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Fターム[5L096HA03]の内容

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【課題】 従来の印刷効果の合成方法においては、ユーザは印刷装置で様々な設定を行う必要があり、手間がかかるという課題があった。本発明は特別な装置を用いることなく、かつ手間のかからない画像合成システムを提供することを目的とする。
【解決手段】 本発明に関する画像合成システムにおいては、撮影直前の被写体の動きに応じて自動で合成用画像を付加することによって、画像合成用の特別な操作をせずに画像合成を行うことを特徴とする。 (もっと読む)


【課題】監視空間内での急激な照度変動が生じても、その照度変動を侵入物体として誤検出することを防止できる侵入物体検知装置を提供する。
【解決手段】侵入物体検知装置1は、監視空間を撮像して監視画像を生成する撮像部10と、複数の監視画像の各画素における画素値の出現確率分布を表す背景モデル、及び背景モデルを代表する画素値を代表画素値として記憶する記憶部23と、監視画像の注目画素の画素値を、注目画素に対応する背景モデルの代表画素値にて置換することにより合成背景画像を生成する背景合成部242と、監視画像の注目画素及び注目画素の近傍に位置する複数の画素を含む局所領域を設定し、局所領域における監視画像と局所領域における合成背景画像の相関値を注目画素の相関値として算出する相関値算出部243と、相関値が所定の閾値以下となる画素に基づいて監視空間に侵入物体が存在するか否かを判定する侵入物体検出部244とを有する。 (もっと読む)


【課題】画面全体からゆらぎ領域を確実に検出でき、監視対象とする物体を精度良く検知することが可能な画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】一の画像の画像データと、一の画像より過去に撮影された過去画像の画像データの差分を算出する差分処理部と、差分の時間変化を算出し、時間変化の周期性に基づいて、自然界のゆらぎを撮影した部分に相当する画面内のゆらぎ領域と、ゆらぎ領域ではない非ゆらぎ領域を抽出するゆらぎ検出部と、ゆらぎ領域と非ゆらぎ領域に応じて検知精度を変化させて画面内を移動する物体を検知する物体検知部とを備える。 (もっと読む)


【課題】本発明は、画像のセットを前景部分と背景部分とにセグメンテーションするための方法およびシステムを提供する。
【解決手段】シーンの画像のセットがカメラによって取得される。シーンは、移動物体を含み、カメラの動きと物体の動きとの相対的な差は、実質的にゼロである。画像のピクセルの統計的特性が求められ、統計的方法が、統計的特性に適用されて、物体に対応するピクセルが識別される。 (もっと読む)


【課題】撮影画像が輝度の低いコントラストの小さい画像であっても、精度良くイベント検知を行うことのできる監視用画像処理装置を得る。
【解決手段】背景差分演算部6は、背景画像と現画像との差分を抽出する。2値化部8は、背景画像と現画像との差分値を2値化する。認識処理部11は、2値化部8で2値化され、特徴量演算部9で特徴量演算された値と特徴量パラメータ設定値10とを比較しイベント発生の有無を検出する。周波数展開部14は、現画像の空間周波数を演算し、周波数要素抽出部15は、所定の周波数要素を抽出する。補正実施部16は、周波数要素抽出部15で抽出された周波数要素に基づいて背景差分演算部6における動作パラメータを補正する。 (もっと読む)


【課題】様々な共有ボードに適用でき、共有ボードの機能を拡張することができる情報処理装置を提供する。
【解決手段】演算装置600は、撮影手段により今回撮影された共有ボードの書き込み面の画像である現行画像が、前回撮影手段により撮影された共有ボードの書き込み面の画像である基準画像から変更された内容である、変更情報を検知する変更検知部606と、共有ボードの書き込み面の画像に対する処理と対応づけられた情報を意味付情報として記憶する記憶手段と、上記検知された変更情報が、意味付情報に相当するか否かを判定する意味付情報検知部608と、上記変更情報が上記意味付情報に相当すると判定されると、当該意味付情報に対応付けられた処理を開始する意味解釈部612とを備えている。 (もっと読む)


【課題】追跡方法、監視システム及びプログラムにおいて、追跡対象が周辺領域に影響を及ぼす場合であっても安定した追跡を行うことを目的とする。
【解決手段】監視領域内の複数の箇所で前記監視領域内の領域を撮影するカメラからの画像データに基づいて、追跡対象の位置を推定した推定結果の分布を用いて前記追跡対象の存在確率を表す第1の多値化画像データを生成し、前記カメラからの画像データに基づいて、前記追跡対象らしさの度合いを表す第2の多値化画像データを生成し、前記第1の多値化画像と前記第2の多値化画像を比較し、比較結果に基づいて前記推定結果を評価して前記推定結果を再構成することで前記追跡対象を追跡し、前記第1及び第2の多値化画像は、いずれもn≧3(nは自然数)を満たすn値化画像である。 (もっと読む)


【課題】 移動体の撮影画像の処理に時間差分法に対して合理的な前処理をすることによって、的確な時間差分法処理を可能とする技術を提供する。
【解決手段】 時系列に連続する画像データを撮影してその画像データに写った移動体を検出して移動軌跡を解析する装置である。 時系列に連続撮影された画像データを入力する画像入力手段と、 その画像データに対して最小単位の最小単位の時間差による時間差分法を実行する時間差分法・仮実行手段と、 その処理された処理画像から移動体を検出する移動体検出手段と、 移動体が十分に検出できなかった場合に、前記時間差分法・仮実行手段において実行する画像データの時間間隔を変更し、前記時間差分法・仮実行手段に時間差分法を再実行させる時間差変更手段と、 移動体を十分に検出した場合に、その時間間隔において時間差分法を本実行して前記画像データを処理する時間差分法・本実行手段と、を備える。 (もっと読む)


【課題】多様で複雑な行動パターンの監視対象においても客観的な基準でより信頼性の高い不審行動の検知を行うことのできる不審行動検知方法および不審行動検知装置を提供する。
【解決手段】カメラ11から入力される画像内の人物を追尾する追尾部21と、追尾中に、その追尾中の人物の動作が予め定めた基本動作らしさの度合いを示す信頼度を、複数種類の前記基本動作のそれぞれについて繰り返し導出する信頼度導出部25aと、導出された基本動作毎の信頼度を時系列にした基本動作信頼度時系列データを記憶する記憶部22と、記憶されている基本動作信頼度時系列データに基づいて、追尾している人の行動が不審行動であるか否かを判定する不審判定部25cとを有する。 (もっと読む)


【課題】障害物の影が路面に投影されていたとしても、自車両と障害物との距離を正確に認識できる技術を提供する。
【解決手段】自車両1に搭載され、自車両1周辺を撮影する単眼カメラ3により撮影された撮影画像が、水平な仮想面に射影した下面視の画像に変換手段6aにより変換されて、下面視の画像に含まれた障害物上面の端が検出手段6bにより検出されるため、障害物の影が路面に投影されていたとしても、検出手段6bにより検出された障害物上面の端を基準にして、自車両1と障害物との距離を正確に認識できる。 (もっと読む)


【課題】不特定多数の移動体の中から所定の移動体を特定して、正確な数量を計数すること。
【解決手段】計数装置100は、カメラ110によって対象領域を撮影して画像111を得る。そして計数装置100は、カメラ110から得られた画像111を利用して、所望する形状の移動体(図1の場合は、ベビーカーを伴った乗客)の有無を判断する。また、計数装置100は、画像111から所望する移動体が検出された場合には、さらに、検出された移動体の位置関係に応じて、移動体の種別(図1の場合、上り用レーン/下り用レーンのいずれに並んでいるか)を特定する。したがって、計数装置100は、エレベータ待ちの乗客のうち、ベビーカーを伴った乗客が、上り用・下り用ごとに何人いるかを正確に計数することができる。 (もっと読む)


【課題】照明環境及び姿勢変動等に起因するアピアランス変動、並びに複雑な背景下等での環境変動に対してロバストな物体検出を行う。
【解決手段】映像中の変化領域及び非変化領域を用いて学習部6が生成した変化対象検出器7を前段として用い、アピアランス変動及び環境変動にロバストな検出対象の候補領域抽出を実現し、後段として、事前学習した物体検出器10を組み合わせ、最終的に、対象尤度算出部9が変化対象検出器7を用いて算出した対象尤度と、対象尤度算出部11が物体検出器10を用いて算出した対象尤度を組み合わせた結合尤度を用いて結合尤度判定部13が閾値判定して物体検出を行う。 (もっと読む)


【課題】遠方まで被写体検出を実施する場合、極めて高い精度でステレオカメラの左カメラと右カメラの光軸の平行条件が維持されなければならない、という課題があった。また、たとえ光軸の平行条件が正確に維持されていたとしても、十分な精度で被写体を検出できる被写体までの距離には限界がある、という課題もあった。
【解決手段】2台のカメラによるステレオ画像処理手段と、カメラの1台分の複数フレームからフレーム差分処理を行うフレーム差分抽出手段と、基準となる背景画像と現在の画像との差分を抽出する背景差分抽出手段と、フレーム差分抽出手段の画像とステレオ画像処理手段との論理和とその結果と背景差分抽出手段の画像との論理積を車両特徴画像とする車両特徴画像作成手段とを備えたことを特徴とする。 (もっと読む)


【課題】演算処理負担を軽減しつつ、移動物体の検出を正確に行う。
【解決手段】時系列で連続的に与えられるフレーム単位の入力画像と予め用意された背景画像とを、個々の画素単位で比較する。入力画像の着目画素の画素値(r,g,b)と背景画像の対応する画素の画素値(R,G,B)とを三次元色空間上にプロットし、点q(r,g,b)と点Q(R,G,B)を定義する。原点Oと点Qとの距離をDとし、長軸半径α=h・D(但し、h<1)、短軸半径β=k・D(但し、k<h)をもつ楕円を、点Qを中心として、2点O,Qを通る基準軸Zが長軸方向となるように配置し、基準軸Zを中心に回転させて回転楕円体Eを定義する。点qが回転楕円体Eの内部にあれば着目画素は背景領域の画素とし、外部にあれば着目画素は移動物体の画素とする。移動物体の画素の集合体を、当該入力画像上における移動物体の占有領域として検出する。 (もっと読む)


【課題】映像中の人物や動物などの行動の異常度を算出し、その異常度を基にして異常行動が発生しているかどうかを的確にできる異常行動検知装置を提供する。
【解決手段】本発明による異常行動検知装置においては、映像取得部が取得した監視対象の映像の異常度を算出し、算出した異常度から異常行動が発生しているのかどうかを閾値に基づいて判定する。映像中の異常度を基にして異常発生の有無を的確に判定できるので、異常発生時には、警告を出したり警備員に通報することで、その異常に即座に対応することが可能になる。 (もっと読む)


【課題】 撮影画像から移動体を背景差分法で抽出する際、照度変化が生じても移動体の抽出精度を保つことができる背景画像を小さい処理負担で作成できるようにする。
【解決手段】 照度変化に対応して背景画像を作成し直す際に、移動体により遮られたために背景が作成できない領域の画像(図1(C)のP2)の輝度値を、照度変化前の背景画像(図1(A))、変化後の照度における撮影画像(図1(B))双方における同一画素位置の輝度値の関係から近似式として求めた変換式(照度変化前の輝度値を変化後の値に変換)によって照度変化後に使用する背景画像の尤もらしい値として推測し、得られた推測値で補完する。 (もっと読む)


【課題】対象物が路面に接する接地位置が撮影範囲から外れたり、遮られたりしている場合であっても、自車両の直近まで対象物を追跡して、精度よく対象物の路面上の位置を推定する。
【解決手段】対象物検出部42で、過去の撮像画像から求められた対象物の路面上の位置、及び車両運動情報に基づいて、現在の対象物の路面上での位置を予測して、対応する現在の撮像画像上の位置に検出枠を設定することで対象物を検出し、第1の位置推定部48で、検出枠範囲判定部44で検出枠の下側領域が撮影範囲内であると判定された場合に、検出枠内の画像の足元位置に基づいて、対象物の現在位置を推定し、第2の位置推定部50で、検出サイズ判定部46で検出枠のサイズが予め定めた大きさ以上であると判定された場合に、過去の撮像画像における対象物に対する現在の撮像画像における対象物の拡大率に基づいて、対象物の路面上の現在位置を推定する。 (もっと読む)


【課題】距離測定用のセンサなど専用の装置を用いることなく、侵入者までの距離を測定可能なシステムを提供することを課題とする。
【解決手段】監視システム3は、監視装置1と監視カメラ2とを備える。監視カメラ2で撮像された画像から、監視装置1は距離画像を生成する。監視状態に入ると、監視装置1は、監視カメラ2で撮像された画像から侵入者を検出する。侵入者を検出すると、監視装置1は、次に、侵入者の画像上での接地位置を特定する。監視装置1は、接地位置を特定すると、あらかじめ生成されている距離画像上に接地位置を重ねることで、接地位置までの距離を特定する。 (もっと読む)


【課題】動画像における被写体の認識の精度を向上させることを目的とする。
【解決手段】
画像処理装置が、動画像に係る前フレーム(第1のフレーム)と前フレームに後続する後フレーム(第2のフレーム)との間で、画像情報が変化している領域を抽出し、前フレームでの被写体の検出に関する被写体領域と抽出した領域とに基づいて、後フレームの探索領域を設定し、設定した後フレームの探索領域内で被写体を判別することによって課題を解決する。 (もっと読む)


【課題】放置された物体のみを記録すること。
【解決手段】画像処理装置100は、フィルタリング部120が画像取得部110から出力される画像に対して、時定数の異なるローパスフィルタを適用して複数の画像を生成する。そして、画像比較部130が、各画像の輝度値の差Cab、Cacを算出し、判定部140が、Cab、Cacと閾値Tab、Tacとの関係に基づいて、放置された物体の画像のみを記憶部150に記憶することで、記録するデータ量を削減する。 (もっと読む)


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