(57)【要約】【課題】ノイズ成分が重畳した信号から、ノイズ成分にロバストな特徴量を算出することのできる特徴量抽出装置を提供する。【解決手段】物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得する取得部１０と、ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ１の値を算出する第１算出部２０と、ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ２の値を算出する第２算出部３０と、第１算出部２０で算出された関数ｇ１の値から第２算出部３０で算出された関数ｇ２の値を減算した値を、ｎ個の非負値ｘｉに対する特徴量として算出する特徴量算出部４０とを備え、任意のｎ個の非負値ｘｉに対して、ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ１の値は、ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ２の値以上であり、関数ｇ１は、ｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数である。【選択図】図１
2016024484.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得する取得部と、
前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ１の値を算出する第１算出部と、
前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ２の値を算出する第２算出部と、
前記第１算出部で算出された前記関数ｇ１の値から前記第２算出部で算出された前記関数ｇ２の値を減算した値を、前記ｎ個の非負値ｘｉに対する特徴量として算出する特徴量算出部とを備え、
任意の前記ｎ個の非負値ｘｉに対して、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ１の値は、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ２の値以上であり、
前記関数ｇ１は、前記ｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数である
特徴量抽出装置。
【請求項２】
さらに、前記ｎ個の非負値ｘｉに応じて１または−１を出力する符号関数ｓの値を算出する符号算出部を備え、
前記特徴量算出部は、前記減算した値と前記符号算出部が算出した前記符号関数ｓの値との乗算値を、前記特徴量として算出する
請求項１に記載の特徴量抽出装置。
【請求項３】
前記関数ｇ１は、前記ｎ個の非負値ｘｉの算術平均、相乗平均、調和平均、中央値またはトリム平均を算出するための関数である
請求項１または請求項２に記載の特徴量抽出装置。
【請求項４】
前記取得部は、２次元画像の画素毎の輝度値を示す画像信号を取得し、
前記第１算出部は、前記２次元画像のｘ軸方向に並んだｎ個の輝度値であるｘ輝度値群を入力として前記関数ｇ１の値を算出するとともに、前記２次元画像のｙ軸方向に並んだｎ個の輝度値であるｙ輝度値群を入力として前記関数ｇ１の値を算出し、
前記第２算出部は、前記ｘ輝度値群を入力として前記関数ｇ２の値を算出するとともに、前記ｙ輝度値群を入力として前記関数ｇ２の値を算出し、
前記特徴量算出部は、
前記ｘ輝度値群を入力とする前記関数ｇ１の値から前記ｘ輝度値群を入力とする前記関数ｇ２の値を減算した値をｘ軸方向の微分値として算出するｘ微分値算出部と、
前記ｙ輝度値群を入力とする前記関数ｇ１の値から前記ｙ輝度値群を入力とする前記関数ｇ２の値を減算した値をｙ軸方向の微分値として算出するｙ微分値算出部と、
前記ｘ微分値算出部が算出した前記ｘ軸方向の微分値と前記ｙ微分値算出部が算出した前記ｙ軸方向の微分値とからＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量を算出するＨＯＧ特徴量算出部とを含む
請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の特徴量抽出装置。
【請求項５】
前記センサが検出した信号は、画像信号または音声信号である
請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の特徴量抽出装置。
【請求項６】
コンピュータが特徴量を算出する特徴量算出方法であって、
物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得する取得ステップと、
前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ１の値を算出する第１算出ステップと、
前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ２の値を算出する第２算出ステップと、
前記第１算出ステップにおいて算出された前記関数ｇ１の値から前記第２算出ステップにおいて算出された前記関数ｇ２の値を減算した値を、前記ｎ個の非負値ｘｉに対する前記特徴量として算出する特徴量算出ステップとを含み、
任意の前記ｎ個の非負値ｘｉに対して、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ１の値は、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ２の値以上であり、
前記関数ｇ１は、前記ｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数である
特徴量抽出方法。
【請求項７】
物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得する取得ステップと、
前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ１の値を算出する第１算出ステップと、
前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ２の値を算出する第２算出ステップと、
前記第１算出ステップにおいて算出された前記関数ｇ１の値から前記第２算出ステップにおいて算出された前記関数ｇ２の値を減算した値を、前記ｎ個の非負値ｘｉに対する特徴量として算出する特徴量算出ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムであり、
任意の前記ｎ個の非負値ｘｉに対して、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ１の値は、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ２の値以上であり、
前記関数ｇ１は、前記ｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数である
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像センサや音声センサなどが検出した信号から信号の特徴量を抽出する特徴量抽出装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ノイズ成分が重畳した信号からノイズ成分を除去して信号の特徴量を抽出する技術が開発されてきた。たとえば、周期性を有する信号成分を含むデータから、周期性を用いることによって信号成分を抽出し、ノイズ成分を除去する方法が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、画像から特徴量を抽出する方法も各種提案されている。たとえば、非特許文献１には、画像中で輝度の勾配情報の自己相関特徴を積算することによりＧＬＡＣ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｌｏｃａｌ  Ａｕｔｏ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ）特徴量を抽出する方法が開示されている。また、非特許文献２には、画像中の特定の領域における輝度の勾配情報のヒストグラムに基づいた特徴量であるＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量を抽出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１０／０７３９０８号
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｔａｋｕｍｉ  Ｋｏｂａｙａｓｈｉ  ａｎｄ  Ｎｏｂｕｙｕｋｉ  Ｏｔｓｕ，  “Ｉｍａｇｅ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｌｏｃａｌ  Ａｕｔｏ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ”，  Ｐｒｏｃ．  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  （ＥＣＣＶ），  ｐｐ．  ３４６−３５８，  ２００８．
【非特許文献２】Ｎａｖｎｅｅｔ  Ｄａｌａｌ  ａｎｄ  Ｂｉｌｌ  Ｔｒｉｇｇｓ，  “Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ  ｆｏｒ  Ｈｕｍａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，  Ｐｒｏｃ．  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＣＶＰＲ），ｐｐ．８８６−８９３，  ２００５．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１では信号成分の周期性を用いてノイズ成分除去を行っている。このため、特許文献１には、周期性のない信号についてはノイズ成分除去を行うことが困難であるという問題がある。
【０００７】
また、非特許文献１に記載のＧＬＡＣ特徴量および非特許文献２に記載のＨＯＧ特徴量の抽出時には、ともに輝度の勾配情報を求める際に輝度の差分演算が実行される。しかし、輝度にノイズ成分が混入している場合には、差分値にもノイズ成分が混入してしまうため、特徴量がノイズ成分の影響を受けやすくなるという問題がある。
【０００８】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、ノイズ成分が重畳した信号から、ノイズ成分にロバストな特徴量を算出することのできる特徴量抽出装置等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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に係る特徴量抽出装置は、物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得する取得部と、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ１の値を算出する第１算出部と、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ２の値を算出する第２算出部と、前記第１算出部で算出された前記関数ｇ１の値から前記第２算出部で算出された前記関数ｇ２の値を減算した値を、前記ｎ個の非負値ｘｉに対する特徴量として算出する特徴量算出部とを備え、任意の前記ｎ個の非負値ｘｉに対して、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ１の値は、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ２の値以上であり、前記関数ｇ１は、前記ｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数である。
【００１０】
なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える特徴量抽出装置として実現することができるだけでなく、特徴量抽出装置に含まれる特徴的な処理部が実行する処理をステップとする特徴量抽出方法として実現することができる。また、特徴量抽出装置に含まれる特徴的な処理部としてコンピュータを機能させるためのプログラムまたは特徴量抽出方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。また、本発明は、特徴量抽出装置の一部又は全部を実現する半導体集積回路として実現したり、特徴量抽出装置を含む特徴量抽出システムとして実現したりすることもできる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によると、ノイズ成分が重畳した信号から、ノイズ成分にロバストな特徴量を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態１に係る特徴量抽出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】特徴量抽出装置による特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図３Ａ】ｘ１＝Ｘ、ｘ２＝１とした場合に、横軸にＸを示し、縦軸に特徴量を示すグラフである。
【図３Ｂ】ｘ１＝Ｘ、ｘ２＝４とした場合に、横軸にＸを示し、縦軸に特徴量を示すグラフである。
【図３Ｃ】ｘ１＝Ｘ、ｘ２＝８とした場合に、横軸にＸを示し、縦軸に特徴量を示すグラフである。
【図３Ｄ】ｘ１＝Ｘ、ｘ２＝１２とした場合に、横軸にＸを示し、縦軸に特徴量を示すグラフである。
【図４】実施の形態２に係る特徴量抽出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図５】（ａ）は、特徴量抽出装置に入力される画像の一例を示す図であり、（ｂ）は、画像中のブロックを示す図である。
【図６Ａ】ｘ方向の微分フィルタの一例を示す図である。
【図６Ｂ】ｙ方向の微分フィルタの一例を示す図である。
【図７】（ａ）は、セルに区切った画像の一例を示す図であり、（ｂ）は、セルに含まれる各画素の勾配方向を示す図である。
【図８】方向コードを説明するための図である。
【図９】方向コードごとの勾配強度の累積値を示すヒストグラムの一例を示す図である。
【図１０】特徴量抽出装置によるＨＯＧ特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
最初に本発明の実施態様を列記して説明する。
（１）本発明の一態様に係る特徴量抽出装置は、物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得する取得部と、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ１の値を算出する第１算出部と、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ２の値を算出する第２算出部と、前記第１算出部で算出された前記関数ｇ１の値から前記第２算出部で算出された前記関数ｇ２の値を減算した値を、前記ｎ個の非負値ｘｉに対する特徴量として算出する特徴量算出部とを備え、任意の前記ｎ個の非負値ｘｉに対して、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ１の値は、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ２の値以上であり、前記関数ｇ１は、前記ｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数である。
【００１４】
この構成によると、関数ｇ１がｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数であるため、関数ｇ１の値はノイズ成分にロバストな値である。よって、関数ｇ１の値から関数ｇ２の値を減算することにより得られる特徴量は、ノイズ成分の影響を受けにくい。このため、ノイズ成分が重畳した信号から、ノイズ成分にロバストな特徴量を算出することができる。
【００１５】
（２）また、上述の特徴量抽出装置は、さらに、前記ｎ個の非負値ｘｉに応じて１または−１を出力する符号関数ｓの値を算出する符号算出部を備え、前記特徴量算出部は、前記減算した値と前記符号算出部が算出した前記符号関数ｓの値との乗算値を、前記特徴量として算出してもよい。
この構成によると、たとえば、非負値ｘｉ同士の大小関係に従い、符号関数ｓの値を変化させ、これに伴い、特徴量の符号を変化させることができる。
【００１６】
（３）また、前記関数ｇ１は、前記ｎ個の非負値ｘｉの算術平均、相乗平均、調和平均、中央値またはトリム平均を算出するための関数であってもよい。
この構成によると、取得部が取得した非負値ｘｉを平滑化することができる。このため、特徴量はノイズ成分の影響を受けにくい。
【００１７】
（４）また、前記取得部は、２次元画像の画素毎の輝度値を示す画像信号を取得し、前記第１算出部は、前記２次元画像のｘ軸方向に並んだｎ個の輝度値であるｘ輝度値群を入力として前記関数ｇ１の値を算出するとともに、前記２次元画像のｙ軸方向に並んだｎ個の輝度値であるｙ輝度値群を入力として前記関数ｇ１の値を算出し、前記第２算出部は、前記ｘ輝度値群を入力として前記関数ｇ２の値を算出するとともに、前記ｙ輝度値群を入力として前記関数ｇ２の値を算出し、前記特徴量算出部は、前記ｘ輝度値群を入力とする前記関数ｇ１の値から前記ｘ輝度値群を入力とする前記関数ｇ２の値を減算した値をｘ軸方向の微分値として算出するｘ微分値算出部と、前記ｙ輝度値群を入力とする前記関数ｇ１の値から前記ｙ輝度値群を入力とする前記関数ｇ２の値を減算した値をｙ軸方向の微分値として算出するｙ微分値算出部と、前記ｘ微分値算出部が算出した前記ｘ軸方向の微分値と前記ｙ微分値算出部が算出した前記ｙ軸方向の微分値とからＨＯＧ特徴量を算出するＨＯＧ特徴量算出部とを含んでいてもよい。
【００１８】
ＨＯＧ特徴量は、輝度のｘ軸方向の微分値とｙ軸方向の微分値とを用いて算出されるが、これらの微分値を算出する際に関数ｇ１と関数ｇ２とを用いている。このため、ノイズ成分にロバストな微分値を算出することができる。よって、これらの微分値からノイズ成分にロバストなＨＯＧ特徴量を算出することができる。
【００１９】
（５）また、前記センサが検出した信号は、画像信号または音声信号であってもよい。
この構成によると、画像信号や音声信号からノイズ成分にロバストな特徴量を抽出することができる。
【００２０】
（６）本発明の他の態様に係る特徴量抽出方法は、コンピュータが特徴量を算出する特徴量算出方法であって、物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得する取得ステップと、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ１の値を算出する第１算出ステップと、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ２の値を算出する第２算出ステップと、前記第１算出ステップにおいて算出された前記関数ｇ１の値から前記第２算出ステップにおいて算出された前記関数ｇ２の値を減算した値を、前記ｎ個の非負値ｘｉに対する特徴量として算出する特徴量算出ステップとを含み、任意の前記ｎ個の非負値ｘｉに対して、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ１の値は、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ２の値以上であり、前記関数ｇ１は、前記ｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数である。
この構成によると、（１）に示した特徴量抽出装置と同様の作用および効果を奏することができる。
【００２１】
（７）本発明のさらに他の態様に係るプログラムは、物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得する取得ステップと、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ１の値を算出する第１算出ステップと、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする関数ｇ２の値を算出する第２算出ステップと、前記第１算出ステップにおいて算出された前記関数ｇ１の値から前記第２算出ステップにおいて算出された前記関数ｇ２の値を減算した値を、前記ｎ個の非負値ｘｉに対する特徴量として算出する特徴量算出ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムであり、任意の前記ｎ個の非負値ｘｉに対して、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ１の値は、前記ｎ個の非負値ｘｉを入力とする前記関数ｇ２の値以上であり、前記関数ｇ１は、前記ｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数である。
この構成によると、（１）に示した特徴量抽出装置と同様の作用および効果を奏することができる。
【００２２】
［本願発明の実施形態の詳細］
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、特許請求の範囲によって特定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００２３】
（実施の形態１）
［１−１．特徴量抽出装置の構成］
図１は、実施の形態１に係る特徴量抽出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２４】
特徴量抽出装置１００は、物理量を計測するセンサが出力する信号から、信号の特徴量を抽出する装置であり、取得部１０と、第１算出部２０と、第２算出部３０と、符号算出部４０と、特徴量算出部５０とを備える。
【００２５】
取得部１０は、物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得するインタフェースである。ここでセンサとは、画像を撮像するカメラや、音を電気信号に変換するマイクロホンなどである。
【００２６】
第１算出部２０は、取得部１０が取得したｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を入力とする関数ｇ１（ｘ１，…，ｘｎ）の値を算出する。関数ｇ１（ｘ１，…，ｘｎ）は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）の平均を算出する関数である。関数ｇ１の具体例については後述する。
第２算出部３０は、取得部１０が取得したｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を入力とする関数ｇ２（ｘ１，…，ｘｎ）の値を算出する。
【００２７】
ここで、関数ｇ１および関数ｇ２について説明する。関数ｇｊ（ｊ＝１，２）は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を入力として受け、実数を出力する関数である。関数ｇ１は、以下の式１から式５の中から選択される。また、関数ｇ２は、以下の式１から式７の中から選択される。式１は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）の算術平均を出力する関数を示す。式２は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）の相乗平均を出力する関数を示す。式３は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）の調和平均を出力する関数を示す。式４は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）の中央値を出力する関数を示す。式５は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）のトリム平均を出力する関数を示す。式６は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）の最大値を出力する関数を示す。式７は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）の最小値を出力する関数を示す。
【００２８】
【数１】
2016024484.tif 000003
ただし、関数ｇ１および関数ｇ２は、任意のｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）について以下の式８を満たすように選択される。
【００２９】
【数２】
2016024484.tif 000004
【００３０】
符号算出部４０は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）に応じて１または−１を出力する符号関数ｓ（ｘ１，…，ｘｎ）の値を算出する。
【００３１】
符号関数ｓは、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を入力として受け、１または−１を出力する関数であり、以下の式９のように示される。ここで式９に示す関数ｔ（ｘ１，…，ｘｎ）は、あらかじめ定められた関数である。たとえば、ｎ＝２の場合には、ｔ（ｘ１，ｘ２）＝ｘ１−ｘ２のように定められる。ｎ＝３の場合には、ｔ（ｘ１，ｘ２，ｘ３）＝ｘ１−２ｘ２＋ｘ３のように定められる。このように、非負値ｘｉ同士の大小関係に従い、符号関数ｓの値を変化させることができる。
【００３２】
なお、以下の式１０に示すように、符号関数ｓは常に１を出力する関数であってもよい。この場合には、特徴量抽出装置１００から符号算出部４０を省略することもできる。
【００３３】
【数３】
2016024484.tif 000005
【００３４】
特徴量算出部５０は、第１算出部２０で算出された関数ｇ１の値から第２算出部３０で算出された関数ｇ２の値を減算した値と、符号算出部４０が算出した符号関数ｓの値との乗算値を、特徴量（以下、「共起コントラスト」という）として算出する。
【００３５】
つまり、特徴量算出部５０は、式１１に示す関数ｆの値を共起コントラストとして算出する。符号関数ｓの値を用いることにより、共起コントラストの符号を変化させることができる。
【００３６】
【数４】
2016024484.tif 000006
【００３７】
なお、符号関数ｓが常に１を出力する関数であるために符号算出部４０が省略できる場合には、特徴量算出部５０は、式１２に従い、第１算出部２０で算出された関数ｇ１の値から第２算出部３０で算出された関数ｇ２の値を減算した値を共起コントラストとして算出してもよい。
【００３８】
【数５】
2016024484.tif 000007
【００３９】
特徴量算出部５０は、算出した共起コントラストを識別器などに出力する。たとえば、識別器は、特徴量算出部５０から共起コントラストを入力として受け、サポートベクターマシン、ブースティングまたは隠れマルコフモデルなどの識別手法を用いて、取得部１０が取得した信号をクラスタ２に分類してもよい。
【００４０】
［１−２．特徴量抽出装置の処理フロー］
図２は、特徴量抽出装置１００による特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。
取得部１０は、物理量を計測するセンサが出力する信号を示すｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を取得する（Ｓ１）。
【００４１】
第１算出部２０は、取得部１０が取得したｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を入力とする関数ｇ１（ｘ１，…，ｘｎ）の値を算出する（Ｓ２）。関数ｇ１については上述の通りである。
【００４２】
第２算出部３０は、取得部１０が取得したｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）を入力とする関数ｇ２（ｘ１，…，ｘｎ）の値を算出する（Ｓ３）。関数ｇ２については上述の通りである。
【００４３】
符号算出部４０は、ｎ個の非負値ｘｉ（ｘｉ≧０、ｉ＝１〜ｎ）に応じて１または−１を出力する符号関数ｓ（ｘ１，…，ｘｎ）の値を算出する（Ｓ４）。符号関数ｓについては上述の通りである。
【００４４】
特徴量算出部５０は、関数ｆに従い、第１算出部２０で算出された関数ｇ１の値から第２算出部３０で算出された関数ｇ２の値を減算した値と、符号算出部４０が算出した符号関数ｓの値との乗算値を、共起コントラストとして算出する（Ｓ５）。関数ｆについては上述の通りである。
【００４５】
［１−３．従来技術との比較］
次に、２個の非負値ｘ１およびｘ２に基づいてそれぞれ算出される本実施の形態に係る特徴量（共起コントラスト）と従来の特徴量との性質比較を行う。
【００４６】
共起コントラストは、式１３に示す関数ｆにより算出される。式１３では、第１算出部２０が算出する関数ｇ１の値として、式３に示す調和平均を用いる。また、第２算出部３０が算出する関数ｇ２の値として、式７に示す最小値を用いる。一方、従来の特徴量として非負値ｘ１およびｘ２の差分絶対値を用いる。差分絶対値は式１５に示す関数ｄに従い算出される。
【００４７】
【数６】
2016024484.tif 000008
【００４８】
図３Ａは、ｘ１＝Ｘ、ｘ２＝１とした場合に、横軸にＸを示し、縦軸に特徴量を示すグラフである。実線は共起コントラストを示し、破線は差分絶対値を示す。
【００４９】
図３Ｂは、ｘ２＝４とする以外は図３Ａと同じグラフである。図３Ｃは、ｘ２＝８とする以外は図３Ａと同じグラフである。図３Ｄは、ｘ２＝１２とする以外は図３Ａと同じグラフである。
【００５０】
いずれのグラフにおいても、ｘ１≧ｘ２の範囲では、Ｘ（＝ｘ１）の増加に伴い共起コントラストは単調増加するが、共起コントラストは常にｘ２以下となる（ｘ２に漸近する）。よって、非負値の一方に極端に大きい値が入力されても、共起コントラストは過剰に大きくはならない。また、いずれのグラフにおいても、ｘ１＜ｘ２の範囲では、Ｘの減少に伴い共起コントラストは単調増加するが、ある値を境に共起コントラストは単調減少する。よって、非負値の一方に極端に小さい値が入力された場合には、共起コントラストが小さくなる傾向がある。さらに、差分絶対値に比べ共起コントラストは緩やかに変化する。
【００５１】
Ｘの値が画像の白とびノイズなどにより非常に大きな値を示す場合、差分絶対値はノイズ成分の影響を受け非常に大きな値を示す。しかし、共起コントラストは、調和平均と最小値との差から算出される。調和平均を算出することにより、取得部１０が取得する信号を平滑化することができる。このため、共起コントラストはノイズ成分の影響を受けにくい。なお、算術平均や中央値などの調和平均以外の平均を用いた場合においても同様の効果を奏することができる。
【００５２】
［１−４．実施の形態１の効果］
以上説明したように、実施の形態１によると、関数ｇ１がｎ個の非負値ｘｉの平均を算出する関数であるため、関数ｇ１の値はノイズ成分にロバストな値である。よって、関数ｇ１の値から関数ｇ２の値を減算することにより得られる特徴量（共起コントラスト）は、ノイズ成分の影響を受けにくい。このため、ノイズ成分が重畳した信号から、ノイズ成分にロバストな特徴量を算出することができる。
【００５３】
特に、関数ｇ１は式１から式５の中から選択される。このため、第１算出部２０は、関数ｇ１の値を算出することで、取得部１０が取得したｎ個の非負値ｘｉを平滑化することができる。このため、特徴量算出部５０が算出する特徴量はノイズ成分の影響を受けにくい。
【００５４】
（実施の形態２）
実施の形態２では、画像信号からＨＯＧ特徴量を抽出する特徴量抽出装置について説明する。
【００５５】
［２−１．特徴量抽出装置の構成］
図４は、実施の形態２に係る特徴量抽出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
特徴量抽出装置１０１は、カメラなどの画像センサが出力する画像信号から、ＨＯＧ特徴量を抽出する装置であり、取得部１０と、第１算出部２０と、第２算出部３０と、符号算出部４０と、特徴量算出部６０とを備える。
【００５６】
取得部１０は、実施の形態１で説明した取得部１０と同様の構成を有し、画像センサが撮像した２次元画像の画素毎の輝度値を取得するインタフェースである。たとえば、取得部１０は、図５の（ａ）に示す画像２００を構成する各画素の輝度値を取得する。
【００５７】
第１算出部２０は、実施の形態１で説明した第１算出部２０と同様の構成を有する。
第１算出部２０は、画像内でｘ軸方向に並んだｎ個の輝度値ｘｉであるｘ輝度値群を入力として関数ｇ１の値を算出する。たとえば、図５の（ｂ）に示す３×３画素のブロック内においてｘ軸方向に並んだ２個の輝度値ｘ４およびｘ６をｘ輝度値群として、ブロックの中心画素について関数ｇ１の値を算出する。
【００５８】
また、第１算出部２０は、画像内でｙ軸方向に並んだｎ個の輝度値ｘｉであるｙ輝度値群を入力として関数ｇ１の値を算出する。たとえば、図５の（ｂ）に示す３×３画素のブロック内においてｙ軸方向に並んだ２個の輝度値ｘ２およびｘ８をｙ輝度値群として、ブロックの中心画素について関数ｇ１の値を算出する。
【００５９】
第１算出部２０は、３×３画素のブロックで画像２００を走査することにより、画像２００の各画素において、ｘ輝度値群を入力とする関数ｇ１の値と、ｙ輝度値群を入力とする関数ｇ１の値とをそれぞれ算出する。
【００６０】
第２算出部３０は、実施の形態１で説明した第２算出部３０と同様の構成を有する。
第２算出部３０は、ｘ輝度値群（たとえば、図５の（ｂ）の輝度値ｘ４およびｘ６）を入力として、ブロックの中心画素について関数ｇ２の値を算出する。また、第２算出部３０は、ｙ輝度値群（たとえば、図５の（ｂ）の輝度値ｘ２およびｘ８）を入力として、ブロックの中心画素について関数ｇ２の値を算出する。
【００６１】
第２算出部３０は、３×３画素のブロックで画像２００を走査することにより、画像２００の各画素において、ｘ輝度値群を入力とする関数ｇ２の値と、ｙ輝度値群を入力とする関数ｇ２の値とをそれぞれ算出する。
【００６２】
符号算出部４０は、実施の形態１で説明した符号算出部４０と同様の構成を有する。
符号算出部４０は、式９に従い、ｘ輝度値群（たとえば、図５の（ｂ）の輝度値ｘ４およびｘ６）を入力として、ブロックの中心画素について符号関数ｓの値を算出する。また、符号算出部４０は、ｙ輝度値群（たとえば、図５の（ｂ）の輝度値ｘ２およびｘ８）を入力として、ブロックの中心画素について符号関数ｓの値を算出する。
【００６３】
符号算出部４０は、３×３画素のブロックで画像２００を走査することにより、画像２００の各画素において、ｘ輝度値群を入力とする符号関数ｓの値と、ｙ輝度値群を入力とする符号関数ｓの値とをそれぞれ算出する。
【００６４】
特徴量算出部６０は、第１算出部２０で算出された関数ｇ１の値と、第２算出部３０で算出された関数ｇ２の値と、符号算出部４０が算出した符号関数ｓの値とからＨＯＧ特徴量を算出する。特徴量算出部６０は、ｘ微分値算出部６１と、ｙ微分値算出部６２と、ＨＯＧ特徴量算出部６３とを含む。
【００６５】
ｘ微分値算出部６１は、３×３画素のブロックで画像２００を走査しながら、ブロックごとにブロックの中心画素のｘ軸方向の微分値を算出する。つまり、ｘ微分値算出部６１は、式１１に従い、ｘ輝度値群を入力とする関数ｇ１の値からｘ輝度値群を入力とする関数ｇ２の値を減算する。ｘ微分値算出部６１は、減算結果とｘ輝度値群を入力とする符号関数ｓの値とを乗算することにより、乗算結果をブロックの中心画素のｘ軸方向の微分値として算出する。これは、図６Ａに示すような微分フィルタを用いてｘ軸方向の微分値を算出するのと類似する。ただし、輝度値の差分を算出するのではなく関数ｇ１の値と関数ｇ２の値との差分を計算する点が従来と異なる。
【００６６】
ｙ微分値算出部６２は、３×３画素のブロックで画像２００を走査しながら、ブロックごとにブロックの中心画素のｙ軸方向の微分値を算出する。つまり、ｙ微分値算出部６２は、式１１に従い、ｙ輝度値群を入力とする関数ｇ１の値からｙ輝度値群を入力とする関数ｇ２の値を減算する。ｙ微分値算出部６２は、減算結果とｙ輝度値群を入力とする符号関数ｓの値とを乗算することにより、乗算結果をブロックの中心画素のｙ軸方向の微分値として算出する。これは、図６Ｂに示すような微分フィルタを用いてｙ軸方向の微分値を算出するのと類似する。ただし、輝度値の差分を算出するのではなく関数ｇ１の値と関数ｇ２の値との差分を計算する点が従来と異なる。
【００６７】
ＨＯＧ特徴量算出部６３は、画像２００の画素毎に、ｘ微分値算出部６１が算出したｘ軸方向の微分値とｙ微分値算出部６２が算出したｙ軸方向の微分値とから、輝度の勾配方向と輝度の勾配強度とを算出する。たとえば、ｘ軸方向の微分値をｆｘ、ｙ軸方向の微分値をｆｙとした場合、勾配方向θは、以下の式１６で示され、勾配強度ｍは、以下の式１７で示される。
【００６８】
【数７】
2016024484.tif 000009
【００６９】
図７の（ａ）に示すように画像２００は５×５画素のセルに区切られているものとする。図７の（ｂ）は、あるセルに含まれる各画素の勾配方向θを矢印で示している。
【００７０】
ＨＯＧ特徴量算出部６３は、セルごとに、勾配方向θと勾配強度ｍとからヒストグラムを作成する。つまり、ＨＯＧ特徴量算出部６３は、勾配方向θを４５度おきに量子化することにより、セルに含まれる各画素に図８に示すような０から７までの方向コードを付与する。
【００７１】
ＨＯＧ特徴量算出部６３は、セルごとに方向コードのヒストグラムを作成する。図９は、ヒストグラムの一例を示す図である。横軸は方向コードを示し、各方向コードの勾配強度の累積値を示す。つまり、ＨＯＧ特徴量算出部６３は、セルに含まれる画素毎に、当該画素の勾配強度ｍを当該画素の方向コードのビンに投票することにより、図９に示すようなヒストグラムを作成する。ＨＯＧ特徴量算出部６３は、図９に示すようなヒストグラムをＨＯＧ特徴量とする。
【００７２】
［２−２．特徴量抽出装置の処理フロー］
図１０は、特徴量抽出装置１０１によるＨＯＧ特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【００７３】
取得部１０は、画像センサが撮像した２次元画像の画素毎の輝度値を取得する（Ｓ１１）。
【００７４】
第１算出部２０は、ｘ輝度値群を入力として関数ｇ１の値を算出し、ｙ輝度値群を入力として関数ｇ１の値を算出する（Ｓ１２）。
【００７５】
第２算出部３０は、ｘ輝度値群を入力として関数ｇ２の値を算出し、ｙ輝度値群を入力として関数ｇ２の値を算出する（Ｓ１３）。
【００７６】
符号算出部４０は、ｘ輝度値群を入力として符号関数ｓの値を算出し、ｙ輝度値群を入力として符号関数ｓの値を算出する（Ｓ１４）。
【００７７】
ｘ微分値算出部６１は、３×３画素のブロックで画像を走査しながら、画素毎にｘ軸方向の微分値を算出する（Ｓ１５）。
【００７８】
ｙ微分値算出部６２は、３×３画素のブロックで画像を走査しながら、画素毎にｙ軸方向の微分値を算出する（Ｓ１６）。
【００７９】
ＨＯＧ特徴量算出部６３は、画素毎に、ｘ軸方向の微分値とｙ軸方向の微分値とから、輝度の勾配方向と輝度の勾配強度とを算出する。また、ＨＯＧ特徴量算出部６３は、セルに含まれる画素毎に、当該画素の勾配方向を量子化した方向コードのビンに、勾配強度を投票することで、セルごとに方向コードのヒストグラムを作成し、ＨＯＧ特徴量とする（Ｓ１７）。
【００８０】
特徴量抽出装置１０１に接続された識別器は、ＨＯＧ特徴量算出部６３が算出したＨＯＧ特徴量から、サポートベクターマシン、ブースティングまたは隠れマルコフモデルなどの識別手法を用いて、画像をクラスタに分類する（Ｓ１８）。
【００８１】
［２−３．実施の形態２の効果］
以上説明したように、実施の形態２によると、実施の形態１と同様の効果を奏することができる。
【００８２】
また、ＨＯＧ特徴量は、輝度のｘ軸方向の微分値とｙ軸方向の微分値とを用いて算出されるが、これらの微分値を算出する際に関数ｇ１と関数ｇ２とを用いている。第１算出部２０は、関数ｇ１の値を算出することで、取得部１０が取得したｘ輝度値群およびｙ輝度値群をそれぞれ平滑化することができる。このため、ｘ微分値算出部６１およびｙ微分値算出部６２は、それぞれノイズ成分にロバストな微分値を算出することができる。よって、ＨＯＧ特徴量算出部６３は、これらの微分値からノイズ成分にロバストなＨＯＧ特徴量を算出することができる。
【００８３】
［３．付記］
以上、本発明の実施の形態に係る特徴量抽出装置について説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。
【００８４】
上述の実施の形態２では、特徴量としてＨＯＧ特徴量について説明したが、特徴量はこれに限定されるものではない。たとえば、ＧＬＡＣ特徴量、ＨＯＦ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｆｌｏｗ）特徴量またはＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）特徴量などの特徴量抽出時に差分演算を行う特徴量に対しても、本開示は適用可能である。
【００８５】
また、上述の実施の形態１および２では、識別器が、特徴量抽出装置が抽出した特徴量を用いて、取得部１０が取得した信号をクラスタに分類するとした。具体的には、取得部１０が監視カメラで撮像された画像の輝度値を取得する場合には、識別器は、当該輝度値から抽出した特徴量を用いて、画像を人物のクラスタまたはそれ以外のクラスタに分類してもよい。このことにより、当該画像が人物を表しているか否かを判定してもよい。また、識別器は、画像を人物の動作ごとに用意されたいずれかのクラスタに分類することにより、当該画像に含まれる人物の動作を認識してもよい。また、取得部１０が自動車のナンバープレートを撮像した画像の輝度値を取得する場合には、識別器は、当該輝度値から抽出した特徴量を用いて、画像を文字の種類ごとに用意されたいずれかのクラスタに分類してもよい。このことにより、ナンバープレートに示される文字を認識してもよい。
【００８６】
また、取得部１０が取得する、センサが検出する信号は、画像信号のみならず、音声信号等の他の物理量を示す信号であってもよい。これにより、画像信号のみならず音声信号からもノイズ成分にロバストな特徴量を抽出することができる。取得部１０が音声信号を取得する場合には、特徴抽出装置に接続された識別器は、当該音声信号から抽出した特徴量に基づいて、隠れマルコフモデルなどの音声識別手法を用いて音声信号をクラスタに分類してもよい。これにより、音声信号から発話の認識や話者の認識等を行ってもよい。
【００８７】
また、上述の実施の形態１および２では、各種演算を行っているが、入力と出力との関係を示したテーブルを予めＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶装置に記憶しており、そのテーブルを参照することにより、演算結果を取得してもよい。
【００８８】
また、取得部１０は、センサから信号を取得するものとしたが、必ずしもこれには限定されない。たとえば、センサが出力する信号があらかじめ記憶装置に記憶されており、取得部１０は、記憶装置から信号を読み出すことにより、信号を取得してもよい。
【００８９】
また、上記の特徴量抽出装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ、ハードディスクドライブ、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムとして構成されてもよい。ＲＡＭまたはハードディスクドライブには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、特徴量抽出装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【００９０】
さらに、上記の特徴量抽出装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【００９１】
さらに、上記コンピュータプログラムは、コンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録されていてもよい。
【００９２】
また、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【００９３】
さらに、上記実施の形態および上記変形例の少なくとも一部を任意に組み合わせるとしてもよい。
【００９４】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明は、画像から特徴量を抽出して、画像をクラスタに分類する画像処理装置等に用いると有益である。
【符号の説明】
【００９６】
１０  取得部
２０  第１算出部
３０  第２算出部
４０  符号算出部
５０、６０  特徴量算出部
６１  ｘ微分値算出部
６２  ｙ微分値算出部
６３  ＨＯＧ特徴量算出部
１００、１０１  特徴量抽出装置
２００  画像
【図１】
2016024484.tif 000010
【図２】
2016024484.tif 000011
【図３Ａ】
2016024484.tif 000012
【図３Ｂ】
2016024484.tif 000013
【図３Ｃ】
2016024484.tif 000014
【図３Ｄ】
2016024484.tif 000015
【図４】
2016024484.tif 000016
【図５】
2016024484.tif 000017
【図６Ａ】
2016024484.tif 000018
【図６Ｂ】
2016024484.tif 000019
【図７】
2016024484.tif 000020
【図８】
2016024484.tif 000021
【図９】
2016024484.tif 000022
【図１０】
2016024484.tif 000023