【課題】ユーザの意図しない動作がジェスチャと誤認識されるのを防止することを課題とする。
【解決手段】画像処理装置１０は、画像を取得する。さらに、画像処理装置１０は、取得された画像からジェスチャを認識する対象を特徴付ける領域を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、画像のフレーム間で領域同士を対応付ける。さらに、画像処理装置１０は、画像のフレーム前後で領域が移動した移動方向を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、画像のフレーム前後で領域が移動した移動距離が所定の閾値よりも大きい場合に移動方向を出力する。さらに、画像処理装置１０は、閾値を超えた移動距離を用いて閾値を更新する。 （もっと読む）

【課題】簡便な画像処理によって部品の位置検出時間を短縮する。
【解決手段】モデル画像取得工程と、取得したモデル画像を特定のパターンを含む複数の基準画像に分割する基準画像生成工程と、検出対象物の画像を取得する検出画像取得工程と、検出画像の上の複数の所定位置に各基準画像の各原点を合わせる原点あわせ工程と、各基準画像の各原点を検出画像の上の複数の所定位置からＸＹ方向にずらしながら検出画像の中の各基準画像に対応する各領域にある各検出画像部分と各基準画像とを順次対比し、各相関値を順次取得する対比工程と、それぞれの対比位置における各相関値を統合ＸＹ面内で統合して統合相関値を生成する統合工程と、統合した統合相関値のピークの統合ＸＹ座標値を検出対象物の各所定位置からＸＹ面内での各基準画像に含まれる各特定のパターンの位置のズレと認識する位置ズレ認識工程と、を含むことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】対象物の認識での誤認識を低減すると同時に、認識処理のコストを抑制することができる画像認識装置を提供すること。
【解決手段】認識領域選択部12は、画像撮影部11により取得された画像における特徴的な領域を選択する。選択領域有効化部13は、特徴的な領域のみが認識対象とされるように有効化する。画像特徴量算出部14は、有効化された領域における画像特徴量を算出する。画像特徴量比較部16は、算出された画像特徴量と予め用意された参照画像の画像特徴量を比較する。結果出力部17は、算出された画像特徴量と最も近似するとされた画像特徴量を有する参照画像の識別子を認識結果として出力する。認識結果に関連付けられたメディアを表示させることもできる。 （もっと読む）

【課題】実験動物の各部位の行動をより詳細に定量化する。
【解決手段】輪郭情報取得部１０は、撮像部で撮像されるマウスの撮像画像に基づいて、その撮像画像におけるマウスの重心位置を基準として極座標変換されたマウスの輪郭情報を逐次取得する。変動情報算出部１１は、輪郭情報取得部１０により逐次取得されたマウスの輪郭情報を、例えば、頭部、尾部、右胴体部、左胴体部等の部位単位で分割し、分割された部位毎にマウスの輪郭情報の変動に関する情報を算出する。行動判別部１２は、変動情報算出部１１によって算出された各部位の輪郭情報の変動に関する情報に基づいて、マウスの行動を判別する。 （もっと読む）

【課題】画像特徴量を抽出した学習用の画像に比べて、類似画像検索の対象である画像内の物体の位置がずれている場合であっても、その位置ずれによる類似画像検索の精度の低減を軽減すること。
【解決手段】画像データに基づき、画像上において特徴量を算出するために画像を区分する単位領域として、同心円の複数の扇状形状の領域を決定する領域決定部と、前記画像データの画素値の平均を前記単位領域毎に算出することにより、入力画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】本発明は、１枚の画像から精度よく文字領域を検出できる文字領域検出装置を提供する。
【解決手段】映像字幕検出装置１は、映像に含まれる字幕領域をその映像から検出するものであり、映像を構成するフレーム画像を出力する映像復号手段１０と、フレーム画像を解像度が低い低解像度画像に変換する解像度変換手段２０と、記憶手段３０と、フレーム画像および低解像度画像に対して字幕検出領域検出処理を施すことで、字幕検出領域を検出する字幕検出手段４０と、フレーム画像および低解像度画像から判定された字幕検出領域を統合し、字幕検出を検出結果として出力する検出結果統合手段５０とを備える。 （もっと読む）

【課題】本発明は、設計データと輪郭線、或いは輪郭線間のマッチングを行うに当たり、両者の対応点を正確に特定する画像処理装置、及びコンピュータプログラムの提供を目的とする。
【解決手段】上記目的を達成するための一態様として、第１の線分によって形成される第１のパターンと、第２の線分によって形成される第２のパターン間の位置合わせを行うときに、第１の線分と第２の線分上にそれぞれ第１の対応点と、第２の対応点を設定し、第１の対応点と第２の対応点間の距離に基づいて、第１のパターンと第２のパターンの位置合わせを行うためのアライメント量を算出すると共に、第１の線分と第２の線分の形状差に応じて、第１の対応点、及び／又は第２の対応点の位置を変化させる。 （もっと読む）

【課題】どのような状況にあっても安定的に高精度な背景を得ることができ、照明変動や遮蔽等の影響を受けても検出に失敗することのない認識システム、監視システム、見守りシステムを提供する。
【解決手段】一定時間内、監視領域及び／又は見守り領域を観測し、得られたデータから対象物領域を抽出し、人の姿勢、動作、動きを認識する手段として人の体を各部分に対応して分割するマルチスリット法及び／又はバウンディングボックスをサブバウンディングボックスに分割するサブバウンディングボックス法を用いて解決する。 （もっと読む）

【課題】セグメンテイション及び位置推定精度の向上を図ることができ、結果として姿勢・動作の認識精度も向上し、より信頼性の高い異常事態発生の検知が可能な対象物の認識システム、監視システム、見守りシステムを提供する。
【解決手段】本発明の対象物の認識システムは、対象物の１次元データを取得する１次元センサーと、対象物の２次元データを取得する２次元センサーと、対象物の３次元データを取得する３次元センサーの少なくとも２つ以上を含む同種又は異種の複数の観測手段と、上記観測手段から得られる１次元データ、２次元データ、３次元データを対応付けて対象物を認識する認識手段を備える。 （もっと読む）

【課題】 画像認識によりパンの種類を正確に識別する。
【構成】 パンのカラー画像を内側領域のカラー画像と外側領域のカラー画像とに分割する。パンの画像からパンの輪郭に関する特徴量と、パンのテクスチャーに関する特徴量と、パンの内側領域のカラースペース内での特徴量と、パンの外側領域のカラースペース内での特徴量とを求め、パンの種類を識別する。 （もっと読む）

【課題】撮像された物体の特徴点を確実に抽出し、正確にオプティカルフローを算出する装置及び方法等を提供する。
【解決手段】画像を構成する画素データに対して座標値を付与して、画像における固有値を算出することにより特徴点を抽出し、当該特徴点の移動座標からオプティカルフローを算出するに際し、算出されたオプティカルフローの大きさを定量化し、前記定量化されたオプティカルフローの大きさが予め設定された閾値以上であった場合に、前記オプティカルフローの大きさに応じて算出されるフィルタ係数を用いて、当該オプティカルフローに対応する終点座標に対してフィルタリング処理を施すことにより、当該特徴点の移動座標からオプティカルフローを算出する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト認識、オブジェクト検出及び／又はオブジェクト分類を含むカメラを基にしたオブジェクトの分析のためのシステム、方法及びプログラム製品を提供する。
【解決手段】カメラ・システムから得られた画像中のオブジェクトを分析するための模範的な実施形態のコンピュータ化方法では、カメラ・システムから複数の画素を持つ画像を受け取り、各画素のために一群の特徴を計算し、前記一群の特徴及び前記画像の幾何学的中心から一群の特徴の半径方向モーメントを導出するか、又は前記一群の特徴から一群の特徴の中心モーメントを導出し、前記画像の面積と前記導出された一群の特徴のモーメントのいずれかとに基づいて正規化記述子を計算し、正規化記述子に基づいて、コンピュータにより、前記画像中の少なくとも１つのオブジェクトを認識し、検出し及び／又は分類する。 （もっと読む）

【課題】自動的に食事のカロリーを推定し、撮影画像に関連する付加情報を容易に得て食事内容を自覚することができる食事ｌｏｇ作成システムを提供する。
【解決手段】携帯端末１００により、食事を摂取する店舗内の食事画像を撮影し、位置情報およびテキスト本文とともにメールサーバー上の外部データ蓄積部４０２に送る。食事ｌｏｇ作成装置２００では、外部データ蓄積部４０２から前記情報を取得し、該情報と付加データ蓄積部２１３に予め蓄積された店舗の情報に基づいて、探索範囲絞込み部２０５によって検索対象店舗を絞り込む。前記撮影された食事画像の食事想定領域の画像を抽出し、色変換して特徴量を求め、類似度計算部２０９によって、画像蓄積部２１２に予め蓄積された店舗の食事画像の特徴量と比較し、類似度の最も高い画像を類似食事画像と判定し、その画像に関連するカロリー値などの付加情報を前記メール情報に付けてブログアップする。 （もっと読む）

ビデオ画像シーケンスにおける動き推定方法及び装置が提供される。この方法は、ａ）ビデオ画像シーケンスの各フィールド又はフレームを複数のブロックへと細分化し、ｂ）各ビデオフィールド又はフレームの各ブロックに候補動きベクトルの各セットを指定し、ｃ）現在ビデオフィールド又はフレームの各ブロックに対して、その各々の候補動きベクトルのどれが手前のビデオフィールド又はフレームのブロックとの最良の一致を生じるか決定し、ｄ）各ブロックに対してこのようにして決定された最良一致ベクトルを使用して現在ビデオフィールド又はフレームの動きベクトルフィールドを形成し、ｅ）候補動きベクトルから導出された距離だけオフセットされたブロック位置において最良一致ベクトルから導出された候補動きベクトルを記憶することにより更に別の動きベクトルフィールドを形成することを含む。更に、現在ビデオフィールド又はフレームに続くビデオフィールド又はフレームに対して段階ａ）ないしｅ）を繰り返す。段階ｂ）において後続ビデオフィールド又はフレームのブロックに指定される候補動きベクトルのセットは、段階ｅ）において現在ビデオフィールド又はフレームの間にそのブロック位置に記憶された候補を含む。この方法は、ブロック又はタイルベースの動き推定器が実世界のオブジェクトの物理的な振舞いから導出された真の動きベクトル候補を導入することによりその精度を改善できるようにする。 （もっと読む）

【課題】入力されたカラー画像から特定の色を有する領域を的確に分離する画像処理方法およびコンピュータプログラムを実現する。
【解決手段】画像処理方法は、カラー画像上において特定の色の領域にグループ分けされていない対象ピクセルおよびその隣接ピクセルの明度を取得するステップと、対象ピクセルの明度と各隣接ピクセルの明度との各ｘ方向相対量および各ｙ方向相対量を算出するステップと、各ｘ方向相対量および各ｙ方向相対量を減算して得られるｘ方向明度勾配およびｙ方向明度勾配を算出するステップと、ＲＧＢの各要素の明度ごとのｘ方向明度勾配およびｙ方向明度勾配をそれぞれ加算し色傾向ベクトルを算出するステップと、色傾向ベクトルの指向する向きに位置する隣接ピクセルのうち特定の色の領域に属するものと決定済のグループ分け済みピクセルが含まれる領域に、対象ピクセルは属するものであると決定するステップと、を備える。 （もっと読む）

【課題】画像内から人物の顔を検出すること。
【解決手段】制御装置１０４は、画像内から人物の肌の色の画素で構成される肌色領域を抽出し、肌色領域が楕円形状をしているかを判定するための充足率と、肌色領域の実空間上における大きさである推定実寸の少なくとも一方を、肌色領域が人物の顔に相当する領域であるか否かを判定するための指標として算出する。そして、制御装置１０４は、算出した指標に基づいて、肌色領域が人物の顔に相当する顔領域であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】従来技術より短い処理時間でＮ次元配列上の領域に関する１次以上の統計量を求めることを目的とする。
【解決手段】Ｎ次元配列（Ｎ≧２）の入力情報を読み込む入力手段と、入力情報からＮ次元配列の原点を頂点とする多角形領域内のモーメントを計算する累積モーメント計算手段と、モーメントをＮ次元配列である累積情報の各成分に書き込む累積情報生成手段と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】任意の未知コンテンツが公序良俗に反するものであるか否かを、採光条件等にかかわらず自動的かつ画一的に識別できるコンテンツ識別装置を提供する。
【解決手段】色補正部１１は、未知コンテンツ画像１および教師画像２の色を補正する。教師画像２は、識別対象と同系列の正例教師画像２ａおよび異系列の負例教師画像２ｂとに区別されている。最頻色判別部１１１は、未知コンテンツ画像１および教師画像２の最頻色を判別する。色相変換規則設定部１１２は、未知コンテンツ画像１および教師画像２の各最頻色を、識別対象の最頻色に関する標準的な色相である最頻標準色に変換する規則を設定する。色変換部１１３は、未知コンテンツ画像１および教師画像２の全域を前記変換式で色変換する。 （もっと読む）

【課題】 各個体の目標物を二重検出することなく、漏れなく的確に検出することが可能な目標物検出システムを提供する。
【解決手段】 探索対象画像上で位置を移動させながら、テンプレート画像内の二重四角形状の外側四角形状の内側全体と、探索対象画像上の画素ブロックとの比較を行い、最も類似性が高いと判断される位置における検出結果を探索結果として出力するとともに（ａ）、テンプレート画像内の内側四角形状内部の有効画像領域に対応する探索対象画像上の領域を消去する（ｂ）。 （もっと読む）

【課題】 用いるテンプレート画像を極力少なくして、衛星画像等の探索対象とする画像から目標物を検出することが可能な目標物検出システムを提供する。
【解決手段】 サンプル画像上で、目標物として検出したい対象物を指定すると、指定された位置に対応するサンプル画像上から、テンプレート画像と同形状の画素ブロックを抽出し、テンプレート画像および画素ブロックを用いて所定の類似性評価値を算出する。所定の類似性評価値が最小値または最大値をとるサンプル画像上の画素位置を特定し、当該画素位置に対応する画素ブロック（ａ）を用いてテンプレート画像（ｂ）上の画素を置き換え、得られた合成画像（ｃ）でテンプレート画像を更新する。 （もっと読む）