(57)【要約】  画像分類手順を実行するためのシステムは、キーポイント生成器、サポート領域フィルタ、オリエンテーションフィルタ、及び照合モジュールを含む画像マネージャを備える。キーポイント生成器は、試験画像内のキーポイントに関する初期記述子を計算する。サポート領域フィルタ及びオリエンテーションフィルタは、初期記述子に対してそれぞれのフィルタ手順を実行して、フィルタ処理された記述子を生成する。照合モジュールは、フィルタ処理された初期記述子を１つ又はそれ以上のデータベース画像セットフィルタと比較して試験画像を分類する。電子デバイスのプロセッサは、典型的には、画像分類手順を効率的に実行するように画像マネージャを制御する。【選択図】      図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像分類手順を実行するためのシステムであって、
試験画像内のキーポイントに関する記述子を計算し、該記述子をフィルタ処理して、フィルタ処理された記述子を生成し、該フィルタ処理された記述子を１つ又はそれ以上の画像セットと比較して前記試験画像を分類する画像マネージャと、
前記画像マネージャが前記画像分類手順を実行するように制御するための電子デバイスのプロセッサと、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記画像マネージャは、前記画像分類手順実行中に前記試験画像に対してダウンサンプリング手順を実行する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記画像マネージャは、前記画像分類手順実行中に前記試験画像に対してスペクトルフィルタ手順を実行して低周波数特徴量を除去する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記試験画像及び前記画像セットの１つは、構図、コンテンツ、露出、並びにズーム、シフト、及び回転を含むカメラ設定を含む画像特徴量において、コンテンツの相関性の大部分を共有し、限定された変化量を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記画像マネージャは、キーポイント生成器を使用して、所定のキーポイント基準により前記試験画像内のキーポイントを識別する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記キーポイント生成器は、前記キーポイントの各々に関して特定の水平座標及び垂直座標（ｘ，ｙ）を識別する、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記キーポイント生成器は、前記キーポイントの各々に対応するサポート領域σを導出する、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記キーポイント生成器は、前記キーポイントの各々に関する特定のオリエンテーションθを規定する、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記キーポイント生成器は、前記水平座標及び垂直座標、前記サポート領域、並びに前記オリエンテーションを使用して、前記キーポイントの各々に関する初期記述子Ｓ（ｘ，ｙ，σ，θ）を生成する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記初期記述子は、１２８次元を有する多次元記述子として実装される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記画像マネージャは、サポート領域フィルタを使用して、前記初期記述子に対するサポート領域フィルタ手順を実行して、厳密な記述子を生成する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記サポート領域フィルタは、所定のサポート領域サイズしきい値を上回るサポート領域のみを受け入れる、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記サポート領域フィルタは、サポート領域フィルタ手順実行中に、前記サポート領域のうちの大きく重複したいずれかのサポート領域を拒否する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記画像マネージャは、オリエンテーションフィルタを使用して、前記厳密な記述子に対してオリエンテーションフィルタ手順を実行して、フィルタ処理された記述子を生成する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記オリエンテーションフィルタは、前記試験画像及び前記画像セットからの前記キーポイントのペアを含み、所定のオリエンテーション限界値に適合しない異常値を除外する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記オリエンテーションフィルタは、オリエンテーション差分δθの標準偏差σ（δθ）が、数式σ（δθ）＜π／３を満たすことを要求する、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記オリエンテーションフィルタは、個々のオリエンテーション差分が、前記キーポイントのペア間の全てのオリエンテーションラインの平均値の前記標準偏差σ（δθ）範囲内であることを要求する、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記画像マネージャは、照合モジュールを使用して、前記フィルタ処理された記述子を、データベース内に格納されている前記画像セットからの分類された画像の計算された記述子と比較することによって、照合手順を実行する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１９】
前記照合モジュールは、ユークリッドメトリックを計算して、前記試験画像からの記述子と前記分類された画像からの記述子とを比較することによって、前記キーポイントの対応する各ペア間の照合距離
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を規定し、前記照合モジュールは、照合する記述子の全体数が所定の照合しきい値を上回る場合に、照合結果を識別し、前記照合モジュールは更に、所定の距離しきい値を下回る短い照合距離
2015508923.tif 000006
を要求することによって誤判定照合を拒否するように照合フィルタ手順を実行する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
画像分類手順を実行するための方法であって、
試験画像内のキーポイントに関する記述子を計算する段階と、
前記記述子をフィルタ処理して、フィルタ処理された記述子を生成する段階と、
前記フィルタ処理された記述子を１つ又はそれ以上の画像セットと比較して前記試験画像を分類する段階と、
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して画像情報を管理するための技術に関し、より詳細には、画像分類手順を効率的に実行するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像情報を管理するための効率的な方法を実施することは、電子システムの設計者及び製造業者にとって重要な検討事項である。しかしながら、この電子システムを効率的に実装することは、システム設計者に実質的な課題をもたらす可能性がある。例えば、システム機能及び性能を拡張することに関する高度な要求により、システム処理能力及び更なるハードウェアリソースが必要となる場合がある。更に、処理又はハードウェア要求が増えることにより、生産コスト及び動作上の非効率性が増すことに起因して、対応する好ましくない経済的な影響が引き起こされる場合がある。
【０００３】
更に、様々な高度な動作を実行するために改良されたシステム機能は、システムユーザに更なる利点をもたらすが、更に、様々なシステム構成要素の制御及び管理に対する要求が増えることになる可能性がある。例えば、画像分類手順を効率的に支援するための改良された電子システムは、含まれるデジタルデータの膨大な量及び複雑性に起因して、効率的な実行の恩恵を受けることができる。
【０００４】
システムリソースに対する要求が増していること及びデータ量が実質的に増加していることにより、画像情報を管理するための新しい技術を開発することが、関連電子技術に関する重要事項であることは明らかである。従って、前述の理由の全てに関して、画像情報を管理するための効率的なシステムを開発することは、依然として、最新電子システムの設計者、製造業者、及びユーザにとって重要な検討事項である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明により、画像分類手順を効率的に実行するためのシステム及び方法が開示される。本発明の一実施形態により、画像マネージャ又は別の適切なエンティティは、最初に、画像分類手順を実行するための少なくとも１つの試験画像を選択する。次に、画像マネージャは、試験画像に対してダウンサンプリング処理を実行して、典型的に元の試験画像よりも低い解像度及び少ない画素を有してダウンサンプリングされた画像を生成する。幾つかの実施形態では、画像マネージャは更に、ダウンサンプリングされた画像に対してスペクトルフィルタ処理を実行して、所定の量の低周波数が除去されてフィルタ処理された画像を生成することができる。
【０００６】
画像マネージャは、キーポイント生成器を使用して、特定の試験画像内のキーポイントに関する初期記述子を規定するために使用される、キーポイント位置、サポート領域、局所的なオリエンテーションを計算する。幾つかの実施形態では、キーポイント記述子は、所与のキーポイントの周りの特定の半径（サポート領域）に関する多次元記述子（例えば、１２８次元）として実装することができる。画像マネージャは次に、サポート領域フィルタを使用してサポート領域フィルタ手順を実行する。例えば、幾つかの実施形態では、所定のサポート領域サイズしきい値を上回るサポート領域のみを受け入れることができる。更に、サポート領域フィルタは、サポート領域フィルタ手順実行中に、大きく重複したサポート領域を拒否することができる。
【０００７】
画像マネージャは更に、オリエンテーションフィルタを使用し、何らかの効率的な技術を利用することによって、オリエンテーションフィルタ手順を実行することができる。幾つかの実施形態では、他のキーポイントペアとは有意に異なるオリエンテーションを含むいずれかのキーポイントペア異常値を識別する。これらの異常値は次に、オリエンテーションフィルタ手順実行中に別の判断基準により除外することができる。
【０００８】
前述のサポート領域フィルタ手順及びオリエンテーションフィルタ手順の後に、画像マネージャは、所与の試験画像に関してフィルタ処理された記述子を以前に分類され画像データベース内に格納された様々な画像からの画像と比較するための記述子照合手順を実行するための照合モジュールに、フィルタ処理され結果として生じる記述子を提供する。
【０００９】
照合モジュールは、何らかの効率的で堅牢な照合技術を利用して、記述子照合手順を実行することができる。例えば、幾つかの実施形態では、照合モジュールは、試験画像からのフィルタ処理された記述子を、分類された画像データベース内の様々な画像セットからの対応する記述子と比較することができる。照合モジュールは、照合する記述子の数が、所定の照合しきい値を上回る場合に、試験画像とデータベース画像と間の照合結果を識別することができる。
【００１０】
照合モジュールは更に、所定の距離しきい値を下回る短い照合距離を要求することによって、誤判定照合を拒否するように照合フィルタ手順を実行することができる。照合フィルタ手順が完了した後に、分類され結果として生じる画像をデータベース内の適切な画像セットに追加して、画像分類手順が完了する。従って、前述の理由の全てに関して、本発明は、画像分類手順を効率的に実行するための改良されたシステム及び方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態による電子システムのブロック図である。
【図２】図１のコンピュータの本発明による一実施形態に関するブロック図である。
【図３】図２のメモリの本発明による一実施形態に関するブロック図である。
【図４】図３の画像マネージャの本発明の一実施形態によるブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態による画像データベースのブロック図である。
【図６】本発明の一実施形態による画像分類手順を実行するための概略的な方法を例示するフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態による画像分類手順を例示する図面である。
【図８】本発明の一実施形態による例示的なキーポイント及びサポート領域を例示する図面である。
【図９Ａ】本発明の一実施形態によるオリエンテーションフィルタ手順を例示する図面である。
【図９Ｂ】本発明の一実施形態によるオリエンテーションフィルタ手順を例示する図面である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明は、画像分類システムにおける改良に関する。前述の説明は、当業者が本発明を実行及び利用することを可能にするように提示され、本出願及びその要求事項の文脈において与えられる。開示される実施形態に対する様々な変更例は、当業者に容易に明らかとなり、本明細書の一般的な原理は、別の実施形態に適用することができる。従って、本発明は、例示の実施形態に限定されることを意図するものではなく、本明細書で説明する原理及び機能に適合する幅広い範囲が許容される。
【００１３】
本発明は、本明細書において、画像分類手順を効率的に実行するためのシステム及び方法として説明され、キーポイント生成器、サポート領域フィルタ、オリエンテーションフィルタ、及び照合モジュールを含む画像マネージャを含むことができる。キーポイント生成器は、試験画像内のキーポイントに関する初期記述子を計算する。サポート領域フィルタ及びオリエンテーションフィルタは、初期記述子に対してそれぞれのフィルタ手順を実行して、フィルタ処理された記述子を生成する。照合モジュールは、フィルタ処理された記述子を１つ又はそれ以上のデータベース画像セットと比較して試験画像を分類する。電子デバイスのプロセッサは、典型的には、画像分類手順を効率的に実行するように画像マネージャを制御する。
【００１４】
ここで図１を参照すると、本発明の一実施形態による電子システム１１０のブロック図が示されている。図１の実施形態では、電子システム１１０は、限定されるものではないが、コンピュータ１１２及びネットワーク１１４を含むことができる。別の実施形態では、電子システム１１０は、図１の実施形態と併せて説明する構成要素及び構成に加えて、又はそれらの代わりに、様々な構成要素及び構成を使用して実装することができる。例えば、システム１１０は、コンピュータ１１２に加えて任意の数の別の電子デバイスを容易に含むことができる。
【００１５】
図１の実施形態では、コンピュータ１１２は、電子システム１１０内の様々な機能を支援及び管理するように構成された任意の電子デバイスとして実装することができる。図１の実施形態では、ネットワーク１１４は、無線又は有線通信技術を経由してコンピュータ１１２と通信する任意の適切なエンティティ又はデバイスを含むことができる。図１の実施形態では、コンピュータ１１２は、画像分類手順を実行することができる。
【００１６】
本発明により、コンピュータ１１２は、短時間に同じ位置で撮影された画像を識別して、コンテンツが非常に相関付けられるように設計されている。画像は、構図、コンテンツ、露出、並びにズーム、シフト、及び回転のようなカメラ設定などの特徴量において、コンテンツの重複の大部分及び限定された変化量が非常に類似している。本発明に関する方法は、全体としては、類似性測定量又は記述子のセットを生成して、画像がどのようにして相関付けられるかを測定するためのコンテンツベース画像抽出を利用することである。これは、設計された類似性測定量により類似している画像を含む誤判定照合をもたらすことができ、人間の知覚とは大幅に異なるものである。従って、本発明の第２の段階は、記述子を有利にフィルタ処理して、不必要な誤判定照合を排除することができる。
【００１７】
幾つかの実施形態では、キーポイント生成器は、各画像間の可能性のある２点間の相関性（キーポイント）を識別する。更に、基本的な入力が、一組の新規フィルタ手順で処理され、非常に信頼性のある相関性が認識される。これらのフィルタの支援により、様々に変化する状況にわたって信頼性があり、大部分が対応する領域が、識別される。更に新規の照合基準は、この信頼性のある相関性が、画像全体に関する分類アルゴリズムに相当するように設計されている。更に、照合された既存の画像に関するデータベースは、新規の試験画像が、以前に分類された画像に対して迅速に照合できるように実装される。図１のコンピュータ１１２の実装及び使用方法を、図２から９Ｂと併せて以下に更に説明する。
【００１８】
ここで図２を参照すると、本発明による図１のコンピュータ１１２の一実施形態に関するブロック図が示されている。図２の実施形態では、コンピュータ１１２は、限定されるものではないが、中央演算処理装置（ＣＰＵ）２１２、ディスプレイ２１４、メモリ２２０、及び１つ又はそれ以上の入力／出力インタフェース（Ｉ／Ｏインタフェース）２２４を含むことができる。別の実施形態では、コンピュータ１１２は、図２の実施形態と併せて説明する特定の構成要素及び構成に加えて、又はそれらの代わりに、様々な構成要素及び構成を使用して実装することができる。更に、コンピュータ１１２は、代替的に、他のいずれかの所望の種類の電子デバイス又はエンティティとして実装することができる。
【００１９】
図２の実施形態では、ＣＰＵ２１２は、好ましくはソフトウェア命令を実行することによってコンピュータ１１２の動作を制御及び管理するためのいずれかの適切で互換性のあるマイクロプロセッサデバイスを含むように実装することができる。図２のディスプレイ２１４は、様々な情報をデバイスのユーザに表示するための適切な画面を備える陰極線管モニタ又は液晶ディスプレイデバイスを含むいずれかの効率的な種類のディスプレイ技術を含むことができる。
【００２０】
図２の実施形態では、メモリ２２０は、限定されるものではないが、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及びフロッピー(登録商標)ディスク又はハードディスクなどの様々な種類の不揮発性メモリを含む、所望の記憶デバイスの任意の組み合わせを含むように実装することができる。メモリ２２０の内容及び特徴を、図３と併せて以下に更に説明する。
【００２１】
図２の実施形態では、Ｉ／Ｏインタフェース２２４は、好ましくは、コンピュータ１１２に関して必要な種類の任意の情報を受信及び／又は送信するための１つ又はそれ以上の入力及び／又は出力インタフェースを含むことができる。例えば、図２の実施形態では、コンピュータ１１２は、Ｉ／Ｏインタフェース２２４を使用してネットワーク１１４（図１参照）と通信することができる（図１を参照）。更に、システムユーザは、何らかの適切で効率的な技術を利用することによって、Ｉ／Ｏインタフェース２２４を使用してコンピュータ１１２と通信することができる。図２のコンピュータ１１２の実装及び使用方法を、図３から９Ｂと併せて更に説明する。
【００２２】
ここで図３を参照すると、本発明による図２のメモリ２２０の一実施形態に関するブロック図が示されている。図３の実施形態では、メモリ２２０は、限定されるものではないが、アプリケーションソフトウェア３１２、オペレーティングシステム３１６、画像マネージャ３２０、画像データ３２４、各種情報３２８、及び処理データ３３２を含む。別の実施形態では、メモリ２２０は、図３の実施形態と併せて説明する特定の構成要素及び機能に加えて、又はそれらの代わりに、他の様々な構成要素及び機能を含むことができる。
【００２３】
図３の実施形態では、アプリケーションソフトウェア３１２は、好ましくは、コンピュータ１１２に関する様々な機能及び動作を実行するようにＣＰＵ２１２（図２）によって実行されるプログラム命令を含むことができる。アプリケーションソフトウェア３１２の具体的な特質及び機能は、対応するコンピュータ１１２の特定の種類及び特定の機能のような因子に応じて異なるものとなる。
【００２４】
図３の実施形態では、オペレーティングシステム３１６は、好ましくはコンピュータ１１２の低水準機能を制御及び調整する。図３の実施形態では、画像マネージャ３２０は、本発明により、画像データ３２４を使用して、試験画像を１つ又はそれ以上の別の画像に関して正確に特徴付けし分類するための様々な画像分類手順を効率的に実行することができる。図３の実施形態では、各種情報３２８は、コンピュータ１１２又は画像マネージャ３２０で必要な、別の任意の情報又はデータを含むことができる。図３の実施形態では、処理データ３３２は、画像分類手順を実行するためにコンピュータ１１２又は画像マネージャ３２０で必要な、何らかの一時的又は永続的な情報又はデータを含むことができる。
【００２５】
図３の実施形態では、本発明は、主にソフトウェアとして実装されるように開示及び説明される。しかしながら、別の実施形態では、本発明の一部又は全ての機能は、本明細書で説明するソフトウェアモジュールのこれらの機能に相当する様々な機能を実行するように構成された適切な電子ハードウェア回路によって実行することができる。画像マネージャ３２０の実装及び使用方法を、図４から図９Ｂと併せて更に説明する。
【００２６】
ここで図４を参照すると、本発明の一実施形態による画像マネージャ４１４のブロック図が示されている。図４の実施形態では、画像マネージャ３２０は、限定されるものではないが、キーポイント生成器４１２、サポート領域フィルタ４１６、オリエンテーションフィルタ４２０、及び照合モジュール４２４を含む。別の実施形態では、画像マネージャ４１４は、図４の実施形態と併せて説明する特定の構成要素及び構成に加えて、又はそれらの代わりに、様々な構成要素及び構成を使用して実装することができる。
【００２７】
図４の実施形態では、画像マネージャ３２０は、キーポイント生成器４１２を使用して適切なキーポイントを生成し、対応する記述子を生成して画像を特徴付けする。本発明では、キーポイント生成器４１２は、何らかの適切な基準又は技術により画像内のキーポイントを規定する。一実施形態では、キーポイント生成器４１２は、公知のスケール不変特徴量変換（ＳＩＦＴ）の従来バージョン又は改良バージョンを含むように実装することができる。
【００２８】
幾つかの実施形態では、キーポイント生成器４１２は、キーポイントに対応するサポート領域σを得るためのスケール空間極値検出手順を実行する。キーポイント生成器４１２は更に、キーポイントローカライズ手順を実行することによって、サポート領域に関してキーポイントに関する特定の水平座標及び垂直座標（ｘ，ｙ，σ）を規定する。キーポイント生成器４１２は更に、オリエンテーション割当手順を実行して、キーポイントに関する特定のオリエンテーションθを規定する。最後に、キーポイント生成器４１２は、前述の情報を使用して、所与の画像内の位置、サポート領域、及びオリエンテーションに関するキーポイントを表すためのキーポイント記述子Ｓ（ｘ，ｙ，σ，θ）を生成する。キーポイント生成器４１２に関する更なる詳細を、図６から９Ｂと併せて以下に提示する。
【００２９】
図４の実施形態では、画像マネージャ３２０は、サポート領域フィルタ４１６を使用してサポート領域フィルタ手順を実行するが、これは更に、図６から９Ｂと併せて以下に説明される。図４の実施形態では、画像マネージャ３２０は、オリエンテーションフィルタ４２０を使用してオリエンテーションフィルタ手順を実行するが、これは更に、図６から９Ｂと併せて以下に説明される。図４の実施形態では、画像マネージャ３２０は、照合モジュール４２４を使用して照合手順を実行するが、これは更に、図６から９Ｂと併せて以下に説明される。
【００３０】
ここで図５を参照すると、本発明の一実施形態による画像データベース５１４のブロック図が示されている。別の実施形態では、画像データベース５１４は、図５の実施形態と併せて説明する特定の構成要素及び構成に加えて、又はそれらの代わりに、様々な構成要素及び構成を使用して実装することができる。
【００３１】
図５の実施形態では、画像データベース５１４は、一連の個々の画像セット５４０（ａ）から５４０（ｎ）を含む。本発明の特定の実施形態により、各画像セット５４０は、ほぼ同じ場所で撮影されたように画像マネージャ３２０（図４）によって以前に識別された画像の明確な分類を表す。図５の実施形態では、適切なキーポイント及び記述子は、好ましくは分類された画像とともに格納されて、新規の試験画像に関する別の分類手順が助長される。
【００３２】
本発明の様々な実施形態により、画像データベース５１４は、いずれかの適切な位置に実装すること及びそこに保管することができる。例えば、画像データベース５１４は、コンピュータ１１２に存在すること、或いは代替的に、１つ又はそれ以上のコンピュータ、データベース、又はネットワーク１１４（図１）内の別の位置に存在することができる。画像分類手順を効率的に実行するための更なる詳細を、更に図６から９Ｂと併せて説明する。
【００３３】
ここで図６を参照すると、本発明の一実施形態による画像分類手順を実行するための概略的な方法を例示するフローチャートが示されている。図６の実施形態は、例示目的で示しており、別の実施形態では、画像分類手順は、図６の実施形態と併せて説明する特定の段階及び機能に加えて、又はそれらの代わりに様々な段階及び機能を用いて実行することができる。
【００３４】
図６の実施形態の段階６１２において、本発明は、画像分類手順実行中の露出及び露光における変動を排除するために、所与の試験画像内の高スペクトルコンテンツに焦点を合わせている。段階６１４では、キーポイント生成器４１２（図４）が試験画像に適用され、スケール不変及びオリエンテーション不変が実現し、画像内のキーポイントに関する情報が得られる。特に、それぞれのキーポイントに関する位置情報、サポート領域、及びオリエンテーション原理を含む高次元記述子を生成することができる。
【００３５】
段階６１６において、本発明は、広いサポート領域を選択して、局所的領域の特徴付けを改良することができる。段階６１８において、本発明は、オリエンテーション特徴量をフィルタ処理して、キーポイントのペア間の異常値（誤判定照合）を除外する。最後に、段階６２０において、本発明は、堅牢な照合基準を使用して、キーポイントのペアのフィルタ処理された記述子を照合及び検証する。前述の画像分類手順を実行するための更なる詳細及び技術を、更に図７から９Ｂと併せて以下に説明する。
【００３６】
ここで図７を参照すると、本発明の一実施形態による画像分類手順を例示する図面が示されている。図７の実施形態は、例示目的で示しており、別の実施形態では、画像分類手順は、図７の実施形態と併せて説明する特定の段階及び機能に加えて、又はそれらの代わりに様々な段階及び機能を用いて実装することができる。
【００３７】
図７の実施形態では、画像マネージャ３２０又は他の適切なエンティティは、最初に、画像分類手順を実行するための少なくとも１つの試験画像３２４を選択する。段階７１４において、画像マネージャ３２０は次に、試験画像３２４に対してダウンサンプリング処理を実行して、典型的に元の試験画像３２４よりも低い解像度及び少ない画素を有してダウンサンプリングされた画像を生成する。幾つかの実施形態では、画像マネージャ３２０は更に、ダウンサンプリングされた画像に対してスペクトルフィルタ処理を実行して、所定量の低周波数が除去されてフィルタ処理された画像を生成することができる。
【００３８】
段階７１８において、画像マネージャ３２０は、キーポイント生成器４１２（図４）を使用して、図４と併せて上記に説明したような特定の試験画像内のキーポイントに関する初期記述子を規定するために使用される、キーポイント位置８１４、サポート領域８１８、及び局所的なオリエンテーション８２２を計算する。幾つかの実施形態では、キーポイント記述子は、所与のキーポイントの周りの特定の半径（サポート領域）に関する多次元記述子（例えば、１２８次元）として実装することができる。段階７２２において、画像マネージャ３２０は、図８と併せて以下に更に説明するように、サポート領域フィルタ４１６（図４）を使用してサポート領域フィルタ手順を実行する。段階７２６において、画像マネージャ３２０は、図９Ａから９Ｂと併せて以下に更に説明するように、オリエンテーションフィルタ４２０（図４）を使用してオリエンテーションフィルタ手順を実行する。
【００３９】
前述のサポート領域フィルタ手順及びオリエンテーションフィルタ手順の後に、画像マネージャ３２０は、所与の試験画像３２４に関してフィルタ処理された記述子７３０を画像データベース５１４（図５）からの以前に分類された様々な画像からの画像と比較するための記述子照合手順７３４を実行するための照合モジュール４２４（図４）に、フィルタ処理され結果として生じる記述子を提供する。
【００４０】
照合モジュール４２４は、何らかの効率的で堅牢な照合技術を利用して、記述子照合手順を実行することができる。例えば、幾つかの実施形態では、照合モジュール４２４は、試験画像からのキーポイントに関してフィルタ処理された記述子７３０を、データベース５１４内の様々な画像セットからの対応するキーポイント記述子と比較することができる。図７の実施形態では、照合モジュール４２４は、ユークリッドメトリックを計算して、試験画像３２４及びデータベース画像５４０からの対応する１２８−Ｄ記述子Ｄiの各々を比較することによって、試験画像３２４及びデータベース画像５４０からのキーポイントの対応するペア間の照合距離
2015508923.tif 000003
を規定することができる。
【００４１】
照合モジュール４２４は次に、照合する記述子の数が、所定の照合しきい値を上回る場合に、試験画像３２４とデータベース画像５４０との間の照合結果を識別することができる。図７の実施形態では、所定の照合しきい値は、照合記述子の５つのペアに設定することができる。段階７３８において、照合モジュール４２４は更に、所定の距離しきい値を下回る短い照合距離
2015508923.tif 000004
を要求することによって、誤判定照合を拒否するように照合フィルタ手順を実行することができる。図７の実施形態では、所定の距離しきい値は、１２０，０００に等しいとすることができる。照合フィルタ手順が完了した後に、結果として生じる照合画像７２４をデータベース５１４内の適切な画像セット５４０に追加して、画像分類手順が完了する。前述のサポート領域フィルタ及びオリエンテーションフィルタを実行するための更なる詳細及び技術を、更に図８から９Ｂと併せて以下に説明する。
【００４２】
ここで図８を参照すると、本発明の一実施形態による例示的なキーポイント８１４及び対応するサポート領域８１８を例示する図面が示されている。図８の図面は、例示目的で示しており、別の実施形態では、キーポイント８１８及びサポート領域８１８は、図８の実施形態と併せて説明する特定の要素及び構成に加えて、又はそれらの代わりに様々な要素及び構成を用いて実装することができる。
【００４３】
図８の実施形態では、短い線で示されている所与の局所的なオリエンテーション８２２を含むサポート領域８１８によって取り囲まれた例示的なキーポイント８１４を含む試験画像３２４が示されている。明確にするために、単一のキーポイント８１４のみを含む試験画像３２４が示されている。しかしながら、実際には、試験画像３２４は、典型的に、キーポイント生成器４１２（図４）によって判定された位置に多くのキーポイント８１４を有する。
【００４４】
図７と併せて上記に説明したように、サポート領域フィルタ４１６（図４）は、何らかの効率的な技術を利用することによって、サポート領域フィルタ手順を実行することができる。例えば、特定の実施形態では、サポート領域フィルタ４１６は、所定のサポート領域サイズしきい値を上回るサポート領域８１８のみを受け入れることができる。図８の実施形態では、サポート領域サイズしきい値は、９画素に設定することができる。更に、サポート領域フィルタ４１６は、サポート領域フィルタ手順実行中に、大きく重複したサポート領域を拒否することができる。
【００４５】
ここで図９Ａ及び図９Ｂを参照すると、本発明の一実施形態によるオリエンテーションフィルタ手順を例示する図面が示されている。図９の図面は、例示目的で示しており、別の実施形態では、オリエンテーションフィルタ手順は、図９の実施形態と併せて説明する特定の要素及び技術に加えた又はそれらの代わりの要素及び技術を用いて実装することができる。
【００４６】
本発明により、真判定照合領域は、数が多く、オリエンテーション原理での整合性がある。オリエンテーションフィルタ手順実行中に、オリエンテーションフィルタ４２０は、試験画像３２４（図７）及びデータベース画像５４０（図５）からのキーポイントの対応するペアの相対的なオリエンテーションを評価する。図９Ａの実施形態では、試験画像内のキーポイント／サポート領域のオリエンテーション８２２（ａ）が示されている。同様に、図９Ａは、データベース画像内のキーポイント／サポート領域のオリエンテーション８２２（ｂ）を示す。幾つかの実施形態では、オリエンテーションフィルタ４２０は、オリエンテーション８２２（ａ）とオリエンテーション８２２（ｂ）とを比較して、図９Ａに示すオリエンテーション差分δθを導出する。
【００４７】
図９Ｂは、データベース画像からの対応するキーポイント９１８に対する候補ラインによって連結されている、試験画像からのキーポイント９１４のセットを示している。オリエンテーションフィルタ４２０は、何らかの効率的な技術を利用することによって、オリエンテーションフィルタ手順を実行することができる。例えば、特定の実施形態では、オリエンテーションフィルタ４２０は、対応する各キーポイント間での、所定の候補しきい値を上回る複数の候補ラインを要求することができる。特定の実施形態では、候補しきい値は、１０個の候補ラインに設定することができる。
【００４８】
特定の実施形態では、オリエンテーションフィルタ４２０は、照合された候補ラインに関するオリエンテーション差分δθの標準偏差σ（δθ）が、以下の数式、すなわちσ（δθ）＜π／３を満たすことを要求することができる。オリエンテーションフィルタ手順実行中に、オリエンテーションフィルタ４２０は更に、個々のオリエンテーション差分が、全ての候補ラインの平均値のσ（δθ）範囲内であることを要求することができる。図９Ｂの実施例は、キーポイントの５つのペアを示している。ペアのうちの４つは、比較的類似したオリエンテーションを有し、従って、それらは、受け入れられる。しかしながら、有意に異なるオリエンテーションを有する１つの異常値９２２が示されている。結果的に、オリエンテーションフィルタ４２０は、オリエンテーションフィルタ手順実行中に別の判断基準により異常値９２２のキーポイントを除外する。
【００４９】
幾つかの実施形態を参照して本発明を上記に説明した。当業者であれば、本開示を考慮すると、別の実施形態が明らかである。例えば、本発明は、上記の実施形態で説明した以外の構成及び技術を利用して容易に実施することができる。更に、本発明は、上記に説明した以外のシステムと併せて利用することができる。従って、説明した実施形態に対する、これらの及び他の変更例は、本発明によって包含されることが意図されており、それらは特許請求の範囲によってのみ限定される。
【符号の説明】
【００５０】
３２４  画像
５１４  データベース
７１４  ダウンサンプリング
７１８  記述子計算
７２２  サポート領域フィルタ
７２６  オリエンテーションフィルタ
７３０  記述子
７３４  記述子照合
７３８  照合フィルタ
７４２  照合画像
８１４  キーポイント
８１８  サポート領域サイズ
８２２  局所的オリエンテーション
【図１】
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【図２】
2015508923.tif 000008
【図３】
2015508923.tif 000009
【図４】
2015508923.tif 000010
【図５】
2015508923.tif 000011
【図６】
2015508923.tif 000012
【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【国際調査報告】
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