图像识别装置、图像识别方法以及识别词典生成方法与流程

技术特征：
1.一种图像识别装置，其特征在于，包括：图像获取部，获取拍摄图像；识别处理部，计算识别得分，所述识别得分表示在所述拍摄图像的一部分区域中包含预定对象物的可能性；以及判定处理部，基于由所述识别处理部计算的识别得分，来判定在所述拍摄图像中是否包含所述预定对象物，所述识别处理部a)当所述一部分区域的图像尺寸小于阈值时，使用第一识别词典数据来计算在所述一部分区域中的所述预定对象物的识别得分，所述第一识别词典数据是通过将具有小于预定值的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示在输入图像中包含所述预定对象物的可能性的识别得分作为输出的机器学习生成的；以及b)当所述一部分区域的图像尺寸为所述阈值以上时，使用第二识别词典数据来计算在所述一部分区域中的所述预定对象物的识别得分，所述第二识别词典数据是通过将具有所述预定值以上的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示在输入图像中包含所述预定对象物的可能性的识别得分作为输出的机器学习生成的。2.根据权利要求1所述的图像识别装置，其特征在于，所述阈值小于等于在用于生成所述第一识别词典数据的机器学习中使用的输入图像的图像尺寸的4倍，且大于等于在用于生成所述第二识别词典数据的机器学习中使用的输入图像的图像尺寸。3.一种图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取拍摄图像；计算识别得分，所述识别得分表示在所述拍摄图像的一部分区域中包含预定对象物的可能性；以及基于所述计算出的识别得分来判定在所述拍摄图像中是否包含所述预定对象物，在计算所述识别得分的步骤中，a)当所述一部分区域的图像尺寸小于阈值时，使用第一识别词典数据来计算在所述一部分区域中的所述预定对象物的识别得分，所述第一识别词典数据是通过将具有小于预定值的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示在输入图像中包含所述预定对象物的可能性的识别得分作为输出的机器学习生成的；以及b)当所述一部分区域的图像尺寸为所述阈值以上时，使用第二识别词典数据来计算在所述一部分区域中的所述预定对象物的识别得分，所述第二识别词典数据是通过将具有所述预定值以上的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示在输入图像中包含所述预定对象物的可能性的识别得分作为输出的机器学习生成的。4.一种程序，其特征在于，使计算机执行以下功能：获取拍摄图像；计算识别得分，所述识别得分表示在所述拍摄图像的一部分区域中包含预定对象物的可能性；以及基于所述计算出的识别得分来判定所述拍摄图像中是否包含所述预定对象物，其中，在所述计算识别得分的功能中，
a)当所述一部分区域的图像尺寸小于阈值时，使用第一识别词典数据来计算在所述一部分区域中的所述预定对象物的识别得分，所述第一识别词典数据是通过将具有小于预定值的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示所述预定对象物被包含在输入图像中的可能性的识别得分作为输出的机器学习生成的；b)当所述一部分区域的图像尺寸为所述阈值以上时，使用第二识别词典数据来计算在所述一部分区域中的所述预定对象物的识别得分，所述第二识别词典数据是通过将具有所述预定值以上的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示所述预定对象物被包含在输入图像中的可能性的识别得分作为输出的机器学习生成的。5.一种识别词典数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤：通过将具有小于预定值的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示在输入图像中包含预定对象物的可能性的识别得分作为输出的机器学习，来生成第一识别词典数据；以及通过将具有所述预定值以上的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示在输入图像中包含所述预定对象物的可能性的识别得分作为输出的机器学习，来生成第二识别词典数据。

技术总结
识别处理部(14)计算表示在拍摄图像的一部分区域中包含预定对象物的可能性的识别得分。在一部分区域的图像尺寸小于阈值的情况下，识别处理部(14)使用第一识别词典数据来计算在一部分区域中的预定对象物的识别得分，该第一识别词典数据通过将具有小于预定值的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示在输入图像中包含预定对象物的可能性的识别得分作为输出的机器学习而生成。在一部分区域的图像尺寸为阈值以上的情况下，识别处理部(14)使用第二识别词典数据来计算在一部分区域中的预定对象物的识别得分，该第二识别词典数据通过将具有预定值以上的图像尺寸的图像作为输入图像、并将表示在输入图像中包含预定对象物的可能性的识别得分作为输出的机器学习而生成。能性的识别得分作为输出的机器学习而生成。能性的识别得分作为输出的机器学习而生成。


技术研发人员：小仓卓也
受保护的技术使用者：JVC建伍株式会社
技术研发日：2021.02.15
技术公布日：2022/10/25