【課題】画像認識を利用して行われる画像データの記録の制御をより適切なものとすること。
【解決手段】画像処理装置１は、画像データの動きベクトルを基に画像処理装置１の静止を判定する静止判定部７１、逐次入力される画像データの変化を検出する画像変化検出部７２を備えている。そして、静止判定部７１によって、画像処理装置１が静止していると判定された場合に、画像変化検出部７２が画像データの変化を検出し、画像データが変化した場合に、撮像画像のデータを記憶する。そのため、画像処理装置が静止しており、自動記録機能による撮影のタイミングを判定するのに適している状態で、当該自動記録機能による画像データの記録のための画像認識を行うことができる。したがって、画像データの変化をより適確に判定することができ、画像認識を利用して行われる画像データの記録の制御をより適切なものとできる。 （もっと読む）

【課題】露光時間の異なる撮像素子を用いて撮像された画像の動きを、より精度よく検出することができるようにする。
【解決手段】複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置することにより構成された撮像素子により撮像された画像の被写体を構成する画素の値を近似する近似式を生成し、注目画素の値、並びに、注目画素と露光時間が異なる画素を含む周辺画素であって、注目画素とは時間的または空間的に異なる位置に存在する複数の周辺画素のそれぞれの値を取得し、注目画素および周辺画素のそれぞれの露光時間を取得し、注目画素と周辺画素との間の距離である画素間距離、取得された画素値、取得された露光時間に基づいて撮像画素像の被写体の注目画素における移動速度を算出し、移動速度に基づいて、被写体の単位時間当たりの動き量を特定する。 （もっと読む）

【課題】より精度よく高速にグローバル動きベクトルを求めることができるようにする。
【解決手段】グローバル動きベクトル予測部は、過去の撮像画像のグローバル動きベクトルから、処理対象のフレームの撮像画像のグローバル動きベクトルの予測値を算出し、有効領域算出部は、その予測値に基づいて、撮像画像上の有効領域を定める。局所特徴量算出部は、撮像画像上の有効領域から局所特徴量を抽出し、積分射影部は、抽出された局所特徴量を所定方向の軸に射影することで、射影特徴ベクトルを算出する。グローバル動きベクトル算出部は、連続する２つのフレームの射影特徴ベクトルのマッチング処理を行うことにより、グローバル動きベクトルを算出する。本発明は、撮像装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】動的シーンが、レンズおよびセンサを備えるカメラを用いて、焦点深度を変更しながら動的シーンの焦点スタックを最初に取得することによって、深度および拡張被写界深度ビデオとして再構成される。
【解決手段】焦点スタックのフレーム間のオプティカルフローが求められ、そのオプティカルフローにしたがってフレームをワープして、フレームを位置合わせし、仮想静的焦点スタックを生成する。最終的に、デプス・フロム・デフォーカスを用いて、仮想静的焦点スタックごとの深度マップおよびテクスチャマップが生成され、そのテクスチャマップはＥＤＯＦ画像に対応する。 （もっと読む）

【課題】オブジェクト追跡方法及び装置を提供する。
【解決手段】かかる方法は、入力された初期深度画像への3次元の連通域解析を行い、初期深度画像の連通域リストを取得する連通域取得ステップと、初期深度画像におけるオブジェクトの既知の現位置からオブジェクト所在の連通域を決定するとともに、該連通域に対応する画像部分におけるｎ個特徴点（ｎは自然数）を決定する初期オブジェクト決定ステップと、前記初期深度画像後に入力される後続の深度画像の3次元の連通域解析を行い、前記後続の深度画像の連通域リストの各候補連通域から、前記オブジェクト所在のオブジェクト連通域を識別する追跡ステップと、前記追跡ステップで識別されたオブジェクト連通域から、前記ｎ個特徴点を追跡し、前記オブジェクトの現位置を更新するオブジェクト位置決めステップとを有する。 （もっと読む）

【課題】より精度よく高速にグローバル動きベクトルを求めることができるようにする。
【解決手段】解像度変換部は、撮像画像を解像度の異なる複数の縮小画像に変換し、局所特徴量算出部は、各縮小画像から局所特徴量を算出する。積分射影部は、抽出された局所特徴量を所定方向の軸に射影することで射影特徴ベクトルを算出し、グローバル動きベクトル算出部は、連続する２つのフレームの射影特徴ベクトルのマッチング処理を行うことにより、撮像画像の解像度ごとにグローバル動きベクトルを算出する。また、信頼度算出部は、射影特徴ベクトルに基づいてグローバル動きベクトルの信頼度を算出する。グローバル動きベクトル選択部は、信頼度に基づいてグローバル動きベクトルを選択する。本発明は、撮像装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】多様なパターンのジェスチャを認識することを課題とする。
【解決手段】画像処理装置１０は、原画像からジェスチャを認識する対象を特徴付ける色を有する画素を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、原画像から先の色を有する画素が抽出されることによって得られた色画像のフレーム間で差分を抽出する。さらに、画像処理装置１０は、色画像のフレーム間で差分が抽出された領域の大きさに基づいて、第１の方式および第２の方式のうち一方の方式を選択する。 （もっと読む）

【課題】露光時間の異なる撮像素子を用いて撮像された画像の動きを、簡単に、かつ精度よく検出することができるようにする。
【解決手段】複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出する算出部と、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する動き量特定部とを備える。 （もっと読む）

【課題】ローリングシャッタ歪み成分を安定して正確に推定することができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置１は、画像入力部１０、動きベクトル取得部１１及び歪み成分推定部１２を備える。画像入力部１０は、複数のフレーム画像を入力する。動きベクトル取得部１１は、２つのフレーム画像間の平行移動量を取得する。歪み成分推定部１２は、フレーム画像間の動きを示す動き行列が平行移動成分及びローリングシャッタ歪み成分のみからなると近似し、平行移動量を用いてローリングシャッタ歪み成分に含まれる仮の歪み係数をフレーム画像ごとに算出し、算出された複数の仮の歪み係数を用いて歪み係数を推定する。 （もっと読む）

【課題】薬包の印字に影響されることなく、正確に薬剤を計数可能な薬剤計数装置を提供する。
【解決手段】揺動部により揺動されている薬包に封入された薬剤を撮像した動画像を構成する複数枚のピクチャにわたる、各々がピクチャを構成する１個以上の画素からなるブロックの動きの軌跡である複数の移動軌跡について、２点間距離と、測地距離とを算出する距離算出部１０４と、任意の移動軌跡間の２点間距離の時間変化および測地距離の時間変化に基づいて、各移動軌跡が薬剤と薬剤とが接触する部分である節の移動軌跡である度合いを示す節らしさ特徴量を算出する節らしさ算出部１０５と、節らしさ算出部１０５が算出した節らしさ特徴量に基づいて、薬包に封入された薬剤を計数する分離計数部１０７とを備える。 （もっと読む）

【課題】
ビデオにおける人体動作周期を特定し、人体動作を特定すること。
【解決手段】
本発明は、人体動作周期を特定し、及び人体動作を認識する方法及び装置を提供する。前記ビデオにおける人体動作周期を特定する方法は、探索範囲内の各フレームの人体領域を複数の人体部分に区分する処理と、現在のフレームにおける各人体部分の局所動作周期を特定する処理と、前記局所動作周期に基づいて現在のフレームにおける人体動作周期を特定する処理とを含む。異なる動作や異なる個体に対して適応して人体動作周期を特定することによって、時間的・空間的特徴をより正確に抽出することができ、より正確な人体動作認識を実現することができる。 （もっと読む）

【課題】この発明は、単独のフローの信頼度評価に対応でき、誤った衝突可能性判定を回避できるオプティカルフロー検出装置を実現することを目的とする。
【解決手段】この発明は、広角レンズを有する撮像手段と、撮像手段により撮像された画像上の物体のオプティカルフローを検出するオプティカルフロー検出手段と、撮像手段により次回撮像される時の、オプティカルフロー検出手段によりオプティカルフローを検出された画像上の第１の物体の、オプティカルフローを予測するオプティカルフロー予測手段とを備え、オプティカルフロー予測手段は、第１の物体は移動前後で高さの変動を発生せずに前方及び横方向に等速移動するとしてイメージプレーン上の移動予測位置を算出することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】車両に設置されたカメラ２０で撮像された画像データに基づいて、自車両の状態を検出する車両状態検出装置であって、その検出精度を向上させることを目的とする。
【解決手段】制御装置１０（ＣＰＵ１１）は、カメラ２０で撮像された複数の画像データを取得して、この複数の画像データの夫々において特徴点を抽出し、時間的に連続する画像データにおいて、特徴点の位置を追跡処理することによって複数のオプティカルフローを導出する（Ｓ１０〜Ｓ３０）。そして、導出された複数のオプティカルフローにおいて、方向と大きさの両方が同じであるオプティカルフロー同士を一つのグループに分類するとともに、オプティカルフローが最も多く含まれるグループのオプティカルフローを、自車両に対応する自車オプティカルフローとして選択し、選択された自車オプティカルフローに基づいて自車両の状態を検出する（Ｓ５０〜Ｓ７０）。 （もっと読む）

【課題】接近物であるか否かの判定を迅速に行うことができ、静止物が接近物であるとの誤判定を低減して、接近物警報システムに適用する際の静止物を対象とした誤警報の出力を低減することができる「接近物検知装置および接近物検知方法」を提供すること。
【解決手段】接近物候補検出手段４によって立体物の最新の検出結果が取得される毎に、最新の検出結果に示される立体物の重心を算出する重心算出手段５と、前記重心の算出結果に基づいて、前記重心の移動方向を算出する移動方向算出手段６とを備え、接近物判定手段７は、前記重心の移動方向が、移動体への接近を示す方向である場合には、接近物であると判定し、前記重心の移動方向が、移動体からの離間を示す方向である場合には、接近物でないと判定すること。 （もっと読む）

【課題】画像からグローバル動きベクトルを適切に抽出できるようにする。
【解決手段】クラスタリング部４２は、所定のサイズのブロック単位で求められるローカル動きベクトルLMVと、遅延バッファ４４に格納されている複数のクラスタ毎の代表となる動きベクトルとの距離を求め、距離が最小となる動きベクトルの属するクラスタに、ローカル動きベクトルLMVを分類し、分類したクラスタの情報とローカル動きベクトルLMVとを出力する。平均値算出部４３−１乃至４３−５は、それぞれ自らのクラスタのローカル動きベクトルLMVを蓄積して、その平均となる動きベクトルを算出し、これをクラスタを代表する動きベクトルとして出力する。GMV決定部４５は、クラスタを代表する動きベクトルのうち、要素数の最も多い動きベクトルをグローバル動きベクトルGMVとして出力する。本技術は、画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】自車両の走行道路の状態に拘らず、歩行者の検知漏れや無駄な検知動作をなくすことができる探索領域を設定でき、歩行者の検知性能を向上させることができる画像認識装置の提供。
【解決手段】算出部２２は、自車両の旋回に関する情報を含む情報として赤外線カメラ３０から前方画像５０を取得し、前方画像５０の計算領域６６のオプティカルフローを計算することで、方向ベクトルを算出し、その方向ベクトルの水平方向成分を走行道路のカーブの方向に関する情報として算出する。そして、探索領域設定部２４は、水平方向成分に基づいてカーブの方向を判定し、歩行者を表す画像５８を探索するための探索領域５２を、探索領域５２の前方画像５０における大きさはそのままに、判定したカーブの方向に向けて移動させた位置に設定する。そして、認識部２８がその位置に設定された探索領域５２内の歩行者を表す画像５８を検知する。 （もっと読む）

【課題】路面への映り込みの影響により、レーンマークの検出精度が低下することを抑制したレーンマーク認識装置を提供する。
【解決手段】カメラ１１の撮像画像から、線状のレーンマークの候補画像を抽出するレーンマーク候補画像抽出部３１と、レーンマーク候補画像抽出部３１により抽出されたレーンマークの候補画像のうち、車両１の上下方向に相当するｙ軸方向に、所定範囲内の間隔をもって延びる複数の特定の候補画像を、レーンマークの認識対象から除外する特定候補画像除外部３２と、特定候補画像除外部３２によりレーンマークの認識対象から除外されなかった候補画像に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部３３とを備える。 （もっと読む）

【課題】画像上で前景と背景とを簡単に素早く区分する。
【解決手段】画像解析プログラムは、時系列的に撮像された複数の画像を入力する画像入力ステップと、複数の画像の中の第１の画像上で指定された前景または背景の位置を入力する位置入力ステップと、第１の画像上の前景以外の部分または背景の部分に、複数の画像上での背景の動きを検出するための目標領域を設定する領域設定ステップと、複数の画像の中の第２の画像上で目標領域の位置を探索する領域探索ステップと、第１の画像から第２の画像までの目標領域の位置の変化に基づいて背景の動きを検出する動き検出ステップと、動き検出ステップで検出した背景の動きに基づいて、複数の画像上で前景部分と背景部分とを区分する区分ステップとをコンピューターに実行させる。 （もっと読む）

【課題】誤検出を低減し、高精度に不審対象を監視することができる監視装置を提供する。
【解決手段】対象検出部２１は、撮像部１により撮像された動画像から監視する対象を検出する。動線情報作成部２２は、対象検出部２１により検出された対象の移動ベクトルから動線情報を作成する。不審行動判定部２４と、動線情報から、予め設定された不審行動パターン３１に基づいて、対象検出部２１により検出された対象が不審対象候補か否かを判定する。複合行動判定部２６は、不審対象候補の動線情報と、不審対象候補の周辺に存在する周辺対象の動線情報とから、予め設定された条件である複合行動パターン３２に基づいて、不審対象候補が不審対象か否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】パラメータのプリフェッチ効率を上げ、処理時間を短くする。
【解決手段】複数の入力データのそれぞれに対して辞書データを参照して入力データの所定領域ごとに１または複数の照合処理を順次行い、対象物体を認識するデータ処理装置であって、照合処理で参照する辞書データを取得する取得部と、取得部により取得された辞書データを複数保持可能な保持部と、保持部により保持された１つの辞書データを参照して入力データに対して照合処理を行う演算部と、演算部による処理結果を保持する履歴保持部と、演算部が後続の照合処理で参照する辞書データを、後続の照合処理の前に予め取得部が取得して保持部に保持するプリフェッチ処理を行うか否かを、処理結果に基づいて判定するプリフェッチ判定部と、プリフェッチ処理を行うと判定された場合に当該プリフェッチ処理を行う処理部と、を備える。 （もっと読む）