【課題】
既存文書に対してマイナーチェンジが施された文書を自動的に検知する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】
開示の情報処理装置は、既存文書毎に、既存文書に関する特徴点情報と一の文書に関する特徴点情報との類似度を算出した後、最も該類似度の大きい該既存文書に関する特徴点情報を選択する類似文書選択手段と、前記類似文書選択手段により選択された前記既存文書に関する特徴点情報のうち、前記一の文書に関する特徴点情報に含まれない特徴点の情報である消失点情報を抽出する消失点情報抽出手段と、他の文書に関する前記消失点情報と前記消失点情報抽出手段により抽出された前記消失点情報との類似度を算出した後、該類似度に基づいて、前記一の文書は前記既存文書に対して様式変更が行われた文書であると判定する様式変更判定手段と、を有することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】特殊な機器又は衣服を装着することなく物体（人体）の２本のリム（脚）の下端を位置決めする。
【解決手段】原画像に前景処理を施して前景画像を取得し、この前景画像に係る多数の変向点を取得する。これら変向点の接続は折線を形成する。各変向点を隣接する２つの変向点に接続する両線分の挟角に基づいて、各変向点を凸点又は凹点のいずれかに分類し、選定された多数の凸点（ａ１〜ａ４）及び選定された多数の凹点（ｂ１、ｂ２）を選択する。この選定された凸点（ａ１〜ａ４）のうちの２つ（ａ１，ａ２）をそれぞれ仮端部として選択する。これら２つの仮端部と両仮端部間に位置する選定された凹点（ｂ１）の接続は三角形を形成する。前記２つの仮端部に基づいて、物体の２本のリムの下端を位置決めするための２つの位置決め端部を決定する。 （もっと読む）

【課題】カメラにより絞り補正やホワイトバランス補正が実施されて、映像中のコントラストが変動しても、精度よく、映像中に存在する人物の数を類推することができるようにする。
【解決手段】輝度データ抽出部９により抽出された輝度データを参照して、映像の輝度の分布を示す輝度ヒストグラムを作成する輝度ヒストグラム作成部９を設け、補正係数特定部１０が輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがってコーナー点抽出部８により計数された個数を補正することで、人数類推部１３により類推される人物の数を間接的に補正する。 （もっと読む）

【課題】 画像の中から画素値が急激に変化する点を特徴点として抽出し、この特徴点及び／又は特徴点に関する情報を用いて画像処理をするシステムにおいて、コーナから抽出した特徴点と、コーナと比べて抽出される再現性の低いコーナ以外のエッジから抽出した特徴点との区別をしていなかった。
【解決手段】 入力画像からエッジを抽出し、エッジからセグメントを抽出し、セグメントごとに勾配方向を計算して勾配方向グラフを生成し、この勾配方向グラフを調べて勾配方向の変動点を特徴点として抽出するようにした。 （もっと読む）

【課題】複数のコーナ部を有する電子部品を撮像して得られる対象画像に基づいて、テンプレートデータと高速且つ高精度でパターンマッチングできるようにする。
【解決手段】複数のコーナを有する電子部品を撮像して基準画像Ｇを取得し、取得された基準画像から各コーナＣを抽出し、抽出された各コーナを基準に設定された所定の抽出領域Ｂからエッジを抽出し、抽出されたエッジから、コーナ近傍Ａを除く直線状エッジＥのみを選択し、選択された直線状エッジをテンプレートデータとして保存すると共に、対象とする同種の電子部品を撮像して対象画像を取得し、取得された対象画像から各コーナを抽出し、抽出された各コーナを基準に設定された所定の抽出領域からエッジを抽出し、抽出されたエッジから、コーナ近傍を除く直線状エッジのみを選択し、選択された直線状エッジと、前記テンプレートデータとに基づいて、対象とする電子部品を照合する。 （もっと読む）

【課題】物品が存在しないはずの位置において物品が存在すると誤認識することを防止するとともに、画像処理時間を短縮する。
【解決手段】取出位置にある物品１を把持して取り出すピッキング装置１０であって、取出位置にある物品１を上方から撮像することで、物品１を含む領域の画像データを取得する撮像装置３と、画像データ内に物品１が存在するべき物品存在画像領域を、入力された物品１の高さに基づいて、画像データから抽出する画像領域抽出装置７と、物品存在画像領域に対して画像処理を行うことで、物品１の認識データを取得する画像処理装置９と、認識データに基づいて、物品１を把持して取り出す取出装置１１と、を備える。 （もっと読む）

【課題】撮像装置で撮影された画像のブロック画像の特徴量を用いて対象を識別する際に、ＣＰＵの処理コストを抑えて、高精度に対象を識別すること。
【解決手段】画像データを複数のブロックに分割してブロック画像を生成し、ブロック画像の色空間情報および周波数成分によって夫々のブロック画像の特徴量を演算する。また、予め教師データとして、カテゴリごとの画像特徴量を演算して、この特徴量を用いてカテゴリを識別する境界となる分離超平面を計算しておき、新たに取得した画像についても同様にブロック画像の画像特徴量を計算し、各カテゴリの分離超平面からの距離によって、当該ブロック画像の属するカテゴリを判定する。 （もっと読む）

【課題】線画から網点部分を容易かつ精密に分離する技術を提供する。
【解決手段】線画処理装置１００は、描画領域ＤＲの輪郭部分に沿って輪郭部分を構成する画素の曲率値を順次決定し、輪郭部分における各画素位置の曲がり度合いを定量化する。そして、線画処理装置１００は、所定の基準値との比較に基づき、描画領域ＤＲを拡張させる方向に曲がる画素（変曲点Ｐ）を検出し、さらに、所定の位置関係にある変曲点Ｐ間を分離線Ｌで結ぶことによって、描画線ＤＬから突出する突出領域ＥＲを描画領域ＤＲから分離する。そして、線画処理装置１００は、所定の基準面積以下の描画画素集合を除去することによって、分離した突出領域ＥＲを画像から除去する。 （もっと読む）

【課題】 所望の対象物を精度良く自動抽出する。
【解決手段】
特徴量抽出装置２０は入力画像の特徴量分布を求め２値化する。テンプレートデータ生成装置２２は、選択されたテンプレートデータから互いに大きさが異なる複数のテンプレートセットを自動生成する。テンプレート走査装置２６は、各テンプレートをそれぞれ画像上でその大きさに応じたサンプリングピッチでラスタースキャンし、各場所で第１の形状適合度を求める。テンプレート図形要素変形装置３０が、テンプレート図形を構成するある図形要素の代表点を移動範囲内で移動し、移動後の代表点間を結ぶ新たな曲線セグメントを生成する。形状適合度評価装置３２が各部分で第２の形状適合度を評価することにより、第２の形状適合度が所定の基準値以上又は最大となるように代表点が移動する。境界線生成装置３４が、代表点間を結ぶ線を生成する。 （もっと読む）

【課題】入力画像中の対象領域の抽出性能をより向上させる
【解決手段】対象領域の輪郭上に存在し、かつ近傍領域の画素値分布に基づいて特定可能な基準点が既知である複数のサンプル画像中の、基準点を表す画素および基準点以外の点を表す画素のそれぞれについて、近傍領域の画素値分布を予め機械学習し、その機械学習の結果に基づいて入力画像中の基準点を検出する。入力画像Ｐ中の対象領域内に任意の点Ｃを設定し、入力画像中Ｐに、対象領域の全体を含むと思われる判別領域Ｔを設定する。設定された判別領域Ｔ内の各画素の輪郭らしさを、その画素の近傍画素の画素値情報に基づいて算出する。設定された任意の点Ｃ、検出された基準点、および算出された各画素の輪郭らしさに基づいて、設定された判別領域Ｔから基準点を通る輪郭を有し、かつ任意の点Ｃを含む対象領域を抽出する。 （もっと読む）

【課題】状況変化がある環境下で撮像された画像でも、画像中の識別領域を高精度に識別し、画像が識別対象コンテンツであるか否かを高精度に判定できるようにすること。
【解決手段】第1の検出手段11は、画像から状況変化に頑健な第1の特徴量を抽出し、該第1の特徴量を用いて識別領域の一部を検出する。第2の検出手段11は、第1の検出手段11で検出された識別領域の一部から第2の特徴量を抽出し、該第2の特徴量を用いて識別領域の全体を検出する。例えば、第1の検出手段11は、画像から形状情報または輝度情報を用いて顔領域を検出し、第2の検出手段は、顔領域から抽出される色を用いて肌領域を検出する。検出された識別領域の全体(肌部分)の配置などの特徴量から画像を識別できる。 （もっと読む）

【目的】車下陰やエッジのような特徴を用いなくても画像から対象の関心領域を決定することが可能な「対象領域決定方法及び対象領域決定装置」を提供することである。
【構成】本発明は、画像から対象物(車両)の有無や対象物の識別をするための関心領域を決定する方法及び装置であり、(1)撮像画像における角点(輝度変化の大きな点)を検出するステップと、(2)検出された角点に基づき、撮像画像から対象物体のエッジを取得するステップと、(3)取得されたエッジ上の角点に基づき、関心領域に含まれる角点を寄せ集めるステップと、(4)撮像画像における寄せ集められた角点で形成された画像領域を、対象物体を含む可能性がある関心領域として決定するステップとを含む。 （もっと読む）

【課題】距離センサから得られる距離データを用いて、対象物体の三次元的な位置姿勢を認識する。
【解決手段】物体の位置及び姿勢を認識する物体認識装置であって、（１）モデル入力手段と、（２）シーン計測手段と、（３）対応点ペア作成手段と、（４）幾何学的一貫性を有する他の対応点ペアをグループＧｉに追加する処理を繰り返し、全ての対応点ペアを基準にグループを作成するグループ化手段と、（５）物体の位置姿勢を決定する一致度検証手段と、（６）位置姿勢を補正する処理を繰り返すことで高精度化し、最終的な位置姿勢を算出する高精度化手段を備える。 （もっと読む）

【課題】処理負荷を低減し得る位置合わせ方法、位置合わせ装置及びプログラムを提案する。
【解決手段】一方の画像に映し出されるオブジェクトから抽出された第１の点の集合における一部の点群と、他方の画像に映し出されるオブジェクトから抽出された第２の点の集合における一部の点群を基準として、第１の点の集合に対して第２の点の集合を位置合わせし、この後、第１の点の集合におけるすべての点と、位置合わせされた第２の点の集合におけるすべての点を基準として、第１の点の集合に対して第２の点の集合を位置合わせするようにした。 （もっと読む）

【課題】 入力画像及び標準画像の双方から特徴点を抽出してその特徴量を算出し、双方の特徴量に基づき入力画像中の対象物（標準画像）を認識するにあたり、入力画像から対象物の特徴点を十分に抽出できない場合でも対象物を確実に認識できるようにする。
【解決手段】 予め標準画像から特徴点を抽出し、その特徴点の特徴量として、スケール不変特徴量にその特徴点の位置情報（ある基準点に対する当該特徴点の位置ベクトル）を付加したものを算出しておく。そして、入力画像中から特徴点を抽出してその特徴量を算出し、標準画像における特徴量と類似する特徴点同士を、対応点として設定する。そして、入力画像における各対応点（特徴点）毎に、対応する標準画像の特徴点の特徴量（位置情報等含む）に基づいて基準点を算出し、入力画像平面に投票する。ある小領域内に所定閾値以上の投票値があった場合は、入力画像中に対象物が存在していると判断する。 （もっと読む）

【課題】ICPレジスタ手法に比較して、より少ない演算量、より高い精度で安定的に３次元ボディトラッキングを行う。
【解決手段】画像処理装置１０は、撮影されたフレーム画像を取得するフレーム画像取得部１１、前フレーム画像に対応する３次元ボディ画像と現フレーム画像とに基づいて関節拘束のない運動ベクトルΔを予測する予測部１２、予測結果に基づいて最適な関節拘束のある運動ベクトルΔ^*を決定する運動ベクトル決定部１３、決定された最適な関節拘束のある運動ベクトルΔ^*を適用して現フレームに対応する３次元ボディ画像を生成する３次元ボディ画像生成部１４から構成される。目標関数は、動きベクトルΔによる変換後の３次元ボディの姿勢と、動きベクトルΔ^*による変換後の３次元ボディの姿勢の差を最小化するべく導出されたものである。本発明は、３次元ボディトラッキングに適用できる。 （もっと読む）

画像を認識するための装置及び方法が開示されており、画像がライン毎に電子的にスキャンされる。各ラインのピクセルは、処理されて、色調的及び位置的の双方の基準を満たすピクセルが輪郭点として選択される。輪郭点のセットは、画像の性質を判定するために、格納された基準と比較される。
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【課題】内部又は外部表面及びエッジ、あるいは、画像形成することができるか又は数値的に定義することができる物体の他のフィーチャーを含むシステムの提供。
【解決手段】幾何学的フィーチャーのエッジの幾何学的形状を定義する方法であって、
（Ａ）少なくとも１つの数学的実体を前記幾何学的形状とマッチングさせる段階であって、前記配列がそこから前記対応する前記実体の再構築を可能にするように、前記又は各々の前記実体は属性値を有する予め定められた配列によって実現することができる、前記マッチングさせる段階と、（Ｂ）前記又は各々の前記実体に対して、そこから対応する前記実体の再構築を可能とするに十分な情報を提供するように、対応する予め定められた属性値の組から選択された前記属性値を各々の前記属性に適用し、かつ前記選択された属性値に基づいてテキスト・ストリングを生成し、これにより前記エッジの幾何学的形状を定義する段階と、を備える方法が提供される。 （もっと読む）

【課題】画像から短時間で画像の特徴点を抽出することを目的とし、特に、磁気記録ヘッドのコアの画像等、輝度値の投影データが特徴的な画像から、短時間で正確に画像の特徴点を抽出することを目的とする。
【解決手段】画像を入力し、該入力画像の各画素の輝度値を所定方向に積算して投影データ曲線を作成し、該投影データ曲線を部分ごとに直線近似し、該近似直線の交点を変曲点として抽出することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】任意の輪郭線を有する物体であっても、信頼性よく、しかも頑健な形状認識を可能にする。
【解決手段】撮像された物体の画像の輪郭線上の点が検出され、該輪郭線が検出された各点Ｑ0Ｑ1．．．．．Ｑnを頂点として直線で結んだ折れ線として抽出される。２頂点を結ぶ直線Ｑ0Ｑnが予め定められた分解長さΓ（ａ＋ａ）となる区間を検査区間として、この検査区間を複数に分割して得られる各区間（ａ）で折れ線図形の面積Σ0、Σ1が計算される。そして、計算された面積に基づいてその検査区間での折れ線図形が直線、円弧あるいは擬似円弧などの基本図形として出力される。このような構成では、基本図形が高精度で抽出でき、擬似円弧を含む基本図形を用いたパターンマッチングによる物体の認識精度を向上させることができる。また、分解長さΓを変えることにより、物体の特徴量を増加させて頑健な物体認識を行うことができる。 （もっと読む）