(57)【要約】【課題】対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する用に、より好適な推定装置を提供すること。【解決手段】画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する圧縮処理部２３と、前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルＤｍ１を用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する推定部２４と、を備え、前記第１の識別器モデルＤｍ１は、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データＤｔ１を用いて、学習処理が施されている推定装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する圧縮処理部と、
前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルを用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する推定部と、
を備え、
前記第１の識別器モデルは、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、学習処理が施されている、
推定装置。
【請求項２】
前記画像に対して、学習済みの第２の識別器モデルを用いた画像解析を施して、前記画像に映る前記対象物体の領域を検出する領域検出部、を更に備え、
前記第２の識別器モデルは、教師画像と当該教師画像内において前記対象物体が映る領域とが関連付けられた第２の学習データを用いて、学習処理が施されている、
請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記圧縮処理部は、各画素領域間における画素値の差を低減するように、前記圧縮処理を行う、
請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記第１の階調範囲は、前記画像を表現する全階調域のうちの上限側の３分の１の階調範囲よりも狭い範囲、又は、下限側の３分の１の階調範囲よりも狭い範囲に設定される、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項５】
前記圧縮処理部は、更に、前記画像内の前記対象物体の周囲領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの前記第１の階調範囲から分離された第２の階調範囲に圧縮する、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項６】
前記対象物体は、人物又は人物の所定部位である、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項７】
前記第１の識別器モデル及び前記第２の識別器モデルは、それぞれ、畳み込みニューラルネットワークを含んで構成される、
請求項２に記載の推定装置。
【請求項８】
教師画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記教師画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する圧縮処理部と、
前記圧縮処理が施された前記教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、第１の識別器モデルに対して学習処理を施す第１の学習処理部と、
を備える学習装置。
【請求項９】
画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮し、
前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルを用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する推定方法であって、
前記第１の識別器モデルは、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、学習処理が施されている、
推定方法。
【請求項１０】
教師画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記教師画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮し、
前記圧縮処理が施された前記教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、第１の識別器モデルに対して学習処理を施す、
を備える学習方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する処理と、
前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルを用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する処理と、
を実行させる推定プログラムであって、
前記第１の識別器モデルは、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、学習処理が施されている、
推定プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
教師画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記教師画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する処理と、
前記圧縮処理が施された前記教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、第１の識別器モデルに対して学習処理を施す処理と、
を実行させる学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、推定装置、推定方法、推定プログラム、学習装置、学習方法、及び学習プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、取得した画像から、当該画像内に映る人の関節位置、姿勢又は動作等の特徴を認識する画像認識技術が求められている。
【０００３】
このような背景から、機械学習を利用した画像認識技術が注目されている。この種の画像認識技術においては、識別器に対して、学習データとして教師画像を用いた機械学習を施すことによって、当該識別器に、画像データに潜在する確率分布の特徴を把握させる。これによって、学習済みの識別器は、画像の画素値情報を入力するだけで、画像パターンを識別し得るようになる。
【０００４】
例えば、非特許文献１には、畳み込みニュートラルネットワーク（Convolutional Neural Network）を識別器として用いて、人の姿勢を推定する画像認識技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Alexander Toshev, et al. "Deep Pose:Human Pose Estimation via Deep Neural Networks", in CVPR, 2014, ("URL: http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Toshev_DeepPose_Human_Pose_2014_CVPR_paper.pdf")
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、一般的な畳み込みニューラルネットワーク等の識別器においては、色のバリエーション（例えば、人物の服装）が対象物体の全体的特徴（例えば、人物の関節位置又は姿勢等）を識別する際には過剰データとなっており、当該識別器の識別精度の悪化、及び識別器の学習効率の悪化の要因となりやすい。そのため、例えば、識別器に学習させる際に、服装等が異なる画像をそのまま学習データとして用いると、人物の姿勢等を精度良く識別し得るように構成されるまでに、膨大な学習時間が掛かる。
【０００７】
本開示は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、学習させる際に必要な学習時間を抑制することができる、推定装置、推定方法、推定プログラム、学習装置、学習方法、及び学習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】
【０００８】
前述した課題を解決する主たる本開示は、
画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する圧縮処理部と、
前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルを用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する推定部と、
を備え、
前記第１の識別器モデルは、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、学習処理が施されている
推定装置である。
【０００９】
又、他の局面では、
教師画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記教師画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する圧縮処理部と、
前記圧縮処理が施された前記教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、第１の識別器モデルに対して学習処理を施す第１の学習処理部と、
を備える学習装置である。
【００１０】
又、他の局面では、
画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮し、
前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルを用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する推定方法であって、
前記第１の識別器モデルは、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、学習処理が施されている
推定方法である。
【００１１】
又、他の局面では、
教師画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記教師画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮し、
前記圧縮処理が施された前記教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、第１の識別器モデルに対して学習処理を施す、
を備える学習方法である。
【００１２】
又、他の局面では、
コンピュータに、
画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する処理と、
前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルを用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する処理と、
を実行させる推定プログラムであって、
前記第１の識別器モデルは、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、学習処理が施されている
推定プログラムである。
【００１３】
又、他の局面では、
コンピュータに、
教師画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記教師画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する処理と、
前記圧縮処理が施された前記教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、第１の識別器モデルに対して学習処理を施す処理と、
を実行させる学習プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本開示によれば、学習させる際に必要な学習時間を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態に係る画像認識システムの全体構成を示すブロック図
【図２】一般的な畳み込みニューラルネットワークの構成を示す図
【図３】第１の実施形態に係る学習装置及び推定装置のハードウェア構成の一例を示す図
【図４】第１の実施形態に係る領域検出部が検出する画像内の人領域の一例を示す図
【図５】第１の実施形態に係る第２の識別器に対する学習処理の一例を示すフローチャート
【図６】第１の実施形態に係る推定部が推定する特徴点、及び姿勢の一例を示す図
【図７】第１の実施形態に係る第１の識別器に対する学習処理の一例を示すフローチャート
【図８】第１の実施形態に係る推定装置が画像を識別する際に実行する処理の一例を示すフローチャート
【図９】第２の実施形態に係る圧縮処理部の構成について、説明する図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施形態について詳細に説明する。尚、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１７】
（第１の実施形態）
［画像認識システムの全体構成］
以下、図１〜図３を参照して、第１の実施形態に係る画像認識システムＵの全体構成の一例について説明する。
【００１８】
図１は、本実施形態に係る画像認識システムＵの全体構成を示すブロック図である。尚、図１中の矢印は、各機能の処理のフロー、及びデータＤ１〜Ｄ５の流れを表す。
【００１９】
本実施形態に係る画像認識システムＵは、例えば、撮像装置が生成した画像データに対して画像処理を施して、画像内に映る人物の関節位置、姿勢又は動作等（以下、「人物の姿勢等」と略称する）を推定するためのシステムである。
【００２０】
本実施形態に係る画像認識システムＵは、第１の識別器モデルＤｍ１（以下、「第１の識別器Ｄｍ１」と略称する）及び第２の識別器モデルＤｍ２（以下、「第２の識別器Ｄｍ２」と略称する）に対して学習処理を施す学習装置１０、及び、学習装置１０にて学習処理が施された第１の識別器Ｄｍ１及び第２の識別器Ｄｍ２を用いて、人物の姿勢等を推定する推定装置２０を備えている。
【００２１】
本実施形態に係る画像認識システムＵにおいては、まず、学習装置１０が、第２の学習処理部１１にて第２の識別器Ｄｍ２の機械学習を行った後に（フェーズＴ１）、当該第２の識別器Ｄｍ２を用いて第１の学習処理部１４にて第１の識別器Ｄｍ１の機械学習を行う（フェーズＴ２）。そして、推定装置２０が、学習装置１０から、学習済みの第２の識別器Ｄｍ２、及び学習済みの第１の識別器Ｄｍ１に係るモデルデータを取得し、識別処理を実行する（フェーズＴ３）。尚、各フェーズＴ１、Ｔ２、Ｔ３は、典型的には、別個に実行される。
【００２２】
学習装置１０は、フェーズＴ１の学習処理を実行する第２の学習処理部１１、並びに、フェーズＴ２の学習処理を実行する領域検出部１２、圧縮処理部１３、及び第１の学習処理部１４を備えている。
【００２３】
又、推定装置２０は、撮像装置等が生成した画像データを取得する入力部２１、学習済みの第２の識別器Ｄｍ２を用いて画像内において対象物体が映る領域を検出する領域検出部２２、対象物体が映る領域における各画素領域の画素値を所定の階調範囲に圧縮する圧縮処理部２３、学習済みの第１の識別器Ｄｍ１を用いて人物の姿勢等を推定する推定部２４、及び、出力部２５を備えている。
【００２４】
第１の識別器Ｄｍ１及び第２の識別器Ｄｍ２としては、より好適には、高い識別性能を有すると共に、画像の変化に対してロバスト性を有する畳み込みニューラルネットワークが用いられる。尚、図１に示す第１の識別器Ｄｍ１のモデルデータ及び第２の識別器Ｄｍ２のモデルデータは、例えば、畳み込みニューラルネットワークの入力層、中間層及び出力層の構造に関するデータ、並びに、当該畳み込みニューラルネットワーク内の重み係数及びバイアスに関するデータ等を含んで構成される。
【００２５】
図２は、一般的な畳み込みニューラルネットワークの構成を示す図である。
【００２６】
畳み込みニューラルネットワークは、特徴抽出部Ｍｓと識別部Ｍｔとを有し、推定部Ｍｓが、入力される画像から画像特徴を抽出する処理を施し、識別部Ｍｔが、画像特徴から対象物体を識別する処理を施す。
【００２７】
特徴抽出部Ｍｓは、複数の特徴量抽出層Ｍｓ１、Ｍｓ２・・・が階層的に接続されて構成される。各特徴量抽出層Ｍｓ１、Ｍｓ２・・・は、それぞれ、畳み込み層（Convolution layer）、活性化層（Activation layer）及びプーリング層（Pooling layer）を備える。
【００２８】
第１層目の特徴量抽出層Ｍｓ１は、入力される画像を、ラスタスキャンにより所定サイズ毎に走査する。そして、特徴量抽出層Ｍｓ１は、走査したデータに対して、畳み込み層、活性化層及びプーリング層によって特徴量抽出処理を施すことにより、入力画像に含まれる特徴量を抽出する。第１層目の特徴量抽出層Ｍｓ１は、例えば、水平方向に延びる線状の特徴量や斜め方向に延びる線状の特徴量等の比較的シンプルな単独の特徴量を抽出する。
【００２９】
第２層目の特徴量抽出層Ｍｓ２は、前階層の特徴量抽出層Ｍｓ１から入力される画像（特徴マップとも称される）を、例えば、ラスタスキャンにより所定サイズ毎に走査する。そして、特徴量抽出層Ｍｓ２は、走査したデータに対して、同様に、畳み込み層、活性化層及びプーリング層による特徴量抽出処理を施すことにより、入力画像に含まれる特徴量を抽出する。尚、第２層目の特徴量抽出層Ｍｓ２は、第１層目の特徴量抽出層Ｍｓ１が抽出した複数の特徴量の位置関係などを考慮しながら統合させることで、より高次元の複合的な特徴量を抽出する。
【００３０】
第２層目以降の特徴量抽出層（図示せず）は、第２層目の特徴量抽出層Ｍｓ２と同様の処理を実行する。そして、最終層の特徴量抽出層の出力（複数の特徴マップのマップ内の各値）が、識別部Ｍｔに対して入力される。
【００３１】
識別部Ｍｔは、例えば、複数の全結合層（Fully Connected）が階層的に接続された多層パーセプトロンによって構成される。識別部Ｍｔの入力側の全結合層は、特徴抽出部Ｍｓから取得した複数の特徴マップのマップ内の各値に全結合し、その各値に対して重み係数を異ならせながら積和演算を行って出力する。識別部Ｍｔの次階層の全結合層は、前階層の全結合層の各素子が出力する値に全結合し、その各値に対して重み係数を異ならせながら積和演算を行う。
【００３２】
識別部Ｍｔは、例えば、多層パーセプトロンの出力層の各素子からの出力値に対して、ソフトマックス関数等を適用する処理を実行し、複数のクラスのうち、識別対象が該当するクラスについて、積和演算による演算結果の値が大きくなるように識別結果を出力する。
【００３３】
畳み込みニューラルネットワークは、例えば、正解クラスを付した教師画像を用いて学習処理が施されることによって、ネットワークパラメータ（例えば、畳み込み層の重み係数及びバイアス、並びに、全結合層の重み係数及びバイアス）が調整され、上記のように機能する。
【００３４】
尚、畳み込みニューラルネットワークにおける演算処理のアルゴリズムは、公知の手法（例えば、非特許文献１を参照）と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００３５】
このような一般的な畳み込みニューラルネットワークの識別精度を向上させるためには、当該畳み込みニューラルネットワークが全体として大型化し、当該畳み込みニューラルネットワークを最適化するための学習量も膨大となる。
【００３６】
本実施形態に係る画像処理システムＵは、かかる観点から、人物等の領域を検出する第２の識別器Ｄｍ２と人物等の姿勢を推定する第１の識別器Ｄｍ１とを別個にして、学習済みの第２の識別器Ｄｍ２を用いて人物等の領域を検出する領域検出部２２、人領域Ｒ１における各画素領域の画素値を圧縮する圧縮処理部２３、及び、学習済みの第１の識別器Ｄｍ１を用いて人物の姿勢等を推定する推定部２４を順に実行する。
【００３７】
但し、第１の識別器Ｄｍ１及び第２の識別器Ｄｍ２を構成する畳み込みニューラルネットワークとしては、図２に示した構造に限らず、公知の種々の構造が適用されてよい。例えば、セグメンテーションに供される第２の識別器Ｄｍ２を構成する畳み込みニューラルネットワークとしては、多層パーセプトロンに代えて、入力される画像と同一サイズの畳み込み層が、識別部Ｍｔとして用いられてもよい。
【００３８】
又、第１の識別器Ｄｍ１及び第２の識別器Ｄｍ２としては、畳み込みニューラルネットワークに限らず、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイズ識別器等、又は他の識別器が用いられてもよい。又、第１の識別器Ｄｍ１と第２の識別器Ｄｍ２とは、互いに異なる種別の識別器で構成されていてもよい。又、第１の識別器Ｄｍ１及び第２の識別器Ｄｍ２としては、その他、アンサンブルモデルが用いられてもよいし、複数種類の識別器が組み合わされて構成されてもよいし、領域分割処理や色分割処理等の前処理部と組み合わされて構成されてもよい。
【００３９】
図３は、学習装置１０及び推定装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００４０】
学習装置１０及び推定装置２０は、いずれも、主たるコンポーネントとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、外部記憶装置（例えば、フラッシュメモリ）１０４、及び通信インターフェイス１０５等を備えたコンピュータによって構成される。
【００４１】
学習装置１０及び推定装置２０が有する各機能は、例えば、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部記憶装置１０４等に記憶された制御プログラム（例えば、処理プログラム）や各種データを参照することによって実現される。但し、各機能の一部又は全部は、ＣＰＵによる処理に代えて、又は、これと共に、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）による処理によって実現されてもよい。又、同様に、各機能の一部又は全部は、ソフトウェアによる処理に代えて、又は、これと共に、専用のハードウェア回路による処理によって実現されてもよい。尚、学習装置１０と推定装置２０とは、互いの通信インターフェイス１０５を介して、通信接続されている。
【００４２】
［推定装置及び学習装置の構成の詳細］
次に、図４〜図８を参照して、本実施形態に係る推定装置２０及び学習装置１０の各構成について、詳述する。以下では、説明の便宜として、推定装置２０の構成を中心に説明する。
【００４３】
＜入力部２１の構成について＞
入力部２１は、例えば、撮像装置から、当該撮像装置が生成した画像データＤ１（以下、「入力画像Ｄ１」と略称する）を取得する。又、入力部２１は、外部記憶装置１０４に格納された画像データＤ１や、インターネット回線等を介して提供された画像データＤ１を取得する構成であってもよい。
【００４４】
尚、入力部２１は、画像を所定のサイズに変換する処理、アスペクト比に変換する処理、又は色分割処理等の前処理を行ってもよい。
【００４５】
＜領域検出部２２の構成について＞
領域検出部２２は、入力部２１から入力画像Ｄ１を取得する。そして、領域検出部２２は、入力画像Ｄ１に対して学習済みの第２の識別器Ｄｍ２を用いた画像解析を施して、画像内において対象物体が映る領域（ここでは、人物が映る領域を表す。以下、「人領域」と称する）を検出する。
【００４６】
図４は、領域検出部２２が検出する画像内の人領域の一例を示す図である。
【００４７】
図４中において、Ｒａｌｌは画像の全画像領域、Ｒ１は画像内における人領域、Ｒ２は画像内における人領域Ｒ１以外の領域（以下、「周囲領域」と称する）を表している。
【００４８】
第２の識別器Ｄｍ２を構成する畳み込みニューラルネットワークは、例えば、入力される画像に対して、画像内の各画素領域が該当するクラス（ここでは、人物クラス又は人物以外クラス）を出力する画素領域毎の出力素子、を含んで構成される。
【００４９】
第２の識別器Ｄｍ２は、入力された画像のうち、人領域Ｒ１に該当する画素領域と周囲領域Ｒ２に該当する画素領域とを識別して出力するように、第２の学習処理部１１によって、学習処理が施されている。
【００５０】
図５は、第２の識別器Ｄｍ２に対する学習処理（学習フェーズＴ１）の一例を示すフローチャートである。
【００５１】
ステップＳ１１において、学習装置１０は、まず、第２の学習データＤｔ２を生成する。学習装置１０は、例えば、背景差分法、テンプレートマッチング、又はＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量等を用いて、教師画像内における人領域Ｒ１を検出し、当該人領域Ｒ１と教師画像とを関連付けることにより、第２の学習データＤｔ２を生成する。
【００５２】
尚、第２の学習データＤｔ２は、教師画像と、当該教師画像内における人領域Ｒ１に係る正解データとが関連付けられたデータセットである。そして、第２の学習データＤｔ２は、かかるデータセットを複数有している。
【００５３】
ステップＳ１２において、学習装置１０（第２の学習処理部１１）は、第２の学習データＤｔ２を用いて、第２の識別器Ｄｍ２に対する学習処理を施す。
【００５４】
尚、このステップＳ１２において、第２の学習処理部１１は、例えば、第２の識別器Ｄｍ２の入力素子に第２の学習データＤｔ２の教師画像を入力すると共に、第２の識別器Ｄｍ２の出力素子に当該第２の学習データＤｔ２の人領域Ｒ１に係る正解データを設定して（例えば、人領域Ｒ１は「１」、人領域Ｒ１以外は「０」と設定する）、第２の識別器Ｄｍ２のネットワークパラメータ（重み係数、及びバイアス等）の最適化を行う。この際、第２の学習処理部１１は、例えば、交差エントロピーを損失関数として用いて、公知の誤差逆伝播法等によって、損失関数が最小化するように、第２の識別器Ｄｍ２のネットワークパラメータ（重み係数、及びバイアス等）の最適化を行う。
【００５５】
ステップＳ１３において、学習装置１０は、学習処理が施された第２の識別器Ｄｍ２のネットワークパラメータを、例えば、外部記憶装置１０４に格納すると共に、領域検出部１２及び領域検出部２２に対して入力し、一連の処理を終了する。
【００５６】
領域検出部２２は、このようにして、学習処理が施された第２の識別器Ｄｍ２を用いて入力画像Ｄ１に対して画像解析（例えば、畳み込みニューラルネットワークの順伝搬処理）を施して、入力画像Ｄ１から人領域Ｒ１を検出する。
【００５７】
＜圧縮処理部２３の構成について＞
圧縮処理部２３は、領域検出部２２から入力画像Ｄ１、及び当該入力画像Ｄ１内において検出された人領域Ｒ１に係るデータＤ２を取得する。そして、圧縮処理部２３は、入力画像Ｄ１内における人領域Ｒ１の各画素値を、画像を表現する全階調域のうちの所定の階調範囲内に圧縮する。即ち、圧縮処理部２３は、人領域Ｒ１の色のバリエーションを低減する。
【００５８】
本発明の発明者等は、識別精度の向上、識別器の小型化、及び学習効率の向上等の観点から鋭意検討し、服装等の色のバリエーションが、人物の姿勢等を識別する際には過剰データとなっており、識別器の識別精度の悪化、及び識別器の学習効率の悪化の要因となりやすい、という知見を得て、当該圧縮処理部２３を導入するに到った。
【００５９】
圧縮処理部２３は、例えば、２５６階調で表現された人領域Ｒ１における画素値（ここでは、０〜２５５のいずれかの値）を、５分の１程度の階調範囲２００〜２５５内に圧縮する。圧縮処理部２３が行う圧縮処理は、典型的には、各画素領域間における画素値の大小関係を維持したまま、画素値の差を低減する処理である。これによって、人物の姿勢等を識別するために必要となる人領域Ｒ１の主要部（例えば、人体の各部位）の位置関係の把握を可能としながら、人領域Ｒ１に含まれる過剰な色情報を圧縮する。
【００６０】
この際、圧縮後の階調範囲は、より好適には、全階調域のうちの上限側の３分の１の階調範囲よりも狭い範囲（例えば、白色側に相当する２００〜２５５の階調範囲）、又は、下限側の３分の１の階調範囲よりも狭い範囲（例えば、黒色側に相当する０〜５０の階調範囲）のいずれかに設定される。これによって、人領域Ｒ１における画素値が、周囲領域Ｒ２に含まれる画素値から分離され、後段の推定部２４において、人物の姿勢等を識別する際に、人領域Ｒ１の画像に加えて、周囲領域Ｒ２の画像も有効に利用することが可能となる。
【００６１】
圧縮処理部２３は、例えば、以下の式（１）を用いて、当該人領域Ｒ１の画素値の圧縮処理を行う。
Y =（X - x_min）×（max - min）/（x_max - x_min）+ min  …  式（１）
（但し、X：入力される画素領域の画素値、Y：出力する圧縮後の画素値、
max：圧縮後の階調範囲で表現し得る最大画素値（ここでは２５５）、
min：圧縮後の階調範囲で表現し得る最小画素値（ここでは２００）、
x_max：圧縮前の画像が表現し得る全階調域の最大画素値（ここでは２５５）、
x_min：圧縮前の画像が表現し得る全階調域の最小画素値（ここでは０））
【００６２】
圧縮処理部２３は、人領域Ｒ１の各画素領域の画素値を、式（１）のＸに対して入力し、圧縮後の画素値Ｙに変換する。これによって、２５６階調で表現された人領域Ｒ１における画素値を、各画素領域間における画素値の大小関係を維持したまま、階調範囲２００〜２５５内に圧縮することができる。
【００６３】
尚、圧縮処理部２３の圧縮処理は、式（１）以外の手法を用いてもよく、例えば、以下の式（２）を用いて、当該圧縮処理を行ってもよい。
Y={（X - μ）/σ} ×（max - min）/2  + （min + max）/2  …  式（２）
（但し、X：入力される画素領域の画素値、Y：出力する圧縮後の画素値、
μ：人領域Ｒ１の画素値の平均値、
σ：人領域Ｒ１の画素値の標準偏差、
max：圧縮後の階調範囲で表現し得る最大画素値（ここでは２５５）、
min：圧縮後の階調範囲で表現し得る最小画素値（ここでは２００））
【００６４】
式（２）によれば、人領域Ｒ１の画素値の平均値を０、分散を１にする正規化処理を行った上で、２５６階調で表現された人領域Ｒ１における画素値を、各画素領域間における画素値の大小関係を維持したまま、階調範囲２００〜２５５内に圧縮することができる。
【００６５】
尚、本実施形態に係る圧縮処理部２３は、周囲領域Ｒ２の色情報の過度の低減を避けるため、周囲領域Ｒ２の画像については上記の圧縮処理を施さない構成としているが、周囲領域Ｒ２の画像についても、同様に、上記の圧縮処理を施してもよい（例えば、後述する第２の実施形態を参照）。
【００６６】
＜推定部２４の構成について＞
推定部２４は、入力画像Ｄ１に対して、圧縮処理部２３にて圧縮処理が施された画像データＤ３を取得する。そして、推定部２４は、学習済みの第１の識別器Ｄｍ１を用いた画像解析を施して、対象物体（ここでは、人物）の特徴点、姿勢又は動作を推定する。
【００６７】
図６は、推定部２４が推定する人物の特徴点及び姿勢の一例を示す図である。尚、図６は、図４に対応する図である。
【００６８】
推定部２４が推定する特徴点、姿勢又は動作としては、典型的には、人体の関節位置、人体の各部位の位置（例えば、頭部の位置、足部の位置等）、人体の姿勢の種別（例えば、立ち上がろうとした状態、前屈みの状態等）、人体の動作の種別（例えば、物を取ろうとした状態、読書している状態等）、又はこれらの時間的変化等である。尚、推定部２４が出力するデータ形式は、種別形式、座標形式、又は部位間の相対位置等、任意である。
【００６９】
図６には、推定部２４が推定する特徴点と姿勢の一例として、右足首ｐ０、右膝ｐ１、右腰ｐ２、左腰ｐ３、左膝ｐ４、左足首ｐ５、右手首ｐ６、右肘ｐ７、右肩ｐ８、左肩ｐ９、左肘ｐ１０、左手首ｐ１１、のどｐ１２、及び頭頂部ｐ１３の人体の関節位置、並びに、「姿勢クラスＮｏ：１（例えば、立位）」等の人体の姿勢クラスを示している。
【００７０】
第１の識別器Ｄｍ１を構成する畳み込みニューラルネットワークは、例えば、入力される画像に対して、人体の関節位置ｐ０〜ｐ１３それぞれの座標（Ｘ座標、Ｙ座標）を出力する出力素子、及び、人体の姿勢クラスを出力する出力素子を含んで構成される。
【００７１】
第１の識別器Ｄｍ１は、図６に示すように、入力された画像に基づいて、人体の関節位置ｐ０〜ｐ１３それぞれの座標、及び、人体の姿勢クラスを出力するように、第１の学習処理部１４によって、学習処理が施されている。
【００７２】
図７は、第１の識別器Ｄｍ１に対する学習処理（学習フェーズＴ２）の一例を示すフローチャートである。
【００７３】
ステップＳ２１において、学習装置１０は、まず、第１の学習データＤｔ１を生成する。学習装置１０は、例えば、手入力により、人物が映る教師画像に対して、当該人物の姿勢等（ここでは、人体の関節位置ｐ０〜ｐ１３それぞれの座標、及び、人体の姿勢クラス）が設定されることによって、第１の学習データＤｔ１を生成する。
【００７４】
尚、第１の学習データＤｔ１は、教師画像と、当該教師画像内に映る人の姿勢等（例えば、人体の関節位置ｐ０〜ｐ１３それぞれの座標、及び、人体の姿勢クラス）に係る正解データとが関連付けられたデータセットである。そして、第１の学習データＤｔ１は、かかるデータセットを複数有している。
【００７５】
ステップＳ２２において、学習装置１０（領域検出部１２）は、学習済みの第２の識別器Ｄｍ２を用いて、画像の人領域Ｒ１を検出する。
【００７６】
尚、このステップＳ２２を実行する領域検出部１２は、典型的には、推定装置２０の領域検出部２２と同一の構成となっている。つまり、このステップＳ２２において、領域検出部１２は、学習済みの第２の識別器Ｄｍ２を用いた画像解析（例えば、畳み込みニューラルネットワークの順伝搬処理）を施して、画像内における人領域Ｒ１を検出する。
【００７７】
ステップＳ２３において、学習装置１０（圧縮処理部１３）は、ステップＳ２２において推定した人領域Ｒ１の各画素領域の画素値を所定の階調範囲内に圧縮する処理を施す。
【００７８】
尚、このステップＳ２３を実行する圧縮処理部１３は、典型的には、推定装置２０の圧縮処理部２３と同一の構成となっている。つまり、このステップＳ２３において、圧縮処理部１３は、２５６階調で表現された人領域Ｒ１の各画素領域の画素値（ここでは、０〜２５５）を、各画素領域間における画素値の大小関係を維持したまま、階調範囲２００〜２５５内に圧縮する。
【００７９】
ステップＳ２４において、学習装置１０（第１の学習処理部１４）は、第１の学習データＤｔ１を用いて、第１の識別器Ｄｍ１に対する学習処理を施す。
【００８０】
尚、このステップＳ２４においては、第１の学習処理部１４は、例えば、第１の識別器Ｄｍ１の入力素子に教師画像を入力すると共に、正解データとして、第１の識別器Ｄｍ１の出力素子に当該画像内に映る人物の姿勢等を設定して（例えば、人体の関節位置ｐ０〜ｐ１３それぞれの座標の正解値を設定すると共に、人体の姿勢クラスの正解クラスを「１」、それ以外のクラスを「０」と設定する）、第１の識別器Ｄｍ１のネットワークパラメータ（重み係数、及びバイアス等）の最適化を行う。この際、第１の学習処理部１４は、例えば、交差エントロピーを損失関数として用いて、公知の誤差逆伝播法等によって、損失関数が最小化するように、第１の識別器Ｄｍ１のネットワークパラメータ（重み係数、及びバイアス等）の最適化を行う。
【００８１】
ステップＳ２５において、学習装置１０は、学習処理によって調整した第１の識別器Ｄｍ１のネットワークパラメータを記憶部（例えば、外部記憶装置１０４）に格納すると共に、推定装置２０の推定部２４に対して入力する。
【００８２】
推定部２４は、このようにして学習処理が施された第１の識別器Ｄｍ１を用いて、圧縮処理部２３から入力される画像Ｄ３に対して画像解析（例えば、畳み込みニューラルネットワークの順伝搬処理）を施して、当該画像Ｄ３内に映る人物の姿勢等を推定する。
【００８３】
尚、推定部２４が第１の識別器Ｄｍ１に入力する画像Ｄ３は、人領域Ｒ１の画像のみであってもよいが、より好適には、周囲領域Ｒ２の少なくとも一部の画像も含むものとする。これによって、周囲領域Ｒ２の物体等との関係から、人物の姿勢等を推定することができるため、より人物の姿勢等の識別精度を向上させることができる。
【００８４】
＜出力部２５の構成について＞
出力部２５は、推定部２４から出力される人物の姿勢等のデータＤ４を取得する。そして、出力部２５は、当該データＤ４を所定の画像形式に加工して、当該加工後のデータＤ５を表示装置等に出力する。
【００８５】
この際、出力部２５は、例えば、推定部２４によって推定された関節位置ｐ０〜ｐ１３それぞれの位置、及び、クラス該当度が最大の人物の姿勢に係るクラスが、入力画像Ｄ１と重畳して表示されるように、表示装置等に出力する。
【００８６】
［推定装置の動作］
図８は、推定装置２０が画像内に映る人物の姿勢等を推定する際に実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００８７】
ステップＳ３１において、推定装置２０（入力部２１）は、画像データＤ１を取得すると共に、当該画像データの画像を所定の形状に加工する等の前処理を行う。
【００８８】
ステップＳ３２において、推定装置２０（領域検出部２２）は、ステップＳ３１で取得した入力画像に対して第２の識別器Ｄｍ２を用いた画像解析を施して、当該入力画像Ｄ１内において人物が映る人領域Ｒ１を検出する。
【００８９】
ステップＳ３３において、推定装置２０（圧縮処理部２３）は、上記した式（１）等を用いて、ステップＳ３２で推定された入力画像の人領域Ｒ１における各画素領域の画素値を、所定の階調範囲内に圧縮する。
【００９０】
ステップＳ３４において、推定装置２０（推定部２４）は、ステップＳ３３で圧縮処理が施された画像Ｄ３に対して第１の識別器Ｄｍ１を用いた画像解析を施して、当該入力画像内において人物の姿勢等を推定する。
【００９１】
ステップＳ３５において、推定装置２０（出力部２５）は、ステップＳ３４で生成された人物の姿勢等を、所定の画像形式に変換して、表示装置等に出力する。
【００９２】
［効果］
以上のように、本実施形態に係る推定装置２０は、画像Ｄ１内の対象物体が映る領域（本実施形態に係る人領域Ｒ１）における各画素領域の画素値を、画像Ｄ１を表現する全階調域（例えば、０〜２５５）のうちの第１の階調範囲（例えば、２００〜２５５）内に圧縮する圧縮処理部２３と、圧縮処理が施された画像Ｄ３に対して、学習済みの第１の識別器Ｄｍ１を用いた画像解析を施して、人物の姿勢等を推定する推定部２４と、を備えている。
【００９３】
従って、本実施形態に係る推定装置２０によれば、服装等の色のバリエーションに影響を受けにくく、より対象物体の特徴点、姿勢又は動作等を識別する用に好適な第１の識別器Ｄｍ１を構築することが可能である。換言すると、これによって、第１の識別器Ｄｍ１の小型化、第１の識別器Ｄｍ１による識別精度の向上、及び、第１の識別器Ｄｍ１の学習効率の向上等が可能となる。又、これによって、第１の識別器Ｄｍ１に対して学習処理を施すための学習データ量を削減することもできる。
【００９４】
又、本実施形態に係る推定装置２０は、領域検出部２２用の第２の識別器Ｄｍ２と、推定部２４用の第１の識別器Ｄｍ１と、を別個に設け、当該第２の識別器Ｄｍ２と第１の識別器Ｄｍ１を用いた二段階の画像解析によって、対象物体の姿勢等を識別する。これによって、機械学習の特性である画像の多様性に対する頑健性を最大限に活かすことができる。又、これによって、人領域Ｒ１の検出精度も向上するため、結果として、第１の識別器Ｄｍ１の識別精度及び第１の識別器Ｄｍ１の学習効率をより向上させることができる。
【００９５】
又、本実施形態に係る推定装置２０において、圧縮処理部２３は、画像Ｄ１内の対象物体が映る領域（本実施形態に係る人領域Ｒ１）における各画素領域の画素値を、全階調域のうちの上限側の階調範囲又は下限側の階調範囲に圧縮する。これによって、より第１の識別器Ｄｍ１の識別精度を向上させ、又、第１の識別器Ｄｍ１の学習効率を向上させることができる。又、これによって、人領域Ｒ１と周囲領域Ｒ２とのコントラストを高めることができるため、対象物体の姿勢等の識別精度をより向上させることができる。
【００９６】
尚、上記実施形態では、第１の識別器Ｄｍ１にて識別する対象物体の一例として、人物全体の関節位置、姿勢又は動作を示した。しかしながら、本発明の第１の識別器Ｄｍ１が識別する対象物体は、人物の特定の部位（例えば、頭部又は腕部等）であってもよい。その場合、領域検出部２２にて画像内に映る当該人物の特定の部位の領域を検出し、圧縮処理部２３にて圧縮処理を施す対象領域を当該人物の特定の部位のみとする構成としてもよい。例えば、識別する対象物体が頭部の場合、圧縮処理を施す対象領域を頭髪部としてもよい。また例えば、識別する対象物体が腕部の場合、圧縮処理を施す対象領域を服装部としてもよい。
【００９７】
（第２の実施形態）
本実施形態に係る画像認識システムＵは、圧縮処理部２３（及び圧縮処理部１３）の構成の点で、第１の実施形態と相違する。
【００９８】
図９は、本実施形態に係る圧縮処理部２３の構成について、説明する図である。
【００９９】
図９は、全階調域（ここでは、０〜２５５）における人領域Ｒ１における各画素値Ｒ１ａの分布（画素値毎の出現頻度）、周囲領域Ｒ２における各画素値Ｒ２ａの分布（画素値毎の出現頻度）を模式的に表している。
【０１００】
本実施形態に係る圧縮処理部２３は、人領域Ｒ１における各画素値Ｒ１ａを、全階調域（ここでは、０〜２５５）のうちの上限側の３分の１の階調範囲よりも狭い範囲Ｒ１ｂ（ここでは、白色側に相当する２００〜２５５の階調範囲）に圧縮すると共に、周囲領域Ｒ２における画素値Ｒ２ａを、全階調域のうちの下限側の３分の１の階調範囲よりも狭い範囲Ｒ２ｂ（ここでは、黒色側に相当する０〜５０の階調範囲）に圧縮する。つまり、本実施形態に係る圧縮処理部２３は、画像内の人領域Ｒ１における各画素値Ｒ１ａと周囲領域Ｒ２における各画素値Ｒ１ｂとが、画像を表現する全階調域のうちの互いに分離されるようにする。
【０１０１】
このように、本実施形態に係る画像認識システムＵによれば、人領域Ｒ１における画素値と周囲領域Ｒ２における画素値との間のコントラストを高めることができ、これによって、第１の識別器Ｄｍ１における識別精度をより向上させることが可能である。
【０１０２】
（その他の実施形態）
本発明は、上記実施形態に限らず、種々に変形態様が考えられる。
【０１０３】
上記実施形態では、画像認識システムＵにおける「識別対象」の一例として、人物の関節位置、姿勢又は動作を示したが、本発明に係る画像認識システムＵは、画像内に映る任意の物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する用に、適用することが可能であり、例えば、動物、車両又は置物等の姿勢等を推定する用に、適用することも可能である。又、本発明に係る画像認識システムＵは、撮像装置が生成した画像データに代えて、イラスト画像の画像データ等に対しても、適用することが可能である。
【０１０４】
又、上記実施形態では、領域検出部２２の一例として、畳み込みニューラルネットワークによって構成される態様を示した。しかしながら、領域検出部２２が人領域Ｒ１を検出する手法は、必ずしも畳み込みニューラルネットワーク等の識別器（学習器）を用いる方法に限定されない。例えば、領域検出部２２は、背景差分法、テンプレートマッチング、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量、又はＳＶＭ（Support Vector Machine）等の従来手法を用いて、人領域Ｒ１を検出してもよい。
【０１０５】
又、上記実施形態では、圧縮処理部２３の一例として、人領域Ｒ１の各画素値をＲＧＢの三原色それぞれを均等に圧縮する態様を示した。しかしながら、圧縮処理部２３は、ＲＧＢのそれぞれについて圧縮率（即ち、階調範囲）を異ならせたりしてもよい。
【０１０６】
又、上記実施形態では、学習装置１０と推定装置２０とが別体のコンピュータによって実現される態様を示したが、学習装置１０と推定装置２０とが一のコンピュータによって実現される態様としてものは勿論である。又、コンピュータに読み出されるプログラムやデータ、及び当該コンピュータが書き込むデータ等が、複数のコンピュータに分散して格納されてもよい。
【０１０７】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、請求の範囲を限定するものではない。請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
【０１０８】
本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。
【０１０９】
画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する圧縮処理部２３と、
前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルＤｍ１を用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する推定部２４と、
を備え、
前記第１の識別器モデルＤｍ１は、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データＤｔ１を用いて、学習処理が施されている
推定装置２０を開示する。
【０１１０】
又、前記推定装置２０は、より好適には、前記画像に対して、学習済みの第２の識別器モデルＤｍ２を用いた画像解析を施して、前記画像に映る前記対象物体の領域を検出する領域検出部、を更に備え、
前記第２の識別器モデルＤｍ２は、教師画像と当該教師画像内において前記対象物体が映る領域とが関連付けられた第２の学習データＤｔ２を用いて、学習処理が施されている。
【０１１１】
又、前記推定装置２０において、前記圧縮処理部２３は、より好適には、各画素領域間における画素値の差を低減するように、前記圧縮処理を行う。
【０１１２】
又、前記推定装置２０において、前記第１の階調範囲は、より好適には、前記画像を表現する全階調域のうちの上限側の３分の１の階調範囲よりも狭い範囲、又は、下限側の３分の１の階調範囲よりも狭い範囲に設定される。
【０１１３】
又、前記推定装置２０において、前記圧縮処理部２３は、より好適には、更に、前記画像内の前記対象物体の周囲領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの前記第１の階調範囲から分離された第２の階調範囲に圧縮する。
【０１１４】
又、前記推定装置２０において、前記対象物体は、より好適には、人物である。
【０１１５】
又、前記推定装置２０において、前記第１の識別器モデルＤｍ１及び前記第２の識別器モデルＤｍ２は、より好適には、それぞれ、畳み込みニューラルネットワークを含んで構成される。
【０１１６】
又、他の局面では、
教師画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記教師画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する圧縮処理部１３と、
前記圧縮処理が施された前記教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、第１の識別器モデルに対して学習処理を施す第１の学習処理部１４と、
を備える学習装置１０を開示する。
【０１１７】
又、他の局面では、
画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮し、
前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルＤｍ１を用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する推定方法であって、
前記第１の識別器モデルＤｍ１は、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データＤｔ１を用いて、学習処理が施されている
推定方法を開示する。
【０１１８】
又、他の局面では、
教師画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記教師画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮し、
前記圧縮処理が施された前記教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、第１の識別器モデルに対して学習処理を施す、
を備える学習方法を開示する。
【０１１９】
又、他の局面では、
コンピュータに、
画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する処理と、
前記圧縮処理が施された前記画像に対して、学習済みの第１の識別器モデルＤｍ１を用いた画像解析を施して、前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する処理と、
を実行させる推定プログラムであって、
前記第１の識別器モデルＤｍ１は、前記圧縮処理が施された教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データＤｔ１を用いて、学習処理が施されている
推定プログラムを開示する。
【０１２０】
又、他の局面では、
コンピュータに、
教師画像に映る対象物体の領域における各画素値を、前記教師画像を表現する全階調域のうちの第１の階調範囲内に圧縮する処理と、
前記圧縮処理が施された前記教師画像と当該教師画像に映る前記対象物体の特徴点、姿勢又は動作とが関連付けられた第１の学習データを用いて、第１の識別器モデルに対して学習処理を施す処理と、
を実行させる学習プログラムを開示する。
【産業上の利用可能性】
【０１２１】
本開示に係る推定装置は、対象物体の特徴点、姿勢又は動作を推定する用に、より好適である。
【符号の説明】
【０１２２】
Ｕ  画像認識システム
１０  学習装置
１１  第２の学習処理部
１２  領域検出部
１３  圧縮処理部
１４  第１の学習処理部
２０  推定装置
２１  入力部
２２  領域検出部
２３  圧縮処理部
２４  推定部
２５  出力部
Ｄｍ１  第１の識別器
Ｄｍ２  第２の識別器
【図１】
2019175093.tif 000003
【図２】
2019175093.tif 000004
【図３】
2019175093.tif 000005
【図４】
2019175093.tif 000006
【図５】
2019175093.tif 000007
【図６】
2019175093.tif 000008
【図７】
2019175093.tif 000009
【図８】
2019175093.tif 000010
【図９】
2019175093.tif 000011