【課題】 画像データから対象物の認識等に利用可能な新規な特徴データを抽出することができる画像特徴抽出装置を提供すること。
【解決手段】 画像特徴抽出装置は、各画素において輝度の傾斜方向及び傾斜量の情報を含むエッジベクトルを算出する。次に、画像内の局所領域に限定した自己相関を考え、位置の自己相関に対応する画素組に対してさらにエッジベクトルの角度の相関を求める。特徴量はこれらの相関値の領域全体での積分値となる。輝度の傾斜方向と位置の相関情報を求めており、これは対象の輪郭曲線もしくは輝度値曲面の曲率情報を抽出していることになり、対象の画像情報が効果的に抽出され、識別能力が高くなる。また、対象物の切り出しを行わずに複数の対象物を同時に認識可能であるので、対象物がどこに何個あるかを予め認識する必要が無い。 （もっと読む）

【課題】画像内オブジェクトのパラメータ推定において、背景変化とオクルージョンに頑健なパラメータ推定が実現できるパラメータ推定方法を提供する。
【解決手段】学習用の画像データを入力したデジタル画像データからオブジェクトの特徴ベクトルを抽出し（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）、予め決められた複数の領域においてオブジェクトの部分空間を算出し、各領域それぞれに、サポートベクトル回帰によりパラメータ推定関数群を作成し、それらをメモリに記憶する（ステップＳ１０３〜１０６）。パラメータ推定対象の画像データを入力し、そのデジタル画像データから特徴ベクトルを抽出し、ステップ１０４の部分空間群を読み出してそれに特徴ベクトルを射影し、ステップＳ１０６のパラメータ推定関数を読み出して各領域のパラメータを推定し、その中から最適なパラメータを選択し、その結果を出力する（ステップＳ１０７〜１１２）。 （もっと読む）

【課題】空間内の移動体を検出し、当該移動体をトラッキングするトラッキング方法に関する新たな提案を行う。
【解決手段】空間内の移動体を検出し、検出された前記移動体をトラッキングし、トラッキングする前記移動体の位置判定を行い、前記位置判定により得られた位置データの高周波成分に基づいて、前記移動体についての移動予測を行うことを特徴とするトラッキング方法。 （もっと読む）

２次元又は３次元画像データ内の対象を認識する特徴マッチング方法においては、画像内で所定の属性が極値となる特徴を検出し（１０）、上記検出した特徴からエッジ及び線の輪郭に沿って存在する特徴を除外する（１２）。そして、上記残りの特徴を平面に割り当て、上記割り当てた特徴から局所情報を用いて一部の特徴を選択し、上記選択した特徴を対象に特徴マッチングを行う（１４）。
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【課題】顔画像から眼を速く確実に検出できる眼部検出装置を提供する。
【解決手段】顔画像を取得する画像入力部２１と、顔画像から鼻孔を検出する鼻孔検出部２４と、鼻孔検出部２４で検出した鼻孔の位置にもとづいて、顔画像の中に眼探索領域を設定する眼探索領域設定部２５と、眼探索領域設定部２５で設定した眼探索領域の範囲で、顔画像の下から上に向かって所定の条件で眼を探索する下瞼検出部２６及び上瞼検出部２７と、を備える。好ましくは、顔画像から口下の位置を検出する口下検出部２２を含み、鼻孔検出部２４は、鼻孔の探索条件に適合する複数の鼻孔候補を検出した場合、該複数の鼻孔候補のうち、口下の位置に最も近いものを鼻孔と判定する。さらに、顔画像の中で鼻孔が存在する可能性の高い領域を、鼻孔探索領域として設定する鼻孔探索領域設定部２３を含み、鼻孔探索領域を所定の条件で探索して、隣り合う２つの暗所を鼻孔と判定する。 （もっと読む）

【課題】 視線推定を行う際に用いる眼球中心位置の推定において、個人差が存在する眼球半径を考慮しつつ、高速かつ安定に計算が収束 することを可能とすること。
【解決手段】 人物の頭部姿勢を推定する頭部姿勢推定手段１と、頭部座標系にて表現された２点の眼球特徴点座標に基づいて頭部座標系における眼球中心位置の候補を設定する頭部座標系眼球中心位置候補設定手段２と、前記頭部姿勢推定手段１の推定結果である頭部姿勢、前記頭部座標系眼球中心位置候補設定手段２で設定された眼球中心位置候補、および顔画像から検出される瞳孔中心位置を用いてカメラ座標系における眼球中心位置を算出するカメラ座標系眼球中心位置算出手段３と、前記カメラ座標系眼球中心位置算出手段３で設定されたカメラ座標系における眼球中心位置に基づいて頭部座標系における眼球中心位置と眼球半径を推定する眼球パラメータ推定手段４を有する。 （もっと読む）

【課題】より判定率の高い雛鶏の雌雄判定装置及びそれを実現する雛鶏の雌雄判定装置プログラムを提供すること。
【解決手段】画像データに対し、前処理を行う前処理部と、前処理された画像データに基づき特徴量データを抽出する特徴量抽出処理部と、抽出した特徴量データに基づき雌雄の判定を行う判定処理部と、を有する雛鶏の雌雄判定装置とする。
また、コンピュータに、画像データに対し、前処理を行う前処理部と、前処理された画像データに基づき特徴量データを抽出する特徴量抽出処理部と、抽出した特徴量データに基づき雌雄の判定を行う判定処理部と、して機能させるための雌雄判定プログラムとする。 （もっと読む）

【課題】ノイズの影響を抑制して検出精度の向上を図ることができる人体検出装置を提供することにある。
【解決手段】人体検出装置１は、撮像手段１０と、撮像手段で撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段１２ａと、前記輪郭から移動体の輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段１２ｂと、前記移動体の輪郭に外接する矩形状の領域からなる移動領域を抽出する移動領域抽出手段１２ｃと、前記移動領域に基づいて該移動領域内の移動エッジ部分の方向値を抽出してそのエッジ方向値分布を作成する領域特徴量検出手段１２ｄと、前記エッジ方向値分布を元に人体検出を行う人体検出手段１２ｅとを備え、前記移動領域抽出手段１２ｃは、端点を有する輪郭が抽出された際に、当該輪郭の端点を含む縦長の矩形状の領域内から、別の端点を有する輪郭を探索し、端点を有する輪郭を結合することで移動領域の検出を行うように構成されている。 （もっと読む）

【課題】 後続処理の処理精度を低下させること無く、処理の対象画素数を抑制し、高速化を実現することができるエッジ抽出方法、定義表作成方法を提供し、検出精度向上するとともに、処理の高速化および必要なメモリ容量の縮小を実現することができる画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録する記録媒体を提供する。
【解決手段】 Sobelオペレータを用いてエッジ強度を求めた後、エッジ強度を閾値処理するための下限値を判別分析法によって算出する。エッジ強度を閾値処理するための上限値は、統計処理によって算出する。エッジ強度が、閾値の範囲内にあれば当該エッジ画素を登録候補画素とし、エッジ方向と画素の位置座標を記憶する。 （もっと読む）

【課題】一般シーンにおいても、十分ロバストに物体を認識することができる物体認識装置を提供する。
【解決手段】Target画像認識部２０は、カメラ２１で撮像された画像をフレームメモリ２２に蓄積し、フレームメモリ２２に蓄積した画像を元にEdge画像生成部２３でEdge画像を生成する。Target特徴量抽出部２４では、Edge点を元に局所特徴量を抽出する。最後にマッチング部２５で、Target特徴量抽出部２４にて抽出した特徴量とすでにModel辞書１５に登録してあるModelの特徴量を比較することで、モデルModelとターゲットTargetのマッチングペアを取得し、物体同定部２６で取得されたマッチングペア数をもとに、Target画像内の物体を同定する。 （もっと読む）

【課題】 画像認識において、背景による各種外乱の影響を取り除き安定したパターン検出を可能とし、パターンマッチングの処理負荷を削減し処理時間を短縮させる。
【解決手段】 対象物と背景とを分離しそれらの濃度として各原画像の平均濃度を指定する。予めパターン画像の自己相関係数の計算を行う。パターン画像によるスキャン過程で、入力画像の自己相関係数とパターン画像・入力画像間の相互相関係数を計算する。パターン画像から背景部分を除外して対象部分のみでパターンマッチングを行うことにより、背景の外乱の影響が取り除け、計算時間も短縮する。
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【課題】撮像画像のエッジがどのような形状を有していても、高精度のオプティカルフローを算出することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】ＣＣＤカメラ２により得られた撮像対象の動画像におけるフレーム画像を取得し、このフレーム画像間での撮像対象の濃度の動きをベクトルで表現するオプティカルフローを算出する画像処理ＥＣＵ１において、フレーム画像における撮像対象のエッジを抽出するエッジ抽出部１３と、エッジを構成するエッジ画素を含むエッジ周辺画素に仮想濃度値を設定する仮想濃度値設定部１４と、設定された仮想濃度値に基づいてオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出部１６とを備えると共に、仮想濃度値設定部１４は、仮想濃度値テーブル１５を参照して、エッジ周辺画素について、隣接する画素間における仮想濃度値が非均一となるようにその値を設定する。 （もっと読む）

【課題】認証対象の人物は自分自身撮像視野外にでそうか否かを確認することが可能になり、撮像視野から外れないように対処することにより、顔認証性能が向上する顔認証装置、顔認証方法および入退場管理装置を提供する。
【解決手段】歩行者を認証対象とし、当該歩行者から取得した顔画像をあらかじめ登録された辞書情報と照合することにより当該歩行者はあらかじめ登録された人物であるかを判定する顔認証装置において、歩行者の顔がカメラの視野から外れそうになったとき、視野から外れそうになった側についてズーム表示画像の端部を強調表示する。 （もっと読む）

【課題】デジタル画像に含まれる写真や名刺、本の表紙などさまざまな書画を複雑な背景画像から正確に抽出処理する。
【解決手段】入力画像を隣接グラフとして扱い、隣接するノード同士を統合すべきか否かを統計的処理アルゴリズムに基づいて判断し、ノードの統合を繰り返し実行していくことにより、画像セグメンテーションを行なう。統計的処理アルゴリズムに基づく判断式のパラメータ値を変更することで、デジタル画像に含まれる書画領域を抽出する、あるいは書画画像からなる前景領域をそれ以外の背景と分離するのにちょうどよい粗さのセグメントとなるように画像分割する。 （もっと読む）

【課題】ノイズに強い特徴を有しながら、被検出物の大きさや形状の変化に強く、検出に必要な演算を高速に行うことが可能な画像処理方法を提供する。
【解決手段】本発明は、画像に含まれる回転対称性を有した所定形状を検出するための画像処理方法であって、所定の形状を有した輝度測定領域内の輝度分布を、測定点を中心に輝度測定領域を所定角度ずつ回転させて測定し（ステップＳ１０３）、このように測定した輝度分布を積算して輝度測定領域に対応する回転方向積算輝度分布を算出し（ステップＳ１０４）、輝度測定領域における所定部分領域内の測定輝度値をそれぞれ積算して、所定角度の回転に応じて部分領域を円環状に繋げた円環状測定領域における半径方向積算輝度分布を算出し（ステップＳ１０７）、算出した回転方向積算輝度分布および半径方向積算輝度分布に基づいて、画像内の所定形状を検出するように構成される。 （もっと読む）

基準画像及び画像シーケンス内の各入力画像を規定する画像データが処理されて、画像における変化が検出される。画素ごとに、当該画素における画像データの均一性の空間変化率を規定する値が計算される。各画像内の画素の異なる複数の領域が選択され、各領域内の値が連結されて、領域ごとにベクトルが規定される。ベクトルはその後処理されて、各画像内の対応する領域が比較される。比較の結果は、変化が起こった画像内のエリアを識別する相関マップを規定する。
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【課題】放射線画像が、撮影部位、撮影方向、撮影方法等で定義される多数の画像種類のうちいずれに属する画像であるかを判別する。
【解決手段】判別すべき画像が、撮影部位、撮影方向および撮影方法のうち１以上の項目で予め定義された複数の画像種類のうちいずれに属する画像であるかを、当該判別すべき画像における複数種類の特徴量に基づいて判別する判別手段であって、上記画像種類毎に用意された当該画像種類に属する複数のサンプル画像を用いた機械学習により生成された判別手段を用意し、放射線画像上の照射野と照射野絞り用マスクとの境界を検出し、その放射線画像における境界を挟む領域間の画像濃度を互いに近づける濃度補正を行い、その濃度補正済画像に上記判別手段を適用して、その放射線画像が属する画像種類を判別する。 （もっと読む）

【課題】動きベクトルの検出が困難な、濃度勾配の小さい平坦な画像だけでなく、誤動作しやすい繰返しパターンにおいても、誤動作を減らし、正しい動きベクトルを検出することが可能な動きベクトル検出装置を実現する。
【解決手段】時間的に連続する複数のフレームで構成される動画像の映像信号から、動きベクトルを代表点マッチング法により検出する動きベクトル検出装置において、フレームの各ブロック内の各画素において濃度勾配値を演算する濃度勾配演算部１２と、濃度勾配値が所定の条件（例えば濃度勾配値が最大との条件）を満たす一画素を各ブロック内における代表点と決定する代表点位置判定部１３と、動きベクトル検出部とを設ける。そして、代表点位置判定部１３により決定された代表点に基づいて、代表点マッチング法により複数のフレーム間の動きベクトルを動きベクトル検出部に検出させる。 （もっと読む）

【課題】大量の車体静止画像データを車種ごとに判別させる際に、高速処理にて判別できる車両判別装置を提供する。
【解決手段】撮像画像の等間隔の位置の画素を明度成分に変換し、微分フィルターをかけ、求めた変化量の中で一定以上大きいものが何個存在するかをカウントし、そのカウント値に基づいて対象画像に撮像されている車両を判別するので、撮像画像中で撮像される対象物の大きさに従いカウント値も変化し、占有領域の大きいものはカウント値も大きく、占有領域の小さいものはカウント値も小さく、それによって車両を正しく判別することができる。 （もっと読む）

【課題】効率よく類似度を計算し、精度の高いマッチングを実現させることができるパターンマッチング装置を提供する。
【解決手段】辞書データに対して微分処理した結果から正規化係数を計算し、その正規化係数と元の辞書データを用いて第１の正規化データを得る正規化処理部１−４と、前記第１の正規化係数と前記微分処理結果を用いて正規化微分データを得る微分正規化処理部１−６と、前記正規化微分データと第１の正規化データからステップ関数群および指標数列を生成するステップ関数群生成部１−８と、入力データに対して微分処理した結果から第２の正規化係数を計算し、その第２の正規化係数と入力データを用いて第２の正規化データを計算する正規化処理部２（１−１４）と、前記ステップ関数群と指標数列と第２の正規化データを用いて類似度を計算する類似度計算部１−１６とを有する。 （もっと読む）