特許
J-GLOBAL ID：200903016017444750

画像分類装置および方法ならびにプログラム

発明者：
依田 章

依田 章 について


出願人/特許権者：
富士フイルム株式会社

富士フイルム株式会社 について


代理人 (2件)： 柳田 征史 ,  佐久間 剛
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2006-148113
公開番号（公開出願番号）：特開2007-317077
出願日： 2006年05月29日
公開日（公表日）： 2007年12月06日
要約：
【課題】複数の画像を画像解析の結果に基づいてイベント毎に分類する際に、分類対象の複数の画像の画像群としての特性に応じて、より適切な分類基準に基づく自動分類を実現する【解決手段】複数の画像P[n]の各々に対する複数の種類の画像解析処理によって得られる複数の特徴量gm[n]のうちの1つの特徴量または2以上の特徴量の組合せからなる仮イベント特徴量Evj[n]を画像毎に複数取得し、取得された仮イベント特徴量Evj[n]のうち、時系列的に隣接する各画像間での仮イベント特徴量の変化量△Evj[n,n+1]と、撮影時間間隔△T[n,n+1]とが、所定の基準を致す程度に高い正の相関を示すものを、イベント特徴量EvS[n]として選択し、複数の画像P[n]におけるイベント特徴量EvS[n](n=1,2,...,N)の値の分布に基づいて、複数の画像を分類する。【選択図】図5
請求項（抜粋）：
複数の画像の各々に対して複数の種類の画像解析処理を行うことによって得られる複数の特徴量のうちの1つの特徴量または2以上の特徴量の組合せからなる仮イベント特徴量を画像毎に複数取得する仮イベント特徴量取得手段と、 該仮イベント特徴量取得手段によって取得された複数の前記仮イベント特徴量のうち、前記複数の画像を時系列に並べ替えた場合における隣接画像間での該仮イベント特徴量の変化量と、該隣接画像間での撮影時間間隔とが、所定の基準を満たす程度に高い正の相関を示すものを、前記複数の画像中のイベントを最もよく表すイベント特徴量として選択するイベント特徴量選択手段と、 前記複数の画像における該イベント特徴量の値の分布に基づいて、前記複数の画像を分類する画像分類手段とを備えたことを特徴とする画像分類装置。
IPC (6件)：
G06T 1/00 ,  G06F 17/30 ,  G06T 7/00 ,  H04N 5/225 ,  H04N 5/232 ,  H04N 5/76
FI (9件)：
G06T1/00 200D ,  G06F17/30 210D ,  G06F17/30 170B ,  G06F17/30 220Z ,  G06T7/00 300F ,  H04N5/225 F ,  H04N5/232 Z ,  H04N5/76 B ,  H04N5/76 E
Fターム (48件)：
5B050AA09 ,  5B050BA10 ,  5B050BA15 ,  5B050CA07 ,  5B050DA04 ,  5B050DA10 ,  5B050EA07 ,  5B050EA08 ,  5B050EA09 ,  5B050EA18 ,  5B050FA02 ,  5B050FA12 ,  5B075ND06 ,  5B075NR12 ,  5B075NS10 ,  5C052AA12 ,  5C052AA17 ,  5C052AC08 ,  5C052DD02 ,  5C052DD10 ,  5C052EE08 ,  5C052FA02 ,  5C052FA03 ,  5C052FB05 ,  5C052FC06 ,  5C122DA04 ,  5C122EA42 ,  5C122EA68 ,  5C122FH10 ,  5C122FH14 ,  5C122FK38 ,  5C122FK39 ,  5C122FL03 ,  5C122GA07 ,  5C122GA09 ,  5C122GA34 ,  5C122GB06 ,  5C122GC07 ,  5C122HA65 ,  5C122HA90 ,  5C122HB01 ,  5C122HB10 ,  5L096AA06 ,  5L096CA04 ,  5L096FA34 ,  5L096FA35 ,  5L096HA09 ,  5L096JA11
引用特許：
出願人引用 (3件)

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