【課題】異なる属性を持つ画像及び図表を位置合わせするための特徴量を自動的に求める。
【解決手段】画像と図表との位置合わせをする計算機システムであって、演算部と、記憶部と、入力部と、データ記録部と、を備え、前記受け付けた画像及び図表を前記記憶部から読み出し、前記読み出された画像及び図表の各々をサンプル点を中心とした複数の領域に分割し、前記分割された領域の特性を判定して前記画像及び図表の特徴パターンのセットを生成する特徴パターン生成部と、前記生成された特徴パターンを比較することによって、前記位置合わせをする画像及び図表の対応関係を計算する関係計算部と、前記計算された対応関係に基づいて、前記位置合わせをする画像及び図表の少なくとも一つの座標系を変換する変換部と、前記座標系が変換された画像及び図表を結合する結合部と、を含む。 （もっと読む）

【課題】医師による病理診断をコンピュータシステム等によって支援する技術分野において、複数種の臓器に対応することで病理診断をより効果的に支援する技術を提供する。
【解決手段】検査対象となる臓器の選択を含む機能選択をユーザに行わせ（ステップＳ１０１）、検査対象画像を取得する（ステップＳ１０２）。続いて、臓器に依存しない要素については共通支援機能として分類を実行する一方（ステップＳ１０３）、臓器に特有の要素に関しては、臓器に特化した検出アルゴリズムをプラグインとして用意しておき、これを適宜組み込んで実行する（ステップＳ１０４）。これらの結果を統合して表示させることで（ステップＳ１０６、Ｓ１０７）、同一の装置で複数種の臓器の診断支援を行えるようにする。 （もっと読む）

【課題】物体認識に問題があったような場合でも容易に問題を解決する。
【解決手段】撮像手段が撮像した画像を出力する画像出力手段１６１３と、出力された画像の特徴量を読み取ることによって特定の物体を認識する物体認識手段６１１と、少なくとも認識された物体についての画像を表示部に表示する確認画像表示手段６１５と、物体の認識に問題があった場合、当該問題を示す指示を受け付けて、受け付けた指示内容に応じて当該問題を解決する問題解決手段６１６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】検出対象画像が低解像度であっても瞳孔検出精度を向上することができる瞳孔検出装置及び瞳孔検出方法を提供すること。
【解決手段】瞳孔検出装置１００において、目領域実寸算出部１０２が、目領域の実スケール値を取得し、瞳孔状態予測部１０３が、瞳孔径の実スケール予測値を算出し、必要解像度推定部１０５が、算出された実スケール予測値に基づいて、解像度のターゲット値を算出し、目領域画像正規化部１０７が、算出された解像度のターゲット値及び目領域の実スケール値に基づいて、拡大／縮小倍率を算出し、算出された拡大／縮小倍率に基づいて目領域の画像を正規化し、瞳孔検出部１０８が、正規化された目領域の画像から瞳孔画像を検出する。 （もっと読む）

【課題】車両と道路使用弱者との衝突を回避する道路使用弱者保護システムを提供する。
【解決手段】視覚的場面の距離マップがステレオビジョンおよび協働する画像処理システムにより生成され、関心領域外および衝突が不可能の対象物がフィルターにより取り除かれ、また道路表面も取り除かれる。距離ビンにクラスター分けされた対象物がセグメンテーションにより分離される。主要コンポーネント解析によってコンポジット距離マップが生成され、連結コンポーネント篩い分けフィルタにより処理される。対象物は一つ又は複数のハーモニックプロファイルおよびほかの特性を用いて、インクルーシブ、エクスクルーシブ及びハーモニックネットワークの組み合わせで種類分けの基準を生成し、認識プロセッサを用いて判別される。 （もっと読む）

【課題】従来よりも適切な注意喚起をすることができる車載用電子機器等を提供する。
【解決手段】車外撮影カメラで撮影した前方映像データ中に標識があるかを判定し（Ｓ１１０）、標識があると判定した場合（Ｓ１１０：Ｙ）、Ｓ１３０で道路標識の種類に基づく重要度を加味して道路標識の種類に基づく報知を抑制する（Ｓ２００）か、抑制しないか（Ｓ１８０、Ｓ１９０）を決定する。したがって、重要度の低い標識についての報知が頻繁になされ鬱陶しく感じたり、頻繁な報知に慣れてしまって重要な標識の報知をやりすごしてしまったりして、結局、適切な注意喚起ができないという問題を解決でき、従来に比べ適切な注意喚起をすることができる。 （もっと読む）

【課題】安価且つ高速に手指の状態を検出することが可能な手指ジェスチャ検出装置を提供する。
【解決手段】手指ジェスチャ検出装置は、光源１１，１２と、１つのカメラ２０と、画像認識部３０とからなる。光源１１，１２は、検出面１に入力される手指２に対して複数の位置から光を照射し、複数の照射光にそれぞれ対応する手指の複数の影の像２１，２２を検出面１上に形成するものである。１つのカメラ２０は、検出面１に対して垂直方向に離れた位置に配置され、複数の光源１１，１２により形成される複数の影の像２１，２２及び手指２の像を撮像するものである。画像認識部３０は、１つのカメラ２０により撮像される複数の影の像２１，２２及び手指２の像を認識し、影の像２１，２２及び手指２の像の状態により検出面１に入力される手指２の状態を検出する。 （もっと読む）

【課題】照合基準の媒体の画像と、照合対象の媒体の画像と、を比較して照合基準の媒体と照合対象の媒体と、の同一性を判定する場合において、照合基準の媒体の画像に含まれる筋状の雑音成分の影響を抑制する。
【解決手段】雑音画素列特定部２６Ｂは、照合対象の原稿画像中の黒スジに係る雑音画素列を特定し、照合基準情報取得部４８は、照合基準の原稿画像に含まれる照合基準領域の画像から、上記雑音画素列に応じた位置の画素列を除外した第１マスク画像を生成し、照合対象情報取得部５０は、照合対象の原稿画像に含まれる照合対象領域の画像から上記雑音画素列に応じた位置の画素列を除外した第２マスク画像を生成する。そして、比較部５２が第１マスク画像と第２マスク画像とを比較することによって、判定部５４が、照合対象の原稿と照合基準の原稿との同一性を判定する。 （もっと読む）

【課題】心臓を撮影して得られた３次元画像データから心筋梗塞の疑いがある部分をより正確に特定する。
【解決手段】心臓を拡縮状態が異なる２つの時相で撮影して得られた３次元画像Ｖ１、Ｖ２を記憶し、３次元画像Ｖ１において心臓の心筋を表す心筋領域を特定し、特定された心筋領域の各画素について、その画素の３次元画像Ｖ１上の位置、および、その画素に解剖学的に対応する３次元画像Ｖ２上の点の位置をそれぞれ取得し、取得された３次元画像Ｖ１、Ｖ２上の位置を用いて、各画素により表される心筋部分の２つの時相間での移動を表す移動ベクトルを取得し、各画素にその画素により表される心筋部分の移動ベクトルを与えてなるベクトル場を各画素において空間的に微分した微分値を取得し、出力する。 （もっと読む）

【課題】数千枚、数万枚オーダーで蓄積されている画像を整理することは容易ではなかった。それを解決するために顔認識を用いて、人物を特定することで人物での整理を自動で行うことができるが、照合枚数が増えると比較枚数が増大する問題があった。
【解決手段】本発明は、顔の特徴量を用いて人物照合を行い、写真分類をする機能において、人物登録時に表情を検出し、表情の分類によって特徴量を整理し、整理後の分類時に分類したい人物の顔の表情を検出することで、同じ表情分類に属する特徴量のみを比較することで、比較回数を削減した比較を行う。 （もっと読む）

【課題】臓器領域を抽出するために記憶するデータ量を削減し、かつ正確に臓器領域の抽出を行う。
【解決手段】所望の抽出対象臓器の臓器名が入力されると（Ｓ７１）、医用画像処理装置３は、入力された所望の抽出対象臓器の臓器名をキーとして記憶装置１３の分割条件テーブル５１を検索し、分割条件を決定し（Ｓ７２）、決定された分割条件に基づいて分割される医用画像２に対して、第１の分割領域に含まれる画素数が最大、および／または第２の分割領域に含まれる画素数が最小となるように、臓器領域を抽出するための閾値を決定し（Ｓ７３）、決定された閾値に従って閾値処理を行い、医用画像２の臓器領域を抽出する（Ｓ７４）。 （もっと読む）

【課題】異品種の混入に対して高い検知力をもつ異品種混入検査方法及び検査装置を提供する。
【解決手段】被検査対象物のパターンから特徴あるパターンを有する被検査領域を選定し、前記被検査領域の複数の画素の輝度値をマスターデータ輝度値として予め取得し、マスターデータ輝度値と、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の複数の画素の輝度値との正規化相関係数の算出を、被検査対象物の全画像領域にわたって行い、最も正規化相関係数の値が大きい領域がマスターデータを取得した検査領域と一致したと判断し、前記最も大きい正規化相関係数の値が予め設定された閾値以上の場合は前記被検査対象物を正規品種と判定し、閾値以下の場合は前記被検査対象物を異品種と判定することを特徴とする異品種混入検査方法。 （もっと読む）

【課題】共連れを極力的確に検知できる距離画像カメラを用いた人体識別方法および人体識別装置を提供する。
【解決手段】
距離画像カメラで監視対象領域の距離画像を取得する撮像工程と、取得された距離画像から算出した各部の法線ベクトルの角度を画素値とする法線ベクトル画像を算出する法線ベクトル画像算出工程と、人体の少なくとも頭部が含まれるように撮像した距離画像から法線ベクトル画像をテンプレートとして準備するテンプレート準備工程と、画素値である距離情報に基づいて、各テンプレートのサイズを変倍するテンプレート変倍工程と、その各テンプレートと前記監視対象領域法線ベクトル画像との適合度が所定閾値以下であるか否かに基づいて、人体に対応する１つ以上の領域を推定する人体対応領域推定工程と、この人体対応領域推定工程で人体に対応すると推定された各領域の論理和に基づいて人体の数を判定する人数判定工程とを含む。 （もっと読む）

【課題】線種の異なる線が直線状に連続する場合に、そのうちのいずれかの線種の線を構成する要素どうしを統合すること。
【解決手段】登録部１０５は、第１抽出部１０３及び第２抽出部１０４がそれぞれ抽出した第１要素及び第２要素を線の候補として登録する。統合部１０６は、注目する候補と、それに連続し、かつ、統合条件を満たす候補とを統合して線とする。第１算出部１０７は、統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する。第２算出部１０８は、算出された特徴量から線種に特有な特徴量との類似度を算出する。補正部１１０は、算出された類似度に基づいて、統合条件を補正する。除外部１１１は、算出された類似度に基づいて、登録されている候補を除外する。統合部１０６は、統合した線を注目する候補とし、この候補と、この候補に連続し、かつ、補正された統合条件を満たす候補とを統合して線とする。 （もっと読む）

【課題】 顔画像から人物の属性を精度よく推定することが可能な人物属性推定装置等を提供する。
【解決手段】 人物の属性を推定するための特徴量として、顔領域のシワ特徴量、シミ特徴量、及び唇特徴量を算出する。シミ特徴量は、肌マスクによるマスク処理後画像とこれを更にスムージング処理したぼかし画像との差分を用いてブロック毎に算出する。シワ特徴量は肌マスクによるマスク処理後画像からシワの強度と方向とをブロック毎に算出する。唇特徴量は、肌マスクを用いて抽出される唇領域について、元の顔領域内の基準色に対する色の比較値として算出する。このようにして算出されたシミ特徴量、シワ特徴量、及び唇特徴量を用いることにより年齢・性別等の人物属性を精度よく推定でき、また環境変動によるロバスト性を向上できる。 （もっと読む）

【課題】周囲の画素と異なる画素値の異常部を精度良く検出すること。
【解決手段】本発明のある実施の形態の画像処理装置１０において、演算部２０は、画像内の検査対象領域の画素の画素値をもとに、検査対象領域の各画素の画素値に対して、検査対象領域内で連続的となる近似値算出部２１と、近似値が検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する妥当性評価部２２と、妥当性評価部２２が近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する領域分割部２３と、分割後の各領域を新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する対象領域再設定部２４と、画像内の画素の画素値と妥当性評価部２２が妥当と評価した近似値とをもとに異常部を検出する異常部検出部２５とを備える。 （もっと読む）

【課題】特別なセンサなどを設けることなく、車両の死角となる車両後部近傍を通過する歩行者を検出して、周囲に注意を促すこと。
【解決手段】車両周囲報知装置１は、カメラ２により撮影された画像に基づいて車両後部近傍に歩行者が存在するかを検出する画像解析手段３と、対象物が検出された場合に報知を実行させる制御手段４とを備えている。画像解析手段３は、カメラ２により撮影される画像から車両後方に存在する対象物の輪郭を検出し、最も輪郭が大きな対象物が、撮影画像の上下方向における中央位置に存在し、かつ、撮影画像における上下方向幅の５割以上の大きさを占める場合に、歩行者が車両後部近傍に存在するものと判断する。 （もっと読む）

【課題】 入力画像の構造を失うことなく位置ベースの画像補正を行うための技術を提供する。
【解決手段】 画像処理装置は、特定のカテゴリに属する被写体を入力画像から検出するための、被写体のモデルを示すモデル情報を記憶するモデル記憶手段と、モデル情報を参照して入力画像から被写体を検出する検出手段と、検出した被写体が入力画像において占める領域に対して画像補正を行うか否かを決定する決定手段と、画像の局所領域について、補正前の特徴を示す特徴ベクトルと、補正後の特徴を示す特徴ベクトルとの対応関係を示す複数の補正用データセットを記憶する補正用データセット記憶手段と、画像補正を行うと決定した領域を構成する局所領域を補正するための１以上の補正用データセットを前記補正用データセット記憶手段から選択する選択手段と、選択した補正用データセットを用いて、画像補正を行うと決定した領域を補正する補正手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】 所定の処理を実行する際の条件設定を容易にするとともに、ユーザの意図に則した処理を実行できるようにする。
【解決手段】 ユーザからの指示に基づいて選択された画像より、予め定められたオブジェクトを検出し、該検出されたオブジェクトの属性を判定し、画像に対して予め定められた処理を実行する場合の実行条件として、前記判定された属性を設定する条件設定手段（１１１）を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】撮影された画像が様々な外観の病変部位であるか否かの推定をする。
【解決手段】病変部推定回路３０は、分割回路３１、選択回路３２、輝度勾配算出回路３３、ヒストグラム作成回路３４、特徴量算出回路３６、および判別回路３７を有する。分割回路３１は画像全体を分割して画像ブロックを設定する。選択回路３２は単一の画像ブロックを選択する。輝度勾配算出回路３３は選択された画像ブロックにおける第１〜第８の輝度勾配を算出する。ヒストグラム作成回路３４は第１〜第８の輝度勾配のヒストグラムを作成する。特徴量算出回路３６は第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムにおける各階級の度数を用いて第１、第２の特徴量を算出する。判別回路３７は第１、第２の特徴量に基づいて選択された画像ブロックが正常部位または第１〜第３の病変部位であるか否かを判別する。 （もっと読む）