【課題】 多値画像に対して、色領域間を隔てる画素境界の頂点境界線を高速に抽出する。
【解決手段】 所定サイズの画素マトリクス（ウィンドウ）で多値画像をラスター走査し、当該画素マトリクス内の複数画素の状態に応じて、異なる値を有する画素間の境界を形成する輪郭を区分する色交点であるか否かの判定と、当該異なる値をもつ画素間の境界を形成する輪郭点の抽出とを行う。そして、その求めた色交点と輪郭点とを用いて、色交点ごとに区分した輪郭線で構成される輪郭情報を生成する （もっと読む）

【課題】ジェスチャにより入力された多種類の図形を簡単なアルゴリズムで短時間に認識できるようにし、これによりリアルタイム性の向上を図る。
【解決手段】指位置蓄積部２５に格納されたジェスチャの開始から終了までの間の描画点の位置座標の集合をもとに描画軌跡を表す画像を作成し、この描画軌跡を表す画像を含む最小の矩形領域を枠パターンを用いて切り取る。そして、この切り取られた描画軌跡を含む最小面積の矩形領域画像のサイズを正規化したのち、この矩形領域画像をもとにSVM using DtB を応用した認識アルゴリズムにより上記描画軌跡により表される図形を認識する。この認識処理は、矩形領域画像の４辺を一辺ずつ順に選択し、選択された辺から描画軌跡までの距離情報（DtB 情報）を算出してＳＶＭモデルに入力することにより図形を識別する処理を、該当する図形が認識できるまで繰り返すことで行われる。 （もっと読む）

【課題】識別性能を向上し、訓練処理と識別処理を高速化することができるパターン識別装置を提供する。
【解決手段】本発明のパターン識別装置２０は、直交化勾配ベクトル算出部１５０が、基底ベクトルから、正規直交化行列を生成し、結合係数決定部２００が、トレーニングサンプルと基底ベクトルから、結合係数βを求め、直交化勾配ベクトル算出部１５０が、トレーニングサンプルと基底ベクトルと結合係数βから、結合係数ｄと結合係数ｒを算出し、トレーニングサンプルと基底ベクトルと結合係数ｒと正規直交化行列から、結合係数ｒ＾を算出し、新規基底ベクトル決定部３５０が、トレーニングサンプルと結合係数ｄと結合係数ｒ＾から、新規基底ベクトルを求め、基底ベクトルに追加し、直交化勾配ベクトル算出部１５０が、更新された基底ベクトルを用いて、正規直交化行列を更新する。 （もっと読む）

【課題】相互部分空間法を用いた競合学習により、パターン認識性能を向上できるパターン認識装置、パターン認識方法を提供する。
【解決手段】パターン認識装置は、辞書記憶部、認識部、辞書更新部を備える。前記辞書記憶部には認識対象の本来のパターンのカテゴリと各カテゴリ毎に特徴ベクトル空間の部分空間とを対応付けて記憶したパターン認識用の辞書が記憶されている。前記認識部は前記入力パターンの部分空間と前記辞書内の部分空間とのなす正準角から前記入力パターンのカテゴリを特定する。前記辞書更新部はパターン認識時に互いのカテゴリが一致したか否かに応じて類似度を増減させ、前記入力部分空間のベクトルのうち、前記辞書内の部分空間と正準角をなすベクトルに、前記辞書内の部分空間を近づけまたは遠ざけるように新たな部分空間を計算し、求めた部分空間で前記辞書内の部分空間を更新する。 （もっと読む）

【課題】精度良く線分を抽出することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像に含まれる線分を抽出する画像処理装置であって、画像の所定数の画素からなる処理単位ごとに、濃度が変化する方向である濃度変化方向を決定する濃度変化方向決定部と、濃度変化方向が反対向きの一対の処理単位を処理単位対とし、濃度変化方向と垂直な方向に連続して配置されている複数の処理単位対を含む処理単位群を線分として抽出する線分抽出部とを備える。 （もっと読む）

【課題】部分的な画像データ間の類似度を正しく評価することのできる画像情報処理方法を提供する。
【解決手段】選択側の画像データにおいて検索キーとなる複数のオブジェクトを選択し、選択した検索キーとなるオブジェクトについて位置属性以外の各属性を取得して、これら各属性間の特徴量の差を表わす距離を算出し、検索キーとなるオブジェクト間の特徴量の差を表わす距離を算出し、検索キーとなるオブジェクト間の距離の総和を表わす割当によるコストを定式化し、既存画像データ中のオブジェクトについて位置属性を取得し、位置属性を取得したオブジェクト間の位置ズレによるコストを定式化し、オブジェクトの割当によるコストとオブジェクト間の位置ズレによるコストの和の最小値を数理計画問題として最適解を算出し、最適解の各変数値から画像データ間の特徴量の差を表わす距離を算出する。 （もっと読む）

【課題】関節位置を手動で指定することなく、姿勢推定の精度を向上させること。
【解決手段】学習時に、全身の関節に関する情報から一つの潜在変数モデルＭを構築することに加えて、全身から一部分の関節を選択点として、選択点に関する情報から潜在変数モデルＭ１を学習し、この潜在変数モデルＭと潜在変数モデルＭ１とを対応付ける動作モデルを学習により得る。これにより、３次元動作情報処理装置１００は、推定時に、この動作モデルを参照して、２次元の画像において画像認識しやすく、追跡しやすい一部の関節の動きに基づき、潜在変数モデルＭの潜在空間における全部の関節の位置を得ることができる。 （もっと読む）

【課題】画素の連結状態は上下左右の４方向を接続しているとみなす４連結接続の考え方と、斜め方向も接続しているとみなす８連結接続の考え方が存在する。８連結接続が画像に含まれる場合、輪郭抽出時には領域の外側を構成する輪郭（以降外輪郭と呼ぶ）と内側を構成する輪郭（以降内輪郭と呼ぶ）で接続関係が逆転する現象が生じる。色領域の境界線を同定する際には両者の整合性を取る必要があり、画質を落とさず、簡単な同定方法を実現する必要がある。
【解決手段】色領域を３×３画素のフィルタを使って走査し、８連結接続を検知する。修正可能か否かを判断し、８連結接続を４連結接続に置き換える。 （もっと読む）

【課題】特徴がパターン認識にどれだけ有効か否か、または特徴がパターンの誤認識にどれだけ影響したか、を判別するための定量的な情報を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、取得部、特徴算出部、辞書格納部、識別影響度算出部を有する。前記取得部は処理対象のパターンを取得する。前記特徴算出部は前記取得部から得た前記パターンの特徴を示す特徴ベクトルを算出する。前記辞書格納部には識別候補の種別と該識別候補の代表ベクトルの集合とが対応して記憶されている。前記識別影響度算出部は、前記辞書格納部から前記種別に対応する前記代表ベクトルの集合を取得し、該集合と前記特徴ベクトルとから得られる前記処理対象と識別候補との類似度あるいは相違度を前記特徴ベクトルの各成分に対応するように分解し、該分解した値を前記特徴ベクトルの各成分がパターンの識別に影響する度合いとして算出する。 （もっと読む）

【課題】メモリ容量を低減しつつ、認識対象物体に対する照明方向や照明光が異なっても検出処理を行える画像認識装置を提供する。
【解決手段】登録画像より抽出した複数の第１特徴点と、第1特徴点から登録画像の基準点への変位ベクトルとの特徴点データが記憶される特徴点データ記憶部と、入力画像の認識対象物体の第2特徴点を抽出する特徴点抽出部と、第2特徴点を中心とし、変位ベクトルを予め設定した単位角度にて順次回転させた回転角毎に、第2特徴点の座標と変位ベクトルとから基準点候補の候補座標点を算出する候補座標点算出部と、候補座標点毎に変位ベクトルの回転角の余弦値と正弦値を個別に積算して投票を行う候補座標点投票部と、積算値の自乗値を加算した数値が最大の候補座標点を検出し、検出された候補座標点を基準点の座標とし、回転角を認識対象物体の登録画像に対する回転角として検出する認識対象物体判定部とを有する。 （もっと読む）

【課題】ドット画像における塊状のドット集合を検出するドット集合検出装置を提供すること。
【解決手段】ドット画像から塊状のドット集合を検出するドット集合検出装置１００は、そのドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度を取得するドット密度取得部１１と、そのドット密度に基づいてそれら単位領域のそれぞれに対応するドット密度勾配ベクトルを導き出すドット密度勾配ベクトル導出部１２と、それらドット集合の中心となり得る中心点を仮設定する中心点仮設定部１３と、それらドット密度勾配ベクトルのそれぞれとそれら中心点の一つとを対応付ける対応付け部１４と、それらの対応関係に基づいてそれら中心点の座標を修正する中心点修正部１５と、それらの対応関係に基づいて検出したドット集合に関する情報を表示するドット集合表示部１６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】課題ごとに免疫機構や進化の仕組みを設計することなく、精度の高い画像計測を実行する画像計測装置等を提供する。
【解決手段】画像計測装置１は、免疫記憶データベース２５を参照し、処理対象の画像の現在の状態に対して動作条件を満たす抗体を実行する（ステップ１２）。免疫記憶データベース２５は、各種の画像処理を実行する動作条件、各種の画像処理を実行することによって得られる効果の期待値、各種の画像処理に対応する抗体プログラムの所在を含む免疫記憶情報を保持する。次に、画像計測装置１は、抗体プログラム２７の実行結果に基づいて、計測対象の状態を更新し（ステップ１３）、計測対象が現在の状態で終了条件を満たすかどうか等の評価を行う（ステップ１４）。終了条件を満たす場合（ステップ１４のＹｅｓ）、計測対象の現在の状態の中から最適な解を決定し（ステップ１５）、目的とする画像計測を実行する（ステップ１６）。 （もっと読む）

【課題】学習判別システムにおいて演算量の少ない学習および判別を行う。
【解決手段】学習フェーズにおいて、学習画素超球面写像部１１０は、肌のみを撮像した画像を取得して色の特徴空間に写像した上で単位肌ベクトルｕとして超球面上へ写像する。超平面設定部１３０は、単位肌ベクトルｕの各々の平均ベクトルｍ'またはｍを法線ベクトルとして有する超平面を設定する。学習画素次元圧縮部１４０は、単位肌ベクトルｕの各々を超平面φに射影し、さらに超平面φの基底ベクトルに射影して射影肌ベクトルｙ'とする。判別境界設定部１６０は、「肌」と「肌以外のもの」とを判別するための判別境界の閾値Ｋを設定する。設定された超平面φ、超平面φの基底ベクトル、判別境界の閾値Ｋは、判別フェーズにおいても使用される。 （もっと読む）

【課題】表領域ではない領域が表領域として判定されることを少なくする。
【解決手段】ＣＰＵは、線分Ｌ１１０〜Ｌ１１２，Ｌ１１５〜Ｌ１１７の外形を判定し、端部が矢印の形状であり外形が矩形でない線分Ｌ１１０，Ｌ１１７を、表を構成する線分ではないと判定し、線分の外形が矩形である線分Ｌ１１１，Ｌ１１２，Ｌ１１５，Ｌ１１６，Ｌ１２０〜Ｌ１２２，Ｌ１２５〜Ｌ１２７を、表領域の特定に使用する。ＣＰＵは、線分の外形が矩形である線分が表を構成しているか否か判定し、線分Ｌ１１１，Ｌ１１２，Ｌ１１５，Ｌ１１６で形成される矩形については、表ではないと判定し、Ｌ１２０〜Ｌ１２２，Ｌ１２５〜Ｌ１２７で形成される矩形については、表であると判定する。 （もっと読む）

【課題】入力データを、高速、かつ、高精度にパターン識別する識別器を構成することを目的とする。
【解決手段】分岐ノードは、パラメータに基づいて、次に起動するべきノードを決定するノードであり、識別ノードは、パラメータに基づいて、入力データが第２のクラスに属するかどうかを識別するノードであり、第１のクラスに属する学習データの特徴ベクトルに対して多変量解析を行い、方向ベクトルを求める多変量解析手段と、多変量解析手段で求められた方向ベクトルに対して垂直であって、学習データの特徴空間を分割する分割面を決定する分割面決定手段と、分割面決定手段で決定された分割面に基づいて、分岐ノードのパラメータを決定するパラメータ決定手段と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】逐次性を有する高速な２次元図形マッチング方法を提供することを目的とする。
【解決手段】入力地図および参照地図に新たな点を挿入し（Ｓ１０２，Ｓ１０８）、入力地図および参照地図の局所特徴を抽出し（Ｓ１０４，Ｓ１１０）、抽出された参照地図の局所特徴を記憶し（Ｓ１１２）、抽出された入力地図内の局所特徴の一つをクエリとし、類似する参照地図内の局所特徴を検索し（Ｓ１１４）、検索結果から解候補としての仮説を含む仮説集合を生成し（Ｓ１１６）、仮説集合に含まれる各仮説の確からしさを評価する（Ｓ１１８）。この際、参照地図の局所特徴のＬＳＨ関数によるハッシュ値に対応するビンに記憶し（Ｓ１１２）、クエリに関する局所特徴のＬＳＨ関数によるハッシュ値に対応するビンを検索し（Ｓ１１４）、点と仮説との対である点仮説ペアを評価する順序を計画し（Ｓ１１８ａ）、最良の仮説を選出する（Ｓ１１８ｂ）。 （もっと読む）

【課題】クラスタリング処理において、着目画素とクラスタ群との色距離比較の回数を抑え、クラスタリング処理の精度を落とすことなく高速に処理を行う。
【解決手段】入力画像中の着目画素のコンポーネント和とクラスタの代表値のコンポーネント和との差の絶対値が第一の閾値以下であるクラスタを、比較クラスタとして選択する。そして、当該選択した比較クラスタそれぞれの代表値と前記着目画素との間の色距離を算出する。算出した色距離のうちの最小値が第二の閾値以下の場合、当該最小値の色距離に対応するクラスタに前記着目画素を分類する。一方、算出した色距離のいずれもが前記第二の閾値より大きい場合は、当該着目画素を分類するクラスタを新たに生成する。 （もっと読む）

【課題】フレーム画像データの品質を向上させる。
【解決手段】フレーム画像からなるフレーム画像データから、フレーム画像全体の動きを表す動きベクトルであるグローバル動きベクトルＧＭＶを検出する。画像処理部は、未知の成分パラメータθ、ｓ、ｈ、ｖ、ｅ及びｂを用いることにより、検出されたグローバル動きベクトルＧＭＶを成分分離式にモデル化する。成分分離式では、カメラの動きを表すカメラモーション成分ＣＭ及びフォーカルプレーン歪みの変化量を表すフォーカルプレーン歪み成分ＣＦが分離されている。成分分離式において用いられた成分パラメータθ、ｓ、ｈ、ｖ、ｅ及びｂを算出することにより、グローバル動きベクトルＧＭＶにおけるカメラモーション成分ＣＭを算出する。 （もっと読む）

【課題】本発明の課題は、電子ファイルの高圧縮性と高画質性とを両立させて、電子ファイルの利便性を高めることである。
【解決手段】上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、入力画像を領域解析し、領域解析の結果に基づいて、文字領域ベクトル化手段による処理と図画領域ベクトル化手段による処理とのいずれを先に行うかを決定する。このとき、文字領域の文字の画素が図画領域の図画に重なっていると判断した場合、前記図画領域ベクトル化手段による処理を先に行うように制御し、重なっていないと判断した場合、前記文字領域ベクトル化手段による処理を先に行うように制御する。 （もっと読む）

【課題】ジェスチャ認識を利用する改良型セキュリティシステムを提供する。
【解決手段】着目アイテムへのアクセスを制限するためのセキュリティシステムであって、ユーザからの連続的なジェスチャを入力軌跡に変換するように構成される、ジェスチャ入力インターフェースと、入力軌跡を再サンプリングして標準的なサイズを有する再サンプリングされた軌跡を生成するように構成される、正規化構成要素と、再サンプリングされた軌跡を一組の基準点のそれぞれの値に換算するように構成される、基準点発生器と、少なくとも１つの認証領域と、所与の入力からの一組の基準点の値が、少なくとも１つの認証領域内にあるかどうかを判定するように構成される、検証構成要素と、着目アイテムへのアクセスを制限するように構成される、アクセス制限機構と、を備える、セキュリティシステム。 （もっと読む）