【課題】車両周辺の対象物の変化を迅速かつ正確に検出できる対象物変化検出装置および対象物変化検出方法を提供することを課題とする。
【解決手段】本発明は、画像から対象物の属性を検出し、検出した対象物の属性内の当該対象物の種類を示す種類情報を取得し、取得した種類情報に基づいて対象物の変化検出に用いる変化検出用閾値を設定し、検出した対象物を含む画像から、設定した変化検出用閾値を用いて、対象物の変化を検出する。ここで、本発明は、検出した対象物の属性内の当該対象物の状態を示す状態情報を取得し、取得した種類情報および取得した状態情報に基づいて対象物の変化検出に用いる変化検出用閾値を設定する。 （もっと読む）

【課題】画像中の対象物の状態によらず、正しい正規化処理を行うことができるようにする。
【解決手段】下位レベル特徴点位置決定部１０１は、画像の中の対象物に対応する複数の下位レベル特徴点の位置を決定し、属性判定処理部１０２は、下位レベル特徴点の位置に基づいて前記対象物の表情を判定する。そして、上位レベル特徴点位置決定部１０３は、複数の下位レベル特徴点の位置と、前記判定された表情とに基づいて、前記対象物を代表する上位レベル特徴点の位置を決定するようにして、様々な表情に対しても上位レベル特徴点の位置を適切に決定し、精度の高い正規化処理を行うことができるようにする。 （もっと読む）

【課題】高速に算出でき、メモリ効率がよく、また優れた正確度を維持する画像記述子の算出手段を提供する。
【解決手段】ガボールフィルタがブロックガボールフィルタとして近似される。ガボールフィルタは数字のマトリックスによって表され、各数字は連続ガボール関数から導出されたサンプルである。ブロックガボールフィルタはブロックのセットに分割される。ガボールフィルタに基づき任意の特定のブロック内の全てのピクセルに同一のフィルタ値が割り当てられる。次に、ブロックガボールフィルタのセットを用いて画像をフィルタリングし、フィルタリングされた画像のセットを得ることにより、画像から特徴を抽出する。フィルタリングされた画像はピクセルの領域に分割され、ピクセルごとにＮビットシグネチャが求められる。各領域内のピクセルのＮビットシグネチャのヒストグラムが結合され、特徴を形成する。複数の画像の特徴を顔認識に用いることができる。 （もっと読む）

【課題】より信頼度の高いパターンの認識結果を得ることができるようにする。
【解決手段】入力データから複数の部分データを抽出し、前記抽出した複数の部分データそれぞれに対して、予め登録されている登録データの対応する部分データとの間で類似度を算出し、前記算出された複数の類似度を、学習されたパラメータを用いて、それぞれ複数の変換後類似度に変換する。このとき、入力データが登録データと同一のカテゴリに属するデータである場合に算出される類似度と、入力データが登録データと異なるカテゴリに属するデータである場合に算出される類似度とを差別化させるように学習されたパラメータを用いて変換する。 （もっと読む）

【課題】 異常パターン発見のための方法、システム及び製造物品を提供する。
【解決手段】 複数の異なるグリッドに分割されたビデオ・データ画像フィールドにおいてオブジェクトの移動の軌跡が追跡される。ビデオ・データから軌跡に関する大域的画像特徴を抽出し、これを学習軌跡モデルと比較して、学習軌跡モデルへの適合性の関数として大域的異常検出信頼度判定値を生成する。また、オブジェクト軌跡を含む画像フィールド・グリッドの各々についての局所的画像特徴を抽出し、これをグリッドについての学習特徴モデルと比較して、グリッドの学習特徴モデルへの適合性の関数として各々のグリッドについての局所的異常検出信頼度判定値を生成する。大域的異常検出信頼度判定値をグリッドについての局所的異常検出信頼度判定値に融合させて、追跡されるオブジェクトに関する融合異常判定とする。 （もっと読む）

【課題】連続するビデオフレーム間の、あるいは画像対間の回転変化を発見するための方法を提供する。
【解決手段】効率的なフレーム間の回転の度合いが決定される。画像フレームの一対の大域的なＸＹ整列が遂行される。Ｘ及びＹの積分投影ベクトルの各々の少なくとも一部分が決定され、整列された大域的なベクトルは、局所的な有意な差分を明示する。Ｘ及びＹの積分投影ベクトルの少なくとも一部分でのＸ及びＹの位置に基づいて、画像フレームのシーケンス内における少なくとも一の移動物体の位置、相対速度、及び／又は近似の領域が決定される。 （もっと読む）

【課題】 紙片を高精度に識別する，紙片登録・識別装置および方法を提供する。
【解決手段】 紙片登録装置と紙片識別装置とからなる紙片識別システムにおいて、紙片登録装置は、紙片から特徴量を抽出する第１の特徴量抽処理出部と、第１の特徴量抽出処理部により抽出された特徴量に関する情報を紙片に印刷する印刷部とを有し、紙片識別装置は、紙片から特徴量を抽出する第２の特徴量抽処理出部と、紙片から前記印刷部により紙片に印刷された特徴量に関する情報を取得する特徴量取得部と、特徴量に関する情報から特徴量を抽出する特徴量復号化部と、特徴量復号化部により抽出された特徴量と第２の特徴量抽出部により抽出された特徴量との類似度を判定する類似度計算部とを有する。 （もっと読む）

【課題】顔領域の状態のいかなる変化に対しても、小さな処理負荷で個人認証の精度を向上させる。
【解決手段】
画像データに含まれる顔領域に応じて認証を行う際、特徴データ抽出部１０２，１０３，１０４は複数のフレームを有する画像データを受け、フレームの各々において顔領域を検出して、当該顔領域からその特徴データを抽出特徴データとして抽出する。個人データベース部１０８には認証の際に用いられる特徴データが登録特徴データとして登録されており、認証部１０６は登録特徴データと抽出特徴データとを比較して認証を行う。追尾部１０５は連続するフレームにおいて同一の顔領域を特定する。認証部及び登録部１０９は追尾部によって異なるフレームにおいて同一の顔領域である特定されているにも拘わらず認証が行われないと異なるフレームにおける顔領域に対応する抽出特徴データを追加特徴データとして個人データベース部に登録する。 （もっと読む）

【課題】画像内のオブジェクトを検出するための方法を提供する。
【解決手段】オブジェクトを検出するための識別器が、トレーニング画像のセットから構築される。トレーニング画像毎に、トレーニング画像内のウィンドウから特徴が抽出される。該ウィンドウはオブジェクトを含む。次に、特徴の係数ｃをランダムにサンプリングする。係数の可能なセット毎にｎ連結が求められる。係数の可能な連結毎に、関係演算子を用いてブール値命題が求められ、命題空間が生成される。命題空間にブール演算子の連結関数を適用することによって識別器の複合仮説が定義され、命題空間内の全ての可能な命題が構築される。次に、テスト画像内の特徴に識別器の複合仮説を適用して、テスト画像がオブジェクトを含むか否かを検出する。 （もっと読む）

【課題】
対応点探索において、NCCフィルタリングに関するジレンマを解決する。
【解決手段】
画像パッチ間の類似性を比較する方法であって、それぞれが少なくとも一つの画像パッチを供給する少なくとも２つの画像供給源から、少なくとも２つの画像パッチを受信するステップと、受信された画像パッチを比較するステップと、を有し、前記比較するステップは、各画像パッチから複数の対応関係にある部分画像ペアを抽出するステップと、すべての前記部分画像ペアの間で正規化局所類似度スコアを算出するステップと、すべての前記部分画像ペアの局所類似度スコアの総和を計算して総マッチングスコアを算出するステップと、総マッチングスコアを画像パッチの類似度指標として用いて、総マッチングスコアに基づき、対応関係を持つ類似画像パッチを決定するステップとを有する。 （もっと読む）

【課題】画像と映像における物体を検知する物体検知方法と物体検知装置を提供する。
【解決手段】物体検知方法は、各種物体検知方法で得られた各種検知結果を取得し、物体検知方法ごとの所定検知精度に応じて該検知方法に対応する検知結果の確率を設定し、現在のフレームを含む複数のフレームの移動物体の検知結果から現在のフレーム画像における各画素の移動頻度を示す移動頻度分布図を算出し、移動頻度分布図により前フレームから検出した物体をフィルタリングしてフィルタリング後の前フレームの検知結果を取得し、各種検知結果と前記フィルタリング後の前フレームの検知結果とのオーバーラップにより各種検知結果の確率を更新し、更新された各種検知結果の確率に基づいて最後の物体リストを決定する工程を含む。 （もっと読む）

【課題】画像の空間周波数スペクトルに基づいて画像を分類する画像分類装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】本発明の画像分類装置（１）は、入力される画像をスペクトルのデータに変換するスペクトル演算部（１０）と、所定の正規化情報に基づいてスペクトルのデータに対して正規化処理を施し、正規化処理で得られる正規化データに対して回帰演算を実行して回帰パラメータを抽出するパラメータ化処理部（２０）と、回帰パラメータを構成する各成分で表す空間について予め分割した複数の部分領域にて、当該正規化パラメータがいずれの部分領域に所属するかを判定し、入力される画像を分類する分類処理部（３０）とを備える。 （もっと読む）

【課題】対象が持つ一定の固有情報を読み取った画像情報から抽出して、抽出した固有情報に基づいて正当な対象であるか否かを判定すること。
【解決手段】対象をスキャンして画像を抽出する画像読取部２０１、得られた画像から個体差情報を算出する個体差情報算出部２０２、算出された個体差情報を比較する個体差情報比較部２０３および最終的に認証するかしないかを決定する判定部２０４などにより処理が実行される。 （もっと読む）

正規化プロセスが、照明の変化が画像内の特徴／キーポイント検出に及ぼす影響を完全にまたは大幅に軽減するために尺度空間の差で実施される。画像が、画像の平滑化された尺度空間を生成するために、平滑化関数を用いて画像を次第にぼかすことによって処理され得る。尺度空間の差が、画像の２つの異なる平滑化されたバージョンの間の差をとることによって生成され得る。正規化された尺度空間の差画像が、画像の第３の平滑化されたバージョンによって尺度空間の差画像を割ることによって生成される可能性があり、画像の２つの異なる平滑化されたバージョンのうちで最も平滑なものと同じだけ平滑であるか、またはそれよりも平滑である画像の第３の平滑化されたバージョン。次に、正規化された尺度空間の差画像が、画像に関する１つまたは複数の特徴／キーポイントを検出するために使用され得る。
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【解決手段】画像の少なくとも１つの特徴として記述子を提供する方法であって、キャプチャ装置によってキャプチャされた画像を提供し、及び前記画像から少なくとも１つの特徴を抽出する工程と、記述子を前記少なくとも１つの特徴に割り当てる工程とを備え、前記記述子が、方位を示す少なくとも１つのパラメータに応じており、前記少なくとも１つのパラメータが、少なくとも１つのトラッキングシステムから決定される。また、本発明は、２つ以上の画像特徴をマッチングする方法にも関連する。 （もっと読む）

【解決手段】本発明は、目状態検出装置及び方法に関するのである。つまり、本発明の目状態検出方法は、目領域から自動的な臨界値を設定し、イメージを分割し、分割された区域の境界点を獲得して、前記境界点に最も適合して一致させた楕円を用いて目開き及び目閉じを予備判別した後、目閉じと予備判別された場合、目閉じ時間が予め設定された臨界値時間より大きいときは、目閉じと判別し、大きくないときは、瞬きと判別するステップを含む。 （もっと読む）

【課題】複数の画像解析処理の処理速度を速める。
【解決手段】解像度変換部１３０は、カメラ信号処理部１２３からの撮像画像を複数の異なる解像度の画像に変換する。そして、この複数の異なる解像度の画像が１組の画像群として、画像メモリ５００の複数のバンクに順次書き込まれる。顔検出部２００は、画像メモリ５００の複数のバンクのうち処理の開始直前に書込みがされたバンクの複数の画像の組合せを用いて顔検出処理を行う。顔属性検出部３００は、その複数のバンクのうち処理の開始直前に書込みがされたバンクの複数の画像の組合せを用いて顔属性検出処理を行う。個人識別部４００は、その複数のバンクのうち処理の開始直前に書込みがされたバンクの複数の画像の組合せを用いて個人識別処理を行う。なお、顔検出処理、顔属性検出処理および個人識別処理で用いられる複数の画像の組合せは異なる。 （もっと読む）

【課題】一般化ハフ変換が持つ処理時間・使用メモリ空間削減と精度・安定性の両立困難問題を解決する画像マッチング技術を提供する。
【解決手段】テンプレート画像と被探索画像の各々に対して、エッジ方位を利用した情報圧縮によりエッジ点群を代表する特徴点を抽出し、テンプレート画像と被探索画像の各特徴点間の相似変換パラメータ値によるパラメータ空間への投票により投票値の高い相似変換パラメータを抽出し、この相似変換パラメータにより被探索画像上へ変換された全てのテンプレートエッジ点とその近傍にある各対応エッジ点との誤差の総合値が最少となる方向に相似変換パラメータを調整し、誤差の総合値が基準値を下回るように調整できた相似変換パラメータの中から所定の基準により最終の相似変換パラメータとこれに対応する最終探索目標画像を特定する。 （もっと読む）

【課題】画像識別の精度を確保しつつ、処理速度の低下を防止することができる画像識別装置，画像識別方法，撮像装置を提供する。
【解決手段】画像識別時に、画像の行方向及び列方向に対して配置された全画素のうち、格子状の配置を有する複数の画素を識別点とし、該識別点を含む所定の範囲の画素からなる画像ごとに識別を行い、画像識別部が、所定の範囲の画素からなる画像の識別の結果に基づいて、更に、該所定の範囲の画素に対応する識別点の周囲近傍の画素を含む所定の範囲の画素からなる画像について画像の識別を行うか、又は、更に、識別点に対して行方向及び列方向にそれぞれ１／２ピッチずれて配置された格子状の識別点の周囲近傍の画素を含む所定の範囲の画素からなる画像について画像の識別を行う。 （もっと読む）