【課題】 拡張性が高く、効率的な運用を行うことができ、さらには、ネットワーク負荷を軽減し、セキュリティ性を向上することができるシステムを提供できる。
【解決手段】 入力端末とサーバと有するシステムであって、サーバのデータベースには検索対象となる複数の人物の顔の特徴データを登録しておき、入力端末が顔画像から顔の特徴データを生成し、顔画像データではなく、顔画像データから抽出された顔の特徴データを入力端末からサーバへ送信し、サーバが入力端末から受信された顔の特徴データにより照合処理を行うようにしている。 （もっと読む）

【課題】 発話者の無声音声と発声時の口唇の動画情報を利用して、通常の有声音を含む発話時に想定される音声を合成する音声通話装置および音声通話システムを提供することを目的とする。
【解決手段】 音声通話装置は固定電話や携帯電話等であり、マイクロフォン１００と音声信号分析器１０１、カメラ１０２、映像信号分析器１０３、音声信号合成器１０４、辞書情報データベース１０５から構成されている。マイクロフォン１００は、音声を入力するためのものであり、マイクロフォン１００から入力された音声（ここでは、無声音）が音声信号分析器１０１へ送信される。音声信号分析器１０１は、マイクロフォン１００から入力された無声音で主に子音に関する情報が抽出される。 （もっと読む）

【課題】 ブースティング学習を行う際に、最適な特徴量を高速に選択する。
【解決手段】 多数の弱判別器を組み合わせて強判別器を生成するブースティング学習のためのトレーニング画像データ１００を入力し、特徴量を用いた複数の弱判別器を複数の遺伝的アルゴリズムにおける遺伝子を持つ個体それぞれに対応させ、前記複数の弱判別器のうちフィルタの類似性の高い特徴量を用いた弱判別器は、染色体配列が類似する遺伝子を持つ個体に対応させて記憶する。遺伝的アルゴリズム探索手段４１で、記憶した複数の固体から一部の個体を選択し、この選択した個体からなる個体集団を生成し、個体集団に含まれる個体に対して遺伝的操作を行なって次世代の個体集団を繰り返し生成して、トレーニング画像データ１００の適応度の高い個体を探索して最適弱判別器４２を選択し、選択した最適弱判別器を組み合わせて強判別器を生成する。 （もっと読む）

【課題】 顔判別装置の学習方法において、顔の表情の変化に強い顔判別装置とすることを可能にする。
【解決手段】 学習用顔画像の顔の向きや天地方向を揃えるだけでなく、学習用顔画像として、上唇より下側部分を除いた特定の顔部品のみを囲む所定の顔領域の画像のみを用いるようにする。例えば、学習用顔画像を、目、鼻および上唇のみを囲む領域の画像に限定する。 （もっと読む）

【課題】同一人物を互いに異なる複数の人物として誤認識した場合であっても、認識結果を修正して、精度の高い人物の認識結果を提供する。
【解決手段】複数の画像のそれぞれに含まれる人物を認識する人物認識システムであって、複数の画像のそれぞれについて、当該画像に含まれる複数の人物を認識する人物認識部と、認識結果に基づいて、複数の画像の中の、少なくとも一部の画像に含まれる人物のそれぞれの間における親密度を算出する親密度算出部と、互いに異なる人物として認識された複数の人物のそれぞれの、一の人物に対する親密度の差が、予め定められた基準値以下であるか否かを判断する判断部と、複数の人物のそれぞれの、一の人物に対する親密度の差が、予め定められた基準値以下であると判断された場合に、当該複数の人物が同一人物であると判定し、人物認識部による認識結果を修正する修正部とを備える。 （もっと読む）

【課題】文書や画像をプリンタで印刷する際に、印刷条件設定を容易に行えるようにする。
【解決手段】画像処理装置Ｃに、印刷対象画像を入力し、印刷対象画像と検索要求を、ネットワークＴを介して画像検索装置Ｓに送信する。画像検索装置Ｓで、印刷対象画像から画像特徴量を算出する。画像特徴量に基づいて、画像特徴量データベースから、印刷対象画像に類似する画像を検索する。その画像に対応付けられた印刷条件パラメータを取得する。最も類似する画像に関連付けられた印刷条件パラメータを、画像処理装置Ｃに返送する。画像処理装置Ｃでは、その印刷条件パラメータを用いて、プリンタＰ1またはＰ2で、印刷対象画像に対して印刷処理を実行する。 （もっと読む）

【課題】電子アルバム間で画像を伝送する場合に、伝送先の電子アルバムの所有者が所望する画像を、精度よく自動的に選択して伝送する。
【解決手段】第１の電子アルバムに含まれる複数の画像を格納している第１画像格納部と、第２の電子アルバムに含まれる複数の画像を格納している第２画像格納部と、第２画像格納部に格納されている複数の画像のそれぞれについて、当該画像に含まれる被写体の特徴量を抽出する特徴抽出部と、抽出された特徴量に基づいて、第１画像格納部に格納されている複数の画像の中から、第２画像格納部に格納されている画像に含まれる被写体に対して基準値以上の一致度を示す被写体を含む画像を選択する画像選択部と、選択された画像を第１画像格納部から読み出して、第２画像格納部に格納させることにより、第１画像格納部から第２画像格納部へ画像を伝送する画像伝送部とを備える画像伝送システムを提供する。 （もっと読む）

【課題】医療診断を行う際に、判定結果とともに、その判定を算出するに至った要因である寄与度を定量的に呈示する。
【解決手段】検査画像の画像特徴の種別ごとの特徴量を数値化して入力する画像特徴量抽出部３０１と、検査画像と類似した症例をの画像の特徴量と、診断結果データから、ニューラルネットワークを構築するニューラルネットワーク構築部３０２と、特徴量と、ニューラルネットワークの出力値と、各経路の重み値と、中間ノード値から出力値を寄与度の値を入力した特徴量の種別ごとに算出する寄与度算出部３０４と、ニューラルネットワークの判定結果と各特徴量の寄与度を呈示する各特徴量の寄与度呈示機能部３０５とを備える。 （もっと読む）

【課題】最適化タスクを簡略化する２値分類方法が必要であり、このため、超平面判別式によるデータ信号の２値分類の方法を提供する。
【解決手段】トレーニングサンプルの集合が取得され、各トレーニングサンプルは第１又は第２のクラスのいずれかに属するとしてラベル付けされる。２項サンプルの対が、各２項対の第１のサンプルが第１のクラスに属し各２項対の第２のサンプルが第２のクラスに属するように射影ベクトルにより結合され、超平面の集合が射影ベクトルに対し垂直な面を有するように形成され、超平面の集合から重み付き分類誤差を最小化する１つの超平面が選択される。そしてトレーニングサンプルの集合が選択された超平面による分類に従って重み付けされる。選択された超平面は結合され２値分類器となり、所定反復数、選択と重み付けと結合が繰返されることによりテストサンプルを第１及び第２のクラスに分類する最終分類器が取得される。 （もっと読む）

【課題】ユーザが、被撮影者が良い表情である撮影画像を手軽にプリントして楽しむことができるようにする。
【解決手段】本発明に係るデジタルカメラ１によれば、ＣＰＵ１１ａは、撮影された動画の各コマ画像の被撮影者の顔画像を抽出して、各顔画像毎に笑顔評価、端正評価を行い、各コマ画像について、その画像中の各被撮影者の総合笑顔評価値及び総合端正評価値を算出する。また、ＣＰＵ１１ａは、コマ画像のうちの一つを解析し、撮影した画像の場面を判断し、当該撮影がカジュアルな場面の撮影であると判断すると、優先評価値を笑顔評価値として設定し、フォーマルな場面の撮影であると判断すると、優先評価値を端正評価値として設定し、優先評価値の高い順に各コマ画像に順位を設定する。そして、順位に基づいて各コマ画像をモニタ２３に表示させる。 （もっと読む）

【課題】無駄な画像データ処理を省き本人認証処理の効率化を図った本人認証装置を提供する。
【解決手段】購入者Ａを撮像するカメラ２と、購入者Ａの所持するＩＣカードからなる身分証明用カードＢに登録されている顔特徴量データ及び属性データを読取るカードリーダ３と、身分証明用カードＢから読取った属性データから購入者Ａが販売可能な条件を備えているか否かを判定し、販売可能と判定した時にカメラ２の撮像画像から生成した顔特徴量データと身分証明用カードＢから読取った顔特徴量データとを照合して購入者Ａがカード所有者本人か否かを判定する制御部４と、購入者Ａとのインタフェース動作を行うユーザーインタフェース装置５とを備える。 （もっと読む）

【課題】 従来のパターン認識技術では、人間が予め与えたルールを正確に実行する繰返し作業は得意であるが、人間のように環境変化に柔軟に適応でき、しかも事例から学習を行うような知的作業は期待できなかった。
【解決手段】 本発明は、被検査物の画像情報を電気信号に変換する光電変換装置と、前記光電変換装置からの電気信号を改良するためにその信号を処理する処理装置と、前記処理装置からの出力を入力とし特定基準に基づいて学習データと未学習データに対する識別と評価とを行う競合型ニューラルネットワークを有する演算装置とよりなる自動検査装置を提供するもので、上記のような課題を解決した。 （もっと読む）

【課題】 デジタルカメラで手軽に人相や手相や相性を占う。
【解決手段】 予め所有者の個人データをユーザ情報メモリ６３に記憶してある。被写体を撮影すると、画像データが内蔵メモリ６１に記憶される。人相占いモードに設定すると、内蔵メモリ６１に記憶された画像データが液晶パネル１６サムネイル表示される。人相占いを行う相手を選んでＯＫボタン２０を押すと、特徴抽出部６２は該当する画像データを内蔵メモリ６１から読み込んで特徴を抽出して似顔絵を作成する。システムコントローラ５９は、似顔絵に最も近い人相パターンをＥＥＰＲＯＭ６０から選択し、この人相パターンに添付されている占い判定結果を読み出し、対応する画像データに関連付けたファイル名で内蔵メモリ６１の占い判定結果フォルダに格納する。また、画像合成部６４により画像データと占い判定結果が合成されて液晶パネル１６に表示される。 （もっと読む）