【課題】、一連の動作を撮像した複数の画像から適切な状態となる画像を自動的に特定すること。
【解決手段】画像取得部５１は、被写体の動きが連続的に撮像された複数の画像のデータを取得する。差分画像生成部５４は、複数の画像のデータから、隣接した画像間の差分画像のデータを夫々生成する。強調画像生成部５５は、差分画像のデータから、演算処理のための画像のデータを生成する。ハフ変換部５６２は、強調画像生成部５５により生成された画像のデータを処理対象として演算処理（ハフ変換処理）を実行する。角度決定部１５１は、ハフ変換部５６２による演算結果に基づいて、被写体の動きの軌跡から変化点を特定する。 （もっと読む）

【課題】持ち込み物品を効果的に検出する。
【解決手段】物品検出装置は、監視領域を撮影した監視画像を順次取得する撮像部２０と、監視領域の背景が撮影された背景画像と人物の外形を模した人物モデルを記憶する記憶部２１と、静止している物品を検出する制御部２２と、を具備する。制御部２２は、監視画像と背景画像から変化領域を抽出する変化領域抽出手段２２０と、変化領域に前記人物モデルを重ね当該変化領域の内側でかつ当該人物モデルの外側である物品領域の特徴を記憶部２１に記憶する物品領域抽出手段２２２と、順次取得された画像にて変化領域を時間的に追跡し変化領域が静止しているかを判定し静止物体領域を検出する静止物体領域検出手段２２３と、静止物体領域が検出されると、静止物体領域が前記物品領域の特徴を有するかを判定し物品領域の特徴を有する場合に当該静止物体領域が物品であると判定する異常判定手段２２４とを有する。 （もっと読む）

【課題】エージェントがアクションを行う環境中の物体の学習を、容易に行う。
【解決手段】分離学習モデルは、画像の背景のモデルである背景モデルと、背景上を移動可能な、画像の前景のモデルである１以上の前景モデルとを有する。背景モデルは、背景の見えを表す背景見えモデルを有する。１以上の前景モデルのうちの少なくとも１つは、前景に対応する物体が行うアクションによって、背景上の前景の位置に対応する状態が遷移する、アクションごとの遷移確率と、前景の見えを表す前景見えモデルとを有する。以上のような分離学習モデルの学習が、物体が行うアクションと画像の観測値とを学習データとして用いて行われる。本技術は、例えば、物体を操作するエージェントの学習を行う場合等に適用できる。 （もっと読む）

【課題】より少ない演算量でより正確にマッチングの信頼性を評価することができる動き検出装置を提供する。
【解決手段】動き検出装置は、差分算出部１１１、信頼度算出部１１２及び動き判定部１１３を備える。差分算出部１１１は、基準画像の注目ブロックと、注目ブロックと同一の大きさとなる比較画像における領域の集合との画素値の差分をそれぞれ算出する。信頼度算出部１１２は、比較画像において最も差分の小さいブロックを対象ブロックとし、該対象ブロックと注目ブロックとの差分である第１差分、及び、該対象ブロックの周囲に存在するブロックである周囲ブロックと注目ブロックとの差分である第２差分を用いて、注目ブロックにおけるマッチングの信頼度を算出する。動き判定部１１３は、信頼度に基づいて注目ブロックの動きを判定する。 （もっと読む）

【課題】実験動物の各部位の行動をより詳細に定量化する。
【解決手段】輪郭情報取得部１０は、撮像部で撮像されるマウスの撮像画像に基づいて、その撮像画像におけるマウスの重心位置を基準として極座標変換されたマウスの輪郭情報を逐次取得する。変動情報算出部１１は、輪郭情報取得部１０により逐次取得されたマウスの輪郭情報を、例えば、頭部、尾部、右胴体部、左胴体部等の部位単位で分割し、分割された部位毎にマウスの輪郭情報の変動に関する情報を算出する。行動判別部１２は、変動情報算出部１１によって算出された各部位の輪郭情報の変動に関する情報に基づいて、マウスの行動を判別する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクトの検知精度を確保し、且つ、本体のコストダウンを図ったオブジェクト検知装置を提供する。
【解決手段】オブジェクト検知装置１は、画像処理部３が予め定めた第１の時間に渡って撮像装置１０が監視エリアを撮像したフレーム画像から第１の時間平均画像を生成するとともに、予め定めた第２の時間に渡って撮像装置が監視エリアを撮像したフレーム画像から第２の時間平均画像を生成する。第１の時間は、第２の時間よりも長い。また、画像処理部３は、第１の時間平均画像と、第２の時間平均画像との差分画像を生成する。画像処理部３は、差分画像にあらわれたオブジェクトの形状や大きさ等から、そのオブジェクトの種類を判別する。 （もっと読む）

【課題】撮像手段により撮像された画像における輝度を背景の状況に応じて適切に補正することが可能な画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置１は、入力輝度画像データを取得する輝度画像取得部１１と、入力輝度画像データを低解像度化した低解像画像データを生成する低解像処理部１２と、画像における背景のタイプを検知する背景タイプ検知部１３と、検知された背景のタイプに基づいて、低解像画像データに対して、背景の領域を広げ、前景の領域を小さくするフィルタ処理を実行することにより生成されたフィルタ処理画像データを用いて、当該フィルタ処理画像データにおける画素座標と画素値との関係に近似する、画素座標を変数とする２次多項近似式を生成するパラメータ推定部１５と、当該２次多項近似式で示される２次多項モデル画像データに基づいて、入力輝度画像データを補正する補正部１７とを備える。 （もっと読む）

【課題】オブジェクトを追跡する際に、オブジェクトの位置推定の精度を向上させる。
【解決手段】位置予測手段１４は、２以上のフレーム画像間のオブジェクトの動きに基づいて、処理対象のフレーム画像におけるオブジェクトの位置を予測する。位置マップ生成手段１５は、予測された位置の周辺の複数の位置とオブジェクトの存在確率を示す値との対応関係を位置マップとして生成する。特徴量計算手段１６は、予測された位置の近傍の複数の位置のそれぞれでオブジェクトらしさを示す特徴量を計算し、アピアランスマップを生成する。位置推定手段１７は、位置マップとアピアランスマップとを組み合わせ、処理対象のフレーム画像におけるオブジェクトの位置を推定する。 （もっと読む）

【課題】エリア内で動きのなくなった人物が当該エリア内に滞在していることと、当該エリアから退出したこととを正確に検出できるようにする。
【解決手段】作業者が滞在する可能性がある溶け込みエリアを設定する。アラーム通知伝文ＡＮに含まれる作業者の数を超える数のレコードが在席管理テーブルにある場合、又は、アラーム解除伝文ＡＣが送信されたときに在席管理テーブルのレコードがある場合であって、当該レコードの在席位置が溶け込みエリア内にある場合、当該レコードの溶け込み中フラグの値を「１」に設定する。その後、在席管理テーブルのレコード数を超える数のオブジェクトＩＤを含むアラーム通知伝文ＡＮを受信すると、在席管理テーブルのレコードに含まれるＩＤと異なるオブジェクトＩＤの値に、溶け込み中フラグが「１」のレコードのＩＤの値を変更し、当該溶け込み中フラグの値を「０」にする。 （もっと読む）

【課題】動きベクトルを用いることなく撮影画像から移動体を検出する
【解決手段】フレームデータを取得する毎に、このフレームデータと、１フレーム前のフレームデータとを差分したフレーム差分画像データ（Ｓ４０）を、ブロック画素を単位として分割し、ブロック画素毎に離散コサイン変換（ＤＣＴ）を行うことにより、二次元ＤＣＴ係数を算出し（Ｓ６０，Ｓ７０）、二次元ＤＣＴ係数を蓄積して記憶する（Ｓ１００）。そして、二次元ＤＣＴ係数の各要素の値を配列して特徴ベクトルを構成し、フレーム差分画像データ内における同一位置のブロック画素毎に特徴ベクトルを時系列で並べて時系列ベクトルを生成する（Ｓ１２０）。その後、ブロック画素に移動体が写っている状態で得られる時系列ベクトルのサンプルを主成分分析して得られた主成分ベクトルに、時系列ベクトルを作用させて主成分毎の主成分得点を算出する（Ｓ１３０〜Ｓ１５０）。 （もっと読む）

【課題】様々なシーンで画像内における被写体位置を特定する。
【解決手段】対象画像に基づいて輝度画像と色差画像とを生成する輝度画像・色差画像生成手段と、生成された輝度画像と色差画像から被写体を含む被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、それぞれから抽出された被写体領域内の画素の画素値に基づいて代表値を算出する代表値算出手段と、被写体領域内の各画素の画素値から算出された代表値を減算して、それぞれに対応する差分画像を作成する差分画像生成手段と、生成された差分画像を２値化する２値化手段と、それぞれの２値化画像を合成する合成手段と、合成画像を複数に区分して、各区分画像内から白画素の塊をマスクとして抽出するマスク抽出手段と、抽出されたマスクが被写体を示すマスクである可能性を示す評価値を算出する評価値算出手段と、算出された評価値に基づいて、対象画像内における被写体を特定する被写体特定手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】静止物が接近物であるとの誤判定を低減することができる「立体物検知装置および立体物検知方法」を提供すること。
【解決手段】移動体に配置された単一の撮像手段２と、撮像手段２の撮像画像に基づいて、立体物の検出および当該立体物に対応する検出画像の作成を繰り返す立体物検出手段４と、最新の検出画像と前回の検出画像との差分面積に基づいて接近物判定を行う接近物判定手段６とを備え、接近物判定手段６は、差分面積が増加した場合であっても、このことのみを以て直ちに立体物が接近物であると判定せずに、移動体が移動中ではないこと、または、移動体が移動中であるが差分面積の変化量が閾値変化量以上ではないことが判明した上で接近物であると判定すること。 （もっと読む）

【課題】日照変化領域を検出し、誤検出を排除した正確な移動物体検出を行う。
【解決手段】共通動画画像Ｈを２組の検出ユニット６１０，６２０に与えて移動物体検出を行う。各検出ユニット６１０，６２０は、入力された１フレームごとの原画像を背景画像と比較し、両者の類似度が所定の類似判定基準に満たないと判定された非類似領域を移動物体の領域Ｍ１，Ｍ２として検出する。ユニット６２０の判定基準はユニット６１０の判定基準よりも緩く設定する。検出ユニット７３０は共通動画画像Ｈから日照変化に起因した変動が生じている日照変化領域を検出し、算出ユニット７２０は日照変化領域の全領域に対する割合を示す日照変化率ρを算出する。選択ユニット７１０はρがしきい値以下の場合はユニット６１０の検出結果Ｍ１を、しきい値を超える場合はユニット６２０の検出結果Ｍ２を、最終的な移動物体検出結果Ｍとして出力する。 （もっと読む）

【課題】デジタルイメージ安定化を正確にすると同時に、カメラ動きまたは全体動きのために起こる動きの特徴点を識別して、その特徴点のモーションベクトルを得るビデオデータプロセッシング方法を提供する。
【解決手段】デジタルイメージ安定化方法は、最適の特徴点を選択するための特徴点分類アルゴリズム、選択された特徴点のモーションベクトルを誘導するための計算的に効率的なタイルベクトル基盤の階層的ブロック検索アルゴリズム、サイズ比率基準及びアングル差基準に基づいて選択された特徴点をグループ化する特徴点モーションベクトルグループ化／比較アルゴリズムからなる。 （もっと読む）

【課題】三次元空間での対象物の像の存在を判定する対象物画像判定装置において、撮像される画像毎に投影処理を行い設置物による非隠蔽部分を求めるのは処理負荷が大きい。
【解決手段】時刻毎の画像にて対象物を追跡する動作に先だって事前処理を行う。事前処理では、監視画像にて対象物が設置物により隠蔽されずに投影される推定投影領域を、空間内の各位置に対象物モデルを配置して求め、当該位置と推定投影領域とを対応付けた推定投影領域データ４２を予め記憶部４に保存する。追跡処理では対象物隠蔽推定部５３０は推定投影領域データ４２を参照し、注目対象物の予測位置での推定投影領域を取得する。尤度算出部５３１及び物体位置算出部５３２は、推定投影領域の画像特徴から対象物の像の存在を判定する。 （もっと読む）

【課題】撮像手段により撮像される所定範囲内の周期動作物体の有無にかかわらず、自動的に人体の検知精度を向上させることが可能な照明制御システムを提供する。
【解決手段】照明器具５と、所定範囲を撮像する撮像手段を具備する画像センサ１と、所定範囲内の人体の在否に基づいて照明器具５を制御する制御部２とを備える。制御部２は、複数の期間において画像センサ１により取得された各画像の差分画像群に繰り返し現れた物体を、周期的な動作をする周期動作物体と判定し、且つ、人体と判定せず、差分画像群に繰り返し現れた物体を周期動作物体と判定したのちに、画像センサ１により取得された画像の差分画像Ｉ３０に基づいて所定範囲内の人体の在否を判定する。 （もっと読む）

【課題】ジェスチャーの認識精度を向上する。
【解決手段】撮像した対象の動作に基づくジェスチャーを認識するジェスチャー認識装置において、ジェスチャーの認識条件を設定する認識条件設定部と、撮像された画像を複数の領域に分割した分割領域毎に、分割領域内の各画素の輝度の変化量に基づいて動き量を検出する動き量検出部と、動き量検出部により検出された動き量が所定の閾値以上である分割領域を動き領域として検出する動き領域検出部と、動き領域検出部により検出された動き領域からジェスチャーの認識に採用すべき分割領域である特定領域を検出する特定領域検出部と、少なくとも、特定領域検出部により検出された特定領域と、認識条件設定部により設定されたジェスチャーの認識条件とに基づいて、ジェスチャーを認識するジェスチャー認識部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かを容易に識別する、画像検査装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】検査対象画像及び基準画像における予め定められた複数の領域に分割された分割領域毎の、位置が対応する画素単位での画素値の差の絶対値が画素判定閾値を超えているか否かを判定し（ステップ１０８）、画素判定閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集しているか否かを判定し（ステップ１１８）、判定結果を出力する（ステップ１２４）。 （もっと読む）

【課題】 通信を行うことなく滞在時動作から不在時動作への移行を行うことができる照明システム及び該照明システムに用いられる照明器具を提供する。
【解決手段】 複数個の照明器具からなる照明システムにおいて、各照明器具１ａ，１ｂは、それぞれ、電気的な光源を点灯させる光源装置と、所定の撮像範囲５ａ，５ｂを撮像するとともに撮像された画像から画像処理により得られた情報に基いて光源装置を制御する制御装置とを備える。制御装置は、滞在時動作として光源を点灯させている期間中の画像処理で、人体が検出されておらず且つ他の照明器具における光源の消灯が検出されたとき、又は、人体が検出されなくなる直前の画像において検出されていた全ての人体がいずれの撮像範囲５ａ，５ｂでもない領域へ退出したと判定されたときに、不在時動作として光源を消灯させる。 （もっと読む）

【課題】ＤＳＭデータ及び航空写真に基づく家屋の異動を目視判読する際の作業効率の向上を図る。
【解決手段】異動候補検出部２４は、新／旧の２時期におけるＤＳＭデータ及び空中撮影画像からなる空間情報計測データに基づいて両時期間での家屋異動を検出し当該異動が検出された場所を候補領域として抽出する。実体視画像生成部２２は、空間情報計測データに基づいて対象領域の実体視画像を生成する。表示画面生成部２６は、平面視画像取得部２０による平面視画像上に異動候補検出部２４による検出結果を示した画像と実体視画像生成部２２による実体視画像とを表示部１４の画面に表示する。 （もっと読む）