(57)【要約】画像処理システム（１０）は、続く画像で同一化が可能なように、札付けされる異なる人物の数の各々において統計モデルを生成する画像（２５）のシークエンスを処理する。与えられた札付け人物における統計モデルは、色やきめなどの少なくとも一つの外観特質と一つ以上の画像内の同一の外観のデザインされた領域の形状若しくは位置などの少なくとも一つの幾何学的配置特質を組み入れる。人物の検出、人物の位置決め、及び／若しくは人物のトラッキング操作を実行するために、モデルは続く画像に適用される。画像処理システム（１０）の作用は、操作の結果に基づいて制御される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理システムで人物を札付けする方法であって、該方法は、
札付けされる各人物において該札付け人物の少なくとも一つの外観の特質及び少なくとも一つの幾何学的配置特質を組み込んでいる統計モデルを生成する画像のシークエンスの処理と；
前記札付け人物における検出の操作、位置決め操作、及びトラッキング操作の少なくとも一つを実行するために、少なくとも一つの続く画像への前記モデルの適用と；及び
前記少なくとも一つの操作の結果に基づく前記画像処理システムの作用を制御する、
段階からなることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記画像のシークエンスはビデオセグメントであることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
前記処理段階はさらに、各々の前記モデルが特異的な札付け人物に対応する、複数の統計モデルを生成する前記画像のシークエンスの処理を含むことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項４】
前記外観の特質は、色の特質及びきめの特質の少なくとも一つからなることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項５】
前記幾何学的配置の特質は、前記統計モデルと関連する複数の領域の与えられた一つにおける領域の形状及び領域の位置の少なくとも一つからなることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項６】
前記統計モデルは、与えられた画像を同様の外観の異なる領域の数Ｎにセグメント化することによって生成されることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項７】
与えられた人物Ωにおいて生成される前記統計モデルは、前記人物Ωが与えられた画像Ｉで表される見込みを示唆している見込み確率関数Ｐ（Ｉ／Ω）からなることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項８】
人物Ωにおける見込み確率関数Ｐ（Ｉ／Ω）は、
【数１】
2004513442.tif 000016
として計算されて、ここでＲｒは少なくとも一つの外観の特質及び少なくとも一つの幾何学的配置の特質の関数であり、ｒは前記画像Ｉ内の同様の外観のＮ領域の一つを識別するインデックスであることを特徴とする請求項７の方法。
【請求項９】
与えられた人物Ωにおいて生成される前記統計モデルは、Ｐ（Ｉ｜Ｔ、ξ、Ω）からなり、ここでＴは画像Ｉでの前記人物のグローバルモーションを捕獲するために使用される線形変換であり、ξは与えられた時点における前記人物のローカルモーションを捕獲するために使用される分離変数であることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１０】
前記人物の位置は、前記線形変換Ｔを使用して決定されることを特徴とする請求項９の方法。
【請求項１１】
前記線形変換Ｔは、回転及び大きさに対して変更しない画像Ｉのサブウィンドーを獲得するために使用されることを特徴とする請求項９の方法。
【請求項１２】
前記線形変換Ｔは、画像Ｉの基準点Ｘｃ、回転角度θ、及びスケール係数ｓを伴ってバイリニアーインターポレーション技術を用いて実行されることを特徴とする請求項９の方法。
【請求項１３】
前記ローカルモーションは、前記人物Ωの異なるポーズを捕獲Ｍするために変数ξの状態｛ξ１、ξ２、．．．ξＭ｝の分離セットを使用してモデル化されることを特徴とする請求項９の方法。
【請求項１４】
与えられた人物Ω及び画像Ｉにおいて生成される前記統計モデルは、見込み確率関数
【数２】
2004513442.tif 000017
からなり、ここでｒは同様の外観の領域に対するインデックスであり、Ｎは前記領域の合計数ｒ＝１、２、．．．Ｎであり、及び
【数３】
2004513442.tif 000018
からなり、ここでＰ（ｐｉｘ｜ｒ、Ｔ、ξ、Ω）はポーズξの前記モデルのｒ番目領域に属すると仮定する場合のピクセルｐｉｘを観察する確率であり、及びＰ（ｒ｜ξ、Ω）は前記ポーズにおける前記領域の先の確率であることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１５】
同様の外観の前記領域は、
【数４】
2004513442.tif 000019
のような一定の確率を有するダミーの領域を含むことを特徴とする請求項１４の方法。
【請求項１６】
前記画像Ｉの前記ピクセルの少なくともサブセットの各々は、
【数５】
2004513442.tif 000020
ここで
【数６】
2004513442.tif 000021
は対応する特徴空間上のガウス分布として接近される
ように二次元位置のベクトルｘ及び外観の特質のベクトルｆによって特徴とされる請求項１４の方法。
【請求項１７】
前記制御段階は、前記少なくとも一つの操作の結果に基づく前記画像処理システムの出力を生成することからなる請求項１の方法。
【請求項１８】
前記制御段階は、前記少なくとも一つの操作の結果に基づく前記画像処理システムのパラメーターの操作を変更することからなる請求項１の方法。
【請求項１９】
画像処理システムで人物の札付けの提供で使用される装置であって、該装置は、
札付けされる各々の人物における統計モデルを生成する画像のシーケンスを処理するために作用するプロセッサーであって、前記統計モデルは前記札付け人物の少なくとも一つの外観の特質及び少なくとも一つの幾何学的配置の特質を組み込み、前記札付け人物の検出操作、位置決め操作、及びトラッキング操作の少なくとも一つを実行するために、前記モデルを少なくとも一つの画像に適用するためにさらに作用する前記プロセッサーであり、さらに前記画像処理システムの作用は前記少なくとも一つの操作の結果に基づき制御されることを特徴とするプロセッサー、
からなる装置。
【請求項２０】
画像処理システムで人物の札付けの提供で使用のための一つ以上のプログラムを記録する記録媒体からなる製造品であって、プロセッサーによって実施される場合の一つ以上のプログラムが、
札付けされる各人物において該札付け人物の少なくとも一つの外観の特質及び少なくとも一つの幾何学的配置の特質を組み込んでいる統計モデルを生成する画像のシークエンスの処理と；及び
前記札付け人物における検出の操作、位置決め操作、及びトラッキング操作の少なくとも一つを実行するために、少なくとも一つの続く画像への前記モデルの適用であって、ここで前記画像処理システムの作用は前記少なくとも一つの操作の結果に基づき制御されることを特徴とする前記モデルの適用
の段階を実行することを特徴とする製造品。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の分野
本発明は一般的に画像処理分野に関し、より詳細には画像処理システムにおいて人物を札付けする特質を実行する技術に関する。
【０００２】
発明の背景
画像処理システムにおける人物の札付けは、ビデオ信号の画像若しくは画像のシークエンスにおいて観察される人物を特徴づける処理を一般的に意味し、同一人物がその後に続く画像に現れる場合に、特徴づけを用いて決定する。検出された人物は、特徴づけとの関連によって“札付け”されて、それによって続く画像で札付け人物として識別される。このように、人物の札付けの処理は、特定の既知の個人であるとして与えられた人物の決定的な識別を必ずしも含んでいない人物認識処理とは明らかに異なる。代わりに、現在の画像中の人物が前の画像で検出された人物と一致すると考えられるという示唆を単に生成する。人物を札付けする処理はまた、人物一致と呼ばれる。
【０００３】
一般的に、従来の人物の札付けは、外観に基づくか、若しくは幾何学的配置に基づく検出アルゴリズムの何れかの使用を含んでいる。外観に基づく検出アルゴリズムは、テンプレートマッチング（ｔｅｍｐｌａｔｅ　ｍａｔｃｈｉｎｇ）及びカラーヒストグラム（ｃｏｌｏｒ　ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ）などの技術を含んでいる。幾何学的配置に基づく検出アルゴリズムで使用される特質の実施例は、大きさ、形状等を含んでいる。しかしながら、従来の技術は、画像処理システムにおける、より効率的でより効果的である人物の札付けの手法において外観と幾何学的特質を組み合わせることはできなかった。
【０００４】
発明の概略
本発明は、外観の特質と幾何学的配置の特質が特定の札付け人物の統計的モデルに組み入れられる方法と装置を提供することにより従来の人物を札付けする技術の前述の問題を解決する。与えられたビデオセグメント若しくは画像のシークエンスの画像に出現する人物の与えられたセットにおいて生成された統計モデルは、続いて処理される画像で人物の検出、位置決め及びトラッキングのために使用されるかもしれない。
【０００５】
本発明の一つの態様と一致して、画像処理システムは、後の画像において同一化が可能なために札付けされるべき多くの各々の異なる人物において統計モデルを生成する画像のシークエンスを処理する。与えられた札付き人物における統計モデルは、色やきめなどの少なくとも一つの外観特質と一つ以上の画像内の同一の外観のデザインされた領域の形状若しくは位置などの少なくとも一つの幾何学的配置特質を組み入れる。人物の検出、人物の位置決め、及び／若しくは人物のトラッキング操作を実行するために、モデルは続く画像に適用される。画像処理システムの作用は、操作の結果に基づいて制御される。
【０００６】
本発明の別の態様に一致して、与えられた札付き人物における統計モデルは、分割する一つ以上の画像によって同様の外観の異なる領域の数Ｎへ生成されるかもしれない。
【０００７】
本発明のさらなる態様と一致して、与えられた人物において生成された統計モデルは、人物が与えられた画像若しくは画像のセットにおいて出現しているという見込みを示唆する見込み確率関数（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の形をしているかもしれない。
【０００８】
すでに言及したように、本発明の著しい利点は、外観と幾何学的配置の両者を組み入れる統計モデルを活用することである。これらの異なる特質を組み合わせるモデルの使用は、人物を札付けする処理の性能を著しく改善する。アプローチのように、例えば、システムが互いに交差する人物若しくは与えられた画像シーケンスの他の目的によって部分的に塞がれた人物を混乱することが少ないであろうことを保証する。
【０００９】
本発明は、ビデオ会議システム、ビデオ監視及びモニターシステム、並びにヒューマンマシンインターフェイス（ｈｕｍａｎ−ｍａｃｈｉｎｅ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ）などの多くの種類の画像処理の適用において使用されることができる。
【００１０】
発明の詳細な記載
図１は、本発明と一致する人物を札付けする技術を実行されるかもしれない画像処理システム１０を示している。システム１０は、プロセッサー１２、メモリ１４、入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置１５、及びコントローラー１６を含み、それらの全ては、一つ以上のシステムブースのセット１７若しくは別のタイプの相互接続を介して通信するために接続されている。システム１０はさらに、示されているようにコントローラー１６に接続されるカメラ１８を含んでいる。カメラ１８は、例えば、機械的なパン−チルト−ズーム（ＰＴＺ）カメラである広角電子ズームカメラであるか、若しくは撮像装置の任意の適切なタイプであるかもしれない。したがって、ここで使用される用語としての“カメラ”は、複数の前述のような装置の任意の形状と同様に撮像装置の任意のタイプを含むことを意図していることを理解すべきである。
【００１１】
システム１０は、例えば、ビデオ会議、ビデオ監視、ヒューマンマシンインターフェイスなどを含む異なる画像処理の適用で使用において適合されるかもしれない。さらに一般的には、システム１０は、本発明により提供される改良された人物を札付けする性能から利点となり得る任意の適用において使用されることができる。
【００１２】
操作において、画像処理システム１０は、人物２０の画像のシークエンスのビデオ信号若しくは他のタイプを生成する。カメラ１８は、人物２０がカメラ１８の視野内に入るように調節されるかもしれない。カメラ１８によって生成される画像のシークエンスに対応するビデオ信号は、次いで、下記により詳細に記載されるように、本発明の人物を札付けする技術を用いてシステム１０で処理される。システムの出力は、次いで、与えられた画像のシークエンスでの特定の札付き人物の検出に基づいて調節されるかもしれない。例えば、ビデオ会議、ヒューマンマシンインターフェイスや他のタイプのシステムの適用は、クエリー若しくは他の出力を生成するか、又は札付き人物の検出に基づく別のタイプをとるかもしれない。システムの作用の制御の任意の他のタイプは、札付き人物の検出で少なくとも一部分に基づくかもしれない。
【００１３】
システム１０の構成要素の要素若しくはグループは、前述若しくは他の処理装置の部分若しくは組み合わせと同様に、他の点では従来のデスクトップ若しくはポータブルコンピューターの対応する構成要素を表すかもしれない。さらに、本発明の別の実施態様において、システム１０のプロセッサー１２、メモリ１４、コントローラー１６及び／若しくは他の要素の数多若しくは全ての機能は、単一の装置に組み込まれる。例えば、システム１０の一つ以上の要素は、特定の集積回路（ＡＳＩＣ）若しくはコンピューター、テレビ、セットトップボックス（ｓｅｔ−ｔｏｐ　ｂｏｘ）若しくは他の処理装置に組み入れられる回路カードの適用として実行されるかもしれない。
【００１４】
ここで使用されるような用語“プロセッサー”は、与えられる画像処理システムで活用されるかもしれないマイクロプロセッサー、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、マイクロコントローラー、デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）若しくは他のデータ処理要素を含むことを意図している。加えて、メモリ１４は、前述及び他のタイプの記録装置の組み合わせ若しくは部分と同様に、電子メモリ、光若しくは磁気ディスクに基づくメモリ、テープに基づくメモリを表現するかもしれないことは注意すべきである。
【００１５】
本発明は、外観の特質と幾何学的配置の特質の両者に基づく統計モデルの使用により従来の人物を札付けする技術の改良を提供する。ここで使用されるような用語“札付け／タッギング”は、一般的に、与えられた画像のシークエンスの一つ以上の画像で特定人物を特徴付ける統計モデルの生成を意味する。かかる手法で“札付け”られた人物は、同じシークエンスか若しくは別のシークエンスの一つ以上の続く画像で、検出されて、位置決めされて、及び／若しくはトラックされる。
【００１６】
図２は、本発明と一致する人物を札付けする処理の実施例を例証する。人物２０を含む画像２５は、画像が同様の外観の異なる領域の数Ｎにセグメント化されるように、システム１０で生成されて処理される。インデックスｒは、領域の特定のものを識別するために使用される。この実施例において、画像２５は、オリジナル画像２５に対応する部分２６−１、２６−２、２６−３の全体でＮ＝３である異なる領域にセグメント化される。Ｐ（Ｉ／Ω）は、与えられた人物Ωにおいて生成された統計モデルの見込み確率関数を与え、人物Ωが与えられた画像Ｉで表される見込みを示唆している。人物Ωにおける統計モデルの見込み確率関数Ｐ（Ｉ／Ω）は、
【００１７】
【数７】
2004513442.tif 000003
として計算されて、ここでＲｒは少なくとも一つの外観の特質及び少なくとも一つの幾何学的配置の特質の関数である。外観の特質は、色、きめなどを含み、幾何学的配置の特質は画像内の相対的な領域位置と同様に領域の形状を含むかもしれない。
【００１８】
図２で例証されている一般的な人物を札付けする処理は、一つ以上の画像からの人物の統計モデルの構築及び続く画像で札付き人物の検出及び位置決めにおける前述のモデルの使用を含んでいる。
【００１９】
図３と連携して詳細に記載されるように、処理はまた、札付き人物のトラッキングを提供するために形態化され得る。Ｐ（Ｉ｜Ｔ、ξ、Ω）を人物Ωの統計モデルの見込み確率関数とする。Ｔは画像空間での人物のグローバルモーション（ｇｌｏｂａｌ　ｍｏｔｉｏｎ）を捕獲するために使用される線形変換であり、ξは与えられた時点における人物のローカルモーション（ｌｏｃａｌ　ｍｏｔｉｏｎ）の状態を捕獲するために導入された分離変数（ｄｉｓｃｒｅｔｅ　ｖａｒｉａｂｌｅ）であり、ここで用語“ローカルモーション”は明瞭に表現された動作、つまり全体の異なる部分の相対的な動作を含むことを意図している。例えば、部屋での人物の位置は、線形変換Ｔから得られ、一方で人物のポーズ（立っている状態、座っている状態など）は離散変数ξから決定される。
【００２０】
図３は線形変換Ｔの操作を例証する。図に示されているように、線形変換Ｔは、回転及び大きさに対して変更しない画像Ｉのサブウィンドー３０を獲得するために使用される。例えば、入力画像Ｉの基準点Ｘｃ、回転角度θ、及びスケール係数ｓを伴ってバイリニアーインターポレーション技術を用いて実行されるかもしれない。
【００２１】
前述で言及したローカルモーションは、人物Ωの異なるポーズＭを捕獲するために変数ξの状態｛ξ１、ξ２、．．．ξＭ｝の分離セットを使用してモデル化される。
【００２２】
本発明の人物を札付けする処理での画像Ｉの人物Ωの検出及び位置決めは、続く最大の見込みサーチを使用して実行される：
【００２３】
【数８】
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検出及び位置決めと対比して、札付け人物のトラッキングは、以前の画像、つまり与えられたビデオセグメントの以前のフレームから人物の既知の位置及びポーズの履歴を利用する。
【００２４】
【数９】
2004513442.tif 000005
のビデオセグメントにおいて、見込み確率
【００２５】
【数１０】
2004513442.tif 000006
は人物
【００２６】
【数１１】
2004513442.tif 000007
の最適の軌道を獲得するために最大化される。かかる最大見込みサーチは、札付き人物のトラッキングを提供して、ヴィテルビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）アルゴリズム若しくは前方後方（ｆｏｒｗａｒｄ−ｂａｃｋｗａｒｄ）アルゴリズムのような周知の従来技術を使用して効果的に実行され得る。
【００２７】
ビデオシークエンスの見込み確率は、
【００２８】
【数１２】
2004513442.tif 000008
のような個々のフレームの見込み確率の点から記載され、ここで
【００２９】
【数１３】
2004513442.tif 000009
はグローバルモーションモデルを特徴づけ、例えばカルマンフィルターを使用して実行できるかもしれない、及び
【００３０】
【数１４】
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はローカルモーションを特徴づけ、変化マトリックス（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ　ｍａｔｒｉｘ）を使用するファーストオーダーマルコフモデル（ｆｉｒｓｔ　ｏｒｄｅｒ　Ｍａｒｋｏｖ　ｍｏｄｅｌ）として実行できるかもしれない。
【００３１】
本発明と一致して、前述に記載されたタイプの異なる統計モデルは生成されて、与えられたビデオセグメントで表される各人物における一つ若しくは画像シークエンスの別のタイプである。人物を札付けする処理は、次いで、ベストマッチングモデルのアイデンティファイアー（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）を伴う各々の札付け人物の軌道を関連することによって検出、位置決め及びトラッキングを提供する。
【００３２】
すでに言及したように、本発明の著しい利点は、外観と幾何学的配置の両者を組み入れる統計モデルを活用することである。これらの異なる特質を組み合わせるモデルの使用は、人物を札付けする処理の性能を著しく改善する。例えば、システムが互いに交差する人物若しくはビデオフレームのシーケンスで他の目的によって部分的に塞がれた人物を混乱することが少ないであろうことを保証する。
【００３３】
外観と幾何学的配置の両者の特質に基づく統計モデルの生成は、ここでより詳細に記載されるだろう。例示を簡潔で明瞭にするために、人物Ωの画像Ｉでのピクセルはお互い独立して考慮されるかもしれない。換言すると、
【００３４】
【数１５】
2004513442.tif 000011
である。
【００３５】
図２と関連して既に言及したように、ｒは同様の外観の領域に対するインデックスであり、Ｎはそのような領域ｒ＝１、２、…Ｎの合計数であり、その結果、
【００３６】
【数１６】
2004513442.tif 000012
であり、ここでＰ（ｐｉｘ｜ｒ、Ｔ、ξ、Ω）は人物のポーズの人物のモデルのｒ番目領域に属すると仮定する場合のピクセルｐｉｘを観察する確率であり、及びＰ（ｒ｜ξ、Ω）は前述のポーズにおける領域の先の確率である。咬合及び新規な露出を扱うために、ダミーの領域は、一定の確率で
【００３７】
【数１７】
2004513442.tif 000013
のように加えられるかもしれない。
【００３８】
画像のすべてのピクセルは、画像の位置ｘ（二次元ベクトル）及び画像の外観の特質ｆ（色、きめ等）によって特徴付けられ、その結果、
【００３９】
【数１８】
2004513442.tif 000014
ここで
【００４０】
【数１９】
2004513442.tif 000015
は両者とも、対応する特徴空間上のガウス分布として接近されるかもしれない。前述で言及した外観の特質ベクトルｆは、ピクセル自体から若しくは与えられたピクセルのまわりのピクセルの指定の“近隣”から与えられたピクセルにおいて獲得できる。すでに言及したように、かかる外観の特質の実施例は色ときめを含む。色の特質は、ＲＧＢ、ＨＩＳ、ＣＩＥ等のような周知の色の空間のパラメーターと関連して決定されるかもしれない。きめの特質は、エッジ検出、きめの勾配、ガボール・フィルタ（Ｇａｂｏｒ　ｆｉｌｔｅｒ）、タムラ特質生成（Ｔａｍｕｒａ　ｆｅａｔｕｒｅ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）等などの周知の従来技術を使用して得られるかもしれない。
【００４１】
図４は、本発明の前述に記載の人物を札付けする処理を概略する流れ図である。段階４０において、画像シークエンスのビデオセグメント若しくは別のタイプは、各人物Ωに札付けされるための統計モデルＰ（Ｉ｜Ｔ、ξ、Ω）に基づく外観及び幾何学的配置を生成するために処理される。段階４２において、結果となるモデル若しくはモデルのセットは、画像処理システムのメモリ、例えば、システム１０のメモリ１４に記録される。最後に、段階４４において、一つ以上の続く画像は、人物の検出、人物の位置決め及び人物のトラッキング操作の少なくとも一つを実行する記録されたモデルを使用して処理される。一つ以上の続く画像は、同一のビデオセグメント若しくは別の画像シークエンスからの、又は異なる画像シークエンスからの続く画像となるかもしれない。段階４０、４２、及び４４の処理操作は、システム１０のプロセッサー１２によって実行されるソフトウェアを使用して実行される。
【００４２】
本発明の前述に記載の実施態様は、単に実例となるように意図される。例えば、本発明の技術は、人物の検出、人物の位置決め及び人物のトラッキング操作の少なくとも一つ以上を含む処理を含有する様々な異なる人物を札付けする処理を使用して実行され得る。加えて、本発明は、ビデオ会議システム、ビデオ監視システム及び他のカメラに基づくシステムを含有する幅広い様々な適用において人物を札付けする性能を提供するために使用され得る。さらに、本発明は、電子、磁気、若しくは光記録媒体に記録され、処理装置、例えばシステム１０のプロセッサー１２によって実行される一つ以上のソフトウェアプログラムの形態の少なくとも一部分で実行され得る。特許請求の範囲内のこれら及び多くの他の実施態様は、当業者にとって明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明が実行される画像処理システムのブロック図である。
【図２】
本発明と一致する人物を札付けする処理の実施例を例証する。
【図３】
本発明と一致する人物を札付けする処理で活用される置き換え操作を例証する。
【図４】
本発明と一致する人物を札付けする処理の実施例の流れ図である。
【国際公開パンフレット】
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2004513442.tif 000024
2004513442.tif 000025
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2004513442.tif 000027
2004513442.tif 000028
2004513442.tif 000029
2004513442.tif 000030
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2004513442.tif 000034
2004513442.tif 000035
2004513442.tif 000036
2004513442.tif 000037
2004513442.tif 000038
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004513442.tif 000039
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004513442.tif 000040
【国際調査報告】
2004513442.tif 000041
2004513442.tif 000042
2004513442.tif 000043
2004513442.tif 000044