【課題】文書ファイルの利用者や管理者の手間を掛けずに、秘密情報を含んだデータの流出をより堅固に防ぐ。
【解決手段】秘密資料流出防止システムは、ファイルデータから特徴量の抽出単位として予め定められている少なくとも１つの区切り単位を含む所定単位の画像データに変換する画像変換手段と、所定単位別の画像データ各々から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、保護対象ファイルの情報として、所定単位別の各画像データから抽出された特徴量を含む保護対象ファイル情報を記憶する保護対象ファイル情報記憶手段と、出力対象ファイルのファイルデータから所定単位別の各画像データの特徴量を抽出し、抽出された特徴量各々と、記憶されている保護対象ファイルの所定単位別の各画像データの特徴量各々とを比較して、画像の同一性を判断することにより、出力要求の許否を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】ターゲットのサブピクセルレベルでの位置検出を高精度に行う。
【解決手段】ロボット装置１は、ターゲットを搬送可能に保持する多関節ロボット１０と、ゴール位置とターゲットとを撮像する撮像装置２０と、画像上のゴール位置にピクセルレベルで位置合わせされたターゲットをサブピクセルレベルの変位量で変位させたときの画素値の変化量により表される感度に応じて、ターゲットが配置された状態のゴール画像データを記憶するゴール画像記憶部と、撮像装置２０から得られるターゲットを含む画像データとゴール画像記憶部に記憶されたゴール画像データとの比較に基づいてターゲットの一致度評価値を計算し、この一致度評価値に基づいてゴール位置に対するターゲットの位置ずれを検出するターゲット検出部と、この位置ずれをなくす方向にターゲットを搬送するよう多関節ロボット１０を制御するロボット制御装置５０とを備えた。 （もっと読む）

【課題】顔認証を行うと同時に個人識別データを登録することができ、顔認証における新たな利用価値を有した方法を提供する。
【解決手段】撮像手段により得られた人物の顔を示す画像データと、記憶手段に記憶された前記射影行列データとに基づいて、該人物の顔の特徴を示す成分値を算出し、算出された成分値との誤差が所定の閾値未満となる成分値を示す個人識別データが、記憶手段に記憶されているか否かを判断し、撮像手段により撮像されている人物が同一であると判断した場合に、算出された成分値との誤差が所定の閾値未満となる成分値を示す個人識別データが、記憶手段に記憶されていないと判断したとき、記憶手段に記憶された個人識別データの代わりに、新たに算出した成分値を示す成分値データを、新たな個人識別データとして記憶手段に上書きする。 （もっと読む）

【課題】コントラストの高い最適画像を、取込画像から、自動的に生成可能な画像生成装置および画像生成方法を提供することを課題とする。
【解決手段】画像生成装置１は、電子部品Ｐ１〜Ｐ６の少なくとも一部が配置された撮像エリアＢ１に照明光２１Ｄ、２１Ｍ、２１Ｕを照射する照明装置と、照明光２１Ｄ、２１Ｍ、２１Ｕが照射された撮像エリアＢ１を撮像する撮像装置３と、撮像により取得される取込画像Ｄ１〜Ｄ３を処理する画像処理装置４と、を備える。画像処理装置４は、取込画像Ｄ１〜Ｄ３を基に調整前画像Ｆ１Ｒを生成し、調整前画像Ｆ１Ｒの輝度を調整して調整画像Ｋ１Ｒを生成し、該調整画像Ｋ１Ｒの該指定エリアＥ１と該比較対象エリアＥ２との該平均輝度差を最大にして最適画像Ｌ１Ｒを生成することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】検査品の画像のマハラノビス距離に基づいてその検査品の良否判定を行う技術において、良否判定をするための処理時間を短縮し、なおかつ画像の写り具合に関わらず精度良くその判定を行うこと。
【解決手段】マハラノビス距離を算出するためのマハラノビス基準空間の生成にあたり、先ず、良品か否かの区別が付きにくい良品グレー領域を含む良品サンプルの良品画像を取得する（Ｓ１）。次いで、その良品画像に対して、２値化処理→平滑処理→差分処理の画像処理を施して、良品画像に含まれる良品グレー領域を検出する（Ｓ２）。次いで、検出した良品グレー領域の周辺領域の輝度情報を基準として、その良品グレー領域の輝度情報の特徴量を算出する（Ｓ３）。次いで、その特徴量に基づいて、マハラノビス基準空間を生成する（Ｓ４）。 （もっと読む）

【課題】設置したカメラにおいて被写体検出の誤検出を抑制する。
【解決手段】画像から所定の被写体を検出する被写体検出手段３０２と、被写体検出手段３０２の誤検出情報を収集する誤検出収集手段３０３と、被写体検出手段３０２で被写体を検出した検出結果と誤検出情報とを照合して検出結果が誤検出であるか否かを判定する誤検出判定手段３０７とを備え、誤検出情報は、画像中の位置情報を含むものである。 （もっと読む）

【課題】盗難等による違法車両を可能な限り適確に発見し得る車番認識装置を提供する。
【解決手段】この違法車両通報システムにおける車番認識装置１は、路上を走行する車両を撮像した撮像情報に基づいてその車両に係る番号、形状、車名を含む外観情報を認識し、通信要求により車両情報管理センタ１０における中央装置２の働きで車検証情報用データベース５から回線網６及び通信装置４を介して車検証情報を取得して車検証情報用データベース１ａに格納する。そこで、車番認識装置１は、認識した外観情報に含まれる車両に係る車番及び車名と車検証情報用データベース１ａに格納された車検証情報に含まれる車種別の車両に係る車番及び車名とについて、複数の項目内容の組み合わせで比較照合すると共に、その比較結果が異なるときに違法車両として判別し、通信装置４及び回線網６を介して車両情報管理センタ１０の中央装置２へ違法車両である旨の情報を通報する。 （もっと読む）

【課題】汎用性に優れた視覚センシング方法を提供する。
【解決手段】撮影画像とマッチングモデルとを比較してパターンマッチングを行うパターンマッチング行程と、パターンマッチング行程で用いた撮影画像のうちマッチングモデルとマッチングした部位に基づいて更新マッチングモデルを生成し、更新マッチングモデルに基づいてマッチングモデルを更新するマッチングモデル更新行程とを含む。さらに、撮影画像から探索対象領域を絞り込んで探索対象画像を生成する探索対象画像生成行程を含み、パターンマッチング行程では、撮影画像の代わりに探索対象画像を用いてパターンマッチングを行い、探索対象画像生成行程では、以前に行った複数回のパターンマッチング行程で求めたマッチング位置に基づいて探索対象領域を決定する。 （もっと読む）

【構成】フラッシュメモリ４０は複数の物体をそれぞれ表しかつ互いに異なる態様で変形された複数の辞書画像を保持し、ＣＰＵ３０は、複数の変形態様の各々に対応して指定画像を変形し、変形処理に係る変形態様に対応する辞書画像を保持された複数の辞書画像の中から選択する。ＣＰＵ３０はまた、選択された辞書画像に符合する部分画像を作成された変形画像から探索し、発見された部分画像に注目して既定処理を実行する。
【効果】探索性能が向上する。 （もっと読む）

【課題】撮影者固有の被写体を、撮影者に大きな負荷を生じさせずに検出できるようにする。
【解決手段】画像を取得するごとに画像の局所特徴を取得する手段と、前記取得した局所特徴を登録あるいは削除する手段と、前記取得した画像上の局所特徴と過去に登録された局所特徴との比較に基づき過去の画像と前記取得した画像とで類似する領域を求める手段と、前記類似する領域の組み合わせのそれぞれが重複する部分領域を持つ頻度に基づき被写体領域を取得する手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】簡単な装置構成により映像データのうちから監視に必要な部分のみを抽出して短時間で監視作業を遂行することができる映像監視装置を提供する。
【解決手段】監視カメラによって継続して撮像して得られる映像データをフレーム単位に記憶し、動体を含むフレームを当該映像データから抽出する機能を有し、監視に必要な映像を素早く検出することを可能にした映像監視装置。 （もっと読む）

【課題】輪郭線近傍の欠陥であっても高い精度で存在を検出することができ、高い精度で良品判定を行うことができる画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】取得した各第一の多値画像の画素ごとに、異なる二方向におけるエッジ強度を算出し、各第一の多値画像の画素ごとに、異なる二方向におけるエッジ強度の平均値を算出する。算出した平均値を中心として、各第一の多値画像の画素ごとに、異なる二方向におけるエッジ強度の相互相関分布領域を算出する。判定対象物に関する第二の多値画像の画素ごとに、異なる二方向におけるエッジ強度を算出し、算出した第二の多値画像の画素ごとのエッジ強度が、算出してある各第一の多値画像の画素ごとのエッジ強度の相互相関分布領域に含まれているか否かを判断する。 （もっと読む）

【課題】正常製品群に基づいて作成された基準空間に基づいて決定された検査閾値と、被検査製品の画像のマハラノビス距離とを比較することでその被検査製品の画像の検査を行う画像検査方法、画像検査装置において、基準空間の質を高めること。
【解決手段】当初の基準空間を使用した検査の結果（Ｓ３１〜Ｓ３５）、不良と判定された被検査製品の画像である不良判定画像が、誤判定であるか否かが評価されたとして、電子計算機は、その評価によって誤判定であると評価された不良判定画像である誤判定画像を記憶装置に記憶させる（Ｓ３７）。その記憶装置に記憶された誤判定画像の数量Ｎが、所定量Ｎ_０に達しか否かを判定する（Ｓ３８）。所定量Ｎ_０に達した場合は（Ｓ３８、Ｙｅｓ）、記憶装置から誤判定画像を読み出す（Ｓ３９）。読み出した誤判定画像を当初の基準画像の群に加えて、基準空間を再度作成する（Ｓ４０）。 （もっと読む）

【課題】処理時間が短く、かつ、精度の高いテンプレートマッチング処理を簡便に実現する技術を提供する。
【解決手段】画像処理装置１０は、テンプレート画像の特徴量を算出する特徴量算出部１３０と、前記テンプレート画像において、前記特徴量が共通する領域を共通領域として特定する共通領域特定部１４０と、前記テンプレート画像から夫々の前記共通領域を抽出した複数の子テンプレート画像を生成する子テンプレート画像生成部１７０とを備える。 （もっと読む）

【課題】位置決めのための風景画像認識技術に利用される効果的な参照データの作成に適した画像処理システムとそのような参照データを用いた位置測位システムを提供する。
【解決手段】車両からの風景を撮影した撮影画像に基づいて風景画像の認識を行う際に利用される参照データを作成する画像処理システム。車両からの風景を撮影した撮影画像の類似度を算出して、各撮影画像に類似度を付与し、互いに類似度が相違する処理対象撮影画像を有用撮影画像として選択し、この有用撮影画像から画像特徴点データを生成して、参照データとしてデータベース化する。 （もっと読む）

【課題】
半導体製造プロセスにおいて，パターン微細化に伴い，致命となる欠陥サイズも微小化しており，微細な欠陥を検出するために欠陥検査装置の感度を上げると，本来は欠陥ではない製造公差などを検出してしまい，欠陥の発生傾向を捕らえることが困難となる。
【解決手段】
被検査対象を検査する方法において，被検査対象の指定箇所について画像撮像手段を用いて撮像し，撮像した画像から欠陥を検出し，撮像した画像から回路パターンを認識し，検出した欠陥から画像濃淡および形状に関する特徴量を算出し，認識した回路パターンから画像濃淡および形状に関する特徴量を算出し，検出した欠陥と認識した回路パターンの中から特定の欠陥又は回路パターンをフィルタリングして抽出し、フィルタリングして抽出された特定の欠陥又は回路パターンの特徴量の中からマッピングする特徴量を決定し、決定した特徴量の分布状況を画面上にマップ形式で表示するようにした。 （もっと読む）

【課題】対象物の画像に現れる複数の特徴点についての投票結果から対象物を検知する対象物検知装置において、特徴点のばらつきやすさによる投票の格差が生じ高精度の検知が難しい。
【解決手段】検知記憶部１２は、特徴点情報１２０として、対象物体像における特徴点分布の情報と、特徴点分布の代表位置からの基準点の相対位置とを記憶する。投票部１４１は入力画像において、特徴点の検出位置に対する相対位置に設ける相対基準点に代表位置が一致するように移動させた特徴点分布に応じて、入力画像の各位置における特徴点の投票値を求める。対象物判定部１４２は入力画像の各位置における各特徴点の投票値の集計値が所定の検知閾値を超え、かつ極大となる点に基づいて、入力画像内における基準点の位置を求め、当該位置に前記対象物体像が存在すると判定する。 （もっと読む）

【課題】検出対象画像から顔画像を検出する処理において、検出対象画像に施す前処理としての正規化処理につき、種類の異なる各正規化処理の利点をより活かし、高精度、かつ、効率のよい顔検出を可能にする。
【解決手段】処理対象となる画像に対する前処理として、検出対象画像から顔画像候補を抽出するラフな検出段階においては、処理時間が短い、画像全体の画素値を一つの変換曲線にしたがって変換する全体正規化処理を採用し（ステップＳ３）、顔画像候補が真の顔画像であるか否かを判別する絞込み段階においては、処理時間は長いが高い効果が期待できる、局所正規化処理を採用する（ステップＳ１１）。 （もっと読む）

【課題】顔画像を登録処理を行うことなく、カメラで撮影された人物の家族構成を精度良く推定し、家族構成に応じたコンテンツを配信する。
【解決手段】顔検出部２２は、カメラ１３の撮影画像から、人間の顔を検出して、顔画像ファイルを作成し、顔認識部２３は、認識を行い、カメラ１３で撮影されているのがどの人物であるかを判定し、年齢判定部２５はその人物の年齢判定を行い、性別判定部２６はその人物の性別判定を行う。家族構成推定部３３は、カメラ１３で撮影された人物の年齢と性別とから、親子関係となる人物の年齢層差から親子関係を仮定し、兄弟姉妹関係となる人物の年齢層差から子供世代の兄弟姉妹関係を確定し、男性と女性との一対となる人物の性別から、夫婦関係を確定することで、家族構成を推定する。この家族構成に応じて、コンテンツサーバから配信するコマーシャルを決定する。 （もっと読む）

【課題】自己遮蔽が発生した場合の姿勢推定精度を簡易な構成で向上させる
【解決手段】運転席及びその周辺を繰り返し撮影し、撮影された画像データを取得する（Ｓ１０）。そして、取得された画像データに含まれる運転者の人体特徴点を検出し（Ｓ５０）、人体特徴点の位置の変化に基づいて、人体特徴点の位置（人体特徴点予測位置）を予測する（Ｓ６０，Ｓ７０）。さらに、人体特徴点予測位置に基づいて、運転者の行動を予測する（Ｓ８０）。また、予測した運転者行動に基づいて自己遮蔽が発生するか否かを判断する（Ｓ１００，Ｓ１２０）。そして、自己遮蔽が発生すると判断された場合には（Ｓ２０：ＹＥＳ）、自己遮蔽用人体特徴点検出アルゴリズムに設定する（Ｓ４０）。一方、自己遮蔽が発生しないと判断された場合に（Ｓ２０：ＮＯ）、自己遮蔽の発生を考慮しない通常用人体特徴点検出アルゴリズムに設定する（Ｓ３０）。 （もっと読む）