(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ラベル付け対象画像、前記ラベル付け対象画像の採取位置及び前記ラベル付け対象画像の採取パラメータを含むラベル付け対象の画像データを取得するステップと、
前記ラベル付け対象画像の特徴抽出を行い、前記ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を取得するステップと、
前記第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、前記ラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定するステップと、
前記第１の参照画像のカテゴリ及び前記ラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、前記ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けするステップと、
前記画像ライブラリー内の各参照画像の採取位置及び採取パラメータが、それぞれ前記ラベル付け対象画像の採取位置及び採取パラメータとマッチングするか否かを判断するステップと、
前記画像ライブラリー内の第２の参照画像の採取位置が前記ラベル付け対象画像の採取位置とマッチングし、且つ前記第２の参照画像の採取パラメータが前記ラベル付け対象画像の採取パラメータとマッチングする場合、前記画像ライブラリー内の前記第２の参照画像の採取位置が無効であると決定するステップと、
を含む関心点をラベル付けする方法。
【請求項２】
前記ラベル付け対象画像の特徴抽出を行うステップの前に、
前記ラベル付け対象画像を前処理し、前記ラベル付け対象画像内の候補ラベル付け領域を取得するステップを含み、
前記ラベル付け対象画像の特徴抽出を行うステップが、前記候補ラベル付け領域の特徴抽出を行うステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ラベル付け対象画像には、少なくとも二つの候補ラベル付け領域が含まれ、且つ第１の候補ラベル付け領域と第２の候補ラベル付け領域とが互いに交差し、
前記ラベル付け対象画像の特徴抽出を行うステップの前に、
前記互いに交差する領域が前記第１の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きいか否か、及び／又は、前記互いに交差する領域が前記第２の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きいか否かを判断するステップと、
大きいと判断された場合、前記第１の候補ラベル付け領域と前記第２の候補ラベル付け領域とを融合処理するステップと、を含み、
前記ラベル付け対象画像の特徴抽出を行うステップが、融合された候補ラベル付け領域の特徴抽出を行うステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けするステップの後に、
前記画像ライブラリーに前記ラベル付け対象画像のカテゴリ及び採取位置を記録するステップを含む請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
ラベル付け対象画像、前記ラベル付け対象画像の採取位置及び前記ラベル付け対象画像の採取パラメータを含むラベル付け対象の画像データを取得するように構成される第１の取得モジュールと、
前記ラベル付け対象画像の特徴抽出を行い、前記ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を取得するように構成される抽出モジュールと、
前記第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、前記ラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定するように構成される第１の決定モジュールと、
前記第１の参照画像のカテゴリ及び前記ラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、前記ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けするように構成されるラベル付けモジュールと、
前記画像ライブラリー内の各参照画像の採取位置及び採取パラメータが、それぞれ前記ラベル付け対象画像の採取位置及び採取パラメータとマッチングするか否かを判断するように構成される第２の判断モジュールと、
前記画像ライブラリー内の第２の参照画像の採取位置が前記ラベル付け対象画像の採取位置とマッチングし、且つ前記第２の参照画像の採取パラメータが前記ラベル付け対象画像の採取パラメータとマッチングする場合、前記画像ライブラリー内の前記第２の参照画像の採取位置が無効であると決定するように構成される第２の決定モジュールと、
を備える関心点をラベル付けする装置。
【請求項６】
前記ラベル付け対象画像を前処理し、前記ラベル付け対象画像内の候補ラベル付け領域を取得するように構成される第２の取得モジュールを備え、
前記抽出モジュールが、具体的には、前記候補ラベル付け領域の特徴抽出を行うように構成される請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記ラベル付け対象画像には、少なくとも二つの候補ラベル付け領域が含まれ、且つ第１の候補ラベル付け領域と第２の候補ラベル付け領域が互いに交差し、
前記装置が、
前記互いに交差する領域が前記第１の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きいか否か、及び／又は、前記互いに交差する領域が前記第２の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きいか否かを判断するように構成される第１の判断モジュールと、
前記互いに交差する領域が前記第１の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きく、及び／又は、前記互いに交差する領域が前記第２の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きい場合、前記第１の候補ラベル付け領域と前記第２の候補ラベル付け領域とを融合処理するように構成される融合モジュールと、を備え、
前記抽出モジュールが、具体的には、融合された候補ラベル付け領域の特徴抽出を行うように構成される請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記画像ライブラリーに前記ラベル付け対象画像のカテゴリ及び採取位置を記録するように構成される記録モジュールを備える請求項５から７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項９】
プロセッサとメモリとを備えるコンピュータ機器であって、
前記プロセッサが前記メモリに記憶されている実行可能なプログラムコードを読み出すことによって、前記実行可能なプログラムコードに対応するプログラムを実行して、請求項１から４のいずれか一項に記載の関心点をラベル付けする方法を実現するように構成されるコンピュータ機器。
【請求項１０】
コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
当該プログラムがプロセッサによって実行される場合、請求項１から４のいずれか一項に記載の関心点をラベル付けする方法が実現される非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、画像技術の分野に関し、特に、関心点をラベル付けする方法、装置、コンピュータ機器及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＰＯＩ（ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）情報ポイントとは、名称、カテゴリ、緯度経度、画像など、ナビゲーションデータ中の各位置情報ポイントの具体的な情報を指す。ここで、情報ポイントの画像情報は、常に、ＰＯＩ情報ポイントの非常に重要な一部として、独自に様々なサービスに下位情報を提供する。如何に既存の画像からより多くのＰＯＩ画像を取得するかは、このようなサービスの最も注目すべき探索点の一つとなっている。
【０００３】
従来のＰＯＩ画像をラベル付けする方法は、手動でラベル付けする方法によって、既存のＰＯＩ画像カテゴリに基づいて、ラベル付け対象画像のＰＯＩラベル付けを行う。既存のＰＯＩ画像カテゴリが多い場合には、手動でラベル付けすることは、手間がかかり、コストが高い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本出願は、従来技術のＰＯＩ画像カテゴリを手動でラベル付けすることは、手間がかかり、コストが高いという問題を解决するための関心点をラベル付けする方法、装置、コンピュータ機器及び記憶媒体を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本出願の第１の態様の実施例は、ラベル付け対象画像及び前記ラベル付け対象画像の採取位置を含むラベル付け対象の画像データを取得するステップと、前記ラベル付け対象画像の特徴抽出を行い、前記ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を取得するステップと、前記第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、前記ラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定するステップと、前記第１の参照画像のカテゴリ及び前記ラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、前記ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けするステップと、を含む、関心点をラベル付けする方法を提供する。
【０００６】
本出願の実施例に係る関心点をラベル付けする方法は、ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を抽出し、第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、画像ライブラリー内のラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定し、第１の参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けすることにより、画像間の類似度に基づいて、画像ライブラリー内のラベル付け対象画像に対応する既知のカテゴリの参照画像を決定し、当該参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置を用いてラベル付け対象画像のカテゴリ及び位置を自動的にラベル付けし、ラベル付け効率を向上させるだけでなく、ラベル付け対象画像の採取位置もラベル付けして、後続の地図の更新に使用することができる。
【０００７】
本出願の第２の態様の実施例は、ラベル付け対象画像及び前記ラベル付け対象画像の採取位置を含むラベル付け対象の画像データを取得するように構成される第１の取得モジュールと、前記ラベル付け対象画像の特徴抽出を行い、前記ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を取得するように構成される抽出モジュールと、前記第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、前記ラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定するように構成される第１の決定モジュールと、前記第１の参照画像のカテゴリ及び前記ラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、前記ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けするように構成されるラベル付けモジュールと、を備える関心点をラベル付けする装置を提供する。
【０００８】
本出願の実施例に係る関心点をラベル付けする装置は、ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を抽出し、第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、画像ライブラリー内のラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定し、第１の参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けすることにより、画像間の類似度に基づいて、画像ライブラリー内のラベル付け対象画像に対応する既知のカテゴリの参照画像を決定し、当該参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置を用いてラベル付け対象画像のカテゴリ及び位置を自動的にラベル付けし、ラベル付け効率を向上させるだけでなく、ラベル付け対象画像の採取位置もラベル付けして、後続の地図の更新に使用することができる。
【０００９】
本出願の第３の態様の実施例は、プロセッサとメモリとを備えるコンピュータ機器であって、前記プロセッサが前記メモリに記憶されている実行可能なプログラムコードを読み出すことによって、前記実行可能なプログラムコードに対応するプログラムを実行して、上記の第１の態様の実施例に記載の関心点をラベル付けする方法を実現するように構成されるコンピュータ機器を提供する。
【００１０】
本出願の第４の態様の実施例は、コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、当該プログラムが、プロセッサによって実行される場合、上記の第１の態様の実施例に記載の関心点をラベル付けする方法が実現される非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【００１１】
本出願の付加的な特徴及び利点は、一部が以下の説明において示され、一部が以下の説明により明らかになり、又は本出願の実践により理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
本出願の上記及び/又は付加的な特徴及び利点は、実施例について図面を参照して以下に説明することにより、明らかになり、理解されやすくなる。
【図１】本出願の実施例により提供される関心点をラベル付けする方法の概略フローチャートである。
【図２】本出願の実施例により提供される別の関心点をラベル付けする方法の概略フローチャートである。
【図３】本出願の実施例により提供されるさらに別の関心点をラベル付けする方法の概略フローチャートである。
【図４】本出願の実施例により提供される関心点をラベル付けする装置の概略構成図である。
【図５】本出願の実施形態の実現に適する例示的なコンピュータ機器のブロック図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本出願の実施例を詳細に説明する。前記実施例の例が図面に示され、同一又は類似する符号は、常に同一又は類似する素子、或いは、同一又は類似する機能を有する素子を示す。以下に、図面を参照しながら説明される実施例は例示するものであり、本出願を解釈するためだけに用いられ、本出願を限定するものと理解してはならない。
【００１４】
本出願の実施例に係る関心点をラベル付けする方法、装置、コンピュータ機器及び記憶媒体を、図面を参照して以下に説明する。
【００１５】
本出願の実施例において、関連技術の手動でオーディットしてＰＯＩ画像のラベル付けを行う方法は、手間がかかり、コストが高いという問題に対して、関心点をラベル付けする方法を提供し、前記方法は、画像間の類似度に基づいて、画像ライブラリー内のラベル付け対象画像に対応する既知のカテゴリの画像を決定し、当該既知のカテゴリの画像でラベル付け対象画像を自動的にラベル付けすることによって、ラベル付け効率を向上させるだけでなく、関心点の位置情報もラベル付けし、ラベル付け品質を向上させることができる。
【００１６】
本出願の実施例に係る関心点をラベル付けする方法は、本出願の実施例で提供される関心点をラベル付けする装置によって実行されてもよく、当該装置は、ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けすることを実現するように、コンピュータ機器に配置されてもよい。
【００１７】
図１は、本出願の実施例により提供される関心点をラベル付けする方法の概略フローチャートである。
【００１８】
図１に示すように、当該関心点をラベル付けする方法は、以下のステップ１０１〜ステップ１０４を含む。
ステップ１０１において、ラベル付け対象画像及びラベル付け対象画像の採取位置を含むラベル付け対象画像データを取得する。
【００１９】
実際の応用では、通常、画像データに関心点をラベル付けする必要があり、ラベル付きの画像データを用いて、地図などを描画することができ、例えば、電子地図上に店頭、銀行、学校などの関心点をラベル付けすることができる。
【００２０】
本実施例では、ユーザは、撮影したラベル付け対象画像及びラベル付け対象画像の採取位置をアップロードすることができる。例えば、ユーザがある位置に立ってある通りを撮像してラベル付け対象画像を取得し、当該画像及び画像の採取位置をアップロードする。
【００２１】
ここで、ラベル付け対象画像には、一つの関心点が含まれていてもよいし、複数の関心点が含まれていてもよい。ラベル付け対象画像の採取位置とは、ラベル付け対象画像を採取する地理的位置を指すものであり、ＧＰＳによって取得された緯度経度情報であってもよいし、ある通りのｘｘ号などの通り上の具体的な位置であってもよい。
【００２２】
ステップ１０２において、ラベル付け対象画像の特徴抽出を行い、ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を取得する。
【００２３】
本実施例では、予めトレーニングされたニューラルネットワークモデルによってラベル付け対象画像の特徴抽出を行うことができる。具体的には、ラベル付け対象画像を予めトレーニングされたニューラルネットワークモデルに入力し、ニューラルネットワークモデルによってラベル付け対象画像の特徴を抽出して、第１の画像特徴を取得する。
【００２４】
特徴抽出を行う前に、大量の関心点画像を用いてトレーニングして当該ニューラルネットワークモデルを取得することができる。モデルの精度を向上させるために、トレーニング時にネガティブサンプルを追加することができ、ここで、ネガティブサンプルは、警告標記、安全出口などの非関心点画像を指す。
【００２５】
さらに、モデルの耐干渉性を向上させるために、トレーニング用の関心点画像のデータをカラーシェーディング処理などのデータ拡大処理を行うことによって、トレーニングサンプル数を拡大することができる。関心点画像及び処理された関心点画像を用いてトレーニングすることによって、取得されたモデルは一定の耐干渉性を有するようになる。
【００２６】
ステップ１０３において、第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、ラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定する。
【００２７】
本実施例では、画像ライブラリーに含まれる各参照画像は、ラベル付け済み画像であり、画像ライブラリーには、各参照画像のカテゴリ、採取位置などの情報が記録されている。ここで、カテゴリは、病院、レストラン、デパート、遊園地、住宅地などを含むが、これらに限定されない。
【００２８】
具体的には、ラベル付け対象画像の特徴抽出を行うニューラルネットワークモデルを用いて、画像ライブラリー内の各参照画像の特徴抽出を行って、各参照画像の第２の画像特徴を取得することができる。その後、ラベル付け対象画像の第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の第２の画像特徴との類似度を算出する。
【００２９】
より具体的には、ラベル付け対象画像の第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の第２の画像特徴との間の距離を算出し、ラベル付け対象画像と画像ライブラリー内の各参照画像との類似度を距離で特徴付け、距離が大きいほど類似度が小さく、距離が小さいほど類似度が大きい。
【００３０】
画像ライブラリーには複数のカテゴリの参照画像が含まれる可能性があり、参照画像の第２の画像特徴とラベル付け対象画像の第１の画像特徴との類似度が非常に小さい可能性があるため、ラベル付け対象画像の第１の画像特徴と各参照画像の第２の画像特徴との類似度を算出した後、予め設定された類似度閾値を用いて、類似度が小さい参照画像をフィルタリングし、具体的には、類似度が予め設定された類似度閾値より大きい参照画像を第１の参照画像とする。
【００３１】
なお、ラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像は、一つであってもよいし、複数であってもよい。もちろん、類似度のすべてが予め設定された類似度閾値より小さい場合もあり、すなわち画像ライブラリーにはラベル付け対象画像と類似している参照画像が存在しない場合がある。
【００３２】
ステップ１０４において、第１の参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けする。
【００３３】
第１の参照画像とラベル付け対象画像との類似度が予め設定された類似度閾値より大きいため、カテゴリが、すべてレストラン、又はすべて病院であるなど、同じであると見なすことができる。そのため、第１の参照画像のカテゴリを用いてラベル付け対象画像のカテゴリをラベル付けすることができる。
【００３４】
第１の参照画像の数が一つである場合、ラベル付け対象画像のカテゴリを第１の参照画像のカテゴリとしてラベル付けし、ラベル付け対象画像の採取位置をラベル付けする。
【００３５】
第１の参照画像の数が複数である場合、画像数を最も多く含むカテゴリを候補カテゴリとし、ラベル付け対象画像のカテゴリを候補カテゴリとしてラベル付けし、ラベル付け対象画像の採取位置をラベル付けすることができる。例えば、第１の参照画像の数が４であり、且つカテゴリがそれぞれＡ、Ａ、Ａ、Ｂである場合、候補カテゴリはＡであり、ラベル付け対象画像のカテゴリをＡとしてラベル付けする。
【００３６】
本実施例では、ラベル付け対象画像のカテゴリをラベル付けするだけでなく、採取位置もラベル付けし、採取位置に基づいて、カテゴリが同じであるが位置が異なる関心点を区別することができ、例えば、採取位置に基づいてチェーン店を区分し、採取位置は地図の更新にも使用することができる。実際の応用では、ユーザが撮影したラベル付け対象画像内の関心点の画像は、ラベル付け対象画像の一部である可能性があり、ラベル付け対象画像には複数の関心点が含まれる可能性もある。ラベル付け効率を向上させるために、ラベル付け対象画像の特徴抽出を行う前に、まず、ラベル付け対象画像内の候補ラベル付け領域を決定し、次に候補ラベル付け領域の特徴抽出を行うことができる。以下、本出願の実施例により提供される別の関心点をラベル付けする方法の概略フローチャートである図２を参照して説明する。
【００３７】
図２に示すように、当該関心点をラベル付けする方法は、以下のようなステップ２０１〜ステップ２０５を含む。
ステップ２０１において、ラベル付け対象画像及びラベル付け対象画像の採取位置を含むラベル付け対象の画像データを取得する。
【００３８】
本実施例では、ステップ２０１は、上記のステップ１０１と類似するため、ここでは説明を省略する。
【００３９】
ステップ２０２において、ラベル付け対象画像を前処理し、ラベル付け対象画像内の候補ラベル付け領域を取得する。
【００４０】
本実施例では、予めトレーニングされた関心点認識モデルを用いて検出及びクリッピング処理を行って、ラベル付け対象画像内の候補ラベル付け領域を取得することができる。
【００４１】
関心点認識モデルをトレーニングするプロセスは、サンプル画像セットを取得し、ここで、サンプル画像セット内の各サンプル画像は、各ラベル付け領域を含む目標位置情報ラベル付けを有し、各サンプル画像を初期ニューラルネットワークモデルに入力して、初期ニューラルネットワークモデルによって出力された各ラベル付け領域の予測位置情報を取得し、予測位置情報と目標位置情報との違いに基づいて、初期ニューラルネットワークモデルを修正して、関心点認識モデルを生成する。
【００４２】
具体的には、ラベル付け対象画像を関心点認識モデルに入力し、関心点認識モデルによってクリッピングして候補ラベル付け領域を取得することによって、ラベル付け対象画像内の非関心点をフィルタリングすることができるだけでなく、ラベル付けの精度及び効率を向上させることもできる。なお、ラベル付け対象画像内の候補ラベル付け領域は、一つであってもよいし、複数であってもよい。
【００４３】
ステップ２０３において、候補ラベル付け領域の特徴抽出を行い、候補ラベル付け領域の画像特徴を取得する。
【００４４】
候補ラベル付け領域を取得した後、候補ラベル付け領域の特徴抽出を行い、具体的には、予めトレーニングされたニューラルネットワークモデルを用いて候補ラベル付け領域を特徴付けることができる。
【００４５】
候補ラベル付け領域が複数である場合、各候補ラベル付け領域の特徴抽出を行い、各候補ラベル付け領域の画像特徴を取得することができる。
【００４６】
ステップ２０４において、候補ラベル付け領域の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、候補ラベル付け領域に対応する第１の参照画像を決定する。
【００４７】
本実施例では、候補ラベル付け領域の画像特徴と画像特徴ライブラリー内の各参照画像の第２の画像特徴との類似度を算出し、類似度に基づいて候補ラベル付け領域の第１の参照画像を決定する。具体的なプロセスは、上記のラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定する方法と類似するため、ここでは説明を省略する。
【００４８】
ラベル付け対象画像には複数の候補ラベル付け領域がある場合、各候補ラベル付け領域に対応する第１の参照画像を決定する。
【００４９】
ステップ２０５において、第１の参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けする。
【００５０】
本実施例では、候補ラベル付け領域に対応する第１の参照画像の数が一つである場合、候補ラベル付け領域のカテゴリを第１の参照画像のカテゴリとしてラベル付けし、ラベル付け対象画像の採取位置をラベル付けする。第１の参照画像の数が複数である場合、画像数を最も多く含むカテゴリを候補カテゴリとし、候補ラベル付け領域のカテゴリを候補カテゴリとしてラベル付けし、ラベル付け対象画像の採取位置をラベル付けすることができる。
【００５１】
候補ラベル付け領域が複数である場合、各候補ラベル付けに対応する第１の参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、ラベル付け対象画像をラベル付けすることができる。具体的には、ラベル付け対象画像に含まれる各候補ラベル付け領域のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置をラベル付けすることができる。もちろん、各候補ラベル付け領域のカテゴリ及び採取位置をラベル付けすることもできる。
【００５２】
なお、同一のラベル付け対象画像に対応する採取位置は同じであるため、ラベル付け対象画像に複数の関心点が含まれる場合、これらの関心点に対応する採取位置は同じであることを理解されたい。
【００５３】
本出願の実施例では、ラベル付け対象画像の特徴抽出を行う前に、ラベル付け対象画像をリッピング処理などの前処理し、ラベル付け対象画像の候補ラベル付け領域を取得し、候補ラベル付け領域の特徴抽出を行い、候補ラベル付け領域に関心点をラベル付けすることによって、ラベル付けの効率を向上させることができるだけでなく、ラベル付けの精度を向上させることもできる。
【００５４】
実際の応用では、取得された候補ラベル付け領域は交差する可能性があり、交差領域が大きい場合、二つの候補ラベル付け領域は実際に同一関心点の画像である可能性がある。
【００５５】
ラベル付けの精度を向上させるために、本出願の一実施例では、ラベル付け対象画像に少なくとも二つの候補ラベル付け領域が含まれ、且つ第１の候補ラベル付け領域と第２の候補ラベル付け領域とが互いに交差する場合、上記のラベル付け対象画像の特徴抽出を行う前に、まず、互いに交差する領域が第１の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きいか否か、及び／又は、互いに交差する領域が第２の候補ラベル付け領域における割合が閾値より大きいか否かを判断する。
【００５６】
互いに交差する領域が第１の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きく、又は互いに交差する領域が第２の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きく、又は互いに交差する領域が第１の候補ラベル付け領域及び第２の候補ラベル付け領域を占める割合のそれぞれが閾値より大きい場合、第１の候補ラベル付け領域と第２の候補ラベル付け領域とを融合処理することにより、融合された候補ラベル付け領域が第１の候補ラベル付け領域と第２の候補ラベル付け領域とを含むようになる。その後、融合された候補ラベル付け領域の特徴抽出を行う。
【００５７】
本出願の実施例では、ラベル付け対象画像内の候補ラベル付け領域において、二つの候補ラベル付け領域には交差領域がある場合、互いに交差する領域が二つの候補ラベル付け領域を占める割合が融合処理の条件を満たしているか否かを判断し、融合条件を満している場合、融合処理を行った後、融合された候補ラベル付け領域の特徴抽出を行うことによって、ラベル付け精度及びラベル付け効率を向上させることができる。
【００５８】
三つ以上の候補ラベル付け領域が互いに交差している場合、まず、任意の二つの候補ラベル付け領域が融合処理の条件を満たしているか否かを判断すし、満たしている場合、融合処理を行うことができる。その後、融合された候補ラベル付け領域と残りの候補ラベル付け領域の一つとが融合処理の条件を満たしているか否かを判断する。満たしている場合、融合処理を行い、その後、融合された候補ラベル付け領域と残りの候補ラベル付け領域の一つとが融合処理条件を満たしているか否かを判断し、融合ができなくなるまで繰り返す。
【００５９】
ラベル付けの効率を向上させるために、本出願の一実施例では、上記のラベル付け対象画像に関心点をラベル付けした後、画像ライブラリーにラベル付け対象画像のカテゴリ及び採取位置を記録することによって、画像ライブラリー内の参照画像数を継続的に拡大して、後続のラベル付け対象画像のラベル付けを容易にすることができる。
【００６０】
実際の応用では、理髪店がレストランに変更されるなど、同一位置の店頭に変化が発生する可能性があり、画像ライブラリー内の参照画像の採取位置が有効であるか否かをタイムリーに決定するために、本出願の実施例により提供される別の関心点をラベル付けする方法の概略フローチャートである図３を参照して以下に説明する。
【００６１】
本実施例では、取得されたラベル付け対象の画像データは、ラベル付け対象画像及びラベル付け対象画像の採取位置のほか、採取角度、採取機器などの採取パラメータをさらに含む。ここで、採取角度は、撮影対象の真正面前方、又は真正面前方からずれた角度などであってもよく、採取機器とは、ラベル付け対象画像を採取する機器、型番などを指してもよい。
【００６２】
図３に示すように、当該関心点をラベル付けする方法は、以下のステップ３０１〜ステップ３０６を含む。
ステップ３０１において、ラベル付け対象画像及びラベル付け対象画像の採取位置を含むラベル付け対象の画像データを取得する。
【００６３】
ステップ３０２において、ラベル付け対象画像の特徴抽出を行い、ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を取得する。
【００６４】
ステップ３０３において、第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、ラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定する。
【００６５】
ステップ３０４において、第１の参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けする。
【００６６】
本実施例では、ステップ３０１〜ステップ３０４は、上記のステップ１０１〜ステップ１０４と類似するため、ここでは説明を省略する。
【００６７】
ステップ３０５において、画像ライブラリー内の各参照画像の採取位置及び採取パラメータが、それぞれラベル付け対象画像の採取位置及び採取パラメータとマッチングするか否かを判断する。
【００６８】
画像ライブラリー内にラベル付け対象画像の採取位置及び採取パラメータと同じな画像が存在するか否かを決定するために、ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けした後、画像ライブラリー内の各参照画像の採取位置をラベル付け対象画像の採取位置と比較し、画像ライブラリー内の各参照画像の採取パラメータをラベル付け対象画像の採取パラメータと比較し、各参照画像の採取位置及び採取パラメータが、それぞれラベル付け対象画像の採取位置及び採取パラメータとマッチングするか否かを判断する。
【００６９】
例えば、画像ライブラリー内の各参照画像の採取位置がラベル付け対象画像の採取位置と同じであるか否か、及び参照画像の採取角度がラベル付け対象画像の採取角度とマッチングするか否かを判断する。例えば、参照画像の採取角度とラベル付け対象画像の採取角度との差が予め設定された角度閾値より小さいか否かを判断する。
【００７０】
ステップ３０６において、画像ライブラリー内の第２の参照画像の採取位置がラベル付け対象画像の採取位置とマッチングし、且つ第２の参照画像の採取パラメータがラベル付け対象画像の採取パラメータとマッチングする場合、画像ライブラリー内の第２の参照画像の採取位置が無効であると決定する。
【００７１】
本実施例では、画像ライブラリー内の第２の参照画像の採取位置がラベル付け対象画像の採取位置とマッチングし、且つ第２の参照画像の採取パラメータがラベル付け対象画像の採取パラメータとマッチングする場合、同一採取位置且つ同一採取角度において、前後に採取された画像に含まれる関心点が異なることを表し、画像ライブラリー内の第２の参照画像の採取位置が無効であると決定し、当該採取位置の第２の参照画像も既に無効であることを表し、第２の参照画像の採取位置が無効であると記録するか、又は第２の参照画像を画像ライブラリーから削除することができる。
【００７２】
第２の参照画像の採取位置が無効であると決定された後、さらに、ラベル付け対象画像と第２の参照画像との類似度を判断することができ、類似度が比較的に低い場合、ラベル付け対象画像と第２の参照画像とに含まれる関心点が異なることを表す。
【００７３】
応用シーンとして、上記の関心点をラベル付けする方法によって地図内の関心点をリアルタイムに更新することができる。具体的には、画像ライブラリーにはラベル付け対象画像の採取位置及び採取パラメータとマッチングする参照画像が存在すると決定された場合、ラベル付け対象画像を用いて地図内の当該採取位置の関心点を更新することができる。例えば、同一位置、同一角度、同じ採取パラメータで前後に採取された画像に含まれる関心点が異なる場合、後に採取された画像内の関心点に基づいて地図内の関心点を更新することができる。
【００７４】
例えば、元々の地図上の同じ地理的位置の近くに例えばＡ店、Ｂ店、Ｃ店があり、現在、本技術案によって一つの関心点Ｄを認識すると、関心点Ｄも当該地理的位置の近くにあることが分かり、地図上で当該地理的位置の近くの関心点を更新する必要があることを表し、ＤがＡ、Ｂ、又はＣに代わったものであるか、新たに追加された関心点であるかは、他の方式で検証することができる。
【００７５】
上記の実施例を実現するために、本出願の実施例は、関心点をラベル付けする装置をさらに提供する。図４は、本出願の実施例により提供される関心点をラベル付けする装置の概略構成図である。
【００７６】
図４に示すように、当該関心点をラベル付けする装置は、第１の取得モジュール４１０と、抽出モジュール４２０と、第１の決定モジュール４３０と、ラベル付けモジュール４４０とを備える。
【００７７】
第１の取得モジュール４１０は、ラベル付け対象画像及びラベル付け対象画像の採取位置を含むラベル付け対象の画像データを取得するように構成される。
抽出モジュール４２０は、ラベル付け対象画像の特徴抽出を行い、ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を取得するように構成される。
第１の決定モジュール４３０は、第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、ラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定するように構成される。
ラベル付けモジュール４４０は、第１の参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けするように構成される。
【００７８】
本出願の実施例の可能な一実現形態では、当該装置は、ラベル付け対象画像を前処理し、ラベル付け対象画像内の候補ラベル付け領域を取得するように構成される第２の取得モジュールをさらに備える。
上記の抽出モジュール４２０は、具体的には、候補ラベル付け領域の特徴抽出を行うように構成される。
【００７９】
本出願の実施例の可能な一実現形態では、上記のラベル付け対象画像には、少なくとも二つの候補ラベル付け領域が含まれ、且つ第１の候補ラベル付け領域と第２の候補ラベル付け領域とが互いに交差する。
当該装置は、互いに交差する領域が第１の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きいか否か、及び／又は、互いに交差する領域が第２の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きいか否かを判断するように構成され第１の判断モジュールと、互いに交差する領域が第１の候補ラベル付け領域を占める割合が閾値より大きく、及び／又は、互いに交差する領域が前記第２の候補ラベル付け領域を示す割合が閾値より大きい場合、第１の候補ラベル付け領域と第２の候補ラベル付け領域とを融合処理するように構成され融合モジュールと、をさらに備える。
上記の抽出モジュール４２０は、具体的には、融合された候補ラベル付け領域の特徴抽出を行うように構成される。
【００８０】
本出願の実施例の可能な一実現形態では、当該装置は、画像ライブラリーにラベル付け対象画像のカテゴリ及び採取位置を記録するように構成される記録モジュールをさらに備える。
【００８１】
本出願の実施例の可能な実現形態では、上記の画像データは、ラベル付け対象画像の採取パラメータをさらに含む。
当該装置は、画像ライブラリー内の各参照画像の採取位置及び採取パラメータが、それぞれラベル付け対象画像の採取位置及び採取パラメータとマッチングするか否かを判断するように構成される第２の判断モジュールと、当画像ライブラリー内の第２の参照画像の採取位置がラベル付け対象画像の採取位置とマッチングし、且つ第２の参照画像の採取パラメータがラベル付け対象画像の採取パラメータとマッチングする場合、画像ライブラリー内の前記第２の参照画像の採取位置が無効であると決定するように構成される第２の決定モジュールと、をさらに備える。
【００８２】
なお、上記の関心点をラベル付けする方法の実施例の説明は、当該実施例の関心点をラベル付けする装置にも適用されるため、ここでは説明を省略する。
【００８３】
本出願の実施例に係る関心点をラベル付けする装置は、ラベル付け対象画像の第１の画像特徴を抽出し、第１の画像特徴と画像ライブラリー内の各参照画像の各第２の画像特徴との類似度に基づいて、画像ライブラリー内のラベル付け対象画像に対応する第１の参照画像を決定し、第１の参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置に基づいて、ラベル付け対象画像に関心点をラベル付けすることにより、画像間の類似度に基づいて、画像ライブラリー内のラベル付け対象画像に対応する既知のカテゴリの参照画像を決定し、当該参照画像のカテゴリ及びラベル付け対象画像の採取位置を用いてラベル付け対象画像のカテゴリ及び位置を自動的にラベル付けし、ラベル付け効率を向上させるだけでなく、ラベル付け対象画像の採取位置をラベル付けし、後続の地図の更新に使用することができる。
【００８４】
上記の実施例を実現するために、本出願の実施例は、プロセッサとメモリとを備えるコンピュータ機器であって、プロセッサがメモリに記憶されている実行可能なプログラムコードを読み出すことによって、前記実行可能なプログラムコードに対応するプログラムを実行して、上記の実施例に記載の関心点をラベル付けする方法を実現するコンピュータ機器をさらに提供する。
【００８５】
図５は、本出願の実施形態の実現に適する例示的なコンピュータ機器のブロック図を示す。図５に示されるコンピュータ機器１２は単なる一例であり、本出願の実施例の機能及び使用範囲を一切限定しない。
【００８６】
図５に示すように、コンピュータ機器１２は、汎用コンピューティング機器の形態で示されている。コンピュータ機器１２の構成要素は、一つ又は複数のプロセッサ又は処理ユニット１６と、メモリ２８と、異なるシステム構成要素（メモリ２８と処理ユニット１６とを備える）を接続するバス１８と、を備えてもよいが、これらに限定されない。
【００８７】
バス１８は、メモリバス又はメモリコントローラ、周辺バス、アクセラレーテッドグラフィックスポート、プロセッサ又は多様なバス構造のうちのいずれかのバス構造を使用するローカルバスを備える、複数種類のバス構造のうち一つ又は複数を表す。例を挙げると、これらのアーキテクチャは、インダストリスタンダードアーキテクチャ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、以下ＩＳＡと略する）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（Ｍｉｃｒｏ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、以下ＭＡＣと略する）バス、拡張ＩＳＡバス、ビデオエレクトロニクススタンダーズアソシエーション（Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、以下ＶＥＳＡと略する）ローカルバス、及びペリフェラルコンポーネントインターコネクト（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ、以下ＰＣＩと略する）バスを含むが、これらに限定されない。
【００８８】
コンピュータ機器１２は、典型的には、複数種類のコンピュータシステム読み取り可能な媒体を備える。これらの媒体は、コンピュータ機器１２がアクセス可能な任意の使用可能な媒体であってもよく、揮発性媒体及び不揮発性媒体、リムーバブル媒体及びノンリムーバブル媒体を含む。
【００８９】
メモリ２８は、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、以下ＲＡＭと略する）３０及び／又はキャッシュメモリ３２などの揮発性メモリの形態のコンピュータシステム読み取り可能な媒体を備えてもよい。  コンピュータ機器１２は、他のリムーバブル／ノンリムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータシステム記憶媒体をさらに備えてもよい。単なる一例として、ストレージシステム３４は、ノンリムーバブル、不揮発性磁気媒体（図５に示されていないが、通常「ハードドライブ」という）に対して読み出し及び書き込みをするために用いることができる。図５に示されていないが、リムーバブル不揮発性磁気ディスク（例えば、「フロッピーディスク」）に対して読み出し及び書き込みをするための磁気ディスクドライブ、及びリムーバブル不揮発性光学ディスク（例えば、コンパクトディスク読み出し専用リメモリ(Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、以下ＣＤ−ＲＯＭと略する)、ディーブイディーロム(Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｄｅｏ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、以下ＤＶＤ−ＲＯＭと略する)又は他の光学媒体）に対して読み出し及び書き込みをするための光ディスクドライブを提供することができる。これらの場合、各ドライブは、一つ又は複数のデータメディアインターフェイスを介してバス１８に接続することができる。メモリ２８は、本発明の各実施例に記載の機能を実行するように構成される１セット（例えば、少なくとも一つ）のプログラムモジュールを有する少なくとも一つのプログラム製品を含んでもよい。
【００９０】
１セットの（少なくとも１つ）プログラムモジュール４２を有するプログラム/ユーティリティ４０は、例えば、メモリ２８に記憶されてもよく、このようなプログラムモジュール４２は、オペレーティングシステム、１つまたは複数のアプリケーションプログラム、他のプログラムモジュールおよびプログラムデータを含むが、これらに限定されない。これらの例のそれぞれまたはある組み合わせには、ネットワーキング環境の実装が含まれる可能性がある。プログラムモジュール４２は、通常、本開示に記載の実施例における機能および／または方法を実行する。
【００９１】
コンピュータ機器１２は、１つまたは複数の外部デバイス１４（例えば、キーボード、ポインティングデバイス、ディスプレイ２４など）と通信することができ、また、ユーザが当該コンピュータ機器１２とインタラクションすることを可能にする１つまたは複数のデバイスと通信することができ、および／または、当該コンピュータ機器１２が１つまたは複数の他のコンピューティングデバイスと通信することを可能にする任意のデバイス（例えば、ネットワークカード、モデムなど）と通信することもできる。そのような通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス２２を介して行うことができる。また、コンピュータ機器１２は、ネットワークアダプタ２０を介して、１つまたは複数のネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下ＬＡＮと略する）、ワイドエリアネットワーク（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下ＷＡＮと略する）および／またはパブリックネットワーク、例えば、インターネット）と通信することができる。図に示すように、ネットワークアダプタ２０は、バス１８を介してコンピュータ機器１２の他のモジュールと通信する。なお、図に示されていないが、マイクロコード、デバイスドライバ、冗長化処理ユニット、外部ディスク駆動アレイ、ＲＡＩＤシステム、テープドライバおよびデータバックアップストレージシステムなどを備えるが、これらに限定されない他のハードウェアおよび／またはソフトウェアモジュールをコンピュータ機器１２と組み合わせて使用することができる。
【００９２】
処理ユニット１６は、メモリ２８に記憶されているプログラムを実行することにより、様々な機能アプリケーションおよびデータ処理を実行し、例えば、上記の実施例に記載の方法を実現する。
【００９３】
上記の実施例を実現するために、本出願の実施例は、コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、当該プログラムがプロセッサによって実行される場合に、上記の実施例に記載の関心点をラベル付けする方法が実現される非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。
【００９４】
本明細書の説明において、「第１」、「第２」の用語は、単に説明するためのものであり、比較的な重要性を指示又は暗示するか、或いは示された技術的特徴の数を黙示的に指示すると理解してはいけない。よって、「第１」、「第２」が限定されている特徴は少なくとも１つの前記特徴を含むことを明示又は暗示するものである。本開示の説明において、明確且つ具体的な限定がない限り、「複数」とは、少なくとも２つ、例えば、２つ、３つなどを意味する。
【００９５】
フローチャート、又はここで他の方式により説明されるいかなるプロセス又は方法の説明は、特定のロジック機能又はプロセスのステップを実現するための一つ又はそれ以上の実行可能な命令のコードを含むモジュール、セグメント又は部分と理解されてもよい。また、本出願の好ましい実施形態の範囲は、他の実現形態が含まれており、例示され又は議論された順序に従わなくてもよく、言及された機能が実質的に同時に、又は逆の順序に応じて機能を実行することを含む。本出願の実施例が属する技術分野の当業者は、これを理解すべきである。
【００９６】
フローチャートで示された又はここで他の形態で説明されたロジック及び/又はステップは、例えば、ロジック機能を実現するための実行可能な命令の順番付けられたリストと見なすことができ、任意のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に具体的に実現されて、命令実行システム、装置、又はデバイス（例えばコンピュータに基づいたシステム、プロセッサを含むシステム、又は他の命令実行システム、装置又はデバイスから命令を取得して命令を実行するシステム）に利用されるか、又はこれらの命令実行システム、装置又はデバイスと組み合わせて利用される。本願明細書において、「コンピュータ読み取り可能な記憶媒体」は、命令実行システム、装置又はデバイスによって、又は、命令実行システム、装置又はデバイスと組み合わせて使用するためのプログラムを含む、格納する、通信する、伝播する、又は伝送することができる任意の装置であってもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体のより具体的な例（非限定的なリスト）として、１つ又は複数の配線を備える電気接続部（電子デバイス）、ポータブルコンピュータディスクカートリッジ（磁気デバイス）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバデバイス、及びポータブルコンパクトディスク読み出し専用リメモリ（ＣＤＲＯＭ）を含む。また、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、前記プログラムが印刷され得る紙又は他の適切な媒体であってもよく、これは、例えば、紙や他の媒体を光学的スキャンし、次に編集し、解釈し、又は必要な場合に他の適切な形態で処理して前記プログラムを電子的に取得して、そしてコンピュータメモリに格納するからである。
【００９７】
なお、本出願の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせにより実現できる。上記の実施形態では、複数のステップ又は方法は、メモリに記憶され、且つ適切なコマンド実行システムによって実行されるソフトウェア又はファームウェアにより実現することができる。例えば、ハードウェアにより実現される場合は、他の実施形態と同じく、本分野の以下の公知技術のうち何れか一つ又はこれらの組み合わせにより実現することができる。データ信号のロジック機能を実現するための論理ゲート回路を備えたディスクリート論理回路、適切な組み合わせ論理ゲート回路を備えた専用集積回路、プログラム可能なゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールド
プログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などである。
【００９８】
当業者は、上記の実施例に係る方法に含まれている全部又は一部のステップが、プログラムにより関連するハードウェアを命令することにより完成できることを理解できる。前記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な媒体に記憶されてもよく、当該プログラムは実行時に、方法の実施例における一つのステップ又はその組み合わせを含むことができる。
【００９９】
また、本出願の各実施例に係る各機能ユニットは、一つの処理モジュールに集積されてもよく、各ユニットが物理的に独立して存在してもよく、二つ又は二つ以上のユニットが一つのモジュールに集積されてもよい。上記の集積されたモジュールは、ハードウェアの形で実現されてもよく、ソフトウェアの機能モジュールの形で実現されてもよい。上記の集積されたモジュールがソフトウェアの機能モジュールの形で実現され、独立した製品として販売又は使用される場合、一つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶することもできる。
【０１００】
上記の記憶媒体は、読み出し専用メモリや磁気ディスク、光ディスクなどであってもよい。以上に本出願の実施例を示して説明したが、上記の実施例は、例示的なものであり、本出願を限定するものと理解してはいけない。当業者は、本出願の範囲内に、上記の実施例に対して変更、修正、置換及び変形を行うことができる。
【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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