【課題】画像ワープ方法及びそのコンピュータプログラム製品を提供する。
【解決手段】この画像ワープ方法は、元の視線角に対応する元の画像の複数の元の特徴点を決定するステップと、該元の画像内の該複数の元の特徴点の元の画素座標を計算するステップと、該複数の元の特徴点にそれぞれ対応する該元の画像の複数の新しい特徴点を決定するステップと、該元の画像上に射影された該複数の新しい特徴点の新しい画素座標を計算するステップと、該元の画像内の該元の特徴点の該元の画素座標をそれぞれ対応する該新しい特徴点の該新しい画素座標に近づけて、該元の画像を新しい視線角に対応する新しい画像に変形させるステップとを含む。 （もっと読む）

【課題】映像信号の動きベクトル算出のための演算量を著しく低減するとともに、固定小数点処理をし易くする。
【解決手段】動画像の画像ブロック毎の動きベクトルを算出するために、３次元で定義された一〜三番目の固有値λ１〜λ３のうち、固有値λ１，λ２は近似する静止画の固有値λ'１，λ'２を代用することで、２次固定方程式で求め、精度を必要とする固有値λ３は、通常の分散式で求めている。このように、３次固定方程式を用いることなく動きベクトルを求めることで、演算量を少なくして時間内の処理と動きベクトルの算出精度を向上させることが可能となる。 （もっと読む）

【課題】より高い識別精度を得ることが可能なパターン認識装置および方法を提供する。
【解決手段】パターン認識方法は、各特徴項目の項目値の平均値ｍ_１，ｍ_２，・・・，ｍ_ｋに対する、ｉ番目のデータセットｙ_ｉ１，ｙ_ｉ１，・・・，ｙ_ｉｋのゼロ点比例回帰直線ｙ＝β_ｉｍの傾きβ_ｉを第一の縮約特徴項目として算出するステップ（ＳＢ）と、ゼロ点比例回帰直線ｙ＝β_ｉｍとｉ番目のデータセットとの偏差を標準偏差ｓ_ｊで除した値の二乗和Ｓｅ_ｉ’＝Σ（（ｙ_ｉｊ−β_ｉｍ_ｊ）／ｓ_ｊ）^２を、各データセットについて算出して、Ｓｅ_ｉ’の平方根に比例する量であるσ_ｉ’を第二の縮約特徴項目として算出するステップ（ＳＣ）と、第一の縮約特徴項目と、各データセットに対する第二の縮約特徴項目とに基づいて評価距離Ｄを算出して、評価距離Ｄに基づいて判断を行なうステップ（ＳＤ）とを備える。 （もっと読む）

【課題】波長帯の異なる領域を抽出するための閾値を自動的に決定する。
【解決手段】高空から撮影した地理画像データにおける画素において、第１の波長帯の分光輝度値と、記第１の波長帯とは異なる第２の波長帯の分光輝度値と、に基づいて画素を識別するための正規化指標値を演算する正規化指標演算部と、各画素における前記正規化指標値と出現頻度との関係を求め、クラス内分散とクラス間分散の比である分離度が最大となる正規化指標値を判別分析法により求め、前記画素を識別するための閾値として決定する閾値決定部と、前記閾値と対応する正規化指標値に基づいて、前記第１及び第２の波長帯により区別される画像データの領域を抽出する領域抽出部と、を有することを特徴とする画像処理装置。 （もっと読む）

【課題】 Ｍａｎｉｆｏｌｄ固有の表面形状を、許容できる程度に保存し、且つパターン分類に適した、データ表現方法、及びその表現方法を利用した、パターン識別方法に係る技術を提供すること。
【解決手段】 それぞれ異なるクラスに属する処理データと共に、当該処理データが属するクラスを示すラベルデータを入力する（Ｓ２０）。入力したそれぞれの処理データ間の距離関係を求める（Ｓ２２）。クラス間のクラス間分離度を設定する（Ｓ２３）。距離関係を示す情報を、ラベルデータと、クラス間分離度を示す情報と、に基づいて更新する（Ｓ２４）。更新された情報が示す距離関係を近似するデータ写像関係を示す情報を求める（Ｓ２５）。 （もっと読む）

【課題】各画像の座標を対応付ける場合の計算量を削減すること。
【解決手段】画像処理装置１００は、学習対象画像データ１３０ａおよびカメラ視点の異なる視点変動画像データ群１３０ｂから特徴点を抽出し、各特徴点を分類して、登録テーブル１３０ｃを生成する。画像処理装置１００は、登録テーブル１３０ｃの各特徴点群の重心座標と、認識対象画像データ１３０ｄから抽出した特徴点の座標とを比較して、学習対象画像データ１３０ａの特徴点と認識対象画像データ１３０ｄの特徴点とを対応付ける。 （もっと読む）

【課題】文字認識処理によって文字画像ではない画像に対して文字画像であると認識された誤りを減少させるようにした画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の受付手段は、文字認識された文字候補画像と該文字候補画像に関する情報を受け付け、第１の判定手段は、前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像に関する情報に基づいて、該文字候補画像が文字画像であるか否かを判定し、第２の判定手段は、前記第１の判定手段によって文字画像であると判定されなかった場合又は文字画像ではないと判定されなかった場合は、前記受付手段によって受け付けられた文字候補画像の特徴を抽出し、該文字候補画像が文字画像であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】照明等の撮影条件が変化した場合であっても、映像を構成するフレーム画像のそれぞれからエッジを正確に検出することができるエッジ検出装置およびそのプログラムを提供する。
【解決手段】エッジ検出装置１は、第１閾値および第２閾値を用いて映像を構成するフレーム画像ごとのエッジ点を検出するエッジ検出手段２０と、現フレーム画像のエッジ点から当該エッジ点とエッジ勾配強度およびエッジ方向が類似する前フレーム画像のエッジ点を追跡するエッジ追跡手段４０と、エッジ検出手段２０によって検出されたエッジ点を分布化してガウス混合モデルを生成するとともに、エッジ追跡手段４０によって追跡が成功したエッジ点を追加してガウス混合モデルを更新するモデル生成・更新手段５０と、生成または更新されたガウス混合モデルの平均値および標準偏差から第１閾値および第２閾値を算出する閾値算出手段６０と、を備えている。 （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】 物体認識に妥当な画像量を判定する物体認識支援装置を提供する。
【解決手段】 物体認識支援装置１は，取得された画像の特徴を抽出する第１特徴抽出部１１，特徴を記録する第１特徴記録部１２，第１特徴記録部１２に記録された特徴群の分散を算出する分散算出部１３，分散を記録する分散記録部１４，および，分散記録部１４に記録された分散の推移をもとに，分散が収束されたかを判定して，分散が収束している場合に画像の取得完了を通知する収束判定部１５を備えて，物体認識装置３が妥当な枚数の画像による物体認識が行えるように支援する。 （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】画像からテキスト筆画画像を抽出する方法及び装置を提供する。
【解決手段】本発明の１態様によれば、画像からテキスト筆画画像を抽出する方法は、画像のエッジ情報と勾配情報を取得し、取得されたエッジ情報と勾配情報に予め設けられた強調処理を行うことにより、画像においてテキストに関するエッジ情報と勾配情報を強調し、強調されたエッジ情報と勾配情報に対応するテキスト筆画画像を取得することを含む。 （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】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】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】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）