【課題】高速に画像の領域分割を行う。
【解決手段】クラスタリング処理部８０１は、処理対象の画素の特徴ベクトルと、処理対象の画素と同じくラスタに属する蓋然性の高い画素、たとえば背景部分の画素が属するクラスタの代表特徴ベクトルとの距離を先ず算出する。算出した距離が第３の閾値以下である場合、処理対象の画素を背景画像が属するクラスタに帰属させる。 （もっと読む）

【課題】高速に画像の領域分割を行う。
【解決手段】クラスタリング処理部８０１は、処理対象の画素の特徴ベクトルと、処理対象の画素と同じクラスタに属する蓋然性の高い画素、たとえば処理対象の画素の近傍画素が属するクラスタの代表特徴ベクトルとの距離を先ず算出する。算出した距離が第１の閾値以下である場合、処理対象の画素を近傍画素あるいは背景画像が属するクラスタに帰属させる。 （もっと読む）

【課題】連続画像の中からユーザにとって有用な代表画像を適切に抽出すること。
【解決手段】デジタルカメラ１は、撮像素子１２等を備え、連続的に撮影処理を行って複数の画像データを生成し、連続画像を取得する。このデジタルカメラ１において、動き検出部１５は、連続画像を構成する撮影画像間の動きを検出して連続画像内に出現する移動体を検出する。連写シーン分類部２８１は、動き検出部１５による検出結果をもとに連続画像内での移動体の状態変化を判別し、連続画像を連写シーンに分類する。連続画像分割部２８３は、連写シーン分類部２８１によって分類された連写シーンに応じた位置で連続画像を分割し、分割した位置の撮影画像を代表画像として抽出する。 （もっと読む）

【課題】人物の行動パターンの構造を簡易にしながらも正確な行動推定を行うこと。
【解決手段】警備装置１００において、物体の動作状態を表す情報であって、物体の動作の種類を表す動詞と物体の動作に関連する名詞である格要素とを含み、動詞と格要素との間の意味関係を示す格フレームによって表された状態ＤＢ１５１と、対象となる物体である対象物と、対象物に対して検出可能な検出行動と、対象物に対して取り得る行動である導出行動とを対応付けた対象物登録ＤＢ１５３と、格フレームに登録された動詞と行動の位置に関する行動位置情報とが、対象物登録情報における対象物と検出行動とに一致するか否かを判断し、一致する場合には、対象物と導出行動に基づいて状態情報を更新することにより行動推定を行う行動推定部１４１とを備えた。 （もっと読む）

【課題】
動画中から切出した静止画を記録する場合で、顔が不明な人物を確認できるようにする。
【解決手段】
顔検出装置（２０）が動画中の顔を検出する。顔画像保持装置（２４）は検出された顔の顔画像データを保持する。顔領域追跡装置（２２）は、顔検出できなくなった人物の顔領域を追跡する。静止画の取込み指示に対し、顔領域・画像特定装置（２６）は、指示されたフレーム画像に顔領域追跡中の領域がある場合、その顔画像データと顔領域を顔画像保持装置（２４）から取り込み、静止画符号化装置（３４）に供給する。静止画符号化装置（３４）は、指示されたフレーム画像をＪＰＥＧ符号化し、その所定領域に顔領域・画像特定装置（２６）からの情報を埋め込む。 （もっと読む）

【課題】動画に限定されることなく、異なる任意の画像中における対象物画像（画像パターン）の対応を、ピクセル間の単調連続性を確保しつつ画素毎に求めること。
【解決手段】 画像処理手段２は、一の画像の画素位置と他の画像の画素位置との画素間距離の累積値が最小となる最小累積距離を、４次元空間座標において累積的に画素間距離を積み上げ計算することにより算出する。画像処理手段２は、積み上げ計算を行う場合に、対角方向を基準としてｍ座標の値とｎ座標の値との和の値が小さくなる順番で計算を実行し、最小累積距離の算出処理を行う場合に、累積計算における直前の座標位置からの遷移状態を制限した上で、直前の座標位置における累積座標間距離に基づいて対応する画素に関する累積座標間距離の算出を行う。 （もっと読む）

【課題】視覚追跡において形状変化を伴う対象物の追跡処理は困難である。
【解決手段】まず撮像した動画像データをフレームごとに読み出し、追跡対象の有無により追跡開始の判定を行う（Ｓ２０、Ｓ２２）。追跡開始が判定されたら当該画像フレームのエッジ画像を生成する（Ｓ２４）。一方、追跡対象の形状を表すＢスプライン曲線の制御点列を、あらかじめ準備した複数の基準形状を表すＢスプライン曲線の制御点列の線形和で表現する際に各制御点列にかかる係数のセットの空間にパーティクルを分布させる（Ｓ２６）。さらに形状空間ベクトルの空間においてもパーティクルを分布させ（Ｓ２８）、各パーティクルの尤度観測、確率密度分布を取得する（Ｓ３０）。確率密度分布によって各パラメータに重み付け平均して得られる曲線を追跡結果として生成する（Ｓ３２）。 （もっと読む）

【課題】動画像内で動きを有する対象物に対する加工処理は困難である。
【解決手段】画像処理装置７０は、パーティクルフィルタを用いて動画像内の対象物の輪郭線を取得する追跡装置１４、ユーザが画像処理装置７０に対し、処理の開始、終了の指示、加工処理の内容の選択を行う入力部７２、跡装置１４から追跡結果である対象物の輪郭線を表す曲線のデータを取得し、爪や指など対象部位の位置を特定する部位特定部７４、部位特定部７４が特定した対象部位に対し、部位が爪であればネイルアートの画像を合成するなど所定の加工処理を施し、対象物の動きに応じて加工処理の態様を変化させる加工処理部７６、加工処理の結果、得られる画像を表示したり動画データとして記憶する出力部７８を含む。 （もっと読む）

【課題】高速に高精度な顔画像検出を実現する。
【解決手段】連続する映像を構成する各画像に含まれる顔領域の位置を検出する顔領域検出装置において、入力される顔領域サンプルデータから顔の出現分布を推定する顔分布推定手段と、前記顔分布推定手段により得られる顔領域予測パラメータに基づいて顔画像を検出する対象となる入力画像データに対して顔検出のための顔領域を探索する顔領域探索手段と、前記顔領域探索手段により得られる顔候補領域画像データと、顔画像判別パラメータとを用いて、顔候補領域に顔が存在しているか否かを判別する顔領域判別手段とを有し、前記顔領域探索手段は、顔領域判別手段により得られる顔領域判別結果を用いて顔領域の探索位置を調整することにより、上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】カメラで撮影される画像だけを用いて、誤認識の可能性を減らすこと。
【解決手段】カメラから入力される画像から顔の特徴を示す顔特徴情報を検出し、検出された顔特徴情報に対応する顔特徴情報をデータベース２０３から検出する顔照合処理を実行する顔照合モジュール２０３と、カメラから入力される画像から人物の手の形状を検出する手形状検出モジュール２０４と、手形状推移データベース２０５から手形状検出モジュール２０４が検出する顔特徴情報に対応し、手形状の変化の推移を示す手形状推移パターン情報を取得し、取得した手形状推移パターン情報が、手形状検出モジュールが検出する手形状の推移を表しているか否かを判別する手形状推移照合処理を実行する認証処理モジュール２０６とを具備する。 （もっと読む）

【課題】入店を許可する第１年齢（例えば１８歳以上）と、該第１年齢よりも高く設定され特定商品の提供を許可する第２年齢（例えば２０歳以上）とを定めている店舗において、第１年齢以上第２年齢未満の来店者にも適正に対応可能な店舗用システムを提供する。
【解決手段】入口カメラ６０ａにより撮像された来店者の顔画像に基づいて当該来店者の年齢を推定し、該推定した年齢が第１年齢に達しているか否かを判定し、第１年齢に達していないと判定されると第１報知処理を行う。またカウンタカメラ６０ｃにより撮像された商品希望者の顔画像に基づいて当該商品希望者の年齢を推定し、該推定した年齢が第２年齢に達しているか否かを判定し、第２年齢に達していないと判定されると第２報知処理を行う。従って、第１年齢以上第２年齢未満の来店者は、入店はできるが、特定商品の提供を受けることはできない。 （もっと読む）

【課題】
画像処理技術を用いて、被検者を撮影した画像データから、被検者の瞼開度を高速かつ高精度で検出するための瞼開度検出装置、瞼開度検出方法および瞼開度検出プログラムを提供する。
【解決手段】
被検者の眼の部分の正エッジ画像および負エッジ画像を生成させ、両画像の画素値を横方向で積算したヒストグラムを生成させ、その最大値または極大値を取る横方向のラインを上瞼ライン、下瞼ラインとして、両ラインの位置関係の差から瞼の開度を推定する。 （もっと読む）

【課題】
画像処理技術を用いて、被検者を撮影した画像データから、被検者の眼部を高速で抽出するための眼部領域検出プログラムを提供する。
【解決手段】
被検者の顔を含んだ元画像の濃度値を縦方向で微分して、その微分値を横方向で積算したヒストグラムを生成させ、そのヒストグラムの最大値または極大値に対応する横方向のラインを含んだ領域を縦方向微分第２画像として切り出し、その縦方向微分第２画像を左右に分割して、微分値を縦方向で積算したヒストグラムを左右それぞれについて生成させ、そのヒストグラムの最大値または極大値に対応する縦方向のラインを含んだ領域を第１領域や第２領域として指定したうえで、元画像から第１領域および第２領域に相当する部分を被検者の左眼部分および右眼部分として抽出する。 （もっと読む）

【課題】顔画像の照合処理における処理負荷を低減させる。
【解決手段】輪郭検出部１７１は、画像よりエッジ画像を抽出し、エッジ画像バッファ１７２は、前記エッジ画像を順次記憶し、エッジ画像比較部１８２は、前記画像よりも前のタイミングにおけるエッジ画像と、前記画像におけるエッジ画像との比較により、ずれを検出し、前記ずれが検出されたと判定された場合、人物滞在判定部１７３は、画像内の範囲に人体が滞在していることを検出する。本発明は、監視システムに適用することができる。 （もっと読む）

【課題】認識対象の個体差や撮影環境の変動などの不安定要因があったとしても、精度良く画像中の対象オブジェクトを認識する。
【解決手段】オブジェクト認識エンジン３１は、画像変換部３０により変換された白黒画像から顔画像と手画像に相当するオブジェクト領域を検出する。色平均抽出部３４は、顔画像オブジェクト領域の色情報を抽出し、この色情報をもとに基準色データを設定する。また、色平均抽出部３４は、手画像オブジェクト領域の候補のそれぞれから色情報を抽出する。フィルタリング部３５は、手画像オブジェクト領域の候補のそれぞれについて、基準色データと色情報とを比較し、この比較結果に基づいて手画像オブジェクト領域を絞り込み、最終的に手画像オブジェクト領域の候補の何れかを認識対象のオブジェクトとして出力する。 （もっと読む）

ウェーブエンゲージメントジェスチャの改良された検出であり、形状は、モーションデータの中で定義され、モーションデータは、定義された形状と位置合わせされる地点でサンプリングされ、そして、サンプリングされたモーションデータに基づいて、定義された形状に沿った移動対象物の位置は、時間とともに決定される。移動対象物が、決定された位置により呈するパターンに基づいてジェスチャを実行しているかどうか決定され、そして、移動対象物がジェスチャを実行していると決定する場合、アプリケーションはコントロールされる。 （もっと読む）

【課題】複数の人物の顔認識結果の相互関係に基づいて好適な撮影制御を行なう。
【解決手段】各々の被写体から、笑顔度、画像フレーム内での位置、検出顔の傾き、性別などの被写体の属性といった、複数の顔認識パラメータを検出し、検出されたこれらの顔認識パラメータの相互の関係に基づいて、シャッターのタイミング決定やセルフ・タイマーの設定などの撮影制御を行なうように構成されている。具体的には、検出顔間の距離との各顔の笑顔度並びに傾きを基に、被写体間の親密度合いを「仲良し度」とも呼ぶべき数値で表すことができる。そして、算出された仲良し度が所定の閾値を超えたことに応答して撮影制御を起動する。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる顔のみの評価ではなく、画像としての評価を行うことができるようにする。
【解決手段】顔検出部６が、顔を含む画像からすべての顔を検出する。特徴情報取得部７が、各顔についての特徴を表す複数の特徴情報を取得する。表情度算出部８が、各顔が笑顔等の特定の表情である程度を表す表情度を算出する。評価値算出部９が、各顔についての特徴情報および表情度に基づいて、画像の表情に基づく評価値を算出する。 （もっと読む）

【課題】商品の陳列状態を表す棚割モデルを、短時間で精度良く作成することができる棚割再現方法、棚割再現プログラム、棚割評価方法、棚割評価プログラム及び記録媒体を提供する。
【解決手段】カメラで売場の写真を撮影し（ステップＳ１）、その売場写真の画像データを、コンピュータに取り込み、画像記憶部等に記憶させる（ステップＳ２）。コンピュータを使用し、売場写真の写真画像に対して色補正、サイズ補正及びは歪み補正等を行う（ステップＳ３）。写真画像中の各商品について、コンピュータの商品マスター記憶部に記憶された商品マスターとのマッチング処理を行い、個々の商品を識別する（ステッＳ４）。マッチング処理により選択された商品マスターを、什器モデルの対応する位置に配置し（ステップＳ５）、棚割モデルを完成する（ステップＳ６）。 （もっと読む）

物体認識システムは、少なくとも一つの画像を撮影するように構成される少なくとも一つの画像取込装置であって、画像は複数の画素を含むとともに画像データセットで表される画像取込装置と、少なくとも一つの画像から物体に対応する複数の画素を識別するように構成される物体検知装置であって、物体は複数の画素を含むとともにオブジェクトデータセットで表され、オブジェクトデータセットは物体の各画素に対応する一連の特徴を含む物体検知装置と、物体をテンプレートの１つとして認識するために一連のテンプレート画像に対する画像相関値によって物体に存在する関心物体を認識するように構成される画像認識装置と、を含むように提供される。 （もっと読む）