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Fターム[5L096DA04]の内容

イメージ分析 (61,341) | 出力形態 (1,152) | 出力の表示の仕方 (153)

Fターム[5L096DA04]に分類される特許

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【課題】グルーピングの枠移動を精度よく予測し、より正確に危険物の存在を車両の運転者に警告する警告表示方法および警告表示プログラムを提供する。
【解決手段】警告表示方法は撮像した車両周囲の画像から特徴量を検出するステップと、検出した特徴量にもとづいて、同一の属性を持つ特徴量をグルーピングするステップと、グルーピングされた画像領域に含まれる物体画像の車両に対する危険度を示す信用度を設定するステップと、信用度が所定の高さ以上であると、運転者が視認可能な位置に設けられた表示装置に対して警告表示を行うステップと、グルーピングされた画像領域の次フレームにおける位置を、グルーピングされた画像領域を構成する画素の2フレーム前の画像と1フレーム前の画像間の動きベクトルの平均と1フレーム前の画像と現在のフレームの画像間の動きベクトルの平均とにもとづいて算出した加速度を用いて予測するステップとを有する。 (もっと読む)


【課題】本発明は、目標物が存在する可能性のある区域を精度よく推定する目標物管理装置および目標物管理方法を提供する。
【解決手段】監視対象範囲を一定の区域からなるメッシュに区切り、管理するメッシュ管理部と、探知した目標物の情報を有する探知情報を用いて、目標物の存在するメッシュを決定し、時間経過に応じて目標物の存在する目標存在メッシュを推定する目標推定部と、目標物と新たに入力された探知情報に含まれる目標物が同一であるかを判定し、目標存在メッシュを更新する同一化判定部と、目標物がない地域を示す否定情報を受信すると、地域に対応する目標物がないメッシュを前記目標存在メッシュに反映し、反映した目標存在メッシュを更新する反映部と、を備えることを特徴とする目標管理装置である。 (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】誤検出を抑制した、頑強な不動体検出を行う。
【解決手段】動体検出部は、現画像において、背景とは異なる部分の画像である動体を検出し、一時停止判定部は、動体が、所定の一定時間以上停止しているかどうかを判定する。信頼度処理部は、一定時間以上停止している動体である一時停止オブジェクトが映る一時停止画像と、現画像とを用いて、現画像の画素について、所定の時間以上変化がない、背景とは異なる不動体であることの確からしさを表す不動体信頼度を求める。不動体検出部は、不動体信頼度に基づいて、現画像から、不動体を検出する。本技術は、例えば、物体の置き去りや持ち去り等を検出する不動体の検出に適用できる。 (もっと読む)


【課題】車載カメラの撮影画像に対して画像認識処理を行って車両に接近する物体を検出する技術において、従来よりも画像認識処理の処理負荷を低減する。
【解決手段】車両1の作動状態を示す車両信号が、後退中を示している場合、範囲Aを物体検出範囲として選択し、停止を示している場合、範囲Bを物体検出範囲として選択し、ウインカが作動している場合、ウインカの方向に応じて範囲BまたはCを物体検出範囲として選択し、選択した物体検出範囲内に限定して画像認識処理を行うことで、車両1に接近する物体の検出を試みる。 (もっと読む)


【課題】監視環境が時々刻々と変化するような場面でも、検出すべき物体の位置や速度と言った属性を正しく計測する。
【解決手段】撮像装置において撮像した入力画像を処理して、入力画像のエッジ情報を抽出し、エッジ情報に基づいてテンプレート画像を作成して記憶し、記憶されたテンプレート画像とその位置情報に基づいてテンプレートマッチング処理を実行し、マッチングに成功したテンプレートはその位置座標を更新し、マッチングに失敗したテンプレートは削除し、テンプレートマッチング処理の結果に基づいて検出すべき物体の位置や速度の少なくとも一つの属性を計測し、検出された物体の危険度を判定するようにする。 (もっと読む)


【課題】処理リソースの少ない装置においてより高い物体識別の性能を発揮すること。
【解決手段】撮像された入力画像を取得する画像取得部と、上記入力画像に映る物体を識別するために上記入力画像の特徴量と照合される第1の特徴量辞書を有するサーバへ、上記入力画像又は上記入力画像の特徴量を送信する送信部と、物体の識別結果に応じて上記サーバにより取得される、上記第1の特徴量辞書よりもデータ量の少ない第2の特徴量辞書を、上記サーバから受信する受信部と、上記入力画像の特徴量を上記受信部により受信される上記第2の特徴量辞書と照合することにより、上記入力画像に映る物体を識別する識別部と、を備える端末装置を提供する。 (もっと読む)


【課題】ユーザに提供する情報が関連付けられる画像要素の識別に必要な数の特徴点が含まれるような境界を画像に埋め込む際に、その境界の中心を、本構成を有しない場合に比して、当該画像要素の位置を特定する位置情報により特定される位置の近くに配置する。
【解決手段】マーカを画像に関連付ける位置を特定するアンカー及びアンカーにより位置が決定されるメディアアイコンを中に含む特徴境界の大きさ及び画像上における配置を決定する際、画像を識別可能な所定数以上の特徴点を含み、かつ特徴境界の半径及び特徴境界の中心点とアンカーとの距離の和が最小となるよう調整しながら決定する。 (もっと読む)


【課題】学習によって判断基準を決定する画像判断装置等を提供する。
【解決手段】学習画像を記憶する第1記憶部16と、前記学習画像について、画像品質に関する指標の具体値を取得する特徴抽出部40と、前記学習画像を所定の表示条件で表示する表示部14と、前記表示部によって表示された前記学習画像に対する評価者の判断結果を取得する入力部32と、前記判断結果と前記具体値を対応させた学習要素を記憶する第2記憶部20と、前記学習要素から、前記指標に関する前記評価者の判断基準値を決定する学習演算部36と、を有する画像判断装置。 (もっと読む)


【課題】画像内の被写体のサイズに対応した表示レンジを設定して、画像と図形とを重ね合わせて表示する。
【解決手段】関数電卓1は、表示部15と、所定の各基準物における少なくとも1つの特定部分と、当該特定部分の実長とを対応付けて記憶する基準物テーブル132と、複数の画像を記憶する記憶部13と、記憶部13により記憶された画像のうち、ユーザ操作に基づいて指定される指定画像を表示手段に表示させるCPU11とを備える。CPU11は、指定画像中の基準物における特定部分を検知して特定画像部分として設定し、複数の座標軸により定まる座標系を指定画像に重ねて設定するとともに、当該指定画像中の特定画像部分の実長に基づいて座標系の表示レンジを設定し、ユーザ操作に基づき指定画像に重ねて図形を表示させる。 (もっと読む)


【課題】映像や画像に含まれる人物の部位等を高精度に認識する。
【解決手段】映像又は画像に含まれる人物の部位を認識する部位認識装置において、前記映像又は画像に含まれる少なくとも1人の人物の人体領域を検出する人体領域検出手段と、前記人体領域検出手段により得られる人体領域から所定の部位を認識する部位認識手段とを有し、前記部位認識手段は、前記人体領域検出手段により得られる人体領域の画像のうち、予め設定された形状と一致する領域を、前記形状に対応して設定された前記所定の部位として認識することにより、上記課題を解決する。 (もっと読む)


【課題】監視カメラで撮影した群集の映像から、汎用的に、定常/非定常を含む様々な状態を検出することができる監視システムを提供する。
【解決手段】監視システムMSは、群集の映像を撮影し入力する映像入力手段1と、入力した映像から、オプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手段2と、映像上の領域を、非定常判定する単位のブロックに区切っておく判定ブロック設定手段3と、各判定ブロック内で発生するオプティカルフローの属性を集計するオプティカルフロー属性集計手段4と、集計したオプティカルフローの属性から、当該判定ブロックの定常度を評価する評価指標を算出する定常度評価指標算出手段5と、評価指標の値から当該判定ブロックの非定常状態を判定する非定常状態判定手段6と、判定した定常もしくは非定常状態を、映像上に描画しモニタもしくは記録手段に出力する出力手段7とを備えている。 (もっと読む)


【課題】深さマップを処理する頑丈で効率的な方法を提供する。
【解決手段】データを処理する方法であって、ヒト類似形状を含むある場面の深さマップを受信するステップを有する。深さマップはその場面内の3次元(3D)結合構成要素を識別するために処理される。それぞれの結合構成要素は、相互に隣接し、かつ相互に次の深さ値を有する1組のピクセルからなる。別個の分離した第1と第2の結合構成要素は両方とも、ヒト類似形状に属すると識別される。そしてヒト類似形状の画像が第1と第2の結合構成要素を含んで生成される。 (もっと読む)


【課題】抽出色の指定が容易になる画像処理装置を提供する。
【解決手段】エリア選択部は、操作装置からの入力に従ってカラー画像上の任意の領域をサンプリングエリアとして選択する。色座標表示部は、横軸を色相、縦軸を彩度とする二次元のHS色座標30と、明度を縦軸とする一次元のV色座標31とをモニタに表示させる。色座標表示部は、サンプリングエリアに含まれている複数の画素を、各々の色相、彩度、明度に基づいてHS色座標30並びにV色座標31にプロットしたときの、各画素の度数分布を表すヒストグラム32〜34をHS色座標30、V色座標31上に表示する。範囲指定部は、モニタにHS色座標30およびV色座標31が表示されている状態で、操作装置からの入力に従って色座標上に設定される範囲を指定範囲とし、指定範囲の色相と彩度と明度とを持つ色を抽出色として指定する。 (もっと読む)


【課題】撮像部に対して撮像対象の空間的位置や姿勢を変化させるだけで、表示部での表示情報を確実かつ高精度に制御できる情報端末装置を提供すること。
【解決手段】基準となる位置および姿勢での撮像対象に対して、その全体的な位置および姿勢の変化を示す基準点を予め設定しておく。推定部12は、撮像部11からの入力画像から抽出した特徴点を基準点に対応付けて撮像対象の位置および姿勢の変化を推定する。表示部15は、記憶部14に記憶されている表示情報を表示する。制御部13は、推定部12により推定された撮像対象の位置および姿勢の変化に応じて表示情報を制御する。 (もっと読む)


【課題】効率的に画像検索を行える画像検索装置を提供する。
【解決手段】撮像装置201−1〜201−nからの画像データを記録する画像記録装置202を備える。この上で、類似画像を検索する画像検索装置203を備える。画像特徴量登録部210は、前記画像データの特徴量を計算して登録する。画像特徴量記憶部220は、計算された前記画像データの特徴量を記憶する。また、画像検索部230は、入力された検索条件をもとに、前記画像の特徴量を使用して、画像の検索を行う。さらに、ユーザインタフェース部240は、入力された前記検索条件を画像検索部230に通知し、検索結果を表示する。この上で、画像検索部230は、画像特徴量を使用し、類似の画像検索を行い、検索された類似性の高い画像が検索された回数をカウントする。さらに、あらかじめユーザが指定した条件とカウント回数に応じて、ユーザインタフェース部240に表示を行わせる。 (もっと読む)


【課題】画像の探索目的に関連のあるすべての領域の完全な分析を保証する、より組織的に構造化されたヒューマン・ベース画像分析手法を提供する。
【解決手段】第1のユーザに画像を表示し、前記第1のユーザの注視を追跡し、前記第1のユーザの最初の注視データを収集し、該最初の注視データは複数の注視点を含み、前記画像内の注視データの密度にもとづいて該画像の少なくとも一つの未注視領域を識別し、前記画像の第1のサブセットを少なくとも表示し、少なくとも一つの未注視領域の個別の未注視領域を含むように前記画像の第1のサブセットを選択し、前記個別の未注視領域への注意を喚起するような表現で前記画像の第1のサブセットを表示する。 (もっと読む)


【課題】一時的な類似度の変動で被写体が正しく認証されなくなることを低減する。
【解決手段】顔検出部113は、画像データから第1の被写体領域を検出する。顔追跡処理部114は、被写体が認証済みの第2の被写体領域の、前記画像データより過去の画像データからの経時的な変化を追跡する。特徴情報抽出処理部115は、第1の被写体領域から被写体の第1の特徴情報を抽出する。類似度算出処理部117は、第1の特徴情報と特徴情報記憶部116に記憶される第2の特徴情報とを比較し、第1の特徴情報に対応する被写体と第2の特徴情報に対応する被写体との類似度を算出する。閾値決定部119は、第1の被写体領域に対応する第2の被写体領域が追跡されているか否かに応じて異なる閾値を設定する。認証判定部120は、算出された類似度と閾値との比較結果に応じて、第1の特徴情報に対応する被写体と第2の特徴情報に対応する被写体との一致性を認証する。 (もっと読む)


【課題】 分類図を作成する場合、あらかじめ画像から手動により教師データを作成する必要があり、事前の知識が必要であった。
【解決手段】 画像402と地図データ401を対応付け、地図データに基づいて対象領域を画像上で特定し、対象領域から特徴量を抽出する。さらに、特徴量を特徴量空間でクラスタリングし、代表特徴を求め403、求めた代表特徴で画像全体を分類する404。 (もっと読む)


【課題】映像中において回転等を含む人体や物体の動きを表現する矢印形状の付加情報を生成し,映像に合成して表示することにより,人体や物体の動きをわかりやすくする。
【解決手段】動物体領域抽出部20は,映像中で動く動物体(被写体)の領域を抽出する。動物体運動抽出部30は,領域の形状変化の有無および領域内の特徴点の軌跡により,動物体の重心の並進運動と,動物体の回転運動の有無および回転の軸を推定する。矢印形状決定部50は,運動の移動量または変化量に対応する形状/大きさを持つ矢印形状の付加情報を生成し,それをもとに,矢印形状合成部60は,被写体の像に重畳して,並進や回転の動きを示す矢印の表示データを生成する。 (もっと読む)


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