【課題】ガラス基板に形成されるパネルのエッジの位置を精度よく検出する。
【解決手段】エッジの位置検出装置が実行する処理は、当該装置に対して外部から入力される指示に基づいて、初期設定を実行するステップ（Ｓ７１０）と、ガラス基板の全体を表わす画像から、対象となる領域に対応する画像を抽出するステップ（Ｓ７２０）と、抽出された画像のエッジを強調した画像データを生成するステップ（Ｓ７３０）と、エッジ強調された画像を表わすデータを投影累算方向の方向に従って積算し、一次元投影累算データを生成するステップ（Ｓ７４０）と、統計量を算出する対象となる領域を決定するステップ（Ｓ７５０）と、決定された領域に基づいて統計量を算出し、その統計量に基づいて閾値を算出するステップ（Ｓ７６０）と、閾値を用いて、パネルエッジの位置を決定するステップ（Ｓ７７０）とを含む。 （もっと読む）

【課題】ビデオカメラ等の時系列画像入力装置により撮影された、ロングシーケンス画像列の全ての画像について、その画像を撮影した際のカメラの三次元位置及び姿勢を自動的に求めることができるカメラ運動情報取得装置を提供する。
【解決手段】移動する画像入力装置により観測された画像列を取得する移動観測画像列取得手段１１と、前記取得した移動観測画像列を、各サブ画像列間で複数の画像を重複させながら複数のサブ画像列に分割する移動観測画像列の分割手段１２と、前記サブ画像列間で異なる座標系を共通の世界座標系に統合する座標系の統合手段１３と、前記共通の世界座標系でのカメラ運動を再推定するカメラ運動情報の再推定手段１４とを備える。 （もっと読む）

【課題】人や車などの動きパターンを個人差を吸収して学習・認識する。
【解決手段】画像入力部１００から入力された時系列画像から移動体の重心位置を移動軌跡として算出して軌跡蓄積部１２０に記憶しておき、メッシュ生成部１３０により、移動軌跡を検出する２次元平面を複数のメッシュに分割してそれぞれのメッシュに番号を付与し、１次元シンボル値算出部１４０により、算出した移動軌跡が存在したメッシュに付与された番号を時系列順に取得して、移動軌跡を１次元シンボル値に変換する。これにより、動きパターン学習部１５０により、ＨＭＭを適用して動きパターンを学習するとともに、動きパターン認識部１６０により、ＨＭＭを適用して動きパターンを認識することが可能となり、移動軌跡を精度よくかつ安定に学習・認識することができる。 （もっと読む）

【課題】養殖漁業を行う現場あるいは漁業関連の研究分野では仔魚、稚魚、プランクトンなどの微小生物の行動を計測したいとの要望がある。しかし、これまでの計測手法では、微小生物の急激な動きの変化に対応できず行動計測を行う事は難しかった。
【解決手段】本発明は、取得したインターレス画像のなかから特徴的な画像を異常行動として計測すること事を特徴とする。観測される通常行動と異常行動の出現数および時間の変化による出現数の変動を計測し異常行動出現データベース９に記録する。異常行動出現データベース９には通常行動の出現数９ａと異常行動の出現数９ｂが記録される。この異常行動出現データベース９を用いることにより、異常行動の出現数、出現比率、出現数や出現比率の時間的変動を算出し、仔魚、稚魚、プランクトンなどの健康状態を判断する指標とする。 （もっと読む）

【課題】異なる時間に撮影された同一シーンの画像間の変化を抽出する際に、屋外シーンから新しい物体が出現したり、それまであった物体がなくなるような変化を、環境光の変動による濃度値変化とは区別して検出する。
【解決手段】本発明は、２ 枚の画像の２ 次元濃度ヒストグラムを元にして変化抽出を行う。そのため、本発明は、濃度値(I1,I2)を２ 軸として両画像の同じ座標値ｘにおける濃度値のペア(I1(x),I2(x))の頻度分布を表す２ 次元濃度ヒストグラムを作成し、この濃度ヒストグラム上に形成される頻度分布クラスタがカバーする濃度値(I1,I2)の組み合わせを、そのクラスタの特性により「重要でない」変化と、残りの「重要な」変化に分け、これを記した２次元テーブルSig(I1,I2)を作成し、座標値xにおける各画素の濃度値(I1(x),I2(x))をこのテーブルと参照して重要と重要でない画素に分けることにより、変化領域を抽出する。 （もっと読む）

【課題】道路の周辺の画像から歩行者の姿勢を容易且つ迅速に判別することができる姿勢判別装置を提供する。
【解決手段】道路の周辺を撮像する撮像手段２を介して取得した画像から２値化領域を抽出する２値化処理手段５と、抽出された２値化領域のランレングスデータを作成するランレングスデータ作成手段６と、作成されたランレングスデータに基づいて道路の周辺に存在する対象物を抽出する対象物抽出手段７と、抽出された対象物のうちから歩行者を抽出する歩行者抽出手段８と、作成されたランレングスデータに基づいて、抽出された歩行者の姿勢を判別する歩行者姿勢判別手段９とを有する。歩行者姿勢判別手段９は、作成されたランレングスデータの各ラインの中点の画素の座標で構成される点列データを算出する手段と、算出された点列データを近似する近似直線を算出する手段と、算出された近似直線に基づいて歩行者の姿勢を判別する手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】 画像上に映し出される物体の領域が物体の移動に伴い変化するような場合であっても、物体の移動を精度よく追跡することを可能とした画像処理装置および方法を提供する。
【解決手段】 入力された画像（ステップＳ１）から候補点・特徴点を検出し（ステップＳ２）、フレーム間の対応づけを行う（ステップＳ３）。対象物上にあることが既知の特徴点についてフレーム間の運動推定を行い（ステップＳ４）、候補点についても運動推定を行い（ステップＳ６）、その結果を比較して（ステップＳ７）、運動が類似している候補点を新たに特徴点に追加する（ステップＳ８）。これを繰り返すことで、新たに画面内に映り込んだ対象物上の点についても特徴点に追加することができる。 （もっと読む）

【課題】認識対象画像から順次抽出した候補画像データと予め登録された１又は複数の辞書データとを比較することで、認識対象画像内に辞書データと同一のパターンが含まれるか否かを識別する際に、認識対象画像から抽出される抽出データ数を減少させることにより、画像処理時間を短縮することを可能にする。
【解決手段】認識対象画像２０から候補画像データ２４を抽出する際に、直前の抽出基準点２１の座標と、既に行われている直前の候補画像データ２２と辞書データとの比較結果に基づいて、候補画像データ２４を抽出するための抽出基準点２３の座標を決定する。 （もっと読む）

【課題】座標群に含まれる座標から外れ値を効率的に取除いて、精度の高い近似直線の実現をする。
【解決手段】ＣＰＵは、エッジ位置を示す座標からなる座標群を取得し（ステップＳ２）、所定の規則に従って座標群から３個以上の座標を選択する（ステップＳ４）。そして、ＣＰＵは、選択した座標について、同一直線上に配置される度合を示す評価値を算出し（ステップＳ６）、当該選択した座標の各々と対応付けて、評価値を累積加算する（ステップＳ８）。さらに、ＣＰＵは、座標群を構成する各座標が互いに同一回数だけ選択されるように、上述したステップＳ４〜Ｓ１０を繰返し実行する。その後、ＣＰＵは、累積加算された各座標の評価値（累積値）に基づいて、座標群から同一直線上に配置される度合が相対的に高い複数の座標を抽出し（ステップＳ１２）、近似直線を算出する（ステップＳ１４）。 （もっと読む）

【課題】顔画像を少ないデータ量で判定できるようにする。
【解決手段】ラベルＷ１１の画像を＋２０度ロール回転すれば、ラベルＷ１２に分類される画像となるので、ラベルＷ１２の画像を学習した場合に得られる２つのピクセル位置は、ラベルＷ１１の画像を学習することにより得られた２つのピクセルの位置を、＋２０度ロール回転した位置とすることができる。すなわち未学習ノード８１−１−１−２または未学習ノード８１−１−１−２−１に対する評価値計算処理が行われる場合、ウインドウ画像上の、ラベルＷ１１を学習した学習済みノード８１−１−１−１または学習済みノード８１−１−１−１−１の弱判別器による弱仮説ｆ(x)を計算するのに用いられる２つの画素の位置を＋２０度ロール回転した位置の画素のピクセル差分特徴ｄが算出される。本発明は、ロボットにおいて人の顔を識別するのに適用できる。 （もっと読む）

【課題】映像オブジェクトの位置を正しく推定することのできる映像オブジェクト追跡装置を提供する。
【解決手段】
入力画像Ｉから２値画像Ｂを生成する２値画像生成手段４と、２値画像Ｂをフィルタリングしてボール候補を選定するボール候補選定手段５と、ボール候補に対応した情報で状態量と重みを有する粒子を初期化するか否かを判定する粒子更新判定手段６と、初期化タイミングに粒子を生成する粒子生成手段７と、生成された粒子を記憶する粒子記憶部３３１と、粒子記憶部３３１に記憶された粒子の重みを観測に基づき更新する重み更新手段８と、粒子記憶部３３１に記憶された粒子の状態量を運動モデルに基づき更新する状態量更新手段９と、粒子記憶部３３１に記憶された粒子の期待値を演算することによりオブジェクトの位置を推定する期待値演算手段１１とを備える。 （もっと読む）

【課題】カメラパラメータを算出することなく、オブジェクトのサイズを算出することのできるオブジェクトサイズ算出装置を提供する。
【解決手段】画像中における第１のオブジェクトの複数の位置における座標情報を用いて、消失点および消失線を含むパラメータを算出するパラメータ算出部１２と、画像中における、第２のオブジェクトの座標情報およびパラメータを用いて、第２のオブジェクトの高さを算出するオブジェクト高さ算出部２４と、画像中における、第２のオブジェクトの座標情報およびパラメータを用いて、第２のオブジェクトの幅を算出するオブジェクト幅算出部２２４とを備えた。 （もっと読む）

【課題】画像中の所定対象物の特徴点を、ある１つの特徴点とは異なる他の特徴点の候補の位置から統計的に定まる当該１つの特徴点の存在確率分布を複数求めて合成し、合成後の存在確率分布上の存在確率の大小に基づいて当該１つの特徴点の位置を推定する特徴点検出処理において、所定対象物の姿勢の変化による影響を抑え、安定して精度よく特徴点の検出を行う。
【解決手段】合成する存在確率分布に対し、その特徴点と他の特徴点との間の位置関係に応じて重み付け係数を設定し、当該重み付け係数を用いて存在確率を合成する。例えば、その２つの特徴点間の距離が大きいほど小さくなる値を重み付け係数として設定する。 （もっと読む）

【課題】ハフ変換を基本とし、処理量を少なくし、リアルタイムでの処理を実現できる車線検出法を提供する。
【解決手段】撮像装置の撮像画像上においてエッジが検出された点を車両の進行方向に直交する道路上の軸の座標に変換し、前記道路上の軸を等間隔で区切った領域のうち対応する領域に投票を行い、すべてのエッジ点において前述した処理を行ったあとに注目する前記道路上の領域が近傍領域内で最大のときその領域に車線境界が存在するとみなす処理を行うことを特徴とする。 また上記の車線検出方法において、前記道路上の軸を等間隔で区切った各領域の代表点を撮像画像上の直線に変換し、投票の重みを、前記直線へのエッジ点からの距離に応じた重みと、エッジ点における輝度値勾配の方向と前記直線の方向とのずれに応じた重みとの積とすることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】本発明は、類似度分布が異方的な場合でも、計算を複雑化することなく、実時間での高速処理を行い、高精度な位置計測を実現する、サブピクセル精度の位置合わせ方法及び装置を提供する。
【解決手段】入力された探索対象の画像データと、予め入力されている参照画像のテンプレートデータとの画像類似度を計算し類似度マップを作成する。ついで、前記類似度マップ上から検出された最大類似度のデータ点を中心にｘ，ｙ軸について１次元的なピーク位置推定を行って、サブピクセル精度のピーク位置を一旦推定し、前記推定したサブピクセルのピーク位置を挟んで、隣接したｘ，ｙ軸で各々同様の１次元的ピーク位置推定を行い、それらの推定結果を用いてピーク推定位置の補正を線形の内挿補間等により行い、画像位置を決定する。 （もっと読む）

【課題】カメラパラメータを算出することなく、オブジェクトの高さを算出することのできるオブジェクト高さ算出装置を提供する。
【解決手段】画像中における第１のオブジェクトの複数の位置における座標情報を用いて、消失点および消失線を含むパラメータを算出するパラメータ算出部１２と、画像中における、第２のオブジェクトの座標情報およびパラメータを用いて、第２のオブジェクトの高さを算出するオブジェクト高さ算出部２４とを備えた。 （もっと読む）

【課題】 長い実線と短い実線とを２段階に分けて識別することにより、全体の実線識別精度を向上させる。
【解決手段】 ２値画像データ（１）を圧縮処理した（２）後、所定値Ａ以上の長さのランであって、相互に接触しているランを長い実線として識別する（３）。続いて、所定値Ｂ以上、所定値Ａ’未満の長さのランであって、相互に接触しているランを短い実線として識別する（４）。 （もっと読む）

【課題】ブロック不一致現象の発生を防止でき、少量データの計算で速やかに動画像を形成できるブロック整合技法と動き補償補間を利用した映像形成方法を提供する。
【解決手段】隣接第１、第２フレームの相関度を求めて補間フレームの形成如何を決定し、補間フレーム内の全てのブロックを基準ブロックとして選択して、対応する第１ブロックを第１フレームから選択して基準ブロックと第１ブロック間の第１動きベクトルを決定し、第１ブロックに整合する第２ブロックを第２フレームから決定し、基準ブロックと第２ブロックとの間の第２動きベクトルを決定し、第１及び第２動きベクトルに基づいて補間フレーム内の各ブロックの動きベクトルを決定し、補間フレーム内の各ブロックの動きベクトルを適用し、第１フレーム及び第２フレームから補間フレームの画素値を決定して補間フレームを形成し、補間フレームの損傷度がしきい値以下の時、補間フレームを採択する。 （もっと読む）

【課題】検出対象物の形状や、検出対象物が山積みにされている状態に対しロバストであり、しかも少ない計算量と記憶領域で、該対象物を判別するとともに、その位置及び姿勢の検出ができる方法を提供する。
【解決手段】対象物の距離画像（１０１）から、対象物のコーナーのみを検出して（１０２）その姿勢を算出し（１０３）、算出したコーナーの位置姿勢座標と、予めデータベースに記憶した対象物の各コーナーから基準座標までの座標変換量と、から対象物の基準座標の候補を算出して、これを順次位置姿勢空間に投票し（１０７）、該空間上から最も得票の多かった位置姿勢を特定し（１０８）、これを対象物の位置と姿勢とする。 （もっと読む）

フレームシーケンス中のモーションキャプチャマーカグループをトラッキングする方法では：現フレーム中の複数のモーションキャプチャマーカの間のグループ関係を設定し；そして現フレーム中の複数のモーションキャプチャマーカにグループ関係を使用してラベル付けする。 （もっと読む）