(57)【要約】【課題】被写体の判別処理において、背景が複雑な場合に検出ウインドウ内の部分領域から算出した複雑度に応じて判別器を選択することで背景が複雑な場合にも精度良く被写体の判別を行う。【解決手段】入力パターンから所望の対象を判別する画像判別装置において、前記入力パターンから特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記入力パターンが前記対象かどうかを判別するための判別器を記憶した判別器記憶手段と、前記入力パターンに部分領域を設定する部分領域設定手段と、前記部分領域から複雑度を算出する複雑度算出手段と、前記複雑度に応じて前記判別器記憶手段に記憶されている判別器を選択する判別器選択手段と、前記特徴量算出手段の出力と前記判別器選択手段で選択した判別器とから前記入力パターンが前記対象かどうかを判別する判別処理手段と、を備えたことを特徴とする。【選択図】図１
2016207107.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力パターンから所定の対象を判別する画像判別装置において、
前記入力パターンから特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記入力パターンが前記対象かどうかを判別するための判別器を記憶した判別器記憶手段と、
前記入力パターンに部分領域を設定する部分領域設定手段と、
前記部分領域から複雑度を算出する複雑度算出手段と、
前記複雑度に応じて前記判別器記憶手段に記憶されている判別器を選択する判別器選択手段と、
前記特徴量算出手段の出力と前記判別器選択手段で選択した判別器とから前記入力パターンが前記対象かどうかを判別する判別処理手段と、
を備えたことを特徴とする画像判別装置。
【請求項２】
入力パターンから所定の対象を判別する画像判別装置において、
前記入力パターンから特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記入力パターンが前記対象かどうかを判別するための判別器を記憶した判別器記憶手段と、
前記入力パターンに部分領域を設定する部分領域設定手段と、
前記部分領域から複雑度を算出する複雑度算出手段と、
前記特徴量算出手段の出力と前記部分領域を参照してパターンの判別を行う判別器を用いて前記入力パターンが前記対象かどうかを判別する第一の判別手段と、
前記特徴量算出手段の出力と前記判別器選択手段で選択した判別器とを用いて前記入力パターンが前記対象かどうかを判別する第二の判別処理手段と、
をもつことを特徴とする画像判別装置。
【請求項３】
前記特徴量算出手段で画素の勾配強度を算出し、前記複雑度算出手段は前記勾配強度に基づき前記複雑度を取得することを特徴とする請求項２に記載の画像判別装置。
【請求項４】
前記判別器選択手段は、前記複雑度が所定値よりも低い場合に前記部分領域を参照してパターンの判別を行う判別器を選択することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の画像判別装置。
【請求項５】
前記対象は人体であり、前記部分領域は少なくとも人体の頭部の輪郭を含む領域であることを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載の画像判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び、画像処理方法、記憶媒体、プログラムに関する。特に、デジタルビデオカメラ、ネットワークカメラなどのデジタル画像機器、及び、画像処理ソフトウェアにおける、画像から人物や車などの特定の被写体又は被写体の一部を検出する装置や方法などに適用されて有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像から特定の被写体画像を自動的に検出する技術は、画像検索、物体検知、物体認識、物体追跡など様々な分野に応用される。このような技術の例として画像の中から特に人体領域を検出する手法が特許文献1で提案されている。この手法では、まず入力画像から矩形の小領域(以下、検出ウインドウと呼ぶ)を抽出し、この検出ウインドウ内に人体が含まれているか否かを判定する。判定は、強判別器と呼ばれる判別性能の高い判別器をカスケード型に接続して構成し、検出ウインドウをこのカスケード型判別器に通すことで行う。全ての強判別器で人体であると判定された場合に、検出ウインドウ内に人体があると出力し、それ以外の場合には検出ウインドウ内に人体がないと出力する。強判別器は、弱判別器と呼ばれる判別性能の低い判別器を複数繋げて構成される。弱判別器は、検出ウインドウ内の局所領域から画像特徴を抽出し、予め機械学習により求めた重みや係数に基づいて人体のスコアを算出する。このスコアに基づき、検出ウインドウが人体を含む画像であるか否かを判定する。
【０００３】
なお、人体判別における画像特徴は、矩形領域内の輝度勾配を方向別にヒストグラム化したHOG(Histgrams Of Oriented Gradients) 特徴が有効な手法として使用される。なお、以下では人の全身領域を人体領域と称する。
【０００４】
以上述べてきた技術では、複雑な背景における人体に対して精度が低下するという課題がある。例えば、人体の後ろに多数の木々が存在する場合、あるいは、街中において人体の後ろに電柱、人、乗り物などが密集しているような場合に人体の検出性能が低下する。これは、人体の輪郭と背景パターンを区別する際、背景が複雑になる程区別が難しくなるためと考えられる。
【０００５】
このような課題に対し、特許文献2では連続フレームを用いたオンライン学習により得られる背景判別器を利用することで複雑な背景の中から高精度に人体領域を検出する方法を提案している。なお、ここでいうオンライン学習とは、時間変化に応じて識別対象モデルが変化する動的な機械学習のことである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００７／２３７３８７号明細書
【特許文献２】特開２０１１−９６０７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献2の方法は時間的に連続する複数の画像が必要となるため、静止画像における人体の判別には適用することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題に鑑み、本発明は以下の構成を備える。
すなわち、
入力パターンから所望の対象を判別する画像判別装置において、
前記入力パターンから特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記入力パターンが前記対象かどうかを判別するための判別器を記憶した判別器記憶手段と、
前記入力パターンに部分領域を設定する部分領域設定手段と、 
前記部分領域から複雑度を算出する複雑度算出手段と、 
前記複雑度に応じて前記判別器記憶手段に記憶されている判別器を選択する判別器選択手段と、 
前記特徴量算出手段の出力と前記判別器選択手段で選択した判別器とから前記入力パターンが前記対象かどうかを判別する判別処理手段と、
を備えることを特徴とした。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の画像判別装置によれば、背景が複雑な状況においても処理コストを大幅に増加することなく検出性能を向上する事が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第一の実施形態における画像判別装置のブロック構成図である。
【図２】第一の実施形態の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図３】第一の実施形態における画像縮小と検出ウインドウの走査について説明する図である。
【図４】第一の実施形態における検出ウインドウ、人体領域、部分領域の位置関係を説明する図である。
【図５】第一の実施形態における複雑度Ｃｐと判別器ＩＤの関係を示す対応表である。
【図６】第一の実施形態における判別器ＩＤと判別処理における参照領域の関係を示す対応表である。
【図７】第一の実施形態における人体判別処理の処理を示すフローチャート図である。
【図８】第一の実施形態における強判別器の構成を示す図である。
【図９】第一の実施形態における判別器の詳細を示す図である。
【図１０】第一の実施形態における強判別器の詳細を示す図である。
【図１１】第一の実施形態における判別辞書の構成を示す図である。
【図１２】第二の実施形態の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１３】第二の実施形態における前段の判別処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１４】第二の実施形態における画像判別装置のブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態を説明する。
【００１２】
［第一の実施形態］
図1に、本発明の実施例の構成を示す。
101は、画像取得部であり、判別対象となる画像が入力される。
102は、部分領域設定部であり、101で入力された画像に対し、部分領域を設定する。
103は、複雑度算出部であり、102で設定した部分領域から複雑度を算出する。
104は、判別器選択部であり、103で算出した複雑度に基づき判別器を選択する。
105は、判別器記憶であり、予め機械学習された判別器を格納する。
106は、特徴量算出部であり、101で入力した画像から特徴量を算出する。
107は、判別処理部であり、101で入力された画像内に所望の判別対象である人体が含まれるか否かの判別処理を行う。
【００１３】
次に本実施形態の動作を説明する。
【００１４】
第一の実施形態では、まず入力画像から切出した検出対象画像の一部の領域から複雑度を算出する。続いて、この複雑度に応じて選択した判別器により該検出対象画像が人体画像であるか否かの判別を行う。
【００１５】
第一の実施形態の処理の流れを図2のフローチャートで説明する。
【００１６】
ステップS201において、画像取得部101が人体検出の対象となる画像を取得する。
【００１７】
ステップS202において、不図示の画像縮小処理部にて、入力画像を所定の倍率に縮小した画像データを生成する。これは様々な大きさの人物を検出するための処理で、複数サイズの画像データに対して順次検出を行うようにする。
【００１８】
ステップS203において、ステップS202で生成した縮小画像の中から1枚を設定する。
【００１９】
ステップS204において、縮小画像に所定の大きさの領域を設定する。以降、この領域を検出ウインドウと呼ぶ。
【００２０】
以降の処理はこの検出ウインドウに対して行う。縮小画像の全域を検出対象とするため、検出ウインドウを図3の301の矢印で示すように横方向、縦方向それぞれ数画素刻みで走査しながら検出ウインドウの切出しを行う。
【００２１】
ステップS205において、部分領域設定部102が検出ウインドウの一部分に対し、検出ウインドウの複雑度を算出するための部分領域を設定する。この部分領域は、人体領域が検出ウインドウの中心に位置する場合に、頭部の輪郭あるいは頭部と肩の輪郭を含むような位置、サイズとなるように設定する。
【００２２】
検出ウインドウ、人体領域、部分領域の位置関係を図4の401、402、403に示す。
【００２３】
ここで、検出ウインドウに対して上記のような位置、サイズで部分領域を設定する理由を以下に説明する。
【００２４】
人体において頭部から肩にかけての輪郭は他の部分に比べて個体変動および動作による変動が少ない。このため、ある画像パターンが人体であるか否かを判別する際、他の部分よりも頭部と肩の輪郭に重みをおいて判別を行うことで精度良く人体を検出することができる。これは、他の部分の背景が単純であっても、頭部と肩の背景が複雑で判別しにくい状況では精度が低下してしまうことを意味する。
【００２５】
このように、人体検出においては、頭部から肩にかけての背景パターンが検出精度に影響を及ぼすことになる。
【００２６】
一方、腰から下の領域については背景のほとんどが地面であるため、背景の複雑度は低い場合が多く、複雑度を算出する領域に含める必要性が少ない。
【００２７】
以上のような理由により、複雑度を算出する領域は検出ウインドウ全体からではなく頭部と肩、特に少なくとも頭部を含む部分領域とする。
【００２８】
ステップS206において、複雑度算出部103がステップ205において設定した部分領域から複雑度Cpを算出する。ここで、本提案手法における複雑度は、ある領域内の画像パターンがどの程度複雑であるかを表す値であればよく、本実施形態では、部分領域内の全画素の勾配強度を累積し、全画素数で割った値、すなわち部分領域内の平均勾配強度を複雑度として定義する。部分領域内の勾配が弱い場合、つまり、背景がシンプルな場合に複雑度Cpの値が小さくなり、部分領域内の勾配が強い場合つまり背景が複雑な程複雑度Cpの値が大きくなる。
【００２９】
ある画素位置(i,j)における画素値をf(i,j)とした場合、水平方向の勾配Gr、垂直方向の勾配Gc、勾配強度E(i,j)は以下の式(1)〜(3)であらわされる。
【００３０】
【数１】
2016207107.tif 000003
【００３１】
さらに、以上の値を用いて部分領域P(X1≦i<X2かつY1≦j<Y2)における複雑度Cpは以下の式(4)で定義される。
【００３２】
【数２】
2016207107.tif 000004
【００３３】
ステップS207において、判別器選択部104が、ステップS206で算出した複雑度に応じた判別器を判別器記憶部105に記憶される判別器の中から選択する。
【００３４】
ここで、本実施形態で用いる判別器は、複雑度毎に分類した学習画像を用いて機械学習を行い、その結果得られる複雑度別の判別器を用いる。
【００３５】
例えば、学習画像を複雑度に基づき4段階に分類する。それぞれの学習画像を機械学習して得られる判別器に対し、判別器A、判別器B、判別器C、判別器Dと判別器IDを付与する。
【００３６】
以上で示した判別器と複雑度の対応表を図5に示す。
【００３７】
図5のような対応表を予め用意して、ステップS206にて算出した複雑度に応じた判別器を選択する。
【００３８】
なお、複雑度が低い背景では、人体の輪郭を背景から判別するのに妨げとなる勾配が少ない。このため、頭と肩を含む領域、つまり本実施形態で説明する部分領域内を参照するだけでも精度良く人体であるか否かを判別することが可能となる。そこで、複雑度が低い学習画像に対応する判別器を生成する場合には、判別を行う際に参照する領域を、検出ウインドウにおける部分領域に限定した判別器を生成する。このように、複雑度が低い背景では判別が比較的容易であり参照領域をできるため、検出ウインドウ全域を参照する判別器に対して規模の小さい判別器を生成することができる。そして、参照領域を限定する判別器を用いることで結果として判別処理のコストを削減することができる。
【００３９】
図6に、各判別器が検出ウインドウの判別処理において参照する領域を示す。
【００４０】
なお、本実施形態における判別器とは、入力パターンである画像が人体画像であるか否かを判別できるものであれば形式を問わず、特に限定されるものではない。例えば、特許文献1では、判別性能の弱い判別器(以下、弱判別器と呼ぶ)を複数組み合わせて判別性能の強い判別器（以下、強判別器と呼ぶ）を構成し、さらにこの強判別器をカスケード型につなげたものとして判別器を構成しており、このような形式によればよい。
【００４１】
また、上述する機械学習の方法は、判別対象を含む画像(以下、正画像)とそうでない画像(以下、負画像)を学習画像とし、統計的分析に基づいてこれらの画像を判別できる判別器を生成するものであれば方法を問わず特に限定されるものではない。例えば、特許文献1で説明されるAdaBoost法では、正画像と負画像を分離することが可能な画像中の部分領域と画像特徴を統計的分析に基づき選択する。さらに部分領域および画像特徴から構成される弱判別器の最適な組み合わせを探索することで判別性能の優れた判別器を生成する。本実施形態においても、このような方法により機械学習を行うことで人体の判別器を取得することができる。
【００４２】
ステップS208において、判別処理部107がステップS207で選択した判別器を用いて検出ウインドウが人体領域を含む画像であるか否かの判別処理を行う。人体判別処理の詳細については後述する。
【００４３】
ステップS209において、検出ウインドウが縮小画像内を全て走査したか否かを判定する。走査が終了した場合にはステップS210に流れ、そうでない場合にはステップS204に流れステップS204からステップS209までの処理を繰り返す。
【００４４】
ステップS210において、全ての縮小画像に対してステップS203からステップS209までの処理を行ったか否かを判定する。全ての縮小画像を処理した場合にはステップS211に流れ、そうでない場合にはステップS203に戻りステップS209までの処理を繰り返す。
【００４５】
ここまでの処理において縮小画像における人体領域が検出される。
【００４６】
ステップS211において、ステップS208で取得する人体領域の位置座標を元の画像における座標系に変換し出力する。
【００４７】
[人体判別処理の詳細な説明]
以下、人体判別処理の詳細な流れを図7のフローチャートにしたがって説明する。なお、本実施形態では、図8で示すように複数の弱判別器から構成される強判別器を、図9で示すようなカスケード型になるように直列に構成した判別器を用いて人体判別処理を行うものとする。
【００４８】
ステップS701にて、強判別器番号をn=1と初期化する。
【００４９】
ステップS702にて、強判別器nにおける弱判別器の番号をt=1と初期化し、また、各弱判別器の被写体尤度の合算値を代入するための変数をSn=0と初期化する。
【００５０】
ステップS703にて、ｎ番目の強判別器におけるt番目の弱判別器hnt(i,j)の被写体尤度Lnt(i,j)を算出する。図10にて、強判別器と弱判別器の関係を具体例で示す。強判別器１はh11〜h13で示す3つの弱判別器から構成され、強判別器2はh21〜h24で示す4つの弱判別器から構成される。それぞれの弱判別器は、例えば図10の中で示すような様々な位置・大きさ・形状の局所領域をもつ。
【００５１】
これらの局所領域から特徴量を取得し、この特徴量と予め機械学習により求めた重みや係数を用いて被写体尤度を算出することになる。
【００５２】
局所領域内の特徴量については特に限定されるものではなく、例えば特許文献１で示されるHOG特徴などを用いれば良い。なお特徴量は特徴量算出部106にて算出される。
以下、HOG特徴の算出方法を説明する。
【００５３】
【数３】
2016207107.tif 000005
【００５４】
図10では、それぞれの弱判別器で算出した被写体尤度をL11〜L13、L21〜L24で示す。
なお、強判別器、弱判別器、これらに付随する情報については、予め学習しておき、図11に示すデータ構造として判別器記憶部105に格納しておく。
【００５５】
なお、本実施形態では、複雑度が低い背景に対する判別器Aについては図6に示した通り検出ウインドウの部分領域だけを参照して判別処理を行う。これは、図10で示される全ての弱判別器（h11〜h13,h21〜h24）が、検出ウインドウ内の部分領域内に位置することを意味する。
【００５６】
ステップS704にて、ステップS703で取得した被写体尤度Lnt(i,j)を合算値Snに加算する。
【００５７】
ステップS705にて、現在注目している弱判別器が、強判別器nにおける最後の弱判別器か否かを判定する。最後の弱判別器ではない場合、ステップS703に流れ、ステップS705までの処理を繰り返す。最後の弱判別器の場合、ステップS706に流れ、合算値Snと強判別器nの閾値Tnの値を比較する。閾値Tnは、予め学習により求めておき、図1の判別器記憶部105に格納しておき、これを参照すればよい。
【００５８】
図10の例では、強判別器１の合算値S1は、S1=L11+L12+L13となり、S1の値を強判別器１の閾値T1と比較することになる。Sn<Tnの場合、現在注目している検出ウインドウには人物が含まれていないと判定し、図7のフローチャートで示す処理を終了して図2のフローチャートに戻り、ステップS209に流れる。Sn>=Tnの場合、現在注目している検出ウインドウは強判別器nの判別処理に対し、条件を満たすパターンであると判別されステップS707に流れる。
【００５９】
次にステップS707にて、現在注目している強判別器が最後の強判別器か否かを判定する。最後の強判別器ではない場合、ステップS702に流れ次の強判別器の判別処理にうつる。最後の判別器の場合、現在注目している検出ウインドウには人物が含まれていると判別し、図7のフローチャートで示す処理を終了して図2のフローチャートに戻り、ステップS209に流れる。
【００６０】
以上、第一の実施形態では、検出ウインドウの部分領域から算出した複雑度に応じた判別器を選択して判別処理を行う。このため、背景が複雑な画像に対しても精度良く人体領域を判別することができる。一方、背景が複雑ではない場合、部分領域のみを参照する規模の小さい判別器を用いるため、検出ウインドウ全域を処理する判別器を用いるよりも処理コストを低減することができる。
【００６１】
［第二の実施形態］
第二の実施形態では、二段階の判別処理により人体の判別処理を行う場合の例を説明する。前段の判別処理は検出ウインドウ内の部分領域を参照し、尤度だけでなく複雑度も同時に算出する。そして、前段の判別処理で算出した複雑度に応じ、後段の判別器を選択し、最終的な判別処理を行う。
【００６２】
図14に、本発明の実施例の構成を示す。図１と同様の部分については、同じ番号を付与して説明を省略する。
1401は、前段判別処理部である。
1402は、後段判別処理部である。
【００６３】
次に本実施形態の動作を説明する。以下、第二の実施形態における処理の流れを図12に示すフローチャートを用いて説明する。なお、第一の実施形態と同様の処理については、同じ番号を付与し説明を省略する。
【００６４】
ステップS1201において、検出ウインドウに対し、図6で示す部分領域を参照して人体判別処理を行う。本ステップにおける人体判別処理は、検出ウインドウに対する被写体尤度だけでなく部分領域内の複雑度も同時に取得することを特徴とする。
【００６５】
第二の実施形態における人体判別処理の流れを図13のフローチャートを用いて説明する。
なお、図13のフローチャートにおいて、第一の実施形態と同様の処理については同じ番号を付与して説明を省略する。
【００６６】
ステップS1301において弱判別器tに対する複雑度Ctを算出する。第一の実施形態の図10に示すように、各弱判別器は特徴量算出時に参照する局所領域情報をもつ。通常の判別処理ではこの局所領域内の画像特徴から尤度を算出し、この尤度に基づいて被写体判別処理を行う。本ステップでは、この局所領域内から尤度だけでなく複雑度も算出する。
【００６７】
複雑度は、第一の実施形態ステップS206で説明した方法で取得する。第一の実施形態ステップS206では、検出ウインドウ内に定義した部分領域Pにおける複雑度を算出する式を示した。本実施形態では、部分領域Pを弱判別器tに対応する局所領域Ktに置き換えることで、特別な演算を行うことなく、局所領域Ktに対する複雑度Ctを算出することができる。
【００６８】
なお、本実施形態においては、弱判別器を処理する毎に複雑度の算出処理を行う構成として説明したが、勾配強度に基づく特徴量を用いる場合には、その勾配強度をそのまま複雑度として用いるようにしてもよい。
【００６９】
例えば、第一の実施形態で説明したHOG特徴を用いて判別処理を行う場合には、複雑度として式(5)における分母の値をそのまま用いることができる。
【００７０】
ステップS1302において、ステップS1301において算出した複雑度Ctを累積複雑度Cnに加算する。判別器を構成する弱判別器は機械学習により様々な位置、サイズの局所領域をもつように生成されるため、数十個程度の弱判別器の複雑度を累積することで、検出ウインドウ内の部分領域全域を参照する複雑度を得ることができる。
【００７１】
ステップS1302以降は、第一の実施形態で説明したとおり、ステップS705〜S707までの処理を行い、図12のステップS1201の処理に戻る。
【００７２】
以上が第二の実施形態における前段の判別処理となる。
【００７３】
ステップS1202において、ステップS1201で算出した複雑度に応じて後段の判別処理に用いる判別器を選択する。この判別器の選択方法については、第一の実施形態におけるステップS207で説明した方法と同じであるためここでは処理を省略する。
【００７４】
以上、第二の実施形態によれば、前段の処理で複雑度を計算しながら同時に判別処理を行うことで明らかに人体ではない検出ウインドウを前段処理で拒絶することができる。このため、後段の判別器で処理する検出ウインドウ数を削減することができる。例えば無地の背景や単純な直線勾配を多く含む画像を判別対象とする場合、前段で多くの検出ウインドウを拒絶できる。このため前述するような画像においては、第一の実施形態よりも処理コストをかけずに判別処理を行うことができる。
【００７５】
さらに、前段の判別処理で勾配強度に基づく特徴量を用いる場合、この勾配強度を複雑度としてそのまま用いることで演算量を削減することができる。
【符号の説明】
【００７６】
101  画像取得部、102  部分領域設定部、103  複雑度算出部、104  判別器選択部、
105  判別器記憶、106  特徴量算出部、107  判別処理部、
301  縮小画像内から検出ウインドウを切り出す際の順番を示す矢印、
401  検出ウインドウ、402  検出ウインドウ内の人体領域、
403  検出ウインドウ内の部分領域、801〜80M  強判別器内の弱判別器、
811  強判別器内の加算器、812  強判別器内の閾値処理部、
901〜90N  判別器内の強判別器、111  判別辞書における強判別器数の格納場所、
112  判別辞書における強判別器の格納場所、
113  判別辞書における強判別器数の格納場所、
114  判別辞書における弱判別器の格納場所、
115  判別辞書における強判別器の閾値の格納場所、
116  判別辞書における局所路領域情報の格納場所、
117  判別辞書における局所路領域の座標の格納場所、
1401  第二の実施形態における前段判別処理部、
1402  第二の実施形態における後段判別処理部
【図１】
2016207107.tif 000006
【図２】
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【図３】
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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１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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