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Fターム[5L096FA51]の内容

イメージ分析 (61,341) | 特徴抽出 (17,550) | 幾何学的特徴量 (7,404)

Fターム[5L096FA51]の下位に属するFターム

 (360)
モーメント (59)
面積 (576)
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距離 (1,043)
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曲率 (82)
位置 (2,174)
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Fターム[5L096FA51]に分類される特許

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【課題】車両のモデルチェンジに伴う照合情報の登録に係るシステム管理者等の負担を軽減する。
【解決手段】車両を撮像する撮像部から画像を取得し、前記画像から、車両名称を表すマークの形状に係る特徴量である車両名称特徴量と、車両の形状に係る特徴量である車両特徴量と、を抽出し、車両名称、車両名称特徴量、車両特徴量を含む標準車両情報を車両毎に記憶する記憶部から、前記画像から抽出された車両名称特徴量に対応する車両特徴量を前記記憶部から取得し、前記記憶部から取得された車両特徴量と前記画像から抽出された車両特徴量とを照合し、所定の条件を満たす場合に、前記記憶部から取得された車両名称と前記画像から抽出された車両特徴量とに基づいて、新規の標準車両情報を前記記憶部に記憶する、処理をコンピュータが実行する。 (もっと読む)


【課題】信号中の関心領域に応じて適切に関心密度分布をモデル化する。
【解決手段】関心対象を予め記憶する関心対象記憶部(11)と、入力信号の中から関心対象記憶部に記憶されている関心対象と類似度の高い関心対象信号を検出し、関心対象情報を生成する関心対象検出部(12)と、関心密度分布モデルの形状を予め記憶するモデル形状記憶部(13)と、モデル形状記憶部から関心密度分布モデルの形状を選択し、選択した関心密度分布モデルの形状情報を生成するモデル選択部(1411)と、関心対象情報と関心密度分布モデルの形状情報とに基づいて、関心密度分布モデルのパラメータを生成するモデルパラメータ生成部(1412)と、関心密度分布モデルの形状情報及び関心密度分布モデルのパラメータにより関心密度分布を生成する統合分布モデル化部(142)とを備える。 (もっと読む)


【課題】画像中から物体を分離することなく、また、複数のフレーム画像やモデル情報を必要としないで、物体の特徴を抽出すること。
【解決手段】特徴抽出部210と特徴出現頻度分布算出部220と物体特徴抽出部230とを備えている。特徴抽出部210は、複数のカテゴリに対応する複数の画像集合から複数の特徴集合をそれぞれ抽出する。特徴出現頻度分布算出部220は、その複数の特徴集合に基づいて複数の特徴出現頻度分布をそれぞれ算出する。物体特徴抽出部230は、その複数の特徴出現頻度分布の比較結果に基づいて複数の特徴から複数の重要特徴を選択し、その複数の特徴出現頻度分布とその複数の重要特徴とに基づいて、その複数の重要特徴がそれぞれ出現する複数の頻度を示す複数の物体特徴を算出する。 (もっと読む)


【課題】第1の動画像と第2の動画像とで撮影視点が大きく異なる場合であっても、第1の動画像に写った一つの動物体と同一の動物体を、同じ時間に撮影した第2の動画像に写った複数の動物体から特定する動物体照合装置を提供することを課題とする。
【解決手段】動物体照合装置100は、第1の動画像(対象動画像A)と第2の動画像(参照動画像B)とを撮像装置から取得し、動物体検出手段12(21)と、幾何特徴抽出手段13(23)と、幾何特徴記憶手段14(24)と、動的特徴抽出手段15(25)と、照合手段33と、類似度最大化手段34とを備え、第1の動画像から抽出した動物体(対象動物体)の形状に基づいて算出される対象動的特徴と、第2の動画像から抽出した複数の動物体(参照動物体)の形状に基づいて算出される複数の参照動的特徴とを照合し、類似度が高い参照動的特徴に対応する第2の動画像に写った一つの動物体を特定する。 (もっと読む)


【課題】物体の属性を推定し、属性別に計数した計数値に対する補正の精度を高め、この補正によって得られる補正計数値の信頼性を十分に向上させることができる計数装置を提供する。
【解決手段】計数装置1は、カメラで撮像された撮像画像を処理し、この撮像画像に撮像されている物体の属性を推定し、属性毎に、推定した物体数を計数する。また、計数装置1は、推定される属性毎の推定割合を示す推定割合データを記憶している。計数装置1は、各属性の計数値、および推定割合データを用いて、各属性の補正計数値を算出する。したがって、属性の推定誤りを考慮した補正が行えるので、この補正によって得られる補正計数値の信頼性を十分に向上させることができる。 (もっと読む)


【課題】 消費者を定点観測して、流行や商品の消費傾向を分析する流行/商品傾向分析装置や、流行や商品の消費傾向に関連深い商品を消費者に推薦する商品推薦装置を提供する。
【解決手段】 撮影画像に含まれる移動体画像と撮影日時情報とを検出する画像検出手段と、前記画像検出手段により検出された前記移動体画像から人物外観の視覚的特徴を前記撮影日時情報と対応付けて抽出する視覚的特徴抽出手段と、前記視覚的特徴抽出手段により抽出された前記人物外観の視覚的特徴の時系列傾向を所定の判定条件に基づいて判定する傾向判定手段とを備える。 (もっと読む)


本発明は、少なくとも1つのデジタル画像における物体認識方法であって:
a)各回転・チルト対ごとにシミュレート画像を作成するために、前記デジタル画像から、複数のデジタル回転と、1ではない少なくとも2つのデジタルチルトとをシミュレートすること;そして、
b)物体認識で使用されるいわゆるSIF(スケール不変特性)局所的特徴を決定するために、シミュレート画像上で、並進、回転及びズームにおいて不変である値を生成するアルゴリズムを適用すること;
を含む前記方法に関するものである。SIFT法は、工程bで使用することができる。
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【課題】認識対象の個体差や撮影環境の変動などの不安定要因があったとしても、精度良く画像中の対象オブジェクトを認識する。
【解決手段】オブジェクト認識エンジン31は、画像変換部30により変換された白黒画像から顔画像と手画像に相当するオブジェクト領域を検出する。色平均抽出部34は、顔画像オブジェクト領域の色情報を抽出し、この色情報をもとに基準色データを設定する。また、色平均抽出部34は、手画像オブジェクト領域の候補のそれぞれから色情報を抽出する。フィルタリング部35は、手画像オブジェクト領域の候補のそれぞれについて、基準色データと色情報とを比較し、この比較結果に基づいて手画像オブジェクト領域を絞り込み、最終的に手画像オブジェクト領域の候補の何れかを認識対象のオブジェクトとして出力する。 (もっと読む)


複数の保存されたディジタル画像が検索される。検索クエリに従って、画像が取得される(ステップ204)。該取得された画像は、画像の内容の所定の特徴に従ってクラスタリングされる(ステップ208)。クラスタは、所定の基準に基づいてランク付けされる(ステップ210)。該ランク付けされたクラスタに従って、検索結果が返される(ステップ212)。
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【課題】識別処理の速度を向上させる。
【解決手段】
識別対象と、サポートベクタとの関係に応じた関数値を算出し、各サポートベクタに対する関数値を積算した積算値を算出し、積算値と閾値との比較に基づいて、識別対象が特定のカテゴリに属することを識別する、カテゴリ識別方法であって、積算値の算出は、関数値が正負のいずれか一方の符号となるものを積算し、その後、前記関数値が他方の符号となるものを積算することによって行い、積算される関数値が他方の符号である場合に、そのときの積算値と、残りのサポートベクタに対する関数値を積算した値の予測値と、閾値と、に基づいて、識別対象が特定のカテゴリに属することを識別する。 (もっと読む)


【課題】少ない教師サンプルを用いて抽出程度の変化に対する分類性能のロバスト性を確保すること。
【解決手段】画像より欠陥領域を抽出する欠陥領域抽出手段101と、前記欠陥領域が抽出されるべき正解カテゴリを入力する操作手段104と、正解カテゴリが入力された領域に対し、新たな抽出パラメータを設定する抽出パラメータ設定手段108と、前記新たな抽出パラメータを基に欠陥領域を再抽出する欠陥領域抽出手段101と、再抽出結果を基に前記欠陥領域に対して抽出程度が異なる複数の教師データを作成する教師データ作成手段105と、前記教師データを基に分類を行う分類手段107と、を備える。 (もっと読む)


【課題】変形された2つの画像を照合し、照合結果を出力する画像照合装置を提供すること。
【解決手段】画像照合装置は、第一の画像に含まれる物体形状の特徴点の位置を基準形状の特徴点の位置に合わせることにより前記第一の画像を変形する際に変化した前記第一の画像に含まれる物体形状の特徴点の位置の変化量を格納する変化量データベースと、前記変化量を用いて第二の画像に含まれる物体形状の特徴点の位置を移動することにより前記第二の画像を変形する画像変形部と、前記変形された第一の画像と前記変形された第二の画像を照合し、照合結果を出力する照合部と、を備える。 (もっと読む)


【課題】監視システムにおいて人間の判断が必要なあいまいな状況の画像を自動的に特定および表示する。
【解決手段】複数の監視カメラによって撮像された各画像を入力する入力手段と、前記画像の特徴を表す1つ以上の特徴量を含む特徴量ベクトルを各画像から計算する特徴量ベクトル計算部と、特徴量ベクトルと、複数のクラスのうちのいずれか1つのクラスとを含む学習データを複数格納したデータベースと、前記特徴量ベクトル計算部によって計算された特徴量ベクトルに与えるべきクラスを識別するクラス識別を前記データベースに基づき複数回行い、前記複数回のクラス識別により得られた各クラスのばらつき具合を示すばらつき情報を計算する識別処理部と、各前記計算された特徴量ベクトルから得られたばらつき情報に基づいてモニタ台数分の前記監視カメラを選択する選択部と、各選択された監視カメラにより撮像された画像を各前記モニタに出力する画像出力部と、を備える。 (もっと読む)


【課題】 画像の幾何学的な変動に基づく局所特徴量の変動を検定し、変動の大きい局所特徴量を検索時に使わないようにする。
【解決手段】 入力画像に類似する画像を検索する際に、画像の局所的な特徴点を抽出し、抽出された特徴点における局所特徴量を算出する。そして局所特徴量における幾何学的な変動に基づく当該局所特徴量の変動を検定し、検定の結果に基づいて、画像の類似度を算出する。 (もっと読む)


【課題】画像認識において対象物の位置の認識精度を向上すること。
【解決手段】入力画像に対して探索窓F1を横方向移動させながら、探索窓F1内の画像と歩行者像に対応する基準パターンとの一致度の推移を取得する。そして、一致度が高い領域の幅W11〜W13のうち、探索窓F1の大きさを基準とした所定範囲内の幅を有する領域に歩行者が存在すると判定する。また、上下方向についても同様であり、探索窓を移動させながら基準バターンとの一致度の推移を取得し、一致度の高い領域の幅(W21,W22)とその高さにおける探索窓の縦方向の幅とを比較して、歩行者の有無を判定する。 (もっと読む)


【課題】 画像中に含まれる物体を高精度に認識する画像処理装置を提供する。
【解決手段】 センシング画像を該センシング画像の撮影時刻及び撮影位置の情報とともに取得して、予め記録される時刻と位置によって規定される環境モデルを用いて、取得した上記撮影時刻と撮影位置に基いて環境モデルを算出する。この環境モデルを用いて予め登録しておいた物体形状データから物体画像を生成してセンシング画像から目標物の検索を行う。 (もっと読む)


【課題】 画像内の判別対象の検出について誤検出率を低く保ちつつ高速化を図る。
【解決手段】 部分画像生成手段11によりサブウィンドウWが全体画像P上を複数画素間隔で走査し複数の部分画像PPが生成される。生成された部分画像PPは、候補判別器において顔(判別対象)であるか否かが判別され、顔である可能性のある候補画像CPが検出される。そして、対象検出手段20において、候補画像CPが顔であるか否かが判別される。ここで、候補判別器12は、基準サンプル画像と面内回転サンプル画像とを用いてにより学習されている。 (もっと読む)


【課題】 適切な画像認識を行なう画像認識装置を提供する。
【解決手段】 複数の対象画像データ毎に、画像特徴量、キーワード、位置情報、キーワードが付与された物体が特定場所に固有のものである度合を示す位置情報関連度を関連付け、データベースとして記憶する記憶手段と、画像データを取得画像データとして入力し、位置情報を抽出する画像データ入力手段と、取得画像データの画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、データベースの位置情報関連度と、取得画像データの位置情報および対象画像データの位置情報から求めた撮影位置の隔たりとを用いて、対象画像データを処理対象から除外するか否かを判断する除外判断手段と、処理対象にする場合、取得画像データの画像特徴量と対象画像データの画像特徴量とを比較し条件を満たすキーワードをデータベースから抽出するキーワード抽出手段とを備える。 (もっと読む)


【課題】 Nup印刷された紙文書中の画像のNページ分のオリジナル電子データを好適に管理することができる画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体を提供する。
【解決手段】 印刷物を電子的に読み取って得られた画像をMFP100に入力し、記憶部111に格納する。また、データ処理部115は、当該画像中の1又は複数のページ画像を含む処理対象領域の特徴量を抽出する。そして、MFP100では、画像の格納先情報と特徴量と1又は複数のページ画像の構成情報であるページ構成情報とを関連付けて管理する。ここで、新たな印刷物が読み取られた入力された新たな画像の特徴量がデータ処理部115で抽出されると、記憶部111から当該新たな画像に対応する画像を検索する。 (もっと読む)


【課題】機器の遠隔操作において、実世界の機器のように初めて触れるユーザでもすぐわかる直観的な入力を提供すること。
【解決手段】物体操作を特徴付ける、ユーザの手の像2の幾何学量を測定し、測定される幾何学量の種類を音量つまみ11など実世界の機器の制御部を表示してユーザに通知し、テレビ映像14を出力するテレビなど操作対象機器を制御する入力値に測定値を変換し、音量バー16などを表示してユーザに入力値を通知する。このようにして、実世界の機器のように直観的で身体的な入力できるようにする。 (もっと読む)


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