【課題】 時系列の画像データに撮影されている物体の運動を定量的に解析する。
【解決手段】 時系列の画像データを入力する時系列画像データ入力工程（ステップＡ１）と、時系列の画像データから物体領域を切り出して時系列の物体画像データを生成する物体領域切り出し工程（ステップＡ２）と、切り出された時系列の物体画像データをもとにして物体の運動解析を行う運動解析工程（ステップＡ３）で構成される。 （もっと読む）

【課題】距離画像を使用して高速かつ高精度に物体の種類や向き、数等を識別することができる物体認識装置を提供すること。
【解決手段】物体認識装置は、レンジファインダ等の対象物の表面の距離画像を取得する手段、設定された単位長情報に基づいて距離画像から離散化距離画像データを生成する手段、離散化距離画像データから立体高次局所自己相関によって特徴データを抽出する手段、予め学習した情報に基づいて多変量解析を行って、特徴データから対象物の種類、姿勢、個数の内の少なくとも１つを判定する手段を備える。対象物の切り出しやマッチング処理を行わずに対象物を認識するので、計算量が少なく、実時間処理が可能である。また、物体の種類と共に個数や姿勢（向き）も判定可能である。 （もっと読む）

【課題】 表情認識をしづらい被写体に対しても高精度な表情認識を行うこと。
【解決手段】 画像入力部1000より入力した画像から被写体検出部1001により人物の顔領域を抽出し、抽出された顔領域から、第１の状態と第２の状態との間で変化する所定の部分領域を特徴抽出部1002により抽出する。表情評価値算出部1003により評価値算出式を用いて表情評価値を算出する。表情判定部1004は、算出された表情評価値が閾値を超えたとき、部分領域は第２の状態であると判定する。さらに、所定時間内に算出された前記表情評価値の最大値と最小値との差が所定値に満たない場合には、表情評価値算出式・パラメータ変更部1005により当該差が拡大するように評価値算出式又はそのパラメ−タを変更する。 （もっと読む）

【課題】リモコンが手元にない場合や故障等して使用できない場合でも操作性よく対象機器を制御することを目的とする。
【解決手段】撮像装置において撮像された画像から対象物体の画像を背景画像として検出する背景画像検出手段と、撮像装置において撮像された画像から対象物体に係る指画像を検出する指画像検出手段と、対象物体に対する指示動作に係る指示位置を、背景画像として検出された対象物体の形状画像と、指画像と、の相対位置関係から算出する算出手段と、指示位置に応じて、対象機器の操作に係る操作項目が選択されたか否かを判定する判定手段と、判定手段において操作項目が選択されたと判定された場合、選択された操作項目に係る制御コマンドを対象機器に送信するコマンド送信手段と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、複数の異なる画像特性に基づいたエッジ位置を正確に検出することができるマシンビジョンシステムの操作方法を提供する。
【解決手段】マシンビジョンシステムの操作方法は、テクスチャ、強度、色等の複数の異なる画像特性に基づいてエッジ又は境界の位置を正確に検出し位置決めする。ユーザは、例えば、テクスチャに基づいてエッジ発見演算（又は作動）を、場合によっては、従来の強度勾配エッジ位置決め作動によって実行する境界検出ツールを起動することができる。境界検出ツールは、捕捉された対象物の画像のエッジ又は境界を含む主な注目領域を規定する。境界検出ツールは、現在の対象物のエッジを位置決めし、また迅速且つ確実に将来の類似対象物の対応エッジを位置決めするのに用いることができる。 （もっと読む）

【課題】簡易な構成によって撮像機の管空内での移動量を推定すること。
【解決手段】演算部１３は、外部インターフェース１０に装着された携帯型記録媒体４から、被検体１の体内の管空内を移動する撮像機２によって撮像された管空内画像の画像データを取得する。移動量推定部１３ｄは、この管空内画像を処理して管空内での撮像機２の移動量を推定する。位置推定部１３ｅは、移動量推定部１３ｄによって推定された撮像機２の移動量をもとに、各管空内画像を撮像した際の管空内での撮像機２の位置を推定する。 （もっと読む）

【課題】画像内における光源領域を特定すること。
【解決手段】光源領域特定部１０３ａは、画像内から輝度値が第1の閾値以上の領域を第1の領域として抽出し、画像内から輝度値が第1の閾値よりも小さい第２の閾値以上の領域を第２の領域として抽出し、第1の領域と第２の領域とに基づいて、画像内における光源を含む光源領域を特定する。 （もっと読む）

【課題】原稿の修正が行われた領域の画像を簡易かつ適切に抽出することのできる画像処理装置及び画像処理プログラムを得る。
【解決手段】画像読取装置３０により、修正前原稿の画像（第１画像）を示す修正前画像データと修正後原稿の画像（第２画像）を示す修正後画像データを取得し、画像処理装置２０により、修正前画像データ及び修正後画像データの少なくとも一方に対して第１画像と第２画像の画像全体における位置合わせ処理を実行し、位置合わせ処理が実行された後の第１画像と第２画像との間の位置的な一致度が高いほど低くなるように原稿に対する修正画像の抽出の度合を示す抽出度合を導出し、導出した抽出度合となるように、位置合わせ処理が実行された後の修正前画像データと修正後画像データとの間の差分の演算結果に基づいて修正画像を抽出する。 （もっと読む）

本発明はボリューム認識方法に関わり、ａ）３次元の画像システム（３）を用いて３次元の画像データをキャプチャするステップであって、該画像データは複数の点（５）を示し、各点は少なくとも３次元空間の座標の集合を有するステップと、ｂ）少なくとも前記点（５）のいくつかをクラスター（６）の集合に分類するステップと、ｃ）位置および大きさなどの第１のパラメータの集合に従って、前記画像システム（３）の範囲に配置された興味の対象物（１）に対応するクラスター（６）を選択するステップと、ｄ）選択された前記クラスター（６）の少なくともいくつかの点（５）を、３次元空間における前記点（５）の位置を含んだ第２のパラメータの集合に従ってサブクラスターの集合に分類するステップであって、各サブクラスターは３次元空間における重心（１１）を有するステップと、ｅ）大きな塊（１２）を前記サブクラスターの少なくともいくつかとそれぞれ関連付けるステップであって、該大きな塊（１２）は該サブクラスターの重心（１１）に固定されるステップとを含む方法に関わる。本発明はまた本方法を実行するためのボリューム認識システムに関わる。
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【課題】移動しながら撮影される画像データであっても目標物体を検出することができ、白黒画像を使用しても目標物体の移動を検出することができる。
【解決手段】参照用フレームにおける、目標領域Ｒを指定する領域指定部１３と、参照用フレームについては指定した目標領域から、入力フレームについてはフレーム全体から輝度データＹを抽出し、輝度ランレングスのヒストグラムを、参照用フレームについては参照用ヒストグラムｈｉｓｔＲとして、入力フレームについては入力ヒストグラムｈｉｓｔＣとして生成する輝度ランレングスヒストグラム生成部１４と、参照用ヒストグラムを記憶するメモリ１５と、確率分布画像を生成する確率分布生成部１６と、目標領域の位置及びサイズを求める目標領域算出部１７と、目標領域がカメラの被写体フレームに含まれるようにカメラの撮影向きを制御する制御信号を生成して出力する制御信号出力部１８とを備える。 （もっと読む）

【課題】不動対象の周期、不動対象の動き及び移動対象の動きを実測し、それらの実測結果、不動対象の周期の規定値及び空撮画像のフレームレートを用いて移動対象の速度を計算し、移動対象の速度を軽い処理で高精度に計測する速度計測方法を提供する。
【解決手段】白線画像及び白線画像の周波数特性を作成した（ステップＳ９）後、車線境界線の周期を検出し（ステップＳ１０）、車線境界線の動きベクトルを検出し（ステップＳ１１）、動物体画像を作成し（ステップＳ１２）、車両の座標及び動きベクトルを検出し（ステップＳ１３）、車両の速度を計算する（ステップＳ１４）。次に、フレーム番号のカウンタが上限値であるか否かを判定し（ステップＳ１５）、カウンタが上限値でない場合には、ステップＳ８に戻り、カウンタが上限値である場合には、車両の速度の平均値を計算する（ステップＳ１６）。 （もっと読む）

【課題】外光の影響を受けにくく、かつ手指の動きにより容易に対象機器を操作する情報機器操作装置を提供する。
【解決手段】
運転者の手の外光の当たる面とは反対の面を撮像できる位置にカメラ２０を配置し、操作物体抽出部６０において複数の照度条件下で取得した差分画像から運転者の手の画像を抽出する。検出部７０において、抽出した運転者の手の画像からエッジ画像を生成抽出し、そのエッジの平均方向を検出し、検出したエッジの平均方向をタッチパネル１００上の運転者の手の方向として、運転者の手の回転角度を検出する。また、差分画像の重心位置を検出し、その重心位置の時間的な変化に基づいて運転者の手の移動方向と移動距離とを検出し、検出した運転者の手の回転角度、移動方向及び移動量を信号出力部８０からカーナビゲーション装置１０へ出力する。 （もっと読む）

【課題】写真が含まれる原稿であっても精度良く照合を行うことができる画像処理方法、画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、コンピュータプログラム及びコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体を提供する。
【解決手段】レイヤー分離部２５１は、領域判定信号に基づいて、文字領域の原稿画像を特徴点算出部２５２へ出力し、写真領域の原稿画像から４つのレイヤーを生成し、生成したレイヤーを特徴点算出部２５２へ出力する。特徴点算出部２５２は、領域毎に抽出した特徴点を合算する。特徴量算出部２５３は、特徴点に基づいて、ハッシュ値を算出する。投票処理部２５４は、ハッシュ値に基づいて、ハッシュテーブルを検索し、ハッシュ値に対応する登録画像について投票する。類似度判定処理部２５５は、投票結果に基づいて、原稿画像がいずれの登録画像に類似するかを判定し、判定結果を出力する。 （もっと読む）

【課題】カテゴリーの識別処理を高速化する。
【解決手段】
カテゴリー識別装置は、部分特徴量取得部５１と、全体特徴量取得部５２と、カテゴリー識別部（シーン識別部３０Ｂ）とを有する。部分特徴量取得部は、画像を表す画像データを複数に分割することで得られた部分画像データのそれぞれに基づき、部分画像データが表す部分の特徴を示す部分特徴量を取得する。全体特徴量取得部は、複数の前記部分特徴量に基づき、前記画像における全体の特徴を示す全体特徴量を取得する。カテゴリー識別部は、部分特徴量及び全体特徴量の少なくとも一方に基づき、画像の属するカテゴリーを識別する。 （もっと読む）

【解決課題】顔が動いても、顔の所定部位の位置を簡易な計算処理で検出することができるようにする。
【解決手段】顔画像から左右の鼻孔を検出して、左右の鼻孔を表わす領域の重心の中点の位置を鼻位置として検出し（１０４）、検出された鼻位置を基準位置として、予め定められた所定位置に存在する領域を右目探索領域及び左目探索領域として設定する（１０６）。そして、右目探索領域の画像及び左目探索領域の画像の各々に対して、エッジ処理を行い、左右の目の各々のエッジ画像に基づいて、下まぶたの位置の候補を複数検出し（１０８）、鼻位置を基準とした下まぶたの位置の複数候補の各々の相対位置を各々算出する（１１０）。そして、前回の相対位置と、算出された相対位置の各々とを比較し、下まぶたの位置を検出する（１１２）。 （もっと読む）

【課題】シーン識別処理の誤識別を軽減する。
【解決手段】情報処理方法は、画像データから、前記画像データの示す画像の特徴を示すデータを取得するステップと、前記画像データに付加されている付加データから、シーンに関するデータ以外のデータを取得するステップと、前記画像の特徴を示すデータと、前記シーンに関するデータ以外のデータとを特徴量として、前記画像のシーンを識別するステップと、を有する。 （もっと読む）

【課題】カテゴリーの識別精度を向上させる。
【解決手段】
カテゴリー識別装置は、全体識別器（全体識別器３０Ｆ）と、部分識別器（部分画像識別器３０Ｇ）とを有している。全体識別器は、画像データから取得される全体特徴量であって画像の全体の特徴を示す全体特徴量に基づき、画像の属するカテゴリーを識別する。部分識別器は、画像データに含まれる部分画像データから取得される部分特徴量であって画像における或る部分の特徴を示す部分特徴量に基づき、画像の属するカテゴリーを識別する。 （もっと読む）

【課題】顔の向きに拘わらずトリミング領域を適切に設定できるようにする。
【解決手段】顔検出部２が画像に含まれる顔を検出し、特徴量取得部３が検出された顔から、両目の位置および鼻の位置等の顔の特徴量を取得する。中心位置設定部５が顔の検出結果および特徴量に基づいて顔の中心位置を設定する。そして、トリミング領域設定部６が、顔の中心位置を中心として画像にトリミング領域を設定する。 （もっと読む）

【課題】目標が見えない場合や明滅する場合に、ノイズを目標として誤検出するのを防ぐ熱目標追跡装置及び熱目標追跡方法を提供する。
【解決手段】多値の画像データに基づく動画像において移動する目標を追跡する熱目標追跡装置であって、多値の画像データに２値化しきい値に基づく２値化処理を施した画像データにおいて隣接する画素のラベリングを行うラベリング処理部３０と、１以上のラベルから所定の条件に基づき目標を選択する目標決定部４０と、目標の重心位置を中心として追跡ゲートを設定するとともに追跡ゲートの外側に２値化ゲートを設定するゲート設定部５０と、追跡ゲートと２値化ゲートとに挟まれる周辺領域に含まれる多値の画像データに基づく第１しきい値と追跡ゲートの内部に含まれる目標を構成する多値の画像データに基づく第２しきい値と多値の画像データに発生する機械雑音に基づく第３しきい値とを算出するとともに、最も大きな値を有するしきい値を２値化しきい値に設定する２値化しきい値算出部６０とを備える。 （もっと読む）

【課題】移動する人間の群れの混雑レベルを自動的に判別する。
【解決手段】本混雑レベル判別システムは、撮像装置２１、画像処理装置２２、密度レベル判定装置２３、移動速度レベル判定装置２４、混雑レベル判別手段２５を備える。そして、撮像内の人の輪郭部を多数の法線ベクトルで捉えて焦点として認識し、群の中の個々人を上記焦点として捉えてその個々の焦点の移動軌跡を追跡してその所定時間での移動距離を計測し、また、所定時間間隔で上記焦点の分布密度を計測し、密度レベル判定装置２３で密度レベルと密度増加傾向を判定し、移動速度レベル判定装置２４で人の群れ全体の移動速度レベルと速度減速傾向を判定し、人の群れ全体の移動速度レベル、密度レベル、速度減速傾向、密度増加傾向を判別基準に照らして、混雑レベル判別手段２５で上記混雑レベルを判別する。 （もっと読む）