最初のビデオフレームのためにユーザから与えられた前景−背景制約情報を後続の複数のフレームに伝播させる方法により、動いている前景対象を最小限のユーザインタラクションで抽出する。ビデオマッティングは、最初のフレームに関するユーザ入力に基づく制約が各フレームについて見積もられたアルファマットを用いて後続の複数のフレームに伝播されて実行される。あるフレームのマットは、次のフレームのマットを見積もるために用いられるおおよその前景−背景区分に到達するために処理される。各フレームにおいて、伝播された制約は、対応するマットを見積もるためのイメージマッティング法により用いられる。対応するマットは、制約を次のフレーム等に伝播させるために用いられる処理順内に存在する。
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【課題】処理時間やメモリ容量を増大させることなく効果的な流し撮り画像を取得する。
【解決手段】流し撮りにより連続して撮像された複数の画像Ｐ１〜Ｐ４を取得し、取得した複数の画像Ｐ１〜Ｐ４から基準画像Ｐ２を選択し、選択した基準画像Ｐ２を除く複数の対応画像Ｐ１,Ｐ３,Ｐ４の各々において動体領域を特定し、特定した動体領域が、特定されなかった非動体領域よりも位置合わせ量が多くなるように、複数の対応画像Ｐ１,Ｐ３,Ｐ４の各々を基準画像Ｐ２に位置合わせし、位置合わせされた複数の対応画像Ｐ１,Ｐ３,Ｐ４と基準画像Ｐ２とを合成して合成画像Ｃを取得する。 （もっと読む）

複数の画像に対して複数の深度マップを生成する方法は、第１の画像を受信するステップと、前記第１の画像により規定されるショットに関する情報を取得するステップと、第１のスキーマによって前記第１の画像に対する深度マップを生成するステップと、第２の画像を受信するステップと、前記第２の画像により規定されたショットに関する情報を取得するステップと、前記第１の画像と前記第２の画像との間の前記取得された情報の変化を検出するステップと、第２のスキーマによって前記第２の画像に対する深度マップを生成するステップとを有し、前記第２のスキーマは、前記第１のスキーマの複雑さとは異なる複雑さを持つ。前記方法は、第１及び第２の深度モデルにアクセスするステップを有することができる。一実施例において、前記第１のスキーマは、前記第１の深度モデルを有し、前記第２のスキーマは、前記第２の深度モデルを有し、第２の実施例において、前記第１のスキーマは、前記第１の深度モデルを有し、前記第２のスキーマは、前記第１及び第２の深度モデルの組み合わせを有する。
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【課題】筆記部材の移動履歴を特定して電子化する際における制約が低減される情報処理装置を提供する。
【解決手段】画像取得部３２は、撮像部により順次撮像される画像を取得する。比較画像内位置特定部３４は、画像取得部３２により取得される複数の画像のうちの基準画像と、基準画像とは異なる比較画像と、に基づいて、基準画像に含まれる位置特定画像に対応する比較画像内の位置を特定する。位置関係特定部３８は、比較画像内位置特定部３４により特定される比較画像内の位置と、位置特定画像の基準画像内における位置と、の関係に基づいて、基準画像の撮像時点における撮像部の位置と、比較画像の撮像時点における撮像部の位置と、の関係を特定する。移動履歴情報生成部４０は、位置関係特定部３８により特定される関係に基づいて、筆記部の筆跡を示す筆跡情報を生成する。 （もっと読む）

【課題】画像監視装置において、監視対象の人が背景と似た画像領域を生じると、検出されにくい。
【解決手段】天井カメラと壁カメラとで互いに異なる方向から撮影することで、互いに異なる背景画像中の人の像を取得する。壁カメラ画像における変化領域の画素９２を天井カメラ画像に射影してエピポーラ線９３を求める。エピポーラ線９３のうち画素９２と特徴が共通する領域９４を抽出し、当該領域９４の存在領域に基づいて射影領域９５を生成する。射影領域９５と天井カメラ画像における変化領域９６とを合成して合成変化領域９７を求め、当該合成変化領域９７に基づいて天井カメラ画像中の人を検出する。 （もっと読む）

【課題】外乱の発生を発報事象の出現と誤認して発報する誤報を抑えることができるとともに、外乱の発生中でも、発報事象が出現すれば、発報事象が出現している旨を発報することができるようにする。
【解決手段】外乱が発生していると判定された場合、変化領域検出部５により検出された変化領域の中で、外乱発生時監視不要領域内に存在している変化領域を遮蔽するマスク処理部８を設け、外乱が発生していないと判定された場合、変化領域検出部５により検出された変化領域を解析し、外乱が発生していると判定された場合、マスク処理部８により遮蔽されずに残っている変化領域を解析して、発報事象が出現しているか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】表情が変化した場合であっても高速かつ精度良く個人認証を行える個人認証技術の実現。
【解決手段】個人認証装置は、画像データを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された画像データに含まれる人物の顔領域を検出し、検出された顔領域から特徴データを検出する顔検出手段と、前記顔検出手段により検出された顔領域から表情を判定する表情判定手段と、複数の顔の表情ごとに、個人を認証するための特徴データが記憶された記憶手段と、前記表情判定手段により判定された表情に対応する特徴データを前記記憶手段から選択する選択手段と、前記顔検出手段により検出された顔領域の特徴データと前記選択手段により選択された特徴データとを比較することにより、個人を認証する認証手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】車両に搭載され、該車両側方の路側固定物を精度良く検出可能なガードレール検出装置を提供する。
【解決手段】距離画像センサにより、車両側方の判定対象物の距離画像を取得するとともに、車両の幅方向の走行位置に応じてテンプレート距離画像を生成し（ステップＳ５の処理を実行して）、該生成したテンプレート距離画像と該取得した距離画像とのマッチング度を算出し、該算出したマッチング度を基に判定対象物がガードレールか否かを判定する（ステップＳ１１乃至ステップＳ１３の処理を実行する）ようにした。 （もっと読む）

【課題】
本発明では、店舗や駐車場等に設置された監視カメラから得られる画像データを利用して、顧客動向の重要な情報である店舗等への入場者の数を計測する入場者管理システムを提供することを目的とする。
【解決手段】
本発明は、所定の間隔で画像データと共に、撮影した時刻を出力する監視カメラを備えた入場者管理システムであって、時刻に関して連続する２つの画像データの所定領域部分について、対応する画素毎に比較した結果に基づいて、画像データの所定領域の中で動く物体であって、該所定領域に入場した入場者を検出する入場者検出手段と、時刻に関して連続する２つの画像データ間における、入場者が検出された位置関係に基づいて、入場者をそれぞれ識別する入場者識別手段と、入場者識別手段により識別される入場者の数を計測する入場者数計測手段と、を有することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】
本発明は、それぞれが二次元的に配列された画素で表現された複数フレームからなる連続画像から特定種類のオブジェクトを検出するオブジェクト検出方法等に関し、画像上にあらわれる検出対象のオブジェクトを高速に検出する。
【解決手段】
連続画像を構成する複数フレームの中の異なるフレーム間の差分画像を作成する差分画像を作成し、その差分画像の各画素の周囲に広がる平均化領域内の平均的な値を該各画素の新たな値としたときの、その新たな値と閾値とを比較することにより探索画素を抽出し、画像上の探索領域に作用して検出対象のオブジェクトが存在する確率を表わす評価値を求めるフィルタを、差分画像上の、探索画素の周囲に広がる探索領域に作用させて評価値を求めさせ、その評価値と閾値とを比較することにより、検出対象のオブジェクトが存在する領域を抽出する。 （もっと読む）

【課題】対象物検出の信頼性を向上させる。
【解決手段】撮像装置は、時系列で並ぶ複数のフレーム画像を取得する。各フレーム画像に対して顔検出処理を行い、顔が検出された場合は顔を含む顔領域と顔周辺領域を抽出する。顔検出処理によって現フレーム画像から顔が検出されなかった場合、顔が検出された過去のフレーム画像内の顔領域に対応する候補顔領域を現フレーム画像内に設定する。そして、その候補顔領域と過去のフレーム画像内の顔領域との画像特徴の類似度を評価し（Ｓ３５）、類似度が基準類似度よりも高い場合は、現フレーム画像内に顔が含まれていると判断する（Ｓ３６）。基準類似度は、顔領域と顔周辺領域の画像特徴の類似度に基づいて設定し、その類似度が高いほど基準類似度を高く設定する（Ｓ３３）。 （もっと読む）

【課題】ＣＭＯＳのように撮像素子への電荷蓄積及び読み出しを素子行単位の走査で行う撮像装置を用い、フレーム間の動きベクトル検出により画像のブレを増幅させた見苦しい画像とすることなく、ブレを抑えた動画像を得ることが可能な撮像方法と装置を提供することが課題である。
【解決手段】現フレームにおける動きベクトルを、１つ前のフレームで求めた画面全体の動きベクトルに対応する動きベクトルを有する特定ブロックを含む、周辺ブロックの動きベクトルを参照して決定するようにした。 （もっと読む）

【課題】群衆の混雑及び滞留に関する情報を精度良く検知することができる混雑滞留検知システムを提供する。
【解決手段】観測箇所の映像データの画像特徴の空間的な変動度合を画像の乱雑度として求める画像乱雑度算出手段３と、物体の密集度合と画像の乱雑度との相関関係に基づいて、画像乱雑度算出手段３で求められた画像の乱雑度から、画像内に写る物体の混雑度を求める混雑度算出手段４と、画像乱雑度算出手段３により所定の乱雑度を超えて乱雑とされた画像内の領域の動的挙動を判定する移動判定手段５と、移動判定手段５により動的挙動が判定された領域の画像内に占める大きさに基づいて、画像内に写る物体の動きの滞留度を求める滞留度算出手段６とを備える。 （もっと読む）

【課題】原画像と鳥瞰画像のそれぞれで発生しやすいノイズを抑制し、車線の認識精度を向上する車線認識装置を提供する。
【解決手段】車線認識装置１０は、複数の異なる時刻における原画像を基に合成鳥瞰画像を生成する合成鳥瞰画像作成手段１３０と、原画像から車線区画線候補を検出する区画線候補検出手段１２０と、合成鳥瞰画像において車線区画線候補が区画線として適しているか否かを検定する区画線候補検定手段１４０とを有する。別の車線認識装置１１は、原画像から鳥瞰画像を作成する鳥瞰画像作成手段１０２０と、複数の異なる時刻における原画像を基に合成鳥瞰画像を生成する合成鳥瞰画像作成手段１０３０と、鳥瞰画像と合成鳥瞰画像とを基に第２合成鳥瞰画像を作成する第２合成鳥瞰画像作成手段１０４０と、第２合成鳥瞰画像から車線区画線の候補となる線の位置を検出する区画線候補検出手段１０５０とを有する。 （もっと読む）

【課題】 エッジ強調処理が施された画像データからサブピクセル精度で特徴位置を検出する。
【解決手段】 連続的に撮像した各フレーム中、フレーム番号ｎの画像データに対して、フレーム番号（ｎ−１）に対応するテンプレートを適用し、フレーム番号ｎのフレーム暫定特徴点位置を検出する。この撮像対象は、長方形の４個の各頂点に特徴位置を有する図形が描写されたプレートである。つぎに、フレーム暫定特徴点位置に基づいて、フレーム番号ｎの画像上の特徴位置に対応するテンプレートを生成する。その後にフレーム番号ｎの画像データにフレーム番号ｎに対応するテンプレートを適用して、フレーム番号ｎのフレーム特徴点位置を検出する。 （もっと読む）

【課題】カメラシステム、２次元画像情報、およびカメラから物体までの距離の様々な測定値の組合せを用いて、経時的な実世界物体の動的状態を推定するための方法を提供する。
【解決手段】２次元画像情報は、物体の見え方を用いて、物体の２次元位置のみならず、その２次元サイズおよび２次元サイズ変化をも追跡するために使用される。加えて、カメラから物体までの距離は、１つまたは幾つかの直接奥行き測定から得られる。２次元位置およびサイズ、ならびに物体の奥行きを相互に結合することにより、物体の３次元位置および３次元速度の改善された推定が得られ、したがって、動的視覚的場面解析用のカメラが搭載されたロボットまたは自動車のような移動するプラットフォーム上で使用することのできる、改善された実世界物体追跡システムが得られる。 （もっと読む）

【課題】映像の意味内容を考慮して映像のまとまりを検出することが可能な映像解析装置を提供する。
【解決手段】時系列に配列された複数のフレーム画像からなる映像を解析する映像解析装置であって、連続する２つのフレーム画像中の連続性の評価をフレーム画像より抽出される局所形状に基づく特徴量を用いて、２つのフレーム画像に同じ物体が存在するかを判断することによって行い、連続性の評価結果に基づいて映像を複数のセグメントに分割するセグメント作成部１３０と、フレーム画像から人物の顔画像を検出し、検出された顔画像の類似度に基づいてフレーム画像をグループ化する顔グループ作成部１４０と、セグメント作成部１３０により作成されたセグメントと顔グループ作成部１４０によるフレーム画像の分類結果に基づいて、セグメントの解析情報を作成する解析情報作成部１５０と、を備える映像解析装置１００が提供される。 （もっと読む）

【課題】監視場所の状況の判定および混雑度の判定を容易に行うことができる状況判定装置、状況判定方法、状況判定プログラム、異常判定装置、異常判定方法および異常判定プログラムを提供する。
【解決手段】撮像された画像の局所領域における輝度値の時間変化率を算出する局所画像変化率算出部１２０と、局所画像変化率算出部１２０で算出された時間変化率の、複数の局所領域に対するヒストグラムを解析して人の移動状況および／または人の混雑度を判定する状況判定部１７０とを備え、撮像された動画像または複数の静止画像を解析することにより人の移動状況および／または混雑度を判定する。 （もっと読む）

【課題】車室内の撮像画像を処理して乗員を検出する装置において、撮像時の車室内の明るさや入射光の影響を受けることなく、乗員を常時正確に検出できるようにする。
【解決手段】ドアが開いたことが検出（又は予測）されると(S110-YES)、車室内の撮像画像を取り込み基準画像として記憶する(S120)。次に、ドアが閉じられるまで車室内の撮像画像と基準画像とを比較することで、開いたドア近傍の座席位置で基準画像から変化した領域を検出する物体検出処理(S140)を実行し、ドアが閉じられると、その検出結果に基づき物体の有無を判定する(S160)。そして、物体があると判断すると、一定時間、上記と同様の手順で開閉されたドア近傍の座席位置で基準画像から変化した領域を検出して、その領域が動いているか否かを判断する物体検出処理(S180)を実行し、一定時間が経過すると、その判断結果に基づき座席位置に乗員が着座しているか否かを判断する(S200)。 （もっと読む）

【課題】動きベクトルの誤検出を防ぐこと。
【解決手段】映像特徴検出部４は、基準フレーム７１から１フレーム、１０フレーム、２０フレーム、３０フレーム離れた各フレーム間隔において、ブロックマッチング処理により、基準ブロックＢｎとの残差値Ｅｎが最小となる探索ブロックＢｍを探索し、各フレーム間隔における動きベクトルを検出し、検出された各動きベクトルを基に、４０フレーム間隔における動きベクトルを推定する。この際、映像特徴検出部４は、基準ブロックＢｎと、探索された探索ブロックＢｍとの間の移動量Ｖｎ及び残差値Ｅｎがそれぞれ所定の各閾値を超えたか否かを判断し、移動量Ｖｎ及び残差値Ｅｎが各閾値を超えた場合には、当該探索ブロックＢｍの検出データを上記動きベクトル推定処理に採用しないようにする。これにより、動きベクトルの確からしさを向上させ、誤検出を防ぐことができる。 （もっと読む）