【課題】顔に対して当たる光の方向に関係なく、画像から顔の部位を高精度に検出できる顔部位検出装置を提供することを課題とする。
【解決手段】ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴を用いて顔の部位を検出する顔部位検出装置であって、撮像手段で撮像された画像から顔を検出する顔検出手段と、顔検出手段で検出された顔の画像を複数に分け、当該分けた各領域における輝度情報を算出する輝度算出手段と、輝度算出手段でそれぞれ算出された各領域の輝度情報を比較し、輝度の低い領域側のｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴の重みを大きくする又はｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴の閾値を小さくする補正手段とを備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】処理速度を向上させた画像認識を行う。
【解決手段】ピラミッド画像生成部２０は、入力された画像から、複数の解像度（スケール係数）が異なる画像を生成する。スケール係数の異なる画像に対して、フィルタ処理が施される。フィルタは、例えば、ガウス幅σ＝１のガウス関数のフィルタである。複数の画像に対してフィルタ処理を施すが、ガウス幅の異なる複数のフィルタを用いて処理を行うのではないために、処理の低減をはかることができる。本発明は、画像から対象物を認識する認識装置や認識装置のための学習を行う学習装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】 ノイズの影響を受けにくく、パラメータ調整が不要な処理で撮像画像から輪郭を精度よく抽出するための手段を提供する。
【解決手段】 プログラムは、撮像画像を取得する画像読込処理と、局所領域設定処理と、勾配情報演算処理と、輪郭抽出処理とをコンピュータに実行させる。局所領域設定処理では、コンピュータが、撮像画像に含まれる画素のうちから２つ以上の注目画素を指定するとともに、各注目画素の位置を基準として撮像画像内に所定サイズの局所領域を設定する。勾配情報演算処理では、コンピュータが、局所領域に含まれる複数の画素から求めた画素値の勾配情報を用いて、各注目画素の位置での画像の勾配を示す画像勾配ベクトルを求める。輪郭抽出処理では、コンピュータが、各画像勾配ベクトルの情報を用いて、撮像画像から輪郭を抽出する。 （もっと読む）

【課題】画像の周波数及び方向を考慮した特徴を、従来よりも少ない計算量かつ短時間で抽出する。
【解決手段】特徴量算出部２は、注目画素（ｘ_ｃ，ｙ_ｃ）を通過する傾きθの直線ｌを設定し、その直線ｌ上において輝度値の増減が反転するポイント（画素）を特定し、その輝度値に、ガウス関数ｇの重みを乗じた上でその総和を算出する。この総和を注目画素に対する特徴量として出力する。特徴ベクトル算出部３は、特徴量算出部２により出力された特徴量に基づいて、画像領域全体または一部に対する特徴ベクトルを算出する。この特徴ベクトルは、画像領域の各画素に対する特徴量の平均、分散または頻度ヒストグラム等の要素により構成される。 （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】 顔特徴部位の検出精度を向上させる。
【解決手段】 顔に関する参照データを設定する設定モードと該参照データを用いて顔に対する判定を行う判定モードとにおいて、顔の特徴部位の検出に用いるパラメータを、それぞれ設定する検出パラメータ設定部１０５と、顔の特徴部位の位置をそれぞれのモードで設定されたパラメータを用いて検出する顔特徴部位位置検出部１０４と、それぞれのモードで検出された前記特徴部位の位置に基づいて特徴量を算出する特徴量算出部１１０と、設定モードで算出された特徴量に基づいて参照データを設定する参照データ設定部１１３と、判定モードで算出された特徴量と参照データとを用いて、顔に対する判定を行う表情判定部１１２とを備える。 （もっと読む）

カメラを検出するためのシステム及び方法。一実施形態では、照明器が対象領域を照明するが、これに限定されない。カメラはその後、照明された領域の画像の複数の写真を撮り、写真を比較するためアルゴリズムがその後使用され、反射特徴に基づきパイレートカメラを見つけ出す。 （もっと読む）

【課題】 パターンマッチングによる対象物の認識において、対象物の周囲の明るさや、対象物に対する光の入射角度等の違いによって対象物の撮像画像の特徴の変化が生じ、１つのモデルパターンのみでは照合が難しい環境が生じた場合においても対象物の検出を可能とする画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像データ上の画素ごとに該画素の特徴を示す量を算出する勾配方向特定部２と、照合領域に含まれる特徴量と予め定めるモデルパターンとのマッチングの度合いを示す合致度を算出する合致度算出部６と、算出された合致度に基づいて、画像上の対象物の位置を特定する対象物座標算出部７とを備え、前記合致度算出部は、前記モデルパターンが複数である場合、基準とする基準モデルパターンを定め、前記基準モデルパターンと異なるモデルパターンのマッチング情報を、前記基準モデルパターンのマッチング情報にマッピングした上で合致度を算出する。 （もっと読む）

【課題】複雑な背景をもつ画像から移動する目標が写っている目標画素を抽出する。
【解決手段】画像記憶部１１２は、第一の画像を表わす第一の画像データと、第二の画像を表わす第二の画像データとを記憶する。移動先候補抽出部１５２は、二つの画像に含まれる複数の画素のうちから輝度が増加した画素を抽出して、移動先候補画素とする。移動元候補抽出部１５１は、二つの画像に含まれる複数の画素のうちから輝度が減少した画素を抽出して、移動元候補画素とする。目標抽出部１５３は、移動先候補画素のうちからペアとなる移動元候補画素が存在する画素を抽出して、目標画素とする。 （もっと読む）

画像中の顔面領域に対応するアイデンティティを覆い隠すアイデンティティマスキングの方法およびシステムを開示する。顔面検出器が、画像中の一式の顔面であり得る領域を検出するように適用される。次いで、アイデンティティマスカが、該領域に対応するアイデンティティを覆い隠すために、マスキング技法によって、検出された顔面領域を処理するように使用される。例えば、不鮮明な領域を元のアイデンティティとして認識することができないように、運動不鮮明アルゴリズムによって、検出された顔面領域を運動中であるかのように不鮮明にすることができる。または、検出された顔面領域は、対応するアイデンティティを覆い隠すように、顔面置換アルゴリズムによって、代用顔面画像に置換することができる。
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【課題】 車載カメラによって撮像される画像を蓄積し、当該画像に含まれる金属物を識別することが可能な技術を提供する。
【解決手段】 本発明の物体認識装置１０は、蓄積された車載カメラからの画像から俯瞰画像を生成し、当該俯瞰画像に生じる輝度差を利用して路面上に存在する金属物を識別する。具体的に、物体認識装置１０は、デジタル画像処理の条件を設定する条件設定部１２１と、車載カメラからの画像を俯瞰画像に変換する画像生成部１２２と、俯瞰画像に含まれる金属物を検出する物体認識部１２３と、金属物からの相対的な自車両の位置を特定する位置情報生成部１２４と、を有する。
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【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）

【課題】顔領域からの器官領域の検出処理の精度の向上および高速化を図ることを可能とする。
【解決手段】画像処理装置は、顔領域を検出する顔領域検出部と、顔領域の検出結果に基づき画像面内における傾きが所定範囲である顔の画像を含む器官検出用画像を生成する画像生成部と、器官検出用画像を表す画像データに基づき顔領域における顔の器官の画像に対応する器官領域を検出する器官領域検出部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】ビデオ・フレームの時間順シーケンスを処理する方法を提供する。
【解決手段】本方法は、コンピュータ・システムのプロセッサ上でプログラム・コードを実行することにより実施される。各フレームは、画素の２次元配列と、各画素における、フレーム依存の色強度とを含む。現在のフレームと、シーケンス内で現在のフレームより前に生じている少なくとも１つのフレームとが、該少なくとも１つのフレームに対する背景除去によって分析され、背景画像と、静止領域に関連する静止領域マスクとが決定される。背景除去により、静止領域に関して静止対象の存在が決定される。静止対象の状態が決定される。この状態とは、静止対象は放置対象か、または除去済み対象であり得る。決定された状態は、コンピュータ・システムのデータ記憶媒体に格納される。 （もっと読む）

【課題】画像中の検出対象を検出する処理において、検出性能の向上と必要なメモリ量の低減化を両立させる。
【解決手段】画像処理装置は、画像から複数の部分画像を切り出し、部分画像において、注目画素とその周辺の周辺画素との間で画素値の差分値を算出する。そして、画像処理装置は、部分画像が上記複数の部分画像の何れであるかを特定する識別情報と、差分値とに基づき、各差分値に対するパラメータ値を決定し、決定されたパラメータ値を用いて、当該注目画素に対応した特徴量を算出する。そして、画像処理装置は、部分画像内の各画素を注目画素として、上記手順により特徴量を算出することで、当該部分画像に対する特徴量を取得する。 （もっと読む）

【課題】テクスチャ領域ではない長いエッジ領域だけを検出できる画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像中において、逐次的に設定する判定画素に対して、判定画素を含むテンプレートブロックの各画素値を求め、テンプレートブロックを囲むように、参照ブロックを複数配置する配置部と、複数の参照ブロックの画素値のそれぞれと、テンプレートブロックの各画素値のブロックマッチング誤差をそれぞれ求め、複数のブロックマッチング誤差中の最小値が、複数のブロックマッチング誤差全体の中のはずれ値のときには判定画素がエッジ領域にあると判定する。 （もっと読む）

【課題】画像間において対応点を効率良く探索することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】モデル画像Ｇ１及び探索対象画像Ｇ２の特徴点Ｐ_ｎ，Ｑ_ｎを算出する特徴点算出部１３と、特徴点Ｐ_ｎ，Ｑ_ｎにおける特徴量Ｐｔ_ｎ，Ｑｔ_ｎを算出する特徴量算出部１４と、特徴量Ｐｔ_ｎ，Ｑｔ_ｎを比較して類似度を算出する類似度算出部１５と、類似度に基づいてモデル画像Ｇ１の全体領域に対応する類似度分布画像Ｇ３を算出する類似度分布画像算出部１６と、類似度分布画像Ｇ３に基づいてモデル画像Ｇ１との対応点を探索対象画像Ｇ２から探索する探索部１８とを備えることで、探索対象画像Ｇ２の全体領域に対応する類似度分布画像Ｇ３を用いて対応点探索をすることができる。 （もっと読む）

【課題】より高い精度で画像のボケ具合を検出する。
【解決手段】エッジマップ作成部１１は、大きさが異なる３種類のブロック単位で入力画像のエッジ強度を検出する。演算パラメータ調整部１３は、エッジ強度の最大値と最小値の差であるダイナミックレンジに基づいて、エッジ基準値および抽出基準値の初期値を設定する。エッジポイント抽出部１５は、エッジ基準値に基づいて入力画像からエッジポイントを抽出する。抽出量判定部１６により、抽出基準値に基づいてエッジポイントの抽出量が適切であると判定されるまで、演算パラメータ調整部１３は、エッジ基準値を調整し、エッジポイント抽出部１５は、調整されたエッジ基準値に基づいて入力画像からエッジポイントを抽出する処理を繰り返す。本発明は、例えば、画像のボケ具合を検出する画像処理装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】中空糸膜モジュールの欠陥検査方法では、検査精度を高めるためには、画像の分解能をあげなければならない。しかし、画像の分解能を上げると、画像データ量が増える。すると画像撮影のために時間がかかり、検査時間が増大するという課題があった。
【解決手段】比較的低い分解能で中空糸膜モジュールの端面の映像を撮り、画像補間によって情報量を増やす。その上で２値化した画像データを用いて欠陥検査を行う。このようにすることで、撮影時間を短くすることができ、またデータ補間と２値化によって、誤検出や過検出といったことのない精度よい欠陥検出をすることができる。 （もっと読む）

【課題】動的な視覚的シーンからの画像シーケンスにおいて背景領域から図領域を分離する方法。
【解決手段】画像を取得するステップ１２０と、画像の各位置において局所的動き推定および信頼度を計算するステップ１３０と、局所的動き推定を用いてレベルセット関数を移動して歪ませ且つ局所的動き信頼度に基づいてレベルセット関数にスミアリングを生じさせることによりレベルセット関数を修正し、画像と幾何学的に対応し且つ動き推定の信頼度が低い位置で拡散される予測レベルセット関数をもたらすステップ１４０と、一連のキューを使用することによって画像の入力特徴を得るステップ１５０と、修正されたレベルセット関数と得られた入力特徴とを使用して画像の背景領域から図領域を分離するマスクを計算するステップ１６０と、画像から図領域を抽出するステップ１７０と、終了基準が満たされるまで前記ステップを繰り返すステップ１８０と、を備える。 （もっと読む）