【課題】高い計算実行効率を保ちながら、局所的な動被写体や照度変化などにロバストなグローバル動き探索（ＭＥ）を行うことができる画像処理装置、画像処理方法、撮像装置、およびプログラムを提供する。
【解決手段】現画像と参照画像間のグローバル動き探索を行うために、画面全体にわたるLucas-Kanade法（以下ＬＫ法）を、２回以上実行し、２回目の動き探索では、ＬＫ法で動きベクトルを求めるために必要な、少なくとも画素における水平方向の画素値変化量、垂直方向の画素値変化量、および時間方向の画素値変化量に関する情報、および水平方向の画素値変化量と垂直方向の画素値変化量と時間方向の画素値変化量からなる任意の計算式の計算結果を、画面全体にわたって加算した情報を求める際に、画素ごとに、加算するか否かの判断を設定条件に従って行い、条件を満足する場合に、２回目のＬＫ法の結果として新たに一組の動きベクトルを求めなおして、出力する。 （もっと読む）

【課題】供給される製品形状が経時的に変化しても、当該製品の表裏の判定や異製品の判定を確実に行なう。
【解決手段】原初製品の外形を初期テンプレートとして記憶する第１ステップ（101）と、順次供給される製品の外形を初期テンプレートと比較してその外形の一致率を第１一致率として算出する第２ステップと、第１一致率が第１閾値以上であれば製品を良品と判定する第３ステップと、第１一致率が第１閾値よりも大きい値に設定された第２閾値を下回ったときは初期テンプレートを更新テンプレートに変更する第４ステップと、更新テンプレートと初期テンプレートを比較してその外形の一致率を第２一致率とし、当該第２一致率が第３閾値以上であれば第２ステップに戻り、第３閾値を下回ったときはテンプレート更新を停止して製品判定を終了する第５ステップとを備える。 （もっと読む）

【課題】 物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を間引き、演算量を低減する。
【解決手段】 領域ａにフィルタ（分布密度フィルタ）１を作用させた場合は、特徴点の密度が低いため特徴点は間引かれる。一方、領域ｂにフィルタ１を作用させた場合は、特徴点の分布密度が高いため特徴点は残る。また領域ｃにフィルタ（縦線フィルタ）３を作用させた場合、特徴点は横線の分布を示し特徴点の分布密度が小さくなるため、ここでは間引き候補であるが、フィルタ（横線フィルタ）を適用する際に大きな値を示すので特徴点が残る。また、領域ｄにフィルタ（縦線フィルタ）３を作用させた場合、特徴点は縦線の分布を示し分布密度が大きくなるため、特徴点は残る。このように、特徴点に対してフィルタリング処理を行うことにより、物体認識に対して大きな影響を与えない特徴点を、効果的に間引くことができる。 （もっと読む）

【課題】特定のシーンを適切に検出する。
【解決手段】カットチェンジ解析部２３０は、チェンジ点を検出する。動き解析部２４０は、画像における被写体の遷移を検出する。構図解析部２７０は、画像における構図と特定シーンの構図との類似の程度を示す構図類似度情報を生成する。振幅解析部３２０およびスペクトル解析部３３０は、解析対象の音声データと特定シーンの音声データとの類似の程度を示す音声類似度情報を生成する。区間特徴量生成部３５０および区間評価部３６０は、チェンジ点と検出された遷移と構図類似度情報と音声類似度情報とに基づいて、チェンジ点間に含まれる動画が特定シーンに対応する動画であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】画像の空間周波数スペクトルに基づいて画像を分類する画像分類装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】本発明の画像分類装置（１）は、入力される画像をスペクトルのデータに変換するスペクトル演算部（１０）と、所定の正規化情報に基づいてスペクトルのデータに対して正規化処理を施し、正規化処理で得られる正規化データに対して回帰演算を実行して回帰パラメータを抽出するパラメータ化処理部（２０）と、回帰パラメータを構成する各成分で表す空間について予め分割した複数の部分領域にて、当該正規化パラメータがいずれの部分領域に所属するかを判定し、入力される画像を分類する分類処理部（３０）とを備える。 （もっと読む）

【課題】手話動作の連続動作データから、精度よく個々の手話動作データを切り出す手話動作データ切り出し装置を提供する。
【解決手段】手話動作データ切り出し装置１は、連続動作データの動き変化量に基づいて連続動作データから粗動作データを切り出す手話粗動作切り出し手段２０と、粗動作データを時間方向に正規化する粗動作データ正規化手段３１と、複数の正規化データを平均化する正規化データ平均化手段３２と、各正規化データと平均データとの差分が予め定めた閾値よりも小さい時間区間を、基本姿勢と単語の手話動作との移行動作区間として決定する移行動作区間決定手段３３と、正規化データごとの移行動作区間分のデータを、当該正規化データに対応する粗動作データから除去して、手話動作ごとのデータである手話本動作データを切り出す移行動作区間除去手段３４と、を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】被検査物の撮像画像から円形状の部分を高精度に検出できる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置を提供すること。
【解決手段】被検査物の撮像画像から輝度の変化点を検出して円外周点候補を検出する円外周点検出手段７１と、円外周点候補リスト９２を生成する円外周点候補リスト生成手段７２と、円外周点候補組合せリスト９３を生成する円外周点候補組合せリスト生成手段７３と、円中心点候補リスト９４を生成する円中心点候補リスト生成手段７４と、円中心点候補リスト９４のうち有力円中心点候補を選択する有力円中心点候補選択手段７５と、有力円中心点候補から各円外周点候補までの距離が所定範囲内の円外周点候補を抽出する正常円外周点抽出手段７６と、被検査物の円中心点、及び当該円中心点の半径を求めて、撮像画像９０の円を検出する円検出手段７７とを備える。 （もっと読む）

【課題】画像系列から検出された顔画像をより効率的にクラスタリングすること。
【解決手段】画像に含まれる顔を検出する顔検出部と、前記顔検出部により検出された顔の向きを検出する顔向き検出部と、前記顔向き検出部により検出された顔の向きを考慮し、特徴が近い顔を検出して当該顔の特徴を表す顔情報の集合を形成する顔識別部と、前記顔識別部により形成された各顔情報の集合について、前記顔向き検出部により検出された顔の向きに基づいて顔の向き毎に予め設定された数まで顔情報の数を絞り込み、数が絞り込まれた各顔情報の集合を単位グループに設定する単位グループ設定部と、前記単位グループ設定部により設定された単位グループを単位として、当該各単位グループに含まれる顔情報に基づくクラスタリングを実行するクラスタリング部と、を備える、顔クラスタリング装置が提供される。 （もっと読む）

【課題】２次元方向への移動の少ない動体の連続撮影画像を合成する際に動体部分に背景が強く映りこむことを防止する。
【解決手段】複数のフレームの画像データに基づいて基準画像を生成する一方、フレームの各画素の画素値の変化特性を算出し、その画素値変化特性に基づいて、各画素が動体画像の存在する頻度の高い動体主要領域か、背景画像の存在する頻度の高い背景主要領域かを判断する。そして、動体主要領域の画素とみなされた場合には、基準画像の画素値との差分が大きい画素値を弱くブレンドし、一方、背景主要領域の画素とみなされた場合には、基準画像の画素値との差分が大きい画素値を強くブレンドする。 （もっと読む）

【課題】不規則に流動する煙の検出精度の向上を図ることのできる煙検出装置を得る。
【解決手段】煙特徴量算出手段（３０）と、所定の判定基準値を記憶する記憶部（２０）と、煙特徴量算出手段により抽出された特徴量と基準判定値との比較結果に基づいて、煙が発生した可能性が高い候補領域を特定する煙判定手段（４０）とを備え、候補領域の時系列データに基づいて、候補領域の面積に関する時系列第１データ、面積の重心座標に関する時系列第２データ、および時系列第１データの候補総和領域の面積と候補領域のそれぞれの面積との面積比に関する時系列第３データを求め、時系列第２データおよび時系列第３データに基づく統計量が許容統計量の範囲内にある場合には、候補領域で流動煙が発生していると判定する流動煙判定手段（５０）をさらに備える。 （もっと読む）

【課題】誤検出を低減し、充分な検出精度を得られることができるようにする。
【解決手段】 画像入力処理部１１は、解析画像のデータを入力し、解析画像内で指定領域を設定する処理を実行する。ヒストグラム相関判定処理部１４、伸縮ヒストグラム相関判定処理部１５、及び正規化相互相関判定処理部１６には、設定された指定領域を移動する移動物体の像の有無を判定する判定手法として相異なるものをそれぞれ適用し、適用した判定手法に従って移動物体の像の有無を判定する。結果統合部１７は、これらの判定結果のうち任意の数の任意の種類を統合することによって、移動物体の像を検出する。本発明は、監視カメラに適用することができる。 （もっと読む）

【課題】画像から対象物を検知する対象物検知装置において、画像を分割したセルごとに識別器を設け、対象物の特徴が強く現れるセルを選択して検知を行うと、当該セルが隠蔽されたときに対象物を検知し損なう。
【解決手段】後段部３２の全体識別関数はセルごとの部分識別器３００それぞれから識別指標値を入力される。全体識別関数は、セル数に応じた多次元の正規分布関数であり、部分識別器群３０２に対象物画像、非対象物画像をそれぞれ多数入力したときの各識別指標値を正規分布として求めた平均・分散により予め定義される。対象物判定部３４は、全体識別関数の出力値に基づいて対象物の有無を判定する。 （もっと読む）

【課題】現在の位置が既に登録済みの場所であるか、未登録の場所であるかを認識することができる位置推定装置、位置推定方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】位置推定装置１は、入力画像から局所特徴量を抽出する特徴量抽出部１１と、各登録場所と局所特徴量が対応づけられて保存されているデータベースを参照し、入力画像と登録場所とのマッチングを求めるマッチング部１３と、マッチングが所定の閾値以上である場合に、選ばれた登録場所の近傍の登録場所を含めて類似度を算出する類似度算出部１５と、類似度が所定の閾値以上である場合に、当該入力画像が登録場所であると認定する登録場所認定部１７とを有する。 （もっと読む）

【課題】 多様な観点の検索や分類を可能とし、クラスタリング時に局所特徴量間での値の大きさの調整を不要とし、適切な画像特徴量を生成する。
【解決手段】 本発明は、入力された複数の画像から指定された大きさの複数の領域を切り出す領域取得手段と、切り出された各領域から複数の局所特徴量を計算し、局所特徴量記憶手段に格納する局所特徴量計算手段と、各局所特徴量毎にクラスタ中心（以下、「visual words」と記す）を生成し、クラスタ中心記憶手段に格納するクラスタリング手段と、局所特徴量をvisual wordsに割り当てて、ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、作成された複数のヒストグラムを結合して画像の特徴量を出力する画像特徴量出力手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】実装上軽量で、かつ、登録条件、又は照合条件による認識精度に対する影響を抑制することを目的とする。
【解決手段】入力データの局所特徴と、入力データの局所特徴に対応する複数の辞書データの局所特徴と、から局所特徴単位の類似度集合を算出する類似度算出部１０３と、類似度算出部１０３で算出された局所特徴単位の類似度集合を登録条件、又は照合条件に応じて複数、統合して統合類似度を算出する統合類似度算出部１０４と、統合類似度算出部１０４で算出された統合類似度に基づいて、入力データに対応する辞書データを識別する識別部１０６と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】袋入り製品の袋歪みに影響されずにケース内の袋入り製品を認識して、その位置を短時間で検出することが可能な袋入り製品の位置検出方法及びその装置を提供する。
【解決手段】袋入り製品の位置検出装置１０は、表面に模様が記載された収納袋に物品を封入した袋入り製品の群から抽出した複数のサンプルの表面に現れる模様のサンプル画像１２の輝度分布特徴を求める学習手段１３と、袋入り製品がケース内に並べられた状態を撮影したカメラ画像１５から切出した複数の分割画像１６の中から、輝度分布特徴に似た類似輝度分割画像を求め、類似輝度分割画像のカメラ画像１５内での位置に基づいて袋入り製品のケース内での製品位置を求める認識手段１７とを有する。 （もっと読む）

【課題】撮像部に対して撮像対象の空間的位置や姿勢を変化させるだけで、表示部での表示情報を確実かつ高精度に制御できる情報端末装置を提供すること。
【解決手段】基準となる位置および姿勢での撮像対象に対して、その全体的な位置および姿勢の変化を示す基準点を予め設定しておく。推定部12は、撮像部11からの入力画像から抽出した特徴点を基準点に対応付けて撮像対象の位置および姿勢の変化を推定する。表示部15は、記憶部14に記憶されている表示情報を表示する。制御部13は、推定部12により推定された撮像対象の位置および姿勢の変化に応じて表示情報を制御する。 （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】少ない演算量により高精度に動きベクトルを計測する。
【解決手段】動きベクトル分布算出部４１が、対象フレーム上における動きベクトル計測の対象となる対象画素について、過去フレームを対象フレームに対して所定画素ずらしつつ、対象画素と対象画素に対応する過去フレームの対応画素との相関を表すスコアを算出することにより、所定画素の数により定められる動きベクトル検出空間における動きベクトル分布を算出する。動きベクトル検出部４３が、動きベクトル分布についての、動きベクトル検出空間の中心位置のスコアと、中心位置以外の他の位置のスコアとの差分に基づいて、対象画素における動きベクトルを検出する。誤計測判定部４４が、動きベクトル分布に基づいて、動きベクトルが誤計測であるか否かを判定する。 （もっと読む）