【課題】対象物の過検出を抑え、対象物の検出精度を向上させる。
【解決手段】画像処理装置１００は、複数の識別器を用い、処理対象の画像から対象物を含む可能性のある領域を注目領域として検出する識別部１１０と、前記注目領域から所定の特徴を検出し、前記所定の特徴の位置（以下、「特徴位置」という。）及び前記所定の特徴の量（以下、「特徴量」という。）を抽出する特徴抽出部１２０と、前記注目領域における前記特徴位置及び前記特徴量に基づき前記注目領域が前記対象物を含むか否かを判定する判定部１５０と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 複数のディジタル画像の位置合わせにおいて、局所解に陥る可能性を低減しつつ、高精度な位置合わせを実現すること。
【解決手段】 ２つの画像の位置合わせをコンピュータで実現するための画像処理プログラムであって、２つの画像を取得する取得ステップと、複数のパラメータを用いて、位置合わせに関する評価値を、２つの画像に基づいて算出する算出ステップと、複数のパラメータのそれぞれの重みを設定する設定ステップと、設定ステップにおいて設定された異なるパラメータを用いて算出ステップにおいて算出された複数の評価値を比較して、２つの画像の相対的な位置を検出する検出ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】画像情報の評価を、より適切に行うことができる画像評価方法を実現する。
【解決手段】
取得された画像情報について、複数の項目から選択された１つの項目を所定項目として個別に評価し、個別評価を求めるステップと、他の１つの項目を他の所定項目として個別に評価し、他の個別評価を求めるステップと、これらの個別評価と他の個別評価とに基づき、ガウス関数を用いて総合評価を求めるステップと、個別評価、他の個別評価、及び総合評価を、取得された画像情報に付加する評価付加ステップとを行う。 （もっと読む）

【課題】 一つの評価基準だけでは偏りが生じる可能性があった。
【解決手段】 画像処理の中枢をなすコンピュータ２１はステップＳ１２０，Ｓ１４０にて異なる評価基準で画素の画像データをサンプリングしておくとともに、ステップＳ１８０にて入力される画像評価オプションに基づいてステップＳ１９２〜Ｓ１９６にて重み付け係数ｋを決定し、この決定した重み付け係数ｋを使用してステップＳ３１０にて集計結果を合算して輝度分布ヒストグラムを生成することにより、複数の評価基準を合算した総合的な集計結果に基づいて画像を評価し、ステップＳ３１０〜Ｓ３５０にて最適な画像処理を実行することができる。 （もっと読む）

【課題】広域な範囲で、かつ詳細に物体を高速に検知できるようにする。
【解決手段】読出部２０は、検知した物体領域に基づいて画像を読み出す領域及び解像度を決定する。そして、画像を読み出す処理及び領域を決定する処理を繰り返すようにして、領域を絞り込みながら、解像度を上げ、検知した物体領域に絞り込んで所望の物体を認識するようにして、高画素のイメージセンサを備えた監視カメラを用いても人物や物体の侵入検知を、実用的な時間内に行うことができるようにする。 （もっと読む）

【課題】学習に必要な演算量を低減可能なパターン識別装置の学習方法を提供する。
【解決手段】特徴抽出用パラメータに従ってデータから識別用特徴量を抽出する特徴抽出器１１と、識別用特徴量を入力としてそのデータに表されたパターンを識別する識別器１２とを有するパターン識別装置１の学習方法は、（ａ）学習用データセットに含まれる同一のパターンが表された学習用データの組を特徴抽出器１１に入力して得られる識別用特徴量のクラスタを決定するステップと、（ｂ）クラスタ間の最小距離を求めるステップと、（ｃ）最小距離の極大値が検出されたか否か判定するステップと、（ｄ）極大値が検出されていないと判定した場合、特徴抽出用パラメータを変更して、ステップ（ａ）〜（ｃ）を繰り返すステップと、（ｅ）極大値が検出された場合、その極大値に対応する特徴抽出用パラメータが、パターン識別処理の実行時に使用されるものとするステップを含む。 （もっと読む）

【課題】行動推定装置において、推定行動の検出精度を向上させること。
【解決手段】予め設定された複数の分類区分それぞれについて、各特定行動に対応する行動推定モデルそれぞれを予め用意する。そして、画像から特徴点データを検出し（Ｓ１２０）、その特徴点データの中で、確定行動を特定していた期間中に検出した特徴点データを、各分類区分それぞれについて、その確定行動に対応する行動推定モデルに照合することで、各分類区分に対する運転者の適合度合い（区分適合度）を導出する（Ｓ１４０）。特徴点データを全行動推定モデルに照合した照合一致度に、区分適合度を乗じた結果を特定行動毎に累積し、その累積した結果が、最も大きな値となった行動推定モデルに対応する特定行動を推定行動として検出する（Ｓ１５０）。これにより、信頼度が高い行動推定モデルと特徴点データとの照合結果ほど、推定行動を検出する際に重要視される。 （もっと読む）

【課題】動画像に適用した場合に、短時間で、時間方向に安定した処理結果を得ること。
【解決手段】本発明に係る画像処理装置１は、現フレーム画像と前フレーム画像の相違度に基づいて、現フレーム画像の各ノードの信頼度を算出するノード信頼度算出部１４と、前フレーム画像の各領域に付与したタグを、対応する現フレーム画像の各ノードに対して割り当てるノードタグ割り当て部１５と、現フレーム画像に含まれる２つのノードが同一の領域に含まれるか否かを判定する評価基準に基づいて、２つのノードを含む領域を算出する領域算出部１６を備え、領域算出部１６は、２つのノードに対して割り当てられたタグが同一のタグであるか否かを判定し、タグの一致状況とノードの信頼度に応じて、評価基準を補正する。 （もっと読む）

【課題】複数のフレームの画像について所定の画像部分に関する情報を登録する画像処理システムで、例えば、顔画像などの登録に要する演算処理を軽減し、画像の登録に要する処理時間の短縮を図る。
【解決手段】複数のフレームの画像を時系列順に処理する場合、初期探索手段が所定数の初期のフレームの画像において当該フレームの内に設定される所定の局所領域の内で探索対象となる画像部分を探索し、追従探索手段が前記初期のフレームより時系列順で後のフレームの画像において当該フレームの内にそれより時系列順で前のフレームの画像で得られた前記探索の結果に基づく情報を用いて局所領域を設定し当該局所領域の内で探索対象となる画像部分を探索し、画像部分情報登録手段が探索された画像部分の一部又は全部について当該画像部分に関する情報を登録する。 （もっと読む）

本発明は、検出窓を走査することにより、画像内の物体を認識および位置特定する装置に関する。
本発明によれば、装置（１）は、同時ハードウェアタスク用のパイプライン形式で設計されたデータストリームアーキテクチャを含み、このアーキテクチャは、
各検出窓に対して記述子（Ｄ）を生成する手段（４、５、６、９）と、
各記述子に対して方位勾配のヒストグラムを決定するヒストグラム決定部（７）と、
Ｎ個の並列の処理ユニット（ＵＴ）であって、各処理ユニットは、各記述子に関連付けられたパラメータに応じてヒストグラムを解析することにより、関係する記述子が認識対象物体の少なくとも一部分を含む確率を表すパーシャルスコアを与えることが可能であり、各検出窓のパーシャルスコアの合計は、検出窓（Ｆ_１、Ｆ_２、…、Ｆ_Ｎ）が認識対象物体を含む確率を表すグローバルスコア（Ｓ_１、Ｓ_２、…、Ｓ_Ｎ）を与える、処理ユニット（ＵＴ）と、を含む。
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【課題】顔に対して当たる光の方向に関係なく、画像から顔の部位を高精度に検出できる顔部位検出装置を提供することを課題とする。
【解決手段】ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴を用いて顔の部位を検出する顔部位検出装置であって、撮像手段で撮像された画像から顔を検出する顔検出手段と、顔検出手段で検出された顔の画像を複数に分け、当該分けた各領域における輝度情報を算出する輝度算出手段と、輝度算出手段でそれぞれ算出された各領域の輝度情報を比較し、輝度の低い領域側のｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴の重みを大きくする又はｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴の閾値を小さくする補正手段とを備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】精度の高い注目指標を算出して広告メディアなどのメディア情報の注目度を測定可能な技術を提供する。
【解決手段】広告メディア掲示位置の近傍に設置されたカメラの撮像画像が広告効果測定装置１０の画像入力部１１に入力される。この装置１０は、入力画像から顔領域を検出する顔検出部１２と、顔領域をもとに顔姿勢パラメータ値を推定する顔姿勢推定部１３と、検出顔の状態を判別する状態判別部１４と、検出顔に検出ＩＤおよび注視時間を付与する検出ＩＤ・注視時間付与部１５と、各部１２．１４．１５の処理結果を一時記録する前検出状態記録部１６とを備えている。この各部１２〜１５の処理結果のいずれか／すべてが注目者ログ記憶部１７に蓄積される。このログをもとに注目指標集計部１８が指定期間内の注目者指数を求め、該注目者指数を集計する。この集計結果が出力手段１９にて出力される。 （もっと読む）

【課題】処理速度を向上させた画像認識を行う。
【解決手段】ピラミッド画像生成部２０は、入力された画像から、複数の解像度（スケール係数）が異なる画像を生成する。スケール係数の異なる画像に対して、フィルタ処理が施される。フィルタは、例えば、ガウス幅σ＝１のガウス関数のフィルタである。複数の画像に対してフィルタ処理を施すが、ガウス幅の異なる複数のフィルタを用いて処理を行うのではないために、処理の低減をはかることができる。本発明は、画像から対象物を認識する認識装置や認識装置のための学習を行う学習装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】 画像群の特徴点の対応を決定する際に、誤対応を取ることが多い。この誤対応によって、他の対応する点の組み合わせにも影響し、算出される類似度の精度も低下する。
【解決手段】
原画像と原画像を縮小した縮小画像とを有する画像群から複数の特徴点と各特徴点の局所特徴量とを抽出し、第１の画像群が有する第１の画像と第２の画像群が有する第２の画像とを比較して、前記第１の画像のオブジェクトと前記第２の画像のオブジェクトとの大きさが近くなる第１の画像と第２の画像との関係を判定し、判定した関係に近い画像から抽出した特徴点ほど優先度を高くして、前記第１の画像群と前記第２の画像群との類似度を算出する。 （もっと読む）

【課題】ｒａｗデータに適用でき、精度が高く、画素の分光感度と配置に制限がないエッジ検出装置を提供する。
【解決手段】撮像素子が有する異なる分光感度を持つ複数の撮像画素のそれぞれから、撮像画素の位置、分光感度、測定信号量と含む撮像データを入力する撮像データ入力部１０１と、ブロック内において、異なる位置に存在し、かつ、同一の分光感度を持つ各撮像画素の位置と測定信号量とに基づいて、前記位置に対応する前記測定信号量の増減量を表す２次元ベクトルである局所エッジを算出する局所エッジ検出部１０２と、局所エッジにおける自己相関行列からエッジ強度とエッジ方向を求めるブロックエッジ推定部１０３とを備える。 （もっと読む）

【課題】所定の値より大きな固有値を持つ主成分ベクトルとそれらに対応する固有値を選択的に用いた直交化により各クラスのパターン分布を直交化することで、高精度に識別可能なパターン認識装置を提供する。
【解決手段】入力パターンを認識するパターン認識装置は、擬似直交化変換データ生成格納部３０３と擬似直交化変換部３０４と辞書部分空間生成部３０６と入力部分空間生成部３０５と類似度算出部３０８と識別部３０９とからなる。擬似直交化変換データ生成格納部は３０３は、複数の識別クラスにそれぞれ属する複数の学習パターンを主成分分析することにより得られる、複数の上位の主成分ベクトルとそれらに対応する固有値を用いて、各識別クラスのパターン分布同士を直交状態に近づける擬似直交化変換を行うためのデータセットを生成し格納する。このデータセットを用いて、辞書部分空間や入力部分空間を擬似直交化変換部３０４において直交化する。 （もっと読む）

【課題】動きベクトルの誤検出を抑えつつ、動きベクトルの検出のための回路規模または処理時間を小さく抑えることが可能な動きベクトル検出装置および画像処理装置を提供する。
【解決手段】間引き部１２で、入力フレームの各座標において、水平方向にＭ（Ｍは１以上の整数）画素、垂直方向にＮ（Ｎは１以上の整数）画素からなる領域の複数の画素から代表１画素に間引いた後で、適合度候補算出部１３によって適合度候補を算出するので、適合度候補を算出するための演算量を削減することが可能となる。これによって、適合度候補を算出するための回路規模または処理時間を小さく抑えることができる。この適合度候補を用いて動きベクトル候補が算出され、動きベクトルが検出されるので、動きベクトルの検出のための回路規模または処理時間を小さく抑えることができる。 （もっと読む）

【課題】デジタル画像を支配する印象を特定して、そのデジタル画像の印象を強める効果のある処理を施して表示する画像表示方法、それを実行するプログラム、及び、画像表示装置を提供する。
【解決手段】複数の判定部１１を有する印象判定処理部１０において、入力された画像２００の印象ラベルに対する印象判定を、複数の判定部１１ごとに行い、印象決定部４０により、その判定結果が閾値以上となっている印象ラベルを当該画像の印象ラベルとして、表示装置３に画像を表示する際に、決定された印象ラベルの有する印象を強化する処理を画像に対して施す画像表示方法、その実行プログラム、画像表示装置。 （もっと読む）

【課題】様々な外乱要因のある条件でもロバストに静止領域を検出する。
【解決手段】静止領域検出装置１０の初期背景作成部２は画像入力装置から取得された画像を用いて加重平均画像を計算して前記背景画像を作成すると共に定常的な揺らぎを正規分布によってモデル化して前記閾値画像を作成する。前景箇所抽出部３は前記取得された画像と前記作成された背景画像との差分計算を前記閾値画像に基づき行い前景を算出する。次に前記取得された画像と前記作成された背景画像に基づく指標値を計算することで前記両者の画像を比較する差分計算により前景を算出する。そして、前記二つの前景の論理積を計算して前景領域を算出する。逐次背景更新部処理５は前記取得された画像と前記作成された背景モデルを用いて前景箇所抽出３で前景と判断されなかった領域と静止箇所評価部４で静止領域と判断された領域について背景モデルを新たに作成する。 （もっと読む）

【課題】
本発明では、店舗や駐車場等に設置された監視カメラから得られる画像データを利用して、顧客動向の重要な情報である店舗等への入場者の数を計測する入場者管理システムを提供することを目的とする。
【解決手段】
本発明は、所定の間隔で画像データと共に、撮影した時刻を出力する監視カメラを備えた入場者管理システムであって、時刻に関して連続する２つの画像データの所定領域部分について、対応する画素毎に比較した結果に基づいて、画像データの所定領域の中で動く物体であって、該所定領域に入場した入場者を検出する入場者検出手段と、時刻に関して連続する２つの画像データ間における、入場者が検出された位置関係に基づいて、入場者をそれぞれ識別する入場者識別手段と、入場者識別手段により識別される入場者の数を計測する入場者数計測手段と、を有することを特徴とする。 （もっと読む）