【課題】本発明は、重心点追跡方法に要求されるターゲット抽出方式中、ターゲットと背景の統計的な特性を利用して各々を分離するアルゴリズムと関連したターゲット抽出装置とその方法および前記方法を実現するプログラムが記録された記録媒体を提供する。
【解決手段】本発明は、入力映像からターゲット領域を抽出するターゲット領域抽出ステップ；ターゲット領域の大きさを考慮して、入力映像から背景領域を抽出する背景領域抽出ステップ；およびターゲット領域と背景領域を基礎に入力映像からターゲットを抽出するターゲット抽出ステップを含むことを特徴とする。本発明によれば、ターゲット領域と背景領域の効果的な分離が可能となり、ターゲット抽出性能の信頼性を向上させることができる。 （もっと読む）

【課題】測位センサーを用いなくても、空間における変化領域を精度良く検出すること。
【解決手段】変化領域検出装置１０は、入力画像（撮像画像）の特徴点の中から参照画像を決定するために用いる特徴点を選択する対応点探索用特徴点選択部１３と、入力画像の特徴点と参照画像の特徴点との中から幾何変換パラメータを算出するために用いる特徴点を選択する幾何変換パラメータ算出用特徴点選択部１８と、入力画像の特徴点と参照画像の特徴点との中から撮像画像と参照画像との類似度を求めるために用いる特徴点を選択する類似度算出用特徴点選択部２０と、を有する。 （もっと読む）

【課題】画像監視にて強盗が従業員に金庫を開けさせた上で盗みを働く異常行動を検知する。
【解決手段】人物追跡部２２０は、監視画像において金庫近くにいる人物をそれぞれ追跡する。金庫錠センサは金庫が施錠状態であるか解錠状態であるかを検知する。解錠者特定部２２１は金庫が解錠状態へ変化したときに金庫に最も近い位置にて追跡されている人物を解錠者と特定する。異常判定部２２２は、解錠者が特定されてから金庫が施錠状態へ変化するまでの解錠期間中に、金庫に対する位置に関して解錠者以外の人物が解錠者と入れ替わる交代が生じた場合に異常を判定する。 （もっと読む）

【課題】動画から被写体を効率よく検出することを目的とする。
【解決手段】動画像の入力を受け付ける受信部と、動画像を構成するフレーム画像上の部分領域に被写体が存在する可能性を示す被写体尤度を算出する算出部と、動画像を構成するフレーム画像上における部分領域の位置を特定するための位置情報と、部分領域における被写体尤度とを、関連付けて記憶する記憶部と、記憶部に記憶された被写体尤度のうち、閾値よりも大きい被写体尤度に関連付けられた位置情報を用いて部分領域を切り出す切り出し部と、切り出し部により切り出された部分領域内の被写体を検出する検出部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】多数の利用者が個人単位で利用するプライバシーの保護を必要とする設備において、犯罪性をもつ、有責な行為や人的被害や物的被害などに対して、統合的かつ有効な監視が期待できる監視装置および挙動監視用プログラムを提供する。
【解決手段】人物を監視対象オブジェクトとして、当該監視対象オブジェクトの利用施設における利用エリアを撮影する単眼カメラ１１と、このカメラ１１で撮影したフレーム単位の画像をキャプチャするキャプチャ部１２と、このキャプチャ部１２でキャプチャした画像をもとに上記利用エリアに存在するオブジェクトの挙動（行動）を監視し、予め登録した特定の挙動パターンに該当する異常挙動の判定を行う画像処理部１３と、この画像処理部１３で異常挙動を判定したときアラームを出力するアラーム出力部１５とを具備する。 （もっと読む）

【課題】監視カメラで撮影した群集の映像から、汎用的に、定常／非定常を含む様々な状態を検出することができる監視システムを提供する。
【解決手段】監視システムＭＳは、群集の映像を撮影し入力する映像入力手段１と、入力した映像から、オプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手段２と、映像上の領域を、非定常判定する単位のブロックに区切っておく判定ブロック設定手段３と、各判定ブロック内で発生するオプティカルフローの属性を集計するオプティカルフロー属性集計手段４と、集計したオプティカルフローの属性から、当該判定ブロックの定常度を評価する評価指標を算出する定常度評価指標算出手段５と、評価指標の値から当該判定ブロックの非定常状態を判定する非定常状態判定手段６と、判定した定常もしくは非定常状態を、映像上に描画しモニタもしくは記録手段に出力する出力手段７とを備えている。 （もっと読む）

【課題】タクシー運転手の目視による乗客探しは、運転しながら通行人に乗車意思があるか否かを確認しており、見落としの可能性があった。
【解決手段】自車両前方を撮影する撮影手段３と、この撮影手段３が撮影した映像中の人物の顔を認識する顔認識手段７ｂと、撮影手段３が撮影した映像中の人物の腕を認識する腕認識手段７ｃと、顔認識手段７ｂおよび腕認識手段７ｃの認識結果に基づいて自車両前方の人物がタクシー乗車希望者であるか否かを判定する判定手段８とを備え、判定手段８が、撮影手段３が撮影した映像中の人物について、ステップＳ３４に示すように、顔が自車両であるタクシーを向いていると顔認識手段７ｂが認識し、かつ、腕が上がっていると腕認識手段７ｃが認識したときに、タクシー乗車希望者であると判定する。 （もっと読む）

【課題】監視対象が多数の場合であっても、監視対象の識別及び行動把握を容易に行うことができる行動監視システム、行動監視プログラム、及び行動監視方法を提供すること。
【解決手段】監視対象Ｔの光学像が入力される撮像部、監視対象Ｔと背景とを分離して監視対象Ｔの各特徴量を算出する特徴量算出部、特徴量から監視対象Ｔの各移動軌跡を算出する移動軌跡算出部、監視対象Ｔの所定部位の３次元位置座標を算出する位置座標算出部、所定部位の３次元位置座標に基づき、所定部位の移動速度及び移動方向を算出、所定部位の各動作軌跡を算出する動作軌跡算出部、特徴量及び３次元位置座標がステレオカメラ４間で類似する移動軌跡を繋げて、監視対象Ｔ毎の統合移動軌跡を生成する移動軌跡統合部、特徴量及び３次元位置座標がステレオカメラ４間で類似する動作軌跡に対して、監視対象Ｔ毎の統合動作軌跡を生成する動作軌跡統合部、を備えている。 （もっと読む）

【課題】ジェスチャの予測情報を用いて、適切なジェスチャフィードバックを行うことが可能な、ジェスチャ認識装置、ジェスチャ認識方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】所定の入力期間内に入力される一連のジェスチャ情報に基づきジェスチャを認識する認識処理部１７と、一連のジェスチャ情報のうち途中まで入力されたジェスチャ情報からジェスチャを予測するジェスチャ予測部１９と、ジェスチャの予測結果に関する予測情報をユーザに通知する予測情報通知部２１とを備える。ユーザＵは、予測情報の通知を通じて、ジェスチャ情報の入力を継続することで、どのようなジェスチャが認識されうるかを確認することができる。 （もっと読む）

【課題】被写体領域の抽出にかかる処理負担の軽減及び被写体領域以外の領域の抽出の防止を図る。
【解決手段】撮像装置１００であって、背景内に被写体が存在する被写体存在画像から被写体を検出する被写体検出部５ｂと、当該被写体存在画像内で、検出された被写体が包囲される被写体包囲領域を設定する被写体枠設定部５ｄと、設定された被写体包囲領域を被写体領域抽出処理の処理対象とし、この被写体包囲領域から前記被写体が含まれる被写体領域を抽出する被写体抽出部５ｅとを備えている。 （もっと読む）

【課題】適応的な背景モデルを用いた背景差分法による動体検知で、検知結果の正誤を好適に判定できるようにする。
【解決手段】時間的な変化を勘案した背景情報を用いる背景差分法によるイベント検知と、その時点の背景情報との組を記録するとともに、検出のイベントと背景情報の組を表示することで画像解析結果を容易に判定できるようにする。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる動体の物体の画像部を検出する物体検出装置で、閾値を適切に設定する。
【解決手段】画像のフレームに複数の領域を設定し、設定された複数の領域のそれぞれ毎に、画像に関する時間的な変化の度合いを表す値を検出し、検出された値が例えば設定された閾値以上である場合に動体の物体の画像部を検出する。また、動体の物体の移動方向を複数の領域において決定し、決定された動体の物体の移動方向に基づいて、動体の物体が存在する位置に対して、動体の物体の移動方向の側とは反対の側の領域における閾値を高めるように制御する。 （もっと読む）

【課題】速い動きで移動する追跡対象であっても、その激しい動きに対応した高精度な事前確率分布の作成を行うこと。
【解決手段】外部の観測装置が測定する前記観測対象に関する観測情報を入力し、前記観測対象の基準設定値を事前確率分布が示す前記観測対象の状態に変更して、当該変更した基準設定値と前記観測情報とを照合してこの照合誤差に基づいて観測尤度を算出し、当該観測尤度に応じた重み付けを前記状態事前確率分布に行い事後確率分布を作成する事後確率分布推定部と、前記事後確率分布によって表わされる複数のパーティクルの重みを閾値処理することにより補間部分が検出された場合、過去の前記状態情報と前記事後確率分布に基づき、前記保管部分の前記状態情報を算出する欠損軌跡推定部とを備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】汎用識別器を、特定のシーン、この識別器がトレーニングされたときには未知であるか又は利用可能でなかった特定のシーンに適応させることができるトレーニング方法を提供する。
【解決手段】汎用識別器が、特定のシーン内のオブジェクトを検出するように適応される。特定のシーンは識別器が汎用トレーニングデータを用いてトレーニングされたときに未知であった。カメラが、特定のシーンのフレームのビデオを取得する。ビデオ内のフレームを用いて特定のシーンモデルのモデルが構築される。識別器はモデルに適用され、負の例が選択される。そして、新たな負の例がトレーニングデータに付加される一方で、不確実性基準に基づいて、トレーニングデータから既存の負の例の別のセットが除去される。選択された正の例もトレーニングデータに付加され、識別器はシーン固有の識別器を得るための所望の精度レベルに達するまで再トレーニングされる。 （もっと読む）

【課題】固定カメラにおいて撮影された動画像を用いて、撮影範囲の領域における物体の移動や静止等の変動を数値化・検出して経営管理等に役立つ技術を提供する。
【解決手段】繁忙検知システム１０は、監視カメラ３０で撮影した撮影範囲４５の動画像（複数フレーム）をもとに、フレームの各エリアの画素値ヒストグラムを含む学習データ５１を作成する学習データ作成部１２と、フレームの各エリアの画素値ヒストグラムを含む検知対象データ５２を作成する検知対象データ作成部１３と、学習データ５１と検知対象データ５２を比較してエリア毎に距離値を計算する距離計算部１４と、エリア毎の距離値に基づき、撮影範囲の領域における物体の変動による繁忙の度合いを示す繁忙度を計算し、当該繁忙度をもとに繁忙箇所を検出する繁忙情報計算部１５と、を有する。 （もっと読む）

【課題】空間的な連続性を確保した人物対象の検出を行うこと。
【解決手段】時系列に連続する画像データの画像内に存在する移動対象を当該画像データの分散値に基づき検出する画像処理装置において、前記時系列に連続する画像データに基づき画素毎の分散値を算出するとともに、各画素の分散値に対して当該画素の周辺にある画素の分散値に応じた割合で当該画素の分散値を膨張させる膨張処理と、各画素の分散値に対して当該画素の周辺にある画素の分散値に応じた割合で当該画素の分散値を収縮させる収縮処理を行い、前記膨張処理および収縮処理がなされた分散値を含む分散値画像データを生成する分散値画像生成部と、を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】 処理負担を増大せずに、追跡対象の移動を正確に反映しない動線を作成するという誤った動線の作成を軽減できる動線作成装置及び動線作成方法を提供する。
【解決手段】 追跡対象の移動軌跡を表す動線を作成する動線作成装置１は、画像フレームから追跡対象を検出して、追跡対象の検出領域を含む検出結果情報を生成する物体検出部２０と、検出結果情報に基づいて、該追跡対象の状態を判定する状態判定部５０と、状態判定部５０にて判定された状態に対応する方法で検出領域を用いて、追跡対象の基準点を作成する基準点作成部６０と、複数の画像フレームについて作成された複数の基準点を結んで、追跡対象の移動軌跡を表す動線を生成する動線作成部７０とを備えている。 （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】画像と映像における物体を検知する物体検知方法と物体検知装置を提供する。
【解決手段】物体検知方法は、各種物体検知方法で得られた各種検知結果を取得し、物体検知方法ごとの所定検知精度に応じて該検知方法に対応する検知結果の確率を設定し、現在のフレームを含む複数のフレームの移動物体の検知結果から現在のフレーム画像における各画素の移動頻度を示す移動頻度分布図を算出し、移動頻度分布図により前フレームから検出した物体をフィルタリングしてフィルタリング後の前フレームの検知結果を取得し、各種検知結果と前記フィルタリング後の前フレームの検知結果とのオーバーラップにより各種検知結果の確率を更新し、更新された各種検知結果の確率に基づいて最後の物体リストを決定する工程を含む。 （もっと読む）