【課題】安定してエッジを検出することが可能なエッジ検出方法を提供すること。
【解決手段】処理部１２は、補間画像データに含まれる画素の輝度値に基づいて、同一輝度値の複数の画素について画素の振れ幅を算出し、振れ幅が最も小さい画素の輝度値を算出する。そして、処理部１２は、算出した輝度値をエッジ判定値とし、補間画像データに含まれる画素のうち、エッジ判定値と等しい値の画素をエッジとして検出する。 （もっと読む）

【課題】障害物となり得る物体の検出精度を向上させる。
【解決手段】画像上で同一速度で縦方向に連続する縦エッジを抽出し（Ｓ１０４）、抽出した縦エッジのうち、静止物に属する縦エッジを抽出し（Ｓ１０８）、抽出した静止物に属する縦エッジのうち、静止物における自車進路方向の切れ目に該当する縦エッジを抽出する（Ｓ１１０）。この切れ目に該当する縦エッジを切れ目抽出時縦エッジとし、切れ目抽出時縦エッジの位置を切れ目位置とし、夫々を切れ目情報として記憶する（Ｓ１１２）。そして、切れ目情報を記憶してから予め定められた移動時間ｔｓが経過した後に、改めて抽出した縦エッジの中で切れ目位置Ｘｏに最も近い縦エッジと、切れ目抽出時縦エッジＡとを比較することで、切れ目位置に最も近い縦エッジが切れ目からの飛出し物体に属する縦エッジであるか否かを判定する（Ｓ１１３〜Ｓ１１７）。 （もっと読む）

【課題】撮像画像にぶれが生じている場合であっても、撮像対象の位置を正確に検出する。
【解決手段】ゲーム装置は、撮像手段によって撮像された撮像画像から、複数の内部図形が描かれた第１図形を含む所定の撮像対象を検出する。ゲーム装置はまず、撮像手段によって撮像された撮像画像を取得し、撮像画像から第１図形の領域を検出する。次に、ゲーム装置は、検出された領域内から複数の内部図形をそれぞれ検出し、各内部図形の中心位置を算出することによって所定の撮像対象の位置を検出する。 （もっと読む）

【課題】従来見分けることが難しかった、オクルージョンの発生による対象物に関する計測点の誤対応を減らすことで、計測点の対応付けを向上させる。
【解決手段】本発明の情報処理装置は、第１の位置に配置された対象物体から、複数の幾何特徴部分と複数の幾何特徴部分の各々における法線を取得し、第１の位置とは異なる第２の位置に配置された対象物体の形状モデルから、対象物体の複数の幾何特徴部分のそれぞれに対応する複数の法線とを取得し、対象物体と形状モデルとの対応する幾何特徴部分のそれぞれの組について、第１取得手段で取得された法線と、第１取得手段で取得された法線との方向の差を算出し、算出手段で算出した方向の差を相互に比較することにより、それぞれの幾何特徴部分におけるオクルージョンの発生の有無を判定する。 （もっと読む）

【課題】移動量の推定精度を向上させることが可能な移動量推定装置及び移動量推定方法を提供する。
【解決手段】移動量推定装置１は、所定領域を撮像するカメラ１０と、計算機３０とを備えている。計算機３０は、カメラ１０による撮像にて得られた画像からオプティカルフローを算出する。また、計算機３０は、仮定された車両側面と路面との交線となる線分である接地線分を推定し、接地線分を含む鉛直上方に伸びる面内に、オプティカルフローが存在すると仮定し、当該オプティカルフローから実空間におけるベクトルを算出する。そして、計算機３０は、算出されたベクトルに基づいて、車両の移動量を推定する。 （もっと読む）

【課題】ユーザの視認性を向上させること。
【解決手段】ユーザの顔を撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された顔の動きを検知する動き検知部と、前記動き検知部により時系列で検知された顔の動きに基づいて、次の時点で検知される前記顔の動きを予測する動き予測部と、画像データを表示する画像データ表示部と、前記画像データ表示部に対し、前記動き予測部により予測された顔の動きがキャンセルされる方向に前記画像データを動かす制御を実行する動き補正部と、を備える、画像安定化装置が提供される。 （もっと読む）

【課題】ユーザの足や手の近接度を追跡する技術を提供する。
【解決手段】カメラから取得した、面上に形成された構造的に符号化されたパターンの少なくとも一部の画像を解析してカメラの位置を決定する。前記構造的に符号化されたパターンは複数の要素を含む。各要素には前記面に関する前記要素の位置および向きを特定する情報が符号化されている。コンピュータプログラムが、前記画像中の一またはそれ以上の要素の少なくとも一部を特定し、前記画像中の前記一またはそれ以上のパターン要素に符号化されている前記情報から、前記面に対する前記カメラの位置を決定する。 （もっと読む）

【課題】画像内の被写体の種別の認識精度を向上できるようにする。
【解決手段】距離検出部３２は、画像取得部３１により取得された画像内に撮像されている被写体の、画像の撮像時の撮像機器からの距離の情報を、画像の画素単位で取得する。物体認識部３６の領域分割部４１は、画像、および距離情報に基づいて、画像における被写体となる前景領域と、それ以外の背景領域とに領域を分割する。背景影響低減特徴量抽出部４２は、画像、距離情報、および分割された背景領域の情報の全て、またはそのいずれかに基づいて、背景による被写体の種別の認識に対する影響を低減する特徴量を抽出する。認識処理部４３は、抽出された特徴量に基づいて、画像における前景となる被写体の種別を認識する。本発明は、画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】深さマップを処理する頑丈で効率的な方法を提供する。
【解決手段】データを処理する方法であって、ヒト類似形状を含むある場面の深さマップを受信するステップを有する。深さマップはその場面内の３次元（３Ｄ）結合構成要素を識別するために処理される。それぞれの結合構成要素は、相互に隣接し、かつ相互に次の深さ値を有する１組のピクセルからなる。別個の分離した第１と第２の結合構成要素は両方とも、ヒト類似形状に属すると識別される。そしてヒト類似形状の画像が第１と第２の結合構成要素を含んで生成される。 （もっと読む）

【課題】既に印刷された広告がスキャナによって読み取られ、印刷された場合は、ユーザ毎の特典ポイントにならない。
【解決手段】スキャナにより読み取られた画像は特典付与対象となる広告に形成された特典画像か否かが判定される。判定によって特典画像であると判定された画像がカラーインクジェットプリンタによって、被記録媒体に印刷された印刷回数がカウントされる。カウカウントされた印刷回数に基づき、ユーザに付与される特典ポイントを決定する。決定された特典ポイントをユーザに対応して記憶する。 （もっと読む）

【課題】ピッキング対象物体の置かれる向きに関わらず、ピッキング対象物体の識別処理時間を大幅に短縮することが可能なピッキングシステムおよびピッキング方法の提供。
【解決手段】入力画像から閉領域を抽出する閉領域抽出手段１３と、入力画像から閉領域の特異点を取得する特異点取得手段１４と、特異点からいくつかの等しい距離上に存在する閉領域内の画素の含有度をそれぞれ算出することで、特異点周りの等距離画素強度パラメータを導出するパラメータ導出手段１５と、ピッキング対象物体について等距離画素強度パラメータを予め導出したテンプレートデータを記憶するテンプレート記憶手段１６と、導出された等距離画素強度パラメータをテンプレート記憶手段１６に記憶されたテンプレートデータと照合し、ピッキング対象物体を識別する識別手段１７とを含む。 （もっと読む）

【課題】学習データがないクラスを含むクラス分類の精度を高めること。
【解決手段】情報処理装置１００は、未知データを配置した未知データプールＰ_ｕを生成するデータプール生成部１１０、未知データプールＰ_ｕからランダムに１つの中心データと、特徴量空間Ｓ１上で中心データの特徴量の近傍に位置する特徴量を有する近傍データとを学習サンプルＬとして複数収集する学習サンプル収集部１２０、学習サンプルＬを用いて、複数の識別器Ｄを生成する識別器生成部１３０、それぞれのデータについて、データを複数の識別器Ｄに入力してそれぞれ識別することによって得られる複数の出力値Ｒを、特徴量空間Ｓ１とは異なる出力特徴量空間Ｓ２上に表される出力特徴量Ｖ_ｏｕｔとしてデータに対応付ける出力特徴量取得部１４０、およびそれぞれのデータを、出力特徴量Ｖ_ｏｕｔに基づいて、所定の数のクラスのいずれかに分類するクラス分類部１６０を備える。 （もっと読む）

【課題】固定カメラにおいて撮影された動画像を用いて、撮影範囲の領域における物体の移動や静止等の変動を数値化・検出して経営管理等に役立つ技術を提供する。
【解決手段】繁忙検知システム１０は、監視カメラ３０で撮影した撮影範囲４５の動画像（複数フレーム）をもとに、フレームの各エリアの画素値ヒストグラムを含む学習データ５１を作成する学習データ作成部１２と、フレームの各エリアの画素値ヒストグラムを含む検知対象データ５２を作成する検知対象データ作成部１３と、学習データ５１と検知対象データ５２を比較してエリア毎に距離値を計算する距離計算部１４と、エリア毎の距離値に基づき、撮影範囲の領域における物体の変動による繁忙の度合いを示す繁忙度を計算し、当該繁忙度をもとに繁忙箇所を検出する繁忙情報計算部１５と、を有する。 （もっと読む）

【課題】医療器材等の識別対象物体に識別マークを付することなく、その可動軸を検出することが可能な識別装置および識別方法の提供。
【解決手段】識別対象物体の画像を入力する画像入力手段１０と、画像入力手段１０により入力された画像からエッジを抽出するエッジ抽出手段１２と、エッジ抽出手段１２により抽出されたエッジから複数の直線を検出する直線検出手段１３と、直線検出手段１３により検出された複数の直線の交点を求めて可動軸中心点を取得する可動軸取得手段１４とを含む。 （もっと読む）

【課題】識別対象物体の置かれる向きに関わらず、識別対象物体の識別処理時間を大幅に短縮することが可能な識別装置および識別方法の提供。
【解決手段】入力画像から閉領域を抽出する閉領域抽出手段１３と、入力画像から閉領域の特異点を取得する特異点取得手段１４と、特異点からいくつかの等しい距離上に存在する閉領域内の画素の含有度をそれぞれ算出することで、特異点周りの等距離画素強度パラメータを導出するパラメータ導出手段１５と、識別対象物体について等距離画素強度パラメータを予め導出したテンプレートデータを記憶するテンプレート記憶手段１６と、導出された等距離画素強度パラメータをテンプレート記憶手段１６に記憶されたテンプレートデータと照合し、識別対象物体を識別する識別手段１７とを含む。 （もっと読む）

【課題】複数人物に最適なコンテンツを表示することを目的とする。
【解決手段】コンテンツ決定装置は、時系列に撮影された複数の撮影画像から人物画像を検出し、人物画像についての人物の速度ベクトルを算出する算出手段、複数の人物の算出した速度ベクトルに応じて、複数の人物を一つのグループに関連付ける関連付手段、関連付けられたグループ内の複数の人物画像を画像処理して、グループの属性情報を取得する取得手段、属性情報と記憶部に記憶された投影画像を特定する画像情報との対応関係に基づき、属性情報に対応する投影画像を決定する決定手段を有する。 （もっと読む）

【課題】撮像画像の撮像の仕方によって大きく影響されることなく、正確に画像を認識することを可能にする。
【解決手段】画像処理システムは、撮像画像から所定の濃度を有する画素を複数抽出し、抽出した複数の画素のうち、画素同士で連結している画素があれば、それらを１つの連結画素としてグループ化する。グループ化した連結画素を所定の２次元座標であるＸＹ平面に配置し、連結画素の（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）及び（Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎ）から連結画素の重心Ｇ１を算出する。重心Ｇ１から最も距離の離れた最大離間画素Ａを算出し、重心Ｇ１を中心とし、重心Ｇ１と最大離間画素Ａとの距離を半径Ｒとした円５０を生成し、円５０の中に、最大離間画素Ａ以外に四角形の角となるべき３つの画素（Ｂ，Ｃ，Ｄ）が存在していれば、最大離間画素Ａ及び３つの画素（Ｂ，Ｃ，Ｄ）を四隅とする四角形の枠の画像が存在すると判断する。 （もっと読む）

【課題】周囲環境の状態を触力覚により仮想的に提示する。
【解決手段】感覚伝達対象であるユーザの手の仮想空間上における位置情報と、前記仮想空間上に存在するオブジェクトの位置情報とにより設定される仮想環境における力覚的負荷を前記ユーザの手に与えることで力覚を提示する仮想力覚提示装置において、前記仮想環境における前記オブジェクトの位置と、前記ユーザの手の位置との距離及び方向を検出する位置検出手段と、前記オブジェクトの位置と、前記ユーザの手の位置及び方向に基づいて移動方向を検出する移動方向検出手段と、前記オブジェクトの位置と前記ユーザの手の位置との距離に対する移動量を検出する移動距離検出手段と、前記移動方向と、前記移動量とに対応させて、前記仮想空間における前記ユーザの手の移動に対する負荷を与えるための物理パラメータを設定するパラメータ設定手段とを有する。 （もっと読む）

【課題】複数の画像中に同一の対象物が含まれるか否かを短時間で判定すること。
【解決手段】同一人判定装置は、第１の画像データから顔領域をテンプレートとして抽出するとともに、第１の撮像装置のレンズの焦点と対象物とを結ぶ線を第２の画像へ投影した線（エピポーラ線）を算出する。また、同一人判定装置は、算出したエピポーラ線上で、テンプレートと第２の画像の部分領域とを照合し、照合結果に基づいて第２の画像データ中に同一人が含まれるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】少ない計算量で、目標と背景とを容易に区別できる評価値を算出することにより、目標の検出を容易にし、誤検出を減らす。
【解決手段】合計領域選択部１３２は、注目画素を通る複数の直線それぞれについて、複数の合計領域画素を選択する。直線判定部１３５は、上記複数の直線のうちから、合計領域選択部１３２が選択した複数の画素の輝度の合計または平均が最も大きい直線を判定する。背景領域選択部１３６は、注目画素を基準として、直線判定部１３６が判定した直線に対して略垂直な方向に位置する画素のなかから、複数の背景領域画素を選択する。目標判定部１４０は、注目画素の輝度と、複数の背景領域画素の輝度とに基づいて、注目画素が、目標画素であるか否かを判定する。 （もっと読む）