移动体检测方法以及移动体检测装置制造方法及图纸

提供一种移动体检测方法，即便是包括伴随着形状的变化而移动的人物等被拍摄物的图像，也能够正确地进行区域划分。其中包括：步骤（Ｓ１０１），接受构成动态图像的多个图片；步骤（Ｓ１０２和Ｓ１０３），按照由构成图片的一个以上的像素所构成的各个块，检测在时间上相邻的两个图片之间的图像的运动，并通过针对多个图片链接检测出的运动，从而算出移动轨迹；步骤（Ｓ１０４），针对被算出的多个移动轨迹算出表示移动轨迹间的类似性的距离；以及步骤（Ｓ１０５和Ｓ１０６），通过对被算出的距离中的比阈值小的距离进行连接，从而变换为测地线距离，检测得到的测地线距离的分布中的不连续的点，并通过将相距比检测出的不连续的点的测地线距离小的测地线距离的移动轨迹作为一个群，从而进行区域划分。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及检测图像中的移动体的方法，尤其涉及从由多个图像构成的动态图像 中，根据图像的运动信息，通过进行区域划分从而检测移动体的方法，所进行的区域划分是 指，对伴随着形状的变化而移动的人物等移动体的全部或一部分的区域进行确定。
技术介绍
作为根据图像来检测伴随着形状的变化而移动的人物等移动体，并对包括移动体 的图像进行区域划分的一个技术例如有，将从图像抽出对象物的候补区域的方法，以及针 对抽出的对象物的候补区域，利用预先准备的对象物模型来进行适用的方法进行组合的方 法(例如，参照专利文献1以及非专利文献1)。例如，在专利文献1中所公开的方法是，作 为对象物候补区域，从多个图像中抽出人物等对象物的轮廓图像，根据有关所述对象物的 知识，预先对对象物的部位进行参数化，并利用与进行了参数化的人物等对象物相关的模 型，对抽出的轮廓图像适用该模型。这样，能够针对伴随着形状的变化而移动的人物等移动 体适用参数化后的模型，从而能够进行移动体的检测以及区域划分。并且，在非专利文献1中所公开的方法是，从多个视点对被固定的一个移动体进 行拍摄，并将拍摄的图像作为输入，从而计算各个图像中的像素值数据和其他的图像的像 素值数据的欧几里得距离，并在进行了测地线距离变换后，通过进行维数压缩，从而从类 似的视点拍摄的图像能够在二维空间上投影成近距离。在此，与以往的PCA(Principal component analysis 主元分析)等线性维数压缩方法相比较，通过进行测地线距离变换， 从而能够进一步压缩为低维，并且也能够处理非线性分布的数据。(现有技术文献)专利文献专利文献1日本国特开平8-214289号公报非专利文献非专利文献 1 Joshua Tenenbaum, Vin de Silva, John Langford, “ A Global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction" , Science, V0L290, pp.2319-2322,22 December,2000然而，在上述的专利文献1的技术中所出现的问题是，尤其是在街头等人物等移 动体往来场景中，不能正确地检测移动体。在上述专利文献1的代表的移动体检测方法中， 如以上所述需要从图像中抽出对象物候补区域。此时，若不能正确地抽出对象物候补区域， 则对对象物进行参数化后的模型不能被正确地适用于对象物候补区域。尤其是在混乱的场 景中，正确地抽出对象物候补区域是非常困难的。例如，在图像上混在有各种大小的移动体 的情况下，会出现将多个移动体误认为是一个移动体，而作为对象物候补区域进行抽出，或 者成为抽出对象的移动体所不存在的区域被误认为是对象物候补区域而被抽出的问题。并 且，在移动体的一部分被遮挡的情况下也是同样，会出现将多个移动体作为一个对象物候 补区域来抽出，或者作为对象物候补区域而不能抽出的问题。并且，不能正确地抽出对象物候补区域也存在以下的问题。尤其是在将人物等多关节物体作为对象物的情况下，由于对 象物的各种姿势或者大小而造成在图像上看上去变化非常大，因此，在对对象物进行参数 化时需要大量的参数。这样，会导致模型的适用错误。因此，由于被适用的对象物模型是与 实际不同的姿势相对应的模型，所以出现不能正确地进行区域划分的问题。另外，在非专利文献1的代表的移动体检测方法中，通过将图像间的距离作为输 入来进行非线性处理，以实现高效率地将图像数据投影到被压缩的低维空间。而且，通过测 地线距离变换以及维数压缩，从而能够高效率地表现连续地且非线性分布的数据。然而，非 专利文献1的主要的目的是，通过将多个图像投影到低维空间，从而使图像间的类似性成 为可视化，但是，对于在适应形状不断地发生变化的人物等多关节物体的各种姿势变化的 状态下，正确地检测移动体的方法却没有给予公开。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的在于提供一种移动体检测方法以及移动体检测装置，即使对 于包括伴随着形状的变化而移动的人物等移动体的图像，也不会受到移动体的姿势或大小 的影响，而能够正确地进行区域划分。为了解决上述的课题，本专利技术的移动体检测方法，通过进行区域划分从而检测移 动体的方法，所进行的区域划分是指，对动态图像中的移动体的全部或一部分的区域进行 确定，所述移动体检测方法包括图像输入步骤，接受构成动态图像的多个图片；运动分析 步骤，按照由构成所述图片的一个以上的像素所构成的各个块，检测在时间上相邻的两个 图片之间的图像的运动，并通过针对所述多个图片链接检测出的运动，从而算出移动轨迹； 距离算出步骤，针对在所述运动分析步骤所算出的多个移动轨迹，算出表示移动轨迹间的 类似性的距离；区域划分步骤，通过对在所述距离算出步骤被算出的距离中的比预先规定 的阈值小的距离进行连接，从而将在所述距离算出步骤所算出的距离变换为测地线距离， 检测得到的测地线距离的分布中的不连续的点，并通过将相距比检测出的不连续的点的测 地线距离小的测地线距离的移动轨迹作为一个群，从而进行所述区域划分；以及输出步骤， 输出在所述区域划分步骤进行了区域划分后的结果。并且，本专利技术不仅能够作为上述的移动体检测方法来实现，而且还可以作为将上 述各个步骤作为构成要素的移动体检测装置、将上述各个步骤作为使计算机执行的程序、 以及作为存储了这些程序的⑶-ROM等计算机可读取的记录介质等来实现。通过上述的方法以及装置等，对于伴随着形状的变化而移动的人物等移动体，能 够正确地进行检测，并且能够正确地对部位进行区域划分。并且，利用所进行的检测以及区 域划分的结果，还能够进行移动体的移动预测等。附图说明图1是示出本专利技术的实施例1中的移动体检测装置的基本构成的功能方框图。图2是示出本专利技术所涉及的移动体检测装置的硬件构成的方框图。图3是示出本专利技术的实施例1中的移动体检测装置的基本动作的流程图。图4示出了本专利技术的实施例1中的运动分析部的处理例子。图5的(a)-(c)示出了本专利技术的实施例1中的区域划分部的测地线距离的效果的一个例子。图6的(a)以及(b)示出了本专利技术的实施例1中的区域划分部的测地线距离的效 果的一个例子。图7的(a)-(c)示出了本专利技术的实施例1中区域划分部的处理例子。图8是示出本专利技术的实施例1中的变形例中的移动体检测装置的基本工作的流程 图。图9的(a)-(d)示出了本专利技术的实施例1的变形例中区域划分部的处理例子。图10是示出本专利技术的实施例2中的移动体检测装置的基本构成的功能方框图。图11是示出本专利技术的实施例2中的移动体检测装置的基本工作的流程图。图12的(a)-(f)示出了本专利技术的实施例2中区域划分部的处理例子。图13的(a)-(c)示出了本专利技术的实施例2中的区域划分部的分层的分群处理例 子。图14是示出本实施例1以及实施例2的变形例1中的移动体检测装置的构成例 子的功能方框图。图15的(a)以及(b)示出了本专利技术的实施例1以及2的变形例1中的图像显示 部的显示例子。图16是示出本专利技术的实施例1以及2的变形例2中的移动体检测装置的构成例 子的功能方框图。图17示出了本专利技术的实施例1以及2中的变形例2中的记录、发送数据的一个例子。图18是示出本专利技术的实施例3中的移动体本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动体检测方法，通过进行区域划分而检测动态图像中的移动体，所进行的区域划分是指，对动态图像中的移动体的全部或一部分的区域进行确定，所述移动体检测方法包括：图像输入步骤，接受构成动态图像的多个图片；运动分析步骤，按照由构成所述图片的一个以上的像素所构成的各个块，检测在时间上相邻的两个图片之间的图像的运动，并通过针对所述多个图片连接检测出的运动，从而算出移动轨迹；距离算出步骤，针对在所述运动分析步骤所算出的多个移动轨迹，算出表示移动轨迹间的类似性的距离；区域划分步骤，通过对在所述距离算出步骤被算出的距离中的比预先规定的阈值小的距离进行连接，从而将在所述距离算出步骤所算出的距离变换为测地线距离，检测得到的测地线距离的分布中的不连续的点，并通过将相距比检测出的不连续的点的测地线距离小的测地线距离的移动轨迹作为一个群，从而进行所述区域划分；以及输出步骤，输出在所述区域划分步骤进行了区域划分后的结果。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：岩崎正宏，登一生，
申请(专利权)人：松下电器产业株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[]