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公開番号2023078062
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-06-06
出願番号2022133966
出願日2022-08-25
発明の名称行動体同定システム
出願人株式会社アジラ
代理人個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20230530BHJP(計算;計数)
要約【課題】特徴情報の記憶時からの時間経過を考慮して高精度な同定を行うことが可能な行動体同定システムを提供する。
【解決手段】記憶部2は、サンプル画像Yに映ったサンプル行動体Bの第1の着目点に関する第1のサンプル特徴量及び第2の着目点に関する第2のサンプル特徴量を記憶している。同定部5は、検出された第1の対象特徴量及び第2の対象特徴量と、第1のサンプル特徴量及び第2のサンプル特徴量と、に基づき、対象行動体Aとサンプル行動体Bとの同定を行う。記憶部2は、サンプル画像Yの撮影時期に関するサンプル時期情報を更に記憶している。取得部3は、対象画像Xの撮影時期に関する対象時期情報を更に取得し、同定部5は、サンプル時期情報から対象時期情報までの経過時間を算出し、算出された経過時間に応じて第1の着目点にかける重みと第2の着目点にかける重みの割合を変化させて、同定を行う。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
画像又は映像に映った行動体の外観に関する第１の着目点及び動作に関する第２の着目点に関する特徴量に基づき行動体の同定を行うための行動体同定システムであって、
サンプル画像に映ったサンプル行動体の前記第１の着目点に関する第１のサンプル特徴量及び前記第２の着目点に関する第２のサンプル特徴量を記憶した記憶部と、
対象画像を取得する取得部と、
前記対象画像に映った対象行動体の前記第１の着目点に関する第１の対象特徴量及び前記第２の着目点に関する第２の対象特徴量を検出する検出部と、
前記検出された第１の対象特徴量及び第２の対象特徴量と、前記第１のサンプル特徴量及び第２のサンプル特徴量と、に基づき、前記対象行動体と前記サンプル行動体との同定を行う同定部と、
を備え、
前記記憶部は、前記サンプル画像の撮影時期、又は、前記第１のサンプル特徴量及び第２のサンプル特徴量の記憶時期に関するサンプル時期情報を更に記憶しており、
前記取得部は、前記対象画像の撮影時期又は取得時期に関する対象時期情報を更に取得し、
前記同定部は、前記サンプル時期情報から前記対象時期情報までの経過時間を算出し、前記算出された経過時間が第１の所定値より短い場合には第１の着目点にかける重みを増加させ、前記算出された経過時間が前記第１の所定値以上に設定された第２の所定値より長い場合には第２の着目点にかける重みを増加させることで、前記行動体の実体の経時的変化を考慮した前記同定を行うことを特徴とする行動体同定システム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記第１の所定値又は前記第２の所定値は、前記第１の着目点又は前記第２の着目点の種類ごとに個別に設定されていることを特徴とする請求項１に記載の行動体同定システム。
【請求項３】
画像又は映像に映った行動体の外観に関する第１の着目点及び動作に関する第２の着目点に関する特徴量に基づき行動体の同定を行うために、サンプル画像に映ったサンプル行動体の前記第１の着目点に関する第１のサンプル特徴量及び前記第２の着目点に関する第２のサンプル特徴量が記憶されるコンピュータに実行させるプログラムであって、
対象画像を取得するステップと、
前記対象画像に映った対象行動体の前記第１の着目点に関する第１の対象特徴量及び前記第２の着目点に関する第２の対象特徴量を検出するステップと、
前記検出された第１の対象特徴量及び第２の対象特徴量と、前記第１のサンプル特徴量及び第２のサンプル特徴量と、に基づき、前記対象行動体と前記サンプル行動体との同定を行うステップと、
を備え、
前記コンピュータは、前記サンプル画像の撮影時期、又は、前記第１のサンプル特徴量及び第２のサンプル特徴量の記憶時期に関するサンプル時期情報を更に記憶しており、
前記取得するステップでは、前記対象画像の撮影時期又は取得時期に関する対象時期情報を更に取得し、
前記同定するステップでは、前記サンプル時期情報から前記対象時期情報までの経過時間を算出し、前記算出された経過時間が第１の所定値より短い場合には第１の着目点にかける重みを増加させ、前記算出された経過時間が前記第１の所定値以上に設定された第２の所定値より長い場合には第２の着目点にかける重みを増加させることで、前記行動体の実体の経時的変化を考慮した前記同定を行うことを特徴とする行動体同定プログラム。
【請求項４】
画像又は映像に映った行動体の外観に関する第１の着目点及び動作に関する第２の着目点に関する特徴量に基づき行動体の同定を行うために、サンプル画像に映ったサンプル行動体の前記第１の着目点に関する第１のサンプル特徴量及び前記第２の着目点に関する第２のサンプル特徴量が記憶されるコンピュータで実行される方法であって、
対象画像を取得するステップと、
前記対象画像に映った対象行動体の前記第１の着目点に関する第１の対象特徴量及び前記第２の着目点に関する第２の対象特徴量を検出するステップと、
前記検出された第１の対象特徴量及び第２の対象特徴量と、前記第１のサンプル特徴量及び第２のサンプル特徴量と、に基づき、前記対象行動体と前記サンプル行動体との同定を行うステップと、
を備え、
前記コンピュータは、前記サンプル画像の撮影時期、又は、前記第１のサンプル特徴量及び第２のサンプル特徴量の記憶時期に関するサンプル時期情報を更に記憶しており、
前記取得するステップでは、前記対象画像の撮影時期又は取得時期に関する対象時期情報を更に取得し、
前記同定するステップでは、前記サンプル時期情報から前記対象時期情報までの経過時間を算出し、前記算出された経過時間が第１の所定値より短い場合には第１の着目点にかける重みを増加させ、前記算出された経過時間が前記第１の所定値以上に設定された第２の所定値より長い場合には第２の着目点にかける重みを増加させることで、前記行動体の実体の経時的変化を考慮した前記同定を行うことを特徴とする行動体同定方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に映った対象行動体と、記憶されているサンプル行動体と、の同定を行うための行動体同定システムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来より、行動体の特徴的な動作に基づき、時系列画像に映った行動体を高精度に特定することの可能な行動体特定システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６７９３３８３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記技術では、検出された動作と、記憶されている動作と、に基づき行動体の同定を行っているが、高精度な同定を行うためには、動作以外にも外観等の様々な種類の特徴情報を考慮することが好ましい。
【０００５】
しかしながら、外観等の特徴情報は時間経過と共に変化することが考えられるため、同定時には、記憶されている外観等の特徴情報は、同定に用いるのに適したものではなくなっている可能性がある。
【０００６】
そこで、本発明は、特徴情報の記憶時からの時間経過を考慮して高精度な同定を行うことが可能な行動体同定システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、画像又は映像に映った行動体の外観に関する第１の着目点及び動作に関する第２の着目点に関する特徴量に基づき行動体の同定を行うための行動体同定システムであって、サンプル画像に映ったサンプル行動体の前記第１の着目点に関する第１のサンプル特徴量及び前記第２の着目点に関する第２のサンプル特徴量を記憶した記憶部と、対象画像を取得する取得部と、前記対象画像に映った対象行動体の前記第１の着目点に関する第１の対象特徴量及び前記第２の着目点に関する第２の対象特徴量を検出する検出部と、前記検出された第１の対象特徴量及び第２の対象特徴量と、前記第１のサンプル特徴量及び第２のサンプル特徴量と、に基づき、前記対象行動体と前記サンプル行動体との同定を行う同定部と、を備え、前記記憶部は、前記サンプル画像の撮影時期、又は、前記第１のサンプル特徴量及び第２のサンプル特徴量の記憶時期に関するサンプル時期情報を更に記憶しており、前記取得部は、前記対象画像の撮影時期又は取得時期に関する対象時期情報を更に取得し、前記同定部は、前記サンプル時期情報から前記対象時期情報までの経過時間を算出し、前記算出された経過時間が第１の所定値より短い場合には第１の着目点にかける重みを増加させ、前記算出された経過時間が前記第１の所定値以上に設定された第２の所定値より長い場合には第２の着目点にかける重みを増加させることで、前記行動体の実体の経時的変化を考慮した前記同定を行うことを特徴とする行動体同定システムを提供している。
【０００８】
このような構成によれば、着目点の種類ごとに経過時間に応じた適切な重みが加えられるので、高精度な同定を行うことが可能となる。
【０００９】
また、前記第１の所定値又は前記第２の所定値は、前記第１の着目点又は前記第２の着目点の種類ごとに個別に設定されていることが好ましい。
【００１０】
このような構成によれば、より高精度な同定を行うことが可能となる。
（【００１１】以降は省略されています）

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