(57)【要約】【課題】背景領域の影響を抑えた物体認識パラメータを学習するシステム等を提供すること【解決手段】物体識別用パラメータ学習システム２は、物体の特徴量を画像から求める特徴量抽出手段１３０と、画像中の背景領域を特定する背景特定手段１４０と、特徴量について背景領域に相当する特徴量成分を別の値で置換する背景置換手段１５０と、この背景置換手段により置換された特徴量を用いて識別パラメータを更新する識別パラメータ更新手段１６０を備える。このような構成により、特徴量について、背景領域に相当する特徴量成分を別の値で置換することで、１個の物体画像から背景が異なる特徴量データを複数生成して、識別パラメータを学習する。【選択図】図６
2008059110.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の画像から抽出した物体の特徴量を用いて物体を識別するための識別パラメータを学習する学習システムであって、前記物体の特徴量を前記画像から求める特徴量抽出手段と、前記画像中の背景領域を特定する背景特定手段と、前記特徴量について前記背景領域に相当する特徴量成分を別の値で置換する背景置換手段と、この背景置換手段により置換された特徴量を用いて前記識別パラメータを更新する識別パラメータ更新手段を備えることを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項２】
請求項１に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、入力される物体画像ごとに前記特徴抽出手段と前記背景特定手段と前記背景置換手段と前記識別パラメータ更新手段による処理を実行することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項３】
請求項１に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、複数の入力された物体画像に対して前記特徴抽出手段と前記背景特定手段と前記背景置換手段による処理を実行して複数の置換された特徴量を求めた後、この置換された複数の特徴量を用いて識別パラメータを前記識別パラメータ更新手段で更新することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、特に、前記背景置換手段は、前記背景置換手段に入力された１個の特徴量から前記背景領域に相当する特徴量成分が置換された特徴量を複数個生成することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、特に、前記背景特定手段は、前記物体のシルエット画像を用いて前記物体のシルエットでない領域を前記背景領域とすることを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項６】
請求項５に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、特に、前記背景特定手段は、前記シルエット画像に膨張処理また収縮処理を施して得られた画像を用いて前記背景領域を特定することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、特に、前記背景置換手段は、前記背景領域に相当する特徴量成分を乱数で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項８】
請求項１から６のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、特に、前記背景置換手段は、前記背景領域に相当する特徴量成分を元の値に乱数を加減算して置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項９】
請求項１から６のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、特に、前記背景置換手段は、前記背景領域に相当する特徴量成分を前記物体の画像とは別の画像から求めた特徴量値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項１０】
請求項１から６のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、特に、前記背景置換手段は、前記背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った動画像の部分画像から得た特徴量値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項１１】
請求項１から６のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、特に、前記背景置換手段は、背景領域に相当する特徴量成分を前記物体が映った静止画像の前記物体の画像とは別領域から得た特徴量値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項１２】
請求項９から１１のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習システムについて、特に、前記背景置換手段は、背景領域に相当する特徴量成分を置換した値にさらに乱数を加減算した値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習システム。
【請求項１３】
物体の画像から抽出した物体の特徴量を用いて物体を識別するための識別パラメータを学習する学習方法であって、前記物体の特徴量を前記画像から求める特徴量抽出工程と、前記画像中の背景領域を特定する背景特定工程と、前記特徴量について前記背景領域に相当する特徴量成分を別の値で置換する背景置換工程と、この背景置換工程で置換された特徴量を用いて前記識別パラメータを更新する識別パラメータ更新工程を備えることを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、入力される物体画像ごとに前記特徴抽出工程と前記背景特定工程と前記背景置換工程と前記識別パラメータ更新工程を実行することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、複数の入力された物体画像に対して前記特徴抽出工程と前記背景特定工程と前記背景置換工程による処理を実行して複数の置換された特徴量を求めた後、この置換された複数の特徴量を用いて識別パラメータを前記識別パラメータ更新工程で更新することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項１６】
請求項１３から１５のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、特に、前記背景置換工程では、前記背景置換工程に入力された１個の特徴量から前記背景領域に相当する特徴量成分が置換された特徴量を複数個生成することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項１７】
請求項１３から１６のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、特に、前記背景特定工程では、前記物体のシルエット画像を用いて前記物体のシルエットでない領域を前記背景領域とすることを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、特に、前記背景特定工程では、前記シルエット画像に膨張処理また収縮処理を施して得られた画像を用いて前記背景領域を特定することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項１９】
請求項１３から１８のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、特に、前記背景置換工程では、前記背景領域に相当する特徴量成分を乱数で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項２０】
請求項１３から１８のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、特に、前記背景置換工程では、前記背景領域に相当する特徴量成分を元の値に乱数を加減算して置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項２１】
請求項１３から１８のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、特に、前記背景置換工程では、前記背景領域に相当する特徴量成分を前記物体の画像とは別の画像から求めた特徴量値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項２２】
請求項１３から１８のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、特に、前記背景置換工程では、前記背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った動画像の部分画像から得た特徴量値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項２３】
請求項１３から１８のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、特に、前記背景置換工程では、前記背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った静止画像の前記物体の画像とは別領域から得た特徴量値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項２４】
請求項２１から２３のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習方法について、特に、前記背景置換工程では、前記背景領域に相当する特徴量成分を置換した値にさらに乱数を加減算した値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習方法。
【請求項２５】
物体の画像から抽出した物体の特徴量を用いて物体を識別するための識別パラメータを学習する学習プログラムであって、コンピュータに、前記物体の特徴量を前記画像から求める特徴量抽出処理と、前記画像中の背景領域を特定する背景特定処理と、前記特徴量について前記背景領域に相当する特徴量成分を別の値で置換する背景置換処理と、この背景置換処理で置換された特徴量を用いて前記識別パラメータを更新する識別パラメータ更新処理を実行させることを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項２６】
請求項２５に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、入力される物体画像ごとに前記特徴抽出処理と前記背景特定処理と前記背景置換処理と前記識別パラメータ更新処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項２７】
請求項２５に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、前記コンピュータに、複数の入力された物体画像に対して前記特徴抽出処理と前記背景特定処理と前記背景置換処理による処理を実行させて複数の置換された特徴量を求めた後、この置換された複数の特徴量を用いて前記識別パラメータ更新処理を実行させることを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項２８】
請求項２５から２７のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、特に、前記背景置換処理では、前記背景置換処理に入力された１個の特徴量から背景領域に相当する特徴量成分が置換された特徴量を複数個生成することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項２９】
請求項２５から２８のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、特に、前記背景特定処理では、前記物体のシルエット画像を用いて前記物体のシルエットでない領域を前記背景領域とすることを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項３０】
請求項２９に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、特に、前記背景特定処理では、前記シルエット画像に膨張処理また収縮処理を施して得られた画像を用いて前記背景領域を特定することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項３１】
請求項２５から３０のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、特に、前記背景置換処理では、前記背景領域に相当する特徴量成分を乱数で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項３２】
請求項２５から３０のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、特に、前記背景置換処理では、前記背景領域に相当する特徴量成分を元の値に乱数を加減算して置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項３３】
請求項２５から３０のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、特に、前記背景置換処理では、前記背景領域に相当する特徴量成分を前記物体の画像とは別の画像から求めた特徴量値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項３４】
請求項２５から３０のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、特に、前記背景置換処理では、前記背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った動画像の部分画像から得た特徴量値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項３５】
請求項２５から３０のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、特に、前記背景置換処理では、前記背景領域に相当する特徴量成分を前記物体が映った静止画像の前記物体の画像とは別領域から得た特徴量値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【請求項３６】
請求項３３から３５のいずれか一項に記載の物体識別用パラメータ学習プログラムについて、特に、前記背景置換処理では、前記背景領域に相当する特徴量成分を置換した値にさらに乱数を加減算した値で置換することを特徴とする、物体識別用パラメータ学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は映像中の物体の種類を識別するためのパラメータを学習するシステム、学習する方法および学習用プログラムに関し、特に背景の影響を受けにくくかつ高性能に識別できる物体識別パラメータ学習システム、物体識別パラメータ学習方法および物体識別パラメータ学習用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
物体識別の前処理に相当する、映像中から物体が存在する領域を特定する手法は、既に存在している。例えば、非特許文献１に記載されている手法は、時系列画像における画素の輝度変化に基づいて、画像上における物体のシルエットや外接矩形を取得できる。
【０００３】
このように、特定の領域内に物体があることが分かっている場合に、物体の種類を識別する従来の簡潔な方式が、特許文献１と非特許文献１に記載されている。
特許文献１では、画像上における物体の大きさに基づいて識別する。
一方、非特許文献１では、画像上における物体の領域の縦横比を用いて識別する。
これら２つの手法は処理が簡潔である反面、カメラなどの画像入力装置の設置状況に強く依存する上に、明らかに種類を識別するための情報が不足しているため、高い識別性能が得られないという問題がある。
【０００４】
ところで、非特許文献１には、物体のシルエットを用いた識別手法も記載されている。この手法では、物体のシルエットの重心点と、物体と背景の境界線上の点列との距離を求め、点列を時計回りに一周した際の距離値の増減に基づいて、物体が歩行者であるか車であるかそれ以外であるかを識別する。
この手法は、人間の頭部や手足などのシルエット形状が明確に得られれば高い識別性能を得られる反面、歩行以外の動作をする人間のように、シルエット形状が明確でない対象を識別することが困難である。
【０００５】
特許文献２には、物体の移動ベクトルに基づいて識別する手法が記載されている。この手法では、物体領域内の小領域ごとの移動ベクトルを求め、移動ベクトル群の均一性に基づいて、物体が人間であるか車体であるかを識別する。この手法では、人間が移動する際には領域内の移動ベクトルが均一でないが車は均一であるという性質を利用しているため、その他の種類の識別には向かない。
また、物体が映像中で一時的に静止している場合には、移動ベクトルが得られないため、識別できないという問題がある。
【０００６】
非特許文献２には、画像上の物体のテクスチャ、即ち見た目に基づいて、統計的パタン認識技術によって物体の種類を識別する手法が記載されている。この手法は高い識別性能を得られるが、物体だけでなく背景画像を含めて識別するため、背景の変動に識別性能が影響されるという問題がある。
【０００７】
尚、代表的な統計的パタン認識技術には、学習ベクトル量子化、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、部分空間法、識別関数の最適化、Ｋ最近傍識別法、決定木、隠れマルコフモデル、ブースティングといった手法がある。このうち、学習ベクトル量子化については、非特許文献３に詳細な記述がある。
統計的パタン認識手法では、多数の学習サンプルと、その学習サンプルの種類を表現する教師データを用いて、識別時に利用するパラメータを求める。この識別用パラメータを求める動作を、以下「学習」と表現する。
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−２８５０１１号公報
【特許文献２】特開平１１−２０３４８１号公報
【非特許文献１】Ｃｏｌｌｉｎｓ，  Ｌｉｐｔｏｎ，  Ｋａｎａｄｅ, Ｆｕｊｉｙｏｓｈｉ，  Ｄｕｇｇｉｎｓ，  Ｔｓｉｎ, Ｔｏｌｌｉｖｅｒ，  Ｅｎｏｍｏｔｏ, ａｎｄ  Ｈａｓｅｇａｗａ著、「Ａ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｖｉｄｅｏ  Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ  ａｎｄ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ： ＶＳＡＭ  Ｆｉｎａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ」，  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  ｒｅｐｏｒｔ  ＣＭＵ−ＲＩ−ＴＲ−００−１２,  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ,  Ｃａｒｎｅｇｉｅ  Ｍｅｌｌｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２０００年３月
【非特許文献２】Ｈ．  Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒｍａｎ, Ｔ．  Ｋａｎａｄｅ著、「Ａ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ３Ｄ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  Ｆａｃｅｓ  ａｎｄ  Ｃａｒｓ」、  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、Ｖｏｌｕｍｅ  １，  ｐｐ．  １７４６、２０００年
【非特許文献３】佐藤敦、「一般学習ベクトル量子化による文字認識」、電子情報通信学会技術報告、ＰＲＭＵ９５−２１９、１９９６年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の物体識別手法は、以下に挙げる３つの問題点のうち１つ以上を含む。
第１の問題点は、識別性能が高くないということである。
その理由は、簡潔すぎる手法では、識別するための情報が明らかに不足しているためである。
第２の問題点は、識別できる対象が限定されているということである。
その理由は、歩行者や車に限定した性質を利用しているためである。
第３の問題点は、識別性能が背景の影響を受けやすいということである。
その理由は、物体とは無関係な背景の情報を含めたまま識別するためである。
【００１０】
本発明の目的は、背景の影響を受けにくくかつ高性能に識別できる物体識別システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の、物体識別用パラメータ学習システムは、物体の特徴量を画像から求める特徴量抽出手段と、画像中の背景領域を特定する背景特定手段と、特徴量について背景領域に相当する特徴量成分を別の値で置換する背景置換手段と、この背景置換手段により置換された特徴量を用いて識別パラメータを更新する識別パラメータ更新手段を備える（請求項１ないし請求項１２）。
【００１２】
上記パラメータ学習システムによれば、物体の背景を置換した特徴量データを利用することで識別パラメータを学習するように構成されているため、背景の変化の影響を抑えた識別パラメータを得られる。また、物体の画像とシルエットといった識別のための多くの情報を用いて、統計的に識別を行うため、高い識別性能を得ることができる。
【００１３】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、入力される物体画像ごとに特徴抽出手段と背景特定手段と背景置換手段と識別パラメータ更新手段による処理を実行するようにしてもよい（請求項２）。
【００１４】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、複数の入力された物体画像に対して特徴抽出手段と背景特定手段と背景置換手段による処理を実行して複数の置換された特徴量を求めた後、この置換された複数の特徴量を用いて識別パラメータを識別パラメータ更新手段で更新するようにしてもよい（請求項３）。
【００１５】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、背景置換手段は、背景置換手段に入力された１個の特徴量から背景領域に相当する特徴量成分が置換された特徴量を複数個生成するようにしてもよい（請求項４）。
【００１６】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、背景特定手段は、物体のシルエット画像を用いて物体のシルエットでない領域を背景領域とするようにしてもよい（請求項５）。
このようにすれば、物体の画像とシルエットを元に抽出した特徴量を利用して識別パラメータを更新するため、単純に物体のサイズや縦横比を利用するよりも高い識別性能を得られ、しかも歩行者や車といった特定の物体以外の識別が可能である。
【００１７】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、背景特定手段は、シルエット画像に膨張処理また収縮処理を施して得られた画像を用いて背景領域を特定するようにしてもよい（請求項６）。
このようにすれば、背景領域を狭くできるため、物体と背景との境界線上の特徴量を確実に残すことができる。
【００１８】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、背景置換手段は、背景領域に相当する特徴量成分を乱数で置換するようにしてもよい（請求項７）。
【００１９】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、背景置換手段は、背景領域に相当する特徴量成分を元の値に乱数を加減算して置換するようにしてもよい（請求項８）。
【００２０】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、背景置換手段は、背景領域に相当する特徴量成分を物体の画像とは別の画像から求めた特徴量値で置換するようにしてもよい（請求項９）。
【００２１】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、背景置換手段は、背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った動画像の部分画像から得た特徴量値で置換するようにしてもよい（請求項１０）。
このようにすれば、背景成分として置換するデータは映像中から切り出した部分画像であるため、物体が別の位置に存在する場合にも対応できるように識別パラメータを学習できる。
【００２２】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、背景置換手段は、背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った静止画像の物体の画像とは別領域から得た特徴量値で置換するようにしてもよい（請求項１１）。
【００２３】
上記物体識別用パラメータ学習システムにおいて、背景置換手段は、背景領域に相当する特徴量成分を置換した値にさらに乱数を加減算した値で置換するようにしてもよい（請求項１２）。
【００２４】
本発明の、物体識別用パラメータ学習方法は、物体の特徴量を画像から求める特徴量抽出工程と、画像中の背景領域を特定する背景特定工程と、特徴量について背景領域に相当する特徴量成分を別の値で置換する背景置換工程と、この背景置換工程で置換された特徴量を用いて識別パラメータを更新する識別パラメータ更新工程により学習を行う（請求項１３ないし請求項２４）。
【００２５】
上記物体識別用パラメータ学習方法によれば、上記パラメータ学習システムと同様の効果を得ることができる。
【００２６】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、入力される物体画像ごとに特徴抽出工程と背景特定工程と背景置換工程と識別パラメータ更新工程を実行するようにしてもよい（請求項１４）。
【００２７】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、複数の入力された物体画像に対して特徴抽出工程と背景特定工程と背景置換工程による処理を実行して複数の置換された特徴量を求めた後、この置換された複数の特徴量を用いて識別パラメータを識別パラメータ更新工程で更新するようにしてもよい（請求項１５）。
【００２８】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、背景置換工程では、背景置換工程に入力された１個の特徴量から背景領域に相当する特徴量成分が置換された特徴量を複数個生成するようにしてもよい（請求項１６）。
【００２９】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、背景特定工程では、物体のシルエット画像を用いて物体のシルエットでない領域を背景領域とするようにしてもよい（請求項１７）。
【００３０】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、背景特定工程では、シルエット画像に膨張処理また収縮処理を施して得られた画像を用いて背景領域を特定するようにしてもよい（請求項１８）。
【００３１】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、背景置換工程では、背景領域に相当する特徴量成分を乱数で置換するようにしてもよい（請求項１９）。
【００３２】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、背景置換工程では、背景領域に相当する特徴量成分を元の値に乱数を加減算して置換するようにしてもよい（請求項２０）。
【００３３】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、背景置換工程では、背景領域に相当する特徴量成分を物体の画像とは別の画像から求めた特徴量値で置換するようにしてもよい（請求項２１）。
【００３４】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、背景置換工程では、背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った動画像の部分画像から得た特徴量値で置換するようにしてもよい（請求項２２）。
【００３５】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、背景置換工程では、背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った静止画像の物体の画像とは別領域から得た特徴量値で置換するようにしてもよい（請求項２３）。
【００３６】
上記物体識別用パラメータ学習方法において、背景置換工程では、背景領域に相当する特徴量成分を置換した値にさらに乱数を加減算した値で置換するようにしてもよい（請求項２４）。
【００３７】
本発明の、物体識別用パラメータ学習プログラムは、コンピュータに、物体の特徴量を画像から求める特徴量抽出処理と、画像中の背景領域を特定する背景特定処理と、特徴量について背景領域に相当する特徴量成分を別の値で置換する背景置換処理と、この背景置換処理で置換された特徴量を用いて識別パラメータを更新する識別パラメータ更新処理を実行させる（請求項２５ないし請求項３６）。
【００３８】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムによれば、上記パラメータ学習システムと同様の効果を得ることができる。
【００３９】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、入力される物体画像ごとに特徴抽出処理と背景特定処理と背景置換処理と識別パラメータ更新処理をコンピュータに実行させるようにしてもよい（請求項２６）。
【００４０】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、コンピュータに、複数の入力された物体画像に対して特徴抽出処理と背景特定処理と背景置換処理による処理を実行させて複数の置換された特徴量を求めた後、この置換された複数の特徴量を用いて識別パラメータ更新処理を実行させるようにしてもよい（請求項２７）。
【００４１】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、背景置換処理では、背景置換処理に入力された１個の特徴量から背景領域に相当する特徴量成分が置換された特徴量を複数個生成するようにしてもよい（請求項２８）。
【００４２】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、背景特定処理では、物体のシルエット画像を用いて物体のシルエットでない領域を背景領域とするようにしてもよい（請求項２９）。
【００４３】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、背景特定処理では、シルエット画像に膨張処理また収縮処理を施して得られた画像を用いて背景領域を特定するようにしてもよい（請求項３０）。
【００４４】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、背景置換処理では、背景領域に相当する特徴量成分を乱数で置換するようにしてもよい（請求項３１）。
【００４５】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、背景置換処理では、背景領域に相当する特徴量成分を元の値に乱数を加減算して置換するようにしてもよい（請求項３２）。
【００４６】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、背景置換処理では、背景領域に相当する特徴量成分を物体の画像とは別の画像から求めた特徴量値で置換するようにしてもよい（請求項３３）。
【００４７】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、背景置換処理では、背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った動画像の部分画像から得た特徴量値で置換するようにしてもよい（請求項３４）。
【００４８】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、背景置換処理では、背景領域に相当する特徴量成分を物体が映った静止画像の物体の画像とは別領域から得た特徴量値で置換するようにしてもよい（請求項３５）。
【００４９】
上記物体識別用パラメータ学習プログラムにおいて、背景置換処理では、背景領域に相当する特徴量成分を置換した値にさらに乱数を加減算した値で置換するようにしてもよい（請求項３６）。
【発明の効果】
【００５０】
本発明の第１の効果は、高い識別性能を得ることができることにある。
その理由は、物体の画像とシルエットといった識別のための多くの情報を用いて、統計的に識別を行うためである。
第２の効果は、識別できる対象が幅広いことにある。
その理由は、歩行者や車といった特定の物体に限定した性質ではなく、物体の見た目といった比較的一般的な特徴に基づいた識別であるためである。
第３の効果は、物体の識別性能が背景の影響を受けにくいことにある。
その理由は、背景領域に相当する特徴成分を置換して識別パラメータを更新する事により、物体とは無関係な背景への依存を抑えた識別パラメータを得ることが可能になるためである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
まず、本発明の最良の実施の形態を説明する前に、本発明により学習された識別パラメータを用いた識別システムについて添付図面を参照して説明する。
図１を参照すると、本発明により学習された識別パラメータを用いた識別システム１は、記憶装置２００とデータ処理装置３００で構成される。
記憶装置２００は、識別パラメータを保持する識別パラメータ記憶手段２１０を有する。
データ処理装置３００は画像取得手段３１０と特徴抽出手段３２０と識別手段３３０を有する。
【００５２】
次に、本発明により学習された識別パラメータを用いた識別システム１の動作を、図１及び図２を参照して説明する。
まず、種類を識別する対象とされる物体の画像を画像取得手段３１０で取得する（Ｓ１０１）。
次に、特徴抽出手段３２０で、画像取得手段３１０で取得した画像から識別するための特徴を抽出する。この特徴を抽出する処理は、後述する本発明の学習システムで動作する特徴抽出処理と同等の結果が得られる処理であれば良い。
【００５３】
次に、特徴抽出手段３２０で求めた特徴について、識別パラメータ記憶部２１０から読み出した識別パラメータを用いて物体の種類を識別する。この物体の種類を識別する方式には、学習された識別パラメータを利用する統計的なパタン認識手法を用いればよい。例えば、非特許文献３に記載されている一般学習ベクトル量子化による識別を行えばよい。この場合の識別パラメータは、量子化された参照ベクトルである。
【００５４】
尚、後述する本発明の実施形態では、物体のシルエットデータを用いて識別パラメータを学習するが、学習された識別パラメータを用いて種類を識別する際には、必ずしも物体のシルエットデータを必要とするわけではない。
【００５５】
次に、本発明の第１の実施形態である学習システム２について添付図面を参照して説明する。
図３を参照すると、学習システム２は、データ処理装置１００と、記憶装置２００を備える。データ処理装置１００は、画像取得手段１１０と、シルエット取得手段１２０と、特徴抽出手段１３０と、背景特定手段１４０と、背景置換手段１５０と、識別パラメータ更新手段１６０を有する。記憶装置２００は識別パラメータ記憶部２１０を有する。
【００５６】
前記の各手段はそれぞれ概略以下のように動作する。
画像取得手段１１０は、物体が写った映像の部分画像を取得する。
シルエット取得手段１２０は、物体のシルエット画像を取得する。
特徴抽出手段１３０は、物体の種類を識別するのに用いるための特徴量を前記部分画像から抽出する。
背景特定手段１４０は、前記シルエット画像から物体でない背景に相当する領域（背景領域）を特定する。
背景置換手段１５０は、特徴抽出手段１３０で求まった特徴について、背景特定手段１４０で求めた背景領域に相当する特徴成分を、別の値で置換する。しかも、１個の特徴量データの入力に対して背景成分を置換した特徴量データを１個以上出力する。
識別パラメータ更新手段１６０は、背景置換手段１５０で背景成分が置換された特徴量に基づいて識別パラメータ記憶部２１０に記憶されている識別パラメータを更新する。
識別パラメータ記憶部２１０は、識別のために用いるパラメータを保持する。
【００５７】
次に、図３及び図４の流れ図を参照して学習システ２の全体の動作について詳細に説明する。
まず、画像取得手段１１０で物体を含む部分領域の画像（物体画像）を取得する（Ｓ１１１）。
次に、特徴量抽出手段１３０で物体の種類を識別するための特徴量を、Ｓ１１１で得た画像から抽出する（Ｓ１１２）。
次に、シルエット取得手段１２０で物体のシルエットを取得する（Ｓ１１３）。シルエットは、シルエット画像として取得してもよいし、例えば日特許文献１に記載されている周知の方法で、Ｓ１１１で得た画像から取得してもよい。
【００５８】
図５（ａ）は、Ｓ１１１で取得される物体を含む部分領域画像、図５（ｂ）は、Ｓ１１３で取得される物体のシルエット画像の例を示す模式図である。図５（ｂ）では、白色の部分が物体、黒色の部分が背景を示している。シルエット画像は、画像上の任意１点が物体であるか、それとも背景であるかを判定できる情報である。したがって図５（ｂ）の形式には限らず、たとえば、図５（ｂ）とは白黒が反転したものでもよい。また、物体が映った画像の解像度よりもシルエット画像の解像度が低くてもかまわない。
【００５９】
次に、Ｓ１１３で得た物体のシルエットから物体でない背景領域を特定する（Ｓ１１４）。
次に、Ｓ１１２で抽出された特徴量について、Ｓ１１４で特定した背景領域に相当する値を乱数で置換し、１個の特徴量データの入力に対して１個以上の特徴量データを出力する（Ｓ１１５）。
【００６０】
尚、この動作Ｓ１１４を実行するためには、Ｓ１１２で抽出される特徴量は、Ｓ１１３で求められた背景領域に相当する値を特定できなければならない。
また、値を乱数で置換するという動作（Ｓ１１５）は、完全な乱数で置換しても構わないし、置換前の値に対して乱数を加減算した値で置換しても構わない。さらに、用いる乱数は一様乱数でも構わないし、正規分布乱数のように分布に偏りがある乱数でも構わない。
【００６１】
図６は、Ｓ１１５において背景成分を乱数で置換する動作の例を示す模式図である。
この図６では、画像の各画素の濃淡値をそのまま識別のための特徴量とした場合の例である。
【００６２】
次に、Ｓ１１５の出力である背景成分が置換された特徴量を用いて、識別パラメータ記憶部２１０に保持されている識別パラメータを更新する（Ｓ１１６）。Ｓ１１６で識別パラメータを更新した後は、初めに戻る。
【００６３】
尚、シルエットの取得（Ｓ１１３）から背景を特定する（Ｓ１１４）までの処理は、物体の画像取得（Ｓ１１１）から特徴抽出（Ｓ１１２）までの処理と順番を逆にしても構わないし、並列に同時処理させても構わない。
また、図４において、Ｓ１１６では、Ｓ１１５で出力される１個以上の特徴量データを用いて識別パラメータを更新するよう記載されているが、Ｓ１１４で１個ずつ特徴量データを出力し、Ｓ１１５とＳ１１４を繰り返し実行してパラメータを更新しても構わない。
【００６４】
次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施の形態では、物体の背景を置換して複数個の特徴量データを利用することで識別パラメータを学習するように構成されているため、背景の変化の影響を抑えた識別パラメータを得られる。
また、本実施の形態では、物体の画像とシルエットを元に抽出した特徴量を利用して識別パラメータを更新するため、単純に物体のサイズや縦横比を利用するよりも高い識別性能を得られ、しかも歩行者や車といった特定の物体以外の識別が可能である。
【００６５】
尚、あらかじめ入力される物体画像の背景の画素値をランダムに置換しておいても、背景の影響を抑えた学習が可能である場合があり得るが、特徴量の種類によっては、特徴量に変換した後の背景に相当する成分もランダムにはならないため、統計的に学習しても背景の影響を抑えることができない。このような特徴量としては、例えば、物体の画像からsobelオペレータを用いて求めた濃度勾配方向別の微分強度画像やエッジ画像がある。
【００６６】
次に、本発明の第２の実施形態である学習システム３について添付図面を参照して説明する。
図７を参照すると、学習システム３は、第１のデータ処理装置１００と、第１の記憶装置４００と、第２のデータ処理装置５００と、第２の記憶装置２００を備える。データ処理装置１００は、画像取得手段１１０と、シルエット取得手段１２０と、特徴抽出手段１３０と、背景特定手段１４０と、背景置換手段１５０を有する。記憶装置４００は学習サンプル記憶部４１０を有する。データ処理装置５００は識別パラメータ更新手段５１０を有する。記憶装置２００は識別パラメータ記憶部２１０を有する。
【００６７】
前記の各手段はそれぞれ概略以下のように動作する。
画像取得手段１１０は、物体が写った映像の部分画像を取得する。
シルエット取得手段１２０は、物体のシルエット画像を取得する。
特徴抽出手段１３０は、物体の種類を識別するのに用いるための特徴量を前記部分画像から抽出する。
背景特定手段１４０は、前記シルエット画像から背景領域を特定する。
背景置換手段１５０は、特徴抽出手段１３０で求まった特徴について、背景特定手段１４０で求めた背景領域に相当する特徴成分を、別の値で置換する。しかも、１個の特徴量データの入力に対して背景成分を置換した特徴量データを１個以上出力する。
学習サンプル記憶部４１０は、背景を置換した特徴量を保持する。
識別パラメータ更新手段５１０は、背景置換手段１５０で背景成分が置換された特徴量に基づいて識別パラメータ記憶部２１０に記憶されている識別パラメータを更新する。
識別パラメータ記憶部２１０は、識別のために用いるパラメータを保持する。
【００６８】
尚、第１のデータ処理装置１００と、第２のデータ処理装置５００は、実際には同一のデータ処理装置であっても構わない。また、第１の記憶装置４００と、第２の記憶装置２００は、実際には同一の記憶装置であっても構わない。
【００６９】
次に、図７及び図８の流れ図及び図９の流れ図を参照して学習システム３の全体の動作について詳細に説明する。
学習システム３では、動作の流れは図８と図９の２つに分けられる。図８の処理は、識別パラメータを更新するための学習サンプルを生成して保存する動作であり、図９の処理は、保存されている学習サンプルを読み出して識別パラメータを更新する動作である。
【００７０】
まず、画像取得手段１１０で物体を含む部分領域の画像を取得する（図８のＳ１２１）。
次に、物体の種類を識別するための特徴量を、物体の画像から抽出する（Ｓ１２２）。
次に、シルエット取得手段１２０で物体のシルエットを取得する（Ｓ１２３）。
次に、Ｓ１２３で得た物体のシルエットから物体でない背景領域を特定する（Ｓ１２４）。
次にＳ１２２で抽出された特徴量について、Ｓ１２３で特定した背景領域に相当する値を乱数で置換し、１個の特徴量データの入力に対して1個以上の特徴量データを出力する（Ｓ１２５）。
尚、この動作Ｓ１２５を実行するためには、Ｓ１２２で抽出される特徴量は、Ｓ１２３で求められた背景領域に相当する値を特定できなければならない。
また、乱数で置換するという動作（Ｓ１２５）は、完全な乱数で置換しても構わないし、置換前の値に対して乱数を加減算した値で置換しても構わない。さらに、用いる乱数は一様乱数でも構わないし、正規分布乱数のように分布に偏りがある乱数でも構わない。
【００７１】
次に、Ｓ１２４で得た背景成分を置換した特徴量を学習サンプル記憶部４１０に保存する（Ｓ１２６）。
次に、学習サンプル記憶部４１０から学習サンプルである特徴量を読み出して（図９のＳ１２７）、識別パラメータ記憶部２１０に保持される識別パラメータを更新する（Ｓ１２８）。Ｓ１２８で識別パラメータを更新した後は、図９の初めに戻る。
【００７２】
尚、シルエットの取得（Ｓ１２３）から背景を特定する（Ｓ１２４）までの処理は、物体の画像取得（Ｓ１２１）から特徴抽出（Ｓ１２２）までの処理と順番を逆にしても構わないし、並列に同時処理させても構わない。
【００７３】
次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施の形態では、第１の実施の形態と同一の効果を得られる。
さらに、学習サンプルとして特徴量データを保存しておけるため、過去に動作させた時に保存した学習サンプルを使って識別パラメータを更新することが可能である。
【００７４】
次に、本発明の第３の実施形態である学習システム４について添付図面を参照して説明する。
図１０を参照すると、学習システム４は、学習システム２とほぼ同等の構成であるが、背景置換手段１７０の動作が学習システム２の背景置換手段（図４の１５０）とは異なり、さらに全体の動作の流れが異なる。
次に、図１０及び図１１の流れ図を参照して本実施形態の全体の動作について詳細に説明する。
【００７５】
まず、画像取得手段１１０で物体を含む部分領域の画像を取得する（Ｓ１３１）。
次に、物体の種類を識別するための特徴量を、物体の画像から抽出する（Ｓ１３２）。
次に、画像取得手段１１０で部分領域の画像を取得する（Ｓ１３３）。ここで取得する部分画像は、物体を含んでいても含んでいなくても構わない。
次に、Ｓ１３３で得た部分画像から、Ｓ１３２と同一の処理によって特徴を抽出する（Ｓ１３４）。
次に、シルエット取得手段１２０で物体のシルエットを取得する（Ｓ１３５）。
次に、背景特定手段１４０で、Ｓ１３５で得た物体のシルエットから物体でない背景領域を特定する（Ｓ１３６）。
次に、Ｓ１３２で抽出された特徴量について、Ｓ１３６で特定した背景領域に相当する値をＳ１３４で抽出された特徴量の背景領域に相当する値で置換する。
しかも、１個の特徴量データの入力に対して背景成分を置換した特徴量データを１個以上出力する（Ｓ１３７）。
尚、この動作Ｓ１３７を実行するためには、Ｓ１３２及びＳ１３４で抽出される特徴量は、Ｓ１３６で求められた背景領域に相当する値を特定できなければならない。
【００７６】
図１２は、Ｓ１３７において物体を含む特徴の背景成分を別の背景成分で置換する動作の例を示す模式図である。この図１２では、画像の各画素の濃淡値をそのまま識別のための特徴量とした場合の例である。
【００７７】
次に、Ｓ１３７で得た背景成分が置換された特徴量を用いて、識別パラメータ記憶部２１０に保持されている識別パラメータを更新する（Ｓ１３８）。Ｓ１３８で識別パラメータを更新した後は、初めに戻る。
【００７８】
尚、シルエットの取得（Ｓ１３５）から背景を特定する（Ｓ１３６）までの処理は、物体の画像取得（Ｓ１３１）から特徴抽出（Ｓ１３２）までの処理、及び部分領域の画像取得（Ｓ１３３）から特徴抽出（Ｓ１３４）までの処理、と順番を入れ替えても構わないし、並列に同時処理させても構わない。
また、図１１において、Ｓ１３８では、Ｓ１３７で出力される１個以上の特徴量データを用いて識別パラメータを更新するよう記載されているが、Ｓ１３７で１個ずつ特徴量データを出力し、Ｓ１３７とＳ１３８を繰り返し実行してパラメータを更新しても構わない。
【００７９】
次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施の形態では、第１の実施の形態と同一の効果を得られる。しかも背景置換手段１７０で背景成分として置換するデータは映像中から切り出した部分画像であるため、物体がＳ１３１で入力された画像とは別の位置に存在する場合にも対応できるように識別パラメータを学習できる。
【００８０】
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
本発明の第４の実施形態は、第２の実施形態の構成図（図７）における背景置換手段１５０を、第３の実施形態の構成図（図１０）における背景置換手段１７０に置き換えた構成である。
【００８１】
次に、本実施の形態の全体の動作について説明する。
本実施の形態では、動作の流れは図１３と図９の２つに分けられる。
図１３の処理は、識別パラメータを更新するための学習サンプルを生成して保存する動作であり、図９の処理は、保存されている学習サンプルを読み出して識別パラメータを更新する動作である。
【００８２】
本実施形態の動作の前半（図１３）は、第３の実施形態の流れ図（図１１）と比較して、図１１の識別パラメータの更新処理（Ｓ１３８）を、学習サンプルを保存する処理（Ｓ１４８）に置き換えた部分が異なる。Ｓ１４８の処理は、第２の実施形態の動作の流れ図（図８）における、学習サンプルを保存する処理（図８のＳ１２６）と同一である。
本実施形態の動作の後半（図９）は、第２の実施形態の流れと同一である。
【００８３】
次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施の形態では、第２の実施形態の効果と、第３の実施形態の効果それぞれを同時に得ることができる。
【実施例】
【００８４】
次に、具体的な実施例を用いて本発明を実施するための第１の実施形態の構成と動作を説明する。
本発明の第１の実施形態の構成図（図３）において、データ処理装置１００はＣＰＵ(Central Processing Unit)、記憶装置２００は半導体メモリ若しくはハードディスクドライブ、画像取得手段１１０、シルエット取得手段１２０、特徴抽出手段１３０、背景特定手段１４０、背景置換手段１５０、識別パラメータ更新手段１６０はＣＰＵ上で動作するプログラム、識別パラメータ記憶部２１０は半導体メモリ若しくはハードディスクドライブ上の記憶領域として実現できる。
【００８５】
画像取得手段１１０では、物体の外接矩形領域の画像を取得する。
シルエット取得手段１２０では、物体のシルエットを２値画像として取得する。
特徴抽出手段１３０では、特徴量として、物体の画像からsobelオペレータを用いて濃度勾配方向別の微分強度画像を各方向枚数分だけ求める。
背景特定手段１４０では、シルエット取得手段１２０で得られたシルエットの２値画像を反転することで、物体ではない背景領域を求める。
【００８６】
背景置換手段１５０では、特徴抽出手段１３０で求まった特徴量である微分強度画像について、背景特定手段１４０で特定された背景領域に相当する部位の微分強度値にノイズとして上限下限を制限した一様乱数を加減算する。この際、乱数の値を変化させることで、異なる特徴量データを多量に生成する。例えば、１個の特徴量データから１００枚の特徴量データを生成する。
【００８７】
尚、シルエット取得手段１２０で得られるシルエット画像に膨張処理を施しシルエットの領域を図１４に例示すように膨張させておくことで、背景特定手段１４０で得られる背景領域を狭くできるため、物体と背景との境界線上の微分強度特徴を確実に残すことができる。なお、膨張処理は、２値画像に対して行われる処理で、ある１点の画素が”０”でなければ周辺の画素を”１”で置換する処理を画像全体の画素について実行する処理である。シルエット画像が図１４の例とは反転している場合は、同様に収縮処理を施すことにより背景領域を狭くすることができる。
【００８８】
識別パラメータ更新手段１６０は、背景置換手段１５０で得られた微分強度画像群を特徴量として、識別パラメータの値を更新する。
物体の種類の学習に、非特許文献３に記載されている一般学習ベクトル量子化を用いる場合、識別パラメータは、量子化された参照ベクトルである。
【００８９】
この例の構成で実現する場合、学習された識別パラメータを用いて識別を行う際に、物体の動画像でなく静止画であっても識別できる。この理由は、特徴量が１枚の画像から抽出可能であるためである。
しかも、学習された識別パラメータを用いて識別を行う際に、シルエット情報を用いた背景成分の置換を行わなくても、物体の種類を識別できる。
この理由は、背景成分を置換することによって多種類の背景における物体の見た目が表現されるため、一般学習ベクトル量子化を用いれば自動的に背景の成分への依存が少ない識別パラメータを学習できるためである。
【００９０】
次に、具体的な実施例を用いて本発明を実施するための第２の実施形態の構成と動作を説明する。
本発明の第２の実施形態の構成図（図７）において、データ処理装置１００とデータ処理装置５００はＣＰＵ、記憶装置２００と４００はハードディスクドライブ、画像取得手段１１０、シルエット取得手段１２０、特徴抽出手段１３０、背景特定手段１４０、背景置換手段１５０、識別パラメータ更新手段５１０はＣＰＵ上で動作するプログラム、識別パラメータ記憶部２１０と学習サンプル記憶部は半導体メモリ若しくはハードディスクドライブ上の記憶領域として実現できる。
【００９１】
本実施形態の各手段の動作は、第１の実施形態と共通する手段については、第１の実施形態の実施例と同じ動作で実現できる。しかし、背景置換手段１５０で背景成分を置換された特徴量を学習サンプルとして学習サンプル記憶部４１０に記録して蓄える点と、識別パラメータを学習する際に、蓄えられた学習サンプルを読み込んで識別パラメータを更新する点の２点が異なる。
このため、例えば、図８の流れにより保存された多量の学習サンプルについて、人間の目視によって不適切な学習サンプルを選択して消去しても良い。また、複数回に分けで図８の流れを実行した後、保存された学習サンプルを結合して、図９の識別パラメータ学習処理を実行しても良い。
【００９２】
次に、具体的な実施例を用いて本発明を実施するための第３の実施形態の構成と動作を説明する。
本発明の第３の実施形態の構成図（図１０）において、データ処理装置１００はＣＰＵ、記憶装置２００は半導体メモリ若しくはハードディスクドライブ、画像取得手段１１０、シルエット取得手段１２０、特徴抽出手段１３０、背景特定手段１４０、背景置換手段１７０、識別パラメータ更新手段１６０はＣＰＵ上で動作するプログラム、識別パラメータ記憶部２１０は半導体メモリ若しくはハードディスクドライブ上の記憶領域として実現できる。
【００９３】
本発明の第３の実施形態の各手段の動作については、背景置換手段１７０を除いて、第１の実施形態の実施例と同じ動作で実現できる。
背景置換手段１７０では、シルエット画像と、物体の微分強度画像と、任意の画像から求めた微分強度画像、を照らし合わせ、物体の微分強度画像値の背景領域成分を、任意の画像から求めた微分強度画像の対応する成分で置換する。この値を置換する際、第１の実施形態の実施例のように、さらに乱数を加減算してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明によれば、人物や自動車をはじめとする物体の行動を監視する用途に適用できる。
また、ある道路を通過する人や自動車の交通量を調査する用途にも適用可能である。
さらに、多量の画像から人間や自動車や鳥を含む画像を検索する用途にも適用可能である。
また、識別する種類を人間の服装とすれば、特定の服装の人物を画像から検出する用途にも適用可能である。
さらに、識別する種類を個人とすれば、人物について本人確認する用途にも適用可能である。
また、倉庫内の物品の流れを種類別に管理する用途にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】図１は本発明によって得られた識別パラメータを用いて、物体を識別するための識別システムの構成図である。
【図２】図２は本発明によって得られた識別パラメータを用いて、物体を識別するための識別システムの流れ図である。
【図３】図３は、本発明の第１の実施形態の構成を示す構成図である。
【図４】図４は、本発明の第１の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図５】図５（ａ）は、物体領域の例を、図５（ｂ）は、物体のシルエットの例を表す模式図である。
【図６】図６は、背景成分を乱数で置換する場合の例を表す模式図である。
【図７】図７は、本発明の第２の実施形態の構成を示す構成図である。
【図８】図８は、本発明の第２の実施形態の動作の前半部を示す流れ図である。
【図９】図９は、本発明の第２の実施形態の動作の後半部を示す流れ図である。
【図１０】図１０は、本発明の第３の実施形態の構成を示す構成図である。
【図１１】図１１は、本発明の第３の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図１２】図１２は、背景成分を非物体領域の成分で置換する場合の例を表す模式図である。
【図１３】図１３は、本発明の第４の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図１４】図１４は、物体のシルエットを膨張する場合の例を表す模式図である。
【符号の説明】
【００９６】
１  識別システム
２、３、４  学習システム
１１０  画像取得手段
１２０  シルエット取得手段
１３０  特徴抽出手段
１４０  背景特定手段
１５０、１７０  背景置換手段
１６０、５１０  識別パラメータ更新手段
２１０  識別パラメータ記憶部
４１０  学習サンプル記憶部
【図１】
2008059110.tif 000003
【図２】
2008059110.tif 000004
【図３】
2008059110.tif 000005
【図４】
2008059110.tif 000006
【図５】
2008059110.tif 000007
【図６】
2008059110.tif 000008
【図７】
2008059110.tif 000009
【図８】
2008059110.tif 000010
【図９】
2008059110.tif 000011
【図１０】
2008059110.tif 000012
【図１１】
2008059110.tif 000013
【図１２】
2008059110.tif 000014
【図１３】
2008059110.tif 000015
【図１４】
2008059110.tif 000016