【課題】 被写体の質量を安全かつ効率的に精度良く算定すること。
【解決手段】 被写体を形状パターンに基づいて複数のエリアに分割し、該エリアごとに予め設定された密度情報を記憶する手段１３３と、照射されたレーザの反射光によって被写体の座標データを収集するデータ収集手段２１と、座標データと被写体の形状パターンを入力するデータ入力手段１２４と、入力した座標データと被写体の形状パターンを用いてエリアごとの被写体の体積を演算すると共に当該エリアの密度情報を用いて被写体の質量を演算する質量演算手段１２５とを備える。 （もっと読む）

【課題】距離画像を用いた人体検知方法および人体検知装置を提供する。
【解決手段】人体検知部２０は、距離画像センサ１０から得た距離画像を構成する複数の画素から、画素値が閾値以下となる画素領域を抽出する領域抽出処理を、閾値を画素値が最短の画素の画素値から段階的に伸ばして複数回行う。そして、人体検知部２０は、領域抽出処理を行う毎に、新たに抽出された画素領域が、既に抽出された画素領域と部分的に重複する場合は、部分的に重複する複数の画素領域を同一の物体と判断して、複数の画素領域の全体に同一の識別子を割り当てる識別子割当処理を行い、同一の識別子を割り当てた複数の画素領域の画素数が人体の大きさに相当する画素数を超えるという判定条件が成立すると、領域抽出処理および識別子割当処理を終了し、同一の識別子が割り当てられた画素領域を人体として抽出する。 （もっと読む）

【課題】 得られた時系列画像から画像系列を取り出してカメラ運動と３次元形状を復元するとき、復元するのに十分な画像系列かどうかを自動的に判断する。
【解決手段】 カメラから取得した画像を時系列画像データベース部１１に格納する。次に、そのデータベース部１１からあるフレーム間の画像系列を画像系列取得部１２で取得する。取り出した画像系列間で特徴点を特徴点抽出部１３で抽出し、抽出した特徴点を特徴点追跡処理部１４によりフレーム間に亘って追跡する。追跡により得られた画像情報から、カメラ運動の有無をカメラ運動検出部１５で検出し、カメラ運動判定部１６でカメラ運動と相対的に動く特徴点に惑わされることなく、それ以外の特徴点から、用いるフレーム数がカメラ運動と３次元形状を復元するのに十分かどうかを判定する。
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【課題】 ストライプパターンから取得した点群データから被写体に忠実な３次元形状モデルを取得する。
【解決手段】 プロジェクタ１０をＯＮにし被写体５０にストライプパターンを投影する。ストライプパターンが投影された被写体５０を第２カメラ３０で撮影し（Ｓ１１），その後プロジェクタ１０の投影をＯＦＦにする。点群データ算出部６０２により撮像画像から点群データを算出し，点群データ間引き部６０８により被写体５０上の点群の隣接点間の間隔が縦横で略等しくなるように点群データを間引く。評価用三角ポリゴン生成部６０４により，間引き後の点群データから三角ポリゴンを生成し，鋭角の三角ポリゴンを無効と判断して削除する。当初の点群データのうち，有効な三角ポリゴンに含まれる点群データを用いて三角ポリゴンを生成してそのデータを３次元モデリング部６０６に供給する。 （もっと読む）