【課題】物体の持ち去りと置き去りを正確に区別することができる持ち去り／置き去り判定装置及び持ち去り／置き去り判定方法を提供する。
【解決手段】入力画像から検知した物体の境界線上に複数のサンプリング点を設定し、設定した各サンプリング点での周囲輝度が第１の一定値以上（例えば、７５％以上）同じであるか否かを判定し、周囲輝度が第１の一定値以上同じであるサンプリング点の数が第２の一定値以上（例えば、５０％以上）であれば、物体は持ち去られたと判定し、周囲輝度が第１の一定値以上（例えば、７５％以上）同じであるサンプリング点の数が第２の一定値未満（例えば、５０％未満）であれば、物体は置き去られたと判定する。これにより、物体の持ち去りと置き去りを正確に区別することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】撮像された人物が関心のある物体を適切に判断することができる画像を提供する画像処理システムを提供すること。
【解決手段】画像処理システムは、複数の撮像装置がそれぞれ撮像した画像を取得する画像取得部と、第１撮像装置が撮像した第１画像に撮像されている人物の視線方向を特定する視線特定部と、第２撮像装置により撮像された第２画像における、人物の視線方向の領域が撮像された画像領域を特定する視線領域特定部と、視線領域特定部が特定した第２画像における画像領域である視線領域を、第２画像における他の画像領域より強調する画像処理部とを備える。 （もっと読む）

【課題】ネットワークの負荷を軽減するとともに、認識に必要な入力映像のフレームレート及び解像度を容易に最適化できるようにする。
【解決手段】物体認識部２１２は、カメラ２００において生成された所定時間分の映像データから物体を認識し、認識結果分析部２１３は、その認識結果を分析し、映像受信部２１１で受信したフレーム画像から物体認識部２１２で認識した映像中の顔の最小サイズと、移動速度とを求める。そして、映像処理制御パラメータ決定部２１６は、認識結果分析部２１３で求めた顔の最小サイズと移動速度とから、フレームレート及び解像度の下限値を決定する。 （もっと読む）

【課題】
本発明に係る歩行者流量分析システムは、歩行者流量の分析に用いられる。映像キャプチャー装置とデータ処理装置を含む。
【解決手段】
前記映像キャプチャー装置は所定処に設置され、前記所定処の少なくとも一つの映像をキャプチャーする。前記データ処理装置は前記映像キャプチャー装置に接続され、このキャプチャーされた映像を処理することにより、前記所定処の背景を獲得し、前記所定処の歩行者量を算出する。 （もっと読む）

【課題】撮影された画像に対して簡単な操作で効率的に高精度な人物検索を行う。
【解決手段】撮像手段により撮影された映像に含まれる人物に関する情報を抽出し、画面に表示する人物検索装置において、前記映像に含まれる時系列の各画像に対して人物特徴情報を蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段に対して予め設定される条件に基づいて該当する人物を検索する検索手段と、前記検索手段により得られる検索結果に対応する情報を前記蓄積手段により抽出し、抽出した人物に対応して予め設定された人物特徴或いは行動、又は前記撮像手段を設けた警備ロボットの巡回位置情報を表示するための画面を生成する画面生成手段と、前記画面生成手段により生成された画面を表示すると共に、前記画面に表示される情報を外部機器に出力する出力手段とを有することにより、上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】 撮像装置、画像出力方法、再生装置、プログラム、及び記憶媒体の提供。
【解決手段】 カメラの方を向いた人物の数として「３人以上」を指定すると、動画の各コマ毎にカメラの方を向いた人物の数を検出してカウントし、カウント数が３人以上のコマについて画像を表示する。図示の例で、動画は検出数＝３のコマ３−１で停止させ、カーソル操作により、停止したコマ３−１に続くｋ＋ｌ−１個のコマ３−２〜４−ｌの画像が動画表示する。同様に、検出数４のコマ６−１で停止させ、カーソル操作によりコマ６−１で表示された画像に続くｎ＋ｐ−１個のコマ６−２〜７−ｐの画像を動画表示する。 （もっと読む）

【課題】撮影された画像に対して簡単な操作で効率的に高精度な人物検索を行う。
【解決手段】撮像手段により撮影された映像に含まれる人物に関する情報を抽出し、画面に表示する人物検索装置において、前記映像に含まれる時系列の各画像に対して人物特徴情報を蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段に対して予め設定される条件に基づいて該当する人物を検索する検索手段と、前記検索手段により得られる検索結果に対応する情報を前記蓄積手段により抽出し、抽出した内容を表示するための画面を生成する画面生成手段と、前記画面生成手段により生成された画面を出力する出力手段とを有し、前記画面生成手段は、前記検索手段により得られた人物に対応して予め設定された人物特徴或いは行動、又は前記撮像手段と連携した機器をアイコンによって表示することにより、上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】画像処理による人物計数装置において、精度の高い人物計数機能に加え、人物の身長等の特徴を取得可能な人物計数装置の提供をする。
【解決手段】人物計数装置は、所定領域の画像を取得するカメラと、カメラにおける画像を解析する画像解析部２１とを備え、カメラは、所定領域を通過する人物の顔画像および全身画像が取得可能な位置に設置され、画像解析部２１は、画像から人物の顔画像を抽出する抽出部１０００と、抽出部１０００における顔画像ごとに、顔画像を含む人物に対応するテンプレート領域を設定するテンプレート設定部１０２と、テンプレート領域が所定領域内の所定エリアを通過した場合に、テンプレート領域に対応する人物をカウントする計数部１０３とを有する。 （もっと読む）

【構成】カメラＣ＿１〜Ｃ＿４のうちカメラＣ＿３およびＣ＿４に注目したとき、カメラＣ＿３およびＣ＿４は、共通視野ＶＷ＿３４を部分的に有し、かつ路面に対して斜めに交差する方向の被写界を捉える。ＣＰＵは、カメラＣ＿３およびＣ＿４からそれぞれ出力された被写界像Ｐ＿３およびＰ＿４を取り込み、路面の上方から被写界を捉えた状態を表す鳥瞰画像を取り込まれた被写界像Ｐ＿３およびＰ＿４に基づいて作成する。ＣＰＵはまた、共通視野ＶＷ＿３４に障害物が存在するとき、鳥瞰画像上の障害物画像の姿勢を、カメラＣ＿３およびＣ＿４と障害物との位置関係に基づいて調整する。
【効果】共通視野ＶＷ＿３４における障害物の再現性が向上する。 （もっと読む）

【課題】モニタの故障などで、以前と異なる解像度のモニタを接続した場合でも自動的に解像度を検出して最適な画面構成を自動生成する機能を有するプラント監視装置を提供する。
【解決手段】画面出力要求を受けた表示画面作成部２１２は、その画面ＩＤに対応する基準監視画面を構成する全部品の基準プロパティ情報を記録した「基準プロパティ情報ファイル」を基準監視画面格納部５１から取得する。
次に解像度読み出し手段２１３ａによってモニタ解像度を検出し、その解像度と先ほどの画面ＩＤに対応するプロパティ補正ファイルをプロパティ補正ファイル格納部５２から取得する。
基準プロパティ情報に対してプロパティ補正ファイルの内容から補正を加えた部品群のプロパティ情報を元に、出力すべき画面のデータを、画面データ補正部２１４で作成してモニタ３に出力する。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる人物の状況に応じて高精度に人物の同定を行う。
【解決手段】異なる時間に撮影された映像に含まれる人物を同定する人物同定装置１０において、前記人物の同定要素を抽出する同定要素抽出手段１５と、前記同定要素抽出手段により得られた特徴量から予め設定された撮影条件に応じて既に設定されている同定要素から使用しない同定要素を選択する同定要素選択手段１６と、前記同定要素選択手段により得られた同定要素を用いて前記人物の同定を行う同定手段１７とを有する。 （もっと読む）

【課題】データ量を抑制しながら映像の全領域を高画質に記録する、監視映像記録装置の提供を目的とする。
【解決手段】本発明の監視映像記録装置は、監視映像を圧縮画像データとして圧縮する画像圧縮処理手段１００と、監視映像中に人物顔の有無を検出する顔検出処理手段１０２と、圧縮画像データを記録する記録手段１０１と、を備え、画像圧縮処理手段１００は、顔検出処理手段１０２の検出結果に応じて監視映像の圧縮率を変更することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】本発明は、人間または動物の体（２）に関連する少なくとも一つのオブジェクト（３１−３３）の画像データを検出し表示するための方法を提供する。
【解決手段】この方法は、以下の方法ステップを含み、空間的な構造および／または前記オブジェクト（３１−３３）の位置を物理的空間検出により検出し（３−５，７−９）、この検出を基礎としてオブジェクト（３１−３３）の画像データを生成し、画像データを人間または動物の体（２）を表す人工体（３０）に投影し、人工体（３０）に投影されている画像データを用いてオブジェクト（３１−３３）を表示する。 （もっと読む）

【課題】人物の向き等に関わらず、高速かつ高精度に人物追跡を行うことができる。
【解決手段】動画の各フレームの画像について、顔検出部で顔検出処理を行うか、人物マッチング部でテンプレートマッチングを行うかを判断する（ステップＳ１１）。例えば、顔検出部で処理を行っている場合は人物マッチング部で処理を行うとし、顔検出部で処理を行っていない場合には顔検出部で処理を行うとする。顔検出部で処理を行う場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）には、画像に対して顔検出フルサーチ処理を行って顔領域を検出し（ステップＳ１２）、当該フレームの直近のフレームから検出された顔との同一性を検証する（ステップＳ１３）。人物マッチング部で処理を行う場合（ステップＳ１１でＮＯ）には、顔検出フルサーチ処理が行われた直近のフレームから検出された顔領域をテンプレートとしてテンプレートマッチングを行い、顔領域を検出する（ステップＳ１４）。 （もっと読む）

【課題】顔検出フィルタと人体検出フィルタの使い分けを行うことにより、高速かつ高精度な人物検出装置を提供する。
【解決手段】撮像手段２４により撮影された映像に含まれる人物を検出する人物検出装置において、前記映像に含まれる時系列の各画像のうち、所定の画像から所定以下の大きさを有する１又は複数の人物に対する人体領域を検出する人体検出手段１４と、前記所定の画像から所定以上の大きさを有する１又は複数の顔領域を検出する顔検出手段１５と、前記人体検出手段及び顔検出手段により得られる検出結果に基づいて、複数の画像に含まれる人物に対する同定処理を行う同定手段１７と、を有する。 （もっと読む）

【課題】遮蔽物等により隠蔽された人体の一部を補正して正確な人物領域の検出を行う。
【解決手段】撮影された映像に含まれる人物の画像領域を検出する人物領域検出装置において、前記映像を撮像して時系列の画像を得る撮像手段と、前記撮像手段で得られる時系列の各画像から追跡対象となる人物の身長を推定する身長推定手段と、前記人物の画像領域の一部が遮蔽物により遮蔽されたか否かを判断する隠蔽状態判定手段と、前記遮蔽状態判定手段により得られる判定結果から、前記人物の画像領域の一部が遮蔽物に遮蔽されていた場合、前記身長推定手段により得られる前記人物の頭又は足の端部の位置情報と、前記画像から特定される消失点とに基づいて、前記遮蔽物により遮蔽された部分も含めて前記画像中における人物領域を推定する人物領域推定手段とを有することにより、上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】撮影装置から画像表示装置間に送信する画像データ量を低減させ、しかも、画像表示装置において侵入者等の異物の検知が容易に行えるようにする。
【解決手段】 画像処理システムであって、撮影装置２０と、撮影装置と無線通信可能に接続された画像表示装置１０からなり、撮影装置２０はカメラで撮影した画像から異物画像を切り出す手段と、撮影画像における異物画像の位置情報を取得する手段と、切り出した画像を前記位置情報と共に画像表示装置に送信する手段とを有し、画像表示装置１０は、前記切り出した異物画像と前記位置情報を受信する手段と、受信した異物画像を前記位置情報に基づき、画像蓄積手段に予め蓄積した異物のない背景画像に重ね合わせて表示する画像表示装置を有する。 （もっと読む）

【課題】画面の覗き見を精度良く検知する。
【解決手段】撮影を開始し（Ｓ１１）、フレーム毎の画像を取得する（Ｓ１２）。取得した画像から顔画像を検出する（Ｓ１３）。検出した顔画像から特徴量を算出する（Ｓ１４）。算出した特徴量から、他人の顔であるか否かを判定する（Ｓ１５）。利用者の顔である場合（Ｓ１５でＮＯ）には、Ｓ１２〜Ｓ１５を繰り返す。他人の顔である場合（Ｓ１５でＹＥＳ）には、他人の顔を液晶表示画面１２に表示する（Ｓ１６）。他人の顔を表示した後に、画像データの取得（Ｓ１７）、他人の顔の検出（Ｓ１８）、特徴量の算出（Ｓ１９）を行い、算出した特徴量から、液晶表示画面１２が覗き見されているか否かを判定する（Ｓ２０）。覗き見されていない場合（Ｓ２０でＮＯ）には、Ｓ１７〜Ｓ２０を繰り返す。液晶表示画面１２が覗き見されている場合（Ｓ２０でＹＥＳ）には、警告マーク５７を液晶表示画面１２に表示する（Ｓ２１）。 （もっと読む）

【課題】取得した画像に含まれている物体が、立体物かどうかを精度よく判断できること。
【解決手段】立体物判定装置は、取得した画像データに含まれる物体の複数の特徴点を検出する検出部２と、前記複数の特徴点を３次元モデルで正規化した正規化パターンを生成するパターン正規化部５と、３次元モデル及び正規化パターンから画像データ中の前記物体に照射されている光の照明方向を推定する推定部６と、前記照明方向を用いて画像データ中の物体が立体物であるかを判定する判定部７と、を備える。 （もっと読む）

【課題】顔認識において、なりすましを正しく検出可能な画像処理技術を提供する。
【解決手段】取得部５１は、撮影された認証対象の画像を時系列に取得して、隣接フレームを抽出する。設定部５２は、隣接フレームのそれぞれについて、顔領域と背景領域とを設定する。対応付け部５３は、顔領域と背景領域とのそれぞれにおいて、隣接フレーム間の各画素の対応付けを行う。算出部５４は、顔領域と背景領域とのそれぞれにおいて、動き特徴量を算出する。判定部５５は、顔領域における動き特徴量と背景領域における動き特徴量とを比較して、認証対象が写真であるか人間であるかを判定する。 （もっと読む）