【課題】画像から特定の幾何学的図形を構成する物体に対応する領域を精度よく抽出する装置および方法を提供する。
【解決手段】画像認識装置は、画像からエッジセグメントを抽出するエッジ抽出部と、エッジ抽出部により抽出されたエッジセグメントを利用して形成される予め決められた幾何学的な図形の候補の組合せを取得する取得部と、取得部により取得された各組合せについて、図形の候補の外周が抽出されたエッジセグメントによってカバーされる程度を表す再現率、および、抽出されたエッジセグメントが図形の候補として利用される程度を表す適合率をそれぞれ算出する算出部と、再現率および適合率に基づいて決まる評価値が最大となる組合せに含まれる図形の候補に対応する領域を抽出する画像抽出部を有する。 （もっと読む）

【課題】小型のディスプレイを備える画像表示装置においてテレビ番組内のテロップのような小さな文字の視認性を向上させる。
【解決手段】動画表示装置は、動画像内の１フレーム画像から文字を含む領域を検出して切り出す文字領域抽出部と、前記１フレーム画像の画素数と前記１フレーム画像をディスプレイに表示する時の画素数との比率を基に前記切り出した文字領域に対する拡大縮小率を決定する拡大縮小率決定部と、前記拡大縮小率に応じて前記切り出した文字領域のサイズを変換する文字領域サイズ変換部と、前記１フレーム画像をディスプレイに表示するための画素数にサイズを変換する表示サイズ変換部と、前記サイズ変換した文字領域と前記表示サイズに変換した１フレーム画像とを合成する合成処理部を有する。 （もっと読む）

【課題】対比する画像が類似しているか類似していないかを評価する。
【解決手段】画像を入力する画像入力装置１０と、画像入力装置１０によって入力した画像を記憶する画像記憶部２０と、画像記憶部２０から複数の画像を取得して色変換しそれぞれの画像を柄画像と色画像に分離する色変換部３０と、色変換部３０によって分離した柄画像と色画像のそれぞれについて、画像の周期性、画像の輝度分布、画像の乱雑さ、画像の連続量、画像の一致確率のうちの少なくともいずれか１つに関する種類の特徴量を抽出する特徴量抽出部４０と、対比する２枚の画像の柄画像と色画像の各々について抽出した特徴量を特徴量抽出部４０から取得し２枚の柄画像間の特徴量の差と２枚の色画像間の特徴量の差に基づいて画像の類似性を評価する類似性評価部５０と、を有する。 （もっと読む）

【課題】光の影響にロバストであって且つ高精度に顔画像特徴量を生成する。
【解決手段】画像データを取り込む画像データ取得部１０と、画像データ取得部１０が取り込んだ画像データに対して顔検出処理を実行し、その画像データから顔領域を抽出する顔領域抽出部２０と、顔領域抽出部２０が抽出した顔領域から、円形または楕円形の解析領域を二分する第１の領域および第２の領域を決定する解析領域決定部３０と、解析領域決定部３０が決定した第１の領域および第２の領域それぞれについて特徴量を計算し、これら計算した特徴量を連結して顔画像特徴量を生成する顔画像特徴量計算部４０とを備えた。 （もっと読む）

【課題】入力された画像から主要被写体の領域を適切に抽出することができる領域抽出装置、撮像装置、及び領域抽出プログラムを提供する。
【解決手段】領域抽出装置１４０は、入力された画像に含まれる第１の画像特徴量及び第２の画像特徴量を算出する特徴量算出部１４１と、第１の画像特徴量が閾値未満であるか否かを判定する判定部１４２と、第１の画像特徴量が閾値未満である場合、第２の画像特徴量に基づいて定まる領域を画像から抽出し、第１の画像特徴量が閾値以上である場合、第１の画像特徴量に基づいて定まる領域を画像から抽出する領域抽出部１４４と、を備える。 （もっと読む）

【課題】複数の判別器からなる判別装置において、判別精度を犠牲にすることなく高速に判別が行なえる高速判別装置を提供する。
【解決手段】所定の順番に並べられた判別器群１２から最終結果を得る際に、評価値取得手段１３で１番目の判別器から順に各判別器の評価を行い、Ｉ番目までの判別器を評価して得られた総合評価値Ｆ_ｉが示す判別結果が、Ｉ＋１番目以降の判別器の評価値を加えても変わらないと判定された場合には、判別結果決定手段１４よりＩ＋１番目以降の判別器の評価の打ち切りを評価値取得手段１３に指示するとともに、Ｉ番目までの判別器を評価して得られた総合評価値に応じた判別結果を最終結果sign（Ｆ_I）として決定する。 （もっと読む）

【課題】予め想定された範囲外の要因が生じた場合でもパラメータの適正化を図ることができる。
【解決手段】テンプレートデータを用いてサーチ画像から対象物を認識するテンプレートマッチング処理を行う画像処理装置１９において、テンプレートマッチング処理を行うためのパラメータを記憶するパラメータ記憶部１４と、テンプレートマッチング処理における基準性能値を記憶する性能記憶部３９と、テンプレートマッチング処理が終わるとその性能値を計測する性能値計測部４３とを備え、性能値計測部で計測された性能値が基準性能値を下回る場合に、テンプレートマッチング処理のパラメータを調整する調整部３８を備えている。 （もっと読む）

【課題】本発明は、ユーザおよび用途を限定しないＮＵＩ（Natural User Interface）を提供することを目的とする。
【解決手段】本発明においては、予め定義された基準姿勢とユーザがとった姿勢の間の類似度を各姿勢の３次元骨格モデルを構成する３次元ベクトルの内積を用いた評価関数によって計算し、所定の閾値に基づいて姿勢の類似度を判定する。本発明においては、２つのパラメータ（基準姿勢の３次元ベクトルおよび類似度の閾値）をユーザが自由に設定することができるので、それぞれのユーザの条件（身体条件・環境条件）および用途に合致したＮＵＩを容易に構築することができる。 （もっと読む）

【課題】照明等の撮影条件が変化した場合であっても、映像を構成するフレーム画像のそれぞれからエッジを正確に検出することができるエッジ検出装置およびそのプログラムを提供する。
【解決手段】エッジ検出装置１は、第１閾値および第２閾値を用いて映像を構成するフレーム画像ごとのエッジ点を検出するエッジ検出手段２０と、現フレーム画像のエッジ点から当該エッジ点とエッジ勾配強度およびエッジ方向が類似する前フレーム画像のエッジ点を追跡するエッジ追跡手段４０と、エッジ検出手段２０によって検出されたエッジ点を分布化してガウス混合モデルを生成するとともに、エッジ追跡手段４０によって追跡が成功したエッジ点を追加してガウス混合モデルを更新するモデル生成・更新手段５０と、生成または更新されたガウス混合モデルの平均値および標準偏差から第１閾値および第２閾値を算出する閾値算出手段６０と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】本発明は、ハードウェアの規模を小さくでき、ニューロ演算を用いた画像認識処理をリアルタイムで実行することができる技術を提供することを課題とする。
【解決手段】画像認識装置１００は、車載カメラが撮影した動画像データのフレーム３０Ｆに歩行者が撮影されているか否かを判定する。前処理部２は、フレームの中から検出ブロックを決定し、フレームから検出ブロックに対応するブロック画像データを切り出す。ブロック画像データから、検出ブロックのサイズよりも小さい所定サイズのブロックデータ３３が作成される。ニューロ演算部４は、ブロックデータ３３をニューロ演算して出力シナプス３４を算出する。後処理部６は、出力シナプス３４に基づいて、検出ブロック内に歩行者がいるか否かを判定する。後処理部６は、歩行者が検出された場合、歩行者が検出された検出ブロックをフレーム３０Ｆの上に重ねた結果データ３５を作成する。 （もっと読む）

【課題】入力された画像から主要被写体の領域を適切に抽出することができる領域抽出装置、撮像装置、及び領域抽出プログラムを提供する。
【解決手段】領域抽出装置１４０は、入力された画像の画像データに含まれる色情報に基づいて、画像から所定領域を抽出する領域抽出部１４２と、領域抽出部１４２により抽出された領域に、予め定められた色情報に応じて優先度を定める優先度設定部１４３とを備える。 （もっと読む）

【課題】斜めから撮影された看板が写った画像から看板の画像領域を検出する。
【解決手段】画像中の画像領域の矩形度、該画像領域と該画像領域の周辺領域との色差、または該画像領域のエッジ比のうちいずれか１つまたは２つ以上の組に基づいて、画像から看板の画像を表す看板領域を選択する看板領域選択部２３を備える。 （もっと読む）

【課題】歪曲広角画像上で任意の追跡対象物を自動追跡する。
【解決手段】魚眼撮影した歪曲広角画像Ｓを、メモリ１３０内にフレーム単位で入力する。変換部１５０は、格納部１７０内の切出条件に基づき、歪曲画像Ｓの点Ｐの位置から、φで示される向きに、サイズｍの画像を切り出し、正則画像Ｔに変換してメモリ１４０に格納する。追跡開始点Ｑを含む追跡開始指示が与えられると、フラグ設定部２２０はフラグをＯＮにし、点Ｑが新たな点Ｐになるよう更新する。基準色抽出部２００は、新たな点Ｐの近傍色を基準色αとして抽出し、基準色格納部１９０に格納する。近隣ブロック抽出部１６０は、点Ｐの近傍ブロックを抽出し、ブロック選択部１８０は、基準色αに近似する画素数が最大となるブロックを選択する。自動変更部２１０は、選択ブロック内の基準色αに最も適合する色をもつ候補領域の中心点を新たな点Ｐとする更新を行う。 （もっと読む）

【課題】２Ｄ被写体の検出と分離、カメラ姿勢推定、３Ｄ形状位置合わせおよび３Ｄ画像認識を含む画像処理における被写体の姿勢を推定する方法を提供する。
【解決手段】画像データを分析するための装置はプロセッサを含む。該プロセッサは、被写体の姿勢の複数の予測を得るために前記画像データを分析するよう構成され、前記予測は前記被写体の予測姿勢のインジケーションを含んでおり、前記予測姿勢は共通の座標系の位置、方向、スケールに関して表現され、２つの被写体姿勢間の距離を計算することで前記予測姿勢を比較することにより前記予測をグループ化するように構成され、前記距離は距離関数を用いて計算される。 （もっと読む）

【課題】検出処理を高速化する。
【解決手段】識別装置１０は、入力データの特徴量を生成する特徴量生成部３と、特徴量が第１閾値と第２閾値とで挟まれた所定範囲内に存在するか否かを判定する判定部４と、検出対象と非検出対象との識別性能が高いほど重みが大きくなるように設定された重み設定部５とを備えた弱識別器２と、弱識別器２を複数備え、各弱識別器２における特徴量の判定結果と重みとの積算値の線形和に基づいて入力データが検出対象であるか否かを識別する強識別器１とを有する。 （もっと読む）

【課題】時系列順に撮像された一連の画像から網羅性の高い要約画像を検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置は、時系列順に撮像された一連の画像間において同一の対象が映る領域同士を対応づけ、該対応づけられた領域全体を１つの連結領域として設定する対応領域連結部１１０と、該連結領域の特徴量を算出する連結領域特徴量算出部１２０と、特徴量をもとに、上記一連の画像に映された対象が該一連の画像内の各画像に集約されている度合いに対応する要約指標値を算出する要約指標値算出部１３０と、要約指標値をもとに要約画像を検出する要約画像検出部１４０とを備える。 （もっと読む）

【課題】 対象領域が文字であるか否かをより高い精度で判定する技術を提供する。
【解決手段】 画像処理装置は、画像を表す画像データを用いて、画像内の対象領域を構成する複数の画素を、オブジェクトを構成するオブジェクト画素と、オブジェクトを除いた背景を構成する背景画素と、に分類する分類部と、オブジェクト画素と背景画素との関係に関する第１の条件を満たすか否かを判定する第１の判定部と、複数の画素の画素値に関する第２の条件を満たすか否かを判定する第２の判定部と、第１の判定部による判定結果と第２の判定部による判定結果とを用いて、対象領域が、文字領域であるか否かを特定する属性特定部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】誤認識や認識不能を低減することができるパターン認識装置を提供すること。
【解決手段】制御処理部１２は、カメラ１１の撮像静止画像内の認識対象候補とテンプレート記憶部３１内のテンプレートとの類似度を算出し、その類似度が閾値以上のときにその認識対象候補をテンプレート記憶部内で当該テンプレートに対応付けされている歩行者または非歩行者のクラスと認定するパターンマッチング部２２と、認識対象候補の特徴を抽出して予め設定されている歩行者または非歩行者のクラスにその認識対象候補を分類する学習型分類部２４と、を備えて、この制御処理部１２は、認識対象候補をパターンマッチング部が認定したクラスと認識して、そのパターンマッチング部が認定しない認識対象候補はその認識対象候補の特徴から学習型分類器が分類するクラスと認識する。 （もっと読む）

【課題】 微細物質を対象物にランダムに付与し、個体識別に利用する個体識別システムにおいて、より高精度に対象物の検証を行うことが可能でセキュリティを高めることができる個体識別装置等を提供する。
【解決手段】 偏光特性を有する微細物質２０を対象物２の基材上にランダムに付与する。個体識別装置４は、対象物２を所定の偏光角で撮影した偏光撮影画像から微細物質２０の配置パターンと偏光角に基づく特徴量データを認証用データとしてデータベース５に登録する。認証処理では、対象物２を上記所定の偏光角と同じ偏光角で撮影した偏光撮影画像から、登録時と同様の計算処理により微細物質２０の配置パターン及び偏光角に基づく特徴量データを算出し、データベース５に登録されている認証用データと照合し、認証の可否を判定する。 （もっと読む）

【課題】画像と文字とが混在するコンテンツの画像データに対する画像処理を良好に行って画質向上を図る。
【解決手段】入力画像データに基づいて、画面が複数個のブロックに分割されて得られる各ブロックの帯域情報を得る。各ブロックの帯域情報に基づいて画面を複数種類の領域、例えば、画像領域、文字領域、画像と文字の混在領域に分離する。分離された画面領域毎に処理強度を求める。入力画像データに対して、分離された画面領域毎に、求められた処理強度で所定の画像処理、例えばシャープネス処理などを行う。画像領域と文字領域とで同一の処理強度で画像処理が行われることによる画質の低下を回避できる。 （もっと読む）