【課題】 異なる画像解像度、異なるフォーマット、異なる言語の文書・画像から迅速かつ高精度に文書・画像を検索することができ、検索された文書・画像を編集して再利用することができる画像検索方法を提供することである。
【解決手段】 検索対象画像の画素密度分布を抽出し、複数の参照画像の画像データ、画素密度分布データ、及び主要領域のデータが記憶されるデータベースから、抽出される検索対象画像の画素密度分布を各々の参照画像の画素密度分布と比較し、検索対象画像とマッチングする参照画像を検索し、また、検索対象画像の主要領域のデータを抽出し、抽出される検索対象画像の主要領域データを、画素密度分布を用いて検索された参照画像の主要領域データと比較し、検索対象画像とマッチングする参照画像を検索する。 （もっと読む）

【課題】サンプルを事前にトレーニングすることなく、リアルタイムでトラッキングするのに適した口トラッキング装置を提供する。
【解決手段】口をトラッキングするための装置は、強度分布に基づいて、ビデオフレームの各々における顔領域と顔領域中の口区域との場所を特定するための手段４４、４６及び４８と、ビデオフレームの各々について、顔領域の画素の色分布と画素の各々の色とに基づいて、口区域の画素の各々に予め定められた２つのラベルのうち一つを決定するための手段５０と、第１のラベルを有する画素中で、口区域内の唇輪郭候補を特定し、唇輪郭候補に、特定のパラメータ形状を当てはめる手段５２とを含む。 （もっと読む）

【課題】 検出対象画像から顔画像を検出する処理において、検出対象画像に施す前処理としての正規化処理につき、種類の異なる各正規化処理の利点をより活かし、高精度、かつ、効率のよい顔検出を可能にする。
【解決手段】 処理対象となる画像に対する前処理として、検出対象画像から顔画像候補を抽出するラフな検出段階においては、処理時間が短い、画像全体の画素値を一つの変換曲線にしたがって変換する全体正規化処理を採用し（ステップＳ３）、顔画像候補が真の顔画像であるか否かを判別する絞込み段階においては、処理時間は長いが高い効果が期待できる、局所正規化処理を採用する（ステップＳ１１）。 （もっと読む）

【課題】 登録人物毎に姿勢や照明等の変動がある場合であっても、２枚の顔画像に写っている人物が同一人物か否かを判定できるようにする。
【解決手段】 変動画像生成手段１０２は、正規化画像から姿勢や顔位置、大きさの異なる複数の変動画像を生成する。特徴抽出手段１０３は、複数の変動画像から周波数特徴を抽出する。判別空間射影手段１０４は、線形判別分析により得られた判別性の高い判別空間に周波数特徴を射影する。標準人物比較手段１０５は、標準人物比較を行い判別性の高い特徴を抽出する。一方、照合画像について、特徴抽出手段２０２及び判別空間射影手段２０３を用いて、判別特徴を抽出する。スコア算出手段３０１は、登録画像から得られた判別軸と照合画像から得られた判別特徴とを用いて、照合スコアを出力する。照合判定手段３０２は、照合スコアを閾値と比較することにより、同一人物か否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】貨幣の画像照合精度を高めるとともに、貨幣の微細な特徴を効率的に照合することを課題とする。
【解決手段】金種識別処理部が硬貨の金種を取得し、取得した金種を受け取った第１の真偽識別処理部が硬貨の真偽識別処理をおこなうよう構成する。そして、年代識別処理部が硬貨の発行年を識別し、第２の真偽識別処理部が、先に識別された金種および発行年を用いて特徴テーブルを検索して特徴部テンプレート画像と特徴範囲とを取得し、特徴部テンプレート画像と入力画像の対応部分とを照合するよう構成する。さらに、真偽判定部が、第１の真偽識別処理、年代識別処理および第２の真偽識別処理の処理結果に基づいて、硬貨の真偽を判定するよう構成する。 （もっと読む）

【課題】 映像を解析して、当該映像におけるイベント（出来事）、特に、スポーツ映像におけるイベント（特定のプレイ等）を検出することができる映像解析装置および映像解析プログラムを提供する。
【解決手段】 映像解析装置１は、入力された映像を解析するものであって、シルエット映像を生成するシルエット映像生成手段２と、人物領域を追跡する人物追跡手段３と、色分類番号を出力する色識別手段４と、特徴ベクトルを計算する特徴ベクトル抽出手段５と、イベントを検出するイベント検出手段６と、イベントを特定するポストフィルタ手段７と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 道路領域の明暗が急激に変化しても道路領域全体を検出することができる道路領域検出装置及び道路領域検出方法を提供する。
【解決手段】 車両が走行する道路を撮影する撮影手段１０１と、撮影された道路を含む画像を複数の分割領域に分割する画像分割手段１０２と、各分割領域内の画像の特徴量を算出する特徴量算出手段１０３と、算出された特徴量を用いる所定のアルゴリズムによって、車両が走行可能な道路の境界を検出する境界判別手段１０４とを備える。 （もっと読む）

【課題】 脳障害者などの鑑賞者の興味に応じたコンテンツを重点的に表示させる映像表示システムを提供する。
【解決手段】 この発明の映像表示システムは、複数の映像コンテンツを有する映像コンテンツ供給装置と、この映像コンテンツ供給装置から与えられる複数の映像を１つの画面に領域を分割して表示するモニタ１と、人間の顔領域を含む対象画像の画像データを撮影して取得するビデオカメラ１１と、このカメラ１１からの画像データに基づき被撮影者の動作を検出し、この検出出力に応じて被撮影者のモニタ１に表示されているコンテンツへの集中度を判定してモニタ１に表示させる映像コンテンツを選択し、モニタ１に選択したコンテンツ映像を与えるように制御するコンピュータと、を備える。 （もっと読む）

【課題】 検出すべき部分画像の類似度を高くしつつ、誤り領域の部分画像の類似度を低くするような内積に基づく類似度の高い部分画像を所定数抽出する。
【解決手段】 ベクトル形式で表現されたテンプレートデータを要素とするテンプレートベクトルとベクトル形式で表現された部分画像の特徴データを要素とする部分画像特徴ベクトルとの内積に基づく類似度の高い複数個の部分画像を抽出するために、前記テンプレートベクトルの要素値と前記部分画像の特徴ベクトルの要素値との計量テンソルに基づく内積値を部分画像毎に算出する部分画像毎算出手段と、前記部分画像毎算出手段の内積値のｎ乗（ｎは1以上の整数）に基づく類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度に基づき部分画像を抽出する部分画像抽出手段とを有する。 （もっと読む）

本発明は、第一のエレメントの第一の分布が第二のエレメントの第二の分布と整合するように、第一のデータセットのグレイ値の第一のエレメントを第二のデータセットのグレイ値の第二のエレメントと整合するための方法に関し、本方法は、以下のステップにより特徴付けされる。第一のエレメントを第二のエレメントにマッピングし、マッピングされた第一のエレメントをその関連付けされた第二のエレメントとの間のローカルグレイ値の分布の差を評価する。前記ローカルグレイ値の分布の差から、それぞれの前記第一のエレメントについて力の場の力ベクトルを導出する。前記力の場は、好適な動きの大きさ及び方向を示し、前記第一の分布と第二の分布との間の整合を改善する補正されたマッピングに前記第一のエレメントを集合的に繰返し移動するため、前記個別の力ベクトルを前記第一のエレメントに集合的に作用する１つの力及び１つのトルク値に結合する。
（もっと読む）

【課題】 対象領域に模様やノイズが存在しても対象領域を安定して抽出することができる領域抽出装置及び領域抽出方法を提供する。
【解決手段】 ２次元時系列データ取得手段１０１と、２次元データ構成領域に対し、注目領域を設定する注目領域設定手段１０２と、注目領域の特徴情報を算出し、注目領域の特徴情報の確率密度を算出する観測確率密度算出手段１０３と、算出された確率密度と前時刻の対象領域の特徴情報の対象領域確率密度とに基づき、対象領域確率密度を更新する対象領域確率密度更新手段１０４と、算出された２次元データ構成領域全体の特徴情報と更新された対象領域確率密度とに基づき背景領域の特徴情報を算出し、背景領域の特徴情報に基づき背景領域の特徴情報の確率密度を算出する背景領域確率密度算出手段１０５と、更新された対象領域確率密度と背景領域の特徴情報の確率密度とに基づき対象領域を抽出する領域抽出手段１０６とを備える。 （もっと読む）

【課題】 高精度に人物を追跡する人物追跡装置を提供する。
【解決手段】 本発明の人物追跡装置は、撮影エリアと撮影時刻が特定された撮影画像を取得記録する撮影画像記録手段２２と、撮影画像から人物像を検出して人物画像を作成する人物像検出手段２４と、人物画像から特徴量を抽出する特徴量抽出手段２８と、２つの特徴量を照合して判定することにより、該特徴量が抽出された２つの人物画像の人物を同一または他人とする人物認証手段３０と、同一とされた人物の各人物画像に対応する撮影エリアと撮影時刻に基づいて、人物認証手段の同一認証結果について正否を判定する認証結果判定手段３２と、認証結果判定手段が正しいとした同一認証結果における、同一と認証された人物の人物画像に対応する撮影エリアと撮影時刻に基づき該人物の動線を算出する動線算出手段３８とを有する。 （もっと読む）

【課題】侵入者の検出確度を高めた画像センシング装置を提供する。
【解決手段】画像センシング装置を、監視空間を撮像した画像を取得する撮像部１０、監視空間に照明を当てる照明部２０、照明を当てて撮像された画像を予め照明背景画像として記憶する記憶部５０、及び撮像部１０が撮像した画像に基づいて進入物を検出する画像処理部４０を含む構成とする。画像処理部４０は、撮像部１０から照明を当てて撮像し取得した照明入力画像と照明背景画像との差分画像に基づき処理対象領域を抽出し、処理対象領域における照明入力画像の輝度の空間周波数を算出し、処理対象領域における照明入力画像の輝度が照明背景画像の輝度より増加している領域の割合である輝度増加比率を算出し、これら空間周波数及び輝度増加比率を用いて、処理対象領域におけるクモの糸らしさを示す属性値を算出する。 （もっと読む）

一つの開示された方法によれば、特定の物体を表す画像点の三次元空間における座標値を算定する。前記空間内のモデルを表す式を提供する。前記モデルは、一つ以上の他の物体の学習用画像のセットの特性を示す。前記画像点と前記モデルとの間の距離を算定するために前記座標値を前記式に適用する。前記算定された距離に基づいて、前記特定の物体が前記一つ以上の他の物体と一致するか否かを判定する。学習用画像セットを受け取ってもよい。前記学習用画像セットに基づいて多次元空間（例えば、固有空間）を決定してもよい。前記空間に前記学習用画像セットを投影することによって画像点のセットを生成してもよい。前記画像点セットの特性を示す前記空間内のモデルを表す式を決定してもよい。
（もっと読む）

【課題】
ノイズの程度に拘わらず、特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分の強度を一定にする。
【解決手段】
特徴ベクトル正規化システムは、特徴ベクトル入力部（１３１）と、パタン空間射影部（１３２）と、正規化係数計算部（１３３）と、特徴ベクトル正規化部（１３４）と、正規化特徴ベクトル出力部（１３５）とを備え、パタン空間射影部（１３２）により特徴ベクトルをパタン空間に射影することにより、特徴ベクトルに含まれる対象パタン部分をおおまかに射影ベクトルとして取り出し、この射影ベクトルのノルムを強度として計算し、正規化係数計算部（１３３）及び特徴ベクトル正規化部（１３４）により射影ベクトルの強度が一定となるように特徴ベクトルの強度の正規化を行う。 （もっと読む）

１つ又は複数のディジタル画像の部分の奥行きを相対化させる方法において、ディジタル画像はセグメンテーションによって正則化され、画像の画素の少なくとも部分が各々のセグメントに割り当てられる。連続した画像についてのセグメントの相対的な動きは画像マッチングによって推定される。セグメントの画像特徴は、セグメントのエッジが見つけられ、画素がエッジに割り当てられ、２重セグメントが規定される２重セグメンテーションによって正則化される。連続した画像についての２重セグメントの相対的な動きは、画像セグメントの相対的な奥行き順序を判定するために画像セグメント・マッチングによって推定される。
（もっと読む）

【課題】 画像特徴量に基づいて類似画像を検索をする場合において、画像特徴量の位置情報を考慮しつつ、当該位置情報にある程度の違いがあった場合でも、高精度かつ高速に検索できるようにすることを目的とする。
【解決手段】 異なる画像データの類似度を算出する画像処理装置であって、該異なる画像データをそれぞれ複数のブロックに分割し、該ブロックごとに取得された該各画像データの特徴量に基づいて、それぞれの特徴量行列を生成する第１の生成手段と、該生成された特徴量行列を構成する各特徴列間の距離をＤＰマッチングを用いて算出する算出手段と、該算出された特徴列間の距離を２次元に配列することでラインペナルティマトリックスを生成する第２の生成手段とを備え、前記異なる画像データの類似度を、該ラインペナルティマトリックスを用いてＤＰマッチングにより算出することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】 クラス数の増加を抑制しつつ、高解像度の画像処理を可能とする。
【解決手段】 生徒画像生成部２４は、入力部２１より入力された教師画像データから生徒画像データを生成する。エッジ検出部６１により検出された生徒画像データのエッジは正規化部６２で正規化される。判定設定部２６は、正規化部６２からの正規化値を重みとして重み付け部２７，３１と重み付け部２２，２３に設定する。重み付け部２７，３１は、生徒画像データに対して重み付けを行い、重み付け部２２，２３は、教師画像データに対して重み付けを行う。足し込み部２８，３２は、重み付け部２７，３１より入力された生徒画像データと重み付け部２２，２３より入力された教師画像データを足し込み行列に足し込み、方程式を生成する。予測係数演算部２９，３３は、足し込み部２８，３２で生成された方程式を解くことで、予測係数を演算し、記憶部３０，３４に記憶させる。 （もっと読む）

圧縮されたビデオ信号の品質の基準は、元の圧縮されていないバージョンとは無関係に得られるが、符号化された画像パラメータから直接的に作り出され、それにより前記圧縮済み信号を復号する必要性を回避する。第１の基準は量子化器ステップサイズから作り出され（３）、第２の基準は、ただ１つの変形係数ＮＣを有するピクチャ内のブロック数の関数として作り出される（１０、１１）。前記２つの基準は４１４で結合される。空間マスキング効果または時間マスキング効果を補償するために、前記ステップサイズに基づいた基準に対して調整が加えられてよい。
（もっと読む）

【課題】画像のインデックスキーを生成する方法で、高い空間周波数構造においては異なっている画像をあまりよく区別しなかった。特に、回転、拡大縮小、平行移動に対して実質的に不変で且つ従来より識別力を向上させたマッチングキーを生成する。
【解決手段】マッチングキーの生成方法は画像（５０１）の平行移動に実質的に不変な、画像（５０１）の空間領域の表現値を形成することにより開始する。次に、変換された画像を形成するために、空間領域の表現値における回転及び拡大縮小の少なくともいずれかは平行移動に変換される（５８０）。次に、変換された画像の平行移動に対して実質的に不変な、変換された画像の表現値が形成される。変換された画像の表現値は画像（５０１）のマッチング・キー（５９９）である。 （もっと読む）