【課題】計算時間を低減して人間の行動を正確に特定できるコミュニケーションロボットおよびそれを用いた動作識別システムを提供する。
【解決手段】動作識別システム１０はコミュニケ−ショロボット１２を含み、コミュニケ−ショロボット１２は人間が所持する、または人間の近傍に存在する物品のタグＩＤを検出する。コミュニケーションロボット１２は、検出したタグＩＤから人間の動作候補を決定する。また、コミュニケ−ショロボット１２は、眼カメラで、人間の画像（映像）を撮影する。そして、動作候補の各々と撮影画像との類似度を算出し、撮影画像が示す動作を、類似度が最も高い動作として特定する。 （もっと読む）

【課題】装置自身が移動するような動的環境下でも移動体を撮像して得られた画像から移動体を検出する画像処理装置および画像処理方法を提供する。
【解決手段】異なる二視点から第一および第二の撮像装置により移動体を撮像することにより得られる第一および第二の画像を取得する画像取得手段と、第一の画像から複数の特徴点を検出する特徴点検出手段と、第一の画像および第二の画像を用いてステレオ画像処理を行うことにより、特徴点毎の視差を表す視差分布を得るステレオ画像処理手段と、視差分布における視差に対するしきい値を決定するしきい値決定手段と、視差分布においてしきい値を上回る視差を有する特徴点を移動体内特徴点に分類する特徴点分類手段と、移動体内特徴点を用いて第一の画像中の移動体の画像領域を検出する移動体検出手段とを具備する。 （もっと読む）

【課題】 画素値に基づいてドットの形成または非形成を決定する際に、顔領域の画像の品質が高くなるようにドットの形成または非形成を決定できる技術を提供する。
【解決手段】 まず、画像データで表される画像中において顔が存在する顔領域の範囲を決定する。そして、画像データからドットデータを生成する。その際、次の２通りの処理を行う。第１の処理では、処理対象画素の画素値としきい値とを比較してドットのＯＮ／ＯＦＦを決定する。そして、表現される濃度と処理対象画素の画素値との誤差に基づいて、他の画素の画素値かしきい値を改変する。また、第２の処理においては、同様にドットのＯＮ／ＯＦＦを決定し、ずれに基づく画素値またはしきい値の改変を行わない。そして、顔領域の画像データからドットデータを生成する際には、顔領域以外の通常領域の場合よりも、第１の処理を多く実行する。 （もっと読む）

【課題】 指標の設置位置、姿勢、形状、寸法の検討、指標作成、指標設置といった、指標画像によるカメラ位置姿勢推定に必要となる指標初期設定作業の工数を軽減し、短い時間でカメラ位置姿勢推定に適切な指標を設置可能とする為の技術を提供すること。
【解決手段】 現実空間を模した仮想空間を、当該現実空間中に定義された座標系に一致させて設定した場合に、所望の視点から見た当該仮想空間の画像上で、指標を配置する指示位置に対応する現実空間中の位置を求め（Ｓ４００）、指標が画像上で占める領域に対応する現実空間中の領域を求める（Ｓ４０４）。 （もっと読む）

【課題】 デジタル２値画像（特に線図形）の細線化において生じる、交点、３分岐点、複雑分岐点、鋭角部付近で生じる心線（中心線）の歪みをなくすかあるいは非常に小さくする細線化方式を開発する。
【解決手段】 あらかじめ、正確な細線化に必要な情報を豊富に含む背景領域の距離値付き心線（スケルトン）を求め、これを図形領域に延長した情報を用いて、Ｈｉｌｄｉｔｃｈの細線化法における輪郭画素の削除過程で不足する角付近（凹部）の画素を追加削除し、細線化のための輪郭画素削除過程における輪郭線形状の正確な伝搬を可能にする。 （もっと読む）

【課題】 人体の実際の構造を考慮してヒトの平衡能力に関連する診断データを得ることができる身体動揺を測定する装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】 被験者１を所定の位置に位置決めし、被験者の平衡能力で立位を平衡維持させ、被験者の身体に取付けられた撮影指標２２ａ，２２ｂ，２２ｃを立位時に連続撮影して画像データを入力し、入力した画像データから被験者の平衡能力に関連する診断データ（ＰＩＤ制御の比例係数Ｋ_Ｐ，積分係数Ｋ_Ｉ、及び微分係数Ｋ_Ｄ）を求める。 （もっと読む）

【解決課題】 部分画像各々の原画像に対する状態の違いが存在することを想定し、かつ、共通する複数の特徴点を検索する処理の高速化を図ることができるようにする。
【解決手段】 原画像を複数回に分けて一部分が重複するように読み取り、複数の部分画像を表す複数の部分読取画像データを生成し（１００〜１０５）、部分画像各々の原画像に対する傾き角度及び正立方向を検出し（１１０、１１２）、検出された傾き角度に対応するフィルタを用いて部分画像各々における複数の特徴点を抽出し（１１６）、抽出した特徴点に基づいて、複数の部分画像から共通する複数の特徴点を有する部分画像の組を検索し（１１７〜１１９）、検索された部分画像の組を共通する複数の特徴点が重畳するように接合して、原画像を表す原画像データを生成する（１２０）。 （もっと読む）

【課題】 画像中に含まれる顔の出力結果の品質が高くなるような画像データの処理の技術を提供する。
【解決手段】 まず、第１の画像データの画像中において顔が存在する顔領域の範囲を決定する。そして、第１の画像データを第２の画像データに変換する。顔領域以外の通常領域の第１の画像データの変換を行う際には、通常領域用プロファイルを使用して変換を行う。一方、顔領域の第１の画像データの変換を行う際には、通常領域用プロファイルとは異なる顔領域用プロファイルを使用して変換を行う。 （もっと読む）

【課題】 視認性に優れた画像表示を可能にする画像処理装置、その画像処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】 移動体通信端末１は、テレビモードに設定されている場合、即ちユーザがテレビジョン放送番組を視聴している場合にのみ、端末角度と基準角度との差分（傾斜角度）に応じて、コントラスト、輝度、及び色合いを調整し、モニタ９の表示画像を補正する。このように、画像の補正が有効なテレビ画像を表示している場合にのみ、傾斜角度に応じてコントラスト等の調整を行い、画像の補正がテレビ画像ほど有効でない待ち受け画像などを表示している場合には、コントラストの調整等を行わないことで、コントラスト等が頻繁に変化し、目障りとなるといった事態を防止することができ、この結果、モニタに表示される画像の視認性を高めることができる。 （もっと読む）

【課題】処理対象物の基準部位を基準とする目標位置に対して所定の処理を高精度に施す。
【解決手段】露光ステージ１８に装着された基板Ｆのアラインメントマーク６０ａ〜６０ｄを読み取り、アラインメントマーク６０ａ〜６０ｄを基準とするテストパターンを基板Ｆに露光記録し、テストパターンとアラインメントマーク６０ａ〜６０ｄとの位置関係から装置固有補正データを算出して露光装置１０に設定する。露光装置１０は、前記装置固有補正データを用いて描画データの描画位置を補正し、所望の画像を基板Ｆに露光記録する。 （もっと読む）

本発明は、顔認識を実行する方法を記載するものであり、当該方法は、多数の個別の顔画像Ｉ₁，Ｉ₂，．．．，Ｉ_jから顔の領域を表す状態のマトリクスを含む平均の顔モデルＭ_AVを生成し、多数の既知の顔のうちのそれぞれ１つについて参照の顔モデルＭ₁，Ｍ₂，．．．，Ｍ_nをトレーニングするステップを含み、この場合、参照の顔モデルは、平均の顔モデルに基づく。テスト画像Ｉ_Tは、識別されるべき顔について取得され、平均の顔モデルＭ_AVを通してベストパスは、テスト画像に基づいて計算される。類似の程度は、平均の顔モデルのベストパスをそれぞれの参照の顔モデルに適用し、テスト画像の最も類似する参照の顔モデルを識別することで、テスト画像に対してそれぞれの参照の顔モデルについて評価され、この識別された参照の顔モデルは、その類似の程度に基づいて許可又は拒否される。さらに、本発明は、顔認識を実行するシステムを記載する。また、本発明は、顔認識システムで使用される参照の顔モデルＭ₁をトレーニングする方法及びシステム、顔認識システムで使用される参照の顔モデルＭ_nについて類似性の閾値を計算する方法及びシステム、顔認識システムで使用される画像を最適化する方法及びシステムに関する。
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【課題】変換パラメータの長期的変動に対応可能で、キャリブレーションを簡略化可能なキャリブレーション装置を提供すること。
【解決手段】画像を撮影する複数のカメラ１０１ａ、１０１ｂのうち一のカメラにおいて撮影された前記画像内の３次元空間上の任意の面上の点を、他のカメラから観察した画像内の前記面上の点に変換する変換パラメータを用いて、前記複数のカメラが撮影した画像から前記面上に存在する障害物を検出する障害物検出部１２１と、前記障害物までの距離を検出する距離検出部１０２が検出した前記障害物までの距離と、前記障害物検出部１２１が検出した前記障害物の前記画像上における位置座標とから、前記変換パラメータを補正する並進成分補正部１２３と変形成分補正部１２４とを備えた。 （もっと読む）

【課題】 カメラ位置とカメラ回転角を示すカメラベクトルにＧＰＳ等で得られる絶対座標を与えて校正を行い、高精度の位置情報を生成・取得する。
【解決手段】 移動体の周辺のビデオ映像を取得するとともに、移動体の位置計測データを計測する移動体計測部１０と、取得されたビデオ映像からカメラの三次元位置及び３軸回転位置を示すＣＶデータを生成するとともに、計測された位置計測データを取得するデータ生成部２０と、ＣＶデータ及び位置計測データを、基準時刻により関連付けられた時刻同期ＣＶデータと時刻同期計測データとして生成する時間軸整合部３０と、時刻同期ＣＶデータと時刻同期計測データを同一時間軸で関連付けて比較して相互に補完補正するＣＶ補正信号を生成するＣＶ補正部４０と、取得されたビデオ映像の各フレームに対応して、ＣＶ補正信号により補正された高精度ＣＶ値を出力する高精度ＣＶデータ出力部５０とを備える。 （もっと読む）

【課題】誰も目をつむっていない画像と誰かが目をつむっている画像を区別して記録できるようにする。
【解決手段】Ｓ５では、目領域検出部１１２ｃは、顔検出部１１２ａの検出した顔部分から目の存在する目領域を検出する。Ｓ６では、目開閉検出部１１２ｄは、検出された目領域内の目が開いているか又は閉じているか判断する。目が開いている場合はＳ７に移行する。Ｓ７では、全ての顔部分について目が開いていると判断された場合はＳ８に移行する。Ｓ８では、ＶＲＡＭ１３２の画像データをExifファイルとして記録媒体４０に記録する。この際、ＣＰＵ１１２はExifファイルのヘッダ部分の所定のタグ（Imagedescriptionタグなど）に撮影成功画像である旨を示す情報を記録する。 （もっと読む）

【課題】少なくとも、歌い手の表情を反映させた画像および音声を楽しむことができるカラオケシステムを提供。
【解決手段】ネットカラオケシステム10は、中継サーバ14の情報管理部106で複数の端末装置から歌う要求を受信し歌う順番を設定しこの歌う順番により歌い手側に指定された端末装置から第１歌唱情報22を受信し、この端末装置からの情報に含まれる選曲した楽曲に対応したカラオケデータ130を歌い手の端末装置に配信し、聞き手側の端末装置に第２歌唱情報126および130を配信し、第１の端末装置にてカラオケおよび歌唱による音、ならびに画像から抽出された表情パラメータを中継サーバ14から聞き手側の端末装置に送り、背景付モデルの画像に表情パラメータを活かし連続的に生成し、カラオケ演奏と歌を音声とし出力する。 （もっと読む）

【課題】 車両が撮影画像の画面端に停止しているような場合であっても、停止状態を適切に検出することが可能な停止低速車両検出装置及び方法を提供する。
【解決手段】 背景画像作成部２２、特徴画像作成部２３、特徴コード作成部２４により、入力される撮影画像に基づき車両等の検出用の背景画像、特徴画像、特徴コードを作成する。車両認識部３０は、車両候補矩形検出部３１において特徴コード等を基に車両候補矩形を生成して車両の認識を行い、車両追跡部３２において検出車両の追跡を行う。車両視野外停止検出部３３は、車両候補矩形が撮影画像の画面端に接している場合に、車両候補矩形の特徴点として底辺の中心点や矩形領域の中心点の位置を算出してこの点を中心に予め設定した縦横長の探索矩形を作成し、車両候補矩形の特徴点が探索矩形内に予め設定した時間以上存在する場合に視野外での車両の停止状態や低速状態を検出する。 （もっと読む）

【課題】 顔判別装置の学習方法において、顔の表情の変化に強い顔判別装置とすることを可能にする。
【解決手段】 学習用顔画像の顔の向きや天地方向を揃えるだけでなく、学習用顔画像として、上唇より下側部分を除いた特定の顔部品のみを囲む所定の顔領域の画像のみを用いるようにする。例えば、学習用顔画像を、目、鼻および上唇のみを囲む領域の画像に限定する。 （もっと読む）

【課題】 放射線画像補正装置において構造ノイズを精度良く補正する。
【解決手段】 記憶手段６３には放射線が一様に照射された蓄積性蛍光体シートから取得された基準画像データＰｒｅｆから作成された、構造ノイズが量子ノイズに対し４倍以上含まれている補正画像データＰｒが記憶されており、補正手段６２が、記憶手段６３に記憶された補正画像データＰｒを用いて放射線画像データＰを補正する。 （もっと読む）

腹臥位及び仰臥位における結腸の画像を相関させるためのコンピュータトモグラフィイメージング装置が開示されている。装置は、腹臥位又は仰臥位における結腸壁上の少なくとも１つの第１のロケーションを表わす３Ｄ画像データを生成し、その位置における、結腸壁に沿って延在する結腸ヒモに沿った複数のロケーションを表わす３Ｄ画像データを生成するためのＸ線源及び検出器の対を有する。Ｘ線源及び検出器は更に、腹臥位又は仰臥位の他方において、結腸ヒモに沿った同じロケーションを表わす３Ｄ画像データを生成する。コンピュータは、第１のスキャンされた画像内の第１のロケーションに対応する第２のスキャンされた画像内のロケーションを決定するためのプロセッサを有する。
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【課題】 高精度な物体の３次元モデルを生成することを可能にする。
【解決手段】 頂点座標記憶部１０１には、物体の標準モデルの頂点の３次元座標が記憶されている。頂点対応づけ部１０３は、画像入力部１０２で入力された画像から選ばれた基準画像から、頂点座標記憶部１０１に記憶された物体の標準モデル上の頂点に対応する上の点を検出する。対応点検出部１０４は、画像入力部１０２で入力されたほかの画像から、頂点対応づけ部１０３で検出された基準画像上の点に対応する点を検出する。奥行き算出部は、頂点対応づけ部１０３で検出された基準画像上の点と、対応点検出部１０４で検出されたほかの画像上の点とから、ステレオ法により基準画像上の点の奥行きを求める。頂点座標更新部１０６は、基準画像上の点と、その点の奥行きに基づいて、標準モデルの３次元座標を更新する。 （もっと読む）