【課題】振動ミラーにより光ビームを走査することで対象物上に光のパターンを投影する三次元形状計測装置において、投影する光のパターンの環境条件等による変化を補償する。
【解決手段】ＭＥＭＳミラー１４で走査されるスリット光が実効的な走査範囲のＡ端を通るタイミングを光ファイバ２０Ａ及び光検出器３６Ａにより検出する。時間間隔計測部３８は、往復走査されるスリット光がＡ端を通過するタイミング同士の時間間隔を計測する。走査角度判定部４０は、計測された時間間隔に対応する走査角度変化パターンを求め、そのパターンからレーザー駆動信号の位相に対応する走査角度を求める。変調パターン信号生成部４２は、求められた走査角度に対応するレーザー発光強度を投影パターンから求める。レーザー駆動回路３２は、求められたレーザー発光強度に従って、レーザー１０の発光を制御する。 （もっと読む）

【課題】配線等の製造作業の煩雑さの少ない三次元形状計測用のパターン光発生装置を提供する。
【解決手段】ＬＥＤチップは、線状ＬＥＤ素子が当該素子の延伸方向に垂直な方向に沿って複数配列されてなる素子アレイを備える。この素子アレイは、半導体プロセスにより生成される。各線状ＬＥＤ素子は、それぞれ線状に延びるｐ側電極１０８を有しており、素子分離溝１１０により互いに分離されている。各線状ＬＥＤ素子は共通の基板１２０上に形成されており、その基板１２０の下側には全素子で共用されるｎ側電極１３０が形成される。 （もっと読む）

【課題】被験者の腹部の内臓脂肪量を推定する新たな手法を提供する。
【解決手段】多数のサンプルの腹部周りの三次元形状を三次元形状計測システム１００で計測し、それら各三次元形状の所定断面（例えば臍の高さでの断面）の閉曲線を記述するフーリエ記述子の組をフーリエ解析部２０６で計算する。そして、各サンプルのフーリエ記述子の組を主成分分析部２０８で主成分分析し、求められた各サンプルの各主成分得点と、別途Ｘ線ＣＴ等で求められた各サンプルの内臓脂肪量とを回帰分析部２１０が回帰分析することで、主成分得点群から内臓脂肪量を推定する推定計算式情報２２９を求める。そして、内臓脂肪量を推定したい対象被験者の腹部周りについて同様に三次元形状を計測し、所定断面のフーリエ記述子の組を求め、その組の主成分得点を計算し、推定計算式情報２２９に当てはめることで、内臓脂肪量を推定する。 （もっと読む）

【課題】被験者をできるだけ拘束せず、ハーフミラーの持つ欠点を低減しつつも、所定の向きの顔の三次元形状のデータを求めることができるようにする。
【解決手段】レンジファインダ１００のカメラ１１０の上方に鏡１３０を設ける。被験者が顔を鏡１３０に映すと、その顔の向きはカメラ１１０に対して所定の向きを向いた状態となる。カメラ１１０は、鏡１３０を向いた顔を、幾分下方から見上げる角度（例えば１２度）で撮影する。これにより、鼻の下部や顎の下面など顔の特徴的な部位の三次元形状を求めることができる。 （もっと読む）

【課題】顔パッチモデルの位置合わせに対する表情の影響を低減する。
【解決手段】基準点情報記憶部３３には、顔パッチモデルを構成する特徴点群のうち、表情の変化による位置変化が少ない特徴点の識別情報が、基準点情報として登録されている。顔認証の場合、例えばユーザが呈示した顔をレンジファインダ１０で３次元計測し、その計測結果の３次元形状から顔パッチモデルを生成する。この顔パッチモデルを、登録モデルＤＢ３６に登録された当該ユーザの顔パッチモデルと比較することで、そのユーザの本人認証を行う。この場合、基準点情報記憶部３３に登録された基準点ごとに、呈示された顔の顔パッチモデルと登録された顔パッチモデルとの間でのその基準点の位置誤差を求め、すべての基準点の位置誤差が全体として最小となるように両者を位置合わせする。 （もっと読む）

【課題】顔形状の特徴点からなるモデルを自動生成する。
【解決手段】正準化処理部１１２は、レンジファインダ１００が取得したモデル化対象の顔（対象顔）の距離画像を、姿勢及び位置を正しく合わせる。２次元ＤＰマッチング部１１４は、この距離画像と、標準顔パッチモデル距離画像１２２との画素同士の対応関係を、２次元ＤＰマッチングにより求める。この対応関係に基づき、モデル変形部１１６が、標準顔パッチモデル１２６の各特徴点を対象顔の形状に合わせて移動させることで、標準顔パッチモデル１２６を変形して対象顔のパッチモデルを生成する。 （もっと読む）

【課題】カメラの外部パラメータの校正精度を向上する。
【解決手段】ワールド座標系を規定する基準平面４０を校正対象のレンジファインダ１０により三次元計測する。これにより、基準平面４０上の多数の点の三次元位置の情報を得ることができる。これら多数の点を通る平面を計算することで、基準平面４０の法線方向を高精度に求めることができる。基準平面の法線方向を基準にワールド座標系の所定の座標軸、例えばＹ_wの方向を規定しておけば、その法線方向を精度よく求めることで、カメラ座標系からワールド座標系への座標変換を精度よく求めることができる。 （もっと読む）

【課題】顔認証、顔認識における認識精度を向上させる。
【解決手段】各人につき複数の異なる時点の顔から作った顔パッチモデルを登録モデルＤＢ３６に蓄積しておく。顔パッチモデルは、顔形状の各特徴点の３次元座標の情報を有する。重み計算部３９は、特徴点ごとに、同一人の異なる時点の顔パッチモデルにおけるその特徴点の位置の分散（個人内分散）と、登録された全員の顔パッチモデルにおけるその特徴点の位置の分散（個人間分散）を求める。特徴点の個人内分散を個人間分散で除して得られる分散比を、当該特徴点の重みとして重み情報記憶部３８に登録する。顔の識別にとって有効な特徴点ほど重みが大きくなる。認証部３４は、ユーザが呈示した顔のパッチモデルと、そのユーザがシステムに登録した顔パッチモデルとの相異度を計算する際に、各特徴点の位置に対し、その重みを乗じる。 （もっと読む）