【課題】２つの図形の位置関係を容易に決定できる方法を提供する。
【解決手段】本明細書に開示する自動車運転模擬装置１０は、文字盤図形２０の座標データ及び数字図形２１ａ〜２１ｒの座標データを入力する入力部１０ｄと、入力した文字盤図形２０の座標データから文字盤図形２０の重心Ｃの第１重心座標を求め、且つ、入力した数字図形２１ａ〜２１ｒの座標データからこれらの数字図形２１ａ〜２１ｒの重心の第２重心座標を求め、且つ、第１重心座標及び第２重心座標に基づいて、文字盤図形２０と数字図形２１ａ〜２１ｒとの間の位置関係を決定する演算部１０ａとを、備える。 （もっと読む）

【課題】所望の医療情報を、より直感的な操作で、より容易に取得可能にする。
【解決手段】取得条件入力用ユーザインターフェース３２が、被検体外観画像（人体アイコン４５）の表示中に、ジェスチャの入力を受け付け、取得条件特定部３５が、ジェスチャ種別解析部３３によって判別されたそのジェスチャの種別、および、ジェスチャ部位解析部３４によって特定されたそのジェスチャに対応する被検体の部位に基づいて、そのジェスチャに対応する医療情報を取得するための医療情報取得条件を特定し、医療情報取得部３６が、特定された医療情報取得条件を満たす医療情報を、複数件の医療情報を記憶する医療情報データベース５３から選択的に取得し、医療情報表示制御部３６が、取得された医療情報を表示手段に表示させる。 （もっと読む）

【課題】文書内の画像上のマーキングをマーキング種類に従って分類する。
【解決手段】
画像を含んだ文書を区分器１１２ａに供給する。区分器１１２ａは、連結成分を見つけることで、その画像を、同じマーキング種類である可能性が高いと識別される前景画素構造の複数の断片へと分割し、横方向に近い罫線及び縦方向に近い罫線を削除し、いくつかの連結成分を更に分割することで断片群を求める。分類器１１２ｂは各断片についてのカテゴリスコアを求める。ここで分類器１１２ｂは各画素が既知のマーキング種類に従ってラベル付けされているグランドトゥルース画像群により学習したものである。断片が分類器１１２ｂにより分類されると、その断片に含まれるすべての画素に同じラベルを割り当てられる。 （もっと読む）

【課題】タッチパネルを有するユーザインタフェース装置において、タッチ操作に対応した機能の操作性を向上させる。
【解決手段】物体近接検出部２は、タッチパネル１から出力される検知信号を用いて、物体のタッチパネル１への近接状態を判定する。指／掌判別部３は、物体近接検出部２において物体が近接したと判定された場合に、その物体がユーザの指であるか掌であるかを判別し、判別結果を出力する。座標検出部４は、指／掌判別部３において近接した物体が指であると判別された場合に、近接している指のタッチパネル１上の近接位置座標を検出する。アプリケーション選択部５は、指／掌判別部３の判別結果および座標検出部４の近接位置座標に基づいて、実行するアプリケーションを選択する。表示部６は、アプリケーション選択部５によって選択されたアプリケーションに対応して適切な画面表示を行う。 （もっと読む）

【課題】撮像対象が撮像画面の端部であっても、撮像画像データの解析処理に要する処理コスト及び計算量を抑制して、当該撮像対象を認識する。
【解決手段】画像処理装置１は、撮像画像データの外周に沿って、複数の画素と当該複数の画素毎に対応付けられた画素情報とを有する外周画像データを、当該撮像画像データに合成して合成画像データを作成する画像データ合成部２０と、画像データ合成部２０により作成された合成画像データに対して、撮像対象による当該撮像画像データにおける指示位置を特定するための解析を行う画像データ解析部１５と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】 パターンマッチングによる対象物の認識において、対象物の周囲の明るさや、対象物に対する光の入射角度等の違いによって対象物の撮像画像の特徴の変化が生じ、１つのモデルパターンのみでは照合が難しい環境が生じた場合においても対象物の検出を可能とする画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像データ上の画素ごとに該画素の特徴を示す量を算出する勾配方向特定部２と、照合領域に含まれる特徴量と予め定めるモデルパターンとのマッチングの度合いを示す合致度を算出する合致度算出部６と、算出された合致度に基づいて、画像上の対象物の位置を特定する対象物座標算出部７とを備え、前記合致度算出部は、前記モデルパターンが複数である場合、基準とする基準モデルパターンを定め、前記基準モデルパターンと異なるモデルパターンのマッチング情報を、前記基準モデルパターンのマッチング情報にマッピングした上で合致度を算出する。 （もっと読む）

【課題】専用エリアを設けることなく操作者を判別することができるタッチパネル式入力装置を実現する。
【解決手段】パネル表面に対して互いに異なる複数の方向に位置する操作者からの指による入力を受付けるタッチパネル式入力装置は、パネル表面に触れた指の方向を認識するための方向認識手段（紋様認識部７１、接線角度算出部７２、角度演算部７３）と、認識された指の方向に基づいて、何れの方向に位置する操作者からの入力であるかを特定する操作者特定手段（操作者特定部７４）とを備える。 （もっと読む）

【課題】 一つの手書き軌跡から得られる複数の特徴量に応じた再生ファイルの選択を可能とする。
【解決手段】 座標入力部２−１は、手書き軌跡を入力し、手書軌跡特徴量抽出部３−１は、入力された一つの手書き軌跡について複数の特徴量を算出し、ファイル抽出部３−３は、前記複数の特徴量に基づいて、再生対象となるファイルを抽出する。 （もっと読む）

【課題】時系列データの推移をデータ認識に反映させて、認識精度を向上させることができる時系列データ認識方法、時系列データ認識装置及びプログラムを提供すること。
【解決手段】時系列データを構成する各入力ベクトルｘ（ｔ）と結合重みベクトルＷｊとの類似度、及び勝者余韻ベクトルＹ（ｔ）と経験重みベクトルＵｊとの類似度、に基づいて勝者ユニットを選出する。そして、選出された勝者ユニットに従って勝者余韻ベクトルＹ（ｔ）を更新する。また、選出された勝者ユニットのうち一部又は全部により、認識用の時系列データを認識する。 （もっと読む）

【課題】画像から簡易かつ正確に対象物の特徴量を抽出することができる対象物認識システムを提供する。
【解決手段】画像表示部２０の表示画面２１に表示された対象物の画像からタッチペン３０を用いて特定の部位を選択する。次に、選択された部位の画素を抽出し、画素に対応する色情報等の特徴量を抽出する。その後、抽出された色情報とデータベース７０のデータ群に登録された色情報とを対比させて、抽出された色情報と同じ色情報を有するデータをデータベース７０のデータ群から選択し、選択した候補の画像や名称等を含む情報を同定候補表示８０に表示させる。 （もっと読む）

【課題】 判定基準図と手書き入力された手書き図との類似度を、簡単な処理で精度良く判定すること。
【解決手段】 手書き図類似度判定部２１３は、出題画像を構成する各判定基準ドットに対する各手書きドットの評点をそれぞれ求めることにより、出題画像と回答画像との類似度を判定する。この評点の値は、判定基準ドットと手書きドットとの距離が大きくなるに従って小さくなるように、判定基準ドットと手書きドットとの相対的な距離に基づいて求められる。さらに、判定基準ドットからの距離が同じ場合において、描線方向を基準とした判定基準ドットから手書きドットへの方位が描線方向に近い方向を示す方位ほど小さくなるように、描線方向を基準とした判定基準ドットから手書ドットへの相対的な向きに基づいて求められる。 （もっと読む）

【課題】 ユーザーによる入力の軌跡のサイズに適合した演出を行うことが可能な画像生成システム等を提供すること。
【解決手段】 画像を生成する画像生成部１１１と、ユーザーが任意の形状を入力可能な入力部１９３を介して入力した入力情報に基づき、当該入力の軌跡の認識処理を実行する軌跡認識部１１２と、サイズ情報生成部１１３とを含んで画像生成システムを構成し、画像生成部１１１が、入力情報に基づく軌跡を示す軌跡画像と、サイズ情報に基づく軌跡のサイズに応じた演出画像とを生成する。 （もっと読む）

【課題】 視覚的にわかりやすく、プレイヤーの入力に応じて入力可能な領域を制限することが可能な画像生成システム等を提供すること。
【解決手段】 画像を生成する画像生成部１１１と、ユーザーが任意の形状を入力可能な入力部１９３を介して入力した入力情報に基づき、当該入力の軌跡の認識処理を実行する軌跡認識部１１２と、非描画領域を設定する領域設定部１１７とを含んで画像生成システムを構成し、領域設定部１１７は、軌跡が所定条件を満たす場合、入力情報に基づき、描画領域のうち、プレイヤーによる入力位置に基づく所定範囲に非描画領域を設定し、画像生成部１１１が、非描画領域以外の領域においてプレイヤーによる入力があった場合は入力情報に基づく軌跡を示す軌跡画像をゲーム画像の一部として生成し、非描画領域においてプレイヤーによる入力があった場合は軌跡画像を生成しない。 （もっと読む）

【課題】 画像認識に係る処理を簡単に行い得ることができるプログラム等を提供すること。
【解決手段】 手本図形（図（ａ））に基づいた評価テーブル（図（ｂ））を生成する。具体的には、評価テーブルのセルのうち、手本図形を構成するドット位置には評価点「２」が設定され、評価点「２」が設定されているセルの周囲のセルには評価点「１」が設定される。そして、手書き図形（図（ｃ））を構成するドット位置に対応する評価テーブルのセルから評価点を読み出し、合計することにより類似点数を算出する。そして、算出された類似点数に応じて、手書き図形と手本図形との類似度を判定する。 （もっと読む）