【課題】物体を識別するための計算量を低減すると共に、識別性能を向上させることができる物体識別装置を提供する。
【解決手段】学習処理部４は、コードブックの各小領域画像パターンにつき、物体のクラス番号及び位置情報と出現確率との関係を表す関数テーブルを生成し、各クラス間における特徴量の共用度を表すシェアリングマトリクスを求め、特徴量が類似するクラス同士をまとめた樹形図を作成し、小領域画像パターン毎に樹形図の各ノードの重みを計算する。認識処理部７は、カメラ２で取得した撮像画像データをコードブックと照合し、複数の小領域画像パターンのうち最も近い小領域画像パターンを選択し、その小領域画像パターンについて重みが閾値以上となるノードの中で重みが最も小さいノードに係るクラスを抽出し、そのクラスに対して小領域画像パターンの位置情報を投票して、物体を認識する。 （もっと読む）

【課題】認識精度の高いパターン認識用辞書の作成技術を提供する。
【解決手段】パターン認識の対象となる対象物体が含まれる学習パターンの集合をルートノードに設定し、設定した学習パターンの集合に含まれる個々の学習パターンを各ノードに分配することにより木構造の辞書を作成する。ノードに分配された学習パターンに対して実行するクエリをノードに対応して作成する作成手段と、ノードに分配された学習パターンに対してノードに対応して作成されたクエリを実行し、クエリの実行結果に基づいて個々の学習パターンを下位のノードへ分配する分配手段と、分配に際してノードに分配された個々の学習パターンに含まれる対象物体に対してクエリが有効に実行されたか否かを判定する判定手段とを具備する。分配手段はクエリが有効に実行されたと判定された学習パターンを下位のノードに分配し、クエリが有効に実行されなかったと判定された学習パターンを削除する。 （もっと読む）

【課題】 高速、かつ、高精度のパターン認識が可能な情報処理技術を提供すること。
【解決手段】 情報処理装置は、複数のクエリーにより構成されるクエリー列を作成する作成部と、カレントノードの階層に応じて、クエリー列から階層に対応したクエリーの読み込みを行う読み込み部と、読み込まれた階層に対応したクエリーに従って、カレントノードに設定されている学習パターンを分割して、木構造のノードを生成する生成部と、生成された木構造のノードのうち、クエリー列の長さに対応する階層までのノードについて、各階層のノードを共通化したノードとしてまとめることにより、木構造を変更する変更部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】画像の全体に対して識別情報を付与する場合において、本構成を有しない場合と比較して、高速に識別情報を付与する画像識別情報付与プログラム及び画像識別情報付与装置を提供する。
【解決手段】本装置は、対象画像から選択された部分領域に対する第１の特徴ベクトルを算出する算出手段と、学習用画像の部分領域に対して算出された第２の特徴ベクトルと学習用画像全体に対して付与された第２の識別情報とに基づいて決定木群を用いて対象画像の内容を表す第１の識別情報を当該対象画像に付与する手段であって、第２の特徴ベクトル群と第２の識別情報群を決定木群に流したとき、決定木群の各葉に到達した第２の識別情報の数の全体に対する割り合いから求まる尤度関数を掛け合わせたものと第１の特徴ベクトルの事前確率を掛け合わせたものとの比に、第２の識別情報の事前確率を掛けることにより、第１の識別情報を決定して付与する付与手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】 背景が激しく変動するような状況でも確実に対象物を認識できるようにする。
【解決手段】 認識対象を含む複数のパターンを用いて木構造の辞書を作成する学習を行う情報処理方法に、前記学習の過程で作成される木構造の各ノードにおいて、前記認識対象が入力パターンに存在する確率の分布に基づいて当該入力パターンから複数の点を選択し（Ｓ１０５）、選択された前記複数の点における前記入力パターンの値に対する所定の関数の値に基づいて、当該入力パターンを下位のノードに分岐させる（Ｓ１０６）。 （もっと読む）

【課題】所定の物体を認識する認識装置が用いる木構造を生成する。
【解決手段】右パーを認識する右パークラス用認識器２０１、右チョキを認識する右チョキクラス用認識器２０２、左パーを認識する左パークラス用認識器２０３、左チョキを認識する左チョキクラス用認識器２０４のそれぞれに、右パー、右チョキ、左パー、左チョキが、それぞれ写っている画像を入力し、そのスコアを取得する。スコアの分布の類似性から認識器のグルーピングが行われる。グルーピングされた認識器を、新たな認識器として再学習が行われる。学習が繰り返されることで木構造が生成される。本発明は、木構造を用いた認識装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】マルチクラス、マルチビューの判別を行う判別器を生成するに際し、判別器における木構造の問題点を解決して、判別精度および判別速度を両立させる高性能の判別器を生成する。
【解決手段】検出対象画像から抽出した特徴量を用いて、検出対象画像に含まれるオブジェクトを判別する、複数の弱判別器が組み合わされてなる判別器であって、オブジェクトについて判別するクラスが複数あるマルチクラスの判別を行う判別器を生成する。その際に、複数のクラス間の弱判別器の分岐位置および分岐構造を、各クラスにおける弱判別器の学習結果に応じて決定する。 （もっと読む）

【課題】舗装道路のひび割れ検出は、現場を撮影した画像を検査所に持ち帰り、分析機器を使って分析・評価しているが、全長が何百キロメータ以上にも及ぶ道路のひび割れ検出には処理画像の量が膨大で人的作業に適さず、評価も技術者の経験による主観的判断によっているため、客観的かつ定量的に行うことが不可能である。
【解決手段】本発明に係る舗装路面のクラックの抽出と損傷レベルの評価方法は、遺伝的プログラミングによる並列型画像フィルタ自動生成システムにサイズ依存型交叉を導入して複数の実舗装画像からクラック(1)の抽出が困難と思われる箇所をフィルタ構築の訓練データに選定採用することで様々なタイプの画像からクラックの抽出用画像フィルタ(4)を自動的に構築する。そして、評価対象舗装領域の画像全体を格子状に分割した個々のブロック(6)に該抽出用画像フィルタ(4)を適用して評価する。 （もっと読む）

【課題】
被写体の動きの変化を評価して複数のフレームの中から所定数のフレームを検出するようにした技術を提供する。
【解決手段】
画像処理装置は、処理対象となる連続する複数のフレームにおける各フレームから複数の動きベクトルを検出し、当該複数の動きベクトルに基づいて各フレームから複数の部分領域を抽出し、当該抽出した部分領域各々における動きベクトルの変化に基づいて、複数のフレームに渡って部分領域を対応付ける。そして、複数のフレームに渡って対応付けられた部分領域における動きベクトルの変化に基づいてフレームを選択し当該選択したフレームに重要度を設定し、当該重要度に基づいて複数のフレームの中から所定数のフレームを検出する。 （もっと読む）

【課題】入力画像中のマーカ認識において以下の（イ）〜（ハ）の問題を解決する。
（イ）既存のトポロジー情報によるマーカ認識手法において同一トポロジー構造だが別図像のマーカ間の区別ができない
（ロ）既存のトポロジー情報によるマーカ認識手法において６自由度の姿勢推定ができない
（ハ）ＧＥＯＭＥＴＲＩＣ ＨＡＳＨＩＮＧ法において、試行すべき基底の数が多いとメモリ使用量や計算量が増大する
【解決手段】 既存のトポロジーによる方法では出来なかった同一トポロジー構造だが別図像のマーカ間の区別と、３次元空間内での姿勢推定を、トポロジー情報とマーカ各領域の重心を使用しＧＥＯＭＥＴＲＩＣ ＨＡＳＨＩＮＧ法を適用して可能にする。また、ＧＥＯＭＥＴＲＩＣ ＨＡＳＨＩＮＧ法の際にトポロジー情報を併用し基底を選択することで、メモリ使用量や計算量を減少させる。 （もっと読む）

【課題】 フィルタの適用順序や既に計算されている特徴量画像の存在を考慮して計算量を特定し、特定された計算量とフィルタの識別精度に基づきフィルタを選択する。
【解決手段】 計算順序グラフ生成部１０３は、記憶部に格納されたフィルタ集合から計算順序グラフを構築する。識別精度特定部１０４は、記憶部１０２に格納された学習データを利用して各フィルタの識別精度を計算する。計算量特定部１０５は、計算順序グラフ生成部１０３で生成された計算順序グラフを利用して計算量を特定する。フィルタ選択部１０７は、計算されたこれらの値に基づき、フィルタの選択を行う。計算順序グラフ更新部１０８は、フィルタ選択部１０７で選択されたフィルタに基づき、計算順序グラフに格納されている計算量の更新を行う。 （もっと読む）

【解決手段】本画像処理は、グループ分けされるべき複数の画像を受信し、複数の画像を複数のグループに分割し、同じグループ内の画像は同じ主要色を共有し、所定の画像を受信し所定の画像の主要色と同じ主要色を有する結果グループを、複数のグループから検索し、所定の画像と結果グループ内の画像との複数の画像特徴を抽出し、所定の画像の画像特徴を、結果グループ内の各画像の画像特徴と比較し、既定の準複製画像判定条件を満たす準複製画像を結果グループから特定すること、を備える。 （もっと読む）

【課題】入力データを、高速、かつ、高精度にパターン識別する識別器を構成することを目的とする。
【解決手段】分岐ノードは、パラメータに基づいて、次に起動するべきノードを決定するノードであり、識別ノードは、パラメータに基づいて、入力データが第２のクラスに属するかどうかを識別するノードであり、第１のクラスに属する学習データの特徴ベクトルに対して多変量解析を行い、方向ベクトルを求める多変量解析手段と、多変量解析手段で求められた方向ベクトルに対して垂直であって、学習データの特徴空間を分割する分割面を決定する分割面決定手段と、分割面決定手段で決定された分割面に基づいて、分岐ノードのパラメータを決定するパラメータ決定手段と、を有することによって課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】蓄積した知覚の知識に従った柔軟性のあるコンピュータビジョンシステムを提供する。
【解決手段】車両またはロボットの人工知覚システムにおいて、知覚可能な感覚事象を機能的な関係を表す直接リンクによって他のノードに接続されるノードエンティティと感覚事象の接続されたグラフの関係意味記憶で表現し、感覚計測から取得した推定値で追加および修正を行って新しいグラフ構造を漸進的に適応することで、関係意味記憶を改善することを再帰的に繰り返すコンピュータビジョンシステムを構成する。 （もっと読む）

【課題】画像の領域分割・分類を高速かつ高精度に行うことができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像から部分領域を抽出する領域抽出部Ａ１０１と、部分領域の判定を行う規則を生成する判定規則生成部Ａ１０２と、部分領域の画素比較によって判定のための比較を行う部分領域比較部Ａ１０３と、判定規則に基づいて判定を行う判定部Ａ１０４と、判定規則の中から適切な判定規則を選択する判定規則選択部Ａ１０５と、それを記憶する判定規則記憶部Ａ１０６と、判定規則の統計情報を算出する判定規則統計算出部Ａ１０７と、それを記憶する判定規則統計記憶部Ａ１０８と、部分領域の判定結果と判定規則統計から特徴量を算出する判定規則特徴算出部Ａ１０９と、各クラス分類のもつ判定規則特徴を記憶する判定規則特徴記憶部Ａ１１０と、各クラス分類のもつ判定規則特徴と分類すべき部分領域から算出された判定規則特徴とを比較することによって部分領域の分類を決定する判定規則特徴比較部Ａ１１１とを備える。 （もっと読む）

【課題】内容が非常に多様であるオンライン公開写真を活用して、効果的な特徴を、レイアウト情報とともに抽出する、最適画像方向を決定する方法を提供する。
【解決手段】本発明の最適画像方向を決定する方法は、入力画像を取得することと、入力画像の画像特徴を抽出することと、画像の代替方向に対応する回転画像特徴を生成することと、抽出および生成された特徴を、既知の方向の画像の大規模な集合から構築された、最近傍候補を含む複数の探索木を用いて解析することと、重み付き多数決を用いて最近傍候補の方向を組み合わせることと、組合せの結果を用いて、入力画像の最適画像方向を決定することと、を含む。 （もっと読む）

本願は、機密文書を動的文書識別フレームワークに従って識別及び検証する技術を開示する。例えば、機密文書認証装置は、文書の捕捉画像を受信する画像捕捉インターフェースと、複数の文書タイプオブジェクトを動的文書識別フレームワークに従ってデータ構造内に格納するメモリとを含む。機密文書認証装置はまた、複数の処理の１つ以上を選択的に起動することにより捕捉画像をデータ構造を複数の文書タイプオブジェクトの１つとして識別する走査する文書処理エンジンを含む。従来の識別技術に反し、動的文書識別フレームワークに従って格納されたデータ構造を走査することにより実行されるこの識別方法は、適応可能な処理のみが捕捉画像の識別に適応され得ることから、より正確な識別結果をより効率的な方法で提供し得る。文書タイプが識別されたら、１つ以上の確認器を適用して更に文書の真正性を確定する。 （もっと読む）

【課題】 画像データ中の複数種類のオブジェクトを、高速に検出する。
【解決手段】 画像データに含まれる複数種類のオブジェクトを検出するために、該オブジェクトの種類に対応した分岐数を有する木構造により、複数の弱判別器を配置して処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、前記弱判別器が、前記画像データ内に前記オブジェクトが含まれているか否かを判別するための評価値の算出に用いられる特徴量を算出する工程（ステップＳ３０２）と、前記木構造における分岐点として機能する場合に、各分岐先に含まれる弱判別器において算出された前記特徴量の少なくとも一部を用いて、分岐先を選択する工程（ステップＳ３０５）とを備える。 （もっと読む）

【課題】 奥行画像から、重なり合ったり隣接する手を含む手話を認識するための方法およびシステムを提供する。
【解決手段】 リンク構造７００は、重なり合ったり隣接する手を含んだ奥行画像２１２から生成した複数のセグメントを含む。重なり合ったり隣接する手形状を、（ｉ）コスト関数および制約条件を用いてリンクグラフのセグメントを両方の手に分類するような、制約条件付最適化処理を用いるか、または（ｉｉ）複数のノードを含んだツリー構造を用いたツリー検索処理を用いて、奥行画２１２像で表される最も可能性の高い手形状を得る。手形状を決定した後は、リンク構造７００のセグメントを、記憶している形状にマッチングさせて、奥行画像２１２で表されるサインを決定する。 （もっと読む）