【手続補正書】
【提出日】平成22年8月19日(2010.8.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象を認識するための認識器を学習処理により予め生成する画像処理装置において、
前記学習処理に用いる学習画像を取得する学習画像取得手段と、
前記認識対象に対応するモデル画像を取得するモデル画像取得手段と、
前記学習画像取得手段により取得された前記学習画像と前記モデル画像取得手段により取得された前記モデル画像とを用いて前記学習処理を実行し、前記認識対象を認識するための認識器を生成する認識器生成手段と
を備え、
前記学習画像取得手段または前記モデル画像取得手段のうちの少なくとも一方は、
所定の焦点距離に存在する被写体の像に焦点が合致し、それ以外の物体には焦点が合致していない画像データを取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得された前記画像データから、焦点が合致した前記被写体に対応する部分を抽出する画像抽出手段と
を備え、
前記画像抽出手段により抽出された前記被写体に対応する部分を、前記学習画像、または、前記モデル画像として取得する
画像処理装置。
【請求項２】
前記画像抽出手段は、
前記画像取得手段により取得された前記画像データの各画素において、近傍の画素との差分が大きい画素を抽出するための演算処理を実行する第１の演算手段と、
前記第１の演算手段により抽出された近傍の画素との差分が大きい画素を注目画素として、前記注目画素とその近傍領域との平均を求める第２の演算手段と、
前記第２の演算手段の演算結果に基づいて、前記画像データを、検出するべき物体に対応する領域と、背景であると考えられる領域に分割する分割手段と
を含む
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記分割手段は、前記第２の演算手段の演算結果を所定の閾値で２値化することにより、検出するべき物体に対応する領域と、背景であると考えられる領域に分割する
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記分割手段は、前記第２の演算手段の演算結果が正の値である画素を検出するべき物体に対応する領域と認識する
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記認識器生成手段は、
前記モデル画像取得手段により取得された前記モデル画像から複数の特徴点をモデル特徴点として生成するモデル特徴点生成手段と、
前記モデル特徴点生成手段により生成された前記モデル特徴点のそれぞれにおける特徴量をモデル特徴量として生成するモデル特徴量生成手段と、
前記学習画像取得手段により取得された前記学習画像から複数の特徴点を学習特徴点として生成する学習特徴点生成手段と、
前記学習特徴点生成手段により生成された前記学習特徴点のそれぞれにおける特徴量を学習特徴量として生成する学習特徴量生成手段と、
前記モデル特徴量生成手段により生成された前記モデル特徴量の各々について、前記学習特徴量生成手段により生成された前記学習特徴量のうち最も相関の高いものを選択して、選択された前記学習特徴量との間の相関の程度を学習相関特徴量として生成する学習相関特徴量生成手段と、
前記学習画像が前記認識対象を含むか否かを示す正誤情報を取得する正誤情報取得手段と、
前記学習相関特徴量生成手段により生成された前記学習相関特徴量、および、前記正誤情報取得手段により取得された前記正誤情報に基づいて認識器を生成する認識器生成手段と
を備える
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記モデル特徴点生成手段により生成される前記モデル特徴点は、前記モデル特徴点における前記モデル特徴量の種類に応じて選択され、
前記学習特徴点生成手段により生成される前記学習特徴点は、前記学習特徴点における前記学習特徴量の種類に応じて選択される
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記モデル特徴量生成手段により生成される前記モデル特徴量は、前記モデル特徴量の種類に応じて選択され、
前記学習特徴量生成手段により生成される前記学習特徴量は、前記学習特徴量の種類に応じて選択される
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記認識器生成手段は、重み付き投票に基づく学習処理により、前記認識器を生成する
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記重み付き投票に基づく学習処理は、ブースティングアルゴリズムである
請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像抽出手段は、前記画像取得手段により取得された前記画像データのうちの焦点が合致していない領域を抽出することにより、焦点が合致した前記被写体に対応する部分を抽出する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記画像抽出手段は、ＦＦＴを用いて、前記画像取得手段により取得された前記画像データを構成する各画像領域の周波数スペクトルを分析し、高周波成分が十分含まれている領域では焦点が合致していると判定することにより、焦点が合致した前記被写体に対応する部分を抽出する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記認識器生成手段により生成された前記認識器を記憶する認識器記憶手段と、
前記認識器記憶手段により記憶されている前記認識器のそれぞれに対応する選択特徴量を記憶する選択特徴量記憶手段と、
認識処理を行うために用いられる認識画像を取得する認識画像取得手段と、
前記認識画像取得手段により取得された前記認識画像から複数の特徴点を認識特徴点として生成する認識特徴点生成手段と、
前記認識特徴点生成手段により生成された前記認識特徴点のそれぞれにおける特徴量を認識特徴量として生成する認識特徴量生成手段と、
前記選択特徴量記憶手段により記憶される前記選択特徴量のそれぞれについて前記認識特徴量生成手段により生成された前記認識特徴量のうち最も相関の高いものを選択して、選択された前記認識特徴量との間の相関の程度を認識相関特徴量として生成する認識相関特徴量生成手段と、
前記認識相関特徴量生成手段により生成された前記認識相関特徴量を、前記認識器生成手段により生成された前記認識器に代入することによって、前記認識画像取得手段により取得された前記認識画像に前記認識対象が含まれているか否かを判断する認識処理手段と
を更に備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記認識画像取得手段は、前記画像取得手段および前記画像抽出手段を備え、前記画像抽出手段により抽出された前記被写体に対応する部分を、前記認識画像として取得する
請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
認識対象を認識するための認識器を学習処理により予め生成する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記学習処理に用いる学習画像の取得を制御し、
前記認識対象に対応するモデル画像の取得を制御し、
取得された学習画像と前記モデル画像とを用いて前記学習処理を実行し、前記認識対象を認識するための認識器を生成する
ステップを含み、
前記学習画像を取得するステップ、または、前記モデル画像を取得するステップのうちの少なくとも一方は、
所定の焦点距離に存在する被写体の像に焦点が合致し、それ以外の物体には焦点が合致していない画像データの取得を制御し、
取得された前記画像データから、焦点が合致した前記被写体に対応する部分を抽出する
ステップを含み、
抽出された前記被写体に対応する部分を、前記学習画像、または、前記モデル画像として取得する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１５】
学習処理により生成された認識器を用いて、認識対象が認識画像に含まれているか否かを判断する認識処理を行う認識装置において、
認識処理を行うために用いられる前記認識画像を取得する認識画像取得手段と、
前記認識器を記憶する認識器記憶手段と、
前記認識器記憶手段により記憶されている前記認識器のそれぞれに対応する選択特徴量を記憶する選択特徴量記憶手段と、
前記認識器記憶手段により記憶されている前記認識器および前記選択特徴量記憶手段により記憶されている前記選択特徴量を用いて、前記認識画像取得手段により取得された前記認識画像に前記認識対象が含まれているか否かを判断する認識処理手段と
を備え、
前記認識画像取得手段は、
所定の焦点距離に存在する被写体の像に焦点が合致し、それ以外の物体には焦点が合致していない画像データを取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得された前記画像データから、焦点が合致した前記被写体に対応する部分を抽出する画像抽出手段と
を備え、
前記画像抽出手段により抽出された前記被写体に対応する部分を、前記認識画像として取得する
認識装置。
【請求項１６】
前記画像抽出手段は、
前記画像取得手段により取得された前記画像データの各画素において、近傍の画素との差分が大きい画素を抽出するための演算処理を実行する第１の演算手段と、
前記第１の演算手段により抽出された近傍の画素との差分が大きい画素を注目画素として、前記注目画素とその近傍領域との平均を求める第２の演算手段と、
前記第２の演算手段の演算結果に基づいて、前記画像データを、検出するべき物体に対応する領域と、背景であると考えられる領域に分割する分割手段と
を含む
請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記分割手段は、前記第２の演算手段の演算結果を所定の閾値で２値化することにより、検出するべき物体に対応する領域と、背景であると考えられる領域に分割する
請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記分割手段は、前記第２の演算手段の演算結果が正の値である画素を検出するべき物体に対応する領域と認識する
請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
学習処理により生成され、記憶部に記憶された認識器、および、前記記憶部に記憶されている前記認識器のそれぞれに対応する選択特徴量を用いて、認識対象が認識画像に含まれているか否かを判断する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
認識処理を行うために用いられる前記認識画像の取得を制御し、
前記認識器および前記選択特徴量を用いて、取得された前記認識画像に前記認識対象が含まれているか否かを判断する
ステップを含み、
前記認識画像を取得するステップの処理では、
所定の焦点距離に存在する被写体の像に焦点が合致し、それ以外の物体には焦点が合致していない画像データの取得を制御し、
取得された前記画像データから、焦点が合致した前記被写体に対応する部分を抽出する
ステップを含み、
抽出された前記被写体に対応する部分を、前記認識画像として取得する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】画像処理装置、認識装置、並びに、プログラム
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、認識装置、並びに、プログラムに関し、特に、画像を用いた認識処理を行う場合に用いて好適な、画像処理装置、認識装置、並びに、プログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】削除
【補正の内容】