特許
J-GLOBAL ID：202003000011068069

画像オブジェクト抽出装置及びプログラム

発明者：
河合 吉彦

河合 吉彦 について


出願人/特許権者：
日本放送協会

日本放送協会 について


代理人 (1件)： 英 貢
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-139764
公開番号（公開出願番号）：特開2020-017082
出願日： 2018年07月25日
公開日（公表日）： 2020年01月30日
要約：
【課題】精度よく、且つ比較的短時間で入力画像から特定のオブジェクトを抽出する画像オブジェクト抽出装置及びプログラムを提供する。【解決手段】本発明の画像オブジェクト抽出装置は、入力画像に対しスケール変換を行うスケール変換部11、スケール変換後の入力画像を走査しながら、注目領域とその周りの情報を含むコンテキスト領域とを順次切り出す演算領域切り出し部12、コンテキスト領域を注目領域と同じサイズになるように縮小するサイズ変換部14、注目領域及び当該サイズ変換後のコンテキスト領域の各部分画像に対してそれぞれニューラルネットワークを用いて特徴量を並列処理で算出したものを結合し、当該結合した結合特徴量を基に当該特定のオブジェクトを抽出し、当該スケール変換を繰り返させるニューラルネットワーク部15を備える。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
入力画像から特定のオブジェクトを抽出する画像オブジェクト抽出装置であって、 予め定めた最初のスケールを初期値として、所定の倍率で前記入力画像を段階的に縮小するようにスケール変換を施した入力画像を順に生成するスケール変換手段と、 前記スケール変換手段によりスケール変換された入力画像を走査しながら、注目領域の部分画像と、当該注目領域とその周りの情報を含むコンテキスト領域の部分画像とをそれぞれ予め定めたサイズで順次切り出す演算領域切り出し手段と、 順次切り出される前記コンテキスト領域の部分画像を前記注目領域と同じサイズに縮小するようにサイズ変換を行うサイズ変換手段と、 前記注目領域の部分画像に対してニューラルネットワークを用いて第1の特徴量を算出する注目領域特徴演算手段と、 当該サイズ変換した後の前記コンテキスト領域の部分画像に対してニューラルネットワークを用いて第2の特徴量を算出するコンテキスト領域特徴演算手段と、 前記第1の特徴量、及び前記第2の特徴量を結合し、結合特徴量を生成する結合手段と、 当該結合特徴量を基に前記注目領域が当該特定のオブジェクトを含んでいるか否かを判定することにより、前記スケール変換手段を経て得られる入力画像から当該特定のオブジェクトを抽出するオブジェクト抽出手段と、を備え、 少なくとも前記注目領域特徴演算手段、前記コンテキスト領域特徴演算手段、前記結合手段、及び前記オブジェクト抽出手段は、ニューラルネットワークにおける部分ネットワークとして構成され、 前記注目領域特徴演算手段、及び前記コンテキスト領域特徴演算手段が並列処理されるように構成され、 前記オブジェクト抽出手段は、前記スケール変換手段を経て得られる入力画像のスケールが所定の閾値より小さくならない範囲内で当該スケール変換手段によるスケール変換を繰り返させて、異なるサイズのオブジェクトを抽出することを特徴とする画像オブジェクト抽出装置。
IPC (1件)：
G06T 7/00
FI (1件)：
G06T7/00 350C
Fターム (12件)：
5L096AA06 ,  5L096EA03 ,  5L096EA35 ,  5L096FA34 ,  5L096FA59 ,  5L096FA60 ,  5L096FA64 ,  5L096FA69 ,  5L096FA78 ,  5L096GA51 ,  5L096GA55 ,  5L096HA11
引用特許：
出願人引用 (1件) 審査官引用 (1件)
引用文献：
出願人引用 (1件)
  • R-CNN for Small Object Detection
審査官引用 (1件)
  • R-CNN for Small Object Detection

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