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Fターム[5L096FA04]の内容

イメージ分析 (61,341) | 特徴抽出 (17,550) | セグメンテーション (4,979) | 円、弧 (223)

Fターム[5L096FA04]に分類される特許

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【課題】設計パターンをテンプレートとし、画像からテンプレートと一致するパターンを抽出するときに、画像に下地パターンが現れていても誤判断のないテンプレートマッチング方法、および走査電子顕微鏡を提供する。
【解決手段】試料へ電子線を照射して発生する二次電子の情報を用いて試料を画像化する走査電子顕微鏡において、前記試料に加工するパターンの設計データからエッジを抽出し、該エッジをテンプレートとして登録する記憶部と、前記画像のパターンのエッジを抽出し該エッジと前記設計データのエッジとを比較して、前記画像のパターンと前記設計データとの一致度を判断する演算部とを備える。 (もっと読む)


【課題】視覚追跡システムにおいて、追跡対象の運動特性の変化により追跡が困難な場合がある。
【解決手段】追跡処理部26の追跡開始終了判定部28は所定の条件に基づき追跡処理の開始および終了の判定を行う。追跡を行っている期間、サンプリング部29はひとつ前の画像フレームについて推定された確率密度分布を用いてパーティクルを生成または消滅させる。第1モデル追跡部27aから第nモデル追跡部27nは、それぞれに割り当てられた運動モデルに従いパーティクルを遷移させ、画像処理部22が生成したエッジ画像に対する、各パーティクルに対応する候補曲線の尤度観測を行う。追跡統合部30は、最も高い尤度を観測した運動モデルを特定し、その運動モデルに基づく観測尤度を採用して確率密度分布を推定する。 (もっと読む)


【課題】 誤判定することなく高精度に真円度を計測することが可能な真円度を計測する手法に特長をもつ画像処理方法および画像処理装置を提供する。
【解決手段】 まず、ステップA1〜A4によって画像データに含まれる所定の画素群であるワーク部分を抽出して分離する。ステップA5では、分離した各ワークの輪郭探索を行い、外周に属する全画素の座標を検出する。ステップA6では、外周に属する画素の座標に基づいて、円の中心座標を検出する。ステップA7で、外周画素の座標と中心座標とから、中心から外周までの平均距離、最長距離、最短距離を算出し、ステップA8で、ワークの中心から外周までの平均距離、最大距離、最小距離を用いて真円度を計測する。 (もっと読む)


【課題】昼夜の区別に拘わらずに信号機を的確に認識する。
【解決手段】信号機判定部29は、高さ算出部26により算出された円形状の地上高が、信号機の設置に対する所定の基準高さHpよりも高く、かつ、距離算出部25により算出された自車両から円形状までの距離(水平距離Ldist)が、交差点距離算出部22により算出された自車両から交差点までの距離(自車両Pから交差点の中心位置までの距離Ldb)に交差道路の幅員Widthの1/2を加算して得た距離(Ldb+Width/2)よりも大きい場合には、赤色灯火状態の信号機が自車両の進行方向前方に検出されたと判定する。 (もっと読む)


【課題】 画像判定精度を高めることができる撮影対象としての看板を提供する。
【解決手段】 看板1は、表示用シート2が装着されるシート装着部3と、シート装着部3の周囲を囲む枠体4とを有する。表示用シート2及び/または枠体4の表面上の予め定めた位置に、既知の分光反射率を有する無彩色で表示された基準マーク17〜20を付す。 (もっと読む)


【課題】本発明の目的の1つは、周期的構造を含む試料上でも適正な測定対象パターンを選択することが可能なパターンマッチング方法、及びそのパターンマッチングをコンピューターに実行させるためのコンピュータープログラムの提供にある。
【解決手段】上記目的を達成するために、本発明の一態様によれば、対象試料の設計データに基づく第1の画像と、第2の画像との間でマッチングを行うパターンマッチング方法において、マッチングを行う領域に、周期的な構造が含まれているか否かを判定し、含まれている場合には、画像内に設定される原点と、周期的な構造を構成するパターンとの距離に基づいて、含まれていない場合には、画像内におけるパターンの一致度に基づいて、パターンを選定するパターンマッチング方法、及びコンピュータープログラムを提供する。 (もっと読む)


【課題】車両の使用者がコンタクトレンズを装着しているかを確実に識別することを可能とする車両使用管理装置を提供する。
【解決手段】カード読込み書込み部11は、電子運転免許証2から車両運転の条件を示す運転条件情報を取得する。目画像取得部12aは、車両使用希望者の目画像を撮影して目画像データを取得し、顔画像取得部12bは、車両使用希望者の少なくとも目周辺の顔画像を撮影して目周辺の顔画像データを取得する。制御部14は、目画像データから抽出した虹彩情報と、記憶部13に記憶された虹彩情報との対比処理を含む使用者認証処理と、運転条件情報に基づく運転可否判別処理と、目画像データに基づいて車両使用希望者がコンタクトレンズを装着しているかどうかを識別するコンタクトレンズ識別処理を行う。コンタクトレンズ識別処理は、目画像データから円形エッジを抽出し、抽出した円形エッジの数及び大きさに基づいてコンタクトレンズの装着を識別する。 (もっと読む)


【課題】低解像度のカメラで撮影された画像データに基づいて画像中の車両のメーカを特定することができるメーカ判定プログラムおよびメーカ判定装置を提供すること。
【解決手段】メーカ判定装置100は、画像データにおける車両のエンブレム部分を認識するエンブレム認識部111と、エンブレム認識部111によって認識されたエンブレム部分の輪郭形状を抽出するエンブレム形状抽出部112と、エンブレム形状抽出部112によって抽出された輪郭形状が所定の特性を有するかを評価する形状特性評価部113と、形状特性評価部113の評価結果に基づいて、輪郭形状が最も類似するエンブレムをもつメーカを判定するメーカ判定部114とを備える。 (もっと読む)


【課題】図面内のシンボル画像を高精度かつ高速に検出することができる図面内シンボル検出装置を得ることを目的とする。
【解決手段】 図面画像上の注目画素におけるエッジの法線方向θを求め、その法線方向θに一致する特徴点Fiの法線方向θiが特徴量記憶部15の特徴量テーブルに記憶されていれば、その法線方向θiを有する特徴点Fiが輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点の極座標Rjを特徴量テーブルから取得する特徴点候補選択部22を設け、特徴点候補選択部22により取得された他の特徴点の極座標Rjに対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であれば、シンボル画像の存在を検出する。 (もっと読む)


【課題】工業部品の「穴」や「円筒部分の端点」といった円特徴の三次元位置姿勢を検出することである。
【解決手段】検出すべき対象部品の穴がカメラの光軸に対してほぼ傾かない設置状態に限定し、円弧特徴を抽出する際、設定した半径範囲に入るもののみを円弧特徴とし、抽出した円弧の元となったエッジ線分の点列を円候補点列として設定し、設定された円候補点列に基づいて円特徴を計算することを特徴とする。 (もっと読む)


【課題】 オプティカルフローパターン、あるいはステレオ画像から平面の三次元幾何情報や点の位置情報などを計測する技術を提供する。
【解決手段】 所定の観察点から空間内を眺めたときの画像にあらわれた、その空間内の任意の点の、2つの時刻における各位置をそれぞれp,p、上記点の、無限時間経過後の位置をpinf、上記点を含む平面が観察点に重なる時刻における上記点の位置をpとしたとき、
上記点の4つの位置pinf,p,p,pで決まる複比{pinf}を用いて、上記平面の方位やその平面が上記観察点に重なる時刻を求める。 (もっと読む)


検討、記録、分析、セグメント化、マッピング、正規化、特徴構造抽出、符号化、格納、登録、索引付け、照合、および/または同様の事柄に対して許容可能な目の画像を探知および提供するシステム。本システムは、コントラスト・フィルタに通して候補の画像を取得することができる。これらの画像は格付け可能であり、幾つかの候補がリスト用に抽出可能であるが、このリストから候補が選別される。目の尺度が測定可能であり、それらのプロファイルが評価される。また、目の対間の間隔が、この対の有効性を確認するために評価される。測定して一定の基準に達しない目の画像は廃棄されて新たな画像が選別される。
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【課題】画像から瞳を検出する場合の検出精度を向上させる。
【解決手段】画像を入力する画像入力部100と、画像入力部により入力された画像から目領域を検出する目領域検出部101と、目領域検出部で検出された目領域における画像の輝度分布に基づいて、瞳領域を抽出する瞳領域抽出部102とを具備する。 (もっと読む)


人間の検出及び追跡のために情景の内容の分析を実行するためのコンピュータに基づくシステムは、映像信号を受信するための映像入力と、映像入力から映像信号を受信し、映像信号を元に情景の内容を分析し、映像信号中に見られる1つ以上の対象を元にイベントを判定するための、映像入力に結合された内容分析モジュールと、映像信号、イベントに関連するデータ、又はシステムの設定及び動作に関連するデータを記憶するためのデータ記憶モジュールと、ユーザが内容分析モジュールをイベントに対して警告を生成するように設定することを可能にするための、内容分析モジュールに結合されたユーザインターフェースとを含むことができ、イベントが認識されると、内容分析モジュールが警告を生成する。 (もっと読む)


【課題】原稿の画像データ内に特定画像情報を存在させ、原稿の画像データとの干渉による影響が少なく、原稿を置く角度に関係なく、特定画像情報の検出を比較的短時間で、精度よく検出することができる画像検出方法を提供する。
【解決手段】原稿の画像データに付与された特定のパターン画像を検出する方法であって、特定のパターン画像は直線状に並べられた複数のドット画像Sa,Sbからなり、複数のドット画像Sa,Sbの1つを径の異なる複数の同心円の中心Oに位置させ、他のドット画像が複数の同心円R1〜R4上にあり、且つ、同心円の中心Oを通る直線L上にあることを検出して、パターン画像を検出する。 (もっと読む)


【課題】画像データにノイズが含まれていても正確に検出を行う。
【解決手段】対象となる原稿はセンサ1により複数の画像信号に変換し、特定画像処理装置2で各画像成分毎に適合処理する。しきい値処理装置3は1つないしは複数のしきい値を基に適合処理された画像信号に対ししきい値処理を行った後、画素抽出処理装置4で画素のON/OFFを判定する。中点抽出処理装置5は主走査方向に対して2つの黒画素間の中点を求めると共に、副走査方向における前記中点位置の連結性の検出、前記画素から中点位置までの距離の算出を行う。円抽出処理装置6は中点抽出処理装置5の結果を副走査方向に対して累積しながら、特定の円を識別する。これにより円画像を高い精度で確実に検出することができ、またリアルタイム処理が可能なため、高速処理ができる。 (もっと読む)


【課題】操作者の撮像画像を解析して操作者が手の動きで示した操作情報を機器へ入力する操作情報入力装置において、手の円軌道の動きを正確に検出・認識できるアルゴリズムを提供し、信頼性の高い操作情報入力を実現する。
【解決手段】撮像画像データをブロックに分けた輝度データに変換し、フレーム間の差分を解析して手の動きによる特徴点を抽出する。操作者が手を円軌道に沿って動かすと、特徴点の空間座標は少なくとも4箇所においてX座標又はY座標のいずれかが極値となるため、その極値位置と検出時刻とを極値情報として記憶させる。そして、時系列的位置関係が円軌道パターンに適合するか否かを判定すると共に、円軌道の回転方向も判定し、その判定結果に基づいて音量調節等の制御信号を機器に入力させる。 (もっと読む)


【課題】精度のよい楕円の検出方法及びその検出方法を実行する画像認識装置、入力画像から検出された楕円を用いた各種制御を実行する制御装置の提供。
【解決手段】画像データから、楕円候補の図形(即ち、瞳孔)である候補図形を抽出し、図3(b)に示すような設定角度θであり候補図形の中心点を通過する直線(図中、直線C)と楕円候補の図形の輪郭点との交点をA点、B点として設定し、A点と候補図形の中心点との第一距離と、B点と候補図形の中心点との第二距離との距離を算出する。そして、第一距離と第二距離とが等しい場合、その第一距離、第二距離を算出する際に用いたA点、B点を楕円の輪郭形成点として記憶する。その後、記憶された輪郭形成点の位置を読み出しガウスニュートン法を用いて、楕円方程式を解くことで、楕円パラメータを算出し、楕円を復元する。 (もっと読む)


【課題】前景領域の抽出の精度に関わらず、的確に楕円を当てはめる。
【解決手段】入力画像から人物が撮像された前景領域を抽出する前景抽出部と、前景領域の重心の周りのモーメントを算出する第1モーメント算出部を有し、前景領域の重心の周りのモーメントに基づいて前記前景領域の主軸を算出する第1主軸算出部と、前景領域の主軸および前景領域の形状に基づいて、前景領域の一部として含まれる頭部領域を算出する頭部算出部と、頭部領域の形状に基づいて、人物の頭部に当てはめる楕円を決定する楕円決定部とを備える頭部検出装置を提供する。 (もっと読む)


【課題】入力画像中の楕円を少ない処理量で検出する楕円の検出方法及びその検出方法を実行する画像認識装置、入力画像から検出された楕円を用いた各種制御を、画像の撮影から小さなタイムラグで実行する制御装置の提供。
【解決手段】画像データ中の対象図形を一つ抽出し、対象図形に内接したうえ、第一距離と第二距離が一致した状態におけるA点、B点、C点、D点を頂点とした平行四辺形の重心を検出する。そして、画像データの画素位置と対応した座標系を有し、予めメモリ上に設定された中心点候補マップの平行四辺形の重心の位置に対応した位置におけるカウントを増加させ、中心点候補マップ上のカウントが多い中心点の位置を対象図形の中心点として抽出する。さらに、対象図形の中心点の位置と同一の位置である重心を有した複数の平行四辺形の頂点位置を用いて楕円方程式を解き、復元した楕円と候補図形を比較することで楕円を検出する。 (もっと読む)


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