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公開番号2022114443
公報種別公開特許公報(A)
公開日2022-08-05
出願番号2021211564
出願日2021-12-24
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及び顔画像分類装置
出願人富士通株式会社
代理人個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20220729BHJP(計算;計数)
要約【課題】情報処理装置、情報処理方法及び顔画像分類装置を提供する。
【解決手段】該情報処理装置は、対象により部分的に遮蔽された部分遮蔽顔画像に基づいて部分遮蔽顔テンプレートを作成する顔テンプレート作成ユニットと、元の顔画像及び該顔テンプレート作成ユニットにより作成された部分遮蔽顔テンプレートに基づいて合成画像を取得する合成画像取得ユニットと、該合成画像又は該元の顔画像及び該合成画像を使用して分類モデルを訓練し、訓練された分類モデルを取得するモデル訓練ユニットと、を含み、該元の顔画像は、該対象により遮蔽されていない顔画像である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
対象により部分的に遮蔽された部分遮蔽顔画像に基づいて部分遮蔽顔テンプレートを作成する顔テンプレート作成ユニットと、
元の顔画像及び前記顔テンプレート作成ユニットにより作成された部分遮蔽顔テンプレートに基づいて合成画像を取得する合成画像取得ユニットと、
前記合成画像又は前記元の顔画像及び前記合成画像を使用して分類モデルを訓練し、訓練された分類モデルを取得するモデル訓練ユニットと、を含み、
前記元の顔画像は、前記対象により遮蔽されていない顔画像である、情報処理装置。
続きを表示(約 2,300 文字)【請求項2】
前記顔テンプレート作成ユニットは、複数のタイプの対象のそれぞれのタイプの対象について、該タイプの対象により部分的に遮蔽された部分遮蔽顔画像に基づいて、該タイプの対象の部分遮蔽顔テンプレートを作成し、
前記合成画像取得ユニットは、対応する元の顔画像について、該元の顔画像及び前記顔テンプレート作成ユニットにより作成された複数のタイプの対象についての複数の部分遮蔽顔テンプレートの一部又は全部に基づいて、対応する合成画像を作成する、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記顔テンプレート作成ユニットは、部分遮蔽顔テンプレートを作成する際に、
前記部分遮蔽顔画像に対して顔検出及びキーポイント検出を行い、
顔検出結果及びキーポイント検出結果に基づいて、前記部分遮蔽顔画像における顔領域及び対象領域を分割し、
不規則三角形網技術を使用して、前記顔検出結果、前記キーポイント検出結果及び分割結果に基づいて前記部分遮蔽顔テンプレートを作成する、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記合成画像取得ユニットは、前記合成画像を取得する際に、
前記元の顔画像と前記部分遮蔽顔テンプレートとの間の幾何学的関係に基づいて前記部分遮蔽顔テンプレートをレンダリングし、レンダリングされた顔画像を取得し、
前記レンダリングされた顔画像と前記元の顔画像とを融合し、融合画像を前記合成画像として取得する、請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記合成画像取得ユニットは、前記部分遮蔽顔テンプレートをレンダリングし、前記レンダリングされた顔画像を取得する際に、
前記元の画像におけるキーポイント及び前記部分遮蔽顔テンプレートに基づいて、前記元の画像について不規則三角形網を構築し、
前記不規則三角形網における各三角形部分について、アフィン変換技術を使用して前記部分遮蔽顔テンプレートの対応する位置の座標を前記元の画像の対応する位置の座標に変換する、請求項4に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記モデル訓練ユニットは、
前記分類モデルの特徴抽出層を使用して入力画像の特徴を抽出する特徴抽出サブユニットであって、前記入力画像は、前記元の画像及び前記合成画像のうちの少なくとも1つである、特徴抽出サブユニットと、
前記分類モデルの寄与度計算層を使用して、前記入力画像の特徴に含まれる各成分の前記入力画像の分類結果に対する寄与度を計算する寄与度計算サブユニットと、
前記寄与度計算サブユニットにより計算された、前記入力画像の特徴に含まれる各成分の寄与度に基づいて、前記特徴抽出サブユニットにより抽出された前記入力画像の特徴を調整し、前記入力画像の調整された特徴を取得する特徴調整サブユニットと、
前記特徴調整サブユニットにより取得された前記入力画像の調整された特徴を使用して、前記分類モデルの損失関数に基づいて前記分類モデルを訓練し、訓練された分類モデルを取得する訓練サブユニットと、を含む、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記対象はマスク又は眼鏡である、請求項1乃至6の何れかに記載の情報処理装置。
【請求項8】
請求項1乃至7の何れかに記載の情報処理装置により得られた訓練された分類モデルを使用して入力顔画像を分類する装置であって、
前記訓練された分類モデルを使用して前記入力顔画像の特徴を抽出する第1の特徴抽出ユニットと、
前記第1の特徴抽出ユニットにより抽出された前記入力顔画像の特徴に基づいて前記入力顔画像を分類する分類ユニットと、を含む、装置。
【請求項9】
前記入力顔画像が対象により遮蔽されているか否かを検出する対象検出ユニットと、
前記入力顔画像が対象により遮蔽されていると前記対象検出ユニットにより検出された場合、前記入力顔画像に基づいて部分遮蔽顔テンプレートを作成する第2の顔テンプレート作成ユニットと、
前記入力顔画像が対象により遮蔽されていると前記対象検出ユニットにより検出された場合、前記装置に記憶された分類結果が既知であるターゲット画像、及び前記第2の顔テンプレート作成ユニットにより作成された前記部分遮蔽顔テンプレートに基づいて、合成ターゲット画像を取得する第2の合成画像取得ユニットと、をさらに含み、
前記第1の特徴抽出ユニットは、前記訓練された分類モデルを使用して前記合成ターゲット画像の特徴を抽出し、
前記分類ユニットは、前記第1の特徴抽出ユニットにより抽出された前記入力顔画像の特徴及び前記合成ターゲット画像の特徴に基づいて前記入力顔画像を分類する、請求項8に記載の装置。
【請求項10】
対象により部分的に遮蔽された部分遮蔽顔画像に基づいて部分遮蔽顔テンプレートを作成する顔テンプレート作成ステップと、
元の顔画像及び前記顔テンプレート作成ステップにより作成された部分遮蔽顔テンプレートに基づいて合成画像を取得する合成画像取得ステップと、
前記合成画像又は前記元の顔画像及び前記合成画像を使用して分類モデルを訓練し、訓練された分類モデルを取得するモデル訓練ステップと、を含み、
前記元の顔画像は、前記対象により遮蔽されていない顔画像である、情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理の分野に関し、具体的には、情報処理装置、情報処理方法及び顔画像分類装置に関する。
続きを表示(約 2,300 文字)【背景技術】
【0002】
近年、顔画像の認識技術は幅広く応用されている。しかし、顔が眼鏡やマスクなどの対象により部分的に遮蔽されている場合、取得された顔画像の一部の顔情報が失われ、認識結果が不正確になる可能性がある。従って、対象により部分的に遮蔽されている部分遮蔽顔画像の認識正確度を向上させる必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
以下は、本開示の態様を基本的に理解させるために、本開示の簡単な概要を説明する。なお、この簡単な概要は、本開示を網羅的な概要ではなく、本開示のポイント又は重要な部分を意図的に特定するものではなく、本開示の範囲を意図的に限定するものではなく、後述するより詳細的な説明の前文として、単なる概念を簡単な形で説明することを目的とする。
【0004】
本開示は、上記の問題を鑑み、少なくとも対象により部分的に遮蔽された部分遮蔽顔画像の認識正確度を向上させることができる情報処理装置、情報処理方法及び顔画像分類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】
【0005】
本開示の1つの態様では、対象により部分的に遮蔽された部分遮蔽顔画像に基づいて部分遮蔽顔テンプレートを作成する顔テンプレート作成ユニットと、元の顔画像及び前記顔テンプレート作成ユニットにより作成された部分遮蔽顔テンプレートに基づいて合成画像を取得する合成画像取得ユニットと、前記合成画像又は前記元の顔画像及び前記合成画像を使用して分類モデルを訓練し、訓練された分類モデルを取得するモデル訓練ユニットと、を含み、前記元の顔画像は、前記対象により遮蔽されていない顔画像である、情報処理装置を提供する。
【0006】
本開示のもう1つの態様では、上記の情報処理装置により得られた訓練された分類モデルを使用して入力顔画像を分類する装置であって、前記訓練された分類モデルを使用して前記入力顔画像の特徴を抽出する第1の特徴抽出ユニットと、前記第1の特徴抽出ユニットにより抽出された前記入力顔画像の特徴に基づいて前記入力顔画像を分類する分類ユニットと、を含む、装置を提供する。
【0007】
本開示のさらにもう1つの態様では、対象により部分的に遮蔽された部分遮蔽顔画像に基づいて部分遮蔽顔テンプレートを作成する顔テンプレート作成ステップと、元の顔画像及び前記顔テンプレート作成ステップにより作成された部分遮蔽顔テンプレートに基づいて合成画像を取得する合成画像取得ステップと、前記合成画像又は前記元の顔画像及び前記合成画像を使用して分類モデルを訓練し、訓練された分類モデルを取得するモデル訓練ステップと、を含み、前記元の顔画像は、前記対象により遮蔽されていない顔画像である、情報処理方法を提供する。
【0008】
本開示の他の態様では、上記の本開示の方法を実現するためのコンピュータプログラムコード及びコンピュータプログラムプロダクト、並びに上記の本開示の方法を実現するためのコンピュータプログラムコードが記録されている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。
【0009】
以下は、本開示の実施例の他の態様を説明し、特に本開示の好ましい実施例を詳細に説明するが、本開示はこれらの実施例に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【0010】
本開示の原理及び利点を理解させるために、図面を参照しながら本開示の各実施例を説明する。全ての図面において、同一又は類似の符号で同一又は類似の構成部を示している。ここで説明される図面は、好ましい実施例を例示するためのものであり、全ての可能な実施例ではなく、本開示の範囲を限定するものではない。
本開示の実施例に係る情報処理装置の機能的構成の例を示すブロック図である。
本開示の実施例に係る情報処理装置の1つの具体的な態様のアーキテクチャの例を示すブロック図である。
本開示の実施例に係る顔テンプレート作成ユニット102及び合成画像取得ユニット104により実行される処理の例を示す概略図である。
従来技術で使用される対象画像の例を示す図である。
本開示の実施例に係る顔テンプレート作成ユニット102により実行される処理の例を示す図である。
従来技術を使用して取得された合成画像の例を示す図である。
本開示の実施例に係る情報処理装置100を使用して取得された合成画像の例を示す図である。
本開示の実施例に係るモデル訓練ユニット106の機能的構成の例を示すブロック図である。
本開示の実施例に係るモデル訓練ユニット106の1つの具体的な態様のアーキテクチャの例を示す図である。
本開示の実施例に係る情報処理装置100により取得された分類モデルの分類正確度の例を示す図である。
本開示の一実施例に係る訓練された分類モデルを使用して入力顔画像を分類する装置の機能的構成の例を示すブロック図である。
本開示の一実施例に係る装置800の分類正確度の例を示す図である。
本開示の実施例に係る情報処理方法の流れの例を示すフローチャートである。
本開示の実施例に係る訓練された分類モデルを使用する分類方法の流れの例を示すフローチャートである。
本開示の実施例に適用可能なパーソナルコンピュータの例示的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
(【0011】以降は省略されています)

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