【課題】方法および装置により、画像内の眼鏡を自動的に検出する。
【解決手段】一実施形態に係る方法では、顔を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスし、鼻筋マスクを使用することによってその画像内の眼鏡を検出し、その画像内の眼鏡の有無についての判定を出力する。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる顔を、検出すべき顔の傾きを変えながら検出する処理において、誤検出を抑制する。
【解決手段】入力画像において、ある傾きの顔の候補が検出された場合に、その候補の信頼度を表す所定の評価値、例えば、同じ傾きの候補の数がある閾値以上のときに、顔の傾きがその候補の顔の傾きと同じである別の候補に対して、真の顔として受け入れる、あるいは、真の顔として受け入れるか否かの受入れ閾値を低くする処理を行う。これにより、同一画像上に含まれる複数の顔はほぼ同じ傾きであることが多いという事実を利用して、誤検出である可能性が低い候補を真の顔として受け入れる傾向を強める。 （もっと読む）

【課題】部品が大きく傾いているときであっても、複素数フィルタを使用してその中心位置及び傾きを正確に求める。
【解決手段】部品の概ねの位置及び傾きを検出し、その後求められた傾きの分だけ画像を回転して該傾きをほぼ０とし、この状態で複素数フィルタをかけ、かけた結果に対して画像を戻し、本来の位置における中心位置及び傾きを求める。 （もっと読む）

【課題】 処理を複雑化させることなく、特定の移動体同士の前後関係を認識することができる移動体認識装置を提供する。
【解決手段】 移動体認識装置１は、複数の車両を撮像し、時間的に異なる２つの撮像画像を取得する撮像カメラ２と、局所特徴量を用いて各撮像画像に一緒に写っている複数の車両をそれぞれ検出して、少なくとも２つの検出領域をそれぞれ形成する物体検出部５と、一方の撮像画像に検出領域同士が重なっている部分が存在するが、他方の撮像画像では対応する検出領域同士が重なっていないときに、一方の撮像画像上の検出領域と他方の撮像画像上の検出領域との間の対応度を求める対応度検出部７と、当該対応度に基づいて、撮像画像上で重なっている各車両の前後関係を判定する前後判定部８と、局所特徴量を用いて撮像画像上での車両の隠れている部位を特定する隠れ部位特定部９とを有している。 （もっと読む）

【課題】原稿（文書）の内容の漏洩を防止するため経済的に原稿を加工する画像処理装置及び原稿破棄方法。
【解決手段】画像入力部１によって原稿の画像を読み取って原稿画像データを入力する。画像処理部２０５によって、原稿画像データに基づいて、原稿の情報の判読を妨げるため原稿を選択的に塗りつぶすための上書き画像データを生成する。画像出力部２によって、原稿の画像が読み取られた面に上書き画像データをプリントする。上書き画像データは、例えば、原稿画像データ中の文字である可能性の高い、所定閾値より輝度の低い画素を抽出し、抽出した画素を膨張させる処理によって生成される。 （もっと読む）

【課題】予め複数のハ−ドウェアを用意することなく、複数のブロックサイズの探索処理を実施することができる動き補償予測装置を得ることを目的とする。
【解決手段】参照画像メモリ制御部１が可変ブロックサイズの参照画像を切り出す毎に、その参照画像と入力画像を比較して、その参照画像及び入力画像を構成している画素毎の差分絶対値の総和を算出する総和算出手段を設け、その総和算出手段により算出された差分絶対値の総和の中で、差分絶対値の総和が最小になる参照画像に対応する動きベクトルを生成する。 （もっと読む）

【課題】ノイズの誤検知や濃度差の低いエッジの検知漏れを防止し、確実なエッジ検出を可能とする。
【解決手段】しきい値算出部２が、注目画素を含む所定範囲内における画素データに基づきしきい値を決定し、２値化部３が、画素ごとに決定されたしきい値を用いて、各注目画素の画素データをそれぞれ２値化して２値データを作成する。パターン判別部５が、この作成された２値データに基づき、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置するか否かを判別する。 （もっと読む）

【課題】標準パターンを位置検出パターンと角度検出パターンとに分割し、対象画像の位置と回転角度とを個々に求めることにより、回転角度の正確な検出を可能とする。
【解決手段】標準パターンが、対称中心となる代表点の周りにおいて許容された回転では形状変化を生じない位置検出パターンと、代表点の周りでの回転により位置変化を生じる角度検出パターンとに分離される。位置検出部６では、対象画像を位置検出パターンと比較することにより標準パターンとマッチングする候補の位置を対象画像から検出する。角度検出部７では、標準パターンとマッチングする候補に対して標準パターンの代表点の周りで対象画像と角度検出パターンとを比較することにより標準パターンに対する候補の回転角度を検出する。 （もっと読む）

【課題】物体検出対象となる画像に含まれる物体の画像を検出する物体検出装置で、ＴＶカメラの光軸方向や画角が変化した場合においても、正確な物体検出を行う。
【解決手段】物体検出対象画像視野変化検出手段が物体検出対象となる画像の視野に関する変化（光軸方向や画角の変化）を検出し、検出条件設定手段が物体検出対象画像視野変化検出手段により検出される変化に基づいて、物体の画像を検出するために使用される検出条件を設定し、物体画像検出手段が検出条件設定手段により設定される検出条件を使用して、物体検出対象となる画像に含まれる物体の画像を検出する。 （もっと読む）

【課題】実在することができない領域と判断された後は、グレースケール領域特定処理を実行しないようにすることで、演算処理負荷を軽減して、歩行者等の障害物であるか否かを判断するための演算時間を可能な限り短縮する障害物検出システム、障害物検出方法及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】車両の周辺を撮像する複数の撮像装置から取得した画像データから所定の輝度より高い高輝度領域を選択する。選択された高輝度領域の周囲領域に、障害物が存在する候補領域を特定するマスク領域を単位領域ごとに設定し、設定されたマスク領域及び高輝度領域を含む障害物候補領域の縦横の絶対寸法を算出して所定の範囲内であるか否かを判断する。所定の範囲内である場合、マスク領域を含む障害物候補領域の周囲領域に、さらにマスク領域を単位領域ごとに設定し、所定の範囲内でない場合は演算処理を終了する。 （もっと読む）

【課題】画像中に複数領域が存在する場合においても、少ない計算量で高速に画像中の矩形を検出できる内接矩形検出装置を提供する。
【解決手段】入力画像から階層画像を生成しその階層数を出力する収縮階層画像生成部１と、前記階層画像から背景色以外の１色以上を有する階層画像のうち最下層を対象階層番号として出力する対象階層画像決定部２と、前記対象階層番号に対応する階層画像の各色領域においてマスクを走査して背景色以外の１つの色領域内に留まる面積最大のマスクサイズとマスク中心を決定する最大矩形検出部３と、前記マスクサイズとマスク中心を入力画像上でのサイズ、中心に変換して夫々復元矩形縦横サイズ、復元矩形中心位置として出力する矩形復元部４と、前記復元矩形縦横サイズ、復元矩形中心位置を用い、前記領域色内に留まるうちは入力画像上で拡大させて更新し出力する復元矩形拡大部５と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 画像内の個体の数を推定する個体数推定方法を提供する。
【解決手段】 個体数推定方法は、捕捉されたシーンの画像の少なくとも一部内の複数の画像位置について、個体の少なくとも部分的なアウトラインのテンプレート表現との位置及び角度の対応関係を示すエッジ対応値を生成するステップを有する。エッジ対応値を解析し、複数の画像位置のそれぞれが、個体の画像の少なくとも一部に貢献しているか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】ユーザのプライバシーを確保しながら、ユーザの負担を軽減することができるとともに、ユーザに的確な指示を与えることができる動作指示装置を提供する。
【解決手段】プロジェクタ１１は、ユーザに対して複数のスポット赤外光を投影し、ビデオカメラ２１ａ，２１ｂは、ユーザの表面に投影された複数の赤外光点を撮影し、３次元位置検出部２２及び３次元位置復元部２３は、撮影された複数の赤外光点の位置を基にユーザの表面の３次元位置分布を検出し、姿勢推定部２４は、検出された３次元位置分布と、分布データベース２５に記憶されている基準３次元位置分布とを比較してユーザの姿勢を推定し、動作推定部３０は、推定された姿勢と、動作データベース３１に記憶されている姿勢とを比較してユーザの動作を推定し、音声出力及び映像表示部３２は、動作指示情報データベース３３を参照して、推定された動作の次に行うべき動作に関する指示をユーザに提示する。 （もっと読む）

【課題】並列演算処理によりラベリング処理が高速化され、分割領域をまたがる連結領域の異なるラベル値を統一する特別処理を不要とするラベリング処理装置を実現する。
【解決手段】２次元の２値画像データ領域内で、連結領域に対してラベル付けを行うラベリング処理装置において、画素縦２行横ｍ列または縦ｍ行横２列（ｍは２以上の整数）で構成される、第１走査マスクから第（Ｍ−１）走査マスク（Ｍは２以上の整数）までの互いに異なる走査マスクの何れとも異なる、第Ｍ走査マスクを参照してラベル付けを行う第Ｍラベル演算処理手段までの、Ｍ個のラベル演算処理手段を備え、Ｍ個のラベル演算処理手段が、前記２値画像データ領域内の第（Ｍ×Ｎ）ライン（Ｎは０以上の整数）から第（Ｍ×Ｎ＋Ｍ−１）ラインまでの各ラインに順に対応付けられ、かつＭ個のラベル演算処理手段のそれぞれが、各ライン上の画素のラベル付けを行う、Ｍ個のラベル付け処理を同時に行う。 （もっと読む）

【課題】画像内の色分布の相対的な関係に関わらず、高い精度でモデル画像との相関値が高い領域を特定する画像処理装置、画像処理方法、そのプログラム、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供する。
【解決手段】判定対象領域ＯＢＪは、赤色濃淡画像３０Ｒ、緑色濃淡画像３０Ｇおよび青色濃淡画像３０Ｂの組合せからなる。ＣＰＵ部は、３つの濃淡値行列を判定対象領域ＯＢＪにおける画素位置と一意に対応付けられた単一の第１のデータ配列４０に変換する。そして、ＣＰＵ部は、モデル画像を同一の所定の規則に従い変換した単一の第２のデータ配列との正規化相関値を算出し、その正規化相関値が所定のしきい値を超過しているか否かに応じて、モデル画像と合致するか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】与えられた画像に所定の被写体の像が含まれるか否かを適切に判定できる画像処理装置及び画像判定方法と、そのような画像処理装置において実行されるプログラムを提供する。
【解決手段】撮像画像のエッジが強調され、このエッジ強調された画像に含まれる画素の値に基づいて、撮像画像に含まれるエッジの強度及び／又は量に関する評価値Ｅｖが取得される。そして、この取得された評価値Ｅｖに基づいて、撮像画像に所定の被写体ＦＧの像が含まれるか否かが判定される。これにより、撮像画像に所定の被写体ＦＧの像が含まれているかどうかを、人のあいまいな判断に頼らず的確に判定することが可能になる。また、評価値Ｅｖに応じて、被写体ＦＧの有無だけではなく、その被写体ＦＧの像が所定の用途（例えば生体認証のテンプレート用画像）に相応しいものであるかも判定できる。 （もっと読む）

【課題】同一の被写体を撮影して得られた複数の撮影画像の対応付けにおける信頼性を高める。
【解決手段】画像処理装置１００は、同一の被写体を撮影して得られた複数の撮影画像の各々を同一の縮小比率（例えば、1/2）で縮小し、縮小によりサイズが規格化された撮影画像のうち、１枚の画像１から特徴点を抽出する。そして、特徴点が抽出されていない他の画像２について、当該抽出された特徴点に対する対応候補点の領域を設定し、当該領域内の対応候補点毎に、特徴点を含む近傍領域の画像パターンと、対応候補点を含む近傍領域の画像パターンとの適合度を評価し、その適合度が極大となる撮影画像の位置情報に基づいて、画像１から抽出された特徴点に対する画像２における対応点を特定する。 （もっと読む）

【課題】可視光を用いた、照度差の激しい場所での物体を、高い精度で検出・認識し、その結果を報知する。
【解決手段】 ビデオカメラ２００で撮像された画像データはビデオキャプチャ部１０４でデジタル画像データに変換され、高輝度部が検出され、遮光マスクパターンが生成される。次に、高輝度部分をマスクすることにより、画質の劣化を防ぎ、以後の画像処理を可能とする画像がビデオカメラ２０１で撮影される。ＣＰＵ１００は、撮像された画像から画像処理により、外形を検出し、その中の対象物と成り得るオブジェクトの候補を抽出する。全体の画面から検出、切出された対象物を認識することができた場合には、その出力メッセージを、外部ＡＶ出力装置３００から出力する。３次元的な距離計算は左右画像から対応点、対応 線分、対応領域を見つけることにより行う。 （もっと読む）

【課題】小さな文字と網点の切り分けが容易で、低線数網点を良好に検出することにより画像品質の向上を図る。
【解決手段】入力された画像データに対して設定したマトリックスの中心画素の濃度がマトリックス内で最大または最小であるか否かを検出し、前記中心画素に対して前記マトリクス中で対称の位置にある全ての対となる画素の濃度の各々の平均値と前記中心画素の濃度の差の絶対値が予め設定した閾値より大きいか否かを判定し、最大あるいは最小濃度と検出され、前記閾値より大きいと判定された中心画素を極点画素とし、極点画素と極点画素の周期が一定の値以下であるときに、極点画素を無効とし、注目の２次元領域の極点画素数とその周囲の２次元領域の極点画素数の関係から当該注目画素を含む近傍データを低線数網点部として検出する。 （もっと読む）

【課題】 広い監視範囲をカバーするために、移動し続ける移動体上に搭載したカメラにより監視を行い、撮影画像の中から動く物を検知して、移動体によるパトロールを可能にする。
【解決手段】 本発明は、間隔をあけて移動体に取り付けた複数のカメラを用い、カメラの向きとシャッターのタイミングを調整することにより、前カメラがシャッターを切った地点に、後カメラが来たときにシャッターを切るように構成し、等価的に、同一地点からの同一アングルの時間差をおいた複数画像を得る。これら複数画像の位置合わせを行ない、位置合わせを行った画像の差分を取り、この差分に基づき、画像中の動く物体を検出する。 （もっと読む）