【課題】連続的で滑らかな駆動を実現して、かつ画像内における目標位置からの追尾対象の位置ズレ及びぶれが小さい画像を得る。
【解決手段】第一コントローラ５２は、カメラ装置５１のカメラ本体１により取得された画像とエンコーダ５４で検出されたカメラ本体１の位置とに基づいて位置姿勢指令値を生成する。エンコーダ５４の検出信号は、速度変換器５５によって速度信号に変換されて第二コントローラ５３に供給され、第二コントローラ５３は、次々回の画像取得開始タイミングにおける追尾対象物の速度を予測する。第二コントローラ５３は、今回の位置姿勢指令値が生成された後の次々回の画像取得開始タイミングに、カメラ本体１が、目標位置に到達し、且つ、次々回の画像取得開始タイミングにおけるカメラ本体１の速度が、上記予測された追尾対象物の速度と一致するようにカメラ装置５１を制御する。 （もっと読む）

【課題】被監視者の異常判断をする所定の高さ設定を容易に変更することが可能な異常検知システムを提供する。
【解決手段】所定領域を撮像する撮像カメラ１と、撮像カメラ１からの入力信号を画像データに変換するＡ／Ｄ変換部２と、画像データを記憶するメモリ部３と、画像データの処理を行う信号処理部４と、画像内の人Ｂの異常を判断する異常判断部５と、を備えた異常検知システムにおいて、信号処理部４は、撮像された画像から得られる検出データと「人の頭部に関する統計モデル」とを比較演算することによって頭部Ｂ１を検出する頭部検出部４ａと、各検出時間の頭部Ｂ１の状態に基づいて頭部Ｂ１の状態遷移を判断する頭部判断部４ｂと、を備え、異常判断部５は、頭部Ｂ１の状態遷移に基づいて人Ｂの行動を判断する動作判断部５ａと、人Ｂの行動の判断結果に基づいて人Ｂの異常状態を判断し、異常状態の場合に報知する警報報知部５ｂと、を備えた。 （もっと読む）

【課題】ＣＰＵリソースに対し過大な処理負荷をかけずに動き検出を行うことができる動き検出装置などを提供する。
【解決手段】複数の画像フレームそれぞれを複数のブロックに分割する分割手段１０１と、分割されたブロックごとにブロックの輝度値を代表する代表輝度値を算出する算出手段１０２と、ブロックごとに算出された代表輝度値を有する第１の画像フレームと、算出手段によりブロックごとに算出された代表輝度値を有する第２の画像フレームとの間の対応するブロックの代表輝度値の差分値を求めて、ブロックごとに二値化した二値化画像フレームを生成する生成手段１０３と、生成された二値化画像フレームにおける二値化画像の重心位置を算出し、重心位置よりも上方の位置を中心として二値化画像フレーム内の重心位置よりも上方の範囲を動き検出範囲として決定する決定手段１０５とを備える。 （もっと読む）

【課題】目標検出追随装置において、追跡目標判定の精度向上を図る。
【解決手段】撮像され、デジタル変換された画像内の物体画像について、面積、最大輝度、重心座標、移動方向のうちから一種類以上選ばれる特徴量を計算し、前回フレームと今回フレームにおける前記特徴量の相関と追跡目標との位置関係を今回フレームの追跡目標の判断に用いる。 （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】 ユーザの動作に基づいて映像を検索して提供することの可能な映像提供装置を提供する。
【解決手段】 本発明にかかる映像提供装置３００は、特定の概念を表す身体の動作に対応した動作映像を提供する。映像提供装置３００は、複数の動作映像および各動作映像を特徴付ける特徴データを記憶する映像記憶部と、ユーザの身体の動作から特徴データを取得するユーザ特徴データ取得部と、ユーザ特徴データ取得部により取得された特徴データと映像記憶部に記憶された特徴データとを比較して、映像記憶部からユーザの身体の動作に類似する動作映像を取得する映像取得部とを備える。ユーザ特徴データ取得部は、特徴データとして、１つの動作映像から抽出した複数の静止画像について、各静止画像の各画素値を平均化することにより生成された平均化画像３６０Ｉｍを用いることができる。 （もっと読む）

【課題】家庭用電化製品などにも適用できるような簡単な処理で、ユーザのジェスチャによる遠隔操作を実現する。
【解決手段】遠隔操作装置は、ユーザを撮影する撮像部１０と、撮像画像からユーザの特徴点を検出する特徴点検出部１５と、特徴点の位置情報に基づきユーザのジェスチャを推定するジェスチャ推定部１６と、ジェスチャに対応する操作信号を送信する操作信号送信部１７とを有する。特徴点検出部１５は、撮像画像の第１の領域では高精度で計算量が多い検出処理を行い、第２の領域では低精度で計算量が少ない検出処理を行い、両方の処理結果を統合することにより、特徴点を検出する。 （もっと読む）

【課題】車両の旋回時に画像上に生じる残像の影響を低減して、車両に搭載された撮像手段により得られた車両周辺の画像から歩行者等の対象物の種類を精度良く判定することができる対象物検出装置、車両、対象物検出方法、並びに対象物検出用プログラムを提供する。
【解決手段】撮像手段２Ｒ，２Ｌを介して取得した画像から車両１０の周辺に存在する対象物を抽出する対象物抽出手段１１と、抽出された対象物の種類を判定する対象物判定手段１２とを備える。車両１０のヨーレートを逐次検出するヨーレート検出手段３を備える。対象物判定手段１２は、ヨーレート検出手段３により検出されたヨーレートの大きさに応じて、対象物の種類を判定するために実行する判定アルゴリズムを選択的に切り替える手段を備える。 （もっと読む）

【課題】画像データの解像度に応じた精度で画像を照合できる画像照合装置を提供する。
【解決手段】各照合対象画像データに基づく画像特徴情報に基づいて、一方の画像データに基づく画像特徴情報を他方の画像データに基づく画像特徴情報に一致させるようなアフィン変換の変換パラメタである拡縮率及び平行移動量が採りうる値の関係を、各変換パラメタに対応する座標軸を有する２次元空間上における直線として表す直線式を複数決定し、当該２次元空間の少なくとも一部の範囲を照合対象画像データの解像度に基づく大きさの複数の単位領域に分割し、決定した直線式と各単位領域との位置関係に基づいて候補単位領域を選択し、当該候補単位領域に基づいて照合対象画像データの一致度が高くなる変換パラメタの値を算出し、算出した拡縮率及び平行移動量が画像データとの照合処理に供される画像照合装置である。 （もっと読む）

【課題】複数の特徴量が存在するようなシーンの場合にも精度の高い挿入方向の検出ができる内視鏡挿入方向検出装置及び内視鏡挿入方向検出方法を提供する。
【解決手段】内視鏡画像におけるＲ画像のシーンからシーン特徴量を算出し、シーン特徴量を特徴量ベクトルとして統計的又は非統計的識別器を用いて判別分析を行い、内視鏡挿入方向に密接に関係する管腔暗部、襞等の複数の特徴量のクラスに分類する。さらに、主要な特徴量のクラスを算出して、その特徴量に対応した挿入方向算出を行い、精度の良い挿入方向マーカ等を表示する。 （もっと読む）

【課題】高精度でしかも高速に対象物の重心を求めることが可能な対象物の重心検出方法を提供する。
【解決手段】画素のＸ方向に沿って画素ラインごとに順次画像データをスキャンし、当該画素ラインでの対象物の画素数とそのラインのＹ座標位置（ｙ０〜ｙ９）からラインごとにモーメントの総和と対象物の画素数の総和を求めて対象物の重心Ｙ座標を検出する。このＸ方向スキャン時に、対象物の画素が検出されるごとに、そのＸ座標位置（ｘ０〜ｘ９）に、最初並びに最後に画素が検出されたラインのＹ座標を記録し（バッファ４１〜４４）、その座標値からＹ方向のラインごとのモーメントの総和と対象物の画素数の総和を求めて重心Ｘ座標を検出する。このような構成では、スキャンはＸ方向にだけ行われるので、重心を求める処理速度が高速になる。 （もっと読む）

【課題】隣接するサブ区画との関係度を使用して精度良く物体を検出・追跡すること。
【解決手段】入力された画像を一定形状のサブ区画に分割する画像生成手段１と、あるサブ区画と隣接するサブ区画との関係度を求めるサブ区画間関係度算出手段７とを備え、前記サブ区画間関係度算出手段７で前フレームのサブ区画とその隣接するサブ区画との関係度と現フレームのサブ区画とその隣接するサブ区画との関係度を求め、該求めた前フレームと現フレームの関係度が最も近いサブ区画を同じものとして追跡する。 （もっと読む）

【課題】各医師の苦手な症例に対して診断のサポートを強化するような類似症例が検索できるようにする。
【解決手段】複数の症例データの中の症例画像から得られた特徴量と該症例画像の診断結果とを学習した分類器４２に、診断対象画像から得られた特徴量を入力して、該診断対象画像が属するクラスを取得し、類似症例検索手段４３でクラスに属する症例データ１００の症例画像より診断対象画像に類似する症例画像を検索し、この類似する症例画像の症例データを前記診断対象画像の症例に類似する類似症例データとする。追記学習手段４４では、類似症例データを検索する際、分類器が学習した他の症例データより特定症例データが高い頻度で検索されるように追記学習させる。 （もっと読む）

【課題】人や車などの動きパターンを個人差を吸収して学習・認識する。
【解決手段】画像入力部１００から入力された時系列画像から移動体の重心位置を移動軌跡として算出して軌跡蓄積部１２０に記憶しておき、メッシュ生成部１３０により、移動軌跡を検出する２次元平面を複数のメッシュに分割してそれぞれのメッシュに番号を付与し、１次元シンボル値算出部１４０により、算出した移動軌跡が存在したメッシュに付与された番号を時系列順に取得して、移動軌跡を１次元シンボル値に変換する。これにより、動きパターン学習部１５０により、ＨＭＭを適用して動きパターンを学習するとともに、動きパターン認識部１６０により、ＨＭＭを適用して動きパターンを認識することが可能となり、移動軌跡を精度よくかつ安定に学習・認識することができる。 （もっと読む）

【課題】追尾対象となるオブジェクトを容易に指定することができるようにするとともに、指定されたオブジェクトの追尾位置を推定することができるようにする。
【解決手段】検出対象領域生成部１７２は、撮像された画像中の現在の追尾点またはカーソル位置に対する領域指定用のオフセット量を取得し、そのオフセット量に基づいて、ユーザ指定方向の所定の大きさの検出対象領域を生成する。特徴量算出部１７３は、検出対象領域内で所定の画素間隔の画素をサンプル点とし、そのサンプル点の特徴量を算出する。領域推定部１７４は、検出対象領域内における各サンプル点の特徴量のうち、所定の条件を満たす画素を抽出し、その画素群で構成される領域を生成し、生成した領域の重心位置を算出する。この算出された重心位置がユーザが意図する追尾点として推定される。本発明は、監視カメラシステムに適用できる。 （もっと読む）

【課題】追尾を継続しながら、追尾対象を容易に再設定することができるようにする。
【解決手段】撮像装置１１は、監視する領域を撮像し、侵入者Ｂが撮像された画像３１を追尾装置１２に入力する。追尾装置１２は、入力された画像３１を用い、ユーザＡの指示に対応して、侵入者Ｂを追尾対象として追尾を行ったり、追尾対象からずれてしまった侵入者Ｂを、再度、ユーザＡの指示に対応して、追尾対象と再設定して追尾を行い、その追尾結果に基づいて、例えばズームされた画像３２を生成し、表示部２１に表示させる。本発明は、撮像された画像上の移動するオブジェクトを追尾して監視する監視システムに適用できる。 （もっと読む）

【課題】ユーザの眠気を高精度に検出すること。
【解決手段】眠気検出装置は、ユーザの顔を撮影する撮影手段と、撮影手段により撮影された顔の画像に基づいて、顔の変化の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段により抽出された顔の変化の特徴量に基づいて、ユーザの眠気を検出する眠気検出手段と、を備えている。特徴量抽出手段により抽出される顔の変化の特徴量は、顔における、唇の横方向の長さ、上唇の重心と下唇の重心との相対的変位、上唇と下唇との境界線の座標列、唇近傍の顔表面の変形、目の傾き、瞼の境界線の座標列、及び瞼近傍の顔表面の変形、のうち少なくとも１つである。 （もっと読む）

【課題】本願発明は、物体モデルの大きさに依存せず、また形状に関しては物体モデルが回転しても特徴量が不変な数値で表すことのできる３次元物体モデル数値化方法を提供することを目的とする。
【解決手段】本願発明の３次元物体モデル数値化方法は、複数のポリゴンの組み合わせで記述された３次元の物体モデルの特徴を数値化する３次元物体モデル数値化方法であって、前記物体モデルの中心と前記物体モデルの各頂点との距離をそれぞれ頂点の距離として求め、前記それぞれの頂点の距離をｐ個（ｐは２以上の整数）の距離区間に分類し、各距離区間に含まれる頂点の数を頂点の全体数で除した距離区間ごとの値を特徴量として算出する。 （もっと読む）

【課題】少ないデータ量で、かつ比較的簡単な処理手順を用いることで、移動速度の検出および特徴位置の検出を、高速に処理可能かつ検出精度を向上可能な動き検出装置を提供すること。
【解決手段】コントロールユニットＣＵが、画像情報において速度算出を行う領域を特徴領域として抽出する抽出処理と、前記特徴領域を複数の画素に跨る範囲に規格化する領域規格化処理と、前記範囲に含まれる画像上の位置に対応するメモリアドレスの値をカウント値としてカウントアップするとともに、前記範囲外の画像上の位置に対応するメモリアドレスの値をリセットする投票処理と、蓄積された前記カウント値の差に基づいて、前記範囲の移動方向および移動速度を検出する移動速度検出処理と、前記範囲に含まれる画像上の位置と前記カウント値とに基づいて算出される前記範囲の重心位置を特徴位置として算出する位置算出処理と、を実行する。 （もっと読む）

【課題】本発明の目的の１つは、周期的構造を含む試料上でも適正な測定対象パターンを選択することが可能なパターンマッチング方法、及びそのパターンマッチングをコンピューターに実行させるためのコンピュータープログラムの提供にある。
【解決手段】上記目的を達成するために、本発明の一態様によれば、対象試料の設計データに基づく第１の画像と、第２の画像との間でマッチングを行うパターンマッチング方法において、マッチングを行う領域に、周期的な構造が含まれているか否かを判定し、含まれている場合には、画像内に設定される原点と、周期的な構造を構成するパターンとの距離に基づいて、含まれていない場合には、画像内におけるパターンの一致度に基づいて、パターンを選定するパターンマッチング方法、及びコンピュータープログラムを提供する。 （もっと読む）