[发明专利]信息处理装置、对象识别方法、程序和终端装置

说明书

技术领域

本发明涉及信息处理装置、对象识别方法、程序和终端装置。

背景技术

近些年来，随着图像识别技术的进步，通过图像特征量的匹配来识别在从相机输入的图像中的对象的位置和姿态已经变得可能。这样的对象识别的一种应用是AR(Augmented Reality，增强现实)应用。在AR应用中，可以显示多种信息(例如，广告信息、导航信息或用于游戏的信息)，使得它覆盖在真实世界中存在的建筑物、道路或其他对象的图像上。

参考文献1(David G.Lowe，“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”，the International Journal of Computer Vision，2004年)提出了一种被称为SIFT(Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换)的方法，用于提取图像的特征量，该方法具有相对于图像噪声的提高的鲁棒性、尺度上的改变和旋转。参考文献2(Mustafa Oezuysal，“Fast Keypoint Recognition using Random Ferns”，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，卷32，Nr.3，第448-461页，2010年3月)提出了具有低处理成本的、被称为随机Ferns的方法，该方法用于使用具有低处理性能的便携终端等来提取图像的特征量。

发明内容

然而，在实际使用对象识别的场景中，拍摄图像的照明条件的改变是降低识别精度的很大的因素。例如，室外对象看起来的样子会根据诸如季节、一天中的时间或气候条件等显著地改变。这样，会出现下述现象：当AR应用试图覆盖关于室外对象的信息时，从输入图像中确定的特征量不匹配预先注册的特征量，结果是不能精确地识别对象。虽然根据参考文献1中描述的SIFT而确定的特征量相对于照明条件上的改变鲁棒到一定程度，但是难以充分地吸收对象看起来的样子的显著改变。而且，通常难以完全对室外照明条件的各种改变来建模。

根据上述情况，期望提供可以在拍摄图像的照明条件改变的情况下精确地识别图像中的对象的信息处理装置、对象识别方法、程序和终端装置。

根据本公开的一个实施例，提供了一种信息处理装置，该装置包括：数据库，用于存储两个或更多个图像的特征量，所述数据库被配置为使得用于识别每一图像中的对象的识别信息和与成像所述对象的照明条件相关的属性值与每一图像的特征量相关联；获取单元，被配置用于获取由成像装置拍摄的输入图像；以及识别单元，被配置用于通过将从所述输入图像中确定的特征量与所述数据库中存储的每一图像的所述特征量相比较，来识别所述输入图像中的对象。在所述数据库中存储的特征量包括同一对象在不同照明条件下拍摄的多个图像的特征量。

所述获取单元可以获取用于表示拍摄所述输入图像的照明条件的照明条件数据，所述信息处理装置可以进一步包括过滤单元，所述过滤单元被配置用于从所述数据库中存储的所述两个或更多个图像的所述特征量中提取在与由所述照明条件数据表示的照明条件接近的照明条件下拍摄的图像的特征量，并且所述识别单元可以将由所述过滤单元提取的所述图像的所述特征量与从所述输入图像确定的所述特征量相比较。

所述照明条件可以包括与拍摄每一图像的气候相关的第一条件。

所述获取单元可以基于用于表示已拍摄了所述输入图像的成像装置的位置的位置数据与拍摄或获取所述输入图像时的日期和时间，来获取用于所述第一条件的所述照明条件数据。

所述照明条件可以包括与当拍摄每一图像时的日期或时间相关的第二条件。

所述信息处理装置可以进一步包括通信单元，该通信单元被配置用于接收从终端装置发送的所述输入图像，并且向所述终端装置发送关于由所述识别单元识别的对象的信息。

所述信息处理装置可以进一步包括通信单元，该通信单元被配置用于接收从终端装置发送的所述输入图像，并且向所述终端装置发送由所述识别单元识别的对象的信息。所述获取单元可以从与所述终端装置不同的装置来获取所述照明条件数据。

在所述数据库中，用于表示每一图像中的对象的位置的属性值可以进一步与每一图像的特征量相关联，所述获取单元进一步获取用于表示已拍摄了所述输入图像的成像装置的位置的位置数据，并且所述过滤单元可以仅提取在接近由所述位置数据表示的所述成像装置的位置的位置处拍摄的对象的图像的特征量。