Computer Vision System Toolbox

オブジェクト検出

オブジェクト検出とは、画像やビデオ内でオブジェクトを特定することです。Computer Vision System Toolbox では、Viola-Jones アルゴリズム、特徴に基づくマッチング、ブロブ、前景検出、テンプレート マッチングなどの手法によるオブジェクト検出がサポートされています。

Viola-Jones オブジェクト検出器

Viola-Jones オブジェクト検出器は、Haar-Like 特徴とカスケード分類器を使用して、あらかじめ学習されたオブジェクトを検出します。このシステム ツールボックスには、顔の検出、鼻、眼、およびその他の身体部分の検出のための、あらかじめ学習された分類器が含まれています。

Face detection and stop sign detection using the Viola-Jones Object Detector.
Viola-Jones オブジェクト検出器を使用した顔の検出 (左) と一時停止標識の検出 (右)。

このシステム ツールボックスには、対象となるオブジェクトを検出するように Viola-Jones オブジェクト検出器を学習させる機能が用意されています。また、検出器を学習させるためのアプリケーションが、File Exchange で提供されています。

Process of training a cascade object detector.
カスケード オブジェクト検出器の学習プロセス。

人物検出器

このシステム ツールボックスには、勾配方向ヒストグラム (HOG) 特徴を入力として使用して直立状態の人物を検出する、あらかじめ学習された SVM 分類器が用意されています。あらかじめ訓練した人間検出器は、オブジェクト トラッカーやその他の高レベルの判定モジュールと組み合わせて使用することにより、動き解析やビデオ監視アプリケーションのためのビデオ分析システムを形成することができます。

Human detection using pretrained SVM with HOG features.
あらかじめ学習された SVM を使用した、HOG 特徴による人物検出。

ブロブ解析と前景検出

ブロブ解析を使用すると、背景差分などのセグメンテーション アルゴリズムの出力からブロブのプロパティを計算することにより、対象のオブジェクトを特定できます。このシステム ツールボックスには、粒子解析機能と、ガウス混合モデル (GMM) を使用してビデオ ストリームの背景をモデル化する高速前景検出器が用意されています。ブロブ解析と前景検出を組み合わせると、効果的に移動するオブジェクトを検出できます。

Moving cars detected using blob analysis.
ブロブ解析を使用して走行中の自動車を検出。
Foreground segmented using background subtraction.
背景差分を使用して前景をセグメント化。上記のビデオ フレームから検出された移動ピクセル (前景) が白で表示される。

特徴に基づくオブジェクト検出

特徴点を使用すると、参照画像内の一連の特徴を検出し、特徴記述子を抽出し、参照画像と入力の間で特徴を照合することにより、オブジェクトを検出できます。このオブジェクト検出手法では、スケールや向きが変わっても参照オブジェクトを検出でき、部分遮蔽に対して高い堅牢性を発揮します。

Reference image of object, input image; the yellow lines indicate the corresponding matched features between the two images.
オブジェクトの参照画像 (左)、入力画像 (右)。黄色の線は、2 つの画像間の対応する一致特性を示す。

OpenCV と MATLAB の統合方法はこちらをご覧ください。

次のトピック: オブジェクト追跡と動き推定

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