【課題】画像識別の処理にかかる時間の高速化を実現できる画像識別装置、画像識別方法、撮像装置や撮像方法を提供する。
【解決手段】画像データの多重解像度化を行う多重解像処理部５６と、多重解像度化された画像データに正規化を行う正規化処理部６２と、正規化された画像データを、学習データに基づいて、特徴量を求める特徴量導出部６６と、特徴量に基づいて画像データの識別を行う識別部７２とを備え、多重解像処理部５６と、正規化処理部６２と、特徴量導出部６６と、識別部７２とが、バスを介することのないパイプライン機構を構成する。 （もっと読む）

【課題】顔画像の正規化処理として実行する画像変換に際して、誤差の発生を抑制した変換を行い正確な顔識別を実現する。
【解決手段】入力顔画像の左右の目の中心を原点とした画像変換処理による正規化処理を実行する。具体的には、正規化前の顔画像を蓄えるＳＲＡＭの原点を左右目位置の中心で画素と画素の間の点とし、正規化後の顔画像を蓄えるＳＲＡＭの原点を固定した画素点とし、正規化前の座標と正規化後の座標が異なる正規化処理を行なう。本構成により、例えば顔識別処理に際して重要となる目、鼻、口といった顔パーツの位置や形の誤差の発生を抑制した画像変換が実現され、正確な登録画像との類似度判定が可能となり、高精度な顔識別処理が実現される。 （もっと読む）

【課題】観察方向によらずに、自動かつ高速に、対象動体の動作を認識可能な動体の動作判別方法を提供する。
【解決手段】予め動体の基本動作ごとのフレーム画像データＡが点で表示される固有空間データＡを作成してデータベース化する固有空間データ作成工程と、対象動体のフレーム画像データＢが点で表示された固有空間データＢと基本動作ごとの固有空間データＡを比較して、固有空間データＢからの距離が最も近い固有空間データＡを選び、対象動体の動作を判別する判別工程とを有する動体の動作判別方法であって、基本動作ごとのフレーム画像データＡは、動体に基本動作を行わせ、基本動作を行う動体を複数の画像入力手段を用いて多方向から撮影し、前処理手段によって、各画像入力手段ごとに取得した連続する複数のフレーム画像を重ね合わせることで作成される圧縮画像から得る。 （もっと読む）

【課題】テンプレート画像が本来検出すべき不良を含む映像である場合、テンプレート画像として設定していない画像である場合、テンプレート画像同士に差異が少ない場合、いずれの場合においても誤ったマッチング判定を防止することで、表示画像の検査精度を向上することができる表示画像の検査装置及び表示画像の検査方法を提供すること。
【解決手段】表示画像を予め表示させて撮影したテンプレート画像と照合対象画像との一致度合いにより照合を判定する表示画像の検査装置において、２値化画像と曖昧領域を設定したエッジ抽出画像とをマージして正規表現化したテンプレート画像情報を作成する手段（ステップＳ２１〜ステップＳ２５）と、２値化画像を正規表現化した照合対象画像情報を作成する手段（ステップＳ２６）と、正規表現によるテンプレート画像情報と照合対象画像情報との照合をパターンマッチとして行う手段（ステップＳ２７〜ステップＳ３２）と、を備えた。 （もっと読む）

【課題】原特徴の中から識別に貢献している少数の特徴を選択して少ない計算量で類似文字識別を行う文字認識辞書作成方法とその装置、文字認識方法とその装置および文字認識辞書作成プログラムと文字認識プログラムとを格納した記憶媒体を提供する。
【解決手段】
特徴選択に遺伝的アルゴリズムを適用し、一定値以上の認識率を有する遺伝子に対し特徴数減少比の適合度で以って世代交代を行うことにより、識別能力の高い少数の特徴を得ることができる。また、詳細識別においては詳細識別辞書に格納された特徴番号により識別辞書の特徴を得る構成となっているので、高精度、小辞書容量の文字認識系が実現できる。 （もっと読む）

【課題】 画像中における被写体の個体識別をより高精度に行うための技術を提供すること。
【解決手段】 撮像部１は、被写体を含む画像を取得する。状態検出部４は、この画像中における被写体の状態を検出する。個体認識処理部５は、複数の個体識別処理モジュールのうち、状態検出部４が検出した状態に対応する個体識別処理モジュールを決定する。そして個体認識処理部５は、画像中における被写体に対して、決定した個体識別処理モジュールによる個体識別処理を行うことで、被写体の個体識別を行う。 （もっと読む）

【課題】画像から多様な特徴量を高速に取得することのできる技術を提供する。
【解決手段】入力された画像から注視点における特徴量を取得する特徴量取得装置であって、注視点の周囲にレティナ構造にしたがって配置されたサンプリング点のそれぞれから、第１の領域と第２の領域の画素値の差として表されるＨａａｒ特徴量を取得し、これら複数のＨａａｒ特徴量の組み合わせを注視点における特徴量として取得する。各サンプリング点におけるＨａａｒ特徴量の特徴領域のパターンを適宜設計することで多様な特徴量を取得することができる。 （もっと読む）

【課題】類似色物体の誤認識を減らす、認識率を高めた対象物位置追跡方法を提供する。
【解決手段】肌色確率分布計算部１４は撮像部１１で撮像された各フレームの撮像画像を入力し、肌色が存在する確率の計算式または、画素値と該確率との関係を表わすルックアップテーブルを用いて、指定された矩形領域内での肌色の確率分布を計算する。矩形領域決定部１５は、確率分布の重心を中心とし、確率分布値の総和と確率分布の最大値の関数で幅と高さが与えられる矩形領域を決定する。肌色領域判定部１６は前ループで決定された矩形領域と今回決定された矩形領域との大きさの差分が閾値以内、または同一フレームに対し指定ループ回数以上の矩形領域の決定を行った、または矩形領域の大きさが指定サイズを超えた場合に、その矩形領域を現フレームでの前記部位の追跡結果とし、次フレームの計算に移る。 （もっと読む）

【課題】認識に有効で高速に計算できる類似度を使用することにより、短い時間で認識を行うことができるパターン認識装置を提供する。
【解決手段】画像入力部１１、顔領域抽出部１２、顔特徴点検出部１３、正規化画像生成部１４、部分空間生成部１５、類似度計算部１６、辞書部分空間格納部１７、判定部１８、表示部１９からなり、入力パターンから入力部分空間を算出し、辞書パターンから辞書部分空間を算出し、入力部分空間の正規直交基底Φ１，・・・ΦＭと辞書部分空間の正規直交基底Φ１，・・・ΦＭに対してΦｉとΨｊの距離（ｉ＝１，・・・Ｍ、ｊ＝１，・・・Ｎ）の平均を入力パターンと辞書パターンの類似度とし、この類似度を用いて識別をする。 （もっと読む）

【課題】画像内の特徴パターンの検出精度を高めることができる画像処理方法を提供する。
【解決手段】姿勢検出部は、各走査位置で選択している探索ウィンドウＷにおいて、角度θを０〜３６０°の範囲で所定のピッチ（例えば、１°）で順に選択する。姿勢検出部は、上記選択した角度θにおいて、探索ウィンドウＷの中心から周辺に向けて画素データを累積し、角度θを所定角度ピッチで０〜３６０°の間で更新して検出対象データを生成する。 （もっと読む）

システム及び方法は、ビデオシーン内の２人以上の人物又は他の動いている対象の意図及び／又は動因を検出する。一実施の形態では、システムは、２人以上の人物のブロブを形成し、当該ブロブの周囲に境界ボックスを描き、当該ブロブに関してエントロピー値を計算し、２人以上の人物が喧嘩又は他の口論に関与しているか否かを判断するために、そのエントロピー値を閾値と比較する。
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【課題】 フレーム毎の正規化した画像データを所定の大きさの認識領域毎に走査する際に、走査に要する演算量を軽減するとともに、認識精度の向上を図ることのできる画像認識装置を得る。
【解決手段】 所定の大きさの認識領域を画像データ内で画素を間引いて走査するための走査パターンを複数記録した走査パターン記録部を有し、前後するフレームにおいて異なる走査パターンを操作パターン記録部から読出・設定して認識領域の走査を行う。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる顔を、検出すべき顔の傾き、検出すべき顔の位置等を変えながら検出する顔検出処理において、処理時間を抑えつつ顔の検出確率を上げる。
【解決手段】顔が検出される確率が相対的に高い第１の条件、例えば、検出すべき顔の傾きが画像に垂直または水平な方向と一致する傾きであるときに、相対的に検出漏れが少なく処理時間が長い第１の検出処理、例えば、検出すべき位置の変化幅（顔画像か否か判別されるために順次切り出される部分画像Ｗの移動幅）が狭い検出処理を行い、第１の条件と異なる条件であるときに、相対的に検出漏れが多く処理時間が短い第２の検出処理、例えば、検出すべき位置の変化幅が広い検出処理を行う。 （もっと読む）

【課題】画像の識別を、精度良く行う。
【解決手段】ゲート算出部４１は、入力画像の特徴的な部分の領域を表すゲート画像を求める。テクスチャ変換部４２は、ゲート画像を用いて、入力画像から特徴的な部分の画像である部分画像を抽出し、部分画像を、その部分画像の画素値の統計的な性質を表す統計情報、あるいは部分画像の画素値のみに依存する画素値依存情報というべきテクスチャ情報に変換する。そして、テクスチャ情報を用いて、入力画像の識別が行われる。本発明は、例えば、人の顔が写っている画像を識別する装置などに適用できる。 （もっと読む）

【課題】短い処理時間で、注目するデジタル画像が顔を含む顔画像であるか否かを判別するとともに、その顔の向きを細かく特定する。
【解決手段】指標値算出手段（55）が、入力画像Ｗ２における画像上の特徴量に基づいて、入力画像Ｗ２が所定の向きの顔を含む顔画像である蓋然性を示す指標値（SC_F，SC_L，SC_R）を、この所定の向きを複数の異なる向きに変えてそれぞれ算出する。顔判別手段（51）は、算出された複数の指標値の合計の大小に基づいて入力画像Ｗ２が顔を含む顔画像であるか否かを判別するとともに、これら複数の指標値間の比率に基づいてこの顔の任意の向きを特定する。 （もっと読む）

【課題】 時間が経過しても確実に顔を認識することができる。
【解決手段】 顔画像抽出部３２は、顔画像入力部３１から供給された顔画像から、顔の領域を抽出する。特徴量算出部３４は、顔が撮影された時点の日付と時刻、被写体である人の年齢、または顔を登録した時点から顔が撮影された時点までの時間などに対応する特徴量を算出する。認識部３５は、特徴量算出部３４から供給された特徴量を用いて、顔を認識する。本発明は、顔を認識する顔認識装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】 ２つ以上の異なる部位の特徴点を検出する装置であって、段階的に特徴点の候補を絞り込みながら、複数点を用いた正規化パターンによる認識処理のコストを抑えつつ、正確な位置を検出する。
【解決手段】 画像入力部１１０と、入力画像から特徴点候補を検出する特徴点候補検出部１２０と、各特徴点候補の周辺パターンを用いた照合処理により特徴点候補の絞込みを行う１点正規化パターン認識部１３０と、異なる２つの部位の特徴点候補をペアにし、特徴点候補ペアにより正規化されたパターンとで照合を行い、特徴点候補ペアの類似度と、候補ペアを成す各特徴点の類似度との加重和によって、異なる２つの部位の特徴点を検出する２点正規化パターン認識部１４０とを備える。 （もっと読む）

【目的】 比較的正確に顔画像領域を決定する。
【構成】 被写体を連続して撮像することにより，（Ｎ−１）駒目の被写体像α１とＮ駒目の被写体像α２とが得られる。それぞれの駒の被写体像α１およびα２において顔画像検出処理が行われ，顔画像領域Ｃ１，Ｃ２およびＣ３が検出される。顔画像領域Ｃ２は，対応する顔画像領域Ｃ１が存在し，リンク付けがあるとされる。顔画像領域Ｃ３は，対応する顔画像領域が存在しないため，リンク付けがあるとされる。Ｎ駒目の被写体像α２は，リンク付けのある顔画像領域Ｃ２が顔画像領域として決定される。比較的正確に顔画像領域を決定できる。
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【課題】認識対象物体の環境による変動を抑制し、高精度に認識処理を行う。
【解決手段】認識対象となる画像を入力する画像入力部１２と、入力画像から物体を検出する物体検出部１４と、認識対象の環境変動を表すモデル部分空間を保持する環境辞書２０と、検出した物体から認識に用いる特徴量を抽出する入力特徴抽出部１８と、前記入力特徴量とモデル部分空間を用いて両者を非類似にする射影変換を行う入力特徴変換部１８と、予め登録してある登録辞書２６との類似度を計算する類似度計算部２８とを具備する。 （もっと読む）

【課題】 検出対象画像から所定数の顔画像を検出する処理において、より高速な顔検出を可能にする。
【解決手段】顔傾き順序設定部４０が、相関情報取得部３０により取得された相関情報Ｇと入力画像Ｓ０上に現れる顔の傾きとの相関関係を利用して、所定の傾きの顔が入力画像Ｓ０上に現れる確率の相対的な高さを求め、この所定の傾きの顔を上記確率の相対的な高さに応じた順位で検出するように、検出時に変える検出すべき顔の傾きの順序を設定する。顔検出部５０はその検出すべき顔の傾きを設定された順序で変えながら入力画像Ｓ０上の顔を検出する。 （もっと読む）