【課題】表示部の画面に対する第三者の盗み見を、簡単かつ精度よく検出する。
【解決手段】カメラデバイス１１は、使用者が表示デバイス１５の画面を見ている時に、画面側から使用者側を撮影する。顔検出手段１２は、カメラデバイス１１によって撮影された画像の中から、人の顔を検出する。盗み見判定手段１３は、顔検出手段１２によって検出された顔の大きさに基づき、第三者が盗み見をしているか否かを判定する。盗み見防止信号出力手段１４は、盗み見判定手段１３によって盗み見をしていると判定されたときに、盗み見防止信号Ｓを出力する。表示デバイス１５は、盗み見防止信号出力手段１４から出力された盗み見防止信号Ｓを入力すると、盗み見を防止する動作をする。 （もっと読む）

【課題】 画像内の領域を複数の種別に分類する方法を提供する。
【解決手段】 領域分割部１において画素値の近い領域ごとに入力画像を分割し、広さ算出部２において各領域の広さを算出し、判定部３において各領域に対して複雑さに基づいた判定処理を行うために広さについての閾値処理を行うことで画像の領域を幾つかの種別に分類し、分類結果生成部４において領域分割部１で得られた分割結果と判定部３で得られた判定結果に基づいて画素ごとの分類結果を生成し、領域分類結果として出力する領域分割装置１００を提供する。 （もっと読む）

【課題】ＣＧによる画像の特性を考慮した画像判別。
【解決手段】データ処理装置２は、見本となる期待画像と、判別対象である被検査画像とを比較し、画素値が異なるピクセルに、このピクセルを識別する数値を設定した期待画像と被検査画像との差分データを出力するデータ比較部２１と、前記差分データ上で、識別する数値が設定されたピクセルが互いに隣り合って連続する領域のピクセル数を計算し、このピクセル数が最大のものを決定する最大面積計算部２２と、を備え、記憶装置３は、期待画像のデータを記憶する期待画像記憶部３１と、被検査画像のデータを記憶する被検査画像記憶部３２と、最大面積計算部２２がピクセル数を計算する差分データを記憶する最大面積計算用データ記憶部３４と、を備え、最大面積計算部２２は、領域のピクセル数が、所定の閾値以上の場合に被検査画像を不具合のある画像と判断する。 （もっと読む）

あるシーンのデジタル画像の前景領域と背景領域を自動的に互いに区別する。前景画素を背景画素と区別する２値画像マップ内に、前景オブジェクトを識別する。前景オブジェクトから、主要な前景オブジェクトを識別する。識別した主要な前景オブジェクトの中で、主要な前景オブジェクトの頭領域の場所を特定する。頭領域の中で、頭頂部領域を示す前景画素および背景画素のパターンを識別する。頭頂部領域の中で、実際は主要な前景オブジェクトの部分を示す、背景画素として識別される画素を前景画素に変換することによって、２値画像マップの精度を向上させることができる。
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【課題】 緑視率を客観的な定量データとして、正確・迅速に測定できる緑視率測定装置、緑視率測定プログラムおよび緑視率測定方法を提供する。
【解決手段】 緑視率測定装置は、評価対象の景観画像データを取り込む撮像装置と、前記撮像装置から取り込んだ景観画像データの色度特性を補正する色度変換部と、均等色度図（例えばＣＩＥ１９７６ｕ’ｖ’色度図）上で色度分析し、緑視領域を抽出する緑視領域抽出部と、前記緑視領域抽出部で抽出した緑視領域から緑視量を算出し、その緑視量を基に緑視率を算出する緑視領域算出部と、前記緑視領域抽出部で抽出した緑視領域の画素を緑強調へ変換する緑視領域強調変換部と、算出された緑視量・緑視率・元の景観画像と緑視領域強調画像の表示装置と、緑視量・緑視率と緑視領域強調画像の保存装置と、緑視測定対象領域範囲及び緑視領域範囲を緑視情報フィードバック機構で調整できる機能を備える。 （もっと読む）

【課題】撮像された画像中から自車両の走行路に標示された車線を的確に検出することが可能な車線検出装置を提供する。
【解決手段】車線検出装置１は、自車両ＭＣの周囲を撮像して画像Ｔを取得する撮像手段２と、画像Ｔ中の隣接する画素ｐの輝度差ΔＤが閾値ΔＤth内である画素ｐ同士を１つのグループｇとして統合する統合手段６と、平均輝度Ｄave等が所定の閾値の範囲内であるグループｇを道路面グループＧとして検出する道路面検出手段７と、画像Ｔの道路面グループＧ以外の画像部分を探索し、道路面グループＧとの輝度の差δＤが閾値δＤth１以上であり、かつ、隣接する画素ｐとの輝度差ΔＤが閾値ΔＤth１以上である画素ｐを車線候補点ｃｌ、ｃｒとして検出する車線候補点検出手段８と、検出された車線候補点ｃｌ、ｃｒに基づいて画像Ｔ中に自車両の走行路に標示された車線ＬＬ、ＬＲを検出する車線検出手段９とを備える。 （もっと読む）

【課題】本発明は、カメラで捉えた人物の動きを追跡する人物追跡方法に関し、カルメンフィルタなどを用いた追跡処理と比べ軽い処理で人物を追跡する。
【解決手段】各フレーム画像上の頭部を検出し、各フレーム画像上に頭部が検出された人物を特徴づける特徴量を、該各フレーム画像ごとおよび各頭部ごとに算出し、過去のフレーム画像上に頭部が検出された各人物の過去のフレーム画像上の各特徴量と、今回のフレーム画像上に頭部が検出された各人物の今回のフレーム画像上の各特徴量との間の、特徴量どうしの一致の程度を表わす関連度を算出し、各関連度のうちの閾値以上の一致の程度を表わす関連度であってかつ最大の一致の程度を表わす関連度の算出の基になった頭部を同一の人物の頭部である旨、判別する。 （もっと読む）

【課題】高解像度の入力画像により所望の照合画像を検出する際に、探索枠の分割数を最小にすることで画像検出処理の繰り返し回数を抑制し処理負荷を低減することが可能とすること。
【解決手段】画像認識装置が探索する画像探索枠と、照合用画像のアスペクト比を正方形(1:1)にすることで、高解像度の入力画像を分割して画像認識する場合に分割回数を最小に抑えることが可能になり、画像認識処理の負荷を低減させる。 （もっと読む）

【課題】広視野の撮影範囲内の物体数を直接計測する。
【解決手段】物体抽出処理部４は画像蓄積部３から取得したカメラ２が作成した全方位画像から物体（例えば人）を含んだ画像領域を抽出する。有効領域判定部５は前記抽出された画像領域に含まれる物体の数の計測に有効な画像領域を撮像装置の視野特性に基づき判定する。荷重値テーブル生成部７は前記判定された有効な画像領域を構成する各画素に投影される視体積のうち前記物体の体積に寄与する体積を算出し、これに基づき前記各画素が物体の数にどれだけ寄与するかを示す荷重値を算出し、これを格納させた荷重値テーブルを生成する。人数計測部８は前記抽出された画像領域における各画素が前記判定によって有効領域と判定された場合のみ前記荷重値テーブルに格納された当該各画素の荷重値を積算することにより前記物体の数を計測する。 （もっと読む）

【課題】多様性の影響が小さくて認証精度が高い認証装置を提供する。
【解決手段】中央演算処理装置と、入力部と、形状主成分、テクスチャ主成分及び母音（あ、い、う、え、お）又は撥音（ん）の特徴量を表すパラメータが関係付けられたデータベース並びに第１の文字列を含む記憶装置と、出力部とを備え、中央演算処理装置は、顎と唇を含む顔の下半分形状を表す画像データ列から特徴量を表すパラメータ計算し、そのパラメータとデータベースを基に画像データを母音（あ、い、う、え、お）及び撥音（ん）のいずれか一つに対応付けすることにより第２の文字列を生成し、第１及び第２の文字列が一致する場合に認証を許可する結果を出力部に出力するステップを実行させるプログラムを備える。 （もっと読む）

【課題】通行者数を正確に計測する。
【解決手段】最高点選出部によって判断対象画像ＴＧ１の最高点ＨＭＡが選出される。選出された最高点ＨＭＡから所定の高さ（例えば、高さ０の床面）まで鉛直下方に向けて所定の間隔毎に、閉領域ＨＲ１における水平面に平行なスライス画像が保持部によってそれぞれ抽出され保持される。そして、最高点ＨＭＡから所定の間隔（例えば、１５０ｍｍ）だけ低い位置におけるスライス画像内の判断対象画像の面積に基づいて、当該判断対象画像が通行者を示す画像であるか否かが通行者認識部により認識される。 （もっと読む）

【課題】入力画像における対象物の大きさ及び位置の相違により対象物の見え方が相違する場合でも、対象物検出の精度を向上させる。
【解決手段】ウインドウ画像抽出部２０により、入力画像からウインドウ画像を抽出し、信頼度取得部２２により、予め学習用画像から抽出した対象物画像のサイズ及び位置に基づいて算出された、ウインドウ画像のサイズ及び位置における検出対象物の存在確率に対応した信頼度を信頼度記憶部５８から取得し、特徴量算出部２４により、ウインドウ画像の特徴量を算出し、評価値算出部２６により、ウインドウ画像の特徴量と識別モデル記憶部７４に記憶された識別モデルの特徴量とを比較して、ウインドウ画像内の対象物の検出対象物らしさを表す評価値を算出し、判定部２８により、信頼度及び評価値に基づいて、ウインドウ画像が検出対象物であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】動画像に写された人物の動きを高精度に追跡できる人物追跡装置及び方法を提供する。
【解決手段】入力されたフレーム画像を蓄積する画像メモリ１０７と、入力されたフレーム画像に写された人物を検出する人物検出部１０１と、検出済みの人物を候補者として登録する候補者登録部１０６と、入力されたフレーム画像において検出された人物と、登録されている候補者との同一性を示す同一性指数を、全ての人物と候補者との組み合わせに関して、蓄積されているフレーム画像を基に２種類以上のパラメータについて算出する同一性指数算出部１０２と、各同一性指数を正規化する正規化部１０３と、検出された人物と候補者との組み合わせごとに、正規化した同一性指数を統合する統合部１０４と、統合した同一性指数に基づいて、任意の候補者と同一の人物を特定するトラッキング部１０５とを有する。 （もっと読む）

【課題】隠れた部分を有する対象物の認識処理速度を向上することのできる把持手段によって把持されている対象物の認識方法を提供することを目的とする。
【解決手段】把持手段によって把持されている対象物の認識方法は、手２及び手２によって把持されている対象物３を含む物体の画像１を取得する画像取得ステップと、画像１に写し出された物体を検知する物体検知ステップと、画像１に写し出された手２を検知し、手２の把持姿勢を推定する手検知ステップと、物体検知ステップにより検知された物体に関する情報及び手検知ステップにより検知された手２に関する情報から、画像１における対象物３（部分領域Ａ）を特定し、特定された対象物３（部分領域Ａ）の外観に関する情報及び手検知ステップにより推定された手２の把持姿勢に関する情報から、対象物３の全体形状を認識する対象物判定ステップとを行うことにより、対象物３を認識する方法である。 （もっと読む）

【課題】データ上で配置された複数のパターンの重なりのチェックの効率を上げる。
【解決手段】プリント基板１０の全域から、重なりの有無の判定対象となる２つのパターンのうちの第１のパターンが占める領域を除いた領域からなるネガパターン１３を生成し、ネガパターン１３が占める領域と上記２つのパターンのうちの第２のパターンが占める領域との双方の領域からなるオアパターン１４を生成し、ネガパターン１３の面積とオアパターン１４の面積との一致および不一致を判定する。 （もっと読む）

【課題】矩形候補が複数存在する場合であってもユーザが所望の矩形候補を快適に選択することを可能にする。
【解決手段】画像処理部４７が、複数の矩形候補Ｓを四角形領域の重心座標と大きさに基づいてグループ分けし、複数の矩形候補Ｓの中から画像処理に用いる四角形領域が選択されるのに応じて、グループ分け処理の結果に基づいて、選択された矩形候補Ｓが属するグループ内に含まれる矩形候補Ｓの表示を消去する。このような構成によれば、重心位置や大きさが微妙に異なる矩形候補Ｓが複数存在する場合であっても、ユーザは所望の四角形領域を快適に選択することができる。 （もっと読む）

【課題】画像中から道路標識等における有意情報を抽出し、その内容をリアルタイムで的確に認識することが可能な環境認識装置を提供する。
【解決手段】環境認識装置１は、画素ｐごとに画像データＤを有する画像Ｔを撮像する撮像手段２と、画像Ｔの各画素ｐの実空間上の距離Ｚを算出する距離検出手段６と、画像Ｔ上で隣接する複数の画素ｐを各画像データＤに基づいて当該複数の画素ｐを１つのグループｇに統合する統合処理手段１０と、グループｇに属する画素ｐの実空間上の距離Ｚに基づいてグループｇの実空間上の大きさを算出する算出手段１１と、実空間上の大きさが所定の大きさであるグループｇに対して、グループｇとテンプレートＴｅのいずれかを正規化して適用してテンプレートマッチングを行い、グループｇの有意情報を認識するマッチング処理手段１２とを備える。 （もっと読む）

【課題】撮像画像中から道路面の路面領域を的確かつリアルタイムに検出することが可能な道路認識装置を提供する。
【解決手段】道路認識装置１は、画像Ｔにおける一の画素ｐi,jに隣接する画素ｐの輝度Ｄに対する一の画素ｐi,jの輝度Ｄi,jの差分ΔＤ、および隣接する画素ｐが属するグループｇの輝度Ｄの平均値Ｄaveとの差分δＤに基づいて一の画素ｐi,jと隣接する画素ｐを１つのグループｇに統合する統合手段６と、グループｇの画素行ｊごとの横幅Ｗｊが横幅閾値Ｗth以上である画素行ｊが存在し、横幅Ｎｊの平均値Ｎaveが平均値閾値Ｎave_th以上であり、グループｇの輝度の平均値Ｄaveが輝度平均閾値Ｄave_th以下であり、グループｇの領域Ｒ内の面積Ａが面積閾値Ａth以上である場合に、グループｇを道路面の路面領域に属するグループＧとして検出する路面領域検出手段９とを備える。 （もっと読む）

【課題】探索窓の伸縮に関して処理を高速化でき、原理的に探索漏れを生じない信号探索装置を提供する。
【解決手段】入力信号上の領域に任意の大きさの第１の探索窓と第２の探索窓をそれぞれ配置し、前記各探索窓の特徴量をそれぞれ抽出し、前記各特徴量を用いて、前記探索窓間の類似度を算出し、前記類似度が予め定めた閾値より小さくなる場合には、前記探索窓の大きさと前記領域の位置を出力し、前記類似度が前記閾値を下回り得ないように、前記探索窓の大きさを伸縮する伸縮率を算出し、前記伸縮率によって前記各探索窓の大きさを伸縮し、前記伸縮した探索窓の大きさが予め定められた大きさになれば終了し、前記伸縮した探索窓の大きさが前記予め定められた大きさにならなければ、前記処理をそれぞれ繰り返すように制御する。 （もっと読む）

【課題】ＡＦ容量推定に使われる現在の方法はどれも理想的ではない。従って、羊水容量を正確に測定するためのより優れ、非侵襲性で容易な方法が必要とされる。
【解決手段】画像から構造物の面積および容積を決定する方法。デジタル画像は、取得され（４１０）、向上されて（４１８）、強度ベース・セグメンテーション（４２２）およびエッジベース・セグメンテーション（４３８）の方法によって並行処理される。両方の処理によってセグメンテーションした後、画像はＡＮＤ演算子（４４２）によって結合され、仕上げ（４６４）される。分割された画像は次に出力され（４８０）、構造物の面積または容量が計算される（４８４）。 （もっと読む）