【課題】人物とその地点を代表するランドマークのようなオブジェクトとが被写体となるような撮影画像を解析してオブジェクトの位置を識別する。
【解決手段】オブジェクト探索領域抽出部３０３は、画像データから顔領域および胴体領域を除いてオブジェクト探索領域を抽出する。顕著領域候補抽出部３０４は、オブジェクト探索領域から複数の顕著領域候補を抽出する。独自色性算出部３０５は、オブジェクト探索領域の各画素の色情報を識別し、各色の独自色性を、その出現頻度および他の色との距離に基づいて定量的に算出する。存在確率算出部３０７は、オブジェクト領域の存在確率をブロック単位で算出する。オブジェクト領域識別部３０８は、各顕著領域候補の顕著領域としての尤度を算出し、最尤の顕著領域候補をオブジェクト領域に決定する。 （もっと読む）

【課題】対象物の状態に適した重みの学習を行い、対象物の検出性能を向上する。
【解決手段】画像から対象物の一部または全部を検出して複数の検出結果を出力する複数の検出部と、複数の検出結果の少なくとも１つに基づいて対象物の状態を推定する推定部と、対象物の状態に基づいて画像を複数のグループに分類する分類部と、検出結果に基づいて、複数の検出部のそれぞれに対する重み情報をグループごとに算出する重み算出部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】生体画像に表された生体情報の歪みを参照用の生体画像を用いずに検出できる生体情報処理装置を提供する。
【解決手段】生体情報処理装置１は、利用者の特定の部位の表面にある生体情報を表した生体画像を複数のブロックに分割する分割部（１０）と、そのブロックに写っている生体情報の一部の模様の複雑さを表す事前複雑度を推定する事前複雑度推定部（１１）と、複数のブロックのそれぞれについて、そのブロックに写っている生体情報の一部の像の複雑さを表す事後複雑度を算出する事後複雑度算出部（１２）と、複数のブロックのそれぞれについて、事後複雑度と事前複雑度とを比較し、事後複雑度と事前複雑度とに差異があるブロックを、そのブロックに写っている生体情報の一部に歪みがある歪みブロックとして検出する歪み検出部（１３）とを有する。 （もっと読む）

【課題】参照画像中に、同一類似の局所特徴量の特徴点が複数存在する場合であっても、解析対象画像の中から参照画像に基づく物体を認識する画像解析装置等を提供する。
【解決手段】画像解析装置は、解析対象画像から多数の特徴点を抽出し、その中で類似した局所特徴量を持つ特徴点の空間的な分布を解析し、その分布密度に基づいた認識対象物体のおおまかな位置を推定する。そして、当該位置推定によって得られた領域の周辺領域において参照用画像とのマッチングを再度実行し、認識対象物体を特定する。その結果得られる参照画像に基づく物体の識別情報と、解析対象画像における当該物体の位置情報とを対応付ける。 （もっと読む）

【課題】大きさがおおよそ同じである複数の物体がほぼ同一平面上に配置されている場合に、それら複数の物体を撮影した画像中の複数の物体像のそれぞれを検出する際の処理負荷が著しく増大してしまうのを回避する。
【解決手段】画像から相互に異なる複数の大きさの物体像のそれぞれを検出可能な複数の検出部を有する検出装置であって、画像の入力を受け付け、受け付けた画像を構成する画素データを当該画像の行毎に複数の検出部へ出力する画像分配部と、画像分配部にて受け付けられる画像中の複数の物体像のそれぞれの大きさと、当該複数の物体像のそれぞれの当該画像中の列方向の位置との関係を算出する算出部とを有し、画像分配部は、算出された関係に基づいて複数の検出部のうち当該行の画素データを出力する検出部を選択し、複数の検出部のそれぞれは、画素データを受け付けると、受け付けた画素データが示す画像から物体像を検出する。 （もっと読む）

【課題】文書画像データベースの大規模化に伴って顕在化するLocally Likely Arrangement Hashing (LLAH) のメモリ効率の問題、および、特徴量の識別性の問題を解決する改善手法を提供する。LLAH は高いロバスト性を実現するために、必要メモリ量が多く、また、大規模化に対処するには、特徴量の識別性・安定性が十分でないという側面がある。
【解決手段】以下の3 点の改良を施す。第１は、ハッシュに保存する特徴点をサンプリングすることによる必要メモリ量の削減である。第２は、特徴量の次元数を増加させることによる識別性向上である。第３は、特徴量のうち冗長性のある次元を削除することによる安定性向上である。 （もっと読む）

【課題】本発明の課題は、簡易な方法で、画像内に存在する人物の性別、服装に関する情報を取得可能な技術を提供することである。
【解決手段】本発明の情報処理装置は、人物形状のひな形と、被服の種類ごとに用意された被服形状と、を格納する記憶部と、カメラを用いて撮像された画像内において検出されるエッジをひな形と照合して、エッジが、画像内に含まれる人物のエッジか否かを識別し、人物ごとに、画像内に含まれる人物のエッジと識別されたエッジを人物形状として取得し、人物形状から把握される、性別を推定可能な形状上の特徴に基づいて、人物形状に係る人物の性別を推定し、被服形状と人物形状とを照合することにより、人物形状に係る人物が着用している被服の種類を推定し、推定された性別及び被服の種類に基づいて、性別及び被服の種類別に、画像に含まれる人数を集計する制御部と、を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】医師による病理診断をコンピュータシステム等によって支援する技術分野において、複数種の臓器に対応することで病理診断をより効果的に支援する技術を提供する。
【解決手段】検査対象となる臓器の選択を含む機能選択をユーザに行わせ（ステップＳ１０１）、検査対象画像を取得する（ステップＳ１０２）。続いて、臓器に依存しない要素については共通支援機能として分類を実行する一方（ステップＳ１０３）、臓器に特有の要素に関しては、臓器に特化した検出アルゴリズムをプラグインとして用意しておき、これを適宜組み込んで実行する（ステップＳ１０４）。これらの結果を統合して表示させることで（ステップＳ１０６、Ｓ１０７）、同一の装置で複数種の臓器の診断支援を行えるようにする。 （もっと読む）

【課題】画像処理領域だけを対象としてインテグラルイメージデータを生成しつつ、その画像処理領域の移動時におけるインテグラルイメージデータの生成時間を短縮すること。
【解決手段】画像処理領域２０２を走査方向に所定画素移動させる際に、新たな画像処理領域２０２における第１〜第３のインテグラルイメージデータを、個々の画素の画素データを用いて一から作成するのではなく、既に作成済みの第１〜第３のインテグラルイメージデータ、第１のバッファ３０１に保存された各画素列ごとの画素位置に応じた画素データの和、及び第２のバッファ５０１に保存された各画素列ごとの各画素データの二乗和を利用する。従って、画像処理領域２０２を第１〜第３のインテグラルイメージデータの算出対象とし、その画像処理領域２０２を移動させる際にも、短時間で、移動後の画像処理領域２０２についての第１〜第３インテグラルイメージデータを作成することができる。 （もっと読む）

【課題】ＰＳＡ法及びハフ変換などに用いられる投票処理において、投票空間内の目的の座標を、高精度かつ軽い演算負荷で導出できること。
【解決手段】投票空間が離散化された複数の投票領域各々について、複数の面又は線各々と交差する交差領域に投票値を順次積算する投票処理の途中段階において、画像処理プロセッサ１３は、除外領域特定モジュール１３４を実行することにより、投票値の積算値に基づいて、投票処理の対象から除外される除外領域を特定し、さらに、投票領域制限モジュール１３５を実行することにより、全ての投票領域から除外領域を除いた残りの投票領域のみを対象に投票処理が実行されるよう制御する。 （もっと読む）

【課題】リアルタイムに、テレビ放送の所望のシーンであるプレイ期間中のプレイを表現出力できるスポーツテレビ放送の受信表現出力方法と装置等を提供する。
【解決手段】スポーツの映像と音声を含むテレビ放送信号を受信し、受信映像信号を受信装置表示部へ表示出力或いは受信音声信号を受信装置音声発生部へ音声出力する装置において、所定プレイの開始を受信映像信号から、投手の投球動作ありを或いは投手の投球の球の移動を画像認識により検出しプレイタイミング信号を生成するプレイタイミング信号生成手段と、プレイタイミング信号により受信装置表示部への表示出力或いは装置音声発生部への音声出力を制御する出力制御手段を具備するスポーツの映像と音声を含むテレビ放送信号を受信し受信映像信号と受信音声信号を抽出し受信映像信号を受信装置表示部へ表示出力或いは受信音声信号を受信装置音声発生部へ音声出力する。 （もっと読む）

【課題】特徴を迅速に検出可能な特徴検出装置を提供する。
【解決手段】累積モジュールは、全ての行に対して、１つの行に含まれる各画素の輝度の累積値を行方向へ並行して累積する（ステップＳ４）。そして、一致処理モジュールは、複数のスキャンウィンドウを行方向に並行して走査し、Ｈａａｒ特徴の形状に基づく画素領域の明暗差を演算し、その演算した画素領域の明暗差とＨａａｒ特徴の明暗差との一致を検証し、その一致の検証結果である累積値ｑ_ｋを演算する処理を行方向に並行して実行する。強識別器モジュールは、その累積値ｑ_ｋをしきい値Ｔと比較し、しきい値Ｔ以上の累積値ｑ_ｋが検出されると、人間の顔を検出したと判定する処理を行方向に並行して実行する。 （もっと読む）

【課題】画像系列のレジストレーションに関し、特徴の記憶容量の低減と特徴比較の計算時間を短縮化する。
【解決手段】第一の画像系列と第二の画像系列との時間的位置合わせする方法は、ａ）第一の画像の特徴の第一の部分と第二の画像の特徴の対応する部分とを比較し、ｂ）比較結果に従い、第一の画像を第二の画像のうちの１つと時間的に位置合わせし、ｃ）第一の画像について、その位置合わせの品質を表す値を計算し、品質値がある閾値以下である第一の画像について、第一の系列から第一のサブ系列を定義し、第二の系列から第二のサブ系列を定義し、ｅ）第一のサブ系列について、第一のサブ系列のうちの第一の画像の特徴の第二の部分を、第二の対応するサブ系列のうちの第二の画像の特徴の対応する部分とを比較し、ｆ）比較結果に従って、第一のサブ系列の第一の画像を第二のサブ系列の第二の画像のうちの１つと時間的に位置合わせするステップを含む。 （もっと読む）

【課題】画像のイベント判定処理の負担を軽減すること。
【解決手段】画像処理装置１は、イベント判定対象画像の特徴量を算出する算出手段１１と、算出した特徴量とイベント判定用の識別器との比較によってイベント判定対象画像に対するイベント判定を行う判定手段１１と、同一イベントに対して識別器が複数存在する場合に該識別器ごとの特性を示す特性データに基づいて代表の識別器を１つ決定する決定手段１１と、決定された代表の識別器を用いるように判定手段１１を制御する制御手段１１とを備える。 （もっと読む）

【課題】画像全体に焦点が合っている画像であっても当該画像に含まれる主要な被写体を特定できる画像処理装置、及びプログラムを提供する。
【解決手段】処理対象とする画像を示す画像情報から合焦した被写体の輪郭が抽出される予め定めた周波数帯域及び当該予め定めた周波数帯域よりも低い少なくとも１つの周波数帯域毎に各周波数帯域の画像を抽出した帯域画像を生成し、生成された各帯域画像に対して特徴となる特徴部分を抽出し、特徴部分が抽出された予め定めた周波数帯域の帯域画像において当該特徴部分の占める割合が予め定められた割合以上である場合、予め定めた周波数帯域の帯域画像を除いた各周波数帯域の帯域画像に基づいて前記画像情報により示される画像の被写体領域を特定する。 （もっと読む）

画像に対して分類を行う方法及び装置である。方法は、前記画像から、１グループの特徴を抽出して特徴ベクトルとする（ここで、前記抽出は、前記特徴ベクトルの各特徴のそれぞれに対して、第１軸の方向に沿って配置された複数の第１領域と、前記第１軸と交差する第２軸の方向に沿って配置された複数の第２領域とを特定すること、前記の複数の第１領域の画素和間または平均値間の第１差と、前記の複数の第２領域の画素和間または平均値間の第２差とを算出すること、前記の第１差及び第２差に基づいて勾配の大きさ及び勾配の方向を算出して、前記の各特徴のそれぞれを形成するようにすることを含む）こと、前記の抽出された特徴ベクトルにより、前記画像に対して分類を行うこと、を含む。 （もっと読む）

【課題】
ユーザの負担を軽減しつつ、画像中の精度良くオブジェクト領域を抽出するオブジェクト抽出装置及び方法並びにプログラムを提供する。
【解決手段】
操作に応じて画像中に閉曲線からなるオブジェクト指定線を設定するオブジェクト指定線設定手段と、オブジェクト指定線の内部領域を第１領域として設定する第１領域設定手段と、第１領域を内部に含む拡大領域から第１領域を差し引いた領域を第２領域として設定する第２領域設定手段と、画像の第１領域及び第２領域における支配的パラメータを抽出する支配的パラメータ抽出手段と、支配的パラメータに基づいてオブジェクト特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、オブジェクト特徴量に基づいて画像中のオブジェクト領域を抽出する領域抽出手段と、を備える。 （もっと読む）

【課題】外観ベースの手法を用いる自動顔認識の方法を提供すること。
【解決手段】最初に顔パターンおよび２つの目パターンが検出され、顔パターンが正規化
される。次に正規化顔パターンはガノール特徴表現の正規化顔特徴ベクトルに変換され、
差分画像ベクトルが計算される。次に、差分画像ベクトルは予め収集された訓練用の顔デ
ータベースから抽出されたより低次元の被写体内下部空間に投影され、その投影の各成分
に二乗機能が適用される。次に、二乗投影の加重合計が計算される。最後にプローブデジ
タル画像における顔パターンは、計算された最大加重合計が予め定義された閾値を超える
として、計算された最大加重合計を有するギャラリー画像に属すると分類される。 （もっと読む）

【課題】識別性と不変性との両方を向上させる。
【解決手段】特徴点特徴量抽出部２２は、ポジティブ画像とネガティブ画像とを含む複数の生成用画像の特徴点の特徴点特徴量を抽出することを、生成用画像を、特性の異なる複数のフィルタでフィルタリングすることにより得られる複数の応答画像それぞれについて、特徴点を中心とする領域である特徴点領域を、特徴点を基準に、角度方向と距離方向に区切ることで、特徴点領域を、複数の小領域に分割し、複数の小領域のそれぞれについて、小領域の画素値の統計量を求め、特徴点について、複数の応答画像それぞれから得られる、複数の小領域それぞれの統計量を、特徴点の特徴点特徴量とすることにより行う。本発明は、画像に写っている被写体が所定の識別対象であるか否かの識別に適用できる。 （もっと読む）