【課題】顔検出機能を用いたオートホワイトバランス補正における誤補正を防ぐ。
【解決手段】Ｓ１３８では、各エリアの代表色と光源色との差分（距離）Ｌｉを算出する。Ｓ１４６では、各差分Ｌｉに対応する重みβｉで各差分Ｌｉを重みづけして平均した差分の加重平均Ｌ’を算出する。Ｓ１４７では、最終ＷＢ補正値算出部５２ｇが、差分加重平均Ｌ’に基づき、適切な補正値算出方法を選択する。これにより、カラーフェリアが発生することを防げる。 （もっと読む）

【課題】同じ顔について複数の向きが検出された場合にいずれの向きを正しい向きとするかを適切に決定することが困難であった。
【解決手段】入力画像内の画像情報に基づいて所定方向を向く顔画像の有無を判定することにより所定方向を向く顔画像を検出する処理を、複数の顔の向きを対象として実行する検出部と、上記検出部によって複数の向きの顔画像が重複して検出された向き重複領域が生じた場合に、向き重複領域において検出された顔画像の向き毎の検出結果の信頼度を算出し、算出した各信頼度の比較結果に応じて、向き重複領域に存在する顔画像の向きを決定する決定部と、を備える画像処理装置とした。 （もっと読む）

【課題】判別器の数を多くすることなく、精度よく顔等のオブジェクトを検出する。
【解決手段】判別可能な顔の向きが異なる複数の判別器により顔を判別する。判別器は複数の弱判別器からなる。各判別器を、顔の向きを判別する前段の弱判別器群ＷＣ−Ｆ、および各判別器が判別可能な向きの顔を判別する後段の弱判別器群ＷＣ−Ｂに分割する。前段の弱判別器群ＷＣ−Ｆにおいて第１のスコアを、後段の弱判別器群ＷＣ−Ｂにおいて第２のスコアを取得し、判別器のそれぞれにおける第１のスコアおよび第２のスコアの乗算値の、すべての判別器についての和に基づいて、顔を検出する。 （もっと読む）

【課題】被写体の顔方向に対しロバストかつ高速な属性識別を実現する。また、被写体の主観年齢層を精度良く識別する。
【解決手段】属性識別装置１は、学習用データを取得する学習用データ取得部１１と、学習用データから顔切出画像データを出力する学習用顔領域検出部１２と、被写体の顔の方向別に属性識別器を生成する顔方向別属性識別器生成部１３と、属性識別器を記憶する顔方向別属性識別器記憶部１４と、対象画像データを取得する対象画像データ取得部２１と、対象画像データから顔切出画像データを出力する認識用顔領域検出部２２と、属性識別用顔方向パラメータを出力する顔方向推定部２３と、対象画像データから顔切出画像データを出力する認識用顔領域再検出部２４と、記憶されている複数の属性識別器のなかから属性識別器を選択し、対象画像の被写体に係る識別結果を取得する属性識別部２５とを備える。 （もっと読む）

【課題】検出対象画像から顔等の特定種類のオブジェクトを精度良くかつ高速に検出する。
【解決手段】顔の検出対象画像を所定倍率により多重解像度化して解像度が異なる複数の解像度画像を取得する。複数の解像度画像上に、各解像度画像間の所定倍率を補間するサイズを有する複数のウィンドウを走査させて部分画像を生成する。部分画像に基づいて、部分画像の画素値の分布に係る特徴量を算出し、特徴量を用いて部分画像が顔であるか否かを判定する。判定には、複数のウィンドウのサイズに対応する異なるサイズを有し、同一の照明補正がなされた複数のサンプル画像により、顔の分布に係る特徴量をウィンドウのサイズ毎に学習させた判別器であって、部分画像に係る特徴量を用いて部分画像がオブジェクトの画像であるか否かを判別する判別器を用いる。 （もっと読む）

【課題】異なる傾向の特徴を有する特定の被写体を画像内から精度よく検出するためのデータを生成することを課題とする。
【解決手段】画像処理装置１は、辞書データ記憶部２、演算部３および算出部４を有する。辞書データ記憶部２は、被写体が有する特徴に関する辞書データを記憶する。演算部３は、被写体のうち特定の被写体を含む入力画像の情報に基づいて、該入力画像の特徴データを演算する。算出部４は、特徴データおよび辞書データに基づいて、特定の被写体に関して当該辞書データに補完される補完値を算出する。 （もっと読む）

少なくとも２つの波長で一連の画像を作成することができる少なくとも１つのセンサ（１）と、２状態による分類関係に応じて画像の画素を分類することができる計算手段（２）であって、その画像はセンサ（１）から受け取られる、計算手段（２）と、計算手段（２）から受け取るデータを処理することに由来する少なくとも１つの画像を表示することができる表示手段（３）とを含む、ハイパースペクトル画像を解析するための装置。計算手段（２）は、センサ（１）からデータを受け取る、トレーニング画素を決定するための手段（４）と、ハイパースペクトル画像のスペクトルの自動細断を行うことができる射影追跡を計算するための手段（５）と、大きなマージンの分離を作り出すための手段（６）とを含む。計算手段（２）は、分類済み画素が識別可能なデータを作成することができる。
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【課題】粒状性の予測精度を向上させる。
【解決手段】インク量空間を２次元平面にマッピングすることにより、２次元平面上の各位置が前記インク量に対応付けられたインク量マップを作成し、前記インク量マップにおいて均等に存在する複数の位置に対応する各インク量をテストインク量として取得し、各テストインク量に基づいて複数の粒状性パッチを印刷し、各粒状性パッチの粒状性指数を測定し、各粒状性パッチに対応する前記テストインク量と前記粒状性指数を学習データとしてニューラルネットワークを作成し、前記ニューラルネットワークを使用して任意のインク量で印刷を行った場合の前記粒状性指数を予測する。 （もっと読む）

【課題】粒状性の予測精度を向上させる。
【解決手段】３種類以上のインク量で構成されるインク量空間における複数のランダムな位置に存在する点に対応するインク量をテストインク量として取得し、各テストインク量に基づいて複数の粒状性パッチを印刷し、各粒状性パッチの粒状性指数を測定し、各粒状性パッチに対応する前記テストインク量と前記粒状性指数を学習データとしてニューラルネットワークを作成し、前記ニューラルネットワークを使用して任意のインク量で印刷を行った場合の前記粒状性指数を予測する。 （もっと読む）

【課題】簡単な操作で顔画像データの補正を行って、正面以外の角度や方向の画像でも個人の顔の顔検出に適用する。
【解決手段】撮像装置１００であって、記憶媒体に記憶された複数の画像データの中から、操作入力部の所定操作に基づいて指定された特定の顔画像データと類似する顔画像データを検索する画像検索部３ａと、この画像検索部による検索の結果として得られた顔画像データが補正処理に利用されるデータとして指定されたか否かを判定する指定判定部３ｈと、この指定判定部によって補正処理に利用されるデータとして顔画像データが指定されたと判定されると、当該顔画像データと特定の顔画像データとに基づいて、顔認識データ用メモリに記憶すべき顔画像データを補正する顔認識用データ生成部４ａとを備えている。 （もっと読む）

【課題】膨大な演算や、メモリなどを必要とすることなく、１つの入力画像のみを用いて高解像度化する。
【解決手段】拡大画像生成部１０１は、顔画像である入力画像から拡大画像を生成する。モデル生成部１０２は、複数の学習画像から統計処理によってモデルを生成する。輪郭位置情報取得部１０３は、拡大画像をモデルに適応させることによって顔器官の輪郭位置情報を抽出する。顔器官画像生成部１０４は、輪郭位置情報と学習画像とに基づいて顔器官の高解像度画像を生成する。高解像度画像生成部１０５は、高解像度化された顔器官画像を組み合わせることにより顔高解像度画像を生成する。画像修正部１０６は、顔高解像度画像を縮小した顔画像と入力画像との差分画像に基づいて顔高解像度画像を修正する。出力部１０７は、修正された顔高解像度画像を出力する。 （もっと読む）

【課題】ユーザがより素直に感情移入しやすい画像を提供する。
【解決手段】顔検出処理部３２は、ユーザの顔が映された画像から顔領域を検出し、パーツ検出部３３は、顔領域内にある顔のパーツの位置を検出する。また、属性判別部３４は、パーツの配置に基づいて、顔の属性を判別し、その判別結果を示すスコアを求め、モデル選択部１６は、属性判別部３４により求められたスコアに基づいて、画像のユーザの顔に置き換えて表示させるモデルを選択する。そして、画像生成部１８は、モデルの顔の画像を生成し、そのモデルの顔の画像を、顔領域内にあるユーザの顔に合成する。本発明は、例えば、ゲームや仮想空間などの画像処理を行う画像処理装置に適用できる。 （もっと読む）

本発明は、センサ（１）の画像データを情報処理装置において分析しかつ分類する交通標識の識別方法に関し、第１の方法段階において、分析の結果に基いて、複数の交通標識のうち特定のクラスの交通標識である対象を十分な確率で含む少なくとも１つの画像部分（１０）が求められ、第２の方法段階において、この画像部分（１０）が分類器（５）へ供給され、分類器（５）が、選択された画像部分（１０）に基いて、学習に基くアルゴリズムにより、特定のクラスから交通標識を識別する。
本発明によれば、第１の方法段階において、画像部分（１０）にあるクラスに特有な特徴（１１）が確認され、クラスに特有な特徴（１１）を持つ修正された画像部分（１２）が、その画像中心に発生され、クラスに特有な特徴（１１）を画像中心へ移動させることによって生じる画像範囲（１３，１４，１５）が、適当な画素で満たされ、修正された画像部分（１２）が分類器（５）へ供給される。 （もっと読む）

顔データー共有技法について記載する。一実施形態では、タグを含む訓練画像の顔データーが、計算システムのメモリーにおいて発見される。この顔データーは、顔と関連付けられているタグを含む訓練画像についてのものである。この顔データーが発見可能になるように、顔データーはメモリーにおけるある位置、または他の計算システムにおいて複製される。 （もっと読む）

【課題】被写体に応じた最適な補正を短時間で行うことが可能な画像処理装置を提供すること。
【解決手段】画像データの一部の領域を抽出する抽出手段（ＣＰＵ５０）と、抽出手段によって抽出された領域内に人物の顔が含まれているか否か判定する判定手段（ＣＰＵ５０）と、判定手段によって顔が含まれていると判定された場合には、顔の状態に基づいて画像データを補正する補正手段（ＣＰＵ５０）とを有する。このため、被写体に応じた最適な補正を短時間で行うことが可能となる。 （もっと読む）

【課題】効率よく被写体を検出し、かつ、検出漏れを低減することを目的とする。
【解決手段】画像を入力する画像入力手段と、入力された画像上で検出ウィンドウを走査する走査手段と、検出ウィンドウ内の複数の領域のうち、第１の領域内から得られる複数の特徴量に基づいて検出ウィンドウ内のパターンが被写体か否かに係る被写体信頼度を算出し、被写体信頼度が閾値以上である場合にはパターンを被写体と判別し、被写体信頼度が閾値以上でない場合には複数の領域のうち、第２の領域内から得られる複数の特徴量に基づいてパターンが被写体か否かの判別を行なう判別手段と、を有する、ことによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】顔の特徴部位の座標位置の検出処理に多くの時間を要しており、また、当該検出の精度向上が望まれていた。
【解決手段】画像に含まれる顔の特徴部位の座標位置を検出する画像処理装置であって、注目画像から顔の少なくとも一部を含む画像領域を顔領域として検出する顔領域検出部と、上記顔領域を含む所定範囲の画像を上記注目画像からトリミングするトリミング部と、上記トリミングされた画像のサイズを所定サイズに変換する変換部と、上記サイズが変換された画像に基づいて上記特徴部位の座標位置を検出する特徴位置検出部とを備える。上記変換部は、上記トリミングされた画像に対するノイズ低減のための処理とともに上記サイズの変換を実行する。 （もっと読む）

【課題】対象物を効果的に識別する。
【解決手段】模様領域Ａ２の単位領域Ａ３について複数手法で特徴量を求め、抽出領域Ａ４の各単位領域Ａ５について同様に特徴量を求め、これらについて手法ごとに重み付けをして合成された一致度を求め、合成された一致度の値から抽出領域の各単位領域が識別対象か背景かを判定し、当該判定に従って識別対象と背景の境界線を求め、撮像画像における実際の境界線上の位置と判定により取得された境界線との誤差を求め、当該誤差が十分に小さくなるように重み付けのパターンを逐次変更しつ好適化を図り、好適化された重み付けパターンに従って撮像画像から識別対象を識別する。 （もっと読む）

【課題】目つむり判定における誤検出の削減及び不要と想定される目つむり情報を削除することで、ユーザの利便性を向上する。
【解決手段】被写体を撮像する撮像装置は、撮像された画像から人物の顔を検出する顔検出手段と、前記検出された人物が目をつむっているか否かを判定する目つむり検出手段と、目をつむっていると判定された場合に、画像ファイルに目つむりを表す情報を付加する記録手段と、新たに撮影された画像と、１駒前に撮影された画像が同じシーンを撮影したものであるか否かを判定する判定手段と、を備え、前記記録手段は、前記判定手段による判定の結果に応じて、前記１駒前に撮影された画像ファイルに付加されている目つむり情報を削除又は維持する。 （もっと読む）

【課題】 識別対象画像中に隠れている部分がある場合でも、部品を高精度かつ容易に検出可能な部品検出装置を提供する。
【解決手段】 本発明の部品検出装置は、識別対象画像を取得する識別対象画像取得手段１１１と、予め取得した識別対象領域教師データ１４１から作成される識別対象領域抽出モデルを参照して、前記識別対象画像から識別対象領域を検出する識別対象領域検出手段１２１と、予め取得した部品教師データ１４２から作成される部品抽出モデルを参照して、前記識別対象領域に含まれる部品を検出する部品検出手段１２２とを含むことを特徴とする。 （もっと読む）