【課題】ビデオフレームの取得されたストリームに基づいて挙動を解析及び学習する方法及びシステムを提供する。
【解決手段】ストリーム中に示される物体が、ビデオフレームの解析に基づいて決定される。各物体は、物体の運動をフレームごとに追跡するのに使用される、対応する探索モデルを有することができる。物体のクラスが求められ、物体の意味表現が生成される。意味表現は、物体の挙動を求め、取得されたビデオストリームによって示される環境内で生じている挙動について学習するのに使用される。環境内のそうした物体の移動又は活動或いは不在を解析することにより、任意の環境についての正常な挙動及び異常な挙動を、迅速に、リアルタイムで学習し、学習したものに基づいて、異常な挙動又は疑わしい挙動を識別及び予測する。 （もっと読む）

【課題】動画圧縮処理等に用いるため、ブロックマッチング法を用いて時間的に近接するフレーム間で動きベクトルを検出するに際して、探索のための計算量を削減しながら、視覚的画像劣化が少ない画像符号化のための動きベクトルを検出することができる動きベクトル検出方法、及び動きベクトル検出プログラムを提供する。
【解決手段】光学特性としての画像解像度の方向成分に応じて画像を領域分割し、それぞれの領域でその光学特性の画像解像度方向成分に応じた探索法を設定する。 （もっと読む）

移動軌跡算出装置は、動画像を構成する時間的に連続した複数枚の画像を受け付ける画像受付部（１０１）と、画像受付部（１０１）において受け付けられた各画像について、互いに階層の異なる空間的に大きいサイズの小領域が空間的に小さいサイズの小領域を包含するように、階層的に領域分割を行うことにより、複数の階層において小領域を生成する階層小領域生成部（１０３）と、ある画像における小領域に最も類似する小領域をある画像とは異なる画像において複数の階層をまたがって、かつ１枚以上の画像にわたって探索することによりある画像における小領域の動画像中での移動軌跡を代表移動軌跡として算出する代表移動軌跡算出部（１０４）とを備える。
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【課題】この発明の強度に基づくラベル伝播およびレベルセットの確率で画像をセグメント化する方法は、画像細分化においてユーザラベルを活用する。
【解決手段】ユーザラベルは、画像強度情報に関して伝播される。伝播されたユーザラベルは、レベルセット展開のコスト関数に含まれる。レベルセットは、オブジェクトセグメントの確率を表わす。 （もっと読む）

【課題】画像領域の高凝縮要約画像を生成する方法を提供する。
【解決手段】（ａ）主要グループ決定手段が複数の画像の各々における主要グループとして重要な領域にあたる前記画像に含まれる人間の顔の領域を決定し、（ｂ）定義手段が前記画像の各々における前記各主要グループをジャームとして定義し、（ｃ）レイアウト手段が前記ジャームをスクリーンに対応する画像メモリ上にレイアウトし、（ｄ）充填手段が、前記画像メモリ上のジャームとジャームとの間の空間内の点を前記重要な領域の外側にある点の画素値で充填する。 （もっと読む）

【課題】グラフカット法のような処理を小領域単位で行っても、画素単位と同じような結果にできるようにする。
【解決手段】事前セグメンテーション実行部１３は、画像内の画素を画素間の相関性に基づいて分類することにより小領域集合に分割する。小領域隣接エネルギー計算部１４は、小領域集合のうち隣接する小領域対の境界付近にある画素集合の画素値の差分に基づいて、小領域隣接エネルギーを計算する。小領域尤度エネルギー計算部１５は、トライマップ画像に基づいて、小領域毎にオブジェクト領域、および背景領域を選択し、確率モデル関数を構築し、確率モデル関数を用いて、小領域毎にオブジェクト尤度、および背景尤度を計算する。セグメンテーション実行部１６は、小領域隣接エネルギーと小領域尤度エネルギーとを用いて、画像を前景および背景の２値マスク画像に分割する。本発明は、オブジェクト画像を分離する画像処理に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】本発明は、従来技術の必要とするターゲット物体に関しての設定処理や照合処理や追跡処理や背景差分処理を用いることなく、ターゲット物体を撮影した映像の各フレーム画像からターゲット物体の領域を検出できるようにする技術の提供を目的とする。
【解決手段】映像に対してセグメント分割を行い、それにより得た全セグメントをクラスタリング対象としてクラスタリングを行うことでセグメントクラスタを得る。続いて、セグメントクラスタが同じフレーム画像の中に共に出現する確率を算出して、その確率が大きいものとなるセグメントクラスタを物体領域クラスタとして選定することなどにより、物体領域を表現した物体領域クラスタを選定する。続いて、そのようにして得た物体領域クラスタに属するセグメントに基づいて、ターゲット物体の領域を検出する。 （もっと読む）

【課題】顔の画像から、性別、年齢、人種、心的状態、表情、及び、姿勢のような顔の特性を判断する。
【解決手段】入力画像１１０を入力パッチのセット１２５に分割する（１２０）。各パッチを、原型パッチのセット１４０と比較する（１３０）。この比較の結果、マッチする原型パッチのセットがもたらされる。該マッチする原型パッチのセットの特性に基づいて、顔の画像の特性が判断される（４００）。 （もっと読む）

【課題】処理画像の中から所定対象物の表示領域を高精度に抽出すること。
【解決手段】表示領域抽出装置１は、処理画像の縦方向ライン及び横方向ラインのうち少なくとも一方のライン毎に、出現色の数を算出する出現色数算出手段と、出現色数算出手段により算出されたライン毎の出現色の数に基づいて、処理画像の中から、所定対象物の表示領域を抽出する表示領域抽出手段と、を備えている。表示領域抽出手段は、処理画像の中から、出現色数算出手段により算出された出現色の数が閾値以下となる縦方向ライン又は横方向ラインを含む領域を抽出し、抽出した領域を所定対象物の表示領域と推定するのが好ましい。 （もっと読む）

【課題】デジタル画像の中のテキストの位置を精度よく判定することができる方法を実現する。
【解決手段】本発明のデジタル画像のテキスト位置決定方法は、デジタル画像を複数のブロックに分割し、ブロックに含まれる複数の画素の画素値に関するコントラスト量を求め、ブロックに含まれる複数の画素の画素値のヒストグラムに関する画素値二峰性評価値を求め、複数の上記コントラスト量に基づくコントラスト閾値を求め、複数の上記画素値二峰性評価値に基づく二峰性閾値を求め、上記ブロックをテキストブロックまたは非テキストブロックとして分類する。上記分類においては、上記コントラスト量および上記画素値二峰性評価値が、上記コントラスト閾値および上記二峰性閾値に基づいた第１基準を満たしている上記ブロックを、テキストブロックとして分類し、上記第１基準を満たしていない上記ブロックを、非テキストブロックとして分類する。 （もっと読む）

【課題】背景領域で分断されているが１つの領域として扱うべき複数の領域を１つの画像構成要素領域として抽出する。
【解決手段】画像処理装置１０は、画像を受け付ける画像受付部１１と、画像の背景色を特定する背景色特定部１２と、画像の中から、背景色の領域で区画される各領域を、画像構成要素領域として抽出する領域抽出部１３と、抽出された画像構成要素領域のうちの少なくとも２つの画像構成要素領域同士の関係が、１つの画像構成要素領域として扱うべき所定の条件を満たす場合に、上記少なくとも２つの画像構成要素領域を１つの画像構成要素領域に統合する領域統合部１４とを有する。 （もっと読む）

【課題】画像に対するラベリング処理を簡略化した構成で効率的に実現する構成を提供する。
【解決手段】データ処理部を複数のデータ処理要素によって構成し、各データ処理要素が１つ以上の画素に対応するラベルとラベル変換情報を保持し、これらの保持情報の要素間の転送、参照を行って、ラベル決定処理やラベル更新処理を実行する構成とした。本構成により、ラベル変換情報をまとめたテーブルを保持する必要を排除し、テーブル記憶のための共有メモリや、テーブルを整理するための処理が不要となり、メモリと回路規模の削減を実現することが可能となる。また、回路構成をシンプルにすることができるため、局所メモリしか持たないＳＩＭＤ型プロセッサやシストリックアレーを用いてラベリング処理を実現することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】切手テンプレートの追加登録処理におけるオペレータの負荷を軽減させ、一度の登録により切手検知率を確実に向上させる。
【解決手段】切手検知モジュール３において、切手領域抽出部１７、切手テンプレートクラスタリング部１８、及び切手テンプレート登録候補選定部１９によって、検知失敗画像から、切手テンプレート追加登録候補が作成される。ここで、切手テンプレート登録候補選定部１９は、切手検知率の算出を行って、検知改善率の向上に寄与すると予測される切手テンプレート登録候補を選定する。切手テンプレート登録部１６は、切手テンプレート追加登録候補を、表示部に表示させ、オペレータの操作により、切手テンプレート追加登録候補を、切手テンプレートとして登録させる。 （もっと読む）

【課題】 既存のそろばんでの入力結果を画像認識し、認識した画像データを下にコンピュータ可読媒体として変換できるそろばん認識装置を提供する。
【解決手段】 コンピュータシステムＰＣと、そろばん１、固定台２、撮像手段３とから構成され、そろばん１に表示された数値を、コンピュータシステムＰＣで数値データとして認識するためのそろばん認識装置は、入力手段からそろばんに表示された数値の認識指示を受けると、前記撮像手段からのそろばん画像を取り込み、取り込んだ画像からそろばんの各桁における１珠及び５珠の認識を行い、認識結果を数値として表示する。 （もっと読む）

【課題】デジタル画像を処理する方法および装置を提供すること。
【解決手段】一実施形態による方法は、複数の人物を含む複数のデジタル画像を表すデジタル・データにアクセスし、複数の人物の顔の間の類似性に関する顔認識スコアを生成するために、顔認識を行い、複数の人物の衣服間の類似性に関する衣服認識スコアを生成するために、衣服認識を行い、顔認識スコアおよび衣服認識スコアを使用して、複数の人物のうちの何人かの人物の間の類似性に関する関係間人物スコアを取得し、複数の人物のうちの何人かの人物の識別に関係するクラスタを得るために、関係間人物スコアを使用して、複数のデジタル画像の中の複数の人物をクラスタリングする。 （もっと読む）

【課題】水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから流水領域を検出できるようにする。
【解決手段】固定カメラＣＭを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を複数フレームにわたって加算するフレーム加算部２と、加算された映像にウェーブレット変換を施すウェーブレット変換部３と、ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、流水領域の画素であるか又は非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する最尤推定部４と、その推定結果に基づいて流水領域及び非流水領域に分割する領域分割部５とを備え、水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから流水領域を検出できるようにする。 （もっと読む）

開示は、ビデオシーケンスからの関心領域（ＲＯＩ）ビデオオブジェクトの自動セグメンテーションのための技術に関する。ＲＯＩオブジェクトセグメンテーションは、ビューアにとって関心あるものであり得るビデオシーケンスの選択された前景オブジェクト、すなわち「前傾」オブジェクトが、ビデオシーケンスの非ＲＯＩオブジェクト、すなわち「背景」範囲から抽出されることを可能にする。ＲＯＩオブジェクトの例は、人の顔または頭、および人体の肩の範囲である。開示された技術は、ＲＯＩ特徴検出と、領域セグメンテーションと、背景減算とを組み合わせる混成技術を含む。ＲＯＩ検出は、移動前景領域とビデオシーケンス内のこれまでのビデオフレームの前景領域とに対応するフレームの組み合わされた前景領域を使用する。このようにして、開示された技術は、正確な前景オブジェクト生成と、ビデオシーケンスからの前景オブジェクトの低複雑性の抽出とを提供することができる。ＲＯＩオブジェクトセグメンテーションシステムは、本明細書で説明される技術を実施することができる。加えて、ＲＯＩオブジェクトセグメンテーションは、ビデオ電話アプリケーションおよびビデオ監視アプリケーションなど、ビデオシーケンスを利用する幅広いマルチメディアアプリケーションで有用であり得る。
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【課題】文字画像などが含まれている画像データが入力されても適正な変倍処理を施して、適正なプリント出力が可能な画像データ処理技術を提供する。
【解決手段】入力された画像データに対して変倍処理を含む画像処理を施す画像データ処理装置。この装置は、画像データに文字画像が含まれている可能性を表す文字含有度を演算する文字画像判定部４１と、文字含有度に基づいて文字画像が含まれている可能性が高い画像データに対しては輪郭強調変倍処理モジュールを割り当てるとともに文字画像が含まれている可能性が低い画像データに対しては輪郭抑制変倍処理モジュールを割り当てる変倍処理モジュール選択部４２と、画像データに割り当てられた変倍処理モジュールを用いて変倍処理する変倍処理部４４とを備えている。 （もっと読む）

本発明は、病原体、細菌、癌細胞および他の異常なヒトおよび動物の細胞の迅速な同定を達成する。一実施形態では、本発明のシステムは、病原体、細菌および他の異常な細胞の試料の画像を得て処理する第一のサブシステムと、この画像を受容し、高度画像セグメンテーションを用いてこの画像の特定の特徴を切り離し、次いで、パターン認識プロセスを用いることによってこの病原体、細菌および他の異常な細胞を迅速かつ正確に同定し、ここでこのオリジナル画像のセグメント分けまたは切り離された特徴を既知の参照画像と比較する第二のサブシステムとを含む。
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【課題】画像及び画像体積のセグメンテーションを形成する新しい改善された方法及びシステムを提供すること。
【解決手段】オブジェクトの１つ又は複数の先行インスタンスを用いて画像データセット内のオブジェクトをセグメント化する方法において、オブジェクトの１つ又は複数の先行インスタンスによって張られた部分空間内でオブジェクトの１つ又は複数の先行インスタンスからの特性のノンパラメトリック推定量を求め、前記画像データセットを条件とするベイズ式に前記１つ又は複数のプライアのノンパラメトリック推定量を課し、前記ベイズ式を最適化するレベルセット法を実行することにより前記画像データセット内のオブジェクトのセグメンテーションを選択する。 （もっと読む）