【課題】特別な装備を設けることなく映り込み画像による物体の誤認識を防止して、物体認識の精度を向上させることができる物体認識装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】撮像装置１２で撮像された画像からエッジ検出により複数の特徴点を抽出し、車両が走行している場合に、最新の画像の特徴点と１フレーム前に撮像された画像の特徴点との対応付けを行い、対応付けられた特徴点の座標が同一の場合には、固定特徴点の候補点として候補数カウントと共に記憶しておく。所定フレーム分の各画像に対して処理を繰り返して候補点を判定し、記憶した候補点と座標が同一であれば候補数カウントに１を加算し、候補数カウントが所定値以上となった候補点を固定特徴点として決定し、最新の画像から抽出された特徴点から固定特徴点を除去する。 （もっと読む）

【課題】エスカレータや動く歩道などの人用のコンベアシステムに搭乗する搭乗者の検知、および搭乗者の異常動作を検知する画像認識の精度を向上する。
【解決手段】
本発明は動的に変動する背景を、時空間輝度勾配から計算されるGram行列により、テクスチャと動きの両者を同時に表現、および学習する。これにより、背景と似た輝度値が入力されたときにも、テクスチャの情報により背景と前景の分離が可能となる。さらに、背景がダイナミックに変動するシーンにおける対象物体の検出においても、その背景の動き自体をモデル化するため、人物や物体の検知が可能となる。また、検知した人物領域を用いて異常動作検知や動作種別識別の精度を向上できる。背景のモデルは、Gram行列による時空間特徴ベクトルの成分の確率密度を示す混合正規分布モデルとして構成し、入力された時空間特徴ベクトルが当該正規分布に属しなければ、前景が存在すると判定する。 （もっと読む）

【課題】エッジ抽出処理によって画像内の対象物の輪郭が正しく抽出されない場合がある。
【解決手段】輪郭画像生成部２２のエッジ抽出部６６は、エッジ抽出フィルタなどによって入力画像６２のエッジ画像を生成する。前景処理部６８は、背景画像６４を用いて入力画像６２から前景を抽出した後、当該前景を膨張させた膨張前景画像を生成する。さらに膨張させた前景領域の境界線で構成される前景境界画像を生成する。マスク部７０は、エッジ画像を膨張前景画像でマスクして背景のエッジを除去する。合成部７２は、マスクされたエッジ画像と前景境界画像を合成して輪郭画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】ノイズの増加を抑制しながら、必要な部分のエッジ量を強調させ、エッジ量分布において行われるパターンマッチングの精度を向上させる
【解決手段】撮像された撮像画像の画像データよりエッジ量を算出し、該エッジ量の分布を用いてモデルパターンとのパターンマッチングを行い、指示位置を特定する画像処理方法において、画像データのエッジ量を算出する算出ステップと、前記エッジ量を用いて補正領域を決定する補正領域決定ステップと、前記補正領域のエッジ量を調整することにより、前記パターンマッチングの精度を向上させる調整ステップとを備えてなることを特徴とする画像処理方法。 （もっと読む）

【課題】移動物体追跡装置において、移動物体の位置の予測精度が低下したりオクルージョンが発生した場合に、追跡が困難となり易い。
【解決手段】複数の撮像部２が互いに異なる視点から監視空間を撮影する。追跡手段５０は、移動物体それぞれについて、現時刻における予測位置と単一の撮像部２との組み合わせを表した仮説４０６を設定する。仮説４０６には、組み込まれた撮像部２が異なるものが設定される。尤度算出手段５０４は仮説４０６毎に、それに組み込まれた撮像部２の監視画像の予測位置に対応する部分について、記憶部４に記憶された移動物体の画像特徴との比較を行って、当該仮説４０６の尤度を算出する。物体位置判定手段５０６は、所定値を超える尤度が得られた仮説４０６に基づいて、現時刻における移動物体の位置を求める。 （もっと読む）

【課題】監視画像に現れる対象物体の像を特定する画像監視装置において、対象物体の移動により物体の構成部分間で生じる隠蔽の状態が変化し、直前画像との比較に基づく対象物体の同定精度が低下する。
【解決手段】監視画像から対象物体の像を同定する際の比較対象となる物体の構成部分の像（参照画像４０１）を、参照画像隠蔽度４０２と共に記憶部４に記憶する。監視画像における候補位置に物体モデル４００を配置して抽出した像と参照画像４０１とを比較し画像特徴に関し基準値以上の類似度が得られれば、当該候補位置に対象物体が存在すると判定する。その際、候補位置での構成部分毎の部分画像の隠蔽度が参照画像隠蔽度４０２以下である構成部分について、現在の部分画像及び隠蔽度で参照画像４０１及び参照画像隠蔽度４０２を更新する。 （もっと読む）

【課題】画像データから、繰り返し模様が乏しい物体の識別に有効な画素特徴量を抽出すること。
【解決手段】特徴量抽出装置は、画像データが有する画素毎に、画素特徴量を算出する画素特徴算出部と、前記画像データ内に複数の領域を設定する領域設定部と、前記複数の領域のうちの一の前記領域内の座標を、前記複数の領域のうちの他の少なくとも一の前記領域内の座標に写像する座標写像部と、前記一の領域内の座標と前記他の少なくとも一の領域内の座標とにおける、前記画素特徴量の組合せの頻度である共起行列を、前記領域ごとに算出する共起行列算出部と、を有する。 （もっと読む）

【課題】顔画像の照合処理における処理負荷を低減させる。
【解決手段】輪郭検出部１７１は、画像よりエッジ画像を抽出し、エッジ画像バッファ１７２は、前記エッジ画像を順次記憶し、エッジ画像比較部１８２は、前記画像よりも前のタイミングにおけるエッジ画像と、前記画像におけるエッジ画像との比較により、ずれを検出し、前記ずれが検出されたと判定された場合、人物滞在判定部１７３は、画像内の範囲に人体が滞在していることを検出する。本発明は、監視システムに適用することができる。 （もっと読む）

【課題】 本発明は、例えばデータベースに記録した多数の静止画像から特定の被写体を撮影した静止画像を検索する場合に適用して、モデル画像に背景が写っている場合でも、精度の劣化を防止することができるようにする。
【解決手段】本発明は、モデル画像又は処理対象画像をセグメント化した後、ベース点及び対応するサポート点を同一のセグメントに設定する。 （もっと読む）

【課題】立体物を正確に検出する物体検出装置を提供する。
【解決手段】車載のカメラ１０と、物体の撮像画像の情報に基づいて各画素の移動情報を算出する移動情報算出部２０と、移動情報に基づいて物体を検出する検出部３０とを備え、検出部３０は、移動情報に基づいて、移動情報の共通する画素が縦方向に連続する第１特徴領域を抽出し、移動情報に基づいて、移動速度の共通する画素が所定角度の方向に沿って連なる第２特徴領域を抽出し、第１特徴領域が第２特徴領域の間に位置する場合は、第１特徴領域と第２特徴領域を含む領域に対応する物体は立体物であると判定する。 （もっと読む）

【課題】移動物体の動作を、より正確に、認識可能にする。
【解決手段】動きベクトル算出部３７において、前フレーム画像を、複数ピクセルからなるブロックに分割したときの、移動物体の一部が含まれる各ブロックについて、現フレーム画像内で、該ブロックと同一形状で類似したものを見つけて、該ブロックの動きベクトルを求め、該移動物体に含まれる複数のブロックの各動きベクトルの代表値を、該移動物体の動きベクトルと決定する。 （もっと読む）

【課題】輪郭部が曲面であるとともに背景との境界があいまいな対象でも正確かつ迅速に輪郭部を抽出して対象を認識するよう画像を処理することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】勾配計算及び記憶部３は、カメラ２によって対象が撮像された画像の画素の各々について、勾配を空間微分により計算するとともに、計算した勾配を記憶する。特徴点抽出部５は、勾配が非ゼロである画素の各々について、勾配の向きを、所定の位置関係にある少なくとも一つの画素の勾配の向きと比較する。これらの勾配の向きの差が所定範囲外にある画素又は勾配がゼロである画素が所定の数以上存在する場合、特徴点抽出部５は、勾配が非ゼロである画素を、画像の特徴点として抽出し、モニタ４に出力する。 （もっと読む）

【課題】様々な外乱要因のある条件でもロバストに静止領域を検出する。
【解決手段】静止領域検出装置１０の初期背景作成部２は画像入力装置から取得された画像を用いて加重平均画像を計算して前記背景画像を作成すると共に定常的な揺らぎを正規分布によってモデル化して前記閾値画像を作成する。前景箇所抽出部３は前記取得された画像と前記作成された背景画像との差分計算を前記閾値画像に基づき行い前景を算出する。次に前記取得された画像と前記作成された背景画像に基づく指標値を計算することで前記両者の画像を比較する差分計算により前景を算出する。そして、前記二つの前景の論理積を計算して前景領域を算出する。逐次背景更新部処理５は前記取得された画像と前記作成された背景モデルを用いて前景箇所抽出３で前景と判断されなかった領域と静止箇所評価部４で静止領域と判断された領域について背景モデルを新たに作成する。 （もっと読む）

生検組織試料の画像内の印環細胞を自動的に検出する検出器及び方法は、画像内において細胞膜が放射形対称に見える点を見つけることと、所定の形状特徴を備えた隣接する核有する少なくとも１つの点を候補点として選択すること、候補点に対して畳み込みニューラルネットワークを適用して候補点のどれが印環細胞なのかを決定することと、を含んでいる。
（もっと読む）

【課題】画像の印象を与えている部分領域を特定して判定することができる、印象判定処理方法、プログラム、及び、画像印象判定装置を提供する。
【解決手段】複数の印象ラベルのうちのいずれか一つが設定された判定部１１は、複数回実行される学習処理の各々において、学習画像記憶部２１から読み出した学習画像を複数の部分領域に分割し、各部分領域における特徴量の各部分ベクトルから弱識別器を部分領域毎に構築し、これらの中から最も印象に寄与する部分領域の弱識別器を当該学習処理における弱識別器として選択して学習結果記憶部２２に記憶する。また、全ての学習処理において選択された弱識別器を線形結合した強識別器を構成する。そして、評価画像から特徴量を算出して強識別器に入力し、当該評価画像の印象の度合いを算出する。 （もっと読む）

【課題】画像の種類を良好に判定する。
【解決手段】画像処理装置１０は、対象画像を受け付ける画像受付部１１と、対象画像の画素値の頻度分布の微分値に基づき、対象画像の種類を判定する種類判定部１２とを有する。 （もっと読む）

【課題】輝度勾配に基づく特徴量を用いた物体検出装置において、物体の検出精度を向上させる。
【解決手段】入力画像中を複数に分割した領域の輝度勾配に基づいて領域の第１の特徴量を算出し、位置が異なる複数の領域の第１の特徴量同士を組み合わせた第２の特徴量を算出し、第２の特徴量に基づいて入力画像中の物体を識別する物体検出装置において、第２の特徴量を入力とし、学習サンプルの重みから算出される物体である条件付き確率が物体以外である条件付き確率より高いか否かにより、物体又は物体以外とを識別する弱識別器を構築し、複数の弱識別器を用いた第１のアダブーストにより、入力画像のすべての領域それぞれにおいて、物体の識別に有用な第２の特徴量を選択する第１強識別器を構築し、第１強識別器を用いた第２のアダブーストにより、複数の領域のすべての組み合わせに対応する第２の特徴量から、物体の識別に有用な領域の組み合わせを選択する。 （もっと読む）

【課題】安定して図形領域を抽出することができ、かつ図形領域の特定精度が高くなる技術を提供する。
【解決手段】所定の種類の図形を含む領域である図形領域を画像から抽出するための図形領域抽出装置において、データ格納手段から画像を取得する画像取得手段と、前記画像から、前記図形の図形らしさを示す特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記図形領域の概形状を示す図形領域形状情報を取得する図形領域形状取得手段と、前記図形領域形状情報に対応した局所領域を用いて前記特徴量に関する密集度を算出し、前記画像における前記密集度が高い領域を前記図形領域として抽出する図形領域抽出手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】処理負荷を高めることなく、ボッツドッツや白線等を正確に認識できる道路区画線検出装置を提供すること。
【解決手段】道路区画線検出装置は、路面画像中の所定の領域を道路区画線を検出する対象の領域である検出対象領域として設定する検出領域設定手段と、検出領域設定手段によって設定された検出対象領域内の画像データを処理して道路区画線を検出する検出手段とを備える。そして、検出領域設定手段は、道路区画線が検出できていない状態である未検出状態における検出対象領域と、当該道路区画線を一旦検出した後の状態である検出後状態における検出対象領域とで異なる大きさの検出対象領域を設定する。このとき、検出後状態における検出対象領域は、未検出状態における検出対象領域よりも道路幅方向の長さが短い領域が設定される。 （もっと読む）

【課題】１台以上のカメラで得た映像から空間中での速度を推定し、複数の被写体あるいは人物の動き表す速度場を生成できる物体運動推定装置を提供する。
【解決手段】 空間中のある位置Ｘに用意した被写体上の３次元点を前記カメラで取得した画像中に投影したときの、当該３次元点の座標の変化に対する画像座標上での座標の変化量を得る勾配係数処理部３と、時系列中のある時刻ｔでの画像上における水平方向と垂直方向の濃淡変化を反映した空間勾配と、時間間隔Δｔとして時刻ｔ＋Δｔでの画像との間の時間的濃淡変化を反映した時間勾配を得る時空間勾配処理部２と、前記空間勾配、時間勾配、画像座標上での変化量が満たす時間間隔Δｔの間の拘束条件を満たす場合に、投票空間としての速度マップ中のその速度の場所に投票を行い、その得票値が極大となる速度を位置Ｘでの被写体の速度と決定する物体速度推定部４とを備える。 （もっと読む）