【課題】空間的な連続性を確保した人物対象の検出を行うこと。
【解決手段】時系列に連続する画像データの画像内に存在する移動対象を当該画像データの分散値に基づき検出する画像処理装置において、前記時系列に連続する画像データに基づき画素毎の分散値を算出するとともに、各画素の分散値に対して当該画素の周辺にある画素の分散値に応じた割合で当該画素の分散値を膨張させる膨張処理と、各画素の分散値に対して当該画素の周辺にある画素の分散値に応じた割合で当該画素の分散値を収縮させる収縮処理を行い、前記膨張処理および収縮処理がなされた分散値を含む分散値画像データを生成する分散値画像生成部と、を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】高精度に移動体を識別することができる移動体識別装置、コンピュータプログラム及び移動体識別方法を提供する。
【解決手段】周辺増分符号算出部１２は、撮像画像の注目画素毎に、注目画素とその注目画素の周辺にある複数の周辺画素との画素値の差分（例えば、増分）を符号化した周辺増分符号を算出する。マスク処理部１３は、撮像画像の注目画素の周辺増分符号を、当該注目画素に対応する背景画像上の画素のマスク符号でマスク処理する。これにより、マスク符号と同じ周辺増分符号を除去する。候補領域抽出部１４は、マスク処理後の周辺増分符号が残存している画素を、移動体候補領域を構成する画素として抽出する。移動体識別部１５は、抽出された候補領域を構成する画素に基づいて移動体を識別する。 （もっと読む）

【課題】学習データとの対比により対象物を検出することができる固定カメラシステムに対する設定情報として対象物検出サイズを算出する対象物検出サイズ算出システムを提供する。
【解決手段】画像データをサンプリングした内容から背景領域についてのデータを取得して背景領域データ１６に記録する背景領域取得部１１と、各フレームについて背景領域データ１６に記録された内容と比較することで動体領域の画素集合を検出する動体検出部１２と、動体領域の画素集合について輪郭を抽出する輪郭抽出部１３と、輪郭を包含する矩形を算出し、フレーム内での矩形の平均サイズを算出して矩形データ１７に記録する矩形算出部１４と、所定の期間において矩形データ１７に蓄積された矩形の平均サイズの分布状態に基づいて、所定の基準により矩形のサイズの範囲を求めて対象物検出サイズ２５として出力する矩形サイズ算出部１５と、を有する。 （もっと読む）

【課題】高精度に移動体を識別することができる移動体識別装置、コンピュータプログラム及び移動体識別方法を提供する。
【解決手段】周辺増分符号算出部１２は、撮像画像の注目画素毎に、注目画素とその注目画素の周辺にある複数の周辺画素との画素値の差分（例えば、増分）を符号化した周辺増分符号を算出する。マスク処理部１３は、撮像画像の注目画素の周辺増分符号を、当該注目画素に対応する背景画像上の画素のマスク符号でマスク処理する。これにより、マスク符号と同じ周辺増分符号を除去する。候補領域抽出部１４は、マスク処理後の周辺増分符号が残存している画素を、移動体候補領域を構成する画素として抽出する。移動体識別部１５は、抽出された候補領域を構成する画素に基づいて移動体を識別する。 （もっと読む）

【課題】高精度に移動体を識別することができる移動体識別装置、コンピュータプログラム及び移動体識別方法を提供する。
【解決手段】周辺増分符号算出部１２は、撮像画像の注目画素毎に、注目画素とその注目画素の周辺にある複数の周辺画素との画素値の差分（例えば、増分）を符号化した周辺増分符号を算出する。マスク処理部１３は、撮像画像の注目画素の周辺増分符号を、当該注目画素に対応する背景画像上の画素のマスク符号でマスク処理する。これにより、マスク符号と同じ周辺増分符号を除去する。候補領域抽出部１４は、マスク処理後の周辺増分符号が残存している画素を、移動体候補領域を構成する画素として抽出する。移動体識別部１５は、抽出された候補領域を構成する画素に基づいて移動体を識別する。 （もっと読む）

【課題】画像からの対象物の検出において、画像取得時の環境の違いに起因する精度低下を抑制しつつ、処理コストを低減させる。
【解決手段】仮説生成部１５は、検出対象物の画像から抽出した各検出候補に、検出候補種別テーブル１３に定義されている種別を対応付けて、該画像の各検出候補についての種別の組み合わせを、仮説として複数生成する。評価部１７は、所定の検出候補間条件を有している仮説に対し評価点テーブル１６に設定されている評価点を与えて、仮説を評価する。検出部１８は、仮説のうちの１つを評価結果に基づいて選択することで各検出候補の種別を特定し、特定された種別に基づいて検出対象物を検出する。仮説生成制御部２１は、該画像の撮影時の検出対象物の周囲の環境に基づいて仮説生成部１５を制御して、該環境下では生じることがないと推定される仮説の生成を制限する。 （もっと読む）

【課題】ロボット、位置推定方法及びプログラムにおいて、比較的簡単、且つ、正確に観測対象であるユーザの位置を推定することを目的とする。
【解決手段】少なくとも１軸を中心に回転可能なカメラの撮像画像から観測対象と推定される観測対象らしき画像の観測値を画像生成部により計算し、観測対象の位置の過去の推定結果と現在の前記カメラの姿勢に基づいて観測対象らしき画像の予測値を画像予測部により計算し、画像比較部により前記観測値と前記予測値を比較して前記観測値と前記予測値の一致度を尤度として計算し、前記尤度に基づいて前記観測対象の位置を位置推定部により推定するように構成する。 （もっと読む）

【課題】特定のシーンを適切に検出する。
【解決手段】カットチェンジ解析部２３０は、チェンジ点を検出する。動き解析部２４０は、画像における被写体の遷移を検出する。構図解析部２７０は、画像における構図と特定シーンの構図との類似の程度を示す構図類似度情報を生成する。振幅解析部３２０およびスペクトル解析部３３０は、解析対象の音声データと特定シーンの音声データとの類似の程度を示す音声類似度情報を生成する。区間特徴量生成部３５０および区間評価部３６０は、チェンジ点と検出された遷移と構図類似度情報と音声類似度情報とに基づいて、チェンジ点間に含まれる動画が特定シーンに対応する動画であるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】押込み強盗のように重要監視物の周辺において賊と従業員とがひとつの移動物体像として検出されても、不審者である賊の存在を精度よく検知できる不審者検知装置を提供する。
【解決手段】重要監視物が設置された監視空間において不審者を検知する不審者検知装置を用いた画像監視システム１は、重要監視物である金庫１０が設置された監視空間を所定時間おきに撮像して監視画像を出力する画像センサ２と、監視画像内の移動物体像を追跡する移動物体像追跡部２２０と、追跡の結果から、重要監視物周辺に予め設定された重点監視領域１２における移動物体像の分離を検出する分離検出部２２１と、移動物体像の分離が検出されたことに基づいて不審者ありと判定する不審者判定部２２３を備える。 （もっと読む）

【課題】強盗に拘束され床面に横たわりながら、体を多少動かす被害者を検出し、通報する画像監視装置を提供する。
【解決手段】画像監視装置１は、画像から人物が写っている領域の輪郭を抽出する輪郭抽出部６１と、輪郭上に複数の特徴点を設定する特徴点設定手段６３１と、複数の特徴点のそれぞれについて、その特徴点と異なる他の特徴点のそれぞれに対して、その特徴点からの距離、及びその特徴点と他の特徴点とを結ぶ線分が他の特徴点における輪郭に基づいて定められた基準線となす角度を姿勢特徴量として算出する姿勢特徴量算出部６３と、姿勢特徴量の時間的変化から人物の横臥状態での姿勢の変動を検出する姿勢変動検出部６４を有する。 （もっと読む）

【課題】背景画像と現在画像を差分して得られる差分（異物）画像が置き去りによるものか持ち去りによるものかを判定する。
【解決手段】電子カメラ１０で撮影した監視区域の背景画像に基づき、判定装置２０の距離画像作成手段２０１は前記背景画像の距離画像を作成し、記憶装置２２は前記背景画像及び作成した距離画像を記憶する。差分画像作成手段２０２は、前記背景画像と現在画像との差分画像を作成し、置き去り又は持ち去り判定手段２０３は、前記距離画像と前記差分画像を重ね合わせ、前記距離画像における差分画像と重なった部分と同じ画素ライン上にある重ならない部分との距離データを比較して、差分画像が置き去りによるものか持ち去りによるものかを判定する。 （もっと読む）

【課題】
本発明は、画像から移動体を検出する装置に関する。従来の背景差分法では移動体が存在しない背景画像が必要であり、従来のフレーム間差分法ではフレーム間における移動体の移動量が大きくなければ移動体を検出できなかった。本発明の装置によれば、背景画像を利用できない状況においても移動量の少ない移動体を検出することができる。
【解決手段】
少なくとも２枚の画像１００から色変化を表す差分画像１１０を算出し、前記差分画像１１０に基づき変化領域２００を抽出し、それぞれの前記変化領域２００に対し対称的な色変化を持つ他の前記変化領域２００を探索し、前記探索の結果に基づき移動体３００を含む移動体領域２１０を検出する演算部を備えた移動体検出装置を提供する。 （もっと読む）

【課題】ゴミ袋などの廃棄対象物回収の現場での実際作業を考慮して，一度に２個の廃棄対象物を投入できると共に，２個の廃棄対象物を別個に検出することができる検知精度の高い廃棄物回収システムなどを提供すること。
【解決手段】 廃棄物回収車の廃棄物投入口に設けられる廃棄対象物検知部からの情報に基づいて廃棄対象物の投入数を算出し，算出された投入廃棄対象物の数に基づいて廃棄物回収車が廃棄対象物の回収を行った地域のごみ排出量を管理すると共に，廃棄物投入口の中央に設けられた仕切り部材の左右側面に設けられた背景表示手段と，廃棄物回収車の廃棄物投入口の左右に設けられたカメラと，を備え，背景表示手段の画像上に，第１の廃棄対象物検知用ソフト的検知領域と，前記カメラによる撮像画像における背景表示手段の画像より廃棄物投入口の内側の第２の廃棄対象物検知用ソフト的検知領域を設定。 （もっと読む）

【課題】第１の物体を取り除く前後の画像を用いて第１の物体を抽出する場合にあって、第１の物体を取り除いたときに移動した可能性のある物体を第１の物体として抽出してしまうことを抑制するようにした画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の受付手段は、第１の画像と第１の物体を取り除いた状態を撮影した第２の画像を受け付け、第１の領域抽出手段は、第１の物体が存在する可能性のある領域を抽出し、第２の領域抽出手段は、第１の物体を取り除いたときに移動した可能性のある第２の物体が移動した可能性のある領域を抽出し、算出手段は、領域内を対象として、第２の物体の移動量及び移動方向を算出し、画像変形手段は、算出結果に基づいて、第２の画像を第２の物体の移動前の状態の画像に変形し、抽出手段は、変形された画像と第１の画像との差分に基づいて、第１の物体を抽出する。 （もっと読む）

【課題】省電力化を実現しつつ、ポスチャやジェスチャによる操作を高い精度で検出する。
【解決手段】スタンバイモードＭ１では、所定のフレームレートＲで撮像を行う。これにより、２値化画像はフレームレートＲ／２で生成される。アクティブモードＭ２では、検出された手領域の形状や動きに基づいて、ユーザが手を用いて行うジェスチャなどが検出され、それに応じて、電子装置の動作が制御される。第１スリープモードＭ３では、フレームレートをスタンバイモードＭ１よりも低下させる。第２スリープモードＭ４では、人の肌における反射強度が大きい方の波長λ１のみを照射して第１の画像だけがフレームレートＲ／４で撮像される。ストップモードＭ５では、動作制御部１８から制御対象とする電子装置に対して電源オフを指示するための操作信号が出力される。本発明は、テレビジョン受像機、携帯電話機などの電子装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】繰り返しパターン画像に対する動きベクトルの検出精度を向上させて画質劣化を低減できるようにする。
【解決手段】第１のブロックを複数で構成する第２のブロック毎に動きベクトルを取得するグローバルベクトル取得手段と、符号化を行うアドレスにおける予測誤差値を算出する予測誤差値算出手段と、前記符号化を行うアドレスにおけるベクトル符号量を算出するベクトル符号量算出手段と、前記ベクトル符号量算出手段により算出されたグローバルベクトル符号量に重み付けを行ってベクトル評価値を算出するベクトル評価値算出手段と、前記ベクトル評価値算出手段により算出したベクトル評価値に基づいてベクトル位置を決定するベクトル位置決定手段とを設け、窓枠等の繰り返しパターンであっても、実際の動きと異なるベクトルを選択する不都合をなくすようにする。 （もっと読む）

【課題】２次元方向への移動の少ない動体の連続撮影画像を合成する際に動体部分に背景が強く映りこむことを防止する。
【解決手段】複数のフレームの画像データに基づいて基準画像を生成する一方、フレームの各画素の画素値の変化特性を算出し、その画素値変化特性に基づいて、各画素が動体画像の存在する頻度の高い動体主要領域か、背景画像の存在する頻度の高い背景主要領域かを判断する。そして、動体主要領域の画素とみなされた場合には、基準画像の画素値との差分が大きい画素値を弱くブレンドし、一方、背景主要領域の画素とみなされた場合には、基準画像の画素値との差分が大きい画素値を強くブレンドする。 （もっと読む）

【課題】効率的に、かつ、正確に、奥行き関係を考慮した物体を認識する処理を行うことが可能な物体認識処理のプログラム、情報記憶媒体及び物体認識システムを提供すること。
【解決手段】物体に光を照射し、当該物体の反射光を受光することによって各画素の深度値を有する入力画像を取得し、入力画像の各画素の深度値に基づいて、入力画像において特定領域を設定し、特定領域において物体認識処理を行う。 （もっと読む）

【課題】不規則に流動する煙の検出精度の向上を図ることのできる煙検出装置を得る。
【解決手段】煙特徴量算出手段（３０）と、所定の判定基準値を記憶する記憶部（２０）と、煙特徴量算出手段により抽出された特徴量と基準判定値との比較結果に基づいて、煙が発生した可能性が高い候補領域を特定する煙判定手段（４０）とを備え、候補領域の時系列データに基づいて、候補領域の面積に関する時系列第１データ、面積の重心座標に関する時系列第２データ、および時系列第１データの候補総和領域の面積と候補領域のそれぞれの面積との面積比に関する時系列第３データを求め、時系列第２データおよび時系列第３データに基づく統計量が許容統計量の範囲内にある場合には、候補領域で流動煙が発生していると判定する流動煙判定手段（５０）をさらに備える。 （もっと読む）

【課題】画質を向上させるとともに、簡単な構成で多様な変換パターンに対応できる画質変換処理を実現することができるようにする。
【解決手段】回帰予測演算および判別予測演算において、入力画像の注目画素に対応する複数の画素の値またはそれらの値から得られる特徴量をパラメータとして与える。本発明では、入力画像の注目画素に対応する複数の画素の値と、それらの値から得られる３つの特徴量である４つの抽出値を用いる。４つの抽出値はそれぞれ、動き方向に従って抽出した画素値、抽出した画素値の最大値および最小値、抽出した画素値の動き方向に従った微分特徴量の絶対値、並びに抽出した画素値の動き方向に従った微分特徴量の絶対値の最大値とされる。 （もっと読む）