【課題】動的な視覚的シーンからの画像シーケンスにおいて背景領域から図領域を分離する方法。
【解決手段】画像を取得するステップ１２０と、画像の各位置において局所的動き推定および信頼度を計算するステップ１３０と、局所的動き推定を用いてレベルセット関数を移動して歪ませ且つ局所的動き信頼度に基づいてレベルセット関数にスミアリングを生じさせることによりレベルセット関数を修正し、画像と幾何学的に対応し且つ動き推定の信頼度が低い位置で拡散される予測レベルセット関数をもたらすステップ１４０と、一連のキューを使用することによって画像の入力特徴を得るステップ１５０と、修正されたレベルセット関数と得られた入力特徴とを使用して画像の背景領域から図領域を分離するマスクを計算するステップ１６０と、画像から図領域を抽出するステップ１７０と、終了基準が満たされるまで前記ステップを繰り返すステップ１８０と、を備える。 （もっと読む）

イベント中に撮られた画像を１又はそれ以上のサブイベントへと特性化する方法を開示する。この方法は、イベント中に撮られた一群の画像を取得するステップと、一群の画像で１又はそれ以上の特定の人物及びその特定の人物に関連する装飾を識別するステップと、識別される特定の人物に関連する装飾がイベント中に変化するかどうかを識別するよう一群の画像を調べるステップと、特定の人物が変化した装飾を有する画像について１又はそれ以上のサブイベントを識別するステップとを有する。
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複数の画像を含む映像データを処理するための方法（１００）およびシステム（３００）について説明する。上記方法（１００）は、上記複数の画像のそれぞれについて、複数の領域にセグメント化するとともに、キーポイントのセットを取得する工程と、第１画像と後続の画像との間の少なくとも１つの領域をトラッキングする工程（１０８）であって、上記第１画像および上記後続の画像におけるキーポイント間のマッチングを考慮に入れ、上記後続の画像におけるマッチングした領域をもたらす工程（１０８）とを含む。これにより、領域における正確なトラッキングができる。さらに、上記方法は必要に応じて、キーポイントトラッキングを考慮に入れてラベル伝搬を行ってもよい。
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【課題】機器操作にジェスチャー入力を用いる装置、及び方法において、撮像手段により撮影された映像に基づくジェスチャー認識のみから機器の操作を行うのでは、複雑な操作をすることは難しく、また、ジェスチャー認識のみで操作できる機能に限られる。
【解決手段】撮像手段１０１により撮影された映像に基づくジェスチャー認識とタッチパネル等の接触検知手段１０２を複合的に用いて、機器の入力操作行うため、制御命令を決定するステップと制御命令を実行するステップを独立して決定できる。さらに、操作対象を選択しながら制御命令の決定と実行をしたり、制御命令のパラメーターを独立して操作することができる。よって、複雑な操作を直感的にすることが可能となる。 （もっと読む）

【課題】 時系列の画像データに撮影されている物体の運動を定量的に解析する。
【解決手段】 時系列の画像データを入力する時系列画像データ入力工程（ステップＡ１）と、時系列の画像データから物体領域を切り出して時系列の物体画像データを生成する物体領域切り出し工程（ステップＡ２）と、切り出された時系列の物体画像データをもとにして物体の運動解析を行う運動解析工程（ステップＡ３）で構成される。 （もっと読む）

【課題】光学式読み取り装置において媒体の挿入口から搬送路内にゴミが入りこまないように物理的にハケの様なものを実装する構造上の工夫を設けていても、ゴミ、塵等を完全に入り込まないようにすることは困難である。また、複数毎の記入媒体を１度に挿入する装置では、記入媒体と記入媒体の間に、入り込んだゴミ、塵等が、装置内に取り込まれる可能性があり、その、取り込まれたゴミが、画像データに写り込んだ時、記入マークと認識しないように、ゴミとして分離し排除する。
【解決手段】ＯＣＲ、ＯＭＲといった光学式読み取り装置において媒体の挿入口から搬送路内に入り込んだゴミ、塵等を検知し記入マークと分離し排除する。 （もっと読む）

本発明は、物体の総称的な３次元モデルを取得するステップと、少なくとも１つの２次元の表示として総称的な３次元モデルを投影して、３次元物体のポーズに関する情報のそれぞれの２次元の表示を関連させるステップと、画像内の物体に２次元の表示の選択・配置するステップと、少なくとも選択した２次元の表示に関連するポーズ情報から画像内の物体の３次元ポーズを決定するステップとを有することを特徴とする画像内の３次元物体のポーズを決定する方法及びデバイスに関する。 （もっと読む）

本発明の実施形態は、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。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。このようにして、このシステムは、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】コストの増大を抑制し、車両に設置された撮像装置によって得られる画像中の多様な障害物を検出することができる障害物検出装置を提供すること。
【解決手段】本発明の一態様に係る障害物検出装置は、車両に設置されたカメラ１０１によって連続して撮像された画像に基づいて、画像に含まれる検出対象点の画面上での動きベクトルを算出する動きベクトル算出部１１３と、車両の走行情報に基づいて、検出対象点の期待動きベクトルを算出する期待動きベクトル算出部１１４と、動きベクトルが、期待動きベクトルよりも第１の閾値より大きい場合、検出対象点が障害物上の点であると判定する異常動きベクトル検出部１１６とを備える。 （もっと読む）

虹彩の内側または外側境界を近似する方法は、最小二乗近似を含む近似境界表現(20)を、固定点(A)からの境界上の計測点(10)の距離の、固定点(A)に関する角度(D)の関数のフーリエ級数によって生成する段階を含む。より広義には、方法は、任意の二次元曲線または模様の形状を近似するために使用することができる。

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【課題】認識したマークとテンプレート画像上のマークのサイズが異なっていても、テンプレートマッチングの他に詳細位置決めのための処理を必要とすることなく、精度良く位置決めする。
【解決手段】認識画像上を、マークを含むテンプレート画像を逐次移動させ、最大相関位置を求めるテンプレートマッチングを用いたマーク位置決めにおいて、ピーク全体形状を把握し、尖ったピークであればピーク頂上部周辺の狭い範囲、平坦なピークであれば頂上の平坦部を全て含む広い範囲をサンプリング領域として、該サンプリング領域内の相関値の加重平均から検出位置を算出する。 （もっと読む）

【課題】この発明は、カメラの設置位置および設置角度にかかわらず、被観察者の姿勢を高精度で検知することができる姿勢検知装置を提供することを目的とする。
【解決手段】被観察者の動き量が所定の閾値より大きい場合には、人物領域情報抽出手段によって抽出された３次元人物領域情報に基づいて、カメラ座標系を被観察者の背筋の方向をＹ軸とする擬似世界座標系に変換するために用いられる、ｘ軸周りの回転角およびｚ軸周りの回転角を算出する回転角算出手段、ならびに回転角算出手段によって算出された２種類の回転角に基づいてｘ軸周りの回転行列およびｚ軸周りの回転行列を算出し、得られた両回転行列に基づいて人物領域情報抽出手段によって抽出された３次元人物領域情報を擬似世界座標系の３次元人物領域情報に変換する座標変換手段を備えている。 （もっと読む）

【課題】オブジェクトの加速度に関係なく自動的に動画の画像から代表画像を抽出する方法等を提供すること。
【解決手段】シーン内特徴画像抽出部５１は、画像データの一部分を占めるオブジェクトを抽出する。画像データ分析部５２により抽出したオブジェクトを含む画像データの表示面積を算出し前記オブジェクトを含む画像データに対して算出したオブジェクトの占める面積比と、動き抽出部５３によりオブジェクトの動きを抽出し算出したオブジェクトの動きを含む画像データ数と、動画データの全体の画像データ数と、からＯＳ＊ｉＩＦ計算部５４により代表画像データの決定に関する参照値を算出する。また、参照値に基づいて代表画像データを抽出する代表画像抽出部５５を備える。 （もっと読む）

【課題】この発明は、被観察者の姿勢を高精度で検知することができる姿勢検知装置を提供することを目的とする。
【解決手段】姿勢検知装置において、被観察者の撮影画像に基づいて、３次元人物領域情報を抽出する人物領域情報抽出手段、３次元人物領域情報から３次元人物領域の高さ、幅および奥行き情報を算出する算出手段、ならびに３次元人物領域の高さに対する幅の比および３次元人物領域の高さに対する奥行きの比に基づいて、被観察者の姿勢を判定する判定手段を備えている。 （もっと読む）

【課題】顔画像から眼を速く確実に検出できる眼部検出装置を提供する。
【解決手段】顔画像を取得する画像入力部２１と、顔画像から鼻孔を検出する鼻孔検出部２４と、鼻孔検出部２４で検出した鼻孔の位置にもとづいて、顔画像の中に眼探索領域を設定する眼探索領域設定部２５と、眼探索領域設定部２５で設定した眼探索領域の範囲で、顔画像の下から上に向かって所定の条件で眼を探索する下瞼検出部２６及び上瞼検出部２７と、を備える。好ましくは、顔画像から口下の位置を検出する口下検出部２２を含み、鼻孔検出部２４は、鼻孔の探索条件に適合する複数の鼻孔候補を検出した場合、該複数の鼻孔候補のうち、口下の位置に最も近いものを鼻孔と判定する。さらに、顔画像の中で鼻孔が存在する可能性の高い領域を、鼻孔探索領域として設定する鼻孔探索領域設定部２３を含み、鼻孔探索領域を所定の条件で探索して、隣り合う２つの暗所を鼻孔と判定する。 （もっと読む）

【課題】化粧等を施した場合でも、顔画像から眼部を精度よく検出する装置を提供する。
【解決手段】顔画像を取得する画像入力部２１と、顔画像から上瞼又は下瞼の所定の条件に適合する上瞼候補及び下瞼候補を検出する瞼エッジラベリング部２４と、上瞼候補と下瞼候補の組み合わせを比較し、上瞼候補と下瞼候補の関係が所定の条件に最も適合する組み合わせを上瞼および下瞼と判定する瞼判定部２７とを備える。瞼エッジラベリング部２４は、エッジ算出部２３で算出した水平方向エッジ及び垂直方向エッジのうち、所定の条件に適合する度合いによって、上瞼候補及び下瞼候補を分類する。下瞼候補の左右方向に少なくとも１つの水平方向エッジが存在する場合に、その下瞼候補を除外する下瞼候補評価部２６を備えてもよい。下瞼候補のうち、その垂直方向エッジが所定の条件を満たさないものを下瞼予備候補として分類する下瞼候補分別部２５を備えてもよい。 （もっと読む）

【課題】 視線推定を行う際に用いる眼球中心位置の推定において、個人差が存在する眼球半径を考慮しつつ、高速かつ安定に計算が収束 することを可能とすること。
【解決手段】 人物の頭部姿勢を推定する頭部姿勢推定手段１と、頭部座標系にて表現された２点の眼球特徴点座標に基づいて頭部座標系における眼球中心位置の候補を設定する頭部座標系眼球中心位置候補設定手段２と、前記頭部姿勢推定手段１の推定結果である頭部姿勢、前記頭部座標系眼球中心位置候補設定手段２で設定された眼球中心位置候補、および顔画像から検出される瞳孔中心位置を用いてカメラ座標系における眼球中心位置を算出するカメラ座標系眼球中心位置算出手段３と、前記カメラ座標系眼球中心位置算出手段３で設定されたカメラ座標系における眼球中心位置に基づいて頭部座標系における眼球中心位置と眼球半径を推定する眼球パラメータ推定手段４を有する。 （もっと読む）

本発明は画像内のオブジェクトを指示する方法に関する。
本方法は：
−画像内のオブジェクト内部の点Ｐ_１を指示するステップと、
−画像を基本領域へ分割するステップ（３１）と、
−点Ｐ_１が属する元の領域Ｒ_１を識別するステップと、
−領域間の関連性のグラフを構築するステップ（３２）と、
−様々な帰属の基準を組み合わせることにより、元の領域Ｒ_１に接続された領域に対して、オブジェクトにおけるメンバーシップ関数を計算するステップと、
−そのメンバーシップ関数の値が所与のしきい値よりも大きい場合に併合される、その接続された領域と、元の領域Ｒ_１を併合するステップ（３３）と、
−接続された領域のメンバーシップ関数と、併合のメンバーシップ関数とを計算するステップが、併合が行なわれなくなるまで、各々の新たな併合された領域に対して繰り返されるステップとを含む。本発明はとりわけ、ユーザーにとって簡単な操作によって、オブジェクトのグラフィカルな指示を行なうための画像処理に関して適用される。 （もっと読む）

【課題】大規模な学習処理や辞書作成を行うことなく、顔画像から容易に感情を認識可能
な感情認識装置、電子機器、感情認識方法、制御プログラム及び記録媒体を提供する。
【解決手段】顔画像の周囲に分布する「場」であって、その強さが画像からの距離に依存
し、画像に近いほど大きな値を持つ視覚の誘導場を求め、この誘導場から等ポテンシャル
線の閉曲面の複雑度を求め、この複雑度とポテンシャル値との対応関係である関数を、誘
導場の分布情報として取得し、この関数に基づいて顔画像に対応する感情を判別するよう
にした。 （もっと読む）

【課題】 誤検出指標や検出精度の低い指標による影響を減少させ、高精度かつより安定な撮像装置の位置姿勢計測を行う。
【解決手段】 指標検出部２０３０は、物体上に配置または設定された指標を撮像画像から検出する。評価量算出部２０６０は評価量を、この指標の画像上での２次元幾何特徴及び／又はこの指標の３次元空間中における撮像装置２０１０と指標との間の関係を表す３次元幾何特徴を利用して算出する。信頼度算出部２０７０は、算出した指標の評価量に応じてこの指標の信頼度を算出する。位置姿勢算出部２０８０は、算出された指標の信頼度と、検出された夫々の指標の画像座標に関する情報とを少なくとも用いて、物体または撮像装置２０１０の位置姿勢を求める。 （もっと読む）