(57)【要約】【課題】より高速に画像を分類できる画像分類装置を提供する。【解決手段】画像分類装置１０は、画像の特徴に基づいて画像を分類する装置であって、入力画像１１における画素の画素値の勾配と当該画素の座標との積である勾配モーメントを要素として含む特徴ベクトルを算出する特徴量抽出部１２はと、特徴量抽出部１２で算出された特徴ベクトルの類似性に基づいて入力画像１１を分類し、その分類結果１４を出力する分類部１３とを備える。【選択図】図１
2015011552.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の特徴に基づいて画像を分類する画像分類装置であって、
前記画像における画素の画素値の勾配と当該画素の座標との積である勾配モーメントを要素として含む特徴ベクトルを算出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部で算出された特徴ベクトルの類似性に基づいて前記画像を分類する分類部と
を備える画像分類装置。
【請求項２】
前記勾配には、前記画素値の空間勾配及び時間勾配の少なくとも一つが含まれる
請求項１記載の画像分類装置。
【請求項３】
前記特徴ベクトルは、前記画素の動きを所定の動きモデルで表現した場合における当該動きモデルを算出するための行列の要素を要素とするベクトルである
請求項１又は２記載の画像分類装置。
【請求項４】
前記所定の動きモデルは、アフィン動きモデルである
請求項３記載の画像分類装置。
【請求項５】
前記アフィン動きモデルθは、７つのパラメータａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５、ａ６及びξで表わされ、
前記ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５及びａ６は、座標（ｘ、ｙ）の画素の動きベクトル（ｕ、ｖ）を、ｕ＝ａ１＋ａ２ｘ＋ａ３ｙ、ｖ＝ａ４＋ａ５ｘ＋ａ６ｙで表わすパラメータであり、
前記ξは、前記画像全体の画素値の変化を表わすパラメータである
請求項４記載の画像分類装置。
【請求項６】
前記特徴ベクトルの要素は、Ｉｘ２、ｘＩｘ２、ｙＩｘ２、ＩｘＩｙ、ｘＩｘＩｙ、ｙＩｘＩｙ、Ｉｘ、ｘ２Ｉｘ２、ｘｙＩｘ２、ｘ２ＩｘＩｙ、ｘｙＩｘＩｙ、ｘＩｘ、ｙ２Ｉｘ２、ｙ２ＩｘＩｙ、ｙＩｘ、Ｉｙ２、ｘＩｙ２、ｙＩｙ２、Ｉｙ、ｘ２Ｉｙ２、ｘｙＩｙ２、ｘＩｙ、ｙ２Ｉｙ２、ｙＩｙ、ＩｘＩｔ、ｘＩｘＩｔ、ｙＩｘＩｔ、ＩｙＩｔ、ｘＩｙＩｔ、ｙＩｙＩｔ、Ｉｔのそれぞれを、前記画像を構成する全ての画素について積算した値あり、
ここで、ｘは画素のｘ座標、ｙは画素のｙ座標、Ｉｘは画素値のｘ方向における空間勾配、Ｉｙは画素値のｙ方向における空間勾配、Ｉｔは画素値の時間勾配である
請求項５記載の画像分類装置。
【請求項７】
前記特徴ベクトルの要素には、さらに、前記画像における画素の画素値と当該画素の座標との積である画像モーメントが含まれる
請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像分類装置。
【請求項８】
前記分類部は、予め、分類結果が既知である複数の画像に対して前記特徴量抽出部によって算出された特徴ベクトルを用いた機械学習をしておき、機械学習で得られた結果に基づいて、分類結果が未知である前記画像の分類を行う
請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像分類装置。
【請求項９】
画像の特徴に基づいて画像を分類する画像分類方法であって、
前記画像における画素の画素値の勾配と当該画素の座標との積である勾配モーメントを要素として含む特徴ベクトルを算出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップで算出された特徴ベクトルの類似性に基づいて前記画像を分類する分類ステップと
を含む画像分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の特徴に基づいて画像を分類する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔や歩行者や車両を対象とした画像認識技術の実用化が進んでいる。画像認識では、画像の特徴（以下、「画像特徴」ともいう）に基づいて画像がクラス分類される。
【０００３】
従来、クラス分類に用いるための画像特徴として、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴及びＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ）特徴がある（非特許文献１、及び２参照）。
【０００４】
Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴は探索窓中に置いた隣接する複数の矩形から成るマスクで覆われた部分画像に対して、各矩形中の画素値の総和を求め、これらの総和の差分を求める。マスクの例を図６に示す。白い矩形と黒い矩形の差分を求め、これを一つの特徴量とする。探索窓中に配置するマスクの種類や形状やサイズや位置の組合せは膨大であり、機械学習により、分類に有効な特徴を選択する。Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴は顔の分類によく用いられる。
【０００５】
一方、ＨＯＧ特徴を求めるには画像を格子状に分割する。一つの格子をセルと呼び、各セルで勾配の方向ごとに強度の総和を求めてヒストグラムを作成する。いくつかのセルをまとめてブロックとし、ブロック内全ビンのノルムの総和を求めて、各セルのヒストグラムの正規化を行う。これにより照明変化に頑健となる。一つのビンが一つの特徴量となり、有効な特徴の選択に機械学習が用いられる。ＨＯＧ特徴は歩行者や車両の分類によく用いられる。
【０００６】
ＨＯＧ特徴を求めるのに用いられるヒストグラムの例を図７に示す。この例では５×５画素をセルとし、３×３セルをブロックとする。方向を０°から２０°ごとに量子化する。１８０°異なる方向を同じ方向とみなすため、ヒストグラムのビンの数が９である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｐ．Ｖｉｏｌａ  ａｎｄ  Ｍ．Ｍ．Ｊｏｎｅｓ，“Ｒｏｂｕｓｔ  ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｆａｃｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，”Ｉｎｔ．Ｊ．Ｃｏｍｐｕｔ．Ｖｉｓ．，ｖｏｌ．５７，ｎｏ．２，ｐｐ．１３７１５４，２００４
【非特許文献２】Ｎ．Ｄａｌａｌ  ａｎｄ  Ｂ．Ｔｒｉｇｇｓ，“Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  ｏｒｉｅｎｔｅｄ  ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ｆｏｒ  ｈｕｍａｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，”ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆ．  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｖｏｌ．１，ｐｐ．８８６−８９３，２００５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記従来のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴及びＨＯＧ特徴を用いた画像分類では計算量が多いという課題がある。そのために、従来の画像特徴を用いた画像分類は、動画像の認識のような高速処理が必要とされる画像認識には適用できないという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、より高速に画像を分類できる画像分類装置及びその方法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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明に係る画像分類装置の一形態は、画像の特徴に基づいて画像を分類する画像分類装置であって、前記画像における画素の画素値の勾配と当該画素の座標との積である勾配モーメントを要素として含む特徴ベクトルを算出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で算出された特徴ベクトルの類似性に基づいて前記画像を分類する分類部とを備える。
【００１１】
これにより、画像の分類に用いられる特徴ベクトルの要素として、勾配モーメントが用いられるので、より的確に画像の特徴が抽出されるとともに、より少ない要素数の特徴ベクトルを用いた画像分類が可能となり、分類処理の精度を落とすことなく、処理が高速化される。
【００１２】
ここで、前記勾配には、前記画素値の空間勾配及び時間勾配の少なくとも一つが含まれてもよい。
【００１３】
前記特徴ベクトルは、前記画素の動きを所定の動きモデルで表現した場合における当該動きモデルを算出するための行列の要素を要素とするベクトルであってもよい。その一例として、前記所定の動きモデルは、アフィン動きモデルであってもよい。より詳しくは、前記アフィン動きモデルθは、７つのパラメータａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５、ａ６及びξで表わされ、前記ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５及びａ６は、座標（ｘ、ｙ）の画素の動きベクトル（ｕ、ｖ）を、ｕ＝ａ１＋ａ２ｘ＋ａ３ｙ、ｖ＝ａ４＋ａ５ｘ＋ａ６ｙで表わすパラメータであり、前記ξは、前記画像全体の画素値の変化を表わすパラメータであってもよい。具体的には、前記特徴ベクトルの要素は、Ｉｘ２、ｘＩｘ２、ｙＩｘ２、ＩｘＩｙ、ｘＩｘＩｙ、ｙＩｘＩｙ、Ｉｘ、ｘ２Ｉｘ２、ｘｙＩｘ２、ｘ２ＩｘＩｙ、ｘｙＩｘＩｙ、ｘＩｘ、ｙ２Ｉｘ２、ｙ２ＩｘＩｙ、ｙＩｘ、Ｉｙ２、ｘＩｙ２、ｙＩｙ２、Ｉｙ、ｘ２Ｉｙ２、ｘｙＩｙ２、ｘＩｙ、ｙ２Ｉｙ２、ｙＩｙ、ＩｘＩｔ、ｘＩｘＩｔ、ｙＩｘＩｔ、ＩｙＩｔ、ｘＩｙＩｔ、ｙＩｙＩｔ、Ｉｔのそれぞれを、前記画像を構成する全ての画素について積算した値あり、ここで、ｘは画素のｘ座標、ｙは画素のｙ座標、Ｉｘは画素値のｘ方向における空間勾配、Ｉｙは画素値のｙ方向における空間勾配、Ｉｔは画素値の時間勾配であってもよい。
【００１４】
これにより、アフィン動きモデルの推定における中間結果である勾配モーメントを要素とする特徴ベクトルを用いた画像の分類が可能になる。
【００１５】
また、前記特徴ベクトルの要素には、さらに、前記画像における画素の画素値と当該画素の座標との積である画像モーメントが含まれてもよい。
【００１６】
これにより、特徴ベクトルには、勾配モーメントに加えて、画像モーメントが含まれるので、より精度の高い画像分類が可能になる。
【００１７】
また、前記分類部は、予め、分類結果が既知である複数の画像に対して前記特徴量抽出部によって算出された特徴ベクトルを用いた機械学習をしておき、機械学習で得られた結果に基づいて、分類結果が未知である前記画像の分類を行ってもよい。
【００１８】
これにより、ＳＶＭやＡｄａｂｏｏｓｔ等の既存の機械学習の手法を用いた画像の分類が可能になる。
【００１９】
なお、本発明は、画像分類装置として実現できるだけでなく、その画像分類装置を構成する処理部をステップとする画像分類方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体として実現したりすることもできる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明により、より高速に画像を分類できる画像分類装置及びその方法が実現される。
【００２１】
よって、本発明により、動画像認識のような高速処理が必要とされる画像認識が可能となり、歩行者や車両等を対象とした画像認識の必要性が増してきた今日における本発明の実用的価値は極めて高い。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施形態における画像分類装置の構成を示す機能ブロック図
【図２】ＳＶＭのアルゴリズムを説明する図
【図３】分類部を構築するのに用いられる機械学習装置の構成を示す機能ブロック図
【図４】本実施の形態における画像分類装置の動作を示すフローチャート
【図５】実験で使用した画像例を示す図
【図６】Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴の抽出に用いられるマスクの例を示す図
【図７】ＨＯＧ特徴を求めるのに用いられるヒストグラムの例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、特許請求の範囲によって特定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００２４】
図１は、本発明の実施形態における画像分類装置１０の構成を示す機能ブロック図である。
【００２５】
この画像分類装置１０は、画像の特徴に基づいて画像を分類する装置であって、特徴量抽出部１２及び分類部１３を備える。
【００２６】
特徴量抽出部１２は、入力画像１１における画素の画素値の勾配と当該画素の座標との積である勾配モーメントを要素として含む特徴ベクトルを算出する処理部である。
【００２７】
分類部１３は、特徴量抽出部１２で算出された特徴ベクトルの類似性に基づいて入力画像１１を分類し、その分類結果１４を出力する処理部である。本実施の形態では、分類部１３は、予め、分類結果が既知である複数の画像に対して特徴量抽出部１２と同じ手法で算出された特徴ベクトルを用いた機械学習をしておき、その機械学習で得られた結果に基づいて、分類結果が未知である画像の分類を行う。
【００２８】
なお、特徴量抽出部１２及び分類部１３は、コンピュータ等に備えられるプロセッサで実行されるプログラムによってソフトウェア的に実現されてもよいし、半導体集積回路等の専用の電子回路によってハードウェア的に実現されてもよい。
【００２９】
ここで、特徴量抽出部１２が算出する特徴ベクトルについて詳細に説明する。
【００３０】
特徴ベクトルは、画素の動きを所定の動きモデルで表現した場合における当該動きモデルを算出するための行列の要素を要素とするベクトルである。本実施の形態では、所定の動きモデルとして、アフィン動きモデルを用いた場合の特徴ベクトルについて、説明する。
【００３１】
アフィン動きモデルθは、以下の７つのパラメータからなる。
【００３２】
【数１】
2015011552.tif 000003
【００３３】
ここで、Ｔは転置行列を意味する。
【００３４】
また、ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５及びａ６は、入力画像１１の各画素ｉ（その座標を（ｘｉ、ｙｉ）とする）について、画素ｉの動きベクトル（ｕｉ、ｖｉ）を、以下の式２で表わすために用いられるパラメータである。
【００３５】
【数２】
2015011552.tif 000004
【００３６】
ｕｉ、ｖｉは、それぞれ、画素ｉの動きベクトルのｘ成分、ｙ成分である。
【００３７】
ξは、入力画像１１全体の画素値の変化を表わすパラメータ（大域的輝度変化）である。
【００３８】
このように、アフィン動きモデルθは、入力画像１１を、画素の平行移動、回転、拡大／縮小といった様々な動きを表現するパラメータ（ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５及びａ６）と、大域的輝度変化を表わすパラメータ（ξ）とから構成される。
【００３９】
このようなアフィン動きモデルθを推定するために、以下の式３のようなエラー関数Ｅを定義する。
【００４０】
【数３】
2015011552.tif 000005
【００４１】
ここでｒｉは、領域Ｒ（ここでは、入力画像１１）においてアフィン動きモデルθで移動した位置に存在する、時刻ｔ＋１での画素の画素値Ｉ（ｘｉ＋ｕｉ、ｙｉ＋ｖｉ、ｔ＋１）と、時刻ｔでの画素ｉの画素値Ｉ（ｘｉ、ｙｉ、ｔ）及び大域的輝度変化ξとの差分である。この式は時刻ｔと時刻ｔ＋１における対応する画素値が等しいという輝度保存則を仮定している。
【００４２】
そして、式３の右辺第１項をテーラー展開して一次までの項で近似すると、上記領域Ｒでのエラー関数Ｅを最小化するアフィン動きモデルθは、最小二乗法により、以下の式４で表わされる。
【００４３】
【数４】
2015011552.tif 000006
【００４４】
ここで、Ｉｘ、Ｉｙ、Ｉｔは、それぞれ、画素ｉの画素値のｘ方向、ｙ方向、時間方向における勾配（ｘ方向の空間勾配、ｙ方向の空間勾配、時間勾配）である。たとえば、空間勾配は、画素ｉの画素値とその画素ｉに空間的に隣接する画素の画素値との差分であり、時間勾配は、時刻ｔにおける画素ｉの画素値とその画素ｉと同一座標における時刻ｔ＋１における画素の画素値との差分である。また、Ｇ及びｄは、それぞれ、勾配モーメントを要素として含む行列及びベクトルであり、次の式５で表わされる。
【００４５】
【数５】
2015011552.tif 000007
【００４６】
上記式５のＧは７×７の要素からなる行列である。この行列は対称行列であるため独立な要素の数は２８個であるが、値が１となる要素と、重複する要素ｘＩｘＩｙ、ｙＩｘＩｙ及びｘｙＩｘＩｙとを除くと２４個である。上記式５のｄは要素数が７個のベクトルである。特徴量抽出部１２は、これらの合計３１個の要素をまとめて一つの特徴ベクトルとして算出する。
【００４７】
なお、時間勾配Ｉｔの計算では、本実施の形態では、静止画への適用を可能とするために、次画像の画素値を、画素値の最大値の半分として、時間勾配Ｉｔが算出される。たとえば、画素値が８ビット精度であれば、特徴量抽出部１２は、次画像の画素値を１２８として、時間勾配Ｉｔを算出する。また、座標原点については、本実施の形態では、特徴量抽出部１２は、入力画像１１の中心を座標原点としている。
【００４８】
以上のように、本実施の形態における特徴量抽出部１２は、入力画像１１における画素の画素値の勾配と当該画素の座標との積である勾配モーメントを要素として含む特徴ベクトルを算出する。勾配には、画素値の空間勾配及び時間勾配の少なくとも一つが含まれる。より詳しくは、本実施の形態では、特徴ベクトルは、画素の動きをアフィン動きモデルで表現した場合における当該アフィン動きモデルを算出するための行列の要素を要素とするベクトルである。ここで、特徴ベクトルの要素に、さらに、画像における画素の画素値と当該画素の座標との積である画像モーメントが含まれてもよい。これにより、特徴ベクトルとして、勾配モーメントに加えて画像モーメントが含まれるので、より精度の高い画像分類が可能になり得る。
【００４９】
なお、上記説明では、所定の動きモデルとして、アフィン動きモデルが採用されたが、他の動きモデルが採用されてもよい。たとえば、動きの表現のために２つのパラメタを用いる平行移動モデル、４つのパラメタを用いるヘルマートモデル、８つのパラメタを用いるｑｕａｄｒａｔｉｃモデルなどが採用されてもよい。これらの動きモデルでは、いずれも、動きモデルを算出するのに勾配モーメントが用いられる。そのような勾配モーメントを要素とする特徴ベクトルが特徴量抽出部１２で算出されてもよい。
【００５０】
次に、分類部１３の機能について詳細に説明する。
【００５１】
本実施の形態では、分類部１３は、機械学習を用いて入力画像１１を分類する。つまり、分類部１３は、事前に、分類結果が既知である複数の画像を用いて機械学習をしておき、その機械学習で得られた学習結果（知識）を用いて、分類結果が未知である入力画像１１を分類する。
【００５２】
機械学習の手法としては、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）及びＡｄａｂｏｏｓｔ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）からユーザによって選択された手法が用いられる。
【００５３】
ＳＶＭは特徴空間中の学習サンプル（多次元ベクトル）を正例（所定の分類に属するサンプル）と負例（所定の分類に属さないサンプル）とに分ける超平面を求める手法である。超平面と超平面に最も近いサンプルの距離をマージンと呼び、マージンが最大になるように超平面を引く。超平面の決定に使われるサンプルをサポートベクトルと呼ぶ。元の特徴空間で線形分離不可能な場合は図２のようにカーネルトリックと呼ばれる写像を行った後の空間で分離する。より詳しくは、ＳＶＭでは、以下の計算が行われる。
【００５４】
いま、テストデータｘをＳＶＭで分類するケースを考えると、ＳＶＭでは、テストデータの分類は以下の式６に従う。
【００５５】
【数６】
2015011552.tif 000008
【００５６】
ここでｙ（ｘ）はテストデータｘのクラスを表す符号、ｘｉはサポートベクトル、ｙｉはｘｉの属するクラスを表す符号、αｉは学習で決まるラグランジュ乗数、Ｋ（ｘ，ｘｉ）はカーネル関数、ｂは学習で決まるバイアスである。カーネル関数には線形カーネル（ｘ・ｘｉ、ｘとｘｉの内積）やＲＢＦカーネル
【数７】
2015011552.tif 000009
が用いられる。
【００５７】
一方、Ａｄａｂｏｏｓｔは一つの特徴に対応した一つの弱い識別器（弱識別器）を複数集めて強い識別器（強識別器）を構成する機械学習の手法である。大量の弱識別器の中から有効な弱識別器を一度に一つ選択し、これを何度も繰り返す。弱識別器の選択の際、この識別器で正しく分類された学習サンプルの重みは小さくし、誤って分類された学習サンプルの重みは大きくする。次の繰り返しでは重みの大きい学習サンプルを正しく分類する識別器が選択されやすくなる。より詳しくは、Ａｄａｂｏｏｓｔでは、以下の計算が行われる。
【００５８】
いま、テストデータｘをＡｄａｂｏｏｓｔで分類するケースを考えると、Ａｄａｂｏｏｓｔでは、テストデータｘに対する強識別器ｈの出力ｈ（ｘ）は以下の式７で表される。
【００５９】
【数８】
2015011552.tif 000010
【００６０】
ｈ（ｘ）の値が１のときｘがクラスに属し、０のとき属さないことを表す。ｈｔはｔ番目の弱識別器、αｔはその弱識別器の重みである。学習データに対して分類エラーの小さい識別器には大きな重みが与えられる。Ｔ個の弱識別器の重み付き多数決によりｈ（ｘ）の値が決まる。
【００６１】
図３は、分類部１３を構築するのに用いられる機械学習装置２０の構成を示す機能ブロック図である。機械学習装置２０は、分類が既知である学習画像２１に対して、画像分類装置１０と同様の特徴ベクトルを算出する特徴量抽出部２２と、特徴量抽出部２２で算出された特徴ベクトルと既知の分類とに基づいて学習を行い、その学習結果２４を出力する学習部２３とから構成される。この機械学習装置２０は、分類結果が既知である複数の学習画像２１に対して学習を行うことで、学習結果２４を生成する。得られた学習結果２４は、画像分類装置１０の分類部１３によって、知識として利用される。
【００６２】
次に、以上のように構成された本実施の形態における画像分類装置１０の動作について説明する。
【００６３】
図４は、本実施の形態における画像分類装置１０の動作を示すフローチャートである。つまり、ここには、本発明に係る画像分類方法の手順が示されている。なお、ここでは、ユーザによって選択されたＳＶＭ又はＡｄａｂｏｏｓｔの手法によって、図３に示された機械学習装置２０による学習が事前に終了しており、その学習結果が画像分類装置１０の分類部１３に知識として実装されているものとする。
【００６４】
まず、特徴量抽出部１２は、分類の対象となる入力画像１１を取得すると（Ｓ１０）、上述した勾配モーメントを含む３１個の要素からなる特徴ベクトルを算出する（Ｓ１１）。
【００６５】
そして、分類部１３は、特徴量抽出部１２で算出された特徴ベクトルに対して、既に行った機械学習で得られている学習結果２４を用いて、分類を行い（Ｓ１２）、その結果を出力する（Ｓ１３）。
【００６６】
（実験例）
次に、以上のように構成された本実施の形態における画像分類装置１０を用いた画像分類の実験例について説明する。ここでは、車両認識の実験を行ったので、その実験方法と結果について説明する。
【００６７】
事前学習として、ＭＩＴ  ＣＢＣＬ  Ｃａｒ  Ｄａｔａｂａｓｅ（ｈｔｔｐ：／／ｃｂｃｌ．ｍｉｔ．ｅｄｕ／ｓｏｆｔｗａｒｅ−ｄａｔａｓｅｔｓ／ＣａｒＤａｔａ．ｈｔｍｌ参照）とウェブサイトから収集した７５０枚の車両画像と、同数の非車両画像とを用いた。画像サイズは、いずれも、３２×３２画素である。切り出しが甘い画像については車両部分を手作業で抜き出した。図５は、使用した画像の例を示している。図５の（ａ）は、正例（車両画像の例）であり、図５の（ｂ）は、負例（非車両画像の例）である。
【００６８】
実験結果の比較のために、従来の画像特徴として、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅとＨＯＧを用いた。Ｈａａｒ−ｌｉｋｅのマスクは図６に示す５種類とした。ＨＯＧのセルサイズは４×４画素、ブロックサイズは２×２セル、勾配方向は９とした。Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ及びＨＯＧ共に、Ａｄａｂｏｏｓｔを用いて車両認識に有効な特徴を選択した。未知画像の分類には、本実施の形態と同じくＳＶＭを用いた。この実験では、Ａｄａｂｏｏｓｔによる分類は使用していない。
【００６９】
ＳＶＭのプログラムにはＳＶＭｌｉｇｈｔを用いた。カーネルにはＲＢＦカーネルを用いた。ＲＢＦカーネルのパラメータを１から０．０２刻みで０．０２まで変化させた。パラメータＣを１、１０、１００と変化させた。このパラメータはマージンと学習における誤分類のペナルティのトレードオフを表す。値が大きいほどマージンを小さくして誤分類のペナルティを大きくする。車両２５０枚、非車両２５０枚の画像を１組として、３組の画像セットを作った。画像セット２組を学習に用い、１組をテスト（分類）に用いて、３回の交差検定を行った。つまり、予め「車両」として分類された５００枚の車両画像と、予め「非車両」として分類された５００枚の非車両画像とを学習画像２１として機械学習装置２０に与えることで、学習を実行させる。そして、得られた学習結果２４を用いて、２５０枚の車両画像と２５０枚の非車両画像とを入力画像１１として画像分類装置１０が分類する。入力された車両画像に対して、画像分類装置１０からの分類結果１４が「車両」である場合に正解、そうでない場合に不正解とする。同様に、入力された非車両画像に対して、画像分類装置１０からの分類結果１４が「非車両」である場合に正解、そうでない場合に不正解とする。使用した計算機はＤｅｌｌ社製  Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ  ４７０（動作周波数３ＧＨｚ、メモリ容量２ＧＢ）、ＯＳはＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）７ＳＰ１、コンパイラはＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｖｉｓｕａｌ  Ｓｔｕｄｉｏ  ２０１０である。
【００７０】
以下の表１は、実験結果を示す。
【００７１】
【表１】
2015011552.tif 000011
【００７２】
上記表において、「特徴」は特徴ベクトルの要素数である。「ＳＶ」はサポートベクトルの数である。ＳＶＭのパラメータ「γ」と「Ｃ」には最高の正解率を得た値を記載した。「学習」と「分類」は、それぞれ、ＳＶＭで全学習データと全テストデータを処理する時間である。Ｈａａｒ−ｌｉｋｅとＨＯＧにおいてＡｄａｂｏｏｓｔで有効な特徴を選択する時間は含まれない。「正解率」は、正例と負例の両方を合わせた正解率である。３回の検定の結果を平均した値を記載した。
【００７３】
上記表のから分かるように、本実施の形態における画像分類装置１０の正解率は９９％以上と高く、他の手法よりも高い。これは、本実施の形態における画像分類装置１０で用いられる特徴ベクトルが、他の手法よりも、画像の分類に適した特徴量であることを示している。そして、学習に要した時間と分類に要した時間とについては、いずれも、本実施の形態における画像分類装置１０での時間が、他の手法よりも短い。これは、本実施の形態における画像分類装置１０では、特徴ベクトルの要素数（表１の「特徴」における値）とサポートベクトルの数（表１の「ＳＶ」の値）が他の手法よりも少ないことによると考えられる。
【００７４】
以上のように、本実施の形態における画像分類装置１０は、動きモデル推定の中間結果である勾配モーメントを画像特徴としてクラス分類する。車両分類の実験では、本実施の形態における画像分類装置１０は、９９％以上の正解率を達成し、従来のＨａａｒ−ｌｉｋｅやＨＯＧと同等以上の性能を示し、かつ、従来のＨａａｒ−ｌｉｋｅやＨＯＧよりも高速に画像分類の学習及び分類を行うことができた。
【００７５】
以上、本発明に係る画像分類装置及びその方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。
【００７６】
たとえば、上記実施の形態では、静止画を対象として学習及び分類が行われたが、動画を対象として学習及び分類が行われてもよい。その場合には、特徴ベクトルを構成する勾配モーメントのうち、時間勾配の勾配モーメントについては、時間的に隣接するフレーム間での画素値の差を画素値の勾配としてもよい。
【００７７】
また、上記実施の形態では、特徴ベクトルに含まれる勾配モーメントには、画素値の空間勾配及び時間勾配が含まれたが、少なくとも一つが含まれればよい。特徴ベクトルの要素としていかなる種類の勾配モーメントを含ませるかは、画像分類に要求される精度と処理速度の観点から適宜決定すればよい。
【００７８】
同様に、上記実施の形態では、アフィン動きモデルを用いた特徴ベクトルには画像モーメントが含まれていなかったが、画像モーメントが含まれていてもよい。特徴ベクトルの要素として画像モーメントを含ませるか否かについても、画像分類に要求される精度と処理速度の観点から適宜決定すればよい。
【００７９】
また、上記実施の形態では、分類部１３が用いる機械学習として、ＳＶＭとＡｄａｂｏｏｓｔが用いられたが、ニューラルネットワーク等の他の機械学習であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本発明は、画像分類装置として、特に、高速に画像を分類できる画像分類装置として、例えば、歩行者や車両等を対象とした画像認識における画像分類として、利用できる。
【符号の説明】
【００８１】
１０  画像分類装置
１１  入力画像
１２、２２  特徴量抽出部
１３  分類部
１４  分類結果
２０  機械学習装置
２１  学習画像
２３  学習部
２４  学習結果
【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６】
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【図７】
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【図５】
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