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公開番号2025074393
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-14
出願番号2023185157
出願日2023-10-30
発明の名称属性特定装置および属性特定方法
出願人日本電気株式会社
代理人個人,個人
主分類G06V 10/74 20220101AFI20250507BHJP(計算;計数)
要約【課題】属性を特定するための時間を短縮することができる属性特定装置を提供する。
【解決手段】物体検出手段は、フレームが与えられると、複数の層を含む学習モデルに基づいて、フレーム内から検出対象物のバウンディングボックスを導出するとともに、学習モデルに含まれる1つの層の出力データまたはフレーム自体をフレームの特徴量として定める。特徴量取得手段は、フレームの特徴量から、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量を取得する。類似度判定手段は、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、当該バウンディングボックスの追跡IDに対応する過去のバウンディングボックスの特徴量との類似度を求め、類似度が所定の閾値以上であるならば、過去のバウンディングボックスの特徴量に対応する属性を流用することによって、バウンディングボックス内の属性特定対象物の属性を特定する。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
フレームが与えられると、複数の層を含む学習モデルに基づいて、フレーム内から検出対象物のバウンディングボックスを導出するとともに、前記学習モデルに含まれる１つの層の出力データまたはフレーム自体をフレームの特徴量として定める物体検出手段と、
前記バウンディングボックスに追跡ＩＤを付加する物体追跡手段と、
前記フレームの特徴量から、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記属性特定対象物のバウンディングボックスから前記属性特定対象物の属性を抽出する属性抽出手段と、
フレームＩＤと、前記追跡ＩＤと、前記属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、前記属性特定対象物の属性との組合せを記憶する記憶手段と、
前記属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、当該バウンディングボックスの追跡ＩＤに対応する過去のバウンディングボックスの特徴量との類似度を求め、前記類似度が所定の閾値以上であるならば、前記属性特定対象物の属性の抽出を停止して、前記過去のバウンディングボックスの特徴量に対応する属性を流用することによって、前記バウンディングボックス内の前記属性特定対象物の属性を特定する類似度判定手段とを備える
ことを特徴とする属性特定装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記物体検出手段は、
前記学習モデルに含まれる複数の層を前半と後半とに分けた場合、前半の層の出力データを前記フレームの特徴量として定める
請求項１に記載の属性特定装置。
【請求項３】
類似度判定手段は、前記属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、当該バウンディングボックスの追跡ＩＤに対応する過去のバウンディングボックスの特徴量との類似度を求める場合に、２つの特徴量それぞれを所定の行数の行列に変換した変換結果に基づいて、ＣＫＡ（Centered Kernel alignment ）を求め、前記ＣＫＡを２つの特徴量の類似度とする
請求項１または請求項２に記載の属性特定装置。
【請求項４】
類似度判定手段は、前記属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、当該バウンディングボックスの追跡ＩＤに対応する過去のバウンディングボックスの特徴量との類似度を求める場合に、２つの特徴量それぞれを所定の要素数のベクトルに変換した変換結果に基づいてコサイン類似度を求め、前記コサイン類似度を２つの特徴量の類似度とする
請求項１または請求項２に記載の属性特定装置。
【請求項５】
コンピュータが、
フレームが与えられると、複数の層を含む学習モデルに基づいて、フレーム内から検出対象物のバウンディングボックスを導出するとともに、前記学習モデルに含まれる１つの層の出力データまたはフレーム自体をフレームの特徴量として定め、
前記バウンディングボックスに追跡ＩＤを付加し、
前記フレームの特徴量から、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量を取得し、
前記属性特定対象物のバウンディングボックスから前記属性特定対象物の属性を抽出し、
フレームＩＤと、前記追跡ＩＤと、前記属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、前記属性特定対象物の属性との組合せを記憶し、
前記属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、当該バウンディングボックスの追跡ＩＤに対応する過去のバウンディングボックスの特徴量との類似度を求め、前記類似度が所定の閾値以上であるならば、前記属性特定対象物の属性の抽出を停止して、前記過去のバウンディングボックスの特徴量に対応する属性を流用することによって、前記バウンディングボックス内の前記属性特定対象物の属性を特定する
ことを特徴とする属性特定方法。
【請求項６】
コンピュータに、
フレームが与えられると、複数の層を含む学習モデルに基づいて、フレーム内から検出対象物のバウンディングボックスを導出するとともに、前記学習モデルに含まれる１つの層の出力データまたはフレーム自体をフレームの特徴量として定める物体検出処理、
前記バウンディングボックスに追跡ＩＤを付加する物体追跡処理、
前記フレームの特徴量から、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量を取得する特徴量取得処理、
前記属性特定対象物のバウンディングボックスから前記属性特定対象物の属性を抽出する属性抽出処理、
フレームＩＤと、前記追跡ＩＤと、前記属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、前記属性特定対象物の属性との組合せを記憶装置に格納する格納処理、および、
前記属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、当該バウンディングボックスの追跡ＩＤに対応する過去のバウンディングボックスの特徴量との類似度を求め、前記類似度が所定の閾値以上であるならば、前記属性特定対象物の属性の抽出を停止して、前記過去のバウンディングボックスの特徴量に対応する属性を流用することによって、前記バウンディングボックス内の前記属性特定対象物の属性を特定する類似度判定処理
を実行させるための属性特定プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、属性特定装置、属性特定方法および属性特定プログラムに関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
画像中の物体の属性を特定する方法が、特許文献１や非特許文献１に記載されている。特許文献１には、動線に関する特徴量から属性を識別することが記載されている。非特許文献１には、画像から物体の属性を抽出する技術が記載されている。
【０００３】
「人間」の属性を例にすると、例えば、服の色、服の種類、髪の色、アクセサリーの有無等が属性に該当する。ただし、「人間」の属性は、これらに限定されない。また、物体の種類に応じて、属性となる項目は変化する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１６－５７９９８号公報
【非特許文献】
【０００５】
Dangwei Li et al., “Multi-attribute Learning for Pedestrian Attribute Recognition in Surveillance Scenarios”, ［２０２３年９月１４日検索］、インターネット<URL :https://dangweili.github.io/misc/pdfs/acpr15-att.pdf >
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１や非特許文献１に記載された技術で、フレーム毎に各バウンディングボックスに対応する属性を求めるすると、計算時間がかかる。
【０００７】
そこで、本発明は、属性を特定するための時間を短縮することができる属性特定装置、属性特定方法および属性特定プログラム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】
【０００８】
本開示に係る属性特定装置は、フレームが与えられると、複数の層を含む学習モデルに基づいて、フレーム内から検出対象物のバウンディングボックスを導出するとともに、学習モデルに含まれる１つの層の出力データまたはフレーム自体をフレームの特徴量として定める物体検出手段と、バウンディングボックスに追跡ＩＤを付加する物体追跡手段と、フレームの特徴量から、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量を取得する特徴量取得手段と、属性特定対象物のバウンディングボックスから属性特定対象物の属性を抽出する属性抽出手段と、フレームＩＤと、追跡ＩＤと、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、属性特定対象物の属性との組合せを記憶する記憶手段と、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、当該バウンディングボックスの追跡ＩＤに対応する過去のバウンディングボックスの特徴量との類似度を求め、類似度が所定の閾値以上であるならば、属性特定対象物の属性の抽出を停止して、過去のバウンディングボックスの特徴量に対応する属性を流用することによって、バウンディングボックス内の属性特定対象物の属性を特定する類似度判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本開示に係る属性特定方法は、コンピュータが、フレームが与えられると、複数の層を含む学習モデルに基づいて、フレーム内から検出対象物のバウンディングボックスを導出するとともに、学習モデルに含まれる１つの層の出力データまたはフレーム自体をフレームの特徴量として定め、バウンディングボックスに追跡ＩＤを付加し、フレームの特徴量から、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量を取得し、属性特定対象物のバウンディングボックスから属性特定対象物の属性を抽出し、フレームＩＤと、追跡ＩＤと、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、属性特定対象物の属性との組合せを記憶し、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、当該バウンディングボックスの追跡ＩＤに対応する過去のバウンディングボックスの特徴量との類似度を求め、類似度が所定の閾値以上であるならば、属性特定対象物の属性の抽出を停止して、過去のバウンディングボックスの特徴量に対応する属性を流用することによって、バウンディングボックス内の属性特定対象物の属性を特定することを特徴とする。
【００１０】
本開示に係る属性特定プログラムは、コンピュータに、フレームが与えられると、複数の層を含む学習モデルに基づいて、フレーム内から検出対象物のバウンディングボックスを導出するとともに、学習モデルに含まれる１つの層の出力データまたはフレーム自体をフレームの特徴量として定める物体検出処理、バウンディングボックスに追跡ＩＤを付加する物体追跡処理、フレームの特徴量から、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量を取得する特徴量取得処理、属性特定対象物のバウンディングボックスから属性特定対象物の属性を抽出する属性抽出処理、フレームＩＤと、追跡ＩＤと、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、属性特定対象物の属性との組合せを記憶装置に格納する格納処理、および、属性特定対象物のバウンディングボックスの特徴量と、当該バウンディングボックスの追跡ＩＤに対応する過去のバウンディングボックスの特徴量との類似度を求め、類似度が所定の閾値以上であるならば、属性特定対象物の属性の抽出を停止して、過去のバウンディングボックスの特徴量に対応する属性を流用することによって、バウンディングボックス内の属性特定対象物の属性を特定する類似度判定処理を実行させる。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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