している。
【００２２】
また、部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃは、複数のプロット点１７０の点間を、線形または非線形に結ぶことで導出されてもよい。この場合、部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃは、特徴ベクトルに対応付けられた姿勢角に基づいて、姿勢角が近いもの同士を線形または非線形に結んだものである。姿勢角は、一周が３６０度である。そのため、例えば、１０度の姿勢角の特徴ベクトルと、３５０度の姿勢角の特徴ベクトルがある場合であって、その間の姿勢角に対する特徴ベクトルのプロット点１７０がない場合、３５０度の特徴ベクトルのプロット位置と、１０度の特徴ベクトルとのプロット位置とが線形または非線形に結ばれる。
【００２３】
また、実施形態において、部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃは、物体ごとに導出されているが、物体ごとに加えて、正解データに対応付けられた天候や時間等の環境条件ごとに生成されていてもよい。
【００２４】
なお、図３に示す物体ごとにクラスタリングされた特徴ベクトルの情報から部分空間を生成する処理は、識別部１３０が行ってもよい。この場合、図３に示す物体ごとにクラスタリングされた視野別特徴ベクトルの情報が、参照データ１５２として記憶部１５０に記憶されており、識別部１３０は、その参照データ１５２を用いて部分空間１７５を生成する。
【００２５】
識別部１３０は、特徴ベクトル導出部１２０により導出された識別対象の物体の特徴ベクトルを、図４に示す三次元空間上にプロットする。図５は、図４に示す三次元空間上に識別対象の物体の特徴ベクトルをプロットした図である。図５は、プロット点１８０は、識別対象の物体の特徴ベクトルの要素１〜要素３の向きおよび大きさに基づいて、プロットした点である。したがって、部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃは、特徴ベクトルと同じ次元の空間上に存在する。
【００２６】
識別部１３０は、プロット点１８０から三次元空間上の部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃに射影したときのそれぞれの距離Ｄａ〜Ｄｃを測定し、測定した距離Ｄａ〜Ｄｃに基づいて、識別対象の物体が、どの物体であるかを識別する。例えば、識別部１３０は、識別対象の物体が、距離Ｄａ〜Ｄｃのうちプロット点１８０との距離が最短である部分空間１７５に対応付けられた物体と同一の物体であるとして識別する。図５の例では、距離Ｄａ〜Ｄｃのうち、Ｄａが最も短い距離である。したがって、識別部１３０は、識別対象の物体を、「物体Ａ」として識別する。
【００２７】
また、識別部１３０は、識別対象の物体を、距離Ｄａ〜Ｄｃのうち距離が閾値以下である部分空間に対応する物体と同一の物体であるとして識別してもよい。識別部１３０は、物体に対する複数の識別結果が得られた場合には、複数の識別結果を情報出力部１６０の一例としての表示部に表示させ、入力部１４０によるオペレータからの選択結果の入力を受け付けて、受け付けた選択結果を識別結果としてもよい。
【００２８】
また、識別部１３０は、距離Ｄａ〜Ｄｃが閾値を超える場合、識別部１３０は、識別対象の物体が識別できなかったことを示す情報を情報出力部１６０から出力してもよい。また、識別部１３０は、距離Ｄａ〜Ｄｃが閾値を超える場合に、要素１〜要素３のうち、一部または全部を他の要素に変更した三次元ベクトルを用いて、上述した識別対象の物体の特徴ベクトルのプロット位置と、変更した三次元ベクトルに対応する物体Ａ〜物体Ｃの部分空間との距離を算出し、算出した距離に基づいて識別対象の物体を識別してもよい。
【００２９】
また、識別部１３０は、特徴ベクトル導出部１２０により導出された特徴ベクトルに基づいて、参照データ１５２に含まれる部分空間を更新してもよい。この場合、識別部１３０は、例えば、識別対象の物体の特徴ベクトルのプロット点１８０と、識別対象の物体が識別された物体に対応付けられたプロット点１７０の集合とに基づいて部分空間を導出し、導出した部分空間を参照データ１５２に登録する。
【００３０】
情報出力部１６０は、識別部１３０により得られる識別対象の物体の識別結果に基づいて、出力情報や制御情報等を生成し、生成した情報を情報出力部１６０に出力する。
【００３１】
図６は、第１の実施形態の画像処理装置１００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、画像処理装置１００によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。
【００３２】
まず、画像取得部１１０は、識別対象の画像を取得する（ステップＳ１００）。次に、特徴ベクトル導出部１２０は、ステップＳ１００の処理により取得した画像に含まれる物体の特徴ベクトルを導出する（ステップＳ１０２）。次に、識別部１３０は、取得した特徴ベクトルと参照データ１５２とを照合し（ステップＳ１０４）、照合結果に基づいて物体を識別する（ステップＳ１０６）。次に、情報出力部１６０は、識別結果に対応する情報（例えば、出力情報や機器に対する制御情報）を出力する（ステップＳ１０８）。これにより、本フローチャートの処理は終了する。
【００３３】
以上説明したように、第１の実施形態の画像処理装置１００によれば、より迅速に物体を大別することができる。具体的には、第１の実施形態の画像処理装置１００は、物体に対して導出される要素に対応したｄ次元の特徴ベクトルを、ｄ次元よりも小さいｒ次元（ｒ＜ｄ）の特徴ベクトルの部分空間に圧縮することができるため、参照データ１５２のデータ量を削減することができる。したがって、次元圧縮しない参照データ１５２を用いた特徴ベクトルの照合処理に比して、処理時間を短縮することができる。また、第１の実施形態の画像処理装置１００によれば、部分空間を用いることで、正解データが存在しない姿勢角の視野別特徴ベクトルも補間することができるため、正解データが少ない場合でも未知の識別対象を高精度に識別することができる。
【００３４】
（第２の実施形態）
次に、画像処理装置の第２の実施形態について説明する。以下において、第１の実施形態の画像処理装置２００と同様の機能を備える構成については、同一の名称および符号を用いることとし、具体的な説明は省略する。
【００３５】
図７は、第２の実施形態の画像処理装置２００の機能構成の一例を示す図である。画像処理装置２００は、画像取得部１１０Ａと、特徴ベクトル導出部１２０Ａと、部分空間導出部２１０と、識別部１３０Ａと、入力部１４０と、記憶部１５０と、情報出力部１６０とを備える。以下の説明では、主に第１の実施形態との相違点である画像取得部１１０Ａ、特徴ベクトル導出部１２０Ａ、部分空間導出部２１０、および識別部１３０Ａの構成を中心として説明する。
【００３６】
特徴ベクトル導出部１２０Ａは、画像取得部１１０Ａにより取得した画像に含まれる識別対象の物体の複数の要素ごとの特徴ベクトルを導出する。導出される特徴ベクトルの要素は、参照データ１５２の部分空間の要素に含まれる要素である。また、特徴ベクトル導出部１２０Ａは、所定の画像数を画像取得部１１０Ａから取得したか否かを判定する。所定の画像数とは、例えば、少なくとも部分空間導出部２１０において部分空間を生成するために必要な複数の画像数である。また、所定の画像数は、オペレータにより入力部１４０により設定されてもよく、予め固定の画像数が設定されていてもよい。
【００３７】
所定の画像数の画像を取得していない場合に、特徴ベクトル導出部１２０Ａは、画像取得部１１０Ａに識別対象の物体を含む画像を取得するための制御信号を出力する。画像取得部１１０Ａは、特徴ベクトル導出部１２０Ａからの画像を取得するための制御信号を受け付けると、その時点で取得した識別対象の物体を含む画像を特徴ベクトル導出部１２０Ａに出力する。これにより、特徴ベクトル導出部１２０Ａは、画像取得部１１０Ａから識別対象の物体を含む時系列画像を取得することができ、取得した時系列画像に含まれる物体に対して複数の要素の特徴ベクトルを導出することができる。
【００３８】
部分空間導出部２１０は、特徴ベクトル導出部１２０Ａにより導出された特徴ベクトルに基づいて、部分空間を生成する。例えば、部分空間導出部２１０は、参照データ１５２と同じ要素（例えば、要素１〜要素３）に基づく三次元の空間上に、特徴ベクトル導出部１２０Ａにより導出された画像ごとの特徴ベクトルをプロットし、プロット点の集合に基づいて部分空間を導出する。部分空間導出部２１０は、例えば、一つの物体に対応する複数の特徴ベクトルの分布に、上述した所定の空間モデルをフィッティングさせることで、画像に含まれる識別対象の物体に対応する部分空間を導出する。また、部分空間導出部２１０は、プロット点の集合を、プロット点に対応する画像の時間情報に基づいて順に線形または非線形に結ぶことで部分空間を生成してもよい。
【００３９】
識別部１３０Ａは、部分空間導出部２１０により生成された部分空間と、参照データ１５２に記憶された物体ごとの部分空間とを照合して、識別対象の物体を識別する。
【００４０】
図８は、識別対象の物体の特徴ベクトルから得られる部分空間２２０と、部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃとの照合について説明するための図である。識別部１３０Ａは、例えば、部分空間２２０と、部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃとを、相互部分空間法により照合し、部分空間２２０に対応する物体を推定する。相互部分空間法とは、二つの部分空間の正準角を類似度とするパターン照合方式である。
【００４１】
例えば、識別部１３０Ａは、部分空間２２０と、物体Ａ〜物体Ｃの部分空間１７５Ａ〜１７５Ｃのそれぞれとの成す角度（例えば、Ｎ次元部分空間ならＮ個存在する）を算出し、得られた角度（正準角）のうち、最小角度θａ〜θｃを類似度として用いる。識別部１３０Ａは、最小角度θａ〜θｃのうち、最も小さい角度の部分空間１７５が最も類似度の高い部分空間であるとし、識別対象の物体を、その部分空間に対応付けられた物体と同一の物体であるとして識別する。図８の例では、最小角度θａ〜θｃのうち、θｃが最も小さい角度である。したがって、識別部１３０Ａは、識別対象の物体を「物体Ｃ」として識別する。
【００４２】
また、識別部１３０Ａは、最小角度θａ〜θｃのうち、角度が閾値以下である部分空間に対応する物体を、識別対象の物体であるとして識別してもよい。識別部１３０Ａは、物体に対する複数の識別結果が得られた場合には、複数の識別結果を情報出力部１６０の一例としての表示部に表示させ、入力部１４０によるオペレータからの入力を受け付けて、何れか一つの識別結果に決定してもよい。
【００４３】
また、識別部１３０Ａは、最小角度θａ〜θｃが閾値を超える場合、識別部１３０Ａは、識別対象の物体が識別できなかったことを示す情報を情報出力部１６０から出力してもよい。また、識別部１３０Ａは、最小角度θａ〜θｃが閾値を超える場合に、要素１〜要素３のうち、一部または全部を他の要素に変更した三次元ベクトルを用いて、識別対象の物体の部分空間と、物体Ａ〜物体Ｃの部分空間との最小角度を算出し、算出した最小角度に基づいて識別対象の物体を識別してもよい。
【００４４】
また、識別部１３０Ａは、部分空間導出部２１０により導出された特徴ベクトルに基づいて、参照データ１５２に含まれる部分空間を更新してもよい。この場合、識別部１３０は、識別対象の物体が識別できた場合に、その物体に対応する部分空間として、参照データ１５２に登録する。また、識別部１３０Ａは、参照データ１５２に部分空間を登録する場合に、その画像に対する天候や画像を取得した時間等の環境条件に関する情報を部分空間に対応付けてもよい。
【００４５】
図９は、第２の実施形態の画像処理装置２００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、画像処理装置２００によって、例えば所定周期で繰り返し実行される。
【００４６】
まず、画像取得部１１０は、識別対象の画像を取得する（ステップＳ２００）。次に、特徴ベクトル導出部１２０Ａは、ステップＳ２００の処理により取得した画像に含まれる物体の特徴ベクトルを導出する（ステップＳ２０２）。次に、特徴ベクトル導出部１２０Ａは、所定の画像数を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０４）。所定の画像数を取得していない場合、画像処理装置２００は、ステップＳ２００の処理に戻る。また、所定の画像数を取得した場合、部分空間導出部２１０は、識別対象の物体に対する特徴ベクトルに基づいて部分空間を導出する（ステップＳ２０６）。
【００４７】
次に、識別部１３０Ａは、生成した部分空間と、参照データの部分空間とを照合し（ステップＳ２０８）、照合結果に基づいて物体を識別する（ステップＳ２１０）。次に、情報出力部１６０は、識別結果に対応する情報（例えば、出力情報や機器に対する制御情報）を出力する（ステップＳ２１２）。これにより、本フローチャートの処理は終了する。
【００４８】
以上説明したように、第２の実施形態の画像処理装置２００によれば、第１の実施形態と同様の効果を奏する他、部分空間同士で照合するため、識別対象の物体の識別精度を向上させることができる。
【００４９】
実施形態における画像に含まれる物体とは、例えば、飛行体、船舶、車両、生物、液体等の画像取得部１１０により取得された画像から識別可能なものである。また、上述した実施形態では、要素１〜要素３に基づく三次元空間上の部分空間を用いて説明したが、これに代えて、二つの要素のそれぞれを軸とする二次元平面上の部分領域を用いて、識別対象の物体を識別してもよい。さらに四次元以上の部分空間でもよい。また、実施形態において、三次元空間または二次元平面で使用される要素には、画像において物体が占める領域の大きさ、輝度値、およびアスペクト比のうち、少なくとも一つが含まれる。これらの要素のうち、少なくとも一つ含むことで、より精度よく、画像に含まれる物体を識別することができる。
【００５０】
また、実施形態における画像処理装置１００および２００は、例えば、飛行体に搭載されるレーダシステムに適用することができ、飛行しながら到達目標の種別を判定し、飛行経路を決定するといった利用方法が可能である。
【００５１】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、物体の画像に基づいて、複数の要素を有する特徴ベクトルを導出する特徴ベクトル導出部１２０と、予め物体ごとに複数の視点から物体を撮像した画像に基づく視野別特徴ベクトルに基づいて導出された物体ごとの部分空間と、特徴ベクトル導出部１２０により導出された特徴ベクトルとに基づいて、画像に含まれる物体を識別する識別部１３０と、を持つことにより、より迅速に物体を大別することができる。
【００５２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５３】
１００、２００…画像処理装置、１１０…画像取得部、１２０…特徴ベクトル導出部、１３０…識別部、１４０…入力部、１５０…記憶部、１６０…情報出力部、２１０…部分空間導出部
【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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