(57)【要約】【課題】  物体パラメータ推定技術において、各種物体パラメータの変動による画像の変形度合いに偏りがある場合には、単純な距離を利用した解（従来手法）には、統計的な偏りが生じてしまい、物体パラメータ推定精度が低下してしまうという問題を解決する。【解決手段】  入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段と、前記対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮手段と、辞書に記載の圧縮特徴ベクトルと対象圧縮特徴ベクトルとの距離を算出する距離算出手段と、算出した距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定手段と、で物体パラメータ推定装置を構成する。【選択図】  図１
2005149167.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定装置であって、
入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段と、
前記対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮手段と、
前記対象圧縮特徴ベクトルと辞書に記載の圧縮特徴ベクトルとの各次元を重みづけした距離を算出する距離算出手段と、
算出した対象圧縮特徴ベクトルとの距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定手段と、を有することを特徴とする物体パラメータ推定装置。
【請求項２】
前記対象圧縮手段は、圧縮率から圧縮する対象特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて、上位Ｎ個の主成分と対象特徴ベクトルとの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮特徴ベクトル出力手段を有することを特徴とする請求項１に記載の物体パラメータ推定装置。
【請求項３】
前記距離算定手段は、前記対象圧縮特徴ベクトルの各次元に対して主成分の固有値の逆数を掛け合わせた後に距離を計算する重みつき距離演算手段を有することを特徴とする請求項１または２に記載の物体パラメータ推定装置。
【請求項４】
既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定装置であって、
既知の物体パラメータを有する複数画像中の物体より特徴を抽出した特徴ベクトルを求める特徴抽出手段と、
前記特徴ベクトルを圧縮した圧縮特徴ベクトルを求める圧縮手段と、
圧縮特徴ベクトルと物体パラメータとを対応させて保存した辞書を生成する辞書保存手段と、
入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段と、
前記対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮手段と、
前記対象圧縮特徴ベクトルと前記辞書に記載の圧縮特徴ベクトルとの各次元を重みづけした距離を算出する距離算出手段と、
算出した対象圧縮特徴ベクトルとの距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定手段と、を有することを特徴とする物体パラメータ推定装置。
【請求項５】
前記圧縮手段は、前記特徴ベクトルに対して主成分分析を行う主成分分析手段と、
圧縮率から圧縮する特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて上位Ｎ個の主成分と特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした圧縮特徴ベクトルを求める圧縮特徴ベクトル出力手段と、を有し、
前記対象圧縮手段は、圧縮率から圧縮する対象特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて上位Ｎ個の主成分と対象特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮特徴ベクトル出力手段を有することを特徴とする請求項４に記載の物体パラメータ推定装置。
【請求項６】
前記距離算定手段は、前記圧縮特徴ベクトルおよび対象圧縮特徴ベクトルの各次元に対して主成分の固有値の逆数を掛け合わせた後に距離を計算する重みつき距離演算手段を有することを特徴とする請求項４または５に記載の物体パラメータ推定装置。
【請求項７】
既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定方法であって、
入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出ステップと、
前記対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮ステップと、
前記対象圧縮特徴ベクトルと辞書に記載の圧縮特徴ベクトルとの各次元を重みづけした距離を算出する距離算出ステップと、
算出した対象圧縮特徴ベクトルとの距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定ステップと、を有することを特徴とする物体パラメータ推定方法
【請求項８】
前記対象圧縮ステップは、圧縮率から圧縮する対象特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて、上位Ｎ個の主成分と対象特徴ベクトルとの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮特徴ベクトル出力ステップを有することを特徴とする請求項７に記載の物体パラメータ推定方法。
【請求項９】
前記距離算定ステップは、前記対象圧縮特徴ベクトルの各次元に対して主成分の固有値の逆数を掛け合わせた後に距離を計算する重みつき距離演算ステップを有することを特徴とする請求項７または８に記載の物体パラメータ推定方法。
【請求項１０】
既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定方法であって、
既知の物体パラメータを有する複数画像中の物体より特徴を抽出した特徴ベクトルを求める特徴抽出ステップと、
前記特徴ベクトルを圧縮した圧縮特徴ベクトルを求める圧縮ステップと、
圧縮特徴ベクトルと物体パラメータとを対応させて保存した辞書を生成する辞書保存ステップと、
入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出ステップと、
前記対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮ステップと、
前記対象圧縮特徴ベクトルと前記辞書に記載の圧縮特徴ベクトルとの各次元を重みづけした距離を算出する距離算出ステップと、
算出した対象圧縮特徴ベクトルとの距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定ステップと、を有することを特徴とする物体パラメータ推定方法。
【請求項１１】
前記圧縮ステップは、前記特徴ベクトルを全て入力する全特徴入力ステップと、
特徴ベクトルに対して主成分分析を行う主成分分析ステップと、
圧縮率から圧縮する特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて上位Ｎ個の主成分と特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした圧縮特徴ベクトルを求める圧縮特徴ベクトル出力ステップと、を有し、
前記対象圧縮ステップは、圧縮率から圧縮する対象特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて上位Ｎ個の主成分と対象特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮特徴ベクトル出力ステップを有することを特徴とする請求項１０に記載の物体パラメータ推定方法。
【請求項１２】
前記距離算定ステップは、前記圧縮特徴ベクトルおよび対象圧縮特徴ベクトルの各次元に対して主成分の固有値の逆数を掛け合わせた後に距離を計算する重みつき距離演算ステップを有することを特徴とする請求項１０または１１に記載の物体パラメータ推定方法。
【請求項１３】
上記の請求項１〜１２のいずれか１項に記載の物体パラメータ推定装置または物体パラメータ推定方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
上記の請求項１〜１２のいずれか１項に記載の物体パラメータ推定装置または物体パラメータ推定方法を、コンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に撮像された物体のパラメータを推定する物体パラメータ推定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体パラメータ推定技術は、画像に撮影された物体のパラメータを推定する技術である。物体のパラメータとは、例えば、カメラの視点位置などのパラメータが挙げられる。また、従来技術としては認識対象を種々の方向から撮影した辞書画像を予め用意し、辞書画像を圧縮して固有空間内の点として表現し、入力された画像を固有空間内へ投影して辞書画像と比較するパラメトリック固有空間法が知られている(例えば、非特許文献１参照。)。
【非特許文献１】「２次元照合による３次元物体認識−パラメトリック固有空間法−」、村瀬洋、Ｓ．Ｋ．Ｎａｙｅｒ著、信学論、Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．１１．２１７９−２１８７、１９９４年、１１月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
例えば、入力画像がレンズによって歪む場合、姿勢パラメータにレンズ歪みパラメータを加味する必要がある。
【０００４】
しかしながら、レンズの歪みによる画像の変形に比べて、姿勢パラメータの変動による画像の変形が非常に大きい場合には、従来のパラメトリック固有空間法では、パラメータ推定精度が低下してしまう。
【０００５】
つまり、各種パラメータの変動による画像の変形度合いに偏りがある場合には、単純な距離を利用した解（従来手法）には、統計的な偏りが生じてしまい、パラメータ推定精度が低下してしまうという問題があった。
【０００６】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたもので、その目的は、前記課題を解決できる物体パラメータ推定装置、物体パラメータ推定方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで、前記課題を解決するために請求項１に記載の物体パラメータ推定装置は、既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定装置であって、入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段と、前記対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮手段と、前記対象圧縮特徴ベクトルと辞書に記載の圧縮特徴ベクトルとの各次元を重みづけした距離を算出する距離算出手段と、算出した対象圧縮特徴ベクトルとの距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項２に記載の物体パラメータ推定装置は、請求項１において、前記対象圧縮手段は、圧縮率から圧縮する対象特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて、上位Ｎ個の主成分と対象特徴ベクトルとの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮特徴ベクトル出力手段を有することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３に記載の物体パラメータ推定装置は、請求項１または２において、前記距離算定手段は、前記対象圧縮特徴ベクトルの各次元に対して主成分の固有値の逆数を掛け合わせた後に距離を計算する重みつき距離演算手段を有することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４に記載の物体パラメータ推定装置は、既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定装置であって、既知の物体パラメータを有する複数画像中の物体より特徴を抽出した特徴ベクトルを求める特徴抽出手段と、前記特徴ベクトルを圧縮した圧縮特徴ベクトルを求める圧縮手段と、圧縮特徴ベクトルと物体パラメータとを対応させて保存した辞書を生成する辞書保存手段と、入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段と、前記対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮手段と、前記対象圧縮特徴ベクトルと前記辞書に記載の圧縮特徴ベクトルとの各次元を重みづけした距離を算出する距離算出手段と、算出した対象圧縮特徴ベクトルとの距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項５に記載の物体パラメータ推定装置は、請求項４において、前記圧縮手段は、前記特徴ベクトルを全て入力する全特徴入力手段と、特徴ベクトルに対して主成分分析を行う主成分分析手段と、圧縮率から圧縮する特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて上位Ｎ個の主成分と特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした圧縮特徴ベクトルを求める圧縮特徴ベクトル出力手段と、を有し、前記対象圧縮手段は、圧縮率から圧縮する対象特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて上位Ｎ個の主成分と対象特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮特徴ベクトル出力手段を有することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項６に記載の物体パラメータ推定装置は、請求項４または５において、前記距離算定手段は、前記圧縮特徴ベクトルおよび対象圧縮特徴ベクトルの各次元に対して主成分の固有値の逆数を掛け合わせた後に距離を計算する重みつき距離演算手段を有することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項７に記載の物体パラメータ推定方法は、既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定方法であって、入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出ステップと、前記対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮ステップと、前記対象圧縮特徴ベクトルと辞書に記載の圧縮特徴ベクトルとの各次元を重みづけした距離を算出する距離算出ステップと、算出した対象圧縮特徴ベクトルとの距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定ステップと、を有することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項８に記載の物体パラメータ推定方法は、請求項７において、前記対象圧縮ステップは、圧縮率から圧縮する対象特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて、上位Ｎ個の主成分と対象特徴ベクトルとの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮特徴ベクトル出力ステップを有することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項９に記載の物体パラメータ推定方法は、請求項７または８において、前記距離算定ステップは、前記対象圧縮特徴ベクトルの各次元に対して主成分の固有値の逆数を掛け合わせた後に距離を計算する重みつき距離演算ステップを有することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項１０に記載の物体パラメータ推定方法は、既知の物体パラメータを有する画像から抽出した特徴と、入力画像中の物体から抽出した対象特徴と、から入力画像の物体パラメータを推定するパラメータ推定方法であって、既知の物体パラメータを有する複数画像中の物体より特徴を抽出した特徴ベクトルを求める特徴抽出ステップと、前記特徴ベクトルを圧縮した圧縮特徴ベクトルを求める圧縮ステップと、圧縮特徴ベクトルと物体パラメータとを対応させて保存した辞書を生成する辞書保存ステップと、入力画像中の物体から特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出ステップと、前記対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮ステップと、前記対象圧縮特徴ベクトルと前記辞書に記載の圧縮特徴ベクトルとの各次元を重みづけした距離を算出する距離算出ステップと、算出した対象圧縮特徴ベクトルとの距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを推定結果とするパラメータ推定ステップと、を有することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項１１に記載の物体パラメータ推定方法は、請求項１０において、前記圧縮ステップは、前記特徴ベクトルを全て入力する全特徴入力ステップと、特徴ベクトルに対して主成分分析を行う主成分分析ステップと、圧縮率から圧縮する特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて上位Ｎ個の主成分と特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした圧縮特徴ベクトルを求める圧縮特徴ベクトル出力ステップと、を有し、前記対象圧縮ステップは、圧縮率から圧縮する対象特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて上位Ｎ個の主成分と対象特徴ベクトルの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮特徴ベクトル出力ステップを有することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項１２に記載の物体パラメータ推定方法は、請求項１０または１１において、前記距離算定ステップは、前記圧縮特徴ベクトルおよび対象圧縮特徴ベクトルの各次元に対して主成分の固有値の逆数を掛け合わせた後に距離を計算する重みつき距離演算ステップを有することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項１３に記載のプログラムは、上記の請求項１〜１２のいずれか１項に記載の物体パラメータ推定装置または物体パラメータ推定方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１４に記載の記録媒体は、上記の請求項１〜１２のいずれか１項に記載の物体パラメータ推定装置または物体パラメータ推定方法を、コンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする。
【００２１】
請求項１または７では、ベクトル間の距離算出において、各次元を重みづけした距離を算出することができ、各種物体パラメータの変動による画像の変形度合いに偏りがある場合であっても物体パラメータ推定精度が低下しない。なお、辞書の情報は予め作成されて蓄積されているものであり、この情報には特徴ベクトルに対する主成分分析結果の各値を含むものとする。また、対象圧縮手段は、辞書に蓄積されている特徴ベクトルに対する主成分分析結果の各値を得て、処理を行うことができる。
【００２２】
請求項２または８では、圧縮率は予め設定しておくこと、物体パラメータ推定要求ごとに入力することが可能である。なお、対象圧縮特徴ベクトル手段は、辞書に蓄積されている特徴ベクトルに対する主成分分析結果の各値を得て、処理を行うことができる。
【００２３】
請求項３または９では、対象圧縮特徴ベクトルの各次元に対して主成分の固有値の逆数を掛け合わせることにより、主成分の分散を考慮した物体パラメータ推定処理を行うことができる。
【００２４】
請求項４〜６または１０〜１２は、請求項１〜３または７〜９において、物体パラメータが既知の複数画像から辞書を作成する処理を行う場合の本発明の態様である。
【発明の効果】
【００２５】
以上、説明したように、本発明では、辞書に記載の特徴ベクトルと対象特徴ベクトルとの単純な距離ではなく、各次元の分散を考慮した距離を算出するため、各種物体パラメータの変動による画像の変形度合いに偏りがある場合でも、統計的な偏りが生じず、物体パラメータ推定精度を保つことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
【００２７】
図１は、本発明である物体パラメータ推定装置を適用した広告提供システムの一例である。本システムによりユーザは撮影した物体の画像を基に、その物体の姿勢に応じた広告情報を得ることができる。ただし、あらかじめその物体のメーカがセンタに物体と共にその姿勢に応じた広告情報を登録していることが前提となる。
【００２８】
本広告提供システム物体はパラメータ推定装置１１および広告提供装置１２から構成される。ユーザは、物体パラメータ推定装置１１に撮影画像および撮影された物体名を入力する。
【００２９】
パラメータ推定装置１１は、撮影された物体の姿勢パラメータが既知である物体の画像を用いて物体を予め登録しており、この登録された情報から物体の姿勢を推定する。
【００３０】
広告提供装置１２は、物体名と姿勢パラメータと広告情報とを蓄積しておき、物体名および姿勢パラメータから広告情報を検索する装置であり、一般のデータベースにより構築できるため、本実施の形態ではその詳細説明を省略する。
【００３１】
ここでパラメータ推定装置１１について詳しく説明する。図２は、パラメータ推定装置１１の一例を示した図である。図２に示すように物体パラメータ推定装置１１は学習装置２１と姿勢推定装置２２とから構成される。
【００３２】
学習装置２１は、物体パラメータが既知である複数画像より特徴を抽出した特徴ベクトルを求める特徴抽出手段２３と、特徴ベクトルを圧縮した圧縮特徴ベクトルを求める圧縮手段２４と、圧縮特徴ベクトルおよび物体パラメータを対にして保存した辞書２６を生成する辞書保存手段２５とから構成される。
【００３３】
姿勢推定装置２２は、入力画像より特徴を抽出した対象特徴ベクトルを求める対象特徴抽出手段２７と、対象特徴ベクトルを圧縮した対象圧縮特徴ベクトルを求める対象圧縮手段２８と、辞書２６に記載の物体名に応じた圧縮特徴ベクトルと対象圧縮特徴ベクトルとの各次元の分散を考慮した距離を算出する距離算出手段２９と、算出された、対象圧縮特徴ベクトルとの距離が指定された閾値以下であった圧縮特徴ベクトルの物体パラメータを出力するパラメータ推定手段３０より構成される。
【００３４】
ここで、図２の各データについて説明する。図３は、物体パラメータが既知である複数画像の例を示した図であって、「達磨」を複数視点から見た画像である。各画像には姿勢パラメータとして、物体位置からの撮影位置の角度と距離とが得られている。辞書保存手段２５にて生成される辞書のフォーマットは、例えば、「物体名、垂直角度、水平角度、距離、圧縮特徴ベクトル」となり、複数画像の枚数分Ｍ個のエントリがある。
【００３５】
ここで圧縮手段２４および対象圧縮手段２８について詳細に説明する。図４は圧縮手段２４および対象圧縮手段２８の構成図である。
【００３６】
圧縮手段２４は、全ての特徴ベクトルを入力する全特徴入力手段４１と、特徴ベクトルに対して主成分分析を行う主成分分析手段４２と、入力されたまたは予め設定された圧縮率から圧縮する特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて上位Ｎ個の主成分と特徴ベクトルとの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした圧縮特徴ベクトルを出力する圧縮特徴出力手段４３とから構成される。
【００３７】
対象圧縮手段２８は、入力されたまたは予め設定された圧縮率から圧縮する特徴ベクトルの次元数（Ｎ）を求めて、上位Ｎ個の主成分と対象特徴ベクトルとの内積を計算し、各内積値をベクトルとみなした対象圧縮特徴ベクトルを出力する対象圧縮特徴出力手段４４から構成される。なお、図４に示すように、対象圧縮特徴ベクトル出力手段４４は主成分分析手段４２で得た主成分分析結果の各データを得て処理を行うことができる。
【００３８】
ここで前記の各データについて説明する。次元数Ｎは例えば、圧縮率をＡ（％）とすると下記の数式１の方法により求められる。
【００３９】
【数１】
2005149167.tif 000003
【００４０】
ただし、[ａ]はａの切り捨てを意味し、Ｉは特徴ベクトルの次元とする。
【００４１】
ここで第ｎ主成分はＩ次元のベクトルとして表現できる（Ｓｎとする。ｎ＝１〜Ｎ）。ここで特徴ベクトルＦｍの圧縮特徴ベクトル（Ｉ次元）ＡＦｍの第ｎ成分ＡＦｍ（ｎ）は、下記の数式２のように計算できる。
【００４２】
【数２】
2005149167.tif 000004
【００４３】
ただし、ｍ＝１〜Ｍ、ｎ＝１〜Ｎであり、Ｎ＜Ｉが成立する。なお、主成分分析については例えば、「パターン認識」大津展之ほか著、Ｐ．３５に記載されている。
【００４４】
前記のＳ１、…Ｓｎ、…ＳＮおよび各主成分に対応する固有値Ｃ１、…Ｃｎ…ＣＮを主成分データとして保存する。対象圧縮特徴ベクトルＡＯＦについても対象特徴ベクトルＯＦおよび主成分データを利用して同様に下記の数式３のように求める。
【００４５】
【数３】
2005149167.tif 000005
【００４６】
図５は、重み付き距離演算手段２９の一例を示した構成図であって、重み付き距離演算手段２９の詳細を示している。重み付き距離演算手段２９は重み付き距離演算手段５１を有している。重み付き距離演算手段５１ではまず対象圧縮特徴ベクトル得る。そして、辞書２６のデータの対象圧縮特徴ベクトルを参照し、圧縮特徴ベクトルＡＦｍと対象圧縮特徴ベクトルＡＯＦとの重み付き距離を算出する。圧縮特徴ベクトルＡＦｍと対象圧縮特徴ベクトルＡＯＦの重み付き距離は、下記の数式４により求める。
【００４７】
【数４】
2005149167.tif 000006
【００４８】
ここで、学習装置２１における登録段階の処理について説明する。図６は、学習装置２１における登録段階を説明するための、登録の動作例を示したフローチャートである。
【００４９】
図６において、先ず、ステップ１で画像の入力を行う。
【００５０】
ステップ２では画像から特徴を抽出し特徴ベクトルを求める。
【００５１】
ステップ３では特徴ベクトルを圧縮し圧縮特徴ベクトルを求める。この段階で、入力されたすべての画像について処理を行ったかを判断し、すべての画像について処理を行った場合には後段のステップ４に進み、すべての画像について処理を行っていない場合にはステップ１に戻る。
【００５２】
ステップ４では圧縮特徴ベクトルと物体パラメータとを関連付けて辞書を生成し、処理を終了する。
【００５３】
ここで、姿勢推定装置２２における識別段階の処理について説明する。図７は、識別段階を説明するための、姿勢推定装置の動作例を示したフローチャートである。
【００５４】
図７において、先ず、ステップ１でパラメータ推定の対象である画像の入力を行う。
【００５５】
ステップ２では、画像から特徴を抽出し対象特徴ベクトルを求める
ステップ３では、対象特徴ベクトルを圧縮し対象圧縮特徴ベクトルを求める。
【００５６】
ステップ４では、辞書２６に記載の圧縮特徴ベクトルと対象圧縮特徴ベクトルとの各次元の分散を考慮した距離を算出する。
【００５７】
ステップ５では、算出した圧縮対象特徴ベクトルとの距離が閾値以下であった圧縮特徴ベクトルに対応する物体パラメータを出力し、処理を終了する。
【００５８】
ここで、圧縮手段２４の動作例について説明する。図８は、圧縮手段２４の動作例を示したフローチャートである。
【００５９】
図８において、先ず、ステップ１で、入力した特徴ベクトルに対して、主成分分析を行う。
【００６０】
ステップ２では、主成分データの出力を行う。
【００６１】
ステップ３では、圧縮特徴ベクトルを算出して出力する。この段階で入力された複数枚画像Ｍ枚分のすべてについて圧縮特徴ベクトルの算出処理を行ったかを判断し、Ｍ枚分のすべてに処理を行った場合には後段の処理に進み、Ｍ枚分のすべてに処理を行っていない場合には、さらに圧縮特徴ベクトルの算出処理を行う。
【００６２】
ここで、対象圧縮手段２７の動作例について説明する。図９は、対象圧縮手段２７の動作例を示したフローチャートである。
【００６３】
図９において、ステップ１で、対象圧縮特徴ベクトルを算出する。この段階で入力された複数枚画像Ｍ枚分のすべてについて対象圧縮特徴ベクトルの算出処理を行ったかを判断し、Ｍ枚分のすべてに処理を行った場合には後段の処理に進み、Ｍ枚分のすべてに処理を行っていない場合には、さらに対象圧縮特徴ベクトルの算出処理を行う。
【００６４】
ここで、距離算定手段２９の動作例について説明する。図１０は、距離算定手段２９の動作例を示したフローチャートである。
【００６５】
図１０において、先ず、ステップ１で、対象圧縮特徴ベクトルの各次元に固有値の逆数をかける。
【００６６】
ステップ２では、圧縮特徴ベクトルの各次元に、固有値の逆数をかける。
【００６７】
ステップ３では、対象圧縮特徴ベクトルと圧縮特徴ベクトルとの距離を算出する。この段階で複数枚画像Ｍ枚分のすべてについて距離の算出処理を行ったかを判断し、Ｍ枚分のすべてに処理を行った場合には後段の処理に進み、Ｍ枚分のすべてに処理を行っていない場合には、ステップ２に戻る。
【００６８】
なお、本発明は図１、図２、図４、図５に示したシステム又は装置の一部又は全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータを用いて実現すること、あるいは図６〜図１０で示した処理手順をプログラムとして構成してコンピュータに実行させることができる。また、コンピュータでその各部の処理機能を実現するためのプログラム、あるいはコンピュータにその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることが可能であり、また、インターネットのような通信ネットワークを介して配布したりすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】パラメータ推定装置を適用した広告提供システムの構成図。
【図２】パラメータ推定装置の構成図。
【図３】物体パラメータが既知である複数画像の例を示した図。
【図４】圧縮手段および対象圧縮手段の構成図。
【図５】重み付き距離演算手段の一例を示した構成図。
【図６】学習装置における登録の動作例を示したフローチャート。
【図７】姿勢推定装置の動作例を示したフローチャート。
【図８】圧縮手段の動作例を示したフローチャート。
【図９】対象圧縮手段の動作例を示したフローチャート。
【図１０】距離算定手段の動作例を示したフローチャート。
【符号の説明】
【００７０】
１１…物体パラメータ推定装置
１２…広告提供装置
２１…学習装置
２２…姿勢推定装置
２３…特徴抽出手段
２４…圧縮手段
２５…辞書保存手段
２６…辞書
２７…対象特徴抽出手段
２８…対象圧縮手段
２９…距離算出手段
３０…パラメータ推定手段
４１…全特徴入力手段
４２…主成分分析手段
４３…圧縮特徴ベクトル出力手段
４４…対象圧縮特徴ベクトル出力手段
５１…重み付き距離演算手段
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図３】
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