【課題】信頼度の高いエッジ検出をする。
【解決手段】差分総計値演算手段５は、指定された矩形領域について、組み合わせ画素記憶手段における組み合わせ画素の差分の絶対値を、各エッジ方向について総計した差分総計値をエッジ方向毎に演算する。中央近傍画素差分値演算手段１１は、前記各エッジ方向について、中央近傍画素値と代表画素値との差分を、中央近傍画素差分値として演算する。エッジ検出信頼度演算手段１３は、前記各エッジ方向について、前記中央近傍画素差分値および前記差分総計値に基づいて、エッジ検出信頼度を演算する。決定手段１５は前記エッジ検出信頼度が高いエッジ方向が前記矩形領域におけるエッジ方向であると決定する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、特に、イメージセンサの領域に位置するオブジェクトの動きに従ったソフトウェアアプリケーションとのやり取りの検出に関する。
【解決手段】第１の画像及び第２の画像を受信し、第１の画像の第１の関心のある領域を識別した後、第１の関心のある領域に対応する第２の関心のある領域を、第２の画像において識別する。第１の関心のある領域及び第２の関心のある領域が互いに比較され（４４０）、第１の関心のある領域及び第２の関心のある領域の対応するポイントの少なくとも一つの特徴の変化を特徴付ける関心のあるマスクを決定する。その後、オブジェクトの動きを、関心のあるマスクから決定する（４４５）。動きが分析され、それに応答して、予め決定された動作が、トリガがかけられ又はトリガがかけられない。 （もっと読む）

【課題】背景の移動に伴う前景抽出の精度低下を抑止可能とすること。
【解決手段】背景差分処理装置であって、複数の入力画像を蓄積する入力画像記憶部と、入力される入力画像を前記入力画像記憶部に書き込む画像入力部と、前記入力画像記憶部に蓄積されている前記複数の入力画像に基づいて、新たに入力された入力画像に対し背景差分処理を行い、前記入力画像から前景画像を抽出する背景差分処理部と、新たに入力された入力画像と過去に入力された入力画像との背景部分が移動状態であるか停止状態であるか判定する背景変化判定部と、前記背景変化判定部によって、移動状態と判定された後にその後の入力画像に基づいて停止状態と判定された場合に、前記入力画像記憶部に蓄積されている前記複数の入力画像を初期化する入力画像初期化部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】把持機構等の不要部分のない対象物のみの姿勢別画像を簡便な画像処理で得る。
【解決手段】対象物の画像を生成する画像生成装置であって、対象物を把持する把持部と、対象物と把持部との少なくとも１つの画像を撮像する撮像部と、把持部により把持された対象物が、撮像部に対して複数の所定姿勢のうちの１つの所定姿勢となるように把持部を制御する制御部と、撮像部により撮像された１つの所定姿勢にある対象物および対象物が１つの所定姿勢となるように制御された把持部の画像と、１つの所定姿勢とを関連付けて、把持状態画像として取得する第１の画像取得部と、対象物を把持しておらず且つ対象物が１つの所定姿勢となるように制御された姿勢と一致する所定姿勢である把持部の画像を非把持状態画像として取得する第２の画像取得部と、把持状態画像と、非把持状態画像との差分に基づいて、１つの所定姿勢について対象物のみの対象物画像を生成する画像生成部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】被写体の検出処理に要する時間を短縮しつつ、被写体の検出精度を高めること。
【解決手段】Ｓｏｂｅｌ−Ｈａａｒ特徴量抽出部が、メモリに記憶された入力画像からＳｏｂｅｌ−Ｈａａｒ特徴量を取得し、ＬＤＡＡｒｒａｙ部が、Ｓｏｂｅｌ−Ｈａａｒ特徴量に基づいて確率分布画像を生成し、候補エリア抽出部が、確率分布画像から候補エリアを抽出する。また、Ｇａｂｏｒ特徴量抽出部およびＳｏｂｅｌ特徴量抽出部が、メモリに記憶された入力画像からＧａｂｏｒ特徴量およびＳｏｂｅｌ特徴量をそれぞれ取得し、ＬＤＡＡｒｒａｙ部が、Ｇａｂｏｒ特徴量およびＳｏｂｅｌ特徴量ごとに、候補エリア内における確率分布画像をそれぞれ生成し、最終判定部が、確率分布画像に基づいて候補エリア内に姿画像が存在するか否かを判定するように姿検出装置を構成する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、処理時間が短く、計算コストが低い画像ボケ量計算装置を提供する。
【解決手段】画像ボケ量計算装置１は、微分画像を生成するソーベルフィルタ１０と、微分画像に含まれるエッジを検出するエッジ検出手段２０と、エッジの開始点および終了点を検出する開始点・終了点検出手段３０と、開始点・終了点検出手段３０が検出した開始点と終了点との輝度値の差と、開始点と前記終了点との輝度勾配の平均値とを算出すると共に、輝度値の差を輝度勾配の平均値で除算した値に基づいて画像ボケ量を計算する画像ボケ量計算手段４０と、画像ボケ量計算手段４０が計算した水平方向および垂直方向の画像ボケ量を平均する画像ボケ量平均手段５０とを備える。 （もっと読む）

【課題】画像データ中のサンプリングデータを用いて、高速に特定のパターンの識別を行い、種々の変動に対しても高速に識別を行う情報処理装置およびその方法を提供する。
【解決手段】画像処理装置は、画像における少なくとも１つの特定パターンに関して判定のための情報を登録し、画像データを入力し、入力した画像データから所定の特徴の分布を抽出し、特徴の分布を示す第１特徴分布マップを生成し、第１特徴分布マップの局在性を緩和させる変換を第１特徴分布マップに適用して第２特徴分布マップを生成し、第２特徴分布マップ上のサンプリングデータと登録された情報とを用いて、画像データが前記特定パターンのうちいずれのパターンかを判定する。 （もっと読む）

【課題】 顔画像から人物の属性を精度よく推定することが可能な人物属性推定装置等を提供する。
【解決手段】 人物の属性を推定するための特徴量として、顔領域のシワ特徴量、シミ特徴量、及び唇特徴量を算出する。シミ特徴量は、肌マスクによるマスク処理後画像とこれを更にスムージング処理したぼかし画像との差分を用いてブロック毎に算出する。シワ特徴量は肌マスクによるマスク処理後画像からシワの強度と方向とをブロック毎に算出する。唇特徴量は、肌マスクを用いて抽出される唇領域について、元の顔領域内の基準色に対する色の比較値として算出する。このようにして算出されたシミ特徴量、シワ特徴量、及び唇特徴量を用いることにより年齢・性別等の人物属性を精度よく推定でき、また環境変動によるロバスト性を向上できる。 （もっと読む）

【課題】複数の番組映像における典型的な演出シーンから固定部分と可変部分とを考慮したテンプレート画像を自動的に生成することができるテンプレート画像生成装置およびテンプレート画像生成プログラムを提供する。
【解決手段】テンプレート画像生成装置１は、複数の番組映像をショットごとに分割し、当該ショットから代表静止画像を抽出してブロック分割し、ブロックごとの画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段１０と、画像特徴量の類似度に従って代表静止画像を階層クラスタリングし、その結果を示す樹形図を所定の階層で切断した場合における切断線との各交点から、１つ１つ下の階層を辿り、所定距離以上離れて分岐を持つクラスタを抽出するテンプレート候補クラスタ抽出手段２０と、テンプレート候補クラスタからマスク情報とテンプレート画像とを生成するテンプレート画像生成手段３０と、を備える。 （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】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】テンプレートに頼らず、各画素の周囲の輝度の変化を検出することで、安定したクロスマークの検出を行う。
【解決手段】クロスマーク検出装置は、画像中の各点についてクロスマークの中心を判定して、クロスマーク候補点画像とするクロスマーク候補画像作成手段と、クロスマーク候補画像を太線化し、領域分割して近傍にあるクロスマーク候補点に同じ領域番号を付与した領域画像を出力するクロスマーク候補画像太線化手段と、クロスマーク候補点に対して近傍の輝度情報を使って二直線の交点としてクロスマーク中心座標を計算するクロスマーク中心座標計算手段と、同一の領域番号を持つ点の中で最大のスコアを持つ点を領域の代表点としてクロスマークの中心であると判定する代表点採用手段とから成る。 （もっと読む）

【課題】 背景が激しく変動するような状況でも確実に対象物を認識できるようにする。
【解決手段】 認識対象を含む複数のパターンを用いて木構造の辞書を作成する学習を行う情報処理方法に、前記学習の過程で作成される木構造の各ノードにおいて、前記認識対象が入力パターンに存在する確率の分布に基づいて当該入力パターンから複数の点を選択し（Ｓ１０５）、選択された前記複数の点における前記入力パターンの値に対する所定の関数の値に基づいて、当該入力パターンを下位のノードに分岐させる（Ｓ１０６）。 （もっと読む）

【課題】ディスプレイを閲覧した人数だけでなく、ディスプレイの前にいる人数も計測することにより、何人中何人見ていたかという視認率を精度よく測定することのできる広告効果測定装置を提供する。
【解決手段】広告効果測定装置２は，ビデオカメラ４から送信された映像に含まれるフレームを所定の間隔で解析し，フレームから人体領域を検出し，更に，人体領域から顔領域を検出することで，デジタルサイネージ３の広告効果の指標として，デジタルサイネージ３の視認率を少なくとも出力する。 （もっと読む）

【課題】より簡単に且つより正確に、入力画像から物体を抽出する。
【解決手段】顔検出部３１は、入力画像から顔を検出し、マスク領域設定部３３は、顔検出部３１により検出された顔の位置に基づいて、入力画像における人物をマスクするマスク領域を設定し、背景モデル更新部５１は、入力画像におけるマスク領域以外の領域を背景画像として学習することで、背景画像を更新し、分離部５４は、背景モデル更新部５１により更新された背景画像および入力画像に基づいて、入力画像を、背景画像と、入力画像における人物の領域である前景画像とに分離する。本発明は、例えば、入力画像から人物を抽出する画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】検査画像から検査対象を短時間かつ高精度で検出する。
【解決手段】画像処理装置１は、輪郭画像生成部１２３と、輪郭マッチング実行部１２４と、相関マッチング実行部１２６とを備える。輪郭画像生成部１２３は、検査画像から検査対象の輪郭が抽出された輪郭画像を生成する。輪郭マッチング実行部１２４は、輪郭画像に第１のテンプレートを重ね合わせるためのパラメータを変化させながら第１のテンプレートを輪郭画像に照合する輪郭マッチングを実行する。その後、輪郭マッチング実行部１２４は、第１のテンプレートと輪郭画像との類似度が最大となるときのパラメータを求める。相関マッチング実行部１２６は、輪郭マッチング実行部１２４で求められたパラメータを用いて第２のテンプレートを検査画像に重ね合わせて相関マッチングを実行する。相関マッチング実行部１２６は、相関値が閾値以上である場合に検査画像に検査対象が存在すると判定する。 （もっと読む）

【課題】パターンのグルーピングを最適化し、これにより動画像上の物体を高い精度で認識する。
【解決手段】時刻ｔの特定されたパターンをＸｉとして、時刻ｔ−τから時刻ｔ＋τまでの期間にパターンＸｊが特定される確率Ｐijについて考える。確率Ｐijは時刻ｔ−τから時刻ｔ＋τまでの時間にパターンＸｊが特定されたフレームの数をカウントすることにより取得することにする。この確率Ｐijを要素とするアフィニティマトリクスＷに基づくスペクトラルクラスタリングにより、ｎ種類のパターンをグルーピングする。本発明は、画像認識処理に適用できる。 （もっと読む）

【課題】照明条件の違いによる領域の見え方の変化を小さくすることができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】事前に認識対象物を撮像したテンプレート画像を用いて、入力画像とのマッチング処理を行う画像処理装置１であって、入力画像の各画素位置でのエッジ方向及びエッジ強度に基づいて、入力画像をテンプレート画像と比較するための画像に変換する入力画像変換部４を備える。入力画像変換部４は、各画素位置でのエッジ方向に基づいて各画素位置での色味を決定する色味決定部２１と、各画素位置でのエッジ強度に基づいて各画素位置での明るさを決定する明るさ率決定部２２と、を含み、決定された色味及び明るさに基づいて各画素位置での画素値を算出する。 （もっと読む）