【課題】画像に対する文字列検知処理の検知精度の向上をさせる。
【解決手段】本発明の文字列検知装置は、１以上の文字からなる文字列を画像から検知する文字列検知装置において、上記画像を構成する各画素が有する色情報に基づいて、類似色を有する一定数以上の画素群からなるクラスタを少なくとも１つ定義するクラスタリング手段と、上記画像を、上記クラスタリング手段によって定義された上記クラスタに属する画素群の領域と、その他の画素群の領域とに分割して、上記画像から上記その他の画素群の領域が排除されたクリッピング画像を生成するクリッピング手段と、上記クリッピング手段によって生成されたクリッピング画像から、検知すべき文字列である検知対象文字列の各文字を検知することにより、該検知対象文字列を検知する文字列検知手段とを備えていることを特徴としている。 （もっと読む）

【課題】単眼カメラを用いた場合においても、あらゆる動作に対して姿勢推定を行うこと。
【解決手段】座標変換部１０３は、複数の部位座標点の画像データにおける座標を、予め保持されたカメラに関する幾何学的パラメータ情報に基づいて、人物に固有の３次元座標系である人物ローカル座標系における３次元部位座標へ変換する。姿勢推定部１０５は、複数の部位領域のうち第１の部位領域において、第１の部位領域に含まれる複数の部位座標点のうち尤度値が最大となる部位座標点の３次元部位座標と、尤度値が最大となる部位座標点以外の部位座標点の３次元部位座標を含む所定の平面領域上の所定の座標とを通る直線を第１の骨直線と推定し、第１の骨直線と、第１の部位領域と隣接する第２の部位領域において推定された第２の骨直線との交点を、人物の関節位置と推定する。 （もっと読む）

【課題】道路標示の認識率を向上させることができる道路認識装置及び道路認識方法を提供すること。
【解決手段】本発明にかかる道路認識装置１００は、画像変換部１０１、画像重ね合わせ部１０３、画像認識処理部１０５を備える。画像変換部１０１は、車両の移動中に複数のタイミングで車載カメラ９０により撮像された道路面の複数のカメラ画像を複数の鳥瞰画像に変換する。画像重ね合わせ部１０３は、複数の鳥瞰画像の位置合わせをするとともに、複数の鳥瞰画像の一部の領域を重ね合わせ、当該重ね合わせた領域において、それぞれの鳥瞰画像の画素値を加算して合成鳥瞰画像を生成する。画像認識処理部１０５は、合成鳥瞰画像に基づいて、道路面に表示された道路標示を認識する。 （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】異なる属性を持つ画像及び図表を位置合わせするための特徴量を自動的に求める。
【解決手段】画像と図表との位置合わせをする計算機システムであって、演算部と、記憶部と、入力部と、データ記録部と、を備え、前記受け付けた画像及び図表を前記記憶部から読み出し、前記読み出された画像及び図表の各々をサンプル点を中心とした複数の領域に分割し、前記分割された領域の特性を判定して前記画像及び図表の特徴パターンのセットを生成する特徴パターン生成部と、前記生成された特徴パターンを比較することによって、前記位置合わせをする画像及び図表の対応関係を計算する関係計算部と、前記計算された対応関係に基づいて、前記位置合わせをする画像及び図表の少なくとも一つの座標系を変換する変換部と、前記座標系が変換された画像及び図表を結合する結合部と、を含む。 （もっと読む）

【課題】本発明は、対象物体の３次元形状データに基づいてその特徴的な部位を正確に設定できる３次元形状の骨格モデルの作成方法及び装置並びに骨格モデルを用いた３次元形状の寸法測定方法及び装置を提供することを目的とするものである。
【解決手段】骨格モデル作成装置の制御部１は、対象物体表面の３次元形状データを取得するデータ取得部１０、取得した３次元形状データを主成分分析により主軸を算出して予め設定された座標軸方向に主軸が一致するように座標変換処理を行う正規化処理部１１、正規化処理された３次元形状データを用いて対象物体を複数の異なる方向からみた輪郭に対応した輪郭形状データを抽出する輪郭抽出部１２、抽出した各輪郭形状データに対して中心軸変換処理を行って点集合で表現した中心軸データを抽出する中心軸抽出部１３、抽出した複数の中心軸データを特徴点で関連付けた骨格モデルデータを作成する骨格作成部１４を備えている。 （もっと読む）

【課題】監視カメラで撮影した群集の映像から、汎用的に、定常／非定常を含む様々な状態を検出することができる監視システムを提供する。
【解決手段】監視システムＭＳは、群集の映像を撮影し入力する映像入力手段１と、入力した映像から、オプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手段２と、映像上の領域を、非定常判定する単位のブロックに区切っておく判定ブロック設定手段３と、各判定ブロック内で発生するオプティカルフローの属性を集計するオプティカルフロー属性集計手段４と、集計したオプティカルフローの属性から、当該判定ブロックの定常度を評価する評価指標を算出する定常度評価指標算出手段５と、評価指標の値から当該判定ブロックの非定常状態を判定する非定常状態判定手段６と、判定した定常もしくは非定常状態を、映像上に描画しモニタもしくは記録手段に出力する出力手段７とを備えている。 （もっと読む）

【課題】高精度の障害物検出を低コストで実現する事ができる車両周囲監視装置を提供する事。
【解決手段】車両周囲監視装置１００は、車両の車載カメラによる撮影画像に対して画像認識を行い、撮影画像とは別の基準カメラで障害物を撮影して得られた基準画像との間の形状の一致性に基づいて車両の周囲の障害物の検出を行う装置であって、撮影画像を、基準カメラの視点に対応する位置から見たときの見え方に近似した画像に変換する画像変換部１４０と、変換された撮影画像に対して基準画像に基づく画像認識を行い、障害物の検出を行う画像認識部１５０とを有する。 （もっと読む）

【課題】
【解決手段】 空間の第１の画像から空間の第２の画像にデータを変換するために使用される変換行列を決定する方法が開示される。この方法は、空間を監視するビデオカメラから画像データを受け取る段階であって、ビデオカメラは、空間内を運動するオブジェクトの画像データを生成する段階と、画像データからカメラの視野に対するオブジェクトの時空的位置を決定する段階とを含む。この方法は、更に、オブジェクトの時空的位置に基づいてカメラの視野に対するオブジェクトの運動の観察属性を決定する段階を含み、観察属性は、カメラの視野に対するオブジェクトの速度と、カメラの視野に対するオブジェクトの加速度の少なくとも一方を含む。この方法は、また、オブジェクトの運動の観察属性に基づいて変換行列を決定する段階を含む。 （もっと読む）

本発明は、フレーム・シーケンス内の少なくとも１つの物体を追跡する方法であって、各フレームが画素アレイを有し、深さ値が各画素に関連付けられている方法に関する。この方法は、各フレームの前記画素の少なくともいくつかを複数の領域にグループ分けするステップと、前記領域を、相互接続された領域のクラスタＢ_１，…，Ｂ_５にグループ分けするステップと、２次元投影で別のクラスタＢ_１に隣接する少なくとも１つのクラスタＢ_２，…，Ｂ_５が前記別のクラスタＢ_１の深さ値よりも高い深さ値を有する場合に、少なくとも１つのクラスタＢ_２，…，Ｂ_５が前記別のクラスタＢ_１によって部分的に遮蔽されている物体に属すると判断するステップを含む。
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【課題】３次元オブジェクトを上方から撮影した画像に含まれている円筒状または円柱状の３次元オブジェクトを検出するための計算コストを減らすことができる。
【解決手段】３次元オブジェクト抽出部１３は、画像に含まれる３次元オブジェクトを抽出する。円形図形検出部１００は、上面領域の画像の低解像度画像を用いて円形図形のエッジと前記円形図形の中心点とを検出する。また、円形図形検出部１００は、円形図形のエッジと円形図形の中心点とに基づいて、画像の領域のうち円形図形が含まれる領域を設定する。また、円形図形検出部１００は、円形図形が含まれる領域の画像を用いて円形図形のエッジと中心点と半径とを算出する。３次元位置姿勢計算部２１は、３次元オブジェクト抽出部が抽出した３次元オブジェクトのうち、円形図形の中心点と半径とに基づいて、上面が円形状である円筒または円柱状の３次元オブジェクトの形状を検出する。 （もっと読む）

【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）

【課題】撮像画像から単一の直線しか検出されない場合であっても、計算量を増大させることなく、安定して消失点の位置を推定可能な消失点推定装置を提供する。
【解決手段】直進判定部４８にて自車両が直進していると判定されると、直線検出部４２は、画像処理部４１の特徴点抽出処理によって撮像画像から抽出された特徴点から画像中の直線を検出し、その直線を表すパラメータ（直線情報）を算出する。交点算出部４４は、現在の推定サイクルで直線検出部４２にて算出された直線情報から特定される今回直線同士の交点の位置、及び、直線情報記憶部４３に記憶されている前回の推定サイクルで算出された直線情報から特定される過去直線と今回直線との交点の位置を算出する。計数部４５は、交点算出部４４にて算出された交点の位置の出現頻度を、Ｘ軸方向，Ｙ軸方向のそれぞれについて計数し、計数結果である頻度分布から画像中の消失点の位置を推定する。 （もっと読む）

【課題】複数の撮像部により撮像された画像から検出された人物位置の情報を統合するときに同一人物の人物位置を別人物と誤る又は他人の人物位置を同一人物と誤る問題があった。
【解決手段】座標変換手段３３０は共通座標系に人物位置を座標変換し、投影線算出手段３３１は人物位置への投影線を算出し、経路長算出手段３３２は同時に撮像された監視画像の一方から検出された人物位置Ａ１への投影線ＣＡＭ１−Ａ１上、及び他方の監視画像から検出された人物位置Ａ２への投影線ＣＡＭ２−Ａ２上を通る当該人物位置間の経路長（Ｄ１＋Ｄ２）を算出し、同様に人物位置Ａ１とＢ２の間の経路長（Ｄ３＋Ｄ４）を算出し、人物位置統合手段３３３は経路長がより短いペア「Ａ１とＡ２」を他のペア「Ａ１とＢ２」よりも優先的に同一人物の人物位置としてまとめることで人物位置の情報を統合する。 （もっと読む）

第１の画像と第２の画像とが、少なくとも部分的に重なり合っている場合に、第１の画像と第２の画像とにおいて、変化した可能性のあるオブジェクトを検出する方法である。当該方法は、第１の画像（２０３Ａ）を記述しているデータと第２の画像（２０３Ｂ）を記述しているデータとを得て、画像の中のオブジェクトの組を検出することを含む。オブジェクトの組に対する共通座標系を計算する。オブジェクトの場所に基づいて、組の中のオブジェクトを削除して、更に、画像の重なり合うエリアの外部のオブジェクトを削除する。組の中のゼロ以上の残りのオブジェクトを示すデータ（２１７）を出力して、変化した可能性のあるオブジェクトを示す。 （もっと読む）

【課題】１台以上のカメラで得た映像から空間中での速度を推定し、複数の被写体あるいは人物の動き表す速度場を生成できる物体運動推定装置を提供する。
【解決手段】 空間中のある位置Ｘに用意した被写体上の３次元点を前記カメラで取得した画像中に投影したときの、当該３次元点の座標の変化に対する画像座標上での座標の変化量を得る勾配係数処理部３と、時系列中のある時刻ｔでの画像上における水平方向と垂直方向の濃淡変化を反映した空間勾配と、時間間隔Δｔとして時刻ｔ＋Δｔでの画像との間の時間的濃淡変化を反映した時間勾配を得る時空間勾配処理部２と、前記空間勾配、時間勾配、画像座標上での変化量が満たす時間間隔Δｔの間の拘束条件を満たす場合に、投票空間としての速度マップ中のその速度の場所に投票を行い、その得票値が極大となる速度を位置Ｘでの被写体の速度と決定する物体速度推定部４とを備える。 （もっと読む）

【課題】物体（対象物）の画像教示なしに、１台のカメラで物体の位置と姿勢を正確に検出することができる三次元位置姿勢計測方法および装置を提供する。
【解決手段】対象物１のモデルデータ５を予め記憶するモデル入力ステップＳ１と、検出する対象物を撮影して画像２を取得する画像撮影ステップＳ２と、画像２からモデルデータに対応する画像上の特徴データ６を抽出する特徴抽出ステップＳ３と、モデルデータと画像上の特徴データとの幾何学的一致度を評価する一致度評価ステップＳ５と、モデルデータが幾何学的一致度の高い画像上の特徴データの位置に移動するように座標変換式を算出する座標変換ステップＳ７と、座標変換式により対象物１の三次元位置姿勢を決定する位置姿勢決定ステップＳ８とを有する。 （もっと読む）

【課題】異なる時点で撮像した２つの画像から車両の移動距離を検出する場合に、移動距離の検出を簡単に且つ精度よく行うことができる移動距離検出装置及び移動距離検出方法を提供する。
【解決手段】類似度計算部１１は、時間間隔保持部１２から取得した時間間隔Ｔに応じて、画像バッファ３から現在時刻ｔの画像と、現在時刻ｔから時間間隔Ｔを隔てた時刻（ｔ−Ｔ）の画像とを読み出す。時刻（ｔ−Ｔ）の画像からテンプレートエリアを抽出すると共に、対応位置保持部１４から前回の対応位置を取得して今回の探索範囲を決定する。決定した探索範囲の各位置でテンプレートエリアとの類似度を計算し、計算結果を基に対応位置判定部１３がテンプレートエリアの対応位置を判定して、判定結果を対応位置保持部１４に保持すると共に移動距離検出部７へ与える。移動距離検出部７は、与えられた対応位置を基に移動距離を検出する。 （もっと読む）

【課題】学習用画像の解像度の減少度合いに関する指標を設定し、学習用画像として採用するために適正な解像度を判定する。
【解決手段】画像取得手段から学習用標準パターンを取得し、その学習用標準パターンを変形し、その変形された学習用パターンを低解像化して学習用パターンを生成し、その学習用パターンから特徴量を抽出する装置２０１と、前記抽出された特徴量に基づいて各カテゴリの部分空間を生成する部分空間生成装置２０２と、前記生成された各カテゴリの部分空間の相関関係から学習用パターンの有する解像度が適性か否かを特定の閾値に基づいて判定する装置２０３と、その適性と判定された解像度を有する学習用パターンから作成された部分空間に基づいて、その学習用パターンが属するカテゴリを認識する装置２０４と、を用いて、オブジェクトを認識する。 （もっと読む）

【課題】比較的少ない計算量で最適な変換パラメータの抽出を可能とする画像変換パラメータ演算方法を提供する。
【解決手段】緩和欲張り探索とモンテカルロサンプリングを用いた加速プロセスの２つの手法を用いてアフィンパラメータの探索空間を探索することで、最適な変換パラメータの抽出を行う。欲張り探索は、最終的に最適解になると見込んで、各時点においての最適な選択を行う手法である。緩和欲張り探索は、選択関数を用いて、一つ乃至複数の最適解候補を選択する緩和探索である。また、モンテカルロサンプリングは、統計的なサンプリング法であり、探索過程を加速することができる。 （もっと読む）