特表 2024-502912 対象識別方法、装置、デバイス及び記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-01-24

(54)【発明の名称】対象識別方法、装置、デバイス及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G06V 10/40 20220101AFI20240117BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240117BHJP

【ＦＩ】

G06V10/40

G06T7/00 300F

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022520221

(86)(22)【出願日】2021-12-22

(85)【翻訳文提出日】2022-03-31

(86)【国際出願番号】 IB2021062177

(87)【国際公開番号】W WO2023118937

(87)【国際公開日】2023-06-29

(31)【優先権主張番号】10202114118P

(32)【優先日】2021-12-20

(33)【優先権主張国・地域又は機関】SG

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】521436762

【氏名又は名称】センスタイム インターナショナル プライベート リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100078282

【弁理士】

【氏名又は名称】山本 秀策

(74)【代理人】

【識別番号】100113413

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 夏樹

(74)【代理人】

【識別番号】100181674

【弁理士】

【氏名又は名称】飯田 貴敏

(74)【代理人】

【識別番号】100181641

【弁理士】

【氏名又は名称】石川 大輔

(74)【代理人】

【識別番号】230113332

【弁護士】

【氏名又は名称】山本 健策

(72)【発明者】

【氏名】ジャン， ウェンビン

(72)【発明者】

【氏名】ジャン， ヤオ

(72)【発明者】

【氏名】ジャン， シュアイ

(72)【発明者】

【氏名】イー， シュアイ

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096CA04

5L096DA02

5L096FA52

5L096FA67

5L096FA69

5L096GA51

5L096HA09

5L096JA11

5L096MA07

(57)【要約】

本願の実施例は、対象識別方法、装置、デバイス及び記憶媒体を開示しており、前記方法は、画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得することと、各第１画像と前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定することと、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得ることと、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定することと、を含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象識別方法であって、
前記方法は、
画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得することと、
各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定することと、
前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得ることと、
前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定することと、を含む
ことを特徴とする対象識別方法。

【請求項2】

前記画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得することは、
前記ターゲット対象が配置される対象配置領域に対してプリセット傾き角度を有する画像収集装置を取得することと、
前記画像収集装置によって前記ターゲット対象の画像を収集し、前記少なくとも２フレームの第１画像を得ることと、を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定することの前に、前記方法は、
前記各第１画像の第１収集角度を決定することと、
第２収集角度で、前記対象配置領域に配置された前記ターゲット対象の画像を収集し、前記プリセット標準画像を得ることであって、前記第２収集角度と前記第１収集角度との間の差がプリセット角度閾値未満であることと、をさらに含む
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定することは、
前記プリセット標準画像において、プリセット基準点の第１画素座標を決定することと、
前記各第１画像において、前記プリセット基準点に関連する画像基準点の第２画素座標を決定することと、
前記第１画素座標と前記第２画素座標との間の変換行列を決定することと、
前記変換行列に基づいて、前記マッピング関係を決定することと、を含む
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。

【請求項5】

前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得ることは、
前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像において前記対象配置領域とマッチングする識別されるべき領域を決定することと、
前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得ることと、を含む
ことを特徴とする請求項２～４のいずれか１項に記載の方法。

【請求項6】

前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像において前記対象配置領域とマッチングする識別されるべき領域を決定することは、
前記プリセット標準画像において、前記対象配置領域とマッチングする、頂点タイプで表される画像基準領域を決定することと、
前記マッピング関係に基づいて、前記画像基準領域を前記各第１画像に投影して、前記各第１画像における前記識別されるべき領域を得ることと、を含む
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得ることは、
前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報を得ることと、
前記ターゲット対象の識別情報に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象を分類し、前記各第１画像における前記ターゲット対象の各識別情報に対応する数量を決定することと、
前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報及び各識別情報に対応する数量を前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果として決定することと、を含む
ことを特徴とする請求項５または６に記載の方法。

【請求項8】

前記ターゲット対象の識別情報は、
前記ターゲット対象のカテゴリー、前記ターゲット対象の数値、前記ターゲット対象の材質、前記ターゲット対象のサイズのうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項７に記載の方法。

【請求項9】

前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定することは、
前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を分類し、分類結果を得ることであって、当該分類結果は識別結果のカテゴリーを示すことと、
前記分類結果及びプリセット数値に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定することであって、前記プリセット数値と前記少なくとも２フレームの第１画像の数量とのプリセット比率は１未満であり、前記プリセット数値は正の整数であることと、を含む
ことを特徴とする請求項１～８のいずれか１項に記載の方法。

【請求項10】

前記分類結果及びプリセット数値に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定することは、
前記分類結果に基づいて、各カテゴリーに対応する数量を決定することと、
前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがある場合、前記プリセット数値よりも大きい第１数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定することと、を含む
ことを特徴とする請求項９に記載の方法。

【請求項11】

前記方法は、
前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがない場合、前記数量から数値が最大である第２数量を選択することと、
前記第２数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定すると共に、アラーム情報を発信することと、をさらに含む
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

対象識別装置であって、
前記装置は、
画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得するように構成される取得モジュールと、
各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定するように構成される第１決定モジュールと、
前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得るように構成される識別モジュールと、
前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定するように構成される第２決定モジュールと、を含む
ことを特徴とする対象識別装置。

【請求項13】

コンピュータデバイスであって、前記コンピュータデバイスはメモリ及びプロセッサを含み、前記メモリにはコンピュータ実行可能な命令が記憶されており、前記プロセッサが前記メモリにおけるコンピュータ実行可能な命令を実行する場合、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法を実現させることを特徴とする
コンピュータデバイス。

【請求項14】

コンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータ記憶媒体にはコンピュータ実行可能な命令が記憶されており、前記コンピュータ実行可能な命令が実行された後、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法を実現させることを特徴とする
コンピュータ記憶媒体。

【請求項15】

コンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータ可読コードが装置において実行されるとき、前記装置におけるプロセッサが、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法を実現させるための命令を実行する
コンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本願は、２０２１年１２月２０日にシンガポール特許局に提出された、出願番号が１０２０２１１４１１８Ｐであるシンガポール特許出願に基づいて優先権を主張し、その全内容が参照として本願に組み込まれる。

【0002】

本願の実施例は、画像処理分野に関し、特に対象識別方法、装置、デバイス及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0003】

関連技術において、常套的な識別アルゴリズムによって画像における対象に対して識別を行うとき、通常に小さい確率の誤差が存在する。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0004】

本願の実施例は対象識別の技術的手段を提供する。

【0005】

本願の実施例の技術的手段は以下のように実現される。

【0006】

本願の実施例は対象識別方法を提供し、前記方法は、
画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得することと、
各第１画像と前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定することと、
前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得ることと、
前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定することと、を含む。

【0007】

いくつかの実施例において、前記画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得することは、前記ターゲット対象が配置される対象配置領域に対してプリセット傾き角度を有する画像収集装置を取得することと、前記画像収集装置によって前記ターゲット対象の画像を収集し、前記少なくとも２フレームの第１画像を得ることと、を含む。このように、画面にターゲット対象が含まれた連続するフレームの平面視リアルタイム図を効率的に取得することができる。

【0008】

いくつかの実施例において、前記各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定することの前に、前記方法は、前記各第１画像の第１収集角度を決定することと、第２収集角度で、前記対象配置領域に配置された前記ターゲット対象の画像を収集し、前記プリセット標準画像を得ることであって、前記第２収集角度と前記第１収集角度との間の差がプリセット角度閾値未満であることと、をさらに含む。このように、第１画像に対応する平面視標準図、即ちプリセット標準画像を効率的に取得することができ、ひいては後続に第１画像におけるターゲット対象に対して識別を行う正確性をさらに高めることができる。

【0009】

いくつかの実施例において、前記各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定することは、前記プリセット標準画像において、プリセット基準点の第１画素座標を決定することと、前記各第１画像において、前記プリセット基準点に関連する画像基準点の第２画素座標を決定することと、前記第１画素座標と前記第２画素座標との間の変換行列を決定することと、前記変換行列に基づいて、前記マッピング関係を決定することと、を含む。このように、決定されたプリセット標準画像と各第１画像との間のマッピング関係の正確性を高めることができる。

【0010】

いくつかの実施例において、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得ることは、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像において前記対象配置領域とマッチングする識別されるべき領域を決定することと、前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得ることと、を含む。このように、対象識別の正確性を高めることができる。

【0011】

いくつかの実施例において、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像において前記対象配置領域とマッチングする識別されるべき領域を決定することは、前記プリセット標準画像において、前記対象配置領域とマッチングする、頂点タイプで表される画像基準領域を決定することと、前記マッピング関係に基づいて、前記画像基準領域を前記各第１画像に投影して、前記各第１画像における前記識別されるべき領域を得ることと、を含む。このように、プリセット標準画像における領域を決定することと、マッピング関係に基づいて各第１画像における対応する識別されるべき領域を計算することとにより、計算量を低めることと同時に各第１画像における識別されるべき領域を決定する正確性を高めることができる。

【0012】

いくつかの実施例において、前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得ることは、前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報を得ることと、前記ターゲット対象の識別情報に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象を分類し、前記各第１画像における前記ターゲット対象の各識別情報に対応する数量を決定することと、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報及び各識別情報に対応する数量を前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果として決定することと、を含む。このように、各第１画像におけるターゲット対象の識別情報及び各識別情報に対応する数量を決定することにより、各第１画像における対象識別の精度を高めることができる。

【0013】

いくつかの実施例において、前記ターゲット対象の識別情報は、前記ターゲット対象のカテゴリー、前記ターゲット対象の数値、前記ターゲット対象の材質、前記ターゲット対象のサイズのうちの少なくとも１つを含む。このように、後続に識別情報に基づいてターゲット対象の識別結果を決定する正確性を高めることができる。

【0014】

いくつかの実施例において、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定することは、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を分類し、分類結果を得ることであって、当該分類結果は識別結果のカテゴリーを示すことと、前記分類結果及びプリセット数値に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定することであって、前記プリセット数値と前記少なくとも２フレームの第１画像の数量とのプリセット比率は１未満であり、前記プリセット数値は正の整数であることと、を含む。このように、複数の識別結果から最適な結果を選択することができ、一回の識別結果と比べ、一回の識別結果にエラーが存在する確率を低めることができる。

【0015】

いくつかの実施例において、前記分類結果及びプリセット数値に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定することは、前記分類結果に基づいて、各カテゴリーに対応する数量を決定することと、前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがある場合、前記プリセット数値よりも大きい第１数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定することと、を含む。このように、同一な識別結果の出現回数がプリセット数値より大きいときに対応する識別結果をターゲット対象のターゲット識別結果として決定し、出現回数が比較的小さい識別結果を除くことができ、このように、小さい確率の場合における対象識別のエラーが存在する確率を低めることができ、ひいては対象識別の正確性を高めることができる。

【0016】

いくつかの実施例において、前記方法は、前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがない場合、前記数量から数値が最大である第２数量を選択することと、前記第２数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定して、アラーム情報を発信することと、をさらに含む。このように、同一な識別結果の出現回数がプリセット数値より大きいことが存在しない場合、連続する複数のフレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果から、同一な識別結果の出現回数が最大である識別結果をターゲット対象のターゲット識別結果として決定する。そうすれば、出現回数が比較的小さい識別結果を除くことができ、このように、小さい確率の場合における対象識別のエラーが存在する確率を低めることができ、ひいては対象識別の正確性を高めることができる。

【0017】

本願の実施例は、対象識別装置を提供し、前記装置は、画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得するように構成される取得モジュールと、各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定するように構成される第１決定モジュールと、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得るように構成される識別モジュールと、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定するように構成される第２決定モジュールと、を含む。

【0018】

いくつかの実施例において、前記取得モジュールはさらに、前記ターゲット対象が配置される対象配置領域に対してプリセット傾き角度を有する画像収集装置を取得し、前記画像収集装置によって前記ターゲット対象の画像を収集し、前記少なくとも２フレームの第１画像を得るように構成される。

【0019】

いくつかの実施例において、前記対象識別装置は、前記各第１画像の第１収集角度を決定するように構成される角度決定モジュールをさらに含み、前記取得モジュールはさらに、第２収集角度で、前記対象配置領域に配置された前記ターゲット対象の画像を収集し、前記プリセット標準画像を得るように構成され、ここで、前記第２収集角度と前記第１収集角度との間の差がプリセット角度閾値未満である。

【0020】

いくつかの実施例において、前記決定モジュールはさらに、前記プリセット標準画像において、プリセット基準点の第１画素座標を決定し、前記各第１画像において、前記プリセット基準点に関連する画像基準点の第２画素座標を決定し、前記第１画素座標と前記第２画素座標との間の変換行列を決定し、前記変換行列に基づいて、前記マッピング関係を決定するように構成される。

【0021】

いくつかの実施例において、前記識別モジュールは、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像において前記対象配置領域とマッチングする識別されるべき領域を決定するように構成される領域決定サブモジュールと、前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得るように構成される対象識別サブモジュールと、を含む。

【0022】

いくつかの実施例において、前記領域決定サブモジュールは、前記プリセット標準画像において、前記対象配置領域とマッチングする、頂点タイプで表される画像基準領域を決定し、前記マッピング関係に基づいて、前記画像基準領域を前記各第１画像に投影して、前記各第１画像における前記識別されるべき領域を得るように構成される。

【0023】

いくつかの実施例において、前記対象識別サブモジュールはさらに、前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報を得、前記ターゲット対象の識別情報に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象を分類し、前記各第１画像における前記ターゲット対象の各識別情報に対応する数量を決定し、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報及び各識別情報に対応する数量を前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果として決定するように構成される。

【0024】

いくつかの実施例において、前記ターゲット対象の識別情報は少なくとも、前記ターゲット対象のカテゴリー、前記ターゲット対象の数値、前記ターゲット対象の材質、前記ターゲット対象のサイズのうちの少なくとも１つを含む。

【0025】

いくつかの実施例において、前記第二決定モジュールは、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を分類し、分類結果を得るように構成される分類サブモジュールであって、当該分類結果は識別結果のカテゴリーを示す分類サブモジュールと、前記分類結果及びプリセット数値に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定するように構成される決定サブモジュールであって、前記プリセット数値と前記少なくとも２フレームの第１画像の数量とのプリセット比率は１未満であり、前記プリセット数値は正の整数である決定サブモジュールと、を含む。

【0026】

いくつかの実施例において、前記決定サブモジュールは、前記分類結果に基づいて、各カテゴリーに対応する数量を決定するように構成される数量決定サブユニットと、前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがある場合、前記プリセット数値よりも大きい第１数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定するように構成される識別結果決定サブユニットと、を含む。

【0027】

いくつかの実施例において、前記識別結果決定サブモジュールは、前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがない場合、前記数量から数値が最大である第２数量を選択し、前記第２数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定して、アラーム情報を発信するように構成される。

【0028】

本願の実施例はコンピュータデバイスを提供し、前記コンピュータデバイスはメモリ及びプロセッサを含み、前記メモリにはコンピュータ実行可能な命令が記憶されており、前記プロセッサは、前記メモリにおけるコンピュータ実行可能な命令を実行するとき、上記の対象識別方法を実現させることができる。

【0029】

本願の実施例はコンピュータ記憶媒体を提供し、前記コンピュータ記憶媒体にはコンピュータ実行可能な命令が記憶されており、前記コンピュータ実行可能な命令が実行された後、上記の対象識別方法を実現させることができる。

【0030】

本願の実施例はコンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムはコンピュータ可読コードを含み、前記コンピュータ可読コードが装置において実行されるとき、前記装置におけるプロセッサは、上記の対象識別方法を実現させるための命令を実行する。

【0031】

本願の実施例は、対象識別方法、装置、デバイス及び記憶媒体を提供し、前記対象識別方法は、まず、画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得し、次に、各第１画像と前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定し、続いて、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得、最後に、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定する。このように、プリセット標準画像との間のマッピング関係に基づいて、連続する少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象に対して対象識別を行い、少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果を得るとともに、少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果に基づいて、ターゲット対象のターゲット識別結果を決定し、このように、小さい確率の場合における対象識別のエラーが存在する確率を低めることができ、ひいては対象識別の正確性を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【0032】

【図1】本願の実施例で提供される対象識別方法のフローチャートである。

【図2】本願の実施例で提供される第２種の識別方法のフローチャートである。

【図3】本願の実施例で提供される第３種の識別方法のフローチャートである。

【図4】本願の実施例で提供される対象識別装置の構成の模式図である。

【図5】本願の実施例で提供されるコンピュータデバイスの構成の模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0033】

本願の実施例における技術的手段をより明らかに説明するために、以上は実施例の説明において用いられる必要となる図面に対して簡単に説明した。明らかに、以下に説明された図面は本願の実施例のいくつかの実施例に過ぎず、当業者にとって、創造工夫をせずに、上記図面によって他の図面を取得することができる。

【0034】

本願の実施例の目的、技術的手段及び利点をより明らかにするために、以下は本願の実施例における図面を参照しながら、発明の具体的な技術的手段に対してより詳しく説明する。以下の実施例は、本願の実施例を説明するために用いられ、本願の実施例の範囲を限定するものではない。

【0035】

以下の説明において、「いくつかの実施例」が記載され、それは、すべての可能な実施例のサブセットを説明したが、「いくつかの実施例」はすべての可能な実施例の同一なサブセットまたは異なるサブセットであってもよく、且つ衝突しない場合には互いに結合してもよいことは理解される。

【0036】

以下の説明において、関われる用語「第１／第２／第３」は類似の対象を区別するものに過ぎず、対象に対する特定のソートを表すものではないことを指摘する必要があり、「第１／第２／第３」は許容される場合には、互いに特定の順番または優先順位を交換してもよく、それによって、ここで説明された本願の実施例がここで図示または説明されたもの以外の順番で実施されることができることは理解される。

【0037】

特に定義しない限り、本発明で用いられるすべての技術及び科学用語は、本願の実施例の技術分野に属する当業者が通常理解される意味とは同一である。本発明で用いられる用語は本願の実施例の目的を説明するものに過ぎず、本願の実施例を限定するものではない。

【0038】

本願の実施例に対してより詳しく説明する前に、本願の実施例に係る名詞及び用語を説明し、本願の実施例に係る名詞及び用語は、以下の解釈に適用される。

【0039】

１)平面図は、物体の上方から下に向いて正投影した図である。

【0040】

２)画像の二値化(ＩｍａｇｅＢｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ)は、画像における画素点の階調値を０または２５５に設置すること、即ち、画像全体に明らかな白黒効果を現せる過程である。

【0041】

３)変換行列は、数学的線形代数における１つの概念である。線形代数において、線形変換は行列で表すことができる。ＴがＲｎをＲｍにマッピングした１つの線形変換であり、且つｘがｎ個の要素を有する列ベクトルである場合、ｍ×ｎの行列ＡをＴの変換行列と称する。

【0042】

以下は本願の実施例で提供される対象識別のデバイスの例示的な適用を説明する。本願の実施例で提供されるデバイスは、画像収集機能を有するノートパソコン、タブレットコンピュータ、デスクトップコンピュータ、カメラ、モバイル機器(例えば、携帯情報端末、専用メッセージ装置、携帯型ゲーム装置)等様々なタイプのユーザー端末として実施されてもよく、サーバとして実施されてもよい。以下、デバイスが端末またはサーバとして実施される場合の例示的な適用を説明する。

【0043】

当該方法はコンピュータデバイスに適用されてもよく、当該方法が実現する機能は、コンピュータデバイスにおけるプロセッサがプログラムコードを呼び出すことによって実現されることができ、もちろん、プログラムコードがコンピュータ記憶媒体に格納されることができ、当該コンピュータデバイスは少なくとも、プロセッサ及び記憶媒体を含む。

【0044】

本願の実施例は対象識別方法を提供し、図１に示すように、図１は、本願の実施例で提供される対象識別方法のフローチャートである。図１に示すステップを参照しながら説明する。

【0045】

ステップＳ１０１は、画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得する。

【0046】

いくつかの実施例において、連続する少なくとも２フレームの第１画像は、対象識別装置が内部の画像収集モジュールによって取得されたものであってもよいし、それと情報交換を行うことができる装置またはデバイスによって送信されたものであってもよいし、対象識別装置が内部の撮影装置によって収集された１セグメントのビデオを分割して得られたものであってもよい。ここでは、連続する少なくとも２フレームの第１画像における隣接する２フレームの第１画像における画像収集タイミングは隣接する。

【0047】

いくつかの実施例において、第１画像はカラー画像であってもよいし、階調画像であってもよい。ターゲット対象は第１画像の前景領域、中景領域及び背景領域に位置してもよい。

【0048】

いくつかの実施例において、第１画像はゲームテーブルにおけるゲームアイテム、例えば、ゲーム用通貨またはカードに対して収集して得られた画像データであってもよく、第１画像は碁盤における駒に対して収集して得られた画像データであってもよい。ここでは、第１画像におけるターゲット対象は対象配置領域に配置されてもよく、例示的に、対象配置領域はゲームテーブルであり、ターゲット対象はゲームアイテムであってもよい。例えば、積み重ねられたゲーム用通貨または積み重ねられたカードついては、対象配置領域は碁盤であり、ターゲット対象は駒であってもよく、例えば、将棋、囲碁等であってもよい。ここでは、当該対象配置領域の面積、サイズ及び形状等は実際のニーズに応じて設定されてもよい。

【0049】

いくつかの実施例において、ターゲット対象の数量は、１つ、又は２つ以上であってもよく、同時にターゲット対象の数量が少なくとも２つであるとき、少なくとも２つのターゲット対象は同一なカテゴリーの対象であってもよいし、複数のカテゴリーの対象であってもよい。例示的に、ターゲット対象は複数種の面額が異なるゲーム用通貨であってもよい。

【0050】

いくつかの実施例において、連続する少なくとも２フレームの第１画像においてターゲット対象が遮蔽されず、且つターゲット対象の位置する対象配置領域には任意の遮蔽も存在しない。

【0051】

いくつかの実施例において、連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得することによって、ターゲット対象をリアルタイムに途切れなく取得することができ、ひいては後続に当該連続する少なくとも２フレームの第１画像に基づいてターゲット対象のターゲット識別結果を決定し、これにより、１枚の画像によってターゲット対象のターゲット識別結果を決定することに比べれば、正確性がより高くなる。

【0052】

ステップＳ１０２は、前記各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定する。

【0053】

いくつかの実施例において、ターゲット対象に関連するプリセット標準画像は、ターゲット対象が配置される対象配置領域の中心の上方における画像収集画像によって、ターゲット対象に対して収集して得られた平面視標準画像を示すことができ、ここで、プリセット標準画像におけるターゲット対象及びターゲット対象の対象配置領域には任意の遮蔽が存在しない。

【0054】

いくつかの実施例において、マッピング関係は、プリセット標準画像を各第１画像にマッピングしたマッピング変換行列によって表されることができる。例示的に、当該マッピング関係は、プリセット標準画像における少なくとも四つの実際基準点の画素座標と、各第１画像における対応する基準点の画素座標との間で転換を行ったことを表す変換行列である。

【0055】

いくつかの実施例において、各第１画像とプリセット標準画像との間のマッピング関係は同一であってもよく、異なってもよい。

【0056】

いくつかの実施例において、プリセット標準画像は、ターゲット対象に関連する、事前設定された基準画像であってもよく、後続に第１画像と比較するための標準図である。このように、第１画像に対応する平面視標準図、即ち、プリセット標準画像を取得することができ、後続に第１画像におけるターゲット対象に対して識別を行う正確性を高めることができる。

【0057】

ステップＳ１０３は、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得る。

【0058】

いくつかの実施例において、対象識別装置は、マッピング関係に基づいて、各第１画像におけるターゲット対象に対して対象識別を行い、これに対応して、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果を得る。ここで、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果は、各第１画像におけるターゲット対象のカテゴリー、数値並びに各カテゴリー及び数値に対応する数量等を含むが、それらに限定しない。

【0059】

いくつかの実施例において、当該マッピング関係に基づいて、プリセット標準画像におけるターゲット対象が配置される対象配置領域に対応する画像基準領域を、対応して各第１画像に投影し、ひいては各第１画像における配置ターゲット対象の対象配置領域に対応する識別されるべき領域を得る。その後、各第１画像における識別されるべき領域におけるターゲット対象に対して対象識別を行い、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果を得る。

【0060】

いくつかの実施例において、任意の２つの第１画像におけるターゲット対象の識別結果は、同一であってもよく、異なってもよい。例示的に、第１画像ａにおけるターゲット対象の識別結果は、カード１数値５数量１０、カード２数値６数量１５及びカード３数値１５数量３であり、第１画像ｂにおけるターゲット対象の識別結果は、カード１数値５数量１０、カード２数値６数量１５及びカード３数値１５数量３であり、ここで、カード１数値５数量１０は、カテゴリーがカード１であり且つカードの値が５である数量が１０個であることを表し、他の表示方法はこれと同様であり、ここでは説明を省略する。

【0061】

ステップＳ１０４は、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定する。

【0062】

いくつかの実施例において、少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果に基づいて、ターゲット対象のターゲット識別結果を決定し、ここで、少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果を分類して、各カテゴリーの属した識別結果の数量を決定して、数量が最大である識別結果を、ターゲット対象のターゲット識別結果として決定してもよい。各カテゴリーの属した識別結果の数量から、数量がプリセット数値より大きい識別結果をターゲット対象のターゲット識別結果として決定してもよい。

【0063】

いくつかの実施例において、連続する少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果に対して統計を行うことによって、ターゲット対象のターゲット識別結果を得る。このように、小さい確率の場合における対象識別のエラーが存在する確率を低めることができ、ひいては対象識別の正確性を高めることができる。

【0064】

本願の実施例で提供された対象識別方法は、まず、画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得し、次に、各第１画像と前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定し、続いて、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得、最後に、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定する。このように、プリセット標準画像との間のマッピング関係に基づいて、連続する少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象に対して対象識別を行い、少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果を得るとともに、少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果に基づいて、ターゲット対象のターゲット識別結果を決定し、このように、小さい確率の場合における対象識別のエラーが存在する確率を低めることができ、ひいては対象識別の正確性を高めることができる。

【0065】

いくつかの実施例において、各第１画像における対象配置領域にマッチングする識別されるべき領域におけるターゲット対象に対して対象識別を行うことによって、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果を得る。このように、対象識別の正確性を高めることができる。図２に示すように、図２は、本願の実施例で提供される第２種の識別方法のフローチャートである。図１及び図２で示されるステップを参照しながら以下のように説明する。

【0066】

ステップＳ２０１は、前記ターゲット対象が配置される対象配置領域に対してプリセット傾き角度を有する画像収集装置を取得する。

【0067】

いくつかの実施例において、画像収集装置は、対象配置領域の頂部に取り付けられ、ターゲット対象が配置される対象配置領域に対して収集することによって平面図を得てもよい。ここで、当該プリセット傾き角度は９０度であってもよいし、９０度より小さいであってもよい。そして、当該プリセット傾き角度は、ターゲット対象に対応する所在の適用場面の実際な画像の収集のニーズに応じて設定されてもよい。

【0068】

いくつかの実施例において、ターゲット対象がゲームテーブルにおける積み重ねられたゲームアイテムであるとき、画像収集装置はゲームテーブルに対してプリセット傾き角度を有する画像収集装置等であってもよく、ターゲット対象が碁盤における駒であるとき、画像収集装置は碁盤に対してプリセット傾き角度を有する画像収集装置であってもよい。

【0069】

ステップＳ２０２は、前記画像収集装置によって前記ターゲット対象の画像を収集し、前記少なくとも２フレームの第１画像を得る。

【0070】

いくつかの実施例において、画像収集装置によって、対象配置領域に配置されたターゲット対象の画像を収集し、前記少なくとも２フレームの第１画像を得、ここで、少なくとも２フレームの第１画像における各第１画像の画像収集角度は同一であり、そして、任意の２つの第１画像に対応する画像収集装置の姿勢は同一であってもよく、異なってもよい。

【0071】

いくつかの実施例において、プリセット時間帯の内に、画像収集装置によって、対象配置領域に配置されたターゲット対象に対してリアルタイム画像収集を行って、連続する少なくとも２フレームの第１画像を得てもよい。このように、画面にターゲット対象が含まれた連続するフレームの平面視リアルタイム図を効率的に取得することができる。

【0072】

ここで、前記各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定するステップ、即ち、上記実施例におけるステップＳ１０２は、以下のステップＳ２０３からステップＳ２０６によって実現される。

【0073】

ステップＳ２０３は、前記プリセット標準画像において、プリセット基準点の第１画素座標を決定する。

【0074】

いくつかの実施例において、プリセット基準点はプリセット標準画像において、ターゲット対象に関連する少なくとも四つの頂点を示してもよく、ターゲット対象の対象配置領域に関連する少なくとも四つの頂点であってもよく、ここで、プリセット基準点の第１画素座標、即ち、プリセット標準画像におけるプリセット基準点の画素座標は、(ｘ１、ｙ１)で表してもよい。

【0075】

いくつかの実施例において、当該プリセット基準点は事前設定されたものであってもよい。

【0076】

ここで、ターゲット対象に関連するプリセット標準画像を決定することは、以下の過程によって実現される。

【0077】

第１スデップは、前記各第１画像の第１収集角度を決定する。

【0078】

いくつかの実施例において、対象識別装置は各第１画像の第１収集角度を決定し、ここで、当該第１収集角度は画像収集装置がターゲット対象を収集する時の角度、即ち、当該画像収集装置とターゲット対象の位置する対象配置領域との間の角度を示してもよい。ここで、第１収集角度は実際のニーズに応じて変わってもよく、そして任意の２つの第１画像の第１収集角度は同一であってもよく、異なってもよい。

【0079】

第２スデップは、第２収集角度で、前記対象配置領域に配置された前記ターゲット対象の画像を収集し、前記プリセット標準画像を得る。

【0080】

ここで、前記第２収集角度と前記第１収集角度との間の差はプリセット角度閾値より小さい。

【0081】

いくつかの実施例において、第１収集角度との間の差がプリセット角度閾値より小さい第２収集角度で、対象配置領域に配置されるターゲット対象の画像を収集し、当該プリセット標準画像を得、ここで、対象配置領域の中心と垂直するところに設置された画像収集装置によってターゲット対象を収集し、プリセット標準画像を得てもよく、第１画像を収集する画像収集装置によって当該プリセット標準画像を取得してもよい。このように、第１画像に対応する平面視標準図、即ちプリセット標準画像を効率的に取得することができ、ひいては後続に第１画像におけるターゲット対象に対して識別を行う正確性をさらに高めることができる。

【0082】

ステップＳ２０４は、前記各第１画像において、前記プリセット基準点に関連する画像基準点の第２画素座標を決定する。

【0083】

いくつかの実施例において、各第１画像において、プリセット基準点に関連する画像基準点は事前設定されたものであってもよく、そして、画像基準点の第２画素座標は、各第１画像における画像基準点の画素座標であり、(ｘ２、ｙ２)で表されてもよい。

【0084】

いくつかの実施例において、各第１画像における第２画素座標は全く同一であってもよいし、部分的に同一であってもよいし、全く異なっていてもよい。

【0085】

ステップＳ２０５は、前記第１画素座標と前記第２画素座標との間の変換行列を決定する。

【0086】

いくつかの実施例において、前記第１画素座標と前記第２画素座標との間の１つの透視変換行列、即ち、変換行列を決定する。ここで、透視変換は、本質的に画像を１つの新たな視平面に投影することであって、それは、図の中で表現可能な斜線を、透視変換によって直線に転換できる変換である。

【0087】

ステップＳ２０６は、前記変換行列に基づいて、前記マッピング関係を決定する。

【0088】

いくつかの実施例において、当該変換行列に基づいて、直接当該マッピング関係を表してもよい。このように、決定されたプリセット標準画像と各第１画像との間のマッピング関係の正確性を高めることができる。

【0089】

ここで、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得るステップ、即ち、上記実施例におけるステップＳ１０３は、以下のステップＳ２０７からステップＳ２０８によって実現されてもよい。

【0090】

ステップＳ２０７は、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像において前記対象配置領域とマッチングする識別されるべき領域を決定する。

【0091】

いくつかの実施例において、各画像とプリセット標準画像との前記マッピング関係に基づいて、各第１画像において対象配置領域とマッチングする識別されるべき領域を決定し、ここで、各第１画像における識別されるべき領域の位置、占める領域の大きさ及び形状は同一であってもよく、異なっていてもよい。

【0092】

一種の可能な実現方式において、マッピング関係に基づいて、プリセット標準画像における対象配置領域にマッチングする画像基準領域を各第１画像に投影して、各第１画像における対象配置領域にマッチングする識別されるべき領域を得てもよく、即ち、上記のステップＳ２０７は以下のステップＳ２７１及びステップＳ２７２によって実現されてもよい(図示ぜず)。

【0093】

ステップＳ２７１は、前記プリセット標準画像において、前記対象配置領域とマッチングする、頂点タイプで表される画像基準領域を決定する。

【0094】

いくつかの実施例において、ターゲット識別アルゴリズム等によって、プリセット標準画像における対象配置領域に対して識別を行って、画像基準領域を決定してもよい。ここで、当該画像基準領域がプリセット標準画像において表現された形状は、対象配置領域と全く同一でり、そしてサイズは同一であってもよく、異なっていてもよい。

【0095】

いくつかの実施例において、頂点タイプで画像基準領域を表しもよく、即ち、画像基準領域の複数の頂点に対して位置順番にしたがって順次に線形接続を行ってもよい。例示的に、対象配置領域が正方形である場合には、当該画像基準領域が頂点タイプで１つの正方形に表現され、対象配置領域が台形である場合には、当該画像基準領域が頂点タイプで１つの台形に表現される。

【0096】

ステップＳ２７２は、前記マッピング関係に基づいて、前記画像基準領域を前記各第１画像に投影して、前記各第１画像における前記識別されるべき領域を得る。

【0097】

いくつかの実施例において、マッピング関係、即ち、各第１画像とプリセット標準画像との間の変換行列によって、画像基準領域を各第１画像に投影し、これに対応して、各第１画像にいおいて識別されるべき領域を得る。

【0098】

いくつかの実施例において、プリセット標準画像における画像基準領域の各頂点の画素座標を、当該マッピング関係に基づいて各第１画像に投影し、これに対応して、各第１画像において複数の画素座標を決定してもよく、ひいては各第１画像における頂点の複数の画素座標に対して順次に線形接続を行い、各第１画像における識別されるべき領域を得る。このように、プリセット標準画像における領域を決定すること、及びマッピング関係に基づいて各第１画像における対応する識別されるべき領域を計算することによって、計算量を低めるとともに各第１画像における識別されるべき領域を決定する正確性を高めることができる。

【0099】

ステップＳ２０８は、前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得る。

【0100】

いくつかの実施例において、各第１画像における識別されるべき領域に配置されるターゲット対象に対して対象識別を行い、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果を得、ここで、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果は同一であってもよく、異なっていてもよい。

【0101】

いくつかの実施例において、プリセット標準画像との間のマッピング関係に基づいて、各第１画像の識別されるべき領域を決定し、ひいては各第１画像における対象配置領域にマッチングする識別されるべき領域におけるターゲット対象に対して対象識別を行い、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果を得る。このように、対象識別の正確性を高めることができる。

【0102】

一種の可能な実現方式において、各第１画像における識別されるべき領域のターゲット対象に対して対象識別を行うことによって、各第１画像におけるターゲット対象の識別情報及び各識別情報に対応する数量、即ち、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果を決定する。このように、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果を決定することができる。即ち、上記ステップＳ２０８は以下のステップＳ２８１からステップＳ２８３によって実現される(図示ぜず)。

【0103】

ステップＳ２８１は、前記各第１画像における識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報を得る。

【0104】

いくつかの実施例において、各第１画像における識別されるべき領域のターゲット対象に対して対象識別を行い、各第１画像におけるターゲット対象の識別情報を得、ここで、ターゲット対象の識別情報はターゲット対象の種類、ターゲット対象の表面に表現されたデジタル情報等を指してもよい。

【0105】

いくつかの可能な実現方式において、前記ターゲット対象の識別情報は、前記ターゲット対象のカテゴリー、前記ターゲット対象の数値、前記ターゲット対象の材質、前記ターゲット対象のサイズのうちの少なくとも１つを含む。

【0106】

いくつかの実施例において、前記ターゲット対象の識別情報は、ターゲット対象のカテゴリー、ターゲット対象の数値、ターゲット対象の材質、ターゲット対象のサイズのうちの少なくとも１つを含むが、それらに限定されない。ターゲット対象がカードであるとき、ターゲット対象のカテゴリーはカードの図柄タイプ(ハート、スペード、ダイヤ、及びクラブ)であり、ターゲット対象の数値はカードの値であり、ターゲット対象の材質はコート紙、白いボール紙またはグレーのボール紙等であり、ターゲット対象のサイズは５．７ｃｍ*８．８ｃｍ等である。

【0107】

いくつかの実施例において、ターゲット対象がゲームテーブルの固定位置に配置されるカード及びゲーム用通貨である場合には、ターゲット対象の識別情報は、カード及びゲーム用通貨、カード及びゲーム用通貨のそれぞれに対応する値と額面、並びにカード及びゲーム用通貨のそれぞれに対応する材質及びサイズ等を含む。そして、各第１画像におけるターゲット対象の識別情報は同一であってもよく、異なっていてもよい。

【0108】

ここで、識別情報のいくつかの例(カテゴリー、数値、材質及びサイズ)に基づいて、後続に識別情報に基づいてターゲット対象の識別結果を決定する正確性を高めることができる。

【0109】

ステップＳ２８２は、前記ターゲット対象の識別情報に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象を分類し、前記各第１画像における前記ターゲット対象の各識別情報に対応する数量を決定する。

【0110】

いくつかの実施例において、引き続き識別情報に基づいて、各第１画像におけるターゲット対象を分類してもよく、即ち、各第１画像におけるターゲット対象をターゲット対象の識別情報にしたがって順次に統計して、各第１画像ターゲット対象の各識別情報に対応する数量を決定してもよい。

【0111】

いくつかの実施例において、ターゲット対象がゲームテーブルの固定位置に配置されたカードであり、且つ識別情報がカードのカテゴリー及び数値である場合には、第１画像Ａにおける数値が４であるハートカードの数量は２であり、数値が７であるハートカードの数量は１であり、数値が１０であるスペードカードの数量は３である等、第１画像Ｂにおける数値が４であるハートカード数量は２であり、数値が７であるハートカードの数量は１であり、数値が１０であるスペードカードの数量は４である等が分かる。ここで、カテゴリー及び数値が同一であるカードは積み重ねてもよい。

【0112】

ステップＳ２８３は、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報及び各識別情報に対応する数量を前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果として決定する。

【0113】

いくつかの実施例において、各第１画像におけるターゲット対象の識別情報及び各識別情報に対応する数量を各第１画像におけるターゲット対象の識別結果として決定してもよい。例示的に、 (カテゴリー、数値、数量)によって各第１画像におけるターゲット対象の識別結果を表してもよい。例示的に、第１画像Ａにおけるターゲット対象の識別結果は、(カテゴリー１、数値１、数量１)、(カテゴリー１、数値２、数量２)及び(カテゴリー２、数値１、数量３)である。

【0114】

いくつかの実施例において、ターゲット対象がゲームテーブルに配置されるカードであるとき、第１画像Ａにおけるターゲット対象の識別結果は、数値が４であるハートカードの数量が２であり、数値が７であるハートカードの数量が１であり、数値が１０であるスペードカードの数量が３であり、第１画像Ｂにおけるターゲット対象の識別結果は、数値が４であるハートカードの数量が２であり、数値が７であるハートカードの数量が１であり、数値が１０であるスペードカードの数量が３であり、第１画像Ｃにおけるターゲット対象の識別結果は、数値が４であるハートカードの数量が２であり、数値が７であるハートカードの数量が２であり、数値が１０であるスペードカードの数量が３である。

【0115】

いくつかの実施例において、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果及び識別情報に対応する数量を統計することによって、各第１画像におけるターゲット対象のターゲット識別結果を決定する。このように、各第１画像におけるターゲット結果の識別情報及び各識別情報に対応する数量を決定することによって、各第１画像における対象識別の精度を高めることができる。

【0116】

いくつかの実施例において、連続する少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果に基づいて、ターゲット対象の識別結果を決定する。このように、識別結果にエラーが出る確率を低めることができ、ひいては対象識別の正確性を高めることができる。図３に示すように、図３は本願の実施例で提供される第３種の識別方法のフローチャートであり、以下は図１及び図３に示されるステップを参照しながら説明する。

【0117】

ステップＳ３０１は、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を分類し、分類結果を得、当該分類結果は識別結果のカテゴリーを示す。

【0118】

いくつかの実施例において、少なくとも２フレームの各第１画像におけるターゲット対象の識別結果を分類し、分類結果を得、つまり説、各第１画像におけるターゲット対象のカテゴリー、数値並びに各カテゴリー及び数値に対応する数量にしたがって、各第１画像に対応する識別結果を統計し、即ち、少なくとも２フレームの第１画像における識別結果が同ーであるものを分類する。

【0119】

いくつかの実施例において、少なくとも２フレームの第１画像は、第１画像Ａ、第１画像Ｂ、第１画像Ｃ、第１画像Ｄ及び第１画像Ｅを含み、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果に基づいて、少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果を分類し、第１画像Ａ、第１画像Ｂ、第１画像Ｃ、第１画像Ｄから得られた識別結果を第１類の結果と決定し、第１画像Ｅを第２類の結果と決定する。

【0120】

ステップＳ３０２は、前記分類結果及びプリセット数値に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定する。

【0121】

ここで、前記プリセット数値と前記少なくとも２フレームの第１画像の数量とのプリセット比率は１未満であり、前記プリセット数値は正の整数である。

【0122】

いくつかの実施例において、プリセット数値と少なくとも２フレームの第１画像の数量とのプリセット比率は１未満であり、プリセット数値は正の整数であり、当該プリセット比率は５０％、６０％等であってもよい。例えば、プリセット数値は少なくとも２フレームの第１画像の数量の半分であってもよく、例示的に、少なくとも２フレームの第１画像の数量は５であり、プリセット数値は３であり、少なくとも２フレームの第１画像の数量は１０であり、プリセット数値は５である。

【0123】

いくつかの実施例において、分類結果及びプリセット数値に基づいて、ターゲット対象のターゲット識別結果を決定し、即ち、分類結果における各類の識別結果に対応する数量及びプリセット数値との間の比に基づいて、ターゲット対象のターゲット識別結果を決定する。このように、複数の識別結果から最適な結果を選択することができ、一回の識別結果と比べ、一回の識別結果にエラーが存在する確率を低めることができる。

【0124】

いくつかの可能な実現方式において、分類結果における各カテゴリーに対応する数量、及びプリセット数値によって、ターゲット対象のターゲット識別結果を決定する。このように、小さい確率の場合における対象識別のエラーが存在する確率を低めることができ、ひいては対象識別の正確性を高めることができる。即ち、上記のステップＳ３０２は以下のステップＳ３２１及びステップＳ３２２によって実現される(図示ぜず)。

【0125】

ステップＳ３２１は、前記分類結果に基づいて、各カテゴリーに対応する数量を決定する。

【0126】

いくつかの実施例において、ターゲット対象の識別結果に基づいて、少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果に対して分類し、分類結果を得、ひいては各カテゴリーに対応する数量を決定することができる。

【0127】

いくつかの実施例において、少なくとも２フレームの第１画像は、第１画像Ａ、第１画像Ｂ、第１画像Ｃ、第１画像Ｄ、第１画像Ｅ、第１画像Ｆ、第１画像Ｇ、第１画像Ｈ及び第１画像Ｉを含み、各第１画像におけるターゲット対象の識別結果に基づいて、少なくとも２フレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果に対して分類し、第１画像Ａ、第１画像Ｂ、第１画像Ｃ、第１画像Ｄ、第１画像Ｅ及び第１画像Ｆから得られた識別結果を第１類の結果と決定し、第１画像Ｇから得られた識別結果を第２類の結果と決定し、第１画像Ｈ及び第１画像Ｉから得られた識別結果を第３類の結果と決定する。ここで、各類の結果における第１画像の識別結果は同一であり、同時に第１類の結果に対応する数量は６であり、第２類の結果に対応する数量は１であり、且つ第３類の結果に対応する数量は２である。

【0128】

ステップＳ３２２は、前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがある場合、前記プリセット数値よりも大きい第１数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定する。

【0129】

いくつかの実施例において、各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがある場合、プリセット数値よりも大きい第１数量に対応するカテゴリーの属した識別結果をターゲット対象のターゲット識別結果として決定する。

【0130】

ここで、上記の例に示すように、少なくとも２フレームの第１画像は９フレームの画像であり、第１画像Ａ、第１画像Ｂ、第１画像Ｃ、第１画像Ｄ、第１画像Ｅ、第１画像Ｆ、第１画像Ｇ、第１画像Ｈ及び第１画像Ｉを含み、第１画像Ａ、第１画像Ｂ、第１画像Ｃ、第１画像Ｄ、第１画像Ｅ及び第１画像Ｆが第１類の結果であり、第１画像Ｇが第２類の結果であり、第１画像Ｈ及び第１画像Ｉが第３類の結果である場合には、そのプリセット数値は５であり、同時に第１類の結果に対応する数量は６であり、それはプリセット数値より大きいであり、この場合、第１類の結果に対応する識別結果は、ターゲット対象のターゲット識別結果である。ここで、第１類の結果に対応する識別結果は第１画像Ａ、第１画像Ｂ、第１画像Ｃ、第１画像Ｄ、第１画像Ｅ及び第１画像Ｆにおける任意の第１画像におけるターゲット対象の識別結果であり、その識別結果は全て同一である。

【0131】

いくつかの実施例において、連続する複数のフレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果から、同一な識別結果の出現回数がプリセット数値より大きいときに対応する識別結果をターゲット対象のターゲット識別結果として決定する。このように、出現回数が比較的小さい識別結果を除くことができ、このように、小さい確率の場合における対象識別のエラーが存在する確率を低めることができ、ひいては対象識別の正確性を高めることができる。

【0132】

いくつかの可能な実現方式において、各カテゴリーに対応する数量及びプリセット数値を比較し、各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがない場合、以下のステップをさらに実行してもよい。

【0133】

第１スデップは、前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがない場合、前記数量から数値が最大である第２数量を選択する。

【0134】

いくつかの実施例において、各カテゴリーに対応する数量においてプリセット数値よりも大きいものがない場合、各カテゴリーに対応する数量から数値が最大である第２数量を選択する。

【0135】

ここで、上記の示例に示すように、少なくとも２フレームの第１画像は、８フレームの画像であり、第１画像Ａ、第１画像Ｂ、第１画像Ｃ、第１画像Ｄ、第１画像Ｅ、第１画像Ｆ、第１画像Ｇ及び第１画像Ｈを含み、第１画像Ａ、第１画像Ｂ及び第１画像Ｃが第１類の結果であり、第１画像Ｄ及び第１画像Ｅが第２類の結果であり、第１画像Ｆが第３類の結果であり、第１画像Ｇ及び第１画像Ｈが第４類の結果である場合には、第１類の結果に対応する数量が３であり、第２類の結果の数量が２であり、第３類の結果の数量が１であり、第４類の結果の数量が２である。

【0136】

第２スデップは、前記第２数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定して、アラーム情報を発信する。

【0137】

いくつかの実施例において、第２数量に対応するカテゴリーの属した識別結果をターゲット対象のターゲット識別結果として決定し、ここで、第２数量は少なくとも１つであってもよい。

【0138】

ここで、上記の示例に示すように、第２数量は第１類の結果に対応する数量であり、ひいては第２数量に対応するカテゴリーの属する識別結果、即ち、第１類の結果に対応する識別結果を、ターゲット対象のターゲット識別結果と決定し、つまり、第１画像Ａ、第１画像Ｂ及び第１画像Ｃにおける任意の第１画像におけるターゲット対象の識別結果をターゲット識別結果と決定する。

【0139】

いくつかの実施例において、各カテゴリーに対応する数量においてプリセット数値よりも大きいものがない場合、アラーム情報を発信する必要があり、即ち、連続する複数のフレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果に複数の異なる結果が存在する情報を発信する必要がある。このように、複数の対象の識別にエラーが存在可能な場合には、アラーム情報を発信することによって後続に対象識別モデルの精度を上げることに根拠を提供する。

【0140】

いくつかの実施例において、連続する複数のフレームの第１画像におけるターゲット対象の識別結果から、同一な識別結果の出現回数がプリセット数値を上回ることが存在しない場合には、同一な識別結果の出現回数が最大であるときに対応する識別結果をターゲット対象のターゲット識別結果と決定する。そうすれば、出現回数がより比較的小さい識別結果を除くことができ、このように、小さい確率の場合における対象識別のエラーが存在する確率を低めることができ、ひいては対象識別の正確性を高めることができる。

【0141】

以下は１つの具体的な実施例を参照しながら上記の対象識別方法を説明し、しかし注意すべきのは、当該具体的な実施例がより良く本願の実施例を説明するためのものに過ぎず、本願の実施例に対する不適な限定になるものではない。

【0142】

ゲームの場所において、一般的にゲームテーブルにおけるある特定領域内のゲーム用通貨の総数量を統計する必要がある。しかしながら、ゲーム用通貨は一般的にゲーム用通貨の額面にしたがって積み重ねられて配置されるため、ゲーム用通貨を識別するアルゴリズムの精度に対する要求が高く、同時にアルゴリズムの精度がある程度に上げられた後に１つのボトルネックが現れ、即ち、小さい確率のエラーが発生する可能がある。上記の実施例で提出された対象識別方法によって、積み重ねられるゲーム用通貨に対して識別を行うときにエラーが発生する確率を低めることができ、即ち、以下のステップによって実現される。

【0143】

第１スデップは、ゲームテーブルにおける特定領域内に配置される複数のスタックのゲーム用通貨に対して画像収集を行い、それぞれ平面視標準図及び平面視リアルタイム図を得、ここで、平面視標準図における各ゲーム用通貨が表現された状態は、垂直角度で各ゲーム用通貨を平面視する状態と完全に同一であり、平面視リアルタイム図は任意の傾き角度で、ゲームテーブルに配置されたゲーム用通貨に対して収集して得られた連続する複数のフレームの画像であってもよく、同時に平面視標準図及び平面視リアルタイム図においてゲーム用通貨はいずれも遮蔽されていない。

【0144】

ここで、任意の傾き角度で、ゲームテーブルに配置されたゲーム用通貨に対して収集して得られた複数のフレームの画像において、ゲーム用通貨が遮蔽されていることが存在する場合、遮蔽が存在する画像をフィルタリングし、ひいてはゲーム用通貨が遮蔽されていない複数枚の平面視リアルタイム図を得る。

【0145】

第２スデップ２、自己適応方法によって、平面視標準図から平面視リアルタイム図へのマッピングＴ、即ち、平面視標準図と平面視リアルタイム図との間のマッピング関係を得、ここで、平面視標準図におけるゲームテーブルの複数の実際基準点の画素座標及び平面視リアルタイム図における対応する基準点の画素座標に基づいて得られたものであってもよい。

【0146】

第３スデップは、平面視標準図において、複数のスタックのゲーム用通貨が配置される画像基準領域Ａを決定し、当該画像基準領域Ａを多角形の領域にしてもよく、同時に頂点タイプで当該画像基準領域Ａを表してもよい。

【0147】

第４スデップは、画像基準領域Ａ及びマッピングＴに基づいて、画像基準領域Ａが各平面視リアルタイム図にマッピングされた識別されるべき領域Ａ'を計算し、ここで、識別されるべき領域Ａ'及び平面視リアルタイム図のサイズに基づいて、１枚の二値化のマスク(Ｍａｓｋ)図を生成してもよく、同時に、識別されるべき領域Ａ'の内は１であり、識別されるべき領域Ａ'の外は０である。

【0148】

第５スデップは、各枚の平面視リアルタイム図に対して対象識別を行い、ここで、各枚の平面視リアルタイム図における識別されるべき領域Ａ'に対して対象識別を行ってもよい。同時に、各枚の平面視リアルタイム図における識別されるべき領域Ａ'に対して対象識別を行う時に、１つの対応するＩＤ(ＩｄｅｎｔｉｔｙＤｏｃｕｍｅｎｔ)が生成され、各ＩＤに対して、毎回の識別結果は文字列によって表されてもよい。ここで、表示方法については、面額及びタイプがいずれも同ーであるゲーム用通貨は、「ｖａｌｕｅ_ｔｙｐｅ」によって表され、同時に面額及びタイプが同ーであるゲーム用通貨は「ｖａｌｕｅＮ_ｔｙｐｅＮ*ｎｕｍＮ」によって表されてもよく、ここで、「ｎｕｍＮ」は面額及びタイプが同ーであるゲーム用通貨の数量を表し、異なるゲーム用通貨は「|」によって区別されることができる。そのため、各枚の平面視視図の識別結果は、「ｖａｌｕｅ１_ｔｙｐｅ１*ｎｕｍ１|ｖａｌｕｅ２_ｔｙｐｅ２*ｎｕｍ２|...|ｖａｌｕｅＮ_ｔｙｐｅＮ*ｎｕｍＮ|」によって表されてもよい。

【0149】

第６スデップは、各ＩＤの識別結果に対して比較し、完全に同ーの識別結果が出現したか否かを判断し、同一である場合、回数に１を加算し、同一ではない場合、回数が変わらない。異なる識別結果が出現する回数を統計し、結果１は、回数１であり、結果２は、回数２であり、...、結果Ｎは、回数Ｎである。ここで、複数の識別結果の総和はＭである。ある識別結果に対応する回数がＭ／２を超える場合、直接それに対応する識別結果を最終的な識別結果とする。識別結果に対応する回数がＭ／２を超えていない場合、回数が最大である識別結果を最終的な識別結果とし、アラームを発信する。Ｍ枚の当該ＩＤのターゲット対象枠のスクリーンショット及びターゲット対象の識別結果を格納し、後続に対象識別モデルの精度を上げることに根拠を提供する。

【0150】

上記のステップによって、連続する複数枚の平面視リアルタイム図に対してそれぞれ統計し、各スタックのゲーム用通貨を単位とし、出現回数が最大である識別結果を最終的なターゲット識別結果として選択する。同時に複数回の不安定な対象識別結果に対して１つのアラームを発信して記録し、モデルのトレーニングに用いられて対象識別の正確性を上げる。ここで、同時に平面視標準図と平面視リアルタイム図との間のマッピング関係に基づいて、平面視標準図におけるより標準的な識別領域に基づいて、平面視リアルタイム図において識別されるべき領域を決定し、データ処理の複雑度を低めると同時に識別結果の正確性を上げることができる。同時に、１枚の図の識別結果と比べて、複数回の識別結果に対してプリセットポリシーにしたがって選別し、識別結果のエラーの確率を低めることができる。また、後期に対象識別モデルをトレーニングするためにエラーの識別結果をさらに格納することができる。

【0151】

本願の実施例は対象識別装置を提供し、図４は本願の実施例で提供される対象識別装置の構成の模式図であり、図４に示すように、前記対象識別装置４００は、
画面に少なくとも１つのターゲット対象が含まれた連続する少なくとも２フレームの第１画像を取得するように構成される取得モジュール４０１と、
各第１画像と、前記ターゲット対象に関連するプリセット標準画像との間のマッピング関係を決定するように構成される第１決定モジュール４０２と、
前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得るように構成される識別モジュール４０３と、
前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定するように構成される第２決定モジュール４０４と、を含む。

【0152】

いくつかの実施例において、前記取得モジュール４０１はさらに、前記ターゲット対象が配置される対象配置領域に対してプリセット傾き角度を有する画像収集装置を取得し、前記画像収集装置によって前記ターゲット対象の画像を収集し、前記少なくとも２フレームの第１画像を得るように構成される。

【0153】

いくつかの実施例において、前記対象識別装置４００は、前記各第１画像の第１収集角度を決定するように構成される角度決定モジュールをさらに含み、前記取得モジュール４０１はさらに、第２収集角度で、前記対象配置領域に配置された前記ターゲット対象の画像をさらに収集し、前記プリセット標準画像を得るように構成され、ここで、前記第２収集角度と前記第１収集角度との間の差がプリセット角度閾値未満である。

【0154】

いくつかの実施例において、前記第１決定モジュール４０２はさらに、前記プリセット標準画像において、プリセット基準点の第１画素座標を決定し、前記各第１画像において、前記プリセット基準点に関連する画像基準点の第２画素座標を決定し、前記第１画素座標と前記第２画素座標との間の変換行列を決定し、前記変換行列に基づいて、前記マッピング関係を決定するように構成される。

【0155】

いくつかの実施例において、前記識別モジュール４０３は、前記マッピング関係に基づいて、前記各第１画像において前記対象配置領域とマッチングする識別されるべき領域を決定するように構成される領域決定サブモジュールと、前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を得るように構成される対象識別サブモジュールと、を含む。

【0156】

いくつかの実施例において、前記領域決定サブモジュールはさらに、前記プリセット標準画像において、前記対象配置領域とマッチングする、頂点タイプで表される画像基準領域を決定し、前記マッピング関係に基づいて、前記画像基準領域を前記各第１画像に投影して、前記各第１画像における前記識別されるべき領域を得るように構成される。

【0157】

いくつかの実施例において、前記対象識別サブモジュールはさらに、前記各第１画像における前記識別されるべき領域の前記ターゲット対象に対して対象識別を行い、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報を得、前記ターゲット対象の識別情報に基づいて、前記各第１画像における前記ターゲット対象を分類し、前記各第１画像における前記ターゲット対象の各識別情報に対応する数量を決定し、前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別情報及び各識別情報に対応する数量を前記各第１画像における前記ターゲット対象の識別結果として決定するように構成される。

【0158】

いくつかの実施例において、前記ターゲット対象の識別情報は、前記ターゲット対象のカテゴリー、前記ターゲット対象の数値、前記ターゲット対象の材質、前記ターゲット対象のサイズのうちの少なくとも１つを含む。

【0159】

いくつかの実施例において、前記第２決定モジュール４０４は、前記少なくとも２フレームの第１画像における前記ターゲット対象の識別結果を分類し、分類結果を得るように構成される分類サブモジュールであって、当該分類結果は識別結果のカテゴリーを示す分類サブモジュールと、前記分類結果及びプリセット数値に基づいて、前記ターゲット対象のターゲット識別結果を決定するように構成される決定サブモジュールであって、前記プリセット数値と前記少なくとも２フレームの第１画像の数量とのプリセット比率は１未満であり、前記プリセット数値は正の整数である決定サブモジュールと、を含む。

【0160】

いくつかの実施例において、前記決定サブモジュールは、前記分類結果に基づいて、各カテゴリーに対応する数量を決定するように構成される数量決定サブユニットと、前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがある場合、前記プリセット数値よりも大きい第１数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定するように構成される識別結果決定サブユニットと、を含む
いくつかの実施例において、前記識別結果決定サブユニットはさらに、前記各カテゴリーに対応する数量において前記プリセット数値よりも大きいものがない場合、前記数量から数値が最大である第２数量を選択し、前記第２数量に対応するカテゴリーの属した識別結果を前記ターゲット対象のターゲット識別結果として決定すると共に、アラーム情報を発信するように構成される。

【0161】

なお、以上の装置の実施例の説明は、上記の方法の実施例の説明と類似し、方法の実施例と類似する有益な効果を有する。本願の装置の実施例における開示されていない技術の詳細については、本願の方法の実施例の説明を参照して理解してください。

【0162】

なお、本願の実施例において、ソフトウェア機能モジュールの形で上記の対象識別方法を実現し、且つ独立の製品として販売または使用される場合、一つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づいて、本願の実施例の技術的手段は本質的にまたは従来の技術に貢献する部分がソフトウェア製品の形で表現してもよく、当該コンピュータソフトウェア製品は一つの記憶媒体に記憶されて、コンピュータデバイス(端末、サーバ等であってもよい)に本願における各実施例に記載の方法の全てまたは一部を実現させるための複数の命令を含む。前記の記憶媒体は、ＵＳＢフラッシュドライブ、モバイルハードディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、読み取り専用メモリ）、磁気ディスクまたは光ディスク等のプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含む。このように、本願の実施例はハードウエアとソフトウェアとの任意の特定の結合に限らない。

【0163】

本願の実施例は、コンピュータプログラム製品をさらに提供し、前記コンピュータプログラム製品はコンピュータ実行可能な命令を含み、前記コンピュータ実行可能な命令が実行された後、本願の実施例で提供される対象識別方法を実現させる。

【0164】

本願の実施例はコンピュータデバイスを提供し、図５は本願の実施例で提供されるコンピュータデバイスの構成の模式図であり、図５に示すように、前記コンピュータデバイス５００は、１つのプロセッサ５０１、少なくとも１つの通信バス５０４、通信インターフェース５０２、少なくとも１つの外部通信インターフェース及びメモリ５０３を含み、ここで、通信インタフェース５０２は、これらの構成要素間の接続通信を実現するように配置され、通信インターフェース５０２は、ディスプレーを含んでもよく、外部通信インターフェースは、標準的な有線インターフェース及び無線インターフェースを含んでもよい。ここで、前記プロセッサ５０１は上記の実施例で提供される対象識別方法を実現させるために、メモリにおける画像処理プログラムを実行するように配置される。

【0165】

本願の実施例はコンピュータ記憶媒体をさらに提供し、前記コンピュータ記憶媒体にはコンピュータ実行可能な命令が記憶されており、前記コンピュータ実行可能な命令がプロセッサによって実行されるとき、上記の実施例で提供される対象識別方法を実現させる。

【0166】

以上の対象識別装置、コンピュータデバイス及び記憶媒体の実施例の説明は、上記の方法の実施例の説明と類似し、対応の方法の実施例と類似する技術の説明及び有益な効果を有する、紙幅の都合上、上記の方法の実施例の記載に参照すればよく、ここでは説明を省略する。本願の対象識別装置、コンピュータデバイス及び記憶媒体の実施例における開示されていない技術の詳細については、本願の方法の実施例の説明を参照して理解してください。

【0167】

明細書の全篇において提出された「１つの実施例」または「一実施例」は、実施例に係る特定の特徴、構造または特性が本願の実施例の少なくとも１つの実施例に含まれることを意味することが理解されるべきである。従って、明細書全体の所々で現れた「１つの実施例において」または「一実施例において」は必ずしも同ーの実施例を指していない。また、これらの特定の特徴、構造または特性は任意に、適宜な方式で１つのまたは複数の実施例に組み合せてもよい。本願の実施例の種々の実施例において、上記の各過程の番号の大きさは実行される順番の優先順位を意味するものではなく、各過程の実行される順番はその機能及び内在する論理によって決定されるべき、本願の実施例の実施過程を限定するものではないことを理解されるべきである。上記の本願の実施例の番号は、説明するためのものに過ぎず、実施例の優劣を表すものではない。なお、本願において、「備える」、「含む」という用語またはそれらの変形したものは非排他的な「含む」を含むことを意味して、そのため、一連の要素が含まれる過程、方法、物品または装置は、、ただそれらの要素を含むことではなく、明確に提示されていない他の要素をさらに含み、またはこのような過程、方法、物品または装置が固有した要素をさらに含む。更なる規制がない場合、「…少なくとも１つを含む」というフレーズで限定される要素は、当該要素が含まれる過程、方法、物品または装置においては他の同一な要素が存在することを排除するものではない。

【0168】

本願で提供されたいくつかの実施例において、開示されたデバイス及び方法は、他の方式によって実現できることは理解されるべきである。以上で説明されたデバイスの実施例はただ例示的なものに過ぎず、例えば、前記ユニットの区分は、ただロジック機能の区分に過ぎず、実際に実現されるときに別の区分方式があってもよく、例えば、複数のユニットまたはコンポーネントは結合されてもよくよく、または別のシステムに集積されてもよく、またはいくつかの特徴は無視してもよく、または実行しなくてもよい。また、表示されまたは検討された各構成要素の間の結合、または直接結合、または通信接続は、いくつかのインターフェース、デバイスまたはユニットを介した間接結合または通信接続であってもよく、電気的、機械的または他の形態であってもよい。

【0169】

分離部品として説明された上記ユニットは、物理的に分離されたものであってもなくてもよく、ユニットとして表示された部品は、物理ユニットであってもなくてもよく、一箇所に位置してもよいし、複数のネットワークユニットに分布してもよく、実際なニーズに応じてその一部または全てのユニットを選択して本実施例の目的を実現してもよい。

【0170】

また、本願の各実施例における各機能ユニットは全て一つの処理モジュールに集積されてもよく、または各ユニットがそれぞれ単独に一つのユニットとしてもよいし、二つまたは二つ以上のユニットが一つのユニットに集積されてもよく、上記の集積されたユニットはハードウエアの形で実現されてもよいし、ハードウエアにソフトウェア機能ユニットを組み合わせた形で実現されてもよい。当業者であれば、上記の方法の実施例の全てまたは一部のステップを実現することはプログラムによって関連ハードウエアに命令を出すことにより完成でき、前記のプログラムが一つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよく、当該プログラムが実行されるとき、上記の方法の実施例を含むステップを実行し、前記の記憶媒体は、リムーバブルメモリデバイス、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクまたは光ディスク等のプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含むことは理解されるべきである。

【0171】

または、本願の実施例の上記の集積ユニットはソフトウェア機能モジュールの形式で実現されて独立な製品として販売または使用されるとき、１つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づいて、本願の実施例の技術的手段は本質上または従来技術に対して貢献した部分はソフトウェア製品の形式であらわしてもよく、当該コンピュータソフトウェア製品は１つの記憶媒体に記憶され、１つのコンピュータデバイス(個人コンピュータ、サーバ、またはネットワークデバイス等であってもよい)が本願の実施例の各実施例の前記方法の全てまたは部分を実行するための複数の命令を含む。上記記憶媒体は、リムーバブル記憶デバイス、ＲＯＭ、磁気ディスクまたは光ディスク等種々のプログラムコードを記憶できる媒体を含む。上述の内容は本願の実施例の具体的な実施形態に過ぎず、本願の保護範囲がそれに限定されるものでなく、当業者であれば、本願に開示された技術範囲内に容易に想到される変更又は置換は、全て本願の保護範囲に含まれる。従って、本開示の保護範囲は請求項の保護範囲に準ずるものとする。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【国際調査報告】