【課題】 多次元の特徴量を有するデータの分類精度をより高めたデータ分類の手段を提供する。
【解決手段】 データ分類装置は、特徴量演算部と、データ分類部とを備える。特徴量演算部は、ｎ個の成分を含む第１特徴量を有する分類対象データから、ｎより小さいｍ個の成分からなる第２特徴量を求める。データ分類部は、第２特徴量を用いて、複数種類の分類対象データを、第１グループと、第１グループと異なる第２グループとに分類する。また、特徴量演算部は、第２特徴量の少なくとも１以上の成分として、第１グループに属する分類対象データを用いて求めた第１分散値と、第２グループに属する分類対象データを用いて求めた第２分散値との比が極値をとる成分を含める。 （もっと読む）

【課題】変換された生体データに表された生体情報を用いても認証精度が低下せず、かつ変換された生体データから第三者が元の生体情報を復元することが困難な生体情報処理装置を提供する。
【解決手段】生体情報処理装置１は、利用者の生体情報を取得して、その生体情報を表す生体データを生成する生体情報取得部２１と、生体データを変換することにより得られた変換生体データに表された変換後生体情報が、利用者の生体情報と同種類の生体情報となり、かつ変換後生体情報と利用者の生体情報とを照合しても一致しないように決定された変換パラメータを用いて、生体画像の少なくとも一部を変換することにより、変換生体データを作成する変換機能を実現する処理部２４と、変換生体データを登録生体データとして記憶する記憶部３２とを有する。 （もっと読む）

物品の固有の表層構造の複数の領域が、可干渉光に連続してさらされ、固有の表層構造によって散乱された光が収集されるときに収集されたデータ点の群を含む組から生成された署名に基づく物品の認証のためのシステムを実現する方法が説明される。それによって、システム実現への柔軟で適切な手法を採用することができ、それにより、人間の時間入力に関して高い効率が与えられ、高信頼で効率的なシステム実現が生じるのを可能にする高品質で高信頼の設定パラメータ値が与えられる。
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【課題】領域内に存在する対象物をセンサからの検知情報に基づいて、コンピュータに大きな負担を掛けることなく人間などの対象物を頑健に認識することができる。
【解決手段】ロボット１０の周囲に存在する人間は、超音波センサ２２，全方位カメラ３０，眼カメラ５２Ｒ，５２Ｌ，焦電センサ８２などの複数のセンサによって検知される。各センサから出力されたセンサデータは、センサ入力／出力ボードを介してメモリに取り込まれる。ＣＰＵは、取り込まれたセンサデータのうち複数のサンプリング領域に対応する一部のセンサデータに基づいて、人間の存在確信度の正規分布を仮定する。ＣＰＵはまた、仮定された正規分布に基づいて人間の存在位置を認識し、存在確信度が増大するほど領域サイズが拡大するように複数のサンプリング領域を規定する。 （もっと読む）

【課題】検査精度に寄与する項目を効率的に選択し、選択した項目により検査することのできる画像検査装置を提供する。
【解決手段】基準画像から特徴量を算出し仮基準空間記憶部１０６に格納する仮基準空間マハラノビス距離算出部１０４と、直交表においてマハラノビス距離の算出に利用すると規定された項目に対する特徴量を仮基準空間マハラノビス距離算出部１０４から抽出し、抽出した特徴量に基づいて、各項目を利用する場合、しない場合のＳＮ比を算出するＳＮ比算出部１１２と、ＳＮ比に基づいて項目を選択する項目選択部１１４と、選択された項目に対応する特徴量を仮基準空間記憶部１０６から抽出し、抽出した特徴量に基づいて、基準空間のマハラノビス距離を算出する基準空間マハラノビス距離算出部１１６を備えた。 （もっと読む）

【課題】本発明は、精度良く目の状態を判定することが可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および、印刷装置を提供する。
【解決手段】注目画像に含まれる目の状態を判定するにあたり、前記注目画像から目領域を検出し、特徴量に基づいて目の少なくとも一部の色を変動させながら目画像を再現する目モデルを取得し、前記目モデルによって再現される目画像と前記目領域とが近似するときの前記特徴量を近似特徴量として検出し、前記近似特徴量に基づいて前記目領域の目の状態を判定する。 （もっと読む）

【課題】ノイズ成分に対する耐性を確保しつつ量子化誤差による影響を受け難くすることのできる顔認証システムを提供する。
【解決手段】撮像手段１と、顔検出手段２と、撮像画像から顔検出手段２で検出された顔に該当する領域を切り出すとともに予め設定されたサイズ及び角度に合わせて正規化した正規化画像を生成する正規化手段４と、正規化画像から濃度勾配画像を生成する濃度勾配画像生成手段５と、濃度勾配画像の全ての画素について対象画素と周辺画素との濃度勾配の向きを示す角度の差分を演算するフィルタ手段６と、全ての画素についてフィルタ手段６で得られた差分結果と予め設定された閾値とを比較するとともに濃度勾配画像において差分結果が閾値を超える画素に対してマスク処理を施すマスク処理手段７と、マスク処理手段で得られた画像と予め登録された認証対象者の顔を示す基準顔画像とを比較して顔認証を行う認証手段８とを備えた。 （もっと読む）

画像認識を実行する方法が開示される。本方法は、一群のピクセルを取得すること及び勾配の大きさに基づいてピクセルのうちの少なくともいくつかをクラスター特徴へグループ化することを含む。当該組における各クラスター特徴について統計的変数が生成される。統計的変数は、クラスター特徴におけるピクセルの集合的な特性を表す。統計的変数は、一群のピクセルを異なる一群のピクセルと比較する基準として利用される。
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【課題】 処理負荷の比較的重い画像検出処理を実行する前に、検出処理の実行対象となる領域を効率よく絞り込めるようにする。
【解決手段】 顔パターンを検出しようとする画像中で、第１の図形内において肌色画素の比率が第１の閾値以下であると判定され（Ｓ９０８）、かつ第２の図形内において肌色画素の比率が第２の閾値以上であると判定された場合に（Ｓ９０９）、前記第１の図形の近傍を前記顔パターンが存在する可能性がある顔候補位置と判断する（Ｓ９１０）。顔候補位置を対象として顔検出を行う。 （もっと読む）

【課題】スキャナ等で読み込んだ画像データであっても、効率的かつ精度よく領域の種別を検知することが可能なデジタル画像の領域検知方法およびシステムを実現する。
【解決手段】本発明のシステムは、テキスト候補マップの中のテキスト候補画素の領域を拡張し、修正テキスト候補マップを生成する拡張部２０と、修正テキスト候補マップを用いてマスキングを行い、エントロピー量を算出し、当該エントロピー量に基づいて上記デジタル画像の写真領域を識別するとともに、上記写真領域に基づいて修正テキスト候補マップの補正を行う識別補正部２２を備える。 （もっと読む）

【課題】良好な認識結果を出力して認識性能を向上できる画像認識カメラを提供する。
【解決手段】画像認識カメラは、原画像を人間の目に見える形式の画像に変換するカメラ信号処理部１０２と、カメラ信号処理部で処理された画像から被写体を認識する画像認識処理部１０４と、カメラ信号処理部１０２でのカメラ信号処理中に画像の特徴を表す統計情報を算出して、画像の特徴を判別する画像種類判定部１０３と、画像種類判定部１０３で判別された画像の特徴に応じて、画像認識処理部１０４に認識処理を実行させるか否かを切り替える切替部１０５とを備える。 （もっと読む）

【課題】観測対象に対応する対象画像領域の画像特徴が経時的に変化する場合に、対象画像領域全体のシフト量を精度よく、また画像変化やノイズに対してロバストに算出できること。
【解決手段】画像処理装置１は、一連の観測画像の中から基準画像と処理対象画像とを抽出する対象画像抽出部１１と、処理対象画像の中から観測対象に対応する対象画像領域を複数抽出する対象領域抽出部１２と、基準画像の中から対象画像領域との相関性が高い基準画像領域を検出し、基準画像領域から対象画像領域までの領域間位置シフト量を算出する処理を、複数の対象画像領域ごとに行う領域間シフト量算出部１３と、領域間シフト量算出部１３が算出した領域間位置シフト量を統計処理し、複数の基準画像領域を含む基準領域群から複数の対象画像領域を含む対象領域群までの群間位置シフト量を算出する群間シフト量算出部１５と、を備える。 （もっと読む）

【課題】濃度が偏った画像の印刷が連続する場合における、濃度不足、トナーの飛散、トナーかぶりなどの問題を低減する。
【解決手段】画像処理装置において、印刷ジョブを入力する入力手段と、入力された印刷ジョブに応じた印刷データを生成し像形成部に供給する画像処理手段と、印刷ジョブののり量分布の偏りを検出する検出手段と、検出結果に基づき印刷データの出力方向を回転するように画像処理手段を制御する制御手段とを有する。 （もっと読む）

【課題】光学画像を用いる方式を採用した場合において、被識別物や被識別円形物の識別処理を行うにあたって処理負荷が小さく低コストであって、装置の低廉化及び小型化を図るパターン識別方法および識別装置を提供することにある。
【解決手段】被識別物等（硬貨、紙幣）の表面の模様パターンを撮像することによって得られた画像データに基づく出力データ上に（ステップＳ５０３）、被識別物の表面の特定の選択領域として選択窓を予め設け（ステップＳ５０５）、その選択領域内の出力データの総和値を使ってその画像データの特徴量を抽出することで（ステップＳ５０６〜Ｓ５０９）、被識別物の表面の模様パターンを識別する（ステップＳ５１０〜Ｓ５１２）ことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】影による濃淡や信号の飛び等の光源条件以外の要素の影響が少ない、光源条件を高精度に反映したホワイトバランスの調整を行う。
【解決手段】パラメータ取得部３２が、顔検出部３１によって検出された画像Ｐ0′中の顔部分Ｐ0f′を、異なる色温度の照明条件下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭの手法によって生成された数学モデルＭに適応させることによって、顔部分Ｐ0f′における照明条件を表す主成分に対する重みづけパラメータＣを取得し、ホワイトバランス調整部３３が、取得されたパラメータＣに基づいて参照テーブルＴを参照してホワイトバランスの調整量Ｗを取得し、取得された調整量Ｗに基づいてホワイトバランスを調整する。 （もっと読む）

【課題】多数のデータ画像、特に圧縮画像に対して高速検索を行える画像検索装置および方法を提供する。
【解決手段】 基準画像を記憶する基準画像記憶装置２と、データ画像を記憶するデータ画像記憶装置５と、基準画像記憶装置２に記憶された基準画像に含まれるすべての画素の輝度値の最大値Ｃ_ｍａｘ及び最小値Ｃ_ｍｉｎの間の区間（基準レンジ）を決定する基準レンジ決定手段３と、データ画像記憶装置５に記憶されたデータ画像について、当該データ画像に含まれる画素集合の一部（標本データ画素集合）を抽出する標本データ画素集合抽出手段７と、前記標本データ画素集合と前記基準レンジの関係が所定の要件を満足する場合に、当該データ画像を候補画像とする候補画像決定手段４と、前記候補画像と前記基準画像との詳細比較を行って、前記基準画像と同一又は類似の画像を選出する画像選出手段８を備える。 （もっと読む）

【課題】利用者への応答を自我状態に応じて変化させ、利用者に違和感や不快感の生じない自然な対話を行うことを可能とした対話エージェントを提供する。
【解決手段】顔感情推定部１３はカメラ４１で撮像した利用者の表情から感情を推定する。マイクロホン４２から入力された利用者の音声は、音声感情推定部１４で感情が推定され、口調推定部１５で口調が推定され、テキスト抽出部１６でテキストが抽出される。自我状態推定部２０では、利用者の表情から得た感情と音声から得た感情と口調とテキストとの４種類の情報を組み合わせることにより利用者の発話に対する自我状態ベクトルを推定する。対話制御部３０は、利用者の発話により推定された自我状態ベクトルから応答用の自我状態ベクトルおよびテキストを決定し、スピーカ４３を通して合成音声で応答する。 （もっと読む）

【課題】どこでも、容易に、且つ迅速にコンピュータのみで行える、キメの方向性及び／又はキメの大きさ等の皮膚性状の鑑別法を提供することを課題とする。
【解決手段】皮膚の鑑別法であって、皮膚状態のカラー画像の画素を色別に取り出し、単一色画素又はそれに演算処理を行った処理画素の画像を作成し、１）該画像に細線化処理を行い、該細線化処理画像を５°〜４５°間隔で回転させるか、又はフーリエ変換を行った画像の輝度形状特性から得られる方位角を用いて回転させ、該回転画像の細線のピーク幅計測より得られる指標、２）該画像にフーリエ変換を行い、該フーリエ変換画像の輝度ヒストグラム及び／又は輝度形状特性から得られる指標、或いは３）該画像に二値化処理を行い、該二値化処理画像から得られる皮丘部を計測し統計処理した指標、であることを特徴とする皮膚性状の鑑別法に関する。 （もっと読む）

【課題】 照明不変の客体追跡方法及びこれを用いた映像編集装置を提供する。
【解決手段】 （ａ）映像で追跡しようとする客体の初期位置を指定する段階と、（ｂ）前記映像の隣接したピクセルのカラー比を考慮したカラーモデリングを行う段階と、（ｃ）前記カラーモデリングの結果に応答して客体追跡のための確率マップを生成する段階と、（ｄ）前記初期の位置及び前記確率マップに基づき前記客体の現在の位置を追跡する段階とを含むことを特徴とする客体追跡方法、及び映像で追跡しようとする客体の初期位置を指定する初期位置指定部と、前記客体及び前記全映像の隣接したピクセルのカラー比を考慮したカラーモデリングを行うカラーモデリング部と、前記カラーモデリング結果に応答して、前記客体の追跡のための確率マップを構成する確率マップ構成部と、前記初期位置及び前記確率マップに応答して前記客体の現位置を追跡する客体追跡部とを備える前記追跡方法を用いた映像編集装置 。 （もっと読む）

【課題】 様々な画像で被写体を精度良く高速に抽出する。
【解決手段】 基準点近傍で濃淡値の分散値が閾値以上なら画像パターンがテクスチャ優位な特徴を有するものとし、閾値未満なら濃淡値の変化が緩やかであると判定する（Ｓ１１）。分散値が閾値以上の場合（Ｓ１１）、テクスチャ特徴量をロードし（Ｓ１２）、領域成長に適した特徴量（例えば、テクスチャエネルギ）を算出し（Ｓ１３）、テクスチャ特徴量に関する距離Ｄ_Ｔを求める（Ｓ１４）。分散値が閾値未満の場合（Ｓ１１）、色成分特徴量をロードし（Ｓ１６）、領域成長に適した特徴量（例えば、色成分に関する局所ヒストグラムから求まる特徴ベクトル又は代表色成分のリストなど）を抽出し（Ｓ１７）、色成分に関する距離Ｄ_Ｃを求める（Ｓ１８）。対応する特徴量に基づき領域を成長し（Ｓ１５，Ｓ１９）、各基準点からの領域成長結果を統合して得られる核領域の新たな境界線に基づく更新位置の決定する（Ｓ２０）。 （もっと読む）