【課題】識別精度の向上を図ることができる物体識別装置を提供する。
【解決手段】判定画像から識別対象物体を識別する物体識別装置１であって、判定画像の特徴量を部分特徴の特徴量に基づいて評価し、部分特徴ごとの評価値を算出し、評価値に基づいて、部分特徴に関連付けされた信頼度の重みを取得する部分特徴評価値算出部３２と、取得された信頼度の重みの和である重み和を算出する部分特徴重み和算出部３３と、評価値が所定値以上であると判定された部分特徴の組合せと、予め学習された識別対象物体に係る部分特徴の組合せとの一致度である組合せ一致度を算出する組合せパターン一致度算出部３４と、重み和が所定値以上、及び組合せ一致度が所定値以上の場合には、判定画像から識別対象物体を識別したと判定する識別結果判定部３５とを備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】撮像された画像から、計算コストを軽減し、かつ、高精度、高速に位置検出ができる位置検出装置、位置検出方法を提供することを目的としている。
【解決手段】位置検出装置１０は、画像データ取り込み部１０１と、テンプレート生成部１０２と、特徴点抽出部１０３と、計算対象領域抽出部１０４と、テンプレート・マッチング部１０５と、基準点座標・回転角度検出部１０６と、画像出力部１０７とから構成されている。また、位置検出装置１０には、モデルおよび入力画像を撮像するカメラ１１と、位置検出結果を表示する画像表示装置１３が接続されている。 （もっと読む）

【課題】画像の認識処理において対象の検出精度を維持しつつ、検出に要する時間を短縮する。
【解決手段】ゲーム装置１は、カメラによって撮像された撮像画像を取得する。まず、ゲーム装置１は、撮像画像において第１の間隔で得られる画素値に基づいて、当該撮像画像のうちで所定の撮像対象を含む対象領域を検出する。次に、ゲーム装置１は、対象領域内の撮像画像において第１の間隔よりも小さい第２の間隔で得られる画素値に基づいて、当該対象領域の画像から所定の撮像対象を検出する。 （もっと読む）

本発明は、グラフカットの初期値を設定する方法、端末装置及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。本発明の一態様によれば、イメージにおいて人物領域と背景領域とを区分するために、グラフカットの初期値を設定する方法であって、（ａ）入力イメージから顔領域を検出するステップ、（ｂ）既に格納されている複数の人物領域パターンのうち、前記検出された顔領域との類似度が既に設定されている値以上である顔領域を含む基準人物領域パターンを決定するステップ、及び（ｃ）前記検出された顔領域を基準として入力イメージ上に前記基準人物領域パターンを整列させる場合、前記入力イメージの領域のうち、前記整列された基準人物領域パターンのうちのいずれか１つによってもカバーされない第１領域に背景用初期値を付与し、前記入力イメージの領域のうち、前記整列された基準人物領域パターンの全てによってカバーされる第２領域に人物用初期値を付与するステップを含む方法が提供される。本発明によれば、携帯用端末装置上でグラフカットを用いたイメージの編集がより正確、かつ、効果的に実行可能になるという効果を達成することができる。
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【課題】眼部を高精度に検出する眼部検出装置を提供することを課題とする。
【解決手段】被験者の眼部を検出する眼部検出装置１であって、被験者の顔面画像を撮像する撮像手段２と、顔面画像から目頭の位置を特定する目頭位置特定手段４ｂと、顔面画像から目尻の位置を特定する目尻位置特定手段４ｂと、目頭の位置と目尻の位置とを横方向の両端とする第１領域における横方向のエッジ強度の積分値を算出する第１エッジ強度積分値算出手段４ｃと、第１領域を横方向の少なくとも一方側に拡大した第２領域における横方向のエッジ強度の積分値を算出する第２エッジ強度積分値算出手段４ｃと、縦方向の同じ位置において第１領域のエッジ強度積分値と第２領域のエッジ強度積分値との間で差異が発生している縦方向の位置を特定する差異位置特定手段４ｃを備え、差異位置特定手段４ｃで特定した縦方向の位置を除いて眼部を検出することを特徴とする。 （もっと読む）

数理的および統計的画像解析法およびシステムを適用して、細胞のリプログラミングのプロセスを向上させて改善して、例えば、患者由来の細胞を注文に合った幹細胞に改変する。具体的な実施形態において、本発明は、人工多能性幹細胞を識別するための方法を提供し、この方法は：（ａ）１つ以上の細胞の画像を得るステップと、（ｂ）該画像を多数のピクセルとして表すステップと、（ｃ）プロセッサーを使用して、該多数のピクセルから１つ以上の画像の特徴を抽出するステップと、（ｄ）該１つ以上の画像の特徴を、１つ以上の多能性幹細胞から得た画像の特徴と比較するステップと、を含み、該プロセッサーが、１つ以上の統計的比較法を行って該画像の特徴を比較し、これにより人工多能性幹細胞を識別する。
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画像の系列からの画素値に基づいて、生物の周期的な現象を表す構成要素を少なくとも表す時間変化する信号を形成及び処理する方法は、画像の系列を取得することを含む。画素値のサブセットの複数のグループは、関連するサブセットのグループを形成するために、間隔を規定する少なくとも２つの画像のそれぞれから少なくとも１つの画素値のサブセットを選択することにより形成される。サブセットのグループは、少なくとも１つの選択基準に従って選択される。サブセットの選択されたグループは、系列の長さより短い異なる間隔をカバーする。最後に、この方法は、サブセットの選択されたグループから信号セグメントを抽出するステップと、この信号セグメントを融合することにより時間変化する信号を形成するステップと、フォトプレチスモグラフィを使用してこの時間変化する信号から関心のある生物測定信号に対応する情報を抽出するステップとを有する。
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【課題】オブジェクト抽出の演算量およびオブジェクトを検出し損ねる確率を低減することができる画像解析装置を提供すること。
【解決手段】画像解析装置であって、複数の動画構成画像を含む動画において動くオブジェクトの動き量を特定する動き量特定部と、動画構成画像においてオブジェクトを探索する画像領域である探索領域を、動き量が大きいほど狭く決定する探索領域決定部と、動画構成画像における他の画像領域より探索領域から優先的にオブジェクトを探索するオブジェクト探索部とを備える。 （もっと読む）

【課題】被写体が撮像装置に対して遠近方向で移動した場合であっても、より最適な大きさに追跡領域を調整して被写体像を追跡する。
【解決手段】撮像装置は、被写体像を撮像して、画像データを順次生成する撮像手段と、被写体像を追跡するための追跡情報に基づいて、撮像手段で順次生成される画像データに追跡領域を設定する追跡領域設定手段と、画像データの一部に設定される第１判定領域及び第１判定領域と異なるサイズの第２判定領域から判定領域間の関係情報を取得する関係情報取得手段と、を備える。追跡領域設定手段は、ある画像データに対して追跡領域を設定する際、画像データで関係情報取得手段により取得される第２関係情報、及び、以前に取得した画像データで関係情報取得手段により取得される第１関係情報の変化の大きさに応じて、追跡領域の大きさを調整する。 （もっと読む）

【課題】輪郭が滑らかな曲線と細かな凹凸を含む曲線とから構成されているような場合でも、正確に輪郭を抽出する。
【解決手段】輪郭抽出の際に、小領域から構成される基準領域を、対象物体の適切な範囲における輪郭の大域的な形状に応じて設定する。これにより輪郭候補点の探索範囲、および輪郭候補点が輪郭かどうかを判別する際に用いる画像特徴を適切に設定し、画像中の輪郭の大域的な形状に基づいて設定された複数の小領域から構成される基準領域内の画像特徴量を用い、輪郭近傍の画素のグループ化を行い、輪郭周辺の画素を輪郭の形状によらずに安定的に抽出する。 （もっと読む）

【課題】距離測定用のセンサなど専用の装置を用いることなく、侵入者までの距離を測定可能なシステムを提供することを課題とする。
【解決手段】監視システム３は、監視装置１と監視カメラ２とを備える。監視カメラ２で撮像された画像から、監視装置１は距離画像を生成する。監視状態に入ると、監視装置１は、監視カメラ２で撮像された画像から侵入者を検出する。侵入者を検出すると、監視装置１は、次に、侵入者の画像上での接地位置を特定する。監視装置１は、接地位置を特定すると、あらかじめ生成されている距離画像上に接地位置を重ねることで、接地位置までの距離を特定する。 （もっと読む）

【課題】個々の画素の画素値に影響されずに類似画像領域を分割し、分割精度を向上させることができる画像領域分割装置を提供する。
【解決手段】ＲＧＢ表色系の入力画像の画素値を色相、彩度、明度の表色系に変換し、該変換された表色系空間をＫ個の基本色の領域に分ける表色系変換部２０４と、前記入力画像を部分領域に分割する処理および階層化が施された前記各部分領域における、基本色が同一で連続している領域を同一領域と見なしてマージし、画像領域に分割する処理を行なう分割部２０５と、分割された部分領域を任意に設定した領域単位数で階層構造化する階層構造化部２０６と、前記各領域毎に属する基本色を決定する色差計算部２０７、ヒストグラム計算部２０８、基本色決定部２０９と、前記各部分領域を、前記基本色決定部２０９により決定された基本色で埋めて縮色画像を作成する処理を行なう縮色処理部２１０とを備える。 （もっと読む）

【課題】発生する場所・時間・動作による不審（異常）行動の定義が困難な広域エリアにおいて、多様で複雑な行動パターンの監視対象においても不審行動の検知漏れを防止することのできる不審行動検知方法および不審行動検知装置を提供する。
【解決手段】カメラ１１から入力される画像内の人物を追尾する追尾部２１と、追尾部２１で追尾した人物の行動が日常行動パターンから外れた非日常行動であるか否かを判定する第１判定部２５ａと、人物の行動が不審な特異行動か否かを判定する第２判定部２５ｂと、第１判定部と第２判定部の判定結果に基づいて人物の不審行動を検知する不審判定部２５ｃとを有する。 （もっと読む）

【課題】高速に画像の領域分割を行うことで、性能保証を実現する。
【解決手段】対象画素の特徴量との差が閾値以下の代表特徴量を有するクラスタがあれば該クラスタに前記対象画素を分類し、該当するクラスタがなければ新規のクラスタを生成して該新規のクラスタに前記対象画素を分類する分類手段と、前記分類手段により新規のクラスタを生成する場合、該新規のクラスタの生成の前または後に、クラスタの数が所定の上限値に達しているか否か判定し、達している場合には、少なくとも２つのクラスタを結合する結合手段とを有する。 （もっと読む）

【課題】画像に写り込んだゴミ影を効率よく正確に抽出する画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像内の各部分における明るさを示す第１の明るさ値と、各部分の周辺における明るさを示す第２の明るさ値とを算出する明るさ算出部と、各部分における色相を示す第１の色相値と、各部分の周辺における色相を示す第２の色相値とを算出する色相値算出部と、第１の明るさ値と第２の明るさ値との差が予め定められた閾値以上であり、かつ、第１の色相値と第２の色相値との差が予め定められた閾値以上でない各部分からなる領域を抽出する領域抽出部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。 （もっと読む）

本発明の実施形態は、２つの医用画像を互いに位置合わせする方法および装置を提供する。患者または母集団の生体臓器の表示を含む第１の医用画像を入手し、第１の医用画像内で臓器の表面を識別する。次に、識別された表面を用いて、臓器の３Ｄ幾何学的表面モデルを構築する。幾何学的モデルを用いて、臓器の物理的な材料特性に関する情報、および臓器を移動および変形させる外力を取り入れる動きモデルを得る。患者（または、第１の医用画像が解剖画像の場合は別の患者）の臓器の表示を含む第２の医用画像を得て、幾何学的モデルから得られた臓器表面の第１の表面法線ベクトル場と、第２の医用画像をフィルタにかけて得られた臓器表面の第２の表面法線ベクトル場との間の整列を決定する。この整列によって、幾何学的モデルの変形が、動きモデルによって予測された動きに従って調整される。その結果、第１および第２の医用画像を、決定したモデル対画像ベクトル整列（ＭＩＶＡ）に従って、互いに位置合わせすることができる。
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【課題】 クラスタリング処理により高速に画像の領域分割を行うことのできる画像処理方法及び画像処理装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】 所定の画素数に対するクラスタリング処理を終える毎に、帰属する画素数が画素数閾値以下である小クラスタを判別する。画素数閾値以下であると判別された小クラスタを、代表特徴ベクトルの距離が最も近いクラスタと統合する。このように構成することにより、特徴ベクトルの距離計算対象となるクラスタ数を削減する。 （もっと読む）

【課題】 検出対象映像の背景変化により表れたパターンをマーカパターンと誤認して過剰検出することを排除し、マーカ検出を適切に行なう。
【解決手段】 マーカ検出用の画像から抽出された特徴点が所定の空間に配置され、この配置された複数の特徴点とマーカから抽出された特徴点とを照合し、マーカ検出用の画像にもとづく複数の特徴点のうち、マーカから抽出された特徴点と一致する特徴点があると、この特徴点が配置された位置又はこの位置を含む領域を一致検出領域とする照合手段１０ａと、複数のマーカ検出用の画像から抽出され所定の空間に配置された複数の特徴点のうち一致検出領域に配置される特徴点の数が所定数以下であると、この一致検出領域をマーカが出現しないマーカ非出現領域として検出する照合監視手段２０ａとを備えた。 （もっと読む）

【課題】 画像中の顔の表情やその顔が誰のものであるかを判別することで、適切な画像を記録する。
【解決手段】 画像を入力し（Ｓ２０１）、入力された画像を一時的に保持し、保持された画像から顔を検出し（Ｓ２０２）、顔が検出された場合に顔の表情を判別し（Ｓ２０４）、判別された顔の表情が特定の表情である場合に、一時的に保持された当該顔が検出された画像を記録する（Ｓ２０５）。 （もっと読む）

【課題】 追尾対象の指定時におけるユーザの煩雑さを軽減した被写体追尾機能を有する電子カメラを提供する。
【解決手段】 電子カメラは、撮像部と、特定被写体検出部と、テンプレート生成部と、被写体追尾部とを備える。撮像部は、被写体の像を撮像して撮像画像を取得する。特定被写体検出部は、撮像画像から特定被写体を検出する。テンプレート生成部は、撮像画像のうちで特定被写体に対応する部分画像を用いて、追尾対象の特徴を示すテンプレートを生成する。被写体追尾部は、テンプレートを用いたマッチング処理によって、テンプレート生成後に時系列に取得される複数の撮像画像から追尾対象を継続的に検出する。 （もっと読む）