JP5602135B2 - ビデオコンテンツ内の個人の自動注釈付けのための方法およびシステム - Google Patents
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Description
(項目1)
ビデオ内の顔を識別するコンピュータ実装方法であって、
(a)少なくとも1つの入力ビデオストリームから、1つ以上の顔トラックを生成するステップと、
(b)前記1つ以上の顔トラックのそれぞれの1つ以上の主要な顔画像を選択するステップと、
(c)1つ以上の顔クラスタを生成するように、前記1つ以上の顔トラックをクラスタ化するステップであって、各顔クラスタは、前記主要な顔画像のうちの少なくとも1つに関連付けられる、ステップと、
(d)前記1つ以上の顔クラスタから、1つ以上の顔モデルを作成するステップと、
(e)前記顔モデルのうちの少なくとも1つを顔モデルデータベースに相関させるステップと
を含む、方法。
(項目2)
1つ以上の顔トラックを生成するステップは、
(i)前記少なくとも1つの入力ビデオストリーム内の顔を検出するステップと、
(ii)前記少なくとも1つの入力ビデオストリーム内の前記顔を追跡するステップと
を含む、項目1に記載のコンピュータ実装方法。
(項目3)
前記検出するステップおよび前記追跡するステップは、前記入力ビデオストリームの持続時間の間、間隔を置いて繰り返される、項目2に記載のコンピュータ実装方法。
(項目4)
(f)前記顔モデルデータベースからのデータを使用して、少なくとも1つの出力ビデオストリームに注釈を付けるステップをさらに含む、項目1に記載のコンピュータ実装方法。
(項目5)
(i)前記少なくとも1つの出力ビデオストリーム内の少なくとも1つの顔トラックに注釈を付けるステップをさらに含む、項目4に記載のコンピュータ実装方法。
(項目6)
相関させるステップは、前記1つ以上の顔クラスタを前記顔モデルデータベースに相関させるように、多数決アルゴリズムを使用するステップを含む、項目1に記載のコンピュータ実装方法。
(項目7)
相関させるステップは、前記1つ以上の顔クラスタを前記顔モデルデータベースに相関させるように、確率的投票アルゴリズムを使用するステップを含む、項目1に記載のコンピュータ実装方法。
(項目8)
ビデオ内の顔を識別するためのシステムであって、
(a)顔モデルおよび対応する名前を備える顔エントリを有する、顔モデルデータベースと、
(b)ビデオ顔識別モジュールであって、
(i)入力ビデオストリーム内の顔を検出し、1つ以上の検出顔を生成する、顔検出モジュールと、
(ii)前記1つ以上の検出顔のうちの少なくとも1つを追跡し、1つ以上の顔トラックを生成する、顔追跡モジュールと、
(iii)前記1つ以上の顔トラックを使用して、1つ以上のトラック内顔クラスタを生成する、トラック内顔クラスタ化モジュールと、
(iv)前記1つ以上のトラック内顔クラスタを使用して、1つ以上のトラック間顔クラスタを生成する、トラック間顔クラスタ化モジュールと、
(v)前記1つ以上のトラック間顔クラスタを使用して、前記1つ以上の検出顔の1つ以上の検出顔モデルを生成する、検出顔モデル生成モジュールと、
(vi)前記1つ以上の検出顔モデルを前記顔エントリと比較する、モデル比較モジュールと
を備える、ビデオ顔識別モジュールと
を備える、システム。
(項目9)
(c)顔モデルジェネレータであって、前記顔モデルジェネレータは、
(i)名前リストを生成する、名前生成モジュールと、
(ii)前記名前リスト内の1つ以上の対応する名前に関連付けられる、少なくとも1つの顔を有する、1つ以上の画像の場所を特定する、画像検索モジュールと、
(iii)前記1つ以上の画像内の1つ以上の標的顔を検出する、顔検出モジュールと、
(iv)前記1つ以上の標的顔のうちの少なくとも1つの1つ以上の顔モデルを生成する、顔モデル生成モジュールと、
(v)前記1つ以上の顔モデルおよび前記1つ以上の対応する名前を対で記憶する、収集モジュールと、
(vi)一貫性学習モジュールであって、1つ以上の代表的な顔モデルは、前記1つ以上の顔モデルから選択され、前記1つ以上の代表的な顔モデルは、前記顔モデルデータベース内に記憶される、一貫性学習モジュールと
を備える、顔モデルジェネレータをさらに備える、項目8に記載のシステム。
(項目10)
前記名前リストは、1つ以上の遠隔位置でアクセス可能な文書内の名前に基づいて生成される、項目9に記載のシステム。
(項目11)
文書は、ウェブ文書を含む、項目10に記載のシステム。
(項目12)
(d)前記検出顔に基づき、前記顔モデルデータベースを更新する、顔モデル更新モジュールをさらに備える、項目8に記載のシステム。
(項目13)
前記顔モデルデータベースは、1つ以上の顔画像および1つ以上の対応するテキストラベルを備える、1つ以上のエントリを含み、各エントリは、1つのエンティティを表す、項目8に記載のシステム。
(項目14)
前記顔モデルデータベースはさらに、1つ以上の顔画像および1つ以上の対応するテキストラベルを備える、ユーザによって直接入力される1つ以上のエントリを含む、項目13に記載のシステム。
(項目15)
前記顔追跡モジュールは、顔の特徴に基づく顔トラッカを含む、項目8に記載のシステム。
(項目16)
前記トラック内クラスタ化は、ノイズクラスタを除去するステップを含む、項目8に記載のシステム。
(項目17)
前記トラック間クラスタ化は、ノイズクラスタを除去するステップを含む、項目8に記載のシステム。
(項目18)
前記顔検出モジュールは、周期的に呼び出され、前記顔追跡モジュールは、前記顔検出モジュールによって検出される顔に対して呼び出される、項目8に記載のシステム。
(項目19)
(e)前記入力ビデオストリームに注釈を付けて、注釈付き出力ビデオストリームを作り出す、ビデオ注釈モジュールをさらに備える、項目8に記載のシステム。
(項目20)
(f)ユーザクエリを前記顔モデルデータベース内の1つ以上のエントリに関連付ける、クエリモジュールをさらに備える、項目8に記載のシステム。
本発明のさらなる特徴および利点、ならびにその種々の実施形態の構造および動作は、添付の図面を参照して、以下に詳細に記載される。本発明は、本明細書に記載される具体的実施形態に限定されないことが留意される。そのような実施形態は、例示するためだけに本明細書に提示される。追加の実施形態は、本明細書に包含される教示に基づき、関連技術分野に精通する者に明らかとなるであろう。
図1は、本発明の実施形態に係る、例えば、ビデオ内に登場する人気のある個人の名前等の情報で、ビデオに自動で注釈を付けることができるシステム100を示す。ビデオプロセッサモジュール101は、接続デバイス131を用いて、システムインターフェース130に連結される。システムインターフェース130は、ビデオプロセッサモジュール101と同一のコンピューティングプラットフォーム上にある、ユーザインターフェースもしくはアプリケーションプログラミングインターフェース、または例えば、ウェブクライアント等の遠隔ユーザインターフェースであってもよい。したがって、接続デバイス131は、例えば、周辺構成要素相互接続(Peripheral Component Interconnect:PCI)バス、イーサネット(登録商標)、または無線通信標準等の接続方法を使用してもよい。
図4は、本発明の実施形態に係る、2つの主要な処理段階を示す、フローチャートである。顔モデル生成段階401は、データベース121等の顔モデルのデータベースを構築し、更新するステップを含む。ビデオ顔認識段階402は、ビデオ内の顔を検出し、認識するために、既存の顔モデルデータベースを使用するステップを含む。顔モデル生成段階401の実施形態は、図5に示される構成要素段階にさらに分けられる。段階401は、図2に示されるものを含む構成要素を使用して実装することができる。ビデオ顔認識段階402の実施形態は、図7に示される構成要素段階にさらに分けられる。段階402は、図3に示されるものを含む構成要素を使用して実装することができる。
図7は、本発明の実施形態に係る、ビデオ顔認識段階402をより詳細に図示する。段階701では、ビデオが受信される。ビデオは、例えば、かつ制限なく、ローカルで、ネットワーク上で、またはビデオ再生デバイスもしくはビデオ記録デバイス等の外部ソースから受信されてもよい。本開示の教示は、例えば、MPEG、AVI、QuickTime、WMV等を含む、任意のビデオ形式のビデオに適用する。段階702では、到着ビデオストリーム上で、顔検出および追跡が実施される。本発明の一実施形態では、一連のブーストされた分類子の拡張子に基づく正面顔検出が使用される。一連のブーストされた分類子を使用する正面顔検出は、P. Viola and M. Jones, ”Robust real time object detection,” Proceedings of the IEEE ICCV Workshop on Statistical and Computational Theories of Vision, Vancouver, Canada (July 2001)に記載される。
Claims (20)
- ビデオ内の顔を識別するコンピュータ実装方法であって、
(a)少なくとも1つの入力ビデオストリームから、1つ以上の顔トラックを生成するステップと、
(b)前記1つ以上の顔トラックのそれぞれの1つ以上の主要な顔画像を選択するステップと、
(c)1つ以上の顔クラスタを生成するように、前記1つ以上の顔トラックをクラスタ化するステップであって、各顔クラスタは、前記主要な顔画像のうちの少なくとも1つに関連付けられる、ステップと、
(d)前記1つ以上の顔クラスタから、1つ以上の顔モデルを作成するステップであって、前記1つ以上の顔モデルの各々は、その顔モデルに関連付けられた検出顔の特定の特性を説明するそれぞれの低減されたセットの特徴ベクトルを含み、前記低減されたセットの特徴ベクトルの各々は、一貫性学習技術を使用して、それぞれの顔クラスタに関連付けられた前記1つ以上の主要な顔画像の一セットの特徴ベクトルを低減することにより取得される、ステップと、
(e)前記顔モデルのうちの少なくとも1つを顔モデルデータベースに相関させるステップと
を含む、方法。 - 1つ以上の顔トラックを生成するステップは、
(i)前記少なくとも1つの入力ビデオストリームの複数の画像フレーム内で前記顔を検出するステップと、
(ii)前記少なくとも1つの入力ビデオストリーム内の前記顔を追跡するステップと
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記検出するステップおよび前記追跡するステップは、前記入力ビデオストリームの持続時間の間、間隔を置いて繰り返される、請求項2に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記検出するステップおよび前記追跡するステップは、所定の数よりも多い検出顔を含む前記入力ストリームの少なくとも1つの画像フレームを除外するステップをさらに含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記1つ以上のクラスタのそれぞれのクラスタは、前記主要な顔画像のうちの少なくとも1つのオクルージョンまたは品質のうちの少なくとも1つの点で異なる、請求項4に記載のコンピュータ実装方法。
- 相関させるステップは、前記1つ以上の顔クラスタを前記顔モデルデータベースに相関させるように、多数決アルゴリズムを使用するステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 相関させるステップは、前記1つ以上の顔クラスタを前記顔モデルデータベースに相関させるように、確率的投票アルゴリズムを使用するステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- ビデオ内の顔を識別するためのシステムであって、
(a)顔モデルおよび対応する名前を備える顔エントリを有する、顔モデルデータベースであって、前記顔モデルの各々は、その顔モデルに関連付けられた検出顔の特定の特性を説明するそれぞれの低減されたセットの特徴ベクトルを含み、前記低減されたセットの特徴ベクトルの各々は、一貫性学習技術を使用して、前記検出顔の少なくとも1つの画像に関連付けられた一セットの特徴ベクトルを低減することにより取得される、顔モデルデータベースと、
(b)ビデオ顔識別モジュールであって、
(i)入力ビデオストリーム内の顔を検出し、1つ以上の検出顔を生成する、顔検出モジュールと、
(ii)前記1つ以上の検出顔のうちの少なくとも1つを追跡し、1つ以上の顔トラックを生成する、顔追跡モジュールと、
(iii)前記1つ以上の顔トラックを使用して、1つ以上のトラック内顔クラスタを生成する、トラック内顔クラスタ化モジュールと、
(iv)前記1つ以上のトラック内顔クラスタを使用して、1つ以上のトラック間顔クラスタを生成する、トラック間顔クラスタ化モジュールと、
(v)前記1つ以上のトラック間顔クラスタを使用して、前記1つ以上の検出顔の1つ以上の検出顔モデルを生成する、検出顔モデル生成モジュールと、
(vi)前記1つ以上の検出顔モデルを前記顔エントリと比較する、モデル比較モジュールと
を備える、ビデオ顔識別モジュールと
を備える、システム。 - (c)顔モデルジェネレータであって、前記顔モデルジェネレータは、
(i)名前リストを生成する、名前生成モジュールと、
(ii)前記名前リスト内の1つ以上の対応する名前に関連付けられる、少なくとも1つの顔を有する、1つ以上の画像の場所を特定する、画像検索モジュールと、
(iii)前記1つ以上の画像内の1つ以上の標的顔を検出する、顔検出モジュールと、
(iv)前記1つ以上の標的顔のうちの少なくとも1つの1つ以上の顔モデルを生成する、顔モデル生成モジュールと、
(v)前記1つ以上の顔モデルおよび前記1つ以上の対応する名前を対で記憶する、収集モジュールと、
(vi)一貫性学習モジュールであって、1つ以上の代表的な顔モデルは、前記1つ以上の顔モデルから選択され、前記1つ以上の代表的な顔モデルは、前記顔モデルデータベース内に記憶される、一貫性学習モジュールと
を備える、顔モデルジェネレータをさらに備える、請求項8に記載のシステム。 - 前記名前リストは、1つ以上の遠隔位置でアクセス可能な文書内の名前に基づいて生成される、請求項9に記載のシステム。
- 文書は、ウェブ文書を含む、請求項10に記載のシステム。
- (d)前記検出顔に基づき、前記顔モデルデータベースを更新する、顔モデル更新モジュールをさらに備える、請求項8に記載のシステム。
- 前記顔モデルデータベースは、1つ以上の顔画像および1つ以上の対応するテキストラベルを備える、1つ以上のエントリを含み、各エントリは、1つのエンティティを表す、請求項8に記載のシステム。
- 前記顔モデルデータベースはさらに、1つ以上の顔画像および1つ以上の対応するテキストラベルを備える、ユーザによって直接入力される1つ以上のエントリを含む、請求項13に記載のシステム。
- 前記顔追跡モジュールは、顔の特徴に基づく顔トラッカを含む、請求項8に記載のシステム。
- 前記トラック内クラスタ化は、ノイズクラスタを除去するステップを含む、請求項8に記載のシステム。
- 前記トラック間クラスタ化は、ノイズクラスタを除去するステップを含む、請求項8に記載のシステム。
- 前記顔検出モジュールは、周期的に呼び出され、前記顔追跡モジュールは、前記顔検出モジュールによって検出される顔に対して呼び出される、請求項8に記載のシステム。
- (e)前記入力ビデオストリームに注釈を付けて、注釈付き出力ビデオストリームを作り出す、ビデオ注釈モジュールをさらに備える、請求項8に記載のシステム。
- (f)ユーザクエリを前記顔モデルデータベース内の1つ以上のエントリに関連付ける、クエリモジュールをさらに備える、請求項8に記載のシステム。
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