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Fターム[5B057DC06]の内容

画像処理 (340,757) | 分析部、分析手段 (35,413) | 特徴の抽出 (25,407) | 幾何学量の算出 (10,741) | 特徴点 (2,407) | 重心 (501)

Fターム[5B057DC06]に分類される特許

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【課題】デジタルカメラの取り付け位置及びカメラの視野角を変更することなく画像の切出しを行うことができる画像切出装置を提供する。
【解決手段】顔認証システム100において、高画角のデジタルカメラ10は、被写体を撮像した画像(カメラ出力画像)を画像切出装置20に送信する。画像切出装置は、カメラ出力画像に対して切出開始位置を設定して画像を切出し特徴量の検出を行う。複数の被写体から検出された特徴量は、特徴検出位置統計処理部23で統計処理される。この統計処理の結果得られた重心を基に上記カメラ出力画像に対する切出開始位置(Sx、Sy)、切出画像幅W及び切出画像高さHからなる切出画像サイズが設定される。この重心位置が設定範囲を越えてズレた場合に再設定される。 (もっと読む)


【課題】ユーザのスクリーンモジュール上の凝視点を正確に判定可能な非侵入式視線追跡方法等を提供する。
【解決手段】視線追跡方法は、ユーザの目の画像401を取得し、取得した画像401から瞳孔の基準点41と目上の反射光点42を特定し、瞳孔の基準点41からの反射光点42の距離dと瞳孔の基準点41を通る軸43からの反射光点42の角度θを決定し、距離d、角度θ、事前設定データセットに基づいて凝視点を決定し、凝視点に関する処理を実行する。視線追跡システムは、前記視線追跡方法を実装する。 (もっと読む)


【課題】車両の前方に存在する自転車を判定する。
【解決手段】対象物の温度に応じた輝度値を有する撮像画像を取得し、背景より高い温度を表す輝度値を有する画像領域を抽出する。それぞれが水平方向の幅よりも垂直方向の長さの方が大きい一対の第1対象物部分であって、一方の第1対象物部分と他方の第1対象物部分との間の距離が水平方向において所定値以下である該一対の第1対象物部分が、該抽出された画像領域から検出されると共に、一対の第1対象物部分の間に、該第1対象物部分と異なる輝度を持ち、かつ垂直方向に所定値以上の長さを有する第2対象物部分が存在するならば、該一対の第1対象物部分(両足部分)および該第2対象物部分(タイヤ部分)を含む対象物を自転車と判定する。 (もっと読む)


【課題】車両の前方を横方向に移動する四足動物を判定する。
【解決手段】撮像画像に基づいて、車両の前方において車幅方向に移動している移動対象物を抽出する。移動対象物に外接する外接四角形の縦横比の時間的変化が小さく、該外接四角形の下部領域に撮像されている対象物形状の時間的変化が大きいとき、該移動対象物を、四足動物と判定する。他の例では、移動対象物に外接する外接四角形の上部領域に撮像されている対象物形状の時間的変化が小さく、該外接四角形の下部領域に撮像されている対象物形状の時間的変化が大きいとき、該移動対象物を、四足動物と判定する。 (もっと読む)


【課題】車両に搭載された撮像手段により撮像された画像から前走車両等の画像部分を精度良く判別して、監視対象から除外することができる車両周辺監視装置を提供する。
【解決手段】車両に搭載された赤外線カメラ2R,2Lにより撮像された画像に基づいて、車両の周辺を監視する車両周辺監視装置において、赤外線カメラ2R,2Lにより撮像された画像から、実空間上の対象物の画像部分を抽出する対象物抽出手段20と、対象物抽出手段20により抽出された画像部分に対応する実空間上の対象物と、自車両との相対速度を算出する相対速度算出手段21と、相対速度算出手段21により算出された相対速度の単位時間あたりの変化率が所定値以下である状態が、判定時間以上継続したときに、対象物抽出手段20により抽出された画像部分に対応する実空間上の対象物を、監視対象から除外する非監視対象除外手段25とを備える。 (もっと読む)


【課題】 運転者の認知レベルが低下した場合に、衝突警戒車両の接近認知をタイムリーかつ的確に支援できる衝突警戒車両認知支援装置を提供する。
【解決手段】 衝突警戒車両の接近に対する運転者の生体的な認知可能度をその都度特定し、該認知可能度が一定レベル未満に低下した場合に、特有の認知支援出力を行なう。これにより、運転者の認知レベルが低下した場合に、衝突警戒車両の接近認知をタイムリーかつ的確に支援することができる。 (もっと読む)


【課題】被評価画像のドット特徴量とドット位置ずれを画像ノイズの影響を受けずに、また、一段と正確に安定して検出することができるドット解析手法・装置を新たに提案する。
【解決手段】被評価画像の画像データを2次元の物理量分布データとして読み取る画像入力手段と、物理量分布データから各ドットの重心位置を算出するドット位置算出手段と、ドット位置算出手段により算出された各ドットの重心位置を中心にしてマスクを設定するマスク設定手段と、マスク内の画像データに基づき各ドットの特徴量を算出するドット特徴量算出手段とを有し、ドット位置算出手段は、画像入力手段によって読み取られた2次元の物理量分布データの周波数スペクトルのピーク位置から求められたドット配列情報に基づいて2次元の物理量分布データをドット毎に切り出して各ドットの重心位置を算出する。 (もっと読む)


【課題】 従来の発明においては、主要被写体の向きだけではなく画像中の主要被写体の位置関係も考慮したレイアウト制御を行うことができなかった。
【解決手段】 複数の画像を自動的に配置しレイアウトする際に、画像を入力する画像入力手段と、画像入力手段によって入力された画像から主要被写体の向きと、主要被写体の画像中における位置を解析する手段と、解析手段によって解析された情報を元に画像を配置する配置手段とを備える。 (もっと読む)


【課題】画像処理ユニットから送られてくるデータ等の情報の取りこぼしを防止することができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】本発明の画像処理装置は、所定の画像データの処理を行うための少なくとも1つの画像処理ユニット1と、画像処理ユニット1から出力されるデータを一時的に記憶するデータ一時記憶装置2と、画像処理ユニット1から出力されるデータをデータ一時記憶装置2を介して受けるホスト処理装置3と、を具備する。画像処理ユニット1は、配線基板の上にマイクロプロセッサ、ロジックアレイ、メモリ装置及びこれらを接続する接続手段と外部信号入出力のための少なくとも1つの外部接続端子とを有し、前記マイクロプロセッサ及び前記ロジックアレイに組み込まれるソフトウェアによりデータの処理内容が決定される少なくとも1つのセル基板11を具備する。 (もっと読む)


【課題】監視空間の状態変化が生じても的確に異常行動を検知する。
【解決手段】対象物体を追跡して対象物体毎の移動パターンを求める追跡手段51と、監視空間にある対象物体の数が所定数未満である閑散状態から所定数以上である混雑状態への変化を検出する混雑状況検出手段55と、混雑状態への状態変化が検出された後、移動パターンを相互に比較して一致頻度を求め、一致頻度が所定数以上である移動パターンを混雑状態時の正常パターンとする正常パターン設定手段53と、混雑状態時の正常パターンを記憶する記憶手段4と、混雑状態時における移動パターンを混雑状態時の正常パターンと比較し、当該移動パターンが混雑状態時の正常パターンと一致しない場合に異常と判定する異常判定手段54と、備える。 (もっと読む)


【課題】複数の物体が近接している場合であっても各物体を精度良く検出することができる物体検出装置を提供する。
【解決手段】歩行者検出装置1は、レーザレーダ2、カメラ3、運転支援ECU4及び制動部5を備える。歩行者検出装置1は、第1の歩行者候補点群L1に対し、第1の歩行者候補点群L1の分布幅より小さい幅を有する第1の検出領域Tを設定し、第1の検出領域T内に位置する検出点P1〜P3を抽出することにより、歩行者M1の検出を行う。第1の検出領域T内に位置しない検出点P4〜P9は、第2、第3の歩行者候補点群L2,L3として順次抽出され、第1の歩行者候補点群L1と同様な処理が行われる。これにより、複数の歩行者が近接している場合であっても各歩行者を精度良く検出できる。 (もっと読む)


【課題】被検眼の視神経乳頭部のディスク、カップ、リムなどの形状やサイズに関する情報をより理解しやすいフォーマットで出力することができ、これに基づき緑内障の診断を容易に行なえるようにする。
【解決手段】撮像された眼底画像の画像データから、視神経乳頭部に相当するディスク外周(303)の軌跡、および視神経乳頭陥凹部に相当するカップ外周(304)の軌跡を取得し、被検眼のほぼ視神経乳頭部中心に相当する画像中の基準点を中心とする極座標系における画素の極座標を求め、この画素の極座標の動径、偏角をそれぞれ2次元直交表示座標系の縦軸および横軸に写像して得られる極座標展開画像(300)を生成して表示出力するとともに、該極座標展開画像の表示出力において、ディスク外周とカップ外周とを境界とするそれぞれの画像領域を他の部分と識別可能な表示形式で表示する(403、404)。 (もっと読む)


【課題】撮影された画像の状態に拘わらず、画像特徴量の抽出範囲を正確、且つ、速やかに規定でき、利便性も向上する画像処理プログラム及び画像処理システムを提供する。
【解決手段】撮影された画像(74,76)の特徴を抽出して画像を処理する電子機器(8)の画像処理プログラムである。そして、このプログラムは、電子機器のコンピュータ(9)に備えられており、コンピュータに、この画像のうち所定の濃度を有した画素を複数検出する手順と、各画素の配置から画像の重心位置(G)を決定する手順と、重心位置に基づいて画像に対する画像特徴量の抽出範囲(80,82,83)を規定する手順とを実行させる。 (もっと読む)


【課題】 比較的簡単かつ安価な構成でありながら、空間情報(三次元情報)を取得して、その取得した情報を、利用者、操作者(オペレータ)等に対して使い勝手良く表示することができる空間情報表示装置を提供する。
【解決手段】 本発明は、作業機械1に取り付けたステレオカメラ10により作業空間を撮像することで、空間情報(三次元情報)を映像情報と関連付けて取得し、映像情報を表示装置20の画面に表示すると共に、利用者が当該映像情報が表示された画面を指示した場合に指示点に対応する空間情報を表示装置20に表示することを特徴とする。 (もっと読む)


【課題】観測3次元情報からのフィードバックをもとに、予測形状を修正し、より実際の形状に近づける。
【解決手段】本発明は、把持点で把持した対象衣類の形状を予測した予測形状モデルと、対象衣類を撮影した観測データとの整合度を比較することにより、対象衣類の状態を観測データから推定する。この予測形状モデルを、観測データからのフィードバックをもとに修正して、より実際の形状に近づけ、この修正した予測形状モデルを用いて、対象衣類の状態を推定する。 (もっと読む)


【課題】アライメントマークに付着した異物の存在を検出し、検出された異物の影響を排除してアライメントマークの重心を決定する。
【解決手段】2値化された画像データから、アライメントマークの画素値とは異なるマーク非対応画素値で形成されるマーク非対応領域の特徴値を算出する領域特徴値算出手段103と、領域特徴値算出手段103が算出したマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っているか否か判定する判定手段104と、判定手段104がマーク非対応領域の特徴値がしきい値の範囲内に入っていると判定した場合に、そのマーク非対応領域の画素値をアライメントマークの画素値であるマーク対応画素値に変換する画素値変換手段105と、画素値変換手段105が変換処理を実行した後のマーク対応画素値で形成される領域をアライメントマークと見なして重心を決定する重心決定手段106とを備えている。 (もっと読む)


【課題】 簡単な回路構成で、基本的な画像演算を高速に処理することが可能な多画素数の高速視覚センサ装置を提供する。
【解決手段】 受光素子アレイ11の各行の全受光素子120に対して1個のA/D変換器210を対応させたA/D変換器アレイ13と、受光素子120と1対1に対応する演算素子400と転送用シフトレジスタ410とからなる並列処理機構14とを備え、さらに、演算素子400にデータ転送を行うデータバス17、18とデータバッファ19、20を備えている。演算素子400は並列処理により近傍画素間の画像処理演算を高速で行うことができ、データバス17、18を利用することで外部からデータ転送の必要な演算処理も高速で行うことができる。 (もっと読む)


【課題】対象物が四足動物であるか否かを高精度に認識することができる車両周辺監視装置を提供する。
【解決手段】本発明の車両周辺監視装置によれば、撮像画像から対象物領域として抽出された対象物が存在する領域から、第1の要素領域群および第2の要素領域群が異なる時刻において抽出されることとを要件として、当該対象物が四足動物に該当すると判定される。歩行している四足動物を横から見た場合、前脚および後脚が開いている第1の姿勢、ならびに、前脚および後脚のいずれか一方が閉じている第2の姿勢が異なる時刻で確認されることに鑑みて、前記のような判定手法により対象物が四足動物であるか否かが高精度に認識されうる。 (もっと読む)


【課題】入力検出面の傾きに応じて変化する入射光による座標ずれを補正する。
【解決手段】本発明の入力検出装置は、入力検出面を備えており、当該入力検出面において検出された対象物の像を生成する画像生成手段と、重力方向と垂直な面に対する該入力検出面の角度を検出する角度検出手段と、検出された角度に基づき、上記生成された画像の座標を補正する座標補正手段とをさらに備えている。 (もっと読む)


【目的】比較的正確に顔画像領域を決定する。
【構成】被写体を連続して撮像することにより,(N−1)駒目の被写体像α1とN駒目の被写体像α2とが得られる。それぞれの駒の被写体像α1およびα2において顔画像検出処理が行われ,顔画像領域C1,C2およびC3が検出される。顔画像領域C2は,対応する顔画像領域C1が存在し,リンク付けがあるとされる。顔画像領域C3は,対応する顔画像領域が存在しないため,リンク付けがあるとされる。N駒目の被写体像α2は,リンク付けのある顔画像領域C2が顔画像領域として決定される。比較的正確に顔画像領域を決定できる。 (もっと読む)


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