(57)【要約】【課題】  本発明は、画像内の認識対象を自動的に認識する画像認識システムの構築方法および撮影装置に関し、認識対象の誤認識を従来より大幅に低減することを目的とする。【解決手段】  撮影された複数の撮影画像を教師データとして使用し、前記撮影画像に基づいて画像認識システムを構築する画像認識システムの構築方法において、前記教師データに使用される前記撮影画像に、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で撮影された画像を用いることを特徴とする。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影された複数の撮影画像を教師データとして使用し、前記撮影画像に基づいて画像認識システムを構築する画像認識システムの構築方法において、
前記教師データに使用される前記撮影画像に、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で撮影された画像を用いることを特徴とする画像認識システムの構築方法。
【請求項２】
請求項１記載の画像認識システムの構築方法において、
前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で、前記認識対象が存在しない状態で撮影された画像であることを特徴とする画像認識システムの構築方法。
【請求項３】
請求項１記載の画像認識システムの構築方法において、
前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で、前記認識対象が存在する状態で撮影された画像であることを特徴とする画像認識システムの構築方法。
【請求項４】
所定環境に配置される装置本体と、
前記装置本体に配置される撮影手段と、
前記撮影手段で撮影された撮影画像を教師データに使用して前記撮影手段で撮影される撮影画像から認識対象を認識する画像認識手段と、
を有することを特徴とする撮影装置。
【請求項５】
請求項４記載の撮影装置において、
前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記撮影手段の撮影範囲に前記認識対象が存在しない状態で撮影された画像であることを特徴とする撮影装置。
【請求項６】
請求項４記載の撮影装置において、
前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記撮影手段の撮影範囲に前記認識対象が存在する状態で撮影された画像であることを特徴とする撮影装置。
【請求項７】
請求項４ないし請求項６のいずれか１項記載の撮影装置において、
前記画像認識手段は、前記撮影手段で撮影された撮影画像を、前記教師データとして順次追加して使用することを特徴とする撮影装置。
【請求項８】
請求項４ないし請求項７のいずれか１項記載の撮影装置において、
前記装置本体は、自走可能とされていることを特徴とする撮影装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像内の認識対象を自動的に認識する画像認識システムの構築方法および撮影装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像内の認識対象を自動的に認識する画像認識システムとして、多数の撮影画像を教師データとして使用し、撮影画像に基づいて画像認識システムを構築するものが知られている。
【特許文献１】特開２００１−３５７０６７公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の画像認識システムでは、認識対象を正確に認識させるためには、教師データに、多数の撮影画像が必要であり、その収集に多大な時間が必要になるという問題があった。そして、撮影画像の数をいたずらに増大しても認識対象の誤認識を低減することが困難であるという問題があった。
本発明は、かかる従来の問題を解決するためになされたもので、認識対象の誤認識を従来より大幅に低減することができる画像認識システムの構築方法および撮影装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
第１の発明の画像認識システムの構築方法は、撮影された複数の撮影画像を教師データとして使用し、前記撮影画像に基づいて画像認識システムを構築する画像認識システムの構築方法において、前記教師データに使用される前記撮影画像に、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で撮影された画像を用いることを特徴とする。
【０００５】
第２の発明の画像認識システムの構築方法は、第１の発明の画像認識システムの構築方法において、前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で、前記認識対象が存在しない状態で撮影された画像であることを特徴とする。
第３の発明の画像認識システムの構築方法は、第１の発明の画像認識システムの構築方法において、前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で、前記認識対象が存在する状態で撮影された画像であることを特徴とする。
【０００６】
第４の発明の撮影装置は、所定環境に配置される装置本体と、前記装置本体に配置される撮影手段と、前記撮影手段で撮影された撮影画像を教師データに使用して前記撮影手段で撮影される撮影画像から認識対象を認識する画像認識手段とを有することを特徴とする。  第５の発明の撮影装置は、第４の発明の撮影装置において、前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記撮影手段の撮影範囲に前記認識対象が存在しない状態で撮影された画像であることを特徴とする。
【０００７】
第６の発明の撮影装置は、第４の発明の撮影装置において、前記教師データに使用される前記撮影画像は、前記撮影手段の撮影範囲に前記認識対象が存在する状態で撮影された画像であることを特徴とする。
第７の発明の撮影装置は、第４ないし第６の発明のいずれか１の撮影装置において、前記画像認識手段は、前記撮影手段で撮影された撮影画像を、前記教師データとして順次追加して使用することを特徴とする。
【０００８】
第８の発明の撮影装置は、第４ないし第７の発明のいずれか１の撮影装置において、前記装置本体は、自走可能とされていることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の画像認識システムの構築方法では、教師データに使用される撮影画像に、画像認識システムが認識しようとする認識対象が存在する環境と同一または類似の環境で撮影された画像を用いるようにしたので、認識対象の誤認識を従来より大幅に低減することができる。
本発明の撮影装置では、撮影手段で撮影された撮影画像を教師データに使用して撮影手段で撮影される撮影画像から認識対象を認識するようにしたので、認識対象の誤認識を従来より大幅に低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態を図面を用いて詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の撮影装置の第１の実施形態を示している。
この撮影装置Ｓは、自走可能な装置本体１１を有している。装置本体１１の下端には、車輪等の走行部材１３が配置されている。この走行部材１３は、装置本体１１内に配置される図示しないモータおよび駆動機構により駆動される。モータの駆動は、装置本体１１内に配置される図示しないバッテリ等の電源により行われる。また、有線あるいは無線によりモータの駆動が制御される。
【００１１】
装置本体１１の上端には、昇降回転部材１５が配置されている。この昇降回転部材１５は、装置本体１１内に配置される図示しない昇降機構により上下方向に昇降可能とされている。また、図示しない回転機構により回転可能とされている。
昇降回転部材１５には、撮影カメラ１７が配置されている。この撮影カメラ１７は、例えばデジタル一眼レフカメラからなる。
【００１２】
装置本体１１内には、後述する制御手段を備えた制御装置１９が設けられている。
図２は、この実施形態の制御装置１９を示すブロック図である。
この実施形態では、制御装置１９の制御手段２１には、撮影カメラ１７、画像認識手段２３、駆動手段２５が接続されている。
撮影カメラ１７は、例えば図３に示すように、撮影カメラ１７が現在撮像している画像Ｇを制御手段２１に、所定時間を置いて間歇的に出力する。
【００１３】
画像認識手段２３は、撮影カメラ１７からの画像Ｇの中から人間の顔Ｋを自動的に認識する。
画像認識手段２３には、学習型の対象物認識アルゴリズムが用いられている。このような学習型の対象物認識アルゴリズムとしては、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、カーネル判別分析、ニューラルネット、部分空間法、アンサンブル学習等のパターン認識で知られている手法を利用することができる。
【００１４】
この実施形態では、学習型の対象物認識アルゴリズムに、教師データとして通常の顔写真がパターン認識手法にあわせた枚数だけ入力されている。また、教師データとして、撮影装置Ｓが使用される環境で、予め撮影カメラ１７により撮影された複数の撮影画像がランダム抽出によりパターン認識手法にあわせた枚数だけ入力されている。
例えば、撮影装置Ｓがパーティー会場で使用される場合には、図４に示すように、パーティー会場内が、人間が写らない状態で撮影カメラ１７により予め撮影され、この撮影画像ＳＧが入力されている。撮影カメラ１７による撮影は、撮影装置Ｓの昇降回転部材１５を昇降あるいは回転させ、パーティー会場内の全体を複数の異なる撮影画像ＳＧとして撮影することにより行われる。
【００１５】
そして、この実施形態では、学習型の対象物認識アルゴリズムに、教師データとして通常の顔写真をパターン認識手法にあわせた枚数入力し、また、複数の異なる撮影画像ＳＧをパターン認識手法にあわせた枚数入力することで、顔Ｋの存在を認識可能な学習ファイルが作成され、この学習ファイルを用いて顔Ｋの存在の認識が行われる。
駆動手段２５は、昇降回転部材１５の図示しないモータを作動して撮影カメラ１７を上下および水平方向に回転駆動する。
【００１６】
図５は、この実施形態の撮影装置Ｓの動作を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳ１において、制御装置１９の図示しないスタートボタンを押すことにより、撮影カメラ１７および制御装置１９がオンされる。
次に、ステップＳ２において、例えばパーティー会場内を自走する撮影装置Ｓの撮影カメラ１７からの画像Ｇが制御手段２１に取り込まれる。
【００１７】
次に、ステップＳ３において、画像認識手段２３により画像Ｇ内に顔Ｋが存在するか否かが認識される。
そして、画像Ｇ内に顔Ｋが存在すると認識された時には、ステップＳ４において、撮影カメラ１７による撮影が行われる。一方、画像Ｇ内に顔Ｋが存在しないと認識された時には、撮影カメラ１７による撮影は行われない。
【００１８】
このようにして、撮影装置Ｓが例えばパーティー会場を自走する間に、人間の顔Ｋを認識して順次撮影が行われる。
この実施形態の撮影装置Ｓでは、画像認識手段２３の教師データに使用される撮影画像ＳＧに、撮影装置Ｓが使用される環境(例えばパーティー会場)と同一の環境で、認識対象である人間が存在しない状態で撮影された撮影画像(非顔画像)を使用するようにしたので、認識対象の誤認識を従来より大幅に低減することができる。
【００１９】
すなわち、この実施形態では、教師データとして、撮影装置Ｓが使用される環境と同一の環境で、人間が写らない状態で予め撮影カメラ１７により撮影された複数の撮影画像ＳＧを使用するようにしたので、人間が写らない領域(背景領域)の誤認識を低減することが可能になり、これにより、認識対象である人間が存在する画像(顔画像)に対する誤認識を低減することができる。
【００２０】
そして、従来、教師データの非顔画像に関しては、使用する環境によって好適な画像が大きく偏ることがあり、また、使用される環境が予想できないために、どのような撮影画像を収集すべきか予測できない場合があったが、このような場合にも好適な撮影画像を容易，確実に提供することができる。
なお、この実施形態では、教師データに、撮影装置Ｓの撮影カメラ１７で撮影された非顔画像の撮影画像を使用したが、既存の非顔画像と混ぜて使用するようにしても良い。
(第２の実施形態)
上述した第１の実施形態では、教師データとして撮影画像内に人間が存在しない非顔画像用のデータを収集したが、撮影画像内に人間の顔が存在する顔画像用のデータを使用環境に合わせて取得するようにしても良い。
【００２１】
この場合には、例えばパーティー会場において、図３に示したように、顔Ｋを撮影カメラ１７の撮影画面の中央に位置させて、撮影カメラ１７により背景の異なる複数の撮影画像を取得することで教師用データを収集すれば良い。
また、画像認識手段２３により特定の人間の顔を認識させたい時には、撮影カメラ１７の画面の中央に特定の人間の顔を位置させて、撮影カメラ１７により背景の異なる複数の撮影画像を取得することで教師用データを収集すれば良い。
【００２２】
このように、教師データとして、撮影装置Ｓが使用される環境と同一の環境で、人間が写った状態で、予め撮影カメラ１７により撮影された複数の撮影画像を使用することにより、顔画像の誤認識を低減することができる。
この場合、教師データに、撮影装置Ｓの撮影カメラ１７で撮影された顔画像の撮影画像と既存の顔画像とを混ぜて使用するようにしても良い。
(第３の実施形態)
上述した第１の実施形態では、撮影装置Ｓの撮影カメラ１７で撮影された撮影画像ＳＧをランダム抽出して非顔画像用の教師データを取得したが、撮影画像ＳＧの特徴抽出を行って非顔画像用の教師データを取得するようにしても良い。
【００２３】
特徴抽出としては、濃度ヒストグラムやエッジ特徴等の各データの類似度を評価できるものであれば良い。また、それらを組み合わせても良い（例えば濃度ヒストグラムとエッジ特徴）。非顔画像用の教師データは、できるだけ多くのパターンを集めることが重要となるので、非顔画像の教師データ侯補に対してクラスタリングを行い、重複しないようなデータ収集を行うのが好ましい。また、顔画像用の教師データに対しても同様にするのが好ましい。
(第４の実施形態)
上述した第１の実施形態では、教師データに、予め撮影カメラ１７により撮影された複数の撮影画像ＳＧを使用したが、例えばパーティーの行われているパーティー会場において、撮影カメラ１７で撮影された撮影画像を、教師データとして順次追加して使用するようにしても良い。
【００２４】
このように、撮影装置Ｓが実際に使用されている時に、画像認識手段２３が認識した顔画像を教師データに追加することにより顔画像の認識能力を徐々に向上することができる。
そして、この場合には、撮影カメラ１７で撮影された撮影画像を、教師データとしてインタラクティブに人間が指定しても良い。また、顔画像、非顔画像ともに画像認識手段２３が間違って認識した場合には、それを見つけた人間が、その間違って認識した撮影画像を教師データに加えて再度最適化を行うことで、間違った認識動作を低減することができる。
(実施形態の補足事項)
以上、本発明を上述した実施形態によって説明してきたが、本発明の技術的範囲は上述した実施形態に限定されるものではなく、例えば、以下のような形態でも良い。
【００２５】
(１)上述した実施形態では、撮影装置Ｓの画像認識手段２３に本発明の画像認識システムの構築方法を適用した例について説明したが、例えば、画像データベースのように画像を保存している装置にも適用することができる。例えば、画像データベース内の撮影済みの画像に対して顔の認識を行う場合には、顔が写っていない撮影済みの画像から第１の実施形態と同様に非顔画像を教師データとして取得すれば良い。
【００２６】
(２)上述した実施形態では、撮影装置Ｓに画像認識手段２３を設けた例について説明したが、例えば、無線ＬＡＮや、有線のデータ転送手段（ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等）を用いてＰＣに撮影画像を転送してＰＣ内の画像認識手段２３により撮影画像の認識を実施するようにしても良い。
(３)上述した実施形態では、撮影装置Ｓをパーティー会場に配置した例について説明したが、例えば、海、山、都会等の種々の環境に配置しても良い。
【００２７】
(４)上述した実施形態では、人間の顔画像を認識した例について説明したが、例えば、ぬいぐるみ、動物、車等の認識に広く適用することができる。
(５)上述した実施形態では、教師データの撮影画像を、画像認識手段２３が認識しようとする画像の環境と同一の環境で撮影した例について説明したが、類似の環境で撮影するようにしても良い。例えば、画像認識手段２３が認識しようとする画像の環境が海、山、室内等の場合には、類似する環境の海、山、室内等を教師データの撮影画像としても良い。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の撮影装置の第１の実施形態を示す説明図である。
【図２】図１の制御装置を示すブロック図である。
【図３】図１の撮影カメラが現在撮像している画像を示す説明図である。
【図４】図１の撮影カメラが予め撮影するパーティー会場の画像を示す説明図である。
【図５】図１の制御手段の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００２９】
１１：装置本体、１３：走行部材、１７：撮影カメラ、２３：画像認識手段、Ｓ：撮影装置、ＳＧ：撮影画像。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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