(57)【要約】【課題】エッジの形状、位置、大きさ、多さなどのエッジ特徴によらず、多様な車両を多様な環境で認識できる車両認識方法を提案する。【解決手段】入力画像またはその部分画像などの画像内の画素集合を２次元画像座標軸と特徴軸とで構成される多次元空間中の分布として捉え、その分布に当てはまる多次元混合正規分布パラメータを推定し、この多次元混合正規分布パラメータに基づいて車両の有無を判断する。多次元混合正規分布パラメータを２次元混合正規分布パラメータに変換し、この２次元混合正規分布パラメータに基づき、車両の有無を判断する。【選択図】図１
2005267570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像またはその部分画像などの画像内の車両の有無を判断する車両認識方法であって、前記画像内の画素集合を２次元画像座標軸と特徴軸とで構成される多次元空間中の分布として捉え、その分布に当てはまる多次元混合正規分布パラメータを推定するステップ、および前記多次元混合正規分布パラメータに基づいて車両の有無を判断するステップとを含む車両認識方法。
【請求項２】
入力画像またはその部分画像などの画像内の車両の有無を判断する車両認識方法であって、前記画像内の画素集合を２次元画像座標軸と特徴軸とで構成される多次元空間中の分布として捉え、その分布に当てはまる多次元混合正規分布パラメータを推定するステップと、前記多次元混合正規分布パラメータを２次元画像座標平面に投影して２次元混合正規分布パラメータを求めるステップと、前記２次元混合正規分布パラメータに基づいて車両の有無を判断するステップとを含む車両認識方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の車両認識方法であって、画像内に車両の概略シルエットを仮定するステップを含み、前記概略シルエット内の画素集合だけを用いて前記多次元混合正規分布パラメータを推定することを特徴とする車両認識方法。
【請求項４】
請求項１記載の車両認識方法であって、既知の車両画像に対する多次元混合正規分布の当てはまり方をあらかじめ学習するステップを含み、未知の画像に当てはまった多次元混合正規分布を、学習結果と比較することにより車両の有無を判断することを特徴とする車両認識方法。
【請求項５】
請求項２または３記載の車両認識方法であって、既知の車両画像に対する２次元混合正規分布の当てはまり方をあらかじめ学習するステップを含み、未知の画像に当てはまった２次元混合正規分布を、学習結果と比較することにより車両の有無を判断することを特徴とする車両認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力画像またはその部分画像などの画像が、車両を含むか否かを判断する車両認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
車両認識方法にはさまざまな方法が提案されている。例えば、特願平９−２３０６５０号公報に記載の車両認識方法では、入力画像を微分処理（エッジ検出）した後、所定のしきい値で２値化し、その２値画像から円（タイヤに相当する部分）を検出することによって、車両を認識している。
【０００３】
また、特開２００３−１７８２９１号公報に記載の車両認識方法では、画像内の所定の矩形領域で、左右の対称画素における輝度値の差の合計である左右対称度、その矩形領域での縦方向エッジヒストグラムの平均値から求まる水平線分含有率、及び、その矩形領域を貫通する水平線分の長さから求まる水平成分貫通率を算出し、それらの和が所定の閾値よりも小さくなる場合に車両と判断している。
【０００４】
【特許文献１】特開平９―２３０６５０号公報
【特許文献２】特開２００３−１７８２９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の車両認識方法は、検出されたエッジ特徴、例えばその形状、位置、大きさ、多さなどに基づいて車両を認識しているため、認識精度が車両の固体差や向きなどに大きく依存するという問題があった。また、エッジ特徴は低コントラストな画像からは抽出しがたく、降雨／降雪時などの画像において車両を認識することはできなかった。
【０００６】
この発明は上記のような問題を解決するためになされたもので、多様な車両を多様な環境下で精度よく認識することができる方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明の第１の観点における車両認識方法は、入力画像またはその部分画像などの画像内の車両の有無を判断する車両認識方法であって、前記画像内の画素集合を２次元画像座標軸と特徴軸とで構成される多次元空間中の分布として捉え、その分布に当てはまる多次元混合正規分布パラメータを推定するステップ、および前記多次元混合正規分布パラメータに基づいて車両の有無を判断するステップとを含むことを特徴とする。
【０００８】
また、この発明の第２の観点における車両認識方法は、入力画像またはその部分画像などの画像内の車両の有無を判断する車両認識方法であって、前記画像内の画素集合を２次元画像座標軸と特徴軸とで構成される多次元空間中の分布として捉え、その分布に当てはまる多次元混合正規分布パラメータを推定するステップと、前記多次元混合正規分布パラメータを２次元画像座標平面に投影して２次元混合正規分布パラメータを求めるステップと、前記２次元混合正規分布パラメータに基づいて車両の有無を判断するステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
この発明の第１の観点における車両認識方法は、多次元混合正規分布パラメータに基づいて車両を認識するため、車両の固体差や姿勢（向き）などの些細な違いに依存せず、安定した認識が可能である。また、多次元混合正規分布パラメータは統計的な特徴であるため、従来手法で使われてきたエッジ特徴などに比べ、低コントラストな画像からでも安定に抽出できるという効果がある。
【００１０】
この発明の第２の観点における車両認識方法は、多次元混合正規分布パラメータから得られた２次元混合正規分布パラメータに基づいて車両を認識するため、第１の観点における車両認識方法と同様に、車両の固体差や姿勢（向き）などの些細な違いに依存せず、安定した認識が可能である。また、多次元混合正規分布パラメータは統計的な特徴であるため、従来手法で使われてきたエッジ特徴などに比べ、低コントラストな画像からでも安定に抽出できるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下この発明による車両認識方法のいくつかの実施の形態を、図面を参照しながら説明する。
【００１２】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による車両認識方法を示すフローチャートである。この実施の形態１による車両認識方法は、図１に示す４つのステップＳＴ１〜ＳＴ４を含んでいる。
【００１３】
画像内の画素集合は、画像平面内の位置を表す座標軸(ｘ，ｙ)と、その特徴軸（例えば輝度値や色）(ｒ，ｇ，ｂ，・・・)によって構成される多次元空間中の分布としてとらえることができる。例えば、図２は降雪時の不鮮明な車両画像であるが、この車両画像（内部のみ）に含まれる画素集合は、座標軸(ｘ，ｙ)と輝度軸の３次元空間において図３のように分布している。そこでステップＳＴ１において、入力画像内のすべての画素に関して、画像座標値(ｘｉ，ｙｉ)と特徴量(ｒｉ，ｇｉ，ｂｉ，・・・)で構成されるＭ次元の特徴ベクトルｖｉ(ｉ＝１，・・・、Ｎ)を、次の（数１）の通り生成する。ただし、Ｎは画素数である。
【数１】
2005267570.tif 000003
【００１４】
次に、ステップＳＴ２において、(ｘ，ｙ，ｒ，ｇ，ｂ，・・・)空間における画素の分布が混合正規分布に従うと仮定し、画素集合の分布から混合正規分布パラメータを求める。具体的には、Ｋ個の成分からなるＭ次元の混合正規分布パラメータをθ＝｛αｊ，μｊ，Σｊ｝(ただし、ｊ＝１，・・・，Ｋ)とし、すべての特徴ベクトルｖｉに関して、尤度を最大にするパラメータθＭＬを次の（数２）により、推定する。
【数２】
2005267570.tif 000004
【００１５】
ただし、ｆ(ｖｉ；μｊ,Σｊ)は、平均μｊ、共分散行列ΣｊのＭ次元正規分布成分であり、次の（数３）により与えられる。
【数３】
2005267570.tif 000005
【００１６】
また、αｊはそれらの混合比であり、次の（数４）を満たさなければならない。
【数４】
2005267570.tif 000006
【００１７】
なお、θＭＬの算出には、観測不能パラメータが存在する場合の最尤推定手法として確立されたＥＭ(Expectation-Maximization)アルゴリズムを用いる。このＥＭアルゴリズムは、次の文献に紹介されている。
【００１８】
A.Dempster, N. Laird and D. Rubin, 
"Maximumlikelihood from incomplete data via the EM algorithm,"
J. RoyalStatistical Society, Vol.39, pp.1-38, 1977.
【００１９】
具体的には、パラメータが収束するまで、下記の３つのステップ（１）（２）（３）を繰り返し実行することになる。
【００２０】
（１）次の（数５）により、観測できないパラメータzの条件付確率を計算する。
【数５】
2005267570.tif 000007
【００２１】
（２）次の（数６）により、混合率を更新する。
【数６】
2005267570.tif 000008
【００２２】
（３）次の（数７）により、各成分の正規分布パラメータを更新する。
【数７】
2005267570.tif 000009
【００２３】
θＭＬが求まった後、ステップＳＴ３において、θＭＬで表されるＭ次元の混合正規分布を２次元画像平面(ｘ，ｙ)上に投影し、特徴軸方向の分布情報を省く。図４は投影された混合正規分布を画像化（可視化）したものである。
【００２４】
最後に、ステップＳＴ４において、投影後の２次元混合正規分布にしたがって、入力画像内の車両の有無を判断する。例えば、２次元混合正規分布において、Ｋ個の正規分布成分の位置のばらつきを計算し、所定の閾値以上の場合は車両ありと判断する。逆にそれ以外は車両なしと判断する。あるいは、図４のように、画像化したパターンが所定の車両パターンに似ている場合に車両と判断し、それ以外は車両なしと判断してもよい。
【００２５】
この実施の形態１では、画像パターンを構成する複数の主領域の関係を表現した混合正規分布特徴に基づいて車両を認識するため、車両の固体差や姿勢（向き）などの些細な違いに依存せず、安定した認識が可能である。また、混合正規分布パラメータは統計的な特徴であるため、従来手法で使われてきたエッジ特徴などに比べ、低コントラストな画像からでも安定に抽出できるという特長がある。
さらに、ステップＳＴ３のように、２次元画像平面に混合正規分布を投影すれば、車両の輝度や色にも依存しないで認識できるようになる。
【００２６】
なお、上記の例では、入力画像におけるすべての画素を使って混合正規分布パラメータを算出したが、これに限定されるものではなく、入力画像の任意の位置における任意の大きさの部分画像に着目し、その部分画像に対して認識処理を行ってもよい。また、入力画像における車両の概略シルエットを仮定し、シルエット内の画素集合だけを用いて混合正規分布パラメータを推定するようにしてもよい。例えば、図５の画像の場合は、斜線部分以外の画像を用いる。この場合、車両周辺の背景画素からの影響を極力抑えることができる。
【００２７】
実施の形態２．
図６はこの発明の実施の形態２による車両認識方法を示すフローチャートである。この実施の形態２による車両認識方法は、図６に示すように５つのステップＳＴ２１〜ＳＴ２５を含んでいる。
【００２８】
この実施の形態２では、まず、ステップＳＴ２１において、既知の車両画像を多数用意し、実施の形態１と同様にして、それぞれの車両画像に当てはまる混合正規分布パラメータを算出し、２次元画像平面に投影して２次元分布にする。次にステップＳＴ２２において、算出された複数の２次元混合正規分布を学習する。具体的には、複数の２次元混合正規分布の平均と共分散を算出する。ここで、学習される２次元混合正規分布は、パラメータそのものでもよいし、画像化したパターンでもよい。
【００２９】
続いてステップＳＴ２３において未知の入力画像が与えられると、それに対する混合正規分布パラメータを算出し、２次元画像平面に投影して２次元分布にする。ステップＳＴ２４において、未知画像に対する２次元混合正規分布と学習済みの分布とを比較し、未知画像における車両らしさの確率を算出する。具体的には、ステップＳＴ２２で求めた平均と共分散を使って正規分布の確率密度（図７中の距離Ｄに相当）を計算する。最後にステップＳＴ２５において、車両らしさの確率が閾値以上の場合に、車両有りと判断する。
【００３０】
この実施の形態２では、学習結果と比較することができるので、車両の認識精度が向上する。
【００３１】
図７は実施の形態２の説明図である。（１）は学習用車両画像への混合正規分布当てはめのステップを示し、図６のステップＳＴ２１に相当する。（２）は混合正規部分布パターンの学習ステップであり、図６のステップＳＴ２２に相当する。（３）は未知画像への混合正規分布当てはめのステップを示し、図６のステップＳＴ２４に相当する。（４）は車両／非車両識別のステップであり。図６のステップＳＴ２４、ＳＴ２５に相当する。
【００３２】
なお、上記の例では、既知の車両画像に対する混合正規分布を学習したが、このほかに、入力画像内に存在する可能性がある背景物体の画像を学習しておく方法も考えられる。この場合は、未知画像の混合正規分布が車両または背景のどちらに類似しているかを判断することで、車両の有無を決定できるようになる。
【００３３】
また、実施の形態２では、２次元混合正規分布パラメータを学習済みのものと比較するが、多次元混合正規分布パラメータの段階で、学習済みのものと比較することもできる。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
この発明による車両認識方法は、例えば通行する車両を含めて、道路を監視する道路監視システムなどに利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】この発明による車両認識方法の実施の形態１を示すフローチャート。
【図２】実施の形態１における車両画像の一例を示す画面図。
【図３】図２における車両画像の画素集合の分布図。
【図４】実施の形態１により処理される混合正規分布の画面図。
【図５】実施の形態１により処理される車両画像の一例を示す画面図。
【図６】この発明による車両認識方法の実施の形態２を示すフローチャート。
【図７】実施の形態２の説明図。
【符号の説明】
【００３６】
ＳＴ１〜ＳＴ４：ステップ、ＳＴ２１〜ＳＴ２５：ステップ。
【図１】
2005267570.tif 000010
【図２】
2005267570.tif 000011
【図３】
2005267570.tif 000012
【図４】
2005267570.tif 000013
【図５】
2005267570.tif 000014
【図６】
2005267570.tif 000015
【図７】
2005267570.tif 000016