３次元モデル記憶手段（１７０）は、対象物体の３次元形状データおよび照明基底データを予め記憶する。比較画像生成手段（１１０）は、３次元形状データおよび照明基底データにもとづいて、入力画像と同じ照明条件の下で、現時点での推定値の位置／姿勢に対象物体がある再現画像を比較画像として生成する。画像変位分布検出手段（１２０）は、比較画像を部分画像（小領域）に分割し、小領域ごとに比較画像と入力画像との画像変位分布を検出する。姿勢差分検出手段（１３０）は、画像変位分布および３次元形状データにもとづいて位置姿勢差分値を算出する。そして、終了判定手段（１４０）は、位置姿勢差分値が所定の閾値より小さいと判断した場合に、現在の位置姿勢推定値を最適位置姿勢推定値（１３）として出力する。これにより、画像に含まれる物体の位置や姿勢を高速に推定できるようになる。 （もっと読む）

物体の３次元データを入力する３次元データ入力手段（１０）と、少なくとも１つの物体の参照画像を記憶する参照画像記憶部（３０）と、物体の姿勢の候補である姿勢候補を生成する姿勢候補決定手段（２０）と、姿勢候補に応じて３次元データを２次元の画像に射影しつつ参照画像に近い比較画像を生成する比較画像生成手段（４０）と、参照画像と比較画像との距離値及び類似度のいずれか一方に基づいて照合を行う画像照合手段（５５）とを備える。これにより、物体の参照画像が姿勢や照明等異なる条件で撮影されている場合にも、高精度に照合や検索ができる。また、物体の３次元物体モデルが予め得られなかったり、参照画像が１枚乃至少数しか存在しない場合にも、高精度に照合や検索ができる。
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カメラＡが、Ｎのところで再方向付け、再位置決めされた３次元自然画像Ｂを生成する。異なったプロセスＣ、Ｄ、Ｅが、画像から異なった特徴を抽出し、異なった処理画像を与える。Ｆ、Ｇ、Ｈのところで、処理画像の占有するデータスペースを、たとえば、主成分分析法によって縮小させる。そして、縮小した処理画像をＯのところで組み合わせ、画像Ｂを代表する画像キーを得る。Ｊのところで、画像キーＩを、既知の画像の記憶させた画像キーＬと比較し、比較出力をＫのところでソートして潜在的一致の最終リストＭを生成する。検証プロセスにおいて、たった１つの単一画像キーＬを比較することができる。あるいは、Ｃ、Ｄ、Ｅのところで、処理画像を組み合わせてから単一サブスペース縮小法および／または最適化法を実施することができる。２次元データを３次元データと組み合わせたり、３次元データの代わりに使用したりしてもよい。 （もっと読む）

移動物体検出は距離又は深度情報を含む低照度画像に基づいている。視覚システムは、並進運動が支配的で少量の回転運動を伴うプラットフォーム上で動作する。運動が背景の移動と一致しない移動物体の検出は、形状に基づいたアプローチを補足する。低照度でのコンピュータに基づいた視覚支援では、同時およびその次のフレームブロブの対応を求めるために二段階技術が用いられる。平均風景視差を用いることにより、陽にエゴモーションを計算することなく、運動が検出される。これらの技術は、熱放射物体がホットスポットとして現れる赤外感光ビデオデータの特性を利用する。
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姿勢や照明の異なる条件で撮影された様々な物体の画像に対して、適切な重み係数設定により高精度な姿勢推定および照合を行う物体姿勢推定・照合システムが開示される。姿勢候補決定部は、姿勢候補を決定する。比較画像生成部は、参照３次元物体モデルを基に、入力画像に近い比較画像を姿勢候補に応じて生成する。重み係数変換部は、標準３次元基準点と参照３次元基準点を用い、標準３次元重み係数と参照３次元物体モデルとの座標の対応を求め、姿勢候補に応じて標準３次元重み係数を２次元重み係数に変換する。加重照合・姿勢選択部は、２次元重み係数を用い、入力画像と比較画像との重み付き距離または類似度を計算し、当該物体に対して最も距離値の小さい比較画像（姿勢候補）を選択することにより、物体の姿勢推定および照合を行う。 （もっと読む）

ディジタル画像中の球形対象を識別する方法を提案する。画像は複数の３Ｄ空間点を含む。この方法は画像ドメイン内の各点において画像の勾配を計算し（１００）；画像ドメイン内の各点において基本構造テンソルを計算し（１０２）；画像ドメイン内の各点の構造テンソルを求め（１０３）；構造テンソルの固有値を求め（１０４）；各構造テンソルについて、前記構造テンソルの最小固有値と前記構造テンソルの最大固有値の比で表される等方性値を計算し(１０５)、球形対象であることを示す等方性度=１を見出すステップから成る。
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３次元画像のうち、医療画像となり得る画像特徴を認識するための画像処理システムは、３次元画像からキャンディデート画像を探査するキャンディデート・サーチャー（８０）によって使用されるマスクを生成するマスク・ジェネレータ（７８）を利用する。キャンディデータ・サーチャー（８０）は画像の前景領域の一部にマスクを重ね、マスクと前景領域の前記部分との間の交点数をカウントすることによって構造/オブジェクトの存在を断定する。
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複数の３Ｄボリューム・ポイントを含むディジタル画像中の病変部位及びポリープを検出する方法を提供する。この方法は、画像中の曲面を識別し（１０１）、曲面中のそれぞれのポイントに関して、第１曲率測度を計算し（１０２）、曲面中のそれぞれのポイントに関して、それぞれのポイントが１組のリングの中心点となり、それぞれのリングがこのリングの中心点から測地学的に等距離であるようにそれぞれのポイントを中心に１組のリングを形成し(１０３)、それぞれのリングに関して、第１曲率測度の標準偏差を計算し（１０４）、第１曲率測度の標準偏差が最小のリングを選択する（１０５）ステップを含む。選択されたリングに関して、第１曲率勾配を計算し(１０７)、曲率勾配がポリープまたは病変部位として予測されるパターンから逸脱しているポイントを曲面から消去する（１０８）。
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第二輪郭（ＣＭ）と第一輪郭（ＣＩ）との近接性の測定方法は、第一輪郭の各点に関して、最も近いと決定された第二輪郭点と関連付けるステップ、及び前記第二輪郭点と関連付けられた第一輪郭点（Ｉ_２４、Ｉ_２８、Ｉ_２９）の集合の中から最も近い第一輪郭点（Ｉ_２４）を決定することにより、第二輪郭の各点（Ｍ_１５）と第一輪郭の一つ又はゼロの点との組合せステップを含む。
目標物の自動識別方法はこの近接性の測定プロセスを、第二輪郭として適用されるテンプレート輪郭の近接性の尺度を決定するために、第一輪郭として適用される画像輪郭に適用する。 （もっと読む）

本発明は、有界三次元対象物の認識、分類、および空間ローカライゼーションのためのシステムと方法に関する。特には、対象物の認識、分類、およびローカライゼーションのためのコンピュータ化された方法に関する。本方法は、カメラにより記録された、または対象物のＣＡＤ表現を使用して構築された多数のトレーニング図に基づいて、トレーニングデータベースを生成することを含む。特徴的曲線は、トレーニング図から導出され、曲線のプリミティブが検出される。フィーチャの本質的および非本質的記述子が、対象物のクラスおよび図の姿勢状態に関するデータと共にデータベースに格納される。最終的には、認識は二段階で行われる。最初は、認識図の本質的記述子がデータベースの記述子と比較される。二番目に、最良の整合フィーチャから、どのフィーチャが、同じ姿勢状態にある同じ対象物クラスであることを示唆するという意味で、相互に一致するかが調べられる。
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少なくとも１つの画像の少なくとも１つの対象に関連する複数の像点（１０５、１０７、１０９、１１１）を検出する単なる検出器（２０１）を有する装置（２００）。前記検出器は異なる種類の像点を区別しない。前記検出器（２０１）は、複数の像点（１０５、１０７、１０９、１１１）を対象点（１０５、１０７）の群と、接点（１１１）の群と、誤って検出された点（１０９）の群とに群分けする、群分け処理装置（２０３）と結合される。前記装置は、処理装置配列２０９を有し、前記対象点（１０５、１０７）の群及び前記接点（１１１）の群の前記像点を個別に処理する。前記対象点処理は動的特徴に基づく奥行き情報を生成し、前記接点処理は静的特徴に基づく奥行き情報を生成する。従って改善された奥行き情報が得られ、単純化された検出器が利用できる。
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【課題】 複数視点位置からの画像データに基づいて高画質な三次元画像生成を可能とする装置および方法を提供する。
【解決手段】 パッチ面毎に、パッチ面と各視点間の距離データ、および各視点のパッチ面に対する方向データとを適用した画質評価値に基づいてテクスチャ画像の選択を実行し、パッチ境界部におけるテクスチャ画像間の画素値誤差データに基づいて、端点移動によるマッチング処理を実行し、隣接テクスチャ画像中、パッチ面に対して、正対した視点方向にあるテクスチャ画像の画素値に大きな重み付けを行ない、パッチ境界部における画素値を算出し、さらに、パッチ面内の画素値を、パッチ境界線からの距離に反比例した重み係数を適用して、パッチ境界線の画素値に基づいて算出する。 （もっと読む）

【課題】 任意の図形を分割後の面積ができる限り均一に分割する。
【解決手段】 ステップＳ１１で、分割する対象領域と、その分割数Ｎが指定される。ステップＳ１２で、対象領域を占める総画素数Totalが取得される。ステップＳ１３で、パラメータｋが１に初期化され、ステップＳ１４で、第ｋ番目の分割領域Ｓ_kの理想値Ｓｔ［ｋ］が算出される。ステップＳ１５で、理想値Ｓｔ［ｋ］に基づいて第ｋ番目のセクションＳ_kの画素数の決定値Ｓｄ［ｋ］が決定される。 （もっと読む）

【課題】 損害保険及び生命保険等の各種保険の保険料率を下げることが可能な保険料率算出方法、保険料率算出装置、及び記録媒体を提供する。
【解決手段】 自動車内、屋内、及び市中等の各所にＣＣＤカメラ等の撮影手段を設置し、保険対象となる被保険者２００を撮影して、その映像を記録することを保険契約の条件として、契約時の保険料率を算出する。 （もっと読む）

【課題】 統合すべき部分形状のポテンシャル方向が大きく異なる場合でも、正確な統合が可能な統合処理方法を提供する。
【解決手段】 部分形状データ１０および２０は位置合わせを行った段階では異なる曲面を構成しているので、それぞれの形状ベクトルＶ１およびＶ２は独立しているが、部分形状データ１０および２０を形状ベクトルを用いて表現し、形状ベクトルの演算により部分形状データ１０および２０を統合することで統合後の形状ベクトルＶ３を得る。 （もっと読む）