【課題】本開示は画像処理に関し、より詳細には画像中の物体を検出することに関する。
【解決手段】一つの開示された方法によれば、特定の物体を表す画像点の三次元空間における座標値を算定する。前記空間内のモデルを表す式を提供する。前記モデルは、一つ以上の他の物体の学習用画像のセットの特性を示す。前記画像点と前記モデルとの間の距離を算定するために前記座標値を前記式に適用する。前記算定された距離に基づいて、前記特定の物体が前記一つ以上の他の物体と一致するか否かを判定する。学習用画像セットを受け取ってもよい。前記学習用画像セットに基づいて多次元空間（例えば、固有空間）を決定してもよい。前記空間に前記学習用画像セットを投影することによって画像点のセットを生成してもよい。前記画像点セットの特性を示す前記空間内のモデルを表す式を決定してもよい。 （もっと読む）

【課題】正確に瞳の領域を検出することができる画像処理装置を実現する。
【解決手段】本発明に係る画像処理装置６は、人物の顔画像から目の特徴を特定する画像処理装置であって、顔画像の目がある目領域を、目における横方向に微分して輝度勾配を求める第１微分部３１と、目領域について、輝度勾配を３値化し、左側が右側より明るい境界に対応する第１エッジ点と、左側が右側より暗い境界に対応する第２エッジ点とを、エッジ点として抽出する３値化部３２と、ハフ変換を用いて、各エッジ点について、第１エッジ点および第２エッジ点のいずれであるかに応じて、かつ、投票対象である楕円と該エッジ点との位置関係に応じて、楕円に対する投票の重みを変えて投票を行う第１投票部３３と、第１投票部３３の投票結果に基づいて、瞳の輪郭を表す楕円を特定する瞳輪郭特定部３４とを備える。 （もっと読む）

【課題】三次元空間での対象物の像の存在を判定する対象物画像判定装置において、撮像される画像毎に投影処理を行い設置物による非隠蔽部分を求めるのは処理負荷が大きい。
【解決手段】時刻毎に画像から対象物像を抽出する動作に際し事前処理を行い、空間内での対象物の位置のうち画像において対象物が設置物により隠蔽される隠蔽位置を特定した隠蔽マップ４２、カメラへの投影条件に基づいて設置物、及び空間内の各位置での対象物それぞれの立体モデルを投影した設置物モデル像４４、対象物モデル像４３を求め、記憶部４に格納する。隠蔽状態推定部５４は、隠蔽マップ４２を参照し、対象物の候補位置が隠蔽位置であれば当該候補位置に対応する対象物モデル像４３から設置物モデル像４４の領域を除いて対象物可視領域とする。尤度算出部５５及び物体位置算出部５６は、画像における対象物可視領域の画像特徴から対象物の像の存在を判定する。 （もっと読む）

【課題】周囲の画素と異なる画素値の異常部を精度良く検出すること。
【解決手段】本発明のある実施の形態の画像処理装置１０において、演算部２０は、画像内の検査対象領域の画素の画素値をもとに、検査対象領域の各画素の画素値に対して、検査対象領域内で連続的となる近似値算出部２１と、近似値が検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する妥当性評価部２２と、妥当性評価部２２が近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する領域分割部２３と、分割後の各領域を新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する対象領域再設定部２４と、画像内の画素の画素値と妥当性評価部２２が妥当と評価した近似値とをもとに異常部を検出する異常部検出部２５とを備える。 （もっと読む）

【課題】自車両にピッチングが生じても白線を正確に認識できる白線認識装置を提供すること。
【解決手段】自車両の前方の道路を含む領域の画像を撮影する撮影手段３と、前記撮影手段３により撮影される画像の１フレームごとに、道路における白線のエッジを抽出するエッジ抽出手段７と、前記エッジ抽出手段７により抽出された前記白線のエッジを、前記１フレームごとに順次記録し、前記白線のエッジの履歴を作成する履歴作成手段７と、前記白線のエッジの履歴を用いて、前記白線を認識する白線認識手段７と、前記自車両のピッチングを検出するピッチング検出手段７とを備え、前記履歴作成手段７は、前記ピッチングが検出されたときに撮影されたフレームにおける前記白線のエッジは、前記履歴に含めないことを特徴とする白線認識装置１。 （もっと読む）

【課題】そこで、本発明は、眼鏡を掛けた歩行者や帽子を被った歩行者について、歩行者であることの判定ができなくなることを抑制した車両周辺監視装置を提供する。
【解決手段】赤外線カメラの撮像画像のグレースケール画像を２値化処理して生成された２値画像から、処理対象画像部分を抽出する２値画像候補抽出手段２０と、処理対象画像部分が歩行者の頭部の特徴を有するか否かを判断して、処理対象画像部分に対応する実空上の物体が歩行者であるか否かを識別する歩行者識別手段２１とを備え、歩行者識別手段２０は、所定範囲内の間隔をもって垂直方向に対向した二つの処理対象画像部分７５，７６が抽出されたときには、該間隔部分を埋めて該二つの画像部分を一体化した画像部分について歩行者の頭部の特徴を有するか否かを判断して、該二つの画像部分に対応する実空間上の物体が歩行者であるか否かを識別する。 （もっと読む）

【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）

【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】雑踏のような複数の移動物体が存在する状況下でも、精度良く移動物体を検出し、安定的且つ高速に移動物体の流動速度を計測する。
【解決手段】計測対象となる空間における任意の方向へ移動する物体の流動速度を計測する物体流動速度計測装置１において、前景検出部１７は計測対象となる空間の時系列画像から前記物体を有する前景領域が検出された前景領域画像を生成する。射影部１８は前記前景領域画像から前記物体の流動方向を検出するための解析空間に射影させる予め生成された射影テーブル１５によって前記前景領域画像を前記解析空間へ射影する。射影解析部１９は前記解析空間へ射影された画像データの時間的な変化に基づき前記物体の流動速度（流動速度データ２０）を算出する。 （もっと読む）

【課題】複数の対象同士が重なり合う場合であっても、より安定的に複数の対象を追跡する。
【解決手段】画像追跡装置であって、時系列に連続した複数の時系列画像を入力する入力手段１００と、時系列画像の画像特徴量を解析し、追跡対象を検出する画像特徴量解析手段１２０と、検出した追跡対象に所定の形状のパターンをあてはめるとともに、連続する時系列画像から追跡対象の動きベクトルを算出するモデル化手段１３０と、前記動きベクトルをソリトンモデルの速度成分に適用して前記パターンを移動させ、追跡対象の動きを予測する予測手段１４０と、を有する。 （もっと読む）

【課題】実用分野で従来の方法の問題点を克服する新規な輪郭エッジ点群線分近似方法を提供する。
【解決手段】エッジ点画像領域に被せて、隣り合う小領域同士で重なり領域を持つ小領域を配置し、小領域毎に隣接するエッジ点集合（クラスタ）を所定の方法によって抽出するクラスタ抽出ステップと、２つの小領域に別々に存在するクラスタ同士が小領域の重なり範囲でエッジ点を共有するとき、所定の方法によって双方のクラスタを統合することを、画像領域全域で行うクラスタ統合ステップと、統合された各々のクラスタをそのエッジ点群の分布特性を判断基準として所定の方法で分割するクラスタ分割ステップと、分割されたクラスタのエッジ点群を代表する線分を所定の方法で抽出する線分抽出ステップとから線分近似を行う。 （もっと読む）

【課題】取得した画像にノイズが発生している場合であっても、良好な精度で瞼の位置及び形状並びに虹彩位置を検出する。
【解決手段】瞼尤度λ_{ｅｙｅｌｉｄ}、第１の虹彩尤度λ_{ｉｒｉｓ１}、及び比較瞼モデルによって表される上瞼及び下瞼の各形状によって囲まれた領域外に存在する比較虹彩モデルによって表される虹彩の輪郭と画像に含まれる虹彩の輪郭とが一致する度合いを示す第２の虹彩尤度λ_{ｉｒｉｓ２}を演算し（１０８、１１６）、比較瞼モデルの１つと比較虹彩モデルの１つとで表された目モデルの各々について、瞼尤度λ_{ｅｙｅｌｉｄ}及び第１の虹彩尤度λ_{ｉｒｉｓ１}の各々が大きくなるに従って大きくなるように定めた値を、第２の虹彩尤度λ_{ｉｒｉｓ２}によって小さくなるように補正した値を目尤度λとして演算し（１１０、１１８、１２２）、演算された最も大きい目尤度λに対応する第１のモデルパラメータ及び第２のモデルパラメータで表されるモデルの瞼の位置及び形状並びに虹彩位置を検出する（１２４）。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト抽出装置において、ユーザの負担を軽減しつつ、精度よくオブジェクトを抽出可能とする。
【解決手段】オブジェクト抽出装置は、画像におけるオブジェクト領域を囲み線で囲うことによって、囲み線の内部の領域を、オブジェクト領域を含む初期領域として設定する初期領域設定手段（２１０）と、囲み線からオブジェクトまでの距離よりも短い距離だけ離れた領域内の画素を、オブジェクト領域の背景である背景領域を構成する背景画素と推定し、初期領域における、背景画素と画素情報がオブジェクト領域に比べて類似する画素によって構成される領域を、背景領域として推定する背景領域推定手段（３００）と、初期領域から推定された背景領域を除いた領域を、オブジェクト領域として決定するオブジェクト領域決定手段（４００）とを備える。 （もっと読む）

【課題】高速に高品質な画像の生成を可能にする。
【解決手段】画像ブロック毎に第１高品質特徴量と第１低品質特徴量と第１領域情報とを関連付けて記憶する手段１０４と、第１領域情報毎に第１低品質特徴量から代表低品質画像特徴量を生成し、代表低品質画像特徴量毎に代表高品質画像特徴量を生成する手段１０３と、代表低品質画像特徴量と、代表高品質画像特徴量と、第１領域情報とを関連付けて記憶する手段１０４と、入力画像で、画像のパターンの類似性に応じて入力画像を複数の第２領域に分離する手段１０６と、入力画像ブロック毎に、第２領域情報と一致する第１領域情報に対応する代表低品質画像特徴量から１以上の第１選択特徴量を選択する手段１０７と、第１選択特徴量に対応する１以上の代表高品質画像特徴量を第２選択特徴量として選択する手段１０７と、第２選択特徴量を使用して、高品質画像を作成する手段１０７と、を具備する。 （もっと読む）

本発明は、物体の総称的な３次元モデルを取得するステップと、少なくとも１つの２次元の表示として総称的な３次元モデルを投影して、３次元物体のポーズに関する情報のそれぞれの２次元の表示を関連させるステップと、画像内の物体に２次元の表示の選択・配置するステップと、少なくとも選択した２次元の表示に関連するポーズ情報から画像内の物体の３次元ポーズを決定するステップとを有することを特徴とする画像内の３次元物体のポーズを決定する方法及びデバイスに関する。 （もっと読む）

【課題】効率的に線抽出を行なう線抽出処理装置を提供する。
【解決手段】画像データに含まれる線のデータを抽出する線抽出処理装置２０２は、画像データをＸ方向に微分してＸ方向微分値データを作成するＸ方向微分処理部２０５と、Ｘ方向微分値データのうち所定区間において絶対値が最大となる微分値をＸ方向特徴微分値データとして生成するＸ方向特徴微分値データ生成処理部２０７と、Ｘ方向特徴微分値をとる特徴画素のうち、所定の条件を満たす特徴画素を、Ｙ方向における線のデータを表わす画素として抽出するＹ方向線抽出処理部２０９とを備える。 （もっと読む）

【課題】任意の輪郭線を有する物体であっても、信頼性よく、しかも頑健な形状認識を可能にする。
【解決手段】撮像された物体の画像の輪郭線上の点が検出され、該輪郭線が検出された各点Ｑ0Ｑ1．．．．．Ｑnを頂点として直線で結んだ折れ線として抽出される。２頂点を結ぶ直線Ｑ0Ｑnが予め定められた分解長さΓ（ａ＋ａ）となる区間を検査区間として、この検査区間を複数に分割して得られる各区間（ａ）で折れ線図形の面積Σ0、Σ1が計算される。そして、計算された面積に基づいてその検査区間での折れ線図形が直線、円弧あるいは擬似円弧などの基本図形として出力される。このような構成では、基本図形が高精度で抽出でき、擬似円弧を含む基本図形を用いたパターンマッチングによる物体の認識精度を向上させることができる。また、分解長さΓを変えることにより、物体の特徴量を増加させて頑健な物体認識を行うことができる。 （もっと読む）

【課題】作業分析の大幅な効率化を可能とする作業分析システムを提供する。
【解決手段】予め定められた作業を繰り返し行う作業者の複数の部位のそれぞれの動きの軌跡を表す複数の軌跡データのそれぞれから、基準サイクルとして指定された１サイクル分の軌跡データを基準サイクルパターンとして抽出し、基準サイクルの長さ及び各軌跡データから抽出された基準サイクルパターンを基に、各軌跡データから時系列な複数の区間の開始時及び終了時を検出するとともに、各区間内の軌跡データと前記基準サイクルパターンとの間の類似度を基に、当該区間が当該基準サイクルパターンに類似する類似区間であるか当該基準サイクルパターンとは非類似の非類似区間であるかを求め、複数の軌跡データのなかから、前記類似区間の数が最も多い軌跡データを基準軌跡データとして選択し、基準軌跡データ中の類似区間・非類似区間の開始時及び終了時を含む情報を記憶する。 （もっと読む）

【課題】 本願は、画像から表示と再利用のどちらにも最適なデータを生成することを目的とする。
【解決手段】 入力画像から、表示前景層のベクトルデータと非表示前景層のベクトルデータと、入力画像から表示前景層の部分を塗りつぶした表示背景層とを生成する。そして、表示前景層と表示背景層と非表示前景層とを格納した電子データを生成する。この電子データを用いて、表示用途には表示前景層と表示背景層の合成画像を、再利用用途には各層の情報表示を切り替えて再利用に提供する。このように構成することにより、表示と再利用のどちらにも最適なデータを提供できるようにする。 （もっと読む）

【課題】信頼性の高い眼の開閉状態の判定を行うことができる開閉眼判定方法及びその装置を提供すること。
【解決手段】開閉眼判定方法及びその装置は、上瞼を確実に検出する開閉眼判定確実領域[（１）、（２）]と上瞼を不確定ながら検出する開閉眼判定不確実領域[（３）、（４）]とを設定する指標となる上瞼検出判定閾値（Ｒ０１〜Ｒ５）を前記曲率閾値（１／Ｒ０１〜１／Ｒ５）に基づいて設定して、この上瞼検出判定閾値（Ｒ０１〜Ｒ５）を用いて前記開閉眼判定確実領域[（１）、（２）]と前記開閉眼判定不確実領域[（３）、（４）]とを設定するようになっている。その上、開閉眼判定方法は、した後、算出された前記上瞼の曲率が前記開閉眼判定確実領域[（１）、（２）]にある場合は前記上瞼の曲率により開眼と閉眼の判定を行い、算出された前記上瞼の曲率が前記開閉眼判定不確実領域[（３）、（４）]にある場合は前記上瞼の曲率と上瞼の曲率以外のパラメータとによって開眼と閉眼の判定を行うようになっている （もっと読む）