画像に含まれる身体形状を判定する方法及び非接触型ポインティング・デバイスの実現方法

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：西浦 ▲嗣▼晴
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2003-357082
公開番号（公開出願番号）：特開2005-122492
出願日： 2003年10月16日
公開日（公表日）： 2005年05月12日
要約：

【課題】従来よりも身体形状の判定精度が高い画像に含まれた身体形状を判定する方法及び該方法を用いた非接触型ポインティング・デバイスの実現方法を提供する。【解決手段】特徴抽出ステップにおいて、セルの画素に含まれる情報として濃度を用いる。複数種類の局所パターンの演算条件としてセルに含まれる画素間の濃度差を強調する条件を用いる。局所パターンの演算条件には、1つの画素の濃度を示す値を累乗する条件を含まる。判定ステップS2では、ニューラルネットを用いて高次局所相関パターンを自己組織化することにより身体形状を判定する。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

予め所定の複数種類の身体動作についての学習用の動画像の各フレームについて対数極座標変換を行って対数極座標画像を取得し、前記各フレームについての前記対数極座標画像を複数の画素からなるセルに切り分けて各セルについての高次局所自己相関特徴を抽出し、抽出した複数の高次局所自己相関特徴に基づいて前記各フレームに示された身体形状の高次局所自己相関パターンを抽出し、前記高次局所自己相関パターンに基づいて前記動画像に含まれる各フレームに示された前記身体形状を判定するための判定基準を定める学習ステップと、実際の身体動作についての動画像の各フレームについて対数極座標変換を行って実際の対数極座標画像を取得し、前記各フレームについての前記対数極座標画像を複数の画素からなるセルに切り分けて各セルについての実際の高次局所自己相関特徴を抽出し、抽出した複数の実際の高次局所自己相関特徴に基づいて前記各フレームに示された身体形状の実際の高次局所自己相関パターンを抽出し、前記実際の高次局所自己相関パターンと前記判定基準を用いて前記フレームに示された前記身体形状を判定する判定ステップとからなり、前記学習ステップの前記高次局所自己相関特徴及び前記判定ステップの前記実際の高次局所自己相関特徴を抽出するための特徴抽出ステップでは、前記セルに含まれる点画像または線画像成分を強調するための複数種類の局所パターンを予め定めておき、前記セルの画素に含まれる情報と前記複数種類の局所パターンに示された前記情報との演算条件とに基づいて、1つの前記セルの情報について前記局所パターンの数に対応した複数の演算値を求め、該複数の演算値により前記高次局所自己相関特徴を構成し、前記高次局所自己相関パターンを抽出する相関パターン抽出ステップでは、前記フレームから切り出した複数の前記セルについて求めた前記複数の演算値を前記局所パターンに対応して加算して得た複数の加算値により前記高次局所自己相関パターンを抽出することにより画像に含まれた身体形状を判定する方法において、前記特徴抽出ステップでは、前記セルの画素に含まれる情報として濃度を用い、前記複数種類の局所パターンの前記演算条件として前記セルに含まれる画素間の濃度差を強調する条件を用いることを特徴とする画像に含まれた身体形状を判定する方法。

IPC (4件)：

G06T7/00 , G06F3/033 , G06N3/08 , G06T1/00

FI (4件)：

G06T7/00 300F , G06F3/033 310Y , G06N3/08 Q , G06T1/00 340Z

Fターム (26件)：

5B057BA02 , 5B057CA01 , 5B057CA12 , 5B057CA16 , 5B057CD18 , 5B057DA11 , 5B057DB02 , 5B057DB06 , 5B057DC09 , 5B057DC16 , 5B057DC32 , 5B057DC34 , 5B087AA06 , 5B087AA09 , 5B087BC32 , 5L096AA02 , 5L096CA04 , 5L096EA28 , 5L096FA02 , 5L096FA06 , 5L096FA15 , 5L096FA34 , 5L096GA06 , 5L096HA04 , 5L096HA07 , 5L096JA20

引用特許：

審査官引用 (2件)

画像認識方法
公報種別：公開公報出願番号：特願平7-313838 出願人：シャープ株式会社, 株式会社日立製作所, 技術研究組合新情報処理開発機構
自動目標識別装置
公報種別：公開公報出願番号：特願平7-055208 出願人：防衛庁技術研究本部長

前のページに戻る