[发明专利]姿势估计装置以及姿势估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及对由多个部位构成的物体的姿势进行估计的姿势估计装置以及姿势估计方法。

背景技术

近年来，盛行与基于拍摄到的运动图像的图像数据估计人的姿势有关的研究。姿势估计装置通过使用估计出的姿势的时间序列信息来对行动进行估计，从而能够根据运动图像通过计算机分析来判定该人的行动，能够不依赖于人力进行行动分析。作为行动分析，例如，可例举街头的异常行动探测、商店中的购买行动分析、辅助工厂中的作业高效化、以及运动中的姿势指导。

希望不用对人安装方位传感器等装置来进行这种姿势估计。这是因为，在对人安装装置的情况下，难以将不确定的人设为估计对象，在有许多估计对象的情况下，需要花费成本。

因此，作为将不确定的人设为对象的姿势估计，例如专利文献1中记载了基于拍摄人所得到的影像，对该人的身体朝向进行估计的技术。

专利文献1中记载的技术(以下称为“现有技术”)基于上次估计出的姿势(以下称为“上次估计姿势”)，对接下来能够获取的姿势的候选(以下称为“下一候选姿势”)进行估计。而且，现有技术中，将下一候选姿势的各部位的位置和拍摄图像的各部位的图像进行比较，搜索相关性最高的候选姿势。

但是，人的某个部位因姿势而被其他部位遮挡，成为在图像上不能识别其一部分或全部的状态(以下称为“遮蔽”)。这样，现有技术中，若存在被遮蔽的部位(以下称为“遮蔽部位”)，则有时在不同的姿势之间其外形相似，存在不能正确地进行姿势估计的情况。

因此，在现有技术中，在上次估计姿势中，对每个部位求在图像中占据的区域的面积(像素数)，提取面积为阈值以下的部位作为遮蔽部位。而且，现有技术中，在上次估计姿势中存在遮蔽部位的情况下，将遮蔽部位的姿势的自由度设定得比没有遮蔽的部位高，扩展下一候选姿势的自由度，增加候选姿势数。由此，现有技术即使在由于遮蔽部位的位置的估计难度(估计精度降低的程度)而使上次估计姿势错误的情况下，也能够考虑使下一候选姿势包括正确的姿势而进行姿势估计。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2007-310707号公报

非专利文献

非专利文献1：Paul Viola and Michael J.Jones，″Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features″，Computer Vision and Pattern Recognition，2001.

非专利文献2：Robi Polikar，″Ensemble Based Systems in Decision Making″，IEEE Circuits and Systems Magazine，vol.6，no.3，pp.21-45，2006.

发明内容

发明要解决的问题

但是，现有技术存在难以高精度地对姿势进行估计的问题。这是因为，现有技术中，不能说在由部位在图像中占据的区域的面积大小和位置估计的难度之间必然存在强相关性。即，现有技术中，若对于面积小而位置估计容易的部位，不必要地将下一候选姿势的自由度设定得高而增加了候选数，则有时导致提高误估计的可能性。

另外，可以考虑将现有技术也适用于机器人等人以外的物体，但是，即使在这种情况下，也会产生同样的问题。

本发明的目的在于，提供能够高精度地对由多个部位构成的物体的姿势进行估计的姿势估计装置以及姿势估计方法。

解决问题的方案

本发明的姿势估计装置对由多个部位构成的物体的姿势进行估计，该装置具有：图像输入单元，获取拍摄所述物体所得到的图像；姿势信息数据库，对每个所述姿势保持规定所述多个部位的配置的姿势信息；拟合单元，在所述图像中的所述多个部位的配置与所述姿势信息之间，计算每个所述部位的相关度；难度信息表，保持基于所述姿势信息中包含的所述部位各自的平行线成分算出的、对每个所述姿势估计所述部位各自的位置的难度的程度即估计难度；以及姿势估计单元，对于所述相关度适用基于所述估计难度的加权，基于加权后的相关度，进行所述物体姿势的估计。