【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結ぶ瞼曲線を設定する瞼曲線設定手段４ｃと、瞼曲線を目頭の位置から目尻の位置している側とは逆方向に延長した延長線分と瞼曲線を目尻の位置から目頭の位置している側とは逆方向に延長した延長線分の少なくとも一方の延長線分を設定する瞼曲線延長線分設定手段４ｄと、延長線分における全画素の横方向のエッジ強度の合計値が閾値以上か否かを判定するエッジ強度判定手段４ｄを備え、エッジ強度判定手段４ｄでエッジ強度の合計値が閾値以上と判定した場合に瞼曲線を誤検出していると判断することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】演算処理負担を軽減しつつ、移動物体の検出を正確に行う。
【解決手段】時系列で連続的に与えられるフレーム単位の入力画像と予め用意された背景画像とを、個々の画素単位で比較する。入力画像の着目画素の画素値（ｒ，ｇ，ｂ）と背景画像の対応する画素の画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）とを三次元色空間上にプロットし、点ｑ（ｒ，ｇ，ｂ）と点Ｑ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を定義する。原点Ｏと点Ｑとの距離をＤとし、長軸半径α＝ｈ・Ｄ（但し、ｈ＜１）、短軸半径β＝ｋ・Ｄ（但し、ｋ＜ｈ）をもつ楕円を、点Ｑを中心として、２点Ｏ，Ｑを通る基準軸Ｚが長軸方向となるように配置し、基準軸Ｚを中心に回転させて回転楕円体Ｅを定義する。点ｑが回転楕円体Ｅの内部にあれば着目画素は背景領域の画素とし、外部にあれば着目画素は移動物体の画素とする。移動物体の画素の集合体を、当該入力画像上における移動物体の占有領域として検出する。 （もっと読む）

【解決手段】本発明は、目状態検出装置及び方法に関するのである。つまり、本発明の目状態検出方法は、目領域から自動的な臨界値を設定し、イメージを分割し、分割された区域の境界点を獲得して、前記境界点に最も適合して一致させた楕円を用いて目開き及び目閉じを予備判別した後、目閉じと予備判別された場合、目閉じ時間が予め設定された臨界値時間より大きいときは、目閉じと判別し、大きくないときは、瞬きと判別するステップを含む。 （もっと読む）

【課題】エッジ過多を起こさずに対象物の輪郭のエッジを適切に強調することで対象物を高精度に検知する。
【解決手段】輝度分布分析手段４２は入力画像１１０から入力側輝度分布１１１を、背景画像１００から背景側輝度分布１０１を算出する。画像補正手段４３は入力側輝度分布１１１と背景側輝度分布１０１が類似していれば入力画像１１０にコントラスト補正を行って補正画像１２０を生成する。エッジ抽出手段４４は補正画像１２０が生成された場合は当該補正画像からエッジを抽出し、補正画像１２０が生成されなかった場合は入力画像１１０からエッジを抽出する。対象物検出手段４５は抽出されたエッジに基づき対象物を検出する。
日陰に明色の対象物が存在し既にコントラストが十分な場合は補正が行われずエッジ過多が防止され、日陰に暗色の対象物が存在しコントラストが不十分な場合は補正が行われてエッジが強調される。 （もっと読む）

【課題】複数の物体が計測エリアに位置する場合でも、高い精度で物体の同定を行うことができる物体同定装置および物体同定方法を提供すること。
【解決手段】物体同定装置４００は、同一の計測エリア内において、カメラ２００によって位置を検出された第１の物体とＲＦＩＤリーダ３００によって位置を検出された第２の物体との同定を行う装置であって、第１の物体の位置と第２の物体の位置との間の関係と、第１の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、第２の物体の位置に対応する位置誤差の分布によって規定される誤差界と、の間の関係と、に基づいて、第１の物体と第２の物体との間の関連度を求める関連度判定部４２０と、関連度が高いとき、第１の物体と第２の物体とが同一であると判定する同定判定部４３１とを有する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、カメラで捉えた人物の動きを追跡する人物追跡方法に関し、カルメンフィルタなどを用いた追跡処理と比べ軽い処理で人物を追跡する。
【解決手段】各フレーム画像上の頭部を検出し、各フレーム画像上に頭部が検出された人物を特徴づける特徴量を、該各フレーム画像ごとおよび各頭部ごとに算出し、過去のフレーム画像上に頭部が検出された各人物の過去のフレーム画像上の各特徴量と、今回のフレーム画像上に頭部が検出された各人物の今回のフレーム画像上の各特徴量との間の、特徴量どうしの一致の程度を表わす関連度を算出し、各関連度のうちの閾値以上の一致の程度を表わす関連度であってかつ最大の一致の程度を表わす関連度の算出の基になった頭部を同一の人物の頭部である旨、判別する。 （もっと読む）

絵画の原作者を決定するための方法において、調査すべき絵画または調査すべき絵画の一部を、デジタル化手段,特にスキャナにより少なくとも１つのデータレコードに変換するステップと、上記データレコードを解析し、このデータレコードにデジタル化されて含まれる特有の特徴またはその特徴の一部、特に点,線,点群,線群またはモデルを、データバンクに蓄積された特徴から選んで決定するステップとを少なくとも備え、上記データバンクは、上記蓄積された特徴の夫々に関連づけて追加すべきデータレコードを有する。
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【課題】輝点が高密度で観測される場合であっても、輝点の追尾などを可能にする情報を、画像から抽出する。
【解決手段】ピーク抽出部１２１は、対象画像を構成する複数の画素のなかから、隣接する画素よりも輝度が高い画素（ピーク画素）を抽出する。輝点領域記憶部１３１は、ピーク抽出部１２１が抽出したピーク画素を含む一以上の画素を、輝点領域として記憶する。周辺画素抽出部１３２は、輝点領域に含まれる画素に隣接する画素であって、輝点領域に含まれない画素（周辺画素）を抽出する。輝度比較部１３３は、周辺画素の輝度と、輝点領域に含まれる画素の輝度とを比較する。周辺画素の輝度が輝点領域に含まれる画素の輝度よりも低い場合に、輝点領域拡大部１３４は、周辺画素を輝点領域に追加する。 （もっと読む）

【課題】 彩度に着目した場合、被写体（人）によっては赤目を検出できない場合がある。
【解決手段】 赤領域抽出部202は、入力画像の画素ごとに、青色成分を除く色成分に基づき赤色領域の評価量を算出し、その評価量に基づき赤色領域を構成する候補画素を抽出する。赤丸領域抽出部203は、候補画素が構成する円または楕円に近い形状の候補領域を抽出する。特徴量判定部204は、候補領域から算出した目に関する特徴量に基づき、候補領域を補正領域にするか否かを決定する。 （もっと読む）

【課題】精度良くワークの位置を検出する方法を提供する。
【解決手段】第１パターンが形成された容器上に第１パターンの内側を目標にして四角板を配置するワーク配置工程と、第１パターンと四角板とを撮像して画像データ４７を取得する撮像工程と、画像データ４７における第１パターン像４９と四角板像４８との相対位置を分析して四角板の姿勢を認識するワーク認識工程と、を有する。そして、第１パターンは四角板の外形形状を囲むパターンに形成されている。 （もっと読む）

【課題】ノイズにより目頭及び目尻部分が隠れている場合でも、顔特徴点として目頭位置及び目尻位置を精度よく検出する。
【解決手段】画像から検出された目頭の第１位置を示す固定の制御点Ｐ_３、目尻の第１位置を示す固定の制御点Ｐ_４、上瞼位置候補に対応した制御点Ｐ_１（第１のパラメータ）、及び下瞼位置候補に対応した制御点Ｐ_２（第２のパラメータ）により表されるベジエ曲線を第１の瞼形状モデルとし、第１の瞼形状モデルと画像に含まれる瞼の形状とのフィッティング評価値λが最も高いときのＰ_１及びＰ_２を固定した第２の瞼形状モデルにおいて、目頭位置候補を示す制御点Ｐ_３（第３のパラメータ）、及び目尻位置候補を示す制御点Ｐ_４（第４のパラメータ）を変更したときのフィッティング評価値λが最も高いときのＰ_３及びＰ_４を目頭の第２位置及び目尻の第２位置として決定する。 （もっと読む）

【課題】車線の減少状態を的確に検出し、車線変更方向を即時に判断することができる走行状態検出装置及び運転支援装置を提供する。
【解決手段】 運転支援装置１のＥＣＵ６は、白線認識カメラ２により取得された白線画像から走行路の車線の情報を検出する車線情報検出部１１と、車速センサ３及び横加速度センサ４の検出値に基づいて自車両の旋回Ｒを求める車両旋回状態検出部１２と、車線情報検出部１１及び車両旋回状態検出部１２の検出結果に基づいて走行路の車線の減少状況を判定する車線状況判定部１３と、車線状況判定部１３の判定結果に基づいて車線変更すべき方向を判断する支援判断部１４と、レーダ５の測定値に基づいて周辺車両の情報を取得する周辺車両情報取得部１５と、支援判断部１４及び周辺車両情報取得部１５の処理結果に基づいて運転支援を制御する警報・支援制御部１６とを備えている。 （もっと読む）

【課題】正確に被写体領域を検知することができ、これにより、表現力の高い画像データを得る。
【解決手段】画像データに含まれる被写体の顔領域を検知する顔領域検知処理部１０３と、画像データの輝度情報、または色情報に応じて画像データの分割領域を複数取得する画像領域分割処理部１０５と、検知された顔領域に基づき、取得された複数の分割領域のうち被写体を構成する分割領域を取得する人物領域生成部１０６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 撮影により得られた画像から個々の対象物を的確に、しかも処理負荷を抑えて検出することが可能な対象物検出装置を提供する。
【解決手段】 多値画像（ａ）である探索対象画像において設定された画素値範囲（１２８〜２５５）を“１”、その他を“０”として二値化処理を行う。二値化画像（ｂ）において、“１”の値をもつ抽出の対象画素について、多値画像を参照し、対象画素の画素値に比べ小さい画素値をもつ８近傍画素の個数が所定の閾値未満の場合、その対象画素の値を“０”として抽出対象から除外する。このようにして、複数の対象物の境界部と判断される画素を抽出対象から除外することにより、的確に輪郭を判定することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】演算処理量を抑え且つ所定の精度を確保可能な道路白線認識を可能とする。
【解決手段】車両周囲の道路を撮影して取得した画像から道路白線候補点を抽出する。そして、その抽出した道路白線候補点に基づいて、道路白線位置に対応する曲線である道路曲線を検出する。このとき、上記道路曲線を規定する複数の変位点を設定し、その複数の変位点の少なくとも一つを基準点とし、基準点以外のオフセット変位点を上記基準点を通る第１の直線からのオフセット量として定義する。そして、上記基準点の位置、及びオフセット変位点のオフセット量をパラメータとするパラメータ推定によって上記道路曲線を検出する。 （もっと読む）

【課題】人混みを撮像した画像に基づいて、人混みに含まれる人数を計測することができるようにすること。
【解決手段】人数計測装置は、複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像を入力し、入力した画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する頭部モデル設定部と、設定された頭部モデルに基づいて、画像に含まれる人の頭部を抽出する頭部抽出部と、動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける頭部関連付け部と、互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて動画像に含まれる人数を計測する人数計測部と、を備えている。 （もっと読む）

【課題】車線認識の精度を向上させる。
【解決手段】走行路を撮像した画像内で、濃度変化が閾値以上となるエッジ点を検出し（ステップＳ５）、検出したエッジ点を生成した道路モデルと比較することで有効エッジ点を選別し（ステップＳ７）、選別した有効エッジ点に基づいて道路モデルを更新する（ステップＳ８）。有効エッジ点の選別は、先ずエッジ点を通り道路モデルに直交する直線を引き、エッジ点から道路モデルとの交点Ｐまでの距離ｄを求め、この距離ｄが座標用閾値Ｄｔｈより小さいものを、有効エッジ点として選別する。又は、交点Ｐにおける道路モデルの接線ベクトルと、エッジ点のベクトルとのなす角度θｄを求め、この角度θｄが角度用閾値θｔｈより小さいものを、有効エッジ点として選別する。 （もっと読む）

【課題】道路形状を十分な精度で推定するための基礎となり得る車両用道路標示の認識データを取得可能な車両用道路標示認識装置および車両用道路標示認識方法を提供する。
【解決手段】望遠カメラ２０１で取得した画像信号に基づいて、第一変数群算出部１０５において、該当する走行路におけるカーブの曲率を算出し、広角カメラ２０２で取得した画像信号に基づいて、第二変数群算出部１０６において、車両用道路標示に対する自車の車幅方向の相対位置、走行路面からの自車の上下方向の距離、自車のピッチング方向の変位量、および、自車のヨー方向の変位量等を算出し、更に、第一変数群算出部１０５および第二変数群算出部１０６において各取得した変数群のデータに基づいて、車両用道路標示認識処理部１０７において、自車に対する当該車両用道路標示の位置を認識し該認識を表す認識データを得る。 （もっと読む）

【課題】円形状のエッジを自動検出して円形を求め、該円形の幅寸法の測定を可能にする円形の幅寸法測定装置を提供する。
【解決手段】全体として１または２以上の層を有する円形状の物体を上方から撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって得られた画像から前記円形状の仮中心点を求める手段と、前記仮中心点から円形の複数のエッジを求める手段と、前記円形の複数のエッジから仮想円の中心を求める手段と、前記仮想円の中心から仮想円を求める手段と、前記仮想円から検出円を求め、該検出円の幅を円形状の幅寸法とする幅寸法算出手段とを有することを特徴とする円形の幅寸法測定装置。 （もっと読む）

【課題】画像から所定の対象画像を検出する際の誤検出の発生を低減しつつ高速な検出処理を実現する画像検出装置を提供する。
【解決手段】画像検出装置（１０）は、入力画像の各画素とその近傍領域の画素間の色の類似度または入力画像の各画素の周囲の画素のエッジ強度に基づいて入力画像から検出対象領域を抽出する候補領域抽出手段（１３）と、抽出した検出対象領域に含まれる各画素についてエッジ方向およびエッジ強度を求めるエッジ抽出手段（１４）と、対象画像の存在する可能性の高い領域を導出するために、エッジ方向とエッジ強度情報に基づいて投票する投票手段（１５）と、投票結果を参照し、閾値以上の投票値を探索し、その探索した結果に基づいて入力画像に含まれる対象画像を検出する投票結果評価手段（１６）とを備える。 （もっと読む）