【課題】高い検査精度の外観検査を短時間で実現する。
【解決手段】色抽出部５は、正常状態の検査対象物を撮像したＲＧＢカラー画像について、ＲＧＢの各座標値を特徴量とする学習データを画素ごとに作成する。分類部２は、各学習データを競合学習型ニューラルネットワーク１に入力して学習させ、クラスタリングマップを作成する。学習後、分類部２は、競合学習型ニューラルネットワーク１に再度入力させた学習データごとに、クラスタリングマップ上の各ニューロンにおいてユークリッド距離を求め、各ニューロンについてユークリッド距離のリストを作成する。その後、分類部２は、各ニューロンについて、上記リストの最大値を分散とし、重みベクトルを平均ベクトルとして定義したガウス関数を設定する。その後、分類部２は、学習データごとに全ニューロンのガウス関数値総和を求め、全学習データに関するガウス関数値総和の最小値を下限閾値に設定する。 （もっと読む）

【課題】監視対象の環境変化にも対応可能で、背景領域とその他の領域を精度よく切り分けることができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置１０は、監視対象を撮影した監視画像を取得する画像取得部１１０と、監視画像の各画素ごとに特徴量の値の出現度合いを表した背景モデルを記憶する記憶部１５０と、監視画像における注目画素に対して、注目画素の特徴量の値およびその注目画素の近傍画素の特徴量の値を算出する特徴量算出部１２０と、背景モデルにおける注目画素について、特徴量算出部１２０により算出された注目画素の特徴量の値及び近傍画素の特徴量の値に対応する出現度合いを高くするように、背景モデルを更新する背景モデル作成部１３０とを有する。 （もっと読む）

【課題】輝度勾配に基づく特徴量を用いた物体検出装置において、物体の検出精度を向上させる。
【解決手段】入力画像中を複数に分割した領域の輝度勾配に基づいて領域の第１の特徴量を算出し、位置が異なる複数の領域の第１の特徴量同士を組み合わせた第２の特徴量を算出し、第２の特徴量に基づいて入力画像中の物体を識別する物体検出装置において、第２の特徴量を入力とし、学習サンプルの重みから算出される物体である条件付き確率が物体以外である条件付き確率より高いか否かにより、物体又は物体以外とを識別する弱識別器を構築し、複数の弱識別器を用いた第１のアダブーストにより、入力画像のすべての領域それぞれにおいて、物体の識別に有用な第２の特徴量を選択する第１強識別器を構築し、第１強識別器を用いた第２のアダブーストにより、複数の領域のすべての組み合わせに対応する第２の特徴量から、物体の識別に有用な領域の組み合わせを選択する。 （もっと読む）

本発明は、各画像領域に関連し、第1のベクトルデータ、第2の角度データ、および第3のスケールデータを含む画像記述子のセットを格納するメモリ(3)を備えた画像認識用支援装置に関する。第1の演算器(13)は、第1のデータの間の比較から、記述子のベクトルの類似度基準のチェックを示すブール変数を設定する。第2の演算器(15)は、第2のデータから回転角度パラメータを設定する。第3の演算器(17)は、第3のデータからスケールファクタパラメータを設定する。制御器(5)は、記述子の第1および第2のセットの指定を受取り、第1および第2のセットの記述子を含む各ペアに対し、類似する記述子のペアのリストを推定するように、前記ペアのそれぞれに対し、得られたパラメータのグループを格納するために、前記パラメータの統計処理を用いた、第1および第2のセットの画像の類似度の推定器(21)と同様に、第1の演算器(13)を適用し、第2および第3の演算器(15, 17)を呼出す。
（もっと読む）

【課題】評価対象の目立ちを定量的に評価可能にする。
【解決手段】評価対象５０を撮像した撮像画像に対し、前記評価対象５０と背景５２の各輝度が等しい場合に目立ちが無いと評価し、前記評価対象５０と前記背景５２の輝度対比が大の場合に、その大きさの度合いに応じて前記評価対象５０の目立ちを高く評価し、この評価結果に基づいて、前記撮像画像から前記目立ちを反映した目立ち画像を生成する目立ち画像生成装置１１を構成した。 （もっと読む）

【課題】上位階層の画像間における位相ずれの影響を緩和できるようにすると共に、動きベクトルの検出精度を向上できるようにする。
【解決手段】階層化タップ決定回路４Ａは、注目ブロックから時間方向又は空間方向の近傍に位置するブロックの動きベクトルを動きベクトルメモリ５から取得し、当該動きベクトルと分割ブロックサイズから注目ブロックの位相ずれ量を算出する。そして、算出された位相ずれ量からタップの重みを決定する。階層化回路６は、この重みが決定されたタップを用いて注目ブロックの階層化画像を階層毎に生成する。これにより、上位階層の画像間における位相ずれの影響を緩和できる。従って、上位階層における動きベクトルの検出精度を向上できると共に、下位階層における動きベクトルの検出精度を向上できる。 （もっと読む）

【課題】安定して年齢推定することができる年齢推定方法及び年齢推定装置を提供する。
【解決手段】顔の特徴量と年齢は完全な相関関係にない（例外が多い）ことに着目し、所定の年齢以上／未満に大きく分類する判定機３−１〜３−６と、各判定機３−１〜３−６の判定結果を統合することにより顔画像の人物の年齢を推定する判定結果統合部４とを備える。これにより、所定の年齢前後では“実年齢と見かけ年齢の違い”、“見かけ年齢の個人差・バラツキ”、“性別による経年傾向の違い”が原因で誤判定する可能性が少なからずあるものの、所定の年齢から離れた顔に対する判定性能を高くとることができ、従来の年齢推定方法よりも安定した年齢推定が可能となる。また、大まかに分類する判定機３−１〜３−６とすることで少数の学習データで学習が可能となり、学習が容易になる。 （もっと読む）

【課題】モデルを利用して圧縮する場合の演算量を削減することができる画像処理システムを提供すること。
【解決手段】画像処理システムは、撮像画像から特徴領域を検出する特徴領域検出部と、物体が特徴パラメータで表現された３次元モデルを格納するモデル格納部と、撮像画像における特徴領域の画像を、モデル格納部が格納している３次元モデルに適応させることにより、特徴領域の画像に撮像されている物体を表す、３次元モデルにおける特徴パラメータの値を算出するパラメータ値算出部と、パラメータ値算出部が算出した特徴パラメータの値および特徴領域以外の領域の画像を出力する出力部と備える。 （もっと読む）

【課題】画像形成システムの出力画像は多数の画像変換の産物であり、その各々が自身のノイズ特性を修正する。従って、（画像キャプチャ装置の特性を定量化するノイズテーブル等の）出力前ノイズテーブルは出力画像のノイズ特性を表わしていない。
【解決手段】画像におけるノイズ出現の評価方法であって、画像の輝度に対するノイズ度合を表わすノイズテーブルを編成するステップと、前記ノイズテーブルからノイズ測度を生成するステップを含み、前記ノイズ測度は画像におけるノイズ出現を表わすことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】
眼や口などのパーツが似たような形状となっている場合であっても、表情を正確に認識できるようにした表情認識装置、撮像装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】
表情認識装置１０は、入力された画像から人物の顔画像を検出し、当該検出した顔画像から表情毎に対応した表情評価値を算出し、当該算出された表情評価値と、表情評価値に対応して設けられた表情判定用閾値との関係を顔画像に基づき更新するとともに、当該更新された表情評価値と表情判定用閾値との関係に基づき顔画像の表情を判定する。 （もっと読む）

【課題】画像間の位置合わせを行う際に、光学系の収差の影響が考慮されていなかった。
【解決手段】本発明による画像処理装置は、複数枚の画像間で、動きベクトル算出により画像の位置合わせ処理を行う画像処理装置であって、動きベクトルを測定するための複数の動きベクトル測定領域を設定する動きベクトル測定領域設定部１０３と、複数の動きベクトル測定領域の動きベクトルを算出する動きベクトル算出部１０４と、画像を取得する際に用いられた光学系の局所倍率の情報に基づいて、複数の動きベクトル測定領域における動きベクトルの信頼度を算出する動きベクトル信頼度算出部１０５と、動きベクトルの信頼度に応じて、複数の動きベクトル測定領域における動きベクトルを統合することにより、画像間の動きベクトルを求める動きベクトル統合処理部１０６とを備える。 （もっと読む）

本発明は、モデルベースの画像セグメント化を用いて画像データにおける対象物をセグメント化するシステム１００に関する。このシステムは、メッシュの現在の位置に基づき上記メッシュの外部エネルギーを計算するため、上記画像データにおける特徴を特定する特徴ユニット１２０を有する。この特徴ユニット１２０は更に、上記画像データにおいて特定される上記特徴に含まれることになる特徴を特定するため、上記画像データにおける複数の候補特徴を選ぶ候補特徴ユニット１２２と、上記画像データの領域に対する上記複数の候補特徴の各候補特徴の位置を決定する位置ユニット１２４と、各候補特徴の強度を計算する特徴関数ユニットであって、上記各候補特徴の強度が、上記領域に対する上記各候補特徴の位置に依存する、特徴関数ユニット１２６と、上記複数の候補特徴の各候補特徴を評価し、上記評価に基づき上記複数の候補特徴における上記特徴を特定する評価ユニット１２８とを有する。回避されるべきである上記領域内部に、例えば、上記画像データにおける別の対象物に対して適合される別のメッシュ内部に、選ばれた候補特徴が配置されるかどうかを決定すると、上記各特徴の強度の上記計算の間、及び従って上記複数の候補特徴の上記評価の間、この候補特徴に罰を科すことが可能になる。
（もっと読む）

【課題】ノイズ成分の影響を受けにくく、かつ画素データがなだらかに変化する箇所の輪郭を抽出できる輪郭抽出装置を提供する。
【解決手段】本輪郭抽出装置の制御部１００は、対象画像から１行分の画素データを順に抽出し（Ｓ２１）、得られた画素データ群により表されるデータ折れ線の凹部を検出するための２つの検出折れ線を表す２つの検出データ群を算出し（Ｓ２２）、得られた検出データ群のそれぞれと、画素データ群との差分値がともに閾値を超えないｘ座標を求めることにより、データ折れ線の凹部に対応する画素からなる輪郭位置を判定し（Ｓ２３）、以上の処理を全行に渡って繰り返す（Ｓ２４）。よって画素データを累積的に加算する場合のようにノイズ成分の影響を受けることがなく、かつ上記検出折れ線により画素データがなだらかに変化する箇所の輪郭を正確に抽出できる。 （もっと読む）

【課題】本発明は、画像品質判定における誤判定を抑制することが可能な技術を提供する。
【解決手段】プリンタ１０は、画像においてエッジ量が基準値よりも多いエッジ領域を特定するエッジ領域特定部３１５と、エッジ領域を周波数領域で表したパワースペクトルを生成する周波数変換部３２０と、パワースペクトルにおける振幅値の手ブレ方向を特定する手ブレ方向推定部３３０と、手ブレ方向の振幅値を一次元化した一次元振幅データを生成する一次元化部３４０と、一次元振幅データを周波数に応じて重み付けする重み付け部３５０と、一次元振幅データにおいて振幅値が谷状に変化する領域の周波数に基づいて手ブレ画像であるか否かを判定する判定部３６０とを備える。 （もっと読む）

センサの視野内にある対象物の物理的特徴の動的特徴検出のためのシステムおよび方法が開示される。動的特徴検出は、複数のアラインメントに対応する複数の画像を捕捉および処理するために、対象物または材料の視野内の運動および／または視野を横切る運動を使用することにより、物理的特徴とピクセルグリッドとの偶発的アラインメントの効果を実質的に低減する。ある特徴の位置、重みおよびその他の属性の評価は、当該特徴が視野内を移動して複数のピクセルグリッドアラインメントに現れるときの当該特徴の外観の解析に基づいている。この結果得られる信頼性および正確性は先行技術の静的特徴検出システムおよび方法より優れている。
（もっと読む）

【課題】画像における器官領域の設定処理の精度向上および効率化を図ることを可能とする。
【解決手段】画像処理装置は、顔領域の検出を行う顔領域検出部と、顔領域の検出結果に基づき顔領域が真に顔の画像に対応する画像領域であることの確からしさを表す顔領域信頼度を算出する顔領域信頼度算出部と、顔領域信頼度に基づき顔領域における器官領域の設定方法を決定する設定方法決定部と、決定された設定方法で器官領域を設定する器官領域設定部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】本発明は、手ブレ判定における誤判定を抑制することが可能な技術を提供する。
【解決手段】プリンタ１０は、画像を周波数領域で表したパワースペクトルを生成する周波数変換部３２０と、パワースペクトルにおける振幅値の手ブレ方向を特定する手ブレ方向推定部３３０と、手ブレ方向の振幅値を一次元化した一次元振幅データを生成する一次元化部３４０と、一次元振幅データを周波数に応じて重み付けする重み付け部３５０と、一次元振幅データにおいて振幅値が谷状に変化する領域の周波数に基づいて手ブレ画像であるか否かを判定する判定部３６０とを備える。 （もっと読む）

【課題】顔器官の輪郭検出を高精度に行う。
【解決手段】予め輪郭に近似する輪郭線Ｏを設定する。そして、輪郭線Ｏ上において長さｄｌを有する微小線要素における法線単位ベクトルｐを算出する。一方、左目画像データＬＥを変換することにより得られたＺマップにおけるスカラー量Ｚ（ｘ，ｙ）の勾配ベクトルｇを算出する。微小線要素に関する法線単位ベクトルｐと勾配ベクトルｇの内積（微小評価値）を輪郭線Ｏに沿って線積分（合計）することにより評価値Ｖを算出する。そして、評価値Ｖを大きくするような輪郭線Ｏを探索する。 （もっと読む）

【課題】
眼の大きさの個人差によらず、眼の開閉度を高精度に検出できるようにした眼の開閉度判定装置、方法及びプログラム、撮像装置を提供する。
【解決手段】
眼の開閉度判定装置は、画像を入力し、当該入力された画像から人物の顔を検出し、当該検出された顔から眼の開閉状態に係わる特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量と所定特徴量との差を特徴変化量として算出し、重みが設定された特徴量と特徴変化量とに基づいて検出された顔における眼の開閉度合いを算出する。 （もっと読む）

【課題】画像中の検出対象を検出する処理において、検出性能の向上と必要なメモリ量の低減化を両立させる。
【解決手段】画像処理装置は、画像から複数の部分画像を切り出し、部分画像において、注目画素とその周辺の周辺画素との間で画素値の差分値を算出する。そして、画像処理装置は、部分画像が上記複数の部分画像の何れであるかを特定する識別情報と、差分値とに基づき、各差分値に対するパラメータ値を決定し、決定されたパラメータ値を用いて、当該注目画素に対応した特徴量を算出する。そして、画像処理装置は、部分画像内の各画素を注目画素として、上記手順により特徴量を算出することで、当該部分画像に対する特徴量を取得する。 （もっと読む）