【課題】カメラにより得られる画像を利用してジェスチャを安定して認識する。
【解決手段】対象物の移動軌跡に基づいてジェスチャを認識するジェスチャ認識装置は、異なる時刻に得られる複数の画像フレームにおいて、それぞれ、前記対象物に対応する対象領域を抽出する対象領域抽出部と、前記複数の画像フレームにおいて、それぞれ、前記対象領域の中から着目点を抽出する着目点抽出部と、前記複数の画像フレームにおいて、それぞれ、前記着目点の移動方向に基づいて前記対象領域の移動方向を判定する移動方向判定部と、前記複数の画像フレームについての前記移動方向判定部の判定結果を時系列に並べることにより得られる遷移データに基づいて、前記対象物の移動軌跡を検出する移動軌跡検出部、を有する。 （もっと読む）

【課題】ジェットエンジンにおける観察中のブレードの位置の把握が容易になる画像処理装置およびプログラムを提供する。
【解決手段】ＣＰＵ３４ｃは、ジェットエンジン内に周期的に配置されたブレードを撮像した動画像を構成するブレード画像からテンプレート画像を抽出し、ブレード画像とテンプレート画像とを比較する。さらに、ＣＰＵ３４ｃは、ブレード画像の中から、画像比較の結果に基づいて一部のブレード画像を選択する。モニタ２２は、選択されたブレード画像を表示すると共に、当該ブレード画像に対応するブレードの位置を示す情報を表示する。 （もっと読む）

【課題】より高品質なフォトモザイク画像を得ることができるようにする。
【解決手段】候補選択部２３は、制作目標画像を複数のブロックに分割して、各ブロックを複数の素材画像のうちの何れかに置き換えることで、フォトモザイク画像を生成する場合に、制作目標画像の候補となる複数の制作目標候補画像の指定を受け付ける。分割部５１は制作目標候補画像を複数のブロックに分割し、クラス分類部５４は各ブロックを、色に関する特徴により定まる複数のクラスの何れかに分類する。クラス分類部５５は、複数の素材画像をクラスに分類する。制作目標画像決定部６０は、制作目標候補画像のそれぞれについて得られた、クラスに属すブロックの数と素材画像の数との比較結果に基づいて、各クラスにおいてブロックに対する素材画像の不足数の少ない制作目標候補画像を、制作目標画像として選択する。本発明は、画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】歩行者検出表示システムにおいて、歩行者の像の誤検出を低減する。
【解決手段】撮像して得られた画像に対してラドン変換を施すラドン変換部２３と、ラドン変換して得られたラドン変換画像に対して、そのラドン変換画像における、所定の閾値以上の指示値を閾値未満の値に置換する係数操作部２４と、指示値が置換された後のラドン変換画像に対して、ラドン変換の逆変換を施すことにより、撮像して得られた画像よりも直線成分が抑制された画像を得る逆ラドン変換部２５とを有する直線成分低減部２７と、直線成分低減部２７により得られた直線成分が抑制された画像に対して歩行者テンプレートと比較照合を行うことで、テンプレートに表された歩行者像に対応する画像部分を検出するテンプレートマッチング部３１とを備える。 （もっと読む）

【課題】累積ヒストグラムによる分析結果が、直感的に理解し易い表示方法を提供する。
【解決手段】ヒストグラム情報を記憶する記憶部と、ヒストグラム情報を解析して累積ヒストグラムを演算する演算部と、累積ヒストグラムの情報を表示装置へ出力する出力部とを備える情報処理装置において、演算部は、累積ヒストグラムの階級をＸ軸、度数をＹ軸、その二つに相当する成分を有する累積ヒストグラムの数をＺ軸として集計を行い、複数の累積ヒストグラムを三次元的に表示可能な情報として前記出力部へ出力し、出力部は、複数の累積ヒストグラムを三次元的に表示可能な情報を表示装置へ出力する。 （もっと読む）

【課題】少ないメモリ領域で、適切に監視対象物の動きを検出する。
【解決手段】外部から入力された動画像と所定の画像変形係数とに基づいて、動画像に含まれる物体までの距離に係わらず物体の原寸に応じた大きさになるように、動画像を変形することにより変形画像を生成する画像変形部２０３と、変形された変形画像を所定のブロックに分割し、この分割されたブロック毎に、このブロックの特徴を示す代表画素値を抽出する代表画素抽出部２０４と、抽出された代表画素値の時間的な変化に基づいて、ブロックの状態に変化があるか否かを判定する状態変化検出部２０５と、状態に変化があると判定されたブロックを集合化した集合化ブロックのブロック数が、所定の集合化ブロックサイズ範囲内である場合に、この集合化ブロックを動き検出の対象物と判定する対象物判定部２０６とを備える。 （もっと読む）

【課題】顔検出フィルタと人体検出フィルタの使い分けを行うことにより、高速かつ高精度な人物検出装置を提供する。
【解決手段】撮像手段２４により撮影された映像に含まれる人物を検出する人物検出装置において、前記映像に含まれる時系列の各画像のうち、所定の画像から所定以下の大きさを有する１又は複数の人物に対する人体領域を検出する人体検出手段１４と、前記所定の画像から所定以上の大きさを有する１又は複数の顔領域を検出する顔検出手段１５と、前記人体検出手段及び顔検出手段により得られる検出結果に基づいて、複数の画像に含まれる人物に対する同定処理を行う同定手段１７と、を有する。 （もっと読む）

【課題】 オプティカルフロー推定処理によって、画像の動きベクトルを視覚的に把握する。
【解決手段】 ＣＰＵ１は、時系列に連続する動画の画面に対応する複数のフレーム画像の動きベクトルであるオプティカルフローを推定し、フレーム画像を所定数の部分画像に分割し、その部分画像の各々に対して推定したオプティカルフローに基づくベクトル分布を算出し、算出したベクトル分布に応じて部分画像を表示させる位置を移動して表示する。 （もっと読む）

【課題】個々の車両などミクロな挙動を捉えずに、ダイレクトに交通流など集団のマクロな挙動を捉える映像監視システムを提供する。
【解決手段】集団を監視対象として監視カメラ１００によって撮影された、設定時間内の監視映像に対して、フレーム画像の画素毎の画像信号を平均化してフレーム間平均映像を得るフレーム間平均処理手段２００と、前記フレーム間平均処理手段２００によって得られたフレーム間平均映像に対して、映像内の動きの場を算出して軌跡の動きを得るオプティカルフロー評価処理手段３００と、前記オプティカルフロー評価処理手段３００によって得られた軌跡の動きを出力する出力手段４００とを備える。 （もっと読む）

【課題】比較的安価なシステムを用いても可能な埃の浮遊軌跡情報の取得方法。
【解決手段】撮影画像を撮影順に一枚ずつ取込む画像取込みステップと、取込み時刻が前後する前の取込み画像と後の取込み画像を画素毎に輝度に関して差分比較し、輝度が設定基準より上がった差分領域を当該後の取込み画像で初めて映し出された埃画像と確定する埃画像確定ステップと、前記背景画像データのうち前記埃画像に対応する位置の画素を埃描画データに書き換えることで背景画像に埃を上書き描画する埃描画ステップとを備え、撮影画像の取込み毎に、埃画像確定ステップと、埃描画ステップとを行うことで、背景画像に埃が累積描画された累積画像データを、埃の浮遊軌跡情報として作成する。 （もっと読む）

【課題】処理速度を向上させた画像認識を行う。
【解決手段】ピラミッド画像生成部２０は、入力された画像から、複数の解像度（スケール係数）が異なる画像を生成する。スケール係数の異なる画像に対して、フィルタ処理が施される。フィルタは、例えば、ガウス幅σ＝１のガウス関数のフィルタである。複数の画像に対してフィルタ処理を施すが、ガウス幅の異なる複数のフィルタを用いて処理を行うのではないために、処理の低減をはかることができる。本発明は、画像から対象物を認識する認識装置や認識装置のための学習を行う学習装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】パターン画像の読み出し及び転送スピードに着目して高速な被写体検出（被写体判定）を実現することを目的とする。
【解決手段】画像データを主走査方向に走査した順に第１の記憶装置に格納して記憶する第１記憶部１０と、第１の記憶装置から第２の記憶装置へ画像データの部分領域の主走査方向に長い画素情報を転送する転送部１２と、第２の記憶装置に記憶されている画素情報を参照し、画素情報に基づいて、部分領域が被写体領域か否かを判別する被写体判別部１３、１４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】時間と空間の双方の情報が加味された時空間画像から、複数の対象領域を適切に分離する。
【解決手段】時空間画像を複数の対象領域に分離するための時空間画像分離装置であって、時系列に連続した前記時空間画像を入力し、記憶手段１１０に記憶するデータ入力手段１００と、時空間画像の各画像フレームの画素ごとに、時間微分と空間微分とを行うことにより画像特徴量を演算する画像特徴量演算手段１２０と、前記画像特徴量を用いて各画素を、特徴量空間内で複数に分類するクラスタリング手段１３０と、クラスタリング手段が分類した結果を表示する表示手段１４０と、を有する。 （もっと読む）

【課題】被捜索者の関係者に関する情報を高い精度で表示すること。
【解決手段】人物切り出し部１０１は、人物領域に対して固有ＩＤを割り当て、顔位置の画像データを切り出す。人物特定情報抽出部１０２は、顔位置の画像データから特徴量を抽出する。人物追跡部１０３は、同一人物に同一の追跡ＩＤを割り当て、人物特定情報（固有ＩＤ、追跡ＩＤおよび特徴量）に顔位置の画像データを対応付けて人物検索データベース１０４に格納する。位置情報抽出部１０５は、人物領域に係る人物の３次元空間上での顔位置を求める。顔向き推定部１０６は、顔位置の画像データの顔向きを推定する。人物間相対情報抽出部１０７は、人物の３次元空間上での顔位置と顔向きとを用いて人物間で向かい合っているか否かを示す属性値を割り当て、各人物の固有ＩＤおよび属性値を紐付けて人物関連性データベース１０８に格納する。 （もっと読む）

【課題】乗員に対して、衝突に注意すべき注意物体以外に不要な注意を喚起することなく、注意物体の存在、位置および外形を適切に知らせることができる乗物搭載用監視装置を提供する。
【解決手段】本発明に係る乗物搭載用監視装置１０００は、乗物周辺を被写体として撮像して画像信号を生成するカメラ１０と、カメラ１０により撮像された画像に映る物体の中から、乗員が衝突に注意すべき注意物体を、物体の乗物に対する接近の態様に基づいて検知する注意物体検知部２０と、注意物体検知部２０が注意物体を検知したとき、注意物体に対応する領域以外の領域を、注意物体に対応する領域と比較して目立たなくする画像処理を行う画像処理部３０と、画像処理部３０により画像処理が行われた画像を表示するモニター４０とを備えている。 （もっと読む）

【課題】画像比較検査を容易且つ正確に実施することのできる画像比較装置および画像比較プログラムを提供する。
【解決手段】画像比較装置１０は、基準となる画像と検査対象となる画像とを略同一の解像度で読み取ることにより、第１の画像データと第２の画像データとを生成する画像読取手段１１，１６と、第１の画像データおよび第２の画像データを画面上であおり表示する画像表示手段１１，１２と、第１の画像データと第２の画像データとを比較することで両画像データ間での差異を検出し、差異が所定の閾値を超えた場合に当該差異の存在する領域に相違点があると判断してあおり表示されている画像データ上にマーキング表示を行う相違点抽出手段１１と、を備えており、画像データ上に表示されるマーキングが、ポインティングデバイス１５の操作によって追加・削除自在に構成されている。 （もっと読む）

【課題】複数の試技の平均データを分かり易く表示できるとともに、当該一連の動作中の注目動作ポイントのデータが変容しないような装置を実現する。
【解決手段】動作解析装置１の制御部１３は、パラメータデータが経過時間に従って並べられた時系列データの中から、注目動作ポイントに対応する注目パラメータデータを特定し、当該注目パラメータデータを区切り位置として複数の区分に分割し、区分ごとに、各試技についてのパラメータデータの数の割合の全試技の平均値を基準割合として設定し、当該基準割合および各区分の最大データ数に基づいて、基準データ数を設定する。そして、制御部１３は、各試技の時系列データについて、各区分のパラメータデータの数が当該区分に対して設定した基準データ数になるようにデータ変換し、平均値を求める。そして、当該平均値に基づいて、パラメータの時間的変化を示す画面をディスプレイ１２に表示させる。 （もっと読む）

【課題】本発明は、仮想遺伝子情報を用いた変形度合いをマッチングするマッチング装置で、生物の変化を認識できる生物画像のマッチング装置を提供することを課題とする。
【解決手段】生物の原形画像を変形させた目標画像を作成する目標画像作成部と、前記生物の遺伝子情報ＤＢから、前記変形の発生に関連する因子を選択する選択部と、前記選択した因子を、前記原形画像に適用することにより合成画像を形成する合成画像作成部と、前記目標画像と合成画像を対比し、類似度を判定する判定部とを有することにより解決した。 （もっと読む）

【課題】時系列画像を表示する場合の観察者による表示内容の見逃しの防止を図るとともに、観察効率を向上させること。
【解決手段】動き方向変化判定部７５５は、画像間の動き方向の変化を判定する。動き方向変化画像抽出部７５１は、動き方向が変化したと判定された画像を抽出する。そして、画像表示制御部７６１が、時系列画像を構成する各画像を時系列順に順次表示する制御を行うが、このとき、表示速度制御部７６３が、動き方向変化画像抽出部７５１によって抽出された画像およびこの画像と前後に連続する所定数の画像の表示速度を、その他の画像の表示速度に比べて相対的に低くする制御を行う。 （もっと読む）

【課題】イメージ内の、例えば顔のようなオブジェクト検出のために、方向性分析を効率的かつ少ない計算資源で実施する。
【解決手段】例えば顔のようなイメージ内のオブジェクトのオリエンテーションを推定するための方法と装置。１つの模式的方法はイメージのオリエンテーションを推定することを含む。次いでにイメージがそれぞれの第１信頼性値と第２信頼性値を生成するために第１候補オブジェクトオリエンテーションと第２候補オブジェクトオリエンテーションを使って分析される。第１候補オブジェクトオリエンテーションは推定したイメージオリエンテーションと等しい、第２候補オブジェクトオリエンテーションは第１候補オブジェクトオリエンテーションと例えば１８０度のようなある第１所定角度で異なる。方法は少なくとも部分的に第１信頼性値と第２信頼性値に基づいてオブジェクトのオリエンテーションを推定することをさらに含む。 （もっと読む）