【課題】画像シーケンスにおいて移動物体を検出する方法を提供する。
【解決手段】a)画像シーケンスの一対の連続画像の一方の画像での特徴点を決定し、b)決定した特徴点を用いて、一対の画像の一方を、他方に投影する数学的変換を決定し、c)決定した変換により、互いへ変換される一対の画像の複数の画像の間の差として差分画像を決定し、d)決定した差分画像において特有の画像変化点を決定し、e)決定した特有の画像変化点から物点を決定するステップとを含む方法である。ステップd)は、d1)画像変化の閾値を確立し、閾値を超える画像変化点を、差分画像内のそれらの点として決定し、d2)所定の品質基準に基づいて、画像変化点の質を分析し、d3)品質基準が満たされている場合、d1)で決定した画像変化点をステップd)で決定する画像変化点として確立し、さもなければ、d1)で確立される閾値でd1)及びd2)を繰り返すステップを含む。 （もっと読む）

【課題】 撮影機能を持つ携帯デバイスが増えているが、それぞれが持つ演算能力や搭載メモリは異なり、局所特徴量の算出処理やその特徴量記述サイズはこれらの機器のリソースに応じたものが好ましい。他方、ＰＣやサーバーにおいては、携帯端末ほど局所特徴量の算出処理やその特徴量記述サイズの制約は受けない。この様な環境下において、検索精度を犠牲にすることなく、機器リソースに応じた特徴量記述サイズの制御が必要である。
【解決手段】 局所特徴点の個数が画像の局所特徴量記述サイズの支配的なファクターになると考え、局所特徴点および局所特徴量の再現性を評価し、再現性の高いものから順に局所特徴量記述サイズになるまで記述することで、局所特徴量記述サイズと検索精度の両立を図る。 （もっと読む）

【課題】二画像間で同一オブジェクトの対応付けを行うために用いる特徴量を精度よく低処理コストで生成できるようにする。
【解決手段】特徴点検出処理部は、画像から特徴点を検出する。特徴量生成処理部は、検出した特徴点の位置を基準とした局所領域内における二画素の画素差分値を閾値と比較して、比較結果を示す二値化情報を特徴点に対応する特徴量の一成分として生成する。二画像間で特徴量が類似する特徴点の検出を行い、検出された特徴点の対応関係から同一オブジェクトの対応付けを行う。比較結果を示す二値化情報を特徴量の一成分として用いることで、二画像間で同一オブジェクトの対応付けを行うために用いる特徴量を精度よく低処理コストで生成できる。 （もっと読む）

【課題】簡単な構成で高速に特徴点を空間的に均一に間引くことができるようにする。
【解決手段】特徴点検出部２１１は、画像から特徴点を検出する。信頼度算出部２１２は、検出した特徴点の信頼度を算出する。間引き処理部２２は、画像を複数領域に分割して、分割領域毎に特徴点が予め設定した特徴点制限数以内となるように、検出した特徴点の間引きを信頼度に基づいて行う。例えば特徴点が特徴点制限数以内となるように信頼度の低い順から間引きする。特徴点の数は、分割領域毎に特徴点制限数以内の数となるので、特徴点を空間的に均一に間引くことができる。 （もっと読む）

【課題】より少ない仮定かつより少ない演算量で学習型画像処理を行うことができるようにする。
【解決手段】時刻ｓの画像特徴量に対して、前記画像の中の前景の画像の画像特徴量をパラメータとして有する前景のビューモデルに対して、幾何的な変換であるビュー変換を施すことで、時刻ｓの前景の画像を推定して推定前景ビューを出力し、時刻ｓの画像特徴量に対して、前記画像の中の背景の画像の画像特徴量をパラメータとして有する背景のビューモデルに対して、幾何的な変換であるビュー変換を施すことで、時刻ｓの背景の画像を推定して推定背景ビューを出力し、前記推定前景ビューおよび前記推定背景ビューを合成した合成ビューと、時刻ｓの画像特徴量を比較することで得られる評価値に基づいて、前記前景のビューモデルのパラメータを確率的生成モデルに基づいて更新することで前記前景と背景のビューモデルとを学習する。 （もっと読む）

【課題】画像中のオブジェクトの位置および回転角度の検出時間を削減する。
【解決手段】参照オブジェクトモデルを用いた投票により画像からオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置において、オブジェクトモデルの代表点を中心としてオブジェクトモデルを所定の角度ずつ回転して得られる回転オブジェクトモデルそれぞれの特徴点の座標値を参照オブジェクトモデルとして記憶する記憶部２０と、画像の輪郭を抽出する輪郭抽出部３３と、記憶部２０から読み出した前記参照オブジェクトモデルの座標値と、前記画像の輪郭における点の座標値と、に基づき算出した座標値に対して投票を行ってその積算値である投票数を算出する投票数算出部３６と、算出した座標値から、投票数が所定の閾値を超える算出した座標値を抽出する位置抽出部３７と、を備える。 （もっと読む）

【課題】ローカルバイナリパターンを用いた物体の検出の精度をより向上させることが可能な、情報生成装置、物体検出装置、情報生成方法、物体検出方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】検出用情報を生成するための画像のエッジ画像に基づいて、画素ごとにローカルバイナリパターンによる物体の輪郭を示す特徴量を算出し、設定された領域ごとに特徴量のヒストグラムを算出する算出部と、領域を設定し、設定した領域を示す領域情報を検出用情報として生成する領域設定部と、算出されたヒストグラムを線形写像または非線形写像により異なる空間に写像し、写像に応じた領域情報に対応する行列情報を検出用情報として生成する写像部と、写像された空間において、ヒストグラムを用いたブースティングによる物体検出の統計学習を行い、物体の検出結果を示す判別情報を検出用情報として生成する統計学習部とを備える情報生成装置が提供される。 （もっと読む）

【課題】舗装道路のひび割れ検出は、現場を撮影した画像を検査所に持ち帰り、分析機器を使って分析・評価しているが、全長が何百キロメータ以上にも及ぶ道路のひび割れ検出には処理画像の量が膨大で人的作業に適さず、評価も技術者の経験による主観的判断によっているため、客観的かつ定量的に行うことが不可能である。
【解決手段】本発明に係る舗装路面のクラックの抽出と損傷レベルの評価方法は、遺伝的プログラミングによる並列型画像フィルタ自動生成システムにサイズ依存型交叉を導入して複数の実舗装画像からクラック(1)の抽出が困難と思われる箇所をフィルタ構築の訓練データに選定採用することで様々なタイプの画像からクラックの抽出用画像フィルタ(4)を自動的に構築する。そして、評価対象舗装領域の画像全体を格子状に分割した個々のブロック(6)に該抽出用画像フィルタ(4)を適用して評価する。 （もっと読む）

予測的異常挙動検出のためのシステムおよび方法が開示されている。システムは、ビデオ・データ等の監視データを受取り、複数の予測モデルの作成および更新を行うことができる。またシステムは、移動物体に関係するビデオ・データを受取り、生成した予測モデルに基づいてその移動物体の将来の場所の予測を生成できる。予測された動きは、スコア付けエンジンによってスコア付けし、その予測される動きが安全でないか否か、あるいはそのほかの形で望ましくないか否かを決定できる。 （もっと読む）

本発明の主旨は、ソース信号を原子と呼ばれる基本要素に分解する少なくとも１つの事前処理メカニズムと、事前処理メカニズムにより実行される分解の結果に基づく認識メカニズムとを備える、形状を認識する方法であって、事前処理メカニズムが、カーネルと呼ばれる信号の集合内で完結する少なくとも１つの学習フェーズであって、上記カーネルが、処理すべきソースを表す信号のデータベース（２４）を使用しながら、ソース信号の疎な分解を保証しながらデータベースからの信号を正確に再構築するカーネルの能力を表すコスト関数を最小化するように適合される（２６）、少なくとも１つの学習フェーズと、ソース信号を分解して原子にする符号化フェーズとを備え、前記原子は、インデックスに従ってカーネルをシフトさせることにより生成され、上記原子のそれぞれには分解係数が関連付けられることを特徴とする、方法である。
本発明の別の主旨は、この方法を実施する形状認識システムである。
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【課題】映像の意味内容を考慮して映像のまとまりを検出することが可能な映像解析装置を提供する。
【解決手段】時系列に配列された複数のフレーム画像からなる映像を解析する映像解析装置であって、連続する２つのフレーム画像中の連続性の評価をフレーム画像より抽出される局所形状に基づく特徴量を用いて、２つのフレーム画像に同じ物体が存在するかを判断することによって行い、連続性の評価結果に基づいて映像を複数のセグメントに分割するセグメント作成部１３０と、フレーム画像から人物の顔画像を検出し、検出された顔画像の類似度に基づいてフレーム画像をグループ化する顔グループ作成部１４０と、セグメント作成部１３０により作成されたセグメントと顔グループ作成部１４０によるフレーム画像の分類結果に基づいて、セグメントの解析情報を作成する解析情報作成部１５０と、を備える映像解析装置１００が提供される。 （もっと読む）

【課題】 非線形な分布のパターン集合に対する高効率なデータ表現を実現し、種々のパターンの変動にロバストなパターンの識別を実現する。
【解決手段】 複数の学習データを入力し、少なくとも１つの学習カーネルパラメータを有するカーネル関数により定まる高次特徴空間への非線形写像により、前記学習データを写像した時の分布を分析し、分析結果に基づいて前記学習カーネルパラメータを更新し、更新後の前記学習カーネルパラメータにより定まる高次特徴空間における線形部分空間を決定する。入力データに対して少なくとも１つの入力カーネルパラメータを設定し、前記入力カーネルパラメータと更新後の前記学習カーネルパラメータとに基づいて、前記入力データを前記線形部分空間におけるデータ表現に変換する。 （もっと読む）

【課題】画像データなどのロバストなパターン認識を実現するのに適した認識装置等を提供する。
【解決手段】データのパターンを認識する認識装置１は、データのヒストグラムを高精度に近似するヒストグラム近似公式（ヒストグラム関数）を生成するヒストグラム関数作成部５と、ヒストグラム関数を用いてデータを複数のクラスの少なくとも１つに分類する分類部９とを備える。 （もっと読む）

【課題】ハッシュ関数を用いた近似最近傍探索法において、高速かつ少ない誤差比で最近傍パターンを探索するパターン探索装置を提供する。
【解決手段】登録部２、累積確率分布獲得部３、ハッシュ関数部４、学習部５、探索部６から構成され、予め検索対象となるパターン集合を登録して学習パターン集合としておき、学習パターンの任意の軸上における累積確率分布をシグモイド関数で近似し、その累積確率分布を基に確率値を一定間隔で分割するハッシュ関数を複数個定義し、未知のパターンを入力すると各ハッシュ関数の出力であるハッシュ値によりバケット中の部分集合の和集合を求め、その集合中から最近傍パターンを探索する。 （もっと読む）

【課題】画像パターンの類似した物体を高精度かつ高速に認識する。
【解決手段】入力された学習画像データをブロック分割し、該学習画像におけるブロックを構成する画素の符号の組み合わせを作成する（１０４）。次に、前記画素の組み合わせによる同時生起確率を算出し、その算出された同時生起確率を前記画素の組み合わせに応じた確率テーブルを作成し（１０５）、記憶部に保存する（１０６）。入力された入力画像をブロック分割し、該入力画像におけるブロックを構成する画素の符号の組み合わせを作成する（１１０）。前記確率テーブルと前記入力画像データにおける各ブロックの符号の組み合わせに基づいて類似度を算出する（１１１）。前記物体に応じた類似度において、最大の類似度に応じた物体を識別結果とする（１１２）。前記識別結果の出力情報として、前記識別結果に応じた物体を識別する情報を出力する（１１３）。 （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(θ)の関数のコサイン変換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】３次元画像を位置合わせするためのデータ処理装置、データ処理方法、およびプログラムを提供すること。
【解決手段】データ処理装置１０は、基準イメージ４０の解像度を低解像度化するダウン・サンプル処理手段４４〜４８と、ダウン・サンプル処理手段４４〜４８により低解像度化された基準イメージと、低解像度化された基準イメージと同じく低解像度化された対象イメージとの間のレジストレーションを行ない、レジストレーションを行う第１レジストレータ手段（５０、５２）と、第１レジストレータ手段５２が出力した線形変換パラメータを初期値として使用し低解像度化された基準イメージおよび低解像度化された対象イメージのレジストレーションを行う第２レジストレータ手段（５４、５６）とを備え、相互情報量の計算に使用する画素データを連続アクセスが可能なようにメイン・メモリに格納し、ローカル・メモリにフェッチして実行している。 （もっと読む）

【課題】より判定率の高い雛鶏の雌雄判定装置及びそれを実現する雛鶏の雌雄判定装置プログラムを提供すること。
【解決手段】画像データに対し、前処理を行う前処理部と、前処理された画像データに基づき特徴量データを抽出する特徴量抽出処理部と、抽出した特徴量データに基づき雌雄の判定を行う判定処理部と、を有する雛鶏の雌雄判定装置とする。
また、コンピュータに、画像データに対し、前処理を行う前処理部と、前処理された画像データに基づき特徴量データを抽出する特徴量抽出処理部と、抽出した特徴量データに基づき雌雄の判定を行う判定処理部と、して機能させるための雌雄判定プログラムとする。 （もっと読む）

【課題】種々の形式の画像に効率的に対応してぼやけ判定を行える画像処理装置の提供。
【解決手段】プリンタ１００のＣＰＵ１６０は、画像データのＥＸＩＦ情報を参照して、印刷候補として入力された画像データがＪＰＥＧデータ、ビットマップデータ、ＲＡＷデータのうち、いずれであるのかを判断する。その結果、ＪＰＥＧデータである場合には、ハフマン復号化・逆量子化を行い、ビットマップデータである場合には、ＲＧＢ色空間のＧ成分をＤＣＴ変換し、ＲＡＷデータである場合には、Ｇ成分を周辺の画素から補間した上でＤＣＴ変換する。こうして得られたＤＣＴ係数から所定の係数群を抽出し、この係数群の変化形状に近似する基本エッジパターンをエッジパターンテーブル１８１から選出する。この選出された基本エッジパターンに基づいて、画像のぼやけ判定を行う。 （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）