【課題】部分遮蔽、クラッタおよび非線形照射変化の存在下においても、画像中の変形可能なオブジェクトを検出するシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】モデル点の正規化された勾配方向に基づく一致測量、モデルの部分への分解、および、全ての部分の全検索結果を同時に算出する検索方法の、それぞれの利点を組み合わせた、変形可能なオブジェクトを検出するための全体論的な手法である。モデルが下位区分に分解されるにも関わらず、最高ピラミッドレベルでの検索に使用され、モデルの要部の大きさは縮小しない。したがって、ピラミッドレベルの数の減少によって生じる速度の限界の問題が回避される。 （もっと読む）

【課題】カメラシステム、２次元画像情報、およびカメラから物体までの距離の様々な測定値の組合せを用いて、経時的な実世界物体の動的状態を推定するための方法を提供する。
【解決手段】２次元画像情報は、物体の見え方を用いて、物体の２次元位置のみならず、その２次元サイズおよび２次元サイズ変化をも追跡するために使用される。加えて、カメラから物体までの距離は、１つまたは幾つかの直接奥行き測定から得られる。２次元位置およびサイズ、ならびに物体の奥行きを相互に結合することにより、物体の３次元位置および３次元速度の改善された推定が得られ、したがって、動的視覚的場面解析用のカメラが搭載されたロボットまたは自動車のような移動するプラットフォーム上で使用することのできる、改善された実世界物体追跡システムが得られる。 （もっと読む）

タイヤの表面の一部分を検査する方法であって、表面が隆起マークを有し、この方法では、検査されるべき表面の３次元プロフィールを求め、検査されるべき表面上の特徴的な箇所の存在場所を突き止め、これら箇所を基準面の３次元データから得られた対応の特徴的な箇所と照合して１組の対をなす照合状態の特徴的箇所を生じさせ、繰り返し、第１の変換関数により変換された基準面の特徴的箇所の各々とこれらと照合された検査されるべき表面の特徴的箇所の各々との間の相互間の距離の合計を表す値が最小であるように基準面の特徴的箇所に適用されるべき第１の変換関数を探し、第１の変換関数を基準面の特徴的箇所の全てに適用して変換済み基準面を得る検査方法。
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【課題】画像データから当該画像データを適切に特定することのできる特徴点を容易かつ短時間で抽出する。
【解決手段】入力画像データから水平方向および垂直方向のライン画像を検出し、これら各ライン画像の交点を算出する。そして、算出した交点を入力画像データの特徴点とする。 （もっと読む）

【課題】類似するモデル画像が登録されている場合であっても、正しく識別を行う。
【解決手段】識別特徴点記憶部は、類似モデル画像間で相関値が低い特徴点である識別特徴点の情報を記憶する。画像１１乃至画像１５がモデル画像としてモデル画像辞書記憶部に記憶され、クエリ画像１１１が供給された場合、画像１１乃至画像１５が、識別対象である可能性の高いモデル画像として抽出される。画像１１乃至画像１５はアフィン変換されて画像１１ａ乃至画像１５ａに変換される。そして、アフィン変換後の画像１１ａ乃至画像１５ａの識別特徴点における特徴量と、クエリ画像１１１の識別特徴点における特徴量との相関値が算出されて、識別特徴点における相関値に基づいて、クエリ画像１１１に対する識別結果が得られる。本発明は、認識装置または判定処理部に対応する装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】発明は、一連の画像において物体を検出し追跡する方法及びシステムについて述べる。
【解決手段】本発明は、各画像に対し、一連の画像における現画像の追跡領域から物体記述子を確定し、追跡領域は前の画像における物体の位置に対応する。記述子に回帰関数を適用することによって、前の画像から現画像までの物体の動きを確定し、その動きは行列リー群構造を有する。追跡領域の位置は、物体の動きを使用して更新される。 （もっと読む）

【課題】被写体側の人の顔が笑顔となったとき撮影を行う自動撮影の精度を高くする。
【解決手段】笑顔シャッターモードでシャッター釦の押し下げがあるとき、顔検出部１２１は撮像画像から顔画像を検出する。顔属性検出部１２２は、顔画像から左右の目を検出し、検出位置が所定座標となるように顔画像に対して正規化を施して正規化顔画像を生成する。そして、顔属性検出部１２２は、正規化顔画像を用いて、正規化正否を判定するための正規化スコアを測定し、さらに、笑顔を検出するための笑顔スコアを測定する。顔属性検出部１２２は、正規化スコア、笑顔スコア、さらに目検出時に測定された目スコアをシーケンス制御部１２４に送る。シーケンス制御部１２４は、左右の目が検出され、正規化が成功し、さらに笑顔が検出されたとき、撮影指示を行う。正規化顔画像を用いて笑顔を検出し、また、正規化の成功も撮影条件に含めたので、誤撮影が少なくなる。 （もっと読む）

【課題】動きベクトルの誤検出を防ぐこと。
【解決手段】映像特徴検出部４は、基準フレーム７１から１フレーム、１０フレーム、２０フレーム、３０フレーム離れた各フレーム間隔において、ブロックマッチング処理により、基準ブロックＢｎとの残差値Ｅｎが最小となる探索ブロックＢｍを探索し、各フレーム間隔における動きベクトルを検出し、検出された各動きベクトルを基に、４０フレーム間隔における動きベクトルを推定する。この際、映像特徴検出部４は、基準ブロックＢｎと、探索された探索ブロックＢｍとの間の移動量Ｖｎ及び残差値Ｅｎがそれぞれ所定の各閾値を超えたか否かを判断し、移動量Ｖｎ及び残差値Ｅｎが各閾値を超えた場合には、当該探索ブロックＢｍの検出データを上記動きベクトル推定処理に採用しないようにする。これにより、動きベクトルの確からしさを向上させ、誤検出を防ぐことができる。 （もっと読む）

【課題】動きベクトルを検出する際のブロックマッチング処理の精度を向上させること。
【解決手段】映像特徴検出部４は、動きベクトルの各検出対象点Ｐｎについて、基準ブロックＢｎ１及びＢｎ２を、基準フレーム７１の中心から放射状となるように設定し、当該基準ブロックＢｎ１及びＢｎ２を用いて、探索フレーム７５内で探索ブロックＢｎ１及びＢｎ２を移動させながらブロックマッチング処理を行い、類似度が最大となる位置Ｐｍを検出することで、基準フレーム７１と探索フレーム７５との間の動きベクトルＭＶを検出する。これにより、カメラ動作系特徴のうち特にズームの特徴に合わせたブロックマッチング処理を行うことができる。したがって、またパンやチルトの検出精度も維持しながら、ズームの検出精度を向上させることができる。 （もっと読む）

【課題】特徴点対応を誤らせる確率を低減させる。
【解決手段】撮像装置１００であって、ＣＰＵ７１の制御下にて、複数の画像のうち、何れか一の基準画像内から特徴点を複数抽出する処理と、抽出された特徴点を対象画像内で追跡する処理と、抽出された複数の特徴点のうち、所定数の特徴点を用いて、基準画像と対象画像間における仮射影変換行列Ｈ’を算出する処理と、算出された仮射影変換行列Ｈ’を用いて所定数の特徴点以外の特徴点を座標変換した対象画像内における仮対応点を当該特徴点の追跡の初期位置として設定する処理を行う映像信号処理部１３を備える。 （もっと読む）

【課題】 動画の複数フレーム画像の特徴点の対応点に対して推定処理を適用して三次元計測を行う装置・方法について、高速化、高精度化を実現する。
【解決手段】 動画の各フレーム画像から抽出された特徴点の対応点を求め、求めた対応点の一部を使ってフレーム間の座標変換射影パラメータをロバスト推定により推定する第１の追跡判断部（４Ｂ）と、その推定値を利用して、各対応点の推定位置の座標値を求めて、各対応点に対して予測値からの座標値の残差を求め、閾値処理を行い、残差の大きいものを誤対応点として除外する第２の追跡判断部（４Ｃ）を備え、これらの誤対応点を除外して再び特徴点の追跡を行って三次元計測を行う。 （もっと読む）

【課題】 本発明の目的は、画像相互の位置ずれ検出を、連続撮影中に被写体が動く場合でも、高速かつ小さなメモリ容量で可能にする画像処理装置、画像処理プログラム及び電子カメラを提供することである。
【解決手段】 本発明の画像処理装置は、位置ずれ算出条件生成部、幾何変換生成部及び被写体動き領域判定部を備える。位置ずれ算出条件生成部は、被写体を連続撮像した複数の画像の複数の調査箇所における勾配と相互の差分を求め、その勾配と相互の差分に基づき、複数の画像の相対的位置ずれを算出する条件（位置ずれ算出条件）を生成する。幾何変換生成部は、複数の画像の相互の相対的な位置ずれを与える幾何変換を、位置ずれ算出条件に基づいて生成する。被写体動き領域判定部は、位置ずれ算出条件と幾何変換とに基づいて、画像の複数の調査箇所の各々における位置ずれの度合いを表す特徴量を求め、その特徴量が所定値より大きくなる領域を被写体の動きに伴う変位を受けた領域（被写体動き領域）として判定する。 （もっと読む）

【課題】予め特定の表情の画像を登録することを不要としながら、各個人の顔の特徴量をベースとして表情を判定することを可能とする。
【解決手段】表情認識装置は、順次に画像を入力し、入力された画像から検出された顔の画像情報に基づいて表情判定を開始するか否かを判定する。表情認識装置は、表情判定を開始すると判定された場合、その判定に応じて、画像から検出された顔の画像情報に基づいて参照特徴情報を取得する。そして、表情認識装置は、表情判定を開始すると判定した後に入力された画像について、検出された顔の画像情報から特徴情報を抽出し、当該抽出された特徴情報と上記取得された参照特徴情報とに基づいて、当該検出された顔の表情を判定する。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる顔に関する複数の属性情報を効率的に作成する。
【解決手段】辞書記憶部２３０には、正規化画像における２つの位置と、閾値と、重みの値との組合せを複数含む判定用辞書（正規化成否判定用辞書を含む）を複数記憶する。正規化部１４０は、入力画像から検出された顔画像を所定の解像度となるように正規化する。画像判定部１７０は、１つの判定用辞書に含まれる各組合せについて、２つの位置に対応する正規化顔画像における輝度の差を算出し、この算出された差の値と閾値とを比較する。そして、この比較結果から、各組合せに係る重みの値を加算または減算することによって、その判定用辞書に係る合計値を算出し、この合計値に基づいて、顔画像がその判定用辞書に係る目的の画像であるか否かを判定する。この判定結果を属性情報として属性情報記憶部２４０に記憶する。 （もっと読む）

【課題】顔認証を行うと同時に個人識別データを登録することができ、顔認証における新たな利用価値を有した装置を提供すること。
【解決手段】複数人の顔を示す複数の画像データから生成された射影行列を示す射影行列データと、登録された人物の顔の特徴を示す成分値を示す個人識別データとを記憶する記憶装置と、カメラにより得られた人物の顔を示す画像データと、記憶装置に記憶された射影行列データとに基づいて、該人物の顔の特徴を示す成分値を算出する処理、算出された成分値との誤差が所定の閾値未満となる成分値を示す個人識別データが、記憶装置に記憶されているか否かを判断する処理、及び、該個人識別データが記憶装置に記憶されていないと判断した場合、算出された成分値を示す成分値データを、個人識別データとして記憶装置に記憶する処理を実行する演算処理装置とを備える個人識別データ登録装置。 （もっと読む）

【課題】動きベクトルの精度を高める。
【解決手段】対応点情報生成部１１０は、連続した画像フレームを有する画像データ内の始点画像フレームと終点画像フレームとの間で画素毎の対応点情報を求めるマッチングを実行する。動きベクトル検出部１５２は、マッチングの結果に基づいて始点画像フレーム内で画素毎の動きベクトルを求める。信頼領域分離部１５４は、動きベクトルが求められた画像フレームをブロック分割し、各ブロックを、算出された動きベクトルの精度が相対的に高い信頼領域と、動きベクトルの精度が相対的に低い非信頼領域のいずれかに分ける。動きベクトル改良部１６０は、信頼領域の動きベクトルを信頼領域と隣接する非信頼領域の画素に適用したとき、適用後の移動先の画素値と終点画像フレーム内の対応する画素の画素値との誤差を計算し、誤差がしきい値より小さい場合、その画素を信頼領域に組み入れて該画素の動きベクトルを信頼領域の動きベクトルで置換する。 （もっと読む）

【課題】画像フレームを近似した動きをする複数のブロック群に分割する。
【解決手段】画像読込部１２は、連続した画像フレームを有する画像データ内の始点画像フレームと終点画像フレームの入力を受け付けそれぞれをブロックに分割する。対応点情報生成部１１０は、始点画像フレームと終点画像フレームの間の対応点情報を検出するためのマッチング処理を行い、両画像フレーム間の対応し合う点の座標を対にして記述する対応点情報ファイルを生成する。アフィンパラメータ算出部１２４は、前記対応点情報ファイルに基づいて始点画像フレーム内のブロックの終点画像フレームにおける変形および移動を表すアフィンパラメータを算出する。シードブロック成長部１２８は、領域成長の起点となるシードブロックの隣接ブロックについて、該シードブロックと統合するか否かの判定を繰り返し、画像フレームを近似した動きをする背景ブロック群とそれ以外のブロック群とに分割する。 （もっと読む）

【課題】臓器輪郭抽出方法において、位置的に連続した複数枚の各断面画像における臓器の輪郭を抽出する際の処理効率を低下させることなく臓器輪郭をより正確に抽出する。
【解決手段】１枚目の断層画像における臓器の輪郭を任意の方法で抽出した後、Ｎ枚目の断層画像Ｇｎにおけるエッジ検出により臓器１Ａの輪郭の一部を成す輪郭部分の候補となる多数の候補輪郭部分Ｒｎ（１）〜Ｒｎ（ｖ）を検出し、Ｎ−１枚目の断層画像Ｇｎ−１において既に抽出された臓器１Ａの輪郭Ｒｎ−１を形状を保持しつつ変形や移動をさせ、多数の候補輪郭部分Ｒｎ（１）〜Ｒｎ（ｖ）のうち、前記形状を保持しつつ変形や移動をさせた輪郭と略一致する複数の候補輪郭部分Ｒｎ（３）、Ｒｎ（５）、Ｒｎ（６）・・・を含む輪郭をＮ枚目における臓器１Ａの輪郭Ｒｎとして抽出する。 （もっと読む）

【課題】指紋領域の輪郭が欠けている場合でも、指紋画像の基準位置からの傾きの角度を正しく算出する指紋画像の回転角度算出装置を提供する。
【解決手段】入力指紋画像１００から塗りつぶし画像２００を作成する。塗りつぶし画像２００において、指紋領域２０２と背景領域２０１との境界線４０１，４０２抽出される（境界線画像４００）。境界線４０１，４０２の一部を近似した直線である境界線近似直線４１１，４１２が求められる（説明用境界線画像４１０）。境界線近似直線４１１，４１２に基づいて回転角度θが算出される（説明用境界線画像４２０）。２本の近似直線の信頼性が判定され、信頼されない近似直線は使用されずに、信頼された近似直線に基づいて回転角度θが算出される。２本とも信頼されない場合、塗りつぶし画像２００における指紋領域２０２を近似した直線である領域近似直線２２１に基づいて回転角度θが算出される（説明図２２０）。 （もっと読む）

【課題】 入力画像の照明変動、オクルージョンの状態に関係なく、入力画像を正しく分類すること。
【解決手段】 入力画像部分領域抽出手段２は入力画像の部分領域を抽出する。パターン間距離算出手段３はこの部分領域と、予め辞書格納手段５に格納した登録画像の部分領域とのパターン間距離を各部分領域について算出する。領域距離値統合手段１０は各部分領域について得られたパターン間距離を統合する。これを各カテゴリの登録画像について行う。識別手段４はその統合したパターン間距離のうちの最小値を求め、その最小値がしきい値よりも小さい場合にその最小距離を持つカテゴリを認識結果として出力する。 （もっと読む）