【課題】画像中の互いに種類の異なる領域を特定する精度を向上する。
【解決手段】複数の画素のそれぞれのエッジ強度を表すエッジ画像における複数の判定領域のそれぞれに対してエッジ強度の程度を表す特徴値を算出する。そして、特徴値によって表されるエッジ強度の程度が所定の基準以上である場合に、判定領域を不均一な画像を表す第１種領域として特定し、判定領域の特徴値によって表されるエッジ強度の程度が所定の基準よりも小さい場合に、判定領域を均一な画像を表す第２種領域として特定する。 （もっと読む）

【課題】 対象領域が文字であるか否かをより高い精度で判定する技術を提供する。
【解決手段】 画像処理装置は、画像を表す画像データを用いて、画像内の対象領域を構成する複数の画素を、オブジェクトを構成するオブジェクト画素と、オブジェクトを除いた背景を構成する背景画素と、に分類する分類部と、オブジェクト画素と背景画素との関係に関する第１の条件を満たすか否かを判定する第１の判定部と、複数の画素の画素値に関する第２の条件を満たすか否かを判定する第２の判定部と、第１の判定部による判定結果と第２の判定部による判定結果とを用いて、対象領域が、文字領域であるか否かを特定する属性特定部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】形容詞によって画像を分類する画像分類方法を提供する。
【解決手段】少なくとも２つの色面に関する画像の２次元分布関数の各々を入力する分布関数入力ステップと、２次元展開係数によって２つの分布関数の各々を記述する記述ステップと、２次元展開係数の各々を１２通りの一次元配列の展開係数に並び替える並び替えステップと、対称積で表される２次形式の要素を12×12通りの並び替えの方向組み合わせについてそれぞれ生成する要素生成ステップと、生成された144通りの２次形式の要素の各々について、一定の量子数の差を持った全ての要素の和をとった物理量を、複数の量子数の差に対して生成する物理量生成ステップと、生成された各々の物理量の少なくとも１つに基づき、画像の２次元分布関数の形状の特徴を評価する評価ステップと、評価結果に基づいて画像を少なくとも２つの範疇の画像に分類する分類ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】画像照合を高速に実施するとともに、画像の類似性を高精度に判定することが可能な画像照合装置、画像照合方法を提供する。
【解決手段】画像照合装置１は、第１画像及び第２画像を複数のブロックに分割する画像分割部２２、２５と、第１画像及び第２画像について、各ブロックに含まれる画素の正規化画素値の総和及び二乗和に基づき、第１画像の特徴ベクトル及び第２画像の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部２３、２６と、ラグランジュの未定乗算決定法を利用して導いた正規化相互相関の上限値を算出する式を用いて、第１画像の特徴ベクトル及び第２画像の特徴ベクトルに基づき、第１画像と第２画像の正規化相互相関の上限値を算出する上限値算出部２７と、上限値が第１の閾値以上であるか否かに基づいて第１画像と第２画像を照合する第１照合部２８とを有する。 （もっと読む）

【課題】白飛びに頑健な領域検出を実現できるようにする。
【解決手段】実施形態によれば、領域検出装置は、輪郭線抽出手段と、明暗判定手段と、変化点検出手段と、輪郭線修正手段と、領域取得手段とを具備する。輪郭線抽出手段は、入力画像から輪郭画素の系列を輪郭線毎に抽出する。明暗判定手段は、抽出された輪郭画素の系列を構成する輪郭画素の各々が予め定められた範囲内の画素と比較して明るいか或いは暗いかの明暗を判定する。変化点検出手段は、判定された明暗が対応する輪郭線上で変化する変化点を、輪郭画素の系列から検出する。輪郭線修正手段は、検出された変化点において対応する輪郭線を繋ぎ直すことにより、修正された輪郭線を構成する輪郭画素の系列を取得する。領域取得手段は、修正された輪郭線を構成する輪郭画素の系列を、入力画像から検出された領域の情報として取得する。 （もっと読む）

【課題】ユーザが望むフレームの画像データを高精度に検出することができ、効率よく動画の観測、評価を行うことが可能な画像処理システムを提供する。
【解決手段】連続した複数フレームの画像データを記憶する画像データ記憶部２０３と、記憶された画像データを表示する表示部２０７と、表示された画像データにおいて注目領域を設定する注目領域設定部２１０と、設定された注目領域について、画像データ記憶部２０３に記憶された隣接するフレームの画像データを比較して、その変化量を検出する変化量検出部２０４と、検出された変化量が所定の閾値を超えたことを判定する変化判定部２０５と、変化判定部２０５によって所定の閾値を超えたと判定されたフレームの画像データをインデックスとして記憶するインデックス記憶部２０６とを備える画像処理システムを採用する。 （もっと読む）

【課題】画像中から閉曲線を抽出し、さらに閉出線に囲まれた内側部分の画像の輝度情報を抽出して整理し、画像特徴量を構成することにある。
【解決手段】画像中から閉曲線を抽出する閉曲線抽出部１４と、閉曲線抽出部１４により抽出された閉曲線に外接する最小矩形を計算する最小矩形抽出部１５と、最小矩形抽出部１５により計算された最小矩形から画像特徴量全体の回転方向を決定する回転方向決定部１６と、閉曲線抽出部１４により抽出された閉曲線に囲まれた内側部分の画像の輝度情報を抽出する輝度情報抽出部１７と、閉曲線抽出部１４、最小矩形抽出部１５、回転方向決定部１６及び輝度情報抽出部１７により求められた閉曲線・回転方向・輝度情報を整理して画像特徴量を構成する画像特徴量構成部１８と、を備えるので、対象物のサイズ変化・回転に影響を受け難い画像特徴量を抽出することができる。 （もっと読む）

【課題】画像からグローバル動きベクトルを適切に抽出できるようにする。
【解決手段】クラスタリング部４２は、所定のサイズのブロック単位で求められるローカル動きベクトルLMVと、遅延バッファ４４に格納されている複数のクラスタ毎の代表となる動きベクトルとの距離を求め、距離が最小となる動きベクトルの属するクラスタに、ローカル動きベクトルLMVを分類し、分類したクラスタの情報とローカル動きベクトルLMVとを出力する。平均値算出部４３−１乃至４３−５は、それぞれ自らのクラスタのローカル動きベクトルLMVを蓄積して、その平均となる動きベクトルを算出し、これをクラスタを代表する動きベクトルとして出力する。GMV決定部４５は、クラスタを代表する動きベクトルのうち、要素数の最も多い動きベクトルをグローバル動きベクトルGMVとして出力する。本技術は、画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】識別精度を向上できるようにする。
【解決手段】統計量抽出部は、第１の識別対象の複数の画像群の全体と第２の識別対象の複数の画像群の全体の類似度を算出するとともに、類似度から類以度統計量を抽出する。識別部は、類以度統計量から、第１の識別対象と第２の識別対象が同一であるかを識別する。本技術は、例えばパーソナルコンピュータに適用できる。 （もっと読む）

【課題】画像上で前景と背景とを簡単に素早く区分する。
【解決手段】画像解析プログラムは、時系列的に撮像された複数の画像を入力する画像入力ステップと、複数の画像の中の第１の画像上で指定された前景または背景の位置を入力する位置入力ステップと、第１の画像上の前景以外の部分または背景の部分に、複数の画像上での背景の動きを検出するための目標領域を設定する領域設定ステップと、複数の画像の中の第２の画像上で目標領域の位置を探索する領域探索ステップと、第１の画像から第２の画像までの目標領域の位置の変化に基づいて背景の動きを検出する動き検出ステップと、動き検出ステップで検出した背景の動きに基づいて、複数の画像上で前景部分と背景部分とを区分する区分ステップとをコンピューターに実行させる。 （もっと読む）

【課題】水蒸気や排気ガス等の浮遊物を精度よく検出する。
【解決手段】環境認識装置１３０は、検出領域１２２内に存在する対象部位の、自車両１に対する相対距離を含む位置情報を取得する位置情報取得部１６０と、位置情報に基づき、複数の対象部位をグループ化して対象物とするグループ化部１６２と、対象物の画像における輝度を取得する輝度取得部１６４と、対象物の画像における輝度のヒストグラムを生成する輝度分布生成部１６６と、ヒストグラムに対する統計解析により、対象物が浮遊物か否かを判断する浮遊物判断部１６８と、を備える。 （もっと読む）

【課題】ブロック画像の分類精度を向上させることができる画像識別装置を提供する。
【解決手段】ブロック画像を分離平面を用いてカテゴリに分類する画像識別装置１であって、対象画像を入力する対象画像入力部１０と、ブロック画像を生成するブロック画像生成部１１と、ブロック画像の特徴量を演算する特徴量演算部１２と、ブロック画像がカテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別部１３とを備え、特徴量演算部１２は、当該ブロック画像の局所的特徴量及び対象画像全体の全体特徴量を用いるとともに、ブロック画像の複数の特徴を座標軸とする第２特徴量空間において、複数の局所的特徴量を組み合わせてなる特徴量ベクトルの座標位置と、第２特徴量空間の一つ又は複数の任意の領域とを用いて、領域に属する特徴量ベクトルを有するブロック画像を領域ごとにカウントしたブロック画像の数を全体特徴量に含める。 （もっと読む）

【課題】入力画像に、所定の対象物が映っているか否かの判別の判別性能の低下を、容易に防止する。
【解決手段】補正部は、入力画像から抽出された特徴量を入力として、入力画像に所定の対象物が映っているか否かを表す弱仮説を出力する複数の弱識別器を有するアンサンブル識別器のパラメータを、補正情報を用いて補正する。判別処理部は、パラメータの補正後のアンサンブル識別器を用い、特徴量に対して、弱識別器が出力する弱仮説を積算し、その弱仮説の積算値に基づいて、入力画像に、対象物が映っているか否かを判別する。補正情報は、補正情報算出部５４において、対象物を照明する光源に基づいて算出される。本技術は、例えば、入力画像に対象物が映っているか否かを判別する場合等に適用できる。 （もっと読む）

【課題】高速な顔検出を実現できる画像処理装置を提供する。
【解決手段】取得した画像から平滑化画像を生成するステップと、処理対象画像を含む処理対象画像以前の複数フレームの画像をもとに、各画素の平均値を算出し、算出した各画素の平均値とそれぞれのフレームの該当画素値から分散値を算出するステップと、処理対象画像の平滑化画像の輝度値に対して更なる平滑化処理を行い、正規化用画像を生成し、生成した分散値画像の各画素値に対して、生成した正規化用画像の各画素の値を用いて分散値画像の正規化を行い正規化分散値画像を生成するステップと、正規化した正規化分散値画像に対して膨張処理を実施して補正分散値画像を生成するステップと、補正分散値画像の各画素値に対して任意の閾値処理を行い二値画像を生成して人物領域を検出するステップと、分散値が一定値より大きいと判定された画素に対して顔検出処理を実施するステップとを有する。 （もっと読む）

【課題】対象画像を分割して得られるブロック画像の分類精度を向上させることができる画像識別装置を提供する。
【解決手段】予め設定されたカテゴリごとに予め学習済みの分離平面を用いて対象画像を分割して得られるブロック画像をカテゴリに分類する画像識別装置１であって、対象画像を入力する対象画像入力部１０と、対象画像を複数のブロックに分割して複数のブロック画像を生成するブロック画像生成部１１と、ブロック画像の特徴量を演算する特徴量演算部１２と、特徴量空間におけるブロック画像の特徴量の大きさに対応する座標位置及び分離平面を用いて、ブロック画像がカテゴリに分類されるか否かを判別するカテゴリ判別部１３と、を備え、特徴量演算部１２は、ブロック画像の特徴量として、当該ブロック画像の画像情報から算出される局所的特徴量及び対象画像全体の画像情報から算出される全体特徴量を用いる。 （もっと読む）

【課題】顔画像認識の処理の高速化及び登録作業の簡単化が可能な顔画像認識装置及び顔画像認識プログラムを提供することを課題とする。
【解決手段】映像中の人物の顔を認識する顔画像認識装置２０であって、認識対象となる人物の正面の向きの顔画像の人物特定テンプレート及び多数の人物の目標とする正面以外の向きの平均的な顔画像の人物不特定テンプレートが登録されたテンプレート格納手段２４と、映像から人物の顔が写っている顔領域を抽出する顔領域抽出手段２２と、抽出された顔領域の特徴を抽出し、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている人物の顔を認識すると共に、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物不特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている認識した人物の顔の向きを追跡する顔認識手段２３とを有することにより上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】画像の局所領域間の相関が大きい画像や特定の周波数に信号が集中している画像から抽出される画像識別子は異なる画像を識別できる度合いである識別能力が低下すること。
【解決手段】画像を識別する情報である画像識別子を構成する各次元に関連付けられる、画像中の、２つの部分領域から領域特徴量を当該次元毎に算出する算出手段と、次元毎に算出される上記領域特徴量の差分値が所定値より小さいことを示す値を含む複数の値のうちの一つに当該差分値を、上記画像識別子の各次元の値として量子化する量子化手段とを備え、ある次元に関連付けられる２つの部分領域のパターンは、他の少なくとも１つの次元に関連付けられる２つの部分領域のパターンと相違する。 （もっと読む）

【課題】処理負荷を抑えつつ、より高性能なパターン認識を実現することを目的とする。
【解決手段】特徴抽出手段で抽出された画像の特徴に対して複数の部分領域を設定する領域設定手段と、部分領域毎の部分空間を保持する部分空間保持手段と、領域設定手段で設定された複数の部分領域から複数の特徴ベクトルを生成し、部分空間保持手段に保持される部分空間に射影し、複数の射影ベクトルを生成する部分空間射影手段と、部分空間射影手段で生成された複数の射影ベクトルから部分領域の夫々に対応する射影ベクトルを選択する選択手段と、選択手段で選択された射影ベクトルを連結し、識別特徴を生成する特徴生成手段と、特徴生成手段で生成された識別特徴を使用して識別処理を行う識別処理手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】画像の画質を予測するコンピュータで実行するシステム及び方法を開示する。
【解決手段】入力画像に関して、この方法は、画像に関する意味内容情報に基づいて第一の記述子を生成する工程と、画像から抽出される美的特徴に基づいて第二の記述子を生成する工程とを含む。第一の記述子及び第二の記述子に基づいて訓練されて品質値を画像割り当てるカテゴライザを用いて第一の記述子及び第二の記述子に基づいて品質値を画像に割り当て、出力する。 （もっと読む）

【課題】検定データが充分に存在しないような場合でも、データ中に含まれている特徴からパターン識別に適した特徴を、少ない処理コストで選択できるようにする。
【解決手段】識別対象を含む学習用のデータを用いて、識別器によって識別対象を識別するのに用いるべき特徴を選択する特徴選択装置は、学習用のデータから複数の部分データを抽出し、抽出された複数の部分データの各々を識別器によって処理させることで得られた識別値を、複数の部分データの各々についての特徴として取得する。特徴選択装置は、取得された特徴を、識別器により定義される識別空間での識別度に基づいて評価し、評価の結果に基づいて、複数の部分データについて算出された複数の特徴から、識別対象の識別に用いるべき特徴を選択する。 （もっと読む）