(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理の対象となる物体の画像情報を入力する画像情報入力部と、
前記画像情報の見え方に影響を与える所定の変動要因ごとの変動成分を、前記画像情報から分離する変動成分分離処理部と、
前記変動成分を前記変動要因ごとに出力する変動成分出力部とを含む画像変動成分分離装置であって、
前記変動成分分離処理部において、前記変動成分が統計的な独立性を有するものとし、独立成分分析を行うことで前記画像情報から直接的に前記変動成分を推定し、
前記変動成分分離処理部において推定された前記変動成分について、独立成分分析の推定処理が収束しているか否かを判断する収束条件判定部をさらに含み、
前記変動成分出力部は、前記収束条件判定部において独立成分分析の推定処理が収束していると判断された前記変動成分を、前記変動要因ごとに出力すること特徴とする画像変動成分分離装置。
【請求項２】
前記収束条件判定部において収束したと判断された前記変動成分について、前記変動要因の性質に応じた制約条件を用いて、同種の変動要因の成分ごとに分類する変動成分分類部をさらに含み、分類された前記変動成分を前記変動成分出力部における出力対象とする請求項１記載の画像変動成分分離装置。
【請求項３】
前記変動成分分離処理部において、前記変動要因は照明変動及び位置変動を含み、前記物体の反射係数および前記反射係数の変化率がそれぞれ統計的な独立性を有するものとして独立成分分析を行うことで前記画像情報から照明変動成分及び位置変動成分を推定する請求項１又は２記載の画像変動成分分離装置。
【請求項４】
処理の対象となる物体の画像情報を入力する工程と、
前記画像情報の見え方に影響を与える所定の変動要因ごとの変動成分を、前記画像情報から分離する工程と、
前記変動成分を前記変動要因ごとに出力する工程とを含む画像変動成分分離方法であって、
前記変動要因ごとの前記変動成分を前記画像情報から分離する工程において、前記変動成分が統計的な独立性を有するものとし、独立成分分析を行うことで前記画像情報から直接的に前記変動成分を推定し、
推定された前記変動成分について、独立成分分析の推定処理が収束しているか否かを判断する工程をさらに含み、
前記変動成分を前記変動要因ごとに出力する工程は、前記独立成分分析の推定処理が収束しているか否かを判断する工程において独立成分分析の推定処理が収束していると判断された前記変動成分を、前記変動要因ごとに出力すること特徴とする画像変動成分分離方法。
【請求項５】
収束したと判断された前記変動成分について前記変動要因の性質に応じた制約条件を用いて、同種の変動要因の成分ごとに分類する工程をさらに含み、分類された前記変動成分を出力対象とする請求項５記載の画像変動成分分離方法。
【請求項６】
処理の対象となる物体の画像情報を入力するステップと、
前記画像情報の見え方に影響を与える所定の変動要因ごとの変動成分を、前記画像情報から分離するステップと、
前記変動成分を前記変動要因ごとに出力するステップとを含む画像変動成分分離方法を実現するコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記変動要因ごとの前記変動成分を前記画像情報から分離するステップにおいて、前記変動成分が統計的な独立性を有するものとし、独立成分分析を行うことで前記画像情報から直接的に前記変動成分を推定し、
推定された前記変動成分について、独立成分分析の推定処理が収束しているか否かを判断するステップをさらに含み、
前記変動成分を前記変動要因ごとに出力するステップは、前記独立成分分析の推定処理が収束しているか否かを判断するステップにおいて独立成分分析の推定処理が収束していると判断された前記変動成分を、前記変動要因ごとに出力すること特徴とするコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項７】
収束したと判断された前記変動成分について前記変動要因の性質に応じた制約条件を用いて、同種の変動要因の成分ごとに分類するステップをさらに含み、分類された前記変動成分を出力対象とする請求項７記載のコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像認識等の処理において環境変動による認識精度の劣化を防止すべく、環境変動による画像情報の変動成分を分離する画像変動成分分離装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
昨今のプロセッサ高速化の急速な進展に伴い、従来はそのデータ量の膨大さに起因して処理時間の短縮化が困難であったマルチメディア処理についても、容易にかつ高速に処理できるようになってきた。そして、画像情報を取り扱ったリアルタイム処理のみならず、画像情報に基づいた認識処理や照合処理についても、容易に行うことができるようになってきた。
【０００３】
しかし、従来の画像情報に基づいた認証や照合においては、画像撮影時の姿勢や位置、照明等の角度や位置等の環境変動によって、認証等の精度が大きく変動してしまうという欠点を潜在的に有している。かかる欠点を補うために、特開平１０−２２８５４３号公報においては、環境変動による画像情報の変動が生じていない画像と生じている画像との差分を主成分分析することによって、いかなる環境変動が加わろうとも精度良く画像認識・照合等を行うことのできる方法が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述したような方法では、それぞれの変動要因に対して、変動の生じていない画像とそれぞれの変動要因が単独で加わった場合に生じる変動後の画像とが必要となるが、それぞれの変動要因が単独で加わった場合に生じる変動量を正確に把握することは、実環境においては非常に困難である。すなわち、実験室環境等においては条件次第で変動要因自体の制御を行うことができても、実環境においてかかる条件を具備することは稀であり、変動成分分離の前提となる、それぞれの環境変動要因に対しての、変動の生じていない画像とそれぞれの環境変動要因が単独で加わった場合に生じる変動後の画像を得ることが非常に困難となる。したがって、環境変動による画像情報の変動が生じていない画像と生じている画像との差分を正確に把握することが困難であることから、上記方法を用いることは実際上困難であるという問題点があった。
【０００５】
本発明は、上記問題点を解消すべく、画像撮影時の環境変動要因が複数同時に加わっている画像情報から、それぞれの要因に基づいた画像情報の変動成分を分離することができる画像変動成分分離装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明にかかる画像変動成分分離装置は、処理の対象となる物体の画像情報を入力する画像情報入力部と、画像情報の見え方に影響を与える所定の変動要因ごとの変動成分を、画像情報から分離する変動成分分離処理部と、変動成分を変動要因ごとに出力する変動成分出力部とを含む画像変動成分分離装置であって、変動成分分離処理部において、変動成分が統計的な独立性を有するものとし、独立成分分析を行うことで画像情報から直接的に変動成分を推定し、変動成分分離処理部において推定された変動成分について、独立成分分析の推定処理が収束しているか否かを判断する収束条件判定部をさらに含むこと特徴とする。
【０００７】
かかる構成により、それぞれの環境変動要因に対して、変動の生じていない画像とそれぞれの変動要因が単独で加わった場合に生じる変動後の画像とを事前に準備しておかなくても、画像撮影時の環境変動要因が複数同時に加わっている画像情報から、直接的に精度良く、それぞれの要因に基づいた画像情報の変動成分を分離することが可能となる。
【０００８】
また、本発明にかかる画像変動成分分離装置は、収束条件判定部において収束したと判断された変動成分について、変動要因ごとに分類する変動成分分類部をさらに含み、分類された変動成分を変動成分出力部における出力対象とすることが好ましい。変動要因ごとに変動成分を明確に出力することができるからである。
【０００９】
また、本発明にかかる画像変動成分分離装置は、変動成分分離処理部において、前記変動要因が照明変動及び位置変動であることが好ましい。画像情報の撮影時において、最も変動が生じやすい代表的な要因だからである。
【００１０】
また、本発明にかかる画像変動成分分離装置は、変動成分分離処理部において算出される変動成分の確率分布の集中度を表す指標である尖度値を算出する尖度値算出部をさらに含むことが好ましい。推定処理が安定して収束するように、尖度の値に応じて推定処理を調整することができるからである。
【００１１】
また、本発明は、上記のような画像変動成分分離装置の機能をコンピュータの処理ステップとして実行するソフトウェアを特徴とするものであり、具体的には、処理の対象となる物体の画像情報を入力する工程と、画像情報の見え方に影響を与える所定の変動要因ごとの変動成分を、画像情報から分離する工程と、変動成分を変動要因ごとに出力する工程とを含む画像変動成分分離方法であって、変動要因ごとの変動成分を画像情報から分離する工程において、変動成分が統計的な独立性を有するものとし、独立成分分析を行うことで画像情報から直接的に変動成分を推定し、推定された変動成分について、独立成分分析の推定処理が収束しているか否かを判断する工程をさらに含む画像変動成分分離方法並びにそのような工程をプログラムとして記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
【００１２】
かかる構成により、コンピュータ上へ当該プログラムをロードさせ実行することで、それぞれの環境変動要因に対して、変動の生じていない画像とそれぞれの変動要因が単独で加わった場合に生じる変動後の画像とを事前に準備しておかなくても、画像撮影時の環境変動要因が複数同時に加わっている画像情報から、直接的に精度良く、それぞれの要因に基づいた画像情報の変動成分を分離することができる画像変動成分分離装置を実現することが可能となる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１にかかる画像変動成分分離装置について、図面を参照しながら説明する。図１は本発明の実施の形態１にかかる画像変動成分分離装置の構成図である。図１において、１は画像情報入力部を、２は変動成分分離処理部を、３は収束条件判定部を、４は変動成分出力部を、それぞれ示す。
【００１４】
図１において、画像情報入力部１は認識対象となる画像を撮影するカメラ等の、画像を識別するために必要な情報の入力部分を示している。そして、画像情報入力部１から入力された画像情報に基づいて、変動成分を環境変動要因ごとに求めていくことになる。
【００１５】
なお、画像情報の入力は、カメラ等の撮影可能な入力媒体に限定されるものではなく、例えばファイルからの直接入力であっても良いし、他のプログラムからのデータ渡しであっても良い。
【００１６】
また、図２は画像情報入力部１から入力される画像情報のデータ構造の例示図である。図２に示すように、画像情報について各ピクセルごとの輝度を横ベクトルにした行列構造を用いることが一般的である。
【００１７】
次に、変動成分分離処理部２においては、統計的な独立性を用いて、各変動成分ごとに分離する処理を行う。ここで、「統計的な独立性」とは、従来から周知であるデータ分離手法の一つである独立成分分析（Independent Component Analysis：以下「ＩＣＡ」という。）において利用される「統計的な独立性」を意味している。
【００１８】
一般にＩＣＡは、「統計的な独立性」を有する情報源であるｎ次元列ベクトルｓについて、これらが線形に混ざってしまった観測値であるｎ次元列ベクトルｘに基づいて、混ざり方を示すｎ×ｎ行列Ａの逆行列Ｗを求めることで、観測値から元の情報源を求める方法である。
【００１９】
この場合、観測値であるｎ次元列ベクトルｘは容易に取得することができるが、情報源の位置等が変化することで混ざり方を示すｎ×ｎ行列Ａは変動し、復元すべき情報源であるｎ次元列ベクトルｓも未知であることから、ｎ次元列ベクトルｓの各要素が確率的に発生するものと仮定し、同時に各要素が独立であるものと仮定することで、ｎ×ｎ行列Ｗを適当に選択しながら出力結果が収束したかどうかを確認し、収束しているものと判断できた場合におけるｎ×ｎ行列Ｗを求めるｎ×ｎ行列Ｗと推認することで、その逆行列としてｎ×ｎ行列Ａを定めていこうとするものである。
【００２０】
これを式で表すと、「統計的な独立性」を有する情報源であるｎ次元列ベクトルｓの各要素をｓ1、ｓ2、…、ｓn（ｎは自然数）とすると、（数１）のように表すことができる。なお、添字‘Ｔ’は転置を意味している。
【００２１】
【数１】
ｓ＝（ｓ1、ｓ2、…、ｓn）T
同様に、これらが線形に混ざってしまった観測値であるｎ次元列ベクトルｘの各要素をｘ1、ｘ2、…、ｘn（ｎは自然数）とすると、（数２）のように表される。
【００２２】
【数２】
ｘ＝（ｘ1、ｘ2、…、ｘn）T
したがって、混ざり方を示すｎ×ｎ行列Ａを用いることで、（数３）のように表すことができる。
【００２３】
【数３】
ｘ＝Ａｓ
（数３）から明らかなように、観測値であるｎ次元列ベクトルｘから情報源であるｎ次元列ベクトルｓを求めるには、（数３）の両辺にｎ×ｎ行列Ａの逆行列であるｎ×ｎ行列Ｗ（＝Ａ-1）を掛ければ良い。すなわち、（数４）に示すように求めることができる。
【００２４】
【数４】
ｓ＝Ｗｘ
ここで、ｎ×ｎ行列Ｗ（＝Ａ-1）についても変動量であることから未知となるので、学習による解法によって情報源であるｎ次元列ベクトルｓを求めるというアプローチを取らざるを得ない。すなわち、（数５）に示すように、分離成分としてｎ次元列ベクトルｙを推定する。
【００２５】
【数５】
ｙ＝Ｗｘ
そして、（数５）のｎ×ｎ行列Ｗを適当に選択しながら、求まるｎ次元ベクトルｙが独立となっているか否かを判定するとともに、ｎ次元列ベクトルの収束安定性を求めることで、ｎ×ｎ行列Ｗ（＝Ａ-1）を擬似的に定めることができ、ひいては情報源であるｎ次元列ベクトルｓを近似的に求めることが可能となる。
【００２６】
図３は、上述した原理を図示したものである。すなわち、処理によって観測できる出力値ｙ1、ｙ2が独立であるか否か及び収束安定性が高いか否かを判定することによって２×２行列Ｗ（＝Ａ-1）を推定することを示している。
【００２７】
かかるＩＣＡは、混合された音声を分離するというカクテルパーティー効果の問題に対して、登録実用新案第３０４９６３６号等においてその有効性が確認されており、本発明は、かかる統計的な独立性を基準量として用いる手法を画像情報の変動成分の分離に応用することによって、カクテルパーティー効果の問題と同様の有効性を確保しようとするものである。
【００２８】
本実施の形態においては、分離する変動量として照明変動と姿勢変動を対象とした。そして、対象表面が平面の場合には、反射係数と反射係数の変化率を用い、対象表面が曲面の場合には、対象表面の法線ベクトルと法線ベクトルの変化率を用いている。なお、分離対象となる変動量は、特にこれらに限定されるものではなく、また各々の変動量を組み合わせて用いるものであっても良い。
【００２９】
本実施の形態では、統計的な独立性を用いた分離処理アルゴリズムとして、ナチュラルグラジエント法（Natural Gradient）を用いている。ナチュラルグラジエント法による分離アルゴリズムは、（数６）により示される。なお、（数６）において、Ｗは推定される混合行列を、ηは学習定数を、Ｉは単位行列を、φ（）は関数を、ｙは推定された分離成分ベクトルを、それぞれ示している。
【００３０】
【数６】
Ｗt+1＝Ｗt＋η（Ｉ−φ（ｙ）Tｙ）Ｗt
（数６）は、時系列に行列Ｗを変化させていく場合の変動を、観測することが可能である推定された分離成分ベクトルｙの関数として表したものである。本実施の形態においては、関数φは三乗の関数を用いている。
【００３１】
なお、統計的な独立性を用いた分離処理アルゴリズムは、特にナチュラルグラジエント法に限定されるものではなく、他の分離処理アルゴリズムを用いるものであっても良い。
【００３２】
また、収束条件を判定する前に尖度値を算出する尖度値算出部５を設けることも考えられる。ここで、尖度値とは、正規分布曲線に対する推定値の分布度合を示す指標をいう。図４に示すように、正規分布曲線を（ａ）とすると、推定値の分布曲線（ｂ）は分布度合が中央に偏っており、このような場合を尖度値が高いという。一方、推定値の分布曲線（ｃ）は分布度合が広範に広がっており、このような場合を尖度値が低いという。
【００３３】
収束安定性と尖度値とは、正の相関関係にあるとは単純には言い切れない。しかし、関数Φとの組み合わせにおいて、尖度値が高いほどパラメータ調整により収束安定性を高めることが容易となる。例えば、（数６）における行列φ（ｙ）Tｙで、尖度が正になる要素を転置することで、パラメータ調整をすることが可能となる。
【００３４】
次に、収束条件判定部４において、収束条件の判定を行う。本実施の形態においては、収束条件としてナチュラルグラジエント法による分離処理アルゴリズムを示す（数６）における推定混合行列Ｗの更新量のノルムが一定値以下になった場合に収束したものと判定する。収束条件に達していない場合には、分離処理を繰り返し続行する。具体的には（数７）に示すように、時系列に変動する行列Ｗの変動量が一定値以下になるまで処理を続行する。
【００３５】
【数７】
｜｜Ｗt+1−Ｗt｜｜  ＜  ０．００１
そして、分離処理が収束条件に達したら、変動成分を出力する前に同種成分の分類処理を行う変動成分分類処理部６を設けることも考えられる。これは、例えば照明変動成分は三次元の自由度を有するため、複数の分離成分の組合せによって一つの種類の変動成分が表されるためである。
【００３６】
つまり、統計的な独立性を用いた分離処理アルゴリズムにおいては、各変動量成分ごとに分離することができるが、分離する順序は定まっているわけではない。したがって、同一の種類の変動量成分を分類しておかなければ正確な変動量成分を求めることができない。本実施の形態においては、照明変動成分同士が二次曲面上に乗るという制約条件を用いて同種成分を分類する手法を採用した。
【００３７】
具体的には、変動成分分類部６は、分離されたデータから３個の組を選ぶすべての組み合わせにおいて、二次曲面上に最小二乗法を用いてフィッティングを行い、その残差が最小となる組を選択することになる。
【００３８】
なお、同種成分の分類処理は、特にかかる制約条件に限定されるものではなく、変動量成分の性質に応じて、分類しやすい制約条件を各々採用することが可能である。
【００３９】
最後に、変動成分出力部４において、分離された変動量成分の出力を行う。出力は、画面への出力であっても良いし、ファイルへの出力でも良い。また、他のプログラムへのデータ渡しであっても良い。
【００４０】
図５に本実施の形態にかかる画像変動成分分離装置における出力データ構造の例示図を示す。図５では、図２と同様に分離成分についての各ピクセルごとの輝度を横ベクトルにした行列構造を用いている。なお、特にかかるデータ構造に限定されるものではないことは言うまでもない。
【００４１】
次に、本発明の一実施例にかかる画像変動成分分離装置について図面を参照しながら説明する。本実施例は、反射係数と反射係数の変化率を利用することで、照明変動成分と位置変動成分に分離するものである。
【００４２】
図６は、本発明の一実施例にかかる画像変動成分分離装置における画像情報の変動モデルを示す図である。図６において、太字で示されているものは、行列等のベクトル値を示している。まず、物体表面において拡散反射のみが起こるものと仮定した完全拡散反射モデルを想定する。物体表面の輝度ベクトルをｘ、光源ベクトルをｓ、物体表面の拡散反射係数をｒ、物体表面の法線方向ベクトルをｎとすると、（数８）に示すように定式化できる。
【００４３】
【数８】
ｘ＝ｒ（ｓ・ｎ）
線形モデルとして考えるので、物体表面の法線方向が一定である、すなわち物体表面が平面であるものと仮定すると、（ｓ・ｎ）の部分は物体表面上の位置に依存せず一定のスカラー量ｐを有することになるので、（数９）のように表すことができる。
【００４４】
【数９】
ｘ＝ｐ・ｒ
照明が変動する場合、物体表面上の位置によらず一定量だけ変化するので、当該照明変動量Δｐもスカラー量である。また、物体表面の拡散反射係数ｒの位置移動による変化率を∇ｒ、微少な位置変化をΔｑとすると、微少な位置変化による反射係数の変動量は∇ｒ・Δｑとなることから、照明変動及び位置変化が同時に加わった場合の物体表面の輝度値は（数１０）のように表すことができる。
【００４５】
【数１０】
ｘ’＝（ｐ＋Δｐ）（ｒ＋∇ｒ・Δｑ）
かかるモデルにＩＣＡを適用する。まず画像情報の変動分を計算すると、（数９）と（数１０）の差である（ｘ’−ｘ）より求めることができるので、（数１１）に示すようになる。
【００４６】
【数１１】
ｘ’−ｘ＝（ｐ＋Δｐ）（ｒ＋∇ｒ・Δｑ）−ｐ・ｒ
＝Δｐｒ＋（ｐ＋Δｐ）∇ｒ・Δｑ
ここで、測定するごとに変動するがピクセルごとには同一である変数と、各ピクセルごとに変動するが測定ごとには変化しない変数に分けて行列の形にまとめると、（数１２）のように表すことができる。
【００４７】
【数１２】
0004384320.tif 000002
【００４８】
したがって、（数１２）における測定ごとに変化する変数部分を線形変換と考えて、（数１３）のように線形変換行列Ａを定義することで、ＩＣＡにより照明変動による影響と位置変動による影響を分離することが可能となる。
【００４９】
【数１３】
0004384320.tif 000003
【００５０】
上述した線形変換による定式化を、図によって表したものが図７である。このように反射係数の分布と反射係数の変化率の分布との統計的な独立性を用いることによって、ＩＣＡを画像情報の変動成分の分離に適用することが可能となる。
【００５１】
ここで、実際の評価用データを用いた実験結果について説明する。評価用データについては、以下のように作成した。
【００５２】
まず反射係数については、図８に示すように測定対象となる画像を平面とし、当該平面を図８のように１０×１０の正方形に分割し、各頂点にランダムに反射係数を設定した。反射係数の値は０．４９５〜０．５００の範囲内の一様乱数により与えており、各正方形をさらに１０×１０に分割し、中間値は三次スプライン関数を用いて補間することで、反射係数が連続的に変化するようにした。
【００５３】
また、画像に与える変動は、照明変動と位置変動である。照明変動及び位置変動の与え方のイメージ図を図９に示す。図９に示すように、照明変動については、その照明角度が物体表面の法線方向を０°として、０°、１５°、３０°、６０°となるように変動させた。位置変動については、画像を取り出す９０×９０の窓（ピクセル）をｘ方向とｙ方向にスライドさせる量に応じて、単位変動量０、１、２として画像を取り出すことによって与えている。
【００５４】
図１０は、照明変動と位置変動を同時に行った場合における、分離成分に関する基準画像との輝度の差分の分布状態を示したものである。分離成分の輝度ではなく輝度の差分を用いているのは、差分量が線形になっていることを利用するためである。本実施例においては、基準画像を位置変動０（ゼロ）、照明変動０°、とし、位置変動をｘ方向に‘−１’かつｙ方向に‘０’の移動と、ｘ方向に‘１’かつｙ方向に‘０’の移動の２つについて測定した。また照明変動は３０°とした。
【００５５】
図１０（ａ）は位置変動をｘ方向に‘−１’かつｙ方向に‘０’の移動、照明変動を３０°とした場合の基準画像との輝度の差分の分布状態を示したもの、図１０（ｂ）は位置変動をｘ方向に‘１’かつｙ方向に‘０’の移動、照明変動を３０°とした場合の基準画像からの輝度の差分の分布状態を示したものである。
【００５６】
図１１には、同一の変動条件下における本発明にかかる画像変動成分分離方法を用いた場合における、分離成分の基準画像との輝度の差分の分布状態を示している。図１１（ａ）又は図１１（ｂ）のいずれか一方が照明変動の成分であり、他方が位置変動の成分であることは推定できるが、図１０と図１１を対比させただけでは、いずれに対応しているのか限定することはできない。
【００５７】
そこで、図１２に示すような照明変動のみを与えた場合の測定値、及び図１３に示すような位置変動のみを与えた場合の測定値との対比を行う。なお、図１３（ａ）と図１３（ｂ）とでは、位置移動量がｘ方向に‘−１’と‘１’と大きさ同一で方向反対であることから、輝度の差分が反転、すなわち図１３（ａ）において明るい色によって囲まれている四角い部分が図１３（ｂ）においては暗い色となり明確な輪郭が表示されておらず、逆に図１３（ａ）において暗い色で表示されているため明確な輪郭が表示されていない部分が、図１３（ｂ）においては明るい色によって囲まれている四角い部分として表示されている。
【００５８】
図１１と図１２及び図１３を比較すると、図１１（ａ）が図１２に対応しており、図１１（ｂ）が図１３（ａ）に対応していることが明らかである。すなわち、図１１（ａ）が照明変動成分であり、図１１（ｂ）が位置変動成分であることを示している。したがって、本発明にかかる画像変動成分分離方法によって、照明変動成分及び移動変動成分に分離することができていることが確認できる。
【００５９】
本実施の形態にかかる画像変動成分分離方法は、様々な場面に応用することができる。例えば、顔画像認識や、それを用いた個人認証において、認識精度の飛躍的な向上を図ることができる。
【００６０】
一方、画像検索においても、同一の画像であっても、撮影条件の相異等によって従来は別画像であると認識され抽出されなかった画像についても抽出することができ、より確実に画像検索を行うことが可能となる。
【００６１】
さらに、自動車の運転時における路面状況認識にも応用できる。すなわち、道路上をカメラ等で常時観測することによって、路面が乾いているのか濡れているのか等の相異を判断することによって、「スリップ注意」等の警告情報をドライバに知らせるシステム等において、照明変動等の要因によって路面が乾いているのか濡れているのか等の判断を誤ることを防止することが可能となる。
【００６２】
以上のように本実施の形態によれば、それぞれの環境変動要因に対して、変動の生じていない画像とそれぞれの変動要因が単独で加わった場合に生じる変動後の画像とを事前に準備しておかなくても、画像撮影時の環境変動要因が複数同時に加わっている画像情報から、直接的に精度良く、それぞれの要因に基づいた画像情報の変動成分を分離することが可能となる。
【００６３】
次に、本発明の実施の形態にかかる画像変動成分分離装置を実現するプログラムの処理の流れについて説明する。図１４に本発明の実施の形態にかかる画像変動成分分離装置を実現するプログラムの処理の流れ図を示す。
【００６４】
図１４において、まず、変動成分の分離対象となる画像情報をカメラ等から入力する（ステップＳ１４１）。次に、入力された画像について、変動成分が統計的に独立性を有するものと仮定して、ＩＣＡ等によって変動成分の分離処理を行う（ステップＳ１４２）。そして、変動成分の推定値の確率分布を正規分布と対比することでその尖度値を算出するとともに、分離処理を調整する（ステップＳ１４３）。
【００６５】
次に、変動成分の推定値が収束条件を具備しているか否かを判断する（ステップＳ１４４）。収束条件を具備していなければ（ステップＳ１４４：Ｎｏ）、ステップＳ１４２に戻って収束するまで分離処理を繰り返す。
【００６６】
収束条件を具備していれば（ステップＳ１４４：Ｙｅｓ）、各変動成分ごとに推定値を分類し（ステップＳ１４５）、最終的に求まった変動成分ごとの推定値を出力する（ステップＳ１４６）。
【００６７】
本発明の実施の形態にかかる画像変動成分分離装置を実現するプログラムを記憶した記録媒体は、図１５に示す記録媒体の例に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ１５２−１やフロッピーディスク１５２−２等の可搬型記録媒体１５２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置１５１や、コンピュータ１５３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体１５４のいずれでも良く、プログラム実行時には、プログラムはローディングされ、主メモリ上で実行される。
【００６８】
また、本発明の実施の形態にかかる画像変動成分分離装置により生成されたＩＣＡ等により計算された変動成分ごとの推定値等を記録した記録媒体も、図１５に示す記録媒体の例に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ１５２−１やフロッピーディスク１５２−２等の可搬型記録媒体１５２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置１５１や、コンピュータ１５３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体１５４のいずれでも良く、例えば本発明にかかる画像変動成分分離装置を利用する際にコンピュータ１５３により読み取られる。
【００６９】
【発明の効果】
以上のように本発明にかかる画像変動成分分離装置によれば、それぞれの環境変動要因に対して、変動の生じていない画像とそれぞれの変動要因が単独で加わった場合に生じる変動後の画像とを事前に準備しておかなくても、画像撮影時の環境変動要因が複数同時に加わっている画像情報から、直接的に精度良く、それぞれの要因に基づいた画像情報の変動成分を分離することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態にかかる画像変動成分分離装置の構成図
【図２】  本発明の実施の形態にかかる画像変動成分分離装置における入力データのデータ構造の例示図
【図３】  独立成分分析（ＩＣＡ）の原理説明図
【図４】  本発明の実施の形態にかかる画像変動成分分離装置における尖度値の説明図
【図５】  本発明の実施の形態にかかる画像変動成分分離装置における出力データのデータ構造の例示図
【図６】  本発明の一実施例にかかる画像変動成分分離装置における画像変動モデルの例示図
【図７】  本発明の一実施例にかかる画像変動成分分離装置における独立成分分析（ＩＣＡ）の適用方法説明図
【図８】  本発明の一実施例にかかる画像変動成分分離装置の評価用データの構成図
【図９】  本発明の一実施例にかかる画像変動成分分離装置の評価用データの構成図
【図１０】  画像変動成分を分離していない状態における輝度差分分布状態を示す図
【図１１】  本発明の一実施例にかかる画像変動成分分離装置を用いた場合の輝度差分分布状態を示す図
【図１２】  照明変動のみを与えた場合の輝度差分分布状態を示す図
【図１３】  位置変動のみを与えた場合の輝度差分分布状態を示す図
【図１４】  本発明の実施の形態にかかる画像変動成分分離装置における処理の流れ図
【図１５】  記録媒体の例示図
【符号の説明】
１  画像情報入力部
２  変動成分分離処理部
３  収束条件判定部
４  変動成分出力部
５  尖度値算出部
６  変動成分分類部
１５１  回線先の記憶装置
１５２  ＣＤ−ＲＯＭやフロッピーディスク等の可搬型記録媒体
１５２−１  ＣＤ−ＲＯＭ
１５２−２  フロッピーディスク
１５３  コンピュータ
１５４  コンピュータ上のＲＡＭ／ハードディスク等の記録媒体
【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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【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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【図１５】
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