【課題】手指をカメラで撮影した画像から、手首回旋動作などを含んだ手指の形状を、より正確に推定できるようにする。
【解決手段】手指の種々の形状に対応した画像データと、その画像データで示される形状のときの爪の位置を示す爪位置データとを記憶してデータベースを構成させる。そして、検出対象の手指を撮影して得た画像データから、爪の位置を検出し、その検出された爪の位置を、データベースに記憶された爪位置データと照合する。さらに、その照合でほぼ一致が検出された爪位置データに基づいて、その爪位置データに対応してデータベースに記憶された画像データを読み出し、その画像データで示される手指形状を、検出対象の手指の形状と推定する。 （もっと読む）

【構成】 ゲーム装置１０はカメラカートリッジ６０を含み、カメラカートリッジ６０で撮影されたユーザの顔画像から複数の特徴点を検出する。ゲーム装置１０は、この複数の特徴点を用いて、左目および右目の黒目の領域についての面積をそれぞれ算出する。そして、ゲーム装置１０は、算出した面積に基づいて、左目または右目のいずれか一方が閉じているかどうかを検知する。ゲーム装置１０は、この検知結果に応じてゲーム処理を実行する。
【効果】 片目を閉じる動作を簡単に検出することができる。 （もっと読む）

【課題】監視対象撮像画像から監視対象物画像を検出する精度の向上を図ることを可能とする対象物検出装置、対象物検出プログラム及び対象物検出システムを提供する。
【解決手段】本発明に係る対象物検出装置は、監視対象物画像を含む監視対象撮像画像と比較対象画像との画素値の差分情報を取得し、取得した差分情報が所定閾値よりも大きい差分領域を監視対象撮像画像から抽出すると共に、監視対象撮像画像に含まれる所定領域毎に距離情報を取得する。また、監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、監視対象物画像を含む画像である参照画像に基づいて、比較対象画像内又は監視対象撮像画像内において監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域を特定し、差分領域及び誤検出予測領域の集合和である修正差分領域と、修正差分領域に含まれる所定領域の距離情報とに基づいて、監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する。 （もっと読む）

【課題】簡易な構成によって撮像機の管空内での移動量を推定すること。
【解決手段】演算部１３は、外部インターフェース１０に装着された携帯型記録媒体４から、被検体１の体内の管空内を移動する撮像機２によって撮像された管空内画像の画像データを取得する。移動量推定部１３ｄは、この管空内画像を処理して管空内での撮像機２の移動量を推定する。位置推定部１３ｅは、移動量推定部１３ｄによって推定された撮像機２の移動量をもとに、各管空内画像を撮像した際の管空内での撮像機２の位置を推定する。 （もっと読む）

【課題】毛穴・シミの両方を画像処理により同時に抽出可能な顔画像解析システムを提供する。
【解決手段】撮像カメラ４により撮影された顔画像データを画像処理することで毛穴・シミの検出を行なう顔画像解析システムであって、撮影された顔画像データに基づいて顔領域を設定する顔領域設定手段３６ａと、顔領域を構成する各画素について、注目画素を含む所定領域について作成されたヒストグラムに基づいて、最大頻度を有する画素値を取得し、この取得された画素値と注目画素の画素値との差分データを演算する差分演算手段３６ｂと、演算された差分データを少なくとも１つの閾値によりｎ値化するｎ値化手段３６ｃと、ｎ値化された結果に基づき、毛穴・シミが含まれる第１領域と毛穴・シミが含まれない第２領域とに分類する領域分類手段３６ｄと、この分類処理により得られた各クラスターを解析して毛穴・シミの判定を行なう判定手段３６ｅと、を備えている。 （もっと読む）

【課題】観察対象の種類に応じて異なる特徴を示す画像領域を確実に検出するときの検出精度を向上させることができること。
【解決手段】画像処理装置１は、一連の観察画像のうちの処理対象画像に撮像された観察対象の種類を判定する臓器判定部４ａと、異常検出パラメータを用いて処理対象画像内から特異な領域である異常領域を検出する異常領域検出部４ｃと、臓器判定部４ａの判定結果に対応するパラメータ値を異常検出パラメータとして設定し、異常領域検出部４ｃにこの異常検出パラメータを用いて異常領域を検出させる画像処理制御部６ａと、を備える。 （もっと読む）

【課題】顔の輪郭や、目、鼻、口の位置等の顔の基本設計は共通だが、立体感又は明るさが種々異なる顔画像を合成する。
【解決手段】所定形状の顔型の顔画像において立体感が異なる合成顔画像を作成する方法であって、複数人の顔画像（元画像）から、その形状の特徴点が所定形状の顔型の特徴点に揃うように規格化した規格化元画像を作成し、その規格化顔画像の色について主成分分析を行い、主成分分析により得られる固有ベクトル（パラメータ）中、顔の立体感に寄与するパラメータを特定する。一方、前記複数人の規格化顔画像の色を平均化した色平均顔を算出し、顔の立体感に寄与するパラメータの重み係数を色平均顔で変化させることにより立体感が異なる合成顔画像を作成する。 （もっと読む）

【課題】地色領域を確実に抽出しマスクする技術を提供する。
【解決手段】読み取られた原稿について、色差平面内での地色の候補領域４２を検知し、候補領域４２の座標に基づいて直交平面座標系を設定する。該座標系における地色の候補領域４２を覆う方形領域４４を地色マスク領域４１として仮決定し、さらに、座標系の原点方向に伸びる付加領域を付加する。方形領域４４と付加領域とを合わせて決定される地色マスク領域４１のうち、ｘ＜０の領域を除外し、さらに地色マスク領域４１に所定のマージンを設定して地色マスク処理を施す。 （もっと読む）

【課題】被験者がアイシャドーを付けている場合でも被験者の眼の開閉状態を精度良く検出すること。
【解決手段】本発明による眼の開閉状態検出装置は、被験者の顔を撮像する撮像手段と、前記撮像された画像のエッジを抽出するエッジ抽出手段とを備え、前記抽出されたエッジに基づいて被験者の眼球位置における白領域の縦幅を算出し、該算出した白領域の縦幅に基づいて、眼の開閉状態を検出することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】火炎検出方法及びその装置を提供する。
【解決手段】火炎検出方法は、被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、前記動態区域映像の色彩模型及びフリッカ周波数を分析して、その分析結果を参考火炎映像の特徴と比較するステップと、その比較結果に基づいて、前記動態区域映像のアドレス変化及び面積変化を分析して、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、を備える。 （もっと読む）

【課題】事前知識のない物体の画像を収集し、分類できる学習システムを提供する。
【解決手段】学習システムは、カメラに接続されたフレームグラバと、物体をカメラの光軸に沿って平行移動させる移動プロセス１７８と、物体の画像があらかじめ決められた大きさの境界の範囲内にあり、その境界の範囲内でできるだけ大きくなるようにロボットの手の位置を決める位置決定プロセス１８０と、カメラの光軸に直交する２つの軸の回りで物体を回転させる回転プロセス１８４と、回転させた物体の画像を収集する画像収集プロセスと、収集した画像を使用してＳＶＭ分類器をトレーニングするトレーニングプロセス１８８とを含む。 （もっと読む）

【課題】 道路画像から標識を精度よく認識することができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】 入力画像として撮像した道路画像に対して、各画素の色判定を行うため、有彩色か無彩色かを判定する彩色判定手段を有する画像処理装置１において、彩色判定部１１５（ステップＳ５の処理）は、被判定画素の彩度と輝度との比率と彩度輝度比閾値Ｐｂ１との比較により判定を行うようにし、画像全体の明るさ、暗さを有彩色か無彩色かの判定に反映させた。 （もっと読む）

【課題】処理の負担を大きくすることなく、画像から肌色の領域を精度よく抽出する画像処理装置及びプログラム。
【解決手段】肌色度とは、画素の色の肌色らしさの度合である。この肌色度は、感応実験等の結果によって定められた、最も肌色らしい色、及び人間の目が肌色と許容できる色の範囲の空間の各々に基づいて求められる。（Ａ）に、画像の色と最も肌色らしいと定められた色との座標間の距離（ｒ）、及び人間の目が肌色と許容できる色の範囲の空間の最も端に至るまでの距離（Ｒ）を模式的に示す。また、色差（ΔＥ）と肌色度（Ｓ）との関係は、（Ｂ）に示されるように変化する。
この肌色度に基づいて、処理対象の画像から肌色の領域を抽出する。 （もっと読む）

【課題】複数の個人の自動的な検出および追跡を提供すること。
【解決手段】複数の個人の自動的な検出および追跡に、ビデオおよび/またはオーディオ内容のフレームを受け取ることと、フレーム内で新しい顔領域に関する候補区域を識別することが含まれる。1つまたは複数の階層検証レベルを使用して、人間の顔が候補区域内にあるかどうかを検証し、1つまたは複数の階層検証レベルで人間の顔が候補区域内にあることが検証される場合に、候補区域に顔が含まれることの指示を行う。複数のオーディオキューおよび/またはビデオキューを使用して、フレームからフレームへとビデオ内容内の検証された顔のそれぞれを追跡する。 （もっと読む）

【課題】地色の色味を正確に検出することができる画像処理装置および色判定方法を提供する。
【解決手段】ＹＣｂＣｒ色空間において、色差成分を規定する色平面（ＣｂＣｒ平面）を分割して複数の色領域Ａｉ（ｉ＝０，１，２，・・）を規定する。複数の色領域Ａｉのそれぞれに属する画像データの要素数を計数し、要素数が第１の閾値を超える色領域に対して肯定的評価を与える。また、複数の色領域Ａｉのうち互いに隣接する複数の色領域から構成される領域を複領域Ｂｉ（ｉ＝１，２，・・）とし、複領域Ｂｉのそれぞれに属する画像データの要素数を計数し、要素数が第２の閾値を超える複領域に含まれる複数の色領域に対して肯定的評価を与える。単領域からの評価と複領域からの評価との両方において肯定的評価を与えられた色領域を地色の色領域として特定する。 （もっと読む）

【課題】 両面原稿の表面のみを範囲指定した場合、原稿の綴じ方に関わらず、同じ領域を裏面に対しても抜き出すことができる画像読取装置を提供する。
【解決手段】 両面原稿の表面の範囲指定された部分画像データを抽出し、その画像データの特徴として、濃淡、文字、画像のエッジ、および色などを測定する。その測定結果に基づき、裏面の画像データのうち、表面の部分画像データの測定結果に最も近似する領域のデータを裏面の部分画像データとして抽出する。
（もっと読む）

【課題】複数の個人の自動的な検出および追跡を提供すること。
【解決手段】複数の個人の自動的な検出および追跡に、ビデオおよび/またはオーディオ内容のフレームを受け取ることと、フレーム内で新しい顔領域に関する候補区域を識別することが含まれる。1つまたは複数の階層検証レベルを使用して、人間の顔が候補区域内にあるかどうかを検証し、1つまたは複数の階層検証レベルで人間の顔が候補区域内にあることが検証される場合に、候補区域に顔が含まれることの指示を行う。複数のオーディオキューおよび/またはビデオキューを使用して、フレームからフレームへとビデオ内容内の検証された顔のそれぞれを追跡する。 （もっと読む）

【課題】 従来の緑部分の抽出方法は、各ピクセルの色情報をＲ、Ｇ、Ｂとして、Ｇ＞Ｒ、Ｂの部分を抽出するものであり、このような従来の方法では、抽出結果としてはすべての緑部分ではなくＧ＞Ｒ、Ｂである灰色などの部分も含まれるという問題があった。さらに緑色の屋上や緑色の海面などの植生ではない部分の誤抽出も含まれるという問題があった。
【解決手段】 航空写真を入力し、ＤＳＭと、メッシュデータをＤＢ手段２００から入力する入力手段１００と、画像の特定の色の領域を抽出する候補抽出手段３００と、地面のノイズを除去する地面処理手段４００と、建物の屋上をノイズとして除去する建物処理手段５００と、処理結果を出力する出力手段１１０とから構成されている。 （もっと読む）

【課題】人間の色彩感覚に応じた、代表色として真に相応しい色を抽出する。
【解決手段】ヒストグラム生成部３２は、画像を構成する画素の色を表す色空間の各チャンネルについて、チャンネルの階調値を分割した複数の区間を階級とし、階調値の出現頻度を度数としてヒストグラムを生成する。区間抽出部３３は、出現頻度が極大値となる区間を抽出する。スコア算出部３４は、抽出した区間に対して、人間の色彩感覚に応じた色の注目度を表すスコアを算出する。区間選定部３５は、算出したスコアに基づいて、抽出した区間の中から、代表色の候補となる区間を選定する。代表色生成部３６は、選定した区間の階調値を元に、代表色を生成する。 （もっと読む）

【課題】文字領域の代表色を取得する際に、色文字の色の再現性を向上することができる画像処理装置、及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】カラー画像データから文字領域を抽出する文字領域抽出部８０１と、画素の色差を取得する色差取得部８０２と、彩度を取得する彩度取得部８０３と、文字領域をグレー領域と色領域とに判別する色領域判定部８０６と、色領域と判定された文字領域の画素の色差に基づいて、当該文字領域に所定の色差範囲を割り当てる第１色差範囲割当部８０５と、色領域と判定された文字領域における、色差が当該文字領域に割り当てられている色差範囲内にある画素の、当該色差の平均値を、当該文字領域の色を代表する色情報として設定する代表色設定部８１０とを備えた。 （もっと読む）