【課題】本発明は、対象検知方法及び該方法が用いられる対象検知システムを提供する。
【解決手段】該方法は、同一シーンの深度図を撮像するとともに、撮像した深度図に基づいて該シーンの視差図を算出し、得られた視差図に基づいて前記シーンのＶ−視差図を取得し、Ｖ−視差図において道路に対応する斜線を検知するとともに、該斜線により視差図から道路を抽出することで、道路を含まないサブ視差図が得られ、Ｖ−視差図において縦線を検知し、前記サブ視差図から検知された各縦線に対応する全ての点を対象サブ視差図として抽出し、視差距離が所定値未満になり且つ重畳領域の比率が所定の閾値を超えた任意の対象サブ視差図同士の矩形フレームを１つの矩形フレーム対象領域に併合する。 （もっと読む）

【課題】映像信号の動きベクトル算出のための演算量を著しく低減するとともに、固定小数点処理をし易くする。
【解決手段】動画像の画像ブロック毎の動きベクトルを算出するために、３次元で定義された一〜三番目の固有値λ１〜λ３のうち、固有値λ１，λ２は近似する静止画の固有値λ'１，λ'２を代用することで、２次固定方程式で求め、精度を必要とする固有値λ３は、通常の分散式で求めている。このように、３次固定方程式を用いることなく動きベクトルを求めることで、演算量を少なくして時間内の処理と動きベクトルの算出精度を向上させることが可能となる。 （もっと読む）

【課題】移動する測定対象物が加速、減速した場合であっても該測定対象物の速度を高精度に測定することが可能な動き検出装置を提供する。
【解決手段】撮像部１１で撮像される画像の各画素に、測定対象物の測定対象物が存在した場合に、投票値を付与する。そして、積算された投票値が増加する場合には、測定対象物は減速しているものと判断し、他方、積算された投票値が減少する場合には、測定対象物は加速しているものと判断する。そして減速している場合には、特徴領域に対応する画素の投票値に、所定の補正値を加算することにより、実際の速度を反映した投票値に補正する。また、減速している場合には、特徴領域に対応する画素の投票値から所定の補正値を減算することにより、実際の速度を反映した投票値に補正する。 （もっと読む）

【課題】大規模画像データベースから特定の平面オブジェクト検索をする。
【解決手段】クエリ画像からの特徴をセグメントまたはポリゴンとしてグループ化する（７００）。後続の変換においては少なくとも２つの特徴を利用する。セグメントまたはポリゴンの変換を実行してクエリ画像に対するインライア特徴を判定する（７０１）。変換は、ハフ変換であってもよい。クエリ画像のインライア特徴を、対応する登録画像のインライア特徴と比較する（７０２）。比較は、パラメータ空間またはハフ空間で行なってもよい。 （もっと読む）

【課題】物体を識別するための計算量を低減すると共に、識別性能を向上させることができる物体識別装置を提供する。
【解決手段】学習処理部４は、コードブックの各小領域画像パターンにつき、物体のクラス番号及び位置情報と出現確率との関係を表す関数テーブルを生成し、各クラス間における特徴量の共用度を表すシェアリングマトリクスを求め、特徴量が類似するクラス同士をまとめた樹形図を作成し、小領域画像パターン毎に樹形図の各ノードの重みを計算する。認識処理部７は、カメラ２で取得した撮像画像データをコードブックと照合し、複数の小領域画像パターンのうち最も近い小領域画像パターンを選択し、その小領域画像パターンについて重みが閾値以上となるノードの中で重みが最も小さいノードに係るクラスを抽出し、そのクラスに対して小領域画像パターンの位置情報を投票して、物体を認識する。 （もっと読む）

【課題】画像からテキスト筆画画像を抽出する方法及び装置を提供する。
【解決手段】本発明の１態様によれば、画像からテキスト筆画画像を抽出する方法は、画像のエッジ情報と勾配情報を取得し、取得されたエッジ情報と勾配情報に予め設けられた強調処理を行うことにより、画像においてテキストに関するエッジ情報と勾配情報を強調し、強調されたエッジ情報と勾配情報に対応するテキスト筆画画像を取得することを含む。 （もっと読む）

【課題】顔画像認識の処理の高速化及び登録作業の簡単化が可能な顔画像認識装置及び顔画像認識プログラムを提供することを課題とする。
【解決手段】映像中の人物の顔を認識する顔画像認識装置２０であって、認識対象となる人物の正面の向きの顔画像の人物特定テンプレート及び多数の人物の目標とする正面以外の向きの平均的な顔画像の人物不特定テンプレートが登録されたテンプレート格納手段２４と、映像から人物の顔が写っている顔領域を抽出する顔領域抽出手段２２と、抽出された顔領域の特徴を抽出し、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている人物の顔を認識すると共に、顔領域の特徴とテンプレート格納手段２４に登録された人物不特定テンプレートとを照合して、顔領域に写っている認識した人物の顔の向きを追跡する顔認識手段２３とを有することにより上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】二画像間で同一オブジェクトの対応付けを行うために用いる特徴量を精度よく低処理コストで生成できるようにする。
【解決手段】特徴点検出処理部は、画像から特徴点を検出する。特徴量生成処理部は、検出した特徴点の位置を基準とした局所領域内における二画素の画素差分値を閾値と比較して、比較結果を示す二値化情報を特徴点に対応する特徴量の一成分として生成する。二画像間で特徴量が類似する特徴点の検出を行い、検出された特徴点の対応関係から同一オブジェクトの対応付けを行う。比較結果を示す二値化情報を特徴量の一成分として用いることで、二画像間で同一オブジェクトの対応付けを行うために用いる特徴量を精度よく低処理コストで生成できる。 （もっと読む）

【課題】検定データが充分に存在しないような場合でも、データ中に含まれている特徴からパターン識別に適した特徴を、少ない処理コストで選択できるようにする。
【解決手段】識別対象を含む学習用のデータを用いて、識別器によって識別対象を識別するのに用いるべき特徴を選択する特徴選択装置は、学習用のデータから複数の部分データを抽出し、抽出された複数の部分データの各々を識別器によって処理させることで得られた識別値を、複数の部分データの各々についての特徴として取得する。特徴選択装置は、取得された特徴を、識別器により定義される識別空間での識別度に基づいて評価し、評価の結果に基づいて、複数の部分データについて算出された複数の特徴から、識別対象の識別に用いるべき特徴を選択する。 （もっと読む）

【課題】ＣＮＮ等のような複数の特徴を利用したパターン識別装置において、性能の劣化を抑えて処理を高速化できるようにする。
【解決手段】複数の特徴量を算出し、当該複数の特徴量を用いて空間内の特定のパターンを識別するパターン識別装置であって、前記特徴量を算出する算出手段と、前記特徴量を算出する位置を走査する走査手段と、前記走査手段の走査パターンを指定する指定手段とを有し、前記指定手段は、算出する特徴毎に前記走査パターンを指定することを特徴とする装置である。 （もっと読む）

【課題】２つの図形の位置関係を容易に決定できる方法を提供する。
【解決手段】本明細書に開示する自動車運転模擬装置１０は、文字盤図形２０の座標データ及び数字図形２１ａ〜２１ｒの座標データを入力する入力部１０ｄと、入力した文字盤図形２０の座標データから文字盤図形２０の重心Ｃの第１重心座標を求め、且つ、入力した数字図形２１ａ〜２１ｒの座標データからこれらの数字図形２１ａ〜２１ｒの重心の第２重心座標を求め、且つ、第１重心座標及び第２重心座標に基づいて、文字盤図形２０と数字図形２１ａ〜２１ｒとの間の位置関係を決定する演算部１０ａとを、備える。 （もっと読む）

【課題】照明による影やハレーションに対する耐性が高く、指領域と爪領域を正確に分離できる爪領域検出方法および装置ならびにネイルアートシミュレータを提供する。
【解決手段】指領域分離部２０１は、手指の画像を指領域とその背景領域とに分離する。指軸検出部２０２は、指領域の対称軸を指軸として検出する。軸対称平滑化部２０３は、前記指軸を中心に軸対称の位置関係にある画素ペアの画素値を平滑化する。爪領域抽出部２０４は、軸対称で画素値を平滑化された指領域を、その輝度を代表できる画素値に基づいて爪領域と肌領域とに分離して爪領域を抽出する。ネイル画像重畳部２０５は、抽出された爪領域にネイルアート画像を重畳表示することでネイルアートをシミュレートする。 （もっと読む）

【課題】 紙片を高精度に識別する，紙片登録・識別装置および方法を提供する。
【解決手段】 紙片登録装置と紙片識別装置とからなる紙片識別システムにおいて、紙片登録装置は、紙片から特徴量を抽出する第１の特徴量抽処理出部と、第１の特徴量抽出処理部により抽出された特徴量に関する情報を紙片に印刷する印刷部とを有し、紙片識別装置は、紙片から特徴量を抽出する第２の特徴量抽処理出部と、紙片から前記印刷部により紙片に印刷された特徴量に関する情報を取得する特徴量取得部と、特徴量に関する情報から特徴量を抽出する特徴量復号化部と、特徴量復号化部により抽出された特徴量と第２の特徴量抽出部により抽出された特徴量との類似度を判定する類似度計算部とを有する。 （もっと読む）

【課題】人の部位の状態を画像から推定することができる人検出装置を提供すること。
【解決手段】人検出装置１００は、評価画像から人の所定の外形を取得する評価部４３０と、人の所定の外形と人の所定の部位の状態との関係を示す推定モデルに基づいて、評価画像から取得された所定の外形から、評価画像に含まれる人の所定の部位の状態を推定する肩位置計算部４４０および向き推定部５００とを有する。所定の外形は、例えば、人の頭部および肩部の外形の全部または一部の形状および位置であり、所定の部位の状態は、例えば、肩部の位置および向きである、 （もっと読む）

【課題】ウインドウを用いて画像の評価値を算出する際に、処理時間の増大を回避しつつ、ウインドウの大きさの変更に容易に対応する。
【解決手段】ラスタスキャンの順番に従って移動するウインドウに含まれる複数の画素のそれぞれを示す複数の画素データのそれぞれに、当該画素のウインドウ内の位置に応じて相互に異なる複数の関数のそれぞれを適用することによって算出した複数の値の和をウインドウの位置毎に評価値として算出する計算装置であって、画像を構成する複数の画素のそれぞれを示す複数の画素データのそれぞれをラスタスキャンの順番に従って１つずつ受け付けて複数の関数のそれぞれを適用して複数の値のそれぞれを算出し、ウインドウに含まれる複数の画素のいずれかを示す画素データに、複数の関数のうち当該画素の当該ウインドウ内の位置に応じた関数を適用した値が算出される度に加算していくことにより、当該ウインドウの評価値を算出する。 （もっと読む）

【課題】第１の信号と第２の信号との間の相互計算を実行する信号処理方法を提供する
【解決手段】第１の信号を長さＭのより短いセグメントに分割するステップと、第１の信号のセグメントと第２の信号との複数の部分相互相関関数を得るステップと、部分相互相関関数を合成して合成相互相関関数を得るステップと、異常値検出又は異常値除去手法を適用し、乱れているか若しくは破損したセグメントを特定又は除去するステップとを含み、異常値検出手法は、部分相互相関が上記合成相互相関関数とコンセンサスしているか否かをチェックするために、個々の部分相互相関関数を合成部分相互相関関数と比較して、コンセンサスチェックを実行し、コンセンサスチェックに基づいて乱れているか若しくは破損したと特定されたものを用いることなく、部分相互相関関数を再合成し、乱れの少ない又は破損の少ない最終的な相互相関関数を得る方法。 （もっと読む）

【課題】部分的な画像データ間の類似度を正しく評価することのできる画像情報処理方法を提供する。
【解決手段】選択側の画像データにおいて検索キーとなる複数のオブジェクトを選択し、選択した検索キーとなるオブジェクトについて位置属性以外の各属性を取得して、これら各属性間の特徴量の差を表わす距離を算出し、検索キーとなるオブジェクト間の特徴量の差を表わす距離を算出し、検索キーとなるオブジェクト間の距離の総和を表わす割当によるコストを定式化し、既存画像データ中のオブジェクトについて位置属性を取得し、位置属性を取得したオブジェクト間の位置ズレによるコストを定式化し、オブジェクトの割当によるコストとオブジェクト間の位置ズレによるコストの和の最小値を数理計画問題として最適解を算出し、最適解の各変数値から画像データ間の特徴量の差を表わす距離を算出する。 （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】目標の広がりを抑制し、近接目標の検出を可能とする目標検出装置を得る。
【解決手段】センサ部１０１による観測画像の各画素の尤度比算出部１０３と、当該尤度比と１フレーム前の各画素のトラック・スコアとＶＳＭ値と追尾予測値を用いて現フレーム画像のトラック・スコアを算出するトラック・スコア算出部と、次フレーム画像での予測位置を算出する追尾処理部１０５と、現フレーム画像の各画素のＶＳＭ算出部１０６と、競合が発生した場合に、競合関係にある画素のうち初探知化条件を満たす画素の初探知化処理を行う初探知化処理部１０７と、現フレーム画像の各画素のＶＳＭ値の大きさに基づくトラック・スコアの補正処理を行うトラック・スコア補正部１０８と、補正処理された現フレーム画像の各画素のトラック・スコアに対して閾値処理を行って目標画素を検出する検出処理部１１０とを備えている。 （もっと読む）

【課題】マスキングを含む、重み付き相関を高速にかつ精度良く計算する。
【解決手段】FFTを用いて高速に演算する。テンプレート登録画像(テンプレート表示部１０２に表示)と、テンプレート側の重み(テンプレート側重み表示部１０３に表示)を持って、参照画像(参照画像表示部１０４に表示)と重み付きマッチングを行い、所定の閾値よりマッチングの評価値が高い位置（検知位置１０９の枠で表示）を検知する。重み付き相関はFFTを用いた高速な方法で行う。その他、参照画像側にも重みを付けることができ、FFTを用いた高速な方法で演算できる。 （もっと読む）