【課題】 画像内の領域を複数の種別に分類する方法を提供する。
【解決手段】 領域分割部１において画素値の近い領域ごとに入力画像を分割し、広さ算出部２において各領域の広さを算出し、判定部３において各領域に対して複雑さに基づいた判定処理を行うために広さについての閾値処理を行うことで画像の領域を幾つかの種別に分類し、分類結果生成部４において領域分割部１で得られた分割結果と判定部３で得られた判定結果に基づいて画素ごとの分類結果を生成し、領域分類結果として出力する領域分割装置１００を提供する。 （もっと読む）

【課題】撮像された画像中から自車両の走行路に標示された車線を的確に検出して認識することが可能な車線認識装置を提供する。
【解決手段】画像Ｔから車線ＬＬ、ＬＲを検出する車線認識装置１において、画像Ｔの画素の輝度ｐに基づいて車線候補点ｃｌ、ｃｒを検出する車線候補点検出手段１０と、車線に対応する車線候補点を車線ポジションＣＬ、ＣＲとして選別し車線ＬＬ、ＬＲを検出する車線検出手段１１と、新たな車線ポジションＣＬ、ＣＲが検出された際に、新たに検出された車線ポジションと既検出の車線ポジションとを結ぶ第１探索ラインＳＬ１と、既検出の車線ポジション同士を結ぶ第２探索ラインＳＬ２とを設定する探索ライン設定手段１２とを備え、車線検出手段１１は、第１探索ラインＳＬ１や第２探索ラインＳＬ２から所定の範囲Ｓ内に存在する車線候補点ｃｌ、ｃｒを新たな車線ポジションＣＬ、ＣＲとして検出する。 （もっと読む）

【課題】
画像から皮膚の領域を精密に抽出することができる皮膚領域抽出方法等を提供する。
【解決手段】
皮膚領域抽出方法において、画像から顔の特徴点を検出するとともに、特徴点の位置に基づいて人の皮膚と推定されるサンプル領域を決定する領域決定ステップＳ１０と、サンプル領域内の各画素について、輝度の値に応じて複数の群のいずれかに区分し、画素の各色差ごとの出現頻度を表わす色差モデルを群ごとに求める色差モデル生成ステップＳ２０と、画像内の関心領域内の画素のそれぞれについて、各画素ごとに、色差モデルのうち、画素の輝度に対応する群に属する色差モデルに基づいて各画素についての人の皮膚である確率を求めることにより、各画素の確率の集合からなる第１の２次元確率分布を求める第１の２次元確率分布生成ステップＳ３０と、第１の２次元確率分布に基づいて前記画像内における皮膚の領域を抽出する皮膚領域抽出ステップＳ４０とを有する。 （もっと読む）

【課題】実世界情報を示すデータから精度のよい特徴量をより少ない計算コストで生成可能とする。
【解決手段】実世界情報を示すデータとしての新奇画像データＩ_s全体の特徴を示す特徴ベクトルＸ_sは、当該新奇画像データＩ_sから抽出されたｐ^(j)個のｄ次局所特徴ベクトルＶ_k^(j)の平均ベクトルμ^(j)を構成する要素と、ｐ^(j)個のｄ次局所特徴ベクトルＶ_k^(j)間における第１次から第Ｍ次までのｍ次相関ベクトルを構成する要素とに基づいて取得される（ステップＳ１３０〜Ｓ１８０）。これにより、新奇画像データＩ_sから抽出された多数かつ比較的高次の局所特徴ベクトルＶ_k^(j)に基づいて当該新奇画像データＩ_s全体の特徴を精度よく表す特徴ベクトルＸ_sを速やかに生成することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】 緑視率を客観的な定量データとして、正確・迅速に測定できる緑視率測定装置、緑視率測定プログラムおよび緑視率測定方法を提供する。
【解決手段】 緑視率測定装置は、評価対象の景観画像データを取り込む撮像装置と、前記撮像装置から取り込んだ景観画像データの色度特性を補正する色度変換部と、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上で色度分析し、緑視領域を抽出する緑視領域抽出部と、前記緑視領域抽出部で抽出した緑視領域から緑視量を算出し、その緑視量を基に緑視率を算出する緑視領域算出部と、前記緑視領域抽出部で抽出した緑視領域の画素を緑強調へ変換する緑視領域強調変換部と、算出された緑視量・緑視率・元の景観画像と緑視領域強調画像の表示装置と、緑視量・緑視率と緑視領域強調画像の保存装置と、緑視測定対象領域範囲及び緑視領域範囲を緑視情報フィードバック機構で調整できる機能を備える。 （もっと読む）

【課題】撮像された画像中から自車両の走行路に標示された車線を的確に検出することが可能な車線検出装置を提供する。
【解決手段】車線検出装置１は、自車両ＭＣの周囲を撮像して画像Ｔを取得する撮像手段２と、画像Ｔ中の隣接する画素ｐの輝度差ΔＤが閾値ΔＤth内である画素ｐ同士を１つのグループｇとして統合する統合手段６と、平均輝度Ｄave等が所定の閾値の範囲内であるグループｇを道路面グループＧとして検出する道路面検出手段７と、画像Ｔの道路面グループＧ以外の画像部分を探索し、道路面グループＧとの輝度の差δＤが閾値δＤth１以上であり、かつ、隣接する画素ｐとの輝度差ΔＤが閾値ΔＤth１以上である画素ｐを車線候補点ｃｌ、ｃｒとして検出する車線候補点検出手段８と、検出された車線候補点ｃｌ、ｃｒに基づいて画像Ｔ中に自車両の走行路に標示された車線ＬＬ、ＬＲを検出する車線検出手段９とを備える。 （もっと読む）

【課題】ハンドジェスチャ入力の安定性を向上させ、ユーザに拘束感を与えず装着を気軽に行うことが可能なインタフェース装置およびインタフェース方法を提供する。
【解決手段】画像認識におけるハンドジェスチャ入力の安定性を向上させるために、色情報や形状情報など認識精度を向上させる要素を持つリングを指に装着して、ユーザ視点のカメラ画像を用いて取得したリングの画像解析によって、手の位置姿勢の推定を行う。ファッションとして気軽に装着できるリングを使用することにより、ユーザに拘束感を与えずに、照明環境に依存しない高精度な検出・認識を実現する。 （もっと読む）

【課題】一定の明るさで刃面全体を見ることができ、効率良く正確に検査することができる工具欠陥検査方法と工具欠陥検査装置を提供する。
【解決手段】検査対象物のワーク１２を撮像してその形状の特徴線を抽出する特徴抽出方法であって、撮像した画像データをそのまま用いて、撮像素子の画素配列の縦軸方向や横軸方向若しくは斜め方向に１画素×ｎ画素（ｎは自然数）の画素列をとり、その列内で前記各画素の輝度の最小値若しくは最大値となる画素を求める。その画素を検査対象物の形状の一部として抽出し、この抽出処理を画素列の方向と直交する方向に、画素列の位置を順次変えながら最小値若しくは最大値となる画素を求める。抽出した画素を繋ぎ合わせて、検査対象物の特徴線とする。 （もっと読む）

画像に対して分類を行う方法及び装置である。方法は、前記画像から、１グループの特徴を抽出して特徴ベクトルとする（ここで、前記抽出は、前記特徴ベクトルの各特徴のそれぞれに対して、第１軸の方向に沿って配置された複数の第１領域と、前記第１軸と交差する第２軸の方向に沿って配置された複数の第２領域とを特定すること、前記の複数の第１領域の画素和間または平均値間の第１差と、前記の複数の第２領域の画素和間または平均値間の第２差とを算出すること、前記の第１差及び第２差に基づいて勾配の大きさ及び勾配の方向を算出して、前記の各特徴のそれぞれを形成するようにすることを含む）こと、前記の抽出された特徴ベクトルにより、前記画像に対して分類を行うこと、を含む。 （もっと読む）

【課題】 画像全体の特徴を用いた検索方式（全体特徴方式）では画像の回転や切り取りに対応できない。一方、局所特徴を用いた検索方式（局所特徴方式）では、抽出された局所特徴点数が少ない場合又は多すぎる場合に検索精度が低下する場合がある。
【解決手段】 全体特徴方式と局所特徴方式とが相互補完可能となるように構成する。すなわち，従来技術の局所特徴方式を使って検索結果候補を得た後，当該検索結果候補画像について，すでにデータベースに登録されている全体特徴をさらに照合する。なお，当該全体特徴の照合位置は，局所特徴を使って推定する。 （もっと読む）

【課題】より簡単かつ迅速に画像上の被写体の領域を特定するための情報を得ることができるようにする。
【解決手段】輝度情報抽出部２１乃至動き情報抽出部２５は、入力画像から所定の情報を抽出して、入力画像の被写体の領域が有する特徴の特徴量を示す情報マップを生成する。また、輝度情報抽出部２１乃至動き情報抽出部２５は、生成された情報マップの各画素の画素値から、情報マップ全体の画素の画素値の平均値を減算して、情報マップを正規化する。これにより、ＤＯＧフィルタを用いて正規化する場合と比べて、より簡単な処理で、情報マップを正規化し、ノイズを除去することができる。被写体マップ生成部２６は、各情報マップを線形結合し、入力画像の各領域における被写体の領域らしさを示す被写体マップを生成する。本発明は、画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】入力画像における対象物の大きさ及び位置の相違により対象物の見え方が相違する場合でも、対象物検出の精度を向上させる。
【解決手段】ウインドウ画像抽出部２０により、入力画像からウインドウ画像を抽出し、信頼度取得部２２により、予め学習用画像から抽出した対象物画像のサイズ及び位置に基づいて算出された、ウインドウ画像のサイズ及び位置における検出対象物の存在確率に対応した信頼度を信頼度記憶部５８から取得し、特徴量算出部２４により、ウインドウ画像の特徴量を算出し、評価値算出部２６により、ウインドウ画像の特徴量と識別モデル記憶部７４に記憶された識別モデルの特徴量とを比較して、ウインドウ画像内の対象物の検出対象物らしさを表す評価値を算出し、判定部２８により、信頼度及び評価値に基づいて、ウインドウ画像が検出対象物であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】柔軟性に富むカラー画像を表現する方法を得る。
【解決手段】カラー画像を表現する方法は、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域のための代表的な色として２つ以上の色を選択するステップと、２つ以上の代表的な色を有する前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域のための代表的な色のそれぞれとの関連で色分散と関係があるパラメータを、各代表的な色について、計算するステップと、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域における代表的な色に対応する画素の数に基づいて、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域における代表的な色の相対的な有意性を表す重みパラメータを、各代表的な色について、計算するステップと、前記パラメータ及び重みパラメータを用いて、前記カラー画像あるいは前記カラー画像の領域のための、対応する色分散と関係があるパラメータ及び重みパラメータを含む記述子を導出するステップとを含む。 （もっと読む）

【課題】高速に視線位置の推定をすることができる適応型視線位置推定方法、適応型視線位置推定装置、プログラム、及び記録媒体を提供する。
【解決手段】入力映像のフレームである入力画像の中で顕著な特性を持つ空間領域を表示した基礎注目度画像を算出する過程と、現在の入力画像の各位置における顕著性を確率的な表現を用いて表示した確率的基礎注目度画像を基礎注目度画像と前回の確率的基礎注目度画像と逐次更新される確率的基礎注目度母数とから算出する過程と、基礎注目度画像と前回の確率的基礎注目度画像と確率的基礎注目度母数とに基づいて次回に用いる確率的基礎注目度母数を更新する過程と、視線位置確率密度画像を確率的基礎注目度画像と前回の視線位置確率密度画像と視線位置確率密度母数とに基づいて算出する過程と、上述の各過程によって算出される時系列の視線位置確率密度画像を視線位置確率密度映像として出力する過程と、を有する。 （もっと読む）

【課題】動画像に写された人物の動きを高精度に追跡できる人物追跡装置及び方法を提供する。
【解決手段】入力されたフレーム画像を蓄積する画像メモリ１０７と、入力されたフレーム画像に写された人物を検出する人物検出部１０１と、検出済みの人物を候補者として登録する候補者登録部１０６と、入力されたフレーム画像において検出された人物と、登録されている候補者との同一性を示す同一性指数を、全ての人物と候補者との組み合わせに関して、蓄積されているフレーム画像を基に２種類以上のパラメータについて算出する同一性指数算出部１０２と、各同一性指数を正規化する正規化部１０３と、検出された人物と候補者との組み合わせごとに、正規化した同一性指数を統合する統合部１０４と、統合した同一性指数に基づいて、任意の候補者と同一の人物を特定するトラッキング部１０５とを有する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、移動体の移動量を用いずに検出対象の物体を検出することができる物体検出装置を提供することを課題とする。
【解決手段】移動体に搭載された撮像手段で撮像した画像を用いて物体を検出する物体検出装置であって、撮像手段で異なる時間にそれぞれ撮像された複数の画像を用いて画像間移動量を算出する画像間移動量算出手段と、物体を検出し、当該検出した物体と移動体との相対関係を取得する物体検出手段と、物体検出手段で取得した物体の相対関係に基づいて画像間移動量の理論値を算出する理論値算出手段と、画像間移動量算出手段で算出した画像間移動量と理論値算出手段で算出した画像間移動量の理論値とを比較し、当該比較結果に基づいて検出対象の物体を検出する検出手段を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】追尾対象物の色が変化して追尾対象位置の推定の確度が下がった場合にも、精度の高い目標追尾を継続できるようにする。
【解決手段】画像データ中の目標物体を追尾する目標追尾装置であって、目標物体となる追尾対象の指定を受け付ける追尾対象指定受付手段と、指定された追尾対象に係る画像データ中の色を目標色として設定する目標色設定手段と、所定の規則にしたがって画像データにおける所定画像単位内を移動する複数のパーティクルを用いて、パーティクル周辺の色と目標色との比較によって求められる色尤度の測定を行ない、その測定結果が所定の基準を満たす場合に、測定結果に基づいて追尾対象の存在する領域を推定するパーティクルフィルタ処理手段と、測定結果が所定の基準を満たさない場合に、パーティクル周辺の色のうち、目標色に近似する色を用いて算出した候補目標色で目標色を更新する目標色更新手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】本発明は、画像に含まれる顔の特徴部位の位置を検出する処理の効率化・高速化を図ることを目的とする。
【解決手段】注目画像に含まれる顔の特徴部位の座標位置を検出する画像処理装置は、注目画像から顔画像の少なくとも一部を含む画像領域を顔領域として検出する顔領域検出部と、特徴部位の座標位置を検出するために注目画像に設定される特徴点の初期位置を、顔領域の検出に関連する情報である顔領域検出情報に基づいて設定される複数の初期位置の候補から設定する初期位置設定部と、初期位置に設定された特徴点の設定位置を特徴部位の位置に近づけるように補正し、補正された設定位置を特徴部位の座標位置として検出する特徴位置検出部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】顔画像における特徴部位の位置を特定する画像処理における信頼度の算出精度を向上させる。
【解決手段】画像処理装置は、複数のサンプル顔画像を対象とした統計的分析に基づき設定される顔モデルであって、顔形状を基準形状と形状特徴量とにより表す形状モデルと、顔テクスチャーを基準テクスチャーとテクスチャー特徴量とにより表すテクスチャーモデルと、を含む顔モデルを用いて、対象顔画像における特徴部位の配置を特定する特徴位置特定部と、基準顔画像と対象顔画像との顔テクスチャーを互いに近づけるように基準顔画像と対象顔画像との少なくとも一方に対してテクスチャー補正を行うテクスチャー補正部と、テクスチャー補正後の基準顔画像と対象顔画像とに基づき特定された特徴部位の配置の確からしさを表す特徴部位信頼度を算出する特徴部位信頼度算出部と、を備える。 （もっと読む）

本発明は、コンピュータによる文書作成時間検証方法およびコンピュータシステムを公開し、該方法は、スキャナーのTWAINプロトコル・インターフェースを呼び出し、検証すべき文書と作成時間が既知であるサンプル文書のオリジナル色データを獲得するステップと、上記検証すべき文書のオリジナル色データで色標本点を収集し、上記検証すべき文書の色指標データを算出するとともに、上記サンプル文書のオリジナル色データ上の標本点を収集し、上記サンプル文書の色指標データを算出するステップと、上記検証すべき文書の色指標データと上記サンプル文書の色指標データとを比較して、既知の上記サンプル文書の作成時間に基づいて、上記検証すべき文書の作成時間を確定するステップとを含む。本発明によれば、サンプル文書と検証すべき文書を破壊することなく、コンピュータで検証すべき文書或いはサンプル文書のオリジナル色データを獲得し、且つ、オリジナル色データに対して標本点を収集して統計分析を行って、最終的に検証すべき文書の作成時間を得ることができる。
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