【課題】 人物画像からサングラスの有無を判別し、サングラスの有無にかかわらず、人物画像から中心位置などを判別することを可能とする。
【解決手段】 カメラ１０でドライバーの顔を撮影して得られた顔画像を画像メモリ２２に記憶する。ＣＰＵ２４は、顔画像について、目の検出処理を行い、目が検出されれば、通常の顔中心位置の測定を行う。ＣＰＵ２４は、目が検出できない場合、サングラスのサイズに合わせた白黒白エッジ検出処理を実行し、検出された白黒白エッジに基づいて、サングラスの画像の有無を判別する。サングラスを検出すると、サングラスに代えて、目の画像を合成し、目の画像を合成した顔画像に基づいて、顔中心位置を判別する。 （もっと読む）

【課題】 実線や破線等と、キャッツアイやボッツドッツ等とを問わず、より正確に道路区画線を検出する装置を提供すること。
【解決手段】 画像の中で処理の対象となる領域を設定し（Ｓ２１０）、検出モードが実線等モードであるか間欠線モードであるかを判定し（Ｓ２２０）、判定結果に基づいて検出ラインを設定し（Ｓ２３０、２４０）、設定した検出ライン上の各画素について、画素の輝度を画像横方向に微分した値に基づいて特徴点を抽出し記憶する（Ｓ２５０）。そして、特徴点の存在する検出ラインの数を数え、これが閾値Ｂ以上である場合には検出モードに実線等モードを、閾値Ｂ未満である場合には間欠線モードをそれぞれ設定し（Ｓ２６０〜２８０）、設定した検出モードで道路区画線を検出する（Ｓ２９０）。 （もっと読む）

【課題】認識対象物体の環境による変動を抑制し、高精度に認識処理を行う。
【解決手段】認識対象となる画像を入力する画像入力部１２と、入力画像から物体を検出する物体検出部１４と、認識対象の環境変動を表すモデル部分空間を保持する環境辞書２０と、検出した物体から認識に用いる特徴量を抽出する入力特徴抽出部１８と、前記入力特徴量とモデル部分空間を用いて両者を非類似にする射影変換を行う入力特徴変換部１８と、予め登録してある登録辞書２６との類似度を計算する類似度計算部２８とを具備する。 （もっと読む）

【課題】合成画像に対する撮像レンズの歪みの影響を抑える。
【解決手段】撮像装置１００であって、映像信号処理部１３は、撮像レンズを用いて撮像された複数の画像のうち、何れか一の画像の一の特徴点から当該特徴点に対応する他の画像の他の特徴点までの移動量を算出する処理を行い、また、算出された移動量に基づいて、他の特徴点が一の特徴点に対して移動していないと判定された場合に、複数の特徴点の全てを用いて座標変換式を算出させる処理を行う一方で、他の特徴点が一の特徴点に対して移動していると判定された場合に、その移動量が大きくなる程、複数の特徴点のうちの画像のより中心側に位置する特徴点のみを用いて座標変換式を算出させる処理を行う。 （もっと読む）

【課題】検出精度の低下を抑制したうえで処理速度の向上を図ることが可能な顔部位追跡装置及び方法を提供する。
【解決手段】顔部位追跡装置１は、顔部位探査領域内画像と微小画像とを同じ縮小率で元サイズの１／４以上の大きさに縮小した後にパターンマッチングを行って顔部位を検出することとしている。このため、画像縮小により処理速度が速くなる。一方、画像を縮小すると検出精度が低下することが懸念されるが、元サイズの１／４以上の大きさに縮小する限りは、検出精度の大幅な低下はなく、検出精度の低下を抑制することができる。従って、検出精度の低下を抑制したうえで処理速度の向上を図ることができる。 （もっと読む）

【課題】 速度ベクトルを画像から計算するのではなく、予め速度ベクトルを想定し、その動きであった場合に画像にどれだけ整合性があるかを確率的な計算により求める技術を提供する。
【解決手段】 カメラで撮影された映像を解析して動き確率をコンピュータを用いて計算する方法であり、確認したい動きの量を設定する要求動き量設定処理、映像中の定常的ノイズを設定するノイズ量設定処理、映像から２枚の画像を選択する２画像選択処理、２枚の画像の各点毎の特徴量を計算する画像特徴量計算処理、ノイズ量、画像特徴量、及び要求動き量に基づいて２枚の画像において要求動き量に一致する動きが得られていることについての確率を示す動き確率を計算する動き確率計算処理、を行う映像中の動き確率計算方法を用いて各点の動き確率を計算する。 （もっと読む）

【課題】画像を拡大中にも画像内での移動物体の存否を検出し、画像の拡大中にも画像内での移動物体の有無を確認できるようにした画像を用いた移動物体検知装置を提供する。
【解決手段】撮像手段１０は、対象空間を時間経過に伴って連続的に撮像する。撮像手段１０により撮像された画像からエッジ画像が生成され、エッジ画像はエッジ画像記憶部１３に格納される。論理演算部１４ａおよび移動判定部１５ａは、エッジ画像を３枚ずつ用いてシルエットマッチングを行い画像の中で移動領域を抽出する。移動領域が抽出されると、拡大画像生成部１６において移動領域を含む部分領域を１画面の大きさに拡大した拡大画像を生成する。論理演算部１４ｂおよび移動判定部１５ｂは、拡大画像を３枚ずつ用いて拡大画像の中で移動領域の存否を検出する。 （もっと読む）

【課題】１台のカメラから得られた２次元の画像から、カメラの３次元運動と撮影対象上の空間的に密な３次元形状を求めることのできる３次元情報復元装置を提供する。
【解決手段】撮影対象を撮影したカメラの動き情報を動画像入力データに基づいて逐次推定する運動推定部１００と、撮影対象までの距離情報を動画像入力データに基づいて逐次推定する距離推定部２００とを備えた３次元情報復元装置であって、運動推定部１００は、距離推定部２００で推定された前回時刻の距離情報と、動画像入力データとに基づいて今回時刻の動き情報を推定し、距離推定部２００は、運動推定部１００で推定された今回時刻の動き情報と、動画像入力データとに基づいて今回時刻の距離情報を推定する。 （もっと読む）

光学的薄膜アレイを分析するためのイメージ分析ワークステーションが開示されている。開示されている一実施態様は、それぞれが目的とする分析物のための固定化された捕捉試薬を包含する複数の個別的にアドレス可能な位置を提供する単一の光学的薄膜テスト表面を含む個別のアレイに関連する。ここでは、これらを『アレイ状の光学的薄膜テスト表面』と呼ぶ。好ましくは、個別のアレイ状の光学的薄膜が少なくとも４、より好ましくは少なくとも１６、さらに好ましくは少なくとも３２、それよりも好ましくは少なくとも６４、もっとも好ましくは１２８個もしくはそれを超える数の個別的にアドレス可能な位置を包含する。個別的にアドレス可能な位置の１ないしは複数は、コントロール信号（たとえば、正規化信号用、および／または正および／または負のコントロールとして作用する信号）または基準信号（すなわち、デバイス内におけるアレイ状の光学的薄膜テスト表面の相対的なアラインメントを決定するために使用される情報）を提供することができる。
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【課題】 原稿押えや原稿台ガラスに筋状の汚れが生じても原稿サイズを正確に検出することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像処理回路２０８の領域判別部５１３は、複合機１が原稿４０をすべて読み取り終えた後に搬送ベルト１０８を読み取って、搬送ベルト１０８上で副走査方向に伸びる筋状の汚れを含む領域を検出する。領域記憶部５１４は領域判別部５１３が検出した領域の位置と範囲を記憶する。原稿サイズ検出部５１５は、領域記憶部５１４が記憶する領域を除外した領域を参照して原稿サイズを検出し、これを画像形成部３０に入力する。
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【課題】 森林の高分解能の衛星写真画像から樹冠形状を検出することができ，その樹冠の樹種を正確に判定することができる森林の樹冠評価方法及びその樹冠評価プログラムを提供する。
【解決手段】 森林を上空から撮影した画像データを処理して森林の樹冠を評価する樹冠評価方法において，前記画像データの輝度値の空間変化について樹冠の境界部分の輝度値変化を実質的に変更せずに峰と谷の部分を平坦にする平坦化処理を行い，その平坦化された画像データの前記輝度値の空間変化に対して領域分割処理を行って，樹冠の形状を求める。更に，樹冠の画像データのテクスチャ特徴量を求め，当該樹冠の画像のテクスチャ特徴量を既知の樹種の樹冠画像データから求めた基準テクスチャ特徴量と比較して樹冠の樹種を判定する。 （もっと読む）

【課題】 高精度かつ計算負荷の小さい照合を行う生体認証技術を提供する。
【解決手段】 照合装置１において、撮像部１００は、照合のための参照画像および対象画像を撮像する。演算部２２０は照合用の特徴量および補正用の特徴量を各画像から抽出する。補正用の特徴量は、画像の伸縮などに対してその絶対値が変化しない特徴量である。さらに演算部２２０は補正用の特徴量の１次元分布を用いて照合用の特徴量の１次元分布を補正する。記録部２４０は、参照画像の照合用の特徴量および補正用の特徴量の１次元分布を記録する。照合部２３０は補正された照合用の特徴量の１次元分布に基づき、認証対象画像と参照画像の照合を行う。 （もっと読む）

【課題】 脳障害者などの鑑賞者の興味に応じたコンテンツを重点的に表示させる映像表示システムを提供する。
【解決手段】 この発明の映像表示システムは、複数の映像コンテンツを有する映像コンテンツ供給装置と、この映像コンテンツ供給装置から与えられる複数の映像を１つの画面に領域を分割して表示するモニタ１と、人間の顔領域を含む対象画像の画像データを撮影して取得するビデオカメラ１１と、このカメラ１１からの画像データに基づき被撮影者の動作を検出し、この検出出力に応じて被撮影者のモニタ１に表示されているコンテンツへの集中度を判定してモニタ１に表示させる映像コンテンツを選択し、モニタ１に選択したコンテンツ映像を与えるように制御するコンピュータと、を備える。 （もっと読む）

【課題】 シーンチェンジの検出を高精度に行うことができるシーンチェンジ検出装置およびシーンチェンジ検出プログラムを提供する。
【解決手段】 シーンチェンジ検出装置１は、入力された動画像のシーンチェンジを検出するものであって、動画像を構成する画像（フレーム）を所定個数のブロックに分割する分割手段３と、分割したブロックの特徴ベクトルを求める特徴計算手段５と、前後のフレームの各ブロックの特徴ベクトルの類似度を計算する類似度計算手段７と、類似度に基づいてシーンチェンジを判定するシーンチェンジ判定手段９と、判定結果によりシーンチェンジ点を蓄積するシーンチェンジ時刻データ蓄積手段１１と、を備えた。 （もっと読む）

【課題】 人体検知および移動する人体の追跡を可能とし、より高度な方式により人体検知および人体追跡の誤検知を無くす。
【解決手段】 距離カメラ１で撮影された対象物から輪郭を抽出して微分演算を行い、人体モデルと比較することによって人体として検知する。そして、距離カメラ１で撮影された対象物から二段状の図形を肩部や頭部とし人体の候補とする。更に、顔の長さや肩幅などに閾値を設定し、値が閾値に近似する場合、候補を人体として検知する。 （もっと読む）

【課題】 低解像度画像の合成による高解像度化に伴うノイズの増大を軽減しつつ、高精細な画像を得ることが可能な技術を提供する。
【解決手段】 画像処理装置は、エッジ検出部と動きベクトル検出部と高解像度化処理部とを備える。高解像度化処理部は、エッジ検出部によってエッジが検出された位置では、エッジベクトルと画像の動きベクトルのなす角度が小さいときに合成高解像度化処理モードを選択し、この角度が大きいときにはフラクタル補間高解像度化処理モードを選択する。また、エッジが検出されなかった位置では単純高解像度化処理モードによる高解像度化を選択して実行する。 （もっと読む）

車両の画像にて当該車両の特徴を検出する本発明の方法には、前記の車両の画像のデジタル化された画像を用意するステップ（３５１）と、前記の画像の第１サブ領域に第１フィルタマスクを用意するステップ（３５２）とが含まれており、ここでこのフィルタマスクは、上記の画像にて特徴を検出するために配置される。上記の方法にはさらに、前記のマスクされた第１サブ領域内で前記の画像のグラジエント関数を計算するステップ（３５３）と、このグラジエント関数の値に基づいて、上記のマスクされた第１サブ領域内に車両の特徴が存在するか否かを検出する（３５４）ステップとが含まれる。
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【課題】 撮影後に、すばやい目の瞬きや、手先等の非剛体の動きを迅速に検出し、三次元形状計算をする前に使用者にメッセージを出し、計測対象者への負担を軽減することなどを可能とする。
【解決手段】 複数の画像に微分フィルタを適用した後、ある画像領域内で、各画像のエッジ強度の絶対値の差分の絶対値の和を求め、この絶対値の和を、前記画像領域内の複数の画像の一の画像のエッジ強度で除した値を求め、この値が所定の閾値を超えた場合には、画像領域内において計測対象物が動いたと判断する。計測中に手等が動いた時に、その旨計測対象者に知らせることができる。簡単な計算によって、短時間で計測対象者の動きを検出することができる。微分フィルタとして、平滑化微分フィルタ又はソーベル微分フィルタを用いることができ、微分フィルタを適用した後の画像にメジアンフィルタを適用してもよい。 （もっと読む）

【課題】被験部位の画像データから毛の形状を容易に把握可能とし、各種の測定を画像処理によりスムーズに行える毛形状の測定方法を提供する。
【解決手段】被験部位２８を含んで撮影した画像データを記憶する第１ステップ１５と、画像データから毛画像を含む領域１６を抽出して画像処理を行う第２ステップ１７とからなり、第２ステップ１７は、毛画像を含む領域１６での各画素の直交する２方向の明るさの勾配を計算する第１サブステップ１８と、該勾配から各画素の主方向を計算する第２サブステップ１９と、各画素の近傍領域での主方向の代表値を計算する第３サブステップ２０と、該代表値の方向と直交する方向の各画素の画素値を比較して最大値又は最小値をとり、近傍領域における勾配の大きさの平均値がしきい値以上の画素の領域を骨格領域２２として計算する第４サブステップ２１とを含み、骨格領域２２の連続性からて毛の連続性を判断する。 （もっと読む）

動的なシーンについて画像の時間シーケンスが取得される。フィルタを用いて空間勾配が求められる。フィルタの出力が疎であることを利用して、固有背景画像が、メディアンフィルタリングされた勾配として生成される。次に、固有背景画像で元の画像シーケンスが除算されて、固有前景画像が得られる。固有前景画像は、閾値処理されて、検出マスクが得られる。
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