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公開番号2024123266
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-10
出願番号2024105898,2022510310
出願日2024-07-01,2020-03-27
発明の名称プログラム、方法、および装置
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06V 10/22 20220101AFI20240903BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像に含まれる物体の認識精度を向上させる画像認識システム、画像認識方法および非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。
【解決手段】画像認識システム(10)は、第1検出部(101)と、抽出画像生成部(104)と、第2検出部(107)と、を備える。第1検出部(101)は、人物に関連する対象オブジェクトが撮像された第1画像から、人物の身体の少なくとも一部を表す人物領域を検出する。抽出画像生成部(104)は、人物領域に応じて設定された抽出領域を第1画像から切り出す。第2検出部(107)は、切り出された抽出領域に基づいて、対象オブジェクトを検出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータを、
画像を取得する手段と、
前記画像における人物を写す領域の大きさに基づいて、前記画像に写る物体を検出するための処理を実行するか否かを判定する手段として、機能させるプログラム。
続きを表示（約 410 文字）【請求項２】
前記画像に写る物体を検出するための処理を実行するか否かを判定する手段は、前記人物を写す領域の画素数が閾値以下の場合、前記画像に写る物体を検出するための処理を実行しないと判定する、
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記画像に写る物体を検出するための処理は、前記画像の一部から前記人物とは異なる物体を検出する処理を含む、
請求項１または２に記載のプログラム。
【請求項４】
画像を取得し、
前記画像における人物を写す領域の大きさに基づいて、前記画像に写る物体を検出するための処理を実行するか否かを判定する、
方法。
【請求項５】
画像を取得する手段と、
前記画像における人物を写す領域の大きさに基づいて、前記画像に写る物体を検出するための処理を実行するか否かを判定する手段と、
を備えた装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像認識システム、画像認識方法および非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
カメラが生成した撮像画像から物体を検出する技術が知られている。たとえば特許文献１では、学習済の畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いて、撮像画像に含まれる人物が所持しているかばんなどの所持品を検出する情報処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０１９／２０７７２１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここでカメラが生成した撮像画像は、所定の画像サイズに縮小変換されて、学習済のＣＮＮの入力層に入力される。このとき撮像画像に検出対象の所持品が小さく映っている場合や検出対象の所持品が白杖などの長細いものである場合、縮小変換によって所持品を表す画像領域に画素潰れが生じる可能性がある。したがって、上述の特許文献１に記載の情報処理装置では所持品を検出することができず、物体の認識精度のさらなる向上が求められている。
【０００５】
本開示の目的は、上述の課題に鑑み、画像に含まれる物体の認識精度を向上させることができる画像認識システム、画像認識方法および非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る画像認識システムは、第１検出部と、抽出画像生成部と、第２検出部とを備える。前記第１検出部は、人物に関連する対象オブジェクトが撮像された第１画像から、前記人物の身体の少なくとも一部を表す人物領域を検出する。前記抽出画像生成部は、前記人物領域に応じて設定された抽出領域を前記第１画像から切り出す。前記第２検出部は、切り出された前記抽出領域に基づいて、前記対象オブジェクトを検出する。
【０００７】
本開示の一態様に係る画像認識方法は、第１検出ステップと、抽出画像生成ステップと、第２検出ステップとを備える。前記第１検出ステップは、人物に関連する対象オブジェクトが撮像された第１画像から、前記人物の身体の少なくとも一部を表す人物領域を検出する。前記抽出画像生成ステップは、前記人物領域に応じて設定された抽出領域を前記第１画像から切り出す。前記第２検出ステップは、切り出された前記抽出領域に基づいて、前記対象オブジェクトを検出する。
【０００８】
本開示の一態様に係る非一時的なコンピュータ可読媒体は、画像認識方法をコンピュータに実行させる画像認識プログラムが格納されている。前記画像認識方法は、第１検出ステップと、抽出画像生成ステップと、第２検出ステップとを備える。前記第１検出ステップは、人物に関連する対象オブジェクトが撮像された第１画像から、前記人物の身体の少なくとも一部を表す人物領域を検出する。前記抽出画像生成ステップは、前記人物領域に応じて設定された抽出領域を前記第１画像から切り出す。前記第２検出ステップは、切り出された前記抽出領域に基づいて、前記対象オブジェクトを検出する。
【発明の効果】
【０００９】
本開示により、画像に含まれる物体の認識精度を向上させることができる画像認識システム、画像認識方法および非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施形態１にかかる画像認識システムの構成を示すブロック図である。
実施形態２にかかる画像認識システムの構成を示すブロック図である。
実施形態２にかかる画像認識システムの処理を示すフローチャートである。
実施形態２にかかる画像認識システムの処理を説明するための図である。
実施形態２にかかる画像認識システムの処理を説明するための図である。
実施形態２にかかる画像認識システムの処理を説明するための図である。
実施形態２にかかる画像認識システムの処理を説明するための図である。
実施形態２にかかる画像認識システムの処理を説明するための図である。
実施形態２にかかる画像認識システムの表示の一例を示す図である。
実施形態３にかかる画像認識システムの構成を示すブロック図である。
実施形態３にかかる画像認識システムの処理を示すフローチャートである。
実施形態４にかかる画像認識システムの構成を示すブロック図である。
実施形態４にかかる画像認識システムの処理を示すフローチャートである。
実施形態５にかかる画像認識システムの構成を示すブロック図である。
実施形態５にかかる第２検出部のオブジェクト領域検出処理を示すフローチャートである。
実施形態５にかかる第２検出部のオブジェクト領域検出処理を説明するための図である。
実施形態６にかかる画像認識システムの構成を示すブロック図である。
実施形態６にかかる第１検出部の人物領域検出処理を示すフローチャートである。
実施形態６にかかる第１検出部の人物領域検出処理を説明するための図である。
実施形態７にかかる画像認識システムの構成を示すブロック図である。
実施形態７にかかる部位選択情報のデータ構造の一例を示す図である。
実施形態７にかかる第１検出部の人物領域検出処理を示すフローチャートである。
実施形態１～７にかかるコンピュータの構成図である。
【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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