【課題】画像から特定形状を高速に検出することができる画像処理装置を開示する。
【解決手段】この画像処理装置において、候補位置算出部（１０６）は、与えられた画像から、検出対象の形状に含まれる３辺に３点で接する第一の円の中心点の第一の候補位置を求める。角度算出部（１０６）は、前記３辺から前記第一の候補位置への法線と、前記法線と各辺が交わる点を通る一定方向の基準線との角度を求める。相対関係算出部（１０６）は、前記第一の候補位置に関する前記角度の相対関係を求める。認識部（１０８）は、前記角度の相対関係と、予め格納された形状の角度の相対関係とから、前記与えられた画像に含まれる形状を認識する。 （もっと読む）

【課題】入力画像中のマーカ認識において以下の（イ）〜（ハ）の問題を解決する。
（イ）既存のトポロジー情報によるマーカ認識手法において同一トポロジー構造だが別図像のマーカ間の区別ができない
（ロ）既存のトポロジー情報によるマーカ認識手法において６自由度の姿勢推定ができない
（ハ）ＧＥＯＭＥＴＲＩＣ ＨＡＳＨＩＮＧ法において、試行すべき基底の数が多いとメモリ使用量や計算量が増大する
【解決手段】 既存のトポロジーによる方法では出来なかった同一トポロジー構造だが別図像のマーカ間の区別と、３次元空間内での姿勢推定を、トポロジー情報とマーカ各領域の重心を使用しＧＥＯＭＥＴＲＩＣ ＨＡＳＨＩＮＧ法を適用して可能にする。また、ＧＥＯＭＥＴＲＩＣ ＨＡＳＨＩＮＧ法の際にトポロジー情報を併用し基底を選択することで、メモリ使用量や計算量を減少させる。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト検出漏れの割合を急増させることなく、オブジェクトの誤検出を低減するための技術を提供する。
【解決手段】入力画像からオブジェクト判定の対象となる小領域を所定のずらし幅でずらしながら切り出していく第１処理と、上記入力画像における上記小領域毎の特徴量を算出する第２処理と、上記特徴量の算出結果に基づいて上記小領域毎にオブジェクトか非オブジェクトかを判別する第３処理とを含んでオブジェクト検出を行う。上記第３処理におけるオブジェクト判定の誤りを低減するための第１誤検出低減処理と、上記第１誤検出低減処理とは異なる方式により、上記第３処理におけるオブジェクト判定の誤りを低減するための第２誤検出低減処理とを、誤検出低減方式切り替え部（１０５）により、上記小領域を切り出す際のずらし幅に応じて選択的に実行させることでオブジェクト誤検出の低減を図る。 （もっと読む）

マルチレベル分解を利用することで画質の計測値を決定する方法およびシステムを提供する。画像のマルチレベル分解はウェーブレット領域で実行され、各分解レベルのサブバンドを生成する。サブバンドの集計を複数レベルにまたがり行うことで、画質の正確な計測値を生成する。選択されたサブバンドのみを集計するようにすることで、方法の計算の複雑性が大幅に低減する。 （もっと読む）

【課題】 体がほとんど動かせなくなり、通常の方法ではその意思を伝えることが極めて困難な、最重度の肢体不自由者が、意思を伝えることができる装置を提供する。
【解決手段】 本発明は、最重度の肢体不自由者向けの意思伝達装置に関するものであり、そうした人たちでもまばたきだけは可能なことが多いので、この装置では、メガネに取り付けたビデオカメラを用いて、利用者である重度肢体不自由者の目の周辺の画像をパソコンに取り込み、画像を処理してまばたきを検出、検出したまばたきで文字を選択することにより、重度肢体不自由者が意思を他の人に伝えることができるようにする。 （もっと読む）

【課題】予め登録しておくモデルデータのデータ量を抑制しながら、対象物の位置や姿勢を迅速に求めることができる物体認識方法及び物体認識装置を提供する。
【解決手段】距離センサ１により、対象物２０１を含む所定領域内の各点までの距離計測を行い、三次元物体認識手段３により、これら各点の計測データをメッシュデータ化し、このメッシュデータのグルーピングを行って複数のメッシュグループとし、各メッシュグループの法線ベクトルに垂直な投影平面を作成し、各メッシュグループを対応する投影平面に投影した投影データを求め、投影データの輪郭データを抽出して、輪郭データと対象物の二次元形状データとを比較して、対象物の位置及び姿勢を認識する。 （もっと読む）

【構成】ＣＰＵ１４ｐは、平面を鳥瞰した状態を表すマップ画像をモニタ１６に表示し、表示されたマップ画像上で１または２以上の矩形エリアを指定するドラッグ操作を入力装置１８を通して操作者から受け付ける。カメラ１２は、平面を捉える撮像面を有し、被写界像つまりカメラ画像を繰り返し出力する。ＣＰＵ１４ｐは、カメラ１２から出力されたカメラ画像を取り込み、ドラッグ操作によって指定された１または２以上の矩形エリアにそれぞれ対応する１または２以上の測定エリアをカメラ画像に割り当てる。ＣＰＵ１４ｐはさらに、平面に存在する１または２以上の動体の混雑度をカメラ画像に割り当てられた測定エリア毎に測定する。
【効果】初期設定のための作業負担を抑制することができる。 （もっと読む）

【課題】柔軟性に富むカラー画像を表現する方法を得る。
【解決手段】カラー画像を表現する方法は、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域のための代表的な色として２つ以上の色を選択するステップと、２つ以上の代表的な色を有する前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域のための代表的な色のそれぞれとの関連で色分散と関係があるパラメータを、各代表的な色について、計算するステップと、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域における代表的な色に対応する画素の数に基づいて、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域における代表的な色の相対的な有意性を表す重みパラメータを、各代表的な色について、計算するステップと、前記パラメータ及び重みパラメータを用いて、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域のための、対応する色分散と関係があるパラメータ及び重みパラメータを含む記述子を導出するステップとを含む。 （もっと読む）

【課題】複数の電子機器を互いに区別して遠隔制御の対象として容易に選択すること。
【解決手段】ユーザにより操作可能な物体を識別するための物体識別データ、及び各物体の外観の特徴を表す特徴データを記憶しているデータ記憶部と、実空間内に存在する１つ以上の物体の位置を表現する環境マップであって、撮像装置を用いて前記実空間を撮影することにより得られる入力画像及び前記データ記憶部により記憶されている前記特徴データに基づいて生成される当該環境マップを記憶する環境マップ記憶部と、前記環境マップ記憶部により記憶されている前記環境マップに含まれる物体のうち、前記物体識別データに基づいて操作可能であると認識される少なくとも１つの物体を、ユーザによる操作の対象の候補である候補物体として選択する選択部と、を備える画像処理装置を提供する。 （もっと読む）

【課題】シーンチェンジを起因とする画像の画質劣化を抑制するための動きベクトルを生成する。
【解決手段】シーンチェンジ判定部１５０は、処理対象フレーム内の領域毎に、シーンチェンジがあるか否かを判定する。ベクトル補正部１６０は、シーンチェンジがあると判定された場合、処理対象フレームに含まれる特定方向に連続して並ぶ複数のブロックにおいて、１つのブロック毎に、ゲイン値を徐々に減少させるとともに、該ゲイン値を、該１つのブロックに対応する動きベクトルに乗算することにより、動画像に含まれる処理対象フレームを補正するための各動きベクトルを生成する。 （もっと読む）

【課題】 異なる日時で同じ行動を行ったときの動作の違いを確認するための情報を表示する。
【解決手段】 現実空間を異なる日時で撮影した複数の撮影映像ごとに、現実空間の人物の行動を認識する。複数の撮影映像の各々の中の動作量を解析する。動作量に基づいて、人物の行動が同じ複数の撮影映像の中から複数の比較映像を抽出する。比較映像の各々を３次元仮想空間上に再現し、複数の比較映像の各々の人物の行動と、別の比較映像の人物の行動との違いを表示する映像情報を生成する。生成した映像情報を表示する。 （もっと読む）

【課題】操作者による音声及びジェスチャに基づいて操作対象装置へ入力するコマンドを決定する入力装置において、操作者の意図しないコマンドが操作対象装置へ入力されることを抑制する。
【解決手段】入力される音声に一致する音声コマンド候補を特定し、音声コマンド候補毎に認識スコアを算出し、入力されるジェスチャに一致するジェスチャコマンド候補を特定し、ジェスチャコマンド候補毎に認識スコアを算出し、音声コマンド候補の認識スコア又はジェスチャコマンド候補の認識スコアのいずれか一方が所定の第１の閾値より小さい場合、他方の認識スコアに対応するコマンド候補のみに基づいて操作対象装置へ入力するコマンドを決定する。 （もっと読む）

【課題】被験者の肌の見た目の美しさを正確に評価することのできる画像処理装置を提供する。
【解決手段】複数種類の成分画像を内包した被験者の肌の元画像を画像取得部１１０が取得する。取得された元画像から成分画像の一つであるヘモグロビン成分画像をヘモグロビン抽出部１２０が抽出する。抽出されたヘモグロビン成分画像の少なくとも一部の領域の画素強度の平滑度を検出部１３０が検出する。検出された平滑度を元画像の色ムラに対応した色ムラ度にデータ換算部１４０が換算する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、視聴覚を結合した動作認識システムおよびその認識方法を開示する。
【解決手段】このシステムは、データ解析モジュールと、データベースと、計算モジュールとを備える。データベースは、多種の異なる視聴覚関係モジュールを格納し、各視聴覚関係モジュールは、特徴取り込みパラメータと、視聴覚関係パラメータとを含む。データ解析モジュールは、対応するジェスチャ画像および音声データを取得し、各特徴取り込みパラメータに導入し、各視聴覚関係モジュールに対応する画像特徴配列および音声特徴配列を形成する。データ解析モジュールは、さらに各視聴覚関係パラメータを利用して、複数の視聴覚ステータスパラメータを計算する。計算モジュールは、さらに視聴覚ステータスパラメータ、画像特徴配列および音声特徴配列を利用し、各視聴覚関係パラメータに対応する認識確率を計算し、その中から最大値のものを取り出し、標的パラメータとする。 （もっと読む）

【課題】本発明は、学習時の分類対象領域の切り出し、あるいは、分類対象領域の指示等の人手による作業負担を軽減することが可能な学習型画像分類装置及び方法並びにその処理プログラムを記録した記録媒体を提供する。
【解決手段】本発明の一態様による学習型画像分類装置は、どのようにして学習用画像の一部の領域を切出すかを示す領域切出しモードに従って、学習用画像より領域を切出して教師信号を付与し、切出された領域の特徴量から特徴ベクトルを作成し、特徴ベクトルを分類するための分類パラメータを学習し、入力画像から抽出された特徴量及び上記分類パラメータを用いて、入力画像の領域の分類カテゴリを決定してそのカテゴリ名を入力画像に付与する。上記領域切出しモードは、自動的に分割された上記学習用画像の複数の領域から人によって選択された領域が統合されて得られた領域を切出す半自動領域切り出しモードである。 （もっと読む）

【課題】人物が頭部姿勢を変化させる場合であっても、人物の頭部姿勢とともに人物の表情を高精度に認識可能とする。
【解決手段】入力部１は、複数の人物を撮影した入力動画像を入力する。表情推定部３−１〜３−Ｎは、入力動画像に対する各人物の頭部姿勢の尤度に基づいて、各人物の頭部姿勢を推定するとともに、入力画像に対する各人物の表情カテゴリの尤度に基づいて、各人物の表示カテゴリを推定する。 （もっと読む）

【課題】ＳＥＭ画像から輪郭線を抽出してＧＤＳＩＩなどのポリゴン座標データに変換する際に、輪郭を構成する座標点数をなるべく少なくすると同時に、パターン形状の変動を転写シミュレーションに影響がない程度に抑えるパターンデータ変換方法及びパターンデータ変換装置を提供する。
【解決手段】フォトマスク又はウェハのパターンデータの画像を入力し、入力したパターンデータの輪郭線を抽出するとともにパターンデータの輪郭線をより滑らかに変形するように変形処理し、変形処理された輪郭線からパターンデータを再現するのに必要な座標データを抽出してポリゴン座標データを生成することを特徴とするパターンデータ変換方法。 （もっと読む）

【課題】 画像の特徴の中でも色の鮮やかさを判断するのには特に熟練を要していた。
【解決手段】 コンピュータシステム１０上で画像評価ソフトのアプリケーション１２ｄを起動すると、ステップ１１０にて画像データを入力しつつ、ステップ１２０〜１６０にて対象画素を移動させながら各画素の画像データについて集計処理を行なうが、このときに明るいほど彩度の評価を高めるようにしており、全画素について集計したときには明るい画像については彩度強調の必要性を低く評価したことになり、ステップ１７０にてその集計結果に基づいて修整用評価値Ｓａｖｅを算出したときにも当該画像について画像修整する際に適正な評価を得ることができる。 （もっと読む）

【課題】オブジェクトの検出処理と特定オブジェクトの追跡処理とを効率的にすることができる画像解析装置を提供すること。
【解決手段】画像解析装置は、動画に含まれる動画構成画像から抽出された特定のオブジェクトを含む領域の画像に適応した基準特徴量を算出する基準特徴量算出部と、動画に含まれる他の動画構成画像から、特徴量を抽出する特徴量抽出部と、基準特徴量に対する抽出された特徴量の適合度に基づいて、他の動画構成画像から特定のオブジェクトを抽出するオブジェクト抽出部とを備える。 （もっと読む）

【課題】２つの画像の相似性の判断を、従来と比してより短時間でより少ないメモリ使用量で実現可能とする。
【解決手段】変動補正パラメータ推定部２５は、処理対象の各画像から生成された投影波形の局所ピークとなる位置座標と当該位置の投影波高値との組により表される各画像の特徴量から、一方の画像のピーク位置それぞれを、他方の画像の各ピーク位置と重ね合わせるための拡縮率ｋ及び移動量ｓで表されるｓ−ｋ平面座標上の直線式を生成し、予め決められた範囲を複数のセルに分割し、セル毎に直線式の投票を行う。そして、同じピーク位置に基づく直線式が重複して通過するセルが存在する場合、そのセルを同じピーク位置に基づく直線式が重複して存在しなくなるまで再分割し、その後最大投票値となるセル内の直線式に基づき拡縮率ｋ及び移動量ｓを変動補正パラメータとして推定する。 （もっと読む）