特許 7193573 コンピュータービジョンおよび機械学習アプリケーションにおけるコンピュータービジョンを分析するためのキーフレーム選択方法及びキーフレーム選択システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-12-12

(45)【発行日】2022-12-20

(54)【発明の名称】コンピュータービジョンおよび機械学習アプリケーションにおけるコンピュータービジョンを分析するためのキーフレーム選択方法及びキーフレーム選択システム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20221213BHJP

   G06T 7/20 20170101ALI20221213BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 350B

G06T7/20

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2021060300

(22)【出願日】2021-03-31

(65)【公開番号】P2022027440

(43)【公開日】2022-02-10

【審査請求日】2021-03-31

(31)【優先権主張番号】16/943,149

(32)【優先日】2020-07-30

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】391007161

【氏名又は名称】エヌ・シー・アール・コーポレイション

【氏名又は名称原語表記】ＮＣＲ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ

(74)【代理人】

【識別番号】100098589

【弁理士】

【氏名又は名称】西山 善章

(74)【代理人】

【識別番号】100098062

【弁理士】

【氏名又は名称】梅田 明彦

(74)【代理人】

【識別番号】100147599

【弁理士】

【氏名又は名称】丹羽 匡孝

(72)【発明者】

【氏名】ジョシュア ミグダル

【審査官】千葉 久博

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１９－５３２４２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１０／０１５０４０３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２００６／０２５７０４８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】中国特許出願公開第１７６１３１９（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０６Ｔ ７／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

トリガーイベントを判定し、
前記トリガーイベントに基づいてビデオフィードのフレームを取得し、
取得した前記フレームから、該フレーム内のアクティビティまたは動作の終了を表す終了イベントを識別して、前記フレームのサブセットを、前記終了イベントが識別されたフレームで終了するものとして定義し、
前記サブセットの各フレームについて、前記フレーム内のアクティビティまたは動作の程度、量または大きさを表すものとして算出測定量を計算し、前記フレームから、その前記算出測定量が最大であることに基づいて、少なくとも１つのキーフレームを選択し、
選択された前記少なくとも１つのキーフレームを、該少なくとも１つのキーフレーム内に表された少なくとも１つの物体の物体認識のためのコンピュータービジョンアプリケーションまたは機械学習アプリケーションに提供する、ことを含むことを特徴とするキーフレーム選択方法。

【請求項2】

前記トリガーイベントを判定することが、センサー、取引端末、スキャナ、コンピュータービジョンアプリケーション、または機械学習アプリケーションによって提供されるデータに基づいて前記トリガーイベントを判定することをさらに含む、請求項１に記載のキーフレーム選択方法。

【請求項3】

前記ビデオフィードのフレームを取得することが、前記フレームの生来の解像度を低減することをさらに含む、請求項１に記載のキーフレーム選択方法。

【請求項4】

前記少なくとも１つのキーフレームを選択することが、前記サブセットの各フレームを、それぞれフレーム内の前記アクティビティまたは動作についてモデル化し、かつモデル化した最初の前記フレームから前記算出測定量を計算することをさらに含む、請求項１に記載のキーフレーム選択方法。

【請求項5】

前記モデル化することが、カメラによって撮像された、前記フレーム及び前記サブセットのフレーム内に表された領域の画像内の、該領域内の動的変化部分を表すピクセル位置を識別する安定性モジュールを維持することをさらに含む、請求項４に記載のキーフレーム選択方法。

【請求項6】

前記安定性モジュールを維持することが、前記領域のノイズの多い部分を画定する他のピクセル位置を前記安定性モジュールで維持することをさらに含む、請求項５に記載のキーフレーム選択方法。

【請求項7】

前記安定性モジュールを維持することが、スライド時間窓にわたって撮像された前記ビデオフィードからの他のフレームに基づいて、前記安定性モジュールを連続的に更新することをさらに含む、請求項６に記載のキーフレーム選択方法。

【請求項8】

カメラと、
プロセッサーと、実行可能な命令を含む非一時的コンピューター可読記憶媒体とを含む装置と、を備え、
前記実行可能な命令は、前記非一時的コンピューター可読記憶媒体から前記プロセッサーによって実行されるとき、
少なくとも１つのトリガーイベントに基づいて、前記カメラによって撮像された領域のビデオフィードからフレームのサブセットを取得し、
前記サブセットの各フレームについて、それぞれフレーム内の動作の程度、量または大きさを表す指標として少なくとも１つの動作指標を導出し、
前記サブセットの各フレームについて、それぞれ対応する前記少なくとも１つの動作指標に基づいて、前記フレーム内に表された動作の測定量として算出測定量を計算し、
前記サブセットの各フレームについてそれぞれ計算された前記算出測定量に基づいて、前記サブセットのフレームの中から少なくとも１つのキーフレームを選択し、
前記少なくとも１つのキーフレームを最適フレームとして、前記サブセットのフレーム内に表される少なくとも１つの物体の物体認識または物体追跡のためのコンピュータービジョンアプリケーションまたは機械学習アプリケーションに、入力として提供する
ことを含む処理を前記プロセッサーに実行させる、ことを特徴とするキーフレーム選択システム。

【請求項9】

前記コンピュータービジョンアプリケーション及び機械学習アプリケーションは、前記少なくとも１つの物体が前記領域内にある期間、前記少なくとも１つの物体の動作をリアルタイムで認識しまたは追跡する、請求項８に記載のキーフレーム選択システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、コンピュータービジョンおよび機械学習アプリケーションにおけるコンピュータービジョンを分析するシステムに関し、特に、コンピュータービジョンを分析するためのキーフレーム選択方法に関する。

【背景技術】

【0002】

コンピュータービジョンおよび機械学習アプリケーションにおいて、キーフレームの選択は、重要な役割を果たす。キーフレーム選択は、ビデオシーケンスの各フレームに対して実行されるのではなく、キータイムで実行するために必要なコンピュータービジョンプロセスの量を低減する方法であり、ビデオシーケンスのフレームから何が必要かを識別または検出するのに、計算上高価である。キーフレームはまた、複雑な機械学習分類およびコンピュータービジョンアルゴリズムが、ビデオフィードのスプリアスの、冗長な、または重要でない部分で不必要に実行されないようにすることによって、正確性を最大化し、誤差を最小化するためにも使用される。

【0003】

さらに、キーフレームは、エンコーダーの状態をリセットできる単純なチェックポイントを作成するために、ビデオ符号化アルゴリズムで使用されることが多い。この方法で選択および使用されるキーフレームは、通常、特定の小さな時間の後で選択される。例えば、“キーフレーム間隔”は、３０フレームごとに１キーフレームであり得る。キーフレームはまた、一定数のエラーまたはフレーム間の差異が蓄積され、エンコーダーが「リセットイベント」が必要であると判定したら、ビデオ符号化で選択され得る。

【0004】

ビデオ分析におけるキーフレームの別の使用は、カットシーン検出である。カットシーン検出は、ビデオを分析し、ビデオ編集の「カット」が行われた時を検出するプロセスである。これは、通常、ビデオの内容の急激な変化によって示され、フレーム差分解析またはオプティカルフロー解析によって検出され得る。

【0005】

画像の処理と分類は、コンピュータービジョン技術と機械学習技術において極めて重要であるため、操作するのに適切な画像を選択することは、これらの業界にとって根本的に懸念されるものである。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

さまざまな実施形態において、キーフレーム選択および判定のための方法およびシステムを提示する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

実施形態によれば、キーフレームの選択および判定のための方法を提示する。例えば、トリガーイベントは判定され、ビデオフィードのトリガーイベントフレームに基づいて取得される。終了イベントは、フレームのサブセットから識別される。フレームのサブセット内のアクティビティまたは動作の最適な表現を表す少なくとも一つのキーフレームは、算出計量に基づいて選択／判定される。少なくとも一つのキーフレームは、フレームのサブセットのアクティビティまたは動作の最適な表現として提供される。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1A】本発明の例示的な実施形態による、キーフレームの選択および判定のためのシステムの図である。

【図1B】本発明の例示的な実施形態による、フレームの一部内のアクティビティを描写する、撮像されたビデオのフレーム例である。

【図1C】本発明の例示的な実施形態による、図１Ｂからのビデオの例示的なフレームのそれぞれ内で検出されたアクティビティの量を反映する掃引アクティビティの図である。

【図1D】本発明の例示的な実施形態による、図１Ｂのビデオの例示的なフレームからのキーフレームの選択を示す図である。

【図1E】本発明の例示的な実施形態による、図１Ｂのビデオの例示的なフレームからの安定性、ノイズ、および動作の領域を示す図である。

【図1F】本発明の例示的な実施形態による、図１Ｄからのキーフレーム内の物体検出および追跡のために分析されたキーフレームの図である。

【図2】本発明の例示的実施形態による、キーフレーム検出および判定の一方法を示す図である。

【図3】本発明の例示的実施形態による、キーフレーム検出および判定の別の方法を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

図１Ａは、本発明の例示的な実施形態による、キーフレーム選択および判定のためのシステム１００の図である。構成要素は、説明する実施形態の理解に関連する構成要素のみを残して大幅に単純化された形態により模式的に表されることが認められるべきである。

【0010】

さらに、さまざまな構成要素（図１に示される）を説明し、そして構成要素の配置は説明のみを目的として提示する。本明細書中、以下に示すキーフレーム選択および判定の教示から逸脱することなく、より多くの、またはより少ない構成要素の配置が可能であることは認められるべきである。

【0011】

システム１００は、一つまたは複数のカメラ１１０およびサーバー１２０を含む。

【0012】

カメラ１１０は、指定された領域（例えば、取引中の取引端末の取引エリアなど、および例としてのみ）のビデオ１１１を撮像し、ビデオ１１１は、リアルタイムでサーバー１２０またはサーバー１２０からアクセス可能な任意の他のネットワーク位置またはネットワークファイルにストリーミングされる。

【0013】

サーバー１２０は、プロセッサー１２１と、非一時的コンピューター可読記憶媒体１２２とを含む。媒体１２２は、キーフレーム選択マネジャー１２３ための実行可能な命令、および任意に消費アプリケーション１２５を含む。媒体１２２はまた、キーフレーム選択マネジャー１２４によって生成され、消費アプリケーション１２５への入力として提供される、キーフレーム１２４またはキーフレーム１２４への参照を含む。

【0014】

本明細書および以下でより完全に図示されるように、システム１００は、ビデオ１１１、またはコンピュータービジョンおよび機械学習アプリケーション（例えば、消費アプリケーション１２５）用の画像のシーケンスからキーフレームの測定、識別、および選択のための高度な方法を可能にする。キーフレームの検索を開始するための正しい時間または時間のセットを選択するためのいくつかの技術が説明される。いくつかの技術も、そのサブセット内から単一または小さなセットのキーフレームを選択するために使用される主要性能計量を評価するための本明細書に記述される。

【0015】

さらに、システム１００は、コンピュータービジョンを使用して、ビデオ１１１内の“トリガーポイント”を識別し、キーフレーム１２４の検索を開始および終了する。これらのトリガーポイントが識別されると、他の、追加のコンピュータービジョン技術がサブセットに適用され、完全なビデオ１１１に示されるように、そのアクティビティ期間を表すために使用できるキーフレーム１２４またはキーフレーム１２４の小さなサブセットが見つかる。これらのキーフレーム１２４は、コンピュータービジョンアプリケーションを含む、さらに消費アプリケーション１２５において、独立して、またはアクティビティ期間自体の概要表現として使用することができる。

【0016】

キーフレーム選択マネジャー１２３は、ビデオ１１１で提供される複数のフレームのそれぞれに対して関心領域を識別するように構成される。関心領域は、カメラ１１０からの視野全体とすることができ、またはカメラ１１０の視野内の一部分またはいくつかの部分として定義することができる。さらに、関心領域は、何らかのアクティビティについてキーフレーム選択マネジャー１２３によって監視される。

【0017】

実施形態および本明細書に記載される継続例では、単純な動作の指標が、アクティビティの計量として使用される。これは、標準フレーム差分技術を使用して達成することができる。これは、計算が容易であり、信頼性のある計量を提供するため、有用である。

【0018】

なお、他の措置も可能であることが認められるべきである。非限定的な例として、そのような計量には、顔認識および検出、色、色の変化、テクスチャ、配向のあるヒストグラム、オプティカルフロー、方向性および非方向性の両方、シルエット／ブロブベースの特徴、深層学習および他のベースの回帰、境界ボックス、分類、重心、および二項分類機能が含まれ、全て、関心領域に出入りするアクティビティの計量として使用できる。

【0019】

別段の記載がない限り、図１Ｂ～１Ｆで以下に論じられる全ての処理は、キーフレーム選択マネジャー１２３によって実行される。

【0020】

図１Ｂは、例示的な実施形態による、フレームの一部内のアクティビティを描写する、撮像されたビデオのフレーム例である。

【0021】

図１Ｂは、システム１００によって撮像されたアクティビティの実施例を示す。図示したアクティビティは、取引端末での取引中にバーコードスキャナ上で商品をスキャンすることに関連するフレームを描写する。端末は、レジ係が顧客精算中に操作するＰＯＳ（販売時点情報管理）端末とすることができ、または端末は、セルフ精算中に顧客が操作するセルフサービス端末（ＳＳＴ）とすることができる。

【0022】

アクティビティは動作のない時間から始まる。これは、こうした動作の開始によって定義され、関心領域内で動作が観察されなくなるまで継続する。関心領域は、商品がオペレーター（レジ係または顧客）によって保持され、取引端末の目的のためバーコードスキャナを通過またはスワイプし、商品を識別し、商品の詳細と価格を取得し、取引のための商品リストを更新する、バーコードスキャナの上の領域である。

【0023】

ビデオ１１１の５つのフレーム（アクティビティまたは動作を示さない開始フレーム１３０Ａ－１、最初に検出されたモーションフレームまたはアクティビティフレームの開始、１３０Ａ－２、バーコードスキャナフレームの真上での動作またはアクティビティ１３０Ａ－３、バーコードスキャナフレームから離れる動作またはアクティビティ１３０Ａ－４、および動作またはアクティビティが検出されていない最後のフレーム１３０Ａ－５）が図１Ｂに示される。

【0024】

図１Ｃは、例示的な実施形態による、図１Ｂからのビデオの例示的なフレームのそれぞれ内で検出されたアクティビティの量を反映する掃引アクティビティの図である。

【0025】

図１Ｃは、フレーム１３０Ａ－１～１３０Ａ－５で検出されたアクティビティまたは動作をモデリングする目的で、フレーム１３０Ａ－１～１３０Ａ－５を１３０Ｂ－１～１３０Ｂ－５に再キャストする、心電図（ＥＫＧ）スタイルのレンダリングにおけるこうしたアクティビティの記録および追跡を示す。

【0026】

キーフレーム選択マネジャー１２３は、検出されたアクティビティの計量（度、量、大きさ）を追跡する有効性を高めるために画像処理技術を実施する。例えば、図１Ｂ～１Ｆでは、動作ぼかしがアクティビティトラッカーに適用されて、フレーム１３０Ｂ－１～１３０Ｂ－５でモデル化されるアクティビティまたは動作に関連付けられた信号を平滑化している。さらに、図１Ｃでは、拡張技術が、オペレーターまたはビデオフィード自体の動作の小さな一時的な一時停止によって引き起こされる動作シグネチャの小さな中断が、アクティビティの中断を生じさせないように、動作シグネチャ自体に適用される。

【0027】

アクティビティが終了したと判断すると、アクティビティは関心アクティビティにセグメント化（図１Ｃの静止したおよび実線で示されるように）され、キーフレームが選択される。

【0028】

キーフレーム選択マネジャー１２３によってキーフレームが選択されるいくつかの技術がある。

【0029】

一つの事例では、キーフレームは、関心アクティビティをブラケットするフレームとして選択される。これらのフレームは、アクティビティの最初および／または最後のフレーム、またはアクティビティの直前および過去のフレームのいずれかである。センターフレーム、または関心アクティビティの開始時刻および終了時刻の関数として選択されるフレームも選択され得る。

【0030】

さらに別の事例では、一部の計量は、関心アクティビティ内のフレームに適用することができ、その計量の一部の関数は、キーフレームまたはキーフレームを選択するために使用される。例えば、一実施形態では、領域内の動作の計量は、関心アクティビティの間、フレームごとに計算され、計算された動作の最大量を有するフレームが選択される。この計量に従って選択されたキーフレームの例については、以下１Ｄを参照のこと。

【0031】

前述のように、他の計量も使用され得る。計量追跡アクティビティがキーフレーム自体と同じスケールで行われる必要はない。そして、実際に、提供された例では、それはそうではない。この例では、アクティビティの測定および追跡は、ビデオの生来の解像度およびフレーム速度、よりも低い解像度および場合により低いフレーム速度、ならびに選択されたキーフレームの解像度で行われる。これは、計算の効率、信頼性、およびシステム１００のさまざまな態様が、それらの特定の目的に最適化されたデータ上で動作することを可能にするためである。

【0032】

モデルフレーム１３０Ｂ－１は、オリジナルのフレーム１３０Ａ－１に対しマッピングされ、黒色の空間の上にある実線は、記録または検出されないアクティビティまたは動作を表す。モデルフレーム１３０Ｂ－２は、オリジナルのフレーム１３０Ｂ－２に対しマッピングされ、実線はフレーム１３０Ｂ－１から下向きにスイープされ、より小さい黒い空間が表される前に、どちらかの側の空白によって分離される。実線のスイープダウン運動は、ＥＫＧまたは地震計の記録アクティビティのものと類似している。動作シグネチャは、バーと黒い空間を分離する白い空間で撮像される。動作シグネチャは、ノイズ、ジッタ、およびシーンの中のアクターおよびビデオ録画自体の両方の動作の軽微な中断を考慮に入れて拡張される。例示的なアクティビティは、キーフレーム選択マネジャー１２３が、モデルフレーム１３０Ｂ－５に図示されるように、中断のない動作の期間が終了していると判断すると終了する。フレーム１３０Ｂ－５の黒い空間の上の破線のより太い線は、キーフレーム選択マネジャー１２３が、黒い空間内の実線によって表されるアクティビティの始まりと、より太い破線によって表されるアクティビティの終わりとの間でアクティビティをセグメント化したことを示す。モデルフレーム１３０Ｂ－３は、フレーム１３０Ａ－３に対しマッピングされ、モデルフレーム１３０Ｂ－４は、フレーム１３０Ａ－４に対しマッピングされる。

【0033】

図１Ｄは、本発明の例示的な実施形態による、図１Ｂのビデオの例示的なフレームからのキーフレームの選択を示す図である。

【0034】

図１Ｄは、フレーム１３０Ａ－１～１３０Ａ－５のための単一のキーフレームとして、キーフレーム選択マネジャー１２３によるフレーム１３０Ａ－３の選択を、フレーム１３０Ａ－１～１３０Ａ－５の上に示される、キーフレーム１３０Ａ－３’として示している。図１Ｃに示されるように、それは、最大のアクティビティまたは動作を示すフレームであり、フレーム１３０Ａ－３に対応する、アクティビティモデルフレーム１３０Ｂ－３である。

【0035】

図１Ｅは、本発明の例示的な実施形態による、図１Ｂのビデオの例示的なフレームからの安定性、ノイズ、および動作の領域を示す図である。

【0036】

キーフレーム選択マネジャー１２３はまた、安定性を示す関心領域内の領域（動作またはアクティビティなし）をフレーム１３０Ａ－１～１３０Ａ－５から計算し得る。監視される関心領域内の特定の領域は、絶えずノイズが多く、いくつかの指標を使用してキーフレームまたはキーフレームの小さなサブセットを選択する際に、精度の点で性能が悪いものとなる。領域は、キーフレーム選択マネジャー１２３によって継続的に監視され、関心領域内に動的安定性領域を生成する。動的安定性領域は、キーフレームを選択するために使用される指標で無視するそれらの領域に沿って、キーフレームまたはキーフレームの小さなサブセットを選択するために使用される指標で考慮するマスクによって定義される。モデルフレーム１３０Ａ－１－１は、関心領域の領域、または関心、または入力画像を示す。モデルフレーム１３０Ａ－１－２は、現在のフレームの動作の計量を示す。モデルフレーム１３０Ａ－１－３は、関心領域内に関連するノイズを示す。モデルフレーム１３０Ａ－１－４は、フレーム１３０Ａ－１－３のノイズモデルから計算された安定性マスクを示す。
多くの場合、キーフレームが導出される関心アクティビティを監視される関心領域は、計算されるアクティビティの計量に従ってノイズが多い。例えば、参考になる例では、フレーム差分を介して計算された動作が、アクティビティの計量として使用される。図４に示すように、これは関心領域におけるノイズの多い計量であり得る。

【0037】

キーフレーム選択マネジャー１２３は、ノイズのない、従って、アクティビティの計量で使用するのに良い領域である、関心領域内の安定領域を定義することができる。提供される実施形態では、例えば、ノイズの計量は、１０－ｍｉｎｕｔｅスライド時間窓のコースにわたって低アクティビティ時間中に取得された、個々の画素の信号対ノイズ比に従って計算される。このようにして、各ピクセルにおけるノイズのモデルが維持される。モデルは、関心領域内の安定領域を示すバイナリマスクを連続的に更新するために使用される。キーフレームを選択する際に、アクティビティ計量（指標）が計算されるのは、この領域内のみであり、改善された精度および正確性をもたらす。

【0038】

図１Ｆは、本発明の例示的な実施形態による、図１Ｄからのキーフレーム内の物体検出および追跡のために分析されたキーフレームの図である。

【0039】

図１Ｂ～１Ｅに示される継続的な例に示されるように、システム１００の実施形態は、例えば、選択されたキーフレーム１３０Ａ－３′に関連付けられた画像が商品を示しているかどうか、商品が販売可能な商品であるか個人的な商品であるか、商品がスキャンされたかどうか、またはスキャンした商品が正しい商品であったかどうかを判定するコンピュータービジョンおよび／または機械学習分類アプリケーションを含む消費アプリケーション１２４を含み得る。このようなキーフレーム画像は、複数の再スキャンの試み、スキャンが困難な商品を識別することによって、品質保証の目的、およびその他の目的にも有用である。

【0040】

図１Ｆは、キーフレーム１３０Ａ－３′において、追跡される複数の物体（商品（マーカー）に対する第一の重畳境界ボックス１３０Ａ－３′－１を表す第一の物体１３０Ａ－３′－１、および取引端末のオペレーターの手に対する第二の重畳境界ボックス１３０Ａ－３′－２を表す第二の物体）を示す。再び、キーフレーム１３０Ａ－３′は、キーフレーム１３０Ａ－３′を処理し、第一の境界ボックス１３０Ａ－３′－１を生成し、第二の境界ボックス１３０Ａ－３′－２を生成するための、コンピュータービジョンおよび／または機械学習アプリケーションへの入力として提供され得る。

【0041】

システム１００の別の実施形態では、消費アプリケーション１２４は、ＡＴＭにいる間に顧客の顔を監視する現金自動預払機（ＡＴＭ）顔認識アプリケーションを含み得る。こうした実施形態では、アクティビティ計量／指標は、顔面認識に基づく。キーフレーム選択マネジャー１２３は、顔を探して識別し、顔の存在に基づいて関心アクティビティにセグメント化するように構成される。キーフレームは、顔認識分類技法の品質および信頼度計量に基づいて、関心対象のセグメント化されたアクティビティから選択される。

【0042】

システム１００のさらに別の実施形態では、消費アプリケーション１２４は、ＹＯＬＯ（「人生は一度きり」）によって識別された物体の周りに境界ボックスを識別し配置するための、（ＹＯＬＯ）リアルタイム物体認識アプリケーションである。リアルタイム物体認識アプリケーションが、キーフレーム選択マネジャーによって提供されるキーフレームから追跡する物体を識別すると、ビデオ１１１からの次のフレーム（例えば、次の１０フレーム）の構成される量は、次の１０フレーム間のオプティカルフローを使用して処理され得る。従って、キーフレーム選択マネジャー１２３は、ビデオフィードに関連付けられたフレームの初期部分からキーフレームまたはキーフレームの小さなサブセットを識別する。キーフレームは、キーフレーム内の識別された物体の周りに境界ボックスを配置する、リアルタイム物体認識アプリケーションへの入力として提供され、ビデオフィードの次の１０フレームは、次の１０フレーム内のオプティカルフロー分析を使用して、境界ボックス（関心領域）から識別された物体を追跡する。これにより、物体を識別し、フレーム内の物体の境界ボックスを生成する際のリアルタイム物体認識アプリケーションの精度および正確性が改善され、また、実質的に高速（改善されたプロセッサースループット）かつ正確である、ビデオフィードからの次に構成されるフレーム量におけるオプティカルフロー分析を使用して、物体の動作またはアクティビティを追跡することが可能になる。

【0043】

システム１００の一実施形態では、消費アプリケーション１２４は、物体（人または商品）が監視対象領域に入るか、または去るときの監視に関連するコンピュータービジョンアプリケーションまたは機械学習アルゴリズムを含む。次に、キーフレーム選択マネジャー１２３が処理されて、ビデオのフレームからキーフレームを選択または判定し、キーフレームは、物体が、期間中、監視領域内の物体のアクティビティを判定し、アクティビティの本質を撮像するために、監視領域内にある、期間中にコンピュータービジョンアプリケーションまたは機械学習アルゴリズムへの入力として提供される。

【0044】

キーフレーム選択マネジャー１２３は、トリガーされ、任意の構成されるトリガーイベントに基づいて、ビデオフィードから構成されるフレーム数を提供し得る。次いで、キーフレーム選択マネジャー１２３は、フレームから選択されたまたは判定されたキーフレームを提供し、キーフレームを消費アプリケーション１２４に提供するが、消費アプリケーション１２４によって行われるまたは出力される判定の正確性および精度を向上させ、消費アプリケーション１２４の処理効率を改善する。さらに、オプティカルフロー技術は、次に、消費アプリケーション１２４または他の追跡ベースのアプリケーションによって、ビデオフィードのフレームの次のセットから任意の所与の物体を追跡するために処理され得る。

【0045】

一実施形態では、システム１００のキーフレーム選択技術は、消費アプリケーション１２４によって使用され、改善された商品認識、改善された人認識、人と商品との間の改善された関係判定（例えば、人が商品を所有している、人が商品を所有していない）、商品間の改善された関係判定（例えば、商品がカートに入れられる、商品がバッグに入れられる、商品がスキャナをバイパスするなど）、人の目の改善された追跡、改善された人の行動の判定（例えば、人が苦しんでいる、人が笑っている、人が怒っている、人が悲しんでいるなど）、改善されたグループアソシエーションの判定（例えば、二人以上が一緒にいる、二人以上が共通の利益のために行動しているなど）、個人または個人のグループの改善されたアクティビティまたはプロセスの判定（例えば、店舗での開店手続き、店舗での閉店手続きなど）、および／またはビデオ分析に依存するその他のコンピュータービジョンまたは機械学習アプリケーションを実行する。

【0046】

一実施形態では、キーフレーム選択マネジャー１２３は、トリガーイベントに基づいてビデオフィードから選択フレームを取得する。トリガーイベントは、センサー、取引データに基づく取引端末、スキャンされた商品バーコード、装置によって生成されたイベント、周辺機器、および／またはアプリケーション、画像またはビデオフィード内の検出された特徴に基づくコンピュータービジョンアプリケーション、および／または機械学習アプリケーションによって生成される判定、予測、および／または分類によって発生され得る。本明細書および上記で論じたアクティビティおよび動作解析に基づいて、選択フレーム内で検出された終了イベントにより、キーフレーム選択マネジャー１２３は、選択フレームのサブセットを取得することができる。フレームのサブセットが、キーフレーム選択マネジャー１２３が、上述したアプローチによってキーフレームまたはキーフレームのサブセットを判定する、ビデオフレームを表す。

【0047】

一実施形態では、キーフレーム選択マネジャー１２３は、サーバー１２０以外の装置上で実行される。デバイスは、取引端末（ＰＯＳ端末、ＳＳＴ端末、ＡＴＭ、またはキオスク）とすることができる。デバイスは、ラップトップ、デスクトップ、電話、タブレット、ウェアラブル処理装置、またはモノのインターネット（ＩｏＴ）装置とすることができる。

【0048】

上に議論された実施形態および他の実施形態について図２、３を参照して議論する。

【0049】

図２は、本発明の例示的な実施形態による、キーフレームの選択および判定のための方法２００の図である。方法２００を実施するソフトウェアモジュールを、「キーフレーム選択マネジャー」という。キーフレーム選択マネジャーはプログラムされた実行可能な命令として実装され、メモリおよび／または非一時的なコンピューターにより読み取り可能な（プロセッサー読み取り可能な）記憶メディアの内部に常駐し、機器の一つまたは複数のプロセッサーにより実行される。キーフレーム選択マネジャーを実行する装置のプロセッサーは、キーフレーム選択マネジャーを処理するように特定的に構成され、プログラムされる。キーフレーム選択マネジャーは、その処理中に一つまたは複数のネットワーク接続へのアクセスを有し得る。ネットワークは有線、無線、または有線と無線の組み合わせであり得る。

【0050】

本発明の一実施形態では、キーフレーム選択マネジャーは、サーバー１２０上で実行される。一実施形態では、サーバー１２０は、クラウド処理環境（クラウド）を表す単一のサーバーとして論理的に協働する複数のサーバーのうちの一つである。

【0051】

本発明の一実施形態では、キーフレーム選択マネジャーを実行する装置は、取引端末（ＰＯＳ端末、ＳＳＴ端末、ＡＴＭ、またはキオスク）である。

【0052】

本発明の一実施形態では、キーフレーム選択マネジャーを実行する装置は、ラップトップ、デスクトップ、電話、タブレット、ウェアラブル処理装置又はＩｏＴ装置である。

【0053】

本発明の一実施形態では、キーフレーム選択マネジャーはキーフレーム選択マネジャー１２３である。

【0054】

２１０で、キーフレーム選択マネジャーはトリガーイベントを判定する。トリガーイベントは、上述の技術のいずれかに基づいて判定することができる。

【0055】

例えば、２１１で、キーフレーム選択マネジャーは、センサー、取引端末、スキャナ、コンピュータービジョンアプリケーション、または機械学習アプリケーションによって提供されるデータに基づいてイベントを判定する。

【0056】

２２０で、キーフレーム選択マネジャーは、トリガーイベントに基づいてビデオフィードのフレームを取得する。

【0057】

２１１および２２０の一実施形態では、２２１で、キーフレーム選択マネジャーは、フレームに関連付けられた生来の解像度を減少させる。

【0058】

２３０で、キーフレーム選択マネジャーは、フレームのサブセットから検出された終了イベントまたは終了状態を識別する。

【0059】

２２１および２３０の一実施形態では、２３１で、キーフレーム選択マネジャーは、フレーム内のアクティビティまたは動作の終了を表し、フレーム内の終了フレームで終了するようにフレームのサブセットを画定するフレームから、終了フレームを識別する。

【0060】

２１０～２３０の一実施形態では、キーフレーム選択マネジャーは、第一のコンピュータービジョン分類に基づいて計算されるトリガーイベントに基づいて、フレームのサブセットを選択する。そして、キーフレーム選択マネジャーは、次に、第二のコンピュータービジョン分類を、第一のコンピュータービジョン分類に依存する後続のフレームに適用し、第一のコンピュータービジョン分類は、第二のコンピュータービジョン分類よりも速く処理する。

【0061】

２４０で、キーフレーム選択マネジャーは、算出計量に基づいて、フレームのサブセット内のアクティビティまたは動作の最適な表現として、少なくとも一つのキーフレームを選択する。

【0062】

２３１および２４０の一実施形態では、２４１で、キーフレーム選択マネジャーは、モデルフレーム内の動作のアクティビティのためにフレームのサブセットの各々をモデル化し、最初のモデルフレームから算出計量を計算する。

【0063】

２３１および２４０の一実施形態では、２４２で、キーフレーム選択マネジャーは、カメラによって領域を撮像された画像内のピクセル位置を識別する安定性モジュールを維持し、フレームおよびフレームのサブセットに表される領域、およびピクセル位置は、領域の動的変化部分を表す。

【0064】

２４２の一実施形態では、２４３で、キーフレーム選択マネジャーは、安定性モジュールで領域のノイズの多い部分を画定する他のピクセル位置を維持する。

【0065】

２４３の一実施形態および２４４では、キーフレーム選択マネジャーは、スライディング窓の時間にわたって撮像されたビデオフィードからの他のフレームに基づいて、安定性モジュールを連続的に更新する。

【0066】

２４４の一実施形態および２４５では、キーフレーム選択マネジャーは、フレームのサブセットから対応するフレームに関連付けられたピクセル位置を使用して、フレームのそれぞれのサブセットに対して算出計量を計算する一方で、フレームのサブセットから対応するフレームに関連付けられた他のピクセル位置を無視する。

【0067】

本発明の一実施形態では、２４６で、キーフレーム選択マネジャーは、フレームのサブセットの各々に対する動作の程度として、算出計量を計算する。

【0068】

２４６の一実施形態および２４７では、キーフレーム選択マネジャーは、動作の最大程度に基づいて、少なくとも一つのキーフレームを選択する。

【0069】

本発明の一実施形態では、２４８で、キーフレーム選択マネジャーは、フレームのそれぞれのサブセット内に画定される関心領域から算出計量を計算する。

【0070】

２４８の一実施形態および２４９では、キーフレーム選択マネジャーは、少なくとも一つのキーフレーム内に表される少なくとも一つの物体の物体認識のために、コンピュータービジョンまたは機械学習アプリケーションに対して、関心領域の少なくとも一つのキーフレームを提供する。

【0071】

２５０で、キーフレーム選択マネジャーは、フレームのサブセットのアクティビティまたは動作の最適な表現として、少なくとも一つのキーフレームを提供する。

【0072】

２５０の一実施形態では、キーフレーム選択マネジャーは、ビデオフィードからストリームされるフレームからのキーフレームを、構成されるトリガーイベントまたはイベントのセットに基づいて第一のコンピュータービジョン分類アプリケーションへ連続的に提供し（２１０に戻り繰り返す）、第一のコンピュータービジョン分類アプリケーションは、第一の分類を、提供されるキーフレームに割り当て、その後、ビデオフィードからの後続のフレームを第二のコンピュータービジョン分類アプリケーションに渡す。第二のコンピュータービジョン分類アプリケーションは、第二の分類を後続するフレームに割り当てる。第二のコンピュータービジョン分類アプリケーションは、第一のコンピュータービジョン分類アプリケーションよりも高速で処理される。一実施形態では、第一のコンピュータービジョン分類アプリケーションは、ＹＯＬＯ物体認識アプリケーションであり、第二のコンピュータービジョン分類アプリケーションは、後続のフレームにおいて、ＹＯＬＯ物体認識アプリケーションによって提供される境界ボックスの動きを追跡するオプティカルフロー分析アプリケーションである。一実施形態では、第一および第二のコンピュータービジョンアプリケーションは、任意のコンピュータービジョンおよび／または機械学習アプリケーションであり得る。一実施形態では、検出された品質指標に基づいて、第二のコンピュータービジョン分類アプリケーションによって実行される追跡／分類を、例えば、後続のフレームが１０フレームの場合、第五のフレームの品質指標により、後続のフレームで検出された品質が一つまたは複数の構成済み指標しきい値を下回った場合に、追跡を改善する目的で、キーフレーム判定のために第六のフレームがキーフレーム選択マネジャーに戻されることができるように、短くすることができる。

【0073】

図３は、例示的な実施形態による、キーフレームの選択および判定のための方法３００の図である。方法３００を実施するソフトウェアモジュールを「キーフレーム判定マネジャー」という。キーフレーム判定マネジャーはプログラムされた実行可能な命令として実装され、メモリおよび／または非一時的なコンピューター可読（プロセッサー可読）記憶媒体の内部に常駐し、機器の一つまたは複数のプロセッサーにより実行される。キーフレーム判定マネジャーを実行する装置のプロセッサーは、キーフレーム判定マネジャーを処理するように特定的に構成され、プログラムされる。キーフレーム判定マネジャーは、その処理中に一つまたは複数のネットワーク接続へのアクセスを有し得る。ネットワークは有線、無線、または有線と無線の組み合わせであり得る。

【0074】

一実施形態では、キーフレーム判定マネジャーを実行する装置はサーバー１２０である。一実施形態では、サーバー１２０は、クラウド処理環境に関連付けられた単一のサーバーとして協働し、論理的に存在する複数のサーバーのうちの一つである。

【0075】

一実施形態では、キーフレーム判定マネジャーを実行する装置は、取引端末（ＰＯＳ端末、ＳＳＴ、ＡＴＭ、またはキオスク）である。

【0076】

一実施形態では、キーフレーム判定マネジャーを実行する装置は、ラップトップ、デスクトップ、電話、タブレット、ウェアラブル処理装置、またはＩｏＴ装置である。

【0077】

一実施形態では、キーフレーム判定マネジャーは、キーフレーム選択マネジャー１２３および／または方法２００の全て、または一部の組み合わせである。

【0078】

キーフレーム判定マネジャーは、別の、いくつかの点で、方法２００について上述したものの改良された処理の視点を表す。

【0079】

３１０で、キーフレーム判定マネジャーは、トリガーイベントに基づいて、ビデオフィードからフレームのサブセットを選択する。

【0080】

一実施形態では、３１１で、キーフレーム判定マネジャーは、フレームのサブセットと関連付けられ、およびフレームのサブセットと関連付けられていないビデオフィードのフレームからの動的変化部分およびノイズの多い部分について領域の安定性モジュールを維持する。

【0081】

３２０で、キーフレーム判定マネジャーは、フレームのサブセットの各々について、少なくとも一つの指標に基づいて算出計量を計算する。

【0082】

３１１および３２０の一実施形態では、３２１で、キーフレーム判定マネジャーは、フレームのそれぞれのサブセットで表される動的変化部分に関連付けられたピクセル値を使用して、対応する算出計量を計算する。

【0083】

一実施形態では、３２２で、キーフレーム判定マネジャー部は、対応する少なくとも一つの指標について、フレームのサブセットの各々をモデル化する。

【0084】

一実施形態では、３２３で、キーフレーム判定マネジャー部は、フレームのサブセットのそれぞれのための少なくとも一つの指標を、フレームのサブセットの対応するフレームにおいて表される動作の程度として取得する。

【0085】

３３０で、キーフレーム判定マネジャー部は、対応する少なくとも一つの指標を使用して、対応する算出計量に基づいて、フレームのサブセットから少なくとも一つのキーフレームを判定する。

【0086】

３４０で、キーフレーム判定マネジャー部は、カメラによって撮像され、フレームのサブセット内で表される領域を監視するコンピュータービジョンアプリケーションまたは機械学習アプリケーションへの入力として、フレームのサブセットの代わりに、少なくとも一つのキーフレームを提供する。

【0087】

ソフトウエアが特定の形態（構成要素またはモジュールなど）で説明される場合、それは単に理解を助けるためであり、それらの機能を実施するソフトウエアがどのように設計されるか、あるいはどのような構造であるかを限定するものではないことが理解されるべきである。例えば、モジュールは別個のモジュールとして説明されるが、同種のコードとして、個別の構成要素として実施されてもよく、またこうしたモジュールの全体でなく一部を組み合わせてもよく、その他の任意の都合の良い方法で構造化されたソフトウエア内で機能が実施され得る。

【0088】

さらに、ソフトウェアモジュールは、一つのハードウエア上で実行されるものとして説明されるが、ソフトウエアは、複数のプロセッサーにまたがる、またはその他の任意の都合の良い方法で分布され得る。

【0089】

上述の説明は、例証的なものであって制限的なものではない。当業者には、上述の説明を検討することにより、その他の数多くの実施形態が明らかとなるであろう。従って、実施形態の範囲は、これらの請求項が権利を持つ均等物の完全な範囲とともに、添付の請求項を参照して、判定されるべきである。

【0090】

上述した本発明の実施形態においては、本発明の開示を合理化する目的でさまざまな特徴が単一の実施形態でひとまとめにされる。この開示方法は、請求された実施形態が、各請求項で明示的に詳述されるものよりも多くの特徴を有することを反映するとは解釈されない。むしろ、下記の請求項で反映されるとおり、発明の主題は、単一の開示された実施形態の全ての特徴よりも少ない。従って、以下の特許請求の範囲は、本明細書に実施形態の明細書に組み込まれるが、各特許請求の範囲は別個の例示的な実施形態としてそれ自体で存在する。

【図1A】

【図1B】

【図1C】

【図1D】

【図1E】

【図1F】

【図2】

【図3】