【課題】放射線画像が、撮影部位、撮影方向、撮影方法等で予め定義された多数の画像種類のうちいずれに属する画像であるかを判別する。
【解決手段】判別すべき画像が、複数の画像種類のうちいずれに属する画像であるかを、当該判別すべき画像における複数種類の特徴量に基づいて判別する判別手段であって、上記画像種類毎に用意された当該画像種類に属する複数のサンプル画像を用いた機械学習により生成された判別手段を用意し、入力画像に含まれる放射線画像に対し上記判別手段を適用して、当該放射線画像が属する画像種類を判別する （もっと読む）

【課題】撮影機器の設置条件に関わらず、精度よく車種を判別することができる車種判別プログラムおよび車種判別装置を提供すること。
【解決手段】車種判別装置１００は、認識対象の画像から車両部分を抽出する車両部分抽出部１１２と、車両部分抽出部１１２により抽出された車両部分においてボンネットに相当する領域を認識するボンネット認識部１１４と、ボンネット認識部１１４によって認識されたボンネット領域の側面の傾きの大きさに基づいて車種を判別する車種判別部１１３とを備える。 （もっと読む）

【課題】画像に高輝度が含まれる場合でも、その画像に基づいて高精度に対象物を検出する。
【解決手段】対象物検出装置は、入力画像からウインドウ画像を抽出するウインドウ画像抽出部１と、閾値を超えないようにウインドウ画像の輝度値を補正する輝度補正部２と、学習モデルを記憶する学習モデルデータベース３と、補正されたウインドウと学習モデルとに基づいて対象物を検出する評価部４と、対象物の検出結果を出力する出力部５と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】昼間であっても、遠赤外線による歩行者の検出精度の向上を図ることができる車両用歩行者検出装置の提供。
【解決手段】車両に搭載された車両用歩行者検出装置であって、車外の遠赤外線画像を撮像する遠赤外線カメラ１と、撮像された遠赤外線画像から歩行者像を含むの可能性がある候補領域を抽出する候補領域抽出部６１と、遠赤外線画像に影響を与える車外環境を検出する車外環境検出手段３と、遠赤外線画像の歩行者モデルを車外環境状況と対応付けて記憶したＲＯＭ４と、車外環境検出手段３によって検出された車外環境に対応する歩行者モデルを、ＲＯＭ４から抽出する歩行者モデル抽出部６２と、候補領域抽出部６１によって抽出された候補領域と、歩行者モデル抽出部６２によって抽出された歩行者モデルとを対比して、候補領域が歩行者像を含むか否かを判定することにより、歩行者を検出する歩行者判定部６３とを備える。 （もっと読む）

【課題】移動物体の検知処理に関わる負荷を低減可能な移動物体検知装置及びその方法を提供する。
【解決手段】ヒストグラム調整部は、低輝度領域に画素数が偏るヒストグラムについて、その輝度平均値と、この輝度平均値に対する輝度標準偏差とをそれぞれ求め、前記輝度平均値と前記輝度標準偏差との和を、前記輝度の上限値に変換すると共に、前記輝度平均値と前記輝度標準偏差との差を前記輝度の下限値に変換する。そして、前記ヒストグラムにおける前記和と前記差との間のヒストグラムパターン３８ａを、前記上限値と前記下限値との間でフルスケールに伸張して、前記フルスケールに伸張したヒストグラムパターン３８ｂ中で、前記各画素の輝度を前記上限値と前記下限値との間の所定の輝度に変換する。 （もっと読む）

【課題】主画像情報の色分布や周波数分布に影響を受けることなく、復元処理により安定して副情報を取出すことが可能になる画像処理方法および画像処理装置を提供する。
【解決手段】可視状態の主画像情報に対して副情報を重畳処理することにより当該副情報を不可視状態で埋め込んで合成画像情報を作成し、後でその合成画像情報から副情報を復元する画像処理方法において、副情報の復元処理時、Ｒ、Ｇ、Ｂ色プレーンそれぞれから電子透かし信号を取出して、それぞれの信号に対して復元処理を行ない、それらの中から状態の良いものを選択して復元結果とする。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる特定の向きの顔を、高検出率、高分解能で検出する。
【解決手段】入力画像上で部分画像を切り出し、その部分画像が第１の角度範囲の向きの顔を含む画像であるか否かを第１の顔判別器で判別し、その部分画像が第１の角度範囲と一部重複する他の角度範囲の向きの顔を含む画像であるか否かを他の顔判別器で判別し、その部分画像に含まれる顔の向きが第１の角度範囲にあり、他の角度範囲にないと判別されたとき、その部分画像を第１の角度範囲から他の角度範囲との重複部分を除いた特定の角度範囲の向きの顔を含む画像と判定する。各判別器は、判別可能な顔の形状に幅を持たせるため、顔の向きが各判別器に応じた所定の角度範囲の向きであって顔の形状にバリエーションを持つ顔サンプル画像群を用いたマシンラーニングの学習により生成する。 （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を変えながら検出する処理において、誤検出を抑制する。
【解決手段】入力画像において、ある傾きの顔の候補が検出された場合に、その候補の信頼度を表す所定の評価値、例えば、同じ傾きの候補の数がある閾値以上のときに、顔の傾きがその候補の顔の傾きと同じである別の候補に対して、真の顔として受け入れる、あるいは、真の顔として受け入れるか否かの受入れ閾値を低くする処理を行う。これにより、同一画像上に含まれる複数の顔はほぼ同じ傾きであることが多いという事実を利用して、誤検出である可能性が低い候補を真の顔として受け入れる傾向を強める。 （もっと読む）

【課題】被写体を撮影して得た基準画像と比較画像とを比較することにより、被写体の変化の有無を監視する被写体監視方法等に関し、撮影時の照明条件といった撮影条件が異なっても基準画像と比較画像との間の変化を正確に捉える。
【解決手段】比較画像上の、１画素のみからなることを含む第１の小領域を包含する第２の小領域内の画素値の平均および分散を、基準画像上の、第２の小領域に対応する小領域内の画素値の平均および分散に一致させることにより、比較画像上の第１の小領域内の各画素の画素値を補正する演算を、比較画像をそれぞれが１画素のみからなることを含む複数の小領域に分割したときの該小領域それぞれを前記第１の小領域として実行する画素値補正ステップと、基準画像と、画素値補正ステップを経ることにより得られた補正後の比較画像とを比較することにより、被写体の変化の有無を判定する変化判定ステップとを有する。 （もっと読む）

【課題】指紋パターンあるいは指や手の静脈パターンを認証する個人識別装置に用いられる偽造物を検出する個人識別装置を提供する。
【解決手段】被写体２の特徴部分を可視光によりカラー撮像して複数の色成分毎の画像データを出力する撮像手段４と、撮像手段４の各色成分毎の画像データから特徴部分の色の識別値を演算することで色を検出する色検出手段２３ａと、色の識別値が予め記録されるデータ記録手段７ａと、色検出手段２３ａで検出された画像色をデータ記録手段７ａに記録された色の識別値により判定する色判定手段２３ｂと、撮像手段４、色検出手段２３ａ、データ記録手段７ａ及び色判定手段２３ｂの各動作を制御すると共に、検出された色が登録された画像データの色と適合しない場合に特徴部分を偽造物と判定する制御手段１２を備える。 （もっと読む）

【課題】 撮像条件が動的に変化する環境においても高い精度で物体認識を行う技術を提供する。
【解決手段】 情報処理装置に、顔を含む画像データを入力する画像入力部１００と、前記画像データより前記顔の特定箇所の位置を検出する顔位置検出部１０１と、検出された前記特定箇所の位置に基づいて、前記画像データより前記顔の特徴点を検出し、検出された前記特徴点に基づいて前記顔の表情を判定する表情認識部１０２とを備え、前記特徴点の検出は前記特定箇所の位置検出よりも検出精度が高く、前記特定箇所の位置検出は前記特徴点の検出よりも変動に頑健である。 （もっと読む）

【課題】 従来、画像に写っている対象を検索しようとする場合、通常、対象は画像の一部分であり、対象部分を切り出す処理が不可欠である。利用者が花の部分を画像中で丁寧に切り出し、その部分を比較することも考えられるが、これは利用者に過度な負担となる場合が多い。
【解決手段】 取得画像２に代表色抽出処理を適用し、その結果の代表色画像４を利用者が観察して対象物領域を登録し、取得画像２の対象物領域の画像特徴を抽出して、この画像特徴により対象物を検索する。特に、端末部１００と処理部２００を分けることによって、カメラ付きの携帯端末で取得した画像中の対象物の検索を実現する。 （もっと読む）

【課題】 画像中の被写体を高速、且つ高精度に検出するための技術を提供すること。
【解決手段】 輝度画像の縮小画像内における目候補領域の位置を検出し（Ｓ１０４）、検出した位置のうち２つを包含し、且つこの２つの位置で規定される顔候補領域が顔パターンではない場合には、この顔候補領域内のそれぞれの目候補領域の位置近傍に近傍領域を設定し（Ｓ１０７）、一方の近傍領域内で取りうる第１の位置と、他方の近傍領域内で取りうる第２の位置とを包含し、且つ第１，２の位置で規定される顔候補領域が顔パターンであるのかを判別する（Ｓ１１０）。 （もっと読む）

【課題】 経験的な閾値を必要とせず、画像中における所定の被写体の検出をより簡便且つ高精度に行うための技術を提供すること。
【解決手段】 輝度画像上の各位置に配置した所定サイズの矩形内の顔確率を求め（Ｓ１０６）、それぞれの領域の顔確率に基づいてそれぞれの領域の確率分布を求め、このそれぞれの確率分布を示す第１マップデータを作成し（Ｓ１０９）、輝度画像の第２縮小画像乃至第Ｎ縮小画像を生成し（Ｓ１０３）、第ｎ縮小画像上の各位置に配置した上記矩形内の領域の顔確率を求め（Ｓ１０６）、それぞれの領域の顔確率に基づいてそれぞれの領域の確率分布を求め、このそれぞれの確率分布を示す第ｎマップデータを第（ｎ−１）マップデータに合成する処理をｎ＝２〜Ｎについて繰り返すことで合成マップデータを作成し、合成マップデータを用いて代表パターンを選択する（Ｓ１１５）。 （もっと読む）

【課題】 画像中における所定の被写体の検出をより簡便且つ高精度に行うための技術を提供すること。
【解決手段】 輝度画像上の各位置に配置した所定サイズの矩形内の顔確率を求め（Ｓ１０８）、それぞれの領域の顔確率に基づいてそれぞれの領域の確率分布を求め、このそれぞれの確率分布を示す第１マップデータを作成し（Ｓ１０９）、輝度画像の第２縮小画像乃至第Ｎ縮小画像を生成し（Ｓ１０５）、第ｎ縮小画像上の各位置に配置した上記矩形内の領域の顔確率を求め（Ｓ１０８）、それぞれの領域の顔確率に基づいてそれぞれの領域の確率分布を求め、このそれぞれの確率分布を示す第ｎマップデータを第（ｎ−１）マップデータに合成する処理をｎ＝２〜Ｎについて繰り返すことで合成マップデータを作成する（Ｓ１０９）。 （もっと読む）

【課題】道路の照射状態が部分的に異なる場合でも、カメラ等の撮像手段を介して取得された道路のカラー画像から、レーンマーク等の路面標示を精度良く検出することができる車両及び路面標示認識装置を提供する。
【解決手段】撮像手段７を介して道路のカラー画像を取得する画像取得手段２と、該取得された道路のカラー画像から、色の特徴量が近似する領域を抽出する領域抽出手段６と、該抽出された各領域に対して、該抽出された領域における画素データのカラー成分間のレベルのバランスに応じて、該カラー成分間のレベルの乖離度合を縮小させるように、該抽出された領域内の各画素データを補正するホワイトバランス処理を施すホワイトバランス処理手段５と、該ホワイトバランス処理を施したカラー画像から前記道路の路面標示を検出する路面標示検出手段６とを有する。 （もっと読む）

【課題】 画像中の被写体を正確に検出するための技術を提供すること。
【解決手段】 入力された画像の輝度画像を再帰的に縮小することで複数枚の縮小画像を生成し（Ｓ１０３）、それぞれの縮小画像について、顔とおぼしき領域を検出し（Ｓ１０６）、検出したそれぞれの領域について、この領域を包含する近傍領域を設定し（Ｓ１０７）、設定したそれぞれの近傍領域について、この近傍領域内で顔とおぼしき領域を検出する（Ｓ１１０）。 （もっと読む）

【課題】 画像を自然に仕上げつつ、人物の顔等の画像中の構造物を特定できないようにする。
【解決手段】 パラメータ取得部３２が、顔検出部３１によって検出された画像Ｐ０中の顔部分Ｐ０ｆを、複数の人物の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭの手法によって生成された数学モデルＭに適応させることによって、顔部分Ｐ０ｆにおける個人の特徴を表す重みづけパラメータＣ０を取得する。再構成部３３が重みづけパラメータＣ０の値を小さくするよう変更し、変更したパラメータＣ１に基づいて、顔部分Ｐ０ｆを再構成する。 （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】開眼度と無関係な個人差の影響を排除しつつ、開眼度を適切に推定可能な、開眼度推定装置および開眼度推定方法を提供する。
【解決手段】画像処理コンピュータ２０は、大別して、開眼度検出部２７と辞書作成部２８とを備える。前処理部２７３は、目領域画像をベクトル化して目領域画像に係る特徴ベクトルを生成する。投影部２７４は、開眼度の識別用の部分空間に、前処理部２７３によって生成された対象ベクトルを射影する。開眼度計算部２７５は、開眼度の識別用の部分空間への対象ベクトルの射影点に基づいて、対象画像に含まれる目の開眼度を推定する。 （もっと読む）