【課題】画像データからより確実に移動対象物を検出し識別する。
【解決手段】画像データ取得部（１００）にて対象物を撮影した画像データを規定のレートで順次取得し、画素間位置検出部（１０２）にて順次取得される複数の画像データ間の相対位置を検出し、候補領域抽出部（１０３）にて前記相対位置から前記複数の画像データ間の差分を検出しその差分を前記対象物の候補領域として１つもしくは複数抽出し、移動量検出部（１０４）にて前記複数の画像データにわたって前記候補領域の移動量を検出し、解像度向上部（１０５）にて前記移動量を基に前記候補領域の解像度を向上させる。一方、予め対象物のモデルパターンをモデル記憶部（１０７）に記憶しておき、対象物識別部（１０６）にて、解像度を向上させた候補領域と記憶されたモデルパターンとを比較して対象物を識別する。 （もっと読む）

【課題】深さ情報のみを用いて被写体を検出するに当たって、演算処理速度を高める。
【解決手段】映像処理方法は、映像の深さ情報を獲得するステップと、前記映像から目標物が存在する領域に対する第１関心領域を分離するステップと、前記第１関心領域から目標物に対する候補領域を検出するステップと、前記検出された候補領域が目標物に対応するか否かを判断するステップと、前記候補領域が目標物に対応する場合、前記候補領域を用いて目標領域を検出するステップと、前記検出した目標領域を用いて目標物の姿勢を推定するステップと、前記目標物をモデリングするステップと、を含む。 （もっと読む）

【課題】 文字や罫線の色が不定で、かつ文字色に濃淡や色の変動がある状況において、文字の画素のみを残し、その他の色の画素をドロップアウトする。
【解決手段】 入力された画像の画素を色クラスタリングして、クラスタ内の画素数から背景と文字の色を求める。画像中の色の分布から文字色の代表値を検出し、文字色の変動幅を考慮して文字色の画素を選択することにより、２値画像を生成する。また、文字の色以外の罫線などのノイズがある場合には、文字とノイズとを弁別して、ノイズをドロップアウトした文字の２値画像を生成する。２つのドロップアウト画像を用いて文字認識を行い、認識スコアが高い方を出力する。２つのドロップアウト方法による２値画像に対して文字認識することで、色むらがある場合と、罫線などのノイズがある場合の両方に対して、認識精度を向上することができる。 （もっと読む）

【課題】専用の帳票を必要とせず、罫線のない帳票にも適用可能で、しかも類似帳票を正しく識別することができる画像識別装置および画像識別方法を提供する。
【解決手段】第１の画像としてのマスター画像を入力するマスター画像入力部１０１と、第２の画像としてのデータ画像を入力するデータ画像入力部１０２と、マスター画像に対して指定されるマスク領域の組を入力するマスク領域入力部１０４と、マスター画像とデータ画像とを整合させる画像整合部１０３と、整合されたマスター画像とデータ画像との間で、マスク領域を除いた差分を抽出する差分抽出部１０５と、抽出された差分の大きさにもとづいてマスター画像とデータ画像との相違度を出力する相違度出力部１０６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 検出性能を低下させずに車両周辺の物体を高速で検出する。
【解決手段】 物体検出装置１０は、車両周辺を撮影した映像を、その映像から画像特徴を抽出した特徴映像に変換する映像変換部２０と、特徴映像を複数の領域に分割して合成する映像分割合成部３０と、合成映像を走査して第一の物体検出処理を行う第一物体検出処理部４０と、第一の物体検出処理の結果から物体候補位置を求める物体候補位置指定部５０と、物体候補位置に対して第二の物体検出処理を行う第二物体検出処理部６０を備える。 （もっと読む）

【課題】歩行者検出のためのパターン認識の計算量を軽減できる、画像認識装置を提供すること。
【解決手段】自車両の進行方向に存在する立体物までの距離を測定する測距手段と、測距手段によって同一距離として探知された測距点の集まりを囲む検出枠４５を、自車両と衝突するおそれのある障害物として検出する障害物検出手段と、検出枠４５内の障害物に限ってテンプレートマッチングによる歩行者認識を、検出枠４５の端位置を基準に設定された探索領域５０内で実行することによって、歩行者を検出する歩行者検出手段とを備える、画像認識装置。 （もっと読む）

【課題】透過画像が重ねられた字を従来よりも精度よく検出する。
【解決手段】文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から文字を検出する画像処理回路１０ｊに、次の手段を設ける。第一の画像に第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、各明度の画素の出現の度数を算出する、ヒストグラム算出部１０３。各ブロックの各明度の度数に基づいて、重畳領域から文字を検出する、文字画素判別部１０４。 （もっと読む）

【課題】枠線によって囲まれた様々な形状の対象領域を確実に認識すること。
【解決手段】交点抽出部が、入力画像から抽出した罫線同士の交点を抽出し、記憶部が、交点に属する各罫線に沿ってこの交点からそれぞれ遠ざかるまたは近づく向きの腕ベクトルと、この腕ベクトルが経路探索に用いられたか否かを示すフラグとを含んだ交点情報を記憶し、枠線抽出部が、所定の交点を始点として腕ベクトルの向きに従った経路探索を行うことによって閉じた経路が検出された場合に、この閉じた経路を枠線として抽出し、閉じた経路の検出に用いられた腕ベクトルに対応するフラグを使用済みへ更新し、すべてのフラグが使用済みへ更新された場合に、経路探索を終了させるように枠線認識装置を構成する。 （もっと読む）

【課題】簡単に有効な特徴量を抽出できるようにする。
【解決手段】 入力画像１０１から顔が検出され、顔領域１１１が設定される。顔領域１１１を基準として注目領域１１２が設定される。入力画像１０１から手が検出され、手領域１２１，１２２が設定される。顔領域１１１と手領域１２１，１２２を基準として、制限領域１３１乃至１３４が設定される。ユーザの姿勢の推定に、注目領域１１２のうちの、制限領域１３１乃至１３４を除く領域の特徴量が用いられる。 （もっと読む）

【課題】人の出入りが多いエリアなど、画像の変化が頻繁に発生する監視エリアにおいて、放置された物体などを精度よく検出する技術を提供することを目的とする。
【解決手段】物体検出装置はカメラから入力された撮像画像から背景画像を生成する。また、撮像画像と背景画像の差分画像の分散を算出し、人物を検出する。物体検出装置は、定期的に背景画像の更新を行うが、人物を検出すると背景画像の更新を中断し、人物を検出しなくなったところで物体の検出処理を行う。物体の検出処理は、現在の画像と背景画像の輝度差分画像を作成し、輝度差分画像から孤立点を除去し、さらに、過去複数フレームの輝度差分画像の論理積画像を作成する。そして、論理積画像から物体領域を抽出する。最後に物体領域について現在のカラー画像と背景のカラー画像の色相を比較し、物体の有無を判定する。 （もっと読む）

【課題】矩形フィルターを用いた物体検出において、矩形特徴を計算する際に使用する積分画像を保持するためのメモリー・バッファー量を削減する。
【解決手段】入力画像全体の積分画像を生成するのではなく、スキャン位置毎に検索ウィンドウの大きさに相当する必要なサイズだけの部分的な積分画像を生成して矩形特徴を計算する。また、既に計算した検索ウィンドウ分の積分画像のうち、後続のスキャン位置でまだ必要な値はメモリー・バッファーに保持し続けながら、スキャンする度に新たに検索ウィンドウに加わる領域についてのみ、計算済みの注目画素点の値を利用して積分画像を計算する。 （もっと読む）

【課題】画像の探索目的に関連のあるすべての領域の完全な分析を保証する、より組織的に構造化されたヒューマン・ベース画像分析手法を提供する。
【解決手段】第１のユーザに画像を表示し、前記第１のユーザの注視を追跡し、前記第１のユーザの最初の注視データを収集し、該最初の注視データは複数の注視点を含み、前記画像内の注視データの密度にもとづいて該画像の少なくとも一つの未注視領域を識別し、前記画像の第１のサブセットを少なくとも表示し、少なくとも一つの未注視領域の個別の未注視領域を含むように前記画像の第１のサブセットを選択し、前記個別の未注視領域への注意を喚起するような表現で前記画像の第１のサブセットを表示する。 （もっと読む）

【課題】種々の火災性状を高精度に検出することのできる火災検出システムを得る。
【解決手段】監視対象の２次元画像に対して画像処理を施すことにより火災を検出する火災検出システムにおいて、動きや見え方等の性状の異なる火災を検出するために、それぞれの性状に合わせて検出感度を高めた複数の検出アルゴリズムを備えるとともに、複数の検出アルゴリズムを並列に実行可能とする。また、各検出アルゴリズムは、検出機能のＯＮ／ＯＦＦ、検出領域の細分化、および検出領域のマスク処理を、個別に行うことができる。 （もっと読む）

【課題】
ユーザの負担を軽減しつつ、画像中の精度良くオブジェクト領域を抽出するオブジェクト抽出装置及び方法並びにプログラムを提供する。
【解決手段】
操作に応じて画像中に閉曲線からなるオブジェクト指定線を設定するオブジェクト指定線設定手段と、オブジェクト指定線の内部領域を第１領域として設定する第１領域設定手段と、第１領域を内部に含む拡大領域から第１領域を差し引いた領域を第２領域として設定する第２領域設定手段と、画像の第１領域及び第２領域における支配的パラメータを抽出する支配的パラメータ抽出手段と、支配的パラメータに基づいてオブジェクト特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、オブジェクト特徴量に基づいて画像中のオブジェクト領域を抽出する領域抽出手段と、を備える。 （もっと読む）

【課題】顔認識において、なりすましを正しく検出可能な画像処理技術を提供する。
【解決手段】取得部５１は、撮影された認証対象の画像を時系列に取得して、隣接フレームを抽出する。設定部５２は、隣接フレームのそれぞれについて、顔領域と背景領域とを設定する。対応付け部５３は、顔領域と背景領域とのそれぞれにおいて、隣接フレーム間の各画素の対応付けを行う。算出部５４は、顔領域と背景領域とのそれぞれにおいて、動き特徴量を算出する。判定部５５は、顔領域における動き特徴量と背景領域における動き特徴量とを比較して、認証対象が写真であるか人間であるかを判定する。 （もっと読む）

【課題】時系列画像の中からダイジェスト画像群を適切に抽出すること。
【解決手段】本発明のある実施形態において、画像間変化量算出部１５１は、時系列画像を構成する画像毎に、時系列順が近傍である近傍画像との間の変化量を画像間変化量として算出する。１次ダイジェスト画像群抽出部１５２は、時系列画像の中から、各画像の画像間変化量をもとに１次ダイジェスト画像群を抽出する。区間変化量算出部１５４は、１次ダイジェスト画像群を構成する各画像で区切られる時系列画像の各時系列区間における区間変化量を算出する。ダイジェスト画像群抽出部１５５は、時系列画像の中から、画像間変化量と区間変化量とをもとにダイジェスト画像群を抽出する。 （もっと読む）

【課題】人体と寝台等の人体以外の被写体とが接触していても、医用画像において、人体の領域とそれ以外の領域とを分離する。
【解決手段】画像取得部１が、被写体の頭部を複数の切断位置で切断したときの各輪切の画像からなる複数のＣＴ画像を取得する。多値化部２が、複数のＣＴ画像のそれぞれを多値化して多値化画像を生成し、結合部３が、多値化画像の連結成分同士を結合する。削除部４が、ＣＴ画像から人体以外の領域を削除し、疑似３次元医用画像生成部５が、人体以外の領域が削除されたＣＴ画像の人体の領域を表す画像情報に基づいて、例えばｍｉｎＩＰ法を実行することにより疑似３次元医用画像を生成する。表示部６が、疑似３次元医用画像生成部３により生成された疑似３次元医用画像を表示する。 （もっと読む）

【課題】パーティクルフィルタを用いた追尾精度の高い目標追尾装置を提供する。
【解決手段】追尾対象の指定を受け付ける追尾対象指定受付部と、目標色を設定する目標色設定部と、補助対象および補助目標色を設定する補助目標色設定部と、追尾対象の初期位置を記憶する追尾対象位置格納部と、補助対象のそれぞれの初期位置を記憶する補助対象位置格納部と、パーティクルを用いて、パーティクル周辺の色と目標色との比較によって求められる色尤度の測定を行ない、追尾対象の領域を推定し、さらに、パーティクル周辺の色と補助目標色との比較によって求められる色尤度の測定を行ない、補助対象の領域を推定するパーティクルフィルタ処理部と、追尾対象の移動ベクトルと、補助対象の移動ベクトルとの差の大きさが基準値以上の補助対象を補助対象から除外する補助対象領域評価部とを備えた目標追尾装置。 （もっと読む）

【課題】 認知光源から推定される比較的安定した照明色度を基盤にしてハイライトの特性を考慮することによって正確度が高い照明色度変換装置、及び、その方法を提供する。
【解決手段】 照明色度を推定する装置は、カラー映像を入力する映像入力部４０と、入力されたカラー映像からハイライト領域を抽出するハイライト検出部４１と、各ハイライト領域を色度座標に投影して色度座標上に分布する模様に対する幾何学的表現変数を算出するハイライト変数計算部４２と、入力されたカラー映像に対して認知光源推定方式により照明色度を推定する認知光源照明色度推定部と、幾何学的表現変数中、前記認知光源照明色度推定部により推定された照明色度周囲に位置した所定数の幾何学的表現変数を選択し選択された幾何学的表現変数を利用して最終照明色度を算出する修正色度計算部４４とを含む。 （もっと読む）

【課題】背景側画像が不安定であったり、背景と原稿との材質が類似していたりしても原稿のエッジを高い精度で検出できるようにする。
【解決手段】本発明のエッジ検出方法は、画像を尽くす全ての探索行に対し、画像の端からエッジと直角な方向に探索してエッジ片を検出し、エッジ片が検出できない行が存在する場合、全ての探索行に対し、画像の中央付近から画像の端へと探索することにより、エッジ片を検出する。これらのエッジ片から直線エッジを決定する。全ての探索行に対するエッジ片から複数のエッジ候補を求め、その中から最適な候補を選ぶ。画像において原稿から罫線を抽出し、この罫線との比較に基づいて最適な候補を選ぶ。 （もっと読む）