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公开(公告)号：CN110249366A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201880009328.6
申请日：2018-01-31
Applicant: 株式会社爱考斯研究 , 国立大学法人九州工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供更稳健的图像识别方式。图像处理装置(8)将作为图像识别的对象的图像转换为高分辨率图像(11)、中分辨率图像(12)、以及低分辨率图像(13)。图像处理装置(8)设定高分辨率图像(11)的关注像素(5)，并在共生矩阵(15)中对与偏移像素(1a)～(1d)的梯度方向的共生、在中分辨率图像(12)与像素(2a)～(2d)的梯度方向的共生、在低分辨率图像(13)中与像素(3a)～(3d)的梯度方向的共生进行投票。图像处理装置(8)对每个像素的组合以及每个分辨率创建这样的共生矩阵(15)。图像处理装置(8)对高分辨率图像(11)的各个像素进行上述的处理，其结果创建将完成的多个共生矩阵(15)的要素排成一列的共生直方图。进一步，图像处理装置(8)将共生直方图归一化，并提取以由此的频率为成分的矢量作为该图像的特征量。
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公开(公告)号：CN110235177A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201880009329.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 株式会社爱考斯研究 , 国立大学法人九州工业大学
IPC: G06T7/45
Abstract: 本发明提高检测精度，并减少计算成本。图像处理装置(8)具有在特征面(15)中标绘图像的亮度梯度共生对，对该共生对应用EM算法来形成GMM的功能。图像处理装置(8)学习行人图像来创建行人图像的GMM，接着，学习背景图像来创建背景图像的GMM，还计算两者的差分，生成基于差分的再学习用的GMM。图像处理装置(8)通过应用逆函数定理而在特征面(15)中标绘按照再学习用的GMM的样本。最后，图像处理装置(8)通过以所指定的混合数量形成表示样本的分布的GMM来形成成为图像识别的基准的基准GMM。若将该混合数量设定得小于先前所指定的混合数量，则解析图像时的维度下降，能够减少计算成本。
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公开(公告)号：CN109074652A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201780020960.6
申请日：2017-03-30
Applicant: 株式会社爱考斯研究 , 国立大学法人九州工业大学
Abstract: 进行稳健性高的图像识别。图像识别装置(2)在图像(4)中推测为出现对象者(3)的位置设定包围对象者(3)的全身的整体观测区域(5)、和包围对象者(3)的特征的部分的部分观测区域(6a～6g)。图像识别装置(2)切取整体观测区域(5)和部分观测区域(6a～6g)的图像，并将HOG特征量和颜色分布特征量这两个图像特征量组合来计算这些图像与预先学习过的图像的类似度。图像识别装置(2)针对整体观测区域(5)和部分观测区域(6a～6g)分别独立地计算组合HOG特征量和颜色分布特征量的最佳的比例(比率)。该比例的决定通过将设定组合HOG特征量和颜色分布特征量的权重的权重参数αi包含于状态向量并作为利用粒子滤波器的穷举搜索的对象来进行。
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公开(公告)号：CN108292367A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201780003758.2
申请日：2017-03-30
Applicant: 株式会社爱考斯研究 , 国立大学法人九州工业大学
CPC classification number: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及图像处理装置、半导体装置、图像识别装置、移动体装置、以及图像处理方法。构建对作为对象的图像高速地计算不同的分辨率间的亮度梯度方向的共生的硬件构成。图像处理装置(21)并列地配设高分辨率图像用的处理线、中分辨率图像用的处理线以及低分辨率图像用的处理线，并从这三个分辨率的图像并行地同时按每一亮像素提取度梯度方向。共生矩阵生成部(30a、30b、30c)使用从这三个分辨率的图像提取的亮度梯度方向来生成共生矩阵，直方图生成部31使用该共生矩阵输出直方图作为MRCoHOG特征量。由于同时处理三个分辨率的图像，所以能够高速地进行处理，能够实时处理从照相机输出的视频。
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公开(公告)号：CN109074652B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201780020960.6
申请日：2017-03-30
Applicant: 株式会社爱信 , 国立大学法人九州工业大学
Abstract: 进行稳健性高的图像识别。图像识别装置(2)在图像(4)中推测为出现对象者(3)的位置设定包围对象者(3)的全身的整体观测区域(5)、和包围对象者(3)的特征的部分的部分观测区域(6a～6g)。图像识别装置(2)切取整体观测区域(5)和部分观测区域(6a～6g)的图像，并将HOG特征量和颜色分布特征量这两个图像特征量组合来计算这些图像与预先学习过的图像的类似度。图像识别装置(2)针对整体观测区域(5)和部分观测区域(6a～6g)分别独立地计算组合HOG特征量和颜色分布特征量的最佳的比例(比率)。该比例的决定通过将设定组合HOG特征量和颜色分布特征量的权重的权重参数αi包含于状态向量并作为利用粒子滤波器的穷举搜索的对象来进行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110235177B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201880009329.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 株式会社爱信 , 国立大学法人九州工业大学
IPC: G06T7/45
Abstract: 本发明提高检测精度，并减少计算成本。图像处理装置(8)具有在特征面(15)中标绘图像的亮度梯度共生对，对该共生对应用EM算法来形成GMM的功能。图像处理装置(8)学习行人图像来创建行人图像的GMM，接着，学习背景图像来创建背景图像的GMM，还计算两者的差分，生成基于差分的再学习用的GMM。图像处理装置(8)通过应用逆函数定理而在特征面(15)中标绘按照再学习用的GMM的样本。最后，图像处理装置(8)通过以所指定的混合数量形成表示样本的分布的GMM来形成成为图像识别的基准的基准GMM。若将该混合数量设定得小于先前所指定的混合数量，则解析图像时的维度下降，能够减少计算成本。
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公开(公告)号：CN110249366B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN201880009328.6
申请日：2018-01-31
Applicant: 株式会社爱信 , 国立大学法人九州工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供更稳健的图像识别方式。图像处理装置(8)将作为图像识别的对象的图像转换为高分辨率图像(11)、中分辨率图像(12)、以及低分辨率图像(13)。图像处理装置(8)设定高分辨率图像(11)的关注像素(5)，并在共生矩阵(15)中对与偏移像素(1a)～(1d)的梯度方向的共生、在中分辨率图像(12)与像素(2a)～(2d)的梯度方向的共生、在低分辨率图像(13)中与像素(3a)～(3d)的梯度方向的共生进行投票。图像处理装置(8)对每个像素的组合以及每个分辨率创建这样的共生矩阵(15)。图像处理装置(8)对高分辨率图像(11)的各个像素进行上述的处理，其结果创建将完成的多个共生矩阵(15)的要素排成一列的共生直方图。进一步，图像处理装置(8)将共生直方图归一化，并提取以由此的频率为成分的矢量作为该图像的特征量。
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公开(公告)号：CN108292367B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201780003758.2
申请日：2017-03-30
Applicant: 株式会社爱信 , 国立大学法人九州工业大学
Abstract: 本发明涉及图像处理装置、半导体装置、图像识别装置、移动体装置、以及图像处理方法。构建对作为对象的图像高速地计算不同的分辨率间的亮度梯度方向的共生的硬件构成。图像处理装置(21)并列地配设高分辨率图像用的处理线、中分辨率图像用的处理线以及低分辨率图像用的处理线，并从这三个分辨率的图像并行地同时按每一亮像素提取度梯度方向。共生矩阵生成部(30a、30b、30c)使用从这三个分辨率的图像提取的亮度梯度方向来生成共生矩阵，直方图生成部31使用该共生矩阵输出直方图作为MRCoHOG特征量。由于同时处理三个分辨率的图像，所以能够高速地进行处理，能够实时处理从照相机输出的视频。
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公开(公告)号：CN108027616B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201680054021.9
申请日：2016-10-27
Applicant: 株式会社爱考斯研究
Inventor： 久野和宏
Abstract: 本发明提供能够在用户的前方，相对于用户移动到适当的位置来追随用户的移动体。根据移动体(10)，在用户(20)的前方追随用户(20)的移动控制中，用户(20)的位置的X坐标使用从用户(20)的躯体获取到的坐标，Y坐标使用用户(20)的躯体的位置和腿的位置中的任意一个接近移动体(10)的一方。由此，移动体(10)能够相对于用户(20)移动到适当的左右方向(X坐标)和前后方向(Y坐标)的目标位置。因此，能够适当地保持移动体(10)与用户(20)的距离，并能够在用户(20)的前方，进行不妨碍用户(20)的移动控制。
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公开(公告)号：CN108027616A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201680054021.9
申请日：2016-10-27
Applicant: 株式会社爱考斯研究
Inventor： 久野和宏
Abstract: 本发明提供能够在用户的前方，相对于用户移动到适当的位置来追随用户的移动体。根据移动体(10)，在用户(20)的前方追随用户(20)的移动控制中，用户(20)的位置的X坐标使用从用户(20)的躯体获取到的坐标，Y坐标使用用户(20)的躯体的位置和腿的位置中的任意一个接近移动体(10)的一方。由此，移动体(10)能够相对于用户(20)移动到适当的左右方向(X坐标)和前后方向(Y坐标)的目标位置。因此，能够适当地保持移动体(10)与用户(20)的距离，并能够在用户(20)的前方，进行不妨碍用户(20)的移动控制。
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